(57)【要約】【課題】地絡電流波形データに基づく地絡要因の推定の信頼性向上に有効な装置及び方法を提供する。【解決手段】地絡要因推定装置１００は、地絡が生じた高圧線路９１の地絡電流波形データの高調波解析により、地絡電流波形データにおける高調波成分の強度を示す多変数の高調波データを算出する高調波データ算出部１１４と、高調波データをマッピングするためのデータ座標を定めるように、複数の高調波データに対する無相関化処理により予め算出された座標定義データに基づいて、高調波データのデータ座標における位置を算出する位置算出部１１５と、データ座標における位置と地絡の要因との関係を示すように、複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいて予め算出されたエリアデータと、高調波データのデータ座標における位置とに基づいて地絡の要因を推定する要因推定部１１６と、を備える。【選択図】図３
2020153743.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地絡が生じた配電線路の地絡電流波形データを取得する電流データ取得部と、
前記地絡電流波形データの高調波解析により、前記地絡電流波形データにおける高調波成分の強度を示す多変数の高調波データを算出する高調波データ算出部と、
前記地絡電流波形データの高調波データをマッピングするためのデータ座標を定めるように、複数の高調波データに対する無相関化処理により予め算出された座標定義データに基づいて、前記高調波データの前記データ座標における位置を算出する位置算出部と、
前記データ座標における位置と前記地絡の要因との関係を示すように、前記複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいて予め算出されたエリアデータと、前記高調波データの前記データ座標における位置とに基づいて前記地絡の要因を推定する要因推定部と、を備える地絡要因推定装置。
【請求項２】
前記複数の高調波データと、前記複数の地絡の要因情報とをそれぞれ対応付けて蓄積するデータ蓄積部と、
前記複数の高調波データに対する前記無相関化処理により前記座標定義データを算出するデータ座標算出部と、
前記複数の高調波データと前記複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいて前記エリアデータを算出するエリアデータ算出部と、を更に備える、請求項１記載の地絡要因推定装置。
【請求項３】
前記データ座標算出部は、２〜４次元の前記データ座標を定める前記座標定義データを算出する、請求項２記載の地絡要因推定装置。
【請求項４】
前記データ座標算出部は、主成分分析により前記座標定義データを算出する、請求項２又は３記載の地絡要因推定装置。
【請求項５】
エリアデータ算出部は、サポートベクタマシンによりエリアデータを算出する、請求項２〜４のいずれか一項記載の地絡要因推定装置。
【請求項６】
前記地絡の実際の要因情報を取得する実績データ取得部と、
前記地絡に対応する前記高調波データと前記実際の要因情報とを対応付けた更新用データを前記データ蓄積部に追加する実績データ追加部と、
前記更新用データの前記高調波データに基づいて、前記データ座標算出部に前記座標定義データを更新させ、前記更新用データにおける前記高調波データと前記地絡の要因情報との対応関係に基づいて前記エリアデータ算出部に前記エリアデータを更新させる更新部と、を更に備える、請求項２〜５のいずれか一項記載の地絡要因推定装置。
【請求項７】
地絡が生じた配電線路の地絡電流波形データにおける高調波成分の強度を示す多変数の高調波データと、前記地絡の要因情報とを対応付けて蓄積するデータ蓄積部と、
前記高調波データをマッピングするためのデータ座標を定める座標定義データを、前記データ蓄積部が蓄積した複数の高調波データに対する無相関化処理により算出するデータ座標算出部と、
前記データ蓄積部における前記複数の高調波データと複数の要因情報との対応関係に基づいて、前記データ座標における位置と前記地絡の要因との関係を示すエリアデータを算出するエリアデータ算出部と、を備える地絡要因推定用のデータ生成装置。
【請求項８】
既知の要因で前記地絡を再現させる模擬設備から、前記地絡電流波形データと前記地絡の要因情報とを取得する模擬データ取得部と、
前記模擬データ取得部が取得した前記地絡電流波形データの高調波解析により、前記高調波データを算出する高調波データ算出部と、を更に備える、請求項７記載のデータ生成装置。
【請求項９】
地絡が生じた配電線路の地絡電流波形データを取得することと、
前記地絡電流波形データの高調波解析により、前記地絡電流波形データにおける高調波成分の強度を示す多変数の高調波データを算出することと、
前記高調波データをマッピングするためのデータ座標を定めるように、複数の高調波データに対する無相関化処理により予め算出された座標定義データに基づいて、前記高調波データの前記データ座標における位置を算出することと、
前記データ座標における位置と前記地絡の要因との関係を示すように、前記複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいて予め算出されたエリアデータと、前記高調波データの前記データ座標における位置とに基づいて前記地絡の要因を推定することと、を含む地絡要因推定方法。
【請求項１０】
前記複数の高調波データと、前記複数の地絡の要因情報とをそれぞれ対応付けて蓄積することと、
前記複数の高調波データに対する前記無相関化処理により前記座標定義データを算出することと、
前記複数の高調波データと前記複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいて前記エリアデータを算出することと、を更に含む、請求項９記載の地絡要因推定方法。
【請求項１１】
地絡が生じた配電線路の地絡電流波形データにおける高調波成分の強度を示す多変数の高調波データと、前記地絡の要因情報とを対応付けて蓄積することと、
前記高調波データをマッピングするためのデータ座標を定める座標定義データを、蓄積した複数の高調波データに対する無相関化処理により算出することと、
前記複数の高調波データと複数の要因情報との対応関係に基づいて、前記データ座標における位置と前記地絡の要因との関係を示すエリアデータを算出することと、を含む地絡要因推定用のデータ生成方法。
【請求項１２】
既知の要因で前記地絡を再現させる模擬設備から、前記地絡電流波形データと前記地絡の要因情報とを取得することと、
前記模擬設備から取得した前記地絡電流波形データの高調波解析により、前記高調波データを算出することと、を更に含む、請求項１１記載のデータ生成方法。
【請求項１３】
地絡が生じた配電線路の地絡電流波形データを取得する電流データ取得部と、
前記地絡電流波形データの高調波解析により、前記地絡電流波形データにおける高調波成分の強度を示す多変数の高調波データを算出する高調波データ算出部と、
前記地絡電流波形データの高調波データをマッピングするためのデータ座標を定めるように、複数の高調波データに対する無相関化処理により予め算出された座標定義データに基づいて、前記高調波データの前記データ座標における位置を算出する位置算出部と、
前記データ座標における位置と前記地絡の要因との関係を示すように、前記複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいて予め算出されたエリアデータと、前記高調波データの前記データ座標における位置とに基づいて前記地絡の要因を推定する要因推定部と、を備える地絡継電器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、地絡要因推定装置、データ生成装置、地絡要因推定方法、データ生成方法及び地絡継電器に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、配電線の地絡事故発生時の少なくとも零相電圧波形及び零相電流波形を検出してデータを収録し、多観点から波形解析し、それらの解析値をニューラルネットワークに入力し、事故原因を推定・出力する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−１４２４６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、地絡電流波形データに基づく地絡要因の推定の信頼性向上に有効な装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一側面に係る地絡要因推定装置は、地絡が生じた配電線路の地絡電流波形データを取得する電流データ取得部と、地絡電流波形データの高調波解析により、地絡電流波形データにおける高調波成分の強度を示す多変数の高調波データを算出する高調波データ算出部と、地絡電流波形データの高調波データをマッピングするためのデータ座標を定めるように、複数の高調波データに対する無相関化処理により予め算出された座標定義データに基づいて、高調波データのデータ座標における位置を算出する位置算出部と、データ座標における位置と地絡の要因との関係を示すように、複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいて予め算出されたエリアデータと、高調波データのデータ座標における位置とに基づいて地絡の要因を推定する要因推定部と、を備える。
【０００６】
地絡要因推定装置は、複数の高調波データと、複数の地絡の要因情報とをそれぞれ対応付けて蓄積するデータ蓄積部と、複数の高調波データに対する無相関化処理により座標定義データを算出するデータ座標算出部と、複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいてエリアデータを算出するエリアデータ算出部と、を更に備えていてもよい。
【０００７】
データ座標算出部は、２〜４次元のデータ座標を定める座標定義データを算出してもよい。
【０００８】
データ座標算出部は、主成分分析により座標定義データを算出してもよい。
【０００９】
エリアデータ算出部は、サポートベクタマシンによりエリアデータを算出してもよい。
【００１０】
地絡要因推定装置は、地絡の実際の要因情報を取得する実績データ取得部と、地絡に対応する高調波データと実際の要因情報とを対応付けた更新用データをデータ蓄積部に追加する実績データ追加部と、更新用データの高調波データに基づいて、データ座標算出部に座標定義データを更新させ、更新用データにおける高調波データと地絡の要因情報との対応関係に基づいてエリアデータ算出部にエリアデータを更新させる更新部と、を更に備えていてもよい。
【００１１】
本開示の他の側面に係る地絡要因推定用のデータ生成装置は、地絡が生じた配電線路の地絡電流波形データにおける高調波成分の強度を示す多変数の高調波データと、地絡の要因情報とを対応付けて蓄積するデータ蓄積部と、高調波データをマッピングするためのデータ座標を定める座標定義データを、データ蓄積部が蓄積した複数の高調波データに対する無相関化処理により算出するデータ座標算出部と、データ蓄積部における複数の高調波データと複数の要因情報との対応関係に基づいて、データ座標における位置と地絡の要因との関係を示すエリアデータを算出するエリアデータ算出部と、を備える。
【００１２】
データ生成装置は、既知の要因で地絡を再現させる模擬設備から、地絡電流波形データと地絡の要因情報とを取得する模擬データ取得部と、模擬データ取得部が取得した地絡電流波形データの高調波解析により、高調波データを算出する高調波データ算出部と、を更に備えていてもよい。
【００１３】
本開示の更に他の側面に係る地絡要因推定方法は、地絡が生じた配電線路の地絡電流波形データを取得することと、地絡電流波形データの高調波解析により、地絡電流波形データにおける高調波成分の強度を示す多変数の高調波データを算出することと、高調波データをマッピングするためのデータ座標を定めるように、複数の高調波データに対する無相関化処理により予め算出された座標定義データに基づいて、高調波データのデータ座標における位置を算出することと、データ座標における位置と地絡の要因との関係を示すように、複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいて予め算出されたエリアデータと、高調波データのデータ座標における位置とに基づいて地絡の要因を推定することと、を含む。
【００１４】
地絡要因推定方法は、複数の高調波データと、複数の地絡の要因情報とをそれぞれ対応付けて蓄積することと、複数の高調波データに対する無相関化処理により座標定義データを算出することと、複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいてエリアデータを算出することと、を更に含んでいてもよい。
【００１５】
本開示の更に他の側面に係る地絡要因推定用のデータ生成方法は、地絡が生じた配電線路の地絡電流波形データにおける高調波成分の強度を示す多変数の高調波データと、地絡の要因情報とを対応付けて蓄積することと、高調波データをマッピングするためのデータ座標を定める座標定義データを、蓄積した複数の高調波データに対する無相関化処理により算出することと、複数の高調波データと複数の要因情報との対応関係に基づいて、データ座標における位置と地絡の要因との関係を示すエリアデータを算出することと、を含む。
【００１６】
データ生成方法は、既知の要因で地絡を再現させる模擬設備から、地絡電流波形データと地絡の要因情報とを取得することと、模擬設備から取得した地絡電流波形データの高調波解析により、高調波データを算出することと、を更に含んでいてもよい。
【００１７】
本開示の更に他の側面に係る地絡継電器は、地絡が生じた配電線路の地絡電流波形データを取得する電流データ取得部と、地絡電流波形データの高調波解析により、地絡電流波形データにおける高調波成分の強度を示す多変数の高調波データを算出する高調波データ算出部と、地絡電流波形データの高調波データをマッピングするためのデータ座標を定めるように、複数の高調波データに対する無相関化処理により予め算出された座標定義データに基づいて、高調波データのデータ座標における位置を算出する位置算出部と、データ座標における位置と地絡の要因との関係を示すように、複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいて予め算出されたエリアデータと、高調波データのデータ座標における位置とに基づいて地絡の要因を推定する要因推定部と、を備える。
【発明の効果】
【００１８】
本開示によれば、地絡電流波形データに基づく地絡要因の推定の信頼性向上に有効な装置及び方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】地絡要因推定システムの概略構成を示す模式図である。
【図２】地絡発生時の電流波形を例示するグラフである。
【図３】学習サーバの機能的な構成を例示するブロック図である。
【図４】地絡要因推定装置の機能的な構成を例示するブロック図である。
【図５】学習サーバ及び地絡要因推定装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。
【図６】地絡要因推定用のデータ生成手順を例示するフローチャートである。
【図７】図６の手順で生成されるデータを例示するグラフである。
【図８】地絡要因推定用のデータ生成手順を例示するフローチャートである。
【図９】地絡要因推定手順を例示するフローチャートである。
【図１０】地絡要因の推定例を示すためのグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。説明において、同一要素又は同一機能を有する要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００２１】
〔地絡要因推定システム〕
図１に示す地絡要因推定システムは、配電線路の地絡が生じた場合における配電線路の電流波形に基づいて、地絡の要因を推定するためのシステムである。なお、ここでの地絡は、絶縁抵抗が低下している微地絡も含む。配電線路は、発電所等の電源設備から需要家設備に電力を伝える線路であればよく、その種別に制限はない。配電線路の具体例としては、例えば６６００Ｖの高圧線路が挙げられる。
【００２２】
一例として、地絡要因推定システム１は、高圧需要家設備内の線路で生じる地絡の要因を推定する。高圧線路９１には、地絡等が生じた際に需要家設備を高圧線路９１から切り離すための開閉器１１と、高圧線路９１の電流の情報等に基づいて開閉器１１を開閉させる継電器１２（地絡継電器）とが設けられる。このため、高圧需要家設備内の線路で地絡が生じた場合の地絡電流波形データを継電器１２から取得することが可能である。そこで地絡要因推定システム１は、継電器１２から取得した地絡電流波形データに基づいて地絡の要因を推定する。
【００２３】
例えば地絡要因推定システム１は、地絡要因推定装置１００と、学習サーバ２００とを有する。地絡要因推定装置１００と学習サーバ２００とは、ネットワーク回線９２を介して接続されている。ネットワーク回線９２はローカルエリアネットワークであってもよいし、ワイドエリアネットワーク（例えばインターネット）であってもよい。地絡要因推定装置１００と学習サーバ２００とは、ネットワーク回線９２を介することなく通信ケーブルにより接続されていてもよいし、近距離無線通信により接続されていてもよい。学習サーバ２００は、地絡要因を推定するための推定用データを生成し、地絡要因推定装置１００は、学習サーバ２００が生成した推定用データと、継電器１２から取得した地絡電流波形データとに基づいて地絡要因を推定する。以下、学習サーバ２００及び地絡要因推定装置１００の構成を具体的に例示する。
【００２４】
（学習サーバ）
学習サーバ２００は、地絡が生じた高圧線路９１の地絡電流波形データにおける高調波成分の強度を示す多変数の高調波データと、地絡の要因情報とを対応付けて蓄積することと、高調波データをマッピングするためのデータ座標を定める座標定義データを、蓄積した複数の高調波データに対する無相関化処理により算出することと、複数の高調波データと複数の要因情報との対応関係に基づいて、データ座標における位置と地絡の要因との関係を示すエリアデータを算出することと、を実行するように構成されている。学習サーバ２００は、既知の要因で地絡を再現させる地絡模擬設備２０から、蓄積用のデータを取得するように構成されていてもよい。具体的に、学習サーバ２００は、地絡模擬設備２０から、地絡電流波形データと地絡の要因情報とを取得することと、地絡模擬設備２０から取得した地絡電流波形データの高調波解析により、高調波データを算出することと、を更に実行するように構成されていてもよい。
【００２５】
例えば地絡模擬設備２０は、人工地絡発生装置２１と、模擬開閉器２２と、模擬継電器２３とを有する。人工地絡発生装置２１は、実際の配電設備において想定される複数種類の要因で、高圧線路９１に人工的に地絡を生じさせる装置である。模擬開閉器２２は、人工地絡発生装置２１における地絡の発生に応じて地絡模擬設備２０を高圧線路９１から切り離す。模擬継電器２３は、高圧線路９１における電流の情報等に基づいて模擬開閉器２２を開閉させる。地絡模擬設備２０がこのように構成される場合、学習サーバ２００は、人工地絡発生装置２１が地絡を発生させているときの地絡電流波形データを模擬継電器２３から取得してもよい。
【００２６】
なお、地絡模擬設備２０において模擬可能な地絡の要因の具体例としては、ケーブル劣化、ギャップ放電、碍子割れ、碍子汚損、金属接触、鳥獣接触等が挙げられる。図２は、電流波形を地絡の要因ごとに例示するグラフである。各グラフにおいて、横軸は経過時間を示し、縦軸は電流を示している。図２の（ａ）は、ケーブル劣化による地絡が生じた場合の電流波形である。図２の（ｂ）は、ギャップ放電による地絡が生じた場合の電流波形である。図２の（ｃ）は、碍子割れによる地絡が生じた場合の電流波形である。図２の（ｄ）は、碍子汚損による地絡が生じた場合の電流波形である。図２の（ｅ）は、金属接触による地絡が生じた場合の電流波形である。図２の（ｆ）は、鳥獣接触による地絡が生じた場合の電流波形である。図２に例示されるように、電流波形は、地絡の要因によって異なる。但し、同一の要因であっても、様々な要因で電流波形は変わるので、電流波形自体から地絡の要因を推定するのは容易ではない。そこで学習サーバ２００は、地絡の要因ごとの特徴が表れ易くなるように地絡電流波形データに変換処理を施して、変換処理後のデータに基づく機械学習により、地絡要因推定用のデータを導出する。
【００２７】
図３に例示するように、学習サーバ２００は、機能上の構成（以下、「機能モジュール」という。）として、データ蓄積部２１１と、模擬データ取得部２１２と、高調波データ算出部２１３と、模擬データ追加部２１４と、データ座標算出部２１５と、エリアデータ算出部２１６と、推定用データ記憶部２１７と、推定用データ送信部２１８とを有する。
【００２８】
データ蓄積部２１１は、複数の高調波データと、複数の地絡の要因情報とをそれぞれ対応付けて蓄積する。模擬データ取得部２１２は、地絡模擬設備２０から、地絡電流波形データと地絡の要因情報（ラベルデータ）とを取得する。上述したように、模擬データ取得部２１２は上記模擬継電器２３から地絡電流波形データを取得してもよい。また、模擬データ取得部２１２は、人工地絡発生装置２１から地絡の要因情報を取得してもよい。なお、地絡模擬設備２０から地絡の要因情報を取得することは、地絡模擬設備２０の作業者から地絡の要因情報を取得することも含む。例えば模擬データ取得部２１２は、地絡模擬設備２０の作業者が使用する端末装置からネットワーク回線を介して地絡の要因情報を取得してもよいし、地絡模擬設備２０の作業者による学習サーバ２００への直接入力（例えば入力デバイス２９７への入力）に基づいて地絡の要因情報を取得してもよい。
【００２９】
高調波データ算出部２１３は、模擬データ取得部２１２が取得した地絡電流波形データの高調波解析により、上記高調波データを算出する。上述したように、高調波データは、地絡電流波形データにおける高調波成分の強度を示す多変数のデータである。「多変数」とは、２種以上の変数を含むことを意味する。高調波データが含む変数の具体例としては、二つ以上の次数における高調波成分の強度（例えば電流振幅）が挙げられる。例えば高調波データ算出部２１３は、高速フーリエ変換等により周波数ごとの電流振幅を算出し、この算出結果から高調波成分を抽出してもよい。なお、高調波成分は、基本波成分の周波数に対して整数倍の周波数の成分である。高調波データの算出手法は、フーリエ変換に限られない。例えば高調波データ算出部２１３は、高調波の次数（基本波成分の周波数に対する倍数）ごとのバンドパスフィルタに相当するデジタルフィルタリングによって高調波データを算出してもよい。
【００３０】
模擬データ追加部２１４は、高調波データ算出部２１３が算出した高調波データと、模擬データ取得部２１２が取得した地絡の要因情報とを対応付けてデータ蓄積部２１１に追加する。
【００３１】
データ座標算出部２１５は、データ蓄積部２１１が蓄積する複数の高調波データに対する無相関化処理により、上記座標定義データを算出する。上述したように、座標定義データは、高調波データをマッピングするためのデータ座標を定めるデータである。例えば座標定義データは、原点に相当する情報と、複数の座標軸の方向を示す情報とを含む。マッピングの具体例としては、高周波データを、データ座標系における位置ベクトルで表すことが挙げられる。
【００３２】
無相関化処理は、互いに相関の高い変数同士の統合等により、複数変数を互いに相関の低いより少数の変数に削減してデータの低次元化を図る処理を意味する。公知の無相関化処理の具体例としては、主成分分析等が挙げられる。無相関化処理によって、データ座標算出部２１５は、２〜４次元のデータ座標を定める座標定義データを算出してもよい。
【００３３】
例えばデータ座標算出部２１５は、主成分分析により座標定義データを算出する。例えばデータ座標算出部２１５は、複数の高調波データの共分散行列の固有値を算出する。各固有値は、固有ベクトルを持ち、異なる固有値に対する固有ベクトル同士は直交する。データ座標算出部２１５は、累積寄与率が所定の値（例えば９０％）を超えるまで、固有値の大きい固有ベクトルから順に座標定義データとして選択する。これにより選択された複数の固有ベクトルにより、データ座標の座標軸が定められる。
【００３４】
エリアデータ算出部２１６は、データ蓄積部２１１における複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいて上記エリアデータを算出する。上述したように、エリアデータは、データ座標における位置と地絡の要因との関係を示すデータである。例えば、エリアデータ算出部２１６は、複数の高調波データをデータ座標における複数の位置ベクトルに変換する。以下、各位置ベクトルにより位置が定まる点を「データ点」という。
【００３５】
エリアデータ算出部２１６は、複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいて、各データ点に地絡の要因情報を対応付ける。これにより、地絡の要因ごとのデータ点の分布情報を算出する。地絡要因ごとのデータ点の分布情報によれば、データ座標における位置と地絡の要因との関係が示される。従って、地絡要因ごとのデータ点の分布情報は、上記エリアデータの一例に相当する。
【００３６】
エリアデータ算出部２１６は、エリアデータとして、地絡要因ごとのデータ点の分布エリアを定める境界データを算出してもよい。例えばエリアデータ算出部２１６は、サポートベクタマシンにより境界データを算出してもよい。
【００３７】
推定用データ記憶部２１７は、データ座標算出部２１５が算出した座標定義データと、エリアデータ算出部２１６が算出したエリアデータとを、地絡要因推定用のデータとして記憶する。推定用データ記憶部２１７が記憶する地絡要因推定用のデータは、座標定義データ及びエリアデータの算出に用いられた複数の高調波データを更に含んでいてもよい。
【００３８】
推定用データ送信部２１８は、推定用データ記憶部２１７が記憶する地絡要因推定用のデータを地絡要因推定装置１００に送信する。学習サーバ２００は、新たな地絡の実際の要因情報を取得することと、新たな地絡に対応する高調波データと、新たな地絡の実際の要因情報とを対応付けた更新用データを更に蓄積することと、更新用データの高調波データに基づいて座標定義データを更新し、更新用データにおける高調波データと地絡の要因情報との対応関係に基づいてエリアデータを更新することと、を更に実行するように構成されていてもよい。例えば学習サーバ２００は、機能モジュールとして、実績データ取得部２２１と、実績データ追加部２２２と、更新部２２３とを有する。
【００３９】
実績データ取得部２２１は、新たな地絡に対応する高調波データと、新たな地絡の実際の要因情報とを地絡要因推定装置１００から取得する。なお、実際の要因情報は、地絡を解消させる修復作業の作業者によって地絡要因推定装置１００に入力される。実績データ取得部２２１は、修復作業の作業者の端末などから地絡要因推定装置１００を介さずに実際の要因情報を取得してもよい。
【００４０】
実績データ追加部２２２は、実績データ取得部２２１が取得した実績データと要因情報とを対応付けた更新用データをデータ蓄積部２１１に追加する。更新部２２３は、更新用データの高調波データに基づいて、データ座標算出部２１５に座標定義データを更新させ、更新用データにおける高調波データと地絡の要因情報との対応関係に基づいてエリアデータ算出部２１６にエリアデータを更新させる。
【００４１】
（地絡要因推定装置）
地絡要因推定装置１００は、要因が未知の新たな地絡が生じた高圧線路９１の地絡電流波形データを取得することと、地絡電流波形データの高調波解析により、地絡電流波形データにおける高調波成分の強度を示す多変数の高調波データを算出することと、高調波データをマッピングするためのデータ座標を定めるように、複数の高調波データに対する無相関化処理により予め算出された座標定義データに基づいて、高調波データのデータ座標における位置を算出することと、データ座標における位置と地絡の要因との関係を示すように、複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいて予め算出されたエリアデータと、高調波データのデータ座標における位置とに基づいて新たな地絡の要因を推定することと、を実行するように構成されている。図４に例示するように、例えば地絡要因推定装置１００は、機能モジュールとして、推定用データ受信部１１１と、推定用データ記憶部１１２と、電流データ取得部１１３と、高調波データ算出部１１４と、位置算出部１１５と、要因推定部１１６と、推定結果表示部１１７とを有する。
【００４２】
推定用データ受信部１１１は、推定用データ送信部２１８から上記地絡要因推定用のデータを受信する。推定用データ記憶部１１２は、推定用データ受信部１１１が受信した地絡要因推定用のデータを記憶する。電流データ取得部１１３は、要因が未知の新たな地絡が生じた高圧線路９１の地絡電流波形データを継電器１２から取得する。高調波データ算出部１１４は、電流データ取得部１１３が取得した地絡電流波形データの高調波解析により、上記高調波データを算出する。なお、高調波データ算出部１１４が行う高調波解析の具体的内容は、高調波データ算出部２１３が行う高調波解析の具体的内容と同じである。
【００４３】
位置算出部１１５は、推定用データ記憶部１１２が記憶する座標定義データに基づいて、高調波データ算出部１１４が算出した高調波データの上記データ座標における位置を算出する。位置算出部１１５は、高調波データ算出部１１４が算出した高調波データにより座標定義データの補正を行いつつ、補正後の座標定義データにより定められるテータ座標における高調波データの位置を算出してもよい。例えば位置算出部１１５は、推定用データ記憶部１１２が記憶する地絡要因推定用のデータが、複数の高調波データを含んでいる場合に、高調波データ算出部１１４が算出した高調波データを複数の高調波データに加えて上記座標定義データを再度計算し、再度計算した座標定義データにより定められるデータ座標における高調波データの位置を算出する。
【００４４】
要因推定部１１６は、推定用データ記憶部１１２が記憶するエリアデータと、位置算出部１１５が算出した高調波データのデータ座標における位置とに基づいて新たな地絡の要因を推定する。推定結果表示部１１７は、要因推定部１１６による推定結果を表示する。例えば推定結果表示部１１７は、要因推定部１１６による推定結果を表示デバイス１９６（後述）等に表示する。
【００４５】
（学習サーバと地絡要因推定装置のハードウェア構成）
学習サーバ２００は、通信機能を有するコンピュータであり、図５に示すように回路２９０を備える。回路２９０は、プロセッサ２９１と、メモリ２９２と、ストレージ２９３と、入出力ポート２９４と、通信ポート２９５と、表示デバイス２９６と、入力デバイス２９７とを含む。ストレージ２９３は、コンピュータによって読み取り可能な不揮発型の記憶媒体（例えばフラッシュメモリ）である。ストレージ２９３は、上記高調波データと、地絡の要因情報とを対応付けて蓄積することと、蓄積した複数の高調波データに対する無相関化処理により座標定義データを算出することと、複数の高調波データと複数の要因情報との対応関係に基づいてエリアデータを算出することと、を学習サーバ２００に実行させるプログラムを記憶している。例えばストレージ２９３は、上述した学習サーバ２００の機能モジュールを構成するためのプログラムを記憶している。
【００４６】
メモリ２９２は、ストレージ２９３からロードしたプログラム及びプロセッサ２９１による演算結果等を一時的に記憶する。プロセッサ２９１は、メモリ２９２と協働して上記プログラムを実行することで、学習サーバ２００の各機能モジュールを構成する。入出力ポート２９４は、プロセッサ２９１からの指令に応じて模擬継電器２３との間で電気信号の入出力を行う。通信ポート２９５は、プロセッサ２９１からの指令に応じ、ネットワーク回線９２を介して地絡要因推定装置１００との間でネットワーク通信を行う。
【００４７】
表示デバイス２９６及び入力デバイス２９７は、学習サーバ２００のユーザインタフェースとして機能する。表示デバイス２９６は、例えば液晶モニタ等を含み、ユーザに対する情報表示に用いられる。入力デバイス２９７は、例えばキーボード等であり、ユーザによる入力情報を取得する。表示デバイス２９６及び入力デバイス２９７は、所謂タッチパネルとして一体化されていてもよい。
【００４８】
地絡要因推定装置１００は、通信機能を有するコンピュータであり、回路１９０を備える。回路１９０は、プロセッサ１９１と、メモリ１９２と、ストレージ１９３と、入出力ポート１９４と、通信ポート１９５と、表示デバイス１９６と、入力デバイス１９７とを含む。ストレージ１９３は、コンピュータによって読み取り可能な不揮発型の記憶媒体（例えばフラッシュメモリ）である。ストレージ１９３は、要因が未知の新たな地絡が生じた高圧線路９１の地絡電流波形データを取得することと、地絡電流波形データの高調波データを算出することと、座標定義データに基づいて高調波データのデータ座標における位置を算出することと、エリアデータと、高調波データのデータ座標における位置とに基づいて新たな地絡の要因を推定することと、を地絡要因推定装置１００に実行させるためのプログラムを記憶している。例えばストレージ１９３は、上述した地絡要因推定装置１００の機能モジュールを構成するためのプログラムを記憶している。
【００４９】
メモリ１９２は、ストレージ１９３からロードしたプログラム及びプロセッサ１９１による演算結果等を一時的に記憶する。プロセッサ１９１は、メモリ１９２と協働して上記プログラムを実行することで、地絡要因推定装置１００の各機能モジュールを構成する。入出力ポート１９４は、プロセッサ１９１からの指令に応じて継電器１２との間で電気信号の入出力を行う。通信ポート１９５は、プロセッサ１９１からの指令に応じ、ネットワーク回線９２を介して学習サーバ２００との間でネットワーク通信を行う。
【００５０】
表示デバイス１９６及び入力デバイス１９７は、地絡要因推定装置１００のユーザインタフェースとして機能する。表示デバイス１９６は、例えば液晶モニタ等を含み、ユーザに対する情報表示に用いられる。入力デバイス１９７は、例えばキーボード等であり、ユーザによる入力情報を取得する。表示デバイス１９６及び入力デバイス１９７は、所謂タッチパネルとして一体化されていてもよい。
【００５１】
なお、以上に例示した地絡要因推定システム１の構成はあくまで一例であり、適宜変更可能である。例えば学習サーバ２００は、蓄積用のデータを必ずしも地絡模擬設備２０から取得しなくてもよく、需要家設備における実績データのみに基づいて座標定義データ及びエリアデータを算出するように構成されていてもよい。
【００５２】
地絡要因推定装置１００は、継電器１２に組み込まれていてもよい。また、地絡要因推定装置１００及び学習サーバ２００の両方が継電器１２に組みこまれていてもよい。
【００５３】
地絡要因推定装置１００は、ネットワーク回線を介して需要家設備の管理者等の端末装置に地絡要因推定結果を送信するように構成されていてもよい。この場合、上述した推定結果表示部１１７による表示は省略可能である。端末装置の具体例としては、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、及びスマートフォン等の携帯端末が挙げられる。端末装置は、デスクトップコンピュータ等の据え置き型端末であってもよい。
【００５４】
地絡要因推定装置１００は、需要家設備の管理者等の端末装置に組み込まれていてもよい。この場合、地絡要因推定システム１は、継電器１２から端末装置に近距離無線通信等により地絡電流波形データを送信するデータ中継装置を更に備えていてもよい。この中継装置は、継電器１２に組み込まれていてもよい。
【００５５】
地絡要因推定装置１００は、通信ケーブル又は近距離無線通信等により上記携帯端末に地絡要因推定結果を送信するように構成されていてもよい。また、地絡要因推定装置１００は、上記携帯端末を介して学習サーバ２００と接続されていてもよい。
【００５６】
地絡要因推定装置１００の少なくとも一部の機能が学習サーバ２００に組み込まれていてもよい。例えば学習サーバ２００は、座標定義データに基づいて高調波データのデータ座標における位置を算出することと、エリアデータと、高調波データのデータ座標における位置とに基づいて新たな地絡の要因を推定することと、を更に実行するように構成されていてもよい。この場合、地絡要因推定装置１００は、高調波データの算出結果を学習サーバ２００に送信し、当該高調波データのデータ座標における位置と、エリアデータとに基づく地絡要因推定結果を学習サーバ２００から受信することとなる。
【００５７】
更に学習サーバ２００は、要因が未知の新たな地絡が生じた高圧線路９１の地絡電流波形データを取得することと、地絡電流波形データの高調波データを算出することとを更に実行するように構成されていてもよい。この場合、学習サーバ２００と別体の地絡要因推定装置１００は不要であるが、継電器１２から学習サーバ２００に地絡電流波形データを送信する装置と、学習サーバ２００における地絡要因推定結果を通知する装置は必要である。そこで地絡要因推定システム１は、継電器１２から地絡電流波形データを取得しネットワーク回線９２を介して学習サーバ２００に送信する中継装置（以下、「波形データ中継装置」という。）と、学習サーバ２００から地絡要因推定結果を取得しネットワーク回線９２を介して需要家設備の管理者等の端末装置に送信する中継装置（以下、「推定結果中継装置」という。）とを更に備えていてもよい。波形データ中継装置は継電器１２に組み込まれていてもよいし、上記端末装置に組み込まれていてもよい。推定結果中継装置は学習サーバ２００に組み込まれていてもよい。
【００５８】
〔地絡要因推定方法〕
続いて、地絡要因推定方法の一例として、地絡要因推定システム１が実行する地絡要因推定手順を例示する。この手順は、学習サーバ２００による地絡要因推定用のデータ生成手順と、地絡要因推定装置１００による地絡要因推定手順とを含む。以下、各手順を詳細に例示する。
【００５９】
（地絡要因推定用のデータ生成手順）
地絡要因推定用のデータ生成手順は、高調波データと、地絡の要因情報とを対応付けて蓄積することと、蓄積した複数の高調波データに対する無相関化処理により座標定義データを算出することと、複数の高調波データと複数の要因情報との対応関係に基づいてエリアデータを算出することと、を含む。この手順は、地絡電流波形データと地絡の要因情報とを地絡模擬設備２０から取得することと、地絡模擬設備２０から取得した地絡電流波形データの高調波解析により、高調波データを算出することと、を更に含み、算出した高調波データと地絡模擬設備２０から取得した要因情報とを対応付けて蓄積してもよい。
【００６０】
図６に例示するように、学習サーバ２００は、まずステップＳ０１，Ｓ０２，Ｓ０３を実行する。ステップＳ０１では、模擬データ取得部２１２が、地絡模擬設備２０において、既知の要因で地絡の再現が開始されるのを待機する。ステップＳ０２では、模擬データ取得部２１２が、地絡模擬設備２０から、地絡電流波形データと地絡の要因情報とを取得する。ステップＳ０３では、高調波データ算出部２１３が、模擬データ取得部２１２が取得した地絡電流波形データの高調波解析により、上記高調波データを算出する。高調波データ算出部２１３は、地絡電流波形データにローパス型のフィルタリングを施し、不要な高周波成分を除去した後に高調波データを算出してもよい。
【００６１】
図７の（ａ）はフィルタリング前の地絡電流波形データを例示しており、図７の（ｂ）はフィルタリング後の地絡電流波形データを例示している。いずれのグラフにおいても、横軸は経過時間を示し、縦軸は電流を示している。図７の（ｃ）は、高調波データを例示するグラフであり、左から順に１次から１５次までの高調波成分の強度（電流振幅）を含んでいる。すなわち、図７の（ｃ）が例示する高調波データは、１５変数の高調波データである。
【００６２】
図６に戻り、学習サーバ２００は、次にステップＳ０４，Ｓ０５を実行する。ステップＳ０４では、模擬データ追加部２１４が、高調波データ算出部２１３が算出した高調波データと、模擬データ取得部２１２が取得した地絡の要因情報とを対応付けてデータ蓄積部２１１に追加する。模擬データ追加部２１４は、高調波データと地絡の要因情報との対応関係が過去の傾向から明らかに外れている場合等に、これらをデータ蓄積部２１１への蓄積対象から除外してもよい。ステップＳ０５では、データ蓄積部２１１に蓄積されたデータ数が、予め設定した学習閾値に達したか否かをデータ座標算出部２１５が確認する。学習閾値は、地絡要因推定の精度を所望のレベルとするように予め設定されている。
【００６３】
ステップＳ０５において、データ蓄積部２１１に蓄積されたデータ数が学習閾値に達していないと判定した場合、学習サーバ２００は処理をステップＳ０１に戻す。以後、データ蓄積部２１１に蓄積されたデータ数が学習閾値に達するまでは、高調波データ及び地絡の要因情報の蓄積が繰り返される。
【００６４】
ステップＳ０５において、データ蓄積部２１１に蓄積されたデータ数が学習閾値に達したと判定した場合、学習サーバはステップＳ０６，Ｓ０７を実行する。ステップＳ０６では、データ座標算出部２１５が、データ蓄積部２１１が蓄積する複数の高調波データに対する無相関化処理により、上記座標定義データを算出し、算出結果を推定用データ記憶部２１７に保存する。ステップＳ０７では、エリアデータ算出部２１６が、データ蓄積部２１１における複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいて上記エリアデータを算出し、算出結果を推定用データ記憶部２１７に保存する。
【００６５】
図７の（ｄ）は、データ座標算出部２１５が算出した座標定義データにより定められるデータ座標と、エリアデータ算出部２１６が算出したエリアデータとを例示するグラフである。この例においては、主成分分析により２次元のデータ座標が定められている。グラフの横軸は、第１の座標軸（主成分分析の第１主成分）であり、グラフの縦軸が第２の座標軸（主成分分析の第２主成分）である。グラフ中にプロットされた四角印は、地絡の要因がケーブル劣化であるデータ点を示している。グラフ中にプロットされた三角印は、地絡の要因がケーブル劣化以外であるデータ点を示している。グラフ中の境界線ＰＬは、地絡の要因がケーブル劣化であるデータ点の分布エリアと、地絡の要因がケーブル劣化以外であるデータ点の分布エリアとの境界を示している。この例においては、地絡の要因がケーブル劣化であるデータ点の分布エリアが境界線ＰＬに囲まれている。境界線ＰＬを定める境界データは、サポートベクタマシンにより算出されている。
【００６６】
なお、図７の（ｄ）では、エリアデータが、データ座標をケーブル劣化のエリアと、ケーブル劣化以外のエリアとに２分する例を示したがこれに限られない。例えば、ケーブル劣化以外のエリアを更に細分化するようにエリアデータを算出することも可能である。
【００６７】
図８に示すように、学習サーバ２００は、次に、ステップＳ１１を実行する。ステップＳ１１では、推定用データ送信部２１８が、地絡要因推定用のデータの送信が地絡要因推定装置１００から要求されているか否かを確認する。ステップＳ１１において地絡要因推定用のデータの送信が要求されていると判定した場合、学習サーバ２００はステップＳ１２を実行する。ステップＳ１２では、推定用データ送信部２１８が、推定用データ記憶部２１７が記憶する地絡要因推定用のデータを地絡要因推定装置１００に送信する。その後地絡要因推定装置１００は、処理をステップＳ１１に戻す。以後、地絡要因推定装置１００からの要求に応じて地絡要因推定用のデータを送信することが繰り返される。
【００６８】
ステップＳ１１において地絡要因推定用のデータの送信が要求されていないと判定した場合、学習サーバ２００はステップＳ１３を実行する。ステップＳ１３では、実績データ取得部２２１が、新たな地絡に対応する高調波データと、新たな地絡の実際の要因情報とが地絡要因推定装置１００から送信されたか否かを確認する。ステップＳ１３において高調波データ及び実際の要因情報が送信されていないと判定した場合、学習サーバ２００は処理をステップＳ１１に戻す。
【００６９】
ステップＳ１３において高調波データ及び実際の要因情報が送信されていると判定した場合、学習サーバ２００はステップＳ１４，Ｓ１５を実行する。ステップＳ１４では、実績データ追加部２２２が、実績データ取得部２２１が取得した実績データと要因情報とを対応付けた更新用データをデータ蓄積部２１１に追加する。実績データ追加部２２２は、実績データと要因情報との対応関係が過去の傾向から明らかに外れている場合等に、これらをデータ蓄積部２１１への追加対象から除外してもよい。ステップＳ１５では、更新部２２３が、データ蓄積部２１１に追加された更新用データの数が所定の更新閾値に達したか否かを確認する。更新閾値は、更新による地絡要因推定の精度向上を所望のレベルとするように予め設定されている。ステップＳ１５において更新用データの数が更新閾値に達していないと判定した場合、学習サーバ２００は処理をステップＳ１１に戻す。
【００７０】
ステップＳ１５において更新用データの数が更新閾値に達していると判定した場合、地絡模擬設備２０はステップＳ１６，Ｓ１７を実行する。ステップＳ１６では、更新部２２３が、更新用データの高調波データに基づいて、データ座標算出部２１５に座標定義データを更新させる。データ座標算出部２１５は、ステップＳ０６までに蓄積されていた複数の高調波データと、ステップＳ１６までに追加された複数の高調波データとの両方に基づいて座標定義データを再度算出し、算出結果を推定用データ記憶部２１７に上書きする。
【００７１】
ステップＳ１７では、更新部２２３が、更新用データにおける高調波データと地絡の要因情報との対応関係に基づいてエリアデータ算出部２１６にエリアデータを更新させる。エリアデータ算出部２１６は、ステップＳ０６までに蓄積されていたデータと、ステップＳ１６までに追加されたデータとの両方における上記対応関係に基づいてエリアデータを再度算出し、算出結果を推定用データ記憶部２１７に上書きする。その後、学習サーバ２００は処理をステップＳ０１に戻す。以後、実績データに基づく地絡推定用のデータの更新も繰り返される。
【００７２】
（地絡要因推定手順）
地絡要因推定手順は、要因が未知の新たな地絡が生じた配電線路の地絡電流波形データを取得することと、地絡電流波形データの高調波解析により上記高調波データを算出することと、座標定義データに基づいて高調波データのデータ座標における位置を算出することと、エリアデータと、高調波データのデータ座標における位置とに基づいて新たな地絡の要因を推定することと、を含む。
【００７３】
図９に例示するように、地絡要因推定装置１００は、まずステップＳ２１，Ｓ２２，Ｓ２３を実行する。ステップＳ２１では、推定用データ受信部１１１が、地絡要因推定用のデータの送信を学習サーバ２００に要求する。ステップＳ２２では、推定用データ受信部１１１が、学習サーバ２００の推定用データ送信部２１８から送信された地絡要因推定用のデータを受信し、推定用データ記憶部１１２に保存する。ステップＳ２３では、電流データ取得部１１３が、継電器１２において地絡が検出されたか否かを確認する。
【００７４】
ステップＳ２３において地絡が検出されたと判定した場合、地絡要因推定装置１００は、ステップＳ２４，Ｓ２５，Ｓ２６，Ｓ２７を実行する。ステップＳ２４では、電流データ取得部１１３が、地絡が生じた高圧線路９１の地絡電流波形データを継電器１２から取得する。ステップＳ２５では、高調波データ算出部１１４が、電流データ取得部１１３が取得した地絡電流波形データの高調波解析により、上記高調波データを算出する。ステップＳ２６では、位置算出部１１５が、推定用データ記憶部１１２が記憶する座標定義データに基づいて、高調波データ算出部１１４が算出した高調波データの上記データ座標における位置を算出する。ステップＳ２７では、要因推定部１１６が、推定用データ記憶部１１２が記憶するエリアデータと、位置算出部１１５が算出した高調波データのデータ座標における位置とに基づいて新たな地絡の要因を推定する。
【００７５】
図１０は、地絡要因の推定例を示すためのグラフである。図７の（ｄ）で例示したデータ座標に、上記境界線ＰＬと、位置算出部１１５が算出した位置を示す点（以下、「推定対象データ点」という。）とを示している。四角のデータ点は、境界線ＰＬの内側に位置しているので、当該データ点に対応する地絡の要因はケーブルの劣化であると推定される。三角のデータ点は、境界線ＰＬの外側に位置しているので、当該データ点に対応する地絡の要因はケーブルの劣化以外であると推定される。
【００７６】
図９に戻り、地絡要因推定装置１００は、次にステップＳ２８を実行する。ステップＳ２８では、推定結果表示部１１７が、要因推定部１１６による推定結果を表示する。その後、地絡要因推定装置１００は処理をステップＳ２３に戻す。以後、地絡の発生に応じてその要因を推定し、表示することが繰り返される。
【００７７】
ステップＳ２３において地絡が検出されていないと判定した場合、地絡要因推定装置１００はステップＳ３１を実行する。ステップＳ３１では、推定用データ受信部１１１が、推定用データ記憶部２１７の地絡要因推定用のデータが更新されたか否かを確認する。ステップＳ３１において、地絡要因推定用のデータが更新されていないと判定した場合、地絡要因推定装置１００は処理をステップＳ２３に戻す。
【００７８】
ステップＳ３１において、地絡要因推定用のデータが更新されたと判定した場合、地絡要因推定装置１００はステップＳ３２，Ｓ３３を実行する。ステップＳ３２では、推定用データ受信部１１１が、地絡要因推定用のデータの送信を学習サーバ２００に要求する。ステップＳ３３では、推定用データ受信部１１１が、学習サーバ２００の推定用データ送信部２１８から送信された地絡要因推定用のデータを受信し、推定用データ記憶部１１２に上書きする。その後、地絡要因推定装置１００は処理をステップＳ２３に戻す。以後、地絡が生じていないときに、地絡要因推定用のデータの更新も繰り返される。
【００７９】
〔本実施形態の効果〕
以上に説明したように、地絡要因推定装置１００は、要因が未知の新たな地絡が生じた高圧線路９１の地絡電流波形データを取得する電流データ取得部１１３と、地絡電流波形データの高調波解析により、地絡電流波形データにおける高調波成分の強度を示す多変数の高調波データを算出する高調波データ算出部１１４と、地絡電流波形データの高調波データをマッピングするためのデータ座標を定めるように、複数の高調波データに対する無相関化処理により予め算出された座標定義データに基づいて、高調波データのデータ座標における位置を算出する位置算出部１１５と、データ座標における位置と地絡の要因との関係を示すように、複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいて予め算出されたエリアデータと、高調波データのデータ座標における位置とに基づいて新たな地絡の要因を推定する要因推定部１１６と、を備える。
【００８０】
地絡が発生すると迅速な復旧が要求されるが、その要因によって復旧作業内容及び復旧作業に必要な人員数が異なる。このため、地絡の要因を高い信頼性で事前に推定することが望まれる。これに対し、本装置によれば、地絡電流波形データの高調波解析により高調波データが算出され、複数の高調波データに対する無相関化処理により予め算出された座標定義データに基づいて、データ座標における高調波データの位置が算出される。また、データ座標における位置と地絡の要因との関係を示すように、複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいて予め算出されたエリアデータと、高調波データのデータ座標における位置とに基づいて地絡の要因が推定される。
【００８１】
特徴の類似する高周波データ同士では、地絡の要因が一致する傾向がある。また、複数の高調波データに対する無相関化処理により定められた上記データ座標においては、高調波データに対応するデータ点が広く分布するので、特徴に応じた分布エリアの違いが明確に表れ易い。このため、上記データ座標においては、高調波データと地絡の要因との関係が明確化され易い。従って、データ座標における位置と地絡の要因との関係を示すエリアデータと、高調波データのデータ座標における位置とに基づいて地絡の要因を推定する本地絡推定要因推定装置は、地絡要因の推定の信頼性向上に有効である。
【００８２】
また、上記データ座標においては、高調波データに現れる特徴が小さい微地絡の発生時点でも、その要因（例えば設備の経時劣化等）を推定し易くなる。微地絡の発生時点で劣化設備等を推定できれば、短絡状態に至る前に効率よく修復作業を行うことも可能となる。これにより、地絡に起因する不測の停電等、大規模な被害を予防し得ることも期待される。
【００８３】
更に、上記データ座標においては、ニューラルネットワーク等のバックプロパゲーション方式に求められるデータ数に比較して小さいデータ数によっても、高調波データと地絡の要因との関係が明確化され易い。このため、発生頻度が低くデータを集め難い高圧線路の地絡の要因推定等に特に有効である。
【００８４】
地絡要因推定装置１００は、複数の高調波データと、複数の地絡の要因情報とをそれぞれ対応付けて蓄積するデータ蓄積部２１１と、複数の高調波データに対する無相関化処理により座標定義データを算出するデータ座標算出部２１５と、複数の高調波データと複数の地絡の要因情報との対応関係に基づいてエリアデータを算出するエリアデータ算出部２１６と、を更に備えていてもよい。
【００８５】
データ座標算出部２１５は、２〜４次元のデータ座標を定める座標定義データを算出してもよい。この場合、高調波データと地絡の要因との関係が更に明確化される。従って、地絡要因の推定の信頼性向上に更に有効である。
【００８６】
データ座標算出部２１５は、主成分分析により座標定義データを算出してもよい。この場合、高調波データと地絡の要因との関係の明確化に更に有効なデータ座標が定められる。従って、地絡要因の推定の信頼性向上に更に有効である。
【００８７】
エリアデータ算出部２１６は、サポートベクタマシンによりエリアデータを算出してもよい。この場合、データ座標における位置と地絡の要因との関係をより的確に示すエリアデータが算出される。従って、地絡要因の推定の信頼性向上に更に有効である。
【００８８】
地絡要因推定装置１００は、新たな地絡の実際の要因情報を取得する実績データ取得部２２１と、新たな地絡に対応する高調波データと実際の要因情報とを対応付けた更新用データをデータ蓄積部に追加する実績データ追加部２２２と、更新用データの高調波データに基づいて、データ座標算出部２１５に座標定義データを更新させ、更新用データにおける高調波データと地絡の要因情報との対応関係に基づいてエリアデータ算出部２１６にエリアデータを更新させる更新部２２３と、を更に備えていてもよい。この場合、実際の要因情報のフィードバックにより座標定義データ及びエリアデータがブラッシュアップされる。従って、地絡要因の推定の信頼性向上に更に有効である。
【００８９】
以上、実施形態について説明したが、本開示は必ずしも上述した実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【００９０】
１００…地絡要因推定装置、１１３…電流データ取得部、１１４…高調波データ算出部、１１５…位置算出部、１１６…要因推定部、２１１…データ蓄積部、２１２…模擬データ取得部、２１５…データ座標算出部、２１６…エリアデータ算出部、２２１…実績データ取得部、２２２…実績データ追加部、２２３…更新部。
【図１】
2020153743.tif 000003
【図２】
2020153743.tif 000004
【図３】
2020153743.tif 000005
【図４】
2020153743.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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