JP2022110257A - 子局、配電制御システムおよび配電制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】使用する通信帯域を抑制して事故区間を特定することができる子局を得ること。【解決手段】親局からの制御信号に基づいて、配電線の各区間を区分する開閉器を制御する子局８であって、配電線の電圧および電流のうちの少なくとも１つを計測する計測部８３と、計測部８３により計測された計測データから異常の度合いを示すスコアを算出するための学習済みモデルであるスコア算出器を記憶するモデル記憶部８４と、他の子局８から子局８において算出された異常の度合いを示すスコアを受信する通信部８１と、スコア算出器と、計測部８３により計測された計測データとを用いてスコアを算出し、算出したスコアと通信部８１によって受信されたスコアとを用いて事故点を推定する事故点推定部８６と、を備える。【選択図】図３

Description

本開示は、配電系統の制御に用いられる子局、配電制御システムおよび配電制御プログラムに関する。

近年、配電系統における各区間を接続する開閉器を遠隔地から自動制御する配線制御システムの導入が進んでいる。開閉器には子局と呼ばれ遠隔地に設けられた親局と通信を行うことが可能な装置が接続される。子局は、配電系統の電流、電圧を計測することで、配電系統を監視するとともに、親局からの指示にしたがって開閉器を制御することが可能である。

配電系統において事故が発生した場合には、事故区間の切り離しなどの対策を行うために、速やかに事故区間を特定することが望まれる。特許文献１には、各子局が、計測した電流の計測値が基準値以上である場合に当該計測値を事故電流として親局である制御センタへ送信し、配電線事故により遮断器が遮断されると、制御センタが、各子局から受信した計測値を用いて事故区間を特定する技術が開示されている。

特開２０００－３３３３６２号公報

しかしながら、特許文献１では事故発生時に、制御センサが広域にわたって多数の子局から送信された電流を収集して事故区間を特定するため、各子局から送信される情報によって通信帯域を圧迫するという問題がある。

本開示は、使用する通信帯域を抑制して事故区間を特定することができる子局を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示にかかる子局は、親局からの制御信号に基づいて、配電線の各区間を区分する開閉器を制御する子局であって、配電線の電圧および電流のうちの少なくとも１つを計測する計測部と、計測部により計測された計測データから異常の度合いを示すスコアを算出するための学習済みモデルであるスコア算出器を記憶するモデル記憶部と、を備える。子局は、さらに、他の子局から子局において算出された異常の度合いを示すスコアを受信する通信部と、スコア算出器と、計測部により計測された計測データとを用いてスコアを算出し、算出したスコアと通信部によって受信されたスコアとを用いて事故点を推定する事故点推定部と、を備える。

本開示によれば、使用する通信帯域を抑制して事故区間を特定することができるという効果を奏する。

実施の形態にかかる配電制御システムの構成例を示す図 実施の形態の親局の構成例を示す図 実施の形態の子局の構成例を示す図 実施の形態の機械学習装置の構成例を示す図 実施の形態の親局を実現するコンピュータシステムの構成例を示す図 倒木による配電線の障害発生を示す模式図 実施の形態の機械学習装置におけるスコア算出器の生成処理手順の一例を示すフローチャート 実施の形態の前処理を模式的に示す図 ニューラルネットワークの構成例を示す図 実施の形態の子局における事故点の推定処理手順の一例を示すフローチャート 実施の形態の親局が保持する子局情報の一例を示す図 実施の形態のスコア算出を依頼された場合の子局における動作の一例を示すフローチャート 実施の形態のスコアに基づく事故点推定を模式的に示す図 実施の形態の親局が事故点の推定結果を受信した場合の処理手順の一例を示すフローチャート 種類別スコアを用いて異常判定を行う場合の本実施の形態の子局における事故点の推定処理手順の一例を示すフローチャート 親局が子局からスコアを収集して事故点を推定する場合の推定処理手順の一例を示すフローチャート

以下に、実施の形態にかかる子局、配電制御システムおよび配電制御プログラムを図面に基づいて詳細に説明する。

図１は、実施の形態にかかる配電制御システムの構成例を示す図である。図１では、本実施の形態の配電制御システムの制御対象となる配電系統の一例として、変電所に設けられる配電用変圧器５と、配電用変圧器５に直流母線４を介して接続される配電線１－１，１－２とを図示している。配電線１－１，１－２には、配電線１－１，１－２を区分する開閉器２－１～２－６が接続される。なお、図１では、配電系統のうち本実施の形態の配電制御システムに関連する設備を図示しており、配電線１－１，１－２には、図示を省略しているが遮断器、電圧制御機器、柱上変圧器なども接続される。また、配電用変圧器５に接続される配電線の数および開閉器２－１～２－６の数は図１に示した例に限定されない。以下、開閉器２－１～２－６を個別に区別せずに示すときは開閉器２と呼び、配電線１－１，１－２を個別に区別せずに示すときは配電線１と呼ぶ。また、以下、配電線１－１，１－２において配電用変圧器５側すなわち電源側を上流と呼び、配電用変圧器５と逆側を下流と呼ぶ。

図１に示した例では、開閉器２－１～２－３が配電線１－１に接続されており、開閉器２－４～２－６が配電線１－２に接続されている。配電線１－１は、直流母線４と開閉器２－１との間の区間、開閉器２－１と開閉器２－２との間の区間、開閉器２－２と開閉器２－３との間の区間に区分される。なお、図示を省略しているが、配電線１－１の開閉器２－３より下流にも開閉器２が接続されており、以下同様に、配電線１－１が各区間に区分されている。配電線１－２についても、同様に、開閉器２－４～２－６により各区間に区分されており、開閉器２－６より下流にも開閉器２が接続されている。さらに、配電線１は、他の配電線１と図示しない開閉器２を介して接続され、系統切替を行うことが可能であってもよい。

本実施の形態の配電制御システムは、配電線１の各区間を区分する複数の開閉器２を遠隔制御するための制御信号を送信する親局６と、通信ネットワーク７を介して親局６と通信可能な子局８－１～８－６とを備える。子局８－１～８－６は、親局６からの制御信号に基づいて、開閉器２－１～２－６をそれぞれ制御する。通信ネットワーク７は、光回線などの有線ネットワークであってもよいし、無線ネットワークでもよいし、無線と有線とが混在するネットワークでもよい。子局８－１～８－６は、それぞれ開閉器２－１～２－６を制御する。子局８－１～８－６はそれぞれに対応する開閉器２－１～２－６とともに、例えば、電柱に設置されるが、子局８－１～８－６および開閉器２－１～２－６は、例えば、地中配電線用に地上に設置されていてもよく、設置位置は電柱に限定されない。子局８－１～８－６は、親局６から受信した制御信号に応じて開閉器２－１～２－６の投入と開放とを制御するとともに、配電線１の電圧および電流のうち少なくとも１つを計測し、計測したデータを親局６へ送信する。親局６は、各子局８－１～８－６へ制御信号を送信することで、対応する開閉器２－１～２－６の開放と投入を制御する。また、親局６は、各子局８－１～８－６から受信したデータを用いて配電系統を監視する。以下、子局８－１～８－６を個別に区別せずに示すときは子局８と呼ぶ。

本実施の形態では、子局８は、配電系統の事故の発生時に、後述するように、計測したデータに基づいて対応する区間における異常の度合いを示すスコアを算出し、スコアを用いて事故区間を推定し、推定した事故区間を示す情報を親局６へ送信する。また、子局８は、事故区間を示す情報とともに、算出したスコアを親局６へ送信してもよい。

図１では、１つの配電用変圧器５を図示しているが、本実施の形態の配電制御システムの制御対象の配電系統には複数の配電用変圧器５が含まれていてもよい。配電系統に複数の配電用変圧器５が含まれる場合、各配電用変圧器５には、図１と同様に配電線１が直流母線４を介して接続され、各配電線１は開閉器２により区分されており、各開閉器２は対応する子局８により制御される。

図２は、本実施の形態の親局６の構成例を示す図である。親局６は、図２に示すように、通信部６１、子局制御部６２、子局情報記憶部６３、データ記憶部６４、情報統合部６５および表示部６６を備える。

通信部６１は、各子局８と通信ネットワーク７を介して通信を行う。通信部６１は、子局８から受信した電圧、電流の計測データを各子局制御部６２へ渡す。また、通信部６１は、受信した計測データと、子局８から受信した事故区間の推定結果を示す情報をデータ記憶部６４に記憶する。子局情報記憶部６３は、制御対象の配電系統の系統構成図に基づく各子局８の位置と周辺の子局８を示す情報とを含む子局情報を記憶する。子局情報は、オペレータにより入力されてもよいし、図示しない他の装置から送信され、通信部６１を介して子局情報記憶部６３に記憶されてもよい。子局情報の詳細については後述する。

子局制御部６２は、オペレータからの入力、子局８から受信した計測データなどに応じて子局８に対応する開閉器２の制御を要すると判断した場合、開閉器２を制御するための制御信号を生成して通信部６１へ渡す。子局制御部６２における開閉器２の遠隔制御方法は、一般的な配電自動制御と同様の技術を用いることができるため詳細な説明は省略する。通信部６１は、子局制御部６２から受けとった制御信号を子局８へ送信する。また、子局制御部６２は、子局情報記憶部６３に記憶されている子局情報に基づいて、各子局８へ当該子局８の周辺の子局８を示す情報である周辺子局情報を送信する。

情報統合部６５は、各子局８から送信されてデータ記憶部６４に記憶されている事故区間の推定結果を示す情報を統合して、統合した結果をデータ記憶部６４に格納する。例えば、事故区間の推定結果を配電系統図と対応づけて統合結果としてデータ記憶部６４に格納する。また、情報統合部６５は、子局８からスコアが送信される場合には、推定結果とともに各子局８に対応するスコアを配電系統図と対応づけて統合結果としてデータ記憶部６４に格納してもよい。表示部６６は、データ記憶部６４に記憶されている各計測データを表示する。また、表示部６６は、データ記憶部６４に格納されている統合結果を表示する。また、表示部６６は、各子局８から受信した事故区間の推定結果を、オペレータにより選択された子局８ごとに表示してもよい。

図３は、本実施の形態の子局８の構成例を示す図である。子局８は、図３に示すように、通信部８１、開閉器制御部８２、計測部８３、モデル記憶部８４、異常判定部８５、事故点推定部８６および周辺子局情報記憶部８７を備える。

通信部８１は、通信ネットワーク７を介して親局６および他の子局８と通信を行う。通信部８１は、親局６から制御信号を受信すると、受信した制御信号を開閉器制御部８２へ渡す。通信部８１は、周辺子局情報を受信すると、受信した周辺子局情報を周辺子局情報記憶部８７へ格納する。また、通信部８１は、制御信号に対する応答信号をはじめとした親局６宛ての信号を受け取ると、当該信号を、通信ネットワーク７を介して親局６へ送信する。

開閉器制御部８２は、親局６から送信され通信部８１から受け取った制御信号に基づいて開閉器２を制御し、制御の結果などを含む応答信号を生成して通信部８１へ出力する。また、開閉器制御部８２は、計測部８３から受け取った計測データを、通信部８１を介して親局６へ送信する。開閉器制御部８２は、計測部８３により計測された計測データをそのまま通信部８１へ渡してもよいし、計測データの区間平均、移動平均などを算出し算出したデータを計測データとして通信部８１へ渡してもよい。開閉器制御部８２における開閉器２の制御方法は、一般的な配電自動制御と同様の技術を用いることができるため詳細な説明は省略する。

計測部８３は、配電線１の電圧および電流のうちの少なくとも１つを計測し、計測したデータを開閉器制御部８２、異常判定部８５および事故点推定部８６へ出力する。図３に示した例では、計測部８３は、配電線１の電圧を計測する電圧計測部８３１と、配電線１の電流を計測する電流計測部８３２と、子局８の周囲の環境の状態を計測する環境計測部８３３とを備える。本実施の形態では、環境計測部８３３は、温度センサ、音を計測する音センサ、および振動を計測する振動センサである。以下では、環境計測部８３３が、温度センサ、音センサおよび振動センサを含む例を説明するが、これらのうちの少なくとも１つであってもよい。すなわち、計測部８３によって計測される環境の状態は、温度、音および振動のうちの少なくとも１つである。温度センサ、音センサおよび振動センサは、例えば、配電線に取り付けられる。温度センサ、音センサおよび振動センサの設置場所はこれに限らず、事前の実験などにより配電線１の異常と相関が高いと思われる他の箇所に設置されてもよい。また、環境計測部８３３には、カメラなど画像を取得可能なセンサが含まれていてもよい。また、ここでは、計測部８３が、電圧計測部８３１、電流計測部８３２および環境計測部８３３を備える例を説明するが、計測部８３は、電圧計測部８３１および電流計測部８３２のうち少なくとも１つを備えていればよい。環境計測部８３３を備える場合には、倒木、落雷、積雪など事故の要因に成り得る外部環境の状態についても考慮することができ、より事故の推定精度を向上させることができる。

モデル記憶部８４は、計測部８３により計測された計測データから異常の度合いを示すスコアを算出するための学習済みモデルであるスコア算出器を記憶する。詳細には、モデル記憶部８４は、計測部８３により計測された計測データが前処理された結果を入力として、自身に対応する区間の異常の度合い示すスコアを算出するためのスコア算出器を記憶する。なお、前処理は、時系列データである計測データから一定のデータ長のデータを抽出する処理を含む。スコア算出器は、例えば、子局８の運用開始時などに、図１に示した機械学習装置９によって生成され、親局６を介して各子局８に送信される。また、スコア算出器は子局８の運用開始後に更新された場合には更新されたスコア算出器が機械学習装置９から親局６を介して子局８に送信される。スコア算出器は、電流、電圧、音、振動、温度などといった計測データの種類ごとに作成される。なお、ここではスコア算出器が機械学習によって学習された学習済みモデルであるとして説明するが、過去の実績などを元に人手によって定められた計算式をスコア算出器として用いてもよい。この場合、スコア算出器は、例えば、あらかじめ子局８のモデル記憶部８４に格納される。なお、スコアは異常の度合いが高いほど値が大きくなるように設定される。

異常判定部８５は、計測部８３により計測された計測データを用いて、自身に対応する区間の異常の有無を判定する。異常判定部８５は、異常有りと判定した場合は、事故点推定部８６に事故点すなわち事故区間の推定を実施するよう指示するとともに、通信部８１を介して、周辺の他の子局８へスコアの算出および送信を依頼する。詳細には、異常判定部８５は、スコアの算出および送信を依頼することを示す送信依頼信号を生成して、通信部８１に周辺の子局８へ当該送信依頼信号を送信するよう指示し、通信部８１は、周辺子局情報記憶部８７に格納されている周辺子局情報を用いて、周辺の子局８へ当該送信依頼信号を送信する。

事故点推定部８６は、異常判定部８５から事故点の推定の実施を指示されると、計測部８３により計測された計測データに前処理を施し、前処理後のデータとモデル記憶部８４に記憶されているスコア算出器とを用いてスコアを算出する。スコア算出器は計測データの種類ごとに作成されるため、スコアは計測データの種類ごとに算出される。この種類ごとのスコアを、種類別スコアと呼ぶ。事故点推定部８６は、種類別スコアを重み付け加算することで総合的な異常の度合いを示すスコアを算出する。なお、事故点推定部８６は、最新の計測データを前処理してスコア算出器へ入力してもよいし、過去の計測データを前処理してスコア算出器へ入力してもよい。例えば、事故点推定部８６は、計測データを一定期間分保持しておく記憶部を有し、保持している一定期間分の計測データのなかから選択した期間の計測データを前処理してスコア算出器へ入力して種類別スコアを算出してもよい。

さらに、事故点推定部８６は、送信依頼信号への応答として周辺の子局８から送信されたスコアを、通信部８１を介して受け取り、算出したスコアと、周辺の子局８から受信したスコアとを用いて事故点に対応する子局８を推定する。例えば、事故点推定部８６は、自身および周辺の子局８のうち最もスコアの高い子局８を事故点に対応する子局８と推定する。事故点推定部８６は、推定結果として事故点に対応する子局８を示す情報を、通信部８１を介して親局６へ送信する。このとき、事故点推定部８６は、自身が算出したスコアおよび周辺の子局８から受信したスコアを推定結果とともに親局６へ送信してもよい。このように、本実施の形態の事故点推定部８６は、スコア算出器と、計測部８３により計測された計測データとを用いてスコアを算出し、算出したスコアと通信部８１によって受信されたスコアとを用いて事故点を推定する。

図４は、本実施の形態の機械学習装置９の構成例を示す図である。図４に示すように、機械学習装置９は、通信部９１、データ記憶部９２、モデル生成部９３、モデル記憶部９４、送信制御部９５および子局情報記憶部９６を備える。

通信部９１は、親局６など他の装置と通信を行う。通信部９１は、親局６を介して子局８から送信された計測データを受信し、受信した計測データをデータ記憶部９２に記憶する。また、通信部９１は、あらかじめ行われた実験などにより取得されたデータなどを図示しない他の装置から受信してデータ記憶部９２に格納してもよい。実験などで取得されたデータは、子局８によって計測される計測データと同一種類のデータである。また、通信部９１は、シミュレーションなどにより生成された、子局８における計測データを模擬したデータを他の装置から受信してデータ記憶部９２に記憶してもよい。また、通信部９１は、または実験用に設置された子局８から受信した計測データをデータ記憶部９２に記憶してもよい。

モデル生成部９３は、子局８ごとおよび計測データの種類ごとに、データ記憶部９２に記憶された計測データを前処理し、前処理後の時系列データと評価結果とを１組とするデータセットを複数用いて機械学習により学習済みモデルであるスコア算出器を生成し、モデル記憶部９４へ格納する。スコア算出器は子局８の識別情報と対応づけられてモデル記憶部９４へ格納される。学習済みモデルの生成については後述する。

子局情報記憶部９６は、スコア算出器の生成対象となる子局８の識別情報を含む子局情報を記憶する。子局情報は、親局６が記憶している子局情報と同一であってもよいし、親局６が記憶している子局情報と異なっていてもよい。送信制御部９５は、子局情報に基づいて、スコア算出器の送信先の子局８を順に選択し、各子局８に対応するスコア算出器をモデル記憶部９４から読み出して通信部９１を介して、親局６経由で子局８へ送信する。

次に、本実施の形態の親局６のハードウェア構成について説明する。本実施の形態の親局６は、コンピュータシステム上で、親局６における処理が記述されたプログラムが実行されることにより、コンピュータシステムが親局６として機能する。親局６の動作を実現するプログラムは、開閉器２を制御するための配電自動制御のためのプログラムと本実施の形態の配電制御システムの事故点推定にかかる処理における親局６として動作するためのプログラムとを含む。図５は、本実施の形態の親局６を実現するコンピュータシステムの構成例を示す図である。図５に示すように、このコンピュータシステムは、制御部１０１と入力部１０２と記憶部１０３と表示部１０４と通信部１０５と出力部１０６とを備え、これらはシステムバス１０７を介して接続されている。

図５において、制御部１０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサであり、本実施の形態の親局６における処理が記述された託送業務プログラムを実行する。入力部１０２は、たとえばキーボード、マウスなどで構成され、コンピュータシステムの使用者が、各種情報の入力を行うために使用する。記憶部１０３は、ＲＡＭ（Random Access Memory），ＲＯＭ（Read Only Memory）などの各種メモリおよびハードディスクなどのストレージデバイスを含み、上記制御部１０１が実行すべきプログラム、処理の過程で得られた必要なデータ、などを記憶する。また、記憶部１０３は、プログラムの一時的な記憶領域としても使用される。表示部１０４は、ディスプレイ、ＬＣＤ（液晶表示パネル）などで構成され、コンピュータシステムの使用者に対して各種画面を表示する。通信部１０５は、通信処理を実施する受信機および送信機である。出力部１０６は、プリンタなどである。なお、図５は、一例であり、コンピュータシステムの構成は図５の例に限定されない。

ここで、本実施の形態の親局６としての機能を実現するためのプログラムが実行可能な状態になるまでのコンピュータシステムの動作例について説明する。上述した構成をとるコンピュータシステムには、たとえば、図示しないＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭドライブまたはＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭドライブにセットされたＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭから、託送業務プログラムが記憶部１０３にインストールされる。そして、託送業務プログラムの実行時に、記憶部１０３から読み出された託送業務プログラムが記憶部１０３に格納される。この状態で、制御部１０１は、記憶部１０３に格納されたプログラムに従って、本実施の形態の親局６としての処理を実行する。

なお、上記の説明においては、ＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭを記録媒体として、親局６における処理を記述したプログラムを提供しているが、これに限らず、コンピュータシステムの構成、提供するプログラムの容量などに応じて、たとえば、通信部１０５を経由してインターネットなどの伝送媒体により提供されたプログラムを用いることとしてもよい。

図２に示した子局制御部６２および情報統合部６５は、図５に示した記憶部１０３に記憶されたプログラムが図５に示した制御部１０１により実行されることにより実現される。また、子局制御部６２および情報統合部６５の実現には、図５に示した記憶部１０３も用いられる。図２に示した表示部６６は、図５に示した表示部１０４により実現される。子局情報記憶部６３およびデータ記憶部６４は、図５に示した記憶部１０３の一部である。図２に示した通信部６１は、図５に示した通信部１０５により実現される。親局６は複数のコンピュータシステムにより実現されてもよい。複数のコンピュータシステムで構成されるクラウドシステムでプログラムが実行されることで親局６が実現されてもよい。

例えば、本実施の形態の子局８における事故点推定に関する動作を実現するための配電制御プログラムは、子局８に、計測部８３により計測された計測データから異常の度合いを示すスコアを算出するための学習済みモデルであるスコア算出器を記憶するステップと、他の子局８から子局８において算出された異常の度合いを示すスコアを受信するステップと、スコア算出器と、計測部８３により計測された計測データとを用いてスコアを算出し、算出したスコアと受信されたスコアとを用いて事故点を推定するステップと、を実行させる。

次に、本実施の形態の子局８のハードウェア構成について説明する。子局８のうち図３に示した計測部８３は、各種のセンサなどにより実現される。子局８の計測部８３以外の各部は、コンピュータシステムまたは専用の処理回路により実現される。また、例えば、図３に示した開閉器制御部８２と、モデル記憶部８４、異常判定部８５、事故点推定部８６および周辺子局情報記憶部８７とが別のユニットとして構成されてもよい。例えば、子局８は、通信機能を有する通信回路であり通信部８１を実現する通信ユニットと、開閉器制御部８２としての機能を実現する制御ユニットと、モデル記憶部８４、異常判定部８５、事故点推定部８６および周辺子局情報記憶部８７とを実現する拡張ユニットとで構成されてもよい。制御ユニットは、一般的な開閉器２の制御を行うための処理を行う。このように、モデル記憶部８４、異常判定部８５、事故点推定部８６および周辺子局情報記憶部８７を拡張ユニットにより実現することで、既存の子局に拡張ユニットを追加することで本実施の形態の子局８として動作させることができる。なお、子局８のハードウェア構成はこれに限らず、制御ユニットと拡張ユニットに分割されずにこれらが１つのユニットとして構成されてもよい。

上述した拡張ユニットは、コンピュータシステムの一例であり、例えば、図５に示した構成から入力部１０２、表示部１０４および出力部１０６を削除したものである。すなわち、拡張ユニットは、制御部１０１、記憶部１０３および通信部１０５を備える。ただし、この場合、通信部１０５は外部との通信を行うかわりに、他のユニットとの通信を行う。なお、拡張ユニットは、表示部１０４および入力部１０２を備えていてもよい。また、上述した制御ユニットについても、同様に、図５に示した構成から入力部１０２、表示部１０４および出力部１０６を削除したものであってもよいし、専用の処理回路であってもよい。制御ユニットと拡張ユニットに分割されずにこれらが１つのユニットとして構成される場合、このユニットは、同様に、図５に示した構成から入力部１０２、表示部１０４および出力部１０６を削除したものである。

図３に示した子局８の異常判定部８５および事故点推定部８６は、例えば、図５に示した記憶部１０３に記憶されたプログラムが制御部１０１により実行されることにより実現される。異常判定部８５および事故点推定部８６の実現には記憶部１０３も用いられる。また、図３に示したモデル記憶部８４および周辺子局情報記憶部８７は、記憶部１０３の一部である。このプログラムは、子局８における本実施の形態の事故点推定ための動作を実行させるためのプログラムである。本実施の形態の子局８としての機能を実現するためのプログラムが実行可能な状態になるまでのコンピュータシステムの動作例は親局６と同様である。また、このプログラムもＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭを記録媒体により提供されてもよいし通信媒体により提供されてもよい。

次に、本実施の形態の機械学習装置９のハードウェア構成について説明する。本実施の形態の機械学習装置９は、コンピュータシステム上で、機械学習装置９における処理が記述されたプログラムが実行されることにより、コンピュータシステムが親局６として機能する。機械学習装置９を実現するコンピュータシステムは、親局６を実現するコンピュータシステムと同様であり、例えば、図５に示したコンピュータシステムである。

図４に示した機械学習装置９の送信制御部９５およびモデル生成部９３は、例えば、図５に示した記憶部１０３に記憶されたプログラムが制御部１０１により実行されることにより実現される。送信制御部９５およびモデル生成部９３の実現には図５に示した記憶部１０３も用いられる。また、図４に示したデータ記憶部９２、モデル記憶部９４および子局情報記憶部９６は、図５に示した記憶部１０３の一部である。図４に示した通信部９１は、図５に示した通信部１０５により実現される。コンピュータシステムを機械学習装置９として動作させるためのプログラムが実行可能な状態になるまでのコンピュータシステムの動作例は親局６と同様である。また、このプログラムもＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭを記録媒体により提供されてもよいし通信媒体により提供されてもよい。また、機械学習装置９は複数のコンピュータシステムにより実現されてもよい。複数のコンピュータシステムで構成されるクラウドシステムでプログラムが実行されることで機械学習装置９が実現されてもよい。

次に、本実施の形態の動作について説明する。本実施の形態では、配電系統における事故が発生した場合に、子局８が事故点を推定する。図６は、倒木による配電線１の障害発生を示す模式図である。図６に示した例では、倒木によって配電線１に木２００が接触したり配電線１が断線したりすることにより、停電が発生する事故を模式的に示している。図６では、子局８－１～８－３を図示しており、図示は省略しているが、各子局８－１～８－３にはそれぞれ開閉器２－１～２－３が接続されている。図６に示した例では、開閉器２－２と開閉器２－３との間の区間、すなわち子局８－２と子局８－３との間の区間で事故が発生している。このような事故が発生すると、開閉器２－１～２－３の接続される配電線１における開閉器２－１より上流に設けられている遮断器が開放となることで、この配電線１全体が停電する。親局６では、遮断器が開放となることで事故が発生したことはわかるが、遮断器の下流のどこの区間で事故が生じたかを特定することはできない。

事故点すなわち事故区間を特定するためには、親局６が、各子局８から計測データ、開閉器２の状態などを収集して、事故点を特定することが考えられるが、多数の子局８から情報を収集すると、通信ネットワーク７の通信帯域を圧迫し、状況によっては処理の遅延なども生じる可能性がある。また、事故点がどこに存在するかわからない状態で多数の子局８から収集したデータを用いて事故区間を推定するには処理時間を要する。本実施の形態では、異常を検出した子局８が周辺の子局８から取得した情報を用いて、事故点を推定して親局６へ推定結果を送信する。例えば、子局８は、計測データが前処理された結果を入力として異常度を示すスコアを算出する学習済みモデルであるスコア算出器を保持する。子局８は、スコア算出器と、計測データを前処理した結果とを用いてスコアを算出し、算出したスコアと周辺の子局８から収集したスコアとを用いて事故点を推定する。このため、本実施の形態では、通信ネットワーク７の通信帯域を抑制して事故点を推定することができる。

以下、各装置における動作の詳細を説明する。図７は、本実施の形態の機械学習装置９におけるスコア算出器の生成処理手順の一例を示すフローチャートである。図７に示すように、機械学習装置９は、まず、各子局８から計測データを取得する（ステップＳ１）。詳細には、通信部９１は各子局８から送信された計測データを、親局６を介して受信してデータ記憶部９２に格納する。なお、この計測データは各子局８で計測された全ての計測データである必要はなく、事故が発生していない場合には１日１回または１週間に一度程度、例えば、１分分などの短い期間の計測データが送信されてもよい。また、機械学習装置９は、事故などの異常が発生したときのデータも収集するが、スコア算出器の生成のための計測データはリアルタイムまたは準リアルタイムに収集する必要はないため、通信帯域を圧迫しないように、時間をかけて送信されればよい。また、上述したように、データ記憶部９２には、運用中の子局８から受信する計測データの代わりに、シミュレーションなどにより生成された模擬データ、実験により取得された計測データなどが用いられてもよく、運用中の子局８から受信する計測データの代わりに、シミュレーションなどにより生成された模擬データ、実験により取得された、木データおよび実験により取得された計測データのうち２つ以上の組み合わせのデータが記憶されてもよい。

次に、機械学習装置９は、モデルの生成対象の子局８を選択する（ステップＳ２）。詳細には、モデル生成部９３が、配電制御システムの監視対象の全ての子局８のうちモデルを生成していない子局８のなかから任意の方法で１つの子局８を選択する。本実施の形態では、子局８ごとに学習済みモデルであるスコア算出器を生成するため、ステップＳ２でモデルの生成対象の子局８を選択し、順次、選択する子局８を変更することで、配電制御システムの監視対象の全ての子局８のスコア算出器を生成する。

次に、機械学習装置９は、計測データの種類ごとに、各計測データの時系列データに前処理を行い、標本データを抽出する（ステップＳ３）。詳細には、モデル生成部９３が、計測データの種類ごとに、各計測データの時系列データに前処理を行い、標本データを抽出する。なお、標本データは、一定のデータ長のデータであり、スコア算出器に入力されるデータ長である。前処理は、このように、時系列データから一定のデータ長のデータを抽出する処理を含むが、この処理以外にトレンドの除去の処理などを含んでいてもよい。例えば、計測データの種類が温度である場合、正常な場合でも気温の変化に依存して長期的に温度が変化することが考えられる。このような場合には、気温の変化に伴う変化と想定される長周期の変動をトレンドとして扱い、トレンドを除去してもよい。また、電圧、電流についても、一日の長期的な変化などがある場合には、このようなトレンドを除去してもよい。なお、トレンドを除去する必要が無い場合にはトレンド除去を行わなくてもよい。

図８は、本実施の形態の前処理を模式的に示す図である。図８に示すように、計測データの種類ごとに、前処理としてトレンド除去、標本データの抽出などが行われる。図８では、電圧に関して、前処理の内容を図示しているが、他の種類の計測データについても電圧と同様に前処理が行われる。ただし、上述したように、トレンド除去についてはトレンドの除去が必要ない場合には行われなくてよい。

図７の説明に戻る。機械学習装置９は、標本データに対応する評価結果を取得する（ステップＳ４）。詳細には、機械学習装置９は、図４では図示しない入力手段などによりオペレータから入力されることで、各標本データに対応する評価結果を取得してデータ記憶部９２に格納してもよいし、通信部９１を介して他の装置から評価結果を取得してデータ記憶部９２に格納してもよい。評価結果は、スコア算出器が算出するスコアの正解値に相当するものである。

例えば、計測データごとに、当該計測データをエンジニアなどが確認し、エンジニアが計測データごとのスコアを定めてもよい。また、実験において正常な状態と異常な状態との両方において計測データを取得し、実験における状態に対応した評価結果としてオペレータなどにより機械学習装置９に入力される。または、例えば、実験において異常な状態に設定されたときに取得された計測データの評価結果すなわちスコアを高い値に設定し、正常な状態に設定されたときに取得された計測データの評価結果すなわちスコアを低い値に設定する。また、環境計測部８３３の計測データに関しては、対応する同一時刻の電圧または電流の計測データを用いてスコアを算出してもよい。例えば、計測された電圧に関して、あらかじめ定められた適正範囲からの逸脱量が増えるほどスコアが高くなるように評価結果を定め、電圧を用いて算出された評価結果を、温度、音、振動などの計測データに対する評価結果として用いてもよい。また、電圧の変化率が大きいほどスコアが高くなるように評価結果を定めてもよい。

また、データ記憶部９２に運用中の子局８から取得された計測データが多数蓄積されている場合は、実際に配電系統において過去に事故点として確定された子局８における当該事故発生時刻の周辺の時刻の計測データの評価結果を高い値に設定し、事故が生じていないときの計測データの評価結果を低い値に設定してもよい。なお、本実施の形態では、子局８ごとにスコア算出器を生成するが、単一の子局８において事故が生じる回数は少ないため、条件が類似する他の子局８において取得された過去の事故の際の計測データを用いてもよい。例えば、電圧および電流に関しては、時系列データにおける異常の兆候は子局８および開閉器２の設置されている場所によらずある程度共通であると思われる。このため、電圧および電流のスコア算出器に関しては、子局８および開閉器２によらず共通としてもよい。環境計測部８３３による計測値は子局８および開閉器２が設置された場所に依存することがある。このため、設置環境が類似する子局８を１つのグループとして扱いグループ単位で計測データを用いてスコア算出器を生成してもよい。例えば、近接する子局８で同一グループを構成するようにしてもよいし、子局情報に子局８ごとの設置環境を含めておき、この設置環境に応じてグループ分けを行ってもよい。設置環境は、例えば、都市部であるか山間部であるか住宅街であるかなどといった区分であるが、これらに限定されない。

次に、機械学習装置９は、計測データの種類ごとに、標本データと対応する評価結果を含むデータセットを複数用いて機械学習により学習済みモデルであるスコア算出器を生成する（ステップＳ５）。詳細には、例えば、モデル生成部９３は、標本データから特徴量を抽出し、特徴量と評価結果とで構成される学習用データに基づいて、スコアを学習することで学習済みモデルであるスコア算出器を生成してモデル記憶部９４に格納する。データセットは、標本データすなわち計測データと正解とを互いに関連付けたデータである。なお、モデル生成部９３は、スコア算出器に標本データから特徴量を算出する処理も含めておくことで、標本データからスコアを推論する学習済みモデルであるスコア算出器を生成することができる。このように、モデル生成部９３は、標本データと評価結果とを含むデータセットを複数用いて、スコアを推論するための学習済みモデルを生成する。モデル生成部９３が用いる学習アルゴリズムは教師あり学習、教師なし学習等の公知のアルゴリズムを用いることができる。一例として、ニューラルネットワークを適用した場合について説明する。

モデル生成部９３は、例えば、ニューラルネットワークモデルに従って、いわゆる教師あり学習により、計測データとスコアとの関係を学習する。ここで、教師あり学習とは、入力と結果（ラベル）のデータの組を学習装置に与えることで、それらの学習用データにある特徴を学習し、入力から結果を推論する手法をいう。

ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層、複数のニューロンからなる中間層（隠れ層）、及び複数のニューロンからなる出力層で構成される。中間層は、１層、又は２層以上でもよい。

図９は、ニューラルネットワークの構成例を示す図である。例えば、図９に示すような３層のニューラルネットワークであれば、特徴量として複数の入力が入力層（Ｘ１－Ｘ３）に入力されると、その値に重みＷ１（ｗ１１－ｗ１６）を掛けて中間層（Ｙ１－Ｙ２）に入力され、その結果にさらに重みＷ２（ｗ２１－ｗ２６）を掛けて出力層（Ｚ１－Ｚ３）から出力される。この出力結果は、重みＷ１とＷ２の値によって変わる。ニューラルネットワークでは、入力層に計測データから得られる特徴量を入力して出力層から出力された結果が、評価結果（正解）に近づくように重みＷ１とＷ２を調整することで学習が行われる。特徴量は、例えば、標本データの平均値、最大値、分散値、標準偏差、周波数変換された後のピーク周波数、ピーク周波数成分の大きさなどであるがこれらに限定されない。また、特徴量は標本データ自体であってもよい。なお、図９では、一般的なニューラルネットワークを示しており入力層を３つ、出力層を３つとしているが、本実施の形態では出力層は１つである。また、入力層の数も、図９に示した例に限定されない。

また、本実施の形態では、計測データの種類ごとにスコア算出器を生成するが、計測データの種類ごとではなく、全ての種類の計測データに対応する標本データから算出される特徴量を、入力層に入力してスコアを推論する学習済みモデルを生成することでスコア算出器を生成してもよい。この場合は、スコア算出器は１つの子局８に対して１つ生成され、後述する子局８における種類別スコアの重み付け加算の処理は不要である。

また、モデル生成部９３における機械学習はニューラルネットワークに限らず、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）などであってもよい。また、教師有り学習に限らず、教師なし学習などを用いてもよい。例えば、モデル生成部９３は、教師なし学習によりクラスタリングを行い、クラスタリングされた結果、多数のデータが属するクラスタの中心に対応する特徴量を求めておき、この中心からの距離が長いほどスコアが大きくなるようなスコア算出器を生成してもよい。

図７の説明に戻る。機械学習装置９は、子局８へスコア算出器を送信する（ステップＳ６）。詳細には、通信部９１がモデル記憶部９４からスコア算出器を読み出して対応する子局８へ送信する。なお、上述したように、スコア算出器は計測データの種類ごとに生成されるため、１つの子局８に計測データの種類の数分のスコア算出器が送信される。次に、機械学習装置９のモデル生成部９３は、モデルの生成対象の子局８が有るか否かを判断し（ステップＳ７）、モデルの生成対象の子局８が有る場合（ステップＳ７ Ｙｅｓ）、ステップＳ２からの処理を再び実施する。ステップＳ７では、モデル生成部９３は、配電制御システムの監視対象の全ての子局８のうちモデルを生成していない子局８が有る場合に、モデルの生成対象の子局８が有ると判断する。

モデルの生成対象の子局８が無い場合（ステップＳ７ Ｎｏ）、機械学習装置９は、スコア算出器の生成処理を終了する。なお、ステップＳ６の子局８へのスコア算出器の送信は、ステップＳ７でＮｏと判定され、全ての子局８のスコア算出器の生成が終了してから行われてもよい。以上の処理によって、各子局８へスコア算出器が送信される。各子局８では、親局６を介して通信部８１がスコア算出器を受信してモデル記憶部８４に格納する。なお、一度スコア算出器が生成された後に、新たな計測データなどに基づいてスコア算出器の更新が行われてもよい。スコア算出器の更新では、図７と同様の処理が行われているが、全ての子局８に関して同時に更新される必要はなく、更新対象の子局８に関してスコア算出器の生成が行われればよい。

次に、各子局８における事故点の推定処理について説明する。図１０は、本実施の形態の子局８における事故点の推定処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、各子局８は、定期的に図１０に示した処理を実施するようにしてもよいし、親局６から事故点の推定処理の実施が指示された場合に、図１０に示した処理を実施してもよい。後者の場合、親局６は、例えば、遮断器が開放となることにより停電が生じるなどにより事故が検出されると、事故点の推定の実施を各子局８へ指示する。なお、親局６は、停電に関係する子局８に事故点の推定の実施を指示してもよいし、全子局８に事故点の推定に実施を指示してもよい。

図１０に示すように、子局８は、まず、計測データを用いて異常の有無を判定する（ステップＳ１１）。詳細には、異常判定部８５が、計測部８３により計測された電圧および電流のうち少なくとも１つに基づいて自局に対応する区間における異常の有無を判定する。例えば、異常判定部８５は、計測データのうち電流および電圧のうち少なくとも１つがあらかじめ定められた正常範囲から逸脱したら、異常であると判断する。

次に異常判定部８５は、ステップＳ１１の判定により異常有りと判定されたか否かを判断し（ステップＳ１２）、異常無しと判断した場合（ステップＳ１２ Ｎｏ）、事故点の推定処理を終了する。異常判定部８５が異常有りと判断した場合（ステップＳ１２ Ｙｅｓ）、子局８は、計測データの種類ごとに、各計測データの時系列データに前処理を行い、標本データを抽出する（ステップＳ１３）。詳細には、異常判定部８５は異常有りと判断した場合、事故点の推定処理の実施を事故点推定部８６へ指示し、事故点推定部８６が、計測データの種類ごとに、計測部８３の電圧計測部８３１、電流計測部８３２および環境計測部８３３から各計測データを取得し、計測データの種類ごとに、計測データである時系列データに前処理を行い、標本データを抽出する。

次に、事故点推定部８６は、計測データの種類ごとに、標本データをスコア算出器へ入力して異常度を示す種類別スコアを算出する（ステップＳ１４）。詳細には、事故点推定部８６は、計測データの種類ごとに、モデル記憶部８４に記憶されているスコア算出器を読み出し対応する標本データを入力することでスコアを推論し、推論したスコアを種類別スコアとする。

次に、事故点推定部８６は、種類別スコアを用いて総合的な異常度を示すスコアを算出する（ステップＳ１５）。詳細には、例えば、種類別スコアを以下の式（１）のように重み付け加算により算出する。なお、ｋを子局８の識別情報（識別番号）とし、Ｓ_{ＴＯＴＡＬ}（ｋ）をｋ番目の子局８の総合的なスコアとし、Ｓ_Ａ（ｋ），Ｓ_Ｂ（ｋ），Ｓ_Ｃ（ｋ），Ｓ_Ｄ（ｋ），Ｓ_Ｅ（ｋ）を、ｋ番目の子局８のそれぞれ電圧、電流、振動、音、温度の種類別スコアとする。また、ｗ_Ａ，ｗ_Ｂ，ｗ_Ｃ，ｗ_Ｄ，ｗ_Ｅは、電圧、電流、振動、音、温度のそれぞれに対応する重み係数である。
Ｓ_{ＴＯＴＡＬ}（ｋ）＝ｗ_Ａ・Ｓ_Ａ（ｋ）＋ｗ_Ｂ・Ｓ_Ｂ（ｋ）＋ｗ_Ｃ・Ｓ_Ｃ（ｋ）
＋ｗ_Ｄ・Ｓ_Ｄ（ｋ）＋ｗ_Ｅ・Ｓ_Ｅ（ｋ） ・・・（１）

重み係数については、ｗ_Ａ，ｗ_Ｂ，ｗ_Ｃ，ｗ_Ｄ，ｗ_Ｅを例えば、０．８，０．８，０．２，０．２，０，２と設定するといったようにあらかじめ定められる。一般的には重み係数は、電流、電圧の重み係数は振動、音、温度の重み係数より大きな値に設定されるが具体的な値は上述した例に限定されない。重み係数は全ての子局８で同じ値が用いられてもよいし、子局８の環境に応じて子局８ごとに定められてもよい。また、事故が発生した場合に、当該事故に対応する箇所の計測データを用いて、これらの重み係数が更新されてもよい。なお、上述したように、計測データの種類別ではなく全ての種類の計測データが入力されるようにスコア算出器を生成する場合には、事故点推定部８６は、上述した総合的なスコアの算出処理を実施することなく、スコア算出器に全ての種類の計測データの標本データを入力して得られるスコアを総合的なスコアとする。

また、子局８は、周辺の子局８へスコアの算出を依頼する（ステップＳ１６）。詳細には、異常判定部８５は、スコアの算出と送信を依頼することを示す送信依頼信号を生成して、通信部８１に周辺の子局８へ当該送信依頼信号を送信するよう指示し、通信部８１は、周辺子局情報記憶部８７に格納されている周辺子局情報を用いて、周辺の子局８へ当該送信依頼信号を送信する。すなわち、事故点推定部８６は、異常判定部８５によって異常があると判定された場合に、他の子局８にスコアの算出および送信を依頼する送信依頼信号を生成し、通信部８１に送信依頼信号を送信させる。なお、ステップＳ１６は、ステップＳ１２でＹｅｓと判定された後に行われればよいため、図１０に示した順に限らず、ステップＳ１３の前に行われてもよくステップＳ１３と並行して行われてもよい。周辺子局情報は、例えば、子局８の運用開始時などに、親局６から各子局８へ送信される。親局６は、子局８ごとに当該子局８の周辺の子局８を示す情報を含む子局情報を保持している。ここで、ある子局８の周辺の子局８とは、例えば、ある子局８が接続される配電線１において当該子局８から一定区間数以内の範囲にある子局８である。すなわち、ある子局８にとって周辺の子局８とは、配電線１を含む配電系統において自局から一定範囲内の子局である。または、ある子局８が接続される配電線１の方向（上流側、下流側）ごとに周辺の範囲内とする区間数の値が異なっていてもよく、複数の配電線１に接続可能な子局８の場合には、配電線１ごとに周辺の範囲内とする区間数の値が異なっていてもよい。また、親局６が各子局８の地理的位置を把握している場合には、地理的距離が閾値以下の範囲を周辺の範囲内としてもよい。

図１１は、本実施の形態の親局６が保持する子局情報の一例を示す図である。図１１に示した例では、子局情報は、子局ＩＤ（IDentifier：識別情報）、位置、設置環境、周辺子局、および隣接する子局８との平均距離の各情報を含んでいる。子局ＩＤは子局８の識別情報であり、位置は子局８の配電系統における位置である。位置は、例えば、識別番号Ｘの配電線の何番目の子局８であるかなどの情報である。設置環境は、都市部、山間部、住宅地といったようにどのような環境に設置されているかを示す。また、周辺子局は、各子局８へ周辺子局情報として送信する周辺の子局８を示す情報である。隣接する子局８との平均距離は、例えば、各子局８に関して、当該子局８と隣接する子局８と間の距離の平均値を求めることで算出されてもよいし、設置環境ごとに、おおよその隣接する子局８との平均距離を設定してもよい。一般的に都市部では開閉器２で区分される区間は山間部より狭い。したがって、このような一般的な傾向を反映して隣接する子局８間の距離の平均値を設定してもよい。子局情報における周辺子局は、隣接する子局８との平均距離を用いて決定されてもよい。

後述するように、本実施の形態では、子局８は周辺の子局８から取得したスコアと自身が算出したスコアを比較して事故点を推定するが、環境計測部８３３により計測される環境の状態は、子局８が設置される場所に依存すると考えられるため、距離的に離れている子局８のスコアと比較すると設置環境の違いによる誤差が発生する可能性がある。したがって、環境計測部８３３による計測データも用いてスコアを算出する場合には、周辺の子局８を隣接する子局８との平均距離に応じて定めておくことが望ましい。ただし、上述したように、計測データの種類ごとに重み係数を決定しているため、環境計測部８３３による計測データに対応する重み係数が小さい値である場合には、隣接する子局８との平均距離を考慮せずに周辺の子局８を一律の定義で決定してもよい。また、環境計測部８３３による計測データを用いず、電圧および電流のうち少なくとも１つの計測データを用いてスコアを算出する場合、隣接する子局８との平均距離を考慮せずに周辺の子局８を一律の定義で決定してもよい。

親局６は、子局情報に格納されている周辺の子局８を示す情報を、子局８の運用開始時などに周辺子局情報として各子局８へ送信する。また、親局６は、子局情報のうち周辺の子局８の情報が更新されると、更新された情報に基づき周辺子局情報を対応する子局８へ送信する。

図１０の説明に戻る。子局８は、周辺の子局８からスコアを受信し（ステップＳ１７）、算出したスコアと周辺の子局８から受信したスコアとを用いて事故点を推定し（ステップＳ１８）、推定結果を親局６へ送信し（ステップＳ１９）、処理を終了する。詳細には、ステップＳ１７では、通信部８１が周辺の子局８から受信したスコアを事故点推定部８６へ渡し、ステップＳ１８では、事故点推定部８６が、ステップＳ１５で算出したスコアと通信部８１から受け取った周辺の子局８によって算出されたスコアとを比較し、スコアの値が最も大きい子局８を事故点と推定する。また、ステップＳ１９では、事故点推定部８６が、推定結果を、通信部８１を介して親局６へ送信する。なお、このとき、事故点推定部８６は、算出したスコアおよび周辺の子局８から受信したスコアについても親局６へ送信してもよい。このように、本実施の形態では、事故点推定部８６は、計測データの種類ごとにスコア算出器を用いてスコアを種類別スコアとして算出し、算出した種類別スコアを重み付け加算することで総合的なスコアを算出し、総合的なスコアを用いて事故点を推定する。

次に、他の子局８からスコア算出を依頼された場合の子局８の動作について説明する。図１２は、本実施の形態のスコア算出を依頼された場合の子局８における動作の一例を示すフローチャートである。子局８は、例えば、一定周期で図１２に示す処理を実施する。図１２に示すように、子局８は、スコアの算出の依頼が有ったか否かを判断し（ステップＳ２１）、スコア算出の依頼が無い場合（ステップＳ２１ Ｎｏ）、処理を終了する。詳細には、ステップＳ２１では、通信部８１が他の子局８から送信依頼信号を受信したか否かを判断する。

スコアの算出の依頼が有った場合（ステップＳ２１ Ｙｅｓ）、子局８は、上述したステップＳ１３と同様に、計測データの種類ごとに、各計測データの時系列データに前処理を行い、標本データを抽出し（ステップＳ２２）、ステップＳ１４，Ｓ１５と同様にステップＳ２３，Ｓ２４を実施する。ステップＳ２２～Ｓ２４は、上述したステップＳ１３～Ｓ１５と同様であるため、詳細な説明は省略する。

次に、子局８は、スコア算出の依頼元に算出したスコアを送信し（ステップＳ２５）、処理を終了する。詳細には、事故点推定部８６が、算出したスコアを通信部８１へ渡し、通信部８１が、送信依頼信号の送信元の子局８へスコアを送信する。このように、事故点推定部８６は、通信部８１がスコアの算出および送信を依頼する送信依頼信号を受信すると、スコアの算出と事故点の推定を行い、通信部６１に算出したスコアを送信依頼信号の送信元へ送信させる。以上の処理を、スコアの算出を依頼する送信依頼信号を受信した各子局８が行うことで、スコアの算出の依頼元の子局８は、周辺の子局８からスコアを収集することができる。

なお、上述した例では、周辺子局情報をあらかじめ親局６が送信しておき、子局８が保持している周辺子局情報を用いて周辺の子局８へスコアの算出を依頼するようにしたが、これに限らず、親局６が事故の発生後に、事故に関連すると推定される子局８に関して、当該子局８の周辺の他の子局８を示す周辺子局情報を送信するようにしてもよい。この場合、子局８は、親局６から受信した周辺子局情報を用いて上述した例と同様に周辺の子局８へスコアの算出を依頼する。また、上述した例では、スコア算出の依頼があった場合に他の子局８が算出したスコアを送信するようにしたが、これに限らず、全子局８または親局６から指定された全子局８がスコアの算出を行い、スコア算出の依頼がない場合にも例えば定期的にスコアを周辺の子局８へ送信してもよい。

また、図１０に示した処理を行う子局８を限定してもよい。例えば、配電線１における並び順で１つおきの子局８が図１０に示した処理を行い、他の子局８は図１０に示した処理は実施せずにスコア算出の依頼があったときにスコアの算出を実施するようにしてもよい。これにより、複数の子局８が同時に図１０に示した処理を行うことを避けることができ、重複する処理を抑制することができる。

図１３は、本実施の形態のスコアに基づく事故点推定を模式的に示す図である。図１３において、黒丸は図１０に示したステップＳ１２で異常有りと判定した子局８である異常判定子局を示しており、白丸は異常判定子局がスコアの算出を依頼した周辺の子局８を示す。各丸の右上に記載された数値は、各子局８で算出されたスコアを示している。また、図１３では、異常判定子局と、異常判定子局に配電系統図上で隣接する子局８との間の配電線１を実線で示し、当該隣接する子局８と当該隣接する子局８に隣接する子局８との間の配電線１を破線で示している。図１３に示した例では、異常判定子局は複数の配電線１に接続されており、配電線１によって周辺の範囲内とする区間数が異なっている。図１３に示した例では、異常判定子局は、白丸で示される８つの子局８へスコアの算出を依頼し、これらの８つの子局８からスコアを取得しており、異常判定子局によって算出されたスコアを含む９つのスコアのうち異常判定子局によって算出されたスコアの値が最も大きい。このため、異常判定子局は、自身を事故点と推定する。図１３に示した例では、異常判定子局のスコアの値が最も高いが、周辺の他の子局８から取得したスコアが異常判定子局のスコアの値より大きい場合には当該他の子局８を事故点と推定する。

なお、一般には、このような場合、事故点と推定された他の子局８においても、図１０に示したステップＳ１２でＹｅｓと判定されて、異常判定子局と同様の処理が行われている可能性が高いが、この処理では、当該他の子局８は自身を事故点と推定することになる。したがって、親局６は、１つの事故に関して複数の子局８から事故点の推定結果を受信することもあるが、スコアの算出処理が正常に行われていれば、親局６が受信する推定結果は一致する。各子局８の処理における異常、通信エラーなどにより、親局６が複数の子局８から受信した推定結果が一致しない場合、親局６の情報統合部６５は、推定結果が３つ以上あれば多数決により事故点を推定してもよい。

図１４は、本実施の形態の親局６が事故点の推定結果を受信した場合の処理手順の一例を示すフローチャートである。図１４に示すように、親局６は、子局８から推定結果を受信したか否かを判断する（ステップＳ３１）。詳細には、通信部６１は推定結果を受信すると、受信した推定結果をデータ記憶部６４に格納し、情報統合部６５がデータ記憶部６４に推定結果が格納されたことを検知すると、子局８から推定結果を受信したと判断する。また、ここでは、推定結果とともに送信元の子局８のスコアと周辺の子局８のスコアとが子局８から送信されるとする。

子局８から推定結果を受信した場合（ステップＳ３１ Ｙｅｓ）、親局６は、推定結果に対応する子局８の位置を特定する（ステップＳ３２）。詳細には、情報統合部６５が、データ記憶部６４に格納された推定結果すなわち事故点として推定された子局８の識別情報を用いて、子局情報記憶部６３に格納されている子局情報から子局８の位置を抽出することで、子局８の位置を特定する。

次に、親局６は、事故点と推定された子局８をスコアとともに表示し（ステップＳ３３）、処理を終了する。詳細には、表示部６６が、事故点と推定された子局８の識別情報を対応するスコアとともに表示する。なお、スコアについては表示せずに、事故点と推定された子局８の識別情報を表示してもよい。また、データ記憶部６４に配電系統図を表示するための表示データを格納しておき、情報統合部６５が、ステップＳ３２で事故点と推定された子局８の位置を特定した後に、配電系統図における特定した位置に事故点を示す記号などを重畳するための表示データを生成し、生成した表示データをデータ記憶部６４に格納してもよい。この場合、表示部６６は、配電系統図の表示データと情報統合部６５により生成された表示データとを重畳することで、配電系統図における事故点の位置を表示してもよい。この表示は、例えば、図１３に示したような形式で、事故点の推定結果を他の子局８と異なる表示方法で表示してもよい。また、図１３は、１つの子局８において算出されたスコアと周辺の子局８から取得されたスコアとを示しているが、表示部６６はこのように、１つの子局８から受信したスコアと推定結果とを表示可能であってもよいし、複数の子局８から受信したスコアを表示することで、より広い範囲の子局８のスコアを配電系統図に重畳して表示してもよい。

以上のように、本実施の形態では、子局８が事故点を推定して推定した結果を親局６に送信するため、親局６が各子局８から計測データを収集して事故点を推定する場合に比べて、使用する通信帯域を抑制して事故点を推定することができる。また、計測データとして環境計測部８３３による計測値を用いる場合には、例えば、電圧、電流に関しては複数の子局８の計測データが異常となり、事故点を判定しにくい場合などにも、倒木、落雷などの環境の急変を検出することができるため、事故点の推定精度を向上させることができる。

なお、上述した例では、ステップＳ１２において、異常判定部８５が、電流および電圧の計測データを用いて異常の有無を判定したが、異常であるか否かの判断を、種類別スコアを用いて行ってもよい。図１５は、種類別スコアを用いて異常判定を行う場合の本実施の形態の子局８における事故点の推定処理手順の一例を示すフローチャートである。この例においても、子局８の構成例は図３と同様であるが、事故点推定部８６と異常判定部８５とを接続する矢印が両側の矢印となる。図１５に示したステップＳ１３，Ｓ１４は、図１０に示したステップＳ１３，Ｓ１４と同様である。ステップＳ１４の後、事故点推定部８６は、種類別スコアのうち電圧と電流の種類別スコアを異常判定部８５へ出力する。

異常判定部８５は、電流および電圧の種類別スコアを用いて部分スコアを算出する（ステップＳ４１）。部分スコアは、電流および電圧の種類別スコアから算出される異常度を示すスコアであり、例えば、電流の種類別スコアと電圧の種類別スコアとを重み付け加算した結果である。なお、電流および電圧の種類別スコアを用いて部分スコアを算出する代わりに、電流または電圧のどちらかの種類別スコアを部分スコアとして用いてもよい。

異常判定部８５は、部分スコアが閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ４２）。部分スコアが閾値以上である場合（ステップＳ４２ Ｙｅｓ）、図１０と同様にステップＳ１５～Ｓ１９が実施される。詳細には、部分スコアが閾値以上である場合、異常判定部８５は、異常が有ると判定し、事故点推定部８６へ事故点の推定の実施を指示する。これにより、ステップＳ１５以降の処理が実施される。なお、ここでは、ステップＳ１４で計測データの全種類に関して種類別スコアが算出される例を示したが、ステップＳ１４では電流および電圧の種類別スコアのみを算出してもよい。この場合、ステップＳ１５では、事故点推定部８６は、ステップＳ１４で算出が行われていない種類別スコアを算出し、算出した結果とステップＳ１４で算出した種類別スコアとを用いて総合的なスコアを算出する。このように、上述した例では、異常の判定と事故点の推定とで考慮する種類別スコアを変えている。これは、事故点の推定に関しては、周辺の子局８との比較であるため、環境についてはそれほど差がないと考えられるのに対し、異常の有無の判定では、地理的に離れていたり環境が異なっていたりする子局８の異常を一律に判定するため、環境が異なる場合もあり環境計測部８３３を考慮すると適切でない場合もあると考えられるためである。ただし、子局８に応じた閾値を設定することにより、部分スコアの代わりに、図１０で述べた総合的なスコアを用いて、ステップＳ４２の判定を実施してもよい。

また、上述した例では、子局８がスコアを用いて事故点を推定するようにしたが、各子局８がスコアを親局６へ送信し、親局６が事故点を推定してもよい。この場合、各子局８から親局６へのデータの送信が行われるものの、スコアを示すデータは計測データに比べてデータ量が非常に少ないため、計測データを子局８が親局６に送信する場合に比べて通信帯域を抑制することができる。

図１６は、親局６が子局８からスコアを収集して事故点を推定する場合の推定処理手順の一例を示すフローチャートである。この場合、親局６には、事故点を推定する事故点推定部が追加される。親局６の事故点推定部は、事故が発生したか否かを判断する（ステップＳ５１）。ステップＳ５１では、例えば、事故点推定部は、オペレータから事故の発生を示す情報が入力された場合に事故が発生したと判断する。

事故が発生したと判断した場合（ステップＳ５１ Ｙｅｓ）、親局６は、事故点を含む可能性のある範囲の子局８へスコア算出を依頼する（ステップＳ５２）。詳細には、事故推定部が、スコアの算出と送信を依頼する送信依頼信号を生成して、通信部６１を介して事故点を含む可能性のある範囲の子局８へ送信依頼信号を送信する。なお、各子局８は、上述した他の子局８から送信依頼信号を受信した場合と同様に、親局６から送信依頼信号を受信すると、図１２に示したステップＳ２２～ステップＳ２５を実施することで、親局６にスコアを送信する。

親局６は、各子局８からスコアを受信し（ステップＳ５３）、各子局８から受信したスコアを用いて事故点を推定する（ステップＳ５４）。詳細には、事故点推定部が通信部６１を介して各子局８からスコアを受信して、各子局８から受信したスコアを用いて事故点を推定する。そして、親局６の表示部６６が、推定結果を表示し（ステップＳ５５）、処理を終了する。このように、親局６が、子局８によって算出されたスコアを用いて事故点を推定することで、子局８から計測データを収集する場合に比べて通信帯域を抑制して事故点を推定することができる。すなわち、この例では、親局６は、複数の子局８のうち選択した子局８へスコアの送信を指示し、選択した子局８から受信したスコアを用いて事故点を推定する。

以上のように、本実施の形態では、各子局８が計測データを用いて異常の度合いを示すスコアを算出するようにした。そして、本実施の形態では、スコアに基づいて事故点の推定が行われる。これにより、子局８から計測データを収集する場合に比べて通信帯域を抑制して事故点を推定することができる。また、環境計測部８３３が子局８の周辺の環境の状態を示す音、振動、温度などを計測し、子局８がこれらの計測データに基づいてスコアを算出することで、多様なデータを考慮した事故点の推定を行うことができ、事故点の推定精度の向上を図ることができる。

以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

１，１－１，１－２ 配電線、２，２－１～２－６ 開閉器、４ 直流母線、５ 配電用変圧器、６ 親局、７ 通信ネットワーク、８，８－１～８－６ 子局、９ 機械学習装置、６１，８１，９１ 通信部、６２ 子局制御部、６３，９６ 子局情報記憶部、６４，９２ データ記憶部、６５ 情報統合部、６６ 表示部、８２ 開閉器制御部、８３ 計測部、８４，９４ モデル記憶部、８５ 異常判定部、８６ 事故点推定部、８７ 周辺子局情報記憶部、９３ モデル生成部、９５ 送信制御部、８３１ 電圧計測部、８３２ 電流計測部、８３３ 環境計測部。

Claims (11)

1. 親局からの制御信号に基づいて、配電線の各区間を区分する開閉器を制御する子局であって、
   前記配電線の電圧および電流のうちの少なくとも１つを計測する計測部と、
   前記計測部により計測された計測データから異常の度合いを示すスコアを算出するための学習済みモデルであるスコア算出器を記憶するモデル記憶部と、
   他の子局から前記子局において算出された異常の度合いを示すスコアを受信する通信部と、
   前記スコア算出器と、前記計測部により計測された計測データとを用いてスコアを算出し、算出した前記スコアと前記通信部によって受信された前記スコアとを用いて事故点を推定する事故点推定部と、
   を備えることを特徴とする子局。
2. 前記他の子局は、前記配電線を含む配電系統において自局から一定範囲内の子局であることを特徴とする請求項１に記載の子局。
3. 前記計測部は、さらに、前記子局の周囲の環境の状態を計測し、
   前記計測データは、前記環境の状態の計測データを含み、
   前記モデル記憶部は、計測データの種類ごとに前記スコア算出器を記憶し、
   前記事故点推定部は、前記計測データの種類ごとに前記スコア算出器を用いて前記スコアを種類別スコアとして算出し、算出した前記種類別スコアを重み付け加算することで総合的なスコアを算出し、前記総合的なスコアを用いて前記事故点を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の子局。
4. 前記環境の状態は、温度、音および振動のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項３に記載の子局。
5. 電圧および電流のうち少なくとも１つに対応する前記種類別スコアを用いて、自局に対応する前記区間における異常の有無を判定する異常判定部、
   を備え、
   前記事故点推定部は、前記異常判定部によって異常があると判定された場合に、前記スコアの算出と前記事故点の推定を行うことを特徴とする請求項３または４に記載の子局。
6. 前記計測部により計測された電圧および電流のうち少なくとも１つに基づいて自局に対応する前記区間における異常の有無を判定する異常判定部、
   を備え、
   前記事故点推定部は、前記異常判定部によって異常があると判定された場合に、前記スコアの算出と前記事故点の推定を行うことを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の子局。
7. 前記事故点推定部は、前記異常判定部によって異常があると判定された場合に、前記他の子局にスコアの算出および送信を依頼する送信依頼信号を生成し、前記通信部に前記送信依頼信号を送信させることを特徴とする請求項５または６に記載の子局。
8. 前記事故点推定部は、前記通信部がスコアの算出および送信を依頼する送信依頼信号を受信すると、前記スコアの算出と前記事故点の推定を行い、前記通信部に算出した前記スコアを前記送信依頼信号の送信元へ送信させることを特徴とする請求項７に記載の子局。
9. 配電線の各区間を区分する複数の開閉器を遠隔制御するための制御信号を送信する親局と、
   前記親局から送信された前記制御信号に基づいて、前記複数の開閉器をそれぞれ制御する複数の子局と、
   を備え、
   前記複数の子局のそれぞれは、
   前記配電線の電圧および電流のうちの少なくとも１つを計測する計測部と、
   前記計測部により計測された計測データから異常の度合いを示すスコアを算出するための学習済みモデルであるスコア算出器を記憶するモデル記憶部と、
   他の子局から前記子局において算出された異常の度合いを示すスコアを受信する通信部と、
   前記スコア算出器と、前記計測部により計測された計測データとを用いてスコアを算出し、算出した前記スコアと前記通信部によって受信された前記スコアとを用いて事故点を推定する事故点推定部と、
   を備えることを特徴とする配電制御システム。
10. 配電線の各区間を区分する複数の開閉器を遠隔制御するための制御信号を送信する親局と、
    前記親局から送信された前記制御信号に基づいて、前記複数の開閉器をそれぞれ制御する複数の子局と、
    を備え、
    前記複数の子局の少なくとも一部は、
    前記配電線の電圧および電流のうちの少なくとも１つを計測する計測部と、
    前記計測部により計測された計測データから異常の度合いを示すスコアを算出するための学習済みモデルであるスコア算出器を記憶するモデル記憶部と、
    前記スコア算出器と、前記計測部により計測された計測データとを用いてスコアを算出する事故点推定部と、
    前記スコアを前記親局へ送信する通信部と、
    を備え、
    前記親局は、前記複数の子局のうち選択した前記子局へ前記スコアの送信を指示し、選択した前記子局から受信した前記スコアを用いて事故点を推定することを特徴とする配電制御システム。
11. 親局からの制御信号に基づいて、配電線の各区間を区分する開閉器を制御する子局であって、前記配電線の電圧および電流のうちの少なくとも１つを計測する計測部を備える子局に、
    前記計測部により計測された計測データから異常の度合いを示すスコアを算出するための学習済みモデルであるスコア算出器を記憶するステップと、
    他の子局から前記子局において算出された異常の度合いを示すスコアを受信するステップと、
    前記スコア算出器と、前記計測部により計測された計測データとを用いてスコアを算出し、算出した前記スコアと受信された前記スコアとを用いて事故点を推定するステップと、
    を実行させることを特徴とする配電制御プログラム。

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