AI による油入変圧器の油中ガス発生量予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 339

グループ名: 【B】令和4年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2022/08/26

タイトル(英語): Prediction of gas generation for Transformer with AI

著者名: 笠岡誠（かんでんエンジニアリング），小西宏明（かんでんエンジニアリング），山越正徳（かんでんエンジニアリング）

著者名(英語): Kasaoka Makoto (Kanden Engineering), Konishi Hiroaki (Kanden Engineering), Yamakoshi Masanori (Kanden Engineering)

キーワード: 変圧器|油中ガス分析|予知保全|機械学習|Transformer|Dissolved gas analysis|Predictive maintenance|Machine Learning

要約(日本語): 油入電気機器は長期間使用される機器であり、設備保守管理最適化のニーズが高まっている。設備保守管理を最適化するには、リスクとコストを比較し、適切な点検周期や設備更新時期を検討する必要がある。そこで、油中ガス分析を半世紀にわたり実施する中で得た、10 万台、50 万件の油中ガス分析データを基に、数年後の油中ガス発生量と、変圧器内部の異常箇所を予測するAI システムを構築した。このAIシステムを用いることで、変圧器の数年後の状態を予測することができるため、予知保全に有効である。

PDFファイルサイズ: 349 Kバイト