JP2012154730A - 機器診断装置及び機器診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】電気機器を停止させることなく、湿度を考慮して、電気機器の絶縁劣化を診断する。
【解決手段】機器診断装置は、事前に絶縁材料の加速劣化試験のデータを取得し、試験データからマスターカーブ及び閾値曲線を作成し、グラフデータ７６Ｃとして記憶する。その後、高電圧機器の湿度及びＡＥセンサ出力の測定データを取得し、機器測定データ７６Ｄとして記憶する。続いて、グラフデータ７６Ｃ上において、機器測定データ７６Ｄの湿度７６Ｄ１及びＡＥセンサ出力７６Ｄ２の座標点を点Ｐとしてプロットし、点Ｐに対応する実使用時間を特定し、点Ｐを通り、Ｙ軸に平行な直線と、閾値曲線との交点を点Ｑとする。点Ｐが点Ｑより下にあれば、高電圧機器を更新すべき時期が来ておらず、閾値曲線の実使用時間と、点Ｐの実使用時間との差が、高電圧機器の余寿命である。一方、点Ｐが点Ｑと一致し、又は、点Ｑより上にあれば、高電圧機器を更新すべきである。
【選択図】図４

Description

本発明は、ＡＥセンサを用いて高電圧機器の絶縁劣化に関する診断を行う装置及び方法に関する。

昨今、ビルやプラントの高圧受配電設備（例えば、キュービクル、スイッチギア等）においては、稼働期間が２０〜３０年に及ぶ経年使用機器の台数が増加し、現在稼動している機器を継続して使用する（延命させる）か、新しい機器に更新するかを判断しなければならないケースが増えている。
このようなケースに対応するために、受配電設備を構成する主回路部分に用いられている固体絶縁材料（支持がいし等）の、湿度に対する表面電気抵抗を事前に測定し、マスターカーブを作成しておき、実際に測定した表面電気抵抗から余寿命を算出する方法が開示されている（特許文献１参照）。しかしながら、固体絶縁材料の表面電気抵抗を測定する際には、停電が必要なので、頻繁に測定することはできない。
そこで、稼動中の機器を停止させることなく、現地で簡易かつ定量的に機器の絶縁異常を検出するための可搬式の診断装置が開示されている（特許文献２参照）。この診断装置は、ＡＥ（Acoustic Emission：音響放射）センサを使用して、機器の絶縁劣化や表面汚損で発生する部分放電音を検出し、その音の強度に応じてＡＥセンサが出力する電圧から放電電荷量を推定する。そして、その推定した放電電荷量が基準値を外れるか否かにより、絶縁異常か否かを判定する。

特許第４０４５７７６号公報 特許第４２６１０４１号公報

しかしながら、沿面放電等の部分放電は、周囲の環境（特に湿度）に影響を大きく受ける。例えば、６〜９月の湿度の高い時期には、絶縁物の表面電気抵抗が低下し、放電量が大きくなる。つまり、絶縁劣化の状態が同じ程度であっても、診断時期によって実際の放電量が上下するという問題がある。この場合、ＡＥセンサの出力から推定した放電量が基準値を超えるときには、明確に機器更新の時期であると判断できるが、上記の放電量が基準値を下回るときには、残りどれくらいの期間以内に機器を更新したらよいのか（すなわち、機器の余寿命）を判断することが難しい。
このような問題を解決するために、診断装置を診断対象機器の近傍に設置し、機器を常時監視し、長期間のトレンドを把握することにより、機器の余寿命を把握する方法も考えられる。ただし、この方法では、診断対象機器が多くなると、それに合わせて診断装置も多数設置する必要があるため、多大なコストがかかってしまう。

本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、電気機器を停止させることなく、湿度を考慮して、電気機器の絶縁劣化を診断することにある。

上記課題を解決するために、本発明は、部分放電音を検出し、その音の強度に応じた電圧を出力するＡＥセンサを用いて、電気機器の絶縁劣化を診断する機器診断装置であって、前記機器の使用開始からの複数の経過時間ごとに、前記機器の表面付近の各湿度に対する、前記ＡＥセンサの出力値を示すマスターデータと、劣化判断の基準となる、所定の経過時間における、前記湿度に対するＡＥセンサの出力値の閾値である第１閾値とを記憶する手段と、劣化判断の対象となる機器の表面付近の湿度及び前記ＡＥセンサの出力値を取得する手段と、前記記憶したマスターデータ及び第１閾値に基づいて、前記取得した湿度に対する出力値の閾値である第２閾値を計算する手段と、前記取得した出力値と、前記計算した第２閾値とを比較して、前記出力値が前記第２閾値以上か否かを判定する手段と、前記判定した結果に応じて、前記機器を更新すべきか否かを判断する手段と、を備えることを特徴とする。
この構成によれば、電気機器の表面における絶縁状態を測定するために、部分放電音を検出するＡＥセンサを用いるので、機器を停止させることなく、絶縁劣化を診断することができる。次に、電気機器の実使用時間ごとに、各湿度に対するＡＥセンサの出力値を示すマスターデータと、所定の湿度に対するＡＥセンサの出力値の第１閾値とを用いるので、絶縁状態が同じであっても湿度によって放電量が変化することを考慮に入れて、湿度に応じた劣化診断を行うことができる。そして、マスターデータ及び第１閾値に基づいて計算した、対象機器の湿度に対応するＡＥセンサの出力値の第２閾値を用いるので、電気機器の更新がすぐに必要か否かを精度よく判断することができる。

また、本発明の上記機器診断装置において、前記取得した出力値が前記第２閾値以上でないと判定した場合に、前記マスターデータに基づいて、前記取得した湿度及び出力値から前記機器の経過時間を計算し、前記第１閾値の経過時間から前記機器の経過時間を減算して、前記機器を更新すべき時期までの残り時間を算出する手段をさらに備えることとしてもよい。
この構成によれば、複数の経過時間ごとのマスターデータを用いることにより、劣化判断の対象となる電気機器の経過時間を精度よく計算することができ、ひいては、当該機器の余寿命（更新時期までの残り時間）を精度よく求めることができる。

また、本発明の上記機器診断装置において、前記劣化判断の対象となる機器と同じ固体絶縁材料の加速劣化試験の測定結果として、当該加速劣化試験の開始から経過した時間である試験時間ごとに、複数の湿度及び前記ＡＥセンサの出力値を前記マスターデータとして取得する手段と、前記試験時間を前記経過時間に換算し、換算後の各経過時間を、換算前の前記試験時間ごとに取得した前記マスターデータに対応付ける手段と、前記第１閾値として、１以上の湿度に対する出力値を取得する手段と、前記マスターデータに対応付けられた前記経過時間に基づいて、前記第１閾値の経過時間を計算する手段と、をさらに備えることとしてもよい。
この構成によれば、電気機器と同じ固体絶縁材料の加速劣化試験の測定結果を用いて、マスターデータ及び第１閾値を作成するので、短期間で、精度のよいデータを準備することができる。

なお、本発明は、機器診断方法を含む。その他、本願が開示する課題及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、電気機器を停止させることなく、湿度を考慮して、電気機器の絶縁劣化を診断することができる。

機器劣化診断システム１の構成を示す図である。 機器診断装置７のハードウェア構成を示す図である。 機器診断装置７の記憶部７６に記憶されるデータの構成を示す図であり、（ａ）は閾値データ７６Ａの構成を示し、（ｂ）は試験データ７６Ｂの構成を示し、（ｃ）はグラフデータ７６Ｃの内容（試験データ７６Ｂをそのままグラフ化したもの）を示し、（ｄ）はグラフデータ７６Ｃの内容（高電圧機器２の劣化判断に用いられるもの）を示す。 機器診断装置７の記憶部７６に記憶されるデータの構成を示す図であり、（ａ）は機器測定データ７６Ｄの構成を示し、（ｂ）はグラフデータ７６Ｃの内容（高電圧機器２の余寿命がまだ残っていると判断される場合）を示し、（ｃ）はグラフデータ７６Ｃの内容（高電圧機器２を更新すべきと判断される場合）を示す。 機器劣化診断システム１の処理を示すフローチャートである。 機器診断装置７による機器劣化診断の原理を示す図であり、（ａ）は特許文献１の、劣化進行の度合における湿度と、表面電気抵抗との相関曲線を示し、（ｂ）は特許文献２の、放電電荷量と、ＡＥセンサ出力との相関関係を示し、（ｃ）は放電電荷量と、表面電気抵抗との相関関係を示し、（ｄ）は劣化進行の度合における湿度と、ＡＥセンサ出力との相関関係を示す。

以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態を説明する。本発明の実施の形態に係る機器診断装置は、固定絶縁材料の加速劣化試験を行い、その測定結果に基づいて湿度に対するＡＥ信号出力のマスターカーブ（マスターデータ）及び閾値曲線を事前に作成しておき、劣化判断の対象である、加速劣化試験の固定絶縁材料と同じ電気機器の、湿度及びＡＥ信号出力を実際に測定する。そして、マスターカーブ及び閾値曲線に基づいて、測定した湿度及びＡＥ信号出力から、機器を更新すべきか否かを判断し、まだ更新時期でなければ、機器の余寿命を算出する。なお、余寿命とは、現時点から機器を更新すべき時期までの残り時間である。
これによれば、停電の必要なく、湿度によるＡＥ信号出力の変化を考慮した、電気機器の絶縁劣化診断を行うことができる。

≪機器劣化診断の原理≫
図６は、機器診断装置７による機器劣化診断の原理を示す図である。図６（ａ）は、特許文献１に開示されたように負の相関関係にある、劣化進行の度合における湿度と、表面電気抵抗との相関曲線を示す。これによれば、同じ劣化状態であっても、湿度に応じて表面電気抵抗が変化することが分かる。なお、表面電気抵抗は、機器を停電しなければ測定できないし、停電時間が限られるので、１回のデータしか測定できない。図６（ｂ）は、特許文献２に開示された、放電電荷量と、ＡＥセンサ出力との相関関係を示す。これによれば、放電電荷量と、ＡＥセンサ出力とが正の相関関係にあることが分かる。すなわち、放電電荷量が大きいほど、ＡＥセンサ出力が大きくなり、絶縁劣化が進んでいることになる。図６（ｃ）は、発明者の推測に基づく、放電電荷量と、表面電気抵抗との相関関係を示す。これによれば、放電電荷量と、表面電気抵抗とが負の相関関係にあることが分かる。すなわち、放電電荷量が大きいほど、表面電気抵抗が小さくなる。

図６（ｂ）及び（ｃ）によれば、表面電気抵抗と、ＡＥセンサ出力とは、負の相関関係にあることが推定されるので、図６（ａ）の相関曲線から、劣化進行の度合における湿度と、ＡＥセンサ出力との間に、図６（ｄ）に示すような相関関係があると推定できる。この図６（ｄ）によれば、同じ劣化状態であっても、湿度に応じてＡＥセンサ出力が変化することが分かる。なお、ＡＥセンサ出力を用いることにより、機器を停電する必要がなくなるので、２回以上のデータが測定できるため、精度向上が図れる。

≪システムの構成と概要≫
図１は、機器劣化診断システム１の構成を示す図である。機器劣化診断システム１は、高電圧機器２、ＡＥセンサ３、湿度計４、電源ライン５、アンプ６及び機器診断装置７を備える。高電圧機器２は、その表面の絶縁劣化を診断すべき対象となる機器であり、高圧受配電設備の固体絶縁材料（例えば、支持がいし等）である。ＡＥセンサ３は、部分放電に伴う超音波領域の盤振動や筐体振動（部分放電音）を検出するセンサであり、高電圧機器２の筐体表面に磁石等により固定される。湿度計４は、高電圧機器２の筐体表面における湿度を計測する。電源ライン５は、出力電圧の位相の基準をアンプ６に提供する。アンプ６は、ＡＥセンサ３、湿度計４及び電源ライン５の出力電圧を入力し、それぞれを増幅してフィルタ処理を行う。機器診断装置７は、アンプ６からの出力データを取得し、高電圧機器２の絶縁劣化に関する診断を行う装置であり、ＰＣ（Personal Computer）、サーバ又は専用装置により実現される。

図２は、機器診断装置７のハードウェア構成を示す図である。機器診断装置７は、通信部７１、表示部７２、入力部７３、計測データ取得部７４、処理部７５及び記憶部７６を備え、各部がバス７７を介してデータを送受信可能なように構成される。通信部７１は、ネットワークを介して他の装置とＩＰ（Internet Protocol）通信等を行う部分であり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。表示部７２は、処理部７５からの指示によりデータを表示する部分であり、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）等によって実現される。入力部７３は、オペレータがデータ（例えば、劣化判断のための閾値データ）を入力する部分であり、例えば、キーボードやマウス等によって実現される。計測データ取得部７４は、アンプ６を通じてＡＥセンサ３及び湿度計４による計測データを取得する部分であり、例えば、Ａ／Ｄ（Analog/Digital）変換カード等により実現される。処理部７５は、所定のメモリを介して各部間のデータの受け渡しを行うととともに、機器診断装置７全体の制御を行うものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）が所定のメモリに格納されたプログラムを実行することによって実現される。記憶部７６は、処理部７５からデータを記憶したり、記憶したデータを読み出したりするものであり、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の不揮発性記憶装置によって実現される。なお、機器診断装置７は、スタンドアロンの装置（ＰＣ等）であってもよいし、ネットワークを介して複数の端末と通信可能な装置（サーバ等）であってもよい。

≪データの構成≫
図３及び図４は、機器診断装置７の記憶部７６に記憶されるデータの構成を示す図である。図３（ａ）は、閾値データ７６Ａの構成を示す。閾値データ７６Ａは、高電圧機器２における、湿度に対するＡＥセンサ出力の閾値（第１閾値）を示し、劣化判断を行う際に用いられるデータであり、湿度７６Ａ１及びＡＥセンサ出力７６Ａ２を含む。湿度７６Ａ１は、高電圧機器２の表面における湿度（％）を示す。ＡＥセンサ出力７６Ａ２は、高電圧機器２の表面が湿度７６Ａ１の示す湿度である場合に、高電圧機器２を更新すべきと判断するＡＥセンサ出力（ｍＶ）の下限値を示す。ＡＥセンサ出力７６Ａ２だけでなく、湿度７６Ａ１を含めて設定するのは、機器表面が同じ程度の絶縁劣化状態であっても、湿度に応じて電気抵抗が変わり、放電量が変わるので、ＡＥセンサ３の出力値も変わるからである。なお、劣化判断の閾値となる絶縁状態に対して、湿度７６Ａ１及びＡＥセンサ出力７６Ａ２の組み合わせが複数あってもよい。

図３（ｂ）は、試験データ７６Ｂの構成を示す。試験データ７６Ｂは、高電圧機器２の表面と同じ固体絶縁材料を用いた加速劣化試験の測定結果を示すデータであり、試験時間７６Ｂ１、湿度７６Ｂ２、ＡＥセンサ出力７６Ｂ３及び実使用時間７６Ｂ４を含むレコードからなる。試験時間７６Ｂ１は、加速劣化試験を開始してからの経過時間であり、測定結果を取得した時点を示す。湿度７６Ｂ２は、高電圧機器２の表面における湿度を示す。ＡＥセンサ出力７６Ｂ３は、測定環境が湿度７６Ｂ２の示す湿度である場合の、ＡＥセンサ３の出力値を示す。実際には、加速劣化試験の開始後、所定の試験時間７６Ｂ１が経過した時点において、いくつかの湿度７６Ｂ２に設定した環境の下で、それぞれＡＥセンサ出力７６Ｂ３を測定する。実使用時間７６Ｂ４は、実際に高電圧機器２を使用開始してからの経過時間を示し、試験時間７６Ｂ１から換算される値であるが、グラフデータ７６Ｃを作成せずに劣化判断を行う際に用いられる。

図３（ｃ）は、グラフデータ７６Ｃの内容を示す。グラフデータ７６Ｃは、固定絶縁材料に関する、湿度と、ＡＥセンサ出力との関係を示すグラフであり、特に、図３（ｃ）は、試験データ７６Ｂをそのままグラフ化したものであり、試験時間７６Ｂ１ごとの曲線が描かれている。なお、グラフデータ７６Ｃは、記憶部７６に記憶されることなく、一時的にメモリ上に設定されるだけであってもよい。

図３（ｄ）は、高電圧機器２の劣化判断に用いられるグラフデータ７６Ｃの内容を示し、図３（ｃ）のグラフに対して、試験時間７６Ｂ１が実使用時間に換算され、高電圧機器２を更新すべきか否かの境界線である閾値曲線が明確に描かれている。

図４（ａ）は、機器測定データ７６Ｄの構成を示す。機器測定データ７６Ｄは、劣化判断の対象となる高電圧機器２に関して測定し、グラフデータ７６Ｃ上にプロットして、高電圧機器２の劣化判断を行うのに用いるデータであり、湿度７６Ｄ１及びＡＥセンサ出力７６Ｄ２を含む。湿度７６Ｄ１は、高電圧機器２の表面における湿度を示す。ＡＥセンサ出力７６Ｄ２は、ＡＥセンサ３の出力値を示す。

図４（ｂ）は、グラフデータ７６Ｃ上に機器測定データ７６Ｄを点Ｐとしてプロットした状態を示す。この場合、点Ｐと、閾値曲線上の点Ｑとの位置関係に基づいて高電圧機器２の余寿命がまだ残っていると判断される。

図４（ｃ）は、グラフデータ７６Ｃ上に機器測定データ７６Ｄを点Ｐとしてプロットした状態を示す。この場合、点Ｐと、閾値曲線上の点Ｑとの位置関係に基づいて高電圧機器２を更新すべきと判断される。

≪システムの処理≫
図５は、機器劣化診断システム１の処理を示すフローチャートである。本処理は、機器診断装置７において、主として処理部７５が、計測データ取得部７４によりアンプ６からデータを受信し、記憶部７６のデータを参照、更新しながら、高電圧機器２の絶縁劣化に関する診断処理を行うものである。

まず、実際の劣化判断を行う前に、予め固定絶縁材料（支持がいし等）の加速劣化試験が行われる。材料は、劣化判断の対象となる高電圧機器２の表面に施されている絶縁材料と同じものである。試験の方法としては、材料の加速劣化を実施しながら、試験開始からの経過時間（試験時間：例えば、２４時間）ごとに、複数の異なる湿度の環境下で、それぞれ材料の表面におけるＡＥセンサ出力を測定する。これにより、絶縁の劣化が進む段階ごとに、複数の湿度条件下におけるＡＥセンサ出力の測定データが得られる。

機器診断装置７は、それらの測定データを取得し、試験時間７６Ｂ１ごとの湿度７６Ｂ２及びＡＥセンサ出力７６Ｂ３（試験データ７６Ｂ）として記憶部７６に記憶する（Ｓ５０１）。続いて、試験時間ごとに、湿度に対するＡＥセンサ出力のマスターカーブ（相関曲線）及び閾値曲線を作成し、記憶する（Ｓ５０２）。

詳細には、まず、湿度をＸ軸とし、ＡＥセンサ出力をＹ軸とするグラフを設定する。そして、試験データ７６Ｂを用いて、そのグラフ上に、試験時間７６Ｂ１ごとに、湿度７６Ｂ２及びＡＥセンサ出力７６Ｂ３の座標点をプロットし、それらの座標点を滑らかな曲線で結ぶことにより、マスターカーブを作成し、グラフデータ７６Ｃ（図３（ｃ）参照）として記憶する。

次に、各マスターカーブの試験時間を実使用時間に換算して、対応付ける。例えば、上記加速劣化試験での試験時間１日は、実使用時間２年に相当するので、試験時間１日を実使用時間２年に換算する（他も同様）。そして、劣化判断のための閾値曲線として、予め設定した閾値データ７６Ａの湿度７６Ａ１及びＡＥセンサ出力７６Ａ２の座標点Ｔを通る曲線を特定し、その閾値曲線に対応する実使用時間を決める。

図３（ｄ）に示すように、試験データ７６Ｂから作成したマスターカーブの中に点Ｔを通るものがあれば、そのマスターカーブを閾値曲線とし、実使用時間をそのまま用いる。一方、点Ｔ’を通るマスターカーブがなければ、点Ｔ’の上下にあるマスターカーブに基づいて、点Ｔ’を通るように滑らかに描いた曲線を閾値曲線とする。例えば、Ｙ軸方向に関して、点Ｔ’と、下にあるマスターカーブとの距離と、上にあるマスターカーブとの距離との割合を保持するように、閾値曲線を描く。そして、当該割合により、閾値曲線に対応する実使用時間を計算する。例えば、点Ｔ’の閾値曲線については、下の曲線の実使用時間が４年であり、上の曲線の実使用時間が８年であり、上記割合が１対３であれば、当該閾値曲線の実使用時間は、５年（＝４＋（８−４）×１／（１＋３））とする。さらに、閾値データ７６Ａとして複数のレコードが設定されており、複数の座標点Ｔがプロットされる場合には、それらの点Ｔをすべて通るように描いた曲線を閾値曲線とする。

そして、実際のフィールドにおいて、劣化判断の対象になる高電圧機器２の表面付近の湿度及びＡＥセンサ出力が測定される。機器診断装置７は、それらの測定データを取得し、湿度７６Ｄ１及びＡＥセンサ出力７６Ｄ２（機器測定データ７６Ｄ）として記憶部７６に記憶する（Ｓ５０３）。続いて、グラフデータ７６Ｃに基づいて、機器測定データ７６Ｄから余寿命を算出する（Ｓ５０４）。

詳細には、湿度７６Ｄ１をＸ座標とし、ＡＥセンサ出力７６Ｄ２をＹ座標とする点Ｐをグラフデータ７６Ｃ上にプロットし、点Ｐに対応する実使用時間を特定する。実使用時間の特定方法は、閾値曲線の場合と同様である。次に、点Ｐを通り、Ｙ軸に平行な直線を引き、その直線と、閾値曲線との交点を点Ｑとする。点ＱのＹ座標が、湿度７６Ｄ１に対応するＡＥセンサ出力７６Ｄ２の閾値（第２閾値）になる。

図４（ｂ）に示すように、点Ｐが点Ｑより下にあれば、すなわち、ＡＥセンサ出力７６Ｄ２が閾値より小さければ、高電圧機器２を更新すべき時期には至っておらず、閾値曲線の実使用時間から点Ｐの実使用時間を減算すると、高電圧機器２の余寿命が算出される。一方、図４（ｃ）に示すように、点Ｐが点Ｑと一致し、又は、点Ｑより上にあれば、すなわち、ＡＥセンサ出力７６Ｄ２が閾値以上であれば、高電圧機器２を更新すべき時期であり、又は、更新すべき時期を過ぎており、早急に機器更新を行う必要があることになる。

なお、上記実施の形態では、図２に示す機器診断装置７内の各部を機能させるために、処理部７５で実行されるプログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録し、その記録したプログラムをコンピュータに読み込ませ、実行させることにより、本発明の実施の形態に係る機器診断装置７が実現され、さらには図１に示す機器劣化診断システム１が実現されるものとする。この場合、プログラムをインターネット等のネットワーク経由でコンピュータに提供してもよいし、プログラムが書き込まれた半導体チップ等をコンピュータに組み込んでもよい。

以上説明した本発明の実施の形態によれば、ＡＥセンサ３を用いるので、高電圧機器２を停止させることなく、湿度を考慮して、高電圧機器２の絶縁劣化を診断することができる。

詳細には、機器診断装置７は、図５のＳ５０１及びＳ５０２に示すように、固定絶縁材料（支持がいし等）の加速劣化試験の測定データを取得し、試験時間ごとに、湿度に対するＡＥセンサ出力のマスターカーブ及び閾値曲線を作成するので、短期間で、精度のよいグラフデータ７６Ｃを記憶部７６に記憶することができる。

次に、機器診断装置７は、Ｓ５０３に示すように、高電圧機器２の表面付近の湿度及びＡＥセンサ出力の測定データを取得するので、高電圧機器２を停止させることなく、機器測定データ７６Ｄを記憶部７６に記憶することができる。そして、Ｓ５０４に示すように、グラフデータ７６Ｃに基づいて、機器測定データ７６Ｄから、機器更新時期か否かを判断し、機器更新時期でなければ機器の余寿命を算出するので、湿度を考慮して精度よく劣化診断を行うことができる。

以上によれば、劣化診断の対象となる高電圧機器２の実使用時間ではなく、当該機器の表面付近における湿度及びＡＥセンサ出力の実測値を元にするので、単に稼働開始から時間が経過したという理由ではなく、実際の機器表面の絶縁劣化状態に基づいて精度よく、機器を更新すべきか否かを判断することができる。

また、本実施の形態による機器診断装置７は、高電圧機器２の絶縁異常を精度よく発見できることから、余寿命が残っているのに更新すべきと判断することはなく、高電圧機器２の延命にも寄与するので、環境問題の改善に大きく貢献することができる。さらに、設備保全業務の効率化は全ての業種において取り組まれており、他の電気機器における絶縁劣化診断にも適用することができる。

≪その他の実施の形態≫
以上、本発明を実施するための形態について説明したが、上記実施の形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。

例えば、上記実施の形態では、図３に示す閾値データ７６Ａ及び試験データ７６Ｂ（実使用時間７６Ｂ４を除く）からグラフデータ７６Ｃを作成し、そのグラフデータ７６Ｃを用いて劣化判断を行うように説明したが、必ずしもグラフデータ７６Ｃを作成することなく、閾値データ７６Ａ及び試験データ７６Ｂ（実使用時間７６Ｂ４を含む）を用いて、機器測定データ７６Ｄに対する劣化判断を行うようにしてもよい。以下に、その手順の例を示す。

（Ｓ１）湿度７６Ａ１が含まれる湿度７６Ｂ２の区間（例えば、３０〜５０％）を特定し、実使用時間７６Ｂ４ごとの、上記区間の両端の座標点（Ｘ＝湿度７６Ｂ２、Ｙ＝ＡＥセンサ出力７６Ｂ３）を線分により結んで、実使用時間における、湿度に対するＡＥセンサ出力を示す区間線とする。その区間線により、ＡＥセンサ出力７６Ａ２（第１閾値）が含まれる実使用時間７６Ｂ４の区間（例えば、４〜８年）を特定する。
（Ｓ２）次に、湿度７６Ａ１における、ＡＥセンサ出力７６Ａ２と、下の区間線との距離と、上の区間線との距離との割合を算出する。そして、その割合に基づいて閾値データ７６Ａの実使用時間を算出する（Ｓ５０２の説明における、図３（ｄ）の例と同様）。なお、閾値データ７６Ａに複数のレコードがある場合には、それぞれの湿度７６Ａ１及びＡＥセンサ出力７６Ａ２について算出した割合の平均値を用いる。
（Ｓ３）続いて、上記割合と、湿度７６Ｄ１を含む区間における２つの区間線とを用いて、湿度７６Ｄ１に対するＡＥセンサ出力の閾値（第２閾値）を計算する。
（Ｓ４）そして、計算した閾値と、ＡＥセンサ出力７６Ｄ２とを比較することにより、高電圧機器２を更新すべきか否かを判断する。判断した結果、更新する必要がなければ、（Ｓ２）の閾値データ７６Ａと同様に機器測定データ７６Ｄの実使用時間を計算し、閾値データ７６Ａの実使用時間から機器測定データ７６Ｄの実使用時間を減算し、その減算値を余寿命とする。

２ 高電圧機器（電気機器）
３ ＡＥセンサ
４ 湿度計
７ 機器診断装置
７５ 処理部
７６ 記憶部
７６Ａ 閾値データ（第１閾値）
７６Ｂ 試験データ
７６Ｃ グラフデータ
７６Ｄ 機器測定データ

Claims (6)

1. 部分放電音を検出し、その音の強度に応じた電圧を出力するＡＥセンサを用いて、電気機器の絶縁劣化を診断する機器診断装置であって、
   前記機器の使用開始からの複数の経過時間ごとに、前記機器の表面付近の各湿度に対する、前記ＡＥセンサの出力値を示すマスターデータと、劣化判断の基準となる、所定の経過時間における、前記湿度に対するＡＥセンサの出力値の閾値である第１閾値とを記憶する手段と、
   劣化判断の対象となる機器の表面付近の湿度及び前記ＡＥセンサの出力値を取得する手段と、
   前記記憶したマスターデータ及び第１閾値に基づいて、前記取得した湿度に対する出力値の閾値である第２閾値を計算する手段と、
   前記取得した出力値と、前記計算した第２閾値とを比較して、前記出力値が前記第２閾値以上か否かを判定する手段と、
   前記判定した結果に応じて、前記機器を更新すべきか否かを判断する手段と、
   を備えることを特徴とする機器診断装置。
2. 請求項１に記載の機器診断装置であって、
   前記取得した出力値が前記第２閾値以上でないと判定した場合に、
   前記マスターデータに基づいて、前記取得した湿度及び出力値から前記機器の経過時間を計算し、前記第１閾値の経過時間から前記機器の経過時間を減算して、前記機器を更新すべき時期までの残り時間を算出する手段
   をさらに備えることを特徴とする機器診断装置。
3. 請求項２に記載の機器診断装置であって、
   前記劣化判断の対象となる機器と同じ固体絶縁材料の加速劣化試験の測定結果として、当該加速劣化試験の開始から経過した時間である試験時間ごとに、複数の湿度及び前記ＡＥセンサの出力値を前記マスターデータとして取得する手段と、
   前記試験時間を前記経過時間に換算し、換算後の各経過時間を、換算前の前記試験時間ごとに取得した前記マスターデータに対応付ける手段と、
   前記第１閾値として、１以上の湿度に対する出力値を取得する手段と、
   前記マスターデータに対応付けられた前記経過時間に基づいて、前記第１閾値の経過時間を計算する手段と、
   をさらに備えることを特徴とする機器診断装置。
4. 部分放電音を検出し、その音の強度に応じた電圧を出力するＡＥセンサを用いて、コンピュータにより電気機器の絶縁劣化を診断する機器診断方法であって、
   前記コンピュータは、
   前記機器の使用開始からの複数の経過時間ごとに、前記機器の表面付近の各湿度に対する、前記ＡＥセンサの出力値を示すマスターデータと、劣化判断の基準となる、所定の経過時間における、前記湿度に対するＡＥセンサの出力値の閾値である第１閾値とを記憶するステップと、
   劣化判断の対象となる機器の表面付近の湿度及び前記ＡＥセンサの出力値を取得するステップと、
   前記記憶したマスターデータ及び第１閾値に基づいて、前記取得した湿度に対する出力値の閾値である第２閾値を計算するステップと、
   前記取得した出力値と、前記計算した第２閾値とを比較して、前記出力値が前記第２閾値以上か否かを判定するステップと、
   前記判定した結果に応じて、前記機器を更新すべきか否かを判断するステップと、
   を実行することを特徴とする機器診断方法。
5. 請求項４に記載の機器診断方法であって、
   前記コンピュータは、
   前記取得した出力値が前記第２閾値以上でないと判定した場合に、
   前記マスターデータに基づいて、前記取得した湿度及び出力値から前記機器の経過時間を計算し、前記第１閾値の経過時間から前記機器の経過時間を減算して、前記機器を更新すべき時期までの残り時間を算出するステップ
   をさらに実行することを特徴とする機器診断方法。
6. 請求項５に記載の機器診断方法であって、
   前記コンピュータは、
   前記劣化判断の対象となる機器と同じ固体絶縁材料の加速劣化試験の測定結果として、当該加速劣化試験の開始から経過した時間である試験時間ごとに、複数の湿度及び前記ＡＥセンサの出力値を前記マスターデータとして取得するステップと、
   前記試験時間を前記経過時間に換算し、換算後の各経過時間を、換算前の前記試験時間ごとに取得した前記マスターデータに対応付けるステップと、
   前記第１閾値として、１以上の湿度に対する出力値を取得するステップと、
   前記マスターデータに対応付けられた前記経過時間に基づいて、前記第１閾値の経過時間を計算するステップと、
   をさらに実行することを特徴とする機器診断方法。

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