油入ブッシングオンライン部分放電診断装置のフィールド適用に向けた検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 324

グループ名: 【B】令和6年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2024/08/23

タイトル(英語): Investigation for the Field Application of On-Line Partial Discharge Diagnostic Equipment for the Oil-Filled Bushing of Power Transformers

著者名: 林克也（東京電力ホールディングス），鬼頭豊（東京電力ホールディングス），青木康二郎（東京電力ホールディングス），前川俊浩（東京電力ホールディングス），宮下智行（東京電力パワーグリッド），山本尚史（東京電力パワーグリッド），塚尾茂之（東京電力パワーグリッド）

著者名(英語): Katsuya Hayashi (Tokyo Elecctric Power Company Holdings, Inc.), Yutaka Kito (Tokyo Elecctric Power Company Holdings, Inc.), Kojiro Aoki (Tokyo Elecctric Power Company Holdings, Inc.), Toshihiro Maekawa (Tokyo Elecctric Power Company Holdings, Inc.), Tomoyuki Miyashita (TEPCO Power Grid, Incorporated), Takashi Yamamoto (TEPCO Power Grid, Incorporated), Shigeyuki Tsukao (TEPCO Power Grid, Incorporated)

キーワード: 部分放電|油入ブッシング|常時監視|AI|診断効率化|partial discharge|oil-filled bussing|continuous monitoring|AI|diagnostic efficiency

要約(日本語): 油入ブッシング常時監視での部分放電診断については診断データが膨大であり，異常有無の判定に時間を要することから，フィールド適用に向けRPA・AI活用により，データ処理，φ-q-nパターン分析による異常診断を自動化し，効率的な診断手法を検討した。AIでの検討データには１年間のフィールドデータと異常模擬ブッシングの課電試験データを活用し、正答率97.3％の異常診断アルゴリズムを開発した。

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