JP2022526894A - 動的に変化する島のイベント割当のためのシステムおよび方法 - Google Patents
動的に変化する島のイベント割当のためのシステムおよび方法 Download PDFInfo
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Abstract
Description
本願は、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる、2019年3月22日に出願された、米国仮特許出願第62/822,300号の優先権を主張する。
ネットワークは、相互接続されたデバイスまたはコンポーネントの一般的なシステムである。ネットワーク化システムの動作および制御は、ネットワーク機能が、同期的に、順次、またはより複雑なパターンにおいてあるタスクの実施を要求し得るため、理想的な状況下であっても非常に複雑であり得る。複雑なネットワーク化システムの実施例は、配電ネットワークである。電気グリッドの制御および保守は、絶えず変化する供給および需要レベルを前提として、特に複雑な問題である。再生可能エネルギー源および大規模バッテリシステムの現在の急増は、それらが、ネットワークに対するさらなる回復力をもたらし得るが、それらがまた、その電力出力において断続性を有する傾向があるため、配電ネットワークの制御に関する一意の機会および課題を課す。電力線の障害等の計画外のイベントが、起こると、電気ネットワーク制御システムは、適切に応答し、グリッドの他の部分への障害の伝搬を最小限にすることが課題となる。
本明細書に言及される全ての刊行物、特許、および特許出願は、各個々の刊行物、特許、または特許出願が具体的かつ個々に参照することによって組み込まれることが示される場合と同程度に、参照することによって本明細書に組み込まれる。参照することによって組み込まれる刊行物および特許または特許出願が、本明細書に含有される開示と矛盾する範囲で、本明細書は、任意のそのような矛盾する資料に優先および/または先行することを意図している。
Claims (33)
- コンピュータ実装イベント割当方法であって、
1つ以上の島の分割および/または併合によって、動的に変化することが可能である複数の島を備えるネットワークをマッピングすることであって、前記複数の島は、複数の個々のコンポーネントを備える、ことと、
離散モデルを使用して、個々のコンポーネントレベルにおいて、および島レベルにおいて、1つ以上の局所イベントを予測および/または検出および局所化することと
を含む、方法。 - 前記複数の個々のコンポーネントは、複数のノードおよびブランチを備える、請求項1に記載の方法。
- 前記離散モデルは、島レベルにおける代わりに、前記個々のコンポーネントレベルにおいて前記1つ以上の局所イベントを検出するように構成される、請求項1に記載の方法。
- 前記離散モデルは、前記個々のコンポーネントレベルにおいて前記1つ以上の局所イベントを局所化または分離するように構成される、請求項1に記載の方法。
- 前記離散モデルは、前記島のうちの1つ以上のものが、動的に変化している際、前記個々のコンポーネントレベルにおいて前記1つ以上の局所イベントを検出するように構成される、請求項1に記載の方法。
- 前記島の動的変化は、前記1つ以上の島の分割、併合、および/または再併合の複数の事例を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記島の動的変化は、前記複数のノードおよびブランチのうちの2つ以上のものを継合および/または分割することを含む、請求項2に記載の方法。
- 前記島の動的変化は、前記個々のコンポーネントのサブセットの分割および/または併合を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記個々のコンポーネントのサブセットは、同一のサイズである、請求項8に記載の方法。
- 前記個々のコンポーネントのサブセットは、可変サイズである、請求項8に記載の方法。
- 前記離散モデルは、機械学習潜在変数モデルである、請求項1に記載の方法。
- 前記機械学習潜在変数モデルは、前記個々のコンポーネントのレベルにおいて実装される、請求項11に記載の方法。
- 前記機械学習潜在変数モデルは、前記個々のコンポーネントのそれぞれにおける前記1つ以上の局所イベントに対応する複数の潜在変数を備える、請求項11に記載の方法。
- 前記個々のコンポーネントレベルにおいて起こる前記1つ以上の局所イベントは、島レベルにおいて起こる1つ以上の島イベントと関連付けられる、請求項13に記載の方法。
- 前記機械学習潜在変数モデルは、対応する選択された島上で起こる選択された島イベントの観察を受信し、前記複数の潜在変数のうちの1つが、前記選択された島イベントを起こさせたという仮定に基づいて、前記観察を処理するように構成される、請求項14に記載の方法。
- 前記選択された島イベントは、前記対応する選択された島にあるかまたはそれと関連付けられる前記個々のコンポーネントのうちの1つによって引き起こされる、請求項15に記載の方法。
- 前記機械学習潜在変数モデルは、各個々のコンポーネントが前記1つ以上の局所イベントのそれぞれを引き起こす事前確率を備える、請求項15に記載の方法。
- 前記機械学習潜在変数モデルは、前記事前確率に基づいて、厳密な事後推論を実施し、前記1つ以上の局所イベントを前記個々のコンポーネントに割り当てるように構成される、請求項17に記載の方法。
- 前記個々のコンポーネントへの前記1つ以上の局所イベントの割当は、各局所イベントが対応するコンポーネントのそれぞれにおいて起こる確率推定値を決定することを含む、請求項18に記載の方法。
- 前記機械学習潜在変数モデルは、前記確率推定値を使用し、収束まで先行または事前確率を反復的に更新するように構成される、請求項19に記載の方法。
- 前記事前確率は、以前のイベントデータに基づく、最初に既知の、実際の、または推定された確率を備える、請求項17に記載の方法。
- 前記先行または事前確率は、期待値最大化(EM)アルゴリズムを使用して、反復的に更新される、請求項20に記載の方法。
- 前記1つ以上の検出された局所イベントに基づいて、前記個々のコンポーネントレベルにおいて予測保守を実施することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ネットワークは、配電ネットワークを備える、請求項2に記載の方法。
- 前記配電ネットワークは、複数の配電フィーダを備える、請求項24に記載の方法。
- 前記複数のノードおよびブランチは、前記複数の配電フィーダおよび各フィーダ内の接続されたノードおよびブランチと関連付けられる、請求項25に記載の方法。
- 前記1つ以上のイベントは、前記配電ネットワーク内の1つ以上のブレーカスイッチの開または閉を備え、前記1つ以上のブレーカスイッチは、前記ノードおよび/またはブランチのうちの1つ以上のものと関連付けられる、請求項24に記載の方法。
- 前記ネットワーク内の前記複数の個々のコンポーネントは、1次元構成、2次元構成、および不規則な構成から成る群から選択される幾何学的構成において配列される、請求項1に記載の方法。
- 前記ネットワーク内の前記複数の個々のコンポーネントは、2次元構成において配列され、前記2次元構成は、長方形構成、半径方向構成、またはスポークおよびハブ構成である、請求項1に記載の方法。
- 前記1つ以上の局所イベントは、前記複数の個々のコンポーネントのうちの1つ以上のものと関連付けられる非技術的損失を備える、請求項24に記載の方法。
- 前記ネットワークをマッピングすることは、前記ネットワークの個々のコンポーネントにおける予期せぬ電圧レベルを識別することを含む、請求項24に記載の方法。
- イベント割当のためのシステムであって、
複数の島を備えるネットワークと通信するサーバと、
命令を記憶するメモリであって、前記命令は、前記サーバによって実行されると、前記サーバに、
前記ネットワークをマッピングすることであって、前記複数の島は、1つ以上の島の分割および/または併合によって、動的に変化することが可能であり、前記複数の島は、複数の個々のコンポーネントを備える、ことと、
離散モデルを使用して、個々のコンポーネントレベルにおいて、および島レベルにおいて1つ以上の局所イベントを予測および/または検出および局所化することと
を含む動作を実施させる、メモリと
を備える、システム。 - 非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記非一過性コンピュータ可読媒体は、命令を記憶しており、前記命令は、1つ以上のプロセッサによって実行されると、前記1つ以上のプロセッサに、イベント割当方法を実施させ、前記方法は、
1つ以上の島の分割および/または併合によって、動的に変化することが可能である複数の島を備えるネットワークをマッピングすることであって、前記複数の島は、複数の個々のコンポーネントを備える、ことと、
離散モデルを使用して、個々のコンポーネントレベルにおいて、および島レベルにおいて1つ以上の局所イベントを予測および/または検出および局所化することと
を含む、非一過性コンピュータ可読媒体。
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