Isolation Forest with Split-selection Criterionを用いた水力発電設備の異常検知手法のハイパーパラメータ自動調整

カテゴリ：部門大会

論文No：PS5-9

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Automatic Hyperparameter Tuning of Isolation Forest with Split-selection Criterion for Anomaly Detection of Hydroelectric Generating Units

著者名：鈴木 雄大（明治大学）,福山 良和（明治大学）,村上 賢哉（富士電機）,鈴木 聡（富士電機）,飯坂 達也（富士電機）

著者名(英語)： Yuta Suzuki (Meiji University),Yosikazu Fukuyama (Meiji University),Kenya Murakami (Fuji Electric Co., Ltd.),Satoshi Suzuki (Fuji Electric Co., Ltd.),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric Co., Ltd.)

キーワード：水力発電設備,異常検知,Isolation Forest with Split-selection Criterion,ハイパーパラメータ自動調整,ベイズ最適化,Hydroelectric Generating Units,Anomaly Detection,Isolation Forest with Split-selection Criterion,Automatic Hyperparameter Tuning,Bayesian Optimization

要約(日本語)：水力発電所で設備異常が放置され重大事故に発展すると，プラント自体の損傷や発電停止にとどまらず，河川流量管理の支障や周辺地域への経済的損失など波及リスクが大きい。そのため，水力発電設備に対して高精度かつ迅速な異常検知を行うことは不可欠である。本論文では，水力発電設備の異常検知に対するIsolation Forest with Split-selection Criterionの適用において、主要ハイパーパラメータに対して Tree-structured Parzen Estimatorによるベイズ最適化を適用したハイパーパラメータ自動調整手法を提案する。

本誌掲載ページ：1624-1626p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：826Kバイト