JP7412392B2 - 部分放電判定装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、部分放電判定装置及び方法に関し、例えば、地中送電ケーブルの絶縁劣化を判定する部分放電判定装置に適用して好適なものである。

都市部では、地中に巨大な送電網が張り巡らされ、発電所で作られた電力がこの送電網を経由して各電力需要家にそれぞれ送電されている。地中送電設備は、高度経済成長期に増大し、現在では運転開始から40年を迎えるものが多くなったため、その経年劣化の診断技術が重要になってきている。ケーブルの経年劣化の主な要因は、ケーブルに使用されている絶縁体の劣化である。

地中送電ケーブルの劣化診断技術の一つとして部分放電測定法がある。地中送電ケーブルは、電流が流れる導体を絶縁体で覆った構造となっている。経年劣化により絶縁体に空隙が生じた場合、その部分に部分放電が発生するようになり、最終的には絶縁破壊に至ってしまう。部分放電測定法は、このような部分放電を観測し、その観測結果に基づいて地中送電ケーブルの絶縁劣化の度合いを診断するものであり、これまで様々な企業や研究機関において、部分放電発生メカニズムの解明や、部分放電特性から絶縁劣化度合を推定するための研究が進められてきた。

例えば、非特許文献１には、実験用電極を使っての課電開始から絶縁破壊までの部分放電パルスの位相角特性の測定結果と、パターン認識の手法を応用した劣化診断推定手法について記載されている。ここで、部分放電パルスの位相角特性とは、ケーブル印加電圧の位相角φで発生した電荷量ｑの部分放電パルス数ｎの特性と定義され、φ－ｑ－ｎ特性とも呼ばれる。

この文献では課電開始から絶縁破壊までの５つの時間帯におけるφ－ｑ－ｎ特性の変化が示されている。例えば、課電直後では－30°から90°の位相角範囲での正の部分放電パルスが発生し、150°～270°の位相角範囲で負の部分放電パルスが発生している。放電電荷量は、正のパルスでは10ｐＣから400ｐＣに分布し、負のパルスでは－10ｐＣから－800ｐＣに亘り分布している。これが、時間が経過すると位相角範囲及び放電電荷量範囲に変化が生じる。劣化推定手法は、測定データからφ－ｑ－ｎ特性を生成し、予め作成した複数段階の劣化度にそれぞれ応じた標準パターンとの類似性比較を行うものである。

また非特許文献２には、油隙欠陥内に気泡が生成されたＯＦ（Oil-Filled）ケーブル劣化状態をモデル化し、66，77ｋＶから275ｋＶまでの設計電界と、実運用範囲内の油圧条件における部分放電特性の測定と、解析結果とが開示されている。この中で、ディジタルオシロスコープによる部分放電の測定において、ベースノイズ除去として100ｐＣ以下を除いていることが記載されている。

さらに特許文献１には、電気機器の運転開始から所定期間の間に生成された信号に対して機械学習を行うことによって、電気機器近傍のノイズを含む信号を学習した学習モデルと、所定期間の経過後に生成された信号とに基づいて電気機器の部分放電の発生の有無を判定する部分放電検出システムについて開示されている。

特開２０２０－１２７２６号公報

古森郁尊、外３名、「部分放電発生位相角分布によるパターン認識を応用した絶縁劣化診断および余寿命推定」、社団法人電気学会、1993年、Vol.113-A、No.8、p.586－593 牧野雄太、「油膜欠陥を含むＯＦケーブル油浸紙_絶縁油複合絶縁系での部分放電特性に与える油圧および電界の影響」、電力中央研究所報告 H15107 2016年

電力ケーブルや電気機器は環境ノイズに晒されているため、測定された信号にはノイズが混在していると考えられる。ランダムノイズのφ－ｑ－ｎ（位相－電荷量－パルス数）特性は、印加電圧のすべての位相角範囲において、正と負のパルスが０ｐＣからそれぞれ正と負の最大値までに亘ってほぼ均等に分布していると考えられる。部分放電パルスにランダムノイズが混在した信号のφ－ｑ－ｎ特性は、これら部分放電パルス及びランダムノイズそれぞれのφ－ｑ－ｎ特性を重ね合わせた特性になると考えられる。

このため測定データのφ－ｑ－ｎ特性と類似性比較を行う標準パターンは、部分放電のみ、ノイズのみ、及び、ノイズ付き部分放電といった３タイプのφ－ｑ－ｎ特性とすることが適当である。測定データにおける部分放電パルスの振幅がノイズの振幅に比べて十分に大きい場合には、部分放電と判定される確率が高いが、部分放電パルスの振幅がノイズの振幅よりも小さい場合には、ノイズと判定される確率が高いと思われる。

そこで、部分放電パルス及びノイズの周波数特性の違いに着目し、バンドパスフィルタを通して測定信号のノイズ成分を減衰させ、部分放電パルス成分を抽出する方法が考えられる。この方法によれば、ノイズを完全に除去することはできないものの、部分放電パルスの振幅に対してノイズの振幅を小さくすることができる。

実際に部分放電判定装置を用いて電力ケーブルからデータを測定して解析した結果、フィルタを入れない場合にはすべての位相角範囲で－数百ｐＣから数百ｐＣまでの電荷量であったのが、バンドパスフィルタを挿入して測定を行うと、部分放電の位相角特性が観測できるようになった。

しかしながら、この方法ではノイズ成分を完全に除去できず、部分放電パルスの振幅よりも小さい－数十ｐＣから数十ｐＣの範囲の信号として測定されており、その数が部分放電パルスの数よりも桁違いに多いため、標準パターンとの類似性判定でノイズと判定されてしまうという問題があることが分かった。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、ノイズ環境下で取得された測定データに基づいて精度良く部分放電判定を行い得る信頼性の高い部分放電判定装置及び方法を提案しようとするものである。

かかる課題を解決するため本発明においては、電設備に発生する部分放電を判定する部分放電判定装置において、前記送電設備で発生した各前記部分放電の電荷量及び位相を表す測定データを取得する部分放電測定部と、前記測定データに含まれるノイズを統計情報に基づいて削除又は削減するノイズ処理部と、前記ノイズ処理部により前記ノイズが削除又は削減された前記測定データから、当該測定データに含まれる前記部分放電及び前記ノイズの電荷量、位相及びパルス数を表すφ－ｑ－ｎデータを生成するφ－ｑ－ｎデータ生成部と、前記部分放電及び前記ノイズのφ－ｑ－ｎデータを機械学習して学習モデルを生成する学習モデル生成部と、前記φ－ｑ－ｎデータ生成部が生成した前記φ－ｑ－ｎデータに基づき、前記学習モデルを利用して、少なくとも前記部分放電が発生しているか否かを判定する判定部とを設け、前記ノイズ処理部は、前記測定データの電荷量分布における度数が最大となる電荷量を中心とする所定範囲を前記ノイズとして、前記測定データを前記部分放電のデータと、前記ノイズのデータとに分離し、分離した前記ノイズのデータを所定の比率で間引き、間引いた前記ノイズのデータと、前記分離した前記部分放電のデータとを合成するようにして前記測定データから前記ノイズを削除又は削減するようにした。

また本発明においては、送電設備に発生する部分放電を判定する部分放電判定装置において実行される部分放電判定方法であって、前記送電設備で発生した各前記部分放電の電荷量及び位相を表す測定データを取得する第１のステップと、前記測定データに含まれるノイズを統計情報に基づいて削除又は削減する第２のステップと、前記ノイズを削除又は削減した前記測定データから、当該測定データに含まれる前記部分放電及び前記ノイズの電荷量、位相及びパルス数を表すφ－ｑ－ｎデータを生成する第３のステップと、前記φ－ｑ－ｎデータ生成部が生成した前記φ－ｑ－ｎデータに基づき、前記部分放電及び前記ノイズのφ－ｑ－ｎデータを機械学習して生成した学習モデルを利用して、少なくとも前記部分放電が発生しているか否かを判定する第４のステップとを設け、前記第２のステップにおいて、前記部分放電判定装置は、前記測定データの電荷量分布における度数が最大となる電荷量を中心とする所定範囲を前記ノイズとして、前記測定データを前記部分放電のデータと、前記ノイズのデータとに分離し、分離した前記ノイズのデータを所定の比率で間引き、間引いた前記ノイズのデータと、前記分離した前記部分放電のデータとを合成するようにして前記測定データから前記ノイズを削除又は削減するようにした。

本発明の部分放電判定装置及び方法によれば、ノイズ環境下で取得された測定データに基づいて精度良く部分放電判定を行うことができる。

本発明によれば、信頼性の高い部分判定装置及び方法を実現できる。

地中送電ケーブル劣化判定システムの全体構成を示すブロック図である。 部分放電測定装置の詳細構成を示すブロック図である。 部分放電判定装置の概略ハードウェア構成を示すブロック図である。 地中送電ケーブル劣化判定システムにおける一連の処理の流れを示すブロック図である。 （Ａ）～（Ｄ）は、部分放電パルス信号に含まれる部分放電パルスと、印加電圧信号との関係を示す図である。 φ－ｑデータの説明に供する図表である。 （Ａ）～（Ｃ）は、それぞれ部分放電開始時、部分放電中期又は絶縁破壊直前の部分放電電荷量位相角分布パターンを示す図である。 φ－ｑ－ｎデータの電荷量位相角分布パターンを示す図である。 部分放電電荷量位相角分布パターンの規格化の説明に供する図である。 図９の部分放電電荷量位相角分布パターンを規格化した部分放電電荷量位相角分布パターンを示す図である。 （Ａ）～（Ｃ）は、それぞれ図７（Ａ）～（Ｃ）を規格化した部分放電電荷量位相角分布パターンを示す図である。 （Ａ）～（Ｃ）は、それぞれ部分放電、ノイズ又はノイズ付き部分放電の学習用φ－ｑ－ｎデータの電荷量位相角分布パターンを示す図である。 （Ａ）～（Ｄ）は、部分放電パルス信号に含まれる部分放電パルス及びノイズと、印加電圧信号との関係を示す図である。 （Ａ）～（Ｃ）は、それぞれノイズを含む部分放電パルス信号の部分放電開始時、部分放電中期又は絶縁破壊直前の電荷量位相角分布パターンを示す図である。 ノイズを含むφ－ｑ－ｎデータの電荷量位相角分布パターンを示す図である。 ノイズを含む判定用のφ－ｑ－ｎデータの電荷量位相角分布パターンを示す図である。 ノイズ削減部における一連の処理の流れを示すブロック図である。 電荷分布生成部により生成される電荷量の度数分布を示すグラフである。 （Ａ）～（Ｃ）は、それぞれノイズ削減部から出力されるノイズ削減φ－ｑデータの部分放電開始時、部分放電中期又は絶縁破壊直前の電荷量位相角分布パターンを示す図である。 図１９（Ａ）のノイズ削減φ－ｑデータから生成した視認用φ－ｑ－ｎデータの電荷量位相角分布パターンを示す図である。 図２０のφ－ｑ－ｎデータから生成した判定用のφ－ｑ－ｎデータの電荷量位相角分布パターンを示す図である。

以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。

（１）本実施の形態による地中送電ケーブル劣化判定システムの構成
図１において、１は全体として本発明を適用した地中送電ケーブル劣化判定システムを示す。この地中送電ケーブル劣化判定システム１は、地中送電ケーブル２に発生する部分放電の進行度合を判定することで当該地中送電ケーブル２の絶縁劣化を監視するシステムであり、分割型高周波ＣＴ（Current Transformer）３、バンドパスフィルタ４、部分放電測定装置５及び部分放電判定装置６を備えて構成される。

地中送電ケーブル２は、クラフト紙及び油で絶縁を保つＯＦ（Oil Filled）ケーブルの場合、電気が流れる導体１０上に、絶縁油に浸したクラフト紙からなる絶縁体１１と、油を封入するための金属シース１２と、腐食防止のための防食層１３とが順次積層されて構成される。そして金属シース１２は、金属シース接地線１４を介して接地されており、これにより地中送電ケーブル２内で発生した部分放電パルスＰＬを金属シース接地線１４を介して大地に放出し得るようになされている。

分割型高周波ＣＴ３は、クランプ型の高周波電流センサから構成され、地中送電ケーブル２の所定長さごとに設置される。分割型高周波ＣＴ３は、金属シース接地線１４を流れる部分放電パルスＰＬを含む部分放電パルス信号ＳＧ１を生成し、生成した部分放電パルス信号ＳＧ１をバンドパスフィルタ４に送信する。

バンドパスフィルタ４は、分割型高周波ＣＴ３から与えられた部分放電パルス信号ＳＧ１に含まれる様々周波数帯域の信号成分のうち、部分放電パルス信号ＳＧ１の周波数帯域である数十ＭＨｚ～数百ＭＨｚの信号成分のみを通過させて部分放電測定装置５に出力する。このようにバンドパスフィルタ４を用いて必要な周波数帯域以外のノイズの信号強度を弱めることで、金属シース接地線１４を流れる信号に放送波などのノイズが混入した場合においても、部分放電パルス信号ＳＧ１の検出が容易になる。

部分放電測定装置５は、各分割型高周波ＣＴ３にそれぞれ対応させて設置される。部分放電測定装置５は、対応する分割型高周波ＣＴ３から送信されてきた部分放電パルス信号ＳＧ１に含まれる各部分放電パルスＰＬの電荷量と、これらの部分放電パルスＰＬがそれぞれ発生した各時点における対象とする地中送電ケーブル（以下、これを対象地中送電ケーブルと呼ぶ）２を流れる電気の電圧（以下、これを印加電圧と呼ぶ）の位相角とを測定し、測定結果を測定データＤ１としてネットワーク７を介して部分放電判定装置６に送信する。

部分放電判定装置６は、各部分放電測定装置５から送信されてきた測定データＤ１に基づいて、対象地中送電ケーブル２に発生する部分放電の進行度合を判定し、判定結果を表示する。

ここで、図２は、部分放電測定装置５の概略ハードウェア構成を示す。この図２に示すように、部分放電測定装置５は、第１及び第２のＡ／Ｄ（Analog/Digital）変換器２０Ａ，２０Ｂと、記憶装置２１、データ取得部２２及び通信装置２３とを備えて構成される。

第１及び第２のＡ／Ｄ変換器２０Ａ，２０Ｂは、それぞれ汎用のＡ／Ｄ変換器から構成される。また記憶装置２１は、ハードディスク装置やＳＳＤ（Solid State Drive）又は半導体メモリなどから構成される。記憶装置２１には、計測により得られた各部分放電パルスＰＬの電荷量及び位相角のデータでなる計測データＤ１が格納される。

データ取得部２２については後述する。なおデータ取得部２２は、ソフトウェア構成であってもよい。通信装置２３は、ＮＩＣ（Network Interface Card）などから構成され、部分放電測定装置５がネットワーク７を介して部分放電判定装置６と通信を行う際のプロトコル制御を行う。

図３は、部分放電判定装置６の概略ハードウェア構成を示す。この図２からも明らかなように、部分放電判定装置６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０、メモリ３１、記憶装置３２、通信装置３３、入力装置３４及び表示装置３５を備えた汎用のコンピュータ装置から構成される。

ＣＰＵ３０は、部分放電判定装置６全体の動作制御を司るプロセッサである。またメモリ３１は、揮発性の半導体メモリなどから構成され、ＣＰＵ３０のワークメモリとして利用される。後述するφ－ｑデータ生成プログラム４０、ノイズ削減プログラム４１、φ－ｑ－ｎデータ生成プログラム４２、φ－ｑ－ｎグラフ生成プログラム４３、学習モデル生成プログラム４４及び部分放電判定プログラム４５は、部分放電判定装置６の起動時や必要時に記憶装置３２からロードされてこのメモリ３１に格納されて保持される。

記憶装置３２は、ハードディスク装置やＳＳＤ又はフラッシュメモリなどの不揮発性の大容量の記憶装置から構成され、各種プログラムや長期間保持すべきデータなどが格納される。また通信装置３３は、ＮＩＣなどから構成され、部分放電判定装置６がネットワーク７を介して部分放電測定装置５と通信を行う際のプロトコル制御を行う。

入力装置３４は、ユーザが必要な命令や情報を部分放電判定装置６に入力する際に利用するデバイスであり、例えば、キーボードやマウスなどから構成される。さらに表示装置３５は、必要な情報を表示するためのデバイスであり、例えば、液晶パネルや有機ＥＬ（Electro Luminescence）パネルなどから構成される。

（２）地中送電ケーブル劣化判定システムにおける部分放電判定処理の流れ
図４は、本地中送電ケーブル劣化判定システム１において実行される、対象地中送電ケーブル２に発生する部分放電の進行度合を判定する一連の処理（以下、これを部分放電判定処理と呼ぶ）の流れを示す。図中、φ－ｑデータ生成部５０、ノイズ削減部５１、φ－ｑ－ｎデータ生成部５２、φ－ｑ－ｎグラフ生成部５３、学習モデル生成部５４及び部分放電判定部５６は、それぞれ部分放電判定装置６において、記憶装置３２（図３）からメモリ３１（図３）にロードされた図３について上述したφ－ｑデータ生成プログラム４０、ノイズ削減プログラム４１、φ－ｑ－ｎデータ生成プログラム４２、φ－ｑ－ｎグラフ生成プログラム４３、学習モデル生成プログラム４４及び部分放電判定プログラム４５のうちの対応するプログラムをＣＰＵ３０が実行することにより具現化される機能部である。

この図４に示すように、本地中送電ケーブル劣化判定システム１では、分割型高周波ＣＴ３（図１）から出力され、バンドパスフィルタ４においてフィルタリング処理が施された図５（Ａ）に示すような部分放電パルス信号ＳＧ１が部分放電測定装置５の第１のＡ／Ｄ変換器２０Ａに与えられる。そして第１のＡ／Ｄ変換器２０Ａは、この部分放電パルス信号ＳＧ１をＡ／Ｄ変換し、かくして得られた部分放電パルス信号ＳＧ１のディジタルデータをデータ取得部２２に出力する。

また部分放電測定装置５の第２のＡ／Ｄ変換器２０Ｂには、対象地中送電ケーブル２の印加電圧を５Ｖ程度にまで降圧してなる図５（Ｂ）に示すような印加電圧信号ＳＧ２が与えられる。そして第２のＡ／Ｄ変換器２０Ｂは、この印加電圧信号ＳＧ２をＡ／Ｄ変換し、かくして得られた印加電圧信号ＳＧ２のディジタルデータをデータ取得部２２に出力する。

なお、図５（Ａ）～（Ｄ）からも明らかなように、部分放電パルス信号ＳＧ１には、印加電圧の負から正へのゼロクロス点付近から正の部分放電パルスＰＬが発生し、印加電圧の正から負へのゼロクロス点付近から負の部分放電パルスＰＬが発生する。

データ取得部２２は、部分放電パルス信号ＳＧ１に含まれる各部分放電パルスＰＬをそれぞれ抽出し、これら部分放電パルスＰＬの電圧値のディジタル値をその部分放電パルスＰＬの電荷量としてそれぞれ取得する。またデータ取得部２２は、部分放電パルスＰＬごとに、その部分放電パルスＰＬが発生した時点における印加電圧信号ＳＧ２の位相角（以下、これを部分放電パルスＰＬの位相角又は発生位相角と呼ぶ）をそれぞれ取得する。そしてデータ取得部２２は、このようにして取得した各部分放電パルスＰＬの電荷量及び位相角の組をそれぞれ計測データＤ１として記憶装置２１（図２）に格納する。

この記憶装置２１に格納された計測データＤ１は、この後、ネットワーク７を介して部分放電判定装置６により読み出されて記憶装置３２（図３）に格納される。そして、記憶装置３２に格納された計測データＤ１は、この後、φ－ｑデータ生成部５０により読み出される。

φ－ｑデータ生成部５０は、読み出した計測データＤ１に基づいて、印加電圧位相φの電荷量ｑを印加電圧サイクルごとに表した図６に示すようなφ－ｑデータＤ２を生成する。この図６に示すように、φ－ｑデータＤ２は、横軸を印加電圧位相角番号、縦軸を印加電圧サイクルとする２次元配列データである。印加電圧位相角番号は、０から95までの整数で、それぞれ０°から356.25°までの3.75°刻みの位相角を意味する。印加電圧サイクルは、０から59までの60サイクルがある。従って、例えば、対象地中送電ケーブル２の印加電圧が60Ｈｚの場合には、１秒ごとにφ－ｑデータＤ２が生成されることになる。印加電圧位相角番号と印加電圧サイクルとの交点には、計測された該当する各部分放電パルスＰＬ（又はノイズ）の電荷量のうちの最大の電荷量が格納される。そしてφ－ｑデータ生成部５０は、生成したφ－ｑデータＤ２をノイズ削減部５１に出力する。

ノイズ削減部５１は、φ－ｑデータ生成部５０から与えられたφ－ｑデータＤ２から統計情報に基づいてノイズ成分を削減したノイズ削減φ－ｑデータＤ３を生成し、生成したノイズ削減φ－ｑデータＤ３をφ－ｑ－ｎデータ生成部５２に出力する。ノイズ削減部５１の具体的な構成及び処理内容については後述する。

φ－ｑ－ｎデータ生成部５２は、ノイズ削減部５１から与えられたノイズ削減φ－ｑデータＤ３に基づいて、図８について後述するφ－ｑ－ｎデータＤ４を生成する。φ－ｑ－ｎデータＤ４は、位相角φで発生した電荷量ｑの部分放電パルスＰＬ及びノイズのパルス数ｎの特性を２次元座標上に表したデータである。そしてφ－ｑ－ｎデータ生成部５２は、生成したφ－ｑ－ｎデータＤ４をφ－ｑ－ｎグラフ生成部５３及び部分放電判定部５６に出力する。

φ－ｑ－ｎグラフ生成部５３は、φ－ｑ－ｎデータ生成部５２から与えられたφ－ｑ－ｎデータＤ４をグラフ化した図１５について後述するようなφ－ｑ－ｎグラフ５８を生成する。そして、このようにして生成されたφ－ｑ－ｎグラフ５８が表示装置３５（図３）に表示される。

一方、学習モデル生成部５４には、計算機を用いた地中送電ケーブル２の劣化シミュレーションにより発生させた例えば図１１（Ａ）～（Ｃ）について後述するような地中送電ケーブル２の劣化度合（部分放電の進行度合であり、以下、同様）ごとの複数のφ－ｑ－ｎデータと、計算機を用いたシミュレーションにより発生させた図１２（Ａ）～（Ｃ）について後述するような部分放電パルス、ノイズ及びノイズ付き部分放電パルスの各データとが学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５として与えられる。そして学習モデル生成部５４は、かかる学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５を利用して地中送電ケーブル２の劣化度合ごとの部分放電パルスＰＬの電荷量の位相角分布パターンと、ノイズの位相角分布パターンと、ノイズ付き部分放電パルスＰＬの電荷量の位相角分布パターンとを機械学習し、学習結果である学習モデル５５を生成する。

そして部分放電判定部５６は、φ－ｑ－ｎデータ生成部５２から与えられた例えば図２０について後述するようなφ－ｑ－ｎデータＤ４に基づいて図２１について後述するような判定用のφ－ｑ－ｎデータ（以下、これを判定用φ－ｑ－ｎデータと呼ぶ）を生成し、生成した判定用φ－ｑ－ｎデータを学習モデル５５に入力することにより部分放電パルスＰＬが発生しているか否か、部分放電パルスＰＬが発生している場合には対象地中送電ケーブル２の劣化度合（部分放電の進行度合）を判定する。そして部分放電判定部５６は、かかる判定の判定結果を部分放電判定結果５７として所定形式で表示装置３５（図３）に表示する。

（３）部分放電判定装置の各機能部の具体的な処理内容
ここで、図７（Ａ）～（Ｃ）は、縦軸に部分放電パルスＰＬの電荷量をとり、横軸に印加電圧の位相角をとった座標平面上に印加電圧の複数サイクル（例えば60サイクル）期間に発生した各部分放電パルスＰＬをそれぞれ表す点をプロットすることにより得られた部分放電パルスＰＬの電荷量の位相角分布パターンの一例を示す。図７（Ａ）～（Ｃ）はノイズがない場合の例であり、図中の「■」は、部分放電パルスＰＬに対応する。なお、以下においては、このようなパターンを電荷量位相角分布パターンＴ１と呼ぶものとする。

図７（Ａ）は、部分放電開始時における部分放電パルスＰＬの電荷量位相角分布パターンＴ１の一例である。この例では、印加電圧の負から正へのゼロクロス点付近から正の部分放電パルスＰＬが発生し、印加電圧の正から負へのゼロクロス点付近から負の部分放電パルスＰＬが発生している。具体的には、印加電圧の位相角が0度から90度の範囲で正の電荷量の部分放電パルスＰＬが発生し、印加電圧の位相角が150度から270度の範囲で負の電荷量の部分放電パルスＰＬが発生し、さらに印加電圧の位相角が330度から360度の範囲で正の電荷量の部分放電パルスＰＬが発生していることが示されている。

また図７（Ｂ）は、部分放電中期における部分放電の電荷量位相角分布パターンＴ１の一例を示す。部分放電中期になると、図７（Ａ）の電荷量位相角分布パターンＴ１と比べて、部分放電パルスＰＬの電荷量が大きくなり、さらに部分放電パルスＰＬが発生する位相角の範囲も拡大する。

さらに図７（Ｃ）は、部分放電後期で絶縁破壊直前における部分放電の電荷量位相角分布パターンＴ１の一例を示す。図７（Ｃ）では、印加電圧のすべての位相角において部分放電パルスＰＬが発生し、その電荷量が＋数万ｐＣから－数万ｐＣの範囲にまで及ぶことが示されている。

このように、部分放電開始から絶縁破壊直前までの間に、部分放電パルスＰＬの電荷量と発生位相角は徐々に変化していく。具体的には、部分放電による地中送電ケーブル２の劣化が進むにつれて、上述のように部分放電の発生箇所が増加し、その部分放電の電荷量も大きくなる。

図８は、図７（Ａ）に示した部分放電の電荷量位相角分布パターンＴ１を規格化することにより得られる上述のφ－ｑ－ｎデータＤ４（図４）の電荷量位相角分布パターンＴ２を示す。φ－ｑ－ｎデータ生成部５２（図４）は、ノイズ削減部５１（図４）によりノイズが削減されたφ－ｑデータ（ノイズ削減φ－ｑデータＤ３）を規格化し、規格化した電荷量及び規格化位相角の組合せごとの部分放電の発生数をそれぞれ集計するようにしてφ－ｑ－ｎデータＤ４を生成する。

具体的に、φ－ｑ－ｎデータ生成部５２は、まず、図９に示すように、図７（Ａ）において部分放電パルスＰＬを表す点のすべてを中に含む範囲（以下、これをウインドと呼ぶ）６０を電荷量位相角分布パターンＴ１上に設定する。このとき部分放電の放電電荷量を表すウインド６０の縦の長さは、電荷量０から上と、電荷量０から下とが同じになるように設定する。つまり、部分放電電荷量の正の最大値と、負の最大値のうちの大きいほうの絶対値がウインド６０の０から上及び０から下のそれぞれの長さとなる。

次に、φ－ｑ－ｎデータ生成部５２は、図９のウインド６０の縦方向及び横方向をそれぞれ所定数に等分し、ウインド６０内を図８のような複数の小領域（以下、これをセルと呼ぶ）６１に分割し、これら各セル６１に対応する部分放電パルスＰＬ（及びノイズのパルス）の数をカウントするためのカウンタ（以下、これを部分放電パルスカウンタと呼ぶ）をそれぞれ設定する。

なお、図８は、ウインド６０の縦方向及び横方向ともにそれぞれ32個に等分した例である。図８の縦方向において、セル６１の１つ分は規格化した電荷量（以下、これを規格化電荷量と呼ぶ）ｓｑを表す。図９ではウインド６０の縦方向の範囲は－2000ｐＣ～＋2000ｐＣであるため、図８において、ｓｑ＝０は－2000ｐＣ以上で－1875ｐＣ未満の範囲、ｓｑ＝１は－1875ｐＣ以上で－1750ｐＣ未満の範囲にそれぞれ対応する。ｓｑ＝２からｓｑ＝14も同様である。ｓｑ＝15は－125ｐＣ以上で０ｐＣ未満の範囲、ｓｑ＝16は０ｐＣよりも大きく125ｐＣ以下の範囲、ｓｑ＝17は125ｐＣより大きく250ｐＣ以下の範囲にそれぞれ対応する。ｓｑ＝18からｓｑ＝30も同様である。ｓｑ＝31は1875ｐＣより大きく2000ｐＣ以下の範囲に対応する。

また図８の横方向において、セル６１の１つ分は１つの規格化位相角ｓｄを表す。上述のように規格化位相角ｓｄは印加電圧位相角を32等分したものであるため、規格化位相角ｓｄの刻みは11.25度になる。ｓｄ＝０は０度以上11.25度未満の範囲、ｓｄ＝１は11.25度以上22.5度未満の範囲にそれぞれ対応する。ｓｄ＝２からｓｄ＝31も同様である。

次いで、φ－ｑ－ｎデータ生成部５２は、対象とする各部分放電パルスＰＬ（及びノイズのパルス）の電荷量を０～31の整数値にそれぞれ規格化する。さらにφ－ｑ－ｎデータ生成部５２は、部分放電パルスＰＬ（及びノイズのパルス）ごとに、その規格化された電荷量（規格化電荷量）と、φ－ｑ－ｎデータ生成部５２が生成したその規格化位相角との組合せに対応するセル６１の部分放電パルスカウンタをそれぞれカウントアップする。これによりセル６１ごとに対応する部分放電パルスＰＬの数（以下、これを部分放電パルス数と呼ぶ）ｓｑｃがカウントされる。

なお図８では、理解の容易化のため、各セル６１を、そのセル６１の部分放電パルスカウンタによりカウントされた部分放電パルス数ｓｑｃに応じた濃度で着色している。具体的に、図８では、無色は規格化部分放電パルス数ｓｑｃが０であることを表し、規格化部分放電パルス数ｓｑｃの値が大きくなるにつれて薄い灰色、濃い灰色及び黒の順番で濃度が濃くなるように各セル６１が着色されている。

そしてφ－ｑ－ｎデータ生成部５２は、上述のようにしてカウントした各セル６１の部分放電パルス数ｓｑｃをφ－ｑ－ｎデータＤ４としてφ－ｑ－ｎグラフ生成部５３（図４）及び部分放電判定部５６（図４）にそれぞれ出力する。

一方、図１０は、学習モデル生成部５４に与えられる学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５のうち、部分放電パルスＰＬのφ－ｑ－ｎデータの荷量位相角分布パターンＴ３の一例を示す。学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５は、φ－ｑ－ｎデータＤ４の電荷量位相角分布パターンＴ２における２×２の４つのセル６１の部分放電パルス数ｓｑｃの合計を、その４つのセル６１を纏めた１つのセル６２の部分放電パルス数とする、横方向及び縦方向にそれぞれ16個のセル６２を有する電荷量位相角分布パターンＴ３における各セル６２の部分放電パルス数の情報から構成される。なお、学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５をφ－ｑ－ｎデータＤ４の１／４の解像度としたのは、学習処理や後述する判定処理の迅速化のためである。

図１１（Ａ）～（Ｃ）は、例えば、劣化シミュレーションで発生させた図７（Ａ）～（Ｃ）の電荷量位相角分布パターンＴ１を有するφ－ｑ－ｎデータに基づいてそれぞれ生成した学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５の電荷量位相角分布パターンＴ３を示す。図１１（Ａ）は、部分放電開始時の学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５の電荷量位相角分布パターンＴ３、図１１（Ｂ）は、部分放電中期の学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５の電荷量位相角分布パターンＴ３、図１１（Ｃ）は、絶縁破壊直前の学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５の電荷量位相角分布パターンＴ３を示す。φ－ｑ－ｎデータとしては、実際上は部分放電開始時、部分放電中期及び絶縁破壊直前の３段階だけでなく、より細かい劣化度合ごとのφ－ｑ－ｎデータが学習データとして学習モデル生成部５４に与えられる。

また図１２（Ａ）～（Ｃ）は、学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５として学習モデル生成部５４に与えられる部分放電、ノイズ、ノイズ付き部分放電の電荷量位相角分布パターンＴ４～Ｔ６を示す。図１２（Ａ）は、部分放電の学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５の電荷量位相角分布パターンＴ４であり、図１１（Ａ）と同じである。また図１２（Ｂ）は、ランダムノイズを模擬したノイズの学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５の電荷量位相角分布パターンＴ５であり、すべての規格化位相角ｓｄの範囲で帯状のパターンとなる。さらに図１２（Ｃ）は、ノイズを含む部分放電の学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５の電荷量位相角分布パターンＴ６であり、図１２（Ａ）及び（Ｂ）の対応するセル６２同士の値を加算して生成される。

学習モデル生成部５４は、図１１（Ａ）～（Ｃ）に示すような電荷量位相角分布パターンＴ３を有するφ－ｑ－ｎデータに基づいて地中送電ケーブル２の劣化度合ごとの電荷量位相角分布パターンＴ３を学習すると共に、図１２（Ａ）～（Ｃ）に示すようなノイズやノイズ付き部分放電の電荷量位相角分布パターンを機械学習して学習モデル５５を生成する。

図１３は、部分放電パルス信号ＳＧ１に含まれる部分放電パルスＰＬ及びノイズＮＳと、印加電圧信号ＳＧ２との関係を示す。この図１３からも明らかなように、部分放電パルス信号ＳＧ１には、印加電圧の負から正へのゼロクロス点付近から正の部分放電パルスＰＬが発生し、印加電圧の正から負へのゼロクロス点付近から負の部分放電パルスＰＬが発生する。一方、ノイズＮＳは、印加電圧のすべての位相範囲において、正や負のパルスがランダムに発生する。

図１４（Ａ）～（Ｃ）は、部分放電パルスＰＬ及びノイズＮＳが混在する部分放電パルス信号ＳＧ１の電荷量位相角分布パターンＴ７の一例を示す。この図１４（Ａ）～（Ｃ）に示す電荷量位相角分布パターンＴ７は、図１３（Ａ）に示した部分放電パルス信号ＳＧ１から図６について上述したφ－ｑデータＤ２を生成し、生成したφ－ｑデータＤ２の値を、横軸に印加電圧位相角、縦軸に電荷量をとった平面座標上にプロットすることにより生成することができる。図中の「■」は、部分放電パルスに対応し、「×」はノイズに対応する。

図１４（Ａ）は、部分放電開始時のφ－ｑデータＤ２に基づく電荷量位相角分布パターンＴ７を示す。この図１４（Ａ）からも明らかなように、部分放電開始時のφ－ｑデータＤ２では、印加電圧の位相角０°から90°にかけて正の部分放電パルスＰＬが、印加電圧の位相角150°から270°にかけて負の部分放電パルスＰＬが、印加電圧の位相角330°から360°にかけて正の部分放電パルスＰＬがそれぞれ発生していることが分かる。また、すべての位相角範囲でノイズＮＳが発生している。

図１４（Ｂ）は、部分放電中期のφ－ｑデータＤ２に基づく電荷量位相角分布パターンＴ７を示す。部分放電中期になると、図１４（Ａ）の電荷量位相角分布パターンＴ７と比べて部分放電パルスＰＬの電荷量と発生位相角とに変化が表れてくるが、ノイズＮＳの電荷があるためにこの電荷量位相角分布パターンＴ７と、図１３（Ａ）の部分放電開始時の電荷量位相角分布パターンＴ７との違いが判別し難い。

図１４（Ｃ）は、絶縁破壊直前のφ－ｑデータＤ２に基づく電荷量位相角分布パターンＴ７を示す。この図１４（Ｃ）に示すように、絶縁破壊直前になると、数万ｐＣに及ぶ電荷と、マイナス数万ｐＣに及ぶ電荷とが発生する。

図１５は、図１４（Ａ）について上述した部分放電パルスＰＬ及びノイズＮＳが混在する信号のφ－ｑデータＤ２から生成したφ－ｑ－ｎデータの電荷量位相角分布パターンＴ８を示す。図８と同様に、図１５の縦軸は図１４（Ａ）の－2000ｐＣから＋2000ｐＣを32等分した規格化電荷量ｓｑである。図８の部分放電パルスＰＬのみのφ－ｑ－ｎデータＤ４の電荷量位相角分布パターンＴ２と比べると、規格化電荷量ｓｑが０から14の範囲のセル６３と、17から31の範囲のセル６３との色が薄くなり、一方で規格化電荷量ｓｑが15から16の範囲のセル６３の色が濃くなっていることが分かる。これは図１４（Ａ）の部分放電パルスＰＬ及びノイズＮＳの電荷量が、０ｐＣ付近の小さな値に集中しているためである。

図１６は、例えば図１５に示した電荷量位相角分布パターンＴ８を有するφ－ｑ－ｎデータに基づいて部分放電判定部５６が生成した判定用φ－ｑ－ｎデータの電荷量位相角分布パターンＴ９を示す。この判定用φ－ｑ－ｎデータでは、図１０と同様に、規格化電荷量ｓｑと規格化位相角ｓｄをそれぞれ16等分し、かかるφ－ｑ－ｎデータにおける隣接する２×２の４つのセル６３（図１５）の部分放電パルスＰＬ及びノイズＮＳの合計値を対応する１つのセル６４の部分放電パルスＰＬ及びノイズＮＳの値とする。

かかる判定用φ－ｑ－ｎデータの電荷量位相角分布パターンＴ９は、図１０の学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５の電荷量位相角分布パターンＴ３と比べると、規格化電荷量ｓｑが０から６の範囲のセル６４と、９から15の範囲のセルとの色が薄くなり、７と８のセルの色が濃くなっている。この判定用φ－ｑ－ｎデータを、図１２（Ａ）～（Ｃ）で示した学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５を学習することにより得られた学習モデル５５（図４）を用いて判定を行うと、ノイズと判定される確率が高くなる。

このように部分放電パルスＰＬ及びノイズＮＳが混在する信号のφ－ｑデータＤ２をノイズ削減部５１を通すことなくそのまま利用してφ－ｑ－ｎデータを生成し、生成したφ－ｑ－ｎデータに基づいて判定用φ－ｑ－ｎデータを生成して部分放電判定を行うと、正しい判定を行うことができない。

そこで本実施の形態の部分放電判定装置６では、上述のようにノイズ削減部５１においてφ－ｑデータＤ２に含まれるノイズ成分を削減することにより以上のような不都合を解消し、部分放電判定部５６において精度良く判定を行い得るようにしたものである。

（４）ノイズ削減部の詳細構成
次に、図４について上述したノイズ削減部５１の詳細構成について説明する。図１７は、ノイズ削減部５１における一連の処理の流れを示す。本実施の形態では、電荷量が部分放電パルスＰＬの電荷量よりも小さく、特定の電荷量の範囲に集中しているというノイズＮＳの特性を利用してノイズＮＳを特定し、φ－ｑデータＤ２を部分放電パルスＰＬとノイズＮＳとに分離することにより、φ－ｑデータＤ２からノイズＮＳを削減する。

なお、図１７における電荷量分布生成部７０、パルス数最大電荷量算出部７１、ノイズ電荷量範囲算出部７２、ＰＤ／ノイズ分離部７３、ノイズ間引き部７４及び合成部７５は、それぞれ図３について上述した部分放電判定装置６のＣＰＵ３０がメモリ３１に格納されたノイズ削減プログラム４１を実行することにより具現化される機能部である。

電荷量分布生成部７０は、φ－ｑデータ生成部５０（図５）から与えられたφ－ｑデータＤ２に基づいて、図１８について後述するようなφ－ｑデータＤ２に含まれるパルス（部分放電パルスＰＬ及びノイズＮＳ）の電荷量の度数分布を生成する。ここで、かかるパルスの電荷量の度数は、負の最大値から正の最大値までを含む電荷量範囲をおよそ数十の数で等分割した範囲ごとにそれぞれ計算する。例えば、電荷量分布生成部７０は、電荷量の負の最大値が－2000ｐＣ、正の最大値が＋2000ｐＣであり、－2000ｐＣから＋2000ｐＣまでの範囲を40等分する場合、－2000から－1900、－1900から－1800、……－100から０、０から＋100、……、＋1900から＋2000のそれぞれの範囲の電荷量の数をそれぞれカウントし、カウント結果に基づいて電荷量の度数分布を生成する。そして電荷量分布生成部７０は、生成した電荷量の度数分布を電荷量分布情報としてパルス数最大電荷量算出部７１及びノイズ電荷量範囲算出部７２に出力する。

パルス数最大電荷量算出部７１は、電荷量分布生成部７０から与えられた電荷量分布情報に基づいて、電荷量の度数が最大となる電荷量（パルス数が最大と推測される電荷量であり、以下、これをパルス数最大電荷量と呼ぶ）を算出し、算出した電荷量をパルス数最大電荷量情報としてノイズ電荷量範囲算出部７２に出力する。なお、例えば図１８のように電荷量が０～100ｐＣの範囲の度数が最大であった場合、当該範囲の平均値の50ｐＣをパルス数最大電荷量としてもよい。または０～100ｐＣの電荷量をさらに10で分割した０～10ｐＣ，10～20ｐＣ，……，90～100ｐＣのそれぞれの範囲の電荷量の数を計算し、その数が最大となる電荷量の範囲の平均値をパルス数最大電荷量としてもよい。

ノイズ電荷量範囲算出部７２は、電荷量分布生成部７０から与えられた電荷量分布情報と、パルス数最大電荷量算出部７１から与えられたパルス数最大電荷量情報とに基づいて、部分放電パルスＰＬとノイズＮＳとを分割するための電荷量の閾値（ノイズの電荷量の範囲）を算出する。

具体的に、ノイズ電荷量範囲算出部７２は、電荷量分布情報に基づいて電荷量を度数の昇順又は降順に並べ替え、パルス数最大電荷量算出部７１から通知されたパルス数最大電荷量を中心として、負の電荷量と正の電荷量との各方向に全パルス数の所定割合が含まれる電荷量の範囲（例えば図１８で「ノイズ」と記された範囲）を算出する。本実施の形態の場合、この所定割合として、統計情報に基づく90％を適用する。この範囲の両側の電荷量が部分放電パルスＰＬとノイズＮＳとを分割するための閾値（以下、これらを電荷量閾値ＳＨ１，ＳＨ２（図１８参照）と呼ぶ）となる。

すなわち電荷量の最小値から小さい方の電荷量閾値ＳＨ１までの電荷量は部分放電パルス、２つの電荷量閾値ＳＨ１，ＳＨ２の間の電荷量はノイズＮＳ、大きい方の電荷量閾値ＳＨ２から最大の電荷量までの電荷量は部分放電パルスＰＬとする。そしてノイズ電荷量範囲算出部７２は、このようにして算出した２つの電荷量閾値ＳＨ１，ＳＨ２をＰＤ（Partial Discharge）／ノイズ分離部７３に出力する。

ＰＤ／ノイズ分離部７３は、ノイズ電荷量範囲算出部７２から与えられた２つの電荷量閾値ＳＨ１，ＳＨ２に基づいて、φ－ｑデータ生成部５０（図４）から与えられたφ－ｑデータＤ２をノイズＮＳのφ－ｑデータ（以下、これをノイズφ－ｑデータと呼ぶ）Ｄ２Ａと、部分放電パルスＰＬのφ－ｑデータ（以下、これを部分放電φ－ｑデータと呼ぶ）Ｄ２Ｂとに分離する。従って、部分放電φ－ｑデータＤ２Ａは、ノイズ成分を削減したφ－ｑデータＤ２である。そしてＰＤ／ノイズ分離部７３は、分離したノイズφ－ｑデータＤ２Ｂをノイズ間引き部７４に出力し、部分放電φ－ｑデータＤ２Ａを合成部７５に出力する。

ノイズ間引き部７４は、ＰＤ／ノイズ分離部７３から与えられたノイズφ－ｑデータＤ２Ａに対する間引き（ノイズのデータの間引き）処理を実行する。例えば、ノイズ間引き部７４は、ノイズφ－ｑデータＤ２Ａのデータの所定比率（以下、90％とする）を間引きしてデータの10％を残す場合には、０から１の乱数を発生させて値が０～0.1の場合に元の値を残し、それ以外の場合に元の値を０に置き換える。このように一部のノイズを残すのは、部分放電パルスＰＬの中にはノイズと同じ電荷量のものが存在するためである。そしてノイズ間引き部７４は、このようにしてデータを間引いたノイズφ－ｑデータ（以下、これを間引き後ノイズφ－ｑデータと呼ぶ）Ｄ２ＡＡを合成部７５に出力する。

合成部７５は、ノイズ間引き部７４から与えられた間引き後ノイズφ－ｑデータＤ２ＡＡと、ＰＤ／ノイズ分離部７３から与えられた部分放電φ－ｑデータＤ２Ｂとを合成し、かくして得られたノイズ成分を削減したφ－ｑデータＤ２を上述のノイズ削減φ－ｑデータＤ３としてφ－ｑ－ｎデータ生成部５２（図４）に出力する。

図１８は、電荷量分布生成部７０が生成した電荷量の度数分布を棒グラフで表現したものである。図中、パルス数が最も多い（棒グラフが最も高い）電荷量がパルス数最大電荷量であり、図１８では０～100ｐＣの平均値である50ｐＣがこれに該当する。また図１８において２本の破線はそれぞれ上述の電荷量閾値ＳＨ１，ＳＨ２を表しており、これら２つの電荷量閾値ＳＨ１，ＳＨ２で挟まれる範囲内の電荷量がノイズＮＳ、これ以外の電荷量が部分放電パルスＰＬとしてＰＤ／ノイズ分離部７３により分離される。

図１９（Ａ）～（Ｃ）は、ノイズ削減部５１から出力されるノイズ削減φ－ｑデータＤ３の電荷量位相角分布パターンＴ１０の一例を示す。図１９（Ａ）は部分放電開始時のノイズ削減φ－ｑデータＤ３の電荷量位相角分布パターンＴ１０、図１９（Ｂ）は部分放電中期のノイズ削減φ－ｑデータＤ３の電荷量位相角分布パターンＴ１０、図１９（Ｃ）は絶縁破壊直前のノイズ削減φ－ｑデータＤ３の電荷量位相角分布パターンＴ１０である。これら図１９（Ａ）～（Ｃ）の電荷量位相角分布パターンＴ１０と、図１４（Ａ）～（Ｃ）についてそれぞれ上述した部分放電パルスＰＬ及びノイズＮＳが混在するφ－ｑデータＤ２の電荷量位相角分布パターンＴ７とを比較すると、部分放電開始時、部分放電中期及び絶縁破壊直前のいずれの場合においても、０ｐＣを中心とする正及び負の一定電荷量範囲でノイズＮＳが削減されていることが分かる。

図２０は、図１９（Ａ）に示したノイズ削減φ－ｑデータＤ３から生成したφ－ｑ－ｎデータＤ４の電荷量位相角分布パターンＴ１１の一例を示す。図１５と同様に、縦軸は－2000ｐＣから＋2000ｐＣを32等分した規格化位相角ｓｄを表し、横軸は印加電圧位相角を32等分した規格化位相角ｓｄを表す。図１５について上述した部分放電パルスＰＬ及びノイズＮＳが混在するφ－ｑ－ｎデータＤ４の電荷量位相角分布パターンＴ８と、この図２０に示す電荷量位相角分布パターンＴ１１とを比較すると、図２０に示す電荷量位相角分布パターンＴ１１の方が、規格化電荷量ｓｑが０から14の範囲と、17から31の範囲とでセル６５の色とが濃くなり、一方で規格化電荷量ｓｑが15から16の範囲でセル６５の色が薄くなっていることが分かる。

図２１は、図２０について上述したφ－ｑ－ｎデータＤ４に基づいて部分放電判定部５６により生成される判定用のφ－ｑ－ｎデータの電荷量位相角分布パターンＴ１２を示す。判定用φ－ｑ－ｎデータは、図１６と同様に規格化電荷量ｓｑと規格化位相角ｓｄとをそれぞれ16とし、φ－ｑ－ｎデータＤ４の隣接する２×２の４つのセル６５（図２０）の合計値をそのセル６６の値とする。

図１６の部分放電パルスＰＬ及びノイズＮＳが混在する判定用φ－ｑ－ｎデータの電荷量位相角分布パターンＴ９と、図１８のノイズ成分を削減した判定用φ－ｑ－ｎデータの電荷量位相角分布パターンＴ１２とを比較すると、ノイズ成分を削減した判定用φ－ｑ－ｎデータの電荷量位相角分布パターンＴ１２では、規格化電荷量ｓｑが０から６の範囲のセル６６の色と、９から15の範囲のセル６６の色とが濃くなり、一方で規格化電荷量ｓｑが７及び８のセル６６の色が薄くなっていることが分かる。

図４について上述した部分放電判定部５６は、図１２について上述した学習用φ－ｑ－ｎデータＤ４を用いて機械学習した学習モデル５５（図４）を用いてこの判定用φ－ｑ－ｎデータＤ４を判定するため、ノイズ付き部分放電と判定される確率が高くなる。

（５）本実施の形態の効果
以上のように本実施の形態の部分放電判定装置６では、φ－ｑデータＤ２に含まれるノイズをノイズ削減部５１において統計情報に基づいて削減し、ノイズを削減したφ－ｑデータＤ２に基づいてφ－ｑ－ｎデータＤ４を生成し、生成したφ－ｑ－ｎデータＤ４に基づき、学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５で機械学習することにより得られた学習モデル５５を用いて部分放電の有無、対象地中送電ケーブル２に部分放電が発生している場合には対象地中送電ケーブル２の劣化度合（部分放電の進行度合）を判定する。従って、本部分放電判定装置６によれば、ノイズ環境下で取得された計測データに基づいて部分放電判定を行うことができ、かくして信頼性の高い部分放電判定装置を実現できる。

また本部分放電判定装置６では、ノイズ削減部５１が、統計情報に基づき、φ－ｑデータＤ２の電荷量分布における度数が最大となる電荷量を中心とする所定範囲をノイズとして、φ－ｑデータＤ２を部分放電パルスＰＬのデータと、ノイズのデータとに分離するようにして、φ－ｑデータＤ２ノイズを削減するようにしているため、完全にノイズ成分を除去することができる。従って、例えばバントパスフィルタなどを用いてノイズ成分を除去する際にノイズが－数十ｐＣ～＋数十ｐＣの範囲の信号として計測されるという問題が発生せず、信頼性高く部分放電判定を行うことができる。

（６）他の実施の形態
なお上述の実施の形態においては、部分放電の進行度合の判定対象が地中送電ケーブル２である部分放電判定装置６に本発明を適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、地中送電ケーブル２以外の送電ケーブルやこの他の送電設備に発生する部分放電の進行度合を判定する種々の部分放電判定装置に広く適用することができる。

また上述の実施の形態においては、学習用φ―ｑ－ｎデータＤ５として、劣化シミュレーションで発生させたφ－ｑ－ｎデータを適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、ノイズが発生しない環境下で各段階の劣化度合の地中送電ケーブル２を用いて測定したφ－ｑ－ｎデータの実測値を学習用φ－ｑ－ｎデータＤ５として適用するようにしてもよい。

さらに上述の実施の形態においては、図４について上述した一連の部分放電判定処理を実行する機能を１台のコンピュータ装置である部分放電判定装置６に搭載するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、かかる機能を複数の機能部分に分割し、これらの機能部分を分散型コンピューティングシステムを構成する複数のコンピュータ装置に分散させて搭載するようにしてもよい。

さらに上述の実施の形態においては、計測データに含まれるノイズを統計情報に基づいて削除又は削減するノイズ処理部として、ノイズを削減するノイズ削減部５１を適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、ノイズを完全に削除するようノイズ削減部５１を構築するようにしてもよい。ただし、ノイズの電荷量帯域にも部分放電パルスＰＬが存在するため、本実施の形態のように完全にノイズを削除するのではなくノイズを削減した方が部分放電判定の精度を向上させることができる。

本発明は、送電設備に発生する部分放電の有無や部分放電の進行度合（送電設備の劣化度合）を判定する種々の部分放電判定装置に広く適用することができる。

１……地中送電ケーブル劣化判定システム、２……地中送電ケーブル、３……分割型高周波ＣＴ、４……バンドパスフィルタ、５……部分放電測定装置、６……部分放電判定装置、３０……ＣＰＵ、３５……表示装置、４０……φ－ｑデータ生成プログラム、４１……ノイズ削減プログラム、４２……φ－ｑ－ｎデータ生成プログラム、４４……学習モデル生成プログラム、４５……部分放電判定プログラム、５０……φ－ｑデータ生成部、５１……ノイズ削減部、５２……φ－ｑ－ｎデータ生成部、５４……学習モデル生成部、５５……学習モデル、５６……部分放電判定部、６１～６６……セル、Ｄ１……計測データ、Ｄ２……φ－ｑデータ、Ｄ３……ノイズ削減φ－ｑデータ、Ｄ４……φ－ｑ－ｎデータ、Ｄ５……学習用φ－ｑ－ｎデータ、ＮＳ……ノイズ、ＰＬ……部分放電パルス、ＳＧ１……部分放電パルス信号、ＳＧ２……印加電圧信号、Ｔ１～Ｔ１１……電荷量位相角分布パターン。

Claims (4)

1. 送電設備に発生する部分放電を判定する部分放電判定装置において、
   前記送電設備で発生した各前記部分放電の電荷量及び位相を表す測定データを取得する部分放電測定部と、
   前記測定データに含まれるノイズを統計情報に基づいて削除又は削減するノイズ処理部と、
   前記ノイズ処理部により前記ノイズが削除又は削減された前記測定データから、当該測定データに含まれる前記部分放電及び前記ノイズの電荷量、位相及びパルス数を表すφ－ｑ－ｎデータを生成するφ－ｑ－ｎデータ生成部と、
   前記部分放電及び前記ノイズのφ－ｑ－ｎデータを機械学習して学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
   前記φ－ｑ－ｎデータ生成部が生成した前記φ－ｑ－ｎデータに基づき、前記学習モデルを利用して、少なくとも前記部分放電が発生しているか否かを判定する判定部と
   を備え、
   前記ノイズ処理部は、
   前記測定データの電荷量分布における度数が最大となる電荷量を中心とする所定範囲を前記ノイズとして、前記測定データを前記部分放電のデータと、前記ノイズのデータとに分離し、分離した前記ノイズのデータを所定の比率で間引き、間引いた前記ノイズのデータと、前記分離した前記部分放電のデータとを合成するようにして前記測定データから前記ノイズを削除又は削減する
   ことを特徴とする部分放電判定装置。
2. 前記判定部は、
   前記部分放電が発生している場合には、当該部分放電の進行度合を判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の部分放電判定装置。
3. 送電設備に発生する部分放電を判定する部分放電判定装置において実行される部分放電判定方法であって、
   前記送電設備で発生した各前記部分放電の電荷量及び位相を表す測定データを取得する第１のステップと、
   前記測定データに含まれるノイズを統計情報に基づいて削除又は削減する第２のステップと、
   前記ノイズを削除又は削減した前記測定データから、当該測定データに含まれる前記部分放電及び前記ノイズの電荷量、位相及びパルス数を表すφ－ｑ－ｎデータを生成する第３のステップと、
   前記φ－ｑ－ｎデータ生成部が生成した前記φ－ｑ－ｎデータに基づき、前記部分放電及び前記ノイズのφ－ｑ－ｎデータを機械学習して生成した学習モデルを利用して、少なくとも前記部分放電が発生しているか否かを判定する第４のステップと
   を備え、
   前記第２のステップにおいて、前記部分放電判定装置は、
   前記測定データの電荷量分布における度数が最大となる電荷量を中心とする所定範囲を前記ノイズとして、前記測定データを前記部分放電のデータと、前記ノイズのデータとに分離し、
   分離した前記ノイズのデータを所定の比率で間引き、間引いた前記ノイズのデータと、前記分離した前記部分放電のデータとを合成するようにして前記測定データから前記ノイズを削除又は削減する
   ことを特徴とする部分放電判定方法。
4. 前記第４のステップにおいて、前記部分放電判定装置は、
   前記部分放電が発生している場合には、当該部分放電の進行度合いを判定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の部分放電判定方法。

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