JP2016533500A - 超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置並びにその方法 - Google Patents

超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置並びにその方法 Download PDF

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Abstract

【課題】本発明は、超低周波タンデルタ信号（ＴＤ）を用いて電力ケーブルの状態を診断し、電力ケーブルの状態診断の再現性を実現した３次元マトリクスを用いて電力ケーブルの取替時期を決定する、超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置並びにその方法に関するものである。【解決手段】本発明に係る超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置並びにその方法は、ワイブル模型化部と、距離制限部と、データ類型区分部と、定量表現部と、正規化部と、３次元構成部と、危険等級算出部と、残存寿命測定部とを備えて構成される。

Description

本発明は、超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置並びにその方法（ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＣＯＮＤＩＴＩＯＮ ＤＩＡＧＮＯＳＩＳ ＡＮＤ ＰＲＥＤＩＣＴＩＮＧ ＲＥＭＡＩＮＳ ＬＩＦＥ ＯＦ ＰＯＷＥＲ ＣＡＢＬＥ ＳＴＡＴＵＳ ＵＳＩＮＧ ＴＨＥ ＶＬＦ ＴＤ ＭＥＡＳＵＲＥＤ ＤＡＴＡ）に関するものであって、より詳細には、超低周波タンデルタ信号（ＴＤ）を用いて電力ケーブルの状態を診断し、電力ケーブルの状態診断の再現性を改善した３次元マトリクスを発明し、電力ケーブルの残存寿命を測定するために超低周波タンデルタの測定データを統計的に再解析して用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置並びにその方法に関するものである。
一般的に、電力システムにおける超低周波タンデルタ（ＶＬＦ ｔａｎδ）測定法とは、様々な種類の印加電圧でケーブルや電力設備のタンデルタ（ｔａｎδ）の変化を測定して、絶縁体内部の水トリーの発生や空隙のような異常な兆候を診断する最も代表的な方法である。
長期間運用された絶縁体の内部で水トリーが発生すると、絶縁抵抗は減少し、損失電流は増加するなどの劣化現象が発生する。このような現象は、結局、タンデルタの変化として現れ、この変化量の測定を通じて絶縁体の異常の有無や劣化状態を判断する。特に、高電圧絶縁体は非常に高い絶縁抵抗と静電容量（ｃａｐａｃｉｔａｎｃｅ）を有するため、リーク電流と電圧は９０度の位相差が発生する。しかし、これは、理想的な状態の回路で現れる理論的結論であり、実際は絶縁体内部の抵抗成分によってわずかな偏差が発生するが、この時の電圧−電流の位相角の偏差をタンデルタで表現するのである。すなわち、タンデルタの数値が大きいほど、絶縁体に異常が発生していることを表す。
前記のようにタンデルタを測定する方法は、シェーリングブリッジ（Ｓｃｈｅｒｉｎｇ Ｂｒｉｄｇｅ）原理を利用して直接測定する方法と、日本国特開第１９９６−２０１４５５号に開示されているように、電圧と電流の微細な位相差を用いて測定する方法などがある。この時、位相差を用いたタンデルタの測定方法は、通常、０．１［Ｈｚ］程度の超低周波を使用する。その理由は、実際に商用の６０［Ｈｚ］周波数では、タンデルタ値の変化で水トリーの存在を手軽に診断することができないが、超低周波の０．１［Ｈｚ］以下では、タンデルタ値の変化だけで水トリーの有無を診断することができる。
しかし、超低周波を用いてタンデルタを測定する方法は、一定の基準値またはレベル値と測定された値との単純比較を通じて劣化状態を判定するため、統計的背景がなく、国ごとに運転されている環境条件すなわち、地中化比率、降雨量、浸水の特殊性、管理実況などに対する部分と、ケーブルの種類および開発に対する国ごとの特殊性が全く考慮されていない問題がある。
そして、超低周波を用いてタンデルタを測定する方法は、数値の再現性と標準化の不在など、現場で適用するための明確な判定基準を提示していない。図１は、２０１０年にＩＥＥＥで提示した超低周波タンデルタ（ＶＬＦ ｔａｎδ）の新たな判定基準で、過去に比べて大きい値の判定数値が提示された。この時、ケーブルのタイプによる測定因子として１Ｕｏの測定条件に対する標準偏差を論理的ＯＲ条件に追加して、状態判定の範囲を４から５０まで広範囲に選定することにより、多くの混乱を与えている状況である。
また、現在、超低周波を用いてタンデルタを測定する方法は、欧州先進国の技術に全面的に頼っていて、独自の技術なくしては超低周波タンデルタの発生原因による正確な判定が不可能であり、これによって、設備故障、絶縁破壊といった設備誤動作に対する能動的な対応が困難で、多様な現場条件に対する設備信頼度に欠ける問題があった。
本発明は、上記の問題を解決するためになされたものであって、超低周波タンデルタ信号（ＴＤ）を用いて電力ケーブルの状態を診断し、電力ケーブルの状態診断の再現性を実現した３次元マトリクスを用いて電力ケーブルの残存寿命を測定することができる、超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置並びにその方法を提供することを目的とする。
また、本発明は、超低周波タンデルタ信号（ＴＤ）を電力ケーブルの劣化や構造的な変形による類型ごとに区分することにより、超低周波タンデルタ信号の特性に影響を与える原因を推論することができる、超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置並びにその方法を提供することを目的とする。
さらに、本発明は、３次元マトリクスにおいて、電力ケーブルの管理が要求される劣化時点の初期と判断される原点と特定劣化点との正規化された距離を位置ベクトルの距離に換算して、電力ケーブルの状態診断を正確かつ容易に行うことができる、超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置並びにその方法を提供することを目的とする。
なお、本発明は、電力ケーブル取替工事費用、基準故障確率、基準故障確率による故障密度の一致する位置、劣化速度、マージン率、余裕率、故障信頼水準、不良判定距離のうちの少なくともいずれか１つを算出して、電力ケーブルの経済的な残存寿命を測定することができる、超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置並びにその方法を提供することを目的とする。
上記の目的を達成するための、本発明に係る超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置は、電力ケーブルに印加される複数の電圧レベルごとに測定される超低周波タンデルタ信号（ＴＤ）データを蓄積して、ワイブル分布の模型化を行うワイブル模型化部と、蓄積された超低周波タンデルタ信号データに対するワイブル分布と、予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データに対するワイブル分布とを比較して、測定限界距離を制限する距離制限部と、制限された測定限界距離に基づいて、超低周波タンデルタ信号データを類型ごとに区分するデータ類型区分部と、区分された類型を定量的に表現する定量表現部と、超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差（ＤＴＤ）、および超低周波タンデルタ信号データと前記定量表現部で導出された偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）を分散分布で示し、分散分布を正規化して正規化分布を導出する正規化部と、導出された正規化分布を３次元マトリクスで構成する３次元構成部と、構成された３次元マトリクスで測定された距離に基づいて、予め設定された危険等級のうちの１つで前記電力ケーブルの危険等級を算出する危険等級算出部とを備えることを特徴とする。
また、前記データ類型区分部は、超低周波タンデルタ信号データをトレンドとパターンに区分するが、トレンドは、線形および非線形に大きく区分し、線形パターンの場合には、増加、減少、一定の形態に区分し、非線形の場合、振動パターンに区分することを特徴とする。
また、前記定量表現部は、超低周波タンデルタ信号データのうちの最大値と最小値を結ぶ仮想線（ｖｉｒｔｕａｌ ｌｉｎｅ）を生成する仮想線関数表現部と、生成された仮想線と超低周波タンデルタ信号データとの差に対する仮想線標準偏差（ＳＴＤＥＶｖｉｒｔｕａｌ）を導出する仮想線標準偏差導出部と、導出された仮想線標準偏差と超低周波タンデルタ信号データを補正する補正変数を導出する補正変数導出部と、導出された補正変数に仮想線の勾配を乗じて、偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）を導出する偏差勾配導出部とを備えることを特徴とする。
また、前記補正変数導出部は、仮想線に対する超低周波タンデルタ信号データ数値の整合度と超低周波タンデルタ信号データの定量的水準を補正することを特徴とする。
また、前記正規化部は、超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差の分散分布と、超低周波タンデルタ信号データと偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）の分散分布のＸ軸とＹ軸を、それぞれ０〜１の正規化された値に正規化する正規化分布を導出することを特徴とする。
また、前記３次元構成部は、Ｘ軸は正規化された超低周波タンデルタデータ、Ｙ軸は正規化された超低周波タンデルタ偏差データ、Ｚ軸は正規化された偏差勾配とする３次元マトリクスを構成することを特徴とする。
また、前記危険等級算出部は、３次元マトリクス原点の座標（０，０，０）を基準とする特定位置ベクトル（ｘ，ｙ，ｚ）に対する距離を計算し、計算された結果に基づいて、前記電力ケーブルの危険等級を算出することを特徴とする。
また、予め設定された危険等級は、予め設定された距離範囲に対応して、複数の危険等級に分類されて設定されることを特徴とする。
また、前記３次元マトリクスに基づいて、前記電力ケーブルの残存寿命を測定する残存寿命測定部をさらに備えることを特徴とする。
また、前記残存寿命測定部は、前記電力ケーブル取替工事費用、基準故障確率、基準故障確率による故障密度の一致する位置、劣化速度、マージン率、余裕率、故障信頼水準、不良判定距離のうちの少なくともいずれか１つを算出して、前記電力ケーブルの残存寿命を測定することを特徴とする。
上記の目的を達成するための、本発明に係る超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定方法は、電力ケーブルに印加される複数の電圧レベルごとに測定される超低周波タンデルタ信号（ＴＤ）データを蓄積して、ワイブル分布の模型化を行うステップと、蓄積された超低周波タンデルタ信号データに対するワイブル分布と、予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データに対するワイブル分布とを比較して、測定限界距離を制限するステップと、制限された測定限界距離に基づいて、超低周波タンデルタ信号データを類型ごとに区分するステップと、区分された類型を定量的に表現するステップと、超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差（ＤＴＤ）、および超低周波タンデルタ信号データと偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）を分散分布で示し、分散分布を正規化して正規化分布を導出するステップと、導出された正規化分布を３次元マトリクスで構成するステップと、構成された３次元マトリクスで測定された距離に基づいて、予め設定された危険等級のうちの１つで前記電力ケーブルの危険等級を算出するステップとを含むことを特徴とする。
また、制限された測定限界距離に基づいて、超低周波タンデルタ信号データを類型ごとに区分するステップは、超低周波タンデルタ信号データをトレンドとパターンに区分するが、トレンドは、線形および非線形のうちのいずれか１つに区分し、パターンは、増加、減少、一定および振動のうちのいずれか１つに区分することを特徴とする。
また、区分された類型を定量的に表現するステップは、超低周波タンデルタ信号データのうちの最大値と最小値を結ぶ仮想線（ｖｉｒｔｕａｌ ｌｉｎｅ）を生成するステップと、生成された仮想線と超低周波タンデルタ信号データとの差に対する仮想線標準偏差（ＳＴＤＥＶｖｉｒｔｕａｌ）を導出するステップと、導出された仮想線標準偏差と超低周波タンデルタ信号データを補正する補正変数を導出するステップと、導出された補正変数に仮想線の勾配を乗じて、偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）を導出するステップとを含むことを特徴とする。
また、超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差（ＤＴＤ）、および超低周波タンデルタ信号データと偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）を分散分布で示し、分散分布を正規化して正規化分布を導出するステップは、超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差の分散分布と、超低周波タンデルタ信号データと偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）の分散分布のＸ軸とＹ軸を、それぞれ０〜１の正規化された値に正規化する正規化分布を導出することを特徴とする。
また、導出された正規化分布を３次元マトリクスで構成するステップは、Ｘ軸は正規化された超低周波タンデルタデータ、Ｙ軸は正規化された超低周波タンデルタ信号偏差、Ｚ軸は正規化された偏差勾配とする３次元マトリクスを構成することを特徴とする。
また、構成された３次元マトリクスで測定された距離に基づいて、予め設定された危険等級のうちの１つで前記電力ケーブルの危険等級を算出するステップは、３次元マトリクス原点の座標（０，０，０）を基準とする特定位置ベクトル（ｘ，ｙ，ｚ）に対する距離を計算し、計算された結果に基づいて、前記電力ケーブルの危険等級を算出することを特徴とする。
また、構成された３次元マトリクスで測定された距離に基づいて、予め設定された危険等級のうちの１つで前記電力ケーブルの危険等級を算出するステップの後に、前記３次元マトリクスに基づいて、前記電力ケーブルの残存寿命を測定するステップをさらに含むことを特徴とする。
また、前記３次元マトリクスに基づいて、前記電力ケーブルの残存寿命を測定するステップは、前記電力ケーブル取替工事費用、基準故障確率、基準故障確率による故障密度の一致する位置、劣化速度、マージン率、余裕率、故障信頼水準、不良判定距離のうちの少なくともいずれか１つを算出して、前記電力ケーブルの残存寿命を測定することを特徴とする。
上記の構成を有する本発明に係る超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置並びにその方法は、超低周波タンデルタ信号（ＴＤ）を用いて電力ケーブルの状態を診断することにより、ケーブルの劣化判定基準に対する統計的根拠と確率分布による論理的根拠を提示することができる効果がある。
また、本発明は、電力ケーブルの状態診断の再現性を実現した３次元マトリクスを用いて電力ケーブルの残存寿命を測定することにより、電力ケーブルの残存寿命を予測し、統計的確率による故障発生時期を予測することができる効果がある。
さらに、本発明は、超低周波タンデルタ信号（ＴＤ）を電力ケーブルの劣化や構造的な変形による類型ごとに区分することにより、超低周波タンデルタ信号の特性に影響を与える原因を推論することができる効果がある。
また、本発明は、３次元マトリクスにおいて、電力ケーブルの劣化加速速度を予想可能な原点と特定位置の位置ベクトルとの距離に基づいて、電力ケーブルの状態診断を正確かつ容易に行うことができる効果がある。
なお、本発明は、電力ケーブル取替工事費用、基準故障確率、基準故障確率による故障密度の一致する位置、劣化速度、マージン率、余裕率、故障信頼水準、不良判定距離のうちの少なくともいずれか１つを算出して、電力ケーブルの残存寿命を測定することにより、経済性に基づく設備取替を決定するための判定基準を立てることができる効果がある。
ＩＥＥＥで２０１０年に提案した超低周波タンデルタに対する新たな判定基準を示す表である。 本発明に係る超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置の構成を示す図である。 本発明に採用される距離制限部での予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を示す図である。 本発明に採用される距離制限部での予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を示す図である。 本発明に採用される距離制限部での予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を示す図である。 本発明に採用される距離制限部での予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を示す図である。 本発明に採用される距離制限部での予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を示す図である。 本発明に採用される距離制限部での予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を示す図である。 本発明に採用される距離制限部での予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を示す図である。 本発明に採用される距離制限部での予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を示す図である。 本発明に採用される距離制限部での予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を示す図である。 本発明に採用される距離制限部での予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を示す図である。 本発明に採用されるデータ類型区分部によって分類されるデータ類型を示す図である。 本発明に採用される定量表現部の詳細構成を示す図である。 本発明に採用される定量表現部による超低周波タンデルタの線形トレンドの整合性を示す図である。 本発明に採用される定量表現部による超低周波タンデルタの振動パターンの整合性を示す図である。 本発明に採用される正規化部によって導出される超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差による分散分布を示す図である。 本発明に採用される正規化部によって導出される超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差による正規化分布を示す図である。 本発明に採用される正規化部によって導出される超低周波タンデルタ信号データと偏差勾配による分散分布を示す図である。 本発明に採用される正規化部によって導出される超低周波タンデルタ信号データと偏差勾配による正規化分布を示す図である。 本発明に採用される３次元構成部で構成される３次元マトリクスを示す図である。 本発明に係る超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定方法を示すフローチャートである。
以下、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明の技術的思想を容易に実施できる程度に詳細に説明するために、本発明の最も好ましい実施形態を、添付図面を参照して説明する。まず、各図面の構成要素に参照符号を付加するにあたり、同一の構成要素については、たとえ他の図面上に表示されても、できる限り同一の符号を有するようにしていることに留意しなければならない。また、本発明を説明するにあたり、関連する公知の構成または機能に関する具体的な説明が本発明の要旨をあいまいにし得ると判断された場合には、その詳細な説明は省略する。
以下、本発明の実施形態に係る超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置並びにその方法について、添付した図面を参照して詳細に説明する。
図２は、本発明に係る超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置１００を示す図である。
図２を参照して説明すれば、本発明に係る超低周波タンデルタ測定データを用いた電力ケーブルの状態診断装置１００は、大きく、ワイブル模型化部１１０と、距離制限部１２０と、データ類型区分部１３０と、定量表現部１４０と、正規化部１５０と、３次元構成部１６０と、危険等級算出部１７０と、残存寿命測定部１８０とを備える。
ワイブル模型化部１１０は、電力ケーブルに印加される複数の電圧レベルごとに測定される超低周波タンデルタ信号（ＴＤ）データを蓄積して、ワイブル分布の模型化を行う。
この時、電力ケーブルに印加される複数の電圧レベルは、０．５Ｕｏ〜１．５Ｕｏの範囲の電圧で、本発明では、０．５Ｕｏ、１．０Ｕｏ、１．５Ｕｏに該当する電圧レベルを用いて超低周波タンデルタデータを抽出し、この時、最大電圧レベルは１．５Ｕｏ、最小電圧レベルは０．５Ｕｏに設定されてもよい。
そして、通常の電力ケーブルの表現運転電圧は、相対相（ｐｈａｓｅ ｔｏ ｐｈａｓｅ）電圧で表現している。すなわち、韓国国内の主要配電給線路は２２．９［ｋＶ］級と呼ばれるものが相対相電圧である。しかし、超低周波タンデルタの測定は、接地と導体との間の電圧が基本電圧であるので、韓国国内の場合には、約１３．２［ｋＶ］が測定基準電圧で、これは１Ｕｏと定義される。したがって、国ごとの送配電電圧等級が異なることから、Ｕｏを基本的な印加電圧等級の基準としている。
距離制限部１２０は、蓄積された超低周波タンデルタ信号データに対するワイブル分布と、予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データに対するワイブル分布とを比較して、測定限界距離を制限する。距離制限部１２０は、韓国電力が保有する約２万キロの線路に対するワイブル分布を測定距離ごとに比較分析する。これは、後に説明される図３〜図１２に示されているように、測定距離ごとに１．５Ｕｏの超低周波タンデルタ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いた累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を表現することができる。
データ類型区分部１３０は、制限された測定限界距離に基づいて、超低周波タンデルタ信号データを類型ごとに区分する。データ類型区分部１３０は、超低周波タンデルタ信号データをトレンドとパターンに区分するが、トレンドは、線形（Ｌｉｎｅａｒ）および非線形（Ｎｏｎ−ｌｉｎｅａｒ）のうちのいずれか１つに区分し、パターンは、増加（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）、減少（Ｎｅｇａｔｉｖｅ）、一定（Ｃｏｎｓｔａｎｔ）および振動（Ｏｓｃｉｌｌａｔｅｄ）のうちのいずれか１つに区分する。これは、後に説明される図１３に示されているように、超低周波タンデルタ信号をトレンドおよびパターンに分類することができる。
定量表現部１４０は、区分された類型を定量的に表現する。これは、後に説明される図１４に示されているような構成からなり、詳細な説明は後述する。
正規化部１５０は、超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差（ＤＴＤ）、および超低周波タンデルタ信号データと定量表現部１４０で導出された偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）を分散分布で示し、分散分布を正規化して正規化分布を導出する。すなわち、正規化部１５０は、超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差の分散分布と、超低周波タンデルタ信号データと偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）の分散分布のＸ軸とＹ軸を、それぞれ０〜１の正規化された値に正規化する正規化分布を導出する。これは、後に説明される図１６ａ、図１６ｂ、図１７ａおよび図１７ｂに示されているように表現される。
このように、正規化する理由は、前記データ分布は、特定ケーブルタイプや電圧クラスで拡大適用が可能である。しかし、適用範囲が異なったり、他のタイプの場合には、現在保有しているデータと統計的な分布解析を通じて正規化すれば、ケーブル管理者は０から１までの同一範疇の表現が可能である。
したがって、本発明は、他の種類のケーブル分布においても拡大適用が可能な定性的領域として提案しようとする。すなわち、管理が必要な電力ケーブルの領域を設定し、領域内にあるすべてのデータ分布を０から１まで正規化することである。これは、特定タンデルタ値を与えてそれぞれの基準を作るよりは、専門家グループでデータを解析し、運営者にとっては分かりやすい領域として伝達しようとするものである。すなわち、データ分布を０から１００％という一定の範囲を与えて現場で手軽に判断させる方法である。例えば、１．５ＵｏのＴＤ値が「Ａ型ケーブルは１０＊１０−３［ＡＢＵ］、Ｂ型ケーブルは６＊１０−３［ＡＢＵ］」の場合に、それぞれ異なる基準値を提示するより、相対的な当該電力ケーブルの相対的定量値、すなわち０．２（２０％）０．８（８０％）に変換することが実用的である。したがって、既存の蓄積された韓国電力のデータより少ないデータグループも、正規化変換を通じて新たな基準値を迅速に設定できる方法として提案する。
３次元構成部１６０は、導出された正規化分布を３次元マトリクスで構成する。３次元構成部は、Ｘ軸は正規化された超低周波タンデルタデータ、Ｙ軸は正規化された超低周波タンデルタ信号偏差、Ｚ軸は正規化された偏差勾配とする３次元マトリクスを構成する。これは、後に説明される図１８に示されているように表現される。
危険等級算出部１７０は、構成された３次元マトリクスで測定された距離に基づいて、予め設定された危険等級のうちの１つで電力ケーブルの危険等級を算出する。危険等級算出部１７０は、３次元マトリクス原点の座標（０，０，０）を基準とする特定位置ベクトル（ｘ，ｙ，ｚ）に対する距離（Ｒ＝（ｘ２＋ｙ２＋ｚ２）１／２）を計算し、計算された結果に基づいて、電力ケーブルの危険等級を算出する。この時、予め設定された危険等級は、予め設定された距離範囲に対応して、複数の危険等級に分類されて設定されている。
残存寿命測定部１８０は、３次元マトリクスに基づいて、電力ケーブルの残存寿命を測定する。残存寿命測定部１８０は、電力ケーブル取替工事費用、基準故障確率、基準故障確率による故障密度の一致する位置、劣化速度、マージン率、余裕率、故障信頼水準、不良判定距離のうちの少なくともいずれか１つを算出して、電力ケーブルの残存寿命を測定する。
図３〜図１２は、本発明に採用される距離制限部での予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を示す図である。
図３は、蓄積された１．５Ｕｏの超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を模型化した例示であり、図４は、０〜５００ｍの範囲の１．５Ｕｏの超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を模型化した例示であり、図５は、５００〜１０００ｍの範囲の１．５Ｕｏの超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を模型化した例示であり、図６は、１０００〜１５００ｍの範囲の１．５Ｕｏの超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を模型化した例示であり、図７は、１５００〜２０００ｍの範囲の１．５Ｕｏの超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を模型化した例示であり、図８は、２０００〜２５００ｍの範囲の１．５Ｕｏの超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を模型化した例示であり、図９は、２５００〜３０００ｍの範囲の１．５Ｕｏの超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を模型化した例示であり、図１０は、３０００〜３５００ｍの範囲の１．５Ｕｏの超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を模型化した例示であり、図１１は、３５００〜４０００ｍの範囲の１．５Ｕｏの超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を模型化した例示であり、図１２は、４０００ｍの範囲の１．５Ｕｏの超低周波タンデルタ信号データ（ＴＤ）に対して、ワイブル分布を用いて累積確率密度関数（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ＰＤＦ）を模型化した例示である。
図１３は、本発明に採用されるデータ類型区分部によって分類されるデータ類型を示す図である。
図１３を参照して説明すれば、超低周波タンデルタ信号データを線形的なトレンドと非線形的なパターンに大きく区分した。トレンドは、８回以上連続測定時に増加（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）パターン、減少（Ｎｅｇａｔｉｖｅ）パターンおよび一定（Ｃｏｎｓｔａｎｔ）パターンに細分される。このような計４つのＴｒｅｎｄとＰａｔｔｅｒｎは、絶縁体の劣化や構造的な変形に関連性を有しており、特に、電力ケーブル事故の最終的な故障発生時には、複合的な劣化現象と急激な信頼度減少による残存寿命の大きな変動に連係されている。特に致命的な事故の場合には、増加パターンや減少パターンで発見されており、このような測定値の変化は、絶縁破壊直前に伴う部分放電現象と組み合わされて、タンデルタ特性に影響を与える原因として推論することができる。この時、円表示は故障発生データを意味し、直線の勾配はｗｅｉｂｕｌｌ形状パラメータを意味する。
図１４は、本発明に採用される定量表現部の詳細構成を示す図であり、図１５は、本発明に採用される定量表現部による超低周波タンデルタの線形トレンドの整合性を示す図であり、図１６は、本発明に採用される定量表現部による超低周波タンデルタの振動パターンの整合性を示す図である。
図１４を参照して説明すれば、本発明に係る定量表現部１４０は、仮想線関数表現部１４１と、仮想線標準偏差導出部１４３と、補正変数導出部１４５と、偏差勾配導出部１４７とを備える。
仮想線関数表現部１４１は、超低周波タンデルタ信号データのうちの最大値と最小値を結ぶ仮想線（ｖｉｒｔｕａｌ ｌｉｎｅ）を生成する。
仮想線関数表現部１４１は、超低周波タンデルタの８個のデータ（ｔｎ）のうちの最大値と最小値を結ぶ仮想線を生成する。また、仮想線は、測定回数に相応するそれぞれの仮想点（ｖｉｒｔｕａｌ ｐｏｉｎｔ、Ｔｎ）を有する。この時、仮想線は、次の数式１で導出することができる。
Figure 2016533500
Figure 2016533500
ここで、ｔｍａｘ：８個の実測ｔａｎδのうちの最大値
ｔｍｉｎ：８個の実測ｔａｎδのうちの最小値
Ｎｍａｘ：ｔｍａｘの位置するｘ軸の値
Ｎｍｉｎ：ｔｍｉｎの位置するｘ軸の値
Ａ０：仮想線のｙ軸切片
数式１および数式２において、Ｙはｘ軸の各測定順序に相応する仮想線の超低周波タンデルタ値を示し、各測定順序１、２、．．．ｎに該当するＹの超低周波タンデルタ値をＴ１、Ｔ２、．．．Ｔｎで示す。８個の超低周波タンデルタ測定値が線形トレンドを有すると、図１４のように、実測の超低周波タンデルタｐｌｏｔが仮想線に整合する形態を示すが、振動トレンドの場合は、図１５のように、仮想線と超低周波タンデルタｐｌｏｔとが整合しない形態を示す。したがって、仮想線と測定された超低周波タンデルタとの整合性は、仮想点Ｔｎと実測した超低周波タンデルタｐｌｏｔのｔｎとの算術的差値に対する標準偏差として定量化することができる。
仮想線標準偏差導出部１４３は、生成された仮想線と超低周波タンデルタ信号データとの差に対する仮想線標準偏差（ＳＴＤＥＶｖｉｒｔｕａｌ）を導出する。この時、仮想線標準偏差は、次の数式３で導出することができる。
Figure 2016533500
数式３は、実際測定した超低周波タンデルタと仮想線との整合程度を示すために、各ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｎｕｍｂｅｒに該当する仮想点Ｔｎと超低周波タンデルタ測定値ｔｎとの差に対する標準偏差を示す。仮想線標準偏差の値が低いほど、測定された超低周波タンデルタは仮想線との高い整合度を示し、線形的なトレンドであることが分かる。反面、仮想線標準偏差の値が大きいとは、測定された超低周波タンデルタは不規則の非線形的なトレンドであることを示す。次は、仮想線の位置する超低周波タンデルタの水準（ｌｅｖｅｌ）を反映する必要がある。仮想線をなす直線が低い水準の超低周波タンデルタで構成された場合と高い水準の超低周波タンデルタで構成された場合とは、その危険度が異なるからである。したがって、仮想線の整合度を示す仮想線標準偏差に、仮想線Ｙをなす超低周波タンデルタの水準を合成できる補正式が必要である。
補正変数導出部１４５は、導出された仮想線標準偏差と超低周波タンデルタ信号データを補正する補正変数を導出する。この時、補正変数は、次の数式４で導出することができる。
Figure 2016533500
数式４において、補正変数κは、測定された８個の超低周波タンデルタの大きさと仮想線標準偏差の大きさとが互いに相反する傾向（※劣化程度が深刻であるほど、超低周波タンデルタ値は大きく、仮想線標準偏差の値は低くなる傾向）を示すので、これを同一の傾向性を有するように補正するための計算式である。すなわち、仮想線に対する超低周波タンデルタ数値の整合度と超低周波タンデルタの定量的水準とを一致させることにより、測定エラーによるデータと正常に測定されたデータとの定量的差、不良領域に該当するデータと正常領域に該当するデータとの定量的差を高めることができる。この時、仮想線標準偏差のｓｃａｌｅが非常に小さいので、Ａ０と同水準に補正するために、定数１０，０００を乗じる。
偏差勾配導出部１４７は、導出された補正変数に仮想線の勾配を乗じて、偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）を導出する。この時、偏差勾配は、次の数式５で導出することができる。
Figure 2016533500
 ここで、ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｓｌｏｐｅ＝（ｔｍａｘ−ｔｍｉｎ）／（Ｎｍａｘ−Ｎｍｉｎ）
数式５は、先に説明した数式１〜４で得られた補正変数κに仮想線の勾配を乗じることにより、最終的にケーブルの危険水準を定量化可能な因子の偏差勾配を定義することができる。
この時、偏差勾配は、連続的に測定された超低周波タンデルタグループの勾配、超低周波タンデルタグループの位置する水準、トレンドのパターンのような複雑性が反映される必要があることを確認し、これに対する適切な補償が必要であることが分かる。したがって、本発明では、第一、超低周波タンデルタの示す勾配を仮想線で表現する数学的モデルを提示し、第二、仮想線と測定された超低周波タンデルタとの整合度を標準偏差を用いて定量化した。第三、定量化された整合度と超低周波タンデルタグループの位置する水準とを合成し、同時にデータに傾向性を付与可能な数学的モデルの補正変数κを提示した。最後に、定量化された数値を仮想線の有する勾配と合成することにより、超低周波タンデルタグループの示す超低周波タンデルタの大きさ、形態、そして測定エラーによる無効なデータと有効なデータを１つの算術的数値で示すことができるようになった。
図１７は、本発明に採用される正規化部によって導出される超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差による分散分布を示す図であり、図１８は、本発明に採用される正規化部によって導出される超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差による正規化分布を示す図であり、図１９は、本発明に採用される正規化部によって導出される超低周波タンデルタ信号データと偏差勾配による分散分布を示す図であり、図２０は、本発明に採用される正規化部によって導出される超低周波タンデルタ信号データと偏差勾配による正規化分布を示す図である。
図１７は、正規化部１５０によって導出される超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差による分散分布の例示であり、図１８は、図１７のように示された分散分布のＸ軸とＹ軸を、０〜１まで正規化させる正規化分布の例示である。
図１９は、正規化部１５０によって導出される超低周波タンデルタ信号データと偏差勾配による分散分布の例示であり、図２０は、図１９のように示された分散分布のＸ軸とＹ軸を、０〜１まで正規化させる正規化分布の例示である。
図２１は、本発明に採用される３次元構成部で構成される３次元マトリクスを示す図である。
図２１を参照して説明すれば、３つの正規化された重要特性で正規化された模型化である。３次元軸は、それぞれ正規化タンデルタ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ＴＤ）、正規化タンデルタ差（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ＤＴＤ）および正規化Ｓｋｉｒｔ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｓｋｉｒｔ）で構成される。正六面体の模型で構成され、原点の座標を（０，０，０）で表現し、最大範囲を（１，１，１）で表現した。したがって、原点から頂点までの最大距離は約１．７３（ｓｑｒｔ（１＾２＋１＾２＋１＾２））である。図面において、ＢＤ点（▲）は運転中に報告された絶縁破壊事故を表示し、原点からの距離に高い関連性を有している。上端の小さい正六面体は、２年内の運転中に破壊事故に到達する確率が２０％以上の領域と推定される区間である。そして、図面の右側には、予め設定された６個の危険等級が表示されている。これに基づいて、危険等級算出部では、３つの特定位置ベクトルが（０．５，０．５，０．５）であれば、位置ベクトルの距離はＲｄ＝ＳＱＲＴ（０．５＾２＋０．５＾２＋０．５＾２）で計算され、その結果は約０．８５程度である。すると、近似的にケーブルの等級がＥ等級程度と推定される。Ｅ等級は、２ｓｉｓ以内に再測定し、措置を取る状態と判断される状態診断結果を意味する。現在、韓国電力では０．９１を即刻の取替ポイントとして提示している。すなわち、Ａ等級は、設計寿命のどおり運用できるケーブルと判断し、Ｂ等級とＣ等級は、関心線路であるものの、追ってＤＥ等級に結果を先行した後、適切な再測定期間と管理方策を提案する線路と判定する。Ｄ等級は、再測定期間を約４年から５年に設定し、Ｅ等級は、２年後の再測定時の変化を見てケーブル取替の有無を正確に判断する区間である。
図２２は、本発明に係る超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定方法を示すフローチャートである。
図２２を参照して説明すれば、本発明は、先に説明した超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定方法を用いて電力ケーブルの状態を診断し、残存寿命を測定する方法で、以下、重複する説明は省略する。
まず、電力ケーブルに印加される複数の電圧レベルごとに測定される超低周波タンデルタ信号（ＴＤ）データを蓄積して、ワイブル分布の模型化を行う（Ｓ１００）。
次に、蓄積された超低周波タンデルタ信号データに対するワイブル分布と、予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データに対するワイブル分布とを比較して、測定限界距離を制限する（Ｓ１１０）。
次に、制限された測定限界距離に基づいて、超低周波タンデルタ信号データを類型ごとに区分する（Ｓ１２０）。Ｓ１２０ステップで、超低周波タンデルタ信号データをトレンドとパターンに区分するが、トレンドは、線形および非線形のうちのいずれか１つに区分し、パターンは、増加、減少、一定および振動のうちのいずれか１つに区分する。
次に、区分された類型を定量的に表現する（Ｓ１３０）。Ｓ１３０ステップで、区分された類型を、仮想線関数を生成し、仮想線標準偏差を導出し、補正変数を導出し、偏差勾配を導出する。
次に、超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差（ＤＴＤ）、および超低周波タンデルタ信号データと偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）を分散分布で示し、分散分布を正規化して正規化分布を導出する（Ｓ１４０）。Ｓ１４０ステップで、それぞれの分散分布のＸ軸とＹ軸を、それぞれ０〜１まで正規化する正規化分布を導出する。
次に、導出された正規化分布を３次元マトリクスで構成する（Ｓ１５０）。Ｓ１５０ステップで、Ｘ軸は正規化された超低周波タンデルタデータ、Ｙ軸は正規化された超低周波タンデルタ信号偏差、Ｚ軸は正規化された偏差勾配とする３次元マトリクスを構成する。
次に、構成された３次元マトリクスで測定された距離に基づいて、予め設定された危険等級のうちの１つで電力ケーブルの危険等級を算出する（Ｓ１６０）。
次に、３次元マトリクスに基づいて、前記電力ケーブルの残存寿命を測定する（Ｓ１７０）。Ｓ１７０ステップで、電力ケーブル取替工事費用、基準故障確率、基準故障確率による故障密度の一致する位置、劣化速度、マージン率、余裕率、故障信頼水準、不良判定距離のうちの少なくともいずれか１つを算出して、電力ケーブルの残存寿命を測定する。
より詳細には、まず、残存寿命測定部が電力ケーブル取替工事費用を導出するために、実績工事費に基づいた単位区間ケーブル取替工事費用（ウォン（韓国通貨））、故障１件あたりの平均支障電力量（ｋＷｈ）、１ｋＷｈあたりの販売単価（ウォン）、１ｋＷｈあたりの社会的損失費用（ウォン）、ケーブル取替工事に対する平均所要期間（ヶ月）を導出する。この時、所要期間は、現場調査、設計から現場設備取替までの所要期間を意味する。
次に、基準故障確率を算出する式は、次の数式６の通りである。
Figure 2016533500
次に、基準故障確率による故障密度の一致する位置を算出する式は、次の数式７の通りである。
Figure 2016533500
ここで、３次元マトリクスのデータ分布において、距離Ｉｎｄｅｘ Ｒの各段階ごとの閉曲面と、Ｒ＝１．７３の閉曲面との間に含まれた総データ（Ｔ）に対する故障発生データ（ｔ）の故障密度ｆ（ｔ）を導出し、基準ｆ（ｔ）と距離Ｉｎｄｅｘ Ｒによる故障密度ｆ（ｔ）との一致する距離Ｉｎｄｅｘ Ｒを導出する。
次に、劣化速度を算出する式は、次の数式の通りである。
数式８は、最初の診断による距離Ｉｎｄｅｘ Ｒ１と、再診断によるＲ２とが確保された場合である。
Figure 2016533500
数式９は、診断結果、距離Ｉｎｄｅｘ Ｒが基準Ｒと近接した場合である。
Figure 2016533500
次に、マージン率を設定する方法は、次の数式１０の通りである。
Figure 2016533500
その後、余裕率を設定する方法は、政策決定に従うが、ｄｅｆａｕｌｔは、故障データの開始される時点の距離Ｉｎｄｅｘ Ｒが基準Ｒとなるように設定する。
次に、故障信頼水準（Ｆ（ｔ））を決定する方法は、次の数式１１の通りである。
Figure 2016533500
次に、不良判定距離（Ｉｎｄｅｘ Ｒ）を算出する方法は、次の数式１２の通りである。
Figure 2016533500
このように、本発明は、超低周波タンデルタ信号（ＴＤ）を用いて電力ケーブルの状態を診断することにより、ケーブルの劣化判定基準に対する統計的根拠と確率分布による論理的根拠を提示することができる。
また、本発明は、電力ケーブルの状態診断の再現性を実現した３次元マトリクスを用いて電力ケーブルの残存寿命を測定することにより、電力ケーブルの残存寿命を予測し、統計的確率による故障発生時期を予測することができる。
以上、本発明に係る好ましい実施形態について説明したが、多様な形態に変形可能であり、本技術分野における通常の知識を有する者であれば、本発明の特許請求の範囲を逸脱することなく多様な変形例および修正例を実施できることが理解される。

Claims (18)

  1. 電力ケーブルに印加される複数の電圧レベルごとに測定される超低周波タンデルタ信号（ＴＤ）データを蓄積して、ワイブル分布の模型化を行うワイブル模型化部と、
    蓄積された超低周波タンデルタ信号データに対するワイブル分布と、予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データに対するワイブル分布とを比較して、測定限界距離を制限する距離制限部と、
    制限された測定限界距離に基づいて、超低周波タンデルタ信号データを類型ごとに区分するデータ類型区分部と、
    区分された類型を定量的に表現する定量表現部と、
    超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差（ＤＴＤ）、および超低周波タンデルタ信号データと前記定量表現部で導出された偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）を分散分布で示し、分散分布を正規化して正規化分布を導出する正規化部と、
    導出された正規化分布を３次元マトリクスで構成する３次元構成部と、
    構成された３次元マトリクスで測定された距離に基づいて、予め設定された危険等級のうちの１つで前記電力ケーブルの危険等級を算出する危険等級算出部とを備えることを特徴とする、超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置。
  2. 前記データ類型区分部は、超低周波タンデルタ信号データをトレンドとパターンに区分するが、トレンドは、線形および非線形に大きく区分し、線形パターンの場合には、増加、減少、一定の形態に区分し、非線形の場合、振動パターンに区分することを特徴とする、請求項１に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置。
  3. 前記定量表現部は、
    超低周波タンデルタ信号データのうちの最大値と最小値を結ぶ仮想線（ｖｉｒｔｕａｌ ｌｉｎｅ）を生成する仮想線関数表現部と、
    生成された仮想線と超低周波タンデルタ信号データとの差に対する仮想線標準偏差（ＳＴＤＥＶｖｉｒｔｕａｌ）を導出する仮想線標準偏差導出部と、
    導出された仮想線標準偏差と超低周波タンデルタ信号データを補正する補正変数を導出する補正変数導出部と、
    導出された補正変数に仮想線の勾配を乗じて、偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）を導出する偏差勾配導出部とを備えることを特徴とする、請求項１に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置。
  4. 前記補正変数導出部は、仮想線に対する超低周波タンデルタ信号データ数値の整合度と超低周波タンデルタ信号データの定量的水準を補正することを特徴とする、請求項３に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置。
  5. 前記正規化部は、超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差の分散分布と、超低周波タンデルタ信号データと偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）の分散分布のＸ軸とＹ軸を、それぞれ０〜１の正規化された値に正規化する正規化分布を導出することを特徴とする、請求項１に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置。
  6. 前記３次元構成部は、Ｘ軸は正規化された超低周波タンデルタデータ、Ｙ軸は正規化された超低周波タンデルタ信号偏差、Ｚ軸は正規化された偏差勾配とする３次元マトリクスを構成することを特徴とする、請求項１に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置。
  7. 前記危険等級算出部は、３次元マトリクス原点の座標（０，０，０）を基準とする特定位置ベクトル（ｘ，ｙ，ｚ）に対する距離を計算し、計算された結果に基づいて、前記電力ケーブルの危険等級を算出することを特徴とする、請求項１に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置。
  8. 予め設定された危険等級は、予め設定された距離範囲に対応して、複数の危険等級に分類されて設定されることを特徴とする、請求項７に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置。
  9. 前記３次元マトリクスに基づいて、前記電力ケーブルの残存寿命を測定する残存寿命測定部をさらに備えることを特徴とする、請求項１に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置。
  10. 前記残存寿命測定部は、前記電力ケーブル取替工事費用、基準故障確率、基準故障確率による故障密度の一致する位置、劣化速度、マージン率、余裕率、故障信頼水準、不良判定距離のうちの少なくともいずれか１つを算出して、前記電力ケーブルの残存寿命を測定することを特徴とする、請求項９に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定装置。
  11. 電力ケーブルに印加される複数の電圧レベルごとに測定される超低周波タンデルタ信号（ＴＤ）データを蓄積して、ワイブル分布の模型化を行うステップと、
    蓄積された超低周波タンデルタ信号データに対するワイブル分布と、予め設定された測定距離ごとに蓄積された超低周波タンデルタ信号データに対するワイブル分布とを比較して、測定限界距離を制限するステップと、
    制限された測定限界距離に基づいて、超低周波タンデルタ信号データを類型ごとに区分するステップと、
    区分された類型を定量的に表現するステップと、
    超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差（ＤＴＤ）、および超低周波タンデルタ信号データと偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）を分散分布で示し、分散分布を正規化して正規化分布を導出するステップと、
    導出された正規化分布を３次元マトリクスで構成するステップと、
    構成された３次元マトリクスで測定された距離に基づいて、予め設定された危険等級のうちの１つで前記電力ケーブルの危険等級を算出するステップとを含むことを特徴とする、超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定方法。
  12. 制限された測定限界距離に基づいて、超低周波タンデルタ信号データを類型ごとに区分するステップは、
    超低周波タンデルタ信号データをトレンドとパターンに区分するが、トレンドは、線形および非線形に大きく区分し、線形パターンの場合には、増加、減少、一定の形態に区分し、非線形の場合、振動パターンに区分することを特徴とする、請求項１１に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定方法。
  13. 区分された類型を定量的に表現するステップは、
    超低周波タンデルタ信号データのうちの最大値と最小値を結ぶ仮想線（ｖｉｒｔｕａｌ ｌｉｎｅ）を生成するステップと、
    生成された仮想線と超低周波タンデルタ信号データとの差に対する仮想線標準偏差（ＳＴＤＥＶｖｉｒｔｕａｌ）を導出するステップと、
    導出された仮想線標準偏差と超低周波タンデルタ信号データを補正する補正変数を導出するステップと、
    導出された補正変数に仮想線の勾配を乗じて、偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）を導出するステップとを含むことを特徴とする、請求項１１に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定方法。
  14. 超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差（ＤＴＤ）、および超低周波タンデルタ信号データと偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）を分散分布で示し、分散分布を正規化して正規化分布を導出するステップは、
    超低周波タンデルタ信号データと超低周波タンデルタ信号偏差の分散分布と、超低周波タンデルタ信号データと偏差勾配（ＳＫＩＲＴ）の分散分布のＸ軸とＹ軸を、それぞれ０〜１の正規化された値に正規化する正規化分布を導出することを特徴とする、請求項１１に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定方法。
  15. 導出された正規化分布を３次元マトリクスで構成するステップは、
    Ｘ軸は正規化された超低周波タンデルタデータ、Ｙ軸は正規化された超低周波タンデルタ信号偏差、Ｚ軸は正規化された偏差勾配とする３次元マトリクスを構成することを特徴とする、請求項１１に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定方法。
  16. 構成された３次元マトリクスで測定された距離に基づいて、予め設定された危険等級のうちの１つで前記電力ケーブルの危険等級を算出するステップは、
    ３次元マトリクス原点の座標（０，０，０）を基準とする特定位置ベクトル（ｘ，ｙ，ｚ）に対する距離を計算し、計算された結果に基づいて、前記電力ケーブルの危険等級を算出することを特徴とする、請求項１１に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定方法。
  17. 構成された３次元マトリクスで測定された距離に基づいて、予め設定された危険等級のうちの１つで前記電力ケーブルの危険等級を算出するステップの後に、
    前記３次元マトリクスに基づいて、前記電力ケーブルの残存寿命を測定するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１１に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定方法。
  18. 前記３次元マトリクスに基づいて、前記電力ケーブルの残存寿命を測定するステップは、
    前記電力ケーブル取替工事費用、基準故障確率、基準故障確率による故障密度の一致する位置、劣化速度、マージン率、余裕率、故障信頼水準、不良判定距離のうちの少なくともいずれか１つを算出して、前記電力ケーブルの残存寿命を測定することを特徴とする、請求項１７に記載の超低周波タンデルタの測定データを用いた電力ケーブルの状態診断および残存寿命測定方法。
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