コレントロピーによる計測誤差および外れ値を考慮した柱上変圧器接続相判定への整数型Population Based Incremental Learningの適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: 109

グループ名: 【B】令和3年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2021/08/12

タイトル(英語): Connection Phase Estimation of Pole Mounted Distribution Transformers Considering Measurement Errors and Outliers by Correntropy using Integer Form of Population Based Incremental Learning

著者名: 松本海智（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): Kaichi Matsumoto (Meiji University), Yoshikazu Fukuyama (Meiji University), Kojiro Seki (Fuji Electric), Akihiro Oi (Fuji Electric), Toru Jintsugawa (Fuji Electric), Hisashi Fujimoto (Fuji Electric)

キーワード: 柱上変圧器|接続相判定|計測誤差|外れ値|コレントロピー|整数型ポピュレーションベーストインクリメンタルラーニング|pole mounted distribution transformers|connection phase estimation|measurement errors|outliers|correntropy|integer Form of population based incremental learning

要約(日本語): 柱上変圧器は三相から接続相二相を選択し，接続される。接続相は，設置台数が多く，接続相が工事現場で決定されるため，管理が困難となっている。従来，相関を用いた統計学的手法や列挙法を用いた手法が提案されている。しかし，これらの手法センサ内蔵開閉器の計測情報の計測誤差や外れ値に，対応できないか判定精度が不十分となる。また，列挙法は柱上変圧器の数に応じて計算量が膨大となる。この課題に対し，本論文では，コレントロピーと整数型PBILを用いた外れ値を考慮した柱上変圧器接続相判定手法を提案し，その有効性を示す。

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