(57)【要約】  電力線における高インピーダンス漏電を検知するための装置、システム、及び方法であって、投票形式のロジックを有する複合式高インピーダンス漏電検知システムを使用する。このロジックは、複数の独立の高インピーダンス漏電検知システムからの論理出力を収集し、もし、複数の独立の高インピーダンス漏電検知システムの内のいずれか二つが高インピーダンス漏電を示す場合に、高インピーダンス漏電であると判断する。好ましくは、上記複数の高インピーダンス漏電検知システムは、第一の論理出力を有するウェーブレット解析に基づく高インピーダンス漏電検知システム、第二の論理出力を有する高次統計データに基づく高インピーダンス漏電検知システム、及び、第三の論理出力を有するニューラル・ネットワークに基づく高インピーダンス漏電検知システムを含んでいる。好ましくは、上記複数の高インピーダンス漏電検知システムのそれぞれは、電力配線上での高インピーダンス漏電を独立に検知する独立の高インピーダンス漏電検知アプリケーションを含んでいる。
2007524092.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力線における高インピーダンス漏電を検知するための方法であって：
それぞれアウトプットを有する複数の高インピーダンス漏電検知手段を準備し；
前記電力線における高インピーダンス漏電状態を、前記複数の高インピーダンス漏電検知手段を用いて、独立に検知し；
高インピーダンス漏電の存在を、判断手段を用いて判断する；工程を備えており、
前記判断手段は、もし、前記独立のアウトプットの内のいずれか二つまたはそれ以上が、前記複数の高インピーダンス漏電検知手段の内の対応する一つが高インピーダンス漏電状態を検知したことを示す場合に、高インピーダンス漏電であると判断すること、を特徴とする方法。
【請求項２】
下記特徴を有する請求項１に記載の方法：
前記複数の高インピーダンス漏電検知手段は、少なくとも三つである。
【請求項３】
下記特徴を有する請求項１に記載の方法：
前記複数の高インピーダンス漏電検知手段は、少なくとも三つであって、そのそれぞれは、前記三つの検知手段の内の前記対応する一つが、高インピーダンス漏電を検知したことを示す一つの状態を有する論理出力を提供し、
前記判断手段は、判断ロジックであって、
前記方法は、もし、前記三つの論値出力の内のいずれか二つが、高インピーダンス漏電を検知したことを示す状態にある場合に、前記判断手段が、高インピーダンス漏電であると判断すること、を更に含んでいる。
【請求項４】
下記特徴を有する請求項１に記載の方法：
前記判断手段は、判断ロジックであって、
前記方法は、下記工程を更に備えている：
論理出力を有する少なくとも三つの高インピーダンス漏電検知手段を準備し、その論理出力は、一つの状態において、前記三つの検知手段の内の前記対応する一つが高インピーダンス漏電を検知したことを示すものであり；
前記判断手段は、もし、前記少なくとも三つの論値出力の内の少なくとも二つが高インピーダンス漏電を検知したことを示す前記状態にある場合に、高インピーダンス漏電であると判断する。
【請求項５】
交流がその中を流れる電力システムにおける高インピーダンス漏電を検知するためのシステムであって：
電力供給源と；
一つまたはそれ以上の互いに接続された電力導線と；
複合式高インピーダンス漏電検知システムと；を有し、
この複合式高インピーダンス漏電検知システムは、複数の個別の高インピーダンス漏電検知システムの内の少なくとも二つが、それぞれ、前記電力導線上での高インピーダンス漏電の発生を独立に検知したときに、高インピーダンス漏電を検知するために、前記一つまたはそれ以上の電力導線に接続されていること、を特徴とするシステム。
【請求項６】
下記特徴を有する請求項５に記載のシステム：
前記複数の独立の個別の高インピーダンス漏電検知システムは、
前記電力配線における高インピーダンス漏電状態を検知するための第一の論理出力を有する、ウェーブレット解析に基づくシステムと；
前記電力配線における高インピーダンス漏電状態を検知するための第二の論理出力を有する、高次統計データに基づくシステムと；
前記電力配線における高インピーダンス漏電状態を検知するための第三の論理出力を有する、ニューラル・ネットワークに基づくシステムと；を更に備え、
前記ウェーブレット解析に基づくシステム、前記高次統計データに基づくシステム及び前記ニューラル・ネットワークに基づくシステムは、前記電力線における同一の高インピーダンス漏電状態を、それぞれ独立に検知する。
【請求項７】
下記特徴を有する請求項６に記載のシステム： 
前記複合式高インピーダンス漏電検知システムは、高インピーダンス漏電の発生を判断するための判断ロジックを更に備えており、
前記判断ロジックは、もし、前記第一の論理出力、前記第二の論理出力、および／または  前記第三の論理出力の内のいずれか二つが、高インピーダンス漏電状態を検知したことを示す状態にある場合に、前記高インピーダンス漏電が存在することを判断する。
【請求項８】
下記特徴を有する請求項５に記載のシステム：
前記導線上の電流を検知するために、前記一つまたはそれ以上の電力導線の一つまたはそれ以上に接続された検知デバイスと；
前記検知デバイスの前記一つまたはそれ以上と、前記複合式高インピーダンス漏電検知システムの間に配置されたバンドパス・フィルタと；を更に有する
【請求項９】
下記特徴を有する請求項５に記載のシステム：
一つまたはそれ以上のプロセッサを更に有し、このプロセッサは、前記一つまたはそれ以上の電力導線上の電流を示すデータを前記検知デバイスから、論理出力を前記個別の高インピーダンス漏電検知システムのそれぞれから、受け取って処理し、
前記個別の高インピーダンス漏電検知システムの内のいずれか二つが、高インピーダンス漏電をそれぞれ独立に検知したときに、前記一つまたはそれ以上の電力導線上での高インピーダンス漏電であると判断する。
【請求項１０】
電力線における高インピーダンス漏電を検知するための装置であって：
前記電力線における高インピーダンス漏電状態を検知するための、第一の論理出力を有する、ウェーブレット解析に基づくシステムと；
前記電力線における高インピーダンス漏電状態を検知するための、第二の論理出力を有する、高次統計データに基づくシステムと；
前記電力線における高インピーダンス漏電状態を検知するための、第三の論理出力を有する、ニューラル・ネットワークに基づくシステムと；を備え、
前記ウェーブレット解析に基づくシステム、前記高次統計データに基づくシステム及び前記ニューラル・ネットワークに基づくシステムは、前記電力線における同一の高インピーダンス漏電状態をそれぞれ独立に検知すること、を特徴とする装置。
【請求項１１】
電力線における高インピーダンス漏電を検知するための装置であって：
それぞれアウトプットを有する複数の高インピーダンス漏電検知手段と：
高インピーダンス漏電を判断するための判断手段と：を備え、
前記複数の高インピーダンス漏電検知手段のそれぞれは、前記電力線上での高インピーダンス漏電状態を独立に検知し、
前記判断手段は、もし、前記独立のアウトプットの内のいずれか二つまたはそれ以上が、前記複数の高インピーダンス漏電検知手段の内の対応する一つが高インピーダンス漏電状態を検知したことを示した場合に、高インピーダンス漏電であると判断すること、を特徴とする装置。
【請求項１２】
電力分配ラインのための保護リレーであって、
一つまたはそれ以上の計算デバイスを備え、前記計算デバイスの内の唯一つのデバイスは、前記電力分配ラインにおける非高インピーダンス漏電及び高インピーダンス漏電の双方を検知するために使用されることを特徴とする保護リレー。
【請求項１３】
下記特徴を有する請求項１２に記載の保護リレー： 
前記計算デバイスの内の前記唯一つのデバイスは、複数の高インピーダンス漏電検知手段を用いて、前記電力線における高インピーダンス漏電状態を独立に検知することにより、前記電力分配ラインにおける高インピーダンス漏電を検知し、且つ、判断手段を用いて、高インピーダンス漏電の存在を判断するものであって、
前記判断手段は、もし、前記複数の独立の高インピーダンス漏電検知手段の内のいずれか二つまたはそれ以上が、高インピーダンス漏電状態を検知した場合に、高インピーダンス漏電と判断する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広く電力システムにおける漏電検知に係り、特に、電力分配ラインにおける高インピーダンス漏電検知に係る。
【背景技術】
【０００２】
高インピーダンス漏電は、漏電のポイントでの高インピーダンスにより特徴付けられる。従って、高インピーダンス漏電は、典型的に、小さなレベルの漏電電流しか発生させない。高インピーダンス漏電は、それ故に、例えば保護リレーのような、従来の過電流デバイスによって認識され且つ処理されるような、十分な漏電電流を発生じさせない漏電として、一般的に定義されることが可能である。
【０００３】
高インピーダンス漏電は、通電されている一次導線が、例えば、木、構造物または装置、電柱の横木のような、準絶縁性のオブジェクトと接触することにより、または、地面に落ちることにより、発生する。典型的には、高インピーダンス漏電は、接触のポイントで、アークを発して閃光を生ずる。これらの検知し難い漏電の重要性は、重大な公衆の安全上のハザード並びにアークによる引火の危険を伴うことである。そのようなものとして、高インピーダンス漏電検知は、これまで長い間、保護用のリレーの主要な問題となっていた。
【０００４】
保護リレーは、通常、高い電流条件の場合に、装置（ライン、トランス、その他）を切り離すことによって、その装置をダメージから保護するようにデザインされている。高インピーダンス漏電は、典型的には分配回路上で発生し、（もしあるとしても）非常に小さい電流しか発生させない。高インピーダンス漏電は、装置に危険を及ぼすことがなく、本来、従来の過電流デバイスによって、検知されることが可能ではない。それにもかかわらず、ダウンした導線の危険性は、誰にも明らかである。火災、財へのダメージ、及び誰かが生きている導線と接触する可能性は、主要な関心事の内の幾つかである。
【０００５】
また、包括的なソリューションを保証するに当っての法律的問題は、製造者に多大な費用をかけさせることになりうる（例えば、信頼性の問題）。例えば、高インピーダンス漏電を検知した後に、ブレーカをトリップさせることは、明白な選択肢ではない。高インピーダンス漏電は危険ではあるが、給電線をトリップさせることは、家庭、交通信号、オフィス、その他への通電を停止することによって、不必要にも、新たなハザードを招くことになる。高インピーダンス漏電と間違って判断することの影響は、経済的及び法律的な派生問題を伴うことになる。
【０００６】
公共事業設備は、常に、公衆の安全をトップ・プライオリティとしなければならない。しかしながら、これまでは、高インピーダンス漏電検知が可能ではなく、従って、全てのダウンした導線を１００％検知することが可能であって、しかも誤動作がないことについての１００％の確実性を有する、現実的な検知アルゴリズムは、考え出されていなかった。公共事業設備は、信頼性をもって高インピーダンス漏電を検知することが可能であると同時に、誤ってＨＩＦを検知することがない、経済的ソリューション及びシステムを必要としている。
【０００７】
初期のＨＩＦ検知のスキームの幾つかは、アークを発する漏電の検知技術に関するものであって、低周波電流成分を使用している。それについては、B. Russell，K. Mehta，R. Chinchali,   “An arcing fault detection technique using low frequency current components performance evaluation using recorded date”,   IEEE Transactions on Power Delivery，Vol.3，No.4，pp.1493-1500，October 1988   に記載されている。
【０００８】
この従来のアークを発する漏電の検知技術は、低周波電流（即ち１８０及び２１０Ｈｚ）を調べ、アークを発する漏電が起こっているか否かの判断を行う。階層型の検知スキームが開発され、その検知スキームは、シグネチャー・エネルギーに基づき、且つ、ダイナミックな閾値を使用する。このアルゴリズムは、フィールドでテストされたが、その性能は、その実用的な適用範囲に制約を与えるものであった。
【０００９】
米国特許第４，４６６，０７１号明細書は、“High Impedance Fault Detection Apparatus and Method”とタイトルが付けられ、従来の高インピーダンス漏電検知技術について記載されている。それによれば、交流の各サイクルの高周波成分がモニターし且つ評価される。高インピーダンス漏電の発生は、予め設定された期間の且つ予め設定されたパターンを有する高周波成分の強度の大きな増大に基づいて、判断される。しかしながら、この特許は、高インピーダンス漏電電流の非常に特殊な特徴しか考慮しておらず、従って、マルチ分解能の枠組みによる高インピーダンス漏電電流を考慮していない。
【００１０】
米国特許第５，５１２，８３２号明細書は、“Energy Analysis Fault Detection System”とタイトルが付けられ、従来の検知技術が記載されている。それによれば、電力供給ライン上でのアークを発する漏電検知するために、負荷電流のエネルギーの値が、予め設定された閾値と比較される。しかしながら、この特許は、元来、非常に基礎的であって、漏電を検知するための負荷電流の他の特徴を考慮しあるいは使用していない。
【００１１】
他のＨＩＦ検知スキームは、ＨＩＦ漏電を識別するようにトレーニングされたニューラル・ネットワーク漏電検知システムを案出している。それについては、S. Ebron，D. Lubkeman，an M. White,   “A Neural Network approach to the Detection of incipient faults on power distriution feeders”,   IEEE Transactions on Power Delivery, Vol.5, No.2, pp. 905-914, April 1990   に記載されている。この研究は、ニューラル・ネットワークの開発の初期の段階に行われたものではあるが、ＨＩＦ検知における適応学習システムの可能性を強調している。このパイロット的な研究は、実験的に生成されたデータを使用しておらず、電磁的トランジェントプログラム（ＥＭＴＰ）ソフトウエアを使用して生成されたシミュレイトされたＨＩＦデータを使用して、開発され且つテストされたものである。更に、この研究において使用されたニューラル・ネットワークは、比較的シンプルな構造を有している。
【００１２】
米国特許第５，５３７，３２７号明細書は、“Method and Apparatus For Detecting High-Impedance Faults In Electrical Power Systems”とタイトルが付けられ、従来の高インピーダンス漏電検知技術が記載されている。それによれば、高インピーダンス漏電を検知するために、ニューラル・ネットワークが使用されている。  しかしながら、この米国特許第５，５３７，３２７号明細書で使用されている特徴は、負荷電流の最大及び最小の微分係数に依拠している。また、ゼロ交差（zero crossings）が、漏電を検知するために使用されている。
【００１３】
長期間のＨＩＦ検知のテストの結果が、５つの公共事業設備の協力で実施され、そのテストは、仕組まれた漏電、自然発生する漏電、及び通常のシステム・オペレーションを含んでいる。その結果は、B. Russell, C. Benner,   “Arcing fault detection for distribution feeders: security assessment in long term field trials”,   IEEE Transactions on Power Delivery, Vol.10, No. 2, pp.676 - 683, April 1995   に発表されている。この研究には、ＨＩＦ検知の実務的なアスペクトの内の幾つかについて、非常に詳細に記載されているが、この研究は、そのランダム性に基づくアルゴリズムを使用して、７５％ＨＩＦ検知が最良の実現可能な性能であると、示している。
【００１４】
ブリティッシュ・コロンビア水力及び電力技術ラボ社（British Columbia Hydro and Powertech Labs Inc.）は、直前に記載した  Russell et al.  のものを含む三つのＨＩＦ漏電検知システムをテストした；V. Bucholz, M.Nagpol, J. Nielson, B. Parsi, and W. Zarecki,   “High impedance fault detection device tester”,   IEEE transactions on Power Delivery, Vol.11, No.1, pp.184 - 190, January 1996。その最も重要な結果は、ＨＩＦシグネチャーの高周波数が、ＨＩＦ検知において、及び、他のタイプの漏電または通常のアークを発するオペレーションからＨＩＦを識別するときに、重要な役割を演ずることである
他のＨＩＦ検知の研究において、ＨＩＦ検知及びテストの数年間の経験の結果がまとめられ、ランダム性に基づくＨＩＦ検知アルゴリズムの性能の公式の評価が、記載されている；C. Benner and B. Russell,   “Practical high impedance fault detection on distribution feeders”,   IEEE Transactions on Power Delivery, Vol.33, No.3, pp.635-640, May/June 1997。そのシンプルさ及びその特別の性質にも拘わらず、このアルゴリズムは、比較的信頼性があるＨＩＦ検知について述べている。
【００１５】
この技術は、ジェネラル・エレクトリック社（General Electric）社から発売されているリレーの中に実現され、デジタル・フィーダ・モニタ（ＤＦＭ：Digital Feeder Monitor）と呼ばれており、９個のアルゴリズムを使用し、それらは、下記文献の第８ページの図４に示されているレイヤの中で、主として、エネルギー、ランダムネス、インターハーモニクス、その他に基づいている；R. Patterson, W. Tyska, B. Don Russell, and B. Michael Aucoin,   “A Microprocessor-Based Digital Feeder Monitor With High-Impedance Fault Detection”,   the Forty-Seventh Annual Conference for Protective Relay Engineers, Texas A&M University, College Station, TX, March 21-23, 1994。
【００１６】
これに対して、好ましい実施形態の中に記載されている本発明の技術は、たった３つのアルゴリズムを使用している。それらは、ニューラル・ネットワーク、統計データ（statistics）、及びウェーブレット展開（wavelets）であって、投票形式のスキーム（voting scheme）を有し、そのスキームは、ＨＩＦ状態を独立に検知するそれぞれのアルゴリズムに基づいて、ＨＩＦ漏電の検知の判断をする。
【００１７】
ＨＩＦ漏電検知の研究及び技術について記載されている他の刊行物は、以下の通りである。
【００１８】
（ａ）  Snider, L. A.；Yuen, Y. S.,   International Conference on Power Systems Transients 1999, PP.235-40；  １９９９年６月２０〜２４日にハンガリー・ブダペストで開催された会議で発表された論文の刊行物：
この論文には、人工的ニューラル・ネットワーク（ＡＮＮ）に基づいたリレー・アルゴリズムが記載されている。そのアルゴリズムは、低次高調波ベクトルを判断するためのフーリエ解析を使用しており、その低次高調波ベクトルは、その後、パーセプトロン（perceptron）またはフィードフォワ−ド・ニューラル・ネットワークに送られる。このネットワークは、低次高調波の強度または位相角度からなるインプット・ベクトルを与えることによってトレーニングされている。本発明は、これと異なるニューラル・ネットワーク アルゴリズムを使用する。その理由は、波形サンプルをインプットとして使用するものが、マルチ・レイヤ・パーセプトロンであって、離散型のフーリエ変換（ＤＦＴ）または低次高調波の急速フーリエ変換（ＦＦＴ）ではないからである。
【００１９】
（ｂ）  Don Russell, B.; Benner, Carl L.,   Electric Power Systems Research v 31 n 2 Nov 1994.  p 71-77：
この論文は、インテリジェンス解析システムを提示している。この論文では、数個のアルゴリズムからのアウトプットを処理して、漏電が存在についての信頼度の判断を行う。これは、基本的には、先のＧＥのデジタル・フィーダ・モニタ（ＤＦＭ：Digital Feeder Monitor）において実施されているものである。このシステムは、偶数、奇数、及び非高調波を処理し、アーク検知の解析のために、エネルギー及びランダムネス・アルゴリズムを使用する。このシステムは、信頼度レベルを生成するためにアークの信頼度レベル・ジェネレータを使用し、且つ、アークの持続性のためにエキスパート負荷パターン・アナライザを使用する。
【００２０】
（ｃ）  Benner, C. L.; Russell, D.,   Rural Electric Power Conference 1996 PP.B2/38-43；  the Rural Electr. Power Committee of the IEEE Ind. Applications Soc. IEEE   後援による、１９９６年４月２８〜３０日、テキサス州フォートワースで開催された the Rural Electric Power Conference で発表された論文の刊行物：
この論文は、漏電検知と漏電識別をうまくバランスさせるために、複数の検知アルゴリズムを用いることに焦点を合わせている。この論文には、ＤＦＭのエネルギー及びランダムネス・アルゴリズム、並びに、アーク信頼度レベル・ジェネレータ及びエキスパート負荷パターン・アナライザについて記載されているが、その実現に関して、詳細までは記載されていない。この論文は、複数のアルゴリズムが（ＤＦＭとともに）、これらのタイプの漏電の検知機能を高めると、基本的に述べている。この論文には、更に、商業的開発がＧＥとともに行われたとまで記載されている。この論文は、複数のアルゴリズム検知を支持しているが、それは、本発明の中で使用されている特別なアルゴリズムのいずれに対してもチャレンジするものではない。
【００２１】
（ｄ）  Lazkano, A.; Ruiz, J.; Aramendi, E.; Leturiondo, L. A.,   Proceedings of Ninth International Conference on Harmonics and Quality of Power, Vol.3, pp.1005-1010,2000,   “A New Approach to High Impedance Fault Detction Using Wavelet Packet Analysis”；  フロリダ州オルランドで開催された会議で発表された論文の刊行物：
この論文には、ウェーブレット・パケット解析に関係するＨＩＦ検知技術について記載されている。これは、アーク電流信号の４レベルの分解を有するド−ベキー（Daubechies）の４つのマザー・ウェーブレットを使用しているので、本発明で実現されているウェーブレット・アルゴリズムと同様であるように見える。しかしながら、これは、電流の第二次高調波の値しか解析していない。本発明のウェーブレット・アルゴリズムは、３２０−４００Ｈｚ領域における電流成分を解析する。このように、その理論及び実現方法は、異なっており、この論文は、理論的結果を述べたものに過ぎない。
【００２２】
（ｅ）  Al-Dabbagh, M.; Al-Dabbagh, L.,   IJCNN'99. International Joint Conference on Neural Networks. Proceedings, Vol. 5, pp.3386-90, 2000,   “Neural Networks Based Algorithm for Detecting High Impedance Faults on Power Distribution lines”；  １９９０年７月１０−１６日ワシントンＤＣで開催された会議で発表された論文の刊行物：
この論文には、本発明のニューラル・ネットワーク検知アルゴリズムを非常に良く似たニューラル・ネットワーク検知アルゴリズムが記載されている。しかしながら、これら二つのアルゴリズムの間には重要な相違がある。この論文の中のアルゴリズムはまた、後方伝播を有するマルチ・レイヤ・ネットワークでもある、しかし、このアルゴリズムは、個別のサンプル自体の代わりに、電流信号及び電圧信号のＤＦＴを、インプットとして使用している。この論文は、ネットワークに関係するインプット、アウトプット及び隠されているレイヤの数を示しておらず、そして、ＥＭＴＰ／ＡＴＰシミュレーションを使用して、アルゴリズムをテストしている。
【特許文献１】米国特許第４，４６６，０７１号明細書
【特許文献２】米国特許第５，５１２，８３２号明細書
【特許文献３】米国特許第５，５３７，３２７号明細書
【非特許文献１】B. Russell，K. Mehta，R. Chinchali,   IEEE Transactions on Power Delivery，Vol.3，No.4，pp.1493-1500，October 1988
【非特許文献２】S. Ebron，D. Lubkeman，an M. White,   IEEE Transactions on Power Delivery, Vol.5, No.2, pp.905-914, April 1990
【非特許文献３】B. Russell, C. Benner,   IEEE Transactions on Power Delivery, Vol.10, No. 2, pp.676 - 683, April 1995
【非特許文献４】V. Bucholz, M.Nagpol, J. Nielson, B. Parsi, and W. Zarecki,   IEEE transactions on Power Delivery, Vol.11, No.1, pp.184 - 190, January 1996
【非特許文献５】C. Benner and B. Russell,   IEEE Transactions on Power Delivery, Vol.33, No.3, pp.635-640, May/June 1997
【非特許文献６】R. Patterson, W. Tyska, B. Don Russell, and B. Michael Aucoin,   the Forty-Seventh Annual Conference for Protective Relay Engineers, Texas A&M University, College Station, TX, March 21-23, 1994。
【非特許文献７】Snider, L. A.；Yuen, Y. S.,   International Conference on Power Systems Transients 1999, PP.235-40
【非特許文献８】Don Russell, B.; Benner, Carl L.,   Electric Power Systems Research v 31 n 2 Nov 1994.  p.71-77
【非特許文献９】Benner, C. L.; Russell, D.,   Rural Electric Power Conference 1996 PP.B2/38-43
【非特許文献１０】Lazkano, A.; Ruiz, J.; Aramendi, E.; Leturiondo, L. A.,   Proceedings of Ninth International Conference on Harmonics and Quality of Power, Vol.3, pp.1005-1010,2000
【非特許文献１１】Al-Dabbagh, M.; Al-Dabbagh, L.,   IJCNN'99. International Joint Conference on Neural Networks. Proceedings, Vol. 5, pp.3386-90, 2000
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２３】
予測できるように、電力線における高インピーダンス漏電を検知するための従来の手段は、典型的に、常に決定的および／または信頼性があるものではなく、且つ、高価なものになることがあった。それ故に、電力線における高インピーダンス漏電を検知するための、信頼性があり且つ経済的な新しいソリューションの必要性が存在する。このソリューションは、高インピーダンス漏電を検知し、且つ高インピーダンス漏電が検知された場合に何をなすべきかを判断するエンジニアリング及び法律的な派生問題について取り組むものである。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
電力線における高インピーダンス漏電を検知するための方法であって：
それぞれアウトプットを有する複数の高インピーダンス漏電検知手段を準備し；
前記電力線における高インピーダンス漏電状態を、前記複数の高インピーダンス漏電検知手段を用いて、独立に検知し；
高インピーダンス漏電の存在を、判断手段を用いて判断する；工程を備えており、
前記判断手段は、もし、前記独立のアウトプットの内のいずれか二つまたはそれ以上が、前記複数の高インピーダンス漏電検知手段の内の対応する一つが、高インピーダンス漏電状態を検知したことを示す場合に、高インピーダンス漏電であると判断すること、を特徴とする方法。
【００２５】
交流がその中を流れる電力システムにおける高インピーダンス漏電を検知するためのシステムであって：
電力供給源と；
一つまたはそれ以上の互いに接続された電力導線と；
複合式高インピーダンス漏電検知システムと；を有し、
この複合式高インピーダンス漏電検知システムは、複数の個別の高インピーダンス漏電検知システムの内の少なくとも二つが、それぞれ、前記電力導線上での高インピーダンス漏電の発生を独立に検知したときに、高インピーダンス漏電を検知するために、前記一つまたはそれ以上の電力導線に接続されていること、を特徴とするシステム。
【００２６】
電力線における高インピーダンス漏電を検知するための装置であって：
前記電力線における高インピーダンス漏電状態を検知するための、第一の論理出力を有するウェーブレット解析（wavelet）に基づくシステムと；
前記電力線における高インピーダンス漏電状態を検知するための、第二の論理出力を有する高次統計データ（higher order statistics）に基づくシステムと；
前記電力線における高インピーダンス漏電状態を検知するための、第三の論理出力を有するニューラル・ネットワーク（neural network）に基づくシステムと；を備え、
前記ウェーブレット解析に基づくシステム、前記高次統計データに基づくシステム、及び前記ニューラル・ネットワークに基づくシステムは、前記電力線における同一の高インピーダンス漏電状態をそれぞれ独立に検知すること、を特徴とする装置。
【００２７】
電力線における高インピーダンス漏電を検知するための装置であって：
それぞれアウトプットを有する複数の高インピーダンス漏電検知手段と：
高インピーダンス漏電を判断するための判断手段と：を備え、
前記複数の高インピーダンス漏電検知手段のそれぞれは、前記電力線上での高インピーダンス漏電状態を独立に検知し、
前記判断手段は、もし、前記独立のアウトプットの内のいずれか二つまたはそれ以上が、前記複数の高インピーダンス漏電検知手段の内の対応する一つが高インピーダンス漏電状態を検知したことを示した場合に、高インピーダンス漏電と判断することを特徴とする装置。
【００２８】
電力分配ラインのための保護リレーであって、
一つまたはそれ以上の計算デバイスを備え、前記計算デバイスの内の唯一つのデバイスは、前記電力分配ラインにおける非高インピーダンス漏電及び高インピーダンス漏電の双方を検知するために使用されること、を特徴とする保護リレー。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以上のサマリ、並びに好ましい実施形態についての以下の詳細な説明は、添付図面とともに読んだときに、より良く理解できるであろう。本発明について例を示す目的のために、図面の中には、現時点で好ましい実施形態が示されている。しかしながら、本発明は開示された特定の方法及び図面のみに限定されないことを、理解すべきである。
【００３０】
本発明は、高インピーダンス漏電をマルチ分解能の枠組みの中で考慮する。本発明は、高インピーダンス漏電検知への新しいアプローチに関係し、このアプローチは、複数の個別の漏電検知システムを使用するマルチ・スキームの高インピーダンス漏電検知スキームを含んでおり、各漏電検知システムは、位相および／またはグランド電流の様々な特徴を使用して高インピーダンス漏電を個別に検知する、それ自身のアルゴリズム・アプリケーションをそれぞれ有している。上記の電流の適切な特徴は、その波長シグネチャー、その第四次のモーメント、ニューラル・ネットにより見られたそのサンプル値などを含んでいる。
【００３１】
図１は、電力分配システムの概略図を示し、これは、電力分配ライン１０及び複合式高インピーダンス漏電検知システム１２を有している。図１の中の中実の縦のバーは、バスバー１６であって、複数の分配ラインの相互接続を表わしている。この複合式高インピーダンス漏電検知システム１２は、複数の個別の高インピーダンス漏電検知システムを含んでおり、それらは、図１には示されていないが、図２に示されている。また、図１に示されているものは、ポテンシャル・トランスＰＴ及び電流トランスＣＴであって、それらは、保護リレーのために典型的なアナログ・インプットを提供する。
【００３２】
これらの個別の高インピーダンス漏電検知システムは、高インピーダンス漏電を個別に検知するための、個別のアルゴリズムを有している。これらのアルゴリズムは、例えば、ウェーブレット（wavelet）、高次統計データ（higher order statistics）、ニューラル・ネットワークなどを使用して、高インピーダンス漏電の存在を、他のシステムのアルゴリズムのそれぞれに対して独立に、識別することができる。個別の高インピーダンス漏電検知アルゴリズムは、異なる信頼度レベルをそれぞれ有することができる。漏電は、それらのアルゴリズムにより独立にそれが検知され、判断ロジックによって処理された場合に、高インピーダンス漏電として識別される。
【００３３】
図２は、複合式高インピーダンス漏電検知システム１２の例を示し、このシステムは、図２の中で二次統計学的システム２２として示されている高次統計データに基づく高インピーダンス漏電検知システム２０、ウェーブレット解析に基づく高インピーダンス漏電検知システム２４、及びニューラル・ネットワークに基づく高インピーダンス漏電検知システム２６を含んでいる。図２に示されているように、図２の中で“収集”と表示されたインプット接続２８、及び図２の中で“検知の判断”と表示されたアウトプット接続３０は、電力分配システムと高インピーダンス漏電検知システム２２，２４，２６の間で、電気的信号を交換するために設けられている。
【００３４】
例えば、このインプット接続２８は、電力分配ラインに接続された検知デバイスから電気的信号を受け取る。その検知デバイスは、例えば図１に示されている電流トランスのような、いずれか適切な検知デバイスを含むことができる。収集２８のアウトプットは、データ・フィルタリング２９で処理され、データ・フィルタリング２９は、周波数帯が制限された信号を、それぞれ個別の高インピーダンス漏電検知システム２２，２４，２６へ送る。
【００３５】
図２に示されているように、個別の高インピーダンス漏電検知システム２２，２４，２６のそれぞれは、論理出力を有し、その論理出力は、図２に“判断ロジック”３２として示されている複合式高インピーダンス漏電検知システムに送られ、この“判断ロジック”は、高インピーダンス漏電が発生しているか否かについての判断を行う。この複合式高インピーダンス漏電検知システムは、それが、個別の高インピーダンス漏電検知システム２２，２４，２６の内の少なくとも二つが高インピーダンス漏電を独立に検知したと、判断した場合に、漏電を高インピーダンス漏電として検知し、識別する。この複合式の特徴は、誤った識別が無いことについての確実性を増大し、その一方で、全ての高インピーダンス漏電を検知する可能性を改善することにある。それぞれの高インピーダンス漏電検知システム２２，２４，２６、及びそれに関係するアルゴリズム、並びに複合式アルゴリズムについては、以下において詳細に論ずる。
【００３６】
アウトプット・接続、即ち判断ロジック３２の“検知の判断”３０は、個別のウェーブレット解析に基づく高インピーダンス漏電検知システムのそれぞれから、即ち、高次統計データに基づく高インピーダンス漏電検知システム２２、ウェーブレット解析に基づく高インピーダンス漏電検知システム２４、及びニューラル・ネットワークに基づく高インピーダンス漏電検知システム２６から、複合式高インピーダンス漏電検知システムへ、論理出力を送る。
【００３７】
上記の高次統計データに基づく高インピーダンス漏電検知システム２２、ウェーブレット解析に基づく高インピーダンス漏電検知システム２４、及びニューラル・ネットワークに基づく高インピーダンス漏電検知システム２６、及び判断ロジック３２は、マイクロ・プロセッサの中に組み込まれており、このマイクロ・プロセッサはまた、例えば、ＨＩＦ検知以外の保護、及びコントロール・アルゴリズム、更にもし要求がある場合には、測定および／またはモニタリング・アルゴリズムなどのような非ＨＩＦ検知アルゴリズムを組み込むためにも使用される。このように、本発明においては、一つのマイクロ・プロセッサが、非ＨＩＦ検知とＨＩＦ検知アルゴリズムの双方を実現するために使用される。
【００３８】
図２ａは、図２の収集２８、フィルタリング３０、高インピーダンス漏電検知システム２０及び判断ロジック３０、並びに保護リレーに典型的に関係する他の要素の典型的な実施形態を、ブロック・ダイアグラム形式で示している。図２ａに示されているように、収集２８は、図１に示されているポテンシャル・トランスＰＴと電流トランスＣＴの組み合わせであって、それらのアウトプットは、フィルタ２１の内の対応する一つによりフィルタがかけられ、マルチプレクサ２３に送られる。
【００３９】
マルチプレクサ２３のアウトプットは、アナログ・デジタル変換器２５により、デジタル信号プロセッサ２７のインプットに接続される。図２ａに示されている実施形態はまた、メモリ３２及びＣＰＵボード３４を含んでおり、それらは更に、マイクロ・プロセッサ３４ａ、ランダム・アクセス・メモリ３４ｂ、及びリード・オンリー・メモリ３４ｃを含んでいる。図２に関係して先に説明したように、この図に示されている個別の高インピーダンス漏電検知システム２２，２４，２６のそれぞれは、マイクロ・プロセッサ３４ａの中に組み込まれている。図２に関係して先に説明したように、マイクロ・プロセッサ３４ａはまた、例えば、ＨＩＦ検知以外の保護、及びコントロール・アルゴリズム、更にもし要求がある場合には測定および／またはモニタリング・アルゴリズム、などのような非ＨＩＦ検知アルゴリズムを組み込むためにも使用される。ＣＰＵボード３４のアウトプットは、高インピーダンス漏電または非高インピーダンス漏電状態が判断されたことを示すものであって、警報３６に接続される。
【００４０】
＜テスト・データ＞
図３は、実験室モデルの例を単純化された形態で示している。この実験室モデルは、高インピーダンス漏電を実験室的に仕組んでテスト及び評価のためのデータを集めるために開発された。このセットアップの例は、二つの１２０／４５００Ｖ，１ｋＶＡトランス４２を含んでおり、それらは並列に接続され、１２０Ｖ，１５Ａ，６０Ｈｚの電源４０から通電されている。図３に示されているように、ダウンした伝送ラインをシミュレイトするために、裸の導線４６がトランスの二次側の端子の一つに接続されている。その他の二次端子は、土４８に埋められた銅板４４に接続され、それによって、グランド電極及びアースをシミュレイトしている。
【００４１】
裸の導線は、結果として生ずる電流相違を調べるために、様々な土の表面に落とされた。ＨＩＦ電流シグネチャーが、データ収集システムを用いて集められた。このデータ収集システムは、ウインドウＮＴ上で動作するＬａｂ−ＶＩＥＷソフトウエアを備えた、ナショナル・インストルメンツ社（National Instruments）のデータ収集及び信号コンディショニング・ボードの使用に基づくものである。そのデータは、２０ｋＨｚで採取され、１４ビットに量子化され、バイナリ形式で蓄えられた。それぞれのＨＩＦトライアルのケースは、５０秒の継続期間に渡って実施された。
【００４２】
１５のケースが、７つの異なる湿った表面の条件（湿った芝土、凍った芝土、土、アスファルト、砂利、砂、及びコンクリート）についてテストされ、合計で１０５のＨＩＦのケースについてテストされた。このデータ収集スキームはまた、単一位相の非線形負荷（例えば、ＴＶ、蛍光ランプ、ＰＣ、ブリッジ整流器、位相制御式モータ・ドライブ、及びアーク溶接機）に対する、非ＨＩＦ電流のためのシグネチャーを集めるためにも使用された。合計で２２の非ＨＩＦファイルが作り出された。
【００４３】
＜信号モデル＞
この研究の例において開発されたＨＩＦ検知アルゴリズムは、３相および／またはグランドの全てにおいて、ＨＩＦ電流シグネチャーを使用することに基づいている。それらは、非定常的な、時間的に変化する、及び様々なバースト継続期間（burst duration）のシグネチャーと考えられる。たとえ、ＨＩＦ信号が電流の第三の高調波成分に類似しているとしても、他の高調波成分、並びに非高調波成分が、ＨＩＦ検知において重要な役割を演ずることができる。一つのチャレンジは、データ・モデルを開発することであり、そのデータ・モデルは、電流の観察ウインドウ（observation window）の範囲内でいつでも、高インピーダンス漏電が発生し、ランダムに遅延され、測定ステイションからの漏電のロケイションの距離に依存してかなり減衰されているかもしれないことを確認する。
【００４４】
このモデルの例は、先行するＨＩＦ調査、実験室内での実際の実験的な観察、及び時間に依存するスペクトラムを有する非定常信号の正確な描写を従来表わしているものにより、動機が与えられたものである。
【００４５】
この研究の例において取り組まれたＨＩＦ検知の問題は、以下のような式で表わされる：
【数１】
2007524092.tif 000003
【数２】
2007524092.tif 000004
【００４６】
ここで、ｒ（ｔ）  は、モニターされた位相および／またはグランド電流を表わしている。  
全ての電流の記録は、付加的なガウス・ノイズ（Gaussian noise）ｎ（ｔ）により崩されていることが仮定されている。ＨＩＦシグネチャーは、ｆ（ｔ）により示され、ＨＩＦ電流の瞬間値を表わしている。通常の負荷信号は、ｓ（ｔ）により示され、かくして、仮説ＨＯは非ＨＩＦ状況を表わし、仮説ＨＩはＨＩＦ状況表わしている。
【００４７】
＜ウェーブレット解析に基づくシステムを使用する高インピーダンス漏電（ＨＩＦ）検知＞
図４は、ウェーブレット解析に基づくＨＩＦ検知アプリケーションの例を示すフローチャートである。データが５０において収集された後、そのデータは、５２において、３２０〜４００Ｈｚのバンドパス・フィルタを使用してフィルタがかけられ、それから、以下において詳細に説明されるように、５４において、別々のハイパス及びローパス・ウェーブレット分解フィルタの中で分解される。次いで、５６において、エネルギーが計算され、その計算されたエネルギーは、５８において、閾値と比較され、ＨＩＦが発生しているかどうかの判断が行われる。
【００４８】
以下は、ウェーブレット解析に基づく高インピーダンス漏電検知システムを使用する高インピーダンス漏電検知のアプリケーションの例である。ｒ（ｔ）の連続的なウェーブレット変換は、次のように表わされる：
【数３】
2007524092.tif 000005
【００４９】
ここで、φ（ｔ）  はウェーブレット、ｐ  は位置、ｓ  はスケールである。
【００５０】
位置の議論は、電流の高調波における時間的変化（これは、ＨＩＦ検知に不可欠である）の経過を追い、スケールの変化は、電流負荷の周波数の帯域の経過を追う。位置とスケールの双方は連続的であり、それ故に、上記のトランスフォーム（transform）は、演算処理に適していない。このトランスフォームの離散型のバージョンが必要となり、それは次のように与えられる：
【数４】
2007524092.tif 000006
【００５１】
ここで、ｋ，ｍ  及び  ｎ  は、全ての整数である。
【００５２】
上記のトランスフォームは、マルチ分解能解析により実現され、そこにおいて、信号が、ウェーブレット分解フィルタと呼ばれる二つの別々のローパス・フィルタとハイパス・フィルタを介して、ローパス成分とハイパス成分に分解される。フィルタリングの後、ローパス信号とハイパス信号の双方は、２のファクターによりサンプリングされる。ハイパス信号成分は、信号の第一のディテール・ルックに対応している。第二のディテール・ルックは、電流のローパス信号を二つの新しいローパス成分及びハイパス成分へ更に分解することにより、得ることできる。第三の、第四の、その他のディテール信号は、後続のローパス・成分の更なる分解により、得ることできる。
【００５３】
オリジナルの信号は、最小の誤差をもって、そのローパス成分及びハイパス成分から、逆ピラミッド状態で再構築されることが可能である。明瞭なＨＩＦ特徴が、特定され、遷移的且つ爆発的性質（bursty nature）の他の非線形負荷のシグネチャーから識別されることが可能であるのは、これらのハイパス成分の中においてである。分解フィルタは、使用されるマザー・ウェーブレットのタイプに関係する。
【００５４】
この技術のテストの例の大半は、ド−ベキー（Daubechies）の４ウェーブレットを使用して実施された。これは、非常にスムーズなウェーブレットではないが、演算時間があまりかからない。他のウェーブレット展開または他のド−ベキー・ウェーブレット展開の使用は、性能にも、使用される閾値パラメータにも、顕著な変化は認められなかった。
【００５５】
ウェーブレット解析に基づくシステムのために開発されたＨＩＦ検知アルゴリズムの例は、電流の重なりあうウインドウを、異なるスケール及びディテールでウェーブレット変換を介して調べる。適切なＨＩＦ検知を、一つよりも多いスケールを使用して達成することが可能ではあるが、実験的なテストの結果の示すところによれば、第七のディテール信号のエネルギー成分が、他の通常のアークを発する負荷または通常の非線形負荷からの識別性により優れた最も重要なＨＩＦ情報を含んでいる。必要となる付加的な前処理は、電流を、全てのそのランダム遅延成分位置に対して感受性がない状態にするためのＦＦＴである。
【００５６】
このようにして、この好ましいアルゴリズムは、電流のＦＦＴの強さの第七のディテール信号のエネルギーを評価することに依拠している。そのエネルギーは、一定の閾値と比較され、そして、先行するデータ・セグメントのエネルギーと比較される。その結合された判断は、漏電／非漏電の判断をもたらす。この検知スキームは、アーク溶接の負荷がない場合に、約０．５％誤警報率で、約８０％検知率を与える。もし、ＨＩＦ減衰パラメータが、より低く０．１に制限されている場合には（即ち、典型的に高インピーダンスの漏電検知システムは、非常に弱い電流を検知することに関心がない）、検知率は、約０．１％の誤警報率で、約９５％まで増大する。アーク溶接の信号が存在し、且つ減衰の下限値を考慮しない場合、検知性能は、誤警報率を約１％以下に維持した状態で、約６５％まで低下する。
【００５７】
第七のディテール信号は、第二の高調波と第五の高調波（約１５６〜３１２Ｈｚ）の間の周波数レンジに対応するウェーブレット分解を介して得られる。上記の提案された検知スキームの重要性は、第三の、第四の、及び第五の高調波を考慮すること、並びに、中間の高調波周波数をＨＩＦ検知のための一まとまりの特徴として考慮することにある。更に、ＨＩＦ電流における時間的変化は、第七のディテール信号の時間的変化の中で説明される。
【００５８】
＜高次統計データに基づくシステムを使用する高インピーダンス漏電（ＨＩＦ）検知＞
図５は、高次統計データに基づくＨＩＦ漏電検知システムの例を示すフローチャートである。データは、５０において、収集され、そのデータは、５２において、３２０〜４００Ｈｚのバンドパス・フィルタを使用して、フィルタがかけられる。このアプリケーションにおけるデータ収集及びフィルタリングは、双方とも、図４のウェーブレット解析に基づくＨＩＦ漏電検知システムで説明したデータ収集及びフィルタリングと同一である。従って、同じ機能を有する要素に対しては、図５においても図４と同一の参照符号が付されている。その後、エネルギーは、６０において、計算され、その計算されたエネルギーは、６２において、閾値と比較され、ＨＩＦが発生しているかどうかの判断が行われる。
【００５９】
漏電検知システム及びアルゴリズムの例は、通常の電流の高次統計データの特徴を調べることに基づいており、この例は、以下で論ずるように、開発されテストされた。高次スペクトル、即ちバイスペクトラム（bispectrum）及びトリスペクトラム（trispectrum）は、従来からランダム信号の第三次及び第四次のキュミュラント（cumulants）に関係する重要な特徴抽出メカニズムとして認識されていた。バイスペクトラム及びトリスペクトラムは、自明のこととして、第三次及び第四次のキュミュラントの二次元及び三次元のフーリエ変換であり、次のように定義される：
【数５】
2007524092.tif 000007
【数６】
2007524092.tif 000008
【００６０】
ここで、Ｅ  は、予測値を意味している。
【００６１】
この研究に組み込まれたアルゴリズムの例は、部分的に、Tugnait に帰されるべきものであって（J. Tugnait,   “Detection of Random Signals by Integrated Polyspectral Analysis”,   IEEE Transactions on Signal processing, Vol.44, No.8, pp.2102-2108, August 1996   を参照方）、単一位相の電流負荷の統合されたポリスペクトラム（polyspectra）を利用している。この文献は、その全体が、リファレンスとしてここに組み入れられる。
【００６２】
検知器は、予備的ステ−ジでの第二次の統計データの使用、あるいは、追加のステ−ジでの第三次及び第四次の統計データの使用のいずれかによって、検知の判断が成されるように開発されている。その基礎となるコンセプトは、次の通りである：即ち、与えられた１セットのデータ及び一定の誤警報率に対して、第二次の、第三次の、及び第四次の統計データへのアクセス可能性を仮定したとき、何が実現可能な判断であるか。先ず、第二次の統計データのみを使用して、漏電が存在しているかどうかが判断される。もし、検知が可能でない場合には、第三次及び第四次のキュミュラント基づく、代替えのテストが始動される。結合された双方のテストは、誤警報の可能性がシステム・オペレータにより設定され予め定められるように、デザインされる。明らかに、この検知器は、エネルギー・シグネチャー以外の付加的な情報を使用する。
【００６３】
好ましくは、この検知器は、先に説明された予備処理フィルタで生成されるような、中間の高調波を含む全ての電流スペクトルに依拠する。ＨＩＦ検知器は、以下に項目別に示す通りである。
【００６４】
Ｉ．  もし  Ｓｅｄ＞Ｔαｓ  である場合に、漏電を宣言する。ここで、シグネチャ−  Ｓｅｄ  は、データ  ｒ（ｔ）  の第二次の統計データを示し、Ｔα  は閾値を示す；
Ｓｅｄ  次のように定義される：
【数７】
2007524092.tif 000009
【００６５】
ここで、σｎ２  は、Ｈ（０）（非漏電の状況）を仮定した場合の、ｒ（ｔ）  の変動である。
【００６６】
閾値  Ｔαｓ  は、次のように選択される：
【数８】
2007524092.tif 000010
【００６７】
ここで、χｎ２（０）  は、Ｎ次の自由度の非心χ二乗分布を表わす。
【００６８】
パラメータ  αｓ  及び  αｈ  は、設計者により次のように設定される：
【数９】
2007524092.tif 000011
【００６９】
ここで、α  は、予め定められた誤警報の可能性である。
【００７０】
ＩＩ．  もし、先行するテストにより、検知か可能でなかった場合には、以下のステップが使用される：  
もし  ｓｈ＞Ｔαｈ  である場合に、漏電を宣言する。ここで、シグネチャー  ｓｈ  は、データ  ｒ（ｔ）  の第三次の統計データを表わし、Ｔαｈ  は、閾値を表わす。
【００７１】
閾値  Ｔαｈ  は、次のように選択される：
【数１０】
2007524092.tif 000012
【００７２】
ここで、χ４Ｌ２（０）は、Ｎ次の自由度の非心χ二乗分布表わす。
【００７３】
パラメータ  αｓ  及び  αｈ  は、設計者により次のように設定される：
【数１１】
2007524092.tif 000013
【００７４】
ここで、αは、予め定められた誤警報の可能性である。
【００７５】
長さＮのデータは、それぞれ長さ  ＮＢ  のＬ個のセグメントに分割される。第三次の統計データ  ｓｈ  は、スカラーであって、次のように定義される：
【数１２】
2007524092.tif 000014
【００７６】
ベクトル  Ｖｈ  は、次のように定義される：
【数１３】
2007524092.tif 000015
【００７７】
使用されている転置のシンボルは  Ｔ  であって、
ωｍ＝２πｍ／ＮＢ  （ｍ＝１，２，...，Ｌ．）
である。このようにして、ωｍ  は、記録された電流の全てのスペクトル成分を表わす。実数及び虚数成分は、それぞれ、Ｒｅ  及び  Ｉｍ  で表わされる。上記の例において使用されている逆マトリクス  Ｄｈｍｏ  は、非漏電信号の統合されたポリスペクトラム（polyspectra）を表わす要素を有する対角マトリクスとして、次のように定義される：
【数１４】
2007524092.tif 000016
【００７８】
統合されたバイスペクトラム（bispectral）及びトリスペクトラム（trispectral）成分は、次のように定義される：
【数１５】
2007524092.tif 000017
【００７９】
ここで、  Ｃｌｒ＝ＦＦＴ｛ｃｌｒ｝  であり、キュミュラント（cumulants）は、次のように定義される：
【数１６】
2007524092.tif 000018
【００８０】
最後に、Ｒ（ωｋ）  はフーリエ変換  ｒ（ｔ）  である。
【００８１】
アルゴリズムの上記の例は、集められたデータを使用してテストされ、その結果、二つのアーク溶接機負荷を含む合計６３０のケースに対して、ゼロの誤警報率で約９７．１４％の検知の可能性が示された。閾値は、誤警報率が、  αｓ＝０．０５  且つ  αｈ＝０．０５  となるように設定された。この値は、全体としての誤警報率が約０．０９に対応している。高次統計データは、時間の約４％で呼び出された。これらの結果は、高次シグネチャーが、溶接及び他の非線形負荷から識別可能であることを示している。
【００８２】
＜人工的ニューラル・ネットワーク（ＡＮＮ）を使用する高インピーダンス漏電（ＨＩＦ）検知＞
図６は、ニューラル・ネットワークに基づくＨＩＦ検知アプリケーションを示すフローチャートである。データは、５０において、収集され、そのデータは、５２において、３２０〜４００Ｈｚのバンドパス・フィルタを使用して、フィルタがかけられる。このアプリケーションにおけるデータ収集及びフィルタリングは、双方とも、図４のウェーブレット解析に基づくＨＩＦ漏電検知システムで説明したデータ収集及びフィルタリングと同一と同一である。従って、同じ機能を有する要素に対しては、図６においても図４と同一の参照符号が付されている。
【００８３】
サンプルは、６４において、急速フーリエ変換（ＦＥＴ）を使用して変換される。このＦＥＴは、以下で説明される第二のニューラル・ネットワーク実施形態においてのみ使用される。その後、６６において、ニューラル・ネットワーク・アルゴリズムを使用してＨＩＦ平面に写像され、６８において、閾値と比較され、ＨＩＦが発生しているかどうかについての判断が行われる。
【００８４】
以下は、ニューラル・ネットワークに基づく高インピーダンス漏電検知システムを使用する高インピーダンス漏電検知のアプリケーションの例である。人工的ニューラル・ネットワーク（ＡＮＮｓ）は、多くのアプリケーションにおいて、複雑な分類問題を解くために成功裏に使用されてきた。それは、非線形の判断の境界を作り出す、その能力のためである。最も一般的且つフレキシブルなニューラル・ネットワークは、マルチ・レイヤ・パーセプトロン（ＭＬＰ）であって、それは、一連のニューロンから構成される。
【００８５】
調べられた第一のニューラル・ネットワークは、ネットワークに１０００のインプット・ノードを使用している（２０ｋＨｚで、３サイクル以上で１０００サンプル）。実施の際の複雑さを減らす狙いで、モニターされた電流のゼロ交差をニューラル・ネットワークの第一のインプット・ノードに同期させるためのいかなる試みも行われなかった。最良の結果は、隠されたレイヤ（hidden layer）の中に２００のノードを使用したときに得られた。このネットワークは、６００のインプット／ターゲットのケース（３００のＨＩＦ及び３００の非ＨＩＦ）を用いてトレーニングされ、学習の完了後、二乗和の誤差で１．４が得られた（１つのＨＩＦ検知ミス及び０の誤警報）。
【００８６】
一般化の性能（Generalization performance）は、３６００の新しい３サイクル・ウインドウ（１８００のＨＩＦ及び１８００の非ＨＩＦ）で、ネットワークをテストすることにより、判断された。０．５よりも大きい全てのネットワーク・アウトプットを、ＨＩＦのイヴェントの存在を示すとみなすことにより、このネットワークは、２２．０６％の誤警報率で、７０．８３％の検知率を達成した。
【００８７】
ニューラル・ネットワーク・デザインの一つの実施形態は、データの３サイクル・ウインドウのスペクトラムを使用した。１０００サンプルのＦＦＴの強さは、１３次の高調波で打ち切られた。この結果、ニューラル・ネットワークのためのインプット・ノードの数が、たった４０まで削減された。このネットワークは、僅かなウエイト及びバイアスを有し、ほぼ１桁早い時間でトレーニングすることが可能である。最良の結果は、隠されたレイヤの中で３０ノードが使用されたときに得られた。そのネットワークは、６００のケースを用いてトレーニングされ、二乗和の誤差で１１．８が得られた（８つの検知ミス及び４つの誤警報）。
【００８８】
３６００の新しいインプットによる一般化テスト（Generalization testing）の結果、１７．０６％の誤警報率で、約８６．０６％の検知率が得られた。先行するネットワークに対するこのネットワークの増大した性能は、位相のシフトに対する周波数スペクトラムの不変性によるものと推定される。これらの性能の数字は、ＨＩＦが検知されたことを示すためのアウトプット閾値として約０．５を用いて、もう一度、基礎にされた。誤警報率を減らすための試みが、アウトプット閾値を約０．７５まで増大させることにより行われた。その結果、約１４．８％の誤警報率で、約８３．７％の検知率が得られた。閾値を約０．９５まで増大させた結果、約１１．８％の誤警報率で、約７７．７％の検知率が得られた。
【００８９】
ネットワーク構造の他の例は、並列に動作する二つの先行するネットワークの組み合わせである。もし、双方のネットワークのアウトプットが０．５よりも大きい場合には、肯定的なＨＩＦ判断が示される。非ＨＩＦが存在していないと言う判断は、双方のネットワークのアウトプットが０．５よりも小さい場合に行われる。ＨＩＦ電流の存在に関して、二つのニューラル・ネットワークが一致しないケースでは、二つのネットワークのアウトプットが足し合わされ、判断を行うために可変の閾値が使用される。１．０の閾値は、どちらのネットワークが、それ自身の判断においてより信頼性が高いかと言うことに基づいて最終の判断を行うことに対応している。
【００９０】
例えば、もし、ネットワーク１のアウトプットが０．９８６７で、ネットワーク２のアウトプットが０．０１７５の場合、その合計は、１．０よりも小さくなり非ＨＩＦの判断が成されるであろう。その理由は、ネットワーク１のアウトプットの、その理想値の１への近さに比べて、ネットワーク２のアウトプットが、その理想値の０に近いからである。
【００９１】
反対に、もし、誤警報率を減らすことを選択する、より保守的なアプローチが望まれる場合には、１．５に近いより大きい閾値が選択されるであろう。本質的に、より大きな閾値は、より多くのウエイトを非ＨＩＦ状況を示すネットワークに与える。
【００９２】
表１に、この閾値を変化されたときの性能をまとめた。
【表１】
2007524092.tif 000019
【００９３】
この結果は、モニターされた電流のスペクトラム（ＦＦＴ）を使用するネットワークは、実際の電流サンプルを使用するネットワークと比べて、ＨＩＦを検知する能力がより優れていることを示している。採取された電流ネットワークをスペクトラム基準のネットワークとタンデムに結合して使用することにより、誤警報率を減らすことができる。しかしながら、検知率を大幅に増大させるようには見えない。トレーニング及び一般化（generalization）の際に、電流のゼロ交差（zero-crossing）に同期を取らなかったことが、このニューラル・ネットワークが、ＨＩＦに起因するパターンまたは特徴の一部（例えば半サイクルの非対称性やサイクル毎の変動のような）を検知することを妨げている可能性がある。この結果は、検知が、たった３サイクルのスナップ・ショットのデータについて実施されたことを考慮すると、力付けられるものであった。
【００９４】
＜複合システムを使用する高インピーダンス漏電（ＨＩＦ）検知＞
図２をもう一度参照すると、そこには、以上で説明した三つの異なる技術の全てを含む複合式ＨＩＦ漏電検知システム１２の例が示されている。
【００９５】
以上で説明した三つの異なるＨＩＦ技術２２，２４，２６のテスト結果から分かるように、その内のいずれもが、誤警報が無いことを確保すると同時に全てのＨＩＦ漏電を検知することは、できなかった。本発明は、上記の技術の全てを用いてＨＩＦ漏電の存在を評価し、判断ロジック３２を有するマルチ分解能の枠組みを使用して、高インピーダンス漏電の存在を検知する。漏電は、複数の個別の高インピーダンス漏電検知システムの内のいずれか二つによって、それが独立に検知された場合に、高インピーダンス漏電として識別される。
【００９６】
判断ロジックの例を、以下に示す：
if   (Technique 1 = true);   and
if   ((Technique 2 = true) OR (Technique 3 = 10 true)),
then   HIF = TRUE
end;
else,   if   (Technique 1 = false);   and
if   ((Technique 2 = true) AND (Technique 3 = true))
then   HIF = TRUE
end 
end.     
ここで、“Technique 1”は、ウェーブレット解析に基づくアルゴリズムからの論理出力（“true”または“false”）；“Technique 2”は、高次統計データに基づくアルゴリズムからの論理出力；“Technique 3”は、ＡＮＮに基づく技術からの論理出力である。上記の例において、個別の技術のいずれかがＨＩＦを検知した場合には、その技術の論理出力は“true”であり、そうでなければ、論理出力は“false”である。
【００９７】
しかしながら、以下のことを理解すべきである：即ち、以上の説明において、本発明の数多くの特徴及び有利な効果が、本発明の構造及び機能のディテールとともに説明されたが、それらの開示は、例として示したものに過ぎず、ディテールに関して、特に、形状、サイズ及びパーツの配置に関して、本発明の原理の範囲内で、添付クレームが表現される用語の広い一般的な意味により示される範囲の全体の中で、変更することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】図１は、本発明に基づく複合式高インピーダンス漏電検知システムを有する電力分配システムの例の概略図である。
【図２】図２は、本発明に基づく複合式高インピーダンス漏電検知システムの例を示すブロック・ダイアグラムである。
【図２ａ】図２ａは、図２に示されている複合式高インピーダンス漏電検知システムの例のための典型的な実施形態を示すブロック・ダイアグラムである。
【図３】図３は、高インピーダンス漏電を実験室的に仕組んで、テスト及び評価のためのデータを集めるために開発された実験室モデルの例を示すブロック・ダイアグラムである。
【図４】図３は、ウェーブレット解析に基づく高インピーダンス漏電検知システムを示すフローチャートである。
【図５】図５は、高次統計データに基づく高インピーダンス漏電検知システムを示すフローチャートである。
【図６】図６は、ニューラル・ネットワークに基づく高インピーダンス漏電検知システムを示すフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図２ａ】
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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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【国際調査報告】
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