JPH0727815A - 部分放電発生位置の標定方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 被測定ケーブルの部分放電の発生を高精度で
判別する。 【構成】 被測定ケーブル１の両端で検出した各出力信
号よりデータ抽出部２０にて立ち上がり点を検出し、こ
の検出点の前後の抽出波形データをニューラルネットワ
ーク３１Ａ，３１Ｂに供給する。ニューラルネットワー
ク３１Ａ，３１Ｂは予め多くの部分放電信号と外来ノイ
ズの波形を学習しているので、不要なデータを供給せず
に抽出波形データのみを供給することによりニューラル
ネットワーク３１Ａ，３１Ｂの判別精度が向上する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、高電圧ケーブルの内部
で発生する部分放電信号を測定し、その発生位置を標定
するために使用される部分放電発生位置の標定方法に関
する。

【０００２】

【従来の技術】高電圧ケーブル、例えばＣＶケーブルに
おいては、交流絶縁破壊特性を調査検討するため、ケー
ブルの端末に高電圧を印加し部分放電の検出を行なって
いる。また、既に布設された高電圧ケーブルの絶縁劣化
の程度を診断するために部分放電の測定が行なわれる。
条長の短いケーブルでは、部分放電を検出した場合、そ
のケーブルを数区間に切り分けてそれぞれ再度部分放電
の測定を行ない、どの箇所で絶縁破壊が生じているかを
探索する。しかし、ドラムに巻回された長尺ケーブルに
ついては、このような方法は能率的でない。また、布設
されたケーブルの絶縁特性試験についてもこのような切
り分け方法は適当でない。そこで、部分放電信号の伝搬
時間差を利用した部分放電発生位置標定が行なわれる。

【０００３】さて、本出願人は正確かつ迅速に部分放電
の発生位置を標定するために、ニューラルネットワーク
を利用した部分放電発生位置の標定方法を提案した（特
願平４−９３６４２号）。即ち、この標定方法は被測定
ケーブルの両端より出力信号を検出し、各出力信号の波
形をニューラルネットワークにより解析する。このニュ
ーラルネットワークには予め多くの部分放電信号と代表
的な外来ノイズの波形を学習させており、その学習結果
を基に出力信号が部分放電信号かノイズ信号かの判定を
行なう。そして、被測定ケーブルの両端から得た入力波
形が共に部分放電信号と判定された場合に、それらの伝
搬時間の差と伝搬速度から位置標定の演算処理し、部分
放電信号の発生位置を標定する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記したニュ
ーラルネットワークを利用した標定方法では、メモリ部
に記憶した出力信号データを全てそのままニューラルネ
ットワークに入力して解析している。即ち、この標定方
法では、例えば、図５に示すように、一定時間幅Ｔ₂ −
Ｔ₁ 間の出力信号をサンプリングしてメモリ部に記憶さ
せ、この記憶させたサンプリングデータをそのままニュ
ーラルネットワークに入力させているので、部分放電の
発生位置によっては、図５（ａ），（ｂ）に示すよう
に、波形の立ち上がり位置が異なり、このように波形の
立ち上がり位置の異なるサンプリングデータをニューラ
ルネットワークに入力させた場合、部分放電信号とノイ
ズ信号との判別精度が低下することが確認されている。
このため、従来の方法では、ニューラルネットワークの
判別精度を向上させることが困難であった。

【０００５】本発明はこのような点を解決するためにな
されたもので、ニューラルネットワークの判別精度を向
上させてより高精度に部分放電の発生位置を標定するこ
とができる部分放電発生位置の標定方法を提供すること
を目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の部分放電発生位
置の標定方法は、被測定ケーブルの両端部に部分放電信
号検出手段を設け、この検出手段で検出された部分放電
信号の伝搬時間差に基づいて部分放電の発生位置を標定
する方法において、各部分放電信号検出手段にて検出し
た各出力信号の立ち上がりを検知し、各出力信号の波形
データの立ち上がり位置を一致させ、立ち上がり位置の
一致した波形データをニューラルネットワークに供給し
て出力信号が部分放電信号か否かの判定を行ない、部分
放電信号と判定された場合それぞれの出力信号の伝搬時
間差に基づいて部分放電の発生位置を標定する演算処理
を実行することを特徴としている。

【０００７】

【作用】被測定ケーブルの両端からの出力信号の立ち上
がりを検知し、該各出力信号の波形データの立ち上がり
位置を一致させ、この立ち上がり位置が一致した波形デ
ータをニューラルネットワークに供給する。一方、ニュ
ーラルネットワークは予め多くの部分放電信号と代表的
な外来ノイズの波形を学習しているので、立ち上がり位
置の一致した波形データが供給されると、学習結果に基
づいて出力信号が部分放電信号かノイズ信号かの判別を
高精度で行なう。これにより、部分放電の発生を高精度
で判定し、演算処理によりその発生位置を標定すること
ができる。

【０００８】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して説明
する。図１は本発明の方法を実施する部分放電位置標定
装置のブロック図である。図において、被測定ケーブル
１は、その両端のケーブルヘッド２に、リード線３を介
してカップリングコンデンサ４Ａ，４Ｂ及び検出インピ
ーダンス５Ａ，５Ｂが直列に接続されている。この検出
インピーダンス５Ａ，５Ｂから被測定ケーブル１の内部
で発生した部分放電信号を取り出す。

【０００９】検出インピーダンス５Ａには正弦波ノイズ
除去回路６Ａが接続され、その出力は増幅器７Ａを介し
てデータ記憶部１０に入力するように結線されている。
また、検出インピーダンス５Ｂの出力は正弦波ノイズ除
去回路６Ｂに接続され、その出力は増幅器７Ｂを介して
データ記憶部１０に入力するよう結線されている。デー
タ記憶部１０には被測定ケーブル１の両端から出力され
た２種の出力信号をそれぞれ格納するためのディジタル
メモリが設けられている。即ち、これら２種の出力信号
はそれぞれディジタルメモリのチャンネル１用の領域と
チャンネル２用の領域に格納される。

【００１０】図３に、このようなデータ記憶部１０の具
体的なブロック図を示す。図に示すように、被測定ケー
ブル１の一方の端から出力された出力信号は、データ記
憶部１０の入力信号ＳＡとされ、他方の端から出力され
た出力信号はデータ記憶部１０の入力信号ＳＢとされ
る。ここで、これらの信号ＳＡ，ＳＢはサンプリング回
路１１Ａ，１１Ｂに入力され、Ａ／Ｄ変換部１２Ａ，１
２Ｂを経て記憶部１３Ａ，１３Ｂに格納される。記憶部
１３Ａ，１３Ｂには表示制御部１４及び表示部１５が接
続されている。

【００１１】サンプリング回路１１Ａ，１１Ｂは、入力
信号ＳＡ，ＳＢを適当な周期でサンプリングし、データ
記憶部１０に取り込むための回路である。また、Ａ／Ｄ
変換部１２Ａ，１２Ｂは、サンプリング回路１１Ａ，１
１Ｂの出力をディジタル信号に変換するための回路であ
る。記憶部１３Ａ（ＣＨ１），１３Ｂ（ＣＨ２）はこの
入力信号ＳＡ，ＳＢの波形をディジタル信号化し記憶し
ておくためのメモリである。

【００１２】再び図１に戻り、データ記憶部１０の記憶
部１３Ａ，１３Ｂのディジタル信号はデータ抽出部２０
に供給される。図２（Ａ）はデータ抽出部２０のブロッ
ク図である。データ抽出部２０はデータ比較部２１と、
その出力側に接続されているデータ取込部２２Ａ，２２
Ｂとからなる。データ比較部２１は記憶部１３Ａ，１３
Ｂからそれぞれのディジタル信号（データ）を読み取
り、信号波形の変化を演算にて算出し、信号の立ち上が
り点を検知する。即ち、例えば、図２（Ｂ）に示すよう
に、予め所定のトリガーレベルＴ_r を設定し、チャンネ
ル１側の出力信号（ディジタル信号）がこのトリガーレ
ベルＴ_r より大きくなった場合出力信号上のトリガーレ
ベルＴ_r 点及び前後の二点を結ぶ近似直線を求め、この
近似直線と信号レベルが「０」との交差点を出力信号の
立ち上がり点Ｔ₁ として演算，検知する。また、図２
（Ｃ）に示すように、チャンネル２側の出力信号に対し
ても同一の演算を行ない、その立ち上がり点Ｔ₂ を検知
する。

【００１３】このように立ち上がり点Ｔ₁ ，Ｔ₂ を検知
すると、データ比較部２１はデータ取込部２２Ａ，２２
Ｂに取込信号を出力する。データ取込部２２Ａは取込信
号を受けると、立ち上がり点Ｔ₁ の前１０点及び後ろ４
０点の計５０点のデータを記憶部１３Ａより取り込む。
また、他のデータ取込部２２Ｂは取込信号を受けると、
立ち上がり点Ｔ₂ の前１０点及び後ろ４０点の計５０点
のデータを記憶部１３Ｂより取り込む。従って、被測定
ケーブル１から出力された各出力信号の立ち上がり位置
を一致させ、しかも一定の時間幅のデータのみを抽出し
ているため、部分放電波形の特徴的なデータのみを後述
するニューラルネットワーク３１Ａ，３１Ｂに供給する
ことができる。

【００１４】両データ取込部２２Ａ，２２Ｂにて取り込
んだ波形データは演算処理部３０に供給される。この演
算処理部３０にはニューラルネットワーク３１Ａ，３１
Ｂ及び位置標定部３２が設けられている。ニューラルネ
ットワーク３１Ａは被測定ケーブル１の一端から出力さ
れ、データ抽出部２０のデータ取込部２２Ａが取り込ん
だ抽出波形データを解析処理する部分である。また、ニ
ューラルネットワーク３１Ｂは被測定ケーブル１の他端
から出力され、データ抽出部２０のデータ取込部２２Ｂ
が取り込んだ抽出波形データを解析処理する部分であ
る。

【００１５】図４に上記のようなニューラルネットワー
ク３１Ａ，３１Ｂの構造説明図を示す。このニューラル
ネットワーク自体は、既に一般に市販されたソフトウェ
アを使用する。このネットワークは、三層、即ち、入力
層３３，中間層３４及び出力層３５を備えたパーセプト
ロン型ネットワークを構成している。この実施例の場
合、例えば入力層３３は５０個、中間層３４は１０個、
出力層３５は２個とした。そして、予め１９種類の部分
放電信号波形と２３種類のノイズ波形とを与えて、これ
ら４２個のデータをそれぞれバックプロパゲーション学
習則により１０００回学習させた。

【００１６】その結果、このニューラルネットワーク
は、入力層３３に入力波形を与えた場合に、中間層３４
によってその波形を解析し、経験的に部分放電信号波形
固有の特質を持つ信号波形を先の学習結果を用いて認識
し、入力波形が部分放電信号か否かの判定を行なう。そ
して、入力信号波形が部分放電信号の場合には、出力層
３５の一方の出力が０．８以上、他方の出力が０．２以
下となり、ノイズ波形の場合には逆で一方の出力が０．
２以下、他方の出力が０．８以上となるように動作す
る。尚、それ以外の出力結果は評価不能とした。

【００１７】一方、図１に示す位置標定部３２はニュー
ラルネットワーク３１Ａ，３１Ｂの出力が共に部分放電
を示す場合にのみ部分放電発生位置標定の演算処理を実
行する。即ち、被測定ケーブル１の両端から出力される
２種の出力信号の両方が部分放電信号と判定された場合
にのみ、部分放電発生位置標定の演算処理を実行する。
従って、誤ってノイズ信号を部分放電信号と認識し部分
放電発生位置標定を実行してしまうという確率が十分に
低くなり、出力に高い信頼性を得ることができる。

【００１８】次に、本発明の方法による部分放電信号の
発生位置標定方法を具体的に説明する。即ち、条長が３
４．６ｍの被測定用ＣＶケーブルとして、部分放電が電
源から１４．４ｍ位置で発生しているものを用い、その
部分放電信号の判別及び部分放電発生位置の標定が正確
か否かの実験を行なった。この実験においては、先ず、
被測定ケーブルを装置より切り離し、このケーブルより
予め得ていた部分放電信号を装置に入力した。この場合
８個の部分放電信号と６０個のノイズ信号を順次入力
し、ニューラルネットワーク３１Ａ，３１Ｂの出力結果
を調べた。この結果、チャンネル１側のニューラルネッ
トワーク３１Ａでは入力した８個の部分放電信号を全て
部分放電信号と判定し、又入力した６０個のノイズ信号
において、その１３．４％を部分放電信号、５３．３％
をノイズ信号、３３．３％を評価不能と判定した。一
方、チャンネル２側のニューラルネットワーク３１Ｂで
は入力した８個の部分放電信号において、７個を部分放
電信号と判定し、残り１個を評価不能と判定した。ま
た、このニューラルネットワーク３１Ｂでは６０個のノ
イズ信号においてその１６．７％を部分放電信号、７０
％をノイズ信号、１３．３％を評価不能と判定した。

【００１９】このように、本発明方法によれば部分放電
信号を高精度に判定することができる上にノイズ信号を
部分放電信号と判定することが極めて少ない。これはデ
ータ抽出部２０にてそれぞれの信号波形の立ち上がりを
検知し、ＣＨ１の信号波形とＣＨ２の信号波形の立ち上
がりを一致させたデータをニューラルネットワーク３１
Ａ，３１Ｂに供給したので、ニューラルネットワーク３
１Ａ，３１Ｂの判定精度が向上したことによる。

【００２０】次に、上記した被測定ケーブルを装置に接
続し、該ケーブルに部分放電を発生させ、その位置標定
を行なった。これにより、位置標定部３２は演算処理を
実行し、電源から約１５ｍの位置を部分放電の発生位置
と標定した。

【００２１】上記実施例では信号波形の立ち上がり点の
前１０点と後ろ４０点を抽出したが、抽出点はこれに限
定されることはなく、要は波形の立ち上がり位置を一致
させればよい。又立ち上がり位置の検知方法を本実施例
に限定されるものではなく、任意の方法を採用すること
ができる。

【００２２】尚、本発明は以上の実施例に限定されな
い。上記実施例においては、実際に布設したケーブルの
部分放電を行なう例を示したが、ドラム等に巻回された
ケーブルの両端から部分放電信号を取り出し、測定を行
なうような場合についても同様のことが実施できる。ま
た、その測定回路や結線等は自由に選定して差し支えな
い。更に、ニューラルネットワークについても実際の部
分放電信号波形を基に一定の学習を行ない、外来ノイズ
と部分放電信号を識別できるのでのあればどのような構
成であってもよい。

【００２３】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
被測定ケーブルの両端部よりそれぞれ検出した出力信号
の立ち上がりを検知し、各出力信号の波形データの立ち
上がり位置を一致させた後、ニューラルネットワークに
て判定するので、ニューラルネットワークの判別精度が
大幅に向上する。従って、部分放電信号とノイズ信号を
高精度で判別し、かつノイズ信号を部分放電信号と誤判
定する虞れが殆どない、高い信頼性を有する部分放電発
生位置の標定方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の方法を実施する部分放電発生位置標定
装置のブロック図である。

【図２】（Ａ）は本発明に係るデータ抽出部のブロック
図、（Ｂ），（Ｃ）はそれぞれデータ抽出方法を説明す
る波形図である。

【図３】本発明に係るデータ記憶部のブロック図であ
る。

【図４】本発明に係るニューラルネットワーク構造説明
図である。

【図５】従来に係る出力信号のサンプリングを説明する
図である。

【符号の説明】

１ 被測定ケーブル １０ データ記憶部 ２０ データ抽出部 ３０ 演算処理部 ３１Ａ，３１Ｂ ニューラルネットワーク ３２ 位置標定部

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被測定ケーブルの両端部に部分放電信号
   検出手段を設け、該検出手段で検出された部分放電信号
   の伝搬時間差に基づいて部分放電の発生位置を標定する
   部分放電発生位置の標定方法において、 前記部分放電信号検出手段にて検出した各出力信号の立
   ち上がりを検知し、該各出力信号の波形データの立ち上
   がり位置を一致させ、 前記立ち上がり位置の一致した波形データをニューラル
   ネットワークに供給して前記各出力信号が部分放電信号
   か否かの判定を行ない、 前記各出力信号が部分放電信号と判定された場合該各出
   力信号の伝搬時間差に基づいて部分放電の発生位置を標
   定する演算処理を実行することを特徴とする部分放電発
   生位置の標定方法。