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J-GLOBAL ID：202202291741703936   整理番号：22A0958969

非侵入監視技術を用いたHV送電網と種々のMVウインドファームにおける故障位置同定【JST・京大機械翻訳】

Fault Location Identifications in HV Transmission Networks and Different MV Wind Farms Using Nonintrusive Monitoring Techniques

著者 (4件)： Chang Hsueh-Hsien (Department of Computer and Communication Engineering, Jinwen University of Science and Technology, New Taipei, Taiwan) ,  Lai Tse-Chih (Department of Electrical Engineering, National Sun Yat-sen University, Kaohsiung, Taiwan) ,  Chang Heng-Jui (Department of Electrical Engineering, National Chung Cheng University, Chiayi, Taiwan) ,  Lee Wei-Jen (Department of Electrical Engineering, The University of Texas at Arlington, Arlington, TX, USA)
資料名： IEEE Transactions on Industry Applications  (IEEE Transactions on Industry Applications)
巻： 58  号： 2  ページ： 1822-1830  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0338B  ISSN： 0093-9994  CODEN： ITIACR  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： 高電圧(HV)送電ネットワークと種々の中電圧ウィンドファームの送電線故障位置確認を,HV電力ユーティリティに関する非線形および非定常故障信号を監視することから,潜在的電力署名を抽出するために,グローバル時間-周波数解析アルゴリズム,エネルギースペクトルベースの双曲線S変換(HS)を用いて実行した。エネルギー集中アルゴリズムは,様々な故障事象を定量化し,認識アルゴリズム入力を減らすために,各HS係数を有用な特徴に変換する。さらに,マルチクラス分類装置は故障位置同定をした。シミュレーション結果は,提案方法が故障開始角度と故障抵抗不確実性を考慮するために高い分類比率を達成することを示した。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： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  電圧 ,  *故障 ,  電力 ,  不確実性 ,  分類 ,  分類装置 ,  送電線 ,  *送電系統 ,  位置決め ,  エネルギー分布 ,  *ウインドファーム
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム ,  解析アルゴリズム ,  中電圧 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 侵入 ,  送電網 ,  ウインドファーム ,  故障 ,  位置同定