データマイニングを用いた電力系統の事故点標定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-164

グループ名: 【全国大会】平成16年電気学会全国大会論文集

発行日: 2004/03/17

タイトル(英語): Estimation Method of Fault Location in Power Systems with Data Mining

著者名: 坂谷 嘉則(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Yoshinori Sakatani(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 事故検出|データマイニング|CART|高速フーリエ変換

要約(日本語): 本稿では,電力系統の事故電流波形からデータマイニングを用いて,事故位置を正確に推定する手法を提案する。電力系統の事故解析において,早く正確に事故点標定することが要求されている。そのため,電力系統における事故検出は電力負荷配分や系統保護の観点から重要な問題である。電力系統の高精度な事故位置の推定は,事故線路の復旧時間を大幅に短縮し,系統の高い信頼性を保つ。本稿では,事故位置の推定に対し事故電流波形に高速フーリエ変換を行うことにより時系列データを有次元の周波数領域に変換する。周波数変換された電流データに対しデータマイニングを行い,事故の位置の推定と事故位置に対するルール発見する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 784 Kバイト