Maschinelles Lernen für Schutzgeräte in DC-Netzen
Strobl C, Schäfer M, Bauer J, Rabenstein R (2017)
Publication Language: German
Publication Type: Conference contribution, Conference Contribution
Publication year: 2017
Publisher: VDE Verlag
City/Town: Berlin
Conference Proceedings Title: VDE-Fb. 73: Kontaktverhalten und Schalten
Event location: Karlsruhe
ISBN: 978-3-8007-4449-7
Abstract
Klein- und Niederspannungsgleichstromnetze erfordern Schutzkonzepte, die gezielt für die jeweilige Applikation und Systemspannung ausgelegt sind. Mit Hilfe von Methoden der Systemidentifikation und des maschinellen Lernens kann dabei eine Identifikation und Zuordnung von Fehlerereignissen verfeinert werden. Nichtrekursive und rekursive Großsignalverfahren für den Zeitbereich sowie Konzepte für Kleinsignalanalysen im Frequenzbereich werden vorgestellt.
Authors with CRIS profile
Maximilian Schäfer
Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung
Johannes Bauer
Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung
Rudolf Rabenstein
Technische Fakultät
Involved external institutions
How to cite
APA:
Strobl, C., Schäfer, M., Bauer, J., & Rabenstein, R. (2017). Maschinelles Lernen für Schutzgeräte in DC-Netzen. In VDE-Bezirksverein Mittelbaden e.V. (Hrg.), VDE-Fb. 73: Kontaktverhalten und Schalten. Karlsruhe, DE: Berlin: VDE Verlag.
MLA:
Strobl, Christian, et al. "Maschinelles Lernen für Schutzgeräte in DC-Netzen." Tagungsband Albert-Keil-Kontaktseminar, Karlsruhe Hrg. VDE-Bezirksverein Mittelbaden e.V., Berlin: VDE Verlag, 2017.
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