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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-06-11 10:50 キャンパス内配電電圧に関する同期フェーザ時系列データのガウス過程回帰に基づく予測に関する一検討 ○野口宗孝（阪府大）・薄 良彦（阪府大/JST）・石亀篤司（阪府大）  NLP2021-3 CCS2021-3 |
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| 抄録 | （和） | 多様な分散型電源の導入により配電システムの動特性は複雑化し，現象を計測・制御するためのマイクロ同期フェーザ計測装置 (PMU) の利用が検討されている． 本報告では，マイクロPMUによる配電電圧の時系列データの予測をガウス過程回帰で行うことを検討し，筆者らが大阪府立中百舌鳥キャンパス内で取得した位相差データへの適用を紹介する． また，この提案の数理的解釈としてガウス過程回帰による時系列予測を非線形力学系のクープマン作用素の観点から考察する． |
| （英） | Due to recent penetration of distributed energy resources, dynamics of power distribution systems have been complicated in terms of analysis and control, and thus the so-called micro Phasor Measurement Unit (PMU) with high-resolution capability has been researched. In this report, we propose to use the so-called Gaussian Process Regression (GPR) for prediction of PMU time-series data on distribution voltage and demonstrate it using measurement data from the in-campus distribution network in Nakamozu Campus, Osaka Prefecture University, Japan. Also, the GPR-based prediction is discussed in terms of learning of actions of the Koopman operator for nonlinear dynamical systems to Gaussian Processes (that is, Gaussian random variables). |
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| キーワード | （和） | 配電電圧 / 同期フェーザ計測 / 時系列データ / 予測 / ガウス過程回帰 / クープマン作用素 / / |
| （英） | Distribution voltage / Synchrophasor / Time-series data / Prediction / Gaussian process regression / Koopman operator / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 61, NLP2021-3, pp. 10-13, 2021年6月. | |
| 資料番号 | NLP2021-3 | |
| 発行日 | 2021-06-04 (NLP, CCS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2021-3 CCS2021-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP CCS |
| 開催期間 | 2021-06-11 - 2021-06-11 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2021-06-NLP-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | キャンパス内配電電圧に関する同期フェーザ時系列データのガウス過程回帰に基づく予測に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Prediction of Synchrophasor Time-Series Data of In-Campus Distribution Voltage Using Gaussian Process Regression |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 配電電圧 / Distribution voltage |
| キーワード(2)（和/英） | 同期フェーザ計測 / Synchrophasor |
| キーワード(3)（和/英） | 時系列データ / Time-series data |
| キーワード(4)（和/英） | 予測 / Prediction |
| キーワード(5)（和/英） | ガウス過程回帰 / Gaussian process regression |
| キーワード(6)（和/英） | クープマン作用素 / Koopman operator |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野口 宗孝 / Munetaka Noguchi / ノグチ ムネタカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪府立大学 (略称： 阪府大) Osaka Pref Univ. (略称： Osaka Pref Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 薄 良彦 / Yoshihiko Susuki / ススキ ヨシヒコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪府立大学/JSTさきがけ (略称： 阪府大/JST) Osaka Pref Univ./JST-PRESTO (略称： Osaka Pref Univ./JST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石亀 篤司 / Atsushi Ishigame / イシガメ アツシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪府立大学 (略称： 阪府大) Osaka Pref Univ. (略称： Osaka Pref Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-06-11 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2021-3, CCS2021-3 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.61(NLP), no.62(CCS) |
| ページ範囲 | pp.10-13 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-06-04 (NLP, CCS) |
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