ニューラルネットワークによる発電機内過熱材料の診断

カテゴリ: 全国大会

論文No: 2-121

グループ名: 【全国大会】平成14年電気学会全国大会論文集

発行日: 2002/03/26

タイトル(英語): 絶縁物分解ガスデータをニューラルネットワーク法で診断する、運転中発電機異常診断装置を開発した。今回、より実機に近い条件で熱分解データを収集し、過熱材料の識別結果を調査したので、紹介する。

著者名: 沼田 誠一郎(関西電力),中村 和也(関西電力),西村 正義(関西電力),反田 哲史(三菱電機),円満字公衛 (三菱電機)

著者名(英語): Seichiro Numata(Kansai Electric Power Co.),Kazuya Nakamura(Kansai Electric Power Co.),Masayoshi Nisimura(Kansai Electric Power Co.),Tetsuji Sorita(Mitsubisi Electric),Koe Enmanji(Mitsubisi Electric)

キーワード: 発電機|過熱|診断|ガス分析|質量分析器|ニューラルネットワーク

要約(日本語): 近年では、発電機の定期検査間隔は長期化する傾向にあり、運転中に異常を診断できる技術が期待されている。そこで、質量分析計で分析した絶縁物分解ガスデータを、ニューラルネットワーク法で診断する、運転中発電機異常診断装置(MGA)を開発した。今回、より実機に近い条件での熱分解データを収集し、過熱材料の識別結果を調査した。その結果、ニューラルネットワーク法による過熱材料識別において、発電機内の絶縁物分解ガスとオイルの混合ガスを識別する手法を検討できた。今後、さらにデータを蓄積して、識別結果を調査し、手法の有効性を確認していきたい。今後、さらにデータを蓄積して、識別結果を調査し、手法の有効性を確認していきたい。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 195 Kバイト