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公開番号2024120321
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-05
出願番号2023027033
出願日2023-02-24
発明の名称異常検知方法及び異常検知システム
出願人日新電機株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類G05B 23/02 20060101AFI20240829BHJP(制御;調整)
要約【課題】電気設備の設置場所における環境変化等、外部環境による影響を受けることなく電気設備の異常を精度よく検知することができる異常検知方法及び異常検知システムを提供する。
【解決手段】異常検知方法は、電気設備に配置された温度センサの測定データを取得し、平均値及び乖離値を算出し(306)、乖離値を用いて、温度センサ毎に移動平均値を算出し(308)、学習期間における乖離値及び移動平均値の時系列データからK1、K2及びK3を決定し、乖離値及び移動平均値の各々に関して、K1、K2及びK3から複数のしきい値を算出し(310)、学習期間の後、測定データから算出された乖離値及び移動平均値と、複数のしきい値とを比較することにより、電気設備における異常発生の有無を判定する(316)。これにより、異常判定のためのしきい値を、比較的簡単な演算により自動的に、且つ精度よく決定できる。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
電気設備に配置された複数の温度センサの各々により、同じタイミングにおいて測定された測定データを取得する第１ステップと、
前記第１ステップにより取得された複数の前記測定データの少なくとも一部から平均値を算出する第２ステップと、
複数の前記測定データの各々から前記平均値を減算して乖離値を算出する第３ステップと、
前記第１ステップ、前記第２ステップ及び前記第３ステップを所定期間繰返し実行することにより得られた前記乖離値を用いて、前記温度センサ毎に移動平均値を算出する第４ステップと、
学習期間において、前記第１ステップ、前記第２ステップ、前記第３ステップ及び前記第４ステップが繰返されることにより生成された前記乖離値及び前記移動平均値の時系列データの各々を、大きい順に並べ替える第５ステップと、
前記乖離値及び前記移動平均値の各々に関して、前記第５ステップにより並べ替えられた後のデータの中から、最上位から数えて、前記時系列データの総数のＬ１％、Ｌ２％及びＬ３％に対応する順位のデータを、それぞれＫ１、Ｋ２及びＫ３として決定する第６ステップと、
前記乖離値及び前記移動平均値の各々に関して、Ｋ１、Ｋ２及びＫ３から複数のしきい値を算出する第７ステップと、
前記学習期間の後、前記温度センサにより測定された測定データから算出された前記乖離値及び前記移動平均値と、前記複数のしきい値とを比較することにより、前記電気設備における異常発生の有無を判定する第８ステップとを含み、
Ｌ２は、Ｌ１より大きく、
Ｌ３は、Ｌ２より大きいことを特徴とする、異常検知方法。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記第２ステップにおいて算出される前記平均値は、複数の前記測定データから、前記第３ステップにおいて算出される前記乖離値に対応する測定データを除いて算出されることを特徴とする、請求項１に記載の異常検知方法。
【請求項３】
前記第８ステップは、
前記学習期間の後に測定された前記測定データから算出された前記乖離値及び前記移動平均値の各々を、対応する前記複数のしきい値と比較し、ポイントを設定する第９ステップと、
前記ポイントが所定値以上であれば、前記電気設備において異常が発生したと判定する第１０ステップとを含むことを特徴とする、請求項１又は請求項２に記載の異常検知方法。
【請求項４】
Ｌ１は、０．１より大きく０．３より小さく、
Ｌ２は、１より大きく５より小さく、
Ｌ３は、１０より大きく２０より小さいことを特徴とする、請求項１又は請求項２に記載の異常検知方法。
【請求項５】
電気設備に配置された複数の温度センサと、
演算装置とを含み、
前記演算装置は、
前記複数の温度センサの各々により、同じタイミングにおいて測定された測定データを取得する第１処理と、
前記第１処理により取得された複数の前記測定データの少なくとも一部から平均値を算出する第２処理と、
複数の前記測定データの各々から前記平均値を減算して乖離値を算出する第３処理と、
前記第１処理、前記第２処理及び前記第３処理を所定期間繰返し実行することにより得られた前記乖離値を用いて、前記温度センサ毎に移動平均値を算出する第４処理と、
学習期間において、前記第１処理、前記第２処理、前記第３処理及び前記第４処理が繰返されることにより生成された前記乖離値及び前記移動平均値の時系列データの各々を、大きい順に並べ替える第５処理と、
前記乖離値及び前記移動平均値の各々に関して、前記第５処理により並べ替えられた後のデータの中から、最上位から数えて、前記時系列データの総数のＬ１％、Ｌ２％及びＬ３％に対応する順位のデータを、それぞれＫ１、Ｋ２及びＫ３として決定する第６処理と、
前記乖離値及び前記移動平均値の各々に関して、Ｋ１、Ｋ２及びＫ３から複数のしきい値を算出する第７処理と、
前記学習期間の後、前記温度センサにより測定された測定データから算出された前記乖離値及び前記移動平均値と、前記複数のしきい値とを比較することにより、前記電気設備における異常発生の有無を判定する第８処理とを実行し、
Ｌ２は、Ｌ１より大きく、
Ｌ３は、Ｌ２より大きいことを特徴とする、異常検知システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、配電盤等の電気設備における異常を検知し、電気設備の動作停止等の不具合の発生、及び、火災等の重大事故の発生を未然に防止することができる異常検知方法及び異常検知システムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
配電盤等の電気設備は、屋外に配置される、直射日光が当たる場所に配置される等、劣悪な環境に設置されることがあり、設置されてから同じ環境で長期間使用される。配電盤等の電気設備に異常が発生すると、電力の供給先の全ての機器に影響が生じることになる。また、異常の発生は、火災等の重大事故にもつながる可能性がある。したがって、電気設備における異常の発生を事前に検知するために、温度等の監視装置を設けることが行われている。
【０００３】
例えば、下記特許文献１には、過熱が想定される場所に、不燃性の匂い発生物質を封入した匂い発生部品と、過熱発生時に匂い発生物質から放散する匂い物質を検出する匂いセンサとを設置し、過熱を検知する技術が開示されている。
【０００４】
下記特許文献２には、電気設備又はその設置空間に関して、異常の有無を的確に補足して通報する技術が開示されている。具体的には、設備異常警報方法では、光ファイバ式温度測定手段により測定され、時系列に記憶された温度データから、それぞれの温度データの一定時間間隔の平均値、標準偏差値からなる標準パターンを作成し、温度測定値が標準パターンから外れたときに温度異常と判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２００３－２４０６４９号公報
特開平１０－１１６８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１によっては、匂い発生部品を設置した場所しか過熱を検知できず、匂い発生部品の設置及び交換のたびに停電作業が必要になる問題がある。
【０００７】
また、屋外設置される電気設備等では、外部環境（日照、風雨等）のために標準パターンそのものに日毎の変動が大きく発生するので、そのような場合には、特許文献２によっては正しい異常検知ができない問題がある。
【０００８】
したがって、本発明は、電気設備（電気機器を含む）の設置場所における環境変化等、外部環境による影響を受けることなく電気設備の異常を精度よく検知することができる異常検知方法及び異常検知システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
（１）本発明の第１の局面に係る異常検知方法は、電気設備に配置された複数の温度センサの各々により、同じタイミングにおいて測定された測定データを取得する第１ステップと、第１ステップにより取得された複数の測定データの少なくとも一部から平均値を算出する第２ステップと、複数の測定データの各々から平均値を減算して乖離値を算出する第３ステップと、第１ステップ、第２ステップ及び第３ステップを所定期間繰返し実行することにより得られた乖離値を用いて、温度センサ毎に移動平均値を算出する第４ステップと、学習期間において、第１ステップ、第２ステップ、第３ステップ及び第４ステップが繰返されることにより生成された乖離値及び移動平均値の時系列データの各々を、大きい順に並べ替える第５ステップと、乖離値及び移動平均値の各々に関して、第５ステップにより並べ替えられた後のデータの中から、最上位から数えて、時系列データの総数のＬ１％、Ｌ２％及びＬ３％に対応する順位のデータを、それぞれＫ１、Ｋ２及びＫ３として決定する第６ステップと、乖離値及び移動平均値の各々に関して、Ｋ１、Ｋ２及びＫ３から複数のしきい値を算出する第７ステップと、学習期間の後、温度センサにより測定された測定データから算出された乖離値及び移動平均値と、複数のしきい値とを比較することにより、電気設備における異常発生の有無を判定する第８ステップとを含み、Ｌ２は、Ｌ１より大きく、Ｌ３は、Ｌ２より大きい。
【００１０】
これにより、電気設備における温度異常を精度よく検知できる。また、異常判定のためのしきい値を、比較的簡単な演算により自動的に、且つ精度よく決定できる。そのため、しきい値を決定するために人の判断が不要になり、異常検知システムの運用が容易になる。また、比較的簡単な演算によりしきい値を決定できるので、高性能の演算素子が不要であり、システムの製造費用を低減できる。
（【００１１】以降は省略されています）

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