AI技術を適用したスイッチギヤ絶縁診断技術の開発2 ～ニューラルネットによる欠陥種の識別～

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-054

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Development of Diagnosis Technology for Switchgear Insulation Using AI Technology 2 ~ Partial Discharge Source Classification for Switchgears Using Neural Network ~

著者名: 伴野 幸造(東芝インフラシステムズ),中村 勇介(東芝インフラシステムズ),藤井 祐樹(東芝インフラシステムズ),高野 俊也(東芝インフラシステムズ),岡本 徹志(東芝インフラシステムズ)

著者名(英語): Kozo Banno(Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation),Yusuke Nakamura(Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation),Yuuki Fujii(Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation),Toshiya Takano(Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation),Tetsushi Okamoto(Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation)

キーワード: AI,絶縁診断,スイッチギヤ,デノイズ,欠陥種識別,劣化診断

要約(日本語): 筆者らは、固体絶縁スイッチギヤ(SIS)やキュービクル型ガス絶縁スイッチギヤ(C-GIS)の絶縁診断高度化のため，AIの導入を検討している。同開発技術は過渡接地電位(Transition earthed voltage: TEV)センサで取得した信号に対するデノイズ，欠陥種識別，劣化診断全てをAIで実施する診断技術である。本稿においては，AIを適用した欠陥種識別に関して報告する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 388 Kバイト