JP2009079956A - トラッキング電流検出装置 - Google Patents

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哲男 古本
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Abstract

【課題】近年の電気機械器具では,変圧器を使用せず商用交流を直接整流してコンデンサで平滑する電源を有するもの,インバータに見られるように周波数制御やSCRの点弧角制御など故意に電流波形を制御したものが多く存在し,それらは電流波形が単純な正弦波ではないので,トラッキング現象による電流と一般の電気機械器具の使用による電流を正確に区別し難くなっていることに鑑み,トラッキング現象の発生をより正確に検知できる手段を提供する。
【解決手段】検出の判定要素に電流の高調波次数成分の変化量を含むようにした。
【選択図】図1

Description

本件の発明は,有機電気絶縁物に炭化導電路が形成され,該炭化導電路を通じて電流が流れるトラッキング現象の発生を検知する装置に関する。
従来から,コンセントに差し込まれた電気機械器具のプラグの電極(刃)間の絶縁物(樹脂)に炭化導電路が形成され,該炭化導電路に電極間の電圧で電流が流れ,該電流と抵抗によるジュール熱でプラグの樹脂絶縁物が発火し火災に至る,所謂トラッキング現象が知られている。
このようなトラッキング現象は前述のプラグに限ったものではなく,例えば回路遮断器のように樹脂絶縁物上に端子を有する配線器具や電気機械器具等の端子間,あるいは電子回路機器のプリント基板や絶縁物でも発生することが知られている。また,巻線を有する電動機や変圧器の絶縁劣化による発熱や発火でもトラッキングと類似の間欠放電を含む電流が流れることが知られている。
このようなトラッキング現象は,炭化導電路が形成されたごく初期の段階から発火に至るまでの各段階で,流れる電流の大きさがその他の電気機械器具が消費する電流に対して小さいことが多く,一般的な配線用遮断器やヒューズなどの過電流保護装置では検知あるいは保護し難い現象のひとつであった。
そのため,従来は,電流中の高周波成分の有無や,電流のピーク値の変化,電流の立ち上がりやピークの位相変化などから現象の発生を検知する技術が開発されてきた。
特開昭57−193924 特開平 9−5379 特開平10−14086 特開2000−324676 特開2001−103657 特開2001−289900 特開2001−289903 特開2001−324529 特開2001−324533 特開2004− 20496 特開2004− 22172 特開2004− 22462 特開2004−279205 特開2004−153877
しかしながら,近年の電気機械器具では,変圧器を使用せず商用交流を直接整流してコンデンサで平滑する電源を有するもの,インバータに見られるように周波数制御やSCRの点弧角制御など故意に電流波形を制御したものが多く存在し,それらは電流波形が単純な正弦波ではないので,前述の従来技術ではトラッキング現象による電流と一般の電気機械器具の使用による電流を正確に区別し難くなっている。
そこで本件の発明は,従来の技術とは異なる視点で,トラッキング現象や類似の異常電流の発生をより正確に検知できる手段を提供しようとするものである。
そのため請求項1の発明は,検出の判定要素に電流の高調波次数成分の変化量を含むことを特徴とするトラッキング電流検出装置を提供したものである。
請求項2の発明は,電路の電流波形を検出する手段と,所定の第一の時間間隔毎に前記電流波形から複数の任意の高調波次数成分を抽出する手段と,前記第一の時間間隔のN倍の第二の時間間隔毎に,前記電流の大きさに関連する第一のパラメータと前記複数の任意の高調波次数成分の変化に関連する第二のパラメータの比を元にしてトラッキングの発生を判定する演算手段を含むことを特徴とする請求項1のトラッキング電流検出装置を提供したものである。
請求項3の発明は,前記の複数の任意の高調波次数成分を抽出する手段は,次数毎のバンドパスフィルターであることを特徴とする請求項2のトラッキング電流検出装置を提供したものである。
請求項4の発明は,前記の複数の任意の高調波次数成分を抽出する手段は,FFT解析による演算手段であることを特徴とする請求項2のトラッキング電流検出装置を提供したものである。
本件の発明によれば,検出の判定要素に電流の高調波次数成分の変化量を含むようにしたのでトラッキング現象の発生をより正確に検知できる。
本件の発明者は,各種家電製品とトラッキング現象により生じる電流波形を詳細に観察調査した。図3〜図7は代表的な家電製品の使用による電流波形であり,図3は掃除機の突入電流の波形,図4はエアコンプレッサーの運転時の電流波形,図5は電子レンジの稼働時の電流波形,図6は扇風機の回転時の電流波形,図7はパソコン(スイッチング電源)の使用時の電流波形である。
対して図8〜図11はプラグのトラッキング現象発生時の電流波形で,図8と図9はシンチレーションと呼ばれるトラッキング初期の段階で炭化導電路に電流が流れ部分的に赤熱しているような段階,図10はシンチレーションの段階を経て炎が出始めた頃の段階,図11はトラッキング短絡と呼ばれる段階で炎が大きく出ている際の電流波形である。
図3〜図7に示す家電製品の電流波形と,図8〜図11に示すトラッキングによる電流波形を比較した場合,トラッキング現象による電流は,図11のトラッキング短絡の状態以外ではピーク値でも1A以下と電流値が小さいこと,複雑に波形が変化しているので高周波成分を含んでいるであろうこと,個々の半波波形毎に電流ピーク値の変化が大きいこと,電流波形が正弦波状ではなく,ある位相範囲だけ電流が大きくなる図5の電子レンジや図7のパソコン(スイッチング電源)の波形に似ていることが分かる。そしてそれらは,すでに従来技術でトラッキング現象の検知要素として取り入れられているような電流波形上の特徴である。
ここで,本件の発明者は,図8〜図11のトラッキング現象による電流波形の特徴として,電流半周期毎の電流値の変化が不規則で大きいということもさることながら,波形様相そのものの変化も大きいという点に着目した。すなわち波形の半周期毎の幅や高さが不規則に変化している点に着目した。
一般的に交流波形の様相を表す指標として,FFTアルゴリズムによる高調波スペクトル分析が知られている。
そこで,本件の発明者は,前述の図3〜図11の波形のうち,図7のノートPCと,図8のトラッキングシンチレーションの電流波形に対して,FFT解析による高調波スペクトルの分析を試みた。なお原電流データのサンプリング時間は250μS,1回の解析に用いたデータ数は128個でそれぞれ6回の解析を実施した。従って1回の解析に係るサンプリング時間は32mSとなって周波数的には本来の50Hzが基本の周波数とならないが,これはサンプリング時間が適正でないためであり,サンプリング時間を適正に選定すれば,より正しい解析が行える。
結果を図12と図13に示す。図12はトラッキングシンチレーションの電流の解析結果,図13はノートPCの電流の解析結果である。図において,グラフ標題の「トラッキング 1〜128」の「1〜128」の数値が解析したサンプルデータのNo.を示しており,No.1からNo.128までの128個のデータの解析結果であることを示している。また個々のグラフ1枚1枚が1回のFFT解析の結果であることを示しており,計6回の解析を行ったことを表している。1回の解析に係るデータ数は128個であるので63次までの高調波成分のスペクトルが演算されるが,図12と図13は便宜上第30次までの結果のみを表している。
図13のノートPCの分析結果によれば,6回の解析結果の次数毎の成分量の様相は,ほとんど変化がないことが分る。対して図12のトラッキングシンチレーションについては,ノートPCに同じく次数成分のスペクトルとしては十数次までがそのほとんどではあるが,各々の次数成分の大きさについては解析回毎に変化していることが伺われる。
従って,その時々の次数成分の変化を比較すれば,電流波形がトラッキングによるものか,家電製品の使用によるものかを判定できると考えられる。
図1は,本件発明による装置の一実施例である。1,1’は往復電路で負荷側に電気機器が接続されて電力を消費する。2は変流器で電路電流を検出する。3は変流器の入力回路で過入力保護のほか高周波のノイズフィルターなどを含んでもよい。4は次数フィルター回路で,適当な高調波の次数,例えば第2次から第15次とか第3次から第20次,あるいは第2次,第3次,第5次,第7次・・・というように間欠的なフィルターを内在する。なおフィルターはその次数のみの周波数を通すバンドパスフィルターである。5は演算回路で,前段の次数フィルター4の次数毎の出力を受けて,適当な区間毎の各成分量の変化から電流がトラッキングによるものであるかどうかを判定する。6は出力回路で,5の演算回路からの出力で,警報や信号を発する。
図2は,次数フィルター4をより具体的に表した例図である。図において41は個々の次数に応じたフィルターであり,42はAD変換回路である。42から次数毎の成分量を5の演算回路に入力する。なお,各フィルターの次数や必要数については特に指定しないが,所望の特性を得るため別途最適化するとよい。
次数フィルター41は,アナログフィルターでよく,時間に関係なく常時出力が発生する。42のAD変換回路は決められたサンプリング時間毎にアナログ値をデジタル値とし,サンプリング時間の任意の倍数の第二の時間間隔毎に値の平均値あるいは積算値を取って次数毎の成分量とし5の演算回路にデータを出力する。出力された次数毎の成分量のデータは先の図12と図13における対応する次数の1本1本の棒グラフの高さに相当する。
5の演算回路における演算の事例を図14を基に説明する。図14は,先の図12と図13の分析結果を次数毎の変化量として比較した表である。変化量の演算としては,第2次から第20次までの成分量A2(n),A3(n),A4(n)・・・A20(n)について,その前回に抽出した成分量A2(n−1),A3(n−1),A4(n−1)・・・A20(n−1)と次数毎に差分を取って絶対値化した値B2(n),B3(n),B4(n)・・・B20(n)を合計して変化量ΣB(n)とし,その回の成分量A2(n),A3(n),A4(n)・・・A20(n)の合計ΣA(n)で割った値C(n)を,2回目から6回目までの解析毎に計5回演算し,その平均を取っている。結果,ノートPCの0.14に対しトラッキングでは0,54と変化の割合が大きいことが分る。
ここで変化量としては,単純に次数成分量の抽出毎に前回の次数成分量との差を取って絶対値化して各次数分を合計したが,機器の起動や停止に伴う単調増加や単調減少の波形変化と区別するため,前回の変化が+であった場合に今回もまた+の変化であれば変化量としてカウントせず,−の変化に方向が変わった場合だけをカウントするようにするなどパラメータとしての内容を変更することが可能である。
また,もうひとつのパラメータである次数毎の成分量の合計も,第二の時間間隔内での電流の平均値とするなど,内容を変更することが可能である。
前述のΣB(n)/ΣA(n)で表される変化の割合の算出について,第一の時間間隔毎に演算して最後にその平均を取るのでなく,必要回数分のB(n)とA(n)を先に夫々積算しておいて最後にB(n)/A(n)を計算してもよい。
以上の説明は,純粋なトラッキング電流とノートPCの負荷電流との場合で比較したが,おおよそにおいて,電気製品の場合は,図4から図6のように定常的な場合はほとんど波形の変化がないので上述の方法で判別できる。
しかし,図3のように電気製品の起動時に変化する電流が流れる場合が考えられるが,例えば段落番号「0028」に記載のように単調増加や減少は変化量のカウントから除外する,あるいは平均値をとるための時間を長くして起動時の変化量の影響を薄める,あるいはさらに長い所定時間内で前述の平均値が何回トラッキングであるという値を示したかを累積し,累積値がある値を超えた場合に最終的にトラッキングの警報を発するなどの方法を付加することが可能である。
本方法によれば,判定に電流の大きさの要素を含まず,高調波次数成分量に対しその変化の割合をパラメータとして用い,その変化量の割合でトラッキングの発生を判定するようにしたから,電流の大小に係わらず一定の時間内で継続的に波形様相の変化があれば,発火前のシンチレーション状態でもトラッキングの検出が可能であって,家電製品など機器の使用が輻輳してトラッキング電流が一時的に機器電流の陰に隠れてしまっても,機器使用の休止時間にはほぼトラッキングだけの電流となるから,発火前にその発生を検知できる。
前述の段落番号「0031」で述べた起動や停止時の場合では,本方法では波形様相が変化しなければ検出の対象にならないので,例えば図3で示すような電流の単調増加や単調減少を含むような電流であっても,波形様相の変化は増加から減少に転じる場合に1回,減少から安定に移行する場合に1回起きているだけなので誤検出になりにくく,インバータ制御のように頻繁に波形を制御するものも含め,第一の時間や第二の時間を適当に選ぶことでその影響を回避することが可能である。また,前述の従来技術と併用して,より信頼度の高いトラッキング現象の発生を検知する装置を構成することが可能である。
なお,図1では,次数毎の成分量をフィルターで検出したが,4を波形を直接AD変換した後に直接FFT解析する演算装置で構成し,結果を同様に処理することも可能である。
住宅などにおける分電盤で一括してトラッキングの発生を検知して警報したり,各分岐回路毎に検知する,あるいはコンセントに組み込んでコンセント毎に警報を発する装置などを構成可能である。また近年老朽化した電気設備を保有する建築物が多く,その保全の必要性が言われているが,そのような箇所で有効に用いることができる。
さらに,近年多発している電動機や変圧器巻線の絶縁の経年劣化による発火などトラッキングと類似の間欠放電電流を含むような異状電流の検出装置への応用も考えられる。
本件発明に係る装置の構成図 図1に示す4の部分の具体例の図 掃除機の突入電流波形 エアーコンプレッサーの電流波形 電子レンジの電流波形 扇風機の電流波形 ノートPCの電流波形 トラッキング現象(シンチレーション期)の電流波形 同上 同上(発火初期)の電流波形 同上(発火時)の電流波形 トラッキングシンチレーション時のFFT解析による次数スペクトルの図 ノートPCのFFT解析による次数スペクトルの図 次数成分量の変化の比較
符号の説明
1,1’・・・電路
2・・・変流器
3・・・入力回路
4・・・フィルター回路(FFT解析回路)
5・・・演算回路
6・・・出力回路

Claims (4)

  1. 検出の判定要素に電流の高調波次数成分の変化量を含むことを特徴とするトラッキング電流検出装置。
  2. 電路の電流波形を検出する手段と,所定の第一の時間間隔毎に前記電流波形から複数の任意の高調波次数成分を抽出する手段と,前記第一の時間間隔のN倍の第二の時間間隔毎に,前記電流の大きさに関連する第一のパラメータと前記複数の任意の高調波次数成分の変化に関連する第二のパラメータの比を元にしてトラッキングの発生を判定する演算手段を含むことを特徴とする請求項1記載のトラッキング電流検出装置。
  3. 前記の複数の任意の高調波次数成分を抽出する手段は,次数毎のバンドパスフィルターであることを特徴とする請求項2記載のトラッキング電流検出装置。
  4. 前記の複数の任意の高調波次数成分を抽出する手段は,FFT解析による演算手段であることを特徴とする請求項2記載のトラッキング電流検出装置。
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