JP2021152517A - 地絡継電器、地絡要因推定方法、プログラム、及び推定基準生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】配電線により電力供給を受ける需要家設備内における地絡要因を簡素な構成で推定できる装置及び方法を提供する。【解決手段】地絡継電器１２は、零相電流に基づいて、需要家設備３０における地絡を検出する地絡検出部１１３と、地絡が検出された場合に、電力系統９０と需要家設備３０との間の開閉器１１を開放する制御部１１４と、地絡検出部１１３が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを抽出する電流データ抽出部１２１と、電流データの波形に基づいて、地絡の要因が需要家設備３０内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定する推定部１２６と、推定部１２６の推定結果を出力する出力部１２７と、を備える。【選択図】図３

Description

本開示は、地絡継電器、地絡要因推定方法、プログラム、及び推定基準生成方法に関する。

特許文献１には、配電線における零相の電圧又は電流の時間的な変化を示す零相データを取得するデータ取得部と、零相データに基づいて、地絡が発生している地絡期間を決定する決定部と、地絡期間に対応する零相データを学習済みモデルに入力することにより得られた分類結果に基づいて、地絡期間に含まれる所定期間ごとに地絡要因を推定する推定部と、を備える地絡要因推定装置が開示されている。

特開２０１９−２０８３１７号公報

本開示は、配電線により電力供給を受ける需要家設備内における地絡要因を簡素な構成で推定できる装置及び方法を提供する。

本開示の一側面に係る地絡継電器は、零相電流に基づいて、需要家設備における地絡を検出する地絡検出部と、地絡が検出された場合に、電力系統と需要家設備との間の開閉器を開放する制御部と、地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを抽出するデータ抽出部と、電流データの波形に基づいて、地絡の要因が需要家設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定する推定部と、推定部の推定結果を出力する出力部と、を備える。

地絡継電器は、電流データの波形の特徴量を算出する特徴量算出部を更に備え、推定部は、特徴量に基づいて、地絡の要因がケーブル劣化であるかその他であるかを推定してもよい。

地絡継電器は、零相電流の最大値と最小値が一定値となるように電流データを正規化して正規化データを生成する正規化部を更に備え、特徴量算出部は、正規化データに基づいて特徴量を算出してもよい。

特徴量算出部は、零相電流のばらつきの大きさを表す第１特徴量を正規化データに基づいて算出し、推定部は、定常期間と、インパルス状の変動期間とが交互に繰り返す候補グループに電流データの波形が属するか否かを第１特徴量に基づいて推定し、特徴量算出部は、電流データの波形が候補グループに属すると推定された場合に、変動期間における零相電流の変動幅を表す第２特徴量を正規化データに基づいて更に算出し、推定部は、地絡の要因がケーブル劣化であるかその他であるかを第２特徴量に基づいて更に推定してもよい。

本開示の他の側面に係る地絡要因推定方法は、零相電流に基づいて地絡の発生を検出する地絡検出部と、地絡の発生が検出された場合に、電力系統と需要家設備との間の開閉器を開放する制御部と、を備える地絡継電器から、地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、電流データの波形に基づいて、地絡の要因が需要家設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定することと、推定した結果を出力することと、を含む。

本開示の更に他の側面に係るプログラムは、零相電流に基づいて地絡の発生を検出する地絡検出部と、地絡の発生が検出された場合に、電力系統と需要家設備との間の開閉器を開放する制御部と、を備える地絡継電器から、地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、電流データの波形に基づいて、地絡の要因が需要家設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定することと、推定した結果を出力することと、を含む地絡要因推定方法を装置に実行させる。

本開示の更に他の側面に係る推定基準生成方法は、零相電流に基づいて、模擬設備における模擬地絡の発生を検出する地絡検出部と、模擬地絡の発生が検出された場合に、電力系統と模擬設備との間の模擬開閉器を開放する制御部と、を有する模擬継電器から、地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、電流データの波形の特徴量を算出することと、模擬地絡の既知の要因と特徴量とを対応付けたレコードを蓄積することと、電流データの波形に基づいて、模擬地絡の要因が模擬設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定するための推定基準を、蓄積されたレコードに基づいて生成することと、を含む。

推定基準生成方法は、零相電流の最大値と最小値が一定値となるように電流データを正規化して正規化データを生成することを更に含み、特徴量を算出することは、零相電流のばらつきの大きさを表す第１特徴量を正規化データに基づいて算出することを含み、レコードを蓄積することは、模擬地絡の既知の要因と第１特徴量とを対応付けた第１レコードを蓄積することを含み、推定基準を生成することは、定常期間と、インパルス状の変動期間とが交互に繰り返す候補グループに電流データの波形が属するか否かを第１特徴量に基づいて推定するための第１推定基準を、蓄積された第１レコードに基づいて生成することを含み、特徴量を算出することは、候補グループに属する電流データの変動期間における零相電流の変動幅を表す第２特徴量を正規化データに基づき算出することを更に含み、レコードを蓄積することは、模擬地絡の既知の要因と第２特徴量とを対応付けた第２レコードを蓄積することを更に含み、推定基準を生成することは、模擬地絡の要因がケーブル劣化であるかその他であるかを第２特徴量に基づいて推定するための第２推定基準を、蓄積された第２レコードに基づいて生成することを更に含んでいてもよい。

本開示の更に他の側面に係る地絡継電器は、零相電流に基づいて、需要家設備における地絡を検出する地絡検出部と、地絡が検出された場合に、電力系統と需要家設備との間の開閉器を開放する制御部と、地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを抽出するデータ抽出部と、電流データにおける零相電流の絶対値の最大値を基準として電流データを正規化し、正規化データを生成する正規化部と、正規化データに基づいて、電流データの波形の特徴量を算出する特徴量算出部と、特徴量に基づいて、地絡の要因が需要家設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定する推定部と、推定部の推定結果を出力する出力部と、を備えていてもよい。

特徴量算出部は、零相電流のばらつきの大きさを表す第１特徴量を正規化データに基づいて算出し、推定部は、定常期間と、インパルス状の変動期間とが交互に繰り返す候補グループに電流データの波形が属するか否かを第１特徴量に基づいて推定し、特徴量算出部は、電流データの波形が候補グループに属すると推定された場合に、電流データの中央値に対する、変動期間の零相電流の偏りを表す第２特徴量を正規化データに基づいて更に算出し、推定部は、地絡の要因がケーブル劣化であるかその他であるかを第２特徴量に基づいて更に推定してもよい。

本開示の更に他の側面に係る地絡要因推定方法は、零相電流に基づいて地絡の発生を検出する地絡検出部と、地絡の発生が検出された場合に、電力系統と需要家設備との間の開閉器を開放する制御部と、を備える地絡継電器から、地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、電流データにおける零相電流の絶対値の最大値を基準として電流データを正規化し、正規化データを生成することと、正規化データに基づいて、電流データの波形の特徴量を算出することと、特徴量に基づいて、地絡の要因が需要家設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定することと、推定した結果を出力することと、を含む。

本開示の更に他の側面に係るプログラムは、零相電流に基づいて地絡の発生を検出する地絡検出部と、地絡の発生が検出された場合に、電力系統と需要家設備との間の開閉器を開放する制御部と、を備える地絡継電器から、地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、電流データにおける零相電流の絶対値の最大値を基準として電流データを正規化し、正規化データを生成することと、正規化データに基づいて、電流データの波形の特徴量を算出することと、特徴量に基づいて、地絡の要因が需要家設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定することと、推定した結果を出力することと、を含む地絡要因推定方法を装置に実行させる。

本開示の更に他の側面に係る推定基準生成方法は、零相電流に基づいて、模擬設備における模擬地絡の発生を検出する地絡検出部と、模擬地絡の発生が検出された場合に、電力系統と模擬設備との間の模擬開閉器を開放する制御部と、を有する模擬継電器から、地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、電流データにおける零相電流の絶対値の最大値を基準として電流データを正規化し、正規化データを生成することと、正規化データに基づいて、電流データの波形の特徴量を算出することと、模擬地絡の既知の要因と特徴量とを対応付けたレコードを蓄積することと、特徴量に基づいて、模擬地絡の要因が模擬設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定するための推定基準を、蓄積されたレコードに基づいて生成することと、を含む。

本開示によれば、配電線により電力供給を受ける需要家設備内における地絡要因を簡素な構成で推定できる。

地絡要因推定システムの概略構成を示す模式図である。 需要家設備の配線例を示す模式図である。 地絡継電器の機能的な構成を例示するブロック図である。 リミット処理前後の正規化データを例示するグラフである。 地絡が生じた状態における零相電流の波形を例示するグラフである。 第２特徴量を例示するグラフである。 第２推定基準を例示するグラフである。 推定基準生成装置の機能的な構成を示すブロック図である。 地絡継電器、模擬継電器、及び推定基準生成装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。 地絡模擬設備の遮断手順を例示するフローチャートである。 推定基準の生成手順を例示するフローチャートである。 地絡要因の推定手順を例示するフローチャートである。 第２特徴量の変形例を示すグラフである。 第２推定基準の変形例を示すグラフである。

以下、実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。説明において、同一要素又は同一機能を有する要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

〔地絡要因推定システム〕
図１に示す地絡要因推定システム１は、需要家設備３０内で地絡が生じた状態の電流波形に基づいて、需要家設備３０内における地絡の要因を推定するためのシステムである。ここでの地絡は、絶縁抵抗が低下している微地絡も含む。需要家設備３０の具体例としては、例えば６６００Ｖにて電力系統９０から電力の供給を受ける高圧需要家設備が挙げられる。

需要家設備３０の線路と高圧線路９１との間には、需要家設備３０は、開閉器１１と、地絡継電器１２とを有する。開閉器１１は、電力系統９０の高圧線路９１と、需要家設備３０内の線路との間に設けられている。地絡継電器１２は、開閉器１１に流れる零相電流と零相電圧の情報に基づいて地絡を検出した場合に、開閉器１１を開放させて需要家設備３０を高圧線路９１から切り離す。地絡要因推定システム１は、地絡を検出するために地絡継電器１２が取得した電流の情報に基づいて、需要家設備３０内の地絡の要因を推定する。

図２に示すように、開閉器１１を介して高圧線路９１から需要家設備３０内に供給された電力（以下、「需要家内電力」という。）は、地中に埋設された電線管３２内に配線されたケーブル３１により、キュービクル３３等に導かれる。また、需要家内電力は、空中に配線された電線３４によってキュービクル３３等に導かれる場合もある。電線３４は、絶縁性の碍子３５によって支持される。

需要家設備３０内に生じ得る地絡の要因の具体例としては、ケーブル３１の劣化、ギャップ放電、碍子３５の割れ、碍子３５の汚損、電線３４への金属接触、電線３４への鳥獣接触等が挙げられる。地絡要因推定システム１は、需要家設備３０内で地絡が生じた場合に、その要因がケーブル３１の劣化（以下、「ケーブル劣化」という。）であるか、その他であるかを推定する。

図１に示すように、地絡要因推定システム１は、地絡要因推定装置１３と、推定基準生成装置２４とを有する。地絡要因推定装置１３と推定基準生成装置２４とは、ネットワーク回線８０を介して接続されている。ネットワーク回線８０はローカルエリアネットワークであってもよいし、ワイドエリアネットワーク（例えばインターネット）であってもよい。地絡要因推定装置１３と推定基準生成装置２４とは、ネットワーク回線８０を介することなく通信ケーブルにより接続されていてもよいし、近距離無線通信により接続されていてもよい。地絡要因推定装置１３は、地絡を検出するために地絡継電器１２が取得した電流の情報に基づいて、地絡の要因が需要家設備３０内のケーブル劣化であるかその他であるかを推定する。

図１において、地絡要因推定装置１３は地絡継電器１２に組み込まれているが、必ずしもこれに限られない。地絡要因推定装置１３は、地絡継電器１２と通信可能な端末装置（例えばタブレット型コンピュータ、ノート型コンピュータ、又はスマートフォン等のモバイル端末）に組み込まれていてもよい。また、地絡要因推定装置１３は、地絡継電器１２と通信可能なサーバ装置（例えばクラウド上のサーバ装置）に組み込まれていてもよい。

推定基準生成装置２４は、地絡模擬設備２０において取得したデータに基づいて、地絡要因推定装置１３による地絡の要因の推定基準を生成する。例えば推定基準生成装置２４は、地絡の要因が需要家設備３０内のケーブル劣化であるかその他であるかを推定するための推定基準を生成する。地絡模擬設備２０は、人工地絡発生装置２１と、模擬開閉器２２と、模擬継電器２３とを有する。

人工地絡発生装置２１は、需要家設備３０において想定される複数種類の要因で、人工的に地絡を生じさせる装置である。模擬開閉器２２は、電力系統９０の高圧線路９１と、人工地絡発生装置２１の線路との間に設けられている。模擬継電器２３は、模擬開閉器２２に流れる電流の情報に基づいて地絡を検出した場合に、模擬開閉器２２を開放させて人工地絡発生装置２１を高圧線路９１から切り離す。模擬開閉器２２は、手動型の開閉器であってもよい。この場合、人工地絡発生装置２１は、模擬継電器２３の代わりに、模擬開閉器２２に流れる電流を測定する電流計を有していてもよい。以下、地絡要因推定装置１３を含む地絡継電器１２の構成と、推定基準生成装置２４の構成とを詳細に例示する。

（地絡継電器）
地絡要因推定装置１３を含む地絡継電器１２は、零相電流に基づいて、需要家設備３０における地絡を検出することと、地絡が検出された場合に、電力系統９０と需要家設備３０との間の開閉器１１を開放することと、地絡が検出されたタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、電流データの波形に基づいて、地絡の要因が需要家設備３０内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定することと、推定結果を出力することと、を実行するように構成されている。

図３は、地絡継電器１２の機能的な構成を例示するブロック図である。図３に示すように、地絡継電器１２は、機能上の構成（以下、「機能ブロック」という。）として、電流検出部１１１と、データ蓄積部１１２と、地絡検出部１１３と、制御部１１４と、地絡要因推定装置１３とを有する。

電流検出部１１１は、開閉器１１内又は開閉器１１の近傍に設けられた電流センサ１９５（図９を参照して後述する）等からの信号に基づいて、開閉器１１に流れる零相電流値を検出する。データ蓄積部１１２は、電流検出部１１１が検出した零相電流値を時系列で蓄積する。地絡検出部１１３は、データ蓄積部１１２が蓄積する時系列の零相電流値に基づいて、需要家設備における地絡を検出する。例えば地絡検出部１１３は、所定期間における時系列の零相電流値（以下、「地絡検出用の電流データ」という。）が所定レベルを超えた場合に地絡を検出する。

制御部１１４は、地絡検出部１１３により地絡が検出された場合に、開閉器１１を開放する。例えば制御部１１４は、開閉器１１が有するコイルに給電するか、あるいは開閉器１１が有するコイルへの給電を停止することによって開閉器１１を開放する。これにより、需要家設備３０が電力系統９０から遮断される。

地絡要因推定装置１３は、開閉器１１が開放されたタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、電流データの波形に基づいて、地絡の要因が需要家設備３０内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定することと、推定結果を出力することと、を実行する。例えば地絡要因推定装置１３は、より細分化された機能ブロックとして、電流データ抽出部１２１と、正規化部１２２と、特徴量算出部１２３と、推定基準取得部１２４と、推定基準記憶部１２５と、推定部１２６と、出力部１２７とを有する。

電流データ抽出部１２１（データ抽出部）は、地絡検出部１１３が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データをデータ蓄積部１１２から抽出する。例えば電流データ抽出部１２１は、地絡検出部１１３が地絡を検出したタイミングを含む解析期間における時系列の零相電流値（以下、「要因推定用の電流データ」という。）をデータ蓄積部１１２から抽出する。要因推定用の電流データは、上述した地絡検出用の電流データと同じであってもよい。

正規化部１２２は、零相電流の最大値及び最小値が一定値となるように要因推定用の電流データを正規化して正規化データを生成する。一例として、正規化部１２２は、要因推定用の電流データにおける零相電流値の最大値と最小値を求め、各零相電流値と最小値との差分を、最大値と最小値とで除算することによって正規化データを生成する。この例により生成された正規化データにおいては、上記最小値がゼロとなり、上記最大値が１となる。なお、正規化データの生成方式は、最小値及び最大値が所望の値となるように適宜変更可能である。

特徴量算出部１２３は、要因推定用の電流データの波形の特徴量を算出する。特徴量とは、解析期間の零相電流値に所定の演算を施すことで算出される数値である。特徴量は、複数の数値の組み合わせで表されるベクトルであってもよい。特徴量算出部１２３は、正規化データに基づいて特徴量を算出してもよい。地絡の要因推定に適した特徴量を算出し得る限り、特徴量の算出手法に特に制限はない。例えば特徴量算出部１２３は、解析期間の零相電流値に対し統計処理を施すことで特徴量を算出してもよいし、解析期間の零相電流値に対しフーリエ変換等の周波数解析を施すことで特徴量を算出してもよい。

推定基準取得部１２４は、要因推定用の電流データに基づき、地絡の要因が需要家設備３０内のケーブル劣化であるかその他であるかを推定するための推定基準を推定基準生成装置２４から取得する。推定基準記憶部１２５は、推定基準取得部１２４が取得した推定基準を記憶する。

推定部１２６は、要因推定用の電流データの波形に基づいて、地絡の要因が需要家設備３０内のケーブル劣化であるかその他であるかを推定する。例えば推定部１２６は、特徴量算出部１２３が算出した特徴量に基づいて、地絡の要因が需要家設備３０内のケーブル劣化であるかその他であるかを推定する。一例として、推定部１２６は、特徴量算出部１２３が算出した特徴量が、推定基準記憶部１２５が記憶する推定基準を満たすか否かに基づいて、地絡の要因が需要家設備３０内のケーブル劣化であるかその他であるかを推定する。

推定基準の具体例としては、特徴量に対する閾値が挙げられる。特徴量がベクトルである場合、推定基準はベクトル空間における境界であってもよい。境界は関数として定められていてもよいし、離散的な点列データとして定められていてもよい。推定基準は、入力ベクトルの入力に応じて、地絡の要因がケーブル劣化であるかその他であるかを示す出力ベクトルを出力するニューラルネットワークであってもよい。この場合、要因推定用の電流データ自体、又は正規化データ自体を入力ベクトルとしてもよい。

出力部１２７は、推定部１２６の推定結果を出力する。例えば出力部１２７は、画像表示、音声再生等による情報通知が可能なユーザインタフェースに、推定部１２６の推定結果を通知するためのデータを出力する。ユーザインタフェースの具体例としては、後述の表示デバイス１９７が挙げられる。

以下、特徴量算出部１２３による特徴量の算出と、推定部１２６による地絡要因の推定との具体例を示す。特徴量算出部１２３は、零相電流のばらつきの大きさを表す第１特徴量を正規化データに基づいて算出する。例えば特徴量算出部１２３は、正規化データの標準偏差に基づいて第１特徴量として算出する。特徴量算出部１２３は、正規化データの標準偏差自体を第１特徴量として算出してもよいし、標準偏差に更なる演算を施して（例えば所定倍率を乗算して）第１特徴量を算出してもよい。また、特徴量算出部１２３は、正規化データに対しリミット処理を施して第２正規化データを生成し、第２正規化データに基づいて第１特徴量を算出してもよい。

図４の（ａ）は、リミット処理前の正規化データを示すグラフである。図４の（ｂ）、（ｃ）は、リミット処理後の第２正規化データを例示するグラフである。図４に示されるように、第２正規化データは、正規化データのうち、所定の下限値から上限値までの範囲内に存在するデータである。上限値は、例えば正規化データの平均値（図４の（ａ）中の平均値ＡＶＥ）に所定値を加算した値であり、下限値は、正規化データの平均値から所定値を減算した値である。なお、第１特徴量は、第２正規化データと、上記平均値との差の絶対値の積分値（例えば図４の（ｃ）においてハッチングされた部分の面積）であってもよい。

推定部１２６は、定常期間と、インパルス状の変動期間とが交互に繰り返す候補グループに要因推定用の電流データの波形が属するか否かを第１特徴量に基づいて推定する。定常期間は、零相電流値の変動が実質的に一定となる期間である。実質的に一定とは、例えば、正規化データにおける零相電流値の変動が、所定の微小変動範囲（図６の範囲Ｒ１）内であることを意味する。微小変動範囲は、例えば上記最大値と上記最小値との差の１０％以下であり、５％以下であってもよく、１％以下であってもよい。

インパルス状の変動期間とは、定常期間（図６の期間Ｐ２）に対して相対的に短い期間で零相電流値が実質的に変動する期間（図６の期間Ｐ１）である。実質的に変動するとは、例えば上記微小変動範囲を超えて変動することを意味する。インパルス状の変動期間の長さは、定常期間の長さに対して５０％以下であり、２０％以下であってもよく、１０％以下であってもよい。

図５は、地絡が生じた状態における零相電流の波形を例示するグラフである。図５の（ａ）は、ケーブル劣化による地絡が生じた場合の電流波形である。図５の（ｂ）は、ギャップ放電による地絡が生じた場合の電流波形である。図５の（ｃ）は、碍子割れによる地絡が生じた場合の電流波形である。図５の（ｄ）は、碍子汚損による地絡が生じた場合の電流波形である。図５の（ｅ）は、金属接触による地絡が生じた場合の電流波形である。図５の（ｆ）は、鳥獣接触による地絡が生じた場合の電流波形である。

図５に示されるように、ケーブル劣化又はギャップ放電により地絡が生じる場合、零相電流の波形は、定常期間とインパルス状の変動期間とが交互に繰り返す波形（以下、「インパルス状波形」という。）となる。これに対し、碍子割れ、碍子汚損、金属接触、又は鳥獣接触により地絡が生じる場合、零相電流の波形は、比較的正弦波に近い波形（以下、「正弦波状波形」という。）となる。

図５の（ａ）又は（ｂ）のようなインパルス状波形と、図５の（ｃ）〜（ｆ）のような正弦波状波形とでは、正規化データのばらつきの大きさが大きく異なる。このため、上記第１特徴量に基づくことによって、ケーブル劣化の電流データ及びギャップ放電の電流データを含む候補グループに要因推定用の電流データの波形が属するか否かを適切に判別することが可能である。

特徴量算出部１２３は、電流データの波形が候補グループに属すると推定された場合に、上記変動期間における零相電流の変動幅を表す第２特徴量を正規化データに基づいて更に算出する。例えば特徴量算出部１２３は、いずれかの変動期間における正規化データの変動幅を第２特徴量として算出する。例えば特徴量算出部１２３は、図６に示すように、正規化データが上記最大値となる変動期間における変動幅（以下、「最大値基準の変動幅」という。）Ｗ１を第２特徴量として算出してもよい。特徴量算出部１２３は、正規化データが上記最小値となる変動期間における変動幅（以下、「最小値基準の変動幅」という。）Ｗ２を第２特徴量として算出してもよい。特徴量算出部１２３は、最大値基準の変動幅Ｗ１と、最小値基準の変動幅Ｗ２との組み合わせであるベクトルを第２特徴量として算出してもよい。

推定部１２６は、地絡の要因がケーブル劣化であるかその他であるかを第２特徴量に基づいて更に推定する。図５の（ａ）に示されるように、ケーブル劣化では、１つの変動期間において、零相電流値は主としてプラス側又はマイナス側のいずれか一方に大きく変化し、他方への変化は小さい傾向がある。これに対し、ギャップ放電では、１つの変動期間において零相電流値がプラス側及びマイナス側の両方に変化する傾向がある。このため、ケーブル劣化とギャップ放電とでは、変動期間における正規化データの変動幅が大きく異なる。

図７は、上記ベクトルとして算出された第２特徴量の分布を例示するグラフである。このグラフの横軸は、最大値基準の変動幅Ｗ１の大きさを表し、このグラフの横軸は、最小値基準の変動幅Ｗ２の大きさを表している。◇印は、ケーブル劣化の正規化データに基づき算出された第２特徴量であり、〇印は、ギャップ放電の正規化データに基づき算出された第２特徴量である。図７に示されるように、ケーブル劣化と、ギャップ放電とでは、第２特徴量の分布が明確に異なる。このため、上記第２特徴量に基づくことによって、要因推定用の電流データの波形が、ケーブル劣化の波形であるか、ギャップ放電の波形であるかを適切に判別することが可能である。

以上に例示したように、推定部１２６が、第１特徴量及び第２特徴量に基づく推定を行う場合、推定基準取得部１２４は、第１推定基準と第２推定基準とを推定基準生成装置２４から取得する。

第１推定基準は、要因推定用の電流データの波形が上記候補グループに属するか否かを第１特徴量に基づいて推定するための基準である。第１推定基準は閾値であってもよい。例えば推定部１２６は、第１特徴量が第１推定基準よりも小さい場合に、要因推定用の電流データの波形が候補グループに属すると推定し、第１特徴量が第１推定基準よりも大きい場合に、要因推定用の電流データの波形が候補グループに属しないと推定する。

第２推定基準は、地絡の要因がケーブル劣化であるかその他であるかを第２特徴量に基づいて推定するための基準である。第２特徴量が単一の数値である場合に、第２推定基準は閾値であってもよい。例えば推定部１２６は、第２特徴量が第２推定基準よりも小さい場合に、地絡の要因がケーブル劣化であると推定し、第２特徴量が第２推定基準よりも大きい場合に、地絡の要因がその他（ギャップ放電）であると推定する。第２特徴量が上記ベクトルである場合、第２推定基準は、ケーブル劣化の第２特徴量の分布エリアと、その他（ギャップ放電）の第２特徴量の分布エリアとの境界（例えば図７中の境界ＰＬ）であってもよい。

（推定基準生成装置）
推定基準生成装置２４は、模擬継電器２３により模擬地絡が検出されたタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを模擬継電器２３から抽出することと、電流データの特徴量を算出することと、模擬地絡の既知の要因と特徴量とを対応付けた特徴量レコードを蓄積することと、電流データの波形に基づいて、模擬地絡の要因が地絡模擬設備２０内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定するための推定基準を、蓄積された特徴量レコードに基づいて生成することと、を実行するように構成されている。

図８は、模擬継電器２３及び推定基準生成装置２４の機能的な構成を示すブロック図である。模擬継電器２３は、機能ブロックとして、電流検出部２１１と、データ蓄積部２１２と、地絡検出部２１３と、制御部２１４とを有する。

電流検出部２１１は、模擬開閉器２２内又は模擬開閉器２２の近傍に設けられた電流センサ（不図示）等からの信号に基づいて、模擬開閉器２２に流れる零相電流値を検出する。データ蓄積部２１２は、電流検出部２１１が検出した零相電流値を時系列で蓄積する。

地絡検出部２１３は、データ蓄積部２１２が蓄積する時系列の零相電流値に基づいて、地絡模擬設備２０における模擬地絡を検出する。例えば地絡検出部２１３は、所定期間における時系列の零相電流値（以下、「模擬地絡検出用の電流データ」という。）が所定レベルを超えた場合に模擬地絡を検出する。

制御部２１４は、地絡検出部２１３により地絡が検出された場合に、模擬開閉器２２を開放する。例えば制御部２１４は、模擬開閉器２２が有するコイルに給電するか、あるいは模擬開閉器２２が有するコイルへの給電を停止することによって模擬開閉器２２を開放する。これにより、地絡模擬設備２０が電力系統９０から遮断される。

推定基準生成装置２４は、機能ブロックとして、電流データ抽出部２２１と、正規化部２２２と、特徴量算出部２２３と、要因情報取得部２２４と、レコード蓄積部２２５と、学習用データ記憶部２２６と、推定基準生成部２２７と、推定基準記憶部２２８と、推定基準出力部２２９とを有する。

電流データ抽出部２２１は、地絡検出部２１３が模擬地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを抽出する。例えば電流データ抽出部２２１は、地絡検出部２１３が模擬地絡を検出したタイミングを含む解析期間における時系列の零相電流値（以下、「特徴量算出用の電流データ」という。）をデータ蓄積部２１２から抽出する。特徴量算出用の電流データは、上述した模擬地絡検出用の電流データと同じであってもよい。

正規化部２２２は、零相電流の最大値及び最小値が一定値となるように特徴量算出用の電流データを正規化して正規化データを生成する。正規化の手法は、上述した正規化部１２２による正規化の手法と同様である。

特徴量算出部２２３は、特徴量算出用の電流データの波形の特徴量を算出する。特徴量算出部２２３は、正規化部２２２が生成した正規化データに基づいて特徴量を算出してもよい。特徴量算出部２２３による特徴量の算出手法は、上述した特徴量算出部１２３による特徴量の算出手法と同様である。

要因情報取得部２２４は、オペレータの入力（例えば後述の入力デバイス２９６への入力）に基づいて、模擬地絡の既知の要因を示す要因情報を取得する。レコード蓄積部２２５は、要因情報取得部２２４が取得した要因情報が示す要因と、特徴量算出部２２３が算出した特徴量とを対応付けた特徴量レコードを学習用データ記憶部２２６に蓄積する。

推定基準生成部２２７は、特徴量算出用の電流データの波形に基づいて、模擬地絡の要因が地絡模擬設備２０内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定するための推定基準を、蓄積された特徴量レコードに基づいて生成する。推定基準記憶部２２８は、推定基準生成部２２７が生成した推定基準を記憶する。推定基準出力部２２９は、推定基準記憶部２２８が記憶する推定基準を地絡継電器１２に出力する。この推定基準が、上述の推定基準取得部１２４により取得される。

推定基準生成部２２７は、上述した第１推定基準及び第２推定基準を生成するように構成されていてもよい。この場合、特徴量算出部２２３は、正規化部２２２が生成した正規化データに基づいて上記第１特徴量を算出する。レコード蓄積部２２５は、要因情報取得部２２４が取得した要因情報が示す要因と、特徴量算出部２２３が算出した第１特徴量とを対応付けた第１レコードを学習用データ記憶部２２６に蓄積する。

推定基準生成部２２７は、特徴量算出用の電流データの波形が上記候補グループに属するか否かを第１特徴量に基づいて推定するための第１推定基準を、蓄積された第１レコードに基づいて生成する。例えば推定基準生成部２２７は、ケーブル劣化又はギャップ放電に対応付けられた第１レコード群と、その他の要因に対応付けられた第１レコード群との境界となる閾値を第１推定基準として生成する。

また、特徴量算出部２２３は、候補グループに属する電流データに対して正規化部２２２が生成した正規化データに基づいて、上記第２特徴量を更に算出する。レコード蓄積部２２５は、要因情報取得部２２４が取得した要因情報が示す要因と、特徴量算出部２２３が算出した第２特徴量とを対応付けた第２レコードを学習用データ記憶部２２６に更に蓄積する。

推定基準生成部２２７は、模擬地絡の要因がケーブル劣化であるかその他であるかを第２特徴量に基づいて推定するための第２推定基準を、蓄積された第２レコードに基づいて生成する。例えば推定基準生成部２２７は、ケーブル劣化に対応付けられた第２レコード群と、ギャップ放電に対応付けられた第２レコード群との境界となる閾値を第２推定基準として生成する。第２特徴量が上記ベクトルである場合、推定基準生成部２２７は、ケーブル劣化に対応付けられた第２レコード群と、ギャップ放電に対応付けられた第２レコード群との境界をサポートベクタマシンにより生成してもよい。

推定基準生成部２２７は、上述したニューラルネットワークを上記推定基準として生成してもよい。この場合、蓄積された特徴量レコードを教師データとする機械学習により推定基準を生成する。

図９は、地絡継電器１２、模擬継電器２３、及び推定基準生成装置２４のハードウェア構成を例示するブロック図である。地絡継電器１２は、通信機能を有するコンピュータであり、回路１９０を有する。回路１９０は、プロセッサ１９１と、メモリ１９２と、ストレージ１９３と、通信ポート１９４と、電流センサ１９５と、駆動回路１９６と、表示デバイス１９７と、入力デバイス１９８と、を含む。

ストレージ１９３は、例えば不揮発性の半導体メモリ等、コンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を有する。ストレージ１９３は、零相電流に基づいて、需要家設備３０における地絡を検出することと、地絡が検出された場合に、電力系統９０と需要家設備３０との間の開閉器１１を開放することと、地絡が検出されたタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、電流データの波形に基づいて、地絡の要因が需要家設備３０内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定することと、推定結果を出力することと、を地絡継電器１２に実行させるプログラムを記憶している。例えばストレージ１９３は、上述した各機能ブロックを地絡継電器１２に構成させるためのプログラムを記憶している。

メモリ１９２は、ストレージ１９３の記憶媒体からロードしたプログラム及びプロセッサ１９１による演算結果を一時的に記憶する。プロセッサ１９１は、メモリ１９２と協働して上記プログラムを実行することで、地絡継電器１２の各機能ブロックを構成する。通信ポート１９４は、プロセッサ１９１からの指令に従って、推定基準生成装置２４との間で情報通信を行う。電流センサ１９５は、プロセッサ１９１からの指令に従って、開閉器１１に流れる電流を検出する。駆動回路１９６は、プロセッサ１９１からの指令に従って、開閉器１１を開放する。表示デバイス１９７及び入力デバイス１９８は、地絡継電器１２のユーザインタフェースとして機能する。表示デバイス１９７は、例えば液晶モニタ等を含み、ユーザに対する情報表示に用いられる。入力デバイス１９８は、例えばキーボード等であり、ユーザによる入力情報を取得する。表示デバイス１９７及び入力デバイス１９８は、所謂タッチパネルとして一体化されていてもよい。

模擬継電器２３は、通信機能を有するコンピュータであり、回路２８０を有する。回路２８０は、プロセッサ２８１と、メモリ２８２と、ストレージ２８３と、通信ポート２８４と、電流センサ２８５と、駆動回路２８６と、表示デバイス２８７と、入力デバイス２８８と、を含む。

ストレージ２８３は、例えば不揮発性の半導体メモリ等、コンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を有する。ストレージ２８３は、零相電流に基づいて、地絡模擬設備２０における模擬地絡を検出することと、模擬地絡が検出された場合に、電力系統９０と地絡模擬設備２０との間の模擬開閉器２２を開放することと、を模擬継電器２３に実行させるプログラムを記憶している。例えばストレージ２８３は、上述した各機能ブロックを模擬継電器２３に構成させるためのプログラムを記憶している。

メモリ２８２は、ストレージ２８３の記憶媒体からロードしたプログラム及びプロセッサ２８１による演算結果を一時的に記憶する。プロセッサ２８１は、メモリ２８２と協働して上記プログラムを実行することで、模擬継電器２３の各機能ブロックを構成する。通信ポート２８４は、プロセッサ２８１からの指令に従って、推定基準生成装置２４との間で情報通信を行う。電流センサ２８５は、プロセッサ２８１からの指令に従って、開閉器１１に流れる電流を検出する。駆動回路２８６は、プロセッサ２８１からの指令に従って、開閉器１１を開放する。表示デバイス２８７及び入力デバイス２８８は、地絡継電器１２のユーザインタフェースとして機能する。表示デバイス２８７は、例えば液晶モニタ等を含み、ユーザに対する情報表示に用いられる。入力デバイス２８８は、例えばキーボード等であり、ユーザによる入力情報を取得する。表示デバイス２８７及び入力デバイス２８８は、所謂タッチパネルとして一体化されていてもよい。

推定基準生成装置２４は、通信機能を有するコンピュータであり、回路２９０を有する。回路２９０は、プロセッサ２９１と、メモリ２９２と、ストレージ２９３と、通信ポート２９４と、表示デバイス２９５と、入力デバイス２９６と、を含む。

ストレージ２９３は、例えば不揮発性の半導体メモリ等、コンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を有する。ストレージ２９３は、模擬継電器２３により模擬地絡が検出されたタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを模擬継電器２３から抽出することと、電流データの特徴量を算出することと、模擬地絡の既知の要因と特徴量とを対応付けた特徴量レコードを蓄積することと、電流データの波形に基づいて、模擬地絡の要因が地絡模擬設備２０内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定するための推定基準を、蓄積された特徴量レコードに基づいて生成することと、を推定基準生成装置２４に実行させるためのプログラムを記憶している。

メモリ２９２は、ストレージ２９３の記憶媒体からロードしたプログラム及びプロセッサ２９１による演算結果を一時的に記憶する。プロセッサ２９１は、メモリ２９２と協働して上記プログラムを実行することで、推定基準生成装置２４の各機能ブロックを構成する。通信ポート２９４は、プロセッサ２９１からの指令に従って、模擬継電器２３及び地絡継電器１２との間で情報通信を行う。表示デバイス２９５及び入力デバイス２９６は、地絡継電器１２のユーザインタフェースとして機能する。表示デバイス２９５は、例えば液晶モニタ等を含み、ユーザに対する情報表示に用いられる。入力デバイス２９６は、例えばキーボード等であり、ユーザによる入力情報を取得する。表示デバイス２９５及び入力デバイス２９６は、所謂タッチパネルとして一体化されていてもよい。

〔地絡要因推定手順〕
地絡要因推定方法の一例として、地絡継電器１２が実行する地絡要因推定手順を例示する。この手順は、零相電流に基づいて、需要家設備３０における地絡を検出することと、地絡が検出された場合に、電力系統９０と需要家設備３０との間の開閉器１１を開放することと、地絡が検出されたタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、電流データの波形に基づいて、地絡の要因が需要家設備３０内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定することと、推定結果を出力することと、を含む。

図１０に例示するように、地絡継電器１２は、まずステップＳ０１，Ｓ０２，Ｓ０３を実行する。ステップＳ０１では、電流検出部１１１が、開閉器１１に流れる零相電流値を検出する。ステップＳ０２では、電流検出部１１１が、零相電流値をデータ蓄積部１１２に追加する。ステップＳ０３では、データ蓄積部１１２が蓄積する上記地絡検出用の電流データに基づいて、需要家設備３０における地絡があるか否かを、地絡検出部１１３が確認する。

ステップＳ０３において地絡がないと判定した場合、地絡継電器１２は処理をステップＳ０１に戻す。以後、ステップＳ０３において地絡が検出されるまで、零相電流値の検出・蓄積と、地絡の有無の確認とが繰り返される。

ステップＳ０３において地絡があると判定した場合、地絡継電器１２はステップＳ０４，Ｓ０５，Ｓ０６，Ｓ０７，Ｓ０８を実行する。ステップＳ０４では、制御部１１４が、開閉器１１を開いて需要家設備３０を電力系統９０から遮断する。ステップＳ０５では、地絡検出部１１３が地絡を検出したタイミングに基づいて、電流データ抽出部１２１が上記要因推定用の電流データをデータ蓄積部１１２から抽出する。

ステップＳ０６では、正規化部１２２が、零相電流の最大値及び最小値が一定値となるように要因推定用の電流データを正規化して正規化データを生成する。ステップＳ０７では、特徴量算出部１２３が、零相電流のばらつきの大きさを表す上記第１特徴量を正規化データに基づいて算出する。ステップＳ０８では、推定部１２６が、第１特徴量と第１推定基準とに基づいて、要因推定用の電流データの波形が上記候補グループに属するか否かを確認する。例えば推定部１２６は、第１特徴量が、第１推定基準より小さいか否かを確認する。

ステップＳ０８において要因推定用の電流データの波形が候補グループに属すると判定した場合、地絡継電器１２はステップＳ１１，Ｓ１２を実行する。ステップＳ１１では、特徴量算出部１２３が、上記変動期間における零相電流の変動幅を表す第２特徴量を正規化データに基づいて更に算出する。ステップＳ１２では、推定部１２６が、第２特徴量と第２推定基準とに基づいて、地絡の要因がケーブル劣化であるか否かを確認する。例えば推定部１２６は、第２特徴量が、第２推定基準より小さいか否かを確認する。

ステップＳ１２において地絡の要因がケーブル劣化であると判定した場合、地絡継電器１２はステップＳ１３を実行する。ステップＳ１３では、出力部１２７が、推定部１２６の推定結果として、地絡の要因がケーブル劣化であることを出力する。

ステップＳ０８において要因推定用の電流データの波形が候補グループに属しないと判定した場合、及びステップＳ１２において地絡の要因がケーブル劣化でないと判定した場合、地絡継電器１２はステップＳ１４を実行する。ステップＳ１４では、出力部１２７が、推定部１２６の推定結果として、地絡の要因がその他（ケーブル劣化以外）であることを出力する。以上で地絡要因推定手順が完了する。

〔推定基準生成手順〕
推定基準生成方法の一例として、模擬継電器２３が実行する地絡模擬設備２０の遮断手順と、推定基準生成装置２４が実行する地絡要因推定手順とを例示する。

（地絡模擬設備の遮断手順）
図１１に示すように、模擬継電器２３は、まずステップＳ２１，Ｓ２２，Ｓ２３を実行する。ステップＳ２１では、電流検出部２１１が、模擬開閉器２２に流れる零相電流値を検出する。ステップＳ２２では、電流検出部２１１が、零相電流値をデータ蓄積部２１２に追加する。ステップＳ２３では、データ蓄積部２１２が蓄積する上記模擬地絡検出用の電流データに基づいて、地絡検出部２１３が、地絡模擬設備２０における模擬地絡があるか否かを確認する。

ステップＳ２３において模擬地絡がないと判定した場合、模擬継電器２３は処理をステップＳ２１に戻す。以後、ステップＳ２３において模擬地絡が検出されるまで、零相電流値の検出・蓄積と、模擬地絡の有無の確認とが繰り返される。

ステップＳ２３において模擬地絡があると判定した場合、模擬継電器２３はステップＳ２４を実行する。ステップＳ２４では、制御部２１４が、模擬開閉器２２を開いて地絡模擬設備２０を電力系統９０から遮断する。以上で地絡模擬設備２０の遮断手順が完了する。推定基準生成装置２４に上記特徴量レコードを蓄積するために、地絡模擬設備２０においては、既知の要因で模擬地絡を発生させて模擬継電器２３に以上の手順を実行させることが繰り返される。

（推定基準生成手順）
この手順は、模擬継電器２３により模擬地絡が検出されたタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを模擬継電器２３から抽出することと、電流データの特徴量を算出することと、模擬地絡の既知の要因と特徴量とを対応付けた特徴量レコードを蓄積することと、電流データの波形に基づいて、模擬地絡の要因が地絡模擬設備２０内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定するための推定基準を、蓄積された特徴量レコードに基づいて生成することと、を含む。

図１２に示すように、推定基準生成装置２４は、まずステップＳ３１，Ｓ３２，Ｓ３３，Ｓ３４，Ｓ３５，Ｓ３６を実行する。ステップＳ３１では、電流データ抽出部２２１が、地絡検出部２１３による模擬地絡の検出を待機する。ステップＳ３２では、地絡検出部２１３が模擬地絡を検出したタイミングに基づいて、電流データ抽出部２２１が、上記特徴量算出用の電流データをデータ蓄積部２１２から抽出する。ステップＳ３３では、正規化部２２２が、零相電流の最大値及び最小値が一定値となるように特徴量算出用の電流データを正規化して正規化データを生成する。ステップＳ３４では、特徴量算出部２２３が、上記第１特徴量を正規化部２２２が生成した正規化データに基づいて算出する。

ステップＳ３５では、要因情報取得部２２４が、オペレータの入力に基づいて、模擬地絡の既知の要因を示す要因情報を取得する。ステップＳ３６では、特徴量算出部２２３が、要因情報に基づいて、特徴量算出用の電流データの波形が上記候補グループに属するか否かを確認する。例えば特徴量算出部２２３は、模擬地絡の要因がケーブル劣化又はギャップ放電である場合には電流データの波形が候補グループに属すると判定し、模擬地絡の要因がケーブル劣化ではなく、ギャップ放電でもない場合には、電流データの波形が候補グループに属しないと判定する。

ステップＳ３６において特徴量算出用の電流データの波形が候補グループに属すると判定した場合、推定基準生成装置２４は、ステップＳ３７，Ｓ３８を実行する。ステップＳ３７では、特徴量算出部２２３が、上記第２特徴量を、正規化部２２２が生成した正規化データに基づいて算出する。ステップＳ３８では、要因情報取得部２２４が取得した要因情報が示す要因と、特徴量算出部２２３が算出した第１特徴量とを対応付けた第１レコードと、上記要因と、特徴量算出部２２３が算出した第２特徴量とを対応付けた第２レコードとを、レコード蓄積部２２５が学習用データ記憶部２２６に追加する。

なお、レコード蓄積部２２５は、要因と、第１特徴量と、第２特徴量とを対応付けた１つのレコードを学習用データ記憶部２２６に追加してもよい。この１つのレコードにより、要因と第１特徴量とが対応付けられ、要因と第２特徴量とが対応付けられるので、この１つのレコードは第１レコードと第２レコードとを含む。

ステップＳ３６において特徴量算出用の電流データの波形が候補グループに属しないと判定した場合、推定基準生成装置２４は、ステップＳ３７を実行することなくステップＳ３８を実行する。この場合、レコード蓄積部２２５は、第１レコードを学習用データ記憶部２２６に追加する。

次に、推定基準生成装置２４は、ステップＳ４１を実行する。ステップＳ４１では、推定基準生成部２２７が、学習用データ記憶部２２６に蓄積されたレコードの数が所定数に達したか否かを確認する。

ステップＳ４１においてレコードの数が所定数に達していないと判定した場合、推定基準生成装置２４は処理をステップＳ３１に戻す。以後、学習用データ記憶部２２６に蓄積されたレコードの数が所定数に達するまで、特徴量算出用の電流データの抽出と、特徴量の算出と、要因情報の取得と、特徴量レコードの追加とが繰り返される。

ステップＳ４１においてレコードの数が所定数に達していると判定した場合、推定基準生成装置２４はステップＳ４２，Ｓ４３を実行する。ステップＳ４２では、推定基準生成部２２７が、学習用データ記憶部２２６に蓄積された特徴量レコードに基づいて推定基準を生成し、推定基準記憶部２２８に上書きする。例えば推定基準生成部２２７は、学習用データ記憶部２２６に蓄積された第１レコードに基づいて第１推定基準を算出し、学習用データ記憶部２２６に蓄積された第２レコードに基づいて第２推定基準を算出する。ステップＳ４３では、推定基準出力部２２９が、推定基準記憶部２２８に上書きされた推定基準を推定基準取得部１２４に出力する。推定基準取得部１２４は、推定基準出力部２２９から出力された推定基準を取得し、推定基準記憶部１２５に上書きする。以上で推定基準生成手順が完了する。

〔本実施形態の効果〕
以上に説明したように、地絡継電器１２は、零相電流に基づいて、需要家設備３０における地絡を検出する地絡検出部１１３と、地絡が検出された場合に、電力系統９０と需要家設備３０との間の開閉器１１を開放する制御部１１４と、地絡検出部１１３が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における零相電流の時間変化を示す電流データを抽出する電流データ抽出部１２１と、電流データの波形に基づいて、地絡の要因が需要家設備３０内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定する推定部１２６と、推定部１２６の推定結果を出力する出力部１２７と、を備える。

この地絡継電器１２によれば、開閉器１１が開放されたタイミングに基づくことで、地絡要因の推定に適した解析期間の電流データを容易に抽出することができる。また、ケーブル劣化に起因する地絡が生じた際の零相電流の波形は、その他の要因で地絡が生じた際の零相電流の波形に比較して顕著な特徴を有する。このため、地絡の要因がケーブル劣化であるか、その他であるかを推定対象とすることで、簡素な演算による推定が可能となる。従って、需要家設備３０内における地絡要因を簡素な構成で推定できる。

なお、需要家設備３０内においては、ケーブル劣化、ギャップ放電、碍子割れ、鳥獣接触等、様々な要因で地絡が生じ得るが、地絡箇所の発見性は、ケーブル劣化とその他とで大きく異なる。また、地絡状態からの復旧作業の煩雑さも、ケーブル劣化とその他とで大きく異なる。このため、需要家設備３０内においては、地絡の要因がケーブル劣化であるか、その他であるかを推定するだけでも有益である。

地絡継電器１２は、電流データの波形の特徴量を算出する特徴量算出部１２３を更に備え、推定部１２６は、特徴量に基づいて、地絡の要因がケーブル劣化であるかその他であるかを推定してもよい。この場合、波形の特徴を特徴量として数値化することによって、地絡要因を更に容易に推定することができる。

地絡継電器１２は、零相電流の最大値と最小値が一定値となるように電流データを正規化して正規化データを生成する正規化部１２２を更に備え、特徴量算出部１２３は、正規化データに基づいて特徴量を算出してもよい。この場合、零相電流の振れ幅の大きさを一定値にすることで、電流データの波形同士をより適切に比較することが可能となる。

特徴量算出部１２３は、零相電流のばらつきの大きさを表す第１特徴量を正規化データに基づいて算出し、推定部１２６は、定常期間と、インパルス状の変動期間とが交互に繰り返す候補グループに電流データの波形が属するか否かを第１特徴量に基づいて推定し、特徴量算出部１２３は、電流データの波形が候補グループに属すると推定された場合に、変動期間における零相電流の変動幅を表す第２特徴量を正規化データに基づいて更に算出し、推定部１２６は、地絡の要因がケーブル劣化であるかその他であるかを第２特徴量に基づいて更に推定してもよい。

地絡が生じた状態における零相電流の波形は、定常期間と、インパルス状の変動期間とが交互に繰り返す候補グループと、その他とに大別される。正規化データの波形が、候補グループと、その他とのいずれに属するかは、零相電流のばらつきの大きさに基づくことで容易に判別可能である。候補グループは、ケーブル劣化の電流データと、ギャップ放電の電流データとを含み得る。

ケーブル劣化では、１つの変動期間において、零相電流は主としてプラス側又はマイナス側のいずれか一方に大きく変化し、他方への変化は小さい傾向がある。これに対し、ギャップ放電では、１つの変動期間において零相電流値がプラス側及びマイナス側の両方に変化する傾向がある。このため、候補グループに属する正規化データの波形が、ケーブル劣化の波形であるか、ギャップ放電の波形であるかは、変動期間における零相電流の変動幅に基づくことで容易に判別可能である。

従って、零相電流のばらつきの大きさを表す第１特徴量に基づいて、電流データが候補グループに属するか否かを推定し、変動期間における零相電流の変動幅を表す第１特徴量に基づいて、候補グループに属する電流データがケーブル劣化の電流データであるか否かを推定することで、地絡の要因がケーブル劣化であるかその他であるかをより適切に推定することができる。

〔変形例〕
上述の実施形態においては、正規化部１２２が、零相電流の最大値及び最小値が一定値となるように要因推定用の電流データを正規化して正規化データを生成する例を示したが、電流データの正規化手法はこれに限られない。例えば正規化部１２２は、電流データにおける零相電流の絶対値の最大値を基準として電流データを正規化し、正規化データを生成してもよい。例えば正規化部１２２は、電流データにおける各零相電流値を、上記絶対値の最大値で除算することによって正規化データを生成する。以下、零相電流値を絶対値の最大値で除算した値を「正規化電流値」という。

一例として、プラスの零相電流値の絶対値の最大値（以下、「プラス方向の最大値」という。）が、マイナスの零相電流の絶対値の最大値（以下、「マイナス方向の最大値」という。）よりも大きい場合、正規化部１２２は、電流データにおける各零相電流値をプラス方向の最大値で除算することによって正規化電流値を算出する。マイナス方向の最大値がプラス方向の最大値よりも大きい場合、正規化部１２２は、電流データにおける各零相電流値をマイナス方向の最大値で除算することによって正規化電流値を算出する。正規化部１２２は、所定のゲインの乗算、所定の定数の加算等により、正規化電流値のレンジを調整してもよい。

地絡の生じ方によっては、プラス側に偏った電流データ（主としてプラス側に零相電流が発生し、マイナス側にはほとんど零相電流が発生しない電流データ）、又はマイナス側に偏った電流データ（主としてマイナス側に零相電流が発生し、プラス側にはほとんど零相電流が発生しない電流データ）が生じる可能性がある。このような場合に、零相電流の最大値及び最小値が一定値となるように電流データを正規化してしまうと、プラス側への偏り又はマイナス側への偏りを適切に表す正規化データが得られなくなる。これに対し、零相電流の絶対値の最大値を基準とする上記正規化手法によれば、プラス側への偏り又はマイナス側への偏りを適切に表す正規化データが得られる。

正規化部１２２が、零相電流の絶対値の最大値を基準とする手法により正規化データを生成する場合、正規化部２２２も同様に、零相電流の絶対値の最大値を基準とする手法により正規化データを生成する。

上述の実施形態においては、特徴量算出部１２３が、上記変動期間における零相電流の変動幅を表す第２特徴量を正規化データに基づいて算出する例を示した。上述したように、ケーブル劣化では、１つの変動期間において、零相電流値は主としてプラス側又はマイナス側のいずれか一方に大きく変化し、他方への変化は小さい傾向がある。これに対し、ギャップ放電では、１つの変動期間において零相電流値がプラス側及びマイナス側の両方に変化する傾向がある。すなわち、ケーブル劣化とギャップ放電とでは、電流データの中央値に対する、変動期間の零相電流の偏り（以下、単に「零相電流の偏り」という。）の程度が大きく異なる。なお、電流データの中央値とは、電流データ全体における零相電流値の中央値である。ケーブル劣化では、ギャップ放電に比較して零相電流の偏りが大きくなる。変動期間における零相電流の変動幅は、零相電流の偏りに相関する。例えば、零相電流の偏りの程度が大きくなるほど零相電流の変動幅は小さくなる。このため、零相電流の変動幅を表す第２特徴量は、零相電流の偏りを表す量の一種であったといえる。第２特徴量は、少なくとも零相電流の偏りを表す量であればよく、必ずしも零相電流の変動幅を表す量でなくてもよい。

例えば特徴量算出部１２３は、正規化データに基づいて、変動期間の零相電流のプラス側への変動レベル（以下、「プラス側の変動レベル」という。）と、変動期間の零相電流のマイナス側への変動レベル（以下、「マイナス側の変動レベル」という。）との差を第２特徴量として算出してもよい。例えば特徴量算出部１２３は、正規化データの中央値よりも大きい正規化電流値と、正規化データの中央値との差を、変動期間内で時間積分することでプラス側の変動レベルを算出し、正規化データの中央値と、正規化データの中央値よりも小さい正規化電流値との差を変動期間内で時間積分することでマイナス側の変動レベルを算出する。なお、正規化データの中央値とは、正規化データ全体における正規化電流値の中央値である。特徴量算出部１２３は、変動期間における正規化電流値の最大値と、正規化データの中央値との差をプラス側の変動レベルとし、正規化データの中央値と、変動期間における正規化電流値の最小値との差をマイナス側の変動レベルとしてもよい。

例えば特徴量算出部１２３は、図１３に示すように、正規化電流値が正規化データ全体における最大値となる変動期間において、プラス側の変動レベル（例えば図示の領域Ａ１の面積）と、マイナス側の変動レベル（例えば図示の領域Ａ２の面積）とを算出し、これらの差の絶対値（以下、「最大値基準の偏りレベル」という。）を第２特徴量として算出してもよい。特徴量算出部１２３は、正規化電流値が正規化データ全体における最小値となる変動期間において、プラス側の変動レベル（例えば図示の領域Ａ１１の面積）と、マイナス側の変動レベル（例えば図示の領域Ａ１２の面積）とを算出し、これらの差の絶対値（以下、「最小値基準の偏りレベル」という。）を第２特徴量として算出してもよい。特徴量算出部１２３は、最大値基準の偏りレベルと、最小値基準の偏りレベルとの組み合わせであるベクトルを第２特徴量として算出してもよい。

図１４は、上記ベクトルとして算出された第２特徴量の分布を例示するグラフである。このグラフの横軸は、最大値基準の偏りレベルを表し、このグラフの横軸は、最小値基準の偏りレベルを表している。◇印は、ケーブル劣化の正規化データに基づき算出された第２特徴量であり、〇印は、ギャップ放電の正規化データに基づき算出された第２特徴量である。図１４に示されるように、ケーブル劣化と、ギャップ放電とでは、第２特徴量の分布が明確に異なる。このため、上記第２特徴量に基づくことによって、要因推定用の電流データの波形が、ケーブル劣化の波形であるか、ギャップ放電の波形であるかを適切に判別することが可能である。

このように、特徴量算出部１２３が上記偏りレベルを第２特徴量として算出する場合、特徴量算出部２２３も上記偏りレベルに基づいて第２特徴量を算出する。このため、推定基準生成部２２７が算出する第２推定基準は、上記偏りレベルに基づく推定基準となる（例えば図１４中の境界ＰＬ２）。推定部１２６は、第２特徴量が第２推定基準よりも大きい場合に、地絡の要因がケーブル劣化であると推定し、第２特徴量が第２推定基準よりも小さい場合に、地絡の要因がその他（ギャップ放電）であると推定する。

以上、実施形態について説明したが、本開示は必ずしも上述した実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。

１１…開閉器、１２…地絡継電器、２２…模擬開閉器、２３…模擬継電器、３０…需要家設備、９０…電力系統、１１３…地絡検出部、１１４…制御部、１２１…電流データ抽出部（データ抽出部）、１２２…正規化部、１２３…特徴量算出部、１２６…推定部、１２７…出力部。

Claims (13)

1. 零相電流に基づいて、需要家設備における地絡を検出する地絡検出部と、
   前記地絡が検出された場合に、電力系統と前記需要家設備との間の開閉器を開放する制御部と、
   前記地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における前記零相電流の時間変化を示す電流データを抽出するデータ抽出部と、
   前記電流データの波形に基づいて、前記地絡の要因が前記需要家設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定する推定部と、
   前記推定部の推定結果を出力する出力部と、を備える地絡継電器。
2. 前記電流データの波形の特徴量を算出する特徴量算出部を更に備え、
   前記推定部は、前記特徴量に基づいて、前記地絡の要因が前記ケーブル劣化であるかその他であるかを推定する、請求項１記載の地絡継電器。
3. 前記零相電流の最大値と最小値が一定値となるように前記電流データを正規化して正規化データを生成する正規化部を更に備え、
   前記特徴量算出部は、前記正規化データに基づいて前記特徴量を算出する、請求項２記載の地絡継電器。
4. 前記特徴量算出部は、前記零相電流のばらつきの大きさを表す第１特徴量を前記正規化データに基づいて算出し、
   前記推定部は、定常期間と、インパルス状の変動期間とが交互に繰り返す候補グループに前記電流データの波形が属するか否かを前記第１特徴量に基づいて推定し、
   前記特徴量算出部は、前記電流データの波形が前記候補グループに属すると推定された場合に、前記変動期間における前記零相電流の変動幅を表す第２特徴量を前記正規化データに基づいて更に算出し、
   前記推定部は、前記地絡の要因が前記ケーブル劣化であるかその他であるかを前記第２特徴量に基づいて更に推定する、請求項３記載の地絡継電器。
5. 零相電流に基づいて地絡の発生を検出する地絡検出部と、前記地絡の発生が検出された場合に、電力系統と需要家設備との間の開閉器を開放する制御部と、を備える地絡継電器から、前記地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における前記零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、
   前記電流データの波形に基づいて、前記地絡の要因が前記需要家設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定することと、
   推定した結果を出力することと、を含む地絡要因推定方法。
6. 零相電流に基づいて地絡の発生を検出する地絡検出部と、前記地絡の発生が検出された場合に、電力系統と需要家設備との間の開閉器を開放する制御部と、を備える地絡継電器から、前記地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における前記零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、
   前記電流データの波形に基づいて、前記地絡の要因が前記需要家設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定することと、
   推定した結果を出力することと、を含む地絡要因推定方法を装置に実行させるプログラム。
7. 零相電流に基づいて、模擬設備における模擬地絡の発生を検出する地絡検出部と、前記模擬地絡の発生が検出された場合に、電力系統と模擬設備との間の模擬開閉器を開放する制御部と、を有する模擬継電器から、前記地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における前記零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、
   前記電流データの波形の特徴量を算出することと、
   前記模擬地絡の既知の要因と前記特徴量とを対応付けたレコードを蓄積することと、
   前記電流データの波形に基づいて、前記模擬地絡の要因が前記模擬設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定するための推定基準を、蓄積されたレコードに基づいて生成することと、を含む、推定基準生成方法。
8. 前記零相電流の最大値と最小値が一定値となるように前記電流データを正規化して正規化データを生成することを更に含み、
   前記特徴量を算出することは、前記零相電流のばらつきの大きさを表す第１特徴量を前記正規化データに基づいて算出することを含み、
   前記レコードを蓄積することは、前記模擬地絡の既知の要因と前記第１特徴量とを対応付けた第１レコードを蓄積することを含み、
   前記推定基準を生成することは、定常期間と、インパルス状の変動期間とが交互に繰り返す候補グループに電流データの波形が属するか否かを前記第１特徴量に基づいて推定するための第１推定基準を、蓄積された第１レコードに基づいて生成することを含み、
   前記特徴量を算出することは、前記候補グループに属する電流データの前記変動期間における前記零相電流の変動幅を表す第２特徴量を前記正規化データに基づき算出することを更に含み、
   前記レコードを蓄積することは、前記模擬地絡の既知の要因と前記第２特徴量とを対応付けた第２レコードを蓄積することを更に含み、
   前記推定基準を生成することは、前記模擬地絡の要因が前記ケーブル劣化であるかその他であるかを前記第２特徴量に基づいて推定するための第２推定基準を、蓄積された第２レコードに基づいて生成することを更に含む、請求項７記載の推定基準生成方法。
9. 零相電流に基づいて、需要家設備における地絡を検出する地絡検出部と、
   前記地絡が検出された場合に、電力系統と前記需要家設備との間の開閉器を開放する制御部と、
   前記地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における前記零相電流の時間変化を示す電流データを抽出するデータ抽出部と、
   前記電流データにおける前記零相電流の絶対値の最大値を基準として前記電流データを正規化し、正規化データを生成する正規化部と、
   前記正規化データに基づいて、前記電流データの波形の特徴量を算出する特徴量算出部と、
   前記特徴量に基づいて、前記地絡の要因が前記需要家設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定する推定部と、
   前記推定部の推定結果を出力する出力部と、を備える地絡継電器。
10. 前記特徴量算出部は、前記零相電流のばらつきの大きさを表す第１特徴量を前記正規化データに基づいて算出し、
    前記推定部は、定常期間と、インパルス状の変動期間とが交互に繰り返す候補グループに前記電流データの波形が属するか否かを前記第１特徴量に基づいて推定し、
    前記特徴量算出部は、前記電流データの波形が前記候補グループに属すると推定された場合に、前記電流データの中央値に対する、前記変動期間の前記零相電流の偏りを表す第２特徴量を前記正規化データに基づいて更に算出し、
    前記推定部は、前記地絡の要因が前記ケーブル劣化であるかその他であるかを前記第２特徴量に基づいて更に推定する、請求項９記載の地絡継電器。
11. 零相電流に基づいて地絡の発生を検出する地絡検出部と、前記地絡の発生が検出された場合に、電力系統と需要家設備との間の開閉器を開放する制御部と、を備える地絡継電器から、前記地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における前記零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、
    前記電流データにおける前記零相電流の絶対値の最大値を基準として前記電流データを正規化し、正規化データを生成することと、
    前記正規化データに基づいて、前記電流データの波形の特徴量を算出することと、
    前記特徴量に基づいて、前記地絡の要因が前記需要家設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定することと、
    推定した結果を出力することと、を含む地絡要因推定方法。
12. 零相電流に基づいて地絡の発生を検出する地絡検出部と、前記地絡の発生が検出された場合に、電力系統と需要家設備との間の開閉器を開放する制御部と、を備える地絡継電器から、前記地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における前記零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、
    前記電流データにおける前記零相電流の絶対値の最大値を基準として前記電流データを正規化し、正規化データを生成することと、
    前記正規化データに基づいて、前記電流データの波形の特徴量を算出することと、
    前記特徴量に基づいて、前記地絡の要因が前記需要家設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定することと、
    推定した結果を出力することと、を含む地絡要因推定方法を装置に実行させるプログラム。
13. 零相電流に基づいて、模擬設備における模擬地絡の発生を検出する地絡検出部と、前記模擬地絡の発生が検出された場合に、電力系統と模擬設備との間の模擬開閉器を開放する制御部と、を有する模擬継電器から、前記地絡検出部が地絡を検出したタイミングに基づいて、所定長さの解析期間における前記零相電流の時間変化を示す電流データを抽出することと、
    前記電流データにおける前記零相電流の絶対値の最大値を基準として前記電流データを正規化し、正規化データを生成することと、
    前記正規化データに基づいて、前記電流データの波形の特徴量を算出することと、
    前記模擬地絡の既知の要因と前記特徴量とを対応付けたレコードを蓄積することと、
    前記特徴量に基づいて、前記模擬地絡の要因が前記模擬設備内のケーブル劣化であるか、その他であるかを推定するための推定基準を、蓄積されたレコードに基づいて生成することと、を含む、推定基準生成方法。

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