既設光ファイバによる配電柱のひび割れ判定の試み

カテゴリ: 部門大会

論文No: 293

グループ名: 【B】令和2年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2020/08/28

タイトル(英語): An Experimental Study of Pole Crack Survey by Existing Fiber Networks

著者名: 北原啓徳（日本電気），青野義明（日本電気），小倉直人（日本電気），中島慶人（電力中央研究所），黒野正裕（電力中央研究所），高田巡（電力中央研究所），千原晋平（日本電気）

著者名(英語): Yoshinori Kitahara (NEC Corporation), Yoshiaki Aono (NEC Corporation), Naoto Ogura (NEC Corporation), Chikahito Nakajima (Central Research Institute of Electric Power Industry), Masahiro Kurono (Central Research Institute of Electric Power Industry), Jun Takada (Central Research Institute of Electric Power Industry), Shinpei Chihara (NEC Corporation)

キーワード: 光ファイバセンシング|振動測定|配電柱|深層学習|Optical Fiber Sensing|Vibration Sensing|Distribution Pole|Deep Learning

要約(日本語): 広域の配電柱のひび割れ発生有無を遠隔から低労力で一括調査するために、配電網に共架された光ファイバケーブルの信号から振動情報を収集し、各電柱のひび割れ有無を自動判定させる手法を提案し、その基本性能を確認した。本手法は①光ファイバ後方散乱光の位相分析に基づく線路上の振動波形の収集、②振動波形へのフィルタ処理による架空構造物起因の振動成分の抽出、③抽出した振動成分への深層学習の適用による架空構造物のひび割れ発生有無の分類、から構成される。本手法により電力中央研究所赤城試験センター内の電柱の自然振動を取得し、3割を学習用、7割を評価用として分類を試みたところ、健全電柱を平均61%、ひび割れ電柱を平均74%の確信度で正しく分類できた。

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