特開 2022-167335 機械学習装置及び開閉操作手順判定装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022167335

(43)【公開日】2022-11-04

(54)【発明の名称】機械学習装置及び開閉操作手順判定装置

(51)【国際特許分類】

   H02J 3/00 20060101AFI20221027BHJP

   H02J 13/00 20060101ALI20221027BHJP

【ＦＩ】

H02J3/00 170

H02J13/00 301A

H02J13/00 301D

【審査請求】未請求

【請求項の数】3

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021073072

(22)【出願日】2021-04-23

(71)【出願人】

【識別番号】000211307

【氏名又は名称】中国電力株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100106002

【弁理士】

【氏名又は名称】正林 真之

(74)【代理人】

【識別番号】100120891

【弁理士】

【氏名又は名称】林 一好

(72)【発明者】

【氏名】山口 和宏

(72)【発明者】

【氏名】吉延 泰之

(72)【発明者】

【氏名】大塚 和彦

(72)【発明者】

【氏名】藤原 良雄

【テーマコード（参考）】

5G064

5G066

【Ｆターム（参考）】

5G064AC08

5G064CB06

5G064CB19

5G066AA03

5G066AA07

(57)【要約】      （修正有）

【課題】より効率的に配電線事故時における区分開閉器の開閉操作手順を判定するための学習モデルを構築できる機械学習装置及び該学習モデルを用いた開閉操作手順判定装置を提供する。
【解決手段】配電線事故時における復旧作業を支援するための学習モデルを構築する機械学習装置１は、配電線事故の停電区間における配電線の位置情報と該配電線を区分する複数の区分開閉器の位置情報を含む配電系統情報を入力データとして取得する入力データ取得部１１と、複数の区分開閉器の開閉操作手順をラベルとして取得するラベル取得部１２と、入力データとラベルとの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、停電区間における複数の区分開閉器の開閉操作手順を判定するための学習モデルを構築する学習モデル構築部１４と、を備える。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

配電線事故時における復旧作業を支援するための学習モデルを構築する機械学習装置であって、
配電線事故の停電区間における配電線の位置情報と該配電線を区分する複数の区分開閉器の位置情報を含む配電系統情報を入力データとして取得する入力データ取得部と、
複数の前記区分開閉器の開閉操作手順をラベルとして取得するラベル取得部と、
前記入力データと前記ラベルとの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、前記停電区間における複数の前記区分開閉器の開閉操作手順を判定するための学習モデルを構築する学習モデル構築部と、を備える機械学習装置。

【請求項2】

前記入力データ取得部は、前記配電線事故の事故原因を前記入力データとして更に取得する請求項１に記載の機械学習装置。

【請求項3】

請求項１又は２に記載の機械学習装置で構築した前記学習モデルを用いた開閉操作手順判定装置であって、
少なくとも前記配電系統情報を含む判定用データを取得する判定用データ取得部と、
前記判定用データと前記学習モデルとに基づいて、新たな配電線事故の停電区間における複数の前記区分開閉器の開閉操作手順を判定する開閉操作手順判定部と、を備える開閉操作手順判定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、機械学習装置及び開閉操作手順判定装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、配電線事故時における復旧作業を支援する技術が知られている。この種の技術が記載されているものとして特許文献１～３がある。特許文献１には、類似する過去の配電線事故データを検索及び抽出し、抽出した特定の配電線事故データに関して配電線事故の根本的原因、発生箇所及び損傷状況の情報が表す各事象の発生する確率を求める技術が記載されている。特許文献２には、配電線事故が発生した事故区間の電柱番号に、修理票、気象情報、過去の修理状況等に基づいて優先付けを行い、この優先付けされた電柱順に巡視ルートを設定する技術が記載されている。特許文献３には、事故原因が既知の過去の定量化された事故状況データからパターン認識を用いて各事故原因の特徴を抽出し、パターン認識を用いて定量化された事故状況データを予め抽出した各事故原因の特徴に照らして、最も類似度の大きい事故原因を求める技術が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００７－１６６８４８号公報

【特許文献2】特開２０１４－１８０２４号公報

【特許文献3】特開２０００－１８４５９３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、配電線が複数の区分開閉器によって区分される配電系統において配電線事故が発生した場合、停電区間における区分開閉器を遠隔操作等により開閉することで、電力供給を段階的に進めながら事故発生箇所を特定することがある。この場合、事故発生箇所の発見と事故発生箇所が存在する区分以外の停電区間への電力供給の再開を早期に行うことができる区分開閉器の開閉操作手順を決定することが望まれている。しかしながら、配電線事故時における復旧作業の作業者によっては、経験年数や知識量の不足により開閉操作手順の決定に時間や手間がかかる場合がある。特許文献１～３に記載の技術では、事故原因等を予測できるものの、区分開閉器の開閉操作手順等の具体的な復旧手順を定める技術について記載されていない。

【0005】

本発明は、より効率的に配電線事故時における区分開閉器の開閉操作手順を判定するための学習モデルを構築できる機械学習装置及び該学習モデルを用いた開閉操作手順判定装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明は、配電線事故時における復旧作業を支援するための学習モデルを構築する機械学習装置であって、配電線事故の停電区間における配電線の位置情報と該配電線を区分する複数の区分開閉器の位置情報を含む配電系統情報を入力データとして取得する入力データ取得部と、複数の前記区分開閉器の開閉操作手順をラベルとして取得するラベル取得部と、前記入力データと前記ラベルとの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、前記停電区間における複数の前記区分開閉器の開閉操作手順を判定するための学習モデルを構築する学習モデル構築部と、を備える機械学習装置に関する。

【0007】

前記入力データ取得部は、前記配電線事故の事故原因を前記入力データとして更に取得する。

【0008】

また本発明は、前記機械学習装置で構築した前記学習モデルを用いた開閉操作手順判定装置であって、少なくとも前記配電系統情報を含む判定用データを取得する判定用データ取得部と、前記判定用データと前記学習モデルとに基づいて、新たな配電線事故の停電区間における複数の前記区分開閉器の開閉操作手順を判定する開閉操作手順判定部と、を備える開閉操作手順判定装置に関する。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、より効率的に配電線事故時における区分開閉器の開閉操作手順を判定するための学習モデルを構築できる機械学習装置及び該学習モデルを用いた開閉操作手順判定装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明の一実施形態に係る開閉操作手順判定システムの全体構成を示す図である。

【図2】本発明の一実施形態に係る開閉操作手順判定システムが用いられる配電系統の停電区間の一例を示す概略図である。

【図3】本発明の一実施形態に係る機械学習装置の機能ブロック図である。

【図4】本発明の一実施形態に係る開閉操作手順判定装置を示す機能ブロック図である。

【図5】本発明の一実施形態に係る機械学習装置の動作のフローチャートを示す図である。

【図6】本発明の一実施形態に係る開閉操作手順判定装置の動作のフローチャートを示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、本発明の好ましい実施形態について、図面を参照しながら説明する。図１は、開閉操作手順判定システム１００の全体構成を示す図である。図２は、本実施形態に係る開閉操作手順判定システム１００が用いられる配電系統９の停電区間７の一例を示す概略図である。

【0012】

開閉操作手順判定システム１００は、配電線事故の停電区間７の区分開閉器６の開閉操作手順を判定するためのシステムである。まず、開閉操作手順判定システム１００について説明する前に、開閉操作手順判定システム１００が用いられる配電系統９の一例について図２を参照しながら説明する。

【0013】

配電系統９は、例えば、図２に示すように、第１変電所４と第２変電所５の間に設けられる配電線３と、第１変電所４に設けられるフィーダ遮断器４１と、第２変電所５に設けられるフィーダ遮断器５１と、配電線３を区分する区分開閉器６を備える。

【0014】

図２に示す配電線３は、第１変電所４から第２変電所５に延びる１本の幹線３１と、幹線３１から分岐する２本の分岐線３２，３３を含んで構成される。

【0015】

図２に示す配電系統９には、５つの区分開閉器６である区分開閉器６１～６５が設けられる。具体的には、区分開閉器６１，６２，６３は、第１変電所４から第２変電所５に向かってこの順に所定の間隔を空けて幹線３１に設けられる。そして、区分開閉器６４は分岐線３２に設けられ、区分開閉器６５は分岐線３３に設けられる。即ち、配電線３は区分開閉器６１～６５によってフィーダ遮断器４１と区分開閉器６１の間の第１区間７１と、区分開閉器６１，６２，６４の間の第２区間７２と、区分開閉器６２，６３，６５の間の第３区間７３と、区分開閉器６３とフィーダ遮断器５１の間の第４区間７４と、区分開閉器６４から幹線３１とは反対側の分岐線３２上の第５区間７５と、区分開閉器６５から幹線３１とは反対側の分岐線３３上の第６区間７６に区分される。

【0016】

次に、配電線事故時の停電区間７における区分開閉器６１～６５の開閉操作手順の一例について図２を参照しながら説明する。なお、図２に示す配電系統９のフィーダ遮断器４１，５１及び区分開閉器６１～６５の開閉は、配電自動化システム（図示省略）によって制御される。

【0017】

まず、図２に示す配電系統９で配電線事故が発生すると、配電自動化システムによってフィーダ遮断器４１が開放される。この結果、配電線３の第１区間７１～第６区間７６までの全区間が停電して停電区間７が発生する。

【0018】

停電区間７が発生すると、配電自動化システムによって区分開閉器６３のみが開放され、フィーダ遮断器４１が投入される。図２の例では配電線事故の事故発生箇所Ｘが第６区間７６に存在するので、再びフィーダ遮断器４１が開放される。この動作により、第５区間７５には事故発生箇所Ｘが存在しないことが確認できる。そして、配電自動化システムによって区分開閉器６３が開放され、フィーダ遮断器５１が投入される。これにより、第２変電所５から第５区間７５への電力の供給が再開される。

【0019】

次いで、配電自動化システムによって区分開閉器６３に加えて区分開閉器６２が開放され、フィーダ遮断器４１が投入される。第１変電所４から電力が供給される第１区間７１、第２区間７２、第５区間７５には事故発生箇所Ｘが存在しないため、フィーダ遮断器４１が開放されず送電が成功する。この動作により、事故発生箇所Ｘが存在する区間が、第３区間７３及び第６区間７６に絞られる。事故発生箇所Ｘが存在する区間が第３区間７３及び第６区間７６に絞られた状態で、作業者は、事故発生箇所Ｘの位置を特定するために現場に行き、第３区間７３及び第６区間７６に事故点探査装置８を取り付ける。そして、事故点探査装置８によって第６区間７６に存在する事故発生箇所Ｘが検出される。

【0020】

事故発生箇所Ｘが存在する区間が第３区間７３及び第６区間７６に絞られた状態で、さらに区分開閉器６の開閉操作を行ってもよい。例えば、配電自動化システムによって区分開閉器６３に加えて区分開閉器６５が開放され、区分開閉器６２が投入される。第３区間７３には事故発生箇所Ｘが存在しないため、フィーダ遮断器４１が開放されず送電が成功する。この動作により、事故発生箇所Ｘが存在する区間が第６区間７６に絞られる。そして、作業員は現場に行き、第６区間７６の分岐線３３に事故点探査装置８を取り付ける。このように、区分開閉器６の開閉操作により、停電区間７への電力の供給を段階的に進めながら、事故発生箇所Ｘを特定できる。

【0021】

図２に示す配電系統９の区分開閉器６の開閉操作手順は、上述した開閉操作手順以外に複数のパターンが存在する。また、配電線事故は、あらゆる場所に設けられる配電系統９で発生する可能性がある。停電区間７内の配電線３の幹線３１や分岐線３２，３３の位置、周囲の地形等は様々なパターンや組み合わせが存在する。例えば、配電線３が市街地や山間部、海岸沿等に存在する場合、幹線３１から分岐する分岐線３２，３３が１本の場合や３本以上の場合等様々なパターンが存在する。配電線事故後の事故発生箇所Ｘの発見と停電区間７への電力供給を早期に行うためには、様々な配電系統９に発生する停電区間７毎に適切な開閉操作手順のパターンを選択することが重要となる。

【0022】

この点に関し、本実施形態の開閉操作手順判定システム１００は、配電線事故時における復旧作業の作業者がより効率的に停電区間７における区分開閉器６の開閉操作手順を判定できることを目的として案出されたものである。

【0023】

次に、開閉操作手順判定システム１００の構成について説明する。図１に示すように、開閉操作手順判定システム１００は、機械学習装置１及び開閉操作手順判定装置２を備える。

【0024】

ここで、機械学習装置１と開閉操作手順判定装置２とは１対１の組とされて、通信可能に接続されている。なお、図１では図示しないが、機械学習装置１と開閉操作手順判定装置２とはネットワークを介して、互いに接続されていてもよい。ネットワークは、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）や、インターネット、公衆電話網、あるいは、これらの組み合わせである。ネットワークにおける具体的な通信方式や、有線接続及び無線接続のいずれであるか等については、特に限定されない。あるいは、機械学習装置１と開閉操作手順判定装置２とは、ネットワークを用いた通信ではなく、コネクタを介して直接接続してもよい。

【0025】

機械学習装置１について図３を参照しながら説明する。図３は機械学習装置１の機能ブロックを示す図である。

【0026】

機械学習装置１は、教師あり学習により、開閉操作手順判定装置２で用いる学習モデルを構築する。機械学習装置１によって構築される学習モデルは、配電線事故における復旧作業を支援するためのものであり、配電線事故の停電区間７における区分開閉器６の開閉操作手順を判定するために用いられる。図３に示すように、機械学習装置１は、入力データ取得部１１と、ラベル取得部１２と、記憶部１３と、学習モデル構築部１４を備える。

【0027】

入力データ取得部１１は、配電線事故の停電区間７に関する各種情報を入力データとして取得する。入力データ取得部１１が取得する入力データとしては、配電線事故の停電区間７における配電系統情報や配電線事故の事故原因等が挙げられる。

【0028】

配電系統情報としては、配電線３の位置情報と配電線３を区分する複数の区分開閉器６の位置情報を含む。配電線３の位置情報としては、配電線３の幹線から分岐する分岐線の位置、配電線３の周囲の地形情報等が挙げられる。配電線３の周囲の地形情報としては、例えば、市街地や山間部、海岸線沿等の配電線３の周囲の環境の種類、樹木等の配電系統９の設備以外の物体との位置関係等が挙げられる。区分開閉器６の位置情報としては、配電線３上に設けられる区分開閉器６の位置情報等が挙げられる。入力データ取得部１１は、例えば、配電自動化システム等の配電系統９の管理システムから過去の配電線事故の停電区間７の配電系統情報を取得してもよい。

【0029】

配電線事故の事故原因としては、例えば、樹木接触、鳥獣害、機器不良等が挙げられる。入力データ取得部１１によって取得される配電線事故の事故原因は、配電線自動化システム等の配電系統９の管理システム等に記憶された過去の配電線事故の事故原因であってもよく、配電線事故時に予測された事故原因であってもよい。

【0030】

ラベル取得部１２は、配電線事故の停電区間７における複数の区分開閉器６の開閉操作手順をラベルとして取得する。ラベル取得部１２は、例えば、配電自動化システム等の配電系統９の管理システムから過去の配電線事故の停電区間７における区分開閉器６の開閉操作手順をラベルとして取得してもよい。なお、区分開閉器６の開閉操作手順とは、複数の区分開閉器６のうちどの区分開閉器６をどのタイミングで入切するかという区分開閉器６の開閉操作の手順に関する情報である。

【0031】

ここで、入力データである配電系統情報及び配電線事故の事故原因とラベルである区分開閉器６の開閉操作手順の関係について説明する。例えば、配電系統情報が示す配電系統９が樹木の少ない市街地を通る幹線と該幹線から山間部に延び、樹木に囲まれた分岐線から構成される配電線３を含むものであり、配電線事故の事故原因が樹木接触であったとする。この場合、配電線事故の原因が樹木接触であるので、事故発生箇所Ｘが幹線上よりも山間部に延びる分岐線上である可能性が高いと予測できる。このため、例えば、山間部に延びる分岐線を優先的に確認できるような区分開閉器６の開閉操作手順をラベルとすることができる。

【0032】

記憶部１３は、入力データ取得部１１によって取得された配電系統情報及び配電線事故の事故原因を入力データとし、ラベル取得部１２によって取得された区分開閉器６の開閉操作手順をラベルとして記憶する。具体的には、記憶部１３は、配電系統情報と配電線事故の事故原因とを互いに紐づけられた１組のデータとして記憶する。そして、記憶部１３は、互いに紐づいた配電系統情報と配電線事故の事故原因とを含む１組のデータである入力データと、該入力データに対する区分開閉器６の開閉操作手順であるラベルを互いに紐づけて１組の教師データとして記憶する。また、記憶部１３は、学習モデル構築部１４が構築した学習モデルも記憶する。

【0033】

学習モデル構築部１４は、記憶部１３に記憶された入力データと、ラベルとの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、配電線事故の停電区間７における区分開閉器６の開閉操作手順を判定するための学習モデルを構築する。そして、学習モデル構築部１４は、構築した学習モデルを開閉操作手順判定装置２に送信する。

【0034】

学習モデル構築部１４は、例えば、サポート・ベクター・マシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ、以下ＳＶＭともいう）を用いて実現することが可能である。

【0035】

開閉操作手順判定装置２について図４を参照しながら説明する。図４は、開閉操作手順判定装置２の機能ブロック図である。開閉操作手順判定装置２は、制御部２０と、記憶部２６と、通信部２７と、表示部２８と、を備える。

【0036】

制御部２０は、開閉操作手順判定装置２の全体を制御する部分であり、各種プログラムを、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ又はハードディスク（ＨＤＤ）等の記憶領域から適宜読み出して実行することにより、本実施形態における各種機能を実現している。制御部２０は、ＣＰＵであってよい。制御部２０は、判定用データ取得部２１と、予測用データ取得部２２と、事故原因予測部２３と、開閉操作手順判定部２４と、出力部２５と、を備える。

【0037】

判定用データ取得部２１は、新たな配電線事故の停電区間７における区分開閉器６の開閉操作手順を判定するための判定用データを取得する。判定用データには、少なくとも配電線事故の停電区間７の配電系統情報が含まれる。判定用データ取得部２１は、配電系統情報取得部２１１と、事故原因取得部２１２を有する。

【0038】

配電系統情報取得部２１１は、機械学習した際に用いた教師データに含まれる配電線事故の停電区間７の配電系統情報とは別個に、新たな配電線事故の停電区間７の配電系統情報を取得する。具体的には、配電系統情報取得部２１１は、配電線３の位置情報と配電線３を区分する複数の区分開閉器６の位置情報を取得する。配電系統情報取得部２１１は、例えば、配電線事故により停電が発生した場合に、配電自動化システム等の配電系統９の管理システムから配電線事故の停電区間７の配電系統情報を取得してもよい。

【0039】

事故原因取得部２１２は、機械学習した際に用いた教師データに含まれる配電線事故の事故原因とは別個に、新たな配電線事故の事故原因を取得する。配電線事故の事故原因としては、例えば、樹木接触、鳥獣害、設備不良等が挙げられる。事故原因取得部２１２によって取得される事故原因は、例えば、作業者が予測し、開閉操作手順判定装置２に備わる入力デバイスを介して入力した事故原因であってもよく、事故原因予測部２３によって予測された事故原因であってもよい。

【0040】

予測用データ取得部２２は、事故原因予測部２３が配電線事故の事故原因を予測するための予測用データを取得する。予測用データ取得部２２は、気象情報取得部２２１と、時間情報取得部２２２と、零相電圧情報取得部２２３と、履歴情報取得部２２４と、を有する。

【0041】

気象情報取得部２２１は、配電線事故発生時の停電区間７における気象情報を予測用データとして取得する。気象情報としては、例えば、天候や風速、気温、湿度、降雨量、降雪量、落雷数等が挙げられる。これらの気象情報は、気象観測所の発表値であってもよく、風速や温度、湿度等を測定する測定機器等から得られる値であってもよい。

【0042】

時間情報取得部２２２は、配電線事故の発生日時に関する情報を予測用データとして取得する。

【0043】

零相電圧情報取得部２２３は、配電線事故による停電区間７における配電線３の零相電圧に関する情報を予測用データとして取得する。配電線３の零相電圧に関する情報は、例えば、配電線３の管理システム等から取得してもよい。

【0044】

履歴情報取得部２２４は、配電線事故の停電区間７における配電系統９に関連する伐採履歴情報や点検履歴情報、営巣履歴情報等の履歴情報を予測用データとして取得する。伐採履歴情報は、停電区間７の配電線３等の周囲に存在する樹木の伐採履歴の情報である。より具体的には、伐採履歴の情報とは、例えば伐採時からの経過年数や樹木と配電線３等の配電系統９の設備との離間距離等である。点検履歴情報は、停電区間７における配電系統９の点検日時や不良箇所、修理履歴等の情報である。営巣履歴情報は、停電区間７における配電系統９の配電線３等の設備に鳥類が作った巣に関する情報である。これらの履歴情報は、例えば、配電系統９を管理する管理システム等から取得される。

【0045】

事故原因予測部２３は、予測用データ取得部２２によって取得された配電線事故の時間帯や、気象情報、配電線３の零相電圧の値、伐採履歴情報等の履歴情報の少なくとも何れかと配電系統情報取得部２１１によって取得された配電系統情報に基づいて、配電線事故の事故原因を予測する。具体的には、事故原因予測部２３は、過去の実績等に基づいて予め定められた予測用データ及び配電系統情報と配電線事故の事故原因との間の関係性に基づいて配電線事故の事故原因を予測する。例えば、事故原因予測部２３は、配電線事故時の気象情報が強風や積雪等を示し、配電系統情報が山間部に配電線３が存在することを示し、伐採履歴情報が配電線３の周囲の樹木の伐採時経過年数が所定の期間よりも長いことを示す場合、事故原因を樹木接触と予測してもよい。また例えば、事故原因予測部２３は、停電区間７内の配電線３の点検履歴情報が過去に頻繁に不良が発生していることを示す場合、事故原因を機器不良と予測してもよい。

【0046】

開閉操作手順判定部２４は、判定用データ取得部２１によって取得された配電系統情報及び配電線事故の事故原因と、機械学習装置１によって構築された学習モデルに基づいて、新たに発生した配電線事故の停電区間７における区分開閉器６の開閉操作手順を判定する。例えば、開閉操作手順判定部２４は、配電線事故の事故原因が点検履歴情報に基づいて予測された機器不良であった場合に、機器不良があると予測された箇所を優先的に確認できるような区分開閉器６の開閉操作手順を判定することができる。

【0047】

出力部２５は、開閉操作手順判定部２４によって判定された配電線事故の停電区間７における区分開閉器６の開閉操作手順を表示部２８に出力する。また、出力部２５は、区分開閉器６の開閉操作手順の他に、事故原因予測部２３によって予測された配電線事故の事故原因を表示部２８に出力してもよい。

【0048】

記憶部２６は、機械学習装置１から取得した学習モデルを記憶する。また、記憶部２６は、判定用データ取得部２１によって取得された配電線事故の停電区間７の配電系統情報と該配電線事故の事故原因とを１組の入力データとし、該入力データに対して判定された区分開閉器６の開閉操作手順をラベルとして記憶してもよい。

【0049】

通信部２７は、機械学習装置１との間でデータを送受信する。例えば、開閉操作手順判定システム１００は、機械学習装置１から開閉操作手順判定装置２に通信部２７を介して学習モデル構築部１４によって構築された学習モデルを送信できる。反対に開閉操作手順判定システム１００は、開閉操作手順判定装置２から機械学習装置１に通信部２７を介して判定用データ取得部２１によって取得された新たな配電線事故の停電区間７の配電系統情報、事故原因、判定された開閉操作手順等を送信できる。

【0050】

表示部２８は、制御部２０の出力部２５から出力された停電区間７における区分開閉器６の開閉操作手順の判定結果を表示するモニタである。

【0051】

次に、本実施形態に係る開閉操作手順判定システム１００における機械学習時の動作について説明する。図５は、この機械学習時の機械学習装置１の動作を示すフローチャートである。

【0052】

ステップＳ１１において、機械学習装置１の入力データ取得部１１は、入力データとして配電線事故の停電区間７の配電系統情報と、該配電系統情報に紐づけられた配電線事故の事故原因を取得する。

【0053】

ステップＳ１２において、機械学習装置１のラベル取得部１２は、配電線事故の停電区間７における区分開閉器６の開閉操作手順をラベルとして取得する。

【0054】

ステップＳ１３において、機械学習装置１の学習モデル構築部１４は、入力データとラベルとの組を教師データとして受け付ける。

【0055】

ステップＳ１４において、機械学習装置１の学習モデル構築部１４は、この教師データを用いて機械学習を実行する。

【0056】

ステップＳ１５において、学習モデル構築部１４は、機械学習を終了するか機械学習を繰り返すかを判定する。学習モデル構築部１４は、機械学習を繰り返すと判定した場合（ステップＳ１５でＮｏ）、処理をステップＳ１１に戻す。そして、機械学習装置１は同じ動作を繰り返す。一方、学習モデル構築部１４は、機械学習を終了すると判定した場合（ステップＳ１５でＹｅｓ）、処理をステップＳ１６に進める。なお、機械学習を終了させる条件は任意に定めることができる。例えば、予め定められた回数だけ機械学習を繰り返した場合に、機械学習を終了させるようにしてもよい。

【0057】

ステップＳ１６において、機械学習装置１は、その時点までの機械学習により構築した学習モデルを、ネットワーク等を介して開閉操作手順判定装置２に送信する。

【0058】

また、機械学習装置１の記憶部１３は、この学習モデルを記憶する。これにより、開閉操作手順判定装置２から学習モデルを要求された場合に、その開閉操作手順判定装置２に学習モデルを送信することができる。また、新たな教師データを取得した場合に、学習モデルに対して更なる機械学習を行うこともできる。

【0059】

次に、開閉操作手順判定装置２による開閉操作手順を判定する処理の一例について図６を参照しながら説明する。図６は、開閉操作手順判定装置２による停電区間７における区分開閉器６の開閉操作手順判定の処理の流れを示すフローチャートである。

【0060】

ステップＳ２１において、新たな配電線事故が発生すると、判定用データ取得部２１の配電系統情報取得部２１１が、配電線事故の停電区間７の配電系統情報を取得する。

【0061】

ステップＳ２２において、予測用データ取得部２２が配電線事故発生時の停電区間７の気象情報や配電線事故の発生日時、配電線３の零相電圧に関する情報、伐採履歴情報、点検履歴情報、営巣履歴情報等の履歴情報等の予測用データを取得する。

【0062】

ステップＳ２３において、事故原因予測部２３が、ステップＳ２１で取得された配電系統情報とステップＳ２２で取得された予測用データに基づいて、配電線事故の事故原因を予測する。

【0063】

ステップＳ２４において、判定用データ取得部２１の事故原因取得部２１２がステップＳ２３で予測された事故原因を事故原因予測部２３から取得する。

【0064】

ステップＳ２５において、開閉操作手順判定部２４は、ステップＳ２１で取得された配電系統情報及びステップＳ２４で取得された事故原因と、機械学習装置１から送信された学習モデルとに基づいて停電区間７における区分開閉器６の開閉操作手順を判定する。

【0065】

ステップＳ２６において、出力部２５は、ステップＳ２３で予測された配電線事故の事故原因と、ステップＳ２５で判定された開閉操作手順を表示部２８に出力する。この結果、新たに発生した配電線事故の事故原因と、該配電線事故の停電区間７における区分開閉器６の開閉操作手順が表示部２８に表示される。

【0066】

以上説明した本実施形態に係る開閉操作手順判定システム１００の機械学習装置１又は開閉操作手順判定装置２によれば、以下のような効果を奏する。

【0067】

本実施形態に係る機械学習装置１は、配電線事故時における復旧作業を支援するための学習モデルを構築する機械学習装置１であって、配電線事故の停電区間７における配電線３の位置情報と該配電線３を区分する複数の区分開閉器６の位置情報を含む配電系統情報を入力データとして取得する入力データ取得部１１と、複数の区分開閉器６の開閉操作手順をラベルとして取得するラベル取得部１２と、入力データとラベルとの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、停電区間７における複数の区分開閉器６の開閉操作手順を判定するための学習モデルを構築する学習モデル構築部１４と、を備える。

【0068】

これにより、より効率的に配電線事故の停電区間７における区分開閉器６の開閉操作手順を判定するための学習モデルを構築できる。よって、配電線事故時における復旧作業を行う作業者はその経験年数や知識量にかかわらず、過去の実績を考慮した開閉操作手順を効率的に得ることができる。

【0069】

本実施形態に係る機械学習装置１において、入力データ取得部１１は、配電線事故の事故原因を入力データとして更に取得する。

【0070】

これにより、配電線事故の事故原因を考慮して区分開閉器６の開閉操作手順を判定できるので、より早期に配電系統９を停電状態から復旧できるような開閉操作手順を判定する学習モデルを構築できる。

【0071】

また本実施形態に係る開閉操作手順判定装置２は、機械学習装置１で構築した学習モデルを用いた開閉操作手順判定装置２であって、少なくとも配電系統情報を含む判定用データを取得する判定用データ取得部２１と、判定用データと学習モデルとに基づいて、新たな配電線事故の停電区間７における複数の区分開閉器６の開閉操作手順を判定する開閉操作手順判定部２４と、を備える。

【0072】

これにより、本実施形態の学習モデルに新たな配電線事故の停電区間７における配電系統情報を入力することで区分開閉器６の開閉操作手順を判定するので、より効率的に配電線事故時における復旧作業を進めることができる。

【0073】

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に制限されるものではなく適宜変更が可能である。

【0074】

上記実施形態では、機械学習装置１は配電線事故の停電区間７における配電系統情報と配電線事故の事故原因を入力データとして取得して教師あり学習を行っていたが、配電線事故の事故原因を取得せずに、配電系統情報のみを入力データとして教師あり学習を行う構成であってもよい。

【0075】

上記実施形態では、開閉操作手順判定装置２は配電線事故の停電区間７における配電系統情報と配電線事故の事故原因を判定用データとして取得していたが、配電線事故の事故原因を取得せずに、配電系統情報と学習モデルとに基づいて、停電区間７における区分開閉器６の開閉操作手順を判定してもよい。

【符号の説明】

【0076】

１ 機械学習装置
２ 開閉操作手順判定装置
３ 配電線
６ 区分開閉器
７ 停電区間
１１ 入力データ取得部
１２ ラベル取得部
１４ 学習モデル構築部
２１ 判定用データ取得部
２４ 開閉操作手順判定部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】