JPH07181219A - 部分放電検出法及びその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】本発明は、ノイズに影響されることなく、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で
き、未知の部分放電波形に対しても正確かつ高速に部分
放電の検出を行う。 【構成】ガス絶縁機器内に発生する可能性のある部分放
電の検出波形の周波数特性データからノイズの少ない周
波数領域を選別し、この周波数データをニューラルネッ
トワークに学習して部分放電の発生判定を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ＳＦ₆ ガス等の絶縁性
の優れたガスを絶縁媒体としたガス絶縁機器等の部分放
電を検出する部分放電検出法及びその装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、変電所などを構成する電力機器と
してのガス絶縁機器は、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もので、そ
の採用は増加の一途をたどっている。

【０００３】このＳＦ₆ 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が、不平等電界のもとでは絶
縁特性が極端に低下する。このような絶縁ガスを用いた
ガス絶縁機器において、その容器内の電界分布を乱す要
因としては種々のものが考えられるが、主な要因として
は、高電圧導体表面の打痕等の欠陥及び組立時、或いは
輸送時に内部に混入する金属異物等が挙げられる。又、
組立ミスによる高電圧導体部の接触不良、絶縁スペーサ
におけるボイド等の欠陥も要因の一つであると考えられ
る。

【０００４】以上のような欠陥により、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。従って、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ぐ必要がある。

【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
出法が開発されている。そのひとつの部分放電検出法
は、部分放電が発生し易く且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
分放電を検出する方法である。

【０００６】図５はかかる部分放電検出法を適用した一
例の構成図である。すなわち、一般的なガス絶縁機器
は、金属容器１内に収納され、この金属容器１は絶縁ス
ペーサ２によって電気的に分割されて、長手方向に連結
されている。

【０００７】又、金属容器１内には、図示しない送電線
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、前記絶縁スペーサ２によって支持されている。な
お、前記金属容器１は、接地線（図示せず）によって接
地されている。

【０００８】又、前記絶縁スペーサ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。

【０００９】この部分放電検出器７は、特定周波数の信
号を取り出すためフィルタ８に増幅回路９が接続され、
さらに、ピークディテクタおよび積分回路１０が接続さ
れて構成されている。また、これらの機器には電源１１
が接続されている。

【００１０】かかる構成であれば、高電圧導体３に高電
圧が印加されると、高電圧導体３と電極４の間に存在す
る浮遊容量Ｃ１とコンデンサ５とにより分圧器が形成さ
れ、コンデンサ５の両端に分担電圧が発生する。そし
て、絶縁機器内で部分放電が発生すると、この分担電圧
には、その放電に起因する高周波成分（信号）が重畳さ
れ、部分放電検出器７に入力される。

【００１１】この部分放電検出器７は、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を取り
出し、増幅回路９で増幅した後、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する。そしてこの出
力信号により、絶縁機器内部で部分放電が発生したこと
を検知することとなる。

【００１２】しかしながら、上記部分放電検出法では、
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
数の変電所にて収集された多数のデータの分析結果から
は、部分放電の周波数特性およびノイズの周波数特性
が、変電所の構成や環境、部分放電検出器の接続位置等
によって異なることが判ってきている。

【００１３】つまり、従来の部分放電検出法にて検出さ
れた部分放電信号の中にはノイズも含まれている可能性
があり、精度の高い部分放電検出を行うことがむずかし
いという欠点がある。

【００１４】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、これら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
られる。

【００１５】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
な知識が必要であり、現状はかかる知識の豊富なエキス
パートによって行われている。

【００１６】しかしながら、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、再現性に限界があり、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。

【００１７】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。

【００１８】

【発明が解決しようとする課題】以上のように部分放電
の検出は、部分放電信号の中にノイズの含まれている可
能性があって高精度で検出することが困難であり、かつ
エキスパートによる判別では、人為的ミスが発生する可
能性がある。

【００１９】そこで本発明は、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でき、未知の部分放電波形に対して
も正確且つ高速に部分放電検出ができる精度の高い部分
放電検出法及びその装置を提供することを目的とする。

【００２０】

【課題を解決するための手段】請求項１によれば、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置
した絶縁機器内に発生する部分放電を検出する部分放電
検出法において、絶縁機器内に発生する可能性のある部
分放電の検出波形の周波数特性データからノイズの少な
い周波数領域を選別してこの周波数データをニューラル
ネットワークに学習し、部分放電を検出すると、この部
分放電の周波数特性データの少なくとも特徴抽出を行っ
てニューラルネットワークに入力し、このニューラルネ
ットワークにより少なくとも部分放電の発生判定を行う
ようにして上記目的を達成しようとする部分放電検出法
である。

【００２１】請求項２によれば、絶縁機器内に模擬部分
放電信号を注入し、この模擬部分放電信号による部分放
電波形を検出してその周波数特性データをニューラルネ
ットワークに学習させている。

【００２２】請求項３によれば、絶縁機器内にノイズ信
号を注入し、このノイズ信号による波形を検出してその
周波数特性データをニューラルネットワークに学習させ
ている。

【００２３】請求項４によれば、周波数特性データから
ノイズの少ない周波数領域を少なくとも２つ以上選別し
ている。請求項５によれば、周波数特性データを絶縁機
器における２箇所以上の部位から検出し、これら周波数
特性データからノイズの少ない周波数領域を少なくとも
２つ以上選別してニューラルネットワークに入力してい
る。

【００２４】請求項６によれば、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置した絶縁機器内に
発生する部分放電を検出する部分放電検出装置におい
て、部分放電に相当する特定周波数信号を取り出す部分
放電検出器と、絶縁機器内に発生する可能性のある部分
放電の検出波形の周波数特性データから少なくともノイ
ズの少ない周波数領域を選別した周波数特性データを予
め学習し、かつ部分放電検出器により検出された部分放
電の周波数特性データを入力し、この周波数特性データ
と予め学習した周波数特性データに基づいて部分放電の
発生判定を行うニューラルネットワーク手段と、を備え
て上記目的を達成しようとする部分放電検出装置であ
る。

【００２５】請求項７によれば、ニューラルネットワー
ク手段は、部分放電検出器により検出された部分放電の
周波数特性データと予め学習された周波数特性データに
基づいて部分放電の発生判定を行うとともに部分放電の
発生要因を分析する機能を有している。

【００２６】

【作用】請求項１によれば、絶縁機器内に発生する可能
性のある部分放電の検出波形の周波数特性データからノ
イズの少ない周波数領域を選別してニューラルネットワ
ークに学習させる。この状態に部分放電を検出すると、
この部分放電の周波数特性データの少なくとも特徴抽出
を行ってニューラルネットワークに入力し、ここで少な
くとも部分放電の発生判定を行う。これにより、部分放
電の発生判定を高速にかつ正確にできる。

【００２７】この場合、請求項２によれば、ニューラル
ネットワークへの学習は、絶縁機器内に模擬部分放電信
号を注入し、この模擬部分放電信号による部分放電波形
を検出してその周波数特性データを学習させる、又は請
求項３によれば、絶縁機器内にノイズ信号を注入し、こ
のノイズ信号による波形を検出してその周波数特性デー
タを学習させている。

【００２８】又、請求項４によれば、周波数特性データ
からノイズの少ない周波数領域を少なくとも２つ以上選
別している。これにより、検出精度が高くなる。又、請
求項５によれば、絶縁機器における２箇所以上の部位か
ら周波数特性データを検出してノイズの少ない周波数領
域を少なくとも２つ以上選別してニューラルネットワー
クに入力している。

【００２９】請求項６によれば、部分放電に相当する特
定周波数信号を部分放電検出器により取り出すと、この
部分放電検出器の検出出力は、ニューラルネットワーク
手段に入力され、この周波数特性データに基づいて少な
くとも部分放電の発生判定が行われる。

【００３０】この場合、請求項７によれば、ニューラル
ネットワーク手段は、部分放電の周波数特性データと予
め学習された周波数特性データに基づいて部分放電の発
生判定を行うとともにその発生要因を分析する。

【００３１】

【実施例】以下、本発明の一実施例について図面を参照
して説明する。なお、図５と同一部分には同一符号を付
してその詳しい説明は省略する。図１はガス絶縁機器に
適用した部分放電検出装置の構成図である。部分放電検
出器７の出力端子には、ニューラルネットワーク装置２
０が接続されている。

【００３２】なお、部分放電検出器７の検出出力、つま
り周波数特性データは、図示しない手段により検出さ
れ、この後、この周波数特性データに対する特徴抽出及
び規格化が行われ、この抽出等された周波数特性データ
からノイズの少ない周波数領域が選別され、さらにこの
選別された周波数領域のデータがパターン化されてニュ
ーラルネットワーク装置２０に入力されている。

【００３３】このニューラルネットワーク装置２０は、
ガス絶縁機器内に発生する可能性のある部分放電波形の
周波数特性データからノイズの少ない周波数領域を選別
してこの周波数特性データを予め学習し、かつ部分放電
検出器７の検出出力に基づく部分放電の周波数特性デー
タの特徴と予め学習された周波数特性データの特徴との
比較を行って部分放電の発生判定を行う機能を有してい
る。

【００３４】又、ニューラルネットワーク装置２０は、
部分放電の周波数特性データと部分放電の発生要因との
関係が学習されている。具体的に、ニューラルネットワ
ーク装置２０は、パターン化された部分放電の周波数特
性データの特徴と予め学習された周波数特性データの特
徴との比較を行って部分放電の発生判定を行う機能と、
パターン化された部分放電の周波数特性データの特徴と
予め学習された周波数特性データに基づく部分放電の発
生要因とを比較して部分放電の発生要因を分析する機能
を有している。

【００３５】次に上記の如く構成された装置の作用につ
いて説明する。ニューラルネットワーク装置２０は、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
の周波数特性データとノイズ波形の周波数特性データを
予め学習している。

【００３６】そこで、これら部分放電に関する学習の方
法について図２を参照して説明する。接地電位の金属容
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。

【００３７】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波形と同等の数ｎｓ
の立ち上がりを有する信号とする。

【００３８】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とから形成される分圧器
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。

【００３９】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によって形成
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。

【００４０】続いて、部分放電検出器７の検出出力であ
る模擬部分放電信号による部分放電波形の周波数特性の
特徴抽出が行われ、さらに規格化されて周波数分布のパ
ターン化され、周波数分布パターンのデータを得て、こ
のデータが部分放電波形の周波数特性（分布）パターン
のデータとしてニューラルネットワーク装置２０に学習
される。

【００４１】このような方法によりニューラルネットワ
ーク装置２０は、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
の周波数特性データを学習する。また、ニューラルネッ
トワーク装置２０は、ノイズ波形の周波数特性データに
ついても、同様の方法で、多くのノイズ波形の周波数特
性データを学習する。

【００４２】次に多数の部分放電波形を学習させたニュ
ーラルネットワーク装置２０を利用して、実際に部分放
電の発生有無及び、発生要因を判定する処理手順につい
て図３に示す処理手順流れ図を参照して説明する。

【００４３】高電圧導体３に高電圧が印加されると、高
電圧導体３と電極４の間に存在する浮遊容量Ｃ１とコン
デンサ５とにより形成される分圧器により、コンデンサ
５の両端に分担電圧が発生する。そして、ステップ＃１
において絶縁機器内で部分放電が発生すると、この分担
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、部分放電検出器７に入力される。

【００４４】この部分放電検出器７は、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を取り
出し、増幅回路９で増幅した後、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する。

【００４５】この部分放電検出器７の検出出力は、部分
放電波形の周波数特性データであり、図４にその一例を
示す。次に以下の処理が行われる。すなわち、ステップ
＃２において部分放電検出器７から出力される部分放電
の周波数特性データを検出すると、次のステップ＃３に
おいてこの周波数特性データの特徴抽出及び規格化が行
われる。

【００４６】次にステップ＃４において、これら特徴抽
出及び規格化された周波数特性データからノイズの少な
い周波数領域が選別され、次のステップ＃５において選
別された周波数領域のデータがパターン化され、次のス
テップ＃６においてこのデータがニューラルネットワー
ク装置２０に入力される。

【００４７】次にニューラルネットワーク装置２０は、
ステップ＃７において、このパターン化された周波数特
性データと予め学習された周波数特性データに基づいて
部分放電の発生判定を行う。

【００４８】次にニューラルネットワーク装置２０は、
ステップ＃８において、パターン化された周波数特性デ
ータと予め学習された周波数特性データに基づいて部分
放電の発生要因を分析する。

【００４９】最終的にニューラルネットワーク装置２０
は、ステップ＃９において、部分放電の発生判定結果、
部分放電の発生要因の分析結果を表示出力する。このよ
うに上記一実施例においては、ガス絶縁機器内に発生す
る可能性のある部分放電の検出波形の周波数特性データ
からノイズの少ない周波数領域を選別してこの周波数特
性データをニューラルネットワーク装置２０に学習して
部分放電の発生判定を行うようにしたので、部分放電信
号の中にノイズの含まれる可能性があっても部分放電発
生の判定を高速にかつ正確に判定でき、そのうえ部分放
電の発生判定に対して人為的ミスを生じることはない。

【００５０】又、部分放電の発生要因をニューラルネッ
トワーク装置２０に学習させることによって、部分放電
の発生要因も判別できる。さらに、既知の部分放電波形
だけでなく、未知の部分放電波形に対しても高速で信頼
性の高い部分放電検出ができる。

【００５１】又、データ判定にそれほど多くのデータを
必要としないので、パーソナルコンピュータ等の処理装
置を用いたシステム化が容易であり、現地等への持ち運
びが可能となって実用性に優れている。

【００５２】又、部分放電の周波数特性データからノイ
ズの少ない周波数領域を少なくとも２つ以上選別すれ
ば、より高精度に部分放電を検出できる。一方、ニュー
ラルネットワーク装置２０に対し、周波数特性データを
絶縁機器における２箇所以上の部位から検出し、これら
周波数特性データからノイズの少ない周波数領域を少な
くとも２つ以上選別して学習しても、より高精度な部分
放電検出ができる。

【００５３】なお、本発明は、上記一実施例に限定され
るものでなく次の通り変形してもよい。例えば、処理手
順の具体的内容や使用する具体的な装置等は、適宜選択
可能である。

【００５４】さらにガス絶縁機器に限らず、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置して成る
油入絶縁機器等の部分放電検出法としても適用可能であ
り、これも上記一実施例と同様に優れた効果を奏するこ
とができる。

【００５５】

【発明の効果】以上詳記したように本発明によれば、ノ
イズに影響されることなく、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でき、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できる高精
度の部分放電検出法及びその装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係わる部分放電検出法を適用したガス
絶縁機器の一実施例を示す構成図。

【図２】ニューラルネットワーク装置に対する学習方法
を説明するための図。

【図３】部分放電検出法の処理順序を示す流れ図。

【図４】部分放電波形の周波数特性データを示す図。

【図５】従来の部分放電検出法を説明するための図。

【符号の説明】

１…金属容器、２…絶縁スペーサ、３…高電圧導体、４
…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、１２…信号注入線、１３…模擬部分
放電信号発生器、２０…ニューラルネットワーク装置。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 大木 功 東京都中央区入船一丁目４番10号 東京電 力株式会社システム研究所内 (72)発明者 斉藤 琢 神奈川県川崎市川崎区浮島町２番１号 株 式会社東芝浜川崎工場内 (72)発明者 若林 誠二 神奈川県川崎市川崎区浮島町２番１号 株 式会社東芝浜川崎工場内 (72)発明者 ▲榊▼原 高明 神奈川県川崎市川崎区浮島町２番１号 株 式会社東芝浜川崎工場内 (72)発明者 丸山 志郎 神奈川県川崎市川崎区浮島町２番１号 株 式会社東芝浜川崎工場内 (72)発明者 長岡 聡 東京都港区芝浦一丁目１番１号 株式会社 東芝本社事務所内

Claims (7)

【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
   内に高電圧部を配置した絶縁機器内に発生する部分放電
   を検出する部分放電検出法において、 前記絶縁機器内に発生する可能性のある部分放電波形の
   周波数特性データからノイズの少ない周波数領域を選別
   してこの周波数特性データをニューラルネットワークに
   学習し、 前記部分放電を検出すると、この部分放電の周波数特性
   データの少なくとも特徴抽出を行って前記ニューラルネ
   ットワークに入力し、このニューラルネットワークによ
   り少なくとも前記部分放電の発生判定を行うことを特徴
   とする部分放電検出法。
2. 【請求項２】 絶縁機器内に模擬部分放電信号を注入
   し、この模擬部分放電信号による部分放電波形を検出し
   てその周波数特性データを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記載の部分放電検出
   法。
3. 【請求項３】 絶縁機器内にノイズ信号を注入し、この
   ノイズ信号による波形を検出してその周波数特性データ
   を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記載の部分放電検出法。
4. 【請求項４】 周波数特性データからノイズの少ない周
   波数領域を少なくとも２つ以上選別することを特徴とす
   る請求項１記載の部分放電検出法。
5. 【請求項５】 周波数特性データを絶縁機器における２
   箇所以上の部位から検出し、これら周波数特性データか
   らノイズの少ない周波数領域を少なくとも２つ以上選別
   してニューラルネットワークに入力することを特徴とす
   る請求項１記載の部分放電検出法。
6. 【請求項６】 絶縁媒体を封入した接地電位の金属容器
   内に高電圧部を配置した絶縁機器内に発生する部分放電
   を検出する部分放電検出装置において、 前記部分放電に相当する特定周波数信号を取り出す部分
   放電検出器と、 前記絶縁機器内に発生する可能性のある部分放電波形の
   周波数特性データから少なくともノイズの少ない周波数
   領域を選別した周波数特性データを予め学習し、かつ前
   記部分放電検出器により検出された前記部分放電の周波
   数特性データを入力し、この周波数特性データと予め学
   習した前記周波数特性データに基づいて少なくとも前記
   部分放電の発生判定を行うニューラルネットワーク手段
   と、を具備したことを特徴とする部分放電検出装置。
7. 【請求項７】 ニューラルネットワーク手段は、部分放
   電検出器により検出された部分放電の周波数特性データ
   と予め学習された周波数特性データに基づいて前記部分
   放電の発生判定を行うとともに前記部分放電の発生要因
   を分析する機能を有することを特徴とする請求項６記載
   の部分放電検出装置。