(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電気設備における電圧信号と電流信号との内の一方又は双方を検出信号として取得する取得部と、
前記検出信号から当該検出信号の特徴を表す特徴量を抽出する抽出部と、
抽出された前記特徴量に基づいて前記電気設備で生じた異常の要因を識別する識別部と、を備え、
前記抽出部は、時間領域の情報が結果に含まれる周波数解析を行う変換を前記検出信号に対して行い、当該変換した信号から前記特徴量を抽出し、前記抽出部による前記変換は、ウェーブレット変換であり、前記抽出部は、前記検出信号に対して前記ウェーブレット変換を行うことにより複数に分解した周波数領域それぞれにおける、信号の強度についての、最大値、絶対値の平均値を最大値で除算した値、及び、絶対値の標準偏差を最大値で除算した値、の内の少なくとも一つを、前記特徴量として抽出することを特徴とする電気設備の異常要因推定装置。
【請求項２】
前記抽出部は、前記特徴量として、ケプストラム解析を検出信号に対して行った信号を用いる請求項１に記載の電気設備の異常要因推定装置。
【請求項３】
前記抽出部は、前記ケプストラム解析によって、前記検出信号のスペクトルの絶対値の対数を逆フーリエ変換して得たケプストラムを、前記特徴量とする請求項２に記載の電気設備の異常要因推定装置。
【請求項４】
前記識別部は、前記電気設備における異常要因の識別を、最近傍決定則により実行する請求項１から３のいずれか一項に記載の電気設備の異常要因推定装置。
【請求項５】
前記最近傍決定則は、３以上想定されている異常の要因の中から２つの要因を比較対象とし、実際の異常の要因による前記特徴量が、当該２つの要因それぞれの特徴量の内のいずれと類似性が高いかを比較して行う２クラス判別である請求項４に記載の電気設備の異常要因推定装置。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１〜５のいずれか一項に記載の電気設備の異常要因推定装置として機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項７】
電気設備における電圧信号と電流信号との内の一方又は双方を測定する計測器と、
前記計測器との間で信号の受け渡しが可能である異常要因推定装置と、を備え、
前記異常要因推定装置が、請求項１〜５のいずれか一項に記載の電気設備の異常要因推定装置であることを特徴とする電気設備の異常要因推定システム。
【請求項８】
電気設備における電圧信号と電流信号との内の一方又は双方を検出信号として取得する取得ステップと、
前記検出信号から当該検出信号の特徴を表す特徴量を抽出する抽出ステップと、
抽出した前記特徴量に基づいて前記電気設備で生じた異常の要因を識別する識別ステップと、を備え、
前記抽出ステップでは、時間領域の情報が結果に含まれる周波数解析を行う変換を前記検出信号に対して行い、当該変換した後の信号から前記特徴量を抽出し、前記抽出ステップによる前記変換は、ウェーブレット変換であり、前記抽出ステップは、前記検出信号に対して前記ウェーブレット変換を行うことにより複数に分解した周波数領域それぞれにおける、信号の強度についての、最大値、絶対値の平均値を最大値で除算した値、及び、絶対値の標準偏差を最大値で除算した値、の内の少なくとも一つを、前記特徴量として抽出することを特徴とする電気設備の異常要因推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電気設備に地絡等による異常が発生した際の、当該異常の要因を推定する電気設備の異常要因推定装置、コンピュータを前記異常要因推定装置として機能させるためのコンピュータプログラム、電気設備の異常要因推定方法、及び、電気設備の異常要因推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現代社会は電気なしでは成立しない。このため、ひとたび電力供給にトラブルが生じると、一般家庭の生活や企業活動に支障をきたすだけではなく、公共施設や交通機関での長時間にわたる停電等の社会的な問題に波及することもある。したがって、日頃から電気設備の保安管理が必要とされている。
【０００３】
電気設備の異常として、例えば電力線の異常（地絡故障）の発生には、様々な要因があり、例えば、落雷、樹木の接触、鳥獣の接触等がある。このような要因により電気設備に異常が生じた場合、従来では、当該電力設備から離れた保安管理所において、当該電気設備の電力信号や電圧信号を取得することにより、異常の発生を把握することができるものの、その要因が何であるかまでを特定することは容易でない。このため、管理者が異常発生の現場に出向き、要因を発見し、その後、その要因に応じた修復の作業を行うこととなる。しかしこの場合、異常発生の要因の検出に多くの時間を要し、復帰が遅れるおそれがある。
【０００４】
そこで、従来、電気設備での地絡による異常発生の要因に応じて、取得される地絡電流波形が異なるとの知見に基づいて、保安管理所において異常要因を推定する方法が提案されている。例えば、地絡異常が生じた電気設備から地絡電流波形を取得し、この波形をスペクトル解析し、パワースペクトル値（パワースペクトル強度）に基づいて、異常要因を推定する方法がある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平８−２６５９５９号公報（図１参照）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、前記特許文献１に記載の推定方法では、スペクトル解析により地絡電流の周波数成分が判るのみであるため、異常の要因を推定する能力が低く、異常の要因が「金属接触」「鳥獣接触」「樹木接触」の３つのうちのいずれに属するかを識別できる程度である。
このように、従来では、異常の要因を推定する能力がさほど高くないため、多数に分類して要因を把握することができない。つまり、多数ある要因から、実際に発生した異常の要因を推定するためには、より推定能力の高い技術的手段が必要となる。
【０００７】
そこで、本発明は、電気設備において発生した異常の要因を推定する能力の高い異常要因推定装置、コンピュータを前記異常要因推定装置として機能させるためのコンピュータプログラム、電気設備の異常要因推定方法、及び、電気設備の異常要因推定システム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】
【０００８】
本発明の電気設備の異常要因推定装置は、電気設備における電圧信号と電流信号との内の一方又は双方を検出信号として取得する取得部と、前記検出信号から当該検出信号の特徴を表す特徴量を抽出する抽出部と、抽出された前記特徴量に基づいて前記電気設備で生じた異常の要因を識別する識別部とを備え、前記抽出部は、時間領域の情報が結果に含まれる周波数解析を行う変換を前記検出信号に対して行い、当該変換した信号から前記特徴量を抽出し、前記抽出部による前記変換は、ウェーブレット変換であり、前記抽出部は、前記検出信号に対して前記ウェーブレット変換を行うことにより複数に分解した周波数領域それぞれにおける、信号の強度についての、最大値、絶対値の平均値を最大値で除算した値、及び、絶対値の標準偏差を最大値で除算した値、の内の少なくとも一つを、前記特徴量として抽出することを特徴とする。
【０００９】
本発明によれば、抽出部は、時間領域の情報が結果に含まれる周波数解析を行う変換を検出信号に対して行い、当該変換した信号から特徴量を抽出するので、この抽出部によれば、時間領域の情報を残しつつ周波数解析を行う変換が検出信号に対して行われ、周波数成分のみならず時間的な変化を含めて検出信号の特徴量を抽出することができる。このため、識別部による異常の要因の識別処理において、有用な特徴量を用いることができ、異常要因の推定能力を高めることが可能となる。
【００１０】
また、前記抽出部による前記変換を、ウェーブレット変換とすることができ、この変換により、抽出部は、周波数成分のみならず時間的な変化を含めて検出信号の特徴量を抽出することができる。
また、この場合において、前記抽出部は、前記検出信号に対して前記ウェーブレット変換を行うことにより複数に分解した周波数領域それぞれにおける、信号の強度についての、最大値、絶対値の平均値を最大値で除算した値、及び、絶対値の標準偏差を最大値で除算した値、の内の少なくとも一つを、前記特徴量として抽出するのが好ましい。この場合、特徴量として多くの情報が得られ、前記識別部による異常要因の推定能力を高めることが可能となる。
【００１１】
さらに、前記抽出部は、前記特徴量として、ケプストラム解析を検出信号に対して行った信号を用いることができ、この場合、検出信号にどの周波数領域の成分が多く含まれているかを、特徴量として表現することができ、異常要因の推定に有効となる。
また、この場合において、前記抽出部は、前記ケプストラム解析によって、前記検出信号のスペクトルの絶対値の対数を逆フーリエ変換して得たケプストラムを、前記特徴量とするのが好ましい。この場合、ケプストラム解析により得られる信号が特徴量として用いられる。
【００１２】
また、識別部は、前記電気設備における異常の要因の識別に、ニューラルネットワーク等を用いてもよいが、前記識別部は、前記電気設備における異常要因の識別を、最近傍決定則により実行するのが好ましい。この場合、想定されている複数の異常の要因のうち、実際に発生した異常の要因が、いずれに該当するかについての識別が、容易かつ直感的に行われる異常要因推定装置が得られる。
また、この場合において、前記最近傍決定則は、３以上想定されている異常の要因の中から２つの要因を比較対象とし、実際の異常の要因による前記特徴量が、当該２つの要因それぞれの特徴量の内のいずれと類似性が高いかを比較して行う２クラス判別であるのが好ましく、この場合、異常の要因の推定能力を高めることができる。
【００１３】
また、本発明は、コンピュータを、前記電気設備の異常要因推定装置として機能させるためのコンピュータプログラムである。
【００１４】
また、本発明の電気設備の異常要因推定システムは、電気設備における電圧信号と電流信号との内の一方又は双方を測定する計測器と、前記計測器との間で信号の受け渡しが可能である異常要因推定装置とを備え、前記異常要因推定装置が、前記電気設備の異常要因推定装置であることを特徴とする。
【００１５】
本発明によれば、計測器が、電気設備における電圧信号と電流信号との内の一方又は双方を測定すると、異常要因推定装置の前記取得部が、この信号を検出信号として取得する。そして、異常要因推定装置の前記抽出部は、時間領域の情報が結果に含まれる周波数解析を行う変換を検出信号に対して行い、当該変換した信号から特徴量を抽出するので、この抽出部によれば、時間領域の情報を残しつつ周波数解析を行う変換が検出信号に対して行われ、周波数成分のみならず時間的な変化を含めて検出信号の特徴量を抽出することができる。このため、識別部による異常の要因の識別処理において、有用な特徴量を用いることができ、異常要因の推定能力を高めることが可能となる。
【００１６】
また、本発明の電気設備の異常要因推定方法は、電気設備における電圧信号と電流信号との内の一方又は双方を検出信号として取得する取得ステップと、前記検出信号から当該検出信号の特徴を表す特徴量を抽出する抽出ステップと、抽出した前記特徴量に基づいて前記電気設備で生じた異常の要因を識別する識別ステップとを備え、前記抽出ステップでは、時間領域の情報が結果に含まれる周波数解析を行う変換を前記検出信号に対して行い、当該変換した後の信号から前記特徴量を抽出し、前記抽出ステップによる前記変換は、ウェーブレット変換であり、前記抽出ステップでは、前記検出信号に対して前記ウェーブレット変換を行うことにより複数に分解した周波数領域それぞれにおける、信号の強度についての、最大値、絶対値の平均値を最大値で除算した値、及び、絶対値の標準偏差を最大値で除算した値、の内の少なくとも一つを、前記特徴量として抽出することを特徴とする。
【００１７】
本発明によれば、時間領域の情報が結果に含まれる周波数解析を行う変換を検出信号に対して行い、当該変換した後の信号から特徴量を抽出するので、時間領域の情報を残しつつ周波数解析を行う変換が検出信号に対して行われ、周波数成分のみならず時間的な変化を含めて検出信号の特徴量を抽出することができる。このため、識別ステップにおいて、有用な特徴量を用いることができ、異常要因の推定能力を高めることが可能となる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、電気設備において発生した異常の要因を推定する能力を高くすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】異常要因推定システムの実施の一形態を示す構成図である。
【図２】異常要因推定方法のフロー図である。
【図３】異常が発生した際の電気信号に基づいて取得された検出信号の説明図である。
【図４】ウェーブレット変換によって検出信号が周波数領域毎に分解された信号と、元の検出信号との説明図である。
【図５】異常が発生した際の電流信号に基づいて得られたケプストラムの説明図である。
【図６】（ａ）は、異常が発生した際の検出信号のスペクトラムの絶対値の対数を示しており、（ｂ）は、ケプストラムの低ケフレンシ成分Ｃｃｏｅｆ個から再現したスペクトルの概形を示している。
【図７】標準化を行う前の分布を示すグラフである。
【図８】クラス１とクラス２との２クラスのみで標準化を行った場合の分布を示すブラフである。
【図９】３クラス同時に標準化を行った場合の分布を示すグラフである。
【図１０】（ａ）は、ケプストラム係数（Ｃｃｏｅｆ個）を特徴量とした場合の識別率と、対数スペクトルをｎ個の区間に分割し各区間の平均値を特徴量とした場合の識別率とを示すグラフであり、（ｂ）は、識別率を比較した説明図である。
【図１１】（ａ）は、ウェーブレット解析により信号を（Ｗｌｅｖｅｌ＋１）個の周波数領域に分解し、（Ｗｌｅｖｅｌ）個の周波数領域の特徴量を用いた場合の識別率と、元の検出信号から特徴量を抽出した場合の識別率とを示すグラフであり、（ｂ）は、識別率を比較した説明図である。
【図１２】２クラス判別による識別結果を示す説明図である。
【図１３】多クラス判別による識別結果を示す説明図である。
【図１４】正確な推定と誤った推定との関係を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
［１．  異常要因推定システムについて］
図１は、本発明の異常要因推定システムの実施の一形態を示す構成図である。このシステム１０は、電気設備３において電気的な異常（地絡による異常）が発生した場合に、その要因を推定するためのものであり、各種の電気設備３に設置され当該電気設備３の電流と電圧とを監視している監視装置２と、この監視装置２とは別に設けられている異常要因推定装置１とを備えている。異常要因推定装置１は、例えば電気設備３とは異なる場所に存在する保安管理所に設置されている。
【００２１】
監視装置２と異常要因推定装置１とは例えば通信回線４を通じて接続されており、監視装置２と異常要因推定装置１との間で信号の受け渡しが可能であり、監視装置２が有する（後述の）計測器２ａからの信号を受信することができる。なお、電気設備３には様々なものがあり電力線が含まれる。このため、電気設備３は、システム１０が管理する領域に複数存在しており、各電気設備３に設置されている監視装置２それぞれが、当該システム１０の異常要因推定装置１と通信することができる。
【００２２】
本実施形態では、監視装置２は高圧絶縁監視装置であり、電気設備１において発生した異常を捕捉するため、又は、当該異常を前兆段階で捕捉するため、当該電気設備３における電流信号と電圧信号との内の一方又は双方を測定する計測器２ａを有している。なお、本実施形態では、計測器２ａは、電流と電圧との双方を測定する機能を有し、電気設備３から電流信号と電圧信号とを取得することができる。電流信号及び電圧信号（これらを総称して電気信号という）は、時系列データである。そして、監視装置２は、取得した前記電気信号を異常要因推定装置１に送信する。
【００２３】
異常要因推定装置１は、処理装置（ＣＰＵ）及び記憶装置を有するコンピュータ（管理コンピュータ）によって構成されており、記憶装置には、このコンピュータを、異常要因推定装置１として機能させるためのコンピュータプログラムが記憶されている。このコンピュータプログラムは、前記処理装置によって実行され、前記処理装置が前記記憶装置等に対し入出力を行うことで、異常要因推定装置１としての機能を実現する。なお、以下に説明する異常要因推定装置１の機能は、特に断らない限り、前記コンピュータプログラムによって実現されるものである。
【００２４】
［２．異常要因推定装置１の概略について］
図１において、電気設備３で発生した異常の要因を推定するために、異常要因推定装置１は、前記計測器２ａが計測した電気設備３における電圧信号と電流信号との内の一方又は双方を検出信号として取得する取得部５と、この検出信号から当該検出信号の特徴を表す特徴量を抽出する抽出部６と、抽出された特徴量に基づいて電気設備３における前記異常の要因を識別する識別部７とを備えている。さらに、本実施形態では、識別部７による識別結果を出力する出力部９を備えている。この出力部９は、保安管理所の管理者に識別結果を報知するモニタ（図示せず）を有しており、モニタには、識別結果が表示され、これを見た管理者が異常要因を知ることができる。
【００２５】
監視装置２の計測器２ａが計測した電気信号から取得部５が検出信号を取得すると、抽出部６は、前記検出信号に基づく情報から、異常の要因のクラス判別に有用となる本質的な特徴（前記特徴量）を抽出し、その特徴量を用いて識別部７がクラス判別を行う。これにより、後に詳しく説明するが、電気信号が取得された電気設備３において発生している異常の要因を、多数存在する中から、識別することができる。
【００２６】
なお、電流信号、電圧信号は時系列データであるのと同様に、前記検出信号も、時系列データである。また、異常の要因（項目）の例としては、図１２と図１３とに示すように１３種類が想定されている。そして、このうちのいずれか一つの要因によって異常が発生した際に、計測器２ａが測定した電気信号を、前記検出信号として異常要因推定装置１は取得する。
【００２７】
ここで、共通の異常要因を持つ電気信号（電圧信号、電流信号）同士は、何らかの点で類似していると考えられる。例えば、雷によって異常が発生した場合に測定される電気信号は、日が異なっていても、共通している。
そこで、異常要因推定装置１は、異常要因について既知である教師信号を多数記憶しているデータベース８を有している。そして、これら教師信号と、計測器２ａによって計測された電気信号から取得された（異常要因が未知である）検出信号とを比較し、相互の類似性を判定する。前記のとおり、共通の異常要因を持つ検出信号同士は、類似性が高いはずであるから、異常要因推定装置１の前記識別部７は、前記比較による判定結果に基づいて、数ある要因の中から、発生した異常の要因を識別することができる。
【００２８】
このように管理コンピュータ（異常要因推定装置１）が検出信号を比較判定するためには、検出信号を数値化する必要がある。そこで、本実施形態では、異常発生した時間帯を含む所定時間の電気信号を計測器２ａが計測すると、取得部５は、この電気信号から検出信号として、電流値、電圧値、電流値の差、電圧値の差、これらの微分値等の信号を、時系列的に取得し、デジタルデータとして保存する。
図３は、異常が発生した際の電気信号に基づいて、取得部５が取得し保存した検出信号を示しており、（ａ）は電流Ｉ、（ｂ）は電圧Ｖ、（ｃ）は電圧の変化ΔＶ、（ｄ）は電流の変化ΔＩ、（ｅ）は微分値である。なお、図３の検出信号は、異常が発生した際の信号であり、ネズミが電気設備３に接触することで異常が発生した際のものである。
電流の変化ΔＩ及び電圧の変化ΔＶは、式（１）及び式（２）によるものであり、ｔは、時間を意味している。
【００２９】
【数１】
0005546989.tif 000002
【数２】
0005546989.tif 000003
【００３０】
［３．  異常要因推定方法］
図２は、前記異常要因推定システム１０によって実行される異常要因推定方法のフロー図である。この推定方法を順に説明する。
（１）電気設備３において異常が発生した際の当ギア電気設備３の電気信号（電圧信号と電流信号との内の一方又は双方）を監視装置２（計測器２ａ）が測定する（測定ステップＳ１）。
（２）監視装置２から前記電気信号が送信され、異常要因推定装置１の取得部５が、当該電気信号を検出信号として取得する（取得ステップＳ２）。
（３）抽出部６によって、前記検出信号から、当該検出信号の特徴を表す特徴量が抽出される（抽出ステップＳ３）。
（３−１）特徴量の抽出は、ウェーブレット解析が用いられて実行される。
（３−２）さらに、特徴量の抽出は、ケプストラム解析が用いられて実行されてもよい。
（４）抽出部６は、抽出した特徴量を並べて得た特徴ベクトルを生成する（生成ステップ）。
（５）識別部７は、抽出した特徴量（特徴ベクトル）に基づいて電気設備３において発生した異常の要因を識別する（識別ステップＳ５）
【００３１】
この推定方法について更に説明する。電気設備３において異常が発生した際の電気信号（この電気信号は異常要因が未知の信号である）が計測されると、その電気信号（電流信号及び電圧信号）のデータが、異常要因推定装置１へと送信される。
異常要因推定装置１が受信した前記電気信号から、取得部５が検出信号を生成すると、抽出部６は、この検出信号に基づいて特徴量を抽出する。本発明では、抽出部６は、時間領域の情報が結果（変換結果）に含まれる周波数解析を行う変換を検出信号に対して行い、当該変換した後の信号から特徴量を抽出する。特徴量は、電気信号（検出信号）の特徴を数値化したものであり、前記変換により検出信号から、特徴量として、周波数領域の特徴と共に、時間領域の特徴も抽出される。
【００３２】
特徴量の抽出では、ウェーブレット解析とケプストラム解析との内の一方又は双方を用いることができるが、ここでは、抽出部６による前記変換は、ウェーブレット変換である。なお、ウェーブレット解析及びケプストラム解析については、後に説明する。
さらに、抽出部６は、抽出した特徴量それぞれを並べて特徴ベクトルを生成する。
【００３３】
識別部７は、前記特徴ベクトルと、前記データベース８に蓄積されている教師信号の特徴ベクトルとを比較することによって、電気設備３で発生した異常の要因を推定する。
つまり、抽出された特徴量はベクトルとして表現され、識別部７は、この特徴ベクトルと、データベース８の前記教師信号とを比較し、最近傍決定則（Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ｒｕｌｅ  ；ＮＮ法）に従って、異常の要因の推定を実行する。最近傍決定則については、後に説明する。
【００３４】
［４．  抽出部６について］
［４．１  ウェーブレット解析による特徴量の抽出について］
ウェーブレット解析では、検出信号ｆから、所定の時間周波数領域に属する成分を抽出するために、ウェーブレット関数ψ（（ｘ−ｂ）／ａ）と、検出信号ｆとの内積を求める。ただし、前記「ａ」はウェーブレット関数ψのスケール変換を意味し、前記「ｂ」は平行移動を意味しており、「ａ」と「ｂ」とは、検出信号ｆの「周波数」と「時間」とに対応している。検出信号ｆのウェーブレット変換Ｗｆ（ｂ，ａ）は、式（３）によって定義される。
【００３５】
【数３】
0005546989.tif 000004
【００３６】
この式（３）から、「ｂ」に対応する時間領域において、「ａ」に対応する周波数領域の信号の強度（レベル）を示すウェーブレット係数が求められる。つまり、ウェーブレット変換とは、各時間、各周波数のウェーブレット係数を決定することである。
さらに、ウェーブレット変換Ｗｆ（ｂ，ａ）は、式（４）によって表されるウェーブレット逆変換によって元の信号（検出信号）に戻すことができる。
ただし、式（４）のＣψは、下記の式（５）で表わされるアドミッシブル条件を満たさなければならない。
【００３７】
【数４】
0005546989.tif 000005
【数５】
0005546989.tif 000006
【００３８】
以上より、所定の「ａ」に対応するウェーブレット係数の時系列データをウェーブレット逆変換することによって、検出信号を周波数領域ごとに分解したまま再構築することができる。
このように抽出部６が実行する変換は、時間領域の情報が結果に含まれる周波数解析を検出信号に対して行うものであり、具体的に説明すると、所定の時間領域（「ｂ」）における、所定の周波数領域（「ａ」）の信号の強度（レベル）を取得する、つまり、所定の周波数領域（「ａ」）の信号の強度の、時間的変化を取得する。
図４は、あるタイミングで計測器２ａが測定した電流信号を、ウェーブレット変換によって９個のＤｅｔａｉｌと、１個のＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎとによる合計１０個の周波数領域に分解し、さらに、これらをウェーブレット逆変換によって再構築した情報を示している（図４の（ａ）〜（ｊ））。なお、図４（ｋ）は、元信号（検出信号）を示している。
ウェーブレット変換によって検出信号を前記のとおり分解すると、図４（ａ）（ｂ）のように低周波成分はＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎと、Ｄｅｔａｉｌの高レベル側とに現れ、図４（ｉ）（ｊ）のように、高周波成分はＤｅｔａｉｌの低レベル側に現れる。
【００３９】
抽出部６は、検出信号に対して前記ウェーブレット変換を行うことにより、複数に分解した周波数領域それぞれにおける、信号の強度（ウェーブレット係数）についての、＜１＞最大値、＜２＞絶対値の平均値を最大値で除算した値、＜３＞絶対値の標準偏差を最大値で除算した値、の内の少なくとも一つを、特徴量として抽出する。
なお、本実施形態では、Ｎをウェーブレット関数のモーメントとした場合、検出信号をＤａｕｂｅｃｈｉｅｓのウェーブレット（Ｎ＝２）を用いて、レベル数（Ｗｌｅｖｅｌ）＋１個の周波数領域に分解し、Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎを除いたレベル数（Ｗｌｅｖｅｌ）個の周波数領域それぞれから、ウェーブレット係数についての、＜１＞最大値、＜２＞絶対値の平均値を最大値で除算した値、＜３＞絶対値の標準偏差を最大値で除算した値のすべてを、特徴量として抽出している。
このように、ウェーブレット解析を用いて、複数の周波数領域に分解した信号から特徴（特徴量）を抽出することにより、従来のスペクトル解析の場合に比べて、より多くの情報を得ることができる。
【００４０】
［４．２  ケプストラム解析による特徴量の抽出について］
抽出部６は、特徴量として、ケプストラム解析を検出信号に対して行った信号を用いてもよい。
検出信号ｆ（ｘ）のスペクトルＳ（τ１）は、式（６）によって表され、ケプストラムは、検出信号ｆ（ｘ）のスペクトルＳ（τ１）の絶対値の対数を逆フーリエ変換したものである。ケプストラムＣ（τ２）は、式（７）により表される。
【数６】
0005546989.tif 000007
【数７】
0005546989.tif 000008
【００４１】
ケプストラムの変数τ２はケフレンシと呼ばれ、ケプストラムに対するケフレンシは、スペクトルに対する周波数に対応する。ケプストラムの低ケフレンシ成分をフーリエ変換することによりスペクトルの概形を復元することができるため、ケプストラムを特徴量として用いる。これにより、検出信号にどの周波数領域の成分が多く含まれているかを、少数の特徴量により表わすことができる。
所定のタイミングで計測器２ａによって取得された電流信号に基づくケプストラムを、図５に示す。図５の横軸はケフレンシであり、時間の次元を有している。縦軸はケプストラム係数である。
【００４２】
図５によれば、左端の０次成分（直流成分）を除くと左右対称であり、左端が最も低次であり、中央に向かうほど高次である。低次、高次はそれぞれ、低周波領域、高周波領域に対応する。
図６（ａ）は、あるタイミングで計測器２ａによって測定された電気信号から得られた検出信号のスペクトルの絶対値の対数を求めたグラフであり、図６（ｂ−１）〜（ｂ−４）は、前記検出信号のケプストラムの低ケフレンシ成分からスペクトルの概形を再現したグラフである。
【００４３】
図６（ｂ−１）〜（ｂ−４）のグラフは、検出信号のケプストラムの低次成分を、図５のグラフの左端から（Ｃｃｏｅｆ）個、右端から（Ｃｃｏｅｆ−１）個づつ残して高次成分を０とし、フーリエ変換したものであり、（ｂ−１）〜（ｂ−４）それぞれ（上から順に）Ｃｃｏｅｆ＝２，１０，１００，１０００である。
図６によれば、ケプストラムの低ケフレンシ成分を用いて、元のスペクトルに対しローパスフィルタをかけたような信号（情報）を再現することができる。このことから、ケプストラムの低ケフレンシ成分は、検出信号の周波数領域の情報を代表している。そこで、本実施形態では、検出信号のケプストラムにおける低ケフレンシ成分（Ｃｃｏｅｆ）個を、特徴量として用いる。
【００４４】
［５．  識別部７について］
本実施形態では、電気設備３の異常要因の推定（識別）を、異常要因についての既知の信号を教師信号とした未知信号（検出信号）のクラス判別問題と捉え、識別部７は、電気設備３における異常要因の識別を、最近傍決定則（ＮＮ法）により実行し、前記異常要因の推定を行う。
この最近傍決定則（ＮＮ法）では、同一クラスに属する信号は類似の特徴ベクトルを持つものと考える。識別対象である未知信号（検出信号）の特徴ベクトルと教師信号の特徴ベクトルとを比較し、最も類似した教師信号が属する要因（クラス）を、識別結果として出力する。
【００４５】
すなわち、識別部７では、前記抽出部６によって抽出された特徴量に基づいて生成された特徴ベクトルＸと、教師信号に基づく特徴ベクトルＸｔ（ｔ＝１，２，３・・・ｎ）との距離を比較し、最も近傍にある教師信号の特徴ベクトルＸｋが属するクラスθｋを、識別結果とする。つまり、抽出された特徴量に基づく特徴ベクトルＸと、教師信号に基づく特徴ベクトルＸｔとの距離をＤ（Ｘ，Ｘｔ）とすると、最近傍決定則（ＮＮ法）によれば、式（８）となる。なお、本実施形態では、ユークリッド距離を用いている。
【００４６】
【数８】
0005546989.tif 000009
【００４７】
この最近傍決定則（ＮＮ法）は、識別対象である検出信号（未知信号）を、最も近い教師信号と同じクラスに分類するという直感的に分かりやすい識別手段である。つまり、想定されている複数の異常要因のうち、実際に発生した異常の要因が、いずれに該当するかについての識別が、容易かつ直感的に行われる。
また、各異常要因のクラスに、さらに複数の性質が異なる信号の集まり（サブクラス）が存在していると、線形判別を行うことが困難であるが、最近傍決定則（ＮＮ法）によれば、前記のような集まり（サブクラス）が存在する場合であっても、識別性能を確保することができる。
【００４８】
最近傍決定則（ＮＮ法）を用いてクラス判別を行うための手段として、２つの手段がある。１つ目は、全てのクラスを同時に扱う多クラス判別を行う方法である。この方法を用いた場合、一度の識別処理により未知信号（検出信号）の属するクラスを識別することが可能となる。
【００４９】
最近傍決定則（ＮＮ法）の２つ目は、２クラス判別であり、これは、３以上の複数のクラスのうちから２つのクラスのみに着目し、未知信号（検出信号）が、どちらクラスの教師信号とより類似性が高いかを比較して識別する方法である。つまり、３種類以上（又は５種類以上）想定されている異常要因の項目（図１２、図１３では１３種類の項目）の中から２つの項目を比較対象とし、実際の異常要因による前記特徴量が、当該２つの項目それぞれの特徴量の内のいずれと類似性が高いかを比較して行い、この比較を全ての対の組み合わせについて総当たりとして行う方法である。
【００５０】
この２クラス判別による場合、以下の利点がある。
まず第１に、各特徴量の標準化を、判別対象とする２つのクラス間で行う。これにより、過度な特徴量の圧縮を避けるができる。すなわち、各特徴量はそれぞれ異なる単位を持ち、２クラス判別では、分散や平均値も異なっているため特徴量を、事前に分散１、平均０に標準化する。
これに対して、全てのクラス間で識別を行うと、ある特徴量が極端に大きい、あるいは極端に小さいクラスのデータの影響により、その特徴量の差異の小さいクラス間において、差異がさらに圧縮され、消されてしまうおそれがある。
しかし、２クラス間で標準化を行うことにより、ある特徴量が極端に大きかったり小さかったりするクラスの影響を受けずに識別を行うことができる。
【００５１】
第２に、どの２クラス間で特徴ベクトルを比較するかによって用いる特徴量を変更することができる。どの２クラス間で比較を行うかによって、識別に適した特徴量は異なると考えられ、適切な特徴量を選択することにより判別性能を向上させることができる。
ただし、２クラス判別を用いる場合、一度の判別で未知信号（検出信号）がどのクラスに属しているか判断することはできないので、全ての２クラスの組み合わせについて総当たり方式で判別を行う。そして、最も勝利数の多いクラスを判別結果として出力する。
【００５２】
２クラス判別を実行する場合と、多クラス判別を実行する場合との識別性能の比較について説明する。
図７は、分布の中心がそれぞれ（−１，０）（１，０）（１０，０）であり、標準偏差がｘ，ｙどちらの軸方向にも１であるような集合、クラス１（○）、クラス２（×）、クラス３（＋）を示している。
クラス１、クラス２に関して、２クラス判別を行う場合、標準化後の分布は、図８のようになり、識別境界が比較的はっきりとしている。
これに対して、多クラス判別を行う場合、標準化後の分布は、図９のようになり、クラス３がｘ軸方向に飛びぬけて大きい値を持っている。このために、クラス１とクラス２とのの差異が圧縮されてしまう。
【００５３】
この結果、２クラス判別の総当たり方式による場合の識別率は、８８．１７％であるのに対し、多クラス判別方式による場合の識別率は、８５．５３％となり、２クラス判別の総当たり方式の方が、識別率が高い。なお、この識別性能の比較では、クラス毎に教師データを５０個、識別対象である未知データを１０００個ずつ生成し、識別を行っており、識別率（Ｐ）は、式（９）によって求めた値である。なお、この式（９）において、ｎｃｏｒｒｅｃｔは、未知データのクラスを正しく推定できた回数であり、ｎは、識別を行った総回数である。
【００５４】
【数９】
0005546989.tif 000010
【００５５】
［６  抽出部６によって抽出された特徴量の有効性について］
［６．１  ケプストラム解析によって抽出した特徴量の有効性］
図１０（ａ）は、特徴量として用いたケプストラム係数の数（Ｃｃｏｅｆ）を変化させた場合（実施例）の識別率Ｐｃと、周波数領域の分割数ｎを変化させた場合（比較例）の識別率Ｐｓを示している。なお、比較例は、周波数領域の特徴量に関して、図６（ａ）に示したスペクトルの絶対値の対数をとったグラフを、ｎ個の周波数領域に等分割し、各領域のスペクトル強度の平均値を特徴量としたものである。
また、一つ抜き法（ｌｅａｖｅ−ｏｎｅ−ｏｕｔ）を行った場合の識別率を用いて評価している。そして、識別部７による識別方法には、２クラス判別の総当たり方式を用いている。以下、断りがなければ同じ方式で識別率を求めている。
【００５６】
図１０（ｂ）に示しているように、ケプストラム係数を用いた場合（実施例）の方が、約４％、識別率が高い。なお、図１０（ｂ）中の、識別率Ｐｃｍａｘ，Ｐｓｍａｘは、それぞれ図１０（ａ）におけるＰｃ，Ｐｓの最大値である。
【００５７】
［６．２  ウェーブレット解析によって抽出した特徴量の有効性］
図１１（ａ）は、ウェーブレット変換によって分解するレベル数（Ｗｌｅｖｅｌ）を変化させた場合（実施例）の識別率Ｐｗの変化を示している。
比較例として、図４（ｋ）に示した元の信号についての（１）最大値、（２）絶対値の平均値を最大値で割った値、（３）絶対値の標準偏差を最大値で割った値、を特徴量として識別を行った。この場合の識別率が図１１（ａ）においてＰｏである。
図１１（ｂ）に示しているように、ウェーブレット解析によって検出信号を周波数領域ごとに分解することにより、実施例の識別率が、比較例に比べて高い。なお、図１１（ｂ）中の、識別率Ｐｗｍａｘは、図１１（ａ）におけるＰｗの最大値である。
【００５８】
［６．３  ウェーブレット解析及びケプストラム解析の両者の場合の有効性］
さらに，ウェーブレット解析で得た特徴量と、ケプストラム解析によって得た特徴量との両方を用いてクラス判別を行った場合を説明する。この場合、特徴量として用いたケプストラム係数の個数（Ｃｃｏｅｆ）、ウェーブレット変換によって分解するレベル数（Ｗｌｅｖｅｌ）をそれぞれ１から２０の間で変化させ、最適な（Ｃｃｏｅｆ）及び（Ｗｌｅｖｅｌ）の組み合わせを求めた。Ｃｃｏｅｆ＝８であり、Ｗｌｅｖｅｌ＝１０の場合、識別率Ｐが８９．９％となり、最大の識別率が得られた。
【００５９】
［７．  識別部７の識別結果について］
識別部７によって、２クラス判別を実行した場合の識別結果と、多クラス判別を実行した場合の識別結果との比較について説明する。
図１２は、２クラス判別の総当たり方式を実行した場合の識別結果を示しており、図１３は、多クラス判別を実行した場合の識別結果を示している。なお、抽出部６による特徴量の抽出には、ウェーブレット解析及びケプストラム解析の双方を用い、Ｃｃｏｅｆ＝８、Ｗｌｅｖｅｌ＝１０としている。
【００６０】
また、図１２及び図１３中の、識別率Ｐ１は、図１４に示しているように、クラスＡ（異常要因Ａ）だと推定された信号の内、実際にクラスＡ（異常要因Ａ）に属していた信号の割合であり、識別率Ｐ２は、クラスＡ（異常要因Ａ）に属する信号の内、正しく推定された信号の割合を表わしており、データ数は、各異常要因に属する信号の数を表わしている。実用上では、識別結果がどれだけ信頼できるかを表わす識別率Ｐ１の値が、重要であるが、各異常要因の検出信号が正しく識別されているかを判断する場合は、識別率Ｐ２についても考慮するのが好ましい。図１２と図１３とによれば、２クラス判別の総当たり方式を用いた場合の方が、識別率が高くなっている。
【００６１】
［８．  前記実施形態に係る異常要因推定装置１について］
以上より、電気設備３において発生する異常は、設備の劣化、電気設備２内での雨漏りの他に、小動物の電気設備への侵入等の様々な要因によって、引き起こされる。各異常の要因の電流信号、電圧信号は、それぞれ固有の波形パターンを持っており、異常要因推定装置１は、異常発生時において、測定された電流信号、電圧信号を検出信号として取得し、この検出信号を解析することにより、異常の要因を推定することができる。
このため、異常要因推定装置１は、異常の要因が未知である前記電気信号を検出信号として取得することにより、異常要因の推定処理を、電気信号から取得された検出信号に基づく情報（後述する特徴量）のクラス判別問題として定式化して実行することができる。
【００６２】
したがって、異常要因推定装置１から離れた位置にある電気設備２において異常が発生しても、この異常要因推定装置１は、異常の要因を推定することができる。この結果、前記推定結果をもとに、管理者は、当該異常要因を早期に取り除き、停電の早期復旧が可能となり、また、停電事故を予防することが可能となる。
【００６３】
このように前記実施形態に係る異常要因推定装置１によれば、抽出部６は、ウェーブレット解析のように、時間領域の情報を結果に含む周波数解析（時間領域の情報を残しつつ周波数解析）を行う変換を検出信号に対して行い、当該変換した後の信号から特徴量を抽出するので、この抽出部６によれば、検出信号の周波数成分のみならず、検出信号の時間的な変化を含めて、当該検出信号の特徴量を抽出することができる。
つまり、従来技術のようなフーリエ変換によって検出信号の特性を得る場合では、周波数領域についての情報を取得することができるが、時間方向の情報を失ってしまう。しかし、本実施形態のように、ウェーブレット変換によれば、時間方向の情報も失わずに特徴量として取り出すことができる。
このため、識別部７による異常要因の識別処理に関して有用な特徴量が得られ、異常要因の推定能力を高めることが可能となる。
【００６４】
なお、前記［６．１  ケプストラム解析によって抽出した特徴量の有効性］において説明したように、異常要因の推定能力を高めるという課題を解決する別の発明として、抽出部６は、ウェーブレット解析を行うことなく、ケプストラム解析によって特徴量を抽出してもよい。
つまり、前記別の発明（電気設備の異常要因推定装置）は、電気設備における電圧信号と電流信号との内の一方又は双方を検出信号として取得する取得部と、前記検出信号から当該検出信号の特徴を表す特徴量を抽出する抽出部と、抽出された前記特徴量に基づいて前記電気設備における異常要因を識別する識別部と、を備え、前記抽出部は、検出信号に対してケプストラム解析を行って前記特徴量を抽出することを特徴とする。
なお、この別の発明においても、抽出部及び識別部等の構成については、前記実施形態と同様である。
【００６５】
本発明の異常要因推定装置１及びシステム１０等は、図示する形態に限らず本発明の範囲内において他の形態のものであっても良い。例えば、前記実施形態では、識別部７による識別処理では、最近傍決定則を用いた場合を説明したが、ニューラルネットワークを用いてもよい。
【符号の説明】
【００６６】
１：異常要因推定装置、    ２：監視装置、    ２ａ：計測器、    ３：電気設備、    ５：取得部、    ６：抽出部、    ７：識別部、    １０：異常要因推定システム
【図１】
0005546989.tif 000011
【図２】
0005546989.tif 000012
【図３】
0005546989.tif 000013
【図４】
0005546989.tif 000014
【図５】
0005546989.tif 000015
【図６】
0005546989.tif 000016
【図７】
0005546989.tif 000017
【図８】
0005546989.tif 000018
【図９】
0005546989.tif 000019
【図１０】
0005546989.tif 000020
【図１１】
0005546989.tif 000021
【図１２】
0005546989.tif 000022
【図１３】
0005546989.tif 000023
【図１４】
0005546989.tif 000024