ランダムフォレストを用いた需要家設備の警報発報時漏れ電流の予測手法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-234

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Prediction method of leakage current at alarm report of customer facility using random forest

著者名: 横手 愛(東京理科大学),山口 順之(東京理科大学),加藤 謙晴(関東電気保安協会),鈴木 正美(関東電気保安協会)

著者名(英語): Ai Yokote(Tokyo University of Science),Nobuyuki Yamaguchi(Tokyo University of Science),Kaneharu Kato(Kanto Electrical Safety Inspection Association),Masami Suzuki(Kanto Electrical Safety Inspection Association)

キーワード: 機械学習,定期点検,気象情報,絶縁監視

要約(日本語): 電気保安業務においてIoTやAI等の「先進技術」の導入により、異常予知や事故の未然防止、操作の自動化などの、業務効率化の実現に大きな期待が寄せられている。特に、電気設備の安全点検における絶縁監視は、測定した漏れ電流値などのデータに基づいて対応判断を体系化することが期待されている。本研究では、定期点検時に計測された漏れ電流などの保安業務基幹システムのデータと気象データの中から、異常警報が発報された際に測定された漏れ電流との関係が深い変数を見つけるため、ランダムフォレスト（RF）を用いた変数重要度解析を行った。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 590 Kバイト