TW201608859A - 用於協調信號注入以理解並維持公共網格中信號注入型樣間正交性的系統及方法 - Google Patents

Abstract

用於在公共網格上實施實驗性試驗之方法及系統。網格參數之變異係經協調以建立時間之期間及空間之區，來自時間之期間及空間之區內之網格參數之變異未重疊，允許那些時間之期間及空間之區內之感測器資料與網格參數中之特定變異相關聯。此關聯資料可進而用來改善感測器反應及公共網格行為之模型。

Description

用於協調信號注入以理解並維持公共網格中信號注入型樣間正交性的系統及方法

藉由識別故障、引導適當反應、以及致能主動式管理(諸如將再生來源併入電網格同時仍維持電力品質)，公共網格之效能(其可靠度、安全性、以及效率)可透過感測關鍵參數並將那些結果用於引導網格之操作及保養而大幅改善。

感測器網路經常用於監測公共網格。這些感測器網路可包括定位於網格之末端部位的智慧電表、位於網格節點的感測器、以及公共線路上或公共線路週圍的感測器，這些感測器測量諸如水網格中的流率、電網格中的電力品質、或公共網格中的壓力等網格參數。這些感測器為轉換器，通常輸出代表測得之性質之類比信號。這些輸出必須經特性化以映射至那些性質之特定值、及/或經分類以致其可代表世界之特定狀態，例如需要偵查的可能洩漏，或在併入一再生資源到一電網格時無效功率(reactive power)增加之識別。感測器之特性化通常是透過工作台測試來完成，同時感測器在其周圍環境中可能有各 種干擾；公共網格監測網路上感測器之原位特性化(in-situ characterization)會屬於較佳，但對於大量感測器用於監測一公共網格則有困難，並且存取那些感測器中之許多者會有困難。

分析網格感測器資料並引導反應的趨勢為「巨量資料(big data)」，其將大量網格歷史資料用來建立用於分類並引導反應的模型。然而，這些巨量資料模型限於相關性，因為其探勘歷史資料以建立模型，限制了其主動地引導處理或進行精調的效益。再者，這些巨量資料模型典型地需要大量資料，以致無法達成於特定網格節點或位置之網格條件之高度粒狀理解(granular understanding)、或需要大量資料才可在長時間操作後達成此粒度；有一些已應用機器學習技術及經改善之模型以增加速度及粒度，但是這些作法仍然持續依賴來自被動收集之歷史資料的相關性。

信號注入已用於突顯網格故障，諸如發現電力被從交流電力網格非法抽取之節點等；這些技術依賴諸如「智慧電表」等已特性化之高品質感測器，並且為偶然性、全網格個別動作，未協調成並行或循序地來進行，因此不適用於大量互異感測器之原位校準。信號注入亦已用於測試對網格之高位準(諸如於HVDC分配位準)之大幅變化的全網格反應。那些信號注入已屬於大型、個別、且經人為介入，不易受到自動化、更小規模之局部測試或測試之並行或順序實施所影響，仍不適用於校準並特性化個別局部感測器原位之反應。為了採用信號注入以對一高度感測之網格上之感測器進行規律之原位特性 化，有必要能夠並行且循序地注入信號以增加樣本大小，並且實現自動化，但不能將感測器反應與其他信號注入混雜。

公共網格管理會大幅受益於感測器反應之即時因果關係理解，以克服巨量資料智慧電網作法的問題，並且藉由讓此最佳化能夠在這些高度變型系統間以更局部位準來完成，允許即時、粒狀、及經微調之網格監測及管理，以更完全利用智慧電網格之潛能來最佳化網格參數並回應潛在網格病理。

本發明係針對至一公共網格之信號注入之自動化協調，以藉由接收一組潛在信號注入、運算信號注入之空間及時間可達範圍、產生具有非重疊範圍之一組信號注入、以及於給定時間及位置實施所產生之該組信號注入至公共網格中，來實現感測器對網格事件之反應之多個並行及循序的測試。

100‧‧‧步驟

102‧‧‧步驟

104‧‧‧步驟

106‧‧‧步驟

108‧‧‧步驟

110‧‧‧步驟

200‧‧‧地圖

202‧‧‧變電站

204‧‧‧空間可達範圍

206‧‧‧變電站

208‧‧‧空間可達範圍

210‧‧‧變電站

212‧‧‧空間可達範圍

214‧‧‧空間可達範圍

300‧‧‧信號注入記憶體

302‧‧‧網格模型記憶體

304‧‧‧可達範圍處理器

306‧‧‧協調處理器

308‧‧‧信號實施手段

310‧‧‧感測器網路

312‧‧‧網路感測器

314‧‧‧網路感測器

316‧‧‧網路感測器

400‧‧‧信號注入特性

402‧‧‧信號注入記憶體

404‧‧‧可達範圍處理器

406‧‧‧協調處理器

408‧‧‧網格特性

410‧‧‧網格模型記憶體

412‧‧‧空間及時間可達範圍

414‧‧‧信號注入

416‧‧‧信號實施手段

500‧‧‧步驟

502‧‧‧步驟

504‧‧‧步驟

506‧‧‧步驟

508‧‧‧步驟

510‧‧‧步驟

512‧‧‧步驟

514‧‧‧步驟

600‧‧‧控制決策層

602‧‧‧控制

604‧‧‧控制

606‧‧‧控制

608‧‧‧網格

610‧‧‧空間可達範圍

612‧‧‧空間可達範圍

614‧‧‧感測器

616‧‧‧感測器

618‧‧‧感測器

620‧‧‧資料處理層

622‧‧‧資料分析層

圖1為本發明之一種方法之步驟之一流程圖。

圖2舉本發明之一實例，為一公共網格、其關聯感測器網路、及經選擇供實施之信號注入之空間可達範圍之地圖。

圖3為本發明之一系統之一系統圖。

圖4為本發明之一系統之各種組件間之資訊之流動之一資料流程圖。

圖5為用於指派信號注入至特定時間及位置之一迭代過程之一流程圖。

圖6為繪示系統實施例之架構及其與一公共網格之互動之一圖示。

信號注入提供特性化感測器反應或改善感測器輸出分類之手段，以改善諸如「智慧電網格(smart grid)」成果等透過一感測器網路監測之一公共網格上之目前網格事件之理解。當感測器對信號注入之反應的測試可並行且相繼運行以在感測器輸出之理解方面最大化樣本大小並產生空間及時間粒度，而這些各種測試不會混雜彼此的結果時，此理解可用最有效率的方式來改善及改良。因此，有利的是，在時間上及空間上自動協調多個信號注入至公共網格中，從而確保樣本大小會是所可能的最大大小，且同時確保樣本本身不因重疊信號注入而混雜。產生之大量非混雜實驗樣本允許有用(actionable)且具有足以驅動局部最佳化之時間及空間粒度的因果關係知識的產生，實現用於管理網格保養、故障反應、效率改善並提供更豐富之情報予網格操作員之「智慧電網格」最佳化技術之潛能。

圖1為本發明之一方法實施例之一流程圖。於步驟100中接收一組潛在信號注入；於步驟102中運算潛在信號注入之空間及時間可達範圍；於步驟104中複數個潛在信號注入係經選擇並協調使其空間及時間可達範圍未重疊；於步驟106中實施該等信號注入至公共網格中。選擇性地，於步驟108中，可在信號注入之至少空間及時間可達範圍內收集感測器資料。感測器資料為沿著公共網格之感測器之輸出，例如測量網格參數之轉換器所輸出之電波形、或來自沿著公共網格之那些感測器之經過處理之輸出。資料收集亦可連續地進行或 在超出空間及時間可達範圍之期間或區內進行。選擇性地，於步驟110中，感測器資料可與特定信號注入有關聯。

於步驟100中，接收一組潛在信號注入。潛在信號注入為代表信號注入之時間、位置及性質之資料，其可實施於網路間以測試感測器反應之模型。一信號注入之性質係特定於該信號注入所施作到的公共網格的類型，連帶還有信號注入之諸如大小等特定特性、或因注入而變更之公共網格變數。信號注入為網格參數中受控制之變化，例如，諸如致動網格控制所致之電流、電壓、或功率因素之增加或減少等電網格中之電信號注入。

待施作到公共網格之信號注入可透過機器對機器控制(M2M)來自動實施、或可在其實施時人為介入，透過自動化指示網格人員進行諸如止動一電網格上之一特定工業負載等特定活動。這些信號注入為網格條件中之受控制之變異，其基於諸如調整閥、啟動電源、或其他此類變化等網格操作之變更態樣之。這些信號注入可在公共網格上執行，包括瓦斯網格、水網格、及電網格。在瓦斯網格中，信號可透過例如變更瓦斯經過管道之路由來注入，以增大或減少某些點的壓力。對這些信號之反應可為網格管道周圍感測器網路所偵測之洩漏的數目及/或嚴重性之增加或減少、或在連接至被驅動為高或低壓力之區的下游壓力之變化。在人為介入之情況下，這些信號注入可透過手動調整各種閥及開關來達成，該手動調整經由分配予執行這些調整之保養人員之排程表導引；這些排程可有諸如保養佇列、附加任務等各種形式，並且可透過諸如電子郵件、文字簡訊、電腦上的行事曆 提醒、平板電腦、智慧型手機或其他可攜式運算裝置等各種電子手段來分發。在這些人為介入之情況下，這些調整之時間可藉由令保養人員使用網路連線裝置簽入以記錄實際實施變更的時間來稽核，用於處理因這些信號注入而產生的後續資料。在瓦斯網格上之信號注入之完全機器對機器實施之實施例中，開關及閥係由透過一有線或無線通訊網路偶合至系統，並且回應系統所發送之信號、或根據由系統分配予致動器之控制器的指令或排程來動作。機器對機器實施由於實施時間之變異較小而允許被更接近地協調之測試，且該經改善之時序允許待進行的試驗更複雜。在這些實施中，感測器條件及致動器狀態可不斷地被監測，以即時理解在空間上與時間上分布之影響間的關係，致能關係及待偵測與特性化之本地感測器狀態的變化，例如透過偵測到的變化之因子分離(factorial isolation)。

在電網格中，人為介入之方法可包括手動切換電力流、切換電容器組或有載分接頭變換器、啟動或止動連接至網格之電源、啟動或止動對電力抽取有顯著效應之重工業設備(例如：電弧爐)或網格上其他主要手動控制電力負載。在這些實例中，變更是由保養人員在一自動產生並分配予適當保養人員(例如：負責特定控制並有其權限之保養人員)之排程之引導下施作；這些排程可有各種形式，如保養佇列、附加任務等，並且可透過各種電子手段來分配，如電子郵件、文字簡訊、電腦上的行事曆提醒、平板電腦、智慧型手機或其他可攜式運算裝置等。在這些人為介入之情況下，這些調整之時間可藉由令保養人員使用一網路連線裝置簽入以記錄實際實施變更的時間來 稽核，用於處理因這些信號注入而產生的後續資料。這些人為介入之方法可改變可測因素，如電力品質、線路溫度、線路弛度、無效功率位準、以及其他因素等，該等因素可由觀察那些可測網格因素之感測器網路來擷取。

在電網格中，機器對機器(M2M)方法提供更大之控制程度，並且可透過各手段自動注入經選擇並協調之信號。這包括切換及保養行為類型(可用於諸如自動化切換電容器組或選擇有載分接頭變換器之位置等人為介入之實例)的自動化，而且信號注入之M2M方法另外可利用更大的控制精密度及寬度，以包括諸如在末端位置協調裝置(諸如電器)之使用等動作，以在消費者位置建立經協調之需求及負載、或實施多種類型之網格影響動作之組合的複合協調(complex coordination)來產生更多複合條件(complex condition)，或對自動功率因素校正單元帶來變化。這些組合可能性非常難以透過巨量資料的作法來處理，因為即使大量資料仍可能僅具有反映特定組合的有限樣本大小，而且組合可能性的驚人數量使對這些問題的巨量資料解決方案幾乎難以處理。這些信號注入可透過相關網格成分及經網路連線裝置之自動控制來起始，該等相關網格成分及經網路連線裝置包括發電、開關、諸如用於無效功率管理之有載分接頭變換器及電容器組等電壓調整設備、智慧電表及自網格接收電力之智慧型電器、以及可受系統遙控影響之其他網格成分。這些可利用毫秒級控制能力，透過變更有載分接頭變換器上的位置、接通或切斷特定電容器組的開關、或整合分散式產生源、新增或移除新負載或自動功率因素校正單元之特定操 作帶來的效應，來操縱諸如波形形狀、無效功率位準、RMS電壓及電流位準等電力品質變數。

注入之信號可以是簡單的，其引導一個個別網格動作，例如藉由透過一致動開關將其連接至網格、或改變來自電網格實例中一個變電站之輸出電壓以變更網格條件來開啟一水或瓦斯網格中的一閥、或使一個特定再生來源上線，或注入之信號可以是複合的(complex)，其包含多個網格動作，該等網格動作係經協調使得個別空間及時間可達範圍重疊以在那些重疊範圍內之區產生一多因素處理。這種多因素處理可包括多個不同網格參數之變異數，例如在連接光伏逆變器至恰好處於下游之網格時調整來自變電站之輸出，以探索那些參數之組合效應，例如電壓波形上那些例示性動作、及網格之該分支中無效功率之位準之效應。一複合之網格動作之另一實例可用以同時改變有載分接頭變換器位置及電容器組切換，以對一電網格中的反應功率提供更細部的控制。多因素處理可用來產生一特定網格參數之類似變異之多個個體，舉例而言，以將相加效應用於增大網格上之一或多個特定位置的一網格參數之一特定變異之量值，且同時藉由將網格之更敏感之鄰近部分僅曝露至施作到網格之整體信號注入之一成分，而將其保持在更窄或不同之操作範圍內而加以保護；舉例而言，一較為強健之節點週圍之敏感節點之功率位準各可予以提升而具有預測之空間可達範圍，該空間可達範圍包括該較為強健之節點，但不是其他敏感節點，並且這多個敏感節點各可在其更窄操作範圍內增加功率， 以組合式增加該強健節點之功率，該組合式增加之功率超過各敏感節點個別增加之功率。

對於複合信號而言，時間及空間可達範圍係基於將複合信號在系統上之效應當作一全體、合成之組來予以預測。對於那些複合信號而言，儘管個別網格動作會具有重疊之空間及時間可達範圍，構成複合信號之經定義之網格動作組反而係當作一個信號注入，其中經定義之網格動作組之組合的整體空間及時間可達範圍係用於判定無其他信號可注入網格的空間之區及時間週期，以維持來自其他網格信號注入之複合信號注入之正交性。

在其他系統所推導或由網格人員所選擇後，已定義為待一起完成之網格動作組以及該些網格動作之時間和位置的複合信號可予以輸入系統，或該等複合信號可由系統如所引導地從網格動作組中選擇多個網格動作而推導出，該引導舉例而言由探索組合數學之部分可觀察馬可夫決策過程(Partially Observable Markov Decision Process,POMDP)模型所引導，或由隨網格中不同位置變化之操作條件上於限制條件內操作所引導。

探索網格反應之信號注入可藉由對於和受控制的網格活動間具有時空規律性之波形的搜尋來合成，例如透過主成分(Principal Component)或傅立葉分析，該等受控制的網格活動以立即或規律延遲的方式共現(co-occuring)。波形或成分波形(例如頻率、電壓、及/或電流)之這些統計規律性將網格動作與網格條件變化連結，以提供可用選項組用於基於網格動作之主動控制而操縱網格條件，且相對於該 等網格動作之這些波形成分的被觀察之時間及被觀察位置上之資料可用於判定特定信號注入之空間及時間可達範圍。

基於信號注入及網格之本質，於步驟102中運算信號注入之時間及空間可達範圍。時間可達範圍為感測器網路將觀察與注入之信號有關之事件的期間。時間可達範圍包括信號本身之歷時、以及對信號之期望感測器反應之歷時，包括信號、回應、或與信號有關聯之其他感測器反應之進行中之傳播。這個時間可達範圍可藉由使用感測器會回應信號注入之歷時於高信賴區間的期望時間來運算，在一項實例中，係使用網格成分之模型並輸入信號注入到模型、或使用沿著網格偵測先前信號注入之歷時之歷史模型、以及將其當作有關之資料之歷時及一期間使用，該期間排除具有共用空間可達範圍之其他試驗。空間可達範圍為網格感測器可能展示對信號反應的範圍；這可透過預測對信號注入之網格反應之模型來預測，例如接著使用網格元件之特性及信號注入之本質計算信號注入會顯現之區的網格成分模型、或基於類似於範圍係經過運算之一者之先前信號注入中之觀察之空間可達範圍的歷史資料模型。可藉由以一高信賴區間(例如：95%之信賴區間)預測會對注入之信號產生反應的最遠感測器，並且防止進行任何其他可能於目前試驗之空間可達範圍區域內及空間不確定度之期間裡產生一反應的試驗，以達到空間可達範圍的控制。舉例而言，對於藉由切換分配網路上之電容器組所施作之信號注入，空間可達範圍可為分配網路之下游部分，並且時間可達範圍之一實例可為藉由切換電容器組引進之暫態沉降所需的時間。這些範圍係特定於注入之信 號，並且信號可以是複合的，具有列入設定時間及空間考慮範圍的多種輸入類型及位置，舉例而言，在一特定時間線上帶來再生能量源時，以不同方式改變變電站之電力品質管理單元之反應；在這項實例中，空間可達範圍可基於那些變電站所伺服之網格之範圍，甚至超出來自再生能量源之電力貢獻之範圍，並且時間不確定度可包括再生來源使用終止後之期間，原因在於電力波形上電力品質管理單元在移除再生來源後依然存在的效應。範圍亦可使用對特定網格動作之觀察到的反應的歷史資料來運算，例如透過傅立葉或主成分分析發現之波形成分，該等波形成分在空間及時間上臨近過去特定網格動作之個體。

於步驟104中，一處理器係用來協調網格上之複數個信號注入，係將範圍資訊當作指派信號注入至特定時間及位置之一限制條件使用；信號注入之空間及時間可達範圍之區域及期間不能被重疊在一起，因為此重疊可能會混雜測量感測器對注入信號的反應的試驗，因為會有多個信號可能潛在地在那些重疊地點及時間被偵測，彼此干擾或產生有關於偵測到的是什麼信號的不確定度。注意時間及空間可達範圍兩者都必須重疊而使信號互相混雜；信號可在其空間未重疊的情況下時間重疊，並且可在時間未重疊的情況下空間重疊。信號注入之協調較佳為透過圖形模型化技術來完成，例如主成分分析、Bayesian網路或馬可夫隨機場(Markov random field)或其亞種，經組態以最大化待於時間之期間內在網格間實施之選擇之非干擾信號注入之組的精簡性及完整性。隨著選擇之信號注入隨機出現之網格參數中 之其他網格控制活動或自然差異可持續出現於經協調信號注入之範圍內之網格上。

信號注入可經協調以於空間及時間的非混雜期間中實施特定實驗性試驗，以改善網格條件及感測器反應之理解。Bayesian Causal Network可用來尋找資料中之相依性以識別潛在有價值的試驗，該等試驗可發現網格控制及感測器反應知識。藉由回到正規的操作限制條件並且使用受約束之隨機化、以及用以系統性探索哪些網格控制元素及其組合為該等波形之基本原因的實驗設計(例如拉丁方陣(Latin Square))，而完成系統性多變量實驗以分析那些波形成分基本因果路徑中涉及的方向性及變數。透過消除相對於有關波形成分為隨機的那些控制，然後在一第二試驗中使用剩餘控制之因子組合以適當地識別因果性連結至該等有關波形成分之控制或控制之組合，這些實驗設計可經迭代以來細化分析，例如消除一基本第一輪四分之三的控制。

在另一實例中，一部分可觀察馬可夫決策過程(POMDP)可循序地用於信號插入決策中以持續降低網格成分間條件相依結構有關的不確定度。POMDP可進一步經結構化以最大化期望獎勵，藉此，獎勵函數為不確定度降低及其他操作目的之組合。其他操作目的包括，舉例而言，電網格上的負載平衡、電力品質最佳化、再生整合、以及故障預測指標；水網格上的流量最佳化、防耗損、基礎結構強健性之管理；瓦斯網格上的備用管理、防洩漏與洩漏最小化、及/或基礎結構強健性之管理。這樣的信號插入管理確保信號注入會經協調 使其時間及空間不確定度未重疊。空間與時間這兩種維度其中一者的重疊為網路協調之可接受部分，用以藉由同時進行多個試驗、並且採背對背的方式進行試驗來最大化每個時間期間之學習；但信號注入在時間或空間位準中之至少一者上必須分開，以確保資料可適當地關聯於一給定信號注入，並且提供關於網格對該信號注入之反應之乾淨資料，不被其他信號注入混雜。在一些實施例中，若兩維度都重疊之信號注入影響未彼此交互作用之不同網格參數，則信號之協調可允許空間及時間可達範圍之重疊，其可經由例如識別該信號注入受影響之網格參數之各信號注入之中繼資料、以及使可基於網格參數之行為上之理論或觀測資料之網格參數交互作用之一表來判定。

在一些實施例中，除了其他信號注入之空間及時間可達範圍以外，信號注入還可因網格之操作範圍而約束。在這些實施例中，正規的操作限制條件資料被接收，並且信號注入時預測或實際的網格條件係與信號注入之預測效應組合，並且該組合之結果可與網格之可容許狀態比較，以判定是否可指派一信號注入至特定時間及位置。或者，可用於輸入之信號注入可經限制而僅包括用於網格之正常操作包絡內之控制狀態或控制狀態之組合，不包括選擇會使控制落於其正常範圍外之狀態之信號注入之可能性。

圖5詳細繪示用於協調信號注入之一方法之一項非限制性例示性實施例。在一協調信號迭代作法之這項實例中，選擇一信號注入500，接收目前網格條件502，以及判定選擇之信號注入是否會落於基於網格條件之網格限制條件內504。若選擇之信號注入落於網 格條件之網格限制條件內，則接收同期信號注入資料506並將該同期信號注入資料用來判定選擇之信號注入是否與任何目前信號重疊508，並且若未重疊，則更新排程用於插入之信號510並更新同期信號注入資料512。只要仍可有信號注入，便會持續迭代這程序514，。於步驟504中若判定信號注入與網格限制條件不一致、或於步驟508中判定該信號注入與現存信號注入在空間及時間可達範圍方面重疊，則拒絕該信號注入的可能性，並且若有信號注入的話下選擇一新信號注入。

於步驟500中選擇一信號注入。該信號注入可選自於一潛在信號注入之表格，按照潛在值或針對一特定實驗設計測試該信號注入之所需樣本數來排列信號注入的等級。此選擇可從最高優先順序之信號注入開始透過按順序排等級之注入來施作。

於步驟502中接收網格條件。網格條件為信號被選擇用於直接注入時的當下測量、或基於目前模型及/或歷史資料對信號注入被選擇及協調之時間的預測。網格條件包括於正常操作下必須保持在某些範圍內的操作參數，例如電網格中無功效率之位準，其必須維持高於某些閾值以供分配之用。

於步驟504中基於網格條件判定選擇之信號注入與網格限制條件之相容性。各信號注入具有與其有關聯之效應，例如，涉及變電站有載分接頭變換器切換之信號注入會增加或減少變電站附近可用的無效功率。於步驟502中新增這些效應至網格條件，並且與操作限制條件作比較。操作限制條件定義各種網格參數之可容許狀態，例 如避免輸電之一停頓所需之無效功率之閾值位準、或一網格正常操作條件之其他態樣，例如水或瓦斯分配網路上某些點之壓力或流率。在這項實例中，選擇之信號注入效應與網格條件之總和與限制條件作比較。根據步驟514，該總和如果落在限制條件內，則信號注入通過前往下一級，若否，則信號注入遭受拒絕並且系統移到下一個可能的信號注入，或者若沒有剩餘信號注入的可能性，則結束程序。於步驟506中接收同期信號注入資料。該同期信號注入資料為進行中及/或計劃之信號注入及其空間及時間可達範圍。同期信號注入資料可能受限於進行中及/或計劃之信號注入，該等信號注入具有一包括選擇之信號注入時間的時間可達範圍、或係經排程而在選擇之信號注入之時間可達範圍內出現。

於步驟508中將選擇之信號注入之空間及時間可達範圍與同期信號注入資料作比較。若選擇之信號注入在空間及時間可達範圍兩方面都未與同期信號注入資料重疊，則信號經核准插入並且進入步驟510。若選擇之信號注入在空間及時間兩方面都會與進行中及/或計劃之信號注入重疊，則拒絕選擇之信號注入，並且選擇一新信號注入重新開始程序或根據步驟514結束程序。

於步驟510中排程經核准插入之信號以供插入之用。在這個步驟中，用於直接插入之信號係藉由傳訊人類實施者或啟動適當的致動器、以及使選擇之信號注入生效所需之其他控制，例如啟動電網格上之變電站之電容器組開關上之致動器，來直接實施。舉例而言，信號若要提前來排程，步驟510涉及藉由新增信號注入活動至保 養佇列或提供予人類實施者之其他引導、或排程這項實例之M2M實施例中之活動來排程動作令其在指定時間發生。

於步驟512中更新同期信號注入資料。在這項實例中這是藉由加入被排程於步驟510中插入之信號、以及其各別空間及時間可達範圍至信號注入清單來完成，該等信號注入係於後續迭代之步驟506中予以接收，並於步驟508中將該等信號注入與選擇之信號注入作空間及時間可達範圍方面的比較。

只要步驟514中判定仍可有信號注入，程序便持續迭代。在這項實例中，藉由核對潛在信號注入表格中尚未選擇並測試之信號注入來作此判定。若此類信號注入存在，則回到選擇步驟500；一旦一特定時間中已經沒有要試驗的信號注入，便結束程序。

回到圖1，接著於步驟106中在公共網格中實施被協調的信號注入。接著，藉由在適當的時間及位置採行經引導之網格動作，信號係根據經協調之信號注入組予以注入到感測器網路，並保持其等之時間及空間不確定度限制條件。信號注入可經由諸如電子郵件系統、自動化傳訊、佇列系統等手段、或指示人類動作者採取什麼動作影響網格及何時與何處實施動作之其他手段，透過分配適當指令予那些網格人員，藉由引導人類動作者以執行諸如碰擊電網格中之開關、或開啟及閉合水及瓦斯分配網格中之閥等網格動作，由諸如網格保養人員等人類動作者來實施。信號注入亦可基於細述待採行之網格動作、及待採行之那些網格動作之時間與位置之分配至處理器及致動器、開關、來源及其他網格成分之信號及/或資料，透過諸如令那些處 理器引導致動器控制開關及閥之動作、或控制器自動引導再生來源之啟動、或按另一種方式實施受引導之網格動作等機器對機器動作來部分或整體實施。

於步驟108中收集感測器網路至少在注入之信號之時間及空間不確定度中之區域的感測器輸出。若持續收集資料、或針對包括網路上信號注入之範圍外之時間及空間的期間，來自那些時間及位置之資料都可由持續收集之感測器網路資料獲得剖析。對於已經協調避免重疊空間及時間可達範圍之信號注入，由於該等範圍係用來防止重疊信號注入相互混雜，可藉由確認恰可觀察一個特定信號注入之效應之特定時間及位置、以及允許多個信號注入得以並行施作，並且供信號注入連續施作到網格以增加樣本大小及知識，但不會混雜該等信號注，得以關聯化基於時間及空間可達範圍使反應與注入之信號入。此關聯資料可用來細化感測器反應之模型，感測器反應之模型係基於感測器輸出，影響那些感測器輸出之信號注入，用來特性化或分類感測器輸出。此資料之交替使用包括更新及細化對特定網格動作之網格反應之模型、或改善主動控制協定以透過機器學習使用網格條件上之信號注入之影響之知識來維持某些操作參數或追求操作目標。

根據本發明之實例，圖2為公共網格之圖，其中多個並行信號注入係根據其空間及時間可達範圍來協調，該圖繪示經協調信號注入之位置及範圍，該等經協調信號注入係待於時間中之一點並行施作到網格，以擾動網格供觀察及測量之用，但信號注入不會混雜彼此之效應之測量。地圖200繪示具有許多線及其他網格元件之一區、 以及位於202、206及210之可採行自動化動作之電氣變電站，那些變電站之自動化動作之一實例為接通或切斷特定電容器、並調整有載分接頭變換器之位置，以改變電流與電壓彼此有關的相位、並控制該變電站之無效功率之位準。用於在變電站202施作之信號注入而選擇之電容器開關位置及有載分接頭變換器的空間可達範圍204經過運算，係由該選擇之效應之歷史資料及/或模型及何時與何處其效應可在95%信賴區間內予以觀察來判定。空間可達範圍208與212係經同樣地運算用於分別在變電站206及變電站210採行之選擇之動作。若所有三個變電站之動作全都並行施作並從而時間重疊，該等範圍未空間重疊，並從而對空間可達範圍204、208及212各者內之信號注入之網格反應可分別與信號注入及202、206及210關聯化，以判定那些信號注入各者之範圍內之感測器對那些特定信號注入的反應，但不會有彼此混雜之多個並行信號注入。舉例而言，若在協調階段過程中，已選擇具有空間可達範圍204之變電站202之信號注入、並且206之潛在信號注入具有更大、重疊之空間可達範圍214，具有空間可達範圍214之信號注入會在協調過程中遭到拒絕，並且不能與具有空間可達範圍206之202之信號注入被並行選擇，原因在於其會重疊，並從而該信號注入會遭到拒絕，而另一者係經選擇而具有在空間與時間方面未重疊現存信號注入選擇之一範圍。

這個協調允許多個信號注入自動實施於網格上，但不會犧牲那些信號注入在改善感測器理解之模型及網格對信號注入之反應 的效益，使感測及控制系統能夠同時自動產生多個樣本，並且加速公共網格上發展感測器理解及事件分類之過程。

圖3為作為經協調之公共網格系統之本發明之一實施例的一圖。記憶體可為諸如快閃記憶體、使用磁性媒體之硬式磁碟機等已知的電腦儲存手段、或用於可儲存資料並可頻繁且規律存取之資料儲存器的其他方法。處理器可經組態以透過軟體指令執行計算。組件間的連接可為硬接線、用於多步驟之共用處理器之使用、或透過諸如各種802.11協定、ZigBee或藍牙標準、乙太網路等有線或無線手段之網路連線、或用於在各別感測器、處理器、記憶體與模組間傳輸資料之其他已知手段。感測器、記憶體、處理器、以及模組可分配於包括感測器本身所在處等位置間、或共置於中間或中央位置。

信號注入記憶體300儲存可進入到公共網格之信號注入之特性。該記憶體係經組態以儲存潛在信號注入之特性，包括受信號注入所影響之時間、位置、量值及參數。該記憶體亦可儲存用於信號注入之實施資料，諸如用於人為介入實施例之呈現予網格人員之指令集、或本發明之機器對機器實施例中待分配予致動器之該等致動器及命令。

網格模型記憶體302儲存用來運算信號注入之空間及時間可達範圍之網格資訊。網格資訊可例如儲存成網格特性之資料庫、網格反應之模型、組件及其互連之模型、或一組可控制網格動作，該組可控制網格動作在網格條件中具有關聯之觀察之變化，例如與電網格中網格動作關聯之整體電力波形之成分，係透過傅立葉或主成分分 析來發現。用來預測公共網格上之範圍之組件及互連之實例包括水網格中之管道長度、管道寬度及接合位置、瓦斯網格中之管道長度、管道寬度及接合位置、或用於電網格之來源、變電站、連接線、電流源及電流槽。網格反應之模型可基於效用及網格成分之物理性質、及/或以對過去網格動作之公共網格之歷史空間及時間反應特性為主之模型。

範圍處理器304藉由使用那些網格特性或模型及信號注入之特性，運算使用來自網格模型記憶體302之網格性質或反應模型之信號注入之空間及時間可達範圍、以及信號注入特性，以預測感測器可偵測網格對信號注入之反應的時間之期間及空間之區域。舉例而言，範圍處理器可使用信號注入特性以識別將用來實施信號注入之網格動作，並且參考那些網格動作上之歷史資料以判定與那些特定類型網格動作之空間及時間可達範圍有關之先前之觀察，接著使用那些先前之觀察以預測信號注入之空間及時間可達範圍。

協調處理器306為一處理器，係經組態以套用諸如Bayesian網路或馬可夫隨機場或其亞種等圖形模型化技術至該組信號注入及其運算之區域，以判定要實施之一組信號注入，同時透過將那些信號注入置放於適當位置以維持其正交性，使得信號注入之空間及時間可達範圍未重疊。

信號實施手段308可為用於分配並確保與統御信號注入及其在人為介入之實施例中之公共網格裡之協調的指令相容之工具、或可為用來在本發明之機器對機器實施例中自動實施信號注入之處理 器、控制器、及致動器。對於機器對機器實例，實例包括控制水及瓦斯網格中之閥之致動器、或位於電氣變電站之控制電路及致動器，例如用於定位用來管理無效功率之有載分接頭變換器或電容器組之開關之控制，或控制諸如太陽能或風力發電機等分配之電源與網格之其餘部分之間之連接之開關。對於人為介入之實施例，實例包括電子郵件或文字簡訊之自動產生及分配、保養人員所攜帶之運算裝置、及其同步之用於接收佇列指令並報告任務完工、及網格之狀態及/或指派之保養任務完工的伺服器。

感測器網路310可選擇性地為具體化本發明之系統之一部分。感測器網路可為複數個通訊連結之個別網路感測器312、314及316，其係分配於公共網格間以測量諸如流率、電流、電壓、線路溫度、線路弛度等網格參數、且其輸出可反映信號注入所導致之網格條件中之變化。這些網路感測器可為例如甲烷偵測器、受感測纜線終端、水流計、電氣「智慧電表」、或其他此類網格感測器。這些感測器監測源於實施之信號注入之網格條件之變化，並且資料可基於感測器擷取資料之時間及位置，根據信號注入之空間及時間可達範圍來剖析。

圖4為資料流程圖，展示作為一經協調之公共網格系統之本發明之一實例之元件間的資訊傳輸、以及於各元件用以自動協調並實施信號注入到一公共網格之該資訊之轉換。

信號注入特性400為描述可在網格上實施之信號注入之資料，包括諸如位置等資訊，包括信號注入之量值、時間、位置及本 質。信號注入之本質可包括經採行以操縱網格參數、或待操縱以實施信號注入之特定網格參數之特定動作。信號注入特性400係儲存於信號注入記憶體402中，並且係傳輸至範圍處理器404並選擇性地傳輸至協調處理器406。於可達範圍處理器，來自網格模型記憶體410之信號注入特性及網格特性408係用來運算一特定位置之一給定信號注入之空間及時間可達範圍412。

空間及時間可達範圍412定義會受到特定信號注入影響之時間之期間及空間之區。這些在一開始係定義於預測時間之期間及空間之區之範圍處理器404，並且接著係發送至協調處理器406，協調處理器406將空間及時間可達範圍配置到非重疊經協調之信號注入414之組。

經協調信號注入414為實施特定信號注入到網格之時間及地點、以及實施那些信號注入之細節的定義。實施信號注入之細節可為待分配至將對人為實施之實施例採行所需動作之保養資源之指令、或可為用於控制將在本發明之機器對機器實施例中實施信號注入之致動器及其他元件之機器指令。信號注入之時間及位置係由協調處理器406來判定，同時指令係基於信號注入特性400，並且係發送至信號實施手段416，用於在引導之時間及地點引導機器對機器實施選擇之信號注入、或用於保養資源之排程或佇列及對那些資源之分配，該等資源在信號係由人類動作者注入之實施例中實施該等信號注入。

涉及本發明之一例示性實施例之一整體架構之一簡單實例係示於圖6。控制決策層600作出關於一些或全部網格控制之狀態 的決策。網格控制決策係根據確保控制之操縱建立彼此不影響之樣本、以及選擇性地選擇用以提供高學習值或用以改善諸如確保電網格中之某些電壓位準、或瓦斯或水網格中之流率等特定網格參數之控制決策的方法來作出。來自控制決策層600之控制決策係由控制602、604、以606來進行。特定控制之實例包括電容器組開關、有載分接頭變換器、電網格上之開關及儲存裝置，或水及瓦斯網格上之閥及來源。控制可藉由例如致動開關、移動有載分接頭變換器位置、以及窄化或加寬閥來進行控制決策。控制之動作使網格參數變化，並且那些變化透過網格608傳播。舉例而言，開啟瓦斯網格上之一閥可造成壓力在離閥某一距離內、或在一電網格中隨著時間向下游增加，電力品質及無效功率位準可基於一電容器組之接通及切斷而變。沿著網格而置之感測器614、616、及618測量網格參數，並且偵測信號注入透過網格608之傳播。信號注入係限制於其透過網格608傳播的範圍內、定義為信號注入之空間可達範圍，例如繪示控制602所注入之信號影響之區域並包括感測器614與網格608之連接的空間可達範圍610、以及繪示控制606所注入之信號影響之區域並包括感測器618與網格608之連接的空間可達範圍612。資料處理層620使來自感測器614、616、及618之資料與空間及時間可達範圍有包括感測器資料之信號注入關聯，例如使來自感測器614之資料與來自由控制602基於空間可達範圍610實施之一信號注入之資料關聯、以及使來自感測器618之資料與控制606基於空間可達範圍612實施之一信號注入關聯。來自資料處理層620之關聯之感測器資料係接著藉由資料分析層622所分 析以判定關於網格行為及感測器反應之理解。資料分析層622所產生之網格行為之理解的形式可例如為用來解譯普通操作期間來自網格感測器614、616及618之輸出的感測器反應模型，舉例而言，用以當電氣線路電壓下降時設定暫時低壓條件(brownout condition)之閾值或警示、或設定甲烷位準跨越標準操作閾值之一警示。資料分析層622可與控制決策層600介接以迭代地協調並實施至網格之信號注入，並且提供改善待實施信號注入之選擇的資訊，例如藉由預測信號注入對網格之效應、或運算學習可由一特定信號注入而被細化之程度。

100‧‧‧步驟

102‧‧‧步驟

104‧‧‧步驟

106‧‧‧步驟

108‧‧‧步驟

110‧‧‧步驟

Claims (20)

1. 一種用於傳遞經協調信號注入至一公共網格(utility grid)中之方法，其包含：接收複數個信號注入之空間及時間可達範圍(spatial and temporal reaches)；選擇待實施該複數個信號注入至一公共網格中之時間及位置，使得該等信號注入之該等空間及時間可達範圍未重疊；以及於該等選擇之時間及位置實施該等信號注入至該公共網格中。
2. 如請求項1之方法，其進一步包含收集來自沿著該公共網格的感測器之資料。
3. 如請求項2之方法，其進一步包含基於該感測器資料之該時間和位置及該信號注入之該等空間和時間可達範圍，使收集自感測器之該資料與信號注入相關聯。
4. 如請求項1之方法，其中該信號注入係藉由變更網格控制之狀態來實施。
5. 如請求項4之方法，其中網格控制為電容器組。
6. 如請求項4之方法，其中網格控制為有載分接頭變換器(load tap changer)。
7. 如請求項4之方法，其中網格控制為逆變器(inverter)。
8. 如請求項1之方法，其中實施該等信號注入係調度網格人員以執行一任務。
9. 如請求項1之方法，其中一圖形模型化技術係用於選擇待實施該複數個信號注入之該等時間及位置。
10. 如請求項9之方法，其中該圖形模型化技術為一貝氏因果網路(Bayesian Causal Network)。
11. 如請求項1之方法，其中一部分可觀察馬可夫決策過程(Partially Observable Markov Decision Process)係用於選擇待實施該複數個信號注入之該等時間及位置。
12. 如請求項1之方法，其中該空間可達範圍係基於對先前信號注入之公共網格反應之一資料庫來運算。
13. 如請求項1之方法，其中該時間可達範圍係基於對先前信號注入之公共網格反應之一資料庫來運算。
14. 如請求項1之方法，其中該複數個該等信號注入之至少一些係同時施作至該公共網格中。
15. 一種用於施作經協調信號注入至一公共網格中之系統，其包含：經組態以儲存複數個信號注入之空間可達範圍之一記憶體；經組態以儲存複數個信號注入之時間可達範圍之一記憶體；經組態以選擇信號注入之一組時間及位置之一處理器，該組時間及位置內的時間可達範圍及空間可達範圍兩者皆未重疊；以及於該等選擇之時間及位置實施該等信號注入之一公共網格上之複數個控制。
16. 如請求項15之系統，其進一步包含沿著該公共網格之複數個感測器。
17. 如請求項16之系統，其進一步包含經組態以使來自該複數個感測器之資料與信號注入相關聯之一處理器。
18. 如請求項15之系統，其中該處理器係經組態以使用一圖形模型化技術來選擇信號注入之該等時間及位置。
19. 如請求項15之系統，其進一步包含一處理器，該處理器經組態以基於對先前信號注入之網格反應的一資料庫來運算一信號注入之一空間可達範圍。
20. 如請求項15之系統，其進一步包含一處理器，該處理器經組態以基 於對先前信號注入之網格反應的一資料庫來運算一信號注入之一時間可達範圍。