報告書番号

R13002

タイトル（和文）

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-

タイトル（英文）

Gas-In-Oil based Diagnosis of Junction Boxes of Oil Filled Cables -Deveopment of Criteria using Support Vector Machines-

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

OFケーブル接続部の保守管理の一つとして，各電力会社は絶縁油の油中ガス分析による異常判定を実施し，その際には主に電気協同研究会の推奨基準（以下，現行基準）を用いている。近年，油入変圧器の油中ガス分析では，サポートベクターマシン（SVM）に代表される新しいデータ分析手法による異常判定基準が用いられている。このため，OFケーブル接続部の異常判定においてもSVMを活用することで，より精度の高い異常判定が行える可能性がある。そこで，油入変圧器に用いたSVMを活用した判定基準作成手法に基づき，OFケーブル接続部の異常判定基準を提案し評価した。この結果、単心中間接続部の異常ランク判定に対する提案基準の正解率は84％で、現行基準の51％より大幅に向上した。さらに，提案基準は，単心中間接続部の異常ランク判定のみでなく，終端接続部も扱え，異常ランク判定に加えて異常部位の判定も可能である。

概要 （英文）

Japanese electric power companies use gas-in-oil based diagnostic criteria developed in 1999 to maintain junction boxes of oil filled cables. Since then, Japanese electric power companies accumulate the data of gas-in-oil analyses as well as those of inspections of overhauled junction boxes. In this report, we develop a new diagnostic criteria based on advanced data analysis method SVM (Support Vector Machine) using the data of 212 junction boxes used in the development in 1999 and the data of additional new 178 samples. The features of the developed diagnostic criteria are as follows:
1)It can judge the anomaly rank and the positions of anomalies of junction boxes and terminals.
2)It adopts the class (rank or position) with the largest value of linear evaluation formula based on the measurements of gas-in-oil and the conditions accelerating anomalies as the diagnosis.
3)The estimated precision of our criteria for unseen data by LOO (leave-one-out) estimation are roughly 80% which are 4 to 18 points higher than that of criteria using nearest neighbor methods.

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