[2I4-GS-10] AI応用：検出

[2I4-GS-10-01] 油中ガス分析による油入変圧器の異常予兆推定に向けた基礎的検討

〇服部 俊一¹、村田 博士¹、宮嵜 悟¹ (1. 一般財団法人電力中央研究所)

キーワード：油入変圧器、油中ガス分析、異常検出、SVM、ランダムフォレスト

電力用油入変圧器（以下，変圧器）の内部異常（加熱，放電，絶縁油混入など）の監視のため，これらの内部異常で発生し絶縁油中に溶存するガスを分析する油中ガス分析が行われている．油中ガス分析結果からの内部異常様相診断のために，電気協同研究会ではガイドラインを作成しており，当所でも機械学習による異常様相判定手法を用いたツールの開発・提供を進めている．一方で，異常様相判定の高精度化だけでなく，異常予兆を推定する手法の開発が必要と考える．高度成長期に大量に設置された変圧器が高経年化する中でも電力の安定供給とコスト低減の両立が求められており，変圧器の状態に応じて点検および改修の要否を適切に判断できれば，事故を未然に防ぎつつ設備保全の効率化への貢献が期待できる．そこで本稿では，油入変圧器における異常様相の予兆推定を目的として，機械学習を用いて作成した決定境界との距離や分類確率から予兆推定手法構築に向けた基礎的検討を行った結果について述べる．