点検記録を用いた配電設備の保修判断支援モデルの検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE21064,PSE21077

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術合同研究会

発行日: 2021/09/18

タイトル(英語): A Study on Maintenance Decision Support Model for Components in Distribution Network Using Their Inspection Records

著者名: 岩瀬 徳寿(岐阜大学),高野 浩貴(岐阜大学),重信 颯人(福井大学),伊藤 雅一(福井大学),大麻 純季(関西電力送配電),東山 昇一(関西電力送配電)

著者名(英語): Norihisa Iwase(Gifu University),Hirotaka Takano(Gifu University),Ryuto Shigenobu(University of Fukui),Masakazu Ito(University of Fukui),Junki Oasa(Kansai Transmission and Distribution, Inc.),Syoichi Higashiyama(Kansai Transmission and Distribution, Inc.)

キーワード: 配電設備|意思決定支援|点検記録|保修記録|決定木学習|ビッグデータ|distribution equipment|decision support|inspection record|maintenance record|decision tree learning|big data

要約(日本語): 電力事業者は電力系統を安全に運用するために電力設備の点検を行っている。点検の結果，対象設備に何らかの問題があれば補強や建て替えなどの保修作業を行う。しかし，保修の要否の判断には多くの知識と経験が必要である。そこで決定木学習と呼ばれる木構造のモデルを作成する手法を用いて，保修判断の支援を行う判定モデルを作成した。また、数値シミュレーションを行うことでモデルの有用性を検証した。

要約(英語): To maintain the stable power supply, the distribution system operators (DSOs) make inspection for electrical components in the distribution systems sequentially and decide necessary actions correlating with the inspection results. However, it is difficult to keep deciding appropriate actions for all components relying on only the operational knowledge and experience of the DSOs. This paper presents a model that supports decision on maintenance necessity based on a decision tree learning, which constructs a tree-like model representing its decisions visually and explicitly. Through numerical simulations and discussion on their results, the usefulness of the constructed model is verified.

本誌: 2021年9月21日－2021年9月22日電力技術/電力系統技術合同研究会－3

本誌掲載ページ: 23-28 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,738 Kバイト