(57)【要約】【課題】本発明は、部分放電信号から、間隙の大きさを算出し、この間隙の大きさから電力ケーブル、つまり、電力機器の異常診断をする異常診装置及び異常診断方法を提供する。【解決手段】本発明の異常診断装置は、絶縁媒体を有する電力ケーブルの部分放電信号を検出するセンサから、部分放電信号を計測データとして受信する計測信号受信部と、計測信号受信部が受信した計測データから導出された電圧位相と部分放電電荷量とから、絶縁媒体に形成された間隙の大きさの指標値を算出し、電力ケーブルの異常診断を実施する異常判定部と、を有するものである。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
絶縁媒体を有する電力ケーブルの部分放電信号を検出するセンサから、前記部分放電信号を計測データとして受信する計測信号受信部と、
前記計測信号受信部が受信した前記計測データから導出された電圧位相と部分放電電荷量とから、前記絶縁媒体に形成された間隙の大きさの指標値を算出し、前記電力ケーブルの異常診断を実施する異常判定部と、を有することを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
絶縁媒体を有する電力ケーブルの部分放電信号を検出し、前記部分放電信号を計測データとして受信し、受信された前記計測データから導出された電圧位相と部分放電電荷量とから、前記絶縁媒体に形成された間隙の大きさの指標値を算出し、前記電力ケーブルの異常診断を実施することを特徴とする異常診断方法。
【請求項３】
請求項２に記載の異常診断方法であって、
前記計測データから導出された電圧位相のなかで、放電開始電圧を用いて、前記絶縁媒体に形成された間隙の大きさの指標値を算出し、前記電力ケーブルの異常診断を実施することを特徴とする異常診断方法。
【請求項４】
請求項２に記載の異常診断方法であって、
前記間隙の大きさが、前記間隙の厚さの指標値又は前記間隙の底面の面積の指標値であることを特徴とする異常診断方法。
【請求項５】
請求項２に記載の異常診断方法であって、
前記間隙の厚さの指標値と前記部分放電電荷量とから、前記間隙の底面の面積の指標値を算出することを特徴とする異常診断方法。
【請求項６】
請求項２に記載の異常診断方法であって、
前記計測データにおける前記部分放電電荷量が異なる複数の計測点に対して指標値を算出し、複数の計測点における間隙の大きさの指標値の分布を推定し、推定した前記分布に基づいて前記電力ケーブルの異常診断を実施することを特徴とする異常診断方法。
【請求項７】
請求項６に記載の異常診断方法であって、
複数の計測点における間隙の大きさの指標値をクラス分けし、各クラスの指標値の数に基づいて前記電力ケーブルの異常診断を実施することを特徴とする異常診断方法。
【請求項８】
請求項２に記載の異常診断方法であって、
前記指標値の時間変化に基づいて前記電力ケーブルの異常診断を実施することを特徴とする異常診断方法。
【請求項９】
請求項２に記載の異常診断方法であって、
前記指標値を異常度として出力することを特徴とする異常診断方法。
【請求項１０】
請求項２に記載の異常診断方法であって、
前記電力ケーブルが、油浸紙ケーブルであり、前記油浸紙ケーブルにおける油圧情報に基づいて、前記指標値に対する信頼度を出力することを特徴とする異常診断方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の異常診断装置であって、
前記電力ケーブルに印加される電圧の交流周期を検知する周期検知部を有することを特徴とする異常診断装置。
【請求項１２】
請求項１に記載の異常診断装置であって、
所定の時刻同期プロトコルに従って、他の異常診断装置と時刻を同期する時刻同期部を有することを特徴とする異常診断装置。
【請求項１３】
請求項１に記載の異常診断装置であって、
前記計測データから導出される部分放電電荷量の周期性から電圧位相を推定する位相推定部を有することを特徴とする異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力機器の異常診断装置及び異常診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力機器の異常診断は、電力系統や所定域内(工場等)の電力システムの安定運用にとって重要である。寿命の長い電力機器が多く、また、個々の電力機器によって使用される環境が異なる。加えて、電力機器の劣化メカニズムは多様な要因に影響されるため、一般に、電力機器の異常診断は困難である。そのため、電力機器の異常診断について、各種の診断アルゴリズムや計測センサが提案、実証及び運用されている。
【０００３】
本技術分野の背景技術として、特許第２８６６５３３号公報（特許文献１）がある。この特許文献１には、電力ケーブルの常時監視に適用することが可能であると共に、電力ケーブルの劣化状況の判断に熟練を必要としない高周波部分放電検出システムを提供することを目的として、電力ケーブルの周面に配設された電極及びこの電極に接続されたインダクタンス要素により構成された高周波部分放電センサと、この高周波部分放電センサから出力された信号のスペクトルをデータ処理して、時間、電荷量、発生頻度及び位相からなる群から選択された少なくとも２つの要素の関係を示す分布図を得るスペクトル解析手段と、前記部分放電センサから出力される信号のパルスの様相に基づいてケーブル絶縁部のボイドの形状を推定する手段と、を有することが記載されている。
【０００４】
また、本技術分野の背景技術として、特開平５−８０１１２号公報（特許文献２）がある。この特許文献２には、架設後の電力ケーブルの接続部における異常発生を自動的に検出する電力ケーブルの異常診断装置を提供することを目的として、部分放電センサはケーブルの周面に配設された電極及びこの電極に接続されたコイルにより構成され、このセンサから出力された信号は信号処理部で処理された後、バッファメモリに与えられ、データ処理部は、部分放電のφ−ｑ分布（又は、φ−ｑ−ｎ分布）における印加電圧のゼロクロス付近の部分放電パルスの波高値の増加によりケーブルの絶縁部の異常を検知することが記載されている（要約参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第２８６６５３３号公報
【特許文献２】特開平５−８０１１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１や特許文献２には、電力ケーブルの劣化を判断する高周波部分放電検出システムや電力ケーブルの異常を検出する電力ケーブルの異常診断装置が記載されている。しかし、これら特許文献１や特許文献２には、部分放電信号から、間隙の大きさを算出し、この間隙の大きさから電力ケーブル、つまり、電力機器の異常診断をすることは記載されていない。
【０００７】
そこで、本発明は、部分放電信号から、間隙の大きさを算出し、この間隙の大きさから電力ケーブル、つまり、電力機器の異常診断をする異常診装置及び異常診断方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明の異常診断装置は、絶縁媒体を有する電力ケーブルの部分放電信号を検出するセンサから、部分放電信号を計測データとして受信する計測信号受信部と、計測信号受信部が受信した計測データから導出された電圧位相と部分放電電荷量とから、絶縁媒体に形成された間隙の大きさの指標値を算出し、電力ケーブルの異常診断を実施する異常判定部と、を有するものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、部分放電信号から、間隙の大きさを算出し、この間隙の大きさから電力ケーブル、つまり、電力機器の異常診断をする異常診装置及び異常診断方法を提供することができる。
【００１０】
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施例のシステム構成を示す説明図である。
【図２】本実施例の機能構成を示す説明図である。
【図３】本実施例のハードウェア構成を示す説明図である。
【図４】本実施例の異常を診断するための実行手順を示す説明図である。
【図５】本実施例の電圧位相特性を示す説明図である。
【図６】本実施例の放電開始電圧と部分放電との関係を示す説明図である。
【図７】本実施例の間隙の形状推定を示す説明図である。
【図８】本実施例の指標値を算出するための実行手順を示す説明図である。
【図９】本実施例の異常度を示す説明図である。
【図１０】本実施例の位相推定を示す説明図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を用いて、本発明の実施例を説明する。なお、同一の構成には同一の符号を付し、説明が重複する場合は、その説明を省略する場合がある。
【実施例１】
【００１３】
高経年化した電力ケーブルは、絶縁破壊が懸念され、絶縁破壊は停電等の被害へ繋がる可能性がある。本実施例では、このような電力ケーブルの絶縁破壊を検出し、異常診断を実施するものである。絶縁媒体（以下「絶縁体」として説明する）を有する電力ケーブルは、絶縁体の内部に間隙(油隙や空隙等)が生じると、部分放電が発生する。この部分放電を信号として検出し、この部分放電を信号として検出した部分放電信号を用いて、電力ケーブルの異常診断を実施する。
【００１４】
部分放電は、絶縁体を炭化させ、絶縁破壊へと至らしめる。したがって、部分放電は絶縁破壊の原因かつ予兆となるため、部分放電信号に基づいた異常診断アルゴリズムの構築が重要である。本実施例では、部分放電信号から導出される電圧位相と部分放電電荷量との関係から、間隙の厚さの指標値を算出し、その後、間隙の底面の面積の指標値を算出し、この指標値に基づき異常診断を実施する。
【００１５】
これにより、電力ケーブルから計測した部分放電信号に基づいて異常診断を実施できる。さらに、異常診断の結果から、電力ケーブルの絶縁破壊までの期間を予測し、電力ケーブルの更新や保守等の適切な対策を講じることができる。また、複数の電力ケーブルに対しては、コストに応じて、対策の優先度を決定するといった資産管理の高度化に活用できる。例えば、異常診断の結果に応じて、電力ケーブルの更新の時期を変更する等の対策により、電力機器、電力システム、ユーザ等の運用者の予算の平滑化を図ることができる。
【００１６】
加えて、本実施例によれば、間隙の形状を推定することができ、推定された間隙の形状（大きさ）と運用者の知見とを組み合わせことにより、早期に、信頼性が高い異常診断が実施できる。
【００１７】
なお、本実施例では、計測された部分放電信号の周期性から電圧位相を推定することができ、電圧センサの設置を不要とすることもできる。
【００１８】
図１は、本実施例のシステム構成を示す説明図である。図１は、電力ケーブル１００の異常診断を実施するシステム構成を示すものである。
【００１９】
本実施例では、電力機器の異常診断の一つとして、電力ケーブル１００の異常診断を実施する。
【００２０】
本実施例に記載する電力ケーブル１００は、例えば、電力系統（送電網や配電網）や所定域内（工場、ビル、商業施設、駅等の大規模需要家）の送電網や配電網に用いられる電力ケーブルである。
【００２１】
電力ケーブル１００は電力を送電する。電力ケーブル１００は絶縁体を有するものである。電力ケーブル１００の実装として、ＯＦ（Ｏｉｌ  Ｆｉｌｌｅｄ）（油浸紙）ケーブル、ＣＶ（ｃｒｏｓｓｌｉｎｋｅｄ  ｐｏｌｙｅｔｈｙｌｅｎｅ）ケーブルが例示される。
【００２２】
なお、本実施例では、電力ケーブル１００の部分放電信号を計測し、電力ケーブル１００の異常診断を実施するが、こうした部分放電信号を計測し、異常診断を実施できる電力機器であれば、本実施例を適用することが可能である。このような電力機器として、遮断器、変圧器、断路器等が例示される。
【００２３】
センサ１０１は、電力ケーブル１００の部分放電信号を計測するセンサ装置であり、例えば、電力ケーブル１００の部分放電信号を計測する計測用センサである。高周波ＣＴ（Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ：変流器）が例示される。高周波ＣＴは、高周波信号（今後、部分放電信号、計測データ、または計測信号として説明する場合がある。）のサンプリングが可能であり、１００ＭＨｚ、あるいはそれ以上の周波数をサンプリングすることができる。
【００２４】
計測診断装置１０２は、センサ１０１から送信される計測データを対象に、データ加工、異常診断、データ記録等の各処理（計測データを用いた異常診断に関する処理）を実行する。計測診断装置１０２の実装として、パソコン、エッジコンピューティングにおけるフィールド装置、フォグコンピューティングにおけるゲートウェイ、制御コントローラ、ＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、ＩＥＤ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  ｄｅｖｉｃｅ）、ＭＵ（Ｍｅｒｇｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、保護リレー等が例示される。
【００２５】
なお、本実施例に記載する計測診断装置１０２は、異常診断装置であり、異常診断装置は、計測診断装置１０２である場合がある。
【００２６】
同軸ケーブル１０３は、センサ１０１から計測診断装置１０２への計測データを送信するためのケーブルである。計測データは高周波信号であるため、一般に同軸ケーブル１０３が用いられる。
【００２７】
ストレージ１０４は、計測診断装置１０２から送信される異常診断の結果、計測データ、電力ケーブル１００の異常診断に関わる情報等を蓄積する。電力ケーブル１００の異常診断に関わる情報として、電力ケーブル１００の材質、各部の寸法（ケーブル径や絶縁体の厚さ等）、電気的特性のパラメータ（電気抵抗等）、重量、ケーブル長、製造年月日、敷設年月日、電力ケーブル１００の運用情報が例示される。電力ケーブル１００の運用情報として、通電電圧、潮流量、過去の運用実績（期間等）、停電履歴、電力系統上の接続構成、他の電力系統との接続関係が例示される。
【００２８】
なお、ストレージ１０４におけるデータ記憶機能の実装形態として、データベース、ファイルサーバ、ストレージデバイス、ＮＡＳ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ａｔｔａｃｈｅｄ  Ｓｔｏｒａｇｅ）、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、不揮発性記憶媒体、外部記憶媒体といった実装が例示される。不揮発性記憶媒体としては、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、フラッシュメモリが例示される。また、取り外しが容易な外部記憶媒体として、フロッピーディスク（ＦＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリ等が例示される。これらの外部記憶媒体を利用する場合は、計測診断装置１０２が専用の接続インターフェースを備えていることが例示される。
【００２９】
サーバ１０５は、単独または複数の計測診断装置１０２から送信される情報やストレージ１０４に蓄積され情報（異常診断の結果、計測データ、電力ケーブル１００の異常診断に関わる情報等）を用いて総合的に電力ケーブル１００の異常診断を実施する。総合的な異常診断のため、運用者、中央給電指令所、制御所、給電所、変電所等と情報を共有することが例示される。
【００３０】
サーバ１０５の実装として、パソコン、サーバ、ワークステーション、クラウドコンピューティング、エッジコンピューティングにおけるフィールド装置、フォグコンピューティングにおけるゲートウェイ、ＳＣＡＤＡ（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）、制御コントローラ、ＰＬＣ、ＩＥＤ、ＭＵ、保護リレー等が例示される。サーバ１０５は、処理内容の違いや処理負荷の分散等の理由により、複数存在してもよい。ストレージ１０４も同様である。
【００３１】
ネットワーク１０６は、計測診断装置１０２、ストレージ１０４、サーバ１０５のそれぞれの間において情報を送信するための通信ネットワークである。
【００３２】
ネットワーク１０６の実装として、ＩＥＥＥ（アイトリプルイー）  ８０２．３、各種産業用ネットワーク、ＩＥＣ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｅｌｅｃｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ）  ６１７８４、ＩＥＣ  ６１１５８、ＩＥＣ  ６１８５０（ＩＥＣ  ６１８５０−９０−３含む）、ＩＥＣ  ６２４３９、ＩＥＣ  ６１８５０−７−４２０、ＩＥＣ  ６０８７０−５−１０４、ＤＮＰ（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）３、ＩＥＣ  ６１９７０、ＩＥＥＥ  ８０２．１  ＡＶＢ、ＤｅｖｉｃｅＮｅｔ、ＲＳ−２３２Ｃ、ＲＳ−４２２、ＲＳ−４８５、ＩＥＥＥ  ８０２．１５、ＩＥＥＥ  ８０２．１、モバイル通信、デマンドレスポンスやＶＰＰ（仮想発電所）等の電力機器制御に用いる通信規格等が例示される。
【００３３】
計測診断装置１０２、ストレージ１０４、サーバ１０５のそれぞれの間において情報を送信するための通信フォーマットについても上記のプロトコルに従う。
【００３４】
また、アプリケーション層の通信プロトコルとして、ｗｅｂ、ＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｏ）、ＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）、ＳＯＡＰ（ソープ）、ＲＰＣ（Ｒｅｍｏｔｅ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ  Ｃａｌｌ）、ＳＱＬ（エスキューエル）、電子ファイルといった電子的手段を用いてもよい。
【００３５】
なお、計測診断装置１０２は、ネットワーク１０６に接続する構成として説明したが、ネットワーク１０６に接続せず、単独に存在してもよい。その際、ストレージ１０４に相当するデータ記憶機能を計測診断装置１０２の内部に備えてもよい。
【００３６】
計測診断装置１０２の内部におけるデータ記憶機能の実装形態として、データベース、ファイルサーバ、ストレージデバイス、ＮＡＳ、ＳＡＮ、不揮発性記憶媒体、外部記憶媒体といった実装が例示される。不揮発性記憶媒体としては、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリが例示される。また、取り外しが容易な外部記憶媒体として、ＦＤ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等の利用が例示される。これらの外部記憶媒体を利用する場合は、計測診断装置１０２が専用の接続インターフェースを備えていることが例示される。
【００３７】
図２は、本実施例の機能構成を示す説明図である。図２は、計測診断装置１０２の機能構成を示すものである。
【００３８】
計測信号受信部１１３は、センサ１０１から計測データ（計測診断装置１０２の内部においての計測データは「計測信号」として説明する）を受信する。つまり、計測信号受信部１１３は、センサ１０１から部分放電信号を計測信号として受信することになる。計測信号受信部１１３の実装として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｅｒ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、マイクロコンピュータ、ＣＰＵやマイクロコンピュータの内部の特定のハードウェア機能モジュール、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、ＣＰＬＤ（Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）、専用ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、アナログ・デジタル変換回路が例示される。
【００３９】
異常判定部１１２は、計測信号受信部１１３が受信した計測信号に基づいて、電力ケーブル１００の異常診断を実施する。あるいは、受信した計測信号を記憶すべきか否か判定する。異常診断の結果、受信した計測信号、所定の演算結果を、記憶部１１７または通信部１１４へ送信する。つまり、異常判定部１１２は、計測信号受信部１１３が受信した計測信号から導出された電圧位相と部分放電電荷量とから、電力ケーブル１００の絶縁体に形成された間隙の大きさの指標値を算出し、電力ケーブル１００の異常診断を実施することになる。なお、異常判定部１１２における異常診断方法は後述する。
【００４０】
通信部１１４は、ネットワーク１０６を介して、計測診断装置１０２への指令や設定パケットを受信し、計測診断装置１０２からストレージ１０４やサーバ１０５へ指令や設定パケットを送信する機能部である。ネットワーク１０６のプロトコルフォーマットに従うように整形して送信する。
【００４１】
また、通信部１１４は、他の計測診断装置１０２、ストレージ１０４、サーバ１０５に一定時間内における処理（例えば、他の計測診断装置１０２への計測信号の記憶処理）を実行させるため、通信の最大遅延を保証するリアルタイム通信方式を備えることが例示される。
【００４２】
電力機器情報記憶部１１５は、異常判定部１１２が異常診断を実施する際に用いる種々の情報（電力ケーブル１００の異常診断に関わる情報等）を記憶する。記憶する情報としては、電力ケーブル１００の材質、各部の寸法、電気的特性のパラメータ、重量、ケーブル長、製造年月日、敷設年月日、電力ケーブル１００の運用情報が例示される。電力ケーブル１００の運用情報として、通電電圧、潮流量、過去の運用実績、停電履歴、電力系統上の接続構成、他の電力系統との接続関係が例示される。また、電力ケーブル１００にＯＦケーブルを使用する場合は、ＯＦケーブルの油圧情報（例えば、油圧の履歴等）も記憶し、異常診断に使用することができる。
【００４３】
なお、電力機器情報記憶部１１５の実装として、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリが例示される。また、取り外しが容易な外部記憶媒体として、ＦＤ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等が例示される。
【００４４】
周期検知部１１６は、電力ケーブル１００に印加される電圧の交流周期（サイクル）を検知して、計測信号受信部１１３やその他の機能部へ交流周期（サイクル）の開始時間やゼロクロスのタイミング等を通知する。
【００４５】
記憶部１１７は、異常判断部１１２から送信される異常診断の結果や電力ケーブル１００の異常診断に関わる情報等を記憶する。電力ケーブル１００の異常診断に関わる情報として、電力ケーブル１００の材質、各部の寸法、電気的特性のパラメータ、重量、ケーブル長、製造年月日、敷設年月日、電力ケーブル１００の運用情報が例示される。電力ケーブル１００の運用情報として、通電電圧、潮流量、過去の運用実績、停電履歴、電力系統上の接続構成、他の電力系統との接続関係が例示される。
【００４６】
時刻同期部１１８は、所定の時刻同期プロトコルに従って、計測診断装置１０２を、他の計測診断装置１０２、ストレージ１０４、サーバ１０５のいずれか一つまたは複数と時刻を同期する。このとき、時刻同期手段としては、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）、ＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｔｉｍｅ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ＩＥＥＥ１５８８、ＩＲＩＧ（Ｉｎｔｅｒ  ｒａｎｇｅ  ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｇｒｏｕｐ）−Ｂといった方式が例示される。同期する時刻体系は、図１に記載するシステムに閉じた運用をする場合は相対時刻でもよいが、外部のシステムと連携する場合は絶対時刻が好ましい。
【００４７】
位相推定部１１９は、計測された計測信号から導出される部分放電電荷量の周期性から電圧位相を推定する。
【００４８】
なお、異常判定部１１２、通信部１１４、周期検知部１１６、時刻同期部１１８、位相推定部１１９の各機能部は、ＣＰＵ、マイクロコンピュータ、ＣＰＵやマイクロコンピュータの内部の特定のハードウェア機能モジュール、ＦＰＧＡ、ＣＰＬＤ、専用ＩＣ等のハードウェアによって実装されることが例示される。また、これら各機能部は、単独のデバイスやＩＣで構成されてもよいし、いくつかの機能部が一つのデバイスやＩＣの内部に構成されてもよい。
【００４９】
図３は、本実施例のハードウェア構成を示す説明図である。図３は、計測診断装置１０２のハードウェア構成を示すものである。
【００５０】
ＣＰＵ１２０は、不揮発性記憶媒体１２５からプログラムをメモリ１２４に送信して実行する。実行処理プログラムとしては、オペレーティングシステム（以下、ＯＳと称す）やＯＳ上で動作するアプリケーションプログラムが例示される。ＣＰＵ１２０は、マルチコアＣＰＵ、メニーコアＣＰＵ、ＦＰＧＡ内蔵ＣＰＵを用いてもよい。
【００５１】
ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）１２１は、ＣＰＵ１２０上で動作するソフトウェアから送信要求を受け取り、ネットワーク１０６に対して送信する。また、ＬＡＮ１２１は、ネットワーク１０６から受信した計測データを、バス１２６を介して、ＣＰＵ１２０、メモリ１２４、不揮発性記憶媒体１２５へ送信する。
【００５２】
ＬＡＮ１２１の実装として、ＦＰＧＡ、ＣＰＬＤ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）、ゲートアレイ等のＩＣが例示される。あるいは、ＣＰＵ１２０と一体化して構成されてもよい。
【００５３】
ＬＡＮ１２１を、ＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）層やＰＨＹ（Ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｌａｙｅｒ）（物理）層を含めたＩＥＥＥ  ８０２．３通信デバイスとしてもよいし、また、ＰＨＹ機能を含めてＬＡＮ１２１を構成してもよい。
【００５４】
この場合、ＬＡＮ１２１の実装としては、ＩＥＥＥ  ８０２．３規格のＭＡＣチップやＰＨＹチップ、ＭＡＣとＰＨＹの複合チップを含む。なお、ＬＡＮ１２１は、ＣＰＵ１２０やコンピュータの内部の情報経路を制御するチップセットに含まれていてもよい。
【００５５】
データ処理ＩＣ１２２は、ハードウェアを用いて、ＡＤＣ（ａｎａｌｏｇ  ｔｏ  ｄｉｇｉｔａｌ  ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）１２３から転送される計測データを処理し、バス１２６を介して、処理結果をＣＰＵ１２０、メモリ１２４、不揮発性記憶媒体１２５、ＬＡＮ１２１のいずれか、または複数に送信する。また、ＣＰＵ１２０、ＬＡＮ１２１等からのアクセスにより、データ処理ＩＣ１２２を設定してもよい。設定される情報としては、ＩＣ（ＦＰＧＡやＣＰＬＤ等）としての回路構成情報（コンフィギュレーションデータ）や計測データの処理に関するパラメータが例示される。
【００５６】
データ処理ＩＣ１２２の実装としては、ＦＰＧＡ、ＣＰＬＤ、汎用ＩＣ、専用ＡＳＩＣ、ゲートアレイ、プロセッサを内蔵するＦＰＧＡや、それらの上で動作するソフトウェアが例示される。また、ＦＰＧＡ、ＣＰＬＤで実装する場合の回路構成情報は、不揮発性記憶媒体１２５に格納し、必要に応じて読み込んでもよい。なお、回路構成情報を記憶する不揮発性記憶媒体１２５は、バス１２６に接続せず、専用の不揮発性記憶媒体１２５を用いてデータ処理ＩＣ１２２と直結してもよい。
【００５７】
ＡＤＣ１２３は、センサ１０１から送信されるアナログ信号をデジタル信号に変換し、データ処理ＩＣ１２２に送信するアナログ・デジタル変換回路である。なお、複数のセンサ１０１に対応して、ＡＤＣ１２３を複数備えてもよい。この時、それぞれの取り込み位相をずらして部分放電信号を計測してもよい。こうすることにより、ＡＤＣ１２３の単独のサンプリング周波数が低い分解能であっても、高周波の部分放電信号を計測することができる。単独のＡＤＣ１２３で複数のセンサ１０１に対応してもよいし、単独のＡＤＣ１２３で単独のセンサ１０１に対応してもよい。同様に、単独のデータ処理ＩＣ１２２で複数のＡＤＣ１２３に対応してもよいし、単独のデータ処理ＩＣ１２２で単独のＡＤＣ１２３に対応してもよい。
【００５８】
メモリ１２４は、ＣＰＵ１２０が動作するための一時的な記憶領域であり、不揮発性記憶媒体１２５から送信されたＯＳやＯＳ上で動作するアプリケーションプログラム等が格納される。メモリ１２４として、スタティックＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  ＲＡＭ）、ＮＶＲＡＭ（Ｎｏｎ  Ｖｏｌａｔｉｌｅ  ＲＡＭ）等が挙げられる。
【００５９】
不揮発性記憶媒体１２５は、情報の記憶媒体であり、ＯＳ、アプリケーション、デバイスドライバ、ＣＰＵ１２０を動作させるためのプログラムの保存、プログラムの実行結果の保存に利用される。不揮発性記憶媒体１２５として、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリが例示される。また、取り外しが容易な外部記憶媒体として、ＦＤ、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等の利用が例示される。
【００６０】
バス１２６は、ＣＰＵ１２０、ＬＡＮ１２１、メモリ１２４、不揮発性記憶媒体１２５をそれぞれ接続する。バス１２６としては、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バス、ＩＳＡ（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、ＰＣＩ  Ｅｘｐｒｅｓｓバス、システムバス、メモリバス、オンチップバス等が例示される。
【００６１】
図４は、本実施例の異常を診断するための実行手順を示す説明図である。図４は、異常診断の手順である。
【００６２】
本実施例に記載の計測診断装置１０２の動作について記載する。本実施例では、計測された部分放電信号から導出される電圧位相特性において、電圧位相と部分放電電荷量とから間隙の形状（大きさ）を推定し、その推定結果に基づいて異常診断を実施する。
【００６３】
第一に、部分放電信号を計測する電圧の交流周期の周期開始が待機か否かを判定する（Ｓ００１）。例えば、これは電力系統の交流サイクルの起点である。待機であれば（Ｓ００１のＹ）、Ｓ００１の起点に戻り、待機でなければ（Ｓ００１のＮ）に進む。
【００６４】
第二に、所定周期（計測期間）における部分放電信号を計測する（Ｓ００２）。部分放電信号の計測は、部分放電電荷量と電圧位相とを記録する。所定周期は、例えば、交流１サイクル、または複数の交流サイクルである。ここで、部分放電電荷量とは、電力ケーブの絶縁体に間隙が生じた場合、部分放電が発生し、部分放電信号が計測され、その部分放電信号における電荷量である。
【００６５】
第三に、所定周期において部分放電信号を計測したかを判定する（Ｓ００３）。計測していなければ（Ｓ００３のＮ）、Ｓ００１の起点に戻り、部分放電信号を計測していれば（Ｓ００３のＹ）に進む。
【００６６】
第四に、異常診断するための評価値を算出する（Ｓ００４）。異常診断方法は後述する。
【００６７】
第五に、評価値がしきい値より大きいかを判定する（Ｓ００５）。なお、しきい値は、事前に実験や過去の事例等により得られた結果に基づいて決定されるものであり、電圧位相に対する部分放電電荷量が記憶されている。
【００６８】
第六に、評価値がしきい値より大きい場合には「異常」と診断する（Ｓ００６）。この診断は、評価値や判定方法に依存して判定され、しきい値と等しい場合、しきい値より小さい場合、しきい値を含む場合、含まない場合に異常と診断されることが例示される。
【００６９】
第七に、異常を外部に通知する（Ｓ００７）。これは、ネットワーク１０６を経由し、ストレージ１０４やサーバ１０５に異常と診断したことを通知する、計測診断装置１０２が自身の画面へ表示する、ＬＥＤ（ｌｉｇｈｔ  ｅｍｉｔｔｉｎｇ  ｄｉｏｄｅ）などに点灯表示する、あるいは、警告音などのアラームを出力することが例示される。
【００７０】
最後に、終了か否かを判定する（Ｓ００８）。終了条件は、特定日時であるかどうか、計測診断装置１０２における計測データの記憶容量が所定の条件（満杯になった、あるいは、所定の割合に達した）を満足したこと等が例示される。終了でなければ（Ｓ００８のＮ）、Ｓ００１へ戻る。
【００７１】
なお、Ｓ００２の計測について、正しく計測されたことを確認してから計測データを出力してもよい。これは計測装置（センサ１０１）やＡＤＣ１２３の異常、データ処理ＩＣ１２２に利用するＦＰＧＡなどでのソフトエラーの可能性があるためである。このような計測上の異常が発見された際には、計測データを無効とすることが例示される。あるいは、計測できなかったことを記憶してもよい。また、一時的な異常か恒久的な異常かを判定して外部に通知してもよく、記憶部１１７やストレージ１０４に記憶することが例示される。
【００７２】
図５は、本実施例の電圧位相特性を示す説明図である。また、図６は、本実施例の放電開始電圧と部分放電との関係を示す説明図である。また、図７は、本実施例の間隙の形状推定を示す説明図である。これら図は、異常診断方法を示している。
【００７３】
図５に示すように、まず、計測した電圧位相（電圧の位相）（点線）と部分放電電荷量（実線）との関係から位相特性を作成する。本実施例では、この電圧位相特性から、間隙の形状（大きさ）または評価値（以下、指標値として説明する）を推定し、異常診断を実施する。
【００７４】
そして、図６に示すように、部分放電の発生は、放電開始電圧に関係する。電力ケーブル１００にかかる電圧が放電開始電圧を超えた際に部分放電が発生するためである。本実施例では、特に、この放電開始電圧に着目する。
【００７５】
なお、放電開始電圧とは、計測データの計測点の集合において、同じ部分放電電荷量を示す計測データの計測点の中で、小さい電圧位相における計測データの計測点である。
【００７６】
つまり、本実施例では、計測データから導出された電圧位相のなかで、放電開始電圧を用いて、電力ケーブル１００の絶縁体に形成された間隙の大きさの指標値を算出するものである。
【００７７】
このとき、放電開始電圧は、パッシェンの法則により、間隙の厚さ（ギャップ長）に比例する。したがって、部分放電が計測される電圧位相（放電開始電圧の位相）から間隙の厚さの指標値を得ることができる。ここで、指標値としている理由は、部分放電の発生位置によって部分放電電荷量を示す計測データが減衰するためである。
【００７８】
さらに、計測された部分放電電荷量は間隙の体積に相関がある（知見）と考えることができる。本実施例では、この知見にも着目する。指標値は相対的なものであり、特に、部分放電電荷量と間隙の体積との相関については、事前に所定の相関関係を記憶しておくことが好ましい。
【００７９】
そして、図７に示すように、計測された部分放電電荷量を、間隙の厚さの指標値で除することによって、間隙（ボイド）を直方体に近似してモデル化すれば、間隙の厚さｄの方向に対する間隙の底面の面積Ｓの指標値を算出することができる。これにより、間隙の大きさ（厚さや底面の面積）を算出することができる。
【００８０】
つまり、本実施例では、間隙の厚さの指標値と部分放電電荷量とから、間隙の厚さに直交する間隙の底面の面積の指標値を算出する。
電力ケーブル１００が絶縁破壊する際には、この間隙の大きさが、特に大きく影響する。
【００８１】
つまり、本実施例では、間隙の大きさとはが、間隙の厚さの指標値及び／又は前記間隙の底面の面積の指標値である。
【００８２】
このように、本実施例に記載する異常診断方法は、部分放電信号から生成される電圧位相特性を用いている。計測された部分放電電荷量の電圧位相から間隙の厚さの指標値を算出し、部分放電電荷量と厚さの指標値から間隙の底面の面積の指標値を算出し、これらの指標値を用いて異常診断を実施するものである。
【００８３】
つまり、本実施例に記載する異常診断方法は、絶縁媒体を有する電力ケーブル１００の部分放電信号を検出し、部分放電信号を計測データとして受信し、受信された計測データから導出された電圧位相と部分放電電荷量とから、絶縁媒体に形成された間隙の大きさの指標値を算出し、電力ケーブル１００の異常診断を実施するものである。
【００８４】
図８は、本実施例の指標値を算出するための実行手順を示す説明図である。
【００８５】
最初に、同じ部分放電電荷量の計測データ（ｙ軸の値）の中で、最初に現れる電圧位相(ｘ軸の位置)を抽出する（Ｓ０１０）。最初に現れる計測データとしている理由は、２番目以降の計測データが、同じ間隙において、電圧の交流周期が放電開始電圧を超えるごとに発生する計測データであると考えられるためである。
【００８６】
次に、Ｓ０１０で抽出した計測データの計測点の電圧位相（ｘ軸の値）から間隙の厚さの指標値を算出する（Ｓ０１１）。
【００８７】
最後に、同じ計測データの部分放電電荷量(ｙ軸の値)と、Ｓ０１１で求めた間隙の厚さの指標値から間隙の底面の面積の指標値を算出する（Ｓ０１２）。
【００８８】
以上の手順により、間隙の厚さ（以後、厚さと称して説明する）や間隙の底面の面積（以後、面積と称して説明する）といった間隙の形状（大きさ）の指標値を算出することができ、本実施例では、これらの指標値に基づいて異常診断を実施する。
【００８９】
例えば、厚さが所定しきい値を超えた場合に、異常と診断することが例示される。あるいは、面積が所定しきい値を超えた場合に異常と診断することが例示される。また、厚さと面積とのそれぞれに所定の重み係数を乗じ、その和を計算し、その和が所定のしきい値を超えた場合に異常と診断することが例示される。このとき、厚さと面積とに乗ずる重みは、実験や過去の事例等により得られた結果から、機械学習等の統計的手法を用いて決定してもよい。
【００９０】
また、これらの指標値の時間変化（経時変化）に基づいて異常診断を実施してもよい。一定間隔ごとに、厚さと面積との指標値を算出するか、あるいは、厚さと面積との指標値を算出した時刻または算出した時刻間の間隔をあわせて記録し、その変化に基づいて異常診断を実施することが例示される。例えば、変化度合いがしきい値を超えた場合に異常と診断する。
【００９１】
間隙の分布に基づいて異常診断を実施してもよい。部分放電電荷量の計測データごとに間隙が存在すると仮定し、部分放電電荷量の計測データごとに厚さや面積の指標値を算出する。これが複数の間隙に相当するため、その間隙の分布に基づいて異常診断を実施することが例示される。
【００９２】
つまり、本実施例では、計測データにおける部分放電電荷量が異なる複数の計測点に対して指標値を算出し、複数の計測点における間隙の大きさの指標値の分布を推定し、推定した分布に基づいて異常診断を実施することもできる。
【００９３】
例えば、複数の間隙が存在すると想定される場合、厚さの違いによって複数の計測点をクラス分けし、そのクラスの間隙の数が所定数よりも多い場合に異常と診断する。あるいは、クラスごとに重み係数を定め、各クラスに含まれる間隙の数と重み係数を乗じた値の和を求め、所定のしきい値より大きい場合に異常と診断する。なお、クラス分けは厚さごとではなく、面積ごとに分けてもよい。
【００９４】
また、これらの分布の時間変化に基づいて異常診断を実施してもよい。例えば、クラス数の変化に基づくことが例示される。クラス数が所定数を超え、その後、間隙の集合が結合することを想定し、クラス数が所定数より少なくなった場合に異常と診断することが例示される。上述した重み係数は、クラス数やその変化、あるいは計測の経過時間に基づいて動的に変更してもよい。
【００９５】
つまり、本実施例では、複数の計測点における間隙の大きさの指標値をクラス分けし、各クラスの指標値の数に基づいて異常診断を実施することもできる。
【実施例２】
【００９６】
図９は、本実施例の異常度を示す説明図である。
【００９７】
本実施例に記載の異常診断方法は、異常か否かを診断する実施例であるが、異常の度合い（異常度）を出力するように構成してもよい。そのような場合は、しきい値と比較する前述の構成において、形状（大きさ）の指標値に基づく計算値をそのまま異常度として示すことが例示される。
【００９８】
運用者に対するこのような異常度の表示方法としては、数値を示してもよい。また、図９に示すように、ｘ軸に時間ｔをとり、縦軸に異常度を示してもよい。
【００９９】
異常診断方法は、どれかひとつでもよいし、複数の異常診断方法を適用してもよい。複数の異常診断方法を適用する場合は、各異常診断方法を指標化（例えば、しきい値との差分）して、各異常診断方法の指標値を加算した値を所定のしきい値と比較してもよい。あるいは、いずれかの異常診断方法において異常と診断された場合に、異常と診断してもよいし、所定数以上の異常診断方法が異常と診断した場合に異常と診断してもよい。
【０１００】
また、複数の異常診断方法を並列に適用してもよいし、順番に適用してもよい。あるいは、異常診断方法を階層的に適用してもよい。例えば、最初に間隙の厚さに関する異常診断に適用する。ここで異常と診断された場合に、次に、間隙の底面の面積に関する異常診断に適用する。あるいは間隙の厚さで異常と診断されなかった場合に、次に、間隙の厚さで分類するクラス数についての異常診断方法を適用する。これは階層的に異常診断方法を適用することで、診断対象の指標を順次変更していくことを目的としている。
【０１０１】
また、間隙の形状（大きさ）に関する知見を活用することもできる。つまり、異常と診断された特定の形状パターンセット（運用者の過去の知見）を定義し、出力された間隙の形状（大きさ）に関する情報と組み合わせて異常と診断してもよい。このように機能をわけておくことにより、運用者の知見やノウハウを活用することができる。
【０１０２】
また、診断対象がＯＦケーブルの場合には、ＯＦケーブルの油圧情報と連携して異常診断を実施してもよい。例えば、油圧が低い場合には、油隙が進展しやすく、異常になりやすいと考えられるため、異常診断のしきい値を低くすることや、異常度の計算の重みを大きくすることが例示される。
【０１０３】
また、油圧情報を、異常度の判定の信頼度とすることが例示される。例えば、油圧が低下している場合は異常となりやすいと考えられるため、そのような場合に異常度が高くなっている場合は、信頼度が高いとする。逆に、油圧が正常範囲内である場合には、異常となりにくいと考えられるため、異常度が低い場合に信頼度が高いとする。
【０１０４】
つまり、本実施例では、電力ケーブルがＯＦケーブルの場合、ＯＦケーブルにおける油圧情報に基づいて、指標値に対する信頼度を出力することができる。
【０１０５】
このように異常度に加えて、信頼度を数値化し、図９に示すような可視化手段に追加して表示することが例示される。
【０１０６】
また、電力系統の運用情報と連携して、異常診断を実施することができる。油圧情報と同様に、電力系統の運用情報を異常度の判定や信頼度に用いてもよい。例えば、潮流量やその積算値を異常度の判定や信頼度の計算に反映してもよい。
【０１０７】
図１０は、本実施例の位相推定を示す説明図である。図１０は、電圧位相を計測できない場合について説明するものである。
【０１０８】
図８に示す異常診断方法では、電圧位相をもとに指標値を算出したが、計測センサ１０１の設定制約等（例えば、追加設置不可等）で電圧位相を計測できない場合が考えられる。このような場合に対して、計測される部分放電電荷量の計測データのパターンに時間的な周期性が期待されること、また、１周期が交流周波数（５０Ｈｚ、６０Ｈｚ）であることから周期の長さが固定であること、を踏まえ、電圧位相が０となる位置を推定することができる。
【０１０９】
部分放電は、間隙にかかる電圧が放電開始電圧を超えた際に発生することから、計測データの計測点の多い部分放電電荷量の場合（例えば、図１０のＡ）の先頭の計測データのサンプル（例えば、図１０のＢ）の前（ｘ軸の左側）を位相２７０度（マイナス９０度）と推定することが例示される。あるいは、同様の考え方に基づき、図１０のＣの計測データの計測点の山型形状の前（ｘ軸の左側）に位相２７０度（マイナス９０度）があると推定してもよい。本実施例では、間隙の形状（大きさ）の指標値に基づいて異常度を判定するため、位相０度のおおよその位置を推定できればよい。
【０１１０】
また、異常判定部１１２による計測データの記憶要否の判定について記載する。異常判定部１１２が計測データについて記憶要と判定した場合には、記憶部１１７に記憶するか、あるいは、通信部１１４を介してストレージ１０４へ計測データを送信することが例示される。記憶要と判定する場合は、異常判定部１１２が異常と診断する基準と同様である。あるいは、異常度を算出し、その変化(微分値を評価)や、あるいは、変化が一定期間ない場合に記憶してもよい。このようにすれば、異常判定部１１２や記憶処理の故障判定に用いることができる。
【０１１１】
なお、記憶する計測データの形式は、計測した計測データそのもの、あるいは重畳した計測データでもよいし、時系列データの圧縮方法を適用した形式でもよい。そのようなアルゴリズムには、Ｓｗｉｎｇｉｎｇ  Ｄｏｏｒアルゴリズム等が例示される。
【０１１２】
また、異常診断の基準に基づいて、記憶要と判定した後、記憶可能容量または記憶可能スループットに基づいて、記憶要と判定してもよい。
【０１１３】
記憶可能容量に関しては、記憶部１１７またはストレージ１０４の記憶容量に応じて、記憶要と判定するかどうかを決定する。例えば、残りの空き容量が少なければ、記憶不要と判定する。そのような場合には、記憶部１１７またはストレージ１０４に対して、記憶済みデータの削除や圧縮を指示してもよいし、記憶容量が少ないことを運用者などの外部に通知してもよい。
【０１１４】
記憶可能スループットに関しては、単位時間あたりの記憶可能容量に基づいて記憶要否を判定する。これは、記憶部１１７またはストレージ１０４の単位時間あたりの記憶可能容量や、ネットワーク１０６におけるデータ転送速度に準じて定まる。例えば、ネットワーク１０６のデータ転送速度に制限がある場合は、記憶不要と判定する。このように判定した場合も運用者などの外部に通知してもよい。
【０１１５】
本実施例では、異常診断の結果を、異常時の対策として利用することができる。異常と診断された場合は、所定の対策を実施する。例えば、診断対象の電力ケーブル１００に潮流を流さないように系統運用する、あるいは、絶縁破壊までの期間を推定し、その期間内で実施可能な定期点検を計画して実行し、電力ケーブル１００の更新等をする。
【０１１６】
絶縁破壊までの期間は、同様の環境を用いて、事前に過去の事例や実験等により得られた結果を用いてもよいし、電力機器情報記憶部１１５に記憶する情報、過去の記録や履歴情報を用いて推定してもよい。この推定には、機械学習や統計手法を用いて推定することが例示される。また、実験においては、絶縁破壊まで電力ケーブル１００に課電してもよいし、絶縁破壊の発生前に課電をやめ、解体した電力ケーブル１００内の状態について、目視や画像処理を適用して評価することが例示される。
【実施例３】
【０１１７】
本実施例では、異常診断を実施し、間隙の位置（部分放電の発生位置）を標定することができる。複数の計測診断装置１０２間の連携について記載する。
【０１１８】
複数の計測診断装置１０２は、時刻同期部１１８を備え、相互に時刻同期している。複数の計測診断装置１０２で計測した計測データは、計測時の時刻情報を付与されて、ストレージ１０４へ記憶される。サーバ１０５は、ストレージ１０４に記憶された計測データ、あるいは異常診断の結果を用いて、部分放電の発生位置を推定する。
【０１１９】
各計測診断装置１０２は相互に時刻同期されているため、ある計測診断装置１０２で異常と診断した時刻における、別の計測診断装置１０２の計測データを確認する。このときの部分放電電荷量あるいは周波数スペクトルにおける特定周波数（最大振幅となる周波数または最小、あるいは、部分放電と考えられる特定周波数）の振幅値と、複数の計測診断装置１０２の電力系統上における位置とから、部分放電の発生位置を推定する。あるいは、特定位相における部分放電電荷量の値の比を用いて、複数の計測診断装置１０２の電力系統上における位置関係から、部分放電の発生位置を推定してもよい。
【０１２０】
なお、部分放電を示す計測データが特定の条件に一致する場合のみ、その計測データを記録すると説明したが、計測診断装置１０２から近接の計測診断装置１０２に対して、異常と診断された時刻の計測データを記録、または出力するように指示してもよい。あるいは、外部からの指示によって計測診断装置１０２が計測データを記録するようにしてもよい。これは間隙の発生位置が、異常と診断された計測診断装置１０２よりも遠方にあり、部分放電を示す計測データを計測できない場合があるためである。
【０１２１】
このとき、ある計測診断装置１０２から別の計測診断装置１０２に対して、計測データの記録、出力を指示するため、ネットワーク１０６が所定時間内に、この指示を伝達するリアルタイム通信方式を備えることが例示される。また、指示を受ける計測診断装置１０２が、そのようなリアルタイム通信方式における最大保証遅延に応じた容量の記憶部１１７または一時データ保存バッファを備えることが例示される。
【０１２２】
なお、単独の計測診断装置１０２であっても、計測された部分放電電荷量の電圧位相特性から間隙の位置を推定してもよい。これは既存の実績データ等から機械学習等の手法によって、位置予測アルゴリズムを構築してもよいし、部分放電電荷量の絶対値と電力ケーブル１００の抵抗成分による減衰量を推定して、間隙の位置を推定してもよい。
【０１２３】
また、サーバ１０５は、複数の計測診断装置１０２の計測結果、または単独の計測診断装置１０２の計測結果から、新規の計測診断装置１０２の設置場所の案を提示してもよい。例えば、２つの計測診断装置１０２で部分放電信号が計測されたが、部分放電電荷量が微弱で正確に間隙の位置を標定できない場合には、その２つの計測診断装置１０２の診断対象の電力ケーブル１００の観測位置の間に計測診断装置１０２を設置することが例示される。この提示された位置に対して、他の計測診断装置１０２（例えば、部分放電を計測していない計測診断装置１０２）を移設することが例示される。
【０１２４】
また、同様にサーバ１０５は、運用者、中央給電指令所、制御所、給電所、変電所との通信、あるいは情報共有の手段を用いて操作履歴、稼動情報、制御対象の状態情報を取得して、計測診断装置１０２またはストレージ１０４における計測データの出力を指示してもよい。
【０１２５】
例えば、電力系統上の電力ケーブル１００での潮流の変化（運用：潮流の増加、減少、逆潮流）や、所定しきい値との比較（潮流が増えて、所定しきい値を超えたなど）が起きた時刻と、その前後の所定期間の計測データを出力するように指示してもよい。あるいは、ＯＦケーブルの油圧系の異常や変化、油中ガス分析を実施した日時の前後の所定期間の計測データを出力するように指示してもよい。
【０１２６】
遮断器や断路器への開閉操作（系統操作）の事象に対して、その前後の所定期間の計測データを出力するように指示してもよい。開閉操作による開閉サージが部分放電との契機ともなり得るため、開閉操作にともなう計測データの観測は重要である。
【０１２７】
あるいは、落雷といった気象事象の発生時刻に基づいて、計測データを出力してもよい。例えば、診断対象の電力ケーブル１００付近に対する落雷発生時に、サーバ１０５は落雷時刻を取得して、その時刻の前後の所定期間の計測データを出力するように指示してもよい。
【０１２８】
また、電力系統に接続されたインバータ等によるノイズの影響を除去するため、計測された部分放電電荷量を周波数帯域に変換し、このようなノイズに関わる所定周波数の信号をフィルタし、逆フーリエ変換等により、再び位相域（時間域）にすることが例示される。
【０１２９】
あるいは、センサ１０１による計測誤差等のノイズを含むことが考えられるため、複数周期分の計測データに対して、統計的手法を適用して、外れ値除去をすることが例示される。
【０１３０】
なお、出力指示した時刻の計測データが、計測診断装置１０２またはストレージ１０４に記憶されていなければ、この時刻について計測診断装置１０２は異常または記憶要と判定しなかったことを意味する。そのため、そのような場合の標準データセットを定義して、利用してもよい。
【０１３１】
なお、診断の精度を上げるために、計測診断装置１０２、サーバ１０５及びサーバ１０５と連携する各種制御システム間の同期精度を高めてもよい。
【０１３２】
なお、出力に際しては、電子的手段を用いてもよいし、紙等により出力する非電子的手段を用いてもよい。
【実施例４】
【０１３３】
計測した計測データに基づいて、電力系統の情報や機械学習等を用いて、絶縁破壊までの期間を推定し、その推定期間を用いて、電力ケーブル１００の資産管理（保守サービス）に応用することができる。
【０１３４】
絶縁破壊までの日数、電力ケーブル１００の重要度、更新のための費用、予算に基づいて、更新対象の電力ケーブル１００の優先度を決定する。このとき、部分放電に影響し得る外部事象（系統操作、運用、気象等）を考慮してもよい。例えば、落雷の発生確率が高い地域の電力ケーブル１００の更新優先度を高くすることが例示される。開閉操作をし得る変電所と接続する電力ケーブル１００の更新優先度を高くすることが例示される。あるいは、電力ケーブル１００が絶縁破壊した場合の影響度合い(停電範囲や接続する電力ケーブル１００の分岐数等)に応じて更新優先度に反映してもよい。影響度合いの大きい電力ケーブル１００の更新優先度を高くすることが例示される。
【０１３５】
あるいは、所定期間（例えば、複数年）にわたる予算計画を前提に、複数の電力ケーブルの異常度、優先度を考慮して、電力ケーブルの更新時期を決定することが例示される。これにより、例えば、実際の適切な更新時期よりも前倒しして電力ケーブルを更新することが例示される。
【０１３６】
上位のサーバ１０５に複数の計測データの情報と、異常診断の結果（絶縁破壊の発生や部分放電の痕跡等）を集約して、ビッグデータ解析、ニューラルネットワーク等の統計的手法を適用し、上位系クラウドで情報を集約することにより、異常診断を高精度に実施することが例示される。例えば、重み係数やしきい値の高精度が示される。
【０１３７】
計測診断装置１０２は、診断対象の電力ケーブル１００に全て設定してもよいし、定期的に場所を変更してもよい。保守員の定期検査にともなって移設、設置してもよい。
【０１３８】
以上より、本実施例によれば、ＯＦケーブルやＣＶケーブルといった電力ケーブルにおける油隙、空隙の状態を推定することができ、電力ケーブルの劣化状態を診断することができる。これにより、電力ケーブルの更新等の適切な対策を講じることができ、電力システムを安定に運用することができる。
【０１３９】
さらに、絶縁破壊までの期間を推定し、複数の電力ケーブル内での更新等の優先順位を決定することにより、資産管理を適切に実施することができる。異常度に応じて電力ケーブルの交換の時期を前倒しする等の対策により、運用者の予算の平滑化を図ることができる。加えて、本実施例による間隙の形状（大きさ）推定と、絶縁破壊等の異常につながる間隙の形状（大きさ）といった運用者の知見と組み合わせることで、運用者の知見を活用できる。さらに、計測された部分放電電荷量の周期性から電圧位相を推定することができ、電圧センサの設置を不要とすることができる。
【０１４０】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
【符号の説明】
【０１４１】
１００ … 電力ケーブル、１０１… センサ、１０２… 計測診断装置、１０３… 同軸ケーブル、１０４ … ストレージ、１０５ … サーバ、１０６… ネットワーク、１１２ … 異常判定部、１１３ … 計測信号受信部、１１４ … 通信部、１１５ … 電力機器情報記憶部、１１６ … 周期検知部、１１７ … 記憶部、１１８ … 時刻同期部、１１９ … 位相推定部、１２０ … ＣＰＵ、１２１ … ＬＡＮ、１２２ … データ処理ＩＣ、１２３ … ＡＤＣ、１２４ … メモリ、１２５ … 不揮発性記憶媒体、１２６ … バス
【図１】
2020030125.tif 000003
【図２】
2020030125.tif 000004
【図３】
2020030125.tif 000005
【図４】
2020030125.tif 000006
【図５】
2020030125.tif 000007
【図６】
2020030125.tif 000008
【図７】
2020030125.tif 000009
【図８】
2020030125.tif 000010
【図９】
2020030125.tif 000011
【図１０】
2020030125.tif 000012