SVMを用いた部分放電特性によるエポキシ樹脂中ボイド放電の劣化度推定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-026

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Study of the SVM model building to Lifetime Estimation of Void Discharge in Epoxy Resins

著者名: 大竹泰智（三菱電機）,松山幸太郎（三菱電機）,梅本貴弘（三菱電機）,小野田崇（青山学院大学）

著者名(英語): Yasutomo Otake (Mitsubishi Electric Corporation),Kotaro Matsuyama (Mitsubishi Electric Corporation),Takahiro Umemoto (Mitsubishi Electric Corporation),Takashi Onoda (Aoyama Gakuin University)

キーワード: 部分放電|エポキシ樹脂|サポートベクターマシン|人工知能|診断|partial discharge|epoxy resin|SVM|AI|diagnosis

要約(日本語): 電力機器の絶縁診断では一般に絶縁破壊の前駆現象である部分放電の検出を行う。また，部分放電は交流電圧位相における発生分布（φ-qパターン）と放電発生要因とに相関があるため，保守の指標に用いられる。今回，経年劣化の要因となるエポキシ樹脂中のボイド放電劣化に着目し，部分放電の発生位相特性を機械学習手法の1つであるSupportVector Machine（SVM）で学習させることで劣化度推定を行ったので報告する。

本誌掲載ページ: 32-33 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 741 Kバイト