(57)【要約】配電網内の同種の構成要素のフィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けであって、配電網内の同種の構成要素を代表する生データを提供するための生データアセンブリと、生データアセンブリに連結され、１つまたは複数のデータ処理技術を用いて、生データをより均一なデータに変換するためのデータプロセッサと、より均一なデータを保存するためのデータベースと、同種の構成要素に関する故障傾向測定基準群を提供するための機械学習エンジンと、機械学習エンジンに動作可能に連結され、故障傾向測定基準群から非適合測定基準の検出および除去を行い、フィルタリングされた故障傾向測定基準群を提供するための評価エンジンと、配電網内の同種の構成要素のフィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを表示するように構成された意思決定支援アプリケーションとを含む。【選択図】図１
2013538543.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
配電網内の同種の構成要素のフィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを行うための機械学習システムであって、
（ａ）前記配電網内の前記同種の構成要素を代表する生データを提供するための生データアセンブリと、
（ｂ）前記生データアセンブリに動作可能に連結され、１つまたは複数のデータ処理技術を用いて、前記生データをより均一なデータに変換するためのデータプロセッサと、
（ｃ）前記データプロセッサに動作可能に連結され、前記より均一なデータを保存するためのデータベースと、
（ｄ）前記データベースに動作可能に連結され、前記同種の構成要素に関する故障傾向測定基準群を提供するための機械学習エンジンと、
（ｅ）前記機械学習エンジンに動作可能に連結され、前記故障傾向測定基準群から非適合測定基準の検出および除去を行い、前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群を提供するための評価エンジンと、
（ｆ）前記評価エンジンに動作可能に連結され、前記配電網内の同種の構成要素の前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを表示するように構成された意思決定支援アプリケーションと、
を含む機械学習システム。
【請求項２】
前記同種の構成要素を代表する前記生データは、少なくとも部分的に、前記同種の構成要素の少なくとも１つに関する保全記録または保全要求から得られる、請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項３】
前記データ処理技術は、推論結合、パターンマッチング、情報抽出、テキスト標準化、非一貫性を見つけ出すための重複データのクエリー、および関連または重複記録による推論の内の１つまたは複数を含む、請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項４】
非適合測定基準は、ＡＵＣ、重み付きＡＵＣ、および予め定義されたパーセンテージの失敗除外の内の１つまたは複数に基づいて検出される、請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項５】
前記評価エンジンは、前記同種の構成要素の少なくとも１つを代表する動的故障前兆データを捕捉する停電導出データセットを保存するための停電導出データベースをさらに含む、請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項６】
前記動的故障前兆データは、故障時点の直前に終わり、前記故障前の予め選択された時点に始まる時間シフトされた時間領域から得られる、請求項５に記載の機械学習システム。
【請求項７】
前記同種の構成要素は、ケーブル、ジョイント、ターミネータ、ハンマーヘッド、マンホール、および変圧器から選択される二次ネットワーク構成要素である、請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項８】
前記同種の構成要素はマンホールである、請求項７に記載の機械学習システム。
【請求項９】
前記故障傾向測定基準は、平均故障間隔（ＭＴＢＦ）および平均故障時間（ＭＴＴＦ）から選択される、請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項１０】
前記評価エンジンは、第１の期間にわたるフィルタリングされた故障傾向測定基準群および第２の期間にわたるフィルタリングされた故障傾向測定基準群を記録するためのデータヒストリアンと、前記第１の期間における前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群が、前記第２の期間における前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群よりも統計的に改善したか否かを決定するためのデータアナライザとを含む、請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項１１】
機械学習を用いて、配電網内の同種の構成要素のフィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを行うための方法であって、
（ａ）前記配電網内の前記同種の構成要素を代表する生データを提供するための生データアセンブリを設けることと、
（ｂ）１つまたは複数のデータ処理技術を用いて、前記生データをより均一なデータに変換するために前記生データを処理することと、
（ｃ）前記より均一なデータをデータベースに保存することと、
（ｄ）前記より均一なデータを機械学習エンジンに送信することにより、前記同種の構成要素に関する故障傾向測定基準群を提供することと、
（ｅ）評価エンジンにおいて、前記故障傾向測定基準群の評価を行うことにより、前記故障傾向測定基準群から非適合測定基準の検出および除去を行い、前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群を提供することと、
（ｆ）前記評価エンジンから得られた前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを行い、意思決定支援アプリケーション上に前記順位付けを表示することと、
を含む方法。
【請求項１２】
前記同種の構成要素を代表する前記生データは、少なくとも部分的に、前記同種の構成要素の少なくとも１つに関する保全記録または保全要求から得られる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記データ処理技術は、推論結合、パターンマッチング、情報抽出、テキスト標準化、非一貫性を見つけ出すための重複データのクエリー、および関連または重複記録による推論の内の１つまたは複数を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記非適合測定基準は、ＡＵＣ、重み付きＡＵＣ、および予め定義されたパーセンテージの失敗除外の内の１つまたは複数に基づいて検出される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記評価することは、前記同種の構成要素の少なくとも１つを代表する動的故障前兆データを捕捉する停電導出データセットを保存することをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
前記動的故障前兆データは、故障時点で、または故障時点の直前に終わり、前記故障前の予め選択された時点に始まる時間シフトされた時間領域から得られる、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記同種の構成要素は、フィーダ、ケーブル、ジョイント、ターミネータ、ハンマーヘッド、マンホール、および変圧器から選択される構成要素である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１８】
前記同種の構成要素はマンホールである、請求項１７に記載の機械学習システム。
【請求項１９】
前記故障傾向測定基準は、平均故障間隔（ＭＴＢＦ）および平均故障時間（ＭＴＴＦ）から選択される、請求項１１に記載の方法。
【請求項２０】
前記評価することは、第１の期間にわたるフィルタリングされた故障傾向測定基準群および第２の期間にわたるフィルタリングされた故障傾向測定基準群を記録することと、前記第１の期間における前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群が、前記第２の期間における前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群よりも統計的に改善したか否かを決定するために分析を行うこととをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１０年７月１６日に出願され、その開示内容全体が本明細書に援用される米国仮特許出願第６１／３６４，９８８号明細書の便益を主張するものである。
【背景技術】
【０００２】
米国エネルギー省の「Ｇｒｉｄ  ２０３０」の戦略の主な所見の１つは、「『２０世紀最高のエンジニアリング成果』であるアメリカの電気システムは、老朽化し、非効率的であり、密集状態で、将来のエネルギー需要に応えることができない（・・・）。」ということである。これからの数十年間にわたり配電網が変わる際に、信頼性が重要な課題となり、送電系統の保全が現在よりもさらに重要なものとなるであろう。ＮＥＲＣによる２００７年の調査では、「老朽化したインフラおよび限られた新規の建設」が、調査により考慮された全ての課題の中で、配電網の信頼性にとって最大の課題であると述べられている。スマートグリッドは、操作および保全をよりオンライン式にし、この業界を反応型の稼働から先行型の稼働へと移行させる。電力会社は、設備や過去の故障に関するこれまでのデータ記録を保持するが、これらの記録は一般的に、予知保全や送電系統の信頼性の支援に完全に活かされてはいない。
【０００３】
米国の都市における大部分の配電網（例えば、北東部および他の成熟した都市における配電網）は、ここ１２０年にわたり徐々に築かれてきたものである。これは、電気設備（変圧器、ケーブル、ジョイント、ターミネータ、および関連のスイッチ、ネットワーク保護装置、継電器等）の年齢が異なることを意味し、例えば、マンハッタンの低電圧ケーブルの少なくとも５％は、１９３０年以前に設置されたものであり、トーマス・エジソンの時代に設置された初代の高電圧フィーダセクションの幾つかは、今なおニューヨーク市で積極的に活用されている。ニューヨーク市では、地球の周りを３周半巻き付けるのに十分な９４，０００マイルを超える高電圧地中配電ケーブルが存在する。ボストンは、３，０００マイルの地中ケーブルを有し、他の多くの都市も同様に広大な地中電気システムを有している。
【０００４】
新しい構成要素と古い構成要素の混合体である広大な送電系統の保全を行うことは、新しい送電系統（例えば、中国の一部で敷設されているような）の管理を行うよりずっと困難である。米国の送電系統は、一般的に、第二次世界大戦後に交換された多くのヨーロッパの送電系統よりも古く、自然災害により継続的にインフラの補充が必要な場所の送電系統よりも古い（例えば、日本には、電力システムの補充を余儀なくさせる地震がある）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
スマートグリッドは、一夜にして実現するものではない。例えば、Ｂｒａｔｔｌｅ  Ｇｒｏｕｐによれば、２０３０年までに送電系統を最新の状態にする費用は、１．５兆ドル程度になり得る。スマートグリッドの主な構成要素は、（長期間）現在の送電系統の主な構成要素と同じであり、新しいインテリジェントメータが既存の設備と連携する必要がある。スマートグリッドへの転換は、「ボーイング７４７の摩耗した部品をその飛行中に交換すること」と比較されてきた。未来のスマートグリッドを作り出すには、現在そこにある配電網と連携しなければならない。送電系統の部品が徐々に交換され、スマート構成要素が追加されるので、ケーブル、スイッチ、センサ等を含む古い構成要素の保全をまだ行う必要がある。さらに、古い構成要素の状態は、特に二次ネットワークにおいて、新しいスマートスイッチおよびセンサの追加に対する優先度を決定するものである。
【０００６】
スマートグリッドの構成要素を効果的にするための鍵は、現在のシステムを考えて、アップグレードが最も有益な場所を分析することである。医療関係機関における人間の患者の例えを考察し、スマートグリッドに使用される多くの機械学習アルゴリズムおよび技術がそもそも開発され、テストされてきた分野。各患者は、同じ種類の構成要素（フィーダ、変圧器、マンホール、およびジョイントに類似）から成るが、異なるこれまでのストレスおよび遺伝要因（異なる年式、負荷、製造業者に類似）によって、それらの摩耗および老化は異なるので、各患者は、唯一無二の個人として扱われる必要がある。とはいえ、個人は、比較的似た性質を持つ家族、近隣住民、および人口（フィーダ、ネットワーク、区に類似）にグループ化される。スマートグリッドは、配電網の構成要素（患者）がそれらの健康を向上させる援助を行うことにより、ネットワーク（近隣住民）がそれらの平均寿命を向上し、人口（区）がより持続可能に生活するという基盤の上に構築される必要がある。
【０００７】
配電網の信頼性のために、先行型の予知保全プログラムに対するニーズが存在する。本来獲得されていなかった、または予測目的で設計されていなかったデータ資源（例えば、保全記録または保全要求）を含む既存のデータ資源の活用に対するニーズも存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
現在開示の要旨は、それらに限定されることはないが、プロセス構成要素のアップグレードを必要としている強固で成熟した都市の配電網（例えば、ニューヨーク市の配電網）を含む配電網の信頼性のための先行型予知保全プログラムの方法およびシステムを提供する。例えば、機械学習を用いた本出願の方法およびシステムは、向上した機械学習技術に基づき、予測目的で設計されたものではない送電系統管理の通常過程において得られたデータを利用する、配電網における二次構成要素の先行型予知保全を提供する。
【０００９】
現在開示の要旨の局面の１つは、（ａ）配電網内の同種の構成要素を代表する生データを提供するための生データアセンブリと；（ｂ）生データアセンブリに動作可能に連結され、１つまたは複数のデータ処理技術を用いて、生データをより均一なデータに変換するためのデータプロセッサと；（ｃ）データプロセッサに動作可能に連結され、より均一なデータを保存するためのデータベースと；（ｄ）データベースに動作可能に連結され、同種の構成要素に関する故障傾向測定基準群を提供するための機械学習エンジンと；（ｅ）機械学習エンジンに動作可能に連結され、故障傾向測定基準群から非適合測定基準の検出および除去を行い、フィルタリングされた故障傾向測定基準群を提供するための評価エンジンと；（ｆ）評価エンジンに動作可能に連結され、配電網内の同種の構成要素のフィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを表示するように構成された意思決定支援アプリケーションとを含む、配電網内の同種の構成要素のフィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを行うための機械学習システムを提供する。
【００１０】
ある実施形態では、同種の構成要素を代表する生データは、少なくとも部分的に、同種の構成要素の少なくとも１つに関する保全記録または保全要求から得られる。データ処理技術には、推論結合（ｉｎｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｊｏｉｎ）、パターンマッチング、情報抽出、テキスト標準化、非一貫性を見つけ出すための重複データのクエリー、および関連または重複記録による推論の内の１つまたは複数が含まれ得る。
【００１１】
ある実施形態では、非適合測定基準は、ＡＵＣ、重み付きＡＵＣ、および予め定義されたパーセンテージの失敗除外の内の１つまたは複数に基づいて検出される。評価エンジンは、同種の構成要素の少なくとも１つを代表する動的故障前兆データを捕捉する停電導出データセット（ＯＤＤＳ）を保存するための停電導出データベースをさらに含んでいてもよい。
【００１２】
ある実施形態では、動的故障前兆データは、故障時に、または故障の直前に終わり、故障前の予め選択された時点に始まる時間シフトされた時間領域から得られる。ある実施形態では、同種の構成要素は、ケーブル、ジョイント、ターミネータ、ハンマーヘッド、マンホール、および変圧器から選択される二次ネットワーク構成要素である。ある実施形態では、同種の構成要素はマンホールである。故障傾向測定基準は、ある実施形態では、平均故障間隔（ＭＴＢＦ）および平均故障時間（ＭＴＴＦ）から選択されてもよい。
【００１３】
ある実施形態では、評価エンジンは、第１の期間にわたるフィルタリングされた故障傾向測定基準群および第２の期間にわたるフィルタリングされた故障傾向測定基準群を記録するためのデータヒストリアンと、第１の期間におけるフィルタリングされた故障傾向測定基準群が、第２の期間におけるフィルタリングされた故障傾向測定基準群よりも統計的に改善したか否かを決定するためのデータアナライザとを含む。
【００１４】
現在開示の要旨の別の局面は、（ａ）配電網内の同種の構成要素を代表する生データを提供するための生データアセンブリを設けることと；（ｂ）１つまたは複数のデータ処理技術を用いて、生データをより均一なデータに変換するために生データを処理することと；（ｃ）より均一なデータをデータベースに保存することと；（ｄ）より均一なデータを機械学習エンジンに送信することにより、同種の構成要素に関する故障傾向測定基準群を提供することと；（ｅ）評価エンジンにおいて、故障傾向測定基準群の評価を行うことにより、故障傾向測定基準群から非適合測定基準の検出および除去を行い、フィルタリングされた故障傾向測定基準群を提供することと；及び（ｆ）評価エンジンから得られたフィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを行い、意思決定支援アプリケーション上に順位付けを表示することとを含む、機械学習を用いて、配電網内の同種の構成要素のフィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを行うための方法を提供する。
【００１５】
この方法に関するさらなる詳細は、対応するシステムの記載から理解されるであろう。システムに関するさらなる詳細は、対応する方法の記載から理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、都市環境における典型的な配電網の描写である（出典：Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎ）。
【図２】図２は、２００６年〜２００７年の間のニューヨーク市における一日当たりのフィーダ停電数である。停電総数（下側の曲線、棒グラフ）は、左側にｘ軸を有し、正規化ピーク電気負荷（上側、点線グラフ）は、右側に軸を有する。
【図３】図３は、ニューヨーク市の発煙したマンホール（ＳＭＨ）の見本のトラブルチケットの抜粋である。トラブルチケットは、保全記録の一例である。
【図４】図４は、バスタブ曲線である（出典：ウィキペディア）。
【図５】図５は、機械学習によって、配電網内の同種の構成要素のフィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを行うための方法およびシステムのフロー図である。
【図６】図６は、希事象予測の見本のタイムラインである。
【図７】図７は、停電導出データセット（Ｏｕｔｔａｇｅ  Ｄｅｒｉｖｅｄ  Ｄａｔａ  Ｓｅｔ）（ＯＤＤＳ）におけるトレーニングおよびテスト時間窓を示す一例を示している。この例では、現時点を２００８年８月１３日であると見なし、トレーニングのための故障データは、２００７年７月３０日から２００７年８月２７日まで、および２００８年７月３０日から２００８年８月１３日までから得られた。
【図８】図８は、機械学習およびＯＤＤＳを組み込んだ例示的システムおよび方法例のフロー図である。
【図９】図９は、マンホールの故障傾向の順位付け、すなわち、マンホール事象の順位付けを行う目的でトラブルチケットを組み込んだ例示的システムおよび方法例のフロー図である。
【図１０】図１０は、トラブルチケットの処理を示す。
【図１１】図１１は、Ｑｕｅｅｎｓの３３のフィーダのＰＩＬＣケーブルに対するＳＶＣＲ予測結果の描写である。各行は１つのフィーダを表し、横軸は、年単位の生存時間である。尺度は、各分析瓶内にあると予測されるサンプル数を示す。
【図１２】図１２は、特定の構成要素の故障時の機械学習順位付けのブラインドテストにおけるＲＯＣ曲線の曲線下領域の描写である。
【図１３】図１３は、２００８年５月から２００９年１月までのＣｒｏｗｎ  ＨｅｉｇｈｔｓのＲＯＣ曲線の一例である。
【図１４】図１４は、各故障時の故障発生度順位付けのワースト１５％（左側）およびベスト２５％（右側）に存在したフィーダ故障のパーセンテージ予測における機械学習性能の向上を示す。システムは、例えば、２００５年のワースト１５％における故障の２０％から２００８年の６０％以上まで向上した。
【図１５】図１５は、ログランク（マンテル・コックス）検定の図である。２００２年夏の対照群であるＭＴＢＦ性能（実線）の関数として、２００２年および２００９年の間の累積パーセントのＭＴＢＦ改善を示す（点線）。テストの結果、Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎの全てのネットワーク（ワースト（左側）からベスト（右側）まで機能したネットワーク）にわたり、２００９年の治療集団が２００２年の対照群よりも改善した可能性は、９９．８％であった。
【図１６】図１６は、Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎシステムのあらゆる地下ネットワークにおける２００２年から２００９年までのＭＴＢＦの改善（上部）および初期の２００２年の対照群と２００９年のＭＴＢＦとの差（下部）を決定するために、どのように線形回帰が使用されたかを示し、横軸上には、ワーストのネットワーク信頼性指標（左側）からベスト（右側）までが配置されている。
【図１７】図１７は、全クラスの計画外停電に関する、ＳＶＭ予測の停電率対実際の停電率のプロットである。対角線は、完全なモデルを表す。これは、３年間の停電データに基づいたものである。プロットの左下側の３年間の観測窓における故障の欠如により、低停電率フィーダに関しては、いわゆる右側打ち切りの影響が存在する。初期故障プロセスも存在し、不良フィーダの実際の故障が低く見積もられる結果となる（特にグラフの右上において明らかである）。
【図１８】図１８は、２００９年におけるブロンクスの、深刻な事象（火災および爆発）に対するマンホール脆弱性の機械学習順位付けのブラインドテストのＲＯＣ曲線を示す。
【図１９】図１９は、２００８年夏の第４の非常事態事象期間の非常事態分析ツール（Ｃｏｎｔｉｎｇｅｎｃｙ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｔｏｏｌ）（ＣＡＰ）のスクリーンキャプチャであり、次に故障するリスクが最も高い次の最有力フィーダが赤色で強調されている。故障時のＯＤＤＳ順位付けが中央の大写しＲＯＣプロットに示される。非常事態分析ツールは、意思決定支援アプリケーションの一例である。
【図２０】図２０は、資本資産優先順位付けツール（Ｃａｐｉｔａｌ  Ａｓｓｅｔ  Ｐｒｉｏｒｉｔｉｚａｔｉｏｎ  Ｔｏｏｌ）（ＣＡＰＴ）ユーザインタフェースのスクリーンキャプチャである。このスクリーンキャプチャは、３４の最も高リスクの紙絶縁鉛被（Ｐａｐｅｒ  Ｉｎｓｕｌａｔｅｄ  Ｌｅａｄ  Ｃｏｖｅｒｅｄ）（ＰＩＬＣ）セクションが、６５０，０００ドルの推定費用で、ブルックリンのフィーダにおいて交換されると仮定した場合の、ＭＴＢＦの改善（１４０〜１９２日まで）の機械学習分析による予測の評価である。資本資産優先順位付けツールは、意思決定支援アプリケーションの一例である。
【図２１】図２１は、機械学習システムによって分析された特定のリスクにさらされた構成要素の可能な交換戦略のコスト利益分析の一例からの出力を示す。実線は、ポートフォリオ管理理論における「効率的フロンティア」に近似する。典型的な保全計画は、システム内のフィーダ負荷の平衡を向上させようと試みるか、あるいは、リスクにさらされたセクション、ジョイント、変圧器、および二次構成要素の交換に的を絞るかのどちらかである。ＣＡＰＴは、保全作業を行うセクションに的を絞るためにＯＤＤＳの故障発生度モデルに依存し、異なる交換戦略の相対的価値を判断するためにＭＴＢＦ推定モデルに依存する。
【図２２】図２２は、マンホール事象視覚化ツールからの画像を示す。上側：トラブルの種類によって色付けされた、ジオコーディングされたチケットアドレス。黄色は、深刻な事象の種類を示し、紫色は、潜在的前兆を示す。ユーザがチケット上をクリックすると、チケットテキスト全体が表示される。下側：同じ場所範囲内のマンホールおよび主要ケーブル。交差点内のチケットは、必ずしも最も近いマンホールに対応するわけではないことに留意されたい。
【図２３】図２３は、対照群の性能との統計的比較を用いて高電位予防保全プログラムの過剰処置が確認され、改良型のＡ／Ｃ  Ｈｉｐｏｔテスト形式の修正が公益事業者によって推進されたことを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
電力会社は、予防保全のための知識発見法および統計的機械学習の使用から大きな恩恵を受けることができる。これまでの配電網データを電力会社が直接使用可能な予測モデルに変換するための方法およびシステムが提供される。このプロセスの特殊化バージョンを用いて、例えば、１）フィーダ故障の順位付け、２）ケーブル、ジョイント、ターミネータ、および変圧器の順位付け、３）フィーダおよび構成要素のＭＴＢＦ（平均故障間隔）の推定、および４）マンホール事象脆弱性の順位付けを作成することができる。これらの方法およびシステムは、過去（静的）、半リアルタイム、またはリアルタイムの多様で雑音のあるソースを扱うことが可能で、優先順位付け（教師あり順位付け（ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｒａｎｋｉｎｇ）またはＭＴＢＦ）のための最新の機械学習アルゴリズムを組み込み、相互検証およびブラインドテストによる結果の評価を含む。順位付けが行われたリストおよびＭＴＢＦの推定の他には、予測能力を経営計画や意思決定支援に直接的に組み込むことを可能にする経営管理インタフェースがあり、このようなインタフェースは、我々の一般的なモデル化法の幾つかの重要な性質である、機械学習特徴が分野の専門家にとって有意であること、データの処理が透過的であること、および予測結果が適正な意思決定の支援を十分に行えるほど正確であることに基づく。予測目的で設計されていなかったこれまでの配電網データと連携する際の課題と、これらの課題にどのように対処していたかを検討する。このデータの「未加工性」は、プロセスから得ることのできる統計的予測モデルの精度と対照をなし、これらのモデルは、ある特定の実施形態例によれば、ニューヨーク市の配電網の保全計画を立てる際に用いるのに十分正確なものである。
【００１８】
単に便宜上目的で、現在開示の方法およびシステムをニューヨーク市の配電網に関連して説明する。しかしながら、現在開示の要旨は、世界中の配電網に移転可能であることを理解されたい。
【００１９】
ある非限定的実施形態では、方法およびシステムは、二次送電系統構成要素の故障測定基準傾向を提供する。本明細書においては、二次送電系統構成要素とは、主要ネットワーク電気フィーダケーブルより下流に位置する構成要素を意味する。例えば、図１に示すように、配電網は、生成段階（１０）（例えば、原子力発電所からの原子力）、変電所（３０）で終了する送電段階（２０）から成るものとして要約することができる。電気は、変電所から主要ネットワークを介して送電され、主要ネットワークは、フィーダケーブル（４０）（例えば、２７，０００ボルトのフィーダであり、「配電フィーダ」および「送電フィーダ」を含む）において終了する。フィーダより下流のネットワークは、二次ネットワーク（５０）と考えられる。主要ネットワークフィーダケーブルより下流に位置する構成要素は、二次ネットワーク送電系統構成要素と考えられ、限定されることはないが、変圧器（６０）並びにジョイント、ターミネータ、ハンマーヘッド、およびマンホール（不図示）を含む。
【００２０】
技術的観点から、二次ネットワーク構成要素は、電圧の大きさと、固有の冗長性が存在する「メッシュ」構造を介して二次ネットワークの接続が行われていることとにより、主要ネットワーク構成要素とは異なる。
【００２１】
本明細書では、個々のアプリケーションに対して特殊化が可能な故障予測プロセスの形態でスマートグリッドの保全を行う技術を開示する。現在開示中の要旨は、データ処理（クリーニング、パターンマッチング、統計、統合）、データベースの形成、機械学習（時間集約、特徴およびラベルの形成、順位付け方法）、および評価（ブラインドテスト、視覚化）を提供する。特定の実施形態において、１）配電フィーダに関するフィーダ故障の順位付け、２）配電フィーダに関するケーブル、ジョイント、ターミネータ、および変圧器の順位付け、３）配電フィーダに関するフィーダおよび構成要素のＭＴＢＦ（平均故障間隔）の推定、および４）マンホール脆弱性の順位付けに関するプロセスの特殊化バージョンの開発を行った。各プロセスは、特定の特徴を備えたデータを扱うことが可能である。最も一般的な形態では、プロセスは、過去（静的）、半リアルタイム、またはリアルタイムの多様で雑音のあるソースを扱うことが可能で、優先順位付け（教師あり順位付けまたはＭＴＢＦ）のための機械学習アルゴリズムを組み込み、過去のデータに対する相互検証およびブラインド評価による結果の評価を含む。ブラインド評価は、事象が起きた際に生成されるデータに対して行うことができるので、未来の情報に対して真の障壁を生じさせる。機械学習アルゴリズムによって使用されるデータは、過去の事象（故障、交換、修理、テスト、負荷、電力品質事象等）、および資産特徴（設備の種類、環境条件、製造業者、仕様、それに接続される構成要素、それが設置される区、特定のネットワーク、設置、故障、またはテストの日付等）を含み得る。
【００２２】
順位付けが行われたリストおよびＭＴＢＦの推定の他には、計画や意思決定支援のために管理者や技術者によって使用可能なグラフィカル・ユーザ・インタフェースが設計されている。我々のモデルに基づいて構築されたニューヨーク市の成功した送電系統意思決定支援アプリケーションには、限定されることはないが、修理の優先順位付け、検査の優先順位付け、過剰処置の修正、交換プランの作成、およびシステムの防護作用の優先順位付けが含まれる。これらのインタフェースの有用性は、少なくとも部分的に、基礎となるモデルの予測精度から得られ、また、モデル結果の解釈に対しても得られる。
【００２３】
現在開示中の方法およびシステムのアプローチの重要な性質の１つは、機械学習特徴が分野の専門家にとって有意であること、およびデータの処理や予測に関与する原因因子の設計が透過的であることである。データの透過的使用は、幾つかの目的に適い、それらの目的は、それによって分野の専門家がモデルのトラブルシューティングを行う、または拡張を提案することが可能となること、それによってユーザが故障の根本的原因の根底にある因子を見つけ出すことが可能となること、およびそれにより管理者が決定を行うために（非ブラックボックス）モデルを理解し、その結果信頼することが可能となることである。
【００２４】
現在開示中の要旨は、電気事業者らによって収集されたデータを、効果的な予測および意思決定支援アプリケーションを提供する機械学習を用いた予知保全プログラムに先行的に用いることが可能であることを示す。
【００２５】
以下の詳細な説明の編成は以下の通りであり、順位付け、予測、または構成要素に関するそれらを良くするまたは悪くする基礎的性質、あるいは、故障の根本的原因を含む配電網保全タスクが開示される。次に、これらの目標を達成するように生データを変換可能なプロセスを開示する。次に、知識発見プロセスに使用される具体的な機械学習法を開示する。４つの予測タスクに関するこれらのプロセスの特殊化の開示も行う。それらの結果およびニューヨーク市の送電網に関するサンプル結果の評価を開示する。これらの結果を使用可能にするため、および知識発見の支援を行うために開発された管理ソフトを開示する。ニューヨーク市の送電系統に対するこれらのシステムの実施から得られた例示的で非限定的なシステムおよび教訓も開示する。
【００２６】
先行保全タスク
電力会社は、反応型の保全計画（何か不具合が生じた時に直す）から先行型の保全計画（潜在的な問題をそれらが生じる前に直す）へと切り替え始めている。これには利点がある：故障が生じることを許す反応型の計画は、例えば火災やカスケード故障などの危険な状況に至り、費用のかかる緊急修理を招く可能性がある。しかしながら、潜在的に損傷を受けやすい構成要素を最も効果的に修理するために、限られた資源をどこに割り当てるべきかを決定することは、簡単な仕事ではない。
【００２７】
大規模な電力システムでは、電気は、ソースから消費者まで、送電線を通って変電所に行き、そこから、主要フィーダケーブル（「フィーダ」）、および関連のセクション、ジョイント、およびハンマーヘッドへと行き、変圧器を通って、二次（低電圧）配電網の残りの部分へと流れる。２種類のフィーダである「配電フィーダ」および「送電フィーダ」が存在する。現在開示の要旨は、単に便宜上、二次ネットワークに供給を行う変圧器を葉の部分に備えた樹状構造を形成する大型高電圧ケーブル（１３または２７ＫＶ）である配電フィーダに関連して説明を行う。現在開示のシステムおよび方法は、配電フィーダに限定されず、例えば送電フィーダも包含する。
【００２８】
一部の都市では、これらの変圧器は、建物または少数の顧客のために機能し、フィーダの故障は、全ての下流の顧客に停電をもたらす。対照的に、多くの都市の二次ケーブルは、１つまたは複数のフィーダが故障したとしても供給を継続することを目的として、重複する高電圧フィーダの供給を受けるメッシュまたは格子状構造を形成している。これらの構成要素のいずれにおいても、起こり得る弱点が存在し得る：フィーダが稼働休止になり得る、ケーブル、ジョイント、およびハンマーヘッドが故障し得る、変圧器が故障し得る、および二次配電網におけるケーブルの絶縁破壊が故障を引き起こし得る。データ駆動型の先制的な保全方針がこれらの故障の防止をどのように支援できるかを説明する。
【００２９】
フィーダの順位付け
主要配電フィーダケーブルは、大型ケーブルであり、ニューヨーク市では、それらは１３，６００または２７，０００ボルトで動作する。これらのケーブルは、通常、主要な道または通りに沿って敷設され、変電所から二次送電系統へと電力を分配する。
【００３０】
フィーダは、フィーダに沿ったある場所の不良により、または計画的な電源停止（それによって保全を行うことができる）により、停電を経験する場合がある。フィーダ等の１つの構成要素が故障または稼働中止となると、この故障は、「第１の非常事態」と呼ばれ、同じネットワーク内で２つの構成要素が故障すると、「第２の非常事態」と呼ばれ、以下同様である。通常、少数のフィーダを失っても、システムにおける大規模な固有の冗長性により、顧客の電気供給の中断には至らない。（例えば、地中送電網システムは、上記のような第２の非常事態の下で動作するように設計可能である。）しかしながら、ネットワーク内の１つまたは複数のフィーダが稼働休止になると、残りのフィーダおよびそれらに関連する変圧器が切断されたフィーダの負荷を「引き取る」必要があり、その結果、それらのリスクが増加する。この追加された負荷により、残りのフィーダおよび変圧器の故障のリスクが高まり、ある点を過ぎると、残りの配電資産がネットワークの負荷を運ぶことができず、システムの修理を行えるまで、ネットワーク全体をシャットダウンさせる必要があるカスケード故障をネットワークが経験する。
【００３１】
各フィーダケーブルは、多くのケーブルセクション（「セクション」）から構成可能で、例えば、ニューヨーク市の各フィーダの平均セクション数は約１５０である。各セクションは、２つのマンホール間に伸び、それぞれの端部に「ジョイント」を有する。セクションは、多くの場合、それぞれが各電圧位相用の３束ケーブルから成る。ジョイントは、２つの単ケーブルセクション同士をつなぐ、または２つ以上に分岐させることが可能である。最終的に、フィーダセクションは、二次システムに必要とされる１２０または２４０ボルトに電圧を下げる変圧器で終了する。フィーダセクションは、分離可能なコネクタ（「ハンマーヘッド」）を介して変圧器に接続する。フィーダの故障は、一般的に、ジョイントにおいて、またはケーブルセクションの内部で生じる。地中でのフィーダの故障は、夏の間、特に熱波の間に、圧倒的に最も頻度が高い。このサブセクションでは、あるフィーダが将来故障するか否かの予測問題を説明する（その下位構成要素である、セクション、ジョイント、ハンマーヘッドを含む）。以下のセクションでは、個々のケーブル、ジョイント、およびハンマーヘッドに関する故障予測の説明を行う。
【００３２】
ジョイントの種類の１つである「ストップジョイント」は、不均衡な数の故障のもととなり得る。ストップジョイントは、固体誘電体を用いて、古い「ＰＩＬＣ」を最新のケーブルに接続する。ＰＩＬＣは、Ｐａｐｅｒ−Ｉｎｓｕｌａｔｅｄ  Ｌｅａｄ−ｓｈｅａｔｈｅｄ  Ｃａｂｌｅ（紙絶縁鉛被ケーブル）を表し、１９０６年から約１９６０年代まで、ほとんどの都心において使用された旧式の技術である。ＰＩＬＣセクションは、オイルが充填されているので、ストップジョイントは、良好な電気的接続および絶縁を備える必要がある（全てのジョイントと同様）だけでなく、オイルが漏れることを防ぐためにオイルに蓋をする必要がある。全ての公益事業者がそれぞれのシステムから鉛ケーブルを積極的に除去しているが、その作業を完了するには長い時間がかかる。例えば、ニューヨーク市では、公益事業委員会が、残りの約３０，０００のＰＩＬＣセクションの全てを２０２０年までに交換することを命じた。しかしながら、一部のＰＩＬＣセクションは、非常に長い間、問題なしに稼働してきており、最も信頼性の低いセクションを最初に交換することによって限られた保全予算を最大限に活用することが実用的かつ重要であることに留意されたい。
【００３３】
以下に記載のフィーダ故障の順位付けアプリケーションでは、フィーダを最も高リスクから最も低リスクまで順序付ける。フィーダ順位付けタスクのためのデータは、停電履歴の他に、フィーダ毎に約３００の特徴から構成され得る。これらのデータは、かなり完全で、雑音が多すぎないものと仮定される。データには、業務開始日、以前のＯＡ（フィーダ故障）、予定された作業、テスト、および日付、ＰＩＬＣのパーセンテージ、電力品質事象等が含まれる。多くの概要特徴は、生データ、例えばデータ収集期間にわたるフィーダ毎のＯＡ総数から計算可能である。モデル構築段階は、過去２年のデータを用いて、１年間のテスト段階の故障を予測する。
【００３４】
図２から分かるように、典型的な配電網において年間を通じて観測されるように、少数のフィーダ故障は日々生じている。故障率は、温かい気候の間、顕著に増加する。空調設備がシステムにかなりの負荷をかけ、それによって、夏の間、電気使用量が約５０％増加する。システムが最も高リスクにあるのがこれらの期間である。
【００３５】
フィーダ故障順位付けリストを用いて、修理が開始される時期である春の公益事業者の交換予定表のガイダンスを提供することができる。毎年春先に、ＰＩＬＣセクションを除去し、負荷の平衡を向上させるため、または新しい建物の電力要件の変更を支援するためにフィーダのトポロジーを変更することによって、フィーダの数を改善する。負荷を春には軽くすることによって、フィーダを低リスクでアップグレードさせるために稼働休止にさせることができる。フィーダの優先順位付けが重要である。各セクションの計画的交換の費用は、約１８，０００ドルかかり、そのセクションが故障する可能性が非常に低ければ、故障する可能性の高いセクションの交換と比較して、資金が基本的に無駄となる。故障は、より費用のかかる緊急交換を必要とし、カスケード故障のリスクも持っている。
【００３６】
ケーブル、ジョイント、ターミネータ、および変圧器の順位付け
ケーブル、ジョイント、ターミネータ、および変圧器は、かなり大きな集団を持つフィーダの構成要素である。（多構成要素フィーダの）個々の構成要素がどのように故障するかをモデル化することにより、フィーダ故障の理解がさらなるレベルに到達する。構成要素の特徴は、フィーダに関してまとめられた同様の特徴と比較して、局部的な故障に対してより直接的に関連し、非集約形式で保持され得る。例えば、構成要素のモデル化タスクの特徴が、１９５０年にＯｋｏｎｉｔｅによってＰＩＬＣセクションが製造されたものであることを符号化し得るのに対して、フィーダのモデル化タスクの特徴は、代わりに、そのフィーダに関して４０年を超えるＰＩＬＣセクションの総数を符号化し得る。順位付け構成要素により、信頼性向上のために影響を受けやすいフィーダを選択した後に（フィーダの順位付けによって導かれる）、より望ましい意思決定支援が可能となる。予算制約によりフィーダ全体の交換が妨げられる場合には、構成要素の順位付けが、故障に対する故障発生度による構成要素の優先順位付けを可能にする。最終的に、構成要素の順位付け自体を使用して、フィーダ順位付けタスクの特徴を定義することができる。一般的に、ある信用割当構造によって導かれる部分全体階層学習システムを構築することができる。Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎの場合、ケーブル、ジョイント、およびハンマーヘッドの順位付けに使用されたデータは、次に説明するマンホール事象予測プロジェクトに使用されたデータよりは雑音が少ないが、多様でかなり雑音が多いものであった。
【００３７】
マンホールの順位付け
火災および爆発を含む少数の重大な「マンホール事象」が、毎年多くの都市で発生している。これらの事象は、通常、二次ネットワークにおける低電圧ケーブルの絶縁破壊によって生じる。絶縁破壊は長期間にわたり得るので、過去の事象の特徴から未来の深刻な事象を予測しようとすることは合理的である。事象は、２つの多少単純化したカテゴリーである、「深刻な事象」（火災、爆発、重大な発煙を起こしたマンホール）および「潜在的前兆事象」（バーンアウト、点滅光等）の範囲内であると考えられる。潜在的前兆事象は、エリア全体に及ぶネットワーク問題の指標となり得る、あるいは、１〜２個のマンホールのみに影響を与える局所的問題が存在することを示し得る。
【００３８】
多くの電力会社は、発信者による速記録であるトラブルチケットの形式で、過去の全ての事象の記録を保持している。ニューヨーク市の発煙を起こしたマンホール事象のチケット例を図３に示す。本明細書に開示される機械学習技術は、効果的にこれらのチケットの処理を行うことができる。
【００３９】
ＭＴＢＦ（平均故障間隔）のモデル化
信頼性性能の測定基準は、修理可能な構成要素またはシステムの平均故障間隔（ＭＴＢＦ）および修理不可能な構成要素の平均故障時間（ＭＴＴＦ）である。無駄のない管理では、ＭＴＢＦは、一般的な尺度または信頼性性能である。一旦信頼性を数値化すれば、費用対効果分析を実施することができ、交換方針、検査方針、および信頼性向上プログラムの計画を立てることができる。
【００４０】
フィーダは、ＭＴＢＦが適用可能な故障し得る複数の構成要素から成る。ジョイントが一旦故障すると、それが交換されるので、代わりにＭＴＴＦが適用可能となる。
【００４１】
一般的に、フィーダの様な構成要素または複合システムの故障率は、その寿命に亘って変化するＭＴＢＦを有する。新しいもの、または保全が行われたばかりのものが、「初期故障」としても知られる早い時期の故障を経験する場合がある。その後、システムは、より低い故障率の中年期に落ち着き、最終的に、それらの寿命の最後で、故障率が増加する。（図４を参照。）
【００４２】
電力産業の初期からのケーブルタイプの選択肢であるが、現在ではほとんどの公益事業者が段階的に廃止を行っているＰＩＬＣケーブルは、非常に長い寿命を持つことが可能で、それらの寿命末期のサインを決定することは困難である。変圧器の場合は、故障率の増加により経年劣化を示す。
【００４３】
送電網の故障予測の方法およびシステム
一般的目標は、「知識発見」、すなわち、暗示的で、新規の、潜在的に非常に有用である情報をデータ内で見つけ出すことである。Ｈａｒｄｉｎｇらは、製造における知識発見の概要を提供している。一般的なＣＲＩＳＰ−ＤＭのフレームワークは、（潜在的に）極めて生のデータのためのデータ処理を取り込んでいるが、従来のデータベースからの知識発見（ＫＤＤ）の概要は、これを包含していない。ここに提示する一般的プロセスは、ＣＲＩＳＰ−ＤＭの特別なケースと見なすことができるが、データベースを構築する際に伴う大量のデータクリーニングおよび処理により、ＫＤＤの範囲外のものである。
【００４４】
送電網データに関する一般的な知識発見プロセスを図５に示す。データは、まずクリーニングされ、正確にクエリーを行うことが可能な単一のデータベースに統合される。次に、適切な時間尺度に亘る１つまたは複数の機械学習問題を定式化する。特定の実施形態では、機械学習モデルに使用される特徴は、その分野の専門家にとって有意なものである。機械学習アルゴリズムのパラメータは、調整または相互検証によるテストが行われ、データベース内に存在しないデータに対する予測精度ブラインド予測テストに関して評価される。分野の専門家は、経営管理ツールを用いてモデルの評価も行い、改善点（通常、データの最初の操作およびクリーニング時のもの）を提案する。
【００４５】
データ処理／クリーニングは、その結果生じるモデルの完全性を確実にするための重要要素である。この見解は、「・・・知識発見において顧みられないことの多い前処理および後処理ステップは、現実のデータマイニングアプリケーションの成功を決める最も重要な要素である」と述べるＨｓｕらの見解と一致する。データクリーニング問題は、文献において、例えば、電子商取引において、広範囲に説明されている。多くの場合、機械学習技術の適用により、直接的に（データクリーニングステップなしに）、有用または有意なモデルがもたらされることはない。電気事業における適用では、これらのデータは、極めて生のものでもよく、データは、事象の時間または構成要素の識別を記録する方式が異なる、会社全体の多様なソースからのものでもよく、不完全または非常に雑音の多いものでもよく、多数の自由形式のテキスト文書（例えばトラブルチケット）を含んでいてもよい。データ処理は、データ入力の上記例を処理すること等により、機械学習モデルに使用されるデータの解釈を完全に定義する。この処理は、多様なソースからのこれまでのデータを、学習のための使用可能な予測特徴およびラベルに変換する。データクリーニングには、パターンマッチング（例えば、構造化または非構造化データ中で正規表現を見つけ出す）、情報抽出、テキスト標準化、非一貫性を見つけ出すための重複データの使用、関連または重複記録の推論等の多くのステップが含まれ得る。予備的統計は、データが欠けているか否かの評価、および推論結合に対するサニティーチェックに使用することができる。
【００４６】
推論結合とは、少なくとも１つの推論に基づいて、複数の生データ表を１つのデータベースに一体化させることができるプロセスである。推論結合は、データクリーニングの重要要素となり得る。推論結合のために基本的パターンマッチングおよび統計を使用することの背後にある論理を示す一例は、どのケーブルがどのマンホール内に入るかを決定するために、ニューヨーク市のマンホール事象プロセスに関する生のマンホールデータに主要ケーブル記録を一体化させることである。主要ケーブルは、２つのマンホールを接続する（１つのマンホールのみに入る引き込みまたは街灯ケーブルとは対照的である）。ケーブルデータは、マンホールの場所データのソースとは異なる公益事業者の経理課に由来し得る。マンホール対ケーブルの未加工の結合（３つのフィールドである、マンホールタイプ、番号、およびローカル３ブロックコードの結合体である固有のマンホール識別子に基づく）では、ケーブル記録の約半分のみと一致する。ケーブルデータに対して行われる１回目の修正には、スペルの標準化および隣接の３ブロックコード（隣接の３ブロックコードは、しばしば誤って境界線のマンホールに入力される）に対する一致を見つけ出すことが含まれる。次の回の修正では、主要ケーブルが限られた長さを持つという事実が用いられる：ケーブルの２つの端部の一方のみが、１つのマンホールと固有に一致し、他方の端部に関して、可能性のあるマンホールが幾つかある状態では、最も近いマンホールが選択される（とり得る中で最も短いケーブル長さ）。この処理により、ケーブル記録の約４分の３の一致が生じる。しかしながら、ケーブル長さのヒストグラムは、これらの結合された記録の約５％が、現実であるには長すぎるケーブルを表していることを示す。これらのケーブルを用いて、再び結合のトラブルシューティングを行うことが可能である。統計は一般的に、他の関連データに適切に結合されていないデータポケットを見つけ出す一助となり得る。
【００４７】
データは、静的（ケーブル数、接続性等のネットワークのトポロジーを表す）、半動的（時折、またはセクションが除去または交換される際に位相的に−ほぼ永久的）、および動的（リアルタイムで、タイムスタンプを有する）となり得る。動的データは、電子的に測定可能である（例えば、フィーダ負荷測定）、あるいは、故障が生じた際に測定可能である（例えばトラブルチケット）。半動的および動的データに関しては、機械学習の特徴およびラベルとして、集約の時間尺度を選択することができる。データは、構造化テキストまたはカテゴリーデータ、数値データ、または非構造化テキスト文書でもよい。
【００４８】
上記４つのアプリケーション全てに関して、機械学習モデルの形成、トレーニング、および過去のデータに対する相互検証を行うことができ、機械学習モデルは、例えば、順位付けまたはＭＴＢＦ測定を用いたより最近のデータに対する「ブラインドテスト」を用いて、評価エンジンにおいて評価され得る。機械学習のための特徴およびラベルの形成と、機械学習アルゴリズムとを以下に説明する。
【００４９】
評価エンジンにより、最初の処理に対する変更が生じることが多い。これらの修正は、順位付け問題にとって重要となり得る。リストの一番上が最も重要である場合が多い順位付け問題では、リストの一番上が、間違った、または不完全なデータ処理によって生じた異常値で完全に占められる可能性があり、従って、リスト全体が完全に無用である。これは、推論結合に雑音が多い場合に特に起こり、フィーダが２〜３の余分な故障事象に間違って関連付けられると、このフィーダが特に損傷を受けやすいかのように見える。その一方で、順位付けが行われたリストの一番上の構成要素の事例研究を行うことにより、この種の異常値のトラブルシューティングを行うことが可能である。
【００５０】
順位付けアルゴリズムに関しては、通常、順位統計を用いて評価が行われ、順位付けが行われたリストは、例えばＲＯＣ（受信者動作特性）曲線として視覚化することができる。サンプルの評価測定基準には、以下のものが含まれ得る：
・トップｋ％の成功割合：順位付けが行われたリストのトップｋ％以内で故障した構成要素の割合。
・ＡＵＣまたは重み付きＡＵＣ：ＲＯＣ曲線の下の領域、または以下に定式化するＷｉｌｃｏｘｏｎ  Ｍａｎｎ  Ｗｈｉｔｎｅｙ  Ｕ統計。ＡＵＣは、リスト内の誤って順位付けられたペアの合計に関連付けられる。重み付きＡＵＣ測定基準（例えば、以下に説明するＰ−Ｎｏｒｍ  Ｐｕｓｈアルゴリズムに使用）は、リストの一番上が最も重要である場合により有用である。
【００５１】
ＭＴＢＦおよびＭＴＴＦは、直接的に評価を行うことが可能である。
【００５２】
希事象予測フレームワークにおける順位付けのための機械学習方法
機械学習における順位付けのサブフィールドは、情報検索（ＩＲ）団体がこれらの方法の開発および使用を大規模に開始したので、ここ数年の間に急速に拡大した（ＬＥＴＯＲウェブサイトおよびそこの参考文献を参照）。「順位学習」（“Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｔｏ  Ｒａｎｋ”）は、最近では、機械学習におけるＹａｈｏｏ！の主要な科学的挑戦の１つであると見なされている。順位付けアルゴリズムは、情報検索の域を越える適用に簡単に用いることが可能であり、我々の興味は、配電網の構成要素の順位付けを行うために、順位付けアルゴリズムを開発および適用することにある。ＩＲにおいては、その目標は、所与のクエリーに対する関連度の順に一連の文書の順位付けを行うことである。電気構成要素の順位付けおよびＩＲの両方に関して、リストの一番上は、最も重要であると考えられる。
【００５３】
ここで考える順位付け問題は、教師あり学習（“ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ”）問題の一般カテゴリーに該当する。教師あり学習では、その目的は、所与のデータ集合（「トレーニング集合」と呼ばれる）から関数ｆを構築することである。トレーニング集合は、未知の確率分布からランダムに抜き出されたものであると仮定することができ、各々が特徴（すなわち属性）のベクトルおよびラベル（すなわち所望の出力）によって表される一連のオブジェクトから成る。その目的は、同じ分布から抜き出された新しいオブジェクトのラベルを予測する関数を構築することである。所与の学習問題に関して、損失関数Ｒ（ｆ、データ）またはその関数に関する品質測定基準を定義することができる。この品質測定基準は、その目的に応じて、誤順位付け損失、回帰損失（ＭＴＢＦで使用）、誤分類損失等であり得る。例えば、関数ｆは、「経験的リスク最小化」を用いて構築される場合が多く、ｆは、トレーニング集合に関してＲを最適化することによって選択される：
【数１】
2013538543.tif 000003
【００５４】
高次元でのオーバーフィッティングを避けるために、関数Ｆのクラスは、特徴の線形結合の集合である。
【００５５】
このアルゴリズムは、評価基準Ｒ（ｆ、トレーニングデータ）のみを最適化するので、これらのモデルは、２つの目的を兼ねてはいない。順位付けモデルは、必ずしも、ＭＴＢＦ基準に対して評価された時のＭＴＢＦ予測と同程度に正確とはならない（逆もまた同様）。以下では、バッチ型教師あり順位付け（ｂａｔｃｈ  ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｒａｎｋｉｎｇ）のための機械学習アルゴリズムおよび評価基準を開示する。フィーダ故障の順位付け、ケーブル、ジョイント、およびハンマーヘッドの順位付け、およびマンホール事象の順位付けを、バッチ型教師あり機械学習アルゴリズムを用いて構築することができる。
【００５６】
機械学習アルゴリズムの具体的な選択は、必ずしも、この分野における成功の主要素ではなく、むしろ、成功への鍵は、上記の通り、データクリーニングおよび処理であり得ることに注意する必要がある。機械学習の特徴およびラベルが上手く構築されていれば、妥当なアルゴリズムであれば十分に機能する。その逆もまた適用でき、下手に構築された特徴およびラベルでは、アルゴリズムの選択とは無関係に、有用なモデルを生み出すことはない。
【００５７】
教師ありバイパータイト順位付けタスクにおいては、その目的は、ある特定の属性を処理する確率に従ってランダムに抜き出された例集合の順位付けを行うことである。同じ（未知の）分布から抜き出されたトレーニング集合からスコア関数を構築する。形式上、トレーニング集合は、ラベルを有する例から成る：
【数２】
2013538543.tif 000004
【００５８】
ここでは、各例は、特徴値のベクトルによって特徴付けられる：
【数３】
2013538543.tif 000005
【００５９】
この場合、これらの例は、電気構成要素であり、予測を行いたい属性は、ある一定期間内に故障が生じるか否かである。特徴は、構成要素の過去の実績や製造業者等を符号化する。例えば、ｘは、ハンマーヘッドであり、そのハンマーヘッドが１０年未満のものであれば、ｈｊ（ｘ）は１であり、そうでなければ、ｈｊ（ｘ）は０である。スコア関数は、特徴の線形結合となるように選択される：
【数４】
2013538543.tif 000006
【００６０】
順位付けタスクの目的は、例が抜き出された全（未知）分布に対して計算される、順位付けが行われたリストの統計を最小にすることである。この未知の分布は、特徴値（例えば、可能なハンマーヘッドのクラス）に関する可能性の完全集合を表す。可能な目的の１つは、ランダムに選択された新しい例ペアが誤って順位付けられる確率を最小限に抑えることである：
【数５】
2013538543.tif 000007
【００６１】
ＰＤの表記は、Ｘ×｛−１，＋１｝の分布Ｄからの（ｘ＋，ｙ＋）および（ｘ−，ｙ−）のランダムな抜き出しに対する確率を表す。例えばこれは、故障を起こさなかったハンマーヘッドが、故障を起こしたハンマーヘッドよりも影響を受けやすいと誤って順位付けられる確率である。分布Ｄは未知であるので、トレーニング集合に対して誤順位付けエラーを最小限に抑えるリスク最小化を用いて、スコア関数を構築することができ、これは、その解が全分布に対する一般化を行うことを期待したものである。確率的一般化の限界を用いて、理論上、この種の手法を正当化する。（１）に対応する経験的リスクは、トレーニング集合内の誤って順位付けられたペアの数である：
【数６】
2013538543.tif 000008
【００６２】
ペアワイズの誤順位付けエラーは、ＲＯＣ曲線の下の領域（の負）、または同等に、Ｗｉｌｃｏｘｏｎ−Ｍａｎｎ−Ｗｈｉｔｎｅｙ  Ｕ統計に直接関連し、その唯一の違いは、上記の定義において、同順位が誤順位付けとしてカウントされることである。自然アルゴリズムは、スコア関数としてのλに対してＲ１のミニマイザ（ｍｉｎｉｍｉｚｅｒ）を用いる。
【００６３】
このアルゴリズムに対して３つの潜在的欠点が存在する：第１に、これが直接的にＲ１（ｆλ）を最小化することが困難なＮＰであることである。第２に、誤順位付けエラーＲ１（ｆλ）は、故障予測問題において、リストの一番上の誤順位付けがより重要であると考えられるべきであることが明白であるにもかかわらず、リストの一番上の誤順位付けが、下に向かう誤順位付けと同等にカウントされるという意味で、全ての誤順位付けを同等に考える。第３の欠点は、高次元での一般化（予測能力）を可能にするために通常課される正則化の欠如である。これらの問題全てに対する救済策は、上記トラップのいずれにも陥らない、順位付けを目的とする以下の一般的定式化の特殊ケースを用いることである：
【数７】
2013538543.tif 000009
式中、ｇは、価格関数と呼ばれ、ｌは、損失関数と呼ばれる。Ｒ１（ｆλ）は、ｌ（ｚ）＝１ｚ≦０およびｇ（ｚ）＝ｚであるＲｌ（ｆλ）の特殊ケースである。あるいは、その目的は、指数関数的損失ｌ（ｚ）＝ｅ−ｚ、またはＳＶＭ（サポートベクトルマシン）ヒンジ損失ｌ（ｚ）＝（１−ｚ）＋が使用される際のλにおける凸であり、他の幾つかの凸損失関数も使用することができる。正則化項に使用されるノルムは、一般的に、最も簡単なケースでは
【数８】
2013538543.tif 000010
である再生核ヒルベルト空間（ＳＶＭ用）のノルム、またはＬ１ノルム
【数９】
2013538543.tif 000011
である。定数Ｃは、相互検証により設定することができる。
【００６４】
目的（２）の特殊ケースは、ヒンジ損失、価格関数としてｇ（ｚ）＝ｚ、および再生核ヒルベルト空間正則化を使用するＳＶＭ  Ｒａｎｋ、指数関数的損失は使用するが、正則化は使用しないＲａｎｋＢｏｏｓｔ、およびＰ−Ｎｏｒｍ  Ｐｕｓｈである。Ｐ−Ｎｏｒｍ  Ｐｕｓｈは、価格関数ｇ（ｚ）＝ｚｐを用い、これは、ｐが大きい場合に、目的の値が最も高く順位付けられた負例によって主に決定されることを強制し、指数ｐは、ソフト最大値として機能する。目的の「指数」のほとんどがリストの上部にあるので、アルゴリズムは、上部により集中する。完全なＰ−Ｎｏｒｍ  Ｐｕｓｈアルゴリズムは、以下である：
【数１０】
2013538543.tif 000012
【００６５】
ベクトルλ*は、例えば傾斜降下により、計算を行うことが難しくはない。テスト集合では、スコアは、
【数１１】
2013538543.tif 000013
として計算され、例は、スコアによって順位付けが行われる。
【００６６】
ある実施形態では、分析中の構成要素がマンホールである場合に、Ｐ−Ｎｏｒｍ  Ｐｕｓｈが使用される（例えば、マンホール事象予測ツールとして）。別の実施形態として、Ｌ２正則化を用いたＳＶＭアルゴリズムは、フィーダ故障ツールとして、すなわち、分析中の構成要素がフィーダである場合に、使用することができる。
【００６７】
バッチ型教師あり順位付け方法の場合は、希事象予測フレームワークにおいて故障予測が行われ、これは、その目的が、ある一定「予測間隔」内の事象を、その間隔以前のデータを用いて予測することであることを意味する。予測間隔の選択は、機械学習問題のラベルを決定する。具体的には、構成要素ｉが予測間隔中に故障した場合には、ｙｉは＋１であり、そうでない場合は、−１である。特徴は、予測間隔以前の期間から得られる。
【００６８】
例えば、図６に示されるように、２０１０年に関する脆弱性について構成要素の順位付けを行うことが目的である場合は、２００９年より前に得られた特徴および２００９年から得られたラベルに対してモデルのトレーニングが行われる。テスト用の特徴は、２０１０年以前のデータから得られる。予測間隔長さの選択は、アプリケーションに依存し、間隔が小さすぎれば、予測は非常に難しくなり得る。長さが大きすぎると、有用となるには予測が粗くなりすぎる場合がある。ニューヨーク市のマンホール事象予測の場合、図６に示されるように、選択されたこの期間は１年であるが、当業者が追加の期間を選択することは可能である。
【００６９】
マンホール事象予測のために、図６の方法を用いて時間集約を行う。フィーダ故障の順位付けに関連して、「時間シフトされた」特徴が用いられる、より複雑な時間集約スキームを説明する。これらの原理は、マンホールの順位付けを含む本明細書に記載の他の全てのアプリケーションに対して同等に適用される。
【００７０】
ＭＴＢＦは、故障率によって非直接的に推定することができ、故障率は、予測された率の逆数を取得することによってＭＴＢＦに変換される。故障のない良好なフィーダは、無限のＭＴＢＦを有するという数値的理由から、ＭＴＢＦではなく、故障率が推定される。故障率は、回帰アルゴリズム、例えば、ＳＶＭ−Ｒ（サポートベクトルマシン回帰）、ＣＡＲＴ（分類回帰ツリー）、ランダムフォレスト（Ｒｏｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ）等のアンサンブルに基づく技術、および例えばコックス比例ハザード（Ｃｏｘ  Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ  Ｈａｚａｒｄ）の統計的手法による推定が可能である。
【００７１】
具体的プロセスおよび課題
各電気信頼性タスクに固有のデータ処理および機械学習課題に対処するように、一般的プロセスを適応させることができる。ある具体的な非限定的実施形態による、フィーダの順位付けの課題およびＣｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎのために開発されたフィーダ故障の順位付けプロセス（「Ｏｕｔａｇｅ  Ｄｅｒｉｖｅｄ  Ｄａｔａ  Ｓｅｔｓ−ＯＤＤＳ」（「停電導出データセット」）とも呼ばれる）の詳細を開示する。次に、別の実施形態例として、ケーブル、ジョイント、およびハンマーヘッドに関するデータ処理課題を開示する。マンホール事象予測プロセスを次に開示し、最後に、他の具体的な非限定的実施形態として、ＭＴＢＦ推定プロセスを開示する。
【００７２】
フィーダ故障の順位付け
フィーダ順位付けタスクの場合、ある特定の実施形態においては、フィーダを構成する基本的構成要素の特性、電気負荷流動シミュレーションから得られた電気的特性、およびフィーダに取り付けられたリアルタイムテレメトリからの動的データを含む、フィーダの物理的特性から特徴を得ることができる。一部の追加的特徴は、分野の専門家によって開発された公式から計算することができる。
【００７３】
フィーダの物理的組成に関するＣｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎのデータは、雑音が多い場合があり、データベース入力のエラーや、あるフィーダから別のフィーダへの構成要素の再配線により、システムの現状の完全なスナップショットを得ることが困難となり得る。さらに、構成要素の集約を処理する必要があり、典型的なフィーダは、１００を超えるケーブルセクション（同様の数のジョイントによって接続されている）から構成され、数十の変圧器で終結している。単一のフィーダに関しては、これらの下位構成要素は、様々な種類および年齢の寄せ集めとなり得、例えば、新品のケーブルセクションが、何十年もたったケーブルセクションに接続される場合がある。この「ロールアップ」問題を解決するために、最大値、平均値、９０パーセンタイル（最大値に類似するが異常値は回避する）、および電気的特性（例えば、様々なネットワーク状態の下で、フィーダによってどのくらいの電流搬送が見込まれるか）を調べることを含む、多くの手法を採用することができる。電気的特性は、それらを生成する電気負荷流動シミュレーションが所与のシステムモデルの正確さに依存するので、不明確である。
【００７４】
動的データは、物理的データと同様の問題を提示するが、この場合の課題は、空間に代わり、時間の集約となり得る。テレメトリデータは、毎秒数百回（電力品質データの場合）から１日に２〜３回のみの測定（気象データ）まで様々に異なる率で収集される。これらは、再び最大値または平均値等の関数を用いて、異なる時間窓を使用して、経時的に集約されてもよい。一部の時間窓は、比較的単純なものであるが（例えば、１５または４５日間に亘って集約）、他の時間窓は、システムの周期性を利用して（図７を参照）、最新のデータに加えて、前年またはここ数年の同じ時期からのデータに亘って集約を行う。
【００７５】
フィーダの順位付けアプリケーションの課題の１つは、不均衡なデータ／故障クラスを特徴付けるデータの不足により、一般化に問題が生じ得ることである。具体的には、主要配電フィーダは、様々な種類の故障を起こしやすく、各種類の事象に関してトレーニング例がほとんどない場合があり、それによって、統計的規則性を確実に抽出すること、または信頼性に影響を与える特徴を決定することが困難となる。例えば故障は、自動変電所継電器（Ｏｐｅｎ  ＡｕｔｏまたはＯＡ）、例えば保全または検査のためのネットワーク内の他のフィーダのシャットダウン、経年劣化、電力品質事象（例えばスパイク）、過負荷（季節的変動があり、夏の熱波は特に問題となる）、既知の壊れやすい構成要素（例えばＰＩＬＣケーブルおよび他のセクションにＰＩＬＣを接続するジョイント）、危険な状態にあるトポロジー（カスケード故障が生じ得る場所）、出来栄えの問題、「ＨｉＰｏｔ」（高電位）テストのストレス、および「初期故障」と呼ばれる、短期間の内に複数の故障をもたらし得るフィーダの電源停止／再通電によって引き起こされる非常遮断によるものの場合がある。他のデータ不足問題は、フィーダの寿命の幅によって引き起こされる：一部のフィーダは、比較的新しく、非常に長期間（例えば５年を超えて）存続するが、他のフィーダは、短命（２〜３日以内の間隔での故障）の場合がある。さらに、まれな季節的影響（夏の高温等）が、フィーダの故障率に影響を与え得る。従って、一般化を難しくする、トレーニングデータにおける相当な不均衡が存在する。これらの潜在的な問題に対する解決法を以下に説明する。
【００７６】
ある特定の実施形態では、センサによって検出された何らかの不良により、緊急変電所継電器によってフィーダ全体が自動的に接続を遮断されるという、最も深刻な故障の種類に着目する。データ集合を生成するための現在開示のシステムは、まれな正例（フィーダ故障）を用いた学習という課題に対処することができる。実際のフィーダ故障事故は瞬間的なものであり、その瞬間のシステムのスナップショットは、たった１つの故障例を有する。データのバランスをより良くするために、図６に示される希事象予測手順を用いて、ある時間窓の間に故障を経験した例を正としてラベル付けすることができる。しかしながら、これらの例に関する動的な特徴は、予測期間前の時間枠から構築され、従って、故障時の正確な状態を表すものではない。このことは、動的データの一部が故障直前の期間の予測値のみを有し得るので、問題となり得る。この問題を解決するために、時間シフトされた正例への切り替えが可能で、正例は、故障が発生した直前に捕捉された動的特徴を用いて、予測期間内の過去の停電から作成される。これにより、モデルが故障の短期前兆を捕捉することが可能となる。非故障（負例）のクラスは、システム内の全てのフィーダの現在のスナップショットの特性を用いて計算することができる。本明細書においてＯｕｔａｇｅ  Ｄｅｒｉｖｅｄ  Ｄａｔａ  Ｓｅｔを表す「ＯＤＤＳ」と称されるこの手法は、故障の直前の動的データを捕捉するだけでなく、故障データにおいて自然に生じる正例および負例間の大きな不均衡を低減する一助となる。図７は、この特定の実施形態による、モデルのトレーニングおよびテストに用いられる期間の一例を示す。
【００７７】
現在開示のフィーダ故障順位付けアプリケーションによって取り上げられ、対処された別の課題は、「コンセプトドリフト」（“ｃｏｎｃｅｐｔ  ｄｒｉｆｔ”）であり、これは、故障パターンが時間と共にかなり急激に変化することにより、過去のデータに対して生成された機械学習モデルが現在の設備に関する未来の故障パターンを完全に表すものではない可能性があることを意味する。特徴は、使用されなくなる、または質が変化する場合がある。これの原因には、（１）構成要素に対して修理が行われた結果、未来の故障の性質が変化する、（２）現在の設備とは異なる故障特性を持つ新しい設備、（３）故障モードの季節的変動（例えば、夏のフィーダ故障の高い可能性）が含まれる。この課題に対処するために、ＯＤＤＳは、現在のデータセットに対して比較的短期間で定期的に（例えば４時間ごとに）、新しいモデルを学習する。
【００７８】
この特定の実施形態によるシステム全体の図を図８に示す。数多くの経営管理アプリケーションにおいて、出力データレポジトリ（Ｏｕｔｐｕｔ  Ｄａｔａ  Ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ）内のデータを使用して、グラフィック表示およびマップオーバーレイを用いて、リスク領域を強調することができる。
【００７９】
多くの実生活での適用などの場合、アプリケーションは欠測データの問題に直面し得る。平均値代入（ｍｅａｎ−ｉｍｐｕｔａｔｉｏｎ）等の技術を用いて、欠測値を補完することができる。
【００８０】
ケーブル、ジョイント、ターミネータ、および変圧器データの処理
フィーダ構成要素の順位付けの構築に関する主要課題は、フィーダに関する順位付けの構築の際に直面する主要課題である、これまでの企業データの使用およびデータの不均衡問題と多少重複する。
【００８１】
理想的には、各構成要素の特徴と、故障時にそれが経験していた接続性、環境的、および動作的状況との一貫性のある完全な集合を組み立てることができるべきである。入手可能なデータを用いて、これらの状況を正確に再び作り出すことは不可能な場合がある。Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎでは、ケーブル、ジョイント、およびターミネータの順位付けに使用されるケーブルデータは、「ビジョンマッピング」（“Ｖｉｓｉｏｎ  Ｍａｐｐｉｎｇ”）システム内に存在し、システム内のケーブルの現在のレイアウトのみを表すように設計されたものであり、過去の特定の時期のレイアウトを提供するために設計されたものではなかった。データアーカイブの試みが開始され、これは、公益事業者により入手可能となるケーブルデータ、例えばＣｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎのネットワーク信頼性指標プログラムのために捕捉されたケーブルデータの他のスナップショットに依存するものでもあった。
【００８２】
ニューヨーク市のジョイントに関するトレーニングデータの生成は、特に難易度が高いものであった。ジョイントは、フィーダ内で最も弱いリンクであり、熱に弱い特定のジョイントタイプは、熱波の期間に故障率が加速する。Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎは、ＣＡＪＡＣと呼ばれるフィーダ構成要素の故障に関するデータベースを保持する。これは、ジョイントの故障データを詳細にキャプチャする。Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎは、故障した構成要素の原因究明を行い、発見した故障理由は、このデータベースにキャプチャされる。ジョイント故障データは詳細に記録されるが、送電系統内に設置された一連のジョイントの完全なリストが存在しない場合がある。この一連の設置ジョイントは、主にケーブル間の接続から補完される必要がある。さらに、マンホールにおいて接続を行うために使用される、インサートと呼ばれる短い長さのケーブルは、ビジョンマッピングシステムにおいては捕捉されないので、一般的に言って、いずれのマンホールにおいてもジョイントの数のみが推定され得る。また、非常に古いジョイントの場合は、ジョイントの性質（ジョイントの種類、製造業者等）は、設置年月日から推論されなければならなかった。これは、設置年月日において実施されていた方針がそのジョイントに用いられたと仮定することによって行うことができ、これにより、我々が製造業者および使用された技術を推論することが可能となる。
【００８３】
推論結合を用いて、幾つかのデータソースを統合し、Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎの経理課からのデータ、検査記録データベース、および溶解ガスデータベースを含む変圧器データベースを作成した。変圧器の順位付けは、幾つかの意味的課題を持つ。多数の異なる変圧器の設計および製造業者が存在し、変圧器クラスのフルセットは、地方の公益事業者の専門家のみが知っており、予測的機械学習アプリケーションにおいて使用するために譲渡されることは決してない場合がある。また、変圧器の集団に対して、Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎによる能動的な監視および積極的な交換（これは、故障を起こさなかった変圧器がいずれにせよ交換された場合があることを意味する）が行われ、右側打ち切り（変圧器の一生におけるある時期以降の欠測情報を意味する）につながることに留意されたい。さらに、時には、故障前に変圧器の交換が行われていたので、いつ故障が生じたかを決定することが難問であり、故障の不正確な割り当てにより、機械学習にラベルバイアスが生じることとなった。
【００８４】
ターミネータ等の、複数の役割を持つ、または複数種類の構成要素間のインタフェースとして機能する構成要素は、複数のデータベースを１つにまとめることによって、その構成要素に関する全状況を捕捉するという課題を提示する。ハンマーヘッド（これは、変圧器に対するケーブルのターミネータの一種である）の順位付けを行うために、接合チケットデータ、ケーブルデータ、および変圧器データ（変圧器データ自体が大きなデータベースの以前の結合から得られたものである場合）を結合したデータベースの構築を行った。
【００８５】
全てのデータセットが日付の記録に関して同じ様式を用いるわけではなく、一部のケースでは、日付入力は、仕事が行われた日付を表し、他のケースでは、日付は、データ入力日である。時には、時間がＧＭＴ、ＥＤＳＴ、またはＥＤＴで提供されたかに基づいてタイミングの混乱があり、これは、機械学習システムが完璧な予測ではあるが、間違った理由で予測を行うケースにつながる場合もある：システムは、不可避の故障結果を検出するように学習したものであるが、この場合、これらの結果は、データのタイミングの歪みにより、明らかに停電より以前に遡るものであった。
【００８６】
マンホール事象の順位付け
マンホール事象予測の主な課題の１つは、多くのデータソースの内のどのデータソースと、これらのソース内のどのフィールドとを信頼すべきかを決定することであった。マンホール事象予測プロセスに使用されるデータには、インフラに関する情報、すなわち、マンホールの場所や情報の表、およびＣｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎの経理課からの最近のケーブルデータのスナップショット（ケーブルの種類、ケーブルの両端のマンホール、設置年月日）；検査者によって記入された５年間の検査報告書；および最も重要である事象データが含まれる。事象データは、幾つかの異なるソース：構造化フィールドおよび非構造化テキストの両方を含んだＥＣＳ（Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ（緊急制御システム））のトラブルチケット、マンホール事象（ＥＬＩＮと呼ばれる−ＥＬｅｃｔｒｉｃａｌ  ＩＮｃｉｄｅｎｔｓ）に関する構造化データの表、および感電や電圧印加設備事象（ＥＳＲ／ＥＮＥと呼ばれる）に関する第３の表に由来したものであった。これらのデータは、図９に概要を示すマンホール事象予測プロセスへの入力であった。
【００８７】
トラブルチケットは、非構造化テキスト文書でもよいので、学習問題用にチケットの表現を定義する必要があった。この表現により、事象の時間、場所、および性質（深刻度）に関する情報を符号化することができる。チケットのタイムスタンプは直接使用することができるが、場所および深刻度は、以下に記載するように、推論される（および／または学習される）必要がある。
【００８８】
事象の場所は、通りの住所（例えば、ＧＲＥＥＮＷＨＩＣＨ通りの３２５番地）、チケットのテキストにタイプされた構造名（Ｓ／Ｂ１５３２６７）、および時には３つの表の構造化フィールドに含まれた構造名（チケットのフロント部、ＥＬＩＮまたはＥＳＲ／ＥＮＥ）を含む、トラブルチケットに示される場所情報の幾つかのソースを用いて推論されたものであった。全ての場所情報は、手作業でタイプされたものであり、これらのデータは、非常に雑音の多いものであり（例えば、「サービスボックス」という用語は、少なくとも３８の異なる様式で書かれていた）、完全な１つの情報ソースは存在しなかった。信頼できる場所データを得るために、データの冗長性を利用した：情報抽出技術を用いて、チケットテキストから構造番号の抽出を行った（図１０を参照）。次に、チケットのジオコーディングを行い、事象のおおよその場所を決定した。ジオコーディングされた住所が、チケットに名称が記された構造の近距離（２００ｍ）内に存在しなければ、その情報の廃棄を行った。残りの（２度検証を行った）一致を用いることにより、チケットと、事象に関与したマンホールとの同定を正確に行った。
【００８９】
事象の深刻度を決定することも必要であったが、ＥＣＳトラブルチケットは、事象自体の記述を含むように設計されたものではなく、深刻度を直接符号化するための構造化フィールドは存在しないが、その一方で、チケットは、事象の性質を符号化するように設計された「トラブルの種類」のフィールドを有する（例えば、地中ＡＣ事象の「ＵＡＣ」、点滅光の「ＦＬＴ」等）。元来、トラブルの種類は、事象の深刻度を特徴付けるために用いられたものであり、コード「ＭＨＸ」（マンホールの爆発）、「ＭＨＦ」（マンホールの火災）、および「ＳＭＨ」（発煙したマンホール）を用いて、深刻な事象の識別を行った。しかしながら、トラブルの種類が専門家によるチケットのラベル付けとは一致せず、深刻度を測る正しい尺度ではないことを示した研究が後に行われた。事象の深刻度をより上手く推定するために、チケットの長さ、深刻なメタデータの存在（例えば「ＳＭＯＫＩＮＧ  ＬＩＧＨＴＬＹ」（「軽度の発煙」）の用語）、およびテキスト内にケーブルサイズが出現するか否か（ケーブルの交換を示す）を含むチケットのテキストから抽出された情報に基づいて、各チケットの表現を作成した。この情報抽出は、Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ  ｆｏｒ  Ｔｅｘｔ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ「ＧＡＴＥ」を含むテキスト処理ツールを用いて、半自動的に行った。
【００９０】
チケット表現を用いて、深刻な事象、可能性のある前兆事象、および非事象のカテゴリーにチケットを分類した。この分類は、手作業、規則に基づく方法、または一般的機械学習クラスタリング手法（ｋ平均クラスタリング）のいずれかを用いて行った。この実施形態では、マンホール事象順位付けプロセスにおいて、チケット分類ステップおよびマンホール順位付けステップの２つの機械学習ステップが存在した。
【００９１】
早い段階で直面した課題の１つは、希事象予測フレームワークの時間枠の選択にあった。当初は、短い時間尺度（約６０日）が有用な予測モデルを生み出すという分野の専門家の直観に基づいて、そのような時間尺度でマンホール事象を予測する試みを行った。しかしながら、そのような短期間ではマンホール事象を簡単に予測できないことが明らかとなり、例えば、マンホール事象が前の事象後６０日以内に生じることが分かっている場合、その６０日以内のいつそれが生じるかを予測することは不可能に近い。実際、マンホール事象を引き起こす絶縁破壊は、数か月または数年に亘って発生する、ゆっくりとしたプロセスとなり得る。従って、図６に示すように、機械学習のために、１年の予測期間を選択した。
【００９２】
ある（最近の）時点のスナップショットであるケーブルデータをその他のデータと一体化することによって、順位付けタスクのための「静的」特徴およびラベルの構築を行った。これは、このスナップショットが予測期間中のケーブルの数および種類を近似的に表すことを暗に仮定している。過去のある時におけるマンホール内のケーブルの正確な状態が入手可能ではない場合があるので、この仮定は必要である。しかしながら、この仮定は、普遍的事実ではなく、例えば、これは、Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎの中性（非通電、接地）ケーブルに関しては当てはまらず、従って、中性ケーブルデータを故障予測に用いることはできない。
【００９３】
この実施形態では、マンホールの順位付け用の主な順位付けアルゴリズムとして、Ｐ−Ｎｏｒｍ  Ｐｕｓｈ（上記に開示）を使用した。
【００９４】
ＭＴＢＦプロセス
先行保全に対するフィーダの仕事の価値を高めるためには、相対的（順位付け）測定ではなく、脆弱性の絶対的測定を可能にする推定も行う必要があったことが明白となり、他の無駄のない管理努力において見られるように、資産交換の決定の多くは、ある特定の選択が行われる場合（例えば、１式のＰＩＬＣケーブルの交換対同じコストの別の交換）、日数の信頼性をどの程度得られるかを評価することによって行われる。ある特定の実施形態に従って、データからＭＴＢＦを分析し、統計的および機械学習モデルを用いてそれを推定するツールを次に説明する。
【００９５】
信頼性工学および統計的生存率分析の分野は、モデル化を行い、故障率を構成要素またはシステムの特徴に関連付ける技術を提供する。このような技術の１つは、コックスの比例ハザードモデルである。乗法的に故障率に影響を与え得る共変量関係の研究が可能である。代替手段の１つは、共変量効果が予測された事象時間をある定数で乗算することであると仮定する加速故障時間モデルである。
【００９６】
機械学習技術を用いて、同様に共変量からＭＴＢＦを推定することができる。幾人かの研究者らは、ＳＶＭ回帰において制約の順序付けを行う際に打ち切りデータを処理する能力の開発を行った。図１１は、クイーンズにおけるＰＩＬＣケーブルの生存時間予測に対する、これらの技術の１つの適用を示す。ＳＶＭ回帰を用いて、フィーダの共変量からＭＴＢＦの推定を行った。図１１は、本明細書においてその内容全体が援用される「Ａ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｃｅｎｓｏｒｅｄ  Ｔａｒｇｅｔｓ」（Ｐａｎｎａｇａｄａｔｔａ  Ｓｈｉｖａｓｗａｍｙ，Ｗｅｉ  Ｃｈｕ，Ｍａｒｔｉｎ  Ｊａｎｓｃｈｅ，Ｓｅｖｅｎｔｈ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ（ＩＣＤＭ），２００７，ｐｐ．６５５−６６０）において詳細に記載されるＳＶＣＲ予測結果の形式である。
【００９７】
ニューヨーク市における評価
ニューヨーク市の送電網に適用された我々の特定プロセスの結果を説明する。Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎは、現在、３００万を超える取引先に最大１４，０００ＭＷの電気を届ける世界最大の地下電気システムを稼働している。一つの取引先が、ニューヨーク市では、オフィスビルまたはアパート全体の場合があるので、最大１，５００万人に電気が供給されている。Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎでは、１世紀以上前に、構成要素の製造業者、年齢、および保全履歴のデータ記録の保存を開始し、Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ（ＳＣＡＤＡ）のレベル向上により、過去１５年の間に精度が大きく増した。２００２年より、全ての構成要素の性能統計対投資および保全コストを自動的に計測している。
【００９８】
ニューヨーク市の電力分配システムの基幹を成す全ての１，０００を超える高電圧（１３〜２７ＫＶ）フィーダの信頼性の順位付けを行うための、並びに、約１５０，０００のケーブルセクションおよびそれらを接続する約１５０，０００のジョイントの各々；約５０，０００の変圧器および変圧器をフィーダに結合させる約５０，０００のコネクタ；およびそれを用いて変圧器からの低電圧（１２０〜２４０Ｖ）電力をニューヨーク市の全ての建物に分配する約１５０，０００の二次構造（マンホールおよびサービスボックス）用の機械学習モデルを作成した。
【００９９】
フィーダおよび構成要素の故障評価
現在開示の機械学習モデルの性能は、故障が生じるたびに、故障したフィーダ構成要素の順位付けをチェックすることによって追跡可能である。次に、故障した構成要素（図１２）および故障が生じた際に回路遮断器を自動的に開いたフィーダ（図１３）の両方を示すリアルタイムＲＯＣ曲線を蓄積することができる。これらのブラインドテストは、公益事業者の保全プログラムに影響を与える運用決定における使用にアルゴリズムが十分役立っているという確証を与えることができる。
【０１００】
ＯＤＤＳシステムに基づいてフィーダの故障発生度を計算する現在開示の機械学習システムは、オンライン式である。故障発生度の順位付けは、幾つかの経営管理アプリケーションにおいて使用することができる。１つには、フィーダの故障発生度に対する潜在的影響を判断するために、モデルに対して、仮説的なフィーダの修理および改善の評価を行う。その後、最も有益な保全活動が運用管理センターに伝えられる。継続的に作動する別のツールが、予想される最悪の次の故障が何か、すなわち、どのような後続の故障がシステムを最大の危険にさらすかを自動的に評価する。このアプリケーションは、ＯＤＤＳによる故障発生度の順位付けと共に現在増えており、これにより、次に故障する可能性が最も高いのはどのフィーダかという追加の重要な入力が与えられる。これでオペレータは、システムに対するストレスを軽減するためにどのような行動をとるかを決定する際に、推定尤度および推定重大度の両方を考慮することができる。
【０１０１】
ＯＤＤＳ性能は、１つの新しいＯＡ（フィーダ故障）が生じた際に、モデルからの故障発生度の順位付けを記録（４時間ごとに起動）することによって、リアルタイムでの追跡が可能である。ＯＤＤＳシステムは、変圧器、セクション、ジョイント、ハンマーヘッド、およびマンホールを含む、起動中の全ての構成要素モデルからの順位付けを有する。さらに、ＯＤＤＳは、負荷ポケットの重み、電力品質、および停電履歴の３つの動的リアルタイムシステムからの供給によって駆動される。２７ＫＶのネットワークを持つブルックリン、クイーンズ、１３ＫＶのネットワークを持つマンハッタンやブロンクスでの別々のトレーニングが、より良い結果を生み出したことが分かっている。
【０１０２】
各区内の各ネットワークのＲＯＣのＡＵＣを使用して、ＯＤＤＳシステムの性能を測定することができる（図１２）。ＯＤＤＳが最も故障を起こしやすいと順位付けるフィーダの１５％において故障の６０％が生じるところまで、機械学習システムは向上している。同じく重要なことに、１％未満の故障が、ＯＤＤＳによるフィーダの故障発生度順位付けの上位２５％のフィーダに生じる（図１４）。
【０１０３】
ＭＴＢＦ評価
２００２年より性能向上のために予防保全作業が行われているので、平均故障間隔の改善がネットワークごとに追跡されている。この改善が有意なものであるかをテストするために、２つのサンプルの生存分布を比較するログランク検定と呼ばれる統計的検定を用いた。この場合、２００９年のネットワーク毎のその年のＭＴＢＦの線形回帰の終点が、２００２年の回帰の開始点から有意に向上したか否かを決定することを意図したものであった。これは、２００２年のネットワーク性能が対照群であると仮定する。その結果を図１５に要約する。
【０１０４】
図１５は、サンプル群および対照群に関するＲＯＣ様曲線を示す。この曲線は、ワーストからベストまで生存時間（ＭＴＢＦ）のログを累積的に減算することによって得られたものである（Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎの２００９年の「ネットワーク信頼性指標」の順位付けにおける各ネットワークの順位付けを使用し、横軸上で、左側のワーストから右側のベストまでフィーダを配置した）。システムの性能は、２００９年の夏までの期間を２００２年夏の対照群と比較して、有意な改善を示した。実際、２００９年の治療集団が２００２年の対照集団に対して改善を示さなかった可能性は、１０億に１つよりも小さい。累積パーセントのＭＴＢＦ改善（点線）と２００２年の対照群（実線）との開きが大きいほど、結果の有意水準が高くなる。例えば、２００８年では、４５９０日のネットワーク日数の内、故障が生じなかったのは１４６８日、または夏の３日の内の１日であったが、２００２年の対照群では、故障が生じなかったのは、たった９０８日または夏の５日の内の１日であった。故障が生じなかったネットワーク日数のパーセンテージが大きいほど、多重故障の可能性が低くなり、これによってもまた、ネットワーク信頼性指標が有意に改善される（図１６）。
【０１０５】
図１７は、フィーダＭＴＢＦモデルの３年の期間に亘る計画外の停電の全クラスに対する停電率の予測精度を示す。その結果は、明らかにかなり優れたものである。注目に値する研究のコンセプト：１）初期故障。この研究は、初期故障、すなわち、修理されたシステムが業務を再開した後の故障する可能性の増大をモデル化したものではなかった。経験的に、約６週間の初期故障の可能性の増大を観測した。２）打ち切りデータ。機械学習トレーニングサンプル内で事象が非常に希である場合には、それらの頻度を正確に予測するために学習システムを正確にトレーニングすることは不可能である。例えば、故障が３年間にたった１回であれば、２つの期間（データ収集の開始から事象までと、事象からデータ収集の終了まで）のどちらも、実際の事象頻度の正確な推定をもたらさない。以下に説明するＣＡＰおよびＣＡＰＴシステムは、事象の数で割ったトレーニング期間長さに等しい事象頻度の推定を使用し、これは、図１７に示されるものと比較して、より良いトレーニングデータと、結果的に、「良い」資産に対するより正確な推定とにつながる方法である。
【０１０６】
マンホール事象の順位付け評価：
マンホールの順位付けの最新の評価は、ブロンクスの２００９年の事象を予測するためのブラインドテストであった。データベースは、２００７年までのデータと、不完全な２００８年のデータとを有し、２００９年以降のデータは有していない。ブロンクスには、２７，２１２のマンホールが存在する。ブラインドテストは、以下を示した：
・順位付けが行われたリストの最も高リスクの１０％（２７２１／２７２１２）が、深刻な事象を経験したマンホールの４４％（８／１８）を含んでおり、
・順位付けが行われたリストの最も高リスクの２０％（５４４２／２７２１２）が、深刻な事象のトラブルホール（ｔｒｏｕｂｌｅ  ｈｏｌｅ）の５５％（１０／１８）を含んでいた。
【０１０７】
図１８は、全順位付けリストのＲＯＣ曲線を含む。
【０１０８】
プロジェクトの開始前には、そもそも非常に雑音の多い二次データからマンホール事象が予測できるか否かが不明であった。これらの結果は、予測を行うためにマンホール事象をモデル化する価値が確かにあることを示している。
【０１０９】
管理ソフトウェア
結果を有用にするため、かつ、知識発見における支援を行うために、インタフェースの開発を行った。
【０１１０】
ＣＡＰ（Ｃｏｎｔｉｎｇｅｎｃｙ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｐｒｏｇｒａｍ）（非常事態分析プログラム）
ＣＡＰは、主要制御センターにおいて使用されるツールである。これは、主要フィーダケーブルの停電に関連する情報を１つにまとめる。非常事態が生じると、さらなるフィーダが故障する可能性に関してネットワークを先制的にモデル化するアプリケーションが使用中となる（ＣＡＰツールに統合される）。オペレータに新しい重要な１つの情報を与えるフィーダ故障発生度指標（上記に記載）が提供され、これは、どのフィーダが次に故障する可能性が最も高いかの指標である。オペレータは、カスケードの防止に向けて労力および資源の配分を決定する助けとして、この情報を使用できる。「最悪の結果」のフィーダが、「故障の可能性が最も高い」フィーダと同一ではない場合があるので、オペレータは、必ずしも故障の可能性が最も高いフィーダに対して全資源を割り当てる選択をするとは限らないことがある。
【０１１１】
ＣＡＰＴ（Ｃａｐｉｔａｌ  Ａｓｓｅｔ  Ｐｒｉｏｒｉｔｉｚａｔｉｏｎ  Ｔｏｏｌ）（資本資産優先順位付けツール）
ＣＡＰＴは、技術者や管理者がニューヨーク市のフィーダシステムのアップグレードを計画する支援を行うための高度なメカニズムを提供するアプリケーションである。グラフィックインタフェースを用いて、ユーザは最初に、自分達が行いたい作業に関する制約を入力する。例えば、ユーザは、区またはネットワーク、１つまたは複数の特定のフィーダセクションまたはフィーダセクションの種類、割り当てられる金額等を指定することができる。次に、ＣＡＰＴは、「支出に見合う価値」の最適化（費やした金額にとって最大のシステムＭＴＢＦ（平均故障間隔）の増加）を目的とする、様々な交換戦略の利益対コスト曲線のグラフを生成する。
【０１１２】
ＣＡＰＴの重要構成要素は、１）変化が生じる前の両フィーダのＭＴＢＦを推定するために使用されるＳＶＭ回帰モデル、２）全てのケーブルセクションおよびジョイントを最も高リスクから最も低リスクまで順序付けることにより、ＣＡＰＴが交換の有力候補を決定することを可能にする故障発生度モデル、３）提案された改善済みフィーダのＭＴＢＦを再推定するために使用される１）と同じモデル、および３）様々な交換戦略に関する利益対コストのトレードオフ（パレート）曲線（図２１）をユーザに対して図表形式で表示するシステムを含む。フィーダに関するモデルは、ＣＡＰ用のもの、およびケーブル、ジョイント、およびハンマーヘッドのモデルと同じであるが、秋のプランニングのために過去の最も暑い夏の期間に対してトレーニングが行われたものである。
【０１１３】
マンホール事象構造プロファイリングツールおよび視覚化ツール
分野の専門家による結果および方法の定性的評価を可能にするツールが幾つか開発されている。最も有用なツールは、ある特定の個々のマンホールに関する生および加工データの詳細な報告書を作成する「構造プロファイリングツール」（「レポートカード」ツールとも呼ばれる）であった。このツールが実施される前は、マンホールの個々の事例研究には数日がかかり、不完全な研究に終わっていた。事象、マンホール、およびケーブルの場所を表示するために、背景としてＧｏｏｇｌｅ  Ｅａｒｔｈを使用する視覚化ツールの開発も行った。図２２は、視覚化ツールからの２つのスクリーンショットを示している。
【０１１４】
関連作業
アプリケーションには、電力安全侵害の予測、予報、電力システムの運用および制御、および電力システム外乱の分類が含まれる。別の技術を用いることにより得られる予測精度は、発見プロセスの他のステップを用いて、あるいは問題を異なって定式化することによって得られる精度と比較して小さい場合が多い。電力工学問題におけるデータは通常、我々のデータとは対照的に、生の形態での学習に適していると考えられている。本開示が電力工学文献とは明らかに異なる第２の理由は、電力工学団体によって開発された機械学習技術がニューラルネットワークおよび遺伝的アルゴリズム等の「ブラックボックス」方法である場合が多いことである。ニューラルネットワークおよび遺伝的アルゴリズムは、複数の極小値を有する目標のための発見的非凸最適化プロシージャと見なすことができ、アルゴリズムの出力は、初期状態に非常に敏感となり得る。現在開示の方法およびシステムは、この問題を回避するために、凸最適化プロシージャを用いることができる。さらに、これらの種類のアルゴリズムは通常、解釈可能／有意な解を生み出さないが（例えば、多層ニューラルネットワークの入出力関係は、通常解釈可能ではない）、本出願の実施形態は、特徴の単純な線形結合を用いることができる。
【０１１５】
本開示は、高複雑度のこれまでの送電網データのマイニングを前例のない方法で行う際の課題に対処する。本開示は、モンテカルロシミュレーションを用いてデータの生成を行い、機械学習アルゴリズムを用いてシミュレーションした故障の予測を行う電力工学の作業の一部とは完全に対照をなす。ある意味では、本開示は、全発見プロセスを包含する、電子商取引、犯罪捜査、または内科患者処理等の他の分野におけるデータマイニングの課題と似ている場合がある。例えば、マンホール事象に関する本開示と、分野の専門家を使って発電機における「周波数インシデント」のラベル付けを行い、故障を正確に示す周波数信号およびラベルから機械学習モデルを構築したＣｏｒｎｅｌｕｓｓｅらの研究との対比は興味深い。本明細書で説明したマンホール事象予測タスクもまた、分野の専門家を使って、トラブルチケットが深刻な事象を表すか否かについてトラブルチケットのラベル付けを行ったが、事象の場所を正確に示すために必要なジオコーディングおよび情報抽出に加えた、チケットのクリーニングおよび表現に必要とされる処理レベルは、チケットラベル付け機械学習タスクと機械学習順位付けタスクとの統合と相まって、後者のタスクをはるかに大きな仕事にしている。
【０１１６】
学んだ教訓
ニューヨーク市の送電系統に対する我々のツールの実施から「持ち帰る」メッセージが幾つかある：
【０１１７】
予測は可能である。
主な電力公益事業会社によって収集されたデータに基づいた、電気構成要素の故障予測の成功が示された。最初は、知識発見およびデータマイニングの手法が電気構成要素の故障を予測できるか、ましてや、先行保全プログラムに関して分野の技術者の手助けができるかは不明であった。マンホール事象プロジェクトの成功以前は、公益事業者の技術者の多くは、マンホール事象予測を現実的な目標とは見なしていなかった。トラブルチケットデータは、簡単に放置され、Ｆａｙｙａｄらが「データの墓」と見なしたものとなった可能性がある。この場合、その救済策は、入念な問題の定式化、高度なテキスト処理ツール、および最先端の機械学習技術から生み出された。
【０１１８】
データが鍵である。
電力会社は既に大量のデータを収集しているが、このデータを故障予測に使用するつもりであれば、理想的には、このデータは、特定の性質を持つはずである：第１に、いつ故障が生じたか、および故障の種類（入手可能であれば、原因も）がデータから明らかであるべきである。第２に、データは可能な限り「クリーン」であるべきであり、これは、例えば各構成要素に対して固有の識別子が使用されるべきであることを意味する。また、ある構成要素を交換する場合は、交換前に古い構成要素の特性を記録することが重要であり、そうでなければ、構成要素のどの特性が、交換が行われている構成要素の特性と共通するかを決定することができない。
【０１１９】
トラブルチケットに関しては、非構造化テキストフィールドが除外されるべきではない。構造化データの分析がより簡単であることは事実であるが、その一方で、自由形式のテキストは、ずっと信頼性がある場合がある。このことは、ウェブトランザクションデータからのトラブルチケット処理に関してＤａｌａｌらによっても説明されており、彼らのケースでは、４０文字の自由形式テキストフィールドは、データベース中の他のどのフィールドよりも多くの情報を含んでいた。本明細書で説明したトラブルチケットの場合、自由形式テキストに基づく現在の表現は、（構造化された）トラブルの種類コードと比較して、事象の深刻度をずっと確実に決定することが可能である。さらに、トラブルチケットに通常記録される情報の種類は、限られた数のカテゴリーには簡単に適合できず、時間的制約のある中で、オペレータにカテゴリーの選択を求めることは実用的ではない。非構造化テキストの分析が可能であり、実用的でさえあることが証明されている。
【０１２０】
機械学習順位付け方法は、優先順位付けに有用である。
順位付けのための機械学習方法は、情報検索を除いては、多くの適用分野で使用されていない。これまでに、配電網保全の分野において、成功への鍵は、使用される正確な機械学習方法にではなく、データの解釈および処理にあることが分かっているが、これらの新しい順位付け方法は、優先順位付け問題用に精密に設計されており、多くの適用において、これらの方法が旧来の方法に対する優位性を提供できることが可能である。さらに、データ収集がより自動化されるにつれて、処理への依存性を軽減することができ、優先順位付けのタスク用に精密に設計されたアルゴリズムの使用において、多大な利点が存在する。
【０１２１】
反応型保全は、過剰処置をもたらす場合がある。
傾向と呼ばれる統計的手法を用いて、Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎの高電位（Ｈｉｐｏｔ）テストプログラムが、「患者」すなわちフィーダを過剰処置していることが証明された。Ｈｉｐｏｔは、定義上は、意図的にフィーダにストレスを加えることによって初期の不良が故障に追い込まれる点で、予防保全である。しかしながら、特に直流電流のｈｉｐｏｔテストでは、Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎによって同等に「病気」であるとのスコア付けがなされたが、それに対して何の作業も行われていない「プラシーボ」対照群をしのぐことはなかったことが分かっている（図２３）。一部の過剰処置を取り消すために新しい交流電流テストが追加されたところ、このテストがＣｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎシステムに最適であったため、性能レベルが向上し、対照群の性能レベルを後に上回ったであろうことが示された。その後、実際に対照群の性能よりも向上したので、Ｃｏｎ  Ｅｄｉｓｏｎの運用および配電工学は、自身が有する改良型の交流電流テストを追加した。機械学習、統計、予防保全プログラム、および分野の専門家の間のこの相互作用により、現在故障に対して主に反応型である大部分の公益事業者において、過剰処置が確認されるであろうと思われる。これは、自動車および航空宇宙、軍隊、並びに医療産業等の、自身のためにこれらの技術の開発を行ってきた産業を含む他の産業においても経験されている。
【０１２２】
結論
これからの数十年に亘り、老朽化し、酷使された電気インフラに対する依存度が増すであろう。未来の送電系統の信頼性は、現在世界中で実施が行われている新しい先制的保全方針に大きく依存するであろう。本開示は、損傷を受けやすい構成要素の予測のための機械学習および知識発見という、効果的な方針を構築するための基本的手段を提供する。電力事業者は、故障予測および先制的保全を行うために、現在開示の方法およびシステムを用いることができる。フィーダの順位付け、フィーダ構成要素の順位付け（ケーブル、ジョイント、ハンマーヘッド等）、ＭＴＢＦ推定、およびマンホール脆弱性の順位付けへのこのプロセスの特殊化を示した。ニューヨーク市の送電網への直接適用により、電力会社によって既に収集済みのデータを、送電系統故障の予測、ひいては予防に役立てることが可能であることが証明されている。
【図１】
2013538543.tif 000014
【図２】
2013538543.tif 000015
【図３】
2013538543.tif 000016
【図４】
2013538543.tif 000017
【図５】
2013538543.tif 000018
【図６】
2013538543.tif 000019
【図７】
2013538543.tif 000020
【図８】
2013538543.tif 000021
【図９】
2013538543.tif 000022
【図１０】
2013538543.tif 000023
【図１１】
2013538543.tif 000024
【図１２Ａ】
2013538543.tif 000025
【図１２Ｂ】
2013538543.tif 000026
【図１３】
2013538543.tif 000027
【図１４】
2013538543.tif 000028
【図１５】
2013538543.tif 000029
【図１６Ａ】
2013538543.tif 000030
【図１６Ｂ】
2013538543.tif 000031
【図１７】
2013538543.tif 000032
【図１８】
2013538543.tif 000033
【図１９】
2013538543.tif 000034
【図２０】
2013538543.tif 000035
【図２１】
2013538543.tif 000036
【図２２】
2013538543.tif 000037
【図２３】
2013538543.tif 000038
【国際調査報告】
2013538543.tif 000039