JP2022064525A

JP2022064525A - 電力供給制御システム、災害分析装置、及び、電力供給制御方法

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Publication number: JP2022064525A
Application number: JP2020173213A
Authority: JP
Inventors: 保次瀬古; Yasuji Seko; 正吾沼倉; Shogo Numakura
Original assignee: Symmetry Dimensions Inc
Current assignee: Symmetry Dimensions Inc
Priority date: 2020-10-14
Filing date: 2020-10-14
Publication date: 2022-04-26
Anticipated expiration: 2040-10-14
Also published as: JP6842142B1

Abstract

【課題】災害時における電力供給をより適切に制御する。【解決手段】電力の供給を制御する電力供給制御システムは、需要家設備の平常時の状態をモデル化した需要家設備モデルと、需要家設備の災害時の状態をモデル化した需要家設備モデルとを対比して需要家設備の破損状態を分析し、需要家設備の破損状態に基づいて、災害時における需要家設備の需要電力の推定値である災害時推定需要電力を算出する災害分析装置と、需要家設備の災害時推定需要電力に基づいて、災害時における需要家設備への供給電力を制御する電力供給制御装置とを備える。【選択図】図１

Description

本開示は、電力供給制御システム、災害分析装置、及び、電力供給制御方法に関する。

電力系統の安定性のためには、需要家に供給される供給電力と、需要家が使用する需要電力との間のバランスが求められる（例えば特許文献１）。

特開２０２０－１４２９７号公報

しかし、地震又は洪水といった災害が発生し、工場、ビル、商店又は住宅といった需要家設備が破損した場合、災害時の需要家設備の需要電力は、平常時の需要家設備の需要電力から大きく外れてしまうため、安定的な電力供給が難しくなる。また、災害時は漏電又は地絡等も発生し得るため、需要家設備に供給中の電力が必ずしも当該需要家設備の需要電力に相当するとは限らず、安定的な電力供給が難しくなる。

本開示の目的は、災害時における電力供給をより適切に制御することにある。

本開示の一態様に係る電力供給システムは、電力の供給を制御する電力供給制御システムであって、需要家設備の平常時の状態をモデル化した需要家設備モデルと、前記需要家設備の災害時の状態をモデル化した需要家設備モデルとを対比して前記需要家設備の破損状態を分析し、前記需要家設備の破損状態に基づいて、前記災害時における前記需要家設備の需要電力の推定値である災害時推定需要電力を算出する災害分析装置と、前記需要家設備の災害時推定需要電力に基づいて、前記災害時における前記需要家設備への供給電力を制御する電力供給制御装置と、を備える。

本開示の一態様に係る災害分析装置は、災害を分析する災害分析装置であって、需要家設備の平常時の状態をモデル化した需要家設備モデルと、前記需要家設備の災害時の状態をモデル化した需要家設備モデルとを対比して前記需要家設備の破損状態を分析する破損分析部と、前記需要家設備の破損状態に基づいて、前記災害時における前記需要家設備の需要電力の推定値である災害時推定需要電力を算出する需要電力推定部と、を備える。

本開示の一態様に係る電力供給制御方法は、電力供給制御システムによって電力の供給を制御する電力供給制御方法であって、需要家設備の平常時の状態をモデル化した需要家設備モデルと、前記需要家設備の災害時の状態をモデル化した需要家設備モデルとを対比して前記需要家設備の破損状態を分析し、前記需要家設備の破損状態に基づいて、前記災害時における前記需要家設備の需要電力の推定値である災害時推定需要電力を算出し、前記需要家設備の災害時推定需要電力に基づいて、前記災害時における前記需要家設備への供給電力を制御する。

なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム又は記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本開示によれば、災害時における電力供給をより適切に制御することができる。

本実施の形態に係る電力供給制御システムの構成例を示す模式図である。本実施の形態に係る災害分析装置の構成例を示すブロック図である。破損の割合が０％の需要家設備の例を示す模式図である。破損の割合が７０％の需要家設備の例を示す模式図である。本実施の形態に係る電力供給制御装置の構成例を示すブロック図である。本実施の形態に係る表示装置の構成例を示すブロック図である。本実施の形態に係る災害分析装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。本実施の形態に係る電力供給制御装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。本開示に係る災害分析装置、電力供給制御装置、及び、表示装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下、図面を適宜参照して、本開示の実施の形態について、詳細に説明する。ただし、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、すでによく知られた事項の詳細説明及び実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面及び以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより特許請求の記載の主題を限定することは意図されていない。

（本実施の形態）
＜電力供給制御システムの構成＞
図１は、本実施の形態に係る電力供給制御システム１の構成例を示す模式図である。

発電所２にて発電された電力は、変電所３、送電網４及び配電網５を通じて、所定のエリア６に存在する各需要家設備１０に供給され、当該需要家設備１０にて使用される。エリア６は、送電系統及び／又は配電系統に基づく管理区画に対応してよい。あるいは、エリア６は、住所に基づく区画に対応してもよいし、所定の面積に基づく区画に対応してもよい。需要家設備１０の例として、工場、ビル、商店、住宅等が挙げられる。なお、発電所２、変電所３、送電網４、配電網５、鉄塔及び電柱といった電力を供給する側の設備を、電力流通設備２０と称する。

電力供給制御システム１は、電力流通設備２０から需要家設備１０への電力供給を制御するシステムである。電力供給制御システム１は、例えば図１に示すように、撮像装置３１、レーザスキャナ３２、災害分析装置１００、電力供給制御装置２００、及び、表示装置３００を含んで構成される。

災害分析装置１００、電力供給制御装置２００、及び、表示装置３００は、通信ネットワーク２５を通じて、互いにデータを送受信できる。通信ネットワーク２５の例として、有線ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、移動体通信網（例えばＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ、５Ｇ）、及び、インターネット網が挙げられる。

撮像装置３１、及び、レーザスキャナ３２は、通信ネットワーク２６を通じて、災害分析装置１００とデータを送受信できる。通信ネットワーク２６の例として、無線ＬＡＮ、移動体通信網（例えばＬＴＥ、４Ｇ、５Ｇ）、及び、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈが挙げられる。

レーザスキャナ３２及び撮像装置３１は、ドローンに代表される無人航空機３０に備えられる。無人航空機３０はエリア６の上空を飛行する。

撮像装置３１は、エリア６の上空から、当該エリア６に存在する需要家設備１０及び電力流通設備２０を撮像し、画像データ１３１（図２参照）を生成する。

レーザスキャナ３２は、エリア６の上空から、当該エリア６に存在する需要家設備１０及び電力流通設備２０を３Ｄ（three-dimension）スキャンし、３Ｄ点群データ１３２（図２参照）を生成する。３Ｄ点群データ１３２は、複数の３Ｄ座標点によって構成されるデータであり、当該３Ｄ座標点は、レーザスキャナ３２から照射されたレーザの物体表面における反射点に対応する。すなわち、３Ｄ点群データ１３２は、物体の３次元形状を示すデータであるとも言える。

平常時は、定期的に無人航空機３０を飛ばしてエリア６の撮像及び３Ｄスキャンが行われてよい。災害時は、直ちに無人航空機３０を飛ばしてエリア６の撮像及び３Ｄスキャンが行われると共に、平常時よりも短い頻度で繰り返し撮像及び３Ｄスキャンが行われてよい。

災害分析装置１００は、通信ネットワーク２６を通じて、撮像装置３１及びレーザスキャナ３２から画像データ１３１及び３Ｄ点群データ１３２をそれぞれ受信し、その画像データ１３１及び３Ｄ点群データ１３２を用いて、エリア６に存在する需要家設備１０のモデルデータ（以下、需要家設備モデル１３３（図２参照）という）と、エリア６に存在する電力流通設備２０のモデルデータ（以下、電力流通設備モデル１３４（図２参照）という）とを生成する。モデルデータは、物体の形状、並びに、物体表面の色、質感及び模様等を示すデータである。本実施の形態では、３Ｄのモデルデータを例に説明するが、モデルデータは、２Ｄのモデルデータであってもよい。３Ｄのモデルデータは、３Ｄ点群データ１３２に画像データ１３１がテクスチャマッピングされたものであってもよい。

災害分析装置１００は、平常時に撮像及び３Ｄスキャンされた画像データ１３１及び３Ｄ点群データ１３２を用いて、平常時の需要家設備モデル１３３Ａ及び電力流通設備モデル１３４Ａを生成する。災害分析装置１００は、災害時に撮像された画像データ１３１及び３Ｄスキャンされた３Ｄ点群データ１３２を用いて、災害時の需要家設備モデル１３３Ｂ及び電力流通設備モデル１３４Ｂを生成する。災害分析装置１００は、平常時の需要家設備モデル１３３Ａと災害時の需要家設備モデル１３３Ｂとを対比して、需要家設備１０の破損状態を分析する。災害分析装置１００は、分析した需要家設備１０の破損状態に基づいて、需要家設備１０の災害時における需要電力を推定する。この推定された災害時における需要電力を、災害時推定需要電力１３６（図２参照）と称する。

災害分析装置１００は、エリア６に存在する複数の需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６の合計に基づいて、エリア６の災害時推定需要電力１３６（図２参照）を推定する。

災害分析装置１００は、エリア６に存在する平常時の電力流通設備モデル１３４Ａと災害時の電力流通設備モデル１３４Ｂとを対比して電力流通設備２０の破損状態を分析する。なお、災害分析装置１００の詳細については後述する。

電力供給制御装置２００は、各需要家設備１０に適切に電力が供給されるように、電力流通設備２０を制御する装置である。例えば、電力供給制御装置２００は、送電網４及び配電網５に沿って配線されている電力保安用通信網を通じて、需要家設備１０に供給中の電力を計測する。

電力供給制御装置２００は、送電網４及び配電網５に備えられる遮断器を制御して、特定の需要家設備１０への電力供給を遮断してよい。

電力供給制御装置２００は、需要家設備１０の需要電力とバランスのとれた供給電力を当該需要家設備１０に提供できるように、発電所２及び変電所３の動作を制御してよい。

電力供給制御装置２００は、災害分析装置１００によって算出された需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６に基づいて、災害時における当該需要家設備１０への供給電力を制御する。これにより、災害時推定需要電力１３６と供給電力とのバランスが保たれ、災害時であっても安定的に電力を供給できる。なお、電力供給制御装置２００の詳細については後述する。

電力供給制御装置２００は、分析した電力流通設備２０の破損状態に基づいて、災害時におけるエリア６の電力供給経路を決定及び制御してよい。

表示装置３００は、例えば、エリア６の地図データ１３７（図２参照）と、当該地図データ１３７上に配置された災害時の需要家設備モデル１３３Ｂ及び需要家設備モデル１３３Ｂと、当該需要家設備モデル１３３Ｂの災害時推定需要電力１３６とを表示する。なお、表示装置３００の詳細については後述する。

＜災害分析装置の構成＞
図２は、本実施の形態に係る災害分析装置１００の構成例を示すブロック図である。図２を参照して、災害分析装置１００について詳細に説明する。

災害分析装置１００は、情報格納部１０１、データ受信部１０２、モデル生成部１０３、破損分析部１０４、需要電力推定部１０５、及び、情報送受信部１０６を有する。なお、情報格納部１０１は、図８に示すメモリ１００２及び／又はストレージ１００３によって実現されてよい。データ受信部１０２及び情報送受信部１０６は、図８に示すプロセッサ１００１が通信装置１００６と協調動作することによって実現されてよい。モデル生成部１０３、破損分析部１０４、及び、需要電力推定部１０５は、図８に示すプロセッサ１００１がメモリ１００２と協調動作することによって実現されてよい。

情報格納部１０１は、災害分析装置１００が取り扱うデータ及び情報を格納する。

データ受信部１０２は、撮像装置３１から当該撮像装置３１が撮像及び生成した画像データ１３１を受信し、情報格納部１０１に格納する。また、データ受信部１０２は、レーザスキャナ３２から当該レーザスキャナ３２が３Ｄスキャンした３Ｄ点群データ１３２を受信し、情報格納部１０１に格納する。

モデル生成部１０３は、平常時に撮像された画像データ１３１及び３Ｄスキャンされた３Ｄ点群データ１３２を用いて、エリア６に存在する平常時の需要家設備モデル１３３Ａ及び平常時の電力流通設備モデル１３４Ａを生成する。本実施の形態では、需要家設備モデル１３３及び電力流通設備モデル１３４が３Ｄモデルデータである場合を説明する。しかし、需要家設備モデル１３３及び電力流通設備モデル１３４は、２Ｄモデルデータであってもよい。モデル生成部１０３は、生成した平常時の需要家設備モデル１３３Ａ及び平常時の電力流通設備モデル１３４Ｂを情報格納部１０１に格納する。

モデル生成部１０３は、災害時に撮像された画像データ１３１及び３Ｄスキャンされた３Ｄ点群データ１３２を用いて、エリア６に存在する災害時の需要家設備モデル１３３Ｂ及び災害時の電力流通設備モデル１３４Ｂを生成する。モデル生成部１０３は、生成した災害時の需要家設備モデル１３３Ｂ及び災害時の電力流通設備モデル１３４Ｂを情報格納部１０１に格納する。

破損分析部１０４は、平常時の需要家設備モデル１３３Ａと災害時の需要家設備モデル１３３Ｂとを対比して、需要家設備１０の破損状態を分析する。破損分析部１０４は、分析した需要家設備１０の破損状態を破損情報１３５に書き込む。破損分析部１０４は、平常時の電力流通設備モデル１３４Ａと災害時の電力流通設備モデル１３４Ｂとを対比して、電力流通設備２０の破損状態を分析する。破損分析部１０４は、分析した電力流通設備２０の破損状態を破損情報１３５に書き込む。

破損情報１３５には、設備の破損状態の分析結果として、各エリア６の破損が発生している設備を特定するための情報、及び、当該設備の破損の割合を示す情報が含まれてよい。設備の破損の割合を示す情報は、設備が全壊の場合を１００％、設備が半壊の場合を５０％、設備が未破損の場合を０％とする情報であってよい。

破損分析部１０４は、破損前及び破損後のモデル１３３，１３４を含む複数のモデル１３３，１３４と、各モデル１３３，１３４の破損の割合とのセットを教師データとして、人工知能に係る学習器を生成してよい。そして、破損分析部１０４は、その学習器に分析対象のモデル１３３，１３４を入力し、当該モデル１３３，１３４の破損の割合を推定してよい。人工知能に係る学習器は、ＣＮＮ(convolutional neural network)の分類器であってよい。

例えば、破損分析部１０４は、複数の画像データ１３１について、画像データ１３１が示す需要家設備１０の破損の割合を０％から１００％の間の１０％刻みで分類し、画像データ１３１とその分類した破損の割合とのセットを教師データとして、ＣＮＮ（convolutional neural network）の分類器の学習を行う。そして、破損分析部１０４は、その学習したＣＮＮの分類器に分析対象の画像データ１３１を入力し、その画像データ１３１が示す需要家設備１０の破損の割合を算出する。例えば、分類器は、図３Ａに示すように、全く破損していない需要家設備１０を含む画像データ１３１が入力された場合、破損の割合を０％として算出してよい。例えば、分類器は、全壊している需要家設備１０を含む画像データ１３１が入力された場合、破損の割合を１００％として算出してよい。例えば、分類器は、図３Ｂに示すように、７０％ほど破損している需要家設備１０を含む画像データ１３１が入力された場合、破損の割合を７０％として算出してよい。なお、破損分析部１０４は、画像データ１３１に代えて、需要家設備１０を３Ｄスキャンした３Ｄ点群データ１３２を用いて上記の学習器（分類器）を生成してよい。この場合、破損分析部１０４は、その生成した学習器（分類器）に分析対象の３Ｄ点群データ１３２を入力し、その３Ｄ点群データ１３２が示す需要家設備１０の破損の割合を算出してよい。あるいは、破損分析部１０４は、画像データ１３１に代えて、需要家設備モデル１３３を用いて上記の学習器（分類器）を生成してよい。この場合、破損分析部１０４は、その生成した学習器（分類器）に分析対象の需要家設備モデル１３３を入力し、その需要家設備モデル１３３が示す需要家設備１０の破損の割合を算出してよい。

需要電力推定部１０５は、平常時の需要家設備１０の平均需要電力と、破損情報１３５が示す需要家設備１０の破損状態とに基づいて、需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６を算出する。

あるいは、需要電力推定部１０５は、過去の災害時における需要家設備１０の破損の割合とその破損状態時の需要電力とのセットを教師データとして、人工知能に係る学習器を生成してよい。そして、需要電力推定部１０５は、その生成した学習器に、災害時における需要家設備１０の破損の割合を入力し、その需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６を算出してよい。その場合、需要電力推定部１０５は、需要家設備１０の破損の割合とその破損状態時の需要電力とのセットを回帰分析機能により生成し、その生成したセットを教師データとして、ＣＮＮの分類器の学習を行ってよい。そして、需要電力推定部１０５は、その学習したＣＮＮの分類器を用いて、災害時推定需要電力１３６を算出してよい。なお、需要家設備１０の破損の割合は、破損分析部１０４が上述したように学習器を用いて算出した値であってよい。

需要電力推定部１０５は、需要家設備１０の破損の割合に基づいて、当該需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６を算出してよい。例えば、需要電力推定部１０５は、需要家設備１０の破損の割合が５０％である場合、平常時の当該需要家設備１０の平均需要電力×５０％を算出し、その算出した値を当該需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６としてよい。

需要電力推定部１０５は、エリア６に存在する各需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６に基づいて、当該エリア６の災害時推定需要電力１３６を算出してよい。例えば、需要電力推定部１０５は、エリア６に存在する各需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６の合計を算出し、その算出した値を当該エリア６の災害時推定需要電力１３６としてよい。

なお、需要電力推定部１０５は、破損している需要家設備１０の中に人が存在するか否かに基づいて、当該需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６を算出してよい。例えば、需要電力推定部１０５は、避難等によって当該需要家設備１０の中に人が存在しない場合、需要家設備１０の破損の割合が０％よりも大きかったとしても、当該需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６を０と算出してもよい。需要電力推定部１０５は、例えば、人が所持する携帯電話の位置情報を検出することによって、人が需要家設備１０の中に存在するか否かを判定してよい。あるいは、需要電力推定部１０５は、避難所にて身元確認が取れた人の需要家設備１０（例えば住居）の中には、すでに人は存在しないと判定してもよい。

需要電力推定部１０５は、算出した災害時推定需要電力１３６を情報格納部１０１に格納する。

情報送受信部１０６は、電力供給制御装置２００及び表示装置３００と、様々な情報を送受信する。例えば、情報送受信部１０６は、破損情報１３５、及び、災害時推定需要電力１３６を、電力供給制御装置２００に送信する。例えば、情報送受信部１０６は、平常時の需要家設備モデル１３３Ａ、災害時の需要家設備モデル１３３Ｂ、平常時の電力流通設備モデル１３４Ａ、災害時の電力流通設備モデル１３４Ｂ、破損情報１３５、及び、災害時推定需要電力１３６を、表示装置３００に送信する。

＜電力供給制御装置の構成＞
図４は、本実施の形態に係る電力供給制御装置２００の構成例を示すブロック図である。図４を参照して、電力供給制御装置２００について詳細に説明する。

電力供給制御装置２００は、情報格納部２０１、情報送受信部２０２、供給中電力計測部２０３、漏電判定部２０４、電力供給制御部２０５、及び、移動電源車配車部２０６を有する。なお、情報格納部２０１は、図８に示すメモリ１００２及び／又はストレージ１００３によって実現されてよい。情報送受信部２０２は、図８に示すプロセッサ１００１がメモリ１００２及び通信装置１００６と協調動作することによって実現されてよい。供給中電力計測部２０３、漏電判定部２０４、電力供給制御部２０５、及び、移動電源車配車部２０６は、図８に示すプロセッサ１００１がメモリ１００２と協調動作することによって実現されてよい。

情報格納部２０１は、電力供給制御装置２００が取り扱うデータ及び情報を格納する。

情報送受信部２０２は、災害分析装置１００及び表示装置３００と、様々な情報を送受信する。例えば、情報送受信部２０２は、災害分析装置１００から破損情報１３５、及び、災害時推定需要電力１３６を受信し、情報格納部２０１に格納する。

供給中電力計測部２０３は、電力保安用通信網を通じて、エリア６に供給中の電力（以下、供給中電力２３２という）を計測し、情報格納部２０１に格納する。

漏電判定部２０４は、エリア６の供給中電力２３２と、当該エリア６の災害時推定需要電力１３６とに基づいて、当該エリア６にて漏電又は地絡が発生している可能性があるか否かを判定する。例えば、漏電判定部２０４は、エリア６の供給中電力２３２が、当該エリア６の災害時推定需要電力１３６よりも大きい場合、当該エリア６において漏電又は地絡が発生している可能性があると判定する。エリア６への供給中電力２３２が、当該エリア６の災害時推定需要電力１３６よりも大きい場合、そのエリア６に供給された電力の一部が、需要家設備１０ではなく、漏電又は地絡によって消費されている可能性が高いからである。

電力供給制御部２０５は、破損情報１３５に含まれる電力流通設備２０の破損状態に基づいて、送電網４及び配電網５における電力供給経路を決定する。例えば、電力供給制御部２０５は、破損している電力流通設備２０を迂回した電力供給経路を決定する。例えば、電力供給制御部２０５は、漏電又は地絡が発生していると判定されたエリア６又は需要家設備１０への電力供給を遮断した電力供給経路を決定する。電力供給制御部２０５は、その決定した電力供給経路に従って電力が流れるように、送電網４及び配電網５に設けられている遮断器の開閉を制御する。

また、電力供給制御部２０５は、災害時推定需要電力１３６に基づいて、発電所２の発電、並びに、送電網４及び配電網５に流す電力を制御する。例えば、電力供給制御部２０５は、エリア６の災害時推定需要電力１３６が当該エリア６の平常時の需要電力の５０％であった場合、当該エリア６の平常時の平均需要電力の５０％が災害時の当該エリア６に供給されるように、発電所２での発電、並びに、送電網４及び配電網５に流す電力を制御する。

移動電源車配車部２０６は、破損情報１３５が示す電力流通設備２０及び需要家設備１０の破損状態に基づいて、移動電源車７の配車先を決定する。移動電源車７は、発電能力及び蓄電能力の少なくとも１つを備えた電力を供給可能な車両（例えばトレーラー）であってよい。

例えば、移動電源車配車部２０６は、電力供給経路において電力が供給されず、災害時推定需要電力１３６が０よりも大きい需要家設備１０を特定し、その特定した需要家設備１０に電力を供給できる場所に移動電源車７を配車することを決定する。災害時推定需要電力１３６が０よりも大きい需要家設備１０の例として、破損の割合が０％よりも大きく、かつ、人が存在する需要家設備１０が挙げられる。

なお、移動電源車配車部２０６は、移動電源車７に限らず、発電能力及び蓄電能力の少なくとも１つを備える船舶又は移動体の行先を決定してもよい。

＜表示装置の構成＞
図５は、本実施の形態に係る表示装置３００の構成例を示すブロック図である。図５を参照して、表示装置３００について詳細に説明する。

表示装置３００は、情報格納部３０１、情報送受信部３０２、表示処理部３０３、及び、操作処理部３０４を有する。なお、情報格納部３０１は、図８に示すメモリ１００２及び／又はストレージ１００３によって実現されてよい。情報送受信部３０２は、図８に示すプロセッサ１００１がメモリ１００２及び通信装置１００６と協調動作することによって実現されてよい。表示処理部３０３は、図８に示すプロセッサ１００１がメモリ１００２、出力装置１００５及びＧＰＵ１００７と協調動作することによって実現されてよい。操作処理部３０４は、図８に示すプロセッサ１００１がメモリ１００２及び入力装置１００４と協調動作することによって実現されてよい。

情報送受信部３０２は、災害分析装置１００及び電力供給制御装置２００と、様々な情報を送受信する。

表示処理部３０３は、災害時の需要家設備モデル１３３Ｂ及び災害時の電力流通設備モデル１３４Ｂを２Ｄ又は３Ｄの地図データ１３７に配置して２Ｄ又は３Ｄのデジタルツインモデル３３１を生成する。表示処理部３０３は、生成したデジタルツインモデル３３１を、ディスプレイに代表される出力装置１００５（図８参照）に表示する。表示処理部３０３は、デジタルツインモデル３３１と共に、漏電情報２３３が示す漏電又は地絡が発生している可能性がある場所を表示してもよい。表示処理部３０３は、デジタルツインモデル３３１と共に、需要家設備１０及びエリア６の災害時推定需要電力１３６を表示してもよい。

なお、デジタルツインモデル３３１は、災害分析装置１００によって生成されてもよい。この場合、災害分析装置１００は、生成したデジタルツインモデル３３１を表示装置３００に送信し、表示装置３００の表示処理部３０３は、災害分析装置１００から受信したデジタルツインモデル３３１を利用してよい。

操作処理部３０４は、ユーザが入力装置１００４（図８参照）に対して行った操作を処理する。入力装置１００４の例として、キーボード、マウス、及び、タッチパッドが挙げられる。例えば、操作処理部３０４は、出力装置１００５に表示されたデジタルツインモデル３３１を、拡大、縮小、視点移動、及び、回転等させる操作を受け付ける。これにより、ユーザは、２Ｄ又は３Ｄのデジタルツインモデル３３１を様々な視点から見ることができる。

＜災害分析装置が実行する処理＞
図６は、本実施の形態に係る災害分析装置１００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。図６を参照して、災害分析装置１００が実行する処理について説明する。なお、災害分析装置１００は、災害が発生した場合、図６に示す処理を繰り返し実行してよい。

Ｓ１０１として、データ受信部１０２は、撮像装置３１から災害が発生したエリア６を撮像した画像データ１３１を受信し、情報格納部１０１に格納する。

Ｓ１０２として、データ受信部１０２は、レーザスキャナ３２から災害が発生したエリア６を３Ｄスキャンした３Ｄ点群データ１３２を受信し、情報格納部１０１に格納する。

Ｓ１０３として、モデル生成部１０３は、３Ｄ点群データ１３２及び画像データ１３１を用いて、災害時の電力流通設備モデル１３４Ｂを生成し、情報格納部１０１に格納する。

Ｓ１０４として、モデル生成部１０３は、３Ｄ点群データ１３２及び画像データ１３１を用いて、災害時の需要家設備モデル１３３Ｂを生成し、情報格納部１０１に格納する。

Ｓ１０５として、破損分析部１０４は、平常時の電力流通設備モデル１３４Ａと、Ｓ１０３にて生成した災害時の電力流通設備モデル１３４Ｂとを対比して、電力流通設備２０の破損状態を分析する。破損分析部１０４は、分析した電力流通設備２０の破損状態（例えば電力流通設備２０の破損の割合）を、情報格納部１０１内の破損情報１３５に書き込む。

Ｓ１０６として、破損分析部１０４は、平常時の需要家設備モデル１３３Ａと、Ｓ１０４にて生成した災害時の需要家設備モデル１３３Ｂとを対比して、需要家設備１０の破損状態を分析する。破損分析部１０４は、分析した需要家設備１０の破損状態（例えば需要家設備１０の破損の割合）を、情報格納部１０１内の破損情報１３５に書き込む。

Ｓ１０７として、需要電力推定部１０５は、平常時の需要家設備１０の平均需要電力と、当該需要家設備１０の破損状態とに基づいて、当該需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６を算出する。需要電力推定部１０５は、算出した災害時推定需要電力１３６を、情報格納部１０１に格納する。

＜電力供給制御装置が実行する処理＞
図７は、本実施の形態に係る電力供給制御装置２００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。図７を参照して、電力供給制御装置２００が実行する処理について説明する。なお、電力供給制御装置２００は、図７に示す処理を適宜実行してよい。

Ｓ２０１として、供給中電力計測部２０３は、電力保安用通信網を通じて、需要家設備１０への供給中電力２３２を計測し、情報格納部２０１に格納する。

Ｓ２０２として、漏電判定部２０４は、供給中電力２３２が災害時推定需要電力１３６よりも大きいか否かを判定する。

供給中電力２３２が災害時推定需要電力１３６以下である場合（Ｓ２０２：ＮＯ）、Ｓ２０４の処理が実行される。

供給中電力２３２が災害時推定需要電力１３６よりも大きい場合（Ｓ２０２：ＹＥＳ）、Ｓ２０３として、漏電判定部２０４は、当該需要家設備１０にて漏電又は地絡が発生している可能性があると判定し、当該需要家設備１０の位置を漏電情報２３３に書き込む。そして、Ｓ２０４の処理が実行される。

Ｓ２０４として、電力供給制御部２０５は、エリア６の破損情報１３５及び漏電情報２３３に基づいて電力供給経路を決定し、その決定した電力供給経路にて電力が流れるように送電網４及び配電網５の遮断器を制御する。

Ｓ２０５として、電力供給制御部２０５は、エリア６の災害時推定需要電力１３６に基づいて、当該エリア６への供給電力を決定し、その決定した供給電力が当該エリア６に供給されるように発電所２、変電所３、送電網４及び配電網５を制御する。

Ｓ２０６として、移動電源車配車部２０６は、Ｓ２０４にて決定された電力供給経路では電力が供給されず、かつ、災害時推定需要電力１３６が０よりも大きい需要家設備１０を特定し、その特定した需要家設備１０に電力を供給できる場所を、移動電源車７の配車先に決定する。そして、本処理は終了する。

＜ハードウェア構成＞
上述した災害分析装置１００、電力供給制御装置２００、及び、表示装置３００の構成要素は、コンピュータプログラムにより実現されてもよい。図８は、本実施の形態に係る災害分析装置１００、電力供給制御装置２００、及び、表示装置３００の構成要素をコンピュータプログラムにより実現するコンピュータ１０００のハードウェア構成を示すブロック図である。なお、コンピュータ１０００は、情報処理装置と読み替えられてもよい。

コンピュータ１０００は、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、入力装置１００４、出力装置１００５、通信装置１００６、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）１００７、読取装置１００８、及び、バス１００９を備える。

各装置１００１～１００８は、バス１００９に接続され、バス１００９を介して双方向にデータを送受信できる。

プロセッサ１００１は、メモリ１００２に記憶されたコンピュータプログラムを実行し、上述した構成要素を実現する装置である。プロセッサ１００１の例として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、コントローラ、ＬＳＩ（large scale integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）が挙げられる。

メモリ１００２は、コンピュータ１０００が取り扱うコンピュータプログラム及びデータを記憶する装置である。メモリ１００２は、ＲＯＭ（Real-Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を含んでよい。ＲＡＭの例として、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive Random Access Memory）、ＦｅＲＡＭ（Ferroelectric Random Access Memory）が挙げられる。

ストレージ１００３は、不揮発性記憶媒体で構成され、コンピュータ１０００が取り扱うコンピュータプログラム及びデータを記憶する装置である。ストレージ１００３の例として、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）が挙げられる。

入力装置１００４は、プロセッサ１００１に入力するデータを受け付ける装置である。入力装置１００４の例として、キーボード、マウス、タッチパッド、マイクが挙げられる。

出力装置１００５は、プロセッサ１００１が生成したデータを出力する装置である。出力装置１００５の例として、ディスプレイ、スピーカーが挙げられる。

通信装置１００６は、サーバ又は端末に代表される他の装置と、通信ネットワーク２５、２６を介して、データを送受信する装置である。通信装置１００６は、データを送信する送信部とデータを受信する受信部とを含んでよい。通信装置１００６は、有線通信及び無線通信の何れに対応してもよい。有線通信の例として、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）が挙げられる。無線通信の例として、ＩＥＥＥ８０２．１１（ＷｉＦｉ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ、５Ｇが挙げられる。

ＧＰＵ１００７は、画像描写を高速に処理する装置である。なお、ＧＰＵ１００７は、ＡＩ（Artificial Intelligence）に関する処理（例えばディープラーニング）に利用されてもよい。

読取装置１００８は、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）又はＵＳＢメモリといった外部の記録媒体からデータを読み取る装置である。

なお、災害分析装置１００、電力供給制御装置２００、及び、表示装置３００の構成要素は、集積回路であるＬＳＩとして実現されてもよい。これらの構成要素は、個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、その技術を用いて構成要素の集積化を行ってもよい。

（本開示のまとめ）
本開示の内容は以下のように表現できる。

＜表現１＞
本開示に係る、電力の供給を制御する電力供給制御システム１は、災害分析装置１００、及び、電力供給制御装置２００を備える。災害分析装置１００は、需要家設備１０の平常時の状態をモデル化した需要家設備モデル１３３Ａと、需要家設備１０の災害時の状態をモデル化した需要家設備モデル１３３Ｂとを対比して需要家設備１０の破損状態を分析し、需要家設備１０の破損状態に基づいて、災害時における需要家設備１０の需要電力の推定値である災害時推定需要電力１３６を算出する。電力供給制御装置２００は、需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６に基づいて、災害時における需要家設備１０への供給電力を制御する。

災害によって破損した需要家設備１０の需要電力は、平常時の需要家設備１０の需要電力とは異なるため、災害時の電力需給バランスは平常時と異なる。上記の構成によれば、需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６に基づいて供給電力を制御するので、災害時においても需要家設備１０に安定的に電力を需給できる。

＜表現２＞
表現１に記載の電力供給制御システム１において、災害分析装置１００は、需要家設備１０の平常時の需要電力と災害時における需要家設備１０の破損の割合とに応じて、災害時推定需要電力１３６を算出してよい。

このように、需要家設備１０の破損の割合に応じて災害時推定需要電力１３６を算出することにより、災害時推定需要電力１３６の推定精度が向上する。

＜表現３＞
表現２に記載の電力供給制御システム１において、災害分析装置１００は、平常時と災害時の需要家設備モデル１３３Ａ、１３３Ｂの状態を学習させた学習器を用いて、災害時における需要家設備１０の破損の割合を算出してよい。

このように、平常時と災害時の需要家設備モデル１３３Ａ、１３３Ｂの状態を学習させた学習器を用いることにより、災害時推定需要電力１３６の推定精度が向上する。

＜表現４＞
表現１から３のいずれか１つに記載の電力供給制御システム１において、災害分析装置１００は、需要家設備の破損の割合から災害時推定需要電力１３６を算出してよい。

これにより、災害時推定需要電力１３６を容易に算出できる。

＜表現５＞
表現１から４のいずれか１つに記載の電力供給制御システム１において、災害分析装置１００は、災害時において需要家設備１０に供給中の電力が、災害時推定需要電力１３６よりも大きい場合、漏電又は地絡が発生している可能性があると判定してよい。

これにより、微小な漏電又は地絡の発生を検出することができる。

＜表現６＞
表現５に記載の電力供給制御システム１において、電力供給制御装置２００は、漏電又は地絡が発生している可能性があると判定された需要家設備１０への電力供給を遮断してよい。

当該遮断により、導電又は地絡による火災等の発生を阻止できるので、災害時における安全性が向上する。

＜表現７＞
表現１から６のいずれか１つに記載の電力供給制御システム１において、災害分析装置１００は、エリア６に存在する複数の需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６の合計に基づいて、災害時におけるエリア６の災害時推定需要電力１３６を算出し、電力供給制御装置２００は、推定したエリア６の災害時推定需要電力１３６に基づいて、災害時におけるエリア６への供給電力を制御してよい。

このように、エリア６の災害時推定需要電力１３６に基づいて供給電力を制御することにより、災害時においてもエリア６に安定的に電力を需給できる。

＜表現８＞
表現７に記載の電力供給制御システム１において、災害分析装置１００は、エリア６に存在する電力流通設備２０の平常時の状態をモデル化した電力流通設備モデル１３４Ａと、電力流通設備２０の災害時の状態をモデル化した電力流通設備モデル１３４Ｂとを対比して電力流通設備２０の破損状態を分析し、電力供給制御装置２００は、電力流通設備２０の破損状態に基づいて、災害時における電力供給経路を制御してよい。

災害によって破損した電力流通設備２０は電力を流通させることができない。上記の構成によれば、電力流通設備２０の破損状態を考慮して電力供給経路を制御するので、災害時においてもより安全かつ安定的に電力を供給できる。

＜表現９＞
表現８に記載の電力供給制御システム１において、災害分析装置１００は、平常時と災害時の電力流通設備モデル１３４Ａ、１３４Ｂの状態を学習させた学習器を用いて、災害時における電力流通設備２０の破損の割合を算出してよい。

このように、平常時と災害時の電力流通設備モデル１３４Ａ、１３４Ｂの状態を学習させた学習器を用いることにより、災害時における電力流通設備２０の破損の割合の算出精度が向上する。

＜表現１０＞
表現８又は９に記載の電力供給制御システム１において、電力供給制御装置２００は、電力供給経路において電力が供給されず、災害時推定需要電力１３６が０よりも大きい需要家設備１０を特定し、当該特定した需要家設備１０に電力を供給できる場所に移動電源車７を配車してよい。

これにより、電力需要が存在するにも関わらず、電力供給経路にて電力を供給できない需要家設備１０に対して、移動電源車７から電力を供給することができる。

＜表現１１＞
表現８から１０のいずれか１つに記載の電力供給制御システム１は、平常時及び災害時にエリア６を上空から撮影して画像データ１３１を生成する撮像装置３１と、エリア６を上空から３Ｄスキャンして３Ｄ点群データ１３２を生成するレーザスキャナ３２とをさらに備えてよい。災害分析装置１００は、画像データ１３１及び３Ｄ点群データ１３２を用いて、エリア６に存在する需要家設備モデル１３３及び電力流通設備モデル１３４を生成してよい。

これにより、平常時及び災害時における、エリア６に存在する需要家設備モデル１３３及び電力流通設備モデル１３４を生成できる。

＜表現１２＞
表現７から１１のいずれか１つに記載の電力供給制御システム１は、エリア６の地図１３７と、当該地図１３７上に配置された災害時の需要家設備モデル１３３Ｂと、当該需要家設備モデル１３３Ｂの災害時推定需要電力１３６とを表示する表示装置３００をさらに備えてよい。

これにより、ユーザは、地図１３７上に配置された各需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６を視認できる。

＜表現１３＞
本開示に係る、災害を分析する災害分析装置１００は、需要家設備１０の平常時の状態をモデル化した需要家設備モデル１３３Ａと、需要家設備１０の災害時の状態をモデル化した需要家設備モデル１３３Ｂとを対比して需要家設備１０の破損状態を分析する破損分析部１０４と、需要家設備１０の破損状態に基づいて、災害時における需要家設備１０の需要電力の推定値である災害時推定需要電力１３６を算出する需要電力推定部１０５と、を備える。

災害によって破損した需要家設備１０の需要電力は、平常時の需要家設備１０の需要電力とは異なるため、災害時の電力需給バランスは平常時と異なる。上記の構成によれば、需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６を算出できる。よって、当該災害時推定需要電力１３６を用いて供給電力を制御することにより、災害時においても需要家設備１０に安定的に電力を需給できる。

＜表現１４＞
本開示に係る、電力供給制御システム１によって電力の供給を制御する電力供給制御方法では、需要家設備１０の平常時の状態をモデル化した需要家設備モデル１３３Ａと、需要家設備１０の災害時の状態をモデル化した需要家設備モデル１３３Ｂとを対比して需要家設備１０の破損状態を分析し、需要家設備１０の破損状態に基づいて、災害時における需要家設備１０の需要電力の推定値である災害時推定需要電力１３６を算出し、需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６に基づいて、災害時における前記需要家設備１０への供給電力を制御する。

災害によって破損した需要家設備１０の需要電力は、平常時の需要家設備１０の需要電力とは異なるため、災害時の電力需給バランスは平常時と異なる。上記の方法によれば、需要家設備１０の災害時推定需要電力１３６を算出できる。よって、当該災害時推定需要電力１３６を用いて供給電力を制御することにより、災害時においても需要家設備１０に電力を安定的に需給できる。

以上、添付図面を参照しながら実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても本開示の技術的範囲に属すると了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。

本開示の技術は、電力系統制御に有用である。

１電力供給制御システム
２発電所
３変電所
４送電網
５配電網
６エリア
７移動電源車
１０需要家設備
２０電力流通設備
２５、２６通信ネットワーク
３０無人航空機
３１撮像装置
３２レーザスキャナ
１００災害分析装置
１０１情報格納部
１０２データ受信部
１０３モデル生成部
１０４破損分析部
１０５需要電力推定部
１０６情報送受信部
１３１画像データ
１３２３Ｄ点群データ
１３３需要家設備モデル
１３３Ａ平常時の需要家設備モデル
１３３Ｂ災害時の需要家設備モデル
１３４電力流通設備モデル
１３４Ａ平常時の電力流通設備モデル
１３４Ｂ災害時の電力流通設備モデル
１３５破損情報
１３６災害時推定需要電力
１３７地図データ
２００電力供給制御装置
２０１情報格納部
２０２情報送受信部
２０３供給中電力計測部
２０４漏電判定部
２０５電力供給制御部
２０６移動電源車配車部
２３２供給中電力
２３３漏電情報
３００表示装置
３０１情報格納部
３０２情報送受信部
３０３表示処理部
３０４操作処理部
３３１デジタルツインモデル
１０００コンピュータ
１００１プロセッサ
１００２メモリ
１００３ストレージ
１００４入力装置
１００５出力装置
１００６通信装置
１００７ＧＰＵ
１００８読取装置
１００９バス

Claims

電力の供給を制御する電力供給制御システムであって、
需要家設備の平常時の状態をモデル化した需要家設備モデルと、前記需要家設備の災害時の状態をモデル化した需要家設備モデルとを対比して前記需要家設備の破損状態を分析し、前記需要家設備の破損状態に基づいて、前記災害時における前記需要家設備の需要電力の推定値である災害時推定需要電力を算出する災害分析装置と、
前記需要家設備の災害時推定需要電力に基づいて、前記災害時における前記需要家設備への供給電力を制御する電力供給制御装置と、を備える、
電力供給制御システム。
前記災害分析装置は、前記需要家設備の平常時の需要電力と前記災害時における前記需要家設備の破損の割合とに応じて、前記災害時推定需要電力を算出する、
請求項１に記載の電力供給制御システム。
前記災害分析装置は、前記平常時と前記災害時の前記需要家設備モデルの状態を学習させた学習器を用いて、前記災害時における前記需要家設備の破損の割合を算出する、
請求項２に記載の電力供給制御システム。
前記災害分析装置は、前記需要家設備の破損の割合から前記災害時推定需要電力を算出する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の電力供給制御システム。
前記災害分析装置は、前記災害時において前記需要家設備に供給中の電力が、前記災害時推定需要電力よりも大きい場合、漏電又は地絡が発生している可能性があると判定する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の電力供給制御システム。
前記電力供給制御装置は、前記漏電又は地絡が発生している可能性があると判定された前記需要家設備への電力供給を遮断する、
請求項５に記載の電力供給制御システム。
前記災害分析装置は、エリアに存在する複数の前記需要家設備の前記災害時推定需要電力の合計に基づいて、前記災害時における前記エリアの災害時推定需要電力を算出し、
前記電力供給制御装置は、推定した前記エリアの災害時推定需要電力に基づいて、前記災害時における前記エリアへの供給電力を制御する、
請求項１から６のいずれか１項に記載の電力供給制御システム。
前記災害分析装置は、前記エリアに存在する電力流通設備の平常時の状態をモデル化した電力流通設備モデルと、前記電力流通設備の災害時の状態をモデル化した電力流通設備モデルとを対比して前記電力流通設備の破損状態を分析し、
前記電力供給制御装置は、前記電力流通設備の破損状態に基づいて、前記災害時における電力供給経路を制御する、
請求項７に記載の電力供給制御システム。
前記災害分析装置は、前記平常時と前記災害時の前記電力流通設備モデルの状態を学習させた学習器を用いて、前記災害時における前記電力流通設備の破損の割合を算出する、
請求項８に記載の電力供給制御システム。
前記電力供給制御装置は、前記電力供給経路において電力が供給されず、前記災害時推定需要電力が０よりも大きい前記需要家設備を特定し、当該特定した前記需要家設備１０に電力を供給できる場所に移動電源車を配車する、
請求項８又は９に記載の電力供給制御システム。
前記平常時及び前記災害時に前記エリアを上空から撮影して画像データを生成する撮像装置と、前記エリアを上空から３Ｄスキャンして３Ｄ点群データを生成するレーザスキャナとをさらに備え、
前記災害分析装置は、前記画像データ及び前記３Ｄ点群データを用いて、前記エリアに存在する前記需要家設備モデル及び前記電力流通設備モデルを生成する、
請求項８から１０のいずれか１項に記載の電力供給制御システム。
前記エリアの地図と、当該地図上に配置された前記災害時の前記需要家設備モデルと、当該需要家設備モデルの前記災害時推定需要電力とを表示する表示装置、をさらに備える、
請求項７から１１のいずれか１項に記載の電力供給制御システム。
災害を分析する災害分析装置であって、
需要家設備の平常時の状態をモデル化した需要家設備モデルと、前記需要家設備の災害時の状態をモデル化した需要家設備モデルとを対比して前記需要家設備の破損状態を分析する破損分析部と、
前記需要家設備の破損状態に基づいて、前記災害時における前記需要家設備の需要電力の推定値である災害時推定需要電力を算出する需要電力推定部と、を備える、
災害分析装置。
電力供給制御システムによって電力の供給を制御する電力供給制御方法であって、
需要家設備の平常時の状態をモデル化した需要家設備モデルと、前記需要家設備の災害時の状態をモデル化した需要家設備モデルとを対比して前記需要家設備の破損状態を分析し、
前記需要家設備の破損状態に基づいて、前記災害時における前記需要家設備の需要電力の推定値である災害時推定需要電力を算出し、
前記需要家設備の災害時推定需要電力に基づいて、前記災害時における前記需要家設備への供給電力を制御する、
電力供給制御方法。