"配電網内の同種の構成要素のフィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを行うための機械学習システムであって、a前記配電網内の前記同種の構成要素を代表する生データを提供するための生データアセンブリと、b前記生データアセンブリに動作可能に連結され、1つまたは複数のデータ処理技術を用いて、前記生データをより均一なデータに変換するためのデータプロセッサと、c前記データプロセッサに動作可能に連結され、前記より均一なデータを保存するためのデータベースと、d前記データベースに動作可能に連結され、前記同種の構成要素に関する故障傾向測定基準群を提供するための機械学習エンジンと、e前記機械学習エンジンに動作可能に連結され、前記故障傾向測定基準群から非適合測定基準の検出および除去を行い、前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群を提供するための評価エンジンと、f前記評価エンジンに動作可能に連結され、前記配電網内の同種の構成要素の前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを表示するように構成された意思決定支援アプリケーションと、を含む機械学習システム。前記同種の構成要素を代表する前記生データは、少なくとも部分的に、前記同種の構成要素の少なくとも1つに関する保全記録または保全要求から得られる、請求項1に記載の機械学習システム。前記データ処理技術は、推論結合、パターンマッチング、情報抽出、テキスト標準化、非一貫性を見つけ出すための重複データのクエリー、および関連または重複記録による推論の内の1つまたは複数を含む、請求項1に記載の機械学習システム。非適合測定基準は、AUC、重み付きAUC、および予め定義されたパーセンテージの失敗除外の内の1つまたは複数に基づいて検出される、請求項1に記載の機械学習システム。前記評価エンジンは、前記同種の構成要素の少なくとも1つを代表する動的故障前兆データを捕捉する停電導出データセットを保存するための停電導出データベースをさらに含む、請求項1に記載の機械学習システム。前記動的故障前兆データは、故障時点の直前に終わり、前記故障前の予め選択された時点に始まる時間シフトされた時間領域から得られる、請求項5に記載の機械学習システム。前記同種の構成要素は、ケーブル、ジョイント、ターミネータ、ハンマーヘッド、マンホール、および変圧器から選択される二次ネットワーク構成要素である、請求項1に記載の機械学習システム。前記同種の構成要素はマンホールである、請求項7に記載の機械学習システム。前記故障傾向測定基準は、平均故障間隔MTBFおよび平均故障時間MTTFから選択される、請求項1に記載の機械学習システム。前記評価エンジンは、第1の期間にわたるフィルタリングされた故障傾向測定基準群および第2の期間にわたるフィルタリングされた故障傾向測定基準群を記録するためのデータヒストリアンと、前記第1の期間における前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群が、前記第2の期間における前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群よりも統計的に改善したか否かを決定するためのデータアナライザとを含む、請求項1に記載の機械学習システム。機械学習を用いて、配電網内の同種の構成要素のフィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを行うための方法であって、a前記配電網内の前記同種の構成要素を代表する生データを提供するための生データアセンブリを設けることと、b1つまたは複数のデータ処理技術を用いて、前記生データをより均一なデータに変換するために前記生データを処理することと、c前記より均一なデータをデータベースに保存することと、d前記より均一なデータを機械学習エンジンに送信することにより、前記同種の構成要素に関する故障傾向測定基準群を提供することと、e評価エンジンにおいて、前記故障傾向測定基準群の評価を行うことにより、前記故障傾向測定基準群から非適合測定基準の検出および除去を行い、前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群を提供することと、f前記評価エンジンから得られた前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを行い、意思決定支援アプリケーション上に前記順位付けを表示することと、を含む方法。前記同種の構成要素を代表する前記生データは、少なくとも部分的に、前記同種の構成要素の少なくとも1つに関する保全記録または保全要求から得られる、請求項11に記載の方法。前記データ処理技術は、推論結合、パターンマッチング、情報抽出、テキスト標準化、非一貫性を見つけ出すための重複データのクエリー、および関連または重複記録による推論の内の1つまたは複数を含む、請求項11に記載の方法。前記非適合測定基準は、AUC、重み付きAUC、および予め定義されたパーセンテージの失敗除外の内の1つまたは複数に基づいて検出される、請求項11に記載の方法。前記評価することは、前記同種の構成要素の少なくとも1つを代表する動的故障前兆データを捕捉する停電導出データセットを保存することをさらに含む、請求項11に記載の方法。前記動的故障前兆データは、故障時点で、または故障時点の直前に終わり、前記故障前の予め選択された時点に始まる時間シフトされた時間領域から得られる、請求項15に記載の方法。前記同種の構成要素は、フィーダ、ケーブル、ジョイント、ターミネータ、ハンマーヘッド、マンホール、および変圧器から選択される構成要素である、請求項11に記載の方法。前記同種の構成要素はマンホールである、請求項17に記載の機械学習システム。前記故障傾向測定基準は、平均故障間隔MTBFおよび平均故障時間MTTFから選択される、請求項11に記載の方法。前記評価することは、第1の期間にわたるフィルタリングされた故障傾向測定基準群および第2の期間にわたるフィルタリングされた故障傾向測定基準群を記録することと、前記第1の期間における前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群が、前記第2の期間における前記フィルタリングされた故障傾向測定基準群よりも統計的に改善したか否かを決定するために分析を行うこととをさらに含む、請求項1に記載の方法。スマートグリッドは、一夜にして実現するものではない。例えば、BrattleGroupによれば、2030年までに送電系統を最新の状態にする費用は、1.5兆ドル程度になり得る。スマートグリッドの主な構成要素は、長期間現在の送電系統の主な構成要素と同じであり、新しいインテリジェントメータが既存の設備と連携する必要がある。スマートグリッドへの転換は、ボーイング747の摩耗した部品をその飛行中に交換することと比較されてきた。未来のスマートグリッドを作り出すには、現在そこにある配電網と連携しなければならない。送電系統の部品が徐々に交換され、スマート構成要素が追加されるので、ケーブル、スイッチ、センサ等を含む古い構成要素の保全をまだ行う必要がある。さらに、古い構成要素の状態は、特に二次ネットワークにおいて、新しいスマートスイッチおよびセンサの追加に対する優先度を決定するものである。スマートグリッドの構成要素を効果的にするための鍵は、現在のシステムを考えて、アップグレードが最も有益な場所を分析することである。医療関係機関における人間の患者の例えを考察し、スマートグリッドに使用される多くの機械学習アルゴリズムおよび技術がそもそも開発され、テストされてきた分野。各患者は、同じ種類の構成要素フィーダ、変圧器、マンホール、およびジョイントに類似から成るが、異なるこれまでのストレスおよび遺伝要因異なる年式、負荷、製造業者に類似によって、それらの摩耗および老化は異なるので、各患者は、唯一無二の個人として扱われる必要がある。とはいえ、個人は、比較的似た性質を持つ家族、近隣住民、および人口フィーダ、ネットワーク、区に類似にグループ化される。スマートグリッドは、配電網の構成要素患者がそれらの健康を向上させる援助を行うことにより、ネットワーク近隣住民がそれらの平均寿命を向上し、人口区がより持続可能に生活するという基盤の上に構築される必要がある。配電網の信頼性のために、先行型の予知保全プログラムに対するニーズが存在する。本来獲得されていなかった、または予測目的で設計されていなかったデータ資源例えば、保全記録または保全要求を含む既存のデータ資源の活用に対するニーズも存在する。現在開示の要旨は、それらに限定されることはないが、プロセス構成要素のアップグレードを必要としている強固で成熟した都市の配電網例えば、ニューヨーク市の配電網を含む配電網の信頼性のための先行型予知保全プログラムの方法およびシステムを提供する。例えば、機械学習を用いた本出願の方法およびシステムは、向上した機械学習技術に基づき、予測目的で設計されたものではない送電系統管理の通常過程において得られたデータを利用する、配電網における二次構成要素の先行型予知保全を提供する。現在開示の要旨の局面の1つは、a配電網内の同種の構成要素を代表する生データを提供するための生データアセンブリと;b生データアセンブリに動作可能に連結され、1つまたは複数のデータ処理技術を用いて、生データをより均一なデータに変換するためのデータプロセッサと;cデータプロセッサに動作可能に連結され、より均一なデータを保存するためのデータベースと;dデータベースに動作可能に連結され、同種の構成要素に関する故障傾向測定基準群を提供するための機械学習エンジンと;e機械学習エンジンに動作可能に連結され、故障傾向測定基準群から非適合測定基準の検出および除去を行い、フィルタリングされた故障傾向測定基準群を提供するための評価エンジンと;f評価エンジンに動作可能に連結され、配電網内の同種の構成要素のフィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを表示するように構成された意思決定支援アプリケーションとを含む、配電網内の同種の構成要素のフィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを行うための機械学習システムを提供する。ある実施形態では、同種の構成要素を代表する生データは、少なくとも部分的に、同種の構成要素の少なくとも1つに関する保全記録または保全要求から得られる。データ処理技術には、推論結合inferentialjoin、パターンマッチング、情報抽出、テキスト標準化、非一貫性を見つけ出すための重複データのクエリー、および関連または重複記録による推論の内の1つまたは複数が含まれ得る。ある実施形態では、非適合測定基準は、AUC、重み付きAUC、および予め定義されたパーセンテージの失敗除外の内の1つまたは複数に基づいて検出される。評価エンジンは、同種の構成要素の少なくとも1つを代表する動的故障前兆データを捕捉する停電導出データセットODDSを保存するための停電導出データベースをさらに含んでいてもよい。ある実施形態では、動的故障前兆データは、故障時に、または故障の直前に終わり、故障前の予め選択された時点に始まる時間シフトされた時間領域から得られる。ある実施形態では、同種の構成要素は、ケーブル、ジョイント、ターミネータ、ハンマーヘッド、マンホール、および変圧器から選択される二次ネットワーク構成要素である。ある実施形態では、同種の構成要素はマンホールである。故障傾向測定基準は、ある実施形態では、平均故障間隔MTBFおよび平均故障時間MTTFから選択されてもよい。ある実施形態では、評価エンジンは、第1の期間にわたるフィルタリングされた故障傾向測定基準群および第2の期間にわたるフィルタリングされた故障傾向測定基準群を記録するためのデータヒストリアンと、第1の期間におけるフィルタリングされた故障傾向測定基準群が、第2の期間におけるフィルタリングされた故障傾向測定基準群よりも統計的に改善したか否かを決定するためのデータアナライザとを含む。現在開示の要旨の別の局面は、a配電網内の同種の構成要素を代表する生データを提供するための生データアセンブリを設けることと;b1つまたは複数のデータ処理技術を用いて、生データをより均一なデータに変換するために生データを処理することと;cより均一なデータをデータベースに保存することと;dより均一なデータを機械学習エンジンに送信することにより、同種の構成要素に関する故障傾向測定基準群を提供することと;e評価エンジンにおいて、故障傾向測定基準群の評価を行うことにより、故障傾向測定基準群から非適合測定基準の検出および除去を行い、フィルタリングされた故障傾向測定基準群を提供することと;及びf評価エンジンから得られたフィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを行い、意思決定支援アプリケーション上に順位付けを表示することとを含む、機械学習を用いて、配電網内の同種の構成要素のフィルタリングされた故障傾向測定基準群の順位付けを行うための方法を提供する。この方法に関するさらなる詳細は、対応するシステムの記載から理解されるであろう。システムに関するさらなる詳細は、対応する方法の記載から理解されるであろう。電力会社は、予防保全のための知識発見法および統計的機械学習の使用から大きな恩恵を受けることができる。これまでの配電網データを電力会社が直接使用可能な予測モデルに変換するための方法およびシステムが提供される。このプロセスの特殊化バージョンを用いて、例えば、1フィーダ故障の順位付け、2ケーブル、ジョイント、ターミネータ、および変圧器の順位付け、3フィーダおよび構成要素のMTBF平均故障間隔の推定、および4マンホール事象脆弱性の順位付けを作成することができる。これらの方法およびシステムは、過去静的、半リアルタイム、またはリアルタイムの多様で雑音のあるソースを扱うことが可能で、優先順位付け教師あり順位付けsupervisedrankingまたはMTBFのための最新の機械学習アルゴリズムを組み込み、相互検証およびブラインドテストによる結果の評価を含む。順位付けが行われたリストおよびMTBFの推定の他には、予測能力を経営計画や意思決定支援に直接的に組み込むことを可能にする経営管理インタフェースがあり、このようなインタフェースは、我々の一般的なモデル化法の幾つかの重要な性質である、機械学習特徴が分野の専門家にとって有意であること、データの処理が透過的であること、および予測結果が適正な意思決定の支援を十分に行えるほど正確であることに基づく。予測目的で設計されていなかったこれまでの配電網データと連携する際の課題と、これらの課題にどのように対処していたかを検討する。このデータの未加工性は、プロセスから得ることのできる統計的予測モデルの精度と対照をなし、これらのモデルは、ある特定の実施形態例によれば、ニューヨーク市の配電網の保全計画を立てる際に用いるのに十分正確なものである。単に便宜上目的で、現在開示の方法およびシステムをニューヨーク市の配電網に関連して説明する。しかしながら、現在開示の要旨は、世界中の配電網に移転可能であることを理解されたい。ある非限定的実施形態では、方法およびシステムは、二次送電系統構成要素の故障測定基準傾向を提供する。本明細書においては、二次送電系統構成要素とは、主要ネットワーク電気フィーダケーブルより下流に位置する構成要素を意味する。例えば、図1に示すように、配電網は、生成段階10例えば、原子力発電所からの原子力、変電所30で終了する送電段階20から成るものとして要約することができる。電気は、変電所から主要ネットワークを介して送電され、主要ネットワークは、フィーダケーブル40例えば、27,000ボルトのフィーダであり、配電フィーダおよび送電フィーダを含むにおいて終了する。フィーダより下流のネットワークは、二次ネットワーク50と考えられる。主要ネットワークフィーダケーブルより下流に位置する構成要素は、二次ネットワーク送電系統構成要素と考えられ、限定されることはないが、変圧器60並びにジョイント、ターミネータ、ハンマーヘッド、およびマンホール不図示を含む。技術的観点から、二次ネットワーク構成要素は、電圧の大きさと、固有の冗長性が存在するメッシュ構造を介して二次ネットワークの接続が行われていることとにより、主要ネットワーク構成要素とは異なる。本明細書では、個々のアプリケーションに対して特殊化が可能な故障予測プロセスの形態でスマートグリッドの保全を行う技術を開示する。現在開示中の要旨は、データ処理クリーニング、パターンマッチング、統計、統合、データベースの形成、機械学習時間集約、特徴およびラベルの形成、順位付け方法、および評価ブラインドテスト、視覚化を提供する。特定の実施形態において、1配電フィーダに関するフィーダ故障の順位付け、2配電フィーダに関するケーブル、ジョイント、ターミネータ、および変圧器の順位付け、3配電フィーダに関するフィーダおよび構成要素のMTBF平均故障間隔の推定、および4マンホール脆弱性の順位付けに関するプロセスの特殊化バージョンの開発を行った。各プロセスは、特定の特徴を備えたデータを扱うことが可能である。最も一般的な形態では、プロセスは、過去静的、半リアルタイム、またはリアルタイムの多様で雑音のあるソースを扱うことが可能で、優先順位付け教師あり順位付けまたはMTBFのための機械学習アルゴリズムを組み込み、過去のデータに対する相互検証およびブラインド評価による結果の評価を含む。ブラインド評価は、事象が起きた際に生成されるデータに対して行うことができるので、未来の情報に対して真の障壁を生じさせる。機械学習アルゴリズムによって使用されるデータは、過去の事象故障、交換、修理、テスト、負荷、電力品質事象等、および資産特徴設備の種類、環境条件、製造業者、仕様、それに接続される構成要素、それが設置される区、特定のネットワーク、設置、故障、またはテストの日付等を含み得る。順位付けが行われたリストおよびMTBFの推定の他には、計画や意思決定支援のために管理者や技術者によって使用可能なグラフィカルユーザインタフェースが設計されている。我々のモデルに基づいて構築されたニューヨーク市の成功した送電系統意思決定支援アプリケーションには、限定されることはないが、修理の優先順位付け、検査の優先順位付け、過剰処置の修正、交換プランの作成、およびシステムの防護作用の優先順位付けが含まれる。これらのインタフェースの有用性は、少なくとも部分的に、基礎となるモデルの予測精度から得られ、また、モデル結果の解釈に対しても得られる。現在開示中の方法およびシステムのアプローチの重要な性質の1つは、機械学習特徴が分野の専門家にとって有意であること、およびデータの処理や予測に関与する原因因子の設計が透過的であることである。データの透過的使用は、幾つかの目的に適い、それらの目的は、それによって分野の専門家がモデルのトラブルシューティングを行う、または拡張を提案することが可能となること、それによってユーザが故障の根本的原因の根底にある因子を見つけ出すことが可能となること、およびそれにより管理者が決定を行うために非ブラックボックスモデルを理解し、その結果信頼することが可能となることである。現在開示中の要旨は、電気事業者らによって収集されたデータを、効果的な予測および意思決定支援アプリケーションを提供する機械学習を用いた予知保全プログラムに先行的に用いることが可能であることを示す。以下の詳細な説明の編成は以下の通りであり、順位付け、予測、または構成要素に関するそれらを良くするまたは悪くする基礎的性質、あるいは、故障の根本的原因を含む配電網保全タスクが開示される。次に、これらの目標を達成するように生データを変換可能なプロセスを開示する。次に、知識発見プロセスに使用される具体的な機械学習法を開示する。4つの予測タスクに関するこれらのプロセスの特殊化の開示も行う。それらの結果およびニューヨーク市の送電網に関するサンプル結果の評価を開示する。これらの結果を使用可能にするため、および知識発見の支援を行うために開発された管理ソフトを開示する。ニューヨーク市の送電系統に対するこれらのシステムの実施から得られた例示的で非限定的なシステムおよび教訓も開示する。先行保全タスク電力会社は、反応型の保全計画何か不具合が生じた時に直すから先行型の保全計画潜在的な問題をそれらが生じる前に直すへと切り替え始めている。これには利点がある:故障が生じることを許す反応型の計画は、例えば火災やカスケード故障などの危険な状況に至り、費用のかかる緊急修理を招く可能性がある。しかしながら、潜在的に損傷を受けやすい構成要素を最も効果的に修理するために、限られた資源をどこに割り当てるべきかを決定することは、簡単な仕事ではない。大規模な電力システムでは、電気は、ソースから消費者まで、送電線を通って変電所に行き、そこから、主要フィーダケーブルフィーダ、および関連のセクション、ジョイント、およびハンマーヘッドへと行き、変圧器を通って、二次低電圧配電網の残りの部分へと流れる。2種類のフィーダである配電フィーダおよび送電フィーダが存在する。現在開示の要旨は、単に便宜上、二次ネットワークに供給を行う変圧器を葉の部分に備えた樹状構造を形成する大型高電圧ケーブル13または27KVである配電フィーダに関連して説明を行う。現在開示のシステムおよび方法は、配電フィーダに限定されず、例えば送電フィーダも包含する。一部の都市では、これらの変圧器は、建物または少数の顧客のために機能し、フィーダの故障は、全ての下流の顧客に停電をもたらす。対照的に、多くの都市の二次ケーブルは、1つまたは複数のフィーダが故障したとしても供給を継続することを目的として、重複する高電圧フィーダの供給を受けるメッシュまたは格子状構造を形成している。これらの構成要素のいずれにおいても、起こり得る弱点が存在し得る:フィーダが稼働休止になり得る、ケーブル、ジョイント、およびハンマーヘッドが故障し得る、変圧器が故障し得る、および二次配電網におけるケーブルの絶縁破壊が故障を引き起こし得る。データ駆動型の先制的な保全方針がこれらの故障の防止をどのように支援できるかを説明する。フィーダの順位付け主要配電フィーダケーブルは、大型ケーブルであり、ニューヨーク市では、それらは13,600または27,000ボルトで動作する。これらのケーブルは、通常、主要な道または通りに沿って敷設され、変電所から二次送電系統へと電力を分配する。フィーダは、フィーダに沿ったある場所の不良により、または計画的な電源停止それによって保全を行うことができるにより、停電を経験する場合がある。フィーダ等の1つの構成要素が故障または稼働中止となると、この故障は、第1の非常事態と呼ばれ、同じネットワーク内で2つの構成要素が故障すると、第2の非常事態と呼ばれ、以下同様である。通常、少数のフィーダを失っても、システムにおける大規模な固有の冗長性により、顧客の電気供給の中断には至らない。例えば、地中送電網システムは、上記のような第2の非常事態の下で動作するように設計可能である。しかしながら、ネットワーク内の1つまたは複数のフィーダが稼働休止になると、残りのフィーダおよびそれらに関連する変圧器が切断されたフィーダの負荷を引き取る必要があり、その結果、それらのリスクが増加する。この追加された負荷により、残りのフィーダおよび変圧器の故障のリスクが高まり、ある点を過ぎると、残りの配電資産がネットワークの負荷を運ぶことができず、システムの修理を行えるまで、ネットワーク全体をシャットダウンさせる必要があるカスケード故障をネットワークが経験する。各フィーダケーブルは、多くのケーブルセクションセクションから構成可能で、例えば、ニューヨーク市の各フィーダの平均セクション数は約150である。各セクションは、2つのマンホール間に伸び、それぞれの端部にジョイントを有する。セクションは、多くの場合、それぞれが各電圧位相用の3束ケーブルから成る。ジョイントは、2つの単ケーブルセクション同士をつなぐ、または2つ以上に分岐させることが可能である。最終的に、フィーダセクションは、二次システムに必要とされる120または240ボルトに電圧を下げる変圧器で終了する。フィーダセクションは、分離可能なコネクタハンマーヘッドを介して変圧器に接続する。フィーダの故障は、一般的に、ジョイントにおいて、またはケーブルセクションの内部で生じる。地中でのフィーダの故障は、夏の間、特に熱波の間に、圧倒的に最も頻度が高い。このサブセクションでは、あるフィーダが将来故障するか否かの予測問題を説明するその下位構成要素である、セクション、ジョイント、ハンマーヘッドを含む。以下のセクションでは、個々のケーブル、ジョイント、およびハンマーヘッドに関する故障予測の説明を行う。ジョイントの種類の1つであるストップジョイントは、不均衡な数の故障のもととなり得る。ストップジョイントは、固体誘電体を用いて、古いPILCを最新のケーブルに接続する。PILCは、Paper-InsulatedLead-sheathedCable紙絶縁鉛被ケーブルを表し、1906年から約1960年代まで、ほとんどの都心において使用された旧式の技術である。PILCセクションは、オイルが充填されているので、ストップジョイントは、良好な電気的接続および絶縁を備える必要がある全てのジョイントと同様だけでなく、オイルが漏れることを防ぐためにオイルに蓋をする必要がある。全ての公益事業者がそれぞれのシステムから鉛ケーブルを積極的に除去しているが、その作業を完了するには長い時間がかかる。例えば、ニューヨーク市では、公益事業委員会が、残りの約30,000のPILCセクションの全てを2020年までに交換することを命じた。しかしながら、一部のPILCセクションは、非常に長い間、問題なしに稼働してきており、最も信頼性の低いセクションを最初に交換することによって限られた保全予算を最大限に活用することが実用的かつ重要であることに留意されたい。以下に記載のフィーダ故障の順位付けアプリケーションでは、フィーダを最も高リスクから最も低リスクまで順序付ける。フィーダ順位付けタスクのためのデータは、停電履歴の他に、フィーダ毎に約300の特徴から構成され得る。これらのデータは、かなり完全で、雑音が多すぎないものと仮定される。データには、業務開始日、以前のOAフィーダ故障、予定された作業、テスト、および日付、PILCのパーセンテージ、電力品質事象等が含まれる。多くの概要特徴は、生データ、例えばデータ収集期間にわたるフィーダ毎のOA総数から計算可能である。モデル構築段階は、過去2年のデータを用いて、1年間のテスト段階の故障を予測する。図2から分かるように、典型的な配電網において年間を通じて観測されるように、少数のフィーダ故障は日々生じている。故障率は、温かい気候の間、顕著に増加する。空調設備がシステムにかなりの負荷をかけ、それによって、夏の間、電気使用量が約50増加する。システムが最も高リスクにあるのがこれらの期間である。フィーダ故障順位付けリストを用いて、修理が開始される時期である春の公益事業者の交換予定表のガイダンスを提供することができる。毎年春先に、PILCセクションを除去し、負荷の平衡を向上させるため、または新しい建物の電力要件の変更を支援するためにフィーダのトポロジーを変更することによって、フィーダの数を改善する。負荷を春には軽くすることによって、フィーダを低リスクでアップグレードさせるために稼働休止にさせることができる。フィーダの優先順位付けが重要である。各セクションの計画的交換の費用は、約18,000ドルかかり、そのセクションが故障する可能性が非常に低ければ、故障する可能性の高いセクションの交換と比較して、資金が基本的に無駄となる。故障は、より費用のかかる緊急交換を必要とし、カスケード故障のリスクも持っている。ケーブル、ジョイント、ターミネータ、および変圧器の順位付けケーブル、ジョイント、ターミネータ、および変圧器は、かなり大きな集団を持つフィーダの構成要素である。多構成要素フィーダの個々の構成要素がどのように故障するかをモデル化することにより、フィーダ故障の理解がさらなるレベルに到達する。構成要素の特徴は、フィーダに関してまとめられた同様の特徴と比較して、局部的な故障に対してより直接的に関連し、非集約形式で保持され得る。例えば、構成要素のモデル化タスクの特徴が、1950年にOkoniteによってPILCセクションが製造されたものであることを符号化し得るのに対して、フィーダのモデル化タスクの特徴は、代わりに、そのフィーダに関して40年を超えるPILCセクションの総数を符号化し得る。順位付け構成要素により、信頼性向上のために影響を受けやすいフィーダを選択した後にフィーダの順位付けによって導かれる、より望ましい意思決定支援が可能となる。予算制約によりフィーダ全体の交換が妨げられる場合には、構成要素の順位付けが、故障に対する故障発生度による構成要素の優先順位付けを可能にする。最終的に、構成要素の順位付け自体を使用して、フィーダ順位付けタスクの特徴を定義することができる。一般的に、ある信用割当構造によって導かれる部分全体階層学習システムを構築することができる。ConEdisonの場合、ケーブル、ジョイント、およびハンマーヘッドの順位付けに使用されたデータは、次に説明するマンホール事象予測プロジェクトに使用されたデータよりは雑音が少ないが、多様でかなり雑音が多いものであった。マンホールの順位付け火災および爆発を含む少数の重大なマンホール事象が、毎年多くの都市で発生している。これらの事象は、通常、二次ネットワークにおける低電圧ケーブルの絶縁破壊によって生じる。絶縁破壊は長期間にわたり得るので、過去の事象の特徴から未来の深刻な事象を予測しようとすることは合理的である。事象は、2つの多少単純化したカテゴリーである、深刻な事象火災、爆発、重大な発煙を起こしたマンホールおよび潜在的前兆事象バーンアウト、点滅光等の範囲内であると考えられる。潜在的前兆事象は、エリア全体に及ぶネットワーク問題の指標となり得る、あるいは、1~2個のマンホールのみに影響を与える局所的問題が存在することを示し得る。多くの電力会社は、発信者による速記録であるトラブルチケットの形式で、過去の全ての事象の記録を保持している。ニューヨーク市の発煙を起こしたマンホール事象のチケット例を図3に示す。本明細書に開示される機械学習技術は、効果的にこれらのチケットの処理を行うことができる。MTBF平均故障間隔のモデル化信頼性性能の測定基準は、修理可能な構成要素またはシステムの平均故障間隔MTBFおよび修理不可能な構成要素の平均故障時間MTTFである。無駄のない管理では、MTBFは、一般的な尺度または信頼性性能である。一旦信頼性を数値化すれば、費用対効果分析を実施することができ、交換方針、検査方針、および信頼性向上プログラムの計画を立てることができる。フィーダは、MTBFが適用可能な故障し得る複数の構成要素から成る。ジョイントが一旦故障すると、それが交換されるので、代わりにMTTFが適用可能となる。一般的に、フィーダの様な構成要素または複合システムの故障率は、その寿命に亘って変化するMTBFを有する。新しいもの、または保全が行われたばかりのものが、初期故障としても知られる早い時期の故障を経験する場合がある。その後、システムは、より低い故障率の中年期に落ち着き、最終的に、それらの寿命の最後で、故障率が増加する。図4を参照。電力産業の初期からのケーブルタイプの選択肢であるが、現在ではほとんどの公益事業者が段階的に廃止を行っているPILCケーブルは、非常に長い寿命を持つことが可能で、それらの寿命末期のサインを決定することは困難である。変圧器の場合は、故障率の増加により経年劣化を示す。送電網の故障予測の方法およびシステム一般的目標は、知識発見、すなわち、暗示的で、新規の、潜在的に非常に有用である情報をデータ内で見つけ出すことである。Hardingらは、製造における知識発見の概要を提供している。一般的なCRISP-DMのフレームワークは、潜在的に極めて生のデータのためのデータ処理を取り込んでいるが、従来のデータベースからの知識発見KDDの概要は、これを包含していない。ここに提示する一般的プロセスは、CRISP-DMの特別なケースと見なすことができるが、データベースを構築する際に伴う大量のデータクリーニングおよび処理により、KDDの範囲外のものである。送電網データに関する一般的な知識発見プロセスを図5に示す。データは、まずクリーニングされ、正確にクエリーを行うことが可能な単一のデータベースに統合される。次に、適切な時間尺度に亘る1つまたは複数の機械学習問題を定式化する。特定の実施形態では、機械学習モデルに使用される特徴は、その分野の専門家にとって有意なものである。機械学習アルゴリズムのパラメータは、調整または相互検証によるテストが行われ、データベース内に存在しないデータに対する予測精度ブラインド予測テストに関して評価される。分野の専門家は、経営管理ツールを用いてモデルの評価も行い、改善点通常、データの最初の操作およびクリーニング時のものを提案する。データ処理/クリーニングは、その結果生じるモデルの完全性を確実にするための重要要素である。この見解は、知識発見において顧みられないことの多い前処理および後処理ステップは、現実のデータマイニングアプリケーションの成功を決める最も重要な要素であると述べるHsuらの見解と一致する。データクリーニング問題は、文献において、例えば、電子商取引において、広範囲に説明されている。多くの場合、機械学習技術の適用により、直接的にデータクリーニングステップなしに、有用または有意なモデルがもたらされることはない。電気事業における適用では、これらのデータは、極めて生のものでもよく、データは、事象の時間または構成要素の識別を記録する方式が異なる、会社全体の多様なソースからのものでもよく、不完全または非常に雑音の多いものでもよく、多数の自由形式のテキスト文書例えばトラブルチケットを含んでいてもよい。データ処理は、データ入力の上記例を処理すること等により、機械学習モデルに使用されるデータの解釈を完全に定義する。この処理は、多様なソースからのこれまでのデータを、学習のための使用可能な予測特徴およびラベルに変換する。データクリーニングには、パターンマッチング例えば、構造化または非構造化データ中で正規表現を見つけ出す、情報抽出、テキスト標準化、非一貫性を見つけ出すための重複データの使用、関連または重複記録の推論等の多くのステップが含まれ得る。予備的統計は、データが欠けているか否かの評価、および推論結合に対するサニティーチェックに使用することができる。推論結合とは、少なくとも1つの推論に基づいて、複数の生データ表を1つのデータベースに一体化させることができるプロセスである。推論結合は、データクリーニングの重要要素となり得る。推論結合のために基本的パターンマッチングおよび統計を使用することの背後にある論理を示す一例は、どのケーブルがどのマンホール内に入るかを決定するために、ニューヨーク市のマンホール事象プロセスに関する生のマンホールデータに主要ケーブル記録を一体化させることである。主要ケーブルは、2つのマンホールを接続する1つのマンホールのみに入る引き込みまたは街灯ケーブルとは対照的である。ケーブルデータは、マンホールの場所データのソースとは異なる公益事業者の経理課に由来し得る。マンホール対ケーブルの未加工の結合3つのフィールドである、マンホールタイプ、番号、およびローカル3ブロックコードの結合体である固有のマンホール識別子に基づくでは、ケーブル記録の約半分のみと一致する。ケーブルデータに対して行われる1回目の修正には、スペルの標準化および隣接の3ブロックコード隣接の3ブロックコードは、しばしば誤って境界線のマンホールに入力されるに対する一致を見つけ出すことが含まれる。次の回の修正では、主要ケーブルが限られた長さを持つという事実が用いられる:ケーブルの2つの端部の一方のみが、1つのマンホールと固有に一致し、他方の端部に関して、可能性のあるマンホールが幾つかある状態では、最も近いマンホールが選択されるとり得る中で最も短いケーブル長さ。この処理により、ケーブル記録の約4分の3の一致が生じる。しかしながら、ケーブル長さのヒストグラムは、これらの結合された記録の約5が、現実であるには長すぎるケーブルを表していることを示す。これらのケーブルを用いて、再び結合のトラブルシューティングを行うことが可能である。統計は一般的に、他の関連データに適切に結合されていないデータポケットを見つけ出す一助となり得る。データは、静的ケーブル数、接続性等のネットワークのトポロジーを表す、半動的時折、またはセクションが除去または交換される際に位相的に-ほぼ永久的、および動的リアルタイムで、タイムスタンプを有するとなり得る。動的データは、電子的に測定可能である例えば、フィーダ負荷測定、あるいは、故障が生じた際に測定可能である例えばトラブルチケット。半動的および動的データに関しては、機械学習の特徴およびラベルとして、集約の時間尺度を選択することができる。データは、構造化テキストまたはカテゴリーデータ、数値データ、または非構造化テキスト文書でもよい。上記4つのアプリケーション全てに関して、機械学習モデルの形成、トレーニング、および過去のデータに対する相互検証を行うことができ、機械学習モデルは、例えば、順位付けまたはMTBF測定を用いたより最近のデータに対するブラインドテストを用いて、評価エンジンにおいて評価され得る。機械学習のための特徴およびラベルの形成と、機械学習アルゴリズムとを以下に説明する。評価エンジンにより、最初の処理に対する変更が生じることが多い。これらの修正は、順位付け問題にとって重要となり得る。リストの一番上が最も重要である場合が多い順位付け問題では、リストの一番上が、間違った、または不完全なデータ処理によって生じた異常値で完全に占められる可能性があり、従って、リスト全体が完全に無用である。これは、推論結合に雑音が多い場合に特に起こり、フィーダが2~3の余分な故障事象に間違って関連付けられると、このフィーダが特に損傷を受けやすいかのように見える。その一方で、順位付けが行われたリストの一番上の構成要素の事例研究を行うことにより、この種の異常値のトラブルシューティングを行うことが可能である。順位付けアルゴリズムに関しては、通常、順位統計を用いて評価が行われ、順位付けが行われたリストは、例えばROC受信者動作特性曲線として視覚化することができる。サンプルの評価測定基準には、以下のものが含まれ得る:トップkの成功割合:順位付けが行われたリストのトップk以内で故障した構成要素の割合。AUCまたは重み付きAUC:ROC曲線の下の領域、または以下に定式化するWilcoxonMannWhitneyU統計。AUCは、リスト内の誤って順位付けられたペアの合計に関連付けられる。重み付きAUC測定基準例えば、以下に説明するP-NormPushアルゴリズムに使用は、リストの一番上が最も重要である場合により有用である。MTBFおよびMTTFは、直接的に評価を行うことが可能である。希事象予測フレームワークにおける順位付けのための機械学習方法機械学習における順位付けのサブフィールドは、情報検索IR団体がこれらの方法の開発および使用を大規模に開始したので、ここ数年の間に急速に拡大したLETORウェブサイトおよびそこの参考文献を参照。順位学習LearningtoRankは、最近では、機械学習におけるYahooの主要な科学的挑戦の1つであると見なされている。順位付けアルゴリズムは、情報検索の域を越える適用に簡単に用いることが可能であり、我々の興味は、配電網の構成要素の順位付けを行うために、順位付けアルゴリズムを開発および適用することにある。IRにおいては、その目標は、所与のクエリーに対する関連度の順に一連の文書の順位付けを行うことである。電気構成要素の順位付けおよびIRの両方に関して、リストの一番上は、最も重要であると考えられる。ここで考える順位付け問題は、教師あり学習supervisedlearning問題の一般カテゴリーに該当する。教師あり学習では、その目的は、所与のデータ集合トレーニング集合と呼ばれるから関数fを構築することである。トレーニング集合は、未知の確率分布からランダムに抜き出されたものであると仮定することができ、各々が特徴すなわち属性のベクトルおよびラベルすなわち所望の出力によって表される一連のオブジェクトから成る。その目的は、同じ分布から抜き出された新しいオブジェクトのラベルを予測する関数を構築することである。所与の学習問題に関して、損失関数Rf、データまたはその関数に関する品質測定基準を定義することができる。この品質測定基準は、その目的に応じて、誤順位付け損失、回帰損失MTBFで使用、誤分類損失等であり得る。例えば、関数fは、経験的リスク最小化を用いて構築される場合が多く、fは、トレーニング集合に関してRを最適化することによって選択される:高次元でのオーバーフィッティングを避けるために、関数Fのクラスは、特徴の線形結合の集合である。このアルゴリズムは、評価基準Rf、トレーニングデータのみを最適化するので、これらのモデルは、2つの目的を兼ねてはいない。順位付けモデルは、必ずしも、MTBF基準に対して評価された時のMTBF予測と同程度に正確とはならない逆もまた同様。以下では、バッチ型教師あり順位付けbatchsupervisedrankingのための機械学習アルゴリズムおよび評価基準を開示する。フィーダ故障の順位付け、ケーブル、ジョイント、およびハンマーヘッドの順位付け、およびマンホール事象の順位付けを、バッチ型教師あり機械学習アルゴリズムを用いて構築することができる。機械学習アルゴリズムの具体的な選択は、必ずしも、この分野における成功の主要素ではなく、むしろ、成功への鍵は、上記の通り、データクリーニングおよび処理であり得ることに注意する必要がある。機械学習の特徴およびラベルが上手く構築されていれば、妥当なアルゴリズムであれば十分に機能する。その逆もまた適用でき、下手に構築された特徴およびラベルでは、アルゴリズムの選択とは無関係に、有用なモデルを生み出すことはない。教師ありバイパータイト順位付けタスクにおいては、その目的は、ある特定の属性を処理する確率に従ってランダムに抜き出された例集合の順位付けを行うことである。同じ未知の分布から抜き出されたトレーニング集合からスコア関数を構築する。形式上、トレーニング集合は、ラベルを有する例から成る:ここでは、各例は、特徴値のベクトルによって特徴付けられる:この場合、これらの例は、電気構成要素であり、予測を行いたい属性は、ある一定期間内に故障が生じるか否かである。特徴は、構成要素の過去の実績や製造業者等を符号化する。例えば、xは、ハンマーヘッドであり、そのハンマーヘッドが10年未満のものであれば、hjxは1であり、そうでなければ、hjxは0である。スコア関数は、特徴の線形結合となるように選択される:順位付けタスクの目的は、例が抜き出された全未知分布に対して計算される、順位付けが行われたリストの統計を最小にすることである。この未知の分布は、特徴値例えば、可能なハンマーヘッドのクラスに関する可能性の完全集合を表す。可能な目的の1つは、ランダムに選択された新しい例ペアが誤って順位付けられる確率を最小限に抑えることである:PDの表記は、X×{-1,1}の分布Dからのx,yおよびx-,y-のランダムな抜き出しに対する確率を表す。例えばこれは、故障を起こさなかったハンマーヘッドが、故障を起こしたハンマーヘッドよりも影響を受けやすいと誤って順位付けられる確率である。分布Dは未知であるので、トレーニング集合に対して誤順位付けエラーを最小限に抑えるリスク最小化を用いて、スコア関数を構築することができ、これは、その解が全分布に対する一般化を行うことを期待したものである。確率的一般化の限界を用いて、理論上、この種の手法を正当化する。1に対応する経験的リスクは、トレーニング集合内の誤って順位付けられたペアの数である:ペアワイズの誤順位付けエラーは、ROC曲線の下の領域の負、または同等に、Wilcoxon-Mann-WhitneyU統計に直接関連し、その唯一の違いは、上記の定義において、同順位が誤順位付けとしてカウントされることである。自然アルゴリズムは、スコア関数としてのλに対してR1のミニマイザminimizerを用いる。このアルゴリズムに対して3つの潜在的欠点が存在する:第1に、これが直接的にR1fλを最小化することが困難なNPであることである。第2に、誤順位付けエラーR1fλは、故障予測問題において、リストの一番上の誤順位付けがより重要であると考えられるべきであることが明白であるにもかかわらず、リストの一番上の誤順位付けが、下に向かう誤順位付けと同等にカウントされるという意味で、全ての誤順位付けを同等に考える。第3の欠点は、高次元での一般化予測能力を可能にするために通常課される正則化の欠如である。これらの問題全てに対する救済策は、上記トラップのいずれにも陥らない、順位付けを目的とする以下の一般的定式化の特殊ケースを用いることである:式中、gは、価格関数と呼ばれ、lは、損失関数と呼ばれる。R1fλは、lz=1z≦0およびgz=zであるRlfλの特殊ケースである。あるいは、その目的は、指数関数的損失lz=e-z、またはSVMサポートベクトルマシンヒンジ損失lz=1-zが使用される際のλにおける凸であり、他の幾つかの凸損失関数も使用することができる。正則化項に使用されるノルムは、一般的に、最も簡単なケースではである再生核ヒルベルト空間SVM用のノルム、またはL1ノルムである。定数Cは、相互検証により設定することができる。目的2の特殊ケースは、ヒンジ損失、価格関数としてgz=z、および再生核ヒルベルト空間正則化を使用するSVMRank、指数関数的損失は使用するが、正則化は使用しないRankBoost、およびP-NormPushである。P-NormPushは、価格関数gz=zpを用い、これは、pが大きい場合に、目的の値が最も高く順位付けられた負例によって主に決定されることを強制し、指数pは、ソフト最大値として機能する。目的の指数のほとんどがリストの上部にあるので、アルゴリズムは、上部により集中する。完全なP-NormPushアルゴリズムは、以下である:ベクトルλは、例えば傾斜降下により、計算を行うことが難しくはない。テスト集合では、スコアは、として計算され、例は、スコアによって順位付けが行われる。ある実施形態では、分析中の構成要素がマンホールである場合に、P-NormPushが使用される例えば、マンホール事象予測ツールとして。別の実施形態として、L2正則化を用いたSVMアルゴリズムは、フィーダ故障ツールとして、すなわち、分析中の構成要素がフィーダである場合に、使用することができる。バッチ型教師あり順位付け方法の場合は、希事象予測フレームワークにおいて故障予測が行われ、これは、その目的が、ある一定予測間隔内の事象を、その間隔以前のデータを用いて予測することであることを意味する。予測間隔の選択は、機械学習問題のラベルを決定する。具体的には、構成要素iが予測間隔中に故障した場合には、yiは1であり、そうでない場合は、-1である。特徴は、予測間隔以前の期間から得られる。例えば、図6に示されるように、2010年に関する脆弱性について構成要素の順位付けを行うことが目的である場合は、2009年より前に得られた特徴および2009年から得られたラベルに対してモデルのトレーニングが行われる。テスト用の特徴は、2010年以前のデータから得られる。予測間隔長さの選択は、アプリケーションに依存し、間隔が小さすぎれば、予測は非常に難しくなり得る。長さが大きすぎると、有用となるには予測が粗くなりすぎる場合がある。ニューヨーク市のマンホール事象予測の場合、図6に示されるように、選択されたこの期間は1年であるが、当業者が追加の期間を選択することは可能である。マンホール事象予測のために、図6の方法を用いて時間集約を行う。フィーダ故障の順位付けに関連して、時間シフトされた特徴が用いられる、より複雑な時間集約スキームを説明する。これらの原理は、マンホールの順位付けを含む本明細書に記載の他の全てのアプリケーションに対して同等に適用される。MTBFは、故障率によって非直接的に推定することができ、故障率は、予測された率の逆数を取得することによってMTBFに変換される。故障のない良好なフィーダは、無限のMTBFを有するという数値的理由から、MTBFではなく、故障率が推定される。故障率は、回帰アルゴリズム、例えば、SVM-Rサポートベクトルマシン回帰、CART分類回帰ツリー、ランダムフォレストRondomForest等のアンサンブルに基づく技術、および例えばコックス比例ハザードCoxProportionalHazardの統計的手法による推定が可能である。具体的プロセスおよび課題各電気信頼性タスクに固有のデータ処理および機械学習課題に対処するように、一般的プロセスを適応させることができる。ある具体的な非限定的実施形態による、フィーダの順位付けの課題およびConEdisonのために開発されたフィーダ故障の順位付けプロセスOutageDerivedDataSets-ODDS停電導出データセットとも呼ばれるの詳細を開示する。次に、別の実施形態例として、ケーブル、ジョイント、およびハンマーヘッドに関するデータ処理課題を開示する。マンホール事象予測プロセスを次に開示し、最後に、他の具体的な非限定的実施形態として、MTBF推定プロセスを開示する。フィーダ故障の順位付けフィーダ順位付けタスクの場合、ある特定の実施形態においては、フィーダを構成する基本的構成要素の特性、電気負荷流動シミュレーションから得られた電気的特性、およびフィーダに取り付けられたリアルタイムテレメトリからの動的データを含む、フィーダの物理的特性から特徴を得ることができる。一部の追加的特徴は、分野の専門家によって開発された公式から計算することができる。フィーダの物理的組成に関するConEdisonのデータは、雑音が多い場合があり、データベース入力のエラーや、あるフィーダから別のフィーダへの構成要素の再配線により、システムの現状の完全なスナップショットを得ることが困難となり得る。さらに、構成要素の集約を処理する必要があり、典型的なフィーダは、100を超えるケーブルセクション同様の数のジョイントによって接続されているから構成され、数十の変圧器で終結している。単一のフィーダに関しては、これらの下位構成要素は、様々な種類および年齢の寄せ集めとなり得、例えば、新品のケーブルセクションが、何十年もたったケーブルセクションに接続される場合がある。このロールアップ問題を解決するために、最大値、平均値、90パーセンタイル最大値に類似するが異常値は回避する、および電気的特性例えば、様々なネットワーク状態の下で、フィーダによってどのくらいの電流搬送が見込まれるかを調べることを含む、多くの手法を採用することができる。電気的特性は、それらを生成する電気負荷流動シミュレーションが所与のシステムモデルの正確さに依存するので、不明確である。動的データは、物理的データと同様の問題を提示するが、この場合の課題は、空間に代わり、時間の集約となり得る。テレメトリデータは、毎秒数百回電力品質データの場合から1日に2~3回のみの測定気象データまで様々に異なる率で収集される。これらは、再び最大値または平均値等の関数を用いて、異なる時間窓を使用して、経時的に集約されてもよい。一部の時間窓は、比較的単純なものであるが例えば、15または45日間に亘って集約、他の時間窓は、システムの周期性を利用して図7を参照、最新のデータに加えて、前年またはここ数年の同じ時期からのデータに亘って集約を行う。フィーダの順位付けアプリケーションの課題の1つは、不均衡なデータ/故障クラスを特徴付けるデータの不足により、一般化に問題が生じ得ることである。具体的には、主要配電フィーダは、様々な種類の故障を起こしやすく、各種類の事象に関してトレーニング例がほとんどない場合があり、それによって、統計的規則性を確実に抽出すること、または信頼性に影響を与える特徴を決定することが困難となる。例えば故障は、自動変電所継電器OpenAutoまたはOA、例えば保全または検査のためのネットワーク内の他のフィーダのシャットダウン、経年劣化、電力品質事象例えばスパイク、過負荷季節的変動があり、夏の熱波は特に問題となる、既知の壊れやすい構成要素例えばPILCケーブルおよび他のセクションにPILCを接続するジョイント、危険な状態にあるトポロジーカスケード故障が生じ得る場所、出来栄えの問題、HiPot高電位テストのストレス、および初期故障と呼ばれる、短期間の内に複数の故障をもたらし得るフィーダの電源停止/再通電によって引き起こされる非常遮断によるものの場合がある。他のデータ不足問題は、フィーダの寿命の幅によって引き起こされる:一部のフィーダは、比較的新しく、非常に長期間例えば5年を超えて存続するが、他のフィーダは、短命2~3日以内の間隔での故障の場合がある。さらに、まれな季節的影響夏の高温等が、フィーダの故障率に影響を与え得る。従って、一般化を難しくする、トレーニングデータにおける相当な不均衡が存在する。これらの潜在的な問題に対する解決法を以下に説明する。ある特定の実施形態では、センサによって検出された何らかの不良により、緊急変電所継電器によってフィーダ全体が自動的に接続を遮断されるという、最も深刻な故障の種類に着目する。データ集合を生成するための現在開示のシステムは、まれな正例フィーダ故障を用いた学習という課題に対処することができる。実際のフィーダ故障事故は瞬間的なものであり、その瞬間のシステムのスナップショットは、たった1つの故障例を有する。データのバランスをより良くするために、図6に示される希事象予測手順を用いて、ある時間窓の間に故障を経験した例を正としてラベル付けすることができる。しかしながら、これらの例に関する動的な特徴は、予測期間前の時間枠から構築され、従って、故障時の正確な状態を表すものではない。このことは、動的データの一部が故障直前の期間の予測値のみを有し得るので、問題となり得る。この問題を解決するために、時間シフトされた正例への切り替えが可能で、正例は、故障が発生した直前に捕捉された動的特徴を用いて、予測期間内の過去の停電から作成される。これにより、モデルが故障の短期前兆を捕捉することが可能となる。非故障負例のクラスは、システム内の全てのフィーダの現在のスナップショットの特性を用いて計算することができる。本明細書においてOutageDerivedDataSetを表すODDSと称されるこの手法は、故障の直前の動的データを捕捉するだけでなく、故障データにおいて自然に生じる正例および負例間の大きな不均衡を低減する一助となる。図7は、この特定の実施形態による、モデルのトレーニングおよびテストに用いられる期間の一例を示す。現在開示のフィーダ故障順位付けアプリケーションによって取り上げられ、対処された別の課題は、コンセプトドリフトconceptdriftであり、これは、故障パターンが時間と共にかなり急激に変化することにより、過去のデータに対して生成された機械学習モデルが現在の設備に関する未来の故障パターンを完全に表すものではない可能性があることを意味する。特徴は、使用されなくなる、または質が変化する場合がある。これの原因には、1構成要素に対して修理が行われた結果、未来の故障の性質が変化する、2現在の設備とは異なる故障特性を持つ新しい設備、3故障モードの季節的変動例えば、夏のフィーダ故障の高い可能性が含まれる。この課題に対処するために、ODDSは、現在のデータセットに対して比較的短期間で定期的に例えば4時間ごとに、新しいモデルを学習する。この特定の実施形態によるシステム全体の図を図8に示す。数多くの経営管理アプリケーションにおいて、出力データレポジトリOutputDataRepository内のデータを使用して、グラフィック表示およびマップオーバーレイを用いて、リスク領域を強調することができる。多くの実生活での適用などの場合、アプリケーションは欠測データの問題に直面し得る。平均値代入mean-imputation等の技術を用いて、欠測値を補完することができる。ケーブル、ジョイント、ターミネータ、および変圧器データの処理フィーダ構成要素の順位付けの構築に関する主要課題は、フィーダに関する順位付けの構築の際に直面する主要課題である、これまでの企業データの使用およびデータの不均衡問題と多少重複する。理想的には、各構成要素の特徴と、故障時にそれが経験していた接続性、環境的、および動作的状況との一貫性のある完全な集合を組み立てることができるべきである。入手可能なデータを用いて、これらの状況を正確に再び作り出すことは不可能な場合がある。ConEdisonでは、ケーブル、ジョイント、およびターミネータの順位付けに使用されるケーブルデータは、ビジョンマッピングVisionMappingシステム内に存在し、システム内のケーブルの現在のレイアウトのみを表すように設計されたものであり、過去の特定の時期のレイアウトを提供するために設計されたものではなかった。データアーカイブの試みが開始され、これは、公益事業者により入手可能となるケーブルデータ、例えばConEdisonのネットワーク信頼性指標プログラムのために捕捉されたケーブルデータの他のスナップショットに依存するものでもあった。ニューヨーク市のジョイントに関するトレーニングデータの生成は、特に難易度が高いものであった。ジョイントは、フィーダ内で最も弱いリンクであり、熱に弱い特定のジョイントタイプは、熱波の期間に故障率が加速する。ConEdisonは、CAJACと呼ばれるフィーダ構成要素の故障に関するデータベースを保持する。これは、ジョイントの故障データを詳細にキャプチャする。ConEdisonは、故障した構成要素の原因究明を行い、発見した故障理由は、このデータベースにキャプチャされる。ジョイント故障データは詳細に記録されるが、送電系統内に設置された一連のジョイントの完全なリストが存在しない場合がある。この一連の設置ジョイントは、主にケーブル間の接続から補完される必要がある。さらに、マンホールにおいて接続を行うために使用される、インサートと呼ばれる短い長さのケーブルは、ビジョンマッピングシステムにおいては捕捉されないので、一般的に言って、いずれのマンホールにおいてもジョイントの数のみが推定され得る。また、非常に古いジョイントの場合は、ジョイントの性質ジョイントの種類、製造業者等は、設置年月日から推論されなければならなかった。これは、設置年月日において実施されていた方針がそのジョイントに用いられたと仮定することによって行うことができ、これにより、我々が製造業者および使用された技術を推論することが可能となる。推論結合を用いて、幾つかのデータソースを統合し、ConEdisonの経理課からのデータ、検査記録データベース、および溶解ガスデータベースを含む変圧器データベースを作成した。変圧器の順位付けは、幾つかの意味的課題を持つ。多数の異なる変圧器の設計および製造業者が存在し、変圧器クラスのフルセットは、地方の公益事業者の専門家のみが知っており、予測的機械学習アプリケーションにおいて使用するために譲渡されることは決してない場合がある。また、変圧器の集団に対して、ConEdisonによる能動的な監視および積極的な交換これは、故障を起こさなかった変圧器がいずれにせよ交換された場合があることを意味するが行われ、右側打ち切り変圧器の一生におけるある時期以降の欠測情報を意味するにつながることに留意されたい。さらに、時には、故障前に変圧器の交換が行われていたので、いつ故障が生じたかを決定することが難問であり、故障の不正確な割り当てにより、機械学習にラベルバイアスが生じることとなった。ターミネータ等の、複数の役割を持つ、または複数種類の構成要素間のインタフェースとして機能する構成要素は、複数のデータベースを1つにまとめることによって、その構成要素に関する全状況を捕捉するという課題を提示する。ハンマーヘッドこれは、変圧器に対するケーブルのターミネータの一種であるの順位付けを行うために、接合チケットデータ、ケーブルデータ、および変圧器データ変圧器データ自体が大きなデータベースの以前の結合から得られたものである場合を結合したデータベースの構築を行った。全てのデータセットが日付の記録に関して同じ様式を用いるわけではなく、一部のケースでは、日付入力は、仕事が行われた日付を表し、他のケースでは、日付は、データ入力日である。時には、時間がGMT、EDST、またはEDTで提供されたかに基づいてタイミングの混乱があり、これは、機械学習システムが完璧な予測ではあるが、間違った理由で予測を行うケースにつながる場合もある:システムは、不可避の故障結果を検出するように学習したものであるが、この場合、これらの結果は、データのタイミングの歪みにより、明らかに停電より以前に遡るものであった。マンホール事象の順位付けマンホール事象予測の主な課題の1つは、多くのデータソースの内のどのデータソースと、これらのソース内のどのフィールドとを信頼すべきかを決定することであった。マンホール事象予測プロセスに使用されるデータには、インフラに関する情報、すなわち、マンホールの場所や情報の表、およびConEdisonの経理課からの最近のケーブルデータのスナップショットケーブルの種類、ケーブルの両端のマンホール、設置年月日;検査者によって記入された5年間の検査報告書;および最も重要である事象データが含まれる。事象データは、幾つかの異なるソース:構造化フィールドおよび非構造化テキストの両方を含んだECSEmergencyControlSystems緊急制御システムのトラブルチケット、マンホール事象ELINと呼ばれる-ELectricalINcidentsに関する構造化データの表、および感電や電圧印加設備事象ESR/ENEと呼ばれるに関する第3の表に由来したものであった。これらのデータは、図9に概要を示すマンホール事象予測プロセスへの入力であった。トラブルチケットは、非構造化テキスト文書でもよいので、学習問題用にチケットの表現を定義する必要があった。この表現により、事象の時間、場所、および性質深刻度に関する情報を符号化することができる。チケットのタイムスタンプは直接使用することができるが、場所および深刻度は、以下に記載するように、推論されるおよび/または学習される必要がある。事象の場所は、通りの住所例えば、GREENWHICH通りの325番地、チケットのテキストにタイプされた構造名S/B153267、および時には3つの表の構造化フィールドに含まれた構造名チケットのフロント部、ELINまたはESR/ENEを含む、トラブルチケットに示される場所情報の幾つかのソースを用いて推論されたものであった。全ての場所情報は、手作業でタイプされたものであり、これらのデータは、非常に雑音の多いものであり例えば、サービスボックスという用語は、少なくとも38の異なる様式で書かれていた、完全な1つの情報ソースは存在しなかった。信頼できる場所データを得るために、データの冗長性を利用した:情報抽出技術を用いて、チケットテキストから構造番号の抽出を行った図10を参照。次に、チケットのジオコーディングを行い、事象のおおよその場所を決定した。ジオコーディングされた住所が、チケットに名称が記された構造の近距離200m内に存在しなければ、その情報の廃棄を行った。残りの2度検証を行った一致を用いることにより、チケットと、事象に関与したマンホールとの同定を正確に行った。事象の深刻度を決定することも必要であったが、ECSトラブルチケットは、事象自体の記述を含むように設計されたものではなく、深刻度を直接符号化するための構造化フィールドは存在しないが、その一方で、チケットは、事象の性質を符号化するように設計されたトラブルの種類のフィールドを有する例えば、地中AC事象のUAC、点滅光のFLT等。元来、トラブルの種類は、事象の深刻度を特徴付けるために用いられたものであり、コードMHXマンホールの爆発、MHFマンホールの火災、およびSMH発煙したマンホールを用いて、深刻な事象の識別を行った。しかしながら、トラブルの種類が専門家によるチケットのラベル付けとは一致せず、深刻度を測る正しい尺度ではないことを示した研究が後に行われた。事象の深刻度をより上手く推定するために、チケットの長さ、深刻なメタデータの存在例えばSMOKINGLIGHTLY軽度の発煙の用語、およびテキスト内にケーブルサイズが出現するか否かケーブルの交換を示すを含むチケットのテキストから抽出された情報に基づいて、各チケットの表現を作成した。この情報抽出は、GeneralizedArchitectureforTextEngineeringGATEを含むテキスト処理ツールを用いて、半自動的に行った。チケット表現を用いて、深刻な事象、可能性のある前兆事象、および非事象のカテゴリーにチケットを分類した。この分類は、手作業、規則に基づく方法、または一般的機械学習クラスタリング手法k平均クラスタリングのいずれかを用いて行った。この実施形態では、マンホール事象順位付けプロセスにおいて、チケット分類ステップおよびマンホール順位付けステップの2つの機械学習ステップが存在した。早い段階で直面した課題の1つは、希事象予測フレームワークの時間枠の選択にあった。当初は、短い時間尺度約60日が有用な予測モデルを生み出すという分野の専門家の直観に基づいて、そのような時間尺度でマンホール事象を予測する試みを行った。しかしながら、そのような短期間ではマンホール事象を簡単に予測できないことが明らかとなり、例えば、マンホール事象が前の事象後60日以内に生じることが分かっている場合、その60日以内のいつそれが生じるかを予測することは不可能に近い。実際、マンホール事象を引き起こす絶縁破壊は、数か月または数年に亘って発生する、ゆっくりとしたプロセスとなり得る。従って、図6に示すように、機械学習のために、1年の予測期間を選択した。ある最近の時点のスナップショットであるケーブルデータをその他のデータと一体化することによって、順位付けタスクのための静的特徴およびラベルの構築を行った。これは、このスナップショットが予測期間中のケーブルの数および種類を近似的に表すことを暗に仮定している。過去のある時におけるマンホール内のケーブルの正確な状態が入手可能ではない場合があるので、この仮定は必要である。しかしながら、この仮定は、普遍的事実ではなく、例えば、これは、ConEdisonの中性非通電、接地ケーブルに関しては当てはまらず、従って、中性ケーブルデータを故障予測に用いることはできない。この実施形態では、マンホールの順位付け用の主な順位付けアルゴリズムとして、P-NormPush上記に開示を使用した。MTBFプロセス先行保全に対するフィーダの仕事の価値を高めるためには、相対的順位付け測定ではなく、脆弱性の絶対的測定を可能にする推定も行う必要があったことが明白となり、他の無駄のない管理努力において見られるように、資産交換の決定の多くは、ある特定の選択が行われる場合例えば、1式のPILCケーブルの交換対同じコストの別の交換、日数の信頼性をどの程度得られるかを評価することによって行われる。ある特定の実施形態に従って、データからMTBFを分析し、統計的および機械学習モデルを用いてそれを推定するツールを次に説明する。信頼性工学および統計的生存率分析の分野は、モデル化を行い、故障率を構成要素またはシステムの特徴に関連付ける技術を提供する。このような技術の1つは、コックスの比例ハザードモデルである。乗法的に故障率に影響を与え得る共変量関係の研究が可能である。代替手段の1つは、共変量効果が予測された事象時間をある定数で乗算することであると仮定する加速故障時間モデルである。機械学習技術を用いて、同様に共変量からMTBFを推定することができる。幾人かの研究者らは、SVM回帰において制約の順序付けを行う際に打ち切りデータを処理する能力の開発を行った。図11は、クイーンズにおけるPILCケーブルの生存時間予測に対する、これらの技術の1つの適用を示す。SVM回帰を用いて、フィーダの共変量からMTBFの推定を行った。図11は、本明細書においてその内容全体が援用されるASupportVectorApproachtoCensoredTargetsPannagadattaShivaswamy,WeiChu,MartinJansche,SeventhIEEEInternationalConferenceonDataMiningICDM,2007,pp.655-660において詳細に記載されるSVCR予測結果の形式である。ニューヨーク市における評価ニューヨーク市の送電網に適用された我々の特定プロセスの結果を説明する。ConEdisonは、現在、300万を超える取引先に最大14,000MWの電気を届ける世界最大の地下電気システムを稼働している。一つの取引先が、ニューヨーク市では、オフィスビルまたはアパート全体の場合があるので、最大1,500万人に電気が供給されている。ConEdisonでは、1世紀以上前に、構成要素の製造業者、年齢、および保全履歴のデータ記録の保存を開始し、SupervisoryControlandDataAcquisitionSCADAのレベル向上により、過去15年の間に精度が大きく増した。2002年より、全ての構成要素の性能統計対投資および保全コストを自動的に計測している。ニューヨーク市の電力分配システムの基幹を成す全ての1,000を超える高電圧13~27KVフィーダの信頼性の順位付けを行うための、並びに、約150,000のケーブルセクションおよびそれらを接続する約150,000のジョイントの各々;約50,000の変圧器および変圧器をフィーダに結合させる約50,000のコネクタ;およびそれを用いて変圧器からの低電圧120~240V電力をニューヨーク市の全ての建物に分配する約150,000の二次構造マンホールおよびサービスボックス用の機械学習モデルを作成した。フィーダおよび構成要素の故障評価現在開示の機械学習モデルの性能は、故障が生じるたびに、故障したフィーダ構成要素の順位付けをチェックすることによって追跡可能である。次に、故障した構成要素図12および故障が生じた際に回路遮断器を自動的に開いたフィーダ図13の両方を示すリアルタイムROC曲線を蓄積することができる。これらのブラインドテストは、公益事業者の保全プログラムに影響を与える運用決定における使用にアルゴリズムが十分役立っているという確証を与えることができる。ODDSシステムに基づいてフィーダの故障発生度を計算する現在開示の機械学習システムは、オンライン式である。故障発生度の順位付けは、幾つかの経営管理アプリケーションにおいて使用することができる。1つには、フィーダの故障発生度に対する潜在的影響を判断するために、モデルに対して、仮説的なフィーダの修理および改善の評価を行う。その後、最も有益な保全活動が運用管理センターに伝えられる。継続的に作動する別のツールが、予想される最悪の次の故障が何か、すなわち、どのような後続の故障がシステムを最大の危険にさらすかを自動的に評価する。このアプリケーションは、ODDSによる故障発生度の順位付けと共に現在増えており、これにより、次に故障する可能性が最も高いのはどのフィーダかという追加の重要な入力が与えられる。これでオペレータは、システムに対するストレスを軽減するためにどのような行動をとるかを決定する際に、推定尤度および推定重大度の両方を考慮することができる。ODDS性能は、1つの新しいOAフィーダ故障が生じた際に、モデルからの故障発生度の順位付けを記録4時間ごとに起動することによって、リアルタイムでの追跡が可能である。ODDSシステムは、変圧器、セクション、ジョイント、ハンマーヘッド、およびマンホールを含む、起動中の全ての構成要素モデルからの順位付けを有する。さらに、ODDSは、負荷ポケットの重み、電力品質、および停電履歴の3つの動的リアルタイムシステムからの供給によって駆動される。27KVのネットワークを持つブルックリン、クイーンズ、13KVのネットワークを持つマンハッタンやブロンクスでの別々のトレーニングが、より良い結果を生み出したことが分かっている。各区内の各ネットワークのROCのAUCを使用して、ODDSシステムの性能を測定することができる図12。ODDSが最も故障を起こしやすいと順位付けるフィーダの15において故障の60が生じるところまで、機械学習システムは向上している。同じく重要なことに、1未満の故障が、ODDSによるフィーダの故障発生度順位付けの上位25のフィーダに生じる図14。MTBF評価2002年より性能向上のために予防保全作業が行われているので、平均故障間隔の改善がネットワークごとに追跡されている。この改善が有意なものであるかをテストするために、2つのサンプルの生存分布を比較するログランク検定と呼ばれる統計的検定を用いた。この場合、2009年のネットワーク毎のその年のMTBFの線形回帰の終点が、2002年の回帰の開始点から有意に向上したか否かを決定することを意図したものであった。これは、2002年のネットワーク性能が対照群であると仮定する。その結果を図15に要約する。図15は、サンプル群および対照群に関するROC様曲線を示す。この曲線は、ワーストからベストまで生存時間MTBFのログを累積的に減算することによって得られたものであるConEdisonの2009年のネットワーク信頼性指標の順位付けにおける各ネットワークの順位付けを使用し、横軸上で、左側のワーストから右側のベストまでフィーダを配置した。システムの性能は、2009年の夏までの期間を2002年夏の対照群と比較して、有意な改善を示した。実際、2009年の治療集団が2002年の対照集団に対して改善を示さなかった可能性は、10億に1つよりも小さい。累積パーセントのMTBF改善点線と2002年の対照群実線との開きが大きいほど、結果の有意水準が高くなる。例えば、2008年では、4590日のネットワーク日数の内、故障が生じなかったのは1468日、または夏の3日の内の1日であったが、2002年の対照群では、故障が生じなかったのは、たった908日または夏の5日の内の1日であった。故障が生じなかったネットワーク日数のパーセンテージが大きいほど、多重故障の可能性が低くなり、これによってもまた、ネットワーク信頼性指標が有意に改善される図16。図17は、フィーダMTBFモデルの3年の期間に亘る計画外の停電の全クラスに対する停電率の予測精度を示す。その結果は、明らかにかなり優れたものである。注目に値する研究のコンセプト:1初期故障。この研究は、初期故障、すなわち、修理されたシステムが業務を再開した後の故障する可能性の増大をモデル化したものではなかった。経験的に、約6週間の初期故障の可能性の増大を観測した。2打ち切りデータ。機械学習トレーニングサンプル内で事象が非常に希である場合には、それらの頻度を正確に予測するために学習システムを正確にトレーニングすることは不可能である。例えば、故障が3年間にたった1回であれば、2つの期間データ収集の開始から事象までと、事象からデータ収集の終了までのどちらも、実際の事象頻度の正確な推定をもたらさない。以下に説明するCAPおよびCAPTシステムは、事象の数で割ったトレーニング期間長さに等しい事象頻度の推定を使用し、これは、図17に示されるものと比較して、より良いトレーニングデータと、結果的に、良い資産に対するより正確な推定とにつながる方法である。マンホール事象の順位付け評価:マンホールの順位付けの最新の評価は、ブロンクスの2009年の事象を予測するためのブラインドテストであった。データベースは、2007年までのデータと、不完全な2008年のデータとを有し、2009年以降のデータは有していない。ブロンクスには、27,212のマンホールが存在する。ブラインドテストは、以下を示した:順位付けが行われたリストの最も高リスクの102721/27212が、深刻な事象を経験したマンホールの448/18を含んでおり、順位付けが行われたリストの最も高リスクの205442/27212が、深刻な事象のトラブルホールtroubleholeの5510/18を含んでいた。図18は、全順位付けリストのROC曲線を含む。プロジェクトの開始前には、そもそも非常に雑音の多い二次データからマンホール事象が予測できるか否かが不明であった。これらの結果は、予測を行うためにマンホール事象をモデル化する価値が確かにあることを示している。管理ソフトウェア結果を有用にするため、かつ、知識発見における支援を行うために、インタフェースの開発を行った。CAPContingencyAnalysisProgram非常事態分析プログラムCAPは、主要制御センターにおいて使用されるツールである。これは、主要フィーダケーブルの停電に関連する情報を1つにまとめる。非常事態が生じると、さらなるフィーダが故障する可能性に関してネットワークを先制的にモデル化するアプリケーションが使用中となるCAPツールに統合される。オペレータに新しい重要な1つの情報を与えるフィーダ故障発生度指標上記に記載が提供され、これは、どのフィーダが次に故障する可能性が最も高いかの指標である。オペレータは、カスケードの防止に向けて労力および資源の配分を決定する助けとして、この情報を使用できる。最悪の結果のフィーダが、故障の可能性が最も高いフィーダと同一ではない場合があるので、オペレータは、必ずしも故障の可能性が最も高いフィーダに対して全資源を割り当てる選択をするとは限らないことがある。CAPTCapitalAssetPrioritizationTool資本資産優先順位付けツールCAPTは、技術者や管理者がニューヨーク市のフィーダシステムのアップグレードを計画する支援を行うための高度なメカニズムを提供するアプリケーションである。グラフィックインタフェースを用いて、ユーザは最初に、自分達が行いたい作業に関する制約を入力する。例えば、ユーザは、区またはネットワーク、1つまたは複数の特定のフィーダセクションまたはフィーダセクションの種類、割り当てられる金額等を指定することができる。次に、CAPTは、支出に見合う価値の最適化費やした金額にとって最大のシステムMTBF平均故障間隔の増加を目的とする、様々な交換戦略の利益対コスト曲線のグラフを生成する。CAPTの重要構成要素は、1変化が生じる前の両フィーダのMTBFを推定するために使用されるSVM回帰モデル、2全てのケーブルセクションおよびジョイントを最も高リスクから最も低リスクまで順序付けることにより、CAPTが交換の有力候補を決定することを可能にする故障発生度モデル、3提案された改善済みフィーダのMTBFを再推定するために使用される1と同じモデル、および3様々な交換戦略に関する利益対コストのトレードオフパレート曲線図21をユーザに対して図表形式で表示するシステムを含む。フィーダに関するモデルは、CAP用のもの、およびケーブル、ジョイント、およびハンマーヘッドのモデルと同じであるが、秋のプランニングのために過去の最も暑い夏の期間に対してトレーニングが行われたものである。マンホール事象構造プロファイリングツールおよび視覚化ツール分野の専門家による結果および方法の定性的評価を可能にするツールが幾つか開発されている。最も有用なツールは、ある特定の個々のマンホールに関する生および加工データの詳細な報告書を作成する構造プロファイリングツールレポートカードツールとも呼ばれるであった。このツールが実施される前は、マンホールの個々の事例研究には数日がかかり、不完全な研究に終わっていた。事象、マンホール、およびケーブルの場所を表示するために、背景としてGoogleEarthを使用する視覚化ツールの開発も行った。図22は、視覚化ツールからの2つのスクリーンショットを示している。関連作業アプリケーションには、電力安全侵害の予測、予報、電力システムの運用および制御、および電力システム外乱の分類が含まれる。別の技術を用いることにより得られる予測精度は、発見プロセスの他のステップを用いて、あるいは問題を異なって定式化することによって得られる精度と比較して小さい場合が多い。電力工学問題におけるデータは通常、我々のデータとは対照的に、生の形態での学習に適していると考えられている。本開示が電力工学文献とは明らかに異なる第2の理由は、電力工学団体によって開発された機械学習技術がニューラルネットワークおよび遺伝的アルゴリズム等のブラックボックス方法である場合が多いことである。ニューラルネットワークおよび遺伝的アルゴリズムは、複数の極小値を有する目標のための発見的非凸最適化プロシージャと見なすことができ、アルゴリズムの出力は、初期状態に非常に敏感となり得る。現在開示の方法およびシステムは、この問題を回避するために、凸最適化プロシージャを用いることができる。さらに、これらの種類のアルゴリズムは通常、解釈可能/有意な解を生み出さないが例えば、多層ニューラルネットワークの入出力関係は、通常解釈可能ではない、本出願の実施形態は、特徴の単純な線形結合を用いることができる。本開示は、高複雑度のこれまでの送電網データのマイニングを前例のない方法で行う際の課題に対処する。本開示は、モンテカルロシミュレーションを用いてデータの生成を行い、機械学習アルゴリズムを用いてシミュレーションした故障の予測を行う電力工学の作業の一部とは完全に対照をなす。ある意味では、本開示は、全発見プロセスを包含する、電子商取引、犯罪捜査、または内科患者処理等の他の分野におけるデータマイニングの課題と似ている場合がある。例えば、マンホール事象に関する本開示と、分野の専門家を使って発電機における周波数インシデントのラベル付けを行い、故障を正確に示す周波数信号およびラベルから機械学習モデルを構築したCornelusseらの研究との対比は興味深い。本明細書で説明したマンホール事象予測タスクもまた、分野の専門家を使って、トラブルチケットが深刻な事象を表すか否かについてトラブルチケットのラベル付けを行ったが、事象の場所を正確に示すために必要なジオコーディングおよび情報抽出に加えた、チケットのクリーニングおよび表現に必要とされる処理レベルは、チケットラベル付け機械学習タスクと機械学習順位付けタスクとの統合と相まって、後者のタスクをはるかに大きな仕事にしている。学んだ教訓ニューヨーク市の送電系統に対する我々のツールの実施から持ち帰るメッセージが幾つかある:予測は可能である。主な電力公益事業会社によって収集されたデータに基づいた、電気構成要素の故障予測の成功が示された。最初は、知識発見およびデータマイニングの手法が電気構成要素の故障を予測できるか、ましてや、先行保全プログラムに関して分野の技術者の手助けができるかは不明であった。マンホール事象プロジェクトの成功以前は、公益事業者の技術者の多くは、マンホール事象予測を現実的な目標とは見なしていなかった。トラブルチケットデータは、簡単に放置され、Fayyadらがデータの墓と見なしたものとなった可能性がある。この場合、その救済策は、入念な問題の定式化、高度なテキスト処理ツール、および最先端の機械学習技術から生み出された。データが鍵である。電力会社は既に大量のデータを収集しているが、このデータを故障予測に使用するつもりであれば、理想的には、このデータは、特定の性質を持つはずである:第1に、いつ故障が生じたか、および故障の種類入手可能であれば、原因もがデータから明らかであるべきである。第2に、データは可能な限りクリーンであるべきであり、これは、例えば各構成要素に対して固有の識別子が使用されるべきであることを意味する。また、ある構成要素を交換する場合は、交換前に古い構成要素の特性を記録することが重要であり、そうでなければ、構成要素のどの特性が、交換が行われている構成要素の特性と共通するかを決定することができない。トラブルチケットに関しては、非構造化テキストフィールドが除外されるべきではない。構造化データの分析がより簡単であることは事実であるが、その一方で、自由形式のテキストは、ずっと信頼性がある場合がある。このことは、ウェブトランザクションデータからのトラブルチケット処理に関してDalalらによっても説明されており、彼らのケースでは、40文字の自由形式テキストフィールドは、データベース中の他のどのフィールドよりも多くの情報を含んでいた。本明細書で説明したトラブルチケットの場合、自由形式テキストに基づく現在の表現は、構造化されたトラブルの種類コードと比較して、事象の深刻度をずっと確実に決定することが可能である。さらに、トラブルチケットに通常記録される情報の種類は、限られた数のカテゴリーには簡単に適合できず、時間的制約のある中で、オペレータにカテゴリーの選択を求めることは実用的ではない。非構造化テキストの分析が可能であり、実用的でさえあることが証明されている。機械学習順位付け方法は、優先順位付けに有用である。順位付けのための機械学習方法は、情報検索を除いては、多くの適用分野で使用されていない。これまでに、配電網保全の分野において、成功への鍵は、使用される正確な機械学習方法にではなく、データの解釈および処理にあることが分かっているが、これらの新しい順位付け方法は、優先順位付け問題用に精密に設計されており、多くの適用において、これらの方法が旧来の方法に対する優位性を提供できることが可能である。さらに、データ収集がより自動化されるにつれて、処理への依存性を軽減することができ、優先順位付けのタスク用に精密に設計されたアルゴリズムの使用において、多大な利点が存在する。反応型保全は、過剰処置をもたらす場合がある。傾向と呼ばれる統計的手法を用いて、ConEdisonの高電位Hipotテストプログラムが、患者すなわちフィーダを過剰処置していることが証明された。Hipotは、定義上は、意図的にフィーダにストレスを加えることによって初期の不良が故障に追い込まれる点で、予防保全である。しかしながら、特に直流電流のhipotテストでは、ConEdisonによって同等に病気であるとのスコア付けがなされたが、それに対して何の作業も行われていないプラシーボ対照群をしのぐことはなかったことが分かっている図23。一部の過剰処置を取り消すために新しい交流電流テストが追加されたところ、このテストがConEdisonシステムに最適であったため、性能レベルが向上し、対照群の性能レベルを後に上回ったであろうことが示された。その後、実際に対照群の性能よりも向上したので、ConEdisonの運用および配電工学は、自身が有する改良型の交流電流テストを追加した。機械学習、統計、予防保全プログラム、および分野の専門家の間のこの相互作用により、現在故障に対して主に反応型である大部分の公益事業者において、過剰処置が確認されるであろうと思われる。これは、自動車および航空宇宙、軍隊、並びに医療産業等の、自身のためにこれらの技術の開発を行ってきた産業を含む他の産業においても経験されている。結論これからの数十年に亘り、老朽化し、酷使された電気インフラに対する依存度が増すであろう。未来の送電系統の信頼性は、現在世界中で実施が行われている新しい先制的保全方針に大きく依存するであろう。本開示は、損傷を受けやすい構成要素の予測のための機械学習および知識発見という、効果的な方針を構築するための基本的手段を提供する。電力事業者は、故障予測および先制的保全を行うために、現在開示の方法およびシステムを用いることができる。フィーダの順位付け、フィーダ構成要素の順位付けケーブル、ジョイント、ハンマーヘッド等、MTBF推定、およびマンホール脆弱性の順位付けへのこのプロセスの特殊化を示した。ニューヨーク市の送電網への直接適用により、電力会社によって既に収集済みのデータを、送電系統故障の予測、ひいては予防に役立てることが可能であることが証明されている。"