現場実測した位相分解部分放電パターン再構築に基づいた人工ニューラルネットワークによる絶縁診断

摘要

TEVセンサを用いて取得した6種類のPDと4種類のノィズをPRPDパターンとしてANNに入カし，分類を行つた。その結果，PDとノイズの分類は100%と92.5%となつた。一方，変電所のPRPDデータについては，提案手法で述べたセンサ出力の最大値を移動した手法を用いること，および平均値をデータの加工に入れないことで判定精度を高めることができた。しかし，実験室の欠陥種の分類精度は低い結果となつた。5サイクル分のデータを1データとしたため，プロット数が少なくなり，特徴のないPRPDパターンを入力としたことが原因であると考えられる。サイクル数をどの程度増やすかが今後の課題である。今後は，データの增強ゃANNの構築を見直して精度を高める。