サージアブソーバにおける部分放電の遅延時間推定のための共同デノイズとHB重み付き相互相関
Time-Delay Estimation for Partial Discharge in Arresters Using Joint Denoising and HB-Weighted Cross-Correlation
サージアブソーバの部分放電(PD)検出において、電磁干渉やノイズによる信号歪みで時間遅延推定の精度が低下する問題に対し、共同デノイズと改良型相互相関に基づくPD検出および高精度時間遅延推定手法を提案する。まず、特異値分解(SVD)、スズメサージ探索アルゴリズム(SSA)で最適化された変分モード分解(VMD)、Teagerエネルギー演算子(TEO)を統合した共同デノイズ戦略により、ホワイトノイズや周期的な狭帯域干渉を抑制し、PDパルスの振動開始特性を抽出する。次に、HB周波数領域重み付けと振幅重み付けの二重メカニズムを用いて相関ピークを鋭化させるHB重み付き一般二次相互相関に基づく時間遅延推定手法を導入し、低SNR下での推定ロバスト性を向上させる。シミュレーションでは提案手法は99.9911%の精度を達成し、従来のクロス相関、PHAT-SCOT、NLMS手法を大幅に上回った。実験でも、異なる空間距離差(50cm)で最大相対誤差0.6%以内に抑えられ、提案アルゴリズムの信頼性と精度が検証された。本手法は、電力システムにおけるサージアブソーバのオンライン監視と正確な故障位置特定に新たなアプローチを提供する。
- サージアブソーバの部分放電検出における時間遅延推定の精度低下を解決するため、共同デノイズとHB重み付き一般二次相互相関に基づく新手法を提案
- ホワイトノイズや周期的狭帯域干渉を抑制するため、特異値分解(SVD)、スズメサージ探索アルゴリズム(SSA)で最適化した変分モード分解(VMD)、Teagerエネルギー演算子(TEO)を統合した共同デノイズ戦略を採用
- HB周波数領域重み付けと振幅重み付けの二重メカニズムで相関ピークを鋭化させ、低SNR下での推定ロバスト性を向上
- シミュレーションで99.9911%の精度を達成し、従来のクロス相関、PHAT-SCOT、NLMS手法を大幅に上回った
- 異なる空間距離差(50cm)で最大相対誤差0.6%以内を実証し、提案アルゴリズムの信頼性と精度を検証
- 電力システムにおけるサージアブソーバのオンライン監視と正確な故障位置特定への応用可能性を示唆
電力システム向けサージアブソーバの部分放電(PD)検出・時間遅延推定は、送変電設備のオンライン監視と故障位置特定という電力インフラ保守の根幹技術。本記事はSVD・SSA最適化VMD・TEOを統合した共同デノイズとHB重み付き相互相関により、低SNR環境で99.9911%の推定精度、50cmの空間距離差で相対誤差0.6%以内を達成したと報告しており、既存のクロス相関・PHAT-SCOT・NLMSを大幅に上回る点は注目に値する。ただし現段階ではシミュレーションと限定的な実験検証が中心で、実フィールド適用や商用化・製品化の主体が不明瞭なため、直接の投資対象としては依然として研究段階と見るべき。電力グリッドの予知保全・状態監視ソリューションを手掛ける企業にとっては、設備停止リスク低減や保守コスト削減につながる技術的進歩として中長期的に注視したい。