JP2010133747A - Partial discharge discrimination method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、運転中の電気機器から発生する部分放電信号とノイズ信号とを良好に判別することができる部分放電判別方法に関するものである。 The present invention relates to a partial discharge discriminating method that can satisfactorily discriminate between a partial discharge signal and a noise signal generated from an electric device in operation.
運転中の電気機器から発生する部分放電信号とノイズ信号との判別方法としては、カットオフ周波数を変更しながら最適な周波数を選定して部分放電信号を計測する手段がある(特許文献1参照。)。 As a method for discriminating between a partial discharge signal and a noise signal generated from an electric device in operation, there is means for measuring a partial discharge signal by selecting an optimum frequency while changing a cutoff frequency (see Patent Document 1). ).
また、部分放電信号の平均化データを作製し減算することにより、同一タイミングで同一強度のノイズ信号が消去されるが、ランダムノイズ信号等は消去されないため、検出精度は良いとは言えない(特許文献2参照。)。
被計測電気機器から発生する部分放電信号を計測して、その信号が部分放電信号であるかノイズ信号であるかを判断する方法は、ノイズ信号と部分放電信号との判別が一番の問題となっている。 Measuring the partial discharge signal generated from the electrical equipment to be measured, and determining whether the signal is a partial discharge signal or a noise signal, distinguishing the noise signal from the partial discharge signal is the biggest problem. It has become.
上記文献1の方法では、バックグランドノイズ信号は、判別できてもパルス状のノイズ信号は判別できない問題がある。また、計測を数回実施する必要があり、計測に時間がかかる問題もある。さらに、強いパルス状のノイズ信号があると、それを計測して部分放電であると誤判断してしまうおそれもある。
The method of
例えば、被計測電気機器が設置されてある現地での測定では、部分放電による信号の他に様々なノイズ信号が計測され、このノイズ信号との判別がかなり難しい。特に、部分放電とよく似たパルス状の信号が周辺機器からのノイズ信号として計測される時があり、この場合はノイズ信号なのか、部分放電信号なのかの判断が特定できない問題がある。 For example, in the measurement at the site where the electric device to be measured is installed, various noise signals are measured in addition to the signal due to the partial discharge, and it is quite difficult to distinguish from the noise signal. In particular, a pulse-like signal that is similar to partial discharge is sometimes measured as a noise signal from a peripheral device. In this case, there is a problem that it is not possible to specify whether the signal is a noise signal or a partial discharge signal.
本発明の目的は、上記の事情に鑑みてなされたもので、被計測電気機器からの部分放電による信号と、連続的ノイズとが容易に判別できるようにするとともに、部分放電とよく似たパルス状のノイズとの判別もできるようにした部分放電判別方法を提供することにある。 The object of the present invention has been made in view of the above circumstances, and makes it possible to easily discriminate between a signal due to partial discharge from a measured electrical device and continuous noise, and a pulse similar to that of partial discharge. It is another object of the present invention to provide a partial discharge discrimination method that can also discriminate between noises.
上記の課題を達成するために、請求項1に係る発明は、部分放電信号を含んだ信号を検出するセンサを被計測電気機器に配置し、このセンサで部分放電信号を含んだ信号を検出した後、検出した信号を複数に分配し、分配された信号を一定の周波数帯域毎にフィルタ処理してからそれぞれパルス信号に変換し、変換されたパルス信号からパルス数ごとに分類して信号を第1時間解析によりデータとして抽出し、抽出されたデータの信号発生時間を印加電圧の1/2周期またはn周期ごとに区切って第2時間解析によりデータを信号処理した後、その信号処理により得たデータ分布パターンと、予め部分放電発生時のデータ分布パターンやノイズ信号分布パターンが格納された診断データベースの分布パターンと照合し、その照合結果から前記被計測電気機器から発生した部分放電信号有無を第3時間解析により判定することを特徴とする。
In order to achieve the above object, in the invention according to
また、請求項2に係る発明は、請求項1において、第2時間解析によりデータを信号処理した後、その信号処理により得たデータ分布パターンは、データの信号発生時間に対する信号発生回数を棒グラフ表示させることを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, in the first aspect, after the data is signal-processed by the second time analysis, the data distribution pattern obtained by the signal processing is a bar graph display of the number of signal generations with respect to the signal generation time of the data. It is characterized by making it.
本発明によれば、センサで検出した信号を増幅した後、検出した信号を複数に分配して周波数帯域毎にフィルタ処理を行ってからパルス信号に変換し、変換した信号から目的の信号を抽出し、その後、診断データベースに格納されている部分放電発生時のデータ分布パターンやノイズ信号分布パターンと照合し判定するようにしたことにより、被計測電気機器からの部分放電による信号と、一定時間継続している連続的ノイズ(ベースノイズ等)信号とを、容易に判別することができるとともに、部分放電信号とよく似たパルス状のノイズ信号をも判別することができる利点がある。 According to the present invention, after amplifying the signal detected by the sensor, the detected signal is distributed to a plurality of signals, filtered for each frequency band, converted to a pulse signal, and a target signal is extracted from the converted signal. After that, by comparing with the data distribution pattern and noise signal distribution pattern at the time of partial discharge occurrence stored in the diagnostic database, the signal from the partial discharge from the electric device to be measured and continued for a certain period of time Thus, there is an advantage that a continuous noise (base noise or the like) signal can be easily discriminated and a pulsed noise signal similar to the partial discharge signal can be discriminated.
また、信号処理により得たデータ分布パターンは、棒グラフ表示するようにしたので、部分放電信号分布とノイズ信号分布との判定が明確になる。構成の簡略化が図れるので、分析時間の短縮、コンパクトで軽量しかも経済的に有利となる利点もある。 Further, since the data distribution pattern obtained by the signal processing is displayed as a bar graph, the determination of the partial discharge signal distribution and the noise signal distribution becomes clear. Since the configuration can be simplified, there are also advantages that the analysis time is shortened, and that it is compact, lightweight and economically advantageous.
以下本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図1は本発明の実施の形態を示すブロック構成図で、図1において、11は、図示しない被計測電気機器に配置された部分放電信号を含んだ信号検出用のセンサ11である。このセンサ11は、被計測電気機器からの部分放電に伴って発生するパルス電流を計測するためのもので、例えば、被計測電気機器の接地線に取り付けた高周波CTや被計測電気機器の接地線近傍に配置された磁界プローブ等から構成される。なお、このセンサ11は、被計測電気機器の近傍に配置され、前記部分放電に伴って発生する電磁波等を検出するアンテナであってもよい。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention. In FIG. 1,
センサ11が検出した信号は、増幅器12で一定レベルまで増幅した後、分配器13に入力されて出力が複数k個に分配される。分配された信号は、複数k個から構成される帯域フィルタ141〜14kに入力され、その帯域フィルタ141〜14kの出力には、信号F1,F2・・・Fkが送出される。ここでは、k=3として分配器13で3分割し帯域フィルタ141,142、143の測定周波数点f1、f2、f3を50MHz、100MHz、150MHzとした。
The signal detected by the
帯域フィルタ141,142、143の出力に送出された信号F1,F2,F3(図2(a)に例を示す)の内、信号F1,F2は、時間t1、t2、t3に出力され、信号F3は時間t1、t3に出力される。
Of the signals F 1 , F 2 , and F 3 (examples shown in FIG. 2 (a)) sent to the outputs of the band-
帯域フィルタ141,142、143から出力された信号F1,F2,F3は、パルス変換器151,152,153に入力される。パルス変換器151,152,153は、入力された信号の値が、一定値以上ある時間に図2(b)に示すパルス信号P1,P2,P3を出力するものである。このパルス信号変換により高周波成分がカットされ、データが簡素化されて取り扱いが容易になる。なお、パルス変換器は、上記の説明では3個の場合について述べたが、このパルス変換器は、帯域フィルタ141〜14kと同数の複数k個設けられる。
次に、パルス変換器151〜15kの各出力信号は、信号抽出部16に入力された後、後述する第1時間解析が実施されて、信号抽出部16から信号が出力されて、信号処理部17に入力される。この信号処理部17では、後述する第2時間解析が実施された後、判定部18に供給されて診断データベース(診断DB)19に格納されている分布パターンと照合されて後述する第3時間解析が実施される。
Next, after each output signal of the
なお、上記実施の形態において、分配器13、帯域フィルタ141〜14k、パルス変換器151〜15kで簡易的な時間−周波数分析部20が構成される。
In the above embodiment, the simple time-
次に、センサ11に、例えば高周波CTを適用して被計測電気機器からの部分放電信号を含んだ信号によるパルス電流を測定し、この測定したパルス電流を分析処理する方法を以下に述べる。
Next, a method for measuring the pulse current based on a signal including a partial discharge signal from the electric device to be measured by applying, for example, high frequency CT to the
図3及び図4は、実際のフィールドA,Bにおける被計測電気機器の接地線に高周波CTを取り付けて測定したデータを時間−周波数分析した結果の特性図で、両図において、x軸が周波数、y軸が時間、z軸が信号出力である。 3 and 4 are characteristic diagrams of the results of time-frequency analysis of data measured by attaching a high-frequency CT to the ground line of the electrical equipment to be measured in actual fields A and B. In both figures, the x-axis represents the frequency. , Y-axis is time, and z-axis is signal output.
図3及び図4において、A1,B1は時間に関係なく常に発生しているベースノイズ信号、A2,A3はパルス状の信号であって、信号A2は周波数幅が狭く、信号A3は周波数幅が広い信号であり、また、B2,B3はパルス状の信号であって、信号B2は周波数幅が広い信号,信号B3は周波数幅が狭い信号である。この信号が分配器13、帯域フィルタ141,142、143、パルス変換器151,152,153に順次入力される。
3 and 4, A1 and B1 are base noise signals that are always generated regardless of time, A2 and A3 are pulse signals, the signal A2 has a narrow frequency width, and the signal A3 has a frequency width. B2 and B3 are pulse signals, the signal B2 is a signal with a wide frequency width, and the signal B3 is a signal with a narrow frequency width. This signal is sequentially input to the
まず、第1時間解析の信号抽出部16での処理について信号が3つの場合を例にとって述べる。パルス変換器151、152、153からのパルス出力信号P1,P2,P3が信号抽出部16に送られる。この信号抽出部16では、3つのパルス出力信号の内、いずれか1つのみの信号の場合はw1、2つの信号の場合はw2、3つの信号の場合はw3、としてパルス数ごと(w1,w2,w3)に分類して信号をデータとして抽出する。周波数幅ごとに分類して抽出したのと同様な効果が得られる。(この抽出結果から図3、図4に示すA1,B1のノイズ信号がカットされる。)図2(b)では、時間t1とt3がw3、時間t2がw2と分類される。
First, the processing in the
次に、第2時間解析の信号処理部17の処理について述べる。前記信号抽出部16で抽出されたデータの信号発生時間に着目し、印加電圧の1/2周期またはn周期ごと(n:1以上の整数)に区切って、第2時間解析によりデータを信号処理して図5、図6に示すようにデータを順次上方に並べて表示する。図5、図6では、印加電圧の1周期分(50Hzなので20ms)とした。
Next, the processing of the
図5、図6のデータ表示方法は、グラフの原点を「0ms(スタート)」とし、第1時間解析の信号抽出部15で抽出したデータの発生時間を次のように表示した。
In the data display method of FIGS. 5 and 6, the origin of the graph was set to “0 ms (start)”, and the generation time of the data extracted by the
「0〜20msをx軸方向にx=0、y=0からx=20ms、y=0に表示
20〜40msをx軸方向にx=0、y=1からx=20ms、y=1に表示
40〜60msをx軸方向にx=0、y=2からx=20ms、y=2に表示」
以上を順次繰り返して図5、図6のようにデータを表示する。
“Displays 0 to 20 ms in the x-axis direction at x = 0, y = 0 to x = 20 ms, y = 0. 20 to 40 ms in the x-axis direction from x = 0, y = 1 to x = 20 ms, y = 1 Display 40-60 ms in the x-axis direction from x = 0, y = 2 to x = 20 ms, y = 2 ”
The above is sequentially repeated to display data as shown in FIGS.
次に、第3時間解析の判定部18の処理について述べる。第2時間解析の信号処理部17より送られてきたデータ分布パターンと診断データベース19に格納されている分布パターンとを照合し、最終的にノイズ信号をカットして部分放電による信号を抽出し、被計測電気機器からの部分放電信号であるかの有無を第3時間解析により判定する。
Next, the process of the
例えば、図5の場合は、w1は印加電圧に関係なく分布していることから、ノイズ信号と判定でき(ノイズ信号A2がカットされる)、w2は数が少ないことから単発的なノイズと判定し、w3は1相から部分放電が発生した場合の典型的な分布パターンであると判定し、これらの判定から、w3の分布が部分放電信号と判定される。 For example, in the case of FIG. 5, since w1 is distributed regardless of the applied voltage, it can be determined as a noise signal (noise signal A2 is cut), and w2 is determined as a single noise because of its small number. Then, w3 is determined to be a typical distribution pattern when partial discharge occurs from one phase, and from these determinations, the distribution of w3 is determined to be a partial discharge signal.
また、図6の場合は、w1は数が少ないことから単発的なノイズと判定し、w2は1相から部分放電が発生した場合の典型的な分布パターンであると判定し、w3は一定の時間に周期的に分布していることから周期的なノイズ信号と(ノイズ信号B2がカットされる)と判定し、これらの判定からw2の分布が部分放電信号と判定される。 In the case of FIG. 6, since w1 is small, it is determined that it is a single noise, w2 is determined to be a typical distribution pattern when partial discharge occurs from one phase, and w3 is constant. Since it is periodically distributed over time, it is determined that it is a periodic noise signal (noise signal B2 is cut), and from these determinations, the distribution of w2 is determined as a partial discharge signal.
以上のように、パルス状の信号をパルス数ごと、すなわち周波数幅ごとに分類した信号発生時間での分布パターンからノイズ信号分布パターンとの判別が可能となる。なお、図3に示すフィールドAでは、部分放電信号A3がノイズ信号A2よりも周波数幅が広い信号であったが、図4に示すフィールドBでは、ノイズ信号B2が部分放電信号B3よりも周波数幅が広い信号であった。この結果、後者のフィールドBのようにノイズ信号より周波数幅が狭い部分放電信号でも抽出が可能である。 As described above, it is possible to discriminate the noise signal distribution pattern from the distribution pattern at the signal generation time obtained by classifying the pulse-like signal for each number of pulses, that is, for each frequency width. In the field A shown in FIG. 3, the partial discharge signal A3 has a wider frequency width than the noise signal A2, but in the field B shown in FIG. 4, the noise signal B2 has a frequency width larger than that of the partial discharge signal B3. There was a wide signal. As a result, it is possible to extract even a partial discharge signal whose frequency width is narrower than the noise signal as in the latter field B.
また、ベースノイズ等の連続発生ノイズ信号、部分放電信号とよく似たパルス状の周辺機器からのノイズ信号、印加電圧に依存しないランダムなノイズ信号等とを区別し、部分放電による信号を漏れなく計測することにより精度の良い測定が可能である。 In addition, it distinguishes continuously generated noise signals such as base noise, noise signals from pulse-like peripheral devices that are similar to partial discharge signals, random noise signals that do not depend on applied voltage, etc. Accurate measurement is possible by measuring.
図7及び図8は、図5及び図6に示すx軸をm分割し(m:2以上の整数)時間帯ごとの発生回数をカウントし、分布表示させた結果を示す棒グラフである。このように棒グラフ表示することにより、部分放電信号とノイズ信号との判定が明確にできるようになる。図7及び図8は20msを20分割して表示した例である。 FIG. 7 and FIG. 8 are bar graphs showing the results of distribution distribution display by counting the number of occurrences for each time zone by dividing the x-axis shown in FIG. 5 and FIG. 6 into m (m: integer of 2 or more). By displaying the bar graph in this way, it becomes possible to clearly determine the partial discharge signal and the noise signal. 7 and 8 show examples in which 20 ms is divided into 20 parts.
11…センサ
12…増幅器
13…分配器
141〜14k…帯域フィルタ
151〜15k…パルス変換器
16…信号抽出部
17…信号処理部
18…判定部
19…診断データベース
20…時間−周波数分析部
11 ...
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