報告書番号

W90040

タイトル（和文）

ニューラルネットワークによる電力機器の部分放電パターンの識別

タイトル（英文）

DISCRIMINATION OF PARTIAL DISCHARGE PATTERNSUSING NEURAL NETWORK

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

部分放電による電力機器の絶縁診断の精度向上を目的として，部分放電パターンの識別にニューラルネットワークのアルゴリズムを応用した。部分放電のもつ情報を表現するため，発生位相角（φ），放電の大きさ（ｑ）および発生頻度（ｎ）を３次元表示したφ－ｑ－ｎパターンを提案した。針状ボイドから電気トリーが発生するときのφ－ｑ－ｎパターンをニューラルネットワークに学習させ，学習終了後，未知のパターンを入力してトリー発生の有無を識別させることができた。同様の手法により，形状の異なる４種類の人工欠陥を部分放電パターンから識別することができた。

概要 （英文）

A NEURAL-NETWORK ALGORITHM WAS APPLIED TO PARTIAL DISCHARGE (PD) PATTERN RECOGNITION. PHASE (PHI),DISCHARGE MAGNITUDE (Q) AND DISCHARGE FREQUENCY (N) WERE MEASURED FOR ALL DISCHARGE PULSES DURING THE MEASUREMENT PERIOD TO MAKE A PHI-Q-N PATTERN. THE DIFFERENCE BETWEEN THE PD PATTERNS BEFORE AND AFTER TREE INITIATION FROM THE NEEDLE-SHAPED VOID WERE LEARNED BY THE NEURAL NETWORK BY USING A REVERSE-PROPAGATION METHOD. THE NEURAL NETWORK SHOWED GOOD DISCRIMINATION PERFORMANCE FOR TREE INITIATION WHEN AN UNKNOWN PATTERN WAS INTRODUCED. USING THE SAME PROCEDURE,FOUR DIFFERENT PD PATTERNS COULD BE DISCRIMINATED.

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