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J-GLOBAL ID：202202273529745358   整理番号：22A0696505

動的マルチシーケンスのための知的データ駆動意思決定法:E-Seq2SeqベースSCUCエキスパートシステム【JST・京大機械翻訳】

Intelligent Data-Driven Decision-Making Method for Dynamic Multisequence: An E-Seq2Seq-Based SCUC Expert System

著者 (9件)： Yang Nan (College of Electrical Engineering and New Energy, China Three Gorges University, Yichang, China) ,  Yang Cong (College of Electrical Engineering and New Energy, China Three Gorges University, Yichang, China) ,  Wu Lei (Electrical and Computer Engineering Department, Stevens Institute of Technology, Hoboken, NJ, USA) ,  Shen Xun (Department of Mechanical Systems Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology, Tokyo, Japan) ,  Jia Junjie (Yingtan Power Supply Branch, State Grid Jiangxi Electric Power Company Ltd, Yingtan, China) ,  Li Zhengmao (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore, Singapore) ,  Chen Daojun (Hunan Electric Power Research Institute of State Grid Company, Changsha, China) ,  Zhu Binxin (College of Electrical Engineering and New Energy, China Three Gorges University, Yichang, China) ,  Liu Songkai (College of Electrical Engineering and New Energy, China Three Gorges University, Yichang, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 18  号： 5  ページ： 3126-3137  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  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： エネルギー技術の急速な変化および電力システムへの人工知能の深い統合の背景の下で,高い適応性および高精度を有するセキュリティ制約ユニットコミットメント(SCUC)の知的意思決定方法を研究することは,非常に重要である。したがって,本論文では,動的多重シーケンスマッピングサンプルのための拡張シーケンスツーシーケンス(E-Seq2Seq)ベースのデータ駆動SCUCエキスパートシステムを提案した。最初に,SCUCの動的多重シーケンスマッピングサンプルを,入出力シーケンス特性を分析することによって再構築した。次に,多重エンコーダデコーダアーキテクチャと完全接続拡張層を有するE-Seq2Seq方式を提案した。これに基づき,簡単な再帰ユニットを,深い学習モデルを構築するためのE-Seq2Seqアプローチのニューロンとして導入し,SCUCのためのインテリジェントデータ駆動エキスパートシステムをさらに開発した。提案した方式は,中国の湖南省における典型的IEEE118-バスシステムと実際的システムに関してシミュレーションした。結果は,提案した方式が伝統的方法に関して強い普遍性,高い解法精度,および効率を有することができることを示した。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： *意思決定 ,  学習モデル ,  ニューロン ,  電力系統 ,  適応性 ,  人工知能 ,  多重化 ,  再構成 ,  入出力 ,  *エキスパートシステム ,  *データフロー制御 ,  普遍性 ,  セキュリティ
準シソーラス用語： ユニットコミットメント問題 ,  高精度 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 通信網  (ND07030A) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  シーケンス ,  データ駆動 ,  意思決定 ,  エキスパートシステム