DEIM Forum 2023 2b-1-3

時系列波形異常検知技術の変電設備診断への適用と改良
山口 晃広†

植野研†

内田 和徳††

松本詠治††

才田 敏之††† 株式会社東芝 研究開発センター システム AI ラボラトリー 〒 212-8582 川崎市幸区小向東芝町 1†† 東芝エネルギーシステムズ株式会社 〒 212-0013 川崎市幸区堀川町 72-34
E-mail: †akihiro5.yamaguchi@toshiba.co.jp
あらまし

電力会社では高信頼で効率的なインフラ設備の保守運用に向けて IoT 技術の活用が進んでおり，開閉装置などの変電設備では設置されたセンサから時系列データを収集し機械学習を用いて状態監視を行う設備診断技術に注目が集まっている．我々は，正常な時系列データのみを入力として学習し正常な波形パターンからのズレとして異常の根拠を提示できる時系列波形異常検知技術 OCLTS（One-Class Learning Time-Series Shapelets）を開発してきた．
本研究では，設備診断向けの時系列波形異常検知技術の課題を明らかにし，変電設備の開閉動作をセンシングしたス
トローク波形データに OCLTS を適用し僅かな異常兆候でも説明性を持って捉えられることを確認する．更に，設備が正常であっても動作の度に変動し不安定な箇所のある時系列データに対して，正しく異常兆候を捉えられるように

OCLTS を改良し，このような特性を持つモーター電流波形データに適用しその有効性を確認する．
キーワード 時系列波形異常検知, 説明性, スマートファクトリー, 設備診断, shapelets
本研究では，(1) 機械学習の説明性，(2) 異常データの希少性，

1 はじめに
近年 IoT の普及に伴い，電力会社では送電・配電に関わるイ
ンフラ設備の効率的な維持・運用のために様々なセンサを取り付けて機器を監視するシステムが普及しはじめている [1, 2, 3]．
特に開閉装置を始めとする変電所設備については，その重要な役割，設備量の多さ，設備の老朽化などの観点から，異常の有無を感度よく具体的な障害が生じるより早期に検出し，以降の保守運用や設備維持・更新計画に有効活用できる設備診断技術の確立が求められており，この分野への機械学習技術の適用が期待されている．
その中でも重要なアプリケーションが変電所設備の異常兆候
を早期かつ高精度に検出する設備診断技術である．従来の開閉装置では，その開閉動作を時系列データとしてセンシングしたストローク波形から，開閉時間をはじめ特定箇所の動作時間や速度など，専門家が事前に設計した特徴量を用いて，閾値判定やトレンド分析をとおして設備診断を行っていた．一方，近年の機械学習技術の発展とその応用により，より多くの設備情報(3) 時系列データの変動不安定性からなる，設備診断技術の 3
つの重要な課題を明らかにする．次に，そのうち課題 (1)(2) を解決する従来技術 OCLTS を変電所の設備診断に適用し，課題(3) への対応が不要なストローク波形で有効性を確認する．更に，3 つの課題全てを解決するように OCLTS を改良する．そして，課題 (3) への対応も必要なモーター電流波形を用いて，改良版 OCLTS の設備診断技術における有効性を評価する．

1. 1 本研究の主な貢献
本論文の主な貢献を以下に示す．なお，本内容は基本的に文献 [6, 7] に準じるが，文献 [6, 7] よりも機械学習技術の部分を詳細に述べる．

•

時系列データを用いた機械学習の設備診断技術において，工場出荷前試験で特に重要となる 3 つの課題を明らかにする．

•

そのうち 2 つの課題を解決する従来技術 OCLTS を変電所の設備診断に適用しその有効性を確認する．

•

設備が正常でも変動したり不安定な箇所を持つ時系列

データに対応できるように OCLTS を次の 2 点で改良する．

が含まれると考えられる測定波形自体を対象として分析するこ(a) 正常な時系列データの不安定な時間的急変部分にとが可能となっており，一層高度な設備診断に応用できる可能

ロバストな特徴量を導入する．

性がある．とりわけ，今後年々台数の増加が見込まれている高(b) 正常事例からなる学習データの中で時系列データ

経年設備に対しては，設備診断を行う有効性が高いものの，従の変動が大きい事例の影響を低減するように学習する．

来技術で設備診断を行う場合の判断基準の取得が不十分なケー
スもあり，取得した時系列データから機械学習により特徴量自体を学習し，以降の設備診断を実施できれば大きな有効性を示•

3 つの課題全てが必要となる変電所の設備診断に改良版

OCLTS を適用し有効性を確認する．

すものと言える．
我々が開発した One-Class Learning Time-series Shapelets（OCLTS）技術 [4, 5] は，正常な時系列データのみを入力として学習し，異常検知時には異常と判定した根拠も提示できる．

2 研究背景本章では，機械学習による時系列データを用いた設備診断の３つの課題を明確にする．その後，１つ目の課題を解決するshapelets 学習法と２つの課題を解決する OCLTS を説明する．
2. 1 設備診断向け時系列波形異常検知技術の課題
特にインフラ設備を製造工場で出荷前に検査する場合など，
時系列データを用いた設備診断に機械学習を適用する際には，時に異常事例を収集する必要があり，2 つ目の課題（異常デー
タの希少性）を解決できない．コスト考慮型学習を導入し正常事例に対して異常事例が少ない場合に対応する shapelets 学習法 [11] は提案されたが，異常事例は学習時にやはり必要となりこの課題を解決できない．

単純に精度を向上させるだけでなく，次の３つの重要な課題を解決する必要がある．

2. 3 関連研究：時系列波形異常検知技術 OCLTS

１つ目の課題は機械学習の説明性である．変電所開閉装置な

我々は説明性と異常データの希少性の両方の課題を解決する

どのインフラ設備の異常検知や診断では，専門家の知識に基づため，正常な時系列データセット T ∈ RI×Q 及び，ハイパー

き従来の特徴量を設計していることからも分かるように，専門

パラメータである shapelets の個数 K ∈ N や長さ L ∈ N を与家は時系列波形と機械的な現象との関係を専門知識として保有

えると，shapelets S ∈ RK×L を学習する技術 OCLTS を開発している．そのため，専門家の知識と機械学習の判定結果とをした [4, 5]．時系列分類技術である従来の shapelets 学習法と照らし合わせて納得・安心して利用したいという要求がある．

は異なり，異常検知技術 OCLTS では正常データしか学習時にまた，専門家は時系列データを見て異常が発生した原因を究明

参照しないため異常波形が時系列データにどのように表れるかするため，機械学習が異常と判定した根拠となる波形パターン

学習時には分からない．そのため，OCLTS における shapeletsの位置や崩れ方を知りたいという要求もある．そのため，判定は学習データを構成する典型的な複数の短い波形パターンと定根拠を提示できないブラックボックスな機械学習技術では専門義される．そして，第 i 番目の時系列データ ti ∈ RQ の特徴ベ家の理解が得られず導入の障壁となる．

クトル xi ∈ RK は，時系列データ ti に対して shapelets S を

２つ目の課題は異常データの希少性である．変電所開閉装置

隙間無くかつズレが最小となるように割り当てて計算される．

など信頼性の高いインフラ設備は殆どの場合正常に稼働しておこの割り当てによる shapelet sk の ti 上の位置集合を Ji,k とり異常が測定されるのは稀である．また，多数の異常モードをする 1 ．ここで，Ji,k の要素 j は [1, Q − L + 1] の範囲の整数網羅的に把握することは難しく，異常モードによっては発生メ値をとる．OCLTS の k 番目の特徴量 xi,k ∈ R は二乗ユーク

カニズムが不明で再現が難しい場合もある．このような課題か

リッド距離 di,k,j を介して次で測られる．

ら，データの収集時に発生しなかった異常も検知する必要があり，異常事例の蓄積を待っていると機械学習技術の導入が遅れ

xi,k (sk , ti ) := max di,k,j (sk , ti ),j∈Ji,kてしまう．
３つ目の課題は時系列データの変動不安定性である．センサ

Ldi,k,j (sk , ti ) :=

(2)

l=1

の種類によっては動作時の環境条件や計測ノイズなどの影響により，設備としては正常であってもセンサで計測した時系列

1∑(ti,j+l−1 − sk,l )2 .
L

(1)

この shapelets S に基づく特徴ベクトル xi ∈ RK を再生核ヒ

データは変動を伴う場合や動作の都度変化する不安定な箇所を

ルベルト空間（RKHS） F へマッピングする関数を ϕ(·) とし，含む場合がある．例えばバネ蓄勢モーター電流波形のインラッ

この空間 F 上での内積を ⟨·, ·⟩ とし，[·]+ をヒンジ関数とする

シュ電流など，モーターの動作開始時点の条件により設備が正と，OCLTS は shapelets S と 1 クラス分類器 w を同時に学習常であっても動作の都度変化する時間的急変部分が含まれる場

する数理最適化問題として次で定式化される．

合がある．波形の僅かな概形の違いで正常と異常を判別する場
合には，このような時系列データの変動不安定性は機械学習の正しい判断を妨げる．

2. 2 関連研究：Shapelets 学習法

minimizeS∈RK×Lw∈F

I⟨w, w⟩ ∑+[1 − ⟨w, ϕ(xi )⟩]+
α
i=1

+

I ∑
K
∑
∑

(3)
f (di,k,j ).

i=1 k=1 j∈Ji,k

事例数 I ∈ N で長さ Q ∈ N の時系列データセット T ∈ RI×Q
から，i = 1, 2, · · · , I における i 番目の時系列データ ti ∈ RQのクラスを機械学習により分類する時系列分類技術において，クラス分類に用いる短い波形パターン（shapelets）を機械学習により特定する技術がデータマイニングや機械学習の分野で研究されている [8, 9]．このような shapelets 学習法は，高い分類性能を達成するだけでなく，その分類器に用いられる特徴量がshapelets と時系列データとの非類似度（距離）であるため専門

ここで，shapelets S を固定した場合（つまり，特徴ベクトル xiを固定した場合），目的関数の第 1 項と第 2 項は One-class

support vector machine（OCSVM）の定式化 [12, 13] と等しい．f (·) は単調増加関数であり，目的関数の第 3 項の最小化はshapelets とそれらが割り当てられた部分時系列との誤差の最小化に対応しており，これにより shapelets を正常データの典型的な波形パターンに近づける．なお α > 0 は正則化パラメー

家に理解しやすい．専門家は，クラス分類に用いる shapelets

タである．この非凸最適化問題は，内積 ⟨·, ·⟩ を Radial basisを確認し専門知識と照合することで，ねじの緩みなど設備故障

function (RBF) kernel に置き換えてから確率的劣勾配降下法に関係する機械的な現象と，直感的に理解できる．

を用いて効率的に計算される [4, 5]．

しかしながら，通常の shapelets 学習法 [8, 9, 10] では学習
1：任意の i = 1, 2, · · · , I 及び k = 1, 2, · · · , K で Ji,k は空集合ではない．

図 1 OCLTS を用いた設備診断技術（上：学習時，下：運用時）．

しかしながら，2. 1 節で述べた 3 つの課題を解決する従来技術は我々の知る限り無い．OCLTS [4, 5] は 1 つ目の課題（機系列データの変動不安定性）に対応する shapelets 学習法 [10]

値
変
位
）

決するが 3 つ目の課題を解決しない．一方，3 つ目の課題（時

異常兆候

（

械学習の説明性）と 2 つ目の課題（異常データの希少性）を解正常

図2

左：正常／異常兆候のストローク波形，右：学習した shapelets．

では，異常事例が学習時に必要となり 2 つ目の課題を解決しない [10]．更に，OCLTS を含む shapelets 学習法をインフラの設備診断に適用する研究自体も，我々の研究 [3, 14] 以外に殆異常度どない．文献 [15, 16] では，製造装置やインフラ設備の診断に

shapelets 学習法を適用するが，1 つ目の課題のみを対象とし，事例数

残りの課題を解決しない．

学習データ（正常）

そこで，本研究では OCLTS [4, 5] の設備診断への適用を 3

図3

テストデータ（正常） テストデータ（異常予兆）

ストローク波形における正常／異常兆候時の異常度スコア

章で紹介し，4 章では 2. 1 節で前述した 3 つの課題全てを解決するように OCLTS を改良し設備診断へ適用する．

形の崩れを確認することで異常検知の判定根拠を確認できる．

3 基本版 OCLTS の設備診断への適用

3. 2 ストローク波形を用いた有効性評価

本章では，改良前の OCLTS [4, 5] による設備診断を説明した後，変電設備で収集される変動不安定箇所が少ないストロー
ク波形の場合（つまり，3 つ目の課題を解決する必要がない場合）で，OCLTS の異常検知性能と説明性を評価する．

ガス絶縁開閉装置の設備診断に OCLTS を適用する．対象とする時系列データは変動不安定箇所の少ないストローク波形であり，1 回分の装置の動作が 1 事例に対応する．まず，100 回分の正常時系列データを用いて OCLTS を学習する．その後，引き続く 100 回分の正常時系列データと設備異常の兆候が出

3. 1 OCLTS を用いた設備診断技術

始める 30 回分の時系列データとを OCLTS で診断する．図 2

OCLTS による設備診技術の概要を図 1 に示す．設備が正常（左）では，正常時の時系列データと異常兆候が出始める時系であると想定できる時系列データセットを事前に収集し，それ列データとをそれぞれ重ねて描いている．時系列波形全体からを入力データとして OCLTS を式 (3) で学習する．特徴量が目視で違いを見つけることは難しく，従来の専門家の知識に基

shapelet と時系列データとのズレであることから，学習されたづく特徴量でも明確な判別は難しい．Shapelets の個数 K を

1 クラス分類器 w は，正常な時系列データが shapelets S から20 個とし，shapelet の長さ L を時系列データ長 Q の 10%とどの程度ずれて良いかの許容領域を表している．実際に設備をして，shapelets S を学習する．

診断する運用時には，検査用の時系列データ t ∈ RQ を学習済

図 2（右）は OCLTS で学習された 20 個の shapelets であみの OCLTS に入力し，1 クラス分類器として学習した正常領

り，ストローク波形を構成する典型的な波形パターンが学習さ域からどの程度外れているかを次の異常度スコア a(·) で測る．

れていることが分かる．図 3 では，横軸が動作回数（つまり事a(t; S, w) :=ã(t; S, w) − µ,σ例数）を表し，縦軸が各事例における式 (4) の異常度スコアを(4)

ã(t; S, w) := 1 − ⟨w, ϕ(x)⟩.
ここで，µ と σ は学習データにおける ã(·) の平均と標準偏差であり，x は時系列データ t の shapelets S に基づく特徴ベクトルである．異常度スコアが上昇した際には診断システム [17] はアラートを出し，専門家は時系列データの shapelets からの波表している．異常兆候が出始めると異常度スコアが大きく上昇しており，OCLTS が設備の僅かな異常兆候を正確に検知できることを確認できる．
図 4 では，異常兆候が出始める時系列データの中で最も波形が崩れたもの（異常度スコアが最大の時系列データ）を黒線で描いている．その時系列データの中で shapelets から最も波形

値

異常兆候のある
時系列データ波形が最も崩れた箇所

拡⼤図の代わりに次の式を用いる．

1∑
I(l ∈
/ R)(ti,j+l−1 − sk,l )2 .
L
L

（
変
位

の中で値が大きい上位 r 個の位置 l の集合を R とすると，式 (2)）

割り当てられた
shapeletdi,k,j (sk , ti ) :=

(5)

l=1

ここで，インジケータ関数 I(·) は引数が真のとき 1 を返し偽の
図4

異常兆候のあるストローク波形における説明性

とき 0 を返す．スキップする点数 r を 0 と設定すると，基本版

OCLTS の式 (2) と等しくなる．このロバストな距離は，異常が乖離した箇所を図 4（左）の赤線で囲っている．太い曲線は，

OCLTS が学習した shapelets の中でその箇所に割り当てられた shapelet を表している．図 4（右）はその赤線で囲われた部
分の拡大図である．拡大することで異常兆候が出始めるとスト
ローク波形の傾きが僅かに緩やかになることが分かる．これは部品の不具合により開閉動作が緩慢になるという専門家の知見と一致する．このように，専門家は判定根拠に納得して機械学習を利用することができる．

波形がスパイク波形として現れる場合には異常を見逃してしまうため不適ではあるが，波形パターンの概形の違いにより異常を検知したい場合には有効であり，図 7 や図 8 で後述するようにスキップした点を可視化することで直感的にも理解しやすい．式 (1) における shapelet に基づく特徴量を式 (5) を介して計算することで，特徴量が不安定箇所の影響を受けにくくなり
その結果，学習される shapelets や 1 クラス分類器がその不安定箇所にロバストになる．

4. 2 変動が大きい学習データの悪影響を低減する改良

4 OCLTS の改良と設備診断への適用
3 章で述べたように，変電所のガス遮断器におけるストロー

この改良では，学習データの信頼度を自動算出しながら，環境条件や計測ノイズなどの影響で信頼性の低い学習データの

ク波形のように正常時の時系列データに不安定箇所や揺らぎ

悪影響を受けにくくするように OCLTS を学習する．基本版

が少ない場合には，基本版 OCLTS [4, 5] は高精度に説明性を

OCLTS では，確率的劣勾配降下法という学習アルゴリズムにもって設備を診断できる．しかし，変電所の断路器におけるバ

基づき，学習データから一様にランダムに事例を選び shapelets

ネ蓄勢モーター電流波形のような時系列データでは，設備が正や 1 クラス分類器を更新するため，低信頼な事例が偶然選ば常に稼動していても，動作の度に時間的急変部分が変化したりれてしまうと性能が劣化する．このような課題への対策とし時間軸上で波形が揺らいだりする．本提案の診断技術を様々なて Self-Paced Learning（SPL）という学習アルゴリズムがあ

設備診断に拡充していくには，このような変動不安定箇所がある [18]．人間や動物の学習過程と同様に，SPL では学習データ

る時系列データに対しても正しく診断できる必要がある．そのの各事例の信頼度を自動的に算出しながら，まず簡単で信頼でため，本章では時系列データの変動不安定性の課題に対応するきる事例を優先的に選んで学習し徐々に変動が大きく信頼性のための２つの改良を提案し，それらをバネ蓄勢モーター電流波

低い事例を含めて学習する．我々の先行研究 [10] ではクラス分形に適用し有効性を評価する．

類技術の shapelets 学習法 [9] に SPL を導入したが，本研究では異常検知技術の OCLTS [4, 5] に SPL を導入する．

4. 1 正常波形の不安定箇所にロバストにする改良

正 常 な 時 系 列 デ ー タ セット T ∈ RI×Q に 対 し て ，信 頼

この改良では，例えば動作の都度変化しスパイク状の波形と度 v ∈ [0, 1]I を付与し，式 (3) の数理最適化問題に組み込して現れる時間的急変部分など，正常な時系列データの不安

み，動的かつ自動的に信頼度 v を学習する．式 (3) とは異なり，定箇所に対して，OCLTS の特徴量をロバストにする．基本版

1 クラス分類損失や shapelets とのずれが大きい時系列データ

OCLTS の特徴量では，式 (2) のように shapelet とそれが割に対して信頼度を減らすように数理最適化問題の目的関数をり当てられる部分時系列との二乗ユークリッド距離を用いて，定式化する．つまり，次のように shapelets S と 1 クラス分類

shapelet と時系列データとのズレを測っているため，学習時の器 w と信頼度 v とを同時に最適化する．

時系列データに不安定箇所が含まれると，従来の OCLTS では

shapelets がその不安定箇所にひきずられてしまい正常波形からの逸脱が大きくなってしまう．その結果，異常波形からの逸脱が相対的に減少することで正常データと異常データとの異常度スコアの差が不明瞭となり異常検知の性能が下がる問題がある．この課題を解決するため，改良版 OCLTS では shapelet とI∥w∥22 ∑+
(vi gi (S, w) + λh(vi )) ,α
S∈RK×L , w∈F , v∈[0,1]I
i=1minimizegi (S, w) := [1 − ⟨w, ϕ(xi )⟩]+ +K∑∑f (di,k,j ).

k=1 j∈Ji,k(6)

時系列データとのズレをロバストな距離で測る．
具体的には，特にスパイク状の不安定箇所にロバストとなるよ
うに，shapelet とそれが割り当てられる部分時系列との間で大きく外れた点をスキップさせる．Shapelet の長さ L の中でスキップする点数 r ∈ [0, L − 1] を与えて，集合 {(ti,j+l−1 − sk,l )2 }L
l=1

ここで，SPL パラメータ λ > 0 は信頼度の正則化パラメータ
であり，SPL 関数 f (·) は狭義単調減少関数 2 である．時系列
データ ti の信頼度 vi は 0 のとき最も低く 1 のとき最も高い．
2：つまり，関数 f (·) では 0 <= v < ṽ <= 1 であれば f (v) > f (ṽ) が成り立つ．

式 (6) において，SPL パラメータ λ が増加すると信頼度 vi のAlgorithm 1 改良版 OCLTS のアルゴリズム

最適値も上昇するので，より変動の大きい時系列データが学習

Input: 正 常 な 時 系 列 デ ー タ セット: T ∈ RI×Q ; Shapelet の 長過程に含まれるようになるため，学習の進行状況に応じて SPL

さ: L ∈ N; Shapelets の 個 数: K ∈ N; ス キップ す る 点 数:

パラメータ λ を徐々に増加させる．これにより，特に学習過程r ∈ [0, L − 1]; 交互最適化の繰り返し回数: M ∈ N; 勾配降下法の繰り返し回数: M̃ ∈ Nの初期段階で変動の大きい学習データの悪影響を避けることができる．SPL 関数 f (·) の定義や SPL パラメータ λ の更新は，先行研究 [10] と同様である．式 (6) おける shapelets S に基づく特徴ベクトル xi は，4. 1 節の改良も含めると式 (5) を介して式 (1) で定義される．

Output: Shapelets: S ∈ RK×L ; 1 クラス分類器: w ∈ F
1: 各変数（S, w, v, X）を初期化する．
2: for m = 1, 2, · · · , M do
3:

SPL パラメータ λ を設定する．

4:for m̃ = 1, 2, · · · , M̃ do

式 (6) の解法は，先行研究 [10] と同様に交互最適化アルゴ

5:for i = 1, 2, · · · , I do

リズムに基づく．最適化する変数を２つのブロックに分割し，

6:

if vi > 0 then

片方のブロックに含まれる変数を固定してもう片方のブロック

7:

Shapelets S と 1 クラス分類器 w を更新する．

に含まれる変数を最適化し，このプロセスを交互に繰り返すこ

8:

特徴ベクトル xi を式 (5) を介して式 (1) に設定する．

とで全変数を学習する．各ブロックの最適化で目的関数の値が減少していくことで，この交互最適化は局所的最適解に収束す9:

end if

10:

end for11:

end forる．片方のブロックには学習データの信頼度 v が含まれ，残12:

各 i = 1, 2, · · · , I に対して vi を最適値に設定する．

りのブロックには shapelets S と 1 クラス分類器 w が含まれ13: end forる．先行研究 [10] と同様の導出方法で信頼度 vi の最適値は閉

14: return S, w

形式で求まり ，shapelets S と 1 クラス分類器 w の最適化は
3

OCLTS [4, 5] と同様に確率的劣勾配降下法により求まる．
4. 3 改良版 OCLTS のアルゴリズム

リズムを Algorithm 1 に示す．外側の M 回のループは交互最適化の繰り返しに対応し，内側の M̃ 回のループは勾配降下法

v = (1, 1, · · · , 1) と初期化し，変数 S と w については基本版

値
正
規
化
済
電
流
）

の繰り返しに対応する．1 行目では，学習データの信頼度を

OCLTS [4, 5] と同じであり，X は式 (5) を介して式 (1) で計

図5算される．7 行目では，基本版 OCLTS [4, 5] と同じように，

OCSVM に基づく 1 クラス分類器の更新には Pegasos [13] の

異常模擬

（

4. 1 節と 4. 2 節の両方を実施した改良版 OCLTS のアルゴ

正常

正常／異常模擬時のバネ蓄勢モーター電流波形．

基本版

カーネル版アルゴリズム（文献 [13] の Fig. 3）を用いる．
改良版

r

異 改良版
常
度
改良版

r

改良版

r

改良版

r

4. 4 モーター電流波形を用いた設備診断
GSRK-300FP という機種のバネ蓄勢モーター電流波形を用いた変電所設備診断に改良版 OCLTS を適用することでその有効性を評価する．ここでは，モーターの周囲温度が 20 度の場

r合を正常としてその温度が 40 度の場合を異常と模擬して実験する．図 5 は時系列データを正常時と異常模擬時でそれぞれ重ねて描いている．正常時であってもモーター起動時の条件で都度変化するインラッシュと呼ばれるスパイク状の波形が含まれ

正常事例数

図6

異常模擬事例数

モーター電流波形における正常／異常模擬時の異常度スコア．

る．波形の概形によって正常と異常を判別する場合，このスパ
イク波形は正常と異常の判別に寄与せず不安定箇所となる．まおける外側と内側ループの繰り返し回数を M = 30 と M̃ = 20た，図 2 のストローク波形と比べて正常時の横軸方向の揺らぎと設定し，基本版の繰り返し回数を 600 回と設定する．改良版も大きい．事前に収集した全事例の数は正常と異常模擬とでその OCLTS では，スキップする点数 r を 0,8,16,32,64 点まで変

れぞれ 50 個である．正常な時系列データセットのうち 20 個をえて実験した．特に r = 0 の場合，4. 1 節の改良を実施せず，

学習データに使用して，残りの 80 個で診断性能を検証する．

4. 2 節の改良のみを実施する場合に相当する．異常検知の定量

基本版と改良版の OCLTS で診断性能を比較する．全ての技的な性能を正常時から異常模擬時への異常度スコアの跳ね上が術で，shapelet の長さ L を時系列データ長 Q の 2%の 80 点と設りで評価する．異常度スコアの跳ね上がりは，テストデータに定し，shapelets の個数を 60 個と設定する．改良版 OCLTS における異常度スコアの平均値を異常模擬時と正常時とでそれぞれ算出し，それらの平均値の差として計算される．この跳ね上

3：この閉形式の詳細な導出は文献 [10] の Proposition 3 を参照されたい．

（
正
規
化
済
値

）

電
流

図 7

不安定箇所における shapelets（左：改良版 OCLTS，中央：左の拡大図，右：基本版

OCLTS）．

図 6 は基本版と改良版の OCLTS を設備診断に適用した場合のテストデータの異常度スコアを表している．異常度スコアの跳ね上がりは，基本版 OCLTS で 3.3 であり，改良版 OCLTS

正
規
化
済
値電
流
）

ではスキップする点数 r = 0, 8, 16, 32, 64 でそれぞれ 8.2, 16.9,（

がりが高いほど，異常検知の性能が良いことを意味する．

85.8, 126.7, 2.7 である．これより，改良版 OCLTS における

図8

スキップする点数 r が極端に大きく設定されない限りは，基本版 OCLTS に比べて全ての改良版 OCLTS の方が異常度スコアの跳ね上がりが高く異常検知性能が良いことが分かる．また，

4. 1 節と 4. 2 節の両方の改良を実施した場合に性能が最も向上
することも分かる．特に r = 32 のとき，異常度スコアの跳ね異常模擬モーター電流波形における説明性．

り，改良版 OCLTS の有効性を確認した．

5 ま と め上がりが基本版 OCLTS の場合と比べて 38 倍向上した．また，

本研究では，インフラ設備から収集される時系列データを用

基本版 OCLTS では正常であるにも関わらず異常度スコアが上

いて機械学習により異常検知や設備診断を実施する際に，機械がってしまう事例が 3 つあったが，改良版 OCLTS では 1 つも学習の説明性，異常データの希少性，時系列データの変動不安無くなっているのが分かる．以降の評価では，異常度スコアの定性という３つの重要な課題があることを明確にし，それらを跳ね上がりが最良であった r = 32 の場合で改良版 OCLTS を解決する時系列波形異常検知技術を提案した．また，変電所の評価する．

開閉装置から得られる時系列データを用いて本技術による設図 7 では，4. 1 節で述べたロバストな距離の導入による有効

備診断の有効性を確認した．本技術は特に，設備診断の必要性

性を shapelets を可視化して評価する．左は改良版 OCLTS のが高い既設・高経年機器への適用に親和性が高く，将来の効率結果であり，中央はその拡大図であり，右は基本版 OCLTS の的で高度な開閉装置の保守運用の実現に非常に有効と考えら結果である．黒線は，正常であるにも関わらず基本版 OCLTS

れる．今後の研究の一つの方向性としては，設備が正常であっで異常度スコアが上昇してしまった時系列データである．赤線ても周囲の温度や圧力が変化する場合に波形が変化するため，は，その時系列データから最も波形が逸脱した shapelets であshapelets の変形を予測する shapelets 学習法 [19] と統合した

る．青色の×印は，改良版 OCLTS で不安定箇所とみなしス

より高度な設備診断の確立があげられる．

キップした点である．改良版 OCLTS では，期待通りスパイク
波形を不安定箇所として自動的にスキップすることで学習した

shapelets は時系列波形の概形を表しており不安定箇所の影響

文

献を受けていない．一方，基本版 OCLTS ではスパイク波形に無理にフィッティングするように shapelet を学習してしまい，そ[1]“Practical use of monitoring/diagnostic systems to real-

こで波形がズレてしまっている．これにより，基本版 OCLTS

ize more eﬃcient maintenance, stable electric power sup-では正常にも関わらず異常度スコアが上昇してしまったことがply and optimized refurbishment”. In: CIGRE Paris. CI-分かる．
図 8 では，改良版 OCLTS で異常度スコアが最大となった

Y. Matsushita, H. Chida, S. Noguchi, and K. Sasamori.

GRE, 2014.
[2]

K. Uchida, Y. Abe, T. Koike, Y. Shimogouchi, K. Baba,

時系列データの波形の崩れを確認する．正常データで学習しand M. Nakahata. “GIS On-line Condition Monitoring

た shapelets と最も波形が逸脱した箇所を赤色で囲み，図の左

Solution Using Real-Time Data Collected from GIS-側ではその部分を拡大している．これより，異常模擬の時系列

Mounted Sensors”. In: CIGRE - AORC Technical Meet-

データでは該当箇所の概形の高さが正常時よりも高くなること

ing. CIGRE, 2020.

が分かる．この箇所は専門家が温度変化による波形の変形に対[3]E. Matsumoto, K. Uchida, M. Saito, A. Yamaguchi, and

して注視している箇所と一致するため，専門家はこの判定根拠

T. Maekawa. “Recent Digitization of GIS and Sophistica-に納得して改良版 OCLTS を利用できる．本節の実験評価によtion of Equipment Condition Monitoring and Diagnosis

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