(57)【要約】【課題】  確率統計的なパターン認識手段である隠れマルコフモデルを適用して電気設備の絶縁状態の診断精度を高めることができる絶縁診断システムを提供することを課題とする。【解決手段】  絶縁診断システム１は、電気設備の絶縁に関する特徴量を検出するセンサ１０と、センサ１０により検出された特徴量もしくはその特徴量に基づいて得られたデータをパターン化したそれぞれのパターンを隠れマルコフモデルに基づいてパラメータ化したうえ、それぞれのパラメータを絶縁状態対応パラメータとして予め記憶しておく学習部１２と、電気設備の運転状態で検出された特徴量もしくはその特徴量に基づいて得られたデータをパターン化したパターンの出力確率を、学習部１２に予め記憶されているそれぞれのパラメータに基づいて演算し、当該出力確率が最大となるパラメータに対応した絶縁状態を当該電気設備の絶縁状態であることを判定する診断部１３とを備えることである。【選択図】        図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電気設備の絶縁に関する特徴量を検出する特徴量検出手段と、前記特徴量検出手段により検出された絶縁に関する特徴量もしくは当該特徴量に基づいて得られたデータをパターン化したそれぞれのパターンを隠れマルコフモデルに基づいてパラメータ化したうえ、それぞれのパラメータを絶縁状態対応パラメータとして予め記憶しておく学習手段と、前記電気設備の運転状態で検出された絶縁に関する特徴量もしくは当該特徴量に基づいて得られたデータをパターン化したパターンの出力確率を、前記学習手段に予め記憶されているそれぞれのパラメータに基づいて演算するとともに、当該出力確率が最大となるパラメータに対応した絶縁状態を当該電気設備の絶縁状態であることを判定する診断手段とを備えたことを特徴とする絶縁診断システム。
【請求項２】
請求項１に記載の絶縁診断システムであって、前記学習手段に記憶されているパラメータを更新もしくは交換することができることを特徴とする絶縁診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工場やビルディング等に設けられた電気設備の絶縁状態を診断する絶縁診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電力搬送用の電力ケーブルや電動機等の電気設備で発生する絶縁劣化を診断する場合、絶縁劣化に伴って発生する部分放電に着目される。部分放電特性を定量化するために使用される特徴量は、一般に、部分放電により発生するパルス電流や、このパルス電流に基づいて得られる印加電圧に対する放電発生位相φ、部分放電の電荷量ｑ、発生頻度ｎなどである。これらの放電発生位相φ、電荷量ｑ、発生頻度ｎは、部分放電により発生するパルス電流に基づいて得られるものである。
従来の絶縁診断システムは、上記放電発生位相φ、電荷量ｑ、及び発生頻度ｎにより形成される放電発生位相φ―電荷量ｑ−発生頻度ｎの分布パターンに対してニューラルネットワークを適用するもので、これに関する論文（非特許文献１参照）が発表されている。
【０００３】
しかしながら、上記従来の絶縁診断システムに用いられるニューラルネットワークは、シグモイド関数（確定的な）の重ね合わせで複雑な非線形関数を表現するものであるため、そのネットワーク内に、時間経過と共に確率的に変化する特徴量の時間的な因果関係を含めることはできない。即ち、ニューラルネットワークは、時間経過に依存しない確定的な信号の表現には向いているが、部分放電により発生するパルス電流に基づいて得られる特徴量のように時間経過とともに確率的に変化する場合、絶縁状態の診断精度が低いという問題がある。
【非特許文献１】部分放電信号処理技術の動向（著者  匹田）、平成１５年電気学会全国大会講演論文集［１］基礎１−Ｓ３（１０）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで本発明では、確率統計的なパターン認識手段である隠れマルコフモデルを適用することにより、電気設備の絶縁状態の診断精度を高めることが可能な絶縁診断システムを提供することを解決すべき課題とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題は、特許請求の範囲の欄に記載した絶縁診断システムにより解決することができる。
請求項１に記載の絶縁診断システムによれば、学習手段は  特徴量検出手段により検出された絶縁に関する特徴量もしくは当該特徴量に基づいて得られたデータをパターン化したそれぞれのパターンを隠れマルコフモデルに基づいてパラメータ化したうえ、それぞれのパラメータを絶縁状態対応パラメータとして予め記憶しているため、診断手段は、電気設備の運転状態で検出された絶縁に関する特徴量もしくは当該特徴量に基づいて得られたデータをパターン化したパターンの出力確率を、学習手段に予め記憶されているそれぞれのパラメータに基づいて演算するとともに、当該出力確率が最大となるパラメータに対応した絶縁状態を当該電気設備の絶縁状態であることを診断し、判定する。
このように、確率統計的なパターン認識手段である隠れマルコフモデルを適用することで、電気設備の絶縁状態の診断精度を高めることができる。
【０００６】
また、請求項２に記載の絶縁劣化診断システムによれば、学習手段に予め記憶されているパラメータを更新もしくは交換することができるため、汎用性を高めることができる。
【０００７】
ここで、隠れマルコフモデルの概念について、図１に示した模式図を参照しながら説明する。
図１において、ａ１１，ａ１２，ａ２２，ａ２３，ａ３３，ａ３４は、状態遷移確率を示すもので、ａｉｊは状態Ｓｉから状態Ｓｊに遷移する確率である。また、ｂｉ（ｘ）は状態Ｓｉにおいて特徴量ｘを出力する確率を示す。尚、Ｓ１は初期状態、Ｓ４は最終状態を示している。このように、隠れマルコフモデルは状態遷移確率、出力確率、及び初期状態確率πｉ（初期状態がＳｉである確率。図１の例では、Ｓ１だけが初期状態であるため、π１＝１、π２＝π３＝．．．．＝０）をパラメータとして持ち、それぞれのパラメータを、絶縁体の正常状態や、認識したい各絶縁劣化状態毎に記憶しておくものであり、前述の学習手段の機能に相当する。
【０００８】
本発明は、上記のように、それぞれのパラメータを、絶縁体の正常状態や、認識したい各絶縁劣化状態毎に記憶した状態で、電気設備の運転下で検出された絶縁に関する特徴量もしくは当該特徴量から得られたデータのパターンに対して、そのパターンを生成する確率を、前述の学習手段に記憶させておいた前記それぞれのパラメータに基づいて計算し、最大の確率になるパラメータに対応した電気設備の絶縁状態、即ち、電気設備の絶縁が正常か劣化状態かを診断するとともに、絶縁劣化状態であると判定した場合には、その内容を判定するものである。
【０００９】
尚、隠れマルコフモデルによるパターン認識手法は、特徴量の分布波形を単純に比較するパターン認識手法に比べてデータ数を削減することができる。これにより、データを記憶するための記憶容量を小さくすることができるとともに、診断結果を算出するまでの計算量を大幅に低減することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、確率統計的なパターン認識手段である隠れマルコフモデルを適用することで、電気設備の絶縁状態の診断精度を高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
次に、本発明の実施の形態について説明する。
図２は、絶縁診断システム１の構成を概念的に示した系統図であって、例えば電力ケーブル等に用いられる絶縁体２を電極板３と電極板４とで挟持し、電極板３に高電圧を印加するとともに、電極板４とアース間に、センサとして用いる検出インピーダンスＺを接続することによって、絶縁体２の絶縁劣化等により発生する放電パルス電流を検出し、検出インピーダンスＺにより検出された放電パルス電流の検出信号を部分放電測定装置５に入力するように構成されている。
【００１２】
上記の場合、絶縁体２の絶縁に関する特徴量として、放電パルス電流を検出したが、特徴量としては、これ以外に、当該特徴量に基づいて得られる放電パルス電流内の最大放電電荷量や平均放電電荷量といった電荷量ｑ、放電発生回数ｎ、放電発生位相φ、周波数ｆ、振動ｖ、音響、電磁波なども特徴量とすることができる。また、上記特徴量のうちの任意の複数を組み合わせたパターン分布、例えば放電発生位相φ―電荷量ｑや、放電発生位相φ―電荷量ｑ―放電発生回数ｎの時系列パターンなども特徴量の集合としての特徴ベクトルとして含む。更に、周波数スペクトルやその周波数スペクトルの時系列パターンなども特徴量として含む。あるいは、センサで検出された信号をもとに、部分放電測定装置５の内部に設けられたコンピュータで作成した信号を特徴量とすることもある。
【００１３】
図３は、部分放電時に発生するパルス電流の一般的な波形を示したものである。また、図４は、特徴量として検出された部分放電パルス電流に基づいて得られる放電発生位相φ−電荷量ｑ−発生頻度ｎの分布パターンである。ここで放電発生位相φは、印加電圧の位相を表しているため、一種の時間を表す量と見なすことができる。つまり放電発生位相φ−電荷量ｑ−発生頻度ｎの分布パターンも単位時間あたりの電荷量ｑ−発生頻度ｎの時系列分布パターンと考えることができる。このことから、放電発生位相φ−電荷量ｑ−発生頻度ｎの分布パターンそのものに対しても前述の隠れマルコフモデルを適用することができる。但し、放電発生位相φは、印加電圧の位相を基準として求める。
【００１４】
また、認識すべきパターンが一つの特徴量で構成されているのではなく多特徴量（多次元）から構成されている場合であっても、それらの多次元分布の時々刻々のパターンを時系列パターンとして隠れマルコフモデルを適用することができる。更に、主成分分析や自己組織化マップを用いることで、多特徴量（多次元）を１次元に低次元化したものに対しての時系列に対しても適用することができる。
【００１５】
尚、絶縁劣化に関する特徴量を検出するためのセンサとしては、上記の検出インピーダンスＺ以外に、ＣＴ（変流器）センサ，ＡＥセンサ，ＵＨＦセンサ、ロゴウスキーコイルなどがある。これらのセンサの適用例は後述する。
【００１６】
図５は、絶縁診断システム１の全体的な構成を示したブロック図である。図５に示すように、上記各種のセンサを総称したセンサ１０により検出された特徴量は、一般にアナログ信号であるため、それぞれのアナログ信号は、Ａ／Ｄ変換回路１１でデジタル信号に変換されたあと、学習部１２もしくは診断部１３に入力される。
【００１７】
上記学習部１２は、センサ１０で検出された各種の特徴量を入力し、予め決められた絶縁部の正常な状態や、絶縁部の劣化状態に対応したそれぞれの特徴量のパターンを隠れマルコフモデルに基づいてパラメータ化したうえ、それぞれのパラメータを記憶しておくものである。
【００１８】
また、診断部１３は、電気設備の動作状態で検出された特徴量のパターンの出力確率を、上記学習部１２に予め記憶されているそれぞれのパラメータに基づいて演算し、当該出力確率が最大となるパラメータを決定することにより、電気設備の絶縁部の絶縁状態を診断し、判定する。
【００１９】
表示部１４は、上記診断部１３で判定された電気設備の絶縁部の絶縁状態を表示するものであり、前記学習部１２、診断部１３を構成するコンピュータのディスプレイ部である。尚、診断部１３で判定された電気設備の絶縁部の絶縁状態は、上記のようにコンピュータのディスプレイに表示されるとともに、通信手段により例えば工場やビルディングの中央監視装置に送信することができる。
【００２０】
尚、以上説明したＡ／Ｄ変換回路１１、学習部１２、診断部１３、表示部１４は、以後説明する部分放電測定装置５を構成するものである。
【００２１】
図６は、高電圧が導電体２１に印加されている電力ケーブル２０の絶縁体２２の状態を診断する絶縁診断システム１の全体的な構成を示したシステム説明図である。
図６に示すように、遮へいテープ２３にケーブル遮へい接地線２４の一端が接続されているとともに、ケーブル遮へい接地線２４の他端はアースされている。この状態で、ケーブル遮へい接地線２４にＣＴセンサ２５をクランプし、絶縁体２２の劣化に伴って発生する部分放電パルス電流を検出し、その検出信号を部分放電測定装置５に入力するように構成されている。
【００２２】
部分放電測定装置５は、前述の図５に示したように構成されており、ＣＴセンサ２５から出力された部分放電パルス電流検出信号に基づいて得られた特徴量に対して隠れマルコフモデルを適用することにより、絶縁体２２の絶縁状態を診断する。尚、電力ケーブル２０の外傷性欠陥により部分放電が発生した場合、その特徴量パターンは、密閉ボイドに起因して部分放電が発生した場合とよく似た特性を有するため、上記診断手法は、電力ケーブル２０の密閉ボイドのみならず、外傷性欠陥により部分放電が発生した場合にも有用である。
【００２３】
図７は、電力ケーブル２０ａ，２０ｂを接続した絶縁接続部３１における絶縁状態を診断する絶縁診断システム１の全体的な構成を示したシステム説明図である。尚、絶縁接続部３１が防食ビニルシースで形成されている場合、図７に示すようにシース絶縁管３２の両側に金属はく電極３３ａ，３３ｂを貼着し、金属はく電極３３ａ，３３ｂ間に検出インピーダンスＺｄを接続することによって、電力ケーブル２０ａ，２０ｂのどちらか、あるいはシース絶縁管３２を挟んだ絶縁接続部３１の両側の内のどちらかで部分放電が発生しても、検出インピーダンスＺｄで部分放電パルス電流を検出できるようにしている。この構成により検出インピーダンスＺｄで検出された部分放電パルス電流の検出信号は部分放電測定回路５に入力される。
【００２４】
前述の図５に示したように構成されている部分放電測定装置５は、検出インピーダンスＺｄから出力された部分放電パルス電流検出信号に基づいて得られた特徴量のパターン、例えば放電発生位相φ−電荷量ｑ−発生頻度ｎの分布パターンに対して隠れマルコフモデルを適用することにより、絶縁接続部３１の絶縁状態を診断する。
【００２５】
尚、図８は、図７における絶縁接続部３１が鋼胴管で形成されている場合の絶縁劣化診断システム１の全体的な構成を示したシステム説明図であり、前述の金属箔電極３３ａ，３３ｂを使用していない。
【００２６】
図９は、ガス絶縁開閉装置（ＧＩＳ）４０内の欠陥により部分放電が発生した場合にそれを検出するためのセンサの配置を示したものである。ここで示した外部ＵＨＦセンサ４１は、ノイズが少ないとされるＵＨＦ帯域において電磁波信号を検出するもので、ガス絶縁開閉装置（ＧＩＳ）４０が既設である場合に設置されることが多い。また、内部ＵＨＦセンサ４２は、同様にＵＨＦ帯域において電磁波信号を検出するものであるが、ガス絶縁開閉装置（ＧＩＳ）４０が新設される場合、あるいは更新される場合に設置される。更にＡＥセンサ４３は、ガス絶縁開閉装置（ＧＩＳ）４０内の欠陥により部分放電が発生した場合に微小な圧力波が発生してガス中を伝搬する際のタンク４４の微小振動を検出するものである。尚、上記それぞれの外部ＵＨＦセンサ４１、内部ＵＨＦセンサ４２、及びＡＥセンサ４３から出力された検出信号は、図示していない部分放電測定装置に入力されるため、部分放電測定装置は、それぞれの検出信号（特徴量）に基づいて得られたパターン、例えばφ―ｑ−ｎ分布に対して隠れマルコフモデルを適用することにより、ガス絶縁開閉装置（ＧＩＳ）４０の絶縁状態を診断する。
【００２７】
図１０は、変圧器５０の内部で発生する部分放電を検出するために複数個のＡＥセンサ５１を、変圧器５０の外側に配設し、それぞれのＡＥセンサ５１から出力された検出信号を部分放電測定装置５に入力することによって、変圧器５０の絶縁状態を診断する絶縁診断システム１の全体的な構成を示したシステム説明図である。
【００２８】
図１１は、電動機６０の絶縁状態を診断する絶縁診断システム１の全体的な構成を示したシステム説明図である。図１１に示すように、電動機６０の各相に接続された電線６１Ｒ，６１Ｓ，６１Ｔそれぞれに高周波ＣＴセンサ６２Ｒ，６２Ｓ，６２Ｔを取り付けて部分放電パルス電流を検出させ、それぞれの高周波ＣＴセンサ６２Ｒ，６２Ｓ，６２Ｔから出力された検出信号を部分放電測定装置５に入力することによって、電動機６０の絶縁状態を診断するものである。尚、この場合、電線６１Ｒ，６１Ｓ，６１Ｔそれぞれに高周波ＣＴセンサ６２Ｒ，６２Ｓ，６２Ｔを取り付けているが、三相の電線６１Ｒ，６１Ｓ，６１Ｔを一括して一つの高周波ＣＴセンサにより部分放電パルス電流を検出させるようにしてもよい。あるいは、図示していない接地線に流れる放電パルス電流を高周波ＣＴセンサにより検出させるようにしてもよい。
【００２９】
以上説明した絶縁診断システム１は、絶縁状態の診断対象となる電力ケーブル２０、絶縁接続部３１、ガス絶縁開閉装置（ＧＩＳ）４０、変圧器５０、電動機６０以外に、ガス遮断器（ＧＣＢ）、ガス絶縁変圧器、Ｃ−ＧＩＳ、管路気中送電線、コンデンサ等を絶縁診断対象とすることができる。
【００３０】
尚、絶縁診断システム１の学習部１２の記憶装置に記憶されているそれぞれの絶縁状態対応パラメータを更新したり交換することができる。この場合、学習部１２に備えられているコンピュータを使って上記絶縁状態対応パラメータを更新、交換すること、あるいは上記記憶装置そのものを交換することができる。学習部１２に備えられているコンピュータを使って上記絶縁状態対応パラメータを更新、交換する場合、そのコンピュータによりそれぞれの絶縁状態に対応したパラメータを再度、作成し、記憶装置に保存させる。
また、記憶装置そのものを交換する場合、学習部１２に備えられているコンピュータより処理速度の速い外部のコンピュータを使用することができるため、短時間で上記パラメータの作成が可能となる。尚、ここで使用される記憶装置としては、メモリモジュールやメモリスティック、メモリカードなどである。このように絶縁診断システム１の学習部１２の記憶装置に記憶されているそれぞれの絶縁状態対応パラメータを更新したり交換することができるため、絶縁診断システム１の汎用性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】隠れマルコフモデルの概念的説明図である。
【図２】絶縁診断システム１の構成を概念的に示した系統図である。
【図３】部分放電時に発生するパルス電流の一般的な波形を示したものである。
【図４】放電発生位相φ−電荷量ｑ−発生頻度ｎの分布パターンである。
【図５】絶縁診断システム１の全体的な構成を示したブロック図である。
【図６】電力ケーブルの絶縁状態を診断するための絶縁診断システム１の構成を示したシステム説明図である。
【図７】絶縁接続部の絶縁状態を診断するための絶縁診断システム１の構成を示したシステム説明図である。
【図８】絶縁接続部の絶縁状態を診断するための絶縁診断システム１の構成を示したシステム説明図である。
【図９】ガス絶縁開閉装置の絶縁状態を検出するためのセンサ配置図である。
【図１０】変圧器の絶縁状態を診断するための絶縁診断システム１の構成を示したシステム説明図である。
【図１１】電動機の絶縁状態を診断するための絶縁診断システム１の構成を示したシステム説明図である。
【符号の説明】
【００３２】
１    絶縁診断システム
２    絶縁体
３    電極板
４    電極板
５    部分放電測定装置
１０    センサ
１１    Ａ／Ｄ変換回路
１２    学習部
１３    診断部
１４    表示部
２０    電力ケーブル
２５    ＣＴセンサ
３１    絶縁接続部
Ｚ，Ｚｄ    検出インピーダンス
５０    変圧器
６０    電動機
【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】
2005331415.tif 000009
【図８】
2005331415.tif 000010
【図９】
2005331415.tif 000011
【図１０】
2005331415.tif 000012
【図１１】
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