(57)【要約】【課題】未経験者でも短時間で正確に異常の程度を含めた診断結果を得ることができる油入変圧器の異常診断方法を提供する。【解決手段】使用中の油入変圧器の状態を数値化したデータとその際の絶縁油中の溶存ガスに関するデータとを含む入力データによって学習した自己組織化マップを形成するステップと、診断対象となる油入変圧器の絶縁油中の溶存ガスに関するデータを得るステップと、前記診断対象となる油入変圧器の溶存ガスに関するデータを入力データとし、前記自己組織化マップから前記診断対象となる油入変圧器の状態を得るステップとを含む。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
油入変圧器の異常診断方法において、使用中の油入変圧器の状態を数値化したデータとその際の絶縁油中の溶存ガスに関するデータとを含む入力データによって学習した自己組織化マップを形成するステップと、診断対象となる油入変圧器の絶縁油中の溶存ガスに関するデータを得るステップと、前記診断対象となる油入変圧器の溶存ガスに関するデータを入力データとし、前記自己組織化マップから前記診断対象となる油入変圧器の状態を得るステップとを含むことを特徴とする油入変圧器の異常診断方法。
【請求項２】
請求項１に記載の油入変圧器の異常診断方法において、前記溶存ガスに関するデータが、各ガス成分の濃度を含むことを特徴とする油入変圧器の異常診断方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の油入変圧器の異常診断方法において、前記溶存ガスに関するデータが、ガス成分の組成比を含むことを特徴とする油入変圧器の異常診断方法。
【請求項４】
請求項１、２又は３に記載の油入変圧器の異常診断方法において、前記溶存ガスが、一酸化炭素、二酸化炭素、メタン、アセチレン、エチレン及びエタンのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする油入変圧器の異常診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、油入変圧器の異常診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば電力会社や一般の自家用変電所に設置された油入変圧器は、電力供給システムの主要設備であり、高度な信頼性維持が求められている。このため、できる限り早期に初期異常を発見して、大規模な事故に進展する前にタイムリーで適切な点検、補修を行うことが必要である。
【０００３】
油入変圧器において、内部における絶縁破壊現象や局部加熱などの異常現象は発熱を伴って発生し、これらの発熱源に接触している絶縁油や絶縁物は、その熱影響を受けて分解反応し、ＣＯ（一酸化炭素）、ＣＯ２（二酸化炭素）、並びにＣＨ４（メタン）、Ｃ２Ｈ２（アセチレン）、Ｃ２Ｈ４（エチレン）、Ｃ２Ｈ６（エタン）などの炭化水素ガスを放出する。これらの発生したガスは、絶縁油中に溶解するので、油入変圧器から採取した絶縁油から溶存ガスを抽出し、分析し、評価することによって得られた特定ガスの成分と濃度に基づいて、熟練した経験者が油入変圧器の内部異常の有無と異常のレベルを診断していた。
【０００４】
このため、熟練した経験者以外は異常診断を行うことができず、また、高い診断精度も期待できなかった。さらに溶存ガスの成分と濃度が固定絶縁材料の損傷を判定する上で重要な指標となっているが、調査及び点検を行う前に異常原因を正確に特定することは、熟練した経験者以外は困難であった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、未経験者でも短時間で正確に異常の程度を含めた診断結果を得ることができる油入変圧器の異常診断方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、油入変圧器の異常診断方法において、すでに使用された油入変圧器の状態を数値化したデータとその際の絶縁油中の溶存ガスに関するデータとを含む入力データによって学習した自己組織化マップを形成するステップと、診断対象となる油入変圧器の絶縁油中の溶存ガスに関するデータを得るステップと、前記診断対象となる油入変圧器の溶存ガスに関するデータを入力データとし、前記自己組織化マップから前記診断対象となる油入変圧器の状態を得るステップとを含むことを特徴とする油入変圧器の異常診断方法である。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の油入変圧器の異常診断方法において、前記溶存ガスに関するデータが、各ガス成分の濃度を含むことを特徴とする油入変圧器の異常診断方法である。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の油入変圧器の異常診断方法において、前記溶存ガスに関するデータが、ガス成分の組成比を含むことを特徴とする油入変圧器の異常診断方法である。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、請求項１、２又は３に記載の油入変圧器の異常診断方法において、前記溶存ガスが、一酸化炭素、二酸化炭素、メタン、アセチレン、エチレン及びエタンのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする油入変圧器の異常診断方法である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、未経験者でも診断対象の油入変圧器の絶縁油における溶存ガスの測定データさえあれば、短時間に、しかも正確に異常の程度を含めた診断結果を得ることができ、運用の継続可否の診断に役立てることができる。さらに、異常箇所まで判別可能なことから、異常箇所の点検、並びに修理を効率的に行えるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明による油入変圧器の異常診断方法は、すでに使用されており異常が検出された油入変圧器の絶縁油中に溶解したガス成分及び濃度の測定データと、異常のレベル及び原因とを数値化した入力データを取得するステップと、前記入力データを自己組織化マップのアルゴリズムによって学習させ、これらのデータパターンと類似のデータパターンを発生させることにより、両者のデータパターンをマップ上に記憶させ、異常診断を行う油入変圧器の既知データと掃除なデータパターンをマップにおいて自動検索して、総合的に異常の有無とレベル、及び異常原因を診断結果として得る、一例として、異常レベル０：正常、異常レベル１：要注意レベルで想定される異常原因、異常レベル２：継続使用不可能な状態で想定される異常原因、のように異常のレベルを分類し、想定される異常原因を診断することができる。
【００１２】
以下に自己組織化マップによる異常診断の原理について説明する。
【００１３】
まず自己組織化マップのアルゴリズムについて説明する。自己組織化マップのアルゴリズムは、コホネンによって考案され、生物の神経細胞、主として脳の情報処理の仕方を、簡単に以下の式１のように表現した。
【数１】
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神経細胞（ノード）ｉが時刻ｔで処理している情報量を
【数２】
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とするとき、外部から入力信号
【数３】
2005252167.tif 000005
が入力されると、この細胞はこれを学習して、次の時刻（ｔ＋１）にはこれにより近い情報量
【数４】
2005252167.tif 000006
を持つようになる。このとき、〔数３〕がｎ次元の入力ベクトルであれば、以下の式２で表現される
【数５】
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また、〔数２〕は参照ベクトルとも呼ばれ、同様にｎ次元の要素を持って以下の式３で表現される。
【数６】
2005252167.tif 000008
Ｔはベクトルの転置を示す。さらに、ｈｃｉ（ｔ）は学習率係数を含めた近傍関数と呼ばれる。なお、ｄ＝１，２，３，ＫＫ，ｎは離散時間座標である。
【００１４】
図１は、自己組織化マップの構造を説明する図である。この図に示すように、自己組織化マップは２層のネットワークである。第１層はｎ次元の入力層〔数３〕である。第２層は出力を視覚的に見られるように２次元に配列されており、参照ベクトル
【数７】
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を持つＭ個のユニットで構成されている。
【００１５】
学習は前記式１により行われ、入力ベクトル〔数３〕を用いてユークリッド距離
【数８】
2005252167.tif 000010
を最小にする参照ベクトル〔数２〕を探して
【数９】
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とすれば、以下の式（４）が得られる。
【数１０】
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この参照ベクトル〔数９〕を持つユニットｃを勝者ユニットと呼ぶ。
【００１６】
近傍関数ｈｃｉ（ｔ）は、勝者ユニットｃの周りに近傍領域を定義し、以下の式５及び式６で表現される。
ｈｃｉ（ｔ）＝α（ｔ）    （ｉ∈Ｎｃ）        （５）
【数１１】
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近傍領域内にあるユニット内のベクトルは、入力ベクトルの方向に少し動くことによって学習し、この学習動作を繰り返し行う。このとき、α（ｔ）の値を学習率係数と呼び、０＜α（ｔ）＜１の値を持ち、以下の式７で定義される。
α（ｔ）＝α（０）（１−ｔ／Ｔ）        （７）
ここで、α（０）はαの初期値であり、Ｔは学習回数である。また、近傍領域Ｎｃも時間の関数で表され、以下の式８で定義される。
Ｎｃ（ｔ）＝Ｎｃ（０）（１−ｔ／Ｔ）        （８）
α（ｔ）及びＮｃ（ｔ）を、共に学習を重ねる毎に単調減少させる。
【００１７】
図２は、学習の進度（ｔ１＜ｔ２＜ｔ３）に伴う勝者ユニットｃの周りの近傍領域のサイズの変化を説明する図である。この図に示すように、近傍領域のサイズを学習の初期には大きく取っておき、学習が進むと徐々に縮小し、最後には勝者ユニットのみ学習をさせるようにする。このようにして、自己組織化マップはｎ次元の入力ベクトル〔数３〕を受け取り、出力（競合）層で視覚的に見られるように２次元に配列される。
【００１８】
次に本発明における自己組織化マップを用いた診断について説明する。図３は、このような自己組織化マップを用いた診断手順を示す流れ図である。大まかに分けて以下の４つの段階から成る。
【００１９】
第１段階は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０３を含み、すでに使用されている油入変圧器（学習用油入変圧器）からのデータをもとに自己組織化マップを構成する段階である。
【００２０】
油入変圧器の内部異常では、絶縁油が放電や過熱などによって分解し、ガスが発生する。異常箇所近傍に絶縁材料や構造材料がある場合には、これらの材料も分解する。個々の材料について特徴的な分解物を判明できれば、異常の有無だけでなく、その材料の使用箇所から内部異常の位置を特定することも可能になる。油入変圧器の内部異常時におけるガス成分と異常の種類、あるいは温度との関係については、絶縁油や絶縁物の分解理論、及び実験結果などから明らかになっており、これらを用いて以下のような３種類の診断方法が適用されている。
【００２１】
第１の診断方法は、ガスパターンによる診断方法である。対象ガスの濃度を基準として、他のガスの濃度の比率を算出し、その比率パターンから異常の内容を判断する。
【００２２】
第２の診断方法は、組成比による診断方法である。特徴ガスとしてのＣ２Ｈ２（アセチレン）、Ｃ２Ｈ４（エチレン）、Ｃ２Ｈ６（エタン）のガス量の比率から異常現象の内容を判断する。
【００２３】
第３の診断方法は、特定ガスによる診断方法である。代表的なガスとして、ＣＯ（一酸化炭素）、ＣＯ２（二酸化炭素）、Ｃ２Ｈ２（アセチレン）、Ｃ２Ｈ４（エチレン）、Ｃ２Ｈ６（エタン）等がある。
【００２４】
自己組織化マップの入力データとしては、これらの診断方法から、特定ガスを含む主要なガスの濃度、並びに特徴ガスの組成比を選択する。さらに異常の有無と内容、及び異常箇所を数値化して入力データに加える。入力データの一例を以下の表１に示す。
【００２５】
【表１】
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【００２６】
ステップＳ１０１において、このような入力データを入力する。診断精度を向上させるには、できる限り多くの油入変圧器の入力データを用意する必要がある。
【００２７】
ステップＳ１０２において、これらのデータに、データ処理装置により入力次元に適合した平均化処理及び正規化処理を行い、入力データの数値範囲を限定して自己組織化マップによる診断精度の向上を図る。
【００２８】
ステップＳ１０３において、加工された入力データを用いて自己組織化マップを学習させる。すでに使用されていて、異常が診断された油入変圧器の絶縁油中に溶解したＣＯ（一酸化炭素）、ＣＯ２（二酸化炭素）、並びにＣＨ４（メタン）、Ｃ２Ｈ２（アセチレン）、Ｃ２Ｈ４（エチレン）、Ｃ２Ｈ６（エタン）などのガス成分の濃度の測定データと、熟練した経験者の診断結果（異常の内容及びレベル等）を数値化したデータとを入力データ（ｎ次元）として学習することによって自己組織化マップを作成する。このとき、出力（競合）層で生成される参照スペクトルデータは、
【数１２】
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（ｉ＝１，２，３，ＫＫ，Ｍ、ｊ＝１，２，３，ＫＫ，ｎ）となる。図４は、油入変圧器のデータパターンの状況を示す自己組織化マップを示す図である。この図に示すように、多次元の入力データを、パターンが類似する油入変圧器毎に２次元のマップ上に可視化する。この図において、入力データは、パターンが類似する油入変圧器群♯１〜５の位置に分類される。この図においてはわかりやすくするために♯１〜５の派パターンを示しているが、実際には例えば数十パターンに分類する。
【００２９】
第２段階は、診断対象の油入変圧器のデータを入力する段階である。ステップＳ１０４において、診断対象の油入変圧器の絶縁油中に溶解したＣＯ（一酸化炭素）、ＣＯ２（二酸化炭素）、並びにＣＨ４（メタン）、Ｃ２Ｈ２（アセチレン）、Ｃ２Ｈ４（エチレン）、Ｃ２Ｈ６（エタン）などのガス成分の濃度の測定データの既知ベクトルデータ
【数１３】
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（ｊ＝１，２，３，ＫＫ，ｌ、ｌ＜ｎ）を入力する。このとき、未知の診断データは、〔数１３〕（ｊ＝ｌ＋１，ｌ＋２，ｌ＋３，ＫＫ，ｎ）となる。ステップＳ１０５において、ステップＳ１０２と同様に、入力データの前処理を行う。
【００３０】
第３段階は、上記第２段階で入力された既知ベクトルデータ〔数１３〕と、上記第１段階で形成された自己組織化マップ上のすべての参照ベクトルデータ〔数１２〕とを比較して、その差が最小となる、すなわち以下の式９が満足する〔数１２〕を選択してベストマッチングユニットを決定する段階である。
【数１４】
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ステップＳ１０６において、ｉ＝１から開始し、参照ベクトルデータ〔数１２〕を読み出す。ステップＳ１０７において、ｉがその最大値Ｍより小さければ、ステップＳ１０８に進む。ステップＳ１０８において、上記式９を計算する。ステップＳ１０９において、これまでに最も診断対象の油入変圧器の既知ベクトルデータに近い、すなわち、最もε（ｉ）が小さかったマッチングユニットである参照ベクトルデータのε（ｉ）と比較し、マッチングユニットのε（ｉ）より大きければ、ステップＳ１１１においてｉを１増分し、ステップＳ１０６に戻る。マッチングユニットのε（ｉ）より小さければ、ステップＳ１１０において、このときの参照ベクトルデータをこの時点での新たなマッチングユニットとして記憶し、ステップＳ１１１においてｉを１増分し、ステップＳ１０６に戻る。このようにして、すべての参照ベクトルデータ〔数１２〕との比較を行い、ステップＳ１０７においてｉがその最大値Ｍと等しくなったらステップＳ１１２に進み、この時点でのマッチングユニットをベストマッチングユニットに決定する。
【００３１】
第４段階は、診断データを得る段階である。ステップＳ１１３において、上記第３段階で得られたベストマッチングユニットの参照ベクトルデータ〔数１２〕（ｉ＝１，２，３，ＫＫ，Ｍ、ｊ＝１，２，３，ＫＫ，ｎ）となる。
【００３２】
図５は、診断時のデータパターンの状況を示すグラフである。横軸はｊの値を表し、縦軸は〔数１２〕及び〔数１３〕の値を表す。
【００３３】
自己組織化マップ上で生成された参照ベクトルデータ数が多く、選ばれたベクトルデータと入力された既知データとの類似度が高く、診断するデータが少ないほど、得られる診断データの精度は向上する。この診断手法は、自己組織化マップを用いて最も類似したデータセットの検索をしているとも考えられる。
【００３４】
異常診断の対象となる油入変圧器について絶縁油中の溶存ガスを分析し、各成分の濃度データを求め、学習により得られている自己組織化マップに入力し、類似度の高いデータパターンを決定し、この類似度の高いデータパターンから、入力データにおいて未入力となっているデータを数値で得る。この数値を、学習時の入力項目である異常の有無とレベル、及び異常原因としての言語情報に戻せば、これが異常診断の対象となる油入変圧器の診断結果となる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】自己組織化マップの構造を説明する図である。
【図２】学習の進度に伴う勝者ユニットの周りの近傍領域のサイズの変化を説明する図である。
【図３】自己組織化マップを用いた診断手順を示す流れ図である。
【図４】油入変圧器のデータパターンの状況を示す自己組織化マップを示す図である。
【図５】診断時のデータパターンの状況を示すグラフである。
【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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