JP7790184B2 - Electrical component degradation estimation device, electrical component degradation estimation system including the same, electrical component degradation estimation method, and electrical component degradation estimation program - Google Patents
Electrical component degradation estimation device, electrical component degradation estimation system including the same, electrical component degradation estimation method, and electrical component degradation estimation programInfo
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Description
本発明は、電気設備に含まれる部品の故障時期を推定する電気部品劣化推定装置およびこれを備えた電気部品劣化推定システム、電気部品劣化推定方法および電気部品劣化推定プログラムに関する。 The present invention relates to an electrical component degradation estimation device that estimates the time of failure of components included in electrical equipment, an electrical component degradation estimation system equipped with the same, an electrical component degradation estimation method, and an electrical component degradation estimation program.
近年、変電に必要とされる多種の構成機器やその状態を測定および表示する計器類を備えたキュービクル式高圧受電設備（以下、キュービクルとする）が、各種施設に自家用電気工作物の一つとして設置されている。キュービクルは、高圧で受電した電気を低圧に変圧する機能と、施設内の負荷設備に電気を供給する機能とを有するため、高い安全性と可用性が求められ、月次の定期点検が義務付けられている。 In recent years, cubicle-type high-voltage power receiving equipment (hereafter referred to as "cubicles") equipped with the various components required for power transformation and instruments to measure and display their status have been installed in various facilities as private electrical facilities. Because cubicles have the function of transforming electricity received at high voltage to low voltage and supplying electricity to load equipment within the facility, they require high levels of safety and availability, and are required to undergo monthly regular inspections.
例えば、特許文献１には、キュービクルの電力データを蓄積するネットワーク上のクラウドサーバに、キュービクルの塩害に関わる情報も管理可能なキュービクル管理システムについて開示されている。 For example, Patent Document 1 discloses a cubicle management system that can manage information related to salt damage to cubicles on a cloud server on a network that stores cubicle power data.
しかしながら、上記従来の電気部品劣化推定装置では、以下に示すような問題点を有している。
すなわち、上記公報に開示された電気部品劣化推定装置では、塩害に関する情報を管理することで、塩害レベルを判定することができるものの、温度や負荷状態など他の様々な要因の組み合わせや蓄積から故障に至る電気設備の各部品について、その故障時期を正確にさらに中長期的に推定することは困難であった。
However, the above-described conventional electrical component deterioration estimation device has the following problems.
In other words, while the electrical component deterioration estimation device disclosed in the above publication can determine the level of salt damage by managing information related to salt damage, it is difficult to accurately estimate the time of failure in the medium to long term for each component of electrical equipment that will lead to failure due to a combination or accumulation of various other factors such as temperature and load state.
本発明の課題は、電気設備に含まれる部品の中長期的な故障時期を推定することが可能な電気部品劣化推定装置およびこれを備えた電気部品劣化推定システム、電気部品劣化推定方法および電気部品劣化推定プログラムを提供することにある。 The objective of the present invention is to provide an electrical component degradation estimation device capable of estimating the medium- to long-term failure timing of components included in electrical equipment, as well as an electrical component degradation estimation system, an electrical component degradation estimation method, and an electrical component degradation estimation program equipped with the same.
第１の発明に係る電気部品劣化推定装置は、電気設備に含まれる電気部品の故障時期を推定する電気部品劣化推定装置であって、点検結果情報取得部と、気象情報取得部と、故障時期推定部と、を備えている。点検結果情報取得部は、電気部品の点検結果を含む点検結果情報を取得する。気象情報取得部は、電気設備が設置されたエリアの気象情報を取得する。故障時期推定部は、点検結果情報と気象情報とを用いて、電気部品を劣化させる要因となる所定の劣化シナリオごとに、電気部品の故障時期を推定する。 The electrical component degradation estimation device according to the first aspect of the present invention is an electrical component degradation estimation device that estimates the failure timing of electrical components included in electrical equipment, and includes an inspection result information acquisition unit, a weather information acquisition unit, and a failure timing estimation unit. The inspection result information acquisition unit acquires inspection result information including the inspection results of the electrical components. The weather information acquisition unit acquires weather information for the area in which the electrical equipment is installed. The failure timing estimation unit uses the inspection result information and weather information to estimate the failure timing of the electrical component for each predetermined degradation scenario that is a factor in causing the degradation of the electrical component.
ここで、故障時期の推定が行われる電気部品は、例えば、開閉器、変圧器等であって、様々な要因によって故障時期が変化する。
点検結果情報は、例えば、点検業者等によって実施された電気設備の点検結果を保存した点検結果データベース等から取得可能である。
気象情報は、例えば、電気設備が設置されたエリアの気象情報を保存した気象情報データベースから取得可能である。
Here, the electrical components for which the failure time is estimated are, for example, switches, transformers, etc., and the failure time varies depending on various factors.
The inspection result information can be acquired from, for example, an inspection result database that stores the inspection results of electrical equipment carried out by an inspection company or the like.
The weather information can be acquired, for example, from a weather information database that stores weather information for the area where the electrical equipment is installed.
所定の劣化シナリオは、電気部品ごとに設定される劣化に影響する要素であって、例えば、高圧電流シナリオ、機器温度シナリオ、最高気温シナリオ、日射影響シナリオ、塩害シナリオ、雷害シナリオ、絶縁抵抗シナリオ、屋外湿度シナリオ、湿度シナリオ等がある。
これにより、電気設備に含まれる電気部品について、各電気部品に対して設定された劣化シナリオごとに、点検結果の情報および気象情報に基づいて、中長期的な故障時期を推定することができる。
この結果、電気設備に含まれる部品の中長期的な故障時期を推定することができる。
The specified deterioration scenarios are factors that affect deterioration and are set for each electrical component, and include, for example, a high-voltage current scenario, equipment temperature scenario, maximum temperature scenario, solar radiation impact scenario, salt damage scenario, lightning damage scenario, insulation resistance scenario, outdoor humidity scenario, and humidity scenario.
This makes it possible to estimate the mid- to long-term failure timing of electrical components included in electrical equipment for each deterioration scenario set for each electrical component, based on inspection result information and weather information.
As a result, it is possible to estimate the mid- to long-term failure time of components included in electrical equipment.
第２の発明に係る電気部品劣化推定装置は、第１の発明に係る電気部品劣化推定装置であって、故障時期推定部は、劣化シナリオ毎に決定木を有し、電気部品の故障時期を複数段階で推定する。
これにより、例えば、故障するまでの時期として、５年以上、４～５年未満、３～４年未満、２～３年未満、１～２年未満、１年未満等に分類された決定木を用いて、各電気部品の故障時期を中長期的に推定することができる。
The electrical component deterioration estimation device according to the second invention is the electrical component deterioration estimation device according to the first invention, wherein the failure time estimation unit has a decision tree for each deterioration scenario and estimates the failure time of an electrical component in multiple stages.
This makes it possible to estimate the failure time of each electrical component in the medium to long term, for example, using a decision tree that classifies the time until failure into 5 years or more, 4 to less than 5 years, 3 to less than 4 years, 2 to less than 3 years, 1 to less than 2 years, less than 1 year, etc.
第３の発明に係る電気部品劣化推定装置は、第１または第２の発明に係る電気部品劣化推定装置であって、電気部品が設置された位置における温度および湿度を含む環境データを取得する環境データ取得部を、さらに備えている。故障時期推定部は、点検結果情報と気象情報と環境データとを用いて、電気部品の故障時期を推定する。
これにより、点検結果および気象情報に加えて、電気部品が設置された位置における温度および湿度を含む環境データも考慮することで、より高精度に電気部品の故障時期を推定することができる。
The electrical component degradation estimation device according to a third aspect of the present invention is the electrical component degradation estimation device according to the first or second aspect of the present invention, further comprising an environmental data acquisition unit that acquires environmental data including temperature and humidity at a location where the electrical component is installed. The failure time estimation unit estimates the failure time of the electrical component using the inspection result information, meteorological information, and environmental data.
This allows for more accurate estimation of when an electrical component will fail by taking into account not only the inspection results and meteorological information, but also environmental data including the temperature and humidity at the location where the electrical component is installed.
第４の発明に係る電気部品劣化推定装置は、第１から第３の発明のいずれか１つに係る電気部品劣化推定装置であって、電気部品の絶縁状態の測定結果を取得する絶縁監視情報取得部を、さらに備えている。故障時期推定部は、点検結果情報と気象情報と絶縁状態の測定結果とを用いて、電気部品の故障時期を推定する。
これにより、例えば、電気部品が開閉器である場合において、その絶縁状態の測定結果も考慮して故障時期の推定を行うことで、絶縁状態が悪化して漏れ電流が大きい場合には、故障時期が近いと推定することができる。
An electrical component degradation estimation device according to a fourth aspect of the present invention is the electrical component degradation estimation device according to any one of the first to third aspects of the present invention, further comprising an insulation monitoring information acquisition unit that acquires measurement results of the insulation state of the electrical component. The failure time estimation unit estimates the failure time of the electrical component using the inspection result information, meteorological information, and the measurement results of the insulation state.
This allows, for example, if the electrical component is a switch, the time of failure can be estimated by taking into account the measurement results of its insulation state, and if the insulation state deteriorates and the leakage current is large, it can be estimated that the time of failure is approaching.
第５の発明に係る電気部品劣化推定装置は、第１から第４の発明のいずれか１つに係る電気部品劣化推定装置であって、電気部品ごとの特徴的な情報を取得する特徴データ取得部を、さらに備えている。故障時期推定部は、点検結果情報と気象情報と特徴的な情報とを用いて、電気部品の故障時期を推定する。
これにより、例えば、電気部品ごとの特徴として耐塩害対策が施された電気部品である場合には、その特徴を考慮して故障時期を推定することで、より高精度に電気部品の故障時期を推定することができる。
An electrical component degradation estimation device according to a fifth aspect of the present invention is the electrical component degradation estimation device according to any one of the first to fourth aspects of the present invention, further comprising a characteristic data acquisition unit that acquires characteristic information for each electrical component. The failure time estimation unit estimates the failure time of the electrical component using the inspection result information, meteorological information, and the characteristic information.
As a result, for example, if an electrical component has a characteristic that makes it resistant to salt damage, the time of failure can be estimated with greater accuracy by taking these characteristics into consideration when estimating the time of failure.
第６の発明に係る電気部品劣化推定装置は、第１から第５の発明のいずれか１つに係る電気部品劣化推定装置であって、電気設備が設置された地理的な情報を取得する地理情報取得部を、さらに備えている。故障時期推定部は、点検結果情報と気象情報と地理的な情報とを用いて、電気部品の故障時期を推定する。
これにより、例えば、雷が多い地域である、あるいは海に近い地域である等の地理的な情報も考慮することで、雷害や塩害に起因する故障が生じやすいと想定されるため、より高精度に電気部品の故障時期を推定することができる。
The electrical component degradation estimation device according to a sixth aspect of the present invention is the electrical component degradation estimation device according to any one of the first to fifth aspects of the present invention, further comprising a geographic information acquisition unit that acquires geographic information about the location of the electrical equipment. The failure time estimation unit estimates the failure time of the electrical component using the inspection result information, meteorological information, and geographic information.
This allows for more accurate estimation of when an electrical component will fail, by taking into account geographical information such as whether the area is prone to lightning or close to the sea, and assuming that failures caused by lightning or salt damage are more likely to occur.
第７の発明に係る電気部品劣化推定装置は、第１から第６の発明のいずれか１つに係る電気部品劣化推定装置であって、劣化シナリオには、高圧電流シナリオ、機器温度シナリオ、最高気温シナリオ、日射影響シナリオ、塩害シナリオ、雷害シナリオ、絶縁抵抗シナリオ、屋外湿度シナリオ、湿度シナリオのうち、少なくとも１つが含まれる。
これにより、故障の要因となるそれぞれシナリオに沿って、電気部品の故障時期を推定することで、対象となる電気部品に合わせて適切なシナリオに沿って故障時期の推定を行うことができる。
The electrical component deterioration estimation device according to a seventh aspect of the present invention is an electrical component deterioration estimation device according to any one of the first to sixth aspects of the present invention, wherein the deterioration scenario includes at least one of a high voltage current scenario, an equipment temperature scenario, a maximum temperature scenario, a solar radiation impact scenario, a salt damage scenario, a lightning damage scenario, an insulation resistance scenario, an outdoor humidity scenario, and a humidity scenario.
This allows the time of failure of an electrical component to be estimated according to each scenario that causes the failure, making it possible to estimate the time of failure according to an appropriate scenario for the electrical component in question.
第８の発明に係る電気部品劣化推定装置は、第１から第７の発明のいずれか１つに係る電気部品劣化推定装置であって、電気部品は、開閉器、変圧器のうち、少なくとも１つである。
これにより、開閉器や変圧器の故障時期を、高精度に推定することができる。
An electrical component deterioration estimation device according to an eighth aspect of the present invention is the electrical component deterioration estimation device according to any one of the first to seventh aspects of the present invention, wherein the electrical component is at least one of a switchgear and a transformer.
This makes it possible to estimate with high accuracy the time when a switch or transformer will fail.
第９の発明に係る電気部品劣化推定システムは、第１から第８の発明のいずれか１つに係る電気部品劣化推定装置と、点検結果情報を保存する点検結果情報データベースと、気象情報を保存する気象情報データベースと、を備えている。
これにより、上述したように、電気設備に含まれる部品の中長期的な故障時期を推定することができるという効果を得ることができる。
The electrical component deterioration estimation system of the ninth invention comprises an electrical component deterioration estimation device of any one of the first to eighth inventions, an inspection result information database that stores inspection result information, and a weather information database that stores weather information.
This provides the effect of being able to estimate the mid- to long-term failure time of components included in the electrical equipment, as described above.
第１０の発明に係る電気部品劣化推定方法は、電気設備に含まれる電気部品の故障時期を推定する電気部品劣化推定方法であって、点検結果情報取得ステップと、気象情報取得ステップと、故障時期推定ステップと、を備えている。点検結果情報取得ステップでは、電気部品の点検結果を含む点検結果情報を取得する。気象情報取得ステップでは、電気設備が設置されたエリアの気象情報を取得する。故障時期推定ステップでは、点検結果情報と気象情報とを用いて、電気部品を劣化させる要因となる所定の劣化シナリオごとに、電気部品の故障時期を推定する。 The electrical component degradation estimation method according to a tenth aspect of the present invention is a method for estimating the failure time of an electrical component included in electrical equipment, and includes an inspection result information acquisition step, a weather information acquisition step, and a failure time estimation step. In the inspection result information acquisition step, inspection result information including the inspection results of the electrical component is acquired. In the weather information acquisition step, weather information for the area in which the electrical equipment is installed is acquired. In the failure time estimation step, the inspection result information and weather information are used to estimate the failure time of the electrical component for each predetermined degradation scenario that is a factor in causing the degradation of the electrical component.
ここで、故障時期の推定が行われる電気部品は、例えば、開閉器、変圧器等であって、様々な要因によって故障時期が変化する。
点検結果情報は、例えば、点検業者等によって実施された電気設備の点検結果を保存した点検結果データベース等から取得可能である。
気象情報は、例えば、電気設備が設置されたエリアの気象情報を保存した気象情報データベースから取得可能である。
Here, the electrical components for which the failure time is estimated are, for example, switches, transformers, etc., and the failure time varies depending on various factors.
The inspection result information can be acquired from, for example, an inspection result database that stores the inspection results of electrical equipment carried out by an inspection company or the like.
The weather information can be acquired, for example, from a weather information database that stores weather information for the area where the electrical equipment is installed.
所定の劣化シナリオは、電気部品ごとに設定される劣化に影響する要素であって、例えば、高圧電流シナリオ、機器温度シナリオ、最高気温シナリオ、日射影響シナリオ、塩害シナリオ、雷害シナリオ、絶縁抵抗シナリオ、屋外湿度シナリオ、湿度シナリオ等がある。
これにより、電気設備に含まれる電気部品について、各電気部品に対して設定された劣化シナリオごとに、点検結果の情報および気象情報に基づいて、中長期的な故障時期を推定することができる。
この結果、電気設備に含まれる部品の中長期的な故障時期を推定することができる。
The specified deterioration scenarios are factors that affect deterioration and are set for each electrical component, and include, for example, a high-voltage current scenario, equipment temperature scenario, maximum temperature scenario, solar radiation impact scenario, salt damage scenario, lightning damage scenario, insulation resistance scenario, outdoor humidity scenario, and humidity scenario.
This makes it possible to estimate the mid- to long-term failure timing of electrical components included in electrical equipment for each deterioration scenario set for each electrical component, based on inspection result information and weather information.
As a result, it is possible to estimate the mid- to long-term failure time of components included in electrical equipment.
第１１の発明に係る電気部品劣化推定プログラムは、電気設備に含まれる電気部品の故障時期を推定する電気部品劣化推定プログラムであって、点検結果情報取得ステップと、気象情報取得ステップと、故障時期推定ステップと、を備えている電気部品劣化方法を、コンピュータに実行させる。点検結果情報取得ステップでは、電気部品の点検結果を含む点検結果情報を取得する。気象情報取得ステップでは、電気設備が設置されたエリアの気象情報を取得する。故障時期推定ステップでは、点検結果情報と気象情報とを用いて、電気部品を劣化させる要因となる所定の劣化シナリオごとに、電気部品の故障時期を推定する。 An eleventh aspect of the present invention provides an electrical component degradation estimation program for estimating the failure timing of electrical components included in electrical equipment, and causes a computer to execute an electrical component degradation method including an inspection result information acquisition step, a weather information acquisition step, and a failure timing estimation step. The inspection result information acquisition step acquires inspection result information including the inspection results of the electrical components. The weather information acquisition step acquires weather information for the area in which the electrical equipment is installed. The failure timing estimation step uses the inspection result information and weather information to estimate the failure timing of the electrical components for each predetermined degradation scenario that is a factor in causing the degradation of the electrical components.
ここで、故障時期の推定が行われる電気部品は、例えば、開閉器、変圧器等であって、様々な要因によって故障時期が変化する。
点検結果情報は、例えば、点検業者等によって実施された電気設備の点検結果を保存した点検結果データベース等から取得可能である。
気象情報は、例えば、電気設備が設置されたエリアの気象情報を保存した気象情報データベースから取得可能である。
Here, the electrical components for which the failure time is estimated are, for example, switches, transformers, etc., and the failure time varies depending on various factors.
The inspection result information can be acquired from, for example, an inspection result database that stores the inspection results of electrical equipment carried out by an inspection company or the like.
The weather information can be acquired, for example, from a weather information database that stores weather information for the area where the electrical equipment is installed.
所定の劣化シナリオは、電気部品ごとに設定される劣化に影響する要素であって、例えば、高圧電流シナリオ、機器温度シナリオ、最高気温シナリオ、日射影響シナリオ、塩害シナリオ、雷害シナリオ、絶縁抵抗シナリオ、屋外湿度シナリオ、湿度シナリオ等がある。
これにより、電気設備に含まれる電気部品について、各電気部品に対して設定された劣化シナリオごとに、点検結果の情報および気象情報に基づいて、中長期的な故障時期を推定することができる。
この結果、電気設備に含まれる部品の中長期的な故障時期を推定することができる。
The specified deterioration scenarios are factors that affect deterioration and are set for each electrical component, and include, for example, a high-voltage current scenario, equipment temperature scenario, maximum temperature scenario, solar radiation impact scenario, salt damage scenario, lightning damage scenario, insulation resistance scenario, outdoor humidity scenario, and humidity scenario.
This makes it possible to estimate the mid- to long-term failure timing of electrical components included in electrical equipment for each deterioration scenario set for each electrical component, based on inspection result information and weather information.
As a result, it is possible to estimate the mid- to long-term failure time of components included in electrical equipment.
本発明に係る電気部品劣化推定装置によれば、電気設備に含まれる部品の中長期的な故障時期を推定することができる。 The electrical component deterioration estimation device of the present invention can estimate the medium- to long-term failure timing of components included in electrical equipment.
本発明の一実施形態に係る電気部品劣化推定装置２０およびこれを備えた電気部品劣化推定システム１０について、図１～図１６を用いて説明すれば以下の通りである。
なお、本実施形態では、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
また、出願人は、当業者が本発明を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
An electric component deterioration estimation device 20 according to one embodiment of the present invention and an electric component deterioration estimation system 10 including the same will be described below with reference to FIGS. 1 to 16. FIG.
In the present embodiment, more detailed explanation than necessary may be omitted. For example, detailed explanation of well-known matters or redundant explanation of substantially the same configuration may be omitted. This is to avoid unnecessary redundancy in the following explanation and to facilitate understanding by those skilled in the art.
Furthermore, the applicant provides the accompanying drawings and the following description to enable those skilled in the art to fully understand the present invention, and they are not intended to limit the subject matter described in the claims.
（１）電気部品劣化推定システム１０の構成
本実施形態に係る電気部品劣化推定システム１０は、例えば、高圧電気設備に含まれる、開閉器や変圧器等の故障頻度が比較的高い電気部品の故障時期を推定する。電気部品劣化推定システム１０は、図１に示すように、点検データ入力システム１１と、設備情報ＤＢ（Data Base）１２と、点検情報ＤＢ１３と、環境センサ情報ＤＢ１４と、遠隔監視システム１５と、絶縁監視情報ＤＢ１６と、気象庁サイト１７と、気象情報ＤＢ１８と、地理情報ＤＢ１９と、電気部品劣化推定装置２０と、を備えている。
(1) Configuration of Electrical Component Deterioration Estimation System 10 The electrical component deterioration estimation system 10 according to this embodiment estimates the time of failure of electrical components that have a relatively high failure frequency, such as switches and transformers included in high-voltage electrical equipment. As shown in FIG. 1 , the electrical component deterioration estimation system 10 includes an inspection data input system 11, an equipment information database (DB) 12, an inspection information DB 13, an environmental sensor information DB 14, a remote monitoring system 15, an insulation monitoring information DB 16, a Japan Meteorological Agency site 17, a weather information DB 18, a geographic information DB 19, and an electrical component deterioration estimation device 20.
点検データ入力システム１１は、例えば、２カ月に１回程度、スマートフォン等の携帯端末を介して、電気設備を点検した点検員によって、電気設備ごとの点検結果が入力される。点検データ入力システム１１に入力された点検結果は、例えば、クラウド空間に設けられた点検情報ＤＢ１３に保存される。
設備情報ＤＢ１２は、電気設備ごとの情報、例えば、図２に示すように、屋内／屋外、設備名称、メーカ型式、メーカ名、製造年、設置年月日、製品番号、定格・仕様、耐塩害機器、避雷器有無等を保存している。
For example, approximately once every two months, an inspector who inspects the electrical equipment inputs the inspection results for each piece of electrical equipment via a mobile terminal such as a smartphone into the inspection data input system 11. The inspection results input into the inspection data input system 11 are stored in an inspection information DB 13 provided in a cloud space, for example.
The equipment information DB12 stores information for each piece of electrical equipment, such as indoor/outdoor, equipment name, manufacturer model, manufacturer name, manufacturing year, installation date, product number, ratings and specifications, salt damage resistant equipment, presence or absence of lightning arrester, etc., as shown in FIG. 2 .
点検情報ＤＢ１３は、点検データ入力システム１１に入力された各電気設備の点検結果として、例えば、図２に示すように、受電電圧三相、受電電流三相、設備容量、デマンド確定値、力率、発電機容量、変圧器用途、変圧器容量、変圧器定格電流、変圧器深電圧、変圧器深電流、変圧器温度、変圧器漏れ電流、設備外観状態、絶縁抵抗値等を保存する。
環境センサ情報ＤＢ１４は、各電気設備が設置された場所に設置された環境センサによって取得された環境データとして、例えば、図２に示すように、温度、湿度、照度、気圧、騒音、加速度、ＶＯＣ等を保存する。
The inspection information DB13 stores the inspection results of each electrical equipment input into the inspection data input system 11, such as the three-phase receiving voltage, three-phase receiving current, equipment capacity, demand determination value, power factor, generator capacity, transformer use, transformer capacity, transformer rated current, transformer deep voltage, transformer deep current, transformer temperature, transformer leakage current, equipment appearance condition, insulation resistance value, etc., as shown in Figure 2.
The environmental sensor information DB14 stores environmental data acquired by environmental sensors installed at the locations where each piece of electrical equipment is installed, such as temperature, humidity, illuminance, air pressure, noise, acceleration, and VOCs, as shown in FIG. 2 .
遠隔監視システム１５は、電気設備に含まれる、例えば、開閉器等の絶縁状態をリアルタイムで測定してその変化を遠隔で監視するシステムであって、例えば、毎日１時間ごとに測定された絶縁抵抗の測定データを、絶縁監視情報ＤＢ１６に送信する。
絶縁監視情報ＤＢ１６は、遠隔監視システム１５において取得された絶縁抵抗の測定データとして、例えば、図２に示すように、最大負荷電圧、最大負荷電流、漏れ電流等を保存する。
The remote monitoring system 15 is a system that measures the insulation state of, for example, a switchgear included in electrical equipment in real time and remotely monitors any changes in the insulation state. For example, the system transmits measurement data of insulation resistance measured every hour every day to the insulation monitoring information DB 16.
The insulation monitoring information DB 16 stores, as insulation resistance measurement data acquired by the remote monitoring system 15, for example, maximum load voltage, maximum load current, leakage current, etc., as shown in FIG.
気象庁サイト１７は、各電気設備が設置された場所ごとの気象情報を提供する。
気象情報ＤＢ１８は、気象庁サイト１７から取得した各電気設備が設置された場所ごとの気象情報として、例えば、図２に示すように、最高気温、湿度、風速、雨量、落雷回数等を保存する。
地理情報ＤＢ１９は、各電気設備が設置された場所に特有の地理的特徴として、例えば、図２に示すように、海からの距離等を示す地理情報を保存する。
The Meteorological Agency site 17 provides meteorological information for each location where each piece of electrical equipment is installed.
The weather information DB 18 stores weather information for each location where each piece of electrical equipment is installed, obtained from the Japan Meteorological Agency site 17, such as maximum temperature, humidity, wind speed, rainfall, and number of lightning strikes, as shown in FIG. 2 .
The geographic information DB 19 stores geographic information indicating, for example, the distance from the sea as shown in FIG. 2, as a geographic feature specific to the location where each piece of electrical equipment is installed.
電気部品劣化推定装置２０は、図１に示すように、設備情報ＤＢ１２、点検情報ＤＢ１３、環境センサ情報ＤＢ１４、絶縁監視情報ＤＢ１６、気象情報ＤＢ１８および地理情報ＤＢ１９と接続されており、それぞれのＤＢから必要なデータを取り出して、電気設備に含まれる電気部品ごとの故障時期（交換時期）を推定する。そして、電気部品劣化推定装置２０は、故障時期の推定結果を、例えば、ＷＥＢ画面等を通じて保守員等へ報知する。
なお、電気部品劣化推定装置２０の詳細な構成については、後段にて詳述する。
1, electrical component deterioration estimation device 20 is connected to equipment information DB 12, inspection information DB 13, environmental sensor information DB 14, insulation monitoring information DB 16, weather information DB 18, and geographic information DB 19, and extracts necessary data from each DB to estimate the failure time (replacement time) for each electrical component included in the electrical equipment. Electrical component deterioration estimation device 20 then notifies maintenance personnel or the like of the estimated failure time via a web screen or the like.
The detailed configuration of the electrical component deterioration estimation device 20 will be described later.
（２）電気部品劣化推定装置２０
本実施形態の電気部品劣化推定装置２０は、図３に示すように、点検結果情報取得部２１と、気象情報取得部２２と、環境データ取得部２３と、絶縁監視情報取得部２４と、特徴データ取得部２５と、地理情報取得部２６と、故障時期推定部２７と、を備えている。
(2) Electrical component deterioration estimation device 20
As shown in FIG. 3, the electrical component deterioration estimation device 20 of this embodiment includes an inspection result information acquisition unit 21, a meteorological information acquisition unit 22, an environmental data acquisition unit 23, an insulation monitoring information acquisition unit 24, a feature data acquisition unit 25, a geographical information acquisition unit 26, and a failure time estimation unit 27.
なお、点検結果情報取得部２１、気象情報取得部２２、環境データ取得部２３、絶縁監視情報取得部２４、特徴データ取得部２５、地理情報取得部２６および故障時期推定部２７は、電気部品劣化推定装置２０が備えているＣＰＵがメモリ等に保存されたプログラムを読み込んで生成される機能ブロックである。
点検結果情報取得部２１は、点検情報ＤＢ１３から、電気設備ごとの点検結果を示すデータを取得する。
The inspection result information acquisition unit 21, the weather information acquisition unit 22, the environmental data acquisition unit 23, the insulation monitoring information acquisition unit 24, the feature data acquisition unit 25, the geographic information acquisition unit 26 and the failure time estimation unit 27 are functional blocks generated by the CPU provided in the electrical component deterioration estimation device 20 reading a program stored in a memory or the like.
The inspection result information acquisition unit 21 acquires data indicating the inspection results for each piece of electrical equipment from the inspection information DB 13 .
気象情報取得部２２は、気象情報ＤＢ１８から、電気設備ごとの設置場所における気象情報のデータを取得する。
環境データ取得部２３は、環境センサ情報ＤＢ１４から、電気設備ごとの環境データを取得する。
絶縁監視情報取得部２４は、絶縁監視情報ＤＢ１６から、電気設備ごとの絶縁監視情報（例えば、漏れ電流等）の測定データを取得する。
The weather information acquisition unit 22 acquires weather information data for the installation location of each piece of electrical equipment from the weather information DB 18 .
The environmental data acquisition unit 23 acquires environmental data for each piece of electrical equipment from the environmental sensor information DB 14 .
The insulation monitoring information acquisition unit 24 acquires measurement data of insulation monitoring information (for example, leakage current) for each piece of electrical equipment from the insulation monitoring information DB 16 .
特徴データ取得部２５は、設備情報ＤＢ１２から、電気設備ごとの特徴、例えば、塩害対策が施された電気部品である等の情報を取得する。
地理情報取得部２６は、地理情報ＤＢ１９から、電気設備ごとの設置場所における地理的な情報（海が近い、落雷が多い）を取得する。
故障時期推定部２７は、上記各ＤＢから取得された情報に基づいて、以下で説明する電気部品劣化推定方法によって、各電気部品の故障時期を推定する。
The characteristic data acquisition unit 25 acquires, from the equipment information DB 12, characteristics of each piece of electrical equipment, such as information on whether the electrical components have been treated with salt damage prevention measures.
The geographic information acquisition unit 26 acquires geographic information (such as proximity to the sea and frequent lightning strikes) on the installation location of each piece of electrical equipment from the geographic information DB 19 .
The failure time estimation unit 27 estimates the failure time of each electrical component based on the information acquired from each of the above DBs, using an electrical component deterioration estimation method described below.
＜電気部品劣化推定装置２０による故障時期の推定＞
ここでは、本実施形態の電気部品劣化推定装置２０による電気部品ごとの故障時期の推定処理について説明する。
例えば、故障時期を推定される電気部品が高圧気中開閉器である場合には、図４に示すような周知の劣化進展メカニズムに従って故障する。
<Estimation of Failure Time by Electrical Component Deterioration Estimation Device 20>
Here, the process of estimating the time of failure for each electrical component by the electrical component deterioration estimation device 20 of this embodiment will be described.
For example, if the electrical component whose failure time is to be estimated is a high-voltage air switch, it will fail according to a well-known deterioration progression mechanism as shown in FIG.
すなわち、高圧気中開閉器（ＰＡＳ（Pole mounted Air Insulatated Switch））は、例えば、水分・酸素・塩分が原因となって、発錆、指針・固着と進展していき、開閉動作不良という故障（結果）が生じる。
また、高圧気中開閉器は、水分・酸素・塩分が原因となって、発錆、接触抵抗増加、発熱、接触刃溶着と進展していき、開閉動作不良という故障（結果）が生じる。
That is, in a high-voltage air switch (PAS (Pole mounted Air Insulated Switch)), for example, moisture, oxygen, and salt cause rusting and sticking of the pointer, which then leads to a failure (resulting in) malfunction of the switching operation.
Furthermore, moisture, oxygen, and salt can cause rusting, increased contact resistance, heat generation, and welding of the contact blades in high-voltage air switchgears, resulting in failure (resulting in) poor switching operation.
高圧気中開閉器は、例えば、汚損（塩分他）が原因となって、局部アーク、偏熱破壊、絶縁耐力低下と進展していき、絶縁破壊という故障（結果）が生じる。
高圧気中開閉器は、紫外線・水分・オゾン・熱が原因となって、ゴム弾性力の低下、気密不良、浸水、絶縁力の低下と進展していき、絶縁破壊という故障（結果）が生じる。
高圧気中開閉器は、冷熱が原因となって、各部の熱膨張差、ひび割れ、絶縁耐力低下と進展していき、絶縁破壊という故障（結果）が生じる。
In a high-voltage air switch, contamination (salt, etc.) can cause local arcing, thermal breakdown, and a decrease in dielectric strength, resulting in a breakdown (failure).
In high-voltage air switchgears, ultraviolet rays, moisture, ozone, and heat can cause a decrease in rubber elasticity, poor airtightness, water ingress, and a decrease in insulation, which can lead to a failure (resulting in) known as insulation breakdown.
Cold and heat causes differences in thermal expansion of various parts of high-voltage air switchgear, which then progresses to cracks and a decrease in dielectric strength, resulting in a failure known as insulation breakdown.
高圧気中開閉器は、紫外線・水分・オゾン・熱が原因となって、ゴム弾性力の低下、気密不良、浸水、駆動部の発錆と進展していき、開閉動作不良という故障（結果）が生じる。
さらに、高圧気中開閉器は、強風が原因となって、接続部の緩み、発熱、溶断と進展していき、断線という故障（結果）が生じる。
In high-voltage air switchgears, ultraviolet rays, moisture, ozone, and heat can cause a decrease in rubber elasticity, poor airtightness, water ingress, and rust in the drive section, resulting in failure (resulting in) poor opening and closing operation.
Furthermore, in high-voltage air switchgear, strong winds can cause connections to loosen, generate heat, and melt, resulting in a breakdown (resulting in) a broken wire.
以上のように、高圧気中開閉器は、特定の原因により、特定の劣化シナリオに沿って故障という結果まで進展する。
次に、各電気部品の劣化シナリオとそれに対応する故障に起因する要素（説明変数）について、図５を用いて説明する。
図５は、図４に示す劣化進展メカニズムに基づいて抽出された劣化シナリオについて、それぞれの劣化シナリオごとに、電気部品に蓄積されているダメージの度合いやリスクを、説明変数によって数値化して示している。
As described above, a high-voltage air switchgear progresses to failure due to a specific cause and in accordance with a specific deterioration scenario.
Next, the deterioration scenarios of each electrical component and the factors (explanatory variables) that result from the corresponding failures will be described with reference to FIG.
FIG. 5 shows the degree of damage and risk accumulated in electrical components quantified by explanatory variables for each degradation scenario extracted based on the degradation progression mechanism shown in FIG. 4 .
具体的には、絶縁抵抗の低減による劣化は、絶縁抵抗値の差分（設置当初からの変化量）を説明変数として表される。
温度異常（高圧電流）による劣化は、高圧電流（２０Ａ以上）の累計等を説明変数として表される。
温度異常（日照時間）による劣化は、１カ月の日照時間指標の累計等を説明変数として表される。
Specifically, deterioration due to a decrease in insulation resistance is expressed using the difference in insulation resistance value (the amount of change from the time of installation) as an explanatory variable.
Deterioration due to temperature abnormalities (high voltage current) is expressed using the cumulative total of high voltage current (20 A or more) as an explanatory variable.
Deterioration due to temperature abnormalities (sunshine hours) is expressed as an explanatory variable, such as the cumulative total of sunshine hours index for one month.
温度異常（最高気温）による劣化は、最高気温（３３度以上）の累計等を説明変数として表される。
温度異常（機器温度）による劣化は、機器温度指標の累計等を説明変数として表される。
雷害による劣化は、１ｋｍ２当たりの落雷回数の累計等を説明変数として表される。
Deterioration due to temperature abnormalities (maximum temperature) is expressed as an explanatory variable, such as the cumulative maximum temperature (above 33 degrees).
Deterioration due to temperature abnormalities (equipment temperature) is expressed using the cumulative total of equipment temperature indexes as an explanatory variable.
Deterioration due to lightning damage is expressed as an explanatory variable, such as the cumulative number of lightning strikes per 1 km2 .
塩害による劣化は、電気設備が設置された場所が塩害地区であるか、電気部品が耐塩害機器であるか等を説明変数として表される。
次に、電気部品劣化推定装置２０の故障時期推定部２７による電気部品の故障時期を推定する処理について、図６を用いて説明する。
故障時期推定部２７は、電気部品ごとに故障時期の推定に必要なデータ（説明変数）（図２参照）を選択し、故障時期推定モデルを構築する。より詳細には、故障時期推定部２７は、図６に示すように、図５の最上段に示す絶縁抵抗値による劣化シナリオの決定木を用いて推定される電気部品の故障時期を分類する処理を行う。
Deterioration due to salt damage is expressed as an explanatory variable, such as whether the location of the electrical equipment is in a salt damage area or whether the electrical components are salt damage resistant equipment.
Next, the process of estimating the failure time of an electrical component by the failure time estimation unit 27 of the electrical component deterioration estimation device 20 will be described with reference to FIG.
The failure time estimation unit 27 selects data (explanatory variables) (see FIG. 2) necessary for estimating the failure time for each electrical component, and constructs a failure time estimation model. More specifically, as shown in FIG. 6, the failure time estimation unit 27 performs processing to classify the estimated failure times of electrical components using a decision tree of deterioration scenarios based on insulation resistance values shown in the top row of FIG.
図６に示す決定木は、左側から右側に向かって説明変数（例えば、絶縁抵抗値の差分）の値に応じて細分化され、右端が最終の分類結果となるツリー構造を示している。
例えば、故障時期推定部２７は、絶縁抵抗値差分（ＭΩ）が（－無限大～－806.403）の範囲の場合には、１年未満クラスと判定する。
ここで、各クラスの確率は、１年未満＝1.000（100％）、つまり、１年未満のみであることから、故障時期推定部２７は、クラス＝１年未満を選定する。
The decision tree shown in FIG. 6 is subdivided from left to right according to the value of an explanatory variable (for example, a difference in insulation resistance value), and shows a tree structure in which the right end is the final classification result.
For example, if the insulation resistance difference (MΩ) is in the range of (−infinity to −806.403), the failure time estimation unit 27 determines that the failure is in the less than one year class.
Here, the probability of each class is less than one year = 1.000 (100%), that is, only less than one year exists, so the failure time estimation unit 27 selects the class = less than one year.
なお、例えば、前回点検時と比較して、絶縁抵抗値が小さい値である場合には、絶縁抵抗値の差分はマイナスの値となる。また、数（重み）は、学習データ数、Ｉｎｆｏは、分割の複雑度を表す指標（分割１つ時は０）を意味している。
また、故障時期推定部２７は、絶縁抵抗値の差分（ＭΩ）が（－707.513～－686.835）の範囲の場合には、１年から２年未満クラスと判定する。
For example, if the insulation resistance value is smaller than that at the time of the previous inspection, the difference in the insulation resistance value will be a negative value. The number (weight) represents the number of learning data, and Info represents an index representing the complexity of the division (0 when there is only one division).
Furthermore, when the difference (MΩ) in the insulation resistance values is in the range of (−707.513 to −686.835), the failure time estimation unit 27 determines that the failure is in the one to less than two year class.
このとき、各クラスの確率は、２年から３年未満＝0.442（44.2%）、１年から２年未満＝0.558（55.8%）である。よって、故障時期推定部２７は、最も確率の高い、クラス＝１年から２年未満を選定する。
以下、同様にして、故障時期推定部２７は、図６に示す決定木に従って、電気部品の故障時期の推定結果を得るために、（１）５年以上、（２）４年から５年未満、（３）３年から４年未満、（４）２年から３年未満、（５）１年から２年未満、（６）１年未満という６つに分類していく。
In this case, the probability of each class is 0.442 (44.2%) for 2 years to less than 3 years, and 0.558 (55.8%) for 1 year to less than 2 years. Therefore, the failure time estimation unit 27 selects the class with the highest probability, 1 year to less than 2 years.
Similarly, the failure time estimation unit 27 classifies the failure times of electrical components into six categories: (1) 5 years or more, (2) 4 to less than 5 years, (3) 3 to less than 4 years, (4) 2 to less than 3 years, (5) 1 to less than 2 years, and (6) less than 1 year, in accordance with the decision tree shown in FIG. 6 to obtain an estimation result of the failure time of the electrical component.
次に、故障時期推定部２７は、図７に示すように、複数の事業所（Ａ～Ｓ事業所）ごとに設置された開閉器、変圧器について、図６に示す決定木に従って分類された６つの故障時期の推定結果を表す表を作成し、表示装置等に表示させる。
図７に示す推定結果の例では、例えば、故障時期の推定結果に応じて異なる色で表示される。なお、図７に示す表では、列は、劣化シナリオ毎の予測結果を、総合評価では、シナリオ間での最悪の結果を示している。
Next, as shown in FIG. 7, the failure time estimation unit 27 creates a table showing the estimation results of six failure times classified according to the decision tree shown in FIG. 6 for the switches and transformers installed at each of the multiple business locations (business locations A to S), and displays the table on a display device or the like.
In the example of the estimation results shown in Fig. 7, for example, different colors are used depending on the estimation result of the failure time. Note that in the table shown in Fig. 7, the columns show the prediction results for each deterioration scenario, and the overall evaluation shows the worst result among the scenarios.
例えば、Ａ事業所では、温度（機器温度）を原因とする劣化シナリオによって、電気部品の故障時期が１年未満と推定されている。また、Ａ事業所では、温度（日照影響）による劣化シナリオによって、電気部品の故障時期が３～４年と推定されている。
同様に、Ｂ事業所では、温度（機器温度）および温度（最高気温）を原因とする劣化シナリオによって、電気部品の故障時期が１年未満と推定されている。また、Ｂ事業所では、温度（日照影響）による劣化シナリオによって、電気部品の故障時期が１～２年と推定されている。
For example, at Business Site A, the temperature (equipment temperature) degradation scenario predicts that electrical parts will fail in less than one year. Also, at Business Site A, the temperature (sunlight effects) degradation scenario predicts that electrical parts will fail in three to four years.
Similarly, at Business Site B, the deterioration scenarios caused by temperature (equipment temperature) and temperature (maximum air temperature) estimate that the failure time of electrical parts will be less than one year. Also, at Business Site B, the deterioration scenario caused by temperature (influence of sunlight) estimates that the failure time of electrical parts will be one to two years.
さらに、Ｃ事業所では、塩害を原因とする劣化シナリオによって、電気部品の故障時期が１年未満と推定されている。
以上のように、どの事業所の、どの設備が、どういう原因によって、故障時期が近づいているかを示す推定結果を、電気部品劣化推定装置２０から出力して使用者（点検業者、電気設備管理者等）に示すことで、使用者は故障時期が近いと推定される電気部品を故障する前に認識することができる。
Furthermore, at Plant C, the deterioration scenario caused by salt damage estimates that electrical components will fail within one year.
As described above, the electrical component deterioration estimation device 20 outputs the estimation results indicating which facility, which equipment, and for what reason are nearing failure, and shows them to the user (inspection company, electrical equipment manager, etc.), allowing the user to recognize electrical components that are estimated to be nearing failure before they actually fail.
なお、本実施形態の電気部品劣化推定装置２０では、故障時期の推定結果を出力することに加えて、図８に示すように、電気設備が設置されたビル周辺の環境に関する情報を出力・表示してもよい。
図８は、キュービクル等の電気設備が設置されたビル周辺環境に関する情報として、ビル名、住所、緯度経度、海からの距離、気象、落雷回数、絶縁監視等が表示された表示画面を示している。
In addition to outputting the estimated failure time, the electrical component deterioration estimation device 20 of this embodiment may also output and display information about the environment around the building in which the electrical equipment is installed, as shown in Figure 8.
Figure 8 shows a display screen that displays information about the surrounding environment of a building in which electrical equipment such as a cubicle is installed, such as the building name, address, latitude and longitude, distance from the sea, weather, number of lightning strikes, insulation monitoring, etc.
例えば、図８に示す表示画面において、雨量のボタンが選択されクリックされると、図９に示すように、電気設備が設置されたビルの周辺環境として、２０１７年２月～２０２１年１２月までの月間降水量の変化を示すグラフが表示される。
図９に示す月間降水量の変化は、年によって変動はあるものの、梅雨時期と秋に降水量が多く、春に降水量が少なくなることを示している。また、年によっては、２０２０年のデータのように、１２月、１月の時期に降水量が多くなることもあったことを示している。
For example, when the rainfall button is selected and clicked on the display screen shown in Figure 8, a graph showing the change in monthly rainfall from February 2017 to December 2021 for the surrounding environment of the building in which the electrical equipment is installed is displayed, as shown in Figure 9.
The monthly precipitation changes shown in Figure 9 show that, although there are variations from year to year, precipitation is heavy during the rainy season and autumn, and light in spring. Also, depending on the year, as in the 2020 data, precipitation can be heavy in December and January.
これにより、電気部品劣化推定装置２０は、月間降水量の変化に基づいて、各電気設備に含まれる電気部品の故障時期の推定を行うことで、より高精度な故障時期の推定を行うことができる。
また、図８に示す表示画面において、気温のボタンが選択されクリックされると、図１０に示すように、電気設備が設置されたビルの周辺環境として、２０１７年２月～２０２１年１２月までの月間最高気温の変化を示すグラフが表示される。
As a result, the electrical component deterioration estimation device 20 can estimate the time of failure of electrical components included in each piece of electrical equipment based on changes in monthly precipitation, thereby enabling more accurate estimation of the time of failure.
Furthermore, when the temperature button is selected and clicked on the display screen shown in Figure 8, a graph showing the changes in monthly maximum temperatures from February 2017 to December 2021 as the surrounding environment of the building in which the electrical equipment is installed is displayed, as shown in Figure 10.
図１０に示す月間最高気温の変化は、年によって多少の変動はあるものの、７月、８月に最高気温が高くなり、１月に最高気温が低くなることを示している。なお、２０２０年のように、最低気温が例年よりも高い年があったことも示している。
これにより、電気部品劣化推定装置２０は、最高気温の変化に基づいて、各電気設備に含まれる電気部品の故障時期の推定を行うことで、より高精度な故障時期の推定を行うことができる。
The changes in monthly maximum temperatures shown in Figure 10 show that, although there are some variations from year to year, maximum temperatures tend to be higher in July and August and lower in January. It also shows that there have been years, such as 2020, when minimum temperatures were higher than average.
As a result, the electrical component deterioration estimation device 20 can estimate the time of failure of electrical components included in each piece of electrical equipment based on changes in maximum temperature, thereby making it possible to estimate the time of failure with higher accuracy.
さらに、図８に示す表示画面において、風速のボタンが選択されクリックされると、図１１に示すように、電気設備が設置されたビルの周辺環境として、２０１７年２月～２０２１年１２月までの月間最高風速の変化を示すグラフが表示される。
図１１に示す月間最高風速の変化は、年によって変動はあるものの、冬の時期に最高風速が強くなり、夏の時期には最高風速が小さくなることを示している。なお、２０１７年は、冬の時期の最高風速が例年よりも高かったことも示している。
Furthermore, when the wind speed button is selected and clicked on the display screen shown in Figure 8, a graph showing the changes in monthly maximum wind speed from February 2017 to December 2021 as the surrounding environment of the building in which the electrical equipment is installed is displayed, as shown in Figure 11.
The changes in monthly maximum wind speeds shown in Figure 11 show that, although there are variations from year to year, maximum wind speeds tend to be stronger in the winter and weaker in the summer. It also shows that the maximum wind speed in 2017 was higher than average in the winter.
これにより、電気部品劣化推定装置２０は、月間最高風速の変化に基づいて、各電気設備に含まれる電気部品の故障時期の推定を行うことで、より高精度な故障時期の推定を行うことができる。
以上のように、図９から図１１に示すように、月間降水量、月間最高気温、月間最高風速は、年によって例年とは異なるデータが得られることもある。
As a result, the electrical component deterioration estimation device 20 can estimate the time of failure of electrical components included in each piece of electrical equipment based on changes in the monthly maximum wind speed, thereby enabling more accurate estimation of the time of failure.
As described above, as shown in FIGS. 9 to 11, data on monthly precipitation, maximum monthly temperature, and maximum monthly wind speed may differ from year to year.
このため、本実施形態の電気部品劣化推定装置２０は、取得したこれらのデータに基づいて、各電気設備に含まれる電気部品の故障時期の推定を行うことで、より高精度な故障時期の推定を行うことができる。
次に、電気部品劣化推定装置２０は、図８から図１１に示す環境情報に加えて、図１２に示すように、電気設備に関する設備情報を出力・表示してもよい。
Therefore, the electrical component deterioration estimation device 20 of this embodiment can estimate the time of failure of electrical components contained in each electrical equipment based on the acquired data, thereby making it possible to estimate the time of failure with higher accuracy.
Next, the electrical component deterioration estimation device 20 may output and display equipment information relating to electrical equipment as shown in FIG. 12, in addition to the environmental information shown in FIGS.
図１２は、キュービクル等の電気設備に含まれる設備の名称、推定耐久年数（故障時期推定結果）、設置場所、設置年月日、製品情報、機器分類、点検項目、劣化主要因データ（劣化シナリオに対応）等を含む設備情報（上述した説明変数に相当するデータ等）が表示された表示画面を示している。
例えば、図１２に示す表示画面において、点検項目のうち、絶縁抵抗が選択されてクリックされると、図１３に示すように、２０１８年３月１８日午前８時～２０２０年２月２日午前１０時までの絶縁抵抗の変化を示している。
FIG. 12 shows a display screen on which equipment information (data equivalent to the explanatory variables described above) including the name of the equipment included in the electrical equipment such as a cubicle, estimated service life (results of failure timing estimation), installation location, installation date, product information, equipment classification, inspection items, data on the main causes of deterioration (corresponding to the deterioration scenario) and the like is displayed.
For example, when insulation resistance is selected and clicked from the inspection items on the display screen shown in FIG. 12 , the change in insulation resistance from 8:00 AM on March 18, 2018 to 10:00 AM on February 2, 2020 is displayed as shown in FIG. 13 .
図１３に示すグラフでは、２０１９年３月１７日の測定から、２０２０年２月２日の測定までに絶縁抵抗の値が２０００（ＭΩ）から７００（ＭΩ）まで低下していることを示している。
本実施形態の電気部品劣化推定装置２０は、このような絶縁抵抗の変化に基づいて、各電気設備に含まれる電気部品の故障時期の推定を行うことで、より高精度な故障時期の推定を行うことができる。
The graph shown in FIG. 13 shows that the insulation resistance value decreased from 2000 (MΩ) to 700 (MΩ) between the measurement on March 17, 2019 and the measurement on February 2, 2020.
The electrical component deterioration estimation device 20 of this embodiment estimates the time of failure of electrical components included in each piece of electrical equipment based on such changes in insulation resistance, thereby enabling more accurate estimation of the time of failure.
また、図１２に示す表示画面において、劣化主要因データのうち、雷回数が選択されてクリックされると、図１４に示すように、２０１８年３月１８日、２０１９年３月１７日、２０２０年２月２日の積算雷回数を示している。
図１４に示すグラフでは、２０１８年３月１８日では落雷回数は０であったが、２０１９年３月１７日には７．０回、２０２０年２月２日には７．０回であったことを示している。
Furthermore, when the number of lightning strikes is selected and clicked from the main deterioration cause data on the display screen shown in Figure 12, the accumulated number of lightning strikes for March 18, 2018, March 17, 2019, and February 2, 2020 is displayed, as shown in Figure 14.
The graph shown in Figure 14 shows that the number of lightning strikes was 0 on March 18, 2018, but 7.0 on March 17, 2019, and 7.0 on February 2, 2020.
これにより、電気部品劣化推定装置２０は、年によって異なる落雷の回数の変化に基づいて、各電気設備に含まれる電気部品の故障時期の推定を行うことで、より高精度な故障時期の推定を行うことができる。
さらに、また、図１２に示す表示画面において、劣化主要因データのうち、日照影響が選択されてクリックされると、図１５に示すように、２０１８年３月１８日、２０１９年３月１７日、２０２０年２月２日の日照影響を示している。
As a result, the electrical component deterioration estimation device 20 can estimate the time of failure of electrical components contained in each electrical equipment based on the changes in the number of lightning strikes that vary from year to year, thereby enabling more accurate estimation of the time of failure.
Furthermore, when the influence of sunlight is selected and clicked from the main deterioration cause data on the display screen shown in FIG. 12, the influence of sunlight on March 18, 2018, March 17, 2019, and February 2, 2020 is displayed, as shown in FIG. 15.
図１５に示すグラフでは、２０１８年３月１８日では日照影響は約１２４００（時間（Ｈ））であったが、２０１９年３月１７日には約１３７５０（時間（Ｈ））、２０２０年２月２日には約１５１００（時間（Ｈ））であったことを示している。
これにより、電気部品劣化推定装置２０は、年によって異なる日照影響の変化に基づいて、各電気設備に含まれる電気部品の故障時期の推定を行うことで、より高精度な故障時期の推定を行うことができる。
The graph shown in Figure 15 shows that the sunshine effect was approximately 12,400 (hours (H)) on March 18, 2018, approximately 13,750 (hours (H)) on March 17, 2019, and approximately 15,100 (hours (H)) on February 2, 2020.
As a result, the electrical component deterioration estimation device 20 can estimate the time of failure of electrical components contained in each electrical equipment based on changes in the influence of sunlight that vary from year to year, thereby enabling more accurate estimation of the time of failure.
＜電気部品劣化推定方法＞
本実施形態の電気部品劣化推定装置２０では、以上のような構成により、電気部品劣化推定方法を実施する。ここで、電気部品劣化推定装置２０による電気部品劣化推定方法の処理の流れについて、図１６に示すフローチャートを用いて説明すれば以下の通りである。
<Method for estimating deterioration of electrical components>
The electrical component degradation estimation device 20 of this embodiment is configured as described above to implement the electrical component degradation estimation method. The processing flow of the electrical component degradation estimation method performed by the electrical component degradation estimation device 20 will now be described with reference to the flowchart shown in FIG.
すなわち、ステップＳ１１では、使用者によって、故障時期を推定する対象となる電気設備が選択される。
次に、ステップＳ１２では、ステップＳ１１において選択された電気設備に関する設備情報、点検情報、環境センサ情報、絶縁監視情報および気象情報が、上述した設備情報ＤＢ１２、点検情報ＤＢ１３、環境センサ情報ＤＢ１４、絶縁監視情報ＤＢ１６および気象情報ＤＢ１８から取得される。
That is, in step S11, the user selects an electrical facility for which a failure time is to be estimated.
Next, in step S12, equipment information, inspection information, environmental sensor information, insulation monitoring information, and weather information related to the electrical equipment selected in step S11 are obtained from the above-mentioned equipment information DB12, inspection information DB13, environmental sensor information DB14, insulation monitoring information DB16, and weather information DB18.
より詳細には、電気部品劣化推定装置２０の点検結果情報取得部２１が、点検情報ＤＢ１３から、故障時期推定の対象となる電気設備の点検情報を取得する。同様に、気象情報取得部２２が、気象情報ＤＢ１８から、故障時期推定の対象となる電気設備が設置されたエリアの気象情報を取得する。環境データ取得部２３が、環境センサ情報ＤＢ１４から、故障時期推定の対象となる電気設備の周辺の環境データを取得する。絶縁監視情報取得部２４が、絶縁監視情報ＤＢ１６から、故障時期推定の対象となる電気設備の絶縁状態に関する情報を取得する。特徴データ取得部２５が、設備情報ＤＢ１２から、故障時期推定の対象となる電気設備の特徴的な設備情報を取得する。地理情報取得部２６が、地理情報ＤＢ１９から、故障時期推定の対象となる電気設備が設置された地理的な情報を取得する。 More specifically, the inspection result information acquisition unit 21 of the electrical component deterioration estimation device 20 acquires inspection information for the electrical equipment to be subject to failure timing estimation from the inspection information DB 13. Similarly, the weather information acquisition unit 22 acquires weather information for the area in which the electrical equipment to be subject to failure timing estimation is installed from the weather information DB 18. The environmental data acquisition unit 23 acquires environmental data surrounding the electrical equipment to be subject to failure timing estimation from the environmental sensor information DB 14. The insulation monitoring information acquisition unit 24 acquires information on the insulation state of the electrical equipment to be subject to failure timing estimation from the insulation monitoring information DB 16. The characteristic data acquisition unit 25 acquires characteristic equipment information for the electrical equipment to be subject to failure timing estimation from the equipment information DB 12. The geographical information acquisition unit 26 acquires geographical information on the location of the electrical equipment to be subject to failure timing estimation from the geographical information DB 19.
次に、ステップＳ１３では、故障時期推定部２７が、故障時期推定の対象となる電気設備について、複数の劣化シナリオごとに、ステップＳ１４およびステップＳ１５の処理を繰り返す。
なお、劣化シナリオは、上述したように、例えば、絶縁抵抗の低減による劣化、温度異常（高圧電流）による劣化、温度異常（日照時間）による劣化、温度異常（最高気温）による劣化、温度異常（機器温度）による劣化、雷害による劣化、塩害による劣化等である。
Next, in step S13, the failure time estimation unit 27 repeats the processes of steps S14 and S15 for each of the plurality of deterioration scenarios for the electrical equipment that is the target of failure time estimation.
As described above, the deterioration scenarios include, for example, deterioration due to reduced insulation resistance, deterioration due to temperature abnormalities (high voltage current), deterioration due to temperature abnormalities (sunshine hours), deterioration due to temperature abnormalities (maximum temperature), deterioration due to temperature abnormalities (equipment temperature), deterioration due to lightning damage, and deterioration due to salt damage.
次に、ステップＳ１４では、故障時期推定部２７が、ステップＳ１２において取得した故障時期の推定に必要な各情報を用いて、説明変数を算出する。
なお、上述したように、例えば、絶縁抵抗の低減による劣化シナリオでは、絶縁抵抗値の差分（設置当初からの変化量）が説明変数として算出される。温度異常（高圧電流）による劣化シナリオでは、高圧電流（２０Ａ以上）の累計等が説明変数として算出される。温度異常（日照時間）による劣化シナリオでは、１カ月の日照時間指標の累計等が説明変数として算出される。温度異常（最高気温）による劣化シナリオでは、最高気温（３３度以上）の累計等が説明変数として算出される。温度異常（機器温度）による劣化シナリオでは、機器温度指標の累計等が説明変数として算出される。雷害による劣化シナリオでは、１ｋｍ２当たりの落雷回数の累計等が説明変数として算出される。塩害による劣化シナリオでは、電気設備が設置された場所が塩害地区であるか、電気部品が耐塩害機器であるか等が説明変数として算出される。
Next, in step S14, the failure time estimation unit 27 calculates explanatory variables using the information necessary for estimating the failure time acquired in step S12.
As described above, for example, in a deterioration scenario due to a decrease in insulation resistance, the difference in insulation resistance value (the amount of change from the time of installation) is calculated as the explanatory variable. In a deterioration scenario due to temperature abnormality (high-voltage current), the cumulative high-voltage current (20 A or more) is calculated as the explanatory variable. In a deterioration scenario due to temperature abnormality (sunshine hours), the cumulative monthly sunshine hour index is calculated as the explanatory variable. In a deterioration scenario due to temperature abnormality (maximum temperature), the cumulative maximum temperature (33 degrees or more) is calculated as the explanatory variable. In a deterioration scenario due to temperature abnormality (equipment temperature), the cumulative equipment temperature index is calculated as the explanatory variable. In a deterioration scenario due to lightning damage, the cumulative number of lightning strikes per 1 km2 is calculated as the explanatory variable. In a deterioration scenario due to salt damage, the explanatory variables calculated are whether the location of the electrical equipment is in a salt damage area, whether the electrical components are salt-damage resistant equipment, etc.
次に、ステップＳ１５では、故障時期推定部２７が、図６に示す決定木に従って、故障時期の推定を行う。
そして、ステップＳ１４およびステップＳ１５における処理は、劣化シナリオごとに繰り返し実施される。
ここで、劣化シナリオごとに実施されたステップＳ１４およびステップＳ１５における処理の結果は、例えば、図７に示す事業所ごとに、劣化シナリオごとの故障時期の推定結果として表示装置等に表示される。
Next, in step S15, the failure time estimation unit 27 estimates the failure time according to the decision tree shown in FIG.
The processes in steps S14 and S15 are then repeatedly performed for each deterioration scenario.
Here, the results of the processing in steps S14 and S15 performed for each deterioration scenario are displayed on a display device or the like as estimated results of failure timing for each deterioration scenario, for example, for each business location shown in Figure 7.
次に、ステップＳ１６では、故障時期推定部２７が、各事業所の劣化シナリオごとの推定結果に基づいて、図７に示す表の右端の欄に示される総合評価の結果を算出する。
なお、総合評価の結果は、例えば、各劣化シナリオの最悪値に基づいて算出されてもよいし、劣化シナリオ毎に重みを乗じて算出されてもよい。
次に、ステップＳ１７では、故障時期推定部２７が、例えば、表示装置やプリンタ等の出力装置に対して、図７に示す表として示される電気設備に含まれる電気部品の故障時期の推定結果を出力する。
Next, in step S16, the failure timing estimation unit 27 calculates the result of the overall evaluation shown in the rightmost column of the table shown in FIG. 7 based on the estimation result for each deterioration scenario of each business establishment.
The result of the overall evaluation may be calculated based on the worst value of each deterioration scenario, or may be calculated by multiplying each deterioration scenario by a weight.
Next, in step S17, the failure time estimation unit 27 outputs the estimated results of the failure times of the electrical components included in the electrical equipment, which are shown as the table in FIG. 7, to an output device such as a display device or a printer.
＜主な特徴＞
本実施形態の電気部品劣化推定装置２０は、電気設備に含まれる電気部品の故障時期を推定する電気部品劣化推定装置であって、点検結果情報取得部２１と、気象情報取得部２２と、故障時期推定部２７とを備えている。点検結果情報取得部２１は、電気部品の点検結果を含む点検結果情報を取得する。気象情報取得部２２は、電気設備が設置されたエリアの気象情報を取得する。故障時期推定部２７は、点検結果情報と気象情報とを用いて、電気部品を劣化させる要因となる所定の劣化シナリオごとに、電気部品の故障時期を推定する。
これにより、電気設備に含まれる電気部品について、各電気部品に対して設定された劣化シナリオごとに、点検結果の情報および気象情報に基づいて、中長期的な故障時期を推定することができる。
この結果、電気設備に含まれる部品の中長期的な故障時期を推定することができる。
<Main features>
The electrical component degradation estimation device 20 of this embodiment is an electrical component degradation estimation device that estimates the failure timing of electrical components included in electrical equipment, and includes an inspection result information acquisition unit 21, a weather information acquisition unit 22, and a failure timing estimation unit 27. The inspection result information acquisition unit 21 acquires inspection result information including the inspection results of the electrical components. The weather information acquisition unit 22 acquires weather information for the area in which the electrical equipment is installed. The failure timing estimation unit 27 uses the inspection result information and the weather information to estimate the failure timing of the electrical component for each predetermined degradation scenario that is a factor in causing the degradation of the electrical component.
This makes it possible to estimate the mid- to long-term failure timing of electrical components included in electrical equipment for each deterioration scenario set for each electrical component, based on inspection result information and weather information.
As a result, it is possible to estimate the mid- to long-term failure time of components included in electrical equipment.
［他の実施形態］
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
Other Embodiments
Although one embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications are possible without departing from the gist of the invention.
（Ａ）
上記実施形態では、電気部品劣化推定装置および電気部品劣化推定方法として、本発明を実現した例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、上述した電気部品劣化推定方法をコンピュータに実行させる電気部品劣化推定プログラムとして本発明を実現してもよい。
(A)
In the above embodiment, the present invention has been described as an example of an electric component deterioration estimation device and an electric component deterioration estimation method, but the present invention is not limited to this.
For example, the present invention may be realized as an electric component deterioration estimation program that causes a computer to execute the above-described electric component deterioration estimation method.
この電気部品劣化推定プログラムは、電気部品劣化推定装置に搭載されたメモリ（記憶部）に保存されており、ＣＰＵがメモリに保存された電気部品劣化推定プログラムを読み込んで、ハードウェアに各ステップを実行させる。より具体的には、ＣＰＵが電気部品劣化推定プログラムを読み込んで、上述した点検結果情報取得ステップと、気象情報取得ステップと、故障時期推定ステップとを実行することで、上記と同様の効果を得ることができる。
また、本発明は、電気部品劣化推定プログラムを保存した記録媒体として実現されてもよい。
This electrical component degradation estimation program is stored in a memory (storage unit) installed in the electrical component degradation estimation device, and a CPU loads the electrical component degradation estimation program stored in the memory and causes the hardware to execute each step. More specifically, the CPU loads the electrical component degradation estimation program and executes the inspection result information acquisition step, weather information acquisition step, and failure time estimation step described above, thereby achieving the same effects as those described above.
The present invention may also be realized as a recording medium storing an electrical component deterioration estimation program.
（Ｂ）
上記実施形態では、劣化時期の推定結果として、（１）５年以上、（２）４年から５年未満、（３）３年から４年未満、（４）２年から３年未満、（５）１年から２年未満、（６）１年未満という６つに分類する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、劣化時期の推定結果としては、６分類に限らず、５分類以下であってもよいし、より細かく７分類以上であってもよい。
(B)
In the above embodiment, the estimation results of the deterioration time are categorized into six categories: (1) 5 years or more, (2) 4 to less than 5 years, (3) 3 to less than 4 years, (4) 2 to less than 3 years, (5) 1 to less than 2 years, and (6) less than 1 year. However, the present invention is not limited to this.
For example, the estimated results of the deterioration time are not limited to six categories, but may be five or less categories, or may be more finely divided into seven or more categories.
（Ｃ）
上記実施形態では、劣化時期を推定する電気部品として、開閉器や変圧器を例として挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、劣化時期を推定する対象となる電気部品としては、上記以外に、高圧ケーブル、断路器、真空遮断器、進相コンデンサ、高圧カットアウト、計器用変流器、保護継電器、直列リアクトル等の他の電気部品であってもよい。
(C)
In the above embodiment, a switch and a transformer are used as examples of electrical components for which the deterioration time is estimated, but the present invention is not limited to this.
For example, the electrical components for which the time of deterioration is to be estimated may be other electrical components such as high-voltage cables, disconnecting switches, vacuum circuit breakers, phase-advancing capacitors, high-voltage cutouts, instrument current transformers, protective relays, and series reactors, in addition to those mentioned above.
（Ｄ）
上記実施形態では、劣化時期の推定に使用する分類アルゴリズムとして、決定木を例として挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、劣化時期の推定に使用する分類アルゴリズムとしては、決定木以外に、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Support-Vector Machine）、ランダムフォレスト等の他のアルゴリズムであってもよい。
(D)
In the above embodiment, a decision tree has been used as an example of a classification algorithm used to estimate the deterioration time, but the present invention is not limited to this.
For example, the classification algorithm used to estimate the deterioration time may be other algorithms such as a neural network, an SVM (Support-Vector Machine), or a random forest, in addition to a decision tree.
（Ｅ）
上記実施形態では、電気部品の故障時期を推定するために、電気部品が設置された位置における温度および湿度を含む環境データを取得する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
(E)
In the above embodiment, an example has been described in which environmental data including temperature and humidity at the location where an electrical component is installed is acquired in order to estimate the time of failure of the electrical component. However, the present invention is not limited to this.
例えば、環境データとしては、温度および湿度に加えて、照度、気圧、騒音、加速度、ＶＯＣ（Volatile Organic Compounds）等の他の環境データを用いて、電気部品の故障時期を推定してもよい。 For example, in addition to temperature and humidity, other environmental data such as illuminance, air pressure, noise, acceleration, and VOCs (Volatile Organic Compounds) may be used to estimate the time of failure of electrical components.
本発明の電気部品劣化推定装置は、電気設備に含まれる部品の中長期的な故障時期を推定することができるという効果を奏することから、電気設備を管理する各種装置、システムに対して広く適用可能である。 The electrical component degradation estimation device of the present invention has the effect of being able to estimate the medium- to long-term failure timing of components contained in electrical equipment, and is therefore widely applicable to various devices and systems that manage electrical equipment.
１０ 電気部品劣化推定システム
１１ 点検データ入力システム
１２ 設備情報ＤＢ
１３ 点検情報ＤＢ
１４ 環境センサ情報ＤＢ
１５ 遠隔監視システム
１６ 絶縁監視情報ＤＢ
１７ 気象庁サイト
１８ 気象情報ＤＢ
１９ 地理情報ＤＢ
２０ 電気部品劣化推定装置
２１ 点検結果情報取得部
２２ 気象情報取得部
２３ 環境データ取得部
２４ 絶縁監視情報取得部
２５ 特徴データ取得部
２６ 地理情報取得部
２７ 故障時期推定部
10 Electrical component deterioration estimation system 11 Inspection data input system 12 Equipment information DB
13 Inspection information DB
14 Environmental sensor information DB
15 Remote monitoring system 16 Insulation monitoring information DB
17 Japan Meteorological Agency website 18 Weather information database
19 Geographic information DB
20 Electrical component deterioration estimation device 21 Inspection result information acquisition unit 22 Weather information acquisition unit 23 Environmental data acquisition unit 24 Insulation monitoring information acquisition unit 25 Feature data acquisition unit 26 Geographical information acquisition unit 27 Failure time estimation unit
Claims (11)
前記電気部品の点検結果を含む点検結果情報を取得する点検結果情報取得部と、
気象サイトから、前記電気設備が設置された場所の気象情報を取得する気象情報取得部と、
前記電気部品の劣化に影響する説明変数の経時推移に基づく前記電気部品の劣化の進展を劣化シナリオと定義すると、前記説明変数を、前記点検結果情報、および前記気象情報に含まれる情報の中から選択した特定の情報をパラメータとする変数として算出するとともに、前記劣化シナリオごとに、前記説明変数の経時推移を算出して前記電気部品の故障時期を推定する故障時期推定部と、
を備えている電気部品劣化推定装置。 An electrical component deterioration estimation device that estimates a failure time of an electrical component included in electrical equipment,
an inspection result information acquisition unit that acquires inspection result information including inspection results of the electrical components;
a weather information acquisition unit that acquires weather information for a location where the electrical equipment is installed from a weather site ;
a failure timing estimation unit that calculates the explanatory variables as variables having parameters of specific information selected from the inspection result information and information included in the weather information, where the progress of deterioration of the electrical component based on the transition over time of explanatory variables that affect the deterioration of the electrical component is defined as a deterioration scenario, and that calculates the transition over time of the explanatory variables for each deterioration scenario to estimate a failure timing of the electrical component;
An electrical component deterioration estimation device comprising:
請求項１に記載の電気部品劣化推定装置。 the failure time estimation unit has a decision tree for each of the deterioration scenarios and estimates the failure time of the electrical component in multiple stages.
The electrical component deterioration estimation device according to claim 1 .
前記故障時期推定部は、前記説明変数を、前記点検結果情報、前記気象情報、および前記環境データに含まれる情報の中から選択した特定の情報をパラメータとする変数として算出する、
請求項１または２に記載の電気部品劣化推定装置。 an environmental data acquisition unit that acquires environmental data including temperature and humidity at a location where the electrical component is installed;
the failure time estimation unit calculates the explanatory variables as variables having specific information selected from the inspection result information, the weather information, and the information included in the environmental data as parameters;
The electrical component deterioration estimation device according to claim 1 or 2.
前記故障時期推定部は、前記説明変数を、前記点検結果情報、前記気象情報、および前記絶縁状態の測定結果に含まれる情報の中から選択した特定の情報をパラメータとする変数として算出する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の電気部品劣化推定装置。 further comprising an insulation monitoring information acquisition unit that acquires measurement results of the insulation state of the electrical component;
the failure time estimation unit calculates the explanatory variables as variables having specific information selected from the inspection result information, the weather information, and information included in the measurement results of the insulation state as parameters ;
The electrical component deterioration estimation device according to any one of claims 1 to 3.
前記故障時期推定部は、前記説明変数を、前記点検結果情報、前記気象情報、および前記特徴的な情報に含まれる情報の中から選択した特定の情報をパラメータとする変数として算出する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の電気部品劣化推定装置。 further comprising a characteristic data acquisition unit that acquires characteristic information for each of the electrical components;
the failure time estimation unit calculates the explanatory variables as variables having specific information selected from information included in the inspection result information, the weather information, and the characteristic information as parameters ;
The electrical component deterioration estimation device according to any one of claims 1 to 4.
前記故障時期推定部は、前記説明変数を、前記点検結果情報、前記気象情報、および前記地理的な情報に含まれる情報の中から選択した特定の情報をパラメータとする変数として算出する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の電気部品劣化推定装置。 a geographic information acquisition unit that acquires geographic information about a location where the electrical equipment is installed;
the failure time estimation unit calculates the explanatory variables as variables having specific information selected from information included in the inspection result information, the weather information, and the geographical information as parameters;
The electrical component deterioration estimation device according to any one of claims 1 to 5.
湿度シナリオのうち、少なくとも１つが含まれる、
請求項１から６のいずれか１項に記載の電気部品劣化推定装置。 The deterioration scenarios include a high voltage current scenario, an equipment temperature scenario, a maximum temperature scenario, a solar radiation impact scenario, a salt damage scenario, a lightning damage scenario, an insulation resistance scenario, an outdoor humidity scenario,
At least one humidity scenario is included.
The electrical component deterioration estimation device according to any one of claims 1 to 6.
請求項１から７のいずれか１項に記載の電気部品劣化推定装置。 The electrical component is at least one of a switch and a transformer.
The electrical component deterioration estimation device according to any one of claims 1 to 7.
前記点検結果情報を保存する点検結果情報データベースと、
前記気象情報を保存する気象情報データベースと、
を備えた電気部品劣化推定システム。 The electrical component deterioration estimation device according to any one of claims 1 to 8,
an inspection result information database for storing the inspection result information;
a weather information database for storing the weather information;
An electrical component deterioration estimation system comprising:
前記電気部品の点検結果を含む点検結果情報を取得する点検結果情報取得ステップと、
気象庁サイトから、前記電気設備が設置された場所の気象情報を取得する気象情報取得ステップと、
前記電気部品の劣化に影響する説明変数の経時推移に基づく前記電気部品の劣化の進展を劣化シナリオと定義すると、前記説明変数を、前記点検結果情報、および前記気象情報に含まれる情報の中から選択した特定の情報をパラメータとする変数として算出するとともに、前記劣化シナリオごとに、前記説明変数の経時推移を算出して前記電気部品の故障時期を推定する故障時期推定ステップと、
を備えている電気部品劣化推定方法。 An electrical component deterioration estimation method for estimating a failure time of an electrical component included in electrical equipment, comprising:
an inspection result information acquisition step of acquiring inspection result information including inspection results of the electrical components;
a weather information acquisition step of acquiring weather information for a location where the electrical equipment is installed from a Japan Meteorological Agency website ;
a failure time estimation step of calculating the explanatory variables as parameters, where the progress of deterioration of the electrical component based on the transition over time of explanatory variables that affect the deterioration of the electrical component is defined as a deterioration scenario, and calculating the transition over time of the explanatory variables for each deterioration scenario to estimate the time of failure of the electrical component;
The method for estimating deterioration of an electrical component includes:
前記電気部品の点検結果を含む点検結果情報を取得する点検結果情報取得ステップと、
気象庁サイトから、前記電気設備が設置された場所の気象情報を取得する気象情報取得ステップと、
前記電気部品の劣化に影響する説明変数の経時推移に基づく前記電気部品の劣化の進展を劣化シナリオと定義すると、前記説明変数を、前記点検結果情報、および前記気象情報に含まれる情報の中から選択した特定の情報をパラメータとする変数として算出するとともに、前記劣化シナリオごとに、前記説明変数の経時推移を算出して前記電気部品の故障時期を推定する故障時期推定ステップと、
を備えている電気部品劣化推定方法を、コンピュータに実行させる電気部品劣化推定プログラム。 An electrical component deterioration estimation program for estimating a failure time of an electrical component included in electrical equipment,
an inspection result information acquisition step of acquiring inspection result information including inspection results of the electrical components;
a weather information acquisition step of acquiring weather information for a location where the electrical equipment is installed from a Japan Meteorological Agency website ;
a failure time estimation step of calculating the explanatory variables as parameters, where the progress of deterioration of the electrical component based on the transition over time of explanatory variables that affect the deterioration of the electrical component is defined as a deterioration scenario, and calculating the transition over time of the explanatory variables for each deterioration scenario to estimate the time of failure of the electrical component;
An electric component deterioration estimation program that causes a computer to execute an electric component deterioration estimation method comprising the steps of:
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