Datagedreven conditiebepaling laagspanning

Translated title of the contribution: Data driven

Research output: Contribution to journalArticleProfessional

3 Downloads (Pure)

Abstract

In het verleden besteedden netbeheerders relatief weinig aandacht aan professioneel Asset Management van laagspanningsnetten. Om diverse redenen is dit snel aan het veranderen. De Technische Universiteit Eindhoven onderzocht de conditie van deze netten door analyse van data uit meerdere bronnen van alle regionale
netbeheerders. Uit de analyses blijkt dat de belangrijkste risicofactor voor het falen van een laagspanningscomponent het aantal eerdere storingen in dezelfde laagspanningshoofdkabel is.
Translated title of the contributionData driven
Original languageDutch
Pages (from-to)14-17
Number of pages4
JournalUtilities
Volume19
Issue number2
Publication statusPublished - Apr 2019

Cite this