文献

J-GLOBAL ID：201602246531772445   整理番号：16A1158823

LOFとSVMに基づくインテリジェント配電ネットワークの故障同定法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Fault identification based on LOF and SVM for smart distribution network

著者 (6件)： Hu Wei (College of Electrical and Information Engineering,Hunan University) ,  Li Yong (College of Electrical and Information Engineering,Hunan University) ,  Cao Yijia (College of Electrical and Information Engineering,Hunan University) ,  Zhang Zhipeng (College of Electrical and Information Engineering,Hunan University) ,  Zhao Qingzhou (Shandong Electric Power Engineering Consulting Institute Co.,Ltd.) ,  Duan Yilong (College of Electrical and Information Engineering,Hunan University)
資料名： Dianli Zidonghua Shebei  (Dianli Zidonghua Shebei)
巻： 36  号： 6  ページ： 7-12  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2676A  ISSN： 1006-6047  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： これらの問題を解決するために,局所的異常因子(LOF)に基づく配電ネットワーク保護アルゴリズムを提案して,既存のインテリジェント配電ネットワーク保護方式の欠点を克服するために,局所的異常因子(LOF)に基づく配電ネットワーク保護アルゴリズムを提案した。LOFとサポートベクトルマシン(SVM)を結合したインテリジェント配電ネットワークの故障型判別法を提案した。各ノードのLOF値の大きさに従って,配電ネットワークの故障検出と位置決めを実現した。次に,故障点の三相電圧に対してウェーブレット変換を行い,三相電圧の小波奇により故障特性値を構築し,接地故障情報を反映した零相電圧低周波エネルギーを用いて故障を分類し,これに基づいてSVM故障タイプ判別予測モデルを構築した。このアルゴリズムは,配電ネットワークの故障を効果的に検出し,位置決めすることができ,故障領域の異なる故障タイプを合理的に分類することができる。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： LF【周波数】 ,  サポートベクトルマシン ,  故障検出 ,  固有値 ,  *故障 ,  予測モデル ,  接地 ,  アルゴリズム ,  ウェーブレット変換 ,  モデル
準シソーラス用語： 零相電圧 ,  *配電網 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： smart distribution network ,  electric fault location ,  local outlier factor ,  wavelet transforms ,  support vector machine

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： SVM ,  配電ネットワーク ,  故障 ,  同定法 ,  提案