(57)【要約】【課題】事象の原因の推定に各原因の発生確率を考慮することを可能にする技術を提供する。【解決手段】監視装置は、対象システムに起こり得る事象と該事象を起こし得る各原因とを、前記原因のそれぞれが起こったときに前記事象が起こる確率である第１確率で関連づける第１確率管理部と、前記原因のそれぞれが出現する確率である第２確率を算出する第２確率管理部と、前記対象システムに起こった事象の原因を、前記第１確率と前記第２確率を合成した、前記事象が起こったときにそれが前記原因によるものである確率である第３確率に基づいて推定する推定部と、を有する。【選択図】図１
2018005387.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象システムに起こり得る事象と該事象を起こし得る各原因とを、前記原因のそれぞれが起こったときに前記事象が起こる確率である第１確率で関連づける第１確率管理部と、
前記原因のそれぞれが出現する確率である第２確率を算出する第２確率管理部と、
前記対象システムに起こった事象の原因を、前記第１確率と前記第２確率を合成した、前記事象が起こったときにそれが前記原因によるものである確率である第３確率に基づいて推定する推定部と、
を有する監視装置。
【請求項２】
前記推定部は、前記第１確率と前記第２確率をベイズ定理を用いて合成して前記第３確率を算出する、請求項１に記載の監視装置。
【請求項３】
前記推定部は、更にベイズ更新により前記第３確率で前記第１確率を逐次更新する、請求項２に記載の監視装置。
【請求項４】
前記対象システムにて時系列に計測された計測信号に対して信号処理を行う信号処理部を更に有し、
前記信号処理部は、推定された前記事象の原因に応じて前記信号処理を切り替える、
請求項１に記載の監視装置。
【請求項５】
前記対象システムが電力系統であり、前記力系統の電力波形を示す計測信号が計測され、前記事象は前記計測信号の状態で表され、前記原因は前記電力系統の電力供給に支障を起す事故の種類である、請求項４に記載の監視装置。
【請求項６】
前記第１確率管理部は、前記計測信号の周波数成分を複数の帯域に分割し、各帯域の周波数成分の大きさの比率に基づいて前記第１確率を決定する、請求項５に記載の監視装置。
【請求項７】
前記信号処理部は前記事故が発生した位置を算出する処理である、請求項５に記載の監視装置。
【請求項８】
前記推定部は、前記第３確率の算出において前記第１確率と前記第２確率を乗算する、請求項２に記載の監視装置。
【請求項９】
第１確率管理手段が、対象システムに起こり得る事象と該事象を起こし得る各原因とを、前記原因のそれぞれが起こったときに前記事象が起こる確率である第１確率で関連づけ、
第２確率管理手段が、前記原因のそれぞれが出現する確率である第２確率を算出し、
推定手段が、前記対象システムに起こった事象の原因を、前記第１確率と前記第２確率を合成した、前記事象が起こったときにそれが前記原因によるものである確率である第３確率に基づいて推定する、
監視方法。
【請求項１０】
前記推定手段は、前記第１確率と前記第２確率をベイズ定理を用いて合成して前記第３確率を算出する、請求項９に記載の監視方法。
【請求項１１】
前記推定手段は、更にベイズ更新により前記第３確率で前記第１確率を逐次更新する、請求項１０に記載の監視方法。
【請求項１２】
信号処理手段は、推定された前記事象の原因に応じて信号処理を切り替えて、前記対象システムにて時系列に計測された計測信号に対して前記信号処理を行う、請求項１０に記載の監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は電力系統の状態を監視する技術に関する。
【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、運用される大規模システムである。しかし、電力供給に支障をもたらす事故が発生することがある。事故時の停電範囲の縮小、復旧時間の短縮は、電力供給の信頼度を高めるために必須の要請となっている。
【０００３】
しかし近年、再生可能エネルギーの導入が進み、負荷特性が多様化することで、電力系統には変動原因が増えている。また、電力系統には偶発的な事故が発生することがある。
電力系統の状態変化は、これらを原因とし、電力系統に起きる状態を結果として、原因と結果の関係として扱うことができる。
【０００４】
人間が原因と結果の関係を推定する場合、推定を行う担当者の経験、知識、体調などの個人差によるばらつきが推定結果に入り込む。原因と結果の推定を、計測信号を用いた信号処理で実現できるならば、ばらつきを減らした高速動作が期待できる。例えば、近年の情報通信技術の進展により、高速にデータ伝送することが可能になってきている。電力系統にセンサを設置して、電力系統のセンサからの計測信号を活用する技術が普及している。
【０００５】
例えば、国内配電系統に設置されているセンサ開閉器は、電圧あるいは電流等の状態値をサンプリングして、電力線搬送技術、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。そして、それらの状態値に基づいて、電力潮流等の物理量のほか、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。
【０００６】
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がある。そこで、電力系統の計測により得られる計測信号から、事故原因が推定できるならば、その推定結果は復旧作業の支援に活用できる。電力系統において、計測信号を用いて事故原因（事故点、障害原因等）を推定するため、事故時の等価回路と計測信号を対応付ける方法は事故点標定と呼ばれている。観察する信号種類や等価電気回路の作り方等によって幾つかの異なる提案があり、各提案には各事故原因との間に適否の適性がある。
【０００７】
特許文献１は、送配電線の故障原因を判別する方法を提供するために、事故発生時の波形の特徴量を記憶し、波形特徴量を強調するために差分データを計算し、差分データの出現確率を用いて事故原因を判別する構成を開示している。
【０００８】
また、特許文献２は、事故原因を判別する方法を提供するために、事故発生時の状況と事故原因別の発生率との関係をデータベース化する構成を開示している。
【０００９】
また、文献の引用はしないが、信号の分類手法としてクラスタリング手法があり、例えばk-means法、SVC(Support Vector Machine)法などが知られている。
【００１０】
また、メタヒューリスティックと呼ばれる技術分野において、ニューロ計算機が知られている。元々は人間の神経系を模擬したと言われる学習過程を用意することで、事前に計算式を用意することなく入力と出力の関係を生成することができる。この手法は、入力と出力を数式で関連付けることが難しい場合でも、学習過程を経過することでモデル化が可能であるという特徴を持っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００６−１０５７１４号公報
【特許文献２】特開平１０−２５７６９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
監視対象となるシステム（対象システム）に設置したセンサを用いて対象システムの状態を時々刻々と計測する構成において、原因と結果の関係を対応付けるならば、例えばセンサ計測信号に含まれる振動波形を結果とし、その結果を生じさせた対象システムに起きた変化を原因とすることができる。
【００１３】
特許文献１に記載された技術は、電力系統の状態変化の結果として現れるセンサ計測波形とその状態変化の各原因との関係を確率の大小比較により推定する。しかし、特許文献１の技術では各原因は発生する確率が異なっていることが考慮されていない。
【００１４】
本発明の目的は、事象の原因の推定に各原因の発生確率を考慮することを可能にする技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の一つの実施態様に従う監視装置は、対象システムに起こり得る事象と該事象を起こし得る各原因とを、前記原因のそれぞれが起こったときに前記事象が起こる確率である第１確率で関連づける第１確率管理部と、前記原因のそれぞれが出現する確率である第２確率を算出する第２確率管理部と、前記対象システムに起こった事象の原因を、前記第１確率と前記第２確率を合成した、前記事象が起こったときにそれが前記原因によるものである確率である第３確率に基づいて推定する推定部と、を有する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、事象と原因とを関連づける第１確率に加え、各原因が生じる第２確率を用いて、対象システムに起こった事象の原因を推定するので、事象の原因の推定に各原因の発生確率を考慮することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本実施形態による監視装置の概略ブロック図である。
【図２】電力系統の構成例を示す図である。
【図３Ａ】センサ計測信号および制御信号について説明するための図である。
【図３Ｂ】センサ計測信号の波形例を示す図である。
【図４】事故復旧の手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】本実施例における原因と結果との確率による対応づけ関係を示すテーブルである。
【図６】事故の原因を推定する処理について説明するための図である。
【図７】計測信号の特徴量の算出例について説明するための図である。
【図８】監視装置１０の全体的な処理の流れを説明するための図である。
【図９】本実施例の監視装置の予め行う処理とリアルタイムで行う処理を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態および実施例について図面を参照して説明する。以下の実施形態および実施例は本願発明の内容の具体例を示すものであり、本発明がこれらに限定されることはない。本発明は本明細書に開示される技術的思想の範囲内において当業者による様々な変更および修正が可能である。
【００１９】
図１は、本実施形態による監視装置の概略ブロック図である。監視装置１０は、第１確率管理部１１、第２確率管理部１２、推定部１３、入力部１４、および出力部１５を有している。入力部１４にはネットワーク経由で監視の対象とするシステム（対象システム）が接続されており、対象システムで計測された時系列の計測信号が入力される。監視装置１０の監視結果は出力部１５により運用者に提示される。
【００２０】
第１確率管理部１１は、対象システムに起こり得る事象とその事象を起こし得る各原因とを、原因のそれぞれが起こったときに事象が起こる確率である第１確率で関連づけた情報を保持している。第２確率管理部１２は、原因のそれぞれが出現する確率である第２確率を算出する。例えば、過去に起こった事象の履歴から第１確率および第２確率を予め算出しておくことができる。あるいは、そのときの対象システムのおかれている環境状態に基づいて第２確率を算出することができる。推定部１３は、実際に対象システムに起こった事象の原因を、第１確率と第２確率を合成した第３確率に基づいて推定する。第３確率は、事象が起こったときにそれがその原因によるものである確率である。これにより、原因と事象を関連づける第１確率に加え、各原因の出現確率である第２確率を用いて、対象システムに起こった事象の原因を推定するので、事象の原因の推定に各原因の出現確率を考慮することが可能となる。
【００２１】
また、推定部１３は第１確率と第２確率をベイズ定理を用いて合成して第３確率を算出する。第１確率と第２確率をベイズ定理で合成した第３確率を用いて事象の原因を推定するので、各原因が事象を起こす確率と各原因が生じる確率を合成した確率を用いて原因推定の精度を高めることができる。なお、ベイズ定理では、第３確率を求める式には第１確率と第２確率の乗算が含まれている。
【００２２】
また、推定部１３は、更にベイズ更新により、第３の確率で第１確率を逐次更新する。第１確率を更新するので原因推定の精度を徐々に向上させることができる。
【００２３】
また、信号処理部１６は、対象システムにて時系列に計測された計測信号に対して信号処理を行う。そして、信号処理部１６は、推定された事象の原因に応じて信号処理の処理内容を切り替える。推定された事象の原因に応じて信号処理を切り替えるので対象システムの状態に適した信号処理を適宜利用できる。
【００２４】
個々に示した対象システムは一例として電力系統であり、計測信号には電力系統の電力、電圧、電流などの波形を示す信号が含まれる。監視すべき事象は、電力波形などの計測信号の状態として表される。その原因は電力系統の電力供給に支障を起す事故の種類である。
【００２５】
電力系統の例では、第１確率管理部１１は、計測信号の周波数成分を複数の帯域に分割し、各帯域の周波数成分の大きさの比率に基づいて第１確率を決定する。電力供給に支障を来たす事故が起こると、事故の種類により電力波形の各帯域の周波数成分の大きさの比率が変化するという電力系統の特徴を利用するので、電力系統の支障の原因となった事故を高い精度で推定することができる。
【００２６】
また、信号処理部１６が行う信号処理は、電力系統において事故が発生した位置を算出する処理である。事故の種類によって、その事故が発生した位置を算出する処理を適切に変えることができるので、事故が発生した位置を高い精度で判断することが可能となり、事故の復旧を容易にすることができる。
【００２７】
以下、より具体的な実施例について説明する。実施例は電力系統に起きる事故を例として説明するが、本発明を電力系統に限定するものではなく、本発明は、センサなどで計測される計測信号を用いた確率的に事象の原因を推定する装置や方法に広く適用することができる。なお、以下の説明では、センサ計測信号、波形信号、時系列信号の用語を混用する場合があるが、特に指示しない限り同じ意味であり、上記計測信号に相当する。
【００２８】
＜１＞電力系統の事故
図２は、電力系統の構成例を示す図である。本実施例の対象システムとして図２に示すような電力系統２０を取り上げる。電力系統２０は、需要家２５に電力を供給するシステムであり、配電変電所２１、線路２２、およびＳＶＲ（高圧自動電圧調整器）２３を含んでいる。それだけでなく、電力系統２０は、電力の安定供給のため多くの制御機器（不図示）およびセンサ（不図示）が接続された複雑なシステムになっている。監視装置は対象システム内で事故２６が起きると、その原因を推定し、復旧作業に供する。
【００２９】
図３Ａは、センサ計測信号および制御信号について説明するための図である。図３Ａに示すように、対象システムである電力系統２０には、変圧器のような制御対象機器３１と、分電盤のような監視対象機器３２が存在する。制御対象機器３１および監視対象機器３２には、各種状態を計測してセンサ計測信号３５として送信するセンサが設置される。監視装置１０は、制御対象機器３１および監視対象機器３２からのセンサ計測信号３５を監視対象機器３２からのセンサ計測信号３５を受信し、制御対象機器３１へ制御信号３６を送信する。図３Ｂは、センサ計測信号の波形例を示す図である。センサ計測信号３５は所定の時間窓３７を有する。
【００３０】
上述したセンサでは各種状態が計測され、センサ計測信号３５として監視装置１０へ送信される。図３Ａに示すように、電力系統２０に起きる様々な事象は、電力系統２０の設置したセンサにより、電圧、電流、電力などの状態量として観察される。これらの状態量は、センサ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ことで信号処理が可能になる。センサ計測信号３５に含まれる事象は、例えば過渡的な振動波形、あるいは緩やかな信号変化として観察される。
【００３１】
図３Ｂに示すように、センサ計測信号３５に現れる波形は、対象システムである電力系統２０に起きた原因の結果として扱えることができる。例えば、電力系統２０に何らかの事故２６が起きたとき、電力系統２０のセンサ計測信号３５には変動が観察される。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観察される。このように、事象を引き起こした原因と、センサ計測信号３５に現れる結果を対応付けることができる。
【００３２】
電力系統２０に事故２６が起きた場合に、センサ計測信号３５に現れる変化を解析することで事故の原因の推定ができるならば、事故の復旧作業を効率化し、作業時間の短縮に効果が期待できる。
【００３３】
図４は、事故復旧の手順の一例を示すフローチャートである。ここでは事故の発生から復旧までの作業手順を汎用的なケースを想定して例示する。事故復旧の作業は運用者が監視装置１０を用いて行なうので、ここでは主に監視装置１０の処理に着目して説明する。監視装置１０は各ステップの間に運用者への情報の提示および／または運用者による操作を経てもよいし、自動的に処理を進めてもよい。
【００３４】
監視装置１０は、定常状態（ステップ４０１）において、センサ計測信号３５に基づき検出すべき事象が起きているか否か確認する（ステップ４０２）。事象を検出しなければ、ステップ４０１〜４０２を繰り返す。
【００３５】
事象を検出すると、監視装置１０は、その事象の原因を推定する（ステップ４０３）。ここでは事象の原因は事故なので、どのような事故が発生しているかを推定する。続いて、監視装置１０は、推定された原因に応じて、センサ計測信号３５に対して実行する信号処理を選択する（ステップ４０４）。ここではセンサ計測信号３５に対する信号処理は、事故が発生した位置を特定するための処理である。事故の種類に応じて、その発生した位置を特定するのに適切な信号処理を適用する。
【００３６】
次に、監視装置１０は、解析結果および対策案を運用者に提示する（ステップ４０５）。例えば、監視装置１０は、事故の種類とそれに対する対策案とを対応づけた情報を予め保持しており、推定された事故と、それに対する対策案とをディスプレイ画面に表示することにしてもよい。
【００３７】
事象の原因が不明の場合、監視装置１０は、その旨を運用者に提示し、運用者に対応について判断を促す（ステップ４０６）。また、推定された事故が緊急性の高い著しい異常であるなら、監視装置１０は、運用者の指示等の操作を経ずに、強制的に所定の対策を実行する。
【００３８】
事故が緊急性のそれほど高くない異常であった場合、監視装置１０は、運用者による対策案の対策内容の確認を得る（ステップ４０８）。対策内容の確認において、運用者は、例えば、ステップ４０５で提示された対策案の内容を確認し、監視装置１０へ対策案の実行を指示する操作を行う。その後、監視装置１０は確認された対策を実行し、定常状態に戻ったか否か確認する（ステップ４０９）。対策を実行することにより、電力系統２０が定常状態に戻れば、監視装置１０は処理を終了する。電力系統２０が定常状態に戻らなければ、監視装置１０はステップ４０３に戻り、それ以降の処理を繰り返す。
【００３９】
電力系統２０において何らかの理由で起きた系統の事故が起きると、電力系統２０の状態に変化が生じ、そして電力系統２０のセンサ計測信号３５には電力系統２０の状態変化に対応した変化が現れる。ここで原因は電力系統に起きた事故であり、結果はセンサ計測信号３５に現れる信号の変化である。ただし、これは一例であり、この観点の捉え方は他にの幾つかある。例えば、起きた事故自体を結果と捉える観点が考えられる。また、事故に至るまでの過程に原因を持つという観点も考えられる。また、電力系統２０に対して実行された制御を原因とし、制御によって起きるセンサ計測信号３５の変動を結果とする観点も考えられる。あるいは、再生可能エネルギーの変動を原因とする観点も考えられる。
【００４０】
本発明は、対象システムに起こる、これらの原因と結果の関係に広く適用することができるが、本実施例では、電力系統２０のセンサ計測信号３５に現れる信号変化を結果とし、事故を原因として扱っている。すなわち、結果（ここではセンサ計測信号３５）から原因（事故）を推定し、その推定結果を事故の復旧手順の選択に利用している。
【００４１】
（１）事象検出・・・センサ計測信号（時系列信号）から事象を取り出す
電力系統２０の状態を何らかのセンサでサンプリングしたセンサ計測信号３５は時系列信号であり、時間的に連続するサンプル値の並びであって、事象としてのかたまりをもっていない。
【００４２】
本実施例では、時間幅、あるいはサンプル数を決めて、そこに含まれる信号の組み合わせを事象として扱う。そして、この事象に確率を割り当てる。なお、以下の説明では、結果、計測信号、事象、波形、特徴量、という用語を、ほぼ同じ意味で使う場合がある。事象を形成するために組み合わせる信号の作り方を決める必要がある。例えば、時間的に連続する信号列から一部を取り出す場合は、時間軸上の始まりと終わりを決めることになる。事故時の波形を包含する程度の時間幅を決めておき、その時間幅に含まれる計測信号の組み合わせを取り出し、適切な信号処理により特徴量を算出する。そして、次の時刻にシフトして再び信号の組み合わせを取り出す手順を繰り返す。
【００４３】
本実施例は計測信号から取り出した事象に確率を割り当てるが、計測信号の組み合わせは膨大になりうるので、計測信号を信号変換により特徴量に置き換えて確率を割り当てる。ここで特徴量の算出方法を限定するものではないが、例えば、周波数成分の分布を特徴量の算出に利用することができる。
【００４４】
周波数の帯域を幾つかに分割して、各帯域の周波数成分を事象として、各成分の大きさ比率を事象の出現確率とする。このために事故原因に対応した振動波形を事前に実験、あるいはシミュレーション等で採取して、その振動波形の周波数成分を前記帯域に分割して、その成分比率を確率に置き換える。これより原因に対応した事象の確率が求まるので、これを事前確率とする。
【００４５】
図５は、本実施例における原因と結果との確率による対応づけ関係を示すテーブルである。ここでは、図５に示すように、波形の周波数成分と減衰率を組み合わせて利用する。このため、周波数成分については上記と同様にそれぞれの帯域に確率を割り当てている。さらに、ここでは減衰率の大きさも複数に分類して確率を割り当てる。簡単には、減衰率の大きさを正と負と零の３種類に分類する方法がある。そして、このために事故（原因）に対応した振動波形を事前に実験、あるいはシミュレーション等で採取して、各周波数成分の大きさの比率あるいは頻度を確率に置き換えて事前確率とする。
【００４６】
以上、ここでの説明は、事故を原因として、事故が起きたあとの事象を結果として説明したが、本発明はこれに限定されない。他の例として、事故が起きるまでの過程における計測信号を原因とし、引き起こされる事故を結果とし、原因と結果を確率的に関係付けるならば、事故の発生前に運用者に警告する等の対処ができる。このとき計測信号が原因で、事故内容が結果になる。減衰率を例にとれば、減衰率がマイナスであり、すなわち振動の振幅が拡大しているならば、事故の発生に繋がる可能性がある。本発明は、このような系統状態の監視にも適用可能である。
【００４７】
本実施例では、監視装置１０は、時系列信号から算出した特徴量から事故の発生を検出し、事故の原因が推定により見出されたときには、事故の内容と対策を運用者に提示して復旧作業を支援する。
【００４８】
（２）原因推定・・・計測信号から取り出した事象に対応する原因を推定する
ある事故を起し得る原因が１種類のみであれば、事故を検出すれば、その原因の推定も同時に完了する。しかし、一般に、ある事故を起し得る原因としては多くのことが考えられ、事故の原因を容易に一意に定めることができない。本実施例では、監視装置１０は、多種類の事故の原因がある場合に、ベイズの定理を用いて計測信号（時系列信号）から確率的に原因を推定する。
【００４９】
本実施形態では、ベイズの定理に基づき、対象システムに起こり得る事象とその事象を起こし得る各原因とを、原因のそれぞれが起こったときに事象が起こる確率である第１確率で関連づける。また、原因のそれぞれが出現する確率である第２確率をも導入する。そして、対象システムに起こった事象の原因を、第１確率と第２確率を合成した、事象が起こったときにそれがその原因によるものである確率である第３確率に基づいて推定する。
【００５０】
ベイズの定理では、事前確率と事後確率（逆確率と呼ぶ場合がある）が関係付けられる。ここで事故原因Ｅｉの出現確率をＰ（Ｅｉ）、事故原因Ｅｉのときに事象Ｆが出現する確率をＰ（Ｆ｜Ｅｉ）とし、これらは事前確率として予め分かっているとする。そして、事象Ｆが発生したとき、事故原因がＥｉである確率（事後確率）Ｐ（Ｅｉ｜Ｆ）を式（１）の方法で算出する
【００５１】
【数１】
2018005387.tif 000003
そして、それぞれの原因に対応する事後確率Ｐ（Ｅｉ｜Ｆ）の大きさを比較して、最も大きな確率を持つ原因Ｅｉを、最も尤もらしい原因であると判定する。電力系統２０の事故の場合、事故原因Ｅｉは、樹木接触、鳥獣接触など、事故を引き起こし得る原因である。通常、過去に起きた事故の件数とその事故の原因は分かっている。そのため、過去の事故の履歴から、事故原因Ｅｉの出現確率Ｐ（Ｅｉ）を準備できる。また、事故原因Ｅｉが発生したとき計測信号に現れる波形は、事前の実験、シミュレーションなどにより入手可能である。計測信号としてこの波形を入力し、適宜な信号処理を施すことにより、波形の特徴量を算出することが可能である。
【００５２】
前記したように波形の周波数成分に着目して、帯域（事象）Ｆｋごとの成分比率を出現確率Ｐ（Ｆｋ）とすれば、事故原因Ｅｉのとき事象Ｆｋが出現する確率Ｐ（Ｆｋ｜Ｅｉ）が得られる。これを事前確率として用意する。
【００５３】
そして、計測信号から算出した周波数成分の比率（確率）から、以下の式（２）で、帯域（事象）Ｆｋが出現したときその原因が原因Ｅｉの確率を算出する。そして事後確率Ｐ（Ｅｉ｜Ｆｋ）が最も大きくなる原因Ｅｉが、最も尤もらしい原因であると判定する。ここでは周波数成分に着目したが、ほかに事故時の波形の振幅の減衰率、波形の立ち上がり特性、などを利用できる。また時系列信号以外の、何らかの状態値に関する確率を組み合わせることができる
【００５４】
【数２】
2018005387.tif 000004
また、複数の特徴量の確率を組み合わせて、原因の確率を算出することができる。前記と同じ設定で、複数の周波数帯域と成分比率（確率）の組み合わせを事象Ｆｊとして扱い、確率Ｐ（Ｆｊ）（ｊ＝１〜ｍ）を割り当て、原因Ｅｉの確率と関係付ける。ここで別の事象の確率を組み合わせることができて、例えば前記したように周波数帯域と減衰率の組み合わせを事象として扱い、確率を割り当てても良い。そして前記と同様に、式（３）の事後確率Ｐ（Ｅｉ）が最も大きくなる原因Ｅｉが、最も尤もらしい原因であると判定する
【００５５】
【数３】
2018005387.tif 000005
ここで、時系列信号から取り出した事象について、尤もらしい原因が見つからない場合を考察する。この理由の一つは、実際に事象を起こすほどの原因が存在しない場合であり、この事象を却下すれば良い。この手順は、言い換えれば、ノイズを削除するフィルタに相当する。本実施例では、事象検出と原因推定を組み合わせて繰り返すことで有意な事象を見出す。
【００５６】
別の理由としては、事前に想定できない、あるいは稀な原因であり、確率を設定できない原因については、事前に原因と結果を確率的に関連付けることができない。
【００５７】
そこで本実施例の監視装置１０は、波形振幅等の特徴量が観察されながら、確率的には尤もらしい原因を見付けられない場合は、事前に想定していなかった事故が起きた可能性があるため、この背反の状況を運用者に提示して判断を促す。具体的には表示装置に運用者へのアラームを表示する。
【００５８】
また、確率的に尤もらしい原因を見付けながら、周辺情報とは背反する場合がある。例えば、計測信号から推定した原因が樹木接触であるときに、該当地区の気象データが無風状態であることを示しているならば、風が吹いていないのに樹木が揺れて接触したことになる。どちらかの情報にノイズが含まれているのか、あるいは想定外の理由で樹木が揺れたのかは、事前の原因と結果の関連付けからは判断できない。そこで本発明は、事前に想定していなかった事故が起きた可能性があるとして、この背反の状況を運用者に提示して判断を促す手段を備える。具体的には表示装置に運用者へのアラームを表示する。
【００５９】
ところでベイズ統計では、前記した事前確率を逐次に更新していくベイズ更新と呼ばれる手順がある。事後確率を用いて事前確率を置き換えていくことで、事前確率の初期値に主観的な判断があったとしても、計測信号（結果）に基づいて事前確率を徐々に修正していくことができる。
【００６０】
（３）信号処理・・・復旧支援を目的にした計測信号に対して信号処理を行う
例えば、電力系統２０の計測信号から事故点（位置）を算出する手順は、事故点標定方式と名付けられて、幾つかの方式の提案がある。例えば、事故時の波形の立ち上がり特性を利用する方法、事故時波形の周波数特性を利用する方法、などがある。各方式は、事故点の算出原理によって、事故の種類毎に標定の精度の良し悪しが異なる。
【００６１】
本実施例は、推定した事故の原因に応じて適切な事故点標定方式（信号処理）を選択することで、事故点の推定精度を向上する。事故点の推定精度が向上すれば、復旧作業のため作業者が事故点に到達するまでの時間が短縮され、また現場で事故点を発見するまでの時間が短縮されるという効果がある。
【００６２】
本発明は、この信号処理を本実施例のように事故標定に限定するものではない。例えば、送電系統では、数秒から数分に渡る動揺波形が観察されることがあり、その動揺が発散か否かを検出することが安定性の判断に重要になる。このため、例えばプローニ法を用いて波形解析を行い、その波形の減衰特性を算出し、減衰特性から送電系統の安定性を判断するという方法がある。
【００６３】
＜２＞装置構成
図２に示した本実施例の対象システムである電力系統２０には、配電変電所２１から需要家２５まで配電線路である線路２２にはセンサ開閉器（センサ）を設置して系統状態（電圧、電流等）を計測している。センサからのセンサ計測信号３５は、電力線搬送あるいは光ケーブル伝送の技術を使い、親局にあるサーバ（監視装置１０）までデータ伝送される。
【００６４】
線路２２に起きる事故には様々な種類があるが、ここではケーブルと地面の間のインピーダンスが著しく低下する地絡を取り上げる。線路２２に地絡事故が発生した瞬間に線路から対地電流が流れるので、線路２２には過渡的な応答波形が発生する。事故点標定方式は、この波形を観察することで事故の起きた箇所（事故点）を検出する方法である。ここで事故の原因が線路２２への樹木の接触であれば、瞬時的な接触が繰り返し発生することがある。また、線路２２の地絡電流により、線路２２に接触した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、樹木が時間経過に伴って炭化するにより変化し、地絡抵抗が時間的に変化することがある。このように事故が起きたときに発生する電流の過渡応答波形は事故の原因によって異なる。そのため事故の原因によって、精度の高い標定が可能な事故点標定方式が異なる。そこで本実施例は、計測信号を用いて事故の原因を推定し、推定された原因に基づいて、事故点標定のための信号処理を選択する。
【００６５】
電力系統２０に設置したセンサによって採取される計測信号は、適宜の時間間隔でサンプリングされた時系列信号である。時系列信号は、時間的に連続する信号の並びであり区切りを持たない。そこで、図３Ｂに示したように、事前に決めた時間幅（時間窓３７）、あるいは事前に決めたサンプル数でもって、時系列信号から、有限個の連続する計測信号を切り出して、これを信号処理の単位とする。さらに本実施例では、上記のように切り出した計測信号を事象として扱い、また、計測信号を特徴量に変換して確率を割り当てる。
【００６６】
計測信号から事象を作成するための時間窓３７の時間幅あるいはサンプル数は、複数種類を準備し切り替えても良いし、あるいは可変に設定して良い。これは、波形の特徴を算出するのに必要な時間幅あるいはサンプル数は、事故の原因によって異なる場合があるためである。その場合、事故の原因に応じて時間窓の時間幅あるいはサンプル数を選択することにしてもよい。波形の立ち上がり特性を特徴量とするならば立ち上がり波形があれば十分であるが、図５に示したように、計測信号の波形の周波数特性および減衰特性を特徴量とするならば、振動波形の複数周期分の計測信号が必要である。また、計測信号の長周期動揺を特徴量とするならば、数秒から数分の計測信号を観察することになる。
【００６７】
時系列信号の信号処理として多くの手法がある。例えば、ＦＦＴ、プローニ解析、ウェーブレット解析、瞬時周波数解析などがある。これら信号の解析手法で算出した数値は波形の特徴量として利用することができる。本実施例は、本発明の信号の解析方法、ならびに算出結果である特徴量の種類を限定するものではない。また、複数の特徴量を組み合わせて利用しても良い。
【００６８】
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）、波形の形状パタン、などを利用できる。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もできる。
【００６９】
本実施例のように、時系列信号を特徴量に変換して扱うことで、元々の時系列信号を扱うのに比べて処理すべきデータ量を削減できる。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ほか、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。また、波形データには時間位置（位相）の特性を持つが、特徴量に変換することで時間位置に無関係とすることができる。
【００７０】
ここで、特徴量の一例として、波形データに含まれる高調波成分を利用する方法を示す。波形データを周波数成分に変換する手法としてはフーリエ変換、ウェーブレット変換等が知られている。電力系統２０の計測信号を信号処理の対象にするとき、商用電源周波数の倍数の周波数を持つ高調波成分を算出することができる。ここで波形の特徴量としては、高調波成分の大きさではなくて、周波数成分の大きさの周波数帯同士での比率を扱うのが好適である。
【００７１】
事故が起きたときに電力系統２０で計測される計測信号は、事前の実験データ、あるいは過去の実績データとして採取することができる。また一般に、実際の電力系統２０に起きた過去の事故状況は履歴として記録されているので、それを事故の原因の統計データとして利用できる。これらのデータから、電力系統２０に起きる事故の原因と、事故の原因に対応する事故時の計測信号の特徴量と、事故の原因の発生頻度（確率）を関連付けることができる。履歴による関連付け情報から得られる、事故の原因とその原因の発生頻度（確率）は、事故の原因を推定する処理に利用される。
【００７２】
＜３＞事故点標定手順
ここでは電力系統２０に地絡事故が起きたときの事故点標定の手順と装置構成を示す。ここでは電力系統２０の地絡事故として線路２２が断線して地面に接触したとする。電力系統２０は、事故時、事故点においてインピーダンスＺで地面との回路を作り、線路２２には過渡的に振動する電流が流れる。断線による地絡時には、インピーダンスＺに依存した振動が素早く減衰する波形になるとする。別の原因、例えば樹木が線路２２に接触のときには商用電源周波数に同期して電流が流れて、即座には減衰しない。つまり、両者の波形には周波数と減衰率において差が見られる。
【００７３】
本実施例では、監視装置１０は、事前に用意した確率的な関連付けの情報に基づいて、実際に計測した信号から事故原因を推定する。図６は、事故の原因を推定する処理について説明するための図である。図６には、事前準備の内容と、実時間に処理する内容とがしめされている。計測信号に現れる波形を、事前の実験、シミュレーションなどで作成し、適宜な信号処理により波形の特徴量を算出して、その比率から確率を割り当てる。前記したように波形の周波数成分に着目して、帯域（事象）Ｆｋごとの成分比率を出現確率Ｐ（Ｆｋ）とすれば、事故原因Ｅｉのとき事象Ｆｋが出現する確率Ｐ（Ｆｋ｜Ｅｉ）が得られる。これを事前確率として用意する。そして、実時間の原因推定として、計測信号から特徴量を算出し、特徴量の確率からベイズの定理（ベイズの公式）を用いて原因の確率を算出する。そして、推定結果を運用者に示すことで事故復旧作業を支援する。
【００７４】
監視装置１０は、計測信号の処理として、事象検出、原因推定、および信号解析（事故点標定）、を実行する。事象検出とは、計測信号から特徴量を算出して事象を判定する処理である。原因推定では、事前確率に基づいてベイズの定理で事後確率を算出する処理である。ここでいう信号処理は、事故点標定の処理を指すものとする。
【００７５】
まず、計測信号から、徐々に減衰する正弦波を見つけ出して、その波形を含む時間幅の信号を事象として取り出す。減衰波形の解析としてプローニ解析が知られているが、地絡時の振動波形は、減衰が大きく、波形歪が大きいことが想定されて、プローニ解析は解析精度が懸念される。
【００７６】
図７は、計測信号の特徴量の算出例について説明するための図である。波形の立ち上がり時の波形特徴量を算出することが目的である。以下、瞬時周波数を算出する手順を示す。
【００７７】
まず、センサ計測信号３５の電圧（あるいは電流、電力）と位相が９０度離れた信号を作り、その作った信号を位相平面にプロットし、位相軌跡７１を描く。計測信号の微分値（あるいは差分値）を算出することにより、位相が９０度離れた信号を作ることができる。あるいは、１階微分（あるいは１階差分）と２階微分（あるいは２階差分）を組み合わせても良い。１階微分（あるいは１階差分）と２階微分（あるいは２階差分）を組み合わせることで直流分を削除できるメリットがある。
【００７８】
そして、センサ計測信号３５と位相が９０度離れた信号を用い、それらの信号を位相平面上にプロットし、位相軌跡７１を作る。位相平面上で位相軌跡７１が一周する時間が波形の１周期に相当し、その時間から波形周波数が算出できる。計測信号の位相軌跡７１をサンプル間隔毎で分割し、位相変化を読み取れば、位相軌跡の１周を待たずに周波数が算出できる。これを瞬時周波数と呼ぶ。図７には、瞬時周波数７２の一例が示されている。また、位相軌跡の半径が波形の振幅に相当するので、位相軌跡の１周を待たずに減衰係数が算出できる。こうして波形立ち上がりの瞬時周波数と減衰係数を算出して波形の特徴量とする。
【００７９】
また、位相軌跡の半径が所定の閾値よりも小さければ定常状態であり、大きければ事故が起きていると判断しても良い。そして、監視装置１０は、一定時間だけ時間をシフトして判定を繰り返す。
【００８０】
なお、計測信号として直交関係にある有効電力Ｐと無効電力Ｑが計測できる場合には、監視装置１０は、ＰとＱを位相平面にプロットすることで上記と同様の処理と判断ができる。
【００８１】
事象を見付けた場合には次の原因推定に移る。ここで事前に、事故原因に対応する計測信号の瞬時周波数と減衰率を特徴量として、これが過去実績、実験もしくはシミュレーション等で出現比率（確率）が分かっているとする。周波数と減衰率をグループ分けして、それぞれに確率を割り当てることで、原因と結果の確率的な関係を作る。
【００８２】
実際の計測信号から算出した特徴量である周波数と減衰率を、事前確率を作ったときのグループ分けで分類し、該当する確率を読み出す。そしてベイズの定理（ベイズの公式）を用いて、事前に用意した原因のそれぞれについて事後確率を算出する。そのなかで最も大きな確率となる原因を、最も尤もらしい原因とする。この結果を、表示手段等を用いて、事故復旧に関わる運用者に提示することで、運用者の復旧作業を支援する。また原因に対応する復旧作業の内訳を、データベース等から読み出して、併せて提示する。
【００８３】
ここでベイズの定理で算出した原因の確率がいずれも小さいときには、事前に想定しなかった原因で事故が起きている可能性もある。本実施例では、結果から推定した原因の確率が低く、その尤もらしさに欠けるときには、尤もらしい原因が見つからなかったことを運用者に提示する。例えば、監視装置１０は自身の表示装置に推定原因の尤もらしさを表示して運用者の判断を促す。
【００８４】
＜４＞気象データ、地図データ等の利用
近年の情報ネットワークの進展に伴い、様々な情報の流通が容易に行われるようになってきている。社会活動のなかで事象同士が何らかの関連を持っている場合があり、その関連を見出し、関連を利用することができればメリットとなる。
【００８５】
図８は、監視装置１０の全体的な処理の流れを説明するための図である。監視装置１０は、計測信号のデータを入力する処理８１の後、計測信号から特徴量を算出する処理８２を行い、更に、事故の原因を推定する処理８３と、事故点を標定する処理８４を行う。処理８１は図１の入力部１４にて行われ、処理８２、８３は推定部１３にて行われ、処理８４は信号処理部１６にて行われる。
【００８６】
例えば、図８に示す処理の流れに従って、まず、電力系統２０におきる事故原因に関連する情報として、気象に関わるデータ、地図情報データ等の関連情報を入力する。このように、ここでは計測信号以外に気象データなどの参照データがあるものとする。例えば、気象データの利用方法としては、推定原因と気象との関連の妥当性の判断がある。計測信号から推定した事故の原因が樹木接触である場合に、気象（風）により樹木の揺れが起きているならば、気象データと事故原因である樹木接触との間には関連が見出せるはずである。一方で、該当地区の気象データが晴天無風であるならば、両者の整合性は低いと判断できる。つまり、晴天無風のときには、風が吹いて樹木が揺れ、樹木が電線と接触して事故が発生した、という因果関係は成り立ちにくい。
【００８７】
このように、計測信号以外の参照データがあるとき、計測信号から算出した確率的に最も尤もらしい推定原因と、計測信号以外の参照データとが整合する場合ばかりでなく、背反する場合がある。整合する場合には推定原因が補強されることになり、背反する場合は推定原因について何らかの考察が必要になる。参照データと原因の確率的な関係が事前に分かるならば、事前確率として用意することができる。しかし、事前に確率的な関係が分からない場合に、参照データを不要として排除することもできる。本実施例では、確率的に最も尤もらしい推定された原因を一つだけに絞って出力するのではなくて、複数の推定された原因を出力することにしてもよい。また、併せて参照データを出力することで運用者の判断を支援することにしてもよい。
【００８８】
事前に想定できなかった原因、極めて稀な原因、複数の原因が組み合わさっている原因、などは、事前確率として準備するのが難しい。このようなときには計測信号から原因を推定するときに尤もらしい原因が決められない。また、推定した原因が、他の情報と矛盾がある場合がある。本実施例では、これらの確率的な状況自体が運用者の判断の支援になるとして、監視装置１０は、運用者に情報を提示することができるものとする。
【００８９】
＜５＞運用者支援
図８に戻り、本実施例の監視装置１０は、センサ計測信号３５に含まれる信号波形から、その信号波形を生じさせた原因を推定する。電力系統２０を対象にするとき、振動波形の時間応答には原因に依存して大きな幅がある。例えば、地絡事故の場合は１秒以下のなかで振動する波形が発生する。一方で、発電機の回転速度（周波数、あるいは位相と言い換えることができる）は、数秒から数分に渡り変化する。
【００９０】
後者のような長期に渡る振動波形が振幅、周波数等を徐々に変化させる場合に、運用者の観察によって振動波形の変化を認識することは困難な場合がある。振動波形を認識できたとしても、振動の原因と対策を判断することはまた困難な場合がある。そこで、監視装置１０は、センサ計測信号３５に含まれる振動波形から、推定される原因と望ましい対策を導くことで、運用者の作業を支援する。
【００９１】
時系列信号に含まれる振動波形を検出する方法として、周波数解析の方法が提案されている。例えばＦＦＴ、プローニ等の信号処理により周波数成分を取り出して、その成分の大きさにより振動の有無を判定できる。常時、周波数解析をすることで振動波形を検出する。本実施例は、本発明の計測信号の波形にて観察される事象の検出方法を限定するものではない。上記の周波数解析のほかに、振幅の大きさ、変化の大きさ、等の適宜な対象について判定することができる。
【００９２】
ここで事故発生時の一般的な復旧作業手順について説明する。ただし、この手順通りの実施に限らない。
【００９３】
まず、事故の起きていない定常時において、監視装置が事故の発生を監視する。ここでは樹木接触による地絡事故が発生したとする。監視装置が事故を検出すると、運用者に提示する。これ以降は運用者の人出による作業である。復旧作業のために運用者は事故点に向けて出発する。運用者は、概ね事故点の近くに到着すると、事故点および事故原因を特定し、事故復旧の作業を開始する。運用者は復旧作業により事故の復旧が確認できたら復旧作業を完了する。
【００９４】
以上の作業の中で事故点の特定は時間が掛かる作業である。運用者が事故点と想定する箇所に到達するまでに要する時間に加え、人間の観察でもって事故点を発見するのにも時間が掛かる。事故の発生が夜間であれば観察自体が困難になる場合もある。そして、事故点を発見してから、事故の原因を判定し、そして復旧のための作業内容を判断し、それから具体的な復旧作業に着手することになる。
【００９５】
次に、本実施例による事故発生時の復旧作業手順の一例について説明する。
【００９６】
まず、事故の起きていない定常時において、監視装置１０が事故の発生を監視する。ここでは樹木接触による地絡事故が発生したとする。監視装置１０は事故を検出すると、センサ開閉器からの計測信号に基づいて原因を推定する。さらに、監視装置１０は、計測信号に対する適切な信号処理により事故点の標定を行う。監視装置１０は、事故の原因と事故点を運用者に提示する。これ以降は運用者の人出による作業である。復旧作業のために運用者は事故点に向けて出発する。運用者は、事故点に到着すると復旧の作業を開始する。運用者は復旧作業により事故の復旧が確認できたら復旧作業を完了する。
【００９７】
本実施例によれば、人手による作業の多くの部分が監視装置１０の処理に置き換えられ、復旧作業に着手するまでの時間を大幅に短縮される。例えば、事故点および事故原因を特定してから復旧作業に出発できるので、現場で事故点および事故原因を特定のための時間が不要になる。また復旧に必要な機材を準備してから出発できるので、不要な機材を持たず、また必要な機材を充実させることができる。
【００９８】
＜６＞状態推定
ここまでの説明は、対象システムである電力系統２０に非定常状態となるような事故が起きたとき、原因と結果を確率的に関連付ける例について説明した。しかし、監視装置１０は、非定常状態となるような事故が起きていなくても、定常状態での事象に関して、原因と結果を確率的に関連づけて同様の処理を行うことが可能である。この場合、定常的な状態を原因として推定することができる。
【００９９】
図９は、本実施例の監視装置の予め行う処理とリアルタイムで行う処理を示す図である。図９を参照すると、上段に、監視装置１０が事前に行う処理９１が示され、下段に監視装置１０がリアルタイムに行う処理９２が示されている。処理９１は、主に図１の第１確率管理部１１および第２確率管理部１２にて行われる。処理９２は、主に推定部１３にて行われる。監視装置１０は、事前確率を予め算出して設定しておき、リアルタイムで入力される計測信号から状態推定を行い、結果を出力する。事前確率は、過去に所定の状態（原因）が発生したときに起こった事象（結果）の履歴に基づき算出される。事象（結果）は、計測信号（あるいは計測信号から算出される特徴量）により表わされる。リアルタイムの処理としては、入力されるセンサ計測信号（あるいは計測信号から算出される特徴量）と事前確率を用いてベイズ定理で事後確率を算出し、状態（原因）の推定を行う。また、算出した事後確率により事前確率を更新する。状態推定の結果として、推定された原因、その原因の尤もらしさ、その原因に背反等があれば背反が運用者に提示される。
【０１００】
定常時の計測信号としては、時系列信号に加えて、各時点の状態値を利用できる。状態値は、電力系統２０においては電圧、電流、電力、周波数、位相、力率などである。ただし、これに限るものではない。
【０１０１】
電力系統２０に設置される計測装置（センサ）は、通常、電力系統２０の全ての状態が状態値として採取できるほど設置数が多くはないので、計測信号だけでは電力系統２０の状態を把握できない場合が多い。本実施例は、事前に電力系統２０の状態と計測信号の関係を確率的に関係付けておくことで、ベイズの定理を電力系統２０の状態の推定に利用する。
【０１０２】
電力系統２０の状態は、２４時間周期、あるいは１年周期で繰り返すという特性がある。この周期性の原因として、太陽の周回、人間の生活パタン、再生可能エネルギーの発電特性などがある。この周期性から、電力系統２０に現れる状態は統計的な頻度を考えることができ、確率として扱うことができる。このとき原因は前記したような変動要因であり、結果は過去実績あるいは系統構成に基づくシミュレーション計算などであり、これらの関係は事前に用意できる。本実施例によれば、限られた計測信号に基づき、計測信号（結果）から原因（系統状態）を確率的に推定することができる。
【０１０３】
なお、上記の説明では、定常時の状態値として、時系列信号のひとつの時刻の信号を利用するとした。これに対して、上記した非定常の事故時の波形を事象として扱う場合には、時間軸上の複数の信号を組み合わせて事象として扱う。本発明は、計測信号の周波数成分を解析する手段を備えて、計測信号の直流成分を状態値として利用して、高周波（高調波）成分を波形の特徴量として利用する。ここで、高周波（高調波）成分の大きさが小さいときには定常状態であるとし、逆に高周波成分が大きいときには非定常状態であるとして、電力系統２０の状態を判定することができる。この判定結果に基づいて、原因の推定手順を切り替えることができる。また、周波数解析の結果の直流成分のみを状態値として利用することで、高周波のノイズを低減できる効果が得られる。
【０１０４】
＜７＞高速化、非同期アクセス
入力した計測信号から推定した原因によって、事故点、事故原因を判定し、対応する作業の内容と手順を素早く決めることが復旧の早期化に繋がる。ここで最終的に復旧作業の内容および手順を判定するのは人間であるから、確率的には最も尤もらしい推定原因が一つ決まるとしても、それに準じる複数の推定原因を併せて提示して、人間の判断を支援することが望ましい。また、推定原因に対応する復旧作業内容を、過去事例に基づいて提示するならば、それも人間の判断の支援になる。これらの過去事例等は、事前にデータベースとして蓄積しておくことで、素早く検索可能となる。また、あるいはネットワークを経由した地点に置かれたサーバ等を利用しても良い。このためにはデータセンタ、あるいはクラウド等と呼ばれる既存の蓄積手段を利用できる。
【０１０５】
ネットワーク経由でデータベースを検索する場合には、その伝送容量、伝送速度等の制約から、検索結果を得るまでの時間遅延が発生する。また、作業者による指示によって支援データを検索するとき、作業者が検索キーを考えて、キーボード入力するまでに手間と時間が掛かる。本実施例では、計測信号を用いて確率的に推定した原因に基づいて、推定原因に関連した支援データを操作者の指示を待たずに検索発行して、検索結果を高速のバッファに蓄積してもよい。この動作は、言い換えれば、推定原因に基づいてデータ検索を非同期で実行することである。非同期に検索してバッファに蓄積した関連支援データはバッファから極めて高速に読み出せることになる。
【０１０６】
＜８＞非合理、想定外、関連なし
確率的な判定においては、尤もらしさ、整合性、矛盾、背反、等について様々な状況が発生しうる。本実施例の監視装置１０は、これらの確率的な状況を運用者に提示する。それにより運用者が復旧作業の内容および手順を判断するのを支援することができる。事前に用意する確率データには、事前に想定できない原因と結果を含めることはできない。例えば、極めて大規模な事故が起きるような事象は、発生する頻度が低いため、過去の履歴から確率的な関係を予め設定しておくことが難しい。このような原因により結果が起きたときも、上記した原因推定の手順によれば確率的に尤もらしい原因は求めることができる。しかし、本来の原因は事前に準備してないので、尤もらしさは低く算出される。このような状況は計測信号にノイズが入った場合にも起こりうる。
【０１０７】
本実施例では、上記のように監視装置１０は、推定原因と共に、その尤もらしさも運用者に提示するので、運用者はそれら事故と原因および原因の尤もらしさを見て判断することができる。
【０１０８】
また、事前に用意する確率データに基づいて計測信号から推定した原因が、別の計測信号と整合しない場合がある。例えば、計測信号から推定した原因が樹木接触であるのに、別の計測信号として入手した気象データは無風状態であることを示している場合である。無風であるのに樹木が揺れて線路と接触したことになり、原因と結果が気象データと整合しない。また、計測信号から推定した原因が樹木接触であるのに、別の計測信号として入手した地図データで事故点には樹木が無いことが示されている場合もある。地図では樹木が無いのに樹木が揺れて線路と接触したことになり、原因と結果が地図データと整合しない。
【０１０９】
本実施例では、監視装置１０は、計測信号から推定した原因が他のデータと整合しない場合、非合理であることを運用者に提示する。これにより、運用者は運用者の適切な判断を支援することができる。
【０１１０】
＜９＞イベント検出
時系列信号を対象にするとき、検出したい波形の有無、存在する時刻、周波数等の特徴量は事前に分かっていないことが多い。また、計測信号にはノイズが含まれていることが通常である。そこで計測信号を対象にした信号処理では、まず有意な波形を抽出するのが好適である。
【０１１１】
本実施例の監視装置１０は、予め設定した原因と結果の確率的関係から、リアルタイムに計測された計測信号を用いて原因を推定し、推定された原因の確率の大きさを、計測信号の有意性を判定するフィルタとして利用することにしてもよい。また、推定された原因の確率の大きさを、計測信号に含まれる特定の波形を抽出する検出器として利用することもできる。一般に、対象システムは定常状態にあり、稀に非定常状態である事故が発生するのであり、事故に対応する特定の波形を計測信号から見つけ出すことのメリットは大きい。
【０１１２】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【符号の説明】
【０１１３】
１０…監視装置、１１…確率管理部、１２…確率管理部、１３…推定部、１４…入力部、１５…出力部、１６…信号処理部、２０…電力系統、２１…配電変電所、２２…線路、２５…需要家、２６…事故、３１…制御対象機器、３２…監視対象機器、３５…センサ計測信号、３６…制御信号、３７…時間窓、７１…位相軌跡、７２…瞬時周波数
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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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