JPH11258296A - 部分放電自動判別方法 - Google Patents
部分放電自動判別方法Info
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- JPH11258296A JPH11258296A JP10057078A JP5707898A JPH11258296A JP H11258296 A JPH11258296 A JP H11258296A JP 10057078 A JP10057078 A JP 10057078A JP 5707898 A JP5707898 A JP 5707898A JP H11258296 A JPH11258296 A JP H11258296A
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- Japan
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- noise
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 部分放電測定において、ベースノイズレベル
を自動検知し、除去する処理を施すことにより、ベース
ノイズレベルの変化に対応可能となる部分放電自動判別
システムを提供することを目的とする。 【解決手段】 ファジイ化ニューロネットワークを用い
て部分放電の有無を判別する際、所定判定期間におい
て、課電位相規定度数毎に検出パルスをサンプリングし
てその中の電荷量最大値のパルスを抽出し、この電荷量
最大値をφ−ｑ平面の横方向に、位相規定度数毎にマッ
ピングしてφ−ｑ画面のマトリックスを形成し、横方向
にマッピングされているセル数をカウントしてマッピン
グされているセル数が規定数以上カウントされたとき、
そのセルの電荷量値をベースノイズとして、この電荷量
値以下のパルスを除去することを特徴とする。
を自動検知し、除去する処理を施すことにより、ベース
ノイズレベルの変化に対応可能となる部分放電自動判別
システムを提供することを目的とする。 【解決手段】 ファジイ化ニューロネットワークを用い
て部分放電の有無を判別する際、所定判定期間におい
て、課電位相規定度数毎に検出パルスをサンプリングし
てその中の電荷量最大値のパルスを抽出し、この電荷量
最大値をφ−ｑ平面の横方向に、位相規定度数毎にマッ
ピングしてφ−ｑ画面のマトリックスを形成し、横方向
にマッピングされているセル数をカウントしてマッピン
グされているセル数が規定数以上カウントされたとき、
そのセルの電荷量値をベースノイズとして、この電荷量
値以下のパルスを除去することを特徴とする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】電力ケーブルおよび接続部の
部分放電測定において、検出した信号をファジイ化ニュ
ーロネットワークを用いて、部分放電信号とノイズ信号
とに自動判別する方法に係り、特にファジイ化ニューロ
ネットワークに入力する前の前処理段階でベースノイズ
レベルを自動判定除去処理して入力することによりファ
ジイ化ニューロネットワークによる正解率の向上を図る
ものである。
部分放電測定において、検出した信号をファジイ化ニュ
ーロネットワークを用いて、部分放電信号とノイズ信号
とに自動判別する方法に係り、特にファジイ化ニューロ
ネットワークに入力する前の前処理段階でベースノイズ
レベルを自動判定除去処理して入力することによりファ
ジイ化ニューロネットワークによる正解率の向上を図る
ものである。
【０００２】
【従来の技術】電力ケーブルの健全性の確認として部分
放電測定することによって電力ケーブル及び接続部の絶
縁診断が行なわれる。
放電測定することによって電力ケーブル及び接続部の絶
縁診断が行なわれる。
【０００３】特に、近年、超高圧ＣＶケーブル実線路健
全性確認手法として竣工時に部分放電測定が実施される
ようになり、その測定時間が長時間化する傾向にある。
そして長時間連続監視に対応するため、ニューラルネッ
トワークによる部分放電自動判別の検討が様々になされ
ている。
全性確認手法として竣工時に部分放電測定が実施される
ようになり、その測定時間が長時間化する傾向にある。
そして長時間連続監視に対応するため、ニューラルネッ
トワークによる部分放電自動判別の検討が様々になされ
ている。
【０００４】発明者らは、従来のニューラルネットワー
クに比べて高速学習が可能等、様々な利点を有するファ
ジイ化ニューロを用いた部分放電自動判別システムの検
討を行っており、一応の成果を得て、特許出願を終えた
（特願平１０−４２３１２号）。
クに比べて高速学習が可能等、様々な利点を有するファ
ジイ化ニューロを用いた部分放電自動判別システムの検
討を行っており、一応の成果を得て、特許出願を終えた
（特願平１０−４２３１２号）。
【０００５】しかしながら、実線路においては、時々刻
々と変化するノイズ状況下で、長時間にわたり安定した
動作を示す部分放電自動判別システムを構築することが
強く望まれていた。
々と変化するノイズ状況下で、長時間にわたり安定した
動作を示す部分放電自動判別システムを構築することが
強く望まれていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】実線路において、部分
放電の判別を困難なものとしているのはベースノイズで
ある。ベースノイズの変化が大きいところでは、そのパ
ルス認識のしきい値によってはベースノイズをも部分放
電検出パルスとみなしてしまい、実際に発生しているパ
ルスの特徴を捕えることが出来ず、誤判断を招いてしま
う。
放電の判別を困難なものとしているのはベースノイズで
ある。ベースノイズの変化が大きいところでは、そのパ
ルス認識のしきい値によってはベースノイズをも部分放
電検出パルスとみなしてしまい、実際に発生しているパ
ルスの特徴を捕えることが出来ず、誤判断を招いてしま
う。
【０００７】ベースノイズレベルが既知の場合は、図６
に示すように、あるしきい値によりカットし、残りの信
号（部分放電或はノイズ）を上記のファジイ化ニューロ
を用いて判定することによって非常に高い正解率が得ら
れる。
に示すように、あるしきい値によりカットし、残りの信
号（部分放電或はノイズ）を上記のファジイ化ニューロ
を用いて判定することによって非常に高い正解率が得ら
れる。
【０００８】そこで、本発明は、ベースノイズレベルを
自動検知し、除去する処理を施すことにより、ベースノ
イズレベルの変化に対応可能となる部分放電自動判別シ
ステムを提供するものである。
自動検知し、除去する処理を施すことにより、ベースノ
イズレベルの変化に対応可能となる部分放電自動判別シ
ステムを提供するものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明は、ファジイ化ニューロネットワークを適用
して部分放電の有無を判別する際、所定判定期間におい
て、課電位相規定度数毎に検出パルスをサンプリングし
てその中の電荷量最大値のパルスを抽出し、この電荷量
最大値を課電位相φ−電荷量ｑ平面の横（位相）方向
に、前記課電位相規定度数毎にマッピングしてφ−ｑ画
面のマトリックスを形成する。このマトリックスの中
で、横（位相）方向にマッピングされているセル数をカ
ウントして、前記所定判定期間に対するマッピングされ
ているセル数が、規定数以上カウントされたとき、その
セルの電荷量値をベースノイズとして、この電荷量値以
下のパルスを除去した後、課電位相象限毎のパルス発生
頻度データをファジイ化ニューロネットワークに入力し
て、測定信号の部分放電／ノイズ判別を行うことを特徴
とする。
め、本発明は、ファジイ化ニューロネットワークを適用
して部分放電の有無を判別する際、所定判定期間におい
て、課電位相規定度数毎に検出パルスをサンプリングし
てその中の電荷量最大値のパルスを抽出し、この電荷量
最大値を課電位相φ−電荷量ｑ平面の横（位相）方向
に、前記課電位相規定度数毎にマッピングしてφ−ｑ画
面のマトリックスを形成する。このマトリックスの中
で、横（位相）方向にマッピングされているセル数をカ
ウントして、前記所定判定期間に対するマッピングされ
ているセル数が、規定数以上カウントされたとき、その
セルの電荷量値をベースノイズとして、この電荷量値以
下のパルスを除去した後、課電位相象限毎のパルス発生
頻度データをファジイ化ニューロネットワークに入力し
て、測定信号の部分放電／ノイズ判別を行うことを特徴
とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下、図面に基づいて本発明の実
施形態を詳細に説明する。図１は本発明の部分放電自動
判別方法を電力ケーブルに適用した実施形態説明図であ
る。電力ケーブル１には課電されており、この例では中
間に絶縁接続部２が接続されている。部分放電信号は検
出電極３を介して検出インピーダンス４に生ずる。な
お、本発明では、信号の検出方式はどの様な形成であっ
てもかまわない。検出された信号は部分放電測定器（同
調増幅器等）５に入力され、次に信号をＡ／Ｄ変換器６
によりデジタル信号に変換して部分放電解析装置７に入
力され、部分放電解析装置７にはケーブルの課電圧位相
情報も入力されており、そこでφ−ｑ−ｎパターン及び
φ−ｑパターンが作成される。上記のφ−ｑパターンか
らベースノイズレベル自動除去装置８によりベースノイ
ズレベルを自動で検知し、除去する処理が施される。
施形態を詳細に説明する。図１は本発明の部分放電自動
判別方法を電力ケーブルに適用した実施形態説明図であ
る。電力ケーブル１には課電されており、この例では中
間に絶縁接続部２が接続されている。部分放電信号は検
出電極３を介して検出インピーダンス４に生ずる。な
お、本発明では、信号の検出方式はどの様な形成であっ
てもかまわない。検出された信号は部分放電測定器（同
調増幅器等）５に入力され、次に信号をＡ／Ｄ変換器６
によりデジタル信号に変換して部分放電解析装置７に入
力され、部分放電解析装置７にはケーブルの課電圧位相
情報も入力されており、そこでφ−ｑ−ｎパターン及び
φ−ｑパターンが作成される。上記のφ−ｑパターンか
らベースノイズレベル自動除去装置８によりベースノイ
ズレベルを自動で検知し、除去する処理が施される。
【００１１】上記のφ−ｑ−ｎパターンを構成している
データから上記のベースノイズを取り除いたデータをフ
ァジイ化ニューロネットワーク９に、課電位相各象限
（例えば０〜９０°，９０°〜１８０°，１８０°〜２
７０°，２７０°〜３６０°）毎にパルス発生頻度デー
タに変換して入力される。
データから上記のベースノイズを取り除いたデータをフ
ァジイ化ニューロネットワーク９に、課電位相各象限
（例えば０〜９０°，９０°〜１８０°，１８０°〜２
７０°，２７０°〜３６０°）毎にパルス発生頻度デー
タに変換して入力される。
【００１２】図２は、ファジイ化ニューロネットワーク
９を説明する説明図である。
９を説明する説明図である。
【００１３】上記の各象限毎のパルス発生頻度データＩ
0 〜Ｉ3 をファジイ化ニューロネットワークに入力する
と、正規化テーブルＮＴにより内部データ型に変換さ
れ、正規化データとなる。即ち、入力データ毎に写像関
数を設けてメンバーシップ関数ＭＦの横軸の次元にそろ
えられる。
0 〜Ｉ3 をファジイ化ニューロネットワークに入力する
と、正規化テーブルＮＴにより内部データ型に変換さ
れ、正規化データとなる。即ち、入力データ毎に写像関
数を設けてメンバーシップ関数ＭＦの横軸の次元にそろ
えられる。
【００１４】この正規化データに対してメンバーシップ
関数ＭＦを用いて学習が行なわれる。
関数ＭＦを用いて学習が行なわれる。
【００１５】この様にして得られた各象限毎のパルス発
生頻度データをパターンデータとして、ＭＦの照合処理
によって合致度（これまでに学習させたパターンデータ
と整合する度合い）に変換される。次段のパターンセッ
トＰＳにおいては各パターンデータのＭＦからの合致度
を重みＷを用いて合成することにより、入力信号パター
ンとしての合致度を得る。出力部のパターンテーブルＰ
Ｔにおいては、複数のＰＳから出力される合致度の中で
最大のものを選択し、入力信号のカテゴリー（放電／ノ
イズ）に対する合致度をそれぞれ出力信号とする構成と
なっている。しかしながら、従来の部分放電解析装置に
よって得られたパルス発生頻度データをそのままファジ
イ化ニューロネットワークに入力すると、実験室の様な
ベースノイズレベルの変化が小さいところでの測定に対
しては特に問題はないが、実線路の様にノイズ状況の変
化が大きなところでは、そのパルス認識のしきい値によ
ってはベースノイズをも検出パルスとみなしてしまい、
実際に発生しているパルスの特徴を捉えることが出来
ず、誤判断を招いてしまう。
生頻度データをパターンデータとして、ＭＦの照合処理
によって合致度（これまでに学習させたパターンデータ
と整合する度合い）に変換される。次段のパターンセッ
トＰＳにおいては各パターンデータのＭＦからの合致度
を重みＷを用いて合成することにより、入力信号パター
ンとしての合致度を得る。出力部のパターンテーブルＰ
Ｔにおいては、複数のＰＳから出力される合致度の中で
最大のものを選択し、入力信号のカテゴリー（放電／ノ
イズ）に対する合致度をそれぞれ出力信号とする構成と
なっている。しかしながら、従来の部分放電解析装置に
よって得られたパルス発生頻度データをそのままファジ
イ化ニューロネットワークに入力すると、実験室の様な
ベースノイズレベルの変化が小さいところでの測定に対
しては特に問題はないが、実線路の様にノイズ状況の変
化が大きなところでは、そのパルス認識のしきい値によ
ってはベースノイズをも検出パルスとみなしてしまい、
実際に発生しているパルスの特徴を捉えることが出来
ず、誤判断を招いてしまう。
【００１６】そこで、本発明の特徴であるところの、測
定信号のφ−ｑパターンからベースノイズレベルを自動
検知し、除去する処理を施すことにより、ベースノイズ
レベルの変化に対応可能となるようにした。
定信号のφ−ｑパターンからベースノイズレベルを自動
検知し、除去する処理を施すことにより、ベースノイズ
レベルの変化に対応可能となるようにした。
【００１７】次に、ベースノイズ自動除去処理について
詳細に説明する。
詳細に説明する。
【００１８】ベースノイズ自動除去処理の方法は、まず
測定信号の電荷をφ−ｑ平面に棒グラフ状に表現し、こ
れを重ねて行くことで、電荷の状態を表現する。次に棒
グラフ状にマッピングされたフィールドを位相方向に見
ることでベースノイズの大きさを判定しようとするもの
である。
測定信号の電荷をφ−ｑ平面に棒グラフ状に表現し、こ
れを重ねて行くことで、電荷の状態を表現する。次に棒
グラフ状にマッピングされたフィールドを位相方向に見
ることでベースノイズの大きさを判定しようとするもの
である。
【００１９】上記の判定に当って下記のパラメータが設
定される。 （１）判定期間（サイクル） １ （２）サンプリング幅（度） ３６ （３）縦方向サンプリング高さ（ｐＣ） ５ （４）ベースノイズと判定する比率（％） ７０ （５）ベースノイズ下限値（ｐＣ） １
定される。 （１）判定期間（サイクル） １ （２）サンプリング幅（度） ３６ （３）縦方向サンプリング高さ（ｐＣ） ５ （４）ベースノイズと判定する比率（％） ７０ （５）ベースノイズ下限値（ｐＣ） １
【００２０】上記パラメータの設定によって、φ−ｑ平
面に、横（位相）方向単位３６度、縦（電荷量）方向単
位５ｐＣを１個の桝目としたマトリクスを生成する。
面に、横（位相）方向単位３６度、縦（電荷量）方向単
位５ｐＣを１個の桝目としたマトリクスを生成する。
【００２１】次に、１サイクル分のデータをマッピング
する。例えば、１０°の位相で２３ｐＣのパルスが発生
していた場合、図３の図で左端列に高さ５ブロック分の
棒グラフを生成する。また、位相１９０°で１１ｐＣの
パルスが発生していた場合は、同様に左から６列目に高
さ３ブロック分の棒グラフを追加する。
する。例えば、１０°の位相で２３ｐＣのパルスが発生
していた場合、図３の図で左端列に高さ５ブロック分の
棒グラフを生成する。また、位相１９０°で１１ｐＣの
パルスが発生していた場合は、同様に左から６列目に高
さ３ブロック分の棒グラフを追加する。
【００２２】なお、新たに追加するパルス電荷（位相と
大きさの組）が既にマッピングされている部分に含まれ
るときは何もしない。また、位相方向の領域が既存のマ
ッピング領域に含まれていても、電荷量が大きくなると
きは、高さを更新する。例えば図３において、１５°の
位相で３３ｐＣのパルスがあった場合は左端の列の高さ
を２個分高い形に更新する。
大きさの組）が既にマッピングされている部分に含まれ
るときは何もしない。また、位相方向の領域が既存のマ
ッピング領域に含まれていても、電荷量が大きくなると
きは、高さを更新する。例えば図３において、１５°の
位相で３３ｐＣのパルスがあった場合は左端の列の高さ
を２個分高い形に更新する。
【００２３】上述の作動はコンピュータで行なわれ、１
サイクルごとに行なう。なお、φ−ｑの解析能は１°ご
とに行なわれている（必ずしも１°ごとでなくても良
い）。
サイクルごとに行なう。なお、φ−ｑの解析能は１°ご
とに行なわれている（必ずしも１°ごとでなくても良
い）。
【００２４】このようにして電荷量を必要な分だけ（こ
こでは１サイクル分）マッピングし終わると、最後にベ
ースノイズの決定に入る。
こでは１サイクル分）マッピングし終わると、最後にベ
ースノイズの決定に入る。
【００２５】まず、各行を横方向に見て、マッピングさ
れているセルの数をカウントする。この数は、電荷量の
＋方向に見て行くと、必ず降順になる。この状態を図４
に示す。
れているセルの数をカウントする。この数は、電荷量の
＋方向に見て行くと、必ず降順になる。この状態を図４
に示す。
【００２６】図４の様に、最下行から順に全セル数に対
するマッピングされているセルの比を見て行くと、１０
／１０，８／１０，５／１０……となって行く。パラメ
ータとして与えられたベースノイズと判定する比率は７
０％であるので、下から２行目までがこれを上回ってお
り、最終的に１０ｐＣをベースノイズとして決定する。
ベースノイズを決定した後は、これ以下の電荷の測定信
号を除外して処理を実行する。
するマッピングされているセルの比を見て行くと、１０
／１０，８／１０，５／１０……となって行く。パラメ
ータとして与えられたベースノイズと判定する比率は７
０％であるので、下から２行目までがこれを上回ってお
り、最終的に１０ｐＣをベースノイズとして決定する。
ベースノイズを決定した後は、これ以下の電荷の測定信
号を除外して処理を実行する。
【００２７】ベースノイズ除去処理の例を図５に示す。
【００２８】また、ベースノイズ存在下の部分放電発生
波形に対する信号弁別結果を表１に示す。
波形に対する信号弁別結果を表１に示す。
【００２９】
【表１】 この波形例ではベースノイズレベルはおよそ５ｐＣであ
り、パルス認識しきい値を１ｐＣ固定で設定していた従
来システムでは、先に述べた様にベースノイズを放電パ
ルスと認識してしまい、それ以上で発生している放電信
号に対しての判定は不可能であったが、ベースノイズ除
去処理を適用することにより、ベースノイズ以上の信号
に対して正しく信号弁別することを確認できた。
り、パルス認識しきい値を１ｐＣ固定で設定していた従
来システムでは、先に述べた様にベースノイズを放電パ
ルスと認識してしまい、それ以上で発生している放電信
号に対しての判定は不可能であったが、ベースノイズ除
去処理を適用することにより、ベースノイズ以上の信号
に対して正しく信号弁別することを確認できた。
【００３０】本発明は、電力ケーブル以外の高電圧機器
から発生している部分放電の判別にも適用できることは
勿論である。
から発生している部分放電の判別にも適用できることは
勿論である。
【００３１】
【発明の効果】以上説明したとおり、本発明のファジイ
化ニューロネットワークによる部分放電自動判別システ
ムにベースノイズ除去処理を導入することにより、部分
放電測定中にベースノイズレベルが変化しても、精度良
く信号弁別が可能となり、部分放電測定の信頼性が極め
て向上したものとなる。
化ニューロネットワークによる部分放電自動判別システ
ムにベースノイズ除去処理を導入することにより、部分
放電測定中にベースノイズレベルが変化しても、精度良
く信号弁別が可能となり、部分放電測定の信頼性が極め
て向上したものとなる。
【図１】本発明の実施形態を示す構成ブロック図であ
る。
る。
【図２】本発明に係るファジイ化ニューロネットワーク
を示す説明図である。
を示す説明図である。
【図３】本発明に係るベースノイズ除去処理におけるマ
トリックスのマッピングを説明する説明図である。
トリックスのマッピングを説明する説明図である。
【図４】本発明に係るベースノイズ除去処理におけるベ
ースノイズの決定を説明する説明図である。
ースノイズの決定を説明する説明図である。
【図５】本発明に係るベースノイズ除去処理手法の概要
を示す図である。
を示す図である。
【図６】従来技術の部分放電判別例を説明する図であ
る。
る。
１ 電力ケーブル ２ 絶縁接続部ＩＪ ３ 検出電極 ４ 検出インピーダンス ５ 部分放電測定器 ７ 部分放電解析装置 ８ ベースノイズ除去処理装置 ９ ファジイ化ニューロネットワーク
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 渡辺 和夫 千葉県富津市新富42−１ 株式会社フジク ラ富津工場内 (72)発明者 山脇 裕二 北海道札幌市中央区南一条西十丁目四番 タイムビル５Ｆ 株式会社アドイン研究所 内 (72)発明者 藤巻 俊秀 北海道札幌市中央区南一条西十丁目四番 タイムビル５Ｆ 株式会社アドイン研究所 内
Claims (1)
- 【請求項１】 ファジイ化ニューロネットワークを用い
て部分放電の有無を判別する際、 所定判定期間において、課電位相規定度数毎に検出パル
スをサンプリングしてその中の電荷量最大値のパルスを
抽出し、この電荷量最大値を課電位相φ−電荷量ｑ平面
の横（位相）方向に、前記課電位相規定度数毎にマッピ
ングしてφ−ｑ画面のマトリックスを形成し、 このマトリックスの中で、横（位相）方向にマッピング
されているセル数をカウントして、前記所定判定期間に
対するマッピングされているセル数が、規定数以上カウ
ントされたとき、そのセルの電荷量値をベースノイズと
して、この電荷量値以下のパルスを除去した後、 課電位相象限毎のパルス発生頻度データをファジイ化ニ
ューロネットワークに入力して測定信号の部分放電／ノ
イズ判別を行うことを特徴とする部分放電自動判別方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05707898A JP4109742B2 (ja) | 1998-03-09 | 1998-03-09 | 部分放電自動判別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05707898A JP4109742B2 (ja) | 1998-03-09 | 1998-03-09 | 部分放電自動判別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11258296A true JPH11258296A (ja) | 1999-09-24 |
| JP4109742B2 JP4109742B2 (ja) | 2008-07-02 |
Family
ID=13045448
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP05707898A Expired - Lifetime JP4109742B2 (ja) | 1998-03-09 | 1998-03-09 | 部分放電自動判別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4109742B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103323749A (zh) * | 2013-05-16 | 2013-09-25 | 上海交通大学 | 多分类器信息融合的局部放电诊断方法 |
| CN103592587A (zh) * | 2013-12-02 | 2014-02-19 | 国家电网公司 | 基于数据挖掘的局部放电诊断方法 |
| JPWO2016088179A1 (ja) * | 2014-12-01 | 2017-09-21 | 住友電気工業株式会社 | 部分放電判別装置及び部分放電判別方法 |
| CN110554290A (zh) * | 2019-10-22 | 2019-12-10 | 广东电网有限责任公司 | 一种基于状态感知的电缆绝缘状态监测装置及监测方法 |
| WO2022215525A1 (ja) * | 2021-04-09 | 2022-10-13 | 株式会社日立製作所 | 絶縁劣化診断モデル作成装置、絶縁劣化診断装置、及び絶縁劣化診断方法 |
| WO2023013236A1 (ja) * | 2021-08-06 | 2023-02-09 | 株式会社日立製作所 | 部分放電判定装置及び方法 |
-
1998
- 1998-03-09 JP JP05707898A patent/JP4109742B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| WO2023013236A1 (ja) * | 2021-08-06 | 2023-02-09 | 株式会社日立製作所 | 部分放電判定装置及び方法 |
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