JP7196027B2 - データ処理装置およびデータ処理方法 - Google Patents

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Description

本発明は、データ処理装置およびデータ処理方法に関する。
近年、ＳＤＧｓ(Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｇｏａｌｓ)に代表されるような持続可能なエネルギーの調達および利用の達成のため、エネルギー消費の再生可能エネルギー化が進んでいる。それに伴い、家庭等の分散電源で発電した際に、ＣＯ２削減価値および地域貢献価値等の再生可能エネルギーの非ｋＷｈ価値を電力の価値とは別に数値化して、企業および自治体の活動におけるエネルギー消費の再生可能エネルギー化の達成度を向上させるための取引商品とすることが行われるようになっている。こうした再生可能エネルギーの非ｋＷｈ価値を他者間で取引するシステムを構築する場合、計測した分散電源の発電量データの信頼性の保証が重要となる。
計測したデータの信頼性の保証方法には、特許文献１に開示された方法が知られている。特許文献１は、計測したデータの信頼性の保証方法として、「少なくとも３つ以上の慣性センサを対象とした状態判定方法であって、前記慣性センサの出力値を用いて少なくとも２つ以上の他の慣性センサの前記出力値と相互比較処理を行う第１の相互比較処理、及び、前記出力値に基づく演算値を用いて少なくとも２つ以上の他の慣性センサの前記演算値と相互比較処理を行う第２の相互比較処理、の少なくとも一方の前記相互比較処理に基づいて、状態判定を行うことを特徴とする状態判定方法」を開示している。
特開２０１８－９１７３８号公報
しかしながら、特許文献１に開示されたデータの信頼性の保証方法は、複数センサを備えて相互判定する必要があり、センサ数が冗長になることから、分散電源の設備費用の上昇を招いていた。
また、非ｋＷｈ価値取引市場では、スマートメータデータを収集して発電量を検証することはデータ量および所有権の問題等から困難であり、従来の電力系統監視システムでは、電力ネットワーク網の潮流情報に基づいた推定によって値の正誤を検証する手段を持たないため、異常データを検知できなかった。
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、その目的は、センサ数の増大を抑制しつつ、分散電源の発電量の異常を診断可能なデータ処理装置およびデータ処理方法を提供することにある。
上記目的を達成するため、第１の観点に係るデータ処理装置は、分散電源の発電量の特徴量を算出する特徴量算出部と、Ｎ（Ｎは２以上の整数）個の分散電源のそれぞれの位置および発電量の計測時刻に基づいて、前記Ｎ個の分散電源の発電量の特徴量を比較し、前記比較結果に基づいて前記分散電源の発電量の異常を診断する診断部とを備える。
本発明によれば、センサ数の増大を抑制しつつ、分散電源の発電量の異常を診断することができる。
図１は、実施形態に係るデータ処理装置の機能的な構成を示すブロック図である。 図２は、図１の発電量パケットデータのデータ構造の一例を示す図である。 図３は、図１の発電量パケットデータの内容の数値例を示す図である。 図４は、図１のデータ処理装置のハードウェア構成例および分散電源との接続例を示すブロック図である。 図５は、図１のデータ処理装置における処理全体の一例を示すフローチャートである。 図６は、図５のパケット生成処理の一例を示すフローチャートである。 図７は、図５の特徴量算出処理の一例を示すフローチャートである。 図８は、特徴量算出時の数値例を示す図である。 図９は、図５の異常判定処理の一例を示すフローチャートである。 図１０は、図１の表示部にて表示される判定結果の通知画面の一例を示す図である。
実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また、実施形態の中で説明されている諸要素およびその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
図１は、第１実施形態に係るデータ処理装置の機能的な構成を示すブロック図である。
図１において、データ処理装置１００は、Ｎ（Ｎは２以上の整数）個の分散電源のそれぞれの位置および発電量の計測時刻に基づいて、Ｎ個の分散電源の発電量の特徴量を比較し、その比較結果に基づいて分散電源の発電量の異常を診断する。分散電源は、例えば、太陽光発電、太陽熱発電または風力発電に用いられる再生可能エネルギー電源である。
分散電源の発電量の特徴量は、例えば、所定範囲内に存在する分散電源の同時間帯における発電量の変化の傾向である。分散電源が存在する所定範囲は、例えば、分散電源間の距離、分散電源が存在する標高および分散電源が存在する地形等に基づいて設定することができる。
このとき、例えば、風力発電装置が海上に互いに近接して配置されている場合、それらの風力発電装置に対する風速および風向はほぼ等しい。このため、これらの風力発電装置が正常に動作している場合、これらの風力発電装置の同時間帯における発電量の変化の傾向は、ほぼ等しくなる。
このため、データ処理装置１００は、所定範囲内に存在する分散電源の同時間帯における発電量の変化の傾向を監視し、その所定範囲内に存在する分散電源のうち、同時間帯における発電量の変化の傾向が異なる分散電源がある場合、その分散電源の発電量は異常であると判断することができる。
以下、データ処理装置１００の構成例について具体的に説明する。
データ処理装置１００は、パケット生成部２００と、発電特徴量算出部２０１と、異常診断部２０２と、結果出力部２０３と、記憶部２０４と、通信部２０５と、表示部２０６を備える。データ処理装置１００は、通信部２０５を介してセンサ２２ａおよび通信ネットワーク２に接続されている。
センサ２２ａは、分散電源の発電量を計測し、データ処理装置１００に入力する。通信ネットワーク２は、インターネット等のＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であってもよいし、ＷｉＦｉ（登録商標）またはイーサネット（登録商標）等のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であってもよいし、ＷＡＮとＬＡＮが混在していてもよい。
パケット生成部２００は、発電量データＤ１と識別データＤ６から発電量パケットデータＤ２ａを生成する。発電量データＤ１は、分散電源の発電量に関するデータである。識別データＤ６は、分散電源の位置および発電量の計測時刻を含むデータである。発電量パケットデータＤ２ａは、分散電源の位置および発電量の計測時刻が発電量データＤ１に付加され、通信ネットワーク２を介して通信可能な情報に加工されたデータである。
発電特徴量算出部２０１は、パケット生成部２００にて生成された発電量パケットデータＤ２ａを取得する。さらに、通信ネットワーク２を介して送信された発電量パケットデータＤ２ｂを通信部２０５を介して取得する。このとき、各発電量パケットデータＤ２ａ、Ｄ２ｂは、所定範囲に存在する異なる分散電源の同時間帯に計測された発電量を示すことができる。そして、発電特徴量算出部２０１は、各発電量パケットデータＤ２ａ、Ｄ２ｂから、各分散電源の発電量の特徴量を示す発電特徴量データＤ３ａ、Ｄ３ｂを算出する。
発電特徴量データＤ３ａ、Ｄ３ｂは、例えば、ある時間帯における発電量の時系列変化速度等の発電の特性を示すデータである。このとき、発電特徴量データＤ３ａ、Ｄ３ｂは、所定範囲内に存在する分散電源の同時間帯における発電量の変化の傾向を示すことができる。発電特徴量データＤ３ａ、Ｄ３ｂは、例えば、各分散電源の発電量が太陽光の日射量または風量のように地域の自然現象によって決まる場合に、それらの分散電源の発電量の時間特性の類似度を地域で比較するための情報として用いることができる。
異常診断部２０２は、異常基準データＤ４に基づいて、発電特徴量データＤ３ａ、Ｄ３ｂから判定結果データＤ５を算出する。例えば、異常診断部２０２は、発電特徴量データＤ３ａ、Ｄ３ｂを分散電源間で比較し、その比較によって算出した類似判定の指標値が、異常基準データＤ４を超えるか否かで分散電源の発電量の異常を判定し、その異常の判定結果を判定結果データＤ５として出力する。
異常基準データＤ４は、特徴量の比較によって算出した値について、異常と判定するか、正常と判定するかの基準となる閾値である。例えば、発電量の変化速度を特徴量として用いる場合には、２つの分散電源の発電量の変化速度について差分を取った時に、差分の絶対値が、閾値以上であれば異常、閾値より小さければ正常と判定することで、分散電源の発電量の異常を検出することができる。
閾値は、シミュレーションに基づいて、距離または緯度経度等のパラメータに対して、差分の統計分布を算出し、その統計分布における分散または標準偏差の数倍（例えば、１．１倍）に設定することができる。あるいは、山影等の特性値と差分値の関係性について、統計分析または機械学習等の手法を適用して推定し、データ処理装置１００がインターネットを介してオープンデータの地図から地形を読み取り、閾値を算出するようにしてもよい。特徴量は、他にも、例えば、定格発電量と、ある時刻の発電量の比であってもよい。
判定結果データＤ５は、分散電源の発電量に関する計測データが実際の値と異なる値を有している異常という状態にあるか否かを示すデータである。
結果出力部２０３は、判定結果データＤ５が示す分散電源の発電量の異常を異常診断結果データＤ７として集約し、表示部２０６に出力する。表示部２０６は、結果出力部２０３から出力された異常診断結果データＤ７を表示する。
記憶部２０４は、入力データを含む各種データおよびプログラムを格納する。このとき、記憶部２０４は、発電量データＤ１、発電量パケットデータＤ２ａ、発電特徴量データＤ３ａ、異常基準データＤ４、判定結果データＤ５および識別データＤ６を記憶することができる。
通信部２０５は、センサ２２ａが設置された分散電源の発電量データＤ１および他の分散電源の発電量パケットデータＤ２ｂを受信したり、パケット生成部２００で生成された発電量パケットデータＤ２ａを通信ネットワーク２に送信したりする。
そして、データ処理装置１００は、分散電源の発電量に関する発電量データＤ１に分散電源の位置および発電量の計測時刻等の識別データＤ６を付した発電量パケットデータＤ２ａを生成する。また、データ処理装置１００は、その近隣の他の分散電源の発電量パケットデータＤ２ｂを、通信ネットワーク２を介して取得する。そして、データ処理装置１００は、センサ２２ａが設置された分散電源と、その近隣の他の分散電源のそれぞれに関する発電量パケットデータＤ２ａ、Ｄ２ｂについて発電特徴量データＤ３ａ、Ｄ３ｂを算出する。そして、データ処理装置１００は、発電特徴量データＤ３ａ、Ｄ３ｂから複数の分散電源の発電量の類似性を異常基準データＤ４に基づいて比較することで、分散電源の発電量に異常があるか否かの判定結果データＤ５を算出し、判定結果データＤ５が示す発電量の異常診断結果データＤ７を表示する。
これにより、複数の分散電源のセンサデータ間の類似性に基づいて、発電量の異常傾向を検出することができ、冗長なセンサによる取引データの比較検証が困難な場合においても、非ｋＷｈ価値取引データの信頼性を向上させることができる。
例えば、データ処理装置１００は、、非ｋＷｈ価値の電子取引システムと連携する分散電源に適用することができる。これにより、再生可能エネルギーの非ｋＷｈ価値を他者間で取引するシステムを構築する場合において、計測した分散電源の発電量データの信頼性を保証することができる。
図２は、図１の発電量パケットデータのデータ構造の一例を示す図である。
図２において、発電量パケットデータＤ２ａは、ヘッダ３０１と、発電量３０２と、諸元３０３と、電源座標３０４、計測時間帯３０５のデータを含む。なお、図１の発電量パケットデータＤ２ｂについても、発電量パケットデータＤ２ａと同様のデータ構造を持つことができる。
ヘッダ３０１は、通信先およびプロトコル等の情報を含む。発電量３０２は、発電量データＤ１に基づく発電量および計測の単位（例えば、ＷｈやｋＷｈ等）等の情報を含む。発電量３０２は、分散電源に設置されたセンサ２２ａにて計測され、発電量データＤ１としてセンサ２２ａから出力される。
諸元３０３は、分散電源の定格容量および分散電源に用いられる電力変換器（ＰＣＳ：Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の型番等の分散電源の設備としての特性を含む。電源座標３０４は、分散電源の設置位置の情報を含む。計測時間帯３０５は、発電量を計測した年月日および時刻の情報を含む。なお、分散電源の設置位置は、データ処理装置１００に予め登録してもよいし、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）から取得するようにしてもよい。
図３は、図２の発電量パケットデータの内容の数値例を示す図である。
図３において、発電量パケットデータＤ２ａ－０、Ｄ２ａ－１は、同一位置の分散電源について、同一年月日の計測時刻が１６：００と１６：０１の場合を示す。このとき、発電量パケットデータＤ２ａ－０、Ｄ２ａ－１は、この分散電源の発電量が０．４５ｋＷｈから０．６ｋＷｈに変化したことを示す。
なお、図１のデータ処理装置１００は、１つ以上の計算機で構成されてもよい。例えば、計算機が表示デバイスを有し、計算機が表示デバイスに情報を表示する場合、当該計算機がデータ処理装置１００であってもよい。
データ処理装置１００における計算機が「表示用情報を表示する」ことは、計算機が有する表示デバイスに表示用情報を表示することであってもよいし、計算機が表示用計算機に表示用情報を送信することであってもよい（後者の場合は、表示用計算機によって表示用情報が表示される）。
データ処理装置１００は、インターフェースデバイス部、記憶部およびそれらに接続されたプロセッサ部を有してよい。また、データ処理装置１００は、クラウド基盤のような計算機リソースプール（例えば、インターフェースデバイス部、記憶部およびプロセッサ部）に基づき提供される仮想的な装置またはソフトウェアディファインドの装置でもよい。
「インターフェースデバイス部」は、１つ以上のインターフェースデバイスであってもよい。１つ以上のインターフェースデバイスは、下記のうちのいずれでもよい。
・Ｉ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）デバイスと遠隔の端末計算機とのうちの少なくとも１つに対するＩ／Ｏインターフェースデバイス。表示用計算機に対するＩ／Ｏインターフェースデバイスは、通信インターフェースデバイスであってもよい。少なくとも１つのＩ／Ｏデバイスは、ユーザインターフェースデバイス、例えば、キーボードおよびポインティングデバイスのような入力デバイスと、表示デバイスのような出力デバイスとのうちのいずれであってもよい。
・１つ以上の通信インターフェースデバイス。１つ以上の通信インターフェースデバイスは、１つ以上の同種の通信インターフェースデバイス（例えば、１つ以上のＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ））であってもよいし、２つ以上の異種の通信インターフェースデバイス（例えば、ＮＩＣとＨＢＡ（Ｈｏｓｔ Ｂｕｓ Ａｄａｐｔｅｒ））であってもよい。
「記憶部」は、メモリ部とストレージ部の少なくともメモリ部であってもよい。「メモリ部」は、１つ以上のメモリであり、典型的には主記憶デバイスであってもよい。メモリ部における少なくとも１つのメモリは、揮発性メモリであってもよいし、不揮発性メモリであってもよい。
「ストレージ部」は、１つ以上のストレージであり、典型的には補助記憶デバイスであってもよい。「ストレージ」は、物理的な記憶デバイス（Ｐｈｙｓｉｃａｌ ｓｔｏｒａｇｅ ＤＥＶｉｃｅ）を意味し、典型的には、不揮発性記憶デバイス、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）またはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）である。
「プロセッサ部」は、１つ以上のプロセッサである。少なくとも１つのプロセッサは、典型的には、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）のようなマイクロプロセッサであるが、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）のような他種のプロセッサでもよい。少なくとも１つのプロセッサは、シングルコアでもよいし、マルチコアでもよい。少なくとも１つのプロセッサは、処理の一部または全部を行うハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）またはＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ））といった広義のプロセッサであってもよい。
また、図１では、「ｋｋｋ部」（インターフェースデバイス部、記憶部およびプロセッサ部を除く）の表現にて機能を説明したが、機能は、１つ以上のコンピュータプログラムがプロセッサ部によって実行されることで実現されてもよいし、１つ以上のハードウェア回路（例えば、ＦＰＧＡまたはＡＳＩＣ）によって実現されてもよい。プログラムがプロセッサ部によって実行されることで機能が実現される場合、定められた処理が、適宜に記憶部および／またはインターフェースデバイス部等を用いながら行われるため、機能はプロセッサ部の少なくとも一部とされてもよい。機能を主体として説明された処理は、プロセッサ部あるいはそのプロセッサ部を有する装置が行う処理としてもよい。各機能の説明は一例であり、複数の機能が１つの機能にまとめられたり、１つの機能が複数の機能に分割されたりしてもよい。
また、「データセット」は、アプリケーションプログラム等のプログラムから見た１つの論理的な電子データの塊であり、例えば、レコード、ファイル、キーバリューペアおよびタプルのうちのいずれでもよい。データ形式としては、例えば、ＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標） Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ）等の人間にとって読み書きが容易で、マシンにとっても簡単にパースや生成を行える形式のデータ交換フォーマットであってもよい。
図４は、図１のデータ処理装置のハードウェア構成例および分散電源との接続例を示すブロック図である。
図４において、データ処理装置１００は、例えば、汎用コンピュータまたはサーバ等の計算機（およびその周辺機器）によって実現される。データ処理装置１００は、ＣＰＵ１１、メモリ１２、ストレージ１３、入力装置１４、通信インターフェースデバイス１５および表示装置１６を備える。ＣＰＵ１１、メモリ１２、ストレージ１３、入力装置１４、通信インターフェースデバイス１５および表示装置１６は、バス１７を介して接続される。通信インターフェースデバイス１５は、センサ２２ａに接続されるとともに、通信ネットワーク２を介してパケット通信端末２３ｂ、２３ｃに接続されている。
センサ２２ａは、分散電源２１ａの発電量を計測し、発電量データＤ１としてデータ処理装置１００に出力する。分散電源２１ａは、電力ネットワークに接続されている。センサ２２ｂは、分散電源２１ｂの発電量を計測し、パケット通信端末２３ｂに出力する。センサ２２ｃは、分散電源２１ｃの発電量を計測し、パケット通信端末２３ｃに出力する。
パケット通信端末２３ｂは、分散電源２１ｂの位置および発電量の計測時刻を分散電源２１ｂの発電量データに付加し、通信ネットワーク２を介してデータ処理装置１００に送信する。パケット通信端末２３ｃは、分散電源２１ｃの位置および発電量の計測時刻を分散電源２１ｃの発電量データに付加し、通信ネットワーク２を介してデータ処理装置１００に送信する。
ＣＰＵ１１は、ストレージ１３に記憶された１つ以上のプログラムを読み込んで実行することにより、図１のパケット生成部２００、発電特徴量算出部２０１、異常診断部２０２および結果出力部２０３の処理を実現する。
なお、ＣＰＵ１１の代わりに、１つまたは複数の半導体チップで構成される演算処理装置が採用されてもよい。ＣＰＵ１１で実行されるプログラムは、プログラムソースからインストールされてもよいし、ファームウェアとしてデータ処理装置１００に組み込まれていてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布計算機または計算機が読み取り可能な記録媒体（例えば、非一時的な記録媒体）であってもよい。
メモリ１２は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）であって、ストレージ１３から読み出されたプログラムおよびＣＰＵ１１による演算過程のデータセット等を一時的に記憶する。
ストレージ１３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）またはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）であって、ＣＰＵ１１が実行するプログラムおよびデータ処理装置１００における各種データセット等を記憶する。
入力装置１４は、例えば、キーボードスイッチ、マウス等のポインティングデバイス、タッチパネル、音声指示デバイス、または視線移動と瞬きの検知による非接触型入力装置等の少なくとも何れかであって、ユーザによる操作に応じて、データセットをデータ処理装置１００に入力する。ここで、異常基準データＤ４は、入力装置１４を介してデータ処理装置１００に入力され、ストレージ１３に格納される。
通信インターフェースデバイス１５は、外部との通信を制御する機能を備えるハードウェアである。通信インターフェースデバイス１５は、センサ２２ａから送られてきた分散電源２１ａの発電量データＤ１を受信したり、他の分散電源２１ｂ、２１ｃの発電量パケットデータＤ２ｂ、Ｄ２ｃを受信したり、データ処理装置１００が生成した発電量パケットデータＤ２ａを他の分散電源に一斉送信したりする。
表示装置１６は、例えば、ディスプレイまたはプリンタであって、データ処理装置１００におけるユーザ操作のための画面等を表示したり、異常診断結果データＤ７を表示したりする。
なお、ＣＰＵ１１は、プロセッサ部の一例である。メモリ１２およびストレージ１３は、記憶部の一例である。通信インターフェースデバイス１５は、インターフェースデバイス部の一例である。
そして、ＣＰＵ１１は、分散電源２１ａの発電量に関する発電量データＤ１に時刻や位置等の情報を含む識別データＤ６を付した発電量パケットデータＤ２ａを生成する。また、ＣＰＵ１１は、通信インターフェースデバイス１５を介し、分散電源２１ａと近隣の他の分散電源２３ｂ、２３ｃの発電量に関する発電量パケットデータＤ２b、Ｄ２ｃを取得する。そして、ＣＰＵ１１は、分散電源２１ａの発電量に関する発電量パケットデータＤ２aと、分散電源２３ｂ、２３ｃの発電量に関する発電量パケットデータＤ２b、Ｄ２ｃについて、発電特徴量データＤ３ａ～Ｄ３ｃをそれぞれ算出する。そして、ＣＰＵ１１は、発電特徴量データＤ３ａ～Ｄ３ｃから複数の分散電源２１ａ～２１ｃの発電量の類似性を異常基準データＤ４に基づいて比較することで分散電源２１ａ～２１ｃの発電量に異常があるか否かを示す判定結果データＤ５を算出し、判定結果データＤ５が示す発電量の異常診断結果データＤ７を表示装置１６に表示させる。
例えば、分散電源２１ａ～２１ｃは、発電環境が類似する所定範囲内に設置されているものとする。この場合、これらの分散電源２１ａ～２１ｃが正常に動作している場合、これらの分散電源２１ａ～２１ｃの同時間帯における発電量Ｇの時間ｔの経過に伴う変化の傾向Ｇａ～Ｇｃは、ほぼ等しくなる。
このため、ＣＰＵ１１は、これらの分散電源２１ａ～２１ｃの同時間帯における発電量Ｇの時間ｔの経過に伴う変化の傾向Ｇａ～Ｇｃを発電特徴量データＤ３ａ～Ｄ３ｃとして発電量パケットデータＤ２ａ～Ｄ２ｃから抽出し、これらの傾向Ｇａ～Ｇｃを比較することで分散電源２１ａ～２１ｃが正常に動作していることを確認することができる。
一方、例えば、分散電源２１ｃの発電量Ｇに異常があるものとする。このとき、分散電源２１ｃの同時間帯における発電量Ｇの時間ｔの経過に伴う変化の傾向Ｇｃ´は、分散電源２１ｃの発電量Ｇに異常がないときの変化の傾向Ｇｃと異なる。
このため、ＣＰＵ１１は、これらの分散電源２１ａ～２１ｃの同時間帯における発電量Ｇの時間ｔの経過に伴う変化の傾向Ｇａ、Ｇｂ、Ｇｃ´を発電特徴量データＤ３ａ～Ｄ３ｃとして発電量パケットデータＤ２ａ～Ｄ２ｃから抽出し、これらの傾向Ｇａ、Ｇｂ、Ｇｃ´を比較する。このとき、ＣＰＵ１１は、例えば、異常基準データＤ４に基づいて変化の傾向Ｇａ、Ｇｂ、Ｇｃ´の類似性を判定する。そして、分散電源２１ａ、２１ｂの発電量の変化の傾向Ｇａ、Ｇｂは、互いに類似しているが、分散電源２１ｃの発電量の変化の傾向Ｇｃ´は、分散電源２１ａ、２１ｂの発電量の変化の傾向Ｇａ、Ｇｂと類似していないと判定すると、分散電源２１ｃの発電量に異常があると診断することができる。
このとき、例えば、複数の分散電源の発電量の特徴量に基づいて、どの分散電源の発電量に異常があるかを特定する場合、３以上の分散電源の発電量の特徴量を比較し、多数決方式に基づいて、発電量に異常がある分散電源を特定するようにしてもよい。
図５は、図１のデータ処理装置における処理全体の一例を示すフローチャートである。
図５のＳ１において、図１のパケット生成部２００は、発電量データＤ１と識別データＤ６を用いて、パケット生成処理を行う。これにより、発電量パケットデータＤ２ａが生成される。
次に、Ｓ２において、発電特徴量算出部２０１は、パケット生成部２００で生成された発電量パケットデータＤ２ａおよび通信ネットワーク２を介して送信された発電量パケットデータＤ２ｂについて発電特徴量算出処理を行う。これにより、発電特徴量データＤ３ａ、Ｄ３ｂが生成される。
次に、Ｓ３において、異常診断部２０２は、発電特徴量データＤ３ａ、Ｄ３ｂと異常基準データＤ４に基づき異常判定処理を行う。これにより、判定結果データＤ５が生成される。
次に、Ｓ４において、結果出力部２０３は、判定結果データＤ５が示す異常判定結果データＤ７を出力し、表示部２０５に表示させる。
図６は、図５のパケット生成処理の一例を示すフローチャートである。
図６のＳ１１において、図１のパケット生成部２００は、発電量データＤ１が既に得られているか否かを判断する。そして、パケット生成部２００は、発電量データＤ１が得られている場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、Ｓ１２に進み、発電量データＤ１が得られていない場合（Ｓ１２：ＮＯ）、Ｓ１１に戻る。
次に、Ｓ１２において、パケット生成部２００は、例えば、図３のストレージ１３からメモリ１２に識別データＤ６を読み出す。
次に、Ｓ１３において、パケット生成部２００は、すべての発電量データＤ１について発電量パケットデータＤ２ａを作成したか否かを判断する。パケット生成部２００は、すべての発電量データＤ１について発電量パケットデータＤ２ａを作成した場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、Ｓ１６に進む。パケット生成部２００は、すべての発電量データＤ１について発電量パケットデータＤ２ａを作成していない場合（Ｓ１３：ＮＯ）、Ｓ１４に進む。
次に、Ｓ１４において、パケット生成部２００は、発電量パケットデータＤ２ａを作成していないいずれかの計測データを発電量データＤ１として選択する。
次に、Ｓ１５において、パケット生成部２００は、Ｓ１４で選択した発電量データＤ１に識別データＤ６を付与し、発電量パケットデータＤ２ａを作成し、Ｓ１３に戻る。
次に、Ｓ１６において、パケット生成部２００は、複数の計測データについての発電量パケットデータＤ２ａをセット化した発電量パケットデータセットを出力し、発電特徴量算出部２０１に入力する。この発電量パケットデータセットは、例えば、図４の分散電源２１ａの複数の計測時刻の発電量を示すパケットデータＤ２ａをセット化したデータである。
図７は、図５の特徴量算出処理の一例を示すフローチャートである。
図７のＳ２１において、図１の発電特徴量算出部２０１は、複数の分散電源の発電量パケットデータセットが既に得られているか否かを判断する。複数の分散電源の発電量パケットデータセットは、例えば、図４の分散電源２１ａの複数の計測時刻の発電量を示す発電量パケットデータＤ２ａと、分散電源２１ｂの複数の計測時刻の発電量を示す発電量パケットデータＤ２ｂと、分散電源２１ｃの複数の計測時刻の発電量を示す発電量パケットデータＤ２ｃである。発電特徴量算出部２０１は、発電量パケットデータセットが既に得られていない場合（Ｓ２１：ＮＯ）、Ｓ２１に戻り、発電量パケットデータセットが既に得られている場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、Ｓ２２に進む。
次に、Ｓ２２において、発電特徴量算出部２０１は、例えば、図４のストレージ１３からメモリ１２に発電量パケットデータセットを読み出す。
次に、Ｓ２３において、発電特徴量算出部２０１は、すべての判定対象時間について特徴量を算出したか否かを判断する。発電特徴量算出部２０１は、すべての判定対象時間について発電特徴量を算出した場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）、Ｓ２７に進む。なお、発電特徴量は、分散電源の発電量の特徴量である。発電特徴量算出部２０１は、すべての判定対象時間について発電特徴量を算出していない場合（Ｓ２３：ＮＯ）、Ｓ２４に進む。
次に、Ｓ２４において、発電特徴量算出部２０１は、発電特徴量を算出していないいずれかの判定対象時間を選択する。
次に、Ｓ２５において、発電特徴量算出部２０１は、Ｓ２４において選択した判定対象時間に関して同時間帯・近距離の他の分散電源のデータを選択する。
次に、Ｓ２６において、Ｓ２５で選択した分散電源の発電特徴量として、対象とした時間帯・電源の発電量の変化速度を算出する。
発電特徴量として発電量の変化速度を用いる場合、発電特徴量αは、以下の式（１）を用いて算出できる。
α＝ΔＰ／ΔＴ＝（Ｐｔ２－Ｐｔ１）／（ｔ２－ｔ１） ・・・（１）
式（１）において、Ｐｔ１、Ｐｔ２は、ある時刻ｔ１、ｔ２における規格化発電量で、計測時間間隔における定格発電量に対する発電量の比である。ただし、定格発電量とは、計測時間間隔の間に定格出力Ｐｒ（単位：ｋＷ）で一定で発電したと仮定したときの発電量（単位：ｋＷｈ）である。ΔＴは、発電量の変化速度を比較する２つの時間断面の差分値である。規格化発電量を用いることによって、近距離に存在する分散電源として設備容量が異なる複数の分散電源を選択した場合にも、変化速度を比較することができる。
次に、Ｓ２７において、発電特徴量算出部２０１は、複数の分散電源の各判定対象時間の発電特徴量を示す発電特徴量データセットを作成し、その発電特徴量データセットを異常診断部２０２に出力する。
図８は、特徴量算出時の数値例を示す図である。
図８では、図４のデータ処理装置１００と連携する分散電源２１ａと、外部の別の分散電源２１ｂに関して、西暦２０１９年２月６日の１６:００と西暦２０１９年２月６日の１６:０１について、発電量パケットデータＤ２ａ、Ｄ２ｂから算出した規格化発電量Ｐａ、Ｐｂを示した。
各分散電源２１ａ、２１ｂの発電特徴量として発電量の変化速度を用いるものとする。このとき、式（１）から、分散原電２１ａの発電特徴量αａは、αａ＝ΔＰａ／ΔＴ＝０．１５、分散原電２１ｂの発電特徴量αｂは、αｂ＝ΔＰｂ／ΔＴ＝０．３０と算出される。
このとき、例えば、分散電源２１ａの西暦２０１９年２月６日の１６:００と西暦２０１９年２月６日の１６:０１の発電量パケットデータＤ２ａが、それぞれ図３の発電量パケットデータＤ２ａ－０、Ｄ２ａ－１で与えられるものとする。このとき、図１の発電特徴量算出部２０１は、発電量パケットデータＤ２ａ－０、Ｄ２ａ－１を発電量パケットデータセットとして用いることで、分散電源２１ａの特徴量Ｄ３ａを算出することができる。
図９は、図５の異常判定処理の一例を示すフローチャートである。
図９のＳ３１において、異常診断部２０２は、発電特徴量データセットが既に得られているか否かを判断する。発電特徴量データセットは、複数の分散電源の発電特徴量をセット化したデータである。発電特徴量データセットは、例えば、図４の分散電源２１ａの発電量の特徴量Ｄ３ａと、分散電源２１ｂの発電量の特徴量Ｄ３ｂと、分散電源２１ｃの発電量の特徴量Ｄ３ｃの組み合わせである。異常診断部２０２は、発電特徴量データセットが既に得られていない場合（Ｓ３１：ＮＯ）、Ｓ３１に戻り、発電量パケットデータセットが既に得られている場合（Ｓ３１：ＹＥＳ）、Ｓ３２に進む。
次に、Ｓ３２において、異常診断部２０２は、例えば、図４のストレージ１３からメモリ１２に発電特徴量データセットを読み出す。
次に、Ｓ３３において、異常診断部２０２は、すべての判定対象時間について判定結果を算出したか否かを判断する。異常診断部２０２は、すべての判定対象時間について判定結果を算出した場合（Ｓ３３：ＹＥＳ）、Ｓ３７に進む。異常診断部２０２は、すべての判定対象時間について判定結果を算出していない場合（Ｓ３３：ＮＯ）、Ｓ３４に進む。
次に、Ｓ３４において、異常診断部２０２は、判定結果を算出していないいずれかの判定対象時間における比較する発電特徴量データを選択する。
次に、Ｓ３５において、異常診断部２０２は、例えば、ストレージ１３からメモリ１２に異常基準データＤ４を読み出す。
次に、Ｓ３６において、異常診断部２０２は、Ｓ３４において選択した発電特徴量データの判定対象時間に関して、発電特徴量の差分の絶対値が判定基準を超過する場合に、その分散電源の発電量を異常と判定し、超過しない場合に正常と判定する。
例えば、閾値がε１、分散電源２１ａ、２１ｂの発電特徴量がそれぞれαａ、αｂであるときに、以下の式（２）を満たす場合には、分散電源２１ａ、２１ｂのどちらかが異常と判定し、満たさない場合には正常と判定する。
｜αａ－αｂ｜＞ε１ ・・・（２）
例えば、αａ＝０．１５、αｂ＝０．３０、ε１＝０．１０であるときには、異常診断部２０２は、分散電源２１ａ、２１ｂのどちらかが異常であると診断する。
あるいは、２つ以上の複数種別の特徴量を用いて異常判定してもよい。例えば、複数の特徴量に関する差分の絶対値の重み付け和を、閾値と比較する判定式を用いてもよい。一例としては、重み付けの閾値をε２、各分散電源２１ａ、２１ｂの別の特徴量（例えば、定格発電量と発電量大きさの比）をβａ、βｂとすると、以下の式（３）を満たす場合には、異常と判定し、満たさない場合には正常と判定するようにしてもよい。
｜αａ－αｂ｜＋｜βａ－βｂ｜＞ε２ ・・・（３）
次に、Ｓ３７において、異常診断部２０２は、判定結果データＤ５を出力する。このとき、複数の分散電源（分散電源２１ｂ、２１ｃ、…）の特徴量の比較によってそれぞれ判定結果を算出した場合には、総数の多い方の判定結果を総合判定として算出して出力してもよい。当日発生した異常発生回数の総数または複数の分散電源の特徴量の比較によって、異常判定割合、各分散電源および各時刻の判定結果を示してもよい。
図１０は、図１の表示部にて表示される判定結果の通知画面の一例を示す図である。
図１０において、通知画面１６Ａは、図４の表示装置１６のような表示機能を持ったデバイスに表示される。通知画面１６Ａは、判定結果データＤ５を集約した異常診断結果データＤ７を表示する。例えば、通知画面１６Ａは、電源別の平常か異常かを所定時間間隔（例えば、１０分間隔）で表示し、対象となる分散電源の状態、異常診断割合および当日の異常発生回数を表示することができる。これにより、データ処理装置１００は、分散電源に関するセンサデータの取扱者に対して、対象となる分散電源の計測データの状態の認識に必要な項目を伝達できる。
以上説明したように、上述した実施形態によれば、すべての電力ネットワーク網の潮流情報を持たないｋＷｈ価値取引市場において、発電量メータの故障によって誤った取引データが生成された場合においても、分散電源の発電量の異常を検知することができ、非ｋＷｈ価値取引に用いる分散電源の発電量データの信頼性を向上させることができる。
例えば、電源または家庭用電気機器がＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）機能を有するようになってきたことに伴い、発電量を計量する簡易メータと通信機能を有した機器が普及しており、それらの普及した簡易メータの計量を発電量データとして使用することができる。これらの簡易メータの発電量データを非ｋＷｈ価値取引に使用する場合には、取引データの運用中に異常データの発生を検出し、異常データが正常データ中に紛れ込んだ場合においても、発電量の異常を即座に検知するように運用することができる。
以上、本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲をこれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実行することが可能である。
例えば、データ処理装置１００は、発電特徴量算出部２０１、異常診断部２０２、結果出力部２０３の１つまたは複数を、クラウド基盤のような計算機リソースプール（例えば、インターフェースデバイス部、記憶部およびプロセッサ部）に基づき提供される仮想的な装置、またはソフトウェアディファインドの装置で実現し、複数の分散電源に関する発電量データＤ１に関する発電量パケットデータに基づき、複数の分散電源に関して一度に異常判定してもよい。
１００：データ処理装置、２１ａ～２１ｃ：分散電源、２２ａ～２２ｃ：センサ、２３ｂ、２３ｃ：パケット通信端末、２００：パケット生成部、２０１：発電特徴量算出部、２０２：異常診断部、２０３：結果出力部、２０６：表示部、Ｄ１：発電量データ、Ｄ２：発電量パケットデータ、Ｄ３：発電特徴量データ、Ｄ４：異常基準データ、Ｄ５：判定結果データ、Ｄ６：識別データ

Claims (8)

  1. 分散電源の発電量の特徴量を算出する特徴量算出部と、
    所定範囲内に存在するＮ（Ｎは２以上の整数）個の分散電源のそれぞれの位置および発電量の計測時刻に基づいて、前記Ｎ個の分散電源の同時間帯に計測された発電量の特徴量を比較し、前記比較結果に基づいて前記分散電源の発電量の異常を診断する診断部とを備え、
    前記分散電源の発電量の特徴量は、前記所定範囲内に存在する分散電源の同時間帯における前記発電量の時間経過に伴う変化の傾向であるデータ処理装置。
  2. 前記分散電源の位置および前記発電量の計測時刻を示す情報を前記発電量の発電量データに付加したパケットデータを生成する生成部と、
    前記分散電源の発電量の異常の診断結果を出力する出力部とをさらに備える請求項１に記載のデータ処理装置。
  3. 前記診断部は、所定の基準に基づいて、前記Ｎ個の分散電源の発電量の特徴量の類似性を判定し、前記類似性に基づいて前記分散電源の発電量の異常を診断する請求項２に記載のデータ処理装置。
  4. 前記診断部は、前記Ｎ個の分散電源のうち一の分散電源の発電量の特徴量と他の分散電源の発電量の特徴量との差分を取得し、取得した前記差分の絶対値が閾値以上の前記分散電源の発電量を異常と判定する請求項１に記載のデータ処理装置。
  5. プロセッサにて実行されるデータ処理方法であって、
    前記プロセッサは、
    所定範囲内に存在するＮ（Ｎは２以上の整数）個の分散電源のそれぞれの位置および発電量の計測時刻に基づいて、前記Ｎ個の分散電源の同時間帯に計測された発電量の特徴量を比較し、
    前記比較結果に基づいて前記分散電源の発電量の異常を診断し、
    前記分散電源の発電量の特徴量は、前記所定範囲内に存在する分散電源の同時間帯における前記発電量の時間経過に伴う変化の傾向であるデータ処理方法。
  6. 前記プロセッサは、
    前記分散電源の位置および前記発電量の計測時刻を示す情報を前記発電量の発電量データに付加したパケットデータを生成し、
    前記分散電源の発電量の異常の診断結果を出力する請求項５に記載のデータ処理方法。
  7. 前記プロセッサは、
    所定の基準に基づいて、前記Ｎ個の分散電源の発電量の特徴量の類似性を判定し、
    前記類似性に基づいて前記分散電源の発電量の異常を診断する請求項６に記載のデータ処理方法。
  8. 前記プロセッサは、
    前記Ｎ個の分散電源のうち一の分散電源の発電量の特徴量と他の分散電源の発電量の特徴量との差分を取得し、取得した前記差分の絶対値が閾値以上の前記分散電源の発電量を異常と判定する請求項５に記載のデータ処理方法。
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