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公開番号2024122164
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-09
出願番号2023029549
出願日2023-02-28
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
出願人中国電力株式会社
代理人弁理士法人一色国際特許事務所
主分類G06Q 50/06 20240101AFI20240902BHJP(計算;計数)
要約【課題】配電線事故に起因して発生した停電を早期に復旧させる。
【解決手段】プロセッサ及び記憶装置を有する情報処理装置であって、過去における、第1気象情報を示す特徴量と、第1配電線事故の発生原因、前記第1配電線事故により停電が発生した地域、前記停電を復旧させるために行われた防災体制を含む配電線事故情報を示すラベルと、を対応付けた学習データに基づいて学習を行う学習モデルを記憶し、現在を含む第2気象情報を前記学習モデルに入力することにより、第2配電線事故が発生した場合における前記第2配電線事故の発生原因、前記第2配電線事故により停電が発生する可能性がある地域、前記停電を復旧させるために必要とされる防災体制を予測する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
プロセッサ及び記憶装置を有し、
過去における、第１気象情報を示す特徴量と、第１配電線事故の発生原因、前記第１配電線事故により停電が発生した地域、前記停電を復旧させるために行われた防災体制を含む配電線事故情報を示すラベルと、を対応付けた学習データに基づいて学習を行う学習モデルを記憶し、
現在を含む第２気象情報を前記学習モデルに入力することにより、第２配電線事故が発生した場合における前記第２配電線事故の発生原因、前記第２配電線事故により停電が発生する可能性がある地域、前記停電を復旧させるために必要とされる防災体制を予測する
情報処理装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記第１気象情報は、過去において一定時間ごとに得られる複数の気象情報を含み、
前記第２気象情報は、過去の所定の時点から現在まで前記一定時間ごとに得られる複数の気象情報を含む
情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記第１気象情報及び前記第２気象情報は、前記学習モデルを用いて予測を行う地域の気圧、気温、湿度、風向、降雨量を示す情報を含む
情報処理装置。
【請求項４】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記第１気象情報及び前記第２気象情報は、前記学習モデルを用いて予測を行う地域の気圧、気温、湿度、風向、降雪量を示す情報を含む
情報処理装置。
【請求項５】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記第２配電線事故により停電が発生する可能性がある地域を、表示装置に表示された地図上で周辺の他の地域と区別されるように表示する
情報処理装置。
【請求項６】
プロセッサ及び記憶装置を有する情報処理装置が、
過去における、第１気象情報を示す特徴量と、第１配電線事故の発生原因、前記第１配電線事故により停電が発生した地域、前記停電を復旧させるために行われた防災体制を含む配電線事故情報を示すラベルと、を対応付けた学習データに基づいて学習を行う学習モデルを記憶し、
現在を含む第２気象情報を前記学習モデルに入力することにより、第２配電線事故が発生した場合における前記第２配電線事故の発生原因、前記第２配電線事故により停電が発生する可能性がある地域、前記停電を復旧させるために必要とされる防災体制を予測する
情報処理方法。
【請求項７】
請求項６に記載の情報処理方法であって、
前記第１気象情報は、過去において一定時間ごとに得られる複数の気象情報を含み、
前記第２気象情報は、過去の所定の時点から現在まで前記一定時間ごとに得られる複数の気象情報を含む
情報処理方法。
【請求項８】
請求項７に記載の情報処理方法であって、
前記第１気象情報及び前記第２気象情報は、前記学習モデルを用いて予測を行う地域の気圧、気温、湿度、風向、降雨量を示す情報を含む
情報処理方法。
【請求項９】
請求項７に記載の情報処理方法であって、
前記第１気象情報及び前記第２気象情報は、前記学習モデルを用いて予測を行う地域の気圧、気温、湿度、風向、降雪量を示す情報を含む
情報処理方法。
【請求項１０】
請求項６に記載の情報処理方法であって、
前記第２配電線事故により停電が発生する可能性がある地域を、表示装置に表示された地図上で周辺の他の地域と区別されるように表示する
情報処理方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
例えば、豪雨、豪雪、強風等の荒天（人間の生活等を脅かす天候）になると、電柱、建物、樹木等の倒壊や土砂崩れ等の影響を受けて、電柱に架設されている配電線が電力を送電できなくなる配電線事故（例えば配電線の断線事故）が発生する場合がある。特に、海岸部付近の地域では、強風の影響を受けて、海水に含まれる塩分が電柱、配電線、電柱及び配電線の接続部等に付着して錆、腐食等を引き起こす塩害が発生し、これに伴い、上記の配電線事故が発生する場合がある。配電線事故が発生すると、この配電線を通って電力が供給されるように構築されている地域一帯は、電力が供給されなくなって停電することとなる。この地域一帯を管轄する電力会社の作業員は、停電が発生する前に、気象庁等から提供される気象情報を参考にして、配電線事故の発生の有無を予測し、配電線事故が発生する可能性がある場合、停電の復旧に備えた防災体制を敷いて待機している。しかし、配電線事故の発生の有無を予測し、作業員が上記の防災体制を敷いて待機していたとしても、配電線事故が発生した場合における配電線事故の発生原因を予測することは困難であるため、実際に配電線事故が発生した地域における停電の復旧までに多くの時間を要してしまう虞がある。
【０００３】
そして、例えば、リアルタイムで報告される配電線路の故障に係る事故データを利用して予測モデルを動的に更新し、配電線路の故障をオンラインで予測することで、配電線事故に伴う停電の復旧に活用する技術が知られている（特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－１１５０６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１に開示される技術では、配電線路の故障等の配電線事故を予測するが、予測された配電線事故の発生原因までも予測することはできない。従って、この技術を活用したとしても、電力会社の作業員は適切な防災体制を敷くことができず、実際に配電線事故が発生した地域における停電の復旧までに多くの時間を要してしまう問題は解消されない。
【０００６】
本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、配電線事故に起因して発生した停電を早期に復旧させることを１つの目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するための本発明のうちの１つは、プロセッサ及び記憶装置を有する情報処理装置であって、過去における、第１気象情報を示す特徴量と、第１配電線事故の発生原因、前記第１配電線事故により停電が発生した地域、前記停電を復旧させるために行われた防災体制を含む配電線事故情報を示すラベルと、を対応付けた学習データに基づいて学習を行う学習モデルを記憶し、現在を含む第２気象情報を前記学習モデルに入力することにより、第２配電線事故が発生した場合における前記第２配電線事故の発生原因、前記第２配電線事故により停電が発生する可能性がある地域、前記停電を復旧させるために必要とされる防災体制を予測する。
【０００８】
本発明の情報処理装置によれば、学習モデルを用いて、第２配電線事故に起因して発生した停電を早期に復旧させることが可能となる。
【０００９】
また、上記目的を達成するための本発明のうちの他の１つは、情報処理装置であって、前記第１気象情報は、過去において一定時間ごとに得られる複数の気象情報を含み、前記第２気象情報は、過去の所定の時点から現在まで前記一定時間ごとに得られる複数の気象情報を含む。
【００１０】
本発明の情報処理装置によれば、学習モデルは気象情報の時系列の推移を示す情報を用いて学習及び予測を行うことから、学習モデルの予測精度は向上し、第２配電線事故に起因して発生した停電を早期に復旧させることが可能となる。
（【００１１】以降は省略されています）

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