深層学習を用いた太陽光発電システムの異常判別におけるハイパーパラメータの最適化

カテゴリ: 部門大会

論文No: Y-108

グループ名: 【D】2021年電気学会産業応用部門大会講演論文集

発行日: 2021/08/18

タイトル(英語): Hyperparameters Optimization for Fault Classification of Photovoltaic Power Plants using Deep Learning

著者名: 打川 大悟（東京理科大学）,片山 昇（東京理科大学）,盛田 克彦（太陽誘電）,大川 浩（太陽誘電）,小杉 明史（太陽誘電）,今井 庸二（太陽誘電）

著者名(英語): Daigo Uchikawa (Tokyo University of Science),Noboru Katayama (Tokyo University of Science),Katsuhiko Morita (TAIYO YUDEN .CO.,LTD.),Hiroshi Okawa (TAIYO YUDEN .CO.,LTD.),Akifumi Kosugi (TAIYO YUDEN .CO.,LTD.),Yoji Imai (TAIYO YUDEN .CO.,LTD.)

キーワード: 太陽光発電システム|異常分類|機械学習|畳み込みニューラルネットワーク|photovoltaic power plants|anomaly classification|machine learning|convolutional neural network

PDFファイルサイズ: 390 Kバイト