拓海先生、最近部下から”送電網の可視化にAIを入れるべきだ”と言われまして。変電所の構成識別って、具体的に何がそんなに変わるんでしょうか？投資対効果が心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！要点だけ先に言うと、AIを使った変電所構成識別は「障害発生時の判別を早く、かつ正確にする」ことで、復旧時間を短縮し運用コストを下げるんです。大丈夫、一緒に見ていけるんですよ。
それは期待できますね。しかし現場には古い設備も多い。具体的にどのデータを見て、どう判断するのですか？私、PMUという言葉を聞いたことはありますが。
いい質問ですよ。まずは用語から整理します。Phasor Measurement Unit (PMU)（位相同期測定装置）は、電力系で電圧や電流の位相と大きさを高速に測る装置です。例えると現場の“高精度な温度計”のようなもので、これがあると系の変化を時刻付きで把握できますよ。
なるほど。それでAIはどう関わるのですか？これって要するに、たとえばブレーカーの開閉パターンを学習して、どの線が切れたか自動で教えてくれるということ？
おっしゃる通りです。要点を三つにまとめると、1) PMUデータで実時間の系の状態を捉える、2) 伝統的な知識ベースの論理判断(knowledge based Logical Decision Making (LDM)（知識ベース論理判断）)とNeural Network (NN)（ニューラルネットワーク）を使い分ける、3) 結果としてすべての想定される開閉組合せ（Functional Arrangements, FA）を自動識別できる、という流れです。
それなら現場への負担は少なそうですね。しかしAIはよく誤判断すると聞きます。実際の精度や検証はどうやってやっているのですか？
安心してください。検証は実時間デジタルシミュレータ上で行います。実際の変電所配置を模擬したモデル（Main and Transfer Bus Arrangement, MTBA; Ring Bus Arrangement, RBA; Single Bus Arrangement, SBA）を用い、PMUで得たデータをAIに入力して全ての可能な開閉組合せ（FA）を判別できるか試験しています。結果は高い同定率を示していますよ。
導入の段階で気をつけるポイントはありますか。古い機器や通信の遅延など現場の事情があるのですが。
ここも重要な点ですね。ポイントは三つ、1) PMU配置やデータ品質の確認、2) LDMとNNのハイブリッドでロバスト性を確保すること、3) まずは限定されたサブセットで運用試験を行い、運用者の信頼を得ることです。大丈夫、一緒に段階的に進めば必ず導入できますよ。
よく分かりました。これって要するに、我々の現場で言えば「非常時の原因特定を早めて停電時間を減らし、復旧コストを削る仕組み」をAIで構築するということですね？
その通りです！さらに、将来的には風力や太陽光のような変動の大きい再生可能エネルギーが増える中で、リアルタイムの位相情報をAIで解釈する能力はますます価値を増します。一緒に小さく始めて、大きく改善していけるんです。
分かりました。まずは現場のPMU配備状況と小さな試験ケースで検証するところから始めます。ありがとうございます、拓海先生。
素晴らしい判断です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。運用効果やROIの見積もりも私がサポートしますから、安心してくださいね。
