(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
配電線における地絡事故発生時の電気量データを分析して事故原因を推定する配電線事故原因推定システムにおいて、
零相電流の測定データを取り込むデータ取得手段と、
零相電流の波形分類を行う零相電流分類手段と、
零相電流の波形分類結果と、予め用意された零相電流のサンプルデータとの一致度を判定する一致度判定手段と、
零相電流の波形分類結果とその一致度判定結果に基づき、想定される事故原因を最終的に判定する事故原因最終判定手段と、
事故原因の最終判定結果を出力する出力手段を有し、
前記零相電流分類手段は、
零相電流の時間的変化を捉えた周波数分析を行い、各時刻における代表次数毎の高調波含有率を算出する周波数分析手段と、
零相電流の各時刻における代表次数毎の高調波含有率に基づき、零相電流の波形を複数の波形パターンに分類し、各波形パターンが選定された時間の出現比率を各波形パターンの選定時間出現比率として算出する波形分類手段を有し、
前記一致度判定手段は、零相電流の波形分類結果として得られた各波形パターンの選定時間出現比率と、事故原因毎に異なる個々の電気的事象と対応付けて予め用意された零相電流のサンプルデータとの一致度を判定するように構成される
ことを特徴とする配電線事故原因推定システム。
【請求項２】
前記周波数分析手段は、ウェーブレット変換により零相電流の時間的変化を捉えた周波数分析を行い、代表次数に対して基本波に対する高調波含有率を時刻毎に算出するように構成される
ことを特徴とする請求項１に記載の配電線事故原因推定システム。
【請求項３】
前記波形分類手段は、基本波に対する各時刻における代表次数毎の高調波含有率の閾値判定を行い、この閾値判定に基づく論理演算により零相電流の波形を分類するように構成される
ことを特徴とする請求項１に記載の配電線事故原因推定システム。
【請求項４】
前記一致度判定手段は、零相電流の波形分類結果として得られた各波形パターンの選定時間出現比率と、事故原因毎に予め設定された零相電流の波形パターン毎の基準パラメータとの一致度を算出するように構成される
ことを特徴とする請求項１に記載の配電線事故原因推定システム。
【請求項５】
前記一致度判定手段は、
実測の零相電流による波形分類結果に基づき、事故原因毎に零相電流の波形パターン毎の基準パラメータを算出し、算出した零相電流の波形パターン毎の基準パラメータを零相電流のサンプルデータとして事故原因毎に設定する基準パラメータ算出手段を有する
ことを特徴とする請求項４に記載の配電線事故原因推定システム。
【請求項６】
前記事故原因最終判定手段は、前記一致度判定手段による零相電流の各波形パターンの選定時間出現比率の一致度判定結果に応じて、事故原因の順位付けを行うかまたは各事故原因の可能性を定量化するように構成される
ことを特徴とする請求項１に記載の配電線事故原因推定システム。
【請求項７】
零相電圧の振幅の最大値を算出し、振幅の大きさに応じて零相電圧の波形を分類する零相電圧分類手段を有し、
前記データ取得手段は、零相電流と零相電圧の測定データを取り込むように構成され、
前記事故原因最終判定手段は、零相電流の波形分類結果とその一致度判定結果および零相電圧の波形分類結果に基づき、想定される事故原因を最終的に判定するように構成される
ことを特徴とする請求項１に記載の配電線事故原因推定システム。
【請求項８】
前記一致度判定手段は、零相電流と零相電圧の波形分類結果と、予め用意された零相電流と零相電圧のサンプルデータとの一致度を判定するように構成され、
前記事故原因最終判定手段は、零相電流と零相電圧の波形分類結果の一致度判定結果に基づき、想定される事故原因を最終的に判定するように構成される
ことを特徴とする請求項７に記載の配電線事故原因推定システム。
【請求項９】
前記事故原因最終判定手段は、零相電圧の波形分類結果に基づいて事故原因の候補を判定した後、零相電流の波形分類結果とその一致度判定結果に基づいて、想定される事故原因を最終的に判定するように構成される
ことを特徴とする請求項７に記載の配電線事故原因推定システム。
【請求項１０】
前記事故原因最終判定手段は、零相電流の波形分類結果とその一致度判定結果に基づいて事故原因の候補を判定した後、零相電圧の波形分類結果に基づいて、想定される事故原因を最終的に判定するように構成される
ことを特徴とする請求項７に記載の配電線事故原因推定システム。
【請求項１１】
前記事故原因最終判定手段は、零相電流の波形分類結果とその一致度判定結果に基づき、想定される事故原因を最終的に判定するように構成される
ことを特徴とする請求項１に記載の配電線事故原因推定システム。
【請求項１２】
配電線における地絡事故発生時の電気量データを分析して事故原因を推定する配電線事故原因推定方法において、
データ取得手段と、零相電流分類手段と、一致度判定手段と、事故原因最終判定手段と、出力手段を用いて、
前記データ取得手段により、零相電流の測定データを取り込むデータ取得処理と、
前記零相電流分類手段により、零相電流の波形分類を行う零相電流分類処理と、
前記一致度判定手段により、零相電流の波形分類結果と、予め用意された零相電流のサンプルデータとの一致度を判定する一致度判定処理と、
前記事故原因最終判定手段により、零相電流の波形分類結果とその一致度判定結果に基づき、想定される事故原因を最終的に判定する事故原因最終判定処理と、
前記出力手段により、事故原因の最終判定結果を出力する出力処理を有し、
前記零相電流分類処理は、
零相電流の時間的変化を捉えた周波数分析を行い、各時刻における代表次数毎の高調波含有率を算出する処理と、
零相電流の各時刻における代表次数毎の高調波含有率に基づき、零相電流の波形を複数の波形パターンに分類し、各波形パターンが選定された時間の出現比率を各波形パターンの選定時間出現比率として算出する処理を有し、
前記一致度判定処理は、零相電流の波形分類結果として得られた各波形パターンの選定時間出現比率と、事故原因毎に異なる個々の電気的事象と対応付けて予め用意された零相電流のサンプルデータとの一致度を判定する処理を有する
ことを特徴とする配電線事故原因推定方法。
【請求項１３】
配電線における地絡事故発生時の電気量データを分析して事故原因を推定する配電線事故原因推定プログラムにおいて、
コンピュータに、
零相電流の測定データを取り込むデータ取得機能と、
零相電流の波形分類を行う零相電流分類機能と、
零相電流の波形分類結果と、予め用意された零相電流のサンプルデータとの一致度を判定する一致度判定機能と、
零相電流の波形分類結果とその一致度判定結果に基づき、想定される事故原因を最終的に判定する事故原因最終判定機能と、
事故原因の最終判定結果を出力する出力機能を実現させ、
前記零相電流分類機能は、
零相電流の時間的変化を捉えた周波数分析を行い、各時刻における代表次数毎の高調波含有率を算出する機能と、
零相電流の各時刻における代表次数毎の高調波含有率に基づき、零相電流の波形を複数の波形パターンに分類し、各波形パターンが選定された時間の出現比率を各波形パターンの選定時間出現比率として算出する機能を有し、
前記一致度判定機能は、零相電流の波形分類結果として得られた各波形パターンの選定時間出現比率と、事故原因毎に異なる個々の電気的事象と対応付けて予め用意された零相電流のサンプルデータとの一致度を判定する機能を有する
ことを特徴とする配電線事故原因推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、配電線における地絡事故発生時の零相電流や零相電圧などの電気量データを分析して事故原因を推定する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年の情報処理技術や通信技術の進歩および通信環境の整備に伴い、従来は入手することが困難であった配電系統の各種データを、光ＩＰ遠隔制御システムにより容易に取り込むことが可能となったことから、配電系統の様々な運用業務や保守業務の高度化・効率化が期待されている。特に、波形データ（地絡事故データ）を活用することによって、これまで膨大な労力と時間を掛けて解析、巡視等を実施していた業務に関して、大幅な効率化が期待されている。
【０００３】
また、配電線の地絡事故データを分析して事故原因を推定（判定）する従来技術としては、例えば、配電線の地絡事故発生時の零相電圧波形および零相電流波形を検出して波形解析し、それらの解析値をニューラルネットワークに入力して故障相を特定するとともに事故原因を推定・出力する技術が提案されている（特許文献１参照）。また、地絡事故発生時の零相電流波形および零相電圧波形の過渡部分を検出してウェーブレット（Wavelet）変換により周波数分析し、その分析結果を等高線画像で表示し、パターン認識（ニューラルネットワーク）による学習回数を重ねて事故原因を特定する技術が提案されている（特許文献２参照）。
【特許文献１】特開平１１−１４２４６６
【特許文献２】特開２０００−５０４８８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記のような事故原因を推定（判定）するための従来技術には、次のような問題点がある。
【０００５】
まず、特許文献１の技術は、地絡事故発生時の零相電圧波形と零相電流波形を波形解析する手法であるが、事故原因毎に比較用として使用する典型的波形は、単純なパターンを規則的に繰り返す波形であるため、時間的に変化する事故様相を踏まえた（捉えた）上での事故原因推定を行うことはできない。すなわち、地絡事故時に発生する実際の零相電圧波形や零相電流波形は、単純なパターンを規則的に繰り返すことはなく、時間的に大きな変化を生じるものであるため、このような波形の時間的変化を捉えない限り、事故原因推定の精度には限界がある。
【０００６】
また、特許文献２の技術は、地絡事故発生時の零相電流波形および零相電圧波形の過渡部分の時間的な変化を捉えているが、比較用として使用する波形は、地絡様相や地絡経路の差異のみに応じて分類した波形であるため、地絡事故時に発生する具体的な個々の電気的事象を踏まえた（捉えた）上での事故原因推定を行うことは困難である。すなわち、地絡事故時に発生する電気的事象としては、例えば、機器故障や物質との接触などによる金属地絡、電流漏洩、放電などが挙げられるが、さらに、故障した機器や接触した物質の種類などを含む具体的な事故原因に応じて具体的な個々の電気的事象は異なったものとなる。そのため、このような具体的な個々の電気的事象と対応する波形分類を捉えない限り、事故原因推定の精度には限界がある。
【０００７】
本発明は、上記のような従来技術の課題を解決するために提案されたものであり、その目的は、地絡事故発生時において時間的に変化する事故様相を、事故原因に応じて異なる具体的な個々の電気的事象と対応付けて捉えることにより、詳細かつ高精度の事故原因推定が可能で、配電系統の運用業務や保守業務の高度化・効率化に有効な配電線事故原因推定システムとその方法、およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の配電線事故原因推定システムは、配電線における地絡事故発生時の電気量データを分析して事故原因を推定する配電線事故原因推定システムにおいて、零相電流の測定データを取り込むデータ取得手段と、零相電流の波形分類を行う零相電流分類手段と、零相電流の波形分類結果と、予め用意された零相電流のサンプルデータとの一致度を判定する一致度判定手段と、零相電流の波形分類結果とその一致度判定結果に基づき、想定される事故原因を最終的に判定する事故原因最終判定手段と、事故原因の最終判定結果を出力する出力手段を有することを特徴としている。ここで、零相電流分類手段は、零相電流の時間的変化を捉えた周波数分析を行い、各時刻における代表次数毎の高調波含有率を算出する周波数分析手段と、零相電流の各時刻における代表次数毎の高調波含有率に基づき、零相電流の波形を複数の波形パターンに分類し、各波形パターンが選定された時間の出現比率を各波形パターンの選定時間出現比率として算出する波形分類手段を有する。一致度判定手段は、零相電流の波形分類結果として得られた各波形パターンの選定時間出現比率と、事故原因毎に異なる個々の電気的事象と対応付けて予め用意された零相電流のサンプルデータとの一致度を判定するように構成される。
【０００９】
なお、本発明における配電線事故原因推定方法と配電線事故原因推定プログラムは、以上のような配電線事故原因推定システムを、方法およびコンピュータプログラムの観点からそれぞれ把握したものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明においては、零相電流の周波数分析を行い、次数毎の高調波含有率を求めて波形分類し、分類結果である各波形パターンの選定時間出現比率と事故原因毎のサンプルデータとの一致度を判定することにより、地絡事故発生時において時間的に変化する事故様相を、事故原因に応じて異なる具体的な個々の電気的事象と対応付けて捉えた上で、事故原因を推定することができる。したがって、詳細かつ高精度の事故原因推定が可能で、配電系統の運用業務や保守業務の高度化・効率化に有効な配電線事故原因推定システムとその方法、およびプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
［１．実施形態の構成］
図１は、本発明に係る配電線事故原因推定システムの一つの実施形態の機能構成を、対象となる配電系統とともに示すブロック図である。この図１に示すように、配電系統１は、配電用変電所２に母線３を経由して各開閉器４が接続されて構成されており、配電用変電所２は、電力系統５と送電線６を介して接続されている。
【００１２】
そして、配電系統１の開閉器４のうち、光ＩＰ遠隔制御システムなどにより各種の配電系統のデータを取込む機能を有する開閉器４から通信回線７を介して零相電流、零相電圧などの各種データを、配電系統監視制御システム８内に設けられた本発明に係る地絡事故原因推定システム１０に取り込む通信経路が構成されている。
【００１３】
この地絡事故原因推定システム１０は、データ取得手段１１、零相電流分類手段１２、一致度判定手段１３、零相電圧分類手段１４、事故原因最終判定手段１５、出力手段１６、および記憶手段１７を備えている。この地絡事故原因推定システム１０は、パーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータとそれを制御するプログラムおよび周辺機器からなるコンピュータシステムにより、次のような機能を有する各手段１１〜１７を実現する。
【００１４】
データ取得手段１１は、通信回線７を介して配電系統１の開閉器４からの零相電流、零相電圧などの各種データを取り込む手段であり、コンピュータが基本的に有する入力装置や通信制御装置等のハードウェア、あるいは、それらのハードウェアと入力用のソフトウェアや通信用のソフトウェアとの組み合わせにより実現される。
【００１５】
零相電流分類手段１２は、零相電流の波形分類を行う手段であり、周波数分析手段１２１と波形分類手段１２２を有する。ここで、周波数分析手段１２１は、零相電流の時間的変化を捉えた周波数分析を行い、各時刻における代表次数毎の高調波含有率を算出する手段である。また、波形分類手段１２２は、零相電流の各時刻における代表次数毎の高調波含有率に基づき、零相電流の波形を複数の波形パターンに分類し、各波形パターンが選定された時間の出現比率を各波形パターンの選定時間出現比率として算出する手段である。
【００１６】
一致度判定手段１３は、零相電流の波形分類結果として得られた各波形パターンの選定時間出現比率と、事故原因毎に異なる個々の電気的事象と対応付けて予め用意された零相電流のサンプルデータとの一致度を判定する手段であり、基準パラメータ算出手段１３１を有する。基準パラメータ算出手段１３１は、実測の零相電流による波形分類結果に基づき、事故原因毎に零相電流の波形パターン毎の基準パラメータを算出し、算出した零相電流の波形パターン毎の基準パラメータを零相電流のサンプルデータとして事故原因毎に設定する手段である。
【００１７】
したがって、一致度判定手段１３は、零相電流の波形分類結果として得られた各波形パターンの選定時間出現比率と、基準パラメータ算出手段１３１によって事故原因毎に予め設定された零相電流の波形パターン毎の基準パラメータとの一致度を判定することになる。
【００１８】
零相電圧分類手段１４は、零相電圧の振幅の最大値（すなわち、零相電圧の振幅の絶対値の最大値）を算出し、振幅の大きさに応じて零相電圧の波形を分類する手段である。
【００１９】
事故原因最終判定手段１５は、零相電流の波形分類結果とその一致度判定結果、および、零相電圧の波形分類結果に基づき、最終的に想定される事故原因を推定する手段である。
【００２０】
なお、以上のような零相電流分類手段１２、一致度判定手段１３、零相電圧分類手段１４、事故原因最終判定手段１５は、コンピュータが基本的に有するＣＰＵなどの演算処理用ハードウェアと、配電線事故原因推定用に特化されたプログラムの組み合わせ等により実現される。
【００２１】
出力手段１６は、地絡事故原因推定システム１０内の処理結果として得られた事故原因の最終判定結果を含む各種の処理結果を、地絡事故原因推定システム１０内の記憶手段１７に記憶すると共に、配電系統監視制御システム８の表示装置、プリンタ、記憶装置などに出力する機能を有する。
【００２２】
記憶手段１７は、配電系統１に関するデータとして、配電線接続構成情報、線路インピーダンス、負荷データ、各開閉器の設置箇所などのデータを予め記憶すると共に、基準パラメータ算出手段１３１によって事故原因毎に予め設定された零相電流の波形パターン毎の基準パラメータなどの、事故原因毎に異なる個々の電気的事象と対応付けて予め用意された零相電流のサンプルデータを記憶する。この記憶手段１７はまた、地絡事故原因推定システム１０内で得られた事故原因の最終判定結果を含む各種の処理結果を記憶する機能を有する。この記憶手段１６は、コンピュータが基本的に有する各種のメモリや補助記憶装置またはその他の各種の記憶媒体により実現される。
【００２３】
［２．事故原因推定アルゴリズムの概要］
以上のような本実施形態の地絡事故原因推定システム１０による事故原因推定アルゴリズムは、地絡事故データにおける零相電流（Ｉ０データ）と零相電圧（Ｖ０データ）に基づいて波形の分類化を行い、想定される事故原因を推定するものである。また、事故原因の最終的な判定結果としては、事故原因を単一に限定するものではなく、可能性として挙げられる幾つかの事故原因に優先順位を設けた結果表示とする。
【００２４】
図２は、このような本実施形態の地絡事故原因推定システム１０による事故原因推定アルゴリズムの概要の一例を示すフローチャートである。この図２に示すように、Ｓｔｅｐ１０においては、データ取得手段１１によるデータ取得処理として、地絡事故時の零相電流（Ｉ０データ）、零相電圧（Ｖ０データ）の測定データの取り込みを行う。
【００２５】
そして、Ｓｔｅｐ２０においては、零相電流分類手段１２による零相電流分類処理として、周波数分析手段１２１により、零相電流の時間的変化を捉えた周波数分析を行って各時刻における代表次数毎の高調波含有率を算出し、波形分類手段１２２により、零相電流の波形を複数の波形パターンに分類して各波形パターンの選定時間出現比率を算出する。
【００２６】
Ｓｔｅｐ３０においては、一致度判定手段１３による一致度判定処理として、Ｓｔｅｐ２０の零相電流の波形分類結果に基づき、零相電流の波形分類結果として得られた各波形パターンの選定時間出現比率と、事故原因毎に異なる個々の電気的事象と対応付けて予め用意された零相電流のサンプルデータとの一致度を判定することにより、事故原因の候補を判定する。
【００２７】
Ｓｔｅｐ４０においては、零相電圧分類手段１４による零相電圧分類処理として、零相電圧の振幅の最大値を算出し、振幅の大きさに応じて零相電圧を分類する。
【００２８】
Ｓｔｅｐ５０においては、事故原因最終判定手段１５による事故原因最終判定処理として、Ｓｔｅｐ２０の零相電流の波形分類結果とそれに基づくＳｔｅｐ３０の零相電流の一致度判定結果、および、Ｓｔｅｐ４０の零相電圧の波形分類結果から、想定される事故原因を最終的に判定する。
【００２９】
Ｓｔｅｐ６０においては、出力手段１６による出力処理として、Ｓｔｅｐ５０の事故原因の最終判定結果を含む各種の処理結果を、地絡事故原因推定システム１０内の記憶手段１７に記憶すると共に、配電系統監視制御システム８の表示装置、プリンタ、記憶装置などに出力する。
【００３０】
以下には、各Ｓｔｅｐ１０，２０，３０，４０，５０の処理の詳細について、順次説明する。
【００３１】
［３．データ取得処理］
図２に示すＳｔｅｐ１０のデータ取得手段１１によるデータ取得処理において、測定データの取り込みは、光ＩＰ遠隔制御システムなどにより各種の配電系統のデータを取込む機能を有する開閉器４（図１）から、通信回線７を介して零相電流、零相電圧などの配電系統１の各種データを取り込むことにより実現される。
【００３２】
［４．零相電流分類処理］
図２に示すＳｔｅｐ２０の零相電流分類手段１２による零相電流分類処理は、地絡事故発生時において事故原因に応じた比較的特徴的な波形変動を示す零相電流の波形を周波数分析して複数の波形パターンに分類し、各波形パターンの選定時間出現比率を算出する処理である。
【００３３】
すなわち、零相電流分類処理においてはまず、周波数分析手段１２１により、零相電流の時間的変化を捉えた周波数分析を行い、各時刻における代表次数毎の高調波含有率を算出する。次に、波形分類手段１２２により、零相電流の各時刻における代表次数毎の高調波含有率に基づき、零相電流の波形を複数の波形パターンに分類し、各波形パターンが選定された時間の出現比率を各波形パターンの選定時間出現比率として算出する。以下には、この零相電流分類処理について、より詳細に説明する。
【００３４】
［４−１．電気的事象による零相電流波形の分類例］
まず、実測の地絡事故データにおける零相電流の波形を、事故原因毎に異なる個々の電気的事象と対応付けて分類した結果、例えば、次の表１に示すように分類可能であることが確認された。この表１に示す例において、零相電流の波形は、個々の電気的事象と対応付けた場合に、８通りの波形（Ｉ〜VIII）に分類可能であった。
【表１】
0005049675.tif 000002
【００３５】
［４−２．零相電流分類アルゴリズムの概要］
図３は、図２に示すＳｔｅｐ２０の零相電流分類手段１２による零相電流分類処理における零相電流分類アルゴリズムの一例を示すフローチャートであり、図４は、図３の零相電流分類アルゴリズムをデータの流れによって示す図である。
【００３６】
この図３、図４に示すように、Ｓｔｅｐ２１においては、周波数分析手段１２１により、零相電流のウェーブレット（Wavelet）変換を行い、スケーリング換算を行うことで、代表次数毎の波形を抽出して各波形の係数を零相電流の大きさに合わせる。周波数分析手段１２１は、次のＳｔｅｐ２２において、瞬時値を信号の大きさ(実効値等)に変換した後、続くＳｔｅｐ２３において、基本波以外の代表次数の波形に対し、基本波に対する比率で換算した場合の、各時刻における高調波含有率を算出する。
【００３７】
そして、Ｓｔｅｐ２４においては、波形分類手段１２２により、各時刻における代表次数毎の高調波含有率の閾値判定を行い、高調波含有率が閾値以上であれば「１」とし、閾値未満であれば「０」とする。波形分類手段１２２は、次のＳｔｅｐ２５において、論理演算式を用いて波形を複数の波形パターンに分類した後、続くＳｔｅｐ２６において、各波形パターンが選定された時間の出現比率（選定時間出現比率）を算出する。
【００３８】
［４−３．零相電流分類の実施例］
以下には、図３、図４に示す零相電流分類アルゴリズムによる零相電流分類の実施例として、「ウェーブレット変換方法」、「代表次数の決定方法」、「波形分類結果」、「閾値判定方法」、「選定時間出現比率の算出方法」について順次説明する。
【００３９】
［４−３−１．ウェーブレット変換方法］
ウェーブレット（Wavelet）解析は、信号の時間と周波数とを同時に捉えることのできる解析手法である。ここで、「ウェーブレット（Wavelet）」とは、ある信号を時間と周波数の両面から同時に捉える時間−周波数解析において、信号の部分を切り出す単位となるものである。これをマザーウェーブレットと呼び、関数「Ψ」で表している。「ウェーブレット（Wavelet）変換」とは、この「マザーウェーブレットΨ」をスケールパラメータ、および、トランスレートパラメータによって変換する過程を言い、切り出した信号各部の大きさを表している。
【００４０】
スケールパラメータは、マザーウェーブレットの広さを伸縮する（周波数の調整）ために用いられ、トランスレートパラメータは、マザーウェーブレットを平行移動する（時間の調整）ために用いられる。これを式で表すと、次式（１）のようになる。
【数１】
0005049675.tif 000003
【００４１】
マザーウェーブレットとしては様々な関数（Haar、Meyer、Daubechies、Gabor、等）があるが、本実施例では、一例として、Daubechies関数を用いて解析を実施するものとする。このDaubechies関数では、自然数Ｎを用いて、０〜Ｎ−１次モーメントをゼロとしなければならないため、次式（２）のようになる。
【数２】
0005049675.tif 000004
【００４２】
［４−３−２．代表次数の決定方法］
幾つかの実測の地絡事故データを用いて、零相電流をウェーブレット解析した結果、全体的な傾向として、次のような特徴(1)〜(5)が確認された。
【００４３】
特徴(1)：基本波成分は零相電流の基本波成分の大きさに対応して明確に抽出されている。
特徴(2)：低次のグループでは、３次、５次の成分は比較的明確に抽出されている。７次は５次との違いが明確でない。
特徴(3)：中間次数のグループでは、９次、１１次、１３次の間であまり違いが見られない。ただし、低次のグループとは明らかに波形が異なる。
特徴(4)：高次のグループでは、１５次、１７次、１９次の間でほとんど違いが見られない。ただし、低次、中間次数のグループとは明らかに波形が異なる。
特徴(5)：２次では、基本波と３次の成分が混在している。その他の偶数次でも前後の奇数次の変換結果と大きな違いは見られない。
【００４４】
上記の特徴(1)〜(5)から、本実施例においては、分類判定のための代表次数を、基本波、３次、５次（低次）、１１次（中間次数）、１９次（高次）に決定した。
【００４５】
［４−３−３．波形分類結果］
以上のように決定した基本波、３次、５次（低次）、１１次（中間次数）、１９次（高次）という代表次数の各波形をＳｔｅｐ２１、Ｓｔｅｐ２２（図３、図４）により抽出し、Ｓｔｅｐ２３により、基本波以外の波形に対して各時刻における高調波含有率を算出し、Ｓｔｅｐ２４により閾値判定を行い、Ｓｔｅｐ２５により論理演算式を用いて波形を複数の波形パターンに分類した。ここで、複数の波形パターンは、正弦波（大）、正弦波（小）、高調波、三角波、針状波(大)、針状波(小)である。
【００４６】
このように分類された波形を形状的観点から見た特徴として、各波形パターンで以下のような全体的な傾向が確認された。
正弦波（大）：基本波成分が殆どで高調波成分は見られない（基本波：10A以上）
正弦波（小）：基本波成分が殆どで高調波成分は見られない（基本波：10A未満且つ0.5A以上）
高調波：基本波成分＋広い範囲での高調波成分
三角波：基本波成分＋低次の高調波成分
針状波(大)：基本波成分＋高次の高調波成分
針状波(小)：基本波成分のない単発成分
【００４７】
［４−３−４．閾値判定方法］
閾値判定結果に応じて事故波形を分類する場合には、閾値の設定方法が重要となる。一般的には、図３、図４に示す零相電流分類アルゴリズムのＳｔｅｐ２４について前述したように、基本波に対して各時刻における代表次数毎の高調波が占める割合（高調波含有率）に対して閾値を設定し、閾値判定を行うことにより、事故波形を適切に分類可能である。
【００４８】
［４−３−５．選定時間出現比率の算出方法］
図３、図４に示す零相電流分類アルゴリズムのＳｔｅｐ２６において、各波形パターンが選定された時間の出現比率（選定時間出現比率）を算出する方法としては、以下のような２つの方法が考えられる。
【００４９】
方法(1)：検出期間の全時間を評価期間とし、評価期間に対して各波形パターンが選定された時間の比率を算出する方法。
方法(2)：検出期間の全時間ではなく、検出期間内で最初に各波形パターンが選定された時刻から、検出期間内で最後に各波形パターンが選定された時刻までを評価期間として切り出し、評価期間に対して各波形パターンが選定された時間の比率を算出する方法。
【００５０】
例えば、図５に示すように、波形パターンの検出期間が２．０秒であり、各波形パターンの出現時間が、それぞれ、正弦波（大）：０．８秒、正弦波（小）：０．０秒、高調波：０．０秒、三角波：０．６秒、針状波(大) ：０．４秒、針状波(小) ：０．０秒であるものとする。以下には、この図５の例に対して、方法(1)と方法(2)により各波形パターンの選定時間出現比率を算出する場合について説明する。
【００５１】
まず、方法(1)の場合、図５の例では、検出期間：２．０秒に対し、評価期間は２．０秒となるため、各波形パターンの選定時間出現比率は次のように算出される。
【００５２】
正弦波（大）の出現比率＝０．８秒÷２．０秒×１００＝４０．０％
正弦波（小）の出現比率＝０．０秒÷２．０秒×１００＝００．０％
高調波の出現比率      ＝０．０秒÷２．０秒×１００＝００．０％
三角波の出現比率      ＝０．６秒÷２．０秒×１００＝３０．０％
針状波（大）の出現比率＝０．４秒÷２．０秒×１００＝２０．０％
針状波（小）の出現比率＝０．０秒÷２．０秒×１００＝００．０％
【００５３】
また、方法(2)の場合、図５の例では、検出期間：２．０秒に対し、評価期間は１．０秒となるため、各波形パターンの選定時間出現比率は次のように算出される。
【００５４】
正弦波（大）の出現比率＝０．８秒÷１．０秒×１００＝８０．０％
正弦波（小）の出現比率＝０．０秒÷１．０秒×１００＝００．０％
高調波の出現比率      ＝０．０秒÷１．０秒×１００＝００．０％
三角波の出現比率      ＝０．６秒÷１．０秒×１００＝６０．０％
針状波（大）の出現比率＝０．４秒÷１．０秒×１００＝４０．０％
針状波（小）の出現比率＝０．０秒÷１．０秒×１００＝００．０％
【００５５】
［５．一致度判定処理］
図２に示すＳｔｅｐ３０の一致度判定手段１３による一致度判定処理は、各波形パターンの選定時間出現比率に対して基本となる基準パラメータを予め設定しておき、この基準パラメータを用いて、Ｓｔｅｐ２０の零相電流の波形分類結果として得られた各波形パターンの選定時間出現比率の結果との一致度（パターンマッチング）を判定することにより、想定される事故原因の候補を選定する処理である。
【００５６】
［５−１．事前作業（基準パラメータの設定）］
この一致度判定処理においては、まず、事前作業として、基準パラメータ算出手段１３１により、個々の電気的事象と対応付けた事故原因別（例えば、表１に示した８通りの波形Ｉ〜VIII）に、波形パターン毎に基本となる基準パラメータを算出して設定し、記憶手段１７に記憶する。具体的な基準パラメータとしては、実測の零相電流のデータによる図３、図４に示す零相電流分類アルゴリズムによる零相電流分類結果を基に、各波形パターンの選定時間出現比率の結果の平均値を用いることが可能である。また、実測の地絡事故データの蓄積に応じて、学習機能によりパラメータチューニング（パラメータの更新）を行うことも考えられる。
【００５７】
［５−２．基準パラメータとの一致度の算出による事故原因候補の選定］
一致度判定手段１３は、事前作業にて設定し、記憶手段１７に記憶した基準パラメータを用いて対象とする零相電流との一致度を算出し、一致度に応じて想定される事故原因の候補を選定する。この場合、一致度の算出方法としては、事故原因別に設定した波形毎の基準パラメータと、図３、図４に示す零相電流分類アルゴリズムによって得られる各波形パターンの選定時間出現比率の差を算出することが可能である。以下の式（３）は、このような一致度判定式の一例を示している。
【数３】
0005049675.tif 000005
【００５８】
一致度判定手段１３は、このような一致度判定式により得られた一致度を、大きい順に並び替えることにより、想定される事故原因の候補に、「第一候補、第二候補、第三候補、…」などの順位付けを行う。
【００５９】
［６．零相電圧分類処理］
図２に示すＳｔｅｐ４０の零相電圧分類手段１４による零相電圧分類処理は、前述した通り、零相電圧の振幅の最大値を算出し、振幅の大きさに応じて零相電圧を分類する処理である。すなわち、地絡事故発生時において、零相電圧は、零相電流に比べて波形の特徴的分類が難しいため、信号の大きさに着目した分類を行う。
【００６０】
図６は、零相電圧と零相電流の基本波の大きさとの関係を事故原因別にプロット化して示す図である。この図６において、零相電圧と零相電流は、ほぼ原点を通る比例関係を有しており、相関関係にあると言える。このことから、零相電圧または零相電流の大きさにより、事故原因の候補をある程度有望な範囲内でピックアップすることができる。図６においては、一例として、零相電圧の大きさを、６ｋＶ以上、２ｋＶ〜６ｋＶ、３００Ｖ〜２ｋＶ、３００Ｖ以下、という４つの区間に分類しており、各区間での事故原因をそれぞれ示している。次の表２は、各区間において想定される事故原因の候補を示している。
【表２】
0005049675.tif 000006
【００６１】
［７．事故原因最終判定処理］
図２に示すＳｔｅｐ５０の事故原因最終判定手段１５による事故原因最終判定処理は、前述した通り、零相電流の波形分類結果とその一致度判定結果、および、零相電圧の波形分類結果に基づき、最終的に想定される事故原因を推定する処理である。このＳｔｅｐ５０の事故原因最終判定処理において、事故原因最終判定手段１５は、Ｓｔｅｐ２０とＳｔｅｐ３０の零相電流の波形分類結果とその一致度判定結果に基づいて事故原因の候補を判定した後、Ｓｔｅｐ４０の零相電圧の波形分類結果に基づいて、想定される事故原因を最終的に判定する（スクリーニングによる判定条件の絞込み手法）。
【００６２】
［８．事故原因推定の実施例］
以下には、本実施形態の事故原因推定アルゴリズムにより、図７に示す実測の零相電流および零相電流の地絡事故データを用いて事故原因推定を行った場合の実施例について説明する。
【００６３】
［８−１．零相電流分類処理］
まず、図２に示すＳｔｅｐ２０の零相電流分類手段１２による零相電流分類処理として、図３、図４に示した零相電流分類アルゴリズムにより、次のような一連の処理を行う。
【００６４】
Ｓｔｅｐ２１において、周波数分析手段１２１により、図７の零相電流のウェーブレット変換を行い、スケーリング換算を行って、図８に示すような、１次、３次、５次（低次）、１１次（中間次数）、１９次（高次）、という代表次数の各波形を抽出する。周波数分析手段１２１により、Ｓｔｅｐ２２において、スケーリング換算した代表次数の波形を瞬時値から信号の大きさ(実効値等)に変換した後、Ｓｔｅｐ２３において、基本波以外の代表次数の波形に対し、基本波に対する比率で換算した場合の、各時刻における高調波含有率を算出する。このＳｔｅｐ２３において、基本波以外の代表次数の波形を基本波に対する比率で換算した時点における代表次数毎の各波形は、図９に示すようになる。
【００６５】
Ｓｔｅｐ２４において、波形分類手段１２２により、各時刻における代表次数毎の各波形に対して高調波含有率の閾値判定を行い、高調波含有率が閾値以上か否かに応じて、「１」と「０」のいずれかとすることにより、代表次数毎の各波形は、図１０に示すように変換される。波形分類手段１２２により、Ｓｔｅｐ２５において、論理演算式を用いて図１０に示す波形を複数の波形パターンに分類することにより、図１１に示すような、正弦波（大）、正弦波（小）、高調波、三角波、針状波(大)、針状波(小)、という複数の波形パターンの時間的な出現状況を示すデータが得られる。
【００６６】
この図１１のデータから、波形分類手段１２２により、Ｓｔｅｐ２６において、各波形パターンが選定された時間の出現比率（選定時間出現比率）を算出する。なお、本実施例では、この選定時間出現比率を算出する方法として、前述した方法(2)を用いるものとし、それにより、図１１のデータから、次の表３に示すような各波形パターンの出現比率が得られる。
【表３】
0005049675.tif 000007
【００６７】
［８−２．一致度判定処理］
続いて、図２に示すＳｔｅｐ３０の一致度判定手段１３による一致度判定処理として、前述した一致度判定式（３）を用いて、表３に示す各波形パターンの選定時間出現比率と、事故原因毎に設定した波形毎の基準パラメータとの一致度を算出する。例えば、一致度判定式（３）における波形毎の基準パラメータを以下の表４に示すように設定し、また、ペナルティ係数として２．０を用いて一致度を算出し、一致度計算結果が大きい順に、第一候補、第二候補、第三候補と順位付けした場合には、以下の表５に示す結果が得られる。なお、表５中の「Ｉ」〜「VIII」は、表１に示した８通りの波形に対応している。
【表４】
0005049675.tif 000008
【表５】
0005049675.tif 000009
【００６８】
［８−３．零相電圧分類処理］
続いて、図２に示すＳｔｅｐ４０の零相電圧分類手段１４による零相電圧分類処理として、零相電圧の大きさによる分類を行う。ここで、図７に示す実測の地絡事故データにおいて、零相電圧の最大値は約８７００Ｖであり、この零相電圧を、表２に基づいて分類すると、区間「Ｖ０大」に分類される。
【００６９】
［８−４．事故原因最終判定処理］
最後に、図２に示すＳｔｅｐ５０の事故原因最終判定手段１５による事故原因最終判定処理として、以下に説明するように、Ｓｔｅｐ２０とＳｔｅｐ３０の零相電流の波形分類結果とその一致度判定結果に基づいて事故原因の候補を判定した後、Ｓｔｅｐ４０の零相電圧の波形分類結果に基づいて、想定される事故原因を最終的に判定する（スクリーニングによる判定条件の絞込み手法）。
【００７０】
まず、零相電流の波形分類結果とその一致度判定結果に関しては、表５に示す一致度判定結果と表１に示す零相電流の分類（Ｉ〜VIII）から、事故原因の候補として、次のような判定結果が得られる。
第一候補：完全地絡                    一致度９９．８％
第二候補：開閉サージ、浸水            一致度７０．５％
第三候補：樹木（放電有）、不良碍子    一致度５２．１％
【００７１】
続いて、零相電圧の波形分類結果に関しては、前述したように区間「Ｖ０大」となるため、この零相電圧分類結果と表２に示す零相電圧の分類から、可能性がある事故原因の範囲として、次のような判定結果が得られる。
完全地絡、絶縁電線、不良碍子、樹木（放電有）
【００７２】
最後に、零相電流分類結果として得られた第一候補〜第三候補の事故原因から、零相電圧が「Ｖ０大」となるものを選定することで、想定される事故原因を最終的に判定する。ここでの例の場合、表２において、「開閉サージ」と「浸水」は、その零相電圧が「Ｖ０無」と「Ｖ０中」であり、候補から外されるため、次のような最終的な判定結果が得られる。
第一候補：完全地絡                    一致度９９．８％
第二候補：樹木（放電有）、不良碍子    一致度５２．１％
【００７３】
なお、以上の説明では、一例として、零相電流分類結果として第三候補までを候補として示しているが、これは、一例にすぎず、本発明において零相電流分類結果あるいは事故原因の最終的な判定結果として採用する候補の順位の範囲は自由に選択可能である。また、変形例として、事故原因の候補を順位付けせずに、各事故原因の可能性を、一致度計算結果やそれに基づいて算出される各種の指標値として定量化したものを最終的な判定結果として採用してもよい。
【００７４】
［９．事故原因推定アルゴリズムの変形例］
なお、上記の実施形態においては、事故原因推定アルゴリズムとして、図２に示すように、Ｓｔｅｐ２０とＳｔｅｐ３０の零相電流分類処理および一致度判定処理を行った後、Ｓｔｅｐ４０の零相電圧分類処理を行う場合について説明したが、本発明における事故原因推定アルゴリズムは、これに限定されるものではない。
【００７５】
例えば、図１２に示すように、Ｓｔｅｐ２０とＳｔｅｐ３０の零相電流分類処理および一致度判定処理と並行的に、Ｓｔｅｐ４０の零相電圧分類処理を行うアルゴリズムや、図１３に示すように、図２とは逆に、Ｓｔｅｐ４０の零相電圧分類処理を行った後、Ｓｔｅｐ２０とＳｔｅｐ３０の零相電流分類処理および一致度判定処理を行うアルゴリズム等が考えられる。
［１０．事故原因最終判定処理の変形例］
また、上記の実施形態においては、事故原因最終判定処理として、零相電流の波形分類結果とその一致度判定結果に基づいて事故原因の候補を判定した後、零相電圧の波形分類結果に基づいて、想定される事故原因を最終的に判定する「スクリーニングによる判定条件の絞込み手法」を適用した場合について説明したが、本発明において、事故原因最終判定処理としては、他にも、次のような手法が適用可能である。
【００７６】
［１０−１．別のスクリーニングによる判定条件の絞込み手法］
事故原因最終判定処理として、前記実施形態とは逆に、零相電圧の波形分類結果に基づいて事故原因の候補を判定した後、零相電流の波形分類結果とその一致度判定結果に基づいて想定される事故原因を最終的に判定する、別のスクリーニングによる判定条件の絞込み手法を適用することも可能である。
【００７７】
この手法を適用する場合には、事故原因推定アルゴリズムとして、図２または図１２中のＳｔｅｐ５０の事故原因最終判定処理のみを変更してもよいが、概して、図１３に示すように、Ｓｔｅｐ４０の零相電圧分類処理を行った後、Ｓｔｅｐ２０とＳｔｅｐ３０の零相電流分類処理および一致度判定処理を行うアルゴリズムを適用することが考えられる。
【００７８】
［１０−２．零相電流と零相電圧の両方の分類結果に対して一致度判定を行う手法］
事故原因最終判定処理として、零相電流と零相電圧の両方の分類結果に対して一致度判定を行う手法を適用することも可能である。このような手法は、例えば、前述の零相電流の分類結果による一致度判定式（３）に零相電圧の分類結果による判定式を組み込むことで実現可能である。以下の式（４）は、このような零相電流と零相電圧の両方の分類結果による一致度判定式の一例を示している。
【数４】
0005049675.tif 000010
【００７９】
この一致度判定式（４）において、「事故原因別の零相電圧の基準パラメータ」は「１．０」とし、「零相電圧の大きさに基づく分類」は、表２に示した零相電圧の各区間に対応しており、該当電圧は「１．０」、非該当電圧は「０．０」として設定する。
【００８０】
この手法を適用する場合には、事故原因推定アルゴリズムとして、図２、図１２または図１３中のＳｔｅｐ５０の事故原因最終判定処理のみを変更してもよいが、概して、図１４〜図１６に示すように、図２、図１２、および図１３におけるＳｔｅｐ３０の零相電流の一致度判定処理を省略し、Ｓｔｅｐ２０の零相電流分類処理およびＳｔｅｐ４０の零相電圧分類処理を行った後、Ｓｔｅｐ５０ａとして、零相電流と零相電圧の両方の分類結果に対する一致度判定を含む事故原因最終判定処理を行うことが考えられる。この場合には、システム構成についても、例えば、図１７に示すように、一致度判定手段を兼ねた事故原因最終判定手段１５ａを使用した構成が考えられる。
【００８１】
［１０−３．零相電流の分類結果のみによる事故原因推定手法］
事故原因最終判定処理として、零相電圧の分類結果を用いずに、零相電流の分類結果のみに基づいて事故原因を推定する手法を適用することも可能である。このような手法は、例えば、前述の零相電流の分類結果による一致度判定式（１）の結果として得られた事故原因の候補を、一致度の大きい順に並び替えることで実現される。
【００８２】
この手法を適用する場合には、事故原因推定アルゴリズムとして、例えば、図１８に示すように、図１４〜図１６中のＳｔｅｐ４０の零相電圧分類処理を省略し、Ｓｔｅｐ２０の零相電流分類処理を行った後、Ｓｔｅｐ５０ｂとして、零相電流の分類結果に対する一致度判定による事故原因最終判定処理を行うことが考えられる。この場合には、零相電圧を使用しないことから、システム構成についても、図１９に示すように、図１７中の零相電圧分類手段１４を省略することができる。
【００８３】
［１１．実施形態の効果］
以上のような本実施形態によれば、零相電流の周波数分析を行い、次数毎の高調波含有率を求めて波形分類し、分類結果である各波形パターンの選定時間出現比率と事故原因毎のサンプルデータとの一致度を判定することにより、地絡事故発生時において時間的に変化する事故様相を、事故原因に応じて異なる具体的な個々の電気的事象と対応付けて捉えた上で、事故原因を推定することができる。
【００８４】
したがって、詳細かつ高精度の事故原因推定が可能で、配電系統の運用業務や保守業務の高度化・効率化に有効な配電線事故原因推定システムとその方法を提供することができる。
【００８５】
特に、本実施形態では、ウェーブレット変換を用いているため、零相電流の時間的変化を十分に捉えた精度の高い周波数分析が可能である。また、周波数分析後の波形分類においては、基本波に対する各時刻における代表次数毎の高調波含有率の閾値判定行い、この閾値判定に基づく論理演算により零相電流の波形を分類するため、的確な波形分類を効率よく行うことができる。
【００８６】
また、零相電流の波形分類結果の一致度判定として、零相電流の波形分類結果として得られた各波形パターンの選定時間出現比率と、事故原因毎に予め設定された零相電流の波形パターン毎の基準パラメータとの一致度を算出することにより、事故原因毎に定量的な一致度評価を効率よく行うことができる。そして、このような基準パラメータを、実測データから算出し、設定することにより、実測データの量に応じて、統計学的により正確な基準パラメータを設定可能となり、結果的に、より精度の高い事故原因推定が可能となる。
【００８７】
［１２．他の実施形態］
なお、本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で他にも多種多様な変形例が実施可能である。例えば、図面に示したシステム構成は一例にすぎず、具体的な機能構成、ハードウェア構成およびソフトウェア構成等は適宜選択可能である。また、コンピュータハードウェアによって配電線事故原因推定システムの機能を実現するように特化されたプログラムもまた、本発明の一態様である。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】本発明の一つの実施形態に係る配電線事故原因推定システムの機能構成を示すブロック図。
【図２】図１の地絡事故原因推定システムによる事故原因推定アルゴリズムの概要の一例を示すフローチャート。
【図３】図２に示す零相電流分類処理における零相電流分類アルゴリズムの一例を示すフローチャート。
【図４】図３の零相電流分類アルゴリズムをデータの流れによって示す図。
【図５】図３、図４の零相電流分類アルゴリズムで得られるに各波形パターンの検出期間と出現時間の一例を示す図。
【図６】図２に示す零相電圧分類処理を説明するために、零相電圧と零相電流の基本波の大きさとの関係を事故原因別にプロット化して示す図。
【図７】図２の事故原因推定アルゴリズムによる事故原因推定に用いる実測の零相電流および零相電流の地絡事故データの一例を示す波形図。
【図８】図７に示す零相電流のウェーブレット変換を行い、スケーリング換算を行った結果として得られる代表次数の各波形を示す波形図。
【図９】図８に示す代表次数の各波形を信号の大きさに変換した後、基本波に対する比率で換算した時点での代表次数の各波形を示す波形図。
【図１０】図９に示す代表次数の各波形を、高調波含有率の閾値判定により変換した結果を示す波形図。
【図１１】図１０に示す波形を論理演算式により分類した結果を示す波形図。
【図１２】本発明に係る変形例として、図２とは別の事故原因推定アルゴリズムの概要の一例を示すフローチャート。
【図１３】本発明に係る変形例として、図２とは別の事故原因推定アルゴリズムの概要の一例を示すフローチャート。
【図１４】本発明に係る変形例として、図２とは別の事故原因推定アルゴリズムの概要の一例を示すフローチャート。
【図１５】本発明に係る変形例として、図２とは別の事故原因推定アルゴリズムの概要の一例を示すフローチャート。
【図１６】本発明に係る変形例として、図２とは別の事故原因推定アルゴリズムの概要の一例を示すフローチャート。
【図１７】本発明に係る変形例として、図１とは別の地絡事故原因推定システムの機能構成を示すブロック図。
【図１８】本発明に係る変形例として、図２とは別の事故原因推定アルゴリズムの概要の一例を示すフローチャート。
【図１９】本発明に係る変形例として、図１とは別の地絡事故原因推定システムの機能構成を示すブロック図。
【符号の説明】
【００８９】
１…配電系統
２…配電用変電所
３…母線
４…開閉器
５…電力系統
６…送電線
７…通信回線
８…配電系統監視制御システム
１０…配電線事故原因推定システム
１１…データ取得手段
１２…零相電流分類手段
１２１…周波数分析手段
１２２…波形分類手段
１３…一致度判定手段
１３１…基準パラメータ算出手段
１４…零相電圧分類手段
１５…事故原因最終判定手段
１６…出力手段
１７…記憶手段
【図１】
0005049675.tif 000011
【図２】
0005049675.tif 000012
【図３】
0005049675.tif 000013
【図４】
0005049675.tif 000014
【図５】
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【図６】
0005049675.tif 000016
【図７】
0005049675.tif 000017
【図８】
0005049675.tif 000018
【図９】
0005049675.tif 000019
【図１０】
0005049675.tif 000020
【図１１】
0005049675.tif 000021
【図１２】
0005049675.tif 000022
【図１３】
0005049675.tif 000023
【図１４】
0005049675.tif 000024
【図１５】
0005049675.tif 000025
【図１６】
0005049675.tif 000026
【図１７】
0005049675.tif 000027
【図１８】
0005049675.tif 000028
【図１９】
0005049675.tif 000029