DEIM Forum 2017 H1-4

送電系統向け類似事例検索手法の提案と評価
西川 記史†

高田 実佳††

山崎潤††† (株) 日立製作所 〒 244–0817 神奈川県横浜市戸塚区吉田町 292 番地†† Hitachi America, Ltd. 3315 Scott Blvd. 4th Floor, Santa Clara CA 95054-3103
E-mail: †norifumi.nishikawa.mn@hitachi.com, ††{mika.takata,jun.yamazaki}@hal.hitachi.com
あらまし

電力データの蓄積・管理のために大規模なデータベースが用いられている．送電系統で事故が発生した場合に，データベースから過去の類似した事例を検索し，それを参考に事故の対策を検討することは系統の安定化に有用である．しかし，検索を高速化するためには特徴量を事前に抽出し索引付を行う必要があり，データベース運用の複雑化や検索時の柔軟性の低下を招いていた．本研究では，類似事例の検索処理の一部を DBMS 内部に push-down することにより，事前の特徴量抽出を不要とした対話的な類似事例検索手法を提案する．電力系統シミュレータにより生成したデータを用いて提案手法を評価した結果，過去 2 年の PMU データから類似事例を 1 分以内で検索できる見込みを得た．これにより，送電系統運用において，データベース運用を単純化でき，多様な特徴量による過去類似事例検索を可能とする．さらに，新しい知見をアプリケーションにして組込み易くすることが可能となる．
キーワード 送電系統，類似事例検索，類似波形検索，プローニー解析

1. は じ め に関連付けられた操作履歴を提示することで事故発生時のオペレータの対策を支援するシステムの研究を進めている [12–16]．

諸外国では大規模な停電が深刻な問題となっている [1]．2003

大規模な PMU データベースから対話的に過去の類似事例を年 8 月に米国及びカナダで発生した大停電以降，大規模停電の回検索するには，検索を高速化するための特徴量を事前に抽出し避は送電系統の安定化における最重要課題の一つである．また，蓄積する手法が考えられる．このためにはデータを取り込む際大規模停電は，経済的にも大きな損失をもたらす．Electricityに同時に特徴量を抽出する，あるいは蓄積された PMU データ

Consumers Resource Council により報告された 2004 年に発生しを対象にオフラインで特徴量を計算し，PMU データとは別にた大規模停電のレポートでは，経済的損失は 100 億ドルにも達蓄積する必要がある．しかし，これらはデータベース運用の複したことが報告されている [2]．

雑化や特徴量を事前に定義しておくことによる類似事例検索の大規模停電が発生する理由の一つに，送電系統の状況理解・把柔軟性の低さを引き起こす．

握（Situational Awareness) が不十分であったことが挙げられて本論文では，事前の特徴量抽出を不要とし，データベース運いる [3]．このため，送電系統の制御システムでは，系統を精緻用の単純化と検索時の柔軟性の向上を目指した類似事例検索手に監視しオペレータの Situational Awareness を改善する WAMS法を提案する．提案手法は，類似事例検索処理のうち，特に時(Wide Area Measurement System) の導入や，近年では監視に加間がかかるデータベースからの事故データの抽出処理を DBMS

え系統の保護・制御をも行う WAMPAC (Wide Area Monitoring,内部に push-down するとともに，抽出した事故データの特徴量Protection and Control) の導入計画が進んでいる [4, 5]．

抽出及び類似度計算を並列に行う．

WAMS や WAMPAC では，非常に細粒度の情報の収集が可

電力系統シミュレータ [17] により生成したデータを用いて提能な位相計測装置 (Phasor Measurement Unit; PMU）[6, 7] と呼案手法を評価した結果，2 年分の PMU データを蓄積したデーばれる新たなセンサーが広く活用されている [8–10]．PMU は，タベースから，十数秒で類似した事故データを検索できる見込

電圧，電流，周波数の大きさと位相差を毎秒 30 回から 120 回みを得た．これにより，送電系統運用において，データベースの周期で計測するセンサーである [11]．PMU は，従来から使運用を単純化すると共に，多様な特徴量による過去類似事例検われていた SCADA(Supervisory Control And Data Acquisitions)索を可能とする．と比較して数百倍詳細な情報を収集することが可能であり，電力システムにおける時系列データ分析の可能性を広げるものであると考えられる．

2. 関 連 研 究
これまで，大量のセンサデータを収集・蓄積し，それらの分大規模停電を防ぐためには，事故発生から数分間の初期段階析を支援するための IT プラットフォームが多数提案されていでの的確な事故対策が重要である．送電系統で発生した事故にる [18, 19]．文献 [18] では，大量のセンサデータを短時間で蓄的確に対応するために，ワーキンググループでの過去の事故事積するため時系列データを圧縮して蓄積する機構，及び SQL イ

例の共有が活発に行われており [25]，今後事故事例を活用したンタフェースを通して時系列データベースにアクセスするためオペレーション支援が重要になると考えられる．このため我々の機構を提案している．また，文献 [19] では，時系列データには，事故が発生した場合に類似した過去事例を検索し，それに対する抽象的なアクセス方法を定義し，データを時間ごとに区切り tree 形式で記憶装置に格納するとともにデータを圧縮する

ϲϬϬ

ことにより，時間指定での時系列データの取出し時間を短縮しϱϬϬている．これらの方式は，センサ ID と時刻をキーとしてデーϰϬϬ

タを検索する場合は高い性能を発揮するが，現在発生している

ϯϬϬ

Ŭs

ϮϬϬ

事故の時系列データと類似した時系列データを検索することにϭϬϬは不向きである．

Ϭϱ
ϵϭϰ
ϭϵ
ϮϯϮϴ
ϯϮ
ϯϳ
ϰϮ
ϰϲ
ϱϭ
ϱϲ
ϲϬ
ϲϱ
ϲϵ
ϳϰ
ϳϵ
ϴϯ
ϴϴ
ϵϯ
ϵϳ
ϭϬϮ
ϭϬϳ
ϭϭϭ
ϭϭϲ

Ϭ

また，大規模な時系列データベースから類似事例を検索する

ƐĞĐための手法も多数提案されている [20–24]．文献 [20, 21] は時

図 1 Voltage Magnitude of PMU data.

系列データの次元を削減した索引を作成することで類似時系列データの検索を高速化している．文献 [22] は Dynamic Time^ƚĞƉϭ͗ǀĞŶƚĚĂƚĂƌĞƚƌŝĞǀĂů

Warping [23] の高速化手法を提案している．文献 [24] は，ビッ^ƚĞƉϮ͗^ŝŶŐůĞĞǀĞŶƚƌĞĐŽŐŶŝƚŝŽŶ

トマップ索引を用いて PMU データファイルの索引付を行い，^ƚĞƉϯ͗^ŝŵŝůĂƌŝƚǇĐĂůĐůĂƚŝŽŶ

時刻や電圧値による PMU データファイルの検索を高速化している．これらの手法はいずれも，時系列データ全体を検索対象

ƚŚϭとしている．

ƚŚϮƚŚϯƚŚϰ

ƚŚϱ^ƚĞƉϯ͘ϭ͗ĂƚĂƌĞƚƌŝĞǀĞ

3. 類似事故の時系列データ検索方式^ƚĞƉϯ͘Ϯ͗&ĞĂƚƵƌĞĐƌĞĂƚŝŽŶͬĂƚĂĐŽŶǀĞƌƐŝŽŶ

データベースから事故時の時系列データと類似した時系列^ƚĞƉϯ͘ϯ͗^ŝŵŝůĂƌŝƚǇĐĂůĐƵůĂƚŝŽŶ

データを求めるためには，事前に特徴量を抽出しておくか，特図 2 Outline of Proposed Similarity Search Method.

徴量を事前に抽出しない場合はデータベースから全データを抽出し，その後に現在発生している事故の時系列データと抽出しŬsϱϲϬϱϱϬϱϰϬϱϯϬϱϮϬϱϭϬ
ϱϬϬϰϵϬϰϴϬϰϳϬ
ϰϲϬϰϱϬ

たデータを比較する必要がある．しかし，前者の方式はデータベース運用を複雑にする可能性が高く，後者の方式ではデータを全てデータベースから取り出す処理がボトルネックとなりやすく，非常に時間がかかる．また，過去の事故が多数ある場合ϬϴϭϲϮϰϯϮϰϬϰϴϱϲϲϰϳϮϴϬϴϴ
ϵϲϭϬϰϭϭϮにそれらを現在の事故の時系列データと逐次的に比較していたB-tree indexKƵƚůŝĞƌǀĂůƵĞ

KƵƚůŝĞƌǀĂůƵĞ

ƐĞĐのでは時間がかかり対話的な事例検索に間に合わない可能性が㻿㻱㻸㻱㻯㼀㻌㻖㻌㻲㻾㻻㻹㻌㻼㻹㼁䝕䞊䝍㼃㻴㻱㻾㻱㻌㻔䝕䞊䝍✀ู㻩㟁ᅽ್ 㼍㼚㼐㻌㻔್㻪㜈್㻝 㼛㼞㻌್㻨㜈್㻞㻕㻻㻾㻌㻔䝕䞊䝍✀ู㻩࿘Ἴᩘ 㼍㼚㼐㻌㻔್㻪㜈್㻟 㼛㼞㻌್㻨㜈್㻠㻕ある．
そこで我々は，送電系統の時系列データの特性に着目し，過図 3 Event Data Retrieval Method using Outlier Search.

去の事故の時系列データの抽出を DBMS 内部で実施することによりデータ転送ボトルネックを排除するとともに，過去の事故の時系列データと現在発生している事故の時系列データの比

3. 2. 1 事故時の時系列データ抽出 (Step 1)

較を並列に行うことにより対話的な事故事例検索を可能とする

前節に示したように，PMU が収集するデータの一部には定類似事故の時系列データの検索方式を提案する．

格値があること，及び事故が発生した場合のみデータの値が定3. 1 送電系統データの特性格値から外れる．この特性を利用することで，DBMS がもともまず，送電系統データの特性について述べる．送電系統の監と有している B-tree 索引あるいはビットマップ索引を用いて事視や制御のために使用される PMU は，電圧や電流とそれらの故時の時系列データを高速に取得することが可能となる．

位相，周波数など，様々な情報を収集する．このうち，電圧と図 3 に，B-tree 索引を用いた事故時の時系列データの抽出方

周波数は定格値が決まっているため，事故が発生した時のみ大式を示す．提案方式では，PMU が計測するデータの値に対しきく変動し，それ以外はほぼ一定の値を取る．逆に，電流値はて B-tree 索引を定義する．そして，事故時の時系列データ検索その時々の負荷によって値が大きく変化する．また，位相もゆっ

時に，PMU が収集するデータのうち，定格値を持つデータでくりと変化するため様々な値を取る．

ある電圧値 (Voltage Magnitude) 及び周波数 (Frequency) につい

図 1 に送電系統シミュレータ [17] で作成した電圧値の例を示て，値が定格値から大きく外れたものを B-tree 索引を用いてす．図 1 は 2 分間，8 PMU 分のデータであり，先頭から 60 秒検索する．これにより，全データをスキャンすることなく事故後に系統事故が発生している．図から分かるように，事故が起時のデータを高速に抽出することをが可能となる．なお，我々きるまで電圧値は定格値の近辺で一定値であり，事故時のみ大の実装ではデータベースに関係データベースを用いている．関きく変動することが分かる．

係データベースのスキーマは文献 [13] に示したものを用いて

3. 2 時系列データ検索方式
次に，我々が提案する類似事故の時系列データの検索方式について説明する (図 2)．

いる．

3. 2. 2 単一イベント認識 (Step 2)
図 3 から分かるように，単純に B-tree 索引を用いて値が定格

値から大きく外れたデータを抽出した場合，PMU データでは一つの事故に対して，多数の値が抽出されることになる．時系

Server• CPU䠖 Intel® Xeon® E5-2960 (8 cores) 2.90GHz 㽢 2• Memory䠖 126GB
Application Program

列データから類似事例を検索する場合，これら多数の値を一つCommercial RDBMSの事故としてカウントする必要がある．通常，系統事故は多くても月に数回程度であると考えられるため，時刻印が近いデー

DBAREA00(Table)
Page size
16KiB

DBAREA10(Index)
Page size
4KiB

work
(workforquery)

LV㽢16LV㽢16LVdb

server(DBdirectory)(serverdirectory)loadwork(workfor load)

OS䠖 RHEL 6.2

タを一つの事故としてまとめる．
その後，一つの事故として認識されたデータのうち最も時刻LV

LV

PVPVPVPVϭϲWs

PVPV㻚㻌㻚㻌㻚

FC: 8Gbps㽢4500GB RAID 5(5D+1P)x16

ればならない事故の件数を削減し，処理の高速化を図る．

LU

LU

LU

LU

HDD HDD HDD 䞉䞉䞉HDD㻚㻌㻚㻌㻚LUϭϲ>h3. 2. 3 類似度計算 (Step 3)

Storage度計算を逐次的に実施すると，事故の数が増えるに従い類似度の計算に時間を要するようになる．そこで，類似度判定 (Step3) では，複数のスレッドを用意し，各事故データ毎に並列に特徴量抽出及び比較を行う．これにより類似度計算時間を短縮する．類似度判定 (Step 3) は，大きく 3 つのステップからなる．

Step 3.1 データ検索 各事故の開始時刻を元に，その前後の電圧値，周波数，電力値の時系列データをデータベースより取得する．

Step 3.2 特徴量抽出 時系列データの比較に特徴量を用いる場
合，Step 3.1 で取得した時系列データの特徴量を on-the-fly で計算する．特徴量の抽出には，送電系統の安定度の判定に広く用いられる Prony 解析手法 [26] を用いた．

Step 3.3 類似度計算 Step 3.2 で求めた特徴量と，現在発生している事故の時系列データの特徴量の距離を計算する．
最後に，事例を距離の小さい順にソートし類似検索結果とする．
時系列データの類似度の計算には，以下の式を用いた．

√wV ∆V 2 + wF ∆F 2 + wP ∆P 2 + P ro/n − 1P ro = wfn∑
k=1∆fmode i 2 + wdn∑: Logical Volume: Logical Volume Manager: Physical Volume: Logical Unit
: Hard Disk Drive: Serial Attached SCSI: Fibre Channel

量，特徴量データの準備時間，及び検索性能を比較した．デー
タ準備時間及び検索時間の評価においては，3 回検索性能を測定し，その平均値を求めた．なお，提案手法の Step 3 の並列度数は論理コア数と同じ 32 とした．

4. 2 評 価 環 境
サーバ及びストレージ，ソフトウェア構成は図 4 に示すとおりである．ストレージは，HDD 24 台から 16 個の LU を作成した．サーバ側はこれら 16 個の LU に対応したデバイスを用いて LVM を構築し，そこから DB 用の LV を切り出している．

DBMS ソフトウェアとして日立製作所の Hitachi Advanced DataBinder（注 1）を用いた．
データベースには，8 PMU，3ヶ月分のデータを格納した．事
故の件数は 7 件，データベース容量は 637.3GB である．

4. 3 評 価 結 果
評価の結果，提案方式を用いた場合の特徴量のデータベース
容量は 0 バイト，特徴量データの準備時間 0 秒，検索時間の平均値は約 6.3 秒であるのに対し，従来方式の特徴量のデータベース容量は約 66MB，特徴量データの準備時間約 3,770 秒，検索時間の平均値は約 0.03 秒であった．電力会社は平均的に約150 台の PMU データを 2 年間保有する．従来方式では検索時∆dmode i 2

k=1wV , wF , wP はそ れ ぞ れ 電 圧 ，周 波数 ，電 力 に 対 す る 重 み ，∆V , ∆F , ∆P はそれぞれ電圧，周波数及び電力の，現在の事故のデータ値と過去の事故のデータ値の差分である．wf , wdはそれぞれ動揺周波数及び減衰率に対する重み，∆f , ∆d はそれぞれ動揺周波数及び減衰率の，現在の事故のデータ値と過去の事故のデータ値の差分である．n は類似検索で使用するモード数である．

4. 評

LVLVM
PVLUHDDSASFC

図 4 System Configuration.と，現在発生している事故の時系列データより特徴量を抽出し，のデータが格納されている．事故データの特徴量抽出及び類似HDD㽢24PV

HDD䠖 SAS 10,000 rpm 600GB

最後に，前節において識別された過去の事故の時系列データその類似度を計算する．通常，データベース中には複数の事故LV

LV

LVMが若いものを，事故の発生時刻とする．これにより比較しなけ

similarity =data(forimportdata)

価

我々は，提案手法の有効性を確認するために，系統シミュレー
タ [17] により生成した事故データを用いて，提案手法の評価を行った．

間は約 0.24 秒であるが特徴量のデータベース容量が約 9.9GB，特徴量データの準備時間が約 157 時間かかることになり，新たな知見を組み込むのは困難である．
一方，提案方式は実運用で用いられる約 2 年分，150 PMU
データを蓄積したデータベースを対象とした場合でも，類似事例の発生頻度が同等の場合は，類似事例を約 50 秒で検索できる見込みを得た．これは系統の崩壊が始まるまでの時間より十分短く実運用上問題ない検索時間と考える．

5. 考

察

提案手法は，計測値に B-tree 索引を定義している．そのため，従来手法と比較してデータのロード性能，及びデータベース容量に影響を与える．そこで我々は，B-tree 索引を用いない場合，

4. 1 評 価 方 法
評価では，前章で述べた提案手法，及び従来手法として事前に全データの特徴量を抽出しデータベースに挿入するとともに事故時点をタグ付する手法について，特徴量のデータベース容（注 1）：内閣府の最先端研究開発支援プログラム「超巨大データベース時代に向けた最高速データベースエンジンの開発と当該エンジンを核とする戦略的社会サービスの実証・評価」（中心研究者：喜連川 東大教授／国立情報学研究所所長）の成果を利用．

及び用いた場合について，データロード性能及びデータベース容量を比較した．
（ 1 ） データロード性能

B-tree 索引を用いない場合のデー[10]

タロード性能は毎秒約 224 万件，B-tree 索引を定義した場合のデータロード性能は毎秒約 167 万件であった．

[11]（ 2 ） データベース容量[12]B-tree 索引の容量は，データベース全体の容量の約 5%であった．
これらの結果から，提案手法によりデータのロード性能は約25%低下するが，PMU データのロードに求められる性能は十分満たしていると考える．また，データベース容量への影響は[13]軽微であると考える．

6. ま と め
本論文では，大規模な PMU データベースから，時系列デー[14]

タの類似度を用いて，事前の特徴量抽出等のデータ準備処理を不要としつつ類似事故事例を短時間で検索できる手法の提案，及び評価を行った．評価の結果，電力系統シミュレータにより[15]生成したデータを用いて提案手法を評価した結果，実運用で用いられる約 2 年分の 150 PMU データを蓄積したデータベースを対象とした場合でも類似事例を約 50 秒で検索できる見込み[16]を得た．これにより，送電系統運用において，データベース運用を単純化でき，多様な特徴量による過去類似事例検索を可能とする．さらに，新しい知見をアプリケーションにして組込み易くすることが可能となる．

7. 謝

[17]
[18]

辞本研究の評価の一部は，国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構 (NEDO) の委託業務によるものである．
文

[19]

献

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