線形サポートカーネルマシンによるＯＦケーブル接続部の異常判定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: DEI14046

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 誘電・絶縁材料研究会

発行日: 2014/02/19

タイトル(英語): Diagnosis of Joint Boxes of Oil-Filled Cables by Linear Support Kernel Machines

著者名: 篠原 靖志(電力中央研究所),松谷 悠司(関西電力),嘉屋 健(関西電力)

著者名(英語): Yasusi Sinohara(Central Research Institute of Electric Power Industry),Yuji Matsuya(The Kansai Electric Power Co.,Inc.),Takeshi Kaya(The Kansai Electric Power Co.,Inc.)

キーワード: ＯＦケーブル|異常ランク判定|異常部位判定|油中ガス分析|線形サポートカーネルマシン|サポートベクターマシン|Oil-Filled Cable|Anomaly Ranking|Fault Location|Gas-In-Oil Analysis|Linear Support Kernel Machines|Support Vector Machines

要約(日本語): OFケーブル接続部の異常ランク判定には油中ガス分析に基づく電気協同研究第55巻第2号の基準が広く用いられている。しかし判定結果が撤去品解体調査結果と一致しない事例が散見され，基準の高精度化が望まれている。本稿では，線形サポートカーネルマシンと呼ぶ高精度判定手法より，電協研記載データと電力4社の撤去品解体調査データに基づいてOFケーブル接続部の異常ランク・異常部位の判定基準を検討した結果を報告する。

要約(英語): In this article, we report newly developed criteria to judge anomaly ranking and fault location of joint boxes of oil-filled cables based on Gas-In-Oil analysis. In the development, we use our linear support kernel machine which is an extension of the support vector machines widely known as a highly precise learning method.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,774 Kバイト