CN103339702A

CN103339702A - 电力开关装置的动作时间预测装置及方法

Info

Publication number: CN103339702A
Application number: CN2011800665391A
Authority: CN
Inventors: 小林翔一; 蔦田广幸; 鹿井正博; 森智仁
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2011-02-02
Filing date: 2011-02-02
Publication date: 2013-10-02
Anticipated expiration: 2031-02-02
Also published as: JPWO2012104910A1; CN103339702B; US9966753B2; US20130297255A1; WO2012104910A1; JP5615385B2

Abstract

本发明提供一种即使在伴随着使用电力开关装置的周围温度的变化、装置的随时间变化等而难以高精度且稳定地推测动作特性参数的条件下也不增大计算量而稳定地推测动作特性参数、且动作时间预测精度高的装置。在电力开关装置的动作时间预测装置中，作为在动作特定参数推测单元中使用的动作历史数据，通过附近动作历史数据提取单元仅提取当前的动作环境条件的附近的动作历史数据并输入，从而能够提高动作时间的预测精度。

Description

电力开关装置的动作时间预测装置及方法

技术领域

本发明涉及断路器等电力开关装置中的动作时间预测装置及方法。

背景技术

在断路器等电力开关装置中，已知用于预测并控制动作时间的动作时间预测装置。例如在专利文献1中，作为断路器等电力开关装置中的动作时间预测装置及其方法，公开了如下：当断路器进行断开或闭合时存储动作时间及环境条件，通过对其历史（history）进行函数逼近来推测动作特性参数，根据推测的动作特性参数和当前的环境条件预测下次的动作时间。

另一方面，在断路器中通常使用的SF6气体由于具有在低温区域凝固的性质，因此断开闭合所需要的动作时间较大地变动。

另外，已知在断路器中由于因触点损耗等造成的随时间变化而动作时间逐渐地发生变化，存在遵从正态分布的动作时间的波动量。进而，还已知这些随时间变化率、波动量具有个体差异。

专利文献1：日本特开2009-238673号公报

专利文献2：日本特开2000-11824号公报

但是，在如上所述的以往的电力开关装置中的动作时间预测装置及其方法具备的动作特性参数推测机构中，存在如下课题：难以按照周围温度的变化、随时间变化等，不增大计算量而稳定地推测动作特性参数。

发明内容

本发明是为了解决如上所述的课题而作成的，其目的在于提供一种即使在以往方法中难以高精度且稳定地推测动作特性参数的条件下也不增大计算量而稳定地推测动作特性参数、并且动作时间推测精度高的、电力开关装置中的动作时间预测装置。

为了达到上述目的，本发明所涉及的电力开关装置的动作时间预测装置的特征在于，具备：动作时间测定单元，根据电力开关装置的开关指令信号、以及主电路电流或动作行程，对所述电力开关装置的动作时间进行测定；动作环境条件测定单元，对所述电力开关装置的当前的动作环境条件进行测定；动作历史保持单元，将通过所述动作时间测定单元测定的动作时间与通过所述动作环境条件测定单元测定的动作环境条件的历史数据相关联地存储；动作特性参数推测单元，通过对存储在所述动作历史保持单元中的历史数据进行函数逼近，从而推测所述电力开关装置的动作特性参数；动作时间预测单元，根据通过所述动作特性参数推测单元推测的动作特定参数的推测值和所述电力开关装置的当前的动作条件，对下次动作时间进行预测；反馈校正单元，使用过去参考参数n，参考过去n次的存储在所述动作历史保持单元中的动作时间与通过所述动作时间预测单元预测的下次动作时间的误差的历史来算出反馈校正量，对所述下次动作时间进行校正；以及学习完成判定单元，当检测出存储在所述动作历史保持单元中的动作时间与通过所述反馈校正单元校正后的下次动作时间的误差的历史小于预先规定的阈值的情况达到预先确定的次数时，输出运用开始信号，其中，为了推测所述动作特性参数而使用的历史数据为通过附近动作历史数据提取单元提取的历史数据，所述附近动作历史数据提取单元仅提取存储在所述动作历史保持单元中的历史数据之中的、作为当前的动作环境条件的附近的历史数据的附近历史数据。

根据本发明所涉及的电力开关装置的动作时间预测装置，即使在以往方法中难以高精度且稳定地推测动作特性参数的条件下，也能够在预测断路器的动作时间时，不增大计算量而稳定地推测动作特性参数，提高动作时间推测精度。

附图说明

图1是表示本发明的实施方式1所涉及的电力开关装置（断路器1）的动作时间预测装置的结构的框图；

图2是表示本发明的实施方式1所涉及的附近动作历史数据提取单元的动作的图；

图3是反馈校正单元的流程图；

图4是表示本发明的实施方式2所涉及的电力开关装置（断路器1）的动作时间预测装置的结构的框图；

图5是说明断路器1的随时间变化的情况的图；

图6是说明在本发明的实施方式2中，当使n的值变化时，预测误差的平均值和标准偏差发生变化的图；

图7是可变反馈校正单元的流程图；

图8是表示本发明的实施方式3所涉及的电力开关装置（断路器1）的动作时间预测装置的结构的框图。

符号说明

1断路器、2电流传感器、3动作行程传感器、4温度传感器、5控制电压传感器、6压力传感器、7主电路电流信号、8动作行程信号、9周围温度信号、10控制电压信号、11操作压力信号、12开关指令信号、13动作时间测定单元、14动作历史保持单元、15附近动作历史数据提取单元、16附近动作历史数据、17动作特性参数推测单元、18动作特性参数、19动作时间预测单元、20第一预测动作时间、21动作环境条件测定单元、22运用开始信号、24反馈校正单元、25第二预测动作时间、26第三预测动作时间、27学习完成判定单元、28动作历史数据、29动作时间、30可变反馈校正单元、31动作时间历史数据、40第一预测误差、41反馈量、42第二预测误差、100主电路、200控制器。

具体实施方式

下面，为了更详细地说明本发明，根据附图对实施本发明的方式进行说明。

实施方式1.

图1是表示本发明的实施方式1所涉及的电力开关装置（断路器1）的动作时间预测装置的结构的框图。参考图1，对该动作时间预测装置及方法进行说明。

断路器1为主电路100的电力开关装置，具备各种传感器2～6以及控制器200。断路器1具备电流传感器2、动作行程传感器3、作为动作环境条件测定单元21的温度传感器4、控制电压传感器5、以及压力传感器6。电流传感器2测定主电路电流并将表示该主电路电流的主电路电流信号7输出到动作时间测定单元13，动作行程传感器3测定断路器1的触点的动作行程并将表示该动作行程的动作行程信号8输出到动作时间测定单元13。另外，温度传感器4测定周围温度并将表示该周围温度的周围温度信号9输出到动作历史保持单元14、附近动作历史数据提取单元15及动作时间预测单元19，控制电压传感器5测定控制电压并将表示该控制电压的控制电压信号10输出到动作历史保持单元14及动作时间预测单元19，压力传感器6测定操作压力并将表示该操作压力的操作压力信号11输出到动作历史保持单元14及动作时间预测单元19。

断路器1的控制器200例如由数字式计算机等的CPU构成，具备动作时间测定单元13、动作历史保持单元14、附近动作历史数据提取单元15、动作特性参数推测单元17、动作时间预测单元19、反馈校正单元24、以及学习完成判定单元27而构成。

动作时间测定单元13每当被输入断路器1的开关指令信号12时，测定作为从开关指令的输入定时（timing）至断路器1的触点机械性地开关的定时为止的延迟时间的动作时间，并向动作历史保持单元14输出。这里，设为在断路器1的触点机械性地开关的定时的检测中，与以往技术相同地使用主电路电流信号7或动作行程信号8。

动作历史保持单元14存储动作时间29、周围温度信号9、控制电压信号10、以及操作压力信号11作为历史数据之后，将存储了周围温度信号9、控制电压信号10、以及操作压力信号11的数据作为动作历史数据28输出到附近动作历史数据提取单元15，将存储了动作时间29的数据作为动作时间历史数据31输出到反馈校正单元24及学习完成判定单元27。此外，动作时间历史数据31和动作历史数据28与被检测出各自的信号的时间相对应并相关联地存储。

在附近动作历史数据提取单元15中，被输入从动作历史保持单元14输出的动作历史数据28、以及温度传感器4以一定周期获取的当前的周围温度信号9。而且，附近动作历史数据提取单元15仅提取动作历史保持单元14输出的动作历史数据28之中的、在当前的周围温度9的附近的预先确定的切出范围内发生的动作历史数据，作为附近动作历史数据16向动作特性参数推测单元17输出。

然而，已知在使用了在气体断路器中通常使用的SF6气体的断路器中，由于周围温度达到SF6气体的凝固点而断路器的动作特性急剧发生变化。在以往技术中，为了对包含所述动作特性的历史高精度地进行逼近，需要使用高阶函数或指数函数，但在使用该函数时，存在如下等课题：计算量增大；每次动作的参数的变动量变大而动作变得不稳定；在需要重复计算时因陷入局部解而导致动作变得不稳定。

图2是在附近动作历史数据提取单元15中，仅提取动作历史数据28之中的、当前温度的附近（预先确定的切出范围内）发生的动作历史数据，对于提取的附近动作历史数据16进行低阶初等函数逼近的概念图。通过本结构，由于将附近动作历史数据16作为函数逼近对象，因此即使使用低阶初等函数也能够实现高精度的逼近，能够消除以往技术中的课题，即以下课题：当使用高阶函数或指数函数时计算量增大；如果使用高阶函数，则每次动作的参数的变动量变大而动作变得不稳定；如果使用指数函数，则在使用利用重复计算的解法的情况下，有时因陷入局部解而无法求出解。

此外，在本实施方式中，仅将动作环境条件之中的周围温度信号9输入到附近动作历史数据提取单元15，但也可以构成为将控制电压信号10等其他动作环境条件输入到附近动作历史数据提取单元15是不言而喻的。

接着，动作特性参数推测单元17根据附近动作历史数据16，分别计算断开时与闭合时的动作特性参数18。下面详细说明动作特性参数18的决定方法。

首先，认为断路器1的动作时间是对额定条件下的动作时间进行了周围温度校正、控制电压校正、操作压力校正、以及暂停时间校正的结果，视为各自的关系是独立的。即，由下式表示。

断路器1的动作时间＝额定电压下的动作时间＋周围温度校正函数＋控制电压校正函数＋操作压力校正函数＋暂停时间校正函数

（1）

这里，将额定条件下的周围温度设为Astd、将控制电压设为Vstd、将操作压力设为Pstd、将暂停时间设为Istd，将额定条件下的动作时间设为Tstd。额定条件被任意设定，例如设为Astd＝20℃、Vstd＝125V、Pstd＝29MPa、Istd＝24小时。而且，将周围温度校正函数表示为依赖于未知参数p₁和周围温度A的函数fa（p₁，A）。同样地，将控制电压校正函数表示为依赖于未知参数p₂和控制电压V的函数fv（p₂，V）。同样地，将操作压力校正函数表示为依赖于未知参数p₃和操作压力P的函数fp（p₃，P）。同样地，将暂停时间校正函数表示为依赖于未知参数p₄和暂停时间I的函数fi（p₄，I）。这里，设为函数fa（p₁，A）、fv（p₂，V）、fp（p₃，P）、fi（p₄，I）是根据断路器1的结构预先定义的任意的函数。

如果使用以上的变量，则式（1）可以写成如下那样。

断路器的动作时间＝Tstd＋fa（p₁，A）＋fv（p₂，V）＋fp（p₃，P）＋fi（p₄，I）（2）

即，可以换言之，动作特性参数18的决定方法是指，根据动作历史数据决定作为式（2）的未知参数的Tstd，p₁，p₂，p₃，p₄。此外，在本实施方式中，为了决定式（2）的未知参数而使用的动作历史数据为附近动作历史数据16。

接着，设为在被存储的动作历史数据之中，将第k次（k为自然数。）的动作时的周围温度设为A（k）、将控制电压设为V（k）、将操作压力设为P（k）、将暂停时间设为I（k）、将动作时间测定值设为T（k），存储了当前m次的动作历史数据。注意参考的动作历史数据在断开时与闭合时分别不同。此时，第k次的动作时间测定值使用式（3）由下式表示。

T（k）＝Tstd＋fa（p₁，A（k））＋fv（p₂，V（k））＋fp（p₃，P（k））＋fi（p₄，I（k））（3）

当有m次（m为自然数。）的动作历史数据时，联立m个式（3）。为了根据这些式决定未知参数Tstd，p₁，p₂，p₃，p₄，只要找到式（3）的左边与右边的平方误差成为最小那样的值即可。即，以由式（3）表示的平方误差成为最小的方式决定未知参数即可。此外，这里，对于k＝1～n，设权重系数w（k）＝1。

关于以平方误差成为最小的方式确定未知参数的方法，提出有许多已知的方法，可以使用任意方法。通过如上，决定了动作特性参数18（Tstd，p₁，p₂，p₃，p₄）。

动作时间预测单元19根据从动作特性参数推测单元17输出的动作特性参数18和当前的动作环境条件9～11，输出第一预测动作时间20。具体而言，使用当前的周围温度A、控制电压V、操作压力P、暂停时间I，运算作为下次的动作时间的第一预测动作时间20并输出。通过将所述动作特性参数18及动作环境条件9～11代入式（2），从而可以求出断路器的动作时间作为第一预测动作时间20。此外，注意在断开时与闭合时分别使用不同的动作特性参数。

反馈校正单元24如图3所示构成，按照从动作时间预测单元19输出的第一预测动作时间20的历史和从动作历史保持单元14输出的动作时间历史数据31，校正第一预测动作时间20，新输出第二预测动作时间25。具体而言，如式（5）所示，根据第一预测动作时间20和动作时间历史数据31，算出第一预测误差40。

第一预测误差40＝动作时间历史数据31－第一预测动作时间20

（5）

接着，如式（6）所示，根据过去参考参数n参考过去n次的第一预测误差40，算出反馈量41作为平均值。这里，过去参考参数是指定义了参考过去几次的数据来用于计算的参数。

最后，如式（7）所示，将反馈量41相加到第一预测动作时间20来算出第二预测动作时间25，输出到学习完成判定单元27。

第二预测动作时间25＝第一预测动作时间20＋反馈量41

（7）

通过式（7）进行反馈校正后的第二预测误差42如式（8）所示。

第二预测误差42＝动作时间历史数据31－第二预测动作时间25

（8）

反馈校正单元24具有去除如下误差的效果，该误差是因为由于断路器的随时间变化（断路器的触点损耗等成为原因而动作时间逐渐地变化）而推测的动作特性参数18成为与最新的动作历史不同的结果而发生的第一预测动作时间20的偏移性的误差。

学习完成判定单元27根据从反馈校正单元24输出的第二预测动作时间25和从动作历史保持单元14输出的动作时间历史数据31，即根据所述第二预测误差42，输出运用开始信号22和第三预测动作时间26。具体而言，当所述第二预测误差42连续预先确定的规定次数地处于预先确定的规定范围内时，视为动作特性参数被正确地推测，预测动作时间被正确地求出，导通（ON）输出运用开始信号22。当运用开始信号22未被导通时，将动作时间历史数据31的平均值设为第三预测动作时间26。另外，第三预测动作时间26为最终预测的动作时间。

此外，可以构成为分别分开判定断开时与闭合时的动作时间，也可以构成为不分开进行判定。另外，当从附近动作历史数据提取单元15输出的附近动作历史数据16的个数不满足逼近函数的次数时，由于无法计算动作特性参数，因此将所设定的初始值或动作时间历史数据31的平均值设为第三预测动作时间26。

根据以上的实施方式，即使在由于电力开关装置在寒冷地区使用并且周围温度达到在断路器中通常使用的SF6气体的凝固点从而开关动作所需要的动作时间急剧地发生变化这样的、在以往方法中难以高精度且稳定地推测动作特性参数的条件下，也能够在预测断路器的动作时间时，不增大计算量而稳定地推测动作特性参数，高精度地预测动作时间。

实施方式2.

图4是表示本发明的实施方式2的结构的图。本实施方式将实施方式1中的反馈校正单元24置换为可变反馈校正单元30，构成为所述第二预测误差42进一步变小。

可变反馈校正单元30与反馈校正单元24相比，进一步校正如下误差，该误差是因为由于断路器的随时间变化（断路器的触点损耗等成为原因而动作时间逐渐地发生变化）而推测的动作特性参数18成为与最新的动作历史不同的结果而发生的第一预测动作时间20的偏移性的误差。

图5是表示断路器1的随时间变化的例子的图。图5中的两条曲线表示关于两个断路器的随时间变化。而且，例1及例2的斜率相当于断路器的随时间变化率，已知随时间变化率存在个体差异。因此，难以预先一律地确定随时间变化率来求出反馈量41。

为了更有效地去除随时间变化的影响，需要尽量根据最近的第一预测误差40求出反馈量41，即式（6）的n使用尽可能小的值。

输入到动作特性参数推测单元17的附近动作历史数据16受到随时间变化的影响。由于越是过去的动作历史会越强地受到随时间变化的影响而与最新的动作特性不同，因此在反馈校正单元24中也优选根据最近的第一预测误差40算出反馈量41，求出第二预测动作时间25。即，式（6）的过去参考参数n优选为尽可能小的值。

但是，已知在断路器中存在遵从正态分布的动作时间的波动量。关于所述波动量，如图5中的例3及例4所示，也已知每个断路器存在个体差异。在式（6）中，由于计算作为包含所述波动量的值的第一预测误差40的平均值，因此反馈量41成为包含所述波动量的值。因此，第二预测误差42也成为包含所述波动量的值。为了减小因所述波动量造成的第二预测误差42，优选根据尽可能多的第一预测误差40算出反馈量41，求出第二预测动作时间25。即，式（6）的过去参考参数n优选为尽可能大的值。

如上所述，随时间变化的影响和所述波动量的影响所产生的误差对于过去参考参数n为两者折衷的关系。

因此，在本实施方式中，设为了如下结构：导入用于定量地表示所述随时间变化的影响和所述波动量的影响所产生的误差并求出最佳的过去参考参数n的评价式，第二预测误差42进一步变小。

由于以前述随时间变化为原因的误差是偏移性的误差，因此使用第二预测误差42的平均值︱μ︱进行评价，另一方面，由于以所述波动量为原因的误差是遵从正态分布的误差，因此可以使用第二预测误差42的标准偏差σ进行评价。

关于过去参考参数n、第二预测误差42的平均值︱μ︱、以及第二预测误差42的标准偏差σ的关系，使用图6进行说明。上述第二预测误差42的平均值︱μ︱和标准偏差σ根据过去参考参数n而发生变化。在增大过去参考参数n时，由于参考很多历史来求出平均值，因此第二预测误差42的标准偏差σ变小。当不存在随时间变化时，第二预测误差42的平均值︱μ︱为零，过去参考参数n越大，第二预测误差42越变小。但是，由于在断路器中存在随时间变化，因此第二预测误差42的平均值︱μ︱不为零，由于参考过去参考参数n的值越大则越大地受到了随时间变化的影响的过去的动作历史时间数据31，因此如图6中（a）所示，标准偏差σ1小而平均值︱μ₁︱增大，动作时间的预测精度恶化。

另一方面，当过去参考参数n的值小时，由于仅参考随时间变化的影响小的最近的动作历史时间数据31，因此如图6中（b）所示，虽然平均值︱μ₂︱小，但是由于计算作为包含波动量的值的第一预测误差40的少数的平均值，因此标准偏差σ的值增大，动作时间的预测精度恶化。

在以往技术中，在使用开始前将过去参考参数n确定为固定值，但并不是考虑前述的随时间变化率的个体差异及波动量的个体差异来确定的值。另外，如果假设长期使用断路器，则当发生了波动量或随时间变化率变化这样的状况时，若是作为固定值的过去参考参数n，则在发生了前述的变化时，反馈的精度恶化。

图7是本实施方式所涉及的可变反馈校正单元30的结构。下面对动作进行说明。

关于过去参考参数n，设为N＝[N1,N2,…，Ni，…]，预先确定几个成为候补的值。对于各个Ni算出第二预测误差42，存储误差历史（i）。在更新预先确定的过去参考参数n的定时，参考所述第二预测误差42的历史来计算使用了各个Ni时的评价值。作为用于计算评价值的评价式，例如有式（9）及式（10）。

评价值＝（过去Ni次的第二预测误差42的标准偏差）＋︱（过去Ni次的第二预测误差42的平均值）︱（9）

评价值＝（过去Ni次的第二预测误差42的标准偏差）×︱（过去Ni次的第二预测误差42的平均值）︱（10）

上述的评价式定量地表示前述随时间变化的影响和前述波动量的影响所产生的误差，通过选择使评价值最小的Ni，能够使第二预测误差42最小。

将更新过去参考参数n的定时设为在断路器每当动作时或每当动作一定次数时或每当经过一定期间时选择，使得能够自动地跟随波动量或随时间变化率发生变化这样的状况。

根据以上的实施方式，能够考虑波动量及随时间变化率的每个断路器的个体差异来提高动作时间的预测精度。另外，能够自动地跟随在运用过程中发生的波动量或随时间变化率的变化，进一步得到提高动作时间的预测精度的效果。

实施方式3.

图8是表示本发明的实施方式3的结构的图。本实施方式的结构为不包含实施方式1中的附近动作历史数据提取单元15，与实施方式2同样地，代替反馈校正单元24而具备可变反馈校正单元30。

在本实施方式中也与实施方式2同样地通过使用可变反馈校正单元30，能够减小第二预测误差42，因此能够考虑波动量及随时间变化率的每个断路器的个体差异，提高动作时间的预测精度。另外，能够自动地跟随在运用过程中发生的波动量或随时间变化率的变化，得到提高动作时间的预测精度的效果。

此外，本申请发明在其发明的范围内，能够进行各实施方式的自由组合、或各实施方式的任意的结构要素的变形、或者在各实施方式中省略任意的结构要素。

产业上的可利用性

如上所述，本发明所涉及的电力开关装置的动作时间预测装置由于设为了考虑了周围动作环境、经年变化的结构，因此在以往方法中难以高精度且稳定地推测动作特性参数的条件下也适于使用。

Claims

1.一种电力开关装置的动作时间预测装置，其特征在于，具备：

动作时间测定单元，根据电力开关装置的开关指令信号、以及主电路电流或动作行程，对所述电力开关装置的动作时间进行测定；

动作环境条件测定单元，对所述电力开关装置的当前的动作环境条件进行测定；

动作历史保持单元，将通过所述动作时间测定单元测定的动作时间与通过所述动作环境条件测定单元测定的动作环境条件的历史数据相关联地存储；

动作特性参数推测单元，通过对存储在所述动作历史保持单元中的历史数据进行函数逼近，从而推测所述电力开关装置的动作特性参数；

动作时间预测单元，根据通过所述动作特性参数推测单元推测的动作特定参数的推测值和所述电力开关装置的当前的动作环境条件，预测下次动作时间；

反馈校正单元，使用过去参考参数n，参考过去n次的存储在所述动作历史保持单元中的动作时间与通过所述动作时间预测单元预测的下次动作时间的误差的历史来算出反馈校正量，对所述下次动作时间进行校正；以及

学习完成判定单元，当检测出存储在所述动作历史保持单元中的动作时间与通过所述反馈校正单元校正后的下次动作时间的误差的历史小于预先规定的阈值的情况达到预先确定的次数时，输出运用开始信号，

为了推测所述动作特性参数而使用的历史数据为通过附近动作历史数据提取单元提取的历史数据，所述附近动作历史数据提取单元仅提取存储在所述动作历史保持单元中的历史数据之中的、作为当前的动作环境条件的附近的历史数据的附近历史数据。

2.根据权利要求1所述的电力开关装置的动作时间预测装置，其特征在于，

将所述反馈校正单元设为了可变反馈校正单元，所述可变反馈校正单元对于多个所述过去参考参数n，参考过去n次的存储在所述动作历史保持单元中的动作时间与通过所述动作时间预测单元预测的下次动作时间的误差的历史来算出反馈校正量，重新选择使用了存储在所述动作历史保持单元中的动作时间与通过所述反馈校正单元校正后的下次动作时间的误差的平均值和标准偏差的评价值最小的所述过去参考参数n，对所述下次动作时间进行校正。

3.一种电力开关装置的动作时间预测装置，其特征在于，具备：

动作时间预测单元，根据通过所述动作特性参数推测单元推测的动作特定参数的推测值和所述电力开关装置的当前的动作环境条件，对下次动作时间进行预测；

4.一种电力开关装置的动作时间预测方法，其特征在于，具备：

动作时间测定步骤，根据电力开关装置的开关指令信号、以及主电路电流或动作行程，对所述电力开关装置的动作时间进行测定；

动作环境条件测定步骤，对所述电力开关装置的当前的动作环境条件进行测定；

动作历史保持步骤，将通过所述动作时间测定步骤测定的动作时间与通过所述动作环境条件测定步骤测定的动作环境条件的历史数据相关联地存储；

动作特性参数推测步骤，通过对在所述动作历史保持步骤中存储的历史数据进行函数逼近，从而推测所述电力开关装置的动作特性参数；

动作时间预测步骤，根据通过所述动作特性参数推测步骤推测的动作特定参数的推测值和所述电力开关装置的当前的动作环境条件，对下次动作时间进行预测；

反馈校正步骤，使用过去参考参数n，参考过去n次的在所述动作历史保持步骤中存储的动作时间与通过所述动作时间预测步骤预测的下次动作时间的误差的历史来算出反馈校正量，对所述下次动作时间进行校正；以及

学习完成判定步骤，当检测出在所述动作历史保持步骤中存储的动作时间与通过所述反馈校正步骤校正后的下次动作时间的误差的历史小于预先规定的阈值的情况达到预先确定的次数时，输出运用开始信号，

为了推测所述动作特性参数而使用的历史数据为通过附近动作历史数据提取步骤提取的历史数据，在所述附近动作历史数据提取步骤中，仅提取在所述动作历史保持步骤中存储的历史数据之中的、作为当前的动作环境条件的附近的历史数据的附近历史数据。