JPH02296161A - 部分放電検出方法 - Google Patents
部分放電検出方法Info
- Publication number
- JPH02296161A JPH02296161A JP11675889A JP11675889A JPH02296161A JP H02296161 A JPH02296161 A JP H02296161A JP 11675889 A JP11675889 A JP 11675889A JP 11675889 A JP11675889 A JP 11675889A JP H02296161 A JPH02296161 A JP H02296161A
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- Japan
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- partial discharge
- lead wire
- waveform
- breaker
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- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 12
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- WABPQHHGFIMREM-UHFFFAOYSA-N lead(0) Chemical compound [Pb] WABPQHHGFIMREM-UHFFFAOYSA-N 0.000 abstract description 14
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Landscapes
- Testing Relating To Insulation (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野］
この発明は部分放電検出方法に関し、たとえば電力シス
テムにおいて発生する部分放電を、ニューラルネットワ
ークを用いて検出するような部分放電検出方法に関する
。
テムにおいて発生する部分放電を、ニューラルネットワ
ークを用いて検出するような部分放電検出方法に関する
。
Ｃ従来の技術］
部分放電試験は、高電圧絶縁の試験法として最も広く行
なわれている試験の１つである。最近ではコンピュータ
計測技術の普及に伴い、部分放電試験の基礎となる部分
放電１１１定方法にも高度な技術が取入れられている。
なわれている試験の１つである。最近ではコンピュータ
計測技術の普及に伴い、部分放電試験の基礎となる部分
放電１１１定方法にも高度な技術が取入れられている。
その詳細は、たとえば電気学会技術報告（■部）第２２
２号に記載されている。
２号に記載されている。
［発明が解決しようとする課題］
ところが、従来の部分放電測定方法は、いずれも各電力
設備を電源から切り離し独立して測定する必要があった
。このため、測定の際には必ず電力設備を停電させる必
要があり、実際に電力を供給しながらどの電力設備がど
の程度部分放電を発生しているかを知る方法が望まれて
いた。
設備を電源から切り離し独立して測定する必要があった
。このため、測定の際には必ず電力設備を停電させる必
要があり、実際に電力を供給しながらどの電力設備がど
の程度部分放電を発生しているかを知る方法が望まれて
いた。
それゆえに、この発明の主たる目的は、実際に電力を供
給しながら、どの電力設備のどの部分で部分放電を生じ
ているかを検出できるような部分放電検出方法を提供す
ることである。
給しながら、どの電力設備のどの部分で部分放電を生じ
ているかを検出できるような部分放電検出方法を提供す
ることである。
［課題を解決するための手段］
この発明は電力設備において発生する部分放電を検出す
るための部分放電検出方法であって、部分放電によって
生じる波形をニューラルネットワ−りに入力して学習し
、新たに生じた部分放電波形を入力したとき、学習結果
に基づいて、その部分放電がいずれの機器で生じたかを
検出するように構成したものである。
るための部分放電検出方法であって、部分放電によって
生じる波形をニューラルネットワ−りに入力して学習し
、新たに生じた部分放電波形を入力したとき、学習結果
に基づいて、その部分放電がいずれの機器で生じたかを
検出するように構成したものである。
［作用］
この発明に係る部分放電検出方法は部分放電によって生
じる波形をニューラルネットワークに入力して学習して
おき、新たに部分放電を生じたとき、その波形を入力す
ることによって、停電させることなく電力設備の部分放
電およびその位置を検出することができるので、実線路
での電力設備の診断などの分野に利用することができる
。
じる波形をニューラルネットワークに入力して学習して
おき、新たに部分放電を生じたとき、その波形を入力す
ることによって、停電させることなく電力設備の部分放
電およびその位置を検出することができるので、実線路
での電力設備の診断などの分野に利用することができる
。
［発明の実施例］
第１図はこの発明の一実施例によって部分放電を検出す
るための電力設備の一例を示す図であり、第２図は第１
図に示した各部分における部分放電によって生じるパル
ス状電圧の波形図である。
るための電力設備の一例を示す図であり、第２図は第１
図に示した各部分における部分放電によって生じるパル
ス状電圧の波形図である。
第１図において、７７ｋｖトランスには、リード線２を
介して遮断器３が接続されており、この遮断器３にはリ
ード線４を介して遮断器５が接続され、さらに遮断器５
にはリード線６を介してケーブル９が接続されるととも
に、カップリングコンデンサ７の一端が接続される。カ
ップリングコンデンサ７の他端は検出素子８を介して接
地され、カップリングコンデンサ７と検出素子８の接続
点であるＡ点は後述のニューラルネットワークに接続さ
れている。検出素子８は商用周波数に対してはインピー
ダンスが小さく、高周波に対してはインピーダンスが大
きい、たとえばインダクタンスなどが用いられる。
介して遮断器３が接続されており、この遮断器３にはリ
ード線４を介して遮断器５が接続され、さらに遮断器５
にはリード線６を介してケーブル９が接続されるととも
に、カップリングコンデンサ７の一端が接続される。カ
ップリングコンデンサ７の他端は検出素子８を介して接
地され、カップリングコンデンサ７と検出素子８の接続
点であるＡ点は後述のニューラルネットワークに接続さ
れている。検出素子８は商用周波数に対してはインピー
ダンスが小さく、高周波に対してはインピーダンスが大
きい、たとえばインダクタンスなどが用いられる。
第１図に示したような電力設備において、部分放電が生
じたとき、Ａ点にパルス状電圧が生じる。
じたとき、Ａ点にパルス状電圧が生じる。
本願発明者等は、部分放電の発生箇所に応じて、Ａ点の
電圧波形が若干界なることを発見した。すなわち、ケー
ブル９で部分放電を生じたとき、Ａ点の波形は第２図（
ａ）に示すようになり、遮断ｒＡ３または５で部分放電
を生じたとき、Ａ点に示す波形は第２図（ｂ）に示すよ
うになり、リード線２で部分放電を生じたときには、Ａ
点の電圧波形は第２図（ｃ）に示すようになった。
電圧波形が若干界なることを発見した。すなわち、ケー
ブル９で部分放電を生じたとき、Ａ点の波形は第２図（
ａ）に示すようになり、遮断ｒＡ３または５で部分放電
を生じたとき、Ａ点に示す波形は第２図（ｂ）に示すよ
うになり、リード線２で部分放電を生じたときには、Ａ
点の電圧波形は第２図（ｃ）に示すようになった。
上述のごとく、部分放電の生じる場所に応じてＡ点での
電圧波形が異なるのは、リード線２，４゜６での高周波
成分の減衰や各電力設備での反射。
電圧波形が異なるのは、リード線２，４゜６での高周波
成分の減衰や各電力設備での反射。
減衰により各設備からの部分放電波形が若干界なるもの
と考えられる。そこで、各設備がらの部分放電によって
誘起されるＡ点のパルス状電圧をニューラルネットワー
クに入力して学習させ、これによりＡ点の電圧波形をど
の設備に起因したものであるかを判別することができる
。
と考えられる。そこで、各設備がらの部分放電によって
誘起されるＡ点のパルス状電圧をニューラルネットワー
クに入力して学習させ、これによりＡ点の電圧波形をど
の設備に起因したものであるかを判別することができる
。
第３図はこの発明の一実施例に用いられるニューラルネ
ットワークを示す図である。第３図において、ニューラ
ルネットワークは多層構造を有し、入力層１０と中間層
２０と出力層３０とを含む。
ットワークを示す図である。第３図において、ニューラ
ルネットワークは多層構造を有し、入力層１０と中間層
２０と出力層３０とを含む。
入力層１０はユニット１１．１２・・・１ｆＬを含み、
中間層２０はユニット２１．２２・・・２ｍを含み、出
力層３０はユニット３１．３２・・・３ｎを含む。
中間層２０はユニット２１．２２・・・２ｍを含み、出
力層３０はユニット３１．３２・・・３ｎを含む。
より具体的には、入力層１０は５０個のユニットからな
り、中間層２０は８個のユニットからなり、出力層３０
は第１図に示した電力設備におけるトランス１とリード
線２と遮断器３とリード線４と遮断器５とリード線６と
ケーブル９のそれぞれに対応して７個設けられる。そし
て、第１図に示したＡ点における３５０例の電圧波形を
サンプリングして時系列的に順次入力層１０に入力し、
パックプロパゲーション法でそれぞれの電圧波形を学習
し、その学習結果に基づいて新たに入力された電圧波形
に対して９５％以上の正答率で部分放電の発生位置を標
定することができた。 第４図はこの発明の他の実施例
における電力設備の一例を示す図である。この第４図に
示した例は第１図に示したカップリングコンデンサ７を
省略し、検出素子８をケーブル９の遮閉層に接続し、こ
の部分でパルス状電圧を検出するように構成したもので
ある。そして、この検出素子８で検出されたパルス状電
圧を第３図に示した入力層１ｏに入力して学習すること
により、新たなパルス状波形に基づいて、部分放電の発
生位置を標定することができる。
り、中間層２０は８個のユニットからなり、出力層３０
は第１図に示した電力設備におけるトランス１とリード
線２と遮断器３とリード線４と遮断器５とリード線６と
ケーブル９のそれぞれに対応して７個設けられる。そし
て、第１図に示したＡ点における３５０例の電圧波形を
サンプリングして時系列的に順次入力層１０に入力し、
パックプロパゲーション法でそれぞれの電圧波形を学習
し、その学習結果に基づいて新たに入力された電圧波形
に対して９５％以上の正答率で部分放電の発生位置を標
定することができた。 第４図はこの発明の他の実施例
における電力設備の一例を示す図である。この第４図に
示した例は第１図に示したカップリングコンデンサ７を
省略し、検出素子８をケーブル９の遮閉層に接続し、こ
の部分でパルス状電圧を検出するように構成したもので
ある。そして、この検出素子８で検出されたパルス状電
圧を第３図に示した入力層１ｏに入力して学習すること
により、新たなパルス状波形に基づいて、部分放電の発
生位置を標定することができる。
［発明の効果］
以上のように、この発明によれば、部分放電によって生
じる波形をニューラルネットワークに入力して学習し、
新たに生じた部分放電波形を入力したとき、それまでの
学習結果に基づいて、その部分放電がいずれの機器で生
じたかを検出することができる。
じる波形をニューラルネットワークに入力して学習し、
新たに生じた部分放電波形を入力したとき、それまでの
学習結果に基づいて、その部分放電がいずれの機器で生
じたかを検出することができる。
第１図はこの発明の一実施例によって部分放電を検出す
るための電力設備の一例を示す図である。 第２図は第１図に示した各部分における部分放電によっ
て生じるパルス状電圧の波形図である。第３図はこの発
明の一実施例が適用されるニューラルネットワークを示
す図である。第４図は部分放電を検出するための電力設
備の他の例を示す図である。 図において、１はトランス、２，４．６はリード線、３
．５は遮断器、７はカップリングコンデンサ、８は検出
素子、９はケーブル、１０は入力層、２０は中間層、３
０は出力層を示す。 第２図 （ａ）
るための電力設備の一例を示す図である。 第２図は第１図に示した各部分における部分放電によっ
て生じるパルス状電圧の波形図である。第３図はこの発
明の一実施例が適用されるニューラルネットワークを示
す図である。第４図は部分放電を検出するための電力設
備の他の例を示す図である。 図において、１はトランス、２，４．６はリード線、３
．５は遮断器、７はカップリングコンデンサ、８は検出
素子、９はケーブル、１０は入力層、２０は中間層、３
０は出力層を示す。 第２図 （ａ）
Claims (1)
- 電力設備において発生する部分放電を検出するための部
分放電検出方法であって、前記部分放電によって生じる
波形をニューラルネットワークに入力して学習し、新た
に生じた部分放電波形を入力したとき、前記学習結果に
基づいてその部分放電がいずれの機器で生じたかを検出
するようにしたことを特徴とする、部分放電検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11675889A JP2883352B2 (ja) | 1989-05-10 | 1989-05-10 | 部分放電検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11675889A JP2883352B2 (ja) | 1989-05-10 | 1989-05-10 | 部分放電検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02296161A true JPH02296161A (ja) | 1990-12-06 |
| JP2883352B2 JP2883352B2 (ja) | 1999-04-19 |
Family
ID=14695013
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11675889A Expired - Lifetime JP2883352B2 (ja) | 1989-05-10 | 1989-05-10 | 部分放電検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2883352B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07262866A (ja) * | 1994-03-23 | 1995-10-13 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | 部分放電検出方法 |
| US5598509A (en) * | 1992-08-28 | 1997-01-28 | Hitachi, Ltd. | Method of configuring a neural network and a diagnosis/recognition system using the same |
| US5627941A (en) * | 1992-08-28 | 1997-05-06 | Hitachi, Ltd. | Method of configuring a neural network and a diagnosis/control system using the neural network |
| CN102809718A (zh) * | 2012-07-25 | 2012-12-05 | 华南理工大学 | 一种gis超高频局部放电信号识别方法 |
| WO2014180508A1 (en) | 2013-05-10 | 2014-11-13 | Prysmian S.P.A. | Partial discharge signal processing method and apparatus employing neural network |
| JP2017117180A (ja) * | 2015-12-24 | 2017-06-29 | ファナック株式会社 | ノイズの発生原因を検出する学習機能を有する制御装置 |
| JP2019082449A (ja) * | 2017-10-31 | 2019-05-30 | 株式会社東芝 | 部分放電診断装置 |
-
1989
- 1989-05-10 JP JP11675889A patent/JP2883352B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5598509A (en) * | 1992-08-28 | 1997-01-28 | Hitachi, Ltd. | Method of configuring a neural network and a diagnosis/recognition system using the same |
| US5627941A (en) * | 1992-08-28 | 1997-05-06 | Hitachi, Ltd. | Method of configuring a neural network and a diagnosis/control system using the neural network |
| JPH07262866A (ja) * | 1994-03-23 | 1995-10-13 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | 部分放電検出方法 |
| CN102809718A (zh) * | 2012-07-25 | 2012-12-05 | 华南理工大学 | 一种gis超高频局部放电信号识别方法 |
| WO2014180508A1 (en) | 2013-05-10 | 2014-11-13 | Prysmian S.P.A. | Partial discharge signal processing method and apparatus employing neural network |
| US10408873B2 (en) | 2013-05-10 | 2019-09-10 | Prysmian S.P.A. | Partial discharge signal processing method and apparatus employing neural network |
| JP2017117180A (ja) * | 2015-12-24 | 2017-06-29 | ファナック株式会社 | ノイズの発生原因を検出する学習機能を有する制御装置 |
| JP2019082449A (ja) * | 2017-10-31 | 2019-05-30 | 株式会社東芝 | 部分放電診断装置 |
| JP2022001877A (ja) * | 2017-10-31 | 2022-01-06 | 株式会社東芝 | 部分放電診断装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2883352B2 (ja) | 1999-04-19 |
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