報告書番号

R11019

タイトル（和文）

水力発電所の異常予兆発見に影響を与えるセンサの絞り込み方法の開発

タイトル（英文）

Selection of Sensor which Influences Discovery of Signs of Trouble Condition for Hydroelectric Power Plant

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

設備の状態監視保全では，設備に現れる異常予兆の発見が重要である．当所では，水力発電所における大量の正常運転データから，異常予兆の発見を支援する方法を開発してきた．この方法は，異常と関連するすべてのセンサを見たとき，通常と異なる運転状態のデータを異常予兆データとして抽出する．一方，現場では少数のセンサを確認することで異常予兆の確認作業が実施できることが望まれている．
本報告では，水力発電所の発電機軸受における異常予兆データへの影響が小さいセンサを排除して，影響が大きいセンサ（重要センサ）のみに絞り込む方法を提案する．開発方法を，実際の発電機起動時データ一年分に適用した結果，重要センサへの絞り込みを行った上で，従来方法と同様に修繕実績における油漏れ発見時点を異常予兆データとして抽出できた．このことから提案方法の有効性を示した．

概要 （英文）

For condition based maintenance, we have proposed a discovery method of signs of trouble condition, which consists of detection and monitoring of signs of trouble condition for hydroelectric power plants. We developed detection method of signs of trouble condition which are exception to usual condition data. However, plant specialist is difficult to identify which sensor causes detection of signs of trouble condition.
In this report, we propose selection method of sensor which influences discovery of signs of trouble condition (important sensor) for hydroelectric power plant. This method excludes sensors that lightly influences discovery of signs of trouble condition and detects exceptional data to usual condition.
Our experimental results using actual operating data of hydroelectric power plant show that our proposed method selects important sensors and discovers a data of actual trouble condition which is discovered by existing method. Therefore, our proposed method can find important sensors and signs of trouble condition.

報告者

キーワード