油中ガス分析による油入変圧器の異常レベル進展予測に向けた基礎的検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-094

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): Preliminary investigation on predicting the progression of anomaly levels in oil-immersed transformers using 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。当所では油中ガス分析結果を用いて機械学習による異常予兆推定手法を検討してきたが，保守効率化の観点からは上述の異常レベルが近い将来に進展するかどうかの判別が必要と考える。異常レベルの将来的な進展有無に応じて次回の油中ガス分析実施時期を延長できれば，事故を未然に防ぎつつ保守コスト低減が期待できる。本稿では，油中ガス分析結果の時系列データを用いて機械学習により異常レベル進展有無の判別を試みた結果について述べる。

本誌掲載ページ: 152-154 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 601 Kバイト