ガス遮断器におけるAIモデルを用いた再点弧の画像分類

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-042

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): Image Classification of Reignition Using Artificial Intelligence Model in Gas Circuit Breakers

著者名: 鈴木祐揮（東京都市大学）,布施航（東京都市大学）,森下穂香（東京都市大学）,髙木真宏（東京都市大学）,任振威（東京都市大学）,根本雄介（東京都市大学）,岩尾徹（東京都市大学）

著者名(英語): Yuki Suzuki (Tokyo City University),Wataru Fuse (Tokyo City University),Honoka Morishita (Tokyo City University),Masahiro Takagi (Tokyo City University),Zhenwei Ren (Tokyo City University),Yusuke Nemoto (Tokyo City University),Toru Iwao (Tokyo City Univer

キーワード: ガス遮断器|アーク温度分布|人工知能|開極|電流波形|3次元電磁熱流体シミュレーション|gas circuit breakers|arc temperature distribution|artificial intelligence|opening electrodes|current waveform|three-dimensional electromagnetic thermal fluid simulation

要約(日本語): 電流遮断時，電流零点以降消弧室内に高温ガスが残留した場合，電極間に印加される過渡回復電圧によりアークが再点弧する。現在，多くの研究者により再点弧の抑制に向けた数値解析による研究が行われている。しかし，数値解析は収束解を得られるまでに多くの時間を要するという課題がある。このため，電流零点後の再点弧の可否についてAIを用いて判断することにより，遮断器設計の効率化に繋がると考えた。以上より本研究では，ガス遮断器におけるAIモデルを用いた再点弧の画像分類を行った。

本誌掲載ページ: 54-55 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 396 Kバイト