開閉装置用AI診断システムの開発

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-039

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Development of AI Diagnostic System for GIS

著者名: 内田和徳（東芝エネルギーシステムズ）,森裕哉（東芝エネルギーシステムズ）,松本詠治（東芝エネルギーシステムズ）,山口晃広（東芝）,植野研（東芝）

著者名(英語): Kazunori Uchida (Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation),Yuya Mori (Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation),Eiji Matsumoto (Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation),Akihiro Yamaguchi (Toshiba Corporation),Ken Ueno (Toshiba Corporation)

キーワード: ガス絶縁開閉装置|遮断器|人工知能|センサー|診断技術|状態監視保全|Gas Insulated Switchgear|Gas Circuit Breaker|Artificial Intelligence|Sensor|Diagnostic Technology|Condition Base Maintenance

要約(日本語): 現在，変電設備の保全は，状態監視保全（CBM）への移行を志向し，センサ等による常時監視と機器診断を通じて，保全業務の更なる省力化が試みられている。また，近年，波形パターン認識ならびにAI技術が広く活用されてその有効性が確認されており，今回，GISでモニタリングした波形にAI技術を適用し，取得波形情報そのものに対する機器診断が可能なシステムを構築し，有効性を確認したことから，その概要について報告する。本システムはAI学習に異常データの学習が不要であり，特に既設・高経年開閉装置に対する適用にも応用できる可能性が伺える。

本誌掲載ページ: 48-49 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 416 Kバイト