報告書番号

R08030

タイトル（和文）

水力発電所における異常予兆発見支援方法の開発

タイトル（英文）

Trouble condition signs discovery based on support vector machines for hydroelectric power plants

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

電力会社では水力発電所における保守保全業務の省力化を目指し，発電所にセンサを設置し，異常予兆を検出する技術の開発に取り組んでいる。そのアプローチの一つとして，大量の正常運転中の発電機軸受に関するセン
サ情報のみから，発電機軸受の異常予兆を検出する方法の開発が望まれている。本研究では，水力発電所運転中の発電機軸受に関するセンサ情報から，発電機軸受の異常予兆の検出を支援する方法をサポートベクターマシンを利用して開発する。また，開発支援方法の妥当性を評価する。

概要 （英文）

Kyushu Electric Power Co.,Inc. collects different sensor data to maintain the safety of hydroelectric power plants while the plants are running. It is very rare to occur trouble condition in equipment of hydroelectric power plants. The cost is too high to construct an experimental hydroelectric power plans to collect the trouble condition data. In this situation, we have to find trouble condition sign. In this report, we propose a trouble condition sign discovery method, which consists of two detection stages. In the first stage, we can discover trouble condition signs, which are different from usual condition data. And in the second stage, we can monitor aging degradation. In this report, our experimental results show that our proposed method can find trouble condition signs, which are different from usual condition data, and monitor aging degradation. Therefore, the proposed method may be useful for trouble condition signs discovery for hydroelectric power plants.

報告者

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