[1F4-GS-10c] AI応用：環境モニタリング

[1F4-GS-10c-01] 電流波形に基づくサポートベクターマシンによる地絡様相診断

〇蟹江 巧樹¹、小野田 崇¹、西垣 貴央¹、篠田 幸裕²、宮崎 誠²、中原 健志² (1. 青山学院大学、2. 株式会社戸上電機製作所)

キーワード：人工知能、地絡様相、サポートベクターマシン

現在、配電線故障時における地絡様相の判別を人が行っており、時間コストや人的コストがかかっている。また、電力システム改革による再生可能エネルギー導入など、送配電関連費用を押し上げる変化が生じており、送配電部門では効率化等によるコスト削減をしなくてはならない。そのため、配電線故障時における地絡様相判別の機械による自動化が求められている。既存の研究では、地絡様相ケーブル劣化とその他の地絡様相との診断の可能性について報告されている。そこで、本研究では既存研究ではその他に分類された５種類の地絡様相の診断を検討する。５種類の地絡様相の電流波形をサポートベクターマシンによって学習し、Leave-one-out交差検証によってその潜在的な診断性能の評価を行った。その結果、すべての地絡様相の診断において、高い正解率を得ることができた。