油中ガス分析の時系列データを用いた油入変圧器の異常予兆推定に向けた基礎的検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-068

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): Fundamental study on fault sign detection in oil immersed transformer using time-series data of dissolved gas analysis

著者名: 服部俊一（電力中央研究所）,三国康佑（電力中央研究所）,村田博士（電力中央研究所）,本間大成（電力中央研究所）,宮嵜悟（電力中央研究所）,水谷嘉伸（電力中央研究所）

著者名(英語): Shunichi Hattori (Central Research Institute of Electric Power Industry),Kosuke Mikuni (Central Research Institute of Electric Power Industry),Hiroshi Murata (Central Research Institute of Electric Power Industry),Taisei Homma (Central Research Institute

キーワード: 油入変圧器|油中ガス分析|異常検出|ランダムフォレスト|oil immersed power transformer|dissolved gas analysis|fault detection|Random Forest

要約(日本語): 電力用油入変圧器（以下，変圧器）の内部異常監視のため，これらの内部異常で発生し絶縁油中に溶存するガスを分析する油中ガス分析が行われている。油中ガス分析結果からの内部異常様相診断のために電気協同研究会では保守管理基準を定めており，当所でも機械学習による異常様相判定手法の開発を進めている。一方で，異常様相判定の高精度化だけでなく，異常予兆を推定する手法の開発が必要と考える。変圧器の状態に応じて点検および改修の要否を適切に判断できれば，事故を未然に防ぎつつ設備保全の効率化への貢献が期待できる。本稿では，油中ガス

本誌掲載ページ: 110-112 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 819 Kバイト