(57)【要約】      （修正有）【課題】１つ以上の有効性指標を改善する行動を選択すると同時に不確定性を低減する、ユーティリティグリッド上で取る行動を自動的に選択するためのシステム及び方法を提供する。【解決手段】グリッド行動効果は、信頼区間として表され、それらの重なりは、グリッド行動の制約された探索空間内で行動を選択するときに重みとして使用される。グリッド行動に対するユーティリティグリッドの応答は、グリッド行動の時間的及び空間的到達範囲によって測定及び解析され、次いで、その個々の選択されたグリッド行動の信頼区間を更新するために使用されうる。【選択図】図２
2019004695.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより実施される方法であって、
複数の可能なグリッド制御行動を含む、ユーティリティグリッド上の制御に変更を加える機会を得ることと、
それぞれの可能なグリッド制御行動の効果の信頼区間を含む、前記可能なグリッド制御行動の有効性データを受け取ることと、
プロセッサを使用して、前記有効性データの信頼区間の重なりに基づいてグリッド制御行動を選択することと、
前記選択されたグリッド制御行動を前記ユーティリティグリッド上で実施することとを含む方法。
【請求項２】
ユーティリティグリッド上の制御の最新の状態及び可能なグリッド制御行動を表す多次元空間を参照することによって、前記ユーティリティグリッド上の前記制御に変更を加える機会を決定することを更に含む、請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項３】
前記可能なグリッド制御行動は、制約された多次元空間によって定義され、前記制約された空間内の複数の点が、前記ユーティリティグリッドの通常の運用エンベロープを表す、請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項４】
ユーティリティグリッドパラメータに関するデータを収集することと、
前記グリッド制御行動の空間的到達範囲及び前記グリッド制御行動の時間的到達範囲に少なくとも部分的に基づいて、前記収集されたデータを解析することとを更に含む、請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項５】
前記グリッド制御行動の前記時間的到達範囲と、前記グリッド制御行動の前記空間的到達範囲の両方の内部にあるデータを、前記有効性データを記憶するように構成されたデータベースに追加することを更に含む、請求項４に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項６】
前記グリッド制御行動の前記空間的到達範囲及び前記グリッド制御行動の前記時間的到達範囲は、前記ユーティリティグリッドのモデルを使用して計算される、請求項４に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項７】
前記グリッド制御行動の前記空間的到達範囲及び前記グリッド制御行動の前記時間的到達範囲は、前記グリッド制御行動に時間的又は空間的に近接して取られる第２のグリッド制御行動に対するグリッド応答への、前記グリッド制御行動の影響から導出された信頼区間内から選択される、請求項４に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項８】
前記グリッド制御行動の前記選択は、ランダム化され、前記ランダム化は、前記効果の信頼区間の重なりに基づいて重み付けされる、請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項９】
前記グリッド制御行動の前記選択は、ガスパイプラインの近くの掘削に対する対処の選択である、請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項１０】
前記グリッド制御行動の前記選択は、キャパシタバンクのスイッチ状態又は負荷タップ切替器の位置の選択である、請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項１１】
前記グリッド制御行動の前記選択は、スケジュールされた行動を取る前の時間遅延の選択である、請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項１２】
前記グリッド制御行動の前記選択は、ランク順序優先度を待ち行列内の行動に割り当てることである、請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項１３】
前記有効性データは、掘削によるパイプラインの損傷リスクを含む、請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項１４】
前記有効性データは、電気グリッド需要家に供給される電圧を表すデータを含む、請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項１５】
グリッド制御行動を選択することは、個別のグリッド制御のセットに対する状態の組合せの選択である、請求項１に記載のコンピュータにより実施される方法。
【請求項１６】
グリッド制御行動を自動的に選択するためのシステムであって、
ユーティリティグリッド制御と、
ユーティリティグリッド制御状態の探索空間を記憶するように構成された探索空間メモリと、
前記ユーティリティグリッド制御状態の効果の信頼区間を含む有効性データを記憶するように構成された知識データベースと、
前記有効性データに基づいてユーティリティグリッド制御状態を選択するように構成された制御割当てプロセッサとを備えるシステム。
【請求項１７】
機会特定プロセッサを更に備える、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記ユーティリティグリッドに沿って配置されたグリッドセンサと、
前記知識データベースを更新するように構成された知識更新プロセッサとを更に備える、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
前記グリッド制御は、パイプラインの近くの掘削に対処するための派遣及びメッセージングシステムである、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
前記グリッド制御は、キャパシタバンク及び負荷タップ切替器である、請求項１５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
電気供給網、水道供給網及びガス供給網を含むユーティリティグリッドのスマートグリッド化の取り組みの最終的な目標は、効率性の向上、再生可能エネルギー源の発電への統合、障害の局所化及び特徴付け、障害の周辺でのユーティリティの経路指定によるリスク及び損失の軽減、可能性のあるグリッド異常への限られたメンテナンス作業員及びリソースの効果的な派遣などの目標、並びにそのような他の目標を推進するために、グリッド条件の連続的なリアルタイム自動最適化を可能にすることである。しかし、これらの取り組みは、最新のデータを集約し分析するというスキームを通じて可能なグリッドインテリジェンスの制約を受けてきた。これらのスキームは、相関に基づくグリッドインテリジェンス、及び、一定の知識レベル−複数のグリッド目標を追求するリアルタイム自動最適化を完全に実現するには不十分な場合がある−を作り出すのに時間を要し、特定のグリッド行動又はグリッド事象と、それらの行動又は事象の時間的及び／又は空間的に離れた効果との関係を特定するのに苦労する場合がある。
【０００２】
グリッドインテリジェンスに向けた最新のビッグデータモデリングアプローチも、グリッド上の現在存在する制御点を前提とすれば、容易に実行可能ではない結論をもたらす。また、その結論は、相関のみに基づいており、計算できない不確定性と、観測される関係を推進する潜在的な第３の変数から生じる不確定性と、それらの関係の方向性についての不確定性とを含む。この不確定性により、観測された関係を更に解釈して行動計画を立てるために、しばしばループ内に人間の専門家を必要とし、リアルタイム最適化を妨げる。グリッド運用の制御とは分離してデータを取り込んで処理するために、現在のアプローチは、グリッド制御と最適なグリッド条件との間の繋がりについて抽象的な理解しか達成できない。能動的機械学習技術は、完璧な実験的制御ができず、第３の変数の問題及び方向性の問題から生じる不確定性に依然として影響され易い。
【０００３】
リアルタイム多目的最適化は、ユーティリティグリッド運用の固有のトレードオフが適切に行われることを可能にするために、制御決定の特定の効果についての最新の因果関係知識を必要とする。制御の効果及びグリッドに影響する潜在的な独立変数に関する制御中心的な因果関係知識を生成し、グリッド障害を検出及び軽減しながら、望ましいグリッド条件を推進しかつ安全性及び効率性を促進するように、自動的、連続的かつリアルタイムにその知識を適用する能力が必要とされる。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の実施形態は、探索空間を受け取り、時間的及び空間的不確定性に基づいて実験単位を計算し、能動的制御のための機会を特定し、それらの機会のための制御状態を少なくとも部分的にランダム化手法で選択し、実験単位中にそれらの制御決定の影響に関して収集されるデータを収集し、収集されたデータを使用してユーティリティグリッドへの制御決定の全体的な影響の知識データベースを更新することによって、グリッド条件に対するグリッド運用決定の効果の因果関係知識を生成及び活用して、１つ以上のグリッド有効性指標を改善することを目的とする。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】グリッド行動の効果を決定し、効果的なグリッド行動を選択するための方法のフローチャートである。
【図２】グリッド行動の効果を決定し、効果的なグリッド行動を自動的に選択するための例示的なシステムのシステム図である。
【図３】本発明の例示的なシステム実施形態の構成要素間の情報の流れを図化したデータフロー図である。
【図４】ヒューマン・イン・ザ・ループを必要とするグリッド行動の有効性を決定し、効果的なヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動を選択するための方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
ユーティリティグリッド運用は、しばしば比較的広範な運用範囲にわたって変動しうる、多数の特定の制御及びキューの決定を伴う。これらの個別の制御決定に制御及び調整を加えることによって、ユーティリティグリッドの最新の運用エンベロープ内で実験が可能となり、制御決定に対するグリッド応答の因果関係知識を構築することが可能となる。これによって、制御が、グリッドインシデントに自動的に対処し、センサ及び構成要素の追加及び交換を含む将来のグリッド資産計画を支援するデータを創出し、実験及び最適化のシステムがグリッド運用の管理を通じてもたらす改善を監査及び検証することが可能となる。実験は、ユーティリティグリッド管理に向けた最新の機械学習ベースのアプローチに存在する探索と活用の間のトレードオフに対処するための適応的実験のプロトコルを含んでもよい。
【０００７】
図１は、本発明の方法例のフローチャートである。探索空間を受け取り１００、時間的及び空間的不確定性を使用して実験単位を計算し１０２、能動的制御の機会を特定し１０４、それらの機会のための制御状態をランダム化手法で選択し１０６、少なくとも実験単位中にそれらの制御決定の影響のデータを収集し１０８、ステップ１１０にて実験単位から収集されたデータを使用してユーティリティグリッド上での制御決定の全体的な影響の知識データベースを更新する。
【０００８】
探索空間を、ステップ１００にて受け取る。探索空間は、システムによる能動的制御に利用可能なグリッド制御であり、能動的制御によってグリッドが通常の運用エンベロープから外れないことを確実にするように、又はグリッド制御状態の能動的操作によって危険な条件若しくは条件の組合せが作り出されないことを確実にするように制約されうる。好ましくは、探索空間は、多次元空間であり、利用可能な各制御が１つの次元であり、１つの次元が、その制御の可能な状態を表す複数の離散点を有する。探索空間は、例えば、利用可能なグリッド制御及びそれらの状態をインデックス化し、連続している任意の制御状態を離散点の有限集合に低減し、次いで、グリッド運用履歴データに適用される機械学習などの解析技術を使用して、使用される運用履歴データにおけるグリッドの通常の運用中に生じるグリッド制御状態及びそれらの組合せのみを表す探索空間を作り出すことによって、決定されうる。探索空間は、実験を行い、知識を創出し及び／又はグリッド条件及び運用の改良を追求するように、グリッドの運用を調節するために、この例示的な方法に従って選択及び実施されうるグリッド制御状態及びそれらの組合せを表す。グリッド制御状態の組合せは、一度に単一の制御の操作を通じて可能となるよりも強力又は精確なグリッドパラメータの制御を提供しうる。
【０００９】
グリッド制御は、可能な制御状態に加えて、それらに関連付けられた下位プロパティを有しうる。これらの関連付けは、下位プロパティをメタデータとして記憶すること、又はそれらを次元として特定の制御に追加することによって行われ得る。これらの下位プロパティは、特定の制御を修正する頻度を含んでもよく、システム内での実験のための独立変数として取り扱うことができ、例えば、特定されたいくつかの機会において同じ制御を使用する場合に、その制御の効果をテストするために割り当てられた様々な機会において制御が能動化される頻度を変化させうる。この例では、当該制御は選択されているが、特定された機会の変化に適用すべく選択された変化は、制御自体の様々なレベルではなく、関連する下位プロパティの異なるレベルである。連続である下位プロパティは、連続変数の特定の範囲をユークリッド空間内の特定の点にビニングすること、及び／又は強力にテストされうるレベルの数を電力解析により決定し、そのレベルの数を使用して連続範囲内でテストされる離散点を作り出すことによって、離散的なレベルに割り当てられうる。制御のために特定された実験の機会に対するその制御状態及び下位プロパティ状態の割当ての相対的な頻度を割り当てることを通じて、制御状態と下位プロパティ状態の両方を要因的な実験設計を使用して選択することによって、下位プロパティも、制御の状態自体と共に実験設計に含まれうる。
【００１０】
一部の実施形態では、グリッド制御は、グリッドの要素に直接作用する自動化されたグリッド制御に加えて又は代えて、メンテナンス、調査及び修繕タスクなどのヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動のスケジューリング及び／又は優先順位付けを含みうる。これらの場合、これらの制御は、自動的なタスクのスケジューリング及びリソースの配分、並びにヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動を指示し、電子メール、テキストメッセージ又は同様の通信などの自動メッセージによってディスパッチャ又はグリッドメンテナンス作業員に伝達されるキューの順序又は命令を通じて、システムに適用される。制御は、他のグリッド制御と同じように、キューを構築する際に使用されうる様々な優先順位値、又はヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動が実行される時間期間に対応する複数の点を有し、場合によっては、リソースがヒューマン・イン・ザ・ループ行動の実行を指示されない「何もしない」選択肢を表す点を有する次元として、探索空間内で表されうる。
【００１１】
ステップ１０２にて複数の実験単位を構成するために、時間的及び空間的不確定性データが使用される。時間的及び空間的不確定性は、グリッド制御の変化の近くの、その変化の効果が観測可能に生じうる時間的及び空間的領域である。電気グリッド上の時間的不確定性期間の例は、グリッド制御が電力ラインの電流を増加させることにより温度を変化させ、それによってその電流増加を経験する電力ラインの弛みレベルが変化する際の遅延影響に要する期間である。電力グリッド上の空間的不確定性エリアの例は、ラインの電流を増加させる制御において、制御との近接度及びグリッドを通じた電流増加に基づいて、ラインが温度の変化を示し、それにより弛み挙動を示すエリアである。これらの不確定性値は、グリッド全体のものでもよいし、又は、様々な制御の可能な又は予想される遅延若しくは広域効果の顕著な差を有しうるところの異なる制御に関連付けられた不確定性の差とより精確に一致させるために、特定の制御の操作に特有のものでもよい。不確定性は、機械学習技術を使用して、過去のデータをマイニングして、グリッド制御と相関する応答との間の繋がりを特定し、応答が観測される期間及びエリアを特定することを通じて決定されてもよく、又は、構成要素モデルを使用したグリッド応答のモデリングを通じて決定されてもよく、又は、特定のグリッド行動を推進し、測定されたグリッド応答を観測して、グリッド制御に対する十分な量のグリッド応答を取り込みながら可能な限り小さな時間及び空間エリアを特定することによって、実験を通じてそれ自体が決定されてもよい。空間的及び／又は時間的不確定性期間内に取り込まれた応答の量は、時間及び／又は空間が応答を含む信頼区間として表現されてもよく、例えば、不確定性の決定への機械学習アプローチは、遅延／広域効果が生じる９５％又は９９％の信頼性がある時間量又は空間領域を特定しうる。この不確定性データから、制御に変更が加えられたときに、隣接する時間及び空間で実行されグリッド制御の選択された変更に関連付けられたデータの収集に干渉する遅延及び／又は広域効果を作り出すような制御の他の変化によって交絡されることなくそのデータを収集できることを確実にするように実験単位を構成することができる。実験単位は、グリッド制御の周囲の空間エリア及び時間を定義し、もって、そのグリッド制御がグリッドパラメータ及びグリッド条件へのグリッド制御の効果のトライアルの一部として変更されたときに、それらの実験単位が、実験単位に重なり、よってトライアル中に収集されたデータと潜在的に交絡する場合に、他のトライアルが生じることが防止されうる。実験単位がカバーするのは、グリッド自体の全体的な空間範囲よりも小さくなりうる。実験単位の時間成分も、あるトライアルが、その効果がデータ収集期間内に取り込まれることを確実にし、よって、別のトライアルが実行されうる前に潜在的な持ち越し効果がクリアアウト（clearout）することを可能にすることによって、次のトライアルと交絡しないことを確実にする。
【００１２】
制御の組合せを伴うトライアルは、例えば、組合せトライアル内の制御のいずれかに関連付けられた最大エリア及び最長時間を取ることによって決定されたそれらの実験単位を有してもよく、又は、実験単位は、探索空間内の各点について個別に計算されてもよく、探索空間内の点は、グリッド制御状態の特定の組合せを表す。不確定性値及び実験単位は、同様に計算されてもよく、唯一の制御の代わりに制御の特定の組合せに関連付けられた結果を見出すように履歴データに機械学習を適用し、効果が観測されうる時間及びエリアを決定し、又は、グリッドモデル上の制御の複合効果をモデリングし、又は関連するデータが収集される時間及び／又は空間を変化させながら制御の組合せが実施される実験を行い、この情報を使用して、グリッド上の選択された制御の組合せの効果を観測し、その制御の組合せの特定のトライアルと交絡しうる他の制御選択を除外する期間を設定する。
【００１３】
時間的及び空間的不確定性データ自体は、グリッド制御状態に変化を与えてもよく、その変化の効果を異なる時間にわたって観測し、様々なレベルの空間的及び／又は時間的不確定性を実験の独立変数として取り扱うことによって、実験を通じて見出されうる。これらの実験では、変更を加えられる制御は、それらの特定の時間的及び空間的不確定性を良好に理解するのに望ましい制御である。これらの実験では、従属変数は、不確定性がテストされるグリッド行動から得られる全体の変化値の観測がベースラインとして使用されることを確実にするように選択された、より大きな時間的及び空間的不確定性値を有するトライアルによって決定されたベースライン変化値と比べた、グリッドの変化の程度である。実験の空間的及び／又は時間的不確定性内で観測された変化が、有意な閾値を超える量でベースライン値から外れることは、効果が捉えられていないか、又はデータ収集のより大きな部分が交絡による影響を受けていることを示す。有意な閾値は、制御されモニタリングされる特定の変数の基準値又は公差によって確立された信頼区間を使用して計算されうる。空間的及び／又は時間的不確定性は、遅延効果を取り込み顕著な交絡問題を回避する有効な標本を提供しながら不確定性の最小の期間及びエリアを提供し、よって実験の機会数を最大化するように、ベースラインからの分散が有意な閾値を超える点で選択されうる。
【００１４】
空間的及び時間的不確定性を見出すトライアル設計の一例は、第１の制御行動の時間的不確定性を決定するために、同じ場所で又は制御行動の既知の若しくは予想される空間的不確定性内で第１の制御行動の直後に第２の制御行動を続け、第１の行動が第２に対するシステム応答に特定の有意な閾値を越えて作用しない期間が見つかるまで、２つの制御状態の変化の間の遅延を徐々に増加させることによる。空間的不確定性は、最も近い制御同士を切り替えて、次いで、空間的に近接した行動が有意な閾値を超えてシステム応答に互いに作用しない空間的距離が見出されるまで、代わりに切り替えられる更に離れた制御を徐々に選択することによって、同様に見つけられうる。
【００１５】
任意選択的に、不確定性の初期値は、例えば、時間を成分とする主成分分析を適用して、グリッド制御に関連付けられた時間的及び空間的不確定性の推定値を作り出すことによって、グリッド行動及び応答の従前に収集された履歴データの分析から導出されうる。代わりに、従前のデータを使用せずに、実験から収集されたデータのみに基づく純粋に経験的なアプローチを使用してもよい。初期の不確定性値は、探索される探索空間を制限するために、不確定性値の人的予測の形式を取りうるか又はそのような実験の外側境界、例えば、その時間的不確定性値を実験的に見出すことを限定する最大限可能な時間的不確定性などを提供しうる、ヒューマン・イン・ザ・ループ入力によっても得られうる。任意選択的に、システム構成要素及びそれらの運用の物理に基づく計算により不確定性値を計算してもよい。
【００１６】
任意選択的に、時間的及び空間的不確定性は、特定のグリッド行動によって影響される空間的及び／又は時間的エリアに影響しうる、一日における時刻、周辺温度などの様々な外部条件、又は他のグリッド要素の状態及びそれらの組合せ若しくは近隣の障害の有無などの内部条件に対応して、複数の値を有してもよい。これらの条件は、例えば、不確定性の特定の値を特定の条件に関連付ける、不確定性値のメタデータとして記憶されてもよく、メタデータは、選択された不確定性値を、それらの値が当てはまる条件にマッチングさせることによって、様々な可能な値の中から選択をするため使用される。それらの条件は、機会を決定するとき又は実験単位を構成するときに、例えば、条件が時間帯である場合に、システムクロックを使用して時間帯を決定するという形で、又は別の例では、関連する条件値を示すグリッドセンサからのデータを使用し、それらの条件値を不確定性のメタデータと比較して、時間及び／又は条件のために適切な不確定性値を選択するという形で、参照されうる。
【００１７】
任意選択的に、時間的及び空間的不確定性に加えて、実験単位を構成及び調整するために追加的な変数を使用してもよい。制御によって影響されるグリッドパラメータなどの属性は、制御の従前のトライアルによってパラメータが影響されるか否かを観測することによって特徴付けし、例えばメタデータとして、グリッド制御の特定の変化に関連付けることができる。これらの属性は、時間的及び空間的不確定性と組み合わせ、時間的及び空間的不確定性の間の重なり及び追加的な変数の一部又は全ての重なりを使用して、時間的及び空間的エリアをその実験と共有するそれらの追加的な変数に影響するような、進行中又は同時に行われる実験との間で変化が交絡することを防止しながら、グリッド制御のどこに変化を与えるかを決定することによって、グリッド全体にわたって実験を調整することができる。例えば、グリッド制御の変化に関連付けられた追加的な変数には、その特定の制御の変化によって、電気グリッド上の利用可能な電力、電力品質及びライン温度など、どのグリッドパラメータが影響されるかを含むことができる。電力品質及び利用可能な電力に影響する制御の変化は、電力品質への効果が互いに交絡することを防止するために、電力品質にも影響する制御の変化に関連付けられた時間的及び空間的不確定性から除外することができる一方、ライン温度のみに影響する制御の変化、又はライン温度及び電力品質に影響し、利用可能な電力に関する効果を伴わない制御の変化は、その時間的及び空間的不確定性が、利用可能な電力のみに影響する制御の変化の時間的及び空間的不確定性に重なることを許可されてもよい。それらの時間的及び空間的不確定性領域の一部又は全てが共有されていたとしても、関連性のない指標のみがそれぞれの制御の変化により影響されるためである。
【００１８】
実験単位は、それらに関連付けられた潜在変数も有しうる。これらは、一部の例では、実験単位を記述するメタデータとして関連付けられうる。潜在変数は、実験単位に影響しグリッドへの可能な又は期待される影響を有する検出された特定の条件、例えば、その時間及び場所における周辺温度などの、実験単位内の最新の条件などを表すデータである。潜在変数は、グリッドに沿って配置されたセンサによって検出され、実験単位における条件が変化すると動的に更新されてもよく、実験単位に制御を割り当てる時点の潜在変数は、その特定の実験単位に関連付けられる。
【００１９】
このアプローチを使用して、所与の制御の変化の時間的不確定性を変化させ、観測されるデータに対して異なる時間期間がもたらす効果を観測することによって、遅延効果又は空間的不確定性のみならず、グリッド上で生じる共振及び周期的な効果を検出し、不確定性エリアを決定し、実験単位内のそのような効果、及び変化を導入する機会の認識を明らかにしてもよい。時間的不確定性期間の継続期間に変更を加えることは、周期的又は共振の効果の頻度に対して時間的不確定性が増加するという形で差を顕現させることにより、それらの周期的又は共振の効果を出現させうる。変化する時間的不確定性および実験単位の長さの間で観測された差分をフーリエ又はウェーブレット解析することにより、調和的又は周期的な効果の存在を決定しうる。
【００２０】
制御状態に変更を加える機会が、ステップ１０４にて特定される。存立可能な複数の選択肢が探索空間内にある場合には、その探索空間、最新のグリッド条件、並びに、他のトライアルによる実験単位の存在、及びそれらが潜在的な機会としての実験単位とどの程度合致するかに基づいて、制御状態に変更を加える機会が存在する。制御に変更を加えることは、グリッド応答に対するグリッド制御又はグリッド制御の組合せの効果に関する実験に、直接にグリッドパラメータに関して、又は複数のグリッドパラメータを組み合わせる目的関数の出力に関して、トライアルを追加する機会を提供する。目的関数は、特定の範囲内に留まる必要があるグリッドパラメータに対応するために、非線形、有界及び／又は不連続であってもよく、又はグリッド全体のパフォーマンスへのそのグリッドパラメータの影響は、特定の転換点又は非線形性の影響を受ける。グリッド制御に変更を加える機会の存在は、グリッド条件を受け取ること、様々な制御状態にある既に進行中のトライアルにおける任意の実験単位データを受け取ること、探索空間を探査して、制御状態に引き起こされる変化が空間及び時間において既存のいかなる実験単位とも重ならない探索空間の要素を特定すること、及び検出された最新のグリッド条件に関して、選択されうる制御状態がグリッドの通常の運用エンベロープ内にあることに基づき、決定されうる。他の実験単位との時間及び空間の重なりを防止することは、それらの進行中のトライアルが新たなトライアルによって交絡されず、新たなトライアルが進行中のトライアルからの持ち越し効果を受けないことを確実にする。
【００２１】
制御状態は、厳密に劣る制御状態が選択される可能性を除外するために、それらの効果に関する最新の知識レベル、及びそれらの効果が最新のグリッド条件について目的関数の出力を推進する程度の計算によってフィルタリングもされうる。このことは、例えば、制御の有効性の知識が平均及び信頼区間として記憶されている場合に、可能な各制御状態の信頼区間の範囲について目的関数を計算し、目的関数の予測出力の最高の範囲を含む可能な制御状態と重複する、目的関数の予測出力の範囲を有する可能な制御状態のみを特定することによって、行われうる。
【００２２】
例えば電気グリッド上で測定されたグリッドパラメータのセットについて値を生成することによって、所望のグリッド条件及び結果を組み合せ、重み付けして、制御の有効性のスコアを作り出すために、目的関数が使用されてもよく、目的関数は、利用可能な電力、太陽光又は風力などの再生可能エネルギー源によって供給される電力の量、及び理想的な６０ｈＺに対する電圧正弦波の忠実度に関連する項を有してもよい。目的関数によって、多様なグリッド目標が同時に追求され、より多くの再生可能エネルギー源が例示的な電気グリッド上で利用されるときの電力品質の劣化など、それらのグリッド目標間のトレードオフを管理することが可能になる。目的関数は、選択されたグリッド制御がグリッド目標を推進する程度を予測するために、又は、１つ以上のグリッド制御状態の特定の変化に関連付けられ収集されたグリッドパラメータデータに適用された場合におけるそれらのグリッド制御の全体的な有効性を決定するために、使用されうる。
【００２３】
ステップ１０６にて、変更を加える機会に制御状態が割り当てられる。制御状態の割当ては、ステップ１０４にて特定された機会に割り当てられうる可能な制御状態又は制御状態の組合せのうちの１つの選択であり、任意選択的に、選択された制御状態又は制御状態の組合せのための実験単位を作り出すために使用される空間的及び時間的不確定性の変化を含む、選択された制御状態又は制御状態の組合せに関連付けられた下位変数の割当てを含みうる。割当ては、実験設計の原理に従い、ステップ１０４にて特定された各機会を、そのステップにて特定された可能なグリッド制御状態の有効性を比較する実験のトライアルとして取り扱う。選択は、ランダム化されてもよく、ランダム化は、所与の機会のための可能な制御状態間で全体として確率論的であってもよく、又は、他の実験設計の原理を実施するように、及び／又は適応的実験を有効化し、又は経時的にグリッド全体の多数のトライアルから出現するグリッド制御効果の知識の探索と活用をバランスさせるように、制約されてもよい。
【００２４】
ステップ１０６の制御状態割当てプロセスにて実施されうる実験設計の原理の例には、バランス化、カウンタバランス化及びブロック化が含まれうる。バランス化は、検証される制御状態の全ての組合せが、同じ数だけ観測されることを確実にし、これは、全ての組合せが等しい回数選択されることを意味する。このことは、例えば、ステップ１０４に従って、変更を加える機会のセットを特定し、制御状態の各変更を等しい量にしつつ機会のセットを同時に選択することによって行われうる。カウンタバランス化は、制御状態がグリッドに適用される順序に変更を加えることの潜在的な効果を明らかにするために、それらの制御状態を適用する可能な順序のそれぞれが実現されることを確実にするように、グリッド制御状態の連続する変更の順序を調節することである。カウンタバランス化は、ステップ１０４にて複数の機会を特定し、カウンタバランス化されたグリッド制御状態のセットを、その機会のセット全体を適用するように構成することによっても行われうる。カウンタバランス化は、過去の選択の順序及び既に実行されたトライアルにおける可能な様々な順序の事例数に基づいて制御状態の選択の頻度を動的に重み付けることによって、部分的にも実施されうる。ブロック化は、類似性による実験グループの配置であり、この類似性は、所与の機会のための場所及びグリッド条件、並びに、ブロック若しくは下位グループを形成するために、又は同様の機会の既存のブロック若しくは下位グループに機会を割り当てるために、それらの機会について計算された類似性に基づいて、機会特定ステップ１０４の一部として特定されうる。トライアルは、次いで、ブロック又は下位グループ内でのグリッド制御選択の適正な範囲を確保するように、それらの下位グループ内でバランス化、カウンタバランス化及び／又はランダム化されうる。
【００２５】
機会のための制御状態の選択は、適応的実験の原理を適用して、有望性の低い可能な制御状態を素早く除外し、グリッド運用をより改善しそうな制御状態のテストに集中することによって、実験プロセスを円滑化するために重み付け又は制御されうる。実験の円滑化に加えて、割当ての重み付け又は制御は、特定のグリッド制御状態の有効性を見出すための探索空間及びトライアルの探索と、それらのグリッド制御状態の効果の最新の知識レベルの活用とをバランスさせるためにも行われうる。機会のための制御状態の選択を重み付け又は制御することは、機会特定ステップ１０４において、予測される目的出力がそれらの影響の平均及び信頼区間において重なり合うものの変化のみを考慮することによって行われてもよいし、選択段階において、目的出力を予測し、例えば、確率マッチングによって、又は最高の目的出力を作り出すために見込みの最小閾値を有することによって、それらを選択段階にて使用し、その閾値を上回る可能な制御状態からのみ確率論的に選択をすることによって行われてもよい。
【００２６】
機会への制御状態の割当てのランダム化を重み付けるアプローチは、連続的に有効にされてもよく、又は知識が特定の閾値を超えるときにのみ有効にされてもよい。これらの閾値は、ユーザによって設定されてもよく、例えば、信頼区間の幅、又は特定の制御状態が目的関数に応じて所与のグリッド条件について最適となる見込みの差などの要因に基づきうる。
【００２７】
ステップ１０４にて特定された機会のためにステップ１０６にてグリッド制御状態の選択のランダム化を調節する特定の一例では、その機会において選択される様々な制御状態の確率を決定するために、確率マッチングが使用される。この例では、確率マッチングの適用は、最新のグリッド条件及び目的関数と共に制御状態の影響の点推定及び信頼区間を使用して、この例における３つの潜在的な制御状態のそれぞれが目的関数の最高出力を作り出すであろう見込みを計算することによって、まず決定される。潜在的な各制御状態の点推定の信頼区間の重なりは、制御が実施されるときに、目的関数の最高出力、したがってグリッド上で最も好適な条件を作り出すためにそれらの制御状態が他よりも優位である範囲を表す。ここで計算された確率は、潜在的な制御状態の間で純粋に確率論的なランダム化を使用するのではなく確率マッチングすべきである旨を決定するために使用される閾値と比較され、閾値は確率の差である。この例では、潜在的な制御状態Ａが、目的出力を最も推進する６５％の可能性を有し、潜在的な制御状態Ｂが、目的出力を最も推進する２５％の可能性を有し、潜在的な制御状態Ｃが、目的出力を最も推進する１０％の可能性を有する。他と比べて潜在的な制御状態Ａの優位性が非常に高いため、これは、確率マッチングを行うのに必要となる閾値を超える。閾値をテストするために初めに使用された確率は、次いで、その機会のために各制御状態が選択され、機会の時間及び場所においてグリッド上で実施される見込みを決定するために使用される。この例の場合、このことは、選択プロセスが、潜在的な制御状態Ａを機会に割り当てることに６５％の可能性、潜在的な制御状態Ｂを機会に割り当てることに２５％の可能性、及び潜在的な制御状態Ｃを機会に割り当てることに１０％の可能性を有することを意味する。このことは、制御状態がグリッド上で実施されるときに、目的関数の出力を最も推進し、よってグリッドの最も望ましい条件及び結果を推進する見込みを高めるべく決定がされるように、選択を重み付けする一方で、潜在的な制御状態のそれぞれが、グリッド上で実施されて、その潜在的な制御状態の追加的なトライアルを提供して、制御状態の効果の知識を改良する可能性を有することを確実にする。
【００２８】
実験する特定された機会のためのグリッド制御状態又は遅延期間の選択によって実施される実験設計には、調節可能な変数の組合せ（特定の制御状態の組合せなど）及び／又は下位変数（切換の頻度など）をテストするための要因実験、並びに、グリッド行動が取られる特定の順序から生じる効果をテストするためのラテン方格及び部分ラテン方格の設計などの複雑な設計が含まれうる。これらの実験設計は、例えば、複数段階の選択プロセスを有することによって実施されてもよく、その機会のために１つの独立変数が決定され、要因設計における他の変数又は下位変数の選択並びにこれに引き続く部分及び完全ラテン方格の設計の選択の見込みが動的に更新され、これにより要因設計における特定の組合せの選択の見込みが高められ、又は部分ラテン方格設計に従って標本を提供する見込みを高めるように特定の順序がテストされる。
【００２９】
機会への内容の割当ては、機会が存在しグリッド制御が割り当てられようとしている実験単位に関連付けられた潜在変数により影響されうる。潜在変数データは、選択基準の特定のセット、例えば、同様の条件に存在する機会をクラスタリングするためのもの、に機会を割り当てるために、又は関連付けられた潜在変数によって示されるさまざまな条件の下で特定の応答の効果をテストするために、使用されうる。所与の実験単位に存在する潜在変数に特有の有効性データが、特定の制御決定が優れているであろう確率を特に決定するためにも使用されてもよく、潜在変数の条件に固有の平均及び信頼区間が、選択に影響を与えるために使用されうる。
【００３０】
選択された制御状態の影響は、ステップ１０８にて測定される。測定は、例えば、ガスグリッド上の圧力、水道グリッド上の流量、又は電力グリッド上の電圧波形品質などの様々なグリッドパラメータを測定する、グリッドに沿って配置されたセンサによって行われる。測定値は、較正されたセンサ上のこれらのグリッドパラメータとしてセンサによって報告されてもよく、又は自動実験較正解釈システムによる分析のために生のセンサ出力波形として報告されてもよい。データは、実験機会に割り当てられた制御状態のための実験単位内で収集され、これは、それが、割り当てられた制御状態の効果が交絡なしに観測されうる期間及びエリアであるためである。任意選択的に、センサモニタリングは、連続的であり及び／又はグリッドワイドであり、実験単位中に記録されたデータ点が、これらの特定の実験単位にビニングされてもよい。
【００３１】
測定値は、ステップ１１０にて制御行動に対するグリッド応答の知識を更新するために使用される。制御行動に対するグリッド応答の知識は、特定の制御状態又は制御状態のセットがグリッドパラメータにどのように影響するかの目安であり、グリッドパラメータは、制御状態が変更されたときに、グリッドパラメータデータを収集するグリッド沿いのセンサによって測定されうる。グリッド応答の知識は、可能なグリッド制御状態のセットを表す探索空間内の各点についての点推定及び信頼区間のデータベースとして記憶されうる。知識は、グリッドパラメータ自体として保存されてもよく、又は、任意選択的に、測定されたグリッドパラメータの複数の範囲又は好適な複数の値で構成されるグリッド目標を表す目的関数の出力によって保存されてもよい。グリッド応答の知識が平均及び信頼区間として記憶される場合、平均は、最新のトライアル中に観測された結果（割り当てられた制御状態又は状態のセットのための実験単位内で収集されたデータ）を、平均を計算するために使用された観測グループに標本として追加し、追加的な新たなデータ点を用いながら新たな平均を計算することによって更新されうる。信頼区間は、データセットに追加されるトライアルの数に基づいて標本サイズを増加させ、データセットに追加される新たな１つ又は複数のトライアルを含む更新された標本サイズを使用して、更新された信頼区間を計算することによって更新されうる。平均及び信頼区間は、繰り返し更新され、知識データベースを構築するために標本が次々に追加されうる。
【００３２】
本発明のシステム及び方法は、一部の例では、減算法を適用することによって、グリッド行動の空間的及び／又は時間的不確定性、グリッドパラメータ又はその下位プロパティへのその効果を分離することを含めて、特定のグリッド行動の効果を他のグリッド行動及び応答の複雑なバックグラウンドから分離しうる。減算法は、グリッドの進行中の挙動についてベースライングリッドパラメータを、通常通り進行中の他のグリッド行動及び応答に基づいて決定し、それらのベースライングリッドパラメータを、特定の選択されたグリッド行動のための実験単位中に生じたグリッドパラメータ測定値から減算して、測定されるグリッドパラメータへのそのグリッド行動の効果を分離することによって適用されうる。このベースラインは、特定の期間内でグリッドパラメータを測定するセンサの経時的なセンサデータの集約から決定されメモリに記憶されてもよく、システムの制御又は知識内の特定の制御によって更に解析されてもよく、又は、制御が機会に確率論的に割り当てられるベースライン期間を通じて定期的に更新されてもよい。
【００３３】
潜在変数が実験単位に関連付けられる場合、それらの潜在変数は、また、入って来るデータを解析し、例えば、平均及び信頼区間を計算するときにクラスタリングを使用するために、特定のデータセットに実験単位からのデータを割り当てるために、又は特別な潜在変数値がある場合に制御を実施するために特有のデータセットを構成及び更新するために、使用されうる。
【００３４】
制御行動に対するグリッド応答の知識は、グリッド制御決定を連続的かつリアルタイムに改善して目的値を推進するために使用されうる。このことは、グリッド制御の探索空間の探索と活用をバランスさせて、応答がグリッド目的を推進するようなグリッド制御を選択するために、適応的実験又は重み付けランダム化の状況で行われてもよく、又は、それらは、グリッド条件へのグリッド制御の効果の計算に基づいて制御を選択することを通じて、目的関数の最大化を追求する別々の活用ルーチンによって使用されてもよい。このことは、目的関数出力としてデータベースに記憶された知識を使用して直接行われてもよく、又は最新のグリッド条件及びグリッドパラメータへのグリッド制御の効果が、制御の適用及びそれらの推定されたパラメータ、計算された目的関数出力、及び選択されグリッドに適用される最良の（殆どの例では最高の）目的値を推進する制御から生じるグリッドパラメータを推定するために使用されてもよい。
【００３５】
任意選択的に、グリッド要素パフォーマンスの因果関係知識は、グリッドに対する新たな要素の資産計画及び統合のために使用されうる。グリッドパラメータを変更し、本発明の例示的な実施形態に従って自動的に制御されうる新たな制御を提供するグリッド要素の場合、グリッド要素パフォーマンスの期待される影響は、本発明の方法及び／又はシステムの適用による過去の設置及び統合中に創出されたグリッド運用データに基づいて計算されうる。このデータは、例えば、電気グリッド上に既に設置された太陽光発電インバータの制御状態に変更を加えるトライアルを使用して、電力品質及び需要充足へのインバータの影響など、設置されたインバータのグリッドパラメータへの影響を決定し、次いで、提案された場所にインバータを設置することの効果を予測するために、提案された場所に設置されうる類似のインバータについて、提案された場所で検出されたグリッド条件にその知識を組み合わせることによって創出されうる。
【００３６】
これらの実験から導出された情報は、例えば、障害発生の周辺の期間から集約されたグリッドセンサ及び制御データに適用される、パターンマッチング、ベイジアン因果関係ネットワーク、マルコフ連鎖モデリング、及び／又は主成分分析などを通じて導出されうる障害予知指標を見出し、変更を加える機会において特定のグリッド制御行動を選択するために使用される目的関数に、それらの障害予知指標を導入することによって、グリッド上の経時的な障害の数を軽減するために、適用されうる。これらの目的関数には、例えば、特定された障害予知指標の外に残る部分に値を割り当てる項が含まれてもよく、例えば、通常であればより好適である制御状態の組合せが、より高い障害の発生と関連するようなストレスをグリッドに生じさせうるときに、通常は余り適さない制御状態の組合せを選択させうる。障害予知指標は、例えば、電気グリッド上のライン温度、ライン弛み若しくは電力品質、ガスグリッド上の圧力、又は水道グリッド上の流量などのグリッドパラメータでありうる。
【００３７】
本発明のこの方法又は他の例を通じて導出された知識は、グリッド上の風水害などの事象の効果の緩和を自動的に試みるために、ユーティリティグリッド上の緊急対応に適用されうる。制御状態及び／又はそれらの制御状態の組合せの既知の効果には、特定のエリアを通る電力、水道又はガスフローなどの局所的な特定のグリッド条件の効果が含まれうる。このことは、需要を満たす又は消費目標に達するなどのユーティリティサービス指標を通常は低下させうる一方、システムは、水道若しくはガスライン上の漏洩、又は電気グリッド上の障害若しくは機能停止したラインなどの状況の検出に応じて、代替的な目的関数又は目的関数中の項を適用し、グリッドパラメータの値を調節して、影響されるエリアの分離を評価し、この代替的な目的を実現するグリッド制御及びグリッド制御の組合せを探索空間から選択するように切り替えることができる。影響されるエリア及び時間は、人間のグリッドオペレータからの入力によって示されてもよく、又は、特定のセンサ応答が分離を必要とするグリッド故障、漏洩若しくは損傷を示していることを示す分類子に従って、センサ及びグリッドインテリジェンスシステムによって自動的に検出されてもよい。任意選択的に、分類子は、機械学習又は実験データの収集を通じて創出されてもよい。一部の例では、グリッド要素間の関係の変化及び期待される挙動からの偏差が、グリッドに沿う故障の存在並びに場合によって性質及び場所を示す。期待される応答挙動からの偏差を使用して電気グリッド上の障害を特定し分類する例において、グリッドの互いに独立していたセグメントが、互いに影響する制御の変化に対する相関する応答を示す場合、この相関の発生は、グリッドのそれらのセグメント間の短絡を示しうる。
【００３８】
図２は、本発明の例示的な実施形態のシステム図である。メモリは、フラッシュメモリ、磁気媒体を使用するハードディスクドライブなどの既知のコンピュータ記憶手段であってもよく、又は、データを記憶することができ、頻繁かつ定期的にアクセスされうる、他のデータ記憶手段であってもよい。プロセッサは、ソフトウェア命令により計算を行うように構成されうる。構成要素間の接続は、ハードワイヤード、複数段の共通プロセッサの使用、様々な８０２．１１プロトコル、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）若しくはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格、イーサネットなどの有線若しくは無線手段によるネットワーク接続、又は別個のセンサ、プロセッサ、メモリ及びモジュールの間でデータを送信する他の既知の手段でありうる。センサ、メモリ、プロセッサ及びモジュールは、センサ自体を含む様々な場所に分散されてもよく、又は中間若しくは中央の場所に共に配置されてもよい。
【００３９】
グリッド制御２００は、グリッドに作用してグリッドの変化を作り出す制御可能なグリッド要素であり、システムによって自動的に制御されうる。これらには、例えば、電気グリッド上の、スイッチ、制御可能な電力貯蔵装置、インバータ及びパワーコンディショナが含まれてもよく、水道グリッド上の、例えば、バルブ、スイッチ、ポンプ及び処理設備が含まれてもよく、ガスグリッド上の、例えば、供給源、バルブ及びスイッチが含まれてもよい。これらの制御は、システムの残り部分とネットワーク接続され、残り部分は、例えば、電気グリッド上の利用可能な電力、電力品質、電流、電圧及び／又はライン弛み、ガスグリッド上の圧力、漏洩及び需要充足、又は水道グリッド上の漏洩、需要サービス及び水純度など、これらの制御により影響される様々なグリッドパラメータへの影響を探索及び活用するために、これらの制御の特定の状態を指示する。
【００４０】
実験単位プロセッサ２０２は、クリアアウト及びデータ記録期間の継続期間、並びにグリッド制御に対する変化の観測及び緩衝のエリアを計算するように構成されたプロセッサである。プロセッサは、いくつかのアプローチのうちの１つ以上によって、これらの継続期間及びエリアを計算するように構成されうる。継続期間及びエリアを計算する例示的な１つのアプローチは、グリッド制御の従前に観測された遅延効果について受け取られたデータを変換し、それを継続期間及びエリアに変換し、そのデータの分析を通じて、グリッド制御の効果が操作に続いて観測されるエリア及び時間の信頼区間（９５％又は９９％の信頼区間など）を決定することによる。継続期間及びエリアを計算する別の例示的なアプローチは、グリッド応答のモデルを使用して、予想される遅延効果をシミュレートし予測することによる。継続期間及びエリアを計算する別の例示的なアプローチは、期間及びエリア自体が、グリッド制御における変化のグリッドパラメータに対する効果に関する実験中に独立変数として使用されるデータを生成し、例えば、グリッド制御決定の同じセットについて４０分と１時間の両方のクリアアウト期間でトライアルを実行し、観測される効果の差が、クリーンなデータから交絡されたデータへと閾値を超えたことを示しているときに、それらの閾値をグリッド制御に対する特定の変化に関連付けられうるクリアアウト及びデータ記録のためのエリア及び継続期間として使用することによる。
【００４１】
実験単位メモリ２０４は、実験単位プロセッサ２０２によって計算された実験単位データを受け取り記憶するように構成されたメモリであり、実験単位データは、次いで、グリッド制御に変更を加える機会を特定し、特定のグリッド制御決定に関連付けられたデータを収集するためのエリア及び時間を決定するために使用される。実験単位データは、グリッド制御に対する特定の変化についてのクリアアウト及び観測のための継続期間及びエリアであり、グリッド制御状態に対する多くの変化から生じると共にグリッドパラメータにおけるそのような遅延効果の観測を確実にする遅延効果と、グリッドパラメータへのグリッド制御の効果を決定するときに、そのような効果がグリッド制御状態を変更する後続のトライアルと交絡するのを防止する必要性と、を考慮して計算される。
【００４２】
機会特定プロセッサ２０６は、実験単位メモリ２０４からの実験単位データ、グリッドセンサ２１２によって検出された様々なグリッドパラメータの条件、及び探索空間メモリ２１８に記憶された探索空間に基づいて、特定の場所及び時間でグリッド制御２００に変更を加える可能性を計算するように構成されたプロセッサである。探索空間の計算の例は、特定の時間において、これらのエリアが、制御割当てメモリ２１０に記憶された他のグリッド制御の選択決定のための実験単位メモリ２０４に記憶された実験単位の定義によって定義された記録又はクリアアウト期間内にないために、当該時間において利用可能となりうるグリッドの部分を特定し、次いで、利用可能なそれらの時間及び場所について、グリッドセンサ２１２によって検出されたグリッドの最新の状態を取り入れ、探索空間メモリ２１８に記憶された探索空間内で利用可能なグリッド制御状態を特定し、グリッドパラメータに基づいて目的を促進することにおいて、探索空間のどの程度多くの可能な要素が、それらの制御状態の有効性に関して重なり合う信頼区間を現在有しているかを決定する。重なり合う信頼区間を有する１つよりも多い潜在的な制御状態がある場合に、制御割当てプロセッサ２０８が、グリッド制御２００上で実施される制御状態を選択するために使用される。
【００４３】
制御割当てプロセッサ２０８は、機会特定プロセッサ２０６によって特定された機会のための制御状態の可能な選択肢のセットの中からの選択を決定する。制御割当てプロセッサは、以下の方法のうちの１つ以上で選択を行うように構成される。すなわち、純粋に確率論的であってもよく、この場合、制御状態の選択は、検出された機会に割り当てられうる、探索空間の要素間でランダム化される。又は、選択は、探索及び活用のバランスを取る又は適応的実験を実施するために、制約され若しくは重み付けされうる。この例は、確率マッチングであり、探索空間内の特定の点についての目的関数の出力値に関する点推定及び信頼区間が、探索空間内のその点が目的の最高出力を生じさせる見込みを計算するために使用され、選択は、それらの計算された見込みにマッチするようにランダム化され、例えば、探索空間の３つの要素を機会に割り当てることができ、制御状態がそれぞれ、目的の最大出力を６５％、２５％及び１０％の可能性で提供する場合、それらの状態はそれぞれ、特定の機会について６５％、２５％及び１０％の可能性で割り当てられ、それらの制御状態のいずれかが、その制御状態の別のトライアルを行うことによってそれらの点推定及び信頼区間を改良する可能性を許容しながら、重み付けによって、目的関数の最良の出力をもたらすであろう制御状態を割り当てる見込みが高くなる。プロセッサは、場合によって複数のアプローチを適用するように構成されてもよく、例えば、純粋に確率論的なモードの適用から、特定された特定の機会のためのグリッド制御状態を選択する制約され又は重み付けされたアプローチの適用へと切り替えるべく、信頼区間の閾値の狭さ又は目的を最大化する見込みの最小差を要求しながら、知識レベルに基づいてアプローチを選択する。
【００４４】
制御割当てメモリ２１０は、グリッド上での実施のために選択された制御状態のセットを記憶し、任意選択的にそれらの制御状態が実施される時間を記憶し、制御状態情報にもともと含まれていない場合には、グリッド制御の変化の場所を記憶する。このデータは、制御割当てプロセッサ２０８によって計算され、グリッド制御２００に指示するために使用され、また、特定のグリッド制御状態に関連付けられうる、データ記録エリア及び期間内で生じるデータのセグメントを特定し、知識データベース２１４を更新して、グリッドパラメータに対するその制御状態の影響を取り囲む点推定及び信頼区間を改良するように、知識更新プロセッサ２１６によっても使用される。
【００４５】
グリッドセンサ２１２は、着目するグリッドパラメータ指標、例えば電力グリッド上の、電流、電圧、ライン温度及び／又はライン弛み、例えば水道グリッド上の、センサモニタリング流量及び／又は水純度、例えばガスグリッド上の、圧力、流量、及び／又はライン外側へのガス漏洩の存在及び強度を測定するために、ユーティリティグリッドに接続されたセンサである。
【００４６】
知識データベース２１４は、システムによって選択され実施される制御状態に対するグリッド応答のデータを記憶する。データは、行われた多数のトライアルの電力解析に基づいて、制御影響の点推定及びそれらの点推定の信頼区間として記憶されてもよく、点推定及び信頼区間は、グリッド制御２００の状態の組合せを表す各点について保存される。点推定及び信頼区間は、特定された機会に特定のグリッド制御状態が割り当てられる記録期間中のグリッドセンサ２１２の読み取り値に基づいており、新たな読み取り値が作られるときに知識更新プロセッサ２１６によって更新される。
【００４７】
知識更新プロセッサ２１６は、グリッドセンサ２１２からデータを受け取り、実験単位メモリ２０４から実験単位の定義を受け取り、制御割当てメモリ２１０からグリッド制御２００に関して実施された制御割当てを受け取り、知識データベース２１８から制御効果の最新の知識を受け取る。知識更新プロセッサは、その情報を使用して、グリッド制御の効果の更新されたデータを、それらのグリッド制御に関連付けられたグリッドセンサ２１２からのデータに基づいて計算するように構成される。例えば、グリッド知識が、周囲の信頼区間を伴う点推定として保存される場合、点推定は、収集期間中にグリッドセンサで収集されたデータを、実験単位プロセッサ２０２によって決定された収集期間中に、既存の標本セットに対する標本として追加し、従前のトライアルのデータベースにその新たなトライアルを追加して平均値を計算することによって更新される。更新された点推定の信頼区間が計算され、点推定に関連付けられた信頼区間値は、新たなトライアルの追加を反映するように更新される。
【００４８】
探索空間メモリ２１８は、探索空間情報を受け取り記憶するように構成されたメモリである。探索空間は、トライアルのために、及び、グリッドパラメータ又はグリッドパラメータに基づく目的関数を改善すべくトライアルから生じる知識を活用するために、システムが利用することのできる、グリッド制御の潜在的な変化である。例えば、探索空間情報は、多次元空間を定義する行列として記憶されてもよく、各制御に対応する次元があり、その次元は、その制御の様々な可能な状態又は状態の範囲を表す点の有限集合を有する。この例では、次元は、次元数及び複雑度を低減するために組み合わされるか折り畳まれてもよく、組み合わされてもよく、又はシステムの制御の外側に置かれてもよい。
【００４９】
図３は、本発明の実施形態における構成要素間での情報交換を示すデータフロー図である。この例で使用される主要なデータ種類は、探索空間３００、空間的及び時間的不確定性要因３０２、実験単位３０４、グリッド条件３０６、制御決定３０８、関連センサデータ３１０、及び制御効果の知識３１２である。
【００５０】
探索空間３００は、本発明の例のグリッドで選択され実施されうる制御状態及び／又は制御状態の組合せの定義である。探索空間は、多次元空間であってもよく、次元が、本発明の例による制御に利用可能なグリッド制御を表し、各次元内の有限数の点が、その制御の可能な状態、又は、制御が連続している場合におけるその制御の状態の範囲を表す。探索空間３００は、探索空間メモリ３１４に記憶され、機会特定プロセッサ３１６及び制御選択プロセッサ３１８に伝達される。
【００５１】
空間的及び時間的不確定性要因３０２は、グリッド制御状態の特定の変化に対するグリッド応答を期待しうる時間及び空間を表すデータである。空間的及び時間的不確定性要因は、運用履歴データから導出される入力データから計算されうる、又は、不確定性期間及びエリアを実験トライアルの独立変数として変化させてデータの変化を観測する実験を通じて決定されうる。空間的及び時間的不確定性要因３０２は、実験単位プロセッサ３２０によって受け取られ、グリッド制御決定３０８の様々な選択のためのデータ収集及びクリアアウトの期間及びエリアを決定する実験単位３０４を決定するために使用される。
【００５２】
実験単位３０４は、空間的及び時間的不確定性要因３０２に基づいて実験単位プロセッサ３２０によって決定される。実験単位は、グリッド制御の効果が観測されうる継続時間及び空間エリアであり、それらの効果は、グリッド制御の有効性の他のトライアルと交絡する場合がある。実験単位３０４は、特定の時間及び場所が他のトライアルによって交絡されうるか否かを判定することによって、グリッド制御３２２に変更を加える機会の存在を計算する際に使用するために、並びに、知識更新プロセッサ３２４によって、特定の時間及び場所で収集されたデータを、選択され実施された特定のグリッド制御状態に関連付けるために、実験単位プロセッサ３２０から機会特定プロセッサ３１６に伝達される。
【００５３】
グリッド条件３０６は、グリッドセンサ３２６によって決定された、着目するグリッドパラメータの最新の状態である。これらのグリッド条件は、データを特定のグリッド制御に関連付け、関連センサデータ３１０を使用して知識データベース３２６を更新することによって、グリッド知識を更新する際に使用するために、知識更新プロセッサ３２４に伝達され、目的を最大化する複数の潜在的な可能な制御状態から選択すべき機会があるかを決定するために機会特定プロセッサ３１６によって使用されてもよく、特定の制御状態又は制御状態の組合せが制御決定３０８として選択される見込みに影響する制約条件又は重み付けを決定するために制御選択プロセッサ３１８によって使用されてもよい。
【００５４】
制御決定３０８は、特定された各機会について、探索空間３００内に存在する可能な制御状態からその機会のために選択することによって、制御選択プロセッサ３１８によって選択される。制御決定３０８は、潜在的な制御から確率論的に行われてもよく、又は、ランダム化しながら目的を推進するため若しくは適応的実験を行うために、重み付け若しくは制約を伴って行われてもよい。制御選択プロセッサ３１８によって行われた制御決定３０８は、それらの制御を制御決定３０８によって指示された状態にしてグリッドの運用に影響を与えるために、グリッド制御３２２に提供される。
【００５５】
関連センサデータ３１０は、実験単位３０４及び制御決定３０８を使用して、特定のグリッド条件３０６のデータ点の時間及び場所に基づいて、それらのデータ点を特定の時間及び場所に影響していた特定の制御状態に割り当て、その時間及び場所からのデータが、データ記録に空間的及び時間的に近接して起きる他の制御状態の変化によって交絡されなかったことを確実にすることによって、知識更新プロセッサ３２４内のグリッド条件３０６から計算され、知識更新プロセッサ３２４が、そのデータ点を生じさせた制御状態の特殊性によって知識データベース３３０を更新することを可能にする。
【００５６】
制御効果３１２の知識は、制御状態を選択し、選択された制御状態によって影響される時間及び場所の間に、グリッド条件３０６を収集することによって、関連センサデータ３１０の新たなデータ点が作り出されるときに、知識データベース３３０に記憶され、知識更新プロセッサ３２４との間で伝達されて、繰返し更新される。制御効果の知識は、特定の制御状態又は制御状態の組合せによって影響される各グリッドパラメータの点推定及び周囲の信頼区間として記憶されうる。点推定は、収集されたデータ点の平均であり、それらの平均の信頼区間が、平均を計算する際に使用された多数の標本に基づいて実験的な電力解析を通じて確立されうる。任意選択的に、制御効果の知識は、グリッドパラメータ自体であってもよく、又は、目的関数によって全てが重み付けされ組み合わされた複数のグリッドパラメータの成分に基づいて目的指標として保存されてもよく、それは、例えば、ある範囲内では許容できるが特定の閾値を超えると許容できない圧力又は電力品質などのように、特定のグリッドパラメータの効果に鋭い非線形性がある場合には、含まれるグリッドパラメータの一部又は全てに関する非線形関数又は有界関数を含んでもよい。
【００５７】
グリッド行動の直接的な自動制御に加えて、本発明の一部の例示的なシステム及び方法は、グリッドのメンテナンス及び修繕、検出された特定のグリッド条件への資産の派遣、並びに漏洩、障害又は機器の老朽化などの特定のグリッド条件に対処するための優先度及び臨界期間の確立など、ヒューマン・イン・ザ・ループプロセスを実験し最適化するように構成されうる。これらの例では、グリッド行動は、グリッド資産の直接的な自動制御ではなく、作業員と特定のツールの両方、交換部品、及び／又はメンテナンス及び修繕能力を含む、グリッドリソースを、グリッドに沿った点へと差し向ける、キューの順序及び優先度を通信する、派遣又はリソース割当てツールの自動制御である。
【００５８】
ヒューマン・イン・ザ・ループ行動を対象とする例では、応答は、検出された潜在的な異常に対応する空間を作り出すことによってインデックス化される。それらの異常は、いくつかの障害、漏洩又はグリッドメンテナンスリソースの割当てを必要とする他の事象の見込みに合致するグリッドセンサデータを特徴付ける及び／又は分類することによって特定されてもよく、それら空間の次元は、検出された事象に対して様々なメンテナンスリソースによって対応がなされるべき、特定の対応期間の点、及び一部の例では、検出された事象に対処しない「何もしない」選択肢を表す点を含む。
【００５９】
図４は、可能な行動をインデックス化し、様々な遅延期間がテストされうる実験単位を生成し、それらの可能な行動に関連する遅延時間に変更を加える機会を特定し、結果を測定し、結果を測定の遅延に関連付け、特定の遅延に関連する結果を使用してキューの規則を作り出し及び／又は更新することによって、自動化された実験を通じてヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動のためのキューの規則を決定するステップを詳述するフローチャートである。
【００６０】
グリッド行動及び対応する変数のインデックスが、ステップ４００にて生成される。グリッド行動は、この実施形態では、自動的にスケジューリング又は調整されうるヒューマン・イン・ザ・ループ行動であり、グリッドに沿った点で何時及び／又はどの順序で特定の行動を実行するかを示す機械生成されたキュー又は順序を作業員に自動的に配信することによって実行される。これらのグリッド行動は、例えば、障害、構成要素の損耗若しくは不良、及び／又は漏洩、又は特定の寿命若しくは使用閾値に達したグリッド構成要素の目安となる特定のグリッドパラメータなどの特定のグリッドインシデントに関連付けられうる。各グリッド行動は、それに関連付けられ、次元及び任意選択的にインデックス中の下位次元として表されうる、多数の対応する変数を有する。次元は、インシデントの検出からそのインシデントに対する行動の適用までの離散的ないくつかの時間範囲を含み、行動を適用しなくてもよい「何もしない」選択肢も含んでもよい。対処されるグリッドインシデントの重大性、行動を実行するように指示される特定のリソース、自動的にキュー化されたリソースによって最終的にグリッドに行動が適用される時間帯、又は制御されグリッド行動の有効性に影響しうるそのような他の下位変数などの、行動に対応する下位次元があってもよい。
【００６１】
実験単位は、行動の周囲の空間的及び時間的不確定性に基づいてステップ４０２にて構成される。時間的及び空間的不確定性、及び任意選択的に他の変数、例えば、それらのグリッド行動に関連する特定のグリッドインシデントの種類、又はそのようなグリッド行動の適用中に影響され、インデックス化されたグリッド行動に関連するグリッドパラメータが、受け取られ、グリッドへの互いの効果に関して、受け取られたデータにグリッド行動が交絡する期間及び空間エリアを決定するために使用される。機器の交換又は修繕などのヒューマン・イン・ザ・ループ行動の場合、特定の決定に関連する長期の結果のデータを収集するために、長い時間的不確定性が必要とされうる。
【００６２】
直接的な自動制御グリッド行動と同じように、時間的及び空間的不確定性自体は、特定された機会のための行動を一定に保持する一方で、可能な交絡の排除を目指すために、及び／又は、データが特定のグリッド行動に関連する境界を決定してグリッド挙動に対するその効果を決定するために、使用される不確定性を変化させることによって、実験を通じて導出されうる。
【００６３】
ヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動に変更を加える機会が、ステップ４０４にて特定される。ヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動を選択する機会は、グリッドパラメータのセンサ測定値を受け取り、それらの測定値に分類子を適用するか若しくは測定値を分析するかして、グリッドインシデントを特定することによって、又はそれらの寿命又は損耗条件に関するグリッド要素からの通知、若しくはヒューマンオペレータによる入力などのグリッドインシデントの存在を示す他の通信を受け取ることによって、定義されうる。グリッドパラメータの測定値からグリッドインシデントを決定するために使用される分類子は、センサデータによって示された特定のグリッドインシデントの存在のみならず重大性を分類しうる。グリッド行動は、このインシデントに対処し、例えば、電気グリッド上の故障したローカル変圧器を検査するためにメンテナンス要員を派遣し、又は特定の重大性分類の漏洩に対してメンテナンス要員を派遣する。最新の実験単位は、ヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動に変更を加える機会を特定する際にも使用される。進行中の実験単位は、機会が存在しない、又は新規のトライアルと進行中のトライアルが互いに交絡する可能性を排除するためにどのトライアルが行われうるかが制約されうる、空間エリア及び時間を作り出す。進行中の実験単位は、検出されたインシデントが、ヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動に変更を加える機会として分類されることを防止してもよく、又は特定された機会へのグリッド行動及び関連する変数及び下位変数の後続の割当てを制約してもよい。実験単位によって作り出された検出されたインシデントの周囲の制約条件は、特定された機会に、例えば、機会の特定に添付されるメタデータとして、関連付けられ得るものであり、ステップ４０６の割当ての可能性に影響する。
【００６４】
ヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動が、特定された機会にステップ４０６にて割り当てられる。この割当ては、グリッド行動、グリッド行動が実行される時間、及び機会に対するその行動に関連した特定の下位変数の選択を含みうる。この選択によって、実験設計に応じたトライアルが作り出される。実験設計には、例えば、ランダム化されたトライアル、ラテン方格及び部分ラテン方格の設計、適応的設計又はマッチドコントロール試験が含まれうる。個別の機会の選択は、実験設計の必要性、過去の標本、及び／又はグリッド行動の結果、関連する変数及び／又は下位変数に関する最新の実験データに基づく結果の予測に基づいて制約されうるランダム化を通じて行われる。
【００６５】
機会に関連付けられた制約条件は、機会のために選択されうる可能な変化を制限するために使用されうる。制約条件は、例えば、特定された機会に関連付けられたメタデータとして受け取られる。制約条件は、例えば、空間的及び時間的不確定性が機会の空間的及び時間的不確定性に重なる進行中の実験単位のトライアルと交絡する、インシデントへの潜在的な対処のセットを排除することによって、可能な変化を制限してもよく、又は、潜在的に重なり合う進行中の実験単位においてテストされている関連する変数若しくは下位変数に影響するグリッド行動を選択から除去することによって、特定の関連する変数若しくは下位変数の間の交絡を制限してもよい。
【００６６】
選択は、インシデントの種類のみならずインシデントの重大性に基づくことができ、種類が同じであっても重大性が異なるインシデントは、選択プロセス中に非常に異なる方法で取り扱われうる。センサデータからインシデントを特定するために使用される分類子は、例えば、ガス又は水道グリッド上の漏洩などの特定の事象種類について複数の又は段階的な分類子を含み、インシデントの重大性レベルを決定する能力を有しうる。重大性レベルは、ガスグリッド上のカテゴリ１、２及び３の漏洩などの、人によって開発された既存のリスク分類構造によりうる。各重大性レベル分類は、テストに対するそれ自体の対処時間範囲を有する異なるグリッド行動として取り扱われてもよく、グリッドインシデントのその特定のカテゴリ又は重大性に対処する対処時間の許容できる範囲に関するそれ自体の制約条件を有しうる。
【００６７】
実験設計は、適応的設計であってもよく、及び／又は、可能な各選択の予想される結果に基づいてランダム化を制約することによって、様々な変数の有効性の探索と、それらの変数の有効性に関する最新のデータの活用とをバランスさせてもよい。このことは、例えば確率マッチングを通じて行われてもよく、機会のための特定の可能な選択についてグリッドパラメータ又は目的関数出力の最新の平均及び信頼区間が比較される。グリッドパラメータが使用されるデータである場合、それらの平均及び信頼区間は、グリッド行動及び任意選択的な関連する変数及び下位変数のその特定の選択について期待されうる値の範囲を決定するために目的関数に入力される。各選択の信頼区間及び平均値の重なりは、目的関数の最大出力値をそれぞれ作り出す見込みを計算するために使用され、潜在的な各選択の見込みは、特定の選択が、機会のために選択され機会に割り当てられる見込みとして使用される。
【００６８】
選択されたヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動は、キューの順序に割り当てられ、グリッドメンテナンスリソース及び作業員に配信される。キューの順序は、選択されたグリッド行動及びそれらのグリッド行動を実施する必要がある時間に従って構成され、選択された各行動に順序を割り当てる。各行動の時間及び場所は、その行動及びキュー内でそれに続く後続の行動が実行されるであろう時間を計算するために使用され、それらの時間は、選択された時間と一致する時間で選択されたグリッド行動が完了することを指示するキューの順序を作り出すために使用される。選択されたグリッド行動、時間、及び任意選択的に、関連する変数及び下位変数からキューの順序を作り出すことは、インシデントについて人によって定義されたリスク等価階層によって制約されてもよく、それは、例えば、エキスパートシステムとのヒューマンインターフェイスを通じて、人によって生成されデータベースに記憶されうる。例えば、ガスグリッド上では、カテゴリ１の漏洩、カテゴリ２の漏洩、カテゴリ３の漏洩、及び異常な圧力変化の調査の、４つの階層が存在しうる。これらの場合、カテゴリ１の漏洩の階層は、他の階層よりも完了を優先されてもよく、カテゴリ１の漏洩に分類されたインシデントに対処するいかなる行動も、キューの順序において他の全ての階層に対処する選択された行動よりも前に配置されることを確実にし、行動をキュー化し応答時間及び順序を変更することにおいて、変化のリスクを軽減しうる階層によってキュー化されたインシデント及びグリッド行動に、リソースが派遣されることを確実にする。
【００６９】
このキューの順序は、例えば、電子メール若しくはテキストメッセージ又は派遣用アプリケーション若しくはツール内のメッセージなどの、自動電子通信手段を通じてグリッドメンテナンス作業員に配信される。配信は、連続的であってもよく、インシデントが起きたときに又は規則的な間隔で、最新版のキューの順序が配信される。
【００７０】
選択されたヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動の有効性に関するデータが、ステップ４０８にて収集される。データは、１つ以上のグリッドパラメータを測定するグリッドセンサによって収集される。データは、少なくとも、特定のグリッド行動のために定義された実験単位内で、これらのセンサによって収集され、そのグリッド行動と、インシデントの検出からヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動の実際の適用までの時間などのその付属変数と、検出されたインシデントの重大性などの下位変数とに関連付けられ、又はインシデントに派遣されて行動を実行する特定のリソースに関連付けられる。結果データは、例えば、電気グリッドからの電力品質データなどの収集されたグリッドパラメータデータ自体であってもよく、又は、グリッドパラメータデータを使用して、例えば、電力品質の向上、利用可能な電力のレベル、及び電気グリッド上の検出された障害間の時間などの、複数のグリッドパラメータに基づいて、重み付けされた目的値を計算する関数を介して、例えば電気グリッド上の、ヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動の結果についての効果指標を計算する、目的関数の出力などであってもよい。
【００７１】
介入有効性データのデータベースが、ステップ４１０にて更新される。データは、データが収集される実験単位を通じて特定の個別のグリッド行動に関連付けられる。グリッド行動、及び特定された機会へのそのヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動の適用による、既知の選択された変数及び任意の下位変数のレベルに関する知識に基づいて、特定のグリッド行動に関連付けられ収集されたデータを、例えば、分類子及びインシデントを示すデータに基づくインシデントの特定の重大性分類について、検出されたグリッドインシデントに応じて行動が実施される時間枠を含む、その特定のグリッド行動の変数及び、任意選択的に、下位変数の結果データセットに、標本として追加することができる。これらの更新は、新たな標本を各データセットに追加し、そのデータに基づいて平均を再計算し、この新たな標本を追加した後のデータの標本サイズに基づいてそれらの平均の信頼区間を再計算することによって、対応する各変数及び下位変数のデータセットの平均及び信頼区間を更新することによって行われる。このデータベースは、選択ステップ４０６を通じて、この例示的な方法の追加的な繰返しによって更に改良及び活用されうる。
【図１】
2019004695.tif 000003
【図２】
2019004695.tif 000004
【図３】
2019004695.tif 000005
【図４】
2019004695.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】平成30年8月31日(2018.8.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７１】
介入有効性データのデータベースが、ステップ４１０にて更新される。データは、データが収集される実験単位を通じて特定の個別のグリッド行動に関連付けられる。グリッド行動、及び特定された機会へのそのヒューマン・イン・ザ・ループ・グリッド行動の適用による、既知の選択された変数及び任意の下位変数のレベルに関する知識に基づいて、特定のグリッド行動に関連付けられ収集されたデータを、例えば、分類子及びインシデントを示すデータに基づくインシデントの特定の重大性分類について、検出されたグリッドインシデントに応じて行動が実施される時間枠を含む、その特定のグリッド行動の変数及び、任意選択的に、下位変数の結果データセットに、標本として追加することができる。これらの更新は、新たな標本を各データセットに追加し、そのデータに基づいて平均を再計算し、この新たな標本を追加した後のデータの標本サイズに基づいてそれらの平均の信頼区間を再計算することによって、対応する各変数及び下位変数のデータセットの平均及び信頼区間を更新することによって行われる。このデータベースは、選択ステップ４０６を通じて、この例示的な方法の追加的な繰返しによって更に改良及び活用されうる。
本開示は以下の実施形態を含む。
［１］
コンピュータにより実施される方法であって、
複数の可能なグリッド制御行動を含む、ユーティリティグリッド上の制御に変更を加える機会を得ることと、
それぞれの可能なグリッド制御行動の効果の信頼区間を含む、前記可能なグリッド制御行動の有効性データを受け取ることと、
プロセッサを使用して、前記有効性データの信頼区間の重なりに基づいてグリッド制御行動を選択することと、
前記選択されたグリッド制御行動を前記ユーティリティグリッド上で実施することとを含む方法。
［２］
ユーティリティグリッド上の制御の最新の状態及び可能なグリッド制御行動を表す多次元空間を参照することによって、前記ユーティリティグリッド上の前記制御に変更を加える機会を決定することを更に含む、［１］に記載のコンピュータにより実施される方法。
［３］
前記可能なグリッド制御行動は、制約された多次元空間によって定義され、前記制約された空間内の複数の点が、前記ユーティリティグリッドの通常の運用エンベロープを表す、［１］に記載のコンピュータにより実施される方法。
［４］
ユーティリティグリッドパラメータに関するデータを収集することと、
前記グリッド制御行動の空間的到達範囲及び前記グリッド制御行動の時間的到達範囲に少なくとも部分的に基づいて、前記収集されたデータを解析することとを更に含む、［１］に記載のコンピュータにより実施される方法。
［５］
前記グリッド制御行動の前記時間的到達範囲と、前記グリッド制御行動の前記空間的到達範囲の両方の内部にあるデータを、前記有効性データを記憶するように構成されたデータベースに追加することを更に含む、［４］に記載のコンピュータにより実施される方法。
［６］
前記グリッド制御行動の前記空間的到達範囲及び前記グリッド制御行動の前記時間的到達範囲は、前記ユーティリティグリッドのモデルを使用して計算される、［４］に記載のコンピュータにより実施される方法。
［７］
前記グリッド制御行動の前記空間的到達範囲及び前記グリッド制御行動の前記時間的到達範囲は、前記グリッド制御行動に時間的又は空間的に近接して取られる第２のグリッド制御行動に対するグリッド応答への、前記グリッド制御行動の影響から導出された信頼区間内から選択される、［４］に記載のコンピュータにより実施される方法。
［８］
前記グリッド制御行動の前記選択は、ランダム化され、前記ランダム化は、前記効果の信頼区間の重なりに基づいて重み付けされる、［１］に記載のコンピュータにより実施される方法。
［９］
前記グリッド制御行動の前記選択は、ガスパイプラインの近くの掘削に対する対処の選択である、［１］に記載のコンピュータにより実施される方法。
［１０］
前記グリッド制御行動の前記選択は、キャパシタバンクのスイッチ状態又は負荷タップ切替器の位置の選択である、［１］に記載のコンピュータにより実施される方法。
［１１］
前記グリッド制御行動の前記選択は、スケジュールされた行動を取る前の時間遅延の選択である、［１］に記載のコンピュータにより実施される方法。
［１２］
前記グリッド制御行動の前記選択は、ランク順序優先度を待ち行列内の行動に割り当てることである、［１］に記載のコンピュータにより実施される方法。
［１３］
前記有効性データは、掘削によるパイプラインの損傷リスクを含む、［１］に記載のコンピュータにより実施される方法。
［１４］
前記有効性データは、電気グリッド需要家に供給される電圧を表すデータを含む、［１］に記載のコンピュータにより実施される方法。
［１５］
グリッド制御行動を選択することは、個別のグリッド制御のセットに対する状態の組合せの選択である、［１］に記載のコンピュータにより実施される方法。
［１６］
グリッド制御行動を自動的に選択するためのシステムであって、
ユーティリティグリッド制御と、
ユーティリティグリッド制御状態の探索空間を記憶するように構成された探索空間メモリと、
前記ユーティリティグリッド制御状態の効果の信頼区間を含む有効性データを記憶するように構成された知識データベースと、
前記有効性データに基づいてユーティリティグリッド制御状態を選択するように構成された制御割当てプロセッサとを備えるシステム。
［１７］
機会特定プロセッサを更に備える、［１６］に記載のシステム。
［１８］
前記ユーティリティグリッドに沿って配置されたグリッドセンサと、
前記知識データベースを更新するように構成された知識更新プロセッサとを更に備える、［１６］に記載のシステム。
［１９］
前記グリッド制御は、パイプラインの近くの掘削に対処するための派遣及びメッセージングシステムである、［１６］に記載のシステム。
［２０］
前記グリッド制御は、キャパシタバンク及び負荷タップ切替器である、［１６］に記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより実施される方法であって、
複数の可能なグリッド制御行動を含む、ユーティリティグリッド上の制御に変更を加える機会を得ることと、
それぞれの可能なグリッド制御行動の効果の信頼区間を含む、前記可能なグリッド制御行動の有効性データを受け取ることと、
プロセッサを使用して、前記有効性データの信頼区間の重なりに基づいてグリッド制御行動を選択することと、
前記選択されたグリッド制御行動を前記ユーティリティグリッド上で実施することとを含む方法。
【請求項２】
グリッド制御行動を自動的に選択するためのシステムであって、
ユーティリティグリッド制御と、
ユーティリティグリッド制御状態の探索空間を記憶するように構成された探索空間メモリと、
前記ユーティリティグリッド制御状態の効果の信頼区間を含む有効性データを記憶するように構成された知識データベースと、
前記有効性データに基づいてユーティリティグリッド制御状態を選択するように構成された制御割当てプロセッサとを備えるシステム。
【外国語明細書】
2019004695000001.pdf