文献

J-GLOBAL ID：202202272822627305   整理番号：22A0780480

配電系統における事象分類に及ぼすPMUデータ精度と精度の影響【JST・京大機械翻訳】

The Impact of PMU Data Precision and Accuracy on Event Classification in Distribution Systems

著者 (3件)： Grando Flavio Lori (Department of Electrical and Computer Engineering (CPGEI), Federal University of Technology-Parana ́, Parana ́, Brazil) ,  Lazzaretti Andre Eugenio (Electronics Department, Federal University of Technology-Parana ́, Parana ́, Brazil) ,  Moreto Miguel (DEEL, Universidade Federal de Santa Catarina (Campus Floriano ́polis), Florianopolis, Brazil)
資料名： IEEE Transactions on Smart Grid  (IEEE Transactions on Smart Grid)
巻： 13  号： 2  ページ： 1372-1382  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2294A  ISSN： 1949-3053  CODEN： ITSGBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シンクロファソルデータの使用は,電力系統で再発し,配電網で需要が高まっている。このデータの品質は意思決定に関連する後期段階に直接影響する。この意味で,本研究では,配電網におけるイベント分類に対するシンクロファソルデータ品質の影響解析を示した。著者らは,37200のイベントをシミュレートし,異なるレベル,分布,およびバイアスを有するデータにおける誤差を含む制御環境を提案し,データの精度と精度に従って評価を可能にした。さらに,著者らは,6つの機械学習法,4,8,および62のイベント(クラス)を有する3つの異なるグループ,およびフェーザエラーのいくつかの特性を含む2160の分類結果を提示する。比較分析に加えて,研究範囲は,誤差の多重源の影響,データ品質関連性を開示すること,およびそれが最近の文献において調査される主題におけるイベント認識に影響を及ぼす方法の地図作成を可能にする。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 誤差 ,  意思決定 ,  電力系統 ,  *配電系統 ,  精度 ,  多重化 ,  地図作成 ,  バイアス ,  機械学習
準シソーラス用語： フェーザ ,  データ品質 ,  比較分析 ,  配電網 ,  影響分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 配電系統 ,  事象 ,  分類 ,  PMU ,  データ精度