(57)【要約】【課題】部分放電発生リスクを従来よりも高精度に評価する。【解決手段】部分放電監視装置（１）において、演算部（１５）は、対象物（ＯＢＪ）の指標としての部分放電信号に対する第１〜第ｋ信号強度閾値を用いて、部分放電発生確率の確率トレンドである第１〜第ｋトレンドを取得する。１からｋ−１までの全てのｉについて、第ｉ＋１信号強度閾値は、第ｉ信号強度閾値よりも大きい。選択部（２２）は、第１〜第ｋトレンドから、サンプリング期間における部分放電発生確率の最大値が第１確率閾値以下となる少なくとも１つの確率トレンドである、第１トレンド群を選択する。評価部（２３）は、サンプリング期間に後続するリスク評価期間において、第１トレンド群に属する確率トレンドのそれぞれの部分放電発生確率が、第１確率閾値よりも大きい第２確率閾値を越えたか否かを判定することにより、部分放電発生リスクを評価する。【選択図】図１
2020201222.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の部分放電を監視する部分放電監視装置であって、
上記部分放電の指標としての部分放電信号を取得する信号取得部と、
上記部分放電信号に対する信号強度閾値を用いて、部分放電発生確率の時間推移を示す確率トレンドを取得する確率トレンド取得部と、を備えており、
上記確率トレンド取得部は、
第１信号強度閾値から第ｋ信号強度閾値（ｋは２以上の整数）までの、ｋ通りの上記信号強度閾値のそれぞれを用いて、
第ｉ信号強度閾値（ｉは１以上かつｋ以下の整数）に対応する上記確率トレンドである第ｉトレンドを取得し、
１からｋ−１までの全てのｉについて、第ｉ＋１信号強度閾値は、上記第ｉ信号強度閾値よりも大きく、
上記部分放電監視装置は、
第１トレンドから第ｋトレンドまでのｋ通りの上記確率トレンドによって構成される初期トレンド群から、サンプリング期間における上記部分放電発生確率の最大値が第１確率閾値以下となる少なくとも１つの確率トレンドである、第１トレンド群を選択する選択部と、
上記サンプリング期間に後続するリスク評価期間において、上記第１トレンド群に属する上記確率トレンドのそれぞれの上記部分放電発生確率が、上記第１確率閾値よりも大きい第２確率閾値を越えたか否かを判定することにより、上記部分放電の発生リスクを評価する評価部と、をさらに備えている、部分放電監視装置。
【請求項２】
所定の平均値算出期間における、上記確率トレンドの上記部分放電発生確率の時間移動平均値を、確率平均値と称し、
上記確率平均値の時間推移を示すトレンドを、平均トレンドと称し、
上記部分放電監視装置は、上記第ｉトレンドに対応する上記平均トレンドである第ｉ平均トレンドを導出するトレンド補正部をさらに備えており、
上記選択部は、第１平均トレンドから第ｋ平均トレンドまでのｋ通りの上記平均トレンドによって構成される初期平均トレンド群から、上記サンプリング期間における上記確率平均値の最大値が上記第１確率閾値以下となる少なくとも１つの平均トレンドである、第１平均トレンド群をさらに選択し、
上記評価部は、上記リスク評価期間において、上記第１平均トレンド群に属する上記平均トレンドのそれぞれの上記確率平均値が、上記第２確率閾値を越えたか否か判定することにより、上記部分放電の発生リスクをさらに評価する、請求項１に記載の部分放電監視装置。
【請求項３】
上記平均値算出期間における、上記平均トレンドの上記確率平均値の最小値を、確率平均最小値と称し、
上記確率平均最小値の時間推移を示すトレンドを、平均最小トレンドと称し、
上記トレンド補正部は、上記第ｉ平均トレンドに対応する上記平均最小トレンドである第ｉ平均最小トレンドをさらに導出し、
上記選択部は、第１平均最小トレンドから第ｋ平均最小トレンドまでのｋ通りの上記平均最小トレンドによって構成される初期平均最小トレンド群から、上記サンプリング期間における上記確率平均最小値の最大値が上記第１確率閾値以下となる少なくとも１つの平均最小トレンドである、第１平均最小トレンド群をさらに選択し、
上記評価部は、上記リスク評価期間において、上記第１平均最小トレンド群に属する上記平均最小トレンドのそれぞれの上記確率平均最小値が、上記第２確率閾値を越えたか否を判定することにより、上記部分放電の発生リスクをさらに評価する、請求項２に記載の部分放電監視装置。
【請求項４】
上記部分放電監視装置では、第１サブ閾値から第Ｌサブ閾値（Ｌは２以上の整数）までの、Ｌ通りの上記第２確率閾値が設定されており、
ｊを１以上かつＬ以下の整数として、
１からＬ−１までの全てのｊについて、第ｊ＋１サブ閾値は、第ｊサブ閾値よりも大きい、請求項３に記載の部分放電監視装置。
【請求項５】
上記第１トレンド群に属する上記確率トレンドのそれぞれの上記部分放電発生確率と、
上記第１平均トレンド群に属する上記平均トレンドのそれぞれの上記確率平均値と、
上記第１平均最小トレンド群に属する上記平均最小トレンドのそれぞれの上記確率平均最小値とを、総称的に評価パラメータと称し、
上記評価部は、上記評価パラメータが上記第ｊ＋１サブ閾値を越えた場合には、当該評価パラメータが上記第ｊサブ閾値を越えた場合に比べ、上記部分放電の発生リスクがより高いと評価する、請求項４に記載の部分放電監視装置。
【請求項６】
上記評価パラメータのうち、
上記第１トレンド群に属する上記確率トレンドのそれぞれの上記部分放電発生確率を、第１評価パラメータと称し、
上記第１平均トレンド群に属する上記平均トレンドのそれぞれの上記確率平均値を、第２評価パラメータと称し、
上記第１平均最小トレンド群に属する上記平均最小トレンドのそれぞれの上記確率平均最小値を、第３評価パラメータと称し、
上記評価部は、
上記第２評価パラメータが上記第ｊサブ閾値を越えた場合には、上記第１評価パラメータが当該第ｊサブ閾値を越えた場合に比べ、上記部分放電の発生リスクがより高いと評価し、かつ、
上記第３評価パラメータが上記第ｊサブ閾値を越えた場合には、上記第２評価パラメータが当該第ｊサブ閾値を越えた場合に比べ、上記部分放電の発生リスクがより高いと評価する、請求項５に記載の部分放電監視装置。
【請求項７】
ｋは５以上である、請求項１から６のいずれか１項に記載の部分放電監視装置。
【請求項８】
上記サンプリング期間は、１週間よりも長い、請求項１から７のいずれか１項に記載の部分放電監視装置。
【請求項９】
対象物の部分放電を監視する部分放電監視方法であって、
上記部分放電の指標としての部分放電信号を取得する信号取得工程と、
上記部分放電信号に対する信号強度閾値を用いて、部分放電発生確率の時間推移を示す確率トレンドを取得する確率トレンド取得工程と、を含んでおり、
上記確率トレンド取得工程は、
第１信号強度閾値から第ｋ信号強度閾値（ｋは２以上の整数）までの、ｋ通りの上記信号強度閾値のそれぞれを用いて、
第ｉ信号強度閾値（ｉは１以上かつｋ以下の整数）に対応する上記確率トレンドである第ｉトレンドを取得する工程を含んでおり、
１からｋ−１までの全てのｉについて、第ｉ＋１信号強度閾値は、上記第ｉ信号強度閾値よりも大きく、
上記部分放電監視方法は、
第１トレンドから第ｋトレンドまでのｋ通りの上記確率トレンドによって構成される初期トレンド群から、サンプリング期間における上記部分放電発生確率の最大値が第１確率閾値以下となる少なくとも１つの確率トレンドである、第１トレンド群を選択する選択工程と、
上記サンプリング期間に後続するリスク評価期間において、上記第１トレンド群に属する上記確率トレンドのそれぞれの上記部分放電発生確率が、上記第１確率閾値よりも大きい第２確率閾値を越えたか否かを判定することにより、上記部分放電の発生リスクを評価する評価工程と、をさらに含んでいる、部分放電監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物の部分放電を監視する部分放電監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
対象物（例：電力機器）における部分放電の発生状態は、当該対象物の絶縁性能の健全性を示す指標の１つである。このため、部分放電の測定（または監視）に関する様々な技術が提案されている。一例として、特許文献１および２には、部分放電の測定精度向上を目的とした技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１４９８４６号公報
【特許文献２】特開２０１３−１３４１３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の従来技術を用いた測定を行うことにより、対象物における部分放電の発生リスク（以下、単に「部分放電発生リスク」）を評価できる。
【０００５】
但し、部分放電発生リスクをより高精度に評価するための手法については、なお改善の余地がある。本発明の一態様は、部分放電発生リスクを従来よりも高精度に評価することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る部分放電監視装置は、対象物の部分放電を監視する部分放電監視装置であって、上記部分放電の指標としての部分放電信号を取得する信号取得部と、上記部分放電信号に対する信号強度閾値を用いて、部分放電発生確率の時間推移を示す確率トレンドを取得する確率トレンド取得部と、を備えており、上記確率トレンド取得部は、第１信号強度閾値から第ｋ信号強度閾値（ｋは２以上の整数）までの、ｋ通りの上記信号強度閾値のそれぞれを用いて、第ｉ信号強度閾値（ｉは１以上かつｋ以下の整数）に対応する上記確率トレンドである第ｉトレンドを取得し、１からｋ−１までの全てのｉについて、第ｉ＋１信号強度閾値は、上記第ｉ信号強度閾値よりも大きく、上記部分放電監視装置は、第１トレンドから第ｋトレンドまでのｋ通りの上記確率トレンドによって構成される初期トレンド群から、サンプリング期間における上記部分放電発生確率の最大値が第１確率閾値以下となる少なくとも１つの確率トレンドである、第１トレンド群を選択する選択部と、上記サンプリング期間に後続するリスク評価期間において、上記第１トレンド群に属する上記確率トレンドのそれぞれの上記部分放電発生確率が、上記第１確率閾値よりも大きい第２確率閾値を越えたか否かを判定することにより、上記部分放電の発生リスクを評価する評価部と、をさらに備えている。
【０００７】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る部分放電監視方法は、対象物の部分放電を監視する部分放電監視方法であって、上記部分放電の指標としての部分放電信号を取得する信号取得工程と、上記部分放電信号に対する信号強度閾値を用いて、部分放電発生確率の時間推移を示す確率トレンドを取得する確率トレンド取得工程と、を含んでおり、上記確率トレンド取得工程は、第１信号強度閾値から第ｋ信号強度閾値（ｋは２以上の整数）までの、ｋ通りの上記信号強度閾値のそれぞれを用いて、第ｉ信号強度閾値（ｉは１以上かつｋ以下の整数）に対応する上記確率トレンドである第ｉトレンドを取得する工程を含んでおり、１からｋ−１までの全てのｉについて、第ｉ＋１信号強度閾値は、上記第ｉ信号強度閾値よりも大きく、上記部分放電監視方法は、第１トレンドから第ｋトレンドまでのｋ通りの上記確率トレンドによって構成される初期トレンド群から、サンプリング期間における上記部分放電発生確率の最大値が第１確率閾値以下となる少なくとも１つの確率トレンドである、第１トレンド群を選択する選択工程と、上記サンプリング期間に後続するリスク評価期間において、上記第１トレンド群に属する上記確率トレンドのそれぞれの上記部分放電発生確率が、上記第１確率閾値よりも大きい第２確率閾値を越えたか否かを判定することにより、上記部分放電の発生リスクを評価する評価工程と、をさらに含んでいる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様によれば、部分放電発生リスクを従来よりも高精度に評価できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態１の部分放電監視装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】実施形態１のトレンド取得装置の処理の流れを例示する図である。
【図３】図２の処理において得られた部分放電信号の一例を示す図である。
【図４】事例１における第１〜第６トレンドの一例を示す図である。
【図５】事例１における第１〜第６平均トレンドの一例を示す図である。
【図６】事例１における第１〜第６平均最小トレンドの一例を示す図である。
【図７】事例１における選択部の処理の一例について説明するための図である。
【図８】事例１における評価部の処理の一例について説明するための図である。
【図９】事例２における第１〜第６トレンドの一例を示す図である。
【図１０】事例２における第１〜第６平均トレンドの一例を示す図である。
【図１１】事例２における第１〜第６平均最小トレンドの一例を示す図である。
【図１２】事例２における選択部の処理の一例について説明するための図である。
【図１３】事例２における評価部の処理の一例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
〔実施形態１〕
実施形態１の部分放電監視装置１について、以下に説明する。説明の便宜上、実施形態１にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、以降の各実施形態では、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。また、簡潔化のため、公知技術と同様の事項についても、説明を適宜省略する。
【００１１】
本明細書において以下に述べる各数値は、単なる一例であることに留意されたい。本明細書では、２つの数ＡおよびＢについての「Ａ〜Ｂ」という記載は、特に明示されない限り、「Ａ以上かつＢ以下」を意味するものとする。
【００１２】
（部分放電監視装置１の概要）
図１は、部分放電監視装置１の構成を概略的に示すブロック図である。部分放電監視装置１は、対象物ＯＢＪの部分放電を測定および監視する。以下、対象物ＯＢＪを、単にＯＢＪとも略記する。その他の記号についても、同様に略記する。対象物ＯＢＪは、公知の電力機器であってよい。部分放電監視装置１は、トレンド取得装置１０、解析装置２０、および記憶部９０を備える。
【００１３】
トレンド取得装置１０は、ＯＢＪの部分放電発生確率の時間推移を示すトレンド（以下、確率トレンド）を取得する。トレンド取得装置１０は、センサ１１（信号取得部）、入力回路１２、対数変換回路１３、ピークホールド回路１４、および演算部１５（確率トレンド取得部）を備える。
【００１４】
解析装置２０は、トレンド取得装置１０から確率トレンドを取得し、当該確率トレンドを解析することにより、部分放電発生リスクを評価する。解析装置２０の構成および動作については後述する。なお、解析装置２０に演算部１５の機能を併有させてもよい。
【００１５】
記憶部９０は、部分放電監視装置１（特に演算部１５および解析装置２０）が実行する各種のプログラム、および当該プログラムによって使用されるデータを格納する。図１では、記憶部９０がトレンド取得装置１０および解析装置２０に共有されている場合が例示されている。但し、トレンド取得装置１０および解析装置２０に、個別の記憶部を設けてもよい。
【００１６】
（トレンド取得装置１０）
まず、トレンド取得装置１０の構成および動作について述べる。センサ１１は、ＯＢＪから部分放電信号Ｓ（ＯＢＪにおける部分放電の指標としての信号）を取得する。実施形態１では、Ｓは、電圧信号（単位：ｍＶ）であるものとする。センサ１１としては、例えば、ＴＥＶ（Transition Earth Voltage，過渡接地電圧）センサを用いることができる。
【００１７】
但し、Ｓは、必ずしも電圧信号に限定されない。また、センサ１１として、高周波ＣＴ（Current Transformer）またはアンテナセンサを用いることもできる。
【００１８】
入力回路１２は、センサ１１からＳを取得し、当該Ｓを対数変換回路１３に供給する。一例として、実施形態１では、入力回路１２は、インピーダンス整合回路を含んでいる。入力回路１２は、周波数フィルタリング回路をさらに含んでいてもよい。当該周波数フィルタリング回路によれば、Ｓからノイズ成分（例：インバータノイズまたは電磁波ノイズ）を除去または軽減できる。
【００１９】
ところで、一般的には、Ｓはダイナミックレンジが広い信号である。このため、Ｓを評価する場合には、線形スケールではなく、対数スケールでの取り扱いを行うことが好ましい。そこで、トレンド取得装置１０では、対数変換回路１３が設けられている。対数変換回路１３は、公知のログアンプであってよい。
【００２０】
対数変換回路１３は、Ｓを対数部分放電信号Ｓｐに変換する。具体的には、対数変換回路１３は、
Ｓｐ＝α×ｌｏｇＳ…（１）
の関係を満たすＳｐを生成する。αは定数である。実施形態１では、Ｓｐの単位はｄＢＶである。対数変換回路１３は、Ｓｐをピークホールド回路１４に供給する。
【００２１】
また、Ｓ（Ｓｐも同様）は、高周波成分を含んでいるため、比較的時定数が小さい。このため、Ｓの最大値の検出を容易化するためには、Ｓを時定数がより大きい信号へと変換することが好ましい。そこで、トレンド取得装置１０では、ピークホールド回路１４が設けられている。
【００２２】
ピークホールド回路１４は、Ｓｐを変換する。ピークホールド回路１４による変換後のＳｐを、ピークホールド後対数部分放電信号Ｓｐｈと称する。このように、ピークホールド回路１４は、Ｓｐに基づいてＳｐｈを生成する。Ｓｐｈは、Ｓに比べて時定数が大きい信号である（後述の図３も参照）。一例として、Ｓｐｈの時定数は、０．２ｓ（秒）〜数ｓ程度である。
【００２３】
演算部１５は、Ｓに基づいて（Ｓを解析することにより）、ＯＢＪの部分放電発生確率（以下、Ｐ）を算出する。より具体的には、演算部１５は、Ｓｐに基づいて、Ｐを算出する。演算部１５は、極大値検出部１５１、比較部１５２、最大値検出部１５３、および確率算出部１５４を備えている。演算部１５は、Ｐの時間推移を示すトレンド（確率トレンド）をさらに取得（より具体的には、導出）する。
【００２４】
図２は、トレンド取得装置１０の処理の流れを例示するフローチャートである。トレンド取得装置１０では、検出単位時間Ｔ１毎に、Ｓの極大値（ピーク値）が検出される。この極大値の検出処理は、Ｎ回繰り返される。このため、トレンド取得装置１０における検出期間Ｔは、Ｔ＝Ｔ１×Ｎとして表される。一例として、Ｔ１＝３６ｓ、Ｎ＝１００として設定されている。つまり、Ｔ＝３６００ｓ＝１時間（１ｈｒ）として設定されている。
【００２５】
図３には、上記の例のＴ（すなわちＴ１およびＮ）において得られたＳの一例が示されている。また、図３では、説明のために、２回目の測定までのＳが拡大して表示されている。図３では、拡大表示されたＳに対応するＳｐｈがさらに示されている。図３のｔ０は、測定開始時時点である。また、ｔ１およびｔ２はそれぞれ、１回目および２回目の検出単位時間の終了時点である。
【００２６】
まず、演算部１５は、ｎ＝０、ｍ＝０、Ｓｎｍａｘ＝０として、各パラメータを初期化する（Ｓ１）。ｎは、図２の処理Ｓ２〜Ｓ９のループ回数を示すカウント値である。ｍは、検出期間に亘り、Ｓｎが後述の電圧閾値Ｋｒ（信号強度閾値）以上となった回数を示すカウント値である。ｍは、検出期間に亘って部分放電が発生した回数を示す値とも表現できる。Ｓｎｍａｘは、検出期間に亘るＳｎの最大値である。
【００２７】
以下のＳ２〜Ｓ９は、Ｔ１毎に実行される。センサ１１は、Ｓを検出する（Ｓ２）。続いて、入力回路１２〜ピークホールド回路１４によって、上述の動作が行われる。すなわち、演算部１５に、Ｓｐｈが供給される。
【００２８】
極大値検出部１５１は、ｎ回目の測定におけるＳの極大値を、Ｓｎとして検出する（Ｓ３）。一例として、極大値検出部１５１は、Ｔ１よりも十分に小さい時間Ｔ２（例：５ｍｓ）ごとに、Ｓの値を取得する。そして、極大値検出部１５１は、取得したＳの複数の値のうちの最大値を、Ｓｎとして特定する。より厳密には、極大値検出部１５１は、ｎ回目の測定におけるＳｐｈの極大値を、Ｓｐｈｎとして検出する。そして、極大値検出部１５１は、例えば式（１）と同様の関係式を用いて、ＳｐｈｎをＳｎへと換算する。
【００２９】
Ｓ３の完了後、Ｓ４・Ｓ６へと進む。Ｓ４では、比較部１５２は、Ｓｎ≧Ｋｒであるか否かを判定する。Ｋｒは、Ｓに対する閾値（より具体的には、部分放電の発生有無を判定するための閾値）である。Ｋｒは、過去の実験結果等に基づき、トレンド取得装置１０の設計者によって任意に設定されてよい。
【００３０】
より厳密には、比較部１５２は、Ｓｐｈｎ≧Ｋｒｐであるか否かを判定する。Ｋｒｐは、Ｋｒを対数スケールへと変換した数であり、Ｓｐｈｎに対する閾値である。例えば、式（１）と同様の関係式を用いて、Ｋｒに基づきＫｒｐが算出される。
【００３１】
このため、以下の説明および各図における「Ｓｎ≧Ｋｒ」は、「Ｓｐｈｎ≧Ｋｒｐ」と読み替えられてよい。同様に、「Ｓｎ＜Ｋｒ」は、「Ｓｐｈｎ＜Ｋｒｐ」と読み替えられてよい。
【００３２】
Ｓｎ≧Ｋｒである場合（Ｓ４でＹＥＳ）、演算部１５は、ｍを１だけカウントアップする（Ｓ５）。そして、Ｓ８に進む。他方、Ｓｎ＜Ｋｒである場合（Ｓ４でＮＯ）、ｍのカウントアップは実行されず、Ｓ８に進む。
【００３３】
Ｓ６では、最大値検出部１５３は、Ｓｎ≧Ｓｎｍａｘであるか否かを判定する。Ｓｎ≧Ｓｎｍａｘである場合（Ｓ６でＹＥＳ）、最大値検出部１５３は、当該ＳｎをＳｎｍａｘの新たな値として更新する（Ｓ７）。そして、Ｓ８に進む。他方、Ｓｎ＜Ｓｎｍａｘである場合（Ｓ６でＮＯ）、Ｓｎｍａｘは更新されず、Ｓ８に進む。
【００３４】
Ｓ８において、演算部１５は、ｎを１だけカウントアップする。そして、演算部１５は、ｎ＝Ｎであるか否かを判定する（Ｓ９）。ｎ＜Ｎである場合（Ｓ９でＮＯ）、Ｓ２に戻り、同様の処理を繰り返す。他方、ｎ＝Ｎである場合（Ｓ９でＹＥＳ）、Ｓ１０に進む。
【００３５】
Ｓ１０において、確率算出部１５４は、「Ｐ＝ｍ／Ｎ×１００」として、検出期間におけるＰ（単位：％）を算出する。そして、Ｓ１１において、確率算出部１５４は、当該Ｐを記憶部９０に格納する。また、最大値検出部１５３は、検出期間におけるＳｎｍａｘを、記憶部９０に格納する。
【００３６】
以上のように、トレンド取得装置１０は、１つの検出期間におけるＰを導出する。図２の処理を複数の検出期間において繰り返すことにより、検出期間ごとのＰを得ることができる。すなわち、上述の確率トレンドを取得できる。確率トレンドは、Ｐのロギングデータ（以下、単にロギングデータ）とも表現できる。部分放電監視装置１は、確率トレンドを解析することにより、部分放電発生リスクを評価できる。説明は省略するが、部分放電監視装置１は、Ｓｎｍａｘにさらに基づき、部分放電発生リスクを評価してもよい。
【００３７】
（Ｋｒについて）
Ｋｒに基づき部分放電の発生有無を評価することにより、ノイズに起因する誤判定（より具体的には、偽陽性判定）の可能性を抑制できる。このため、図２の処理によれば、信頼性に優れた確率トレンドを取得できる。
【００３８】
上記の例では、１つのＫｒに基づき、１つの確率トレンドを導出する場合を説明した。但し、トレンド取得装置１０では、第１電圧閾値Ｋｒ１からから第ｋ電圧閾値Ｋｒｋまでの、ｋ通りの異なる電圧閾値が設定されている。ｋは２以上の整数である。
【００３９】
以下の説明では、ｉを、電圧閾値の番号を示す文字とする。ｉは、１以上かつｋ以下の整数である。以下、Ｋｒｉ（第ｉ電圧閾値，第ｉ信号強度閾値）に対応する確率トレンドを、第ｉトレンドと称する。実施形態１では、Ｋｒ１＜Ｋｒ２＜…＜Ｋｒｋとして、各電圧閾値が設定されているものとする。つまり、１からｋ−１までの全てのｉについて、第ｉ＋１電圧閾値は、第ｉ電圧閾値よりも大きく設定されているものとする。
【００４０】
ｋを多くするほど、多くの確率トレンドを取得できるため、部分放電の発生状況をより多面的に分析できる。その結果、部分放電発生リスクの評価精度を向上させることが可能となる。ｋは特に限定されないが、例えば、５以上であることが好ましい。
【００４１】
そこで、実施形態１では、ｋ＝６である場合を例示する。より具体的には、実施形態１では、
・Ｋｒ１＝１０ｍＶ；
・Ｋｒ２＝２５ｍＶ；
・Ｋｒ３＝６３ｍＶ；
・Ｋｒ４＝１５８ｍＶ；
・Ｋｒ５＝３９８ｍＶ；
・Ｋｒ６＝１０００ｍＶ；
として、第１〜第６電圧閾値が設定されている場合を例示する。実施形態１では、ＯＢＪがスイッチギア内の変圧器（例：油入変圧器）である場合の事例（事例１）について述べる。
【００４２】
（第１〜第６トレンドの一例）
図４には、事例１において、所定のサンプリング期間に亘り取得された第１〜第６トレンドの一例が示されている。実施形態１におけるサンプリング期間は、約３５日（すなわち、約８４０ｈｒ）である。図４の第１〜第６トレンドをそれぞれ、ＴＲＡ１〜ＴＲＡ６と称する。ＴＲＡ１〜ＴＲＡ６は、「１ｈｒ毎のロギングデータ」の一例である。図４に示されるように、Ｋｒを大きくするにつれて（ｉを大きくするにつれて）、確率トレンドにおけるＰが低下する。従って、観察対象として着目すべき部分放電の態様に応じて、各Ｋｒを設定すればよい。
【００４３】
例えば、ＯＢＪの絶縁劣化の初期には、小規模な部分放電（Ｓｎが小さい部分放電）が生じることが知られている。そこで、このような小規模な部分放電を検出したい場合には、小さいＫｒ（例：Ｋｒ１）を用いることが好ましい。
【００４４】
但し、Ｓにはノイズが重畳されているため、Ｋｒが小さい場合には、当該ノイズに起因して部分放電が誤検出される可能性が高まる。従って、ノイズの影響を低減するためには、より大きいＫｒを用いることが好ましい。
【００４５】
例えば、ＴＲＡ２では、ＴＲＡ１とは異なり、平日の昼間（就業時間帯）および休日において、部分放電が検出されていない。このことから、ＴＲＡ１において検出されていた、就業時間帯における部分放電は、ＯＢＪの実際の部分放電（真の部分放電）ではないと考えられる。より具体的には、上記部分放電は、工場負荷のノイズに起因する、偽の部分放電であると考えられる。一般的に、ＯＢＪには電圧が常に印加されているため、真の部分放電の発生確率は、時間帯に対する依存性が低い（あるいは、時間帯に対する依存性を有しない）と考えられるためである。
【００４６】
また、ＯＢＪの絶縁劣化が進展すると、大規模な部分放電（Ｓｎが大きい部分放電）が生じることが知られている。大規模な部分放電は、小規模な部分放電に比べて、深刻な部分放電である。一般的に、大規模な部分放電は、小規模な部分放電に比べて発生確率が小さいことが知られている。大きいＫｒは、このような大規模な部分放電の検出に適している。
【００４７】
例えば、ＴＲＡ３〜ＴＲＡ５を参照すると、「５００ｈｒ過ぎ付近」および「８００ｈｒ過ぎ付近」の２つの時点において、Ｐのピークが発生している。このことから、当該２つの時点において、大規模な部分放電が発生していると考えられる。以上のように、各Ｋｒに応じた複数の確率トレンドを取得することにより、ＯＢＪの部分放電発生状態を、より多面的に評価できる。
【００４８】
本明細書では、第１トレンドから第ｋトレンドまでのＫ通りの確率トレンドによって構成される確率トレンドのセットを、初期トレンド群と称する。事例１における初期トレンド群を、ＴＲＡＳＥＴと称する。トレンド取得装置１０は、ＴＲＡＳＥＴを解析装置２０に供給する。
【００４９】
（解析装置２０）
続いて、解析装置２０の構成および動作について述べる。解析装置２０は、トレンド補正部２１、選択部２２、および評価部２３を備える。解析装置２０は、ＴＲＡＳＥＴに基づき、様々な方法（例：方法１〜３）によって、部分放電発生リスクを評価できる。以下、これらの方法について順に説明する。
【００５０】
図１に示されるように、トレンド補正部２１は、平均トレンド導出部２１１および平均最小トレンド導出部２１２を備える。平均トレンド導出部２１１および平均最小トレンド導出部２１２はそれぞれ、方法２・３において動作する。
【００５１】
選択部２２は、第１選択部２２１、第２選択部２２２、および第３選択部２２３を備える。第１選択部２２１〜第３選択部２２３はそれぞれ、方法１〜３において動作する。評価部２３は、第１評価部２３１、第２評価部２３２、および第３評価部２３３を備える。第１評価部２３１〜第３評価部２３３はそれぞれ、方法１〜３において動作する。
【００５２】
（方法１）
方法１では、サンプリング期間におけるＴＲＡＳＥＴ（ＴＲＡ１〜ＴＲＡ６）が、そのまま解析対象として用いられる。このため、方法１では、トレンド補正部２１は動作しない。方法１では、第１選択部２２１は、トレンド取得装置１０からＴＲＡＳＥＴを取得する。第１選択部２２１は、第１確率閾値Ａに基づき、ＴＲＡＳＥＴから、第１トレンド群（以下、ＴＲＡＳＥＴ１）を選択する。
【００５３】
具体的には、第１選択部２２１は、ＴＲＡ１〜ＴＲＡ６のうち、サンプリング期間におけるＰの最大値（以下、Ｐｍａｘ）が、Ａ以下となる確率トレンドのセットを、ＴＲＡＳＥＴ１として選択する。
【００５４】
以下の説明では、第１選択部２２１によって少なくとも１つの確率トレンドが選択されている場合を例示する。実際には、第１選択部２２１によって選択される確率トレンドの個数が０個である場合（ＴＲＡＳＥＴ１が空集合となる場合）も考えられる。しかしながら、Ａが適切に設定されている限り、ＴＲＡＳＥＴ１が空集合である場合、部分放電リスクが十分に低いと言える。このため、本明細書では、ＴＲＡＳＥＴ１が空集合となる場合については考慮しない。この点については、方法２・３についても同様である。
【００５５】
実施形態１では、Ａ＝２０％として設定されている。図４の例では、ＴＲＡ１・ＴＲＡ２において、Ｐｍａｘが２０％よりも大きい。このため、第１選択部２２１は、ＴＲＡ１〜ＴＲＡ６から、ＴＲＡ１・ＴＲＡ２を排除して、ＴＲＡＳＥＴ１を選択する。つまり、第１選択部２２１は、ＴＲＡ３〜ＴＲＡ６を、ＴＲＡＳＥＴ１として選択する。
【００５６】
図７は、事例１における選択部２２の処理の一例について説明するテーブルである。図７の凡例「ロギングデータ（１ｈｒ毎）」は、方法１に対応する。また、ＴＢ１Ａの凡例「１５時間移動平均値」および「１５時間移動平均最小値」は、後述する方法２・３にそれぞれ対応する。これらの対応関係は、図８についても同様である。図７の記号「×」は、選択部２２によって選択されないケースを示す。上述の通り、方法１では、ＴＲＡ１・２は、第１選択部２２１によって選択されない。
【００５７】
第１評価部２３１は、サンプリング期間に後続するリスク評価期間において、部分放電発生リスクを評価する。リスク評価期間は、本測定期間と称されてもよい。これに対し、サンプリング期間は、フィルタリング期間（スクリーニング期間）と称されてもよい。具体的には、第１評価部２３１は、第１選択部２２１によって選択されたＴＲＡＳＥＴ１を用いて、部分放電発生リスクを評価する。
【００５８】
より具体的には、第１評価部２３１は、リスク評価期間において、ＴＲＡＳＥＴ１に属する各確率トレンド（ＴＲＡ３〜ＴＲＡ６）のＰが、第２確率閾値Ｂを越えたか否かを判定する。ＴＲＡＳＥＴ１に属する各確率トレンドのＰは、部分放電発生リスクを評価するためのパラメータ（評価パラメータ）の一例である。本明細書では、ＴＲＡＳＥＴ１に属する各確率トレンドのＰを、第１評価パラメータとも称する。
【００５９】
このように、第１評価部２３１は、第１評価パラメータとＢとの大小比較の結果に基づき、部分放電発生リスクを評価する。なお、ＢはＡよりも大きい値として設定されている。一例として、Ｂ＝５０％として設定されてよい。
【００６０】
ＰｍａｘがＡを越える確率トレンドは、部分放電の検出回数（上述のｍ）が比較的多い確率トレンドと言える。このような確率トレンドでは、ＰｍａｘがＡ以下となる確率トレンドに比べ、偽の部分放電が検出されている可能性が高いと言える。それゆえ、ＰｍａｘがＡを越える確率トレンドは、第１評価部２３１における評価においてノイズデータとなりうる。
【００６１】
そこで、実施形態１では、第１選択部２２１により、第１評価部２３１による処理に先立ち、Ａに基づくフィルタリング（スクリーニング）を行っている。当該フィルタリングによれば、上記ノイズデータ（ＴＲＡ１・２）を評価対象から除外できる。このため、第１評価部２３１では、部分放電発生リスクの評価に好適なデータ（ＴＲＡ３〜ＴＲＡ６）のみを対象として、Ｂに基づく評価を行うことができる。
【００６２】
このように、Ａは、ノイズデータ除去のための予備的な閾値（１段階目の閾値）である。これに対し、Ｂは、ノイズデータ除去後の各データに対する閾値（２段階目の閾値）である。そして、ＢはＡよりも大きく設定されている。このため、リスク評価期間においてＰがＢを越えたことは、サンプリング期間において生じていなかった大規模な部分放電が新たに生じたことを意味する。それゆえ、リスク評価期間においてＰがＢを越えたことは、部分放電発生リスクが高いことを示唆していると言える。
【００６３】
以上のように、部分放電監視装置１によれば、従来技術とは異なり、２通りの確率閾値（ＡおよびＢ）に基づき、部分放電発生リスクを評価できる。それゆえ、従来よりも高精度に部分放電発生リスクを評価できる。
【００６４】
加えて、部分放電監視装置１によれば、部分放電発生リスク評価の利便性を向上させることもできる。例えば、従来の部分放電監視技術では、熟練した検査員が、確率トレンドを目視で点検し、部分放電発生リスクを評価していた。これに対し、部分放電監視装置１によれば、検査員による人力での評価作業が不要となる。
【００６５】
加えて、部分放電監視装置１によれば、確率トレンドを解析（データ処理）することにより、部分放電発生リスクを評価できるので、ＯＢＪの部分放電をリモート監視する場合に好適である。部分放電監視装置１は、複数（好ましくは多数の）ＯＢＪを監視する場合に、特に有益である。
【００６６】
図８は、事例１における評価部２３の処理の一例について説明するテーブルである。部分放電監視装置１では、複数個（Ｌ通り）の異なる第２確率閾値が設定されていてよい。Ｌは、２以上の整数である。以下、Ｌ通りの第２確率閾値をそれぞれ、第１サブ閾値〜第Ｌサブ閾値と称する。ｊを１以上かつＬ以下の整数として、第ｊサブ閾値を、Ｂｊとして表す。ｊは、サブ閾値の番号を示す文字である。
【００６７】
実施形態１では、Ｂ１＜Ｂ２＜…＜ＢＬとして、各サブ閾値が設定されているものとする。つまり、１からＬ−１までの全てのｊについて、第ｊ＋１サブ閾値は、第ｊサブ閾値よりも大きく設定されているものとする。図８では、Ｌ＝２の場合が例示されている。図８の例では、Ｂ１＝４０％、Ｂ２＝６０％である。なお、複数のサブ閾値を設ける場合、上述の説明におけるＢは、Ｂ１〜ＢＬの内の任意の１つ（例：Ｂ１）に読み替えられてよい。
【００６８】
図８の凡例「ロギングデータ（１ｈｒ毎）」中の各項目の数値は、各確率トレンドに対する部分放電発生リスクの素点（評点）を表す。素点は、ある確率トレンドがＢ（またはＢｊ）を越えた場合の部分放電発生リスクの高さを示す指標である。つまり、素点が高いほど、部分放電発生リスクがより高いと言える。このように、部分放電発生リスクをスコアリングすることで、当該リスクをより具体的に評価できる。
【００６９】
第１評価部２３１は、評価パラメータ（方法１では第１評価パラメータ）と各サブ閾値を比較することにより、ＴＲＡＳＥＴ１に属する各確率トレンド（ＴＲＡ３〜ＴＲＡ６）について、素点を設定してよい。図８の例では、第１評価部２３１は、ＴＲＡ３〜ＴＲＡ６について、素点を１に設定する。なお、図８の例では、第１評価部２３１は、ＴＲＡＳＥＴ１に属しない各確率トレンド（ＴＲＡ１・２）については、素点を０に設定する。
【００７０】
ところで「評価パラメータが、より大きいサブ閾値を越えた」ことは、ＯＢＪにおいてより深刻な部分放電が生じた（例：より大規模な部分放電が生じた）可能性が高いことを示唆する。
【００７１】
そこで、一例として、第１評価部２３１は、第１評価パラメータが第ｊ＋１サブ閾値を越えた場合には、当該第１評価パラメータが第ｊサブ閾値を越えた場合に比べ、部分放電発生リスクがより高いと評価してもよい。このようにサブ閾値と部分放電発生リスクとを関連付けることにより、当該発生リスクをより具体的に評価できる。
【００７２】
例えば、第１評価部２３１は、第１評価パラメータがＢ１を超えた場合には、部分放電発生リスクが「注意レベル」であると評価してよい。これに対し、第１評価部２３１は、第１評価パラメータがＢ２を超えた場合には、部分放電発生リスクが「警報レベル」（部分放電発生リスクが、注意レベルに比べてより高いレベル）であると評価してよい。
【００７３】
また、第１評価部２３１は、「ロギングデータ（１ｈｒ毎）」における素点の総和を、危険度スコアとして算出してもよい。この場合、第１評価部２３１は、危険度スコアに基づき、部分放電発生リスクを評価してもよい。危険度スコアを用いることにより、ＴＲＡＳＥＴ全体を考慮した、総合的なリスク評価が可能となる。
【００７４】
また、危険度スコアの算出時には、各素点に重み付けを行ってもよい。例えば、第ｉ＋１トレンドに対応する素点には、第ｉトレンドに対応する素点に比べ、より大きい重み係数を乗じてもよい。すなわち、発生確率がより低いと考えられるイベントに対応する素点には、より大きい重み係数が付与されてもよい。
【００７５】
なお、重み係数（または素点）は、測定環境（例：測定時に予想されるノイズの大きさ）およびＯＢＪの設置条件（例：ＯＢＪとセンサ１１との位置関係）等にさらに応じて、設定されてもよい。
【００７６】
第１評価部２３１についての上述の各説明は、第２評価部２３２・第３評価部２３３についても同様に当てはまる。
【００７７】
（方法２）
方法２は、方法１の一変形例である。方法２では、トレンド補正部２１（より具体的には、平均トレンド導出部２１１）によって、ＴＲＡＳＥＴが補正される。平均トレンド導出部２１１は、第ｉトレンドに対応する平均トレンド（後述）である第ｉ平均トレンドを導出する。つまり、平均トレンド導出部２１１は、ＴＲＡＳＥＴに基づき、以下に述べる初期平均トレンド群を生成する。
【００７８】
本明細書では、所定の平均値算出期間における、ある確率トレンドにおけるＰの時間移動平均値を、確率平均値（以下、ＰＭ）と称する。本明細書における時間移動平均値は、より具体的には、「単純移動平均値」（Simple Moving Average，ＳＭＡ）である。また、本明細書では、ＰＭの時間推移を示すトレンドを、平均トレンドと称する。
【００７９】
一例として、平均トレンド導出部２１１は、Ｔ１毎（例：１時間毎）に、ＴＲＡ１におけるＰＭを算出する。そして、平均トレンド導出部２１１は、ＴＲＡ１と同じタイムスケールにおいて、各時点のＰＭをプロットすることにより、第１平均トレンドＴＲＡ１Ｍを導出する。同様に、平均トレンド導出部２１１は、ＴＲＡ２〜ＴＲＡ６に基づき、第２平均トレンドＴＲＡ２Ｍ〜第６平均トレンドＴＲＡ６Ｍを導出する。
【００８０】
以下、第１平均トレンドから第ｋ平均トレンドまでのｋ通りの平均トレンドによって構成されるデータセットを、初期平均トレンド群と称する。上記の例では、平均トレンド導出部２１１は、ＴＲＡ１Ｍ〜ＴＲＡ６Ｍによって構成される初期平均トレンド群（以下、ＴＲＡＳＥＴＭ）を生成する。ＴＲＡＳＥＴＭは、補正後のＴＲＡＳＥＴの一例である。
【００８１】
図５には、事例１において、ＴＲＡ１〜ＴＲＡ６に基づき生成されたＴＲＡ１Ｍ〜ＴＲＡ６Ｍが示されている。図５の例では、平均値算出期間は、１５ｈｒに設定されている。このため、ＴＲＡ１Ｍ〜ＴＲＡ６Ｍは、「１５時間移動平均値」とも称される。
【００８２】
図５においても、図４の例と同様の傾向が確認された。すなわち、Ｋｒを大きくするにつれて（ｉを大きくするにつれて）、平均トレンドにおけるＰＭが低下する。それゆえ、方法１と同趣旨により、複数の平均トレンド（例：ＴＲＡ１Ｍ〜ＴＲＡ６Ｍ）を取得することにより、ＯＢＪの部分放電発生状態をより多面的に評価できる。
【００８３】
図５に示されるように、第ｉ平均トレンドにおける信号レベル（すなわちＰＭ）は、第ｉトレンドにおける信号レベル（すなわちＰ）よりも小さくなる傾向が確認された。方法２におけるＰＭは、Ｐを平滑化したデータの一例であると言える。ＰＭを用いた評価によれば、方法１に比べてノイズの影響をより効果的に抑制できる。例えば、方法２は、特殊要因によるノイズ（例：持続期間が比較的短い、突発的なノイズ）の除去に好適である。
【００８４】
一例として、工場における特殊機器の起動時には、大きいノイズが一時的に発生することが考えられる。方法２によれば、平均値算出期間を適切に設定することにより、このような突発的なノイズを除去できる。例えば、事例１における工場の連続稼働時間が、１３〜１４ｈｒ程度であるとする。この場合、当該連続稼働時間よりも長い平均値算出期間を設定することで、突発的なノイズを好適に抑制できる。上記の通り平均値算出期間を設定した場合、工場の非稼働時間帯も考慮してＰＭを算出できるためである。以上のことから、事例１における平均値算出期間は、１５ｈｒとして設定されている。
【００８５】
方法２では、選択部２２および評価部２３（より具体的には、第２選択部２２２および第２評価部２３２）は、ＴＲＡＳＥＴＭに対し、方法１と同様の処理を行う。
【００８６】
まず、第２選択部２２２は、平均トレンド導出部２１１からＴＲＡＳＥＴＭを取得する。そして、第２選択部２２２は、Ａに基づき、ＴＲＡＳＥＴＭから、第１平均トレンド群（以下、ＴＲＡＳＥＴＭ１）を選択する。具体的には、第２選択部２２２は、ＴＲＡ１Ｍ〜ＴＲＡ６Ｍのうち、サンプリング期間におけるＰＭの最大値（以下、ＰＭｍａｘ）が、Ａ以下となる平均トレンドのセットを、ＴＲＡＳＥＴＭ１として選択する。
【００８７】
図５に示されるように、ＴＲＡ１Ｍ〜ＴＲＡ６Ｍのうち、ＰＭｍａｘがＡ（２０％）よりも大きい平均トレンドは、ＴＲＡ１Ｍのみである。このため、第２選択部２２２は、ＴＲＡ１Ｍ〜ＴＲＡ６Ｍから、ＴＲＡ１Ｍを排除して、ＴＲＡＳＥＴＭ１を選択する（図７も参照）。つまり、第２選択部２２２は、ＴＲＡ２Ｍ〜ＴＲＡ６Ｍを、ＴＲＡＳＥＴ１Ｍとして選択する。
【００８８】
第２評価部２３２は、第２選択部２２２によって選択されたＴＲＡＳＥＴ１Ｍを用いて、上述のリスク評価期間において、部分放電発生リスクを評価する。具体的には、第２評価部２３２は、リスク評価期間において、ＴＲＡＳＥＴ１Ｍに属する各確率トレンド（ＴＲＡ２Ｍ〜ＴＲＡ６Ｍ）のＰＭが、Ｂを越えたか否かを判定する。ＴＲＡＳＥＴ１Ｍに属する各平均トレンドのＰＭは、評価パラメータの別の例である。本明細書では、ＴＲＡＳＥＴ１Ｍに属する各トレンドのＰＭを、第２評価パラメータとも称する。
【００８９】
このように、第２評価部２３２は、第２評価パラメータとＢとの大小比較の結果に基づき、部分放電発生リスクを評価する。一例として、図８に示されるように、第２評価部２３２は、評価パラメータ（方法２では第２評価パラメータ）と各サブ閾値を比較することにより、ＴＲＡＳＥＴ１Ｍに属する各平均トレンド（ＴＲＡ２Ｍ〜ＴＲＡ６Ｍ）について、素点を設定する。
【００９０】
ここで、図４・図５に示されるように、一般に、「第ｉ平均トレンドにおける第２評価パラメータ（ＰＭ）が、ある第２確率閾値（あるいは、あるサブ閾値）を越える」確率は、「第ｉトレンドにおける第１評価パラメータ（Ｐ）が、当該第２確率閾値を越える」確率よりも低いと言える。このため、発生確率がより低いと考えられるイベントが生じたことは、ＯＢＪにおいてより深刻な部分放電が生じた可能性が高いことを示唆する。
【００９１】
そこで、図８の例では、第２評価部２３２は、ＴＲＡ５Ｍに対して、素点「２」を設定している。「ＴＲＡ５Ｍにおいて第２評価パラメータがＢを越えた」ことは、「ＴＲＡ５において第１評価パラメータがＢを越えたこと」（素点１の場合）に比べ、より深刻な部分放電が生じた可能性が高いと考えられるためである。また、「ＴＲＡ５Ｍにおいて第２評価パラメータがＢを越えた」ことは、「ＴＲＡ４Ｍにおいて第２評価パラメータがＢを越えたこと」（素点１の場合）に比べ、より深刻な部分放電が生じた可能性が高いとも考えられるためである。
【００９２】
同様の主旨により、図８の例では、第２評価部２３２は、ＴＲＡ６Ｍに対して、素点「３」を設定している。以上の通り、第２評価部２３２は、第２評価パラメータが第ｊサブ閾値を越えた場合には、第１評価パラメータが当該第ｊサブ閾値を越えた場合に比べ、部分放電発生リスクがより高いと評価してもよい。このように、第２評価パラメータに基づく評価をさらに行うことにより、より多面的な部分放電リスクの評価が可能となる。
【００９３】
（方法３）
方法３は、方法２の一変形例である。方法３では、平均最小トレンド導出部２１２によって、ＴＲＡＳＥＴＭがさらに補正される。平均最小トレンド導出部２１２は、第ｉ平均トレンドに対応する平均最小トレンド（後述）である第ｉ平均最小トレンドを導出する。つまり、平均最小トレンド導出部２１２は、ＴＲＡＳＥＴＭに基づき、以下に述べる初期平均最小トレンド群を生成する。
【００９４】
本明細書では、平均値算出期間（例：１５時間）における、ある平均トレンドにおけるＰＭの最小値を、確率平均最小値（以下、ＰＭＬ）と称する。また、本明細書では、ＰＭＬの時間推移を示すトレンドを、平均最小トレンドと称する。
【００９５】
一例として、平均最小トレンド導出部２１２は、Ｔ１毎に、ＴＲＡ１ＭにおけるＰＭＬを算出する。そして、平均最小トレンド導出部２１２は、ＴＲＡ１Ｍと同じタイムスケールにおいて、各時点におけるＰＭＬをプロットすることにより、第１平均最小トレンドＴＲＡ１ＭＬを導出する。同様に、平均最小トレンド導出部２１２は、ＴＲＡ２Ｍ〜ＴＲＡ６Ｍに基づき、第２平均最小トレンドＴＲＡ２ＭＬ〜第６平均最小トレンドＴＲＡ６ＭＬを導出する。
【００９６】
以下、第１平均最小トレンドから第ｋ平均最小トレンドまでのｋ通りの平均最小トレンドによって構成されるデータセットを、初期平均最小トレンド群と称する。上記の例では、平均最小トレンド導出部２１２は、ＴＲＡ１ＭＬ〜ＴＲＡ６ＭＬによって構成される初期平均最小トレンド群（以下、ＴＲＡＳＥＴＭＬ）を生成する。ＴＲＡＳＥＴＭＬは、補正後のＴＲＡＳＥＴＭの一例である。
【００９７】
図６には、事例１において、ＴＲＡ１Ｍ〜ＴＲＡ６Ｍに基づき生成されたＴＲＡ１ＭＬ〜ＴＲＡ６ＭＬが示されている。上述の通り、事例１における平均値算出期間は、１５ｈｒに設定されている。このため、ＴＲＡ１ＭＬ〜ＴＲＡ６ＭＬは、「１５時間移動平均最小値」とも称される。
【００９８】
図６においても、図４・５の例と同様の傾向が確認された。すなわち、Ｋｒを大きくするにつれて（ｉを大きくするにつれて）、平均最小トレンドにおけるＰＭＬが低下する。それゆえ、複数の平均最小トレンド（例：ＴＲＡ１ＭＬ〜ＴＲＡ６ＭＬ）を取得することにより、ＯＢＪの部分放電発生状態をより多面的に評価できる。
【００９９】
図６に示されるように、第ｉ平均最小トレンドにおける信号レベル（すなわちＰＭＬ）は、第ｉ平均トレンドにおける信号レベル（すなわちＰＭ）よりも小さくなる傾向が確認された。このことから、方法３におけるＰＭＬは、ＰＭをさらに平滑化したデータの一例と言える。ＰＭＬは、Ｐを平滑化したデータの別の例とも表現できる。
【０１００】
ＰＭＬを用いた評価によれば、方法２に比べてノイズの影響をさらに効果的に抑制できる。例えば、方法３は、定常的なノイズ（例：持続期間が比較的長いノイズ）の除去に好適である。一例として、工場の連続稼働時間帯には、工場負荷のノイズが、定常的なノイズとして発生することが考えられる。方法３によれば、このような定常的なノイズをも好適に除去できる。
【０１０１】
方法３では、選択部２２および評価部２３（より具体的には、第３選択部２２３および第３評価部２３３）は、ＴＲＡＳＥＴＭＬに対し、方法２と同様の処理を行う。
【０１０２】
まず、第３選択部２２３は、平均最小トレンド導出部２１２からＴＲＡＳＥＴＭＬを取得する。そして、第３選択部２２３は、Ａに基づき、ＴＲＡＳＥＴＭＬから、第１平均最小トレンド群（以下、ＴＲＡＳＥＴＭＬ１）を選択する。具体的には、第３選択部２２３は、ＴＲＡ１ＭＬ〜ＴＲＡ６ＭＬのうち、サンプリング期間におけるＰＭＬの最大値（以下、ＰＭＬｍａｘ）が、Ａ以下となる確率トレンドのセットを、ＴＲＡＳＥＴＭＬ１として選択する。
【０１０３】
図６に示されるように、事例１では、ＴＲＡ１ＭＬ〜ＴＲＡ６ＭＬのうち、全ての平均最小トレンドにおいて、ＰＭｍａｘがＡ（２０％）以下であった。このため、第３選択部２２３は、ＴＲＡ１Ｍ〜ＴＲＡ６Ｍをそのまま、ＴＲＡＳＥＴＭ１Ｌとして選択する（図７も参照）。
【０１０４】
第３評価部２３３は、第３選択部２２３によって選択されたＴＲＡＳＥＴ１ＭＬを用いて、リスク評価期間において、部分放電発生リスクを評価する。具体的には、第３評価部２３３は、リスク評価期間において、ＴＲＡＳＥＴ１ＭＬに属する各確率トレンド（ＴＲＡ１ＭＬ〜ＴＲＡ６ＭＬ）のＰＭＬが、Ｂを越えたか否かを判定する。ＴＲＡＳＥＴ１ＭＬに属する各平均最小トレンドのＰＭは、評価パラメータのさらに別の例である。本明細書では、ＴＲＡＳＥＴ１ＭＬに属する各トレンドのＰＭを、第３評価パラメータとも称する。
【０１０５】
このように、第３評価部２３３は、第３評価パラメータとＢとの大小比較の結果に基づき、部分放電発生リスクを評価する。一例として、図８に示されるように、第３評価部２３３は、評価パラメータ（方法３では第３評価パラメータ）と各サブ閾値を比較することにより、ＴＲＡＳＥＴ１ＭＬに属する各平均最小トレンド（ＴＲＡ１ＭＬ〜ＴＲＡ６ＭＬ）について、素点を設定する。
【０１０６】
ここで、図５・図６に示されるように、一般に、「第ｉ平均最小トレンドにおける第３評価パラメータ（ＰＭＬ）が、ある第２確率閾値を越える」確率は、「第ｉ平均トレンドにおける第２評価パラメータ（ＰＭ）が、当該第２確率閾値を越える」確率よりも低いと言える。
【０１０７】
そこで、図８の例では、第３評価部２３３は、ＴＲＡ４Ｍに対して、素点「２」を設定している。「ＴＲＡ４Ｍにおいて第３評価パラメータがＢを越えた」ことは、「ＴＲＡ４Ｍにおいて第２評価パラメータがＢを越えたこと」（素点１の場合）に比べ、より深刻な部分放電が生じた可能性が高いと考えられるためである。また、「ＴＲＡ４ＭＬにおいて第３評価パラメータがＢを越えた」ことは、「ＴＲＡ３ＭＬにおいて第３評価パラメータがＢを越えたこと」（素点１の場合）に比べ、より深刻な部分放電が生じた可能性が高いとも考えられるためである。
【０１０８】
同様の主旨により、図８の例では、第３評価部２３３は、ＴＲＡ５Ｍに対して、素点「３」を設定している。また、第３評価部２３３は、ＴＲＡ６Ｍに対して、素点「４」を設定している。以上の通り、第３評価部２３３は、第３評価パラメータが第ｊサブ閾値を越えた場合には、第１評価パラメータが当該第ｊサブ閾値を越えた場合に比べ、部分放電発生リスクがより高いと評価してもよい。
【０１０９】
（小括）
以上のように、本発明の一態様によれば、方法１〜３の少なくともいずれかを用いることにより、部分放電発生リスクを従来よりも高精度に評価することが可能となる。
【０１１０】
方法１によれば、確率トレンドをそのまま用いて部分放電リスクを評価できるので、方法２・３に比べ、発生頻度が低い部分放電について検討する場合に好適である。他方、方法３によれば、方法１・２に比べて、より低いＫｒに対応するデータを用いて、部分放電リスクを評価できる。このため、方法３は、方法１・２に比べて、小規模な部分放電の検出に適している。方法２は、方法１と方法３とに対する中間的な方法である。方法１〜３のいずれを採用するかは、着目すべく部分放電現状に応じて、適宜選択されてよい。
【０１１１】
また、方法１〜３を組み合わせて、部分放電発生リスクを評価することもできる。例えば、評価部２３は、（ｉ）方法１において算出された危険度スコア（第１危険度スコア）と、（ｉｉ）方法２において算出された危険度スコア（第２危険度スコア）と、（ｉｉｉ）方法３において算出された危険度スコア（第３危険度スコア）と、の和を、総合危険度スコアとして算出してもよい。総合危険度スコアを導入することにより、より総合的な部分放電発生リスクの評価を行うことができる。
【０１１２】
また、総合危険度スコアの算出時には、各危険度スコアに重み付けを行ってもよい。例えば、第２危険度スコアには、第１危険度スコアに比べ、より大きい重み係数を乗じてもよい。同様に、第３危険度スコアには、第２危険度スコアに比べ、より大きい重み係数を乗じてもよい。このように、発生確率がより低いと考えられるイベントに対応する危険度スコアには、より大きい重み係数が付与されてもよい。
【０１１３】
〔実施形態２〕
本発明の一態様に係る部分放電監視方法は、実施形態１の例に限らず、様々なＯＢＪに対して適用可能である。実施形態２では、ＯＢＪが工場内に単独で設置された変圧器（スイッチギア外の変圧器）である場合の事例（事例２）について述べる。特に明示されない限り、実施形態２における各パラメータは、実施形態１と同様である。
【０１１４】
（事例２における方法１）
図９には、事例２において、所定のサンプリング期間に亘り取得された第１〜第６トレンドの一例が示されている。実施形態２におけるサンプリング期間は、約２ヶ月、より具体的には約５８日（すなわち、約１４００ｈｒ）である。図９の第１〜第６トレンドをそれぞれ、ＴＲＢ１〜ＴＲＢ６と称する。ＴＲＢ１〜ＴＲＢ６は、「１ｈｒ毎のロギングデータ」の別の例である。
【０１１５】
図９（特にＴＲＢ１）と図４（特にＴＲＡ１）を対比すれば明らかであるように、事例２では、事例１に比べ、確率トレンドにノイズ成分がより多く含有されている。つまり、事例２では、事例１に比べて、ＯＢＪがより深刻なノイズ環境下に置かれていると考えられる。
【０１１６】
但し、事例２においても、事例１と同様に、Ｋｒを大きくするにつれて（ｉを大きくするにつれて）、確率トレンドにおけるＰが低下することが確認された。従って、事例２においても、事例１と同様の処理により、部分放電発生リスクを有効に評価できる。
【０１１７】
まず、事例２における方法１について述べる。事例２における初期トレンド群（すなわち、ＴＲＢ１〜ＴＲＢ６）を、ＴＲＢＳＥＴと称する。第１選択部２２１は、ＴＲＢ１〜ＴＲＢ６のうち、サンプリング期間におけるＰｍａｘが、Ａ以下となる確率トレンドのセットを、第１トレンド群（以下、ＴＲＢＳＥＴ１）として選択する。
【０１１８】
図９の例では、ＴＲＢ１〜ＴＲＢ４において、Ｐｍａｘが２０％よりも大きい。このため、第１選択部２２１は、ＴＲＢ１〜ＴＲＢ６から、ＴＲＢ１〜ＴＲＢ４を排除して、ＴＲＢＳＥＴ１を選択する。つまり、第１選択部２２１は、ＴＲＢ５・ＴＲＢ６を、ＴＲＢＳＥＴ１として選択する。
【０１１９】
図１２は、事例２における選択部２２の処理の一例について説明するテーブルである。図１２は、図７と対になる図である。上述の通り、事例２における方法１（凡例「ロギングデータ（１ｈｒ毎）」）では、ＴＲＢ１〜ＴＲＢ４は、第１選択部２２１によって選択されない。なお、ＴＢ１Ｂの凡例「１２時間移動平均値」および「１２時間移動平均最小値」はそれぞれ、事例２における方法２・３に対応する。
【０１２０】
続いて、第１評価部２３１は、リスク評価期間において、ＴＲＢＳＥＴ１に属する各確率トレンド（ＴＲＢ５・ＴＲＢ６）のＰ（第１評価パラメータ）が、Ｂを越えたか否かを判定する。第１評価部２３１は、第１評価パラメータとＢとの大小比較の結果に基づき、部分放電発生リスクを評価する。
【０１２１】
図１３は、事例２における評価部２３の処理の一例について説明するテーブルである。図１３は、図８と対になる図である。図１３の例では、第１評価部２３１は、ＴＲＢ５・ＴＲＢ６について、素点を１に設定する。
【０１２２】
（事例２における方法２）
図１０には、事例２において、ＴＲＢ１〜ＴＲＢ６に基づき導出された第１〜第６平均トレンド（以下、ＴＲＢ１Ｍ〜ＴＲＢ６Ｍ）の一例が示されている。事例２では、平均トレンド導出部２１１は、ＴＲＢＳＥＴ（ＴＲＢ１〜ＴＲＢ６）に基づき、初期平均トレンド群ＴＲＢＳＥＴＭ（すなわち、ＴＲＢ１Ｍ〜ＴＲＢ６Ｍ）を生成する。
【０１２３】
なお、事例２では、事例１に比べ、工場の連続稼働時間がやや短い。例えば、事例２における工場の連続稼働時間は、１０ｈｒ程度であるものとする。そこで、事例２における平均値算出期間は、１２ｈｒとして設定されている。このように、事例２における平均値算出期間は、事例１に比べて短く設定されている。このため、ＴＲＢ１Ｍ〜ＴＲＢ６Ｍは、「１２時間移動平均値」とも称される。
【０１２４】
第２選択部２２２は、ＴＲＢ１Ｍ〜ＴＲＢ６Ｍのうち、サンプリング期間におけるＰＭｍａｘが、Ａ以下となる平均トレンドのセットを、第１平均トレンド群（以下、ＴＲＢＳＥＴＭ１）として選択する。
【０１２５】
図１０に示されるように、ＴＲＢ１Ｍ〜ＴＲＢ６Ｍのうち、ＴＲＢ１ＭおよびＴＲＢ２Ｍにおいて、ＰＭｍａｘがＡ（２０％）よりも大きくなる。このため、第２選択部２２２は、ＴＲＢ１Ｍ〜ＴＲＢ６Ｍから、ＴＲＢ１Ｍ・ＴＲＢ２Ｍを排除して、ＴＲＢＳＥＴＭ１を選択する（図１２も参照）。つまり、第２選択部２２２は、ＴＲＢ３Ｍ〜ＴＲＢ６Ｍを、ＴＲＢＳＥＴ１Ｍとして選択する。
【０１２６】
続いて、第２評価部２３２は、リスク評価期間において、ＴＲＢＳＥＴＭ１に属する各確率トレンド（ＴＲＢ３Ｍ〜ＴＲＢ６Ｍ）のＰＭ（第２評価パラメータ）が、Ｂを越えたか否かを判定する。第２評価部２３２は、第２評価パラメータとＢとの大小比較の結果に基づき、部分放電発生リスクを評価する。例えば、第２評価部２３２は、図１３に示されるように、ＴＲＢ３Ｍ〜ＴＲＢ６Ｍのそれぞれの素点を設定する。
【０１２７】
（事例２における方法３）
図１１には、事例２において、ＴＲＢ１Ｍ〜ＴＲＢ６Ｍに基づき導出された第１〜第６平均最小トレンド（以下、ＴＲＢ１ＭＬ〜ＴＲＢ６ＭＬ）の一例が示されている。事例２では、平均最小トレンド導出部２１２は、ＴＲＢＳＥＴ１Ｍ（ＴＲＢ１Ｍ〜ＴＲＢ６Ｍ）に基づき、初期平均最小トレンド群ＴＲＢＳＥＴＭＬ（すなわち、ＴＲＢ１ＭＬ〜ＴＲＢ６ＭＬ）を生成する。ＴＲＢ１ＭＬ〜ＴＲＢ６ＭＬは、「１２時間移動平均最小値」とも称される。
【０１２８】
第３選択部２２３は、ＴＲＢ１ＭＬ〜ＴＲＢ６ＭＬのうち、サンプリング期間におけるＰＭＬｍａｘが、Ａ以下となる平均最小トレンドのセットを、第１平均最小トレンド群（以下、ＴＲＢＳＥＴＭＬ１）として選択する。
【０１２９】
図１１に示されるように、ＴＲＢ１ＭＬ〜ＴＲＢ６ＭＬのうち、ＰＭＬｍａｘがＡ（２０％）よりも大きくなる平均最小トレンドは、ＴＲＢ１ＭＬのみである。このため、第３選択部２２３は、ＴＲＢ１ＭＬ〜ＴＲＢ６ＭＬから、ＴＲＢ１ＭＬを排除して、ＴＲＢＳＥＴＭ１Ｌを選択する（図１２も参照）。つまり、第２選択部２２２は、ＴＲＢ２ＭＬ〜ＴＲＢ６ＭＬを、ＴＲＢＳＥＴ１ＭＬとして選択する。
【０１３０】
続いて、第３評価部２３３は、リスク評価期間において、ＴＲＢＳＥＴＭＬ１に属する各確率トレンド（ＴＲＢ２ＭＬ〜ＴＲＢ６ＭＬ）のＰＭＬ（第３評価パラメータ）が、Ｂを越えたか否かを判定する。第３評価部２３３は、第３評価パラメータとＢとの大小比較の結果に基づき、部分放電発生リスクを評価する。例えば、第３評価部２３３は、図１３に示されるように、ＴＲＢ２ＭＬ〜ＴＲＢ６ＭＬのそれぞれの素点を設定する。
【０１３１】
〔変形例〕
（１）多くの場合、工場は１週間単位で稼働すると考えられる。サンプリング期間は、例えば１週間以上、すなわち１６８ｈｒ（＝２４ｈｒ×７）以上の長さに設定されることが好ましい。このようにサンプリング期間を設定することにより、ＯＢＪが工場内の電気機器である場合、当該ＯＢＪの部分放電リスク評価を好適に行うことが可能となる。
【０１３２】
より好ましくは、サンプリング期間は、２週間以上、すなわち３３６ｈｒ以上の長さに設定される（例えば、上述の事例１・２を参照）。
【０１３３】
（２）多くの場合、１日単位における工場の稼働時間は、少なくとも８ｈｒ程度であると完がられる。そこで、平均値算出期間は、例えば１０〜２４ｈｒに設定されることが好ましい。
【０１３４】
（３）上記の例では、事例１・２において、共通のＡおよびＢが用いられていた。但し、事例１・２において、異なるＡおよびＢが設定されてもよい。また、方法１〜３において、異なるＡおよびＢが設定されてもよい。その他のパラメータについても同様である。
【０１３５】
〔ソフトウェアによる実現例〕
部分放電監視装置１の制御ブロック（特に演算部１５および解析装置２０）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【０１３６】
後者の場合、部分放電監視装置１は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば少なくとも１つのプロセッサ（制御装置）を備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な少なくとも１つの記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１３７】
〔付記事項〕
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１３８】
１  部分放電監視装置
１０  トレンド取得装置
１１  センサ（信号取得部）
１５  演算部（確率トレンド取得部）
２０  解析装置
２１  トレンド補正部
２２  選択部
２３  評価部
２１１  平均トレンド導出部
２１２  平均最小トレンド導出部
２２１  第１選択部
２２２  第２選択部
２２３  第３選択部
２３１  第１評価部
２３２  第２評価部
２３３  第３評価部
ＯＢＪ  対象物
Ｋｒ  電圧閾値（信号強度閾値）
Ｋｒ１〜Ｋｒ６  第１〜第６電圧閾値（第１〜第６信号強度閾値）
ＴＲＡ１〜ＴＲＡ６  第１〜第６トレンド（事例１の場合）
ＴＲＡ１Ｍ〜ＴＲＡ６Ｍ  第１〜第６平均トレンド（事例１の場合）
ＴＲＡ１ＭＬ〜ＴＲＡ６ＭＬ  第１〜第６平均最小トレンド（事例１の場合）
ＴＲＢ１〜ＴＲＢ６  第１〜第６トレンド（事例２の場合）
ＴＲＢ１Ｍ〜ＴＲＢ６Ｍ  第１〜第６平均トレンド（事例２の場合）
ＴＲＢ１ＭＬ〜ＴＲＢ６ＭＬ  第１〜第６平均最小トレンド（事例２の場合）
Ａ  第１閾値
Ｂ  第２閾値
Ｂ１  第１サブ閾値
Ｂ２  第２サブ閾値
Ｐ  部分放電発生確率
ＰＭ  確率平均値
ＰＭＬ  確率平均最小値
Ｐｍａｘ  サンプリング期間におけるＰの最大値
ＰＭｍａｘ  サンプリング期間におけるＰＭの最大値
ＰＭＬｍａｘ  サンプリング期間におけるＰＭＬの最大値
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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