コンクリート電柱の保修判断支援モデルの精度向上に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE23145,PSE23137

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: 2023/09/22

タイトル(英語): A Study on Accuracy Improvement of Decision Support Model for Maintenance of Concrete Utility Poles

著者名: 中山 夏実(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),金成 宇輝(関西電力送配電),西廣 雄介(関西電力送配電)

著者名(英語): Natsumi Nakayama(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),Uki Kanenari(Kansai Transmission and Distribution, Inc.),Yusuke Nishihiro(Kansai Transmission and Distribution, Inc.)

キーワード: コンクリート電柱|意思決定支援|点検記録|保修記録|決定木学習|ビックデータ|concrete pole|decision support|inspection record|maintenance record|decision tree learning|big data

要約(日本語): 高度経済成長期の電力需要に応じて新設された配電設備の多くは，高経年化に伴う劣化が進展している。そのため，設備の経年に応じた更新では対応しきれなくなることも予想される。電力の安定供給を維持するには，デジタル技術を活用した計画的な設備更新を検討することが重要となる。本稿では，著者らがこれまで検討してきた，配電設備の保修判断支援モデルの精度向上方策を検討した結果を報告する。

要約(英語): The authors propose an accuracy improvement strategy for decision support models for determining whether concrete utility poles need to be replaced. In the proposal, the decision support model is created by a learning tree with clustering-based preprocessing. The resulting model can visually provide the factors that influence on the decisions.

本誌: 2023年9月25日-2023年9月26日電力技術/電力系統技術合同研究会-4

本誌掲載ページ: 13-18 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,179 Kバイト