配電用柱上変圧器の劣化診断AI開発

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-128

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): Development of deterioration diagnosis AI for pole transformer of power distribution

著者名: 堤則彦（東京電力ホールディングス）,中田安彦（東京電力ホールディングス）,伊藤仁（東京電力パワーグリッド）

著者名(英語): Norihiko Tsutsumi (Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc.),Yasuhiko Nakada (Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc.),Jin Itou (TEPCO Power Grid, Inc.)

キーワード: 変圧器|劣化|診断|AI|人工知能|画像認識|ヘンアツキ|レッカ|シンダン|エーアイ|ジンコウチノウ|ガゾウニンシキ

要約(日本語): 配電設備の健全性を維持し電力の安定供給を果たすために、設備巡視・点検は欠かせない業務である。中でも柱上変圧器は、劣化に伴い発錆が進展すると、漏油による設備事故や公衆災害を引き起こす恐れもある。そのため定期的に現場出向し劣化度合を確認しているが、対象設備は数10万台に及ぶため、現場点検作業の省力化・効率化が求められている。そこで、過去の点検時に撮影・蓄積されている画像データを利用し、配電用柱上変圧器の発錆ランクを自動診断するAI（Artificial Intelligence）開発に取り組んでいることから、その成果につき報告する。

本誌掲載ページ: 217-219 p

原稿種別: 日本語