JP2883352B2 - 部分放電検出方法 - Google Patents
部分放電検出方法Info
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- JP2883352B2 JP2883352B2 JP11675889A JP11675889A JP2883352B2 JP 2883352 B2 JP2883352 B2 JP 2883352B2 JP 11675889 A JP11675889 A JP 11675889A JP 11675889 A JP11675889 A JP 11675889A JP 2883352 B2 JP2883352 B2 JP 2883352B2
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- partial discharge
- layer
- input
- neural network
- detection method
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Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ この発明は部分放電検出方法に関し、たとえば電力シ
ステムにおいて発生する部分放電を、ニューラルネット
ワークを用いて検出するような部分放電検出方法に関す
る。
ステムにおいて発生する部分放電を、ニューラルネット
ワークを用いて検出するような部分放電検出方法に関す
る。
［従来の技術］ 部分放電試験は、高電圧絶縁の試験法として最も広く
行なわれている試験の１つである。最近ではコンピュー
タ計測技術の普及に伴い、部分放電試験の基礎となる部
分放電測定方法にも高度な技術が取入れられている。そ
の詳細は、たとえば電気学会技術報告（II部）第222号
に記載されている。
行なわれている試験の１つである。最近ではコンピュー
タ計測技術の普及に伴い、部分放電試験の基礎となる部
分放電測定方法にも高度な技術が取入れられている。そ
の詳細は、たとえば電気学会技術報告（II部）第222号
に記載されている。
［発明が解決しようとする課題］ ところが、従来の部分放電測定方法は、いずれも各電
力設備を電源から切り離し独立して測定する必要があっ
た。このため、測定の際には必ず電力設備を停電させる
必要があり、実際に電力を供給しながらどの電力設備が
どの程度部分放電を発生しているかを知る方法が望まれ
ていた。
力設備を電源から切り離し独立して測定する必要があっ
た。このため、測定の際には必ず電力設備を停電させる
必要があり、実際に電力を供給しながらどの電力設備が
どの程度部分放電を発生しているかを知る方法が望まれ
ていた。
それゆえに、この発明に主たる目的は、実際に電力を
供給しながら、どの電力設備のどの部分で部分放電を生
じているかを検出できるような部分放電検出方法を提供
することである。
供給しながら、どの電力設備のどの部分で部分放電を生
じているかを検出できるような部分放電検出方法を提供
することである。
［課題を解決するための手段］ この発明は各種電力設備において発生する部分放電を
検出するための部分放電検出方法であって、入力層と中
間層と出力層とを含むニューラルネットワークを備え、
各種電力設備からのそれぞれの電圧波形をサンプリング
して時系列的にニューラウネットワークの入力層に入力
し、ニューラルネットワークによって入力層と中間層お
よび中間層と出力層との結合係数が最適となるようにバ
クプロパゲーション法を用いて電圧波形を学習してお
き、新たに部分放電を生じる電圧波形が入力されたと
き、その学習結果に基づいてその部分放電がいずれの機
器で生じたかを検出するようにしたものである。
検出するための部分放電検出方法であって、入力層と中
間層と出力層とを含むニューラルネットワークを備え、
各種電力設備からのそれぞれの電圧波形をサンプリング
して時系列的にニューラウネットワークの入力層に入力
し、ニューラルネットワークによって入力層と中間層お
よび中間層と出力層との結合係数が最適となるようにバ
クプロパゲーション法を用いて電圧波形を学習してお
き、新たに部分放電を生じる電圧波形が入力されたと
き、その学習結果に基づいてその部分放電がいずれの機
器で生じたかを検出するようにしたものである。
［作用］ この発明に係る部分放電検出方法は、各種電力設備の
部分放電によって生じる波形をニューラルネットワーク
に入力してバックプロパゲーション法により学習してお
き、新たに部分放電を生じたとき、その波形を入力する
ことによって停電させることなく電力設備の部分放電お
よびその位置を検出することができるので、実線路での
電力設備の診断などの分野に利用することができる。
部分放電によって生じる波形をニューラルネットワーク
に入力してバックプロパゲーション法により学習してお
き、新たに部分放電を生じたとき、その波形を入力する
ことによって停電させることなく電力設備の部分放電お
よびその位置を検出することができるので、実線路での
電力設備の診断などの分野に利用することができる。
［発明の実施例］ 第１図はこの発明の一実施例によって部分放電を検出
するための電力設備の一例を示す図であり、第２図は第
１図に示した各部分における部分放電によって生じるパ
ルス状電圧の波形図である。
するための電力設備の一例を示す図であり、第２図は第
１図に示した各部分における部分放電によって生じるパ
ルス状電圧の波形図である。
第１図において、77kVトランスには、リード線２を介
して遮断器３が接続されており、この遮断器３にはリー
ド線４を介して遮断器５が接続され、さらに遮断器５に
はリード線６を介してケーブル９が接続されるととも
に、カップリングコンデンサ７の一端が接続される。カ
ップリングコンデンサ７の他端は検出素子８を介して接
地され、カップリングコンデンサ７と検出素子８の接続
点であるＡ点は後述のニューラルネットワークに接続さ
れている。検出素子８は商用周波数に対してはインピー
ダンスが小さく、高周波に対してインピーダンスが大き
い、たとえばインダクタンスなどが用いられる。
して遮断器３が接続されており、この遮断器３にはリー
ド線４を介して遮断器５が接続され、さらに遮断器５に
はリード線６を介してケーブル９が接続されるととも
に、カップリングコンデンサ７の一端が接続される。カ
ップリングコンデンサ７の他端は検出素子８を介して接
地され、カップリングコンデンサ７と検出素子８の接続
点であるＡ点は後述のニューラルネットワークに接続さ
れている。検出素子８は商用周波数に対してはインピー
ダンスが小さく、高周波に対してインピーダンスが大き
い、たとえばインダクタンスなどが用いられる。
第１図に示したような電力設備において、部分放電が
生じたとき、Ａ点にパルス状電圧が生じる。本願発明者
等は、部分放電の発生箇所に応じて、Ａ点の電圧波形が
若干異なることを発見した。すなわち、ケーブル９で部
分放電を生じたとき、Ａ点の波形は第２図（ａ）に示す
ようになり、遮断器３または５で部分放電を生じたと
き、Ａ点に示す波形は第２図（ｂ）に示すようになり、
リード線２で部分放電を生じたときには、Ａ点の電圧波
形は第２図（ｃ）に示すようになった。
生じたとき、Ａ点にパルス状電圧が生じる。本願発明者
等は、部分放電の発生箇所に応じて、Ａ点の電圧波形が
若干異なることを発見した。すなわち、ケーブル９で部
分放電を生じたとき、Ａ点の波形は第２図（ａ）に示す
ようになり、遮断器３または５で部分放電を生じたと
き、Ａ点に示す波形は第２図（ｂ）に示すようになり、
リード線２で部分放電を生じたときには、Ａ点の電圧波
形は第２図（ｃ）に示すようになった。
上述のごとく、部分放電の生じる場所に応じてＡ点で
の電圧波形が異なるのは、リード線2,4,6での高周波成
分の減衰や各電力設備での反射，減衰により各設備から
の部分放電波形が若干異なるものと考えられる。そこ
で、各設備からの部分放電によって誘起されるＡ点のパ
ルス状電圧をニューラルネットワークに入力して学習さ
せ、これによりＡ点の電圧波形をどの設備に起因したも
のであるかを判別することができる。
の電圧波形が異なるのは、リード線2,4,6での高周波成
分の減衰や各電力設備での反射，減衰により各設備から
の部分放電波形が若干異なるものと考えられる。そこ
で、各設備からの部分放電によって誘起されるＡ点のパ
ルス状電圧をニューラルネットワークに入力して学習さ
せ、これによりＡ点の電圧波形をどの設備に起因したも
のであるかを判別することができる。
第３図はこの発明の一実施例に用いられるニューラル
ネットワークを示す図である。第３図において、ニュー
ラルネットワークは多層構造を有し、入力層10と中間層
20と出力層30とを含む。入力層10はユニット11,12…１
を含み、中間層20はユニット21,22…2mを含み、出力
層30はユニット31,32…3nを含む。より具体的には、入
力層10は50個のユニットからなり、中間層20は８個のユ
ニットからなり、出力層30は第１図に示した電力設備に
おけるトランス１とリード線２と遮断器３とリード線４
と遮断器５とリード線６とケーブル９のそれぞれに対応
して７個設けられる。そして、第１図に示したＡ点にお
ける350例の電圧波形をサンプリングして時系列的に順
次入力層10に入力し、バックプロパゲーション法でそれ
ぞれの電圧波形を学習誌、その学習結果に基づいて新た
に入力された電圧波形に対して95％以上の正答率で部分
放電の発生位置を標定することができた。第４図はこの
発明の他の実施例における電力設備の一例を示す図であ
る。この第４図に示した例は第１図に示したカップリン
グコンデンサ７を省略し、検出素子８をケーブル９の遮
閉層に接続し、この部分でパルス状電圧を検出するよう
に構成したものである。そして、この検出素子８で検出
されたパルス状電圧を第３図に示した入力層10に入力し
て学習することにより、新たなパルス状波形に基づい
て、部分放電の発生位置を標定することができる。
ネットワークを示す図である。第３図において、ニュー
ラルネットワークは多層構造を有し、入力層10と中間層
20と出力層30とを含む。入力層10はユニット11,12…１
を含み、中間層20はユニット21,22…2mを含み、出力
層30はユニット31,32…3nを含む。より具体的には、入
力層10は50個のユニットからなり、中間層20は８個のユ
ニットからなり、出力層30は第１図に示した電力設備に
おけるトランス１とリード線２と遮断器３とリード線４
と遮断器５とリード線６とケーブル９のそれぞれに対応
して７個設けられる。そして、第１図に示したＡ点にお
ける350例の電圧波形をサンプリングして時系列的に順
次入力層10に入力し、バックプロパゲーション法でそれ
ぞれの電圧波形を学習誌、その学習結果に基づいて新た
に入力された電圧波形に対して95％以上の正答率で部分
放電の発生位置を標定することができた。第４図はこの
発明の他の実施例における電力設備の一例を示す図であ
る。この第４図に示した例は第１図に示したカップリン
グコンデンサ７を省略し、検出素子８をケーブル９の遮
閉層に接続し、この部分でパルス状電圧を検出するよう
に構成したものである。そして、この検出素子８で検出
されたパルス状電圧を第３図に示した入力層10に入力し
て学習することにより、新たなパルス状波形に基づい
て、部分放電の発生位置を標定することができる。
［発明の効果］ 以上のように、この発明によれば、部分放電によって
生じる波形をニューラルネットワークに入力して学習
し、新たに生じた部分放電波形を入力したとき、それま
での学習結果に基づいて、その部分放電がいずれの機器
で生じたかを検出することができる。
生じる波形をニューラルネットワークに入力して学習
し、新たに生じた部分放電波形を入力したとき、それま
での学習結果に基づいて、その部分放電がいずれの機器
で生じたかを検出することができる。
第１図はこの発明の一実施例によって部分放電を検出す
るための電力設備の一例を示す図である。第２図は第１
図に示した各部分における部分放電によって生じるパル
ス状電圧の波形図である。第３図はこの発明の一実施例
が適用されるニュラールネットワークを示す図である。
第４図は部分放電を検出するための電力設備の他の例を
示す図である。 図において、１はトランス、2,4,6はリード線、3,5は遮
断器、７はカップリングコンデンサ、８は検出素子、９
はケーブル、10は入力層、20は中間層、30は出力層を示
す。
るための電力設備の一例を示す図である。第２図は第１
図に示した各部分における部分放電によって生じるパル
ス状電圧の波形図である。第３図はこの発明の一実施例
が適用されるニュラールネットワークを示す図である。
第４図は部分放電を検出するための電力設備の他の例を
示す図である。 図において、１はトランス、2,4,6はリード線、3,5は遮
断器、７はカップリングコンデンサ、８は検出素子、９
はケーブル、10は入力層、20は中間層、30は出力層を示
す。
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G01R 31/12
Claims (1)
- 【請求項１】各種電力設備において発生する部分放電を
検出するための部分放電検出方法であって、 入力層と中間層と出力層とを含むニューラルネットワー
クを備え、 前記各種電力設備からのそれぞれの電圧波形をサンプリ
ングして時系列的に前記ニューラルネットワークの入力
層に入力し、該ニューラルネットワークによって前記入
力層と前記中間層および前記中間層と前記出力層との結
合係数が最適となるようにバックプロパゲーション法を
用いて前記電圧波形を学習しておき、 新たに部分放電を生じる電圧波形が入力されたとき、前
記学習結果に基づいてその部分放電がいずれの機器で生
じたかを検出するようにしたことを特徴とする、部分放
電検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11675889A JP2883352B2 (ja) | 1989-05-10 | 1989-05-10 | 部分放電検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11675889A JP2883352B2 (ja) | 1989-05-10 | 1989-05-10 | 部分放電検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02296161A JPH02296161A (ja) | 1990-12-06 |
| JP2883352B2 true JP2883352B2 (ja) | 1999-04-19 |
Family
ID=14695013
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11675889A Expired - Lifetime JP2883352B2 (ja) | 1989-05-10 | 1989-05-10 | 部分放電検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2883352B2 (ja) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5627941A (en) * | 1992-08-28 | 1997-05-06 | Hitachi, Ltd. | Method of configuring a neural network and a diagnosis/control system using the neural network |
| US5598509A (en) * | 1992-08-28 | 1997-01-28 | Hitachi, Ltd. | Method of configuring a neural network and a diagnosis/recognition system using the same |
| JP3462257B2 (ja) * | 1994-03-23 | 2003-11-05 | 東京電力株式会社 | 部分放電検出方法 |
| CN102809718B (zh) * | 2012-07-25 | 2015-07-01 | 华南理工大学 | 一种gis超高频局部放电信号识别方法 |
| US10408873B2 (en) | 2013-05-10 | 2019-09-10 | Prysmian S.P.A. | Partial discharge signal processing method and apparatus employing neural network |
| JP6444851B2 (ja) * | 2015-12-24 | 2018-12-26 | ファナック株式会社 | ノイズの発生原因を検出する学習機能を有する制御装置 |
| JP6952575B2 (ja) * | 2017-10-31 | 2021-10-20 | 株式会社東芝 | 部分放電診断装置 |
-
1989
- 1989-05-10 JP JP11675889A patent/JP2883352B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02296161A (ja) | 1990-12-06 |
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