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| ■論文No. |
6-055 |
| ■ページ数 |
1ページ |
■発行日
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2019/03/01 |
| ■タイトル |
AI技術を適用したスイッチギヤ絶縁診断技術の開発3〜部分放電検出のためのデノイズ技術〜 |
| ■タイトル(英語) |
Development of Diagnosis Technology for Switchgear Insulation Using AI Technology 3 - Feasibility Study of Denoising Technique Using AI Technology - |
| ■著者名 |
笹谷 典太(東芝),渡辺 隆志(東芝),松村 淳(東芝),中村 勇介(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),藤井 祐樹(東芝インフラシステムズ) |
| ■著者名(英語) |
Tenta Sasaya(Toshiba Corporation),Takashi Watanabe(Toshiba Corporation),Atsushi Matsumura(Toshiba Corporation),Yusuke Nakamura(Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation),Kozo Banno(Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation),Yuuki Fujii(Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥440 |
| ■書籍種類 |
全国大会 |
| ■グループ名 |
【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集 |
| ■本誌掲載ページ |
ページ |
| ■キーワード |
AI,絶縁診断,スイッチギヤ,デノイズ,欠陥種識別,劣化診断 |
| ■要約(日本語) |
スイッチギヤ絶縁診断高度化のため、センサ取得信号に対するデノイズ、欠陥種識別、劣化診断の全てをAIで実施する診断技術を検討しており、本稿ではこのうちAIによるデノイズ技術を提案する。提案方式はConvolutional Neural Networkによりノイズに埋もれた部分放電を検出する。実験室環境で計測した部分放電とフィールドノイズを様々なS/Nで重畳したシミュレーションデータを用い、提案方式と一般的なウェーブレットシュリンケージ(WS)の性能をデノイズ後の欠陥種識別精度に基づいて比較したところ、全てのS/Nにおいて提案方式がWSを上回った。特に800pCのノイズに埋もれた100pCの微小な部分放電に対しては、WSでは欠陥種の識別率が23.9%と低いのに対し提案方式では74.9%の高い識別率が得られた。 |
| ■要約(英語) |
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| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
354Kバイト |
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