Datagedreven conditiebepaling laagspanning

Maikel Klerx; Armand van Deursen; Johan Morren; Han Slootweg

Datagedreven conditiebepaling laagspanning

Translated title of the contribution: Data driven

Maikel Klerx, Armand van Deursen, Johan Morren, Han Slootweg

Research output: Contribution to journal › Article › Professional

6 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 contribution	Data driven
Original language	Dutch
Pages (from-to)	14-17
Number of pages	4
Journal	Utilities
Volume	19
Issue number	2
Publication status	Published - Apr 2019

Cite this

@article{5b616d8738174b71b747c80a69cd9c7a,

title = "Datagedreven conditiebepaling laagspanning",

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.",

author = "Maikel Klerx and {van Deursen}, Armand and Johan Morren and Han Slootweg",

year = "2019",

month = apr,

language = "Nederlands",

volume = "19",

pages = "14--17",

journal = "Utilities",

issn = "1389-6385",

number = "2",

}

TY - JOUR

T1 - Datagedreven conditiebepaling laagspanning

AU - Klerx, Maikel

AU - van Deursen, Armand

AU - Morren, Johan

AU - Slootweg, Han

PY - 2019/4

Y1 - 2019/4

N2 - 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.

AB - 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.

UR - https://www.utilities.nl/magazine/utilities-2-2019/

M3 - Tijdschriftartikel

SN - 1389-6385

VL - 19

SP - 14

EP - 17

JO - Utilities

JF - Utilities

IS - 2

ER -

Datagedreven conditiebepaling laagspanning

Abstract

Other files and links

Conditiebepaling LS-netten, Ksandr-TU/e

Cite this

Datagedreven conditiebepaling laagspanning

Abstract

Other files and links

Projects

Conditiebepaling LS-netten, Ksandr-TU/e

Cite this