JP2016061733A - Partial discharge diagnostic device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、部分放電診断装置に関する。 The present invention relates to a partial discharge diagnostic apparatus.
ガス絶縁開閉器、電力用トランス、配電盤などの電気機器では、絶縁破壊に至る前に部分放電が発生する。この部分放電を検出することによって、絶縁診断、すなわち絶縁破壊に至る兆候を発見することができる。 In electrical equipment such as gas insulated switches, power transformers, and switchboards, partial discharge occurs before dielectric breakdown occurs. By detecting this partial discharge, it is possible to discover insulation diagnosis, that is, a sign of dielectric breakdown.
部分放電時には電磁波、異常電流、超音波、振動等が発生するので、電磁波センサ、電流センサ、超音波センサ、振動センサ等を利用して、部分放電の有無を診断することができる。 Since electromagnetic waves, abnormal currents, ultrasonic waves, vibrations, and the like are generated during partial discharge, the presence or absence of partial discharges can be diagnosed using an electromagnetic wave sensor, current sensor, ultrasonic sensor, vibration sensor, or the like.
しかしながら、各種センサを利用して部分放電の有無を検出する場合、センサにより受信された信号には部分放電に起因する部分放電成分の他にノイズに起因するノイズ成分が含まれる。そのため部分放電の有無を検出する場合には、取得したデータにおいて、部分放電成分をノイズ成分から識別する必要がある。 However, when detecting the presence or absence of partial discharge using various sensors, the signal received by the sensor includes a noise component due to noise in addition to the partial discharge component due to partial discharge. Therefore, when detecting the presence or absence of partial discharge, it is necessary to identify the partial discharge component from the noise component in the acquired data.
特許文献１記載の絶縁診断装置（本願の部分放電診断装置に該当）は、部分放電センサとノイズセンサ、及びこれらのセンサと接続される絶縁診断部を有する。絶縁診断部は、各センサによる計測で得られる信号を同時に入力し、それぞれ商用交流電圧信号の少なくとも２サイクルに相当する時間の信号強度の時系列データである波形データを取得する。次に、部分放電センサで取得された波形データとノイズセンサで取得された波形データの差分をとる差分演算処理を実行する。部分放電センサで得られる波形データは、部分放電成分とノイズ成分とを含む。ノイズセンサで得られる信号は、実質的にノイズ成分のみを含む。両波形データの差分をとることにより、部分放電センサで得られたデータからノイズ成分が除去される。絶縁診断部は、この差分データに基づいて部分放電の有無を診断する。 The insulation diagnostic device described in Patent Document 1 (corresponding to the partial discharge diagnostic device of the present application) includes a partial discharge sensor, a noise sensor, and an insulation diagnostic unit connected to these sensors. The insulation diagnosis unit inputs signals obtained by measurement by each sensor at the same time, and obtains waveform data that is time-series data of signal intensity for a time corresponding to at least two cycles of the commercial AC voltage signal. Next, a difference calculation process is performed to take the difference between the waveform data acquired by the partial discharge sensor and the waveform data acquired by the noise sensor. The waveform data obtained by the partial discharge sensor includes a partial discharge component and a noise component. A signal obtained by the noise sensor substantially includes only a noise component. By taking the difference between the two waveform data, the noise component is removed from the data obtained by the partial discharge sensor. The insulation diagnosis unit diagnoses the presence or absence of partial discharge based on the difference data.
特許文献２に記載された絶縁診断装置（本願の部分放電診断装置に該当）は、部分放電により発生する電磁波を検出対象として部分放電の有無を診断する。この絶縁診断装置では、大きなノイズ要因となる通信波の信号強度は、通常、部分放電による信号強度よりも大きいということを前提として、波形データから、以下に示す方法によりノイズ成分が除去される。その結果、波形データにおいて、部分放電成分が識別可能となる。 The insulation diagnostic apparatus described in Patent Document 2 (corresponding to the partial discharge diagnostic apparatus of the present application) diagnoses the presence or absence of partial discharge using electromagnetic waves generated by the partial discharge as detection targets. In this insulation diagnostic apparatus, the noise component is removed from the waveform data by the following method on the assumption that the signal intensity of the communication wave that causes a large noise is usually larger than the signal intensity due to partial discharge. As a result, the partial discharge component can be identified in the waveform data.
具体的には、特許文献２に記載された絶縁診断装置は、電磁波センサで、計測周波数帯域内の複数の周波数毎に、商用電圧に同期するように電磁波信号を計測する。絶縁診断装置は、更に、電磁波信号を、サンプリングし、商用電源の少なくとも２サイクル分のデータ（波形データに相当）を取得する。絶縁診断装置は、各周波数に対応するデータ（波形データ）を、時間軸と周波数軸の２軸上に配列する。そして、配列された互いに周波数の異なる複数のデータ（波形データ）の時間軸上の各点における全周波数のそれぞれに対応するデータを強度順にソートする。そして、強度の高い順にＬ個のデータを除去し、除去した後のデータを時間軸で表示しサイクルデータとする。
Specifically, the insulation diagnostic apparatus described in
絶縁診断装置は、サイクルデータの前半と後半を位相同期させて、同一位相の、レベルの低い方を代表値として１サイクル分のデータ（１サイクルデータ）を作成する。 The insulation diagnostic device synchronizes the first half and the second half of the cycle data, and creates data for one cycle (one cycle data) with the lower level of the same phase as a representative value.
絶縁診断装置は、得られた１サイクルデータのピーク付近の代表値と、ピークから１／４周期ずれた点付近の代表値（ＢＧＮ値）とを求める。絶縁診断装置は、ＢＧＮ値とあらかじめ設定した基準ＢＧＮ値とを比較し、ＢＧＮ値が基準ＢＧＮ値以上と判定した場合は、サイクルデータでのノイズ成分の低減化が不十分と判断する。そして、その強度が高さの順にＬ＋１番目以降となるデータを、逐次、追加して除去した後に、上記同様にしてＢＧＮ値を取得し、そのＢＧＮ値が基準ＢＧＮ値より小さくなるまで、この逐次追加して除去する手続きを繰り返す。 The insulation diagnostic apparatus obtains a representative value near the peak of the obtained one-cycle data and a representative value (BGN value) near a point that is shifted from the peak by ¼ cycle. The insulation diagnostic device compares the BGN value with a preset reference BGN value, and determines that the noise component is not sufficiently reduced in the cycle data when it is determined that the BGN value is equal to or greater than the reference BGN value. Then, after sequentially adding and removing the data whose intensity is in the order of L + 1 in order of height, the BGN value is obtained in the same manner as described above, and this sequential operation is continued until the BGN value becomes smaller than the reference BGN value. Repeat the process of adding and removing.
絶縁診断装置は、ＢＧＮ値が基準ＢＧＮ値より小さいと判定した場合は、その電磁波データの値が予め設定した基準放電値より大きいかどうかを判定し、大きいと判定したときは、同データ値からＢＧＮ値を差し引いた値が、予め設定した基準値より大きいかどうかを判定する。絶縁診断装置は、この差が設定した基準値より大きいと判定したときは、部分放電が発生していると判断する。 When it is determined that the BGN value is smaller than the reference BGN value, the insulation diagnosis device determines whether the value of the electromagnetic wave data is larger than a reference discharge value set in advance. It is determined whether the value obtained by subtracting the BGN value is larger than a preset reference value. When it is determined that the difference is greater than the set reference value, the insulation diagnostic device determines that partial discharge has occurred.
特許文献１に係る絶縁診断装置では、部分放電センサとノイズセンサの２種類のセンサが必要となるため、装置構成の簡素化が損なわれる。また、ノイズ成分を差分演算処理によって除去するためには、部分放電センサとノイズセンサのそれぞれを介して得られる波形データに含まれるノイズ成分は実質的に同一の波形でなければならない。そのため、両センサの計測対象に対する検出特性を揃えなければならず、両センサの選定に手間がかかる。
In the insulation diagnostic device according to
さらに、両センサの設置場所の選定にも手間がかかる。部分放電センサは部分放電に起因する電磁波等を検出しうる場所に設置され、ノイズセンサは、部分放電に起因する電磁波等が実質的に検出されない場所であって、且つノイズの入力条件が、部分放電センサに対するノイズの入力条件と実質的に同一とみなすことのできる場所に設置されなければならないからである。 Furthermore, it takes time to select the installation location of both sensors. The partial discharge sensor is installed in a place where electromagnetic waves or the like caused by partial discharge can be detected, and the noise sensor is a place where electromagnetic waves or the like caused by partial discharge is not substantially detected, and the noise input condition is partial. This is because it must be installed in a place that can be regarded as substantially the same as the noise input condition for the discharge sensor.
また、両センサの計測周波数の範囲内に通信波等による大きなノイズ信号があった場合、差分をとることによりノイズ成分の統計誤差が増幅されて残る。そのため部分放電に起因する信号成分が統計誤差により識別しにくくなることがある。 Also, if there is a large noise signal due to communication waves or the like within the measurement frequency range of both sensors, the statistical error of the noise component remains amplified by taking the difference. For this reason, signal components resulting from partial discharge may be difficult to identify due to statistical errors.
特許文献２に係る絶縁診断装置では、配列された互いに周波数の異なる複数のデータ（波形データ）の時間軸上の各点において、全周波数のそれぞれに対応するデータのうち、強度の高い順にＬ番目までのデータをノイズ成分であると見なして除去する。部分放電が、針端放電のように、放電によって発生する電磁波が比較的広い周波数帯域にわたっている場合であれば、強度の高い順にＬ個のデータをノイズ成分として除去しても、ノイズ信号に係る周波数においては、通常、ノイズによる信号強度が放電に係る信号強度よりも高いことが多いので、除去後の残りのデータにおいて部分放電に係るデータが残る。そのため、残りのデータを用いて、部分放電の有無を診断できる。
In the insulation diagnostic device according to
しかしながら、ノイズ信号（たとえば通信波によるノイズ信号）の強度が部分放電に係る信号強度よりも低い場合は、このような方法ではノイズ成分を十分に除去できない。そのため、データ中のノイズ成分のレベルを十分に低減できず、部分放電に起因するデータがノイズ成分に埋もれて識別できないことがある。このような場合、部分放電の有無を的確に診断することができない。 However, when the intensity of a noise signal (for example, a noise signal due to communication waves) is lower than the signal intensity related to partial discharge, such a method cannot sufficiently remove the noise component. For this reason, the level of the noise component in the data cannot be sufficiently reduced, and the data resulting from the partial discharge may be buried in the noise component and cannot be identified. In such a case, the presence or absence of partial discharge cannot be accurately diagnosed.
部分放電が空隙内放電（ボイド放電）である場合は、電磁波は、比較的狭い周波数帯域で発生し、発生頻度は低い。そのため、上記のように、強度の高い順にＬ個の周波数の電磁波データをノイズ成分であると見なして除去すると、それに伴い部分放電に係る電磁波データがすべて除去されてしまうという不都合が起こりうる。 When the partial discharge is an in-gap discharge (void discharge), electromagnetic waves are generated in a relatively narrow frequency band, and the frequency of occurrence is low. Therefore, as described above, when the electromagnetic wave data of L frequencies in the descending order of the intensity are regarded as noise components and removed, there is a problem that all the electromagnetic wave data related to the partial discharge is removed accordingly.
本発明は、上記事情の下になされたもので、１のセンサにより、部分放電の種類によらず、部分放電の有無を的確に診断することができる部分放電診断装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made under the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a partial discharge diagnostic device capable of accurately diagnosing the presence or absence of partial discharge by one sensor regardless of the type of partial discharge. To do.
上記目的を達成するために、本発明の部分放電診断装置は、部分放電に伴い発生する信号を受信し、受信信号として出力する受信部と、前記受信信号から、複数の周波数毎に、商用交流電力信号に同期して、前記商用交流電力信号の少なくとも２サイクル分の受信データを取得するデータ取得部と、前記複数の周波数毎の前記受信データが、複数のノイズ源のそれぞれに起因するノイズ成分を含むかどうかを、前記複数のノイズ源が有するそれぞれのノイズ特性に基づいて判定し、判定結果に基づいて、前記複数の周波数毎の受信データからノイズ成分と判定されたデータを除去し、除去後の前記複数の周波数毎の受信データを診断対象データとするノイズ除去部と、前記診断対象データに基づいて、前記部分放電の有無を診断する診断部と、を備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, a partial discharge diagnostic apparatus according to the present invention receives a signal generated along with a partial discharge, outputs a received signal as a received signal, and commercial AC for each of a plurality of frequencies from the received signal. A data acquisition unit that acquires reception data for at least two cycles of the commercial AC power signal in synchronization with a power signal, and the reception data for each of the plurality of frequencies is a noise component caused by each of a plurality of noise sources Is determined based on the respective noise characteristics of the plurality of noise sources, and based on the determination result, the data determined as noise components is removed from the received data for each of the plurality of frequencies, and removed. A noise removing unit that uses later received data for each of the plurality of frequencies as diagnosis target data; and a diagnosis unit that diagnoses the presence or absence of the partial discharge based on the diagnosis target data; Characterized in that it comprises a.
本発明によれば、１のセンサにより、部分放電の種類によらず、部分放電の有無を的確に診断することができる部分放電診断装置を提供することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the partial discharge diagnostic apparatus which can diagnose correctly the presence or absence of partial discharge with one sensor irrespective of the kind of partial discharge can be provided.
（実施形態１）
本発明の実施形態１に係る部分放電診断装置について説明する。本発明の実施形態１に係る部分放電診断装置は、ガス絶縁開閉器、電力用トランス、配電盤などの電気機器の絶縁異常時に発生しうる部分放電の有無を診断する装置である。以下では、部分放電の有無の診断に電磁波信号を利用する場合を例に、部分放電診断装置について説明する。
(Embodiment 1)
A partial discharge diagnostic apparatus according to
図１に示す部分放電診断装置１００は、計測部１と制御部２と出力装置３とを備える。計測部１は、センサ１０と信号処理部１１とを備える。計測部１は、センサ１０と信号処理部１１とにより、電磁波を計測し、電気信号にして出力する。制御部２は、計測制御部２０とデータ取得部２１と記憶部２２とノイズ除去部２３と診断部２４と出力制御部２５とを備え、これらの動作を制御する。すなわち、制御部２は、計測部１の信号処理部１１を制御し、信号処理部１１からの出力を受けて、部分放電の有無を診断し、出力装置３を制御して、診断結果を、出力装置３を介して出力する。ノイズ除去部２３は、特定周波数データ除去部２３０とＢＧ（バックグランドの略）ノイズ低減部２３１と有効データ有無判定部２３２とノイズ除去支援部２３３と第１有効データ数判定部２３４と有効データ数偏り判定部２３５と第２有効データ数判定部２３６と継続時間判定部２３７と同期性判定部２３８とを備え、これらの動作を制御する。ノイズ除去支援部２３３は、二値化部２３３０と有効データ結合部２３３１と有効データ幅拡張部２３３２とを備え、これらの動作を制御する。
A partial discharge
センサ１０は、電磁波を計測する。具体的には例えばアンテナで構成され、電磁波を受けてその強度に比例した電気信号、例えば電圧信号である電磁波信号に変換し出力する。
The
信号処理部１１の具体例は、例えばスペクトラムアナライザである。信号処理部１１は、制御部２の計測制御部２０により計測開始の時間が制御され、センサ１０から出力された電磁波信号を入力し、設定された計測周波数帯域に対応したフィルタリング、増幅、周波数掃引を行い、複数の周波数について周波数毎の電磁波信号を所定時間にわたり出力する。所定時間とは、商用交流電圧信号の少なくとも２サイクルに相当する時間である。計測周波数帯域は想定される診断の対象となる部分放電の種類に応じて予め設定される。例えば、針端放電による部分放電が想定される場合は部分放電によりＵＨＦ帯の高周波信号が発生する傾向があるので、ＵＨＦ帯（例えば３００〜１５００ＭＨｚ）を計測周波数帯域とし、ボイド放電による部分放電が想定される場合は比較的低周波（ＨＦ帯）の信号が発生する傾向があるので、例えば２０〜６０ＭＨｚを計測周波数帯域とするのが望ましい。計測周波数帯域を複数設定してもよい。周波数掃引は、設定された計測周波数帯域を、予め設定された点数、例えば１００点に分割したときの、分割後の各代表周波数（以下では各周波数と呼ぶ。）での計測という形で実行される。各周波数における計測の開始時間の時間間隔は、商用交流電圧信号の周期の整数倍、例えば１秒毎とする。この時間間隔は、信号処理部１１において予め設定される。これにより信号処理部１１の出力である複数の周波数毎の電磁波信号は、商用交流電圧信号に同期し、複数の周波数毎の電磁波信号は相互間でも同期したものとなる。なお、計測の繰り返し回数Ｎｓを予め設定し、各周波数における計測をＮｓ回繰り返し実行してもよい。Ｎｓは、発生する部分放電の種類に応じて例えば１〜５回程度に設定されるが、通常は３回に設定されることが多い。
A specific example of the
制御部２は、まず、上記の通り、信号処理部１１の動作を制御する。次に、信号処理部１１から出力された電磁波信号を入力し処理することにより部分放電の有無の診断を行う。最後に、出力装置３を制御して、診断結果を出力装置３に出力する。制御部２のハードウェア構成例を図２に示す。制御部２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３００、ＲＡＭ（Random Access Memory)、ＲＯＭ（Read Only Memory）などから構成される内部記憶部３１０、ディスク装置等で構成される外部記憶部３２０、入力部３３０、出力部３４０、及びこれらを接続し信号の通路となるバスライン３５０を備える。図１に機能モジュールの形で示す制御部２の各機能は、ＣＰＵ３００が、外部記憶部３２０に記憶されている所定の制御プログラムを実行することにより実現される。制御部２に含まれる各構成要素について以下で説明する。
First, the
計測制御部２０は、図２のＣＰＵ３００と出力部３４０とで構成され、信号処理部１１とデータ取得部２１とに同時に動作開始の指示を出す。信号処理部１１は、この指示を出力部３４０から受信し、周波数掃引を伴う電磁波信号（部分放電信号）の計測を開始する。データ取得部２１は、信号処理部１１から入力した電磁波信号に対して、この指示を受けて、所定のサンプリング条件に従ってサンプリングを開始し、周波数毎の波形データを取得する。
The
制御部２のデータ取得部２１は、図２のＣＰＵ３００と入力部３３０と内部記憶部３１０と図示を省略したＡＤＣ（Analogue to Digital Converter）とで構成される。データ取得部２１は、計測制御部２０の指示により、信号処理部１１から出力された周波数毎の電磁波信号のサンプリングを開始し、ＡＤＣを介してデジタル値でサンプリングデータを取得する。複数の周波数のそれぞれにおけるサンプリングは、共通のサンプリング条件で実行される。共通のサンプリング条件とは、各周波数における計測の繰り返し回数Ｎｓ、各周波数での計測時間、及び各周波数での計測開始時間の間隔、各周波数での計測時間の分割点数（例えば商用交流電圧信号の２サイクルに相当する時間の分割点数１００点。このときは、商用交流電圧信号が５０Ｈｚの場合、１ポイントが５００μｓに相当する。以下では分割点をポイントと呼ぶ。）、及び１ポイントに対応する時間内（例えば前記５００μｓ）でのサンプリング点数（例えば４０点）である。なお、各周波数における計測の繰り返し回数Ｎｓ、各周波数での計測時間、及び各周波数での計測開始時間の間隔は、それぞれ信号処理部１１で設定された値と同じ値に設定される。
The
各周波数における計測をＮｓ回繰り返すことは、時間軸上の１ポイントに対するサンプリング点数を実質的に増やすことと等価である。部分放電は１回あたりの持続時間が短い。また、ボイド放電の場合など部分放電の種類によっては、部分放電の発生頻度が低いときがある。そのような場合、部分放電に係る電磁波が１回のサンプリングにより確実に検知されるとは限らない。そのため１ポイントに対応した時間内に複数回のサンプリングを行う。これにより部分放電現象に係る電磁波をデータとして取得する確率が増加する。しかし、サンプリングの高速性には限界があるため、１ポイントに対応した時間内に可能なサンプリング数には上限がある。各周波数における計測をＮｓ回繰り返すことにより、部分放電現象に係る電磁波をデータとして取得する確率が更に増加する。従って、計測の繰り返し回数Ｎｓは部分放電の種類とサンプリングの高速性を勘案して予め設定される。 Repeating the measurement at each frequency N s times is equivalent to substantially increase that number of sampling points for one point on the time axis. The partial discharge has a short duration per time. Also, depending on the type of partial discharge, such as in the case of void discharge, the frequency of partial discharge may be low. In such a case, the electromagnetic waves related to the partial discharge are not always reliably detected by one sampling. Therefore, sampling is performed a plurality of times within the time corresponding to one point. This increases the probability of acquiring electromagnetic waves related to the partial discharge phenomenon as data. However, since the sampling speed is limited, there is an upper limit on the number of samplings that can be performed within a time corresponding to one point. By repeating the measurement at each frequency N s times, the probability of obtaining an electromagnetic wave according to the partial discharge phenomenon as the data further increases. Therefore, number of repetitions N s of the measurement are set in advance in consideration of the partial discharge types and sampling high speed of.
データ取得部２１は、各周波数での時間軸上の各ポイントに対する複数のサンプリングデータ（例えば４０点に計測の繰り返し回数Ｎｓを乗じた数のサンプリングデータ）から代表値を求める。この代表値は、各ポイントに対する複数のサンプリングデータの平均値または最大値とする。平均値と最大値のどちらを選択するかは例えば選択設定できるようにしておく。代表値に基づくデータは、複数（たとえば１００点）の周波数（ｉで識別すると、ｉ＝１〜１００）のそれぞれに対応した、各ポイントの電磁波信号強度、すなわち、電磁波信号強度の時間変化を示す波形データである。これら複数の周波数のそれぞれに対応した波形データは、互いの計測開始時を商用交流電圧信号の周期の整数倍離れた時刻に設定し、サンプリングタイミングとサンプリング点数とを共通にするので、互いに同期がとれたデータとなる。なお、計測時間に対応する商用交流電圧信号のサイクル数を増やすことにより計測時間を長くする場合には、データの時間分解能を確保するために、計測時間の延長に伴って計測時間に係るポイント数も同様に増やすのが好ましい。以下では、計測時間は各周波数とも５０Ｈｚ商用交流電圧信号の２サイクルに相当する時間とし、時間軸上のポイント数を１００点とする。
データ取得部２１は、更に、取得した波形データを波形データ群として記憶部２２に格納する。波形データ群は、複数の周波数に対する周波数毎の波形データで構成される。例えば、周波数軸と時間軸（すなわちサンプリング軸）の２軸のそれぞれの値に対する計測で得られた電磁波強度（強度）という構成とする。例えば周波数点数は１００点、時間軸のポイント数は１００点とすると、波形データ群のデータ数は１万個になる。このような形で記憶部２２に格納される波形データ群を３次元的に示した例を図３に示す。図３の３軸は、周波数軸と時間軸と強度軸である。時間軸は商用交流電圧信号の２サイクル分、周波数軸は３００〜８００ＭＨｚ近傍の周波数範囲を示す。なお、図３に示す時間軸の２サイクル分、及び周波数軸の３００〜８００ＭＨｚ近傍という周波数範囲は一例でありこれに限定されない。
The
記憶部２２は、図２の外部記憶部３２０で構成され、図３に例示する波形データ群と除外周波数データと、後述する診断用波形データ群と診断結果とを格納する。除外周波数データは、ノイズ源となる通信波の、予めわかっている周波数情報を示すデータであり、外部記憶部３２０、すなわち記憶部２２に予め格納されているか、又は制御部２の図２に示す入力部３３０（キーボード、タッチパネル、スイッチなど）を介して入力され、ＣＰＵ３００を介して外部記憶部３２０、すなわち記憶部２２に格納される。
The
ノイズ除去部２３は、図２のＣＰＵ３００と内部記憶部３１０とで構成され、記憶部２２に格納された波形データ群と除去周波数データとを読み出し、各種の処理を行うことにより、波形データ群から各種のノイズ成分を除去する。ノイズ除去部２３は、その構成要素の動作を制御し、ノイズ成分を除去した波形データ群である診断用波形データ群を記憶部２２に格納する。この処理により、ノイズ成分のレベルが低減し、部分放電信号成分の識別が容易になる。詳細については後述する。
The
診断部２４は、図２のＣＰＵ３００と内部記憶部３１０とで構成され、ノイズ除去部２３での処理によりノイズ成分が低減化され、部分放電信号成分の識別性が向上した診断用波形データ群に基づき、部分放電の有無を診断する。診断結果は記憶部２２に格納される。
The
出力制御部２５は、図２のＣＰＵ３００と出力部３４０とで構成され、出力装置３に診断部２４の診断結果を出力させる制御を行う。出力制御部２５は、記憶部２２に格納されている波形データ群を必要に応じて出力装置３に出力させる制御を行ってもよい。なお、診断部２４ではなく、出力制御部２５が、診断結果を記憶部２２に記録してもよいし、図１に明示していない記憶媒体に記録させてもよい。
The
出力装置３は、例えば表示装置、プリンタなどの少なくとも１つのハードウェア装置で構成されており、出力制御部２５の制御により、部分放電の有無に関する診断結果を出力（又は表示）する。なお、診断結果を記憶部２２又は記憶媒体に記録する場合は、出力装置３は、記録された診断結果を読み出して出力（表示）する。
The
次に、ノイズ除去部２３の構成要素について説明する。ノイズ除去部２３は、部分放電の特性と各種ノイズ源の特性を利用してノイズ成分を除去する。以下では、まず、部分放電の特性及び各種ノイズ源の特性を説明し、ノイズ除去部２３の各構成要素で、これらの特性をどのように利用してノイズ成分を除去しているかについて説明する。また、診断部２４についても部分放電の特性及び各種ノイズ源の特性を利用してどのような処理を実行するかより具体的に説明する。
Next, components of the
（１）部分放電の特性
（１−１）部分放電の発生領域数と継続時間と同期性
部分放電は、１回あたり１０〜数百ｎｓの持続時間で、商用交流電圧信号の所定の位相領域で商用交流電圧信号に同期して一回または複数回発生する。所定の位相領域とは、部分放電の監視対象機器に印加される商用交流電圧信号の絶対値が、ゼロとなる点、すなわちゼロクロス点から、最大となる点又はこれを若干超える点までの約１／４サイクルに対応する位相領域である。従って、商用交流電圧信号の１サイクルについて言えば、部分放電の発生する恐れのある約１／４サイクルに相当する領域は、２カ所存在する。商用交流電圧信号の２サイクルに相当する波形データの計測時間内では、部分放電の発生する領域は最大４カ所となる。この約１／４サイクル内で一群の部分放電が継続して発生する時間を部分放電の継続時間と定義する。従って、継続時間は基本的には約１／４サイクルに相当する時間以下となる。商用交流電圧信号の周波数が５０Ｈｚの場合は、継続時間は５ｍｓ以下となる。この時間は、商用交流電圧信号の２サイクル分を１００ポイントで表すときは約１３ポイントに相当する。すなわち、部分放電信号成分の継続時間は基本的には５ｍｓ、ポイント数で言えば１３ポイント以下であり、実質的には１０ポイント程度を超えないとしてもよい場合がある。なお、この継続時間は、１波形データを求める際の計測の繰り返し回数に依存し、繰り返し回数が増えれば増加しうる。継続時間を例えば１０ポイントを基本とし、計測の繰り返し回数に応じてより大きな値に設定してもよい。図４に２サイクル分の商用交流電圧信号とこれに略同期して発生する部分放電信号とを示す。図４の横軸は時間軸である。図中に示す時間幅Ｔは商用交流電圧信号１サイクル分を示す。縦軸は各信号の強度を示す。この強度は、商用交流電圧信号についてはその電圧値、部分放電信号については、電磁波信号の強度である。図４に示す例では、部分放電信号は商用交流電圧信号のゼロクロス点から電圧最大値近傍に至る位相領域にのみ発生しており、２サイクル分の前半と後半の１サイクル間で、部分放電信号は商用交流電圧信号を介して互いに略同期して発生している。
（１−２）部分放電の発生頻度
部分放電の発生頻度は、部分放電の種類に依存する。部分放電は、上記約１／４サイクルに相当する領域内で極短時間単発で発生することもあるし、複数回発生することもある。１回の部分放電の継続時間はポイント数で言えば１ポイント、複数回発生するときは計測の繰り返し回数に応じて最大１０〜１３ポイントになり得る。部分放電信号が約１／４サイクルの間に複数回、一群となり発生する時の発生態様は、部分放電が針端放電かボイド放電かによって、以下の通り異なる。
（１−２−１）針端放電の場合
部分放電が針端放電である場合は、部分放電の発生頻度は高い。そのため、前記約１／４サイクル中に発生する一群の部分放電による部分放電信号成分は、波形データの中で、時間軸において連続する複数のポイントでの高強度データで構成される。このような場合の波形データの例を図５（ａ）に示す。横軸は時間軸で、縦軸は波形データの強度値（波形データ値）を示す。図５（ａ）の黒塗りの線が各ポイントの波形データ値を示す。図５（ａ）の領域Ａ、Ｂのデータが部分放電信号成分である。領域Ａ、Ｂは、いずれも高強度データが連続し一塊となっている。この一塊を１と数えると、図５（ａ）では部分放電信号成分は２つ、すなわち２カ所存在する。領域Ａ、Ｂは、商用交流電圧信号の絶対値におけるゼロクロス点から電圧最大値近傍までの位相領域に含まれている。領域Ａは２サイクル分のうち、最初の１サイクル目、領域Ｂは次の１サイクル目に該当している。このような部分放電信号成分は１波形データについて言えば最大４カ所存在する。部分放電が針端放電の場合の一塊となった部分放電信号成分の数は、１波形データを商用交流電圧信号の２サイクル分の時間のデータとすると、１波形データあたり最大４となる。
（１−２−２）ボイド放電の場合
部分放電がボイド放電である場合は、部分放電の発生頻度は低い。従って、約１／４サイクルに相当する時間内に部分放電が複数回発生する場合であっても、波形データでは、部分放電信号成分が計測されたポイントと計測されないポイントとが狭い時間間隔で近接して存在する。このような場合の波形データの例を図１１（ａ）に示す。図１１（ａ）の領域Ｃ〜Ｆのデータが部分放電信号成分である。狭い時間間隔とは、領域Ｃ〜Ｆに示すように、例えば１〜４ポイントに相当する時間間隔である。このような部分放電信号成分は、その存在を識別するための閾値の設定に依存するが、約１／４サイクルに相当する時間内に複数、互いに離れて存在しうる。閾値の設定によって、約１／４サイクルに相当する時間領域内に閾値を超え、互いに離れた部分放電信号成分が２個あるとすると、部分放電がボイド放電の場合の部分放電信号成分の数は、１波形データを商用交流電圧信号の２サイクル分の時間のデータとすると、１波形データあたり最大８となる。
(1) Characteristics of partial discharge (1-1) Number of occurrence areas and duration and synchronism of partial discharge Partial discharge has a predetermined phase region of commercial AC voltage signal with a duration of 10 to several hundred ns per time Is generated one or more times in synchronization with the commercial AC voltage signal. The predetermined phase region is about 1 from the point at which the absolute value of the commercial AC voltage signal applied to the partial discharge monitoring target device becomes zero, that is, from the zero cross point to the maximum point or a point slightly exceeding this point. A phase region corresponding to / 4 cycles. Accordingly, in terms of one cycle of the commercial AC voltage signal, there are two regions corresponding to about ¼ cycle in which partial discharge may occur. Within the measurement time of waveform data corresponding to two cycles of the commercial AC voltage signal, there are a maximum of four areas where partial discharge occurs. The time during which a group of partial discharges continuously occur within about ¼ cycle is defined as the partial discharge duration. Therefore, the duration time is basically equal to or shorter than the time corresponding to about 1/4 cycle. When the frequency of the commercial AC voltage signal is 50 Hz, the duration is 5 ms or less. This time corresponds to about 13 points when the two cycles of the commercial AC voltage signal are represented by 100 points. That is, the duration time of the partial discharge signal component is basically 5 ms, 13 points or less in terms of the number of points, and may not substantially exceed about 10 points. This duration depends on the number of repetitions of measurement when obtaining one waveform data, and can increase as the number of repetitions increases. For example, the duration may be basically 10 points, and may be set to a larger value according to the number of measurement repetitions. FIG. 4 shows a commercial AC voltage signal for two cycles and a partial discharge signal generated substantially in synchronization therewith. The horizontal axis in FIG. 4 is the time axis. The time width T shown in the figure indicates one cycle of the commercial AC voltage signal. The vertical axis indicates the intensity of each signal. This strength is the voltage value for a commercial AC voltage signal, and the strength of an electromagnetic wave signal for a partial discharge signal. In the example shown in FIG. 4, the partial discharge signal is generated only in the phase region from the zero cross point of the commercial AC voltage signal to the vicinity of the maximum voltage value, and the partial discharge signal is between the first half and the latter half of two cycles. Are generated almost in synchronism with each other via commercial AC voltage signals.
(1-2) Frequency of occurrence of partial discharge The frequency of occurrence of partial discharge depends on the type of partial discharge. The partial discharge may occur once in an extremely short time within a region corresponding to about ¼ cycle or may occur several times. The duration of one partial discharge can be 1 point in terms of the number of points, and when it occurs multiple times, it can be up to 10 to 13 points depending on the number of repeated measurements. The generation mode when the partial discharge signals are generated as a group a plurality of times during about ¼ cycle differs depending on whether the partial discharge is a needle end discharge or a void discharge as follows.
(1-2-1) In the case of needle end discharge When the partial discharge is needle end discharge, the frequency of occurrence of partial discharge is high. Therefore, the partial discharge signal component due to the group of partial discharges generated during the approximately ¼ cycle is composed of high-intensity data at a plurality of consecutive points on the time axis in the waveform data. An example of waveform data in such a case is shown in FIG. The horizontal axis is the time axis, and the vertical axis indicates the intensity value (waveform data value) of the waveform data. The black line in FIG. 5A indicates the waveform data value at each point. Data in regions A and B in FIG. 5A is a partial discharge signal component. In areas A and B, both high-intensity data are continuous and formed into one lump. When this lump is counted as 1, there are two partial discharge signal components, that is, two places in FIG. Regions A and B are included in the phase region from the zero cross point in the absolute value of the commercial AC voltage signal to the vicinity of the maximum voltage value. Region A corresponds to the first cycle of two cycles, and region B corresponds to the next cycle. There are a maximum of four such partial discharge signal components for one waveform data. The number of partial discharge signal components in a lump when the partial discharge is a needle end discharge is a maximum of 4 per waveform data when one waveform data is data for two cycles of a commercial AC voltage signal.
(1-2-2) In the case of void discharge When the partial discharge is a void discharge, the frequency of occurrence of the partial discharge is low. Therefore, even when partial discharges occur multiple times within a time corresponding to about ¼ cycle, in the waveform data, the points where the partial discharge signal components are measured and the points where they are not measured are close to each other at a narrow time interval. Exist. An example of waveform data in such a case is shown in FIG. Data in regions C to F in FIG. 11A is a partial discharge signal component. A narrow time interval is a time interval corresponding to 1 to 4 points, for example, as shown in regions C to F. Such partial discharge signal components depend on the setting of a threshold value for identifying the presence of the partial discharge signal components, but a plurality of such partial discharge signal components may exist apart from each other within a time corresponding to about ¼ cycle. If there are two partial discharge signal components that exceed the threshold and are separated from each other in a time region corresponding to about ¼ cycle by setting the threshold value, the number of partial discharge signal components when the partial discharge is a void discharge is If one waveform data is data for two cycles of a commercial AC voltage signal, the maximum is 8 per waveform data.
波形データ中、（１−１）、（１−２）に示す部分放電の特性に合致しない成分はノイズ成分と見なすことができる。このようなノイズ成分を含め、各種のノイズ成分はそれぞれ以下で説明する特性を有する。なお、以下では波形データ群から部分放電信号成分を抽出する際の妨げとなる成分の発生源となるものすべてを、便宜上、ノイズ源と呼び、ノイズ源に起因するノイズ信号に係るデータをノイズ成分と呼ぶ。なお、以下のノイズ源はその特性別に示したものであるため、一部のノイズ源については相互に重複している場合もある。
（２）ノイズ源とその特性
（２−１）周波数が既知のノイズ源
地域によっては、ノイズ源となる通信波の周波数が予め知られている場合がある。
（２−２）同期性のないノイズ信号を発生するノイズ源
ノイズ成分は、通常、部分放電信号成分に関する上記（１−１）で説明したような商用交流電圧信号との同期性を有しない。そのため、商用交流電圧信号のあるサイクル内と他のサイクル内でのノイズ信号間に同期性がない。
（２−３）同期性のあるノイズ信号を発生するノイズ源
変調された通信波などのノイズ信号は商用交流電圧信号に略同期していることがある。このような通信波によるノイズ信号の周波数は既知であることが多い。既知の場合は上記（２−１）のノイズ源と同じである。
（２−４）時間的に強度が略一定のノイズ源
センサ１０や部分放電診断装置１００等の機器に特有の内部ノイズ、及び／または通信波等に起因する測定環境の微弱電波などにより、ある周波数帯域で時間的に強度が略一定のノイズ信号が生じることがある。このような場合のノイズ成分を含む波形データの例を図８に示す。図５（a）、図６（a）、図１１（a）に示す波形データのうち、ピーク部分を除く強度変動の少ない部分のデータであるバックグランド（ＢＧ）データもこのようなノイズ成分の例である。ＢＧデータの強度変動であるばらつきは、通常、統計的な揺らぎである統計誤差による。
（２−５）時間的にノイズ信号の有無が変動するノイズ源
ノイズ信号となる通信波の有無が、図９に示すように時間的に変動する場合がある。このときの通信波の強度はほぼ一定であるが、通信波の有無によりノイズ成分の強度は時間的に変動する。
（２−６）高頻度でノイズ信号を発生するノイズ源。
周囲の電気機器等をノイズ源として発生する電磁波によるノイズ信号は、図１０（ａ）に示すように、上記（１−２）で説明した部分放電信号成分の発生頻度よりも高い頻度で発生する場合がある。
（２−７）発生頻度が不均一なノイズ源。
図１３（ａ）に示すように、商用交流電圧信号の、ある１サイクルと他の１サイクルのそれぞれに対応する時間内で発生する強度の高いノイズ信号の数の差が所定の数より大きいノイズ源がある。
（２−８）継続時間の長いノイズ源。
上記（１−１）で説明したように、部分放電の継続時間は、基本的に所定時間（例えば５ｍｓ、または１０−１３ポイント）以下である。この所定時間を超える継続時間を有するデータはノイズ成分である。
In the waveform data, components that do not match the partial discharge characteristics shown in (1-1) and (1-2) can be regarded as noise components. Various noise components including such a noise component have the characteristics described below. In the following, for convenience, all the sources of the components that hinder the extraction of the partial discharge signal components from the waveform data group will be referred to as noise sources, and the data related to the noise signals resulting from the noise sources will be referred to as noise components. Call it. Since the following noise sources are shown according to their characteristics, some noise sources may overlap each other.
(2) Noise source and its characteristics (2-1) Noise source with known frequency In some regions, the frequency of a communication wave that is a noise source may be known in advance.
(2-2) Noise source that generates a non-synchronous noise signal The noise component usually does not have synchrony with the commercial AC voltage signal as described in (1-1) above regarding the partial discharge signal component. Therefore, there is no synchronism between noise signals in one cycle of commercial AC voltage signals and in other cycles.
(2-3) Noise source that generates a synchronous noise signal A noise signal such as a modulated communication wave may be substantially synchronized with a commercial AC voltage signal. The frequency of the noise signal due to such a communication wave is often known. When known, it is the same as the noise source of (2-1) above.
(2-4) Noise source whose intensity is substantially constant over time Due to internal noise peculiar to devices such as the
(2-5) Noise source in which presence / absence of noise signal fluctuates in time The presence / absence of a communication wave that becomes a noise signal may fluctuate in time as shown in FIG. The intensity of the communication wave at this time is substantially constant, but the intensity of the noise component varies with time depending on the presence or absence of the communication wave.
(2-6) A noise source that generates a noise signal at a high frequency.
As shown in FIG. 10A, a noise signal due to electromagnetic waves generated using a surrounding electrical device or the like as a noise source is generated at a frequency higher than the occurrence frequency of the partial discharge signal component described in (1-2) above. There is a case.
(2-7) Noise source with non-uniform frequency of occurrence.
As shown in FIG. 13A, noise in which the difference in the number of high-intensity noise signals generated within a time corresponding to one cycle and another cycle of a commercial AC voltage signal is greater than a predetermined number. There is a source.
(2-8) A noise source with a long duration.
As described in (1-1) above, the partial discharge duration is basically equal to or shorter than a predetermined time (for example, 5 ms or 10-13 points). Data having a duration exceeding the predetermined time is a noise component.
次に、ノイズ除去部２３の構成要素である特定周波数データ除去部２３０、ＢＧ（バックグランドの略）ノイズ低減部２３１、有効データ有無判定部２３２、ノイズ除去支援部２３３、第１有効データ数判定部２３４、有効データ数偏り判定部２３５、第２有効データ数判定部２３６、継続時間判定部２３７、及び同期性判定部２３８について説明する。
Next, a specific frequency
＜特定周波数データ除去部＞
特定周波数データ除去部２３０は、記憶部２２に格納されている除去周波数データを読み出し、除去周波数データとして登録されている除去周波数に対応する周波数の波形データを、ノイズ除去部２３が記憶部２２から読み出した波形データ群から除去し、診断対象外とする。特定周波数データ除去部２３０は、除去後の波形データ群を診断用波形データ群とする。特定周波数データ除去部２３０での処理は、上記（２−１）（周波数が既知のノイズ源）または（２−３）（同期性のあるノイズ信号を発生するノイズ源）で説明したノイズ成分を除去するための処理である。
<Specific frequency data removal unit>
The specific frequency
＜ＢＧノイズ低減部＞
ＢＧノイズ低減部２３１は、診断用波形データ群を構成する周波数Ｆｉの波形データＨｉ（ｉ＝１〜１００）において、設定された閾値Ｔｈ１以下の強度のデータをノイズ成分と判定し、波形データの平均値Ａｖに置き換える。閾値Ｔｈ１は、例えば次の式（１）、式（２）に従ってＢＧノイズ低減部２３１により算定される。Ｍａｘ、Ａｖ、ΔＧ及び閾値Ｔｈ１は波形データＨｉ（ｉ＝１〜１００）毎に求められるが、式（１）及び式（２）では添え字ｉを省略した。以下では特に断らない限り「波形データ」とはｉ番目の周波数の波形データＨｉを意味することとする。
Ｈｔｈ１＝Ａｖ＋ΔＧ （１）
Ａｖ；波形データの平均値。
ΔＧ；裕度。
ΔＧ＝（Ｍａｘ−Ａｖ）／Ｋ （２）
Ｍａｘ；波形データの最大値
Ｋ；１．３〜３の予め設定された値。
<BG noise reduction part>
The BG
H th1 = A v + ΔG (1)
A v : Average value of waveform data.
ΔG: tolerance.
ΔG = (Max−A v ) / K (2)
Max: Maximum value of waveform data
K: A preset value of 1.3 to 3.
ＢＧノイズ低減部２３１での処理は上記（２−４）（時間的に強度が略一定のノイズ源）で説明したノイズ成分のばらつきを除去するための処理である。
The processing in the BG
ＢＧノイズ低減部２３１での処理内容を図５〜７を参照して、具体的に説明する。図５（ａ）は、計測で得られるある周波数の波形データの例である。ＢＧノイズ低減部２３１での処理は、部分放電信号による可能性が高い高強度データの部分を、ＢＧデータの部分から識別しやすくすることを目的としたものである。図中の破線は波形データの平均値Ａｖを示す。図５（ｂ）は、前記式（１）のΔＧを０にすることにより閾値Ｔｈ１を平均値ＡｖとしたときのＢＧノイズ低減部２３１による処理後の波形データを示す。図５（ａ）に示すＢＧデータの大部分は、平均値Ａｖよりも強度が低いので、この処理により、図５（ｂ）に示すように、平均値Ａｖに置き換えられる。そのため、ＢＧデータのばらつきは大幅に低減する。しかし、一部にわずかながら、閾値Ｔｈ１を超えるＢＧデータが残り、その分のばらつきが残る。
The processing contents in the BG
図６（ａ）は、部分放電が単発的に発生しているときの波形データである。図５（ａ）は、先に説明したように、部分放電が針端放電の場合の波形データであり、図６（ａ）の場合よりも部分放電の発生頻度が高く、高強度のデータが連続している。図６（ａ）における高強度データの部位の継続時間は図５（ａ）の場合よりも小さくなる。このようなケースでは、図６（ａ）の破線で示す波形データの平均値ＡｖがＢＧデータよりも大きくなる程度は、図５（ａ）に示す平均値ＡｖがＢＧデータよりも大きくなる程度よりも小さくなる。そのため、閾値Ｔｈ１を平均値Ａｖに等しくとると、図６（ｂ）に示すように、データの中で閾値Ｔｈ１を超える波形データ値の数が、図５（ｂ）の場合よりも増加する。すなわち、図６（ａ）のように、部分放電の継続時間が小さい場合は、閾値Ｔｈ１を波形データの平均値に設定しただけでは、ＢＧデータのばらつきの低減効果は必ずしも十分ではない。 FIG. 6A shows waveform data when a partial discharge occurs once. FIG. 5A shows waveform data in the case where the partial discharge is a needle end discharge as described above, and the frequency of occurrence of partial discharge is higher than that in the case of FIG. It is continuous. The duration of the portion of the high intensity data in FIG. 6A is smaller than that in FIG. In such cases, the degree to which the mean value A v of the waveform data indicated by the broken line in FIGS. 6 (a) is greater than BG data, the average value A v is greater than BG data shown in FIGS. 5 (a) Less than about. Therefore, taking equal threshold Th 1 to the average value A v, as shown in FIG. 6 (b), the number of waveform data values exceeding the threshold value Th 1 in the data, than shown in FIG. 5 (b) To increase. That is, as shown in FIG. 6 (a), when the duration of the partial discharge is small, only by setting a threshold Th 1 to the average value of the waveform data, the effect of reducing the variability of BG data is not always sufficient.
このような状況を避けるために、閾値Ｔｈ１を、上記式（１）、上記式（２）に示すように、波形データの平均値Ａｖとその波形データ中の最大値との間の所定の値に設定する。閾値Ｔｈ１が大きければ、ＢＧデータのばらつきの低減効果が大きいが、一方で、診断対象として残すべきデータが閾値Ｔｈ１以下となり、ノイズ成分と見なされて、平均値Ａｖに置き換えられてしまう恐れが増大する。閾値Ｔｈ１の裕度ΔＧを決める式（２）内のＫ値は、これらの効果を考慮して設定される。Ｋ＝１．３〜３のどの値に設定するかは、部分放電の監視対象機器の設置環境等の条件に応じて予め決められる。 In order to avoid such a situation, the threshold Th 1 is set to a predetermined value between the average value Av of the waveform data and the maximum value in the waveform data as shown in the above formulas (1) and (2). Set to the value of. The larger the threshold value Th 1, although a large effect of reducing variation in the BG data, while the data to be retained as a diagnostic object is the threshold Th 1 or less, is considered a noise component, thus replaced by the average value A v The fear increases. The K value in the equation (2) for determining the tolerance ΔG of the threshold Th 1 is set in consideration of these effects. Which value of K = 1.3 to 3 is determined in advance according to conditions such as the installation environment of the partial discharge monitoring target device.
図７（ａ）、（ｂ）は、それぞれ図５（ａ）、図６（ａ）の波形データに対して、式（２）のＫを環境に応じて適切な値に設定してＢＧノイズ低減部２３１で処理した後の波形データを示す。図７（ａ）、（ｂ）からわかるように、処理後の波形データでは、ＢＧデータのばらつきはほぼなくなるとともに、閾値Ｔｈ１を超える強度のデータはそのままの値で残される。
FIGS. 7 (a) and 7 (b) show BG noise by setting K in equation (2) to an appropriate value according to the environment for the waveform data in FIGS. 5 (a) and 6 (a), respectively. The waveform data after processing by the
＜有効データ有無判定部＞
有効データ有無判定部２３２は、ＢＧノイズ低減部２３１により処理された周波数毎の波形データに、有効データがあるかどうかを判定する。有効データとは、部分放電信号に起因する可能性のあるデータのことで、周囲のデータ値に比べて強度の高いデータのことである。有効データ有無判定部２３２は、その波形データに有効データがないと判定すると、診断用波形データ群からその波形データを除去する。具体的には、有効データ有無判定部２３２は、ノイズ除去部２３の指示により、各波形データに対して次の２つの判定処理の少なくとも一方を実行する。
<Valid data existence determination unit>
The valid data presence /
＜判定処理Ａ＞標準偏差による判定
有効データ有無判定部２３２は、波形データの標準偏差を算定し、算定結果が、次式（３）に示すように、標準偏差に関して設定された閾値（標準偏差閾値）以下であるかどうかを判定する。有効データ有無判定部２３２は、算定した標準偏差が標準偏差閾値以下であれば、この波形データ中に有効データはないと判断し、この波形データを診断用波形データ群から除去する。
算定標準偏差≦標準偏差閾値 （３）
<Determination Processing A> Determination by Standard Deviation The valid data presence /
Calculated standard deviation ≤ standard deviation threshold (3)
上記式（３）による判定処理Ａは、上記（２−４）（時間的に強度が略一定のノイズ源）で説明したノイズ源によるノイズ成分のばらつきを除去するための処理である。このときのノイズ成分の時間的な変動は、統計誤差によるばらつきが主と考えてよいため、有効データの有無は上記式（３）で判定できる。図８は、既に説明したとおり、このようなノイズ源に係る波形データの例である。図８に示す波形データをＢＧノイズ低減部２３１で処理すると、波形データの各ポイントのデータは、ほぼすべて平均値Ａｖで置き換えられる。ＢＧノイズ低減部２３１による処理後の波形データに対しては、上記式（３）の判定により有効データが無いと判定され、この波形データは、ノイズ成分として診断用波形データ群から除去される。
The determination process A according to the above equation (3) is a process for removing the variation of the noise component due to the noise source described in the above (2-4) (noise source whose intensity is substantially constant over time). Since the temporal variation of the noise component at this time may be considered to be mainly due to statistical error, the presence / absence of valid data can be determined by the above equation (3). FIG. 8 is an example of waveform data relating to such a noise source, as already described. When the waveform data shown in FIG. 8 is processed by the BG
＜判定処理Ｂ＞信号成分の占める比率による判定
有効データ有無判定部２３２は、波形データの最大値Ｍａｘに対する平均値Ａｖの比を算定し、次式（４）により、高強度データの計測頻度の多寡を判定する。有効データ有無判定部２３２は、式（４）を満たすと判定した場合は、この波形データをノイズ成分であると判断し、診断用波形データ群から除去する。
Ａｖ／Ｍａｘ≧Ｊ （４）
Ｊ；０．８等、部分放電の監視対象機器の設置環境等の条件に応じて設定。
<Determination process B> valid data
A v / Max ≧ J (4)
J: 0.8, etc., set according to conditions such as the installation environment of the device subject to partial discharge monitoring.
上記式（４）による判定処理Ｂは、上記（２−５）（時間的に強度が変動するノイズ信号）に対応したものであり、そのような波形データの例を図９に示す。図９の波形データは、通信波等をノイズ源としたときのもので、通信波等によるノイズ信号の有無が時間的に変動する場合に対応している。この波形データでは、ノイズ信号のあるときに対応して高い強度のノイズデータが高い頻度で計測され、そのようなノイズ信号のないときに対応したＢＧデータの強度は低い。しかし、ＢＧデータよりも高い強度のデータはその強度が揃っており、波形データの一部に特に高い強度のデータ、すなわち部分放電信号によると思われるデータが含まれているというわけではない。このような波形データの場合、その波形データの平均値Ａｖは高くなる。そのため、式（１）の閾値Ｔｈ１も高くなる。閾値Ｔｈ１が高くなると、一般的にはそれを超える強度のデータのポイント数は減少するが、図９のような波形データの場合は、閾値Ｔｈ１を超える強度のデータのポイント数はほとんど減少しない。そのため、このような波形データは、式（３）による判定処理Ａではノイズ成分と見なされない。式（４）は、このような波形データをノイズ成分として除去するための判定式である。 The determination process B according to the above equation (4) corresponds to the above (2-5) (noise signal whose intensity varies with time), and an example of such waveform data is shown in FIG. The waveform data in FIG. 9 is obtained when a communication wave or the like is used as a noise source, and corresponds to a case where the presence or absence of a noise signal due to the communication wave or the like varies with time. In this waveform data, high-intensity noise data corresponding to the presence of a noise signal is measured with a high frequency, and the intensity of BG data corresponding to the absence of such a noise signal is low. However, the intensity of data higher than that of the BG data is uniform, and part of the waveform data does not include particularly high intensity data, that is, data that seems to be due to the partial discharge signal. For such waveform data, the average value A v of the waveform data is increased. Therefore, the threshold value Th 1 of the formula (1) also increases. When the threshold Th 1 is increased, the number of points of data having an intensity exceeding that generally decreases. However, in the case of waveform data as shown in FIG. 9, the number of points of data having an intensity exceeding the threshold Th 1 is substantially reduced. do not do. Therefore, such waveform data is not regarded as a noise component in the determination process A according to Equation (3). Expression (4) is a determination expression for removing such waveform data as a noise component.
波形データの平均値Ａｖは、波形データの面積の指標となる。もし、波形データ中に部分放電信号成分が含まれていれば、その領域は波形データ中の一部の領域に限られているため、その強度が大きくなるほど、平均値Ａｖの増加の程度に比べて波形データの最大値Ｍａｘの増加の程度は大きくなる。従って、式（４）の左辺の値は小さくなる。一方、波形データ中に部分放電信号に起因するデータが含まれていなければ、図９に示すように、波形データの最大値Ｍａｘは同じ強度で揃ったものとなるため、式（４）の左辺の値は部分放電信号成分が含まれている場合よりも大きくなる。従って、Ｊとして適切な値を設定すれば、式（４）の判定結果に基づき、図９に示すような時間的にノイズ信号の有無が変動するノイズ源に起因する波形データを、ノイズ成分として除去することができる。Ｊ値は、部分放電監視対象機器の設置された環境に応じた経験値として、例えば０．８等に予め設定される。途中でより適切と思われる値に変更してもよい。 The average value Av of the waveform data is an index of the area of the waveform data. If the partial discharge signal component is included in the waveform data, the region is limited to a partial region in the waveform data. Therefore, as the intensity increases, the average value Av increases. In comparison, the degree of increase in the maximum value Max of the waveform data is increased. Therefore, the value on the left side of Equation (4) is small. On the other hand, if the waveform data does not include data resulting from the partial discharge signal, the maximum values Max of the waveform data are aligned with the same intensity as shown in FIG. The value of becomes larger than the case where the partial discharge signal component is included. Therefore, if an appropriate value is set as J, waveform data resulting from a noise source whose presence or absence of a noise signal temporally varies as shown in FIG. 9 is used as a noise component based on the determination result of Expression (4). Can be removed. The J value is set in advance as 0.8, for example, as an experience value according to the environment where the partial discharge monitoring target device is installed. It may be changed to a value that seems more appropriate during the process.
有効データ有無判定部２３２において判定処理Ａの式（３）と判定処理Ｂの式（４）のどちらで処理するかは、予め選択して設定しておくか、一方の判定式を満たさなければ他方の判定式を実行するように設定してもよい。
The valid data presence /
＜ノイズ除去支援部＞
ノイズ除去支援部２３３は、二値化部２３３０、有効データ結合部２３３１、及び有効データ幅拡張部２３３２を含み、第１有効データ数判定部２３４、有効データ数偏り判定部２３５、第２有効データ数判定部２３６、継続時間判定部２３７、及び同期性判定部２３８によるノイズ除去処理の便宜のために、下記の通り波形データの二値化に関連する処理を行う。
<Noise removal support unit>
The noise
＜二値化部＞
二値化部２３３０は、診断用波形データ群の中から選択した波形データを、次式（５）に従って二値化し、二値化データを作成する。二値化データは第１有効データ数判定部２３４で使用されるとともに、有効データ結合部２３３１及び有効データ幅拡張部２３３２でも直接的又は間接的に使用され、更に、有効データ数偏り判定部２３５、第２有効データ数判定部２３６、継続時間判定部２３７、及び同期性判定部２３８でも間接的に使用される。
各波形データ値≧Ｔｈ２
Ｔｈ２；二値化処理に係る閾値
満たすとき 対応ポイントの値＝１
満たさないとき 対応ポイントの値＝０ （５）
<Binarization unit>
The
Each waveform data value ≧ Th 2
Th 2 ; threshold for binarization processing
When satisfying Corresponding point value = 1
When not satisfied Corresponding point value = 0 (5)
二値化部２３３０による処理の具体例を図１０（ａ）、（ｂ）に示す。図１０（ａ）は波形データ、図１０（ｂ）はその二値化データである。式（５）の閾値Ｔｈ２は図１０（ａ）の破線で示す値に設定している。図１０（ｂ）では、黒線部が値「１」の有効データ部を示し、黒線部を除く部分が値「０」の非有効データ部を示す。
Specific examples of processing by the
二値化の際のデータ値は１と０に限定される必要はなく任意の２値又は２種の記号とすることができるが、以下では式（５）に示すように１と０のいずれかに設定されることとして説明する。 The data value at the time of binarization need not be limited to 1 and 0, and can be any binary value or two kinds of symbols. However, in the following, either 1 or 0 is used as shown in Equation (5). It will be described as being set to be.
二値化部２３３０は、式（５）の閾値Ｔｈ２として、ＢＧノイズ低減部２３１により式（１）、式（２）に従って算定された閾値Ｔｈ１を使用することができる。しかし、閾値Ｔｈ１の裕度ΔＧとして他の値を使用して式（１）により算定し、算定した閾値Ｔｈ１をＴｈ２として使用してもよい。例えば、式（２）で、Ｋ値を、ＢＧノイズ低減部２３１で使用したＫ値とは異なる値にして算定した値、又はそれ以外の予め設定した値等にしてもよい。通常、この閾値Ｔｈ２は、ＢＧノイズ低減部２３１において設定した閾値Ｔｈ１よりも裕度ΔＧを大きく設定したものとする。
The
＜有効データ結合部＞
有効データ結合部２３３１は、二値化データに対して次式（６）に示す塊化処理を行う。この処理は、約１／４サイクル内で複数の部分放電が発生したときの波形データに対応した二値化データにおいて、互いに分離した値「１」を、約１／４サイクル毎に、それぞれひとまとまりの値「１」にするための処理である。塊化処理後の二値化データは有効データ数偏り判定部２３５、第２有効データ数判定部２３６、及び継続時間判定部２３７で使用される。
Ｎｋ≦Ｎｔｈｋのとき、領域ｋ内の値「０」を値「１」に置換する。 （６）
ｋ：二値化データ中、２カ所の値「１」の間に、値「０」しか存在しない領域を識別する指標。
Ｎｋ：領域ｋ内の値「０」のポイント数。
Ｎｔｈｋ：Ｎｋに関する判定の閾値。予め設定された値で、上記計測条件下では、例えば４ポイント。
<Valid data coupling part>
The valid
When N k ≦ N thk , the value “0” in the region k is replaced with the value “1”. (6)
k: an index for identifying an area where only the value “0” exists between two values “1” in the binarized data.
N k : The number of points of the value “0” in the region k.
N thk : A threshold for determination regarding N k . A preset value, for example, 4 points under the above measurement conditions.
有効データ結合部２３３１の処理を、具体例で説明する。図１１（ａ）、（ｂ）は、それぞれ部分放電が後述するボイド放電の場合の波形データと、その二値化データを示し、図１１（ｃ）は、有効データ結合部２３３１による塊化処理後の二値化データを示す。図１１（ａ）の領域Ｃ〜Ｆの高強度データの部分は、ボイド放電による部分放電信号成分である。それぞれの領域内で、式（５）の閾値を超える高強度データは互いに離れて存在する。図１１（ｂ）は、二値化の際の式（５）の閾値Ｔｈ２を図１１（ａ）の縦軸の−５５ｄＢｍ近傍の値に設定したときの二値化データであり、領域Ｃ〜Ｆに対応する各領域内で値「１」が値「０」を介してそれぞれ２個、互いに離れて存在する。領域Ｃ、Ｄ、Ｅ及びＦの各領域における式（６）に示すＮｋは３ポイント、４ポイント、３ポイント及び３ポイントである。図１１（ｃ）は、Ｎｔｈｋが４ポイントに設定されているとき、図１１（ｂ）の二値化データを式（６）に従って処理した結果である。図１１（ｃ）に示す塊化処理後の二値化データでは、領域Ｃ〜Ｆに対応する各領域の２つの値「１」の間の値「０」は値「１」に置換され、各領域は互いに連続した１群の値「１」で構成される。
The processing of the valid
なお、部分放電が後述する針端放電のように発生頻度が高い場合は、既に説明したように図５（ａ）に示すような波形データとなる。図５（ａ）に示す領域Ａ、Ｂの高強度データの部分が部分放電信号成分である。このような波形データに基づく二値化データでは、領域Ａ、Ｂに対応する領域は、元々複数個の互いに連続した一群の値「１」で構成される。そのような二値化データは、式（６）による処理の対象とはならず、塊化処理後の二値化データは処理前の二値化データと同じである。 When the occurrence frequency of the partial discharge is high as in the later-described needle end discharge, the waveform data as shown in FIG. The portions of the high intensity data in the areas A and B shown in FIG. 5A are partial discharge signal components. In the binarized data based on such waveform data, the regions corresponding to the regions A and B are originally composed of a plurality of consecutive groups of values “1”. Such binarized data is not a target of processing according to Equation (6), and the binarized data after the agglomeration processing is the same as the binarized data before the processing.
＜有効データ幅拡張部＞
有効データ幅拡張部２３３２は、有効データ結合部２３３１による塊化処理後の二値化データ中の値「１」の領域の両側に、予め設定したポイント数（通常は１〜２ポイント）だけそのポイントの値を値「１」に置き換える幅拡張処理を行う。幅拡張処理後の二値化データは同期性判定部２３８で使用される。
<Valid data width extension>
The valid data
有効データ幅拡張部２３３２の処理を具体例で説明する。図１２（ａ）は有効データ結合部２３３１による処理後の二値化データの例を示す。値「１」の領域はＲ１〜Ｒ４の４カ所あるとし、それぞれの継続時間はＴｃ１〜Ｔｃ４とする。幅拡張処理用に予め設定したポイント数を１ポイントすると、幅拡張処理後の領域Ｒ１〜Ｒ４のそれぞれの継続時間はいずれも元の位置を中心にその両側にそれぞれ1ポイント拡張され、図１２（ｂ）に示すようにそれぞれＴｃ１＋２〜Ｔｃ４＋２なる。
The processing of the valid data
＜第１有効データ数判定部＞
第１有効データ数判定部２３４は、二値化データに基づき有効データ数を算定し、算定した有効データ数について、次式（７）を満たすかどうかの予備的な判定を行う。第１有効データ数判定部２３４は、有効データ数が式（７）を満たすと判定すると、この波形データをノイズ成分と見なして診断用波形データ群から除外する。
Ｎｅｆｆ＞Ｎｍａｘ （７）
Ｎｅｆｆ：波形データに対応する二値化データに基づく有効データ数
Ｎｍａｘ：規定数。波形データに対応する二値化データに含まれる有効データ数の上限値で、例えば８。
<First Valid Data Number Determination Unit>
The first valid data
N eff > N max (7)
N eff : Number of effective data based on binarized data corresponding to waveform data N max : Specified number. The upper limit value of the number of valid data included in the binarized data corresponding to the waveform data, for example, 8.
有効データ数Ｎｅｆｆは、二値化データで値「１」を有する部分の数であるが、値「１」が連続している場合は連続している部分全体を１つと数えて値「１」を有する部分の数が算定される。 The number of valid data N eff is the number of portions having the value “1” in the binarized data. When the value “1” is continuous, the entire continuous portion is counted as one and the value “1” is set. Is calculated.
第１有効データ数判定部２３４での処理は、二値化データに基づき、有効データ数が過大であるかどうかを判定し、その結果に応じて、上記（２−６）（高頻度でノイズ信号を発生するノイズ源）で説明したノイズ成分を除去するための処理を行う。この処理は、この後に実行される塊化処理後の二値化データに基づく各種処理に先駆けて実施すべき予備的処理でもある。二値化データにおいて、値「１」の数が多すぎると、本来塊化処理の対象とすべきではない値「１」間で塊化処理がなされる恐れが出てくるためである。
The processing in the first valid data
第１有効データ数判定部２３４での式（７）の処理について、図１０に示す具体例で説明する。先に説明したように、図１０（ａ）、（ｂ）は、それぞれ波形データとその波形データに基づく二値化データを示す。第１有効データ数判定部２３４は、二値化データから値「１」の数を計数してその結果を有効データ数とする。「１」の値が連続しているときは、既に説明したように連続した部分を１個と数えると、図１０（ｂ）の有効データ数Ｎｅｆｆは１４である。式（７）の規定数Ｎｍａｘを例えば８とすると、有効データ数Ｎｅｆｆは規定数Ｎｍａｘを超える。従って、図１０（ａ）の波形データはノイズ成分であると判定され、診断用波形データ群から除去される。
The processing of Expression (7) in the first valid data
式（７）の規定数Ｎｍａｘは、装置の設置環境に応じて、二値化データにおける部分放電に起因した有効データ部、すなわち値「１」の数の最大値に予め設定される。部分放電の発生する位相領域は、既に説明したように、商用交流電圧信号の２サイクル分の時間内で、４領域を超えない。４領域のそれぞれにおける有効データの数は、部分放電の種類に依存する。部分放電が、図５（ａ）に示す針端放電の場合は、４領域のそれぞれにおける有効データの数は最大１個となるから規定数Ｎｍａｘは４とすればよい。一方、部分放電が、図１１（ａ）に示すボイド放電の場合、二値化処理に係る式（５）の閾値Ｔｈ２を、経験値として比較的大きな値に設定することにより、二値化データの４領域のそれぞれにおける有効データ数は、最大２個に抑えることができる。従って、規定数Ｎｍａｘは例えば８とすればよい。部分放電の種類が不明のときは、規定数Ｎｍａｘは例えば８とする。なお、この規定数Ｎｍａｘは、既に説明した計測の繰り返し数Ｎｓに応じて設定してもよい。Ｎｓが大きくなると、部分放電信号を検出する確率が増えるため、商用交流電圧信号のサイクル中、部分放電が発生しうる約１／４サイクルに対応する時間中に、部分放電信号を検出することによる得られる有効データ数も増加する可能性がある為である。 The specified number N max in the equation (7) is set in advance to the maximum value of the number of effective data portions resulting from partial discharge in the binarized data, that is, the value “1”, according to the installation environment of the apparatus. As already described, the phase region where the partial discharge occurs does not exceed four regions within the time corresponding to two cycles of the commercial AC voltage signal. The number of valid data in each of the four regions depends on the type of partial discharge. When the partial discharge is the needle end discharge shown in FIG. 5A, the maximum number of valid data in each of the four regions is one, so the prescribed number N max may be four. On the other hand, partial discharges, in the case of a void discharge shown in FIG. 11 (a), by setting the threshold value Th 2 of the formula (5) according to the binarization processing, a relatively large value as an empirical value, the binarization The number of valid data in each of the four areas of data can be suppressed to a maximum of two. Therefore, the specified number N max may be set to 8, for example. When the type of partial discharge is unknown, the specified number N max is set to 8, for example. The prescribed number N max may be set according to the measurement repetition number N s already described. Since the probability of detecting a partial discharge signal increases as N s increases, the partial discharge signal is detected during a period corresponding to about ¼ cycle in which partial discharge can occur during the cycle of the commercial AC voltage signal. This is because there is a possibility that the number of effective data obtained by the method may increase.
＜有効データ数偏り判定部＞
有効データ数偏り判定部２３５は、有効データ結合部２３３１による塊化処理後の二値化データから、波形データの、ある１サイクル分と他の１サイクル分（波形データが２サイクル分のデータの場合は最初の１サイクル分と次の１サイクル分）にそれぞれ含まれる値「１」の数を有効データ数Ｎｅｆｆ１及びＮｅｆｆ２として算定し、算定した有効データ数から、次式（８）が満されるかどうかの判定を行う。このときの値「１」の数は値「１」が連続している部分はその全体を１つと数えて値「１」の数を算定する。有効データ数偏り判定部２３５は、式（８）が満たされると判定すると、この波形データをノイズ成分と見なして診断用波形データ群から除外する。
ΔＮ＝｜Ｎｅｆｆ１−Ｎｅｆｆ２｜＞ΔＮｄ （８）
Ｎｅｆｆ１：波形データのある１サイクル内の有効データ数。
Ｎｅｆｆ２：波形データの他の１サイクル内の有効データ数。
ΔＮｄ：規定差。波形データのある１サイクルと他の１サイクル内に含まれる有効データ数の差の上限値で、例えば２。
<Effective data number deviation judgment unit>
The valid data number
ΔN = | N eff1 −N eff2 |> ΔN d (8)
N eff1 : Number of valid data in one cycle with waveform data.
N eff2 : Number of valid data in another cycle of waveform data.
ΔN d : prescribed difference. The upper limit of the difference between the number of valid data contained in one cycle of waveform data and the other cycle, for example 2.
有効データ数偏り判定部２３５での処理は、上記（２−７）（発生頻度が不均一なノイズ源）で説明したノイズ成分を除去するための処理である。すなわち、有効データ数偏り判定部２３５は、塊化処理後の二値化データに基づき、波形データの有効データ数が、ある１サイクルと他の１サイクルとの間で偏りがないかどうかを式（８）により判定し、その判定結果に基づき、ノイズ成分を除去する。
The processing in the valid data number
有効データ数偏り判定部２３５の処理について、図１３に示す具体例で説明する。図１３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、それぞれ波形データとその波形データに基づく二値化データと塊化処理後の二値化データを示す。有効データ数偏り判定部２３５は、図１３（ｃ）に示す塊化処理後の二値化データから各サイクル毎に値「１」の数を計数してその結果を各サイクル毎の有効データ数とする。「１」の値が連続しているときは、既に説明したように連続した部分を１個と数えると、式（８）の中のＮｅｆｆ１は、図１３（ｃ）の最初の１サイクル内の有効データ数であり７、式（８）の中のＮｅｆｆ２は、図１３（ｃ）の次の１サイクル内の有効データ数であり２なので、ΔＮは５である。式（８）の規定差ΔＮｄを例えば２とすると、ΔＮはΔＮｄを超える。従って、図１３（ａ）の波形データはノイズ成分であると判定され、診断用波形データ群から除去される。
The processing of the valid data number
＜第２有効データ数判定部＞
第２有効データ数判定部２３６は、有効データ結合部２３３１による塊化処理後の二値化データに基づき有効データ数Ｎｅｆｆｃを算定し、算定した有効データ数について、次式（９）を満たすかどうかの判定を行う。第２有効データ数判定部２３６は、有効データ数が式（９）を満たすと判定すると、この波形データをノイズ成分と見なして診断用波形データ群から除外する。
Ｎｅｆｆｃ＞Ｎｍａｘｃ （９）
Ｎｅｆｆｃ：波形データに対応する塊化処理後の二値化データに基づく有効データ数
Ｎｍａｘｃ：規定数。波形データに対応する塊化処理後の二値化データに含まれる有効データ数の上限値で、例えば４。
<Second Valid Data Number Determination Unit>
The second valid data
N effc > N maxc (9)
N effc : Number of effective data based on binarized data after agglomeration processing corresponding to waveform data N maxc : Specified number. The upper limit value of the number of valid data included in the binarized data after the agglomeration processing corresponding to the waveform data, for example, 4.
有効データ数Ｎｅｆｆｃは、塊化処理後の二値化データで値「１」を有する部分の数であるが、値「１」が連続している場合は連続している部分全体を１つと数えて値「１」を有する部分の数が算定される。塊化処理後の二値化データを使用するのは、部分放電信号成分に対応する塊化処理後の有効データ数の最大値が、上記（１−２）で説明した部分放電の種類によらず、上記（１−１）で説明した部分放電の発生領域数の最大値４に対応したものになるからである。そのため式（９）のＮｍａｘｃは４に設定される。すなわち、第２有効データ数判定部２３６での処理は、塊化処理後の有効データ数Ｎｅｆｆｃが、上記（１−１）で説明した部分放電の発生領域数を超えないかどうかを判定することにより、上記（２−６）（高頻度でノイズ信号を発生するノイズ源）で説明したノイズ成分を除去するための処理である。
The number of effective data N effc is the number of portions having the value “1” in the binarized data after the agglomeration processing. When the value “1” is continuous, the entire continuous portion is regarded as one. The number of parts having the value “1” is counted. The binarized data after the agglomeration process is used because the maximum value of the effective data number after the agglomeration process corresponding to the partial discharge signal component depends on the type of partial discharge described in (1-2) above. This is because it corresponds to the maximum value 4 of the number of partial discharge occurrence regions described in (1-1) above. Therefore, N maxc in equation (9) is set to 4. That is, the process in the second effective data
＜継続時間判定部＞
継続時間判定部２３７は、塊化処理後の二値化データのｊ番目の有効データ部の時間軸のポイント数を継続時間Ｔｃｊ（ｊ＝１，２・・・ｊｍａｘ）として算定する。次に、算定したＴｃｊについて次式（１０）による判定を行う。
Ｔｃｊ＞Ｔｔｈ （１０）
Ｔｔｈ：予め設定された基準ポイント数で、通常１０〜１４点に設定される。
<Duration determination unit>
The
T cj > T th (10)
T th : A preset number of reference points, usually 10 to 14 points.
継続時間判定部２３７は、継続時間Ｔｃｊ（ｊ＝１，２・・ｊｍａｘ）毎に式（１０）による判定を行い、その判定結果に応じて波形データに対する処理を行う。判定結果に応じた波形データに対する処理とは、次の通りである。算定した継続時間Ｔｃｊのｊ＝１，２・・ｊｍａｘのうち一つでも式（１０）を満たすと判定したときは、継続時間判定部２３７は、対応する波形データをノイズ成分と見なして診断用波形データ群から除去する。なお、判定結果に応じた波形データに対する処理については、上記処理とは異なる他の処理を採用してもよい。例えば、算定した継続時間Ｔｃｊのｊ＝１，２・・ｊｍａｘのすべてが式（１０）を満たすと判定したとき、継続時間判定部２３７は、対応する波形データをノイズ成分と見なして診断用波形データ群から除去し、算定した継続時間の一部が式（１０）を満たす、すなわち部分放電に対応した継続時間ではないと判定したときは、その継続時間を有する有効データ部に対応する波形データの領域を診断対象から除く処理を行ってもよい。
The
継続時間判定部２３７での処理は、上記（２−８）（継続時間の長いノイズ源）で説明したノイズ成分を除去するための処理である。継続時間判定部２３７は、塊化処理後の有効データ部、すなわち値「１」の継続時間、具体的には値「１」の時間軸方向の幅であるポイント数が、上記（１−１）で説明した部分放電の継続時間の最大値に対応するポイント数を超えるかどうかを判定し、その結果に応じて継続時間の長いノイズ源によるノイズ成分を除去する。
The process in the
＜同期性判定部＞
同期性判定部２３８は、有効データ幅拡張部２３３２による幅拡張処理後の二値化データに基づき、その有効データ部である値「１」の領域が、各サイクル間で同期しているかどうかを判定する。この判定は次の処理を含む。まず、幅拡張後の二値化データを商用交流電圧信号の１サイクル毎に分割し、分割後の二値化データの時間軸の原点を揃える。このとき、あるサイクルの二値化データの幅拡張後の有効データ部の時間軸上の幅を含む位置と、他のサイクルの二値化データの幅拡張後の有効データ部の時間軸上の幅を含む位置との間に、重なるポイントが存在するかどうかを判定する。重なるポイントが存在するときは同期性があり、存在しない時は同期性がないと判定される。
<Synchronization determination unit>
Based on the binarized data after the width expansion processing by the effective data
同期性判定部２３８での処理は、上記（２−２）（同期性のないノイズ信号を発生するノイズ源）で説明した同期性のないノイズ成分を除去するための処理である。これは上記（１−１）で説明したように部分放電は同期性を有すると言うことの裏返しに相当する。
The process in the
同期性判定に幅拡張後の二値化データを使用するのは、同期性判定に裕度を持たせるためであり、略同期性の有無の判定を可能にするための措置である。部分放電の特性である同期性はそれほど厳密なものではなく、若干の位相誤差を伴うものである。そのため、同期性判定において、有効データ部の継続時間が短いと、２つのサイクル間の有効データ部が、略同期している場合でも厳密に同期していないときは、それらは同期していないと判断されてしまう。このような事態を避けるために同期性判定に幅拡張後の二値化データを使用し、同期性判定に裕度を持たせる。このことは有効データ部の幅について互いに対極にある図５（ａ）と図６（ａ）に示す波形データを見ると明らかである。図５（ａ）の波形データに対する二値化データでは有効データ部の継続時間は大きいため、同期性の判定裕度は大きい。このような波形データに対する二値化データの有効データ部の継続時間は大きいため、幅拡張処理の有無にかかわらず同期性判定結果は実質的に変化しない。しかし、図６（ａ）の波形データに対する二値化データでは有効データ部の継続時間は小さいため、同期性の判定裕度は非常に小さい。同期性判定に、幅拡張処理後の二値化データを使用するのは、このような継続時間の小さい波形データに対しても略同期性の有無を含む同期性判定を実行できるようにするためである。 The reason why the binarized data whose width has been expanded is used for the synchronization determination is to provide a margin for the synchronization determination, and is a measure for enabling the determination of the presence or absence of substantially synchronization. The synchronism that is a characteristic of the partial discharge is not so strict and involves a slight phase error. Therefore, in the synchronization determination, if the duration of the valid data part is short, the valid data part between the two cycles is not synchronized when it is not strictly synchronized even when it is substantially synchronized. It will be judged. In order to avoid such a situation, binarized data after width expansion is used for the synchronization determination, and a margin is given to the synchronization determination. This is apparent from the waveform data shown in FIG. 5A and FIG. 6A which are opposite to each other with respect to the width of the effective data portion. In the binarized data with respect to the waveform data in FIG. 5A, the duration of the valid data portion is large, and thus the tolerance for determination of synchronism is large. Since the duration of the effective data portion of the binarized data with respect to such waveform data is large, the synchronization determination result does not substantially change regardless of whether or not the width expansion processing is performed. However, in the binarized data with respect to the waveform data of FIG. 6A, the duration of the effective data portion is small, and therefore the tolerance for determination of synchronism is very small. The reason why the binarized data after the width expansion processing is used for the synchronization determination is to enable execution of the synchronization determination including the presence or absence of the substantially synchronization even for such waveform data having a short duration. It is.
同期性判定部２３８での処理内容を、具体例として図１４を参照して説明する。図１４（ａ）に示す二値化データは、図１２（ｂ）に示す幅拡張処理後の二値化データである。図１４（ａ）の領域Ｒ１〜Ｒ４が有効データ部である値「１」の領域である。同期性判定部２３８は、図１４（ａ）に示す二値化データを、図１４（ｂ）に示すように、商用交流電圧信号の最初の１サイクル（すなわちある１サイクル）についての二値化データである第１の二値化データと次の１サイクル（すなわち他の１サイクル）についての二値化データである第２の二値化データとに分割する。その際、第２の二値化データの横軸（時間軸）座標は第１の二値化データの横軸（時間軸）座標と同じ値に揃える。具体的には横軸１００点を二分割すると横軸が１〜５０点、及び５１〜１００点の二つの二値化データとなるが、５１〜１００点を１〜５０点に置き換える。
The processing content in the
次に、同期性判定部２３８は、第１の二値化データの領域Ｒ１とＲ２の横軸位置が第２の二値化データの領域Ｒ３とＲ４の横軸位置と重なる部分があるかどうかを判定する。同期性判定部２３８は、重なりがない値「１」の領域については同期性がないとして、値「０」に置き換える。更に、波形データについては、その部分の波形データ値を近傍のＢＧデータ値に置換する。図１４の例では図１４（ｂ）に一点鎖線で示すように領域Ｒ１とＲ３とは互いに重なる部分を有するので、略同期していると判定され、領域Ｒ２とＲ４とは互いに重なる領域を有さないので同期していないと判定される。同期性判定後の二値化データは、図１４（ｃ）に示すように、領域Ｒ２とＲ４の値「１」が値「０」に置き換えられる。なお、この時の波形データ中の領域Ｒ２とＲ４に対応する有効データは、その近傍のＢＧデータで置換する。なお、図１４（ｄ）には、幅拡張処理前の第１及び第２の二値化データを示す。幅拡張処理前は同期する有効データ部がない。このように有効データ部の継続時間が短いときは、図１４（ｄ）の領域Ｒ１と領域Ｒ３の有効データ部のように、略同期性があっても、同期性が無いと判定されることがあるが、幅拡張処理によりこのような判定が避けられる。
Next, the
なお、第２有効データ数判定部２３６の処理を同期性判定の前ではなく後に実施してもよい。
Note that the processing of the second valid data
＜診断部＞
図１の診断部２４での診断処理は、上述のように複数のノイズ除去に関する処理によりノイズ成分を除去した診断用波形データ群に基づく診断処理であれば、その内容は特に限定されない。以下に診断処理のいくつかの具体例を説明する。
<Diagnostic department>
The content of the diagnostic process in the
＜第１の診断処理＞
診断部２４は、同期性判定部２３８の判定後、診断用波形データ群から、同期性のある有効データ数が、例えば４個以下の適正な数存在すると判定された波形データの数Ｎａｂを算定する。診断部２４は、Ｎａｂが式（１１）を満たすと判定したときは、部分放電ありと診断する。
Ｎａｂ≧Ｎａｂｓ （１１）
Ｎａｂｓ：部分放電ありと診断するときの閾値で、例えば４。
すなわち、Ｎａｂｓの設定数値を大きくするほど、診断の信頼性が向上する。この診断手法によれば簡単に部分放電の有無を診断することができる。第１の診断処理が使用できるのは、ノイズ除去部２３により診断用波形データ群から、複数のノイズ源からのノイズ成分を予め除去していることによる。
<First diagnosis process>
After the determination by the
N ab ≧ N abs (11)
N abs : Threshold value when diagnosing that there is a partial discharge, for example, 4.
That is, as the set value of Nabs is increased, the reliability of diagnosis is improved. According to this diagnostic technique, it is possible to easily diagnose the presence or absence of partial discharge. The first diagnosis process can be used because noise components from a plurality of noise sources are previously removed from the waveform data group for diagnosis by the
＜第２の診断処理＞
診断部２４は、ノイズ除去部２３で処理された後の波形データ群に、先に説明した引用文献２に記載されている方法を適用して代表波形データを作成し、この代表波形データに基づき部分放電の有無を診断する。部分放電の有無は、代表波形データのピーク近傍のデータ値と、そこから商用交流電圧信号の１／４サイクル離れた位置のデータ値との差の大きさにより判断される。引用文献２に記載されている方法によれば、波形データ群の時間軸の各点に対して周波数毎のデータを強度順にソートし、Ｌ番目までの強度のデータはノイズ成分であるとして、これを除去し、除去した後の複数の周波数毎の波形データから、時間軸で表示して得られる代表波形データが生成される。しかし、本願ではノイズ除去部２３で処理した後の診断用波形データ群を使用するので、ノイズ成分は基本的に除去されている。そのため、ノイズ成分が完全に除去されている場合は、上記Ｌを０に設定することができる。しかし、ノイズ成分は完全には除去されないことが多いので、通常はＬを０ではなく、引用文献２で説明されている従来設定されていた値よりも小さい値、例えば１またはそれに近い値に設定することができる。そのため、Ｌを小さい値に設定できる分、部分放電信号成分を除去してしまう可能性を低減することができ、更に、引用文献２で行った、Ｌの値を逐次増やしていくという過程を省略、又は簡略化することができる。
<Second diagnosis process>
The
＜第３の診断処理＞
診断部２４は、ノイズ除去部２３で処理された後の波形データ群の各波形データについて、各波形データの強度の最も高いデータ値と、そこから商用交流電圧信号の１／４サイクル離れた位置のデータ値との差を算定する。診断部２４は、その差が、予め設定された基準差よりも大きいかどうかにより、部分放電の有無を判定する。なお、この差が予め設定された基準差よりも大きい波形データの数と前記差が基準差を超える程度との双方に基づいて部分放電の有無を判定してもよい。本願では、ノイズ除去処理により、ノイズ成分が除去された波形データ群を診断に使用するため、部分放電信号成分が識別しやすくなる。
<Third diagnostic process>
For each waveform data of the waveform data group processed by the
次に、このような構成の部分放電診断装置１００の動作について、図１５〜図１７のフローチャートを用いて説明する。図１５は部分放電診断装置１００の動作である部分放電診断処理の概要を示す。図１６は図１５の中の波形データの取得処理（ステップＳ１）の詳細を示す。図１７は図１５の中のノイズ除去処理（ステップＳ２）の詳細を示す。
Next, the operation of the partial discharge
まず、図１５を参照して、部分放電診断装置１００の動作の概要を説明する。計測部１は制御部２の制御により電磁波を計測し、周波数毎の電磁波信号として制御部２に送信する。制御部２はこれを受けて周波数毎の電磁波データ（波形データ）として取得し、記憶部２２に格納する（ステップＳ１）。格納された周波数毎の波形データ全体は波形データ群を形成する。制御部２のノイズ除去部２３は、格納された波形データ群から各周波数の波形データを読み出してノイズ除去に関する処理を行う（ステップＳ２）。記憶部２２に格納されているノイズ除去処理後の波形データ群である診断用波形データ群に基づいて、制御部２の診断部２４は部分放電の有無に関する診断を行う（ステップＳ３）。診断結果は、出力制御部２５を介して、その制御に従って出力装置３に出力される（ステップＳ４）。
First, the outline of the operation of the partial discharge
次に、図１６を参照して、図１５のステップＳ１に示す波形データの取得処理の詳細を説明する。波形データの取得には計測部１と計測制御部２０とデータ取得部２１とが使用される。計測開始前には計測部１の信号処理部１１及びデータ取得部２１の計測条件を予め設定しておく（ステップＳ１０）。なお、以下の周波数Ｆｉに関連して、ここではｉ＝１に設定される。ステップＳ１４とＳ１５を介して、ステップＳ１１〜Ｓ１３の処理は、Ｆ１〜Ｆｉｍａｘについて繰り返される。
Next, details of the waveform data acquisition process shown in step S1 of FIG. 15 will be described with reference to FIG. The
スペクトルアナライザなどの信号処理部１１の計測条件は、複数の周波数Ｆｉ（ｉ＝１〜ｉｍａｘ）の値（又は計測対象とする周波数範囲と周波数スキャン点数）と、各周波数毎の波形データの計測タイミングと、計測時間であり、予め信号処理部１１に設定しておいてもよいし、計測制御部２０により設定されてもよい。計測タイミングは、既に説明したように周波数毎の各波形データが商用交流電圧信号に同期するように、すなわち相互間でも同期するように設定される。計測時間は商用交流電圧信号の少なくとも２サイクルに相当する時間とする。
The measurement conditions of the
データ取得部２１の計測条件は、信号処理部１１からの電磁波信号のサンプリング点数とサンプリングのタイミングである。これらは、予めデータ取得部２１に設定しておくか、又は計測制御部２０からのサンプリング指示による。各周波数の波形データを取得するためのサンプリング開始タイミングは、各周波数の波形データが商用交流電圧信号に同期するように、例えば１秒の整数倍の時間離れたタイミングに設定される。
The measurement conditions of the
電磁波はセンサ１０で受信され、設定された計測条件に従って、信号処理部１１で電磁波信号の周波数Ｆｉ成分が計測される（ステップＳ１１）。信号処理部１１の計測結果はデータ取得部２１に送られここで設定されたサンプリング条件に従ってＡＤＣを介してサンプリングされて周波数Ｆｉの波形データＨｉとして取得される（ステップＳ１２）。このとき波形データの時間軸上の１ポイントに対するデータは、その1ポイントに対応する時間内に、サンプリングで取得された複数のデータに基づき、その平均値又は最大値を代表値とするデータである。このようにして取得された波形データは記憶部２２に格納される（ステップＳ１３）。ステップＳ１４とＳ１５の処理を介してステップＳ１１〜Ｓ１３の処理を行うことにより、記憶部２２に格納された周波数毎の波形データＨｉ（ｉ＝１〜ｉｍａｘ）は波形データ群を形成する。
The electromagnetic wave is received by the
次に、図１７を参照して、図１５のステップＳ２に示すノイズ除去処理の詳細を説明する。図１７は波形データ群に含まれる周波数Ｆｉの波形データＨｉ（ｉ＝１〜ｉｍａｘ）に関する処理である。ｉに関する繰り返し処理に関しては、フロー図の簡略化のために、図中に明示していない。必要に応じて補足説明する。特に、波形データＨｉに関する処理が途中のステップで完了する場合がある。その場合は、次の波形データＨｉ＋１に関するステップＳ２０の処理に移行する。フロー図の簡略化のために、図１７にはそのことは明示していないが、この点についても必要に応じて補足説明する。 Next, details of the noise removal processing shown in step S2 of FIG. 15 will be described with reference to FIG. FIG. 17 shows processing relating to waveform data H i (i = 1 to i max ) of frequency F i included in the waveform data group. The iterative process for i is not explicitly shown in the figure for the sake of simplification of the flow diagram. Supplementary explanation will be given if necessary. In particular, the processing related to the waveform data H i may be completed in an intermediate step. In that case, the process proceeds to step S20 regarding the next waveform data H i + 1 . In order to simplify the flow diagram, this is not clearly shown in FIG. 17, but this point will also be supplemented as necessary.
まず、ノイズ除去部２３は、周波数Ｆｉの波形データＨｉと、記憶部２２に格納されている除去周波数データとを読み出す。特定周波数データ除去部２３０は、読み出された波形データの周波数Ｆｉが、除去周波数データに含まれる周波数と一致すれば、その波形データＨｉをノイズ成分として、波形データ群から除去し、残った波形データ群を診断用波形データ群とする（ステップＳ２０）。次に、診断用波形データ群から次の周波数Ｆｉ＋１の波形データＨｉ＋１を読み出してステップＳ２０の処理を行う。
First, the
周波数Ｆｉが、除去周波数データに含まれる周波数と一致しなければ、ＢＧノイズ低減部２３１は、次の処理の準備のために、周波数Ｆｉの波形データＨｉに対して、既に説明した処理を行う（ステップＳ２１）。ＢＧノイズ低減部２３１は、波形データＨｉの各データ値が式（１）、（２）により算定した閾値Ｔｈ１より大きいときは、そのままの値とし、閾値以下のときは、その部分のデータをＢＧデータすなわちノイズ成分と判定し、その波形データ値を波形データＨｉの平均値に置き換える。これによりＢＧデータ値のゆらぎが低減する。
If the frequency F i does not match the frequency included in the removal frequency data, the BG
次に、有効データ有無判定部２３２は、ＢＧノイズ低減部２３１により処理された波形データＨｉが高い強度のデータ部すなわち有効データを有しているかどうかを判定する。判定には式（３）及び（４）の少なくとも一方が使用される。有効データ有無判定部２３２は、波形データＨｉが有効データを有していないと判定したときは、その波形データＨｉをノイズ成分と見なして診断用波形データ群から除去する（ステップＳ２２）。このときは、ステップＳ２０の処理に戻り、診断用波形データ群に含まれる次の周波数Ｆｉ＋１の波形データＨｉ＋１を読み出してステップＳ２０の処理を実行する。
Then, the valid
有効データ有無判定部２３２が、波形データＨｉは有効データを有していると判定したときは、第１有効データ数判定部２３４による処理を開始するための準備処理として、二値化部２３３０は、式（５）により、その波形データＨｉに対して二値化処理を行い、二値化データを生成する（ステップＳ２３）。
When the valid data presence /
第１有効データ数判定部２３４は、二値化データの有効データ部、例えば値「１」の数を算定し、算定結果に対する式（７）による判定を通じて、当該波形データＨｉがノイズ成分であるかどうかを判定する。ノイズ成分と判定したときは、第１有効データ数判定部２３４は、診断用波形データ群から波形データＨｉを除去する（ステップＳ２４）。このときは、ステップＳ２０の処理に戻り、次の周波数Ｆｉ＋１の波形データＨｉ＋１が読み出されステップＳ２０の処理が実行される。
The first valid data
第１有効データ数判定部２３４が、波形データＨｉをノイズ成分と判定しなかったときは、有効データ結合部２３３１は、波形データＨｉに対する二値化データについて、式（６）により有効データ部の塊化処理を行い、塊化処理後の二値化データを生成する（ステップＳ２５）。
When the first valid data
有効データ数偏り判定部２３５は、塊化処理後の二値化データに基づき、式（８）による判定を通じて、波形データＨｉがノイズ成分であるかどうかを判定する。ノイズ成分と判定したときは、有効データ数偏り判定部２３５は、診断用波形データ群から波形データＨｉを除去する。有効データ数偏り判定部２３５が波形データＨｉをノイズ成分と判定しなかった時は、第２有効データ数判定部２３６は、塊化処理後の二値化データに基づき、式（９）による判定を通じて、波形データＨｉがノイズ成分であるかどうかを判定する。ノイズ成分と判定したときは、第２有効データ数判定部２３６は、診断用波形データ群から波形データＨｉを除去する（ステップＳ２６）。有効データ数偏り判定部２３５又は第２有効データ数判定部２３６により波形データＨｉが除去された時は、診断用波形データ群から次の周波数Ｆｉ＋１の波形データＨｉ＋１が読み出されステップＳ２０以降の処理が実行される。
The valid data number
第２有効データ数判定部２３６により波形データＨｉが除去されない時は、継続時間判定部２３７は、塊化処理後の二値化データに基づき、有効データ部毎に継続時間を算定する。継続時間判定部２３７は、算定した継続時間毎に式（１０）による判定を行い、その判定結果に応じて波形データＨｉに対する処理を行う（ステップＳ２７）。例えば、波形データＨｉで算定した継続時間のいずれかが式（１０）を満たすと判定したときは、継続時間判定部２３７は、波形データＨｉをノイズ成分と見なして診断用波形データ群から除去する。波形データＨｉが診断用波形データ群から除去されたときは、診断用波形データ群から次の周波数Ｆｉ＋１の波形データＨｉ＋１が読み出されステップＳ２０の処理が実行される。
When the second non waveform data H i the valid data
算定した継続時間のいずれかが式（１０）を満たすとは判定されなかったときは、有効データ幅拡張部２３３２は、塊化処理後の二値化データに対して幅拡張処理を行う。（ステップＳ２８）。
When it is not determined that any of the calculated durations satisfies Expression (10), the valid data
次に、同期性判定部２３８は、幅拡張処理後の二値化データについて、同期性判定を行い、その結果に応じて、波形データＨｉに対する処理を行う（ステップＳ２９）。波形データＨｉに対する処理は、次の通りである。同期性判定部２３８は、同期性を有する有効データ部が全くないときは、波形データＨｉをノイズ成分として診断用波形データ群から除去する。次に、診断用波形データ群から次の周波数Ｆｉ＋１の波形データＨｉ＋１が読み出されステップＳ２０の処理が実行される。複数の有効データ部の少なくとも一部が同期性を有するときは、同期性のない有効データ部を値「０」に置き替え、波形データＨｉの該当するデータを周りのＢＧデータに置き替えて、該当部分を診断対象から除外する。
Next, the
なお、ステップＳ２６の塊化処理後の二値化データに基づく第２有効データ数判定部２３６による有効データ数判定処理はステップＳ２９の後に実施してもよい。
Note that the valid data number determination process by the second valid data
以上の処理が波形データ群内のすべての波形データＨｉ（ｉ＝１〜ｉｍａｘ）について実行されたら図１５のステップＳ２のノイズ除去処理が終了し、図１５のステップＳ３以降の処理が実行される。 When the above processing is executed for all the waveform data H i (i = 1 to i max ) in the waveform data group, the noise removal processing in step S2 in FIG. 15 ends, and the processing in step S3 and subsequent steps in FIG. 15 is executed. Is done.
図３に示す部分放電信号成分を含む波形データ群に対して、このようなノイズ除去処理を行ったときの結果を、従来法で処理した結果とともに図１８に示す。 FIG. 18 shows the result of performing such noise removal processing on the waveform data group including the partial discharge signal component shown in FIG. 3 together with the result of processing by the conventional method.
図１８（ａ）、（ｂ）は、図３に示す波形データ群を周波数３００〜５５０Ｈｚの低周波側と５５０〜８００Ｈｚの高周波側に分け、それぞれの周波数帯域の波形データ群について、引用文献２に記載された方法、すなわち上記第２の診断処理を適用して作成した代表波形である。これに対して、図１８（ｃ）、（ｄ）は、図３の波形データ群に上記ノイズ除去処理を行った上で、周波数３００〜５５０Ｈｚの低周波側と５５０〜８００Ｈｚの高周波側のそれぞれの周波数帯域の診断用波形データ群について、上記第２の診断処理を適用して作成した代表波形である。いずれの代表波形においても、ピーク部を形成する２領域が確認できる。この２領域は略同期しており、部分放電信号成分のデータ領域である。
18 (a) and 18 (b) divide the waveform data group shown in FIG. 3 into a low frequency side with a frequency of 300 to 550 Hz and a high frequency side with a frequency of 550 to 800 Hz. 4 is a representative waveform created by applying the method described in 1), that is, the second diagnostic process. On the other hand, FIGS. 18C and 18D show the low frequency side of the
両処理法によるそれぞれの代表波形を比較すると、低周波側ではバックグランドデータに対するピーク部データの識別性は大差ないが、本願のノイズ除去法を適用したときの代表波形の方がピーク部の解像性が改善されピーク部の微細な構造まで識別できる。これに対して高周波側では、従来法による代表波形ではピーク部のデータ強度に対してバックグランドデータ強度が高くピーク部のデータの識別性は低い。一方、本願のノイズ除去処理後の代表波形では、ピーク部のデータのバックグラウンドデータからの識別性は大きく改善されている。 Comparing the respective representative waveforms by both processing methods, there is no significant difference between the peak data and the background data on the low frequency side, but the representative waveform when applying the noise removal method of the present application is more effective. The image quality is improved, and the fine structure of the peak portion can be identified. On the other hand, on the high frequency side, in the representative waveform according to the conventional method, the background data intensity is high with respect to the data intensity of the peak part, and the discrimination of the data of the peak part is low. On the other hand, in the representative waveform after the noise removal processing of the present application, the distinguishability of the peak data from the background data is greatly improved.
従って、本願の部分放電装置１００は、１台のセンサ１０で、部分放電信号の周波数帯によらず、すなわち部分放電の種類によらず、部分放電の有無を的確に診断することができる。これは、ノイズ除去部２３が、複数のノイズ源が有するそれぞれのノイズ特性に基づいて、電磁波データ中のノイズデータの有無を判定し、その判定結果に基づいて予めノイズ成分を除去しているからである。
Therefore, the
ＢＧノイズ低減部２３１の閾値は、式（１）、（２）により算定された閾値Ｔｈ１に限定されない。計測した波形データに基づいて設定される閾値であれば、どのように設定されてもよい。
The threshold value of the BG
ノイズ除去部２３による各種ノイズ成分の除去処理中、一部の処理は状況に応じて省略してもよい。例えば特定周波数データ除去部２３０の処理は状況に応じて省略できる。
During the process of removing various noise components by the
これまで、部分放電の有無の検知にアンテナなどの電磁波センサをセンサ１０として利用する場合について説明した。しかし、センサ１０は電磁波センサに限定される必要はなく、電流センサや超音波センサであってもよい。電流センサの場合は、部分放電の発生に伴って生じる電流信号が検知される。超音波センサの場合は、部分放電の発生に伴って生じる超音波信号が検知される。いずれの信号の場合も、ノイズ源の具体例は電磁波センサを使用したときとは異なるものの、部分放電に起因する信号の特性、ノイズ信号の特性は電磁波信号の場合と基本的には同じである。従って、これらのセンサのいずれかを用いた場合でも、図１に示す部分放電診断装置１００の構成と基本的には同じ構成を有する、１のセンサを用いた部分放電診断装置は、これまで説明した方法と同じ方法で、部分放電の有無を的確に診断することができる。
So far, the case where an electromagnetic wave sensor such as an antenna is used as the
（実施形態２）
実施形態２に係る部分放電診断装置１００は、図１９に示すように、データ取得部２１を介して、商用交流電圧信号のゼロクロス点の時刻情報を制御部２に入力するとともに、ノイズ除去部２３に有効データ部位置判定部２３９を備える。他の構成要素は図１に示す構成要素と同じである。
(Embodiment 2)
As shown in FIG. 19, the partial discharge
ただし、データ取得部２１は、サンプリングデータ取得時にサンプリングの際の時間情報も取得する。これにより、データ取得部２１が取得する波形データの時間軸上の各ポイントの時刻が明確になり、従って、この波形データに基づく二値化データの有効データ部の時間軸上の位置の時刻も明確になる。
However, the
有効データ部位置判定部２３９は、波形データＨｉに対応する二値化データに含まれる有効データ部の位置が、商用交流電圧信号の絶対値におけるゼロクロス点から電圧の最大値の点又はその近傍までの約１／４サイクルの間にあるかどうかを二値化データに含まれる有効データ部すべてについて判定し、その判定結果に基づき波形データＨｉについて所定の処理を行う。この判定は、二値化データの時間軸上の各ポイントの時刻、及びゼロクロス点の時刻情報が得られていることにより可能となる。波形データＨｉについての所定の処理については後述する。
Valid data unit
なお、ゼロクロス点の時刻情報は、よく利用されるゼロクロス検出部を使用することにより容易に取得できる。そのため、ここではその詳細説明を省略する。 The time information of the zero cross point can be easily obtained by using a frequently used zero cross detector. Therefore, detailed description thereof is omitted here.
有効データ部位置判定部２３９による処理は、図１７のフロー図の中でステップＳ２３とステップＳ２４との間で実行される。有効データ部位置判定部２３９が、判定結果に基づき波形データＨｉについて行う所定の処理とは次の処理を言う。波形データＨｉに含まれるすべての有効データ部の位置がゼロクロス点から電圧の最大値の点までの間に無いと判定したときはその波形データをノイズ成分と見なして診断用波形データ群から除去する。このときは、周波数Ｆｉ＋１の波形データについて図１７のステップＳ２０以降の処理を実行する。一部の有効データ部の位置がゼロクロス点から電圧の最大値の点又はその近傍までの約１／４サイクルの間に無いと判定したときはその有効データ部とそれに対応する波形データＨｉの部位を診断対象から除外するために、その有効データ部を値「０」に置き換え、対応する波形データの部分を隣接ポイントの値で置き換える。その後ステップＳ２４の処理に移行する。すべての有効データ部の位置がゼロクロス点から電圧の最大値の点までの間にあると判定したときはその波形データＨｉについては診断用波形データ群にそのまま残す。その後ステップＳ２４の処理に移行する。
The processing by the valid data portion
有効データ部位置判定部２３９の処理は、その時間軸上の位置により、有効データ部が部分放電信号成分の可能性があるかどうかを判定する。これは、部分放電の特性（１−１）、（部分放電の同期性）及びノイズ源の特性（２−２）（同期性のないノイズ信号を発生するノイズ源）を利用して、更にこれまでの判定と異なる判定基準に基づいてノイズ成分を除去するための処理である。従って、有効データ部位置判定部２３９の処理を加えることにより、ノイズ除去部２３は、診断用波形データ群からノイズ成分をより確実に除去することができるようになる。
The processing of the valid data portion
なお、有効データ部位置判定部２３９による処理は、図１７のフロー図の中でステップＳ２３とステップＳ２４との間で実行されると説明したが、これに限定されない。ステップＳ２２からステップＳ２９までの間、またはステップＳ２９内で実行してもよく、上記と同様の効果を奏することができる。
In addition, although it demonstrated that the process by the valid data part
部分放電の有無の検知に使用するセンサはアンテナなどの電磁波センサに限定される必要はなく、電流センサや超音波センサであってもよいということは実施形態１の場合と同じである。 The sensor used for detecting the presence or absence of partial discharge need not be limited to an electromagnetic wave sensor such as an antenna, and may be a current sensor or an ultrasonic sensor as in the case of the first embodiment.
本発明は、ガス絶縁開閉器、電力用トランス、配電盤などの電気機器の絶縁異常時に発生しうる部分放電を診断するのに好適である。 The present invention is suitable for diagnosing a partial discharge that may occur when an insulation abnormality occurs in an electrical device such as a gas insulated switch, a power transformer, or a switchboard.
１ 計測部
２ 制御部
３ 出力装置
１０ センサ
１１ 信号処理部
２０ 計測制御部
２１ データ取得部
２２ 記憶部
２３ ノイズ除去部
２４ 診断部
２５ 出力制御部
１００ 部分放電診断装置
２３０ 特定周波数データ除去部
２３１ ＢＧノイズ低減部
２３２ 有効データ有無判定部
２３３ ノイズ除去支援部
２３４ 第１有効データ数判定部
２３５ 有効データ数偏り判定部
２３６ 第２有効データ数判定部
２３７ 継続時間判定部
２３８ 同期性判定部
２３９ 有効データ部位置判定部
３００ ＣＰＵ
３１０ 内部記憶部
３２０ 外部記憶部
３３０ 入力部
３４０ 出力部
２３３０ 二値化部
２３３１ 有効データ結合部
２３３２ 有効データ幅拡張部
DESCRIPTION OF
310
上記目的を達成するために、本発明の部分放電診断装置は、部分放電に伴い発生する信号を受信し、受信信号として出力する受信部と、前記受信信号から、複数の周波数毎に、商用交流電力信号に同期して、前記商用交流電力信号の少なくとも２サイクル分の受信データを取得するデータ取得部と、前記複数の周波数毎の前記受信データが、複数のノイズ源のそれぞれに起因するノイズ成分を含むかどうかを、前記複数のノイズ源が有するそれぞれのノイズ特性に基づいて判定し、判定結果に基づいて、前記複数の周波数毎の受信データからノイズ成分と判定されたデータを除去し、除去後の前記複数の周波数毎の受信データを診断対象データとするノイズ除去部と、前記診断対象データに基づいて、前記部分放電の有無を診断する診断部と、を備え、前記ノイズ除去部は、前記周波数毎の前記受信データにおいて、予め決められた方法で算定された第１の閾値以下の強度のデータを前記周波数毎の前記受信データの平均値に置き換えた前記受信データを第１の受信データとするバックグラウンドノイズ低減部と、前記第１の受信データがノイズ成分であるかどうかを判定する有効データ有無判定部と、を備え、前記有効データ有無判定部は、前記第１の受信データの各強度のばらつきの程度を算定し、予め定められた基準となるばらつき度との大小比較結果に基づいて、前記受信データ中に部分放電に起因する可能性のあるデータである有効データが含まれているかどうかを判定すること、及び前記周波数毎の前記第１の受信データの平均値と、最大値との比率に基づいて、前記受信データ中に部分放電に起因する可能性のあるデータである有効データが含まれているかどうかを判定すること、の少なくともいずれかの判定を行い、該判定の結果に応じて前記受信データがノイズ成分であるかどうかを判定する、ことを特徴とする。
In order to achieve the above object, a partial discharge diagnostic apparatus according to the present invention receives a signal generated along with a partial discharge, outputs a received signal as a received signal, and commercial AC for each of a plurality of frequencies from the received signal. A data acquisition unit that acquires reception data for at least two cycles of the commercial AC power signal in synchronization with a power signal, and the reception data for each of the plurality of frequencies is a noise component caused by each of a plurality of noise sources Is determined based on the respective noise characteristics of the plurality of noise sources, and based on the determination result, the data determined as noise components is removed from the received data for each of the plurality of frequencies, and removed. A noise removing unit that uses later received data for each of the plurality of frequencies as diagnosis target data; and a diagnosis unit that diagnoses the presence or absence of the partial discharge based on the diagnosis target data; Wherein the noise removing unit, in the received data for each of the frequency, by replacing the data of the first subthreshold intensity calculated in a predetermined manner to the average value of the received data for each of the frequency A background noise reducing unit that uses the received data as first received data; and an effective data presence / absence determining unit that determines whether or not the first received data is a noise component. Calculates the degree of variation of each intensity of the first received data, and based on the magnitude comparison result with a predetermined standard variation degree, there is a possibility of being caused by partial discharge in the received data. Determining whether valid data that is certain data is included, and based on a ratio between an average value of the first received data for each frequency and a maximum value, Determining whether or not valid data, which is data that may be caused by partial discharge, is included in the received data. It is characterized by determining whether it is a component .
Claims (6)
前記受信信号から、複数の周波数毎に、商用交流電力信号に同期して、前記商用交流電力信号の少なくとも２サイクル分の受信データを取得するデータ取得部と、
前記複数の周波数毎の前記受信データが、複数のノイズ源のそれぞれに起因するノイズ成分を含むかどうかを、前記複数のノイズ源が有するそれぞれのノイズ特性に基づいて判定し、判定結果に基づいて、前記複数の周波数毎の受信データからノイズ成分と判定されたデータを除去し、除去後の前記複数の周波数毎の受信データを診断対象データとするノイズ除去部と、
前記診断対象データに基づいて、前記部分放電の有無を診断する診断部と、
を備えることを特徴とする部分放電診断装置。 A receiving unit that receives a signal generated along with the partial discharge and outputs the received signal;
A data acquisition unit that acquires reception data for at least two cycles of the commercial AC power signal in synchronization with the commercial AC power signal for each of a plurality of frequencies from the reception signal;
Whether the received data for each of the plurality of frequencies includes a noise component caused by each of the plurality of noise sources is determined based on each noise characteristic of the plurality of noise sources, and based on the determination result A noise removing unit that removes data determined as noise components from the reception data for each of the plurality of frequencies, and uses the reception data for each of the plurality of frequencies after the removal as diagnosis target data;
A diagnostic unit for diagnosing the presence or absence of the partial discharge based on the diagnosis target data;
A partial discharge diagnostic apparatus comprising:
前記周波数毎の前記受信データにおいて、予め決められた方法で算定された第１の閾値以下の強度のデータを前記周波数毎の前記受信データの平均値に置き換えた前記受信データを第１の受信データとするバックグラウンドノイズ低減部と、
前記第１の受信データがノイズ成分であるかどうかを判定する有効データ有無判定部と、を備え、
前記有効データ有無判定部は、
前記第１の受信データの各強度のばらつきの程度を算定し、予め定められた基準となるばらつき度との大小比較結果に基づいて、前記受信データ中に部分放電に起因する可能性のあるデータである有効データが含まれているかどうかを判定すること、及び前記周波数毎の前記第１の受信データの平均値と、最大値との比率に基づいて、前記受信データ中に部分放電に起因する可能性のあるデータである有効データが含まれているかどうかを判定すること、の少なくともいずれかの判定を行い、該判定の結果に応じて前記受信データがノイズ成分であるかどうかを判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の部分放電診断装置。 The noise removing unit
In the reception data for each frequency, the reception data obtained by replacing the data having the intensity equal to or lower than the first threshold calculated by a predetermined method with the average value of the reception data for each frequency is the first reception data. And a background noise reduction unit,
An effective data presence / absence determining unit that determines whether or not the first received data is a noise component;
The valid data presence / absence determining unit includes:
Data that may be caused by partial discharge in the received data based on a magnitude comparison result with a predetermined standard variation degree by calculating the degree of variation in intensity of the first received data Is determined based on the partial discharge in the received data based on the ratio between the average value and the maximum value of the first received data for each frequency. Determining whether valid data that is possible data is included, and determining whether the received data is a noise component according to a result of the determination;
The partial discharge diagnostic apparatus according to claim 1.
前記周波数毎の前記受信データにおいて、予め決められた方法で算定された第２の閾値を超える受信データの部位を有効データ部とし、前記第２の閾値以下の受信データを非有効データ部とすることにより二値化データを形成する二値化部と、
連続する有効データ部を１個として前記二値化データに含まれる前記有効データ部の数を計数し、計数結果に基づいて、前記受信データがノイズ成分であるかどうかを判定する第１の有効データ数判定部と、
を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の部分放電診断装置。 The noise removing unit
In the reception data for each frequency, a portion of the reception data that exceeds the second threshold calculated by a predetermined method is set as an effective data portion, and reception data that is equal to or less than the second threshold is set as an ineffective data portion. A binarization unit for forming binarized data by
A first valid data section that counts the number of valid data sections included in the binarized data as one continuous valid data section and determines whether the received data is a noise component based on the count result A data number determination unit;
The partial discharge diagnostic apparatus according to claim 1, further comprising:
前記二値化データにおいて、間に非有効データ部を挟んで隣り合う前記有効データ部の間隔が予め設定された基準間隔以下のとき前記隣り合う有効データ部の間の非有効データ部を有効データ部とすることにより前記隣り合う有効データ部の間を結合して塊化された有効データ部とする塊化処理を行う有効データ結合部と、
前記塊化処理後の二値化データに基づき有効データ部の数を算定し、算定した有効データ部の数に基づいて、前記二値化データに対応する前記受信データがノイズ成分であるかどうかを判定する第２の有効データ数判定部と、
前記塊化された有効データ部を含めた前記連続する有効データ部の各々の継続時間を算定し、算定した前記継続時間に基づいて、前記受信データがノイズ成分であるかどうかを判定する継続時間判定部と、
を備えることを特徴とする請求項３に記載の部分放電診断装置。 The noise removing unit
In the binarized data, when the interval between the valid data portions adjacent to each other with the non-valid data portion interposed therebetween is equal to or less than a preset reference interval, the invalid data portion between the adjacent valid data portions is valid data. An effective data combining unit that performs an agglomeration process by combining the adjacent effective data units to form an effective data unit that is agglomerated
The number of effective data portions is calculated based on the binarized data after the agglomeration processing, and whether the received data corresponding to the binarized data is a noise component based on the calculated number of effective data portions A second valid data number determination unit for determining
A duration for determining the duration of each of the successive valid data portions including the agglomerated valid data portion and determining whether the received data is a noise component based on the calculated duration A determination unit;
The partial discharge diagnostic apparatus according to claim 3, further comprising:
前記有効データ結合部による塊化処理後の前記二値化データにおいて、前記有効データ部の両隣を、予め設定した幅だけ有効データ部に置き換えてその幅を拡張することにより、幅拡張二値化データを生成する有効データ幅拡張部と、
前記幅拡張二値化データについて、前記商用交流電力信号の任意の１サイクル分に含まれる前記有効データ部と他の１サイクル分に含まれる前記有効データ部との間の同期性の有無を判定し、該判定結果に基づき、前記幅拡張二値化データに対応する前記受信データがノイズ成分であるかどうかを判定する同期性判定部と、
を備えることを特徴とする請求項４に記載の部分放電診断装置。 The noise removing unit
In the binarized data after the agglomeration processing by the valid data combination unit, the width extension binarization is performed by replacing both sides of the valid data portion with a valid data portion by a preset width and expanding the width. An effective data width extension to generate data;
For the width-expansion binarized data, it is determined whether or not there is synchronism between the effective data part included in any one cycle of the commercial AC power signal and the effective data part included in another one cycle. And a synchronism determining unit that determines whether the received data corresponding to the width-enhanced binarized data is a noise component based on the determination result;
The partial discharge diagnostic apparatus according to claim 4, further comprising:
前記ノイズ除去部は、前記登録周波数と同じ値の周波数の前記受信データをノイズ成分とする、
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の部分放電診断装置。 Holds the registered frequency value registered in advance,
The noise removing unit uses the received data having the same value as the registered frequency as a noise component.
The partial discharge diagnostic apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein
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Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018141697A (en) * | 2017-02-28 | 2018-09-13 | 日新電機株式会社 | Abnormality diagnostic device |
| KR20180113366A (en) * | 2017-04-06 | 2018-10-16 | 한국전기연구원 | Apparatus for measuring insulation deterioration of power utilities and test device thereof |
| WO2019082564A1 (en) * | 2017-10-27 | 2019-05-02 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Arc detection circuit, breaker system, connection box system, power conditioner, micro inverter, dc optimizer, and arc detection method |
| WO2019103251A1 (en) * | 2017-11-22 | 2019-05-31 | 한국전력공사 | System and method for automatically detecting ultrasonic waves from power distribution facility |
| JP2019135455A (en) * | 2018-02-05 | 2019-08-15 | 日新電機株式会社 | Partial discharge detector using multi-sensor |
| JP2020076640A (en) * | 2018-11-07 | 2020-05-21 | 株式会社東芝 | Partial discharge detection device, partial discharge detection method, partial discharge detection system, and computer program |
| JP2020201222A (en) * | 2019-06-13 | 2020-12-17 | 日新電機株式会社 | Partial discharge monitoring device and partial discharge monitoring method |
| JP2021018791A (en) * | 2019-07-22 | 2021-02-15 | 調 荻野 | Preprocessing program and preprocessing method of time-series data |
| KR102241889B1 (en) * | 2020-11-04 | 2021-04-16 | 한국전기연구원 | System and method for reducing partial discharge signal noise, and a recording medium having computer readable program for executing the method |
| CN113508504A (en) * | 2019-03-05 | 2021-10-15 | Ls电气株式会社 | System and device for monitoring partial discharge in distribution board |
| JPWO2022054482A1 (en) * | 2020-09-08 | 2022-03-17 | ||
| CN114280435A (en) * | 2021-12-24 | 2022-04-05 | 重庆科技学院 | Partial discharge management system of power system switch cabinet |
| CN115856457A (en) * | 2023-03-02 | 2023-03-28 | 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 | Transformer substation high-frequency electromagnetic noise monitoring system and method |
| CN117686035A (en) * | 2024-02-01 | 2024-03-12 | 南京南瑞继保工程技术有限公司 | Distributed active defense system, method, equipment and medium of oil filling equipment |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019182246A1 (en) | 2018-03-18 | 2019-09-26 | Lg Electronics Inc. | Partial discharge detecting system |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10288639A (en) * | 1997-02-13 | 1998-10-27 | Toshiba Corp | Apparatus and method for monitoring malfunction of electric apparatus |
| JP2001249157A (en) * | 2000-03-06 | 2001-09-14 | Tohoku Electric Power Co Inc | Insulation diagnostic device and insulation diagnostic method |
| JP2008256674A (en) * | 2007-03-14 | 2008-10-23 | General Electric Co <Ge> | Method and system for passively detecting and positioning wire harness defect |
| JP2009300289A (en) * | 2008-06-16 | 2009-12-24 | Meidensha Corp | Partial discharge detection method by electromagnetic wave measurement |
| JP2011215067A (en) * | 2010-04-01 | 2011-10-27 | Hitachi Ltd | Insulation diagnosis method, insulation diagnosis system, and rotating electric machine |
| JP2011242368A (en) * | 2010-05-21 | 2011-12-01 | Nissin Electric Co Ltd | Insulation diagnostic device |
| JP2013054031A (en) * | 2011-08-31 | 2013-03-21 | General Electric Co <Ge> | Systems and methods for monitoring health of electrical system |
| JP2014169867A (en) * | 2013-03-01 | 2014-09-18 | Meidensha Corp | Partial discharge detection device and partial discharge detection method |
-
2014
- 2014-09-19 JP JP2014191664A patent/JP5935850B2/en active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10288639A (en) * | 1997-02-13 | 1998-10-27 | Toshiba Corp | Apparatus and method for monitoring malfunction of electric apparatus |
| JP2001249157A (en) * | 2000-03-06 | 2001-09-14 | Tohoku Electric Power Co Inc | Insulation diagnostic device and insulation diagnostic method |
| JP2008256674A (en) * | 2007-03-14 | 2008-10-23 | General Electric Co <Ge> | Method and system for passively detecting and positioning wire harness defect |
| JP2009300289A (en) * | 2008-06-16 | 2009-12-24 | Meidensha Corp | Partial discharge detection method by electromagnetic wave measurement |
| JP2011215067A (en) * | 2010-04-01 | 2011-10-27 | Hitachi Ltd | Insulation diagnosis method, insulation diagnosis system, and rotating electric machine |
| JP2011242368A (en) * | 2010-05-21 | 2011-12-01 | Nissin Electric Co Ltd | Insulation diagnostic device |
| JP2013054031A (en) * | 2011-08-31 | 2013-03-21 | General Electric Co <Ge> | Systems and methods for monitoring health of electrical system |
| JP2014169867A (en) * | 2013-03-01 | 2014-09-18 | Meidensha Corp | Partial discharge detection device and partial discharge detection method |
Cited By (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018141697A (en) * | 2017-02-28 | 2018-09-13 | 日新電機株式会社 | Abnormality diagnostic device |
| KR102314148B1 (en) | 2017-04-06 | 2021-10-15 | 한국전기연구원 | Apparatus for measuring insulation deterioration of power utilities |
| KR20180113366A (en) * | 2017-04-06 | 2018-10-16 | 한국전기연구원 | Apparatus for measuring insulation deterioration of power utilities and test device thereof |
| WO2019082564A1 (en) * | 2017-10-27 | 2019-05-02 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Arc detection circuit, breaker system, connection box system, power conditioner, micro inverter, dc optimizer, and arc detection method |
| CN111279206A (en) * | 2017-10-27 | 2020-06-12 | 松下知识产权经营株式会社 | Arc detection circuit, circuit breaker system, junction box system, power conditioner, micro-inverter, DC optimizer, and arc detection method |
| JPWO2019082564A1 (en) * | 2017-10-27 | 2020-09-24 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Arc detection circuit, breaker system, junction box system, power conditioner, microinverter, DC optimizer and arc detection method |
| CN111279206B (en) * | 2017-10-27 | 2022-04-22 | 松下知识产权经营株式会社 | Arc detection circuit, circuit breaker system, junction box system, power conditioner, micro-inverter, DC optimizer, and arc detection method |
| WO2019103251A1 (en) * | 2017-11-22 | 2019-05-31 | 한국전력공사 | System and method for automatically detecting ultrasonic waves from power distribution facility |
| JP2019135455A (en) * | 2018-02-05 | 2019-08-15 | 日新電機株式会社 | Partial discharge detector using multi-sensor |
| JP2020076640A (en) * | 2018-11-07 | 2020-05-21 | 株式会社東芝 | Partial discharge detection device, partial discharge detection method, partial discharge detection system, and computer program |
| JP7273482B2 (en) | 2018-11-07 | 2023-05-15 | 株式会社東芝 | Partial discharge detection device, partial discharge detection method, partial discharge detection system, and computer program |
| CN113508504A (en) * | 2019-03-05 | 2021-10-15 | Ls电气株式会社 | System and device for monitoring partial discharge in distribution board |
| JP2020201222A (en) * | 2019-06-13 | 2020-12-17 | 日新電機株式会社 | Partial discharge monitoring device and partial discharge monitoring method |
| JP2021018791A (en) * | 2019-07-22 | 2021-02-15 | 調 荻野 | Preprocessing program and preprocessing method of time-series data |
| JPWO2022054482A1 (en) * | 2020-09-08 | 2022-03-17 | ||
| WO2022054482A1 (en) * | 2020-09-08 | 2022-03-17 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Partial discharge monitoring device and partial discharge monitoring method |
| KR102241889B1 (en) * | 2020-11-04 | 2021-04-16 | 한국전기연구원 | System and method for reducing partial discharge signal noise, and a recording medium having computer readable program for executing the method |
| CN114280435A (en) * | 2021-12-24 | 2022-04-05 | 重庆科技学院 | Partial discharge management system of power system switch cabinet |
| CN115856457A (en) * | 2023-03-02 | 2023-03-28 | 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 | Transformer substation high-frequency electromagnetic noise monitoring system and method |
| CN115856457B (en) * | 2023-03-02 | 2023-06-13 | 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 | Transformer substation high-frequency electromagnetic noise monitoring system and method |
| CN117686035A (en) * | 2024-02-01 | 2024-03-12 | 南京南瑞继保工程技术有限公司 | Distributed active defense system, method, equipment and medium of oil filling equipment |
| CN117686035B (en) * | 2024-02-01 | 2024-04-26 | 南京南瑞继保工程技术有限公司 | Distributed active defense system, method, equipment and medium of oil filling equipment |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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