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J-GLOBAL ID：202202256541648806   整理番号：22A0991662

改良生成対抗ネットワークに基づく高調波状態推定法【JST・京大機械翻訳】

Estimation Method of Harmonic State Based on Improved Generative Adversarial Network

著者 (4件)： Ma Yongshuo (華北電力大学控制与計算机工程学院,北京市 102206) ,  Qi Linhai (華北電力大学控制与計算机工程学院,北京市 102206) ,  Xiao Xiangning (華北電力大学電气与電子工程学院,北京市 102206) ,  Wang Hong (華北電力大学控制与計算机工程学院,北京市 102206)
資料名： Dianli Xitong Zidonghua  (Dianli Xitong Zidonghua)
巻： 46  号： 1  ページ： 139-145  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2510A  ISSN： 1000-1026  CODEN： DXZIE9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 最小二乗法に基づく従来の高調波状態推定は,測定装置が少なく,正確な高調波インピーダンス取得が難しく,ネットワークトポロジーが複雑であり,送電網の運転モードの変化などの制限があるため,測定方程式の劣決定,システム非グローバル観測,およびノード間の結合関係を正確に抽出できないなどの問題を引き起こす。本論文では,改良生成対抗ネットワークに基づく高調波状態推定法を提案した。提案した方法は,pix2pix高調波状態推定に基づくネットワーク適合監視ノードとターゲットノード間の結合関係に基づいて,収集された歴史的高調波データを用いて,モデルバッチ訓練を行い,訓練後の生成ネットワークを通して,目標ノードの高調波電流と高調波電圧の振幅を見積もった。データ駆動に基づく高調波状態推定を実現した。ノイズ環境の下でモデルを試験して,シミュレーション結果は提案した方式の有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インピーダンス ,  最小二乗法 ,  雑音 ,  シミュレーション ,  振幅 ,  方程式 ,  *ネットワーク ,  *状態推定 ,  送電系統 ,  *高調波 ,  ネットワーク構造 ,  モデル ,  高調波電圧 ,  高調波電流 ,  運転モード
準シソーラス用語： ネットワークトポロジー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (2件)： 高調波 ,  状態推定