AI技術を用いた送電線故障原因分類

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-251

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Classification of the Cause of Power Transmission Failure Using AI Technology

著者名: 森直樹（日立製作所　サービス＆プラットフォームビジネスユニット）,牛田一洋（中部電力）,上田勝久（中部電力）,下野晃裕（中部電力）,中村守男（日立製作所　サービス＆プラットフォームビジネスユニット）,和知功（日立製作所　サービス＆プラットフォームビジネスユニット）,碇真佐夫（日立製作所　サービス＆プラットフォームビジネスユニット）,山口淳太（日立産業制御ソリューションズ）,曹未偉（日立製作所　サービス＆プラットフォームビジネスユニット）,吉田順一（日立産業制御ソリューションズ）

著者名(英語): Naoki Mori (HITACHI AIBuisiness Development),Kazuhiro Ushida (Chubu Electric Power),Katsuhisa Ueda (Chubu Electric Power),Akihiro Shimono (Chubu Electric Power),Morio Nakamura (HITACHI AIBuisiness Development),Isao Wachi (HITACHI Power Grid Control System

キーワード: 送電線故障|故障原因|自動化|機械学習|AI|雷と雪害による故障|Transmission line failure|Failure cause|Automation|Machine learning|AI|Failure due to lightning and snow damage

要約(日本語): 送電線故障の早期解消のためには，早期の故障原因の特定が必要であり，様々な技術開発が進められている。故障原因の特定は，故障発生時の気象データ，送電線周辺環境データ，オシロ波形データから総合的に判断しているが，作業者のスキル依存となる点，また原因解析に時間を要する点が課題である。本研究では，これらの課題を解消すべく，AI技術を用いた送電故障原因分類手法方法を検討した。送電故障発生時のデータを統計的に解析し，故障原因分類に有用な学習データを抽出しAIに学習させ，特定原因に対して高い分類精度を持つモデルを設計した

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 922 Kバイト