機械学習を用いた変電所機器構成設計システムの開発

概要

論文の詳細を見る
機械学習で獲得した知識の利用により効率的に変電所構成の最適化を行う,変電所機器構成設計システムを開発した.本システムでは,構成候補絞り込みのための知識を演繹的学習(EBL),各候補の検査手順決定のための知識を帰納的学習(SBL)によって獲得する.しかし,学習に必要な背景知識(領域理論)を予め入力する従来のEBLでは,領域理論を事前に完備することが困難である.そこで,領域理論の記述を汎用的なフレーム部分とそれ以外に分離できることに着目し,学習途中に,物理法則等に基づく手続きによってフレームを具体化し,領域理論を自動生成する手法を開発した.線路総本数9本の変電所を例題として本システムの検証を行った結果,数千個の領域理論を網羅的に入力する代わりに,領域理論のフレーム8個,具体化手続き7件を入力することで,構成絞り込みのための知識486個を自動的に獲得できた.また,獲得した知識の利用により,最適解を見落とすことなく,問題解決時間を約1/90に削減できることを確認した.
社団法人情報処理学会の論文
1994-03-08