JP4869091B2 - 電気設備の絶縁異常診断システム - Google Patents

Description

本発明は、稼働中の電気設備の表面で発生する沿面放電や内部で発生する部分放電を検出することにより絶縁異常個所の有無を判断する電気設備の絶縁異常診断システムに関する。

変圧器をはじめとする電気設備においては、周囲環境や設備自身の発熱などの要因により絶縁物の性能が劣化して故障や事故を引き起こすことがある。絶縁性能が劣化すると、設備表面では沿面放電、設備内部では部分放電が発生し、放電電流が流れると同時に電磁波、超音波、紫外線などが放射されることが知られている。そのため、従来、それら物理量を検出することで絶縁異常個所の存在有無を診断することが行われてきた。しかし、放電に伴って発生する上記物理量は極めて微弱であるため、ノイズを含む測定信号中から放電に伴う物理量のみを如何に正確に抽出するかが課題となってきた。

図１０（ａ）は、放電の発生時に検出した音波信号から４０ｋＨｚの成分を抽出した波形の例を示しており、図１０（ｂ）は、そのときの電気設備への印加交流電圧波形の例を示している。放電は、放電発生個所に加わる電圧があるしきい値を超えると発生し、しきい値を下回ると停止する。このため、印加交流電圧の１サイクルの期間に２度発生する特定のパターンをもつことが多い。また、放電はひとたび始まると一定時間継続することが多い。放電発生の有無は、そうした放電現象の有する特性に基づいて判断される。

従来技術としての特許文献１には、放電に伴う超音波を検出して判断する方法が開示されている。この方法は、超音波センサにより捉えた信号の中から放電特有の周波数成分を抽出して包絡線検波し、次に、その信号から印加交流電圧の２倍の周波数成分を抽出し、その成分の強弱により放電の有無を判断している。
特開平０９−１２７１８１号公報

しかし、印加交流電圧の２倍の周波数成分の強弱により放電の有無を判断する従来の方法では、放電が弱い場合や放電個所と音波センサとの距離が離れている場合には、印加交流電圧の２倍の周波数成分の強度が弱くなり、放電が発生しているにもかかわらず、放電が発生していないと誤判断してしまう可能性がある。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、放電が弱い場合或いは音波センサと放電個所の距離が離れている場合においても、確実に放電発生の有無を検出して絶縁異常個所の有無を判断できる電気設備の絶縁異常診断システムを提供することにある。

上記目的を達成するため、請求項１記載の電気設備の絶縁異常診断システムは、
稼働中の電気設備の表面で発生する沿面放電や内部で発生する部分放電を検出することにより絶縁異常個所の有無を判断する電気設備の絶縁異常診断システムであって、
前記放電の際に発生する音波を検出する音波センサと、
この音波センサが検出した音波信号から特定の周波数成分を抽出する音波信号フィルタ手段と、
この音波信号フィルタ手段が出力した信号から包絡線信号を検出する包絡線信号検出手段と、
この包絡線信号検出手段が検出した包絡線信号からその周波数スペクトルを算出する包絡線信号周波数スペクトル算出手段と、
この包絡線信号周波数スペクトル算出手段が算出した周波数スペクトルを変量としてマハラノビスの距離を算出するマハラノビス距離算出手段と、
このマハラノビス距離算出手段が算出したマハラノビスの距離と所定のしきい値との比較に基づいて絶縁異常個所の有無を判断する絶縁異常判断手段とを備えて構成されていることを特徴とする。

この構成によれば、音波信号から特定の周波数成分を抽出し、その特定周波数成分信号の包絡線信号の周波数スペクトルを算出すると、放電の有無によりそのスペクトル分布のパターンが異なる。マハラノビスの距離を用いてスペクトル分布を定量化し、所定のしきい値と比較することで、放電の有無を判断できる。

本発明によれば、放電の強弱にかかわらず放電発生時のマハラノビスの距離はある一定の範囲に限定されるので、確実に放電発生の有無を検出して絶縁異常個所の有無を正しく判断することができる。

（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態について図１ないし図８を参照しながら説明する。
図１は、絶縁異常診断システムの構成をブロック図で示したものである。本実施形態の絶縁異常診断システム１は、稼働中の電気設備（変圧器）の表面で発生する沿面放電や内部で発生する部分放電を検出することにより絶縁異常個所の有無を判断（診断）するものであり、音波センサ２、波形計測装置３、Ａ／Ｄ変換器４、通信装置５、表示装置６、入力装置７、制御回路８および記憶装置９を備えて構成されている。

音波センサ２は、絶縁異常診断の対象である電気設備例えば変圧器１０の近傍に配置され、放電の際に発生する超音波を検出して、その強さにほぼ比例した電圧信号を出力する。波形計測装置３（波形計測手段に相当）は、変圧器１０に入力される電源電圧を適当な大きさに変換した電圧信号を出力する。Ａ／Ｄ変換器４は、これら音波センサ２が出力した電圧信号および波形計測装置３が出力した電圧信号をデジタル値に変換して制御回路８に出力する。

通信装置５（送信手段に相当）は、制御回路８の出力情報を携帯電話機などの携帯端末１１その他の外部装置に送信したり、逆にそれら携帯端末１１その他の外部装置からの指示を受信したりするものである。表示装置６は、制御回路８の出力情報を表示するためのもので、例えば液晶パネルで構成されている。この表示装置６は、警報発生手段としても機能する。入力装置７は、制御回路８に動作指示やデータを入力するためのもので、例えばタッチパネルで構成されている。

制御回路８は、マイクロコンピュータを用いて構成されており、ＣＰＵ１２、ＲＡＭ１３、ＲＯＭ１４、図示しない入出力インターフェース、それらを結ぶバス、電源装置等を含んでいる。本実施形態の制御回路８は、詳しくは後述するように音波信号フィルタ手段、包絡線信号検出手段、包絡線信号周波数スペクトル算出手段、マハラノビス距離算出手段および絶縁異常判断手段としての機能を果たす。

制御回路８には、外部記憶装置として記憶装置９（データ記憶手段に相当）が接続されている。記憶装置９は、測定データ（音波波形データ）や解析データ（判断結果および算出したマハラノビスの距離）が格納される他、絶縁異常診断システム１を動作させるためのプログラムが予め格納してあり、例えば磁気ディスク装置で構成されている。

次に、本実施形態の絶縁異常診断システム１が設備の異常診断を行う際に算出するマハラノビスの距離について説明する。
予想や診断のためのパターン認識に用いる品質工学の手法の一つであるＭＴ法（マハラノビス・タグチ法）において、多変量で記述されるある状態を基準にして、この基準データ群にどれだけ似ているかを、変量間の相関も考慮して表す尺度をマハラノビスの距離という。本実施形態では、放電が発生している状態での音波波形データを複数個取得し、これらの音波波形データの各々について、例えば４０ｋＨｚのような特定の周波数成分を抽出し、この特定周波数成分の信号から包絡線信号を検出し、得られた包絡線信号の波形の周波数スペクトルを算出する。この周波数スペクトルにおいて、電源周波数のｋ倍（ｋは１以上の整数）の周波数のスペクトル強度を変量として基準データ群とする。

放電発生時のスペクトル分布は一定ではなく、例えば電気設備の表面における埃の付着具合、湿り具合などに応じて放電の強弱などに種々の変化が見られる。従って、診断精度を高めるには、こうした種々の状況下でのスペクトル分布のパターンを基準データ群に含めておくことが好ましい。また、基準データ群のデータ数ｎは、一例として数十程度を準備するとよい。

基準データ群を用いてマハラノビスの距離を算出する手順について説明する。
図２は、６０Ｈｚ、１２０Ｈｚ、１８０Ｈｚ（電源周波数の１倍、２倍、３倍）の各スペクトル強度ｙi1、ｙi2、ｙi3（ｉ＝１、２、…、ｎ）をそれぞれ変量１、変量２、変量３とした場合の基準データ群を示している。ここで、準備したｎ個の基準データについて、変量１〜３の平均ｍ１〜ｍ３と標準偏差σ１〜σ３を算出する。

続いて、ｎ個の基準データの各スペクトル強度ｙi1、ｙi2、ｙi3（ｉ＝１、２、…、ｎ）について、平均ｍ１〜ｍ３と標準偏差σ１〜σ３を用いて以下の（１）式により正規化する。図３は、正規化されたスペクトル強度Ｙi1、Ｙi2、Ｙi3（ｉ＝１、２、…、ｎ）による基準データ群を示している。

図３に示す正規化された変量から相関係数を算出し、相関係数行列Ｒを作成する。図４は、相関係数行列Ｒおよびその要素ｒpq（＝ｒqp）を導出するための式（（２）式）を示している。ここでは変量が３個であるので、相関係数行列Ｒは３×３の行列となる。

続いて、相関係数行列Ｒの逆行列Ｒ^−１を算出する。図５は、相関係数行列Ｒの行列式と｜Ｒ｜（（３）式）と逆行列Ｒ^−１を示している。マハラノビスの距離Ｄ^２は、変量数（ここでは３）と、ある正規化したデータＹ１、Ｙ２、Ｙ３と、逆行列Ｒ^−１を用いて以下の（４）式のように算出される。

図６は、放電発生時の音波信号から算出した周波数スペクトルの強度を基準データとして相関係数行列Ｒおよびその逆行列Ｒ^−１を作成し、それを用いて放電が発生している場合の音波信号（横軸のデータ番号２〜３６）と放電が発生していない場合の音波信号（横軸のデータ番号１、３７〜４０）のそれぞれについてマハラノビスの距離Ｄ^２を算出した結果を示している。相関係数行列Ｒを求めるために用いた基準データ群は、放電が発生している場合の音波信号（データ番号２〜３６）である。放電が発生している場合のマハラノビスの距離Ｄ^２は０〜１．５と算出されるのに対し、放電が発生していない場合のマハラノビスの距離Ｄ^２は２．０よりも大きい。従って、この例ではしきい値を２．０付近とすれば放電の有無を判断できる。

次に、本実施形態の絶縁異常診断システム１が設備の異常診断を行う制御について説明する。図７は、基準データ群に基づく相関係数行列Ｒの逆行列Ｒ^−１を作成した後、制御回路８が実行する制御内容を示すフローチャートである。最初のステップＳ１では、音波センサ２から出力される電圧信号をＡ／Ｄ変換器４にてデジタル信号に変換し、音波波形データとしてＲＡＭ１３に取り込む。既にデジタル信号に変換して記憶装置９に記憶されている音波波形データがあれば、それをＲＡＭ１３に読み出してもよい。取り込む音波波形データの長さは、例えば変圧器１０に入力される電源電圧の２０周期分である。

ステップＳ２では、音波波形データから特定の周波数成分を抽出する。図８（ａ）は音波波形を示しており、図８（ｂ）は、その音波波形から例えば４０ｋＨｚの音波成分を抽出した波形を示している。ステップＳ３では、ステップ２で得られた特定周波数成分の信号から包絡線信号を検出する。図８（ｃ）は、図８（ｂ）に示した４０ｋＨｚの音波成分から検出した包絡線信号の波形である。ステップＳ４では、包絡線信号波形の周波数スペクトルを算出する。図８（ｄ）は、図８（ｃ）に示した包絡線信号の周波数スペクトル分布を示している。

続くステップＳ５では、包絡線信号の周波数スペクトルにおいて電源周波数のｋ倍（ｋは１以上の整数）、例えば６０Ｈｚ、１２０Ｈｚ、１８０Ｈｚのスペクトル強度を用いてマハラノビスの距離Ｄ^２を算出する。ステップＳ６では、ステップＳ５で算出したマハラノビスの距離Ｄ^２を所定のしきい値（例えば上述したように２．０）と比較する。そして、マハラノビスの距離Ｄ^２がしきい値よりも小さい場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）にはステップＳ７で絶縁異常ありと判断し、しきい値以上の場合（ステップＳ６：ＮＯ）にはステップＳ８で絶縁異常なしと判断する。

以上説明したように、本実施形態では、絶縁異常診断の対象である変圧器１０から生じる音波信号の検出、音波信号からの特定の周波数成分の抽出、特定周波数成分の信号からの包絡線信号の検出、包絡線信号の周波数スペクトルの算出および周波数スペクトル強度を用いたマハラノビスの距離Ｄ^２の算出を行う。周波数スペクトル分布のパターンは、絶縁異常による放電の有無により異なるので、上記マハラノビスの距離Ｄ^２を用いると周波数スペクトル分布のパターンを定量的に評価できる。放電発生時のマハラノビスの距離Ｄ^２は、放電の強弱にかかわらずある一定の範囲に限定されるので、マハラノビスの距離Ｄ^２と所定のしきい値とを大小比較することにより、放電の強弱にかかわらず或いは音波センサ２と放電個所との距離が離れている場合でも絶縁異常個所の有無を正確に判断することができる。

マハラノビスの距離Ｄ^２を算出する際に用いる相関係数行列Ｒ（逆行列Ｒ^−１）は、予め種々の状況下での放電発生時のスペクトル分布のパターンを基準データ群に含めて作成されている。そして、上記しきい値は、上記各基準データについて求めたマハラノビスの距離Ｄ^２に基づいて設定されるので、種々の状況下で発生する放電を確実に捉えることができる。

絶縁異常による放電は、変圧器１０への印加交流電圧の１サイクルの期間に一定数（例えば２度）発生する特定のパターンを持つことが多い。本実施形態では、周波数スペクトルにおいて顕著な特徴が現れる電源周波数の１倍、２倍、３倍のスペクトル強度を変量としてマハラノビスの距離Ｄ^２を算出するので、放電発生の有無を判断し易くなり、診断結果の信頼性が向上する。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について図９を参照しながら説明する。
本実施形態は、放電が長時間継続せず、放電の発生と停止が繰り返されるような場合、長期間（例えば１週間或いは１ヶ月）にわたり定期的に音波波形データを取得および解析して絶縁異常の有無を判断するものである。絶縁異常診断システムのハードウェア構成は図１と同様である。

図９は、制御回路８が実行する制御内容を示すフローチャートであって、図７に示すステップと同一処理を実行するステップには同一のステップ番号を付している。所定の時間間隔で音波波形データを取得するため、制御回路８は、タイマ（計時手段）を動作させ、ステップＳ９において所定の時間（例えば１０分）が経過するまで待機する。所定時間が経過するとステップＳ１０に移行し、波形計測装置３により検出した電源電圧をＡ／Ｄ変換器４を介して入力し、電源電圧が所定の位相（例えば０度）になった時点から所定周期分（例えば２０周期分）の音波波形データを入力してＲＡＭ１３に書き込む。

ステップＳ２からステップＳ５では、第１の実施形態で説明したように測定した音波波形データからマハラノビスの距離Ｄ^２を算出する。ステップＳ６では、算出したマハラノビスの距離Ｄ^２としきい値とを比較する。ここで、マハラノビスの距離Ｄ^２がしきい値よりも小さい場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）には、ステップＳ７で絶縁異常ありと判断する。そして、ステップＳ１２において、判断結果とマハラノビスの距離Ｄ^２を記憶装置９に記憶する。続くステップＳ１３では、表示装置６に放電発生を知らせる警報を表示する。さらに、ステップＳ１４では、判断結果とマハラノビスの距離Ｄ^２を通信装置５を介して携帯端末１１に送信する。その後、再びステップＳ９に戻る。

一方、マハラノビスの距離Ｄ^２がしきい値よりも大きい場合（ステップＳ６：ＮＯ）には、ステップＳ８で絶縁異常なしと判断する。そして、ステップＳ１５において、判断結果とマハラノビスの距離Ｄ^２を記憶装置９に記憶し、再びステップＳ９に戻る。

以上説明したように、マハラノビスの距離Ｄ^２を所定の時間間隔で算出し、放電の有無を判断するので、放電が連続せず発生と停止を繰り返す場合にも、絶縁異常個所の有無を判断できる。また、算出したマハラノビスの距離Ｄ^２を記憶装置９に記憶しておくので、マハラノビスの距離Ｄ^２の時間推移が明らかになるとともに、後からでも絶縁異常個所の有無を判断でき、さらに後からでも判断基準（例えばステップＳ６で用いるしきい値）を種々変更して絶縁異常診断を行うことが可能となる。

判断結果とマハラノビスの距離Ｄ^２に加え、音波波形から抽出された特定周波数成分の信号波形（図８（ｂ）参照）または包絡線信号波形（図８（ｃ）参照）と電源電圧波形（図１０（ｂ）参照）とを対応（同期）させて記憶装置９に記憶することにより、どの位相で音波信号が強いかを知ることができる。上述したように、絶縁異常による放電は、印加交流電圧のピーク付近で発生する特定のパターンを持つことが多いので、診断結果が正しいか否かを後で波形に基づいて確認することができ、信頼性を一層高めることができる。

所定の時間間隔でマハラノビスの距離Ｄ^２を算出した直後に絶縁異常個所の有無を判断し、絶縁異常個所が存在すると判断したときに警報を発するようにしたので、保守点検者が絶縁異常を容易に認識できる。また、判断結果とマハラノビスの距離Ｄ^２を携帯端末１１に送信するので、診断対象の電気設備（変圧器１０）から離れた場所にいる保守点検者にも判断結果を知らせることができる。

（その他の実施形態）
なお、本発明は上記し且つ図面に示す各実施形態に限定されるものではなく、例えば以下のように変形または拡張が可能である。
マハラノビスの距離Ｄ^２を算出する際の基準データ群として、放電発生時の６０Ｈｚ、１２０Ｈｚ、１８０Ｈｚのスペクトル強度を変量としたが、放電が発生していない場合の６０Ｈｚ、１２０Ｈｚ、１８０Ｈｚのスペクトル強度を変量として基準データ群を準備してもよい。この場合には、検出した音波信号から算出されるマハラノビスの距離Ｄ^２がしきい値よりも大きい時に放電ありと判断する。この場合および上記各実施形態においては、変量として２４０Ｈｚ、３００Ｈｚ、３６０Ｈｚ、…（電源周波数の４倍、５倍、６倍、…）等のスペクトル強度を加えてもよい。

音波センサ２は、超音波（上記実施形態では４０ｋＨｚ）に限らず一般に音波を検出可能な構成としてもよい。また、音波センサ２は、電気設備の近傍、例えば安全柵の外側、盤内などに常時設置すればよい。
データ記憶手段として、フラッシュメモリ、ＳＤメモリカード等を用いてもよい。
警報発生手段は音声出力手段であってもよい。
警報発生手段および送信手段は必要に応じて設ければよい。第１の実施形態において、電源電圧波形の入力処理、判断結果とマハラノビスの距離Ｄ^２の送信処理を実行しない場合には、波形計測装置３、通信装置５を省略してもよい。

本発明の第１の実施形態の絶縁異常診断システムを示すブロック構成図 正規化前の基準データ群を示す図 正規化後の基準データ群を示す図 相関係数行列Ｒおよびその要素の導出式を示す図 相関係数行列Ｒの逆行列Ｒ^−１および行列式｜Ｒ｜を示す図 複数の音波波形データについて算出したマハラノビスの距離Ｄ^２を示す図 絶縁異常診断の制御内容を示すフローチャート （ａ）音波波形、（ｂ）音波波形から４０ｋＨｚの音波成分を抽出した波形、（ｃ）包絡線信号波形、（ｄ）包絡線信号の周波数スペクトル分布を示す図 本発明の第２の実施形態を示す図７相当図 従来技術の説明に用いるもので、（ａ）音波信号から４０ｋＨｚの音波成分を抽出した波形、（ｂ）電気設備への印加交流電圧波形を示す図

符号の説明

図面中、１は絶縁異常診断システム、２は音波センサ、３は波形計測装置（波形計測手段）、５は通信装置（送信手段）、６は表示装置（警報発生手段）、８は制御回路（音波信号フィルタ手段、包絡線信号検出手段、包絡線信号周波数スペクトル算出手段、マハラノビス距離算出手段、絶縁異常判断手段、計時手段）、９は記憶装置（データ記憶手段）、１０は変圧器（電気設備）である。

Claims (6)

1. 稼働中の電気設備の表面で発生する沿面放電や内部で発生する部分放電を検出することにより絶縁異常個所の有無を判断する電気設備の絶縁異常診断システムであって、
   前記放電の際に発生する音波を検出する音波センサと、
   この音波センサが検出した音波信号から特定の周波数成分を抽出する音波信号フィルタ手段と、
   この音波信号フィルタ手段が出力した信号から包絡線信号を検出する包絡線信号検出手段と、
   この包絡線信号検出手段が検出した包絡線信号からその周波数スペクトルを算出する包絡線信号周波数スペクトル算出手段と、
   この包絡線信号周波数スペクトル算出手段が算出した周波数スペクトルを変量としてマハラノビスの距離を算出するマハラノビス距離算出手段と、
   このマハラノビス距離算出手段が算出したマハラノビスの距離と所定のしきい値との比較に基づいて絶縁異常個所の有無を判断する絶縁異常判断手段とを備えて構成されていることを特徴とする電気設備の絶縁異常診断システム。
2. 前記マハラノビス距離算出手段は、前記包絡線信号周波数スペクトル算出手段が算出した周波数スペクトルにおける電源周波数のｋ倍（ｋは１以上の整数）のスペクトル強度を変量としてマハラノビスの距離を算出するように構成されていることを特徴とする請求項１記載の電気設備の絶縁異常診断システム。
3. 計時手段とデータ記憶手段とを備え、
   前記計時手段が計時した所定の時間間隔で、前記マハラノビス距離算出手段がマハラノビスの距離を算出し、その算出したマハラノビスの距離を前記データ記憶手段に記憶するように構成されていることを特徴とする請求項１または２記載の電気設備の絶縁異常診断システム。
4. 電源電圧の波形を計測する波形計測手段を備え、
   前記音波信号フィルタ手段が出力した信号の波形または前記包絡線信号検出手段が検出した包絡線信号の波形と、前記波形計測手段が計測した電源電圧の波形とを対応付けて前記データ記憶手段に記憶するように構成されていることを特徴とする請求項３記載の電気設備の絶縁異常診断システム。
5. 警報発生手段を備え、
   所定の時間間隔で前記マハラノビス距離算出手段がマハラノビスの距離を算出した後に、前記絶縁異常判断手段が絶縁異常個所の有無を判断し、絶縁異常個所が存在すると判断した場合に前記警報発生手段が警報を発するように構成されていることを特徴とする請求項３または４記載の電気設備の絶縁異常診断システム。
6. 前記データ記憶手段に記憶された前記マハラノビスの距離および前記絶縁異常判断手段の前記判断結果を送信する送信手段を備えることを特徴とする請求項３ないし５の何れかに記載の電気設備の絶縁異常診断システム。

Images