(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ガス絶縁機器が発生する部分放電信号を検出する部分放電信号検出器と、
該部分放電信号検出器の検出信号を受信して部分放電信号を信号解析する信号解析装置と、
前記信号解析の結果を受信して前記部分放電の発生原因を診断する診断装置と、
該診断結果を表示する表示装置からなるガス絶縁機器の部分放電診断装置において、
前記診断装置は多段階に条件分岐する診断手段を備え、
該診断手段は、部分放電信号を周波数解析して得た解析データと事前に用意したバックグランドノイズを周波数解析して得た解析データとの比較結果をもとに部分放電の有無を診断する第１の診断手段と、
該第１の診断結果にしたがって条件分岐し、前記部分放電信号の系統周波数の位相に同期した周期成分をもとに部分放電信号がガス絶縁機器の内部に起因する信号か外部に起因する信号かを診断する第２の診断手段と、
第２の診断結果にしたがって条件分岐し、部分放電信号の周波数スペクトラムまたは部分放電信号の系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度パターンの少なくともいずれか一方から抽出した特徴量をもとに部分放電信号が機器内部の部分放電に起因する信号であるかシールドの接触不良に起因する信号であるかを解析する第３の診断手段を備えたことを特徴とするガス絶縁機器の部分放電診断装置。
【請求項２】
請求項１記載のガス絶縁機器の部分放電診断装置において、
前記周波数スペクトラムは所定周波数幅毎に分割した離散値であることを特徴とするガス絶縁機器の部分放電診断装置。
【請求項３】
請求項１記載のガス絶縁機器の部分放電診断装置において、
前記診断装置が診断する前記信号はその最大値で規格化したことを特徴とするガス絶縁機器の部分放電診断装置。
【請求項４】
請求項１記載のガス絶縁機器の部分放電診断装置において、
前記診断装置は、ニューラルネットワークを用いたことを特徴とするガス絶縁機器の部分放電診断装置。
【請求項５】
請求項４記載のガス絶縁機器の部分放電診断装置において、
前記ニューラルネットワークは該ニューラルネットワークの判定出力の全てが０．５未満である場合、再度信号を取り込み再診断することを特徴とするガス絶縁機器の部分放電診断装置。
【請求項６】
請求項１記載のガス絶縁機器の部分放電診断装置において、
前記診断装置は、ファジィーシステムを用いたことを特徴とするガス絶縁機器の部分放電診断装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ガス絶縁機器の部分放電診断装置および診断方法に係り、特に部分放電信号を検出し、該信号を多段階に条件分岐して診断するガス絶縁機器の部分放電診断装置および診断方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
変電所に設置するガス絶縁開閉装置などのガス絶縁機器は、機器内部に絶縁異常が発生したとき部分放電を発生する。そして、部分放電に伴って電磁波が発生する。ガス絶縁機器の絶縁破壊事故を未然に防止するには、絶縁破壊事故の前駆現象ともいえる前記部分放電を的確に検出し、絶縁異常が存在するか否かを診断することが必要である。
【０００３】
前記絶縁異常の原因には、金属異物の混入、スペーサ内のボイドあるいはスペーサに発生したクラックなどの絶縁物の欠陥、シールド部材等の導電物の接触不良などが挙げられる。
【０００４】
これらの異常原因に基づく前記部分放電が進行すると、絶縁物の劣化が進行し雷などの過電圧が侵入したとき絶縁破壊に至る可能性がある。したがって前記部分放電の発生部位および発生レベルを正確に把握し、発生部位および発生レベルによっては早急に部分放電の発生部位を点検し補修する必要がある。
【０００５】
前記部分放電の検出は、部分放電に伴って発生する電磁波、高周波電流、振動、音あるいは発生ガス成分を検出して行うことができる。
【０００６】
前記ガス絶縁機器内のＳＦ６ガス中で発生する部分放電はパルス幅が数ｎｓないし数十ｎｓという非常に急峻なパルス放電であり、該部分放電に伴って発生する電磁波は数ＧＨｚまでの広い周波数帯域を有する。
【０００７】
前記ガス絶縁機器は金属容器で密閉した構造であり、構造的には導波管と同様に電磁波を効率よく伝播する。さらにガス絶縁機器の内部は金属容器で覆われているため外部からの電磁波ノイズは比較的侵入し難い。したがって、前記金属容器内にアンテナを設置することにより、前記部分放電に伴って発生する電磁波を感度よく検出することができる。このため内部アンテナを用いて数ＭＨｚないし数ＧＨｚの広い周波数帯域の電磁波を受信し、スペクトルアナライザなどにより周波数解析して、部分放電の発生部位を特定する方法が提案されている。
【０００８】
一方、前記広い周波数帯域の電磁波を全て受信するのではなく、外部ノイズの影響を受けない特定の周波数あるいは狭い周波数範囲の電磁波を受信して絶縁診断を行う方法も提案されている。
【０００９】
さらに、特公平７−５０１４７号公報に示されるように、検出した電磁波を周波数解析し、各周波数に対するレベルに応じて異常を判定する方法、あるいは波形のパターン形状から算出した特徴量に応じて異常を判定する方法が提案されている。また、判定手段をニューラルネットワークあるいはファジーシステムを用いたパターン認識により構成した例も知られている。
【００１０】
図１４は、従来の部分放電診断装置に用いるニューラルネットワークを示す図である。
【００１１】
図において、４１はニューラルネットワークの入力層、４２はニューラルネットワークの中間層、４３はニューラルネットワークの出力層である。前記入力層４１には入力データｘ1〜ｘmを入力する。入力データｘ1〜ｘmには、例えば周波数データの特徴量を入力する。診断結果は出力層４３から得ることができ、出力層４３での出力ｙ1〜ｙnにより診断することができる。
【００１２】
図１５は図１４に示すニューラルネットワーク構造を使用した場合の診断フローを示す図である。図に示すようにこのニューラルネットワーク構造は前記データｘ1〜ｘmを入力すると診断１により４つの診断結果（接触不良、内部放電、ノイズ、正常）を一度に得ることができる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
前記従来の部分放電に伴って発生する電磁波を検出して前記ガス絶縁機器の絶縁異常を診断する診断方法では、前記部分放電の発生の有無や発生の原因を正確に把握することは困難であった。
【００１４】
すなわち、従来の部分放電放電信号の検出方法では、判断基準として測定している周波数帯域内に一定レベル以上の信号が発生した場合に部分放電が発生したと判断する方法がとられている。この場合には部分放電信号と外部ノイズ信号とを明確に識別することが困難である。外部ノイズ信号が放送波などで定常的に発生している場合には、事前に外部ノイズを測定しておき、ノイズのある周波数帯域を避けて測定する方法、あるいはノイズを信号処理で取り除く等の方法を採用することができる。しかし、外部ノイズ信号が携帯電話の通信信号、機器ノイズあるいは気中コロナノイズ等の非定常的なノイズである場合には、内部の部分放電に伴って発生した部分放電信号と外部ノイズとを識別することは困難である。
【００１５】
さらに、前記部分放電信号をガス絶縁機器内に配置したアンテナで検出すると、アンテナで検出した信号の周波数特性はアンテナを含むセンサの周波数特性並びにガス絶縁機器を構成するタンク形状および構造等により決定される電磁波伝播路の周波数特性の影響を受ける。このため、アンテナで検出した信号が内部の部分放電に伴って発生した部分放電信号であるか、外部ノイズであるかを精度よく診断をすることは困難であり、専門家による診断を必要としていた。
【００１６】
一方、前記診断法としてニューラルネットワークあるいはファジィーシステムを用い、診断アルゴリズムとして一般的なパターン認識法を用いる場合には、前記前記検出信号から得られるデータ量が膨大となり、学習時間が長くなりすぎたり、収束しないなど問題が発生する。また、前記学習が収束したとしても前記部分放電にはばらつきが存在するので、部分放電の発生原因、発生部位の詳細まで診断することは困難であった。
【００１７】
また、前記従来のバックプロパゲーション法のニューラルネットワーク構造によると、解析データを入力すると一気に診断して診断結果を出力する。しかし、入力層４１や出力層４３のノード数が多くなり内部構造も複雑になるため、既知データの学習時に収束し難くなる、ローカルミニマムに陥りやすい、学習時間が膨大となる等の問題が生じる。また実用可能な診断精度を得ることも困難であった。
【００１８】
本発明は前記問題点に鑑みて成されたもので、ガス絶縁機器の絶縁破壊事故の前駆現象である部分放電信号を検出し、該信号を多段階に条件分岐して診断することにより高精度の診断を行うことのできる部分放電診断装置および診断方法を提供する。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記の課題を解決するために次のような手段を採用した。
【００２０】
ガス絶縁機器が発生する部分放電信号を検出する部分放電信号検出器と、該部分放電信号検出器の検出信号を受信して部分放電信号を信号解析する信号解析装置と、前記信号解析の結果を受信して前記部分放電の発生原因を診断する診断装置と、該診断結果を表示する表示装置からなるガス絶縁機器の部分放電診断装置において、前記診断装置は多段階に条件分岐する診断手段を備え、該診断手段は、部分放電信号を周波数解析して得た解析データと事前に用意したバックグランドノイズを周波数解析して得た解析データとの比較結果をもとに部分放電の有無を診断する第１の診断手段と、該第１の診断結果にしたがって条件分岐し、前記部分放電信号の系統周波数の位相に同期した周期成分をもとに部分放電信号がガス絶縁機器の内部に起因する信号か外部に起因する信号かを診断する第２の診断手段と、第２の診断結果にしたがって条件分岐し、部分放電信号の周波数スペクトラムまたは部分放電信号の系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度パターンの少なくともいずれか一方から抽出した特徴量をもとに部分放電信号が機器内部の部分放電に起因する信号であるかシールドの接触不良に起因する信号であるかを解析する第３の診断手段を備える。
【００３４】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施形態を図１および図２を用いて説明する。図１は本実施形態に係るガス絶縁機器の部分放電診断装置を示す図、図２は図１に示す部分放電診断装置の条件分岐による診断フローを示す図である。
【００３５】
図１において、１はガス絶縁機器の接地金属容器、２は高圧導体、３は高圧導体２を保持する絶縁スペーサ、４ａ，４ｂ，４ｃは部分放電に伴う電磁波等を検出する部分放電信号検出器であり、検出用アンテナあるいはガス絶縁機器内の内部電極を検出アンテナとして利用することができる。５は部分放電信号検出器４ａ，４ｂ，４ｃのいずれかを選択する広帯域切換スイッチ、６は増幅器、７はスペクトルアナライザ等による周波数解析装置、あるいはデジタルストレージスコープにより得た信号を解析するＦＦＴ（高速フーリエ変換）解析装置等の信号解析装置、８はパーソナルコンピュータ等で構成した診断装置であり、診断装置８は部分放電の発生原因の診断およびノイズの種別診断を行う。９は診断結果を表示する表示装置である。
【００３６】
部分放電信号検出器で検出した検出信号は、広帯域切換スイッチ５および増幅器６を通して信号解析装置７に入力し、信号解析装置７により周波数解析等の信号解析がおこなわれる。診断装置８は前記信号解析されたデータを入力し、部分放電の発生原因の診断およびノイズの種別診断を行い、診断結果を表示装置９により表示する。
【００３７】
このような構成を採用することにより診断時間の大幅な短縮を図ることができるとともに自動監視によるガス絶縁機器の異常診断が可能になる。
【００３８】
次に、前記診断装置８による診断を診断フローを示す図２を参照して説明する。
【００３９】
ガス絶縁機器内の部分放電検出器４から取り込んだ信号は、スペクトルアナライザ等の解析装置により信号解析し、解析した部分放電信号を診断１ないし３により条件分岐して診断する。
【００４０】
まず、診断１では、部分放電信号が発生していない状態で発生しているバックグランドノイズ（ＢＧＮ）の解析データを事前に用意しておき、このＢＧＮの解析データと前記部分放電信号の解析データを比較し、部分放電が発生しているか否かを診断する。例えば部分放電の解析データがＢＧＮの解析データを越えている場合には部分放電が発生していると診断することができる。診断１により部分放電が発生していると判断した場合は診断２に進む。部分放電が発生していなく正常であると診断した場合には正常である旨の表示をおこなう。
【００４１】
診断２では、部分放電信号がガス絶縁機器の内部に起因する信号か外部に起因する信号かを診断する。診断２により内部に起因する信号と判断した場合には診断３に進む。外部に起因する信号と判断した場合には外部ノイズである旨の表示をおこなう。
【００４２】
診断３では、検出した部分放電信号がガス絶縁機器内部の部分放電信号であるか、シールドなどの接触不良に起因する信号であるかを診断する。診断３においてガス絶縁機器内部の部分放電であると判断した場合には内部放電である旨の表示を行い、接触不良と判断した場合には接触不良である旨を表示をおこなう。
【００４３】
このように、検出した部分放電信号を条件分岐して多段階に診断することにより精度のよい診断をおこなうことができる。
【００４４】
図３は、前記診断装置に用いることのできるニューラルネットワークを示す図である。
【００４５】
図において、１１はニューラルネットワークの入力層、１２はニューラルネットワークの中間層、１３はニューラルネットワークの出力層であり、ニューラルネットワークは３層構造をなしている。
【００４６】
前記入力層１１には入力データｘ1〜ｘmを入力する。入力データｘ1〜ｘmは、後述するような、周波数スペクトラムの各周波数帯域毎の信号強度、あるいは系統周波数の１周期を所定角度毎に分割した各帯域毎の信号強度を利用することができる。
【００４７】
診断結果は出力層１３から得ることができ、出力層１３での出力ｙ1〜ｙ2により診断をおこなうことができる。
【００４８】
図３に示すニューラルネットワークは出力層１３のユニット数を少なくし、診断結果の分岐数を少なくしして診断を高速に進めていく手法である。すなわち、分岐条件を二分岐程度にすることにより、個々の診断に用いるニューラルネットワーク構造を簡素化して精度のよい判定結果を速やかに得ることができる。また、学習時間が大幅に減少して、学習における収束がしやすくなる。
【００４９】
また、出力層のユニット数を減少することは、同時に中間層１２のユニット数を減少することになるため全体のユニット数を少なくしたニューラルネットワーク構造を得ることができる。
【００５０】
図４は図１に示す部分放電診断装置の条件分岐による診断フローの他の例を示す図である。
【００５１】
ガス絶縁機器内の部分放電検出器４から取り込んだ信号は、スペクトルアナライザ等の解析装置により信号解析し、部分放電信号を診断１〜１４により条件分岐診断する。
【００５２】
まず、診断１では、バックグランドノイズ（ＢＧＮ）の解析データを事前に用意しておき、このＢＧＮの解析データと前記部分放電信号の解析データを比較し、部分放電が発生しているか否かを診断する。例えば部分放電の解析データがＢＧＮの解析データを越えている場合には部分放電が発生していると診断することができる。診断１により部分放電が発生していると判断した場合は診断２に進む。部分放電が発生していなく正常であると診断した場合、あるいは部分放電ではなくノイズであると判断したときはは正常である旨の表示をおこなう。
【００５３】
診断２では、検出した部分放電信号がガス絶縁機器内部の部分放電信号であるか、シールドなどの接触不良に基づくノイズまたはガス絶縁機器タンク外の気中コロナに起因する信号であるかを診断する。診断２において気中コロナなどに起因する信号であると判断した場合には診断３に進み、ガス絶縁機器内部の部分放電であると診断した場合には診断４に進む。
【００５４】
診断３では、検出した部分放電信号がシールドなどの接触不良に基づく信号であるか、またはガス絶縁機器タンク外の気中コロナに起因する信号であるかを診断する。
【００５５】
診断４では、検出した部分放電信号が絶縁ガス系の異常に起因する信号であるか、絶縁物系の異常に起因する信号であるかを診断する。絶縁ガス系の異常と診断した場合には診断９に進む。絶縁物系の異常と診断した場合には場合には診断５に進む。
【００５６】
診断５では、検出した部分放電信号がスペーサ異常に起因する信号であるか、内蔵したコンデンサ異常に起因する信号であるかを診断する。スペーサ異常と診断した場合には診断６に進む。
【００５７】
診断６では、検出した部分放電信号がスペーサ沿面異物に起因する信号であるか否かを診断する。スペーサ沿面異物以外に起因する信号と診断した場合には診断７に進む。
【００５８】
診断７では、検出した部分放電信号が絶縁物に発生したクラックまたは絶縁物の剥離に起因する信号であるか、絶縁物に発生したボイドに起因する信号であるかを診断する。
【００５９】
診断８では、検出した部分放電信号が絶縁物に発生したクラックに起因する信号であるか、絶縁物の剥離に起因する信号であるかを診断する。
【００６０】
診断９では、検出した部分放電信号が絶縁ガス中に存在する固定異物に起因する信号であるか、絶縁ガス中に浮遊する金属製のフリー異物に起因する信号であるかを診断する。固定異物に起因する信号と診断した場合には診断１０に進む。
【００６１】
診断１０では、検出した部分放電信号が絶縁ガス中に存在する突起に起因する信号であるか、金属物から浮いているフロート異物に起因する信号であるかを診断する。突起に起因する信号と診断した場合には診断１１に進む。
【００６２】
診断１１では、検出した部分放電信号が導体上異物に起因する信号であるか、導体上異物に起因する信号であるかを診断する。
【００６３】
診断１２では、検出した部分放電信号が外部ノイズに起因する信号であるか、否かを診断する。外部ノイズに起因する信号であると診断した場合には診断１３に進む。
【００６４】
診断１３では、検出した部分放電信号が放送波であるか、非定常ノイズであるかを診断する。非定常ノイズと診断した場合には診断１４に進む。
【００６５】
診断１４では、検出した部分放電信号が携帯電話の信号であるか、その他のノイズであるかを診断する。
【００６６】
本実施形態では、診断１〜１４による条件分岐により異常原因の診断をおこなっている。さらに各診断の分岐数は２分岐であるので個々の診断を簡素化することができ、精度のよい診断をおこなうことができる。
【００６７】
また、前記条件分岐は特徴的なパターンが現れる場合をできるだけ早い段階で分岐することにより診断精度を向上している。すなわち、部分放電信号と大きく異なっているノイズ信号を診断１で診断し、また、部分放電に起因する信号であるか、接触不良や気中コロナに起因する信号であるかの診断を診断２で診断し、スペーサ異常に起因する信号であるか、内蔵したコンデンサ異常に起因する信号であるかの診断を診断５で診断している。このように診断の初期段階で大きな分岐をおこなうことにより、最終的な部分放電原因の診断精度が向上する。
【００６８】
次に、再診断によりニューラルネットワークの診断精度を向上する方法について説明する
図５は再診断をおこなうニューラルネットワークの診断フローを示す図である。
【００６９】
なお、図において診断１ないし診断３による診断形態および診断結果による２分岐は図２に示すフローチャートと同一であるので説明を省略する。
【００７０】
図において、診断１では、バックグランドノイズ（ＢＧＮ）を部分放電信号として事前に用意しておき、このＢＧＮ信号と実際に受診した部分放電信号を比較し、部分放電が発生しているか否かを診断する。例えば部分放電信号がＢＧＮ信号を越えている場合には部分放電が発生していると診断することができる。
【００７１】
ニューラルネットワークがおこなう前記診断１において、ニューラルネットワークはその出力ユニットの１つがある値以上の出力を発生した場合のみに、その出力が真であると判断する必要がある。すなわち診断１の出力ユニットの示す出力値ｙnが、ｙn＞０．５であるものが真であると判断する。図５の診断１ではｙ1＞０．５のとき正常と判断し、ｙ2＞０．５のときは部分放電信号検出と診断して、診断２に進む。ｙ1＜０．５であり、かつｙ2＜０．５である場合には確定する診断ができないものと判断して、再度信号を取り込んで再診断する。
【００７２】
以下同様に診断２ないし診断３においてもｙ1＜０．５であり、かつｙ2＜０．５である場合には確定できる診断ができないものと判断して、再度信号を取り込んで再診断する。
【００７３】
従来のように、出力ユニットの示す出力値のうち最大値をとるものが真であるという判断基準のみで判断すると出力ユニットの出力値が零に近い場合、すなわち学習したデータと入力データが大きく乖離した場合でも何らかの判断をしてしまう。しかし、前述のようにｙ1＜０．５であり、かつｙ2＜０．５である場合には確定できる診断ができないと判断して、再度信号を取り込んで再度診断することにより、誤った判断を防止することができる。
【００７４】
次に前記診断に用いる解析データについて説明する。診断に用いる解析データは前記信号解析装置７より得ることができる。
【００７５】
図６は、ガス絶縁機器内で発生した部分放電信号をスペクトルアナライザで測定して得た周波数スペクトラムである。横軸の周波数のデータは数百ポイントあり、膨大な量であるため、これらのデータをそのままニューラルネットワークに入力して診断をおこなうと学習に長時間を要し、また収束しない場合も発生する。
【００７６】
図７は、図６の周波数スペクトラムの周波数帯域０〜１５００ＭＨｚを７５ＭＨｚ毎に２０の領域に分割し、分割した各領域中にそれぞれの最大値および平均値の棒グラフに重ねて表示した図である。このように領域を分割し、分割した各領域毎にその最大値および平均値を得て、このデータを解析データとすることにより、周波数スペクトラムのパターンを変えることなく解析データ量を削減することができる。また、前記データ量を削減することにより部分放電現象のばらつきによる信号の相違を少なくし精度の高い診断をおこなうことができる。
【００７７】
図８は、系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度のパターンを示す図である。ガス絶縁機器内で発生する部分放電現象は交流印加電圧の振幅に依存する。このため、種々の部分放電はその発生原因毎に固有の位相特性を有する。したがって、系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度を各位相毎に解析することにより部分放電信号とノイズ信号を分離することが可能であり、さらに部分放電信号の発生原因を診断することができる。
【００７８】
図９は、図８の系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度を示す図において、交流印加電圧の１周期（０〜３６０度）を１８度毎に２０の領域に分割し、分割した各領域中にそれぞれの最大値および平均値の棒グラフに重ねて表示した図である。このように領域を分割し、分割した各領域毎にその最大値および平均値を得て、このデータを解析データとすることにより、系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度をのパターンを変えることなく解析データ量を削減することができる。また、前記データ量を削減することにより部分放電現象のばらつきによる信号の相違を少なくし精度の高い診断をおこなうことができる。
【００７９】
図１０は、前記系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度のパターンをその最大値で規格化したパターンを示す図である。なお、前記規格化は周期成分の信号強度のパターンのほか、前記周波数パターン、後述する特徴量のパターン等の任意のパターンに適用することができる。
【００８０】
前記部分放電信号は部分放電の大きさ、あるいは部分放電の発生箇所と測定地点との距離の相違等により、同じ発生原因の部分放電であっても異なった信号と診断する可能性がある。
【００８１】
しかし、図１０に示すように、信号強度のパターンをその最大値で規格化することにより、減衰等による信号の相違をなくしている。したがって、同じ発生原因の信号強度パターンを他の発生原因パターンと誤認することない。
【００８２】
図１１は、部分放電信号をスペクトルアナライザで測定して得た周波数スペクトラムから抽出した特徴量を示す図である。図において、Ｙmaxは信号強度の最大値、Ｙaveは信号強度の平均値、ｆmaxは信号強度の最大値が得られる周波数、ｆsおよびｆeは高域側に発生するスペクトラムの低域側周波数および高域側周波数であり、これらの特徴量を前記解析装置の解析データとして使用することができる。
【００８３】
図１２は、系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度のパターンから抽出した特徴量を示す図である。図において、Ｕmax+は正の半波期間中における信号強度の最大値、Ｕmax-は負の半波期間中における信号強度の最大値、Ｕave+は正の半波期間中における信号強度の平均値、Ｕave-は負の半波期間中における信号強度の平均値、θs+およびθs-は正の半波信号波形および負の半波信号の立ち上がり部分の位相角、θe+およびθe-は正の半波信号波形および負の半波信号の立ち下がり部分の位相角、θmax+およびθmax-は正の半波信号波形および負の半波信号の信号強度の最大値が得られる位相角であり、これらの特徴量を前記解析装置の解析データとして使用することができる。
【００８４】
なお、図１１および図１２は、ガス絶縁機器の高圧導体上に突起等の固定異物が存在する場合に発生する部分放電の０〜１５００ＭＨｚにおける信号強度のパターンの概略をそれぞれ示した図である。特に図１２において、部分放電に伴う信号は正の半波と負の半波のピーク付近に信号が集中して発生しており、ガス系の異常に起因して発生する部分放電信号の典型的な特徴を呈している。
【００８５】
このように、図１１および図１２に示す特徴量は、ガス絶縁機器の高圧導体上にある突起等の固定異物の検出に関しては、前記周波数スペクトラムあるいは系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度のパターンを使用するよりも顕著であり、この特徴量を利用することにより診断精度が向上する。
【００８６】
以上の説明では、前記特徴量は放電検出信号の大きさと、その信号が発生している周波数および位相などを示すパラメータから抽出したが、信号強度のパターンの歪みや先鋭度などのパターン形状を表す特徴量あるいは正および負の半波間における相関係数などの他の特徴量を解析データとして用いることができる。
【００８７】
また、このような部分放電信号の特徴量は、部分放電の発生原因別に特有な特徴量と、印加電圧、ガス圧力などの周囲状況などの測定条件によって変化する特徴量がある。例えば前記高電圧導体上の突起に基づく放電現象は印加電圧の上昇に伴い放電の発生数、大きさおよび開始位相はそれぞれ変化する。一方、放電の最大値を与える電圧位相および放電が発生している平均位相は印加電圧の大きさが変化してもほとんど変化しない。したがって、測定条件が変化しても変化しない特徴量を解析データとして用いて診断することにより診断精度を向上することができる。
【００８８】
そして、このようにして抽出した特徴量はファジィーシステムの入力、あるいはニューラルネットワークの入力として用いて、診断装置を構成することができる。
【００８９】
図１３は前記診断装置による別の診断フローを示す図である。
【００９０】
まず、診断１では、周波数スペクトラム（周波数パターン）を解析して得た周波数解析データを利用して診断をおこなう。すなわち、バックグランドノイズ（ＢＧＮ）の解析データを事前に用意しておき、このＢＧＮの解析データと前記部分放電信号の解析データを比較し、部分放電が発生しているか否かを診断する。例えば部分放電の解析データがＢＧＮの解析データを越えている場合には部分放電が発生していると診断することができる。診断１により部分放電が発生していると判断した場合は診断２に進む。部分放電が発生していなく正常であると診断した場合には正常である旨の表示をおこなう。
【００９１】
診断２では、系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度のパターン（位相パターン）を解析して得た解析データを利用して診断をおこなう。すなわち、部分放電信号がガス絶縁機器の内部に起因する信号か外部に起因する信号かを診断する。診断２により内部に起因する信号と判断した場合には診断３に進む。外部に起因する信号と判断した場合には外部ノイズである旨の表示をおこなう。なお、位相パターンの解析に当たっては３００ＭＨｚ以下の周波数は気中コロナおよび放送波の影響を受けやすいため３００ＭＨｚ以上において最大の出力が得られる周波数を選択するのがよい。また、ただ１つの周波数の位相パターンだけでなく、第２および第３のピークが得られる複数の周波数の位相パターンを用いると診断の精度を向上することができる。
【００９２】
診断３では、前記周波数パターンまたは位相パターンいずれか１以上のパターンから抽出した特徴量を利用して診断をおこなう。すなわち、検出した部分放電信号がガス絶縁機器内部の部分放電信号であるか、シールドなどの接触不良に起因する信号であるかを診断する。診断３においてガス絶縁機器内部の部分放電であると判断した場合には内部放電である旨の表示を行い、接触不良と判断した場合には接触不良である旨を表示をおこなう。
【００９３】
以上は診断１〜３にニューラルネットワークを用いることを前提に説明したが、各診断において最も精度の高い診断方法を利用するとよい。例えば診断１および診断２はニューラルネットワークを用い、診断３はファジィーシステムを用いることができる。診断毎にアルゴリズムが変わるので診断装置の構成は複雑になるが、個々の診断に精度の高い診断方法を利用できるので高精度の診断をおこなうことができる。
【００９４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、部分放電信号を検出し、該信号を多段階に条件分岐して診断するので、精度の高い診断をおこなうことができる。
【００９５】
さらに、部分放電信号を解析し種々のパターンとして診断するので簡易で高精度の診断装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係るガス絶縁機器の部分放電診断装置を示す図であある。
【図２】部分放電診断装置の条件分岐による診断フローを示す図である。
【図３】診断装置に用いることのできるニューラルネットワークを示す図である。
【図４】診断フローの他の例を示す図である。
【図５】再診断をおこなうニューラルネットワークの診断フローを示す図である。
【図６】部分放電信号の周波数スペクトルを示す図である。
【図７】図６に示す周波数スペクトラムを分割し、分割した各領域に最大値および平均値を表示した棒グラフを重ねて表示した図である。
【図８】位相に同期した周期成分の信号強度のパターンを示す図である。
【図９】図８に示す信号強度のパターンを分割し、分割した各領域に最大値および平均値を表示した棒グラフを重ねて表示した図である。
【図１０】位相に同期した周期成分の信号強度のパターンをその最大値で規格化したパターンを示す図である。
【図１１】周波数スペクトラムから抽出した特徴量を示す図である。
【図１２】位相に同期した周期成分の信号強度パターンから抽出した特徴量を示す図である。
【図１３】診断フローのさらに他の例を示す図である。
【図１４】従来のニューラルネットワークを示す図である。
【図１５】従来のニューラルネットワークの診断フローを示す図である。
【符号の説明】
１  ガス絶縁機器の接地金属容器
２  高圧導体
３  絶縁スペーサ
４ａ，４ｂ，４ｃ  部分放電信号検出器
５  広帯域切換スイッチ
６  増幅器
７  信号解析装置
８  診断装置
９  表示装置
【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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