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초록·키워드
This paper examines the role and significance of the health index (HI) in optimizing power equipment asset management. As electrical infrastructure ages, the need for systematic evaluation tools like HI becomes critical for ensuring stable operations and reducing economic risks. In particular, this research highlights the importance of integrating AI and big data analytics to enhance failure probability predictions and customize asset management approaches based on local operational environments. It also discusses the need for systematic data collection from visual and inside inspections, online and offline diagnostics, and destructive tests, emphasizing the current challenges in South Korea's asset management practices. By addressing these limitations, the paper proposes the development of an advanced, data-driven asset management framework that can extend asset life, reduce maintenance costs, and improve the overall reliability of power networks.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-091084300
