Project/Area Number |
23K03792
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 21010:Power engineering-related
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Research Institution | Toyohashi University of Technology |
Principal Investigator |
川島 朋裕 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (70713824)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村上 義信 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10342495)
穂積 直裕 公益財団法人名古屋産業科学研究所, 研究部, 上席研究員 (30314090)
栗本 宗明 名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (70580546)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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Keywords | 部分放電 / 波形特徴量 / 絶縁システム / 深層学習 / 状態診断 |
Outline of Research at the Start |
部分放電(PD)発生位相角分布パターン認識は,電力機器の劣化状態診断の強力なツールの一つとして認知されているが,パターンの類似性による定性的な劣化の評価が殆どである。一方で,本来のPD波形の特徴量は劣化状態を色濃く反映した貴重な情報である。波形そのものから,定量的に劣化の状態を読み取れる可能性がある。本研究では電気トリーを対象として,可能な限り広帯域計測したPD波形そのものの特徴量を統計的かつ時系列的に解析し,放電メカニズムに則って解釈する。電気トリーの状態を波形そのものから定量的に読み取る。深層学習による識別過程で得られる知見を援用して,波形特徴量と電気トリーの状態の関係に迫る。
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