JP2010097392A - 設備劣化予測システムおよび設備劣化予測方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 設備を構成する各機器の設置年数や機器材料等の属性を表す機器属性と、各機器の過去の故障の有無を表す故障実績と、各機器に対する巡視で発見された異常を表す巡視実績とを記憶する記憶装置20と、記憶装置20に記憶されている機器属性の組み合わせで機器を分類し、分類の中から選択された機器の故障の有無を故障実績から決定し、故障の有無から機器の故障率を算出し、この機器の故障率と、この機器の巡視実績とを基にベイズの定理を用いて、巡視で異常が発見された機器が、故障する確率を故障率として算出する設備劣化予測装置10とを備える。
【選択図】 図1
Description
この実施の形態による設備劣化予測システムを図1に示す。図1の設備劣化予測システムは、設備劣化予測装置10と、設備劣化予測装置10によるアクセスが可能な記憶装置20とを備えている。
電柱の異常 …亀裂、損傷、腐食
開閉器の異常…錆発生、損傷、腐食
変圧器の異常…錆発生、損傷、過負荷
電線の異常 …被覆損傷、素線切れ、過負荷
電柱の故障 …折損、倒壊、傾斜
開閉器の故障…破損、焼損、動作不能
変圧器の故障…破損、焼損、漏油
電線の故障 …断線、接触不良
20年以上のコンクリート柱の電柱が故障する事象をA
20年以上のコンクリート柱の電柱で、巡視により異常が発見される事象をB
とする。処理部13は、更新処理を開始すると、設備の事前確率を算出する(ステップS10A)。具体例の場合には、処理部13は、図11の過去の故障実績データから、コンクリート柱の故障率(事前確率)を、次の式から算出する。
この実施の形態では、故障率のデータが一部無い場合に、該当する故障率を推定する。この実施の形態による設備劣化予測システムを図15に示す。この実施の形態による設備劣化予測システムは、設備劣化予測装置10と記憶装置20とを備えている。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態1と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。
(x、y)=(0.6、0.9)
=(0.3、0.5)
=(0.2、0.3)
この実施の形態では、先の各実施の形態で算出した故障率を用いて、設備の取替え時期を推定する。この実施の形態による設備劣化予測システムを図23に示す。この設備劣化予測システムは、設備劣化予測装置10と記憶装置20とを備えている。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態1と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。
この実施の形態では、実施の形態1で算出した事後確率を、配電設備の巡視に利用する。一般に、配電設備の巡視を行う場合、電力会社は、
a.配電線のフィーダー単位
b.電柱番号○○号から○○号まで
といった、ある範囲・区間毎に行う。したがって、巡視の優先順位を決めるためには、各範囲・区間毎に設備の劣化度合いを定量化することが重要である。この、実施の形態による設備劣化予測システムはこうした定量化を行うものであり、この設備劣化予測システムを図27に示す。この設備劣化予測システムは、設備劣化予測装置10と記憶装置20とを備えている。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態1と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。
区間SA…電柱番号○○幹1号から電柱番号○○幹10号まで
区間SB…電柱番号○○幹10号から電柱番号○○幹20号まで
区間SC…電柱番号○○幹20号から電柱番号○○幹30号まで
というように、区間単位であってもよい。この場合には、優先順位予測処理で各区間SA〜SCの優先順位を算出することになる。
11 表示部
12 操作部
13 処理部
14 記憶部
15 インターフェース
20 記憶装置(記憶手段)
Claims (6)
- 設備を構成する各機器の設置年数や機器材料等の属性を表す機器属性と、各機器の過去の故障の有無を表す故障実績と、各機器に対する巡視で発見された異常を表す巡視実績とを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている機器属性の組み合わせで機器を分類し、分類の中から選択された機器の故障の有無を故障実績から決定し、故障の有無から機器の故障率を算出し、この機器の故障率と、この機器の巡視実績とを基にベイズの定理を用いて、巡視で異常が発見された機器が、故障する確率を故障率として算出する処理手段と、
を備えることを特徴とする設備劣化予測システム。 - 前記処理手段は、巡視で異常が発見された機器が故障する確率を故障率として算出した後、最新の巡視実績によって故障率を算出して故障率を更新していく、
ことを特徴とする請求項1に記載の設備劣化予測システム。 - 前記処理手段は、分類して選択された機器の故障の有無から機器の故障率を算出する場合、データ不足で故障率を算出することができないとき、故障率無しを含む複数の分類を組み合わせ、この組み合わせにより得られる故障の有無のデータに対して最小2乗法を用いて故障率を算出する、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の設備劣化予測システム。 - 前記記憶手段は、各機器の取替え時期の故障率を記憶し、
前記処理手段は、機器の現在の故障率と設置年数とから、この機器の劣化速度を算出し、前記記憶手段に記憶されている、この機器の故障率と、算出した劣化速度とを基にして取替え時期を算出する、
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の設備劣化予測システム。 - 前記記憶手段は、設置されている機器を範囲や区間等の、巡視の区分毎に記憶し、
前記処理手段は、前記記憶手段に記憶されている各区分の機器の故障率と、機器が故障した場合の被害量とを算出し、これらの故障率と被害量とから各機器のリスクを表す値を算出し、各機器の算出結果を基にして各区分のリスクを示す値を算出する、
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の設備劣化予測システム。 - 設備を構成する各機器の設置年数や機器材料等の属性を表す機器属性と、各機器の過去の故障の有無を表す故障実績と、各機器に対する巡視で発見された異常を表す巡視実績とを、あらかじめ記憶し、
あらかじめ記憶されている機器属性の組み合わせで機器を分類し、
分類の中から選択された機器の故障の有無を故障実績から決定し、
機器の故障の有無から機器の故障率を算出し、
この機器の故障率と、この機器の巡視実績とを基にベイズの定理を用いて、巡視で異常が発見された機器が、故障する確率を故障率として算出する、
ことを特徴とする設備劣化予測方法。
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