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자료유형
학술저널
저자정보
정민경 (Korea National University of Transportation) 김예찬 (Korea National University of Transportation) 구본혁 (Korea National University of Transportation) 강형구 (Korea National University of Transportation)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제73권 제11호
발행연도
2024.11
수록면
2,119 - 2,125 (7page)
DOI
10.5370/KIEE.2024.73.11.2119

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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.
#Asset Management #Condition Assessment #Health Index #Power Equipment #Predictive Maintenance

목차

Abstract
1. 서론
2. HI의 정의와 역할
3. HI의 SoT별 특성
4. HI 기반 자산의 성능 최적화 방안
5. 결론
References

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