WO2022054482A1 - 部分放電監視装置及び部分放電監視方法 - Google Patents

部分放電監視装置及び部分放電監視方法 Download PDF

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泰範 ▲桑▼田
敏夫 森
将広 小田
有為 田村
清佳 末長
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Ｊｆｅスチール株式会社
Ｊｆｅアドバンテック株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a technique for preventing an AC electric device owned by an individual or a company from failing due to a bad environment or deterioration.
  • the present invention relates to a technique for evaluating the state of occurrence of partial discharge in an electric device.
  • INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention is particularly applicable to electric devices such as distribution boards of 400 V or higher (particularly switch boards of 3 kV or higher), transformers, and electric wires and cables related thereto.
  • Partial discharge is a phenomenon that partially bridges the inside of an insulator near a conductor. Partial discharge appears as a precursor to an accident in a high voltage insulation circuit. Therefore, deterioration of the insulating material can be detected in advance by evaluating the state of occurrence of partial discharge. Then, based on the detection, repairs and other measures can be taken to prevent accidents. Therefore, for example, in an operating electric power facility, there is a demand for a monitoring technique for the electric power facility capable of detecting and diagnosing an abnormality such as insulation deterioration by detecting a partial discharge.
  • partial discharge occurs with a power supply cycle or twice the periodicity. Then, the partial discharge is detected by extracting the periodicity from the waveform measured by the sensor capable of detecting the partial discharge.
  • a method using a discharge component ratio calculated by the following formula is known for detecting a partial discharge.
  • the discharge component ratio of the following formula is obtained from the power supply frequency (fv component) included in the signal waveform and its double component (2fv component).
  • Discharge component ratio [%] ⁇ (Fv component + 2fv component) / all data ⁇ x 100
  • the fv component and the 2fv component can be obtained as the component intensity of the power supply frequency or a frequency twice the power supply frequency by frequency analysis of the waveform consisting of only the partial discharge signal.
  • only the 2fv component may be used for calculating the discharge component ratio, or an integer multiple component of 3 times or more of the power supply frequency may be added.
  • disturbance noise such as electrically exciting vibration and magnetic distortion may occur in addition to partial discharge.
  • the disturbance noise may have a power supply cycle or a periodicity of an integral multiple thereof. Therefore, if the periodicity of the signal received by the sensor for partial discharge matches the power supply cycle or an integral multiple thereof, there is a possibility that disturbance noise is erroneously detected as the occurrence of partial discharge.
  • Patent Document 1 the sound generated when a partial discharge occurs is detected, and the disturbance noise having a power supply cycle is generated strictly at the power supply cycle interval, whereas the signal caused by the partial discharge varies in the generation timing.
  • the technology that utilizes being is disclosed.
  • the correlation coefficient between the signal waveform of the high frequency component extracted from the detection signal and the signal waveform whose power supply frequency is delayed by one cycle with respect to the signal waveform of the high frequency component is calculated.
  • Patent Document 1 discloses a discharge detection / identification device that detects / identifies the discharge sound from the correlation coefficient and a frequency component twice the power supply frequency.
  • Patent Document 1 looks at the correlation of the entire waveform obtained by one measurement. Therefore, in Patent Document 1, even if the signal due to the partial discharge to be detected and the disturbance noise signal to be excluded are superimposed, both signals in the waveform are not distinguished or separated. Therefore, in Patent Document 1, for example, when the partial discharge signal is smaller than the superimposed disturbance noise signal, the partial discharge signal may be overlooked. Further, in Patent Document 1, although the presence or absence of partial discharge can be determined when disturbance noise is superimposed, the degree and frequency of partial discharge cannot be evaluated.
  • the present invention has been made by paying attention to the above points, and by distinguishing or separating both signals in the waveform obtained by one measurement, the degree and frequency of partial discharge can be evaluated even under disturbance noise.
  • the purpose is to make it possible.
  • An object of the present invention is to improve the accuracy of determining the presence or absence of partial discharge and the accuracy of monitoring electrical equipment by detecting partial discharge.
  • the partial discharge monitoring device of one aspect of the present invention includes a sensor unit capable of detecting a physical amount generated when a partial discharge occurs in an electric device to be inspected as an electric signal, and the above-mentioned sensor unit detected.
  • a detection processing unit that performs processing to extract the time change of the amplitude of the signal waveform caused by partial discharge as a detection processing signal from the electric signal, and a signal measured at each time for the detection processing signal processed by the detection processing unit.
  • the status of the partial discharge generation of the electric equipment to be inspected is checked. It is characterized by comprising a partial discharge evaluation unit for evaluation.
  • the partial discharge monitoring method detects a physical quantity generated when a partial discharge occurs in the electric device to be inspected as an electric signal, and from the detected electric signal, a signal waveform generated by the partial discharge.
  • the time change of the amplitude of Based on the signal, it is determined whether or not the signal at the relevant time is a partial discharge signal derived from the partial discharge, a partial discharge signal is extracted from the electric signal or the detection processing signal, and the extracted partial discharge signal is used. Based on this, it is characterized by evaluating the state of partial discharge generation of the electrical equipment to be inspected.
  • the disturbance noise component synchronized with the power supply cycle can be significantly removed from the electric signal detected by the sensor, so that the extraction accuracy of the partial discharge signal is improved.
  • the monitoring accuracy of the electric device based on the occurrence of the partial discharge is further improved. Further, even when disturbance noise is superimposed, it is possible to evaluate the degree and frequency of partial discharge.
  • FIG. 1 It is a figure which shows the structure of the partial discharge monitoring apparatus which concerns on embodiment based on this invention. It is a figure which shows the example of the detection waveform in the case where a partial discharge occurs. It is a figure which shows the example of the correlation diagram of the detection waveform. This is an example of the frequency distribution of the absolute value of the amplitude in the one-period difference waveform of the detection waveform. It is a figure which shows the example of the frequency distribution in the one-period difference waveform of a detection waveform. It is a figure which shows the example of the detection waveform and the waveform (partial discharge signal) which extracted only the partial discharge signal contained therein.
  • the above difference waveform data is the difference waveform data consisting of the difference in amplitude between the waveform obtained by detecting and processing the measured signal and the signal shifted by an integer cycle of the power supply frequency with respect to the detected signal. Based on this finding, in the following embodiment, in the above difference waveform, the data in the vicinity of zero where the amplitude is small is approximated as a normal distribution. This determines the thresholds of the disturbance noise and the partial discharge signal that are closely synchronized with the power supply cycle. Then, by extracting the time exceeding the threshold value, only the signal due to the partial discharge is extracted from the measured signal waveform or the detection processing waveform thereof.
  • the present embodiment enhances the discriminativeness of the disturbance noise signal by comparing it with the signal waveform shifted by an integer period. From this point of view, this embodiment is similar to Patent Document 1. However, in the present embodiment, the disturbance noise signal and the partial discharge signal synchronized with the power supply cycle are separated and discriminated from each data included in the observed waveform. As a result, in the present embodiment, it is possible to extract only the partial discharge signal even when the power cycle synchronization noise and the partial discharge signal are mixed. Thereby, this embodiment improves the monitoring accuracy of the partial discharge occurrence situation.
  • the partial discharge monitoring device 10 of the present embodiment includes a sensor unit 10A, a detection processing unit 10B, a partial discharge signal extraction unit 10C, and a partial discharge evaluation unit 10D.
  • the partial discharge monitoring device 10 may be continuously operated or may be operated intermittently for monitoring the occurrence of partial discharge.
  • the sensor unit 10A is a measuring device capable of detecting a physical quantity generated when a partial discharge occurs in the electric device 1 to be inspected as an electric signal.
  • the sensor unit 10A is a TEV sensor that detects a change in TEV (transient ground voltage) generated in the electric device 1 to be inspected.
  • the sensor unit 10A is not limited to the TEV sensor.
  • the sensor unit 10A may be an electromagnetic wave sensor that detects an electromagnetic wave generated by a partial discharge from the electric device 1 to be inspected, or an ultrasonic sensor that detects an ultrasonic wave. Further, the sensor unit 10A may be an HFCT (high frequency current transformer), an AE sensor (acoustic sensor), or the like.
  • the sensor unit 10A is not particularly problematic as long as it is a measuring device capable of detecting the physical quantity related to the partial discharge discharged from the electric device 1 to be inspected as an electric signal.
  • the sensor unit 10A continuously measures the physical quantity generated when a partial discharge occurs as an electric signal.
  • the detection processing unit 10B removes low-frequency noise components from the electric signals continuously detected by the sensor unit 10A, for example, by using a high-pass filter. Further, the detection processing unit 10B executes a detection process by peak hold that holds the maximum value for a certain period of time, and executes a process of performing AD conversion at a preset sampling frequency and digitizing the value. The detection processing unit 10B does not need to use all the data detected by the sensor unit 10A.
  • the partial discharge signal extraction unit 10C has a signal measured at each time of the detection processing signal processed by the detection processing unit 10B, and an m period (m: 1 or more) of the power supply frequency of the electric device 1 with respect to the time. Based on the shifted signal, it is determined whether or not a partial discharge has occurred at that time. Then, the partial discharge signal extraction unit 10C executes a process of extracting the partial discharge signal from the electric signal or the detection processing signal. The presence or absence of partial discharge is determined, for example, by the amplitude difference between the signal measured at each time and the signal shifted by m period (integer of m: 1 or more) of the power supply frequency of the electric device 1 with respect to the time. It is done based on.
  • the partial discharge signal extraction unit 10C of the present embodiment includes a difference waveform calculation unit 10CA, an amplitude threshold value setting unit 10CB, and a signal extraction main body unit 10CC.
  • the difference waveform calculation unit 10CA executes a process of calculating the difference waveform based on the signal waveform (detection processing signal) processed by the detection processing unit 10B.
  • the difference waveform is composed of the difference in amplitude between the detection processing signal and the signal obtained by shifting the signal by m period (m: 1 or more) of the power supply frequency of the electric device 1. By this process, the amplitude of the signal closely synchronized with the power supply cycle becomes zero or small.
  • the difference waveform calculation unit 10CA of the present embodiment calculates a difference waveform composed of a difference in amplitude between the signal waveform processed by the detection processing unit 10B and the signal waveform obtained by shifting the signal waveform by one cycle of the power supply frequency.
  • the power frequency of the electric device 1 is usually 60 Hz or 50 Hz, but the present invention is not limited to this.
  • ⁇ Amplitude threshold setting unit 10CB> it is assumed that among the amplitude distributions of the difference waveform data calculated by the difference waveform calculation unit 10CA, the distribution near zero follows a normal distribution with an average of zero. Then, the amplitude threshold setting unit 10CB obtains the standard deviation ⁇ in the normal distribution, and sets the amplitude threshold TA based on the standard deviation ⁇ . In one normal distribution, the percentage of the total that the difference from the mean value is z times or less of the standard deviation can be known by using a standard normal distribution table or the like. For example, the point where the difference from the average value is less than half of the standard deviation accounts for 38.3% of the total. Utilizing this, for example, processing is performed as follows.
  • the amplitude value including the lower 38.3% of the absolute value of the amplitude is obtained. Then, by doubling the amplitude value, the standard deviation ⁇ of the normal distribution followed by the distribution near zero can be obtained from the amplitude distribution of the difference waveform data calculated by the difference waveform calculation unit 10CA.
  • the value of z is increased from 0.1 in increments of 0.1 to sequentially estimate the standard deviation. Then, it was confirmed that if z was sufficiently small, the standard deviation ⁇ estimated for each took a constant value, and that value was taken as the standard deviation ⁇ of the normal distribution followed by the distribution near the amplitude zero of the difference waveform.
  • the above z is used to obtain the standard deviation ⁇ of the normal distribution that the distribution near zero amplitude of the difference waveform follows.
  • the above operation may be performed by selecting one from 0 to 1 as the z. In this case, z may be preferably 0.5.
  • the amplitude threshold TA is, for example, a value obtained by multiplying the standard deviation ⁇ by the magnification X.
  • the magnification X is preferably a value selected from the range of 2 or more and 4 or less. More preferably, the magnification X is about 3 or 3 (for example, 2.5 or more and 3.5 or less). In this embodiment, the case where the amplitude threshold TA is set to 3 ⁇ is illustrated.
  • the signal extraction main body unit 10CC extracts the time when the amplitude threshold value TA is exceeded in the difference waveform calculated by the difference waveform calculation unit 10CA. Then, the signal extraction main body 10CC discriminates the signal corresponding to the time in the detection processing signal as a partial discharge signal and the other signals as signals due to disturbance noise. As a result, the signal extraction main unit 10CC executes a process of extracting only the partial discharge signal waveform by substituting the signal due to the disturbance noise with zero.
  • the partial discharge evaluation unit 10D executes a process of evaluating the presence or absence of partial discharge in the electrical equipment 1 to be inspected and the degree of partial discharge generation.
  • the partial discharge evaluation unit 10D evaluates the state of partial discharge generation of the electric device 1 by, for example, the PD pulse ratio (%).
  • the PD pulse ratio (%) is the ratio of non-zero signals in the partial discharge signal waveform extracted by the signal extraction main body 10CC. In the evaluation, for example, it is diagnosed that the larger the PD pulse ratio is, the more partial discharge is generated. Then, when the PD pulse ratio is equal to or higher than the preset boundary value, it is determined that the maintenance of the electric device 1 is necessary.
  • the determination threshold value PT for the PD pulse ratio is preferably set based on, for example, (a) below.
  • magnification X magnification X in a range smaller than 2
  • PD pulse ratio determination threshold PT [%] (Power frequency [Hz] / Sampling frequency [Hz]) x 100 This value is the PD pulse ratio when exactly one partial discharge (1 data) is generated in each power supply cycle. For example, when the power supply frequency is 60 Hz and the sampling frequency is 2.56 kHz, the PD pulse ratio is 2.34%.
  • B Probability of error that can occur when there is no partial discharge, that is, when the frequency distribution of the detected waveform follows a normal distribution q
  • the partial discharge evaluation unit 10D generates a partial discharge of the electric device 1 by, for example, a process of extracting the power supply periodicity from the partial discharge signal waveform extracted by the signal extraction main body unit 10CC. You may monitor the situation of. In this case, for example, the discharge component ratio may be used as an index indicating the power supply periodicity. In addition, monitoring processing is performed on the electrical equipment 1 to be inspected, for example, according to the increase status of the PD pulse ratio measured multiple times over time and the discharge component ratio with respect to the partial discharge signal waveform extracted by the signal extraction main unit 10CC. May be.
  • the measurement time in the sensor unit 10A used for the evaluation of one partial discharge is, for example, three times or more of the power supply cycle.
  • the measurement time is preferably 10 times or more the power supply cycle in order to see the periodicity of the partial discharge signal after extraction.
  • the waveform data after the detection process used for the evaluation of one partial discharge is preferably at least 6 points or more.
  • the waveform data after the detection processing is more preferably 400 points or more. There is no upper limit to the amount of waveform data. For example, if the length is 400 points for 10 power cycle cycles, 40 points per cycle (for example, 1 point every 0.4 to 0.5 ms), so that the fluctuation of the discharge signal can be sufficiently observed.
  • ⁇ data of about 40 points are acquired per cycle in a power supply cycle of about 100 cycles.
  • the amplitude threshold TA is set to 3 ⁇ .
  • N ( ⁇ , ⁇ ) having a mean of ⁇ and a standard deviation of ⁇
  • ⁇ can be estimated accurately.
  • magnification X is preferably in the range of 2 or more and 4 or less.
  • the waveform after the detection processing by the detection processing unit 10B is as shown in FIG. 2, for example.
  • the horizontal axis is time and the vertical axis is amplitude.
  • the measurement waveform shown in FIG. 2 is an example in the case of having partial discharge data.
  • the waveform f (t) shown in FIG. 2 the correlation diagram in which the data of the waveform f (t) is taken on the horizontal axis and the data of the measured waveform f (t— ⁇ ) shifted by one cycle on the vertical axis is shown in FIG. It is described as 3.
  • the disturbance noise such as the magnetostrictive sound is noise that is strictly synchronized with the power supply cycle (power supply cycle synchronization noise).
  • the disturbance noise signal is located at a position close to a straight line of 45 degrees as shown by reference numeral A in FIG.
  • the signal derived from the partial discharge is generated with fluctuations with respect to the power supply cycle. Therefore, in FIG. 3, as shown by reference numeral B, the signal derived from the partial discharge is located at a position swinging from the straight line of 45 degrees to both sides.
  • the position of the straight line at 45 degrees is the position where the difference in amplitude between the measured waveform and the measured waveform shifted by one cycle is zero. The farther away from the 45 degree straight line, the larger the difference in amplitude.
  • the difference waveform data is data obtained by taking the difference in amplitude between the original waveform and the waveform shifted by one cycle. That is, when the frequency distribution is taken with the amplitude of the difference waveform as an absolute value, it becomes as shown in FIG. In FIG. 4, the horizontal axis is the absolute value of the amplitude, and the vertical axis is the frequency.
  • the data near zero is the data of the power cycle synchronization noise
  • the data of the predetermined amplitude or more is estimated to be the signal derived from the partial discharge.
  • This predetermined amplitude corresponds to the amplitude threshold TA in the present embodiment.
  • the frequency distribution of the amplitude data of the difference waveform is as shown in FIG.
  • the amplitude threshold TA is obtained by using the standard deviation ⁇ of the normal distribution and the set magnification X.
  • the magnification X is set to 3.
  • the amplitude corresponding to 3 ⁇ when the distribution near zero is regarded as a normal distribution in the difference waveform data is set as the amplitude threshold TA (absolute value).
  • f (t) ⁇ f (t + ⁇ ) is equal to or greater than the obtained amplitude threshold value TA
  • f (t) ⁇ f (t ⁇ ) is the amplitude threshold value. It is determined that a partial discharge has been observed at a time t that satisfies TA or higher, and the partial discharge signal is extracted. This makes it possible to obtain a partial discharge signal in which the disturbance noise component is significantly removed in the present embodiment. As a result, in the present embodiment, it is possible to extract the signal derived from the partial discharge more accurately than in the conventional case. Then, in the present embodiment, the occurrence status of the partial discharge of the electric device 1 is monitored by the signal derived from the partial discharge extracted with high accuracy. As a result, it can be seen that the accuracy of the monitoring is improved.
  • FIG. 6 and 7 show the observed waveform after the detection process, the periodic analysis result for the observed waveform, the correlation diagram of the observed waveform, the waveform obtained by extracting only the discharge (the waveform of the extracted partial discharge signal), and the evaluation example thereof.
  • the case where the PD pulse ratio is obtained is illustrated.
  • FIG. 6 is an example in which a partial discharge of a predetermined value or more is generated.
  • FIG. 7 is an example in which the occurrence of partial discharge is small. As shown in FIG. 6 (when a partial discharge of a predetermined value or more is generated) and FIG. 7 (when the occurrence of a partial discharge is small), the result of periodic analysis (when the power supply periodicity is observed with respect to the observed waveform) is conventional.
  • Method has a periodicity that is an integral multiple of the power supply frequency (60 Hz). Therefore, it can be seen that even when the presence or absence of partial discharge cannot be distinguished, the presence or absence of partial discharge can be distinguished by using the PD pulse ratio. In this way, it can be seen that by using the PD pulse ratio, it is possible to accurately monitor the occurrence status of the partial discharge of the electric device 1 to be inspected.
  • the partial discharge monitoring method of the present embodiment detects the physical amount generated when a partial discharge occurs in the electric device to be inspected as an electric signal, and from the detected electric signal, the amplitude of the signal waveform generated by the partial discharge.
  • the time change is extracted as a detection processing signal, and the extracted detection processing signal is divided into a signal measured at each time and a signal shifted by m period (m: 1 or more) of the power supply frequency of the electric device with respect to the time. Based on this, it is determined whether or not the signal at the relevant time is a partial discharge signal derived from the partial discharge, a partial discharge signal is extracted from the electric signal or the detection processing signal, and the above is based on the extracted partial discharge signal. Evaluate the status of partial discharge occurrence of the electrical equipment to be inspected.
  • the partial discharge monitoring device 10 of the present embodiment has a sensor unit capable of detecting a physical amount generated when a partial discharge occurs in an electric device to be inspected as an electric signal, and a portion from the electric signal detected by the sensor unit.
  • the detection processing unit that performs processing to extract the time change of the amplitude of the signal waveform generated by the discharge as the detection processing signal, and the detection processing signal processed by the detection processing unit, the signal measured at each time and the above time.
  • the above electric signal or the above electric signal or by determining whether or not the signal at the relevant time is a partial discharge signal derived from the partial discharge based on the signal shifted by m period (m: 1 or more) of the power supply frequency of the electric device.
  • Partial discharge evaluation that evaluates the state of partial discharge occurrence of the electrical equipment to be inspected based on the partial discharge signal extraction unit that extracts the partial discharge signal from the detection processing signal and the partial discharge signal extracted by the partial discharge signal extraction unit. It is equipped with a department.
  • the present embodiment by separating the disturbance noise component from the measured waveform, it is possible to extract the partial discharge data with great accuracy.
  • the present embodiment it is possible to accurately detect a partial discharge signal that is easily mistaken for disturbance noise generated in synchronization with a power source such as magnetostrictive sound. Therefore, it becomes possible to monitor the occurrence status of partial discharge in real time.
  • the presence or absence of the partial discharge is determined by the signal measured at the time of determination and the signal shifted by m period (m: 1 or more) of the power frequency of the electric device with respect to the time. Perform based on the amplitude difference.
  • the partial discharge signal extraction unit uses the detection processing signal and the detection processing signal as the m period (m: 1 or more) of the power supply frequency of the electric device with respect to the detection processing signal processed by the detection processing unit.
  • the difference waveform calculation unit that calculates the difference waveform consisting of the difference in amplitude from the shifted signal, and the disturbance noise signal with the smaller amplitude among the difference waveforms based on the difference waveform calculated by the difference waveform calculation unit.
  • the amplitude threshold setting unit that sets the amplitude threshold, which is the amplitude that separates the partial discharge signal having a larger amplitude in the difference waveform than the disturbance noise signal, and the difference waveform calculated by the difference waveform calculation unit exceed the amplitude threshold. It is provided with a signal extraction main body unit that extracts a time and extracts a signal corresponding to the extracted time as a partial discharge signal from an electric signal detected by the sensor unit or a detection processing signal processed by the detection processing unit. It was configured.
  • the amplitude threshold setting unit regards the distribution near zero among the amplitude distributions of the difference waveform data calculated by the difference waveform calculation unit as a normal distribution, and the amplitude threshold is based on the standard deviation ⁇ of the normal distribution. To set. According to this configuration, it is possible to separate noise components with higher accuracy.
  • the amplitude threshold setting unit sets, for example, a value obtained by multiplying the standard deviation ⁇ by a magnification X selected from a range of 2 or more and 4 or less as the amplitude threshold. According to this configuration, a more accurate partial discharge signal can be extracted. Even if the magnification X is outside the range of 2 or more and 4 or less, the partial discharge signal can be extracted with higher accuracy than in the conventional case.
  • the physical quantity is, for example, a TEV (transient ground voltage) change, a current, an electromagnetic wave, or an ultrasonic wave generated by a partial discharge from the electric device 1 to be inspected. That is, the sensor unit 10A detects, for example, a TEV sensor that detects a TEV (transient ground voltage) change caused by a partial discharge from the electric device 1 to be inspected, and a current generated by the partial discharge from the electric device 1 to be inspected. It is an HFCT sensor, an electromagnetic wave sensor that detects an electromagnetic wave, or an ultrasonic sensor that detects an ultrasonic wave generated by a partial discharge from the electric device 1 to be inspected. According to this configuration, the physical quantity generated when a partial discharge occurs in the electric device 1 to be reliably inspected can be detected as an electric signal.
  • a TEV transient ground voltage
  • the amplitude threshold TA is set to a value determined from the preset magnification X and the standard deviation ⁇ of the normal distribution, but the present invention is not limited to this.
  • the amplitude value estimated that the steepness of the gradient of the distribution is relaxed may be simply set as the amplitude threshold TA.
  • the partial discharge signal may be extracted as follows.
  • the difference waveform is obtained, and the amplitude distribution near zero of the difference waveform is assumed to be a normal distribution. Based on the normal distribution, the standard deviation ⁇ and the amplitude threshold TA are determined, and the partial discharge signal is extracted.
  • the partial discharge signal is extracted as follows. That is, the partial discharge signal is extracted by shifting the detection processing signal by m period (m: 1 or more integer) of the power supply frequency of the electric device with respect to the detection processing signal. Calculate the difference waveform consisting of the difference in amplitude of.
  • an amplitude threshold value is set, which is an amplitude that separates a disturbance noise signal having a smaller amplitude in the difference waveform and a partial discharge signal having a larger amplitude in the difference waveform than the disturbance noise signal.
  • the time exceeding the amplitude threshold value is extracted from the calculated difference waveform, and the signal corresponding to the extracted time is extracted as the partial discharge signal from the electric signal or the detection processing signal.
  • the partial discharge signal extraction unit 10C has the signal amplitude measured at each time of the detection processing signal processed by the detection processing unit, and the m cycle (m::) of the power supply frequency of the electric device with respect to the time. Obtain data or a function that represents a scatter diagram with a signal amplitude shifted (an integer of 1 or more). Then, when it is determined by the data or function representing the scatter plot that the signal at the time to be determined is in a predetermined region in the scatter plot, the signal is determined to be a partial discharge signal.
  • the frequency distribution of the detection processing signal processed by the detection processing unit 10B is calculated, and the frequency distribution in the amplitude range of the amplitude ⁇ or less, which is the maximum frequency, is approximated to the normal distribution. ..
  • the amplitude threshold value is set based on the standard deviation ⁇ of the normal distribution.
  • the signal at that time is determined to be a partial discharge signal.
  • the frequency distribution of the detection processing signal processed by the detection processing unit is calculated, and the frequency distribution in the amplitude range of the amplitude ⁇ or less, which is the maximum frequency, is approximated to the normal distribution. ..
  • the amplitude threshold value is set based on the standard deviation of the normal distribution.
  • a combination in which the signal amplitude a (t) measured at each time is equal to or more than the amplitude threshold value and the signal amplitude b (t) shifted by m period is less than the amplitude threshold value, and the signal measured at each time time. It is defined as a condition that the amplitude a (t) is less than the amplitude threshold value and the signal amplitude b (t) shifted by m period is equal to or more than the amplitude threshold value.
  • the amplitude threshold value is a value obtained by multiplying the standard deviation ⁇ by a magnification selected from a range of 2 or more and 4 or less, and adding the amplitude ⁇ which is the maximum frequency. That is, in this modification 2, the process is executed as follows. First, the physical quantity generated when a partial discharge occurs in the electric device 1 to be inspected is detected as an electric signal, and the detected electric signal is detected by removing low frequency components with a high-pass filter and then performing detection processing. Extract the waveform.
  • the amplitude distribution of the detected waveform is obtained, and the amplitude distribution having an amplitude lower than the mode amplitude is regarded as one side of the normal distribution and approximated (see FIG. 8).
  • the amplitude calculated by the preset setting method ( ⁇ + n ⁇ ) is set as the amplitude threshold value.
  • FIG. 9 consider a scatter diagram as shown in FIG. 9 for a signal after the detection process and a signal delayed by one cycle of the power supply frequency.
  • region 1 the original waveform is equal to or more than the amplitude threshold and the one-cycle shift waveform is equal to or less than the amplitude threshold
  • region 2 the original waveform is equal to or less than the amplitude threshold and the one-cycle shift waveform is equal to or more than the amplitude threshold.
  • Data is extracted as a partial discharge signal included in the original waveform. Regions 1 and 2 are regions shown by hatching in FIG.
  • the partial discharge signal extracted in the second modification has a higher rate of erroneous determination of each partial discharge signal as disturbance noise than the partial discharge signal extracted by the embodiment.
  • the partial discharge signal extracted in the second modification also removes the main disturbance noise, and can be extracted more accurately than in the conventional case.

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Abstract

部分放電発生による電気機器の監視精度をより向上させる。点検する電気機器（１）で部分放電が発生した際に生じる物理量を電気信号として検出する。検出した上記電気信号の振幅の時間変化を表す検波波形に基づき、当該検波波形と、当該検波波形を上記電気機器（１）の電源周波数のｍ周期ずらした波形との振幅の差分からなる差分波形を演算する。上記差分波形のデータの振幅分布のうちゼロ近傍の分布を正規分布と仮定する。その正規分布における、標準偏差（σ）及び予め設定した倍率（Ｘ）から振幅閾値（ＴＡ）を演算する。上記演算した差分波形から、上記振幅閾値（ＴＡ）を超える振幅の時刻を部分放電発生時刻とし、部分放電信号を抽出し、抽出した部分放電信号に基づき、上記点検する電気機器（１）の部分放電発生の状況を評価する。

Description

部分放電監視装置及び部分放電監視方法
　本発明は、個人若しくは会社が保有する交流の電気機器が、悪環境などや劣化などによって故障することを防止するための技術に関する。そして本発明は、電気機器での部分放電の発生状況を評価するための技術に関する。
　本発明は、特に、４００Ｖ以上の配電盤（特に３ｋＶ以上の配電盤）や変圧器、それらに関わる電線ケーブル等の電気機器に対し好適に適用できる。
　部分放電とは、導体近傍の絶縁体中を部分的に橋絡する現象である。部分放電は、高圧の絶縁回路において、事故の前駆現象として出現する。このため、部分放電の発生状況の評価などを実行することにより、事前に絶縁材料の劣化を検知できる。そして、その検知に基づき、補修などの対応を実行することで、事故の未然防止ができる。
　このため、例えば稼働中の電力設備において、部分放電を検知することにより、絶縁劣化等の異常を検出・診断可能な電力設備の監視技術が求められている。
　交流電気機器において、部分放電は、電源周期又はその２倍の周期性を持って発生することが広く知られている。そして、部分放電を検出可能なセンサで測定した波形に対して、上記周期性を抽出して部分放電を検知することが行われている。部分放電の検知に、例えば、下記式で算出される放電成分比率を用いる方法が知られている。下記式の放電成分比率は、信号波形中に含まれる電源周波数（ｆｖ成分）及び、その２倍成分（２ｆｖ成分）から求められる。
　放電成分比率［％］
　　　　　＝｛（ｆｖ成分　＋２ｆｖ成分）／全データ｝×１００
　ここで、上記ｆｖ成分や２ｆｖ成分は、部分放電信号のみからなる波形を周波数解析して、電源周波数又はその２倍の周波数の成分強度として求めることができる。なお、放電成分比率の算出に、２ｆｖ成分のみを用いても良く、あるいは電源周波数の３倍以上の整数倍成分を加算しても良い。
　一方、交流電気機器が動作する環境においては、部分放電以外にも、電気的に励磁する振動や磁歪音などの外乱ノイズが発生することもある。そして、その外乱ノイズが、電源周期又はその整数倍の周期性を持つこともある。そのため、部分放電用のセンサで受信した信号の周期性が、電源周期又はその整数倍に一致するということだけでは、外乱ノイズを部分放電発生として誤検知する恐れがある。
　そこで例えば、特許文献１には、部分放電が発生した時に生じる音響を検出し、電源周期を有する外乱ノイズは厳密に電源周期間隔で発生するのに対し、部分放電起因信号は発生タイミングにばらつきがあることを利用する技術が開示されている。具体的には、特許文献１では、検出信号から抽出された高周波成分の信号波形と、当該高周波成分の信号波形に対して電源周波数の１周期遅れた信号波形との相関係数を演算する。そして、特許文献１には、上記相関係数と電源周波数の２倍周波数成分とから上記放電音を検出／同定する放電検出／同定装置が開示されている。
特許第５０９２８７８号公報
　しかし、特許文献１に記載の方法は、一測定で得られる波形全体の相関性を見ている。このため、特許文献１では、検出すべき部分放電による信号と除外すべき外乱ノイズ信号が重畳していても、波形内の両者の信号を区別あるいは分離することをしていない。そのため、特許文献１では、例えば重畳している外乱ノイズ信号に対して部分放電信号が小さい場合に、部分放電信号を見逃す恐れがある。また、特許文献１では、外乱ノイズが重畳している場合に部分放電の有無は判断できるものの、部分放電の程度・発生頻度を評価することができない。
　本発明は、上記のような点に着目してなされたもので、一測定で得られる波形内の両者の信号を区別あるいは分離することで部分放電の程度・発生頻度の評価を外乱ノイズ下でも可能にすることを目的とする。そして、本発明は、部分放電発生の有無の判断精度や部分放電検知による電気機器の監視精度を向上させることを目的としている。
　発明者は、次のような知見を見出した。
　すなわち、発明者は、特許文献１で示された電源周期を有する外乱ノイズは厳密に電源周期間隔で発生するのに対し、部分放電起因信号は発生タイミングにばらつきがあることを利用することを考えた。そして、発明者は、これを利用して、一測定全体ではなく個々の信号に対し判定を行うことで、部分放電信号の抽出精度を向上できるとの知見を得た。具体的には、発明者は、検出した信号に対し整数周期ずれた信号との差分を取ると、電源周期に厳密に同期する外乱ノイズ信号は、部分放電信号に比べ、相対的に振幅が小さくなる、との知見を見いだした。そして、その知見に基づき、本発明をなした。
　課題解決のために、本発明の一態様の部分放電監視装置は、点検する電気機器で部分放電が発生した際に生じる物理量を電気信号として検出可能なセンサ部と、上記センサ部が検出した上記電気信号から、部分放電によって生じる信号波形の振幅の時間変化を検波処理信号として抽出する処理を行う検波処理部と、上記検波処理部で処理された検波処理信号について、各時刻で測定した信号と当該時刻に対し上記電気機器の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号とに基づき当該時刻での信号が部分放電由来の部分放電信号であるか否かを判別することで、上記電気信号又は上記検波処理信号から部分放電信号を抽出する部分放電信号抽出部と、上記部分放電信号抽出部が抽出した部分放電信号に基づき、上記点検する電気機器の部分放電発生の状況を評価する部分放電評価部と、を備えることを特徴とする。
　また、本発明の他の態様である部分放電監視方法は、点検する電気機器で部分放電が発生した際に生じる物理量を電気信号として検出し、検出した上記電気信号から、部分放電によって生じる信号波形の振幅の時間変化を検波処理信号として抽出し、抽出した検波処理信号について、各時刻で測定した信号と当該時刻に対し上記電気機器の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号とに基づき当該時刻での信号が部分放電由来の部分放電信号であるか否かを判別して、上記電気信号又は上記検波処理信号から部分放電信号を抽出し、上記抽出した部分放電信号に基づき、上記点検する電気機器の部分放電発生の状況を評価することを特徴とする。
　本発明の態様によれば、センサにより検出した電気信号から、電源周期に同期した外乱ノイズ分が大幅に除去可能であるため、部分放電信号の抽出精度が向上する。この結果、本発明の態様によれば、部分放電の発生に基づく電気機器の監視精度をより向上させる。また、外乱ノイズが重畳している場合でも部分放電の程度・発生頻度の評価が可能となる。
本発明に基づく実施形態に係る部分放電監視装置の構成を示す図である。 部分放電が発生している場合における、検波波形の例を示す図である。 検波波形の相関図の例を示す図である。 検波波形の一周期差分波形における振幅の絶対値の頻度分布の例である。 検波波形の一周期差分波形における頻度分布の例を示す図である。 検波波形とそこに含まれる部分放電信号のみを抽出した波形（部分放電信号）との例を示す図である。 検波波形とそこに含まれる部分放電信号のみを抽出した波形（部分放電信号）との例を示す図である。 変形例２を説明するための検波波形の頻度分布である。 変形例２における部分放電信号とみなす領域（ハッチング部分）を示す図である。
　発明者は、差分波形のデータにおいて、ゼロ近傍に現れる電源周期に同期した外乱ノイズ分のデータが、平均ゼロの正規分布で近似できることを見いだした。なお、上記の差分波形のデータは、測定した信号を検波処理した波形と、当該検波処理波形に対し電源周波数の整数周期分ずらした信号との振幅の差からなる差分波形のデータである。この知見に基づき、以下の本実施形態では、上記の差分波形において、振幅が小さいゼロ近傍部分のデータを正規分布として近似する。このことにより、電源周期に厳密に同期した外乱ノイズと部分放電信号との閾値を決定する。そして、その閾値を超える時刻を抽出することにより、測定した信号波形又はその検波処理波形から、部分放電による信号のみを抽出する。
　ここで、本実施形態は、整数周期ずらした信号波形と比較することで外乱ノイズ信号の識別性を高める。この観点では、本実施形態は特許文献１と同様である。しかしながら、本実施形態では、観測波形に含まれる個々のデータに対して、電源周期に同期した外乱ノイズ信号と部分放電信号との分離識別を行っている。この結果、本実施形態では、電源周期同期ノイズと部分放電信号が混在している場合でも、部分放電信号のみを抽出することを可能とする。これによって、本実施形態は、部分放電発生状況の監視精度を向上させるものである。
　以下、発明の実施形態について図面を参照して、より具体的に説明する。
　ただし、本発明は、種々の形態で具体化することができ、本明細書に記載される実施形態に限定されるものではない。本実施形態は、明細書の開示を十分にすることによって、当業者が発明の範囲を十分に理解できるようにする意図をもって提供されるものである。
　（構成）
　＜部分放電監視装置１０＞
　本実施形態の部分放電監視装置１０は、図１に示すように、センサ部１０Ａ、検波処理部１０Ｂ、部分放電信号抽出部１０Ｃ、及び部分放電評価部１０Ｄを備える。
　なお、部分放電監視装置１０は、部分放電発生の監視のために、連続して作動しても良いし、間欠的に作動してもよい。
　＜センサ部１０Ａ＞
　センサ部１０Ａは、点検する電気機器１で部分放電が発生した際に生じる物理量を、電気信号として検出可能な測定装置である。
　本実施形態では、センサ部１０Ａは、点検する電気機器１にて発生するＴＥＶ（過渡接地電圧）の変化を検出するＴＥＶセンサとする。センサ部１０Ａは、ＴＥＶセンサに限定されない。センサ部１０Ａは、点検する電気機器１から部分放電に伴い発生する電磁波を検出する電磁波センサ、超音波を検出する超音波センサであっても良い。また、センサ部１０Ａは、ＨＦＣＴ（高周波変流器）やＡＥセンサ（音響センサ）などであって構わない。
　センサ部１０Ａは、点検する電気機器１から放出される部分放電に関わる物理量を、電気信号として検知可能な測定装置であれば、特に問題がない。
　センサ部１０Ａは、部分放電が発生した際に生じる物理量を、電気信号として連続的に計測する。
　＜検波処理部１０Ｂ＞
　検波処理部１０Ｂは、センサ部１０Ａが連続的に検出した電気信号に対し、例えばハイパスフィルターによって、低周波数のノイズ成分を除去する。
　さらに、検波処理部１０Ｂでは、最大値を一定の時間保持するピークホールドによる検波処理を実行し、予め設定したサンプリング周波数でＡＤ変換を行い数値化する処理を実行する。なお、検波処理部１０Ｂは、センサ部１０Ａが検出したデータの全てを使用する必要はない。
　＜部分放電信号抽出部１０Ｃ＞
　部分放電信号抽出部１０Ｃは、検波処理部１０Ｂで処理された検波処理信号について、各時刻で測定した信号と、当該時刻に対し電気機器１の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号とに基づき、当該時刻での部分放電発生の有無を判別する。そして、部分放電信号抽出部１０Ｃは、電気信号又は検波処理信号から部分放電信号を抽出する処理を実行する。
　上記部分放電発生の有無の判別は、例えば、各時刻で測定した信号と、当該時刻に対して上記電気機器１の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号との振幅差に基づき行う。
　本実施形態の部分放電信号抽出部１０Ｃは、差分波形演算部１０ＣＡ、振幅閾値設定部１０ＣＢ、及び信号抽出本体部１０ＣＣ、を備える。
　＜差分波形演算部１０ＣＡ＞
　差分波形演算部１０ＣＡは、検波処理部１０Ｂが処理した信号波形（検波処理信号）に基づき、差分波形を演算する処理を実行する。差分波形は、検波処理信号と、当該信号を上記電気機器１の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号との振幅の差分からなる。
　この処理によって、電源周期に厳密に同期する信号の振幅が、ゼロ若しくは小さくなる。
　本実施形態の差分波形演算部１０ＣＡでは、検波処理部１０Ｂにて処理した信号波形と当該信号波形を電源周波数の１周期ずらした信号波形との振幅の差分からなる差分波形を演算する。
　ここで、電気機器１の電源周波数は、通常、６０Ｈｚ若しくは５０Ｈｚであるが、本発明は、これに限定されない。
　＜振幅閾値設定部１０ＣＢ＞
　本実施形態では、差分波形演算部１０ＣＡが演算した差分波形のデータの振幅分布のうち、ゼロ近傍の分布が平均ゼロの正規分布に従うと仮定する。そして、振幅閾値設定部１０ＣＢは、その正規分布における標準偏差σを求め、その標準偏差σに基づき振幅閾値ＴＡを設定する。
　一つの正規分布において、平均値との差が標準偏差のｚ倍以下である点が全体の何割を占めるかは、標準正規分布表等を用いて知ることができる。例えば平均値との差が標準偏差の半分以下である点は、全体の３８．３％を占める。
　これを利用し、例えば、次のように処理する。すなわち、差分波形演算部１０ＣＡが演算した差分波形について、その振幅の絶対値の下位３８．３％がちょうど含まれる振幅値を求める。そして、その振幅値を２倍することで、差分波形演算部１０ＣＡが演算した差分波形のデータの振幅分布のうち、ゼロ近傍の分布が従う正規分布の標準偏差σを求めることができる。
　本実施形態では、ｚの値を０．１から０．１刻みで増やして逐次、標準偏差を推定していく。そして、ｚが十分に小さければそれぞれで推定した標準偏差σは一定の値をとることを確認し、その値を、差分波形の振幅ゼロ近傍の分布が従う正規分布の標準偏差σとした。
　上記ｚは、差分波形の振幅ゼロ近傍の分布が従う正規分布の標準偏差σを求めるために用いられる。そのｚとして、０から１の間から一つを選んで、上記演算を実施しても良い。この場合、好ましくはｚを０．５とすればよい。
　振幅閾値ＴＡは、例えば標準偏差σに対し倍率Ｘを掛けた値とする。倍率Ｘは、２以上４以下の範囲から選択した値が好ましい。より好ましくは、倍率Ｘは、３若しくは３前後（例えば２．５以上３．５以下）とする。
　本実施形態では、振幅閾値ＴＡを３σに設定する場合で例示する。
　＜信号抽出本体部１０ＣＣ＞
　信号抽出本体部１０ＣＣは、差分波形演算部１０ＣＡが演算した差分波形において上記振幅閾値ＴＡを超える時刻を抽出する。そして、信号抽出本体部１０ＣＣは、検波処理信号において当該時刻に対応する信号を部分放電信号、それ以外を外乱ノイズによる信号と判別する。これによって、信号抽出本体部１０ＣＣは、外乱ノイズによる信号をゼロ置換することで、部分放電信号波形のみを抽出する処理を実行する。
　＜部分放電評価部１０Ｄ＞
　部分放電評価部１０Ｄは、信号抽出本体部１０ＣＣが抽出した部分放電信号に基づき、点検する電気機器１における部分放電発生の有無や、部分放電発生の程度を評価する処理を実行する。
　部分放電評価部１０Ｄは、例えば、ＰＤパルス割合（％）で、電気機器１の部分放電発生の状況を評価する。ＰＤパルス割合（％）は、信号抽出本体部１０ＣＣが抽出した部分放電信号波形におけるゼロ以外の信号の割合である。評価は、例えば、ＰＤパルス割合が大きいほど、部分放電が多く発生していると診断する。そして、ＰＤパルス割合が予め設定した境界値以上の場合には、電気機器１のメンテナンスが必要であると判定する。
　ＰＤパルス割合は、例えば数％～１０％以上であれば、部分放電が確実に発生していると判定可能である。
　ＰＤパルス割合の判定閾値ＰＴは、例えば、下記の（ａ）に基づき設定することが好ましい。倍率Ｘを２より小さい範囲で設定する場合には、下記の（ｂ）も考慮し、いずれか大きい方によって設定することが望ましい。
　（ａ）ＰＤパルス割合の判定閾値ＰＴ［％］
　　　＝（電源周波数［Ｈｚ］／サンプリング周波数［Ｈｚ］）×１００
　この値は、電源１周期毎にちょうど部分放電１発（１データ）発生時のＰＤパルス割合である。例えば、電源周波数：６０Ｈｚ、サンプリング周波数：２．５６ｋＨｚの場合には、ＰＤパルス割合は２．３４％となる。
　（ｂ）部分放電がない時、つまり検波処理された波形の頻度分布が正規分布に従う時に生じ得る過誤の確率ｑ
　また、部分放電評価部１０Ｄは、例えば、信号抽出本体部１０ＣＣにて抽出した部分放電信号波形に対して、従来から行われている電源周期性を抽出する処理によって、電気機器１の部分放電発生の状況を監視しても良い。
　この場合、電源周期性を表す指標として、例えば放電成分比率を用いても良い。
　また、点検する電気機器１に対して、例えば、経時的に複数測定したＰＤパルス割合や信号抽出本体部１０ＣＣにて抽出した部分放電信号波形に対する放電成分比率の増加状況によって、監視処理を実施しても良い。
　＜評価のための計測データのサンプリング量について＞
　１回の部分放電の評価に用いるセンサ部１０Ａでの測定時間は、例えば、電源周期の３倍以上とする。その測定時間は、好ましくは抽出後の部分放電信号の周期性を見るために、電源周期の１０倍以上が望ましい。
　そして、１回の部分放電の評価に用いる検波処理後の波形データは、少なくとも６点以上が好ましい。その検波処理後の波形データは、より好ましくは４００点以上が好ましい。波形データのデータ量に上限値はない。
　例えば、電源周期１０周期分の長さで４００点ならば、１周期当たり４０点（例えば、０．４～０．５ｍｓに１点）なので、十分に放電信号の揺らぎを観測可能となる。また例えば、電源周期約１００周期分で、１周期当たりは約４０点のデータを取得する。
　ここで、振幅閾値ＴＡを３σとする。この場合、平均がμ、標準偏差がσである正規分布Ｎ（μ、σ）に従って生成される点が４００点以上あれば、平均から３σ以上離れた点が１点以上あることが期待できる。このため、σの推定が精度良く行えると期待できる。
　＜予め設定する倍率Ｘの好ましい範囲について＞
　ここでは、電源周期τに対して３周期以上のデータがあるとする。
　このとき、検波処理後の時刻ｔでの測定値ｆ（ｔ）に対して、１周期前との差ｆ（ｔ）－ｆ（ｔ－τ）、及び１周期後との差ｆ（ｔ）－ｆ（ｔ＋τ）のどちらもが振幅閾値ＴＡ以上ならば、部分放電信号と推定する。
　また、時刻ｔ－τ、ｔ、ｔ＋τのいずれにおいても部分放電が発生していない場合を考える。また、差ｆ（ｔ）－ｆ（ｔ－τ）、差ｆ（ｔ）－ｆ（ｔ＋τ）が偶然、振幅閾値ＴＡ以上になる確率をともにｐとする。この場合、確率ｐ２（＝ｑ）で、部分放電でない信号ｆ（ｔ）を部分放電としてしまう。
　部分放電でない信号同士の差が振幅閾値ＴＡ以上になる確率ｐを決めるのが、倍率Ｘとなる。
　そこで、倍率Ｘの範囲について、次に考察する。
　あるσに対して、平均ゼロの正規分布Ｎ（０、σ２）に従う信号がｎσ以上の範囲に入る確率ｐと、その時のｐ２は、表１の通りである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　この表１から分かるように、１σならｐ２＝１０％となる。１割の過誤が許容できるなら倍率Ｘを１としてもよい。しかし、１割の過誤は、ノイズ除去としては不十分と思われる。
　一方、２σでの過誤は０．２％以下なので、倍率Ｘを２以上とすれば十分にノイズ除去できる。逆に、ｎσのｎを上げ過ぎると、部分放電信号を見落とす可能性が高まる。
　このように、倍率Ｘは、２以上４以下の範囲が好ましい。
　（動作その他）
　センサ部１０Ａが測定した測定波形について検波処理部１０Ｂでの検波処理後の波形は、例えば、図２のようになっている。図２は、横軸が時刻であり、縦軸が振幅である。
　図２に示す測定波形は、部分放電のデータを有する場合の例である。
　図２に示す波形ｆ（ｔ）について、横軸に波形ｆ（ｔ）の各データを、縦軸に１周期ずらした測定波形ｆ（ｔ－τ）の各データをとった相関図は、図３のように記載される。
　ここで、磁歪音などの外乱ノイズは、電源周期に厳密に同期したノイズ（電源周期同期ノイズ）である。このことから、当該外乱ノイズの信号は、図３中、符号Ａのように４５度の直線に近づいた位置となっている。一方、部分放電由来の信号は、電源周期に対し揺らぎをもって発生する。このため、図３中、符号Ｂのように、部分放電由来の信号は、４５度の直線から両側に振れた位置となっている。なお、４５度の直線の位置は、測定波形と１周期ずらした測定波形との振幅の差分がゼロの位置である。その４５度の直線から離れるほど振幅の差分が大きい。
　このように、測定波形について、差分波形のデータにおいては、電源周期同期ノイズは、振幅がゼロ近傍に集まり、部分放電由来の信号は、所定以上の振幅位置に存在することが分かる。ここで、差分波形のデータは、元波形と１周期ずらした波形との振幅の差分をとったデータである。
　すなわち、差分波形の振幅を絶対値として、その頻度分布を取ると、図４のようになる。図４では、横軸を振幅の絶対値とし、縦軸を度数とした。
　上記の説明から分かるように、図４の分布のうち、ゼロ近傍のデータは、電源周期同期ノイズのデータであり、所定振幅以上のデータが部分放電由来の信号と推定される。この所定振幅が、本実施形態における振幅閾値ＴＡに対応する。
　なお、差分波形の振幅データの頻度分布は、図５のようになっている。
　この振幅閾値ＴＡを求めるために、本実施形態では、図４に基づき、差分波形の頻度分布のうち、外乱ノイズ分は急峻な正規分布に近似できると仮定する。そして、差分波形のデータのうち、ゼロ近傍の分布を正規分布とみなす。更に、当該正規分布の標準偏差σと設定した倍率Ｘとを用いて、振幅閾値ＴＡを求める。
　本実施形態では、例えば、倍率Ｘを３としている。この場合には、差分波形のデータのうち、ゼロ近傍の分布を正規分布とみなしたときの３σ相当の振幅を、振幅閾値ＴＡ（絶対値）としている。
　そして、差分を取る前の波形ｆ（ｔ）に対して、ｆ（ｔ）－ｆ（ｔ＋τ）が、求めた振幅閾値ＴＡ以上、かつｆ（ｔ）－ｆ（ｔ－τ）が、振幅閾値ＴＡ以上を満たす時刻ｔにて、部分放電を観測したと判断し、部分放電信号として抽出する。これによって、本実施形態では、外乱ノイズ分を大幅に除去した部分放電信号を得ることが可能となる。
　これによって、本実施形態では、従来に比べて、精度よく部分放電由来の信号を抽出することが可能となる。
　そして、本実施形態では、精度良く抽出した部分放電由来の信号によって、電気機器１の部分放電の発生状況を監視する。この結果、その監視の精度が向上することが分かる。
　図６及び図７は、検波処理後の観測波形、観測波形に対する周期性解析結果、及び観測波形の相関図、放電のみを抽出した波形（抽出した部分放電信号の波形）、その評価例であるＰＤパルス割合、を求めた場合について、例示している。図６は、所定以上の部分放電が発生している場合の例である。図７は、部分放電の発生が小さい場合の例である。
　この図６（所定以上の部分放電が発生している場合）及び図７（部分放電の発生が小さい場合）のように、周期性解析の結果（観測波形に対して電源周期性を見る従来の方法）では、電源周波数（６０Ｈｚ）の整数倍の周期性を持つ。このために、部分放電の発生の有無が区別できない場合であっても、ＰＤパルス割合を用いることで、部分放電の発生の有無を区別することが出来ることが分かる。このように、ＰＤパルス割合を用いることで、点検する電気機器１の部分放電の発生状況を精度良く監視できることが分かる。
　（効果）
　本実施形態は、例えば次の効果を奏する。
　（１）本実施形態の部分放電監視方法は、点検する電気機器で部分放電が発生した際に生じる物理量を電気信号として検出し、検出した上記電気信号から、部分放電によって生じる信号波形の振幅の時間変化を検波処理信号として抽出し、抽出した検波処理信号について、各時刻で測定した信号と当該時刻に対し上記電気機器の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号とに基づき当該時刻での信号が部分放電由来の部分放電信号であるか否かを判別して、上記電気信号又は上記検波処理信号から部分放電信号を抽出し、上記抽出した部分放電信号に基づき、上記点検する電気機器の部分放電発生の状況を評価する。
　例えば、本実施形態の部分放電監視装置１０は、点検する電気機器で部分放電が発生した際に生じる物理量を電気信号として検出可能なセンサ部と、上記センサ部が検出した上記電気信号から、部分放電によって生じる信号波形の振幅の時間変化を検波処理信号として抽出する処理を行う検波処理部と、上記検波処理部で処理された検波処理信号について、各時刻で測定した信号と当該時刻に対し上記電気機器の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号とに基づき当該時刻での信号が部分放電由来の部分放電信号であるか否かを判別することで、上記電気信号又は上記検波処理信号から部分放電信号を抽出する部分放電信号抽出部と、上記部分放電信号抽出部が抽出した部分放電信号に基づき、上記点検する電気機器の部分放電発生の状況を評価する部分放電評価部と、を備える。
　この構成によれば、測定波形から、外乱ノイズ分を分離することで、大幅に精度良く部分放電のデータを抽出可能となる。この結果、本実施形態では、磁歪音などの電源と同期して発生する外乱ノイズと間違えやすい部分放電信号を、精度良く検出できる。したがって、部分放電の発生状況をリアルタイムで監視ができるようになる。
　上記実施形態では、上記部分放電発生の有無の判別は、判別する時刻で測定した信号と当該時刻に対して上記電気機器の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号との振幅差に基づき行う。
　例えば、上記部分放電信号抽出部は、上記検波処理部で処理された検波処理信号に対して、当該検波処理信号と、当該検波処理信号を上記電気機器の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号との振幅の差分からなる差分波形を演算する差分波形演算部と、上記差分波形演算部が演算した差分波形に基づき、上記差分波形のうちの振幅が小さい外乱ノイズ信号と、当該外乱ノイズ信号よりも上記差分波形で振幅が大きな部分放電信号とを分ける振幅である振幅閾値を設定する振幅閾値設定部と、上記差分波形演算部が演算した差分波形において上記振幅閾値を超える時刻を抽出し、上記センサ部が検出した電気信号又は上記検波処理部で処理された検波処理信号から、上記抽出した時刻に対応する信号を部分放電信号として抽出する信号抽出本体部と、を備える構成とした。
　（２）上記振幅閾値設定部は、上記差分波形演算部が演算した差分波形のデータの振幅分布のうち、ゼロ近傍の分布を正規分布とみなし、その正規分布の標準偏差σに基づき上記振幅閾値を設定する。
　この構成によれば、より精度良くノイズ成分を分離することが可能となる。
　（３）上記振幅閾値設定部は、例えば、上記標準偏差σに対し２以上４以下の範囲から選択した倍率Ｘを掛けた値を、上記振幅閾値として設定する。
　この構成によれば、より精度の良い部分放電信号を抽出可能となる。
　なお、上記倍率Ｘは２以上４以下の範囲外でも、従来に比べ、精度良く部分放電信号を抽出可能である。
　（４）上記物理量は、例えば、上記点検する電気機器１から部分放電により発生するＴＥＶ（過渡接地電圧）変化、電流、電磁波若しくは超音波である。すなわち、上記センサ部１０Ａは、例えば、上記点検する電気機器１から部分放電により生じるＴＥＶ（過渡接地電圧）変化を検出するＴＥＶセンサ、上記点検する電気機器１から部分放電により発生する電流を検出するＨＦＣＴセンサ、電磁波を検出する電磁波センサ、若しくは上記点検する電気機器１から部分放電により発生する超音波を検出する超音波センサである。
　この構成によれば、確実に点検する電気機器１で部分放電が発生した際に生じる物理量を電気信号として検出することができる。
　（変形例）
　＜変形例１＞
　上記説明では、振幅閾値ＴＡを予め設定した倍率Ｘと正規分布の標準偏差σから定める値としているが、これに限定されない。
　例えば、図４のデータの絶対値の頻度分布において、簡易的に、分布の勾配の急峻度が緩和すると推定される振幅値を、振幅閾値ＴＡとして設定してもよい。
　＜変形例２＞
　また、次のようにして部分放電信号を抽出してもよい。
　上記の実施形態では、差分波形を求め、その差分波形のゼロ付近の振幅分布を正規分布と仮定する。その正規分布により、標準偏差σ及び振幅閾値ＴＡを決定して、部分放電信号を抽出する。
　これに対し、変形例２では、次のようにして部分放電信号を抽出する。
　すなわち、上記部分放電信号の抽出は、上記検波処理信号に対して、当該検波処理信号と、当該検波処理信号を上記電気機器の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号との振幅の差分からなる差分波形を演算する。演算した差分波形に基づき、上記差分波形のうちの振幅が小さい外乱ノイズ信号と、当該外乱ノイズ信号よりも上記差分波形で振幅が大きな部分放電信号とを分ける振幅である振幅閾値を設定する。上記演算した差分波形において上記振幅閾値を超える時刻を抽出し、上記電気信号又は上記検波処理信号から、上記抽出した時刻に対応する信号を部分放電信号として抽出する。
　例えば、上記部分放電信号抽出部１０Ｃは、上記検波処理部で処理された検波処理信号について、各時刻で測定した信号振幅と、当該時刻に対して上記電気機器の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号振幅との散布図を表現するデータ若しくは関数を求める。そして、上記散布図を表現するデータ若しくは関数によって、判別する時刻の信号が上記散布図における予め定めた領域にあると判定すると、その信号を部分放電信号と判別する構成とする。
　このとき、上記予め定めた領域は、例えば、上記検波処理部１０Ｂで処理された検波処理信号の頻度分布を計算し、最大頻度となる振幅μ以下の振幅範囲における頻度分布を正規分布に近似する。そして、その正規分布の標準偏差σに基づき振幅閾値を設定する。そして、各時刻で測定した信号振幅が、振幅閾値以上且つｍ周期ずらした信号振幅が振幅閾値未満となる領域、及び、各時刻で測定した信号振幅が振幅閾値未満且つｍ周期ずらした信号が、振幅閾値以上となる領域として規定する。
　例えば、各時刻で測定した信号振幅ａ（ｔ）と、ｍ周期ずらした信号振幅ｂ（ｔ）（＝ａ（ｔ＋τ））の組み合わせ（ａ（ｔ）、ｂ（ｔ））が、予め定めた所定の条件を満足すると判定すると、その時刻の信号を部分放電信号と判別する、構成とする。そして、例えば、上記予め定めた所定の条件は、上記検波処理部で処理された検波処理信号の頻度分布を計算し、最大頻度となる振幅μ以下の振幅範囲における頻度分布を正規分布に近似する。そして、その正規分布の標準偏差に基づき振幅閾値を設定する。そして、各時刻で測定した上記信号振幅ａ（ｔ）が上記振幅閾値以上、且つｍ周期ずらした上記信号振幅ｂ（ｔ）が上記振幅閾値未満となる組み合わせ、及び、各時刻で測定した上記信号振幅ａ（ｔ）が上記振幅閾値未満、且つ、ｍ周期ずらした上記信号振幅ｂ（ｔ）が上記振幅閾値以上となる条件として規定する。
　また、例えば、上記振幅閾値は、上記標準偏差σに２以上４以下の範囲から選択した倍率を掛けた値と、最大頻度となる振幅μとを加算した値とする。
　すなわち、この変形例２では、次のように処理が実行される。
　まず、点検する電気機器１で部分放電が発生した際に生じる物理量を電気信号として検出し、検出した上記電気信号に対して、ハイパスフィルターにより低周波数成分を除去した後、検波処理を行い、検波波形を抽出する。
　次に、検波波形の振幅分布を求め、最頻振幅より低い振幅の振幅分布を正規分布の片側とみなして近似する（図８参照）。
　次に、得られた近似正規分布に基づいて、予め設定した設定方法（μ＋ｎσ）により演算される振幅を、振幅閾値として設定する。
　次に、当該検波処理後の信号と電源周波数の１周期遅れた信号に対して、図９のような散布図で考える。この場合、領域１＝元波形が振幅閾値以上で１周期ずらし波形が振幅閾値以下、領域２＝元波形が振幅閾値以下で１周期ずらし波形が振幅閾値以上、のいずれかの領域に含まれる点（データ）を、元波形に含まれる部分放電信号として抽出する。領域１、領域２は、図９では、ハッチングで示される領域である。
　変形例２で抽出した部分放電信号は、実施形態が抽出した部分放電信号に比べて個々の部分放電信号を外乱ノイズとして誤判定する割合が増える。しかし、変形例２で抽出した部分放電信号も、主要な外乱ノイズを除去しており、従来に比べて精度良く抽出することができる。
　ここで、本願が優先権を主張する、日本国特許出願２０２０－１５０８０１（２０２０年０９月０８日出願）の全内容は、参照により本開示の一部をなす。ここでは、限られた数の実施形態を参照しながら説明したが、権利範囲はそれらに限定されるものではなく、上記の開示に基づく各実施形態の改変は当業者にとって自明なことである。
１　電気機器
１０　部分放電監視装置
１０Ａ　センサ部
１０Ｂ　検波処理部
１０Ｃ　部分放電信号抽出部
１０ＣＡ　差分波形演算部
１０ＣＢ　振幅閾値設定部
１０ＣＣ　信号抽出本体部
１０Ｄ　部分放電評価部
ＴＡ　振幅閾値
Ｘ　倍率

Claims (13)

  1. 　点検する電気機器で部分放電が発生した際に生じる物理量を電気信号として検出可能なセンサ部と、
    　上記センサ部が検出した上記電気信号から、部分放電によって生じる信号波形の振幅の時間変化を検波処理信号として抽出する処理を行う検波処理部と、
    　上記検波処理部で処理された検波処理信号について、各時刻で測定した信号と当該時刻に対し上記電気機器の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号とに基づき当該時刻での信号が部分放電由来の部分放電信号であるか否かを判別することで、上記電気信号又は上記検波処理信号から部分放電信号を抽出する部分放電信号抽出部と、
    　上記部分放電信号抽出部が抽出した部分放電信号に基づき、上記点検する電気機器の部分放電発生の状況を評価する部分放電評価部と、
    　を備えることを特徴とする部分放電監視装置。
  2. 　上記部分放電信号抽出部は、
    　上記検波処理部で処理された検波処理信号に対して、当該検波処理信号と、当該検波処理信号を上記電気機器の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号との振幅の差分からなる差分波形を演算する差分波形演算部と、
    　上記差分波形演算部が演算した差分波形に基づき、上記差分波形のうちの振幅が小さい外乱ノイズ信号と、当該外乱ノイズ信号よりも上記差分波形で振幅が大きな部分放電信号とを分ける振幅である振幅閾値を設定する振幅閾値設定部と、
    　上記差分波形演算部が演算した差分波形において上記振幅閾値を超える時刻を抽出し、上記センサ部が検出した電気信号又は上記検波処理部で処理された検波処理信号から、上記抽出した時刻に対応する信号を部分放電信号として抽出する信号抽出本体部と、
    　を備えることを特徴とする請求項１に記載した部分放電監視装置。
  3. 　上記振幅閾値設定部は、上記差分波形演算部が演算した差分波形の振幅分布におけるゼロ近傍の分布を正規分布とみなし、その正規分布の標準偏差に基づき上記振幅閾値を設定することを特徴とする請求項２に記載した部分放電監視装置。
  4. 　上記振幅閾値設定部は、上記標準偏差に対し２以上４以下の範囲から選択した倍率を掛けた値を、上記振幅閾値として設定することを特徴とする請求項３に記載した部分放電監視装置。
  5. 　上記部分放電信号抽出部は、上記検波処理部で処理された検波処理信号について、各時刻で測定した信号振幅と、当該時刻に対して上記電気機器の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号振幅との散布図を表現するデータ若しくは関数を求め、上記散布図を表現するデータ若しくは関数によって、判別する時刻の信号が上記散布図における予め定めた領域にあると判定すると、その信号を部分放電信号と判別することを特徴とする請求項１に記載した部分放電監視装置。
  6. 　上記予め定めた領域は、上記検波処理部で処理された検波処理信号の頻度分布を計算し、最大頻度となる振幅μ以下の振幅範囲における頻度分布を正規分布に近似し、その正規分布の標準偏差に基づき振幅閾値を設定し、各時刻で測定した信号振幅が振幅閾値以上且つｍ周期ずらした信号振幅が振幅閾値未満となる領域、及び、各時刻で測定した信号振幅が振幅閾値未満且つｍ周期ずらした信号が振幅閾値以上となる領域として規定されることを特徴とする請求項５に記載した部分放電監視装置。
  7. 　上記振幅閾値は、上記標準偏差に２以上４以下の範囲から選択した倍率を掛けた値と、最大頻度となる振幅μとを加算した値とすることを特徴とする請求項６に記載した部分放電監視装置。
  8. 　上記センサ部は、上記点検する電気機器から発生するＴＥＶ（過渡接地電圧）変化を検出するＴＥＶセンサ、接地線に流れる電流パルスを測定する高周波ＣＴセンサ、部分放電に伴い発生する電磁波を検出する電磁波センサ、若しくは上記点検する電気機器から発生する超音波を検出する超音波センサ、のうちのいずれかであることを特徴とした請求項１～請求項７のいずれか１項に記載した部分放電監視装置。
  9. 　点検する電気機器で部分放電が発生した際に生じる物理量を電気信号として検出し、
    　検出した上記電気信号から、部分放電によって生じる信号波形の振幅の時間変化を検波処理信号として抽出し、抽出した検波処理信号について、各時刻で測定した信号と当該時刻に対し上記電気機器の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号とに基づき当該時刻での信号が部分放電由来の部分放電信号であるか否かを判別して、上記電気信号又は上記検波処理信号から部分放電信号を抽出し、
    　上記抽出した部分放電信号に基づき、上記点検する電気機器の部分放電発生の状況を評価することを特徴とする部分放電監視方法。
  10. 　上記部分放電発生の有無の判別は、各時刻で測定した信号と当該時刻に対して上記電気機器の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号との振幅差に基づき行うことを特徴とする請求項９に記載した部分放電監視方法。
  11. 　上記部分放電信号の抽出は、
    　上記検波処理信号に対して、当該検波処理信号と、当該検波処理信号を上記電気機器の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号との振幅の差分からなる差分波形を演算し、演算した差分波形に基づき、上記差分波形のうちの振幅が小さい外乱ノイズ信号と、当該外乱ノイズ信号よりも上記差分波形で振幅が大きな部分放電信号とを分ける振幅である振幅閾値を設定し、上記演算した差分波形において上記振幅閾値を超える時刻を抽出し、上記電気信号又は上記検波処理信号から、上記抽出した時刻に対応する信号を部分放電信号として抽出する、
    　ことを特徴とする請求項１０に記載した部分放電監視方法。
  12. 　上記判別は、上記検波処理信号について、各時刻で測定した信号振幅と、当該時刻に対して上記電気機器の電源周波数のｍ周期（ｍ：１以上の整数）ずらした信号振幅との散布図を表現するデータ若しくは関数を求め、散布図を表現するデータ若しくは関数に基づき、判別する時刻の信号振幅が上記散布図における予め定めた領域にある場合、その時刻の信号を部分放電信号と判別することを特徴とする請求項９に記載した部分放電監視方法。
  13. 　上記予め定めた領域を、上記検波処理信号の頻度分布を計算し、最大頻度となる振幅μ以下の振幅範囲における頻度分布を正規分布に近似し、その正規分布の標準偏差に基づき振幅閾値を設定し、各時刻で測定した信号振幅が振幅閾値以上且つｍ周期ずらした信号振幅が振幅閾値未満となる領域、及び、各時刻で測定した信号振幅が振幅閾値未満且つｍ周期ずらした信号が振幅閾値以上となる領域とすることを特徴とする請求項１２に記載した部分放電監視方法。
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