Maximum Correntropy Criterionを用いた改良整数型 Population Based Incremental Learning による解の特性を考慮した柱上変圧器接続相推定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST23040,CT23103

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会

発行日: 2023/11/29

タイトル(英語): Connection Phase Estimation of Pole Mounted Distribution Transformers by Correntropy based Improved Integer Form of Population Based Incremental Learning Considering Solution Characteristics

著者名: 髙橋 琉(明治大学),福山 良和(明治大学),関 孝二郎(富士電機),大井 章弘(富士電機),神通川 亨(富士電機),藤本 久(富士電機)

著者名(英語): Ryu Takahashi(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University),Kojiro Seki(Fuji Electric Co., Ltd.),Akihiro Oi(Fuji Electric Co., Ltd.),Toru Jintsugawa(Fuji Electric Co., Ltd.),Hisashi Fujimoto(Fuji Electric Co., Ltd.)

キーワード: 柱上変圧器接続相推定|改良整数型ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ　ｌｅａｒｎｉｎｇ|最大コレントロピー基準|Phase estimation of pole mounted distribution transformers|improved integer form of population based incremental learning|maximum correntropy criterion

要約(日本語): 本論文では，Maximum Correntropy Criterionを用いた改良整数型 Population Based Incremental Learning による解の特性を考慮した柱上変圧器接続相推定を提案する。提案法は，実規模の配電系統において精度良く接続相を推定するとともに，推定精度が十分ではないと考えられる接続相を特定することが可能となっている。

要約(英語): This paper proposes connection phase estimation of pole mounted distribution transformers by correntropy based improved integer form of population based incremental learning (IIF-PBIL) considering solution characteristics. The proposed IIF-PBIL based method is verified to estimate connection phase accurately and specify connection phases which estimation accuracy not sufficient using real-scale distribution systems.

本誌: 2023年12月2日-2023年12月3日システム/制御合同研究会

本誌掲載ページ: 55-60 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,050 Kバイト