機械学習を利用した事故点標定手法に関する基礎検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PPR24012

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 保護リレ－システム研究会

発行日: 2024/11/17

タイトル(英語): Basic Studies on Fault Location Method utilizing Machine Learning

著者名: 安並 一浩(三菱電機),河野 俊介(三菱電機),鈴木 雄介(三菱電機),寺脇 充(三菱電機)

著者名(英語): Kazuhiro Yasunami(MITSUBISHI ELECTRIC CORPORATION),Shunsuke Kawano(MITSUBISHI ELECTRIC CORPORATION),Yusuke Suzuki(MITSUBISHI ELECTRIC CORPORATION),Mitsuru Terawaki(MITSUBISHI ELECTRIC CORPORATION)

キーワード: 事故点標定|送電系統|機械学習|ランダムフォレスト|分類|回帰|fault locator (FL)|transmission system|machine learning (ML)|random forest|classification|regression

要約(日本語): 一般送配電事業者は、電力系統で事故が発生した場合には、事故の種類によっては、復旧作業を行うために、事故点を特定する必要がある。そのため、事故点の特定を、迅速、かつ、正確に行うことが求められており、従来から、事故点標定装置（FL）が導入されてきた。本稿では、装置の低コスト化を目的として、機械学習を利用した事故点標定手法を提案し、簡単な送電系統で、その妥当性を確認した結果について報告する。

要約(英語): In the event of faults in power systems, TSOs/DSOs need to identify the fault points quickly and accurately to restore the power systems. To achieve this, fault locators have been traditionally introduced. In this paper, we proposed a fault location method utilizing machine learning with the aim of reducing the cost of the devices.

本誌: 2024年11月20日-2024年11月21日保護リレ－システム研究会

本誌掲載ページ: 7-12 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,403 Kバイト