JP7181971B1 - Electrical equipment inspection system, electrical equipment inspection device, electrical equipment inspection method and electrical equipment inspection program - Google Patents

Electrical equipment inspection system, electrical equipment inspection device, electrical equipment inspection method and electrical equipment inspection program Download PDF

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Abstract

【課題】多様な故障モードを検出可能な電気設備点検システム、電気設備点検装置、電気設備点検方法及び電気設備点検プログラムを提供すること。【解決手段】電気設備点検システム1は、電気設備の監視要素を検出可能なセンサと、異常パターンを記憶する記憶部と、センサが検出した監視要素を異常パターンと照合し、監視要素に前常パターンが含まれている場合に、電気設備に異常があると判定する制御部と、を備える。【選択図】図1An electrical equipment inspection system, an electrical equipment inspection device, an electrical equipment inspection method, and an electrical equipment inspection program capable of detecting various failure modes are provided. SOLUTION: An electric equipment inspection system 1 includes a sensor capable of detecting a monitoring element of an electric equipment, a storage unit that stores an abnormal pattern, and a monitoring element detected by the sensor that is compared with the abnormal pattern. a control unit that determines that there is an abnormality in the electrical equipment when the pattern is included. [Selection drawing] Fig. 1

Description

本発明は、電気設備点検システム、電気設備点検装置、電気設備点検方法及び電気設備点検プログラムに関する。 The present invention relates to an electrical equipment inspection system, an electrical equipment inspection device, an electrical equipment inspection method, and an electrical equipment inspection program.

従来より、電気設備の異常個所を特定する装置が提案されている。例えば、特許文献1には、電気設備の状態を示す画像情報を含む設備状態情報を取得する設備状態情報取得手段と、画像情報に基づいて電気設備についての分割された複数の監視領域を設定する監視領域設定手段と、監視領域毎に設備状態情報の時間的変化に基づいて異常の発生の判定を行う異常判定手段と、異常判定手段による判定結果に基づいて異常が発生した監視領域を特定する異常個所特定手段とを備える電気設備異常個所特定装置が開示されている。 Conventionally, there have been proposed apparatuses for identifying an abnormal point in electrical equipment. For example, in Patent Document 1, equipment status information acquisition means for acquiring equipment status information including image information indicating the status of electrical equipment, and a plurality of divided monitoring areas for the electrical equipment based on the image information are set. Monitoring area setting means, abnormality determination means for determining whether an abnormality has occurred based on temporal changes in facility status information for each monitoring area, and monitoring areas in which an abnormality has occurred are specified based on the determination result of the abnormality determination means. An electrical equipment abnormal point identification device is disclosed, which includes an abnormal point identification means.

特開2010-183734JP 2010-183734

電気設備の異常とされる状態は様々な故障モードに起因することがある。そのため、特許文献1の技術のような画像異常及び温度異常についての時間的変化に基づく判定では、電気設備の様々な異常を検出することが難しい場合がある。 Abnormal conditions in electrical equipment may result from various failure modes. Therefore, it may be difficult to detect various anomalies in electrical equipment in determinations based on temporal changes in image anomalies and temperature anomalies, such as the technique of Patent Document 1.

本発明はこのような問題点を解決するためになされたもので、その目的とするところは、多様な故障モードを検出可能な電気設備点検システム、電気設備点検装置、電気設備点検方法及び電気設備点検プログラムを提供するものである。 The present invention has been made to solve such problems, and its object is to provide an electrical equipment inspection system, an electrical equipment inspection device, an electrical equipment inspection method, and an electrical equipment that can detect various failure modes. It provides an inspection program.

上記した目的を達成するために、本発明に係る電気設備点検システムは、電気設備の監視要素を検出可能なセンサと、異常パターンを記憶する記憶部と、前記センサが検出した前記監視要素を前記異常パターンと照合し、前記監視要素に前記異常パターンが含まれている場合に、前記電気設備に異常があると判定する制御部と、を備える。 In order to achieve the above object, an electrical equipment inspection system according to the present invention includes a sensor capable of detecting a monitoring element of electrical equipment, a storage unit for storing an abnormal pattern, and the monitoring element detected by the sensor. and a control unit that checks with an abnormality pattern and determines that there is an abnormality in the electrical equipment when the monitoring element includes the abnormality pattern.

また上述の電気設備点検システムとして、前記記憶部は、前記異常パターンを複数記憶してもよい。 Further, in the electrical equipment inspection system described above, the storage unit may store a plurality of the abnormal patterns.

また上述の電気設備点検システムとして、前記電気設備の情報を出力可能な出力部を備え、前記制御部は、前記電気設備に異常があると判定した場合に、前記電気設備の異常を前記出力部から出力させてもよい。 Further, as the electric equipment inspection system described above, an output unit capable of outputting information of the electric equipment is provided, and the control unit outputs the abnormality of the electric equipment to the output unit when it is determined that there is an abnormality in the electric equipment. You can output from

また上述の電気設備点検システムとして、前記異常パターンは、突発型、関数型、周期型、ランダム型、正規分布型、バスタブ初期型、バスタブ後期型、機械故障型、飽和型及び一次関数型の一部又は全部の種類を含んでもよい。 Further, in the electrical equipment inspection system described above, the abnormal pattern is one of sudden type, functional type, periodic type, random type, normal distribution type, early bathtub type, late bathtub type, mechanical failure type, saturation type, and linear function type. Part or all types may be included.

また上述の電気設備点検システムとして、前記制御部は、前記センサの種類に対応して異常判定に適用する前記異常パターンの種類を選択してもよい。 Further, in the electrical equipment inspection system described above, the control unit may select the type of the abnormality pattern to be applied to the abnormality determination in accordance with the type of the sensor.

また上述の電気設備点検システムとして、前記電気設備は、前記センサを含むキュービクルであり、また上述の電気設備点検システムとして、前記制御部は、前記電気設備と外部ネットワークとの通信を中継するゲートウェイに設けられていてもよい。 Further, in the electrical equipment inspection system described above, the electrical equipment is a cubicle containing the sensor, and in the electrical equipment inspection system described above, the control unit includes a gateway that relays communication between the electrical equipment and an external network. may be provided.

また上述の電気設備点検システムとして、前記センサは、高圧絶縁センサ、カメラ、温度センサ、ガスセンサ、マルチメータ、低圧絶縁センサ、粉塵センサ、振動センサ、水位センサ、湿度センサ、トラッキングセンサ、過熱感知センサ、漏液センサ、油量センサ、接地線外れセンサ及び結露センサのうちの一つ又は複数であってもよい。 In the electrical equipment inspection system described above, the sensors include a high-voltage insulation sensor, a camera, a temperature sensor, a gas sensor, a multimeter, a low-voltage insulation sensor, a dust sensor, a vibration sensor, a water level sensor, a humidity sensor, a tracking sensor, an overheat detection sensor, It may be one or more of a liquid leakage sensor, an oil amount sensor, a ground wire disconnection sensor, and a dew condensation sensor.

また上述の電気設備点検システムとして、前記制御部は、前記監視要素に複数の前記異常パターンが含まれている場合に、前記電気設備に異常があると判定してもよい。 Further, in the electric equipment inspection system described above, the control unit may determine that the electric equipment has an abnormality when the monitoring element includes a plurality of the abnormal patterns.

前記制御部は、前記電気設備の異常時における前記監視要素の前記異常パターンを機械学習により学習させた学習済みの判定プログラムを用いて、前記監視要素に前記異常パターンが含まれているか否かを判断してもよい。 The control unit determines whether or not the abnormality pattern is included in the monitoring element using a learned determination program obtained by learning the abnormality pattern of the monitoring element at the time of abnormality of the electrical equipment by machine learning. You can judge.

上記した目的を達成するために、本発明に係る電気設備点検装置は、異常パターンを記憶する記憶部を備え、電気設備の監視要素を検出可能なセンサと通信可能に接続され、前記センサが検出した前記監視要素を前記異常パターンと照合し、前記監視要素に前記異常パターンが含まれている場合に、前記電気設備に異常があると判定する。 In order to achieve the above object, an electrical equipment inspection device according to the present invention includes a storage unit that stores an abnormality pattern, is communicatively connected to a sensor capable of detecting a monitoring element of the electrical equipment, and the sensor detects The monitored element thus obtained is collated with the abnormal pattern, and if the abnormal pattern is included in the monitored element, it is determined that there is an abnormality in the electrical equipment.

上記した目的を達成するために、本発明に係る電気設備点検方法は、電気設備の監視要素を検出可能なセンサと、異常パターンを記憶する記憶部とを備える電気設備点検システムにおける電気設備点検方法であって、前記センサが検出した前記監視要素を前記異常パターンと照合し、前記監視要素に前記異常パターンが含まれている場合に、前記電気設備に異常があると判定する工程を含む。 In order to achieve the above object, an electrical equipment inspection method according to the present invention is an electrical equipment inspection method in an electrical equipment inspection system including a sensor capable of detecting monitoring elements of the electrical equipment and a storage unit for storing abnormal patterns. and comparing the monitoring element detected by the sensor with the abnormality pattern, and determining that there is an abnormality in the electrical equipment when the monitoring element includes the abnormality pattern.

上記した目的を達成するために、本発明に係る電気設備点検プログラムは、電気設備点検プログラムであって、電気設備の監視要素を検出可能なセンサと、異常パターンを記憶する記憶部とを備える電気設備点検システムにおいて、前記センサが検出した前記監視要素を前記異常パターンと照合し、前記監視要素に前記異常パターンが含まれている場合に、前記電気設備に異常があると判定する工程、をコンピュータに実行させる。 In order to achieve the above object, an electrical equipment inspection program according to the present invention is an electrical equipment inspection program comprising a sensor capable of detecting monitoring elements of electrical equipment, and a storage unit storing abnormal patterns. In the equipment inspection system, the step of comparing the monitoring element detected by the sensor with the abnormality pattern, and determining that there is an abnormality in the electrical equipment when the monitoring element includes the abnormality pattern. to execute.

上記手段を用いる本発明に係る電気設備点検システム、電気設備点検装置、電気設備点検方法及び電気設備点検プログラムによれば、多様な故障モードを検出可能とすることができる。 According to the electrical equipment inspection system, the electrical equipment inspection device, the electrical equipment inspection method, and the electrical equipment inspection program according to the present invention using the above means, it is possible to detect various failure modes.

本発明の実施形態に係る電気設備点検システムの全体構成図である。1 is an overall configuration diagram of an electrical equipment inspection system according to an embodiment of the present invention; FIG. キュービクル及び外部機器の制御ブロック図である。It is a control block diagram of a cubicle and an external device. 各センサに対応する点検・測定項目、監視対象及び異常パターンの種類を示す図である。It is a figure which shows the inspection / measurement item corresponding to each sensor, a monitoring object, and the kind of abnormal pattern. 突発型、関数型、周期型及びランダム型の異常パターンを示す図である。It is a figure which shows an abnormal pattern of a sudden type, a function type, a periodic type, and a random type. 正規分布型、バスタブ初期型、バスタブ後期型、機械故障型、飽和型及び一次関数型の異常パターンを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing abnormal patterns of normal distribution type, early bathtub type, late bathtub type, mechanical failure type, saturation type, and linear function type; ゲートウェイによる異常判定を行う処理のフローチャートである。4 is a flowchart of processing for performing abnormality determination by a gateway;

以下、本発明の実施形態を図面に基づき説明する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described based on the drawings.

図1は、本発明の実施形態に係る電気設備点検システム1の全体構成図である。また、図2は、キュービクル2の制御ブロック図である。なお、本実施形態の説明では、各図における各装置や通信の接続関係は、模式的に示している。 FIG. 1 is an overall configuration diagram of an electrical equipment inspection system 1 according to an embodiment of the present invention. 2 is a control block diagram of the cubicle 2. As shown in FIG. In addition, in the description of the present embodiment, each device and communication connection relationship in each drawing are schematically shown.

電気設備点検システム1は、電気設備であるキュービクル2と、キュービクル2に設けられる電気設備点検装置であるゲートウェイ21と、キュービクル2の情報を出力可能な出力部である出力装置3と、外部機器6とを備える。キュービクル2及び出力装置3は、ネットワーク4を介して通信可能に接続されている。また、キュービクル2は、ゲートウェイ21を介して外部のネットワーク4と接続されている。ネットワーク4に接続されるキュービクル2は複数であってもよい。また、出力装置3は複数設けられていてもよい。 The electrical equipment inspection system 1 includes a cubicle 2 that is electrical equipment, a gateway 21 that is an electrical equipment inspection device provided in the cubicle 2, an output device 3 that is an output unit capable of outputting information of the cubicle 2, and an external device 6. and The cubicle 2 and the output device 3 are communicably connected via the network 4 . Also, the cubicle 2 is connected to an external network 4 via a gateway 21 . A plurality of cubicles 2 may be connected to the network 4 . Also, a plurality of output devices 3 may be provided.

キュービクル2は、送配電線路から需要家が構内で電力を受電し、電圧を変成可能な自家用高圧受電設備である。キュービクル2は、図2に示すように、ゲートウェイ21と、制御部22と、複数のセンサ23とを備える。複数のセンサ23としては、高圧絶縁センサ23b、カメラ23c、温度センサ23d、ガスセンサ23e、マルチメータ23f、低圧絶縁センサ23g、粉塵センサ23h、振動センサ23i、水位センサ23j、湿度センサ23k、トラッキングセンサ23l、過熱感知センサ23m、漏液センサ23n、油量センサ23o、接地線外れセンサ23p、結露センサ23qの一つ又は複数(一部又は全部)を含む。センサ23は、キュービクル2の状態を示す検出値や画像データ等の監視要素を検出可能に構成される。制御部22は、各センサ23から検出値や画像データ等の監視要素を取得してゲートウェイ21に送信する。 The cubicle 2 is a private high-voltage power receiving facility that allows a consumer to receive power in the premises from a transmission and distribution line and transform the voltage. The cubicle 2 includes a gateway 21, a controller 22, and a plurality of sensors 23, as shown in FIG. The plurality of sensors 23 include a high voltage insulation sensor 23b, a camera 23c, a temperature sensor 23d, a gas sensor 23e, a multimeter 23f, a low voltage insulation sensor 23g, a dust sensor 23h, a vibration sensor 23i, a water level sensor 23j, a humidity sensor 23k, and a tracking sensor 23l. , an overheat sensor 23m, a liquid leakage sensor 23n, an oil amount sensor 23o, a ground wire disconnection sensor 23p, and a dew condensation sensor 23q. The sensor 23 is configured to be capable of detecting monitoring elements such as detection values and image data indicating the state of the cubicle 2 . The control unit 22 acquires monitoring elements such as detection values and image data from each sensor 23 and transmits them to the gateway 21 .

図3は、各センサ23に対応する点検・測定項目241、監視対象242及び異常パターンの種類243を示す図である。本実施形態におけるキュービクル2の点検・測定項目241は、各センサ23が主に点検、測定可能な項目の例を示している。 FIG. 3 is a diagram showing inspection/measurement items 241, monitoring targets 242, and types 243 of abnormal patterns corresponding to each sensor 23. As shown in FIG. The inspection/measurement items 241 of the cubicle 2 in this embodiment show examples of items that can be mainly inspected and measured by each sensor 23 .

監視対象242は、主に、キュービクル2のいずれの部位を監視可能であるかを示している。なお、監視対象242は、センサ23の種類、センサ23の配置場所、配置方法によっては、図示したものに限らない。異常パターンの種類243は、図4及び図5に示す異常パターン5a~5jのうち、センサ23の種類に応じて代表的に適用されるものを示している。 The monitored object 242 mainly indicates which part of the cubicle 2 can be monitored. Note that the monitoring target 242 is not limited to the one shown in the figure, depending on the type of the sensor 23, the placement location of the sensor 23, and the placement method. The type of abnormality pattern 243 indicates one that is representatively applied according to the type of the sensor 23 among the abnormality patterns 5a to 5j shown in FIGS.

ゲートウェイ21は、制御部211により、各センサ23から取得した監視要素(検出値、画像データ等)に基づいて、キュービクル2の異常判定を行う。ゲートウェイ21は、制御部211、記憶部212及び通信部213を備える。記憶部212は、キュービクル2の異常判定に用いる判定基準である閾値や、センサ23から取得した監視要素と照合して異常判定に用いる複数の異常パターン5a~5jを記憶する。また、記憶部212は、図6のフローチャートの説明で後述する電気設備点検方法を実行可能な電気設備点検プログラム等の各種のプログラムを記憶する。 The gateway 21 performs abnormality determination of the cubicle 2 by the control unit 211 based on monitoring elements (detection values, image data, etc.) acquired from each sensor 23 . The gateway 21 includes a control section 211 , a storage section 212 and a communication section 213 . The storage unit 212 stores a threshold value that is a criterion used for abnormality determination of the cubicle 2 and a plurality of abnormality patterns 5a to 5j used for abnormality determination by matching with monitoring elements acquired from the sensor 23. FIG. The storage unit 212 also stores various programs such as an electrical equipment inspection program capable of executing an electrical equipment inspection method, which will be described later with reference to the flowchart of FIG. 6 .

ここで図4及び図5を参照して異常パターン5a~5jの例について説明する。異常パターン5a~5jは、キュービクル2内のセンサ23が検出する監視要素と比較、照合することで、キュービクル2に発生したか否かの判定に用いられる。図4は、突発型の異常パターン5a、関数型の異常パターン5b、周期型の異常パターン5c、及びランダム型の異常パターン5dを示している。また、図5は、正規分布型の異常パターン5e、バスタブ初期型(ワイブル分布型)の異常パターン5f、バスタブ後期型(ワイブル分布型)の異常パターン5g、機械故障型(ワイブル分布型)の異常パターン5h、飽和型の異常パターン5i、及び一次関数型の異常パターン5jを示している。各異常パターン5a~5jにおけるx軸及びy軸の単位は、判定対象である監視要素に応じて任意に設定することができる。例えば、x軸は、時間、波長、周波数、確率変数又は任意に設定したその他の単位とすることができる。また、y軸は、電圧、電流、抵抗(インピーダンス)、温度、湿度、圧力、ガス濃度、粉塵量、アーク発生有無、水や油等の液量、後述する差分画像の変化、確率、確率密度、他の計器の状態又は任意に設定したその他の単位とすることができる。 Here, examples of the abnormal patterns 5a to 5j will be described with reference to FIGS. 4 and 5. FIG. The abnormal patterns 5a to 5j are compared with the monitoring elements detected by the sensor 23 in the cubicle 2 and used to determine whether or not an abnormality has occurred in the cubicle 2. FIG. FIG. 4 shows a sudden abnormal pattern 5a, a functional abnormal pattern 5b, a periodic abnormal pattern 5c, and a random abnormal pattern 5d. FIG. 5 shows a normal distribution type abnormality pattern 5e, a bathtub early type (Weibull distribution type) abnormality pattern 5f, a bathtub late type (Weibull distribution type) abnormality pattern 5g, and a mechanical failure type (Weibull distribution type) abnormality. A pattern 5h, a saturated abnormal pattern 5i, and a linear function abnormal pattern 5j are shown. The units of the x-axis and y-axis in each of the abnormal patterns 5a to 5j can be arbitrarily set according to the monitoring element to be judged. For example, the x-axis can be in units of time, wavelength, frequency, random variables, or any other arbitrarily set. The y-axis represents voltage, current, resistance (impedance), temperature, humidity, pressure, gas concentration, amount of dust, occurrence of arc, amount of liquid such as water and oil, change in difference image described later, probability, probability density. , other instrument states, or any other unit you set.

各異常パターン5a~5jにおける波形の具体的な形状は図示した形状に限らず、ある程度近似する異なる形状であってもよい。また、y軸は、正若しくは負の値、又は正負両方の値を評価対象に含めてもよい。さらに、図4及び図5に例示した各異常パターン5a~5jは、y軸の値が正側に変化しているが、正負反転させた負側に変化するパターン(即ち、図4及び図5においてx軸により下方に反転させた形状のパターン)としてもよいし、正負両方に変化するパターン(図4及び図5においてx軸により下方に反転輻射させた形状のパターン)としてもよい。その他、記憶部212は、各センサ23から取得した監視要素と照合して異常判定に用いる任意の異常パターンを予め設定して又は外部から取得して記憶することができる。 The specific shape of the waveform in each of the abnormal patterns 5a to 5j is not limited to the illustrated shape, and may be a different shape that approximates to some extent. Also, the y-axis may include positive or negative values, or both positive and negative values. Furthermore, in each of the abnormal patterns 5a to 5j illustrated in FIGS. 4 and 5, the value of the y-axis changes to the positive side, but the pattern changes to the negative side by inverting the positive and negative (that is, FIGS. 4 and 5 ), or a pattern that changes in both positive and negative directions (a pattern in which radiation is reversed downward along the x-axis in FIGS. 4 and 5). In addition, the storage unit 212 can preset or externally acquire and store an arbitrary abnormality pattern used for abnormality determination by collating with the monitoring elements acquired from each sensor 23 .

通信部213は、ネットワーク4を介して外部装置(例えば、出力装置3)と通信可能に構成され、キュービクル2との通信を中継して情報の送受信を行う。制御部211は、例えば各センサ23から取得した監視要素のデータを、通信部213を介して出力装置3に送信する。また、制御部211は、通信部213を介して、出力装置3からキュービクル2に対する制御指示等を受信することができる。 The communication unit 213 is configured to communicate with an external device (for example, the output device 3) via the network 4, and relays communication with the cubicle 2 to transmit and receive information. The control unit 211 transmits, for example, monitoring element data acquired from each sensor 23 to the output device 3 via the communication unit 213 . Also, the control unit 211 can receive control instructions and the like for the cubicle 2 from the output device 3 via the communication unit 213 .

ゲートウェイ21がキュービクル2の異常判定を行う方法としては、ゲートウェイ21の制御部211が、記憶部212に予め又は動的に設定される閾値や条件に基づいて判定したり、センサ23の種類に応じて、監視要素の変化を異常パターン5a~5jと照合して、監視要素がいずれかの異常パターン5a~5jと一致するか否かを機械学習(所謂ディープラーニング)により学習済みの判定プログラムによって推定し、異常判定させる構成としてもよい。当該判定プログラムは、任意のタイミングで新たに取得した監視要素のデータを教師データとして用いて機械学習により更新しながら適用してもよい。又は、制御部211は、各センサ23の種類に応じて固定的に予め設定した異常パターン5a~5jを監視要素と照合してキュービクル2の異常判定を行ってもよい。なお、本実施形態の判定プログラムは、電気設備点検プログラムの一部として実行することができる。また、本実施形態の電気設備点検システム1は、電気設備点検プログラムを実行させるためのコンピュータ(不図示)を含む。 As a method for the gateway 21 to determine the abnormality of the cubicle 2, the control unit 211 of the gateway 21 performs determination based on thresholds or conditions set in advance or dynamically in the storage unit 212, or based on the type of the sensor 23. Then, the change in the monitored element is compared with the abnormal patterns 5a to 5j, and whether or not the monitored element matches any of the abnormal patterns 5a to 5j is estimated by a judgment program that has been learned by machine learning (so-called deep learning). It is also possible to adopt a configuration in which an abnormality is determined. The determination program may be applied while being updated by machine learning using monitoring element data newly acquired at an arbitrary timing as teacher data. Alternatively, the control unit 211 may determine the abnormality of the cubicle 2 by comparing the abnormality patterns 5a to 5j, which are fixedly preset in accordance with the type of each sensor 23, with the monitoring elements. Note that the determination program of the present embodiment can be executed as part of an electrical equipment inspection program. The electrical equipment inspection system 1 of this embodiment also includes a computer (not shown) for executing an electrical equipment inspection program.

外部機器6は、例えば、地中又は架空用の負荷開閉器であり、地中線用負荷開閉器(UGS(Underground Gas Switch))(例えば、スマートUGS)や、気中負荷開閉器(PAS(Pole mounted Air Switch))を適用することができる。また外部機器6は、センサ23として、高圧絶縁センサ23aを備える。 The external device 6 is, for example, an underground or overhead load switch, such as an underground line load switch (UGS (Underground Gas Switch)) (for example, smart UGS) or an air load switch (PAS ( Pole mounted Air Switch)) can be applied. The external device 6 also includes a high-voltage insulation sensor 23 a as the sensor 23 .

ここで、本実施形態の各センサ23の詳細について説明する。高圧絶縁センサ23aは、外部機器6の地絡電流を検出して監視要素として(又は絶縁抵抗を監視要素として)、制御部211により異常判定を行うことができる。制御部211は、例えば、高圧絶縁センサ23aが検出した地絡電流が予め定めた閾値以上、所定の時間継続して流れた場合に異常が発生したものと判定することができる。本実施形態では、高圧絶縁センサ23aが検出する地絡電流及び検出時間に応じて、異常の判定結果を複数段階にレベル分けして(例えば、微地絡や絶縁劣化等にレベル分け)、地絡前の絶縁低下を事前に検出することができる。 Here, details of each sensor 23 of the present embodiment will be described. The high-voltage insulation sensor 23a detects the ground fault current of the external device 6 and serves as a monitoring element (or as a monitoring element of the insulation resistance) so that the control unit 211 can perform abnormality determination. For example, the control unit 211 can determine that an abnormality has occurred when the ground fault current detected by the high-voltage insulation sensor 23a continues to flow for a predetermined period of time for a predetermined threshold value or more. In this embodiment, according to the ground fault current and the detection time detected by the high-voltage insulation sensor 23a, the abnormality determination result is divided into a plurality of levels (for example, the level is divided into a slight ground fault, insulation deterioration, etc.). Insulation degradation prior to fault can be detected in advance.

また、制御部211は、高圧絶縁センサ23aが検出した地絡電流の変化を、異常パターン(例えば、関数型の異常パターン5b、ランダム型の異常パターン5d、又はバスタブ後期型の異常パターン5g)と照合して、いずれかの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって判定することができる。 Further, the control unit 211 treats the change in the ground fault current detected by the high-voltage insulation sensor 23a as an abnormal pattern (for example, the functional abnormal pattern 5b, the random abnormal pattern 5d, or the late bathtub abnormal pattern 5g). By collation, it can be determined by the determination program whether or not there is a match with any of the abnormal patterns.

高圧絶縁センサ23bは、高圧機器の絶縁抵抗を監視要素として検出する。制御部211は、絶縁抵抗値の判定結果を複数段階にレベル分けすることもでき、例えば絶縁抵抗値が30MΩ以上である場合は正常とし、6MΩ以上30MΩ未満である場合は要注意とし、6MΩ未満である場合は異常として判定することができる。また、高圧絶縁センサ23bは、機器が発する可聴域又は不可聴域の音を監視要素として検出する集音センサとして機能してもよい。高圧機器は、絶縁劣化によってノイズとして音が発生することがある。そのため、この集音センサは、絶縁劣化に関連する周波数や音圧レベルを検出することにより、キュービクル2内に収容される高圧機器の異常を検出することができる。なお、高圧絶縁センサ23bは、集音した音を絶縁抵抗値に変換し、例えば上述した閾値を用いて異常判定を行う構成としてもよい。また、集音センサは、高圧機器に限らず、その他の機器や異常の検出に用いてもよい。 The high-voltage insulation sensor 23b detects insulation resistance of high-voltage equipment as a monitoring element. The control unit 211 can also classify the determination result of the insulation resistance value into a plurality of levels. For example, if the insulation resistance value is 30 MΩ or more, it is normal, and if it is 6 MΩ or more and less than 30 MΩ, it is regarded as requiring caution, and less than 6 MΩ. , it can be determined as abnormal. Also, the high-voltage insulation sensor 23b may function as a sound collecting sensor that detects sound in the audible range or inaudible range emitted by the device as a monitoring element. High-voltage equipment sometimes generates sound as noise due to insulation deterioration. Therefore, this sound collection sensor can detect an abnormality in the high-voltage equipment accommodated in the cubicle 2 by detecting the frequency and sound pressure level related to insulation deterioration. Note that the high-voltage insulation sensor 23b may be configured to convert the collected sound into an insulation resistance value and perform an abnormality determination using, for example, the threshold value described above. Further, the sound collection sensor is not limited to high-voltage equipment, and may be used for detecting other equipment and abnormalities.

また、制御部211は、高圧絶縁センサ23bが検出した絶縁抵抗の変化(又は音の変化)を、異常パターン(例えば、関数型の異常パターン5b、ランダム型の異常パターン5d、又は飽和型の異常パターン5i)と照合して、いずれかの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって異常判定することができる。 In addition, the control unit 211 detects a change in insulation resistance (or a change in sound) detected by the high-voltage insulation sensor 23b as an abnormality pattern (for example, a functional abnormality pattern 5b, a random abnormality pattern 5d, or a saturation abnormality pattern). By collating with the pattern 5i), it is possible to make an abnormality judgment by the judgment program as to whether or not it matches with any of the abnormal patterns.

カメラ23cは、キュービクル2の内部に一つ又は複数の箇所に設置され、キュービクル2の内部を撮影した複数の画像の差分画像を監視要素としてキュービクル2の異常を検出する。具体的に、例えば、制御部211は、カメラ23cによって同じ範囲を異なる時期に撮影した複数の画像から差分画像を求め、差分画像の変化(例えば、差分の面積や領域の変化)が大きい場合にキュービクル2が異常状態であると判定させることができる。差分画像の変化を監視することより、例えば、キュービクル2内に侵入した動物(例えば、ねずみ、へび等)、植物、機器の汚損等の物体を検出することができる。なお、制御部211は、キュービクル2内に侵入した物体を画像処理により特定してもよい。 The cameras 23c are installed at one or a plurality of locations inside the cubicle 2, and detect an abnormality in the cubicle 2 using differential images of a plurality of images of the interior of the cubicle 2 as monitoring elements. Specifically, for example, the control unit 211 obtains a difference image from a plurality of images of the same range captured at different times by the camera 23c, and when the change in the difference image (for example, the change in the area or region of the difference) is large, It can be determined that the cubicle 2 is in an abnormal state. By monitoring changes in the difference image, it is possible to detect objects such as animals (for example, rats, snakes, etc.), plants, and soiled equipment that have entered the cubicle 2 . Note that the control unit 211 may identify an object that has entered the cubicle 2 by image processing.

また、制御部211は、カメラ23cが検出した画像の変化を、異常パターン(例えば、突発型の異常パターン5a)と照合して、いずれかの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって異常判定することができる。 In addition, the control unit 211 collates the change in the image detected by the camera 23c with an abnormality pattern (for example, the sudden type abnormality pattern 5a), and determines whether or not it matches with any of the abnormality patterns by the determination program. can judge.

温度センサ23dは、キュービクル2内の任意の部位(例えば、高圧受電設備)の温度を監視要素として検出する。制御部211は、例えば、温度センサ23dが検出した温度の変化(所定の時間間隔(例えば、1時間毎)で検出)が大きい場合、キュービクル2に異常が発生したと判定する。 The temperature sensor 23d detects the temperature of an arbitrary portion (for example, high-voltage power receiving equipment) within the cubicle 2 as a monitoring element. For example, when the change in temperature detected by the temperature sensor 23d (detected at predetermined time intervals (for example, every hour)) is large, the control unit 211 determines that the cubicle 2 has become abnormal.

また、制御部211は、温度センサ23dが検出した温度の変化を、異常パターン(例えば、関数型の異常パターン5b及び周期型の異常パターン5c)と照合して、いずれかの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって異常判定することができる。 In addition, the control unit 211 collates the change in temperature detected by the temperature sensor 23d with an abnormal pattern (for example, the functional abnormal pattern 5b and the periodic abnormal pattern 5c), and matches any of the abnormal patterns. Abnormality can be determined by the determination program.

ガスセンサ23eは、キュービクル2内の電線から発生するVOC(揮発性有機化合物)等のガス濃度を監視要素として検出する。制御部211は、ガス濃度を検出して、所定の時間間隔(例えば1時間毎)に異常判定を行い、ガス濃度が予め定めた閾値以上であった場合に、キュービクル2に異常が発生したと判定する。 The gas sensor 23e detects the concentration of gases such as VOCs (volatile organic compounds) generated from the electric wire inside the cubicle 2 as a monitoring element. The control unit 211 detects the gas concentration and performs abnormality determination at predetermined time intervals (for example, every hour). judge.

また、制御部211は、ガスセンサ23eが検出したガス濃度の変化を、異常パターン(例えば、関数型の異常パターン5b、周期型の異常パターン、及び飽和型の異常パターン5i)と照合して、いずれの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって異常判定することができる。 In addition, the control unit 211 collates the change in the gas concentration detected by the gas sensor 23e with an abnormality pattern (for example, the functional abnormality pattern 5b, the periodic abnormality pattern, and the saturation abnormality pattern 5i), Abnormality can be determined by a determination program as to whether or not it matches with the abnormality pattern of .

マルチメータ23fは、バンク(変圧器の二次側の電路系統)毎の電圧及び電流を監視要素として測定する。制御部211は、例えば、電灯電圧の場合に標準電圧101Vに対して107Vを1分以上継続して超えた場合や、動力電圧の場合に標準電圧202Vに対して222Vを1分以上継続して超えた場合に、キュービクル2に異常が発生したと判定する。また、制御部211は、例えば、マルチメータ23fにより、キュービクル2内の変圧器に定格電流の120%程度以上電流が流れている状態が2時間程度以上継続したと判定した場合に、キュービクル2に異常が生じたと判定することができる。 The multimeter 23f measures the voltage and current for each bank (electric circuit system on the secondary side of the transformer) as monitoring elements. For example, in the case of lamp voltage, the voltage exceeds 107 V against the standard voltage of 101 V for one minute or more, or, in the case of the power voltage, the voltage exceeds the standard voltage of 202 V at 222 V for one minute or more. If it exceeds, it is determined that an abnormality has occurred in the cubicle 2 . For example, when the control unit 211 determines with the multimeter 23f that a current of about 120% or more of the rated current is flowing through the transformer in the cubicle 2 for about two hours or longer, the cubicle 2 It can be determined that an abnormality has occurred.

また、制御部211は、マルチメータ23fが検出した電圧又は電流の変化を、異常パターン(例えば、周期型の異常パターン5c)と照合して、電圧又は電流の変化がいずれかの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって異常判定することができる。 In addition, the control unit 211 collates the change in voltage or current detected by the multimeter 23f with an abnormal pattern (for example, periodic abnormal pattern 5c), and the change in voltage or current matches any of the abnormal patterns. Abnormality can be determined by a determination program as to whether or not to do so.

低圧絶縁センサ23gは、低圧電路の絶縁抵抗(電流)を監視要素として検出する。制御部211は、低圧電路の絶縁抵抗が予め定めた閾値以下(例えば、電流値として50mA以上)であった場合にキュービクル2の低圧電路に異常があったと判定する。 The low voltage insulation sensor 23g detects the insulation resistance (current) of the low voltage circuit as a monitoring element. The control unit 211 determines that the low voltage circuit of the cubicle 2 has an abnormality when the insulation resistance of the low voltage circuit is equal to or less than a predetermined threshold value (for example, 50 mA or more as a current value).

また、制御部211は、低圧絶縁センサ23gが検出した絶縁抵抗(電流)の変化を、異常パターン(例えば、突発型の異常パターン5a及び周期型の異常パターン5c)と照合して、絶縁抵抗(電流)の変化がいずれかの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって異常判定することができる。 In addition, the control unit 211 collates the change in the insulation resistance (current) detected by the low-voltage insulation sensor 23g with the abnormality patterns (for example, the sudden abnormality pattern 5a and the periodic abnormality pattern 5c) to determine the insulation resistance ( An abnormality can be determined by a determination program as to whether or not the change in current) matches any of the abnormal patterns.

粉塵センサ23hは、キュービクル2内における空気中の粉塵量を数値化して監視要素として検出する。キュービクル2の粉塵は、キュービクル2に使用される電線や機器の汚れ、塗装剥がれ若しくは錆、又は、外部からキュービクル2内に侵入した埃、塵、砂、花粉、その他の微粉が発生した場合に検知される。制御部211は、粉塵量が予め定めた閾値以上であった場合に、キュービクル2の汚れ等が異常であると判定することができる。 The dust sensor 23h digitizes the amount of dust in the air inside the cubicle 2 and detects it as a monitoring element. The dust in the cubicle 2 is detected when the wires and equipment used in the cubicle 2 are dirty, the paint is peeled off or rusted, or when dust, dust, sand, pollen, or other fine particles enter the cubicle 2 from the outside. be done. The control unit 211 can determine that the dirt or the like of the cubicle 2 is abnormal when the amount of dust is equal to or greater than a predetermined threshold.

また、制御部211は、粉塵センサ23hが検出した粉塵量の変化を、異常パターン(例えば、関数型の異常パターン5b及び周期型の異常パターン5c)と照合して、いずれかの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって異常判定することができる。 In addition, the control unit 211 compares the change in the amount of dust detected by the dust sensor 23h with an abnormal pattern (for example, the functional abnormal pattern 5b and the periodic abnormal pattern 5c), and matches any of the abnormal patterns. Abnormality can be determined by a determination program as to whether or not to do so.

振動センサ23iは、振動を監視要素として検出して、主に、キュービクル2の内部における高圧機器等の絶縁劣化、変圧器の異常、遮断器・負荷開閉器等の動作を検出する。振動センサ23iは、地震、地盤沈下、建物倒壊、土砂崩れ、等のキュービクル2外で発生した異常も検出することができる。振動センサ23iは、キュービクル2の筐体(壁部や天井部)に設置してキュービクル2全体の振動を検出してもよいし、特定の機器に取り付けて監視対象に発生する振動を検出してもよい。制御部211は、振動が予め定めた閾値異常であった場合に、監視対象としているキュービクル2や機器に異常が発生したものと判定することができる。 The vibration sensor 23i detects vibration as a monitoring element, and mainly detects insulation deterioration of high-voltage equipment inside the cubicle 2, abnormality of transformers, operation of circuit breakers, load switches, and the like. The vibration sensor 23i can also detect anomalies occurring outside the cubicle 2, such as earthquakes, ground subsidence, building collapses, and landslides. The vibration sensor 23i may be installed in the housing (wall or ceiling) of the cubicle 2 to detect vibration of the entire cubicle 2, or may be attached to a specific device to detect vibration generated in the monitored object. good too. The control unit 211 can determine that an abnormality has occurred in the cubicle 2 or equipment to be monitored when the vibration is abnormal with a predetermined threshold.

また、制御部211は、振動センサ23iが検出した振動の変化を、異常パターン(例えば、関数型の異常パターン5b及び周期型の異常パターン5c)と照合して、いずれかの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって異常判定することができる。 In addition, the control unit 211 compares the change in vibration detected by the vibration sensor 23i with an abnormal pattern (for example, the functional abnormal pattern 5b and the periodic abnormal pattern 5c), and matches any of the abnormal patterns. Abnormality can be determined by the determination program.

水位センサ23jは、屋内や屋外(例えば、地下変電所や地上変電所)に設置されたキュービクル2内の水位を監視要素として検出する。なお、水位センサ23jは、図2では図示しないが、PAS内や、引込線マンホール内の水位を検出してもよい。水位センサ23jにより、例えば、キュービクル2内、PAS内又は引込線マンホール内における過度な雨水等の侵入を検出することができる。 The water level sensor 23j detects the water level inside the cubicle 2 installed indoors or outdoors (for example, an underground substation or a ground substation) as a monitoring element. Although not shown in FIG. 2, the water level sensor 23j may detect the water level inside the PAS or the service line manhole. The water level sensor 23j can detect excessive intrusion of rainwater or the like into the cubicle 2, the PAS, or the service line manhole, for example.

また、制御部211は、水位センサ23jが検出した水位の変化を、異常パターン(例えば、関数型の異常パターン5b及び突発型の異常パターン5a)と照合して、いずれかの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって異常判定することができる。 In addition, the control unit 211 compares the change in the water level detected by the water level sensor 23j with an abnormal pattern (for example, the functional abnormal pattern 5b and the sudden abnormal pattern 5a), and matches any of the abnormal patterns. Abnormality can be determined by the determination program.

湿度センサ23kは、キュービクル2内の湿度を監視要素として検出する。制御部211は、湿度センサ23kによる湿度の検出結果を用いることで、例えば、高圧絶縁センサ23bにより検出される絶縁抵抗値を予測し、より正確な値に補正することができる。 The humidity sensor 23k detects the humidity inside the cubicle 2 as a monitoring element. By using the humidity detection result of the humidity sensor 23k, the control unit 211 can, for example, predict the insulation resistance value detected by the high-voltage insulation sensor 23b and correct it to a more accurate value.

また、制御部211は、湿度センサ23kが検出した湿度の変化を、異常パターン(例えば、関数型の異常パターン5b及び周期型の異常パターン5c)と照合して、いずれかの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって異常判定することができる。 In addition, the control unit 211 collates the change in humidity detected by the humidity sensor 23k with an abnormal pattern (for example, the functional abnormal pattern 5b and the periodic abnormal pattern 5c), and matches any of the abnormal patterns. Abnormality can be determined by the determination program.

トラッキングセンサ23lは、キュービクル2における負荷開閉器の接続部や低圧電路の接続部等のトラッキング発生を検出可能なセンサである。トラッキングの検出は、例えば、電圧波形を監視要素として計測し、電圧波形に含まれる放電波形を検出することにより行うことができる。 The tracking sensor 23l is a sensor capable of detecting the occurrence of tracking at the connecting portion of the load breaker in the cubicle 2, the connecting portion of the low voltage circuit, or the like. Tracking can be detected, for example, by measuring a voltage waveform as a monitoring element and detecting a discharge waveform included in the voltage waveform.

また、制御部211は、トラッキングセンサ23lが検出した電圧又は電流の変化を、異常パターン(例えば、関数型の異常パターン5b及びランダム型の異常パターン5d)と照合して、いずれかの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって異常判定することができる。 In addition, the control unit 211 compares the change in the voltage or current detected by the tracking sensor 23l with an abnormal pattern (for example, the functional abnormal pattern 5b and the random abnormal pattern 5d), Whether or not they match can be determined as abnormal by a determination program.

過熱感知センサ23mは、キュービクル2の機器本体や接続端子部の温度を監視要素として検出して異常判定させる。制御部211は、過熱感知センサ23mが検出した温度が予め定めた閾値以上となった場合、キュービクル2に異常が発生したと判定することができる。 The overheat detection sensor 23m detects the temperature of the device main body and the connection terminal portion of the cubicle 2 as a monitoring element and makes an abnormality determination. The control unit 211 can determine that an abnormality has occurred in the cubicle 2 when the temperature detected by the overheat sensor 23m is equal to or higher than a predetermined threshold.

また、制御部211は、過熱感知センサ23mが検出した温度の変化を異常パターン(例えば、関数型の異常パターン5b及び突発型の異常パターン5a)と照合して、いずれかの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって異常判定することができる。 In addition, the control unit 211 collates the change in temperature detected by the overheat sensor 23m with an abnormal pattern (for example, the functional abnormal pattern 5b and the sudden abnormal pattern 5a), and matches any of the abnormal patterns. Abnormality can be determined by the determination program.

漏液センサ23nは、油入機器(例えば変圧器)や非常用発電機等の監視対象機器の周辺の油分や水分の漏液量を監視要素として検出する。制御部211は、漏液量が予め定めた閾値以上であった場合に、キュービクル2に異常が発生したと判定することができる。 The liquid leakage sensor 23n detects, as a monitoring element, the amount of leaked oil or water around a device to be monitored such as an oil-filled device (for example, a transformer) or an emergency power generator. The control unit 211 can determine that an abnormality has occurred in the cubicle 2 when the leakage amount is equal to or greater than a predetermined threshold.

また、制御部211は、漏液センサ23nが検出した漏液量の変化を、異常パターン(例えば、関数型の異常パターン5b及び飽和型の異常パターン5i)と照合して、いずれかの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって異常判定することができる。 In addition, the control unit 211 collates the change in the leakage amount detected by the leakage sensor 23n with an abnormality pattern (for example, the functional abnormality pattern 5b and the saturation abnormality pattern 5i), and detects any abnormality pattern. Abnormality can be determined by a determination program by determining whether or not they match.

油量センサ23oは、油入機器(例えば変圧器)及び非常用発電機内の油量(オイル量)(監視要素)を監視する。制御部211は、油量が予め定めた閾値以下である場合に、異常が発生したと判定することができる。 The oil amount sensor 23o monitors oil amount (oil amount) (monitoring element) in the oil-filled equipment (for example, transformer) and the emergency generator. Control unit 211 can determine that an abnormality has occurred when the amount of oil is equal to or less than a predetermined threshold.

また、制御部211は、油量センサ23oが検出した油量の変化を、異常パターン(例えば、バスタブ初期型の異常パターン5f及び突発型の異常パターン5a)と照合して、油量の変化がいずれかの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって異常判定させる構成としてもよい。 In addition, the control unit 211 collates the change in the oil amount detected by the oil amount sensor 23o with an abnormality pattern (for example, the bathtub initial type abnormality pattern 5f and the sudden type abnormality pattern 5a), and the change in the oil amount is detected. A determination program may be used to determine whether or not the pattern matches any of the abnormal patterns.

接地線外れセンサ23pは、例えば、キュービクル2内の接地線に、電圧や電流を重畳することで接地抵抗を監視要素として監視し異常を判定することができる。 For example, the ground wire disconnection sensor 23p can superimpose a voltage or current on the ground wire in the cubicle 2 to monitor the ground resistance as a monitoring element and determine an abnormality.

また、制御部211は、接地線外れセンサ23pが検出した接地抵抗の変化を異常パターン(例えば、突発型の異常パターン5a及びランダム型の異常パターン5d)と照合して、いずれかの異常パターンと一致するか否かを判定プログラムによって異常判定することができる。 In addition, the control unit 211 collates the change in the ground resistance detected by the ground wire disconnection sensor 23p with an abnormality pattern (for example, the sudden type abnormality pattern 5a and the random type abnormality pattern 5d), Whether or not they match can be determined as abnormal by a determination program.

結露センサ23qは、キュービクル2内の高圧機器、内壁等に付着する水分量を監視要素として検出することでキュービクル2内の異常を検出する。例えば、制御部211は、結露センサ23qが検出した水分量があらかじめ定めた閾値以上であった場合に、異常であると判定することができる。 The dew condensation sensor 23q detects an abnormality in the cubicle 2 by detecting the amount of water adhering to the high-pressure equipment, the inner wall, etc. in the cubicle 2 as a monitoring element. For example, the controller 211 can determine that there is an abnormality when the amount of moisture detected by the dew condensation sensor 23q is equal to or greater than a predetermined threshold.

なお、図2に示したセンサ23に限らず、他のセンサを用いてもよい。 It should be noted that other sensors may be used instead of the sensor 23 shown in FIG.

図1に戻り、出力装置3は、キュービクル2の情報を出力可能に構成される。出力装置3は、ゲートウェイ21によってキュービクル2内のセンサが検出した監視要素を異常パターン5a~5jと照合し、監視要素に異常パターン5a~5jが含まれている場合、キュービクル2に異常が発生したことを出力する。出力装置3は、表示部、発光部、スピーカ及び通信部等を備えることができ、キュービクル2に異常が発生したことを表示、発光、放音又は他の装置への情報伝達等によって出力することができる。 Returning to FIG. 1, the output device 3 is configured to be capable of outputting the information of the cubicle 2 . The output device 3 compares the monitored elements detected by the sensors in the cubicle 2 with the abnormal patterns 5a to 5j by the gateway 21, and if the monitored elements include the abnormal patterns 5a to 5j, an abnormality has occurred in the cubicle 2. output that The output device 3 can include a display unit, a light-emitting unit, a speaker, a communication unit, and the like, and outputs that an abnormality has occurred in the cubicle 2 by displaying, emitting light, emitting sound, or transmitting information to other devices. can be done.

次に、電気設備点検システム1のゲートウェイ21が電気設備点検プログラムの実行により異常判定を行う電気設備点検方法について、図6のフローチャートを参照しながら説明する。 Next, an electrical equipment inspection method in which the gateway 21 of the electrical equipment inspection system 1 executes an electrical equipment inspection program to determine abnormality will be described with reference to the flowchart of FIG.

ステップS01において、ゲートウェイ21の制御部211は、キュービクル2内のセンサ23により検出された監視要素を取得する。 In step S<b>01 , the controller 211 of the gateway 21 acquires the monitoring elements detected by the sensor 23 inside the cubicle 2 .

ステップS02において、制御部211は、記憶部212に記憶される閾値や異常パターン5a~5jを用いて監視要素が異常判定の条件を満たすか否かを判定する。制御部211は、センサ23の種類に対応して異常判定に適用する閾値や異常パターン5a~5jの種類を選択する。異常パターン5a~5jにおけるx軸及びy軸の単位も、監視要素に応じて設定される。 In step S02, the control unit 211 determines whether or not the monitoring element satisfies the conditions for abnormality determination using the threshold values and the abnormality patterns 5a to 5j stored in the storage unit 212. FIG. The control unit 211 selects a threshold value to be applied to the abnormality determination and the types of the abnormality patterns 5a to 5j corresponding to the type of the sensor 23. FIG. The units of the x-axis and y-axis in the abnormal patterns 5a to 5j are also set according to the monitored elements.

ステップS03において、制御部211は、監視要素に異常パターンが含まれている場合に、キュービクル2に異常が発生した旨の情報を出力装置3に送信することで、キュービクル2の異常を出力装置3から出力させる。出力装置3を管理者が監視している場合、キュービクル2の異常内容に応じて、保守、点検、調査等の必要な対応を管理者が出力装置3又はその他の装置を通じて行うことができる。 In step S<b>03 , the control unit 211 transmits information indicating that an abnormality has occurred in the cubicle 2 to the output device 3 when an abnormality pattern is included in the monitored elements, thereby notifying the output device 3 of the abnormality in the cubicle 2 . output from When the output device 3 is monitored by the manager, the manager can take necessary measures such as maintenance, inspection, investigation, etc. through the output device 3 or other devices according to the content of the abnormality of the cubicle 2 .

以上のように、本実施形態では、電気設備の監視要素を検出可能なセンサ23と、異常パターン5a~5jを記憶する記憶部212と、電気設備の情報を出力可能な出力装置3(出力部)と、センサ23が検出した監視要素を異常パターン5a~5jと照合し、監視要素に異常パターン5a~5jが含まれている場合に、電気設備の異常を出力装置3から出力させる制御部211と、を備える構成について説明した。このような構成により、異常判定を、柔軟な判定基準により行うことができるため、多様な故障モードを検出可能な電気設備点検システム1、電気設備点検装置、電気設備点検方法及び電気設備点検プログラムを構成することができる。 As described above, in this embodiment, the sensor 23 capable of detecting the monitoring elements of the electrical equipment, the storage unit 212 storing the abnormal patterns 5a to 5j, and the output device 3 (output unit ), and the control unit 211 that compares the monitoring elements detected by the sensor 23 with the abnormality patterns 5a to 5j and causes the output device 3 to output an abnormality in the electrical equipment when the monitoring elements include the abnormality patterns 5a to 5j. and the configuration provided with. With such a configuration, it is possible to perform abnormality determination according to flexible criteria. Therefore, the electrical equipment inspection system 1, the electrical equipment inspection device, the electrical equipment inspection method, and the electrical equipment inspection program capable of detecting various failure modes are provided. Can be configured.

また、本実施形態の電気設備点検システム1は、キュービクル2を複数備えた場合であっても、キュービクル2に備えられているセンサ23から警報が発せられた場合、どのキュービクル2から何の種類の警報が発せられたのか(どんな問題が生じたのか)を特定することができるため、遠隔によりキュービクル2の監視および管理を容易に行うことができる。 Further, even when a plurality of cubicles 2 are provided in the electrical equipment inspection system 1 of the present embodiment, when an alarm is issued from the sensor 23 provided in the cubicle 2, what type of cubicle 2 is used to Since it is possible to specify whether an alarm has been issued (what kind of problem has occurred), it is possible to easily monitor and manage the cubicle 2 remotely.

従来は、人が行う点検等において異常や予兆を発見することが容易ではない場合があり、点検品質や判定精度にバラつきが比較的あったが、本実施形態の電気設備点検システム1は、異常や事故に至る予兆を容易に把握することができる。また、本実施形態の電気設備点検システム1は、点検頻度の延伸化を行い、一人が点検可能なキュービクル2の件数を増加させることもできるため、人手不足を解消することもできる。 Conventionally, it may not be easy to discover abnormalities and signs in inspections performed by people, and there were relatively variations in inspection quality and judgment accuracy. It is possible to easily grasp signs leading to accidents and accidents. In addition, the electric equipment inspection system 1 of the present embodiment can extend the inspection frequency and increase the number of cubicles 2 that can be inspected by one person, so that the labor shortage can be resolved.

以上で本発明の実施形態の説明を終えるが、本発明の態様はこの実施形態に限定されるものではない。 Although the description of the embodiment of the present invention is finished above, the aspect of the present invention is not limited to this embodiment.

例えば、本実施形態では、電気設備の情報を出力可能な出力部は、キュービクル2とネットワーク4を介して接続された別体に設けられた出力装置3である例に説明したが、キュービクル2と一体に設けた構成としたり、携帯端末に構成してもよい。 For example, in the present embodiment, the output unit capable of outputting information on electrical equipment is the output device 3 provided separately and connected to the cubicle 2 via the network 4. It may be provided integrally or may be configured in a portable terminal.

また、本実施形態の電気設備点検システム1では、ゲートウェイ21をキュービクル2内に設けた例について説明したが、ゲートウェイ21はキュービクル2外に設けてもよい。また、監視要素を異常パターン5a~5jと照合する電気設備点検装置として、ゲートウェイ21を用いた例について説明したが、電気設備点検装置は、キュービクル2を含むLAN側又は外部のWAN側に設けてもよいし、オンプレミスサーバ、クラウドサーバ又は図1に示した出力装置3に設けてもよい。 Also, in the electric equipment inspection system 1 of the present embodiment, the example in which the gateway 21 is provided inside the cubicle 2 has been described, but the gateway 21 may be provided outside the cubicle 2 . Also, an example using the gateway 21 has been described as an electrical equipment inspection device that checks the monitoring elements against the abnormal patterns 5a to 5j, but the electrical equipment inspection device is provided on the LAN side including the cubicle 2 or on the external WAN side. Alternatively, it may be provided in an on-premises server, a cloud server, or the output device 3 shown in FIG.

また、本実施形態では、図2に示したように、ゲートウェイ21が各センサ23とは別構成である例について説明したが、いずれかのセンサ23内にゲートウェイ21の機能を含む構成としてもよい。例えば、低圧絶縁センサ23gがゲートウェイ21を備え、その他のセンサ23が低圧絶縁センサ23g内のゲートウェイ21を介することにより、制御部211は、各センサ23の情報や異常判定結果を外部装置に送信することができる。 Further, in this embodiment, as shown in FIG. 2, an example in which the gateway 21 is configured separately from each sensor 23 has been described. . For example, the low-voltage insulation sensor 23g has a gateway 21, and the other sensors 23 go through the gateway 21 in the low-voltage insulation sensor 23g, so that the control unit 211 transmits the information of each sensor 23 and the abnormality determination result to the external device. be able to.

また、本実施形態では、電気設備として閉鎖型受電設備であるキュービクル2を適用した例について説明したが、電気設備としては開放型受電設備や受電機能等を有するその他の設備を適用してもよい。 In addition, in the present embodiment, an example in which the cubicle 2, which is a closed power receiving facility, is applied as the electrical facility has been described, but as the electrical facility, an open power receiving facility or other facility having a power receiving function, etc. may be applied. .

1 電気設備点検システム
2 キュービクル
3 出力装置
4 ネットワーク
5a 突発型の異常パターン
5b 関数型の異常パターン
5c 周期型の異常パターン
5d ランダム型の異常パターン
5e 正規分布型の異常パターン
5f バスタブ初期型の異常パターン
5g バスタブ後期型の異常パターン
5h 機械故障型の異常パターン
5i 飽和型の異常パターン
5j 一次関数型の異常パターン
6 外部機器
21 ゲートウェイ
22 制御部
23 センサ
23a 高圧絶縁センサ
23b 高圧絶縁センサ
23c カメラ
23d 温度センサ
23e ガスセンサ
23f マルチメータ
23g 低圧絶縁センサ
23h 粉塵センサ
23i 振動センサ
23j 水位センサ
23k 湿度センサ
23l トラッキングセンサ
23m 過熱感知センサ
23n 漏液センサ
23o 油量センサ
23p 接地線外れセンサ
23q 結露センサ
211 制御部
212 記憶部
213 通信部
241 点検・測定項目
242 監視対象
243 異常パターンの種類
1 Electrical equipment inspection system 2 Cubicle 3 Output device 4 Network 5a Sudden abnormal pattern 5b Functional abnormal pattern 5c Periodic abnormal pattern 5d Random abnormal pattern 5e Normal distribution abnormal pattern 5f Early bathtub abnormal pattern 5g Late bathtub type abnormality pattern 5h Mechanical failure type abnormality pattern 5i Saturation type abnormality pattern 5j Linear function type abnormality pattern 6 External device 21 Gateway 22 Control unit 23 Sensor 23a High voltage insulation sensor 23b High voltage insulation sensor 23c Camera 23d Temperature sensor 23e Gas sensor 23f Multimeter 23g Low voltage insulation sensor 23h Dust sensor 23i Vibration sensor 23j Water level sensor 23k Humidity sensor 23l Tracking sensor 23m Overheat detection sensor 23n Leakage sensor 23o Oil amount sensor 23p Ground wire disconnection sensor 23q Dew condensation sensor 211 Control unit 212 Storage unit 213 Communication unit 241 Inspection/measurement item 242 Monitoring object 243 Abnormal pattern type

Claims (11)

複数のセンサと、制御部及び記憶部が設けられたゲートウェイとを有するキュービクルを備え、
前記センサは、前記キュービクルの監視要素を検出可能であり、
前記記憶部は、突発型、関数型、周期型、ランダム型、正規分布型、バスタブ初期型、バスタブ後期型、機械故障型、飽和型及び一次関数型の一部又は全部の種類を含む異常パターンを記憶
前記制御部は、前記キュービクルと外部ネットワークとの通信を中継する前記ゲートウェイに設けられ、前記センサが検出した前記監視要素を前記異常パターンと照合し、前記監視要素に前記異常パターンが含まれている場合に、前記キュービクルに異常があると判定する
電気設備点検システム。
A cubicle having a plurality of sensors and a gateway provided with a control unit and a storage unit,
the sensor is capable of detecting a monitoring element of the cubicle ;
The storage unit stores abnormal patterns including some or all of sudden type, functional type, periodic type, random type, normal distribution type, early bathtub type, late bathtub type, mechanical failure type, saturated type, and linear function type. remember the
The control unit is provided in the gateway that relays communication between the cubicle and an external network, compares the monitoring element detected by the sensor with the abnormal pattern, and includes the abnormal pattern in the monitoring element. In the case, it is determined that there is an abnormality in the cubicle ,
Electrical equipment inspection system.
前記ゲートウェイは、いずれかの前記センサ内に設けられる請求項1に記載の電気設備点検システム。2. The electrical equipment inspection system of claim 1, wherein the gateway is provided within any of the sensors. 前記記憶部は、前記異常パターンを複数記憶する請求項1又は請求項2に記載の電気設備点検システム。 3. The electrical equipment inspection system according to claim 1, wherein said storage unit stores a plurality of said abnormal patterns. 前記キュービクルの情報を出力可能な出力部を備え、
前記制御部は、前記キュービクルに異常があると判定した場合に、前記キュービクルの異常を前記出力部から出力させる請求項に記載の電気設備点検システム。
An output unit capable of outputting information of the cubicle ,
4. The electrical equipment inspection system according to claim 3 , wherein the control unit outputs the abnormality of the cubicle from the output unit when it is determined that the cubicle is abnormal.
前記制御部は、前記センサの種類に対応して異常判定に適用する前記異常パターンの種類を選択する請求項に記載の電気設備点検システム。 5. The electric equipment inspection system according to claim 4 , wherein the control unit selects the type of the abnormality pattern to be applied to the abnormality determination according to the type of the sensor. 前記センサは、高圧絶縁センサ、カメラ、温度センサ、ガスセンサ、マルチメータ、低圧絶縁センサ、粉塵センサ、振動センサ、水位センサ、湿度センサ、トラッキングセンサ、過熱感知センサ、漏液センサ、油量センサ、接地線外れセンサ及び結露センサのうちの一つ又は複数である請求項に記載の電気設備点検システム。 The sensors include a high voltage insulation sensor, a camera, a temperature sensor, a gas sensor, a multimeter, a low voltage insulation sensor, a dust sensor, a vibration sensor, a water level sensor, a humidity sensor, a tracking sensor, an overheat detection sensor, a liquid leakage sensor, an oil amount sensor, and a ground. 6. The electrical equipment inspection system according to claim 5 , wherein the electrical equipment inspection system is one or more of an off-line sensor and a dew condensation sensor. 前記制御部は、前記監視要素に複数の前記異常パターンが含まれている場合に、前記キュービクルが異常であると判定する請求項に記載の電気設備点検システム。 7. The electrical equipment inspection system according to claim 6 , wherein said control unit determines that said cubicle is abnormal when said monitoring element includes a plurality of said abnormal patterns. 前記制御部は、前記キュービクルの異常時における前記監視要素の前記異常パターンを機械学習により学習させた学習済みの判定プログラムを用いて、前記監視要素に前記異常パターンが含まれているか否かを判断する請求項に記載の電気設備点検システム。 The control unit determines whether or not the abnormal pattern is included in the monitoring element using a learned determination program obtained by learning the abnormal pattern of the monitoring element when the cubicle is abnormal by machine learning. The electrical equipment inspection system according to claim 7 . 制御部及び記憶部が設けられ、複数のセンサと通信可能に接続されて該センサとともにキュービクルに設けられた電気設備点検装置であって、
前記記憶部は、突発型、関数型、周期型、ランダム型、正規分布型、バスタブ初期型、バスタブ後期型、機械故障型、飽和型及び一次関数型の一部又は全部の種類を含む異常パターンを記憶
前記センサは、前記キュービクルの監視要素を検出可能であり、
前記制御部は、前記キュービクルと外部ネットワークとの通信を中継し、前記センサが検出した前記監視要素を前記異常パターンと照合し、前記監視要素に前記異常パターンが含まれている場合に、前記キュービクルに異常があると判定する
電気設備点検装置。
An electrical equipment inspection device provided with a control unit and a storage unit, communicably connected to a plurality of sensors and provided in a cubicle together with the sensors,
The storage unit stores abnormal patterns including some or all of sudden type, functional type, periodic type, random type, normal distribution type, early bathtub type, late bathtub type, mechanical failure type, saturated type, and linear function type. remember the
the sensor is capable of detecting a monitoring element of the cubicle ;
The control unit relays communication between the cubicle and an external network, compares the monitoring element detected by the sensor with the abnormal pattern, and if the abnormal pattern is included in the monitoring element, the cubicle determine that there is an abnormality in
Electrical equipment inspection device.
複数のセンサと、制御部及び記憶部が設けられたゲートウェイとを有するキュービクルを備えた電気設備点検システムを用いた電気設備点検方法であって、
前記センサは、前記キュービクルの監視要素を検出可能であり
前記記憶部は、突発型、関数型、周期型、ランダム型、正規分布型、バスタブ初期型、バスタブ後期型、機械故障型、飽和型及び一次関数型の一部又は全部の種類を含む異常パターンを記憶
前記制御部は、前記キュービクルと外部ネットワークとの通信を中継する前記ゲートウェイに設けられ、
前記センサが検出した前記監視要素を前記異常パターンと照合し、前記監視要素に前記異常パターンが含まれている場合に、前記キュービクルに異常があると判定する工程を含む、
電気設備点検方法。
An electric equipment inspection method using an electric equipment inspection system having a cubicle having a plurality of sensors and a gateway provided with a control unit and a storage unit,
the sensor is capable of detecting a monitoring element of the cubicle ;
The storage unit stores abnormal patterns including some or all of sudden type, functional type, periodic type, random type, normal distribution type, early bathtub type, late bathtub type, mechanical failure type, saturation type, and linear function type. remember the
The control unit is provided in the gateway that relays communication between the cubicle and an external network,
comparing the monitoring element detected by the sensor with the abnormal pattern, and determining that there is an abnormality in the cubicle when the monitoring element includes the abnormal pattern;
Electrical equipment inspection method.
複数のセンサと、制御部及び記憶部が設けられたゲートウェイとを有するキュービクルを備えた電気設備点検システムの電気設備点検プログラムであって、
前記センサは、前記キュービクルの監視要素を検出可能であり
前記記憶部は、突発型、関数型、周期型、ランダム型、正規分布型、バスタブ初期型、バスタブ後期型、機械故障型、飽和型及び一次関数型の一部又は全部の種類を含む異常パターンを記憶
前記制御部は、前記キュービクルと外部ネットワークとの通信を中継する前記ゲートウェイに設けられ、
前記センサが検出した前記監視要素を前記異常パターンと照合し、前記監視要素に前記異常パターンが含まれている場合に、前記キュービクルに異常があると判定する工程、をコンピュータに実行させるための電気設備点検プログラム。
An electrical equipment inspection program for an electrical equipment inspection system comprising a cubicle having a plurality of sensors and a gateway provided with a control unit and a storage unit ,
the sensor is capable of detecting a monitoring element of the cubicle ;
The storage unit stores abnormal patterns including some or all of sudden type, functional type, periodic type, random type, normal distribution type, early bathtub type, late bathtub type, mechanical failure type, saturated type, and linear function type. remember the
The control unit is provided in the gateway that relays communication between the cubicle and an external network,
a step of comparing the monitoring element detected by the sensor with the abnormal pattern, and determining that there is an abnormality in the cubicle when the monitoring element includes the abnormal pattern; Equipment inspection program.
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