JPH0712880A - 部分放電検出法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 ノイズに影響されることがなく、未知の部分
放電波形に対しても正確かつ高速に部分放電の検出が可
能な、信頼性の高い部分放電検出法を提供する。 【構成】 絶縁機器に発生する可能性のある複数の部分
放電波形の周波数特性データと複数のノイズ波形の周波
数特性データを予め学習させたニューラルネットワーク
を利用する。まず、絶縁機器に発生した部分放電波形ま
たはノイズ波形を検出する。次に、得られた検出波形か
らその周波数特性の特徴を抽出して検出波形の周波数特
性データを得る。さらに、得られた検出波形の周波数特
性データを、前記ニューラルネットワークに記憶された
部分放電波形およびノイズ波形の周波数特性データと比
較して、その検出波形が部分放電とノイズのいずれによ
って生じた波形であるかを判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ＳＦ₆ ガスなどの絶縁
性の優れたガスを絶縁媒体としたガス絶縁機器に係り、
特にその部分放電検出法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、変電所などを構成する電力機器と
しては、接地電位にある金属容器内に高電圧導体を配設
し、この金属容器内に絶縁性能の優れたガス、例えば、
ＳＦ₆ガスを圧縮充填してなるガス絶縁機器が採用され
ることが多い。このようなガス絶縁機器に使用されるＳ
Ｆ₆ ガスは、平等電界のもとでは非常に優れた絶縁特性
を示す反面、不平等電界のもとでは絶縁特性が極端に低
下する。

【０００３】このような絶縁性ガスを用いたガス絶縁機
器において、その容器内の電界分布を乱す要因としては
種々の要因が考えられるが、主な要因としては、高電圧
導体表面の打痕などの欠陥および組立時あるいは輸送時
に内部に混入する金属異物などが挙げられる。また、組
立ミスによる高電圧導体部の接触不良、絶縁スペーサに
おけるボイドなどの欠陥も要因の一つであると考えられ
る。

【０００４】そして、これらの欠陥により、ガス絶縁機
器内部に不平等電界が形成されると、運転状態において
部分放電が発生し、ついには全路破壊という重大事態に
至る可能性がある。したがって、全路破壊に至る前の部
分放電を確実に検出し、全路破壊を未然に防止する必要
がある。

【０００５】以上のような背景から、ガス絶縁機器内部
に発生する部分放電を検出するための各種の部分放電検
出法が開発されており、その一つとして、部分放電が発
生し易くかつノイズが含まれにくいとされている特定周
波数の信号を取り出すことによって部分放電を検出する
部分放電検出法がある。

【０００６】図３は、このような特定周波数の信号を取
り出す部分放電検出法を適用したガス絶縁機器および部
分放電検出器の一例を示す回路図である。この図３に示
すように、ガス絶縁機器は、金属容器１と、この金属容
器１を電気的に分割する絶縁スペーサ２を備えており、
複数の金属容器１が、絶縁スペーサ２を介して連結され
ている。また、金属容器１の内部には、図示していない
送電線路に電気的に接続された高電圧充電部である高電
圧導体３が収納され、絶縁スペーサ２によって支持され
ている。なお、金属容器１は、図示していない接地線に
よって接地されている。

【０００７】また、絶縁スペーサ２には、検電用の埋設
電極４が設けられ、この埋設電極４と金属容器１との間
には、浮遊容量Ｃ２が存在し、この浮遊容量Ｃ２はコン
デンサ５として示されている。そして、このコンデンサ
５の両端子には、信号引き込み線６を介して部分放電検
出器７が接続されている。この部分放電検出器７は、特
定周波数の信号を取り出すフィルタ８と、取り出した信
号を増幅する増幅回路９と、信号のピーク値を検出する
ピークディテクタおよび積分回路１０と、これらの回路
を駆動する電源１１とから構成されている。

【０００８】このように構成された従来の部分放電検出
器７の作用は、次の通りである。すなわち、高電圧導体
３に高電圧が印加されると、高電圧導体３と埋設電極４
の間に存在する浮遊容量Ｃ１とコンデンサ５とが分圧器
を構成し、コンデンサ５の両端に分担電圧を発生する。
そして、金属容器１内で部分放電パルス（コロナパル
ス）が発生すると、コンデンサ５の分担電圧には、その
放電に起因する高周波成分（信号）が重畳され、信号引
き込み線６を介して部分放電検出器７に入力される。こ
の部分放電検出器７においては、以上のような高周波成
分を含む信号から、まず、フィルタ８によって部分放電
パルスに相当する特定周波数の信号が取り出され、増幅
回路９で増幅された後、ピークディテクタおよび積分回
路１０を介して外部に出力される。そして、この出力信
号により、開閉器内部で部分放電が発生したことを検知
することができる。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、図３に
示すような従来の部分放電検出法には、次のような問題
点がある。すなわち、従来の部分放電検出法において
は、部分放電が発生し易くかつノイズが含まれにくいと
されている特定周波数の信号を取り出しているが、実際
に複数の変電所において収集された多数のデータの分析
結果から、部分放電の周波数特性およびノイズの周波数
特性は、変電所の構成や環境、部分放電検出器の接続位
置などによって異なることが認識されつつある。つま
り、従来の部分放電検出法によって検出された部分放電
信号の中には、ノイズが含まれている可能性があるた
め、従来の部分放電検出法によって精度の高い部分放電
検出を行うことは難しいという問題がある。

【００１０】一方、部分放電の波形およびノイズの波形
は変電所や測定点によって異なるとはいえ、特定の測定
点でのノイズの周波数分布は数パターンにパターン化で
きるため、このパターンにあてはまらない周波数分布の
波形が測定されたときには、部分放電による波形である
と考えることができる。このように、測定点毎に異なる
ノイズの周波数分布をパターン化し、入力された周波数
分布からノイズと部分放電を判別するには、部分放電に
関しての豊富な知識が必要であるため、このような知識
を有するエキスパートによってのみしか行うことができ
ない。しかしながら、このようなエキスパートによる診
断は、エキスパートによる個人差があったり、知識や経
験、再現性などに限界があるため、人為的ミスが発生す
る可能性がある。特に、未知の周波数分布の診断に際し
ては、これらの問題点がさらにクローズアップされる。

【００１１】なお、以上のような問題点は、ガス絶縁機
器だけでなく、絶縁油を封入した接地電位の金属容器内
に高電圧部を配設してなる油入絶縁機器などの部分放電
を同様の方法で検出する場合にも、同様に生じている。

【００１２】本発明は、上記のような従来技術の問題点
を解決するために提案されたものであり、その目的は、
ノイズに影響されることがなく、絶縁機器内で発生した
部分放電の検出を正確かつ高速に行うことが可能であ
り、未知の部分放電波形に対しても正確かつ高速に部分
放電の検出が可能な、信頼性の高い部分放電検出法を提
供することである。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明による部分放電検
出法は、絶縁媒体を封入した接地電位の金属容器内に高
電圧部を配設してなる絶縁機器の部分放電を検出する部
分放電検出法において、前記絶縁機器に発生する可能性
のある複数の部分放電波形の周波数特性データと複数の
ノイズ波形の周波数特性データを予め学習させたニュー
ラルネットワークを利用して、次のような検出ステッ
プ、抽出ステップ、および判定ステップを行うことを特
徴とするものである。すなわち、まず、検出ステップに
おいては、前記絶縁機器に発生した部分放電波形または
ノイズ波形を検出する。次に、抽出ステップにおいて
は、前記検出ステップで得られた検出波形からその周波
数特性の特徴を抽出して検出波形の周波数特性データを
得る。さらに、判定ステップにおいては、前記抽出ステ
ップで得られた検出波形の周波数特性データを、前記ニ
ューラルネットワークに記憶された部分放電波形および
ノイズ波形の周波数特性データと比較して、その検出波
形が部分放電とノイズのいずれによって生じた波形であ
るかを判定する。

【００１４】一般的には、前記抽出ステップにおいて、
３つ以上の周波数領域の波形をパターン化する。そし
て、具体的には、前記絶縁機器に模擬部分放電信号を注
入し、信号を検出することにより、部分放電波形の周波
数特性データを得て、このデータを前記ニューラルネッ
トワークに学習させることが可能である。また、前記絶
縁機器にノイズ信号を注入し、この信号を検出すること
により、ノイズ波形の周波数特性データを得て、このデ
ータを前記ニューラルネットワークに学習させることが
可能である。

【００１５】

【作用】以上のように構成された本発明によれば、ノイ
ズの影響を受けない正確な部分放電検出が可能となり、
また、非常に高速の検出が可能となる。さらに、未知の
部分放電波形に対しても、その特性抽出を正確に行うこ
とにより、学習させておいたデータに基づいて部分放電
の発生を検出することができる。一方、本発明によるデ
ータの判定には、それほど多くのデータを必要としない
ため、パソコンなどの小型のデータ処理装置を使用した
システム化が可能であり、現地などへの持ち運びが可能
であるため、実用性に優れている。

【００１６】

【実施例】以下には、本発明による部分放電検出法の一
実施例を、図１および図２を参照して具体的に説明す
る。この場合、図１は、本実施例の部分放電検出の具体
的な処理手順を示すフローチャート、図２は、ニューラ
ルネットワークに学習させるデータを得るために、本実
施例の適用対象となるガス絶縁機器とそれに接続した部
分放電検出器および模擬部分放電信号発生器を示す説明
図である。

【００１７】まず、本実施例においては、使用するニュ
ーラルネットワークに、ガス絶縁機器に発生する可能性
のある多数の部分放電波形の周波数分布パターン（周波
数特性）のデータと、ノイズ波形の周波数分布パターン
（周波数特性）のデータとが、予め学習され、記憶され
ている。この場合、部分放電に関する学習については、
例えば、図２に示すような方法で行うことができる。

【００１８】すなわち、まず、１つの金属容器１の一方
の絶縁スペーサ２ａの埋設電極４ａに、信号引き込み線
６を介して部分放電検出器７を接続すると共に、この金
属容器１の他方の絶縁スペーサ２ｂの埋設電極４ｂに、
信号注入線１２を介して模擬部分放電信号発生器１３を
接続する。そして、この状態で、模擬部分放電信号発生
器１３から信号注入線１２を介して模擬部分放電信号を
注入する。この場合、注入する模擬部分放電信号は、ガ
ス絶縁機器内部で発生する実際の部分放電の立上がりの
数ｎｓと同等の波形を有する信号とする。

【００１９】このようにして埋設電極４ｂに注入された
模擬部分放電信号は、埋設電極４ｂと金属容器１との間
に存在する浮遊容量Ｃ２と、埋設電極４ｂと高電圧導体
３との間に存在する浮遊容量Ｃ１とから構成される分圧
器を介してガス絶縁機器内部に入った後、実際の部分放
電信号と同等の速度で図中左右へと伝播する。そして、
この伝播した信号は、金属容器１の他方の絶縁スペーサ
２ａの埋設電極４ａによって構成される分圧器を介し
て、コンデンサ５の分担電圧に重畳され、信号引き込み
線６を介して部分放電検出器７に入力され、部分放電波
形として検出される。続いて、部分放電検出器７で検出
した模擬部分放電信号による部分放電波形の周波数特性
の特徴を抽出し、規格化して、周波数分布のパターン化
を行い、周波数分布パターンのデータを得て、このデー
タを部分放電波形の周波数分布パターンのデータとして
ニューラルネットワークに学習させる。このような方法
により、複数の埋設電極から同様にして模擬部分放電信
号を注入することにより、多くの部分放電波形の周波数
分布パターンのデータを学習させる。また、ノイズ波形
の周波数分布パターンのデータについても、同様の方法
で、多くのノイズ波形の周波数分布パターンのデータを
学習させる。

【００２０】次に、以上のように、多くの部分放電波形
の周波数分布パターンのデータと、多くのノイズ波形の
周波数分布パターンのデータを予め学習させたニューラ
ルネットワークを利用して、実際に部分放電検出を行う
場合の処理手順について、図１を参照して説明する。

【００２１】すなわち、まず、ステップ１において、ガ
ス絶縁機器に部分放電またはノイズが発生すると、ステ
ップ２において、その部分放電波形またはノイズ波形を
検出する。次に、ステップ３において、得られた検出波
形からその周波数特性の特徴を抽出し、規格化する。続
いて、ステップ４において、周波数分布のパターン化を
行い、検出波形の周波数分布のパターンのデータを得
る。さらに、ステップ５において、得られたデータをニ
ューラルネットワークに入力し、ステップ６において、
検出波形の周波数分布のパターンと、ニューラルネット
ワークに記憶された部分放電波形およびノイズ波形の周
波数特性データとを比較して、その検出波形が部分放電
とノイズのいずれによって生じた波形であるかを判定す
る。最終的に、ステップ７において、判定結果を表示す
る。

【００２２】このように、本実施例によれば、未知の周
波数分布パターンに対しても、ニューラルネットワーク
に記憶されている多数の学習データを利用して、その周
波数分布パターンが部分放電によるものなのか、ノイズ
によるものなのかという判定を、自動的にかつ高速に行
うことができる。また、ニューラルネットワークに多く
の周波数分布パターンのデータを学習させるためには、
ある程度の作業時間と労力を要するが、一旦学習させて
しまえば、診断処理時に必要とするデータ量は少ないた
め、パソコンなどの小型のデータ処理装置を使用したシ
ステム化が可能であり、現地などへの持ち運びが可能で
あるため、実用性に優れているという利点もある。

【００２３】なお、本発明は、前記実施例に限定される
ものではなく、付加的に、部分放電波形の周波数分布パ
ターンのデータと、部分放電の発生要因との関係をニュ
ーラルネットワークに学習させておけば、発生要因の分
析をすることも可能である。また、本発明の方法におい
て、処理手順の具体的な内容や、使用する具体的な装置
などは適宜選択可能である。さらに、本発明は、ガス絶
縁機器だけでなく、絶縁油を封入した接地電位の金属容
器内に高電圧部を配設してなる油入絶縁機器などの部分
放電を検出する方法としても、同様に適用可能であり、
同様に優れた効果を得ることができる。

【００２４】

【発明の効果】以上述べたように、本発明においては、
複数の部分放電波形の周波数特性データと複数のノイズ
波形の周波数特性データを予め学習させたニューラルネ
ットワークを利用して、学習させた周波数特性データと
検出によって得られた周波数特性データとを比較すると
いう構成により、絶縁機器内で発生した部分放電の検出
を正確かつ高速に行うことが可能であり、未知の部分放
電波形に対しても正確かつ高速に部分放電の検出が可能
な、信頼性の高い部分放電検出法を提供することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による部分放電検出法の一実施例におけ
る具体的な処理手順を示すフローチャート。

【図２】本発明による部分放電検出法に利用するニュー
ラルネットワークに学習させるデータを得るに、本実施
例の適用対象となるガス絶縁機器とそれに接続した部分
放電検出器および模擬部分放電信号発生器を示す説明
図。

【図３】従来の部分放電検出法を適用したガス絶縁機器
および部分放電検出器の一例を示す回路図。

【符号の説明】

１…金属容器 ２，２ａ，２ｂ…絶縁スペーサ ３…高電圧導体 ４，４ａ，４ｂ…埋設電極 ５…コンデンサ ６…信号引き込み線 ７…部分放電検出器 ８…フィルタ ９…増幅回路 １０…ピークディテクタおよび積分回路 １１…電源 １２…信号注入線 １３…模擬部分放電信号発生器

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 絶縁媒体を封入した接地電位の金属容器
   内に高電圧部を配設してなる絶縁機器の部分放電を検出
   する部分放電検出法において、 前記絶縁機器に発生する可能性のある複数の部分放電波
   形の周波数特性データと複数のノイズ波形の周波数特性
   データを予め学習させたニューラルネットワークを利用
   して、 前記絶縁機器に発生した部分放電波形またはノイズ波形
   を検出する検出ステップと、 前記検出ステップで得られた検出波形からその周波数特
   性の特徴を抽出して検出波形の周波数特性データを得る
   抽出ステップと、 前記抽出ステップで得られた検出波形の周波数特性デー
   タを、前記ニューラルネットワークに記憶された部分放
   電波形およびノイズ波形の周波数特性データと比較し
   て、その検出波形が部分放電とノイズのいずれによって
   生じた波形であるかを判定する判定ステップと、を行う
   ことを特徴とする部分放電検出法。
2. 【請求項２】 前記抽出ステップにおいて、３つ以上の
   周波数領域の波形をパターン化することを特徴とする請
   求項１に記載の部分放電検出法。
3. 【請求項３】 前記絶縁機器に模擬部分放電信号を注入
   し、信号を検出することにより、部分放電波形の周波数
   特性データを得て、このデータを前記ニューラルネット
   ワークに学習させることを特徴とする請求項１に記載の
   部分放電検出法。
4. 【請求項４】 前記絶縁機器にノイズ信号を注入し、こ
   の信号を検出することにより、ノイズ波形の周波数特性
   データを得て、このデータを前記ニューラルネットワー
   クに学習させることを特徴とする請求項１に記載の部分
   放電検出法。