画像分類技術を用いた高圧地絡波形の原因判別

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-083

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): Determining causes of High Voltage Ground Fault Current Waveforms Using Image classification Technology

著者名: 追良瀬利也（中部電力）,坂東広嗣（中部電力）,武村順三（中部電気保安協会）,梅村正人（中部電気保安協会）

著者名(英語): Masaya Oirase (Chubu Electric Power),Hiroshi Bandou (Chubu Electric Power),Junzou Takemura (Chubu Electrical Safety Services Foundation),Masato Umemura (Chubu Electrical Safety Services Foundation)

キーワード: 画像分類技術|高圧地絡波形|原因判別|転移学習|データ拡張|人工地絡試験|Image classification Technology|High Voltage Ground Fault Current Waveforms|Determining causes|Transition learning|Data expansion|Artificial ground fault test

要約(日本語): 高圧配電線事故は13,292件/年（全国10年平均）発生しており，中部電気保安協会は一割程度の停電影響がある。なお，自家用電気工作物の他社事故波及はこの約3％で減少傾向である。これに加え自家用構内の高圧事故は中部電気保安協会で1,222件/年（7年平均）発生しており，地絡50%，短絡30%，ヒューズ動作20％である。配電線事故や構内事故による要請で24時間365日の体制で対応しており，事故原因の早期究明や劣化予兆を把握して事故の未然防止が必要である。事故の過半数を占める地絡故障に対して30年以上前から様々な取り組みがされており，今回新たな手法としてAIの画像分類技術を用いて地絡電流波形から原因判別を試みたので取り組み状況を報告する。

本誌掲載ページ: 132-133 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 651 Kバイト