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J-GLOBAL ID：202202257543574417   整理番号：22A0991649

局所異常因子に基づくPMU連続不良データ検出法【JST・京大機械翻訳】

Continuous Bad Data Detection Method for PMU Based on Local Outlier Factor

著者 (3件)： Liu Hao (新能源電力系統国家重点実験室(華北電力大学),北京市 102206) ,  Zhu Shijia (新能源電力系統国家重点実験室(華北電力大学),北京市 102206) ,  Bi Tianshu (新能源電力系統国家重点実験室(華北電力大学),北京市 102206)
資料名： Dianli Xitong Zidonghua  (Dianli Xitong Zidonghua)
巻： 46  号： 1  ページ： 25-32  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： 同期位相測定ユニット(PMU)は電力システムの監視と制御にリアルタイムデータを提供できる。しかし、PMU連続不良データは擾乱データと高度に似ており、制御センターに誤った意思決定を引き起こす可能性がある。PMU連続故障データに対して,擾乱データを区別することが難しいという問題に照準を定めて,局所異常値因子(LOF)に基づく連続故障データ検出アルゴリズムを提案した。大量の現場データ分析を通じて、連続不良データ空間の類似性差、摂動データ空間の類似性が強いという結論を得て、この結論に基づき、動的時間規則(DTW)に基づく空間類似性評価方法を提案した。PMUの空間類似性を計算して,PMUのLOF値を計算し,さらに,ボックス線図に基づく閾値決定法を提案した。現在の窓のPMUのLOF値が閾値を超えているかどうかを比較することによって,連続故障データをオンラインで識別した。シミュレーションと実験結果は,提案した方法が効果的に連続故障データの同定と検出を実現し,擾乱データを区別できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  時間 ,  意思決定 ,  故障 ,  *データ ,  擾乱 ,  データ解析 ,  *検出法 ,  同期 ,  異常値 ,  類似性 ,  摂動 ,  位相測定
準シソーラス用語： ダイアグラム ,  オンライン ,  検出アルゴリズム , 【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 (3件)： 因子 ,  PMU ,  検出法