Isolation Forestを用いた水力発電機の異常検知

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-105

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): Anomaly Detection of Hydroelectric Generators using Isolation Forest

著者名: 原勇輝（明治大学）,福山良和（明治大学）,村上賢哉（富士電機）,飯坂達也（富士電機）,松井哲郎（富士電機）

著者名(英語): Yuki Hara (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Kennya Murakami (Fuji Electric Co., Ltd.),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric Co., Ltd.),Tetsuro Matsui (Fuji Electric Co., Ltd.)

キーワード: Isolation Forest|機械学習|異常検知|水力発電機|アイソレーションフォレスト|キカイガクシュウ|イジョウケンチ|スイリョクハツデンキ

要約(日本語): 水力発電は，近年，再生可能エネルギーの1つとしての位置付けからエネルギー供給の重要な存在となっている。水力発電の故障診断を行うために，各種プラントの現場では，故障データを入手することが困難である。そのため，正常データのみによりモデルを作成し，故障診断が必要となる。本論文では，水力発電の異常検知を目的として，Isolation Forestの適用を提案する。提案法は，高い精度で異常検知を行うことを確認したので報告する。

本誌掲載ページ: 152-154 p

原稿種別: 日本語