In this paper, long term trend data from condition monitoring systems of hydropower units was used to separate to grid cells based on the water head and active power, and to build the health sample model for abnormal evaluation. For the problem of insufficient monitoring samples on non-rated operating conditions, Bootstrap method is introduced for sample expansion and confidence interval calculation, thereby to achieve limit optimize settings of health sample of hydropower unit condition data, which is more approximate to practical engineering than normal approximation method, and has achieved a good result.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Research of Health Sample Model 3. Bootstrap Method 3.1. Mathematical Description of Bootstrap Method 3.2. Calculation of Bootstrap Confidence Interval 4. Health Sample Threshold Calculation based on Bootstrap Method 5. Result 6. Conclusion Acknowledgement References
보안공학연구지원센터(IJUNESST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJUNESST)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of u- and e- Service, Science and Technology
간기
격월간
pISSN
2005-4246
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of u- and e- Service, Science and Technology Vol.8 No.3