JP7461596B2 - 電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正方法 - Google Patents

電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正方法 Download PDF

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Description

本発明は、配電変圧器の容量校正の技術分野に関し、特に、電圧レベル３１５ｋＶ以下
の配電変圧器に対する自動容量校正方法に関する。
電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器の容量の操作では、偽ラベル現象がある。一部
の電力ユーザーは、配電変圧器の銘板容量を変更することにより、より少ない基本電気料
金を支払うという目的を達成するために、大容量の変圧器を小容量の変圧器に変更する。
個別の変圧器メーカーは、利益最大化の目的を達成するために、変圧器の入札に高損失で
小容量の変圧器で、低損失で大容量の配電変圧器を置き換えている。
ＧＢ５０１５０－２０１６「電気装置設置工程 電気設備引継ぎ試験基準」には、現在
、対応する配電変圧器の容量校正方法が欠いている。ＧＢ／Ｔ３５７１０－２０１７「電
圧レベル３５ｋＶ以下の電力変圧器の容量評価ガイドライン」には、電圧レベル３５ｋＶ
以下の電力変圧器の容量評価方法が示されているが、電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変
圧器に対する自動容量校正方法が不足している。そこで、本発明では、電圧レベル３１５
ｋＶ以下の配電用変圧器に対する自動容量校正方法を提案する。
本発明の目的は、上記の背景技術で提出された課題を解決するために、電圧レベル３１
５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正方法を提供することである。
上記の技術課題を解決するために、本発明の目的のうち１つは、電圧レベル３１５ｋＶ
以下の配電変圧器に対する自動容量校正方法を提供することである。この自動容量校正方
法は以下のステップを含む。
配電変圧器の容量に関連する要素のデータベースを構築するステップＳ１：配電変圧器
の物理データ及び試験データに基づいて、配電変圧器の容量に関連する要素のデータベー
スを構築し、得られた各仕様の変圧器パラメータの分布状況を数理統計学方法で分析して
、各パラメータの分布区間を分割する。
負荷損失に基づいて短絡インピーダンス値を比較・校正するステップＳ２：負荷損失
Figure 0007461596000001
に基づいて、仮定検証法を利用して、短絡インピーダンス
Figure 0007461596000002
値がプリセット容量
Figure 0007461596000003
を満たすかどうかを繰り返して比較する。
無負荷損失に基づいて油面温度の上昇を校正するステップＳ３：無負荷損失
Figure 0007461596000004
に基づいて、仮定検証法を使用して、油面温度の上昇がプリセット容量
Figure 0007461596000005
を満たすかどうかを繰り返して比較する。
ステップＳ４：ステップＳ２及びＳ３で得られた校正結果に基づいて、変圧器パラメー
タを決定する。
本技術的解決手段のさらなる改善点として、前記ステップＳ１において、配電変圧器の
物理データ及び試験データに基づいて、配電変圧器の容量に関連する要素のデータベース
を構築する場合、クラウドネットワークまたは他の品質検査機関で、毎年抜き打って検査
する配電変圧器の物理特性パラメータ及び試験データを収集し、各仕様型番の油浸式及び
乾式配電変圧器の体積、重量、直流抵抗、無負荷損失、負荷損失及び短絡インピーダンス
の分布状況をビッグデータの統計方法によりそれぞれ分析し、評価プロセスを組み合わせ
て配電変圧器に容量ミスマッチの有無を評価する。具体的な評価プロセスには、以下の３
つのステップが含まれる。
ステップＳ１．１：容量、体積、重量、直流抵抗、無負荷損失、負荷損失及び短絡イン
ピーダンスを含むがこれらに限定されない、関連するコアデータを決定する。
配電変圧器のコアデータと非コアデータの関連するデータベースを構築するステップＳ
１．２：得られた各仕様の変圧器の体積、重量、直流抵抗、無負荷損失、負荷損失及び短
絡インピーダンスの分布状況を数理統計学方法で分析して、各パラメータの分布区間の箱
ライン図を分割し、分布は上限値、下限値、第一四分位値及び第三四分位値を取り、正規
分布は９５％の信頼区間を取り、妥当ゾーン、早期警告ゾーン及び異常ゾーンを決定する
。
ステップＳ１．３：関連するデータベースを通じて初期判定を行い、配電変圧器の容量
をプリセット容量
Figure 0007461596000006
と仮定する。プリセット容量
Figure 0007461596000007
は、対応する国家標準（ＧＢ／Ｔ６４５１、ＧＢ／Ｔ１０２２８、ＧＢ／Ｔ２２０７２、
ＧＢ／Ｔ２５２８９、ＧＢ／Ｔ２５４３８、ＧＢ／Ｔ２５４４６）で規定された標準容量
シーケンスを満たす必要がある。
本技術的解決手段のさらなる改善点として、前記ステップＳ１において、配電変圧器の
容量に関連する要素のデータベースを構築するビッグデータを統計する過程において、使
用可能な数理統計学方法としては、主成分分析法、ランダム・フォレスト・モデル、灰色
関連度分析法等のビッグデータ統計方法が含まれるが、これらに限定されない。
本技術的解決手段のさらなる改善点として、前記ステップＳ１において、配電変圧器の
容量に関連する要素のデータベースを構築するビッグデータを統計する過程において、配
電変圧器のコアデータと非コアデータを決定するために主成分分析法を使用し、使用され
る主成分分析法は、具体的に以下のステップを含む。
ステップＳ１．ａ．１：クラウドネットワークまたは他の品質検査機関で毎年抜き打っ
て検査する配電変圧器の物理特性パラメータ及び試験データを収集する。ｎ個のデータシ
ーケンスを設けて以下の行列を形成する。

Figure 0007461596000008
ステップＳ１．ａ．２：元の変数のｍ次元空間において、新しいｍ本の座標軸を求める
。新しい変数と元の変数との関係は、次のように表すことができ、
Figure 0007461596000009
また、以下の関係を満たす。
Figure 0007461596000010
ステップＳ１．ａ．３：係数
Figure 0007461596000011
を決定し、係数
Figure 0007461596000012
は、以下の原理で決定される。
Figure 0007461596000013
は、互いに線形ではない。
Figure 0007461596000014
、
Figure 0007461596000015
、…、
Figure 0007461596000016
の全ての線形結合の中で最も大きい分散である。
Figure 0007461596000017
は、
Figure 0007461596000018
と関連しない
Figure 0007461596000019
、
Figure 0007461596000020
、…、
Figure 0007461596000021
の全ての線形結合の中で最も大きい分散である。
Figure 0007461596000022
は、
Figure 0007461596000023
、
Figure 0007461596000024
、…、
Figure 0007461596000025
と全部関連しない
Figure 0007461596000026
、
Figure 0007461596000027
、…、
Figure 0007461596000028
の全ての線形結合の中で最も大きい分散……である。
このように决定される総合的変数
Figure 0007461596000029
、
Figure 0007461596000030
、…、
Figure 0007461596000031
は、それぞれ元の変数の第１、第２、…、第ｐ個の主成分と称される。ここで、
Figure 0007461596000032
が総分散の中で占める重みが最も大きく、総合的変数
Figure 0007461596000033
、
Figure 0007461596000034
、…、
Figure 0007461596000035
の分散は順次に減少される。具体的に分析する際に、前のいくつかの分散の最も大きい主
成分だけを選択し、それによってシステムの構造を簡略化する目的を達成する。
ステップＳ１．ａ．４：計算して得られた各パラメータの重みを大きいものから小さい
ものへと並べることに応じて、コアデータ及び非コアデータを分割する。
本技術的解決手段のさらなる改善点として、前記ステップＳ１において、配電変圧器の
容量に関連する要素のデータベースを構築するビッグデータを統計する過程において、使
用されるランダム・フォレストモデルは、具体的に以下のステップを含む。
モデルを構築するステップＳ１．ｂ．１：ランダム・フォレスト・アルゴリズムを用い
て予測モデルを構築し、予測モデルの結果を分類待ちのデータサンプルに送信し、予測モ
デルを使用して結果を予測し、データを分類するために、データサンプルのトレーニング
セットとモデルの予測結果を定期的に更新する。
ランダムフォレスト回帰分析するステップＳ１．ｂ．２：セルフサービス・サンプリン
グ法を使用して、初期データサンプルの中から、多数の新しいサンプルをランダムに抽出
し、新しいサンプルで決定木を構築する。
Figure 0007461596000036
がランダムフォレスト分類器を示すと仮設すると、配電網の停止故障リスク指標Ｃがラン
ダムフォレスト分類器の入力ベクトルとして使用され、このベクトルに対する分類器の出
力結果が
Figure 0007461596000037
で示される。
Figure 0007461596000038
は、トレーニング・セット・ベクトルでは、セルフサービス・ランダム抽出法を用いてト
レーニング・セット・ベクトルを抽出することを表し、ここで、Ｙは、トレーニングセッ
ト内の対応する分類結果を表し、間隔関数式は以下のように定義される。
Figure 0007461596000039
式において、ｋは分類器のトレーニング回数である。
Figure 0007461596000040
は、正しい分類の度合が間違い分類の度合いより大きいことを判断できる、指示関数であ
る。
Figure 0007461596000041
は、間隔関数の平均値で、モデルの分類信頼度を判断でき、間隔関数が大きいほど、モデ
ルの信頼度が高い。
ランダムフォレストを生成するステップＳ１．ｂ．３：初期データサンプルの中からラ
ンダムに抽出し、元に戻す。初期データサンプルの数を各トレーニングサンプルの数と同
じように設定し、各決定木の予測平均値が最終的な予測結果を表す。トレーニングサンプ
ルを抽出する際、抽出で外れる確率は、
Figure 0007461596000042
である。
式において、Ｎはサンプル数である。サンプル数Ｎが無限大になる傾向である場合、
Figure 0007461596000043
があり、
最終的な予測結果は、各決定木の出力結果を平均することによって得られる。
配電変圧器指標の関連する要素の重要度をランク付けるステップＳ１．ｂ．４：００Ｂ
残差平均法を使用して、配電変圧器の容量校正指標に関連する要素の重要度をランク付け
る。主に以下を含む。
各トレーニングセットに対して、いずれも回帰決定木を構築し、００Ｂテストセットに
よって予測を完成し、００Ｂ残差二乗平均を得る必要がある。
ｂ個の００Ｂサンプルを共有し、ｂ個のサンプルの中で、ランダムに変化する方法で、
指標関連要素
Figure 0007461596000044
に新しい００Ｂセットを生成させ、生成されたランダム・フォレスト・テストセットを通
じて、００Ｂ残差二乗平均の
Figure 0007461596000045
を得、行列Ａを形成する。
Figure 0007461596000046
式において、ｈは影響因子変数の数であり、
Figure 0007461596000047
の重要度の二分
Figure 0007461596000048
を計算する式は、
Figure 0007461596000049
であり、
式において、
Figure 0007461596000050
はｊ番目のサンプルの残差二乗平均であり、
Figure 0007461596000051
は標準誤差である。
本技術的解決手段のさらなる改善点として、前記ステップＳ１において、配電変圧器の
容量に関連する要素のデータベースを構築するビッグデータを統計する過程に使用される
灰色関連度分析法は、具体的に以下のステップを含む。
ステップＳ１．ｃ．１：クラウドネットワークまたは他の品質検査機関で毎年抜き打っ
て検査する配電変圧器の物理特性パラメータ及び試験データを収集する。ｎ個のデータシ
ーケンスを設けて以下の行列を形成し、
Figure 0007461596000052
ここで、ｍは指標の数であり、
Figure 0007461596000053
がある。
ステップＳ１．ｃ．２：基準データ欄を選択して比較基準として使用する。基準データ
欄は、各指標の最良値（または最小値）で構成されることも、評価目的に応じて他の基準
値を選択することもでき、以下のように示すことができる。
Figure 0007461596000054
ステップＳ１．ｃ．３：指標データを無次元化する。すなわち
Figure 0007461596000055
であり、
無次元化した後のデータシーケンスは以下の行列を形成する。
Figure 0007461596000056
ステップＳ１．ｃ．４：各評価される対象物について、指標シーケンス（対照シーケン
ス）と基準シーケンス要素との絶対差を順次に計算する。すなわち、
Figure 0007461596000057
である。
ステップＳ１．ｃ．５：値を決定する。すなわち、以下の値が決定される。
Figure 0007461596000058
ステップＳ１．ｃ．６：関連係数を計算する。各比較シーケンスと対照シーケンスの対
応する要素との関連係数の指標を個別に計算する。
Figure 0007461596000059
式において、
Figure 0007461596000060
は識別係数であり、
Figure 0007461596000061
である。
Figure 0007461596000062
が小さいほど、関連係数間のギャップが大きく、識別能力が高いことを意味する。通常
Figure 0007461596000063
は、０．５を取る。
関連順番を計算するステップＳ１．ｃ．７、各評価対象物の各指標と基準シーケンスの
対応する成分との関連係数の平均値をそれぞれ計算し、それを用いてこれらの評価対象物
と基準シーケンスとの関連関係を反映し、それを関連順番と称する。
ステップＳ１．ｃ．８：今回の総合的評価において、対応する指標が異なる役割を引き
起こす場合、関連係数の加重平均値、すなわち、
Figure 0007461596000064
を求めることができ、
式において、
Figure 0007461596000065
は各指標の重みである。
ステップＳ１．ｃ．９：各観測対象物の関連順番指標に基づいて、関連度分析結果を導
き出すことができる。
本技術的解決手段のさらなる改善点として、前記ステップＳ２において、負荷損失に基
づいて短絡インピーダンス値を比較・校正する具体的なステップは以下を含む。
ステップＳ２．１：配電変圧器の巻線の直流線抵抗Ｒ及び試験温度ｔを測定する。
ステップＳ２．２：負荷損失
Figure 0007461596000066
及び短絡インピーダンス
Figure 0007461596000067
を測定し計算する。
短絡インピーダンス
Figure 0007461596000068
がプリセット容量
Figure 0007461596000069
と一致しているかどうかを判断するステップＳ２．３：国家標準ＧＢ／Ｔ６４５１、ＧＢ
／Ｔ１０２２８、ＧＢ／Ｔ２２０７２、ＧＢ／Ｔ２５２８９、ＧＢ／Ｔ２５４３８、ＧＢ
／Ｔ２５４４６の規定に従って、短絡インピーダンス
Figure 0007461596000070
がプリセット容量
Figure 0007461596000071
に対応する標準短絡インピーダンスから１０％範囲内の偏差であるかどうかを判断し、そ
うでなければ、プリセット容量の仮定をリセットし、偏差が１０％より大きい場合、標準
容量シーケンスに従って容量レベルの仮定を減らし、偏差が１０％未満である場合、標準
容量シーケンスに従って容量レベルの仮定を増やす。
ステップＳ２．４：短絡インピーダンス
Figure 0007461596000072
の偏差が１０％範囲内である場合、最初の実測データに基づいて、プリセット容量
Figure 0007461596000073
の上下に隣接する各１つの容量で短絡インピーダンス
Figure 0007461596000074
を再計算するステップを含む。３回の計算結果のうち、１回だけ計算して得られた短絡イ
ンピーダンス
Figure 0007461596000075
とプリセット容量
Figure 0007461596000076
に対応する標準短絡インピーダンスとの偏差が１０％範囲内であるかどうかを判断し、偏
差が１０％範囲内にある場合、容量の校正を終了し、配電変圧器の容量、短絡インピーダ
ンス、無負荷損失、負荷損失、エネルギー効率値及び型番を決定し、そうでない場合、無
負荷損失に基づく油面温度の上昇校正を開始する。
本技術的解決手段のさらなる改善点として、前記ステップＳ２．２において、負荷損失
Figure 0007461596000077
及び短絡インピーダンス
Figure 0007461596000078
を測定及び計算し、設備に加える電流はプリセット定格電流に等しいが、プリセット定格
電流の５０％を下回らず、負荷損失
Figure 0007461596000079
については、次の式に従って換算する。
Figure 0007461596000080
式において、
Figure 0007461596000081
はプリセット定格電流下で巻線の試験温度がｔ℃である場合に換算された負荷損失であり
、
Figure 0007461596000082
は電圧側に印加されたプリセット定格電流であり、
Figure 0007461596000083
は電圧側に印加された試験電流であり、
Figure 0007461596000084
は試験電流下で巻線の試験温度がｔ℃である場合の負荷損失である。
Figure 0007461596000085
式において、
Figure 0007461596000086
はプリセット定格電流下で基準温度が
Figure 0007461596000087
℃である場合に換算された負荷損失であり、
Figure 0007461596000088
はプリセット容量下で、ｔ℃である場合に測定されたペア巻線の抵抗損失であり、
Figure 0007461596000089
は抵抗温度の換算係数であり、銅巻線は（２３５＋
Figure 0007461596000090
）／（２３５＋ｔ）を取り、アルミニウム巻線は（２２５＋
Figure 0007461596000091
）／（２２５＋ｔ）を取る。
短絡インピーダンス
Figure 0007461596000092
については、次の式に従って換算し、


Figure 0007461596000093
Figure 0007461596000094
式において、
Figure 0007461596000095
はプリセット容量下で巻線の温度である場合の短絡インピーダンスであり、
Figure 0007461596000096
は巻線の温度がｔ℃である場合、試験電流
Figure 0007461596000097
が通過する短絡電圧であり、
Figure 0007461596000098
は電圧側に印加される定格電圧であり、
Figure 0007461596000099
はプリセット容量下で、基準温度が
Figure 0007461596000100
℃である場合の短絡インピーダンスである。
本技術的解決手段のさらなる改善点として、前記ステップＳ３において、無負荷損失に
基づいて油面温度の上昇を校正することは、具体的に以下のステップを含む。
ステップＳ３．１：配電変圧器の無負荷損失
Figure 0007461596000101
を測定する。
ステップＳ３．２：配電変圧器の等価放熱面積を測定し、
Figure 0007461596000102
に従って配電変圧器の温度上昇を推定する。
ステップＳ３．３：油面温度の上昇
Figure 0007461596000103
が４５Ｋより高いかどうかを判断し、油面温度の上昇
Figure 0007461596000104
が４５Ｋより低い場合、配電変圧器の容量レベルを１つ上げ、配電変圧器の温度の上昇を
再推定し、油面温度の上昇
Figure 0007461596000105
が４５Ｋより高い場合、校正を終了し、配電変圧器の容量、短絡インピーダンス、無負荷
損失、負荷損失、エネルギー効率値及び型番を決定する。
本発明の２番目の目的は、プロセッサ、メモリ及びメモリに記憶され且つプロセッサ上
で実行されるコンピュータ・プログラムとを備え、プロセッサは、コンピュータ・プログ
ラムを実行する際に、上記の電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校
正方法のステップを実現するために使用される、校正方法の操作プラットフォーム装置を
提供することである。
本発明の３番目の目的は、コンピュータ・プログラムが記憶され、前記コンピュータ・
プログラムが、プロセッサによって実行される際に、上述の電圧レベル３１５ｋＶ以下の
配電変圧器に対する自動容量校正方法のステップを実現する、コンピュータ読み取り可能
な記憶媒体を提供することである。
効果
本発明は、従来技術と比較して以下の有益な効果を有する。
１、この電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正方法では、ＧＢ
５０１５０－２０１６「電気装置設置工程 電気設備引継ぎ試験基準」を補充・整備し、
ＧＢ／Ｔ３５７１０－２０１７「電圧レベル３５ｋＶ以下の電力変圧器の容量評価ガイド
ライン」に示された電圧レベル３５ｋＶ以下の電力変圧器に対する容量評価方法を、電圧
レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正に拡張した。
２、電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正方法は、無負荷損失
と負荷損失値の比較・校正の基礎の上で、配電変圧器の容量に関連する要素のデータベー
スの構築、油面温度の上昇に基づく校正技術手段を補完することによって、演算コストを
削減し、校正の精度を向上させ、配電変圧器の容量管理における既存の標準の抜け穴を補
い、従来の変圧器容量の校正方法において手動検出を行わなければならない欠点を克服し
、変圧器容量の自動校正を実現する。
３、この電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電用変圧器の自動容量校正法では、無負荷損に
基づいて油面温度の上昇を校正し、無負荷損、負荷損、等価放熱面積に基づいて油面温度
の上昇値を推定することによって、温度の上昇試験を行う必要がなく、校正プロセスを簡
略化し、オンライン自動校正を実現する。
本発明における電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正方法の全体を示すフローチャートである。 本発明における配電変圧器の容量に関連する要素のデータベースを構築するフローチャートである。 本発明における負荷損失に基づいて短絡インピーダンス値を比較・校正するフローチャートである。 本発明における無負荷損に基づいて油面温度の上昇を校正するフローチャートである。 本発明において、例示的な電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正方法における各ステップの詳細なフローチャートである。 本発明において、例示的な電子コンピュータ・プラットフォーム装置の構造図である。
以下、本発明の実施形態における技術的解決策を添付図面と併せて明確かつ完全に説明
するが、説明した実施形態は本発明の実施形態の一部に過ぎず、実施形態の全てではない
ことは明らかである。本発明における実施形態に基いて、当業者であれば、創意的な労働
を行うことなく得られた他の全ての実施形態は、本発明の保護範囲に属する。
実施例１
図１〜図６に示すように、本実施形態には、電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変
圧器に対する自動容量校正方法が提供される。
図１に示すように、この自動容量校正方法は、以下のステップを含む。
配電変圧器の容量に関連する要素のデータベースを構築する、ステップＳ１：配電変圧
器の物理データ及び試験データに基づいて、配電変圧器の容量に関連する要素のデータベ
ースを構築し、得られた各仕様の変圧器パラメータの分布状況を数理統計学方法で分析し
て、各パラメータの分布区間を分割する。ここで、配電変圧器の容量に関連する要素のデ
ータベースを構築するプロセスは、容量校正の前処理段階に属する。
負荷損失に基づいて短絡インピーダンス値を比較・校正する、ステップＳ２：負荷損失
Figure 0007461596000106
に基づいて、仮定検証法を利用して、短絡インピーダンス
Figure 0007461596000107
値がプリセット容量
Figure 0007461596000108
を満たすかどうかを繰り返して比較する。ここで、比較・校正プロセスは、試験機器でプ
ログラミングによって自動的に実現される。
無負荷損失に基づいて油面温度の上昇を校正する、ステップＳ３：無負荷損失
Figure 0007461596000109
に基づいて、仮定検証法を使用して、油面温度の上昇がプリセット容量
Figure 0007461596000110
を満たすかどうかを繰り返して比較する。ここで、比較・校正プロセスは、試験機器でプ
ログラミングによって自動的に実現される。
ステップＳ４：ステップＳ２及びＳ３で得られた校正結果に基づいて、変圧器のパラメ
ータを決定する。
図２に示すように、本実施形態において、ステップＳ１では、配電変圧器の物理データ
及び試験データに基づいて、配電変圧器の容量に関連する要素のデータベースを構築する
場合、クラウドネットワークまたは他の品質検査機関で、毎年抜き打って検査する配電変
圧器の物理特性パラメータ及び試験データを収集し、各仕様型番の油浸式及び乾式配電変
圧器の体積、重量、直流抵抗、無負荷損失、負荷損失及び短絡インピーダンスの分布状況
をビッグデータの統計方法によりそれぞれ分析し、評価プロセスを組み合わせて配電変圧
器に容量ミスマッチの有無を評価する。具体的な評価プロセスは、以下の３つのステップ
を含む。
ステップＳ１．１：容量、体積、重量、直流抵抗、無負荷損失、負荷損失及び短絡イン
ピーダンスを含むがこれらに限定されない、関連するコアデータを決定する。
配電変圧器のコアデータと非コアデータの関連するデータベースを構築する、ステップ
Ｓ１．２：得られた各仕様の変圧器の体積、重量、直流抵抗、無負荷損失、負荷損失及び
短絡インピーダンスの分布状況を数理統計学方法で分析して、各パラメータの分布区間の
箱ライン図を分割し、分布は上限値、下限値、第一四分位値及び第三四分位値を取り、正
規分布は９５％の信頼区間を取り、妥当ゾーン、早期警告ゾーン及び異常ゾーンを決定す
る。
ステップＳ１．３：関連するデータベースを通じて初期判定を行い、配電変圧器の容量
をプリセット容量
Figure 0007461596000111
と仮定する。プリセット容量
Figure 0007461596000112
は、対応する国家標準（ＧＢ／Ｔ６４５１、ＧＢ／Ｔ１０２２８、ＧＢ／Ｔ２２０７２、
ＧＢ／Ｔ２５２８９、ＧＢ／Ｔ２５４３８、ＧＢ／Ｔ２５４４６）で規定された標準容量
シーケンスを満たす必要がある。
本実施例において、前記ステップＳ１では、配電変圧器の容量に関連する要素のデータ
ベースを構築するビッグデータを統計する過程において、使用可能な数理統計学方法とし
ては、主成分分析法、ランダム・フォレスト・モデル、灰色関連度分析法等のビッグデー
タ統計方法が含まれるが、これらに限定されない。
前記ステップＳ１において、配電変圧器の容量に関連する要素のデータベースを構築す
るビッグデータを統計する過程において、配電変圧器のコアデータと非コアデータを決定
するために主成分分析法を使用し、使用される主成分分析法は、具体的に以下のステップ
を含む。
ステップＳ１．ａ．１：クラウドネットワークまたは他の品質検査機関で毎年抜き打っ
て検査する配電変圧器の物理特性パラメータ及び試験データを収集する。ｎ個のデータシ
ーケンスを設け以下の行列を形成する。
Figure 0007461596000113
ステップＳ１．ａ．２：元の変数のｍ次元空間において、新しいｍ本の座標軸を求める
。新しい変数と元の変数の関係は次のように表すことができ、
Figure 0007461596000114
また、以下の関係を満たす。
Figure 0007461596000115
ステップＳ１．ａ．３：係数
Figure 0007461596000116
を決定し、係数
Figure 0007461596000117
は、以下の原理で決定される。
Figure 0007461596000118
は、互いに線形ではない。
Figure 0007461596000119
、
Figure 0007461596000120
、…、
Figure 0007461596000121
の全ての線形結合の中で最も大きい分散である。
Figure 0007461596000122
は、
Figure 0007461596000123
と関連しない
Figure 0007461596000124
、
Figure 0007461596000125
、…、
Figure 0007461596000126
の全ての線形結合の中で最も大きい分散である。
Figure 0007461596000127
は、
Figure 0007461596000128
、
Figure 0007461596000129
、…、
Figure 0007461596000130
と全部関連しない
Figure 0007461596000131
、
Figure 0007461596000132
、…、
Figure 0007461596000133
の全ての線形結合の中で最も大きい分散……である。
このように决定された総合変数
Figure 0007461596000134
、
Figure 0007461596000135
、…、
Figure 0007461596000136
は、それぞれ元の変数の第１、第２、…、第ｐ個の主成分と称される。ここで、
Figure 0007461596000137
が総分散の中で占める重みは最も大きく、総合的変数
Figure 0007461596000138
、
Figure 0007461596000139
、…、
Figure 0007461596000140
の分散は順次に減少される。具体的に分析する際に、前のいくつかの分散の最も大きい主
成分だけを選択し、それによってシステムの構造を簡略化する目的を達成する。
ステップＳ１．ａ．４：計算して得られた各パラメータの重みを大きいものから小さい
ものへと並べることに基づいて、コアデータ及び非コアデータを分割する。
具体的に、前記ステップＳ１において、配電変圧器の容量に関連する要素のデータベー
スを構築するビッグデータを統計する過程において、使用されるランダム・フォレスト・
モデルは、具体的に以下のステップを含む。
モデルを構築する、ステップＳ１．ｂ．１：ランダム・フォレスト・アルゴリズムを用
いて予測モデルを構築し、予測モデルの結果を分類待ちのデータサンプルに送信し、予測
モデルを使用して結果を予測し、データを分類するために、データサンプルのトレーニン
グセットとモデルの予測結果を定期的に更新する。
ステップＳ１．ｂ．２：セルフサービス・サンプリング法を使用して、初期データサン
プルの中から、多数の新しいサンプルをランダムに抽出し、新しいサンプルで決定木を構
築する。
Figure 0007461596000141
がランダムフォレスト分類器を示すと仮設すると、配電網の停止故障リスク指標Ｃがラン
ダムフォレスト分類器の入力ベクトルとして使用され、このベクトルに対する分類器の出
力結果が
Figure 0007461596000142
で示される。
Figure 0007461596000143
は、トレーニング・セット・ベクトルでは、セルフサービス・ランダム抽出法を用いてト
レーニング・セット・ベクトルを抽出することを表し、ここで、Ｙは、トレーニングセッ
ト内の対応する分類結果を表し、間隔関数式は以下のように定義される。
Figure 0007461596000144
式において、ｋは分類器のトレーニング回数である。
Figure 0007461596000145
は、正しい分類の度合が間違い分類の度合いより大きいことを判断できる、指示関数であ
る。
Figure 0007461596000146
は、間隔関数の平均値で、モデルの分類信頼度を判断でき、間隔関数が大きいほど、モデ
ルの信頼度が高い。
ランダムフォレストを生成する、ステップＳ１．ｂ．３：初期データサンプルの中から
ランダムに抽出し、元に戻す。初期データサンプルの数を各トレーニングサンプルの数と
同じように設定し、各決定木の予測の平均値が最終的な予測結果を表す。トレーニングサ
ンプルを抽出する際、抽出で外れる確率は、
Figure 0007461596000147
である。
式において、Ｎはサンプル数である。サンプル数Ｎが無限大になる傾向がある場合、
Figure 0007461596000148
があり、
最終的な予測結果は、各決定木の出力結果を平均することで得られる。
配電変圧器指標の関連要素の重要度をランク付ける、ステップＳ１．ｂ．４：００Ｂ残
差平均法を使用して、配電変圧器の容量校正指標に関連する要素の重要度をランク付ける
。このステップは主に以下の内容を含む。
各トレーニングセットに対して、いずれも回帰決定木を構築し、００Ｂテストセットに
よって予測を完成し、００Ｂ残差二乗平均が得られる。
ｂ個の００Ｂサンプルを共有し、ｂ個のサンプルの中で、ランダムに変化する方法で、
指標関連要素
Figure 0007461596000149
に新しい００Ｂセットを生成させ、生成されたランダム・フォレスト・テストセットを通
じて、００Ｂ残差二乗平均の
Figure 0007461596000150
を得、行列Ａを形成する。
Figure 0007461596000151
式において、ｈは影響因子変数の数であり、
Figure 0007461596000152
の重要度の二分
Figure 0007461596000153
を計算する式は、
Figure 0007461596000154
であり、
式において、
Figure 0007461596000155
はｊ番目のサンプルの残差二乗平均であり、
Figure 0007461596000156
は標準誤差である。
具体的に、ステップＳ１において、配電変圧器の容量に関連する要素のデータベースを
構築するビッグデータを統計する過程に使用される、灰色関連度分析法は、具体的に以下
のステップを含む。
ステップＳ１．ｃ．１：クラウドネットワークまたは他の品質検査機関で毎年抜き打っ
て検査する配電変圧器の物理特性パラメータ及び試験データを収集する。ｎ個のデータシ
ーケンスを設定し以下の行列を形成し、
Figure 0007461596000157
ここで、ｍは指標の数であり、
Figure 0007461596000158
がある。
ステップＳ１．ｃ．２：基準データ欄は、各指標の最良値（または最小値）で構成され
ることも、評価目的に応じて他の基準値を選択することもできる、比較基準として基準デ
ータ欄を選択し、以下のように示すことができる。
Figure 0007461596000159
ステップＳ１．ｃ．３：指標データを無次元化する。すなわち
Figure 0007461596000160
であり、
無次元化したデータシーケンスは以下の行列を形成する。
Figure 0007461596000161
ステップＳ１．ｃ．４：各評価される対象物について、指標シーケンス（対照シーケン
ス）と基準シーケンス要素との絶対差を順次に計算する。すなわち、
Figure 0007461596000162
である。
ステップＳ１．ｃ．５：値を決定する。すなわち、以下の値を決定する。
Figure 0007461596000163
ステップＳ１．ｃ．６：関連係数を計算する。各比較シーケンスが対照シーケンスに対
応する要素との関連係数指標を個別に計算する。
Figure 0007461596000164
式において、
Figure 0007461596000165
は識別係数であり、
Figure 0007461596000166
である。
Figure 0007461596000167
が小さいほど、関連係数間のギャップが大きく、識別能力が高いことを意味する。通常
Figure 0007461596000168
は、０．５を取る。
関連順番を計算する、ステップＳ１．ｃ．７、各評価対象物の各指標と基準シーケンス
の対応する成分との関連係数の平均値をそれぞれ計算し、それを用いてこれらの評価対象
物と基準シーケンスとの関連関係を反映し、それを関連順番と称する。
ステップＳ１．ｃ．８：今回の総合的評価において、対応する指標が異なる役割を引き
起こす場合、関連係数の加重平均値を求めることができる。すなわち、
Figure 0007461596000169
であり、
式において、
Figure 0007461596000170
は各指標の重みである。
ステップＳ１．ｃ．９：各観測対象物の関連順番指標に基づいて、関連度分析結果を導
き出すことができる。
本技術的解決手段のさらなる改善点として、前記ステップＳ２において、負荷損失に基
づいて短絡インピーダンス値を比較・校正する具体的なステップは以下を含む。
ステップＳ２．１：配電変圧器の巻線の直流線抵抗Ｒ及び試験温度ｔを測定する。
ステップＳ２．２：負荷損失
Figure 0007461596000171
及び短絡インピーダンス
Figure 0007461596000172
を測定し計算する。
具体的に、設備に加える電流はプリセット定格電流に等しいが、プリセット定格電流の
５０％を下回らず、負荷損失
Figure 0007461596000173
については、次の式に従って換算する。
Figure 0007461596000174
式において、
Figure 0007461596000175
はプリセット定格電流下で巻線の試験温度がｔ℃である場合に換算された負荷損失であり
、
Figure 0007461596000176
は電圧側に印加されたプリセット定格電流であり、
Figure 0007461596000177
は電圧側に印加された試験電流であり、
Figure 0007461596000178
は試験電流下で巻線の試験温度がｔ℃である場合の負荷損失である。
Figure 0007461596000179
式において、
Figure 0007461596000180
はプリセット定格電流下で基準の温度が
Figure 0007461596000181
℃である場合に換算された負荷損失であり、
Figure 0007461596000182
はプリセット容量下で、ｔ℃である場合に測定されたペア巻線の抵抗損失であり、
Figure 0007461596000183
は抵抗温度の換算係数であり、銅巻線は（２３５＋
Figure 0007461596000184
）／（２３５＋ｔ）を取り、アルミニウム巻線は（２２５＋
Figure 0007461596000185
）／（２２５＋ｔ）を取る。
短絡インピーダンス
Figure 0007461596000186
については、次の式に従って換算し
Figure 0007461596000187
Figure 0007461596000188
式において、
Figure 0007461596000189
はプリセット容量下で巻線の温度である場合の短絡インピーダンスであり、
Figure 0007461596000190
は巻線の温度がｔ℃である場合、試験電流
Figure 0007461596000191
が通過する短絡電圧であり、
Figure 0007461596000192
は電圧側に印加される定格電圧であり、
Figure 0007461596000193
はプリセット容量下で、基準の温度が
Figure 0007461596000194
℃である場合の短絡インピーダンスである。
短絡インピーダンス
Figure 0007461596000195
がプリセット容量
Figure 0007461596000196
と一致しているかどうかを判断する、ステップＳ２．３：国家標準ＧＢ／Ｔ６４５１、Ｇ
Ｂ／Ｔ１０２２８、ＧＢ／Ｔ２２０７２、ＧＢ／Ｔ２５２８９、ＧＢ／Ｔ２５４３８、Ｇ
Ｂ／Ｔ２５４４６の規定に従って、短絡インピーダンス
Figure 0007461596000197
がプリセット容量
Figure 0007461596000198
に対応する標準短絡インピーダンスから１０％範囲内の偏差であるかどうかを判断し、そ
うでなければ、プリセット容量の仮定をリセットし、偏差が１０％より大きい場合、標準
容量シーケンスに従って容量レベルの仮定を減らし、偏差が１０％未満である場合、標準
容量シーケンスに従って容量レベルの仮定を増やす。
ステップＳ２．４：短絡インピーダンス
Figure 0007461596000199
の偏差が１０％範囲内である場合、最初の実測データに基づいて、プリセット容量
Figure 0007461596000200
の上下に隣接する各１つの容量で短絡インピーダンス
Figure 0007461596000201
を再計算するステップを含む。３回の計算結果のうち、１回だけ計算して得られた短絡イ
ンピーダンス
Figure 0007461596000202
とプリセット容量
Figure 0007461596000203
に対応する標準短絡インピーダンスとの偏差が１０％範囲内であるかどうかを判断し、偏
差が１０％範囲内にある場合、容量の校正を終了し、配電変圧器の容量、短絡インピーダ
ンス、無負荷損失、負荷損失、エネルギー効率値及び型番を決定し、そうでない場合、無
負荷損失に基づいて油面温度の上昇校正を開始する。
図4に示すように、本実施形態において、前記ステップＳ３では、無負荷損失に基づい
て油面温度の上昇を校正することは、具体的に以下のステップを含む。
ステップＳ３．１：配電変圧器の無負荷損失
Figure 0007461596000204
を測定する。
ステップＳ３．２：配電変圧器の等価放熱面積を測定し、
Figure 0007461596000205
に従って配電変圧器の温度上昇を推定する。
ステップＳ３．３：油面温度の上昇
Figure 0007461596000206
が４５Ｋより高いかどうかを判断し、油面温度の上昇
Figure 0007461596000207
が４５Ｋより低い場合、配電変圧器の容量レベルを１つ上げ、配電変圧器の温度の上昇を
再推定し、油面温度の上昇
Figure 0007461596000208
が４５Ｋより高い場合、校正を終了し、配電変圧器の容量、短絡インピーダンス、無負荷
損失、負荷損失、エネルギー効率値及び型番を決定する。
図５に示すように、本方法の実現可能性を検証するために、本实施形態では、電
圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正方法の全てのプロセスの例示
的なステップをさらに以下のように提供する。
ステップ１）クラウドネットワークまたは他の品質検査機関で毎年抜き打って検査する
配電変圧器の物理特性パラメータ及び試験データを収集する。
ステップ２）配電変圧器の容量に関連する要素のデータベースを構築する。
ステップ２．１）配電変圧器の物理データ及び試験データに基づいて、配電変圧器の
容量に関連する要素のデータベースを構築する。
ステップ２．２）得られた各仕様の変圧器の体積、重量、直流抵抗、無負荷損失、負
荷損失及び短絡インピーダンスの分布状況を数理統計学方法で分析して、各パラメータの
分布区間を分割する。
ステップ３）関連するデータベースを通じて初期判定を行い、配電変圧器の容量をプリ
セット容量
Figure 0007461596000209
と仮定する。プリセット容量
Figure 0007461596000210
は、対応する国家標準（ＧＢ／Ｔ６４５１、ＧＢ／Ｔ１０２２８、ＧＢ／Ｔ２２０７２、
ＧＢ／Ｔ２５２８９、ＧＢ／Ｔ２５４３８、ＧＢ／Ｔ２５４４６）で規定された標準容量
シーケンスを満たす必要がある。
ステップ４）容量校正を開始し、配電変圧器の基本パラメータと試験パラメータを測定
する。
ステップ４．１）配電変圧器における巻線の直流線の抵抗Ｒを測定する。
ステップ４．２）配電変圧器における試験温度ｔを測定する。
ステップ４．３）試験電流
Figure 0007461596000211
における巻線の試験温度がｔ℃である場合の配電変圧器の負荷損失
Figure 0007461596000212
を測定する。印加電流は、プリセット定格電流に等しいが、プリセット定格電流の５０％
を下回らない。
ステップ４．４）配電変圧器の無負荷損失
Figure 0007461596000213
を測定する。
ステップ４．５）配電変圧器の等価放熱面積を測定する。
ステップ５）負荷損失
Figure 0007461596000214
及び短絡インピーダンス
Figure 0007461596000215
を計算する。
ステップ５．１）以下の式に従って負荷損失
Figure 0007461596000216
を換算する。
Figure 0007461596000217
、
Figure 0007461596000218
、
ステップ５．２）以下の式に従って短絡インピーダンス
Figure 0007461596000219
を換算する。
Figure 0007461596000220
、
Figure 0007461596000221
、
ステップ６）短絡インピーダンス
Figure 0007461596000222
がプリセット容量
Figure 0007461596000223
と一致するかどうかを判断する。
ステップ６．１）短絡インピーダンス
Figure 0007461596000224
がプリセット容量
Figure 0007461596000225
に一致するするかどうかを判断する。ＧＢ／Ｔ６４５１、ＧＢ／Ｔ１０２２８、ＧＢ／Ｔ
２２０７２、ＧＢ／Ｔ２５２８９、ＧＢ／Ｔ２５４３８、ＧＢ／Ｔ２５４４６の規定に従
って、短絡インピーダンス
Figure 0007461596000226
がプリセット容量
Figure 0007461596000227
に対応する標準短絡インピーダンスの偏差が１０％範囲内にあるかどうかを判断する。
ステップ６．２）偏差が１０％より大きい場合、標準容量シーケンスに従って容量レ
ベルの仮定を下げ、ステップ５）に移動する。
ステップ６．３）偏差が１０％未満である場合、標準容量シーケンスに従って容量レベル
の仮定を上げ、ステップ５）に移動する。
ステップ７）短絡インピーダンスの偏差が１０％範囲内である場合、最初の実測データ
に基づいて、プリセット容量
Figure 0007461596000228
の上下に隣接する各１つの容量で短絡インピーダンス
Figure 0007461596000229
を再計算する。
ステップ８）３回の計算結果が要件を満たすかどうかを判断する。
ステップ８．１）３回の計算結果のうち、１回だけ計算して得られた短絡インピーダ
ンス
Figure 0007461596000230
とプリセット容量
Figure 0007461596000231
に対応する標準短絡インピーダンスとの偏差が１０％範囲内にあるかどうかを判断する。
ステップ８．２）３回の計算結果のうち、１回だけ計算して得られた短絡インピーダ
ンス
Figure 0007461596000232
とプリセット容量
Figure 0007461596000233
に対応する標準短絡インピーダンスとの偏差が１０％範囲内にある場合、ステップ１１に
移動する。
ステップ８．３）３回の計算結果のうち、少なくとも２回の計算して得られた短絡イ
ンピーダンス
Figure 0007461596000234
とプリセット容量
Figure 0007461596000235
に対応する標準短絡インピーダンスとの偏差が１０％範囲内にある場合、ステップ９に移
動する。
ステップ９）
Figure 0007461596000236
に従って配電変圧器の温度上昇
Figure 0007461596000237
を推定する。
ステップ１０）油面温度の上昇
Figure 0007461596000238
が要件を満たすかどうかを判断する。
ステップ１０．１）油面温度の上昇
Figure 0007461596000239
が４５Ｋより高いかどうかを判断する。
ステップ１０．２）油面温度の上昇
Figure 0007461596000240
が４５Ｋより低い場合、配電変圧器の容量レベルを１つ上げ、ステップ８に従って、配電
変圧器の温度上昇を再推定する。
ステップ１１）配電変圧器の容量、短絡インピーダンス、無負荷損失、負荷損失、エネ
ルギー効率値及び型番を決定し、容量校正を完成する。
また、上記方法のステップは、以下のように簡略化することもできる。
１）配電変圧器の物理データ及び試験データに基づいて、配電変圧器の容量に関連する
要素のデータベースを構築する。
２）主成分分析法、ランダム・フォレスト・モデル、灰色関連分析法等のビッグデータ
統計方法を適用し、パラメータの分布状況を分析して、各パラメータの分布区間を分割す
る。
３）配電変圧器における巻線の直流線の抵抗Ｒを測定する。
４）変圧器容量を
Figure 0007461596000241
と仮定した場合：決定された容量は、銘板値であってもよく、または外形の体積と容量の
関連するデータベースに基づいてその容量範囲を初歩的に決定してもよい。
５）負荷損失
Figure 0007461596000242
及び短絡インピーダンス
Figure 0007461596000243
を測定及び計算する。
６）プリセット容量
Figure 0007461596000244
の上下に隣接する各１つの容量で短絡インピーダンス
Figure 0007461596000245
を再計算する。
７）近接容量レベルも要求に合致する変圧器に対して、配電変圧器の無負荷損失
Figure 0007461596000246
を測定する。配電変圧器の等価放熱面積を測定し、
Figure 0007461596000247
に従って配電変圧器の温度上昇を推定する。
８）油面温度の上昇
Figure 0007461596000248
の臨界値が４５Ｋであると判断する。
図６に示すように、本実施形態は、プロセッサ、メモリ及びメモリに記憶され且つプロ
セッサ上で実行されるコンピュータ・プログラムとを備える校正方法の操作プラットフォ
ーム装置を提供する。
プロセッサは、１つ以上の処理コアを含み、バスを介してメモリに接続される。メモリ
は、プログラム命令を記憶するために使用され、プロセッサは、メモリ内のプログラム命
令を実行する際に、上記の電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正
方法のステップを実行する。
選択的に、メモリは、静的随時アクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、電力的に消去可能なプロ
グラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み取り専
用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、プログラマブル読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）、読み取り専
用メモリ（ＲＯＭ）、磁気メモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスク、光ディスクなど、
任意タイプの揮発性または不揮発性記憶装置またはそれらの組み合わせによって実装する
ことができる。
また、本発明は、コンピュータ・プログラムを記憶し、コンピュータ・プログラムがプ
ロセッサによって実行される際、上述の電圧レベル315kV以下の配電変圧器に対する自動
容量校正方法のステップを実行するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。
選択的に、本発明は、コンピュータ上で操作される際、コンピュータに上述の各態様に
おける電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正方法のステップを実
行させる命令を含むコンピュータ・プログラム製品も提供する。
当業者であれば、上記実施形態におけるステップの全てまたは一部を実現するプロセス
は、ハードウェアによって完成されてもよいし、またはプログラムによって関連するハー
ドウェアを完成するように指示することができ、そのプログラムは、コンピュータ読み取
り可能な記憶媒体に記憶されてもよく、上記に提言された記憶媒体は、読み取り専用メモ
リ、磁気ディスク、または光ディスク等であってもよいことを理解できるであろう。
以上、本発明の基本原理、主な特徴及び利点を示し、説明した。当業者であれば、本発
明は上記実施形態によって限定されるものではなく、上記実施形態及び明細書に記載され
ている内容は本発明の好ましい例に過ぎず、本発明を限定するために使用されるものでは
ないこと、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、本発明に対して様々な変更及び
改善がなされることができ、これらの変更及び改善はいずれも保護請求される本発明の範
囲に含まれることを理解すべきである。本発明の保護請求の範囲は、添付された特許請求
の範囲及びその均等物によって定義される。

Claims (5)

  1. 電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正方法であって、
    前記自動容量校正方法は、
    Ｓ１：配電変圧器の物理データ及び試験データに基づいて、配電変圧器の容量に関連す
    る要素のデータベースを構築し、得られた各仕様の変圧器パラメータの分布状況を数理統
    計学方法で分析して、各パラメータの分布区間を分割する、配電変圧器の容量に関連する
    要素のデータベースを構築するステップ、
    Ｓ２：負荷損失
    Figure 0007461596000249
    に基づいて、仮定検証法を利用して、短絡インピーダンス
    Figure 0007461596000250
    値がプリセット容量
    Figure 0007461596000251
    を満たすかどうかを繰り返して比較する、負荷損失に基づいて短絡インピーダンス値を比
    較・校正するステップ、
    Ｓ３：無負荷損失
    Figure 0007461596000252
    に基づいて、仮定検証法を使用して、油面温度の上昇がプリセット容量
    Figure 0007461596000253
    を満たすかどうかを繰り返して比較する、無負荷損失に基づいて油面温度の上昇を校正す
    るステップ、
    Ｓ４：ステップＳ２及びＳ３で得られた校正結果に基づいて、変圧器パラメータを決定
    するステップを含むことを特徴とする電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自
    動容量校正方法。
  2. 前記ステップＳ１において、配電変圧器の物理データ及び試験データに基づいて、配電
    変圧器の容量に関連する要素のデータベースを構築する場合、クラウドネットワークまた
    は他の品質検査機関で、毎年抜き打って検査する配電変圧器の物理特性パラメータ及び試
    験データを収集し、各仕様型番の油浸式及び乾式配電変圧器の体積、重量、直流抵抗、無
    負荷損失、負荷損失及び短絡インピーダンスの分布状況をビッグデータの統計方法により
    それぞれ分析し、評価プロセスを組み合わせて配電変圧器に容量ミスマッチの有無を評価
    し、具体的な評価プロセスは、以下の３つのステップ、
    Ｓ１．１：容量、体積、重量、直流抵抗、無負荷損失、負荷損失及び短絡インピーダン
    スを含むがこれらに限定されない、関連するコアデータを決定するステップ、
    Ｓ１．２：得られた各仕様の変圧器の体積、重量、直流抵抗、無負荷損失、負荷損失及
    び短絡インピーダンスの分布状況を数理統計学方法で分析して、各パラメータの分布区間
    の箱ライン図を分割し、分布は上限値、下限値、第一四分位値及び第三四分位値を取り、
    正規分布は９５％の信頼区間を取り、妥当ゾーン、早期警告ゾーン及び異常ゾーンを決定
    する、配電変圧器のコアデータと非コアデータの関連するデータベースを構築するステッ
    プ、
    Ｓ１．３：関連するデータベースを通じて初期判定を行い、配電変圧器の容量をプリセ
    ット容量
    Figure 0007461596000254
    と仮定するステップを含み、プリセット容量
    Figure 0007461596000255
    が、対応する国家標準で規定された標準容量シーケンスを満たす必要があることを特徴と
    する請求項１に記載の電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正方法
    。
  3. 前記ステップＳ２において、負荷損失に基づいて短絡インピーダンス値を比較・校正す
    る具体的なステップは、
    Ｓ２．１：配電変圧器の巻線の直流線抵抗Ｒ及び試験温度ｔを測定するステップ、
    Ｓ２．２：負荷損失
    Figure 0007461596000256
    及び短絡インピーダンス
    Figure 0007461596000257
    を測定し計算するステップ、
    Ｓ２．３：国家標準の規定に従って、短絡インピーダンス
    Figure 0007461596000258
    がプリセット容量
    Figure 0007461596000259
    に対応する標準短絡インピーダンスから１０％範囲内の偏差であるかどうかを判断し、そ
    うでなければ、プリセット容量の仮定をリセットし、偏差が１０％より大きい場合、標準
    容量シーケンスに従って容量レベルの仮定を減らし、偏差が１０％未満である場合、標準
    容量シーケンスに従って容量レベルの仮定を増やす、短絡インピーダンス
    Figure 0007461596000260
    がプリセット容量
    Figure 0007461596000261
    と一致しているかどうかを判断するステップ、
    Ｓ２．４：短絡インピーダンス
    Figure 0007461596000262
    の偏差が１０％範囲内である場合、最初の実測データに基づいて、プリセット容量
    Figure 0007461596000263
    の上下に隣接する各１つの容量で短絡インピーダンス
    Figure 0007461596000264
    を再計算するステップを含み、３回の計算結果のうち、１回だけ計算して得られた短絡イ
    ンピーダンス
    Figure 0007461596000265
    とプリセット容量
    Figure 0007461596000266
    に対応する標準短絡インピーダンスとの偏差が１０％範囲内であるかどうかを判断し、偏
    差が１０％範囲内にある場合、容量の校正を終了し、配電変圧器の容量、短絡インピーダ
    ンス、無負荷損失、負荷損失、エネルギー効率値及び型番を決定し、そうでない場合、無
    負荷損失に基づいて油面温度の上昇校正を開始することを特徴とする請求項１に記載の電
    圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正方法。
  4. 前記ステップＳ２．２において、負荷損失
    Figure 0007461596000267
    及び短絡インピーダンス
    Figure 0007461596000268
    を測定及び計算し、設備に加える電流はプリセット定格電流に等しいが、プリセット定格
    電流の５０％を下回らず、負荷損失
    Figure 0007461596000269
    については、次の式に従って換算し、
    Figure 0007461596000270
    式において、
    Figure 0007461596000271
    はプリセット定格電流下で巻線の試験温度がｔ℃である場合に換算された負荷損失であり
    、
    Figure 0007461596000272
    は電圧側に印加されたプリセット定格電流であり、
    Figure 0007461596000273
    は電圧側に印加された試験電流であり、
    Figure 0007461596000274
    は試験電流下で巻線の温度がｔ℃である場合の負荷損失であり、
    Figure 0007461596000275
    式において、
    Figure 0007461596000276
    はプリセット定格電流下で基準温度が
    Figure 0007461596000277
    ℃である場合に換算された負荷損失であり、
    Figure 0007461596000278
    はプリセット容量下で、ｔ℃である場合に測定されたペア巻線の抵抗損失であり、
    Figure 0007461596000279
    は抵抗温度の換算係数であり、銅巻線は（２３５＋
    Figure 0007461596000280
    ）／（２３５＋ｔ）を取り、アルミニウム巻線は（２２５＋
    Figure 0007461596000281
    ）／（２２５＋ｔ）を取り、
    短絡インピーダンス
    Figure 0007461596000282
    については、次の式に従って換算し、
    Figure 0007461596000283
    Figure 0007461596000284
    式において、
    Figure 0007461596000285
    はプリセット容量下で巻線の温度である場合の短絡インピーダンスであり、
    Figure 0007461596000286
    は巻線の温度がｔ℃である場合、試験電流
    Figure 0007461596000287
    が通過する短絡電圧であり、
    Figure 0007461596000288
    は電圧側に印加される定格電圧であり、
    Figure 0007461596000289
    はプリセット容量下で、基準温度が
    Figure 0007461596000290
    ℃である場合の短絡インピーダンスであることを特徴とする請求項３に記載の電圧レベル
    ３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正方法。
  5. 前記ステップＳ３において、無負荷損失に基づいて油面温度の上昇を校正する具体的な
    ステップは、
    Ｓ３．１：配電変圧器の無負荷損失
    Figure 0007461596000291
    を測定するステップ、
    Ｓ３．２：配電変圧器の等価放熱面積を測定し、
    Figure 0007461596000292
    に従って配電変圧器の温度上昇を推定するステップ、
    Ｓ３．３：油面温度の上昇
    Figure 0007461596000293
    が４５Ｋより高いかどうかを判断し、油面温度の上昇
    Figure 0007461596000294
    が４５Ｋより低い場合、配電変圧器の容量レベルを１つ上げ、配電変圧器の温度上昇を再
    推定し、油面温度の上昇
    Figure 0007461596000295
    が４５Ｋより高い場合、校正を終了し、配電変圧器の容量、短絡インピーダンス、無負荷
    損失、負荷損失、エネルギー効率値及び型番を決定するステップを含むことを特徴とする
    請求項１に記載の電圧レベル３１５ｋＶ以下の配電変圧器に対する自動容量校正方法。
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