[1M4-GS-10] AI応用：金融・電力等ネットワーク

[1M4-GS-10-04] サポートベクターマシンによる配電線地絡様相診断

〇松原 亮馬¹、小野田 崇¹ (1. 青山学院大学)

キーワード：人工知能、設備診断、地絡様相診断、パターン識別

現在、大口需要家への配電線における地絡様相の診断は、専門家が地絡時の電流波形を見て行っており、復旧までに時間を要している。そこで、診断を自動化し、復旧までの時間を削減することが求められている。先行研究では、SVMを用いることで、地絡発生時の電流波形の見た目から5つの地絡様相（ケーブル、ギャップ、碍子損傷・汚損、完全、鳥獣接触）を高精度に診断できる可能性が示されている。一方、先行研究では配電線の負荷を考慮していなく、負荷が入ることで電流波形の見た目が複雑になることが知られている。そこで、本研究では、負荷のある配電線に対しても診断を可能とする特徴量を提案する。実データを用いた実験により、提案した特徴量を用いることで、負荷のあるデータに対しても約90%の正解率で診断できることを確認している。