AIによる部分放電発生源識別器に関する一検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 1-049

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Consideration on a Partial Discharge Source Discriminator by AI

著者名: 中村勇介（東芝インフラシステムズ）,松本直也（東芝インフラシステムズ）,伴野幸造（東芝インフラシステムズ）

著者名(英語): Yusuke Nakamura (Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation),Naoya Matsumoto (Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation),Kozo Banno (Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation)

キーワード: 部分放電|AI|畳み込みニューラルネットワーク|Partial discharge|AI|Convolutional Neural Network

要約(日本語): 筆者らは，絶縁診断の高度化のためΦ-q-nパターンから部分放電（Partial discharge: PD）の発生源を識別するAIを開発している。本稿においては，AIによるPD発生源識別器に関して，そのロバスト性を調査した。その結果，AIによるPD発生源識別器はロバスト性が低く，ある電極系のPDを学習させるときは，様々な印加電圧で学習させることが有効であることがわかった

本誌掲載ページ: 63-64 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 275 Kバイト