(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織（20）により維持され、分解ガス監視装置（28）により監視される変成器（26）の状態（74、76）を解析する方法（36）において、
前記方法（36）は、
時間期間（132）中の前記変成器（26）の動作に関連する複数のデータ要素（60）を前記分解ガス監視装置（28）から受信し(90）、
ここで、前記複数のデータ要素（60）は、前記変成器（26）の変成器油中の分解ガス（72）の複数の現在値（70）を含む、
前記変成器（26）の前記動作に応答する周期的特性（136、138、140）を前記複数のデータ要素（60）から識別し(92）、
ここで、前記周期的特性は、前記変成器（26）の正常な循環的負荷を示している、
前記周期的特性（136、138、140）から傾向（112）を弁別し、
ここで、前記傾向（112）は、前記分解ガス（72）のガス発生速度（112）である、
前記ガス発生速度（112）に応答して、前記変成器（26）の前記状態（74、76）を決定し(114）、
前記状態（74、76）をユーザ（58）に提示する（116）、
ことを含み、
ここで、前記受信し（90）、識別し（92）、弁別し、決定し（114）、提示する（116）複数の動作は、前記組織（20）の処理システム（30）において行われる、方法（36）。
【請求項２】
前記周期的特性（136、138、140）は、前記変成器（26）の負荷における１日間の変動（136）であり、
前記１日間の変動（136）は、１日間の経過中に変化する電力需要のために、前記変成器（26）の負荷がどのように変わるかを示している、請求項１記載の方法（36）。
【請求項３】
前記周期的特性（136、138、140）は、前記変成器（26）の負荷における半年間の変動（138）であり、
前記半年間の変動（138）は、半年間の経過中に変化する電力需要のために、前記変成器（26）の負荷がどのように変わるかを示している、請求項１記載の方法（36）。
【請求項４】
前記周期的特性（136、138、140）は、前記変成器（26）の負荷における１年間の変動（140）であり、
前記１年間の変動（140）は、１年間の経過中に変化する電力需要のために、前記変成器（26）の負荷がどのように変わるかを示している、請求項１記載の方法（36）。
【請求項５】
前記識別する動作（92）は、複数の周期的特性（136、138、140）を識別し、
前記複数の周期的特性（136、138、140）のそれぞれは、前記変成器（26）の負荷における循環的変動を示しており、
前記周期的特性は、前記複数の周期的特性（136、138、140）のうちの１つの周期的特性であり、
前記弁別する動作は、前記複数の周期的特性（136、138、140）のそれぞれから前記傾向（112）を弁別するために行われる、請求項１記載の方法（36）。
【請求項６】
前記弁別する動作は、前記周期的特性から前記傾向（112）を弁別するために、前記時間期間（132）にわたる前記複数のデータ要素（60）から前記周期的特性（136、138、140）を消去する（94）ことを含んでいる、請求項１記載の方法（36）。
【請求項７】
前記消去する動作（94）は、前記変成器（26）の前記状態（74、76）の実質的に線形な表示として前記傾向（112）を示し、
前記実質的に線形な表示は、定常状態のガス発生速度を示す、請求項６記載の方法（36）。
【請求項８】
前記決定する動作は、前記ガス発生速度を使用して、前記変成器（26）の前記状態（74、76）を決定する、請求項１記載の方法（36）。
【請求項９】
前記時間期間（132）に後続する将来の時間における前記変成器（26）の将来の状態（145）を前記傾向（112）から予測する（98）ことをさらに含んでいる、請求項１記載の方法（36）。
【請求項１０】
前記時間期間（132）は、第１の時間期間（186）であり、
前記傾向（112）は、第１の傾向（184’）であり、
前記方法（36）は、
第２の時間期間（188）にわたって複数の第２のデータ要素（60）を前記分解ガス監視装置（28）から受信し(90）、
前記周期的特性（136、138、140）から、前記第１の傾向（184’）と異なる第２の傾向（184”）を弁別し、
前記第２の傾向（184”）の傾向から、前記変成器（26）の前記状態（74、76）の変化を決定し(114）、
前記状態（74、76）の前記変化を前記ユーザ（58）に提示する（116）、
ことを含んでいる、請求項１記載の方法（36）。
【請求項１１】
前記決定する動作（114）は、前記状態（74、76）が前記変成器（26）の正常な状態（74）に対する例外（76）を規定することを前記傾向（112）から確認する（208）ことを含み、
前記提示する動作（116）は、前記例外（76）の場合に、前記状態（76）の注意（62）を前記ユーザ（58）へ伝える（210）ことを含んでいる、請求項１記載の方法（36）。
【請求項１２】
組織（20）により維持され、分解ガス監視装置（28）により監視される変成器（26）の状態（74、76）を解析するようにプロセッサ（34）に命令するための実行可能なコード（36）を含んだコンピュータ読取り可能記憶媒体（54）において、
前記実行可能なコード（36）は、
時間期間（132）中の前記変成器（26）の動作に関連する複数のデータ要素（60）を前記分解ガス監視装置（28）から受信し（90）、
ここで、前記複数のデータ要素（60）は、前記変成器（26）中の変成器油の容積中の分解ガス（72）の複数の現在値（70）を含む、
前記変成器（26）の前記動作に応答する周期的特性（136、138、140）を前記複数のデータ要素（60）から識別し（92）、
ここで、前記周期的特性は、前記変成器（26）の正常な循環的負荷を示している、
前記時間期間（132）にわたる前記複数のデータ要素（60）から前記周期的特性（136、138、140）を消去することによって、傾向（112）を前記周期的特性（136、138、140）から弁別し、
ここで、前記傾向（112）は、前記分解ガス（72）のガス発生速度（112）である、
前記ガス発生速度（112）を使用して、前記変成器（26）の状態（74、76）を決定し（114）、
ここで、前記ガス発生速度は、前記変成器（26）の前記状態（74、76）を識別する、
前記状態（74、76）をユーザ（58）に提示する（116）、
ことを含む複数の動作を行うように、前記プロセッサ（34）に命令する、コンピュータ読取り可能記憶媒体（54）。
【請求項１３】
前記実行可能なコード（36）は、
前記複数の周期的特性（136、138、140）を識別する（92）、
ことを含む別の動作を行うように、前記プロセッサ（34）に命令し、
ここで、前記複数の周期的特性（136、138、140）のそれぞれは、前記変成器（26）の負荷における循環的変動を示しており、
前記周期的特性は、前記複数の周期的特性（136、138、140）のうちの１つの周期的特性であり、
前記消去する動作は、前記複数の周期的特性（136、138、140）のそれぞれから前記傾向（112）を弁別するために行われる、請求項１２記載のコンピュータ読取り可能記憶媒体（54）。
【請求項１４】
前記複数の周期的特性（136、138、140）は、１日間の変動（136）と、半年間の変動（138）と、１年間の変動（140）とを含み、
前記１日間の変動（136）は、１日間の経過中に変化する電力需要のために、前記変成器（26）の負荷がどのように変わるかを示しており、
前記半年間の変動（138）は、半年間の経過中に変化する電力需要のために、前記変成器（26）の負荷がどのように変わるかを示しており、
前記１年間の変動（140）は、１年間の経過中に変化する電力需要のために、前記変成器（26）の負荷がどのように変わるかを示している、請求項１３記載のコンピュータ読取り可能記憶媒体（54）。
【請求項１５】
前記実行可能なコード（36）は、前記時間期間（132）に後続する将来の時間における前記変成器（26）の将来の状態（145）を前記傾向（112）から予測する（98）ことを含む別の動作を行うように、前記プロセッサ（34）に命令する、請求項１２記載のコンピュータ読取り可能記憶媒体（54）。
【請求項１６】
前記実行可能なコード（36）は、
前記状態（74、76）が前記変成器（26）の正常な状態（74）に対する例外（76）を規定することを前記傾向（112）から確認し（208）、
前記例外（76）の場合に、前記状態（76）の注意（62）を前記ユーザ（58）へ伝える（210）、
ことを含む複数の別の動作を行うように、前記プロセッサ（34）に命令する、請求項１２記載のコンピュータ読取り可能媒体（54）。
【請求項１７】
分解ガス監視装置（28）により監視される変成器（26）の状態（74、76）を解析する計算システム（30）において、
前記計算システム（30）は、
プロセッサ（34）と、
前記プロセッサ（34）と通信する入力素子（42）であって、前記分解ガス監視装置（28）から複数のデータ要素を受信する、前記入力素子（42）と、
ここで、前記複数のデータ要素（60）は、時間期間(132）中の前記変成器（26）の動作に関連し、且つ、
前記複数のデータ要素（60）は、前記変成器（26）中の変成器油の容積中の分解ガス（72）の複数の現在値（70）を含む、
コンピュータ読取り可能記憶媒体（54）と、
前記コンピュータ読取り可能記憶媒体（54）上に記録される実行可能なコード（36）と、
前記プロセッサ（34）と通信する出力素子（44、46）であって、前記状態（74、76）をユーザ（58）に提示する（116）、前記出力素子（44、46）と、
を具備し、
前記実行可能なコード（36）は、
前記変成器（26）の前記動作に応答する複数の周期的特性（136、138、140）を前記複数のデータ要素（60）から識別し（92）、
ここで、前記複数の周期的特性（136、138、140）のそれぞれは、前記変成器（26）の負荷における循環的変動を示しており、
前記複数の周期的特性は、前記変成器（26）の正常な循環的負荷を示している、
前記時間期間（132）にわたる前記複数のデータ要素（60）から前記複数の周期的特性（136、138、140）を消去することによって、前記複数の周期的特性（136、138、140）から前記傾向（112）を弁別し、
ここで、前記傾向（112）は、前記分解ガス（72）のガス発生速度（112）である、
前記ガス発生速度（112）に応答して前記変成器（26）の前記状態（74、76）を決定する（114）、
ことを含む複数の別の動作を行うように、前記プロセッサ（34）に命令する、計算システム（30）。
【請求項１８】
前記実行可能なコード（36）は、前記時間期間（132）に後続する将来の時間における前記変成器（26）の将来の状態（145）を前記傾向（112）から予測する（98）ことを含む動作を行うように、前記プロセッサ（34）に命令する、請求項１７記載の計算システム（30）。
【請求項１９】
前記時間期間（132）は、第１の時間期間（186）であり、
前記傾向（112）は、第１の傾向（184’）であり、
前記実行可能なコード（36）は、
前記分解ガス監視装置（28）から第２の時間期間（188）にわたって複数の第２のデータ要素（60）を受信し（90）、
前記複数の周期的特性（136、138、140）から、前記第１の傾向（184’）と異なる第２の傾向（184”）を弁別し、
前記第２の傾向（184”）から、前記変成器（26）の前記状態（74、76）の変化を決定し（114）、
前記状態（74、76）の前記変化を前記ユーザ（58）に提示する（116）、
ことを含む複数の別の動作を行うように、前記プロセッサ（34）に命令する、請求項１７記載の計算システム（30）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、変成器管理および故障監視システムの分野に関する。特に本発明は、時間間隔にわたるガス発生率を決定するための分解ガス解析（ＤＧＡ）に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力の伝送は消費者への電力配送におけるプロセスである。一般的に、用語「電力の伝送」は場所から場所への、例えば発電所と人口が密集した変電所との間の大量の電力の転送を指している。関係される電力が大量であるため、電力伝送は通常高電圧（１００ｋＶ以上）で行われる。変成器は商用および家庭用ユーザへ分配するため電圧を低い電圧へ低減するため変電所で使用される。電機業界により使用されるその他の電力転送装置はタップ切替器、回路遮断器、スイッチ、キャパシタ、リアクタ等を含んでいるがそれらに限定されない。
【０００３】
電力転送装置はしばしば、典型的には鉱油から生成された流体で充填されており、これは通常誘電媒体、絶縁体、熱伝導剤としての役目を行う。通常の使用期間中、この流体はオイル中で集収されるガスを生成するためにゆっくりとした劣化を受ける。変成器内で電気的故障が存在するとき、これらのガスはより急速に発生される。変成器内で可能な複数の故障状態はそれぞれある鍵となるガスとこれらのガスの分散パターンを発生する。したがってそのガスの増加を生じる故障状態の特徴は変成器の流体に存在する種々のガスとそれらの量を決定することにより確認することができる。
【０００４】
分解ガス解析（ＤＧＡ）は、このような装置の動作を計測するため、液体充填電力転送装置中のこれらのガスの集収と発生速度を監視するための広く使用された予測的メンテナンス技術である。オンラインの分解ガス解析システムは多数のガス、例えば水素（Ｈ２）、酸素（Ｏ２）、一酸化炭素（ＣＯ）、二酸化炭素（ＣＯ２）、メタン（ＣＨ４）、アセチレン（Ｃ２Ｈ２）、エチレン（Ｃ２Ｈ４）、エタン（Ｃ２Ｈ６）の解析を行うことができる。サンプルは周期的に、例えば４時間毎に、監視されている各変成器から採取されることができる。このサンプル率は個々のガスの予め規定されたしきい値または個々のガスの変化速度に到達された場合には、例えばその時間毎まで増加することが望ましい。多くの変成器を管理する公共施設で、このサンプル率は過剰なデータサンプルを生み、これらのそれぞれが解析される。
【０００５】
通常のオンラインの分解ガス解析システムは、測定量をしきい値（一定）としきい値ガス発生速度（一定）との直接的な比較に基づいている。これは発電業者と給電業者が何時ある測定された量がしきい値外に低下するかを確認することを可能にするが、この方法は装置の誤動作の誤った警報を発生する。既存の分解ガス解析技術は故障および初期故障により生じるガス発生速度を、液体充填電力転送装置の周期的な負荷により生じる許容可能なガス発生速度から弁別することができない。
【発明の概要】
【０００６】
したがって、本発明の利点は監視装置により監視される液体で充填された電気装置の動作状態を解析するための方法およびシステムが与えられることである。
【０００７】
本発明の別の利点は、周期的効果が取り除かれた定常状態ガス発生速度を決定できる方法およびシステムが与えられることである。
【０００８】
本発明の別の利点は、将来のガス発生速度の正確な予測を行うことができる方法およびシステムが与えられることである。
【０００９】
本発明の前述および他の利点は、監視装置により監視される電気装置の状態を解析する方法によって１形態で実行される。その方法は時間期間中の電気装置の動作に関連されるデータ要素を監視装置から受信し、そのデータ要素から電気装置の動作に応答する周期的特性を識別することを要求する。方法はさらに周期的特性から傾向を弁別し、その傾向に応答して電気装置の状態を決定し、その状態をユーザに提示することを要求する。
【００１０】
本発明の前述およびその他の利点は、組織により維持され分解ガス監視装置により監視される変成器の状態を解析するようにプロセッサに命令するための実行可能なコードを含んだコンピュータの読取り可能な記憶媒体により別の形態で実行される。実行可能なコードは時間期間中の変成器の動作に関連されるデータ要素を監視装置から受信することを含む動作を行うようにプロセッサに命令し、そのデータ要素は変成器中の変成器油の容量中の分解ガスの現在値を含んでいる。電気装置の動作に応答する周期的特性はデータ要素から識別される。傾向はその傾向を明白にするために時間期間にわたるデータ要素から周期的特性を取り消すことによって周期的特性から区別される。分解ガスのガス発生速度は傾向から決定される。ガス発生速度は変成器の状態を識別し、その状態はユーザに提示される。
【００１１】
詳細な説明および請求項を図面を伴って考慮するとき本発明はさらに完全に理解されることができ、同一の参照符合は図面全体を通して類似のアイテムを指している。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】データ要素の解析と故障状態の通知が本発明により行われる設備の一部のブロック図である。
【図２】図１の装置の１つを監視する監視装置によって生成されるデータ要素の第１の例示的なパケットを示す図である。
【図３】図１の装置の１つを監視する監視装置によって生成されるデータ要素の第２の例示的なパケットを示す図である。
【図４】図１の装置のうちの１つの正常状態を除いて責任を有するパーティに与えられる注意を示す図である。
【図５】本発明による解析プロセスのフローチャートである。
【図６】解析プロセス内で使用されるサンプル高調波逓減式の表である。
【図７】解析プロセスの実行に応答してガス発生速度の非高調波部分について線形適合を生じる高調波逓減予測式の例示的な結果のチャートである。
【図８】解析プロセスの実行に応答して対数適合を生じる高調波逓減予測式の例示的な結果のチャートである。
【図９】解析プロセスの実行に応答して決定された区分的な線形近似の例示的な結果のチャートである。
【図１０】解析プロセスの実行に応答して決定された別の区分的な線形近似の例示的な結果のチャートである。
【図１１】通知プロセスのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明は解析方法、実行可能なコードを含むコンピュータの読取り可能な媒体、監視装置により監視される電気装置の状態を解析するためのシステムを含む。本発明を電力事業会社の変電所に位置されている変成器の故障状態の監視に関連して説明する。監視は分解ガス解析（ＤＧＡ）装置により行われ、１以上のＤＧＡ装置は各変成器のオンライン監視を行う。本発明による解析は変成器のガス発生速度について変成器の負荷が有する周期的な影響を除去することにより変成器の実際のガス発生速度の正確な決定を行う。解析からの結果は故障のタイプ、ガス発生速度の重要性および／または傾向が決定され責任を有する１または複数のパーティへ通信されることができるように変成器の状態を決定するために使用されることができる。大量のデータが集収され解析され、装置の基本をなす周期的特性または正常なサイクル特性が異常な状態から弁別されることができる種々の環境で本発明は容易に適合されることができることがその後の議論で容易に明白になるであろう。
【００１４】
図１は本発明の好ましい実施形態によりデータ要素の解析と故障状態の通知が行われる設備20の一部のブロック図を示している。設備20は２つしか示されていないが複数の変電所22を含んでいる。付加的な変電所22は省略記号24により表されている。変成器26の形態の複数の装置は各変電所22に位置されている。３つの変成器26だけが説明を簡単にするために各変電所22に示されている。しかしながら各変電所22は当業者に知られているように任意の数の変成器26を含むことができることを理解すべきである。
【００１５】
各変成器26は１以上の複数の分解ガス解析（ＤＧＡ）装置28により監視される。ＤＧＡ装置28は典型的には鉱油由来の変成器流体を監視する。ＤＧＡ装置28は例えば鉱油から作られた変成器流体の劣化の産物である８つのガスを監視する。これらの８つのガスは水素（Ｈ２）、酸素（Ｏ２）、一酸化炭素（ＣＯ）、二酸化炭素（ＣＯ２）、メタン（ＣＨ４）、アセチレン（Ｃ２Ｈ２）、エチレン（Ｃ２Ｈ４）、エタン（Ｃ２Ｈ６）を含むことができる。
【００１６】
設備20は通信ネットワーク32を介してＤＧＡ装置28と通信する計算システム30をさらに含んでいる。好ましい実施形態では、計算システム30は電力事業設備20により動作されるエネルギ制御センタ（図示せず）に位置されることができる。しかしながら計算システム30は代わりに契約されている第３のパーティの監視設備20に外部委託されることができる。
【００１７】
計算システム30は本発明により解析プロセス36を実行するためのプロセッサ34を含んでいる。プロセッサ34は随意選択的なポーリングプロセス38と通知プロセス40を実行してもよい。プロセッサ34は入力装置42、出力装置44、ディスプレイ46、解析プロセス36の実行に応答して生成されることができる傾向データベース50を記憶するためのメモリシステム48と通信する。これらのエレメントはバス構造52により相互接続される。当業者は解析プロセス36、ポーリングプロセス38、通知プロセス40が異なる物理的ユニットである必要はなく、代わりに単一の一体化されたプロセスとして理解されることができることを認識するであろう。計算システム30の特別な構造は設備20の複雑さ、データを処理システム30に提供するＤＧＡ装置28の数、処理されるデータの量に少なくとも部分的に基づいている。
【００１８】
入力装置42はキーボード、マウス、指向装置、オーディオ装置（例えばマイクロホン）および／または入力をプロセッサ34に提供する任意の他の装置を含むことができる。出力装置44はプリンタ、オーディオ装置（例えばスピーカ）および／またはプロセッサ34から出力を与えるその他の装置を含むことができる。入力および出力装置42と44は通信ネットワーク32を介して他のコンピュータシステムまたは装置と通信するために使用されるネットワーク接続、モデム、およびその他の装置も含むことができる。
【００１９】
計算システム30はコンピュータの読取り可能な記憶媒体54も含んでいる。コンピュータの読取り可能な記憶媒体54は磁気ディスク、コンパクトディスク、またはプロセッサ34により読取り可能な任意の他の揮発性または不揮発性大容量記憶システムであってもよい。コンピュータの読取り可能な記憶媒体54は、計算システム30に単独に存在するか局部または遠隔にある多数の相互接続されたコンピュータシステム（図示せず）間で分散されている協動するまたは相互接続されたコンピュータの読取り可能な媒体も含むことができる。解析プロセス36、ポーリングプロセス38、通知プロセス40は以下説明するようにプロセッサ34にポーリング、解析、通知機能を行うように命令するためのコンピュータの読取り可能な媒体54に記録されている。
【００２０】
設備20は通知装置56も含んでおり、その１つのみが示されている。通知装置56はページャ、セルラ電話機、パーソナルデジタルアシスタントまたはその組合せのような通常のハンドヘルド通信装置であってもよい。代わりに、通知装置56はデスクトップコンピュータまたは電子メッセージを通知装置56のユーザへ発生する任意の他の手段であってもよい。通知装置56は通信ネットワーク32を介して計算システム30と通信することができる。通信ネットワーク32は当業者によく知られている通常の無線および／または有線技術によって通信できる。
【００２１】
各通知装置56は特定の責任を有するパーティ58に割当てられるかそれらに関連される。この説明では、特定の責任を有するパーティ58は特定の変電所22の変成器26に対して責任を有し、特定の故障状態に必要な修正措置に最も精通しており、および／または変成器26に関する決定を行うための適切な権限レベルを有している１人以上のメンテナンスチームであってもよい。
【００２２】
通常、ＤＧＡ解析装置28は変成器26内の流体をサンプルし、サンプルされた液体中の分解ガスについて監視する。サンプルは公称的に数時間毎に取られることができる。しかしながらサンプル率は個々のガスの予め規定されたしきい値または個々のガスの変化速度に到達された場合は例えば時間毎まで増加することができる。ＤＧＡ装置28で監視する分解ガスは変成器流体内の複数の分解ガスのそれぞれの値の測定を含んでいる。これらの測定はその後通信ネットワーク32を介して計算システム30へデータ要素60として通知される。ＤＧＡ装置28からのデータ要素60の通知は自動的におよび／またはポーリングプロセス38を介して通信されるポーリング信号に応答して行われることができる。代わりに、データ要素60は手作業で採取されることができる。これらの手作業の測定は通常のデータ入力方法につき処理システム30へ手作業で入力されることができる。データ要素60は解析プロセス36により解析され、その解析の結果は傾向データベース48に記録されることができ、および／または注意62の形態で１以上の責任を有するパーティ58に割当てられた１以上の通知装置56へ通知プロセス40を介して与えられることができる。
【００２３】
図２および３を参照すると、図２は変成器26（図１）の１つを監視するＤＧＡ装置28（図１）の１つにより生成されたデータ要素60の第１の例示的なパケット64の図を示している。図３は変成器26を監視するＤＧＡ装置28により生成されるデータ要素60の第２の例示的なパケット66の図を示している。各パケット64と66は望ましくは変成器26の１つを識別するここでは“ＴＡ０１”として示されている変成器識別子68を含む。各パケット64と66はさらにＤＧＡ装置28により監視されている複数の各ガス72の値70としてデータ要素60を含んでいる。ここでは示されていない時間／集められたデータ、ここではリストされていない他のガス72等のような付加的な情報が含まれることができる。
【００２４】
第１および第２のパケット64、66は本発明により解析またはその後の選択的な通知のためにＤＧＡ装置28（図１）から計算システム30（図示せず）へ与えられることができる情報を示すためにここで示されている。伝送のためのデータ要素60と第１および第２のパケット64、66の特定の構造はそれぞれ種々の形態を取ることができ、伝送は当業者に知られている種々の技術を介して実現されることができる。
【００２５】
図２は“ＴＡ０１”により識別される変成器26が正常に作動している正常状態74を表している第１のパケット64を示している。正常状態74は各ガス72の値70が「状態１」レベルのような正常状態74を規定する予め設定された限度内に入るときに決定されることができる。これらの予め設定された限度はIEEE Std C57.104-1991の“IEEE Guide for the Interpretation of Gases Generated in Oil-Immersed Transformers”のような産業で認知されている標準で与えられることができる。
【００２６】
対照的に、図３は異常状態76を表す第２のパケット66を示しており、ここでは“ＴＡ０１”により識別されている変成器26は異常に動作している。異常状態76は各ガス72の幾つかまたは全ての値70がさらに臨界的な状態レベルに上昇するときに決定されることができる。この例では、一酸化炭素（ＣＯ）レベルは正常な所望限度を超える値まで上昇する。したがって、用語「異常状態76」はＤＧＡ装置28（図１）により監視されるときガス72の値70が正常の限度内ではない状態を指すこととしてここでは使用されている。
【００２７】
残念ながら、幾つかまたは全ての値70が故障状態により正常限度を超える量まで上昇しているかまたは値70が変成器26（図１）の通常の循環的負荷のために上昇しているかを第２のパケット66で提示される生のデータから弁別することができない。したがって、循環的負荷のために正常の限度を超える幾つかまたは全ての値70によって誤って異常状態76の通知が行われることができる。データ解析プロセス36（図１）は正常の循環的な変成器の負荷から実際のガス発生速度を弁別することによってこの問題を回避する。
【００２８】
図４は変成器26（図１）の１つの正常状態74（図２）に対する例外78の通知62が１以上の責任を有するパーティ58（図１）に与えられる図を示している。先に簡単に説明したように、ここでのデータ要素60はＤＧＡ装置28（図１）でサンプルされたガス72の値70である。ガス72のこれらの値70は例外78、即ち変成器26の１つにおいて現在経験している特別な異常状態を明らかにするために解析プロセス36により解析される。通知62は例外78を通報するために使用されることができる。
【００２９】
通知62は本発明により通知プロセス40（図１）の実行を介して１以上の責任を有するパーティ58へ与えられることができる例外78に関する情報を表現するためにここで示されている。注意62の特定の構造は当業者に知られている種々の形態を取ることができる。
【００３０】
注意62は変成器識別子68を含んでいる。注意62はさらに例外78を通報し、随意選択的にガス72の値70を含むことができる。例示的なシナリオでは、例外78は変成器26の１つにおける故障状態80と重要度レベル82を規定することができる。故障状態80はさらに故障タイプ84を識別できる。注意62は以下説明する１以上のガス72のガス発生速度の解析プロセス36の実行によって得られる傾向データ88も含むことができる。したがってその全体では、注意62は変成器26の１つ内の異常に関する高レベルの詳細を責任を有するパーティ58に与えることができる。
【００３１】
図５は本発明による解析プロセス36のフローチャートを示している。解析プロセス36は変成器26が正常に動作しているか否か、即ち正常状態74（図２）であるか、または異常に動作しており即ち異常状態76（図３）であるかを決定するために使用されることができる結果を得るためプロセッサ34（図１）により実行される。特に解析プロセス36は周期的または循環的な変成器26の負荷のために生じる可能性がある劇的な変動を除去することによって、変成器26（図１）の１つの「定常状態の」ガス発生速度を決定するための高調波解析を行う。
【００３２】
解析プロセス36はタスク90で開始する。タスク90でプロセッサ34は所望の時間期間にわたってＤＧＡ装置28の１つから以前に集められた複数のデータ要素60を受信する。１実施形態では、ＤＧＡ装置28（図１）の１つは４時間毎に複数のガス72（図２）についての値70（図２）を含んでいるデータ要素60を提供し、１年当り２１９０サンプル（即ちガス72当り値70）を与える。したがって複数の値70は一度に、ＤＧＡ装置28の１つからダウンロードされる必要はなく、代わりに周期的に集収され後に処理するために計算システム30（図１）中のデータファイル（図示せず）に保存されることができる。以下の説明の目的で、データ要素60は特定の時間期間にわたって集収されたガス72の１つの値70の１セットに関する。この例示的な状態では、データ解析はデータ要素60から二酸化炭素ガス72のガス発生速度の決定を含んでいる。しかしながら以下の説明は特定の時間期間にわたってデータ要素60として集められた任意の複数のガス72についての値70に対して同等に適用される。
【００３３】
解析プロセス36はタスク92で継続する。タスク92で周期的特性はデータ要素60内で識別される。周期的特性は変成器26の負荷の循環的変動を示している。１実施形態では、解析プロセス36は３つの高調波を識別する。これらの３つの高調波は典型的には変成器の負荷で生じる１日内、半年、年間の変動を説明する。例えば１日内の負荷は１日中の電気的需要が変化するために変化する。さらに変成器の負荷の「ピーク」は季節、例えば夏に生じるが、さらに小さい冬の「ピーク」が存在する可能性がある。これらの共通の高調波は別の識別された変成器負荷パターンに適合するために増加、減少または調節されることができることを理解すべきである。例えばモデルは週日に見られる変成器の負荷と週末に見られる負荷との差を考慮するために付加的な高調波を含むように拡張されることができる。
【００３４】
タスク94はタスク92に関連して行われる。タスク94で、これらの共通の高調波または周期特性は定常状態のガス発生速度のような傾向を弁別するためにデータ要素60（例えば二酸化炭素ガス70の値72）から消去される。
【００３５】
図５のタスク94と関連して図６を参照すると、図６は解析プロセス36のタスク94内で使用されるサンプル高調波回帰式98の表96を示している。タスク94の実行では、高調波回帰解析は値70に対しての最良適合予測式または高調波回帰式を決定するために値70で使用される。高調波回帰式98はインターセプト値Ｃ１としての第１のコンポーネント100と、時間の関数（例えばＣ２ｔ）である第２のコンポーネント102を含んでいる。高調波回帰式98はさらに１日内の変成器負荷変動特徴を説明するための第３のコンポーネント104と、半年の変成器負荷変動特徴を説明するための第４のコンポーネント106と、年間の変成器負荷変動特徴を説明するための第５のコンポーネント108とを含んでいる。
【００３６】
高調波回帰式98では、第２のコンポーネント102は線形特性を有するとして示されている。しかしながら第２のコンポーネント106はＣ２Ｌｎ（ｔ）、Ｃ２ｅ１、Ｃ２ｅ１／ｔ等のような他の形態を取ることができる。解析プロセス36は第２のコンポーネント102を他の形態のうちの１つで置換し、最高のｒ２パラメータを有する式を選択するために「適合度」またはｒ２パラメータを再計算することができる。勿論、高調波回帰式98のような予測式に対する最適な値は１のｒ２パラメータを生じる。しかしながら０．８５と０．９５の間のｒ２パラメータを戻す高調波回帰が典型的である。
【００３７】
前述したように、変成器負荷はガス発生速度に影響を与え、観察される値70の正弦波特徴を生じることができる。正弦波特性が除去されるとき、第１および第２のコンポーネント102と104はそれぞれｙ＝ａｘ＋ｂの形態を取るか線形式110を取る。“ａ”値、即ちＣ２は線の勾配または変成器26（図１）の１つの「定常状態」のガス発生速度112である。第２のコンポーネント102の対数または指数関数の形態が「最良適合」であると決定されたならば、ガス発生速度112が加速または減速している速度が識別されることができる。
【００３８】
タスク94の高調波回帰解析を通して、傾向、即ちガス72の１つについての値70のような時系列データにおける長期間の動きがデータ要素で見られる周期的特性から弁別されることができる。この例の傾向はガス発生速度112であり、この例の周期的特性は１日内の変動特徴を説明するための第３のコンポーネント104と、半年の変動特徴を説明するための第４のコンポーネント106と、１年間の変動特徴を説明するための第５のコンポーネント108とを含んでいる。
【００３９】
図５を参照すると、タスク94に続いて、解析プロセス36はタスク114へ継続する。タスク114は傾向またはガス発生速度112に応答して変成器26の状態を決定するために行われる。変成器26の状態は正常状態74（図２）または異常状態76（図３）であることができる。しかしながら、「定常状態」のガス発生速度112を使用することによって、異常状態76のさらに正確で一貫した診断が変成器負荷によるガス発生の正常な周期的変動にかかわりなく年中決定されることができる。
【００４０】
タスク116はタスク114と関連して行われることができる。タスク116で、傾向データ、即ちガス72（図２）の１つのガス発生速度112は傾向データベース50（図１）に記憶されることができ、および／またはガス発生速度112は例えばディスプレイ50（図１）を介してユーザに提示されることができる。解析プロセス36の結果の通知もまた図１０と関連して説明された責任のあるパーティ58（図１）に伝送されることができる。
【００４１】
タスク116に続いて、問合せタスク118は解析プロセス36が継続するか否かを決定する。タスク90におけるデータ要素60（図１）の受信は複数のガス72（図２）の値70（図２）を含むことができる。したがってタスク94の周期的特徴からの傾向を弁別することは多数のガス72のガス発生速度を識別することを含んでいる。したがって解析プロセス36はこれらの他のガス発生速度を決定するために継続することができる。さらにデータ要素60はその後の時間期間で変成器26のうちの同じ１つの変成器から入手可能である。さらにデータ要素60は解析が要求される設備20（図１）内の他の変成器26（図１）で入手可能である。したがってユーザが問合せタスク118で解析を継続したがるならば、プロセス制御はタスク90へ戻り、特定の１つの変成器26に関連されるＤＧＡモニタ28（図１）の１つからデータ要素60を受信する。しかしながらユーザが問合せタスク118で解析プロセス36を中断しようとすれば、解析プロセス36から出る。
【００４２】
図７は解析プロセス36（図５）の実行に応答してガス発生速度112の非高調波部分について線形適合を生じる高調波回帰予測式の例示的な結果のチャート120を示している。このチャートはディスプレイ50（図１）を介してユーザに提示されるかまたは通知装置56（図１）を介して責任を有するパーティ58（図１）へ提示されることができる。チャート120は解122を含んでおり、ここでＹは時間ｔにおける予測される二酸化炭素ガス値をｒ２パラメータ124により表されるような高い「適合度」を有する高調波回帰式98（図６）に対して等しくする。解122は変成器26（図１）のうちの１つの変成器中の二酸化炭素ガス72（図２）についての傾向、即ち「定常状態」ガス発生速度112を識別するために使用される。
【００４３】
チャート120は解122のコンポーネントを視覚化するためのグラフ126を含んでいる。グラフ126は変成器油中で見られ、データ要素60（図２）から得られる分解二酸化炭素ガス72の時間132に関する値130の第１のプロット128を含んでいる。この実施形態では、時間132はサンプルと一致する。即ち変成器油は４時間毎にサンプルされるので、６つのサンプルの数値は２４時間に対応する。それに比例して、１０９５の数値のサンプルは一年の半分に対応し、２１９０の数値のサンプルは１年間に対応する。
【００４４】
第１のプロット128は時間期間132にわたる変成器油で見られる二酸化炭素ガス72の実際値70（図２）を表す。グラフ126はさらに得られた解122に応答して生成された第２のプロット134を含んでいる。したがって第２のプロット134は解122を使用してモデル化された二酸化炭素の実際値の「最良適合」表示またはそのモデルである。例示の目的で、グラフ126は変成器の負荷の１日内の変動136、半年変動138、年間変動140の周期的特性も含んでいる。
【００４５】
本発明によれば、日内変動136、半年変動138、年間変動140の正弦波コンポーネントは解122から除去されまたは消去され、それによって「定常状態」のガス発生速度112の形態の正確な傾向が決定されることができる。さらに、ガス発生のインターセプト値142も確認されることができる。ガス発生速度112が非常に迅速に上昇するならば、この情報は故障状態80（図４）の増加する重要度レベル82（図４）を特定する例外78（図４）として責任を有するパーティ58（図１）に中継されることができる。
【００４６】
本発明の高調波式はさらに“ｔ”の将来値を高調波式に代入することにより将来のガス値を予測するために使用されることができる。図７はさらに垂直に配向された境界143を含んでいる。境界143の右方向に位置される第２のプロット134のその部分は“ｔ”の将来の値における予測されるガス値145を表している。勿論、将来の時間“ｔ”が生じるとき、二酸化炭素72の実際値70（図２）を表す第１のプロット128は予測の正確性を確認するように描かれることができる。このような予測は変成器26の１つが耐用年数に到達した時を決定するために使用されることができる。例えば予測は以下説明するように、一酸化炭素ガス72と二酸化炭素ガス72のオンライン監視に基づいてセルロース絶縁材料の劣化を決定するために使用されることができる。
【００４７】
変成器26（図１）は典型的に絶縁材料として野菜のセルロースから作られる材料のシートを使用する。セルロースは連鎖グルコースユニットからなる線状重合体である。重合体中の連鎖ユニット数は重合の程度として知られている。通常、セルロースの品質は重合の平均的な程度により測定される。重合の程度は電力変成器絶縁材料の状態を決定するために多年間使用されている。典型的な絶縁材料は新しいとき約１０００から２００の平均的な重合の程度を有する。延長された運用期間後、高い水および酸素濃度および高温によって、紙は色を暗茶へ変化し脆弱になる。このプロセスは熱分解として知られている。熱分解の副産物はフラン、一酸化炭素、二酸化炭素を含んでいる。重合の程度が約２００に減少したとき、絶縁材料の張力はその初期の強度の約２０パーセントまで減少する。これは変成器の絶縁の耐用年数の規準と考慮される。
【００４８】
動作中の変成器では、重合の程度を直接測定するために変成器は消勢され、セルロース絶縁材料のサンプルは検査のため研究所に送られる。明白にこの直接測定方法は時間がかかり高価である。重合の程度を測定する間接的な方法はフランの検査を経る。フランは変成器の絶縁油で見られることができる主要なセルロース劣化生成物である。油のサンプルはフランについて解析され、絶縁材料の重合の程度の近似値を得るためにフランモデルと比較されることができる。しかしながらこの近似技術は常に一貫した結果を与えず、変成器26の故障状態を検出することを必要とされるさらに貴重な分解ガス解析にはさらに費用がかかる。
【００４９】
変成器の耐用年内に発生される一酸化炭素と二酸化炭素の量とセルロース絶縁材料の重合程度との関係を予測するための次のモデルが開発されている。これらのモデルは変成器26の１つが耐用年数に到達したときにそれを決定するために本発明の高調波式を利用することにより決定される第２のプロット134の予測されるガス値145のような予測されるガス値と比較されることができる。
【００５０】
図８は解析プロセス36（図５）の実行に応答して対数適合を生じる高調波回帰予測式の例示的な結果のチャート144を示している。チャート144はディスプレイ50（図１）を介してユーザに提示されることができ、または通知装置56（図１）を介して責任を有するパーティ58（図１）に提示されることができる。チャート144は解146を含んでおり、ここでＹはｒ２パラメータ148により表されるように高い「適合度」を有する高調波回帰式98（図６）に対する、時間ｔにおける予測される二酸化炭素ガスに等しい。この例では第２のコンポーネント102は図７に示されている線形関数ではなく対数関数である。
【００５１】
グラフ150は時間期間156にわたる変成器油中で見られる二酸化炭素ガス72（図２）の実際値154を表す第１のプロット152を示している。グラフ150はまた得られた解146に応答して発生される第２のプロット158を含んでいる。したがって第２のプロット158は解146を使用してモデル化された二酸化炭素の実際値の「最良適合」表示またはモデルである。グラフ150はまた変成器の負荷の１日内の変動160、半年間の変動162、年間変動164の周期的特性も含んでいる。グラフ150に示されているように、変成器の負荷の１日内の変動160、半年間の変動162、年間変動164が消去されると、ガス発生速度が加速または減速している速度を表す対数曲線166およびインターセプトコンポーネント168が明らかにされる。
【００５２】
変成器油中の種々の分解ガス72（図２）の高調波成分、即ち周期的特性を決定する目的は最終的にガス発生速度の決定からそれらの影響を取り除くことである。実際の分解されたガスデータから消去された高調波成分と共に、「定常状態」ガス発生速度112（図７）が明らかにされる。しかしながらこの「定常状態」速度112は幾つかの状態では単純に当てにすることができない。即ち、データ要素60（図１）からの値70（図２）に適合する線形式110（図６）は線形式結果を変化するために異なるガス発生速度でかなりの量の新しいデータを取る。さらに、これらの変化はさらに大量の早期のデータ点により抑制され、または減少される。変成器26の状態は迅速に変化できるので、解析プロセス36は故障が生じる前にこれらの変化を報告するためにガス発生速度の変化を感知できるコンポーネントを含むべきである。
【００５３】
ガス発生速度の変化を感知するため、区分的線形近似が種々の長さの一連のセグメントとして時系列データを表すために解析プロセス36で実行されることができる。分解ガス解析ではこの区分的線形近似の目的は各セグメントの開始点および勾配と、現在のセグメントの勾配が先のセグメントの勾配と非常に異なっているか否かを決定することである。
【００５４】
当業者に知られているように、時系列データを区分的線形近似に区分する主要な方法が３つ存在する。これらの方法は、スライドウィンドウ、トップダウン、ボトムアップを含んでいる。スライドウィンドウ方法はセグメントを生成するために時系列の第１のデータ点で開始する。セグメントが幾つかの規定されたエラーを超過するまで隣接するデータ点を連結することによってセグメントは「成長」する。その後、新しいセグメントが次のデータ点で開始をし始める。トップダウン方法は停止規準が満たされるまで時系列をセグメントに分割する。ボトムアップ方法は対にされたデータ点で開始し、幾つかの停止規準が満たされるまで隣接するセグメントと融合することによってさらに長いセグメントを成長する。停止規準は複数のセグメントを限定し、所定のセグメントの最大のエラーを特定しまたは全てのセグメントの最大の総エラーを特定するような異なる形態を取ることができる。１実施形態では、ボトムアップ方法は最も適切な結果を生む。
【００５５】
図９は解析プロセス36の実行に応答して決定される区分的な線形近似の例示的な結果のチャート170を示している。チャート170は時間期間178にわたって変成器油で見られる二酸化炭素ガス72（図２）の実際値176を表す第１のプロット174を示すグラフ172を含んでいる。グラフ172は７つのセグメント182に分割され、区分的な線形近似を使用して得られる第２のプロット180も含んでいる。セグメント182は全体的なサンプリングインターバルにわたる単一のガス発生速度と比較してガス発生速度184の変化を迅速に規定する。例えば第１の時間期間186にわたって生じる第１のガス発生速度184’は、変成器26（図１）の状態の変化を迅速に検出するために第２の時間期間188にわたって生じる第２のガス発生速度184”から弁別されることができる。
【００５６】
前述したように、１日内、半年間、年間の変動の周期的特性により、時間にわたるガス発生速度の付加的なファクタの影響は異なるセグメント182として視覚化されることができる。１つの例示的なファクタは設備の構造またはメンテナンスによるさらに多くの負荷を想定する個々の変成器の高い負荷である。他のファクタは標準よりも暑いおよび／または寒い周囲温度の影響を含む可能性がある。さらに臨界的な、別のファクタは異常状態76（図３）の開始および明示である可能性がある。
【００５７】
図１０は解析プロセス36の実行に応答して決定された別の区分的線形近似の例示的な結果のチャート190を示している。典型的に一酸化炭素および二酸化炭素ガスの発生は循環的であり変成器26（図１）の過熱を示す可能性がある。したがって「定常状態」のガス発生速度を決定するため、ガス値の高調波成分だけが除去される必要がある。アセチレンおよび水素のような他のガスがアクチブアーク放電が変成器26で発生するときに発生される。このようなガスは時折「ホットメタル」ガスとして呼ばれる。アーク放電は循環的負荷による影響が非常に少ない。したがってデータははるかに線形である。
【００５８】
チャート190は任意の潜在的な高調波成分を消去あるいは除去する必要なしにこのような「ホットメタル」ガスの発生速度の変化を迅速に検出する区分的な線形近似方法の能力を示している。チャート190は時間期間198にわたって変成器油で見られる水素ガスの実際値196を表す第１のプロット194を示すグラフ192を含んでいる。グラフ192はまた５つのセグメント202へ分割され区分的な線形近似を使用して得られる第２のプロット200を含んでいる。セグメント202は全体的なサンプリングインターバルにわたる単一のガス発生速度と比較してガス発生の変化を迅速に規定する。さらに臨界的に、グラフ192は区分的なセグメント化が第５のセグメント204のようなガス発生速度の劇的な変化を迅速に検出し報告することができる。このような劇的な変化はアーク放電のような変成器26内の破局的な問題を示す可能性がある。
【００５９】
図１１は通知プロセス40のフローチャートを示している。通知プロセスは変成器26（図１）の１つにおける異常状態について１以上の責任を有するパーティ58（図１）へ通知するように行われることができる。ここで提示されている通知プロセスは例示が目的である。当業者は通知が複数の方法により実行されることができることを理解するであろう。
【００６０】
通知プロセス40はタスク206で開始する。タスク206で、プロセッサ34（図１）は変成器（図１）の１つの状態を受信する。この状態は解析プロセス36の実行から生じ、正常状態74または異常状態76の一方および／または傾向データ88（図４）を含むことができる。
【００６１】
次に、問合せタスク208は状態が正常状態からの例外であるか否かを決定する。状態が異常であるか、故障が分解ガス解析を通して変成器26の１つで検出されたことを示すとき、プロセス制御はタスク210に継続する。
【００６２】
タスク210で、注意62（図４）は責任を有するパーティ58（図１）に伝達される。しかしながら、問合せタスク208が報告する異常性がないことを決定したとき、通知プロセス40は終了される。
【００６３】
要約すると、本発明は監視装置により監視される電気装置の状態を解析し、それらの結果をユーザに提示するための方法、実行可能なコード、システムを教示する。本発明は電力変成器で実際のガス発生速度の正確な決定を行うための高調波回帰方法を使用する。これは変成器の負荷がガス発生速度において有する高調波効果または周期的特性の消去により行われる。このように真の「定常状態」ガス発生速度は、雑音のように作用する高調波が取り除かれた後に決定されることができる。さらに本発明は例えば電力変成器の耐用年数に達したときを決定するために将来のガス発生速度の正確な予測を行うことができる。
【００６４】
本発明の好ましい実施形態を示し詳細に説明したが、種々の変形が本発明の技術的範囲
または特許請求の範囲を逸脱せずにここで行われることができることが当業者に容易に明
白であろう。  
以下に、本願出願時の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［１］監視装置（28）により監視される電気装置（26）の状態（74、76）を解析する方法（36）において、
時間期間（132）中の前記電気装置（26）の動作に関連されるデータ要素（60）を監視装置（28）から受信し（90）、
前記データ要素（60）から前記電気装置（26）の前記動作に応答する周期的特性（136、138、140）を識別し（92）、
前記周期的特性（136、138、140）から傾向（112）を弁別し（94）、
前記傾向（112）に応答して前記電気装置（26）の前記状態（74、76）を決定し（114）、
前記状態（74、76）をユーザ（58）に提示する（116）ステップを含んでいる方法。
［２］前記周期的特性（136、138、140）は前記電気装置（26）の負荷における１日中の変動（136）である前記［１］記載の方法（36）。
［３］前記周期的特性（136、138、140）は前記電気装置（26）の負荷における半年の変動（138）である前記［１］記載の方法（36）。
［４］前記周期的特性（136、138、140）は前記電気装置（26）の負荷における年間変動（140）である前記［１］記載の方法（36）。
［５］前記識別動作（92）は多数の周期的特性（136、138、140）を識別し、前記多数の周期的特性（136、138、140）のそれぞれは前記電気装置（26）の負荷におけるディスクリートな周期的変動を示し、前記周期的特性は前記多数の周期的特性（136、138、140）のうちの１つであり、
前記弁別動作（94）は前記多数の周期的特性（136、138、140）のそれぞれから前記傾向（112）を弁別する前記［１］記載の方法（36）。
［６］さらに、前記傾向（112）を明白にするために前記時間期間（132）にわたる前記データ要素（60）から前記周期的特性（136、138、140）を取消す（94）動作を含んでいる前記［１］記載の方法（36）。
［７］前記取消し動作（94）は前記電気装置（26）の前記状態（74、76）の実質的な線形表示として前記傾向（11）を明白にする前記［６］記載の方法（36）。
［８］前記電気装置（26）は電力事業会社（20）により維持される変成器（26）であり、前記監視装置（28）は分解ガス監視装置（28）であり、前記データ要素（60）は前記変成器（26）の変成器油中の分解ガス（72）の現在値（70）であり、前記方法（36）はさらに前記電力事業会社（20）の処理システム（30）における前記受信（90）、識別（92）、弁別（94）、決定（114）、および提示（116）動作を行う処理を含んでいる前記［１］記載の方法（36）。
［９］前記電気装置（26）は電力事業会社（20）により維持される変成器（26）であり、前記監視装置（28）は分解ガス監視装置（28）であり、前記データ要素は前記変成器（26）中の変成器油の容積中の分解ガス（72）の現在値（70）であり、前記決定動作（114）は前記傾向（112）からガス発生速度を決定し、前記ガス発生速度は前記変成器（26）の前記状態（74、76）を識別する前記［１］記載の方法（36）。
［１０］さらに、前記時間期間（132）に後続する将来の時間における前記電気装置（26）の将来の状態（145）を前記傾向（112）から予測する（98）処理を含んでいる前記［１］記載の方法（36）。
［１１］前記時間期間（132）は第１の時間期間（186）であり、前記傾向（112）は第１の傾向（184’）であり、さらに、
第２の時間期間（188）にわたる第２のデータ要素（60）を前記監視装置（28）から受信し（90）、
前記周期的特性（136、138、140）から前記第１の傾向（184’）とは異なる第２の傾向（184”）を弁別し（94）、
前記第２の傾向（184”）の傾向から、前記電気装置（26）の前記状態（74、76）の変化を決定し（114）、
前記状態（74、76）の前記変化を前記ユーザ（58）に提示する（116）ステップを含んでいる前記［１］記載の方法（36）。
［１２］前記決定動作（114）は、前記状態（74、76）が前記電気装置（26）の正常な状態（74）に対する例外（76）を規定することを前記傾向（112）から確認する（208）処理を含み、
前記提示動作（116）は前記例外（76）のインスタンスで前記状態（76）の注意（62）を前記ユーザ（58）へ伝送する処理を含んでいる前記［１］記載の方法（36）。
［１３］組織（20）により維持され、分解ガス監視装置（28）により監視される変成器（26）の状態（74、76）を解析するようにプロセッサ（34）に命令するための実行可能なコード（36）を含んだコンピュータの読取り可能な記憶媒体（54）において、
前記実行可能なコード（36）は、
時間期間（132）中の前記変成器（26）の動作に関連されるデータ要素（60）を監視装置（28）から受信し（90）、前記データ要素（60）は前記変成器（26）中の変成器油の容積中の分解ガス（72）の現在値（70）を含んでおり、
前記変成器（26）の前記動作に応答する周期的特性（136、138、140）を前記データ要素（60）から識別し（92）、
前記傾向（112）を明白にするために前記時間期間（132）にわたる前記データ要素（60）から前記周期的特性（136、138、140）を取り消すことによって傾向（112）を前記周期的特性（136、138、140）から弁別し（94）、
前記分解ガス（72）のガス発生速度（112）を前記傾向（112）から決定し（114）、前記ガス発生速度は前記変成器（26）の状態（74、76）を識別し、
前記状態（74、76）をユーザ（58）へ提示する（116）ことを含む動作を行うように前記プロセッサ（34）に命令するコンピュータの読取り可能な記憶媒体（54）。
［１４］前記実行可能なコード（36）はさらに、
各前記複数の周期的特性（136、138、140）を識別し、各前記複数の各周期的特性（136、138、140）のそれぞれは前記変成器（26）の負荷におけるディスクリートな周期的変動を示し、前記周期的特性は前記複数の周期的特性（136、138、140）のうちの１つであり、
前記弁別動作（94）は各前記多数の周期的特性（136、138、140）から前記傾向（112）を弁別することを含む動作を行うように前記プロセッサ（34）に命令する前記［１３］記載のコンピュータの読取り可能な記憶媒体（54）。
［１５］前記周期的特性（136、138、140）は１日中における変動（136）、半年の変動（138）、年間の変動（140）を含んでいる前記［１３］記載のコンピュータの読取り可能な記憶媒体（54）。
［１６］前記実行可能なコード（36）は前記時間期間（132）に後続する将来の時間における前記変成器（26）の将来の状態（145）を前記傾向（112）から予測する（98）処理を含むさらに別の動作を行うように前記プロセッサ（34）に命令する前記［１３］記載のコンピュータの読取り可能な記憶媒体（54）。
［１７］前記実行可能なコード（36）は、
前記状態（74、76）が前記変成器（26）の正常の状態（74）に対する例外を規定することを前記傾向（112）から確認し（208）、
前記例外（76）のインスタンスにおいて前記状態（76）の注意（62）を前記ユーザ（58）へ伝送する（210）処理を含むさらに別の動作を行うように前記プロセッサ（34）に命令する前記［１３］記載のコンピュータの読取り可能な媒体（54）。
［１８］監視装置（28）により監視される電気装置（26）の状態（74、76）を解析する計算システム（30）において、
プロセッサ（34）と、
前記プロセッサ（34）と通信し、時間期間（132）中の前記電気装置（26）の動作に関連される前記データ要素（60）を前記監視装置（28）から受信するための入力素子（42）と、
コンピュータの読取り可能な記憶媒体（54）と、
前記コンピュータの読取り可能な記憶媒体（54）上に記録される実行可能なコード（36）とを具備し、前記実行可能なコード（36）は、
前記電気装置（26）の前記動作に応答して複数の周期的特性（136、138、140）を前記データ要素（60）から識別し（92）、前記複数の周期的特性（136、138、140）のそれぞれは前記電気装置（26）の負荷におけるディスクリートな周期的変動を示し、
前記傾向（112）を明白にするために前記時間期間（132）にわたる前記データ要素（60）から前記複数の周期的特性（136、138、140）を取り消すことによって前記周期的特性（136、138、140）から前記傾向（112）を弁別し（94）、
前記傾向（112）に応答して前記電気装置（26）の前記状態（74、76）を決定する（14）ことを含む動作を行うように前記プロセッサ（34）に命令し、
さらに前記計算システム（30）は、前記プロセッサ（34）と通信し、前記状態（74、76）をユーザ（58）に提示する（116）ための出力素子（44、46）を具備している計算システム（30）。
［１９］前記実行可能なコード（36）は、前記時間期間（132）に後続する将来の時間における前記変成器（26）の将来の状態（145）を前記傾向（112）から予測する（98）処理を含む動作を行うように前記プロセッサ（34）に命令する前記［１８］記載の計算システム（30）。
［２０］前記時間期間（132）は第１の時間期間（186）であり、前記傾向（112）は第１の傾向（184’）であり、前記実行可能なコード（36）は、
前記監視装置（28）から第２の時間期間（188）にわたって第２のデータ要素（60）を受信し、
前記複数の周期的特性（136、138、140）から前記第１の傾向（184’）とは異なる第２の傾向（184”）を弁別し（94）、
前記第２の傾向（184”）から、前記電気装置（26）の前記状態（74、76）の変化を決定し（114）、
前記状態（74、76）の前記変化を前記ユーザ（58）に提示する（116）処理を含んでいるさらに別の動作を行うように前記プロセッサ（34）に命令する前記［１８］記載の計算システム（36）。
【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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