JPWO2017026002A1 - 監視装置、監視方法、および監視プログラム - Google Patents

Abstract

監視装置は、監視対象の挙動を観測するセンサによって観測された所定時間幅ごとにおける時系列な観測値を示す現象データ群を格納するデータベースと、各現象データについて、監視対象がどの程度安定的に運用されているかを示す安定度を格納する安定度情報と、センサの識別情報とある時間帯と当該時間帯に監視対象に行われた操作内容とを格納する操作履歴情報と、を記憶し、入力現象データの安定度を算出して、監視対象が特定の挙動を示すか判定し、特定の挙動を示す場合、入力現象データの類似現象データの期間以降に類似現象データに連続する後続の現象データの安定度を、当該安定度が監視対象が特定の挙動を示さなくなる安定度になるまで、安定度情報から取得することにより、類似現象データと安定度が取得された後続の現象データとを組み合わせた類似事例データを生成し、その期間に対応する操作内容を操作履歴情報から特定し、関連付けて出力する。

Description

本発明は、監視対象を監視する監視装置、監視方法、および監視プログラムに関する。

近年、諸外国での大規模な停電の深刻化が、ＰＭＵ（Ｐｈａｓａｒ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）の導入を促進している。また、ＰＭＵは、従来のＳＣＡＤＡ（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｔｓｉｔｉｏｎｓ）よりも数百倍細かい頻度で、電流、電圧、周波数といったデータを計測する。このため、たとえば、５００個のＰＭＵデータを蓄積し続けると、一年で数十から数百［ＴＢ］のデータ量を蓄積することになる。このような大量データのもつパターンの分析は、通常の電力系統の安定運用を可能にする。時系列データがもつ波形のパターンは、例えば周波数や有効電力といった計測値の上昇や減少を示す現象がある。そのため、リアルタイムな電力系統の運用時に電力系統に動揺が起こった場合、運用者は、過去に同様の動揺（不安定な現象）が起こったかを確認し、今何を操作すべきかを知る必要がある。時系列データの波形や特徴量を用いて、類似検索するシステムは既に開示されている。

特開２０１２−１１７９８号公報

Ｐｒｏｐｏｓａｌ ｏｆ ａｎａｌｙｔｉｃｓ ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｗｉｔｈ ｄａｔａ ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ ｌａｙｅｒ ｆｏｒ ｆａｓｔ ｅｖｅｎｔ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｗｉｄｅ−ａｒｅａ ｓｉｔｕａｔｉｏｎａｌ ａｗａｒｅｎｅｓｓ；Ｔａｋａｔａ，Ｍｉｋａ；Ｍｉｙａｔａ， Ｙａｓｕｓｈｉ；Ｎｉｓｈｉｋａｗａ， Ｎｏｒｉｆｕｍｉ；２０１５ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＩＣＩＴ）；Ｐａｇｅｓ１７４１−１７４６

上述のような、現象から類似度の高いデータを検索して返すシステムは、事故に至った事例を優先的に表示する。しかしながら、事故に至った事例がその後、早期に復旧したのか、復旧に時間がかかったのか、不明である。また、復旧したとしても、運用者がいつどのようにして復旧したのか不明である。したがって、事故に至った事例を優先的に表示するだけでは、必ずしも意思決定の短時間化にはつながらない。また、運用者が電力系統の運用に必要なデータを取得するためには、データ取得に必要な時刻やデータを検出するセンサのセンサＩＤを指定しなければならない。そのため、電力系統の運用にとって価値のあるデータは類似検索だけでは分からず、運用者は今何をすべきか試行錯誤する。

本発明は、過去の類似事例から監視対象が安定するまで、または、動揺するまでの経緯を容易に特定することを目的とする。

本願において開示される発明の一側面となる監視装置は、監視対象の挙動を観測するセンサに接続され、記憶デバイスにアクセス可能な監視装置であって、前記記憶デバイスは、前記センサによって観測された所定時間幅ごとにおける時系列な観測値を示す現象データの集合である現象データ群を格納するデータベースと、前記現象データ群の各現象データについて、前記監視対象がどの程度安定的に運用されているかを示す安定度を格納する安定度情報と、前記センサの識別情報と、ある時間帯と、当該時間帯に前記監視対象に行われた操作内容と、を格納する操作履歴情報と、を記憶しており、前記監視装置は、検索対象期間に前記センサによって観測された時系列な観測値を示す入力現象データの安定度を算出する算出処理と、前記算出処理によって算出された前記入力現象データの安定度が、前記監視対象が特定の挙動を示す安定度であるか否かを判定する判定処理と、前記判定処理によって前記特定の挙動を示す安定度であると判定された場合、前記入力現象データに類似する類似現象データを前記データベースから検索する検索処理と、前記検索処理によって検索された類似現象データの期間以降に前記類似現象データに連続する後続の現象データの安定度を、当該安定度が前記監視対象が前記特定の挙動を示さなくなる安定度になるまで、前記安定度情報から取得することにより、前記類似現象データと前記安定度が取得された前記後続の現象データとを組み合わせた類似事例データを生成する生成処理と、前記生成処理によって生成された類似事例データの期間に対応する操作内容を、前記操作履歴情報から特定する特定処理と、前記類似事例データと、前記特定処理によって特定された前記操作内容と、を関連付けて出力する出力処理と、を実行することを特徴とする。

本発明の代表的な実施の形態によれば、過去の類似事例から監視対象が安定するまで、または、動揺するまでの経緯を容易に特定することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

安定事例出力例を示す説明図である。 監視装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 実施例１にかかる監視装置の機能的構成例を示すブロック図である。 センサ情報テーブルの記憶内容例を示す説明図である。 操作履歴テーブルの記憶内容例を示す説明図である。 安定度テーブルの記憶内容例を示す説明図である。 実施例１にかかる重要度の入力画面例を示す説明図である。 リアルタイム処理部によるリアルタイム処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 算出部による算出処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 選択部による選択処理手順の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 検索部による検索処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図１１に示した事例データ生成処理（ステップＳ１１０５）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図１１に示した事例データ生成処理（ステップＳ１１０５）の具体例を示す説明図である。 図１１に示した重要度計算処理（ステップＳ１１０６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図１４のステップＳ１４０６の重要度の計算例を示す説明図である。 出力部による検索結果の出力例である表示画面を示す説明図である。 実施例２にかかる監視装置の機能的構成例を示すブロック図である。 設定計画部の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 実施例２にかかる重要度の入力画面例を示す説明図である。

以下、実施例を説明する。以後の説明では「テーブル」形式によって本発明の各情報について説明するが、これら情報は必ずしもテーブルによるデータ構造で表現されていなくても良く、リスト、ＤＢ、キュー等のデータ構造やそれ以外で表現されていても良い。そのため、データ構造に依存しないことを示すために「テーブル」、「リスト」、「ＤＢ」、「キュー」等について単に「情報」と呼ぶことがある。また、各情報の内容を説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「名前」、「ＩＤ」という表現を用いることが可能であり、これらについてはお互いに置換が可能である。

また、プログラムはプロセッサによって実行されることで、定められた処理をメモリ及び通信ポートを用いて行うため、プログラムを実行することにより行われる処理を、プロセッサを主語とした説明としてもよい。また、各種プログラムは、プログラム配布サーバーや、計算機が読み取り可能な記憶媒体によって各計算機にインストールされてもよい。また、以下の説明で、本システムのユーザを運用者や操作者、と表現することがあるが、本文書中では同義である。

＜安定事例出力例＞
図１は、安定事例出力例を示す説明図である。図１中、上段の太矢印群は、業務フローの一例を示す。業務フローでは、運用者は、「計画」、「定常監視」、「ナレッジ化」、「類似検索」、「表示」、および「妥当性評価」の順に実施する。監視装置は、「計画」にしたがって、監視対象を監視する。監視装置はＰＭＵなどのセンサと接続されており、センサは、監視対象から、電流、電圧、周波数の時間的変化を示す時系列データを計測する。監視装置は、「定常監視」において、センサからの時系列データを入力する。入力された時系列データを、「入力現象データ」と称す。監視装置は、「ナレッジ化」において、入力現象データを蓄積する。また、運用者から指示があった場合、監視装置は、「類似検索」において、入力現象データに類似する時系列データ（以下、「類似現象データ」）を検索する。

監視装置は、「表示」において、運用者に視認させる表示データ１００を表示する。表示データ１００は、事例データＤ１、Ｄ２を含む。事例データＤ１、Ｄ２とは、類似現象データと、その前後の時系列データと、を組み合わせた時系列データである。グラフの横軸は時刻であり、縦軸は、電流、電圧、周波数といった観測値である。事例データＤ１は、その類似現象データの区間［ｔ１，ｔ２］の前の区間［ｔ０，ｔ１］から類似現象データの区間［ｔ１，ｔ２］の次の期間［ｔ２，ｔ３］まで安定していることを示す。また、監視装置は、区間［ｔ１，ｔ２］において、運用者が「発電出力抑制」という操作をしたことを表示する。これにより、表示内容を見た運用者は、類似現象データの区間［ｔ１，ｔ２］において、「発電出力抑制」という操作がされた場合に、当該区間［ｔ１，ｔ２］の区間［ｔ２，ｔ３］で観測値が安定状態であることがわかる。

事例データＤ２は、その類似現象データの区間［ｔ５，ｔ６］の前の区間［ｔ４，ｔ５］から類似現象データが検出されている区間［ｔ５，ｔ６］まで安定し、次の区間［ｔ６，ｔ７］で不安定になったことを示す。また、監視装置は、区間［ｔ５，ｔ６］において、運用者が「電圧自動調整抑制」および「発電出力抑制」の順に操作をしたことを表示する。これにより、表示内容を見た運用者は、類似現象データの区間［ｔ５，ｔ６］において、「電圧自動調整抑制」および「発電出力抑制」の順に操作がされた場合に、当該区間［ｔ１，ｔ２］の区間［ｔ２，ｔ３］で観測値が安定状態であることがわかる。

すなわち、たとえば、入力現象データの区間の経過後に監視対象に事故があった場合、運用者は、監視装置に入力現象データを与えるだけで、当該区間中にどのような操作が行われた結果、監視対象が安定したか、または、不安定になったかを把握することができる。したがって、運用者の系統運用に対する意思決定の試行錯誤が減少し、意思決定が高速化する。なお、以降、区間をウィンドウと称することがあり、区間の幅をウィンドウ幅と称することがある。

＜監視装置のハードウェア構成例＞
図２は、監視装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。監視装置２００は、プロセッサ２０１と、記憶デバイス２０２と、入力デバイス２０３と、出力デバイス２０４と、通信インターフェース（通信ＩＦ２０５）と、を有する。プロセッサ２０１、記憶デバイス２０２、入力デバイス２０３、出力デバイス２０４、および通信ＩＦ２０５は、バスにより接続される。プロセッサ２０１は、監視装置２００を制御する。記憶デバイス２０２は、プロセッサ２０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス２０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス２０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。入力デバイス２０３は、データを入力する。入力デバイス２０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナがある。出力デバイス２０４は、データを出力する。出力デバイス２０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタがある。通信ＩＦ２０５は、ネットワークと接続し、データを送受信する。監視装置２００は、複数台で構成されてもよい。この場合、複数台の監視装置２００間は、ネットワークを介して接続される。

＜監視装置２００の機能的構成例＞
図３は、実施例１にかかる監視装置２００の機能的構成例を示すブロック図である。監視装置２００は、センサ群３５１および監視対象３５２のうち少なくともセンサ群３５１に接続され、センサ群３５１を用いて監視対象３５２を監視する。監視対象３５２は、センサで観測可能であればよく、たとえば、電力系統システム、クラウドサーバ群、農場である。センサ群３５１は、１以上のセンサの集合である。たとえば、監視対象３５２が電力系統システムである場合、センサは、たとえば、ＰＭＵである。

監視装置２００は、入力部３０１と、取得部３０２と、リアルタイム処理部３０３と、算出部３０４と、選択部３０５と、検索部３０６と、出力部３０７と、制御部３０８と、を有する。入力部３０１〜制御部３０８は、具体的には、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２に記憶されたプログラムをプロセッサ２０１に実行させることによりその機能を実現する。また、監視装置２００は、安定度テーブル３４２と、センサ情報テーブル３１３と、操作履歴テーブル３１４と、を有する。安定度テーブル３４２〜操作履歴テーブル３１４は、具体的には、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２に記憶された情報である。なお、図３中、平行四辺形のブロックは、運用者による動作や思考、行為を示す。

入力部３０１は、運用者による入力デバイス２０３の操作により、または、外部からの受信により、情報を受け付けて、監視装置２００内部に入力する。入力情報としては、リアルタイム処理条件３１１、動揺検出条件３１２、センサ情報テーブル３１３、および、操作履歴テーブル３１４が挙げられる。

リアルタイム処理条件３１１は、リアルタイム処理部３０３で用いられるウィンドウ幅およびステップ幅を規定する情報である。動揺検出条件３１２は、算出部３０４で用いられる、安定度の算出方式と動揺の判定方式とを規定する条件である。

センサ情報テーブル３１３は、センサ群３５１の情報を管理するテーブルである。各センサの所属グループとセンサの設置位置とを記憶するテーブルである。詳細は、図４で後述する。

操作履歴テーブル３１４は、運用者が監視対象３５２を操作した履歴情報を記憶するテーブルである。詳細は、図５で後述する。

取得部３０２は、センサ群３５１の各センサによって検出されたデータを取得する。

リアルタイム処理部３０３は、取得部３０２から順次入力されてくる一連のデータについてリアルタイム処理を実行する。リアルタイム処理とは、所定の時間幅（ウィンドウ幅）のウィンドウを一定の時間幅であるステップ幅分シフトしながら、各ウィンドウ内のデータを算出部３０４に送信する処理である。ステップ幅は、ウィンドウ幅以下の時間幅である。ウィンドウ内のデータが、図１に示した入力現象データとなる。

リアルタイム処理部３０３は、入力現象データをリアルタイムデータとしてＤＢ３６０に記憶する。ＤＢ３６０は、具体的には、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２に記憶された情報である。リアルタイム処理部３０３の詳細な処理手順については、図８で後述する。

算出部３０４は、算出元となる入力現象データが含まれるウィンドウにより特定される時系列情報と、安定度と、を対応付けて、安定度テーブル３４２に格納する。時系列情報は、ウィンドウの時系列な順序を特定する情報であり、たとえば、ウィンドウ内の入力現象データの開始時刻（最古の時刻）および終了時刻（最新の時刻）の組み合わせ、開始時刻、終了時刻、中央値となる時刻、特定の順番の時刻、ランダムに選択された時刻が挙げられる。また、時系列情報は、時刻に限定されることはなく、他のウィンドウと相対的に時系列な順序が特定される情報であればよい。安定度テーブル３４２については後述する。

安定度は、入力現象データの検出先である監視対象３５２がどの程度安定的に運用されているかを示す指標値である。動揺検出条件３１２は、上述したように、安定度の算出方式と動揺の判定方式とを規定する条件である。安定度の算出方式とは、安定度の算出元と算出方法を規定する条件である。算出方法による算出結果が安定度となる。

安定度の算出方式には、たとえば、『安定度は、入力現象データをスペクトル変換したときのスペクトル強度とする』や『安定度は、入力現象データの平均値とする』がある。『安定度は、入力現象データをスペクトル変換したときのスペクトル強度とする』の場合、「入力現象データ」が算出元であり、「スペクトル変換」が算出方法であり、「スペクトル強度」が算出結果となる安定度である。『安定度は、入力現象データの平均値とする』の場合、「入力現象データ」が算出元であり、「平均化処理」が算出方法であり、「平均値」が算出結果となる安定度である。

また、動揺の判定方式とは、安定度が動揺に該当するか否かの判定基準と、当該判定基準を用いた判定方法である。動揺の判定方式には、たとえば、『安定度が所定のしきい値以下の場合、動揺とする』がある。この場合、「所定のしきい値」が判定基準であり、「安定度が所定のしきい値以下の場合、動揺とする」が判定方法である。すなわち、「動揺」とは、安定度が所定のしきい値以下（またはより低いでもよい）の場合をいう。

算出部３０４は、算出した安定度や動揺の判定方式による判定結果をリアルタイムモニタに出力してもよい。算出部３０４は、安定度や動揺の判定方式による判定結果を常時出力してもよく、また、動揺と判定された場合にアラートとして安定度や動揺の判定方式による判定結果を出力してもよい。リアルタイムモニタは、アラートを、リアルタイムモニタの画面に表示してもよく、また、音声や外部装置へのメール送信などにより出力してもよい。

また、算出部３０４は、算出した安定度が動揺に該当するか否かを判断する。具体的には、たとえば、算出部３０４は、安定度が動揺を示すしきい値以下である場合、当該安定度の算出元である入力現象データを、動揺を示す現象データに決定する。この場合、算出部３０４は、入力現象データに動揺情報を付与する。

また、算出部３０４は、算出した安定度が高安定度であるか否かを判断する。具体的には、たとえば、算出部３０４は、安定度が高安定度を示すしきい値以上である場合、当該安定度の算出元である入力現象データを、高安定度を示す現象データに決定する。この場合、算出部３０４は、入力現象データに高安定度情報を付与する。算出部３０４の詳細な処理手順については、図９で後述する。

選択部３０５は、算出部３０４によって処理された現象データ群の一部または全部を選択して検索処理部に渡す。具体的には、たとえば、選択部３０５は、動揺情報または／および高安定度情報が付与された現象データを選択して、検索処理部に渡す。また、選択部３０５は、動揺情報および高安定度情報が付与されていない現象データを選択して、検索処理部に渡してもよい。いずれの現象データを検索部３０６に出力させるかは、動揺検出条件３１２で規定しておき、選択部３０５が動揺検出条件３１２を参照して選択すればよい。選択部３０５の詳細な処理手順については、図１０で後述する。

検索部３０６は、ＤＢ３６０から、選択部３０５からの入力現象データに類似する現象データを検索する。検索された現象データが図１の類似現象データである。具体的には、たとえば、検索部３０６は、入力現象データと類似現象データの相関係数を求め、相関係数がしきい値より高い場合に、入力現象データと類似現象データとは類似すると判定する。なお、検索部３０６は、波形類似検索として、ウェーブレット変換を用いた類似検索をしてもよい。

また、検索部３０６は、類似現象データについて事例データ生成処理を実行する。事例データ生成処理とは、類似現象データのウィンドウの前後のウィンドウの各々を追加していく処理である。

具体的には、たとえば、類似現象データが動揺情報を有する場合、事例データ生成処理は、類似現象データのウィンドウの前後のウィンドウの各々について、その現象データの安定度が所定のしきい値以上となるまで当該前後のウィンドウを追加していく処理となる。所定のしきい値以上となる安定度を有する現象データのウィンドウが一定時間出現しない場合は、検索部３０６は、事例データ生成処理を途中で打ち切ってもよい。これにより、検索部３０６は、類似現象データの出現前から出現以降も動揺状態が継続する事例データを検索することができる。なお、ここでいう所定のしきい値とは、少なくとも動揺情報には該当しない程度の安定度であり、また、上述した高安定度に相当する安定度でもよい。また、類似現象データのウィンドウの前後のウィンドウを追加することとしたが、後ろのウィンドウのみでもよい。

一方、類似現象データが動揺情報を有する場合、事例データ生成処理は、類似現象データのウィンドウ幅の前後のウィンドウ幅の各々について、その現象データの安定度が所定のしきい値以下となるまで当該前後のウィンドウ幅を追加していく処理となる。所定のしきい値以下となる安定度を有する現象データのウィンドウが一定時間出現しない場合は、検索部３０６は、事例データ生成処理を途中で打ち切ってもよい。これにより、検索部３０６は、類似現象データの出現前から出現以降も高安定度状態が継続する事例データを検索することができる。なお、ここでいう所定のしきい値とは、少なくとも上述した高安定度には該当しない程度の安定度であり、また、上述した動揺を示す安定度でもよい。また、類似現象データのウィンドウの前後のウィンドウを追加することとしたが、後ろのウィンドウのみでもよい。

また、検索部３０６は、重要度計算処理を実行する。重要度計算処理とは、事例データ生成処理によって得られた事例データの重要度を算出する処理である。重要度計算処理は、ある値、たとえば、重要度の上限値を事例データのウィンドウ数で除算することにより、重要度を計算する。検索部３０６は、操作履歴テーブル３１４において事例データの時間帯に重要度が設定されていない場合に、重要度計算処理を実行する。検索部３０６の詳細な処理手順については、図１１で後述する。

また、検索部３０６は、事例データを観測したセンサのセンサＩＤと入力現象データの期間（開始時刻および終了時刻の組み合わせ）とをキーとして、操作履歴テーブル３１４を検索し、操作内容フィールド５０５の値である操作内容と、操作時刻フィールド５０６の値である操作時刻と、を取得する。また、検索部３０６は、重要度フィールド５０４に値があれば、その値である重要度も取得してもよい。

また、検索部３０６は、類似事例データを観測したセンサと同一グループのセンサのセンサＩＤをセンサ情報テーブル３１３から検索する。検索部３０６は、類似事例データを観測したセンサの位置情報（緯度、経度）と、検索したセンサＩＤで特定されるセンサの位置情報（緯度、経度）とを用いて両センサ間の距離を算出する。検索部３０６は、検索したセンサＩＤ、センサＩＤで特定されるセンサの地点グループラベルおよび算出した距離を検索結果に含める。

出力部３０７は、検索部３０６による検索結果を出力する。出力形式には、たとえば、ディスプレイによる表示、外部装置への送信、プリンタによる印刷、記憶デバイス２０２への格納がある。ディスプレイによる表示の場合、出力部３０７は、検索結果として図１に示した表示データ１００をディスプレイに表示する。具体的には、たとえば、出力部３０７は、事例データと、操作内容と、操作時刻と、重要度と、を関連付けて出力する。たとえば、出力部３０７は、事例データの時間軸上の操作時刻の位置に操作内容を示す文字列を表示する。出力例については、図１６で後述する。

また、出力部３０７は、検索結果にセンサＩＤ、地点グループラベルおよび距離が含まれている場合、これらを対応する事例データとともに出力する。

制御部３０８は、運用者からの操作入力により監視対象３５２を制御する。具体的には、たとえば、制御部３０８は、発電出力抑制の操作があった場合、監視対象３５２の発電出力の上昇を抑制、または、低下させる。

事例評価３７１は、運用者が表示データ１００を参照することにより、事例データを評価する行為である。操作３７２は、運用者が事例評価３７１に応じて監視対象３５２を操作する行為である。操作妥当性評価３７３は、運用者が操作３７２による行為の妥当性を評価する行為である。設定計画３８０は、運用者が操作妥当性評価３７３に応じてリアルタイム処理条件３１１や動揺検出条件３１２を修正する行為である。

＜各種テーブルの具体例＞
図４は、センサ情報テーブル３１３の記憶内容例を示す説明図である。センサ情報テーブル３１３は、あらかじめ設定されるテーブルである。センサ情報テーブル３１３は、センサＩＤフィールド４０１と、地点グループラベルフィールド４０２と、緯度フィールド４０３と、経度フィールド４０４と、を有し、各フィールド４０１〜４０４の値の組み合わせにより、センサごとのセンサ情報を特定するエントリを構成する。

センサＩＤフィールド４０１は、センサＩＤを格納する記憶領域である。センサＩＤは、センサを一意に特定する識別情報である。地点グループラベルフィールド４０２は、地点グループラベルを格納する記憶領域である。地点グループラベルは、センサが所属する地点グループを特定する識別ラベルである。地点グループとは、領域ごとに分類されるグループである。緯度フィールド４０３は、センサの設置地点の緯度を格納する領域である。経度フィールド４０４は、センサの設置地点の経度を格納する領域である。

監視装置２００は、センサ情報テーブル３１３を参照することにより、どのセンサがどの地点グループに所属し、どの位置に設置されているかを特定することができる。

図５は、操作履歴テーブル３１４の記憶内容例を示す説明図である。操作履歴テーブル３１４は、運用者により情報が書き込まれるテーブルである。操作履歴テーブル３１４への書き込み例については、図７で後述する。操作履歴テーブル３１４は、センサＩＤフィールド５０１と、開始時刻フィールド５０２と、終了時刻フィールド５０３と、重要度フィールド５０４と、操作内容フィールド５０５と、操作時刻フィールド５０６と、を有し、各フィールド５０１〜５０６の値の組み合わせにより、監視対象３５２への１回の操作内容を特定するエントリを構成する。

センサＩＤフィールド５０１は、センサＩＤを格納する記憶領域である。開始時刻フィールド５０２は、操作３７２の開始時刻を格納する記憶領域である。終了時刻フィールド５０３は、操作３７２の終了時刻を格納する記憶領域である。重要度フィールド５０４は、操作３７２の重要度を格納する記憶領域である。操作内容フィールド５０５は、監視対象への操作３７２の操作内容を格納する記憶領域である。操作時刻フィールド５０６は、監視対象に操作３７２が行われた時刻を格納する記憶領域である。

図６は、安定度テーブル３４２の記憶内容例を示す説明図である。安定度テーブル３４２は、センサＩＤフィールド６０１と、開始時刻フィールド６０２と、終了時刻フィールド６０３と、安定度フィールド６０４と、を有し、各フィールド６０１〜６０４の値の組み合わせにより、ウィンドウごとの安定度を特定するエントリを構成する。

センサＩＤフィールド６０１は、センサＩＤを格納する記憶領域である。開始時刻フィールド６０２は、安定度の算出対象である入力現象データを含むウィンドウの開始時刻を格納する記憶領域である。終了時刻フィールド６０３は、安定度の算出対象である入力現象データを含むウィンドウの終了時刻を格納する記憶領域である。安定度フィールド６０４は、入力現象データの安定度を格納する記憶領域である。安定度テーブル３４２のエントリは、算出部３０４により生成される。

＜入力画面例＞
図７は、実施例１にかかる重要度の入力画面例を示す説明図である。入力画面７００は、操作３７２の操作内容の重要度を入力する画面であり、入力画面７００への入力により、図５に示した操作履歴テーブル３１４のエントリが生成される。

入力画面７００は、地域指定領域７０１と、センサ指定領域７０２と、重要度指定領域７０３と、操作名指定領域７０５と、現象データ表示領域７０６と、を有する。地域指定領域７０１は、センサが設置されている地域を指定する領域である。地域指定領域７０１には、１以上の地域を示す地図が表示される。運用者は、その地図の中から重要度の入力対象となる地域を指定する。

センサ指定領域７０２は、センサを指定する領域である。センサ指定領域７０２には、地域指定領域７０１で指定された地域に設置されている１以上のセンサが表示される。運評者は、その中から重要度の入力対象となるセンサを指定する。監視装置２００は、指定されたセンサのセンサＩＤを操作履歴テーブル３１４のセンサＩＤフィールド５０１に格納する。監視装置２００は、指定されたセンサの現象データを現象データ表示領域７０６に表示する。

重要度指定領域７０３は、重要度を指定する領域である。ここでは、例として重要度が１〜１０のラジオボタンで指定可能である。運用者は、重要度入力指標７０４を参照して、指定したセンサが検出した現象データについての重要度を指定する。監視装置２００は、指定された重要度を、センサＩＤフィールド５０１に格納されたセンサＩＤのエントリにおける重要度フィールド５０４に格納する。

操作名指定領域７０５は、操作名を指定する領域である。ここでは、例としてラジオボタンにより操作名を指定可能である。なお、運用者が操作名を操作名指定領域７０５にテキスト入力してもよい。運用者は、指定したセンサが観測した監視対象３５２に対して操作した操作名を指定する。監視装置２００は、指定された操作名を、センサＩＤフィールド５０１に格納されたセンサＩＤのエントリにおける操作フィールド５０５に格納する。

現象データ表示領域７０６は、センサ指定領域７０２で指定されたセンサの現象データを表示する領域である。運用者は、操作名指定領域７０５で指定した操作を行った期間である開始時刻および終了時刻を現象データ表示領域７０６から指定する。監視装置２００は、指定された開始時刻および終了時刻を、センサＩＤフィールド５０１に格納されたセンサＩＤのエントリにおける開始時刻フィールド５０２および終了時刻フィールド５０３に格納する。

＜各種処理手順＞
図８は、リアルタイム処理部３０３によるリアルタイム処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。リアルタイム処理部３０３は、取得部３０２から、たとえば、１〜２秒ごとにデータを受信する（ステップＳ８０１）。リアルタイム処理部３０３は、ステップ幅ごとに時系列にメモリ上に蓄積する（ステップＳ８０２）。

そして、リアルタイム処理部３０３は、ウィンドウ幅分のデータが蓄積されるのを待ち受ける（ステップＳ８０３：Ｎｏ）。蓄積された場合（ステップＳ８０３：Ｙｅｓ）、監視装置２００は、蓄積されたウィンドウ幅分のデータを入力現象データとして、算出部３０４およびＤＢ３６０に出力する（ステップＳ８０５）。そして、リアルタイム処理部３０３は、抽出開始位置をステップ幅分加算することでシフトし（ステップＳ８０５）、ステップＳ８０３に戻る。これにより、リアルタイム処理部３０３は、ステップ幅ずつシフトされたウィンドウごとの入力現象データを出力することができる。

図９は、算出部３０４による算出処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。図９では、一例として動揺情報を付与する場合を例に挙げて説明する。算出部３０４は、リアルタイム処理部３０３から入力現象データを受信する（ステップＳ９０１）。算出部３０４は、動揺検出条件３１２に基づいて安定度を計算する（ステップＳ９０２）。具体的には、たとえば、算出部３０４は、動揺検出条件３１２の安定度の算出方式にしたがって、入力現象データの安定度を算出する。

そして、算出部３０４は、安定度がしきい値以上であるか否かを判断する（ステップＳ９０３）。しきい値は、監視対象３５２の特定の挙動を示す安定度である。たとえば、動揺情報を付与する場合は動揺を示す安定度であり、高安定度情報を付与する場合は、高安定度である。高安定度は、動揺を示す安定度よりも高い安定度である。しきい値以上である場合（ステップＳ９０３：Ｙｅｓ）、ステップＳ９０５に移行する。一方、しきい値未満である場合（ステップＳ９０３：Ｎｏ）、算出部３０４は、安定度の算出元である入力現象データに動揺情報を付与して（ステップＳ９０４）、ステップＳ９０５に移行する。

なお、高安定度情報を付与する場合、算出部３０４は、しきい値以上である場合（ステップＳ９０３：Ｙｅｓ）に、安定度の算出元である入力現象データに動揺情報を付与して（ステップＳ９０４）、ステップＳ９０５に移行する。また、算出部３０４は、しきい値未満である場合（ステップＳ９０３：Ｎｏ）、ステップＳ９０５に移行する。

ステップＳ９０５において、算出部３０４は、入力現象データを表示する（ステップＳ９０５）。そして、算出部３０４は、入力現象データを検出したセンサのセンサＩＤと、入力現象データのウィンドウの開始時刻および終了時刻と、算出した安定度と、を安定度テーブル３４２に格納する（ステップＳ９０６）。これにより、算出処理が終了する。このように、算出部３０４は、算出処理により、どのセンサからの入力現象データがどの区間でどの程度の安定度があるかというエントリを安定度テーブル３４２に格納することができる。

図１０は、選択部３０５による選択処理手順の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。選択部３０５は、算出部３０４から入力現象データを受信する（ステップＳ１００１）。選択部３０５は、入力現象データが選択基準に該当するか否かを判断する（ステップＳ１００２）。選択基準とは、たとえば、入力現象データに動揺情報や高安定度情報が付与されているという指標である。選択基準に該当する場合（ステップＳ１００２：Ｙｅｓ）、選択部３０５は、その入力現象データを検索部３０６に送信して（ステップＳ１００３）、選択処理を終了する。一方、選択基準に該当しない場合（ステップＳ１００３：Ｎｏ）、選択処理を終了する。これにより、検索部３０６は、選択基準に該当する入力現象データを用いて検索部３０６による検索処理を実行することができる。

図１１は、検索部３０６による検索処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。検索部３０６は、選択部３０５から入力現象データを取得し（ステップＳ１１０１）、類似検索処理を実行する（ステップＳ１１０２）。そして、検索部３０６は、１つ以上類似現象データが検索されたか否かを判断する（ステップＳ１１０３）。類似現象データがない場合（ステップＳ１１０３：Ｎｏ）、検索部３０６は、検索処理を終了する。一方、類似現象データがある場合（ステップＳ１１０３：Ｙｅｓ）、検索部３０６は、未選択の類似現象データを１つ選択し（ステップＳ１１０４）、選択類似現象データについて、事例データ生成処理（ステップＳ１１０５）および重要度計算処理（ステップＳ１１０６）を実行する。

その後、検索部３０６は、未選択の類似現象データがあるか否かを判断する（ステップＳ１１０７）。未選択の類似現象データがある場合（ステップＳ１１０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０４に戻る。一方、未選択の類似現象データがない場合（ステップＳ１１０７：Ｎｏ）、検索部３０６は、検索処理を終了する。ここで、事例データ生成処理（ステップＳ１１０６）について説明する。

図１２は、図１１に示した事例データ生成処理（ステップＳ１１０５）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。なお、選択類似現象データを含むウィンドウを第１ウィンドウとする。また、図１２では、選択類似現象データは、動揺情報が付与された類似現象データとする。

検索部３０６は、選択類似現象データに連続し、かつ、時間的に先行する現象データを含むウィンドウ（以下、第２ウィンドウ）を設定する（ステップＳ１２０１）。すなわち、第２ウィンドウの終了時刻が第１ウィンドウ内にあり、第２ウィンドウの開始時刻が第１ウィンドウ外で、かつ、第１ウィンドウよりも先行する時刻であればよい。

検索部３０６は、安定度テーブル３４２から第２ウィンドウに対応する安定度を取得する（ステップＳ１２０２）。すなわち、検索部３０６は、第２ウィンドウの開始時刻および終了時刻に一致するエントリの安定度を安定度テーブル３４２から取得する。

検索部３０６は、取得した安定度が所定のしきい値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１２０３）。しきい値以上である場合（ステップＳ１２０３：Ｙｅｓ）、ステップＳ１２０６に移行する。一方、しきい値以上でない場合（ステップＳ１２０３：Ｎｏ）、検索部３０６は、第２ウィンドウを第１ウィンドウに追加して、第１ウィンドウを更新する（ステップＳ１２０４）。そして、検索部３０６は、ステップＳ１２０４での追加分のウィンドウ幅が所定長以上であるか否かを判断する（ステップＳ１２０５）。所定長以上でない場合（ステップＳ１２０５：Ｎｏ）、ステップＳ１２０１に戻る。一方、所定長以上である場合（ステップＳ１２０５：Ｙｅｓ）、第２ウィンドウの追加を打ち切るために、ステップＳ１２０６に移行する。

検索部３０６は、選択類似現象データに連続し、かつ、時間的に後続する現象データを含むウィンドウ（以下、第３ウィンドウ）を設定する（ステップＳ１２０６）。すなわち、第３ウィンドウの開始時刻が第１ウィンドウ内にあり、第３ウィンドウの終了時刻が第１ウィンドウ外で、かつ、第１ウィンドウよりも後続する時刻であればよい。

検索部３０６は、安定度テーブル３４２から第３ウィンドウに対応する安定度を取得する（ステップＳ１２０７）。すなわち、検索部３０６は、第３ウィンドウの開始時刻および終了時刻に一致するエントリの安定度を安定度テーブル３４２から取得する。

検索部３０６は、取得した安定度が所定のしきい値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１２０８）。しきい値以上である場合（ステップＳ１２０８：Ｙｅｓ）、ステップＳ１２１１に移行する。一方、しきい値以上でない場合（ステップＳ１２０８：Ｎｏ）、検索部３０６は、第３ウィンドウを第１ウィンドウに追加して、第１ウィンドウを更新する（ステップＳ１２０９）。そして、検索部３０６は、ステップＳ１２０９での追加分のウィンドウ幅が所定長以上であるか否かを判断する（ステップＳ１２１０）。所定長以上でない場合（ステップＳ１２１０：Ｎｏ）、ステップＳ１２０６に戻る。一方、所定長以上である場合（ステップＳ１２０６：Ｙｅｓ）、第３ウィンドウの追加を打ち切るために、ステップＳ１２１１に移行する。

検索部３０６は、第２ウィンドウおよび第２ウィンドウが追加された事例データを出力部３０７に出力し（ステップＳ１２１１）、事例データ生成処理（ステップＳ１１０５）を終了する。これにより、検索部３０６は、入力現象データに対応する事例データを得ることができる。なお、選択類似現象データに、動揺情報ではなく高安定度情報が付与されている場合は、ステップＳ１２０３において、所定のしきい値以上である場合（ステップＳ１２０３：Ｙｅｓ）、ステップＳ１２０４に移行し、所定のしきい値以上でない場合（ステップＳ１２０３：Ｎｏ）、ステップＳ１２０６に移行する。同様に、ステップＳ１２０８において、所定のしきい値以上である場合（ステップＳ１２０８：Ｙｅｓ）、ステップＳ１２０９に移行し、所定のしきい値以上でない場合（ステップＳ１２０８：Ｎｏ）、ステップＳ１２１１に移行する。

図１３は、図１１に示した事例データ生成処理（ステップＳ１１０５）の具体例を示す説明図である。ここでは、説明を単純化するために、入力現象データは、１ウィンドウ幅の時系列データとする。（Ａ）から順に時系列で説明する。なお、安定度のしきい値は例として８．０とする。（Ａ）は、入力現象データに類似する選択類似現象データが事例データ生成処理（ステップＳ１１０６）に与えられた状態を示す。第１ウィンドウＷ１内の選択類似現象データの安定度を２．０とする。

（Ｂ）は、ステップＳ１２０１によって第２ウィンドウＷ２１が設定され、その現象データの安定度（＝１．０）が取得された状態を示す。第２ウィンドウＷ２１の終了時刻と第１ウィンドウＷ１の開始時刻は一致するものとする。第２ウィンドウＷ２１の現象データの安定度は１．０であるため、（Ｃ）で再度第２ウィンドウを追加することになる。

（Ｃ）は、（Ｂ）の次状態を示す。検索部３０６は、（Ｂ）における第２ウィンドウＷ２１を第１ウィンドウＷ１に追加することにより、第１ウィンドウＷ１を更新する（ステップＳ１２０４）。これにより、（Ｂ）の第１ウィンドウＷ１および第２ウィンドウＷ２１が、（Ｃ）における第１ウィンドウＷ１となる。（Ｃ）では、ステップＳ１２０１によって第２ウィンドウＷ２２が設定され、その現象データの安定度（＝８．１）が取得された状態を示す。第２ウィンドウＷ２２の終了時刻と第１ウィンドウＷ１の開始時刻は一致するものとする。第２ウィンドウＷ２２の現象データの安定度は８．１であるため、第２ウィンドウの追加は終了する。

（Ｄ）は（Ｃ）の次状態を示す。検索部３０６は、（Ｃ）における第２ウィンドウＷ２２を第１ウィンドウＷ１に追加することにより、第１ウィンドウＷ１を更新する（ステップＳ１２０４）。これにより、（Ｃ）の第１ウィンドウＷ１および第２ウィンドウＷ２２が、（Ｄ）における第１ウィンドウＷ１となる。（Ｄ）では、ステップＳ１２０６によって第３ウィンドウＷ３１が設定され、その現象データの安定度（＝７．７）が取得された状態を示す。第３ウィンドウＷ３１の開始時刻と第１ウィンドウＷ１の終了時刻は一致するものとする。第３ウィンドウＷ３１の現象データの安定度は７．７であるため、（Ｅ）で再度第３ウィンドウを追加することになる。

（Ｅ）は、（Ｄ）の次状態を示す。検索部３０６は、（Ｄ）における第３ウィンドウＷ３１を第１ウィンドウＷ１に追加することにより、第１ウィンドウＷ１を更新する（ステップＳ１２０４）。これにより、（Ｄ）の第１ウィンドウＷ１および第３ウィンドウＷ３１が、（Ｅ）における第１ウィンドウＷ１となる。（Ｅ）では、ステップＳ１２０６によって第３ウィンドウＷ３２が設定され、その現象データの安定度（＝９．０）が取得された状態を示す。第３ウィンドウＷ３２の終了時刻と第１ウィンドウＷ１の開始時刻は一致するものとする。第３ウィンドウＷ３２の現象データの安定度は９．０であるため、第３ウィンドウの追加は終了する。このようにして、検索部３０６は、事例データ生成処理（ステップＳ１１０５）により、（Ｅ）において、選択類似現象データのを含む事例データを取得することができる。

図１４は、図１１に示した重要度計算処理（ステップＳ１１０６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。重要度計算処理（ステップＳ１１０６）は、オプショナルな処理である。検索部３０６は、事例データ生成処理（ステップＳ１１０５）で得られた事例データを取得する（ステップＳ１４０１）。検索部３０６は、操作履歴テーブル３１４を取得する（ステップＳ１４０２）。検索部３０６は、操作履歴テーブル３１４を参照して、事例データの時間帯に重要度が設定済みであるか否かを判断する（ステップＳ１４０３）。設定済みである場合（ステップＳ１４０３：Ｙｅｓ）、重要度を計算する必要がないため、検索部３０６は、重要度計算処理（ステップＳ１１０６）を終了する。

一方、設定済みでない場合（ステップＳ１４０３：Ｎｏ）、検索部３０６は、事例データに事故が含まれているか否かを判断する（ステップＳ１４０４）。たとえば、検索部３０６は、事例データを構成する各ウィンドウにおいて、安定度が事故を示すしきい値（例として、１）以下であるか否かを判断する。図１３の（Ｅ）の事例データの場合、安定度１．０のウィンドウが存在するため、検索部３０６は、事故を含むと判断する。事故を含む場合（ステップＳ１４０５：Ｎｏ）、検索部３０６は、その事例データの重要度を０に設定して（ステップＳ１４０５）、重要度計算処理（ステップＳ１１０６）を終了する。一方、事故を含まない場合（ステップＳ１４０５：Ｎｏ）、検索部３０６は、その事例データの重要度を計算して（ステップＳ１４０６）、重要度計算処理（ステップＳ１１０６）を終了する。

図１５は、図１４のステップＳ１４０６の重要度の計算例を示す説明図である。図１３の（Ｅ）の事例データが事故を含まないとした場合、当該事例データの重要度は、ある値（たとえば、重要度の最大値１０）を、事例データを構成するウィンドウ数（この場合は５）で除算した値（この場合は２）となる。

＜出力例＞
図１６は、出力部３０７による検索結果の出力例である表示画面を示す説明図である。図１６の表示画面１６００は、図１の表示データ１００を詳細に示した画面例である。表示画面１６００は、監視対象３５２の現在および過去の状態を表示するリアルタイムモニタ１６０１と、過去の重要な類似事例を表示する事例データ表示領域１６０２と、運用者が監視対象３５２に対する操作を行う操作パネル１６０３と、を有する。

リアルタイムモニタ１６０１は、動揺が検出された地域を示すマップ１６１１と、動揺が検出されたラインを示すライン表示領域１６１２と、当該ラインの波形を示すグラフ１６１３と、運用者が類似事例の開始を指示する類似事例検索開始ボタン１６１４と、を有する。

グラフ１６１３には動揺が発生したライン上のセンサに関する情報、例えば周波数、潮流、電圧の時系列データが波形として表示される。運用者は、グラフ１６１３に表示された波形のうち、特に類似事例を調べたい検索対象期間１６１５の波形１６１６、すなわち入力現象データを選択して、類似事例検索開始ボタン１６１４を押下すると、監視装置２００は、算出部３０４、選択部３０５、検索部３０６、および出力部３０７による処理を実行して、波形１６１６に関連する事例データ（以下、類似事例データ）を事例データ表示領域１６０２に表示する。重要度計算処理（ステップＳ１１０６）が実行された場合には、監視装置２００は、重要度の高い順に、類似事例データを事例データ表示領域１６０２に表示する。

事例データ表示領域１６０２は、類似事例データの重要度を示す重要度表示部１６２１と、類似事例データを示す類似事例グラフ１６２２と、操作履歴を示す操作履歴表示部１６２３と、類似事例グラフ１６２２に表示されている波形に関連があるセンサを重要度順に表示する対応センサランキング１６２４と、を有する。

図１６では、リアルタイムモニタ１６０１において、運用者が選択した波形１６１６に類似する事例データが、重要度順に２つ示されている。一つはセンサ００１に関する事例データでありその重要度は「９．５」である。もう一つはセンサ００２に関する事例データでありその重要度は「９．４」である。

監視装置２００は、類似事例グラフ１６２２に、波形１６１６に類似する波形１６２５、すなわち類似現象データをハイライト表示し、その類似波形１６２５の前後の波形１６２６，１６２７も表示する。さらに、監視装置２００は、波形１６２５〜１６２７（すなわち、類似事例データ）に合わせて過去に運用者が行った操作履歴も操作履歴表示部１７０８に表示する。図１６の例では、センサ００１に対して運用者は「発電機出力抑制」を実施していることが表示されている。センサ００２に対しては、電圧自動調整停止および発電機出力抑制を行っていることが表示されている。類似事例グラフ１６２２では重要度の高い順に表示する例について説明したが、監視装置２００は、重要度の低い順にソートして表示することもできる。たとえば、重要度が１以下の事例データを、事故に至った事例として表示することもできる。これにより、運用者は、事故に至った操作履歴を確認することができる。

対応センサランキング１６２４ａ，１６２４ｂは、対応センサのランク、センサ名、および重要度（本例では類似事例データを検出したセンサとの距離を用いている）が表示される。対応センサランキング１６２４ａには、類似事例データを検出したセンサ００１に対応するセンサ００３、００４、００７が表示される。対応センサランキング１６２４ｂには、類似事例データを検出したセンサ００２に対応するセンサ００５、００６、００８が表示される。対応センサのランクは、センサ情報テーブル３１３を参照して、センサ間の距離が近さを重要度の高さとして、重要度順に表示される。運用者の操作または事前設定により、距離が遠い順を重要度順としてもよい。

操作パネル１６０３は、運用者が操作を行うエリアを指定するマップ１６３１と、操作を行うラインを指定するライン指定領域１６３２と、操作インタフェース１６３３と、を有する。運用者は操作パネル１６０３を経由して監視対象３５２に対する操作３７２を行う。操作３７２により制御部３０８が操作３７２の対象となった監視対象３５２を制御してもよい。この場合、制御部３０８は、操作３７２の操作内容と操作３７２をおこなった時刻を、波形１６１６である入力現象データを観測したセンサのセンサＩＤと、波形１６１６の検索対象期間１６１５の開始時刻および終了時刻とともに、操作履歴テーブル３１４に格納する。これにより、監視装置２００は、操作履歴テーブル３１４のエントリを自動生成することができる。

このように、実施例１の監視装置２００は、入力現象データに類似する類似現象データとその観測以降連続する現象データ、すなわち、上述した事例データを検索し、検索した事例データと、重要度と、操作内容と、操作時刻と、を関連付けて、検索結果として出力する。したがって、監視装置２００は、過去の類似事例から監視対象が安定するまで、または、動揺するまでの経緯を容易に特定することができる。

これにより、運用者は、安定度が相対的または絶対的に低い類似現象データとして観測された監視対象が、どのような操作を経て復旧したのか、また復旧までにどのくらい時間がかかったのかを、容易に確認することができる。したがって、運用者は、入力現象データが観測された監視対象に対しどのような操作をすればよいかという意思決定を早期におこなうことができ、試行錯誤することなく、復旧作業の短時間化を図ることができる。

また、運用者は、安定度が相対的または絶対的に高い類似現象データとして観測された監視対象が、どのような操作を経て動揺したのか、また動揺に陥るまでにどのくらい時間がかかったのかを、容易に確認することができる。したがって、運用者は、入力現象データが観測された監視対象に対しどのような操作をしたら動揺に陥ったかという失敗事例を把握することができ、運用に役立てることができる。

また、類似現象データ以降の現象データだけではなく、類似現象データ以前の現象データについても類似事例データに含めることにより、類似現象データに至るまでの監視対象がどのように運用されていたかを把握することができる。

また、出力部３０７により、センサＩＤ、地点グループラベルおよび距離を対応する類似事例データとともに出力することにより、監視装置２００は、類似事例データと同様な現象データを観測する可能性のあるセンサを運用者に提示することができる。

実施例２について説明する。実施例１では、運用者が設定計画３８０を行ったが、実施例２では、監視装置２００が設定計画部により、設定計画３８０に相当する処理を実行する例である。これにより、監視装置２００は、リアルタイム処理条件３１１や動揺検出条件３１２を自動的に更新することができ、運用者の負担軽減を図ることができる。なお、実施例２では、実施例１との相違点を中心に説明し、実施例１と同一構成には同一符号を付し、その説明を省略する。

図１７は、実施例２にかかる監視装置２００の機能的構成例を示すブロック図である。実施例１との相違点は、設定計画部１７００が追加され、設定計画３８０が不要になった点である。設定計画部１７００は、具体的には、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２に記憶されたプログラムをプロセッサ２０１に実行させることによりその機能を実現する。

設定計画部１７００は、運用者が操作妥当性評価３７３を行った後、操作履歴テーブル３１４と事例データとセンサ情報テーブル３１３とを参照して、リアルタイム処理条件３１１と動揺検出条件３１２とセンサ情報テーブル３１３を自動的に更新する。設定計画部１７００の詳細については、図１８で説明する。

図１８は、設定計画部１７００の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。設定計画部１７００は、検索部３０６によって得られた事例データ群から重要度の高いグループを特定し、特定されたグループにおける事例データ群の時間幅を特定する（ステップＳ１８０１）。重要度の高いグループとは、所定のしきい値以上の重要度を有する事例データの集合でもよく、また、上位Ｎ番目までの高さの重要度を有する事例データの集合でもよい。時間幅とは、事例データの時間長であり、ウィンドウ幅の整数倍となる。たとえば、図１３の（Ｅ）の事例データの場合、ウィンドウ幅を２０秒とすると、ウィンドウが５個なので、時間幅は１００秒となる。時間幅を特定する場合、設定計画部１７００は、グループ内の事例データ群の時間幅の中から、最大時間幅、最小時間幅、平均時間幅、中央値、ランダムに選択された時間幅などの統計的な時間幅を選択する。

設定計画部１７００は、リアルタイム処理条件に規定されたウィンドウ幅を更新する（ステップＳ１８０２）。具体的には、たとえば、設定計画部１７００は、リアルタイム処理条件に規定されているウィンドウ幅を、ステップＳ１８０１で特定された時間幅に更新する。

設定計画部１７００は、動揺検出条件３１２に規定された安定度のしきい値を更新する（ステップＳ１８０３）。具体的には、たとえば、設定計画部１７００は、ステップＳ１８０１で時間幅の特定に用いられた事例データの安定度に基づいて、動揺検出条件３１２に規定されている安定度のしきい値を更新する。事例データは複数のウィンドウにより構成されている。したがって、設定計画部１７００は、動揺検出条件３１２に規定されている安定度のしきい値を、ステップＳ１８０１で特定された事例データにおける各ウィンドウの安定度のうち最低の安定度に更新する。また、ステップＳ１８０１で平均時間幅が特定された場合、設定計画部１７００は、平均時間幅の算出に用いられた各時系列データにおいて、各ウィンドウの安定度のうち最低の安定度を抽出する。そして、設定計画部１７００は、動揺検出条件３１２に規定されている安定度のしきい値を、抽出した安定度の平均値に更新する。

設定計画部１７００は、ステップＳ１８０１で特定された重要度の高いグループの事例データ群を観測したセンサ群３５１を特定する（ステップＳ１８０４）。

設定計画部１７００は、ステップＳ１８０４で特定したセンサ群３５１を用いて、動揺検出条件３１２に規定された「動揺の判定方式」を更新する（ステップＳ１８０４）。具体的には、たとえば、設定計画部１７００は、たとえば、『安定度が所定のしきい値以下の場合、動揺とする』という動揺の判定方式を、『（ステップＳ１８０４で特定した）センサ群によって観測された現象データから得られる安定度の平均値が所定のしきい値以下の場合、動揺とする』という動揺の判定方式に変更する。すなわち、設定計画部１７００は、「動揺の判定方式」を単地点プローニー解析から多地点プローニー解析に変更する。なお、平均値に限らず、最大値、最小値、中央値、ランダムに選択された値でもよい。

設定計画部１７００は、ステップＳ１８０４で特定したセンサ群３５１が同一グループとなるように、地点グループラベルを同一の値に更新する（ステップＳ１８０５）。これにより、設定計画部１７００は、設定計画処理を終了する。

図１９は、実施例２にかかる重要度の入力画面例を示す説明図である。実施例２の入力画面１９００は、図７の入力画面７００にさらに更新ボタン１９０１が付与された画面である。更新ボタン１９０１が押下されると、図１８に示した処理が開始される。

このように、実施例２によれば、監視装置２００は、リアルタイム処理条件３１１や動揺検出条件３１２を自動的に更新することができ、運用者の負担軽減を図ることができる。また、センサの地点グループラベルを更新することにより、異なるグループのセンサを同一グループにすることができる。したがって、その後、監視装置２００は、センサＩＤ、地点グループラベルおよび距離を対応する類似事例データとともに出力する場合、類似事例データと同様な現象データを観測する可能性のあるセンサとして運用者に提示することができる。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

監視装置は、「表示」において、運用者に視認させる表示データ１００を表示する。表示データ１００は、事例データＤ１、Ｄ２を含む。事例データＤ１、Ｄ２とは、類似現象データと、その前後の時系列データと、を組み合わせた時系列データである。グラフの横軸は時刻であり、縦軸は、電流、電圧、周波数といった観測値である。事例データＤ１は、その類似現象データの区間［ｔ１，ｔ２］の前の区間［ｔ０，ｔ１］から類似現象データの区間［ｔ１，ｔ２］の次の期間［ｔ２，ｔ３］まで安定していることを示す。また、監視装置は、区間［ｔ１，ｔ２］において、運用者が「発電出力抑制」という操作をしたことを表示する。これにより、表示内容を見た運用者は、類似現象データの区間［ｔ１，ｔ２］において、「発電出力抑制」という操作がされた場合に、当該区間［ｔ１，ｔ２］の次の区間［ｔ２，ｔ３］で観測値が安定状態であることがわかる。

事例データＤ２は、その類似現象データの区間［ｔ５，ｔ６］の前の区間［ｔ４，ｔ５］から類似現象データが検出されている区間［ｔ５，ｔ６］まで安定し、次の区間［ｔ６，ｔ７］で不安定になったことを示す。また、監視装置は、区間［ｔ５，ｔ６］において、運用者が「電圧自動調整抑制」および「発電出力抑制」の順に操作をしたことを表示する。これにより、表示内容を見た運用者は、類似現象データの区間［ｔ５，ｔ６］において、「電圧自動調整抑制」および「発電出力抑制」の順に操作がされた場合に、当該区間［ｔ５，ｔ６］の次の区間［ｔ６，ｔ７］で観測値が不安定状態であることがわかる。

そして、リアルタイム処理部３０３は、ウィンドウ幅分のデータが蓄積されるのを待ち受ける（ステップＳ８０３：Ｎｏ）。蓄積された場合（ステップＳ８０３：Ｙｅｓ）、監視装置２００は、蓄積されたウィンドウ幅分のデータを入力現象データとして、算出部３０４およびＤＢ３６０に出力する（ステップＳ８０４）。そして、リアルタイム処理部３０３は、抽出開始位置をステップ幅分加算することでシフトし（ステップＳ８０５）、ステップＳ８０３に戻る。これにより、リアルタイム処理部３０３は、ステップ幅ずつシフトされたウィンドウごとの入力現象データを出力することができる。

その後、検索部３０６は、未選択の類似現象データがあるか否かを判断する（ステップＳ１１０７）。未選択の類似現象データがある場合（ステップＳ１１０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０４に戻る。一方、未選択の類似現象データがない場合（ステップＳ１１０７：Ｎｏ）、検索部３０６は、検索処理を終了する。ここで、事例データ生成処理（ステップＳ１１０５）について説明する。

一方、設定済みでない場合（ステップＳ１４０３：Ｎｏ）、検索部３０６は、事例データに事故が含まれているか否かを判断する（ステップＳ１４０４）。たとえば、検索部３０６は、事例データを構成する各ウィンドウにおいて、安定度が事故を示すしきい値（例として、１）以下であるか否かを判断する。図１３の（Ｅ）の事例データの場合、安定度１．０のウィンドウが存在するため、検索部３０６は、事故を含むと判断する。事故を含まない場合（ステップＳ１４０４：Ｎｏ）、検索部３０６は、その事例データの重要度を０に設定して（ステップＳ１４０５）、重要度計算処理（ステップＳ１１０６）を終了する。一方、事故を含む場合（ステップＳ１４０４：Ｙｅｓ）、検索部３０６は、その事例データの重要度を計算して（ステップＳ１４０６）、重要度計算処理（ステップＳ１１０６）を終了する。

図１５は、図１４のステップＳ１４０６の重要度の計算例を示す説明図である。図１３の（Ｅ）の事例データが事故を含むとした場合、当該事例データの重要度は、ある値（たとえば、重要度の最大値１０）を、事例データを構成するウィンドウ数（この場合は５）で除算した値（この場合は２）となる。

監視装置２００は、類似事例グラフ１６２２に、波形１６１６に類似する波形１６２５、すなわち類似現象データをハイライト表示し、その類似波形１６２５の前後の波形１６２６，１６２７も表示する。さらに、監視装置２００は、波形１６２５〜１６２７（すなわち、類似事例データ）に合わせて過去に運用者が行った操作履歴も操作履歴表示部１６２３に表示する。図１６の例では、センサ００１に対して運用者は「発電機出力抑制」を実施していることが表示されている。センサ００２に対しては、電圧自動調整停止および発電機出力抑制を行っていることが表示されている。類似事例グラフ１６２２では重要度の高い順に表示する例について説明したが、監視装置２００は、重要度の低い順にソートして表示することもできる。たとえば、重要度が１以下の事例データを、事故に至った事例として表示することもできる。これにより、運用者は、事故に至った操作履歴を確認することができる。

Claims (13)

1. 監視対象の挙動を観測するセンサに接続され、記憶デバイスにアクセス可能な監視装置であって、
   前記記憶デバイスは、
   前記センサによって観測された所定時間幅ごとにおける時系列な観測値を示す現象データの集合である現象データ群を格納するデータベースと、
   前記現象データ群の各現象データについて、前記監視対象がどの程度安定的に運用されているかを示す安定度を格納する安定度情報と、
   前記センサの識別情報と、ある時間帯と、当該時間帯に前記監視対象に行われた操作内容と、を格納する操作履歴情報と、を記憶しており、
   前記監視装置は、
   検索対象期間に前記センサによって観測された時系列な観測値を示す入力現象データの安定度を算出する算出処理と、
   前記算出処理によって算出された前記入力現象データの安定度が、前記監視対象が特定の挙動を示す安定度であるか否かを判定する判定処理と、
   前記判定処理によって前記特定の挙動を示す安定度であると判定された場合、前記入力現象データに類似する類似現象データを前記データベースから検索する検索処理と、
   前記検索処理によって検索された類似現象データの期間以降に前記類似現象データに連続する後続の現象データの安定度を、当該安定度が前記監視対象が前記特定の挙動を示さなくなる安定度になるまで、前記安定度情報から取得することにより、前記類似現象データと前記安定度が取得された前記後続の現象データとを組み合わせた類似事例データを生成する生成処理と、
   前記生成処理によって生成された類似事例データの期間に対応する操作内容を、前記操作履歴情報から特定する特定処理と、
   前記類似事例データと、前記特定処理によって特定された前記操作内容と、を関連付けて出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とする監視装置。
2. 前記生成処理では、前記監視装置は、さらに、前記類似現象データの期間以前に前記類似現象データに連続する先行の現象データの安定度が、前記監視対象が前記特定の挙動を示さなくなる安定度になるまで、前記先行の現象データの安定度を取得することにより、前記類似現象データと前記先行の現象データと前記後続の現象データとを組み合わせた類似事例データを生成することを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
3. 前記特定の挙動を示す安定度は、前記監視対象の挙動が動揺を示す第１のしきい値であることを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
4. 前記監視対象が前記特定の挙動を示さなくなる安定度は、前記第１のしきい値よりも大きい第２のしきい値であることを特徴とする請求項３に記載の監視装置。
5. 前記特定処理では、前記監視装置は、前記類似事例データの期間長に基づいて、前記類似事例データの重要度を算出し、
   前記出力処理では、前記特定処理によって特定された前記操作内容および前記重要度と、を関連付けて出力することを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
6. 前記記憶デバイスは、前記操作履歴情報において、前記時間帯における時系列な観測値を示す現象データの重要度を格納しており、
   前記特定処理では、前記監視装置は、前記類似事例データを観測したセンサおよび前記類似事例データの期間長に対応する時間帯の重要度を前記操作履歴情報から取得し、
   前記出力処理では、前記特定処理によって特定された前記操作内容および前記重要度と、を関連付けて出力することを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
7. 前記記憶デバイスは、前記センサごとの識別情報と位置情報とを含むセンサ情報を記憶しており、
   前記出力処理では、前記監視装置は、前記類似事例データを観測したセンサの位置から所定距離以内のセンサの識別情報を出力することを特徴とする請求項１または２に記載の監視装置。
8. 前記監視装置は、前記重要度に基づいて、前記類似事例データの期間長に応じて前記所定時間幅を更新する更新処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
9. 前記監視装置は、前記類似事例データの期間内の各安定度に基づいて、前記特定の挙動を示す安定度を更新する更新処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
10. 前記記憶デバイスは、前記センサごとの識別情報と位置情報と所属グループを示すグループ情報とを含むセンサ情報を記憶しており、
    前記出力処理では、前記監視装置は、前記類似事例データを観測したセンサの位置から所定距離以内の他のセンサの識別情報を出力し、
    前記監視装置は、前記類似事例データを観測したセンサと前記他のセンサとのグループ情報を同一グループ情報に更新する更新処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
11. 前記監視装置は、前記同一グループ情報に更新されたセンサ群が観測した現象データ群から得られる安定度の統計値に基づいて、前記特定の挙動を示す安定度を更新することを特徴とする請求項１０に記載の監視装置。
12. 監視対象の挙動を観測するセンサに接続され、記憶デバイスにアクセス可能な監視装置による監視方法であって、
    前記記憶デバイスは、
    前記センサによって観測された所定時間幅ごとにおける時系列な観測値を示す現象データの集合である現象データ群を格納するデータベースと、
    前記現象データ群の各現象データについて、前記監視対象がどの程度安定的に運用されているかを示す安定度を格納する安定度情報と、
    前記センサの識別情報と、ある時間帯と、当該時間帯に前記監視対象に行われた操作内容と、を格納する操作履歴情報と、を記憶しており、
    前記監視装置は、
    検索対象期間に前記センサによって観測された時系列な観測値を示す入力現象データの安定度を算出する算出処理と、
    前記算出処理によって算出された前記入力現象データの安定度が、前記監視対象が特定の挙動を示す安定度であるか否かを判定する判定処理と、
    前記判定処理によって前記特定の挙動を示す安定度であると判定された場合、前記入力現象データに類似する類似現象データを前記データベースから検索する検索処理と、
    前記検索処理によって検索された類似現象データの期間以降に前記類似現象データに連続する後続の現象データの安定度を、当該安定度が前記監視対象が前記特定の挙動を示さなくなる安定度になるまで、前記安定度情報から取得することにより、前記類似現象データと前記安定度が取得された前記後続の現象データとを組み合わせた類似事例データを生成する生成処理と、
    前記生成処理によって生成された類似事例データの期間に対応する操作内容を、前記操作履歴情報から特定する特定処理と、
    前記類似事例データと、前記特定処理によって特定された前記操作内容と、を関連付けて出力する出力処理と、
    を実行することを特徴とする監視方法。
13. 監視対象の挙動を観測するセンサに接続され、記憶デバイスにアクセス可能な監視装置内のプロセッサに実行させる監視プログラムであって、
    前記記憶デバイスは、
    前記センサによって観測された所定時間幅ごとにおける時系列な観測値を示す現象データの集合である現象データ群を格納するデータベースと、
    前記現象データ群の各現象データについて、前記監視対象がどの程度安定的に運用されているかを示す安定度を格納する安定度情報と、
    前記センサの識別情報と、ある時間帯と、当該時間帯に前記監視対象に行われた操作内容と、を格納する操作履歴情報と、を記憶しており、
    前記プロセッサに、
    検索対象期間に前記センサによって観測された時系列な観測値を示す入力現象データの安定度を算出する算出処理と、
    前記算出処理によって算出された前記入力現象データの安定度が、前記監視対象が特定の挙動を示す安定度であるか否かを判定する判定処理と、
    前記判定処理によって前記特定の挙動を示す安定度であると判定された場合、前記入力現象データに類似する類似現象データを前記データベースから検索する検索処理と、
    前記検索処理によって検索された類似現象データの期間以降に前記類似現象データに連続する後続の現象データの安定度を、当該安定度が前記監視対象が前記特定の挙動を示さなくなる安定度になるまで、前記安定度情報から取得することにより、前記類似現象データと前記安定度が取得された前記後続の現象データとを組み合わせた類似事例データを生成する生成処理と、
    前記生成処理によって生成された類似事例データの期間に対応する操作内容を、前記操作履歴情報から特定する特定処理と、
    前記類似事例データと、前記特定処理によって特定された前記操作内容と、を関連付けて出力する出力処理と、
    を実行させることを特徴とする監視プログラム。

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