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Für den effizienten Betrieb, die Überwachung und die Steuerung der größten und komplexesten Maschinen, wie z. B. des Stromnetzes, das ein Weitbereichsmesssystem (WAMS) verwendet, ist der zuverlässige Betrieb der Phasenmesseinheit (PMU) äußerst wichtig. Für ein solch komplexes System scheint das Hidden-Markov-Modell (HMM) vielversprechend zu sein, um die Wahrscheinlichkeit einer gegebenen Beobachtungssequenz für die einzelnen Module und die PMU als Ganzes mit Hilfe von Vorwärts- und Rückwärtsalgorithmen zu berechnen. Zweitens wird mit dem Backward-Algorithmus die optimale Zustandsfolge für…mehr

Produktbeschreibung
Für den effizienten Betrieb, die Überwachung und die Steuerung der größten und komplexesten Maschinen, wie z. B. des Stromnetzes, das ein Weitbereichsmesssystem (WAMS) verwendet, ist der zuverlässige Betrieb der Phasenmesseinheit (PMU) äußerst wichtig. Für ein solch komplexes System scheint das Hidden-Markov-Modell (HMM) vielversprechend zu sein, um die Wahrscheinlichkeit einer gegebenen Beobachtungssequenz für die einzelnen Module und die PMU als Ganzes mit Hilfe von Vorwärts- und Rückwärtsalgorithmen zu berechnen. Zweitens wird mit dem Backward-Algorithmus die optimale Zustandsfolge für jedes Modul gefunden. Drittens werden die Parameter des versteckten Markov-Modells mit Hilfe des Baum-Welch-Algorithmus neu geschätzt. Es wurde festgestellt, dass die Verfügbarkeit des GPS-Empfängermoduls im Vergleich zu anderen Modulen geringer ist, so dass es als die empfindlichste Komponente der PMU betrachtet wird und für einen zuverlässigen Betrieb der PMU vom Standpunkt des Designs aus angemessen berücksichtigt werden sollte.
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Autorenporträt
Il travaille actuellement comme maître de conférences à l'Institut Bharat d'ingénierie et de technologie, Berhampur. Il a travaillé comme professeur assistant (sous contrat) au Parala Maharaja Engineering College, Berhampur. Il a travaillé comme professeur assistant au Mahavir Engineering College, Bhubaneswar.