{"product_id":"ieej-zt006084","title":"数式モデルとニューラルネットワークを併用した電力系統動特性の同定","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e6-084\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成12年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2000\/03\/21\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eIdentification of Power System Dynamics Using Mathematical Model and Neural Network\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e高橋 規夫(神戸大学),大澤 靖治(神戸大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eNorio Takahashi(Kobe University),Yasuharu Ohsawa(Kobe University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eニューラルネットワーク|微分方程式モデル|一機無限大母線系統|電力系統動特性\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e筆者等は、ニューラルネットワーク（ＮＮ）による電力系統の動特性の同定に関して、すべてをＮＮで学習するのではなく、微分方程式モデルの出力と学習すべきデータ（教師信号）の誤差をＮＮによって学習する手法を提案し、小規模な模擬実験系統（一機無限大母線系統）における実験結果を教師信号として例題計算を行った。本報告は、詳細数式モデルの結果を教師信号とし、それと簡略数式モデルの結果との誤差をＮＮで学習することを試みたものである。すべてをＮＮで学習する従来手法と提案手法の学習の結果を評価するために、教師信号とＮＮの出力との誤差を計算して比較を行った。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e99 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46395610104047,"sku":"IEEJ-ZT006084-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_fbccb10f-9ef3-4344-8e3b-61050c21ecc8.png?v=1744781788","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt006084","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}