JP2001281289A - 送配電線故障位置標定方法及びそのシステム - Google Patents
送配電線故障位置標定方法及びそのシステムInfo
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- JP2001281289A JP2001281289A JP2000097962A JP2000097962A JP2001281289A JP 2001281289 A JP2001281289 A JP 2001281289A JP 2000097962 A JP2000097962 A JP 2000097962A JP 2000097962 A JP2000097962 A JP 2000097962A JP 2001281289 A JP2001281289 A JP 2001281289A
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- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
- Y04S10/52—Outage or fault management, e.g. fault detection or location
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- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
- Emergency Protection Circuit Devices (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 故障点を標定することで標定分解能を向上さ
せ、迅速に故障位置を探し出す。 【解決手段】 鉄塔１０に繋がる架空地線１，２に電流
センサ１１〜１４を配設して、架空地線１，２に流れる
電流Ｉ１〜Ｉ４を検出し、管理センタ２０の演算手段２
２でキルヒホッフの法則から鉄塔電位Ｖｔを算出して、
標定手段２３によって最も電位が高くなる位置を故障点
として標定する。
せ、迅速に故障位置を探し出す。 【解決手段】 鉄塔１０に繋がる架空地線１，２に電流
センサ１１〜１４を配設して、架空地線１，２に流れる
電流Ｉ１〜Ｉ４を検出し、管理センタ２０の演算手段２
２でキルヒホッフの法則から鉄塔電位Ｖｔを算出して、
標定手段２３によって最も電位が高くなる位置を故障点
として標定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、送配電系で発生し
た電気故障の故障区間、故障点及び故障様相を特定する
送配電線故障位置標定方法及びそのシステムに関する。
た電気故障の故障区間、故障点及び故障様相を特定する
送配電線故障位置標定方法及びそのシステムに関する。
【０００２】
【関連する背景技術】従来、この種の故障標定では、例
えば特開平４−２７９８７０号公報に示すように、架空
地線の所定間隔に設けた電流センサからの検出データか
ら得られるパターンをニューラルネットワークを用いて
解析して電気故障の故障区間を特定するシステムがあっ
た。
えば特開平４−２７９８７０号公報に示すように、架空
地線の所定間隔に設けた電流センサからの検出データか
ら得られるパターンをニューラルネットワークを用いて
解析して電気故障の故障区間を特定するシステムがあっ
た。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このようなシステムを
用いた送電設備には、電力を安定供給するために高い信
頼性が要求されるので、送配電線に電気故障が発生した
時には，故障位置を迅速に探し出し対処しなければなら
なかった。ところが、上記システムでは、架空地線の電
流値は鉄塔脚接地抵抗及び図２３（ａ）〜（ｃ）の電流
分布に示すように故障様相により故障点近くの架空地線
電流が最も大きくなるとはいえないので、故障区間を特
定するのみで、電気故障が発生した故障点を特定するこ
とができず、迅速な対処ができないという問題点があっ
た。
用いた送電設備には、電力を安定供給するために高い信
頼性が要求されるので、送配電線に電気故障が発生した
時には，故障位置を迅速に探し出し対処しなければなら
なかった。ところが、上記システムでは、架空地線の電
流値は鉄塔脚接地抵抗及び図２３（ａ）〜（ｃ）の電流
分布に示すように故障様相により故障点近くの架空地線
電流が最も大きくなるとはいえないので、故障区間を特
定するのみで、電気故障が発生した故障点を特定するこ
とができず、迅速な対処ができないという問題点があっ
た。
【０００４】本発明は上記問題点に鑑みなされたもの
で、故障点を標定することで標定分解能を向上させ、か
つ迅速に故障位置を探し出す送配電線故障標定方法及び
そのシステムを提供することを目的とする。
で、故障点を標定することで標定分解能を向上させ、か
つ迅速に故障位置を探し出す送配電線故障標定方法及び
そのシステムを提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明では、送配電線が橋架された複数の鉄塔を有
する送配電系における前記送配電線の電気故障位置を標
定する送配電線故障位置標定方法及びそのシステムにお
いて、前記鉄塔又は該鉄塔に繋がる架空地線に電流セン
サを配設して電流情報を検出し、電気故障発生時に検出
した前記電流情報によって前記鉄塔の電位を求め、前記
求めた電位情報に基づいて電気故障位置を標定する送配
電線故障位置標定方法及びそのシステムが提供される。
め、本発明では、送配電線が橋架された複数の鉄塔を有
する送配電系における前記送配電線の電気故障位置を標
定する送配電線故障位置標定方法及びそのシステムにお
いて、前記鉄塔又は該鉄塔に繋がる架空地線に電流セン
サを配設して電流情報を検出し、電気故障発生時に検出
した前記電流情報によって前記鉄塔の電位を求め、前記
求めた電位情報に基づいて電気故障位置を標定する送配
電線故障位置標定方法及びそのシステムが提供される。
【０００６】すなわち、鉄塔又は架空地線に流れる電流
を検出し、キルヒホッフの法則から鉄塔電位を算出する
ことにより、最も電位が高くなる位置を故障点として標
定する。請求項２に係る発明では、電流センサを配置し
た鉄塔の隣の電位を算出し、鉄塔電位の大小関係から電
位がもっとも大きくなる故障点の方向を定めて故障区間
を標定する。
を検出し、キルヒホッフの法則から鉄塔電位を算出する
ことにより、最も電位が高くなる位置を故障点として標
定する。請求項２に係る発明では、電流センサを配置し
た鉄塔の隣の電位を算出し、鉄塔電位の大小関係から電
位がもっとも大きくなる故障点の方向を定めて故障区間
を標定する。
【０００７】請求項３に係る発明では、電気故障が発生
した故障区間を標定するためのニューラルネットワーク
を作成し、電流センサを配設した鉄塔とその隣の鉄塔の
電位情報をニューラルネットワークに入力させて、故障
区間を標定する。請求項４に係る発明では、請求項２又
は３で標定された区間の中で、故障センサを配設した鉄
塔から順に隣の鉄塔の電位を求め、最も電位が大きくな
る鉄塔を探し出して故障点を標定する。
した故障区間を標定するためのニューラルネットワーク
を作成し、電流センサを配設した鉄塔とその隣の鉄塔の
電位情報をニューラルネットワークに入力させて、故障
区間を標定する。請求項４に係る発明では、請求項２又
は３で標定された区間の中で、故障センサを配設した鉄
塔から順に隣の鉄塔の電位を求め、最も電位が大きくな
る鉄塔を探し出して故障点を標定する。
【０００８】請求項５に係る発明では、請求項２又は３
で標定された故障区間の中で、シミュレーションデータ
から実測値に最も近い故障点を標定する。請求項６に係
る発明では、各故障様相毎の鉄塔の電位と故障点の関係
を示すシミュレーションデータを作成し、このシミュレ
ーションデータから実測値に最も近い故障様相を判定す
る。
で標定された故障区間の中で、シミュレーションデータ
から実測値に最も近い故障点を標定する。請求項６に係
る発明では、各故障様相毎の鉄塔の電位と故障点の関係
を示すシミュレーションデータを作成し、このシミュレ
ーションデータから実測値に最も近い故障様相を判定す
る。
【０００９】請求項７に係る発明では、各故障様相を判
定するためのニューラルネットワークを作成し、鉄塔電
位情報をニューラルネットワークに入力させて、故障様
相を判定する。請求項８に係る発明では、各故障様相毎
の故障点を標定するためのニューラルネットワークを作
成し、請求項６又は７で判定された故障様相毎に、請求
項２又は３で標定された故障区間情報と鉄塔電位情報を
ニューラルネットワークに入力させて、故障様相とその
故障点を標定する。
定するためのニューラルネットワークを作成し、鉄塔電
位情報をニューラルネットワークに入力させて、故障様
相を判定する。請求項８に係る発明では、各故障様相毎
の故障点を標定するためのニューラルネットワークを作
成し、請求項６又は７で判定された故障様相毎に、請求
項２又は３で標定された故障区間情報と鉄塔電位情報を
ニューラルネットワークに入力させて、故障様相とその
故障点を標定する。
【００１０】
【発明の実施の形態】本発明に係る送配電線故障標定方
法及びそのシステムを図１乃至図２２の図面に基づいて
説明する。図１は、本発明に係る送配電線故障標定シス
テムの構成の第１実施形態を示す構成図である。本実施
形態の送配電線故障標定システムでは、送配電線が橋架
された複数の鉄塔を有する送配電系において、数基毎の
鉄塔に対して、鉄塔に繋がる２本の架空地線に２個ずつ
の故障検出用電流センサをそれぞれ配設して、故障時に
上記電流センサを配設した鉄塔に流れる電流を検出す
る。
法及びそのシステムを図１乃至図２２の図面に基づいて
説明する。図１は、本発明に係る送配電線故障標定シス
テムの構成の第１実施形態を示す構成図である。本実施
形態の送配電線故障標定システムでは、送配電線が橋架
された複数の鉄塔を有する送配電系において、数基毎の
鉄塔に対して、鉄塔に繋がる２本の架空地線に２個ずつ
の故障検出用電流センサをそれぞれ配設して、故障時に
上記電流センサを配設した鉄塔に流れる電流を検出す
る。
【００１１】すなわち、図１に示すように、鉄塔１０に
繋がる架空地線１，２に配設した電流センサ１１，１
２，１３，１４からの電流（以下、「地線電流」とい
う）Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４の情報を入力部１５に取り
込み、上記各地線電流の情報を通信手段１６を介して管
理センタ２０に送信している。管理センタ２０は、上記
各地線電流の情報を受信する通信手段２１と、各地線電
流の情報から鉄塔に流れる電流を求め、さらに鉄塔電位
を求める演算手段２２と、求めた上記鉄塔電位に基づい
て故障点を標定する標定手段２３とを有して構成されて
いる。なお、通信手段１６，２１は有線又は無線での一
般的に用いられている通信方式で情報の通信を行ってい
る。
繋がる架空地線１，２に配設した電流センサ１１，１
２，１３，１４からの電流（以下、「地線電流」とい
う）Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４の情報を入力部１５に取り
込み、上記各地線電流の情報を通信手段１６を介して管
理センタ２０に送信している。管理センタ２０は、上記
各地線電流の情報を受信する通信手段２１と、各地線電
流の情報から鉄塔に流れる電流を求め、さらに鉄塔電位
を求める演算手段２２と、求めた上記鉄塔電位に基づい
て故障点を標定する標定手段２３とを有して構成されて
いる。なお、通信手段１６，２１は有線又は無線での一
般的に用いられている通信方式で情報の通信を行ってい
る。
【００１２】図２は、地線電流Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４
及び鉄塔電流Ｉｔの波形図であり、各演算手段２２は、
キルヒホッフの第一法則により図２（ａ）〜（ｄ）に示
した地線電流Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４の波形を足し合わ
せて、図２（ｅ）に示した鉄塔電流Ｉｔを求める。そし
て、求めた鉄塔電流Ｉｔに予め求めてある鉄塔塔脚接地
抵抗Ｒｔを掛け、以下の式のように鉄塔電位Ｖｔを算出
する。 Ｖｔ＝Ｉｔ×Ｒｔ …（１）
及び鉄塔電流Ｉｔの波形図であり、各演算手段２２は、
キルヒホッフの第一法則により図２（ａ）〜（ｄ）に示
した地線電流Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４の波形を足し合わ
せて、図２（ｅ）に示した鉄塔電流Ｉｔを求める。そし
て、求めた鉄塔電流Ｉｔに予め求めてある鉄塔塔脚接地
抵抗Ｒｔを掛け、以下の式のように鉄塔電位Ｖｔを算出
する。 Ｖｔ＝Ｉｔ×Ｒｔ …（１）
【００１３】次に、架空地線１，２に流れる地線電流Ｉ
１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４と鉄塔電位Ｖｔの故障時の振幅と
位相をフーリェ変換で求め、以下の式に基づき、ある時
刻における地線電流と鉄塔電位の実数部及び虚数部を求
める。 Ｉ１ｃ＝（Ｉ１ｒ，Ｉ１ｉ） Ｉ２ｃ＝（Ｉ２ｒ，Ｉ２ｉ） Ｉ３ｃ＝（Ｉ３ｒ，Ｉ３ｉ） Ｉ４ｃ＝（Ｉ４ｒ，Ｉ４ｉ） Ｖｔｃ＝（Ｖｔｒ，Ｖｔｉ） ここで、Ｉ１ｃ：電流センサ１１の複素数電流値 Ｉ２ｃ：電流センサ１２の複素数電流値 Ｉ３ｃ：電流センサ１３の複素数電流値 Ｉ４ｃ：電流センサ１４の複素数電流値 Ｖｔｃ：複素数鉄塔電位 Ｉ１ｒ〜Ｉ４ｒ：各地線電流の実数部 Ｉ１ｉ〜Ｉ４ｉ：各地線電流の虚数部 Ｖｔｒ：鉄塔電位の実数部 Ｖｔｉ：鉄塔電位の虚数部
１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４と鉄塔電位Ｖｔの故障時の振幅と
位相をフーリェ変換で求め、以下の式に基づき、ある時
刻における地線電流と鉄塔電位の実数部及び虚数部を求
める。 Ｉ１ｃ＝（Ｉ１ｒ，Ｉ１ｉ） Ｉ２ｃ＝（Ｉ２ｒ，Ｉ２ｉ） Ｉ３ｃ＝（Ｉ３ｒ，Ｉ３ｉ） Ｉ４ｃ＝（Ｉ４ｒ，Ｉ４ｉ） Ｖｔｃ＝（Ｖｔｒ，Ｖｔｉ） ここで、Ｉ１ｃ：電流センサ１１の複素数電流値 Ｉ２ｃ：電流センサ１２の複素数電流値 Ｉ３ｃ：電流センサ１３の複素数電流値 Ｉ４ｃ：電流センサ１４の複素数電流値 Ｖｔｃ：複素数鉄塔電位 Ｉ１ｒ〜Ｉ４ｒ：各地線電流の実数部 Ｉ１ｉ〜Ｉ４ｉ：各地線電流の虚数部 Ｖｔｒ：鉄塔電位の実数部 Ｖｔｉ：鉄塔電位の虚数部
【００１４】次に、例えば図３に示すように、鉄塔ｉの
鉄塔電位Ｖｔｃ（ｉ）、鉄塔ｉと鉄塔ｉ＋１の間の架空
地線電流Ｉｃ（ｉ）と架空地線の線路インピーダンスＺ
（ｉ）が既知である場合、演算手段２２は、以下の式に
より鉄塔ｉ＋１の複素数鉄塔電位Ｖｔｃ（ｉ＋１）を算
出できる。 Ｖｔｃ（ｉ＋１）＝Ｖｔｃ（ｉ）＋Ｉｃ（ｉ）×Ｚ（ｉ） ここで、Ｖｔｃ（ｉ），Ｉｃ（ｉ）及びＺ（ｉ）は複素
数であり、Ｚ（ｉ）＝ｒ（ｉ）＋ｊωＬ（ｉ）である。
また、鉄塔ｉ＋１での鉄塔電流Ｉｔ（ｉ＋１）は、 Ｉｔ（ｉ＋１）＝Ｖｔｃ（ｉ＋１）／Ｒ（ｉ＋１） となり、鉄塔ｉ＋１と鉄塔ｉ＋２の間の架空地線電流Ｉ
ｃ（ｉ＋１）は、 Ｉｃ（ｉ＋１）＝Ｉｃ（ｉ）−Ｉｔ（ｉ＋１） となる。従って、鉄塔ｉ＋２の複素数鉄塔電位Ｖｔｃ
（ｉ＋２） Ｖｔｃ（ｉ＋２）＝Ｖｔｃ（ｉ＋１）＋Ｉｃ（ｉ＋１）×Ｚ（ｉ＋１） …（２） となる。また、同様の要領で鉄塔ｉ−１の複素数鉄塔電
位Ｖｔｃ（ｉ−１）も算出できる。
鉄塔電位Ｖｔｃ（ｉ）、鉄塔ｉと鉄塔ｉ＋１の間の架空
地線電流Ｉｃ（ｉ）と架空地線の線路インピーダンスＺ
（ｉ）が既知である場合、演算手段２２は、以下の式に
より鉄塔ｉ＋１の複素数鉄塔電位Ｖｔｃ（ｉ＋１）を算
出できる。 Ｖｔｃ（ｉ＋１）＝Ｖｔｃ（ｉ）＋Ｉｃ（ｉ）×Ｚ（ｉ） ここで、Ｖｔｃ（ｉ），Ｉｃ（ｉ）及びＺ（ｉ）は複素
数であり、Ｚ（ｉ）＝ｒ（ｉ）＋ｊωＬ（ｉ）である。
また、鉄塔ｉ＋１での鉄塔電流Ｉｔ（ｉ＋１）は、 Ｉｔ（ｉ＋１）＝Ｖｔｃ（ｉ＋１）／Ｒ（ｉ＋１） となり、鉄塔ｉ＋１と鉄塔ｉ＋２の間の架空地線電流Ｉ
ｃ（ｉ＋１）は、 Ｉｃ（ｉ＋１）＝Ｉｃ（ｉ）−Ｉｔ（ｉ＋１） となる。従って、鉄塔ｉ＋２の複素数鉄塔電位Ｖｔｃ
（ｉ＋２） Ｖｔｃ（ｉ＋２）＝Ｖｔｃ（ｉ＋１）＋Ｉｃ（ｉ＋１）×Ｚ（ｉ＋１） …（２） となる。また、同様の要領で鉄塔ｉ−１の複素数鉄塔電
位Ｖｔｃ（ｉ−１）も算出できる。
【００１５】図４は、例えば架空送電線の鉄塔ｉと鉄塔
ｊにそれぞれ４個の電流センサを配設した送配電系の一
例である。図では、前記要領で鉄塔ｉ−１、鉄塔ｉ、鉄
塔ｉ＋１、鉄塔ｊ−１、鉄塔ｊ、鉄塔ｊ＋１の鉄塔電位
を算出でき、上記算出された鉄塔電位は、図５のような
電位分布を示す。図５において、鉄塔ｉよりも鉄塔ｉ＋
１の方が電位が大きくなっていることから、鉄塔ｉに対
して鉄塔ｉ＋１側に故障点が存在することがわかる。ま
た、鉄塔ｊよりもｊ−１の方が電位が大きくなっている
ことから、鉄塔ｊに対して鉄塔ｊ−１側に故障点が存在
することがわかる。
ｊにそれぞれ４個の電流センサを配設した送配電系の一
例である。図では、前記要領で鉄塔ｉ−１、鉄塔ｉ、鉄
塔ｉ＋１、鉄塔ｊ−１、鉄塔ｊ、鉄塔ｊ＋１の鉄塔電位
を算出でき、上記算出された鉄塔電位は、図５のような
電位分布を示す。図５において、鉄塔ｉよりも鉄塔ｉ＋
１の方が電位が大きくなっていることから、鉄塔ｉに対
して鉄塔ｉ＋１側に故障点が存在することがわかる。ま
た、鉄塔ｊよりもｊ−１の方が電位が大きくなっている
ことから、鉄塔ｊに対して鉄塔ｊ−１側に故障点が存在
することがわかる。
【００１６】従って、本実施形態では、電流センサを配
設した鉄塔の電位と上記鉄塔に隣り合う鉄塔の電位を算
出し、これら鉄塔電位の大小関係から電位がもっとも大
きくなる故障点の方向を鉄塔ｉと鉄塔ｊの間と定めて、
図５のように故障区間を標定することができる。また、
本実施形態では、求めた鉄塔電位の大小関係から故障区
間の標定を行うので、シミュレーションデータを必要と
しない故障区間標定が可能となる。
設した鉄塔の電位と上記鉄塔に隣り合う鉄塔の電位を算
出し、これら鉄塔電位の大小関係から電位がもっとも大
きくなる故障点の方向を鉄塔ｉと鉄塔ｊの間と定めて、
図５のように故障区間を標定することができる。また、
本実施形態では、求めた鉄塔電位の大小関係から故障区
間の標定を行うので、シミュレーションデータを必要と
しない故障区間標定が可能となる。
【００１７】更に、第２実施形態としては、図４に示し
た鉄塔ｉから鉄塔ｊまでの鉄塔塔脚接地抵抗と各鉄塔間
の架空地線の線路インピーダンスが既知である場合に
は、複素数鉄塔電位Ｖｔｃ（ｉ＋１）が既知になり、鉄
塔ｉ＋１から鉄塔ｉ＋２に、鉄塔ｉ＋２から鉄塔ｉ＋３
に、それに続く鉄塔に流れる地線電流Ｉｃ（ｉ＋２）、
Ｉｃ（ｉ＋３）、…、Ｉｃ（ｉ＋ｎ）がキルヒホップの
第一法則により求まる。ここで、ｎはｉ番目からｊ番目
までの鉄塔の数である。
た鉄塔ｉから鉄塔ｊまでの鉄塔塔脚接地抵抗と各鉄塔間
の架空地線の線路インピーダンスが既知である場合に
は、複素数鉄塔電位Ｖｔｃ（ｉ＋１）が既知になり、鉄
塔ｉ＋１から鉄塔ｉ＋２に、鉄塔ｉ＋２から鉄塔ｉ＋３
に、それに続く鉄塔に流れる地線電流Ｉｃ（ｉ＋２）、
Ｉｃ（ｉ＋３）、…、Ｉｃ（ｉ＋ｎ）がキルヒホップの
第一法則により求まる。ここで、ｎはｉ番目からｊ番目
までの鉄塔の数である。
【００１８】そして、複素数鉄塔電位Ｖｔｃ（ｉ＋１）
と地線電流Ｉｃ（ｉ＋２）を（２）式に代入することに
より、鉄塔ｉ＋２の複素数鉄塔電位Ｖｔｃ（ｉ＋２）が
求まり、この方法を繰り返し鉄塔ｉから鉄塔ｊまでの鉄
塔電位を図６のように求める。また、逆に、上記要領で
鉄塔ｊから鉄塔ｉの電位を図７のように求める。そし
て、これら図６、図７のように鉄塔電位のパタ−ンを図
８に示すように重ね合わせ、これらパターンの上記鉄塔
電位が交差する点を求めることにより、その交点の位置
が故障点となる。
と地線電流Ｉｃ（ｉ＋２）を（２）式に代入することに
より、鉄塔ｉ＋２の複素数鉄塔電位Ｖｔｃ（ｉ＋２）が
求まり、この方法を繰り返し鉄塔ｉから鉄塔ｊまでの鉄
塔電位を図６のように求める。また、逆に、上記要領で
鉄塔ｊから鉄塔ｉの電位を図７のように求める。そし
て、これら図６、図７のように鉄塔電位のパタ−ンを図
８に示すように重ね合わせ、これらパターンの上記鉄塔
電位が交差する点を求めることにより、その交点の位置
が故障点となる。
【００１９】従って、本実施形態では、電流センサを配
設した鉄塔から次に電流センサを配設した鉄塔までの各
鉄塔における鉄塔電位を順次算出し、その鉄塔電位のパ
ターンの交点から故障点を標定するので、シミュレーシ
ョンデータを必要としない故障点標定が可能となる。次
に、図９は、故障検出用電流センサを配設した鉄塔毎に
区切られた区間を示す図であり、図では５つの区間を示
している。
設した鉄塔から次に電流センサを配設した鉄塔までの各
鉄塔における鉄塔電位を順次算出し、その鉄塔電位のパ
ターンの交点から故障点を標定するので、シミュレーシ
ョンデータを必要としない故障点標定が可能となる。次
に、図９は、故障検出用電流センサを配設した鉄塔毎に
区切られた区間を示す図であり、図では５つの区間を示
している。
【００２０】第３実施形態では、標定手段２３を図１０
に示す故障区間の標定に用いるニューラルネットワーク
で構成する。そして、例えば図４に示すような場合、電
流センサを配設した鉄塔ｉとその隣の鉄塔ｉ−１、鉄塔
ｉ＋１の中で鉄塔電位の最大値Ｖｔ（ｍａｘ）及び最小
値Ｖｔ（ｍｉｎ）を求め、最小値Ｖｔ（ｍｉｎ）が０、
最大値Ｖｔ（ｍａｘ）が１となるように、鉄塔電位Ｖｔ
を式（３）に代入して０〜１の範囲の値Ｖｎに正規化す
る。 Ｖｎ＝Ｖｔ／（Ｖｔ（ｍａｘ）−Ｖｔ（ｍｉｎ）） …（３）
に示す故障区間の標定に用いるニューラルネットワーク
で構成する。そして、例えば図４に示すような場合、電
流センサを配設した鉄塔ｉとその隣の鉄塔ｉ−１、鉄塔
ｉ＋１の中で鉄塔電位の最大値Ｖｔ（ｍａｘ）及び最小
値Ｖｔ（ｍｉｎ）を求め、最小値Ｖｔ（ｍｉｎ）が０、
最大値Ｖｔ（ｍａｘ）が１となるように、鉄塔電位Ｖｔ
を式（３）に代入して０〜１の範囲の値Ｖｎに正規化す
る。 Ｖｎ＝Ｖｔ／（Ｖｔ（ｍａｘ）−Ｖｔ（ｍｉｎ）） …（３）
【００２１】次に、このとき上記最大値と最小値の差が
ある一定値Ｖｃｎｔより小さいときは、ニューラルネッ
トワークの入力層に入力される入力値（正規化された値
Ｖｎ）を０に置き換える。すなわち、（３）式から鉄塔
ｉの鉄塔電位は、Ｖｎ（ｉ）＝Ｖｔ（ｉ）／（Ｖｔ（ｍ
ａｘ）−Ｖｔ（ｍｉｎ））、鉄塔ｉ−１の鉄塔電位は、
Ｖｎ（ｉ−１）＝Ｖｔ（ｉ−１）／（Ｖｔ（ｍａｘ）−
Ｖｔ（ｍｉｎ））、鉄塔ｉ＋１の鉄塔電位は、Ｖｎ（ｉ
＋１）＝Ｖｔ（ｉ＋１）／（Ｖｔ（ｍａｘ）−Ｖｔ（ｍ
ｉｎ））に正規化され、このように正規化されたニュー
ラルネットワークの入力値は、例えば［０．０］，
［０．５］，［１．０］というような値になり、最大値
と最小値の差が一定値Ｖｃｎｔより小さい場合は、
［０．０］，［０．０］，［０．０］という値になる。
ある一定値Ｖｃｎｔより小さいときは、ニューラルネッ
トワークの入力層に入力される入力値（正規化された値
Ｖｎ）を０に置き換える。すなわち、（３）式から鉄塔
ｉの鉄塔電位は、Ｖｎ（ｉ）＝Ｖｔ（ｉ）／（Ｖｔ（ｍ
ａｘ）−Ｖｔ（ｍｉｎ））、鉄塔ｉ−１の鉄塔電位は、
Ｖｎ（ｉ−１）＝Ｖｔ（ｉ−１）／（Ｖｔ（ｍａｘ）−
Ｖｔ（ｍｉｎ））、鉄塔ｉ＋１の鉄塔電位は、Ｖｎ（ｉ
＋１）＝Ｖｔ（ｉ＋１）／（Ｖｔ（ｍａｘ）−Ｖｔ（ｍ
ｉｎ））に正規化され、このように正規化されたニュー
ラルネットワークの入力値は、例えば［０．０］，
［０．５］，［１．０］というような値になり、最大値
と最小値の差が一定値Ｖｃｎｔより小さい場合は、
［０．０］，［０．０］，［０．０］という値になる。
【００２２】なお、本実施形態のニューラルネットワー
クでは、予め発生する可能性がある故障ケースをＥＭＴ
Ｐ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｔｒａｎｓｉ
ｅｎｔｓ Ｐｒｏｇｒａｍ）によって故障を模擬し、電
流センサを配設する鉄塔とその隣の鉄塔の正規化された
電位情報を入力情報とし、また出力層には図４に示した
区間を出力層のノードに対応させ、故障点が該当する区
間に対応する出力層ノードの値を１に、故障点が該当し
ない他の出力層ノードの値を０にして、ニューラルネッ
トワークを学習させる。
クでは、予め発生する可能性がある故障ケースをＥＭＴ
Ｐ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｔｒａｎｓｉ
ｅｎｔｓ Ｐｒｏｇｒａｍ）によって故障を模擬し、電
流センサを配設する鉄塔とその隣の鉄塔の正規化された
電位情報を入力情報とし、また出力層には図４に示した
区間を出力層のノードに対応させ、故障点が該当する区
間に対応する出力層ノードの値を１に、故障点が該当し
ない他の出力層ノードの値を０にして、ニューラルネッ
トワークを学習させる。
【００２３】従って、本実施形態では、ニューラルネッ
トワークを用いることにより、一定の正規化方法でニュ
ーラルネットワークの入力データを作成し、また標定区
間を出力層に設定して、一定の処理を行うことで、複雑
な線路形態での故障区間の標定を容易に行うことができ
る。図１１は、鉄塔が１番目から８０番目まである線路
において、１０番目、３０番目、４０番目及び７０番目
の鉄塔に電流センサをそれぞれ配設した送配電系の一例
を示す図であり、図１２〜図１７は、上記送配電系にお
いて、全鉄塔で発生した各故障様相の場合のシミュレー
ションによって得られた鉄塔４０の電位を示す図であ
る。なお、図１２〜図１７中の電位は、故障点に対する
複素数鉄塔電位の絶対値であり、様相１〜６は、順に一
相鉄塔地絡、二相鉄塔地絡、三相鉄塔地絡、二相径間短
絡、三相径間短絡、一線径間地絡を示す。
トワークを用いることにより、一定の正規化方法でニュ
ーラルネットワークの入力データを作成し、また標定区
間を出力層に設定して、一定の処理を行うことで、複雑
な線路形態での故障区間の標定を容易に行うことができ
る。図１１は、鉄塔が１番目から８０番目まである線路
において、１０番目、３０番目、４０番目及び７０番目
の鉄塔に電流センサをそれぞれ配設した送配電系の一例
を示す図であり、図１２〜図１７は、上記送配電系にお
いて、全鉄塔で発生した各故障様相の場合のシミュレー
ションによって得られた鉄塔４０の電位を示す図であ
る。なお、図１２〜図１７中の電位は、故障点に対する
複素数鉄塔電位の絶対値であり、様相１〜６は、順に一
相鉄塔地絡、二相鉄塔地絡、三相鉄塔地絡、二相径間短
絡、三相径間短絡、一線径間地絡を示す。
【００２４】第４実施形態では、シミュレーションによ
って得られた上記各様相毎のパターンを用いて図１に示
した管理センタ２０で故障様相と故障点を標定する。す
なわち、故障発生時、管理センタ２０は鉄塔１０、鉄塔
３０、鉄塔４０及び鉄塔７０の通信手段１６から各電流
値の情報を受信し、演算手段２２によって式（１）から
これらの鉄塔電位Ｖｔ（１０）、Ｖｔ（３０）、Ｖｔ
（４０）、Ｖｔ（７０）を求め、振幅と位相を算出し、
前記要領で複素数電位Ｖｔｃ（１０）、Ｖｔｃ（３
０）、Ｖｔｃ（４０）、Ｖｔｃ（７０）を求める。
って得られた上記各様相毎のパターンを用いて図１に示
した管理センタ２０で故障様相と故障点を標定する。す
なわち、故障発生時、管理センタ２０は鉄塔１０、鉄塔
３０、鉄塔４０及び鉄塔７０の通信手段１６から各電流
値の情報を受信し、演算手段２２によって式（１）から
これらの鉄塔電位Ｖｔ（１０）、Ｖｔ（３０）、Ｖｔ
（４０）、Ｖｔ（７０）を求め、振幅と位相を算出し、
前記要領で複素数電位Ｖｔｃ（１０）、Ｖｔｃ（３
０）、Ｖｔｃ（４０）、Ｖｔｃ（７０）を求める。
【００２５】そして、各故障様相における図１２〜図１
７のシミュレーションデータを用意しておき、各故障様
相について鉄塔ｊ（ｊ＝１〜８０）の故障確率値Ｐ
（ｊ）を以下の式によって算出する。なお、ここでは、
代表して一相鉄塔地絡の場合を説明する。まず、複素数
電位の総和Ｖｓを求める。 Ｖｓ＝｜Ｖｔｃ（１０）｜＋｜Ｖｔｃ（３０）｜＋｜Ｖ
ｔｃ（４０）｜＋｜Ｖｔｃ（７０）｜ そして、各鉄塔の重みＷ１０、Ｗ３０、Ｗ４０、Ｗ７０
を以下のように算出する。 Ｗ１０＝｜Ｖｔｃ（１０）｜／Ｖｓ Ｗ３０＝｜Ｖｔｃ（３０）｜／Ｖｓ Ｗ５０＝｜Ｖｔｃ（４０）｜／Ｖｓ Ｗ７０＝｜Ｖｔｃ（７０）｜／Ｖｓ 次に、故障確率値Ｐ（ｊ）は、以下のように算出され
る。 Ｐ（ｊ）＝１−（Ｗ１０×｜｜Ｖｔｃ（１０）｜−｜Ｄ
１０（ｊ）｜｜＋Ｗ３０×｜｜Ｖｔｃ（３０）｜−｜Ｄ
３０（ｊ）｜｜＋Ｗ４０×｜｜Ｖｔｃ（４０）｜−｜Ｄ
４０（ｊ）｜｜＋Ｗ７０×｜｜Ｖｔｃ（７０）｜−｜Ｄ
７０（ｊ）｜｜）／Ｖｓ
７のシミュレーションデータを用意しておき、各故障様
相について鉄塔ｊ（ｊ＝１〜８０）の故障確率値Ｐ
（ｊ）を以下の式によって算出する。なお、ここでは、
代表して一相鉄塔地絡の場合を説明する。まず、複素数
電位の総和Ｖｓを求める。 Ｖｓ＝｜Ｖｔｃ（１０）｜＋｜Ｖｔｃ（３０）｜＋｜Ｖ
ｔｃ（４０）｜＋｜Ｖｔｃ（７０）｜ そして、各鉄塔の重みＷ１０、Ｗ３０、Ｗ４０、Ｗ７０
を以下のように算出する。 Ｗ１０＝｜Ｖｔｃ（１０）｜／Ｖｓ Ｗ３０＝｜Ｖｔｃ（３０）｜／Ｖｓ Ｗ５０＝｜Ｖｔｃ（４０）｜／Ｖｓ Ｗ７０＝｜Ｖｔｃ（７０）｜／Ｖｓ 次に、故障確率値Ｐ（ｊ）は、以下のように算出され
る。 Ｐ（ｊ）＝１−（Ｗ１０×｜｜Ｖｔｃ（１０）｜−｜Ｄ
１０（ｊ）｜｜＋Ｗ３０×｜｜Ｖｔｃ（３０）｜−｜Ｄ
３０（ｊ）｜｜＋Ｗ４０×｜｜Ｖｔｃ（４０）｜−｜Ｄ
４０（ｊ）｜｜＋Ｗ７０×｜｜Ｖｔｃ（７０）｜−｜Ｄ
７０（ｊ）｜｜）／Ｖｓ
【００２６】ここで、｜Ｄ１０（ｊ）｜、｜Ｄ３０
（ｊ）｜、｜Ｄ４０（ｊ）｜、｜Ｄ７０（ｊ）｜は、シ
ミュレーションデータにより得られた図１１の線路にお
ける一相鉄塔地絡時の１０番目、３０番目、４０番目及
び７０番目の鉄塔の各故障点ｊに対する複素数鉄塔電位
の絶対値である。故障確率値Ｐは、実測により得られた
値が全て一致する場合には、１となり、実測値から遠ざ
かるほど１より小さくなる。
（ｊ）｜、｜Ｄ４０（ｊ）｜、｜Ｄ７０（ｊ）｜は、シ
ミュレーションデータにより得られた図１１の線路にお
ける一相鉄塔地絡時の１０番目、３０番目、４０番目及
び７０番目の鉄塔の各故障点ｊに対する複素数鉄塔電位
の絶対値である。故障確率値Ｐは、実測により得られた
値が全て一致する場合には、１となり、実測値から遠ざ
かるほど１より小さくなる。
【００２７】従って、予め用意しておいた故障様相にお
いて、故障確率値Ｐ（ｊ）が最も大きくなるような鉄塔
番号ｊが故障点である可能性が最も高い。図１８は、４
５番目の鉄塔で一相鉄塔地絡した場合のシミュレーショ
ンデータについて故障確率値Ｐを求めた図であり、図１
９は、４５番目の鉄塔で一相鉄塔地絡した場合の１番目
から８０番目の鉄塔の電位分布を示す電位分布図であ
る。
いて、故障確率値Ｐ（ｊ）が最も大きくなるような鉄塔
番号ｊが故障点である可能性が最も高い。図１８は、４
５番目の鉄塔で一相鉄塔地絡した場合のシミュレーショ
ンデータについて故障確率値Ｐを求めた図であり、図１
９は、４５番目の鉄塔で一相鉄塔地絡した場合の１番目
から８０番目の鉄塔の電位分布を示す電位分布図であ
る。
【００２８】図１８における故障確率値Ｐは、４０番目
の鉄塔の前後に大きな山が２つできる。標定手段２３で
は、前記要領により故障区間が４０番目の鉄塔から７０
番目の鉄塔の区間として標定でき、さらにその故障区間
にある故障点として４５番目の鉄塔を故障点として標定
することができる。また、標定手段２３は、各故障様相
において、前記要領から故障点が求まり、その中で最も
故障確率値Ｐが大きくなる故障様相を実測値の故障様相
と判定する。
の鉄塔の前後に大きな山が２つできる。標定手段２３で
は、前記要領により故障区間が４０番目の鉄塔から７０
番目の鉄塔の区間として標定でき、さらにその故障区間
にある故障点として４５番目の鉄塔を故障点として標定
することができる。また、標定手段２３は、各故障様相
において、前記要領から故障点が求まり、その中で最も
故障確率値Ｐが大きくなる故障様相を実測値の故障様相
と判定する。
【００２９】前記標定手段２３における故障様相の判定
にニューラルネットワークを用いると、ニューラルネッ
トワークは図２０のように構成される。また、図２１
は、各故障点における一相鉄塔地絡時の３０番目の鉄塔
の複素数鉄塔電位の絶対値を示す図である。図２１にお
いて、鉄塔電位の最大値Ｖｔｃ（ｍａｘ）と最小値Ｖｔ
ｃ（ｍｉｎ）は故障様相によって異なり、シミュレーシ
ョンから得られる各鉄塔電位を、一相鉄塔地絡、二相鉄
塔地絡、三相鉄塔地絡、二相径間短絡、三相径間短絡、
一線径間地絡の６様相について、最小値Ｖｔｃ（ｍｉ
ｎ）が０、最大値Ｖｔｃ（ｍａｘ）が１となるように、
鉄塔電位Ｖｔｃを式（４）に代入して０〜１の範囲の値
Ｖｎに正規化する。また、式（４）の正規化処理でＶｎ
が０〜１の範囲にならない場合で、Ｖｎの値が１より大
きい場合は値を１に、０より小さい場合は値を０に置き
換える。 Ｖｎ＝Ｖｔｃ／（Ｖｔｃ（ｍａｘ）−Ｖｔｃ（ｍｉｎ）） …（４）
にニューラルネットワークを用いると、ニューラルネッ
トワークは図２０のように構成される。また、図２１
は、各故障点における一相鉄塔地絡時の３０番目の鉄塔
の複素数鉄塔電位の絶対値を示す図である。図２１にお
いて、鉄塔電位の最大値Ｖｔｃ（ｍａｘ）と最小値Ｖｔ
ｃ（ｍｉｎ）は故障様相によって異なり、シミュレーシ
ョンから得られる各鉄塔電位を、一相鉄塔地絡、二相鉄
塔地絡、三相鉄塔地絡、二相径間短絡、三相径間短絡、
一線径間地絡の６様相について、最小値Ｖｔｃ（ｍｉ
ｎ）が０、最大値Ｖｔｃ（ｍａｘ）が１となるように、
鉄塔電位Ｖｔｃを式（４）に代入して０〜１の範囲の値
Ｖｎに正規化する。また、式（４）の正規化処理でＶｎ
が０〜１の範囲にならない場合で、Ｖｎの値が１より大
きい場合は値を１に、０より小さい場合は値を０に置き
換える。 Ｖｎ＝Ｖｔｃ／（Ｖｔｃ（ｍａｘ）−Ｖｔｃ（ｍｉｎ）） …（４）
【００３０】次に、各鉄塔のＶｎをそれぞれの様相につ
いて求め、図２０に示したニューラルネットワークの入
力情報として与える。また、ニューラルネットワークの
出力層ノードには、前記６様相を対応させ、シミュレー
ションデータが該当する故障様相の出力層ノードの値を
１に、該当しない故障様相の他の出力層ノードの値を０
にして、ニューラルネットワークを学習させる。
いて求め、図２０に示したニューラルネットワークの入
力情報として与える。また、ニューラルネットワークの
出力層ノードには、前記６様相を対応させ、シミュレー
ションデータが該当する故障様相の出力層ノードの値を
１に、該当しない故障様相の他の出力層ノードの値を０
にして、ニューラルネットワークを学習させる。
【００３１】従って、本実施形態では、前記要領で構築
された故障様相判定用のニューラルネットワークを用い
て、実測により得られた鉄塔電位情報を、上記学習方法
における正規化によって入力データとして求め、故障様
相判定用ニューラルネットワークの入力情報として与え
ることで、故障様相が判定できる送配電線故障位置標定
システムが提供できる。
された故障様相判定用のニューラルネットワークを用い
て、実測により得られた鉄塔電位情報を、上記学習方法
における正規化によって入力データとして求め、故障様
相判定用ニューラルネットワークの入力情報として与え
ることで、故障様相が判定できる送配電線故障位置標定
システムが提供できる。
【００３２】第５実施形態では、標定手段２３を図１０
と図２０に示した故障区間標定用及び故障様相判定用の
ニューラルネットワークと、６つの様相毎の図２２に示
す故障点標定用のニューラルネットワークによって構築
することで各様相における故障点を標定する。すなわ
ち、本実施形態では、シミュレーションデータの故障様
相を図２０に示した故障様相判定用のニューラルネット
ワークを用いて求め、故障区間を図１０に示した故障区
間標定用のニューラルネットワークを用いて求める。次
に、既知となる故障様相について、各鉄塔の最大値Ｖｔ
ｃ（ｍａｘ）と最小値Ｖｔｃ（ｍｉｎ）を用いて式
（４）により各鉄塔の正規化された値Ｖｎを求める。そ
して、判定様相により正規化された値（鉄塔電位情報）
Ｖｎと標定区間を故障点標定用のニューラルネットワー
クの入力層のノードに対応させ、故障区間に対応する入
力層のノードには１を、他の標定区間に対応する入力層
のノードには０を与える。対象とする線路の全鉄塔を出
力層のノードに対応させ、シミュレーションデータが該
当する故障点である鉄塔の出力層のノードには１を、他
の鉄塔に対応する出力層のノードには０を与えて、ニュ
ーラルネットワークを学習させる。
と図２０に示した故障区間標定用及び故障様相判定用の
ニューラルネットワークと、６つの様相毎の図２２に示
す故障点標定用のニューラルネットワークによって構築
することで各様相における故障点を標定する。すなわ
ち、本実施形態では、シミュレーションデータの故障様
相を図２０に示した故障様相判定用のニューラルネット
ワークを用いて求め、故障区間を図１０に示した故障区
間標定用のニューラルネットワークを用いて求める。次
に、既知となる故障様相について、各鉄塔の最大値Ｖｔ
ｃ（ｍａｘ）と最小値Ｖｔｃ（ｍｉｎ）を用いて式
（４）により各鉄塔の正規化された値Ｖｎを求める。そ
して、判定様相により正規化された値（鉄塔電位情報）
Ｖｎと標定区間を故障点標定用のニューラルネットワー
クの入力層のノードに対応させ、故障区間に対応する入
力層のノードには１を、他の標定区間に対応する入力層
のノードには０を与える。対象とする線路の全鉄塔を出
力層のノードに対応させ、シミュレーションデータが該
当する故障点である鉄塔の出力層のノードには１を、他
の鉄塔に対応する出力層のノードには０を与えて、ニュ
ーラルネットワークを学習させる。
【００３３】従って、本実施形態では、実測により得ら
れた鉄塔電位情報を、上記学習方法における正規化によ
って入力データとして求め、故障様相用のニューラルネ
ットワークの入力情報として与えて故障様相を判定する
とともに、故障区間標定用のニューラルネットワークの
入力情報として与えて故障区間を標定する。そして、実
測により得られた鉄塔電位情報と故障区間標定用のニュ
ーラルネットワークで得られた故障区間情報を、上記学
習方法における正規化によって入力データとして求め、
故障点標定用のニューラルネットワークの入力情報とし
て与えて故障点を標定する。
れた鉄塔電位情報を、上記学習方法における正規化によ
って入力データとして求め、故障様相用のニューラルネ
ットワークの入力情報として与えて故障様相を判定する
とともに、故障区間標定用のニューラルネットワークの
入力情報として与えて故障区間を標定する。そして、実
測により得られた鉄塔電位情報と故障区間標定用のニュ
ーラルネットワークで得られた故障区間情報を、上記学
習方法における正規化によって入力データとして求め、
故障点標定用のニューラルネットワークの入力情報とし
て与えて故障点を標定する。
【００３４】このように、本実施形態では、ニューラル
ネットワークを用いることにより、一定の正規化方法で
ニューラルネットワークの入力データを作成し、また判
定様相、標定区間及び標定故障点を出力層に設定して、
一定の処理を行うことで、複雑な線路形態での送配電線
故障点標定を容易に行うことができる。本発明は、これ
ら実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸
脱しない範囲で種々の変形実施が可能である。
ネットワークを用いることにより、一定の正規化方法で
ニューラルネットワークの入力データを作成し、また判
定様相、標定区間及び標定故障点を出力層に設定して、
一定の処理を行うことで、複雑な線路形態での送配電線
故障点標定を容易に行うことができる。本発明は、これ
ら実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸
脱しない範囲で種々の変形実施が可能である。
【００３５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明では、鉄塔
又は鉄塔に繋がる架空地線に電流センサを配設して電流
情報を検出し、電気故障発生時に検出した前記電流情報
によって前記鉄塔の電位を求め、前記求めた電位情報に
基づいて電気故障点を標定するので、電気故障が発生し
た故障点を正確に標定することで標定分解能を向上さ
せ、かつ迅速に故障点を探し出すことができる。
又は鉄塔に繋がる架空地線に電流センサを配設して電流
情報を検出し、電気故障発生時に検出した前記電流情報
によって前記鉄塔の電位を求め、前記求めた電位情報に
基づいて電気故障点を標定するので、電気故障が発生し
た故障点を正確に標定することで標定分解能を向上さ
せ、かつ迅速に故障点を探し出すことができる。
【図１】本発明に係る送配電線故障位置標定システムの
構成の第１実施形態を示す構成図である。
構成の第１実施形態を示す構成図である。
【図２】図１に示した地線電流Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４
及び鉄塔電流Ｉｔの波形図である。
及び鉄塔電流Ｉｔの波形図である。
【図３】鉄塔電位の算出方法を説明するための図であ
る。
る。
【図４】架空送電線の鉄塔ｉと鉄塔ｊにそれぞれ４個の
電流センサを配設した送電系の一例を示す図である。
電流センサを配設した送電系の一例を示す図である。
【図５】図４における鉄塔電位の分布を示す鉄塔電位分
布図である。
布図である。
【図６】図４における鉄塔ｉから鉄塔ｊへの鉄塔電位の
パターンを示す図である。
パターンを示す図である。
【図７】同じく、鉄塔ｊから鉄塔ｉへの鉄塔電位のパタ
ーンを示す図である。
ーンを示す図である。
【図８】図６と図７のパターンを重ね合わせたパターン
を示す図である。
を示す図である。
【図９】故障検出用電流センサを配設した鉄塔毎に区間
が区切られた送配電系の一例を示す図である。
が区切られた送配電系の一例を示す図である。
【図１０】本発明に係る故障区間標定用のニューラルネ
ットワークの構成を示す構成図である。
ットワークの構成を示す構成図である。
【図１１】１０番目、３０番目、５０番目及び７０番目
の鉄塔に電流センサをそれぞれ配設した送配電系の一例
を示す図である。
の鉄塔に電流センサをそれぞれ配設した送配電系の一例
を示す図である。
【図１２】図１１に示した送配電系において、全鉄塔で
発生した故障様相１の場合のシミュレーションによって
得られた鉄塔４０の電位を示す図である。
発生した故障様相１の場合のシミュレーションによって
得られた鉄塔４０の電位を示す図である。
【図１３】同じく、全鉄塔で発生した故障様相２の場合
のシミュレーションによって得られた鉄塔４０の電位を
示す図である。
のシミュレーションによって得られた鉄塔４０の電位を
示す図である。
【図１４】同じく、全鉄塔で発生した故障様相３の場合
のシミュレーションによって得られた鉄塔４０の電位を
示す図である。
のシミュレーションによって得られた鉄塔４０の電位を
示す図である。
【図１５】同じく、全鉄塔で発生した故障様相４の場合
のシミュレーションによって得られた鉄塔４０の電位を
示す図である。
のシミュレーションによって得られた鉄塔４０の電位を
示す図である。
【図１６】同じく、全鉄塔で発生した故障様相５の場合
のシミュレーションによって得られた鉄塔４０の電位を
示す図である。
のシミュレーションによって得られた鉄塔４０の電位を
示す図である。
【図１７】同じく、全鉄塔で発生した故障様相６の場合
のシミュレーションによって得られた鉄塔４０の電位を
示す図である。
のシミュレーションによって得られた鉄塔４０の電位を
示す図である。
【図１８】４５番目の鉄塔で一相鉄塔地絡した場合のシ
ミュレーションデータについて故障確率値Ｐを求めた図
である。
ミュレーションデータについて故障確率値Ｐを求めた図
である。
【図１９】４５番目の鉄塔で一相鉄塔地絡した場合の１
番目から８０番目の鉄塔の電位分布を示す電位分布図で
ある。
番目から８０番目の鉄塔の電位分布を示す電位分布図で
ある。
【図２０】本発明に係る故障様相判定用のニューラルネ
ットワークの構成を示す構成図である。
ットワークの構成を示す構成図である。
【図２１】各故障点における一相鉄塔地絡時の３０番目
の鉄塔の複素数鉄塔電位の絶対値を示す図である。
の鉄塔の複素数鉄塔電位の絶対値を示す図である。
【図２２】本発明に係る故障点標定用のニューラルネッ
トワークの構成を示す構成図である。
トワークの構成を示す構成図である。
【図２３】各故障様相による架空地線電流分布を示す図
である。
である。
１，２ 架空地線 １０ 鉄塔 １１〜１４ 電流センサ １５ 入力部 １６，２１ 通信手段 ２０ 管理センタ ２２ 演算手段 ２３ 標定手段
Claims (9)
- 【請求項１】 送配電線が橋架された複数の鉄塔を有す
る送配電系における前記送配電線の電気故障位置を標定
する送配電線故障位置標定方法において、 前記鉄塔又は該鉄塔に繋がる架空地線に電流センサを配
設して電流情報を検出し、電気故障発生時に検出した前
記電流情報によって前記鉄塔の電位を求め、前記求めた
電位情報に基づいて電気故障位置を標定することを特徴
とする送配電線故障位置標定方法。 - 【請求項２】 前記求めた電位情報から電位の大小関係
を求め、前記求めた大小関係に基づいて電気故障が発生
した故障区間を標定することを特徴とする請求項１に記
載の送配電線故障位置標定方法。 - 【請求項３】 電気故障が発生した故障区間を標定する
ためのニューラルネットワークを作成し、前記電流情報
から求めた電位情報を前記ニューラルネットワークに入
力させて、前記故障区間を標定することを特徴とする請
求項１に記載の送配電線故障位置標定方法。 - 【請求項４】 前記標定された故障区間の中で、電位が
検出された所定の鉄塔から順に隣の鉄塔の電位情報を算
出し、前記算出した電位パターンから電位が最も大きく
なる箇所を求め、前記箇所から故障点を標定することを
特徴とする請求項２又は３に記載の送配電線故障位置標
定方法。 - 【請求項５】 前記送配電系における前記鉄塔の電位と
故障点の関係を示すシミュレーションデータを作成し、
該シミュレーションデータから前記求めた電位情報に最
も近い故障点を、前記標定された故障区間の中から標定
することを特徴とする請求項２又は３に記載の送配電線
故障位置標定方法。 - 【請求項６】 前記送配電系における各故障様相毎の前
記鉄塔の電位と故障点の関係を示すシミュレーションデ
ータを作成し、該シミュレーションデータから前記求め
た電位情報に最も近い故障様相を判定することを特徴と
する請求項１に記載の送配電線故障位置標定方法。 - 【請求項７】 前記送配電系における各故障様相を判定
するためのニューラルネットワークを作成し、前記電流
情報から求めた電位情報を前記ニューラルネットワーク
に入力させて、前記故障様相を判定することを特徴とす
る請求項１に記載の送配電線故障位置標定方法。 - 【請求項８】 前記送配電系における各故障様相毎の故
障点を標定するためのニューラルネットワークを作成
し、請求項６又は７により判定された故障様相毎に、請
求項２又は３により標定された故障区間情報と鉄塔電位
情報を前記故障点標定用のニューラルネットワークに入
力させて、故障様相における故障点を標定することを特
徴とする請求項１に記載の送配電線故障位置標定方法。 - 【請求項９】 送配電線が橋架された複数の鉄塔を有す
る送配電系における前記送配電線の電気故障位置を標定
する送配電線故障位置標定システムにおいて、 前記鉄塔又は該鉄塔に繋がる架空地線に配設され、前記
鉄塔又は前記架空地線に流れる電流情報を検出する電流
センサと、 故障発生時に検出された前記電流情報によって前記鉄塔
の電位を求める電位算出手段と、 前記求めた電位情報に基づいて電気故障位置を標定する
標定手段とを備えたことを特徴とする送配電線故障位置
標定システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000097962A JP2001281289A (ja) | 2000-03-31 | 2000-03-31 | 送配電線故障位置標定方法及びそのシステム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000097962A JP2001281289A (ja) | 2000-03-31 | 2000-03-31 | 送配電線故障位置標定方法及びそのシステム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001281289A true JP2001281289A (ja) | 2001-10-10 |
Family
ID=18612518
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000097962A Pending JP2001281289A (ja) | 2000-03-31 | 2000-03-31 | 送配電線故障位置標定方法及びそのシステム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001281289A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014220981A (ja) * | 2013-04-30 | 2014-11-20 | ケーエイチバテック カンパニー リミテッド | 光電力伝送装置を用いた送電鉄塔電力供給システム及び方法、光電力伝送装置を用いたデータ送受信方法 |
| JP2020153823A (ja) * | 2019-03-20 | 2020-09-24 | 中国電力株式会社 | シミュレーションプログラム、及びシミュレーション方法 |
| JP2021148778A (ja) * | 2020-03-18 | 2021-09-27 | 三菱電機株式会社 | 非接地配電システムのための過渡状態に基づいた故障位置特定方法 |
-
2000
- 2000-03-31 JP JP2000097962A patent/JP2001281289A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014220981A (ja) * | 2013-04-30 | 2014-11-20 | ケーエイチバテック カンパニー リミテッド | 光電力伝送装置を用いた送電鉄塔電力供給システム及び方法、光電力伝送装置を用いたデータ送受信方法 |
| JP2020153823A (ja) * | 2019-03-20 | 2020-09-24 | 中国電力株式会社 | シミュレーションプログラム、及びシミュレーション方法 |
| JP7287036B2 (ja) | 2019-03-20 | 2023-06-06 | 中国電力株式会社 | シミュレーションプログラム、及びシミュレーション方法 |
| JP2021148778A (ja) * | 2020-03-18 | 2021-09-27 | 三菱電機株式会社 | 非接地配電システムのための過渡状態に基づいた故障位置特定方法 |
| JP7394800B2 (ja) | 2020-03-18 | 2023-12-08 | 三菱電機株式会社 | 非接地配電システムのための過渡状態に基づいた故障位置特定方法 |
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