第章

5

技術革新を支える

第５章
我孫子研究所

技術革新を支える ● 目

次

材料構造部

上席研究員

山本

広祐

情報研究所

上席研究員

篠原

靖志

情報研究所

上席研究員

小野田

崇

情報研究所

主任研究員

所

健一

情報研究所

主任研究員

渡邊

勇

情報研究所

主任研究員

椎名

孝之

情報研究所

主任研究員

石野

隆一

我孫子研究所

材料構造部

主任研究員

酒井

理哉

我孫子研究所

流体科学部

主任研究員

服部

康男

横須賀研究所

エネルギー機械部

主任研究員

市川

和芳

横須賀研究所

エネルギー化学部

主任研究員

河瀬

誠

電力部長

上席研究員

岡本

達希

経済社会研究所

上席研究員

山本

公夫

我孫子研究所 研 究 コ ー デ ィ ネ ー タ ー

上席研究員

萩原

豊

我孫子研究所

材料構造部

主任研究員

塩竈

裕三

我孫子研究所

材料構造部

主任研究員

齋藤

潔

情報研究所

主任研究員

堤

横須賀研究所富士雄

５−１

機械学習技術 ……………………………………………………………………………………………………………… 62

５−２

最適化技術 ………………………………………………………………………………………………………………… 69

５−３

画像技術 …………………………………………………………………………………………………………………… 77

５−４

オープンネットワーク技術 ……………………………………………………………………………………………… 91―――――――――――――――――――――――

コラム６：ニューラルネットワークとサポートベクターマシン ……………………………………………………………… 68
コラム７：確率計画法 ……………………………………………………………………………………………………………… 76

山本 広祐（1987 年入所）
水力発電所土木構造物の健全性診断を中心に、高速増殖炉主容器等の地震時座屈評価技術、人工知能を活用した非線形構造解析、イ
ンターネットによる電力会社向け情報発信・共有システムの開発等に従事してきた。最近
では、維持管理研究の一環として土木施設のリスクマネジメントやライフサイクルコスト
評価の研究にも携わっている。

篠原 靖志（42 ページに掲載）

堤 富士雄（42 ページに掲載）

60

小野田 崇（1988 年入所）
入所以来、ニューラルネットワークによる最大電力需要予測など、機械学習技術の開発、適用研究に従事。現在、主にパターン認識技
術の性能向上の研究および異常予兆発見、情報検索へのパターン認識技術の適用研究に従事。

所健一（1989 年入所）
これまでの電力用移動無線における周波数の最適配置手法など、主に電気事業における最適化に関する研究に携わる。現在はマルチ
チエージェントを用いた取引シミュレーショ
ン、小型分散型電源機器の最適運転計画、発電機部品の最適運用計画などの研究に従事。

渡邊勇（1996 年入所）
入所以来、主にコンピュータネットワークの信頼度評価、電気事業に対する協調型最適化手法の適用研究に携わる。現在、マルチエ
ージェントを用いた電力市場シミュレーショ
ン、電力系統の信頼度評価に対する最適化手法の適用などの研究に従事。

椎名 孝之（1991 年入所）
オペレーションズ・リサーチ、特に数理計画法の手法の電気事業への応用を行っている。
現在では、確率計画法などの不確実な状況下での意思決定の研究を中心に、応用数学的手法全般に興味を持つ。

石野 隆一（1991 年入所）
入所以来、画像技術による電力設備の監視技術に従事。低品質画像の改善、赤外線カメ
ラを利用した配電機材の異常検出、多眼カメ
ラを利用した距離情報や形状情報の取得、ITV 画像による電線の揺れ分析、などの研究開発に取り組む。現在、紫外線画像の利用について研究中。

酒井 理哉（1991 年入所）
高速増殖炉の耐震設計の研究に従事し、原子炉容器や配管の座屈評価・疲労損傷評価を行ってきた。その後、新しい計算機を利用した FEM 解析の並列処理・同時可視化システ
ムの開発を行い、現在は数値解析と実験を連携して行うハイブリッド動的試験システムの研究に取り組んでいる。

服部 康男（1993 年入所）
入所以来、複雑体系場の乱流現象に着目した研究を進めてきた。数値計算や風洞実験により、送電設備の耐風設計や原子力発電所からの使用済燃料貯蔵施設に関する研究に携わってきた。

市川 和芳（1991 年入所）
入所入所後、石炭ガス化複合発電技術研究組合に出向し、200 トン/日パイロットガス化炉およびプラント全体の性能評価を実施す
るなど IGCC 技術開発に携わる。その後、ガス化炉内および熱交換器への灰・チャーの付着現象の解明および予測手法の開発に関して取り組む。現在は、ガス化スラグの有効利用技術の開発やバイオマスガス化技術に関する研究に取り組んでいる。

河瀬誠（1993 年入所）
これまで溶融炭酸塩形燃料電池に関する研究に携わり、燃料電池の高出力化のため、高性能な電極の開発に取り組んでいる。さらに、燃料として石炭ガス,バイオマス燃料を用いた場合の電池性能に対する不純物の影響を評価している。

岡本 達希（1976 年入所）
これまでは主に、電子顕微鏡等を用いた高分子絶縁材料の絶縁破壊・劣化機構や高電圧機器等の絶縁診断方法の開発研究に携わり、最近は材料の改質による超高圧 CV ケーブルのコンパクト化手法の開発とその実証を進めてきた。今後も、高電圧機器のさらなる高性能化研究や、診断技術の開発研究に取り組む。

山本 公夫（1981 年入所）
発電所の景観アセスメント手法の開発や電力施設の景観デザイン案の提案などに関する環境研究に従事。現在は、豊かさが実感できる地域振興や電力施設立地における合意形成などに係わる研究に取り組む。

萩原豊（1983 年入所）
高速増殖炉や海上に浮かぶ原子力発電所の地震応答に関する研究に関与の後、並列処理・可視化・分散処理等の計算科学基盤技術に活動分野を拡げた。現在は、我孫子研究所の新たな研究企画立案・総合調整等に従事。

齋藤潔（1994 年入所）
これまで、高速増殖炉主容器等の地震応答評価に関する研究や分散処理等の計算科学基盤技術に関する研究に携わってきた。現在は、遠隔観測技術を活用した水力発電所土木施設の維持管理高度化に取り組んでいる。

塩竈 裕三（1999 年入所）
水力土木施設のうち特に鋼構造物の維持管理研究に携わり、広域通信回線を利用した遠隔モニタリング、モニタリングデータによる構造物の状態推定を手がける。

電中研レビュー No.50 ● 61

５−１

機械学習技術教師信号

5-1-1

ニューラルネットワークを用いた非線形構造解析

k
あらかじめ準備
した正解と照合

誤差計算
k

出力層

（1） ニューラルネットワークの特徴

ニューロン間の結合の重み Vkj

Vkjを修正ニューラルネットワークは、脳神経細胞網の情報処理メカニズムを模倣したもので、神経細胞（ニューロン）の本質的な機能を比較的単純にモデル化した要素を多数組み合わせた情報処理システムである。ニューラルネッ

j

中間層
ニューロン間の結合の重み Wji

入力層

Vjiを修正i

トワークが注目を集めている最大の理由は事例を学習であらかじめ準備したデータを入力きることにあり、あらかじめ準備した事例（データ）をニューラルネットワークに与えてネットワークの出力誤

図5-1-1

ニューロン
異なるデータを適用

階層型ニューラルネットワークの概要

差が小さくなるよう数学的にネットワークの結合関係を修正することで、特定の機能を有するモデルを自動的に（Xi、Yi）が特定できる場合で、これを経路内挿法と呼作成することができる。

ぶ。経路内挿法では、（Xj、Y j）と（X i、Yi）に加えて、この間の任意の変位 Xn を入力とし、Xn に対する荷重（2） 荷重−変位関係のモデル化における階層型ニューラルネットワークの活用

Yn を出力とするニューラルネットワークを構築すれば、
荷重−変位関係のモデル化が行える。もう一つの方法は構造物に荷重（力）が加わった時の変形や強度特性を履歴曲線がたどった過去の傾向を外挿する方法で経路外調べる際、従来は実験で荷重と変位の関係を詳細に分析

挿法と呼ぶ。ここでは、（Xn-2、Yn-2）、（Xn-1、Yn-1）、Xn

し、これを数式化した解析モデルを作成して地震応答解を入力とし、Xn に対する荷重 Yn を出力とする。

析などに用いてきた。しかしながら、構造物に複雑な荷ニューラルネットワークによる荷重−変位関係のモデル

重の繰り返しが加わるような時には、荷重と変位の関係化手法をプラント配管の問題に適用し、有効性を確認した。

を定式化することが容易でない場合が多い。このため、

図 5-1-3 に示すステンレス製配管部材（直管）を用い、こ実験で取得した荷重−変位関係のモデル化に階層型ニュ

れに繰り返し荷重をかけた場合の実験結果が図 5-1-4 であーラルネットワークの関数近似能力を活用した。図 5-る。図 5-1-4 から経路内挿法に使うための入出力データ

1-1 に階層型ニューラルネットワークの基本構成とニュ（前述の座標値）を 300 組ほど抽出してニューラルネット

ーロン間における結合の重みの修正方法を示す。実験結

ワークに与える事例とし、ネットワークの出力誤差が許容果から代表的な入力値および出力値（教師信号）の組み範囲に収まるまで学習を行わせた。図 5-1-5 は、図 5-1-4 の合わせを多数準備し、個々の入力データに対するニュー経路上にある座標点約 700 を学習済みのニューラルネット

ラルネットワークの出力と教師信号（正解値）との差がワークに連続的に与えて荷重−変位関係のグラフを作成し許容範囲に収まるまで結合の重みを修正することで、ネたものである。実験結果（図 5-1-4）とニューラルネットワ

ットワークの学習が行われる。

ークによる推定結果（図 5-1-5）の対応は非常に良く、複雑な数式を作らなくてもニューラルネットワークで精度の高（3） 荷重−変位関係のモデル化

いモデルが作成できることが明らかとなった。

構造物の荷重−変位関係のモデル化手法として、図5-1-2 に示す２種類の方法を考案した。一つは先験的に
荷重−変位曲線がたどる経路の始点（Xj、Yj）と指向点

62（4） 非線形構造解析における活用構築したニューラルネットワークには、構造部材におニューラルネットワークの入力項目：（Xi、Yi ）、（Xj、Yj ）、Xn
出力項目：Yn
荷重

ニューラルネットワークの入力項目：（Xn−2、Yn−2 ）、（Xn−1、Yn−1 ）、Xn
出力項目：Yn荷重（Xi、Yi ）（Xn、Yn ）（Xi、Yi ）（Xn、Yn ）（Xn−1、Yn−1 ）（Xn−2、Yn−2 ）変位（Xj、Yj ）経路内挿法

図5-1-2荷

経路外挿法

ニューラルネットワークによる荷重 ─ 変位関係のモデル化

重

−

変位

（Xj、Yj）

30＋
20
荷 重（kN）

部材の動き
10
0
−10
−20

直径：200mm
高さ：850mm
板厚：2.0mm
材質：SUS304

固

−30
−15

−10

図5-1-5

ニューラルネットワークの推定結果−50
5
変 位（mm）

1015

定

ける非線形の荷重−変位関係を表現できる能力が備わっ
図5-1-3

プラント配管部材（直管）の実験模型ている。このような部材が複数組み合わされて構造物が作られるが、構造物全体の解析を行う場合には、ニュー

荷 重（kN）

ラルネットワークで近似される部材を必要に応じてユー30

ザーサブルーチンの形で構造解析プログラムの中に組み20込むだけで利用が可能である。この解析法を直管や曲り管を含む配管構造物の解析に活用し、適切な精度の解が10得られることを確認した。
0
−10

5-1-2

屋外からの家庭内電気機器の状態推定

−20
−30
−15

背景・目的
−10

−5

0
5
変 位（mm）

10

15

従来、家庭で各家電機器をどのように使用しているかはあまり把握されていない。しかし、これらの情報は、

図5-1-4

プラント配管部材の実験結果

家庭自身にも、電力会社などにとっても重要な情報とな

電中研レビュー No.50 ● 63

ってきた。

たは、屋内の分電盤）の付近で、測定対象である電気機

例えば、各家庭でエアコンをどのような気温や時間帯

器には測定器やセンサを取付ける必要がない。このため、にどの程度使用するかという情報は、夏場などの電力消設置工事のコストが少なくてすむ上、設置工事やデータ費をより的確に予測して、効率的な発電計画を立たり、回収についての家庭の負担が小さいという利点がある。

きめ細かな季節時間帯別料金メニューを設計することに屋外の電力量計付近での設置でよい理由は、本システ

活かすことができる。また、近年、省エネ診断や改善提ムが家庭内の個別機器の電流の合計である主幹回路電流案などの各種省エネルギーサービスを提供する企業から個別の稼動機器の電流を推測できるからである。

（ESCO ： Energy Service Company）も現れているが、従来でも主幹回路電流の階段状の変化を見つけて、例

家庭での省エネルギーを進めていく上で、その家庭で各

えば、5A の変化があれば、登録済みの 500W 機器が動家電機器を実際にどのように使用しているのかというデ作したと推定する稼動機器の推定手法があったが、現在ータは不可欠である。

では、インバータエアコンなどのインバータ機器の導入

電力会社や研究機関は、現在でも、ご協力いただけるごが進み、電流変化はステップ上ではない。

家庭にお願いして消費電力の実態調査をしており、また、

そこで、最新の機械学習技術を用いて、インバータ機

家庭内の家電機器の消費電力を計測するサービスを行う機器など消費電力が変動する機器にも適用できる家電機器関もある。このような調査では、一般に、計測したい家電の稼動状態と消費電力の新しい推定手法を開発した。

機器ひとつひとつに測定器やセンサをとりつけ、その消費電力を記録する。しかし、測定機器などの取り付けや回収（2） 個別機器の動作状態推定の基本的しくみには、家庭内での設置・撤去工事などが必要であるし、設開発手法は、主幹回路電流高調波（基本周波数の奇数

置スペースが問題となる。また、多数の機器を測定する場

倍の周波数）の各次数での電流と位相の組み合わせであ合には、測定器やセンサも増えるので費用もかさむ。

る「高調波パターン」を利用する。各家電機器は固有の

このような問題を解決するため、当所では、建物の給高調波パターンを持ち、それは主幹回路の高調波パター

電線入口付近から屋内の電気機器の使用状態や消費電力ンに反映される。開発手法は、主幹回路での高調波パタ

をリアルタイムで計測・記録できる電気機器使用実態のーンから逆に各機器の動作状態や消費電力を推定しておモニタリングシステムを開発した。

り、この推定には、サポートベクトルマシン（SVM ：Support Vector Machine） や RBF ネ ッ ト ワ ー ク（1） システムの特徴
設置場所は図 5-1-6 に示すように屋外の電力量計（ま（Radial Basis Function Network）と呼ぶ最新機械学習手法が使用される。
モニタリングシステムの構成を図 5-1-7 に示す。主幹

主幹回路

分岐回路
CT

PT

FETに基づく
高調波分析

エアコン
冷蔵庫
白熱灯
蛍光灯
テレビ
ポット
…

出力：個別機器の動作状態
入力：

A：エアコン

高調波パターン（第1〜13調波の電流と位相の組み合わせ）

パターン
認識手法

B：冷蔵庫
C：白熱灯
D：蛍光灯
E：テレビ

図5-1-664

本システムの導入イメージ

図5-1-7

モニタリングシステムの構成

回路の計測電流を高速フーリエ変換することで得られる

表5-1-1

オン・オフ判定への適用結果（誤識別率％）

高調波パターン（基本波および各奇数次の電流値とその位相）を入力として、個別機器の動作状態を推定する。

（3） 最新機械学習手法による動作状態推定本システムでは、機器の稼動状態（稼動中であるか否か）の判定には､「サポートベクトルマシン（SVM）」
を、一方、機器の電流（消費電力）を推定するには、

ニューラル

RBF

SVM

エアコン

0.8

0.0

0.0

冷 蔵 庫

0.0

0.0

0.0

冷 蔵 庫

27.5

14.0

8.3

白 熱 灯

16.7

0.0

0.0

蛍 光 灯

0.0

0.0

0.0

テ レ ビ

2.5

0.0

0.0

平

7.9

2.3

1.4

均

「RBF ネットワーク」と呼ぶ最新機械学習手法を用いる。
このため、まず、主幹回路の電流がさまざまな高調波
パターンを取っている時に、対象機器の実際の動作状態

判定精度の実験結果を示す。ニューラルネットワーク（オン/オフ、消費電力）のデータベースを事前に作成す（92 ％）に比べ、SVM や RBF が 98 ％以上の非常に高いる。モニタリング中に得られた主幹回路の高調波パター

認識率を示すことがわかる。消費電力推定においても同ンが、既にこのデータベースにあれば機器の動作状態は様に高い精度を持ち、500W エアコンに対する誤差は約推定可能であるが、事前に全ての高調波パターンとその10W 程度であった。図 5-1-8 に、実家庭に据えつけた実時の機器動作状態を収集することは不可能であるし、膨験でのエアコンの消費電力推定結果を示す。家庭内のエ大なデータベースから検索していては推定速度も遅くな

アコンの動作状態を、主幹回路電流のみから精度良く推る。データベースにない新しい高調波パターンに対して、定できていることがわかる。

いかに精度良く、高速に動作状態の推定を行うかが問題
となる。

5-1-3

エネルギー有効利用支援システム

機械学習手法は、得られたデータベース中のデータを
背景・目的事前に分析し、未知のデータ（高調波パターン）に対しても精度の高い推定が行える推定モデルを学習する。実

需要家個々のエネルギーコストの削減や CO2 排出量削際のモニタリングでは、データベースは用いずに、推定減施策などとして、オフィスや家庭などの民生用に燃料モデルを用いて、精度の良い高速な推定を行う。

電池をはじめとする小型のエネルギー機器の導入が進む

従来もニューラルネットワークが同様の目的で使用さ可能性がある。電力と熱の需要を正確に予測することがれたが、本システムで使用している最新機械学習手法は、できれば、燃料電池や蓄電機器、給湯・空調用蓄熱装置

ニューラルネットワークに比べて、高い推定精度を持つ。

などの各エネルギー機器がもつ蓄熱・蓄電や貯水などの表 5-1-1 に、実験データに対する各機器のオン・オフ

機能を活かした効率的な運用が可能となる。しかし、オ

2500

消費電力（W）

2000
1500
1000
500
0
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

21

23

0

時
消費電力

図5-1-8エアコンの実際の消費電力

本システムによるエアコンの消費電力測定値

エアコンの消費電力を本システムで推定した例

電中研レビュー No.50 ● 65

フィスや家庭では突発的な予定変更など予測不能な出来計画は、最適ではなくなる。このため、「需要の不確実事が多く、需要を確定的に予測しても外れる可能性が高な変動」が日常的な、小規模需要家の持つエネルギー機

い。電力・熱の大量な過不足による非効率な運用を避け器の運用を、従来型の運用計画手法で行えば、省エネ・るには、需要の不確実性を前提としたエネルギー機器の省コスト運転とはならず、大量の電力・熱の過不足が生運用が不可欠である。そこで、当所では、オフィスや家じる非効率な運用となる危険性が高い。
一方、さまざまな要因による「需要の不確実な変動」

庭における需要の不確実な需要変動を前提とした、各種を見込んだ運転計画は、天気予報が外れたり、帰宅時間

小型エネルギー機器の効率的な運用手法を開発した。

がずれたりしても極端なエネルギー余剰やエネルギー不（1） 基本的考え方

足などが生じない運転となる。当然、需要を正確に予測

需要予測が外れる原因にはさまざまなものがある。例

できる場合に比べれば運転コストはかかるが、小規模需

えば、天気予報に基づく需要予測では、天気予報の外れ

要家では予測が外れる可能性が高いのであるから、月間が該当する。また、家庭等では、急な残業などで帰宅時や年間の平均などでは、この「需要の不確実な変動」を間が遅くなれば、電気・熱の需要曲線が後ろにシフトす

見込んだ運転計画がより省エネ・省コスト運転になるとるなどの変化が起きるが、このような急に起こる事態や期待される。

気まぐれな行動も事前に予測不可能である。地域単位の

そこで、オフィスや家庭などにおけるエネルギー有効

総需要などでは個々人の行動の影響は、平均化されて直利用支援システムの需要予測においては、従来の「単一接反映されないため影響が小さいが、オフィスや家庭なの需要曲線の推定」ではなく、「複数の需要曲線の推定

どの小規模需要家においては、この種の「需要の不確実（確率分布推定）」を、また運転計画立案においては、従性」（需要曲線の不確実な変動）は、一般的に生じる。

来の「単一需要曲線に対する最適運転計画立案」ではな

従って、小規模需要家の翌日の需要曲線を精度高く推定

く、「複数の需要曲線に対して平均的に最適な運転計画

することは、非常に困難である。

立案」を利用することにした。

単一の需要曲線のみを想定する運用計画の立案は、機（2） 開発手法の概要

器の運用計画を行う場合の一般的な手法である。しかし、

図 5-1-9 に開発手法の概要を示す。開発手法では、エ予測した需要が不適切なものになれば当然この最適運用

帰宅早い
雨天ケース

帰宅遅い
晴天ケース

150
100
50
0

確率的
需要予測
（機械学習）

1

4

7

10

13

16

19

22

複数の需要曲線の想定
エネルギー機器の最適運用計画（確率計画）

天気予報・曜日など

充電計画

放電計画

80
60

顧客特性

40
20
0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

平均的に最適な運転計画

需要・運転実績

実績

天気予報が外れて（

図5-1-966【当日の実需要】

電源・蓄電
機器運転

⇒

も低運転コスト）エネルギー有効利用支援システムの概要

ネルギー需要予測にその需要家の過去の電力・熱需要実る。遺伝的アルゴリズムは、高速であると同時に柔軟性

績のデータベースを使用する。

が高い手法で、蓄電・蓄熱装置の有無など、エネルギー機器の構成が異なる場合、あるいは分散型電源の排熱をエネルギー機器運用計画は以下の３ステップによって作成する。

給湯以外に利用する場合などにおいても、最適なエネル〔ステップ１〕エネルギー需要曲線確率モデル構築

ギー機器の運用計画を効率的に求めることが可能である。

開発手法では、エネルギー需要曲線（各時刻の電力と（3） 開発した最適運用手法の評価

熱の両需要の列）の確率分布を、音声認識などで使用される隠れマルコフモデルを用いて表現する。そして、機家庭での電力・熱消費の実績データ１年分を用いて、械学習手法を用いて、上記実績データベース中の至近

翌日の時間帯毎のエネルギー機器の最適な運用計画を毎（約２週間）の実績データからこの確率モデルを高速に日求めるシミュレーションを行い、その結果を従来型の学習する。

確定的手法と比較・評価した。この結果、予測した需要

対象需要家の至近の需要実績に基づいた学習を行うの曲線が実績とほぼ合致した場合には従来型方式による運で、個別の需要家固有の電力や熱の利用を反映したエネ

用が経済的であるが、需要を完全に予測できることは少

ルギー需要曲線の確率モデルを構成できる上、需要家のないため、年間約 280 日（約 75 ％）に対して、開発手

電気や熱の利用方法が季節などの時間経過によって変化法の方がより経済的であった。月平均でみれば年間を通しても追従することができる。

して開発手法が経済的となる（図 5-1-10）。

〔ステップ２〕エネルギー需要シナリオの予測（4） 開発手法の活用に向けて推定したエネルギー需要曲線の確率モデルと運転日当日情報（曜日、天気予報等）から、想定されるさまざま

今後は、開発手法のオフィスでのエネルギー機器運用な需要曲線（シナリオ）を複数（数百〜千個）作成する。

への適用やエネルギー機器運転比較システムの活用を図〔ステップ３〕エネルギー機器の最適運用計画立案

る予定である。その一環として、既に、エネルギー機器

ステップ２で予測した複数のエネルギー需要曲線（シ構成、料金プラン、運用手法などを選択して、さまざま

ナリオ）と、対象需要家におけるエネルギー機器構成のな状況での機器運用シミュレーションができるインター

データおよび個別のエネルギー機器の特性データとに基

ネット版エネルギー機器運用比較検討システムを開発しづいて、期待コスト（個々のシナリオにおけるコストのている。本システムにより、エネルギー機器や新しい運

平均）が最小となる最適な運用計画を求める。提案手法

用手法の導入効果など需要家に合ったエネルギー機器のでは、この問題を遺伝的アルゴリズムによって解いてい効率的運用方法の比較検討を支援できる。

削減量（円）

削減割合（%）
5.0%

500

400

削減量（円）

350
300

実験条件
・買電料金（円/kWh）：13 （0〜7時、23時）
26 （8〜12時、16〜22時）
52.2（13〜15時）
・売電料金（円/kWh）：6.2 （7〜9時、17〜21時）
8.3 （10〜16時）
・ガス料金（円/Nm3）：90

4.5%
4.0%
3.5%
3.0%

250

2.5%

200

2.0%

150

1.5%

100

1.0%

50

0.5%

削減割合（%）

450

0.0%

0
1月

図5-1-10

2月

3月

4月

5月

6月

7月

8月

9月

10月

11月

12月

従来方式（確定的方式）と比べた開発手法によるコスト削減例

電中研レビュー No.50 ● 67

コラム６：ニューラルネットワークとサポートベクターマシン
パターン認識手法の主流となっているニューラである超平面が生成されたのかがわからない（図 1

ルネットワークと、最近、その認識性能が注目さ左側）。一方、SVM では、サンプルパターンと超平れているサポートベクターマシン（以下、SVM）

面との余裕をマージンという量で測り、このマーの関係について簡単に紹介する。

ジンをできるだけ大きくするように超平面を求め

ニューラルネットワークの学習は、1980 年代にる。マージンとは超平面と例題パターンとの距離

多層パーセプトロンと学習アルゴリズムである誤の最小値である（図１右側）。こうすることにより、

差逆伝播法が世に出て、数多くの応用を産み出し、SVM では、線形識別関数である超平面を一意に定

多くの研究が進んだ。しかし、応用と研究が進む

めることができる。

につれ、ニューラルネットワークには、学習の収では、観測空間で線形分離可能でない場合には束の遅さ、望ましくない局所最適解への収束、中どうしたらよいのであろうか。SVM では、入力を間層ユニット数の選択など、いくつかの問題があ

非線形変換によって、より高次元の空間に写像しることがわかってきた。

て、その空間で線形の識別を行う。SVM で利用で最近、優れたパターン識別能力のため注目を集

きる非線形変換はいくつかあるが、SVM にシグモめている SVM の基本的な構造は、驚くべきことに、イド関数による非線形変換行う場合、SVM の構造

ニューロンのモデルとして最も単純な線形しきいは、３層のニューラルネットワークモデルと同じ素子なのである。構造は単純なニューロンと同じになる。

であるが、Vapnik らによって、単純パーセプトロ
ンのよい性質を保ちつつ、数理計画法や関数解析

まに関係する工夫が加えられて、優れた学習アルゴ
リズムが提案され、SVM が開発された。

とめ

観測空間で線形分離可能な場合、SVM の構造は１個の線形しきい素子となるニューロンモデルであり、非線形変換としてシグモイド関数を採用す

SVM の基本構造

れば、多層のニューラルネットワークモデルとな

SVM の基本構造である線形しきい素子は、ニュる。ただし、前述したように学習アルゴリズムはーロンを非常に単純化したモデルで、ある入力に異なるので、SVM には局所最適解の問題や中間層

対し、２値の出力（＋１または−１）を線形識別

ユニット数の選択の問題などはない。

関数に従って出力する。このモデルを幾何学的に

現在、パターン認識精度を追求する研究領域に見てみると、観測空間を線形識別関数である超平

おいて、SVM がニューラルネットワークに取って面で２つに分け、片側に＋ 1 を、もう片側に−１を代わる勢いである。今後、様々な実用システムの対応させることにあたる（図１左側）。線形しきい

中で、SVM を目にする機会が増えることだろう。

素子の学習は、観測空間を２つに分ける線形識別関数を見つけることにより行われる。全てのサン
プルに対して正しい出力を出せるような線形識別

線形識別関数関数が存在するとき、そのサンプル集合を「線形分離可能」と言う。一般に、線形分離を実現する＋１

線形識別関数である超平面は一意ではない。では、

＋１

マージン

そのような超平面のうち、最適なものはどれかなのであろうか。直感的には、サンプルパターンす
れすれを通る超平面よりも多少余裕をもって分ける超平面の方が良さそうである。
SVM とニューラルネットワークとの相違
ニューラルネットワークの学習に一般に採用されている誤差逆伝播学習法では、サンプルに対して正しい出力をする線形識別関数が探索された時点で学習が終わってしまい、どこに線形識別関数

68

ニューラルネット
ワークの場合、どの線形識別関数が選ばれるかわから
ない

図１

−１

−１

線形識別関数

ニューラルネットワークの線形識別関数（左側）とSVMの線形識別関数（右側）： はクラス＋１のサ
ンプル、 はクラス−1のサンプルを表す。

５−２

最適化技術
（1） 周波数割当手法の開発

5-2-1

開発した割当手法では、遺伝的アルゴリズム（GA ：移動無線周波数の最適割当て

Genetic Algorithm）と呼ばれる、生物の進化過程を模背景・目的して作られた探索アルゴリズムを用いて、最適な基地局

電気事業では、安定した電力を供給するために、独自への周波数割当てを見つけ出す。GA では解（基地局への移動無線システムを構築・運用している。たとえば台の周波数割当て）の情報を染色体に記録した個体の集団

風により送電線が被害を受け、停電が発生した場合など、に対して、交叉や突然変異と呼ばれる操作を加えること

感電などの事故を防ぎつつ、複数の作業チームが連携しで、より良い個体（解）に進化させていく。GA の一般ていち早く復旧作業を行う上で、この移動無線システム

的な操作手順を示すと以下のようになる（図 5-2-2）。

が大変重要な役割を果たしている。

ａ．初 期 化：ランダムな染色体をもつ個体をあらか

こうした電力用移動無線システムの構築・運用にあた

じめ決められた個数生成して、これを初期集団とする。
ｂ．再っての重要な課題の 1 つが、周波数の効率利用である。

生：集団の各個体の適合度（染色体に記録さ特に、近年の携帯電話をはじめとする移動体通信の爆発れた解の良し悪し）を計算して、適合度の低いいくつ

的な普及により、周波数資源への需要が高まっており、かの個体を淘汰する。また淘汰した個体の数だけ、新周波数を無駄無く使用することが重要となる。

しい個体を生成する（図 5-2-2 ⑴）。
ｃ．交

しかし、使用する周波数が最小となるように、システ

叉：集団の 2 つの個体を選び出し、それぞれムを構築することは容易ではない。電力用移動無線シスの染色体をランダムに選んだ同じ位置で切断し、そのテムで使用する周波数を少なくするには、１つの周波数

一部を交換する（図 5-2-2 ⑵）。

を干渉しないように、複数の基地局に効率的に割り当て

ｄ．突然変異：あらかじめ決められた突然変異率にしたる必要がある（図 5-2-1）。しかし、基地局への周波数

がって、染色体の遺伝子の値を別の値へと変更する

割当ての組合せの数は膨大であるため、この中から干渉（図 5-2-2 ⑶）。

が生じず、しかも使用する周波数の数が最小となる割当

ｅ．終了判定：終了条件が満たされたなら、アルゴリズてを見つけ出すことは非常に困難な作業となる。

ムを終了する。集団内でもっとも適合度が高い個体のそこで、周波数割当作業に要する時間と労力を削減す

染色体に記録された解を最適解とする。終了条件が満ることを目的に、干渉する基地局数が非常に多くなる場

たされなければ、集団の世代数を１増やし、再生から合においても、効率的に最適な周波数割当てを求めるこの操作を繰り返す。なお、終了条件としては「世代数とができる周波数割当手法を開発した。

があらかじめ設定した数に達したか？」という条件を用いるのがもっとも一般的である。
周波数1
周波数2
周波数3
周波数4

非効率的な周波数割当て

図5-2-1円の重なりは干渉を表す

効率的な周波数割当て

効率的な周波数割当て

電中研レビュー No.50 ● 69

再生

突然
変異

交叉

次世代
終了条件を
満たしているか？

No

Yes
最良個体

図5-2-2

GAの一般的な操作手順

ただし、一般的な GA をそのまま適用したのでは、現
実の電力用移動無線システムの最適な周波数配置を求め

数の数/（必要な周波数の数−既に割り当てた周波数の数）

ることはできない。遮蔽物の少ない海を挟んで、４つのステップ２：ステップ１で計算した優先度と、染色体に電力会社が隣接する瀬戸内地域などでは、非常に多くのコード化された優先度（図 5-2-4 ①）との積（図 5-2-

基地局同士が複雑に干渉しあい、一般的な GA でこうし4 ③）を計算する。この積がもっとも小さい基地局に、た地域の最適な周波数割当てを求めることは不可能とな割当て可能なもっとも番号の小さい周波数を割り当てる。そこで新たな割当手法を開発した。開発した割当手る。

法では、GA に割当て可能な周波数が少ない基地局から、

ステップ３：すべての基地局へ必要となる周波数を割り優先的に周波数を割り当てていくという割当てルールを組み合わせることで、効率的に最適な割当てを求めるこ

各基地局の遺伝子の数＝必要周波数の数基地局1とを可能としている。
開発した手法では、個体の染色体に基地局へ周波数を

染色体
の優先度

0.54

0.21

0.79

×

×

×

×

×

×

割当可能
周波数によ
る優先度

6.0

3.0

3.0

3.0

3.0

6.0
＝

0.37

＝

0.83

＝

ていく手順を、図 5-2-3 の４つの基地局へ周波数を割り

0.16

＝

と割当てルールを基に、基地局に順次周波数を割り当て

基地局4

＝

る基地局への周波数の割当順序を求める。染色体の情報

基地局3

＝

割り当てる優先度を記録し、使用する周波数が最小とな

基地局2

２つの
優先度の積

0.96

2.49

1.11

1.62

0.63

4.74

基地局３に
周波数１を割当て

当てる単純な問題を例に示すと以下のようになる。
ステップ１：次の式で計算される、各基地局の「割当可基地局1能周波数による優先度」を計算する（図 5-2-4 ②）
。

基地局1

1

基地局2

2

基地局3

2

基地局4

1

70

４つの基地局からなる周波数割当ての例題

0.79

×

×

×

×

6.0

2.5

2.5

2.5

5.0
＝

0.21

＝

0.54

＝

0.37

×

２つの
優先度の積

0.96

2.01

0.93

1.35

3.95

基地局２に
周波数２を割当て
基地局２と３は干渉しているので同一の周波数は
割り当てられない

基地局3

図5-2-3

0.83

割当可能
周波数によ
る優先度

基地局2
基地局4

0.16

基地局4

＝

必要となる
周波数の数

基地局1

染色体
の優先度

基地局3

＝

割当可能周波数による優先度＝割り当て可能な周波

基地局2

図5-2-4染色体の情報を基にした周波数の割当て手順

当てたら終了する。そうでなければステップ 1 からの操動と、その企業が CO2 排出権市場で取る行動は密接に関作を繰り返す。

連する。また、新しく効率の高い発電設備を導入すれば、CO2 の排出量や発電コストが削減されるので、企業が 2（2） 性能評価と実問題への適用つの市場で取る行動は、新しい発電設備の導入量によっ

周波数配置に関する研究で用いられている代表的なテても変化する。このようにある企業が２つの市場で取るスト問題に、フィラデルフィア近郊の携帯電話システム

行動は相互に影響しあい、また新しく導入する発電設備を基に作られた、フィラデルフィア問題と呼ばれる問題の導入量によっても変化することから、企業が市場でどがある。この問題には各基地局で必要となる周波数の数のように行動し、その結果市場での取引がどのように行や、干渉条件などにバリエーションを設けた複数の問題

われるかを、理論的に予測することは非常に困難となる。

があるが、これまで、すべての問題の最適な周波数配置

こうした複雑に関連する２つの市場での取引動向を分を求められる手法はなかった。しかし、開発した手法を析する方法の１つとして、実験参加者に電力市場と CO2適用したところ、すべての問題で使用する周波数の数が排出権市場での取引を模擬してもらう実験が行われてい最小となる周波数配置を求めることができた。

る。しかし、こうした取引実験を行うには、非常に多く

また、開発した手法は実際に九州電力管内と４つの電の時間とコストが必要となる。適正な市場の取引ルール

力会社の基地局が干渉する、瀬戸内地域の電力用移動無を探索するには、さまざまに条件を変えながら繰り返し線システムの最適な周波数割当てを求めるのに利用され、取引実験を行い、事前に問題点を抽出しておく必要があ

これまで基本的には担当者の手作業により、長い時間をる。しかし、そのすべてを人間が取引する実験で行うにかけて行われていた割当て作業を、わずか数十分で完了は限界がある。

することができ、割当て時間の大幅な削減を実現した。

そこで、市場での取引ルールの検討などを支援するツールとして、さまざまな条件での取引動向を、短時間で5-2-2

CO 2 排出権取引ルールへの GA の適用模擬できるシミュレーションシステムを開発した。

（1） シミュレーションシステムの開発
背景・目的

開発したシミュレーションシステムでは、図 5-2-5 に電気事業と関係の深い２つの市場の開設が、国内で検示すように、コンピュータ上の仮想市場で、人間に代わ討されている。その１つが電力を取引する市場であり、ってエージェントと呼ばれるコンピュータプログラムがもう１つが CO 2 の削減目標に従って割り当てられた、取引を行うことで、取引動向を模擬する。これまでにもCO2 の排出可能量（CO2 排出権）を取引する市場である。

仮想市場におけるエージェントの行動から、市場取引な

こうした市場の導入にあたっては、どのような取引ルー

どを模擬する方法が提案されている。しかし、これらのルを設定するかが重要な課題の１つとなる。取引ルール

方法を用いて電力市場と CO2 排出権市場の取引シミュレが適切でなければ、価格の高騰や供給不足といった問題ーションを行うには、エージェントが最適な戦略を学習を生じさせる要因となる。

する方法が問題となる。前述のように、１つのエージェ

しかし、これら２つの市場での取引がどのように行わ

ントが２つの市場で取る行動は相互に関連しあい、またれるかを、事前に予測することは困難である。電力市場

新しい発電設備の導入によっても変化するので、電力市には従来の電気事業に加え、独立系発電事業者（IPP ：場での行動戦略、排出権市場での行動戦略、それに発電

Independent Power Producer）などが参加すると予想

設備の投資戦略の組合せを１つの戦略として考えなけれされるが、こうした市場参加者の多くは火力発電の設備ばならない。このためエージェントが取り得る戦略の組を保有している。火力発電で電力を生産すると、副産物合せの数は膨大となり、従来用いられている学習方法でとして CO2 が排出されることから、たとえば電力市場では、最適な戦略を学習することが困難となる。

多くの電力を販売すれば、一般により多くの CO2 排出権開発したシミュレーションシステムでは、生物界のが必要となる。このため、ある企業が電力市場で取る行「宿主−寄生虫」の関係をモデル化した共進化型アルゴ

電中研レビュー No.50 ● 71

多くの時間
多くのコスト

実験参加者

実験参加者
電力/CO2
排出権市場

実験参加者

エージェント

現実世界

実験参加者

電力/CO2
排出権市場

エージェントコンピュータ上の
仮想世界
エージェント

図5-2-5

エージェントエージェントシミュレーション

リズムを用いて、エージェントが膨大な戦略の中から最

寄生虫

宿主

適な戦略を学習する。共進化型アルゴリズムとは図 52-6 のように、宿主である生物は寄生虫からの防御を進競争化させ、寄生虫はその防御を打ち破るために進化するという競争を続けることで、より強い宿主/寄生虫に進化させていく方法である。それぞれのエージェント毎に、

進化

進化

戦略を個体の染色体に記録したうえで、それぞれの個体競争

集合をお互いに競争させながら、前述の GA の遺伝的操作を加えて進化させたところ、取り得る戦略が膨大となる電力市場と CO2 排出権市場の取引シミュレーションに
おいても、効率的に最適な戦略を学習することができた。

進化

進化

競争

（2） シミュレーション結果
当所で人間を実験参加者として行った取引実験と同様の条件設定で、開発したシミュレーションシステムを用いて、電力市場と CO2 排出権市場での取引を模擬する実験を行った。その結果、人間を参加者とした場合には２

図5-2-6

共進化型アルゴリズム

日間を要した実験を、シミュレーションでは、データの準備や、エージェントの学習に要する時間を含めても、

レーションシステムを用いた取引実験の結果から、所有

約 5 時間で終了することができ、取引実験に要する時間

する排出権を超過した CO2 を排出した場合の罰則金の設を大幅に短縮することができた。また、開発したシミュ定に注意を払う必要のあることが判明した。具体的には、

72

市場で取引された CO2 排出権の価格に連動して罰則金をる。エージェントアプローチの利点は意思決定者の柔軟決める取引ルールの場合、排出権を大幅に越える CO2 をなモデル化が可能な点であり、電力の売買取引だけでな排出する戦略（図 5-2-7）が、もっとも経済的となる場

く、発送配電に関連する電力系統固有の技術的問題も考合のあることが分かった。これまでに何回か行われた人

慮する必要のある電力市場のモデル化にとって、有効な間を参加者とした実験では、こうした戦略は取られたこ

アプローチの一つである。

とが無く、取引ルールの問題点を検証する目的からも、開発したシミュレーションシステムが有効であることが（1） 電力市場シミュレーションの基本モデル確認できた。

電力自由化が先行する諸外国・地域の卸電力市場を参考に、図 5-2-8 に示すような私的契約に基づく相対取引

5-2-3とプール型の卸電力市場（プール市場）とが混在する電電力自由化市場制度設計へのマルチ
エージェントの適用

力供給構造を想定する。発電事業者は相対契約に基づく電力供給を行う一方で、プール市場を介して供給事業者

背景・目的と電力の市場取引を行う。

わが国における電気事業の自由化については、2003

プール市場では性質の異なる２種類の市場（前日市場

年２月に電気事業分科会の報告書が出され、その一つととリアルタイム市場）を想定する。前日市場では、卸電して全国規模の卸電力市場を整備することが打ち出され力が実際に取り引きされる前日までに市場参加者が希望た。しかしながら、すでに卸電力市場が導入されている価格と取引量を電力取引所に入札する。電力取引所は各

欧米の一部の市場では、取引価格の極端な乱高下（価格

市場参加者からの入札を総合した需給曲線を作成し、そスパイク）や高止まりなどの問題が顕在化している。電の交点でもって市場価格を決定する。リアルタイム市場

力は社会的必需財であることから、その価格が極端に不では、発電事業者は前日市場と同様に希望価格と取引量安定になることは望ましくない。今後わが国に導入するを入札するが、供給事業者は取引量のみを系統運用者に卸電力市場の制度設計の際には、様々な制度設計要因が申告する。

市場に与える影響を十分に分析・評価した上で、取引価格の乱高下や高止まりを抑制するための手立てが十分に（2） 市場参加者のエージェントモデル

組み込まれる必要がある。

市場参加者の多様性や行動戦略を考慮するために、図

そこで、卸電力市場における価格変動などを定量的に

5-2-9 に示すように発電事業者と供給事業者をそれぞれ分析・評価するために、マルチエージェント技術を用い発電エージェント、需要家エージェントとしてモデル化

た電力市場シミュレーションモデルを開発した。市場参する。各エージェントは過去の入札行動とその結果とし加者（発電および供給事業者）を各自の入札戦略に基づて得られる報酬をもとに、獲得報酬を最大化するようないて独立に振る舞う「エージェント」としてモデル化す

最適な入札行動の獲得を試みる。具体的には、発電エー

排出権を守るには膨大な費用がかかる
どうしよう？

戦略

行動

CO2の排出削減に費用をかけるのはやめた

CO2排出量の少ない
新規発電設備を導入しないそうだ！
排出権を守らなくても罰則金を安くすれば費用は少なくて済むぞ!!

図5-2-7

排出超過の罰則金が安くなるようにしよう

安い値段で排出権を大量にカラ売りし続け市場の取引価格を安い水準で維持

排出権を大幅に超過する
CO2の排出大幅な排出超過を前提とする戦略（取引ルールの問題点）
電中研レビュー No.50 ● 73

発電会社

混雑管理
（発電振替）

発電会社

相
対
契
約
取
引

系統運用者

市場情報

発電会社

入札
電力市場

電力取引所
市場運営
入札

送 電 系 統
監視
供給会社

供給会社

混雑管理
（負荷遮断）

市場情報

消費者

価格
（円/kWh）

図5-2-8

消費者

電力供給構造の想定

入札価格
限界費用

入札

入札戦略の学習

量
（MW）
売り注文
（量/価格）

入札戦略の学習買い注文（量/価格）

電力市場
取引情報（量/価格）
需給成立

発電エージェント

図5-2-9

取引情報（量/価格）
需要家エージェント

市場参加者のエージェントモデル

ジェントは売上から発電費用を引いた利潤の最大化を目について分析することが可能になり、様々な課題に対す

指し、需要家エージェントは平均購入費用の最小化を目る基本的な対応のあり方を探ることができる。表 5-2-1

指して行動する。これはエージェントに強化学習に基づに具体的な検討課題とその検討内容を示す。以下では、

く学習モデルを実装することで実現する。

市場参加者の入札行動が取引価格に与える影響について

発電エージェントは限界費用の異なる複数の発電機を検討・分析した結果について報告する。

保有しており、各発電機の限界費用に期待利潤を上乗せ

本検討ではモデル系統（母線数 47、送電線数 78、発した価格を各市場に入札する。また、保有する発電機の電所数 10）を介した電力取引を想定する。想定した電総設備容量の一部を限界費用の安い設備順に、前日市場

力系統を南北 2 地域に分割し、地域間の連系線で発生すに入札し、残りをリアルタイム市場に入札する。一方、
表5-2-1

需要家エージェントは、期待販売価格に割引率を乗じた価格を前日市場に入札する。期待需要の一部は前日市場に入札し、残りをリアルタイム市場に入札する。

（3） 開発モデルを用いた検討例
本シミュレーションモデルを用いることで、電力取引
形態の違いや市場支配力などが、取引価格に与える影響

74

主な検討課題適用検討課題具体的な検討内容

電力取引形態の影響

相対取引とプール取引の比率

市場支配力の影響

市場参入者の数や規模、設備保有率の比較

系統制約の影響

送電線混雑の発生、混雑管理方式のあり方

価格決定方式の影響

入札方式や市場価格の決定方法

価格弾力性の影響

需要家の価格弾力性

不確実性の影響

需要予測誤差、需要変動シナリオ

市場における情報の影響

市場における各種情報の公開度合い

る混雑のみを考慮した。表 5-2-2 に示すように、シミュ
前日市場

リアルタイム市場

レーションに用いる需給量の設定は発電側および需要家
側シナリオを組み合わせた９種類のシナリオを想定した。

需給逼迫時に市場価格が高騰

25

需要家側シナリオとして、全需要家エージェントの需要20加させた一部増加型を想定した。発電側シナリオとして通常寡占型に加え、総設備容量の半分以上を一社が独占的に保有するガリバー型も想定シナリオに含めた。発電
エージェント数を 5、需要家エージェント数を 30 とし、発電エージェントが保有する総発電機数を 44 とした。

市場価格（円/kWh）を一律に増加させた一律増加型と、南地域の需要のみ増

15

10

5

ガリバー型シナリオでの市場価格の上昇

各シナリオについて独立した 50 回のシミュレーショ
ンを行い、エージェントの入札行動が収束状態に至った
際の平均市場価格（円/kWh）を図 5-2-10 に示す。需給逼迫時（S4、S5、S6）にはリアルタイム市場の取引価

0

S1

S2

図5-2-10

S3

S4

S5
S6
シナリオ

S7

S8

S9

シナリオ間の平均市場価格の比較

格が高騰する様子が確認できる。また、発電側シナリオ
において基準ケースと比較してガリバー型（S2、S5、エージェントが取引価格の上限が設定されている前日

S8）の方が一般に取引価格が高いことなどが分かる。

市場を避け入札量を絞るため、前日市場での取引量がこれらの結果を含め、取引制度や市場参加者の入札行動減少する。

が価格変動に与える影響について分析した結果、価格高
騰の基本的なメカニズムなど以下の点が明らかになった。

ｄ．地域間を連系する送電線容量は取引価格に大きな影響を与える。

ａ．需給逼迫時には取引価格が高騰し、特にリアルタイ
ム市場における価格水準は発電エージェントの入札上

以上、卸電力市場における価格変動などを定量的に分析・評価するために、マルチエージェント技術を用いて限価格にまで達する。
ｂ．市場支配力を持つ発電エージェントの入札において、開発した電力市場シミュレーションモデルの概要、なら

前日市場への出し渋りやリアルタイム市場での価格吊

びにモデル系統に対する基本的な適用結果について述べり上げなどの戦略的行動を確認した。

た。本モデルの特長は、卸電力市場での価格変動に大きｃ．前日市場にプライスキャップが存在する場合、発電
表5-2-2市場シミュレーションのシナリオ設定
発電側シナリオ

需要側シナリオ

く影響する市場参加者の入札戦略に関するモデル化の能力が高い点にある。本モデルを用いることにより、事業者の戦略まで含めた詳細な検討が可能となる。
今後は、計画期間内の需要変動を考慮したモデルへの

基準ケース

ガリバー型

通常寡占型

基準ケース

S1

S2

S3

一律増加型

S4

S5

S6

一部増加型

S7

S8

S9

拡張を図り、市場価格や需要量など将来の不確実性を考慮した最適化手法の適用について検討を進める。

電中研レビュー No.50 ● 75

コラム７：確立計画法
数理計画法とは、与えられた制約条件の下で、り、大規模かつ複雑なスケジューリング問題であ目的関数を最適化する手法である。数理計画法のる。起動停止問題の目的関数は、燃料費と発電機

適用分野は工業生産、エネルギーなどの工学的諸の起動費用の総和である。図は、電力需要の変動問題、企業の経営や計画、公共政策、さらには金シナリオ例であり、確率計画法を用いると、電力

融など、実社会のあらゆる面に及んでいる。電力

需要の変動や、電力の市場への売買を考慮したス系統の計画と運用の問題は、数理計画法が適用さケジュールを求めることができる。

れる代表的なシステムといえる。電力系統に対し

火力・原子力の発電機の補修の時間的制約を考ては、設備のサービスレベルを確保した上で、系慮して補修費用を最小化する問題は、整数計画問

統全体を安定的かつ効率的に運用することが求め題として取り扱うことができる。この問題を拡張られる。このような系統構成を求める問題や系統して需要の変動を考慮すると、確率計画法を用いの運用を求める問題は、数理計画法を用いて解くて効率的に解を求めることができる。

ことができる。

電力供給においては、景気などによる長期的な需要変動や、気象条件などの変化による短期的な不確実な状況下での数理計画法

需要変動を想定している。電力需要値を確率変数

電力系統に限らず現実の数理計画問題には、目と考えると、電力需要を満たすという制約条件に的関数および制約条件に不確実要素を伴う場合が対する信頼度は、多次元の数値積分によって求め多い。不確実な状況下での計画はリスクを伴う。

られ、非線形最適化手法と組み合わせることによ

電力供給計画を例にあげて考えてみよう。電力需って、与えられた信頼度に対して最適な供給費用

要および供給に必要な燃料費などは確定的な値でを求めることが可能となり、リスクを管理するこはなく、確率的な変動を含む。電力需要が想定値とができる。

より大きくなると、供給が満たされない可能性が電力系統の問題以外にも、確率計画法は通信網生じ、また電力需要の想定を大きくとりすぎると、設計などに応用できる。予想される将来の通信需供給設備に余剰が生じることになる。また、電力要の増大に対応するために、不確実な通信量のシ供給に必要な燃料費が変動する場合は、供給コス

ナリオを仮定する。将来のネットワークの拡張を

トの最適性が失われる可能性がある。このような考慮すると、初期投資費用と設備増設費用の期待リスクは、現実の計画においては回避しなければ値の総和を最小化する問題となり、確率計画法にならない。

より解を求めることができる。この手法はより複そのため、現実のシステムに含まれる不確実な雑な多期間の問題へと拡張できる。

状況をモデル化し、確率的変動要素を考慮するこ

確率計画法により、不確実な状況下での設計・とが必要となる。不確実要素を考慮した数理計画

運用・計画などの問題において生じるリスクを管法は、確率計画法と呼ばれている。電気事業にお理または回避することが可能であり、今後も電気

いては、今後予定される電力自由化や規制緩和の事業での応用が期待できる。

進展により、不確実な状況下での意思決定やリスク管理手法が重要となるため、確率計画法の理

30000

論・手法の進展が求められている。当所では電気

25000

事業における設計・運用・計画などの問題に確率
よう。

20000
（MW）

計画法を応用した。以下これらの応用例を紹介し

15000
10000
5000

確率計画法の電気事業への応用

0

0

24

られた電力需要を満たすように、各発電機の起動
停止スケジュールおよび発電量を求める問題であ

76

48

72

96

120

時間

発電機の起動停止問題とは、時間帯ごとに与え
図１

電力需要の変動シナリオ

144

168

５−３

画 像 技 術
画像処理を行い、画像上でターゲットの初期値を設定し5-3-1

た後、揺れの解析を行う。移動したターゲットの画像と画像計測の適用直前の画像を比較することにより、画像上でのターゲッ（1） 電線の揺れ計測

トの変位が計算できるため、画像上での移動量と実際の背景・目的移動量の関係をあらかじめ求めて電線の揺れの変位量を算定する。

台風や季節風などの強い風の影響で電線が大きく揺れ、
電線同士が接触して短絡したり、さらにひどい場合には電線の揺れの変位量の算出精度を調べるために、観測鉄塔が倒壊することがある。この風の影響を解明するた系の電線をワイヤーで引っ張り、移動するターゲットをめに、電線の揺れ方と風の関係に対する種々の研究がな

画像上で追跡して、画像上の変位量を算出し、その算出されている。電線の揺れ方を観測する方法として、電線結果と実際にレーザ測距儀で計測した結果とを比較した。

に張力計や加速度計などを取り付け実際の揺れを測定す

その結果、ターゲットを取り付けたいずれの個所でも、る方法がとられてきたが、初期値の特定が難しいなど、画像上で設定した約１画素の精度で、変位を推定できる

揺れ方を十分に観測できない問題があった。そこで、監ことがわかった。これは、実際には、観測系の距離 85

視用に設置されたビデオの画像情報を用いて、電線の揺メートルの地点で変位量３センチ、255 ｍの地点で５セれを算定する遠隔計測手法を開発した。

ンチの誤差に相当する。

ａ．画像情報による変位量の算出法

ｂ．電線揺れの周波数応答特性解析

電線の揺れ方を解明するためには、電線上の複数個所

電線の揺れ方を解明するには、揺れ方が支配的になるでの揺れの変位の測定が必要となる。

周波数を知ることが必要となる。国内で通常用いられてそこで図 5-3-1 の観測系により、送電線上の３個所にいる NISC 方式のビデオ映像の場合、毎秒 30 枚の画像をターゲット（反射板）を取り付けて、電線の変位を観測取り込んでいるため、33 ミリ秒ごとに画像データが得し、画像情報を用いた解析による変位量の算出精度を調られる。したがって、画像データから各地点のターゲッ

べた。

トの位置を求めれば、時系列の位置データが得られる。
この時系列データを FFT（高速フ−リエ変換）処理す

観測では、ビデオに映るターゲットを強調するなどの

鉄塔2ITVカメラベーン型風速計
ターゲット

張力計
鉄塔1

図5-3-1観測系

電中研レビュー No.50 ● 77

ると図 5-3-2 に示すように、各地点での揺れの周波数応

波数応答特性が得られている。このように、従来、現象

答特性が得られ、各地点でのパワーの大きい支配的な振の記録としての価値しかなかったビデオ映像から容易に動の周波数がわかる。さらに、支配的な周波数と３点の周波数応答特性を求めることが可能となった。この手法

位相を勘案することで、図 5-3-3 に示すように電線の揺は、発生箇所の予測が難しいため定点観測が困難なギャれ方に大きな影響を与える電線の振動モードが解明でき

ロッピング現象に対し、映像が撮影できれば揺れの周波る。

数応答特性を解析できるため、ギャロッピング現象の解

これによって、電線の変位量や支配的な揺れ方がわか

明に役立つと考えられる。

るため、揺れの最大変位量や最大変位が発生する電線部分の推定が可能となり、電線の防振対策への活用が可能（2） 格子法によるひずみ計測

となる。

背景・目的

また、開発した手法は、市販のビデオカメラで撮影し格子法によるひずみ計測は、被写体に円形ターゲットた映像に対しても適用可能であり、巡視者が偶然撮影しなどのマークを取り付け、高精度なディジタルカメラなたギャロッピング映像に対して、同様の解析を行い、周どで変形を記録し、画像処理により座標を求め、ひずみを算出する方法である。ひずみゲージ等では計測不能な

電力スペクトル密度105

大ひずみまで測定でき、計測範囲が広いため変形の局所（cm2sec）

化を捉えることができる。本節では格子法による画像計

85m地点
170m地点255m地点測の概要と、鉄筋コンクリート構造物、杭基礎周辺地盤の変形計測に適用し、得られた局所変形挙動について紹

104

介する。

ａ．格子法によるひずみ計測

1000

当所で開発した画像計測ソフトでは、図 5-3-4 に示した流れに沿って画像処理を行っている。
100
0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

周波数（Hz）

図5-3-2

計測画像（i）にはカメラのレンズの収差が生じているため、カメラの内部パラメータから収差を復元する標定処理を施し、放射状のひずみを除去する（ii）。カラー画

周波数応答解析像（RGB）から色相、色彩、明度の色空間（HSI）に変換し、色彩の画像を取り出す（iii）。100 × 100 ピクセルで平均化した画像との動的しきい値を用いて２値化する
１次モード（0.115H）（iv）。ターゲットのみを抽出するため、認識した領域の２次モード（0.295Hz）
３次モード（0.34Hz）

特徴（サイズ、丸み）を用いてフィルター処理を行う（v）。ターゲットは円形のものを使用しているため、量1

振幅子化された領域を円にフィッテングし、円の中心位置を
ターゲットの座標として求める
（vi）
。
0

種々の実験に適用した経験からこの方法が、試験体の汚れや、変形後にひび割れなどが生じた計測画像に対しても、ターゲットの認識率が高く、良好な計測精度が得−1られている。
0

50

100

150

200

250

300

350

支持点間距離（m）

ｂ．鉄筋コンクリート構造物の変形計測
図5-3-378

揺れのモード解析

鉄筋コンクリート（RC）構造物の力学試験では、ひ（i） 計測画像（ii） 収差の補正

計測画像

引張ひずみの分布

図5-3-5RC構造物の画像計測（iii） 色分解
RGB→HSIｃ．杭基礎周辺地盤の変形計測
地中の基礎の支持力を評価するために、基礎周辺地盤の変形挙動を測定する模型実験が行われる。この検討で（iv） ２値化
動的しきい値は、２次元土槽内に模型地盤を作成し、その鉛直断面に
格子パターンを印刷したメンブレン（ゴム膜）を貼り付
け、変形状況を撮影して、画像処理により数千点に及ぶ（v） フィルタ処理

格子点の座標を求めることが要求される。前述の画像計

サイズと丸みの特徴でゴミ除去

測プログラムを改造して、東京電力㈱が実施した杭の引抜き実験に適用した。
図 5-3-6 に杭基礎周辺地盤の画像計測結果を示す。左（vi） 座標計算

図は変形前後の格子メッシュの移動状況を示したもので、円近似した中心座標を求める

上方に引き上げられる杭に沿って地盤の変形が生じている状況が観察できる。右図は計測された格子座標を用い

図5-3-4

画像処理手順て算出した最大せん断ひずみ分布を重ねて表示している。
地盤内の破壊面は杭に沿ってくさび状に複数に分布してび割れを伴う変形が生じ、破壊に至るが、局所化する変いる状況が計測できており、精細なメッシュと高解像度

形挙動などの破壊モード・メカニズムの解明が耐震安全の画像処理を用いることにより、従来得られなかった地性の向上に重要である。
図 5-3-5 は耐震壁を有する RC ボックス構造物のせん
断試験に画像計測を適用した例であり、ひび割れ状況を示す計測画像と変形による引張ひずみ分布図を示している。この構造物の終局耐力時点での耐震壁の変形状況は、
せん断による斜め引張領域と左壁に沿った圧縮領域に局

杭所化して破壊が生じている様子がみられる。従来の RC
構造物の力学実験では、ひび割れ状況のスケッチなどによる定性的な破壊挙動を把握するのにとどまっていたが、変形前後の画像の重ね合わひずみを計算することで損傷を定量化する事ができ、ひ0.10

より、破壊モードを理解するのにも有効な手段である。

0.0
ひずみ分布

ずみコンターや主ひずみのベクトル図を用いた可視化に
図5-3-6

杭基礎周辺地盤の画像計測

電中研レビュー No.50 ● 79

盤の局所破壊に関する新たなデータを得ることができた。

以下では、使用済燃料貯蔵施設の除熱試験での計測事
例を取り上げ、気流を対象とした PIV による流速計測（3） 流速分布計測の事例を紹介する。

背景・目的
基本的な流れの理解や実機設計のためのデータ取得を

ｂ．熱流動実験への PIV 適用例

目的として、これまでに多くの水路・風洞実験が行われ使用済燃料貯蔵施設では、原子力発電所から生じる使てきた。その応用は、自動車、飛行機などの輸送機の空用済燃料の管理・貯蔵にあたり、崩壊熱の除熱特性を適力設計、建築物の耐風設計、各種プラントの熱設計など

切に評価する必要がある。崩壊熱の大部分は、発熱体周

多岐にわたる。ここで、実験の成否を決める事項の一つりに形成される熱駆動境界層での対流伝熱により除去さとして、流速計測法の測定精度が挙げられる。そして、れることから、このような流れ場の流動・伝熱特性を把

様々な流れ場に対して熱線流速計やレーザードップラー

握することが重要となる。図 5-3-7 に、実験に用いた竪流速計などに代表される種々の流速計測法が開発されて型風洞装置の概要を示す。風洞内に鉛直に設置された金きた。

属平板を電気加熱（表面温度は 300 ℃程度）することで、これらの計測手法の中で、近年、計算機の能力向上とその周りに熱駆動境界層（上昇流）を発達させた。そしともに、可視化画像のディジタル処理による粒子画像流て、発熱体近傍の流況を PIV により調べた。トレーサ

速測定法（Particle Image Velocimetry、PIV）が盛ん

粒子として、境界層内に直径 1 μ m 程度のオイルミストに研究されるようになった。基本的な PIV システムは、を混入し、出力 90 ｍ J/pulse のダブルパルス YAG レー

トレーサ粒子発生装置、照明装置、撮影装置および画像

ザにより、２次元断面の流れ場を可視化した。撮影には、

記録・解析装置から構成される。実験では、流れ場に微

観察距離 0.7m に設置された CCD カメラを用いた。CCD

細な粒子を混入することで流れ場を可視化する。そして、カメラからの画像出力を、リアルタイムでパーソナルコ

可視化画像をコンピュータのメモリに取り込んだ後、画

ンピュータ（PC）のハードディスクに直接取り込み、像内の粒子位置情報を利用して、複数の測定点におけるビットマップ（bmp）ファイルとして、10fps（frames

粒子の移動量を算出し速度分布を求める。他の計測手法

per second）でハードディスクに記録した。そして、相と比較して、PIV は多次元測定への展開が容易であり、流動場の空間構造の同定に関する有力なツールとして威力を発揮している。

ａ．PIV アルゴリズムの開発
当所では、水理模型実験、発電プラントの熱流動実験、
構造物の耐風設計、海面での CO2 挙動の把握など、様々な課題に対して PIV による流速計測を活用している。同時に、アルゴリズムの改良を中心に PIV の高度化も進めている。水理模型試験や発電プラントの熱流動実験では、
発電プラント内の３次元流動場を容易に観察するために、スキャニング PIV 法を開発した。スキャニング PIV は、
光シートを面外方向にスキャンさせることによって、３次元流速場を計測する方法であり、その特長として、高い空間分解能が挙げられる。また、海面での CO2 挙動把握に関する研究では、２色レーザ誘起蛍光法（Laser
Induced Fluorescence ： LIF）と PIV を組み合わせた速度場と濃度場の高精度同時計測を検討している。

80

図5-3-7竪型風洞実験設備

互相関法を適用し、速度ベクトルを算出した。本実験の2007 年の運開を目指し、電気事業大で精力的に進めら

測定体積は 1.2 × 1.2 × 1mm3 程度である。さらに、ダイれている。その中核設備である石炭ガス化炉内においてナミックレンジの増加を目指し、階層型およびサブピク

は、石炭中の灰分が炉内壁に付着・成長し、炉の安定運

セルアルゴリズムを適用した。図 5-3-8 に、実験で得ら転に支障を与えることが懸念されている。このことかられた速度ベクトルの一例を示す。本結果は、発熱体に平当所では、ガス化炉内灰付着性予測技術の確立を目指し、行な断面での変動成分（瞬時値から時間平均値を引いた研究に取り組んでいる。

もの）により構成される速度ベクトルであり、可視化領

灰付着現象には、灰の組成や温度、粒径および衝突時

域は、境界層厚さ（上昇流が形成される領域）に一致すの速度など多くの因子が複雑に関与しており、現象解明

る。図から明らかなように、熱駆動境界層の瞬時変動速を困難にさせている。そこで、当所は、波長分光機能を

度は、空間的に大きな変動を有している。流れ場は強い組み込んだ高速度ビデオカメラを用いた高温微粒子計測

非一様性に支配されており、境界層の厚さに匹敵する大システム（図 5-3-9）を開発し、従来例のない単一灰粒

規模な流体運動を観察することができる。別途実施した子毎の温度、粒径、速度の同時計測を行い、付着/反発

温度計測との対比から、このような大規模運動が、熱駆挙動との相関性を検討している。

動境界層の対流伝熱と強く関連することが明らかになっており、除熱特性を評価する上で、このような流体構造を十分に把握する必要があるといえる。

ａ．装置概要および測定原理
本装置の概略図を図 5-3-9 に示す。本装置は、長距離顕

このように、PIV では流体運動の特徴を示す多彩な情微鏡を接続した３波長式高速度ビデオカメラと撮影画像

報を手に入れることができ、その結果は、現象の直感的の収録・解析用計算機からなる。従来の PTV（Particle

な理解に資するものである。しかし、PIV には、ダイナ

Tracking Velocimetry）技術による速度計測や画素換算

ミックレンジが不足しやすい、高時間分解能を確保しにによる粒径計測に加え、撮影画像を３波長に分光するこくいなどの欠点もあり、熱、濃度、密度など複数の物理とで、二色法により温度計測を行うことが本装置の特徴

量の同時計測なども含め、今後も測定手法の更なる高度である。収録された画像は、粒子の付着/反発判定アル化を重要な課題として研究を進める予定である。

ゴリズムを組み込んだ解析ソフトウエアにより演算処理
され、付着/反発時毎の粒子状態量が算出される。

（4） 石炭ガス化炉模擬環境下における高温微粒子挙動計測
背景・目的

b．測定結果と成果の反映

現在、250MW 級石炭ガス化複合発電実証機計画が結果の一例として、石炭ガス化炉内の温度分布（1000〜 1600 ℃）を模擬した落下型管状加熱炉中に灰粒子を落下させ、金属面へ衝突させた時の付着粒子の粒径と温度の関係を図 5-3-10 に示す。この石炭の場合、1400 ℃

３波長式高速度ビデオカメラ
分光波長：550、650、850nm
撮像素子：MOS型固体撮像素子
感光帯域：350〜850nm
長距離顕微鏡光 学 系：マクストフ・カセグレン系
検査距離：55cm〜170cm
実視倍率：約125倍
解析用コンピュータ

図5-3-8

PIVで得られた変動速度ベクトルの一例

電中研レビュー No.50 ● 81

加熱炉

A/Dコンバーター
記憶メモリー

画像収録・解析用PC

λ1
λ2

石炭灰粒子

長距離顕微鏡λ3

Λ

３波長式高速度ビデオカメラテストプローブ

２色法による温度 粒子トラッキングに計測
よる速度計測、画素換算による粒径計測

図5-3-9高温微粒子計測システム概略

100

粒子温度
1600℃
1500℃
1400℃
1300℃

粒径別灰付着率、wt%

90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
0

50

100

図5-3-10

150

200
粒径、μm

250

300

350

400

高温微粒子計測システム概略に加熱された粒子の付着確率は 150 μ m で 10 ％程度と（Pt）触媒を分散担持させているが、Pt は CO との結合低いが、50 μ m 以下では、50 ％程度まで上昇した。ま

力が強く、燃料ガス中の CO 濃度を極力低いレベルに抑た、粒子温度の上昇に伴い、全粒径範囲で灰粒子付着率

制することが求められる。また、動作温度も 200 ℃以下が向上し、分子間力に加えて、液相生成に伴う液架橋力となり、排熱の利用にも制約がある。

の発生が付着性を増大させていることが明瞭となった。

これに対して高温形の燃料電池（溶融炭酸塩形

本研究などで得られた基礎データは、灰付着モデルへ（MCFC）、固体酸化物形（SOFC））は、動作温度がそ反映され、さらにそのモデルは石炭ガス化炉内灰付着性

れぞれ 600 〜 700 ℃、800 〜 1000 ℃と高く、Pt が不要で解析ソフトに導入されている。

あるばかりでなく、次のシフト反応（5） 燃料電池電極反応の直接観察

CO+H2O ＝ CO2+H2

⑴

背景・目的
燃料電池発電は、燃料と酸化剤の連続的な供給により、によって、CO が H2 に変換され、高濃度の CO を含む石燃料の持つ化学エネルギーを直接・連続的に電気エネル

炭ガス化ガス燃料などを直接利用することができる。さギーに変換する発電方式である。燃料電池には、いくつ

らに、燃料電池から排出される高温・高圧のガスによっかの種類があり、低温形と高温形に大別できる。低温形て、ガスタービンや蒸気タービンによる動力回収、付加の燃料電池（りん酸形（PAFC）、固体高分子形（PEFC））

発電が可能となり、プラント全体の効率（発電端効率

は電極反応の進行を促進するために、電極内部に白金

50 〜 55% HHV 基準）を高めることが可能となる。この82

ような背景から、当所では発電効率が高く、大容量化、であり、液滴の周りでは極めて薄い電解質膜の移動が、多様な燃料の使用が可能である MCFC の開発に取り組

動画像における輝度の変化より観察された。

んでいる。

このように MCFC のカソード反応によって電解質の

現在、MCFC の開発においては、天然ガスが燃料の液滴の消滅・生成が生じることはわかったが、液滴の形主流であるが、石炭ガス化ガス、バイオマスガス、廃棄成されていない場所においては全く動きが観察できず、物ガス化ガスの利用が大いに期待されている。しかし、MCFC のカソード反応が活性となる場所（反応活性ポ

これらのガスは天然ガスに比べエネルギー密度が低いたイント）は特定できていない。しかし、水蒸気雰囲気にめ、さらなる電池性能の向上が望まれており、当所ではおいて電位を− 0.7V（開回路電位基準）以下に設定し高性能電極の開発に取り組んでいる。まず高性能電極のた場合、⑶式の反応に伴うガス発生を伴う反応が観察さ条件および電極設計指針を与えるために、環境制御型電れ、その現象を画像解析することによって反応活性ポイ

子顕微鏡を用い、直接高温状態（480 〜 700 ℃）で電極ントを特定することに成功した。

上での反応（特にカソード反応）を観察し、ミクロレベ
ルで反応が活発に生じている場所を画像解析によって把CO32 -＋2e−＝CO＋2O2 -⑶握した。
反応活性ポイントの特定においては、まず、そのガス
電極反応活性ポイントの把握の発生状況をビデオに取込み、ガス発生によって画像上

MCFC のカソード反応⑵式が生じている状態では、で見られる輝度の変化に注目し、微少領域での単位時間

図 5-3-11 に示すように電解質の液滴が出現・消失を繰

当たりの変化度合を積分し、マップ化した。図 5-3-12

り返す電解質の生成過程が観察される。

にその多孔質 NiO 電極表面の SEM（Scanning Electron
Microscope、走査型電子顕微鏡）像の１カットと画像

１
CO2＋ ―O2＋2e−＝CO32 ２⑵

解析像を示す。
⒝の画像解析像中の色の濃淡は、ガス発生の活発度の

図 5-3-11 ⒜では大きな液滴が一つと小さな液滴が数個変化を示しており、色の薄い部分ほど活発であったこと見られ、3 秒後の図 5-3-11 ⒝では大きな液滴が消えていを示している。SEM 像と画像解析像を比較すると、ガる。そして 4 秒後の図 5-3-11 ⒞では、小さな液滴が生成

ス発生の活発な⒝の色の薄い部分は、⒜の SEM 像におしている。これらの小さな液滴は成長と結合により、再

いて明るい部分に対応し、電解質膜厚の比較的薄い場所

び図 5-3-11 ⒜の状態になり、⒜⒝⒞のサイクルが繰り返であることがわかる。

される。この電解質の生成のサイクルは、過電圧が大き以上の結果、画像解析によって反応の活発度は電解質

いほど活発になる。また、液滴の高さは約 0.1 〜 0.5 μｍ

膜厚に依存することがわかり、このガス発生反応の活性

Ni0粒子

電解質

図5-3-11

CO2＋1/2O2＋2e−＝CO32 -反応によるNiO電極上での電解質の生成過程
電位、−0.2V（開回路電位基準）；温度、650℃；圧力、200Pa；雰囲
気ガス組成、CO2/O2＝66/33

電中研レビュー No.50 ● 83

薄い

高

電解質
膜厚

反応
活性

厚い

低

SEM像

図5-3-12

反応活性場

水蒸気雰囲気での多孔質NiO電極上でのガス発生ポイントの電解質が薄い場所と、 の反応活性が高い部分が一致している。
（温度、650℃；圧力、200Pa；雰囲気ガス組成、H2O＝100%）

ポイントが MCFC の本来のカソード反応である⑵式の20nm 程度）板状の結晶であるラメラに沿って伸び出し

反応活性ポイントと同じ場所になると仮定すると、そのていることが明らかになっている。

ポイントを増やすための方策を電極設計に加えることでそこで界面近傍の絶縁体の高次構造を定量的に評価する方法として、半導電層界面近傍の絶縁体中の平均ラメ

高性能電極が作製できると考えている。

ラ角θや半導電層界面粗さなどの影響を検討してきた。

5-3-2

高圧 CV ケーブルの半導電層界面の状態評価への適用

ラメラは、透過型電子顕微鏡では白い線として観測され、この線と反導電層界面の垂線とのなす角度がラメラ角で、ラメラ角を多数測定して、平均したものが平均ラメラ角

背景・目的

θである。

当研究所では、図 5-3-13 のような断面構造をしていラメラ角の検出のためのデータ処理作業には多大な時る CV ケーブルのコンパクト化のために、絶縁厚の大幅間を必要とするため、迅速な画像データ処理システムのな低減（半減）を目指しており、そのためには絶縁破壊開発が望まれていた。そこで、効率の良い半導電層界面メカニズムの詳細解明が必要である。

ラメラ角の自動解析システムを開発することを目的としCV ケーブルの絶縁破壊は、半導電層から絶縁層に突て、電子顕微鏡写真からラメラ線を抽出する手法を開発き出した極めて小さな突起などを起点として発生し、電した。さらに、抽出されたラメラ線の特徴データから、

気トリーと呼ばれる樹脂状（トリー状）の細い絶縁破壊

ラメラ角を計算し、従来手法で求めたラメラ角と比較し、痕を残す。この電気トリーは、突起電極先端における数開発手法の有効性を確認した。

10mm 程度の微細な凸部からポリエチレンの薄い（厚さ（1） ラメラ線の抽出例
導（2500mm2）

体垂直になっている TEM（透過型電子顕微鏡）写真例で、

内 部 半 導 電 層
架橋ポリエチレン絶縁体（絶縁厚27.0mm）
外 部 半 導 電 層
ア
防

ル

ミ

食

図 5-3-14 は、ラメラ線が明瞭で且つ半導電層界面に

被層

データ処理の結果、図 5-3-15 に示す様に多数のラメラ線が検出されている。肉眼で明瞭に認識できる線は、比較的長く明るい線と認識されている。また、詳細に見てラメラ線と認識できる線も良く検出されている。改良点としては、明るい孤立点を十字形の短い線として誤認識する点があげられる。このため、肉眼では存在しない短い線が多数現れる。実用上は線の長さによる足切りで、

図5-3-1384

275kV CVケーブルの構造例

この問題に対処している。

5-3-3

可視化技術の適用（1） 景観シミュレーション
背景・目的
火力・原子力発電所の新規建設や増設の際には、施設の景観や緑化、公園・グランド等の環境施設を立地地域の自然環境や社会環境と調和させることが強く求められる。最近では、既設の発電所においてもメンテナンスのための施設の塗り替えに対して、自治体や地域住民のニ
図5-3-14ラメラ線のTEM写真例

ーズを考慮した色彩デザインを検討するケースが増えている。
そのため、当所ではこれまでの知見をもとに地域と共生する発電所の景観や緑化、環境施設に係わる環境デザ
インを、インターネット上で地域住民との対話のなかで検討するための支援システムを開発した。

ａ．発電所の環境デザイン支援システム
この環境デザイン支援システムは、①さまざまなデザ
インメニューを選択することにより発電所景観を予測す
図5-3-15

図5-3-14画像のデータ処理結果

る「景観シミュレーションシステム」、②全国の発電所における環境共生事例をデータベース化した「環境共生事例データベース」、③当所の発電所環境デザインに係（2） 従来手法と画像処理とのラメラ角の比較
画像処理によるラメラ角は、半導電層界面からの平均
距離が 0.2 μｍと小さい時には、従来のディジタイザによる平均ラメラ角とほぼ一致する場合と、平均ラメラ角わる研究成果をデータベース化した「研究成果データベース」という３つのシステムで構成されている。
ここでは、景観シミュレーションを中心にシステムの概要を紹介する。

より約 10 ゜大きい場合に２分された。しかし、平均距離

地域環境と調和する火力・原子力発電所の景観デザイ

が 1.0 μｍになると、全ての場合で画像処理による平均ンを検討したうえで、様々なデザインメニューを選択す

ラメラ角の方が 7 ゜程度大きくなった。

ることにより発電所景観を予測し、好ましいデザイン案

絶縁層を低減した高性能 CV ケーブルの長期信頼性を的確に評価するためには、以前にも増して精度の高い性をアンケート（登録）することのできる景観シミュレー
ションシステムを開発した。

能評価方法が必要となっている。ここで検討した画像処

まず、これまでの景観デザインに係わる研究成果にも理による平均ラメラ角検出法は、従来の手法より高精度、とづいて、技術的に実行可能なデザインメニューを考案

高速度に検出できる可能性が高いため、今後、効率の良し、地域環境との調和・創造の観点から絞り込んだ結果、

い半導電層界面ラメラ角の自動解析システムの開発につ①建屋の形状デザイン、②排気塔の形状デザイン、③貯ながる。

炭場のデザイン、④緑化・マウンドのデザイン、⑤基調
色（ベースカラー）のデザイン、⑥アクセントのデザインという６つのメニューを設定した。
次に、これらのデザインメニューを組み合わせた場合の発電所景観を、コンピュータグラフィックスソフト

電中研レビュー No.50 ● 85

（3D Studio Max）を用いて３次元シミュレーションを示する、という一連のプロセスを Web 上で実現した

行い、景観デザイン案のシミュレーション結果を視覚表（図 5-3-17）。実装には、VRML（Web3D のデータ形式）、

示できるようにした。

Java（オブジェクト指向プログラミング言語）、HORB

さらに、複数の景観シミュレーション結果を同一画面（分散オブジェクト環境）を用いた。

上で比較評価を行い、絞り込まれた最適な景観デザイン

情報提供者は、本システムを用いて計画中の設備の景案を登録する機能を持たせた（図 5-3-16）。この機能を観について、関係者との間で情報共有し、計画に対する用いると、インターネット上で一般の人々や地域住民の評価や代替案を短時間で収集することができる。この結方々の景観デザインに対する好みの把握が可能となり、果、より良い景観デザインの実現へ向けた合意形成の促

地域ニーズを考慮した（地域との共生を目指した）発電進が期待される。また、本システムは、特殊なハードウ

所デザインの検討材料を得ることができる。

ェアやソフトウェアを必要としないこと、Web により広域的なサービスが可能であること、三次元表示によりｂ．分散型景観シミュレーションシステム

一般公衆にも判り易く景観を提示できること等の特長を「発電所の環境デザイン支援システム」では、実務適用を前提に、普及度・互換性の高い一般的 Web 技術・有している。
このため、本システムは、設備の景観計画において、グラフィックス技術を適用したが、当所ではまた、分散型景観シミュレーションシステム NewLand（Network【情報提供者】

Landscape Designer）を㈱電力計算センターと共同開

【利用者】
景観の評価
PC

発し、より高度な情報技術を適用した実験的システムの構築も試みている。

評価

本システムは、Web3D（World Wide Web 上における三次元コンピュータ・グラフィックス）技術により、

WWW
サーバ

INTERNETINTRANET

VRMLPC

Web 上に設備の景観情報を公開するとともに、これを３次元景観の公開

見た利用者が自分の好む景観を対話的に作り上げ、さらにその結果を情報提供者が収集し、収集結果の統計を開

図5-3-1686PC

図5-3-17

分散型景観シミュレーションシステムの概念

景観シミュレーション結果の比較と登録

事業者から地域へ向けた情報公開や住民参加の手段に適

Web3D の普及も進みつつあり、本システムが提案した用することが可能と考えられる。例えば、計画中の発電ような実装方法を、情報公開や住民参加の用途へ適用す

所の周辺住民は、近隣の様々な地点から三次元表示されることも、実務で可能な状況になりつつあるものと考えた発電所を眺めて、景観デザイン案の比較評価を行うこられる。

とが可能となる（図 5-3-18）。
前述の「発電所の環境デザイン支援システム」では事前に景観の静止画を作成してサーバー上に保管しておき、（2） 数値解析結果や観測データの可視化
背景・目的

クライアント側ではこれを表示するだけである。このため、大規模な数値解析や現地観測では、コンピュータグラ

視点の移動等を行うことはできないが、描画に十分な時間

フィックスを用いてデータを映像化する、科学的データをかけリアリティの高い景観を提示することができる。一可視化の適用が不可欠となっている。以下では、当所に方、本システムではクライアント側に三次元データをすべ

おけるデータ可視化事例のうち、対話的可視化とボリュて送ってグラフィックスを生成するため、視点の移動等のームレンダリングの適用例を紹介する。

自由な表示が可能であるが、景観のリアリティは「発電所の環境デザイン支援システム」より落とさざるを得ない。

ａ．対話的な可視化

このように、インターネット上で三次元可視化を行う際に数値解析では、長時間の計算を終えて可視化してみるは、目的と運用環境に応じて、サーバーとクライアントのと、入力データの不備等による計算の誤りが初めて判る間で処理の最適な配分が必要である。

ことがある。また、非線形な計算では条件を途中で変え

今日、高速なインターネット接続環境が急速に普及してやらないとうまく進まない場合がある。さらに、研究つつあることに加え、低価格な PC でも高度な三次元描

者は常々、模型実験のように計算を観察できないか、と画機能を備えているため、比較的大きな三次元データを考えてきた。

広域に流通させることが容易となってきた。この結果、

図5-3-18

このため、当所と㈱日立製作所は、トラッキングス

分散型景観シミュレーションシステムの画面例

電中研レビュー No.50 ● 87

テアリングシステム（Tracking/Steering System。以全体を可視化するボリュームレンダリングの適用が有効

下、T&S システム）に関する研究を行った。T&S シスである。

テムとは、数値解析の実行中にその結果を逐次・同時

当所では、㈱日立製作所と共同で、ボリュームレンダ

並行的に可視化し、対話的に観察・制御するシステム

リング技術を様々な対象に適用して活用技術を検討しである。

た。以下に適用事例を紹介する。

図 5-3-19 に都市熱環境解析への T&S システムの適用●

高温岩体発電では、高圧の水で地下深部を破砕して例を示す。人工排熱やコンクリートによる地表面の被覆

熱水の貯留層を作り蒸気を生成する。当所では水圧破等によって、都市部で局地的に気温が高くなるヒートア

砕で発生した破砕音の発生位置と大きさを地上で計測

イランド現象を再現し、様々な対策手法の効果を検証す

し、地下深部の破砕進展状況をボリュームレンダリン

ることが目的である。画面では、ある土地利用状況（画グで可視化した。破砕発生からの時間とともに音源の面右下）での風速分布（画面中央下）、気温に関するパ

輝度を暗くし、破砕進展と貯留層構造の理解を容易にラメータ（画面右上）などを計算の進行にしたがってトした（図 5-3-20）。

ラッキング（＝リアルタイム可視化）している。画面左下隅にある時計は、数値解析のモデル上における時刻を●

ドップラーレーダーは降雨分布を高い時空間分解能で観測する装置である。当所ではドップラーレーダー表している。その上には、コントロールパネルが表示されており、ここで、例えば大気の日射透過率などをステアリング（＝対話的制御）し、問題解決へ向けた仮想実
験を行うことができる。この T&S システムはこの他に、液面をもつ流体の解析や円筒殻の弾塑性座屈解析にも適用された。

ｂ．ボリュームレンダリング
可視化には、物体表面の光の反射・散乱を再現するサーフェイスレンダリングが適用されることが多いが、三次元物体の内部の可視化が必要な場合もある。このような場合には、データを微小ボリュームの光の吸収・散乱特性に対応させ、空間を透過する光の解析によりデータ

図5-3-1988

図5-3-20

トラッキングステアリングシステム

深部地下の破砕音分布の可視化

によって観測された台風時の降水量をボリューム・レ
ンダリングで可視化した。色の赤みが増すほど降雨が強いことを表す。台風特有の螺旋状の降雨帯がレーダ
ー観測域内に現れていることが判る（図 5-3-21）。
●

気象モデルを用いて、現実に発生した台風を再現する解析を実施し、三次元風速ベクトル場をボリューム
レンダリングで可視化した。風速を微小ベクトルで表わし、上昇流を赤色、下降流を青色で表わした。中間の緑色は横風の卓越を表わし、偏西風を際立たせている。台風付近では上昇流を伴う渦巻状の強風が顕著である（図 5-3-22）。

●

1995 年兵庫県南部地震で神戸市街地等に帯状に現れた

図5-3-23

地震波動解析による応力分布の可視化

被害地域「震災の帯」の成因を解明するため、地震波伝
播解析を行い、地震波による応力場をボリュームレンダ（3） 音の可視化と検索リングで可視化した。地中の圧力を不透明度に、せん断

背景・目的を光の散乱と輝度に対応させ、符号に応じて色を変える電力会社では、発電所や変電所の安全運転のために機ことで、複雑な応力場の分析を可能とした（図 5-3-23）。

器の連続監視を行っている。この監視には各種センサによる自動監視だけでなく、巡視員の点検による故障の早期発見態勢も整えられており、これら巡視点検業務の高度化・効率化や、診断および点検ノウハウの巡視員間で共有化が課題となっている。特に人間が機器異常の予兆検知に活用している音情報をわかりやすくかつ客観的な形で共有することは設備保全上重要である。

ａ．機器音の可視化・検索手法
点検箇所毎に音データを収集することで、機器音変化の可視化や類似音検索ができる手法を開発した（図 53-24）。開発手法は以下の三手法から構成される。
（i）映像変化検出による音データのデータベース化
図5-3-21

ドップラーレーダーによる降雨分布の可視化

巡視点検時に撮影しているビデオ映像から巡視員の注
視時点を自動的に検出し、ビデオ映像と関連づけて、その点検箇所の音データを簡易に収集・分類する。
（ii）特徴抽出および可視化
点検箇所毎にまとめられた音データから、その箇所での定常的な音特徴を抽出し、現在の音との差異をその場で即座に算出し可視化表示することで、異音の検知を支援する。
（iii）音検索抽出した定常的音特徴と点検時の音特徴との差異情報をもとに周波数成分の時間的変化での類似性に基づいて

図5-3-22台風モデルによる風速分布の可視化

過去の類似音（機器状態）を検索し、表示する。

電中研レビュー No.50 ● 89

（1）映像変化検出による音データ収集
ビデオカメラ

映像単位分割
（作業手順
解析）
点検箇所の
音データ

ビデオ・画像データ

設備音データベース

点検箇所の定常的な音特徴（3）音検索

注視時点の
音データ
を登録

マイクロホン

設備音の索引

点検箇所毎の音特徴を抽出（2）特徴抽出および可視化

点検時点の
特徴的な音
特徴の抽出

索引作成
および
検索

可視化
検索結果表示図5-3-24

機器音の可視化・検索手法の処理フロー

ｂ．放電音を対象とした有効性確認実験

この音データに対して開発した可視化手法を用いると、提案手法の効果を確認するために、直流がいし連の暴

図 5-3-25 ⒜⒝に示すように従来の単純なスペクトル表

露試験映像データ用いた。このデータは、直流がいし連示では分かりづらい部分閃絡音の特徴が、図 5-3-25 ⒜⒝に高電圧を長期間印加した状態を撮影したビデオ映像で⒞⒟のように強調されて可視化できる。図中の凡例に示あり、音は垂直に設置された直流がいし連から 1.5m 離すように、上の棒グラフは、リアルタイムの入力音信号

れた無指向性マイクにより録音されている。試験の目的で、横軸が周波数、縦軸が対数振幅であり、下の表示は、は、直流がいし特有の放電現象である部分閃絡の抑制技

スペクトル時系列の可視化であり、色の違いが周波数を、術の効果を観測することにある。映像は音圧が一定値を

明るさが振幅を表している。

越えた場合に、それをトリガーとして自動的に記録されまた、検索手法により部分閃絡音をそれ以外の放電音る。そのため部分閃絡発生時以外の映像・音データも多と区別できるなど、従来定量的に扱うのが難しかった放数記録されており、部分閃絡が記録された箇所の自動的

電音の類似性を扱えることがわかった。

な切り出しが必要である。

図5-3-25

音変化の可視化効果（左列の従来手法による可視化では放電音の差がａ、ｂで明確でない。これに対し右列の提案手法では放電の種別による特徴がｃ、ｄで鮮明に示されている。）

90

５−４

オープンネットワーク技術
結果等とそれを検索・閲覧するツール。

5-4-1

●

電中研テクノウェッブシステム

遠隔シミュレーション：電力技術に関する数値解析
等のソフトウェアを遠隔利用するツール。

背景・目的

●

モニタリングするツール。

当所では、1997 年度より電気事業に関わる研究開発の効率化を目的としたポータルサイト「電中研テクノウ●ェッブシステム」（以下、テクノウェッブ）の開発に着手し、1998 年 6 月以降、試験運用を継続してきた。テク
ノウェッブは、電気事業に属する複数の組織が技術情報

遠隔観測：遠隔地にある電力設備等の観測データを

仮想会議室：特定の話題について利用者が書き込みと閲覧を行う電子的会議室。

●

その他：研究発表会のプログラム・要旨・予稿集等の情報やテクノウェッブの最新情報等。

と研究資源を共有するためのエクストラネット（限定的利用者はウェッブブラウザを用いて、本システムにアな複数の組織が情報を共有するためのネットワーク）でクセスし、これらのツールを利用する。本システムにアある（図 5-4-1）｡

クセス可能な利用者は、エクストラネットを構成する各組織の所属員のみである。

（1） システム概要

本システムは、以下の要素によって構成されている。

本システムの実体は、エクストラネットを通じて提供される、以下のツール群（アプリケーション・ソフトウェア）である。
●

ａ．インターネット VPN
本システムは、インターネット VPN（Virtual

データベース：電力技術関連の調査・実験・観測のPrivate Network）を媒体として構築された。この VPN
は、専用 DMZ（Demilitarized Zone ; 非防護ゾーン）、

遠隔観測用ネットワーク
観測装置

観測装置

観測サイト
LAN

観測サイト
LAN

IS
DN

DN
IS

特定ドメインからの発信に限定した専用 DMZ へのアクセス許諾、SSL（Secure Socket Layer ；インターネッ
ト上の暗号化・認証技術）を組み合わせて実装された。

情報提供用
サーバーシステム
特定ツール
専用ウェッブサーバー

ｂ．情報提供用サーバーシステム
情報提供用サーバーシステムの中核は「エクストラネ
ットウェッブサーバー」と呼ばれる UNIX サーバーであイントラネット
ウェッブサーバー

り、ここで HTTP サーバー、RDB（Relataional

電中研LAN

エクストラネット
ウェッブサーバー

DMZ

PC

ファイヤーウオール

PC

Database）管理システム、Proxy サーバー及び大部分のツールを運用した。なお、これと同等の「イントラネ
ットウェッブサーバー」を所内に設置し開発用に用いエクストラネット
ノーツサーバーInternet

た｡一部のツールは上記の Proxy サーバーが中継し、電中研 LAN 内の数台の専用サーバーから提供した。仮想会議室には「エクストラネットノーツサーバー」

電力会社
LAN

電力会社
LAN

電力会社
LAN

（WindowsNT サーバー）上の Lotus Notes/Domino を適用した。
クライアント

PC

PC

PC

PC

PC

PC

ｃ．遠隔観測用ネットワーク
図5-4-1

電中研テクノウェッブシステムの構成

遠隔観測用ネットワークは ISDN 回線とダイアルアッ

電中研レビュー No.50 ● 91

プルータを用いた LAN 間接続システムであり、遠隔地

タベースを構築・運用した。臨床医が治療に際して参照の観測現場の LAN と電中研 LAN との間をオンデマンドする症例集のように、技術者が水理設計上の問題解決にで結び、観測データのモニタリングや観測機器の遠隔操臨むにあたって役立つ事例集としたいとの意図から、本作に用いられている｡

データベースには「臨床水理」の名が与えられている。
本データベースは一種のマルチメディア文書管理システ

ｄ．クライアントムであり、HTML や PDF などの任意形式の文書に対応

クライアントには、各社の業務用 PC のウェッブブラ

できる。また、全文検索、項目検索、ツリー状キーワー

ウザを適用することした。

ドによるカテゴリ検索が可能である。

（2） コンテンツ

ｂ．水力鋼構造物健全性診断システム

テクノウェッブでは、2003 年５月現在、表 5-4-1 に示す

水力鋼構造物健全性診断システムは、ダムに付帯するコンテンツが提供されている。本システムは、当初電力

鋼構造物のうち、経年劣化が懸念されるダムゲートと水土木への適用を主眼として始まったため土木関係のツー

圧鉄管の構造健全性の診断に用いるものであり、データ

ルが多いが、現在は様々な分野に適用範囲を広げている｡

ベース、三次元構造解析プログラム、設備診断エキスパ

以下では、このうち、データベース、遠隔シミュレー

ートシステムを連携させた総合的問題解決システムとなションの各々について、代表的ツールを紹介する。なお、っている。このうち、データベースには、評価対象設備

遠隔観測を代表するツールについては、5-4-2 項「ネッの設備概要、構造形態、外観状態、代表寸法、実測値、トワーク型遠隔観測システム」で詳述する｡

設計時の構造解析値、過去の調査時の構造解析値などが納められる。構造解析システムは、ダムゲートと水圧鉄

ａ．臨床水理データベース

管の構造解析モデル数十種類を内蔵した三次元有限要素

当所では発電所水路工作物の水理設計について多くの解析プログラムであり、上記のデータベースの入力を受検討を行っており、その際には過去の事例で蓄積された

けて解析モデルを生成し、応力・振動解析・座屈等の解データやノウハウの活用が有効である。このため、水路析を自動的に行う。設備診断エキスパートシステムは、

工作物の設計・実験・現地計測等に関する写真、ビデオ、

データベースへの入力内容、構造解析システムの計算結

文献のリスト、既存の報告書等を収集し、臨床水理デー果、破壊力学的評価、経験的評価を総合して、保守熟練者の経験的判断基準を取り込んだエキスパートシステム

表5-4-1
ツール種別

提供コンテンツの一覧
名

称により、設備の健全性・余寿命を診断する。本システム
は、水力鋼構造物の維持管理に活用されている。

臨床水理データベース
応用地質写真データベース
活断層トレンチデータベース（3） 運 用 状 況

電中研地震観測データベース
データ
ベース

HFCオンラインデータベース

門を対象としてシステムを評価するための試験運用を開

大電流アークデータベース

始し、電力会社から 250 名以上の参加者を得て、各種ツ物理探査検層データベース
風観測・風応答観測記録データベース

ールの試用を行ってきた。本システムは、2003 年５月

海域観測データベース自動構築システム

現在に至るまで大きな障害を経験することなく、約５年

海浜変形実験データベース
温排水拡散簡易予測システム
遠隔シミュ
レーション

間にわたり順調な運用を続けている。

水力鋼構造物健全性診断システム

開発と試験運用を通じて、以下のように、本システム

発電所景観デザイン支援システム
送電線雷事故率予測計算プログラム
気流解析コード用標高データ作成支援ツールの有用性は実証されたものと評価できる。
●

試験運用を通じて、電気事業に関わる限定された複遠隔観測

遠隔観測データサーバーシステム

仮想会議室

試験運用参加者の会議室等

数の組織が、インターネットを通じて研究情報・

テクノウェッブニュース、お知らせ等

研究資源を共有できることが実証された。

その他

92

本システムは、1998 年６月より、電力会社の土木部

堆砂対策支援データベース

●（1） ネットワーク型遠隔監視システムの概要

当所の研究成果を、データベース、遠隔シミュレー
ション、遠隔観測ツール等の形で、電気事業の実●開発システムは、従来の遠隔観測機能に加えてリアル

務に直接役立てることが可能となった。

タイムモニタリング機能を実現した「遠隔モニタリング

当所に埋もれがちな観測・調査・実験等のデータや、システム」と、データベースと WWW（World Wide

設計や調査に関わる知見を発掘・整理し、維持継Web）技術を連携させて長期的な遠隔観測データの収承することが可能となった。

集・保存・共有を実現した「遠隔観測データサーバーシ
ステム」から構成される。

当所ではこれらの成果を受け、本システムを当所の全ネットワーク型遠隔観測システムは、遠隔観測サイト、研究分野から電気事業へ向けた情報発信システムと位置
付け、2003 年５月より実用システムとしての運用を開当所および電力会社を、電中研テクノウェッブシステム

始した。

が提供する遠隔観測用 ISDN 回線とエクストラネットにより接続し、運用される（図 5-4-2）。このネットワー

5-4-2

クにより、本遠隔観測システムは、遠隔地からのリアル

ネットワーク型遠隔観測システム

タイムモニタリングデータと、長期的に蓄積されたデー
背景・目的

タを、インターネットに接続された電力会社の PC 上の
WWW ブラウザから利用可能としている。

電力土木施設では、既存施設の効率的な運用と長寿命化が進められており、維持管理の重要性が高まってきて（2） 遠隔モニタリングシステム

いる。同時に、コスト低減を意識した維持管理の高度化と効率化が求められている。この解決策の一つとして、本モニタリングシステムは、広域に分散する電力土木

遠隔観測技術が有効であり、電力土木施設の状態を、リ施設のモニタリングを、効率的かつ長期間にわたって行

アルタイムかつ長期にわたって把握することにより、維うために開発され、広域ネットワークの適用、信頼性の持管理における点検間隔の延伸、補修・取替時期の延伸

高い機器の採用、およびネットワーク機能を生かした計などのコストダウンに関わる意志決定が、迅速に行える

測アプリケーションを特徴とする。

ようになると考えられる。

広域に分散した施設のモニタリングでは、複数の遠隔

そこで、当所では、ネットワーク技術の活用による電観測サイトが想定されるだけでなく、ひとつのサイト内

力土木施設での遠隔観測の効率化を目指して、ネットワにも複数のモニタリング対象構造物が存在する。そのたーク型遠隔観測システムを開発した。

め、本モニタリングシステムでは、遠隔観測サイト内で
データ通信のためのネットワークを構成するとともに、

リアルタイムモニタリング
遠隔観測
データサーバ
システム

電力会社

遠隔観測サイト

ＷＷＷブラウザエクストラ
ネット

ISDN回線

データ
公開
データ
ベース

データ
収集・
整理・
保管

遠隔モニタリングシステム

電力中央研究所

図5-4-2

ネットワーク型遠隔観測システムの運用

電中研レビュー No.50 ● 93

本モニタリングシステムの観測アプリケーションは、

ネットワーク同士の接続を行う機器であるルータを使用
して遠隔観測サイトと電力中央研究所 LAN を結び、広WWW や電子メールといったネットワーク機能を活用

域ネットワーク内でデータ計測およびモニタリングを可して開発され、WWW ブラウザによるネットワーク経能とした（図 5-4-3）。また、遠隔観測サイトネットワ

由のリアルタイムモニタリング機能や、常時監視していークの一部を、無線 LAN により無線化し、データ通信

るデータが設定した閾値を越えた場合に、詳細な計測と用ケーブルの敷設が困難な現場へも対応するとともに、

電子メールによる計測状況の通知を行う機能を実現した。

モニタリング地点を追加・削減する場合にも、通信ケー

これらにより、従来の遠隔観測システムでも実現されてブルの敷設・撤去の手間を省き、迅速に対応できるよういた定期的な計測機能とともに、使い勝手のよいアプリにした。

ケーションとなっている。

また、本モニタリングシステムでは、長期間にわたる

本モニタリングシステムの機能および現場環境での信遠隔観測の信頼性を向上させるために、データ収録装置

頼性・耐久性は、ダム洪水吐ラジアルゲートおよび水圧の制御とデータ通信用として、工業用ネットワークコン

鉄管における約１年間の連続モニタリングにより確認さピュータ（Network Computer、NC）を採用した。工れている。

業用 NC は、製造現場でのデータ収集を目的に開発され（3） 遠隔観測データサーバーシステム

たコンピュータであり、故障の原因となりやすいハード
ディスクドライブ、ファンなどの回転機器を持たないた

本データサーバシステムは、遠隔観測データの収集・めに耐久性が高いとともに、リアルタイムタイム OS

整理・保管・公開の自動化を目的として開発され、デー（Operating System）と呼ばれる信頼性の高い OS を使タベースと WWW アプリケーション（WWW サーバー用しているため、ハード、ソフトの両面から長期の連続上に構築するサーバーアプリケーション）を統合したシ運転に適応している。この工業用 NC により、従来の遠ステムである（図 5-4-4）。本データサーバシステムで隔観測で使用される PC と比較して、屋外での長期の観

は、遠隔観測において定型的な作業となる遠隔観測デー

測における耐久性・信頼性を向上させることができた。

タの収集・整理が自動化され、大量データの保管・処理

遠隔観測サイトネットワーク

計測ボックス

遠隔観測サイトネットワーク

観測対象施設

観測対象施設ISDNルータ

センサ
計測ボックス
データ 工業用NC 無線LAN
収録装置

遠隔観測サイトネットワークISDNルータ

無線通信
計測
データ

ISDNルータ
無線LAN

観測アプリ
ケーション

データ転送

電力中央研究所LAN
データの
長期蓄積

ISDN回線

ISDNルータ
ファイア
ウォール

サーバ

データ転送

リアルタイムモニタリングPC

WWWブラウザ

図5-4-394

遠隔モニタリングシステムの構成

データ共有

データ収集

電力会社

遠隔観測サイト

WWWブラウザ

遠隔観測システム

ことができ、統計処理による分析も可能である。
遠隔観測データの収集・整理・保管を自動化したことにより、担当者がこれらの定型的な作業から解放されるだけでなく、漏れのないデータベース化を行うことが可ISDNルータ

Firewall

能となる。遠隔観測によって状態監視される構造物の状態変化は、長期間の観測データの蓄積とトレンドの把握

エクストラ
ネット

ISDN回線

によってはじめて明らかになることも多く、長期間のデータが確実にデータベース化される意義は大きい。
また、データベースに蓄積されたデータを活用するとFirewall

ISDNルータ
メール
サーバ−

エラー
メール

DeleGate

トリガ

ボート
転送

タイマ

WWW
サーバー
連携

必要な分析が加えられるような状態にしておくことも重Firewall

WWWサーバーいう観点では、必要なデータを必要なときに引き出せ、

データ
転送

データ収集・
格納アプリ
ケーション
データ
格納

診断サブ
システム

要である。本データサーバシステムでは、利用者がネッ
トワーク経由でアクセスし、WWW ブラウザによってデータの検索・閲覧・診断を行えるだけでなく、必要に応じてデータをダウンロードすることも可能となっている。これらの機能により、蓄積されたデータを活用するというニーズに応えている。
本データサーバシステムでは、対象に応じて高度なデ

連携
データ抽出

データベース（PostgreSQL）

WWWアプリケーション

ータ診断機能を追加することも可能である。その一例として、ラジアルゲートを対象とした診断機能を実装した。

遠隔観測データサーバーシステム
電力中央研究所

ラジアルゲートでは、ゲート巻上げ操作時に最も負荷がかかる。そのため、遠隔観測によりモニタリングされているゲート脚柱基部断面のひずみと、ダム水位などのデ

図5-4-4

遠隔観測データサーバーシステムの構成ータから、巻上げ操作時におけるゲートの応力状態の診断を行う。この診断機能により、ゲートの構造解析による観測値の補正、応力増加の原因となるゲート支持部のを得意とする RDB（Relational Database）によって収摩擦係数の推定、および設計水位における応力の推定な集したデータの管理を行えることが特徴である。また、どを行い、ゲートの維持管理に役立つ情報を提供するこ

データベースに保管されているデータを、WWW ブラとを可能とした。

ウザによって検索し、グラフ化機能によって可視化する

電中研レビュー No.50 ● 95