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J-GLOBAL ID：201702281983685903   整理番号：17A0057147

遠方端源を用いた中電圧配電線のためのANNベースの故障点標定【Powered by NICT】

ANN based fault location for medium voltage distribution lines with remote-end source

著者 (2件)： Aslan Y. (Department of Electric and Electronic Engineering, Dumlupinar University, Kutahya, 43100 TURKEY) ,  Yagan Y. Emre (Department of Electric and Electronic Engineering, Dumlupinar University, Kutahya, 43100 TURKEY)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISFEE  ページ： 1-5  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本研究では,人工ニューラルネットワーク(ANN)に基づく中電圧(MV)架空配電線の故障点標定アルゴリズムを提案した。研究では放射状配電系統の末端に小規模遠方端源接続の接続の可能性を考察した。本研究では,Levenberg-Marquardt訓練関数を用いた誤差逆伝搬アルゴリズムを用いたフィードフォワードANNを用いた。ANN入力はディジタルフィルタリングで得られた故障データの周波数情報を用いて形成した。アルゴリズムは,Matlab/Simulinkソフトウェアを用いてモデル化されている架空配電システム上に生成された欠陥のための様々なシステム条件で試験されている。得られた結果から,提案した方法は,既存の配電系統に小規模水力発電機の結合から有意に影響されていないことが分かった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 配電系統 ,  *故障点標定 ,  小規模 ,  水力発電 ,  *故障 ,  ニューラルネットワーク ,  *配電線 ,  アルゴリズム ,  モデリング ,  フィードフォワード
準シソーラス用語： Simulink ,  MATLAB ,  逆伝搬アルゴリズム ,  放射状配電系統 ,  *中電圧 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 中電圧 ,  配電線 ,  故障点標定