(57)【要約】【課題】  推定モデルの誤差を少なくし、更に高精度な標定を可能にする。【解決手段】  電力系統２に配置された観測器３，４で観測された電流波形から事故時における電流波形を抽出する。ＦＦＴ部５は、抽出された電流波形を時間領域のデータから周波数領域のデータに変換する。変換されたデータは、確定的アニーリング（ＤＡ）により複数のクラスタ７に分類される。各クラスタ７に含まれるデータを学習データとして、各クラスタ７毎にファジィ推論ニューラルネットワーク（ＦＩＮＮ）８を学習させて推定モデルを構築する。入力データがどのクラスタ７に属するかを求め、求められたクラスタ７のＦＩＮＮを用いて事故位置を推定する。【選択図】  図１
2006162541.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力系統に配置された観測器で観測された電流波形から事故時における電流波形を抽出するステップと、
前記抽出された電流波形を時間領域のデータから周波数領域のデータに変換するステップと、
前記変換されたデータを、確定的アニーリングにより複数のクラスタに分類するステップと、
各クラスタに含まれるデータを学習データとして、各クラスタ毎にファジィ推論ニューラルネットワークを学習させて推定モデルを構築するステップと、
入力データがどのクラスタに属するかを求めるステップと、
このステップで求められたクラスタの前記ファジィ推論ニューラルネットワークを用いて事故位置を推定するステップと
を備えたことを特徴とする事故点標定方法。
【請求項２】
電力系統の一端と他端にそれぞれ配置されて電力系統の事故発生時の電流波形を観測する複数の観測器と、
前記観測された電流波形をＦＦＴ変換するＦＦＴ変換手段と、
前記変換されたデータを複数のクラスタに分類する確定的アニーリング手段と、
各クラスタに含まれるデータを学習データとして、各クラスタ毎に学習されて推定モデルが構築されると共に、各クラスタに分類された入力データから事故位置を推定するファジィ推論ニューラルネットワークと
を備えたことを特徴とする事故点標定システム。
【請求項３】
電力系統に配置された観測器で観測された電流波形から事故時における電流波形を抽出するステップと、
前記抽出された電流波形を時間領域のデータから周波数領域のデータに変換するステップと、
前記変換されたデータを、確定的アニーリングにより複数のクラスタに分類するステップと、
各クラスタに含まれるデータを学習データとして、各クラスタ毎にファジィ推論ニューラルネットワークを学習させて推定モデルを構築するステップと、
入力データがどのクラスタに属するかを求めるステップと、
このステップで求められたクラスタの前記ファジィ推論ニューラルネットワークを用いて事故位置を推定するステップと
をコンピュータに実行させるようにした事故点標定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力系統における事故点をクラスタリングと推論手法を用いて標定する事故点標定方法、システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電力系統では、系統を円滑に運用するため事故検出は重要な課題であり、特に事故の位置を高精度に把握することは、復旧作業の大幅な時間削減にもつながる。これまで様々な事故点検出手法が提案されてきた。初期の研究では、インピーダンス法、パルス法 、事故前後の電圧や電流の基本周波数を評価する手法など、専ら回路解析に基づく手法が中心であった。しかし、これらの手法は複雑な特徴を持つ事故に対して対応できないという問題がある。
【０００３】
そこで、インテリジェントシステムを用いた手法が提案された。Handschin等によって提案されたエキスパートシステム（非特許文献１）は、経験によるデータベースに基づく手法である。しかし、この手法は経験のない事故に対しては対応できないという欠点がある。
【０００４】
一方、近年では、ＡＮＮ（Artificial Neural Network）を用いた手法が数多く提案されている（非特許文献２，３）。ＡＮＮは、入力データの分散が小さいほど高精度な出力が得られるという特徴がある。入力データの分散が小さいと、ＡＮＮの学習ベクトルが限定されるためである。この特徴を活かして、前処理付き手法が提案されている（非特許文献４）。この手法は、入力データを、予めクラスタリングにより類似データ毎にいくつかのクラスタに分類する。その後、クラスタ毎にＲＢＦＮ（Radial Basis Function Network）モデルを構築する。この手法によれば、ＲＢＦＮモデルにおける入力データの分散が抑えられ、ＲＢＦＮモデル単体よりも高精度な出力が得られるという利点がある。
【非特許文献１】E. Handschin, et al., "Knowleage Based Alarm handling and Fault Location in Distribution Networks," IEEEE Trans. On Power Systems,Vol.1, No2, pp. 770-776 (1992-5).
【非特許文献２】K. -H. Kim and J. -K. Park, "Application of Hierarchical Neural Network to Fault Diagnosis of Power System," Proc. of ESAP'91, pp.323-327, Tokyo/Kobe, Japan(1991-4).
【非特許文献３】A. J. mason, et al.,"New Approach to Fault Location in two-terminal Transmission Lines Using Artificial Neural Networks," Electric Power Systems Research, Vol.56, No.3, pp.261-266(2000-12).
【非特許文献４】H. Mori, Aoyama, T. Fujino and K. Numa, "Application of Preconditioned RBFN to Short-term Load Forecasting," in C. H. Dagli, et al.(Eds.),"Intelligent Engineering Systems through Artificial Neural Networks," Vol.12, pp.657-663, ASME Press, New York, U.S.A., Nov.2002.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ＲＢＦＮを使用した方法では、基底関数の中心が入力データのみで決定されるため、推定モデルの誤差を十分小さくするには限界があり、これにより更に高精度な標定を行うことができないという問題があった。
【０００６】
本発明は、推定モデルの誤差を少なくし、更に高精度な標定が可能な事故点標定方法、システム及びプログラ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】
【０００７】
本発明に係る事故点標定方法は、電力系統に配置された観測器で観測された電流波形から事故時における電流波形を抽出するステップと、前記抽出された電流波形を時間領域のデータから周波数領域のデータに変換するステップと、前記変換されたデータを、確定的アニーリングにより複数のクラスタに分類するステップと、各クラスタに含まれるデータを学習データとして、各クラスタ毎にファジィ推論ニューラルネットワークを学習させて推定モデルを構築するステップと、入力データがどのクラスタに属するかを求めるステップと、このステップで求められたクラスタの前記ファジィ推論ニューラルネットワークを用いて事故位置を推定するステップとを備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る事故点標定システムは、電力系統の一端と他端にそれぞれ配置されて電力系統の事故発生時の電流波形を観測する複数の観測器と、前記観測された電流波形をＦＦＴ変換するＦＦＴ変換手段と、前記変換されたデータを複数のクラスタに分類する確定的アニーリング手段と、各クラスタに含まれるデータを学習データとして、各クラスタ毎に学習されて推定モデルが構築されると共に、各クラスタに分類された入力データから事故位置を推定するファジィ推論ニューラルネットワークとを備えたことを特徴とする。
【０００９】
更に、本発明に係る事故点標定プログラムは、電力系統に配置された観測器で観測された電流波形から事故時における電流波形を抽出するステップと、前記抽出された電流波形を時間領域のデータから周波数領域のデータに変換するステップと、前記変換されたデータを、確定的アニーリングにより複数のクラスタに分類するステップと、各クラスタに含まれるデータを学習データとして、各クラスタ毎にファジィ推論ニューラルネットワークを学習させて推定モデルを構築するステップと、入力データがどのクラスタに属するかを求めるステップと、このステップで求められたクラスタの前記ファジィ推論ニューラルネットワークを用いて事故位置を推定するステップとをコンピュータに実行させるようにしたものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、高性能のクラスタリング手法と、入出力データにマッチした高精度のファジィ推論ニューラルネットワークとを組み合わせるようにしているので、ファジィ推論ニューラルネットワークの持つ非線形近似能力が最大限に引き出されて、従来方法よりもモデルの誤差が削減され、高精度な推定が可能になるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態に係る電力系統の事故点標定システムの概要を示す図である。
【００１３】
発電所１からの電力を供給する電力系統２には、発電所１側の端部と下流側端部とに、それぞれ観測器３，４が設けられている。観測器３，４は、電力系統２を構成する送電線に流れる電流波形を検出し、事故時における電流波形のみを出力する。事故時の電流波形は、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）部５により、時間領域のデータから周波数領域のデータに変換され、確定的アニーリング（Deterministic Annealing:以下、「ＤＡ」と呼ぶ。）部６に供給される。ＤＡ部６では、後述する手法で入力データをクラスタリングし、クラスタＣ１，Ｃ２，…，Ｃｎ７のいずれかに分類する。いずれかのクラスタＣ７に分類された入力データは、そのクラスタ７に対応するファジィ推論ニューラルネットワーク（fuzzy Inference Neural Network:以下、「ＦＩＮＮ」と呼ぶ。）８で推論されて事故点が標定される。
【００１４】
次に、このように構成された事故点標定システムの学習方法を含めたアルゴリズムを図２に示すフローチャートに基づいて説明する。なお、このアルゴリズムは、コンピュータにより実行されるプログラム形態で供給することができる。
【００１５】
まず、初期値を設定する（Ｓ１）。この初期値としては、後述ＤＡにおけるβ、ＦＩＮＮにおける入出力層とルール層との間の重みｗ等である。
【００１６】
次に、学習データ収集のため、観測された電流波形から事故時における電流波形のみを抽出する（Ｓ２）。抽出された電流波形は、ＦＦＴ処理される（Ｓ３）。ＦＦＴ処理は、事故検出において有効な前処理であり、これにより事故の特徴がつかみやすくなる。
【００１７】
次に、ＦＦＴ処理された入力データをＤＡによりクラスタリングする（Ｓ４）。
【００１８】
クラスタリングとは、あるデータの集合に対し、類似したデータ同士を一緒の組（クラスタ）とするように分類する処理である。即ち、クラスタリングは、与えられたサンプル数ｍのベクトルｘｉ（ｉ＝１，２，…，ｍ）の集合をｋ個のクラスタＣj（ｊ＝１，２，…，ｋ）に分類する処理である。ここで、ｙj（ｊ＝１，２，…，ｋ）は、各クラスタＣjの中心ベクトルであり、クラスタの特徴を表現している。
【００１９】
ＤＡは、コスト関数の最小化問題を温度に依存する自由エネルギーの最小化問題とみなし、温度によって自由エネルギー関数を変形しながら最適解を探索する手法である。図３に示すように、自由エネルギー関数ｆ（ｘ）は、温度が高いほど大局的構造を表し、温度が低くなるにつれて元のコスト関数に近づいていく性質がある。よって、同図（ａ）のように、温度が十分高いときは、一つの極小値しか持たないため、どのような初期値に対しても最適解が求まる。次に同図（ｂ）のように、温度を少し下げると自由エネルギー関数ｆ（ｘ）自身も変化するが、その変化が緩やかなため、そこでの最適解は前の近傍に位置すると考えられる。それゆえ、前の最適解を初期値にして更に検索すれば、その温度での最適解が求まる。これを同図（ｃ）のように、十分低温になるまで反復させることにより最終的な最適解が求まる。ＤＡをクラスタリング手法として用いる場合、複数のクラスタに帰属可能であると仮定する。この確率は次式のように表される。
【００２０】
【数１】
2006162541.tif 000003
【００２１】
なお、クラスタ中心の更新は、次式のような自由エネルギー関数ｆ（ｘ）を最小化することにより行われる。
【００２２】
【数２】
2006162541.tif 000004
【００２３】
このように、ＤＡを前処理として採用することにより、初期値に依存しない解が得られ、高精度な分類が可能になる。
【００２４】
ＤＡにより、各クラスタ７に分類された入力データは、そのクラスタ７に対応するＦＩＮＮ８の学習データとされる（Ｓ５）。
【００２５】
ここで、学習データについて説明すると、図１に示すように、２回線１機無限大母線系統において、送電線を６等分するＬ１〜Ｌ５でそれぞれ事故が生じた場合、観測器３，４で観測される電流波形から各事故位置での教師信号（Target Signal）が求められる。このような事故位置の他、事故の種類（例えば１相地絡事故、２相地絡事故等）、事故の発生時間等の組み合わせが推定モデルの入力変数である。このような入力変数とそれに対する教師信号とを結合した入出力データが学習データとなる。
【００２６】
続いて、クラスタ毎にＦＩＮＮを学習させ、推定モデルを構築する（Ｓ６）。推定モデルが構築されたら、実際の事故点標定過程において、入力データがどのクラスタに属するかを求め（Ｓ７）、求められたクラスタにおけるＦＩＮＮを用いて事故位置を推定する（Ｓ８）。
【００２７】
即ち、ＦＩＮＮは、コホーネン（Kohonen）のネットワークとファジィ推論の概念とを組み合わせた手法である。この手法は、前半過程と後半過程とに分かれる。前半過程において、自己組織化マップ（Self-organization map：以下、「ＳＯＭ」と呼ぶ。）による競合学習が行われ、後半過程では最急降下法学習が行われる。ＦＩＮＮは、他のＡＮＮとは異なり、次のような二つの特徴がある。
（１）前半過程において、入出力空間が分割される。つまり、推定したモデルの入力変数と教師信号を結合したものがＳＯＭの入力データとなる。これにより、入出力関係を考慮した特徴マップが形成される。
（２）後半過程において、最急降下法によりメンバーシップ関数の中心、幅、後件部定数の全ての更新を行う。これにより、入力データに対して常に入出力関係にマッチしたメンバーシップ関数の配置、構造、後件部定数が決定される。
【００２８】
図４にＦＩＮＮの構造を示す。ＦＩＮＮは入出力層とルール層の２層構造であり、入出力層は、入力ノードと出力ノードとからなる。前半過程において入出力データにより特徴マップが形成され、これがルール層となる。その後、入力ノードとルール層の間の重みは、メンバーシップ関数の中心値の初期値となり、出力ノードとルール層の間の重みは後件部定数の初期値となる。この初期値をもとに後半過程における最急降下法が行われる。ＦＩＮＮで用いられるファジィメンバーシップ関数は次式のように表される。
【００２９】
【数３】
2006162541.tif 000005
【００３０】
次に、後件部定数jのメンバーシップの値は、次のようになる。
【００３１】
【数４】
2006162541.tif 000006
【００３２】
それゆえ、出力は次のようになる。
【００３３】
【数５】
2006162541.tif 000007
【００３４】
なお、メンバーシップ関数の中心、幅、後件部定数の更新は、ともに次式を最小化するように行われる。
【００３５】
【数６】
2006162541.tif 000008
【００３６】
このように、ＦＩＮＮを使用することにより、従来のＲＢＦＮでは、入力データのみで決定されたモデルを、入出力関係にマッチしたモデルとすることができ、更にＤＡによる前処理によって学習データと類似した入力データが入力されるので、学習が容易になると共に高精度な解が得られることになる。
【００３７】
本発明者等は、本システムを、図１に示すような２回線１機無限大母線系統に適用し、本発明の有効性について検証した。事故位置としては、図１に示すように、送電線を６等分するＬ１〜Ｌ５の５箇所を設定し、各観測器３，４での３相電流Ｉ１，Ｉ２を観測した。表１は、事故位置に対する教師信号を示している。
【００３８】
【表１】
2006162541.tif 000009
また、事故の種類として次の５つを与えた。
【００３９】
ａ）単相地絡事故
ｂ）２相地絡事故
ｃ）３相地絡事故
ｄ）２相短絡事故
ｅ）３相短絡事故
なお、シミュレーションデータは、特定の電力系統シミュレータにより作成した。電流波形Ｉ１，Ｉ２は、２５０ｍｓの間観測され、刻み幅は１０μｓである。また、事故が起きた時間として、１００ｍｓから０°，３０°，４５°，６０°，９０°位相遅れの５種類を与えた。事故が起きている時間としては、７０ｍｓ間を与えた。この７０ｍｓ間の電流波形を抽出し、ＦＦＴ５で電流波形Ｉ１，Ｉ２を５次までの周波数領域に変換した。よって、観測器３，４による観測場所は発電機端と無限端の２箇所で、それぞれ３相であるから、事故が起きた時間の入力変数の数は合計３０になる。
【００４０】
入力パターンの数は、事故の位置（５箇所）、事故の種類（５種類）、発生時間（５種類）を考慮すると、全部で１２５通りになる。このうち、学習パターンを１００通りとし、テストパターンを２５通りとした。オーバーフィッティングを避け、より良い結果を得るために交差検証法を用いた。本発明の実施形態及び比較例として以下の方法について検証した。
【００４１】
比較例１：ＭＬＰ（多層パーセプトロン）
比較例２：ＲＢＦＮ
比較例３：ＦＩＮＮ
比較例４：ＤＡ＋ＭＬＰ
比較例５：ＤＡ＋ＲＢＦＮ
実施例１：ＤＡ＋ＦＩＮＮ
表２は、各手法の平均誤差と最大誤差を示す表である。
【００４２】
【表２】
2006162541.tif 000010
なお、表２における距離の誤差は、表１の教師信号と同様に正規化された値で表されている。また、どの方法も事前シミュレーションにより最良解が得られるパラメータが採用されている。
【００４３】
以上の結果から、実施例１は、比較例１〜５のどれよりも平均誤差、最大誤差共に改善されていることが分かる。
【００４４】
表３は、実施例１において、事故位置と最も関連があった変数の分類前と分類後の分散を示す。
【００４５】
【表３】
2006162541.tif 000011
ここでは、１２５のデータのうち、学習データが１００でテストデータが２５であるため、交差検証法により５回のテストを行った。表３には、各回における分散が示されている。分類後は、どの回においても分類前よりも遙かに分散が抑えられているのが分かる。すなわち、ＤＡによる前処理は、ＦＩＮＮの精度向上に有効であることが立証された。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の一実施形態に係る電力系統の事故点標定システムの構成を示す図である。
【図２】同システムの動作を示すフローチャートである。
【図３】同システムにおけるＤＡ処理を説明するための図である。
【図４】同システムにおけるＦＩＮＮの構造を示す図である。
【符号の説明】
【００４７】
１…発電所
２…電力系統
３，４…観測器
５…ＦＦＴ（高速フーリエ変換）部
６…ＤＡ（確定的アニーリング）部
７…クラスタ
８…ＦＩＮＮ（ファジィ推論ニューラルネットワーク）部
【図１】
2006162541.tif 000012
【図２】
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【図３】
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【図４】
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