JP7282000B2 - 部分放電判定装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、部分放電判定装置及び方法に関し、例えば、地中送電ケーブルの劣化を監視するケーブル劣化監視システムに適用して好適なものである。

都市部では、地中に巨大な送電網が張り巡らされ、発電所で作られた電力がこの送電網を経由して各電力需要家にそれぞれ送電されている。地中送電設備は、高度経済成長期に増大し、現在では運転開始から40年を迎えるものが多くなったため、その経年劣化の診断技術が重要になってきている。

地中送電ケーブルの劣化診断技術の一つに部分放電測定法がある。地中送電ケーブルは、電流が流れる導体を絶縁体で覆った構造となっている。経年劣化により絶縁体に空隙が生じた場合、その部分に部分放電が発生するようになり、最終的には絶縁破壊に至ってしまう。部分放電測定法は、このような部分放電を観測し、その観測結果に基づいて地中送電ケーブルの絶縁劣化の度合いを診断するものであり、これまで様々な企業や研究機関において、部分放電発生メカニズムの解明や、部分放電特性から絶縁劣化度合を推定するための研究が進められてきた。

例えば、非特許文献１には、実験用電極を使っての課電開始から絶縁破壊までの部分放電パルスの位相角特性の測定結果と、パターン認識の手法を応用した劣化診断推定手法について記載されている。部分放電パルスの位相角特性とは、印加電圧の複数サイクル間における部分放電パルスの電荷量と発生位相角の分布パターンである。課電開始から絶縁破壊までの５つの時間において、部分放電が発生する位相角領域と発生電荷量の範囲の変化が示されている。劣化診断推定手法は、部分放電の位相角特性を規格化電荷量・規格化位相角・発生頻度にパターン化し、このパターンと、予め作成した劣化度に応じた標準パターンとの類似性比較を行うものである。

また特許文献１には、ニューラルネットワークを使用して部分放電の有無を判断することができる部分放電測定方法について記載されている。ここで用いられるパターンは、非特許文献１のパターンと異なり、ｔサイクル毎に時系列的に羅列させた規格化電荷量・規格化位相角となっている。非特許文献１の手法では電荷量と位相角を複数サイクル（600サイクル）分まとめて発生頻度としてパターン化しているため、発生位相角の時間情報が失われてしまい、部分放電の有無の判断を誤る場合があるという問題がある。

さらに特許文献２には、隠れマルコフモデルを適用することにより、診断精度を高めることが可能な絶縁診断システムについて記載されている。従来の絶縁診断システムに用いられるニューラルネットワークは、時間経過とともに確率的に変化する特徴量の時間的な因果関係を含めることができないため、部分放電による絶縁状態の診断に適用した場合には精度が低いという問題があるとしている。隠れマルコフモデルでは、時系列的に変動するデータを確率的なモデルで表現する。

特開平１０－７８４７１号公報 特開２００５－３３１４１５号公報

古森郁尊、外３名、「部分放電発生位相角分布によるパターン認識を応用した絶縁劣化診断および余寿命推定」、社団法人電気学会、1993年、Vol.113-A、No.8、p.586－593

非特許文献１に開示された技術は、複数のサイクル（例えば600）における部分放電パルスの電荷量・位相角・発生頻度という分布パターンを使用するため、全体としてのパターンの特徴が表れて識別しやすいという利点がある一方で、部分放電の時間的な変化についての情報を含めることができないという欠点がある。

また特許文献１に開示された技術は、ｔサイクルにおける部分放電パルスの電荷量・位相角・時間という分布パターンを使用するため、部分放電の時間的な変化についての情報を含めることができるという利点がある一方で、測定サイクル数であるｔを非特許文献１のように大きくすることができないという問題がある。ニューラルネットワークの規模が増大するからである。そのため、全体としてのパターンの特徴が表れ難く、判断が難しくなる可能性がある。

さらに特許文献２に開示された技術によれば、絶縁体の正常状態と各絶縁劣化状態を持ち、それぞれの状態において、絶縁に関する特徴量をパターン化してパラメータとして持つため、診断精度を高められる可能性がある。一方で、特許文献２の図１には、絶縁体の正常状態Ｓ１、次の絶縁劣化状態Ｓ２、さらに次の絶縁劣化状態Ｓ３、最終状態Ｓ４が一方向の状態遷移確率しかなく、状態遷移を誤った場合には、実際より悪化した絶縁劣化状態となってしまうという問題がある。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、部分放電パルスの電荷量・位相角・発生頻度という分布パターンに、部分放電の時間的な情報を含めて特徴量を増やし、部分放電判定の精度を向上させ得る部分放電判定装置及び方法を提案しようとするものである。

かかる課題を解決するため本発明においては、送電ケーブルに発生する部分放電の進行度合いを判定する部分放電判定装置において、前記送電ケーブルの印加電圧の１又は複数サイクル期間に発生した各前記部分放電の電荷量及び発生位相角の組合せの分布パターンを生成する分布パターン生成部と、前記分布パターン生成部によりそれぞれ生成された直近の２つ以上の前記分布パターンにおける前記電荷量及び前記発生位相角の組合せごとの前記部分放電の発生数の差分からなる差分データを生成する差分データ生成部と、
直近の前記分布パターンのデータと、前記差分データとに基づいて、前記部分放電の進行度合いを判定する判定部とを設け、前記分布パターン生成部が、各前記部分放電の前記電荷量及び前記発生位相角をそれぞれ規格化し、規格化した前記電荷量及び前記発生位相角の組合せごとの前記部分放電の発生数をそれぞれ集計した前記分布パターンを生成し、前記差分データ生成部が、直近の２つ以上の前記分布パターンにおける規格化した前記電荷量及び前記発生位相角の組合せごとの前記部分放電の発生数の差分を規格化した前記電荷量ごとにそれぞれ加算した電荷量別和計算結果と、当該組合せごとの前記部分放電の発生数の差分を規格化した前記発生位相角ごとにそれぞれ加算した位相角別和計算結果とをそれぞれ前記差分データとして生成し、前記判定部が、直近の前記分布パターンのデータと、前記差分データとを入力として、前記部分放電の進行度合いを判定するようにした。

また本発明においては、送電ケーブルに発生する部分放電の進行度合いを判定する部分放電判定装置において実行される部分放電判定方法であって、前記送電ケーブルの印加電圧の１又は複数サイクル期間に発生した各前記部分放電の電荷量及び発生位相角の組合せの分布パターンを生成する第１のステップと、直近の２つ以上の前記分布パターンにおける前記電荷量及び前記発生位相角の組合せごとの前記部分放電の発生数の差分からなる差分データを生成する第２のステップと、直近の前記分布パターンのデータと、前記差分データとに基づいて、前記部分放電の進行度合いを判定する第３のステップとを設け、前記第１のステップでは、各前記部分放電の前記電荷量及び前記発生位相角をそれぞれ規格化し、規格化した前記電荷量及び前記発生位相角の組合せごとの前記部分放電の発生数をそれぞれ集計した前記分布パターンを生成し、前記第２のステップでは、直近の２つ以上の前記分布パターンにおける規格化した前記電荷量及び前記発生位相角の組合せごとの前記部分放電の発生数の差分を規格化した前記電荷量ごとにそれぞれ加算した電荷量別和計算結果と、当該組合せごとの前記部分放電の発生数の差分を規格化した前記発生位相角ごとにそれぞれ加算した位相角別和計算結果とをそれぞれ前記差分データとして生成し、前記第３のステップでは、直近の前記分布パターンのデータと、前記差分データとを入力として、前記部分放電の進行度合いを判定するようにした。

本発明の部分放電装置及び方法によれば、部分放電の時間的な情報をも含めた部分放電の進行度合いの判定を行うことできる。

本発明によれば、精度高く部分放電の進行度合いを判定し得る部分放電判定装置及び方法を実現できる。

本実施の形態による地中送電ケーブル劣化監視システムの全体構成を示すブロック図である。 部分放電判定装置の概略構成を示すブロック図である。 部分放電判定処理の流れを示すブロック図である。 部分放電パルス信号及び印加電圧信号の説明に供する図である。 （Ａ）は部分放電開始時における部分放電電荷量位相角分布パターン、（Ｂ）は部分放電中期における部分放電電荷量位相角分布パターン、（Ｃ）は絶縁崩壊直前における部分放電電荷量位相角分布パターンの様子を示す図である。 （Ａ）及び（Ｂ）は、規格化部分放電電荷量位相角分布パターンの説明に供する図である。 （Ａ）及び（Ｂ）は、部分放電パルスの規格化の説明に供する図である。 第１の実施の形態による差分データ生成部の説明に供する図である。 第１の実施の形態によるニューラルネットワークの説明に供する図である。 部分放電パルス情報登録処理の処理手順を示すフローチャートである。 部分放電パルス電荷量規格化処理の処理手順を示すフローチャートである。 カウンタ初期化処理の処理手順を示すフローチャートである。 規格化部分放電パルス数カウント処理の処理手順を示すフローチャートである。 第２の実施の形態による差分データ生成部の説明に供する図である。 第３の実施の形態による差分データ生成部の説明に供する図である。 第３の実施の形態によるニューラルネットワークの説明に供する図である。 第４の実施の形態によるニューラルネットワークの説明に供する図である。

以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。

（１）第１の実施の形態
（１－１）本実施の形態による地中送電ケーブル劣化監視システムの構成
図１において、１は全体として本発明を適用した地中送電ケーブル劣化監視システムを示す。この地中送電ケーブル劣化監視システム１は、地中送電ケーブル２の劣化を監視するシステムであり、分割型高周波ＣＴ（Current Transformer）３、部分放電判定装置４及びケーブル劣化監視装置５を備えて構成される。

地中送電ケーブル２は、クラフト紙及び油で絶縁を保つＯＦ（Oil Filled）ケーブルの場合、電気が流れる導体１０上に、絶縁油に浸したクラフト紙からなる絶縁体１１と、油を封入するための金属シース１２と、腐食防止のための防食層１３とが順次積層されて構成される。そして金属シース１２は、金属シース接地線１４を介して接地されており、これにより地中送電ケーブル２内で部分放電が発生したときに、その部分放電パルスを金属シース接地線１４を介して大地に放出し得るようになされている。

分割型高周波ＣＴ３は、クランプ型の高周波電流センサから構成され、金属シース接地線１４を流れる各部分放電パルスＰＬの電荷量に応じた電圧レベルにそれぞれ立ち上がるパルスを含む部分放電パルス信号を部分放電判定装置４に出力する。なお、以下においては、理解の容易化のため、部分放電パルス信号に含まれるパルスを部分放電パルスＰＬと呼ぶものとする。

部分放電判定装置４には、分割型高周波ＣＴ３から与えられる部分放電パルス信号に基づいて対象とする地中送電ケーブル（以下、これを対象地中送電ケーブルと呼ぶ）２における部分放電の進行度合いを判定する部分放電判定機能が搭載されている。部分放電判定装置４は、この部分放電判定機能に基づいてかかる部分放電の進行度合いを判定する部分放電判定処理を実行し、処理結果を部分放電判定信号としてネットワーク６を介してケーブル劣化監視装置５に送信する。

ケーブル劣化監視装置５は、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータ装置から構成され、部分放電判定装置４から与えられた部分放電判定信号に含まれる必要な情報を記録すると共に、部分放電の判定結果を時間変化と組み合わせるなどして地中送電ケーブル２の劣化度合いを推定し、推定結果を表示する。

図２は、部分放電判定装置４の概略構成を示す。この図２に示すように、部分放電判定装置４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０、メモリ２１、記憶装置２２、Ａ／Ｄ（Analog/Digital）変換器２３、データ登録部２４及び送信器２５を備えたコンピュータ装置から構成される。

ＣＰＵ２０は、部分放電判定装置４全体の動作制御を司るプロセッサである。またメモリ２１は、揮発性の半導体メモリなどから構成され、ＣＰＵ２０のワークメモリとして利用される。後述する分布パターン生成プログラム３０、差分データ生成プログラム３１、ＡＩ（Artificial Intelligence）プログラム３２及び送信フレーム生成プログラム３３などのプログラムは、記憶装置２２からロードされてこのメモリ２１に保持される。

記憶装置２２は、ハードディスク装置やＳＤＤ（Solid State Drive）又はフラッシュメモリなどの不揮発性の大容量の記憶装置から構成され、各種プログラムや長期間保存すべきデータなどが格納される。後述の部分放電データ３４、規格化分布パターンデータ３５及びニューラルネットワーク３６のデータもこの記憶装置２２に格納されて保持される。

Ａ／Ｄ変換器２３は、汎用のＡ／Ｄ変換器から構成される。またデータ登録部２４は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）から構成される。データ登録部２４の機能については後述する。送信器２５は、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）などから構成され、部分放電判定装置４による上述の部分放電判定の判定結果を、ネットワーク６（図１）を介してケーブル劣化監視装置５（図１）に送信する。

（１－２）部分放電判定処理
図３は、部分放電判定装置４において実行される上述の部分放電判定処理の流れを示す。図中、分布パターン生成部４０、差分データ生成部４１、ＡＩ部４２及び送信フレーム生成部４３は、それぞれ記憶装置２２からメモリ２１にロードした図２について上述した分布パターン生成プログラム３０、差分データ生成プログラム３１、ＡＩプログラム３２又は送信フレーム生成プログラム３３をＣＰＵ２０が実行することにより具現化される機能部である。

この図３に示すように、部分放電判定装置４では、地中送電ケーブル２（図１）を流れる電気の電圧（以下、これを印加電圧と呼ぶ）を５Ｖ程度にまで降圧してなる図４の２段目に示すような印加電圧信号ＳＧ１がＡ／Ｄ変換器２３に与えられる。そしてＡ／Ｄ変換器２３は、この印加電圧信号ＳＧ１をＡ／Ｄ変換し、かくして得られた印加電圧信号ＳＧ１のディジタルデータをデータ登録部２４に出力する。

またＡ／Ｄ変換器２３には、分割型高周波ＣＴ３（図１）から与えられた、図４の最上段に示すような地中送電ケーブル２内に発生した各部分放電パルスＰＬを含む部分放電パルス信号ＳＧ２が入力される。そしてＡ／Ｄ変換器２３は、この部分放電パルス信号ＳＧ２をＡ／Ｄ変換し、かくして得られた部分放電パルス信号ＳＧ２のディジタルデータをデータ登録部２４に出力する。

データ登録部２４は、部分放電パルス信号ＳＧ２に含まれる各部分放電パルスＰＬをそれぞれ抽出し、これら部分放電パルスＰＬのディジタル値をその部分放電パルスＰＬの電荷量としてそれぞれ取得する。またデータ登録部２４は、部分放電パルスＰＬごとに、その部分放電パルスＰＬが発生した時点における印加電圧信号ＳＧ１の位相角（以下、これを部分放電パルスＰＬの位相角又は発生位相角と呼ぶ）をそれぞれ取得する。なお、後述のように、このときデータ登録部２４が取得する部分放電パルスＰＬの位相角は、０度～360度を０～15の整数値に規格化した位相角（以下、これを規格化位相角と呼ぶ）である。そしてデータ登録部２４は、このようにして取得した各部分放電パルスＰＬの電荷量及び規格化位相角をそれぞれ部分放電データ３４として記憶装置２２（図１）に格納する。

分布パターン生成部４０は、記憶装置２２に格納された各部分放電パルスＰＬの部分放電データ３４に基づいて、図６（Ａ）について後述する印加電圧信号ＳＧ１の数サイクル期間に発生した各部分放電パルスＰＬの電荷量及び規格化位相角の組合せの分布パターン（以下、これを部分放電電荷量位相角分布パターンと呼ぶ）Ｔを規格化した図６（Ｂ）について後述する規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´を順次生成し、生成した規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´のデータを規格化分布パターンデータ３５として記憶装置２２に順次格納する。

この記憶装置２２に格納された今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´の規格化分布パターンデータ３５は、この後、ＡＩ部４２により読み出される。また、このとき差分データ生成部４１は、記憶装置２２に格納されている今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´の規格化分布パターンデータ３５と、前回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´の規格化分布パターンデータ３５とを読み出し、これら２つの規格化分布パターンデータ３５に基づいて、前回及び今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´の差分を表す差分データを生成し、生成した差分データをＡＩ部４２に出力する。

ＡＩ部４２は、今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´の規格化分布パターンデータ３５と、前回及び今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´の差分データとに基づいて、現在の対象地中送電ケーブル２の部分放電の進行度合いが部分放電開始時、部分放電中期及び絶縁破壊直前のいずれのカテゴリに属するかを機械学習する。

ここで、図５（Ａ）～（Ｃ）は、縦軸に部分放電パルスＰＬの電荷量をとり、横軸に印加電圧の位相角をとった座標平面上に印加電圧の複数サイクル（例えば50サイクル）期間に発生した各部分放電パルスＰＬをそれぞれ表す点をプロットした部分放電電荷量位相角分布パターンＴの一例を示す。

図５（Ａ）は、部分放電開始時の部分放電電荷量位相角分布パターンＴの一例である。この例では、印加電圧の負から正へのゼロクロス点付近から正の部分放電パルスが発生し、印加電圧の正から負へのゼロクロス点付近から負の部分放電パルスが発生している。具体的には、印加電圧の位相角が－30度から90度の範囲で正の電荷量の部分放電パルスが発生し、印加電圧の位相角が150度から270度の範囲で負の電荷量の部分放電パルスが発生していることが示されている。

また図５（Ｂ）は、部分放電中期の部分放電電荷量位相角分布パターンＴの一例を示す。部分放電中期になると、図５（Ａ）の分布パターンと比べて、部分放電パルスの電荷量が大きくなり、さらに部分放電パルスが発生する位相角の範囲も拡大する。

さらに図５（Ｃ）は、部分放電後期であり、絶縁破壊直前の部分放電電荷量位相角分布パターンＴの一例を示す。図５（Ｃ）では、印加電圧のすべての位相角において部分放電パルスが発生し、その電荷量が＋数万pCから－数万pCの範囲にまで及ぶことが示されている。

このように、部分放電電荷量位相角分布パターンＴは、部分放電初期時から絶縁破壊直前までの間に徐々に変化していく。具体的には、部分放電による地中送電ケーブル２の劣化が進むにつれて、上述のように部分放電の発生箇所が増加し、その部分放電の電荷量も大きくなる。

従って、時間的に連続して取得された複数の部分放電電荷量位相角分布パターンＴ間の差分に基づいて対象地中送電ケーブル２内で発生している部分放電の時間的な変動を検出することができ、この変動量を部分放電の進行度合いの判定要素の１つとして利用することにより部分放電判定の判定精度を向上させ得るものと考えられる。

そこで、本実施の形態において、上述のように今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´の規格化分布パターンデータ３５と、前回及び今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´の差分データとに基づいて現在の対象地中送電ケーブル２の部分放電の進行度合いを機械学習する。またＡＩ部４２は、この機械学習により得られたニューラルネットワーク３６を用いて、対象としている地中送電ケーブル２における部分放電の進行度合いを判定し、判定結果を送信フレーム生成部４３に出力する。

送信フレーム生成部４３は、ＡＩ部４２から与えられたかかる判定結果を格納した所定フォーマットの送信フレームを生成し、生成したフレームを送信器２５に出力する。かくして、送信器２５は、送信フレーム生成部４３から与えられた送信フレームを部分放電判定信号としてネットワーク６（図１）を介してケーブル劣化監視装置５（図１）に送信する。

図６（Ｂ）は、図６（Ａ）に示す部分放電電荷量位相角分布パターンＴを規格化した上述の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´を示す。分布パターン生成部４０（図３）は、ＡＩ部４２（図３）がニューラルネットワーク３６（図３）を用いて部分放電パルスＰＬの分布パターンを部分放電の進行度合いに応じたカテゴリ（部分放電開始時、部分放電中期又は絶縁破壊直前）に分類し易くするため、記憶装置２２に格納された部分放電データ３４に基づく図６（Ａ）のような部分放電電荷量位相角分布パターンＴを規格化し、規格化した電荷量及び規格化位相角の組合せごとの部分放電の発生数をそれぞれ集計した図６（Ｂ）に示す規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´を生成する。

具体的に、分布パターン生成部４０は、まず、図６（Ａ）において部分放電パルスＰＬを表す点のすべてを中に含む範囲（以下、これをウインドと呼ぶ）５０を図６（Ａ）の部分放電電荷量位相角分布パターンＴ上に設定する。このとき部分放電の放電電荷量を表すウインド５０の縦の長さは、電荷量０から上と、電荷量０から下とが同じになるように設定する。つまり、部分放電電荷量の正の最大値と、負の最大値のうちの大きいほうの絶対値がウインド５０の０から上及び０から下のそれぞれの長さとなる。

次に、分布パターン生成部４０は、図６（Ａ）のウインド５０の縦方向及び横方向をそれぞれ所定数に等分し、ウインド５０内を図６（Ｂ）のような複数の小領域（以下、これをセルと呼ぶ）５１に分割し、これら各セル５１に対応する部分放電パルスの数をカウントするためのカウンタ（以下、これを部分放電パルスカウンタと呼ぶ）をそれぞれ設定する。

なお、図６（Ｂ）は、ウインド５０の縦方向及び横方向ともにそれぞれ16個に等分した例である。図６（Ｂ）の縦方向において、セル５１の１つ分は規格化した電荷量（以下、これを規格化電荷量と呼ぶ）ｓｑを表す。図６（Ａ）ではウインド５０の縦方向の範囲は－2000pC～＋2000pCであるため、図６（Ｂ）において、ｓｑ＝０は－2000pC以上で－1750pC未満の範囲、ｓｑ＝１は－1750pC以上で－1500pC未満の範囲にそれぞれ対応する。ｓｑ＝２からｓｑ＝６も同様である。またｓｑ＝７は－250pC以上で0pC未満の範囲、ｓｑ＝８は0pCよりも大きく250pC以下の範囲、ｓｑ＝９は250pCより大きく500pC以下の範囲にそれぞれ対応する。ｓｑ＝10からｓｑ＝14も同様である。ｓｑ＝15は1750より大きく2000pC以下の範囲に対応する。

また図６（Ｂ）の横方向において、セル５１の１つ分は１つの規格化位相角ｓｄを表す。従って、図６（Ｂ）において、ｓｄ＝０は０度以上22.5度未満の範囲、ｓｄ＝１は22.5度以上45度未満の範囲にそれぞれ対応する。ｓｄ＝２からｓｄ＝15も同様である。

次いで、分布パターン生成部４０は、対象とする各部分放電パルスＰＬの電荷量を０～15の整数値にそれぞれ規格化する。そして分布パターン生成部４０は、部分放電パルスＰＬごとに、その規格化された電荷量（規格化電荷量）と、分布パターン生成部４０により生成されたその規格化位相角との組合せに対応するセル５１の部分放電パルスカウンタをそれぞれカウントアップする。これによりセル５１ごとに対応する部分放電パルスＰＬの数（以下、これを部分放電パルス数と呼ぶ）ｓｑｃがカウントされる。

なお図６（Ｂ）では、理解の容易化のため、各セル５１を、そのセル５１の部分放電パルスカウンタによりカウントされた部分放電パルス数ｓｑｃに応じた濃度で着色している。具体的に、図６（Ｂ）では、無色は規格化部分放電パルス数ｓｑｃが０であることを表し、規格化部分放電パルス数ｓｑｃの値が大きくなるにつれて薄い灰色、濃い灰色及び黒の順番で濃度が濃くなるように各セル５１が着色されている。

部分放電パルスＰＬの電荷量の規格化は、以下のようにして行うことができる。図７（Ａ）は、印加電圧２サイクル期間分の部分放電パルスＰＬを表す。図中、ＰＬ１は印加電圧１サイクル目の最初の部分放電パルスであり、ＰＬ２は印加電圧１サイクル目の最初の負の部分放電パルスである。またＰＬ３は、今回測定した部分放電パルスの中で最も絶対値が大きな負の電荷量の部分放電パルスであり、ＰＬ４は、今回測定した部分放電パルスの中で最も絶対値が大きな正の部分放電パルスＰＬ３である。ここでは、この部分放電パルスＰＬ３の電荷量をｎｑｍａｘとし、部分放電パルスＰＬ４の電荷量をｐｑｍａｘとする。

図７（Ｂ）は、図６（Ａ）に対応した印加電圧２サイクル期間分の各部分放電パルスＰＬの電荷量をそれぞれ規格化した様子を表す。図中ＰＬ１´～ＰＬ４´は、それぞれ図７（Ａ）の部分放電パルスＰＬ１～ＰＬ４に対応している。各部分放電パルスＰＬの規格化電荷量ｓｑは、次式

及び次式

により計算することができる。

なお（１）式は、部分放電パルスＰＬの正の電荷量の最大値ｐｑｍａｘと、負の電荷量の最大値ｎｑｍａｘの絶対値のうち大きい方をｑｍａｘとすることを表す。また（２）式は、部分放電パルスＰＬの電荷量ｑにｑｍａｘを加算して常に正の値になるように電荷量ｑを変換した後、その加算結果をｑｍａｘの２倍（つまり図５（Ａ）のウインドの縦の長さ）で割り、さらに縦の規格化数（ここでは16）を乗算した後に、乗算結果から小数値部分を切り捨てて整数値化（「int（）」）するようにして規格化電荷量ｓｑを求めることを表す。

一方、図８は、差分データ生成部４１の具体的な処理内容を示す。上述のように差分データ生成部４１は、前回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ１´と、今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ２´とを記憶装置２２から取得し、これら２つの規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ１´，Ｔ２´における部分放電パルスＰＬの発生数の差分の絶対値（以下、これを部分放電発生数差分絶対値と呼ぶ）をセル５１ごとにそれぞれ算出する。

このようにして算出された前回及び今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ１´，Ｔ２´間の部分放電発生数差分絶対値の分布（以下、これを部分放電発生数差分絶対値分布と呼ぶ）５２は、前回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ１´と、今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ２´との差を表している。これら２つの部分放電電荷量位相角分布パターンＴにおける電荷量の差分は、上下方向のセル５３の値に反映され、位相角の差分は左右方向のセル５３の値に反映される。これにより部分放電パルスＰＬの電荷量の変動の度合いと、その発生位相角の変動の度合いとをかかる規格化部分放電発生数差分絶対値分布パターンＴ１´，Ｔ２´に基づいて認識することができる。

図９は、ＡＩ部４２が利用するニューラルネットワーク３６の構成例を示す。この図９は、ニューラルネットワーク３６が入力層、隠れ層及び出力層からなるパーセプトロンから構成される場合の一例である。

このニューラルネットワーク３６では、図６（Ｂ）について上述した規格化部分放電発生数差分絶対値分布パターンＴ´の各セル５１にそれぞれ対応させた第１のユニット６０Ａが入力層に設けられており、これらの第１のユニット６０Ａに、今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ２´における対応するセル５１の部分放電パルスカウンタのカウント値ｓｑｃ［ｓｑ］［ｓｄ］がそれぞれ入力される。

またニューラルネットワーク３６では、図８について上述した部分放電発生数差分絶対値分布５２の各セル５３（図８参照）にそれぞれ対応させた第１のユニット６０Ｂも入力層に設けられており、これら第１のユニット６０Ｂに、それぞれ差分データ生成部４１により算出された、前回及び今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ１´，Ｔ２´における対応するセル５１の部分放電発生数差分絶対値が入力される。

隠れ層には、入力層の第１のユニット６０Ａ，６０Ｂの総数よりも少ない数の第２のユニット６１が設けられる。入力層の各第１のユニット６０Ａ，６０Ｂに入力された値は、それぞれその第１のユニット６０Ａ，６０Ｂ及び各第２のユニット６１間にそれぞれ設定された重み分だけ重み付けされて各第２のユニット６１にそれぞれ出力される。各第２のユニット６１は、それぞれ各第１のユニット６０Ａ，６０Ｂからの入力値の総和を計算する。

出力層には、第２のユニット６１の総数よりも少ない数の第３のユニット６２が設けられる。隠れ層の各第２のユニット６１でそれぞれ計算されたその第２のユニットへの入力値の総和は、その第２のユニット６１及び各第３のユニット６２間にそれぞれ設定された重み分だけ重み付けされて各第３のユニット６２にそれぞれ出力される。各第３のユニット６２は、それぞれ各第２のユニット６１からの入力値の総和を計算し、計算結果を出力する。

なお本実施の形態においては、出力層の第３のユニット６２は３つ設けられており、これにより入力層への入力が３つのカテゴリに分類されてニューラルネットワーク３６から出力される。そして、このニューラルネットワーク３６の出力が、部分放電の進み具合の判定結果として送信フレーム生成部４３（図３）及び送信器２５（図３）を経由して部分放電判定信号としてケーブル劣化監視装置５（図１）に送信される。

（１－３）部分放電判定機能に基づく各種処理
次に、かかる部分放電判定機能に基づいて部分放電判定装置４において実行される各種処理の具体的な処理内容について説明する。

（１－３－１）データ登録部の処理
図１０は、データ登録部２４（図３）により実行される部分放電パルス情報登録処理の処理手順を示す。データ登録部２４は、この図１０に示す処理手順に従って、部分放電パルス信号ＳＧ２に含まれる各部分放電パルスＰＬの電荷量及び規格化位相角をそれぞれ検出し、これらを記憶装置２２に登録する。なお、以下においては、印加電圧50サイクル期間に発生した各部分放電パルスの電荷量及び規格化位相角を記憶装置２２に格納するものとする。

データ登録部２４は、部分放電判定装置４が起動されるとこの図１０に示す部分放電パルス情報登録処理を開始し、まず、地中送電ケーブル２（図１）を流れる印加電圧のサイクルをカウントするためのサイクルカウンタのカウント値ｃｃをリセット（０にセット）すると共に、検出した部分放電パルスＰＬの数をカウントするための部分放電パルスカウンタのカウント値ｑｃをリセットする（Ｓ１）。

続いて、データ登録部２４は、印加電圧信号ＳＧ１（図３）に基づいて、地中送電ケーブル２を流れる電気の印加電圧が負から正に変化したか否かを判断する（Ｓ２）。そしてデータ登録部２４は、この判断で否定結果を得ると、ステップＳ５に進む。

これに対して、データ登録部２４は、ステップＳ２の判断で肯定結果を得ると、サイクルカウンタのカウント値ｃｃが50未満であるか否かを判断する（Ｓ３）。そしてデータ登録部２４は、この判断で肯定結果を得るとサイクルカウンタのカウンタ値ｃｃをインクリメント（１だけ増加）すると共に、部分放電パルスＰＬの発生位相角のカウンタ（以下、これを位相角カウンタと呼ぶ）として用いる、１MHzのクロックをカウントする図示しないタイマをクリア（リセット）する（Ｓ４）。

次いで、データ登録部２４は、分割型高周波ＣＴ３（図１）から与えられる部分放電パルス信号ＳＧ２（図３）を監視し、部分放電パルスＰＬを検出するのを待ち受ける（Ｓ５）。そしてデータ登録部２４は、やがて部分放電パルス信号ＳＧ２に含まれる部分放電パルスＰＬを検出すると、その部分放電パルスＰＬの電荷量と、その発生位相角を規格化した規格化位相角とをそれぞれ取得し、これらをその部分放電パルスＰＬと対応付けて記憶装置２２に格納する（Ｓ６）。

具体的に、データ登録部２４は、ステップＳ６において、まず、その部分放電パルスＰＬを検出した瞬間における上述のタイマの値を位相角カウンタのカウント値ｄｃとして取得すると共に、部分放電パルスカウンタのカウント値ｑｃをインクリメントする。またデータ登録部２４は、この後、そのときＡ／Ｄ変換器２３（図３）から与えられた部分放電パルス信号ＳＧ２のディジタル値をその部分放電パルスＰＬの電荷量ｑ［ｑｃ］として取得する。さらにデータ登録部２４は、そのときの位相角カウンタのカウント値ｄｃを1250（図６（Ｂ）のように部分放電パルス電荷量を16等分する場合）で除算し、さらに除算結果から小数値部分を切り捨てた値を、その部分放電パルスＰＬの規格化位相角として算出する。

そしてデータ登録部２４は、この後ステップＳ１に戻り、この後、ステップＳ１以降の処理を上述と同様に繰り返す。

（１－３－２）分布パターン生成部の処理
（１－３－２－１）部分放電パルス電荷量規格化処理
図１１は、分布パターン生成部４０（図３）により実行される部分放電パルス電荷量規格化処理の処理手順を示す。分布パターン生成部４０は、この図１１に示す処理手順に従って、印加電圧50サイクル期間に発生した各部分放電パルスＰＬの電荷量をそれぞれ規格する。

実際上、分布パターン生成部４０は、この部分放電パルス電荷量規格化処理を図１０のステップＳ３で否定結果が得られたタイミングで開始し、まず、記憶している部分放電パルスＰＬの電荷量の最大絶対値（以下、これを電荷量最大絶対値と呼ぶ）ｑｍａｘをリセット（０にセット）すると共に、後述するループカウンタのカウント値ｉをリセットする（Ｓ１０）。

続いて、分布パターン生成部４０は、ループカウンタのカウント値ｉをインクリメントすると共に、そのとき対象としている部分放電パルス群（直前の部分放電パルス情報登録処理で検出された各部分放電パルスの集合体であり、以下、これを対象部分放電パルス群と呼ぶ）のうちのｉ番目に検出した部分放電パルスＰＬの電荷量ｑ［ｉ］の絶対値を電荷量ｑ０に代入し（Ｓ１１）、このときの電荷量ｑ０の値が現在の電荷量最大絶対値ｑｍａｘよりも大きいか否かを判断する（Ｓ１２）。

分布パターン生成部４０は、この判断で否定結果を得るとステップＳ１４に進む。これに対して、分布パターン生成部４０は、ステップＳ１２の判断で肯定結果を得ると、電荷量最大絶対値の値を電荷量ｑ０の値に更新する（Ｓ１３）。

この後、分布パターン生成部４０は、ループカウンタのカウント値ｉの値が、その対象部分放電パルス群について図１０のステップＳ６で最終的に得られた部分放電パルスカウンタのカウント値ｑｃ（つまり対象部分放電パルス群を構成する部分放電パルスＰＬの数）となったか否かを判断する（Ｓ１４）。

そして分布パターン生成部４０は、この判断で否定結果を得るとステップＳ１２に戻り、この後、ステップＳ１４で肯定結果を得るまでステップＳ１２～ステップＳ１４の処理を繰り返す。この繰り返し処理により、対象部分放電パルス群を構成する各部分放電パルスＰＬのうちの電荷量の絶対値が最も大きい部分放電パルスＰＬの電荷量が電荷量最大絶対値ｑｍａｘの値に設定されることになる。

そして分布パターン生成部４０は、やがて対象部分放電パルス群を構成するすべての部分放電パルスＰＬについてステップＳ１２～ステップＳ１３の処理を実行し終えることによりステップＳ１４で肯定結果を得ると、ループカウンタのカウント値ｉをリセットする（Ｓ１５）。

続いて、分布パターン生成部４０は、ループカウンタのカウント値ｉをインクリメントした後、対象部分放電パルス群のうちのｉ番目に検出した部分放電パルスＰＬの電荷量ｑ［ｉ］を規格化した規格化電荷量ｓｑ［ｉ］を上述の（２）式により算出する（Ｓ１６）。

次いで、分布パターン生成部４０は、ステップＳ１４と同様に、ループカウンタのカウント値ｉが、その対象部分放電パルス群について図１０のステップＳ６で最終的に得られた部分放電パルスカウンタのカウント値ｑｃとなったか否かを判断する（Ｓ１７）。

分布パターン生成部４０は、この判断で否定結果を得るとステップＳ１６に戻り、この後、ステップＳ１７で肯定結果を得るまでステップＳ１６－ステップＳ１７－ステップＳ１６のループを繰り返す。この繰り返し処理により対象部分放電パルス群を構成する各部分放電パルスＰＬの規格化電荷量ｓｑがそれぞれ算出される。

そして分布パターン生成部４０は、やがて対象部分放電パルス群を構成するすべての部分放電パルスＰＬの規格化電荷量ｓｑを算出し終えることによりステップＳ１７で肯定結果を得ると、この部分放電パルス電荷量規格化処理を終了する。

（１－３－２－２）カウンタ初期化処理
図１２は、分布パターン生成部４０により実行されるカウンタ初期化処理の処理手順を示す。分布パターン生成部４０は、この図１２に示す処理手順に従って、図６（Ｂ）について上述した規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´における各セル５１の部分放電パルスカウンタをそれぞれ初期化する。

実際上、分布パターン生成部４０は、このカウンタ初期化処理を開始すると、まず、規格化された電荷量（規格化電荷量ｓｑ）と対応付けた第１のループカウンタのカウント値ｉをリセット（０にセット）すると共に（Ｓ２０）、規格化された位相角（規格化位相角ｓｄ）と対応付けた第２のループカウンタのカウント値ｊをリセットする（Ｓ２１）。

続いて、分布パターン生成部４０は、規格化電荷量ｓｑの値がそのときの第１のループカウンタのカウント値ｉと一致し、かつ、規格化位相角ｓｄの値がそのときの第２のループカウンタのカウント値ｊと一致するセル５１の部分放電パルスカウンタのカウント値ｓｑｃの値を０にリセットすると共に、第２のループカウンタのカウント値ｊをインクリメントする（Ｓ２２）。

次いで、分布パターン生成部４０は、第２のループカウンタのカウント値ｊの値が15未満であるか否かを判断する（Ｓ２３）。そして分布パターン生成部４０は、この判断で肯定結果を得るとステップＳ２２に戻り、この後ステップＳ２２－ステップＳ２３－ステップＳ２２のループを繰り返す。

分布パターン生成部４０は、やがて規格化位相角ｓｄの値が０であるすべてのセル５１の部分放電パルスカウンタのカウント値ｓｑｃをリセットし終えることによりステップＳ２３で否定結果を得ると、第１のループカウンタのカウント値ｉをインクリメントし（Ｓ２４）、この後、当該カウント値ｉが15未満であるか否かを判断する（Ｓ２５）。

分布パターン生成部４０は、この判断で肯定結果を得るとステップＳ２１に戻り、この後ステップＳ２１～ステップＳ２５の処理を繰り返す。そして分布パターン生成部５０は、やがてすべのセル５１の部分放電パルスカウンタのカウント値ｓｑｃをリセットし終えることによりステップＳ２５で否定結果を得ると、このカウンタ初期化処理を終了する。

（１－３－２－３）部分放電パルス集計処理
図１３は、上述のカウンタ初期化処理（図１２）の終了後に分布パターン生成部４０により実行される部分放電パルス集計処理の処理手順を示す。分布パターン生成部４０は、この図１３に示す処理手順に従って、図６（Ｂ）に示す規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´のセル５１ごとに対応する部分放電パルスの数を集計する。

実際上、分布パターン生成部４０は、まず、ループカウンタのカウント値ｉの値をリセットし（Ｓ３０）、この後、カウント値ｉの値をインクリメントすると共に、対象部分放電パルス群を構成する部分放電パルスＰＬのうちのｉ番目に検出した部分放電パルスＰＬの規格化電荷量ｓｑ［ｉ］を規格化電荷量ｓｑ０に代入する（Ｓ３１）。

続いて、分布パターン生成部４０は、規格化電荷量ｓｑ０の値が16であるか否かを判断する（Ｓ３２）。そして分布パターン生成部４０は、この判断で否定結果を得るとステップＳ３４に進む。これに対して、分布パターン生成部４０は、ステップＳ３２の判断で肯定結果を得た場合には、規格化電荷量ｓｑ０の値を15に変更する（Ｓ３３）。

次いで、分布パターン生成部４０は、対象部分放電パルス群を構成する部分放電パルスＰＬのうちのｉ番目に検出した部分放電パルスＰＬの規格化位相角ｓｄ［ｉ］を規格化位相角ｓｄ０に代入すると共に、規格化電荷量がｓｑ０かつ規格化位相角がｓｄ０のセル５１（図６（Ｂ））の部分放電パルスカウンタのカウント値ｓｑｃ［ｓｑ０］［ｓｄ０］をインクリメントする（Ｓ３４）。

次いで、分布パターン生成部４０は、ループカウンタのカウント値ｉが、その対象部分放電パルス群について図１０のステップＳ６で最終的に得られた部分放電パルスカウンタのカウント値ｑｃ、すなわち対象部分放電パルス群を構成する部分放電パルスＰＬの総数と一致するか否かを判断する（Ｓ３５）。

分布パターン生成部４０は、この判断で否定結果を得るとステップＳ３１に戻り、この後、ステップＳ３５で肯定結果を得るまでステップＳ３１～ステップＳ３５の処理を繰り返す。この繰り返し処理により対象部分放電パルス群を構成する各部分放電パルスＰＬに対するセル５１の規格化部分放電パルス数カウンタのカウント値ｓｑｃがそれぞれカウントアップされる。

そして分布パターン生成部４０は、やがて対象部分放電パルス群を構成するすべての部分放電パルスＰＬについてステップＳ３４の処理を実行し終えることによりステップＳ３５で肯定結果を得ると、この部分放電パルス集計処理を終了する。

（１－４）本実施の形態の効果
以上のように本実施の形態の部分放電判定装置４では、今回の部分放電電荷量位相角分布パターンＴのデータに加えて、前回及び今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´の差分データを用いて、今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´を地中送電ケーブル２における部分放電の進行度合いに応じたカテゴリに分類する。

従って、本部分放電判定装置４によれば、部分放電の電荷量及び発生位相角の変動を表す情報を判定要素として含めて、今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´を地中送電ケーブル２の部分放電の進行度合いに応じたカテゴリに分類することができ、これに基づいて地中送電ケーブル２の劣化診断を行うことができるため、部分放電パルスＰＬの電荷量及び位相角の分布パターンのみに基づいてかかる診断を行う場合と比べて、より精度高くかかる診断を行うことができる。

（２）第２の実施の形態
図１４において、符号７０は、図３の差分データ生成部４１に代えて部分放電判定装置４に適用される第２の実施の形態による差分データ生成部を示す。

本実施の形態の差分データ生成部７０は、前回及び今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ１´，Ｔ２´に加えて、前々回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ０´をも利用して差分データを算出する点が第１の実施の形態の差分データ生成部４１と相違する。

実際上、本実施の形態の差分データ生成部７０は、前々回及び前回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ０´，Ｔ１´におけるセル５１ごとの部分放電発生数差分絶対値をそれぞれ算出することにより、前々回及び前回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ０´，Ｔ１´間の部分放電発生数差分絶対値の分布（以下、これを第１の部分放電発生数差分絶対値分布と呼ぶ）７１Ａを取得する。

また差分データ生成部７０は、前回及び今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ１´，Ｔ２´におけるセル５１ごとの規格化部分放電発生数差分絶対値をそれぞれ算出することにより、前回及び今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ１´，Ｔ２´間の部分放電発生数差分絶対値の分布（以下、これを第２の部分放電発生数差分絶対値分布と呼ぶ）７１Ｂを取得する。

そして差分データ生成部７０は、上述のようにして取得した第１の部分放電発生数差分絶対値分布７１Ａにおける各セル７２Ａの部分放電発生数差分絶対値と、第２の規格化部分放電発生数差分絶対値分布７１Ｂにおける各セル７２Ｂの部分放電発生数差分絶対値とを対応するセル７２Ａ，７２Ｂごとにそれぞれ加算することにより１つの部分放電発生数差分絶対値分布７３を生成し、生成した部分放電発生数差分絶対値分布７３のデータを差分データとして図９について上述したニューラルネットワーク３６に出力する。

このような本実施の形態の差分データ生成部７０を利用することによって、図８について上述した第１の実施の形態の部分放電発生数差分絶対値分布５２と比べて、部分放電の時間的な変動をより強調した部分放電発生数差分絶対値分布７３を得ることができ、この結果として第１の実施の形態と比べてより精度良く対象地中送電ケーブル２の部分放電の進行度合いを判定することができる。

（３）第３の実施の形態
図８との対応部分に同一符号を付して示す図１５において、符号８０は、図３の差分データ生成部４１に代えて部分放電判定装置４に適用される第３の実施の形態による差分データ生成部を示す。

この差分データ生成部８０は、前回及び今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ１´，Ｔ２´に基づき得られた部分放電発生数差分絶対値分布５２の規格化電荷量ごと及び規格化位相角ごとの部分放電発生数の総和をそれぞれ算出する点が第１の実施の形態の差分データ生成部４１と相違する。

実際上、本実施の形態の差分データ生成部８０は、第１の実施の形態の差分データ生成部４１と同様に、前回及び今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ１´，Ｔ２´間におけるセル５１ごとの部分放電発生数差分絶対値をそれぞれ算出することにより、前回及び今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ１´，Ｔ２´間の部分放電発生数差分絶対値の分布（規格化部分放電発生数差分絶対値分布）５２を取得する。

そして差分データ生成部８０は、部分放電発生数差分絶対値分布５２の同じ規格化電荷量ごと（つまり同じ行ごと）にその規格化電荷量の各セル５３（その行のすべてのセル５３）の部分放電発生数差分絶対値をすべて加算する和計算を行い（図１５の「電荷量別和計算」のブロック）、かくして得られた規格化電荷量ごとの計算結果をそれぞれ電荷量別部分放電発生数差分絶対値和ＳＵＭ１としてＡＩ部４２が保持するニューラルネットワークに出力する。

また差分データ生成部８０は、部分放電発生数差分絶対値分布５２の同じ規格化位相角ごと（つまり同じ列ごと）にその規格化位相角の各セル５３（その列のすべてのセル５３）の部分放電発生数差分絶対値をすべて加算する和計算を行い（図１５の「位相角別和計算」のブロック）、かくして得られた規格化位相角ごとの計算結果をそれぞれ位相角別部分放電発生数差分絶対値和ＳＵＭ２としてＡＩ部４２が保持するニューラルネットワークに出力する。

一方、図１６は、本実施の形態のニューラルネットワーク８１の構成例を示す。この図１６は、ニューラルネットワーク８１が入力層、隠れ層及び出力層からなるパーセプトロンから構成される場合の一例である。

このニューラルネットワーク８１では、今回の部分放電電荷量位相角分布５２（図１５）の各セル５３（図１５）にそれぞれ対応させた第１のユニット８２Ａが入力層に設けられており、これらの第１のユニット８２Ａに、今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ２´における対応するセル５１の部分放電パルスカウンタのカウント値ｓｑｃ［ｓｑ］［ｓｄ］がそれぞれ入力される。

またニューラルネットワーク８１の入力層には、規格化電荷量にそれぞれ対応させた第１のユニット８２Ｂも入力層に設けられており、これらの第１のユニット８２Ｂに、対応する規格化電荷量の電荷量別部分放電発生数差分絶対値和ＳＵＭ１がそれぞれ入力される。さらにニューラルネットワーク８１の入力層には、規格化位相角にそれぞれ対応させた第１のユニット８２Ｃも入力層に設けられており、これらの第１のユニット８２Ｃに、対応する規格化位相角の位相角別部分放電発生数差分絶対値和ＳＵＭ２がそれぞれ入力される。

隠れ層には、入力層の第１のユニット８２Ａ～８２Ｃの総数よりも少ない数の第２のユニット８３が設けられる。入力層の各第１のユニット８２Ａ～８２Ｃにそれぞれ入力された値は、それぞれその第１のユニット８２Ａ～８２Ｃと、隠れ層の対応する第２のユニット８３との間を結ぶ線に予め設定された重み分だけ重み付けされてその第２のユニット８３に出力される。各第２のユニット８３は、それぞれ各第１のユニット８２Ａ～８２Ｃからの入力値の総和を計算する。

出力層には、第２のユニット８３の総数よりも少ない数の第３のユニット８４が設けられる。隠れ層の各第２のユニット８３でそれぞれ計算されたその第２のユニット８３への入力値の総和は、その第２のユニット８３と、出力層の対応する第３のユニット８４との間を結ぶ線に予め設定された重み分だけ重み付けされてその第３のユニット８４に出力される。各第３のユニット８４は、それぞれ各第２のユニット８３からの入力値の総和を計算し、計算結果を出力する。

なお本実施の形態においては、出力層の第３のユニット８４は３つ設けられており、これにより入力層への入力が３つのカテゴリに分類されてニューラルネットワーク８１から出力される。そして、このニューラルネットワーク８１の出力が、部分放電の進み具合の判定結果として送信フレーム生成部４３（図３）及び送信器２５（図３）を経由して部分放電判定信号としてケーブル劣化監視装置５（図１）に送信される。

以上の差分データ生成部７０及びニューラルネットワーク８１を用いた本実施の形態の部分放電判定装置によれば、第１の実施の形態による部分放電判定装置４と比べて差分データ生成部７０の演算量を減らすことができる。従って、第１の実施の形態により得られる効果に加えて、処理時間の短縮化を図ることができるという効果をも得ることができる。

（４）第４の実施の形態
図１４との対応部分に同一符号を付して示す図１７において、符号９０は、図３の差分データ生成部４１に代えて部分放電判定装置４に適用される第４の実施の形態による差分データ生成部を示す。

この差分データ生成部９０は、前々回、前回及び今回の３つの規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ０´～Ｔ２´に基づき得られた部分放電発生数差分絶対値分布７３の規格化した電荷量（規格化電荷量）ごと及び規格化した位相角（規格化位相角）ごとの部分放電発生数の総和を算出する点が第２の実施の形態の差分データ生成部７０と相違する。

実際上、本実施の形態の差分データ生成部９０は、前々回及び前回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ０´，Ｔ１´間におけるセル５１ごとの部分放電発生数差分絶対値をそれぞれ算出することにより、前々回及び前回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ０´，Ｔ１´間の部分放電発生数差分絶対値の分布（第１の規格化部分放電発生数差分絶対値分布）７１Ａを取得する。

また差分データ生成部９０は、前回及び今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ１´，Ｔ２´間におけるセル５１ごとの部分放電発生数差分絶対値をそれぞれ算出することにより、前回及び今回の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ１´，Ｔ２´間の部分放電発生数差分絶対値の分布（第２の規格化部分放電発生数差分絶対値分布）７１Ｂを取得する。

そして差分データ生成部９０は、上述のようにして取得した第１の部分放電発生数差分絶対値分布７１Ａにおける各セル７２Ａの部分放電発生数差分絶対値と、第２の部分放電発生数差分絶対値分布７１Ｂにおける各セル７２Ｂの部分放電発生数差分絶対値とを対応するセル７２Ａ，７２Ｂごとにそれぞれ加算することにより１つの部分放電発生数差分絶対値分布７３を生成する。

また差分データ生成部８０は、部分放電発生数差分絶対値分布５２の同じ規格化電荷量ごと（つまり同じ行ごと）にその規格化電荷量の各セル５３（その行のすべてのセル５３）の部分放電発生数差分絶対値をすべて加算する和計算を行い（図１７の「電荷量別和計算」のブロック）、かくして得られた規格化電荷量ごとの計算結果をそれぞれ電荷量別部分放電発生数差分絶対値和ＳＵＭ１０としてＡＩ部４２が保持するニューラルネットワークに出力する。

さらに差分データ生成部８０は、部分放電発生数差分絶対値分布５２の同じ規格化位相角ごと（つまり同じ列ごと）にその規格化位相角の各セル５３（その列のすべてのセル５３）の部分放電発生数差分絶対値をすべて加算する和計算を行い（図１７の「位相角別和計算」のブロック）、かくして得られた規格化位相角ごとの計算結果をそれぞれ位相角別部分放電発生数差分絶対値和ＳＵＭ１１としてＡＩ部４２が保持するニューラルネットワークに出力する。

なお本実施の形態におけるニューラルネットワークの構成は、図１６について上述した第３の実施の形態のニューラルネットワーク８１と同様であるため、ここでの説明は省略する。

以上の差分データ生成部９０及びニューラルネットワーク８１を用いた本実施の形態の部分放電判定装置によれば、第１及び第２の実施の形態により得られる効果に加えて、第３の実施の形態と同様に、処理時間の短縮化を図るという効果をも得ることができる。

（５）他の実施の形態
なお上述の第１～第４の実施の形態においては、本発明を、部分放電の進行度合いの判定対象が地中送電ケーブル２である部分放電判定装置４に適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、地中送電ケーブル２以外の送電ケーブルの部分放電の進行度合いを判定する種々お部分判定装置に広く適用することができる。

また上述の第１～第４の実施の形態においては、データ登録部２４をＦＰＧＡにより構成するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、データ登録部２４を、ＣＰＵ２０が対応するプログラムを実行することにより具現化されるソフトウェア構成の機能部として構成するようにしてもよい。

さらに上述の第１～第４の実施の形態においては、対象地中送電ケーブル２の印加電圧の50サイクル期間に発生した部分放電パルスＰＬのデータを一塊として電荷量及び発生位相角を規格化するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、50サイクル期間以外の１又は複数サイクル期間に発生した部分放電パルスＰＬのデータを一塊として電荷量及び発生位相角を規格化するようにしてもよい。

さらに上述の第１～第４の実施の形態においては、直近の２つ又は３つの規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´に基づいて部分放電発生数差分絶対値分布５２，７３を生成するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、直近の４つ以上の規格化部分放電電荷量位相角分布パターンＴ´に基づいて部分放電発生数差分絶対値分布５２，７３を生成するようにしてもよい。

さらに上述の第１～第４の実施の形態においては、ＡＩ部４２が、現在の対象地中送電ケーブル２の部分放電の進行度合いが部分放電開始時、部分放電中期及び絶縁破壊直前のいずれのカテゴリに属するかを機械学習し、学習により得られたニューラルネットワーク３６，８１を利用して、対象地中送電ケーブル２における部分放電の進行度合いを判定するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、機械学習により既に作成されたニューラルネットワーク３６，８１をＡＩ部４２に与え、ＡＩ部４２がこのニューラルネットワーク３６，８１を利用して、対象地中送電ケーブル２における部分放電の進行度合いを判定するようにしてもよい。

本発明は、送電ケーブルに発生する部分放電の進行度合いを判定する種々の部分放電判定装置に広く適用することができる。

１……地中送電ケーブル劣化監視システム、２……地中送電ケーブル、３……分割型高周波ＣＴ、４……部分放電判定装置、５……ケーブル劣化監視装置、２０……ＣＰＵ、２２４……データ登録部、３０……分布パターン生成プログラム、３１，７０，８０，９０……差分データ生成プログラム、３２……ＡＩプログラム、３４……部分放電データ、３５……規格化分布パターンデータ、３６，８１……ニューラルネットワーク、４０……分布パターン生成部、４１……差分データ生成部、４２……ＡＩ部、５２，７２Ａ，７２Ｂ，７３……部分放電発生数差分絶対値分布、ＰＬ，ＰＬ１～ＰＬ４……部分放電パルス、ＳＧ１……印加電圧信号、ＳＧ２……部分放電パルス信号、Ｔ……部分放電電荷量位相角分布パターン、Ｔ´，Ｔ０´～Ｔ２´……規格化部分放電電荷量位相角分布パターン。

Claims (6)

1. 送電ケーブルに発生する部分放電の進行度合いを判定する部分放電判定装置において、
   前記送電ケーブルの印加電圧の１又は複数サイクル期間に発生した各前記部分放電の電荷量及び発生位相角の組合せの分布パターンを生成する分布パターン生成部と、
   前記分布パターン生成部によりそれぞれ生成された直近の２つ以上の前記分布パターンにおける前記電荷量及び前記発生位相角の組合せごとの前記部分放電の発生数の差分からなる差分データを生成する差分データ生成部と、
   直近の前記分布パターンのデータと、前記差分データとに基づいて、前記部分放電の進行度合いを判定する判定部と
   を備え、
   前記分布パターン生成部は、
   各前記部分放電の前記電荷量及び前記発生位相角をそれぞれ規格化し、規格化した前記電荷量及び前記発生位相角の組合せごとの前記部分放電の発生数をそれぞれ集計した前記分布パターンを生成し、
   前記差分データ生成部は、
   直近の２つ以上の前記分布パターンにおける規格化した前記電荷量及び前記発生位相角の組合せごとの前記部分放電の発生数の差分を規格化した前記電荷量ごとにそれぞれ加算した電荷量別和計算結果と、当該組合せごとの前記部分放電の発生数の差分を規格化した前記発生位相角ごとにそれぞれ加算した位相角別和計算結果とをそれぞれ前記差分データとして生成し、
   前記判定部は、
   直近の前記分布パターンのデータと、前記差分データとを入力として、前記部分放電の進行度合いを判定する
   ことを特徴とする部分放電判定装置。
2. 前記判定部は、
   直近の前記分布パターンのデータと、前記差分データとに基づいて前記部分放電の進行度合いを学習し、学習により得られたニューラルネットワークを利用して、前記部分放電の進行度合いを判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の部分放電判定装置。
3. 前記判定部は、
   前記部分放電の進行度合いが、前記部分放電が部分放電開始時、部分放電中期及び放電破壊直前のいずれの状態であるかを判定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の部分放電判定装置。
4. 送電ケーブルに発生する部分放電の進行度合いを判定する部分放電判定装置において実行される部分放電判定方法であって、
   前記送電ケーブルの印加電圧の１又は複数サイクル期間に発生した各前記部分放電の電荷量及び発生位相角の組合せの分布パターンを生成する第１のステップと、
   直近の２つ以上の前記分布パターンにおける前記電荷量及び前記発生位相角の組合せごとの前記部分放電の発生数の差分からなる差分データを生成する第２のステップと、
   直近の前記分布パターンのデータと、前記差分データとに基づいて、前記部分放電の進行度合いを判定する第３のステップと
   を備え、
   前記第１のステップでは、
   各前記部分放電の前記電荷量及び前記発生位相角をそれぞれ規格化し、規格化した前記電荷量及び前記発生位相角の組合せごとの前記部分放電の発生数をそれぞれ集計した前記分布パターンを生成し、
   前記第２のステップでは、
   直近の２つ以上の前記分布パターンにおける規格化した前記電荷量及び前記発生位相角の組合せごとの前記部分放電の発生数の差分を規格化した前記電荷量ごとにそれぞれ加算した電荷量別和計算結果と、当該組合せごとの前記部分放電の発生数の差分を規格化した前記発生位相角ごとにそれぞれ加算した位相角別和計算結果とをそれぞれ前記差分データとして生成し、
   前記第３のステップでは、
   直近の前記分布パターンのデータと、前記差分データとを入力として、前記部分放電の進行度合いを判定する
   ことを特徴とする部分放電判定方法。
5. 前記第３のステップでは、
   直近の前記分布パターンのデータと、前記差分データとに基づいて前記部分放電の進行度合いを学習し、学習により得られたニューラルネットワークを利用して、前記部分放電の進行度合いを判定する
   ことを特徴とする請求項４に記載の部分放電判定方法。
6. 前記第３のステップでは、
   前記部分放電の進行度合いが、前記部分放電が部分放電開始時、部分放電中期及び放電破壊直前のいずれの状態であるかを判定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の部分放電判定方法。

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