{"product_id":"ieej-zt026270","title":"前処理を用いたRBFNによる事故検出法","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\u003e6-270\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成14年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2002\/03\/26\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Fault Detection Technique with Preconditioned RBFN\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e森 啓之(明治大学),青山 光(明治大学),山中 俊幸(東京電力),浦野 昌一(東京電力)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eHiroyuki Mori(Meiji University),Hikaru Aoyama(Meiji University),Toshiyuki Yamanaka(Tokyo Electric Power Co.,Inc.),Shoichi Urano(Tokyo Electric Power Co.,Inc.)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e事故検出|ニューラルネットワーク|ラジアル基底関数ネットワーク|高速フーリエ変換\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e本稿では、電力系統における事故に対し、前処理を用いたニューラルネットワーク(ANN)による事故検出手法を提案する。近年、電力系統の大規模化により、適切なセキュリティコントロールが要求されている。そのため、事故検出の果たす役割が重要視されている。本稿では、事故検出の対象として事故の位置とその種類に着目する。事故検出の推定に対してANNの代表的手法の1つであるラジアル基底関数ネットワーク(RBFN)を用いる。RBFNは非線形近似法として優れた利点を持ち、従来のパターン認識法よりも高い汎化能力を持つ。そのため、高精度な事故検出が期待できる。提案法を例題系統に適用し、その有効性を示す。\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\u003e156 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":46396224700655,"sku":"IEEJ-ZT026270-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_8db1b9dc-63c1-401d-9fca-48181899daf1.png?v=1744802457","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt026270","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}