(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
技術システムにおいて通常動作から逸脱する警告又は好ましくないモードを予測する警告／好ましくないモード予測器であって、
前記技術システムのオペレーションポリシーに応じて予め決められた第１の予測信号に基づいて、前記技術システムの制御対象を作動させるオペレーション制御コマンドを生成するオペレーションコマンド予測モジュールと、
前記第１の予測信号と、前記オペレーション制御コマンドと、前記技術システムのオペレーションスケジュールに応じて予め決められた第２の予測信号に基づく時間発展シミュレーションにより、前記技術システムの複数の制御パラメータを時系列に配列した制御パターンを示す第１の予測結果を生成するオペレーションシミュレーションモジュールと、
前記技術システムの前記制御対象の物理的特性に関する物理モデルと前記技術システムの前記制御パラメータの変動を統計的に分析してなる統計的データドリブンモデルに基づいて生成されたシミュレーションモデルを登録するモデルデータベースと、
前記第１の予測信号と前記シミュレーションモデルに基づくオペレーション特性シミュレーションにより前記技術システムの制御対象の前記制御パターンに変動を引き起こすイベントを示す第２の予測結果を生成するオペレーション特性シミュレーションモジュールと、
前記第１の予測結果と前記第２の予測結果に基づいて前記好ましくないモードの発生を予測して前記技術システムに警告する警告／好ましくないモード検出器と、を具備する警告／好ましくないモード予測器。
【請求項２】
前記モデルデータベースは、前記技術システムに関与する複数の特徴量について複数の重要度スコアを予め設定しており、前記複数の重要度スコアに従って選択した所定数の特徴量に基づいて前記シミュレーションモデルを生成するモデル生成部を具備する、請求項１に記載の警告／好ましくないモード予測器。
【請求項３】
前記警告／好ましくないモード検出器は、前記第１の予測結果と前記第２の予測結果について、シミュレーションと予測との相互作用に係る予測規則と前記技術システムにおける前記好ましくないモードの出力規則に従って前記好ましくないモードを出力する、請求項１に記載の警告／好ましくないモード予測器。
【請求項４】
前記オペレーションシミュレーションモジュールは第１の予測軌跡を示す前記第１の予測結果を生成し、前記オペレーション特性シミュレーションモジュールは前記技術システムのオペレーションスケジュールについて第２の予測軌跡を示す前記第２の予測結果を生成し、前記第１の予測軌跡と前記第２の予測軌跡を用いる予測式と、過去の期間が前記技術システムのオペレーションスケジュールにおける予測期間に類似するかを示す類似指標とに従って、前記技術システムのオペレーションスケジュールを制御する単一の予測軌跡を計算する、請求項１に記載の警告／好ましくないモード予測器。
【請求項５】
技術システムにおける通常動作から逸脱する警告又は好ましくないモードを予測する警告／好ましくないモード予測方法であって、警告／好ましくないモード予測器のコンピュータにより、
前記技術システムのオペレーションポリシーに応じて予め決められた第１の予測信号に基づいて、前記技術システムの制御対象を作動させるオペレーション制御コマンドを生成する処理過程と、
前記第１の予測信号と、前記オペレーション制御コマンドと、前記技術システムのオペレーションスケジュールに応じて予め決められた第２の予測信号に基づく時間発展シミュレーションにより、前記技術システムの複数の制御パラメータを時系列に配列した制御パターンを示す第１の予測結果を生成する処理過程と、
前記技術システムの前記制御対象の物理的特性に関する物理モデルと前記技術システムの前記制御パラメータの変動を統計的に分析してなる統計的データドリブンモデルに基づいて生成されたシミュレーションモデルをモデルデータベースに登録する処理過程と、    前記第１の予測信号と前記シミュレーションモデルに基づくオペレーション特性シミュレーションにより前記技術システムの制御対象の前記制御パターンに変動を引き起こすイベントを示す第２の予測結果を生成する処理過程と、
前記第１の予測結果と前記第２の予測結果に基づいて前記好ましくないモードの発生を予測して前記技術システムに警告する処理過程と、を実行させる警告／好ましくないモード予測方法。
【請求項６】
前記技術システムに関与する複数の特徴量について複数の重要度スコアを予め設定しており、前記シミュレーションモデルは前記複数の重要度スコアに従って選択した所定数の特徴量に基づいて生成される、請求項５に記載の警告／好ましくないモード予測方法。
【請求項７】
第１の予測軌跡を示す前記第１の予測結果と第２の予測軌跡を示す前記第２の予測結果を用いる予測式と、過去の期間が前記技術システムのオペレーションスケジュールにおける予測期間に類似するかを示す類似指標とに従って、前記技術システムのオペレーションスケジュールを制御する単一の予測軌跡を計算する、請求項５に記載の警告／好ましくないモード予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、警告、不規則、好ましくないモード（例えば、ユニットの過熱、燃料消耗、電気的又は熱的ストレスによる機能不全、永続的な負担に曝された部品の経年劣化による故障）を予測するエネルギー管理システムなどの管理システムや、経時的な動的挙動を示し、有意に通常動作モードから逸脱する中度又は高度の複雑性を有する技術システムに一般的に関連する。
特に、本発明は、技術システムにおける警告、不規則、好ましくないモードの予測装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
通常、複合技術システムは監視制御システムにより作動されるため、当該システムは、危険や切迫した危険の発生を示す警告信号のように多数の警告を引き起こす可能性がある。複数の警告について、適切な警告管理を行う必要がある。一般的に、危険とは、不都合な動作モードでの動作、顧客への契約サービス提供不能、又は既存規則の違反による損傷リスク、機器の喪失、人々への危害、経済的損失リスクを意味する。警告（例えば、不規則や好ましくないモード）を予測して警戒状況を防止するための対策に係る提案や勧告を提供できる機構（システムや機器）が、適切な警告管理に有益である。
【０００３】
状態監視は、技術的分野で確立されている。機械、エンジン、又はプラントの状態を判定するために、所定のパラメータが監視又は推定される。「産業機器データの状態監視に対する改良型相関性ベースの異常検出手法」という表題の非特許文献１に開示されるように、検出機構（相関性に基づく検出機構）は、産業機器の異常の可能性を作業者に検出させることができる。また、「予測メインテナンス入門」という表題の非特許文献２に開示されるように、プラント、機械、又はエンジンの不要な停止期間を防止するために、予測メインテナンスを適用できる。予測メインテナンスでは、特定のメインテナンス戦略に係る金銭的又は他の種類のコストとトレードオフとなる追加的コストが掛かるが、予測メインテナンスが有利であることを立証する必要はない。それは、予測メインテナンス・アプリケーションに使用される装置の予測、予見、予報性能の精度に強く依拠する。
【０００４】
警告、不規則、好ましくないモードの予測に関連する技術が関連技術に開示されている。例えば、特許文献１は、不規則予測システム、つまり、図書館における情報管理や異常予測システムを開示している。特許文献１は、データベース、予測モデル、警告システム、端末、及びサーバを具備する図書館システムを開示しており、警告システムは、深刻な状態が発生すると、警告メッセージを提示するため、特許文献１は、ＩＣＴ（情報通信技術）システムに関するものである。特許文献２は、２つ以上のパラメータ変化曲線に基づいて機械のメインテナンス予報方法を開示しており、クレーム１は、「…機械のパラメータを測定し、パラメータ変化曲線を予測し、各パラメータ変化曲線は異なる信頼レベルにおけるパラメータを示す…」ことを記述しているため、特許文献２は、予測や不確実性に係るアイデアを示している。特許文献３は、レーダベースの生理学的モーションセンサなどの呼吸規則性を判定するシステム及び方法を開示しており、呼吸波形の１以上のフレームを処理することにより規則性を検出して、呼吸規則性に係る情報を取得する。特許文献４は、患者監視システムにおいて警報を発生するシステム及び方法を開示しており、当該システムは、パラメータを監視するか、データ値を追跡して、第１リミットや第２リミットに対するデータ値の範囲を判定し、第１リミット又は第２リミットに到達すると警報を発する。特許文献５は、限られた情報（例えば、ゲームログ）で、オンラインゲームにおける詐欺を検出するオンラインゲーム不正検出方法を開示している。
【０００５】
特許文献６は、評価関数に従って電力系統を監視して妥当な状態を予測する状態予測により、異常を検出する電力系統監視制御システムを開示している。特許文献７は、車両のラジエータ冷却制御システムなどの制御対象における故障や誤動作を防止するモデル予測制御装置を開示している。特許文献８は、機械モデルを用いたシミュレーションによりサーボモータを用いたフィードバック制御装置を開示している。
【０００６】
所定の複雑性レベルを有するシステムにおいて、具体的な動作モードでは、外部変動以外にも、警告、不規則、好ましくないモードに係るエラーイベントの発生の可能性を判定するため、予測を行うことは困難である。広域な予測範囲では、シミュレーション設定されたシステムの動作を単純に再現することにより、正確に誤信号を予測することは困難であるため、純粋な時間領域システムの動作シミュレーションに基づく方法でも、正確に予測することは困難である。警告、不規則、好ましくないモードを予測する性能により、エラーイベント（又は、好ましくないモード）を防止するよう予防又は緩和措置を行うことが可能になる。エラーイベントの影響を低減し、高い確率でエラーイベントの発生を通知することは、技術システムにおける経済的、安全、効率的な動作に重要な貢献をもたらす。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】中国特許出願公開ＣＮ１０２６０９７８９Ａ
【特許文献２】米国特許出願公開ＵＳ２００９／００３７２０６Ａ１
【特許文献３】米国特許出願公開ＵＳ２０１０／０２４９６３３Ａ１
【特許文献４】米国特許出願公開ＵＳ２０１１／０２９８６２１Ａ１
【特許文献５】米国特許出願公開ＵＳ２００５／０２８８１０３Ａ１
【特許文献６】日本国特許出願公開、特開２０１１−２４２８６
【特許文献７】日本国特許出願公開、特開２００６−１７２２７３
【特許文献８】日本国特許出願公開、特開２００−３１６９３７
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Ｓｈｉｓｈｅｎｇ  Ｚｈｏｎｇ、Ｈｕｉ  Ｌｕｏ、Ｌｉｎ  Ｌｉｎ、Ｘｕｈｕｎ  Ｆｕ、「Ａｎ  ｉｍｐｒｏｖｅｄ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ−ｂａｓｅｄ  ａｎｏｍａｌｙ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｆｏｒ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ  ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  ｄａｔａ  ｏｆ  ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ」、２０１６  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（ＩＣＰＨＭ）
【非特許文献２】Ｒ．Ｋｅｉｔｈ  Ｍｏｂｌｅｙ、「Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ  ２ｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ」、２００２、Ｅｌｓｅｖｉｅｒ  ｐｕｂｌｉｓｈｅｒ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
「誤り予測警告率」や「非予測率」が十分に低く、予測範囲が十分に広く、近年のコンピュータやシミュレーションの理論的枠組みを考慮して可用データを最善に活用できるのであれば、警告、不規則、好ましくないモードの予測のみが異なるアプリケーション領域において価値がある。
【００１０】
本発明は、下記の欠点がある汎用システムより優れた性能を提供することを目的とする。
（１）汎用システムは、好ましくないモード予測について近年の予測、データドリブン、又はシミュレーション技術を使用することができない。
（２）汎用システムは、システムの予測性能を当面改善する動作戦略を再現することができない。
（３）汎用システムは、システムの動作特性の予測と組み合わせた物理的時間発展シミュレーションを使用することができず、時間動作シミュレーションや長時間動作特性又はメタ変数予測などの両領域を最善に使用することができない。
【００１１】
全体的に高度で詳細な物理モデルや全体的な予測領域における必要信号の正確な予測が現実的に利用できないため、上記の欠点は、当面のシステム情報を最善な方法で活用することができないという問題を引き起こすこともある。
【００１２】
予測ベースの動作時間発展シミュレーション（予測ベースの離散時間シミュレーション）と動作の一般的特性予測とを組み合わせて、両領域の特別の強みを利用することが最善の方法である場合もある。予測の特別な機能を有する特別のアーキテクチャやユニット、及び統合された好ましくないモード／不規則予測器において２種類の予測を用いることにより、上記の方法を達成することができる。当該アーキテクチャは、「予測処理規則基準」を用いて、自己学習を可能とし、予測パワーを改善することができる。
【００１３】
本発明は、エネルギー管理システムなどの技術システムにおいて、警告、不規則、好ましくないモードを予測する装置及び方法を提供することを目的としており、汎用技術の問題点に取り組むことにより汎用技術より優れた性能を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、複雑性を有する技術システムにおいて警告、不規則、好ましくないモードを予測する装置及び方法に関する。すなわち、本発明は、下記の特徴を有する警告／好ましくないモード予測器を導入するものである。
（１）警告／好ましくないモード予測器は、２種類の予測を多く利点が得られる態様で組み合わせている。
（２）警告／好ましくないモード予測器は、自己規則基準（例えば、予測処理規則基準）を用いて、装置におけるシーケンスやデータフローを制御する。
（３）警告／好ましくないモード予測器は、警告／好ましくないモード発生情報や、警告を防止又は軽減するための関連する必要な行動を出力する。
【００１５】
本発明は、下記のように２種類の予測（Ａ）、（Ｂ）を提供する。
（Ａ）第１種予測は、「動作時間発展シミュレーション」と呼ばれ、システムの縮小制御モデルについて未来コマンドの計算を特徴とする技術システムのシミュレーションや、コマンド計算に使用されていない信号を考慮した高度のシミュレーションモデルによるシミュレーション環境における未来コマンドのアプリケーションに基づいている。
（Ｂ）第２種予測は、「オペレーション特性シミュレーション」と呼ばれ、予測期間の特徴量パラメータに基づくとともに、熟考された期間においてシステムの重要なパラメータを予測するために、（モデル生成部により生成される）データドリブンモデルを使用するか、又は、（類似性指標により定義される）類似期間（即ち、特徴量パラメータが予測期間に最も類似した期間）を参照するものである。
【００１６】
本発明の第１の態様は、技術システムにおいて通常動作から逸脱する警告又は好ましくないモードを予測するために考案された警告／好ましくないモード予測器である。警告／好ましくないモード予測器は、技術システムのオペレーションポリシーに応じて予め決められた第１の予測信号に基づいて、技術システムの制御対象を作動させるオペレーション制御コマンドを生成するオペレーションコマンド予測モジュールと、第１の予測信号と、オペレーション制御コマンドと、技術システムのオペレーションスケジュールに応じて予め決められた第２の予測信号に基づく時間発展シミュレーションにより、前記技術システムの前記複数の制御パラメータを時系列に配列した制御パターンを示す第１の予測結果を生成するオペレーションシミュレーションモジュールと、技術システムの前記制御対象の物理的特性に関する物理モデルと前記技術システムの前記制御パラメータの変動を統計的に分析してなる統計的データドリブンモデルに基づいて生成されたシミュレーションモデルを登録するモデルデータベースと、第１の予測信号とシミュレーションモデルに基づくオペレーション特性シミュレーションにより前記技術システムの制御対象の前記制御パターンに変動を引き起こすイベントを示す第２の予測結果を生成するオペレーション特性シミュレーションモジュールと、第１の予測結果と第２の予測結果に基づいて好ましくないモードの発生を予測して前記技術システムに警告する警告／好ましくないモード検出器と、を具備する。
【００１７】
本発明の第２の態様は、技術システムにおける通常動作から逸脱する警告又は好ましくないモードを予測する警告／好ましくないモード予測方法である。警告／好ましくないモード予測方法では、警告／好ましくないモード予測器のコンピュータが、技術システムのオペレーションポリシーに応じて予め決められた第１の予測信号に基づいて、技術システムの制御対象を作動させるオペレーション制御コマンドを生成する処理過程と、第１の予測信号と、オペレーション制御コマンドと、技術システムのオペレーションスケジュールに応じて予め決められた第２の予測信号に基づく時間発展シミュレーションにより、技術システムの複数の制御パラメータを時系列に配列した制御パターンを示す第１の予測結果を生成する処理過程と、技術システムの制御対象の物理的特性に関する物理モデルと技術システムの制御パラメータの変動を統計的に分析してなる統計的データドリブンモデルに基づいて生成されたシミュレーションモデルをモデルデータベースに登録する処理過程と、第１の予測信号とシミュレーションモデルに基づくオペレーション特性シミュレーションにより前記技術システムの制御対象の前記制御パターンに変動を引き起こすイベントを示す第２の予測結果を生成する処理過程と、第１の予測結果と第２の予測結果に基づいて好ましくないモードの発生を予測して前記技術システムに警告する処理過程と、を実行する。
【発明の効果】
【００１８】
技術システムにおいて、警告、不規則、好ましくないモードについて堅牢で信頼できる予測を達成することができる。また、高度に複雑なシステムにおいて、警告、不規則、好ましくないモードの予測を提供することができる。さらに、温度変動耐性があるバッテリー管理システム、燃料不足耐性がある燃料タンク管理システム、及び機械メインテナンスシステムなどのような技術システムにおいて、対策やメインテナンス行動の良い計画のための予測を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明に係る警告／好ましくないモード予測器の全体的機能を示すブロック図である。
【図２】警告／好ましくないモード予測器のモデルデータベースに含まれるモデル生成部の副機能を示すブロック図である。
【図３Ａ】初期特徴量やモデル生成部により選択された特徴量を示す２つのグラフに関連して、特徴量選択の実現可能性がある例を示す。
【図３Ｂ】モデル生成部によるＢＴｉｎ（即ち、内部温度）の予測値及び現実値の関係を示すグラフに関連して、モデル生成の実現可能性がある例を示す。
【図４】図１に示す警告／好ましくないモード予測器により抽出された対応モジュールに関連して制御／シミュレーションモデルを示す簡易ブロック図である。
【図５】通常日（又は、通常動作下の低温日）におけるパラメータを使用する制御方針に従ったＳｏＣ（充電状態）パターンを示すグラフである。
【図６】高温日における外気温度プロファイルによるＳｏＣパターンを示すグラフである。
【図７】非常な高温日における外気温度プロファイルによるＳｏＣパターンを示すグラフである。
【図８】バッテリー過熱状態に係る２つのモジュールの解釈を伴う警告／好ましくないモード予測器のブロック図である。
【図９】非常な高温日における外気温度プロファイルによるＳｏＣパターンの改善を示すグラフである。
【図１０】バッテリー内部温度プロファイルの変化をもたらす高温日における外気温度プロファイルによる関連信号に関するＳｏＣパターンの改善を示すグラフである。
【図１１】警告／好ましくないモード予測器及び非信頼グリッドアクセスに関連して、再生可能発電、貯蔵部、負荷部、及び制御装置を具備するマイクログリッドを示す模式図である。
【図１２】経時的な燃料タンクレベルの開発を示すタンクレベルパターンを示すグラフである。
【図１３】経時的な警告／不規則／好ましくないモード予測器（ＡＩＵＭＰ）の存在／不存在により変化するタンクレベルパターンの比較を示すグラフである。
【図１４】２種類の予測燃料軌跡ｙｏｃｂｓ、ｙｏｔｅｂｓを用いた燃料タンク再充填戦略に適用される警告／好ましくないモード予測器のブロック図である。
【図１５】特徴量１及び特徴量２により定義される特徴量空間において適切な距離測定単位を用いて類似パターンを判定する方法を示すグラフである。
【図１６】予測信号を計算するために必要な単一ウェイトとその類似指標を決定するために、最も類似するパターンの距離をマッピングする数学的方法を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明について、添付図面を参照して実施例とともに詳細に説明する。複数の図面において、同一の部分には同一の符号を付して、その詳細な説明を必要に応じて省略する。
【００２１】
１．発明の枠組み
図１は、発明の基本的枠組み、即ち、下記のような２種類の予測信号を用いた警告／好ましくないモード予測器１００の全体的な機能を示すブロック図である。
（１）タイプ１：予測信号を用いて、例えば、予測負荷、予測風量／ＰＶ（光起電）発電、予測グリッド可用性などのロバストオぺレーション制御コマンドを計算する。
（２）タイプ２：予測信号を用いずに動作制御コマンドを計算するが、予測信号は、システムやシステムトポロジーに依拠する動作について幾つかの点で影響する。予測信号は、バッテリー、筐体、防護部などの温度に依拠するバッテリー充電用の限られたハードウェアにて実行可能に動作ポリシー（例えば、戦略やアルゴリズム）を過剰に複雑にすることなく維持するのには使用されない。予測信号は、自動化されないか、又は、半自動化されたプロセス（例えば、ＢＴＳディーゼル容器の燃料補給スケジュール）に関連する。
予測信号（状態シーケンス）は、動作戦略、ポリシー、及びシステムモードに依拠するため、物理的モデル及び／又は（物理的及びデータドリブン特性を組み込んだ）ハイブリッドモデルに関する動作コマンドに基づいて算出される。
【００２２】
警告／好ましくないモード予測器１００は、オペレーションロバストコマンド予測モジュール１０１、時間発展オペレーションシミュレーションモジュール１０２（例えば、ＣＤＦ（コンピュータ計算可能な流体力学）シミュレーションモジュール）、モデルデータベースモジュール１０３、オペレーション特性シミュレーションモジュール１０４、及び予測処理規則データベース１０６と出力規則データベース１０７による動作論理を実行する警告／好ましくないモード検出器１０５を具備する。モデルデータベースモジュール１０３は、モデル生成部２００、物理モデルリポジトリ１０３１、ハイブリッドモデル（物理的及びデータドリブンモデル統合）リポジトリ１０３２、及び統計的データドリブンモデルリポジトリ１０３３を具備する。図２は、データ前処理部２０１、特徴量選択部２０２、及びコアモデル生成部２０３を具備するモデル生成部２００の副機能を示すブロック図である。
【００２３】
図１に示すように、警告／好ましくないモード予測器１００には２種類の予測信号（即ち、タイプ１とタイプ２）が供給され、タイプ１は動作戦略（又はポリシー）パラメータを計算するのに用いられる。オペレーションロバストコマンド予測モジュール１０１は、システムの動作ポリシーに係る未来コマンドを予測する。オペレーションシミュレーションモジュール１０２は、ポリシーパラメータを受信して、システムの物理モデル、動作戦略／ポリシー（オペレーションロバストコマンド予測モジュール１０１からの関連するパラメータ／コマンド）、及びシステムコマンドの計算に使用される予測信号を考慮した典型的な時間発展の高度シミュレーションによりオペレーションを計算する。タイプ２の予測信号がコマンド計算に用いられない理由は、当該予測信号がコマンド計算を過剰に複雑にし、高コストなコンピュータ計算が必要になるという問題を引き起こし、通常の状況では、システム運転に対する予測信号の影響が重要でないか、無視できるからである。しかし、予測信号がシステム運転に大きな影響を与えることがある。従って、予測信号はオペレーションシミュレーションモジュール１０２において考慮される。
【００２４】
オペレーションシミュレーションモジュール１０２は、予測される内部状態のシーケンスを出力する。時間発展オペレーションシミュレーションモジュール１０２とは逆に、オペレーション特性シミュレーションモジュール１０４は、データドリブンの観点及び／又は長時間領域内のシステム観察を考慮するか、又は、過去における重要なパラメータ（予測される期間に類似する）に類似している特徴を有している期間を発見しようとする。
【００２５】
一例として、長時間の燃料消費又はその特性が予測される複雑な発電消費パターンを伴った、再生可能な貯蔵と、汎用の燃料ベース発電との複雑な相互作用を具備するＥＭＳ（エネルギー管理システム）を挙げることができ、図１１とともに後述する。
【００２６】
図１において、警告／好ましくないモード検出器１０５は、予測規則データベース１０６と出力規則データベース１０７に関連した内部機能オペレーションロジックを有する。警告／好ましくないモード検出器１０５は、オペレーションロバストコマンド予測モジュール１０１、オペレーションシミュレーションモジュール１０２、及びオペレーション特性シミュレーションモジュール１０４を制御できる。警告／好ましくないモード検出器１０５の能力と内部知識（即ち、予測／出力規則データベース１０６、１０７）により、オペレーションロバストコマンド予測モジュール１０１、オペレーションシミュレーションモジュール１０２、並びに、動作特性を考慮した警告／好ましくないモード検出器１０４に使用される結果により、特別に意味のある（注目されている）日をシミュレーションすることができる。例えば、熱伝導が通常電気より遅く、発電機の燃料供給用タンクの劣化は緩やかなプロセスでありＥＭＳ内部又は周囲の熱伝導よりも遅いため、オペレーションシミュレーション／予測とオペレーション特性シミュレーション／予測との分離は、時間スケール分離により達成することができる。
【００２７】
このとき、タイプ２の予測信号の影響（即ち、全体の影響）が経時的に蓄積されることは、無視されるべきではない。従って、予測信号はオペレーション特性シミュレーション／予測において考慮される。警告／好ましくないモード検出器１０５は２種類の規則基準、即ち、予測規則データベース１０６と出力規則データベース１０７を具備する。予測規則データベース１０６の目的は、オペレーションロジックのガイドラインに従って、オペレーション特性シミュレーション／予測と時間発展モデルベースシミュレーション／予測との相互作用が如何にして実施されるかを決定することである。この相互作用を具体的に実現する簡単な例は、類似指標を導入する第２実施形態の説明において後述する。特異な変数の観点から予測される時間間隔が過去の所定時間間隔に類似する場合、警告／好ましくないモード検出器１０５に必要な入力は、時間発展オペレーションシミュレーションモジュール１０２よりも、オペレーション特性シミュレーションモジュール１０４により構成される。
【００２８】
出力規則データベース１０７は、警告、好ましくないモード、不規則性に関連する予測結果に基づいて、システムの警告状態を回避するためにどのような対策を行うかを決定する。実際の対策は、後述する本発明の実施形態にて説明する。
【００２９】
警告／好ましくないモード予測器１００は、モデルリポジトリとして機能するモデルデータベースモジュール１０３を具備する。モデルデータベースモジュール１０３は、３種類のモデル、即ち、物理モデル、ハイブリッドモデル又は統合／混合物理データドリブンモデル、及び純粋な統計的データドリブンモデルを記憶する。ここで、物理モデルリポジトリ１０３１に記憶される物理モデルは、オペレーションロバストコマンド予測モジュール１０１と時間発展オペレーションシミュレーションモジュール１０２に必要となる。また、ハイブリッドモデルリポジトリ１０３２と統計的データドリブンモデルリポジトリ１０３３に各々記憶される統合／混合物理データドリブンモデルと純粋な統計的データドリブンモデルは、オペレーション特性シミュレーションモジュール１０４に使用することができる。
【００３０】
モデルデータベースモジュール１０３は、モデル生成部２００を更に具備しており、その詳細は図２、図３Ａ及び図３Ｂに示される。図２は、データ前処理部２０１、特徴量選択部２０２、及びコアモデル生成部２０３を更に具備するモデル生成部２００の副機能を示す。データ前処理部２０１は、履歴データからデータをリサンプリングしてクリーニングするとともに、Ｎ時刻先データに係るデータを整理するために用いられる。特徴量選択部２０２は、重要な特徴量を識別できるようモデルを予め育成して、当該モデルに最も影響する上位Ｋ個の特徴量（Ｋは任意に選択される整数）を選択するために用いられる。コアモデル生成部２０３は、モデルを少数の特徴量に合わせるとともに、モデルとそのモデル構造をモデル生成部２００の出力として提供するのに用いられる。
【００３１】
図３Ａは、特徴量選択部２０２による特徴量選択を実現する可能性がある例を示し、図３Ｂは、コアモデル生成部２０３によるモデル生成を実現する可能性がある例を示す。図３Ａは、重要度スコアに基づく初期特徴量３０１と選択特徴量３０２を示す２つのグラフに関連して、外気／内気温度と時間経過に伴うバッテリーのＳｏＣ（充電状態）について、上位１５個の特徴量（Ｋ＝１５）を多数の特徴量から選択する例を示す。データ前処理により、高スコアの関連特徴量３０２が考慮される全ての特徴量３０１から選択されて、未来信号値の予測に用いられる。図３Ｂは、マッピング特徴量ベクトルに基づくＢＴｉｎ（内気温度）の予測値と実測値の関係を示すグラフの一例を含む。ここで、符号３０３は、データドリブンモデルからもたらされるウェイト（パラメータ）に係る少数特徴量集合に対する予測用の真／予測プロットを示す。
【００３２】
図４は、図１に示される警告／好ましくないモード予測器により抽出されるモデルに対応して、制御／シミュレーションモデルを示す簡易ブロック図である。図４は、（ロバストコマンド予測モジュール１０１に含まれる）制御モデル４０１と、（時間発展オペレーションシミュレーションモジュール１０２に含まれる）高度シミュレーションモデル４０２との相違を示す。ここで、制御モデル４０１（例えば、下位の状態空間モデル）は、最も重要な側面を含んでおり、最適コマンドを決定するための低度の複雑系モデルであり、高度シミュレーションモデル４０２（例えば、ＣＦＤモデル）は高度複雑系の詳細かつ正確なモデルである。
【００３３】
詳細には、制御モデル４０１は、オペレーション／制御コマンドを正しく計算するための技術システムの基本的かつ必要な側面を含むリーンモデルである。リーンモデルの必要性は、合理的な時間や所定の時間間隔で十分に解決可能な特性を有し（アプリケーションにもよるが、副次の最適ソリューションを満たす必要があり）、実現可能な最適化／計算の課題に源流がある。他方、高度シミュレーションモデル４０２は、最適化には用いられないものの、通常、（数値積分による微分方程式の解決例に述べられるように）繰り返しが少ない直截的な計算を行うシミュレーションの目的のためにのみ用いられるため、（偏微分方程式及び確率的偏微分方程式を考慮した）技術システムの包括的で非常に詳細なモデルである。
【００３４】
技術システムとして、自動車、エンジン、及び航空機のような種々の例を挙げることができる。電子制御ユニット（ＥＣＵ）による理想的コマンドの計算に用いられる制御モデル４０１は、リアルタイムコマンド計算用のモデルと考えられるため、簡易モデルである。この計算は、ずらすことができない所定時間リミット内に終了しなければならない。これまで、実用に供される発明の着想を完全に理解するために、以下の様々な実施形態では、発明の枠組みについて記述する。
【００３５】
２．第１実施形態
本発明は、図１１に示す燃料タンクと燃焼機関発電機を具備するマイクログリッドシステムに係る実施形態により例示される。図１１は、警告／好ましくないモード予測器１１０３と非信頼グリッドアクセス１１０５に接続されるマイクログリッド１１０１を示す模式図であり、マイクログリッド１１０１は、タンク１１０２、燃焼機関発電機（又は、ディーゼルエンジン発電機）、バッテリー（又は、エネルギー貯蔵部）１１０４、制御装置、負荷、及び光起電力（ＰＶ）ユニットを具備する。第１実施形態は、マイクログリッド１１０１に使用されるバッテリー１１０４に関する。電力グリッドからの電力も利用可能であるが、如何なるときでも電力が維持できるか保証されない。「非グリッドケース」では、バッテリー１１０４は有効負荷（「有効負荷」＝負荷−再生可能発電電力）に電力を供給するために放電されるか、又は、ディーゼルエンジン発電機及び／又は再生可能電力源により充電される。非線形特性を有する再生可能電力源やディーゼルエンジン発電機が利用可能であるため、最適な充電／放電パターンを算出することができる。最適な充電／放電コマンドの計算において考慮すると非常に複雑となるため、通常、この計算にはバッテリーの内部温度を考慮していない。
【００３６】
次に、バッテリー温度の好ましくないモードの予測に係る本発明の第１実施形態について図５乃至図１０を参照して説明する。図５は、通常日（又は、通常動作下の低温日）におけるパラメータを用いた制御ポリシーによるＳｏＣ（充電状態）パターンを示すグラフである。詳細には、図５は、「非グリッド」期間（直線参照）のＳｏＣパターン５０１を示す。最適な充電／放電ポリシーはパラメータ（例えば、ｐｍｉｎ１、ｐｍｉｎ２、ｐｍｉｎ３、ｐｍａｘ１、ｐｍａｘ２、ｓ１、ｓ２）により特徴付けられるもの仮定する。ここでは、バッテリー内部温度を問題としている。バッテリー内部温度が所定閾値よりも高い場合、充電は不可能となるか、或いは、充電はバッテリーを過剰に損傷することとなる。また、バッテリーが所定温度に達すると、放電は不可能となるか、或いは、放電はバッテリーを過剰に損傷することとなる。従って、第１実施形態では、（警告、不規則、好ましくないモードに関する）関連閾値に到達するイベントについて考慮するものとする。
【００３７】
オペレーションロバストコマンド予測モジュール１０１の機能は、バッテリー充電／放電コマンドを生成することであり、当該コマンドはディーゼル燃料計算量を最小化し、通常のエネルギー効率を保証し、マイクログリッド１１０１のオペレーション及びメインテナンスコストを低減するように、上記のように導入されたパラメータ（ｐｍｉｎ１、ｐｍｉｎ２、ｐｍｉｎ３、…）により表現される。オペレーションロバストコマンド予測モジュール１０１は、警告／好ましくないモード予測器１１０３により実現される。しかし、それはシステムのオペレーション／コントローラに既に統合されている。オペレーションロバストコマンド予測モジュール１０１は、例えば、図４に示す制御モデル４０１のような、簡易モデルに基づいてコマンドを生成する。時間発展オペレーションシミュレーションモジュール１０２は、例えば、図４に示す高度シミュレーションモデル４０２のように、複雑なモデルに基づいている。バッテリーの場合、非線形充電／放電効率特性などに統合することができる。
【００３８】
図５は、外気温度が低いという仮定に基づくバッテリー充電／放電パターンを示しており、バッテリー内部温度はバッテリーの充電及び放電処理に影響しない。図５とは異なり、図６は高温日の状況を示している。図６は、高温日における外気温度プロファイル６０３によるＳｏＣパターン６０１、６０２を示すグラフである。ここで、ＳｏＣパターン６０１は低バッテリー内部温度に関連し、ＳｏＣパターン６０２はポリシーパラメータを適用しない場合の警告により低減されたバッテリー充電電力に関する。バッテリーを損傷から守るため、バッテリー内部温度の閾値（当該閾値はアラーム１のイベントとなる）に基づいて、充電率が保護システムにより低減される。しかし、最適コマンド（例えば、ポリシーパラメータ）は満充電率が図５に示すように適用されるという仮定に基づくため、これは非最適オペレーションを引き起こす可能性がある。この状況下では、ＳｏＣパターン６０２は「最適な」ＳｏＣパターン６０１から乖離することとなる。「非グリッド」期間の最後においてバッテリーをさらに充電することも可能であるが、燃料節約の観点から良くない。
【００３９】
図７は、非常な高温日における外気温度プロファイル７０３によるＳｏＣパターン７０１、７０２を示すグラフである。詳細には、ＳｏＣパターン７０１は低バッテリー内部温度に関連し、ＳｏＣパターン７０２は、ポリシーパラメータを適用させない場合、アラーム１のイベントにより低減されたバッテリー充電電力やアラーム２のイベントによるバッテリー放電の禁止に関連する。図７に示す非常な高温日において、バッテリーが全く充電／放電できない場合にアラーム２のイベントが発生する。バッテリー内部温度が充電可能な温度に再度到達するタイミングは、アラーム３のイベントとなる。この場合、高いＳｏＣ値を保ったバッテリーの停電の最後において、ＳｏＣパターン７０２（即ち、実際のパターン）のＳｏＣパターン７０１（即ち、最適パターン）からの乖離は非常に顕著である。
【００４０】
図８は、バッテリー内部温度の警告に係る上記の課題に取り組んだ警告／好ましくないモード予測器１００のブロック図である。図８は、バッテリー過熱状態における２つのモジュール１０２及び１０４の解釈を示す。ここで、時間発展オペレーションシミュレーションモジュール１０２はバッテリーのＳｏＣパターンをシミュレートするのに使用され、オペレーション特性シミュレーションモジュール１０４は（進展が或る程度がＳｏに依存する）バッテリー内部温度をシミュレートするのに使用される。
【００４１】
図９は、非常な高温日において、外気温度プロファイル９０３によるＳｏＣパターン９０１、９０２の改善を示すグラフである。ここで、ＳｏＣパターン９０１は低バッテリー内部温度に関連し、ＳｏＣパターン９０２は警告／好ましくないモード予測器１００を用いて最適ポリシーパラメータを再計算したときの高外気温度に関連する。図９は、図７に示すＳｏＣパターン７０２と比較して改善したＳｏＣパターン９０２（即ち、バッテリー充電／放電パターン）に関する本発明の有利な効果を示す。警告／好ましくないモード予測器１００は低減されたバッテリー充電電力を考慮した最適パターンの再計算規則を出力するため、警告／好ましくないモード予測により警告を防止することができる。警告／好ましくないモード予測器１００は、差し迫った警告を予測すると直ぐに、新たなポリシーパラメータ（例えば、ｓ´１、ｐ´ｍａｘ１、ｐ´ｍｉｎ２、ｐ´ｍａｘ２）を算出することができる。これにより、エネルギー節約のためのエネルギー効率を高外気温度により最大バッテリー充電電力を低減するような最適に考慮された状況に保たれる。
【００４２】
図１０は、バッテリー内部温度プロファイル１００８、１００９間の変動を引き起こす高温日における外気温度プロファイル１００７に係る関連信号に関連してＳｏＣパターン１００１乃至１００３の改善を示すグラフである。ここで、ＳｏＣパターン１００１は低バッテリー内部温度に関連し、ＳｏＣパターン１００２は警告／好ましくないモード予測の無しの高バッテリー内部温度に関連し、ＳｏＣパターン１００３は警告／好ましくないモード予測と最適ポリシーパラメータの再計算に関連する。また、パターン１００４乃至１００６はディーゼルエンジン発電機（ＤＥＧ）に関連しており、パターン１００６は警告／好ましくないモード予測無しの高バッテリー内部温度用のコマンドによるディーゼルエンジン発電電力を示し、パターン１００５は低バッテリー内部温度用のコマンドによるディーゼルエンジン発電電力を示し、パターン１００４は警告／好ましくないモード予測と最適ポリシーパラメータの再計算に伴う高バッテリー内部温度によるディーゼルエンジン発電電力を示し示す。さらに、バッテリー内部温度プロファイル１００８は警告／好ましくないモード予測無しに作成されており、バッテリー内部温度プロファイル１００９は警告／好ましくないモード予測と最適ポリシーパラメータの再計算により作成されている。
【００４３】
図１０は、燃料節約の背後にある理由に対する良い洞察を得るためのマイクログリッド信号を示す。図１０は、ＳｏＣパターン１００１乃至１００３の比較を示し、ＳｏＣパターン１００１は警告を引き起こさない低温日におけるバッテリー充電／放電パターンを示し、ＳｏＣパターン１００２は警告を引き起こす外気温度プロファイル１００７による高温日のバッテリー充電／放電パターンを示し、ＳｏＣパターン１００３は警告／好ましくないモード予測による高温日におけるバッテリー充電／放電パターンを示す。図１０において、ＤＥＧ電力パターン１００５はＳｏＣパターン１００１に相当し、ＤＥＧ電力パターン１００６はＳｏＣパターン１００２に相当し、ＤＥＧ電力パターン１００６はＳｏＣパターン１００４に相当する。
【００４４】
図１０に示すように、高温日で警告予測が利用できない場合、バッテリーは高バッテリー内部温度により放電できないため、ＤＥＧは最長時間作動することとなる。ＤＥＧの発電電力の非線形特性により、この状況は、ＤＥＧの非常に非効率な使用と解釈される。また、警告／好ましくないモード予測を用いることにより、バッテリー内部温度プロファイル１００９は、バッテリー警告温度（点線参照）以下に保持される。この境界が破綻すると、バッテリー内部温度プロファイル１００８に示されるように警告／好ましくないモード予測を用いることなく警告が引き起こされる。
【００４５】
バッテリー温度の好ましくないモードに関する第１実施形態について、下記のように纏めることができる。
（ａ）バッテリー内部温度が所定閾値よりも高く、充電が不可能、或いは、充電が過剰にバッテリーを損傷する場合、バッテリー内部温度の問題が発生する。また、バッテリー内部温度が所定温度に到達し、放電が不可能、或いは、放電がバッテリーを過剰に損傷する場合にも、問題が発生する。従って、バッテリー内部温度が関連する閾値に到達するイベントを考慮する必要がある。
（ｂ）オペレーションロバストコマンド予測の役割は、バッテリー充電／放電コマンドを生成することである。オペレーションロバストコマンド予測は、警告／好ましくないモード予測器１００により実現される。しかし、それはシステムのオペレーション／コントローラに既に組み込まれている。このオペレーションロバストコマンド予測は、例えば、制御モデル４０１のような簡易モデルに基づいてコマンドを生成するために用いられる。時間発展オペレーションシミュレーション、例えば、高度シミュレーションモデル４０２のような複雑なモデルに基づいている。バッテリーの場合、統合された非線形充電／放電効率特性などである。オペレーション特性シミュレーションの役割は、データドリブン「モデル無し」又は「モデルベース」手法（又は、回帰モデル）による経験値に基づいてバッテリー内部温度を決定することである。
（ｃ）当該システム用に考慮されたオペレーション戦略は、バッテリー内部温度の閾値（当該閾値に到達するとアラーム１のイベントとなる）に基づく充電率を削減することを例示している。典型的には、このイベントは高温日に発生して、バッテリーは既に暫時充電されている。しかし、最適コマンドは図５及び図６に示すような全充電率が適用されているとの仮定に基づいており、その結果得られるパターンはこの状況での最適なものから逸脱しているので、このイベントは非最適オペレーションをもたらす。
（ｄ）全ての高温日において、バッテリーが全く充電／放電できないようなアラーム２のイベントが発生する（図７参照）。バッテリー内部温度が充電可能温度に再度到達するタイミングは、アラーム３のイベントを示す。この場合、最適パターンからの逸脱は高いＳｏＣを依然として保っているバッテリーの停電サイクルの最後において非常に顕著になる。
（ｅ）この着想は、警告／好ましくないモード予測器１００がアラーム発生を予測して出力規則データベース１０７から導出される対応規則を作動できることである。この場合、充電率は優先的に削減される。この状況のために、警告／好ましくないモード予測器１００は期待される温度を再計算し、好ましくないモードが検出されない場合、対応するコマンドを適用する。この場合、影響力のある温度プロファイルを考慮することにより、最適オペレーションを達成することができる。
【００４６】
３．第２実施形態
次に、燃料を消耗する燃料タンクにおける好ましくないモード（又は、アラーム）の予測に関する本発明の第２実施形態について図１１乃至図１６を参照して説明する。図１２は、時間経過に伴う燃料タンクの進展を示すタンクレベルパターン１２０１を示すグラフである。ここで、警告又は好ましくないモードは、燃料を消耗するディーゼルエンジンのタンク１１０２のイベントである。図１２は、ｍ［ｉ−５］〜ｍ［ｉ］期間における定期的再充填スケジュールに従った典型的なタンクレベルパターン１２０１を示す。警告又は好ましくないモード（即ち、「燃料無し」イベント）は、定期的再充填スケジュールにより防止できる。しかし、ｍ［ｉ］期間後の（星形シンボルで示される）期間において、警告又は好ましくないモードは、燃料利用不能により短期間、発生する。
【００４７】
図１３は、時間経過に伴う警告／不規則／好ましくないモード予測（ＡＩＵＭＰ）の存在／不存在により変化するタンクレベルパターン１３０１、１３０２の比較を示すグラフである。図１３は、「初期の」タンクレベルパターン１３０１の代わりにタンクレベルパターン１３０２を導入する警告／不規則／好ましくないモード予測（ＡＩＵＭＰ）の効果を示す。ＡＩＵＭＰは、タンクレベルパターン１３０１において（星形シンボルで示される）期間中に発生する（燃料が無くなりつつあるタンクを示す）好ましくないモード１３０４を予測することができるため、出力規則データベース１０７は、「少なくとも２日早い早期再充填」用の規則を出力して、早期再充填アクション１３０３を実行し、タンクから燃料がなくなるのを防止する。
【００４８】
図１４は、警告／不規則／好ましくないモード予測（ＡＩＵＭＰ）、即ち、２種類の予測燃料軌跡ｙｏｃｂｓ及びｙｏｔｅｂｓを用いた燃料タンク再充填戦略に適用される警告／好ましくないモード予測器１００のブロック図であり、ＡＩＵＭＰは、２種類のシミュレーション／予測を組み合わせてタンク燃料レベル軌跡（ＴＦＬＴ）を予測して、好ましくないモード発生の可能性を検出する。詳細には、オペレーション特性シミュレーションモジュール１０４が予測燃料軌跡ｙｏｃｂｓを計算し、時間発展オペレーションシミュレーションモジュール１０１が予測燃料軌跡ｙｏｔｅｂｓを計算する。警告／好ましくないモード検出器１０５は、ＡＩＵＭＰ内部のシーケンスと制御／データフローを制御して、下記の数式により単一の予測タンク燃料レベル軌跡ｙｐｒｅｄを計算する。
【数１】
0006930592.tif 000002
ここで、μは類似指標（即ち、０と１の間の値）を示し、過去のタンク枯渇期間が予測される期間に類似しているかを示す。類似指標が０の場合、ＴＦＬＴ予測は、純粋な時間発展オペレーションシミュレーションのみに基づく。類似指標が１の場合、最大類似度を有する過去の状況の重み付け平均が予測に用いられる。
【００４９】
図１５は、特徴量１及び特徴量２により定義される特徴量空間において、適正な距離測定（例えば、ｄ１〜ｄ５）を用いて類似パターンを決定する方法を示すグラフである。ここで、符号１５０１は過去の期間における特徴量空間の関連領域を示し、符号１５０２は関係する特性について予測すべき特徴量空間の期間において未決定のポイントを示し、符号１５０３は類似度特性を有する過去の期間を示す特徴量空間における近接ポイントを示す。図１６は、単一のウェイトと予測信号を算出するのに必要な類似指標を決定するために、最大類似パターンの距離をマッピングする数学的方法を示す説明図である。ここで、符号１６０１は距離空間においてマッピングされる区間を示し、符号１６０２はウェイト空間における区間を示す。
【００５０】
図１５及び図１６は、可能な計算実行の詳細を示す。オペレーション特性シミュレーションモジュール１０４によりＴＦＬＴを予測するため、予測される期間の特徴量信号が決定されて過去の状況と比較される。特徴量信号は、理解を促進するため、２次元空間内のポイントとして示される。過去の状況に類似するほど（近似度は適正な距離測定により評価される）、当該状況の関係パラメータはよりＴＦＬＴの予測に、より高く貢献する。考察の限界により、（区間及び期間により定義される）予測状況の特徴量までの距離は、考察上少なくともｄｌｉｍｉｔとされる。図１６は、ウェイト区間［０；１］（１６０２）へ距離区間［０；ｄｌｉｍｉｔ］（１６０１）を適切にマッピングすることにより、この計算が如何にして数学的に達成されるかを示す。類似指標を計算するために、平均ウェイトが決定され、完全な類似度が達成されなくても、第１類似度を達成する目的で非線形関数ｓ（）が適用される。最大類似状況に付与される高い優先度により過去の異なる状況を組み合わせて予測燃料軌跡ｙｏｃｂｓを計算するために、正規化ウェイトが用いられる。また、（ハイブリッド微分代数式などを解くために用いられる）マイクログリッドのオペレーションをシミュレートすることにより予測燃料軌跡ｙｏｔｅｂｓが計算される。過去のシミュレーションが（特徴量空間における距離測定により定義される）差異を多く示す場合、予測はｙｏｔｅｂｓのみに基づいて行われる。
【００５１】
４．第３実施形態
第３実施形態は、第２実施形態に従っている。警告／不規則／好ましくないモード予測（ＡＩＵＭＰ）は、必要なメインテナンスアクションを計画して予測するために用いられる。そのため、２つの方法（即ち、オペレーション特性計算と時間発展オペレーションシミュレーション）を組み合わせることにより、機械部品の摩耗を予測する。
【００５２】
最後に、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、添付のクレームにより定義される発明の範囲内で改変や設計変更を行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００５３】
本発明は、モデルデータベースとともに、２種類のシミュレーションを用いることにより、エネルギー管理システムや交通システムに発生する可能性がある警告、不規則、好ましくないモードを予測することに適用される。本発明は、電力管理や通信管理などの他の管理／メインテナンスにも適用可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１００  警告／好ましくないモード予測器
１０１  オペレーションロバストコマンド予測モジュール
１０２  時間発展オペレーションシミュレーションモジュール
１０３  モデルデータベース
１０３１  物理モデルリポジトリ
１０３２  ハイブリッドモデル（複合物理データドリブンモデル）リポジトリ
１０３３  統計的データドリブンモデルリポジトリ
１０４  オペレーション特性シミュレーションモジュール
１０５  警告／好ましくないモード検出器
１０６  予測規則データベース
１０７  出力規則データベース
１０８  内部ロジック制御及びデータ信号
２００  モデル生成部
２０１  データ前処理部
２０２  特徴量選択部
２０３  コアモデル生成部
４０１  制御モデル
４０２  高度シミュレーションモデル
１１０１  マイクログリッド
１１０２  タンク
１１０３  警告／好ましくないモード検出器
１１０４  バッテリー
１１０５  非信頼グリッドアクセス
【図１】
0006930592.tif 000003
【図２】
0006930592.tif 000004
【図３Ａ】
0006930592.tif 000005
【図３Ｂ】
0006930592.tif 000006
【図４】
0006930592.tif 000007
【図５】
0006930592.tif 000008
【図６】
0006930592.tif 000009
【図７】
0006930592.tif 000010
【図８】
0006930592.tif 000011
【図９】
0006930592.tif 000012
【図１０】
0006930592.tif 000013
【図１１】
0006930592.tif 000014
【図１２】
0006930592.tif 000015
【図１３】
0006930592.tif 000016
【図１４】
0006930592.tif 000017
【図１５】
0006930592.tif 000018
【図１６】
0006930592.tif 000019