(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ファジイ化ニューロネットワークを用いて部分放電の有無を判別する際、
所定判定期間において、課電位相規定度数毎に検出パルスをサンプリングしてその中の電荷量最大値のパルスを抽出し、この電荷量最大値を課電位相φ−電荷量ｑ平面の横（位相）方向に、前記課電位相規定度数毎にマッピングしてφ−ｑ画面のマトリックスを形成し、
このマトリックスの中で、横（位相）方向にマッピングされているセル数を電荷量の最も大きいものから順番にカウントして、前記所定判定期間に対するマッピングされているセル数が、規定数以上カウントされたとき、そのセルの電荷量値をベースノイズとして、この電荷量値以下のパルスを除去した後、
課電位相象限毎のパルス発生頻度データをファジイ化ニューロネットワークに入力して測定信号の部分放電／ノイズ判別を行うことを特徴とする部分放電自動判別方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
電力ケーブルおよび接続部の部分放電測定において、検出した信号をファジイ化ニューロネットワークを用いて、部分放電信号とノイズ信号とに自動判別する方法に係り、特にファジイ化ニューロネットワークに入力する前の前処理段階でベースノイズレベルを自動判定除去処理して入力することによりファジイ化ニューロネットワークによる正解率の向上を図るものである。
【０００２】
【従来の技術】
電力ケーブルの健全性の確認として部分放電測定することによって電力ケーブル及び接続部の絶縁診断が行なわれる。
【０００３】
特に、近年、超高圧ＣＶケーブル実線路健全性確認手法として竣工時に部分放電測定が実施されるようになり、その測定時間が長時間化する傾向にある。そして長時間連続監視に対応するため、ニューラルネットワークによる部分放電自動判別の検討が様々になされている。
【０００４】
発明者らは、従来のニューラルネットワークに比べて高速学習が可能等、様々な利点を有するファジイ化ニューロを用いた部分放電自動判別システムの検討を行っており、一応の成果を得て、特許出願を終えた（特願平１０−４２３１２号）。
【０００５】
しかしながら、実線路においては、時々刻々と変化するノイズ状況下で、長時間にわたり安定した動作を示す部分放電自動判別システムを構築することが強く望まれていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
実線路において、部分放電の判別を困難なものとしているのはベースノイズである。ベースノイズの変化が大きいところでは、そのパルス認識のしきい値によってはベースノイズをも部分放電検出パルスとみなしてしまい、実際に発生しているパルスの特徴を捕えることが出来ず、誤判断を招いてしまう。
【０００７】
ベースノイズレベルが既知の場合は、図６に示すように、あるしきい値によりカットし、残りの信号（部分放電或はノイズ）を上記のファジイ化ニューロを用いて判定することによって非常に高い正解率が得られる。
【０００８】
そこで、本発明は、ベースノイズレベルを自動検知し、除去する処理を施すことにより、ベースノイズレベルの変化に対応可能となる部分放電自動判別システムを提供するものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明は、ファジイ化ニューロネットワークを適用して部分放電の有無を判別する際、所定判定期間において、課電位相規定度数毎に検出パルスをサンプリングしてその中の電荷量最大値のパルスを抽出し、この電荷量最大値を課電位相φ−電荷量ｑ平面の横（位相）方向に、前記課電位相規定度数毎にマッピングしてφ−ｑ画面のマトリックスを形成する。このマトリックスの中で、横（位相）方向にマッピングされているセル数を電荷量の最も大きいものから順番にカウントして、前記所定判定期間に対するマッピングされているセル数が、規定数以上カウントされたとき、そのセルの電荷量値をベースノイズとして、この電荷量値以下のパルスを除去した後、課電位相象限毎のパルス発生頻度データをファジイ化ニューロネットワークに入力して、測定信号の部分放電／ノイズ判別を行うことを特徴とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の実施形態を詳細に説明する。図１は本発明の部分放電自動判別方法を電力ケーブルに適用した実施形態説明図である。電力ケーブル１には課電されており、この例では中間に絶縁接続部２が接続されている。部分放電信号は検出電極３を介して検出インピーダンス４に生ずる。なお、本発明では、信号の検出方式はどの様な形成であってもかまわない。検出された信号は部分放電測定器（同調増幅器等）５に入力され、次に信号をＡ／Ｄ変換器６によりデジタル信号に変換して部分放電解析装置７に入力され、部分放電解析装置７にはケーブルの課電圧位相情報も入力されており、そこでφ−ｑ−ｎパターン及びφ−ｑパターンが作成される。上記のφ−ｑパターンからベースノイズレベル自動除去装置８によりベースノイズレベルを自動で検知し、除去する処理が施される。
【００１１】
上記のφ−ｑ−ｎパターンを構成しているデータから上記のベースノイズを取り除いたデータをファジイ化ニューロネットワーク９に、課電位相各象限（例えば０〜９０°，９０°〜１８０°，１８０°〜２７０°，２７０°〜３６０°）毎にパルス発生頻度データに変換して入力される。
【００１２】
図２は、ファジイ化ニューロネットワーク９を説明する説明図である。
【００１３】
上記の各象限毎のパルス発生頻度データＩ0 〜Ｉ3 をファジイ化ニューロネットワークに入力すると、正規化テーブルＮＴにより内部データ型に変換され、正規化データとなる。即ち、入力データ毎に写像関数を設けてメンバーシップ関数ＭＦの横軸の次元にそろえられる。
【００１４】
この正規化データに対してメンバーシップ関数ＭＦを用いて学習が行なわれる。
【００１５】
この様にして得られた各象限毎のパルス発生頻度データをパターンデータとして、ＭＦの照合処理によって合致度（これまでに学習させたパターンデータと整合する度合い）に変換される。次段のパターンセットＰＳにおいては各パターンデータのＭＦからの合致度を重みＷを用いて合成することにより、入力信号パターンとしての合致度を得る。出力部のパターンテーブルＰＴにおいては、複数のＰＳから出力される合致度の中で最大のものを選択し、入力信号のカテゴリー  （放電／ノイズ）に対する合致度をそれぞれ出力信号とする構成となっている。
しかしながら、従来の部分放電解析装置によって得られたパルス発生頻度データをそのままファジイ化ニューロネットワークに入力すると、実験室の様なベースノイズレベルの変化が小さいところでの測定に対しては特に問題はないが、実線路の様にノイズ状況の変化が大きなところでは、そのパルス認識のしきい値によってはベースノイズをも検出パルスとみなしてしまい、実際に発生しているパルスの特徴を捉えることが出来ず、誤判断を招いてしまう。
【００１６】
そこで、本発明の特徴であるところの、測定信号のφ−ｑパターンからベースノイズレベルを自動検知し、除去する処理を施すことにより、ベースノイズレベルの変化に対応可能となるようにした。
【００１７】
次に、ベースノイズ自動除去処理について詳細に説明する。
【００１８】
ベースノイズ自動除去処理の方法は、まず測定信号の電荷をφ−ｑ平面に棒グラフ状に表現し、これを重ねて行くことで、電荷の状態を表現する。次に棒グラフ状にマッピングされたフィールドを位相方向に見ることでベースノイズの大きさを判定しようとするものである。
【００１９】
上記の判定に当って下記のパラメータが設定される。
（１）判定期間（サイクル）                １
（２）サンプリング幅（度）              ３６
（３）縦方向サンプリング高さ（ｐＣ）      ５
（４）ベースノイズと判定する比率（％）  ７０
（５）ベースノイズ下限値（ｐＣ）          １
【００２０】
上記パラメータの設定によって、φ−ｑ平面に、横（位相）方向単位３６度、縦（電荷量）方向単位５ｐＣを１個の桝目としたマトリクスを生成する。
【００２１】
次に、１サイクル分のデータをマッピングする。例えば、１０°の位相で２３ｐＣのパルスが発生していた場合、図３の図で左端列に高さ５ブロック分の棒グラフを生成する。また、位相１９０°で１１ｐＣのパルスが発生していた場合は、同様に左から６列目に高さ３ブロック分の棒グラフを追加する。
【００２２】
なお、新たに追加するパルス電荷（位相と大きさの組）が既にマッピングされている部分に含まれるときは何もしない。また、位相方向の領域が既存のマッピング領域に含まれていても、電荷量が大きくなるときは、高さを更新する。例えば図３において、１５°の位相で３３ｐＣのパルスがあった場合は左端の列の高さを２個分高い形に更新する。
【００２３】
上述の作動はコンピュータで行なわれ、１サイクルごとに行なう。なお、φ−ｑの解析能は１°ごとに行なわれている（必ずしも１°ごとでなくても良い）。
【００２４】
このようにして電荷量を必要な分だけ（ここでは１サイクル分）マッピングし終わると、最後にベースノイズの決定に入る。
【００２５】
まず、各行を横方向に見て、マッピングされているセルの数をカウントする。この数は、電荷量の＋方向に見て行くと、必ず降順になる。この状態を図４に示す。
【００２６】
図４の様に、最下行から順に全セル数に対するマッピングされているセルの比を見て行くと、１０／１０，８／１０，５／１０……となって行く。パラメータとして与えられたベースノイズと判定する比率は７０％であるので、下から２行目までがこれを上回っており、最終的に１０ｐＣをベースノイズとして決定する。ベースノイズを決定した後は、これ以下の電荷の測定信号を除外して処理を実行する。
【００２７】
ベースノイズ除去処理の例を図５に示す。
【００２８】
また、ベースノイズ存在下の部分放電発生波形に対する信号弁別結果を表１に示す。
【００２９】
【表１】
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この波形例ではベースノイズレベルはおよそ５ｐＣであり、パルス認識しきい値を１ｐＣ固定で設定していた従来システムでは、先に述べた様にベースノイズを放電パルスと認識してしまい、それ以上で発生している放電信号に対しての判定は不可能であったが、ベースノイズ除去処理を適用することにより、ベースノイズ以上の信号に対して正しく信号弁別することを確認できた。
【００３０】
本発明は、電力ケーブル以外の高電圧機器から発生している部分放電の判別にも適用できることは勿論である。
【００３１】
【発明の効果】
以上説明したとおり、本発明のファジイ化ニューロネットワークによる部分放電自動判別システムにベースノイズ除去処理を導入することにより、部分放電測定中にベースノイズレベルが変化しても、精度良く信号弁別が可能となり、部分放電測定の信頼性が極めて向上したものとなる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態を示す構成ブロック図である。
【図２】本発明に係るファジイ化ニューロネットワークを示す説明図である。
【図３】本発明に係るベースノイズ除去処理におけるマトリックスのマッピングを説明する説明図である。
【図４】本発明に係るベースノイズ除去処理におけるベースノイズの決定を説明する説明図である。
【図５】本発明に係るベースノイズ除去処理手法の概要を示す図である。
【図６】従来技術の部分放電判別例を説明する図である。
【符号の説明】
１  電力ケーブル
２  絶縁接続部ＩＪ
３  検出電極
４  検出インピーダンス
５  部分放電測定器
７  部分放電解析装置
８  ベースノイズ除去処理装置
９  ファジイ化ニューロネットワーク
【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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