油入ブッシングオンライン部分放電診断装置のAI活用による自動診断技術の開発

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-134

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): Development of AI-based automatic diagnosis for online partial discharge monitoring in oil-filled bushings

著者名: 田村俊輔（東京電力ホールディングス）,石毛浩和（東京電力ホールディングス）,前川俊浩（東京電力ホールディングス）,反り目拓己（東京電力パワーグリッド）,宮下智行（東京電力パワーグリッド）

著者名(英語): Shunsuke Tamura (TEPCO Research Institute, Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc.),Hirokazu Ishige (TEPCO Research Institute, Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc.),Toshihiro Maekawa (TEPCO Research Institute, Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc.),Takumi Sorime (TEPCO Power Grid),Tomoyuki Miyashita (TEPCO Power Grid)

キーワード: 部分放電|油入ブッシング|自動診断|Parcial discharge|Oil-filled bushing|Automatic diagnosis

要約(日本語): 変圧器に使用されている油入ブッシングの多くは高経年化が進んでおり，今後常時監視ニーズが高まっていくと考えられる。そこで市販油入ブッシング部分放電測定装置から得られるφ－q－nデータについて，RPA・AIによる自動診断プログラムを診断用PCへ搭載したシステムを開発した。フィールドデータを用いて開発したシステムの検証を実施し，φ－q－nデータについて1回／日で自動診断を実施し，異常判定時は指定した箇所へφ－q－nデータを添付して自動的にメール送付できることを確認した。

本誌掲載ページ: 210-211 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 590 Kバイト