(57)【要約】【課題】  停電事前対策を検討するために利用できる、より好適な情報を提示する。【解決手段】  入力電源の物理的要素の測定値を取得し、その測定値に基づいて、停電が発生したことを検出可能にする記録値を含む停電履歴時系列データを生成する手段と、複数の、停電履歴時系列データ内の所定の期間の情報であって、その所定の期間内の期間時刻のそれぞれに対応する記録値を含む、期間時系列データ内の同一の期間時刻に対応するそれらの記録値を合成した合成値に基づいて、停電が開始される時刻を示す予測情報を出力する手段を含む。【選択図】      図１
2015204059.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力電源の物理的要素の測定値を取得し、前記測定値に基づいて、停電が発生したことを検出可能にする記録値を含む停電履歴時系列データを生成する停電履歴時系列データ生成手段を含み、
前記停電履歴時系列データの内の所定の期間の情報は期間時系列データであって、前記期間時系列データは前記所定の期間内の期間時刻のそれぞれに対応する前記記録値を含み、
複数の前記期間時系列データ内の同一の前記期間時刻に対応する前記記録値を合成した合成値に基づいて、停電が開始される時刻を示す予測情報を出力する停電開始時刻予側手段を更に含む
情報処理装置。
【請求項２】
前記停電開始時刻予測手段は、前記期間時系列データ間の類似度に基づいて前記停電履歴時系列データから特定の前記期間時系列データを選択し、前記特定の期間時系列データの前記記録値を合成した前記合成値に基づいて、前記予測情報を出力する
ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記停電開始時刻予測手段は、前記期間時系列データのそれぞれの特徴に基づいて、前記記録値を重み付けし、重み付けされた前記記録値を合成した前記合成値に基づいて、前記予測情報を出力する
ことを特徴とする請求項１または２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記停電開始時刻予測手段は、
前記合成値を含む時系列データを停電の発生のしやすさを示すスコアを含む停電スコア時系列データに変換し、
前記停電履歴時系列データに基づいて、前記所定の期間における停電回数を予測し、
前記予測した停電回数に基づいて、前記停電スコア時系列データから、値の大きい前記スコアから順に前記スコアに対応する期間時刻を取得し、
取得した前記期間時刻に基づいて前記予測情報を出力する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記停電履歴時系列データ生成手段は、複数の物理的要素の前記測定値を取得し、前記複数の物理的要素のそれぞれに対応する前記停電履歴時系列データを生成し、
前記停電開始時刻予側手段は、前記停電履歴時系列データのそれぞれに対応する前記停電スコア時系列データを生成し、各前記停電スコア時系列データに正規化及び重み付けの少なくともいずれかの処理を実施し、前記処理を実施された停電スコア時系列データを合成した合成停電スコア時系列データに基づいて、前記予測情報を出力する
ことを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記停電履歴時系列データ生成手段は、前記測定値に基づいて生成した、過去の停電開始時刻を示す、前記記録値を含む前記停電履歴時系列データを生成する
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記停電履歴時系列データ生成手段は、前記入力電源の周波数の測定値を、前記記録値として含む前記停電履歴時系列データを生成する
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記請求項１乃至７のいずれか1項に記載の情報処理装置と、
前記入力電源の任意の物理的要素についての測定値を出力する計測手段と、
前記情報処理装置及び前記計測手段に無瞬断かつ無停電で電力を供給する無停電電源手段と、
を含む停電予測システム。
【請求項９】
コンピュータが、入力電源の物理的要素の測定値を取得し、前記測定値に基づいて、停電が発生したことを検出可能にする記録値を含む停電履歴時系列データを生成し、
前記停電履歴時系列データ内の所定の期間の情報は期間時系列データであって、前記期間時系列データは前記所定の期間内の期間時刻のそれぞれに対応する前記記録値を含み、
前記コンピュータが、更に、複数の前記期間時系列データ内の同一の前記期間時刻に対応する前記記録値を合成した合成値に基づいて、停電が開始される時刻を示す予測情報を出力する
停電予測方法。
【請求項１０】
入力電源の物理的要素の測定値を取得し、前記測定値に基づいて、停電が発生したことを検出可能にする記録値を含む停電履歴時系列データを生成する処理をコンピュータに実行させ、
前記停電履歴時系列データ内の所定の期間の情報は期間時系列データであって、前記期間時系列データは前記所定の期間内の期間時刻のそれぞれに対応する前記記録値を含み、
複数の前記期間時系列データ内の同一の前記期間時刻に対応する前記記録値を合成した合成値に基づいて、停電が開始される時刻を示す予測情報を出力する処理を、更に前記コンピュータに実行させる
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、外部電源の停電を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力会社が運営する電力システムの整備が不十分な地域では、電力需要に対して十分に電力供給力を確保できない場合がある。このような場合、電力会社は、一部の需要家への電力供給を一時的に中断することで、電力需要と供給力のバランスを保つように電力システムを運用する。需要家間の電力供給の公平性を保つために、電力会社は、一定時間毎に電力供給を中断するエリアを切り替える。これは計画停電と呼ばれる。電力需要と供給力の差が大きくなるほど、その計画停電の頻度及び継続時間は大きくなる。
【０００３】
電力会社は、少なくとも前日までに、エリア毎の停電時間帯を、電力会社ホームページ、新聞、電子メールなどの媒体を通して需要家に通知する。これらの事前通知により、事前に需要家は、非常用発電機の発電計画の立案や、蓄電池システムの充放電スケジュールの検討、業務や活動スケジュールの見直しなどの事前停電対策をとることができる。
【０００４】
電力会社は、電力需要と供給力を監視して停電の計画を立てるが、実際には、エリア毎の電力需要の状況や再生可能エネルギーによる発電状況などの停電計画に係る不確定要素の、組み合わせの考慮が必要である。このことから、正確かつ規則正しい停電の計画を算出することは、電力会社にとっても困難である。そのため、電力会社は、当日に、停電計画に基づきつつ、電力需要や供給力などの状況の監視結果を勘案して、どのエリアに対して停電を実施するか判断を行う。
【０００５】
その結果、実際には事前に通知された時間帯とは異なるタイミングで停電が発生したり、停電が発生しなかったりなど、電力会社が立てた停電計画通りに停電が発生するとは限らない現状がある。需要家は、事前に通知された停電計画に基づいて、停電事前対策として様々なスケジュールを調整する。そのため、停電計画通りに停電が発生しないと、電力利用に係る効率が低下するなどの問題が生じる。
【０００６】
このような問題点を解決するための技術の一例が、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載の停電予測部は、電圧ロガーから商用電源の電圧データを取得し、その電圧データに基づいて、停電の発生と終了、現在停電であるかどうかを示す実停電情報を生成する。また、その停電予測部は、電圧データを蓄積し、蓄積したその電圧データを統計解析して時系列モデルを生成することで、停電の継続時間、間隔、頻度を予測する。
【０００７】
非特許文献１は、電力系統における電力需要の変化が系統周波数に影響を与える性質があることを示す。具体的には、その性質は、電力系統において、電力需要が減少したときに系統周波数は上昇し、電力需要が増加したときに系統周波数が低下し、電力需要の変動が大きいほど周波数の変動が大きくなるという性質である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１３−１３４５５０号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】長谷川  淳他著、「電気学会大学講座  電力系統工学」、電気学会、２０１２年１０月２５日、Ｐ．１３−１５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、需要家が計画停電の発生タイミングの予測情報を得ることができれば、それは、需要家の、効率的な電力利用を行うための、停電事前対策を可能とする。つまり、停電事前対策を検討するために利用できる、より好適な情報を提示する停電予測手段が求められている。
【００１１】
換言すると、上述した先行技術文献に記載された技術においては、提示される情報が、停電事前対策を検討する上で十分でない場合があるという問題点がある。その理由は、以下のとおりである。特許文献１に記載の停電予測部は、停電の継続時間、間隔及び頻度の予測情報を提示する。しかし、その停電予測部は、停電の発生タイミングの予測情報を提示できない。
【００１２】
本発明の目的は、上述した問題点を解決する情報処理装置、情報処理システム、停電予測方法、及びそのためのプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の一様態における情報処理装置は、入力電源の物理的要素の測定値を取得し、前記測定値に基づいて、停電が発生したことを検出可能にする記録値を含む停電履歴時系列データを生成する停電履歴時系列データ生成手段を含み、前記停電履歴時系列データの内の所定の期間の情報は期間時系列データであって、前記期間時系列データは前記所定の期間内の期間時刻のそれぞれに対応する前記記録値を含み、複数の前記期間時系列データ内の同一の前記期間時刻に対応する前記記録値を合成した合成値に基づいて、停電が開始される時刻を示す予測情報を出力する停電開始時刻予側手段を更に含む。
【００１４】
本発明の一様態における停電予測方法は、コンピュータが、入力電源の物理的要素の測定値を取得し、前記測定値に基づいて、停電が発生したことを検出可能にする記録値を含む停電履歴時系列データを生成し、前記停電履歴時系列データ内の所定の期間の情報は期間時系列データであって、前記期間時系列データは前記所定の期間内の期間時刻のそれぞれに対応する前記記録値を含み、前記コンピュータが、更に、複数の前記期間時系列データ内の同一の前記期間時刻に対応する前記記録値を合成した合成値に基づいて、停電が開始される時刻を示す予測情報を出力する。
【００１５】
本発明の一様態におけるプログラムは、入力電源の物理的要素の測定値を取得し、前記測定値に基づいて、停電が発生したことを検出可能にする記録値を含む停電履歴時系列データを生成する処理をコンピュータに実行させ、前記停電履歴時系列データ内の所定の期間の情報は期間時系列データであって、前記期間時系列データは前記所定の期間内の期間時刻のそれぞれに対応する前記記録値を含み、複数の前記期間時系列データ内の同一の前記期間時刻に対応する前記記録値を合成した合成値に基づいて、停電が開始される時刻を示す予測情報を出力する処理を、更に前記コンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明は、停電事前対策を検討するために利用される、より好適な情報を提示することが可能になるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、本発明の第１の実施形態に係る予測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る予測装置を含む停電予測システムの構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る停電履歴時系列データの構造の一例を示す図である。
【図４】図４は、第２の実施形態における処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】図５は、第２の実施形態における停電履歴時系列データの一例を示すグラフである。
【図６】図６は、第２の実施形態における停電開始イベント加重総和時系列データの一例を示すグラフである。
【図７】図７は、第２の実施形態における停電スコア時系列データの一例を示すグラフである。
【図８】図８は、第２の実施形態における停電予測時刻時系列データの一例を示すグラフである。
【図９】図９は、第３の実施形態における予測装置の動作を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、第３の実施形態における停電履歴時系列データの一例を示すグラフである。
【図１１】図１１は、第３の実施形態における周波数加重平均の時系列データの一例を示すグラフである。
【図１２】図１２は、第３の実施形態における二階差絶対値時系列データの一例を示すグラフである。
【図１３】図１３は、第３の実施形態における停電スコア時系列データの一例を示すグラフである。
【図１４】図１４は、第３の実施形態における停電予測時刻時系列データの一例を示すグラフである。
【図１５】図１５は、第６の実施形態に係る予測装置を実現するコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。尚、各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略する。
【００１９】
＜＜＜第１の実施形態＞＞＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係る予測装置（情報処理装置とも呼ばれる）２２０の構成を示すブロック図である。図２は、予測装置２２０を含む停電予測システム２００の構成を示すブロック図である。
【００２０】
＝＝＝停電予測システム２００＝＝＝
図２に示すように、停電予測システム２００は、停電予測の対象である商用電源などの外部電源（入力電源とも呼ばれる）１００を電源として動作する。停電予測システム２００は、測定器２１０、予測装置２２０、表示機２３０、無停電電源装置２４０を備える。
【００２１】
＝＝＝測定器２１０＝＝＝
測定器２１０は、測定点２５０における外部電源１００の物理的要素を測定する。即ち、測定器２１０は、停電予測システム２００の電源として接続される、外部電源１００の物理的要素を測定する。ここで、その物理的要素は、その測定された値により予測装置２２０が停電の発生を検出することを可能にする、外部電源１００の周波数や、電圧、力率などの、電力に関する任意の要素である。
【００２２】
測定器２１０は、予め設定されたタイミングで、それらの周波数や、電圧、力率などの電力に関する要素を測定し、測定値を得る。その予め定められたタイミングは、例えば、一定時間毎の周期的なタイミングであってよい。また、測定器２１０は、複数のそれらの要素を任意に（例えば、全てを、或いは１つだけを）選択して測定してよい。測定器２１０は、それらの選択した複数の要素を、同一のタイミングで測定してもよいし、それぞれ異なるタイミングで測定してもよい。
【００２３】
そして、測定器２１０は、測定したその測定値を、予測装置２２０に送信する。
【００２４】
＝＝＝表示機２３０＝＝＝
表示機２３０は、予測装置２２０から受信する停電開始時刻の予測結果を表示する。
【００２５】
＝＝＝無停電電源装置２４０＝＝＝
無停電電源装置２４０は、外部電源１００を電源とし、測定器２１０と予測装置２２０と表示機２３０とに、無瞬断かつ無停電で電力を供給する。
【００２６】
＝＝＝予測装置２２０＝＝＝
図１に示すように、予測装置２２０は、停電履歴時系列データ生成部２２１及び停電開始時刻予測部２２２を含む。
【００２７】
＝＝＝停電履歴時系列データ生成部２２１＝＝＝
停電履歴時系列データ生成部２２１は、測定器２１０から測定値を取得し、測定日及び測定時刻に対応付けて、その測定時刻毎の測定値に基づいて生成した記録値を時系列データとして含む、停電履歴時系列データを生成する。その記録値は、停電が発生したことを検出可能にする。尚、停電履歴時系列データ生成部２２１は、停電履歴時系列データを、随時更新し、及び要求に応じて出力してよい。
【００２８】
図３は、停電履歴時系列データ８１０の構造の一例を示す図である。図３に示すように、停電履歴時系列データ８１０は、測定日８１０１と記録値８１０２とからなる。記録値８１０２は、例えば１秒間隔の測定値に基づく、１秒間隔の時系列データである。即ち、停電履歴時系列データ８１０は、測定日８１０１とその測定日８１０１毎に対応する８６４００個（１日の秒数分）の記録値８１０２を含む。図３に示す期間時系列データ８１１は、停電履歴時系列データ８１０内の、所定の期間（図３に示す場合は、１日）に対応する、記録値８１０２を含む。即ち、期間時系列データ８１１は、その所定の期間内の１秒単位の時刻（期間時刻とも呼ばれる）のそれぞれに対応する記録値８１０２を含む。尚、停電履歴時系列データ８１０は、図３に示す例に係わらず、任意の構造であってよい。また、その所定の期間は任意の期間であってよいし、期間時刻の単位も、任意の時間であってよい。
【００２９】
＝＝＝停電開始時刻予測部２２２＝＝＝
停電開始時刻予測部２２２は、複数の期間時系列データ８１１内の同一の期間時刻に対応する記録値８１０２を合成した合成値に基づいて、停電予測の対象である所定の期間の、停電開始時刻の予測情報を出力する。
【００３０】
具体的には、第１に、停電開始時刻予測部２２２は、停電履歴時系列データ生成部２２１から停電履歴時系列データ８１０を取得する。第２に、停電開始時刻予測部２２２は、取得したその停電履歴時系列データ８１０の各測定日８１０１に対応する期間時系列データ８１１の、同一期間時刻の記録値８１０２を合成する。停電開始時刻予測部２２２は、例えば、同一期間時刻の記録値８１０２の合計値及び平均値のいずれかを合成値としてもよいし、その他の任意の適切な方法で算出した値を合成値としてもよい。第３に、停電開始時刻予測部２２２は、その合成値に基づいて、外部電源１００の翌日（停電予測の対象である所定の期間）のその停電開始時刻を予測する。例えば、停電開始時刻予測部２２２は、その合成値が所定の範囲内である期間時刻を、翌日における、その停電開始時刻であると予測する。
【００３１】
次に、停電開始時刻予測部２２２は、予測したそれらの停電開始時刻の内、停電が発生する確率の高い時刻から順に所定数の停電開始時刻を、その停電開始時刻の予測結果として表示機２３０へ出力する。この時、停電開始時刻予測部２２２は、停電履歴時系列データ８１０に基づいて、翌日の停電回数を予測し、予測したその回数をその所定数としてよい。更に、停電開始時刻予測部２２２は、予測したその回数に、所定の定数（例えば、１）を加えた値を所定数としてもよい。また、停電開始時刻予測部２２２は、図示しない手段を介して指示された回数をその所定数としてよい。その所定数は、上記の例に係わらず、任意の適切な手法で決定してよい。
【００３２】
以上説明した本実施形態では、予測装置２２０は、測定器２１０より取得した停電履歴時系列データ８１０のみを用いて、停電開始時刻を予測する。しかし、予測装置２２０は、例えばインターネットを介して、計画停電情報や、気象情報などの情報を取得し、これらに更に基づいて停電開始時刻を予測してもよい。これらの情報の取得及び管理は、停電履歴時系列データ生成部２２１及び停電開始時刻予測部２２２のいずれか、或いは図示しない他の手段が行ってよい。
【００３３】
また、以上説明した本実施形態では、予測装置２２０が出力する停電開始時刻の予測結果は、表示機２３０によって表示される。しかし、予測装置２２０は、図示しないネットワークを介して、その停電開始時刻の予測結果を、蓄電システム（不図示）や発電システム（不図示）などの外部システムに送信してもよい。
【００３４】
上述した本実施形態における効果は、停電事前対策を検討するために利用される、より好適な情報を提示することが可能になる点である。
【００３５】
その理由は、停電履歴時系列データ生成部２２１が入力電源の測定値に基づいて停電履歴時系列データ８１０を生成し、停電開始時刻予測部２２２が停電履歴時系列データ８１０に基づいて、停電開始時刻の予測情報を出力するからである。
【００３６】
＜＜＜第２の実施形態＞＞＞
次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。以下、本実施形態の説明が不明確にならない範囲で、前述の説明と重複する内容については説明を省略する。
【００３７】
本実施形態では、予測装置２２０は、過去の停電開始時刻のデータを用いて、翌日（停電予測の対象である所定の期間）の停電開始時刻を予測する。
【００３８】
本実施形態の構成は、図１及び図２に示す構成と同じである。
【００３９】
本実施形態の動作を、図面を参照して詳細に説明する。図４は、本実施形態に係る予測装置２２０による、停電開始時刻を予測する処理の流れを示すフローチャートである。
【００４０】
また、図５は、本実施形態に係る予測装置２２０が取得する停電履歴時系列データ８１０の一例を示すグラフである。図６は、本実施形態に係る予測装置２２０が生成する合成時系列データ８２０の一例を示すグラフである。図７は、本実施形態に係る予測装置２２０が生成する停電スコア時系列データ８４０の一例を示すグラフである。図８は、本実施形態に係る予測装置２２０が生成する停電予測時系列データ８５０の一例を示すグラフである。
【００４１】
まず、停電開始時刻予測部２２２は、停電履歴時系列データ生成部２２１から、過去の停電開始時刻を示す停電履歴時系列データ８１０を１日単位で、任意の日数分取得する（ステップＳ１０１）。
【００４２】
例えば、停電開始時刻予測部２２２は、図４に示す処理を実行する日の前日までの、過去３０日分の停電履歴時系列データ８１０を取得する。ここでは、図４に示す処理を停電予測対象日に実行するものとし、停電開始時刻予測部２２２は、停電予測対象日の３０日前から１日前までの停電履歴時系列データ８１０を取得するものとする。
【００４３】
本実施形態の停電履歴時系列データ８１０は、停電開始イベントの時系列データである。本実施形態の記録値８１０２は、値が「１」である場合に、その記録値８１０２に対応する期間時刻が過去の停電開始時刻であることを表し、値が「０」である場合に、その記録値８１０２に対応する期間時刻が過去の停電開始時刻ではないことを表す。
【００４４】
本実施形態の記録値８１０２は、停電履歴時系列データ生成部２２１によって、測定器２１０から取得した電圧または周波数の測定値から生成される。
【００４５】
具体的には、停電履歴時系列データ生成部２２１は、測定値が閾値以上から閾値未満へ変化する期間時刻を検出し、検出した期間時刻の記録値８１０２を「１」、それ以外の期間時刻の記録値８１０２を「０」とした停電履歴時系列データ８１０を生成する。例えば、停電履歴時系列データ生成部２２１が電圧の測定値を用いて停電開始イベントの履歴を示す停電履歴時系列データ８１０を生成する場合、閾値は、例えば外部電源１００の公称電圧の５０％であってよい。また、停電履歴時系列データ生成部２２１が周波数の測定値を用いて停電開始イベントの履歴を示す停電履歴時系列データ８１０を生成する場合、閾値は、例えば外部電源１００の公称周波数の５０％とであってよい。閾値は、上記の例に係わらず、任意の適切な値であってよい。
【００４６】
ステップＳ１０１において、停電開始時刻予測部２２２が取得する停電履歴時系列データ８１０の例を図５のグラフに示す。図５は、３０日分の期間時系列データ８１１（１日分毎の停電履歴時系列データ８１０）を含む、停電履歴時系列データ８１０を示す。各グラフの左上隅の数字は、「１」が前日の期間時系列データ８１１であることを、「２」が２日前の期間時系列データ８１１であることを、「３０」が３０日前の期間時系列データ８１１であることを示す。図５において、３日前から２９日前までのグラフは、省略されている。図５を参照すると、前日の期間時系列データ８１１のグラフは、例えば、８時から１０時の間において１回の過去の停電開始時刻を検出したことを示す。
【００４７】
次に、停電開始時刻予測部２２２は、ステップＳ１０１で取得した停電履歴時系列データ８１０に基づいて、期間時刻（例えば、１秒単位の時刻）毎に、３０日分の期間時系列データ８１１の総和をとった合成時系列データ８２０を生成する（ステップＳ１０２）。
【００４８】
具体的には、停電開始時刻予測部２２２は、生成する合成時系列データ８２０の各期間時刻Ｔ秒（以下、「秒」の記載を省略する）の合成値Ａ（Ｔ）を、Ｉ＝１，２，・・・，Ｎについての総和ΣＶＩ（Ｔ）×ＷＩとして算出する。ここで、Ｎは、ステップＳ１０１で取得した停電履歴時系列データ８１０に対応する日数（即ち、期間時系列データ８１１の数）である。ＶＤ（Ｔ）は、停電予測対象日Ｄ日前の期間時系列データ８１１の期間時刻Ｔにおける記録値８１０２である。
【００４９】
ＷＤは、停電予測対象日のＤ日前の記録値８１０２に対する重み係数である。例えば、停電予測対象日に近い日の記録値８１０２ほど重みが大きくなるように、ＷＤ＝（Ｎ＋１−Ｄ）／Ｎとしてよい。また、重みをつけない場合は、ＷＤ＝１としてもよい。換言すると、停電開始時刻予測部２２２は、期間時系列データ８１１のそれぞれの特徴に基づいて、記録値８１０２を重み付けし、重み付けされた記録値８１０２を合成した合成値を含む合成時系列データ８２０を生成する。
【００５０】
ステップＳ１０２において、停電開始時刻予測部２２２が生成する合成時系列データ８２０の例を図６のグラフに示す。図６は、例えば０時と２時の間や４時頃などに、停電開始が集中していることを示す。但し、図６は、集中の正確な密度を示さない。また、Ａ（Ｔ）の値が「２」であるのは、同じ期間時刻（秒）に停電が発生したことを示す。
【００５１】
次に、停電開始時刻予測部２２２は、ステップＳ１０２で生成した合成時系列データ８２０の各期間時刻Ｔに対応する合成値Ａ（Ｔ）を、停電の起こる可能性の高さを表すスコアに変換した停電スコア時系列データ８４０を生成する（ステップＳ１０３）。
【００５２】
具体的には、停電開始時刻予測部２２２は、停電スコア時系列データ８４０の期間時刻Ｔにおける値Ｓ（Ｔ）を、Ｉ＝１，２，・・・，ＷＴについての総和Σ（Ａ（Ｔ＋Ｉ）／Ｔ（Ｉ）＋Ａ（Ｔ−Ｉ）／Ｔ（Ｉ））＋Ａ（Ｔ）として算出する。ここで、ＷＴは十分大きい値、例えばＷＴ＝３０×６０（１８００秒＝３０分）、であり、Ｔ（Ｉ）は、単位を分とした時間Ｉについて、Ｉ以下の最大の整数（例えば、１秒から１分以下が「１」、１分１秒から２分以下が「２」）である。
【００５３】
Ｓ（Ｔ）を算出する方法は上記に限らず、Ａ（Ｔ）が大きい、または、期間時刻Ｔに近い期間時刻（Ｔ＋ΔＴ）において比較的大きいＡ（Ｔ＋ΔＴ）が多数ある場合に、Ｓ（Ｔ）が大きな値をとるような算出方法であればよい。
【００５４】
更に、停電開始時刻予測部２２２は、期間時刻Ｔから所定時間の範囲内の期間時刻（Ｔ＋ΔＴ）について、Ｓ（Ｔ）がＳ（Ｔ＋ΔＴ）より大きければ、Ｓ（Ｔ＋ΔＴ）を０に置き換えてもよい。即ち、停電開始時刻予測部２２２は、その所定時間の範囲内の複数のスコアについて、最大のスコア以外を「０」に置き換えてよい。こうすることにより、停電開始時刻予測部２２２は、停電開始時刻の予測時刻が狭い範囲の時間帯に集中することを防止する。換言すると、停電開始時刻予測部２２２は、過去の停電開始時刻の揺らぎを吸収することができる。
【００５５】
ステップＳ１０２において、停電開始時刻予測部２２２が生成する停電スコア時系列データ８４０の例を図７のグラフに示す。図７は、例えば、０時と２時の間に、スコアが「１．５」の停電開始の予測時刻があることを示す。
【００５６】
次に、停電開始時刻予測部２２２は、前述の所定数だけ、ステップＳ１０３で生成した停電スコア時系列データ８４０から、値の大きいスコアから順に、そのスコアに対応する期間時刻を取得する（ステップＳ１０４）。
【００５７】
次に、停電開始時刻予測部２２２は、ステップＳ１０４で取得した各時刻について、その前後の固定時間を停電が起こる可能性が高い時間帯を表す停電開始予測時間帯とした停電予測時系列データ８５０を出力する（ステップＳ１０５）。例えば、ステップＳ１０４で取得した時刻をＵ秒、その固定時間を１５分とすると、停電開始予測時間時間帯は、期間時刻（Ｕ−１５×６０）秒から期間時刻（Ｕ＋１５×６０）秒までとなる。
【００５８】
更に、停電開始時刻予測部２２２は、その停電開始予測時間時間帯に対応するスコアを対応付けて出力してもよい。
【００５９】
ステップＳ１０５において、停電開始時刻予測部２２２が出力する停電予測時系列データ８５０の例を図８のグラフに示す。図８は、例えば、０時と２時の間に、停電開始が予測される時間帯があることを示す。
【００６０】
上述した本実施形態における第１の効果は、第１の実施形態の効果と同様に、停電事前対策を検討するために利用される、より好適な情報を提示することが可能になる点である。
【００６１】
その理由は、以下のような構成を含むからである。即ち、第１に、停電履歴時系列データ生成部２２１が入力電源の電圧の測定値に基づいて、停電開始時刻を示す情報を含む停電履歴時系列データ８１０を生成する。第２に、停電開始時刻予測部２２２が停電履歴時系列データ８１０に基づいて合成値を算出し、その合成値に基づいてスコアを算出し、そのスコアに基づいて停電開始予測時間帯を出力する。
【００６２】
上述した本実施形態における第２の効果は、より正確な停電開始予測時間帯を出力することが可能になる点である。
【００６３】
その理由は、停電開始時刻予測部２２２が、期間時系列データ８１１のそれぞれの特徴に基づいて、記録値８１０２を重み付けし、合成値を算出するからである。
【００６４】
上述した本実施形態における第３の効果は、より有効な停電開始予測時間帯を出力することが可能になる点である。
【００６５】
その理由は、停電開始時刻予測部２２２が、所定時間の範囲内の複数のスコアについて、最大のスコア以外を「０」に置き換えるからである。
【００６６】
＜＜＜第３の実施形態＞＞＞
次に、本発明の第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。以下、本実施形態の説明が不明確にならない範囲で、前述の説明と重複する内容については説明を省略する。
【００６７】
本実施形態では、予測装置２２０は、過去の周波数の測定値を用いて、翌日の停電開始時刻を予測する。本実施形態は、非特許文献１に開示された、電力系統の周波数と電力負荷との関係に関する性質を利用する。計画停電が実行されたとき、電力負荷が電力系統から瞬間的に開放されるため、短時間に電力需要が減少し、系統周波数が上昇する。つまり、計画停電と系統周波数の上昇には関係があるので、周波数の測定値を用いることで、高精度な停電予測を実現する。
【００６８】
本実施形態の構成は、図１及び図２に示す構成と同じである。
【００６９】
本実施形態の動作を、図面を参照して詳細に説明する。図９は、本実施形態に係る予測装置２２０による、停電開始時刻を予測する処理の流れを示すフローチャートである。
【００７０】
また、図１０は、本実施形態に係る予測装置２２０が取得する停電履歴時系列データ８１０の一例を示すグラフである。図１１は、本実施形態に係る予測装置２２０が生成する合成時系列データ８２０の一例を示すグラフである。図１２は、本実施形態に係る予測装置２２０が生成する二階差絶対値時系列データ８３０の一例を示すグラフである。図１３は、本実施形態に係る予測装置２２０が生成する停電スコア時系列データ８４０の一例を示すグラフである。図１４は、本実施形態に係る予測装置２２０が生成する停電予測時系列データ８５０の一例を示すグラフである。
【００７１】
まず、停電開始時刻予測部２２２は、停電履歴時系列データ生成部２２１から、過去の周波数の測定値を含む停電履歴時系列データ８１０を１日単位で、任意の日数分取得する（ステップＳ２０１）。
【００７２】
例えば、停電開始時刻予測部２２２は、図９に示す処理を実行する日の前日までの、過去３０日分の周波数の測定値を含む停電履歴時系列データ８１０を取得する。ここでは、図９に示す処理を停電予測対象日に実行するものとし、停電開始時刻予測部２２２は、停電予測対象日の３０日前から１日前までの停電履歴時系列データ８１０を取得するものとする。
【００７３】
ステップＳ２０１において、停電開始時刻予測部２２２が取得する停電履歴時系列データ８１０の例を図１０のグラフに示す。図１０は、３０日分の期間時系列データ８１１（１日分毎の停電履歴時系列データ８１０）を含む、停電履歴時系列データ８１０を示す。各グラフの左上隅の数字は、「１」が前日の期間時系列データ８１１であることを、「２」が２日前の期間時系列データ８１１であることを、「３０」が３０日前の期間時系列データ８１１であることを示す。図１０において、３日前から２９日前までのグラフは、省略されている。
【００７４】
次に、停電開始時刻予測部２２２は、ステップＳ２０１で取得した停電履歴時系列データ８１０に基づいて、期間時刻毎に、停電時の値を除いて、３０日分の期間時系列データ８１１の平均をとった合成時系列データ８２０を生成する（ステップＳ２０２）。
【００７５】
具体的には、停電開始時刻予測部２２２は、生成する加重平均時系列データの各期間時刻Ｔの合成値Ａ’（Ｔ）を、Ｉ＝１，２，・・・，Ｎ’についての総和ΣＶ’Ｉ（Ｔ）×Ｗ’Ｉ／Ｎ’（Ｔ）として算出する。ここで、Ｎ’は、ステップＳ２０１で取得した周波数の測定値を含む停電履歴時系列データ８１０の日数である。
【００７６】
Ｖ’Ｄ（Ｔ）は、停電予測対象日のＤ日前の期間時系列データ８１１の期間時刻Ｔにおける記録値８１０２である。但し、停電開始時刻予測部２２２は、Ｖ’Ｄ（Ｔ）が閾値より小さい場合は、そのＶ’Ｄ（Ｔ）の値を「０」に置き換えて総和計算を行う。Ｎ’（Ｔ）は、その閾値より大きいＶ’Ｉ（Ｔ）の個数である。例えば、閾値は、外部電源１００の公称周波数の５０％とする。
【００７７】
Ｗ‘Ｄは、停電予測対象日のＤ日前の記録値８１０２に対する重み係数である。第２の実施形態の場合と同様に、Ｗ’Ｄ＝１やＷ‘Ｄ＝（Ｎ’＋１−Ｄ）／Ｎ’としてよい。
【００７８】
ステップＳ２０２において、停電開始時刻予測部２２２が生成する合成時系列データ８２０の例を図１１のグラフに示す。
【００７９】
次に、停電開始時刻予測部２２２は、ステップＳ２０２で生成した合成時系列データ８２０の各期間時刻Ｔに対応する合成値Ａ’（Ｔ）を、二階差絶対値に変換した二階差絶対値時系列データ８３０を生成する（ステップＳ２０３）。
【００８０】
具体的には、停電開始時刻予測部２２２は、生成する二階差絶対値時系列データ８３０の各期間時刻Ｔの値Ｄ’（Ｔ）を、｜Ａ’（Ｔ）−２Ａ’（Ｔ−１）＋Ａ’（Ｔ−２）｜として算出する。ここで、Ａ’（Ｔ）は、ステップＳ２０２で生成した加重平均時系列データにおける期間時刻Ｔの合成値である。
【００８１】
また、｜Ａ’（Ｔ）−２Ａ’（Ｔ−１）＋Ａ’（Ｔ−２）｜が閾値より小さい場合、停電開始時刻予測部２２２は、生成する時系列データの各期間時刻Ｔの値Ｄ’（Ｔ）を０としてもよい。例えば、その閾値は、全ての期間時刻Ｔについての｜Ａ’（Ｔ）−２Ａ’（Ｔ−１）＋Ａ’（Ｔ−２）｜の平均値としてもよい。こうすることにより、停電開始時刻予測部２２２は、二階差絶対値時系列データ８３０における、計画停電以外の原因による周波数の変化の影響を、低減する。
【００８２】
ステップＳ２０３において、停電開始時刻予測部２２２が生成する二階差絶対値時系列データ８３０の例を図１２のグラフに示す。図１２は、例えば、４時直後の期間時刻Ｔに、比較的大きな周波数の変化があったことを示す。
【００８３】
次に、停電開始時刻予測部２２２は、ステップＳ２０３で生成した二階差絶対値時系列データ８３０の各期間時刻Ｔに対応する値Ｄ’（Ｔ）を、停電の起こる可能性の高さを表すスコアに変換した停電スコア時系列データ８４０を生成する（ステップＳ２０４）。
【００８４】
具体的には、停電開始時刻予測部２２２は、停電スコア時系列データ８４０の期間時刻Ｔにおける値Ｓ’（Ｔ）を、Ｉ＝１，２，・・・，ＷＴ’についての総和Σ（Ｄ’（Ｔ＋Ｉ）／Ｔ’（Ｉ）＋Ｄ’（Ｔ−Ｉ）／Ｔ’（Ｉ））＋Ｄ’（Ｔ）として算出する。ここで、ＷＴ’は十分大きい値、例えばＷＴ’＝３０×６０（１８００秒＝３０分）、であり、Ｔ’（Ｉ）は、単位を分とした時間Ｉについて、Ｉ以下の最大の整数（例えば、１秒から１分以下が「１」、１分１秒から２分以下が「２」）である。
【００８５】
Ｓ’（Ｔ）を算出する方法は上記に限らず、Ｄ’（Ｔ）が大きい、または、期間時刻Ｔに近い期間時刻（Ｔ＋ΔＴ）において比較的大きいＤ’（Ｔ＋ΔＴ）が多数ある場合に、Ｓ’（Ｔ）が大きな値をとるような算出方法であればよい。
【００８６】
更に、停電開始時刻予測部２２２は、時刻Ｔに近い期間時刻（Ｔ＋ΔＴ）について、Ｓ’（Ｔ）がＳ’（Ｔ＋ΔＴ）より大きければ、Ｓ’（Ｔ＋ΔＴ）を０に置き換えてもよい。
【００８７】
ステップＳ２０４において、停電開始時刻予測部２２２が生成する停電スコア時系列データ８４０の例を図１３のグラフに示す。図１３は、例えば、８時直後の期間時刻Ｔが、スコアが「０．０４」の停電開始の予測時刻であることを示す。
【００８８】
次に、停電開始時刻予測部２２２は、前述の所定数だけ、ステップＳ２０４で生成した停電スコア時系列データ８４０から、値の大きいスコアから順に、そのスコアに対応する期間時刻を取得する（ステップＳ２０５）。
【００８９】
次に、停電開始時刻予測部２２２は、ステップＳ２０５で取得した各期間時刻について、その前後の固定時間を停電が起こる可能性が高い時間帯を表す停電開始予測時間帯とした停電予測時系列データ８５０を出力する（ステップＳ２０６）。
【００９０】
例えば、ステップＳ２０５で取得した期間時刻をＵ’秒、その固定時間を１５分とすると、停電開始予測時間時間帯は、期間時刻（Ｕ’−１５×６０）秒から期間時刻（Ｕ’＋１５×６０）秒までとなる。
【００９１】
ステップＳ２０６において、停電開始時刻予測部２２２が出力する停電予測時系列データ８５０の例を図１４のグラフに示す。図１４は、例えば、４時や８時などに、停電開始が予測される時間帯があることを示す。
【００９２】
上述した本実施形態における効果は、第２の実施形態の効果に加えて、停電事前対策を検討するために利用される、より好適かつ精密な情報を提示することが可能になる点である。
【００９３】
その理由は、停電履歴時系列データ生成部２２１が入力電源の周波数の測定値を含む停電履歴時系列データ８１０を生成するからである。即ち、予測装置２２０が、停電予測システム２００へ供給される外部電源１００における周波数の変化の情報に基づいて、他の地域で発生した計画停電を検出し、停電開始時刻を予測するからである。
【００９４】
＜＜＜第４の実施形態＞＞＞
次に、本発明の第４の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。以下、本実施形態の説明が不明確にならない範囲で、前述の説明と重複する内容については説明を省略する。
【００９５】
本実施形態は、第２の実施形態及び第３の実施形態の改良例である。本実施形態において、予測装置２２０は、停電履歴時系列データ８１０から期間時系列データ８１１のそれぞれの類似度に基づいて、複数の所定の期間からなる一部期間分の時系列データを選択する。ここで、「複数の所定の期間からなる一部期間分の時系列データ」は、即ち「その一部期間に対応する複数の期間時系列データ８１１」である。そして、予測装置２２０は、選択したその一部期間に対応する複数の期間時系列データ８１１を用いて停電予測の処理を行う。こうして、予測装置２２０は、関係性が低いと判定される期間時系列データ８１１を除外して停電予測の処理を行い、より高精度な停電予測を実現する。
【００９６】
本実施形態では、停電開始時刻予測部２２２は、停電履歴時系列データ生成部２２１から取得した停電履歴時系列データ８１０から、その一部期間に対応する複数の期間時系列データ８１１を選択して停電予測の処理を行う。以下では、第２の実施形態の変形例及び、第３の実施形態の変形例のそれぞれを説明する。
【００９７】
まず、第２の実施形態の変形として、過去の停電開始時刻を含む停電履歴時系列データ８１０からその一部期間に対応する複数の期間時系列データ８１１をそれらの類似度に基づいて選択する例を説明する。
【００９８】
予測装置２２０は、選択する停電履歴時系列データ８１０のその一部期間を決定するために、停電状態の履歴を示す停電時系列データを用いる。この停電時系列データは、値が１の期間時刻において外部電源１００が停電状態であることを表し、値が０の期間時刻において外部電源１００が停電状態でないことを表す時系列データである。
【００９９】
停電履歴時系列データ生成部２２１は、測定器２１０から取得した測定値に基づいて、その停電状態時系列データを生成する。
【０１００】
停電開始時刻予測部２２２は、停電履歴時系列データ生成部２２１から、停電履歴時系列データ８１０と同じ期間の停電状態時系列データを取得する。
【０１０１】
次に、停電開始時刻予測部２２２は、全てのＩとＪとの組み合わせについて、停電予測対象日Ｉ日前の停電状態時系列データと停電予測対象日Ｊ日前の停電状態時系列データとの類似度Ｒ（Ｉ，Ｊ）を算出する。類似度Ｒ（Ｉ，Ｊ）は、Ｊａｃｃａｒｄ係数や相関係数としてよいがこれらに限定されない。
【０１０２】
次に、停電開始時刻予測部２２２は、全てのＩとＪとの組み合わせについてのＲ（Ｉ，Ｊ）の平均値以上となるＲ（Ｉ，Ｊ）の、ＩとＪとを要素する集合を取得する。そして、停電開始時刻予測部２２２は、この集合の要素の最小値をＭＩＮ、最大値をＭＡＸとしたときの停電予測対象日ＭＩＮ日前から停電予測対象日ＭＡＸ日前までを、選択する停電履歴時系列データ８１０のその一部期間とする。また、以下の場合、停電開始時刻予測部２２２は、選択する停電履歴時系列データ８１０のその一部期間を停電予測対象日１日前から停電予測対象日（ＭＩＮ−１）日前としてもよい。その場合は、停電予測対象日１日前から停電予測対象日（ＭＩＮ−１）日前までの日数（ＭＩＮ−１）が、停電予測対象日ＭＩＮ日前から停電予測対象日ＭＡＸ日前までの日数（ＭＡＸ−ＭＩＮ＋１）よりも大きい場合である。
【０１０３】
停電履歴時系列データ８１０の一部期間の選択方法は、上記に限らず、類似度が高くなるように停電履歴時系列データ８１０から一部期間を選択する方法であればよい。例えば、停電開始時刻予測部２２２は、ＨｏｌｚｉｎｇｅｒのＢ係数を用いたデータクラスタリングにより、類似度が高い期間を選択してもよい。
【０１０４】
次に、第３の実施形態の変形として、周波数の測定値を含む停電履歴時系列データ８１０からその一部期間に対応する複数の期間時系列データ８１１を選択する例を説明する。
【０１０５】
予測装置２２０は、選択する停電履歴時系列データ８１０のその一部期間を決定するために、停電履歴時系列データ８１０を用いる。
【０１０６】
停電開始時刻予測部２２２は、全てのＩとＪの組み合わせについて、停電予測対象日Ｉ日前の期間時系列データ８１１と停電予測対象日Ｊ日前の期間時系列データ８１１の類似度Ｒ（Ｉ，Ｊ）を算出する。このとき、停電開始時刻予測部２２２は、閾値以下の記録値８１０２を除外して相互相関係数Ｒ（Ｉ，Ｊ）を算出する。例えば、閾値は、外部電源１００の公称周波数の５０％とする。類似度Ｒ（Ｉ，Ｊ）は相関係数としてよいがこれに限定されない。
【０１０７】
次に、停電開始時刻予測部２２２は、全てのＩとＪとの組み合わせについてのＲ（Ｉ，Ｊ）の平均値以上となるＲ（Ｉ，Ｊ）のＩとＪとを要素する集合を取得する。そして、停電開始時刻予測部２２２は、この集合の要素の最小値をＭＩＮ、最大値をＭＡＸとしたときの停電予測対象日ＭＩＮ日前から停電予測対象日ＭＡＸ日前までを、選択する停電履歴時系列データ８１０のその一部期間とする。また、以下の場合、停電開始時刻予測部２２２は、選択する停電履歴時系列データ８１０のその一部期間を停電予測対象日１日前から停電予測対象日（ＭＩＮ−１）日前としてもよい。その場合は、停電予測対象日１日前から停電予測対象日（ＭＩＮ−１）日前までの日数（ＭＩＮ−１）が、停電予測対象日ＭＩＮ日前から停電予測対象日ＭＡＸ日前までの日数（ＭＡＸ−ＭＩＮ＋１）よりも大きい場合である。
【０１０８】
停電履歴時系列データ８１０の一部期間の選択方法は、上記に限らず、類似度が高くなるように停電履歴時系列データ８１０から一部期間を選択する方法であればよい。
例えば、停電開始時刻予測部２２２は、ＨｏｌｚｉｎｇｅｒのＢ係数を用いたデータクラスタリングにより、類似度が高い期間を選択してもよい。
【０１０９】
本実施形態は、以下のような場合に、効果が特に大きい。毎年、発電状況及び需要状況が変化するため、停電計画及び停電パターンも毎年同じなることない。そのため、前年度以前の停電に関係するデータを有効に使うことは困難である。１年間の中においても、気温や天気などの季節変化に伴い発電状況、需要状況が変化する。このため、停電計画及び停電パターンは、月単位などの短期間においても、同じになることはない。以上より、単純に長期間のデータを用いた停電予測については、十分な予測精度が出ないという問題がある。高精度に、計画停電を予測するためには、有効なその一部期間のデータを適切に選択することが必要である。
【０１１０】
上述した本実施形態における効果は、第２及び３のそれぞれの実施形態の効果に加えて、停電事前対策を検討するために利用される、より好適かつ精密かつ高精度な情報を提示することが可能になる点である。
【０１１１】
その理由は、停電開始時刻予測部２２２が所定の期間に対応する測定値の類似度に基づいて、停電履歴時系列データ８１０のその一部期間を選択し、選択したその一部期間に対応する期間時系列データ８１１に基づいて停電開始時刻を予測するからである。
【０１１２】
＜＜＜第５の実施形態＞＞＞
次に、本発明の第５の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。以下、本実施形態の説明が不明確にならない範囲で、前述の説明と重複する内容については説明を省略する。
【０１１３】
上述した第２の実施形態及び第３の実施形態は、１種類の停電履歴時系列データ８１０を用いて停電予測を行うものであった。本実施形態は、２種類以上の停電履歴時系列データ８１０を用いて停電予測を行うものである。本実施形態の予測装置２２０は、２種類以上の停電履歴時系列データ８１０を用いることで、より高精度な停電予測を実現する。
【０１１４】
本実施形態では、停電開始時刻予測部２２２は、第２及び３の実施形態と同様の処理により、停電履歴時系列データ８１０の種類毎に停電スコア時系列データ８４０を生成する。次に、停電開始時刻予測部２２２は、これらの生成した停電スコア時系列データ８４０を正規化、及び、重み付けしたものを重ね合わせて合成停電スコア時系列データを取得する。次に、停電開始時刻予測部２２２は、第２及び３の実施形態と同様の処理により停電予測時系列データ８５０を出力する。即ち、停電開始時刻予測部２２２は、合成停電スコア時系列データから、値の大きいスコアから順に、そのスコアに対応する期間時刻を取得し、その期間時刻の前後の固定時間を停電予測時間帯とした停電予測時系列データ８５０を出力する。
【０１１５】
具体的には、停電開始時刻予測部２２２は、合成停電スコア時系列データの期間時刻Ｔにおける値（スコア）のＳＳＹＮ（Ｔ）をＩ＝１，２，・・・，Ｍについての総和Σ（ＳＩ（Ｔ）‐ＭＩＮ（ＳＩ（Ｔ）））／（ＭＡＸ（ＳＩ（Ｔ））‐ＭＩＮ（ＳＩ（Ｔ）））×ＷＩとして算出する。ここで、Ｍは、停電履歴時系列データ８１０の種類数である。ＳＫ（Ｔ）は、Ｋ種類目の停電履歴時系列データ８１０から生成された停電スコア時系列データ８４０における期間時刻Ｔの値である。ＭＩＮ（ＳＫ（Ｔ））は、全ての期間時刻ＴについてのＳＫ（Ｔ）の最小値であり、ＭＡＸ（ＳＫ（Ｔ））は全ての期間時刻ＴについてのＳＫ（Ｔ）の最大値である。
【０１１６】
ＷＫは、Ｋ種類目の停電履歴時系列データ８１０から生成された停電スコア時系列データ８４０の重み係数とする。より重要なＫ種類目の停電履歴時系列データ８１０についてＷＫに大きな値を設定することで、高精度な停電予測を実現できる。
【０１１７】
また、停電開始時刻予測部２２２は、期間時刻Ｔに近い期間時刻（Ｔ＋ΔＴ）について、ＳＳＹＮ（Ｔ）がＳＳＹＮ（Ｔ＋ΔＴ）より大きければ、ＳＳＹＮ（Ｔ＋ΔＴ）を「０」に置き換えてもよい。
【０１１８】
上述した本実施形態における効果は、第２及び３の実施形態の効果に加えて、停電事前対策を検討するために利用される、より好適かつ精密かつ高精度な情報を提示することが可能になる点である。
【０１１９】
その理由は、停電開始時刻予測部２２２が複数種類に停電履歴時系列データ８１０に基づいて、停電開始時刻を予測するからである。
【０１２０】
＜＜＜第６の実施形態＞＞＞
次に、本発明の第６の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。以下、本実施形態の説明が不明確にならない範囲で、前述の説明と重複する内容については説明を省略する。
【０１２１】
本発明は上述した実施形態のみに限定されるものではなく、既に述べた本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。例えば、上述の実施形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、任意の処理を、ＣＰＵ（ＣＥＮＴＲＡＬ  ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ  ＵＮＩＴ）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
【０１２２】
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ＮＯＮ−ＴＲＡＮＳＩＴＯＲＹ  ＣＯＭＰＵＴＥＲ  ＲＥＡＤＡＢＬＥ  ＭＥＤＩＵＭ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ＴＡＮＧＩＢＬＥ  ＳＴＯＲＡＧＥ  ＭＥＤＩＵＭ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体は、例えば、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（ＲＥＡＤ  ＯＮＬＹ  ＭＥＭＯＲＹ）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗである。そして、非一時的なコンピュータ可読媒体は、ＤＶＤ（ＤＩＧＩＴＡＬ  ＶＥＲＳＡＴＩＬＥ  ＤＩＳＣ）、ＢＤ（ＢＬＵ−ＲＡＹ（登録商標）  ＤＩＳＣ）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（ＰＲＯＧＲＡＭＭＡＢＬＥ  ＲＯＭ）であってもよい。そして、非一時的なコンピュータ可読媒体は、ＥＰＲＯＭ（ＥＲＡＳＡＢＬＥ  ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（ＲＡＮＤＯＭ  ＡＣＣＥＳＳ  ＭＥＭＯＲＹ））であってもよい。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ＴＲＡＮＳＩＴＯＲＹ  ＣＯＭＰＵＴＥＲ  ＲＥＡＤＡＢＬＥ  ＭＥＤＩＵＭ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、または無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【０１２３】
図１５は、本実施形態における予測装置２２０を実現するコンピュータ７００のハードウェア構成を示す図である。
【０１２４】
図１５に示すように、コンピュータ７００は、ＣＰＵ７０１、記憶部７０２、記憶装置７０３、入力部７０４、出力部７０５及び通信部７０６を含む。更に、コンピュータ７００は、外部から供給される記録媒体（または記憶媒体）７０７を含む。例えば、記録媒体７０７は、情報を非一時的に記憶する不揮発性記録媒体（非一時的記録媒体）である。また、記録媒体７０７は、情報を信号として保持する、一時的記録媒体であってもよい。
【０１２５】
ＣＰＵ７０１は、オペレーティングシステム（不図示）を動作させて、コンピュータ７００の全体の動作を制御する。例えば、ＣＰＵ７０１は、記憶装置７０３に装着された記録媒体７０７から、そのプログラムやデータを読み込み、読み込んだそのプログラムやそのデータを記憶部７０２に書き込む。ここで、そのプログラムは、例えば、図４及び図９に示すフローチャートの動作をコンピュータ７００に実行させるためのプログラムである。
【０１２６】
そして、ＣＰＵ７０１は、その読み込んだプログラムに従って、またその読み込んだデータに基づいて、図１に示す停電履歴時系列データ生成部２２１及び停電開始時刻予測部２２２として各種の処理を実行する。
【０１２７】
尚、ＣＰＵ７０１は、通信網（不図示）に接続される外部コンピュータ（不図示）から、記憶部７０２にそのプログラムやそのデータをダウンロードしてもよい。
【０１２８】
記憶部７０２は、そのプログラムやそのデータを記憶する。記憶部７０２は、停電履歴時系列データ８１０、合成時系列データ８２０、二階差絶対値時系列データ８３０、停電スコア時系列データ８４０及び停電予測時系列データ８５０を記憶してよい。
【０１２９】
記憶装置７０３は、例えば、光ディスクや、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、外付けハードディスク、半導体メモリなどであって、記録媒体７０７を含む。記憶装置７０３（記録媒体７０７）は、そのプログラムをコンピュータ読み取り可能に記憶する。また、記憶装置７０３は、そのデータを記憶してもよい。記憶装置７０３は、停電履歴時系列データ８１０、合成時系列データ８２０、二階差絶対値時系列データ８３０、停電スコア時系列データ８４０及び停電予測時系列データ８５０を記憶してよい。
【０１３０】
入力部７０４は、オペレータによる操作の入力や外部からの情報の入力を受け付ける。入力操作に用いられるデバイスは、例えば、マウスや、キーボード、内蔵のキーボタン及びタッチパネルなどである。例えば、予測装置２２０は、入力部７０４を介して、図４及び図９に示す処理を実行する指示を受けてよい。更に、予測装置２２０は、入力部７０４を介して、停電履歴時系列データ８１０の収集期間や、対象とする入力電源の物理的要素の種類など、図４及び図９に示す処理を実行する場合のパラメータを受け付けてもよい。
【０１３１】
出力部７０５は、例えばディスプレイで実現される。出力部７０５は、例えばＧＵＩ（ＧＲＡＰＨＩＣＡＬ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）によるオペレータへの入力要求や、オペレータに対する出力提示などのために用いられる。例えば、予測装置２２０は、停電予測時系列データ８５０を出力部７０５に出力してよい。
【０１３２】
通信部７０６は、測定器２１０、表示機２３０及び他の図示しない外部機器とのインタフェースを実現する。通信部７０６は、停電履歴時系列データ生成部２２１及び停電開始時刻予測部２２２の一部として含まれる。例えば、予測装置２２０は、停電予測時系列データ８５０を、通信部７０６を介して外部機器に送信してよい。
【０１３３】
以上説明したように、図１に示す予測装置２２０の機能単位のブロックは、図１５に示すハードウェア構成のコンピュータ７００によって実現される。但し、コンピュータ７００が備える各部の実現手段は、上記に限定されない。すなわち、コンピュータ７００は、物理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的に分離した２つ以上の装置を有線または無線で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
【０１３４】
上述した本実施形態における効果は、予測装置２２０を一般的な情報処理装置上で実現することが可能になる点である。
【０１３５】
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０１３６】
（付記１）入力電源の物理的要素の測定値を取得し、前記測定値に基づいて、停電が発生したことを検出可能にする記録値を含む停電履歴時系列データを生成する停電履歴時系列データ生成部を含み、
前記停電履歴時系列データの内の所定の期間の情報は期間時系列データであって、前記期間時系列データは前記所定の期間内の期間時刻のそれぞれに対応する前記記録値を含み、
複数の前記期間時系列データ内の同一の前記期間時刻に対応する前記記録値を合成した合成値に基づいて、停電が開始される時刻を示す予測情報を出力する停電開始時刻予側部を更に含む
情報処理装置。
【０１３７】
（付記２）前記停電開始時刻予測部は、前記期間時系列データ間の類似度に基づいて前記停電履歴時系列データから特定の前記期間時系列データを選択し、前記特定の期間時系列データの前記記録値を合成した前記合成値に基づいて、前記予測情報を出力する
ことを特徴とする付記１記載の情報処理装置。
【０１３８】
（付記３）前記停電開始時刻予測部は、前記期間時系列データのそれぞれの特徴に基づいて、前記記録値を重み付けし、重み付けされた前記記録値を合成した前記合成値に基づいて、前記予測情報を出力する
ことを特徴とする付記１または２記載の情報処理装置。
【０１３９】
（付記４）前記停電開始時刻予測部は、
前記合成値を含む時系列データを停電の発生のしやすさを示すスコアを含む停電スコア時系列データに変換し、
前記停電履歴時系列データに基づいて、前記所定の期間における停電回数を予測し、
前記予測した停電回数に基づいて、前記停電スコア時系列データから、値の大きい前記スコアから順に前記スコアに対応する期間時刻を取得し、
取得した前記期間時刻に基づいて前記予測情報を出力する
ことを特徴とする付記１乃至３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【０１４０】
（付記５）前記停電履歴時系列データ生成部は、複数の物理的要素の前記測定値を取得し、前記複数の物理的要素のそれぞれに対応する前記停電履歴時系列データを生成し、
前記停電開始時刻予側部は、前記停電履歴時系列データのそれぞれに対応する前記停電スコア時系列データを生成し、各前記停電スコア時系列データに正規化及び重み付けの少なくともいずれかの処理を実施し、前記処理を実施された停電スコア時系列データを合成した合成停電スコア時系列データに基づいて、前記予測情報を出力する
ことを特徴とする付記４記載の情報処理装置。
【０１４１】
（付記６）  前記停電開始時刻予側部は、更に前記予測情報に対応する前記スコアを出力する
ことを特徴とする付記４及び５記載の情報処理装置。
【０１４２】
（付記７）前記停電履歴時系列データ生成部は、前記測定値に基づいて生成した、過去の停電開始時刻を示す、前記記録値を含む前記停電履歴時系列データを生成する
ことを特徴とする付記１乃至６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【０１４３】
（付記８）前記停電履歴時系列データ生成部は、前記入力電源の周波数の測定値を、前記記録値として含む前記停電履歴時系列データを生成する
ことを特徴とする付記１乃至６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【０１４４】
（付記９）前記予測処理において、前記合成時系列データを二階差絶対値をとった二階差絶対値時系列データを生成し、
前記二階差絶対値時系列データから前記停電スコア時系列データに変換する
ことを特徴とする付記８に記載の情報処理装置。
【０１４５】
（付記１０）前記付記１乃至９のいずれか1つに記載の情報処理装置と、
前記入力電源の任意の物理的要素についての測定値を出力する計測部と、
前記情報処理装置及び前記計測部に無瞬断かつ無停電で電力を供給する無停電電源部と、
を含む停電予測システム。
【０１４６】
（付記１１）コンピュータが、入力電源の物理的要素の測定値を取得し、前記測定値に基づいて、停電が発生したことを検出可能にする記録値を含む停電履歴時系列データを生成し、
前記停電履歴時系列データ内の所定の期間の情報は期間時系列データであって、前記期間時系列データは前記所定の期間内の期間時刻のそれぞれに対応する前記記録値を含み、
前記コンピュータが、更に、複数の前記期間時系列データ内の同一の前記期間時刻に対応する前記記録値を合成した合成値に基づいて、停電が開始される時刻を示す予測情報を出力する
停電予測方法。
【０１４７】
（付記１２）入力電源の物理的要素の測定値を取得し、前記測定値に基づいて、停電が発生したことを検出可能にする記録値を含む停電履歴時系列データを生成する処理をコンピュータに実行させ、
前記停電履歴時系列データ内の所定の期間の情報は期間時系列データであって、前記期間時系列データは前記所定の期間内の期間時刻のそれぞれに対応する前記記録値を含み、
複数の前記期間時系列データ内の同一の前記期間時刻に対応する前記記録値を合成した合成値に基づいて、停電が開始される時刻を示す予測情報を出力する処理を、更に前記コンピュータに実行させる
プログラム。
【０１４８】
以上、各実施形態及び実施例を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態及び実施例に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しえる様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【０１４９】
１００    外部電源
２００    停電予測システム
２１０    測定器
２２０    予測装置
２２１    停電履歴時系列データ生成部
２２２    停電開始時刻予測部
２３０    表示機
２４０    無停電電源装置
２５０    測定点
７００    コンピュータ
７０１    ＣＰＵ
７０２    記憶部
７０３    記憶装置
７０４    入力部
７０５    出力部
７０６    通信部
７０７    記録媒体
８１０    停電履歴時系列データ
８１１    期間時系列データ
８２０    合成時系列データ
８３０    二階差絶対値時系列データ
８４０    停電スコア時系列データ
８５０    停電予測時系列データ
８１０１    測定日
８１０２    記録値
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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