特表 2023-535611 ケーブル監視システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-08-18

(54)【発明の名称】ケーブル監視システム

(51)【国際特許分類】

   G01R 31/58 20200101AFI20230810BHJP

   G01R 31/12 20200101ALI20230810BHJP

【ＦＩ】

G01R31/58

G01R31/12 A

G01R31/12 B

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023505732

(86)(22)【出願日】2021-07-27

(85)【翻訳文提出日】2023-03-27

(86)【国際出願番号】 GB2021051932

(87)【国際公開番号】W WO2022023732

(87)【国際公開日】2022-02-03

(31)【優先権主張番号】2011786.7

(32)【優先日】2020-07-29

(33)【優先権主張国・地域又は機関】GB

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】523028116

【氏名又は名称】プロサーブ ユーケー リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100083806

【弁理士】

【氏名又は名称】三好 秀和

(74)【代理人】

【識別番号】100111235

【弁理士】

【氏名又は名称】原 裕子

(74)【代理人】

【識別番号】100195257

【弁理士】

【氏名又は名称】大渕 一志

(72)【発明者】

【氏名】クック、 ポール

(72)【発明者】

【氏名】クラーク、 プレストン

(72)【発明者】

【氏名】エルントセン、 トーレ

【テーマコード（参考）】

2G014

2G015

【Ｆターム（参考）】

2G014AA17

2G014AA23

2G014AA34

2G014AB08

2G014AB33

2G015AA13

2G015AA27

2G015CA01

(57)【要約】

ケーブルを監視するためのシステムは、プロセッサ可読命令を記憶するメモリと、メモリに記憶された命令を読み取って実行するように構成されるプロセッサとを備え、プロセッサ可読命令は、複数のセンサからデータを取得することであって、センサはケーブルの複数のパラメータを検出するように構成されること、センサの少なくとも１つ又は各々から取得されたケーブルのパラメータに関連付けられたデータを、センサの他の少なくとも１つ又は各々から取得されたケーブルのパラメータに関連付けられたデータと相関させること、相関させたデータを分析して、ケーブルにおける少なくとも１つの動作異常の存在を決定することを行うようにプロセッサを制御するように構成される命令を含む。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ケーブルを監視するためのシステムであって、
プロセッサ可読命令を記憶するメモリと、
前記メモリに記憶された命令を読み取って実行するように構成されるプロセッサと
を備え、
前記プロセッサ可読命令は、
複数のセンサからデータを取得することであって、前記センサは前記ケーブルの複数のパラメータを検出するように構成されること、
前記センサの少なくとも１つ又は各々から取得された前記ケーブルのパラメータに関連付けられた前記データを、前記センサの他の少なくとも１つ又は各々から取得された前記ケーブルのパラメータに関連付けられたデータと相関させること、
相関させたデータを分析して、前記ケーブルにおける少なくとも１つの動作異常の存在を決定すること
を行うように前記プロセッサを制御するように構成される命令を含む、システム。

【請求項2】

前記プロセッサは、前記相関させたデータを分析して、前記ケーブルにおける前記少なくとも１つの動作異常の位置を決定するように構成される、請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記プロセッサは、前記相関させたデータを分析して、前記ケーブルにおける複数の動作異常を決定するように構成される、請求項１又は２に記載のシステム。

【請求項4】

前記プロセッサは、前記ケーブルの前記パラメータの標準限界を決定するために、前記ケーブルのパラメータに関連付けられたデータを相関させるように構成される、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項5】

前記プロセッサは、前記ケーブルのパラメータに関連付けられたデータを時間相関させるように構成される、請求項４に記載のシステム。

【請求項6】

前記プロセッサは、前記データ及び／又は前記相関させたデータを、前記ケーブルのパラメータの決定された標準限界と比較するように構成される、請求項４又は５に記載のシステム。

【請求項7】

前記ケーブルのパラメータの決定された標準限界は、前記ケーブルが許容動作範囲内にある間に、前記ケーブルのパラメータを互いにプロットすることによって作成される正規性のクラスタを含む、請求項４～６のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項8】

前記ケーブルのパラメータは、
電圧、電流、分布電気センシング（ＤＥＳ）によって決定される少なくとも１つのパラメータ、温度、分布温度センシング（ＤＴＳ）によって決定される少なくとも１つのパラメータ、点温度センシングによって決定される少なくとも１つのパラメータ、振動、分布音響センシング（ＤＡＳ）によって決定される少なくとも１つのパラメータ、分布歪みセンシング（ＤＳＳ）によって決定される少なくとも１つのパラメータ、分布圧力センシング（ＤＰＳ）によって決定される少なくとも１つのパラメータ、部分放電（ＰＤ）によって決定される少なくとも１つのパラメータ、及び／又はライン共振分析（ＬＩＲＡ）によって決定される少なくとも１つのパラメータ
の１つ以上を含む、請求項１～７のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項9】

前記ケーブルのパラメータは、抵抗、インダクタンス、コンダクタンス、キャパシタンス、特性インピーダンス、減衰、位相速度、実効誘電率、電力、電力品質、力率、埋設深度、機械的応力、電気的応力、歪み、部分放電、インピーダンス、及び／又は故障までの日数を含む導出パラメータを含む、請求項１～８のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項10】

前記プロセッサは、前記動作異常のリアルタイム表示を提供するように構成される、請求項１～９のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項11】

前記プロセッサは、前記ケーブルの潜在的な故障を検出するように構成される、請求項１～１０のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項12】

前記プロセッサは、故障検出及び／又は前記ケーブルにおける決定された少なくとも１つの動作異常に基づいて、予測メンテナンス及び／又は動作推奨を提供するように構成される、請求項１～１１のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項13】

前記プロセッサは、正常動作の第１の表示、前記動作異常をもたらす少なくとも１つのパラメータの変化の第２の表示、及び少なくとも１つのパラメータの実質的に急速な変化及び／又は故障の第３の表示を提供するように構成される、請求項１～１２のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項14】

前記プロセッサは、機械学習プロセスを使用して、前記ケーブルのパラメータに関連付けられた前記データを相関及び／又は時間相関させるように構成される、請求項１～１３のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項15】

前記プロセッサは、前記システムをトレーニングするために履歴動作データを使用した教師あり機械学習、及び／又は前記システムがヒューリスティックにトレーニングされるようにする教師なし機械学習を使用するように構成される、請求項１４に記載のシステム。

【請求項16】

前記複数のセンサは、パッシブセンサ及び／又は光ファイバを含む、請求項１～１５のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項17】

前記複数のセンサは、複数の場所において実質的に同時に複数のケーブルのパラメータを検出するように構成される、請求項１～１６のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項18】

前記システムは、陸上及び／又は洋上の監視ステーションを備える、請求項１～１７のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項19】

前記システムは、前記複数のセンサから前記データを取得し、前記プロセッサに送信されるように前記データを処理するための少なくとも１つのマージャモジュールを備える、請求項１～１８のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項20】

前記システムは、前記複数のセンサからのデータを、前記プロセッサに送信されるように少なくとも１つの凝集データストリームに変換するための少なくとも１つのプロトコル変換モジュールを備える、請求項１～１９のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項21】

ケーブルを監視する方法であって、
複数のセンサからデータを取得するステップであって、前記センサは前記ケーブルの複数のパラメータを検出するように構成されるステップと、
前記センサの少なくとも１つ又は各々から取得された前記ケーブルのパラメータに関連付けられた前記データを、他のセンサの少なくとも１つ又は各々から取得された前記ケーブルのパラメータに関連付けられたデータと相関させるステップと、
相関させたデータを分析して、前記ケーブルにおける少なくとも１つの動作異常の存在を決定するステップと
を含む、方法。

【請求項22】

前記ケーブルの前記パラメータの標準限界を決定するために、前記ケーブルのパラメータに関連付けられた前記データを相関させるステップを含む、請求項２１に記載の方法。

【請求項23】

請求項２１から２２のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるように構成されるコンピュータ可読命令を含む、コンピュータプログラム。

【請求項24】

請求項２３に記載のコンピュータプログラムを有する、コンピュータ可読媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

記載された例示は、ケーブル、特に、海底ケーブルを監視するシステム及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

洋上風力発電産業はまだ黎明期にある。再生可能資源からのエネルギー発電量を増やすことを目的として、世界的に認可された多くの洋上風力発電所がある。洋上風力は、現在、再生可能エネルギーにとって最も急速に成長している分野である。

【0003】

これらの生産初期の数年間にわたり、事業者にとって最大の課題の１つは海底ケーブルの早期疲労故障であった。洋上風力発電所のケーブル故障は、多額の保険金請求コストにつながる可能性がある。この故障は、様々な理由によるものであり、設計、製造、設置、又は運用段階での問題によって海底ケーブルの故障が発生する可能性がある。

【0004】

提案されている新しい洋上風力発電所には、アレイケーブル（タービンを相互に接続し、洋上の変電所に接続する）とエクスポートケーブル（洋上の変電所を陸上の終端に接続する）の両方のかなりの量の海底ケーブルがある。海底ケーブルは、洋上風力発電所の開発コストの１０％しか占めない場合があるが、洋上風力発電所の保険金請求全体の最大８０％を占める場合がある。かなりの数の保険金請求がケーブルの故障に起因しており、これらが重大な問題であることを示している。海底ケーブルの修理又は交換は高価で時間がかかる。さらに、天候、船舶及び予備部品の可用性等の要因により、修理が遅れることがある。

【0005】

海底ケーブルのケーブル監視を改善するための持続的な必要性がある。

【0006】

この背景技術は、熟練した読者が以下の説明をより良く理解できるようにシーンを設定する役割を果たすに過ぎない。したがって、上記の議論のいずれも、必ずしもその議論が技術水準の一部であること、又は一般常識であることを認めるものとは見なされない。本開示の１つ以上の態様／実施形態は、１つ以上の背景技術の問題に対処してもよく又はしなくてもよい。

【発明の概要】

【0007】

本発明の第１の態様によれば、ケーブルを監視するためのシステムが提供され、前記システムは、プロセッサ可読命令を記憶するメモリと、前記メモリに記憶された命令を読み取って実行するように構成されるプロセッサとを備え、前記プロセッサ可読命令は、複数のセンサからデータを取得することであって、前記センサは前記ケーブルの複数のパラメータを検出するように構成されること、前記センサの少なくとも１つ又は各々から取得された前記ケーブルのパラメータに関連付けられた前記データを、前記センサの他の少なくとも１つ又は各々から取得された前記ケーブルのパラメータに関連付けられたデータと相関させること、相関させたデータを分析して、前記ケーブルに少なくとも１つの動作異常が存在することを決定することを行うように前記プロセッサを制御するように構成される命令を含む。（複数の）ケーブルのパラメータは、ケーブルの複数の要因の状態に関連してもよい。

【0008】

これには、ケーブルの故障によって引き起こされる過度のダウンタイムに対する解決策を提供するという利点がある。オペレータは、ケーブル資産の完全な可視性を提供されてもよく、ケーブル監視システムは、状態に基づくメンテナンス、戦略的なメンテナンス計画、及びコスト削減を可能にし得る。

【0009】

前記プロセッサは、前記相関させたデータを分析して、前記ケーブルにおける前記少なくとも１つの動作異常の位置を決定するように構成されてもよい。

【0010】

前記プロセッサは、前記相関させたデータを分析して、前記ケーブルにおける複数の動作異常を決定するように構成されてもよい。

【0011】

前記プロセッサは、前記ケーブルの前記パラメータの標準限界を決定するために、前記パラメータに関連付けられたデータを相関させるように構成されてもよい。ケーブルのパラメータは、監視パラメータであってもよい。前記プロセッサは、前記監視パラメータに関連付けられたデータを相関させるように構成されてもよい。（複数の）監視パラメータは、使用されている測定可能な要因及び／又は特定の測定に関連してもよい。

【0012】

前記プロセッサは、前記ケーブルのパラメータに関連付けられたデータを時間相関させるように構成されてもよい。

【0013】

前記プロセッサは、前記データ及び／又は前記相関させたデータを、前記ケーブルのパラメータの決定された標準限界と比較するように構成されてもよい。

【0014】

前記ケーブルのパラメータの決定された標準限界は、前記ケーブルが許容動作範囲内にある間に、前記ケーブルのパラメータを互いにプロットすることによって作成された正規性のクラスタを含んでもよい。ケーブルが許容動作範囲内にある間に、監視パラメータが相互にプロットされてもよい。

【0015】

前記ケーブルのパラメータは、電圧、電流、分布電気センシング（ＤＥＳ）によって決定される少なくとも１つのパラメータ、温度、分布温度センシング（ＤＴＳ）によって決定される少なくとも１つのパラメータ、点温度センシングによって決定される少なくとも１つのパラメータ、振動、分布音響センシング（ＤＡＳ）によって決定される少なくとも１つのパラメータ、分布歪みセンシング（ＤＳＳ）によって決定される少なくとも１つのパラメータ、分布圧力センシング（ＤＰＳ）によって決定される少なくとも１つのパラメータ、部分放電（ＰＤ）によって決定される少なくとも１つのパラメータ、及び／又はライン共振分析（ＬＩＲＡ）によって決定される少なくとも１つのパラメータの１つ以上を含んでもよい。ケーブルのパラメータは、監視パラメータであってもよい。

【0016】

前記ケーブルのパラメータは、抵抗、インダクタンス、コンダクタンス、キャパシタンス、特性インピーダンス、減衰、位相速度、実効誘電率、電力、電力品質、力率、埋設深度、機械的応力、電気的応力、歪み、部分放電、インピーダンス、及び／又は故障までの日数を含む導出パラメータを含んでもよい。ケーブルのパラメータは、監視パラメータであってもよい。

【0017】

前記プロセッサは、前記動作異常のリアルタイム表示を提供するように構成されてもよい。

【0018】

前記プロセッサは、前記ケーブルの潜在的な故障を検出するように構成されてもよい。

【0019】

前記プロセッサは、故障検出及び／又は前記ケーブルにおいて決定された少なくとも１つの動作異常に基づいて、予測メンテナンス及び／又は動作推奨を提供するように構成されてもよい。

【0020】

前記プロセッサは、正常動作の第１の表示、前記動作異常をもたらす少なくとも１つのパラメータの変化の第２の表示、及び少なくとも１つのパラメータの実質的に急速な変化及び／又は故障の第３の表示を提供するように構成されてもよい。

【0021】

前記プロセッサは、機械学習プロセスを使用して、前記ケーブルのパラメータに関連付けられた前記データを相関及び／又は時間相関させるように構成されてもよい。ケーブルのパラメータは、監視パラメータであってもよい。

【0022】

前記プロセッサは、前記システムをトレーニングするために履歴動作データを使用した教師あり機械学習、及び／又は前記システムがヒューリスティックにトレーニングされるようにする教師なし機械学習を使用するように構成されてもよい。

【0023】

前記複数のセンサは、パッシブセンサ及び／又は光ファイバを含んでもよい。

【0024】

前記複数のセンサは、複数の場所において実質的に同時に前記複数のケーブルのパラメータを検出するように構成されてもよい。

【0025】

前記システムは、陸上及び／又は洋上の監視ステーションを備えてもよい。

【0026】

前記システムは、前記複数のセンサから前記データを取得し、前記プロセッサに送信されるように前記データを処理するための少なくとも１つのマージャモジュールを備えてもよい。

【0027】

前記システムは、前記複数のセンサからのデータを、前記プロセッサに送信されるように少なくとも１つの凝集データストリームに変換するための少なくとも１つのプロトコル変換モジュールを備えてもよい。

【0028】

本発明の第２の態様によれば、ケーブルを監視する方法が提供され、前記方法は、複数のセンサからデータを取得するステップであって、前記センサは前記ケーブルの複数のパラメータを検出するように構成されるステップと、前記センサの少なくとも１つ又は各々から取得された前記ケーブルのパラメータに関連付けられた前記データを、他のセンサの少なくとも１つ又は各々から取得された前記ケーブルのパラメータに関連付けられたデータと相関させるステップと、相関させたデータを分析して、前記ケーブルに少なくとも１つの動作異常が存在することを決定するステップと～を含む。

【0029】

前記方法は、前記相関させたデータを分析して、前記ケーブルにおける前記少なくとも１つの動作異常の位置を決定するステップを含んでもよい。

【0030】

前記方法は、前記相関させたデータを分析して、前記ケーブルにおける複数の動作異常を決定するステップを含んでもよい。

【0031】

前記方法は、前記ケーブルの前記パラメータの標準限界を決定するために、前記ケーブルのパラメータに関連付けられた前記データを相関させるステップを含んでもよい。ケーブルのパラメータは、監視パラメータであってもよい。前記方法は、前記監視パラメータに関連付けられたデータを相関させるステップを含んでもよい。

【0032】

本発明の第３の態様によれば、上記の方法をコンピュータに実行させるように構成されるコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラムが提供される。

【0033】

本発明の第４の態様によれば、上記のコンピュータプログラムを有するコンピュータ可読媒体が提供される。

【図面の簡単な説明】

【0034】

【図1】本発明の一実施形態によるケーブル監視システムを備えた風力発電所の概略図を示す。

【図2】本発明の一実施形態によるケーブル監視システムのシステムアーキテクチャの概略図を示す。

【図3】本発明の一実施形態によるケーブル監視システムの正規性のクラスタのグラフの例を示す。

【図4】本発明の一実施形態によるケーブル監視システムのマスタ監視ステーションの概略図を示す。

【図5】本発明の一実施形態によるケーブル監視システムの洋上監視ステーションの概略図を示す。

【図6】本発明の一実施形態によるケーブル監視システムの使用方法のフローチャートを示す。

【発明を実施するための形態】

【0035】

図１は、１０２基の風力タービン１２を備えた洋上風力発電所１０の実施形態のレイアウト及びトポロジを示している。この例では、一例として各タービンの定格容量は７ＭＷであるが、これよりも高い又は低い定格容量のタービンを使用し得ることが理解されるであろう。タービン１２を互いに接続し、且つ洋上の変電所１６に接続するインターアレイケーブル１４がある。この例では、アレイケーブルは定格６６ｋＶであるが、他のケーブル定格を使用してもよい。アレイケーブル１４は、アレイケーブル１４の電気伝送素子に加えて、光ファイバケーブル１４Ａ（破線で示されている）を含む。洋上風力発電の海底ケーブルの大部分は、一体型（又はローカル）の光ファイバケーブルを特徴としている。他の実施形態では、任意の数のタービンとアレイケーブルを使用し得ることが理解されるであろう。

【0036】

より高い定格のエクスポートケーブル１８（例えば、定格２２０ｋＶ）は、洋上の変電所１６を陸上の終端２０及び陸上の変電所２２に接続する。一般に、システムはアレイケーブルよりもはるかに少ないエクスポートケーブル１８を含んでおり、この例では２本のエクスポートケーブル１８が提供されているが、他の数のエクスポートケーブル１８を使用してもよい。一般に、１本又は２本のエクスポートケーブルのみが使用される。陸上終端２０に接続されているのは、陸上動作制御システム２４であり、一般に制御センターに設けられている。エクスポートケーブル１８は、エクスポートケーブル１８の電気伝送素子に加えて、光ファイバケーブル１８Ａ（破線で示されている）を含む。指定されたケーブルの距離は単なる例示である。これは風力発電所のレイアウトの一例に過ぎず、他の実施形態では他のレイアウトを使用してもよいことが理解されるであろう。

【0037】

マスタ監視ステーション（ＭＭＳ）３２を含むケーブル監視システム３０が提供される。ＭＭＳ３２は、矢印で示されているようにリモートネットワークアクセス３３を有してもよい。また、ＭＭＳ３２と共に、オペレータワークステーション（ＯＷＳ）も配置されている。ＭＭＳ３２で直接作業する必要があるオペレータがローカル監視を利用できるようにするために、単一又は複数のオペレータワークステーション（ＯＷＳ）がＭＭＳ３２の外部に提供されてもよい。ケーブル監視システム３０は、洋上監視ステーション（ＯＭＳ）３４も含む。ケーブル監視システム３０は、センシングシステムを使用して複数のパラメータを測定し、例えば、ケーブル１４、１８の状態等、インターアレイケーブル１４及びエクスポートケーブル１８を監視する全体的な手法をオペレータに提供する。ケーブル監視システム３０は、ケーブル故障検出も提供する。

【0038】

ケーブル監視システム３０は、風力発電所のレイアウトでの使用に限定されず、他の実施形態では、他の状況でケーブルを監視するために使用されてもよいことが理解されるであろう。ケーブル監視システム３０は、必要なデータを取得するために、サードパーティのセンサを備えた新しい（グリーン）フィールド開発に設置されてもよい。ケーブル監視システム３０は、サイトの特定の要求を満たすために、異なるサードパーティのセンサシステムを使用して既存の（ブラウンフィールド）サイトに後付けされてもよい。複数の実施形態では、ケーブルは海底ケーブルであってもよいが、他の実施形態では、ケーブルは水から出ていてもよいことが理解されるであろう。

【0039】

図２は、ケーブル監視システム３０のシステムアーキテクチャを示している。ＭＭＳ３２は、陸上動作制御センター内に又はそれと共に配置され、陸上動作制御システム２４と通信するように構成されてもよく又はそこに含まれてもよい。ＯＭＳ３４は、洋上変電所１６内に設置されている。光ファイバケーブル１４Ａは、処理及び分析のためにタービン１２からＭＭＳ３２及びＯＭＳ３４にデータを渡してもよい。

【0040】

ケーブル監視システム３０は、複数のセンサからデータを取得するように構成される。いくつかの実施形態では、センサは、風力タービンのトランジションピース３８に配置されたセンサノード３６の形態にある。センサノード３６は、各タービン１２のトランジションピース３８の入出力における電気ケーブルの各フェーズに配置される。センサノード３６は、例えば、点温度及び振動、電流（電気）、電圧及び歪み等のパラメータを測定する。その後、データは光信号として出力され、光ファイバケーブル１４Ａを通して伝播される。少なくともいくつかのセンサは、例えば、関連付けられたパラメータを示す電気応答を生成する電気素子を備える電気センサノードであってもよい。代替的に又は追加的に、少なくともいくつかのセンサは、光センサノードを含んでもよく、例えば、センサは、歪み及び／又は温度のような関連パラメータを示す光学応答を生成するファイバブラッグ格子（ｆｉｂｒｅ－Ｂｒａｇｇ ｇｒａｔｉｎｇ）、ファブリーペローエタロン（Ｆａｂｒｙ－Ｐｅｒｏｔ ｅｔａｌｏｎ）又は他の光学素子を含む。しかしながら、様々な種類のセンサが使用されてもよく、上記に限定されない。

【0041】

センサは、ケーブル１４の複数のパラメータを検出するように構成される。単一のセンサは、ケーブル監視システム３０にフィードバックされる複数のパラメータを検出してもよい。複数のセンサは、それぞれケーブル監視システム３０にフィードバックされる単一のパラメータを検出してもよい。歪み、温度、絶縁抵抗、及び電気負荷等のパラメータは、海底ケーブルの状態監視に特に有用である。

【0042】

ケーブル監視システム３０は、オペレータがフィールドのケーブル１４、１８の状態を知るのに有用な複数のパラメータを監視する。これらのパラメータは、詳細な分析を可能にするデータの関係及び傾向、最終的にはケーブル故障の予測を見つけるために使用される。簡単にするために、単一のアレイケーブル１４及び光ファイバケーブル１４Ａを参照するが、記載されている特徴及び方法は、他のアレイケーブル１４及びエクスポートケーブル１８にも適用できることが理解されるであろう。

【0043】

センサは、パッシブセンサを含んでもよい。このセンサ技術は、光ファイバ（低損失通信のゴールドスタンダード媒体）を使用して、広範な電気的又は機械的パラメータの長距離且つ「無電源」の測定を可能にする。これは、既存のファイバネットワークに便乗することによって、電力システム上のセンサカバレッジの設置、拡張、又は強化のコストを最小限に抑える。１本のファイバに対して多くの異なる測定値を集めることによって、保護及び監視のスキームがより単純且つ効率的になり得る。

【0044】

センサ技術は、電力網又はプラントのアイテム全体の広い間隔の場所から、多くの多様なパラメータ、特に電圧と電流の波形の測定値を同時に取得してもよい。これは、従来のデータレートの制限なく、最小限のハードウェアでパッシブに行われる。これにより、柔軟なセンサアレイの展開、単一ファイバの調査、及び非常に迅速な応答がもたらされ、電力業界に改善された費用対効果の高いインストルメントシステムを提供するための幅広いソリューションが生まれる。

【0045】

光センシング方法は、既存の光ファイバ１４Ａ上のパッシブセンサを使用する。センサ３６は、測定する必要がある任意の場所に配置されてもよく、この場合、センサ３６は、各タービンのトランジションピース３８の入出力におけるケーブル１４Ａの各フェーズに配置される。８つのタービン１２のアレイ列では、これは、洋上変電所１６とアレイケーブル１４との間の結合を監視するための洋上変電所１６における３つのセンサ（図示せず）を含むアレイ内の４８個のセンサ３６に相当する。また、センサは、風力発電ケーブルシステムのその部分を監視するために、重要なポイント又は結合部におけるエクスポートケーブル１８にも配置されてもよい。ケーブル監視システム３０は、２２０ｋＶエクスポートケーブルが変電所１６の４００ｋＶ変圧器に接続するＧＩＳの故障をカバーする。

【0046】

ＯＭＳ３４は、後述するように複数のパラメータの計算を可能にするＬＩＲＡモジュール４０を備える。ＯＭＳ３４はＤＴＳ（分布温度センシング；Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ）モジュール４２を備えており、ＭＭＳ３２はＤＴＳラック４４を備えており、それぞれが分布温度センサに関連付けられている。

【0047】

ＯＭＳ３４はＤＡＳ（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｓｅｎｓｉｎｇ）モジュール４６を備えており、ＭＭＳ３２はＤＴＳラック４８を備えており、それぞれが分布音響センサに関連付けられている。

【0048】

マージャ（ｍｅｒｇｅｒ）がＯＭＳ３４及び／又はＭＭＳ３２に配置され、半径１００ｋｍにある最大５０個のセンサからのデータを処理することができる。マージャ５０Ａ、５０Ｂは、アレイケーブル１４内の光ファイバ１４Ａからデータを読み取り、それを使用可能なデータに変換し、マージャ５０Ａの場合は洋上変電所プロセスバス５２（及び陸上プロセスバス５４）に送信し、マージャ５０Ｂの場合はＰＣ等のコンピュータシステム５６に直接送信する。例示のフィールドには１０２台のタービン１２があるため、ＯＭＳ３４において１３台の洋上マージャ５０Ａ、ＭＭＳ３２において別のマージャ５０Ｂが必要になる。

【0049】

ＯＭＳ３４はタイムサーバ５８を備えてもよい。ＭＭＳ３２は光ファイバパッチパネルを備えてもよい。ＯＭＳ３４及びＭＭＳ３２の両方は、無停電電源装置（ＵＰＳ）及びバッテリー、及びＡＣ電源等のモジュールを備えてもよい。ＯＭＳ及びＭＭＳは、これらのモジュールに限定されるだけでなく、他のモジュールを有してもよいことが理解されるであろう。さらに、この実施形態では、ケーブル監視システムは、ＭＭＳ及びＯＭＳを含むが、他の実施形態では、ケーブル監視システムは、ケーブル監視方法を実行するために、異なる又は追加の構成要素を有してもよいことが理解されるであろう。

【0050】

センサは異なる通信プロトコルを使用してもよい。送信時にデータの時間同期を維持するためにプログラムされた優先順位が使用されてもよく、これによってＰＣが実行する必要のあるデータの前処理の量を減らすことができる。

【0051】

陸上管理スイッチ／プロトコルコンバータ６０Ａが洋上変電所プロセスバス５２と洋上モジュールとの間で使用される。洋上管理スイッチ／プロトコルコンバータ６０Ｂは、洋上陸上プロセスバス５４と陸上モジュールとの間で使用される。異なるプロトコルは、データが１つのプロセスバスに送られる前にプロトコルコンバータが必要であることを意味する。スイッチ／プロトコルコンバータ６０Ａ、６０Ｂの目的は、異なるデータセットを、単一のプロセスバスを介して送信できる１つの凝集データストリームに変換することである。管理スイッチは、データトラフィックの接続／管理に役立つ。管理スイッチは、データストリームを計算し、信号がＭＭＳ３２に送信されるために全てが同じプロセスバスに発行されるように必要なインターフェースにそれらを構成する機能を保持する。

【0052】

ケーブル監視システム３０は、ＰＣ等のコンピュータシステム５６を備えるが、原理的には、任意の適切な形態のローカル、ネットワーク、クラウドベース、又は分散コンピューティングリソースを備えてもよい。コンピュータシステム５６は、プロセッサ可読命令を記憶するメモリ、及びメモリに記憶された命令を読み取って実行するように構成されるプロセッサを備える。プロセッサ可読命令は、センサからデータを取得し、相関させ、分析するためにプロセッサを制御するように構成される命令を備える。

【0053】

ケーブル監視システム３０は、複数の監視パラメータ（例えば、ＤＴＳ、ＤＡＳ、ＬＩＲＡ（ライン共振分析；Ｌｉｎｅ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ）、ＤＥＳ（分布電気センシング；Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｓｅｎｓｉｎｇ））を利用したケーブル監視方法を使用する。複数の監視パラメータは、個別に収集されたデータを含み、これは次にソフトウェアによって処理され、異なるパラメータに関してデータを相関させる。ケーブル監視システム３０は、センサの少なくとも１つ又は各々から取得されたパラメータに関連付けられたデータを、センサの他の少なくとも１つ又は各々から取得されたパラメータに関連付けられたデータと相関させる。

【0054】

パラメータに関連付けられたデータの相関によって、アレイケーブル１４の標準限界が決定される。つまり、それはアレイケーブル１４の通常の動作パラメータ（すなわち、正規性のクラスタ（又はクラウド））を定義する。

【0055】

ケーブル監視システム３０は、相関させたデータを分析して、アレイケーブル１４の少なくとも１つの動作異常を決定する。つまり、アレイケーブル１４の動作異常の有無である。アレイケーブル１４の動作異常の位置も決定されてもよい。プロセッサは、動作異常のリアルタイム表示を提供するように構成される。リアルタイムの態様は、即時使用のために収集及び分析されているデータに関連しているため、例えば、数秒以内にケーブルからの全てのデータがフロントエンドシステムのオペレータに利用可能になる。動作異常は、ケーブルの通常の動作への変更を示すパラメータ又はパラメータの相互作用の変動として定義されてもよい。

【0056】

ケーブル監視システム３０のプロセッサは、パラメータに関連付けられたデータを時間相関させるように構成される。より具体的には、プロセッサは温度及び電流に関連するデータを時間相関させるように構成される。これにより、リアルタイムの動的ライン評価が可能になる。

【0057】

動作データの継続的な収集及び相関によって、ソフトウェアは何が正常であり（すなわち、標準限界内にあり）何が異常として分類され得るかを理解するように構成される。複数の実施形態では、これは機械学習（ＭＬ）プロセスを通じて実行される。プロセッサは、ＭＬプロセスを使用してデータを相関させ、及び／又は時間相関させるように構成される。

【0058】

機械学習（ＭＬ）は人工知能（ＡＩ）のサブカテゴリであり、コンピュータ（ＰＣ）がアルゴリズムを調整して、パラメータ内の傾向及び異常を検出する。第１に、プロセッサによって実装されるソフトウェアは、教師あり機械学習を介して（例えば、履歴動作データを使用して）「トレーニング」され得るが、そのトレーニングが完了すると、ソフトウェアは教師なし機械学習を使用してヒューリスティックに学習するように構成される。

【0059】

履歴データを使用すると、システムが問題を見つけなくても、そのクラスタ内でパラメータが変化し得る正規性のクラスタが展開され得る。しかしながら、パラメータ（又は複数のパラメータ）が正規性の範囲外に外れた場合、プロセッサによって実装されるソフトウェアは、アレイケーブル１４に問題があると判断するように構成される。これは、「トレーニング」の教師あり学習部分である。

【0060】

システムは、それを通じてより多くのデータが供給されることで、より多くを「学習」する。これは、システムが運用されている時間が長いほど、特定の資産に対してより明確に定義され、より個別化されることを意味する。これは、ケーブル故障の主な原因が経年変化であるため、ＭＬの態様がこのプロセスに対処するのに役立つので特に有用である。これが教師なし学習である。

【0061】

ケーブル監視システム３０は、分布電気センシング（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｓｅｎｓｉｎｇ；ＤＥＳ）によって決定されたパラメータに関連付けられたデータを取得してもよい。測定され得るケーブル１４のパラメータの１つは電圧である。電圧は、ケーブル１４に取り付けられたセンサ（例えば、センサノード３６）を使用して測定され、センサが光ファイバケーブル１４Ａを使用して情報をそれが分析される変電所１６に送り返すように構成されるように配置される。

【0062】

測定され得るアレイケーブル１４の別のパラメータは、電流（電気）である。高電流に対する抵抗が過熱の主な原因であるため、電流の監視は全体的な観点から価値がある。電流は、アレイケーブル１４及びエクスポートケーブル１８に沿った重要なポイントにおいて、通常は、少なくとも変電所１６及びトランジションピース３８において測定される。これらの測定は、センサノード３６によって行われてもよい。

【0063】

測定され得るアレイケーブル１４の別のパラメータは、ライン共振分析（Ｌｉｎｅ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ；ＬＩＲＡ）に関連付けられている（それによって決定される）。ＬＩＲＡは、広帯域インピーダンススペクトルを測定する。インピーダンスによって、電流に対する抵抗が測定されるため、アレイケーブル１４の損傷の兆候が与えられる。なぜなら、アレイケーブル１４が損傷すると、その時点で内部回路の抵抗が増加するからである。この読み取り値及びさらなる分析から、アレイケーブル１４の状態を知るためにオペレータにとって有用な複数のパラメータが決定され得る。ＬＩＲＡは、故障が発生したときに迅速に認識できるように、初期ケーブルフィンガープリントを生成するのにも有用である。

【0064】

ＯＭＳ３４は、抵抗、インダクタンス、コンダクタンス、キャパシタンス、特性インピーダンス、減衰、位相速度、及び実効誘電率等の複数のパラメータの計算を可能にするＬＩＲＡモジュール４０を備える。これらのパラメータを用いて、アレイケーブル１４に対する湿気の侵入、機械的損傷、部分放電によって発生する電気的トリー現象、温度及び放射線による損傷を検出及び特定することが可能になる。

【0065】

ケーブル監視システム３０は、測定されたパラメータからさらなるパラメータ（すなわち、導出パラメータ）を導出してもよい。例えば、電力は、センサからの電圧及び電流の読み取り値を使用して計算されるか、又は導体の抵抗が分かっている場合は単に電流を使用して計算される。電力品質は、センサ上の電流の読み取り値から推定されてもよく、正確な電流測定は、高調波の振幅を分析することによって電力品質の問題を示し得る高調波を示す。このパラメータの計算は、経時的に、フィールド内の特定の問題をオペレータに知らせ得るデータを提供する。電力品質の監視は、エネルギー損失が存在する場所を特定し、予測メンテナンスを支援してもよい。

【0066】

さらに、力率が導出されてもよい。力率は、電流及び電圧のｒ．ｍ．ｓ値に対する実際の電力の比率である。値の差は回路のリアクタンスによって発生し、消散する不要な電力を表す。回路の効率が１００％の場合、力率は１である。以下の式は、これらの値の関係を表しており、Ｑが無効電力、Ｓが皮相電力、θが力率、Ｐが有効電力である。

【0067】

Ｑ＝Ｐｔａｎ（ｃｏｓ^－１（θ））
θ＝ｃｏｓ（ｔａｎ^－１（Ｑ／Ｐ））
ｃｏｓθ＝Ｐ／Ｓ
場合によっては、従来の海底ケーブルの状態監視には、主に分布音響センシング（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｓｅｎｓｉｎｇ；ＤＡＳ）が使用される。ＤＡＳシステムは、光ファイバケーブルを使用して分布歪みセンシングを提供する。また、ＤＡＳでは、光ファイバケーブルがセンシング素子となり、測定が行われ、取り付けられた光電子デバイスを使用して一部が処理される。

【0068】

場合によっては、従来の海底ケーブルの状態監視では、主に分布温度センシング（ＤＴＳ）技術が使用される。ＤＴＳシステムは、ケーブル内のリニアセンサとして機能する光ファイバによって温度を測定する光電子デバイスである。温度は、光センサケーブルに沿って、点ではなく連続プロファイルとして記録される。通常、ＤＴＳシステムは、０．０１°Ｃの解像度において±１°Ｃ以内の精度で１ｍの空間解像度まで温度を特定できる。ＤＴＳから特定の診断を得ることはできるが、これはオペレータにケーブルの完全な特性及び可視性を与えるものではない。

【0069】

ＤＡＳ及びＤＴＳが存在する場合、パラメータは、２つの監視パラメータ間での相関なしにサイロでのみ動作していてもよい。

【0070】

これとは対照的に、ケーブル監視システム３０は、例えば温度、歪み、その他の特性間の影響を理解できるように、監視されたパラメータの一部又は全てを相関させる。ケーブル監視システム３０は、光ファイバ１４Ａ自体を含むパッシブセンサからのデータを使用してもよい。

【0071】

ケーブル監視システム３０は、分布音響センシング（ＤＡＳ）によって決定されたパラメータに関連付けられたデータを取得してもよい。ＤＡＳシステムは、ケーブル内の振動を測定するために使用され、地震事象の影響、ケーブルの自然な動き、及び内部ケーブルの完全性を正確な精度で厳密に監視することを可能にする。これには、光ファイバ１４Ａに接続し、異常を特定するためにデータを分析する特別な調査ユニットが必要である。ＤＡＳシステムは、標準的な光ファイバケーブルの長さに沿って音響相互作用を測定する光電子機器を使用する。これは、ＭＭ（マルチモード）光ファイバケーブルがより多くのノイズを誘発し、信号を妨害するため、ＳＭ（シングルモード）光ファイバケーブルにおいて最適化される。光のパルスが光ファイバに沿って伝播されると、局所的な音響エネルギーによって、光の後方散乱を引き起こすファイバ内の微小な歪み事象が発生する。伝播速度を知ることにより、後方散乱事象の正確なマッピングが可能になる。パルスがファイバの端に到達し、後方散乱が調査器に戻った後にのみ、干渉の危険性なしに後続のレーザパルスが導入され得る。

【0072】

さらなるパラメータは歪み（又は応力）である。これは、例えば、ＤＡＳモジュール４６を使用して測定され得るが、他のタイプの歪み及び／又は応力センサが使用されてもよい。応力は、引張又は圧縮のいずれかであり得る。ケーブルの物理的な張力又は圧縮は、機械的な応力を発生させる。

【0073】

これは、絶縁体又は被覆の欠陥を引き起こす可能性があり、それによってケーブルを弱め、その有効性を低下させ、最終的には劣化に、最後には故障につながる。電気応力はケーブルの係数でもあり、絶縁材料に適用されるが、高い電気応力は絶縁体の内側から外側への劣化につながり、これはセンサが直接監視しなければ検出することは困難である。これは水トリー化及び部分放電等の現象につながる。

【0074】

複数の実施形態では、ケーブル監視システム３０は、分布歪みセンシング（ＤＳＳ）によって決定されたパラメータに関連付けられたデータを取得してもよい。

【0075】

複数の実施形態では、ケーブル監視システム３０は、部分放電（ＰＤ）によって決定されたパラメータに関連付けられたデータを取得してもよい。

【0076】

複数の実施形態では、ケーブル監視システム３０は、分布圧力センシング（ＤＰＳ）によって決定されたパラメータに関連付けられたデータを取得してもよい。

【0077】

ケーブル監視システム３０は、分布温度センシング（ＤＴＳ）によって決定されたパラメータに関連付けられたデータを取得してもよい。全ての点で同時に温度を測定するために光ファイバケーブル１４Ａを使用することにより、ＤＴＳはアレイケーブル１４内の温度のリアルタイム分析を可能にする。これにより、システムはアレイケーブル１４の長さに沿って温度を監視及び記録することが可能になる。測定は、例えば、摂氏０．０１度までの正確さ、及びファイバに沿った５ｍまでの正確な空間分解能を有し得る。ＤＴＳシステムは、標準的な光ファイバケーブルの長さに沿った反射を測定する光電子機器を使用する。これはＭＭ（マルチモード）光ファイバケーブルにおいて最適化される。前方に伝播する光は、「ストークス光」及び「反ストークス光」と呼ばれる２つの異なる波長を有する。ストークス光は温度に依存しないのに対し、反ストークス光は温度に強く依存するため、これらの波長の振幅の比率を取って光ファイバ内の温度プロファイルが計算される。後方散乱光の空間的局在は、ファイバを通過する伝播速度の知識によって決定される。

【0078】

さらなる他のパラメータが、点温度センシングによって決定されてもよい。これは、タービンのトランジションピース３８に設置されたパッシブ温度センサを使用して測定される。点温度は、ケーブル終端で監視されてもよい。ＤＴＳシステムは、通常、ケーブルがより過熱しやすいアレイケーブルの終端点をバイパスし、それによってこれらの点において温度センサを設置することが重要である。

【0079】

さらなるパラメータは、埋設深度（Ｄｅｐｔｈ ｏｆ Ｂｕｒｉａｌ）である。ＤＴＳデータを使用すると、アレイケーブル１４内の温度変化を利用して、埋設深度を計算することができる。このパラメータは、埋設深度を正確に計算するために、地盤特性等の外部の知識を必要としてもよく、ケーブル自体によって発生する熱、土壌の熱特性、及び海洋／海の底の温度を考慮するべきである。これらのパラメータの全てが判明すると、ＤＴＳの読み取り値の分析によって、埋設深度の３００ｍｍまでの正確な読み取り値の提供が開始され得る。

【0080】

図３は、正規性のクラスタのグラフの例を示している。パラメータの決定された標準限界は、正規性のクラスタを含む。正規性のクラスタは、パラメータを相互にプロットすることによって作成されてもよい。センサデータの各種類（すなわち各パラメータ）が異なる次元である多次元分析が使用されてもよい。データがその中で正常な動作を示している（すなわち、ケーブルが許容動作範囲内にある）クラスタを見つけることが可能である。図３は、データ点がどのようにクラスタ又はクラウドを構築し得るかを示しており、このクラスタはパラメータの通常の変動を表し、パラメータの相互作用も考慮される。つまり、正規性のクラスタの使用は、パラメータ間の相関関係を考慮しており、それによって、他の相関されたパラメータの値が変化したときに、正常と見なされるパラメータの値が変化し得る状況が考慮される。

【0081】

正規性のクラスタは、動作パラメータの正常な変動を考慮することを可能にし、したがって、誤アラームが少なくなるため、予測システムによって故障がより正確に検出される。

【0082】

例として、１つ以上のパラメータが変化しており、それらの特定のパラメータに対して決定された標準限界に向かって移動している場合がある。あるケースでは、パラメータがその限界に達するか又は超える場合があり、その結果、データ点が正規性のクラスタから外に移動する。その後、ケーブル監視システム３０は警告を提供してもよい。別のケースでは、１つのパラメータ自体が限界に達しない場合があるが、同時に、別のパラメータも、その別のパラメータに対して決定されている標準限界に向かって移動している場合がある。これらの両方のパラメータの移動を互いに組み合わせると、データ点が正規性のクラスタの外側に移動することになり得る。その後、ケーブル監視システム３０は警告を提供してもよい。この方法は、複数のパラメータから、例えば、この例のように単に２つ以上のパラメータから相関させたデータに使用され得ることが理解されるであろう。

【0083】

ケーブル監視システム３０は、アレイケーブル１４の潜在的な故障を検出するように構成される。測定及び導出されたパラメータの一部又は全てを組み合わせて使用することで、故障が発生するまでにかかる日数を予測することが可能になる。これにより、どのようにシステムを操作するべきかに関するガイダンスがケーブル監視システム３０によって提供されることが可能になる。故障発生までの日数が少ない場合、ケーブル監視システム３０は、実行すると故障発生までの時間が長くなる可能性のある勧告を提供するように構成され、又は、故障発生までの日数が多く、システムの寿命が近づいている場合は、再電源投入時の意思決定を支援し得る。

【0084】

ケーブル監視システム３０は、インターアレイケーブル１４及びエクスポートケーブル１８を全体的に監視するためのハードウェア及びソフトウェアを備えてもよい。これにより、様々な監視パラメータを通じてケーブルの完全性データを収集し、そのデータは、ケーブルの状態をリアルタイムで判断し且つ将来の潜在的な故障を未然に防ぐためにアルゴリズムを介して処理され得る。そのデータに基づいて、システムは故障の発生を軽減する可能性のある動作推奨を提供してもよく、これによりアップタイムが増加し、ケーブル資産の完全性が保護される。

【0085】

ソフトウェア内には、統合された交通信号警告システムがあってもよい。これは、検出されたケーブルの問題に応じて一定レベルのアラーム警告を与える、単純だが直感的な警告システムである。

【0086】

緑色の警告は、正常な動作及び健全な状態を示す。緑色は、対処の必要がないことを示してもよい。つまり、プロセッサは、通常の動作の第１の表示を提供するように構成される。オレンジ色の警告は、動作パラメータの変化を示し、パラメータが通常のクラスタの外にあることを示す。つまり、動作異常をもたらす少なくとも１つのパラメータの変化の第２の表示である。オレンジ色の警告アラームは、生産が停止していることを意味するものではなく、故障を軽減するために動作パラメータを変更する機会と共に、発生した故障の可視性をオペレータに提供する。オレンジ色は、将来の故障を防ぐために対処が必要であることを示してもよい。赤色の警告信号は、動作パラメータの急激な変化、又は生産のダウンタイムをもたらす故障を示す。赤色は、故障が検出されたことに等しくてもよい。つまり、少なくとも１つのパラメータの実質的に急速な変化、及び／又は故障の第３の表示である。

【0087】

オレンジ色及び赤色の警告信号に関連するサービスがあってもよい。オペレータは、ケーブルの状態のさらなる調査、又はケーブルの分析を完了するためのケーブルの専門家の関与のために、サービスを呼び出し得る。これに加えて、ケーブル監視システム３０は、例えば、定期的に追加のレポートサービスを提供するように選択的に構成されてもよく、そのためオペレータはケーブルの完全性を定期的に追跡することができる。このレポート機能は、システムのソフトウェアから直接的に導出された標準レポートであるか、又はシステムのソフトウェアからのデータに基づいて独立したケーブル専門家からの詳細な分析レポートであり得る。プロセッサは、故障検出に基づいて予測メンテナンス及び／又は動作推奨を提供するように構成される。

【0088】

機械学習ソフトウェアを組み込んだスマートなやり方でデータを照合して使用することにより、ケーブル監視システム３０は、ケーブル故障によって引き起こされた過度のダウンタイムに対するソリューションを提供できる。

【0089】

ケーブル監視システム３０の利点には、追加の電気通信ハードウェアなしで一元的な測定を提供することが含まれ得る。

【0090】

すなわち、全ての測定は、専用の通信システムを必要とせずに１つの場所で利用可能になる。つまり、ファイバはデータの測定及び通信の両方に利用される。

【0091】

さらに、多様なパラメータの複数の測定がある。例えば、電圧、電流、温度及び振動は、無電源リモートセンサを使用して測定され得る。好ましくは、最低限として、各監視パラメータは、それ自身の指定されたファイバを有するべきである。異なる無電源センサがＯＭＳ３４からの共通のデータ接続を介して全て調査され得るように、ＯＭＳ３４を使用して、アレイケーブルデータ（ＤＴＳ、ＤＡＳ、マージャ等）が照合されて、１つのデータ接続を使用してＭＭＳ３２に送信されてもよい（しかしながら、他の例では複数のデータ接続が使用され得る）。

【0092】

さらに、大規模な広域センサネットワークの調査が提供されてもよい。デジタル通信を利用する他の測定技術とは異なり、この技術はネットワークの複雑さ又は測定帯域幅に大きな影響を与えることなく、センサの数及びカバーされるエリアをスケールアップすることができる。

【0093】

複数のセンサは、複数の場所で実質的に同時に複数のパラメータを検出するように構成されてもよい。全ての測定が同期しているように考慮され得る固定された既知の測定遅延がある（例えば、約５μｓ／ｋｍの固定された既知の遅延）。

【0094】

ケーブル監視システム３０は、最新の標準と互換性があり得る。例えば、測定値は、標準化されたサンプル値形式（ＩＥＣ ６１８５０－９－２）又は独自のプロトコルで利用可能となり得る。

【0095】

ケーブルの継続的な監視は、特定の故障を防止又は未然に防ぐのに役立ち、洋上の修復作業をより適切に計画すること（船舶、人員及び予備部品のスケジューリング及び可用性）を可能にする。

【0096】

以前の一般的な監視方法は生データに限定されており、これは、その後、情報を理解できるようなレポートを生成するために、独立したケーブル専門家によって調査されなければならない。

【0097】

早期予測と共にアクティブなケーブル監視は、致命的な故障を回避するためのメンテナンス計画において、事業者にとって利点となるであろう。リアルタイムの監視及び故障の予測を提供できるシステムは、事業者に利益をもたらすであろう。これにより、事業者はダウンタイムを回避しながら、資産の運用及びメンテナンスを積極的に行うことが可能になる。

【0098】

事業者はケーブル資産の完全な可視性を提供されてもよく、ケーブル監視システム３０は、計画寿命の両方のＯＰＥＸフェーズにおいて、条件に基づくメンテナンス、戦略的なメンテナンス計画、及びコスト削減を可能にする。運用利益及びＯＰＥＸの節約があり得る。さらに、サービス故障、収入損失、修理費用及び資本コストが削減されてもよい。

【0099】

ケーブル監視システム３０は、Ｏ＆Ｍの決定を知らせるために風力発電所内の海底ケーブル（主要構成要素）の状態を追跡できるユーザフレンドリな総合的な統合システムを提供する。また、このシステムは、洋上風力の信頼性を高めるために、データ分析及びビッグデータ管理の利用を増加及び改善する。

【0100】

ケーブル監視システム３０は、オープンな性質を有しており、新しい技術が市場に出てきたときに追加又は改良することができるため、エンドユーザに将来性のある柔軟なシステムを保証する。

【0101】

ケーブル監視システム３０は、多くの主要なハードウェアサブ構成要素を備える。

【0102】

図４は、マスタ監視ステーション（ＭＭＳ）３２の１つの可能な例を示している。ＭＭＳ３２は、フィールドアレイケーブル１４及びエクスポートケーブル１８のデータ収集及び処理のための多数のサブ構成要素及び相互接続を収容する。ＭＭＳ３２は陸上のコントロールセンターにある。ＭＭＳパネルは、標準的な１９インチのインストルメントパネルで構成されるモジュラーデザインである。ＭＭＳ３２の所要電力は、必要な冗長レベルに応じて構成され得る。シングル又はデュアルＡＣ電源に対応し得る。数時間のバックアップを提供するために、無停電電源装置（ＵＰＳ）がＭＭＳ３２に含まれ得る。

【0103】

ＭＭＳ３２には、エクスポートケーブル１８から測定値を収集するための単一のマージャ５０Ｂがある。これは分布電気センシングモジュールと見なされ得る。陸上変電所２２に最も近いケーブルの端から取得された測定値は、ＯＭＳ３４のマージャに接続される。

【0104】

ＤＴＳモジュール４４は、エクスポートケーブル１８内の光ファイバを調査し、エクスポートケーブル１８内の分布温度を測定する。これは、エクスポートケーブル１８の両端からの長さを測定するために、ＭＭＳ３２及びＯＭＳ３４の両方にある。システムは、ブラウンフィールドサイト又はその他の任意のユニットにある既存のＤＴＳユニットを利用し得る。センサを設置する必要はない場合があり、ラックに取り付けられた調査ユニットだけがあり、これは海底ケーブル内の光ファイバに接続されると、光電子信号をファイバに伝播させて温度を測定してもよい。このユニットは、ＯＭＳ３４に配置されている場合、データを変電所のプロセスバス５２に発行するが、ＭＭＳ３２では、データはコンピュータシステム５６に直接送信される。

【0105】

ＤＡＳモジュール４８は、ＭＭＳ３２の調査ユニットからのエクスポートケーブル１８の分布音響を測定し、ＯＭＳ３４におけるそれが両端からのエクスポートケーブル１８の長さを測定するように構成される。システムは、ブラウンフィールドサイト又はその他の任意のユニットにある既存のＤＡＳユニットを利用し得る。センサを設置する必要はない場合があり、ラックに取り付けられた調査ユニットだけがあり、これが海底ケーブル内の光ファイバに接続されると、光電子信号をファイバに伝播させてパラメータを測定してもよい。このユニットは、ＯＭＳ３４に配置されると、変電所のプロセスバス５２にデータを発行する。ＭＭＳ３２では、データはコンピュータシステム５６に直接送られる。

【0106】

この実施形態では、ＭＭＳ３２にはＬＩＲＡモジュール４１がある。ＬＩＲＡモジュール４１は、ＭＭＳ３２内の調査ユニットからエクスポートケーブル１８の共振を測定する。

【0107】

この実施形態では、ＭＭＳ３２内にタイムサーバ５９がある。ケーブル監視システム３０がそれ自身の時刻同期方法を必要とする場合には、タイムサーバ５９が設置される。フィールドで既に行われているデータ処理の一部として既に存在するものを利用することも可能である。

【0108】

機械学習が可能なコンピュータシステム５６において重要な部分は、高い処理能力を持つ複数のＧＰＵである。これがなければ、ハードウェアはソフトウェアが要求するデータ処理速度に追いつくことができない可能性がある。

【0109】

図５に洋上監視ステーション（ＯＭＳ）３４の例を示す。この例では、ＯＭＳ３４には、パラメータによって概略が示されたデータを収集するためのラックマウント機器が収容されている。この例のＯＭＳ３４は、パッチパネル、調査マシン、及びＭＭＳ３２に送信されるデータをプロセスバス５２に発行するステーション内の複数のマージャ５０Ａを備える。ＯＭＳパネルは、標準的な１９インチのインストルメントパネルで構成されるモジュラーデザインである。これは必要なハードウェアを保持するためのダブル幅パネルである。

【0110】

ＯＭＳ３４の所要電力は、必要な冗長レベルに応じて構成され得る。ＯＭＳ３４は、シングル又はデュアルＡＣ電源を受け入れてもよく、より大きな可用性が必要な場合はＵＰＳを追加で取り付け得る。

【0111】

ＯＭＳ３４のマージャ５０Ａは、アレイ内のセンサ及びエクスポートケーブル１８の近端からのセンサデータの収集を担当する。これらは分布電気センシングモジュールと見なされてもよい。この具体例では、システム全体のカバレッジを確保するために、ラックに１３個のマージャ５０Ａが必要になる。マージャ５０Ａはプロセスバスを介して接続され、ＭＭＳ３２によって受信されるデータを送信する。

【0112】

ＤＴＳモジュール４２は２つある。使用時には、ＤＴＳモジュール４２はケーブル１４内の光ファイバ１４Ａに問い合せ、アレイケーブル１４及びエクスポートケーブル１８内の分布温度を測定する。この例の調査ユニットは、プロセスバス５２を介したデータのセンシング及び送信の両方に光ファイバ１４Ａを使用する。１０ｓ以上の要求に合わせて測定タイミングが選択されてもよく、４、８、及び１６チャネルマルチプレクサモジュールが利用可能である。

【0113】

ＯＭＳ３２は、アレイケーブル１４の分布音響を測定するための２つのＤＡＳモジュール４６を備える。この実施形態では、ＯＭＳ３４は、例えばデータの処理及び分析のためのコンピュータシステム５７を含む。

【0114】

ＯＭＳ３２のＬＩＲＡモジュール４０は、アレイケーブル１４を監視し、次にケーブル監視システム３０によって分析されるデータを収集するように構成される。

【0115】

ＯＭＳ３４は、管理スイッチ／プロトコルコンバータ６０Ａを備える。センサは異なる通信プロトコルを使用してもよい。例えば、ケーブル監視システム３０で使用するためにＩＥＣ ６１８５０が選択されてもよい。ＯＭＳ３４は、伝送中のデータの時間同期を維持するために優先順位を付けてプログラムされてもよく、これにより、コンピュータシステム５７が実行する必要があるデータの前処理の量が削減される。

【0116】

センサは、洋上変電所プロセスバス５２にデータを発行するように配置されている。その後、ＭＭＳ３２は、陸上制御システム２４から発行されたデータにアクセスし得る。プロセスバス５２に向かう多くの異なるプロトコルがサポートされてもよく、データ分析を完了するためにＭＭＳ３２に統合され得る。

【0117】

図６に、ケーブル監視システム３０を使用する方法のフロー図を示す。ステップ６００では、複数のセンサ３６がアレイケーブル１４の複数の異なるパラメータを検出する。センサは、アクティブ又はパッシブであってもよい。センサ３６は、リアルタイムで同時にデータを提供してもよい。ステップ６０２で、プロセッサは複数のセンサ３６からデータを取得する。

【0118】

ステップ６０４で、プロセッサは、アレイケーブル１４に関連付けられたパラメータの標準限界を決定するためにデータを相関させる。標準限界は、アレイケーブル１４の通常の動作パラメータを定義する。相関には、時間相関が含まれてもよい。少なくとも１つの又は各々のセンサ３６から取得されたパラメータに関連付けられたデータは、少なくとも１つの又は各々の他のセンサ３６から取得されたパラメータに関連付けられたデータと相関される。この相関及び／又は分析は、教師あり又は教師なしの機械学習プロセスで実行され得る。

【0119】

ステップ６０６では、相関させたデータを分析して、アレイケーブル１４の動作異常を判断する。この情報は、アレイケーブル１４の故障検出又は潜在的な故障検出、動作異常のリアルタイムの表示、オペレータへの警告に使用され、故障検出に基づいて予測メンテナンス及び／又は動作推奨を提供してもよい。

【0120】

当業者であれば、添付のクレームの範囲から逸脱することなく、本開示のさらなる実施形態を構想することが可能であろう。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【国際調査報告】