JP2013208042A - 電力系統監視システム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明の実施形態が解決しようとする課題は、安定した電力系統の運用を可能とする電力系統監視システムを提供することを目的とする。
【解決手段】本発明の実施形態の電力系統監視システムは、電力系統監視情報を受信し、監視情報記録データとして保存する監視情報記録手段と、事象が定義された事象定義情報と、事象同士の因果関係を抽出する因果関係抽出手段と、因果関係と監視情報記録データとを比較して、事象定義情報により定義された各事象の条件付確率を計算する条件付確率計算手段と、を備える。
また、受信した電力系統監視情報と事象定義情報とを比較して、事象が発生したか否かを判断し、事象が発生したと判断した場合の電力系統監視情報を観測事象として保存する事象発生判断手段と、条件付確率表と観測事象と因果関係とに基づいて、将来または過去の設備の状態に対して確率推論を行う確率推論手段と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、電力系統監視システムに関する。

近年、地球環境問題への関心の高まりから、太陽光発電や風力発電など自然エネルギーを利用した分散型電源の電力系統への連系が急増している。これらの自然エネルギーを利用した分散型電源は、天候・気象などの自然条件によって出力変動が生じやすく、連系している電力系統の周波数変動や電圧変動に悪影響を与えてしまうという問題点がある。このような従来と比較すると不確実性がはるかに大きい状況における電力系統の監視制御の必要性が出てきている。

また、従来電力系統に関しては比較的冗長度が高い情報が得られる状況下で、観測事象と電力潮流方程式を満足する結果との差を最小二乗化する状態推定が行われるのが一般的であった。しかし、今後ＩＣＴ技術を用いた次世代送電網の拡大に伴い、電力系統がメッシュ化するなかで、電力系統の複雑性に比して十分な観測情報が得られず、従来行われてきたような状態推定が適用できないような状況下で電力系統の監視を行う必要性が生じてくることも考えられる。

ところで、不確実な情報の環境下において、意思決定を支援する方法の一つとしてベイジアンネットワークが知られている。ベイジアンネットワークは不確実な情報のもと、事象間の因果関係を表すグラフ構造をもちいて、与えられた観測事象から、推定したい事象の生起する確率を計算することによって推論を行うことが出来る。

特開２００６−９４６４９号公報

本発明の実施形態が解決しようとする課題は、安定した電力系統の運用を可能とする電力系統監視システムを提供することを目的とする。

本発明の実施形態の電力系統監視システムは、電力系統監視情報を受信し、監視情報記録データとして保存する監視情報記録手段と、事象が定義された事象定義情報と、事象同士の因果関係を抽出する因果関係抽出手段と、因果関係と監視情報記録データとを比較して、事象定義情報により定義された各事象の条件付確率を計算する条件付確率計算手段と、を備える。

また、受信した電力系統監視情報と事象定義情報とを比較して、事象が発生したか否かを判断し、事象が発生したと判断した場合の電力系統監視情報を観測事象として保存する事象発生判断手段と、条件付確率表と観測事象と因果関係とに基づいて、将来または過去の設備の状態に対して確率推論を行う確率推論手段と、を備える。

第１の実施形態における電力系統監視システム１の構成を示す機能ブロック図。 第１の実施形態における監視情報記録データＤ１２に格納されるデータの一例を示す図。 第１の実施形態における事象定義情報Ｄ１７を示すデータの一例。 第１の実施形態における因果関係抽出手段１４の動作を示すフローチャート。 第１の実施形態における因果関係グラフＤ１３の一例を示す図。 第１の実施形態における条件付確率表計算手段の動作を示すフローチャート。 第１の実施形態における因果関係グラフＤ１３と条件付確率の一例を示す図。 第１の実施形態における条件付確率表Ｄ１４の一例を示す図。 第１の実施形態における事象発生判断手段１７の動作を示すフローチャート。 第１の実施形態における確率推論手段１６の動作を示すフローチャート。 第１の実施形態における因果関係グラフＤ１３の一例を示す図。 第１の実施形態における一般化した因果関係グラフＤ１３の一例を示す図。 第２の実施形態における電力系統監視システム１の構成を示す機能ブロック図。 第２の実施形態における因果関係抽出手段１４の動作を示すフローチャート。 第２の実施形態における条件付確率表計算手段１５の動作を示すフローチャート。 第３の実施形態における電力系統監視システム１の構成を示す機能ブロック図。 第３の実施形態における電力系統予測手段２１の動作を示すフローチャート。 第３の実施形態における事象発生判断手段２２の動作を示すフローチャート。 第４の実施形態における電力系統監視システム１の構成を示す機能ブロック図。 第４の実施形態における条件付確率表計算手段１５の動作を示すフローチャート。

本発明の実施形態の電力系統監視システムについて図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
（構成）
図１は、自然エネルギー等の分散電源が連系された場合など、従来に比して不確実性が大きい電力系統を監視する電力系統監視システム１を示すブロック図である。

電力系統監視システム１は、プログラムによって実現される監視情報記録手段１３、因果関係抽出手段１４、条件付確率表計算手段１５、確率推論手段１６、事象発生判断手段１７、および事象定義登録手段１８と、メモリ・ＨＤＤ等の記憶手段に記憶される電力系統監視情報Ｄ１１、監視情報記録データＤ１２、因果関係グラフＤ１３、条件付確率表Ｄ１４、観測事象Ｄ１５、確率推論結果Ｄ１６、およびＤ事象定義情報Ｄ１７から構成される。

情報収集手段１２は、電力系統１１から電力系統監視情報Ｄ１１（具体的には周波数、電圧、発電機出力、線路潮流、調相投入量、タップ位置、遮断機入り切り情報など）を収集する。

監視情報記録手段１３は、情報収集手段１２が収集した電力系統監視情報Ｄ１１を、情報を収集した時刻とともに、監視情報記録データＤ１２に記録する。事象定義登録手段１７は事象定義情報Ｄ１７を登録する。因果関係抽出手段１４は監視情報記録データＤ１２および事象定義情報Ｄ１７から因果関係グラフＤ１３を作成する。条件付確率計算手段１５は監視情報記録データＤ１２および因果関係グラフＤ１３とから、条件付確率表Ｄ１４を作成する。

事象発生判断手段１７は、電力系統情報Ｄ１１と事象定義情報Ｄ１７とから、観測事象Ｄ１５を作成する。確率推論手段１６は観測事象Ｄ１５と条件付確率表Ｄ１４とから、確率推論結果Ｄ１６を作成する。

（作用）
次に、以上のように構成した電力系統監視システム１の動作について図２乃至図１２を用いて説明する。

監視情報記録手段１３が作成する監視情報記録データＤ１２に図２を用いて説明する。図２は、監視情報記録データＤ１２の一例である。監視情報記録データＤ１２には、「時刻」、「機器名」、「データ種別１」、「データ種別２」、および「収集値」が記録されている。ここで、「データ種別１」には、状態変化データを示すＳＶあるいは周期計測データを示すＴＭが記録されている。また、「データ種別２」には、「データ種別１」がＴＭの場合は情報収集手段１２が収集したデータの種類を記録し、「データ種別１」がＳＶの場合は機器状態が記録されている。

例えば、「時刻：８：４３、機器名：総需要、データ種別１：ＴＭ、データ種別２：総需要、収集値：12000MW」は、８時４３分の総需要が12000MWであることを示し、「時刻：８：４３、機器名：発電機Ｇ１、データ種別１：ＴＭ、データ種別２：有効電力出力、収集値：100MW」は、８時４３分の発電機Ｇ１の有効電力出力は100MWであることを示している。さらに、「時刻：８：４３、機器名：遮断機１、データ種別１：ＳＶ、データ種別２：入り／切り、収集値：入り」は、８時４３分の遮断機１の状態が入りであることを示している。

次に、事象定義登録手段１８が作成する事象定義情報Ｄ１７について図３を用いて説明する。図３は、事象定義情報Ｄ１７の一例である。事象定義情報Ｄ１７は、利用者が事象定義登録手段１８を利用することによって、事前に定義された値であり、機器における上限および下限の閾値が記録されている。事象定義には、「番号」、「機器名」、「データ種別１」、「データ種別２」、「上限／下限」、および「閾値」が記録されている。ここで、「機器名」、「データ種別１」、および「データ種別２」には、図２に示す情報と同様の情報が記録されているので、説明は省略する。「上限／下限」には、「データ種別１」がＴＭの場合は定義するデータの上限であるか下限であるかを記録し、「データ種別１」がＳＶの場合は何れも記録していない。「閾値」には、「データ種別１」がＴＭの場合には定義するデータの上限または下限の閾値を記録し、「データ種別１」がＳＶの場合は機器の正常時の状態を記録している。

例えば、「番号：１、機器名：系統周波数、データ種別１：ＴＭ、データ種別２：系統周波数、上限／下限：上限、閾値：５０．５Ｈｚ」は、系統周波数の上限閾値が５０．５Ｈｚであることを示し、「番号：２、機器名：系統周波数、データ種別１：ＴＭ、データ種別２：系統周波数、上限／下限：下限、閾値：４９．５Ｈｚ」は、系統周波数の下限閾値が４９．５Ｈｚであることを示している。また、「番号：９００１、機器名：遮断機１、データ種別１：ＳＶ、データ種別２：入り／切り、上限／下限：−、閾値：入り」は、遮断機１の正常時の状態は入り状態であることを示している。

因果関係抽出手段１４の動作について図４を用いて説明する。図４は因果関係抽出手段１４の動作を示すフローチャートである。因果関係抽出手段１４の動作は以下のステップを備える。

・監視情報記録手段１３により作成された監視情報記録データＤ１２を取り込む（Ｓ１１）。

・事象定義登録手段１８により作成された事象定義情報Ｄ１７を取り込む（Ｓ１２）。

・監視情報記録データＤ１２および事象定義情報Ｄ１７から、因果関係を抽出する（Ｓ１３）。

・抽出した因果関係を表すグラフである因果関係グラフD１３を作成する（Ｓ１４）。

ここで、因果関係を抽出するステップＳ１３について説明する。事象Ａと事象Ｂとの間に因果関係Ａ→Ｂがあるとは、数１に示す式が成立する場合をいう。

ここで、ti(X)は事象Ｘが過去i回目に発生した時刻を示し、Tsは事前に設定された値とする。また、ti(X)に添え字iがあるのは、一般に事象Ｘは何度も発生し得るため、それらを区別する必要があるからである。したがって、例えば事象Ｘが１回目に発生した時刻はt1(X)、２回目に発生した時刻はt2(X)である。

数１は、ある事象同士があまり離れた時間で発生した場合、それらの因果関係は薄いと考える。逆に短い時間間隔で発生した事象は何らかの因果関係があるとする。Tsはそのような因果関係のある事象同士を抽出するための閾値として設定する。以後、Tsを因果関係抽出閾値と呼ぶ。

次に、抽出した因果関係を表す因果関係グラフＤ１３を作成するステップＳ１４について説明する。因果関係グラフＤ１３の一例を図５に示す。ここでは、ステップＳ１３によってＡ→Ｃ、Ｂ→Ｃ、Ｃ→Ｄ、Ｃ→Ｅの因果関係が抽出された場合について示している。例えば、Ａを始点とする矢印がＣに接続し、同様にＢを視点とする矢印がＣに接続している。

ここでは、ここの因果関係同士（例えばＡ→ＣとＢ→Ｃ）は全く別々のタイミングで発生したものである場合も同一の因果関係グラフＤ１３として作成してもよい。つまり、数２および数３が成立する場合であっても、同一の因果関係グラフＤ１３として作成する。

以降、因果関係グラフＤ１３における各事象（Ａ〜Ｅ）のそれぞれをノードと呼び、Ａ→Ｂの因果関係がある場合ノードＡを親ノード、ノードＢを子ノードと呼ぶ。

条件付確立表計算手段１５の動作について図６を用いて説明する。図６は条件付確立表計算手段１５の動作を示すフローチャートである。条件付確立表計算手段１５の動作は以下のステップを備える。

・因果関係抽出手段１４により作成された因果関係グラフＤ１３を取り込む（Ｓ２１）。

・監視情報記録手段１３により作成された監視情報記録データＤ１２を取り込む（Ｓ２２）。

・各事象に対する条件付確率を計算する（Ｓ２３）。

・条件付確率表Ｄ１４を作成する（Ｓ２４）。

次に、各事象に対する条件付確率を計算するステップＳ２３について説明する。

まず、事象Ａの観測期間をＴ、観測周期をΔtとすると、観測周期ΔtをN回繰り替えすことで観測期間Tとなる（T＝Δt×N）。このとき、観測期間T中に事象Ａが観測された回数をn(A)とすると、事象Ａの発生確率を数４にて定義出来る。夫々の事象の発生確率は、監視情報記録データＤ１２に保存された過去のデータから抽出される。

また、観測周期Δt内に発生した事象は同時に発生した事象と考える。すなわち、数５が成立する場合は、事象Ａと事象Ｂは同時に発生したとする。

これにより、事象Ａと事象Ｂが同時に発生した回数をn(A,B)とすると、事象Ａと事象Ｂが同時に発生する確率は、数６で定義することが出来る。

同様に、事象Ａと事象Ｂと事象Ｃが同時に発生する確率は、事象Ａと事象Ｂが同時に発生した回数をn(A,B,C)とすると、数７で定義することが可能である。

また、事象Ａと事象Ｂが発生した場合に、事象Ｃが発生する条件付確率は数８で求められる。

ここで、上述した条件付確率を算出する一例について図７を用いて説明する。図７は事象Ａを「発電機Xの出力が上限超過」する事象、事象Ｂを「発電機Yの出力が上限超過」する事象、事象Ｃを「送電線Zの有効電力潮流が上限超過」する事象として、因果関係グラフＤ１３に夫々の条件付確率を付加した一例である。

数９は、発電機Xと発電機Zの出力が上限を超過しないときに、送電線Zの有効電力潮流が上限超過しない確率は99.5％であることを示している。数１０は、発電機Yの出力が上限を超過したときに、送電線Zの有効電力潮流が上限超過する確立は78.0％であることを示している。

次に、事象Ａと事象Ｂとが発生した場合、事象Ｃが発生する条件付確率は上述した数８にて定義されるが、書き換えると数１１にて表すことが出来る。

ここで、事象Ａと事象Ｂとに因果関係が無い（すなわち独立）な場合は、数１２にて表すことが可能である。

さらに、事象Ａ、事象Ｂ、事象Ｃに限定せず、確率変数（Ｘ_１…Ｘ_Ｎ）に一般化すると、数１３と表すことが可能である。

ここで、π(Xi)は確率変数Xiの因果関係グラフＤ１３における親ノードの確率変数の集合を表す。確率変数Xiに親ノードが無い（π(Xi)=φ）場合は、確率変数Xiの条件付確率は確率変数Xiが発生する確率と同様であり、数１４にて表される。

一般的に、因果関係グラフＤ１３において、親ノードがある状態π(Xi)=x（xは親ノード群の各値で構成したベクトル）のもとでn通りの離散状態（y1,…yn）を持つ変数Xjの条件付確率分布は数１５にて表される。

次に、条件付確率表Ｄ１４を作成するステップＳ２４について説明する。

各事象に対する条件付確率を計算するステップ２３の数１５にて算出された確率分布を各行として、親ノードが取り得る全ての状態π(Xj)=（x1,…xn）のそれぞれについて列を構成した一例について図８を用いて説明する。図８は、変数Xjについての条件付確率表Ｄ１４であり各項目値に確率値を定めている。

次に、事象発生判断手段１７の動作について図９を用いて説明する。図９は事象発生判断手段１７の動作を示すフローチャートである。事象発生判断手段１７の動作は以下のステップを備える。

・事象定義登録手段１８により作成された事象定義情報Ｄ１７を取り込む（Ｓ３１）。

・情報収集手段１２により作成された電力系統監視情報Ｄ１１を取り込む（Ｓ３２）。

・事象定義情報Ｄ１７および電力系統監視情報Ｄ１１に基づいて、事象が発生したか否かを判断する（Ｓ３３）。

・事象が発生したと判断された場合（Ｓ３３のＹＥＳ）は、その時の電力系統監視情報Ｄ１１を観測事象Ｄ１５として保存する（Ｓ３４）。

ここで、観測事象Ｄ１５は情報収集手段１２により収集された電力系統における監視情報のうち、事象定義情報Ｄ１７に定義された事象の何れかが発生した情報である。

次に、確率推論手段１６の動作について図１０を用いて説明する。図１０は確率推論手段１６の動作を示すフローチャートである。確率推論手段１６の動作は以下のステップを備える。

・因果関係抽出手段１４により作成された因果関係グラフＤ１３を取り込む（Ｓ４１）。

・条件付確率表計算手段１５により作成された条件付確率表Ｄ１４を取り込む（Ｓ４２）。

・事象発生判断手段１７により作成された観測事象Ｄ１５を取り込む（Ｓ４３）。

・因果関係グラフＤ１３、条件付確率表Ｄ１４、および観測事象Ｄ１５から周辺事後確率を算出する（Ｓ４４）。

・算出した周辺事後確率を確率推論結果Ｄ１６として図示しない表示部に出力する（Ｓ４５）。

次に、因果関係グラフＤ１３、条件付確率表Ｄ１４、および観測事象Ｄ１５から周辺事故確率を算出するステップＳ４４について説明する。

まず、因果関係グラフＤ１３により因果関係のグラフ構造が定まると、それを構成するすべての確率変数(X1,…,Xn)が同時に発生する確率である同時確率は数１６のように展開することができる。ここで、π(Xj)はXjの親ノードの確率変数の集合をあらわす。

例えば、図１１における因果関係グラフＤ１３が与えられた場合、その全ての確率変数の結合確率は、数１７で表される。

確率変数がＣ＝ｃとして観測される確率を示す周辺事後確率P(C=c)は数１８にて表される。

ここで、π_A,C(a)、π_B,C(b)をそれぞれノードＣの親ノードＡ、Ｂからのメッセージ、λ_D,C(c)、λ_E,C(c)をノードＣの子ノードＤ、Ｅへのメッセージとすると、夫々は数１９にて表される。

また、数１８および数１９から周辺事後確率P(C=c)は数２０にて表される。

さらに、観測事象Ｄ１５により確率変数がＥ＝ｅと観測された場合の周辺事後確率P(C=c｜E=e)は数２１にて表される。

上記のように、因果関係グラフＤ１３、条件付確率表Ｄ１４、および観測事象Ｄ１５から周辺事後確率を算出している。

上述した周辺事後確率の算出方法について一般化した場合について図１２を用いて説明する。図１２は、一般化した因果関係グラフＤ１３の一例を示す図である。以下は反復計算で行うが、まず、反復回数kにおける、ノードXからその子ノードD_jへのメッセージの更新は、以下の手順で求めることが出来る。

ステップ１：親ノードからのメッセージ（数２２）と条件付き確率の積について、全ての状態に関する総和を、数２３を用いて計算する。

ステップ２：Dj以外の子ノードからのメッセージ（数２４）の積を、数２５を用いて計算する。

ステップ３：これらの積として、ノードXから子ノードDjへのメッセージを、数２６を用いて計算する。

また、反復回数kにおけるノードXからその親Ujへのメッセージ（数２７）の更新は以下のように行うことができる。

ステップ１：Uj以外の親からのメッセージ（数２８）と条件付き確率の積の全ての状態に関する総和を、数２９を用いて計算する。

ステップ２：全ての子からのメッセージ（数３０）の積を、数３１を用いて計算する。

ステップ３：これらの積を取り、さらにノードXの状態による総和を、数３２を用いて計算する。

最後に、ノードXにおける事後確率の計算は以下のように行うことができる。

ステップ１：親からのメッセージ（数３３）と条件付確率の積の総和を数３４を用いて計算する。

ステップ２：全ての子からのメッセージ（数３５）の積を数３６を用いて計算する。

ステップ３：これらの積を取り、ノードXにおける周辺事後確率を数３７を用いて計算する。

ここで、上述した周辺事後確率の計算において、反復回数ｋを大きくすることによって、周辺事後確率はある値に収束する。

次に、周辺事後確率を確率推論結果Ｄ１６として図示しない表示部に出力するステップＳ４５について説明する。ここでは、周辺事後確率を算出するステップＳ４４にて算出された周辺事後確率を、確率推論結果Ｄ１６として電力系統監視システム１に設置された図示しない表示部に表示する。

（効果）
因果関係グラフＤ１３、条件付確率表Ｄ１４、および観測事象Ｄ１５に基づいて、周辺事後確率を算出することにより、ある事象が発生した場合の原因の推論を行うことができる。また逆にある事象が観測データとして得られた場合に、その結果得られる事象を推論することも可能となる。したがって、電力系統のより安定的な運用を行う電力系統監視システムを提供することが可能である。

また、条件付確率表Ｄ１４はグラフ構造など利用しなくても、数６や数７に表される同時確率を計算することによって算出できるが、確率変数の数をｎ個としたときに、その組み合わせはある確率変数が０または１の２通りを取ることを考えると、２のｎ乗と非常に多くなってくるため実用上問題が生じる。ところが、予め因果関係グラフを作成しておくことで親子関係にあるノードにのみ着目して計算することが可能になり、組み合せ数を大幅に削減することが可能となる。

（第２の実施形態）
（構成・作用）
第２の実施形態における電力系統監視システム１について図１３を参照して説明する。本実施形態において、第１の実施形態と同一の構成には同一の符号を付し、説明は省略する。本実施形態の構成が第１の実施形態に示す構成と異なる点は、因果関係グラフＤ１３１、〜Ｄ１３ｎおよび条件付確率表Ｄ１４１〜Ｄ１４ｎを複数備える点である。

図１４は、電力系統監視システム１の因果関係抽出手段１４における因果関係抽出方法を示す処理フローチャートである。第１の実施形態で述べた内容と異なる点は、ステップＳ１３１からステップＳ１３ｎで因果関係抽出閾値Ts1〜Tsnに応じて、因果関係グラフＤ１３１〜Ｄ１３ｎを作成する点である。つまり、ここで抽出された因果関係抽出グラフＤ１３１〜Ｄ１３ｎは、異なる因果関係抽出閾値に基づいて抽出されている。

図１５は電力系統監視システム１における条件付確立表計算手段１５の条件付確率計算方法を示す処理フローチャートである。第１の実施形態で述べた内容と異なる点は、ステップＳ２３１からステップＳ２３ｎで因果関係グラフＤ１３１〜Ｄ１３ｎに応じた条件付き確率表Ｄ１４１〜Ｄ１４ｎを計算する点である。

（効果）
電力系統における事象は扱う問題によって、どのような時間領域で考えるべきかが異なってくる。例えば過渡安定度を扱う場合は〜数秒オーダーの時間領域で扱うべきなのに対して、電圧安定性や周波数変動を扱う場合は〜数分オーダーといった、より長い時間領域で扱うのが適切である。

したがって、本実施形態では第１の実施形態の効果に加え、夫々異なる因果関係抽出閾値に応じた因果関係グラフＤ１３１〜Ｄ１３ｎを作成し、この因果関係グラフＤ１３に基づいて条件付確立表Ｄ１４１〜Ｄ１４ｎを計算し、時間領域に応じた周辺事後確率を算出することが可能である。

（第３の実施形態）
（構成・作用）
第３の実施形態における電力系統監視システム１について図１６を参照して説明する。本実施形態において、第１の実施形態と同一の構成には同一の符号を付し、説明は省略する。本実施形態の構成が第１の実施形態に示す構成と異なる点は、事象発生判断手段１７、および観測事象Ｄ１５を廃し、電力系統予測手段２１、電力系統予測情報Ｄ２１、事象発生予測手段２２、および事象発生予測値Ｄ２２を備える点である。

電力系統予測手段２１は、電力系統状態予測手段２１は、電力系統１２から電力系統監視情報D１１（具体的には周波数、電圧、発電機出力、線路潮流、調相投入量、タップ位置、遮断機入り切り情報など）を収集し将来（一般には数時間先）の系統状態を予測し、電力系統予測情報Ｄ２１を作成する。

事象発生予測手段２２は、電力系統予測情報Ｄ２１と事象定義情報Ｄ１７とから、事象発生予測値Ｄ２２を作成する。確率推論手段１６は以降、第１の実施形態で説明したのと同様の処理を行う。

図２０は、電力系統監視システム１の電力系統予測手段２１の電力系統予測方法を示す処理フローチャートである。第１の実施形態で述べた内容と異なる点について述べる。電力系統予測方法は下記ステップを備える。

・情報収集手段１２により作成された電力系統監視情報Ｄ１１を取り込む。（Ｓ３２）
・取り込んだ電力系統監視情報Ｄ１１から将来の電力系統状態を予測する。（Ｓ３３１）予測の方法は従来から例えば、予想総需要を現在状態に応じてシフトするといった方法がある。

・予測した将来の電力系統状態を電力系統状態予測情報Ｄ２１として出力する。（Ｓ３４１）
図２１は、電力系統監視システム１の事象発生予測手段２２の事象発生予測方法を示す処理フローチャートである。第１の実施形態で述べた内容と異なる点について述べる。事象発生予測方法は下記のステップを備える。

・事象定義登録手段１８により作成された事象定義情報Ｄ１７を取り込む（Ｓ３１）。

・電力系統予測手段２１により作成された電力系統予測情報Ｄ２１を取り込む（Ｓ３２１）。

・事象定義情報Ｄ１７および電力系統監視情報Ｄ１１に基づいて、予測した将来の系統状態に事象が発生するか否かを判断する（Ｓ３５１）。ここでの判断方法は、例えば第１の実施形態に述べた方法と同様に電力系統予測情報Ｄ２１が事象定義情報Ｄ１７に定義した情報に該当するか（すなわち事象が発生するか）を判断する。

・将来の系統状態に事象が発生すると判断された場合（Ｓ３５１のＹＥＳ）は、その時の電力系統予測情報Ｄ２１を事象発生予測値Ｄ２２として保存する（Ｓ３６１）。

（第４の実施形態）
（構成・作用）
第４の実施形態における電力系統監視システム１について図１９を参照して説明する。本実施形態において、第１の実施形態と同一の構成には同一の符号を付し、説明は省略する。本実施形態の構成が第１の実施形態に示す構成と異なる点は、条件付確立表計算手段１５１が、因果関係グラフＤ１３を編集する点である。

図２０は、電力系統監視システム１における条件付確立表計算手段１５１の条件付確率計算方法を示す処理フローチャートである。第１の実施形態で述べた内容と異なる点について述べる。

ステップＳ２３１は周辺分布を計算する。例えば同時分布Ｐ（Ａ，Ｂ，Ｃ）がわかっているときは、数３８で計算することができる。

ステップＳ２５はステップＳ２６で求めた周辺分布を参照し、因果関係の小さい、すなわち事前に設定された閾値より小さい周辺分布確率をもつ親子関係を削除する。

（効果）
本実施形態によれば、第１の実施形態の効果に加え、因果関係の低い親子関係を因果関係グラフＤ１３から削除することが可能である。そのため、周辺事後確率を算出する精度を向上させることが可能である。

本発明に係る実施形態によれば、安定した電力系統の運用を可能とする電力系統監視システムを提供することが可能となる。

以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことが出来る。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…電力系統監視システム
１１…電力系統
１２…情報収集手段
１３…記録手段
１４…因果関係抽出手段
１５…条件付確率表計算手段
１６…確率推論手段
１７…事象発生判断手段
１８…事象定義登録手段
２１…電力系統予測手段
２２…事象発生予測手段
Ｄ１１…電力系統監視情報
Ｄ１２…監視情報記録データ
Ｄ１３…因果関係グラフ
Ｄ１４…条件付確率表
Ｄ１５…観測事象
Ｄ１６…確率推論結果
Ｄ１７…事象定義情報
Ｄ２１…電力系統予測情報
Ｄ２２…事象発生予測値

Claims (8)

1. 電力系統に設置された電気設備の情報を示す電力系統監視情報を受信し、監視情報記録データとして保存する監視情報記録手段と、
   前記電力系統監視情報に対応して事象が定義された事象定義情報と、前記監視情報記録データとを比較して、事象同士の因果関係を抽出する因果関係抽出手段と、
   前記因果関係と前記監視情報記録データとを比較して、前記事象定義情報により定義された各事象の条件付確率を計算する条件付確率計算手段と、
   受信した前記電力系統監視情報と前記事象定義情報とを比較して、事象が発生したか否かを判断し、事象が発生したと判断した場合の前記電力系統監視情報を観測事象として保存する事象発生判断手段と、
   前記条件付確率表と前記観測事象と前記因果関係とに基づいて、将来または過去の設備の状態に対して確率推論を行う確率推論手段と、
   を備える電力系統監視システム。
2. 前記因果関係抽出手段は、２つの異なる事象が発生する時間差が、事前に設定された因果関係抽出閾値より小さい場合に、因果関係があると判断する
   請求項１に記載の電力系統監視システム。
3. 前記因果関係抽出手段は、複数の前記因果関係抽出閾値を備え、各々の前記因果関係抽出閾値に応じて前記因果関係を抽出する
   請求項２に記載の電力系統監視システム。
4. 前記確率推論手段は、前記条件付確率表と前記観測事象と前記因果関係に基づいて、発生した事象の原因を推定する
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の電力系統監視システム。
5. 前記確率推論手段は、前記条件付確率表と前記観測事象と前記因果関係に基づいて、発生した事象にともなって、将来に新たに発生する事象を推定する
   請求項１乃至４のいずれか１項に記載の電力系統監視システム。
6. 前記条件付確率計算手段は、前記因果関係と前記監視情報記録データとを比較して、条件付確率を計算すると共に、周辺分布確率を算出し、前記周辺分布確率が事前に設定された値より小さい前記因果関係を削除して前記条件付確率を再度計算する
   請求項１乃至５のいずれか１項に記載の電力系統監視システム。
7. 前記確率推論手段は、前記条件付確率計算手段により削除された因果関係に基づいて、将来または過去の設備の状態に対して確率推論を行う
   請求項６に記載の電力系統監視システム。
8. 電力系統に設置された電気設備の情報を示す電力系統監視情報を受信し、監視情報記録データとして保存する監視情報記録手段と、
   前記電力系統監視情報に対応して事象が定義された事象定義情報と、前記監視情報記録データとを比較して、事象同士の因果関係を抽出する因果関係抽出手段と、
   前記因果関係と前記監視情報記録データとを比較して、前記事象定義情報により定義された各事象の条件付確率を計算する条件付確率計算手段と、
   前記電力系統監視情報に基づいて将来の電力系統の状態を予測し、電力系統予測情報を作成する電力系統予測手段と、
   前記事象定義情報と前記電力系統予測情報とを比較して、将来事象が発生するか否かを判断し、事象が発生すると判断した場合の前記電力系統監視情報を事象発生予測値として保存する事象発生予測手段と、
   前記条件付確率表と前記事象発生予測値と前記因果関係とに基づいて、将来または過去の設備の状態に対して確率推論を行う確率推論手段と、
   を備える電力系統監視システム。

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