機械学習を用いた雷撃に伴う雷電磁界パルス波形の判別

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: HV25065

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 高電圧研究会

発行日: 2025/01/20

タイトル(英語): Discrimination of Lightning Electromagnetic Pulse Waveforms with Machine Learning

著者名: 金森 大輝(同志社大学),馬場 吉弘(同志社大学),齋藤 幹久(電力中央研究所),石井 勝(東京大学)

著者名(英語): Daiki Kanamori(Doshisha University),Yoshihiro Baba(Doshisha University),Mikihisa Saito(CRIEPI),Masaru Ishii(Institute of Industrial Science, the University of Tokyo)

キーワード: 雷電磁界パルス|大地雷撃|雲放電|落雷位置標定システム|人工ニューラルネットワーク|深層学習|lightning electromagnetic pulse|cloud-to-ground lightning|cloud discharge|lightning location system|artificial neural network|deep learning

要約(日本語): 落雷位置標定システムでは，雷電磁界パルス（LEMP）の波形パラメータとしきい値等により雲放電と対地雷撃が判別されているが，ある程度の誤判定が含まれていると言われている。本論文では，雲放電と対地雷撃に起因したLEMP波形を，順伝播型，回帰型および畳み込みニューラルネットワークを用いて判別し，それらの判別性能の比較を行い，また従来の基準に基づく判別結果との比較を行った。

要約(英語): In this paper, feed-forward, recurrent, and convolutional neural networks (FFNN, RNN, and CNN) are applied to discriminate electromagnetic pulses generated by cloud-to-ground lightning flashes from those by cloud flashes. The performance of each NN is evaluated and compared with that based on conventional discrimination criteria.

本誌: 2025年1月23日-2025年1月24日高電圧研究会-2

本誌掲載ページ: 9-14 p

原稿種別: 日本語