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変圧器診断ツールを用いた異常様相移行予測の検討

変圧器診断ツールを用いた異常様相移行予測の検討

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カテゴリ: 部門大会

論文No: 291

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): Examination of Abnormal Phase Transition Prediction using Transformer Diagnostic Tool

著者名: 村田博士(電力中央研究所)

著者名(英語): Hiroshi Murata (Central Research Institute of Electric Power Industry)

キーワード: 変圧器|異常予測|診断ツール|機械学習|Transformer|Abnormality prediction|Diagnostic Tool|Machine Learning

要約(日本語): 送配電会社では電力用変圧器の内部不具合の有無や不具合様相の判定を行うため,油中ガス分析を実施している。現在,送配電会社では,電気協同研究会が作成したガイドラインに従って,各油中ガスのしきい値による要注意判定や,異常診断図と呼ばれる油中ガスの対数比グラフを用いた異常様相診断を行っている。さらなる業務高度化のためには,正常状態からどの異常様相に移行していくかを予測する様相移行予測が必要である。一方,当所では,油中ガス分析データを用いて,変圧器の様相を精度良く判定する手法を開発しており,この手法をMicrosoft Excel のシートに組み込んだ「油中ガス分析による異常様相診断ツール」を提供している。本報告では,油中ガス分析時系列データを診断ツールに適用して作成した学習データを各種機械学習手法に適用することで,様相移行予測の可能性を検討する。

PDFファイルサイズ: 732 Kバイト

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