電力系統事故時復旧支援における事例ベースの洗練化
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概要
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事例ベース形推論においては,適切な事例を事例ベースに蓄えることが重要である。ところで,事例ベースの内容を時系列的にみると,当初はごく典型的な事例だけが蓄えられており,その後学習により事例が逐次投入されていくものと考えられる。この場合,事例ベースに投入される事例は適切で一般性を持ち,しかも冗長でないことが望ましい。我々は電力系統の事故時復旧支援を例題に取り上げて、事例ベース形推論の適用,さらに事例ベースの構築法について考察を進めてきた1,2)。本稿では学習により事例ベースの内容を洗練する方策について述べる。電力系統の事故時復旧支援において,前回までは復旧が比較的複雑な重負荷時を対象としていたが,今回は事故時の条件をより一般化するために,1日あるいは季節により大きく変化する電力系統の負荷状態に対応した復旧案の生成を目指す。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1991-02-25
著者
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