{"product_id":"ieej-zt20205-128","title":"配電用柱上変圧器の劣化診断AI開発","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e5-128\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2020\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eDevelopment of deterioration diagnosis AI for pole transformer of power distribution\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e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）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eNorihiko Tsutsumi (Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc.),Yasuhiko Nakada (Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc.),Jin Itou (TEPCO Power Grid, Inc.)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e217-219 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46402168062191,"sku":"IEEJ-ZT20205-128-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_418ddba7-60b6-4ea1-a1e4-f4c992861f01.png?v=1744975658","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt20205-128","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}