Datagedreven conditiebepaling laagspanning

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

Datagedreven conditiebepaling laagspanning

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

Onderzoeksoutput: Bijdrage aan tijdschrift › Tijdschriftartikel › Professioneel

6 Downloads (Pure)

Samenvatting

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.

Vertaalde titel van de bijdrage	Data driven
Originele taal-2	Nederlands
Pagina's (van-tot)	14-17
Aantal pagina's	4
Tijdschrift	Utilities
Volume	19
Nummer van het tijdschrift	2
Status	Gepubliceerd - apr. 2019

Andere bestanden en links

Link naar online versie journal (inloggen noodzakelijk).

Conditiebepaling LS-netten, Ksandr-TU/e
van Deursen, A. (Projectmedewerker), Slootweg, J. G. (Project Manager), Klerx, M. (Projectmedewerker), Wouters, P. A. A. F. (Projectmedewerker) & van der Hagen, D. (Project communicatie medewerker)
1/10/16 → 1/10/20
Project: Onderzoek direct

Citeer dit

@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

Samenvatting

Andere bestanden en links

Projecten

Conditiebepaling LS-netten, Ksandr-TU/e

Citeer dit