JP2000065888A - 部分放電自動判別方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 部分放電測定において、パルス間隔がほぼ一
定のノイズが、発生位相によっては部分放電と判定して
しまう恐れがある。そこで、このようなノイズを自動検
知し、ファジイ化ニューロネットワークに入力する前に
これを除去することを目的とする。 【解決手段】 ファジイ化ニューロネットワークに信号
を入力する前処理段階でパルス信号間隔一定の信号をコ
ンピュータで自動的に除去する。すなわち、部分放電測
定において検出されたパルス信号を、課電電圧１サイク
ル分について規定位相度数毎に区分してサンプリング
し、前記規定位相度数毎にサンプリングされたパルス信
号が所定数以上のサイクル数で連続して存在していると
き、そのパルス信号をノイズと判定して除去することを
要旨とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】電力ケーブルおよび接続部の
部分放電測定において、検出した信号をファジイ化ニュ
ーロネットワークを用いて、部分放電信号とノイズ信号
とに自動判別する方法に係り、特にファジイ化ニューロ
ネットワークに入力する前の前処理段階でノイズを自動
判定除去処理して入力することによりファジイ化ニュー
ロネットワークによる正解率の向上を図るものである。

【０００２】

【従来の技術】電力ケーブルの健全性の確認として部分
放電測定することによって電力ケーブル及び接続部の絶
縁診断が行なわれる。

【０００３】特に、近年、超高圧ＣＶケーブル実線路健
全性確認手法として竣工時に部分放電測定が実施される
ようになり、その測定時間が長時間化する傾向にある。
そして長時間連続監視に対応するため、ニューラルネッ
トワークによる部分放電自動判別の検討が様々なされて
いる。

【０００４】発明者らは、従来のニューラルネットワー
クに比べて高速学習が可能等、様々な利点を有するファ
ジイ化ニューロを用いた部分放電自動判別システムの検
討を行っており、一応の成果を得、特許出願を終えた
（特願平１０−４２３１２号）。

【０００５】しかしながら、実線路においては、時々刻
々と変化するノイズ状況下で、長時間にわたり安定した
動作を示す部分放電自動判別システムを構築することが
強く望まれていた。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】実線路において、部分
放電の判別を困難なものとしているのはノイズである。
ノイズの変化が大きいところでは、そのパルス認識のし
きい値によってはノイズをも部分放電検出パルスとみな
してしまい、実際に発生しているパルスの特徴を捉える
ことが出来ず、誤判断を招いてしまう。

【０００７】発明者らは、ベースノイズレベルを自動検
知し、除去する処理を施すことに一応の成果を得て、特
許出願を終えた（特願平１０−５７０７８号）。

【０００８】しかしながら、実際の部分放電測定では図
６に示すようなパルス間隔がほぼ一定のノイズ（サイリ
スタによるノイズ等）が検出される場合がある。このノ
イズをファジイ化ニューロに入力すると、発生位相によ
っては部分放電と判定してしまう。

【０００９】そこで、本発明は、パルス発生間隔一定信
号を自動検知し、ファジイ化ニューロに信号を入力する
前処理の段階でこれを除去するものである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、部分放電測定において検出されたパルス信号を、課
電電圧１サイクル分について位相方向に規定度数毎に区
分してサンプリングし、前記規定度数毎にサンプリング
されたパルス信号が所定数以上のサイクル数で連続して
存在しているとき、そのパルス信号をノイズと判定して
除去した後、前記検出されたパルス信号の情報をファジ
イ化ニューロネットワークに入力して評価することを特
徴とする。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、図面に基づいて本発明の実
施形態を詳細に説明する。図１は本発明の部分放電自動
判別方法を電力ケーブルに適用した実施形態説明図であ
る。電力ケーブル１には課電されており、この例では中
間に絶縁接続部２が接続されている。部分放電信号は検
出電極３を介して検出インピーダンス４に生ずる。な
お、本発明では、信号の検出方式はどの様な形成であっ
てもかまわない。検出された信号は部分放電測定器（同
調増幅器等）５に入力され、次に信号をＡ／Ｄ変換器６
によりデジタル信号に変換して部分放電解析装置７に入
力される。部分放電解析装置７にはケーブル１の課電電
圧位相情報も入力されており、そこでφ−ｑ−ｎパター
ン，φ−ｑパターン，φ−ｑ−ｔパターン等が作成され
る。φ−ｑパターンからベースノイズレベル自動除去装
置８によりベースノイズレベルを自動で検知し、除去す
る処理が施される。その後、本発明に係るパルス発生間
隔一定信号除去処理はφ−ｑ−ｔパターンに基づきノイ
ズを自動検知し、除去する処理が施される。

【００１２】上記のφ−ｑ−ｎパターンを構成している
データから上記のベースノイズ及びパルス発生間隔一定
のノイズを取り除いたデータをファジイ化ニューロネッ
トワーク１０に、課電位相各象限（例えば０〜９０°，
９０°〜１８０°，１８０°〜２７０°，２７０°〜３
６０°）毎にパルス発生頻度データに変換して入力され
る。

【００１３】図２はファジイ化ニューロネットワーク１
０を説明する説明図である。上記の課電電圧位相各象限
毎のパルス発生頻度データＩ₀〜Ｉ₃ をファジイ化ニュ
ーロネットワークに入力すると、正規化テーブルＮＴに
より内部データ型に変換され、正規化データとなる。即
ち、入力データ毎に写像関数を設けてメンバーシップ関
数ＭＦの横軸の次元にそろえられる。この正規化データ
に対してメンバーシップ関数ＭＦを用いて学習が行なわ
れる。

【００１４】この様にして得られた各象限毎のパルス発
生頻度データをパターンデータとして、ＭＦの照合処理
によって合致度（これまでに学習させたパターンデータ
と整合する度合い）に変換される。次段のパターンセッ
トＰＳにおいては各パターンデータのＭＦからの合致度
を重みＷを用いて合成することにより、入力信号パター
ンとしての合致度を得る。出力部のパターンテーブルＰ
Ｔにおいては、複数のＰＳから出力される合致度の中で
最大のものを選択し、入力信号のカテゴリー（放電／ノ
イズ）に対する合致度をそれぞれ出力信号とする構成と
なっている。

【００１５】次に、本発明に係るパルス発生間隔一定の
ノイズ除去処理について詳細に説明する。

【００１６】パルス発生間隔一定信号の除去処理は、あ
る特定の位相において、時間方向に継続的にパルスが発
生する場合、その信号をノイズとして除去しようとする
ものである。

【００１７】上記の判定に当って下記のパラメータが設
定される。

【００１８】（１）連続数最小サイクル 本パラメータで示した数値以上の期間でベースノイズレ
ベル以上のパルスが連続していれば、そのパルスを除去
する。

【００１９】（２）位相幅（度） パラメータ「連続数最小サイクル」によって連続するベ
ースノイズレベル以上のパルスを調査する際に、位相方
向にこの数値で幅を持たせる。即ち、ここで示した位相
幅の中のどこかにパルスが存在した場合は、そのサイク
ルではベースノイズレベル以上のノイズが存在するもの
とみなす。

【００２０】実際の処理での動作に関して実例を示しな
がら説明する。なお、本例でのパラメータとして、連続
数最小＝４サイクル，位相幅＝２度とする。

【００２１】まず、φ−ｔグラフを生成する。φ−ｔグ
ラフは、横（位相）方向単位１度、縦方向単位１サイク
ルを１個の桝目としたマトリクスからなる（図３参
照）。

【００２２】図３において、塗りつぶしてある部分は、
電荷量が１ｐＣ以上に相当するパルスがある位相度及び
第ｎ番目のサイクルであることを示す。本例でのパラメ
ータ設定によれば、「位相方向に２度の幅（解析能は１
度）で、少なくともどちらかにパルスがあって、かつそ
の状態が４サイクル以上続けば、その検索範囲の全ての
パルス信号を除去する」ということになる。

【００２３】この条件で、図３を見て行くと、まず、１
サイクル目に着目し、順次位相の値（度数）が小さい順
に基準位置を移動しながらパルスの存在をチェックして
行く。まず（φ，ｔ）＝（１，１）に着目し、これを基
準位置とし、このとき、１ないし２度の部分にパルス信
号が存在すればそのサイクルにはパルス信号が存在する
ことになる。ここでサイクルを昇順に見て行くと、３サ
イクル目まではパルス信号が存在するが、４サイクル目
にはパルス信号が存在しない。したがって、（１，１）
ではパルス信号の除去は行わない。

【００２４】同様に、基準位置を（２，１），（３，
１），…，（９，１）まで移動して同様のチェックを実
施する。この場合、除去できる信号は発生していない。

【００２５】次に、２サイクル目に基準位置を移動し、
同様のチェックを行う。本例では、２サイクル目でも除
去すべきパルス信号は発生していない。

【００２６】同様に３サイクル目に入ると、基準位置
（６，３）で除去すべきパルス信号が発生している。こ
こでは連続数が４個以上あるので、除去の対象となり、
とりあえず、（６，３）から（７，６）までの矩形領域
が除去の対象となる。

【００２７】この様に順次基準点を移して行くと、除去
する対象が発生する基準位置は（６，４），（７，５）
となり、これらのそれぞれ２×４の矩形領域を除去対象
とする。

【００２８】この様にして示された除去対象領域を図示
すると、図４の様になる。

【００２９】したがって、最終的に得られるパルスパタ
ーンは図５に示す様になる。

【００３０】実際のリアルタイム処理系においては、
（パラメータ「連続数最小」−１）サイクル分だけ処理
に遅れが生じる。これは、現在処理しようとしているサ
イクルのパルス信号を除去すべきかどうかは、現在以
降、連続数最小分のデータを収集したタイミングで初め
て判定できるためである。

【００３１】上述の作動はいずれもコンピュータで行な
われる。

【００３２】本発明は、電力ケーブル以外の高電圧機器
から発生している部分放電の判別にも適用できることは
勿論である。

【００３３】

【発明の効果】以上説明したとおり、ファジイ化ニュー
ロネットワークに信号を入力する前処理の段階でディジ
タル化した信号のパルス間隔が一定のノイズをコンピュ
ータで自動的に除去処理することにより、ファジイ化ニ
ューロネットワークで誤判定の可能性のある信号を事前
に削除されているため、ファジイ化ニューロの正解率が
向上する。

【００３４】また、ディジタル化した信号をコンピュー
タにより処理する為、短時間で判定できるとともに、パ
ラメータ等の変更が容易にできる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態を説明する構成ブロック図。

【図２】本発明に係るファジイ化ニューロネットワーク
を示す説明図。

【図３】本発明に係るφ−ｔグラフにおけるパルス信号
の推移例を示すマトリックスの説明図。

【図４】図３におけるパルス信号の除去対象領域を示す
マトリックスの説明図。

【図５】本発明に係る図３におけるパルス信号から最終
的に得られるパルス信号パターンを示す説明図。

【図６】従来技術のパルス間隔がほぼ一定のノイズが部
分放電と誤判定される例を説明する図。

【符号の説明】

１ 電力ケーブル ２ 絶縁接続部（ＩＪ） ３ 検出電極 ４ 検出インピーダンス ５ 部分放電測定器 ６ Ａ／Ｄ変換器 ７ 部分放電解析装置 ８ ベースノイズ除去処理手段 ９ 発生間隔一定のパルス信号除去処理手段 １０ ファジイ化ニューロネットワーク

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 菊田 修夫 千葉県富津市新富42−１ 株式会社フジク ラ富津工場内 (72)発明者 渡辺 和夫 千葉県富津市新富42−１ 株式会社フジク ラ富津工場内 (72)発明者 山脇 裕二 北海道札幌市中央区南一条西十丁目四番 タイムビル５Ｆ 株式会社アドイン研究所 内 (72)発明者 藤巻 俊秀 北海道札幌市中央区南一条西十丁目四番 タイムビル５Ｆ 株式会社アドイン研究所 内 Ｆターム(参考） 2G015 AA27 AA30 BA04 CA01 CA20 DA02

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 部分放電測定において検出されたパルス
   信号を、課電電圧１サイクル分について位相方向に規定
   度数毎に区分してサンプリングし、前記規定度数毎にサ
   ンプリングされたパルス信号が所定数以上のサイクル数
   で連続して存在しているとき、そのパルス信号をノイズ
   と判定して除去した後、前記検出されたパルス信号の情
   報をファジイ化ニューロネットワークに入力して評価す
   ることを特徴とする部分放電自動判別方法。