WO2022264605A1 - リスク管理システムおよび方法 - Google Patents

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WO2022264605A1
WO2022264605A1 PCT/JP2022/013891 JP2022013891W WO2022264605A1 WO 2022264605 A1 WO2022264605 A1 WO 2022264605A1 JP 2022013891 W JP2022013891 W JP 2022013891W WO 2022264605 A1 WO2022264605 A1 WO 2022264605A1
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WO
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risk
information
measure
prediction
management system
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PCT/JP2022/013891
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浩也 松葉
杜青 松本
俊宏 鯨井
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Hitachi Ltd
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Hitachi Ltd
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance

Definitions

  • This disclosure relates to technology for managing risks such as facilities.
  • Patent Document 1 discloses means for calculating the current risk value using a risk model and generating an optimal countermeasure plan.
  • Patent Document 1 discloses a technique for predicting a risk value using a risk model.
  • the technique described in Patent Literature 1 does not evaluate naturally occurring risks such as equipment deterioration, but rather evaluates risks associated with performing work using a risk model. Therefore, the technique of Patent Literature 1 cannot be said to be a suitable technique for planning what kind of work is to be done in maintenance or operation.
  • One purpose of this disclosure is to provide technology that assists in assessing risks and planning appropriate countermeasures.
  • a risk management system is a risk management system that supports risk management of a managed object including a plurality of components, and includes a relationship between each of a plurality of risk types and countermeasures for the risk types. and a plurality of risk models that define a process for predicting a risk value at each point in time in the future and determining a countermeasure corresponding to each of the plurality of risk types; selecting a risk model corresponding to a risk type for each of the elements from among the plurality of risk models, giving performance information to the selected risk model to predict a future risk value of each of the constituent elements, and a risk prediction unit that extracts a countermeasure corresponding to the risk type based on the countermeasure information according to the model; and risk structure information that defines a threshold for application, and based on the risk value of each of the components predicted by the risk prediction unit 11 and the threshold, the implementation time to apply the countermeasure is determined. and a integrator that determines.
  • a risk management method for supporting risk management of a managed object including a plurality of components by a risk management system, comprising: and a plurality of risk models that define processes for predicting risk values at respective future points in time and determining countermeasures corresponding to each of the plurality of risk types. selecting from among the plurality of risk models a risk model corresponding to the type of risk for each of the components, and providing performance information to the selected risk model to predict future risk values for each of the components. a risk prediction step of extracting a countermeasure corresponding to the risk type based on the countermeasure information according to the risk model; and a countermeasure for the managed object based on the structural relationship between the managed object and the component. Equipped with risk structure information that defines a threshold for applying the countermeasure, and applying the countermeasure based on the risk value of each of the components predicted by the risk prediction unit 11 and the threshold and an integration step of determining when to implement.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an optimization system according to this embodiment
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of overall processing of the optimization system
  • It is a figure which shows an example of risk model template information.
  • It is a figure which shows an example of apparatus information.
  • It is a figure which shows an example of individual prediction information.
  • 8 is a flowchart illustrating an example of processing of a prediction calculation initialization unit; It is a figure which shows an example of risk structure information. It is a figure which shows an example of schedule information.
  • FIG. 7 is a flow chart showing an example of processing of an optimization calculation executing unit; 8 is a flowchart illustrating an example of processing of an integrated calculation execution unit; 8 is a flowchart illustrating an example of processing of a prediction calculation execution unit; It is a figure which shows an example of the information output by an output part. It is a flowchart which shows an example of a process of a maintenance operation plan output part. It is a flow chart which shows an example of processing of an insurance plan output part.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an optimization system 1 according to this embodiment.
  • the optimization system 1 is an example of a risk management system, and supports risk management of a management target that includes multiple components.
  • a substation is assumed to be a managed object, and the substation is assumed to be a transformer as a component.
  • managed objects and components are not limited to these.
  • the managed object may be read as a facility, and the component may be read as a device that constitutes the facility.
  • the optimization system 1 is composed of a computer including a processor 15, an input/output device 16, and a memory 17.
  • the memory 17 stores software programs and data for realizing the functions provided by the optimization system 1.
  • the memory 17 is, for example, ROM (Read-Only Memory), RAM (Random Access Memory), flash memory, or a combination thereof.
  • the input/output device 16 is a device (interface) for connecting the disk 2, the network 3, the display device 4, etc. to the optimization system 1.
  • the disk 2 is composed of, for example, a HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), flash memory, or a combination thereof.
  • the disks 2 may be configured as RAID (Redundant Arrays of Inexpensive Disks).
  • Examples of the network 3 include a power communication network 3, a LAN (Local Area Network), the Internet, a cellular network, and the like.
  • Examples of the display device 4 include a liquid crystal display, an organic EL display, a PC, a smart phone, a tablet terminal, and the like.
  • the processor 15 reads and processes software programs or data from the memory 17, disk 2, network 3, or the like.
  • the processor 15 writes data or information generated by various processes to the memory 17 or the disk 2, transmits the data via the network 3, or displays the data on the display device 4.
  • FIG. The processor 15 executes the software program read from the memory 17 to implement the risk prediction unit 11, integration unit 12, and output unit 13.
  • FIG. 1
  • the risk prediction unit 11 stores countermeasure information indicating the relationship between each of a plurality of risk types and countermeasures for the risk type, and predicts risk values at respective future points in time corresponding to each of the plurality of risk types. and selecting a risk model corresponding to the type of risk for each of the components from among a plurality of risk models, giving the selected risk model performance information to determine the future risk of each of the components Predict the value, and calculate the new risk value when the countermeasure is executed based on the countermeasure information and the cost required for the countermeasure execution.
  • the integration unit 12 has risk structure information that defines a countermeasure for the managed object based on the structural relationship between the managed object and the component and a threshold value that serves as a judgment criterion for whether or not to apply the countermeasure, and performs risk prediction. Based on the risk value and threshold value of each of the components predicted by the unit 11, the implementation timing for applying countermeasures is determined.
  • the optimization system 1 prepares a risk model in advance for each risk type, selects an appropriate risk model for each component, evaluates the risk value, and calculates the risk value and risk structure information of each component. Based on this, a countermeasure plan for the management object is determined, so it is possible to support the appropriate risk assessment and planning of appropriate countermeasures for the management object including the constituent elements.
  • Countermeasure information consists of, for each risk type, preventive measures to prevent the occurrence of the risk in advance and preventive measure information indicating the relationship with the cost required for the preventive measures, the risk type, and management when the risk of the risk type occurs It may also include recovery measure information indicating a relationship between recovery measures to restore the object to its original state and costs required for the recovery measures. This can assist in properly assessing risks and planning appropriate preventive and recovery actions.
  • Risk types include equipment deterioration risk, which indicates the risk of deterioration in the state of the equipment included in the management target, natural disaster risk, which indicates the risk of the impact of natural disasters on the management target, and cyberattack, which indicates the risk of cyberattacks on the management target.
  • equipment deterioration risk which indicates the risk of deterioration in the state of the equipment included in the management target
  • natural disaster risk which indicates the risk of the impact of natural disasters on the management target
  • cyberattack which indicates the risk of cyberattacks on the management target.
  • risk of equipment degradation, natural disasters, or cyberattacks can be accurately evaluated using a risk model suitable for the nature of the risk.
  • the output unit 13 classifies and outputs the countermeasures determined by the integration unit 12 according to the attributes in the countermeasure information. For example, if the attribute can have two values of "maintenance” and "operation", the output unit 13 outputs two tables with the attributes "maintenance” and "operation", each of which contains the content and implementation time of the countermeasure. written down. This allows the user to know when the countermeasures should be applied and what preventative or remedial actions should be taken.
  • the output unit 13 outputs the total risk value of the managed object calculated using the risk model in association with the information indicating whether or not the insurance determined based on the total risk value should be applied. .
  • the user can know the magnitude of the risk in the entire managed object, and can use it as a basis for determining whether insurance should be applied to the managed object.
  • the risk prediction unit 11 may include a prediction calculation initialization unit 110 and a prediction calculation execution unit 111 as processes.
  • the risk prediction unit 11 may include risk model template information 115, device information 116, and individual prediction information 117 as information.
  • the prediction calculation initialization unit 110 initializes the prediction calculation. Details of the processing of the prediction calculation initialization unit 110 will be described later (see FIG. 6).
  • the prediction calculation execution unit 111 executes prediction calculation. Details of the processing of the prediction calculation execution unit 111 will be described later (see FIG. 11).
  • the risk model template information 115 includes information that serves as a template when constructing a risk model. Details of the risk model template information 115 will be described later (see FIG. 3).
  • the device information 116 includes information about devices. Details of the device information 116 will be described later (see FIG. 4).
  • the individual prediction information 117 includes information that predicts the risk of failure of individual devices. Details of the individual prediction information 117 will be described later (see FIG. 5).
  • the integration unit 12 may include an integration calculation execution unit 120 and an optimization calculation execution unit 121 as processes.
  • the integration unit 12 may include risk structure information 125 and schedule information 126 as information.
  • the integrated calculation execution unit 120 executes integrated calculation. Details of the processing of the integrated calculation execution unit 120 will be described later (see FIG. 10).
  • the optimization calculation execution unit 121 executes optimization calculations. Details of the processing of the optimization calculation execution unit 121 will be described later (see FIG. 9).
  • the risk structure information 125 is information indicating the risk structure of devices and devices. Details of the risk structure information 125 will be described later (see FIG. 7).
  • the schedule information 126 is information indicating a schedule regarding risks that change over time and costs incurred to prevent or recover from the risks. Details of the schedule information 126 will be described later (see FIG. 8).
  • the output unit 13 may include a maintenance operation plan output unit 130 and an insurance plan output unit 131 as processes.
  • the output unit 13 may include maintenance plan information 136, operation plan information 137, and insurance plan information 138 as information.
  • the maintenance operation plan output unit 130 plans maintenance and operation, and generates and outputs maintenance plan information 136 and operation plan information 137 . Details of the processing of the maintenance operation plan output unit 130 will be described later (see FIG. 13). Details of the maintenance plan information 136 and the operation plan information 137 will be described later (see FIG. 12).
  • the insurance plan output unit 131 plans insurance coverage and generates and outputs insurance plan information 138 . Details of the insurance plan output unit 131 will be described later (see FIG. 14).
  • FIG. 2 is a flow chart showing an example of overall processing of the optimization system 1. As shown in FIG.
  • the optimization system 1 (processor 15) starts the next process (S101).
  • the optimization system 1 activates the prediction calculation initialization unit 110 (S102). Details of the processing performed by the prediction calculation initialization unit 110 will be described later (see FIG. 6).
  • the optimization system 1 activates the optimization calculation execution unit 121 (S103). Details of the processing performed by the optimization calculation execution unit 121 will be described later (see FIG. 9).
  • the optimization system 1 activates the maintenance operation plan output unit 130 (S104). Details of the processing performed by the maintenance operation plan output unit 130 will be described later (see FIG. 13).
  • the optimization system 1 activates the insurance plan output unit 131 (S105). Details of the processing performed by the insurance plan output unit 131 will be described later (see FIG. 14).
  • the optimization system 1 ends this process (S106).
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the risk model template information 115.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the risk model template information 115.
  • the risk model template information 115 is information used as a template when creating a risk model. Risk model template information 115 is created, for example, by a user.
  • the risk model template information 115 has risk model ID 1151, performance information 1152, current information 1153, prediction function 1154, preventive action information 1155, recovery action information 1156, and prediction processing information 1157 as items.
  • Information including the preventive action information 1155 and the recovery action information 1156 may be referred to as countermeasure information.
  • the individual prediction information 117 is obtained by setting the information of individual devices in the risk model template information 115 .
  • the risk model ID 1151 is information for identifying risk model template information. For example, "Model A" is entered as the value of the risk model ID 1151.
  • the performance information 1152 is a storage area for storing the history of the risk value specific to the device when specific device information is set in the risk model template and used as individual prediction information.
  • performance information may be empty.
  • the current information 1153 is a storage area that holds the current elapsed time t and risk value v when specific equipment information is set in the risk model template and used as individual prediction information.
  • initial values such as 0 may be input for the elapsed time t and the risk value v.
  • the prediction function 1154 is information indicating a function for predicting the risk value v at the future elapsed time t.
  • the preventive measure information 1155 is information indicating the relationship between risk types, preventive measures to prevent occurrence of the risks of the risk types in advance, and costs required for the preventive measures.
  • preventive measures may include maintenance of components (eg, transformers) or maintenance replacement of components. This can assist in properly assessing risks and planning appropriate maintenance inspections and replacements.
  • Preventive measures may also include how components operate to mitigate risk. This mode of operation can be, for example, a reduced load operation in which the maximum allowable load of a component is reduced according to the elapsed time from the start of use, or a change in the power transmission route to allow inspection or repair of the component, for example. It is an operation that puts some equipment in a temporary stop state. As a result, it is possible to support appropriately evaluating risks and planning appropriate load reduction operations.
  • the recovery measure information 1156 is information indicating the relationship between the risk type, the recovery measure for restoring the managed object to its original state when the risk of the risk type occurs, and the cost required for the recovery measure. Note that remedial actions may include repair of components (eg, transformers) and replacement of components. This makes it possible to assist in evaluating the cost of recovering from the failure and planning appropriate repairs and replacements when the risk prediction is wrong and actually leads to failure.
  • components eg, transformers
  • the prediction processing information 1157 is information indicating the method of processing risk prediction by the risk model. For example, the risk is predicted by the following process.
  • the prediction calculation execution unit 111 starts the next process (S571).
  • the prediction calculation execution unit 111 receives the preventive action name P and the recovery action name R from other processes (eg, the process of S1114 in FIG. 11). Then, the prediction calculation execution unit 111 initializes the variable C to 0 (S572).
  • the prediction calculation execution unit 111 uses the performance information 1172 (see FIG. 5) to correct the elapsed time t and the risk value v of the current information 1173 (see FIG. 5) (S573).
  • the prediction calculation execution unit 111 corrects the elapsed time t and the risk value v of the current information 1173 using the prediction function 1174 (see FIG. 5) (S574).
  • the prediction calculation execution unit 111 detects a set of action names that match the preventive device name P input in S572 from the preventive action information 1175 (see FIG. 5).
  • the risk value v of the information 1173 is set, and the cost of that set is added to the variable C (S575).
  • the prediction calculation execution unit 111 detects a set of action names that match the recovery action name R input in S572 from the recovery action information 1176 (see FIG. 5).
  • the risk value v of the information 1173 is set, and the cost of that set is added to the variable C (S576).
  • the prediction calculation execution unit 111 outputs the variable C as the cost (S577), and terminates this process (S578).
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the device information 116.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the device information 116.
  • the device information 116 has device ID 1161, risk model ID 1162, initial information 1163, performance information 1164, and threshold information 1165 as items.
  • the device ID 1161 is information for identifying a device that is an example of a component.
  • the risk model ID 1162 is information for identifying risk model template information. Risk model ID 1162 corresponds to risk model ID 1151 in FIG.
  • the initial information 1163 is information indicating the initial value of the current information 1153 of the risk model template information indicated by the risk model ID 1162.
  • the performance information 1164 is information indicating a performance value corresponding to the performance information 1152 of the risk model template information indicated by the risk model ID 1162.
  • the threshold information 1165 is information indicating a threshold for determining whether preventive measures should be taken and a threshold for determining whether recovery measures should be taken.
  • one device can have multiple risk models (ModelA, ModelB).
  • the device information 116 may be used when generating individual prediction information 117, which will be described later.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the individual prediction information 117.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the individual prediction information 117.
  • the individual prediction information 117 has ID 1171, performance information 1172, current information 1173, prediction function 1174, preventive action information 1175, recovery action information 1176, prediction processing information 1177, cost information 1178, and threshold information 1179 as items.
  • the ID 1171 is information for identifying the individual prediction information 117.
  • the ID 1171 may include the device ID 1161 and the risk model ID 1162 in the device information 116 .
  • the performance information 1172 the performance information 1164 of the device information 116 specified by the device ID 1161 indicated by the ID 1171 and the risk model ID 1162 are set.
  • the current information 1173 is set with current information specified based on the risk model indicated by the risk model ID 1162 indicated by the ID 1171 .
  • the prediction function 1174 is set with the prediction function 1154 of the risk model template information 115 identified by the risk model ID 1162 indicated by the ID 1171 .
  • the preventive measure information 1175 the preventive measure information 1155 of the risk model template information 115 identified by the risk model ID 1162 indicated by the ID 1171 is set.
  • the recovery measure information 1176 the recovery measure information 1156 of the risk model template information 115 identified by the risk model ID 1162 indicated by the ID 1171 is set.
  • the prediction processing information 1177 is set with the prediction processing information 1157 of the risk model template information 115 identified by the risk model ID 1162 indicated by the ID 1171 .
  • the cost information 1178 the cost for taking preventive measures or referral measures indicated by the risk model ID 1162 for the device ID 1161 indicated by the ID 1171 is set.
  • the threshold information 1179 is set with the threshold information 1165 of the device information 116 identified by the device ID 1161 indicated by the ID 1171 and the risk model ID 1162 .
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of processing of the prediction calculation initialization unit 110.
  • the prediction calculation initialization unit 110 starts the following processing (S1101).
  • the prediction calculation initialization unit 110 initializes the individual prediction information 117 to be empty (S1102).
  • the prediction calculation initialization unit 110 determines whether or not all rows of the device information 116 have been processed (S1103).
  • the prediction calculation initialization unit 110 ends this processing (S1109).
  • the prediction calculation initialization unit 110 extracts one unprocessed line from the device information 116 (S1104).
  • one line taken out here is expressed as a line L.
  • the predictive calculation initialization unit 110 collates the risk model ID 1162 of row L with the risk model ID 1151 of the risk model template information 115, and selects the risk model template information 115 with the matching risk model ID (S1105).
  • the individual prediction information 117 generated based on the risk model template information 115 selected here will be referred to as information T below.
  • the prediction calculation initialization unit 110 sets the initial information 1163 of the row L to the current information 1173 of the information T, sets the performance information 1164 of the row L to the performance information 1172 of the information T, and sets the threshold information 1179 of the information T to the threshold information 1179 of the information T.
  • L threshold information 1165 is set (S1106).
  • the prediction calculation initialization unit 110 sets a value including the device ID 1161 and the risk model ID 1162 of the row L to the ID 1172 of the information T (S1107).
  • the prediction calculation initialization unit 110 generates the information T set in S1106 and S1107 as the individual prediction information 117 (S1108). Then, the prediction calculation initialization unit 110 returns the processing to S1103. As a result, initial individual prediction information 117 is generated as shown in FIG. 5, which will be described later.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the risk structure information 125.
  • the risk structure information 125 has ID 1251, subordinate list 1252, current information 1253, aggregation function 1254, preventive action execution information 1255, recovery action execution information 1256, cost information 1257, and threshold information 1258 as items.
  • the ID 1251 indicates a value for identifying the risk structure information 125.
  • the ID 1251 includes, for example, a managed ID and a risk model ID.
  • the subordinate list 1252 shows a list of IDs of the individual prediction information 117 managed by the risk structure information 125 as subordinates.
  • the current information 1253 indicates the current elapsed time and risk value of the management target indicated by the ID 1251.
  • the aggregation function 1254 indicates a function used to aggregate the risk values of the individual prediction information 117 included in the subordinate list 1252.
  • the preventive measure execution information 1255 indicates information about preventive measures that are recommended to be executed for the managed object indicated by the ID 1251.
  • the recovery action execution information 1256 indicates information on recovery actions that are recommended to be executed for the management target indicated by the ID 1251.
  • the cost information 1257 indicates the amount of cost incurred when executing at least one of the preventive device and the recovery action for the managed object indicated by the ID 1251.
  • the threshold information 1258 indicates a threshold for determining whether preventive measures should be taken and a threshold for determining whether recovery measures should be taken.
  • the risk structure information 125 is used when it is desired to evaluate the overall risk of Substation 1 (substation 1) including Transformer 1 (transformer 1) and Transformer 2 (transformer 2) for the risk predicted by Model A.
  • two IDs 1171 included in the individual prediction information 117 are "Transformer1+ModelA” and “Transformer1+ModelA”, and one risk value is obtained.
  • Max (child[1:2]) shown in the aggregation function 1254 means to select the one with the greater risk from the first and second (that is, all) of the subordinate list 1252. In other words, the risk of the substation is considered to be the risk of the transformer with the higher risk.
  • All instances of individual forecast information 117 may be subordinate to at least one piece of risk structure information 125. However, the risk structure information 125 may have only one individual prediction information 117 in the subordinate list 1252 .
  • the individual forecast information 117 is included in the list 1252 subordinate to the risk structure information 125.
  • another risk structure information 125 may be added to form a multistage layer.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the schedule information 126.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the schedule information 126.
  • the schedule information 126 has elapsed period W1261, risk structure information ID1262, preventive action parameter P1263, recovery action parameter R1264, cost 1265, and risk value 1266 as items.
  • the elapsed period W1261 indicates the elapsed period from when the managed object (for example, substation) started to be used.
  • the unit of the elapsed period W shown in FIG. 8 is "week".
  • the unit of the elapsed period W1261 is not limited to “weeks”, and may be hours, days, or the like.
  • the risk structure information ID 1262 indicates the ID 1251 of the risk structure information 125.
  • the preventive measure parameter P1263 is a parameter that indicates whether to take preventive measures.
  • "1" indicates taking preventive measures
  • "0" indicates not taking preventive measures.
  • this definition of "1” and "0” is an example, and the value of the parameter indicating whether to take preventive measures may be defined in any way.
  • the recovery measure parameter R1264 is a parameter that indicates whether or not to take recovery measures.
  • "1" indicates that recovery measures are taken, and "0" indicates that recovery measures are not taken.
  • this definition of "1” and "0” is just an example, and the value of the parameter indicating whether to take recovery measures may be defined in any way.
  • Cost 1265" indicates the size of the cost incurred when taking preventive or recovery measures.
  • the risk value 1266 indicates the magnitude of the risk that remains to be managed when preventive measures or recovery measures are taken.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of processing of the optimization calculation execution unit 121.
  • the optimization calculation execution unit 121 starts the next process (S12101).
  • the optimization calculation execution unit 121 receives the input predicted number of time steps N (N is an integer equal to or greater than 1), and initializes the elapsed period W to zero (S12102). Note that the predicted number of time steps N may be input by the user or may be input from another process.
  • the optimization calculation execution unit 121 determines whether or not the elapsed period W is smaller than the predicted number of time steps N (that is, W ⁇ N) (S12103).
  • the optimization calculation execution unit 121 determines whether or not processing has been completed for all risk structure information 125 (S12105).
  • the optimization calculation execution unit 121 adds 1 to the elapsed period W (S12106) and returns the processing to S12103.
  • the optimization calculation execution unit 121 extracts one unprocessed risk structure information 125. In the description of FIG. 9, this extracted risk structure information 125 is expressed as risk structure information S. FIG. In addition, the optimization calculation execution unit 121 initializes the preventive measure parameter P to 0 and the recovery measure parameter R to 0 (S12107).
  • the optimization calculation execution unit 121 sets the recovery measure parameter R to 1 (S12108).
  • the optimization calculation execution unit 121 sets the prevention action parameter P to 1. (S12109).
  • the optimization calculation execution unit 121 activates the integrated calculation execution unit 120 using the risk structure information S, the preventive action parameter P, and the recovery action parameter R as input parameters (S12110).
  • the details of the processing of the integrated calculation executing unit 120 will be described later (see FIG. 10), but through this processing, the values of the current information and the cost information in the risk structure information S are obtained.
  • the optimization calculation execution unit 121 calculates the elapsed period W, the ID 1251 of the risk structure information S, the preventive action parameter P, the recovery action parameter R, the cost information 1257 of the risk structure information S, and the risk value v of the current information 1253 of the risk structure information S. is stored in each item of the schedule information 126 (S12111). As a result, one line of the schedule information 126 shown in FIG. 8 is obtained. Integrated calculation execution unit 120 then returns the process to step S12105.
  • the schedule information 126 shown in FIG. 8 is generated.
  • FIG. 10 is a flow chart showing an example of processing of the integrated calculation execution unit 120.
  • FIG. The integrated calculation executing unit 120 is activated at S12110 in FIG.
  • the integrated calculation execution unit 120 starts the next process (S12001).
  • the integrated calculation execution unit 120 receives the risk structure information 125 (hereinafter referred to as risk structure information E), the preventive measure parameter P, and the recovery measure parameter R as input parameters from S12110 in FIG. 9 (S12002 ).
  • the integrated calculation execution unit 120 initializes the current value list V with an empty set, and initializes the cost information 1257 of the risk structure information E with 0 (S12003).
  • the integrated calculation execution unit 120 determines whether or not all the individual prediction information 117 included in the subordinate list 1252 of the risk structure information E have been processed (S12004).
  • step S12011 When the processing for all the individual prediction information 117 included in the subordinate list 1252 has been completed (S12004: YES), the integrated calculation execution unit 120 advances the processing to step S12011, which will be described later.
  • the integrated calculation execution unit 120 extracts one unprocessed individual prediction information 117 from the subordinate list 1252 (S12005).
  • the extracted individual prediction information 117 will be referred to as individual prediction information F hereinafter.
  • the integrated calculation execution unit 120 uses the preventive measure execution information 1255 of the risk structure information E to calculate the preventive measure information in the individual prediction information F P' (1175) is obtained (S12006).
  • the integrated calculation execution unit 120 uses the recovery measure execution information 1256 to obtain the recovery measure information R′ (1176) in the individual prediction information F. (S12007).
  • the integrated calculation execution unit 120 calls the prediction calculation execution unit 111 using the individual prediction information F, preventive measure information P', and recovery measure information R' as input parameters (S12008). Details of the processing of the prediction calculation execution unit 111 will be described later (see FIG. 11), but through this processing, the values of the current information and the cost information in the individual prediction information F can be obtained.
  • the integrated calculation execution unit 120 receives the risk value d and the cost c from the prediction calculation execution unit 111 (S12009).
  • the integrated calculation execution unit 120 adds the risk value d to the current value list V and adds the cost c to the cost information of the risk structure information E (S12010). Integrated calculation execution unit 120 then returns the process to step S12004.
  • step S12011 the integrated calculation executing unit 120 inputs the current value list V to the aggregation function 1254 of the risk structure information E, and stores the output of the aggregation function 1254 in the current information 1253 of the risk structure information E (S12011 ).
  • the integrated calculation executing unit 120 then ends this process (S12012).
  • the risk value of the device with the highest risk among the devices indicated by the individual prediction information 117 included in the subordinate list 1252 is registered in the current information 1253 of the risk structure information E.
  • the risk value of the transformer with the highest risk is the current It is registered in information 1253 .
  • FIG. 11 is a flow chart showing an example of processing of the prediction calculation execution unit 111.
  • FIG. The prediction calculation execution unit 111 is called at S12008 in FIG.
  • the prediction calculation execution unit 111 starts the next process (S1111).
  • the prediction calculation execution unit 111 receives the individual prediction information 117, preventive action information 1175, and recovery action information 1176 as input parameters (S1112). 11, the input individual prediction information 117 will be referred to as individual prediction information A, the input preventive measure information 1175 will be referred to as preventive measure information P, and the input recovery measure information 1176 will be referred to as recovery measure information R. .
  • the prediction calculation execution unit 111 initializes the cost information 1178 of the individual prediction information A to 0 (S1113).
  • the prediction calculation execution unit 111 uses the action name of the preventive action information P and the action name of the recovery action information R as input parameters to start the process indicated by the prediction processing information (see FIGS. 5 and 3) of the individual prediction information A. (S1114).
  • the prediction calculation execution unit 111 receives the cost C as the execution result of the processing indicated in the prediction processing information 1177 of the individual prediction information A (S1115).
  • the prediction calculation execution unit 111 writes the cost C received in step S1115 into the cost information 1178 of the individual prediction information A (S1116).
  • the prediction calculation execution unit 111 outputs the risk value v of the current information 1173 of the individual prediction information A and the cost of the cost information 1178 (S1117).
  • the output risk value v and cost are received as risk value d and cost c in S12008 of FIG. Then, the prediction calculation execution unit 111 terminates this process (S1118).
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of information output by the output unit 13.
  • FIG. Information output by the output unit 13 includes maintenance plan information 136 , operation plan information 137 , and insurance plan information 138 .
  • the maintenance plan information 136 has an elapsed period W 1361, an individual forecast information ID 1362, and a measure name 1363 as items.
  • the elapsed period W1361 and individual prediction information ID11362 are as described above.
  • the measure name 1363 indicates the preventive measure name or recovery measure name.
  • the second line of the maintenance plan information 136 indicates that the recovery action with the action name "R1" is recommended in the 10th week (W) as the maintenance plan by the individual prediction information ID "Transformer1+ModelB".
  • the operation plan information 137 has an elapsed period W 1371, an individual prediction information ID 1372, and a measure name 1373 as items. These items are as described above.
  • the first line of the operation plan information 137 indicates that, as an operation plan, preventive action with the action name "P1" is recommended in the tenth week (W) by the individual prediction information ID "Transformer1+ModelA”.
  • the insurance plan information 138 has individual prediction information ID 1381, total risk value 1382, and insurance necessity flag 1383 as items.
  • the individual prediction information ID 1381 is as explained above.
  • the total risk value 1382 indicates the total risk value of each component (for example, transformer) that constitutes the object of management (for example, substation) indicated by the individual prediction information ID 1381.
  • the insurance necessity flag 1383 is a flag indicating whether insurance is necessary for the management target indicated by the individual prediction information ID 1381. For example, “Yes” indicates that insurance is required, and “No” indicates that insurance is not required.
  • FIG. 13 is a flow chart showing an example of the processing of the maintenance operation plan output unit 130.
  • the maintenance operation plan output unit 130 starts the next process (S13001).
  • the maintenance operation plan output unit 130 determines whether or not all rows of the schedule information 126 have been processed (S13002).
  • the maintenance operation plan output unit 130 extracts the unprocessed first line from the schedule information 126 (S13004). In the description of FIG. 13, this fetched top row is referred to as row L.
  • the maintenance operation plan output unit 130 determines whether the preventive action parameter P1263 of row L is 1 (S13005).
  • the maintenance operation plan output unit 130 advances the process to S13009, which will be described later.
  • the maintenance operation plan output unit 130 searches for the risk structure information 125 that matches the risk structure information ID 1262 of row L, and uses it as risk structure information E. (S13006).
  • the maintenance operation plan output unit 130 identifies the preventive measure information 1175 of the individual prediction information 117 indicated by the subordinate list 1252 of the risk structure information E and the preventive measure execution information 1255 (S13007).
  • the maintenance operation plan output unit 130 adds the elapsed period W1261 of the row L and the individual prediction information ID 1171 of the individual prediction information 117 specified in the previous step to the maintenance plan information 136. and the action name indicated by the preventive action information 1175 are added.
  • the attribute of the preventive measure information 1175 is "operation”
  • the maintenance operation plan output unit 130 adds the elapsed period W1261 of the row L and the individual prediction information ID 1171 of the individual prediction information 117 specified in the previous step to the operation plan information 137. and the action name indicated by the preventive action information 1175 are added (S13008).
  • the maintenance operation plan output unit 130 determines whether the recovery action parameter R1264 of row L is 1 (S13009).
  • the maintenance operation plan output unit 130 advances the process to step S13011, which will be described later.
  • the maintenance operation plan output unit 130 performs the same processing as S13006 to S13008 on the recovery action information 1176, and 137, information on the recovery measure information 1176 is added (S13010).
  • the maintenance operation plan output unit 130 selects a row having an individual prediction information ID 1381 that matches the risk structure information ID 1262 of row L from the insurance plan information 138, and adds the risk value 1266 of row L to the total risk value 1382 of that row. is added (S13011). Then, the maintenance operation plan output unit 130 returns the process to S13002.
  • maintenance plan information 136 and operation plan information 137 are generated. Additionally, a total risk value 1382 for the individual forecast information ID 1381 of the insurance plan information 138 is generated.
  • FIG. 14 is a flowchart showing an example of the processing of the insurance plan output unit 131.
  • the insurance plan output unit 131 starts the next process (S13101).
  • the insurance plan output unit 131 determines whether or not all rows of the insurance plan information 138 have been processed (S13102).
  • the insurance plan output unit 131 extracts the unprocessed first line from the insurance plan information 138. (S13104). In the description of FIG. 14, this fetched top row is referred to as row L.
  • the insurance plan output unit 131 sets the insurance necessity flag 1383 of the row L to Yes, and the total risk value 1382 of the row L If it is less than the threshold, the insurance necessity flag 1383 of row L is set to No (S13105). Then, the insurance plan output unit 131 returns the process to S13102.
  • the insurance necessity flag 1383 of the insurance plan information 138 is set.
  • Reference Signs List 1 optimization system 2 disk 3 network 4 display device 11 risk prediction unit 12 integration unit 13 output unit 15 processor 16 input/output device 17 memory 110 Prediction calculation initialization unit 111 Prediction calculation execution unit 115 Risk model template information 116 Equipment information 117 Individual prediction information 120 Integrated calculation execution unit 121 Optimization calculation execution unit 125 Risk Structural information 126 Schedule information 130 Maintenance operation plan output unit 131 Insurance plan output unit 136 Maintenance plan information 137 Operation plan information 138 Insurance plan information 1151 Risk model ID 1152 Results Information 1153 Current information 1154 Prediction function 1155 Precautionary action information 1155 Prediction processing information 1156 Recovery action information 1157 Prediction processing information 1161 Device ID 1162 Risk model ID 1163 Initial Information, 1164...Result information, 1165...Threshold information, 1171...ID, 1172...Result information, 1173...Current information, 1174...Prediction function, 1175...Precautionary action information, 1176...Recovery action information, 1177...Prediction processing information, 1178 ...

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Abstract

リスクを評価して適切な対応策を計画する。リスク管理システムは、複数のリスク種別のそれぞれと当該リスク種別に対する対応策との関係を示す対応策情報と、複数のリスク種別のそれぞれに対応する、将来の各時点のリスク値を予測して対応策を決定するための処理を規定する複数のリスクモデルとを備え、構成要素のそれぞれに対するリスク種別に対応するリスクモデルを選択し、該選択したリスクモデルに実績情報を与えて構成要素のそれぞれの将来のリスク値を予測し、リスクモデルに従って、対応策情報に基づきリスク種別に対応する対応策を抽出し、管理対象と構成要素との構造関係に基づいて管理対象に対する対応策と該対応策を適用するための閾値とを定めたリスク構造情報を備え、リスク予測部にて予測された構成要素のそれぞれのリスク値と閾値とに基づき、対応策を適用すべき実施時期を決定する。

Description

リスク管理システムおよび方法
　本開示は、設備等のリスクを管理する技術に関する。
　電源設備など重要度の高い設備については、リスクを評価し、適切な保守を行い、健全な運用を維持することが求められる。
　特許文献１には、リスクモデルを用いて現在のリスク値を算出し、最適な対策案を生成する手段が開示されている。
特開２００８－１２９６４８号公報
　規模の大きな設備では、保守や運用の計画は多くの要素を考慮して立案する必要がある。例えば、設備に含まれる多くの機器のそれぞれの性質、設備が配置される環境における外的要因による各機器の経年劣化の度合い等、様々な要素が設備のリスクに影響する。そのような複雑な保守運用計画にてリスクに対して適切な対応策を作成する作業を行うのは困難である。
　特許文献１には、リスクモデルを用いてリスク値を予測する技術が開示されている。しかしながら、特許文献１に記載された手法は、機器劣化などの自然発生するリスクを評価するものではなく、作業を行うことに関するリスクをリスクモデルを用いて評価するものである。そのため、特許文献１の技術は、保守や運用にてどのような作業を行うかという計画を立案する場面で好適な技術とは言えない。
　本開示のひとつの目的は、リスクを評価して適切な対応策を計画することを支援する技術を提供することである。
　本開示のひとつの態様に従うリスク管理システムは、複数の構成要素を含む管理対象のリスク管理を支援するリスク管理システムであって、複数のリスク種別のそれぞれと当該リスク種別に対する対応策との関係を示す対応策情報と、前記複数のリスク種別のそれぞれに対応する、将来の各時点のリスク値を予測して対応策を決定するための処理を規定する複数のリスクモデルと、を備え、前記構成要素のそれぞれに対するリスク種別に対応するリスクモデルを前記複数のリスクモデルの中から選択し、該選択したリスクモデルに実績情報を与えて前記構成要素のそれぞれの将来のリスク値を予測し、前記リスクモデルに従って、前記対応策情報に基づき前記リスク種別に対応する対応策を抽出するリスク予測部と、前記管理対象と前記構成要素との構造関係に基づいて前記管理対象に対する対応策と該対応策を適用するための閾値とを定めたリスク構造情報を備え、前記リスク予測部１１にて予測された前記構成要素のそれぞれのリスク値と前記閾値とに基づき、前記対応策を適用すべき実施時期を決定する統合部とを有する。
　本開示のひとつの態様に従うリスク管理方法は、リスク管理システムによって複数の構成要素を含む管理対象のリスク管理を支援するリスク管理方法であって、複数のリスク種別のそれぞれと当該リスク種別に対する対応策との関係を示す対応策情報と、前記複数のリスク種別のそれぞれに対応する、将来の各時点のリスク値を予測して対応策を決定するための処理を規定する複数のリスクモデルと、を備え、前記構成要素のそれぞれに対するリスク種別に対応するリスクモデルを前記複数のリスクモデルの中から選択し、該選択したリスクモデルに実績情報を与えて前記構成要素のそれぞれの将来のリスク値を予測し、前記リスクモデルに従って、前記対応策情報に基づき前記リスク種別に対応する対応策を抽出するリスク予測ステップと、前記管理対象と前記構成要素との構造関係に基づいて前記管理対象に対する対応策と該対応策を適用するための閾値とを定めたリスク構造情報を備え、前記リスク予測部１１にて予測された前記構成要素のそれぞれのリスク値と前記閾値とに基づき、前記対応策を適用すべき実施時期を決定する統合ステップとを有する。
　本開示のひとつの態様によれば、リスクを評価して適切な対応策を計画することが可能となる。
本実施の形態に係る最適化システムの構成例を示すブロック図である。 最適化システムの全体処理の一例を示すフローチャートである。 リスクモデルテンプレート情報の一例を示す図である。 機器情報の一例を示す図である。 個別予測情報の一例を示す図である。 予測計算初期化部の処理の一例を示すフローチャートである。 リスク構造情報の一例を示す図である。 スケジュール情報の一例を示す図である。 最適化計算実行部の処理の一例を示すフローチャートである。 統合計算実行部の処理の一例を示すフローチャートである。 予測計算実行部の処理の一例を示すフローチャートである。 出力部により出力される情報の一例を示す図である。 保守運用計画出力部の処理の一例を示すフローチャートである。 保険計画出力部の処理の一例を示すフローチャートである。
　以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
＜最適化システムの構成＞
　図１を参照して、最適化システムの構成について説明する。図１は、本実施の形態に係る最適化システム１の構成例を示すブロック図である。
　最適化システム１は、リスク管理システムの一例であり、複数の構成要素を含む管理対象のリスク管理を支援する。本実施の形態は、管理対象を変電所とし、構成要素を当該変電所を変圧器として説明する。ただし、管理対象及び構成要素はこれらに限られない。また、管理対象は設備と読み替えられ、構成要素は当該設備を構成する機器と読み替えられてもよい。
　図１に示すように、最適化システム１は、プロセッサ１５、入出力装置１６、及び、メモリ１７を含むコンピュータにより構成される。
　メモリ１７は、最適化システム１が提供する機能を実現するためのソフトウェアプログラム及びデータ等を格納する。メモリ１７は、例えば、ＲＯＭ（Read-Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、又はこれらの組み合わせによって構成される。
　入出力装置１６は、ディスク２、ネットワーク３、及び、表示装置４等を最適化システム１に接続するための装置（インタフェース）である。ディスク２っは、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ又はそれらの組み合わせによって構成される。ディスク２は、ＲＡＩＤ（Redundant Arrays of Inexpensive Disk）として構成されてもよい。
　ネットワーク３の例として、電力用通信ネットワーク３、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、セルラ網等が挙げられる。表示装置４の例として、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＰＣ、スマートフォン、タブレット端末等が挙げられる。
　プロセッサ１５は、メモリ１７、ディスク２、又は、ネットワーク３等からソフトウェアプログラム又はデータ等を読み出して処理する。プロセッサ１５は、各種処理により生成したデータ又は情報等を、メモリ１７又はディスク２に書き込んだり、ネットワーク３を通じて送信したり、表示装置４に表示したりする。プロセッサ１５が、メモリ１７から読みだしたソフトウェアプログラムを実行することにより、リスク予測部１１、統合部１２、および出力部１３が実現される。
　リスク予測部１１は、複数のリスク種別のそれぞれと当該リスク種別に対する対応策との関係を示す対応策情報と、複数のリスク種別のそれぞれに対応する、将来の各時点のリスク値を予測する複数のリスクモデルと、を備え、構成要素のそれぞれに対するリスク種別に対応するリスクモデルを複数のリスクモデルの中から選択し、該選択したリスクモデルに実績情報を与えて構成要素のそれぞれの将来のリスク値を予測し、対応策情報に基づき対応策が実行された際の新たなリスク値と対応策実行に要するコストを計算する。
　統合部１２は、管理対象と構成要素との構造関係に基づいて管理対象に対する対応策と該対応策を適用するか否かの判断基準となる閾値とを定めたリスク構造情報を備え、リスク予測部１１にて予測された構成要素のそれぞれのリスク値と閾値とに基づき、対応策を適用すべき実施時期を決定する。
　このように、最適化システム１は、リスク種別毎にリスクモデルを予め設けておき、各構成要素に適切なリスクモデルを選択してリスク値を評価し、各構成要素のリスク値とリスク構造情報を基に、管理対象への対策案を決定するので、構成要素を含む管理対象について、リスクを適切に評価して適切な対応策を計画することを支援することができる。
　対応策情報は、各リスク種別について、リスクの発生を予め防止する予防措置および該予防措置に要するコストとの関係を示す予防措置情報と、リスク種別と、リスク種別のリスクが発生した場合に管理対象を元の状態に回復する回復措置および該回復措置に要するコストとの関係を示す回復措置情報と、を含んでよい。これにより、リスクを適切に評価して適切な予防措置および回復措置を計画することを支援することができる。
　リスク種別には、管理対象に含まれる機器の状態劣化によるリスクを示す機器劣化リスクと、管理対象に対する自然災害の影響によるリスクを示す自然災害リスクと、管理対象に対するサイバー攻撃によるリスクを示すサイバー攻撃リスクと、の１つ以上が含まれてよい。これにより、機器劣化、自然災害、またはサイバー攻撃のリスクについて、そのリスクの性質に適したリスクモデルを用いてリスクを的確に評価することができる。
　出力部１３は、統合部１２によって決定された対応策を、対応策情報にある属性に応じて分類して出力する。例えば属性が「保守」または「運用」の２つの値を持ちうる場合、出力部１３は属性が「保守」および「運用」の２つの表を出力し、それぞれに対応策の内容と実施時期が記される。これにより、ユーザは、対応策を適用すべき実施時期および、どのような予防措置又は回復措置を行えばよいのかを知ることができる。
　また、出力部１３は、リスクモデルを用いて算出した管理対象におけるリスク値の合計と、リスク値の合計に基づいて判定された保険を適用すべきか否かを示す情報とを対応付けて出力する。これにより、ユーザは、管理対象全体におけるリスクの大きさを知ることができると共に、当該管理対象に保険を適用すべきか否かの判断材料とすることができる。
　以下、リスク予測部１１、統合部１２、出力部１３の処理について説明する。
　リスク予測部１１は、処理として、予測計算初期化部１１０、及び、予測計算実行部１１１を含んでよい。リスク予測部１１は、情報として、リスクモデルテンプレート情報１１５、機器情報１１６、及び、個別予測情報１１７を含んでよい。
　予測計算初期化部１１０は、予測計算の初期化を行う。なお、予測計算初期化部１１０の処理の詳細については後述する（図６参照）。
　予測計算実行部１１１は、予測計算を実行する。なお、予測計算実行部１１１の処理の詳細については後述する（図１１参照）。
　リスクモデルテンプレート情報１１５は、リスクモデルを構成する際のテンプレートとなる情報を含む。なお、リスクモデルテンプレート情報１１５の詳細については後述する（図３参照）。
　機器情報１１６は、機器に関する情報を含む。なお、機器情報１１６の詳細については後述する（図４参照）。
　個別予測情報１１７は、個別の機器が故障等するリスクを予測した情報を含む。なお、個別予測情報１１７の詳細については後述する（図５参照）。
　統合部１２は、処理として、統合計算実行部１２０、及び、最適化計算実行部１２１を含んでよい。統合部１２は、情報として、リスク構造情報１２５、及び、スケジュール情報１２６を含んでよい。
　統合計算実行部１２０は、統合計算を実行する。なお、統合計算実行部１２０の処理の詳細については後述する（図１０参照）。
　最適化計算実行部１２１は、最適化計算を実行する。なお、最適化計算実行部１２１の処理の詳細については後述する（図９参照）。
　リスク構造情報１２５は、装置及び機器のリスク構造を示す情報である。なお、リスク構造情報１２５の詳細については後述する（図７参照）。
　スケジュール情報１２６は、経過期間に伴って変化するリスクとそのリスクを予防又は回復するために発生するコストに関するスケジュールを示す情報である。なお、スケジュール情報１２６の詳細については後述する（図８参照）。
　出力部１３は、処理として、保守運用計画出力部１３０、及び、保険計画出力部１３１を含んでよい。出力部１３は、情報として、保守計画情報１３６、運用計画情報１３７、及び、保険計画情報１３８を含んでよい。
　保守運用計画出力部１３０は、保守及び運用に関する計画を行い、保守計画情報１３６、運用計画情報１３７を生成及び出力する。なお、保守運用計画出力部１３０の処理の詳細については後述する（図１３参照）。また、保守計画情報１３６及び運用計画情報１３７の詳細については後述する（図１２参照）。
　保険計画出力部１３１は、保険の適用に関する計画を行い、保険計画情報１３８を生成及び出力する。なお、保険計画出力部１３１の詳細については後述する（図１４参照
）。
＜最適化システムの全体処理＞
　図２を参照して、最適化システム１の全体処理について説明する。図２は、最適化システム１の全体処理の一例を示すフローチャートである。
　最適化システム１（プロセッサ１５）は、次の処理を開始する（Ｓ１０１）。
　最適化システム１は、予測計算初期化部１１０を起動する（Ｓ１０２）。予測計算初期化部１１０が行う処理の詳細については後述する（図６参照）。
　最適化システム１は、最適化計算実行部１２１を起動する（Ｓ１０３）。最適化計算実行部１２１が行う処理の詳細については後述する（図９参照）。
　最適化システム１は、保守運用計画出力部１３０を起動する（Ｓ１０４）。保守運用計画出力部１３０が行う処理の詳細については後述する（図１３参照）。
　最適化システム１は、保険計画出力部１３１を起動する（Ｓ１０５）。保険計画出力部１３１が行う処理の詳細については後述する（図１４参照）。
　最適化システム１は、本処理を終了する（Ｓ１０６）。
＜リスク予測部＞
　次に、リスク予測部１１について詳細に説明する。
　図３は、リスクモデルテンプレート情報１１５の一例を示す図である。
　リスクモデルテンプレート情報１１５は、リスクモデルを作成する際のテンプレートとして用いられる情報である。リスクモデルテンプレート情報１１５は、例えば、ユーザによって作成される。
　リスクモデルテンプレート情報１１５は、項目として、リスクモデルＩＤ１１５１、実績情報１１５２、現在情報１１５３、予測関数１１５４、予防措置情報１１５５、回復措置情報１１５６、及び、予測処理情報１１５７を有する。なお、予防措置情報１１５５及び回復措置情報１１５６を含む情報を、対応策情報と称してもよい。また、リスクモデルテンプレート情報１１５に個別の機器の情報を設定したものが個別予測情報１１７である。
　リスクモデルＩＤ１１５１は、リスクモデルテンプレート情報を識別するための情報である。例えば、リスクモデルＩＤ１１５１の値として、「Ｍｏｄｅｌ　Ａ」が入力される。
　実績情報１１５２は、当該リスクモデルテンプレートに具体的な機器の情報を設定して個別予測情報とした際に、当該機器に固有のリスク値の履歴を保存する記憶域である。リスクモデルテンプレート情報１１５において、実績情報は空であってよい。
　現在情報１１５３は、当該リスクモデルテンプレートに具体的な機器の情報を設定して個別予測情報とした際に、現在の経過時間ｔ、リスク値ｖを保持する記憶域である。リスクモデルテンプレート情報１１５の現在情報１１５３では、経過時間ｔ及びリスク値ｖなどに例えば０などの初期値が入力されてよい。
　予測関数１１５４は、将来の経過時間ｔにおけるリスク値ｖを予測するための関数を示す情報である。
　予防措置情報１１５５は、リスク種別と、リスク種別のリスクの発生を予め防止する予防措置および該予防措置に要するコストとの関係を示す情報である。なお、予防措置には、構成要素（例えば変圧器）の保守点検または構成要素の保守交換が含まれてよい。これにより、リスクを適切に評価して適切な保守点検および保守交換を計画することを支援することができる。また、予防措置には、リスクを軽減する構成要素の運用方式を含んでよい。この運用方式とは例えば、構成要素の最大許容負荷を使用開始からの経過期間に応じて減少させる負荷軽減運用、あるいは例えば、構成要素の点検または修理を可能とすべく送電経路を変更して一部の機器の一時停止状態にする運用である。これにより、リスクを適切に評価して適切な負荷軽減運用を計画することを支援することができる。
　回復措置情報１１５６は、リスク種別と、リスク種別のリスクが発生した場合に管理対象を元の状態に回復する回復措置および該回復措置に要するコストとの関係を示す情報である。なお、回復措置には、構成要素（例えば変圧器）の修理と、構成要素の交換とが含まれてよい。これにより、リスクの予測が外れ、実際に故障に至った場合にその故障から回復するためのコストを評価して適切な修理と交換を計画することを支援することができる。
　予測処理情報１１５７は、当該リスクモデルによるリスク予測の処理方法を示す情報である。例えば、次の処理によりリスクを予測する。
　予測計算実行部１１１は、次の処理を開始する（Ｓ５７１）。
　予測計算実行部１１１は、他の処理（例えば図１１のＳ１１１４の処理）から、予防措置名Ｐ及び回復措置名Ｒを入力される。そして、予測計算実行部１１１は、変数Ｃを０に初期化する（Ｓ５７２）。
　予測計算実行部１１１は、実績情報１１７２（図５参照）を用いて、現在情報１１７３（図５参照）の経過時間ｔ及びリスク値ｖを修正する（Ｓ５７３）。
　予測計算実行部１１１は、予測関数１１７４（図５参照）を用いて、現在情報１１７３の経過時間ｔ及びリスク値ｖを修正する（Ｓ５７４）。
　予測計算実行部１１１は、Ｓ５７２で入力された予防装置名Ｐと一致する措置名のセットを予防措置情報１１７５（図５参照）から検出し、検出できた場合、そのセットのリスク値ｖを現在情報１１７３のリスク値ｖに設定し、そのセットのコストを変数Ｃに加算する（Ｓ５７５）。
　予測計算実行部１１１は、Ｓ５７２で入力された回復措置名Ｒと一致する措置名のセットを回復措置情報１１７６（図５参照）から検出し、検出できた場合、そのセットのリスク値ｖを現在情報１１７３のリスク値ｖに設定し、そのセットのコストを変数Ｃに加算する（Ｓ５７６）。
　予測計算実行部１１１は、変数Ｃをコストとして出力し（Ｓ５７７）、本処理を終了する（Ｓ５７８）。
　図４は、機器情報１１６の一例を示す図である。
　機器情報１１６は、項目として、機器ＩＤ１１６１、リスクモデルＩＤ１１６２、初期情報１１６３、実績情報１１６４、閾値情報１１６５を有する。
　機器ＩＤ１１６１は、構成要素の一例である機器を識別するための情報である。
　リスクモデルＩＤ１１６２は、リスクモデルテンプレート情報を識別するための情報である。リスクモデルＩＤ１１６２は、図３のリスクモデルＩＤ１１５１に対応する。
　初期情報１１６３は、リスクモデルＩＤ１１６２が示すリスクモデルテンプレート情報の現在情報１１５３の初期値を示す情報である。
　実績情報１１６４は、リスクモデルＩＤ１１６２が示すリスクモデルテンプレート情報の実績情報１１５２に相当する実績値を示す情報である。
　閾値情報１１６５は、予防措置を行うか否かを判定するための閾値と、回復措置を行うか否かを判定するための閾値とを示す情報である。
　図４の機器情報１１６の１行目と２行目に示すように、１つの機器（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ１）が複数のリスクモデル（ＭｏｄｅｌＡ、ＭｏｄｅｌＢ）を持つことができる。機器情報１１６は、後述する個別予測情報１１７を生成する際に用いられてよい。
　図５は、個別予測情報１１７の一例を示す図である。
　個別予測情報１１７は、項目として、ＩＤ１１７１、実績情報１１７２、現在情報１１７３、予測関数１１７４、予防措置情報１１７５、回復措置情報１１７６、予測処理情報１１７７、コスト情報１１７８、閾値情報１１７９を有する。
　ＩＤ１１７１は、個別予測情報１１７を識別するための情報である。ＩＤ１１７１は、機器情報１１６における、機器ＩＤ１１６１とリスクモデルＩＤ１１６２とを含んで構成されてよい。
　実績情報１１７２には、ＩＤ１１７１が示す機器ＩＤ１１６１及びリスクモデルＩＤ１１６２によって特定される機器情報１１６の実績情報１１６４が設定される。
　現在情報１１７３には、ＩＤ１１７１が示すリスクモデルＩＤ１１６２が示すリスクモデルに基づいて特定される現在情報が設定される。
　予測関数１１７４には、ＩＤ１１７１が示すリスクモデルＩＤ１１６２によって特定されるリスクモデルテンプレート情報１１５の予測関数１１５４が設定される。
　予防措置情報１１７５には、ＩＤ１１７１が示すリスクモデルＩＤ１１６２によって特定されるリスクモデルテンプレート情報１１５の予防措置情報１１５５が設定される。
　回復措置情報１１７６には、ＩＤ１１７１が示すリスクモデルＩＤ１１６２によって特定されるリスクモデルテンプレート情報１１５の回復措置情報１１５６が設定される。
　予測処理情報１１７７には、ＩＤ１１７１が示すリスクモデルＩＤ１１６２によって特定されるリスクモデルテンプレート情報１１５の予測処理情報１１５７が設定される。
　コスト情報１１７８には、ＩＤ１１７１が示す機器ＩＤ１１６１にリスクモデルＩＤ１１６２が示す予防措置又は回付措置を行う場合のコストが設定される。
　閾値情報１１７９には、ＩＤ１１７１が示す機器ＩＤ１１６１及びリスクモデルＩＤ１１６２によって特定される機器情報１１６の閾値情報１１６５が設定される。
　図６は、予測計算初期化部１１０の処理の一例を示すフローチャートである。
　予測計算初期化部１１０は、次の処理を開始する（Ｓ１１０１）。
　予測計算初期化部１１０は、個別予測情報１１７を初期化して空にする（Ｓ１１０２）。
　予測計算初期化部１１０は、機器情報１１６の全行の処理を完了したか否かを判定する（Ｓ１１０３）。
　機器情報１１６の全行の処理を完了した場合（Ｓ１１０３：ＹＥＳ）、予測計算初期化部１１０は、本処理を終了する（Ｓ１１０９）。
　機器情報１１６に未処理の行が残っている場合（Ｓ１１０３：ＮＯ）、予測計算初期化部１１０は、機器情報１１６から未処理の１行を取り出す（Ｓ１１０４）。以下、ここで取り出した１行を行Ｌと表現する。
　予測計算初期化部１１０は、行ＬのリスクモデルＩＤ１１６２と、リスクモデルテンプレート情報１１５のリスクモデルＩＤ１１５１とを照合し、リスクモデルＩＤが一致するリスクモデルテンプレート情報１１５を選択する（Ｓ１１０５）。以下、ここで選択されたリスクモデルテンプレート情報１１５に基づいて生成される個別予測情報１１７を情報Ｔと表現する。
　予測計算初期化部１１０は、情報Ｔの現在情報１１７３に行Ｌの初期情報１１６３を設定し、情報Ｔの実績情報１１７２に行Ｌの実績情報１１６４を設定し、情報Ｔの閾値情報１１７９に行Ｌの閾値情報１１６５を設定する（Ｓ１１０６）。
　予測計算初期化部１１０は、情報ＴのＩＤ１１７２に、行Ｌの機器ＩＤ１１６１とリスクモデルＩＤ１１６２とを含む値を設定する（Ｓ１１０７）。
　予測計算初期化部１１０は、Ｓ１１０６及びＳ１１０７で設定された情報Ｔを、個別予測情報１１７として生成する（Ｓ１１０８）。そして、予測計算初期化部１１０は、処理をＳ１１０３に戻す。これにより、後述する図５に示すような、初期の個別予測情報１１７が生成される。
＜統合部＞
　次に、統合部１２について詳細に説明する。
　図７は、リスク構造情報１２５の一例を示す図である。
　リスク構造情報１２５は、項目として、ＩＤ１２５１、配下リスト１２５２、現在情報１２５３、集約関数１２５４、予防措置実行情報１２５５、回復措置実行情報１２５６、コスト情報１２５７、閾値情報１２５８を有する。
　ＩＤ１２５１は、リスク構造情報１２５を識別するための値を示す。ＩＤ１２５１は、例えば、管理対象ＩＤとリスクモデルＩＤとを含んで構成される。
　配下リスト１２５２は、当該リスク構造情報１２５が配下として管理する個別予測情報１１７のＩＤのリストを示す。
　現在情報１２５３は、ＩＤ１２５１が示す管理対象の現在の経過時間及びリスク値を示す。
　集約関数１２５４は、配下リスト１２５２に含まれる個別予測情報１１７のリスク値の集約に用いられる関数を示す。
　予防措置実行情報１２５５は、ＩＤ１２５１が示す管理対象に対して実行することが推奨される予防措置に関する情報を示す。
　回復措置実行情報１２５６は、ＩＤ１２５１が示す管理対象に対して実行することが推奨される回復措置に関する情報を示す。
　コスト情報１２５７は、ＩＤ１２５１が示す管理対象に対して予防装置及び回復措置の少なくとも１つを実行する場合に発生するコストの大きさを示す。
　閾値情報１２５８は、予防措置を実行するか否かを判定するための閾値、及び、回復措置を実行するか否かを判定するための閾値を示す。
　例えば、リスク構造情報１２５は、ＭｏｄｅｌＡで予測するリスクについて、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ１（変圧器１）と、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ２（変圧器２）とを含むＳｕｂｓｔａｔｉｏｎ１（変電所１）の全体のリスクを評価したい場合に用いられる。
　図７に示すリスク構造情報１２５では、個別予測情報１１７に含まれるＩＤ１１７１が、「Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ１＋ＭｏｄｅｌＡ」のものと、「Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ１＋ＭｏｄｅｌＡ」のもの２つをまとめて、１つのリスク値を得る。
　集約関数１２５４に示す「Ｍａｘ（ｃｈｉｌｄ［１：２］）」は、配下リスト１２５２の１番目と２番目（つまりすべて）の中でリスクが大きい方を選択することを意味する。つまり、変電所のリスクとは、リスクが大きい方の変圧器のリスク、と考えていることになる。
　予防措置実行情報１２５５に示す「ｃｈｉｌｄ［１：２］＜－Ｐ１」は、それぞれの変圧器に予防措置名Ｐ１の予防措置を行うことを推奨することを示す。
　回復措置実行情報１２５６に示す「ｍａｘ（ｃｈｉｌｄ［１：２］）＜－Ｒ１」は、リスクの大きい方の変圧器に回復措置名Ｒ１の回復措置を行うことを推奨することを示す。
　個別予測情報１１７のすべてのインスタンスは、最低１つのリスク構造情報１２５の配下に入ってよい。ただし、リスク構造情報１２５は、配下リスト１２５２に１つだけ個別予測情報１１７を有してもよい。
　なお、本実施の形態では、説明をわかりやすくするために、リスク構造情報１２５の配下リスト１２５２に個別予測情報１１７を入れているが、リスク構造情報１２５の配下リスト１２５２に、別のリスク構造情報１２５を入れて多段階層としてもよい。
　図８は、スケジュール情報１２６の一例を示す図である。
　スケジュール情報１２６は、項目として、経過期間Ｗ１２６１、リスク構造情報ＩＤ１２６２、予防措置パラメータＰ１２６３、回復措置パラメータＲ１２６４、コスト１２６５、リスク値１２６６を有する。
　経過期間Ｗ１２６１は、管理対象（例えば変電所）の使用を開始してからの経過期間を示す。図８に示す経過期間Ｗの単位は、「週」である。ただし、経過期間Ｗ１２６１の単位は、「週」に限られず、時間単位、日単位等であってもよい。
　リスク構造情報ＩＤ１２６２は、リスク構造情報１２５のＩＤ１２５１を示す。
　予防措置パラメータＰ１２６３は、予防措置を行うか否かを示すパラメータである。図８では、「１」は予防措置を行うことを示し、「０」は予防措置を行わないことを示す。ただし、この「１」と「０」の定義は一例であり、予防措置を行うか否かを示すパラメータの値はどのように定義されてもよい。
　回復措置パラメータＲ１２６４は、回復措置を行うか否かを示すパラメータである。図８では、「１」は回復措置を行うことを示し、「０」は回復措置を行わないことを示す。ただし、この「１」と「０」の定義は一例であり、回復措置を行うか否かを示すパラメータの値はどのように定義されてもよい。
　コスト１２６５、予防措置又は回復措置を行う場合に発生するコストの大きさを示す。
　リスク値１２６６は、予防措置又は回復措置を行った場合に管理対象に残るリスクの大きさを示す。
　図９は、最適化計算実行部１２１の処理の一例を示すフローチャートである。
　最適化計算実行部１２１は、次の処理を開始する（Ｓ１２１０１）。
　最適化計算実行部１２１は、入力された予測タイムステップ数Ｎ（Ｎは１以上の整数）を受け取り、経過期間Ｗをゼロで初期化する（Ｓ１２１０２）。なお、予測タイムステップ数Ｎは、ユーザによって入力されてもよいし、他の処理から入力されてもよい。
　最適化計算実行部１２１は、経過期間Ｗが予測タイムステップ数Ｎより小さい（つまりＷ＜Ｎ）か否かを判定する（Ｓ１２１０３）。
　Ｗ＜Ｎでない場合（Ｓ１２１０３：ＮＯ）、最適化計算実行部１２１は、本処理を終了する（Ｓ１２１０４）。
　Ｗ＜Ｎである場合（Ｓ１２１０３：ＹＥＳ）、最適化計算実行部１２１は、すべてのリスク構造情報１２５について処理を完了したか否かを判定する（Ｓ１２１０５）。
　すべてのリスク構造情報１２５について処理を完了した場合（Ｓ１２１０５：ＹＥＳ）、最適化計算実行部１２１は、経過期間Ｗに１を加算し（Ｓ１２１０６）、処理をＳ１２１０３に戻す。
　未処理のリスク構造情報１２５が残っている場合（Ｓ１２１０５：ＮＯ）、最適化計算実行部１２１は、未処理のリスク構造情報１２５を１つ取り出す。図９の説明において、この取り出したリスク構造情報１２５を、リスク構造情報Ｓと表現する。加えて、最適化計算実行部１２１は、予防措置パラメータＰを０で初期化し、回復措置パラメータＲを０で初期化する（Ｓ１２１０７）。
　最適化計算実行部１２１は、リスク構造情報Ｓの現在情報１２５３のリスク値ｖが、閾値情報１２５８の回復の閾値以上である場合、回復措置パラメータＲを１とする（Ｓ１２１０８）。
　最適化計算実行部１２１は、回復措置パラメータＲが０であり、かつ、リスク構造情報Ｓの現在情報１２５３のリスク値ｖが閾値情報１２５８の予防の閾値以上である場合、予防措置パラメータＰを１とする（Ｓ１２１０９）。
　最適化計算実行部１２１は、リスク構造情報Ｓ、予防措置パラメータＰ、回復措置パラメータＲを入力パラメータとして、統合計算実行部１２０を起動する（Ｓ１２１１０）。統合計算実行部１２０の処理の詳細については後述するが（図１０参照）、この処理により、リスク構造情報Ｓにおける現在情報およびコスト情報の値が得られる。
　最適化計算実行部１２１は、経過期間Ｗ、リスク構造情報ＳのＩＤ１２５１、予防措置パラメータＰ、回復措置パラメータＲ、リスク構造情報Ｓのコスト情報１２５７、リスク構造情報Ｓの現在情報１２５３のリスク値ｖを、スケジュール情報１２６の各項目に格納する（Ｓ１２１１１）。これにより、図８に示すスケジュール情報１２６の１行が得られる。そして、統合計算実行部１２０は、処理をステップＳ１２１０５に戻す。
　以上の処理により、図８に示すスケジュール情報１２６が生成される。
　図１０は、統合計算実行部１２０の処理の一例を示すフローチャートである。当該統合計算実行部１２０は、図９のＳ１２１１０にて起動される。
　統合計算実行部１２０は、次の処理を開始する（Ｓ１２００１）。
　統合計算実行部１２０は、図９のＳ１２１１０から、入力パラメータとして、リスク構造情報１２５（以下、リスク構造情報Ｅと称する）と、予防措置パラメータＰと、回復措置パラメータＲとが入力される（Ｓ１２００２）。
　統合計算実行部１２０は、現在値リストＶを空集合で初期化し、リスク構造情報Ｅのコスト情報１２５７を０で初期化する（Ｓ１２００３）。
　統合計算実行部１２０は、リスク構造情報Ｅの配下リスト１２５２に含まれる全ての個別予測情報１１７について処理を完了したか否かを判定する（Ｓ１２００４）。
　配下リスト１２５２に含まれる全ての個別予測情報１１７について処理を完了した場合（Ｓ１２００４：ＹＥＳ）、統合計算実行部１２０は、処理を後述するステップＳ１２０１１に進める。
　配下リスト１２５２に未処理の個別予測情報１１７が残っている場合（Ｓ１２００４：ＮＯ）、統合計算実行部１２０は、配下リスト１２５２の中から未処理の個別予測情報１１７を１つ取り出す（Ｓ１２００５）。以下、この取り出された個別予測情報１１７を個別予測情報Ｆと称する。
　統合計算実行部１２０は、予防装置パラメータＰが１の場合（つまり予防措置の実行が推奨される場合）、リスク構造情報Ｅの予防措置実行情報１２５５を利用し、個別予測情報Ｆにおける予防措置情報Ｐ’（１１７５）を取得する（Ｓ１２００６）。
　統合計算実行部１２０は、回復措置パラメータＲが１の場合（つまり回復措置の実行が推奨される場合）、回復措置実行情報１２５６を利用し、個別予測情報Ｆにおける回復措置情報Ｒ’（１１７６）を取得する（Ｓ１２００７）。
　統合計算実行部１２０は、個別予測情報Ｆ、予防措置情報Ｐ’、回復措置情報Ｒ’を入力パラメータとして、予測計算実行部１１１を呼び出す（Ｓ１２００８）。予測計算実行部１１１の処理の詳細については後述するが（図１１参照）、この処理により、個別予測情報Ｆにおける現在情報およびコスト情報の値を得ることができる。
　統合計算実行部１２０は、予測計算実行部１１１から、リスク値ｄ及びコストｃを受け取る（Ｓ１２００９）。
　統合計算実行部１２０は、現在値リストＶにリスク値ｄを追加し、リスク構造情報Ｅのコスト情報にコストｃを加算する（Ｓ１２０１０）。そして、統合計算実行部１２０は、処理をステップＳ１２００４に戻す。
　ステップＳ１２０１１として、統合計算実行部１２０は、リスク構造情報Ｅの集約関数１２５４に、現在値リストＶを入力し、その集約関数１２５４の出力を、リスク構造情報Ｅの現在情報１２５３に格納する（Ｓ１２０１１）。そして、統合計算実行部１２０は、本処理を終了する（Ｓ１２０１２）。
　これにより、配下リスト１２５２に含まれる個別予測情報１１７が示す機器のうち、最大のリスクを有する機器のリスク値が、リスク構造情報Ｅの現在情報１２５３に登録される。例えば、リスク構造情報１２５のＩＤ１２５１が変電所を示し、配下リスト１２５２の各ＩＤが変電所を構成する各変圧器を示す場合、最もリスクの高い変圧器のリスク値が、リスク構造情報１２５の現在情報１２５３に登録される。
　図１１は、予測計算実行部１１１の処理の一例を示すフローチャートである。当該予測計算実行部１１１は、図１０のＳ１２００８にて呼び出される。
　予測計算実行部１１１は、次の処理を開始する（Ｓ１１１１）。
　予測計算実行部１１１は、図１０のＳ１２００８の処理から、入力パラメータとして、個別予測情報１１７、予防措置情報１１７５、及び、回復措置情報１１７６がされる（Ｓ１１１２）。図１１の説明において、入力された個別予測情報１１７を個別予測情報Ａと称し、入力された予防措置情報１１７５を予防措置情報Ｐと称し、入力された回復措置情報１１７６を回復措置情報Ｒと称する。
　予測計算実行部１１１は、個別予測情報Ａのコスト情報１１７８を０で初期化する（Ｓ１１１３）。
　予測計算実行部１１１は、予防措置情報Ｐの措置名及び回復措置情報Ｒの措置名を入力パラメータとして、個別予測情報Ａの予測処理情報（図５及び図３参照）に示される処理を起動する（Ｓ１１１４）。
　予測計算実行部１１１は、個別予測情報Ａの予測処理情報１１７７に示される処理の実行結果として、コストＣを受け取る（Ｓ１１１５）。
　予測計算実行部１１１は、個別予測情報Ａのコスト情報１１７８に、ステップＳ１１１５で受け取ったコストＣを書き込む（Ｓ１１１６）。
　予測計算実行部１１１は、個別予測情報Ａの現在情報１１７３のリスク値ｖと、コスト情報１１７８のコストとを出力する（Ｓ１１１７）。この出力されたリスク値ｖとコストは、図１０のＳ１２００８において、リスク値ｄ及びコストｃとして受け取られる。そして、予測計算実行部１１１は、本処理を終了する（Ｓ１１１８）。
　これにより、個別予測情報１１７に基づくリスク値及びコストが出力される。
＜出力部＞
　次に、出力部１３について詳細に説明する。
　図１２は、出力部１３により出力される情報の一例を示す図である。出力部１３により出力される情報には、保守計画情報１３６、運用計画情報１３７、及び、保険計画情報１３８が含まれる。
　保守計画情報１３６は、項目として、経過期間Ｗ１３６１、個別予測情報ＩＤ１３６２、措置名１３６３を有する。
　経過期間Ｗ１３６１及び個別予測情報ＩＤ１１３６２は上記で説明した通りである。措置名１３６３は、予防措置名又は回復措置名を示す。
　例えば、保守計画情報１３６の２行目は、保守計画として、１０週目（Ｗ）に、個別予測情報ＩＤ「Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ１＋ＭｏｄｅｌＢ」によって、措置名「Ｒ１」の回復措置が推奨されていることを示す。
　運用計画情報１３７は、項目として、経過期間Ｗ１３７１、個別予測情報ＩＤ１３７２、措置名１３７３を有する。これらの項目は上記で説明したとおりである。
　例えば、運用計画情報１３７の１行目は、運用計画として、１０週目（Ｗ）に、個別予測情報ＩＤ「Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ１＋ＭｏｄｅｌＡ」によって、措置名「Ｐ１」の予防措置が推奨されていることを示す。
　保険計画情報１３８は、項目として、個別予測情報ＩＤ１３８１、リスク値合計１３８２、保険要否フラグ１３８３を有する。
　個別予測情報ＩＤ１３８１は、上記で説明した通りである。
　リスク値合計１３８２は、個別予測情報ＩＤ１３８１が示す管理対象（例えば変電所）を構成する各構成要素（例えば変圧器）のリスク値の合計を示す。
　保険要否フラグ１３８３は、個別予測情報ＩＤ１３８１が示す管理対象に対して保険が必要であるか否かを示すフラグである。例えば、「Ｙｅｓ」は保険が必要であることを示し、「Ｎｏ」は保険が不要であることを示す。
　図１３は、保守運用計画出力部１３０の処理の一例を示すフローチャートである。
　保守運用計画出力部１３０は、次の処理を開始する（Ｓ１３００１）。
　保守運用計画出力部１３０は、スケジュール情報１２６の全ての行の処理を完了したか否かを判定する（Ｓ１３００２）。
　スケジュール情報１２６の全ての行の処理を完了した場合（Ｓ１３００２：ＹＥＳ）、保守運用計画出力部１３０は、本処理を終了する（Ｓ１３００３）。
　スケジュール情報１２６に未処理の行が残っている場合（Ｓ１３００２：ＮＯ）、保守運用計画出力部１３０は、スケジュール情報１２６から未処理の先頭行を取り出す（Ｓ１３００４）。図１３の説明において、この取り出した先頭行を行Ｌと称する。
　保守運用計画出力部１３０は、行Ｌの予防措置パラメータＰ１２６３が１であるか否かを判定する（Ｓ１３００５）。
　行Ｌの予防措置パラメータＰ１２６３が１でない場合（Ｓ１３００５：ＮＯ）、保守運用計画出力部１３０は、処理を後述するＳ１３００９に進める。
　行Ｌの予防措置パラメータＰ１２６３が１である場合（Ｓ１３００５：ＹＥＳ）、保守運用計画出力部１３０は、行Ｌのリスク構造情報ＩＤ１２６２と一致するリスク構造情報１２５を検索し、リスク構造情報Ｅとする（Ｓ１３００６）。
　保守運用計画出力部１３０は、リスク構造情報Ｅの配下リスト１２５２及び予防措置実行情報１２５５が示す、個別予測情報１１７の予防措置情報１１７５を特定する（Ｓ１３００７）。
　保守運用計画出力部１３０は、予防措置情報１１７５の属性が「保守」の場合、保守計画情報１３６に、行Ｌの経過期間Ｗ１２６１と、前ステップで特定した、個別予測情報１１７の個別予測情報ＩＤ１１７１と、予防措置情報１１７５が示す措置名と、を追加する。保守運用計画出力部１３０は、予防措置情報１１７５の属性が「運用」の場合、運用計画情報１３７に、行Ｌの経過期間Ｗ１２６１と、前ステップで特定した、個別予測情報１１７の個別予測情報ＩＤ１１７１と、予防措置情報１１７５が示す措置名と、を追加する（Ｓ１３００８）。
　保守運用計画出力部１３０は、行Ｌの回復措置パラメータＲ１２６４が１であるか否かを判定する（Ｓ１３００９）。
　行Ｌの回復措置パラメータＲ１２６４が１でない場合（Ｓ１３００９：ＮＯ）、保守運用計画出力部１３０は、処理を後述するステップＳ１３０１１へ進める。
　行Ｌの回復措置パラメータＲ１２６４が１である場合（Ｓ１３００９：ＹＥＳ）、保守運用計画出力部１３０は、回復措置情報１１７６について、Ｓ１３００６～Ｓ１３００８と同様の処理を行い、保守計画情報１３６及び運用計画情報１３７に、回復措置情報１１７６に関する情報を追加する（Ｓ１３０１０）。
　保守運用計画出力部１３０は、保険計画情報１３８から、行Ｌのリスク構造情報ＩＤ１２６２と一致する個別予測情報ＩＤ１３８１を有する行を選択し、その行のリスク値合計１３８２に、行Ｌのリスク値１２６６を加算する（Ｓ１３０１１）。そして、保守運用計画出力部１３０は、処理をＳ１３００２に戻す。
　これにより、保守計画情報１３６及び運用計画情報１３７が生成される。加えて、保険計画情報１３８の個別予測情報ＩＤ１３８１に対するリスク値合計１３８２が生成される。
　図１４は、保険計画出力部１３１の処理の一例を示すフローチャートである。
　保険計画出力部１３１は、次の処理を開始する（Ｓ１３１０１）。
　保険計画出力部１３１は、保険計画情報１３８の全ての行について処理を完了したか否かを判定する（Ｓ１３１０２）。
　保険計画情報１３８の全ての行の処理を完了した場合（Ｓ１３１０２：ＹＥＳ）、保険計画出力部１３１は、本処理を終了する（Ｓ１３１０３）。
　保険計画情報１３８に未処理の行が残っている場合（Ｓ１３１０２：ＮＯ）、保険計画出力部１３１は、保険計画情報１３８から未処理の先頭行を取り出す。（Ｓ１３１０４）。図１４の説明において、この取り出した先頭行を、行Ｌと称する。
　保険計画出力部１３１は、行Ｌのリスク値合計１３８２が予め定められた所定の閾値以上の場合、行Ｌの保険要否フラグ１３８３をＹｅｓに設定し、行Ｌのリスク値合計１３８２が所定の閾値未満の場合、行Ｌの保険要否フラグ１３８３をＮｏに設定する（Ｓ１３１０５）。そして、保険計画出力部１３１は、処理をＳ１３１０２に戻す。
　これにより、保険計画情報１３８の保険要否フラグ１３８３が設定される。
　上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の範囲を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
１…最適化システム、２…ディスク、３…ネットワーク、４…表示装置、１１…リスク予測部、１２…統合部、１３…出力部、１５…プロセッサ、１６…入出力装置、１７…メモリ、１１０…予測計算初期化部、１１１…予測計算実行部、１１５…リスクモデルテンプレート情報、１１６…機器情報、１１７…個別予測情報、１２０…統合計算実行部、１２１…最適化計算実行部、１２５…リスク構造情報、１２６…スケジュール情報、１３０…保守運用計画出力部、１３１…保険計画出力部、１３６…保守計画情報、１３７…運用計画情報、１３８…保険計画情報、１１５１…リスクモデルＩＤ、１１５２…実績情報、１１５３…現在情報、１１５４…予測関数、１１５５…予防措置情報、１１５５…予測処理情報、１１５６…回復措置情報、１１５７…予測処理情報、１１６１…機器ＩＤ、１１６２…リスクモデルＩＤ、１１６３…初期情報、１１６４…実績情報、１１６５…閾値情報、１１７１…ＩＤ、１１７２…実績情報、１１７３…現在情報、１１７４…予測関数、１１７５…予防措置情報、１１７６…回復措置情報、１１７７…予測処理情報、１１７８…コスト情報、１１７９…閾値情報、１２５１…ＩＤ、１２５２…配下リスト、１２５３…現在情報、１２５４…集約関数、１２５５…予防措置実行情報、１２５６…回復措置実行情報、１２５７…コスト情報、１２５８…閾値情報、１２６１…経過期間、１２６２…リスク構造情報ＩＤ、１２６３…予防措置パラメータ、１２６４…回復措置パラメータ、１２６５…コスト、１２６６…リスク値、１３６１…経過期間、１３６２…個別予測情報ＩＤ、１３６３…措置名、１３７１…経過期間、１３７２…個別予測情報ＩＤ、１３７３…措置名、１３８１…個別予測情報ＩＤ、１３８２…リスク値合計、１３８３…保険要否フラグ

Claims (10)

  1. 　複数の構成要素を含む管理対象のリスク管理を支援するリスク管理システムであって、
    　複数のリスク種別のそれぞれと当該リスク種別に対する対応策との関係を示す対応策情報と、前記複数のリスク種別のそれぞれに対応する、将来の各時点のリスク値を予測するリスクモデルと、を備え、前記構成要素のそれぞれに対するリスク種別に対応するリスクモデルを前記複数のリスクモデルの中から選択し、該選択したリスクモデルに実績情報を与えて前記構成要素のそれぞれの将来のリスク値を予測するリスク予測部と、
    　前記管理対象と前記構成要素との構造関係に基づいて前記管理対象に対する対応策を定めたリスク構造情報を備え、前記リスク予測部にて予測された前記構成要素のそれぞれのリスク値に基づき、前記対応策を適用すべき実施時期を決定する統合部と、
    を有するリスク管理システム。
  2. 　前記対応策情報は、
    　前記リスク種別と、前記リスク種別のリスクの発生を予め防止する予防措置および該予防措置に要するコストとの関係を示す予防措置情報と、
    　前記リスク種別と、前記リスク種別のリスクが発生した場合に前記管理対象を元の状態に回復する回復措置および該回復措置に要するコストとの関係を示す回復措置情報と、を含む、
    請求項１に記載のリスク管理システム。
  3. 　前記予防措置には、前記構成要素の保守点検または前記構成要素の保守交換が含まれる、
    請求項２に記載のリスク管理システム。
  4. 　前記予防措置には、送電経路の調整または前記構成要素の負荷を調整する運用が含まれる、
    請求項２に記載のリスク管理システム。
  5. 　前記回復措置には、前記構成要素の修理と、前記構成要素の交換とが含まれる、
    請求項２に記載のリスク管理システム。
  6. 　前記リスク種別には、前記管理対象に含まれる機器の状態劣化によるリスクを示す機器劣化リスクと、前記管理対象に対する自然災害の影響によるリスクを示す自然災害リスクと、前記管理対象に対するサイバー攻撃によるリスクを示すサイバー攻撃リスクと、の１つ以上が含まれる、
    請求項１に記載のリスク管理システム。
  7. 　前記統合部は、各時点について、前記管理対象に含まれる前記構成要素の全てについてリスク値を閾値と比較し、前記リスク値が前記閾値を超えた構成要素について、リスク値を閾値以下に収めるための対応策を決定し、スケジュール情報として記録する、
    請求項１に記載のリスク管理システム。
  8. 　前記統合部によって決定された前記対応策を適用すべき実施時期と、当該実施時期に行うべき前記予防措置又は前記回復措置とを対応付けて出力する出力部、をさらに有する、
    　請求項２に記載のリスク管理システム。
  9. 　前記リスクモデルを用いて前記管理対象におけるリスク値を計算し、前記リスク値に基づいて判定された保険を適用すべきか否かを示す情報を出力する出力部、をさらに有する、
    請求項１に記載のリスク管理システム。
  10. 　リスク管理システムによって複数の構成要素を含む管理対象のリスク管理を支援するリスク管理方法であって、
    　複数のリスク種別のそれぞれと当該リスク種別に対する対応策との関係を示す対応策情報と、前記複数のリスク種別のそれぞれに対応する、将来の各時点のリスク値を予測して対応策を決定するための処理を規定する複数のリスクモデルと、を備え、前記構成要素のそれぞれに対するリスク種別に対応するリスクモデルを前記複数のリスクモデルの中から選択し、該選択したリスクモデルに実績情報を与えて前記構成要素のそれぞれの将来のリスク値を予測し、前記リスクモデルに従って、前記対応策情報に基づき前記リスク種別に対応する対応策を抽出し、
    　前記管理対象と前記構成要素との構造関係に基づいて前記管理対象に対する対応策と該対応策を適用するための閾値とを定めたリスク構造情報を備え、予測された前記構成要素のそれぞれのリスク値と前記閾値とに基づき、前記対応策を適用すべき実施時期を決定する、
    ことをコンピュータが実行するリスク管理方法。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN119379294A (zh) * 2024-09-30 2025-01-28 百富计算机技术（深圳）有限公司 风险分析间隔确定方法、电子设备及计算机可读存储介质
CN121169134A (zh) * 2025-09-15 2025-12-19 北京易链科技有限公司 一种基于合同风险智能决策的方法、装置及电子设备

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019212143A (ja) * 2018-06-07 2019-12-12 株式会社日立製作所 損害予測方法、損害予測システム及びプログラム
WO2020195775A1 (ja) * 2019-03-25 2020-10-01 日本電信電話株式会社 提示装置、提示方法および提示プログラム

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5125069B2 (ja) * 2006-11-16 2013-01-23 日本電気株式会社 セキュリティリスク管理システム、セキュリティリスク管理方法およびセキュリティリスク管理用プログラム
US8972067B2 (en) * 2011-05-11 2015-03-03 General Electric Company System and method for optimizing plant operations
US10026049B2 (en) * 2013-05-09 2018-07-17 Rockwell Automation Technologies, Inc. Risk assessment for industrial systems using big data
JP6298680B2 (ja) * 2014-03-28 2018-03-20 株式会社日立製作所 セキュリティ対処支援システム
US10354332B2 (en) * 2015-09-30 2019-07-16 Sensormatic Electronics, LLC Sensor based system and method for drift analysis to predict equipment failure
US10698760B2 (en) * 2017-02-28 2020-06-30 Gas Technology Institute System and method for automated and intelligent quantitative risk assessment of infrastructure systems
US20200175439A1 (en) * 2018-10-31 2020-06-04 X-Act Science, Inc. Predictive Risk Assessment In Multi-System Modeling

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019212143A (ja) * 2018-06-07 2019-12-12 株式会社日立製作所 損害予測方法、損害予測システム及びプログラム
WO2020195775A1 (ja) * 2019-03-25 2020-10-01 日本電信電話株式会社 提示装置、提示方法および提示プログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
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