配電システムにおける、故障の発生を検出する方法であって、前記配電システムの波形をモニタするステップ;前記波形の電流をサンプリングして、求めたサンプルを処理して、前記配電システム内で故障が発生したことを示す可能性がある異常を検出するステップ;及び予め確立された故障を示す基準を満たすサンプルを分類して、サンプリングの結果を、故障の発生の見込み、または故障の発生の見込みではないその他のタイプの異常に分類するステップを有する、方法。前記サンプリングするステップは、前記配電システムの分配サブステーションにおいて、前記配電システムの各給電線位相の電流をサンプリングするステップを含む、請求項1に記載の方法。前記処理するステップは、最近の波形サンプルの統計的パターンに対して異常なサンプルを識別することにより、一組の波形サンプル内の過渡状態を検出するステップを含む、請求項1に記載の方法。過渡状態を分類するステップは、過渡状態を所定の一組の基準と比較して、どの過渡状態が、配電システム内のその他のイベントの結果の過渡状態ではなく、故障の結果であるか判断するステップを含む、請求項3に記載の方法。一組のサンプルは、カレントサンプル、少なくとも1つの事前に取得されたサンプル、及び少なくとも1つの入来サンプルを含む、請求項4に記載の方法。過渡状態を故障に分類するのに用いる特徴は、過渡状態中のサンプルのピーク電流の大きさを特定するステップを含む、請求項4に記載の方法。過渡状態を故障に分類するのに用いる特徴は、さらに、ピークの大きさと、過渡状態が終わった後の大きさとの間でどれだけ電流の大きさが変化するか測定するステップを含む、請求項6に記載の方法。過渡状態を故障に分類するのに用いる特徴は、さらに過渡状態の時間的長さを含む、請求項7に記載の方法。前記方法は、各分類の特徴の値に基づき過渡状態が本当の故障であるか否か分類を確立するステップをさらに含む、請求項8に記載の方法。異常を故障ではなく給電線スイッチイベントとして分類するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。サンプルが故障発生見込みを表すと分類されたとき、前記配電システムのユーザにポーリングして、前記配電システム内で故障が発生したか、もし発生していたらどこで発生しているか判断するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。配電システムにより伝搬する波形に発生する過渡状態を分析して、その過渡状態が前記配電システム中のどこかの、停電につながる可能性のある故障を示すか判断する過渡状態検出分類システムであって、前記波形をモニタして、前記波形のサンプルを連続的に取得する検出手段;前記サンプルを処理して、故障の発生の徴候を現す過渡状態が発生したか判断するプロセッサ手段;及び所定基準により前記過渡状態を表す一組のサンプルを評価して、前記過渡状態を、故障の発生の見込み、または故障の発生の見込みではないその他のタイプの異常に分類する分類器を有する、システム。前記検出手段は、前記配電システムの分配サブステーションにおいて、前記配電システムの各給電線位相の電流をサンプリングする、請求項12に記載のシステム。前記処理手段は、最近の波形サンプルの統計的パターンに対して異常なサンプルを識別することにより、一組の波形サンプル内の過渡状態を検出する、請求項12に記載のシステム。前記分類器は、各過渡状態を所定の一組の基準と比較して、どの過渡状態が、配電システム内のその他のイベントの結果の過渡状態ではなく、故障の結果であるか判断する、請求項14に記載のシステム。前記分類器は、過渡状態中のサンプルのピーク電流の大きさの特定に基づいて、過渡状態を故障に分類する、請求項15に記載のシステム。前記分類器は、さらに、ピークの大きさと、過渡状態が終わった後の大きさとの間でどれだけ電流の大きさが変化するかの測定に基づき、過渡状態を故障に分類する、請求項16に記載のシステム。前記分類器は、さらに過渡状態の時間的長さに基づき、過渡状態を故障に分類する、請求項17に記載の分類器。前記分類器は、異常を故障ではなく給電線スイッチイベントとして分類する、請求項12に記載のシステム。配電システム内により伝搬される波形に生じる過渡状態を分析する過渡検出分類システムであって、前記システムの分配サブステーションにおいて前記配電システムの各給電線位相の波形をモニタして、前記波形中に現れる過渡状態のサンプルを取得して、一組の過渡状態サンプルを精製する検出手段;及び各組のサンプルを評価して、過渡状態を前記配電システム内の通常の出来事によるもの、または前記配電システム内で発生した異常によるものに分類する信号分類器であって、その分類を、前記一組のサンプルに含まれるサンプルにより表される所定の特徴に基づき行い、前記施設は、前記分類が異常な出来事による過渡状態を示す場合、前記分類の結果に基づき動作を実行する、システム。前記分類器が前記かと状態を故障を示すものと分類したとき、前記配電システムの少なくとも一部にポーリングして、前記故障により停電が発生するか;発生する場合、その範囲を判断する、請求項20に記載のシステム。前記分類器が前記過渡状態を給電線スイッチイベントを示すものと分類したとき、配電ネットワークの一部が再構成されたとのメッセージを施設に送る、請求項20に記載のシステム。以下の詳細な説明は本発明を例示するものであり、限定するものではない。この説明により当業者は本発明を作り、使うことができる。以下、本発明の実施形態、適用、変形、代替、使用を説明する。これには本発明を実施するベストモードであると現在信じられるものも含む。また、言うまでもなく、本発明はその適用において、以下に説明する、または図面に示す詳細な構造やコンポーネントの配置に限定されない。本発明は、他の実施形態も含み、様々な方法で実施することができる。また、言うまでもなく、ここで用いる用語は、説明を目的としたものであり、限定するものと解すべきではない。図1を参照して、本発明の過渡検出及び故障分類システムを参照符号10で示した。システム10は、後で説明するように、3つのモジュール、すなわち検出器モジュール12、分類器モジュール20、及びポーリングモジュール30を有する。システム10の目的は、最初に、過渡状態の発生を検出して、次に、予め確立された基準に基づいて、配電システム内で停電を起こし得る故障の徴候を表すかどうか、その過渡状態を分類する。システム10は、さらに、配電システム中にインストールした保護装置を動作させ、配電システムの各部分のユーザにポーリングして、停電の範囲を判断させる故障を表す過渡状態を分類するように機能する。システム10により実施される本発明の方法は、故障検出への3段階のアプローチを含む。第1段階では、配電サブステーションでモニタされた電流波形を検出器モジュール12によりサンプリングし、そのサンプルを処理して、故障を示す統計的異常すなわち過渡状態があるか検出する。その際、予め確立された基準を満たすサンプルは第2段階に送られる。この段階では、信号分類分類器モジュール20によりサンプルを調べ、それが表す過渡状態の特徴が図2に示したような故障の徴候に似ているか判断する。似ていれば、次に第3段階において、ポーリングモジュール30が、システムが使う電力線通信システムを利用して、メータに問題の給電線位相についてポーリングpollする。ポーリングへの応答を用いて、配電システム内で停電が起こっているか、及びもし起こっていればどこで起こっているかを最終的に判断する。システム10は、最初に、配電システムのサブステーションにおける各給電線位相の電流を調べ、停電を誘発する過渡状態を検出する。典型的な故障の徴候の特徴を図2に示した。図2において、給電線電流Itは停電を誘起する典型的な過渡状態を示す。図中TAと示した過渡振幅は、システム中のどこかの負荷における大幅な増加を示す。過渡状態TAの大きさは、故障の原因などを含む要因に依存する。これは、かみなり、動物が給電線に触れてしまい導体となってしまうもの、木の枝が電力線上に落ちたもの、システム内の短絡などである。当業者には言うまでもなく、サービストランスフォーマの低圧側で発生する故障は、そのトランスフォーマの高圧側で発生する同様の故障よりも電流振幅が小さい。過渡状態TAの増加電流は、施設の保護が回路を遮断するまで、装置配電システムの故障部分affectedportionを流れる。これに要する時間は、典型的には、配電システムを伝搬する60Hz波形の2乃至6サイクルである約0.03-0.1秒。保護装置の動作により過渡電流が止まるが、保護装置から下流にある施設のすべての顧客への電力も遮断してしまう。これにより、過渡状態の発生前よりもシステムに課された負荷における損失が生じる。当業者には言うまでもなく、この損失の大きさは、故障の際にシステムのユーザによりシステムに課された負荷の関数である。したがって、インパクトは回路毎に、回路の場所により、及び時刻により変化する。システム10の検出器部12と分類器部20で用いるアルゴリズムの定式化では、多くの要因を考慮する。1つは、その回路を用いる施設の顧客により課された、モニタされた回路の負荷におけるほぼ一定の変化の結果である、給電線における電流のほぼ一定の変化である。これに関して、小さな変化が、短時間のうちに大きく変化する低強度のランダムイベントとして現れる。大きなスイッチングイベントは考慮するのがもっと面倒である。これは、例えば、システムに対して大きな負荷がスイッチオンされると、特徴が故障発生時に生じるのと非常に似た過渡状態が生じるからである。例えば、大型モータのスイッチングにより、特徴が故障発生時の過渡状態と似た過渡状態が生じることが多い。図3を参照して、本発明の方法で用いられる故障検出アルゴリズムをブロック図の形式で示した。アルゴリズムの実行時、最初に、給電線位相電流Itを表すアナログ信号が、アナログデジタルA/D変換器4を用いてデジタル信号に変換される。変換器14において、信号Itが例えば4320Hzのレートでサンプリングされ、その結果デジタル信号が得られる。変換器14からのデジタル出力信号は、復調器モジュール16に供給される。復調器モジュール16は、2段階の復調プロセスを用いて、60Hz複素値信号を生成する。モジュール16の第1段階16aにおいて、粗復調が行われる。一方、第2段階16bにおいて、細復調が行われる。モジュール16aにおいて、複素電流波形がベースバンド信号に変換される。モジュール16bにおいて、ベースバンド信号のキャリア周波数における小さな偏差を推定し、ベースバンド信号から除去する。この偏差はモジュール16aでは処理できなかったものである。その結果モジュール16bから出力される信号は、決定モジュール18と信号バッファ22に供給される。モジュール18は、信号のサンプルを調べて、故障を示すかも知れない統計的変化を探す。かかる変化を検出すると、モジュール18は、分類器モジュール20に入力を提供する。それに応じて、モジュール20は、信号バッファ22に格納されている直近のデータセット及び入来シンプルを調べ、信号パターンが図2に示した信号に似ているか判断する。信号分類器がかかる信号を発見すると、上流システムに警報が出され、ポーリングプロセスが開始される。信号分類のため、アルゴリズムに組み込まれた本発明の方法は、一定の特徴を抽出して故障分類に用いるテクニックを利用する。疑わしい各故障イベントに対して、所定数のサンプルを、バッファ22を介して信号分類モジュール20に提供する。サンプルは、毎秒60サンプルのレートで取得した複素値データを表す。例えば、91個のサンプルを用いる。これらは電力線信号のベースバンド情報に対応する。サンプルの総数には、1個のカレントサンプル、30個の事前に取得されたサンプル、60個の入来サンプルが含まれる。信号分類モジュール20により分析されるサンプル例を図4Aと4Bに示した。図4Aは配電システム内で生じる上向き過渡状態の大きさを表し、図4Bは過渡状態の位相を表す。図4Aと図4Bに示したようなサンプルセットを、バッファ22を介して信号分類モジュール20に提供する。モジュール20の機能は、上記の通り、このサンプルセットが故障イベントを表すかどうかの判断である。研究によると、3つの異なる特徴がベースバンドサンプルセット中の過渡状態を表すサンプルの強さに見つかり、そのサンプルを故障信号を表すものとして分類するのに使うことができ、そのサンプルを然るべく分類できる。最初に、サンプルセットの特徴パラメータを計算する前に、モジュール20は、サンプル中に現れる過渡状態が上向きの過渡状態か下向きの過渡状態か判断する。一例として、図5は図4Aに示したのと同じサンプルを示す。このサンプルセットでは、過渡状態は31番から40番までのサンプルにより表されている。測定値F1は過渡状態の高さを表し、31番から40番までのサンプルのうち最も大きいものである。31番サンプルが選択されるが、検出モジュール18をトリガーするサンプルだからである。40番サンプルが選択されるが、故障過渡状態のピークがこのサンプルの前にあったものと仮定したからである。図5を参照して、過渡状態の開始前に取ったサンプルポイントAの大きさを決定する。このポイントAは、サンプルセット中の最初のサンプルの大きさと、図5に示した最大値maxとの間のラインL2に対して、最大の距離L1を有するサンプルである。次に、値F2を決定する。この値は、過渡状態の発生後、電流振幅がどれだけ低下するかの尺度を表す。値F2はパーセンテージで表され、BとF1の比として定義される。ここで、Bは、過渡状態の最大値すなわち、31番サンプルと40番サンプルの間の最も高いサンプルの高さから、最大値のサンプルと50番サンプルとの間の最小点を表す点Cへの距離を表す。50番サンプルは、故障の過渡状態が50番サンプルの前に下がるとの仮定に基づき選択されている。フィールドテストによると、故障イベントにおいて、過渡状態の後の電流振幅は必ずしも過渡状態の前の電流振幅より低いレベルには下がらない。それゆえ、値F2は100未満になりうるし、F2の最大値は100でキャップcappedされる。第3に、値F3を決定する。この値は過渡状態の幅過渡状態の時間的長さの尺度を表し、図5に示した点Aと点Dの間のサンプル数として定義される。上述の通り、点Aは過渡状態の始めを表す。点Dは過渡状態の終わりを表し、最大値maxと50番サンプルを結ぶラインL4までの距離L3が最大となるサンプルである。再び、50番サンプルは、故障の過渡状態が50番サンプルの前にsubsideするとの仮定により用いられている。点AとDを決定するのに用いるラインL1とL3に関して、留意点として、図5に示したように、これらのラインはそれぞれが交差するラインL2、L4と垂直である。上記の特徴は、システムのフィールドテストで取得したデータを処理するのに用いられた。6給電線をモニタする24導体各給電線につき3相とニュートラルを有する検出器図示せずを用いた。検出器は16アンペアの検出閾値を有する。疑わしい故障イベントがいずれかの導体に発生すると、検出器は24導体すべてのデータを取得する。当業者には言うまでもなく、1つの故障イベントにより複数の位相で過渡状態が発生することがある。このテスト中に報告された4220イベントのうち、14イベントが実際に故障であった。表1は、報告された故障の値F1-F3を示す。表1のデータから各特徴のワーストケース値は次の通りである:F1=39.90A、F2=87.59、及びF3=10サンプル。この情報を用いて、各特徴の値に限界を設定することにより、決定パラメータを求める。表2を参照して、限界を設定するときの問題は、故障警報が発生するレートである。ある限界値セットを用いたとき、故障警報レートは、データが同じでも、別の限界値セットを用いたときと大幅に異なるであろう。表2は、F1-F3に別の限界を設定したときの故障警報レートを示す。表2。故障警報対決定面パラメータ100検出システム10とそれが用いるアルゴリズムの目的は、故障警報のリーズナブルなレベルを定める替わりに、施設の配電システム内の媒体電圧保護装置を動作させるすべての故障を正しく分類することである。研究によると、本当の故障solidfaultにより電力線信号の振幅に大きな変化が生じる。実際の故障の特徴を適切に分類することにより、分類アルゴリズムは、ベースバンドサンプルセットに含まれる情報を適切に用いる。さらに、言うまでもなく、どの故障検出システムでも、何らかのイベントが故障の発生と間違われ、誤警報となる可能性がある。しかし、かかるシステムにより報告される誤警報が多すぎると、検出システムに対する施設の信頼を損ない、本当の故障の発生により生じる警報が無視されがちになる。誤警報レートは、検出システムの感度を下げることにより、下げることはできるが、これには本当の故障が検出されなくなる欠点がある。したがって、検出システムにより発生する誤警報のレートと、検出システムにより検出される正しい警報のレートの間にはトレードオフの関係がある。これが意味することは、システム10が用いるアルゴリズムは、a検出の信頼性が適切であり、一方、b誤警報によるシステムリソースの無駄例えば、ポーリング時間を許容レベルに維持するように、誤警報レートと正しい警報のレートとの間に施設にとって許容できるバランスがないとならない。テストで取得したデータを用いて、F1閾値の値が比較的大きい場合F1>25アンペア、F2とF3の閾値が変わっても誤警報数は大きく影響されないことが分かった。しかし、F1とF3の閾値を変更すると、分類できない場合の数が大きく影響される。これは、F1の閾値が比較的大きい場合、誤警報数を大幅に増やさずに分類漏れの数を最小化するために、F2とF3の閾値はゆるくloosely設定してもよいことを示唆している。例えば、F1の閾値が上記のように大きい>25アンペア場合、分類漏れの数を最小化するために、F2とF3にはゆるい閾値例えば、F2>87、F3<12サンプルを用いなければならないことが分かった。次に、F1閾値が小さい<25アンペア場合、F2とF3の閾値を厳しくするすなわち、F2閾値を大きくし、またはF3閾値を小さくすることにより、誤警報数を大幅に減らせる。概して、パターン分類器の機能は、クラスパターンの選択に関する決定規則を実施することである。これは、クラスを区別する、フィールドデータの観察の組み合わせに基づく要因を理解し、各クラスの振る舞いを理解することにより達成できる。各クラスの属性値は、テスト中に得られるデータと、このデータの評価の結果として決められる。次に、本発明の方法は、故障ではなくて給電線スイッチイベントである過渡パターンを分類できる、モジュール20に実装された追加的分類器アルゴリズムを含む。かかるパターンを検出すると、システム10は、配電ネットワークが再構成されたとの出力を、施設または上流システムに供給する。また、故障と給電線スイッチングイベントの分類の他に、システム10は、施設の配電システムによる電力の最も効率的な分配を促進するため、施設の必要や要望に応じて、他の分類アルゴリズムを実装することもできる。上記から、本開示の目的と利点が実現され、他の有利な結果が得られることは明らかであろう。