(57)【要約】  配電システムにおける故障発生の検出過渡検出故障分類システム（１０）は、配電システム中の故障の発生による過渡状態を検出するアルゴリズムを実施する。このシステムは、配電システムにより伝搬される電気的波形から取得される、他のサンプルデータを比較して統計的に異常であると見えるサンプルを処理する検出モジュール（１８）を含む。これは、大きな変化が比較的短い時間に波形に起こった時に適用される適応的検出アルゴリズムを用いて行われる。特定されたサンプルは、次に信号分類モジュール（２０）に送られる。このモジュールは、サンプルを処理してそれが表す過渡状態を故障発生見込み又は故障発生見込みでないその他のタイプの異常に分類する。過渡状態が故障発生見込みを表すと分類されたとき、ポーリングモジュール（３０）が配電システムのユーザにポーリングして、配電システム内で故障が発生したか、もし発生していたらどこで発生しているか判断する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
配電システムにおける、故障の発生を検出する方法であって、
前記配電システムの波形をモニタするステップ；
前記波形の電流をサンプリングして、求めたサンプルを処理して、前記配電システム内で故障が発生したことを示す可能性がある異常を検出するステップ；及び
予め確立された故障を示す基準を満たすサンプルを分類して、サンプリングの結果を、故障の発生の見込み、または故障の発生の見込みではないその他のタイプの異常に分類するステップを有する、方法。
【請求項２】
前記サンプリングするステップは、前記配電システムの分配サブステーションにおいて、前記配電システムの各給電線位相の電流をサンプリングするステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記処理するステップは、最近の波形サンプルの統計的パターンに対して異常なサンプルを識別することにより、一組の波形サンプル内の過渡状態を検出するステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
過渡状態を分類するステップは、過渡状態を所定の一組の基準と比較して、どの過渡状態が、配電システム内のその他のイベントの結果の過渡状態ではなく、故障の結果であるか判断するステップを含む、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
一組のサンプルは、カレントサンプル、少なくとも１つの事前に取得されたサンプル、及び少なくとも１つの入来サンプルを含む、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
過渡状態を故障に分類するのに用いる特徴は、過渡状態中のサンプルのピーク電流の大きさを特定するステップを含む、
請求項４に記載の方法。
【請求項７】
過渡状態を故障に分類するのに用いる特徴は、さらに、ピークの大きさと、過渡状態が終わった後の大きさとの間でどれだけ電流の大きさが変化するか測定するステップを含む、
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
過渡状態を故障に分類するのに用いる特徴は、さらに過渡状態の時間的長さを含む、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記方法は、各分類の特徴の値に基づき過渡状態が本当の故障であるか否か分類を確立するステップをさらに含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
異常を故障ではなく給電線スイッチイベントとして分類するステップをさらに含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
サンプルが故障発生見込みを表すと分類されたとき、前記配電システムのユーザにポーリングして、前記配電システム内で故障が発生したか、もし発生していたらどこで発生しているか判断するステップをさらに含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
配電システムにより伝搬する波形に発生する過渡状態を分析して、その過渡状態が前記配電システム中のどこかの、停電につながる可能性のある故障を示すか判断する過渡状態検出分類システムであって、
前記波形をモニタして、前記波形のサンプルを連続的に取得する検出手段；
前記サンプルを処理して、故障の発生の徴候を現す過渡状態が発生したか判断するプロセッサ手段；及び
所定基準により前記過渡状態を表す一組のサンプルを評価して、前記過渡状態を、故障の発生の見込み、または故障の発生の見込みではないその他のタイプの異常に分類する分類器を有する、システム。
【請求項１３】
前記検出手段は、前記配電システムの分配サブステーションにおいて、前記配電システムの各給電線位相の電流をサンプリングする、
請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記処理手段は、最近の波形サンプルの統計的パターンに対して異常なサンプルを識別することにより、一組の波形サンプル内の過渡状態を検出する、
請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記分類器は、各過渡状態を所定の一組の基準と比較して、どの過渡状態が、配電システム内のその他のイベントの結果の過渡状態ではなく、故障の結果であるか判断する、
請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記分類器は、過渡状態中のサンプルのピーク電流の大きさの特定に基づいて、過渡状態を故障に分類する、
請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記分類器は、さらに、ピークの大きさと、過渡状態が終わった後の大きさとの間でどれだけ電流の大きさが変化するかの測定に基づき、過渡状態を故障に分類する、
請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記分類器は、さらに過渡状態の時間的長さに基づき、過渡状態を故障に分類する、
請求項１７に記載の分類器。
【請求項１９】
前記分類器は、異常を故障ではなく給電線スイッチイベントとして分類する、
請求項１２に記載のシステム。
【請求項２０】
配電システム内により伝搬される波形に生じる過渡状態を分析する過渡検出分類システムであって、
前記システムの分配サブステーションにおいて前記配電システムの各給電線位相の波形をモニタして、前記波形中に現れる過渡状態のサンプルを取得して、一組の過渡状態サンプルを精製する検出手段；及び
各組のサンプルを評価して、過渡状態を前記配電システム内の通常の出来事によるもの、または前記配電システム内で発生した異常によるものに分類する信号分類器であって、その分類を、前記一組のサンプルに含まれるサンプルにより表される所定の特徴に基づき行い、前記施設は、前記分類が異常な出来事による過渡状態を示す場合、前記分類の結果に基づき動作を実行する、システム。
【請求項２１】
前記分類器が前記かと状態を故障を示すものと分類したとき、前記配電システムの少なくとも一部にポーリングして、前記故障により停電が発生するか；発生する場合、その範囲を判断する、
請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記分類器が前記過渡状態を給電線スイッチイベントを示すものと分類したとき、配電ネットワークの一部が再構成されたとのメッセージを施設に送る、
請求項２０に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、配電システムにおける故障発生を検出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
［関連出願との相互参照］
本出願は、２０１０年１月２５日に出願した米国仮特許出願第１２／６９２，９１９号に関連し、これに基づく優先権を主張するものである。この仮特許出願をここに参照援用する。
［連邦政府出資の研究に関する陳述］
該当しない。
［背景技術］
本発明は、配電システムにおける故障発生の検出に関し、より具体的には、最初にシステムのどこかにおける故障発生を示す過渡波形（waveform transients）を検出し、次にその検出結果をありうる故障発生、または故障ではなさそうなその他のタイプの異常として分類する検出器に関する。
【０００３】
配電システムでは、６０Ｈｚ波形（場所によっては５０Ｈｚ）のエネルギーがシステムの電力線を介して送電される。これらの波形は、幅広い過渡状態を示し、これは常に発生している。こうした過渡状態の多くは、電源スイッチを閉じたり開いたりして機器を「オン」したり「オフ」したり、モータの動作速度が変わったりしたありふれた事柄により生じる。かかる過渡減少の特徴、その時間的長さ、ピーク、立ち上がりと立ち下がりの時間、低下率などは一般的に知られている。
【０００４】
システムのどこかで故障が発生しても過渡状態が生じる。故障の結果として停電が発生することが多いので、施設がタイムリーに故障の発生と停電するエリアを検出することが重要である。そうすれば施設は、素早く対応して、停電を復旧して、影響を受けたエリアへのサービスを回復できる。そうしないと、施設が停電を報告する顧客からの電話を待てば、顧客にはすでに不都合があったことを意味する。
【０００５】
故障検出方法は本技術分野で知られている。例えば、本発明と同じ譲受人に譲渡された特許文献１を参照されたい。しかし、本発明は、施設がタイムリーに停電を特定してそれに対応できるように、故障を認識して分類する素早く効率的な方法を提供する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許第７，４９６，４３０号
【発明の開示】
【０００７】
本開示は、配電システムにおける故障発生を検出する方法に関する。電力分配サブステーションにおいてモニタされた波形に生じた過渡状態について得られた情報をアルゴリズムが処理する。過渡状態は、一般的には、配電システムにおける故障の発生を示し、そのタイムリーな検出によりシステム内の停電の検出を改善できる。
【０００８】
このアルゴリズムは、完全にソフトウェアで実施されるが、検出器（受信器）モジュールと信号分類モジュールを含む。検出器モジュールは、電力ライン波形を受け取り処理して、その波形の離散的なリアルタイムサンプルを生成する。このサンプルを調べて最近の波形データのバックグラウンドに対して統計的に異常なパターンを探す。異常なパターンには、故障中に生じる過渡状態が含まれるが、ライン負荷スイッチングやモータの動作などによる通常の負荷変動による過渡状態であるかも知れない。分類器モジュールは次に故障により生じた過渡状態とその他の過渡状態とを区別する。これは、異常パターンを調べて、他の過渡状態に対して、一般的に故障による過渡状態に伴う複数の特徴または特性を特定するころにより行う。
【０００９】
検出器モジュールは、計算の複雑性を大幅に低減するために、波形を所定周波数（１２０Ｈｚ）にダウンサンプルする検出アルゴリズムを実行する。検出器モジュールは、さらに、比較的短時間にサンプルに大きな変化があった時に、すなわち過渡状態の検出の時に、適応的検出アルゴリズムを実行する。分類モジュールは、次に、過渡状態が故障発生の徴候を現すか否か、サンプルに見つかり故障の徴候に付随するユニークな特徴に基づき判断する。
【００１０】
本発明の方法は、実施により過渡状態の故障を、徴候または施設の配電システム内の他のタイプの過渡状態の徴候に、素早く正確に分類し、システムには追加的な負荷をかけないパッシブな方法である。
【００１１】
その他の目的と特徴は、以下の説明で明らかになるものもあるし、説明するものもある。
【００１２】
本発明の上記その他の目的、特徴、及び利点は、及びその現在のところ好ましい実施形態は、添付した図面を参照して以下の説明を読めば明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
本発明の目的は、明細書の一部をなす図面に示した例示的実施形態に記載した。
【図１】本発明の故障検出分類システムを示す機能図である。
【図２】電力線の過渡状態を誘発する故障の徴候の特徴を示す図である。
【図３】検出システムを表す、より詳細なブロック図である。
【図４Ａ】配電システム内に生じた上向き過渡状態の大きさを示す図である。
【図４Ｂ】過渡状態の位相を示す図である。
【図５】図４Ａと同様であるが、そこに示された過渡状態が故障状態の徴候を有するか判断するサンプルの分析を行った図である。  図面を通して、対応する参照符号は対応する部分を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下の詳細な説明は本発明を例示するものであり、限定するものではない。この説明により当業者は本発明を作り、使うことができる。以下、本発明の実施形態、適用、変形、代替、使用を説明する。これには本発明を実施するベストモードであると現在信じられるものも含む。また、言うまでもなく、本発明はその適用において、以下に説明する、または図面に示す詳細な構造やコンポーネントの配置に限定されない。本発明は、他の実施形態も含み、様々な方法で実施することができる。また、言うまでもなく、ここで用いる用語は、説明を目的としたものであり、限定するものと解すべきではない。
【００１５】
図１を参照して、本発明の過渡検出及び故障分類システムを参照符号１０で示した。システム１０は、後で説明するように、３つのモジュール、すなわち検出器モジュール１２、分類器モジュール２０、及びポーリングモジュール３０を有する。システム１０の目的は、最初に、過渡状態の発生を検出して、次に、予め確立された基準に基づいて、配電システム内で停電を起こし得る故障の徴候を表すかどうか、その過渡状態を分類する。システム１０は、さらに、配電システム中にインストールした保護装置を動作させ、配電システムの各部分のユーザにポーリングして、停電の範囲を判断させる故障を表す過渡状態を分類するように機能する。
【００１６】
システム１０により実施される本発明の方法は、故障検出への３段階のアプローチを含む。第１段階では、配電サブステーションでモニタされた電流波形を検出器モジュール１２によりサンプリングし、そのサンプルを処理して、故障を示す統計的異常すなわち過渡状態があるか検出する。その際、予め確立された基準を満たすサンプルは第２段階に送られる。この段階では、信号分類（分類器）モジュール２０によりサンプルを調べ、それが表す過渡状態の特徴が図２に示したような故障の徴候に似ているか判断する。似ていれば、次に第３段階において、ポーリングモジュール３０が、システムが使う電力線通信システムを利用して、メータに問題の給電線位相についてポーリング（poll）する。ポーリングへの応答を用いて、配電システム内で停電が起こっているか、及びもし起こっていればどこで起こっているかを最終的に判断する。
【００１７】
システム１０は、最初に、配電システムのサブステーションにおける各給電線位相の電流を調べ、停電を誘発する過渡状態を検出する。典型的な故障の徴候の特徴を図２に示した。図２において、給電線電流Ｉ（ｔ）は停電を誘起する典型的な過渡状態を示す。図中ＴＡと示した過渡振幅は、システム中のどこかの負荷における大幅な増加を示す。過渡状態ＴＡの大きさは、故障の原因などを含む要因に依存する。これは、かみなり、動物が給電線に触れてしまい導体となってしまうもの、木の枝が電力線上に落ちたもの、システム内の短絡などである。当業者には言うまでもなく、サービストランスフォーマの低圧側で発生する故障は、そのトランスフォーマの高圧側で発生する同様の故障よりも電流振幅が小さい。
【００１８】
過渡状態ＴＡの増加電流は、施設の保護が回路を遮断するまで、装置配電システムの故障部分（affected portion）を流れる。これに要する時間は、典型的には、配電システムを伝搬する６０Ｈｚ波形の２乃至６サイクルである（約０．０３−０．１秒）。保護装置の動作により過渡電流が止まるが、保護装置から下流にある施設のすべての顧客への電力も遮断してしまう。これにより、過渡状態の発生前よりもシステムに課された負荷における損失が生じる。当業者には言うまでもなく、この損失の大きさは、故障の際にシステムのユーザによりシステムに課された負荷の関数である。したがって、インパクトは回路毎に、回路の場所により、及び時刻により変化する。
【００１９】
システム１０の検出器部１２と分類器部２０で用いるアルゴリズムの定式化では、多くの要因を考慮する。１つは、その回路を用いる施設の顧客により課された、モニタされた回路の負荷におけるほぼ一定の変化の結果である、給電線における電流のほぼ一定の変化である。これに関して、小さな変化が、短時間のうちに大きく変化する低強度のランダムイベントとして現れる。大きなスイッチングイベントは考慮するのがもっと面倒である。これは、例えば、システムに対して大きな負荷がスイッチ「オン」されると、特徴が故障発生時に生じるのと非常に似た過渡状態が生じるからである。例えば、大型モータのスイッチングにより、特徴が故障発生時の過渡状態と似た過渡状態が生じることが多い。
【００２０】
図３を参照して、本発明の方法で用いられる故障検出アルゴリズムをブロック図の形式で示した。アルゴリズムの実行時、最初に、給電線位相電流Ｉ（ｔ）を表すアナログ信号が、アナログ・デジタル（Ａ／Ｄ）変換器４を用いてデジタル信号に変換される。変換器１４において、信号Ｉ（ｔ）が例えば４３２０Ｈｚのレートでサンプリングされ、その結果デジタル信号が得られる。
【００２１】
変換器１４からのデジタル出力信号は、復調器モジュール１６に供給される。復調器モジュール１６は、２段階の復調プロセスを用いて、６０Ｈｚ複素値信号を生成する。モジュール１６の第１段階１６ａにおいて、粗復調が行われる。一方、第２段階１６ｂにおいて、細復調が行われる。モジュール１６ａにおいて、複素電流波形がベースバンド信号に変換される。モジュール１６ｂにおいて、ベースバンド信号のキャリア周波数における小さな偏差を推定し、ベースバンド信号から除去する。この偏差はモジュール１６ａでは処理できなかったものである。その結果モジュール１６ｂから出力される信号は、決定モジュール１８と信号バッファ２２に供給される。
【００２２】
モジュール１８は、信号のサンプルを調べて、故障を示すかも知れない統計的変化を探す。かかる変化を検出すると、モジュール１８は、分類器モジュール２０に入力を提供する。それに応じて、モジュール２０は、信号バッファ２２に格納されている直近のデータセット及び入来シンプルを調べ、信号パターンが図２に示した信号に似ているか判断する。信号分類器がかかる信号を発見すると、上流システムに警報が出され、ポーリングプロセスが開始される。
【００２３】
信号分類のため、アルゴリズムに組み込まれた本発明の方法は、一定の特徴を抽出して故障分類に用いるテクニックを利用する。疑わしい各故障イベントに対して、所定数のサンプルを、バッファ２２を介して信号分類モジュール２０に提供する。サンプルは、毎秒６０サンプルのレートで取得した複素値データを表す。例えば、９１個のサンプルを用いる。これらは電力線信号のベースバンド情報に対応する。サンプルの総数には、１個のカレントサンプル、３０個の事前に取得されたサンプル、６０個の入来サンプルが含まれる。信号分類モジュール２０により分析されるサンプル例を図４Ａと４Ｂに示した。図４Ａは配電システム内で生じる上向き過渡状態の大きさを表し、図４Ｂは過渡状態の位相を表す。
【００２４】
図４Ａと図４Ｂに示したようなサンプルセットを、バッファ２２を介して信号分類モジュール２０に提供する。モジュール２０の機能は、上記の通り、このサンプルセットが故障イベントを表すかどうかの判断である。研究によると、３つの異なる特徴がベースバンドサンプルセット中の過渡状態を表すサンプルの強さに見つかり、そのサンプルを故障信号を表すものとして分類するのに使うことができ、そのサンプルを然るべく分類できる。
【００２５】
最初に、サンプルセットの特徴パラメータを計算する前に、モジュール２０は、サンプル中に現れる過渡状態が上向きの過渡状態か下向きの過渡状態か判断する。一例として、図５は図４Ａに示したのと同じサンプルを示す。このサンプルセットでは、過渡状態は３１番から４０番までのサンプルにより表されている。測定値Ｆ１は過渡状態の高さを表し、３１番から４０番までのサンプルのうち最も大きいものである。３１番サンプルが選択されるが、検出モジュール１８をトリガーするサンプルだからである。４０番サンプルが選択されるが、故障過渡状態のピークがこのサンプルの前にあったものと仮定したからである。
【００２６】
図５を参照して、過渡状態の開始前に取ったサンプル（ポイントＡ）の大きさを決定する。このポイントＡは、サンプルセット中の最初のサンプルの大きさと、図５に示した最大値ｍａｘとの間のラインＬ２に対して、最大の距離Ｌ１を有するサンプルである。
【００２７】
次に、値Ｆ２を決定する。この値は、過渡状態の発生後、電流振幅がどれだけ低下するかの尺度を表す。値Ｆ２はパーセンテージで表され、ＢとＦ１の比として定義される。ここで、Ｂは、過渡状態の最大値（すなわち、３１番サンプルと４０番サンプルの間の最も高いサンプルの高さ）から、最大値のサンプルと５０番サンプルとの間の最小点を表す点Ｃへの距離を表す。５０番サンプルは、故障の過渡状態が５０番サンプルの前に下がるとの仮定に基づき選択されている。フィールドテストによると、故障イベントにおいて、過渡状態の後の電流振幅は必ずしも過渡状態の前の電流振幅より低いレベルには下がらない。それゆえ、値Ｆ２は１００％未満になりうるし、Ｆ２の最大値は１００％で「キャップ（capped）」される。
【００２８】
第３に、値Ｆ３を決定する。この値は過渡状態の幅（過渡状態の時間的長さ）の尺度を表し、図５に示した点Ａと点Ｄの間のサンプル数として定義される。上述の通り、点Ａは過渡状態の始めを表す。点Ｄは過渡状態の終わりを表し、最大値ｍａｘと５０番サンプルを結ぶラインＬ４までの距離Ｌ３が最大となるサンプルである。再び、５０番サンプルは、故障の過渡状態が５０番サンプルの前にsubsideするとの仮定により用いられている。点ＡとＤを決定するのに用いるラインＬ１とＬ３に関して、留意点として、図５に示したように、これらのラインはそれぞれが交差するラインＬ２、Ｌ４と垂直である。
【００２９】
上記の特徴は、システムのフィールドテストで取得したデータを処理するのに用いられた。６給電線をモニタする２４導体（各給電線につき３相とニュートラル）を有する検出器（図示せず）を用いた。検出器は１６アンペアの検出閾値を有する。疑わしい故障イベントがいずれかの導体に発生すると、検出器は２４導体すべてのデータを取得する。当業者には言うまでもなく、１つの故障イベントにより複数の位相で過渡状態が発生することがある。このテスト中に報告された４２２０イベントのうち、１４イベントが実際に故障であった。
【００３０】
表１は、報告された故障の値Ｆ１−Ｆ３を示す。
【００３１】
【表１】
2013518543.tif 000003
表１のデータから各特徴のワーストケース値は次の通りである：Ｆ１＝３９．９０Ａ、Ｆ２＝８７．５９％、及びＦ３＝１０サンプル。この情報を用いて、各特徴の値に限界を設定することにより、決定パラメータを求める。
【００３２】
表２を参照して、限界を設定するときの問題は、故障警報が発生するレートである。ある限界値セットを用いたとき、故障警報レートは、データが同じでも、別の限界値セットを用いたときと大幅に異なるであろう。表２は、Ｆ１−Ｆ３に別の限界を設定したときの故障警報レートを示す。
【００３３】
表２。故障警報対決定面パラメータ（１００％検出）
【００３４】
【表２】
2013518543.tif 000004
システム１０とそれが用いるアルゴリズムの目的は、故障警報の「リーズナブルな」レベルを定める替わりに、施設の配電システム内の媒体電圧保護装置を動作させるすべての故障を正しく分類することである。研究によると、本当の故障（solid fault）により電力線信号の振幅に大きな変化が生じる。実際の故障の特徴を適切に分類することにより、分類アルゴリズムは、ベースバンドサンプルセットに含まれる情報を適切に用いる。
【００３５】
さらに、言うまでもなく、どの故障検出システムでも、何らかのイベントが故障の発生と間違われ、「誤警報」となる可能性がある。しかし、かかるシステムにより報告される誤警報が多すぎると、検出システムに対する施設の信頼を損ない、本当の故障の発生により生じる警報が無視されがちになる。誤警報レートは、検出システムの感度を下げることにより、下げることはできるが、これには本当の故障が検出されなくなる欠点がある。したがって、検出システムにより発生する誤警報のレートと、検出システムにより検出される正しい警報のレートの間にはトレードオフの関係がある。これが意味することは、システム１０が用いるアルゴリズムは、ａ）検出の信頼性が適切であり、一方、ｂ）誤警報によるシステムリソースの無駄（例えば、ポーリング時間）を許容レベルに維持するように、誤警報レートと正しい警報のレートとの間に（施設にとって）許容できるバランスがないとならない。
【００３６】
テストで取得したデータを用いて、Ｆ１閾値の値が比較的大きい場合（Ｆ１＞２５アンペア）、Ｆ２とＦ３の閾値が変わっても誤警報数は大きく影響されないことが分かった。しかし、Ｆ１とＦ３の閾値を変更すると、分類できない場合の数が大きく影響される。これは、Ｆ１の閾値が比較的大きい場合、誤警報数を大幅に増やさずに分類漏れの数を最小化するために、Ｆ２とＦ３の閾値は「ゆるく（loosely）」設定してもよいことを示唆している。例えば、Ｆ１の閾値が上記のように大きい（＞２５アンペア）場合、分類漏れの数を最小化するために、Ｆ２とＦ３にはゆるい閾値（例えば、Ｆ２＞８７％、Ｆ３＜１２サンプル）を用いなければならないことが分かった。次に、Ｆ１閾値が小さい（＜２５アンペア）場合、Ｆ２とＦ３の閾値を厳しくする（すなわち、Ｆ２閾値を大きくし、またはＦ３閾値を小さくする）ことにより、誤警報数を大幅に減らせる。
【００３７】
概して、パターン分類器の機能は、クラスパターンの選択に関する決定規則を実施することである。これは、クラスを区別する、フィールドデータの観察の組み合わせに基づく要因を理解し、各クラスの振る舞いを理解することにより達成できる。各クラスの属性値は、テスト中に得られるデータと、このデータの評価の結果として決められる。
【００３８】
次に、本発明の方法は、故障ではなくて給電線スイッチイベントである過渡パターンを分類できる、モジュール２０に実装された追加的分類器アルゴリズムを含む。かかるパターンを検出すると、システム１０は、配電ネットワークが再構成されたとの出力を、施設または上流システムに供給する。また、故障と給電線スイッチングイベントの分類の他に、システム１０は、施設の配電システムによる電力の最も効率的な分配を促進するため、施設の必要や要望に応じて、他の分類アルゴリズムを実装することもできる。
【００３９】
上記から、本開示の目的と利点が実現され、他の有利な結果が得られることは明らかであろう。
【図１】
2013518543.tif 000005
【図２】
2013518543.tif 000006
【図３】
2013518543.tif 000007
【図４Ａ】
2013518543.tif 000008
【図４Ｂ】
2013518543.tif 000009
【図５】
2013518543.tif 000010
【国際調査報告】
2013518543.tif 000011
2013518543.tif 000012