Information × Judgement
異常判定基準を作って効率的な設備保全を目指す
人間の判断基準となるデータの分析により、設備の異常判断や家庭内の電力使用状況を推定するなどの解析手法を開発。壊れにくく異常データが少ない電力設備でも、精度の高い推定を可能とする判断基準の学習手法は、油入変圧器の油中ガス分析、OFケーブル接続部の異常判定で活用されている。
Media & Publications
メディア情報＆刊行物
- 電気事業におけるデジタルトランスフォーメーションの可能性と電中研の取り組み（PDFファイル：約820KB）
- 日経サイエンス連載『智の軌跡～The Trajectory of Wisdom～第3回「数少ない障害事例データを基に精度の高い診断基準を見出すAI技術」』
Award
受賞・表彰
- 公益財団法人 電気科学技術奨励会 第65回電気科学技術奨励賞
論文テーマ「サポートベクターマシンの拡張と電力分野への応用」
Research Report
研究報告書
- 電力分野を含む産業分野でのブロックチェーン技術の開発・活用動向
Trends of Blockchain Technology and Applications in Energy and Other Domains
- 油中ガス分析によるOFケーブル接続部の異常判定手法-サポートベクターマシンを活用した判定基準の提案-
Gas-In-Oil based Diagnosis of Junction Boxes of Oil Filled Cables -Deveopment of Criteria using Support Vector Machines-
- 状態監視保全のための設備画像に基づく良否判定基準の自動生成手法-主要な画像特徴の自動抽出手法-
Efficient Generation of Diagnositc Discrimination Functions – Automatic Selection of Important Image Features –
- 油中ガス分析データによる電力用変圧器の様相判定手法
Transformer Condition Classification based on Gas-In-Oil