報告書番号

T90073

タイトル（和文）

ニューラルネットワークを用いた変電所構内事故探査法－判定性能の基本的検討－

タイトル（英文）

FAULT LOCATION IN SUBSTATIONS USING HIERARCHICAL NEURAL NETWORKS

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

６６ｋＶ変電所での地絡事故の事故探査を行うニューラルネットワークを開発した。ニューラルネットワークは誤差を含むような曖昧なデータを用いることができ，本方式では測定値の誤差が５％以下であれば９０％の割合で正しい事故区間を出力することができた。また，ニューラルネットワークが出力する事故区間の第２候補まで考慮することにより，誤差の大きい場合の判定率を大きく向上させることが可能である。

概要 （英文）

A NEURAL NETWORK WAS DEVELOPED TO LOCATE FAULTS AT ELECTRICAL SUBSTATIONS. THE NEURAL NETWORK USES AMBIGUOUS DATA INCLUDING CT ERRORS. THE MAIN RESULTS ARE AS FOLLOWS: (1)THE NETWORK CANLOCATE FAULTS AT BETTER THAN 90% ACCURACY IF THE ERROR RATIO OF THE CURRENT TRANSFORMER (CT) IS BELOW 5%. (2)SECOND-CANDIDATE FAULT LOCATION IS EFFECTIVE IN IMPROVING THE LOCATION EFFICIENCY ESPECIALLY WHEN THEREIS LARGE NOISE.

報告者

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