JP2015078882A - 絶縁診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】高周波電磁波信号の正確な減衰率補正処理を必要とせずに、欠陥位置の標定を可能とする絶縁診断装置を提供する。【解決手段】信号検出器１０は、複数が電力機器１００に配設され、部分放電によって放射される高周波電磁波信号ａ（ｔ）をそれぞれ検出する。信号処理部３０では、欠陥種類判定部３１により、各信号検出器１０が検出した高周波電磁波信号ａ（ｔ）ごとに欠陥種類の同定及びノイズの判定を行い、放電電荷量算出部３２により、欠陥種類が同定された高周波電磁波信号ａ（ｔ）ごとに放電電荷量を算出し、比較部３４により、各放電電荷量の大小を比較する。そして、欠陥位置判定部３３は、最大の放電電荷量を算出する元となった高周波電磁波信号ａ（ｔ）を検出した信号検出器１０の周辺領域を欠陥位置と判定する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、電力機器で発生する部分放電を監視する絶縁診断装置に関する。

電力供給に資するため変電所内で使用されているガス絶縁機器（ＧＩＳ、ＧＣＢ）、変圧器、避雷器、ケーブルなどの電力機器においては、絶縁劣化や導体の接触不良等の絶縁異常の前兆として部分放電（ＰＤ：Ｐａｒｔｉａｌ Ｄｉｓｃｈａｒｇｅ）が発生する。そこで、電力機器の絶縁異常を早期に把握できるように、部分放電を監視する絶縁診断装置が提供されている。

部分放電信号は、数十MHz〜数GHzの高周波電磁波である。絶縁診断装置は、電力機器に設置されたセンサによって、電力機器内部を伝播した高周波電磁波を検出する。センサで検出された高周波電磁波信号は、同軸ケーブルを通過したのち波形取込装置でＡ／Ｄ変換されてデジタル信号として取り込まれ、Ｅ／Ｏ変換されて光ファイバにより、絶縁診断装置のコンピュータに伝達される。

コンピュータは、中央給電所などに設置され、伝達された高周波電磁波信号に基づいて各種診断項目を解析する。解析は、オシロスコープやデジタイザにより高周波電磁波信号を視覚化し、診断員の目視によりなされる場合もある。また、コンピュータによる演算処理によって診断項目が解析される場合もある。診断項目としては、放電電荷量の推定、欠陥位置の標定、欠陥の種類の同定、トレンド監視、余寿命推定等が挙げられる。

一般的には、診断の際には、高周波電磁波信号を何らかの方法で信号処理し、具体的な判定作業を行う。例えば、電力機器の各所に設置されたセンサから入力される高周波電磁波信号から各々の放電電荷量を求め、各放電電荷量の比率から正確な欠陥位置を標定する試みがなされている。この標定方法では、放電電荷量の推定精度が欠陥位置の標定精度に大きく影響を与えるため、放電電荷量の精度のよい推定のために、電力機器の内部を伝播する高周波電磁波信号の伝播過程における減衰率を用いて放電電荷量を校正している。

特開２００８−１１１６８９号公報 特開２００２−０９０４１２号公報 特開２００１−１３３５０６号公報 特開２０１２−２０７９３７号公報

しかしながら、電力機器は一品一様に近い構造である。すなわち、高周波電磁波の減衰率は一律に定まらない。また、部分放電の発生源である欠陥位置に応じて伝播経路が異なるため、減衰率も対応して変化してしまう。そのため、高周波電磁波信号の減衰率補正処理を判定作業に応用する欠陥位置の標定は、欠陥位置が精度よく把握できた上で可能となるものであり、減衰率と欠陥位置の両者が未知数である場合には不可能ではないものの困難を極める。

そこで、本発明の実施形態は、上記の課題を解消するために提案されたものであり、高周波電磁波信号の正確な減衰率補正処理を必要とせずに、欠陥位置の標定を可能とする絶縁診断装置を提供することを目的としている。

上記の目的を達成するために、実施形態の絶縁診断装置は、電力機器で発生する部分放電を監視する絶縁診断装置であって、前記電力機器に配設され、前記部分放電によって放射される電磁波信号を検出する複数の検出手段と、前記複数の検出手段が検出した各電磁波信号をサンプリングする波形取込手段と、前記電磁波信号を信号処理する信号処理手段と、を備え、前記信号処理手段は、前記各検出手段が検出した前記電磁波信号ごとに欠陥種類の同定及びノイズの判定をする欠陥種類判定手段と、欠陥種類判定手段により欠陥種類が同定された前記電磁波信号ごとに放電電荷量を算出する算出手段と、前記各放電電荷量の大小を比較する比較手段と、最大の前記放電電荷量を算出する元となった前記電磁波信号を検出した前記検出手段の周辺領域を欠陥位置と判定する位置判定手段と、を有すること、を特徴とする。

前記位置判定手段は、最大の前記放電電荷量との差分が所定範囲内に収まる前記放電電荷量が存在する場合、最大及び当該最大との差分が所定範囲に収まる複数の前記放電電荷量を算出する元となった前記電磁波信号を検出した複数の前記検出手段の中間領域を欠陥位置と判定するようにしてもよい。

第１の実施形態に係る絶縁診断装置の構成を示すブロック図である。 信号処理部の詳細構成を示すブロック図である。 ニューラルネットワークモデルを示す模式図である。 第１の実施形態に係る絶縁診断装置の診断順序を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る絶縁診断装置の構成を示すブロック図である。 第３の実施形態に係る絶縁診断装置の構成を示すブロック図である。 第４の実施形態に係る絶縁診断装置の構成を示すブロック図である。

（第１の実施形態）
（構成）
図１に示すように、第１の実施形態に係る絶縁診断装置は、電力機器１００内の部分放電によって放射される部分放電信号を監視し、部分放電信号を基に電力機器１００を診断する。この絶縁診断装置は、高周波電磁波信号ａ（ｔ）を検出する複数の信号検出器１０、高周波電磁波信号ａ（ｔ）の波形を取り込む波形取込部２０、高周波電磁波信号ａ（ｔ）から診断項目を演算する信号処理部３０を備える。

監視対象の電力機器１００は、例えばガス絶縁開閉器（ＧＩＳ、ＧＣＢ）、タンク型遮断器、変圧器、及び避雷器等である。診断項目は、ノイズと欠陥の分別、欠陥の種類同定、欠陥の長さ及び大きさ、放電電荷の推定、欠陥位置の標定、トレンド監視、余寿命推定、劣化度合い等である。

複数の信号検出器１０は、例えばＵＨＦ（Ｕｌｔｒａ Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）法を利用したセンサであり、静電分圧の原理を利用して、３００〜３０００ＭＨｚ帯の部分放電信号を受信する。信号検出器１０としては例えば箔電極が挙げられる。この信号検出器１０は、複数が間隔を隔てて電力機器１００に内装或いは隣接配置される。

波形取込部２０は、例えばアンプ及びデジタイザを有する。この波形取込部２０は、信号検出器１０から出力された高周波電磁波信号ａ（ｔ）の波形を１００ＭＳ／ｓ以上のサンプリングレートで取り込む。ｔは時間であり、サンプリングレート毎の経時的な順列を表す。この波形取込部２０は、ノイズの混入を極力回避する観点から、光送信機と光ファイバと光受信機を備えていてもよく、高周波電磁波信号ａ（ｔ）をＡ／Ｄ変換及びＥ／Ｏ変換して光ファイバにより信号処理部３０側に送信し、高周波電磁波信号ａ（ｔ）をＯ／Ｅ変換してデジタル信号として扱えるようにしてもよい。

信号処理部３０は、プログラムを記憶するＨＤＤ等の補助記憶装置、プログラムやデータが展開されるＲＡＭ等の主記憶装置、プログラムに従ってデータを演算するＣＰＵ等の演算制御装置で構成される所謂コンピュータであり、各信号検出器１０の高周波電磁波信号ａ（ｔ）を入力として、各診断項目を演算する。

この信号処理部３０は、欠陥の種類同定及びノイズの判定を行う欠陥種類判定部３１と、放電電荷量を校正する放電電荷量算出部３２と、放電電荷量の大小比較を行って欠陥位置を標定する欠陥位置判定部３３を備える。

欠陥種類判定部３１は、図２に示すように、ファジイ処理部３１１とニューラルネットワークモデル３１２とを備え、例えばニューラルネットワーク処理により欠陥種類の同定及びノイズの判定を行い、ニューラルネットワークモデル３１２への入力値をファジイ処理により作成する。

ファジイ処理部３１１は、高周波電磁波信号ａ（ｔ）を解析し、ｆ−φ−ｑパターンを示す入力値ＩＮＰＵＴ（ｋ）を算出する。入力値ＩＮＰＵＴ（ｋ）は、ＩＮＰＵＴ（ｋ）＝ｑ（ｆ，φ）＋Ｆａ×〔ｑ（ｆ−１，φ）＋ｑ（ｆ＋１，φ）〕＋Ｆｂ×〔ｑ（ｆ，φ−１）＋ｑ（ｆ，φ＋１）〕で算出される。ｋはニューラルネットワークモデル３１２のｋ番目の入力層に対する入力値（ｋ）であることを示す。ｆは高周波電磁波信号ａ（ｔ）の各周波数帯域であり、φは周波数帯域ごとの交流電圧波形に対する位相であり、ｑは周波数帯域ごとの信号強度である。ファジイ係数Ｆａは周波数係数であり、ファジイ係数Ｆｂは位相係数である。

すなわち、入力値ＩＮＰＵＴ（ｋ）は、ｆ−φマトリックスのｋ番目のマス目上にプロットされる信号強度ｑであり、換言すると周波数帯ｆ及び位相φごとの信号強度ｑである。高周波電磁波信号ａ（ｔ）は、ノイズ及び欠陥の種類の別に応じて、位相φと周波数帯域ｆがある範囲に集中する傾向があるが、厳密に一箇所のマス目に局所的に発生するのではなく、あるマス目を中心にぼんやりとした一定範囲に発生する。そのため、ファジイ処理部３１１は、ファジイ係数Ｆａ及びＦｂを用い、隣り合った入力層の値を補正し、ｆ−φ−ｑパターンをより顕在化させる。

ニューラルネットワークモデル３１２は、例えば、図３に示すように、三層の階層型ネットワークであり、ｋ個の入力層と中間層と出力層とを備える。各出力層は、ノイズと欠陥種類に対応する。ノイズの種類は、例えば気中コロナや携帯電話等である。欠陥種類は、ＳＦ_６ガスを充填したガス絶縁開閉器で例示すると、タンク側フリー異物、高圧導体側異物、沿面付着物、ボイド、接触不良等である。

ニューラルネットワークモデル３１２は、入力値ＩＮＰＵＴ（ｋ）の入力に応じて出力層から「０」又は「１」が出力される。「１」を出力した出力層に対応して、ノイズの判定、或いは欠陥種類が同定される。結合荷重は、学習モードにより調整するとよい。

放電電荷量算出部３２は、図２に示すように、放電電荷量と高周波電磁波信号ａ（ｔ）との相関関数ｆ（ｘ）を予め記憶する記憶部３２１を備え、相関関数ｆ（ｘ）に高周波電磁波信号ａ（ｔ）を入力することで放電電荷量を算出する。記憶部３２１には、欠陥の種類に応じた相関関数ｆ（ｘ）が記憶されている。放電電荷量算出部３２は、欠陥種類判定部３１が同定した欠陥種類に対応する相関関数ｆ（ｘ）を読み出し、高周波電磁波信号ａ（ｔ）を入力し、放電電荷量を算出する。

欠陥位置判定部３３は、図２に示すように、比較部３４を備え、各高周波電磁波信号ａ（ｔ）を基に算出された各放電電荷量の大小を比較することで、最大値を探索する。そして、欠陥位置判定部３３は、最大の放電電荷量の算出元となった高周波電磁波信号ａ（ｔ）を出力した信号検出器１０を特定する。最大値と同程度の値が存在する場合には、それらの信号検出器１０を特定すればよい。最大値と同程度の値とは、最大値との差分が所定範囲内に収まる値であればよい。

信号検出器１０が特定されていれば、その信号検出器１０の設置位置の付近に欠陥位置が存在することとなる。複数の信号検出器１０が特定された場合には、それら信号検出器１０の設置位置の中間付近に欠陥位置が存在することとなる。従って、欠陥位置判定部３３は、特定された信号検出器１０の周辺領域を欠陥位置と判定し、又は特定された複数の信号検出器１０の中間領域を欠陥位置と判定すればよい。

（作用効果）
図４は、このような絶縁診断装置における信号処理部３０の診断順序を示すフローチャートである。図４に示すように、ステップＳ０１において、信号処理部３０は、欠陥の種類同定及びノイズの判定を行う。ステップＳ０１では、各信号検出器１０が検出した各高周波電磁波信号ａ（ｔ）に対して個別に欠陥の種類同定及びノイズの判定を行う。

６００〜８００ＭＨｚの周波数帯域において全位相に同程度の信号強度が現れる場合、高周波電磁波信号ａ（ｔ）は放送波や通信波である。１０００ＭＨｚの周波数帯域において位相に関連性がなく同程度の信号強度が現れる場合、高周波電磁波信号ａ（ｔ）は携帯電話の電波である。５００〜７００ＭＨｚの周波数帯域及び２３０〜３４０°の位相において強い信号強度が現れる場合、高周波電磁波信号ａ（ｔ）は気中コロナである。

また、全周波数帯域及び全位相において全般的に信号強度が強く、特に１２００ＭＨｚ前後の周波数帯域及び０°又は１８０°の位相で信号強度が更に強い場合、高周波電磁波信号ａ（ｔ）はフリー異物である。全周波数帯域に亘って断続的且つ２３０°及び３４０°の位相で信号強度が強場合、高周波電磁波信号ａ（ｔ）は沿面付着物である。

従って、ｆ−φ−ｑパターンを入力値（ｋ）としたニューラルネットワークモデル３１２によって、欠陥種類又はノイズの同定が可能となる。

次に、ステップＳ０２において、信号処理部３０は、欠陥種類の同定の基となった各高周波電磁波信号ａ（ｔ）に対して放電電荷量の算出を行う。相関関数ｆ（ｘ）は、欠陥種類に応じて異なるため、欠陥種類ごとに予めに実測することで求め、或いは放電電荷量と高周波電磁波信号ａ（ｔ）の相関関係を数値電磁界解析して求めておくのがよい。高周波電磁波信号ａ（ｔ）は、絶縁診断装置の内部で増幅器やフィルタ等の高周波電磁波信号ａ（ｔ）の変化を伴う機器を経ることも多い。そのため、相関関数ｆ（ｘ）の作成には、この機器を通過後の高周波電磁波信号ａ（ｔ）を利用することが望ましい。

更に、ステップＳ０３において、信号処理部３０は、同定された同一の欠陥に対して放電電荷量の大小比較を行い、ステップＳ０４において、最大の放電電荷量を演算する基となった高周波電磁波信号ａ（ｔ）を検出した信号検出器１０の付近を欠陥位置と標定する。

本来ならば電気機器１００の内部には絶縁スペーサやＴ分岐部など高周波電磁波の伝搬減衰の効果が大きいコンポーネントがある。従って本来ならば、これらの伝搬減衰率を補正することで放電電荷量を精度よく校正しなければならない。しかしながら，全ての信号検出器１０で欠陥種類の同定を行い、便宜的に放電電荷量を求めて其の大小関係により各同定結果の指標とすれば、精度の高い放電電荷量を求めなくとも、広範囲な電気機器１００であってもある範囲にまで部分放電発生源を特定できる。

そのため、欠陥種類の同定だけでもおおまかな欠陥位置の標定を兼ねることができる。更に、このおおまかな欠陥位置の評定結果を参照すれば、高周波電磁波信号ａ（ｔ）の伝播減衰率の見通しが立ち、精度の高い放電電荷量の校正が可能となり、欠陥位置を更に精度よく特定することが可能となる。

すなわち、この絶縁診断装置は、電力機器１００に配設され、部分放電によって放射される高周波電磁波信号ａ（ｔ）を検出する複数の信号検出器１０と、複数の信号検出器が検出した各高周波電磁波信号ａ（ｔ）をサンプリングする波形取込部２０と、高周波電磁波信号を信号処理する信号処理部３０とを備えるようにした。

信号処理部３０は、各信号検出器１０が検出した高周波電磁波信号ａ（ｔ）ごとに欠陥種類の同定及びノイズの判定をする欠陥種類判定部３１と、欠陥種類判定部３１により欠陥種類が同定された高周波電磁波信号ａ（ｔ）ごとに放電電荷量を算出する放電電荷量算出部３２と、各放電電荷量の大小を比較する比較部３４と、最大の放電電荷量を算出する元となった高周波電磁波信号ａ（ｔ）を検出した信号検出器１０の周辺領域を欠陥位置と判定する欠陥位置判定部３３とを備えるようにした。

これにより、高周波電磁波の伝播減衰率を引き合いに出すことなく、おおまかな欠陥位置の標定が可能となり、更に当該標定を参照して伝播減衰率の見通しを立てれば、精度の高い欠陥位置の標定も可能となる。従って、この絶縁診断装置によれば、絶縁診断の誤診防止に役立つ。

また、最大の放電電荷量との差分が所定範囲内に収まる放電電荷量が存在する場合、最大及び当該最大との差分が所定範囲に収まる複数の放電電荷量を算出する元となった高周波電磁波信号ａ（ｔ）を検出した複数の信号検出器１０の中間領域を欠陥位置と判定することで、欠陥位置の特定精度を向上させることもできる。

また、実測による相関関数ｆ（ｘ）で算出される放電電荷量は、見掛けの放電電荷量に相当し、解析による相関関数ｆ（ｘ）で算出される放電電荷量は、真の放電電荷量に相当する。現状では見掛けの放電電荷量の算出が現実的ではあるが、見掛けの放電電荷量は、例えば同じ金属異物長でコロナ開始電圧が同じであれば発生する放電電荷量も同じはずであるが、同じ物理現象であっても測定方法によっては精度的な問題点が生じ得る。

しかしながら、この絶縁診断装置では、放電電荷量の大小比較により欠陥位置の評定を行うため、見掛けの放電電荷量であっても欠陥位置の評定に十分な信頼性が与えられる。もちろん、精度の高い放電電荷量を用いるようにしてもよく、解析による相関関数ｆ（ｘ）で放電電荷量を求めるようにしてもよい。

（第２の実施形態）
図５は、第２の実施形態に係る絶縁診断装置の構成を示すブロック図である。第１の実施形態と同一構成及び同一機能に関しては同一符号を付して詳細な説明を省略する。この絶縁診断装置は、欠陥種類判定部３１、放電電荷量算出部３２、欠陥位置判定部３３の他、欠陥状態判定部３５を備える。

この欠陥状態判定部３５は、欠陥種類判定部３１で同定された欠陥の長さ或いは大きさを判定する。判定には、放電電荷量算出部３２により算出された放電電荷量を利用する。欠陥の長さとは具体的に金属異物の長さなどであり，欠陥の大きさとは例えば絶縁物内部に起こり得るボイドなどである。

この欠陥状態判定部３５は、放電電荷量ｘと欠陥の長さＹ１との相関関係を示す相関関数ｆ１（ｘ）と、放電電荷量ｘと欠陥の大きさＹ２との相関関係を示す相関関数ｆ２（ｘ）とを記憶する記憶部３５１を備えている。

欠陥状態判定部３５は、欠陥種類判定部３１が同定した欠陥種類に応じて相関関数ｆ１（ｘ）或いは相関関数ｆ２（ｘ）を読み出し、放電電荷量算出部３２が算出した放電電荷量ｘを入力し、欠陥の長さＹ１或いは欠陥の大きさＹ２を出力する。欠陥の種類が異物であれば、欠陥の長さＹ１に対する相関関数ｆ１（ｘ）を読み出し、欠陥の種類がボイドであれば、欠陥の大きさＹ２に対する相関関数ｆ２（ｘ）を読み出す。

この絶縁診断装置によれば、部分放電発生源の位置標定とともに、診断レベルの高い欠陥の長さ及び大きさを判定することができる。尚、欠陥の長さ及び大きさとの相関性を放電電荷量に求める他、交流発生位相や部分放電の発生時間間隔等との相関関数を求め、記憶部３５１に記憶するようにしてもよい。

（第３の実施形態）
図６は、第３の実施形態に係る絶縁診断装置の構成を示すブロック図である。第２の実施形態と同一構成及び同一機能に関しては同一符号を付して詳細な説明を省略する。この絶縁診断装置は、欠陥種類判定部３１、放電電荷量算出部３２、欠陥位置判定部３３、欠陥状態判定部３５の他、トレンド監視部３６を備える。

トレンド監視部３６は、絶縁診断装置の診断した診断項目を元に電力機器１００の劣化度合いを判定する。元にする診断項目は、例えば、欠陥の種類、放電電荷量、欠陥位置、欠陥の長さ或いは大きさ等である。劣化度合いは、例えば、残余運転時間、ボイドの大きさ、欠陥の動きである。

このトレンド監視部３６は、診断結果記憶部３６１と相関関数記憶部３６２とを備える。診断結果記憶部３６１は、欠陥種類判定部３１、放電電荷量算出部３２、欠陥位置判定部３３、欠陥状態判定部３５が出力した欠陥の種類、放電電荷量、欠陥の発生位置、欠陥の長さ或いは大きさを経時的に記録する。相関関数記憶部３６２には、放電電荷量ｘと放電電荷量の時間増分ｄｘ／ｄｔの２変数に対する電力機器１００の残余運転時間ｙの相関関数であるｙ＝ｆ（ｘ，ｄｘ／ｄｔ）が記憶されている。

トレンド監視部３６は、各時間ｔの放電電荷量ｘを診断結果記憶部３６１から読み出し、放電電荷量の時間増分ｄｘ／ｄｔを算出する。そして、トレンド監視部３６は、相関関数記憶部３６２から相関関数ｙ＝ｆ（ｘ，ｄｘ／ｄｔ）を読み出し、放電電荷量ｘと放電電荷量の時間増分ｄｘ／ｄｔを入力して、残余運転時間ｙを出力する。

電力機器１００の劣化度合が増加すると放電電荷量が増大する。そのため、放電電荷量によって電力機器１００の劣化度合いを算出し、劣化度合いに応じて警報メッセージを出力可能となる。また、欠陥の発生位置をトレンド監視した場合，金属異物の動きに追従でき、さらに絶縁物内部のボイドに対しては放電電荷量の推移に伴うボイドの大きさ変化を把握することができる。

（第４の実施形態）
図７は、第４の実施形態に係る絶縁診断装置の構成を示すブロック図である。第１乃至３の実施形態と同一構成及び同一機能に関しては同一符号を付して詳細な説明を省略する。この絶縁診断装置は、信号処理部３０をサーバとし、この信号処理部３０とネットワークを介して接続される端末４０をクライアントとして備える。

端末４０は、所謂コンピュータを構成要素の一つとし、例えば、スマートフォン、タブレット、ラップトップＰＣ等の情報機器である。この端末４０は、操作部４１と制御部４２と送受信部４３と表示部４４を備え、マンマシンインターフェースとして、信号処理部３０及び電力機器１００を制御する。

操作部４１は、タッチパネル、マウス、キーボード等の監視員により操作される入力手段である。制御部４２は、操作部４１の操作に応答して信号処理部３０に対する要求信号を生成し、送受信部４３は、当該要求信号を信号処理部３０へネットワークを介して送信する。信号処理部３０は、要求信号を受けて診断結果記憶部３６１に記憶されている診断結果をネットワークを介して端末４０へ送信する。更に、制御部４２は、受信した診断結果を表示部４４に表示させる。表示部４４は、例えば液晶パネルや有機ＥＬパネル等のモニタである。

また、電力機器１００が開閉器である場合、制御部４２は、操作部４１の操作に応答して電力機器１００に対する開閉信号を生成し、送受信部４３は、当該開閉信号を電力機器１００へネットワークを介して送信する。電力機器１００は、開閉信号を受けて電路を開閉する。

この結果、監視員は、時間及び場所の制約を受けず、電力機器１００を監視でき、必要に応じて電路を開ける等の処置を採ることができ、利便性を向上させることができる。

（その他の実施形態）
以上、本明細書においては、本発明に係る複数の実施形態を説明したが、これらの実施形態は例として提示したものであって、発明の範囲を限定することを意図していない。各実施形態の全て又はいずれかを組み合わせたものも発明の範囲に包含される。また、各実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の範囲を逸脱しない範囲で、種々の省略や置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０ 信号検出器
２０ 波形取込部
３０ 信号処理部
３１ 欠陥種類判定部
３１１ ファジイ処理部
３１２ ニューラルネットワークモデル
３２ 放電電荷量算出部
３２１ 記憶部
３３ 欠陥位置判定部
３４ 比較部
３５ 欠陥状態判定部
３５１ 記憶部
３６ トレンド監視部
３６１ 診断結果記憶部
３６２ 相関関数記憶部
４０ 端末
４１ 操作部
４２ 制御部
４３ 送受信部
４４ 表示部
１００ 電力機器

Claims (8)

1. 電力機器で発生する部分放電を監視する絶縁診断装置であって、
   前記電力機器に配設され、前記部分放電によって放射される電磁波信号を検出する複数の検出手段と、
   前記複数の検出手段が検出した各電磁波信号をサンプリングする波形取込手段と、
   前記電磁波信号を信号処理する信号処理手段と、
   を備え、
   前記信号処理手段は、
   前記各検出手段が検出した前記電磁波信号ごとに欠陥種類の同定及びノイズの判定をする欠陥種類判定手段と、
   前記欠陥種類判定手段により欠陥種類が同定された前記電磁波信号ごとに放電電荷量を算出する算出手段と、
   前記各放電電荷量の大小を比較する比較手段と、
   最大の前記放電電荷量を算出する元となった前記電磁波信号を検出した前記検出手段の周辺領域を欠陥位置と判定する位置判定手段と、
   を有すること、
   を特徴とする絶縁診断装置。
2. 前記位置判定手段は、
   最大の前記放電電荷量との差分が所定範囲内に収まる前記放電電荷量が存在する場合、最大及び当該最大との差分が所定範囲に収まる複数の前記放電電荷量を算出する元となった前記電磁波信号を検出した複数の前記検出手段の中間領域を欠陥位置と判定すること、
   を特徴とする請求項１記載の絶縁診断装置。
3. 前記欠陥判定手段は、
   前記電磁波信号に基づき、ニューラルネットワーク処理又はファジイ処理によって欠陥種類の同定及びノイズの判定を行うこと、
   を特徴とする請求項１又は２記載の絶縁診断装置。
4. 前記算出手段は、
   前記放電電荷量と前記電磁波信号との相関関係を示す相関関数を記憶し、相関関数に前記電磁波信号を入力して前記放電電荷量を算出すること、
   を特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の絶縁診断装置。
5. 前記信号処理手段は、
   欠陥の長さ或いは大きさを判定する欠陥状態判定手段を更に備えること、
   を特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の絶縁診断装置。
6. 前記信号処理手段は、
   前記欠陥種類、前記放電電荷量、前記欠陥位置の少なくとも何れかを経時的に記憶するトレンド監視手段を更に備えること、
   を特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の絶縁診断装置。
7. 前記トレンド監視手段は、
   前記放電電荷量と、前記放電電荷量と其の時間増分に対する残余運転時間との相関関係を示す相関関数とを記憶し、
   経時的に記憶した放電電荷量に基づいて其の時間増分を算出し、
   前記放電電荷量と其の時間増分を相関関数に入力して前記残余運転時間を算出すること、
   を特徴とする請求項６記載の絶縁診断装置。
8. 前記信号処理手段又は前記電力機器をネットワークを介して制御及び監視する情報機器端末を更に備えること、
   を特徴する請求項１乃至７の何れかに記載の絶縁診断装置。

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