JP2006105714A - 送配電線路の事故原因判別方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 高い計算能力を持つ計算機を用いることなく簡便に、かつ高精度で事故原因を判別することができる送配電線路の故障原因判別方法を提供すること。
【解決手段】 故障発生時のサージ波形をサンプリングし、サンプルデータ同士の差分を算出するステップと、算出した差分データを商用周波数の複数周期にわたって重ね合わせるステップと、重ね合わせた差分データを複数区間の差分データに等分割し、各分割区間において所定の変化量を超えた差分データの個数を計測し、所定変化量を超える差分データの出現確率を算出するステップと、算出した各分割区間の出現確率のうち所定確率を超える分割区間数を計測するステップと、計測した所定確率を超える分割区間数と第２の記憶手段に予め記憶させておいた事故原因別の判定基準データとを照合し、事故原因を判別するステップとを備える。
【選択図】 図５

Description

本発明は、送配電線路における地絡などの故障発生時に、サージ波形の特徴から事故原因が金属接触、碍子不良などのいずれに該当するかを判別する方法に関するものである。

従来、送配電線路に発生した地絡などの故障原因を判定または識別する方法として、事故発生時の零相電圧または零相電流波形の形状や周波数解析を行い、予め用意しておいた事故原因別の波形形状又は周波数成分とのパターンマッチングにより、事故原因を判別する方法が知られている。
しかし、パターンマッチングに用いる波形位置の選択や事故により異なる波形の規格化の問題、同一事故においても観測場所や事故点からの距離、事故時の位相角で周波数成分が変化してしまうなどの現象に対する処理が複雑になり、高精度の判別が困難であるという問題があった。
この種の事故原因判別方法として、下記の特許文献１および２に開示されたものがある。

特開平１１−１４２４６６号公報 特開２０００−５０４８８号公報

特許文献１に開示された事故原因推定方法は、地絡事故発生時の零相電圧波形または零相電流波形を検出してデータ収録し、高調波、リサージュ、位相スペクトル、インピーダンス軌跡、実効値、波形率、波高率、歪み率などの波形解析を行い、その解析値をニューラルネットワークに入力し、事故原因を推定するものである。
特許文献２に開示された事故原因判別方法は、故障発生直後の零相電圧または零相電流の過渡現象波形をウェーブレット変換により解析し、予め用意しておいた事故原因ごとの解析データとのパターンマッチングにより事故原因を判別するものである。

しかしながら、前記特許文献１および２に開示されている方法にあっては、波形解析のための計算量が多いため、計算能力が高い計算機を用いなければならず、簡便に事故原因を判別することができないという問題がある。

本発明の目的は、高い計算能力を持つ計算機を用いることなく簡便に、かつ高精度で事故原因を判別することができる送配電線路の故障原因判別方法を提供することである。

上記の課題を解決するため、本発明は、送配電線路における地絡などの故障発生時のサージ波形の特徴を事故原因判別装置によって解析し、事故原因を判別する事故原因判別方法であって、
前記事故原因判別装置が、
故障発生時のサージ波形を所定周期でサンプリングし、そのサンプルデータを第１の記憶手段に記憶するステップと、記憶したサンプルデータを読出し、隣接するサンプリング時刻におけるサンプルデータ同士の差分を算出するステップと、算出した差分データを商用周波数の複数周期にわたって重ね合わせ、差分データの特徴を強調するステップと、重ね合わせた差分データを時間軸上で複数区間の差分データに等分割し、各分割区間において所定の変化量を超えた差分データの個数を計測し、その計測値により各分割区間に出現する所定変化量を超える差分データの出現確率を算出するステップと、算出した各分割区間の出現確率のうち所定確率を超える分割区間数を計測するステップと、計測した所定確率を超える分割区間数と第２の記憶手段に判定基準データとして予め記憶させておいた事故原因別の所定確率を超える分割区間数とを照合し、事故原因を判別するステップとから成る処理を実行し、送配電線路における地絡などの故障発生時の事故原因を判別することを特徴とする。

本発明によれば、故障発生時のサージ波形をサンプリングする処理と、サンプルデータ同士の差分を算出する処理と、差分データを商用周波数の複数周期にわたって重ね合わせる処理と、重ね合わせた差分データを時間軸上で等分割した各分割区間において所定の変化量を超えた差分データの個数を計測し、その計測値により各分割区間に出現する所定変化量を超える差分データの出現確率を算出する処理と、算出した各分割区間の出現確率のうち所定確率を超える分割区間数を計測する処理と、計測した所定確率を超える分割区間数と第２の記憶手段に判定基準データとして予め記憶させておいた事故原因別の所定確率を超える分割区間数とを照合し、事故原因を判別する処理といった簡単なデータ処理を行うだけであるため、高い計算能力を持つ計算機を用いることなく簡便に、かつ高精度で送配電線路の事故原因を判別することができる。
従って、事故原因判別装置として、パーソナルコンピュータのような汎用の計算機を用いて送配電線路の事故原因を判別することができ、事故発生時に復旧作業を迅速に行うことが可能になる。

以下、本発明の一実施の形態について図面に基づき説明する。
図１は、本発明の事故原因判別方法を実施する事故原因判別装置の実施の形態を示すブロック図である。
本実施の形態に係る事故原因判別装置は、送配電線路１の零相電圧及び零相電流を検出する電圧・電流センサ２の出力信号を所定周期（例えば３１２．５ＫＨＺ）でサンプリングしてＡＤ変換するＡＤ変換器３と、ＡＤ変換器３から出力される事故発生時のサンプルデータをサンプルデータ記憶部４に記憶させた後、判定基準データ記憶部５に予め記憶された判定基準データと照合し、事故原因を判別するパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣと略記）６とから構成されている。
ＰＣ６は、入出力装置としてキーボード７、マウス８、表示装置９を備えている。また、内部にはＣＰＵ６１、メモリ６２を備え、メモリ６２内にはサンプリング処理プログラム６３、事故原因判定プログラム６４が記憶されている。

図２（ａ）は、金属接触が原因で地絡事故が発生した場合の零相電流および零相電圧波形の代表的な例を示す波形図、図２（ｂ）は碍子不良が原因で地絡事故が発生した場合の零相電流および零相電圧波形の代表的な例を示す波形図、図３は断線被覆接触が原因で地絡事故が発生した場合の零相電流および零相電圧波形の代表的な例を示す波形図である。
なお、断線被覆接触による地絡事故とは、電線の絶縁被覆に木などが接触し、擦れ、絶縁劣化もしくは充電部が露出し、電線間もしくは支持アーム等に接触して地絡に至る事故のことである。
これらの波形図から明らかなように、事故原因別に零相電流および零相電圧の波形形状が大きく異なり、それぞれ特徴的な波形形状となっている。本発明は、この波形形状の特徴を抽出し、事故原因を判別するものである。

図４は、サンプリング処理プログラム６３のサンプリング処理の手順を示すフローチャートであり、ＡＤ変換器３から出力される零相電圧または零相電流のＡＤ変換データを所定周期で取り込み（ステップ４０１）、サンプルデータ記憶部４に記憶させる（ステップ４０２）を常時繰返している。
これにより、サンプルデータ記憶部４には零相電圧または零相電流を所定周期でサンプリングしたサンプルデータが時系列で順次格納される。
ここで、サンプリング周期は、事故発生時の波形の特徴を失わない程度の数１００ＫＨＺ程度の周期、例えば３１２．５ＫＨＺの周期が望ましい。

図５は、事故発生時に起動される事故原因判別プログラム６４の処理手順を示すフローチャートである。
金属接触などを原因とする地絡事故が発生した場合、事故原因判別プログラム６４がキーボード７からのコマンド等によって起動される。
起動された事故原因判別プログラム６４は、まず、サンプルデータ記憶部４に格納されたサンプルデータを読出し、その中の事故発生時のサンプルデータを抽出する（ステップ５０１）。事故が発生していないときのサンプルデータは、理論的にはゼロの値のデータが時系列に並んだものであり、事故が発生した時のサンプルデータはゼロでない値のデータが時系列に並んだものであるので、この特徴から後者のデータ群を抽出する。

次に、事故発生時のサンプルデータについて、例えば、隣接するサンプリング時刻におけるサンプルデータ同士で差分を算出する（ステップ５０２）。換言すれば、事故発生時のサンプルデータの微分データを求める。これにより、振幅変化が大きい部分のみが残る。
次に、算出した差分データを商用周波数の複数周期にわたって重ね合わせ、差分データの特徴を強調する（ステップ５０３）。すなわち、商用周波数の基本周期（例えば２０ｍｓ）のＮ周期（例えばＮ＝１０）分の差分データを基本周期区間内で重ね合わせる。
事故発生時には、図２および図３に例示したような事故原因に特有の波形形状が複数周期に渡って繰返し現れるので、波形形状の特徴をさらに強調した差分データが得られる。

次に、重ね合わせた差分データを図６に示すように時間軸上で複数区間Ｂ１〜Ｂｎの差分データに等分割し、各分割区間Ｂ１〜Ｂｎにおいて所定の変化量δ（規格微分量）を超えた差分データの個数をカウントする（ステップ５０４）。
図６の例では、分割区間Ｂ１において所定変化量δを超えている重ね合わせ差分データの個数は２個である。
次に、そのカウント値により各分割区間Ｂ１〜Ｂｎに出現する所定変化量δを超える差分データの出現確率を算出する（ステップ５０５）。
図６（ａ）の分割区間Ｂ１の例では、当該区間における重ね合わせ差分データの総数１０に対し、所定変化量δを超えている重ね合わせ差分データの個数は２個であるので、その出現確率は２０％ということになる。なお、図６の例は本発明を分かり易く説明するために模式的に示したものである。

次に、出現確率が所定確率Ｘ％を超える区間数をカウントする(ステップ５０６)。出現確率が所定確率Ｘ％を超える区間数は、波形形状が激しく変化するような事故の場合のほど大きくなる。すなわち、図２および図３の波形図から明らかなように、金属接触に起因する事故の場合の波形形状の変化が最も変化が少なく、碍子不良、断線被覆接触の順に波形形状の変化が激しくなっている。このため、断線被覆接触の場合が、所定確率Ｘ％を超える区間数が多くなる。
実験によれば、金属接触、碍子不良、断線被覆接触またはケーブル不良といった事故原因別の所定確率Ｘ％を超える区間数は分割数を５０とした場合、図６（ｂ）に示すような結果が得られている。
金属接触が原因の地絡事故では、図２（ａ）に示すように波形形状が正弦波形に類似し、振幅変化が激しくない。このため、所定確率Ｘ％を超える区間数は全て「０」となっている。

次に、カウントした所定確率Ｘ％を超える区間数と、判定基準データ記憶部５に判定基準データとして予め記憶させておいた事故原因別の所定確率Ｘ％を超える区間数とを照合し、事故原因を判別する（ステップ５０７）。そして、判別した事故原因を表示装置９に表示する(ステップ５０８)。
図７に、判定基準データ記憶部５に予め記憶されている判定基準データの例を示している。
なお、上記の説明においては、事故原因が３つの場合を例に挙げて説明したが、さらに多くの事故原因に区別して判別することができることは言うまでもない。

本発明の一実施の形態に係る事故原因判別装置の構成を示すブロック図である。 事故原因別のサージ波形の例を示す図である。 事故原因が断線被覆接触の場合のサージ波形の例を示す図である。 サンプリング処理の手順を示すフローチャートである。 事故原因判別処理の手順を示すフローチャートである。 重ね合わせ処理した差分データを複数の分割区間に分割した例と、所定変化率を超える差分データの出現確率が所定確率を超える分割区間数の実験データの例を示す図である。 判定基準データ記憶部に記憶される判定基準データの例を示す図である。

符号の説明

１ 送配電線路
２ 電圧・電流センサ
３ ＡＤ変換器
４ サンプルデータ記憶部
５ 判定基準データ記憶部
６ パーソナルコンピュータ
６１ ＣＰＵ
６２ メモリ
６３ サンプリング処理プログラム
６４ 事故原因判定プログラム

Claims (1)

1. 送配電線路における地絡などの故障発生時のサージ波形の特徴を事故原因判別装置によって解析し、事故原因を判別する事故原因判別方法であって、
   前記事故原因判別装置が、
   故障発生時のサージ波形を所定周期でサンプリングし、そのサンプルデータを第１の記憶手段に記憶するステップと、
   記憶したサンプルデータを読出し、隣接するサンプリング時刻におけるサンプルデータ同士の差分を算出するステップと、
   算出した差分データを商用周波数の複数周期にわたって重ね合わせ、差分データの特徴を強調するステップと、
   重ね合わせた差分データを時間軸上で複数区間の差分データに等分割し、各分割区間において所定の変化量を超えた差分データの個数を計測し、その計測値により各分割区間に出現する所定変化量を超える差分データの出現確率を算出するステップと、
   算出した各分割区間の出現確率のうち所定確率を超える分割区間数を計測するステップと、
   計測した所定確率を超える分割区間数と第２の記憶手段に判定基準データとして予め記憶させておいた事故原因別の所定確率を超える分割区間数とを照合し、事故原因を判別するステップと
   から成る処理を実行し、送配電線路における地絡などの故障発生時の事故原因を判別することを特徴とする送配電線路の事故原因判別方法。

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