JP2019168451A - 異常要因判定装置、劣化判定装置、コンピュータプログラム、劣化判定方法及び異常要因判定方法 - Google Patents
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Abstract
Description
。
子が正常であるのか劣化しているのかを学習することができる。
以下、本実施の形態に係る劣化判定装置を図面に基づいて説明する。図1は本実施の形態の遠隔監視システム100の概要を示す図である。図1に示すように、公衆通信網(例えば、インターネットなど)N1及び移動通信規格による無線通信を実現するキャリアネットワークN2などを含むネットワークNには、火力発電システムF、メガソーラー発電システムS、風力発電システムW、無停電電源装置(UPS:Uninterruptible Power Supply)U及び鉄道用の安定化電源システム等に配設される整流器(直流電源装置、又は交流電源装置)Dなどが接続されている。また、ネットワークNには、後述の通信デバイス1、通信デバイス1から情報を収集し、劣化判定装置としてのサーバ装置2、及び収集された情報を取得するクライアント装置3などが接続されている。
上述の第1実施形態では、蓄電素子が本当に劣化していると判定されることと、蓄電素子は正常であるにも関わらず環境差によって誤って劣化しているように判定されることを峻別して、蓄電素子の想定よりも早期の劣化の有無を判定する構成であったが、同様の観点から蓄電システムの異常要因を判定することもできる。以下、第2実施形態について説明する。
20 制御部
21 通信部
22 記憶部
23 処理部
231 第1算出部
232 第2算出部
233 異常要因判定部
234 運用支援情報提供部
24 予測データ生成部
25 学習データ生成部
26、233a 学習モデル
27 学習処理部
28 入力データ生成部
Claims (22)
- 複数の蓄電素子を含む蓄電システムに関する異常要因の有無を判定する異常要因判定装置であって、
前記複数の蓄電素子の電気値及び温度値を含む実測値を取得する実測値取得部と、
前記複数の蓄電素子の電気値及び温度値を含む予測値を取得する予測値取得部と、
前記実測値取得部で取得した実測値及び前記予測値取得部で取得した予測値に基づいて蓄電システムに関する異常要因の有無を判定する判定部と
を備える異常要因判定装置。 - 前記判定部での判定結果に基づいて蓄電システムの運用支援情報を提供する提供部を備える請求項1に記載の異常要因判定装置。
- 前記実測値取得部で取得した実測値に基づいて所要の蓄電素子間の実測電圧差及び実測温度差を算出する第1算出部と、
前記実測値取得部で取得した実測値及び前記予測値取得部で取得した予測値に基づいて前記所要の蓄電素子のうちの一の蓄電素子の電圧及び温度についての実測値と予測値との差を算出する第2算出部と
を備え、
前記判定部は、
前記実測値取得部で取得した実測電流値、前記第1算出部で算出した実測電圧差及び実測温度差、並びに前記第2算出部で算出した実測値と予測値との差に基づいて異常要因の有無を判定する請求項1又は請求項2に記載の異常要因判定装置。 - 前記判定部は、
前記異常要因として前記蓄電素子の異常であるか又は前記蓄電素子の環境の異常であるかを判定する請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の異常要因判定装置。 - 複数の蓄電素子の実測電流値、所要の蓄電素子間の実測電圧差及び実測温度差、並びに前記所要の蓄電素子のうちの一の蓄電素子の電圧及び温度についての実測値と予測値との差を入力データとし、異常要因を出力データとする学習データに基づいて学習された学習器を備え、
前記判定部は、
前記実測値取得部で取得した実測電流値、前記第1算出部で算出した実測電圧差及び実測温度差、並びに前記第2算出部で算出した実測値と予測値との差を前記学習器に入力して、異常要因の有無を判定する請求項3に記載の異常要因判定装置。 - 蓄電素子の劣化を判定する劣化判定装置であって、
蓄電素子の実測電気値及び実測温度値を含む実測時系列データを取得する実測データ取得部と、
前記蓄電素子の予測電気値及び予測温度値を含む予測時系列データを取得する予測データ取得部と、
前記実測時系列データ及び予測時系列データを入力データとし、前記蓄電素子の劣化の判定を出力データとする学習データに基づいて学習モデルを学習させる学習処理部と
を備える劣化判定装置。 - 前記学習処理部は、
前記実測電気値と予測電気値との差又は比、及び前記実測温度値と予測温度値との差又は比それぞれの時系列データを入力データとする学習データに基づいて前記学習モデルを学習させる請求項6に記載の劣化判定装置。 - 前記実測データ取得部は、
前記蓄電素子の実測電圧値を含む実測時系列データを取得し、
前記予測データ取得部は、
前記蓄電素子の予測電圧値を含む予測時系列データを取得し、
前記学習処理部は、
前記実測電圧値を含む実測時系列データ及び前記予測電圧値を含む予測時系列データを入力データとする学習データに基づいて前記学習モデルを学習させる請求項6又は請求項7に記載の劣化判定装置。 - 前記実測データ取得部は、
前記蓄電素子の実測電流値を含む実測時系列データを取得し、
前記予測データ取得部は、
前記蓄電素子の予測電流値を含む予測時系列データを取得し、
前記学習処理部は、
前記実測電流値を含む実測時系列データ及び前記予測電流値を含む予測時系列データを入力データとする学習データに基づいて前記学習モデルを学習させる請求項8に記載の劣化判定装置。 - 前記実測データ取得部は、
蓄電モジュールを構成する複数の蓄電セルそれぞれの実測電気値と前記複数の蓄電セルの実測電気値の平均値との差又は比を含む実測時系列データを取得し、
前記学習処理部は、
前記差又は比を含む実測時系列データを入力データとする学習データに基づいて前記学習モデルを学習させる請求項6から請求項9のいずれか一項に記載の劣化判定装置。 - 前記予測データ取得部は、
蓄電モジュールを構成する複数の蓄電セルそれぞれの予測電気値と前記複数の蓄電セルの予測電気値の平均値との差又は比を含む予測時系列データを取得し、
前記学習処理部は、
前記差又は比を含む予測時系列データを入力データとする学習データに基づいて前記学習モデルを学習させる請求項6から請求項10のいずれか一項に記載の劣化判定装置。 - 前記予測データ取得部は、
蓄電モジュールを構成する複数の蓄電セルそれぞれの予測温度値と前記複数の蓄電セルの予測温度値の平均値との差又は比を含む予測時系列データを取得し、
前記学習処理部は、
前記差又は比を含む予測時系列データを入力データとする学習データに基づいて前記学習モデルを学習させる請求項6から請求項11のいずれか一項に記載の劣化判定装置。 - 前記実測データ取得部は、
前記蓄電素子の実測圧力値を含む実測時系列データを取得し、
前記予測データ取得部は、
前記蓄電素子の予測圧力値を含む予測時系列データを取得し、
前記学習処理部は、
前記実測圧力値と予測圧力値との差又は比を含む時系列データを入力データとする学習データに基づいて前記学習モデルを学習させる請求項6から請求項12のいずれか一項に記載の劣化判定装置。 - 前記学習処理部は、
前記蓄電素子に係る環境異常の有無を出力データとする学習データに基づいて前記学習モデルを学習させる請求項6から請求項13のいずれか一項に記載の劣化判定装置。 - 前記学習処理部が学習させた学習済の学習モデルを用いて前記蓄電素子の劣化を判定する請求項6から請求項14のいずれか一項に記載の劣化判定装置。
- 蓄電素子の劣化を判定する劣化判定装置であって、
蓄電素子の実測電気値及び実測温度値を含む実測時系列データを取得する実測データ取得部と、
前記蓄電素子の予測電気値及び予測温度値を含む予測時系列データを取得する予測データ取得部と、
前記実測時系列データ及び予測時系列データを入力データとし、前記蓄電素子の劣化の判定を出力する学習済みの学習モデルと
を備える劣化判定装置。 - コンピュータに、複数の蓄電素子を含む蓄電システムに関する異常要因の有無を判定させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、
前記複数の蓄電素子の電気値及び温度値を含む実測値を取得する処理と、
前記複数の蓄電素子の電気値及び温度値を含む予測値を取得する処理と、
取得した実測値及び予測値に基づいて蓄電システムに関する異常要因の有無を判定する処理と
を実行させるコンピュータプログラム。 - コンピュータ、蓄電素子の劣化を判定させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、
蓄電素子の実測電気値及び実測温度値を含む実測時系列データを取得する処理と、
前記蓄電素子の予測電気値及び予測温度値を含む予測時系列データを取得する処理と、
前記実測時系列データ及び予測時系列データを入力データとし、前記蓄電素子の劣化の判定を出力データとする学習データに基づいて学習モデルを学習させる処理と
を実行させるコンピュータプログラム。 - コンピュータ、蓄電素子の劣化を判定させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、
蓄電素子の実測電気値及び実測温度値を含む実測時系列データを取得する処理と、
前記蓄電素子の予測電気値及び予測温度値を含む予測時系列データを取得する処理と、
前記実測時系列データ及び予測時系列データを学習済の学習モデルに入力して前記蓄電素子の劣化を判定する処理と
を実行させるコンピュータプログラム。 - 複数の蓄電素子を含む蓄電システムに関する異常要因の有無を判定する異常要因判定方法であって、
前記複数の蓄電素子の電気値及び温度値を含む実測値を取得し、
前記複数の蓄電素子の電気値及び温度値を含む予測値を取得し、
取得された実測値及び予測値に基づいて蓄電システムに関する異常要因の有無を判定する異常要因判定方法。 - 蓄電素子の劣化を判定する劣化判定方法であって、
蓄電素子の実測電気値及び実測温度値を含む実測時系列データを取得し、
前記蓄電素子の予測電気値及び予測温度値を含む予測時系列データを取得し、
前記実測時系列データ及び予測時系列データを入力データとし、前記蓄電素子の劣化の判定を出力データとする学習データに基づいて学習モデルを学習させる劣化判定方法。 - 蓄電素子の劣化を判定する劣化判定方法であって、
蓄電素子の実測電気値及び実測温度値を含む実測時系列データを取得し、
前記蓄電素子の予測電気値及び予測温度値を含む予測時系列データを取得し、
前記実測時系列データ及び予測時系列データを学習済の学習モデルに入力して前記蓄電素子の劣化を判定する劣化判定装置。
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