先端数理科学研究科

先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻博士前期課程2年の松本　海智さん（福山良和研究室）が2021年電気学会電力・エネルギー部門大会YOC優秀発表賞を受賞しました。
電気学会 電力・エネルギー部門大会では，ヤングエンジニアオーラル発表コンペティション(YOC)を実施し、本コンペティションは，電気学会 電力・エネルギー部門大会において，29歳以下の方による優れた口頭発表に対して，YOC優秀発表賞とYOC奨励賞を授与しました。

受賞論文：松本海智・福山良和・関孝二郎・大井章弘・神通川亨・藤本久：「コレントロピーによる計測誤差および外れ値を考慮した柱上変圧器接続相判定への整数型Population Based Incremental Learningの適用」電気学会 電力・エネルギー部門大会論文Ⅱ-109　令和３年８月２４日
論文内容：配電系統において，高圧配電線と需要家を繋ぐ柱上変圧器は，三相のうち接続相となる二相を選択して設置される。この接続相は，柱上変圧器設置台数が多く，接続相が工事現場で決定されるため，管理が困難となっている。著者らは，計測誤差や外れ値に対応可能なコレントロピーと計算効率向上のためタブサーチ（以下，TS）を適用した接続相判定手法を提案した。しかし，判定精度には，改善の余地があった。組合せ最適化問題を解く手法の1つとして，Population based incremental learning（以下，PBIL）が，様々な問題に対してTSよりも良い解を探索することが知られている。また，巡回セールスマン問題において，本来，バイナリ型のPBILを整数型に拡張した手法が提案されている。上記の背景より，本論文では，判定精度の向上を目的に，コレントロピーによる計測誤差および外れ値を考慮した柱上変圧器接続相判定への整数型PBILの適用を提案する。提案法は，全接続相を正しく判定できる試行回数が従来法より約2倍程度多く，判定精度向上が確認できた。