(57)【要約】【課題】自家用電気工作物において状態保全の適用が可能な状態保全適用装置を提供することである。【解決手段】自家用電気工作物の状態保全を実施するため、各自家用電気工作物に設置した多機能監視装置から出力される情報や点検時に取得した情報などをＣＢＭサーバに蓄積し、離散化やフーリエ変換などの数学処理を行った後、データマイニング手法を適用して、自家用電気工作物個々の状態に適した状態保全を実現する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自家用電気工作物の状態保全を実施するため、各自家用電気工作物に設置した多機能監視装置から出力される情報や点検時に取得した情報などをＣＢＭサーバに蓄積し、離散化やフーリエ変換などの数学処理を行った後、データマイニング手法を適用して、自家用電気工作物個々の状態に適した状態保全を実現することを特徴とする自家用電気工作物の状態保全適用装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、保安点検情報や監視情報をデータマイニングすることで、従来、適用が困難とされてきた自家用電気工作物の状態保全を実現する状態保全適用装置である。
【背景技術】
【０００２】
電気設備の保全方法においては、時間間隔を基準とした定期点検（ＴＢＭ：Time Based Maintenance）が主体であった。これは例外なくすべての設備に対し定期的に点検を実施するため、設備状態を把握することなく単純に時間間隔を置いての点検による保守が可能で、簡素ではあるが一定の保全品質を確保できた。
【０００３】
近年、センシング技術の高度化、点検情報のデータ化、情報技術の革新的進歩などを背景に、変電設備をはじめとする事業用電気工作物に状態保全（ＣＢＭ：Condition Based Maintenance）の適用が重要視され、議論されている。
【０００４】
ＣＢＭ管理することができる状態監視装置として、必要最小限の情報量で避雷器の劣化を確実に追跡し、避雷器の異常を確実に検出することができるようにした避雷器漏れ電流の状態監視装置がある（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２０１０−２４０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、ＴＢＭによる手法は老朽化した設備においても、最新の設備においても、同様の間隔での点検を行うため、設備状態に合致した保全周期とはならず、過剰な点検を行うこともあった。それにより、時間間隔を尺度とした設備交換時期の決定によるコスト上昇、環境負荷の負担増に結びつく結果になりかねなかった。さらに、経年劣化状態の異なる電気機器においても、ＴＢＭは同様の点検周期になる不合理さがあった。
【０００７】
また、自家用電気工作物においては、各設備の構成やその設置環境、取得できる設備情報が一律ではなく、状態保全に不可欠な設備監視項目が異なることから、自家用電気工作物へのＣＢＭ適用は具現化が困難であった。
【０００８】
本発明の目的は、自家用電気工作物において状態保全の適用が可能な状態保全適用装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の自家用電気工作物の状態保全適用装置は、自家用電気工作物の状態保全を実施するため、各自家用電気工作物に設置した多機能監視装置から出力される情報や点検時に取得した情報などをＣＢＭサーバに蓄積し、離散化やフーリエ変換などの数学処理を行った後、データマイニング手法を適用して、自家用電気工作物個々の状態に適した状態保全を実現することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、データマイニング技術を用いたＣＢＭを導入することで、適切な点検頻度を決定することが可能となり、電気設備に最適で高度な保全が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態に係る自家用電気工作物の状態保全適用装置の構成図。
【図２】本発明の実施の形態におけるＣＢＭサーバ１６での各種データの一元化しトランザクション化する流れの説明図。
【図３】本発明の実施の形態におけるＣＢＭサーバ１６での最適保全結果出力を得る流れ図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明は、多機能監視システムのデータや点検情報データをトランザクション化し、数学的分析を行ったのちデータマイニング技術を用いて、自家用電気工作物への状態保全の適用を可能としたものである。
【００１３】
すなわち、常時状態監視を行う事のできる監視項目を統一化した多機能監視システムを導入し、そのシステムから送られてくる情報、設備情報や点検状態を一元情報化しトランザクションデータを作成する。それらのデータを数学的分析処理を経てデータマイニング技術を用い、電気機器故障や電気事故に至る情報を使用して、自家用電気工作物への状態保全の適用を可能とした。
【００１４】
数学的処理としては、従来のフーリエ変換に加え、Ｚ変換により時間離散信号変換を行う。その信号は、トランザクションデータ（データ処理可能な形）に置き換えられ、データマイニング手法（大量のデータを解析し、相関関係やパターンを探る手法）を用いて、事故原因の有効な組み合わせを見つける。その結果、各自家用電気工作物、並びにその設置される各電気設備に状態保全を適用できる。
【００１５】
図１は本発明の実施の形態に係る自家用電気工作物の状態保全適用装置の構成図である。状態保全適用装置は、契約管理システム１３や多機能監視システム１４、電力管理システム１５、電気設備管理システム１７、指摘管理システム２０から送られてくるデータや、各事業所１８、事業所本部１９の点検などの情報をＣＢＭサーバ１６にデータベース化し蓄積することでデータマイニング実施環境を整える。
【００１６】
図２は、本発明の実施の形態におけるＣＢＭサーバ１６での各種データの一元化しトランザクション化する流れの説明図である。多機能監視装置から送信される多機能監視システムデータ１をはじめ指摘管理システムデータ２や電気設備管理データ３、電力量管理システムデータ４などを一元情報化しトランザクションデータ５を作成する。
【００１７】
図３は本発明の実施の形態におけるＣＢＭサーバ１６での最適保全結果出力を得る流れ図である。トランザクションデータ６を信号処理部７で信号処理する。信号処理部７での信号処理としては、従来の離散フーリエ変換処理（ＤＦＴ）８に加え、Ｚ変換により逆離散信号変換処理（ＩＤＦＴ）９を行う。その信号をトランザクションデータに置き換えデータマイニング１０を行い最適解１１が得られる。その結果、自家用電気工作物の適正保全１２が実施可能となる。
【００１８】
表１はＣＢＭサーバに蓄積されている各種点検情報からデータマイニングを実施した結果例である。
【表１】
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【００１９】
これは、「前提条件２１と同様の場合、結論２２が起こる」というルールを表し、信頼度２３が高いほどルールの前提と結論の統合率が高いことを示す。サポート２４とは、ルール自体が起こる確率を示している。また、Lift値２５は前提条件と結論との結びつきの強さを表し、Lift値が“１”の場合前提条件と結論に関連性がないことを意味する。
【００２０】
例えば、表１のＮｏ．１の前提条件の晴でＰＦ−Ｓの設備で多機能監視の異常信号が無い場合、現状で事故が起きない確立は１００％と言う結果となる。しかし、サポートが５．００％と高くないためこのルールは有効とは言えない。また、Liftの値が１．８６と１より高いので前提と結論はある程度関連性がある。データマイニングの結果より電気故障に至る定量的判定が可能になる。さらには電気機器の最適な保全が実現できる。
【００２１】
このように、本発明の実施の形態によれば、従来の監視装置に代わる多機能監視システムを導入し、各種情報をデータベース化、数学的分析処理を経てデータマイニングを行うことで自家用電気工作物への状態保全が実現できる。
【産業上の利用可能性】
【００２２】
従来、事業用電気工作物にのみ適用可能だったＣＢＭが、多機能監視装置並びに本発明のデータマイニング手法を適用することで自家用電気工作物に対しても適切なＣＢＭが実現できる。それにより最適な点検頻度を決定することが可能となり、電気設備に適切で高度な保全が実現できる。
【符号の説明】
【００２３】
１…多機能監視システムデータ、２…指摘管理システムデータ、３…電気設備管理データ、４…電力量管理システムデータ、５…トランザクションデータ、６…トランザクションデータ、７…信号処理、８…ＤＦＴ、９…ＩＤＦＴ、１０…データマイニング、１１…最適解、１２…適正保全、１３…契約管理システム、１４…多機能監視システム、１５…電力量管理システム、１６…ＣＢＭサーバ、１７…電気設備管理システム、１８…各事業所、１９…事業所本部、２０…指摘管理システム、２１…前提条件、２２…結論、２３…信頼度、２４…サポート、２５…Lift
【図１】
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【図２】
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【図３】
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