JP2019132823A - 特徴量取得装置、放電監視システム、放電監視装置、及び放電監視方法 - Google Patents

Abstract

【課題】放電監視として利用するデータ量を低減しつつ、ノイズ信号と複合した部分放電信号を、高感度に検出することができる特徴量取得装置、放電監視システム、放電監視装置、及び放電監視方法を提供すること。【解決手段】本発明の特徴量取得装置は、受配電機器から検知された放電の検知信号から、所定の時間幅毎に最大パルス波形を抽出する最大パルス波形抽出部（２２）と、最大パルス波形のピーク値、及び、最大パルス波形の正負ピークの時間差成分と最大パルス波形の減衰度との少なくともいずれか一方の、特徴量を取得する特徴量取得部（２３）と、を有する構成とした。【選択図】図１

Description

本発明は、例えば、受配電機器の部分放電を監視することが可能な、特徴量取得装置、放電監視システム、放電監視装置、及び放電監視方法に関する。

電力設備を構成する変圧器、開閉器及び回転機等の受配電機器は、経年使用により構成部品の絶縁性能が低下していき、最終的には、絶縁破壊による機器故障に至る。

この機器故障を回避するには、絶縁破壊の予兆を捉えて、機器故障に至る前に、設備補修や設備の更新を行うことが必要とされる。

下記特許文献１には、部分放電監視装置及び部分放電監視方法に関する発明が開示されている。この特許文献１によれば、電力機器内部での部分放電を電力機器外部で発生する気中放電と識別して判定することができるとしている（特許文献１の段落［００１０］等参照）。

また、下記特許文献２には、高電圧送配電設備において、部分放電を検出することができる部分放電検出方法及び部分放電検出装置に関する発明が開示されている。この特許文献２によれば、第１の信号と第２の信号との差をとり、雑音を除去することにより、部分放電を常時監視することができるとしている（特許文献２の段落［００１６］等参照）。

また、特許文献３には、複数の放電源があるガス絶縁機器の部分放電検知時に、パルス情報から放電源の種類判定を行っている（特許文献３の段落［０００９］等参照）。

特開２０１０−２０４０１９号公報 特開２００５−３３８０１６号公報 特開２００１−２４２２１２号公報

しかしながら、従来では、部分放電信号とノイズ信号とが複合している場合、部分放電信号を、ノイズ信号と切り離して高精度に検出することができなかった。加えて、電気設備の絶縁状態を長時間且つ継続的に監視すべく、部分放電信号の全波形データを測定し記録する構成では、データ量が大きすぎて、部分放電監視装置に個別の大容量メモリを備える必要があり、更に、通信量も膨大なものとなる問題があった。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、放電監視として利用するデータ量を低減しつつ、ノイズ信号と複合した部分放電信号を、高感度に検出することができる特徴量取得装置、放電監視システム、放電監視装置、及び放電監視方法を提供することにある。

本発明における放電検知信号の特徴量取得装置は、受配電機器で検知された放電の検知信号から、所定の時間幅毎に最大パルス波形を抽出する最大パルス波形抽出部と、前記最大パルス波形のピーク値、及び、前記最大パルス波形の正負ピークの時間差成分と前記最大パルス波形の減衰度との少なくともいずれか一方の、特徴量を取得する特徴量取得部と、を有することを特徴とする。

本発明では、前記特徴量取得部では、前記最大ピーク量、前記正負ピークの時間差成分、及び、前記減衰度のいずれも取得することが好ましい。

本発明では、電源周期を一定位相角の時間幅に分割した時間幅毎に、前記検知信号をサンプリングするサンプリングデータ部を更に備え、前記サンプリングデータ部からのサンプリングデータが、前記最大パルス波形抽出部に送信され、前記最大パルス波形抽出部では、前記サンプリングデータ毎の前記最大パルス波形を抽出することが好ましい。

本発明における放電監視システムは、受配電機器に設置され、少なくとも放電を検知して検知信号を出力するセンサ部と、上記のいずれかに記載の特徴量取得装置と、前記特徴取得装置で取得した特徴量に基づいて少なくとも部分放電の有無を分析する分析装置と、を備えたことを特徴とする。

本発明では、前記分析装置では、少なくとも一つの前記特徴量が、電源電圧波形の電圧ピークに基づいて、極大値を有するとき、部分放電が生じたと判定することが好ましい。

本発明では、前記分析装置では、電源位相に対する前記ピーク値のうち、少なくとも、電源位相に対する前記時間差成分及び前記減衰度の一方と、電源位相情報或いは電源情報とを関係づけて導出されたノイズ位相に対応する前記ピーク値をゼロにして、部分放電モードを判定することが好ましい。

本発明では、前記分析装置では、少なくとも、電源位相に対する前記時間差成分及び前記減衰度の一方を、近い値でまとめた複数のグループ位相に基づき、電源位相に対する前記ピーク値を、複数のグループに切り分けて、部分放電モードを判定することが好ましい。

本発明では、前記センサ部は、放電発生の判定に供することが可能な、前記受配電機器の周囲環境情報、或いは、前記受配電機器の運転状況情報、又は、前記周囲環境情報及び前記運転状況情報を取得することが好ましい。

本発明は、受配電機器の放電を監視する放電監視装置であって、前記受配電機器に設置され、少なくとも放電を検知して検知信号を出力するセンサ部と、所定の時間幅毎に、前記検知信号の最大パルス波形を抽出する最大パルス波形抽出部と、前記最大パルス波形のピーク値、及び、前記最大パルス波形の正負ピークの時間差成分と前記最大パルス波形の減衰度との少なくともいずれか一方の、特徴量を取得する特徴量取得部と、前記特徴量に基づいて少なくとも部分放電の有無を分析するデータ分析部と、を有することを特徴とする。

本発明は、受配電機器の放電を監視するための放電監視方法であって、所定の時間幅毎に、前記受配電機器で検出された放電の検知信号の最大パルス波形を抽出する工程、前記最大パルス波形のピーク値、及び、前記最大パルス波形の正負ピークの時間差成分と前記最大パルス波形の減衰度との少なくともいずれか一方の、特徴量を取得する工程、前記特徴量に基づいて少なくとも部分放電の有無を分析する工程、を有することを特徴とする。

本発明の特徴量取得装置、放電監視システム、放電監視装置、及び放電監視方法によれば、放電監視として利用するデータ量を低減しつつ、ノイズ信号と複合した部分放電信号を、高感度に検出することができる。

本発明の実施の形態における放電監視装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態における放電監視方法を説明するためのフローチャート図である。 図３Ａは、電源電圧波形と検知信号とのタイムチャートであり、図３Ｂは、電源電圧波形の正極における検知信号のサンプリングデータであり、図３Ｃは、電源電圧波形の負極における検知信号のサンプリングデータである。 図４Ａは、図３Ｂに示す最大パルス波形αの波形図であり、図４Ｂは、図３Ｃに示す最大パルス波形βの波形図である。 図５Ａは、電源電圧波形の正極におけるφ−Ｑ特性図であり、図５Ｂは、正極におけるφ−Ｉ特性図であり、図５Ｃは、正極におけるφ−Ｄ特性図であり、図５Ｄは、負極におけるφ−Ｑ特性図であり、図５Ｅは、負極におけるφ−Ｉ特性図であり、図５Ｆは、負極におけるφ−Ｄ特性図である。 図２に示すステップＳＴ２０で行われる部分放電の有無の判定フローの一例である。 図７Ａ〜図７Ｃは、いずれも左図がφ−Ｑ特性図、中央図がφ−Ｉ特性図、右図がφ−Ｄ特性図であり、図７Ａは、全ての特性図において、ノイズ信号のみが発生した場合を示し、図７Ｂは、φ−Ｉ特性図において、部分放電信号が検出された場合を示し、図７Ｃは、φ−Ｄ特性図において、部分放電信号が検出された場合を示す。 図２に示すステップＳＴ２０で行われる部分放電モードの判定フローの一例である。 図９Ａ、図９Ｂは、いずれも左図がφ−Ｑ特性図、中央図がφ−Ｉ特性図、右図がφ−Ｄ特性図であり、図９Ａは、ノイズ信号のレベルが大きい場合の各特性図を示し、図９Ｂは、ノイズ信号のレベルが小さい場合の各特性図を示す。図９Ｃは、ノイズ信号を取り除いたφ−Ｑ特性図である。 図２に示すステップＳＴ２０で行われる部分放電モードの判定フローの一例である。 図１１Ａは、左図がφ−Ｑ特性図、中央図がφ−Ｉ特性図、右図がφ−Ｄ特性図であり、複数の部分放電が発生した場合を示す。図１１Ｂは、ノイズ信号のφ−Ｑ特性図であり、図１１Ｃは、部分放電モード１のφ−Ｑ特性図であり、図１１Ｄは、部分放電モード２のφ−Ｑ特性図である。 図１２Ａは、気中放電モードの概念図であり、図１２Ｂは、気中放電モードのパルス波形図を示す。 図１３Ａは、沿面放電モード１の概念図であり、図１３Ｂは、沿面放電モード１のパルス波形図を示す。 図１４Ａは、沿面放電モード２の概念図であり、図１４Ｂは、沿面放電モード２のパルス波形図を示す。 図１５Ａは、ボイド放電モードの概念図であり、図１５Ｂは、ボイド放電モードのパルス波形図を示す。 図１６Ａは、剥離放電モードの概念図であり、図１６Ｂは、剥離放電モードのパルス波形図を示す。 図１７Ａは、トリー放電モードの概念図であり、図１７Ｂは、トリー放電モードのパルス波形図を示す。 実験で使用した部分放電電流の測定回路を示す。

以下、本発明の一実施の形態（以下、「実施の形態」と略記する。）について、詳細に説明する。なお、本発明は、以下の実施の形態に限定されるものではなく、その趣旨の範囲内で種々変形して実施することができる。

絶縁がいし等の高圧受配電機器に、部分放電検知センサを取り付けて部分放電を検出する際、部分放電信号と同周波数帯域に、ノイズ信号が重畳することがある。また、異なる発生源から、異なる部分放電信号が複数発生していることがある。

放電監視においては、データ量を増大させることなく、部分放電信号を、ノイズ信号と高精度に弁別し識別性を向上させる技術が求められる。

本発明者は、あらゆる発生源のパルス信号をまとめて特徴量化すると、部分放電信号の識別が困難になると考えた。そこで、各種パルス信号を切り分けたうえで、特徴量化すれば、信号種類の識別性を向上できる点に着目した。すなわち、本発明の骨子は、所定の時間幅毎に、検知信号の最大パルス波形を抽出したうえで、各最大パルス波形の特徴量を取得する点にある。

図１は、本発明の実施の形態における放電監視装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施の形態の放電監視装置１は、データ処理部２、データ記録部３、送信部４、センサ部５及びデータ分析部６を有して構成される。

データ処理部２は、データサンプリング部２１と、最大パルス波形抽出部２２と、特徴量取得部２３と、測定タイミング処理部２４と、を有して構成される。

図１に示すように、データサンプリング部２１は、部分放電検知センサ５１と接続されており、部分放電検知センサ５１にて検知された検知信号は、データサンプリング部２１に送られる。

データサンプリング部２１では、電源周期を一定位相角に分割した時間幅毎に、検知信号をサンプリングする。

図１に示すように、最大パルス波形抽出部２２は、データサンプリング部２１と接続されており、データサンプリング部２１にてサンプリングされたデータが、最大パルス波形抽出部２２に送られる。最大パルス波形抽出部２２では、各サンプリングデータの最大パルス波形を抽出する。

図１に示すように、特徴量取得部２３は、最大パルス波形抽出部２２に接続されており、最大パルス波形抽出部２２にて抽出された最大パルス波形が、特徴量取得部２３に送られる。

特徴量取得部２３では、最大パルス波形のピーク値（Ｑ）、及び、最大パルス波形の正負ピークの時間差成分（Ｉ）と最大パルス波形の減衰度（Ｄ）との少なくともいずれか一方の、各特徴量を取得する。このように、特徴量取得部２３では、ピーク値（Ｑ）と正負ピークの時間差成分（Ｉ）とを取得し、或いは、ピーク値（Ｑ）と減衰度（Ｄ）とを取得し、又は、ピーク値（Ｑ）と正負ピークの時間差成分（Ｉ）と減衰度（Ｄ）とを取得する。本実施の形態では、ピーク値（Ｑ）と、正負ピークの時間差成分（Ｉ）或いは、減衰度（Ｄ）との２つの特徴量でも、部分放電信号の弁別は可能である。ピーク値（Ｑ）と、正負ピークの時間差成分（Ｉ）とを取得することで、部分放電の強度と、放電形態とを関連付けて評価することが出来る。これにより、部分放電のレベルと、部分放電のモードとを紐づけることができ、劣化の進展度合の予測精度を向上させることができる。また、ピーク値（Ｑ）と、減衰度（Ｄ）とを取得することで、部分放電の強度と、放電電流の伝搬経路とを関連付けて評価することが出来る。これにより、部分放電のレベルと、部分放電の発生箇所とを紐づけることができ、劣化の進展度合の予測精度を向上させることができる。また、ピーク値（Ｑ）、正負ピークの時間差成分（Ｉ）、及び、減衰度（Ｄ）の３つの特徴量を取得することで、部分放電の放電形態と、部分放電の伝搬経路とを関連付けて評価することができる。これにより、部分放電のモードと、部分放電の発生箇所とを紐づけることができ、劣化の進展度合の予測精度をより向上させることができ、部分放電信号の弁別をより高精度に図ることが可能である。

図１に示すように、測定タイミング処理部２４では、高電圧受配電機器７１に取付けられた高圧交流電源７２の電源位相情報に基づいて、データ取得時間幅Ｔ_ｇやデータ取得開始時間Ｔ_０を算出する。データ取得時間幅Ｔ_ｇやデータ取得開始時間Ｔ_０の算出方法は、後述する。データ取得時間幅Ｔ_ｇ及びデータ取得開始時間Ｔ_０は、データサンプリング部２１に送信される。データサンプリング部２１では、データ取得開始時間Ｔ_０を測定タイミングとしてデータ取得時間幅Ｔ_ｇ毎に、部分放電検知センサ５１からの検知信号を、データサンプリングする。

データ記録部３は、少なくとも、特徴量記録部３１を備える。特徴量記録部３１は、特徴量取得部２３と接続されており、特徴量取得部２３にて取得された特徴量が、特徴量記録部３１に送信され保管される。

送信部４は、例えば、特徴量記録部３１に保管された特徴量を、データ分析部６に送信するための通信機器４２を備える。データ記録部３とデータ分析部６との間は、無線でも、有線で接続する構成でもよい。有線で接続する構成では、送信部４は、ＵＳＢ等の端子（コネクタ）や配線である。

センサ部５は、少なくとも、部分放電検知センサ５１を備える。部分放電の検出には、放電現象に伴う電流、電磁波、超音波、及び光等に対するセンサが用いられる。ここで、光方式の場合、絶縁物内部の放電を検出できないこと、超音波方式の場合、騒音に弱いことから、部分放電検知センサ５１としては、電流方式としての高周波電流センサや、電磁波方式の電磁波アンテナ等であることが好適である。なお、部分放電検知センサ５１より得られる検知信号の大まかな周波数帯域は、放電に伴う電流が、１００ｋＨｚ〜５００ＭＨｚ程度、放電に伴う電磁波が、１００ＭＨｚ〜１ＧＨｚ程度である。このような周波数特性だけで、工場環境等による外乱ノイズと部分放電信号とを切り分けることは困難であるが、本実施の形態によれば、ノイズ弁別を適切に行うことができる。

また、本実施の形態では、センサ部５としては、湿度センサ５２や電流計５３等が含まれることが好ましい。湿度センサ５２により、周囲環境情報としての湿度情報を取得することが可能である。この湿度情報は、例えば、データ記録部３に送られ、送信部４よりデータ分析部６に転送される。或いは、別の形態としては、湿度情報を、直接、データ分析部６に転送できる通信システムとしてもよい。

また、本実施の形態では、高電圧受配電機器７１の運転状況情報として、電流計５３にて計測された部分放電測定の際の電流値を取得することが可能である。この電流値情報は、データ記録部３にて記録され、送信部４よりデータ分析部６に転送される。或いは、別の形態としては、電流値情報を、直接、データ分析部６に転送できる通信システムとしてもよい。

湿度変化や電流値に準じて、部分放電パターンの信号レベルが変わるため、湿度等の周囲環境情報や、電流値等の運転状況情報もデータ分析に用いることで、部分放電の発生の有無及びノイズとの弁別を適切に判断でき、放電の長時間監視を効果的に行うことができる。

分析装置としてのデータ分析部６は、例えば、データサーバ６１を備える。データサーバ６１には、送信部４から、数値化された各種特徴量が送信される。送信された特徴量をもとに、データサーバ６１にて、部分放電信号とノイズ信号との弁別、及び、部分放電の種別等の分析を行うことができる。データサーバ６１には、特徴量のデータベース（マスターデータ）が保存されており、特徴量と、データベースとを比較することで、上記の各分析を適切に行うことができる。

続いて、図１の放電監視装置１を用いた本実施の形態の放電監視方法について説明する。

本実施の形態の放電監視方法について、主に、図２に示すフローチャート、及び、図３〜図５に示す波形図を用いて説明する。

放電監視を行うにあたって、初期設定を行う（図２のステップＳＴ１）。具体的には、図２のステップＳＴ２、ＳＴ３に記載されているように、電源位相の分解能φ_０及び、記録周期数ｎ（回）を設定する。

上記した初期設定後に、放電監視測定を開始する（図２のステップＳＴ４）。まず、ステップＳＴ５に示すように、電源電圧を連続測定する。連続測定とは、電源電圧の測定を、特に理由がない限り中断せず、連続的に測定することをいう。図３Ａに、電源電圧波形を示す。図２に示すステップＳＴ６では、電源電圧波形から、最初（１回目）の位相ゼロ時間ｔ_ａを検出する。「位相ゼロ時間」とは、電源電圧波形が負から正に変わるタイミングでの時間を指す。位相ゼロ時間ｔ_ａを、図３Ａに示した。また、図２のステップＳＴ７では、次（２回目）の位相ゼロ時間ｔ_ｂを検出する。位相ゼロ時間ｔ_ｂを、図３Ａに示した。

次に、図２のステップＳＴ８では、電源周期Ｔを算出する。電源周期Ｔは、１／（ｔ_ｂ−ｔ_ａ）で算出される。電源周期Ｔを、図３Ａに示した。

次に、図２のステップＳＴ９では、データ取得時間幅Ｔ_ｇを算出する。データ取得時間幅Ｔ_ｇは、（Ｔ／３６０）×φ_０で求めることができる。データ取得時間幅Ｔ_ｇを、図３Ａに示した。

また、図２のステップＳＴ１０に示すように、データ取得開始時間（位相ゼロ）Ｔ_０を算出する。データ取得開始時間Ｔ_０は、ｔ_ａ＋（Ｔの整数倍）で求めることができる。上記したデータ取得開始時間Ｔ_０及びデータ取得時間幅Ｔ_ｇは、測定タイミング処理部２４からデータサンプリング部２１に送信される。

続いて、図２のステップＳＴ１１では、部分放電信号を連続測定する。データサンプリング部２１では、データ取得開始時間Ｔ_０を測定タイミングとして、データ取得時間幅Ｔ_ｇ毎に、検知信号をデータサンプリングする。すなわち、データ取得時間幅Ｔ_ｇごとに、検知信号を切り分けてデータ化する。このとき、アナログフィルタを用いたデータ処理でなく、デジタル信号処理することが好ましい。デジタル信号処理方法としては、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）を適用することが好ましい。

そして、図２のステップＳＴ１２に示すように、データ取得時間幅Ｔｇ分のサンプリングデータを、図１に示す最大パルス波形抽出部２２に移管する。ここで、移管方法を、特に限定するものではないが、所定のサンプリングデータ数となった時点で、最大パルス波形抽出部２２に送ることができる。或いは、サンプリングデータを、随時、最大パルス波形抽出部２２に送ってもよい。

図２のステップＳＴ１３では、図１に示す最大パルス波形抽出部２２にて、データ取得時間幅Ｔ_ｇ分のデータ内から、最大パルス波形を抽出する。図３Ｂは、電源電圧波形の正極時にサンプリングされた、データ取得時間幅Ｔ_ｇ分のパルスデータの一例である。また、図３Ｃは、電源電圧波形の負極時にサンプリングされた、データ取得時間幅Ｔ_ｇ分のパルスデータの一例である。

図３Ｂには、４つのパルス波形が現れている。このうち、パルス波形αが最大パルス波形であると識別することができる。また、図３Ｃには、５つのパルス波形が現れている。このうち、パルス波形βが最大パルス波形であると識別することができる。図３Ｂ及び図３Ｃに示される最大パルス波形α、βは、いずれも部分放電信号である。他のパルス波形は、いずれもノイズ信号である。

次に、最大パルス波形α、βの各種特徴量を取得する。特徴量の取得は、図１の特徴量取得部２３で実行される。

特徴量を取得するにあたって、特徴量取得開始時間ｔ_０を設定することが好ましい。特徴量取得開始時間ｔ_０は、パルス波形が最初に立ち上がる（或いは、最初に立ち下がる）瞬間に設定することができる。特徴量取得開始時間ｔ_０は、図１に示す最大パルス波形抽出部２２が、最大パルス波形の抽出と共に設定してもよいし、或いは、特徴量取得部２３で設定してもよい。又は、最大パルス波形抽出部２２及び特徴量取得部２３とは別の処理部にて、特徴量取得開始時間ｔ_０を設定してもよい。

部分放電信号は、一般的に、パルス波形における最初の立ち上がり（或いは、立ち下がり）の瞬間に、ピーク値（Ｑ）が現れる。すなわち、部分放電信号は、余弦波減衰波形で現れる。したがって、特徴量取得開始時間ｔ０の際に取得した電荷量を、ピーク値（Ｑ）として取得することができる（図２のステップＳＴ１４）。ピーク値（Ｑ）とは、最大パルス波形内での最大電荷量（絶対値）を指す。

更に、図２のステップＳＴ１５では、正負ピークの時間差成分（Ｉ）を取得する。図４Ａに、最大パルス波形αを拡大して示した。なお、図４Ａに示す最大パルス波形αは、特徴量の定義を理解しやすくするため、図３Ｂに示す最大パルス波形αの正確な相似形状ではない。図４Ａに示す最大パルス波形αでは、一番大きい第１ピークＰ１（上記したピーク値（Ｑ）の位置に相当）は、正極側（＋）に現れ、２番目に大きい第２ピークＰ２は、負極側（−）に現れる。そして、第１ピークＰ１と、第２ピークＰ２との間の時間間隔Ｔ１が、正負ピークの時間差成分（Ｉ）である。一方、図４Ｂに示す最大パルス波形βでは、第１ピークＰ３（上記したピーク値（Ｑ）の位置に相当）は、負極側（−）に現れ、２番目に大きい第２ピークＰ４は、正極側（＋）に現れる。そして、第１ピークＰ３と、第２ピークＰ４との間の時間間隔Ｔ２が、正負ピークの時間差成分（Ｉ）である。

時間差成分（Ｉ）については、例えば、上記した時間間隔Ｔ１、Ｔ２を、夫々、２倍にすることで、各最大パルス波形α、βの一周期分の時間間隔となる。

次に、図２に示すステップＳＴ１６では、最大パルス波形の減衰度（Ｄ）を取得する。減衰度（Ｄ）は、（正負ピークの値差／正負ピークの時間間隔）で求めることができる。ここで、正負ピークの時間間隔は、ステップＳＴ１５で求めることができる。正負ピークの値差は、図４Ａに示す最大パルス波形αでは、第１ピークの電荷量Ｑ１−第２ピークの電荷量Ｑ２（絶対値）で求めることができる。また、正負ピークの値差は、図４Ｂに示す最大パルス波形βでは、第１ピークの電荷量Ｑ３（絶対値）−第２ピークの電荷量Ｑ４で求めることができる。

なお、本実施の形態では、特徴量の取得として、図２に示すピーク値（Ｑ）を取得するステップＳＴ１４と、時間差成分（Ｉ）を取得するステップＳＴ１５及び減衰度（Ｄ）を取得するステップＳＴ１６の少なくともいずれか一方と、を実行すればよい。ただし、ステップＳＴ１４〜ＳＴ１６の全てを実行して、ピーク値（Ｑ）、時間差成分（Ｉ）及び減衰度（Ｄ）を取得することが好ましい。

次に、図２に示すステップＳＴ１４〜ＳＴ１６にて取得した各種特徴量を、図１に示す特徴量記録部３１にて保管する（ステップＳＴ１７）。ここで、各種特徴量は、電源電圧波形の対応する位相角の固有値として保管される。すなわち、本実施の形態では、電源周期を一定位相角の時間幅に分割した時間幅毎に、検知信号をサンプリングして最大パルス波形を抽出するため、最大パルス信号と電源電圧波形の位相角とは紐付けられている。したがって、最大パルス信号から取得した各種特徴量を、電源電圧波形の対応する位相角の固有値として関係付けることができる。

本実施の形態では、図２のステップＳＴ１８に示すように、測定時間が、ｎ×Ｔを越えたとき、部分放電信号の測定を終了する（図２のステップＳＴ１９）。また、測定時間が、ｎ×Ｔ以下のとき、ステップＳＴ１２に戻り、測定時間がｎ×Ｔを越えるまで、ステップＳＴ１２〜ＳＴ１７を繰り返す。

次に、各種特徴量を、図１に示す特徴量記録部３１から送信部４を介してデータ分析部６に送る。データ分析部６には、予め、各種特徴量のデータベースが保管されている。データ分析部６では、送信された各種特徴量と、データベースとを比較することで、部分放電モードを特定することができる（図２のステップＳＴ２０）。以上により、部分放電信号の識別を完了する（図２のステップＳＴ２１）。

部分放電信号とノイズ信号との弁別について説明する。図５Ａは、電源電圧波形が正極時の、電源位相（φ）とピーク値（Ｑ）との関係を示すφ−Ｑ特性図である。図５Ｂは、電源電圧波形が正極時の、電源位相（φ）と時間差成分（Ｉ）との関係を示すφ−Ｉ特性図である。図５Ｃは、電源電圧波形が正極時の、電源位相（φ）と減衰度（Ｄ）との関係を示すφ−Ｄ特性図である。図５Ｄは、電源電圧波形が負極時の、電源位相（φ）とピーク値（Ｑ）との関係を示すφ−Ｑ特性図である。図５Ｅは、電源電圧波形が負極時の、電源位相（φ）と時間差成分（Ｉ）との関係を示すφ−Ｉ特性図である。図５Ｆは、電源電圧波形が負極時の、電源位相（φ）と減衰度（Ｄ）との関係を示すφ−Ｄ特性図である。

このように、電源電圧波形の位相角を細分化して所定の時間幅とし、各時間幅にて抽出した最大パルス波形から各種特徴量を取得することで、図５Ａ〜図５Ｆに示す位相角（時間幅）と各種特徴量との相関関係を得ることができる。すなわち、あらゆる発生源のパルス信号をまとめて特徴量化せず、各種パルス信号を切り分けてから特徴量化したため、部分放電信号とノイズ信号との弁別を高精度に行うことが可能になる。例えば、図５Ａ〜図５Ｃに示す電源電圧波形の正極時、及び図５Ｄ〜図５Ｆに示す負極時のある位相角範囲（時間幅）では、各種特徴量が突出していることがわかる。この特徴量は、時間幅毎に抽出した最大パルス波形から取得したものであるから、例えば、この最大パルス波形が、部分放電信号のパルス波形であるとき、ノイズ信号のパルス波形を含んでいない（図３Ｂ、図３Ｃを参照）。よって、図５Ａ〜図５Ｃに示す電源電圧波形の正極時、及び図５Ｄ〜図５Ｆに示す負極時の、突出した各種特徴量は、部分放電信号の特徴量であり、ノイズ信号の特徴量を含まない。したがって、各種特徴量を、データベースと比較することで、部分放電信号とノイズ信号とが混合していても、部分放電信号とノイズ信号とを、高精度に弁別することができる。しかも、本実施の形態では、数値化された特徴量を分析に使用するため、全波形データを記録して、分析に用いる構成に比べて、データ量を圧縮することができる。

なお、本実施の形態では、図５Ａ〜図５Ｆに示すような、電源位相（φ）と各種特徴量とのデータマップを、例えば、ステップＳＴ１９とステップＳＴ２０との間で作成し、ステップＳＴ２０にて、これらデータマップとデータベースとを比較してもよい。ただし、本実施の形態では、図５Ａ〜図５Ｆに示すような、電源位相（φ）と各種特徴量とのデータマップを作成せずに、特徴量記録部３１に記録された各種特徴量をデータ分析部６に送信することができる。

次に、図２に示すステップＳＴ２０の「データベースと比較して部分放電モード特定」についてさらに詳細に説明する。すなわち、図５で説明した各種特徴量と、データベースとの比較に際し、以下のステップを有することで、部分放電の発生の有無、および、部分放電モードの判定を高感度に行うことができる。

図６は、図２に示すステップＳＴ２０で行われる部分放電の有無の判定フローの一例である。図７は、図６の判定フローにて適用される特性図の一例である。図７Ａ〜図７Ｃは、いずれも左図がφ−Ｑ特性図、中央図がφ−Ｉ特性図、右図がφ−Ｄ特性図である。図７Ａは、ノイズ信号のみが発生した場合を示す各特性図である。図７Ｂは、正負ピークの時間差成分（Ｉ）に部分放電信号が検出された場合を示す各特性図である。図７Ｃは、減衰度（Ｄ）に部分放電信号が検出された場合を示す各特性図である。なお、図６及び図７では、ピーク値（Ｑ）、時間差成分（Ｉ）及び、減衰度（Ｄ）の３つの特徴量を取得した場合について説明する。

まず、図６のステップＳＴ２２では、ピーク値（Ｑ）、時間差成分（Ｉ）、及び減衰度（Ｄ）の全ての特徴量が電源位相に対してほぼ変化しないフラットな状態であるか否かを判定する。図７Ａに示すように、全ての特徴量が電源位相に対してほぼ変化しないフラットな状態では、図６のステップＳＴ２３に示すように、測定した全位相範囲での最大のピーク量（Ｑ）をノイズレベルの電荷量Ａとして記録する。そして、ステップＳＴ２４では、このノイズレベルよりも大きな部分放電は発生していないと判定する。

一方、図６のステップＳＴ２２で、少なくともいずれか１つの特徴量が電源位相に対してフラットな状態でない場合、図６のステップＳＴ２５に移行する。ステップＳＴ２５では、電源位相に依存して変化する特徴量の極大値が、６０°から１２０°の間、あるいは、２４０°から３００°の間で発生しているか否かを判定する。部分放電信号が電圧ピーク付近で発生するという特性に基づいて、ステップＳＴ２５では、電圧ピークである９０°付近、あるいは２７０°付近で特徴量が極大値を有するか否かを判定している。なお、ステップＳＴ２５において、極大値の有無を判定する電源位相は、９０°付近、あるいは２７０°付近であればよく、６０°から１２０°、および、２４０°から３００°の位相範囲は一例である。なお、位相範囲は広いほどノイズを拾いやすくなり、狭いほど部分放電信号が外れやすいため、９０°±２０°〜４０°、および２７０°±２０°〜４０°程度の範囲とすることが好ましい。特徴量の極大値が、上記の位相範囲内で発生していない場合、ステップＳＴ２３に移行する。すなわち、部分放電は発生していないと判定する。特徴量の極大値が、上記の位相範囲内で発生している場合、ステップＳＴ２６に移行する。

例えば、図７Ｂに示すように、φ−Ｑ特性図、φ―Ｉ特性図、およびφ―Ｄ特性図のうち、時間差成分（Ｉ）の特徴量が、９０°付近で極大値を有している。あるいは、図７Ｃでは、φ−Ｑ特性図、φ―Ｉ特性図、およびφ―Ｄ特性図のうち、減衰量（Ｄ）の特徴量が、９０°付近で極大値を有している。

このように、ピーク値（Ｑ）、時間差成分（Ｉ）、あるいは、減衰量（Ｄ）のうち、少なくともいずれか１つの特徴量が、６０〜１２０°、あるいは、２４０°〜３００°の位相範囲内で極大値を有しており、このような場合、図１のデータ分析部（分析装置）６では、部分放電が発生していると判定する。なお、ステップＳＴ２６では、図７Ｂに示す時間差成分（Ｉ）が極大値を有する電源位相を取得し、その電源位相に対応するピーク値（Ｑ）を電荷量Ｂとして記録する。或いは、図７Ｃに示す減衰量（Ｄ）が極大値を有する電源位相を取得し、その電源位相に対応するピーク値（Ｑ）を電荷量Ｂとして記録する。そして、図６のステップＳＴ２７では、電荷量Ｂの部分放電が発生したと判定する。

従来では、部分放電信号とノイズ信号の大きさ（Ｑ値）の差が小さいと、部分放電発生判定が困難であった。これに対し、本手法では、ピーク値（Ｑ）のみならず、時間差成分（Ｉ）、及び減衰量（Ｄ）のパルス波形の特徴も利用して、部分放電の発生を判別する。このため、従来よりも高感度に部分放電の発生有無を判定することできる。

図８は、図６とは異なる判定フローにより部分放電モードを判定する。図９は、図８の判定フローにて適用される特性図の一例である。図９Ａ、図９Ｂは、いずれも左図がφ−Ｑ特性図、中央図がφ−Ｉ特性図、右図がφ−Ｄ特性図であり、図９Ａは、ノイズ信号のレベルが大きい場合を示し、図９Ｂは、ノイズ信号のレベルが小さい場合を示す。図９Ｃは、ノイズ信号を取り除いたφ−Ｑ特性図である。なお、図８及び図９では、ピーク値（Ｑ）、時間差成分（Ｉ）及び、減衰度（Ｄ）の３つの特徴量を取得した場合について説明する。

図８のステップＳＴ２８では、０°或いは１８０°の電源位相での時間差成分（Ｉ）と減衰度（Ｄ）を記録する。電源位相０°及び１８０°は、印加電圧ゼロであり、部分放電が発生する可能性は低い。なお、以下では、電源位相０°或いは１８０°での時間差成分（Ｉ）を、時間差成分Ｉｎと記載し、減衰度（Ｄ）を、減衰度Ｄｎと記載する。なお、電源位相０°及び１８０°のどちらか一方の時間差成分Ｉｎ及び減衰度Ｄｎを記録してもよいし、電源位相０°及び１８０°の両方の時間差成分Ｉｎ及び減衰度Ｄｎを記録してもよい。電源位相０°と電源位相１８０°との時間差成分Ｉｎ及び、電源位相０°と電源位相１８０°との減衰度Ｄｎが、夫々多少異なる場合、平均値を算出し、各平均値を、時間差成分Ｉｎ及び減衰度Ｄｎとして記録することができる。

次に、図８のステップＳＴ２９では、時間差成分Ｉｎ且つ減衰度Ｄｎを満たす位相φｎを抽出する。このステップでは、時間差成分Ｉｎ及び減衰度Ｄｎを、ノイズ信号の特徴量と判断しており、したがって、抽出された位相φｎは、ノイズ信号が発生するノイズ位相と見做すことができる。ここで、「時間差成分Ｉｎ且つ減衰度Ｄｎ」としたが、どちらか一方としてもよい。ただし、時間差成分Ｉｎと減衰度Ｄｎの双方を用いたほうが、より高精度な判定が可能になる。なお、ステップＳＴ２８でも、時間差成分Ｉｎ及び減衰度Ｄｎの一方だけを記録してよく、その場合、記録された時間差成分Ｉｎ或いは減衰度ＤｎをステップＳＴ２９で適用する。

ステップＳＴ２９では、位相φｎの抽出に使用する時間差成分Ｉｎ及び減衰度Ｄｎの各値について多少の幅を持たせることができる。例えば、時間差成分Ｉｎ及び減衰度Ｄｎの各値に対し、９０％〜１１０％程度の許容幅を持たせることができる。時間差成分Ｉｎ及び減衰度Ｄｎの許容幅が広すぎると、次のステップＳＴ３０で、部分放電信号も除去される確率が高まる。また、時間差成分Ｉｎ及び減衰度Ｄｎの許容幅が狭すぎると、次のステップＳＴ３０で、ノイズ信号が残る確率が高まる。したがって、許容幅は上記程度とすることが好ましい。

図９Ａ及び図９Ｂのφ−Ｑ特性図に示すように、ノイズ信号のレベルが大きい場合、及びノイズ信号のレベルが小さい場合に係らず、図８のステップＳＴ２８で時間差成分Ｉｎ及び減衰度Ｄｎを認定し、図８のステップＳＴ２９で位相φｎを抽出することができる。

図８のステップＳＴ３０では、位相φｎにおけるピーク値（Ｑ）をゼロにして、φ―Ｑ特性図を再作成する。再作成されたφ―Ｑ特性図を図９Ｃに示す。図９Ａのように、ノイズ信号のレベルが大きい場合でも、図９Ｂのように、ノイズ信号のレベルが小さい場合でも、同じパルス波形図としての図９Ｃのφ―Ｑ特性図を取得することができる。

次に、図８に示すステップＳＴ３１では、図９Ｃにて得られたφ−Ｑ特性図を、データベース（マスターデータ）と比較し、その一致度から、部分放電モードを判定することができる。

従来では、ノイズ信号のレベルにより、図９Ａ及び図９Ｂの各左図に示すように、φ−Ｑ特性図の形状が変化する。このため、マスターデータの形状との比較に際し、部分放電モードの判定精度が低下しやすかった。これに対し、本手法では、図９Ｃに示すように、ノイズ信号を、φ―Ｑ特性図から除去するため、ノイズ信号のレベルに依存せずに、高精度に部分放電モードを判定することができる。

なお図８のステップＳＴ２８では、部分放電の発生の可能性が低い電源位相０℃及び１８０°での時間差成分Ｉｎ及び減衰度Ｄｎを記録しているが、例えば、放電監視装置１の電源を落とした際に取得された時間差成分（Ｉ）及び減衰度（Ｄ）を、記録してもよい。電源を落とした状態では、部分放電が検知されないため、その際に取得された時間差成分（Ｉ）及び減衰度（Ｄ）は、ノイズレベルの信号として捉えることができる。

図１０は、図８とは異なる判定フローにより部分放電モードを判定する。図１１は、図１０の判定フロー中に適用される特性図の一例である。図１１Ａは、左図がφ−Ｑ特性図、中央図がφ−Ｉ特性図、右図がφ−Ｄ特性図であり、部分放電が発生した場合を示す。図１１Ｂは、ノイズ信号のφ−Ｑ特性図であり、図１１Ｃは、部分放電モード１を示すφ−Ｑ特性図であり、図１１Ｄは、部分放電モード２を示すφ−Ｑ特性図である。

図１０に示すステップＳＴ３２では、ピーク値（Ｑ）とともに、測定した時間差成分（Ｉ）及び減衰度（Ｄ）を全て抽出し、図１１Ａに示すφ−Ｑ特性図、φ−Ｉ特性図、及びφ−Ｄ特性図を得る。

続いて、図１０のステップＳＴ３３では、時間差成分（Ｉ）及び減衰度（Ｄ）を、夫々近い値でまとめてグルーピングする。グルーピングの手法を限定するものではないが、例えば、図１１Ａの中央図、及び右図に示すように閾値Ｔ１〜Ｔ６を設定することができる。図１１Ａの中央図に示すように、φ−Ｉ特性図において、高値グループを抽出するための閾値Ｔ１、中値グループを抽出するための閾値Ｔ２、低値グループを抽出するための閾値Ｔ３を設定する。

また、図１１Ａの右図に示すように、φ−Ｄ特性図において、高値グループを抽出するための閾値Ｔ４、中値グループを抽出するための閾値Ｔ５、及び、低値グループを抽出するための閾値Ｔ６を設定する。

次に、図１０のステップＳＴ３４では、φ−Ｉ特性図において、閾値Ｔ１以上の電源位相、閾値Ｔ２以上、閾値Ｔ１未満の電源位相、及び、閾値Ｔ３以上、閾値Ｔ２未満の電源位相を夫々、取得する。これにより、電源位相を３つのグループに分けることができる。そして、図１１Ａの左図に示すφ−Ｑ特性図において、各グループ位相のφ−Ｑ特性図を作成する。図１１Ｂは、φ−Ｉ特性図において、閾値Ｔ２以上、閾値Ｔ１未満のグループ位相を用いて作成されたφ−Ｑ特性図であり、図１１Ｃは、φ−Ｉ特性図において、閾値Ｔ１以上のグループ位相を用いて作成したφ−Ｑ特性図であり、図１１Ｄは、φ−Ｉ特性図において、閾値Ｔ３以上、閾値Ｔ２未満のグループ位相を用いて作成したφ−Ｑ特性図である。このように、φ−Ｑ特性図を、図１１Ｂから図１１Ｄに示す３つのグループに分けることができる。

図１０のステップＳＴ３５では、φ−Ｄ特性図において、閾値Ｔ４以上の電源位相、閾値Ｔ５以上、閾値Ｔ４未満の電源位相、及び、閾値Ｔ６以上、閾値Ｔ５未満の電源位相を夫々、取得する。これにより、電源位相を３つのグループに分けることができる。そして、図１１Ａの左図に示すφ−Ｑ特性図において、各グループ位相のφ−Ｑ特性図を作成する。本実施の形態では、φ−Ｉ特性図を用いた場合と同様に、φ−Ｑ特性図を、図１１Ｂから図１１Ｄに示す３つのグループに分けることができる。

次に、図１０に示すステップＳＴ３６では、図１１Ｂから図１１Ｃに示す各φ−Ｑ特性図を、データベース（マスターデータ）と比較して発生信号モードを推定し、その一致度から、部分放電モードを判定することができる（ステップＳＴ３７）。

例えば、図１１Ａに示すように、ノイズ信号と、部分放電信号１（ＰＤ１）と、部分放電信号２（ＰＤ２）とが同時に発生している。

本実施の形態では、時間差成分（Ｉ）及び減衰度（Ｄ）を夫々、近い値でまとめてグルーピングし、それにより得られた複数のグループ位相により、図１１Ｂに示すノイズ信号のみのφ―Ｑ特性図、図１１Ｃに示す部分放電信号１（ＰＤ１）のみのφ−Ｑ特性図、及び、図１１Ｄに示す部分放電信号２（ＰＤ２）のみのφ−Ｑ特性図を作成することができる。

そして、このように、グルーピングされた各φ−Ｑ特性に基づいてモード判定を行うことで、マスターデータとの一致度が高い複数の部分放電モードが生じていることを判定することができる。

従来では、複数の部分放電モードが発生した場合、φ―Ｑ特性図も、複数の部分放電モードが複合された形状となる。このため、マスターデータとの比較では、複数の部分放電モードを識別することが困難であった。これに対し、本手法では、時間差成分（Ｉ）及び減衰度（Ｄ）を近い値でまとめてグループ化することで、φ−Ｑ特性図を、複数のグルーピングに切り分け、各φ−Ｑ特性図ごとに、信号モードを判定する。このため、同時発生する複数モードの部分放電信号を識別することが出来る。

なお、図１０のステップＳＴ３２では、時間差成分（Ｉ）及び減衰度（Ｄ）の双方を抽出しているが、どちらか一方でもよい。この場合は、抽出した特徴量を利用して、φ−Ｑ特性をグルーピングすることができる。ただし、時間差成分（Ｉ）及び減衰度（Ｄ）の双方の特徴量を利用して、φ−Ｑ特性をグルーピングすることが、判定精度を向上させることができ好ましい。すなわち、図１１Ａに示す閾値Ｔ１以上且つＴ４以上でグループ化し、閾値Ｔ３以上Ｔ２未満且つ、閾値Ｔ５以上Ｔ４未満でグループ化し、閾値Ｔ２以上Ｔ１未満且つ閾値Ｔ６以上Ｔ５未満でグループ化する。これにより、より高精度な判定を行うことが可能である。

また、図２のステップＳＴ２０では、図６、図８及び図１０に示す各判定フローのいずれか１つを実行してもよいし、複数を実行してもよい。複数の判定フローを実行する場合、その順番は問わない。

また、本実施の形態では、部分放電モードの種別も適切に判別することが可能である。部分放電モードについて説明する。部分放電モードには、気中放電、沿面放電、ボイド放電、剥離放電、トリー放電等がある。

実験により、放電モード毎に、固有の周波数帯と減衰振動回数を持つことが分かった。

実験では、各種部分放電モードを模擬した試験試料を用意した。気中放電モデルは、図１２Ａに示すように、気中放電を模擬した針―平板モデルとした。沿面放電モデル１は、図１３Ａに示すように、沿面放電を模擬した針―被覆平板モデルとした。沿面放電モデル２は、図１４Ａに示すように、沿面放電を模擬した円筒絶縁物表面に、箔導体を貼り付けたモデルとした。ボイド放電モデルは、図１５Ａに示すように、ボイド放電を模擬した円筒絶縁物に、内部空隙を設けたモデルとした。剥離放電モデルは、図１６Ａに示すように、剥離放電を模擬した平板電極と円筒絶縁物に、隙間を設けたモデルとした。トリー放電は、図１７Ａに示すように、トリー放電を模擬した円筒絶縁物に、針電極を埋め込んだモデルとした。

針電極にはタングステン鋼、その他電極には銅、誘電体材料にはエポキシ樹脂を使用した。

部分放電電流の測定回路を図１８に示す。はじめに、同調式ＰＤ検出装置（日本計測器製作所製、品名：ＣＤ−６）と、パルス発生装置（日本計測器製作所製、品名：ＮＰＧ−２、仕様：電流立ち上がり時間３０ｎｓｅｃ）を用いて、本測定系の電荷量校正を実施した。

そのあとに、耐圧試験装置（総研電機製、品名：ＤＡＣ−ＷＴＣ−１、仕様：１５ｋＶ−１ｋＶ）で試験試料に電圧を印加し、同調式ＰＤ検出装置の出力をトリガとして、試験試料から接地線に流れる部分放電電流を検出した。

電圧波形は、試験試料と並列に、結合コンデンサ（仕様：静電容量 １０００ＰＦ、電圧 ＤＣ４０ｋＶ）と、電圧プローブ（Ｔｅｋｔｒｏｎｉｘ製、品名：Ｐ６０１５Ａ、仕様：帯域 ＤＣ〜７．５ＭＨｚ、静電容量 ３．０ｐＦ、電圧 ４０ｋＶｐｅａｋ）を取り付けて検出した。電流波形は、試験試料と直列に、広域高周波ＣＴ（Ｍａｇｎｅｌａｂ社製、品名：ＣＴ−Ｃ５．０−ＢＮＣ、仕様:帯域 ４．８ｋ〜４００ＭＨｚ）を取り付けて検出した。これらの検出波形は、オシロスコープ（ＬＥＣＲＯＹ社製、品名：Ｗａｖｅｊｅｔ３２４Ａ、仕様：帯域 ２００ＭＨｚ以下、サンプリング周波数：２ＧＨｚ）にて測定した。電流波形測定時のオシロスコープ設定条件は、Ｎｏｒｍａｌ検出モード／サンプリング周波数１．０ＧＨｚ／記録長１０ｋＰｏｉｎｔ／８ｂｉｔ変換として、各試験試料の部分放電電流波形を取得した。

各部分放電モードでの部分放電電流波形を、図１２Ｂ〜図１７Ｂに示す。図１２Ｂ〜図１７Ｂに示すように、周波数及び、減衰振動数は、各部分放電モデルによって異なることがわかった。

そこで、本実施の形態では、これらの部分放電モードの各種特徴量を予め取得して、データベース化しておく。そして、図２のフローチャートに基づく放電監視にて取得した各種特徴量を、データベースと比較することで、図１２Ａから図１７Ａに示す各種の部分放電モードを特定することが可能になる。例えば、図５Ａ〜図５Ｃに示す電源電圧波形が正極時での各種特徴量と、図５Ｄ〜図５Ｆに示す電源電圧波形が負極時での各種特徴量とは、異なっている。このため、これら各種特徴量を、データベースと比較することで、電源電圧が正極のときと、電源電圧が負極のときとで、異なる部分放電モードが生じることを識別することができる。また、データベース（マスターデータ）との比較に際し、図６、図８、図１０の少なくともいずれか１つの眼底フローを用いることで、より高精度な判定を行うことができる。

以上のように、本実施の形態によれば、放電監視として利用するデータ量を低減しつつ、ノイズ信号と複合した部分放電信号を、高感度に検出することができる。また、本実施の形態では、部分放電モードの種別も精度よく分析することが可能である。

本発明は、上記実施の形態に限定されず種々変更して実施することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更することが可能である。

例えば、図１では、放電監視装置１として、センサ部５及びデータ分析部６を含めて説明したが、放電監視装置１は、センサ部５及びデータ分析部６を含まないものとして、或いは、センサ部５及びデータ分析部６の一方のみが含まれるものとして構成されていてもよい。すなわち、本実施の形態の放電監視装置１は、少なくとも、データ処理部２、データ記録部３及び送信部４を含むものであればよい。センサ部５やデータ分析部６は、放電監視装置１とは別体の装置として設けられ、放電監視を実行する際に、本実施の形態の放電監視装置１と合わせて用いる構成とすることができる。

例えば、データ分析部６は、スマートフォンやタブレット等の携帯機器に内蔵されており、放電監視装置１の送信部４から携帯機器に、各種特徴量の情報を送信することができる。分析者は、携帯機器による分析結果を基に、部分放電の発生状況や、受配電機器の寿命等を判断することができる。

本実施の形態では、少なくとも、最大パルス波形抽出部２２と、特徴量取得部２３と、を含む特徴量取得装置を構成することができる。

また、別の実施の形態として、センサ部と、最大パルス波形抽出部２２及び、特徴量取得部２３と、有する特徴量取得装置と、特徴取得装置で取得した特徴量に基づいて少なくとも部分放電の有無を分析する分析装置と、を備えた放電監視システムとすることができる。なお、各機能部（装置）の構成は、図１で説明した通りであるので、詳しい内容は、そちらを参照されたい。この実施の形態では、センサ部、及びこれら装置をネットワークで繋ぐことで、放電監視システムを構成することができる。このように、部分放電をネットワーク上で監視することで、部分放電の大規模監視システムを構築でき、また、部分放電の常時監視が可能になる。

また、別の実施の形態として、センサ部と、最大パルス波形抽出部２２と、特徴量取得部２３と、データ分析部６と、を含む放電監視装置であってもよい。この実施の形態では、データ分析部６が特徴量を直接読み込んで分析することができる。また、この放電監視装置を用いた放電監視方法では、検知信号の最大パルス波形を抽出する工程、最大パルス波形の特徴量を取得する工程、特徴量に基づいて少なくとも放電分析の有無を行う工程、を有する放電監視方法とすることができる。

本発明の特徴量取得装置、放電監視システム、及び放電監視装置によれば、放電監視として利用するデータ量を低減しつつ、ノイズ信号と複合した部分放電信号を、高感度に検出することができる。よって、現有設備を長期間、きめ細かく部分放電の発生を監視でき、故障を生じる前に、設備補修や設備の更新を行うことが可能になる。

１ ：放電監視装置
２ ：データ処理部
３ ：データ記録部
４ ：送信部
５ ：センサ部
６ ：データ分析部
２１ ：データサンプリング部
２２ ：最大パルス波形抽出部
２３ ：特徴量取得部
２４ ：測定タイミング処理部
３１ ：特徴量記録部
４２ ：通信機器
５１ ：部分放電検知センサ
５２ ：湿度センサ
５３ ：電流計
６１ ：データサーバ
７１ ：高電圧受配電機器
７２ ：高圧交流電源
Ｐ１、Ｐ３ ：第１ピーク
Ｐ２、Ｐ４ ：第２ピーク
α、β ：最大パルス波形

Claims (10)

1. 受配電機器で検知された放電の検知信号から、所定の時間幅毎に最大パルス波形を抽出する最大パルス波形抽出部と、
   前記最大パルス波形のピーク値、及び、前記最大パルス波形の正負ピークの時間差成分と前記最大パルス波形の減衰度との少なくともいずれか一方の、特徴量を取得する特徴量取得部と、
   を有する放電検知信号の特徴量取得装置。
2. 前記特徴量取得部では、前記最大ピーク量、前記正負ピークの時間差成分、及び、前記減衰度のいずれも取得することを特徴とする請求項１に記載の特徴量取得装置。
3. 電源周期を一定位相角の時間幅に分割した時間幅毎に、前記検知信号をサンプリングするサンプリングデータ部を更に備え、前記サンプリングデータ部からのサンプリングデータが、前記最大パルス波形抽出部に送信され、前記最大パルス波形抽出部では、前記サンプリングデータ毎の前記最大パルス波形を抽出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の特徴量取得装置。
4. 受配電機器に設置され、少なくとも放電を検知して検知信号を出力するセンサ部と、
   請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の特徴量取得装置と、
   前記特徴取得装置で取得した特徴量に基づいて少なくとも部分放電の有無を分析する分析装置と、
   を備えた放電監視システム。
5. 前記分析装置では、少なくとも一つの前記特徴量が、電源電圧波形の電圧ピークに基づいて、極大値を有するとき、部分放電が生じたと判定することを特徴とする請求項４に記載の放電監視システム。
6. 前記分析装置では、電源位相に対する前記ピーク値のうち、少なくとも、電源位相に対する前記時間差成分及び前記減衰度の一方と、電源位相情報或いは電源情報とを関係づけて導出されたノイズ位相に対応する前記ピーク値をゼロにして、部分放電モードを判定することを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の放電監視システム。
7. 前記分析装置では、少なくとも、電源位相に対する前記時間差成分及び前記減衰度の一方を、近い値でまとめた複数のグループ位相に基づき、電源位相に対する前記ピーク値を、複数のグループに切り分けて、部分放電モードを判定することを特徴とする請求項４から請求項６のいずれかに記載の放電監視システム。
8. 前記センサ部は、放電発生の判定に供することが可能な、前記受配電機器の周囲環境情報、或いは、前記受配電機器の運転状況情報、又は、前記周囲環境情報及び前記運転状況情報を取得することを特徴とする請求項４から請求項７のいずれかに記載の放電監視システム。
9. 受配電機器の放電を監視する放電監視装置であって、
   前記受配電機器に設置され、少なくとも放電を検知して検知信号を出力するセンサ部と、
   所定の時間幅毎に、前記検知信号の最大パルス波形を抽出する最大パルス波形抽出部と、
   前記最大パルス波形のピーク値、及び、前記最大パルス波形の正負ピークの時間差成分と前記最大パルス波形の減衰度との少なくともいずれか一方の、特徴量を取得する特徴量取得部と、
   前記特徴量に基づいて少なくとも部分放電の有無を分析するデータ分析部と、
   を有することを特徴とする放電監視装置。
10. 受配電機器の放電を監視するための放電監視方法であって、
    所定の時間幅毎に、前記受配電機器で検出された放電の検知信号の最大パルス波形を抽出する工程、
    前記最大パルス波形のピーク値、及び、前記最大パルス波形の正負ピークの時間差成分と前記最大パルス波形の減衰度との少なくともいずれか一方の、特徴量を取得する工程、
    前記特徴量に基づいて少なくとも部分放電の有無を分析する工程、
    を有することを特徴とする放電監視方法。