文献

J-GLOBAL ID：202002251905776326   整理番号：20A1263443

特高系統における回帰木を用いた電圧推定手法~その1:学習データ作成方法に関する検討~

The Voltage Estimation Methodology for Sub-transmission Network using Regression Tree, Part 1: Study on data preparation for Machine Learning.

著者 (6件)： 大堀良介 (名古屋工大) ,  青木睦 (名古屋工大) ,  説田貴旭 (名古屋工大) ,  下野晃裕 (中部電力) ,  VERMA Suresh Chand (中部電力) ,  山口遼 (中部電力)
資料名： 電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM)  (Annual Meeting Record, I.E.E. Japan (CD-ROM))
巻： 2020  ページ： ROMBUNNO.6-177  発行年： 2020年03月01日 
JST資料番号： S0653B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・特高需要家の適正電圧維持の為に,回帰木を用いた特高系統の電圧推定法を研究中。
・本稿では,負荷変動のデータ作成について,乱数及び組合せによる学習データ作成方法による電圧推定精度の違いについて,シミュレーションにより比較検討を実施。
・より優れた組合せによる学習データ作成方法と回帰木による機械学習後の推定誤差を示し,学習時と異なる負荷パターンでも十分な精度で電圧推定が可能である事を確認。

シソーラス用語： 高電圧 ,  *ディシジョンツリー ,  *データ ,  負荷変動 ,  精度 ,  機械学習 ,  誤差 ,  *推定 ,  *回帰木 ,  *学習データ ,  推定誤差 ,  推定精度
準シソーラス用語： 特別高圧 ,  *電圧推定

分類 (1件)： 配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 系統 ,  回帰木 ,  推定 ,  手法 ,  学習 ,  データ作成