(57)【要約】【課題】電力系統で発生した事故の原因を高い精度で推定すること。【解決手段】電力系統の電気量を計測信号として入力する計測信号入力部と、計測信号に含まれる事故発生時の波形の特徴量を算出する特徴量算出部と、特徴量に基づいて電力系統の事故原因候補を選択する事故原因候補選択部と、電力系統に関わる周辺情報を入力する周辺情報入力部と、周辺情報に基づいて事故原因が発生する事故原因確率を算出する事故原因確率算出部と、事故原因候補と事故原因確率とを組み合わせて事故原因を順位付ける事故原因順位付け部と、順位付けた事故原因を出力する事故原因出力部と、を備える。【選択図】図４
2020010505.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力系統の電気量を計測信号として入力する計測信号入力部と、
前記計測信号に含まれる事故発生時の波形の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量に基づいて前記電力系統の事故原因候補を選択する事故原因候補選択部と、
前記電力系統に関わる周辺情報を入力する周辺情報入力部と、
前記周辺情報に基づいて事故原因が発生する事故原因確率を算出する事故原因確率算出部と、
前記事故原因候補と前記事故原因確率とを組み合わせて事故原因を順位付ける事故原因順位付け部と、
前記順位付けた事故原因を出力する事故原因出力部と、
を備えることを特徴とする電力系統監視装置。
【請求項２】
前記計測信号入力部は、前記電力系統の零相電流の計測信号を入力し、
前記特徴量算出部は、前記特徴量を算出する処理として前記電力系統の事故発生時に計測された計測信号についてウェーブレット変換を実施し、
前記周辺情報入力部は、前記周辺情報として気象情報を入力することを特徴とする請求項１に記載の電力系統監視装置。
【請求項３】
前記計測信号及び前記周辺情報を蓄積する蓄積部と、
前記蓄積部に蓄積した前記計測信号及び前記周辺情報を用いて学習の初期化または再計算する処理部と、
を備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の電力系統監視装置。
【請求項４】
前記計測信号及び前記周辺情報を蓄積する蓄積部と、
前記蓄積部に蓄積した前記計測信号及び前記周辺情報を用いて、前記事故原因候補選択部および／あるいは前記事故原因確率算出部の初期化または再計算する処理部と、
を備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の電力系統監視装置。
【請求項５】
事故復旧後に事故原因に関わるオフライン情報を入力するオフライン情報入力部を備えることを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の電力系統監視装置。
【請求項６】
前記電力系統の特性変動に基づいて前記計測信号に修正を加えることで教師データを生成する教師データ拡大部を備えることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の電力系統監視装置。
【請求項７】
前記事故原因確率算出部は、
気象状況に基づく複数の事故原因の発生確率のうちからベイズの定理を用いて特定の事故原因の確率を算出することを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の電力系統監視装置。
【請求項８】
前記順位付けた事故原因候補及び前記事故原因確率を所定の画面に表示する画面表示部を備えることを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載の電力系統監視装置。
【請求項９】
前記画面表示部は、
前記順位付けた事故原因候補及び前記事故原因確率の算出に用いたデータ、または、類似する事故原因を持つ過去事例に関するデータを表示することを特徴とする請求項８に記載の電力系統監視装置。
【請求項１０】
計測信号入力部が、電力系統の電気量を計測信号として入力する計測信号入力ステップと、
特徴量算出部が、前記計測信号に含まれる事故発生時の波形の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
事故原因候補選択部が、前記特徴量に基づいて前記電力系統の事故原因候補を選択する事故原因候補選択ステップと、
周辺情報入力部が、前記電力系統に関わる周辺情報を入力する周辺情報入力ステップと、
事故原因確率算出部が、前記周辺情報に基づいて事故原因が発生する事故原因確率を算出する事故原因確率算出ステップと、
事故原因順位付け部が、前記事故原因候補と前記事故原因確率とを組み合わせて事故原因を順位付ける事故原因順位付けステップと、
事故原因出力部が、前記順位付けた事故原因を出力する事故原因出力ステップと、
を有することを特徴とする電力系統監視方法。
【請求項１１】
前記計測信号入力ステップでは、前記計測信号入力部が、前記電力系統の零相電流の計測信号を入力し、
前記特徴量算出ステップでは、前記特徴量算出部が、前記特徴量を算出する処理として前記電力系統の事故発生時に計測された計測信号についてウェーブレット変換を実施し、
前記周辺情報入力ステップでは、前記周辺情報入力部が、前記周辺情報として気象情報を入力することを特徴とする請求項１０に記載の電力系統監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力系統監視装置及び電力系統監視方法に関し、特に、電力系統の状態を監視する電力系統監視装置に適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
電力系統は、電力の安定供給のために多くの機器と制御方法を組み合わせて構築され、運用されている大規模システムである。電力系統の状態は、電圧、電流、電力、周波数等の物理的な電気量で表記することができる。これらの状態は、系統構成で作られる面的な広がりを持ち、また時間的な変化を伴う。また系統連系する発電と負荷によって系統状態は大きく変化する。
【０００３】
電力供給に支障をもたらす事故が発生するとき、停電範囲を縮小し、復旧時間を短縮することは、供給信頼度を高めるために必須の要請となっている。多くの事故原因があるなかで、速やかな事故復旧を実現するには、速やかに事故原因を把握することが求められている。
【０００４】
現状の配電系統では、配電変電所、開閉器等に設置されているセンサで計測した信号を事前に決めた閾値と比較することで事故検出する方法がある。また事故検出後には時限順送方式等の復旧手順が利用されている。事故原因を取り除き復旧するには現場の作業が不可欠である。
【０００５】
事故が発生した現場での確認作業によって事故原因を突き止める場合には、どのような事故原因であっても対応できるように事前準備して、担当者と機材を現場に派遣する必要がある。現場で事故原因を特定するまでには、担当者の経験、知識、体調などの個人の状況が入り込む。このため、復旧までにかかる時間はばらつくことがある。
【０００６】
これに対して計測信号を用いた信号処理で原因と結果の関係を推定することができるならば、ばらつきを減らした高速な復旧が期待できる。非特許文献１は、配電系統の高度化技術が解説されているとともに、配電系統に起きる事故の状況、計測信号を利用した事故原因の推定手法が紹介されている。これによれば、近年の情報通信技術の進展により、例えば、多数の計測機器を配置し、高速なデータ伝送により計測信号を集約することが可能になりつつある。従来、例えば、国内配電系統に設置されているセンサ付き開閉器を用いて電圧・電流等の状態値をサンプリングして、光ケーブル等の伝送手段を使って親局のサーバに伝送する技術が存在している。さらに従来、集約した計測信号を用いて、電力潮流等の物理量の他、系統に起きる事故の検出、事故原因の推定、事故点標定（事故の発生した箇所の推定）などの電力系統の状態を解析する技術が提案されている。
【０００７】
第１の従来技術では、地絡事故が起きたときの零相電流波形及び零相電圧波形を周波数成分で変換して、各周波数成分の比率を用いて事故原因を判定する。ここで、周波数変換の方法としてウェーブレット変換を用いて、また判定方法としてニューラルネットワークを利用する（特許文献１参照）。
【０００８】
第２の従来技術では、電力系統に事故が起きたとき、電流が急激に流れるなどの過渡的な状態変化が起きることを利用して、計測信号の波形を解析することで事故原因を推定する。解析の方法として、零相電流を対象にしてウェーブレット変換を用いて周波数成分（高調波成分）を算出し、次数毎の成分の大きさの違いを用いて波形を分類する（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０００−５０４８８号公報
【特許文献２】特開２０１７−１０６７３２号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】電気協同研究会「配電自動化技術の高度化」電気協同研究第７２巻、第３号（平成２８年）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
第１及び第２の従来技術では、それぞれ、事故によって発生する電力系統の状態変化を計測機器で採取し、計測信号を変換した周波数成分（高調波成分）を用いて波形を分類し、これに事故原因を関連付ける。しかしながら、計測信号には、電圧変換器やＡＤ変換器等の計測機器の誤差が含まれる。また系統構成に依存して線路インピーダンスが変化することから波形の特徴が変化する。
【００１２】
本来、事故は稀少であるべき事象であるから、上記のような誤差、ばらつき等を網羅した計測信号を事前に採取することは困難である。これは、事故を模擬する実験、あるいはシミュレーション等を行っても、準備できる計測信号の種類と数は限られることに変わりない。上記理由から、第１の従来技術では判定基準を作成し難い。同様に第２の従来技術ではニューラルネットワークの学習等を精度良く実現することは困難である。このため従来技術では電力系統で発生した事故の原因を高い精度で推定することができなかった。
【００１３】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、電力系統で発生した事故の原因を高い精度で推定することが可能な電力系統監視装置及び電力系統監視方法を提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
かかる課題を解決するため、本発明においては、電力系統の電気量を計測信号として入力する計測信号入力部と、前記計測信号に含まれる事故発生時の波形の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記特徴量に基づいて前記電力系統の事故原因候補を選択する事故原因候補選択部と、前記電力系統に関わる周辺情報を入力する周辺情報入力部と、前記周辺情報に基づいて事故原因が発生する事故原因確率を算出する事故原因確率算出部と、前記事故原因候補と前記事故原因確率とを組み合わせて事故原因を順位付ける事故原因順位付け部と、前記順位付けた事故原因を出力する事故原因出力部と、を備えることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明においては、電力系統の零相電流の計測信号を入力する計測信号入力部と、前記電力系統の事故発生時に計測された計測信号についてウェーブレット変換を実施するウェーブレット変換部と、前記ウェーブレット変換の実施結果から前記電力系統の事故原因候補を選択する事故原因候補選択部と、前記電力系統に関わる周辺情報として気象情報を入力する気象情報入力部と、前記気象情報に基づいて事故原因が発生する事故原因確率を算出する事故原因確率算出部と、前記事故原因候補と前記事故原因確率とを組み合わせて事故原因を順位付ける事故原因順位付け部と、前記順位付けた事故原因を出力する事故原因出力部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、電力系統で発生した事故の原因を高い精度で推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本実施の形態に係る電力系統監視装置を一部に含む電力系統の構成例を示す図である。
【図２】電力系統の事故発生時の電気現象の一例を示す図である。
【図３】周辺情報と計測信号との時間関係の一例を示す図である。
【図４】本実施の形態に係る電力系統監視装置の構成例を示すブロック図である。
【図５】電力系統で計測信号を収集する計測信号入力部の構成例を示すブロック図である。
【図６】計測信号ごとのウェーブレット変換の実施結果の一例を示す図である。
【図７】サポートベクタマシンによる判定方法の一例を示す図である。
【図８】周辺情報から確率分布を算出する一例を示す図である。
【図９】周辺情報と事故原因とを関係付ける確率表の一例を示す図である。
【図１０】周辺情報を用いて事故原因確率を修正する手順の一例を示す図である。
【図１１】ベイズの定理を利用して各確率を算出する式の一例を示す図である。
【図１２】周辺情報を用いて事故原因候補の順位付けをする手順を示す図である。
【図１３】事故原因候補及び順位付けを画面表示する構成例を示す図である。
【図１４】教師データを拡大する様子の一例を示す図である。
【図１５】教師データの拡大方法の一例を示す図である。
【図１６】本実施の形態に係る電力系統監視装置の構成例を示すブロック図である。
【図１７】複数の入力信号の選択方法の一例を示す図である。
【図１８】複数の入力信号の選択方法の別の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面について、本発明の一実施の形態について詳述する。
（１）本実施の形態によるシステムの構成
（１−１）背景及び概要
図１は、本実施の形態によるシステムの概略構成を示す。なお、以下の実施の形態は、電力系統に起きうる事故について説明するが、電力系統に限定するものではなく、確率的な信号処理装置及びその方法に適用することができる。
【００１９】
電力系統は、図示のように地理的に広がる大規模なエネルギー供給システムである。このようなエネルギー供給システムは、需要家へ安定した電力を供給することが要求されているものの、希に安定運用を妨げられる事故が発生する場合がある。この場合、速やかに事故復旧するためには、事故点の探索、事故原因判定など、人手による作業が行われている。以下にその手順の一例を示す。
【００２０】
このような手順としては、例えば定常状態において、計測信号を用いて事象を検出し、事象検出時には作業者を派遣し、この作業者が、事故現場付近で事故点を探索し、事故原因を判断し、事故復旧作業に着手し、事故原因の除去作業を実施し、事故から復旧し、最後に定常動作を確認する。
【００２１】
ここで、事前に事故原因が明らかであれば、派遣する人員、携行する機材、交換部材等を適切に選択してから事故現場に向けて出発することができ、速やかに事故復旧を期待することができる。このため、本実施の形態では、電力系統の計測信号と、電力系統と関わりのある周辺情報とを組み合わせることにより、電力系統の事故が発生した際に精度良く事故原因を推定することを目的とする。
【００２２】
電力系統に起きる事故は、事故の発生箇所による分類、あるいは事故発生原因による分類などができる。また、事故発生によって起きる電気現象として分類する方法がある。例えば配電線に起きる事故は、地絡事故、短絡事故、断線事故に分類できて、その事故原因としては他物接触、落雷等があり、事故発生時には電圧あるいは電流に変化が観察される。これらの分類を組み合わせることで、例えば電気現象と事故原因を関連付けることができることになる。
【００２３】
図２は、電力系統の事故発生時の電気現象の一例を示す図である。電力系統に地絡事故が起きると線路と大地間に地絡電流が流れて、電力系統には過渡的な電流と電圧の変化が生じる。
【００２４】
ここで、事故原因が樹木への接触であれば、瞬間的な接触が繰り返し発生することもある。また地絡電流により接触物が加熱して変成する場合があり、例えば樹木接触であれば、炭化により地絡抵抗が時間的に変化することがある。このように事故原因によって事故時に発生する電流の過渡応答波形が作られる。
【００２５】
まず、地絡電流に応じた計測信号は、電力系統に設置したセンサ等で採取されてネットワークを経由して収集される。一方、周辺情報は、電力系統に関連する情報であり、例えば、気象情報、カレンダ、地図、人流、交通に関する情報である。
【００２６】
電力系統に起きる事故は、これらの周辺情報で表される状況に影響を受けることがある。例えば線路と樹木の接触による地絡事故は、樹木の生育状況、及び気象状況に大きく依存する。気象状況は気象庁等が発信する情報から過去、現在、未来に渡る情報が得られる。この場合は、気象情報を、電力系統の状態と関連付けることで、状態の推定または予測に利用できることになる。
【００２７】
本実施の形態では、計測信号と周辺情報とを組み合わせて事故原因を推定することを特徴とする。本実施の形態では、電力系統及び電力系統に関わる情報を面的な配置並びに時間的な経緯を関連付けて、その推定について精度を向上させる。さらに本実施の形態では、事故原因を速やかに判定することで、事故復旧の手順を速やかに実施し、復旧までの時間短縮を実現することを狙いとする。
【００２８】
図３は、周辺情報と計測信号との時間関係の一例を示す図である。計測信号は、電力系統において事故により引き起こされる電気現象をセンサ等を用いて計測した信号とする。また事故検出するまでに前兆となる現象がある場合は、事故検出前の計測信号を利用することができる。したがって時間軸としては、事故検出前の前兆を現す計測信号、ならびに事故後の計測信号を対象にする。
【００２９】
周辺情報は、電力系統の電気現象以外の、事故を引き起こす要因に関わる情報である。何らかのセンサで計測した信号、あるいはインターネット等を経由して入手可能な情報を含む。また事故検出するまでに収集する情報に加えて、事故後に関わる情報を含んで良い。事故後に関わる情報としては、例えば気象予測情報、カレンダ情報等がある。気象予測情報を利用して台風の進路を把握することで、本来は事故の発生後に分かる事故原因を、起こりうる事故原因として事前に推定することができる。同様にカレンダを利用して凧揚げ大会等のイベントの日時を把握することで、本来は事故の発生後に分かる事故原因を、起こりうる事故原因として事前に推定することができる。
【００３０】
両者は独立して採取される情報であるが、両者共に事故に関わりを持つ情報であることから、本実施の形態では、周辺情報と計測信号とを組み合わせて事故原因を推定する。両者の情報を組み合わせて、事前情報のもとで引き起こされる事後情報という関係を確率問題として捉えれば、条件付き確率として説明することができる。
【００３１】
分かり易い一例として赤玉と白玉が入った袋を用意する。次に赤玉と白玉の個数を変えた複数の袋があるものとする。袋から取り出した玉が赤色であるとき、どの袋から玉を取り出したかを推定する。事前に何の情報もないとき、取り出す玉の色は、赤と白それぞれ１／２の確率として扱うのが妥当であり、玉を取り出した袋を決めることは難しい。
【００３２】
一方、事前に袋に入っている赤玉及び白玉の個数が分かっていると、取り出す玉の色は、赤玉及び白玉の個数に依存すると考えるのが妥当である。これより、取り出した玉の色に応じて、取り出した袋を推定することができる。このように結果と原因の確率とを関連付ける手法は一例としてベイズ統計が知られている。
【００３３】
同様にして、電力系統の事故について、用意する袋が事故原因、袋のなかには赤玉（事故が起きる）及び白玉（事故が起きない）が存在するものとする。計測信号の解析結果を用いて複数の袋（複数の事故原因候補）を用意して、気象等の周辺情報を用いて袋ごとの赤玉と白玉（事故原因別の事故の起こりやすさ）を用意しておき、赤玉（事故の発生）を取り出したとき、どの袋（事故原因）から取り出したのかを推定する。これらの事前情報と事後情報の関係を条件付き確率として表記し、確率計算することで事故原因を推定することができる。
【００３４】
事故原因候補（袋）ごとの、事故の起こりやすさ（赤玉と白玉の個数）を詳細に設定しておくほど、どの袋（事故原因）から赤玉（事故が起きる）を取り出したとするのが尤もらしいかの推定精度は向上する。
【００３５】
本実施の形態では、計測信号を用いて事故原因候補を算出し、周辺情報を用いて事故の起こりやすさを算出し、両者を組み合わせて事故原因を推定する。本実施の形態に係る電力系統監視装置及び電力系統監視方法は、計測信号のみを用いて事故原因を推定する方式に比べ推定精度が向上することは、前述した赤玉及び白玉を例示した一例から明らかである。
【００３６】
図４は、本実施形態に係る電力系統監視装置の構成例を示す。詳細は後述するが、本実施の形態に係る電力系統監視装置は、電力系統の電気量を計測信号として入力する計測信号入力部と、この計測信号に含まれる事故発生時の波形の特徴量を算出する特徴量算出部と、この特徴量に基づいて電力系統の事故原因候補を選択する事故原因候補選択部と、電力系統に関わる周辺情報を入力する周辺情報入力部と、この周辺情報に基づいて事故原因が発生する事故原因確率を算出する事故原因確率算出部と、事故原因候補と事故原因確率とを組み合わせて事故原因を順位付ける事故原因順位付け部と、順位付けた事故原因を出力する事故原因出力部と、教師データの数を増加させる教師データ拡大部と、事故原因候補及び順位付け等を表示する画面表示部と、を備えている。なお図示しないが、任意のデータを任意のタイミングで画面表示部に表示するためのデータ伝送路を備えるようにしても良い。また図示しないが、任意のデータを任意のタイミングで蓄積部に蓄積するためのデータ伝送路を備えるようにしても良い。
【００３７】
（１−２）事故原因推定
（１−２−１）事故原因推定の処理手順
図５は、電力系統で計測信号を収集する計測信号入力部の構成例を示す。この計測信号入力部は、例えば、図示のように、センサ付き開閉器２００Ａ，２００Ｂ等に備えられたセンサ（図示せず）によって採取した計測信号が入力される。そのセンサ（図示せず）が採取する電気量としては、電圧、電流、位相等がある。また計測値から算出する有効電力、無効電力等の電気量をセンサ信号として利用することもできる。なお、本実施の形態では、センサ付き開閉器２００Ａ，２００Ｂの他に、ＳＶＲ（Ｓｔｅｐ  Ｖｏｌｔａｇｅ  Ｒｅｇｕｌａｔｏｒ）、ＳＶＣ（Ｓｔａｔｉｃ  Ｖａｒ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｏｒ）等の電圧調整機器に備わるセンサを利用しても良い。
【００３８】
センサ出力信号は、図示しないＡＤ変換器を用いてデジタル値に変換され、メモリを用いて一時的なデータ蓄積が実施された後にデータフォーマットが作成され、伝送路を用いて伝送される。上記ＡＤ変換器の量子化ビット数、サンプリングレート等は、必要とする計測信号の特性に基づいて設定される。例えばサンプリング周波数は、電流、電圧の波形解析に適するように、また周知技術であるサンプリング定理を考慮して設定する。
【００３９】
計測信号は、時間的に連続するストリームデータ、あるいは適宜なバッファメモリを用いて時間間隔を空けたバッチデータとして伝送される。データフォーマットのデータ長は、例えば、メモリの容量、伝送速度、伝送する時間間隔に従って決められる。
【００４０】
本実施の形態に係る電力系統監視装置は、電力系統の事故発生時に計測された計測信号から波形の特徴量を抽出する特徴量算出部として、ウェーブレット基底関数を用いて周波数成分（高調波成分）に変換を実施するウェーブレット変換部を備える。ウェーブレット変換は、フーリエ変換と同様に基底関数を用いて周波数成分を算出する信号処理である。フーリエ変換が定常的な周波数成分を算出するのに好適であるのに対して、ウェーブレット変換は、単発の波形の周波数成分を算出するのに好適であることが知られている。
【００４１】
このウェーブレット変換は、フーリエ変換とは異なり、単発の波形の周波数成分を抽出する性質があるので、事故波形の解析に適する。基底関数としてDaubechies、Haar、Meyer等が知られているなかで、限定するものではないが、Daubechiesは有界（有限の時間幅）であることから時間窓が設計しやすい特徴がある。
【００４２】
図６は、計測信号ごとのウェーブレット変換の実施結果の一例を示す図である。図示のように、ウェーブレット基底関数を用いた周波数成分（高調波成分）の算出の結果は、高調波の次数に対応した成分の大きさとして得られる。高い次数まで算出するほど、波形の細かな特徴を数値化することができることが分かる。
【００４３】
このようなウェーブレット基底関数を用いた周波数成分（高調波成分）の算出は、畳み込み積分または多重解像度変換の計算手順として実装可能である。
【００４４】
計測信号を用いて電力系統の事故原因候補を選択する事故原因候補選択部は、上述したウェーブレット変換を実施した結果の高調波成分の大きさを用いて波形を分類した後、分類結果と事故原因とを結びつける。ウェーブレット変換の実施結果は、例えば、第１次から第Ｎ次までの高調波成分の大きさを組み合わせて利用される。
【００４５】
計測信号を分類する方法は、教師データなし分類法、教師データあり分類法など多くの手法が提案されている。ここでは、事故原因候補選択部が計測信号を分類する方法として、教師データを用いて分類のマージンを最大化するサポートベクタマシン（以下、ＳＶＭと略記する）を利用する。本実施の形態では、前述した第１次から第Ｎ次までの高調波成分に対応するＮ次空間を用意して、計測信号の第Ｎ次までの高調波成分の大きさを座標とする点を該空間にプロットする。そして、この空間において計測信号を分類するための判定基準をＳＶＭで生成する。空間の分類数は、用意する教師データの構成に依存して設定する。
【００４６】
図７は、ＳＶＭ（サポートベクタマシン）による判定方法の一例を示す図である。ＳＶＭの実行手順を限定するものでは無いが、図示のように、３段階に分けて扱うことができる。
【００４７】
第１の段階では、入力した計測信号を、事前に設定した判定基準を用いて分類する。計測信号を入力する時点では事故原因は不明であるが、分類の結果として、関連付けられている事故原因を推定することができる。
【００４８】
第２の段階では、分類結果に基づいて計測信号と事故原因の関係を教師データとして蓄積する。
【００４９】
第３の段階では、事故時の計測信号と事故原因を教師データとして利用して、分類のための判定基準を算出する。分類のマージンを最大化する判定基準の算出方法は限定するものではないが、双対性、カーネル関数等の数学的手法を用いた解法が知られており、その解法を利用することができる。判定基準の算出において、事故波形と事故原因の対応付けをした教師データを利用する。
【００５０】
このため本実施の形態では、過去に計測したデータ及び／または過去の事故レポート等を参照して、事故波形と事故原因を対応付けて、教師データを作成する手順を採用している。
【００５１】
前述したように時間軸に沿って周波数成分を算出するとき、時間軸に沿って周波数成分が変化することで分類結果が変化することがある。このとき、時間的に連続する一つの計測信号が複数の事故原因に関連付けられることがある。また、計測信号は、ノイズ重畳、電気回路の周波数フィルタ特性、ＡＤ変換器に関わるアナログ特性、等により波形に歪みが起きることがあり、一つの計測信号が複数の事故原因に関連付けられることがある。
【００５２】
このため、本実施の形態では、計測信号から算出する事故原因を一つだけに限定して出力するものではなく、複数の事故原因を候補として出力することを許容する。複数の事故原因候補について、以下に説明するように、周辺情報を用いて順位付け（あるいは確率値）を算出する。
【００５３】
電力系統は、例えば電柱、線路、変電所等の地理的な２次元平面の情報として扱うことができる。また、電力系統がある地域の気象情報は、例えば気象庁ホームページから収集した風況（風向、風速）情報、あるいは落雷情報として入力可能であり、地理的な２次元平面の情報として扱うことができる。
【００５４】
図８は、周辺情報から確率分布を算出する一例を示す。図示の例では、突風情報を２次元平面上に表記した一例を示す。ここでは、例えば気象庁ホームページから収集したデータを用いて、地域毎の頻度情報（確率に相当）に変換している。これより、例えば、ある電力設備（電線）が設置されている地域に強風が吹きやすい、というように地理的に関連付けることができる。
【００５５】
逆に、強い風が吹いてない地域では、これらの自然現象に起因する事故が起きる可能性は低い。これらの自然現象に起因する事故が起きる可能性を、地理的に分布する事故原因の確率として出力することができる。そして、事故が起きたとき、事故点、及び事故点の近隣地域の、事故原因の確率を得ることができる。
【００５６】
例えば、計測信号から算出した事故原因候補として樹木の接触があり、気象情報から算出した事故原因確率として強風がある場合に、強風が吹いて樹木が揺れて樹木接触が起きた可能性は高い。計測信号から算出した事故原因候補に、樹木接触があっても、その地域の気象が無風であれば、風に起因して樹木接触が起きる可能性は低い。
【００５７】
事故原因候補と事故原因確率とを組み合わせて事故原因の順位付けをする事故原因順位付け部は、計測信号から算出した複数の事故原因候補について、気象情報等の周辺情報から算出した事故原因確率を組み合わせて複数の事故原因について順位付けを実施する。
【００５８】
周辺情報としては、気象情報の他、樹木の生息状況、海岸からの塩害状況、過去の事故発生、電力系統の機器劣化状況、等を利用可能である。例えば、気象情報を周辺情報とする場合は、周辺情報入力部は気象情報入力部として機能する。
【００５９】
以下に、計測信号を用いて算出した事故原因候補に順位付け（確率計算）をする手順を示す。事故原因候補を算出した段階では事故原因は決まっていないので、それぞれの確率は均等であるとするのが妥当である。事故原因をＨ１，Ｈ２，Ｈ３と表すと、それぞれの確率はＰ（Ｈ１）＝１／３，Ｐ（Ｈ２）＝１／３，Ｐ（Ｈ３）＝１／３
になる。
【００６０】
次に、過去データから気象状況と事故原因の関係が図９（Ａ）及び図９（Ｂ）の確率表に示すように算出される。グラフに書き直せば、天候ごとの、事故原因の起こりやすさを頻度、比率または確率で表すことができる。それぞれの事故原因の集計は、独立に行われて良く、確率値は、必ずしもＰ（Ｈ１）＋Ｐ（Ｈ２）＋Ｐ（Ｈ３）＝１にならなくて良い。また、過去データが得られない場合は、主観的に確率値を設定しても良い。また確率表を地域ごと、季節ごとに用意して、選択して利用して良い。
【００６１】
これより、事故が起きた地域における現在の気象情報を入力し、天候が晴れの場合、図示の確率表から事故原因の確率はＰ（Ｒ｜Ｈ１）＝０．１，Ｐ（Ｒ｜Ｈ２）＝０．３，Ｐ（Ｒ｜Ｈ３）＝０．６が得られる。ここで、Ｒは、事故が起きたことを示し、縦棒「|」は、条件付きであることを示し、Ｐは、事故原因によって事故が起きた条件付き確率を示す。この因果関係を逆向きにして、事故が起きたときに事故原因がＨ１，Ｈ２，Ｈ３である確率は、ベイズの定理を用いて、図１１に示すように算出することができる。ここでは、事故が起きたとき（Ｒ）、その事故原因（Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３）の確率をベイズの定理を利用して計算している。なお、ここではベイズの定理の導出方法については省略する。前述した確率表を用いて数値例を示す。
【００６２】
計算結果から、事故原因候補のなかでＨ３が最も高い確率であり、Ｈ２，Ｈ１と続く結果が得られている。本実施の形態では、この確率の大きさに基づいて、Ｈ３，Ｈ２，Ｈ１の順番で事故原因の順位付けを実施して出力する。なお、このように事故原因候補に順位付けを実施せずに、それぞれの確率値を出力しても良い。この出力を、事故復旧に携わる管理者や作業担当者等に提示することで、事故復旧の作業の効率化を実現することができる。
【００６３】
本発明は、電力系統に関わる周辺情報を用いて事故原因推定の精度を向上させることを特徴とする。例えば周辺情報として晴曇雨の天候の区別をすることで、樹木接触、鳥獣接触などの事故原因との関わりをとりこむことができるので、区別しない場合に比べて事故原因の推定精度を向上させることができる。本実施の形態は、確率計算をするための前記の確率表に相当する情報を、周辺情報によって作成する。そして、事故が起きたときの周辺情報によって事故原因の確率を参照することで、推定の精度を向上させることを特徴とする。
【００６４】
上述した確率計算には、気象情報以外の周辺情報を組み合わせることができる。例えば、周辺情報の一つとして、本日が「晴れであれば凧揚げ祭りが開催される」というイベントあるいはカレンダ情報が得られるとき、事故原因が飛来物である可能性を高めるために、飛来物を原因とする確率値に適宜な係数を掛け合わせて利用することができる。例えば係数を５として「晴れ×飛来物」の確率を５倍に高めれば、事故原因の確率Ｐは、例えばＰ（Ｒ｜Ｈ１）＝０．５，Ｐ（Ｒ｜Ｈ２）＝０．３，Ｐ（Ｒ｜Ｈ３）＝０．６
になる。
【００６５】
図１０は、周辺情報を用いて事故原因確率を修正する手順の一例を示す。図示の例では上述した関係を示している。確率値を用いてベイズの定理を適用すれば、事故原因が飛来物である確率が高まることになる。同様の例を次のように幾つか挙げる。
【００６６】
・ある地域に樹木が生息しているとき、事故原因候補の樹木接触の確率を高める。
・ある地域の事故履歴に鳥獣接触があるとき、事故原因候補の鳥獣接触の確率を高める。
【００６７】
また、前述した確率表を選択する情報（図１０（Ａ）中の縦方向）は、天候に限定するものではない。台風、突風、地震、等の異常な気象状況を選択肢とすることができる。落雷は事故への影響が大きいので、晴雨に関係なく、独立した選択肢として設定しても良い。また天候以外の、車両追突事故、上位系統事故等を選択肢としても良い。
【００６８】
図１２は、周辺情報を用いて事故原因候補の順位付けをする手順を示す図である。ステップＳ１では、気象と事故原因との関連付けを行う。事故が発生すると（ステップＳ２）、事故原因候補が入力されるとともに（ステップＳ３）、周辺情報（気象）が入力される（ステップＳ４）。ステップＳ５では、事故原因別の確率が設定される（ステップＳ５）。次にステップＳ６では、事故原因候補の確率が次々と算出される（ステップＳ７）。
【００６９】
図示の例では、電力系統の事故に関わる確率を数値計算することで、計測信号から算出した事故原因候補の確率計算を実施する手順を示している。そして、確率の大きさに基づいて順位付けが実施される。
【００７０】
本実施の形態では、このための確率計算の方法として、条件付き確率による確率計算の他、例えば、ベイズネットワーク、ＭＣＭＣ（マルコフ連鎖モンテカルロ）、粒子フィルタ等の手法を利用することができる。また、最適化計算、あるいはニューロコンピューティング等を組み合わせても良い。
【００７１】
図１３は、事故原因候補及び順位付けを所定の画面に表示する構成例を示す。なお、図示の「→［Ｘ］」という記号は、マウスクリック等にて指示を出すことを示している。本実施の形態では、事故原因出力部は、上述のように順位付けした事故原因を出力し、図示のように、順位付け済の事故原因を視覚的に分かるように画面表示部に表示する。ここで、順位ではなく、順位付けに利用する事故原因確率を出力しても良い。または、複数の事故原因候補及び事故原因確率を併記するように出力しても良い。例えば事故原因候補が、樹木接触と鳥獣接触等の複数あるとき、これらの事故原因候補及び事故原因確率を出力して、以降の判断と行動は操作者に一任しても良い。
【００７２】
なお、事故原因を表示するとともに、推定した事故原因に類似する過去事例を、類似事故として表示可能とする。また、そのときの事故復旧の内容を併せて表示可能とする。これらの情報を事前に蓄積部（後述するデータベース８００に相当）に蓄積しておいて、今回の事故の事故原因推定内容をキーとして用いて検索して所定の画面に表示する。これにより、今回の事故の対策方法を、過去事例を参照しながら決めることができる。
【００７３】
また、本実施の形態では、事故原因を算出する根拠となる計測信号、周辺情報を、操作者の指示に基づいて表示可能とする。これらの情報は、操作者の表示指示（例えばマウスクリックなど）を受けて蓄積部（後述するデータベース８００に相当）から読み出されて、その内容が所定の画面に表示される。
【００７４】
また本実施の形態では、計測信号と事故原因の推定結果を蓄積部に蓄積し、以後の事故原因推定の教師データとして利用する。この蓄積部には、併せて、事故復旧後の事故レポート等で報告された情報を蓄積することで、教師データの個数を増やして、推定精度を向上するための学習に利用する。事故レポートは、その様式を限定するものではなく、手書きであっても、デジタルデータ、あるいは○×等の選択形式であっても良い。本実施の形態では、必要に応じて入力部を用意して、該当事故の実際の事故原因を入力して蓄積する。
【００７５】
（１−２−２）学習
本実施の形態に係る電力系統監視装置は、電力系統に起きる事故の種類を判別して事故時の計測信号を蓄積する蓄積部を備える。
【００７６】
また、計測信号と、周辺情報と、事故後に作成される事故レポート情報から事故原因を表記するデジタルデータとを蓄積する蓄積部（後述するデータベース８００に相当）を備える。蓄積した過去の実績データを用いて、事故時の計測信号と事故原因を関連付けることで教師データとする。また、気象等の周辺情報と事故原因を関連付ける確率表を作成することができる。
【００７７】
本実施の形態において事故原因推定に用いるＳＶＭは、前述したように、計測信号と事故原因とを関連付けた教師データを利用して判定基準を算出する。教師データは、事故時の計測信号と事故後に判明する事故原因を関連付けたデータである。本実施の形態では、更新された過去実績に基づいて教師データを用いて判定基準を作り直す手順をＳＶＭの学習と呼ぶこととする。この学習は、蓄積データを用いたシステムの初期化と言い換えても良い。
【００７８】
このようなＳＶＭの学習は、
・教師データが更新されたとき、
・計測信号を判定するとき、または、
・事前に決めた時間間隔ごと、
等を条件として実行する。
【００７９】
例えば計測信号を判定するときに、
・計測信号が入力されたことをトリガとして学習手順を起動する、
・データベースに蓄積されている教師データを用いてＳＶＭの判定基準を算出する、
・判定基準を用いて計測信号を分類する、
という手順で学習を実行する。
【００８０】
（１−２−３）電力系統の計測信号
電力系統は、電力の安定供給のため多くの制御機器、センサが接続された複雑なシステムになっている。電力系統に起きる様々な事象は、電力系統の設置したセンサにより、電圧、電流、電力などの状態値として観察される。
【００８１】
これらの状態値は、センサ付き開閉器等の何らかのセンサを用いて時系列信号として採取する。計測信号には、例えば定常的な緩やかな信号変化または過渡的な振動波形が観察される。このように計測信号に現れる波形は、対象システムに起きた結果として扱える。例えば、電力系統に何らかの事故が起きたとき、地絡により電流が急激に流れるならば、過渡的な振動波形が計測信号に観察される。このように、事象を引き起こした原因と、計測信号に現れる結果を対応付けることができる。なお、本実施の形態では、結果、計測信号、事象、波形、特徴量という用語をほぼ同義で用いる。
【００８２】
採取データは、電圧、電流、位相、電力（有効電力、無効電力）などがある。なお、採取データを解析・計算すること算出する信号であって良い。電力系統が３相である場合は、各相の採取データがあって良い。
【００８３】
計測機器としては、センサ付き開閉器、ＳＶＲ、ＳＶＣ、等の電力系統にある機器のいずれを用いても良い。また計測信号を伝送する有線・無線の伝送手段が利用できる。計測機器が備えるデータ蓄積部（不揮発性メモリなど）からデータ採取することで、実時間性は無いものの教師データとして利用することができる。
【００８４】
一方、電力系統に関わりを持つ周辺情報として、気象、カレンダ、地図、等がある。近年のネットワーク技術の発展により、これらの周辺情報を利用できる環境が整いつつある。そして、周辺情報には、電力系統に起きる状態変化に、時間的に先行する情報がある。例えば、気象データには、日射、風、雨、等の気象状況の予測情報が含まれている。カレンダとして、休日、何らかのイベント、工事、等の予測（予定）情報が含まれている。また事故発生の確率に影響を与えるデータとして、事故を起こす要因として設備機器の過去履歴があり、設置からの経過年数、設置箇所の環境、スイッチを備える場合の動作回数、過去の事故実績などがある。また地図には、需要家の密度、電線に接触事故を引き起こす可能性のある家屋、樹木等の分布、道路、等の情報が含まれている。また電力系統の構成、トポロジー、地理的配置（場所）、時刻、等に関する情報を入力する。これらを地域的な広がりを持つ二次元（高さを含めれば三次元）に分布する確率分布として扱うことで、事故が起きたときに該当する地域の事故原因の起こりやすさを算出する。また時間的な推移を組み合わせた確率分布として扱っても良い。
【００８５】
近年の情報ネットワークの進展により、様々なセンサ情報を入手可能になってきている。これらの情報は、各種のセンサで計測した信号、インターネット等で公開されている情報、シミュレーションで算出する情報、および個人が持つ携帯情報端末から発信する情報等を含む。
【００８６】
（１−２−４）教師データの拡大
電力系統は、高い信頼性を実現するために多くの施策を実施しており、事故の発生件数は多くはない。このため、事故原因推定に利用する教師データを十分に収集できないことが想定される。そこで本実施の形態では、事前に得た事故時の計測信号を用いて教師データの数を増加させる教師データ拡大部を備える。
【００８７】
電力系統で計測する波形は、電力系統及び計測機器の特性によって周波数及び振幅特性が変化する。例えば、電力系統の対地静電容量は、高周波成分を減衰させる周波数フィルタの性質を持ち、計測信号の波形形状を変化させる。また計測機器の入力段のアナログ回路の構成によって計測信号の周波数及び振幅の特性が変化する。さらに電力系統及び計測機器の構成と機器特性は一定ではない。
【００８８】
これらの要因による計測信号の周波数及び振幅特性のばらつきを網羅した教師データが採取できれば、判定基準に反映することで精度の高い分類を実現することができる。しかしながら、前述したように事故の発生数は少ないため、これらの特性バラツキを網羅した教師データを計測信号として用意することは、特に機器導入時には困難である。
【００８９】
本実施の形態では、図１４に例示するような教師データ拡大部を用意して、事前に得られた計測信号を対象に、電力系統及び計測機器の特性に基づいて信号特性を修正することを特徴とすることで、教師データを拡大する。
【００９０】
まず、修正係数生成部８０２には、対象システムの特性として電力系統または計測機器に依存する周波数及び振幅のばらつき特性が設定される。計測信号は、一旦、蓄積部８００に蓄積される。この蓄積部８００の出力は、教師データとして利用する場合と、教師データの拡大のために利用される場合とがある。
【００９１】
教師データの拡大に利用する場合、それは修正部８０１に入力される。修正部８０１は、計測信号の周波数特性を修正するため、時系列信号を周波数成分に変換し、周波数特性を修正してから、再び時系列信号に戻す。また振幅特性を変化させるため、時系列信号に振幅変化の係数を掛け合わせる。修正係数生成部８０２は、この周波数特性及び振幅特性を修正するための係数を生成する。
【００９２】
修正内容は、周波数や振幅以外の特性、例えば波形継続時間、あるいは電圧と電流の非線形特性であっても良い。また時間軸に沿って修正係数が変化するような時変特性を持っても良い。そして修正済みの計測信号は、再び蓄積部８００に入力して蓄積する。
【００９３】
教師データの拡大は、適宜なタイミングで繰り返して実行することができる。例えば、事故が発生して新たな計測信号が入力、蓄積するにつれて、教師データの拡大を実行するようにしても良い。また、何らかの実証試験設備においてまたはシミュレーションで生成した事故時の波形データを、教師データとして使うための計測信号として利用することもできる。
【００９４】
図１５は、教師データの拡大方法の一例を示す。図示の例は、特に、前述した修正係数生成部８０２の処理内容を表している。図示の例のように計測信号は、波形蓄積、波形修正及び修正波形蓄積を経て、教師データとされる。その途中に実施される波形修正では、入力される系統情報及び周辺情報に基づいて系統特性の算出及び設定を経た系統特性（例えば線路長、線路インピーダンス、負荷特性及び対地静電容量）を基に、さらに電気回路計算・シミュレーションを経て得られる波形修正係数（例えば周波数特性、振幅特性及び時間変化）を用いる。
【００９５】
なお上記した系統特性を算出するために用いる系統情報としては、該系統の設備情報、および過去実績データに含まれる計測信号を利用できる。また周辺情報としては、降雨量、日射量等を含む気象情報が利用できる。
【００９６】
このようにして本実施の形態は、事前に得られた計測信号に基づいて教師データの個数を増加させている。修正係数生成部８０２に入力される対象システムの特性のバラツキを反映した多数の教師データを生成することで、分類手法の学習手順を実行して、精度の高い分類を実現する。
【００９７】
上述した教師データの拡大は、サポートベクタマシンの他にも、ニューラルネットワーク等の手法の学習手順に適用可能である。
【００９８】
（２）変型例
図１６は、本実施の形態に係る変型例としての別の電力系統監視装置の構成例を示す。当該別の電力系統監視装置１Ａは、計測信号を入力する計測信号入力部及び周辺情報を入力する周辺信号入力部を備える。計測信号は、電力系統の状態を電力系統に設置する計測器で採取した情報である。例えば、配電変電所から需要家までの線路にはセンサ付き開閉器（図示せず）が設置されており、このセンサ付き開閉器が電圧、電流等の系統状態を計測している。計測信号は、電力線搬送または光ケーブルの技術を用いて、親局にあるサーバ（前述した監視制御サーバ３００に相当）でデータ収集が可能になっている。なお図示しないが、任意のデータを任意のタイミングで画面表示部に表示するためのデータ伝送路を備えて良い。また図示しないが、任意のデータを任意のタイミングで蓄積部に蓄積するためのデータ伝送路を備えて良い。
【００９９】
一方、周辺情報は、電力系統に関わりを持つ多種多様な情報を示している。周辺情報は、電力系統の状態に関連する気象情報（天気予報など）、カレンダ、地図などを適宜所定の情報サイトからネットワーク経由で入手される。
【０１００】
電力系統に設置したセンサ（図示せず）によって採取される計測信号は、適宜、所定の時間間隔でサンプリングされた時系列信号である。
【０１０１】
事前に決めた時間幅（時間窓）またはサンプル数でもって時系列信号から計測信号を切り出して、これを単位として機器間の伝送および信号処理することが行われる。さらに本実施の形態において、特徴量算出部は上述のように切り出した時系列信号を、図６のようにウェーブレット変換して得られた高周波成分（高調波成分）の大きさを特徴量として、事故原因と対応付ける。また、このような特徴量として、波形に含まれる高調波成分の比率、波形の周波数成分と減衰特性、波形の位相変化（周波数の時間的な変化）、波形パタン、などを組み合わせても良い。また時系列信号以外の、何らかの状態値に関する確率と特徴量を組み合わせて利用することができる。
【０１０２】
前述のように計測信号を特徴量に変換することで、元々の計測信号を扱うのに比べて扱うデータ量を削減することができる。また信号比較において類似性、差分、変化等の数値化が容易になる場合がある。これにより、データ処理の高速化、データ入出力の高速化、データ蓄積量の削減の他、データ入出力の高速化、処理の高速化等のメリットがある。
【０１０３】
本実施の形態では、事故原因候補選択部が上記特徴量を用いて計測信号を分類する分類手段としてサポートベクタマシンを利用する。このようなサポートベクタマシンの判定基準を作るための教師データは、事前に蓄積部（図示のデータベース８００に相当）に蓄積されており、適宜なタイミングで判定基準を作り直す学習手順のために用いられる。
【０１０４】
また、電力系統監視装置１Ａは、教師データ再構築指示部１１００を備える。教師データ再構築指示部１１００は、データベースに蓄積した過去実績データを事故原因候補選択部７００と事故原因確率算出部１０００に伝達し、該過去実績データを用いて、事故原因候補選択部７００および／あるいは事故原因確率算出部１０００の初期化、あるいは学習手順を再計算する処理部である。ここで過去実績データには、事故レポートに記載されている事故復旧作業によって明らかになった事故原因と、その事故時に採取した計測信号から得られる事故に関わる原因と結果の関係が含まれている。また過去実績データには、事故に関わる周辺情報が含まれている。
【０１０５】
事故原因候補選択部７００は、前記特徴量を用いて計測信号を分類する分類手段としてサポートベクタマシンを利用する。このようなサポートベクタマシンの判定基準を作るための教師データとして、前記の過去実績データを利用可能である。
【０１０６】
事故原因候補選択部７００と事故原因確率算出部１０００が、データベースに蓄積した過去実績データを用いた学習手順を実行するタイミングは特定のタイミングに限定されない。例えば新たな事故後に事故レポートの内容が入力された時点、あるいは一定の周期で学習手順を実行することができる。なお学習という用語の使い方は、教師データを用いた初期化、あるいは教師データを用いた再計算と言い換えても良い。
【０１０７】
ところで、初期時に過去データの累積が無い、あるいは少ないとき、確率的なデータを利用するのは困難である。そこで本実施の形態では、以下のような処理により初期設定を実行する。
【０１０８】
・利用者が持っている過去の事故レポート等を取り込むオフライン情報入力部を用意する。
・対象システムのシミュレーションで該当データを生成する。
・ベイズ統計の考え方に基づいて、初期値を主観的に設定する。
・対象システムの変動特性に基づいて既存の計測信号を修正してデータ数を拡大する。
【０１０９】
これらによって、例えば、初期時の教師データの不足等の課題を解消することができる。
【０１１０】
本実施の形態では、事故原因推定結果が、実際の事故復旧作業により判明した事故原因と一致していたかまたは不一致であったか外部から事後的に再入力可能とすることで、両者の比較によって、それ以降の推定精度を向上させるための学習に利用する。このため本実施の形態では、事故後に作成される事故レポート等をオフライン情報として入力するオフライン情報入力部が設けられている。
【０１１１】
事故情報抽出部は、そのような事故レポート等から、必要であればテキストマイニング等の手法を利用して事故に関わる記述内容を抽出して、デジタルデータとしてデータベース８００に蓄積する。そして、事故原因順位付け部９００が、事故が起きたときの計測信号と事故原因を対応付けることで、教師データとして蓄積するようにする。このようにすると、教師データを再構成するためのトリガを生成する手段を用意することができる。
【０１１２】
上述のように蓄積した教師データは、前述したＳＶＭの判定基準の作成に利用されることで、これにより、計測信号から事故原因候補を算出する推定精度を向上させることができる。
【０１１３】
前述したように本実施の形態に係る電力系統監視装置は、電力系統の電気量を計測信号として入力する入力部と、上記計測信号に含まれる事故発生時の波形を周波数成分に変換する周波数成分変換部と、上記周波数成分から電力系統の事故原因候補を選択する事故原因候補選択部と、電力系統がある地域を含む気象情報を入力する気象情報入力部と、過去の電力系統事故及び気象情報から事故発生確率を算出する第１の事故発生確率算出部と、現在の気象情報と前記の事故発生確率から事故原因確率を算出する第２の事故発生確率算出部と、事故原因候補と事故原因確率とを組み合わせて事故原因の順位付ける事故原因順位付け部と、そのように順位付けた事故原因を出力する事故原因出力部と、を備える。
【０１１４】
本実施の形態では、電力系統の事故発生の事象を確率的に関係付ける関連付け部が設けられている。それぞれの情報は、異なるデータ形式及び信号特性を持つことから、異なる手法を利用して解析結果が得られる。そして、これらの複数の情報の解析結果を組み合わせることで系統状態との関連付けが実施される。
【０１１５】
そして、上述した事故原因候補及び事故原因確率を組み合わせて事故原因の順位付けをして出力する。そして事故復旧に関わる作業者に事故原因を提示する。
【０１１６】
（３）補足
図１７は、本実施の形態において事故原因推定結果を得るための推定方式の切り替え方法の一例を示す。本実施の形態では、図示の例のように、計測信号を用いて事故原因を推定する際に用いる複数種類の方式を用意しておき、所定の指標を用いて、例えば方式Ａ〜Ｄのうちからいずれか１つの方式を選択するようにしても良い。運用しながら方式を選択するように更新しても良い。
【０１１７】
図１８は、本実施の形態において事故原因推定結果を得るための推定方式の切替方法の一例を示す。本実施の形態では、図示の例のように、所定の指標を用意して学習を通して、複数種類の入力信号を選択するようにしても良い。このようにすると、学習手順において複数種類の入力信号の動作内容を比較して成績の良い入力信号を選択して本格運用に適用することで、高い推定精度を実現することができる。さらには運用経過するなかで、入力信号の選択を更新しても良く、また複数の入力信号を組み合わせて利用しても良い。
【０１１８】
計測開始のタイミング、あるいはメモリ容量などの制約で波形を部分的に採取する場合は、様相変化のどの状況を捉えたかにより波形の特徴量（例えば周波数成分）が変化することになる。
【０１１９】
そこで本実施の形態では、波形変化を一つの事故原因によって起きる波形を、波形変化を含めて一つのグループとする。部分的に採取した波形からも、同一のグループとして判定する。前述した例であれば、樹木の接触抵抗、樹木の炭化による接触抵抗またはアーク放電による波形の判定結果の組み合わせを用いてグループを作成する。このようにすると、本実施の形態によれば、波形の時間変化による判定誤差を軽減することができる。
【０１２０】
ところで、事故時の波形は、事故点の電源側で計測する場合と、負荷側で計測する場合で波形の特徴が異なることがある。これは、事故点までの線路長、線路に連系する機器の容量、線路インピーダンス、対地静電容量などが異なるためである。また、波形振幅の正負方向が逆転する場合がある。
【０１２１】
本実施の形態によれば、これらの系統特性に関わる要素を軽減することができる。上述のように波形の周波数成分を算出することで、波形振幅の要素を取り除くことができる。また周波数成分を補正することで、線路長、線路インピーダンス等の要素を取り除くことができる。
【０１２２】
（４）本実施の形態による効果
本実施の形態によれば、電力系統の計測信号、及び電力系統に関わる周辺情報を用いて、電力系統に起きた事故の原因を高い精度で推定可能である。本実施時の形態では、推定した事故原因に基づいて、事故復旧のための人員、設備、交換部材等を準備して、事故発生現場で事故復旧作業に着手することができる。また、事故復旧に掛かる時間を短縮、つまり事故による停電時間を短縮することができる。
【０１２３】
また、本実施の形態によれば、電力系統を監視・運用する担当者に事故原因推定結果の根拠を提示することで、作業手順における判断を支援することができる。また発生した事故対応において尤もらしい事故原因を担当者に提示することで復旧作業の時間を短縮することができる。
【０１２４】
ここで、時間的、地理的に特異性がある場合は、その特異性を確率で表記して逐次に更新を繰り返して反映することで、予測精度を向上することもできる。前述した電力系統のみならず、関わりのある周辺情報を入力して、遷移確率の計算に利用することで、予測精度を向上することもできる。
【０１２５】
本実施の形態における学習機能によれば、事故に関わる計測信号及び周辺情報を蓄積して学習に使うことで、事故原因推定の精度を向上させることができる。
【０１２６】
本実施の形態における教師データ拡大部によれば、事故に関わる計測信号を教師データとして利用するとき、そのデータ数を増加させる拡大処理を行うことで、教師データが不足することを予防し、十分な学習効果を発揮することができる。
【０１２７】
また、原因と結果との確率的な関係を事前に設定することが困難な事象について計測信号が入力された場合には、極めて稀な事象であることを操作者に示し、この操作者に判断を促すことを可能とする。また原因と結果との関係、または複数種類の計測信号において背反する状態が見出されたとき、操作者に示し、この操作者に判断を促すことを可能とする。
【０１２８】
（５）その他の実施形態
上記実施形態は、本発明を説明するための例示であり、本発明をこれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、その趣旨を逸脱しない限り、様々な形態で実施することができる。例えば、上記実施形態では、各種プログラムの処理をシーケンシャルに説明したが、特にこれにこだわるものではない。従って、処理結果に矛盾が生じない限り、処理の順序を入れ替え又は並行動作するように構成しても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１２９】
本発明は、電力系統の状態を監視する電力系統監視装置に広く適用することができる。
【符号の説明】
【０１３０】
１、１Ａ……電力系統監視装置、２００……子局、２００Ａ，２００Ｂ……センサ付き開閉器、２１０……親局、３００…監視制御サーバ、７００……事故原因候補選択部、９００事故原因順位付け部、１０００……事故原因確率算出部、１１００……教師データ再構築指示部。
【図１】
2020010505.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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