グリッドシグネチャイベントライブラリ：電力グリッド解析を深化させる波形データベース

グリッドシグネチャイベントライブラリは、グリッド運用から得られた波形データセットへのアクセスを提供することで、電力会社と研究者のグリッド挙動理解を活性化します。（画像：Adam Malin/ORNL、米国エネルギー省）

プロジェクトの始まり

アーロン・ウィルソン： 私はグリッドイベントシグネチャライブラリの発案者ではありません。2019年に研究所に参加したときは比較的新しいプロジェクトでしたが、本格的に動き出したのは2021年頃です。私が引き継いだのは2022年春のことでした。

DOE（エネルギー省）から資金を受け、電力グリッドからのイベントシグネチャのライブラリを作成しました。これは、これらの波形がシステム上でどのように振る舞うかを見るための定番リソースとなるもので、運用者やエンジニアが自分のシステムで何を見るべきかを知る手助けとなります。ここ数年で様々なパートナーからより多くのデータを得てプロモーションを続けてきた結果、本格的な普及が始まりました。

波形の分類とラベリングの標準化

ウィルソン： 数年前の課題の一つは、プロバイダから得られる様々なデータタイプに統一的なラベリング体系を割り当てることでした。誰もがそれぞれのやり方で発生した事象にラベルを付けていました。通常、オペレータやエンジニアがイベントを記録したときにメモしたテキスト説明の形で提供されます。そこで、当時持っていたすべてのデータをくまなく調べ、そのデータセットと電力システムに関する一般的なドメイン知識の両方を包含する階層的システムを構築することにしました。そして、データセット全体でかなり統一されたタクソノミ（分類体系）を考案しました。これにより、新しいデータを受け取ったとき、そのタクソノミに十分な幅があるため、適切なスロットに割り当てることができます。

タクソノミの構造

ウィルソン： 3層構造で、グループ、クラス、サブクラスと呼びます。グループは非常に高レベルのカテゴリで、電力システムでどの相が影響を受けているかなど（通常3相あります）。「条件」というグループがあり、そこでは自然災害や気象関連イベントなどが見つかります。その下のクラスとサブクラスで、それらの異なるイベントに割り当てるより具体的なカテゴリに掘り下げていきます。

カテゴリの具体例

ウィルソン： 例えば、「条件」をグループとし、「気象」をクラス、「雷雨」をサブクラスとする場合があります。あるいは、「イベント」というグループがあり、その下に「電力品質」というクラス、さらにその下に「電流サージ」や「過渡現象」がある場合もあります。

電流サージや過渡現象とイベントの関係

ウィルソン： 過渡現象は、私たちの定義ではイベントの一種です。イベントとは、予期しない異常な挙動、つまり異常が発生したことを指します。

グリッド上の電圧と電流の振る舞いを考えてみてください。交流システムなので正弦波的に振る舞い、システムはそれらの電磁現象ができるだけクリーンに伝播するように設計されています。つまり、ノイズや異常なイベントがない状態です。異常の例としては、ブレーカーがトリップしたり、線路の一部が切断されたりするような事象が挙げられます。これらがここで言う「イベント」です。過渡現象は、例えばコンデンサバンクがオン/オフし、短時間の電流サージがシステムに流入するようなものです。システムがその電流レベルを処理するように設計されていない場合、機器に損傷を与える可能性があります。

ユーザーがこの情報でできること

ウィルソン： ユーザーはサイトでアカウントを作成し、ダッシュボードにアクセスできます。そこから様々なクエリ基準を使ってライブラリ内のイベントを検索できます。ダッシュボード内では、日時、提供されたテキスト説明、報告されたサンプリングレート、記録に使用されたセンサの種類など、データに関連する情報を見ることができます。ダウンロードボタンもあります。また、レコード内の各イベントの隣にある機能で、ダウンロード前にウェブサイト上でその波形プロットを確認できます。

電力会社としての活用方法

ウィルソン： まさにそれが一つの使い方です。私たち3つの研究所のグループで話し合っていることの一つは、ライブラリに統合するツールを開発し、いわゆる「逆画像検索」のようなことを可能にすることです。電力会社側からデータを受け取ったが原因が不明で、データベース内でできるだけ近いものを見つけたいという場合です。それが何が起こった可能性があるかの手がかりになるかもしれません。これは進行中のプロジェクトです。

もう一つの用途は一般的な教育です。これらのイベントがどのように見えるかを学び、それらの仕組みを知らないエンジニアの目を訓練するためです。イベントのタイプ名、例えば「アーク」で検索し、自分の波形とデータベース内のアークデータを比較できます。「これらは似ているか？ おお、かなり関連していそう、これが原因かも」あるいは除外する手助けになるかもしれません。

グリッドオペレータがイベントタイプを特定した後の活用

ウィルソン： イベントのタイプによります。例えば、私たちが「初期故障」と呼ぶもの、将来的にアークにつながるパターンを見つけた場合、データベース内のものと照合し、実際に絶縁体が破壊されたり機器が損傷したりする前に阻止できます。それは非常に価値があります。アークは検出が難しい異常だからです。

位置特定の必要性

ウィルソン： もちろんです。しかしこれはあくまでデータベースであり、何かがどこで起こるかを教えるシステムではありません。なぜなら、すべての回路が異なるからです。

センサとイベントの距離による波形の違い

ウィルソン： まったくその通りです。このようなデータベースを構築する際には多くの要因が関わります。システムを完全に監視したいなら、Xフィートごとにセンサを設置する必要があります。それは経済的に現実的ではありません。したがって、このようなツールを使う際には、十分な知識に基づいた判断が必要です。

アークの例では、導体に沿って伝わるアークイベントの周波数の物理学に基づけば、測定値はその特定のイベントが発生している場所の非常に近くである可能性が高いです。したがって、近くで起きていると合理的に言えます。ただし、何フィート、何マイルかという数値を出すことはできません。その情報はライブラリに必ずしも含まれていません。それは実はかなり大きな研究課題です。

今後の展望

ウィルソン： これは数年前から取り組んできたものです。このデータベースを学術・研究の世界で活用してもらうために構築するという強い意識があります。電力グリッド向けのAI開発が今盛んに行われています。DOEはグリッドでのAIとデータベースのアプリケーションについて様々な公募を出しています。このライブラリもそれらの取り組みを支援することを目的としています。

データベースの量と質の向上

ウィルソン： はい、両方です。それらは継続的な取り組みです。あらゆる場所からデータを常に求めています。

さらなるデータ提供を期待する相手

ウィルソン： やはり電力会社からのデータが欲しいです。彼らは通常、現実世界をより代表するデータを持っています。シミュレーションデータをいくらでも作って入れることはできますが、結局のところ、現実世界で見られるすべてのコーナーケースをカバーしているわけではありません。現在ライブラリにあるすべては、現場でデータを記録した実センサからのものであり、プログラムからシミュレートされたものではありません。シミュレーションデータに価値がないと言っているわけではありませんが、国内外のすべての回路の物理学を完全に知らない限り、シミュレーションで全ての異常挙動を捉えることはできません。