Validation of Machine Learning-Based Coil Voltage Predictor for REBCO Pancake Coil Protection During Coil Excitation and Demagnetization
榊原 里樹, 間藤 昂允 (北大), 井上 良太, 植田 浩史, 金 錫範 (岡山大), 野口 聡 (北大)
Abstract:我々はこれまで、REBCO（rare-earth barium copper oxide）パンケーキコイルの保護を目的として機械学習を用いた電圧予測器を開発してきた。開発した予測器は絶縁REBCOコイルを対象とした25回の常電導転移実験によるオンライン検証にて、全ての常電導転移を未然に予測した。この際の誤検知も非常に少なく大きな実用可能性を示してきた。
本発表では、更なる実用レベル向上のためコイル励消磁時における機械学習を用いた電圧予測器の性能を検証する。コイル励磁時および消磁時には誘導電圧による電圧変化が生じる。電圧変化の要因が誘導電圧であるか常電導転移であるかを電圧予測器が判断し、早期のコイル保護が可能であるかを検証する。