構造化ニューラルネットワークを適用した油入変圧器劣化診断方法の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-208

グループ名: 【全国大会】平成17年電気学会全国大会論文集

発行日: 2005/03/15

タイトル(英語): Deterioration Diagnosis for Oil-immersed Transformer using Analyzable Structured Neural Networks

著者名: 松井 哲郎(富士電機アドバンストテクノロジー),福山 良和(富士電機アドバンストテクノロジー)

著者名(英語): Tetsuro Matsui(Fuji Electric Advanced Technology Co.),Yoshikazu Fukuyama(Fuji Electric Advanced Technology Co.)

キーワード: 油入変圧器|劣化診断|平均重合度|ニューラルネットワーク|アンサンブル手法

要約(日本語): 近年，変電設備の維持管理や設備の劣化診断の重要性が増加している。油入変圧器についても，様々な劣化診断技術の研究開発が進められており，油入変圧器の寿命は絶縁紙の平均重合度で評価される。平均重合度の推定方法としては，フルフラールやCO+CO2などから推定する方法などが提案されているが，運転状況によるばらつきが多く，十分な推定精度が得られるとは言い難かった。本稿では，ニューラルネットワークと複数モデルを用いて高精度化を図るアンサンブル手法を適用した油入変圧器の平均重合度推定方法を提案する。数値シミュレーションの結果，提案手法の有効性が確認できたので報告する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 740 Kバイト