{"product_id":"ieej-st19004","title":"データ解析手法を用いた変圧器実データの分析","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eST19004\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【C】電子・情報・システム部門 システム研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2019\/06\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eAnalysis of transformer's actual data using data analysis methods\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e提 達朗(一般財団法人電力中央研究所)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTatsuro Sage(Central Research Institute of Electric Power Industry)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e変圧器|データ分析|油中ガス|異常予兆|検知|機械学習|Transformer|Data analysis|Gas-in-oil|Anomaly sign|Detection|Machine learning\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e変圧器の油中ガスの分析データから，機械学習手法を用いて異常予兆を検知することを検討した。代表的な機械学習手法である，Support-Vector-Machine，Random-Forest，LightGBMの適用を検討した。異常予兆を示すデータを検出する基礎実験を行ったところ， LightGBMの性能が高く，検出性能はF1値でおよそ94%となった。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003eWe detected the transformers indicating an anomaly sign using machine learning methods. We detected gas-in-oil data of transformers indicating anomaly sign using typical machine learning methods, Support-Vector-Machine, Random-Forest and LightGBM. In the results of basic experiments, LightGBM shows the highest performance and F1-score is approximately 94%.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e991 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6","offer_id":46390798188783,"sku":"IEEJ-ST19004-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_88f0969e-06b2-4767-b743-866af3f815ff.png?v=1744604117","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-st19004","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}