外れ値検出による機械学習を適用した太陽光発電システム異常兆候検知手法の検討

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門

発行日: 2023/07/01

タイトル(英語): Study on Abnormal Sign Detection Method of PV Power System Applying Machine Learning of Outlier Detection

著者名: 有松　健司（東北電力（株）），関場　陽一（（株）電力計算センター），芳賀　仁（長岡技術科学大学）

著者名(英語): Kenji Arimatsu (Tohoku Electric Power Co., Inc.), Yoichi Sekiba (Denryoku Computing Center, Ltd.), Hitoshi Haga (Nagaoka University of Technology)

キーワード: 太陽光発電，異常兆候検出，機械学習，One Class SVM　　photovoltaics，abnormal sign detection，machine learning，One Class SVM

要約(英語): Under the spread of PV power system, abnormal sign detection of a PV module has been getting more necessary in terms of the evaluation of its influence to power grid and the maintenance of PV power plant. In the previous study, we introduced an abnormal sign detection method of PV power system combining output power region window and unsupervised machine learning method which uses only output voltage and current of the system. In this study, we made a comparative study of plural different machine learning model and revised the composition of feature quantities in order to improve the accuracy of abnormality detection.

本誌: 電気学会論文誌B（電力・エネルギー部門誌） Vol.143 No.7 （2023）

本誌掲載ページ: 446-453 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejpes/143/7/143_446/_article/-char/ja/