点検・保修記録を用いた配電設備の保修判断支援モデルの構築

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST22002

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2022/06/15

タイトル(英語): Decision Support Model on Maintenance for Electrical Components in Distribution Networks Using Their Inspection and Maintenance Records

著者名: 岩瀬 徳寿(岐阜大学),高野 浩貴(岐阜大学),浅野 浩志(岐阜大学/電力中央研究所),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),Hiroshi Asano(Gifu University/Central Research Institute of Electric Power Industry),Ryuto Shigenobu(University of Fukui),Masakazu Ito(University of Fukui),Junki Oasa(Kansai Transmission and

キーワード: 配電設備|判断支援|保修記録|点検記録|決定木学習|ビッグデータ|power grid equipment|decision support|maintenance record|inspection 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。その後，点検結果に応じて，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。そこで機械学習手法の一つである決定木学習を用いて保修判断の支援を行う木構造の判定モデルを作成した。また，モデルの判断結果を地図上に表示し，そこから判定精度に影響を与えたと思われる内容について考察を行った。

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 decisions on maintenance necessity based on a decision tree learning. Due to characteristics of the decision tree learning, the resulting tree-like model visually provides its decision criteria. Through numerical simulations and discussion on their results, the validity of the constructed model is verified.

本誌: 2022年6月18日システム研究会

本誌掲載ページ: 3-8 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 810 Kバイト