JP4157636B2 - ガス絶縁機器の部分放電診断装置 - Google Patents
ガス絶縁機器の部分放電診断装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4157636B2 JP4157636B2 JP02044999A JP2044999A JP4157636B2 JP 4157636 B2 JP4157636 B2 JP 4157636B2 JP 02044999 A JP02044999 A JP 02044999A JP 2044999 A JP2044999 A JP 2044999A JP 4157636 B2 JP4157636 B2 JP 4157636B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- partial discharge
- signal
- diagnosis
- diagnostic
- gas
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02B—BOARDS, SUBSTATIONS OR SWITCHING ARRANGEMENTS FOR THE SUPPLY OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02B5/00—Non-enclosed substations; Substations with enclosed and non-enclosed equipment
- H02B5/06—Non-enclosed substations; Substations with enclosed and non-enclosed equipment gas-insulated
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/12—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing
- G01R31/1227—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing of components, parts or materials
- G01R31/1254—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing of components, parts or materials of gas-insulated power appliances or vacuum gaps
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02H—EMERGENCY PROTECTIVE CIRCUIT ARRANGEMENTS
- H02H1/00—Details of emergency protective circuit arrangements
- H02H1/0007—Details of emergency protective circuit arrangements concerning the detecting means
- H02H1/0015—Using arc detectors
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02H—EMERGENCY PROTECTIVE CIRCUIT ARRANGEMENTS
- H02H1/00—Details of emergency protective circuit arrangements
- H02H1/0092—Details of emergency protective circuit arrangements concerning the data processing means, e.g. expert systems, neural networks
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Testing Relating To Insulation (AREA)
- Gas-Insulated Switchgears (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ガス絶縁機器の部分放電診断装置および診断方法に係り、特に部分放電信号を検出し、該信号を多段階に条件分岐して診断するガス絶縁機器の部分放電診断装置および診断方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
変電所に設置するガス絶縁開閉装置などのガス絶縁機器は、機器内部に絶縁異常が発生したとき部分放電を発生する。そして、部分放電に伴って電磁波が発生する。ガス絶縁機器の絶縁破壊事故を未然に防止するには、絶縁破壊事故の前駆現象ともいえる前記部分放電を的確に検出し、絶縁異常が存在するか否かを診断することが必要である。
【０００３】
前記絶縁異常の原因には、金属異物の混入、スペーサ内のボイドあるいはスペーサに発生したクラックなどの絶縁物の欠陥、シールド部材等の導電物の接触不良などが挙げられる。
【０００４】
これらの異常原因に基づく前記部分放電が進行すると、絶縁物の劣化が進行し雷などの過電圧が侵入したとき絶縁破壊に至る可能性がある。したがって前記部分放電の発生部位および発生レベルを正確に把握し、発生部位および発生レベルによっては早急に部分放電の発生部位を点検し補修する必要がある。
【０００５】
前記部分放電の検出は、部分放電に伴って発生する電磁波、高周波電流、振動、音あるいは発生ガス成分を検出して行うことができる。
【０００６】
前記ガス絶縁機器内のＳＦ６ガス中で発生する部分放電はパルス幅が数ｎｓないし数十ｎｓという非常に急峻なパルス放電であり、該部分放電に伴って発生する電磁波は数ＧＨｚまでの広い周波数帯域を有する。
【０００７】
前記ガス絶縁機器は金属容器で密閉した構造であり、構造的には導波管と同様に電磁波を効率よく伝播する。さらにガス絶縁機器の内部は金属容器で覆われているため外部からの電磁波ノイズは比較的侵入し難い。したがって、前記金属容器内にアンテナを設置することにより、前記部分放電に伴って発生する電磁波を感度よく検出することができる。このため内部アンテナを用いて数ＭＨｚないし数ＧＨｚの広い周波数帯域の電磁波を受信し、スペクトルアナライザなどにより周波数解析して、部分放電の発生部位を特定する方法が提案されている。
【０００８】
一方、前記広い周波数帯域の電磁波を全て受信するのではなく、外部ノイズの影響を受けない特定の周波数あるいは狭い周波数範囲の電磁波を受信して絶縁診断を行う方法も提案されている。
【０００９】
さらに、特公平７−５０１４７号公報に示されるように、検出した電磁波を周波数解析し、各周波数に対するレベルに応じて異常を判定する方法、あるいは波形のパターン形状から算出した特徴量に応じて異常を判定する方法が提案されている。また、判定手段をニューラルネットワークあるいはファジーシステムを用いたパターン認識により構成した例も知られている。
【００１０】
図１４は、従来の部分放電診断装置に用いるニューラルネットワークを示す図である。
【００１１】
図において、４１はニューラルネットワークの入力層、４２はニューラルネットワークの中間層、４３はニューラルネットワークの出力層である。前記入力層４１には入力データｘ1〜ｘmを入力する。入力データｘ1〜ｘmには、例えば周波数データの特徴量を入力する。診断結果は出力層４３から得ることができ、出力層４３での出力ｙ1〜ｙnにより診断することができる。
【００１２】
図１５は図１４に示すニューラルネットワーク構造を使用した場合の診断フローを示す図である。図に示すようにこのニューラルネットワーク構造は前記データｘ1〜ｘmを入力すると診断１により４つの診断結果（接触不良、内部放電、ノイズ、正常）を一度に得ることができる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
前記従来の部分放電に伴って発生する電磁波を検出して前記ガス絶縁機器の絶縁異常を診断する診断方法では、前記部分放電の発生の有無や発生の原因を正確に把握することは困難であった。
【００１４】
すなわち、従来の部分放電放電信号の検出方法では、判断基準として測定している周波数帯域内に一定レベル以上の信号が発生した場合に部分放電が発生したと判断する方法がとられている。この場合には部分放電信号と外部ノイズ信号とを明確に識別することが困難である。外部ノイズ信号が放送波などで定常的に発生している場合には、事前に外部ノイズを測定しておき、ノイズのある周波数帯域を避けて測定する方法、あるいはノイズを信号処理で取り除く等の方法を採用することができる。しかし、外部ノイズ信号が携帯電話の通信信号、機器ノイズあるいは気中コロナノイズ等の非定常的なノイズである場合には、内部の部分放電に伴って発生した部分放電信号と外部ノイズとを識別することは困難である。
【００１５】
さらに、前記部分放電信号をガス絶縁機器内に配置したアンテナで検出すると、アンテナで検出した信号の周波数特性はアンテナを含むセンサの周波数特性並びにガス絶縁機器を構成するタンク形状および構造等により決定される電磁波伝播路の周波数特性の影響を受ける。このため、アンテナで検出した信号が内部の部分放電に伴って発生した部分放電信号であるか、外部ノイズであるかを精度よく診断をすることは困難であり、専門家による診断を必要としていた。
【００１６】
一方、前記診断法としてニューラルネットワークあるいはファジィーシステムを用い、診断アルゴリズムとして一般的なパターン認識法を用いる場合には、前記前記検出信号から得られるデータ量が膨大となり、学習時間が長くなりすぎたり、収束しないなど問題が発生する。また、前記学習が収束したとしても前記部分放電にはばらつきが存在するので、部分放電の発生原因、発生部位の詳細まで診断することは困難であった。
【００１７】
また、前記従来のバックプロパゲーション法のニューラルネットワーク構造によると、解析データを入力すると一気に診断して診断結果を出力する。しかし、入力層４１や出力層４３のノード数が多くなり内部構造も複雑になるため、既知データの学習時に収束し難くなる、ローカルミニマムに陥りやすい、学習時間が膨大となる等の問題が生じる。また実用可能な診断精度を得ることも困難であった。
【００１８】
本発明は前記問題点に鑑みて成されたもので、ガス絶縁機器の絶縁破壊事故の前駆現象である部分放電信号を検出し、該信号を多段階に条件分岐して診断することにより高精度の診断を行うことのできる部分放電診断装置および診断方法を提供する。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記の課題を解決するために次のような手段を採用した。
【００２０】
ガス絶縁機器が発生する部分放電信号を検出する部分放電信号検出器と、該部分放電信号検出器の検出信号を受信して部分放電信号を信号解析する信号解析装置と、前記信号解析の結果を受信して前記部分放電の発生原因を診断する診断装置と、該診断結果を表示する表示装置からなるガス絶縁機器の部分放電診断装置において、前記診断装置は多段階に条件分岐する診断手段を備え、該診断手段は、部分放電信号を周波数解析して得た解析データと事前に用意したバックグランドノイズを周波数解析して得た解析データとの比較結果をもとに部分放電の有無を診断する第１の診断手段と、該第１の診断結果にしたがって条件分岐し、前記部分放電信号の系統周波数の位相に同期した周期成分をもとに部分放電信号がガス絶縁機器の内部に起因する信号か外部に起因する信号かを診断する第２の診断手段と、第２の診断結果にしたがって条件分岐し、部分放電信号の周波数スペクトラムまたは部分放電信号の系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度パターンの少なくともいずれか一方から抽出した特徴量をもとに部分放電信号が機器内部の部分放電に起因する信号であるかシールドの接触不良に起因する信号であるかを解析する第３の診断手段を備える。
【００３４】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施形態を図１および図２を用いて説明する。図１は本実施形態に係るガス絶縁機器の部分放電診断装置を示す図、図２は図１に示す部分放電診断装置の条件分岐による診断フローを示す図である。
【００３５】
図１において、１はガス絶縁機器の接地金属容器、２は高圧導体、３は高圧導体２を保持する絶縁スペーサ、４ａ，４ｂ，４ｃは部分放電に伴う電磁波等を検出する部分放電信号検出器であり、検出用アンテナあるいはガス絶縁機器内の内部電極を検出アンテナとして利用することができる。５は部分放電信号検出器４ａ，４ｂ，４ｃのいずれかを選択する広帯域切換スイッチ、６は増幅器、７はスペクトルアナライザ等による周波数解析装置、あるいはデジタルストレージスコープにより得た信号を解析するＦＦＴ（高速フーリエ変換）解析装置等の信号解析装置、８はパーソナルコンピュータ等で構成した診断装置であり、診断装置８は部分放電の発生原因の診断およびノイズの種別診断を行う。９は診断結果を表示する表示装置である。
【００３６】
部分放電信号検出器で検出した検出信号は、広帯域切換スイッチ５および増幅器６を通して信号解析装置７に入力し、信号解析装置７により周波数解析等の信号解析がおこなわれる。診断装置８は前記信号解析されたデータを入力し、部分放電の発生原因の診断およびノイズの種別診断を行い、診断結果を表示装置９により表示する。
【００３７】
このような構成を採用することにより診断時間の大幅な短縮を図ることができるとともに自動監視によるガス絶縁機器の異常診断が可能になる。
【００３８】
次に、前記診断装置８による診断を診断フローを示す図２を参照して説明する。
【００３９】
ガス絶縁機器内の部分放電検出器４から取り込んだ信号は、スペクトルアナライザ等の解析装置により信号解析し、解析した部分放電信号を診断１ないし３により条件分岐して診断する。
【００４０】
まず、診断１では、部分放電信号が発生していない状態で発生しているバックグランドノイズ（ＢＧＮ）の解析データを事前に用意しておき、このＢＧＮの解析データと前記部分放電信号の解析データを比較し、部分放電が発生しているか否かを診断する。例えば部分放電の解析データがＢＧＮの解析データを越えている場合には部分放電が発生していると診断することができる。診断１により部分放電が発生していると判断した場合は診断２に進む。部分放電が発生していなく正常であると診断した場合には正常である旨の表示をおこなう。
【００４１】
診断２では、部分放電信号がガス絶縁機器の内部に起因する信号か外部に起因する信号かを診断する。診断２により内部に起因する信号と判断した場合には診断３に進む。外部に起因する信号と判断した場合には外部ノイズである旨の表示をおこなう。
【００４２】
診断３では、検出した部分放電信号がガス絶縁機器内部の部分放電信号であるか、シールドなどの接触不良に起因する信号であるかを診断する。診断３においてガス絶縁機器内部の部分放電であると判断した場合には内部放電である旨の表示を行い、接触不良と判断した場合には接触不良である旨を表示をおこなう。
【００４３】
このように、検出した部分放電信号を条件分岐して多段階に診断することにより精度のよい診断をおこなうことができる。
【００４４】
図３は、前記診断装置に用いることのできるニューラルネットワークを示す図である。
【００４５】
図において、１１はニューラルネットワークの入力層、１２はニューラルネットワークの中間層、１３はニューラルネットワークの出力層であり、ニューラルネットワークは３層構造をなしている。
【００４６】
前記入力層１１には入力データｘ1〜ｘmを入力する。入力データｘ1〜ｘmは、後述するような、周波数スペクトラムの各周波数帯域毎の信号強度、あるいは系統周波数の１周期を所定角度毎に分割した各帯域毎の信号強度を利用することができる。
【００４７】
診断結果は出力層１３から得ることができ、出力層１３での出力ｙ1〜ｙ2により診断をおこなうことができる。
【００４８】
図３に示すニューラルネットワークは出力層１３のユニット数を少なくし、診断結果の分岐数を少なくしして診断を高速に進めていく手法である。すなわち、分岐条件を二分岐程度にすることにより、個々の診断に用いるニューラルネットワーク構造を簡素化して精度のよい判定結果を速やかに得ることができる。また、学習時間が大幅に減少して、学習における収束がしやすくなる。
【００４９】
また、出力層のユニット数を減少することは、同時に中間層１２のユニット数を減少することになるため全体のユニット数を少なくしたニューラルネットワーク構造を得ることができる。
【００５０】
図４は図１に示す部分放電診断装置の条件分岐による診断フローの他の例を示す図である。
【００５１】
ガス絶縁機器内の部分放電検出器４から取り込んだ信号は、スペクトルアナライザ等の解析装置により信号解析し、部分放電信号を診断１〜１４により条件分岐診断する。
【００５２】
まず、診断１では、バックグランドノイズ（ＢＧＮ）の解析データを事前に用意しておき、このＢＧＮの解析データと前記部分放電信号の解析データを比較し、部分放電が発生しているか否かを診断する。例えば部分放電の解析データがＢＧＮの解析データを越えている場合には部分放電が発生していると診断することができる。診断１により部分放電が発生していると判断した場合は診断２に進む。部分放電が発生していなく正常であると診断した場合、あるいは部分放電ではなくノイズであると判断したときはは正常である旨の表示をおこなう。
【００５３】
診断２では、検出した部分放電信号がガス絶縁機器内部の部分放電信号であるか、シールドなどの接触不良に基づくノイズまたはガス絶縁機器タンク外の気中コロナに起因する信号であるかを診断する。診断２において気中コロナなどに起因する信号であると判断した場合には診断３に進み、ガス絶縁機器内部の部分放電であると診断した場合には診断４に進む。
【００５４】
診断３では、検出した部分放電信号がシールドなどの接触不良に基づく信号であるか、またはガス絶縁機器タンク外の気中コロナに起因する信号であるかを診断する。
【００５５】
診断４では、検出した部分放電信号が絶縁ガス系の異常に起因する信号であるか、絶縁物系の異常に起因する信号であるかを診断する。絶縁ガス系の異常と診断した場合には診断９に進む。絶縁物系の異常と診断した場合には場合には診断５に進む。
【００５６】
診断５では、検出した部分放電信号がスペーサ異常に起因する信号であるか、内蔵したコンデンサ異常に起因する信号であるかを診断する。スペーサ異常と診断した場合には診断６に進む。
【００５７】
診断６では、検出した部分放電信号がスペーサ沿面異物に起因する信号であるか否かを診断する。スペーサ沿面異物以外に起因する信号と診断した場合には診断７に進む。
【００５８】
診断７では、検出した部分放電信号が絶縁物に発生したクラックまたは絶縁物の剥離に起因する信号であるか、絶縁物に発生したボイドに起因する信号であるかを診断する。
【００５９】
診断８では、検出した部分放電信号が絶縁物に発生したクラックに起因する信号であるか、絶縁物の剥離に起因する信号であるかを診断する。
【００６０】
診断９では、検出した部分放電信号が絶縁ガス中に存在する固定異物に起因する信号であるか、絶縁ガス中に浮遊する金属製のフリー異物に起因する信号であるかを診断する。固定異物に起因する信号と診断した場合には診断１０に進む。
【００６１】
診断１０では、検出した部分放電信号が絶縁ガス中に存在する突起に起因する信号であるか、金属物から浮いているフロート異物に起因する信号であるかを診断する。突起に起因する信号と診断した場合には診断１１に進む。
【００６２】
診断１１では、検出した部分放電信号が導体上異物に起因する信号であるか、導体上異物に起因する信号であるかを診断する。
【００６３】
診断１２では、検出した部分放電信号が外部ノイズに起因する信号であるか、否かを診断する。外部ノイズに起因する信号であると診断した場合には診断１３に進む。
【００６４】
診断１３では、検出した部分放電信号が放送波であるか、非定常ノイズであるかを診断する。非定常ノイズと診断した場合には診断１４に進む。
【００６５】
診断１４では、検出した部分放電信号が携帯電話の信号であるか、その他のノイズであるかを診断する。
【００６６】
本実施形態では、診断１〜１４による条件分岐により異常原因の診断をおこなっている。さらに各診断の分岐数は２分岐であるので個々の診断を簡素化することができ、精度のよい診断をおこなうことができる。
【００６７】
また、前記条件分岐は特徴的なパターンが現れる場合をできるだけ早い段階で分岐することにより診断精度を向上している。すなわち、部分放電信号と大きく異なっているノイズ信号を診断１で診断し、また、部分放電に起因する信号であるか、接触不良や気中コロナに起因する信号であるかの診断を診断２で診断し、スペーサ異常に起因する信号であるか、内蔵したコンデンサ異常に起因する信号であるかの診断を診断５で診断している。このように診断の初期段階で大きな分岐をおこなうことにより、最終的な部分放電原因の診断精度が向上する。
【００６８】
次に、再診断によりニューラルネットワークの診断精度を向上する方法について説明する
図５は再診断をおこなうニューラルネットワークの診断フローを示す図である。
【００６９】
なお、図において診断１ないし診断３による診断形態および診断結果による２分岐は図２に示すフローチャートと同一であるので説明を省略する。
【００７０】
図において、診断１では、バックグランドノイズ（ＢＧＮ）を部分放電信号として事前に用意しておき、このＢＧＮ信号と実際に受診した部分放電信号を比較し、部分放電が発生しているか否かを診断する。例えば部分放電信号がＢＧＮ信号を越えている場合には部分放電が発生していると診断することができる。
【００７１】
ニューラルネットワークがおこなう前記診断１において、ニューラルネットワークはその出力ユニットの１つがある値以上の出力を発生した場合のみに、その出力が真であると判断する必要がある。すなわち診断１の出力ユニットの示す出力値ｙnが、ｙn＞０．５であるものが真であると判断する。図５の診断１ではｙ1＞０．５のとき正常と判断し、ｙ2＞０．５のときは部分放電信号検出と診断して、診断２に進む。ｙ1＜０．５であり、かつｙ2＜０．５である場合には確定する診断ができないものと判断して、再度信号を取り込んで再診断する。
【００７２】
以下同様に診断２ないし診断３においてもｙ1＜０．５であり、かつｙ2＜０．５である場合には確定できる診断ができないものと判断して、再度信号を取り込んで再診断する。
【００７３】
従来のように、出力ユニットの示す出力値のうち最大値をとるものが真であるという判断基準のみで判断すると出力ユニットの出力値が零に近い場合、すなわち学習したデータと入力データが大きく乖離した場合でも何らかの判断をしてしまう。しかし、前述のようにｙ1＜０．５であり、かつｙ2＜０．５である場合には確定できる診断ができないと判断して、再度信号を取り込んで再度診断することにより、誤った判断を防止することができる。
【００７４】
次に前記診断に用いる解析データについて説明する。診断に用いる解析データは前記信号解析装置７より得ることができる。
【００７５】
図６は、ガス絶縁機器内で発生した部分放電信号をスペクトルアナライザで測定して得た周波数スペクトラムである。横軸の周波数のデータは数百ポイントあり、膨大な量であるため、これらのデータをそのままニューラルネットワークに入力して診断をおこなうと学習に長時間を要し、また収束しない場合も発生する。
【００７６】
図７は、図６の周波数スペクトラムの周波数帯域０〜１５００ＭＨｚを７５ＭＨｚ毎に２０の領域に分割し、分割した各領域中にそれぞれの最大値および平均値の棒グラフに重ねて表示した図である。このように領域を分割し、分割した各領域毎にその最大値および平均値を得て、このデータを解析データとすることにより、周波数スペクトラムのパターンを変えることなく解析データ量を削減することができる。また、前記データ量を削減することにより部分放電現象のばらつきによる信号の相違を少なくし精度の高い診断をおこなうことができる。
【００７７】
図８は、系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度のパターンを示す図である。ガス絶縁機器内で発生する部分放電現象は交流印加電圧の振幅に依存する。このため、種々の部分放電はその発生原因毎に固有の位相特性を有する。したがって、系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度を各位相毎に解析することにより部分放電信号とノイズ信号を分離することが可能であり、さらに部分放電信号の発生原因を診断することができる。
【００７８】
図９は、図８の系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度を示す図において、交流印加電圧の１周期（０〜３６０度）を１８度毎に２０の領域に分割し、分割した各領域中にそれぞれの最大値および平均値の棒グラフに重ねて表示した図である。このように領域を分割し、分割した各領域毎にその最大値および平均値を得て、このデータを解析データとすることにより、系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度をのパターンを変えることなく解析データ量を削減することができる。また、前記データ量を削減することにより部分放電現象のばらつきによる信号の相違を少なくし精度の高い診断をおこなうことができる。
【００７９】
図１０は、前記系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度のパターンをその最大値で規格化したパターンを示す図である。なお、前記規格化は周期成分の信号強度のパターンのほか、前記周波数パターン、後述する特徴量のパターン等の任意のパターンに適用することができる。
【００８０】
前記部分放電信号は部分放電の大きさ、あるいは部分放電の発生箇所と測定地点との距離の相違等により、同じ発生原因の部分放電であっても異なった信号と診断する可能性がある。
【００８１】
しかし、図１０に示すように、信号強度のパターンをその最大値で規格化することにより、減衰等による信号の相違をなくしている。したがって、同じ発生原因の信号強度パターンを他の発生原因パターンと誤認することない。
【００８２】
図１１は、部分放電信号をスペクトルアナライザで測定して得た周波数スペクトラムから抽出した特徴量を示す図である。図において、Ｙmaxは信号強度の最大値、Ｙaveは信号強度の平均値、ｆmaxは信号強度の最大値が得られる周波数、ｆsおよびｆeは高域側に発生するスペクトラムの低域側周波数および高域側周波数であり、これらの特徴量を前記解析装置の解析データとして使用することができる。
【００８３】
図１２は、系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度のパターンから抽出した特徴量を示す図である。図において、Ｕmax+は正の半波期間中における信号強度の最大値、Ｕmax-は負の半波期間中における信号強度の最大値、Ｕave+は正の半波期間中における信号強度の平均値、Ｕave-は負の半波期間中における信号強度の平均値、θs+およびθs-は正の半波信号波形および負の半波信号の立ち上がり部分の位相角、θe+およびθe-は正の半波信号波形および負の半波信号の立ち下がり部分の位相角、θmax+およびθmax-は正の半波信号波形および負の半波信号の信号強度の最大値が得られる位相角であり、これらの特徴量を前記解析装置の解析データとして使用することができる。
【００８４】
なお、図１１および図１２は、ガス絶縁機器の高圧導体上に突起等の固定異物が存在する場合に発生する部分放電の０〜１５００ＭＨｚにおける信号強度のパターンの概略をそれぞれ示した図である。特に図１２において、部分放電に伴う信号は正の半波と負の半波のピーク付近に信号が集中して発生しており、ガス系の異常に起因して発生する部分放電信号の典型的な特徴を呈している。
【００８５】
このように、図１１および図１２に示す特徴量は、ガス絶縁機器の高圧導体上にある突起等の固定異物の検出に関しては、前記周波数スペクトラムあるいは系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度のパターンを使用するよりも顕著であり、この特徴量を利用することにより診断精度が向上する。
【００８６】
以上の説明では、前記特徴量は放電検出信号の大きさと、その信号が発生している周波数および位相などを示すパラメータから抽出したが、信号強度のパターンの歪みや先鋭度などのパターン形状を表す特徴量あるいは正および負の半波間における相関係数などの他の特徴量を解析データとして用いることができる。
【００８７】
また、このような部分放電信号の特徴量は、部分放電の発生原因別に特有な特徴量と、印加電圧、ガス圧力などの周囲状況などの測定条件によって変化する特徴量がある。例えば前記高電圧導体上の突起に基づく放電現象は印加電圧の上昇に伴い放電の発生数、大きさおよび開始位相はそれぞれ変化する。一方、放電の最大値を与える電圧位相および放電が発生している平均位相は印加電圧の大きさが変化してもほとんど変化しない。したがって、測定条件が変化しても変化しない特徴量を解析データとして用いて診断することにより診断精度を向上することができる。
【００８８】
そして、このようにして抽出した特徴量はファジィーシステムの入力、あるいはニューラルネットワークの入力として用いて、診断装置を構成することができる。
【００８９】
図１３は前記診断装置による別の診断フローを示す図である。
【００９０】
まず、診断１では、周波数スペクトラム（周波数パターン）を解析して得た周波数解析データを利用して診断をおこなう。すなわち、バックグランドノイズ（ＢＧＮ）の解析データを事前に用意しておき、このＢＧＮの解析データと前記部分放電信号の解析データを比較し、部分放電が発生しているか否かを診断する。例えば部分放電の解析データがＢＧＮの解析データを越えている場合には部分放電が発生していると診断することができる。診断１により部分放電が発生していると判断した場合は診断２に進む。部分放電が発生していなく正常であると診断した場合には正常である旨の表示をおこなう。
【００９１】
診断２では、系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度のパターン（位相パターン）を解析して得た解析データを利用して診断をおこなう。すなわち、部分放電信号がガス絶縁機器の内部に起因する信号か外部に起因する信号かを診断する。診断２により内部に起因する信号と判断した場合には診断３に進む。外部に起因する信号と判断した場合には外部ノイズである旨の表示をおこなう。なお、位相パターンの解析に当たっては３００ＭＨｚ以下の周波数は気中コロナおよび放送波の影響を受けやすいため３００ＭＨｚ以上において最大の出力が得られる周波数を選択するのがよい。また、ただ１つの周波数の位相パターンだけでなく、第２および第３のピークが得られる複数の周波数の位相パターンを用いると診断の精度を向上することができる。
【００９２】
診断３では、前記周波数パターンまたは位相パターンいずれか１以上のパターンから抽出した特徴量を利用して診断をおこなう。すなわち、検出した部分放電信号がガス絶縁機器内部の部分放電信号であるか、シールドなどの接触不良に起因する信号であるかを診断する。診断３においてガス絶縁機器内部の部分放電であると判断した場合には内部放電である旨の表示を行い、接触不良と判断した場合には接触不良である旨を表示をおこなう。
【００９３】
以上は診断１〜３にニューラルネットワークを用いることを前提に説明したが、各診断において最も精度の高い診断方法を利用するとよい。例えば診断１および診断２はニューラルネットワークを用い、診断３はファジィーシステムを用いることができる。診断毎にアルゴリズムが変わるので診断装置の構成は複雑になるが、個々の診断に精度の高い診断方法を利用できるので高精度の診断をおこなうことができる。
【００９４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、部分放電信号を検出し、該信号を多段階に条件分岐して診断するので、精度の高い診断をおこなうことができる。
【００９５】
さらに、部分放電信号を解析し種々のパターンとして診断するので簡易で高精度の診断装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係るガス絶縁機器の部分放電診断装置を示す図であある。
【図２】部分放電診断装置の条件分岐による診断フローを示す図である。
【図３】診断装置に用いることのできるニューラルネットワークを示す図である。
【図４】診断フローの他の例を示す図である。
【図５】再診断をおこなうニューラルネットワークの診断フローを示す図である。
【図６】部分放電信号の周波数スペクトルを示す図である。
【図７】図６に示す周波数スペクトラムを分割し、分割した各領域に最大値および平均値を表示した棒グラフを重ねて表示した図である。
【図８】位相に同期した周期成分の信号強度のパターンを示す図である。
【図９】図８に示す信号強度のパターンを分割し、分割した各領域に最大値および平均値を表示した棒グラフを重ねて表示した図である。
【図１０】位相に同期した周期成分の信号強度のパターンをその最大値で規格化したパターンを示す図である。
【図１１】周波数スペクトラムから抽出した特徴量を示す図である。
【図１２】位相に同期した周期成分の信号強度パターンから抽出した特徴量を示す図である。
【図１３】診断フローのさらに他の例を示す図である。
【図１４】従来のニューラルネットワークを示す図である。
【図１５】従来のニューラルネットワークの診断フローを示す図である。
【符号の説明】
１ ガス絶縁機器の接地金属容器
２ 高圧導体
３ 絶縁スペーサ
４ａ，４ｂ，４ｃ 部分放電信号検出器
５ 広帯域切換スイッチ
６ 増幅器
７ 信号解析装置
８ 診断装置
９ 表示装置
【発明の属する技術分野】
本発明は、ガス絶縁機器の部分放電診断装置および診断方法に係り、特に部分放電信号を検出し、該信号を多段階に条件分岐して診断するガス絶縁機器の部分放電診断装置および診断方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
変電所に設置するガス絶縁開閉装置などのガス絶縁機器は、機器内部に絶縁異常が発生したとき部分放電を発生する。そして、部分放電に伴って電磁波が発生する。ガス絶縁機器の絶縁破壊事故を未然に防止するには、絶縁破壊事故の前駆現象ともいえる前記部分放電を的確に検出し、絶縁異常が存在するか否かを診断することが必要である。
【０００３】
前記絶縁異常の原因には、金属異物の混入、スペーサ内のボイドあるいはスペーサに発生したクラックなどの絶縁物の欠陥、シールド部材等の導電物の接触不良などが挙げられる。
【０００４】
これらの異常原因に基づく前記部分放電が進行すると、絶縁物の劣化が進行し雷などの過電圧が侵入したとき絶縁破壊に至る可能性がある。したがって前記部分放電の発生部位および発生レベルを正確に把握し、発生部位および発生レベルによっては早急に部分放電の発生部位を点検し補修する必要がある。
【０００５】
前記部分放電の検出は、部分放電に伴って発生する電磁波、高周波電流、振動、音あるいは発生ガス成分を検出して行うことができる。
【０００６】
前記ガス絶縁機器内のＳＦ６ガス中で発生する部分放電はパルス幅が数ｎｓないし数十ｎｓという非常に急峻なパルス放電であり、該部分放電に伴って発生する電磁波は数ＧＨｚまでの広い周波数帯域を有する。
【０００７】
前記ガス絶縁機器は金属容器で密閉した構造であり、構造的には導波管と同様に電磁波を効率よく伝播する。さらにガス絶縁機器の内部は金属容器で覆われているため外部からの電磁波ノイズは比較的侵入し難い。したがって、前記金属容器内にアンテナを設置することにより、前記部分放電に伴って発生する電磁波を感度よく検出することができる。このため内部アンテナを用いて数ＭＨｚないし数ＧＨｚの広い周波数帯域の電磁波を受信し、スペクトルアナライザなどにより周波数解析して、部分放電の発生部位を特定する方法が提案されている。
【０００８】
一方、前記広い周波数帯域の電磁波を全て受信するのではなく、外部ノイズの影響を受けない特定の周波数あるいは狭い周波数範囲の電磁波を受信して絶縁診断を行う方法も提案されている。
【０００９】
さらに、特公平７−５０１４７号公報に示されるように、検出した電磁波を周波数解析し、各周波数に対するレベルに応じて異常を判定する方法、あるいは波形のパターン形状から算出した特徴量に応じて異常を判定する方法が提案されている。また、判定手段をニューラルネットワークあるいはファジーシステムを用いたパターン認識により構成した例も知られている。
【００１０】
図１４は、従来の部分放電診断装置に用いるニューラルネットワークを示す図である。
【００１１】
図において、４１はニューラルネットワークの入力層、４２はニューラルネットワークの中間層、４３はニューラルネットワークの出力層である。前記入力層４１には入力データｘ1〜ｘmを入力する。入力データｘ1〜ｘmには、例えば周波数データの特徴量を入力する。診断結果は出力層４３から得ることができ、出力層４３での出力ｙ1〜ｙnにより診断することができる。
【００１２】
図１５は図１４に示すニューラルネットワーク構造を使用した場合の診断フローを示す図である。図に示すようにこのニューラルネットワーク構造は前記データｘ1〜ｘmを入力すると診断１により４つの診断結果（接触不良、内部放電、ノイズ、正常）を一度に得ることができる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
前記従来の部分放電に伴って発生する電磁波を検出して前記ガス絶縁機器の絶縁異常を診断する診断方法では、前記部分放電の発生の有無や発生の原因を正確に把握することは困難であった。
【００１４】
すなわち、従来の部分放電放電信号の検出方法では、判断基準として測定している周波数帯域内に一定レベル以上の信号が発生した場合に部分放電が発生したと判断する方法がとられている。この場合には部分放電信号と外部ノイズ信号とを明確に識別することが困難である。外部ノイズ信号が放送波などで定常的に発生している場合には、事前に外部ノイズを測定しておき、ノイズのある周波数帯域を避けて測定する方法、あるいはノイズを信号処理で取り除く等の方法を採用することができる。しかし、外部ノイズ信号が携帯電話の通信信号、機器ノイズあるいは気中コロナノイズ等の非定常的なノイズである場合には、内部の部分放電に伴って発生した部分放電信号と外部ノイズとを識別することは困難である。
【００１５】
さらに、前記部分放電信号をガス絶縁機器内に配置したアンテナで検出すると、アンテナで検出した信号の周波数特性はアンテナを含むセンサの周波数特性並びにガス絶縁機器を構成するタンク形状および構造等により決定される電磁波伝播路の周波数特性の影響を受ける。このため、アンテナで検出した信号が内部の部分放電に伴って発生した部分放電信号であるか、外部ノイズであるかを精度よく診断をすることは困難であり、専門家による診断を必要としていた。
【００１６】
一方、前記診断法としてニューラルネットワークあるいはファジィーシステムを用い、診断アルゴリズムとして一般的なパターン認識法を用いる場合には、前記前記検出信号から得られるデータ量が膨大となり、学習時間が長くなりすぎたり、収束しないなど問題が発生する。また、前記学習が収束したとしても前記部分放電にはばらつきが存在するので、部分放電の発生原因、発生部位の詳細まで診断することは困難であった。
【００１７】
また、前記従来のバックプロパゲーション法のニューラルネットワーク構造によると、解析データを入力すると一気に診断して診断結果を出力する。しかし、入力層４１や出力層４３のノード数が多くなり内部構造も複雑になるため、既知データの学習時に収束し難くなる、ローカルミニマムに陥りやすい、学習時間が膨大となる等の問題が生じる。また実用可能な診断精度を得ることも困難であった。
【００１８】
本発明は前記問題点に鑑みて成されたもので、ガス絶縁機器の絶縁破壊事故の前駆現象である部分放電信号を検出し、該信号を多段階に条件分岐して診断することにより高精度の診断を行うことのできる部分放電診断装置および診断方法を提供する。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記の課題を解決するために次のような手段を採用した。
【００２０】
ガス絶縁機器が発生する部分放電信号を検出する部分放電信号検出器と、該部分放電信号検出器の検出信号を受信して部分放電信号を信号解析する信号解析装置と、前記信号解析の結果を受信して前記部分放電の発生原因を診断する診断装置と、該診断結果を表示する表示装置からなるガス絶縁機器の部分放電診断装置において、前記診断装置は多段階に条件分岐する診断手段を備え、該診断手段は、部分放電信号を周波数解析して得た解析データと事前に用意したバックグランドノイズを周波数解析して得た解析データとの比較結果をもとに部分放電の有無を診断する第１の診断手段と、該第１の診断結果にしたがって条件分岐し、前記部分放電信号の系統周波数の位相に同期した周期成分をもとに部分放電信号がガス絶縁機器の内部に起因する信号か外部に起因する信号かを診断する第２の診断手段と、第２の診断結果にしたがって条件分岐し、部分放電信号の周波数スペクトラムまたは部分放電信号の系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度パターンの少なくともいずれか一方から抽出した特徴量をもとに部分放電信号が機器内部の部分放電に起因する信号であるかシールドの接触不良に起因する信号であるかを解析する第３の診断手段を備える。
【００３４】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施形態を図１および図２を用いて説明する。図１は本実施形態に係るガス絶縁機器の部分放電診断装置を示す図、図２は図１に示す部分放電診断装置の条件分岐による診断フローを示す図である。
【００３５】
図１において、１はガス絶縁機器の接地金属容器、２は高圧導体、３は高圧導体２を保持する絶縁スペーサ、４ａ，４ｂ，４ｃは部分放電に伴う電磁波等を検出する部分放電信号検出器であり、検出用アンテナあるいはガス絶縁機器内の内部電極を検出アンテナとして利用することができる。５は部分放電信号検出器４ａ，４ｂ，４ｃのいずれかを選択する広帯域切換スイッチ、６は増幅器、７はスペクトルアナライザ等による周波数解析装置、あるいはデジタルストレージスコープにより得た信号を解析するＦＦＴ（高速フーリエ変換）解析装置等の信号解析装置、８はパーソナルコンピュータ等で構成した診断装置であり、診断装置８は部分放電の発生原因の診断およびノイズの種別診断を行う。９は診断結果を表示する表示装置である。
【００３６】
部分放電信号検出器で検出した検出信号は、広帯域切換スイッチ５および増幅器６を通して信号解析装置７に入力し、信号解析装置７により周波数解析等の信号解析がおこなわれる。診断装置８は前記信号解析されたデータを入力し、部分放電の発生原因の診断およびノイズの種別診断を行い、診断結果を表示装置９により表示する。
【００３７】
このような構成を採用することにより診断時間の大幅な短縮を図ることができるとともに自動監視によるガス絶縁機器の異常診断が可能になる。
【００３８】
次に、前記診断装置８による診断を診断フローを示す図２を参照して説明する。
【００３９】
ガス絶縁機器内の部分放電検出器４から取り込んだ信号は、スペクトルアナライザ等の解析装置により信号解析し、解析した部分放電信号を診断１ないし３により条件分岐して診断する。
【００４０】
まず、診断１では、部分放電信号が発生していない状態で発生しているバックグランドノイズ（ＢＧＮ）の解析データを事前に用意しておき、このＢＧＮの解析データと前記部分放電信号の解析データを比較し、部分放電が発生しているか否かを診断する。例えば部分放電の解析データがＢＧＮの解析データを越えている場合には部分放電が発生していると診断することができる。診断１により部分放電が発生していると判断した場合は診断２に進む。部分放電が発生していなく正常であると診断した場合には正常である旨の表示をおこなう。
【００４１】
診断２では、部分放電信号がガス絶縁機器の内部に起因する信号か外部に起因する信号かを診断する。診断２により内部に起因する信号と判断した場合には診断３に進む。外部に起因する信号と判断した場合には外部ノイズである旨の表示をおこなう。
【００４２】
診断３では、検出した部分放電信号がガス絶縁機器内部の部分放電信号であるか、シールドなどの接触不良に起因する信号であるかを診断する。診断３においてガス絶縁機器内部の部分放電であると判断した場合には内部放電である旨の表示を行い、接触不良と判断した場合には接触不良である旨を表示をおこなう。
【００４３】
このように、検出した部分放電信号を条件分岐して多段階に診断することにより精度のよい診断をおこなうことができる。
【００４４】
図３は、前記診断装置に用いることのできるニューラルネットワークを示す図である。
【００４５】
図において、１１はニューラルネットワークの入力層、１２はニューラルネットワークの中間層、１３はニューラルネットワークの出力層であり、ニューラルネットワークは３層構造をなしている。
【００４６】
前記入力層１１には入力データｘ1〜ｘmを入力する。入力データｘ1〜ｘmは、後述するような、周波数スペクトラムの各周波数帯域毎の信号強度、あるいは系統周波数の１周期を所定角度毎に分割した各帯域毎の信号強度を利用することができる。
【００４７】
診断結果は出力層１３から得ることができ、出力層１３での出力ｙ1〜ｙ2により診断をおこなうことができる。
【００４８】
図３に示すニューラルネットワークは出力層１３のユニット数を少なくし、診断結果の分岐数を少なくしして診断を高速に進めていく手法である。すなわち、分岐条件を二分岐程度にすることにより、個々の診断に用いるニューラルネットワーク構造を簡素化して精度のよい判定結果を速やかに得ることができる。また、学習時間が大幅に減少して、学習における収束がしやすくなる。
【００４９】
また、出力層のユニット数を減少することは、同時に中間層１２のユニット数を減少することになるため全体のユニット数を少なくしたニューラルネットワーク構造を得ることができる。
【００５０】
図４は図１に示す部分放電診断装置の条件分岐による診断フローの他の例を示す図である。
【００５１】
ガス絶縁機器内の部分放電検出器４から取り込んだ信号は、スペクトルアナライザ等の解析装置により信号解析し、部分放電信号を診断１〜１４により条件分岐診断する。
【００５２】
まず、診断１では、バックグランドノイズ（ＢＧＮ）の解析データを事前に用意しておき、このＢＧＮの解析データと前記部分放電信号の解析データを比較し、部分放電が発生しているか否かを診断する。例えば部分放電の解析データがＢＧＮの解析データを越えている場合には部分放電が発生していると診断することができる。診断１により部分放電が発生していると判断した場合は診断２に進む。部分放電が発生していなく正常であると診断した場合、あるいは部分放電ではなくノイズであると判断したときはは正常である旨の表示をおこなう。
【００５３】
診断２では、検出した部分放電信号がガス絶縁機器内部の部分放電信号であるか、シールドなどの接触不良に基づくノイズまたはガス絶縁機器タンク外の気中コロナに起因する信号であるかを診断する。診断２において気中コロナなどに起因する信号であると判断した場合には診断３に進み、ガス絶縁機器内部の部分放電であると診断した場合には診断４に進む。
【００５４】
診断３では、検出した部分放電信号がシールドなどの接触不良に基づく信号であるか、またはガス絶縁機器タンク外の気中コロナに起因する信号であるかを診断する。
【００５５】
診断４では、検出した部分放電信号が絶縁ガス系の異常に起因する信号であるか、絶縁物系の異常に起因する信号であるかを診断する。絶縁ガス系の異常と診断した場合には診断９に進む。絶縁物系の異常と診断した場合には場合には診断５に進む。
【００５６】
診断５では、検出した部分放電信号がスペーサ異常に起因する信号であるか、内蔵したコンデンサ異常に起因する信号であるかを診断する。スペーサ異常と診断した場合には診断６に進む。
【００５７】
診断６では、検出した部分放電信号がスペーサ沿面異物に起因する信号であるか否かを診断する。スペーサ沿面異物以外に起因する信号と診断した場合には診断７に進む。
【００５８】
診断７では、検出した部分放電信号が絶縁物に発生したクラックまたは絶縁物の剥離に起因する信号であるか、絶縁物に発生したボイドに起因する信号であるかを診断する。
【００５９】
診断８では、検出した部分放電信号が絶縁物に発生したクラックに起因する信号であるか、絶縁物の剥離に起因する信号であるかを診断する。
【００６０】
診断９では、検出した部分放電信号が絶縁ガス中に存在する固定異物に起因する信号であるか、絶縁ガス中に浮遊する金属製のフリー異物に起因する信号であるかを診断する。固定異物に起因する信号と診断した場合には診断１０に進む。
【００６１】
診断１０では、検出した部分放電信号が絶縁ガス中に存在する突起に起因する信号であるか、金属物から浮いているフロート異物に起因する信号であるかを診断する。突起に起因する信号と診断した場合には診断１１に進む。
【００６２】
診断１１では、検出した部分放電信号が導体上異物に起因する信号であるか、導体上異物に起因する信号であるかを診断する。
【００６３】
診断１２では、検出した部分放電信号が外部ノイズに起因する信号であるか、否かを診断する。外部ノイズに起因する信号であると診断した場合には診断１３に進む。
【００６４】
診断１３では、検出した部分放電信号が放送波であるか、非定常ノイズであるかを診断する。非定常ノイズと診断した場合には診断１４に進む。
【００６５】
診断１４では、検出した部分放電信号が携帯電話の信号であるか、その他のノイズであるかを診断する。
【００６６】
本実施形態では、診断１〜１４による条件分岐により異常原因の診断をおこなっている。さらに各診断の分岐数は２分岐であるので個々の診断を簡素化することができ、精度のよい診断をおこなうことができる。
【００６７】
また、前記条件分岐は特徴的なパターンが現れる場合をできるだけ早い段階で分岐することにより診断精度を向上している。すなわち、部分放電信号と大きく異なっているノイズ信号を診断１で診断し、また、部分放電に起因する信号であるか、接触不良や気中コロナに起因する信号であるかの診断を診断２で診断し、スペーサ異常に起因する信号であるか、内蔵したコンデンサ異常に起因する信号であるかの診断を診断５で診断している。このように診断の初期段階で大きな分岐をおこなうことにより、最終的な部分放電原因の診断精度が向上する。
【００６８】
次に、再診断によりニューラルネットワークの診断精度を向上する方法について説明する
図５は再診断をおこなうニューラルネットワークの診断フローを示す図である。
【００６９】
なお、図において診断１ないし診断３による診断形態および診断結果による２分岐は図２に示すフローチャートと同一であるので説明を省略する。
【００７０】
図において、診断１では、バックグランドノイズ（ＢＧＮ）を部分放電信号として事前に用意しておき、このＢＧＮ信号と実際に受診した部分放電信号を比較し、部分放電が発生しているか否かを診断する。例えば部分放電信号がＢＧＮ信号を越えている場合には部分放電が発生していると診断することができる。
【００７１】
ニューラルネットワークがおこなう前記診断１において、ニューラルネットワークはその出力ユニットの１つがある値以上の出力を発生した場合のみに、その出力が真であると判断する必要がある。すなわち診断１の出力ユニットの示す出力値ｙnが、ｙn＞０．５であるものが真であると判断する。図５の診断１ではｙ1＞０．５のとき正常と判断し、ｙ2＞０．５のときは部分放電信号検出と診断して、診断２に進む。ｙ1＜０．５であり、かつｙ2＜０．５である場合には確定する診断ができないものと判断して、再度信号を取り込んで再診断する。
【００７２】
以下同様に診断２ないし診断３においてもｙ1＜０．５であり、かつｙ2＜０．５である場合には確定できる診断ができないものと判断して、再度信号を取り込んで再診断する。
【００７３】
従来のように、出力ユニットの示す出力値のうち最大値をとるものが真であるという判断基準のみで判断すると出力ユニットの出力値が零に近い場合、すなわち学習したデータと入力データが大きく乖離した場合でも何らかの判断をしてしまう。しかし、前述のようにｙ1＜０．５であり、かつｙ2＜０．５である場合には確定できる診断ができないと判断して、再度信号を取り込んで再度診断することにより、誤った判断を防止することができる。
【００７４】
次に前記診断に用いる解析データについて説明する。診断に用いる解析データは前記信号解析装置７より得ることができる。
【００７５】
図６は、ガス絶縁機器内で発生した部分放電信号をスペクトルアナライザで測定して得た周波数スペクトラムである。横軸の周波数のデータは数百ポイントあり、膨大な量であるため、これらのデータをそのままニューラルネットワークに入力して診断をおこなうと学習に長時間を要し、また収束しない場合も発生する。
【００７６】
図７は、図６の周波数スペクトラムの周波数帯域０〜１５００ＭＨｚを７５ＭＨｚ毎に２０の領域に分割し、分割した各領域中にそれぞれの最大値および平均値の棒グラフに重ねて表示した図である。このように領域を分割し、分割した各領域毎にその最大値および平均値を得て、このデータを解析データとすることにより、周波数スペクトラムのパターンを変えることなく解析データ量を削減することができる。また、前記データ量を削減することにより部分放電現象のばらつきによる信号の相違を少なくし精度の高い診断をおこなうことができる。
【００７７】
図８は、系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度のパターンを示す図である。ガス絶縁機器内で発生する部分放電現象は交流印加電圧の振幅に依存する。このため、種々の部分放電はその発生原因毎に固有の位相特性を有する。したがって、系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度を各位相毎に解析することにより部分放電信号とノイズ信号を分離することが可能であり、さらに部分放電信号の発生原因を診断することができる。
【００７８】
図９は、図８の系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度を示す図において、交流印加電圧の１周期（０〜３６０度）を１８度毎に２０の領域に分割し、分割した各領域中にそれぞれの最大値および平均値の棒グラフに重ねて表示した図である。このように領域を分割し、分割した各領域毎にその最大値および平均値を得て、このデータを解析データとすることにより、系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度をのパターンを変えることなく解析データ量を削減することができる。また、前記データ量を削減することにより部分放電現象のばらつきによる信号の相違を少なくし精度の高い診断をおこなうことができる。
【００７９】
図１０は、前記系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度のパターンをその最大値で規格化したパターンを示す図である。なお、前記規格化は周期成分の信号強度のパターンのほか、前記周波数パターン、後述する特徴量のパターン等の任意のパターンに適用することができる。
【００８０】
前記部分放電信号は部分放電の大きさ、あるいは部分放電の発生箇所と測定地点との距離の相違等により、同じ発生原因の部分放電であっても異なった信号と診断する可能性がある。
【００８１】
しかし、図１０に示すように、信号強度のパターンをその最大値で規格化することにより、減衰等による信号の相違をなくしている。したがって、同じ発生原因の信号強度パターンを他の発生原因パターンと誤認することない。
【００８２】
図１１は、部分放電信号をスペクトルアナライザで測定して得た周波数スペクトラムから抽出した特徴量を示す図である。図において、Ｙmaxは信号強度の最大値、Ｙaveは信号強度の平均値、ｆmaxは信号強度の最大値が得られる周波数、ｆsおよびｆeは高域側に発生するスペクトラムの低域側周波数および高域側周波数であり、これらの特徴量を前記解析装置の解析データとして使用することができる。
【００８３】
図１２は、系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度のパターンから抽出した特徴量を示す図である。図において、Ｕmax+は正の半波期間中における信号強度の最大値、Ｕmax-は負の半波期間中における信号強度の最大値、Ｕave+は正の半波期間中における信号強度の平均値、Ｕave-は負の半波期間中における信号強度の平均値、θs+およびθs-は正の半波信号波形および負の半波信号の立ち上がり部分の位相角、θe+およびθe-は正の半波信号波形および負の半波信号の立ち下がり部分の位相角、θmax+およびθmax-は正の半波信号波形および負の半波信号の信号強度の最大値が得られる位相角であり、これらの特徴量を前記解析装置の解析データとして使用することができる。
【００８４】
なお、図１１および図１２は、ガス絶縁機器の高圧導体上に突起等の固定異物が存在する場合に発生する部分放電の０〜１５００ＭＨｚにおける信号強度のパターンの概略をそれぞれ示した図である。特に図１２において、部分放電に伴う信号は正の半波と負の半波のピーク付近に信号が集中して発生しており、ガス系の異常に起因して発生する部分放電信号の典型的な特徴を呈している。
【００８５】
このように、図１１および図１２に示す特徴量は、ガス絶縁機器の高圧導体上にある突起等の固定異物の検出に関しては、前記周波数スペクトラムあるいは系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度のパターンを使用するよりも顕著であり、この特徴量を利用することにより診断精度が向上する。
【００８６】
以上の説明では、前記特徴量は放電検出信号の大きさと、その信号が発生している周波数および位相などを示すパラメータから抽出したが、信号強度のパターンの歪みや先鋭度などのパターン形状を表す特徴量あるいは正および負の半波間における相関係数などの他の特徴量を解析データとして用いることができる。
【００８７】
また、このような部分放電信号の特徴量は、部分放電の発生原因別に特有な特徴量と、印加電圧、ガス圧力などの周囲状況などの測定条件によって変化する特徴量がある。例えば前記高電圧導体上の突起に基づく放電現象は印加電圧の上昇に伴い放電の発生数、大きさおよび開始位相はそれぞれ変化する。一方、放電の最大値を与える電圧位相および放電が発生している平均位相は印加電圧の大きさが変化してもほとんど変化しない。したがって、測定条件が変化しても変化しない特徴量を解析データとして用いて診断することにより診断精度を向上することができる。
【００８８】
そして、このようにして抽出した特徴量はファジィーシステムの入力、あるいはニューラルネットワークの入力として用いて、診断装置を構成することができる。
【００８９】
図１３は前記診断装置による別の診断フローを示す図である。
【００９０】
まず、診断１では、周波数スペクトラム（周波数パターン）を解析して得た周波数解析データを利用して診断をおこなう。すなわち、バックグランドノイズ（ＢＧＮ）の解析データを事前に用意しておき、このＢＧＮの解析データと前記部分放電信号の解析データを比較し、部分放電が発生しているか否かを診断する。例えば部分放電の解析データがＢＧＮの解析データを越えている場合には部分放電が発生していると診断することができる。診断１により部分放電が発生していると判断した場合は診断２に進む。部分放電が発生していなく正常であると診断した場合には正常である旨の表示をおこなう。
【００９１】
診断２では、系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度のパターン（位相パターン）を解析して得た解析データを利用して診断をおこなう。すなわち、部分放電信号がガス絶縁機器の内部に起因する信号か外部に起因する信号かを診断する。診断２により内部に起因する信号と判断した場合には診断３に進む。外部に起因する信号と判断した場合には外部ノイズである旨の表示をおこなう。なお、位相パターンの解析に当たっては３００ＭＨｚ以下の周波数は気中コロナおよび放送波の影響を受けやすいため３００ＭＨｚ以上において最大の出力が得られる周波数を選択するのがよい。また、ただ１つの周波数の位相パターンだけでなく、第２および第３のピークが得られる複数の周波数の位相パターンを用いると診断の精度を向上することができる。
【００９２】
診断３では、前記周波数パターンまたは位相パターンいずれか１以上のパターンから抽出した特徴量を利用して診断をおこなう。すなわち、検出した部分放電信号がガス絶縁機器内部の部分放電信号であるか、シールドなどの接触不良に起因する信号であるかを診断する。診断３においてガス絶縁機器内部の部分放電であると判断した場合には内部放電である旨の表示を行い、接触不良と判断した場合には接触不良である旨を表示をおこなう。
【００９３】
以上は診断１〜３にニューラルネットワークを用いることを前提に説明したが、各診断において最も精度の高い診断方法を利用するとよい。例えば診断１および診断２はニューラルネットワークを用い、診断３はファジィーシステムを用いることができる。診断毎にアルゴリズムが変わるので診断装置の構成は複雑になるが、個々の診断に精度の高い診断方法を利用できるので高精度の診断をおこなうことができる。
【００９４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、部分放電信号を検出し、該信号を多段階に条件分岐して診断するので、精度の高い診断をおこなうことができる。
【００９５】
さらに、部分放電信号を解析し種々のパターンとして診断するので簡易で高精度の診断装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係るガス絶縁機器の部分放電診断装置を示す図であある。
【図２】部分放電診断装置の条件分岐による診断フローを示す図である。
【図３】診断装置に用いることのできるニューラルネットワークを示す図である。
【図４】診断フローの他の例を示す図である。
【図５】再診断をおこなうニューラルネットワークの診断フローを示す図である。
【図６】部分放電信号の周波数スペクトルを示す図である。
【図７】図６に示す周波数スペクトラムを分割し、分割した各領域に最大値および平均値を表示した棒グラフを重ねて表示した図である。
【図８】位相に同期した周期成分の信号強度のパターンを示す図である。
【図９】図８に示す信号強度のパターンを分割し、分割した各領域に最大値および平均値を表示した棒グラフを重ねて表示した図である。
【図１０】位相に同期した周期成分の信号強度のパターンをその最大値で規格化したパターンを示す図である。
【図１１】周波数スペクトラムから抽出した特徴量を示す図である。
【図１２】位相に同期した周期成分の信号強度パターンから抽出した特徴量を示す図である。
【図１３】診断フローのさらに他の例を示す図である。
【図１４】従来のニューラルネットワークを示す図である。
【図１５】従来のニューラルネットワークの診断フローを示す図である。
【符号の説明】
１ ガス絶縁機器の接地金属容器
２ 高圧導体
３ 絶縁スペーサ
４ａ，４ｂ，４ｃ 部分放電信号検出器
５ 広帯域切換スイッチ
６ 増幅器
７ 信号解析装置
８ 診断装置
９ 表示装置
Claims (6)
- ガス絶縁機器が発生する部分放電信号を検出する部分放電信号検出器と、
該部分放電信号検出器の検出信号を受信して部分放電信号を信号解析する信号解析装置と、
前記信号解析の結果を受信して前記部分放電の発生原因を診断する診断装置と、
該診断結果を表示する表示装置からなるガス絶縁機器の部分放電診断装置において、
前記診断装置は多段階に条件分岐する診断手段を備え、
該診断手段は、部分放電信号を周波数解析して得た解析データと事前に用意したバックグランドノイズを周波数解析して得た解析データとの比較結果をもとに部分放電の有無を診断する第１の診断手段と、
該第１の診断結果にしたがって条件分岐し、前記部分放電信号の系統周波数の位相に同期した周期成分をもとに部分放電信号がガス絶縁機器の内部に起因する信号か外部に起因する信号かを診断する第２の診断手段と、
第２の診断結果にしたがって条件分岐し、部分放電信号の周波数スペクトラムまたは部分放電信号の系統周波数の位相に同期した周期成分の信号強度パターンの少なくともいずれか一方から抽出した特徴量をもとに部分放電信号が機器内部の部分放電に起因する信号であるかシールドの接触不良に起因する信号であるかを解析する第３の診断手段を備えたことを特徴とするガス絶縁機器の部分放電診断装置。 - 請求項１記載のガス絶縁機器の部分放電診断装置において、
前記周波数スペクトラムは所定周波数幅毎に分割した離散値であることを特徴とするガス絶縁機器の部分放電診断装置。 - 請求項１記載のガス絶縁機器の部分放電診断装置において、
前記診断装置が診断する前記信号はその最大値で規格化したことを特徴とするガス絶縁機器の部分放電診断装置。 - 請求項１記載のガス絶縁機器の部分放電診断装置において、
前記診断装置は、ニューラルネットワークを用いたことを特徴とするガス絶縁機器の部分放電診断装置。 - 請求項４記載のガス絶縁機器の部分放電診断装置において、
前記ニューラルネットワークは該ニューラルネットワークの判定出力の全てが０．５未満である場合、再度信号を取り込み再診断することを特徴とするガス絶縁機器の部分放電診断装置。 - 請求項１記載のガス絶縁機器の部分放電診断装置において、
前記診断装置は、ファジィーシステムを用いたことを特徴とするガス絶縁機器の部分放電診断装置。
Priority Applications (9)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02044999A JP4157636B2 (ja) | 1999-01-28 | 1999-01-28 | ガス絶縁機器の部分放電診断装置 |
| EP00101011A EP1024573B1 (en) | 1999-01-28 | 2000-01-19 | Method and system for diagnosing partial discharge in gas-insulated apparatus |
| DE60041014T DE60041014D1 (de) | 1999-01-28 | 2000-01-19 | Verfahren und Vorrichtung zum Feststellen von Teilentladungen in einer gasisolierten Anlage |
| US09/490,279 US6300768B1 (en) | 1999-01-28 | 2000-01-24 | Method of diagnosing partial discharge in gas-insulated apparatus and partial discharge diagnosing system for carrying out the same |
| KR1020000003927A KR100691655B1 (ko) | 1999-01-28 | 2000-01-27 | 가스절연기기의 부분방전진단장치 및 진단방법 |
| CNB001011782A CN1241308C (zh) | 1999-01-28 | 2000-01-28 | 气体绝缘装置中局部放电的诊断方法和局部放电诊断*** |
| CNB2004100577462A CN1306672C (zh) | 1999-01-28 | 2000-01-28 | 气体绝缘装置中局部放电的诊断方法和局部放电诊断*** |
| HK01100919A HK1030107A1 (en) | 1999-01-28 | 2001-02-09 | Method of diagnosing partial discharge in gas-insulated apparatus and partial discharge diagnosing system for carrying out the same |
| US09/917,814 US6483316B2 (en) | 1999-01-28 | 2001-07-31 | Method of diagnosing partial discharge in gas-insulated apparatus and partial discharge diagnosing system for carrying out the same |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02044999A JP4157636B2 (ja) | 1999-01-28 | 1999-01-28 | ガス絶縁機器の部分放電診断装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000224723A JP2000224723A (ja) | 2000-08-11 |
| JP4157636B2 true JP4157636B2 (ja) | 2008-10-01 |
Family
ID=12027385
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP02044999A Expired - Lifetime JP4157636B2 (ja) | 1999-01-28 | 1999-01-28 | ガス絶縁機器の部分放電診断装置 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US6300768B1 (ja) |
| EP (1) | EP1024573B1 (ja) |
| JP (1) | JP4157636B2 (ja) |
| KR (1) | KR100691655B1 (ja) |
| CN (2) | CN1241308C (ja) |
| DE (1) | DE60041014D1 (ja) |
| HK (1) | HK1030107A1 (ja) |
Families Citing this family (55)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100477215B1 (ko) * | 2002-04-10 | 2005-03-21 | 학교법인 성균관대학 | 웨이브렛변환을 이용한 가스절연개폐장치의 부분방전검출방법 |
| TW559355U (en) * | 2002-10-25 | 2003-10-21 | Hon Hai Prec Ind Co Ltd | Electrical connector |
| KR100449285B1 (ko) * | 2003-02-03 | 2004-09-22 | 학교법인 성균관대학 | 카오스이론의 어트랙터에서 특이값 분해방법을 이용한가스절연개폐장치의 부분방전 검출방법 |
| FR2855878B1 (fr) * | 2003-06-05 | 2005-08-05 | Alstom | Methode de detection de decharges partielles et systeme de diagnostic pour appareil electrique |
| JP4470157B2 (ja) * | 2004-02-20 | 2010-06-02 | 株式会社日本Ａｅパワーシステムズ | 部分放電測定方法及びその装置 |
| JP4323418B2 (ja) | 2004-12-16 | 2009-09-02 | 株式会社日本Ａｅパワーシステムズ | ガス絶縁機器の異常状態診断方法およびシステム |
| CA2508428A1 (fr) * | 2005-05-20 | 2006-11-20 | Hydro-Quebec | Detection, localisation et interpretation de decharge partielle |
| CN100458454C (zh) * | 2005-08-26 | 2009-02-04 | 重庆大学 | 气体绝缘组合电器局部放电在线检测去噪方法 |
| ITPR20060054A1 (it) * | 2006-06-13 | 2007-12-14 | Techimp S R L | Strumento e procedimento di rilevazione di scariche elettriche parziali in un sistema elettrico |
| WO2008026291A1 (fr) * | 2006-09-01 | 2008-03-06 | Mitsubishi Electric Corporation | Procédé de détection des décharges partielles et dispositif de détection des décharges partielles |
| JP4860795B2 (ja) | 2006-09-07 | 2012-01-25 | 三菱電機株式会社 | 電力機器 |
| CN100427961C (zh) * | 2006-09-20 | 2008-10-22 | 重庆大学 | 基于虚拟仪器技术的气体绝缘组合电器在线监测方法 |
| KR100858270B1 (ko) * | 2006-10-31 | 2008-09-11 | 한국전력공사 | 개폐기 진단 장치 |
| KR100840868B1 (ko) | 2007-02-15 | 2008-06-23 | 주식회사 효성 | 가스절연기기 부분방전 검출용 주파수 분석 장치 |
| KR100853725B1 (ko) * | 2007-06-20 | 2008-08-22 | (주) 피에스디테크 | Ｐｒｐｓ 알고리즘을 이용한 가스절연부하개폐장치의부분방전 원인분석 방법 및 그 장치 |
| ITPR20070059A1 (it) * | 2007-07-26 | 2009-01-27 | Techimp S P A | Procedimento per rilevare, identificare e localizzare scariche parziali aventi luogo in un sito di scarica lungo un apparato elettrico |
| ITPR20070058A1 (it) * | 2007-07-26 | 2009-01-27 | Techimp S P A | Procedimento e apparato per monitorare un'attivita di scariche elettriche parziali in un apparato elettrico alimentato con tensione continua |
| US7676333B2 (en) * | 2007-11-06 | 2010-03-09 | General Electric Company | Method and apparatus for analyzing partial discharges in electrical devices |
| US8143899B2 (en) * | 2008-04-01 | 2012-03-27 | General Electric Company | Method and apparatus for detecting partial discharges in electrical systems |
| JP5491819B2 (ja) * | 2009-10-02 | 2014-05-14 | 株式会社東芝 | ガス絶縁電気機器の部分放電検出装置 |
| AU2011368503B2 (en) * | 2011-05-16 | 2015-12-24 | Mitsubishi Electric Corporation | Tank-type switching device |
| US20120330871A1 (en) * | 2011-06-27 | 2012-12-27 | Asiri Yahya Ahmed | Using values of prpd envelope to classify single and multiple partial discharge (pd) defects in hv equipment |
| KR101307319B1 (ko) * | 2012-04-13 | 2013-09-10 | 엘에스산전 주식회사 | 부분 방전 신호 검출 시스템 및 그 방법 |
| CN102879689B (zh) * | 2012-10-12 | 2014-11-26 | 华北电力大学（保定） | 一种复合绝缘子运行状态评估方法 |
| JP6095762B2 (ja) * | 2013-02-12 | 2017-03-15 | 三菱電機株式会社 | 部分放電センサー評価方法 |
| JP6116952B2 (ja) * | 2013-03-19 | 2017-04-19 | 株式会社東芝 | 部分放電監視システムおよび部分放電監視方法 |
| US10408873B2 (en) * | 2013-05-10 | 2019-09-10 | Prysmian S.P.A. | Partial discharge signal processing method and apparatus employing neural network |
| CN103513168B (zh) * | 2013-10-08 | 2016-03-30 | 广州友智电气技术有限公司 | Gis及电缆局部放电综合判断方法 |
| WO2015058068A1 (en) * | 2013-10-18 | 2015-04-23 | Utilx Corporation | Method and apparatus for measuring partial discharge charge value in frequency domain |
| US9753080B2 (en) | 2014-12-09 | 2017-09-05 | Rosemount Inc. | Partial discharge detection system |
| CN104502824A (zh) * | 2015-01-06 | 2015-04-08 | 福州大学 | 基于混沌***的局部放电信号周期性脉冲干扰抑制方法 |
| CN105203937B (zh) * | 2015-10-28 | 2018-09-28 | 国网江西省电力公司南昌供电分公司 | 一种变压器内部放电模式识别方法及故障诊断*** |
| CN105606977B (zh) * | 2016-03-11 | 2019-04-19 | 华乘电气科技（上海）股份有限公司 | 基于分层规则推理的局部放电prps图谱识别方法及*** |
| KR101787901B1 (ko) * | 2016-06-14 | 2017-11-15 | 엘에스산전 주식회사 | 전력설비 진단장치 |
| CN106405346A (zh) * | 2016-08-29 | 2017-02-15 | 广西塔锡科技有限公司 | 一种局部放电的检测方法及其装置 |
| JP6833420B2 (ja) * | 2016-09-16 | 2021-02-24 | 株式会社東芝 | 監視システム |
| CN106569110A (zh) * | 2016-11-03 | 2017-04-19 | 合肥华义电气科技有限公司 | 一种智能开关柜监控方法 |
| CN106546892A (zh) * | 2016-11-10 | 2017-03-29 | 华乘电气科技（上海）股份有限公司 | 基于深度学习的局部放电超声音频识别方法及*** |
| US10608830B2 (en) | 2017-02-06 | 2020-03-31 | Mh Gopower Company Limited | Power over fiber enabled sensor system |
| US11448682B2 (en) | 2017-03-02 | 2022-09-20 | Rosemount Inc. | Trending functions for partial discharge |
| CA3007729A1 (en) | 2017-06-12 | 2018-12-12 | Vibrosystm Inc. | Method of monitoring partial discharges in a high voltage electric machine, and connection cable therefore |
| DE102017217127A1 (de) * | 2017-09-26 | 2019-03-28 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und Anordnung zum Erkennen von Teilentladungen bei einem elektrischen Betriebsmittel |
| US11067639B2 (en) | 2017-11-03 | 2021-07-20 | Rosemount Inc. | Trending functions for predicting the health of electric power assets |
| US10794736B2 (en) | 2018-03-15 | 2020-10-06 | Rosemount Inc. | Elimination of floating potential when mounting wireless sensors to insulated conductors |
| CN108645507B (zh) * | 2018-04-16 | 2021-01-15 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司曲靖局 | 一种高适应性gil振动在线监测神经网络装置 |
| US11181570B2 (en) | 2018-06-15 | 2021-11-23 | Rosemount Inc. | Partial discharge synthesizer |
| US10833531B2 (en) | 2018-10-02 | 2020-11-10 | Rosemount Inc. | Electric power generation or distribution asset monitoring |
| US11313895B2 (en) | 2019-09-24 | 2022-04-26 | Rosemount Inc. | Antenna connectivity with shielded twisted pair cable |
| EP3879284B1 (en) * | 2020-03-13 | 2024-06-05 | General Electric Technology GmbH | Fault localization system and associated fault localization method |
| EP4206699A4 (en) * | 2020-08-26 | 2024-03-13 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | ANOMALY DETECTION DEVICE, ANOMALY DETECTION METHOD AND PROGRAM |
| EP3961227A1 (en) * | 2020-08-31 | 2022-03-02 | General Electric Company | Online and offline partial discharge detection for electrical drive systems |
| CN112816838B (zh) * | 2021-01-06 | 2023-03-21 | 国网重庆市电力公司电力科学研究院 | 基于fft、vmd和ls-svm的gis设备缺陷诊断装置及方法 |
| CN112860927A (zh) * | 2021-01-31 | 2021-05-28 | 广东省博瑞海曼科技有限公司 | 一种局部放电检测数据存储方法、***及装置 |
| FR3128539A1 (fr) * | 2021-10-25 | 2023-04-28 | Schneider Electric Industries Sas | Procédé de détection d’événement anormal dans un conducteur électrique d’un appareil électrique de moyenne tension |
| CN114216556A (zh) * | 2021-11-18 | 2022-03-22 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种适用于gil外壳的弧形振动传感装置及其振动检测方法 |
Family Cites Families (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3430136A (en) * | 1965-12-21 | 1969-02-25 | Gen Electric | Test equipment for identification and location of electrical faults in fluid-filled electric apparatus |
| US3430186A (en) | 1967-09-07 | 1969-02-25 | Thomas & Betts Corp | Connector assembly |
| JPS4970183A (ja) * | 1972-11-10 | 1974-07-06 | ||
| US4385271A (en) * | 1981-03-20 | 1983-05-24 | Moshe Kurtz | Fault monitoring by detecting a polarity difference |
| JPS61108976A (ja) * | 1984-11-01 | 1986-05-27 | Mitsubishi Electric Corp | ガス絶縁母線の故障位置検出装置 |
| US4975800A (en) * | 1988-03-14 | 1990-12-04 | Hitachi, Ltd. | Contact abnormality detecting system |
| JPH0738011B2 (ja) * | 1988-05-16 | 1995-04-26 | 株式会社日立製作所 | 高圧電力機器の異常診断システム |
| US5214595A (en) * | 1988-05-16 | 1993-05-25 | Hitachi, Ltd. | Abnormality diagnosing system and method for a high voltage power apparatus |
| JPH0664108B2 (ja) * | 1989-06-02 | 1994-08-22 | 株式会社日立製作所 | 電力機器の診断装置および診断方法 |
| JPH0750147B2 (ja) * | 1989-06-14 | 1995-05-31 | 株式会社日立製作所 | ガス絶縁電気機器の異常位置標定方法および装置 |
| GB9021484D0 (en) * | 1990-10-03 | 1990-11-14 | Univ Strathclyde | Gas insulated substations |
| JPH04204270A (ja) * | 1990-11-30 | 1992-07-24 | Toshiba Corp | ガス絶縁開閉装置の部分放電検出装置 |
| JP2997571B2 (ja) * | 1991-07-10 | 2000-01-11 | 三菱電機株式会社 | 監視診断装置 |
| JP2974870B2 (ja) * | 1993-03-09 | 1999-11-10 | 三菱電機株式会社 | ガス絶縁開閉装置の絶縁診断装置 |
| JP2570970B2 (ja) | 1993-08-04 | 1997-01-16 | 日本電気株式会社 | イオン源装置 |
| JP3462257B2 (ja) * | 1994-03-23 | 2003-11-05 | 東京電力株式会社 | 部分放電検出方法 |
| KR100206662B1 (ko) * | 1995-08-28 | 1999-07-01 | 변승봉 | 주파수 스펙트럼 분석기를 이용한 부분방전 측정방법 |
| US5854993A (en) * | 1996-12-10 | 1998-12-29 | Caterpillar Inc. | Component machine testing using neural network processed vibration data analysis |
| JPH10253692A (ja) * | 1997-03-07 | 1998-09-25 | Mitsubishi Electric Corp | ガス絶縁機器の部分放電検出方法 |
-
1999
- 1999-01-28 JP JP02044999A patent/JP4157636B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
2000
- 2000-01-19 EP EP00101011A patent/EP1024573B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2000-01-19 DE DE60041014T patent/DE60041014D1/de not_active Expired - Lifetime
- 2000-01-24 US US09/490,279 patent/US6300768B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2000-01-27 KR KR1020000003927A patent/KR100691655B1/ko active IP Right Grant
- 2000-01-28 CN CNB001011782A patent/CN1241308C/zh not_active Expired - Lifetime
- 2000-01-28 CN CNB2004100577462A patent/CN1306672C/zh not_active Expired - Lifetime
-
2001
- 2001-02-09 HK HK01100919A patent/HK1030107A1/xx not_active IP Right Cessation
- 2001-07-31 US US09/917,814 patent/US6483316B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN1241308C (zh) | 2006-02-08 |
| JP2000224723A (ja) | 2000-08-11 |
| US6483316B2 (en) | 2002-11-19 |
| EP1024573B1 (en) | 2008-12-10 |
| CN1262540A (zh) | 2000-08-09 |
| KR100691655B1 (ko) | 2007-03-09 |
| US20010040459A1 (en) | 2001-11-15 |
| EP1024573A3 (en) | 2003-01-15 |
| KR20010006591A (ko) | 2001-01-26 |
| CN1567665A (zh) | 2005-01-19 |
| DE60041014D1 (de) | 2009-01-22 |
| EP1024573A2 (en) | 2000-08-02 |
| CN1306672C (zh) | 2007-03-21 |
| US6300768B1 (en) | 2001-10-09 |
| HK1030107A1 (en) | 2001-04-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4157636B2 (ja) | ガス絶縁機器の部分放電診断装置 | |
| US5982181A (en) | Insulated device diagnosing system for diagnosing device based upon partial discharge signal data analyzed by frequency | |
| US9046563B2 (en) | Arcing event detection | |
| JP2006170815A (ja) | ガス絶縁機器の部分放電診断方法およびシステム | |
| CN110927538A (zh) | 一种变压器套管局部放电监测***及方法 | |
| CN110703076A (zh) | 一种基于振动信号频域能量比的gis故障诊断方法 | |
| JP2001133506A (ja) | ガス絶縁機器の診断方法および装置 | |
| JPH10104304A (ja) | 送電又は配電ネットワークに接続されたデバイスの絶縁不良の検出装置及び方法 | |
| Huecker et al. | UHF partial discharge monitoring and expert system diagnosis | |
| KR20040087036A (ko) | 전력용 설비의 이상신호 진단시스템 및 그 방법 그리고이상신호의 위험상태 진단방법 | |
| JPH08271573A (ja) | 部分放電検出方法 | |
| KR100577347B1 (ko) | 가스절연 개폐장치용 단로기의 진단장치 및 진단방법 | |
| JP2008032595A (ja) | 三相一括ガス絶縁機器の部分放電部位標定方法 | |
| CN112327108A (zh) | 一种罐式断路器局部放电超声信号去噪及时间差识别方法 | |
| CN117434396A (zh) | 一种变压器套管末屏在线监测***及其方法 | |
| JP2871695B2 (ja) | ガス絶縁機器の絶縁異常診断装置 | |
| KR100590801B1 (ko) | 전력설비에서 방사되는 전자파를 측정하는알에프무선모듈장치 | |
| Meijer et al. | Condition assessment of power cable accessories using advanced VHF/UHF PD detection | |
| KR20210043224A (ko) | 부분방전 판단 방법 및 진단 시스템 | |
| JP2001016722A (ja) | ガス絶縁機器の部分放電位置標定装置 | |
| KR101515232B1 (ko) | 가스 절연 기기의 부분방전 진단 처리 장치 및 방법 | |
| JPH04212076A (ja) | 電気機器の異常診断方法およびその装置 | |
| RU2818652C1 (ru) | Способ диагностики кабельной линии электропередачи и устройство для его реализации | |
| Kang et al. | Development of a UHF PD detection system to estimate the dielectric condition of a medium voltage switchgear | |
| JPH11223654A (ja) | 部分放電識別装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050816 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20051017 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20051115 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060112 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20060118 |
|
| A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20060210 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080424 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080609 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20080714 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110718 Year of fee payment: 3 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110718 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120718 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130718 Year of fee payment: 5 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |