JPH10327530A - 変圧器保護用比率差動継電器 - Google Patents
変圧器保護用比率差動継電器Info
- Publication number
- JPH10327530A JPH10327530A JP9134039A JP13403997A JPH10327530A JP H10327530 A JPH10327530 A JP H10327530A JP 9134039 A JP9134039 A JP 9134039A JP 13403997 A JP13403997 A JP 13403997A JP H10327530 A JPH10327530 A JP H10327530A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 変圧器等の配電系統における電気量の監視に
よって事故の発生の判定を高速に行えるようにする。 【解決手段】 配電系統に設置された電気量の監視セン
サ２１によって得た監視信号から前処理部３１にて電流
値等の電気量を得、これをＡ／Ｄ変換部３２にてディジ
タルデータに変換し、更にこれをウェーブレット解析部
３３にてウェーブレット変換し、そのデータから予め学
習しておいた学習支援手段３５のもとでニューラルネッ
トワーク３４にて異常の有無を判定する。
よって事故の発生の判定を高速に行えるようにする。 【解決手段】 配電系統に設置された電気量の監視セン
サ２１によって得た監視信号から前処理部３１にて電流
値等の電気量を得、これをＡ／Ｄ変換部３２にてディジ
タルデータに変換し、更にこれをウェーブレット解析部
３３にてウェーブレット変換し、そのデータから予め学
習しておいた学習支援手段３５のもとでニューラルネッ
トワーク３４にて異常の有無を判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、変圧器の切換操作
に際して生じる励磁突入電流に起因する誤動作の防止、
並びに異常発生時の迅速な異常発生の有無の検出を可能
にした変圧器保護用比率差動継電器に関する。
に際して生じる励磁突入電流に起因する誤動作の防止、
並びに異常発生時の迅速な異常発生の有無の検出を可能
にした変圧器保護用比率差動継電器に関する。
【０００２】
【従来の技術】図４は従来の比率差動継電器の原理説明
図であり、変圧器１の一次側（電源側）と二次側（負荷
側）夫々に設置した電流検出用のコイル等で構成された
センサＣＴ1 ，ＣＴ2 夫々の両端を、比率差動継電器２
内に導入し、電流検出手段２ａ，２ｂ，２ｃにて電流値
Ｉ0 ，Ｉ1 ，Ｉ2 を検出するようにしてある。各センサ
ＣＴ1 ，ＣＴ2 は、夫々の一端部は途中に前記電流検出
手段２ｂ，２ｃを介在させて相互に接続すると共に、他
端部同士は直接接続され、また両接続点同士は途中に電
流検出手段２ａを介在させた状態で接続してあり、電流
検出手段２ｂ，２ｃにて電源側，負荷側夫々の電流値Ｉ
1 ，Ｉ2 が、また電流検出手段２ａにて差電流である電
流値Ｉ0 が求まる。
図であり、変圧器１の一次側（電源側）と二次側（負荷
側）夫々に設置した電流検出用のコイル等で構成された
センサＣＴ1 ，ＣＴ2 夫々の両端を、比率差動継電器２
内に導入し、電流検出手段２ａ，２ｂ，２ｃにて電流値
Ｉ0 ，Ｉ1 ，Ｉ2 を検出するようにしてある。各センサ
ＣＴ1 ，ＣＴ2 は、夫々の一端部は途中に前記電流検出
手段２ｂ，２ｃを介在させて相互に接続すると共に、他
端部同士は直接接続され、また両接続点同士は途中に電
流検出手段２ａを介在させた状態で接続してあり、電流
検出手段２ｂ，２ｃにて電源側，負荷側夫々の電流値Ｉ
1 ，Ｉ2 が、また電流検出手段２ａにて差電流である電
流値Ｉ0 が求まる。
【０００３】前記各電流検出手段２ａ，２ｂ，２ｃ夫々
により検出された電流値Ｉ0 ，Ｉ1，Ｉ2 の組合せによ
り図表５の如く異常の発生の有無及び発生個所の判断を
する。図表５は電流値Ｉ0 ，Ｉ1 ，Ｉ2 及び比率Ｉ2 ／
Ｉ1 に基づき事故の発生を検出し、二次側内部、又は外
部事故、一次側内部、又は外部事故の有無が検出出来る
ようになっている。
により検出された電流値Ｉ0 ，Ｉ1，Ｉ2 の組合せによ
り図表５の如く異常の発生の有無及び発生個所の判断を
する。図表５は電流値Ｉ0 ，Ｉ1 ，Ｉ2 及び比率Ｉ2 ／
Ｉ1 に基づき事故の発生を検出し、二次側内部、又は外
部事故、一次側内部、又は外部事故の有無が検出出来る
ようになっている。
【０００４】しかし変圧器には励磁突入電流が存在し、
変圧器を無負荷で投入したときは図６に示す如く定格電
流の１０倍に達する電流が流れ、加えて電源側からのみ
電流が供給されるから、比率差動継電器２は励磁突入電
流が生じた際に見掛け上、内部故障電流が生じたのと同
様に作用し、誤動作する。図６は変圧器における定常電
流と励磁突入電流とを対比して示す説明図である。
変圧器を無負荷で投入したときは図６に示す如く定格電
流の１０倍に達する電流が流れ、加えて電源側からのみ
電流が供給されるから、比率差動継電器２は励磁突入電
流が生じた際に見掛け上、内部故障電流が生じたのと同
様に作用し、誤動作する。図６は変圧器における定常電
流と励磁突入電流とを対比して示す説明図である。
【０００５】この対策として励磁突入電流と内部事故電
流を区別して判定するために、従来は励磁突入電流に含
まれる第２高調波成分を検出し、その含有率を演算する
ことによって励磁突入電流と、内部事故電流との区分を
可能とした比率差動継電器が提案されている。
流を区別して判定するために、従来は励磁突入電流に含
まれる第２高調波成分を検出し、その含有率を演算する
ことによって励磁突入電流と、内部事故電流との区分を
可能とした比率差動継電器が提案されている。
【０００６】図７は上記した従来の比率差動継電器の構
成を示すブロック図である。図中１は変圧器、２は比率
差動継電器を示している。変圧器１の両側には夫々電流
検出用のコイルで構成されたセンサＣＴ1 ，ＣＴ2 が設
けられ、その出力は比率差動継電器２における前処理部
１１へ入力されるようにしてある。前処理部１１の構成
は図４に示す原理説明図のそれと実質的に同じであり、
３個の電流検出手段を備え、夫々の検出値である電流値
Ｉ0 ，Ｉ1 ，Ｉ2 がＡ／Ｄ変換部１２へ入力される。Ａ
／Ｄ変換部１２はアナログ信号である電流値Ｉ0 ，
Ｉ1 ，Ｉ2をディジタル信号に変換し、夫々比率差動検
出部１３、及び第２高調波検出部１４へ出力する。
成を示すブロック図である。図中１は変圧器、２は比率
差動継電器を示している。変圧器１の両側には夫々電流
検出用のコイルで構成されたセンサＣＴ1 ，ＣＴ2 が設
けられ、その出力は比率差動継電器２における前処理部
１１へ入力されるようにしてある。前処理部１１の構成
は図４に示す原理説明図のそれと実質的に同じであり、
３個の電流検出手段を備え、夫々の検出値である電流値
Ｉ0 ，Ｉ1 ，Ｉ2 がＡ／Ｄ変換部１２へ入力される。Ａ
／Ｄ変換部１２はアナログ信号である電流値Ｉ0 ，
Ｉ1 ，Ｉ2をディジタル信号に変換し、夫々比率差動検
出部１３、及び第２高調波検出部１４へ出力する。
【０００７】比率差動検出部１３は電流値の比率Ｉ2 ／
Ｉ1 を算出し、これをアンドゲート１５の一方の入力端
へ入力すると共に、動作タイマ１６ａ、復帰タイマ１７
ａを経てインヒビット回路１８の一方の入力端へ入力す
る。
Ｉ1 を算出し、これをアンドゲート１５の一方の入力端
へ入力すると共に、動作タイマ１６ａ、復帰タイマ１７
ａを経てインヒビット回路１８の一方の入力端へ入力す
る。
【０００８】一方、第２高調波検出部１４は第２高調波
成分を検出し、これをアンドゲート１５の他方の入力端
へ入力する。アンドゲート１５は第２高調波検出部１４
と比率差動検出部１３との出力の論理積をとり、動作タ
イマ１６ｂ、復帰タイマ１７ｂを経てインヒビット回路
１８の他方の入力端へ否定入力する。インヒビット回路
１８は、第２高調波が含まれていない場合は事故判定出
力を行い、また第２高調波が含まれている場合には事故
判定出力を行わないようにしてある。
成分を検出し、これをアンドゲート１５の他方の入力端
へ入力する。アンドゲート１５は第２高調波検出部１４
と比率差動検出部１３との出力の論理積をとり、動作タ
イマ１６ｂ、復帰タイマ１７ｂを経てインヒビット回路
１８の他方の入力端へ否定入力する。インヒビット回路
１８は、第２高調波が含まれていない場合は事故判定出
力を行い、また第２高調波が含まれている場合には事故
判定出力を行わないようにしてある。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】ところでこのような従
来の比率差動継電器では、近年の配電系統の複雑化と相
俟って、停電時における非常用発電機の運転状態から復
電後における買電への切替え時の如く、負荷を切らずに
変圧器を投入することが増すと、第２高調波成分が少な
いため、誤動作する場合が生じるという問題があった。
本発明はかかる事情に鑑みなされたものであって、その
目的とするところは事故の有無の判定をニューラルネッ
トワークを用いることで高速に、しかも正確に行えるよ
うにした変圧器保護用比率差動継電器を提供するにあ
る。
来の比率差動継電器では、近年の配電系統の複雑化と相
俟って、停電時における非常用発電機の運転状態から復
電後における買電への切替え時の如く、負荷を切らずに
変圧器を投入することが増すと、第２高調波成分が少な
いため、誤動作する場合が生じるという問題があった。
本発明はかかる事情に鑑みなされたものであって、その
目的とするところは事故の有無の判定をニューラルネッ
トワークを用いることで高速に、しかも正確に行えるよ
うにした変圧器保護用比率差動継電器を提供するにあ
る。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明に係る変圧器保護
用比率差動継電器は、変圧器の一次側、二次側の各電流
及びその差電流を検出する各電流検出手段と、各電流及
び差電流をＡ／Ｄ変換出力するＡ／Ｄ変換部と、該Ａ／
Ｄ変換部の出力データを相似変換して周波数成分に対応
する基底関数群を得るウェーブレット解析部と、該ウェ
ーブレット解析部の出力である基底関数群のデータと別
に与えられた正規データとこれらに基づいてなすべき判
断との関係を学習する学習手段と、該学習手段の支援の
もとで変圧器の異常の有無を判別するニューラルネット
ワークとを具備することを特徴とする。
用比率差動継電器は、変圧器の一次側、二次側の各電流
及びその差電流を検出する各電流検出手段と、各電流及
び差電流をＡ／Ｄ変換出力するＡ／Ｄ変換部と、該Ａ／
Ｄ変換部の出力データを相似変換して周波数成分に対応
する基底関数群を得るウェーブレット解析部と、該ウェ
ーブレット解析部の出力である基底関数群のデータと別
に与えられた正規データとこれらに基づいてなすべき判
断との関係を学習する学習手段と、該学習手段の支援の
もとで変圧器の異常の有無を判別するニューラルネット
ワークとを具備することを特徴とする。
【００１１】本発明にあっては、学習を重ねた学習支持
手段のもとでニューラルネットワークを動作させること
で迅速に、しかもより正確な異常検知が可能となる。
手段のもとでニューラルネットワークを動作させること
で迅速に、しかもより正確な異常検知が可能となる。
【００１２】
【原理説明】図１は本発明の原理説明図であり、配電系
統に設置された電気量の監視センサ２１からの出力であ
る監視信号を比率差動継電器２２へ取り込む。比率差動
継電器２２は、前処理部３１、Ａ／Ｄ変換部３２、ウェ
ーブレット解析部３３、ニューラルネットワーク３４を
用いて構成された異常判定手段及び学習支援手段３５を
備えている。前処理部３１、Ａ／Ｄ変換部３２の構成は
従来のそれと実質的に同じである。即ち、前処理部３１
は監視センサ２１からの監視信号である電気量を取り込
み、これから、例えば電流値等を求め、Ａ／Ｄ変換部３
２へ出力する。Ａ／Ｄ変換部３２は入力されたアナログ
量である電流値等をディジタル値に変換し、これをウェ
ーブレット解析部３３へ出力する。
統に設置された電気量の監視センサ２１からの出力であ
る監視信号を比率差動継電器２２へ取り込む。比率差動
継電器２２は、前処理部３１、Ａ／Ｄ変換部３２、ウェ
ーブレット解析部３３、ニューラルネットワーク３４を
用いて構成された異常判定手段及び学習支援手段３５を
備えている。前処理部３１、Ａ／Ｄ変換部３２の構成は
従来のそれと実質的に同じである。即ち、前処理部３１
は監視センサ２１からの監視信号である電気量を取り込
み、これから、例えば電流値等を求め、Ａ／Ｄ変換部３
２へ出力する。Ａ／Ｄ変換部３２は入力されたアナログ
量である電流値等をディジタル値に変換し、これをウェ
ーブレット解析部３３へ出力する。
【００１３】ウェーブレット解析部３３は入力された電
流値等に対し、ウェーブレット変換を施し、ニューラル
ネットワーク３４へ出力する。ウェーブレット変換され
たデータ、例えば入力データが方形波の場合、その立上
り時には変換波形に不連続点が現れたデータとなる。こ
のようなウェーブレット変換されたデータが連続的にニ
ューラルネットワーク３４及び学習支援手段３５へ出力
されることとなる。学習支援手段３５は、ニューラルネ
ットワーク３４の各層間の結合重み計数を決定する機能
を備えており、予め異常発生時のウェーブレット変換後
の波形と、別に用意した正規な方形波とを与え、これら
の波形パターンとこれらに基づいてなすべき判断（事故
又は非事故、即ち健全）との関係についての学習を行わ
せておく。
流値等に対し、ウェーブレット変換を施し、ニューラル
ネットワーク３４へ出力する。ウェーブレット変換され
たデータ、例えば入力データが方形波の場合、その立上
り時には変換波形に不連続点が現れたデータとなる。こ
のようなウェーブレット変換されたデータが連続的にニ
ューラルネットワーク３４及び学習支援手段３５へ出力
されることとなる。学習支援手段３５は、ニューラルネ
ットワーク３４の各層間の結合重み計数を決定する機能
を備えており、予め異常発生時のウェーブレット変換後
の波形と、別に用意した正規な方形波とを与え、これら
の波形パターンとこれらに基づいてなすべき判断（事故
又は非事故、即ち健全）との関係についての学習を行わ
せておく。
【００１４】ニューラルネットワーク３４は通常入力
層、中間層、及び出力層からなり、入力層の各ニューロ
ンには、ウェーブレット変換された信号（０又は１）が
入力される。入力層のニューロンと中間層のニューロン
とは互いに所定の結合重み係数によって結合され、また
中間層の各ニューロンと出力層の各ニューロンとも所定
の結合重み係数によって結合されている。各結合重み係
数は、学習支援手段３５からの指示により、出力層から
所定の出力値が得られるよう設定される。
層、中間層、及び出力層からなり、入力層の各ニューロ
ンには、ウェーブレット変換された信号（０又は１）が
入力される。入力層のニューロンと中間層のニューロン
とは互いに所定の結合重み係数によって結合され、また
中間層の各ニューロンと出力層の各ニューロンとも所定
の結合重み係数によって結合されている。各結合重み係
数は、学習支援手段３５からの指示により、出力層から
所定の出力値が得られるよう設定される。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面に基づき説明する。図２は本発明に係る変圧器保
護用比率差動継電器の構成を示すブロック図であり、図
中１は変圧器、ＣＴ1 ，ＣＴ2 は変圧器１の一次側、二
次側夫々に配した電流検出用のコイル等で構成されたセ
ンサ、２は比率差動継電器を示している。比率差動継電
器２は前記コイルＣＴ1 ，ＣＴ2 を流れる電流値Ｉ0 ，
Ｉ1 ，Ｉ2を求める電流検出手段を含む前処理部１１、
Ａ／Ｄ変換部１２、及びＣＰＵ又はＤＳＰにて構成され
る比率差動検出部１３、ウェーブレット解析部３３、異
常判定手段を構成するニューラルネットワーク３４及び
学習支援手段３５を備えている。
て図面に基づき説明する。図２は本発明に係る変圧器保
護用比率差動継電器の構成を示すブロック図であり、図
中１は変圧器、ＣＴ1 ，ＣＴ2 は変圧器１の一次側、二
次側夫々に配した電流検出用のコイル等で構成されたセ
ンサ、２は比率差動継電器を示している。比率差動継電
器２は前記コイルＣＴ1 ，ＣＴ2 を流れる電流値Ｉ0 ，
Ｉ1 ，Ｉ2を求める電流検出手段を含む前処理部１１、
Ａ／Ｄ変換部１２、及びＣＰＵ又はＤＳＰにて構成され
る比率差動検出部１３、ウェーブレット解析部３３、異
常判定手段を構成するニューラルネットワーク３４及び
学習支援手段３５を備えている。
【００１６】前処理部１１、Ａ／Ｄ変換部１２及び比率
差動検出部１３は、図１に示すものと実質的に同じであ
る。ウェーブレット解析部３３の出力はニューラルネッ
トワーク３４及び学習支援手段３５へ入力され、ニュー
ラルネットワーク３４の出力と前記比率差動検出部１３
の出力とをインヒビット回路１８を通すことで事故検出
結果として出力する。
差動検出部１３は、図１に示すものと実質的に同じであ
る。ウェーブレット解析部３３の出力はニューラルネッ
トワーク３４及び学習支援手段３５へ入力され、ニュー
ラルネットワーク３４の出力と前記比率差動検出部１３
の出力とをインヒビット回路１８を通すことで事故検出
結果として出力する。
【００１７】ウェーブレット解析部３３は入力された関
数（波形データ）を相似変換することにより、時間的及
び周波数的に局在化した基底関数群を作成する。この基
底関数群を積分核として、解析対象信号（入力データ）
と基底関数群（変換されたデータ）との相関値を求め
る。つまり、この基底関数群のある基底関数と解析対象
信号との相関値を求めることにより、その基底関数が示
す時刻のある周波数における対象信号の成分を求める。
数（波形データ）を相似変換することにより、時間的及
び周波数的に局在化した基底関数群を作成する。この基
底関数群を積分核として、解析対象信号（入力データ）
と基底関数群（変換されたデータ）との相関値を求め
る。つまり、この基底関数群のある基底関数と解析対象
信号との相関値を求めることにより、その基底関数が示
す時刻のある周波数における対象信号の成分を求める。
【００１８】Ａ／Ｄ変換部１２から入力されるディジタ
ル値である入力信号をウェーブレット解析部３３で連続
してウェーブレット変換すると、事故発生点、もしくは
励磁突入発生点で不連続点が現れ、その不連続点の基底
関数には、事故時と励磁突入時とでは含まれる周波数成
分が違うため、違う基底関数として検出されることとな
る。このような基底関数をニューラルネットワーク３４
に入力すると、ニューラルネットワーク３４は予め学習
を行った学習支援手段３５のもとで判定を行う。
ル値である入力信号をウェーブレット解析部３３で連続
してウェーブレット変換すると、事故発生点、もしくは
励磁突入発生点で不連続点が現れ、その不連続点の基底
関数には、事故時と励磁突入時とでは含まれる周波数成
分が違うため、違う基底関数として検出されることとな
る。このような基底関数をニューラルネットワーク３４
に入力すると、ニューラルネットワーク３４は予め学習
を行った学習支援手段３５のもとで判定を行う。
【００１９】図３はニューラルネットワーク３４の学習
過程を示すフローチャートであり、重みの初期設定を行
った後 (ステップＳ１）、ウェーブレット解析部３３か
らの変換データ及び外部からの評価基準を与える (ステ
ップＳ２）。先ず、事故発生の判断を行うべき絶対値で
ある波形を与えて、評価基準として、“動作”、即ち事
故発生と判断する場合を設定する。次に同じ絶対値であ
るが、第２高調波を含んだ励磁突入電流の波形を与え
て、評価基準として“不動作”、即ち励磁突入電流と判
断する場合を設定する。このような操作を各種の波形値
に対して行ない重み調整する（ステップＳ３）。つまり
学習時にはニューラルネットワーク３４に対して事故発
生時における種々のウェーブレット変換後の波形と、正
規な方形波の波形を与えることにより、波形パターンと
なすべき判断との関係を学習、換言すれば重みの調整を
行う。
過程を示すフローチャートであり、重みの初期設定を行
った後 (ステップＳ１）、ウェーブレット解析部３３か
らの変換データ及び外部からの評価基準を与える (ステ
ップＳ２）。先ず、事故発生の判断を行うべき絶対値で
ある波形を与えて、評価基準として、“動作”、即ち事
故発生と判断する場合を設定する。次に同じ絶対値であ
るが、第２高調波を含んだ励磁突入電流の波形を与え
て、評価基準として“不動作”、即ち励磁突入電流と判
断する場合を設定する。このような操作を各種の波形値
に対して行ない重み調整する（ステップＳ３）。つまり
学習時にはニューラルネットワーク３４に対して事故発
生時における種々のウェーブレット変換後の波形と、正
規な方形波の波形を与えることにより、波形パターンと
なすべき判断との関係を学習、換言すれば重みの調整を
行う。
【００２０】次に、実際の配電系統に設置した状態で、
実際の励磁突入電流を流して、評価基準として“不動
作”の状態を与える。励磁突入電流は投入位相、負荷の
状況によって変わるので、何回も反復的に学習させ、信
頼性を高める。
実際の励磁突入電流を流して、評価基準として“不動
作”の状態を与える。励磁突入電流は投入位相、負荷の
状況によって変わるので、何回も反復的に学習させ、信
頼性を高める。
【００２１】
【発明の効果】以上の如く本発明にあってはＡ／Ｄ変換
後のデータを比率作動検出手段に導入すると同時に、ウ
ェーブレット変換を実施し、そのデータをニューラルネ
ットワークに導入することとしたから、励磁突入電流と
事故電流との判別を正確に、しかも高速で判定が可能と
なる。また、従来必要とされていた動作タイマが不要と
なり、事故の被害を最小限に留め得ることが出来る等、
本発明は優れた効果を奏する。
後のデータを比率作動検出手段に導入すると同時に、ウ
ェーブレット変換を実施し、そのデータをニューラルネ
ットワークに導入することとしたから、励磁突入電流と
事故電流との判別を正確に、しかも高速で判定が可能と
なる。また、従来必要とされていた動作タイマが不要と
なり、事故の被害を最小限に留め得ることが出来る等、
本発明は優れた効果を奏する。
【図１】 本発明の原理説明図である。
【図２】 本発明に係る実施の形態の構成を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図３】 ニューラルネットワークの学習過程を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図４】 比率差動継電器の原理説明図である。
【図５】 事故ケース別の各電流値の関係を示す図表で
ある。
ある。
【図６】 変圧器における定常電流と励磁突入電流とを
対比して示す説明図である。
対比して示す説明図である。
【図７】 従来の比率差動継電器の構成を示すブロック
図である。
図である。
１ 変圧器、２，２２ 比率差動継電器、１１，３１
前処理部、１２，３２Ａ／Ｄ変換部、１３ 比率差動検
出部、２１ 監視センサ、、３３ ウェーブレット解析
部、３４ ニューラルネットワーク、３５ 学習支援手
段。
前処理部、１２，３２Ａ／Ｄ変換部、１３ 比率差動検
出部、２１ 監視センサ、、３３ ウェーブレット解析
部、３４ ニューラルネットワーク、３５ 学習支援手
段。
Claims (1)
- 【請求項１】 変圧器の一次側、二次側の各電流及びそ
の差電流を検出する各電流検出手段と、各電流及び差電
流をＡ／Ｄ変換出力するＡ／Ｄ変換部と、該Ａ／Ｄ変換
部の出力データを相似変換して周波数成分に対応する基
底関数群を得るウェーブレット解析部と、該ウェーブレ
ット解析部の出力である基底関数群のデータと別に与え
られた正規データとこれらに基づいてなすべき判断との
関係を学習する学習手段と、該学習手段の支援のもとで
変圧器の異常の有無を判別するニューラルネットワーク
とを具備することを特徴とする変圧器保護用比率差動継
電器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9134039A JPH10327530A (ja) | 1997-05-23 | 1997-05-23 | 変圧器保護用比率差動継電器 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9134039A JPH10327530A (ja) | 1997-05-23 | 1997-05-23 | 変圧器保護用比率差動継電器 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10327530A true JPH10327530A (ja) | 1998-12-08 |
Family
ID=15118950
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9134039A Pending JPH10327530A (ja) | 1997-05-23 | 1997-05-23 | 変圧器保護用比率差動継電器 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10327530A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100367155B1 (ko) * | 2001-02-20 | 2003-01-09 | 학교법인 성균관대학 | 신경회로망을 이용한 송전선로의 재폐로방법 |
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