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J-GLOBAL ID：202202281409346195   整理番号：22A0957946

畳込みニューラルネットワークを用いた持続可能な分散発電システムにおける単独運転検出のための画像分類に基づくアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An image classification based approach for islanding detection in a sustainable distributed generation system using convolutional neural network

著者 (3件)： Adenugba F.T. (Department of Electrical and Information Engineering, Covenant University, Ota, Ogun State, Nigeria) ,  Orovwode H.E. (Department of Electrical and Information Engineering, Covenant University, Ota, Ogun State, Nigeria) ,  Ademola O.F. (Department of Electrical and Information Engineering, Covenant University, Ota, Ogun State, Nigeria)
資料名： IOP Conference Series: Earth and Environmental Science  (IOP Conference Series: Earth and Environmental Science)
巻： 993  号： 1  ページ： 012021 (14pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5558A  ISSN： 1755-1307  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日の電力システムでは,分散型発電(DG)浸透レベルは,エネルギーに対する絶えず増加する需要に適合するように増加している。DG統合は,全体の電力システムに固有の課題を導入する。DG浸透の増加のため,これらの課題は技術的および経済的に非常に重要になった。電力品質劣化,設備損失,および人命損失を防ぐには,効果的で迅速な単独運転検出が必要である。本研究では,畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく単独運転検出モデルを提案した。この方法は,CNNの能力を利用して正確な画像分類を行う。それは,各イベントに対する連結電圧波形にウェーブレット変換を適用することにより得られたスカラログラム画像を分類することにより,単独運転を同定する。アイランド検出モデルを,分類精度を改善するために,よく処理された画像で訓練した。雑音は,ノイズへの方法の感受性を調査するために,データに取り入れた。得られた結果は,提案した単独運転検出モデルが単独運転検出の問題を扱うことができることを証明した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  雑音 ,  浸透 ,  *電力 ,  電力系統 ,  *ニューラルネットワーク ,  感受性 ,  接続 ,  ウェーブレット変換
準シソーラス用語： 電圧波形 ,  *画像分類 ,  分類精度 ,  *単独運転 ,  *分散型発電 ,  *単独運転検出 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  発電一般  (NB03010W) ,  送電  (NB05030G) ,  配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  分散発電 ,  単独運転検出 ,  画像分類