前処理を用いたRBFNによる事故検出法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-270

グループ名: 【全国大会】平成14年電気学会全国大会論文集

発行日: 2002/03/26

タイトル(英語): A Fault Detection Technique with Preconditioned RBFN

著者名: 森 啓之(明治大学),青山 光(明治大学),山中 俊幸(東京電力),浦野 昌一(東京電力)

著者名(英語): Hiroyuki Mori(Meiji University),Hikaru Aoyama(Meiji University),Toshiyuki Yamanaka(Tokyo Electric Power Co.,Inc.),Shoichi Urano(Tokyo Electric Power Co.,Inc.)

キーワード: 事故検出|ニューラルネットワーク|ラジアル基底関数ネットワーク|高速フーリエ変換

要約(日本語): 本稿では、電力系統における事故に対し、前処理を用いたニューラルネットワーク(ANN)による事故検出手法を提案する。近年、電力系統の大規模化により、適切なセキュリティコントロールが要求されている。そのため、事故検出の果たす役割が重要視されている。本稿では、事故検出の対象として事故の位置とその種類に着目する。事故検出の推定に対してANNの代表的手法の1つであるラジアル基底関数ネットワーク(RBFN)を用いる。RBFNは非線形近似法として優れた利点を持ち、従来のパターン認識法よりも高い汎化能力を持つ。そのため、高精度な事故検出が期待できる。提案法を例題系統に適用し、その有効性を示す。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 156 Kバイト