日本海側エリアにおける配電用ポリマーがいしの課電曝露試験―Neural Networkモデルを用いた各種気象条件が漏れ電流発生に及ぼす影響の分析―
日本海側エリアにおける配電用ポリマーがいしの課電曝露試験―Neural Networkモデルを用いた各種気象条件が漏れ電流発生に及ぼす影響の分析―
カテゴリ: 部門大会
論文No: 279
グループ名: 【B】令和3年電気学会電力・エネルギー部門大会
発行日: 2021/08/12
タイトル(英語): Voltage Applied Exposure Test of Polymeric Insulators for Distribution Lines in the Coastal Areas along the Sea of Japan - Analysis of the Effect of Various Meteorological Conditions on Leakage Current Characteristics Using a Neural Network Model -
著者名: 石関智哉(東北大学),辻知耀(東北大学),八島政史(東北大学),佐藤智之(東北電力ネットワーク),小柳遼平(東北電力ネットワーク)
著者名(英語): Tomoya Ishizeki (Tohoku University), Kazuaki Tsuji (Tohoku University), Masafumi Yashima (Tohoku University), Tomoyuki Sato (Tohoku Electric Power Network Co., Inc.), Ryohei Oyanagi (Tohoku Electric Power Network Co., Inc.)
キーワード: ポリマーがいし|課電曝露試験|漏れ電流|気象条件|polymeric insulator|voltage applied exposure test|leakage current|meteorological conditions
要約(日本語): ポリマーがいしは,従来用いられている磁器がいしと比較して,軽量で作業性に優れ,耐汚損性能も良好であることなどから,電力流通設備への導入が国内でも進んでいる。しかし,外被に高分子材料を使用しているため,その経年劣化が危惧されており,特に日本特有の汚損湿潤環境における長期性能を明らかにすることが,実適用を図る上での重要な課題となっている。東北電力では,配電用ポリマーがいしの長期耐候性の検証を目的に日本海側の2地点で課電曝露試験を実施しており,がいしの漏れ電流計測データおよび気象観測データを取得している。本稿では,機械学習手法の一つであるNeural Networkを用いて,気象データに基づく漏れ電流発生の予測モデルの作成を行った。また,予測モデル内部のパラメータの分析により,予測結果に影響を与える気象条件について分析した。
PDFファイルサイズ: 536 Kバイト
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