(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の蓄電システムを、前記蓄電システムの充電状態を示す情報に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記クラスタごとに前記蓄電システムの異常を検知する検知モデルを構築するモデル構築手段と、
前記クラスタに対応する前記検知モデルを用いて、前記蓄電システムの異常を前記クラスタごとに検知する検知手段を備える、
異常検知装置。
【請求項２】
前記情報として、平日と休日で区別された情報を用いる、
請求項１に記載の異常検知装置。
【請求項３】
複数の蓄電システムを、平日と休日で区別された、前記蓄電システムの状態を示す情報に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記クラスタごとに前記蓄電システムの異常を検知する検知モデルを構築するモデル構築手段と、
前記クラスタに対応する前記検知モデルを用いて、前記蓄電システムの異常を前記クラスタごとに検知する検知手段を備える、
異常検知装置。
【請求項４】
前記クラスタリング手段は、前記情報の時系列変動に基づいて、前記蓄電システムを前記複数のクラスタにクラスタリングする、
請求項１乃至３のいずれか１つに記載の異常検知装置。
【請求項５】
前記情報として、前記情報の時系列データに対して移動平均した値を用いる、
請求項１乃至４のいずれか１つに記載の異常検知装置。
【請求項６】
前記複数のクラスタは、前記蓄電システムの運用別にクラスタリングされている、
請求項１乃至５のいずれか１つに記載の異常検知装置。
【請求項７】
複数の蓄電システムを、前記蓄電システムの充電状態を示す情報に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングし、
前記クラスタごとに前記蓄電システムの異常を検知する検知モデルを構築し、
前記クラスタに対応する前記検知モデルを用いて、前記蓄電システムの異常を前記クラスタごとに検知する、
異常検知方法。
【請求項８】
複数の蓄電システムを、平日と休日で区別された、前記蓄電システムの状態を示す情報に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングし、
前記クラスタごとに前記蓄電システムの異常を検知する検知モデルを構築し、
前記クラスタに対応する前記検知モデルを用いて、前記蓄電システムの異常を前記クラスタごとに検知する、
異常検知方法。
【請求項９】
コンピュータに、
複数の蓄電システムを、前記蓄電システムの充電状態を示す情報に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングし、
前記クラスタごとに前記蓄電システムの異常を検知する検知モデルを構築し、
前記クラスタに対応する前記検知モデルを用いて、前記蓄電システムの異常を前記クラスタごとに検知する、
ことを実行させるプログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
複数の蓄電システムを、平日と休日で区別された、前記蓄電システムの状態を示す情報に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングし、
前記クラスタごとに前記蓄電システムの異常を検知する検知モデルを構築し、
前記クラスタに対応する前記検知モデルを用いて、前記蓄電システムの異常を前記クラスタごとに検知する、
ことを実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、蓄電システムの異常検知装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
太陽光発電などの再生可能エネルギーの普及とともに、電力系統や太陽光発電と連携し、夜間電力を蓄電することでピークシフトや節電・節約に貢献する蓄電システムが社会全体に広がることが期待されている。蓄電システムの状態を把握して異常を検知することは蓄電システムによる安定的な電力供給を実現するために不可欠である。【０００３】
蓄電システムの異常検知において、異常が顕在化する前に蓄電システムに何らかの異常が内在している可能性があり、異常が顕在化する前の期間の計測データを正常な期間の計測データとして取り扱うことができない。このため、別の正常な蓄電システムの計測データを用いて検知モデルを構築し、検知モデルから導出される予測値と蓄電システムの実測値の差分を予め定めた閾値と比較して蓄電システムの異常を検知している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２７４８２７号公報
【特許文献２】特開２０１３−１７５１０８号公報
【特許文献３】特開２０１５−０３６９６１号公報
【特許文献４】特開２０１７−０２６６１６号公報
【特許文献５】国際公開第２０１５／０１９８６３号
【特許文献６】特開２０１７−０２１７０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
蓄電システムは、運用の違い、又は、環境の影響を受けて個体差が生じる。多数の蓄電システムで構築した検知モデルを用いる場合、誤検知を避けるために蓄電システムの個体差を考慮した閾値の設定によって異常検知の閾値幅が広がり、異常検知の性能が低下する。【０００６】
本発明の目的は、蓄電システムの異常を検知する性能の低下を抑制する異常検知装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の異常検知装置の一態様は、複数の蓄電システムを、複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、前記クラスタごとに前記蓄電システムの異常を検知する検知モデルを構築するモデル構築部と、前記クラスタに対応する前記検知モデルを用いて、前記蓄電システムの異常を前記クラスタごとに検知する検知部を備える。【０００８】
本発明の異常検知方法の一態様は、複数の蓄電システムを、複数のクラスタにクラスタリングし、前記クラスタごとに前記蓄電システムの異常を検知する検知モデルを構築し、前記クラスタに対応する前記検知モデルを用いて、前記蓄電システムの異常を前記クラスタごとに検知する。【０００９】
本発明のプログラムの一態様は、コンピュータに、複数の蓄電システムを、複数のクラスタにクラスタリングし、前記クラスタごとに前記蓄電システムの異常を検知する検知モデルを構築し、前記クラスタに対応する前記検知モデルを用いて、前記蓄電システムの異常を前記クラスタごとに検知する、ことを実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の異常検知装置によれば、蓄電システムの異常を検知する性能を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】蓄電システムと接続された異常検知装置の概要を示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る異常検知装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】蓄電システムのＳＯＣの時系列変動に基づいて、複数の蓄電システムを複数のクラスタにクラスタリングした例を示す図である。
【図４Ａ】クラスタリングされた蓄電システムのセンサ値で構築された検知モデルの予測値と実測値の差の時系列データを示す図である。
【図４Ｂ】ＰＣＳにおけるバッテリ電圧の時系列データを示す図である。
【図４Ｃ】ＢＭＵにおける最大セル間電圧の時系列データを示す図である。
【図５Ａ】ランダム抽出された蓄電システムのセンサ値で構築された検知モデルの予測値と実測値との差異である。
【図５Ｂ】ＰＣＳにおけるバッテリ電圧の時系列データを示す図である。
【図５Ｃ】ＢＭＵにおける最大セル間電圧の時系列データを示す図である。
【図６】第１の実施形態に係る異常検知装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図７】第１の実施形態に係る異常検知装置をコンピュータで構築する際のハードウエア構成図を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
第１の実施形態に係る異常検知装置について、図面を用いて説明する。図１は、蓄電システムと接続された異常検知装置を示す概念図である。図１に示すように、異常検知装置１００は、ネットワーク１０１を介して蓄電システム＃１〜＃Ｎ（Ｎは２以上の自然数）と接続されている。蓄電システム＃１〜＃Ｎは、充放電可能な蓄電池（図示せず）を備える。蓄電システムには、例えば、住宅用、業務用又は産業用の蓄電システムがある。蓄電池の一例は、リチウムイオン二次電池である。
【００１３】
また、第１の実施形態の例では、蓄電システムに、ＰＣＳ（Ｐｏｗｅｒ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）、および、ＢＭＵ（Ｂａｔｔｅｒｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ）が設けられているものとする。ＰＣＳは、太陽電池（ＰＶ：Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ）、又は、燃料電池等の発電電力を系統電力に変換する装置である。ＢＭＵは、蓄電システムに設けられたセンサによって蓄電池の各セルの電圧を計測し、各セル間の電圧バランスを維持、蓄電システムの蓄電池を監視・制御する装置である。
【００１４】
蓄電システムのセンサは、蓄電システムのセル電圧の他、セル電流などを計測する。ＰＣＳが出力する発電電圧、発電電流、又は、ＢＭＵが計測する各セル間電圧も蓄電システムで計測されたセンサ値として扱ってもよい。蓄電システム＃１〜＃Ｎは、これら計測したセンサ値に基づいてＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ  Ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ）を算出する。蓄電システム＃１〜＃Ｎは、それぞれ算出したＳＯＣまたは計測されたセンサ値を蓄電システムの状態を示す情報として出力する。異常検知装置１００は、蓄電システム＃１〜＃Ｎから出力された情報を用いて蓄電システムの異常を検知する。
【００１５】
蓄電システム＃１〜＃Ｎは、同一の蓄電システムである必要はなく、放電容量などの蓄電池の特性が異なっていてもよい。また太陽光発電の有無などの蓄電システムの仕様が異なっていてもよい。
【００１６】
第１の実施形態に係る異常検知装置の構成および異常検知方法について、図面を用いてより詳細に説明する。図２は、第１の実施形態に係る異常検知装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図２に示す異常検知装置１００は、クラスタリング部１１０、モデル構築部１２０、異常検知部１３０を備える。
【００１７】
クラスタリング部１１０は、複数の蓄電システムを、蓄電システムの状態を示す情報に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手段を構成する。クラスタリング部１１０は、蓄電システム＃１〜♯Ｎの各々から出力された情報に基づいて、蓄電システム＃１〜＃Ｎを複数のクラスタにクラスタリングする。なお、蓄電システム＃１〜＃Ｎにより算出されたＳＯＣに基づいて、蓄電システム＃１〜＃Ｎを複数のクラスタにクラスタリングすることが、クラスタリングをより正確に行う上で望ましい。
【００１８】
より詳しくは、クラスタリング部１１０は、蓄電システム＃１〜＃Ｎの状態を示す情報の時系列変動に基づいて、蓄電システム＃１〜＃Ｎを複数のクラスタにクラスタリングする。クラスタリングに用いる情報は、例えば、各蓄電システムの充電状態を示すＳＯＣである。クラスタリング部１１０は、例えば、最短距離法又は最長距離法などの階層的手法とＤＴＷ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｔｉｍｅ  Ｗａｒｐｉｎｇ）によって蓄電システム＃１〜＃Ｎを複数のクラスタにクラスタリングする。
【００１９】
図３は、蓄電システムのＳＯＣの時系列変動に基づいて、複数の蓄電システムを複数のクラスタにクラスタリングした例を示す図である。図３中のグラフは、各クラスタにおける複数の蓄電システムのＳＯＣの時系列変動を表している。グラフの縦軸はＳＯＣであり、横軸は時間（分）である。ＳＯＣの時系列の範囲は、蓄電システムが充電を開始して満充電後に放電し、再び充電を開始する間としている。図中、クラスタ３〜６の表示は省略されている。
【００２０】
クラスタリング部１１０のクラスタリングによって、各クラスタは、ＳＯＣの変動が似た蓄電システムの集合となる。例えば、クラスタ１は、「ＳＯＣが１０になったら充電を開始する」、クラスタ２は、「ＳＯＣが０になってから充電を開始する」、クラスタ７は、「ＳＯＣが１０になったら放電を停止し、暫くしてから充電を開始する」のような集合となる。すなわち、クラスタリングによって、クラスタごとに蓄電システムの運用が似た集合が形成される。複数のクラスタ１〜７は、蓄電システム＃１〜＃Ｎの運用別にクラスタリングされているとも言える。なお、蓄電システムの運用は、上記のような充電のタイミングに限られない。例えば、蓄電システムのＳＯＣの上限又は下限であってもよい。
【００２１】
また、蓄電システムの使われ方に着目してクラスタを更に区別してもよい。例えば、平日と休日とでは蓄電システムの使われ方が異なる場合がある。このため、クラスタリング部１１０は、蓄電システムの状態を表す情報を予め平日と休日とで区別してからクラスタリングしてもよい。また、蓄電システムの運用又は使われ方によって、蓄電システムの製品仕様が決められている場合がある。このため、クラスタリング部１１０は、蓄電システムのメーカー名または型番を示す情報に基づいて、複数の蓄電システムを複数のクラスタにクラスタリングしてもよい。
【００２２】
さらに、蓄電システムの状態を表す情報の時系列データに対して移動平均した値を用いてもよい。移動平均した値を用いることで当該情報の時系列データにおけるノイズデータの除去が可能となる。
【００２３】
蓄電システムのＳＯＣは、蓄電システムの状態を表す情報の一例であり、蓄電システムの運用又は使われ方を示す指標ともいえる。なお、ＳＯＣの他に、蓄電システムの状態がある期間で変動を繰り返すような情報に基づき、複数の蓄電システムを複数のクラスタにクラスタリングしてもよい。例えば、蓄電システムの蓄電池のセル電圧、又は、セル電流も日中、又は数日中で変動があるため、蓄電システムの状態を示す情報として、複数の蓄電システムに対するクラスタリングに適用できる。
【００２４】
モデル構築部１２０は、クラスタごとに蓄電システムの異常を検知する検知モデルを構築するモデル構築手段を構成する。さらに、異常検知部１３０は、クラスタに対応して構築した検知モデルを用いて、蓄電システムの異常をクラスタごとに検知する検知手段を構成する。
【００２５】
以下、第１の実施形態における異常を検知する検知モデルの構築と、構築した検知モデルを用いた蓄電システムの異常の検知について、インバリアント分析による例で説明する。なお、インバリアント分析の詳細については、特許文献６の記載を参照されたい。
【００２６】
モデル構築部１２０は、蓄電システム＃１〜＃Ｎの状態を示す複数のセンサ値から蓄電システム＃１〜＃Ｎが正常時に成り立つ不変関係を関係式としてモデル化する。具体的には、不変関係の関係式は、蓄電システムのセンサ値の示す性能情報間にある相関関係を分析し、常に連動しているものを関係式として抽出する。
【００２７】
第１の実施形態では、モデル構築部１２０は、１６個の蓄電システムのＰＣＳバッテリ電圧（平均値）と１６個の蓄電システムのＢＭＵの最大セル間電圧との相関関係を、不変関係を示す関係式の検知モデルとして構築する。第１の実施形態の例では、モデル構築部１２０は、例えば、３日〜１週間のＰＣＳバッテリ電圧と蓄電システムのＢＭＵの最大セル間電圧のデータを使い検知モデルを構築する。
【００２８】
図４Ａ〜Ｃは、クラスタリングされた複数のクラスタの内、あるクラスタに含まれる１６個の蓄電システムを対象として検知モデルを構築した例である。あるクラスタ内の１６個の蓄電システムは、クラスタリングにより蓄電システムの運用が似た集合となる。このため、クラスタリングされた蓄電システムのセンサ値で構築された検知モデルは、クラスタリングされていない蓄電システムによる検知モデルと比較してモデルの精度が高くなる。モデルの精度が高くなることで蓄電システムの個体差を考慮した閾値のマージンを小さくすることができ、結果、蓄電システムの異常を検知する能力が向上する。
【００２９】
図４Ｂは、ＰＣＳにおけるバッテリ電圧の時系列データであり、縦軸はバッテリ電圧を表し、横軸は、日付（月日）を表す。図４Ｃは、ＢＭＵにおける最大セル間電圧の時系列データであり、縦軸は、最大セル間電圧を表し、横軸は、日付（月日）を表す。
【００３０】
次に、異常検知部１３０は、クラスタに対応する検知モデルを用いて導き出した予測値と蓄電システムから得られた実測値（センサ値）とを比較して、不変関係の関係式の崩れから蓄電システムの異常を検知する。例えば、異常検知部１３０は、予測値と実測値の差がある閾値を超えた場合、蓄電システムの不変関係が崩れるような異常が発生したと検知する。
【００３１】
異常検知部１３０は、１６個の蓄電システムのクラスタと同様に、他のクラスタについても、クラスタごとの蓄電システムの異常を検知する。
【００３２】
図４Ａは、第１の実施形態による予測値と実測値の差の時系列データである。縦軸は、予測値と実測値との差であり、横軸は、日付（月日）を表す。図４Ａに示す予測値と実測値の差は、日付の経過とともに徐々に大きくなる傾向を示している。１６個の蓄電システムから導出された異常検知の閾値は、−７０〜７０の幅となる。図４Ａの例では、−７０〜７０の閾値の範囲から逸脱した６回の蓄電システムの異常が検知されている。
【００３３】
図５Ａ〜Ｃは、ランダム抽出した蓄電システムのデータで検知モデルを構築し、異常検知する比較例を示す図である。ランダム抽出した蓄電システムの数は図４Ａ〜Ｃの例と同様に１６個としている。図５Ｂは、ＰＣＳにおけるバッテリ電圧の時系列データであり、横軸は、日付（月日）を表す。図５Ｂ、図５Ｃは、いずれもランダム抽出した１６個の蓄電システムにおけるＰＣＳバッテリ電圧、ＢＭＵ最大セル間電圧である。
【００３４】
図５Ａは、ランダム抽出された１６個の蓄電システムのセンサ値で構築された検知モデルの予測値と実測値との差異である。ランダムに抽出した蓄電システムでは、蓄電システムの個体差を考慮して閾値のマージンを広めにとる必要がある。このため、図５Ａに示す閾値の幅は、−８３〜８３となっている。このように、第１の実施形態の異常検知装置は、異常検知の閾値の幅を比較例よりも狭めることが可能となり、蓄電システムの異常を検知する性能を向上させることができる。
【００３５】
次に、第１の実施形態に係る異常検知装置の動作について、図面を用いて説明する。図６は、第１の実施形態に係る異常検知装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。図６に示すように異常検知装置１００は、以下の処理を実行する。
【００３６】
クラスタリング部１１０は、複数の蓄電システムを、蓄電システムの状態を示すセンサ値に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングする（ステップＳ１０１）。
【００３７】
モデル構築部１２０は、クラスタごとに蓄電システムの異常を検知する検知モデルを構築する（ステップＳ１０２）。
【００３８】
異常検知部１３０は、クラスタに対応して構築した検知モデルを用いて、クラスタごとに蓄電システムの異常を検知する（ステップＳ１０３）。
【００３９】
第１の実施形態に係る異常検知装置の効果について説明する。第１の実施形態に係る異常検知装置によれば、蓄電システムの異常を検知する性能を向上させることができる。第１の実施形態に係る異常検知装置は、複数の蓄電システムを、蓄電システムの状態を示すセンサ値に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングし、クラスタごとに蓄電システムの異常を検知する検知モデルを構築している。
【００４０】
これにより、複数の蓄電システムからランダムに選択した蓄電システムのデータで構築した検知モデルを用いる場合と比較して、蓄電システムごとの運用の差、又は、蓄電システムの設置環境による影響の差が小さくなる。また、クラスタリングによって、各クラスタ内の蓄電システムは、運用の似た蓄電システムの集合となる。このため、閾値の設定の際に、蓄電システムの個体差の考慮したマージンを小さくすることができる。閾値の幅を狭くすることで、異常検知装置が異常を検知する性能を向上させることができる。
【００４１】
（変形例）
第１の実施形態に係る異常検知装置の変形例について説明する。異常検知装置１００が異常を検知する対象として、家庭向けの蓄電システムの例を用いて説明したが、他の蓄電システムにも適用可能である。また、検知モデルの構築と、構築された検知モデルによる蓄電システムの異常検知は、インバリアント分析に限られず、他の手法でも適用できる。
【００４２】
第１の実施形態において、蓄電システムに含まれる蓄電池として、リチウムイオン電池の例を用いて説明したが、他の充放電可能な蓄電池であってもよい。例えば、鉛、リチウムイオン、リチウムイオンポリマー、ニッケル・水素、ニッケル・カドミウム等の一般型蓄電池でもよい。また、レドックス・フロー、亜鉛・塩素、又は、亜鉛・臭素などの液循環型蓄電池でもよい。あるいは、メカニカルチャージ型蓄電池、高温動作型蓄電池であってもよい。
【００４３】
第１の実施形態では、異常検知装置１００のクラスタリング部１１０が、階層的手法とＤＴＷを用いて複数の蓄電システムを、複数のクラスタにクラスタリングする例を説明したが、これに限られない。分類対象の集合を，内的結合と外的分離が達成されるような部分集合に分割することができれば、他の手法を用いてもよい。
【００４４】
第１の実施形態に係る異常検知装置１００は、コンピュータおよびコンピュータ上で実行されるプログラムを用いて実現可能である。図７は、第１の実施形態に係る異常検知装置をコンピュータで実現する際のハードウエア構成を示す図である。第１の実施形態において、異常検知装置１００の各構成要素（）は、機能単位のブロックを示している。各構成要素の一部又は全部は、例えば、図７に示すようなコンピュータ６００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。コンピュータ６００は、一例として、以下のような構成を含む。
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）６０１、
ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）６０２、
ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）６０３、
ＲＡＭ６０３にロードされるプログラム６０４、
プログラム６０４を格納する記憶装置６０５、
記録媒体６０６の読み書きを行うドライブ装置６０７、
通信ネットワーク６０９と接続する通信インターフェース６０８、
データの入出力を行う入出力インターフェース６１０、
各構成要素を接続するバス６１１
異常検知装置１００の各構成要素（クラスタリング部１１０、モデル構築部１２０、異常検知部１３０）は、これらの機能を実現するプログラム６０４をＣＰＵ６０１が取得して実行することで実現される。各構成要素の機能を実現するプログラム６０４は、例えば、予め記憶装置６０５又はＲＡＭ６０３に格納されており、必要に応じてＣＰＵ６０１が読み出す。なお、プログラム６０４は、通信ネットワーク６０９を介してＣＰＵ６０１に供給されてもよいし、予め記録媒体６０６に格納されており、ドライブ装置６０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ６０１に供給してもよい。
【００４５】
異常検知装置１００の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、異常検知装置１００は、各構成要素にそれぞれ別個のコンピュータ６００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、異常検知装置１００が備える複数の構成要素が、一つのコンピュータ６００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。
【００４６】
また、異常検知装置１００の各構成要素の一部又は全部は、その他の汎用または専用の回路、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。コンピュータ６００の代わりにＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）のようなプログラマブルロジックデバイスを用いてもよい。
【００４７】
さらに、異常検知装置１００の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
【００４８】
また、異常検知装置１００の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【００４９】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【００５０】
１００  異常検知装置
１１０  クラスタリング部
１２０  モデル構築部
１３０  異常検知部
【図１】
0006954448.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
0006954448.tif 000006
【図４Ｃ】
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【図５Ａ】
0006954448.tif 000008
【図５Ｂ】
0006954448.tif 000009
【図５Ｃ】
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【図６】
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【図７】
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