発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

請求項１および請求項５に記載の発明によれば、電力施設で発生した異常事象を含む異常情報に基づいて、発生した異常事象に関係する展開接続図が自動的に抽出され、異常事象の原因となり得る故障設備が自動的に抽出される。このため、抽出された故障設備を点検などするだけで、適正かつ迅速に異常事象の原因である故障設備を特定することが可能となる。このようにして、発生した異常事象の原因である故障設備の特定を支援することが可能となる。

請求項２および請求項６に記載の発明によれば、過去に発生した異常事象とその原因であった故障設備に基づいて、異常事象の原因として優先度・可能性が高い故障設備が抽出される。このため、優先度が高い故障設備を点検などするだけで、より適正かつ迅速に異常事象の原因である故障設備を特定することが可能となる。このようにして、発生した異常事象の原因である故障設備の特定をより適正に支援することが可能となる。

請求項３および請求項７に記載の発明によれば、異常情報として異常事象が発生した系統情報が含まれるため、異常事象だけでは展開接続図や故障設備を抽出できない場合であっても、展開接続図さらには故障設備を適正に抽出することが可能となる。

請求項４および請求項８に記載の発明によれば、機械学習された抽出用学習モデルを用いて、電力施設で発生した異常事象の原因となり得る故障設備が出力されるため、より適正に故障設備を抽出・推定することが可能となる。この結果、発生した異常事象の原因である故障設備の特定をより適正に支援することが可能となる。