(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データを逐次計算する予測型逐次計算方法であって、
複数の物理設備に接続される通信部により、前記計算の処理完了時間を示す最小タイムスライスを受け付けるステップと、
前記入力データを複数受け付けるステップと、
計画部により、前記複数受け付けた入力データのデータ量と、データ量と計算処理時間とを関係付けた予測モデルと、に基づいて、当該入力データに関する計算処理時間を予測するステップと、
前記計画部により、前記予測された計算処理時間と前記受け付けた最小タイムスライスとを比較するステップと、
実行部により、前記比較の結果、前記計算処理時間が前記最小タイムスライスを上回る場合、当該最小タイムスライスに所定の時間を加えた新たなタイムスライスで計算を実行するステップと、前記物理設備に異常が起こった場合、前記異常が起こった物理設備に関して、設定された前記物理設備の危険度に基づき、計算を優先的に実行するステップと、を備える
ことを特徴とする予測型逐次計算方法。
【請求項２】
請求項１に記載の予測型逐次計算方法において、
前記実行部は、前記計算処理時間とデータ量と反復計算の回数とを関係付けた関数を用いて前記データ量における処理時間を算出し、当該算出結果が前記最小タイムスライスを上回る場合は当該データ量を所定の量減らして当該関数に入力し、当該算出結果が前記タイムスライスを下回った場合、前記入力データに基づき、前記計算を実行する
ことを特徴とする予測型逐次計算方法。
【請求項３】
請求項２に記載の予測型逐次計算方法において、
前記計算処理時間とデータ量と反復計算の回数とを関係付けた関数は、反復計算の回数の変動を前記データ量の変動に反映した関数を内部に備え、当該関数へ前記データ量のみを入力することで前記処理時間を算出する
ことを特徴とする予測型逐次計算方法。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか１項に記載の予測型逐次計算方法において、
前記最小タイムスライスに所定の時間を加えた新たなタイムスライスで計算を実行するステップでは、
前記実行部は、前記計算毎に付与されている優先度に従い追加のタイムスライスを割り振り新たなタイムスライスを決定し計算を実行する
ことを特徴とする予測型逐次計算方法。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか１項に記載の予測型逐次計算方法において、
前記計算は、複数の予測型逐次計算装置において実行されており、
前記計算処理時間が前記タイムスライスを上回る場合、当該上回ることを判定した予測型逐次計算装置以外の予測型逐次計算装置にて前記計算を実行する
ことを特徴とする予測型逐次計算方法。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れか１項に記載の予測型逐次計算方法において、
前記予測モデルを修正するチューニングステップを更に備え、
前記チューニングステップは、前記計算が行われていない時間にデータの量又は反復計算の回数を増減した値を入力として前記計算と同じ計算を実施し、前記増減後のデータ
又は、前記増減後の反復計算の回数に基づき、前記予測モデルを修正する
ことを特徴とする予測型逐次計算方法。
【請求項７】
請求項１乃至６いずれか一項に記載の予測型逐次計算方法において、
前記計算に用いたデータの量又は/及び間引きの結果を、前記計算を行なう装置以外の外部装置に送信し、当該外部装置にて前記計算に用いたデータの量又は/及び間引きの結果を表示する表示ステップを更に備える
ことを特徴とする予測型逐次計算方法。
【請求項８】
入力データを逐次計算する予測型逐次計算装置であって、
複数の物理設備に接続され、前記計算の処理完了時間を示す最小タイムスライス及び、
前記入力データを複数受け付ける通信部と、
前記複数受け付けた入力データのデータ量と、データ量と計算処理時間とを関係付けた予測モデルと、に基づいて、当該入力データに関する計算処理時間を予測し、当該予測された計算処理時間と前記受け付けた最小タイムスライスとを比較し、当該比較の結果、前記計算処理時間が前記最小タイムスライスを上回る場合、当該最小タイムスライスに所定の時間を加えた新たなタイムスライスで計算を実行する計画部と、
前記計画部により計画された結果に基き計算を実行する実行部と、有し、
前記物理設備に異常が起こった場合、前記異常が起こった物理設備に関して、設定された前記物理設備の危険度に基づき、計算を優先的に実行するステップと、を備える
ことを特徴とする予測型逐次計算装置。
【請求項９】
請求項８に記載の予測型逐次計算装置において、
前記計画部は、  前記計算処理時間とデータ量と反復計算の回数とを関係付けた関数を用いて前記データ量における処理時間を算出し、当該算出結果が前記タイムスライスを上回る場合は当該データ量を所定の量減らして当該関数に入力し、当該計算結果が前記タイムスライスを下回った場合、前記入力データに基づき、前記計算を実行するように計画する
ことを特徴とする予測型逐次計算装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の予測型逐次計算装置において、
前記計算処理時間とデータ量と反復計算の回数とを関係付けた関数は、反復計算の回数の変動を前記データ量の変動に反映した関数を内部に備え、当該関数へ前記データ量のみを入力することで前記処理時間を算出する
ことを特徴とする予測型逐次計算装置。
【請求項１１】
請求項８乃至１０の何れか１項に記載の予測型逐次計算装置において、
前記計画部は、前記計算毎に付与されている優先度に従い追加のタイムスライスを割り振り新たなタイムスライスを決定し計算を実行するように計画する
ことを特徴とする予測型逐次計算装置。
【請求項１２】
請求項８乃至１１の何れか１項に記載の予測型逐次計算装置において、
前記予測モデルを修正するチューニング部を更に備え、
前記チューニング部は、前記計算が行われていない時間にデータの量又は反復計算の回数を増減した値を入力として前記計算と同じ計算を実施することで、前記予測モデルを修正する
ことを特徴とする予測型逐次計算装置。
【請求項１３】
請求項８乃至１２のいずれか一項に記載の予測型逐次計算装置と、表示装置とを備えた予測型逐次計算システムであって、
前記表示装置は、前記計算に用いたデータの量の結果を、前記予測型逐次計算装置から受信し、当該受信した情報を表示する
ことを特徴とする予測型逐次計算システム。
【請求項１４】
請求項８乃至１３のいずれか一項に記載の予測型逐次計算装置と、表示装置とを備えた予測型逐次計算システムであって、
前記予測型逐次計算装置は複数あり、前記計算は、複数の予測型逐次計算装置で実行されており、
前記計算処理時間が前記タイムスライスを上回る場合、当該上回ることを判定した予測型逐次計算装置以外の予測型逐次計算装置にて前記計算を実行する
ことを特徴とする予測型逐次計算システム。
【請求項１５】
請求項１４に記載の予測型逐次計算システムにおいて、
前記予測型逐次計算装置と表示装置とは広域ネットワークを用いて接続されている
ことを特徴とする予測型逐次計算システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時々刻々と入力されるデータの逐次的な計算を行う計算装置に関し、特に規定されたリアルタイム制約下で計算を完了するための管理機能を備えた逐次計算装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力設備、工場の生産設備、ロボットの制御等では、一定時間内に処理を終えなければならないといったリアルタイム制約が課された処理を数多く計算している。その中でも、装置の状態推定や障害のクラスタリングといった比較的複雑な計算では、内部に反復計算を含み、用いるデータの量や性質によって処理時間が大きく変動するという特徴がある。  【０００３】
特に、長期間止めずに運用する社会インフラのようなミッションクリティカルなシステムでは、災害時における処理の急激な増加や、設計・開発の当初計画していなかったシステム拡張に際しても、安全性を保障するために、リアルタイム制約を厳守して計算を完了しなければならないという問題がある。【０００４】
処理時間の変動を考慮して、処理のレベルを変更する技術として、特許文献１が挙げられる。この文献では、複数段の計算を行う際に、前段の計算結果を格納するキューの混雑具合や、前段の計算が終わっておらず後段の計算ができなかった度合に基づいて近似計算に切り替えることで滞りなく計算を実行する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第09/078428号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１記載の技術は、計算を行なうノードのスループット格差の是正を目的とし、処理遅延が起こる特定のノードの処理の負荷を減らすことを行なっているだけである。そのため、そもそもリアルタイム制約を考慮し、全体の処理をデッドラインまでに如何に終えるか、という観点では制御していない。また、特許文献１では、計算が行われた結果生じる混雑や、計算が滞っていることによって起きる計算の失敗に基づいており、処理時間が増加しはじめる過渡期などにリアルタイム制約を厳守できない可能性がある。【０００７】
本発明は、上述の問題を鑑みてなされたものであって、処理時間が増加しはじめる過渡期であってもリアルタイム制約を守ることができる計算装置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】
【０００８】
本発明は、計算にかかる時間を予測し、その予測結果に基づいてリアルタイム制約を守ることができる計算に調節した上で計算を実行する。【０００９】
より具体的には、予測モデルに基づいて入力データの量ならびに質に対する計算の処理時間を予測し、
処理時間が前記計算に割り当てられているタイムスライスを上回る場合、計算で用いるデータの量の削減もしくは反復計算の回数の削減を行うことで処理時間を調節し、
上記のように調節された計算を実行することで、リアルタイム制約を守りつつ、計算を実行する。【００１０】
更に、処理時間を予測する際に用いる予測モデルが、上記の計算が行われていない時間にデータの量もしくは反復計算の回数もしくは近似計算への切り替えを行った計算を実行した結果によって随時更新する処理を追加しても良い。
【発明の効果】
【００１１】
計算に割り当てられるタイムスライスに応じて、計算の予測処理時間に基づきデータの量の削減、反復計算の回数を削減するので、処理時間が増加し始める過渡期を含め、リアルタイム制約を守り計算を実行できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施例１におけるシステムの構成図である。
【図２】実施例１における機能構成の説明図である。
【図３】実施例１における予測型逐次計算装置のハードウェアの説明図である。
【図４】実施例１における設備のハードウェアの説明図である。
【図５】実施例１における管理端末のハードウェアの説明図である。
【図６】実施例１におけるタスクデータの構造を示す図である。
【図７】実施例１における処理時間予測モデルデータの構造を示す図である。
【図８】実施例１における収束回数予測モデルデータの構造を示す図である。
【図９】実施例１におけるクエリの構造を示す図である。
【図１０】実施例１における入力ストリームの構造を示す図である。
【図１１】実施例１における出力ストリームの構造を示す図である。
【図１２】実施例１におけるモニタリングデータの構造を示す図である。
【図１３】実施例１における全体の処理を示すフローチャートである。
【図１４】実施例１における処理時間の予測処理を示すフローチャートである。
【図１５】実施例１におけるタイムスライスの決定処理を示すフローチャートである。
【図１６】実施例１における間引き処理を示すフローチャートである。
【図１７】実施例１におけるアクティブチューニング処理を示すフローチャートである。
【図１８】実施例１におけるモニタリング画面を示す図である。
【図１９（Ａ）】実施例１における間引き処理のイメージを示す図（特に入力データと反復計算の回数と収束回数の関係）である。
【図１９（Ｂ）】実施例１における間引き処理のイメージを示す図（特に入力データと処理時間の関係）である。
【図２０（Ａ）】実施例１におけるアクティブチューニングの効果を示す図（平常時の入力範囲）である。
【図２０（Ｂ）】実施例１におけるアクティブチューニングの効果を示す図（本実施例の入力範囲）である。
【図２１】実施例２におけるシステムの構成図である。
【図２２】実施例２における機能構成の説明図である。
【図２３】実施例２における予測型逐次計算装置のハードウェアの説明図である。
【図２４】実施例２における系統管理サーバのハードウェアの説明図である。
【図２５】実施例２における管理端末のハードウェアの説明図である。
【図２６】実施例２における地域管理システムのハードウェアの説明図である。
【図２７】実施例２における設備データの構造を示す図である。
【図２８】実施例２における系統構成データの構造を示す図である。
【図２９】実施例２における入力ストリームの構造を示す図である。
【図３０】実施例２における出力ストリームの構造を示す図である。
【図３１】実施例２におけるアラームデータの構造を示す図である。
【図３２】実施例２におけるアクティブチューニング処理を示すフローチャートである。
【図３３】実施例３におけるシステムの構成図である。
【図３４】実施例３における機能構成の説明図である。
【図３５】実施例３における予測型逐次計算装置のハードウェアの説明図である。
【図３６】実施例３における全体の処理を示すフローチャートである。
【図３７】実施例３におけるタスクの移動処理を示すフローチャートである。
【図３８】実施例３におけるコージェネレータの燃費特性を表す図である。
【図３９】実施例３における太陽光発電設備の発電特性を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、適宜図面を参照しながら本発明を実施するための代表的な形態を説明する。なお、これらの図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を与える。また、構成要素が同一であることを明示することにより、繰り返して利用する場合には  重複する説明を省略する。
【実施例１】
【００１４】
第一の実施例を説明する。第一の実施例は生産、検査等の設備の処理能力を統計的に分析する処理能力分析システムを例として説明する。【００１５】
＜システム構成＞
図１を用いて、本実施例のシステム構成を説明する。図１に示す通り、処理能力分析システムは、予測型逐次計算装置１１と、設備群１２と、管理端末１３を備える。設備群１２は、設備１（１２A）、設備２（１２B）、設備３（１２C）をはじめとする複数の設備を備える。なお、本実施例では設備１つが単一の工程を担うものとするが、複数の工程を処理してもよい。また、本実施例では予測型逐次計算装置１１、管理端末１３がそれぞれ１つの構成としたが、それぞれ２つ以上あってもよい。たとえば、予測型逐次計算装置１１が複数ある場合には、設備群１２をいくつかのグループに分割し、そのグループ単位で計算を分担してもよい。あるいは、２つ目以降のいくつかの予測型逐次計算装置１１は待機させておき、故障やデータ量の増大に合わせて協調動作させてもよい。【００１６】
前記予測型逐次計算装置１１と設備群１２の各構成要素は、Ethernet（登録商標）等によって構築される制御ネットワーク１４を介して接続される。また、前記予測型逐次計算装置１１と管理端末１３は、Ethernet等によって構築された広域ネットワーク１５を介して接続される。【００１７】
＜動作概略＞
次に本実施例の基本的な処理の流れを簡単に説明する。まず計算処理（本実施例ではこれをタスクと呼称する）の登録から実行開始までの流れの概略を説明する。タスクの実行に先立って管理端末１３が、広域ネットワーク１５を介して、予測型逐次計算装置１１に分析内容やリアルタイム制（実行周期、最小タイムスライス）約等を記載したクエリを送信する。【００１８】
本実施例におけるタスクの内容は、設備の処理能力の見積もりであって、具体的には各設備の処理時間を混合正規分布で当てはめる場合のパラメータ（混合率、各分布の平均と分散）を算出するものである。予測型逐次計算装置１１は、受け付けたクエリを解析し、実行可能かどうかを判別して、可能ならばそのクエリに対応するタスクを生成・登録する。なお、本実施例では設備ごとに別々のタスクが登録されるものとする。登録されたタスクは、予測型逐次計算装置１１がクエリで規定される最小タイムスライス以上のタイムスライスを割り振って周期的に実行される。なお、実行を開始した時点では設備群１２の各設備からはデータが来ていないので、すぐに処理を終える。【００１９】
次に、タスクの実行の流れの概略を説明する。設備群１２の各設備が、制御ネットワーク１４を介して、設備が担う工程に要した処理時間の実績値を予測型逐次計算装置１１に随時送信する。予測型逐次計算装置１１は、タスクの実行タイミングが来たとき、それまでに送信されたデータをタスクの入力データとして、まず予測モデルを用いてタスク実行に要する処理時間を予測する。その結果、予測処理時間がタスクに与えられたタイムスライス以下ならばタスクを実行する。そうでない場合は、（１）タイムスライスを大きくする処理、（２）タスクの入力または処理内容を間引く処理を行って予測処理時間をタイムスライス以下にし、タスクを実行し、前記設備の処理能力を表すパラメータ（処理時間を混合正規分布で当てはめる場合のパラメータ）を算出する。【００２０】
この結果を出力データとして設備群１２の各設備、あるいは、複数の設備を統括する設備に送信する。この結果、設備群１２の各設備は、受信した処理能力のパラメータを活用して最適な制御を実施できる。【００２１】
次に予測モデルの更新の流れの概略を説明する。前記のタスクが実行されていない時間に、入力データの量もしくはEMアルゴリズム等における一連のステップの反復の回数を増減した計算を実行する。そして、その計算を実行するためにかかった時間をもとに予測モデルを更新する。すなわち、データ量、反復計算の回数を入力とし、処理時間を出力とする統計モデルのパラメータを学習する。この結果、モデルの性質の変化や、設備の増加またはデータ送信周期の短縮に伴うデータの増大があっても  正しく処理時間を予測することができる。【００２２】
＜機能構成＞
図２を用いて機能構成を説明する。予測型逐次計算装置１１は、ストリーム管理部２１１１、計画部２１２、実行部２１３、調整部２１４、データ管理部２１５、クエリ解析部２１６、モニタリング部２１７を備える。  設備群１２の各設備は、制御部２２１を備える。管理端末１３は、入力部２３１、表示部２３２を備える。【００２３】
＜機能とハードウェア＞
次に図２と図３、図４、図５を参照して前記機能とハードウェアの対応を説明する。【００２４】
予測型逐次計算装置１１を構成するストリーム管理部２１１、計画部２１２、実行部２１３、調整部２１４、データ管理部２１５、クエリ解析部２１６、モニタリング部２１７は、CPU（Central Processing Unit）３０１がメモリ３０２もしくは外部記憶装置３０３に格納されたプログラムをメモリ３０２のRAM（Read Access Memory）領域に読み込み、制御ネットワーク１４に接続された設備通信I/F(Interface)３０４、広域ネットワーク１５に接続された管理端末通信I/F３０５、および、マウス３０６、キーボード３０７、ディスプレイ３０８を制御することで実現される。【００２５】
設備群１１の各設備を構成する制御部２２１は、CPU４０１がメモリ４０２もしくは外部記憶装置４０３に格納されたプログラムをメモリ４０２のRAM領域に読み込み、制御ネットワーク１４に接続された設備通信I/F４０４、および、各設備の処理内容に応じたセンサ４０５、アクチュエータ４０５を制御することで実現される。【００２６】
管理端末１３を構成する入力部２３１、表示部２３２は、CPU５０１がメモリ５０２もしくは外部記憶装置５０３に格納されたプログラムをメモリ５０２のRAM領域に読み込み、広域ネットワーク１５に接続された管理端末通信I/F５０４、および、マウス５０５、キーボード５０６、ディスプレイ５０７を制御することで実現される。【００２７】
＜データ構造＞
図６を用いて、データ管理部２１５が管理するタスクデータ２D０１を説明する。タスクデータ２０D１は、管理端末から送信されたクエリから生成されるタスクを表すものであって、タスクを識別するタスクID２D０１１と、タスクの実行バイナリ２D０１２と、タスクの実行順や追加のタイムスライス割り当てを決めるために用いる静的優先度２D０１３と、動的優先度２D０１４と、優先度２D０１５を備える。ここで、タスクID２D０１１は、クエリからタスクが生成され、データ管理部２１５に登録される時点でデータ管理部によって付番される。また、動的優先度２D０１４は生成された時点では初期値（１０）が設定され、後述で述べる手順によって変更される。優先度２D０１５は、動的優先度２D０１４の変更に伴って変更される。【００２８】
図７と数１を用いて、タスクの処理時間を予測する予測モデルと、データ管理部２１５が管理する予測モデルデータ２D０２を説明する。【００２９】
【数１】
0005872561.tif 000002
【００３０】
本実施例では、タスクの予測を数１で示すような入力データの規模を表す量x1と、EMアルゴリズム等の計算における反復計算の回数の規模を表す量x2を入力とする基底関数に対する線形回帰モデルによって行う。ここで、数１におけるak(kは0,1, ..., N)は各基底関数の重みを表すパラメータである。予測モデルデータ２D０２は、各タスクの基底関数とパラメータを表すものであって、タスクID２D０２１と、基底関数を識別する処理時間予測モデルID２D０２２と、基底関数のバイナリを表す処理時間予測基底関数２D０２３と、基底関数の重みづけを表す処理時間予測パラメータ２D０２４を備える。たとえば、x1とx2に対する２次の多項式で予測する場合、基底関数は数６となり、処理時間予測基底関数２D０２３は、この基底関数を計算するためのプログラムのバイナリデータが登録されることになる。【００３１】
【数２】
0005872561.tif 000003
【００３２】
なお、本実施例では、処理時間の予測を線形回帰モデルとしたが、別のモデルを用いても構わない。また、上述は基底関数が2つの入力を受け取る例を示したが、データ量に依存しない、反復計算がないといった場合はどちらか片方を受け取ってもよい。【００３３】
図８と数２を用いて、反復計算の回数を決定する際に利用する収束回数予測モデルと、データ管理部２１５が管理する収束回数予測モデルデータ２D０３を説明する。【００３４】
前記のとおり予測処理時間に対して割り当てられたタイムスライスが足りない場合、データもしくは計算を間引く。ここで間引くとは、入力するデータ量を削減する処理と反復計算の回数を削減する処理であって、双方の処理ともに実施すれば計算結果の精度を劣化させる可能性がある。また、どちらかだけを極端に削減すると精度が急激に劣化する場合がある。これに対し、本実施例では後述で詳細に説明するとおり、収束する範囲内で最大量のデータを用いる。この処理を実現するために、本実施例では数２に示すように入力データの規模x1を入力とする基底関数に対する線形回帰モデルを用いて収束回数を予測する。【００３５】
【数３】
0005872561.tif 000004
【００３６】
ここで、数１におけるbk(kは0,1, ... , N)は各基底関数の重みを表すパラメータである。収束回数予測モデルデータ２D０３は、タスクID２D０３１と、収束回数予測モデルID２D０３２と、収束回数予測基底関数２D０３３と、収束回数予測パラメータ２D０３４を備える。たとえば、x1に対する２次の多項式で予測する場合、基底関数は数７となり、処理時間予測基底関数２D０２３は、この基底関数を計算するためのプログラムのバイナリデータが登録されることになる。【００３７】
【数４】
0005872561.tif 000005
【００３８】
なお、本実施例では、処理時間の予測を線形回帰モデルとしたが、別のモデルを用いても構わない。たとえば、過去の変動にしたがう場合には自己回帰モデルなどを用いることができる。【００３９】
図９を用いて、クエリ２M０１を説明する。クエリ２M０１は、管理端末１３から予測型逐次計算装置１１に送信される計算内容およびリアルタイム制約等のデータであって、実行周期２M０１１と、最小タイムスライス２M０１２と、処理時間予測ロジック２M０１３と、計算ロジック２M０１４と、サンプリングロジック２M０１５と、データ解析ロジック２M０１６を備える。ここで、最小タイムスライスとは、クエリが要求する実行周期２M０１１あたりに割り当てられるタイムスライスの下限を指す情報である。予測型逐次計算装置１１が追加で割り当てするタイムスライスがあれば、それを最小タイムスライスに足しあわせたタイムスライスが、ある実行周期において処理完了までかけられる時間となる。なお、後述で説明するとおりが、途中で処理が完了する場合には、割り当てられた時間は別の目的で利用される。【００４０】
たとえば、実行周期が１００００ミリ秒で、最小でも５００ミリ秒はタイムスライスを与えるといった場合には実行周期２M０１１に１００００、最小タイムスライス２M０１２に５００を設定する。処理時間予測ロジック２M０１５は、具体的には前記処理時間予測モデルデータ２D０２に設定する基底関数を表すデータである。なお、実行周期２M０１１は、後述で定義するサイクルの倍数とする。また、あらかじめ予測精度の高いパラメータが分かっているならば、初期値として一緒に付与してもよいし、途中で更新してもよい。計算ロジック２M０１４は、入力データを出力データに変換する処理であって、本実施例においては各設備の処理時間を混合正規分布で当てはめる場合のパラメータ（混合率、各分布の平均と分散）の算出処理である。なお、このロジックには収束を判定するロジックが組み込まれているものとする。たとえば、EMアルゴリズムで当てはめを行う場合、ｎ回目の反復計算後とｎ−１回目の反復計算後の対数尤度の０．０１未満となるといった条件が組み込まれる。サンプリングロジック２M０１５は、具合的にはN個のデータからM個のデータを抽出するロジックを表すデータであって、たとえば復元抽出によってM個取り出すロジックや最新のものからM個取り出すロジックである。なお、このロジックはMがNより小さい場合だけでなく、Mより大きい場合にも使えるようにする。以上は、本実施例におけるクエリの実例であるが、当然計算内容によって自由に周期、タイムスライス、ロジックを変更することが可能である。データ解析ロジック２M０１６は入力ストリームを件数やサイズを解析し、データの量を算出する。【００４１】
図１０を用いて、入力ストリーム２M０２を説明する。入力ストリーム２M０２は、設備群１２の各設備から予測型逐次計算装置１１に送信される前記タスクの入力データであって、設備ID２M０２１と、処理時間２M０２２を備える。たとえば、設備１が対象物を処理するために３７秒かかった場合、｛設備１、３７｝といったデータを送信する。【００４２】
図１１を用いて、出力ストリーム２M０３を説明する。出力ストリーム２M０３は、予測型逐次計算装置１１から設備群１２の各設備に送信される前記タスクの出力データであって、設備ID２M０３１と、クラスタID２M０３２と、混合率２M０３３と、平均２M０３４と、分散２M０３５を備える。たとえば、設備２の工程の処理時間を３つの正規分布を備える混合正規分布に当てはめを行った場合には、｛設備２、クラスタ０、０．２、２４．１、１３．９｝、｛設備２、クラスタ１、０．５、３１．３、１９．２｝、｛設備２、クラスタ２、０．３、４４．２、２０．２｝といったデータ群を送信する。【００４３】
図１２を用いて、モニタリングデータ２M０４を説明する。モニタリングデータ２M０４は、予測型逐次計算装置１１から管理端末１３に送信されるタスクの実行状態を表すデータであって、タスクID２M０４１と、実行時間２M０４２と、入力データ量２M０４３と、間引き回数２M０４４と、追加割り当て時間２M０４５を備える。【００４４】
＜処理フロー＞
図１３を用いて、予測型逐次計算装置１１による処理の概要を説明する。なお、予測型逐次計算装置１１は周期タイマ（１００ミリ秒等）による割り込みを起点として各種処理を開始する。ここで、ある時点の割り込みから、次の時点の割り込みまでの時間を本実施例ではサイクルと呼称する。また、処理の概要を説明するにあたって、すでに予測型逐次計算装置１１は、管理端末１３からクエリを受け付け、タスクを登録しているものとする。以下、周期タイマによる割り込み直後からの処理を説明する。【００４５】
まず、予測型逐次計算装置１１の計画部２１２が、ストリーム管理部２１１から設備群１２の各設備から受信した本サイクルから実行開始になるタスクに関する入力ストリーム２M０２を取得する。そして、取得した入力ストリームと処理時間予測モデルデータ２D０２とに基づいて前記タスクの予測処理時間を算出する（ステップS１０１）。【００４６】
次に、予測型逐次計算装置１１の計画部２１２が、本サイクルから実行開始になるタスクについてクエリで要求されたタイムスライスを割り当てる。そして、予測処理時間が割り当てられたタイムスライスを超えていないかをチェックする。もし超えているならば、タスクの優先度に基づいて追加のタイムスライスを割り当てる（ステップS１０２）。【００４７】
次に、予測型逐次計算装置１１の計画部２１２が、再度タスクについて予測処理時間が割り当てられたタイムスライスを超えていないをチェックする。もし超えているならば、処理時間予測モデルデータ２D０２に基づいて、収束する範囲内で最大量のデータを用いることができるように、タスクの入力ストリーム２M０２および反復計算の回数を削減する（ステップS１０３）。【００４８】
次に、予測型逐次計算装置１１の実行部２１３が、現時刻において実行すべきタスクがあるかどうかをチェックする（すなわちアイドル時間があるかどうかをチェックする）。もし実行すべきタスクがあれば、ステップS１０５に処理を移す。そうでなければステップS１０６に処理を移す（ステップS１０４）。【００４９】
ステップS１０４において実行すべきタスクがあった場合、予測型逐次計算装置１１の実行部２１３が、そのタスクのタイムスライス分先に割り込みが入るようにワンショットタイマをセットして、そのタスクを実行する。この結果、割り当てられたタイムスライスだけ経過した後、タスクは実行権を失いステップS１１０に処理が移ることになる。なお、後続のステップ（ステップS１０９）で必要となるため、処理を次に移す直前に入力ストリームを保存しておく。また、実行状態をモニタリング２１７に送信する（ステップS１０５）。【００５０】
ステップS１０４において実行すべきタスクがなかった場合、予測型逐次計算装置１１の計画部２１３がアイドル時間分先に割り込みが入るようにワンショットタイマをセットする。そして、クエリ解析部２１６に新たなクエリが到着しているかどうかチェックする。もし、新しいクエリがあれば処理をステップS１０７に移す。そうでなければステップS１０９に処理を移す（ステップS１０６）。【００５１】
ステップS１０６において新しいクエリがあった場合、予測型逐次計算装置１１のクエリ解析部２１６がクエリを解析し、クエリが規定されたフォーマットであること、すでに登録済みのタスクと衝突することなく最小タイムスライスを割り当て可能であること、最小タイムスライスの和が規定値（たとえば５００ミリ秒以下）であることをチェックする（ステップS１０７）。【００５２】
続いて、予測型逐次計算装置１１のデータ管理部２１５が、すべてのチェックを通ったクエリから新たなタスクデータ２D０１を生成・登録し、ステップS１１０に処理を移す（ステップS１０８）。【００５３】
ステップS１０６において新しいクエリがなかった場合、予測型逐次計算装置１１の調節部２１４は、タスクの優先度に基づいてタスクを１つ選定する。そして、過去のデータの量を増減させたデータを入力とし、反復計算の回数を変更したタスク（チューニングタスクと呼称する）を実行する。さらに、処理時間、収束回数のモデルデータを更新し、予測誤差に基づいて動的優先度、優先度を算出し、データ管理部２１５が管理する各データを更新しステップS１１０に処理を移す（ステップS１０９）。【００５４】
なお、ステップS１０７、ステップS１０８、ステップS１０９の処理中にタイマ割り込みが入った際には、ただちに処理を中断し、ステップS１１０に処理を移す。同様に、中断している処理があればそれらを復帰の上、処理を継続する。【００５５】
次に、予測型逐次計算装置１１の実行部２１３は、周期タイマによる割り込みを検出していなければ処理をステップS１０４に移す。そうでなければ処理をステップS１１１に移す（ステップS１１０）。【００５６】
ステップS１１０において、周期タイマによる割り込みを検出した場合は、予測型逐次計算装置１１の実行部２１３は、キーボード等の入力機器からの終了コマンドを検出しているかどうかを確認する。もし終了コマンドを検出したならば本フローを終了する。そうでなければステップS１０１から再び実行する（ステップS１１１）。【００５７】
上記において、アイドル時間はクエリの処理かアクティブチューニングに用いるものとしたが、そのほかのリアルタイム制約が課せられていないタスクを実行するために使ってもよい。【００５８】
図１４を用いて、処理時間の予測（ステップS１０１）の流れを詳しく説明する。前記のとおり１つのタスクが１つの設備に対応しているので、予測型逐次計算装置１１の計画部２１２は、まず入力ストリーム２M０２のデータを設備ごとに分類する。そして、設備ごとの入力ストリームの件数を算出する。なお、本実施例ではデータの量を入力ストリームの件数としたが、たとえば入力ストリームが可変長のデータである場合には、それをより細かい単位に分解したり構文解析したりするなどの前処理を行ってもよい。また、データの件数ではなく、データの実サイズが処理時間に大きく関与する場合には、件数を算出せず単にデータのサイズとしてもよい（ステップ S２０１）。【００５９】
次に、予測型逐次計算装置１１の計画部２１２は、先のステップで算出されたデータ件数を入力として、処理時間予測モデルデータ２D０２に定義された基底関数とパラメータの積の和、すなわち重み付き線形和として処理時間を予測し、本処理フローを終了する（ステップS２０２）。【００６０】
図１５を用いて、タイムスライスの決定（ステップS１０２）の流れを詳しく説明する。タスクは前記のとおりサイクルのN倍の実行周期２M０１１を有するため、予測型逐次計算装置１１の計画部２１２は、各タスクについて1回のサイクル中に最小タイムスライス２M０１２÷Ｎの時間と、プリエンプションに要する時間をタイムスライスとして割り当てる。次に、各タスクの割り当てられたタイムスライスが予測処理時間を超過していないかをチェックする。すなわち、予測処理時間からタイムスライスを引いた値（差）を計算し、その結果が負となるタスクを抽出する（ステップS３０１）。【００６１】
次に、先のステップで結果が負となったタスクに対して、アイドル時間を追加のタイムスライスとして割り当て、本処理フローを終了する。このとき、負となるタスクが複数ある場合、優先度の高いタスクから順に必要なタイムスライスを割り与える。優先度が衝突したらデッドライン（残りの処理時間）の近いタスクを優先する。なお、優先度の決定方法は後で詳しく説明する。他のタイムスライスの割り当て技術、たとえば、レイトモノトニックや優先度付きキューを用いてもよい（ステップS３０２）。ここで、デッドライン（残りの処理時間）の近いタスクを如何にして抽出するかは、実行時間から判断する。すなわち、次の実行時間が差し迫っている（近い）ものほど、デッドラインが近いタスクとして抽出する。【００６２】
本実施例では、リアルタイム制約を守るための時間管理をサイクル毎に行なっている（例えば最小タイムスライスをNで割るなど）。このようにすることで、処理の簡便化が図れる。このようにして各サイクルでリアルタイム制約が守られると、そのサイクルの合計である実行周期としてもリアルタイム性は守られることになる。【００６３】
図１６と数３を用いて、間引き（ステップS１０３）の流れを詳しく説明する。【００６４】
本実施例では、図１９（A）（最小収束回数関数を表す図）で示すような計算が収束する範囲（領域（1））の中で最大の入力ストリームを用いる。そこで、タイムスライスの決定の結果、未だ予測処理時間とタイムスライスの差が負となるタスクが存在する場合、数３で示されるような最適化問題の解を与えるデータの量ならびに反復計算の回数とする。【００６５】
【数５】
0005872561.tif 000006
【００６６】
すなわち、図１９（B）（入力データ数と反復計算の回数と収束時間とを関係付ける関数の図）に示すようにタイムスライス（T（A））とg(x1)の交点を選択する。ここで、タイムスライス以下とは、すなわち時間制約を厳守できる領域のことである（範囲（１）。そしてタイムスライス以上とは、すなわち時間制約を厳守できない範囲のことである（範囲（２））。ここで図１９（B）の入力データ量を示す軸のX(A)は収束する範囲の中で最大の入力ストリームを示している。【００６７】
具体的には次の手順に基づいて、予測型逐次計算装置11の計画部212が決定する。【００６８】
まず量を表す一時変数x1にデータの量を設定する（ステップS４０１）。【００６９】
次に収束回数予測モデルデータ２D０３に基づいて-x1における予測収束回数（g(x1)）、すなわち収束するために必要と思われる反復計算の回数を算出する（ステップS４０２）。【００７０】
次に処理時間予測モデルデータ２D０２に基づいてx1および-g(x1)に対する処理時間（f(x1, g(x1)）を算出する（ステップS４０３）。【００７１】
次に、処理時間がタイムスライス以上となっているかをチェックする。x1がタイムスライス以上となっていればステップS４０５に処理を移す。そうでない場合は、本処理フローを終了する（ステップS４０４）。【００７２】
ステップS４０４において、タイムスライス以上となった場合、x1に微小な値、たとえば1を減じ、ステップS４０２に処理を移す（ステップS４０５）。【００７３】
本実施例では、  リアルタイム制約を守るためにタイムスライスの増加と計算処理の間引きの２つの手法を併用する例を説明した。しかし、これらの手法は必ずしも併用しなければならないものではなく、どちらか一方を実施するだけでも本発明の効果は得られる。例えば、タイムスライスの増加をせずに間引きのみを実施する場合は、図１５のS301を実施した後にS302をせずに図１３のS103を実施すればよい。また、間引きをせずにタイムスライスのみを実施する場合は、図１３のS102の後にS103を  せずにS104を実施すればよい。【００７４】
また本実施例では、タスク毎に規定された収束判定基準を満たす範疇で可能な限り多くのデータを用いるよう間引く。その際、データ量に対する最小収束判定数をモデル化しておくことで、最終的に１つの変数（データ量）に関する最適化問題に帰着させている。そのため、処理時間を考慮した追加のタイムスライスを決定する計算は、この一つの変数のみを入力すればよくなり、処理が簡単になる。【００７５】
図１７および数４を用いてアクティブチューニング（ステップS１０９）の流れを詳しく説明する。
まず、処理に先立って予測型逐次計算装置１１の調整部２１４は、タスクを優先度２D０１５に応じて区分した３段階のキュー（高レベルキュー、中レベルキュー、低レベルキュー）で管理しておく。そして、本処理が開始した時点で高レベルキューの先頭にあるタスクを1つ選定する（ステップS５０１）。【００７６】
次に、選択したタスクの過去の入力ストリームを取得する。そして、過去の入力ストリームに対して、サンプリングロジック２M０１５を用いてデータ量をランダムに増減させる。さらに、反復計算の回数もランダムに変更する。なお、本実施例ではランダムとしたが、特定の分布に基づいてデータの量や反復計算の回数を変更してもよい（ステップS５０２）。【００７７】
次に、前記データの量、反復計算の回数における予測処理時間を処理時間予測モデルデータ２D０２に基づいて算出する（ステップS５０３）。【００７８】
次に、前記データの量、反復計算の回数を変更したタスク（チューニングタスク）を実行する。実行に際し、反復計算で収束したことが分かった時点でその回数を保存しておく（ステップS５０４）。【００７９】
次に、データの量、反復計算の回数ならびに実行にかかった処理時間を用いて数１のパラメータを確率的勾配降下法に基づいて更新する。なお、更新はほかの方法を用いてもよい（ステップS５０５）。【００８０】
次に、ステップS５０４で反復計算が収束した回数が保存されているならば、データの量ならびにその回数を用いて数２のパラメータを確率的勾配降下法に基づいて更新する。なお、更新はほかの方法を用いてもよい（ステップS５０６）。【００８１】
次に、動的優先度を計算する。本実施例における動的優先度は、予測の不確かさに基づくものであって、数４として定義される。【００８２】
【数６】
0005872561.tif 000007
【００８３】
すなわち、予測処理時間と実処理時間の２乗誤差を定数倍の上、床関数によって整数化した値を動的優先度として算出する（最大動的優先度が上限）。ここで、本実施例では時間をミリ秒で計算するものとして、Kは０．０００１とする。また最大優先度は２０とする。さらに、あらかじめタスクごとに定められた静的優先度と足し合わせて優先度を計算する。最後に、タスクデータ２D０１の該当する列を計算した動的優先度、優先度で更新し、本処理フローを終了する（ステップS５０７）。【００８４】
＜ユーザーインターフェース＞
図１８を用いて、管理端末１３によるモニタリング結果の表示方法を説明する。なお、タスクの実行に合わせて逐次計算装置１１のモニタリング部２１７が、管理端末１３の表示部２３２にモニタリングデータ２M０４を送信しているものとする。【００８５】
管理端末１３の表示部２３２に表示されるモニタリング画面G１００は、タスクID入力ボックスG１０１と、表示ボタンG１０２と、実行時間表示グラフG１０３と、入力量表示グラフG１０４と、調整量表示グラフG１０５を備える。【００８６】
ユーザが入力部２３１を介してタスクID入力ボックスG１０１にタスクIDを入力し、表示ボタンG１０２を押すことで表示するタスクを選択できる。タスクが選択されると、実行時間表示グラフG１０３にはモニタリングデータ２M０４の実行時間２M０４２の時間推移、入力量表示グラフG１０４にはモニタリングデータ２M０４の入力ストリームの量２M０４３の時間推移、調整量表示グラフG１０５にはモニタリングデータ２M０４の間引き量２M０４４、およびモニタリングデータ２M０４の追加割り当て時間２M０４５が表示される。なお、調整量表示グラフG１０５は上方にあるタブによって間引き量を表示するか追加のタイムスライス時間を選択できる。この情報を利用して、ユーザは、実行時間の変化、入力ストリームの変化、間引きや追加時間割り当てといった調整の変化を監視することで割り当てリソースやリアルタイム制約を見直すことができる。【００８７】
＜効果の補足＞
以上に説明したように、本実施例によれば、計算に割り当てられるタイムスライスに応じて、計算の予測処理時間に基づきデータの量、反復計算の回数を制御できるので、処理時間が増加し始める過渡期を含め、リアルタイム制約を守りつつも計算を実行できる。【００８８】
また、本実施例によれば、実行時のデータを使ってモデルの更新（アクティブチューニング）するため、導入後のデータの量的、質的な変化に応じた処理時間の予測が可能となる。また、単に実行時のデータを使ってモデルの更新を行うと、実行時のデータをそのまま使うと図２０（A）に示すように、平常時の入力範囲（範囲（A））に関してだけ精度が高く、それ以外では精度の低い予測モデルとなりえるが、本実施例によればデータの量や反復計算の回数を変更したタスクの実行結果を用いてモデルを更新するので、図２０（B）に示すように平常時には得られないデータ量や反復計算の回数におけるモデルの更新が可能になり、データが増加したり性質が変わったりするような有事においても高い精度の予測ができる。ここで、図中の範囲（B）とは、本実施例のアクティブチューニングで入力される範囲を示している。【００８９】
また、本実施例によれば、データの量の削減、反復計算の回数の削減を実施する際に一方を極端に削減するのではなく、あらかじめ定めた計算の収束の基準が満たされる範囲内で最大のデータを利用するように削減するので計算の精度劣化を防ぐことができる。【００９０】
また、本実施例によればデータの量と反復計算の回数の間引き量を決定する際に、量に対する反復計算の回数をモデル化し、２変数の最適化問題を１変数の最適化問題に変換しているので、タイムスライスを決定するために要する時間を短くでき、よりタスクやアクティブチューニング等に時間をかけることができる。この結果、タスクを不要に間引くことなく計算できるようになり計算結果の精度を向上できる。【００９１】
また、本実施例によれば、クエリで要求された最小タイムスライスが保障できないような場合にはタスクを生成・登録しないので、設備の増設時などにおいて、誤ってリアルタイム制約を破綻させるような状況を防止することができる。【００９２】
また、本実施例によれば、タイムスライスの割り当てや間引きの状況をモニタリングできるので、ユーザがリソース配分を容易に見直すことができる。
【実施例２】
【００９３】
第二の実施例を説明する。第二の実施例では、電力系統の状態推定を行う電力エネルギー管理システムを例として説明する。【００９４】
＜システム構成＞
図２１を用いて、本実施例のシステム構成を説明する。図２１に示す通り、電力エネルギー管理システムは、予測型逐次計算装置２１と、系統管理サーバ２２と、変電設備２２aと、開閉器２２bと、負荷設備２２cと、発電設備２２dと、電力計測設備２２eと、管理端末２３と、地域管理サーバ２４を備える。ここで、負荷設備２２cとは、たとえば低圧の系統への送電、ビルや工場等の需要設備を指す。また、発電設備とは、太陽光発電施設や工場や鉄道等の発電機である。なお、設備には蓄電設備を含んでもよい。【００９５】
変電設備２２aと、開閉器２２bと、負荷設備２２cと、発電設備２２dは送電線２２fにより接続される。電力計測設備２２eは専用線を介して接続設備の状態を計測する。予測型逐次計算装置２１と、系統管理サーバ２２と、電力計測設備２２eは、Ethernet等によって構築される制御ネットワーク２６を介して接続される。また予測型逐次計算装置２１と、系統管理サーバ２２と、管理端末２３と、地域管理サーバ２４は、Ethernet等によって構築される広域ネットワーク２７を介して接続される。【００９６】
なお、予測型逐次計算装置２１と系統管理サーバ２２が同一であってもよいし、予測型逐次計算装置２１が複数あってもよい。【００９７】
＜実施例２の全体説明＞
次に電力設備の基本的な動作を説明する。変電設備２２aから出力された電力は送電線２２fおよび開閉器２２bを備える系統を経由して負荷設備２２cに送られ、負荷設備２２cの負荷に応じて消費される。また、発電設備２２dは、変電設備２２a同様に系統に対して電力を送る。その際、電力が不安定とならないように系統管理サーバ２２、変電設備２２a、開閉器２２b、発電設備２２d、および、他の電力保障設備と協調して電力を安定化する。【００９８】
次に予測型逐次計算装置２１の本実施例における基本的な役割を述べる。予測型逐次計算装置２１は、計測設備２２eの計測値を計算処理することで状態推定や異常・異常傾向の検出を行い、その結果を系統管理サーバ２２や地域管理サーバ２４に送信する。本実施例では特に状態推定における処理の例を示す。ここで系統における状態とは、電力、位相、電圧等である。この状態は、各変電設備２２a、開閉器２２bに取り付けられた計測設備２２eによって計測される。計測設備２２eによって計測された計測値は、誤差や通信網の異常によって正確ではない場合がある。また、計測設備２２eがない箇所の状態を知りたい場合がある。そこで、計測された各所の状態からもっともらしい状態を推定する。これを状態推定と呼ぶ。後述にも記すがこの状態推定の結果は開閉器２２ｂの制御等にも利用する場合があるため、状態推定にはリアルタイム制約が課せされる。【００９９】
次に状態推定の計算内容と間引きの方法を説明する。状態推定は一般的には複数の設備単位（エリアと呼称する）の全状態を用いて計算する。その際、系統から得られる回路に関する状態推定の連立方程式を解き、さらにバッドデータと呼ばれる外れ値の除去などの処理を行うことで推定する。そのため、状態の不安定さによって実際には処理時間は変動する場合がある。一般的には、エリア全体で連立方程式を導出し求解するが、エリアを複数のサブエリアに分割することで、複数の小さな回路に関する連立方程式を解く問題に置き換えることができる。すなわち、推定精度と落とす代わりに計算量を減らすことができる。本実施例ではこれを間引きの手段として用いる。【０１００】
次に落雷や系統の故障等の異常時における状態推定の特徴と本実施例における想定を説明する。たとえば５秒に１回といった周期で状態推定がなされている。しかし、異常が起きると、異常のあったエリアは１秒に１回といった高頻度で状態推定を実施することが求められる。そこで、本実施例では、異常のあったエリアの実行周期が短く、それ以外のエリアは最小タイムスライスを短くしたクエリが発行された状況を想定する。【０１０１】
＜動作概略＞
次に本実施例の基本的な処理の流れを簡単に説明する。まず状態推定の計算（本実施例ではこれをタスクと呼称する）に先立ってタスクの生成と登録の流れを説明する。管理端末２３が、広域ネットワーク２７を介して、予測型逐次計算装置２１に状態推定の処理内容やリアルタイム制約等を記載したクエリを送信する。予測型逐次計算装置２１は、受け付けたクエリを解析し、実行可能かどうかを判別して、可能ならばそのクエリに対応するタスクを生成・登録する。登録されたタスクは、登録されたタスクは、予測型逐次計算装置２１がクエリで規定される最小タイムスライス以上のタイムスライスを割り振って周期的に実行される。【０１０２】
次にタスクの実行の流れを説明する。計測設備２２eが、制御ネットワーク２６を介して、予測型逐次計算装置２１に計測値を随時送信する。予測型逐次計算装置２１は、タスクの実行タイミングが来たとき、それまでに送信されたデータをタスクの入力データとして、まず予測モデルを用いてタスク実行に要する処理時間を予測する。その結果、予測処理時間がタスクに与えられたタイムスライス以下ならばタスクを実行する。そうでない場合は、（１）タイムスライスを大きくする処理、及び/又は（２）計算内容を間引く処理を行って予測処理時間をタイムスライス以下にする。そして、タスクを実行し、状態推定値を算出する。これを出力データとして系統管理サーバ２２や地域管理サーバ２４に送信する。なお、これらの処理において、計測設備２２eからアラームデータに基づいて優先付けしてタスクを実行する。【０１０３】
次に系統管理サーバ２２による状態推定値の利用の流れを説明する。系統管理サーバ２２は、状態が不安定となっている場合は、停電する範囲が最小となるように各設備を制御する。また、状態の推定値（現在の状態）をもとに将来を予測し、変電設備等に通知する。この通知された情報に基づき変電所等の設備が制御される。また、系統管理サーバ２２が直接操作できる設備がある場合には、需要もしくは発電量を制御する。【０１０４】
次に地域管理サーバ２４による状態推定値の利用の流れを説明する。地域管理サーバ２４は、電力が不足する場合には、利用者に電力使用の抑制や発電機の起動等を依頼する。電力が供給過多となっている場合には、発電機の停止等を依頼する。【０１０５】
＜機能構成＞
図２２を用いて機能構成を説明する。予測型逐次計算装置２１は、ストリーム管理部２１１１、計画部２２１２、実行部２２１３、調整部２２１４、データ管理部２２１５、クエリ解析部２２１６、モニタリング部２２１７を備える。計測設備２２eは計測部２２２１を備える。系統管理サーバ２２は、系統管理部２２２２を備える。管理端末２３は、入力部２２３１、表示部２２３２を備える。地域管理サーバ２４は地域管理部２２４１を備える。【０１０６】
＜機能とハードウェア＞
次に図２２と、図２３、図２４、図２５、図２６を参照して前記機能とハードウェアの対応を説明する。【０１０７】
予測型計算装置１２を構成するストリーム管理部２１１１、計画部２２１２、実行部２２１３、調整部２２１４、データ管理部２２１５、クエリ解析部２２１６、モニタリング部２２１７は、CPU２３０１がメモリ２３０２もしくは外部記憶装置２３０３に格納されたプログラムをメモリ２３０２のRAM領域に読み込み、制御ネットワーク２６に接続された設備通信I/F２３０４、広域ネットワーク２７に接続された管理端末通信I/F２３０５、および、マウス２３０６、キーボード２３０７、ディスプレイ２３０８を制御することで実現される。【０１０８】
系統管理サーバ２２を構成する系統管理部２２２２は、CPU２４０１がメモリ２４０２もしくは外部記憶装置２４０３に格納されたプログラムをメモリ２４０２のRAM領域に読み込み、制御ネットワーク２６に接続された設備通信I/F２４０４、広域ネットワーク２７に接続された管理端末通信I/F２４０５、および、マウス２４０６、キーボード２４０７、ディスプレイ２４０８を制御することで実現される。【０１０９】
管理端末２３を構成する入力部２２３１、表示部２２３２は、CPU２５０１がメモリ２５０２もしくは外部記憶装置２５０３に格納されたプログラムをメモリ２５０２のRAM領域に読み込み、広域ネットワーク２７に接続された管理端末通信I/F２５０４、および、マウス２５０５、キーボード２５０６、ディスプレイ２５０７を制御することで実現される。【０１１０】
地域管理システム２４を構成する地域管理部２２４１は、CPU２６０１がメモリ２６０２もしくは外部記憶装置２６０３に格納されたプログラムをメモリ２６０２のRAM領域に読み込み、広域ネットワーク２７に接続された管理端末通信I/F２６０４、および、マウス２６０５、キーボード２６０６、ディスプレイ２６０７を制御することで実現される。【０１１１】
＜データ構造＞
次にデータ構造を説明する。なお、タスクデータ２２D０１は実施例１のタスクデータ２D０１、処理時間予測モデルデータ２２D０２は実施例１の処理時間予測モデルデータ２D０２、収束回数予測モデルデータ２２D０３は実施例１の収束回数予測モデルデータ２D０２、クエリ２２M０１は実施例１のクエリ２M０１、モニタリングデータ２２M０４は実施例１のモニタリングデータ２M０４と同様の構造であるため、説明を省略する。【０１１２】
図２７を用いて、データ管理部２２１５が管理する設備データ２２D０４を説明する。設備データ２２D０４は、状態推定する際に必要な各設備のパラメータを表すものであって、設備を識別する設備ID２D０３１と、設備の種類を表す設備タイプ２D０３２と、設備パラメータ２D０３３を備える。たとえば、送電線であれば、設備タイプ２D０３２が「送電線」となって、設備パラメータ２D０３３がその送電線のアドミタンスとなる。また、負荷設備であれば、設備タイプ２D０３２が「負荷」となって、設備パラメータがその設備の「負荷値」となる。すなわち、設備パラメータ２D０３２は設備タイプ２D０３３に応じた設備特性を表すパラメータの組となる。【０１１３】
図２８を用いて、データ管理部２２１５が管理する系統構成データ２２D０５を説明する。系統構成データ２２D０４は、状態推定する際に必要な系統の構成を表すものであって、始点設備ID２D０３１と、終点設備ID２D０３２を備える。たとえば、設備ID＝１０の設備が設備ID＝１０１の設備に接続している場合には、｛１０、１０１｝といった値となる。この系統構成データ２２D０５は、先の設備データ２２D０４と合わせてアドミタンス行列の生成等に用いられる。【０１１４】
図２９を用いて入力ストリーム２２M０２を説明する。入力ストリーム２２M０２は、計測設備２２eから送信される各種設備の状態の計測値であって、設備ID２２M０２１、設備タイプ２２M０２２、有効電力２２M０２３、無効電力２２M０２４、位相２２M０２５、電流２２M０２６、電圧２２M０２７を備える。【０１１５】
図３０を用いて出力ストリーム２２M０３を説明する。出力ストリーム２２M０３は、予測型逐次計算装置２１によって算出された状態推定値であって、設備ID２２M０３１、設備タイプ２２M０３２、有効電力２２M０３３、無効電力２２M０３４、位相２２M０３５、電流２２M０３６、電圧２２M０３７を備える。【０１１６】
次に図３１を用いてアラームデータ２２M０５を説明する。アラームデータ２２M０５は、各設備の異常を表すものであって、設備ID２２M０５１と、アラームID２２M０５２と、危険度２２M０５３とを備える。【０１１７】
＜処理フロー＞
次に処理フローを説明する。なお、全体の処理フローは、タスクは複数の設備を含むエリア単位で実行される点は異なるが、その処理内容は実施例１と同様であるため説明を省略する。また、タスクの実行においては設備データ２２D０４、系統構成データ２２D０５を参照して行う。また、タイムスライスの決定、処理時間の予測、間引き  に関する処理フローも実施例１と同様であるため説明を省略する。【０１１８】
次に間引き処理について説明する。間引き処理の処理フローは実施例１と同様であるが、状態推定の特性上、計算で用いるデータの量は欠損がない限り一定である。そこで、前記のようにエリアを複数のサブエリアに分けて計算することを間引きとし、その分割数の逆数をデータの量と定義する。なお、このエリア分割のロジック自体はクエリ２２M０１の計算ロジックに組み込まれるものとする。【０１１９】
図３２および数５を用いてアクティブチューニングの流れを詳しく説明する。
まず、処理に先立って予測型逐次計算装置２１の調整部２２１４は、タスクを優先度２D０１５に応じて区分した３段階のキュー（高レベルキュー、中レベルキュー、低レベルキュー）で管理しておく。そして、本処理が開始した時点で高レベルキューの先頭にあるタスクを1つ選定する（ステップS２５０１）。【０１２０】
次に、選択したタスクの過去の入力ストリームを取得する。そして、過去の入力ストリームに対して、サンプリングロジック２M０１５を用いて量をランダムに増減させる。さらに、反復計算の回数もランダムに変更する。なお、本実施例ではランダムとしたが、特定の分布に基づいてデータの量や反復計算の回数を変更してもよい（ステップS２５０２）。【０１２１】
次に、前記データの量、反復計算の回数における予測処理時間を処理時間予測モデルデータ２D０２に基づいて算出する（ステップS２５０３）。【０１２２】
次に、前記データの量、反復計算の回数を変更したタスク（チューニングタスク）を実行する。実行に際し、反復計算で収束したことが分かった時点でその回数を保存しておく（ステップS２５０４）。【０１２３】
次に、データの量、反復計算の回数ならびに実行にかかった処理時間を用いて数１のパラメータを確率的勾配降下法に基づいて更新する。なお、更新はほかの方法を用いてもよい（ステップS２５０５）。【０１２４】
次に、ステップS５０４で反復計算が収束した回数が保存されているならば、データの量ならびにその回数を用いて数２のパラメータを確率的勾配降下法に基づいて更新する。なお、更新はほかの方法を用いてもよい（ステップS２５０６）。【０１２５】
次に、動的優先度を計算する。本実施例における動的優先度は、不確かさと設備の異常に基づくものであって、数５として定義される。【０１２６】
【数７】
0005872561.tif 000008
【０１２７】
ここで、危険値とはアラームデータ２２M０５の危険度２２M０５３に基づいて計算されるもので、エリア内の設備の最大の危険度とする。そして、あらかじめタスクごとに定められた静的優先度と足し合わせて優先度を計算する。最後にタスクデータ２２D０１の該当する列を計算した動的優先度、優先度で更新し、本処理フローを終了する（ステップＳ２５０７）。【０１２８】
以上のように、本実施例におけるアクティブチューニングでは、計算の対象となっている設備の異常に基づいて優先度の変更を行う点が実施例１と異なる。なお、本実施例では設備の異常があったエリアだけ優先するとしたが、隣接するエリアも優先してよい。また、関連するタスク、たとえば異常傾向の分析計算などを並行して実行している場合には、そのタスクも優先してもよい。【０１２９】
＜効果の補足＞
以上に説明したように、本実施例によれば、計算に割り当てられるタイムスライスに応じて、計算の予測処理時間に基づきデータの量、反復計算の回数を制御できるので、処理時間が増加し始める過渡期を含め、リアルタイム制約を守りつつ計算を実行できる。【０１３０】
また、異常があった設備に関連する計算は優先的に計算リソースが割り当てられるので、データの量や計算内容を間引くことなく実行できる。【０１３１】
また、異常が生じた際、異常に関わらない箇所に関するタスクが完全に計算するために十分でないタイムスライスを設定されたとしても、計算リソースに余裕があれば、予測処理時間と優先度に基づいて追加のタイムスライスを割り当てることができるので、高い精度を維持できる。
【実施例３】
【０１３２】
第三の実施例を説明する。第三の実施例では、各種の特性モデルの計算を行う電力グリッド制御システムを例として説明する。【０１３３】
＜システム構成＞
図３１を用いて、本実施例のシステム構成を説明する。図３１に示す通り、電力グリッド制御システムは、予測型計算装置３１（ａ、ｂ）と、グリッド制御サーバ３２と、管理端末３３と、ユーザ端末３４と、変電設備３２ａと、負荷設備３２ｃと、発電設備３２ｄと、分散コントローラ３２ｅを備える。ここで、負荷設備３２ｃとは、ビルや工場などの需要家の設備、および、さらに低圧の変電設備である。また、発電設備３２ｄとは、太陽光や風力による発電、コージェネレータによる発電を行う設備である。したがって、実際にはある工場に負荷設備３２ｃと発電設備３２ｄが併設される場合もある。【０１３４】
変電設備３２ａと、負荷設備３２ｃと、発電設備３２ｄは、配電設備３２ｂにより接続される。ここで、配電設備３２ｂとは送電線ならびに開閉器等で構成される。予測型逐次計算装置３１（ａ，ｂ）と、グリッド制御サーバ３２と、分散コントローラｅは制御ネットワーク３６を介して接続される。また予測型逐次計算装置３１（ａ，ｂ）と、グリッド制御サーバ３２と管理端末３３と、ユーザ端末３４は、広域ネットワーク３７を介して接続される。【０１３５】
＜動作概略＞
次に本実施例における電力グリッド制御システムの役割を説明する。電力グリッド制御システムは系統を安定化する。たとえば、発電設備３２ｄで発電した電力がより高圧の系統へ許容量以上に流れないように設備を制御する。さらに、災害や気象の変化によって電力が不足した場合にグリッド全体に影響が波及しないように需要家側の設備を制御するデマンドレスポンスや、効率的運用のために設備の特性に合わせた制御や需要家設備の効率的運用支援を行うデマンドサイドマネージメントを行う。【０１３６】
次に電力グリッド制御システムの基本的な処理の流れを説明する。まず、処理に先立って、管理端末３３が予測型逐次計算装置３２（ａ，ｂ）に設備や需要に関する特性モデルの同定計算（タスクと呼称する）に関するクエリを登録する。タスクの具体例は後述にて詳しく説明する。実行時の処理は次の通りである。まず、分散コントローラ３２ｅは、各種設備の稼働実績データを予測型逐次計算装置３１（ａ，ｂ）に送信する。予測型逐次計算装置３１（ａ，ｂ）は、稼働実績データを用いてタスクを実行し、その結果をグリッド制御サーバ３２に送信する。グリッド制御サーバ３２は、分析された特性に基づいて設備に対する最適な制御値、需要家に対する依頼を決定する。そして、各種設備に制御値を送信するとともに、依頼内容をユーザ端末３４に提示する。【０１３７】
次に予測型逐次計算装置３１（ａ，ｂ）のタスクの具体例を簡単に説明する。たとえばコージェネレータの発電においては、それぞれの発電設備の燃費特性に合わせて出力バランスを決定する必要がある。そこで、時間当たりの燃料噴出量に対する出力電力を放物線と見なし、燃費特性モデルを同定する。別の例として、太陽光発電を行う場合、どのくらい出力が得られそうか予測する必要がある。そこで、時刻に対する出力電力を線形回帰モデルと見なし、発電特性モデルを同定する。別の例として、需要家に対する電力使用の抑制を依頼する場合、各需要家もしくは需要家のグループに対する抑制依頼の受託実績を二項分布する確率モデルと見なし、受託特性モデルを同定する。なお、これらの特性モデルの一部は、製品スペックとしてわかっていることもあるが、実際には何年も使用している間に経年劣化したり、利用環境の違いで異なったりする。そのため、前述のとおり、設置された設備の実績値から同定する必要がある。また、本実施例では上記特性モデルを仮定しているが、たとえば、太陽光発電の発電特性において、気象条件（季節、気温、天気）等を考慮したモデルとしてもよいし、受託特性においても需要家の特徴（平均使用電力量、家族構成）等を考慮してもよい。また、発電設備に関しては燃費特性だけを対象としているが、制御指令に対する応答特性等、他の特性についても対象にしてもよい。【０１３８】
＜機能構成＞
図３２を用いて機能構成を説明する。予測型計算装置３１は、ストリーム管理部３１１１、計画部３２１２、実行部３２１３、調整部３２１４、データ管理部３２１５、クエリ解析部３２１６、モニタリング部３２１７を備える。分散コントローラ３２ｅは制御部３２２１を備える。グリッド制御部３２２２を備える。ユーザ端末３４は操作部３４４１を備える。【０１３９】
＜機能とハードウェア＞
次に機能とハードウェアの対応を説明する。予測型逐次計算装置３１（ａ，ｂ）のハードウェア構成を図３３に示す。予測型逐次計算装置３１を構成するストリーム管理部３２１１、計画部３２１２、実行部３２１３、調整部３２１４、データ管理部３２１５、クエリ解析部３２１６、モニタリング部３２１７は、CPU３３０１がメモリ３３０２もしくは外部記憶装置３３０３に格納されたプログラムをメモリ３３０２のRAM領域に読み込み、制御ネットワーク３６に接続された設備通信I/F３３０４、広域ネットワーク３７に接続された管理端末通信I/F３３０５、および、マウス３３０６、キーボード３３０７、ディスプレイ３３０８を制御することで実現される。【０１４０】
分散コントローラ３２ｅを構成する制御部３２２１は、CPUがメモリもしくは外部記憶装置に格納されたプログラムをメモリのRAM領域に読み込み、制御ネットワーク３６に接続された設備通信を制御することで実現される。【０１４１】
グリッド制御サーバ３２を構成するグリッド制御部３２２２は、CPUがメモリもしくは外部記憶装置に格納されたプログラムをメモリのRAM領域に読み込み、制御ネットワークに接続された設備通信、広域ネットワークに接続された管理端末通信I/F、および、マウス、キーボード、ディスプレイを制御することで実現される。【０１４２】
管理端末３３を構成する入力部、表示部は、CPUがメモリもしくは外部記憶装置に格納されたプログラムをメモリのRAM領域に読み込み、広域ネットワークに接続された管理端末通信I/F、および、マウス、キーボード、ディスプレイを制御することで実現される。【０１４３】
ユーザ端末３４を構成する制御部３４１１は、CPUがメモリもしくは外部記憶装置に格納されたプログラムをメモリのRAM領域に読み込み、広域ネットワークに接続された管理端末通信I/F、および、マウス、キーボード、ディスプレイを制御することで実現される。【０１４４】
＜データ構造＞
次にデータ構造を説明する。なお、タスクデータ３２Ｄ０１は実施例１のタスクデータ２Ｄ０１、処理時間予測モデルデータ３２Ｄ０２は実施例１の処理時間予測モデルデータ２Ｄ０２、収束回数予測モデルデータ３２Ｄ０３は実施例１の収束回数予測モデルデータ２Ｄ０２、クエリ３２Ｍ０１は実施例１のクエリ２Ｍ０１、モニタリングデータ２２Ｍ０４は実施例１の２Ｍ０４と同様の構造であるため、説明を省略する。【０１４５】
次にデータ管理部３２１５が管理する設備パラメータ３２D０４を説明する。設備パラメータは前述のコージェネレータの燃費特性、太陽発電設備の発電特性、抑制依頼に対する受託特性といった各特性のモデルや初期値を表す非定型のデータである。たとえば、コージェネレータであれば出荷前テストにおける燃費特性として図３８のような曲線が分かっている場合がある。これを同定のしやすさを考慮して数８に示すように出力x2に対する入力x1の2次の線形回帰モデルで表す。【０１４６】
【数８】
0005872561.tif 000009
【０１４７】
この場合、設備パラメータ３２D０４には、数８の定数項A、B、Cの値が登録される。別の例として、太陽発電設備の発電特性としては、似たような場所に設置した場合の発電量が、図３９のような曲線として分かっている場合がある。これを数９に示すようにガウス関数を基底とした入力x1に対する出力x2の線形回帰モデルとして、設備パラメータ３２D０４に、基底関数のパラメータa, c, uk、および、各基底関数に対する重み係数akの値を登録する。【０１４８】
【数９】
0005872561.tif 000010
【０１４９】
また別の例として、抑制依頼に対する受託特性は、たとえば予め需要家をグループに分け（このグループを需要家グループと呼称する）、各グループから需要家をランダムに抽出し抑制依頼に応じるかどうかのアンケートを取る。それが各需要家グループ全体の分布を表すと仮定する。この場合、設備パラメータ３２D０４には、需要家グループ毎に数１０で表す二項分布のパラメータを表すｎとｐに対応する需要家グループ内の需要家数と受託率が登録される。【０１５０】
【数１０】
0005872561.tif 000011
【０１５１】
次に入力ストリーム３２Ｍ０２を説明する。入力ストリーム３２Ｍ０２は、各種設備の分散コントローラ３２ｅが計測した稼働実績を表す非定型のデータである。たとえば、コージェネレータであれば、時間当たりの燃料、制御指令、およびその時の出力電力等である。【０１５２】
次に出力ストリーム３２Ｍ０３を説明する。出力ストリーム３２Ｍ０３は、各種設備に関する特性モデルの同定計算によって得られるモデルのパラメータを表す非定型のデータである。たとえば、コージェネレータの燃費特性であれば、２次の多項式でモデル化されている場合、定数項、１次項、２次項の各係数データである。【０１５３】
＜処理フロー＞
図３３を用いて全体処理フローを示す。処理フローは、実施例１における処理フローにおけるタイムスライスの決定Ｓ１０２と間引きＳ１０３の間にタスクの移動Ｓ３１０１が追加された処理フローとなる。タスクの計算内容およびタスクの移動Ｓ３１０１は、後述で説明する。そのほか、処理時間の予測、タイムスライスの決定、間引き、アクティブチューニングの各処理に関する処理フローも実施例１と同様であるため説明を省略する。【０１５４】
次にタスクの計算内容を示す。本実施例におけるタスクは各特性モデルのパラメータの同定である。たとえば、コージェネレータの燃費特性は、線形回帰モデルで表されるため、確率的勾配降下法によってパラメータを同定することができる。太陽発電設備の発電特性も同様に確率的勾配降下法でパラメータを同定することができる。需要家の抑制依頼に対する受託特性は前記したアンケートからパラメータ導出した方法と同じ方法でパラメータを同定することができる。すなわち、実際に抑制依頼を行った需要家数、および、その数に対する抑制依頼を受託した需要家数の比率を算出する。【０１５５】
図３４を用いてタスクの移動Ｓ３１０１の処理フローを説明する。まず、予測型逐次計算装置３１の計画部３２１２は、各タスクの予測処理時間と実際に割り与えられたタイムスライスとの差（不足時間と呼称する）の和を計算する（ステップＳ３２０１）。【０１５６】
次に不足時間が０以上であれば、優先度の低いタスクを一つ選択（移動タスクと呼称する）する。そして、ほかの予測型逐次計算装置３１に対して移動タスクに関する移動準備依頼を発行する。なお、すでに移動準備依頼もしくは移動依頼を発行している場合は、発行せずに次の処理を移る（ステップＳ３２０２）。【０１５７】
次に、移動準備依頼もしく移動依頼を発行していなければ、ほかの予測型逐次計算装置３１から移動準備依頼が来ているかどうかを確認する。もし移動準備依頼が来ていれば、不足時間が０で、かつ、移動準備依頼の移動タスクにタイムスライスを割り当てられるか確認する。割り当て可能であれば移動準備完了通知を依頼元の予測型逐次計算装置３１に送信する。移動準備依頼が来ていなければ何もせずに次の処理に移る（ステップＳ３２０３）。【０１５８】
次に、移動準備依頼を発行していて、ほかの予測型逐次計算装置３１から移動準備完了通知が来ていれば、移動依頼を送信する（ステップＳ３２０４）。【０１５９】
次に、移動準備依頼もしくは移動依頼を発行していなければ、ほかの予測型逐次計算装置３１から移動依頼が来ているかどうかを確認する。もし移動依頼が来ていれば、該当する移動タスクを実行する。もし、すでに移動タスクが実行済みとなっていれば移動完了通知を依頼元に送信する（ステップＳ３２０５）。【０１６０】
次に、移動依頼を発行していて、ほかの予測型逐次計算装置３１から移動完了通知が来ていれば、分散コントローラ３２ｅからの入力ストリームが依頼先の予測型逐次計算装置３１に送信されるように経路変更指示を出す。そして、依頼した移動タスクを削除し、管理端末３３に移動タスクとその移動先を送信する（ステップＳ３２０６）。【０１６１】
上述のすべての処理はブロックしないよう非同期実行される。依頼に対して一定時間以上応答がなかったり、完了通知が得られず移動不可能であったりする場合には、改めて次回の処理フローにて別の予測型逐次計算装置３１に依頼を出しなおす。【０１６２】
予測型逐次計算装置３１ａから予測型逐次計算装置３１ｂにタスクを移動する具体例を説明する。まず、予測型逐次計算装置３１ａは不足時間を計算する。この結果、不足時間が０以上であるならば、予測型逐次計算装置３１ａは、予測型逐次計算装置３１ｂに移動準備依頼を送信する。移動準備依頼を受け取った予測型逐次計算装置３１ｂは、不足時間が発生していないこと、依頼された移動タスクにタイムスライスを割り当てられることを確認し、実行可能であれば移動準備完了通知を予測型逐次計算装置ａに送信する。完了通知を受け取った予測型逐次計算装置３１ａは、予測型逐次計算装置３１ｂに移動依頼を送信する。これに対し、予測型逐次計算装置３１ｂは移動タスクを実行する。移動タスクの実行が確認できた時点で予測型逐次計算装置３１ｂは、予測型逐次計算装置３１ａに対して移動完了通知を送信する。完了通知を受け取った予測型逐次計算装置３１ａは、入力ストリームが予測型逐次計算装置３１ｂに送信されるように分散コントローラ３２ｅに経路変更指示を出す。そして、移動タスクを削除し、移動した結果を管理端末３３に報告する。【０１６３】
＜効果の補足＞
以上に説明したように、本実施例によれば、計算に割り当てられるタイムスライスに応じて、計算の予測処理時間に基づきデータの量、反復計算の回数を制御できるので、処理時間が増加し始める過渡期を含め、リアルタイム制約を守りつつも計算を実行できる。【０１６４】
また、処理時間の予測結果に見合うだけのタイムスライスが割り当てられない場合には、ほかの予測型逐次計算装置にタスクを移動できるので、複数の予測型逐次計算装置がある場合においては、その計算負荷配分を自律的に調節し、システム全体としてできる限り間引きが生じないように計算を実行できる。すなわち、環境変化によって最小タイムスライスが実態と合わなくなった場合であっても計算精度の悪化を低減することができる。この結果、たとえば、設備や利用者の特性に応じた制御が可能となり、デマンドレスポンスやデマンドサイドマネージメントの精度を向上することができる。
【符号の説明】
【０１６５】
１１・・・予測型計算装置、１２・・・設備群、１３・・・管理端末、１４・・・制御ネットワーク、１５・・・広域ネットワーク、２１１・・・ストリーム管理部、２１２・・・計画部、２１３・・・実行部、２１４・・・調節部、２１５・・・データ管理部、２１６・・・クエリ解析部、２１７・・・モニタリング部、２２１・・・制御部、２３１・・・入力部、２３２・・・表示部、２１・・・予測型計算装置、２２・・・系統管理サーバ、２３・・・管理端末、２４・・・地域管理サーバ、２６・・・制御ネットワーク、２７・・・広域ネットワーク、２２１１・・・ストリーム管理部、２２１２・・・計画部、２２１３・・・実行部、２２１４・・・調節部、２２１５・・・データ管理部、２２１６・・・クエリ解析部、２２１７・・・モニタリング部、２２２１・・・計測部、２２３１・・・入力部、２２３２・・・表示部、２２２２・・・系統管理部、２２４１・・・地域管理部、３１ａ・・・予測型計算装置、３１ｂ・・・予測型計算装置、３２・・・グリッド制御サーバ、３２ｅ・・・分散コントローラ、３３・・・管理端末、３４・・・ユーザ端末、３６・・・制御ネットワーク、３７・・・広域ネットワーク、３２１１・・・ストリーム管理部、３２１２・・・計画部、３２１３・・・実行部、３２１４・・・調節部、３２１５・・・データ管理部、３２１６・・・クエリ解析部、３２１７・・・モニタリング部、３２２１・・・制御部、３２２２・・・グリッド制御部、３２３１・・・入力部、３２３２・・・表示部、３２４１・・・操作部。
【図１】
0005872561.tif 000012
【図２】
0005872561.tif 000013
【図３】
0005872561.tif 000014
【図４】
0005872561.tif 000015
【図５】
0005872561.tif 000016
【図６】
0005872561.tif 000017
【図７】
0005872561.tif 000018
【図８】
0005872561.tif 000019
【図９】
0005872561.tif 000020
【図１０】
0005872561.tif 000021
【図１１】
0005872561.tif 000022
【図１２】
0005872561.tif 000023
【図１３】
0005872561.tif 000024
【図１４】
0005872561.tif 000025
【図１５】
0005872561.tif 000026
【図１６】
0005872561.tif 000027
【図１７】
0005872561.tif 000028
【図１８】
0005872561.tif 000029
【図１９（Ａ）】
0005872561.tif 000030
【図１９（Ｂ）】
0005872561.tif 000031
【図２０（Ａ）】
0005872561.tif 000032
【図２０（Ｂ）】
0005872561.tif 000033
【図２１】
0005872561.tif 000034
【図２２】
0005872561.tif 000035
【図２３】
0005872561.tif 000036
【図２４】
0005872561.tif 000037
【図２５】
0005872561.tif 000038
【図２６】
0005872561.tif 000039
【図２７】
0005872561.tif 000040
【図２８】
0005872561.tif 000041
【図２９】
0005872561.tif 000042
【図３０】
0005872561.tif 000043
【図３１】
0005872561.tif 000044
【図３２】
0005872561.tif 000045
【図３３】
0005872561.tif 000046
【図３４】
0005872561.tif 000047
【図３５】
0005872561.tif 000048
【図３６】
0005872561.tif 000049
【図３７】
0005872561.tif 000050
【図３８】
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【図３９】
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