72kVタンク型GIS変電所における人工ニューラルネットワークを用いた部分放電識別の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-057

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): Discrimination of partial discharge using artificial neural network at 72 kV tank type GIS substation

著者名: 柿本 康朝(九州工業大学),吉川 雛(九州工業大学),Nuraida Puspitasari(九州工業大学),小迫 雅裕(九州工業大学),匹田 政幸(九州工業大学),枝 修(東京電設サービス),椎名 康晴(東京電設サービス),大塚 正則(東京電設サービス),金子 宏(東京電設サービス)

著者名(英語): Yasutomo Kakimoto(Kyushu Institute of Technology),Hina Yoshikawa(Kyushu Institute of Technology),Nuraida Puspitasari(Kyushu Institute of Technology),Masahiro Kozako(Kyushu Institute of Technology),Masayuki Hikita(Kyushu Institute of Technology),Osamu Eda(Tokyo Densetsu Service Co., LTD.),Yasuharu Shina(Tokyo Densetsu Service Co., LTD.),Masanori Otsuka(Tokyo Densetsu Service Co., LTD.),Hiroshi Kaneko(Tokyo Densetsu Service Co., LTD.)

キーワード: 劣化診断,部分放電,ガス絶縁開閉装置,人工ニューラルネットワーク

要約(日本語): 近年，電力設備の絶縁診断として，絶縁破壊の前駆現象である部分放電（partial discharge : PD）信号の測定が注目されている。しかし，その絶縁診断技術は未だ確立されていないのが現状である。本研究では，実現場にて機器外部に設置したPDセンサで検出した信号からPDとノイズの識別，および欠陥種を特定する診断技術の確立を目指している。前報では，PD発生位相（phase-resolved PD: PRPD）パターンおよび波形パラメータを入力として採用する2種類の人工ニューラルネットワーク（artificial neural network: ANN）を，実験室で得られた信号を基に構築した。本報では，実変電所において各種センサにて得られたデータを，前報で構築したANNに適用し，信号源の同定を検討した結果を報告する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 415 Kバイト