Maschinelles Lernen für Schutzgeräte in DC-Netzen

Conference contribution
(Conference Contribution)


Publication Details

Author(s): Strobl C, Schäfer M, Bauer J, Rabenstein R
Editor(s): VDE-Bezirksverein Mittelbaden e.V.
Publisher: VDE Verlag
Publishing place: Berlin
Publication year: 2017
Conference Proceedings Title: VDE-Fb. 73: Kontaktverhalten und Schalten
ISBN: 978-3-8007-4449-7
Language: German


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.


FAU Authors / FAU Editors

Bauer, Johannes
Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung
Rabenstein, Rudolf Prof. Dr.
Technische Fakultät
Schäfer, Maximilian
Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung


External institutions
E-T-A Elektrotechnische Apparate GmbH


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. (Eds.), VDE-Fb. 73: Kontaktverhalten und Schalten. Karlsruhe, DE: Berlin: VDE Verlag.

MLA:
Strobl, Christian, et al. "Maschinelles Lernen für Schutzgeräte in DC-Netzen." Proceedings of the Albert-Keil-Kontaktseminar, Karlsruhe Ed. VDE-Bezirksverein Mittelbaden e.V., Berlin: VDE Verlag, 2017.

BibTeX: 

Last updated on 2019-11-04 at 18:53