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予測相関制御型分散エネルギー統合システムおよびその制御方法

発明の名称

予測相関制御型分散エネルギー統合システムおよびその制御方法

英語名称としては、Predictive Correlation-Control Distributed Energy Integration System and Control Method Thereof を想定する。

発明者

Inventor: AI YUSUKEKUSUYAMA™️

権利表示

© 2026 YUSUKEKUSUYAMA™️ All Rights Reserved

要約

本発明は、分散配置された複数のエネルギー装置から取得される状態データを統合し、装置間の状態相関構造を抽出し、人工知能により将来状態を予測したうえで、当該予測結果に基づいて各装置を同期的かつ事前的に制御するシステムおよび方法に関する。特に、本発明は、単純な現在値監視または異常発生後の事後制御ではなく、装置群を相関ネットワークとして把握し、相関構造、履歴情報、外部条件および需要予測を統合して、異常発生前の予防制御、需給最適化、負荷再配分および自律的学習更新を実行する点に特徴を有する。

用語の定義

本明細書で用いる主要用語は、以下の意味を有する。

用語

定義

予測制御

将来状態に基づいて現在の制御入力を決定する制御手法

相関構造

複数の装置状態、系統状態、外部条件または需要状態の間に成立する統計的、動的または構造的関係

相関ネットワーク

複数装置を、単独の独立要素の集合ではなく、相関構造を有する一体的な制御対象として表現したネットワーク

分散エネルギー装置

原子力由来電源、小型モジュール炉、マイクロ炉、再生可能エネルギー設備、蓄電装置、非常用発電設備、需要応答設備その他の分散配置可能なエネルギー装置

高精度センサー

温度、圧力、放射線、振動、出力、需給その他の状態量を高感度または高分解能で取得するセンサーであり、量子センサーを含み得る

未来状態

将来時点における装置状態、需給状態、異常発生可能性、安全余裕または制御余地

事前制御

異常が顕在化する前に行われる出力調整、保護動作、負荷移行または停止制御

技術分野

本発明は、分散エネルギー制御、原子力発電制御、小型モジュール炉制御、再生可能エネルギー統合制御、蓄電制御、AI予測制御、高精度センシング、リアルタイムネットワーク制御、スマートグリッドおよびセキュリティ監視システムに関する。より具体的には、複数の分散エネルギー装置間の状態相関構造を抽出して予測モデルへ組み込み、未来状態に基づく同期制御を行う統合エネルギー制御システムおよび方法に関する。

背景技術

従来のエネルギーシステムでは、原子力発電所、火力発電所、再生可能エネルギー設備、蓄電設備および需要設備は、それぞれ個別に監視され、現在状態または過去状態に基づいて制御されることが多かった。そのため、異常検知から制御実施までに時間差が生じ、事故予防、安全余裕確保および需給最適化に限界があった。

また、集中型電源または集中型制御へ依存する構造では、単一点障害が系統全体へ大きく波及しやすく、自然災害、サイバー攻撃、通信障害または設備故障に対するレジリエンスが十分でない場合があった。さらに、分散装置が増加する現代のエネルギー網においては、人間の判断のみで、複数装置の同時最適化、将来予測および異常予兆対策を実施することは極めて困難である。

加えて、従来技術では、装置間通信や指令伝達は行われていても、複数装置間に存在する状態相関そのものを制御資源として活用し、当該相関構造に基づいて全体同期を実現する体系は十分に整備されていなかった。

理論的整理

本発明は、量子論における非局所相関に関する議論を、工学的比喩または設計思想として再解釈するものである。すなわち、本発明は、情報伝達を超光速化するものでも、量子現象そのものを発電装置制御に直接持ち込むものでもない。ここで重視されるのは、複数状態間に成立する相関構造を、メッセージ伝送とは別の解析対象として扱い、当該相関構造を未来予測および同期制御へ利用する点にある。

したがって、本発明における「相関」は、送信者が任意の意味内容を符号化して受信者へ伝える通信情報ではなく、複数装置、複数地点または複数時点の状態量に跨って観測される関係性を意味する。この整理により、通信遅延が存在する環境においても、装置間の相関モデルおよび予測結果を用いて、より安定した先行制御を行うことが可能となる。

発明が解決しようとする課題

本発明は、以下の課題を解決することを目的とする。

課題

内容

同期制御精度の向上

分散エネルギー装置群を相関ネットワークとして扱い、協調精度を高める

安全性向上

異常発生前の予防制御を可能とする

需給最適化

将来需要および将来供給余力を見越した出力配分を実現する

通信遅延耐性

単純な逐次指令伝達に依存しない高信頼制御構造を実現する

レジリエンス向上

分散システム全体の耐障害性を高める

セキュリティ統合

異常挙動または攻撃兆候をエネルギー制御へ統合する

課題を解決するための手段

本発明に係るシステムは、少なくとも、センサー層、データ統合層、相関抽出層、AI予測層、制御層、分散エネルギー装置層、ネットワーク同期層および学習・フィードバック層を含む。

センサー層は、各エネルギー装置または系統から、中性子束、温度、圧力、放射線強度、出力電力、電流、電圧、周波数、燃料状態、機器振動、外気条件、系統需給状態その他の状態量を取得する。データ統合層は、取得データを時間同期し、欠損補正、平滑化、特徴量抽出および履歴蓄積を行う。

相関抽出層は、複数装置間、複数地点間または複数時系列間の相関構造を抽出し、相関グラフ、相関行列、因果近似モデル、動的結合モデルまたはこれらに準ずるモデルとして表現してもよい。AI予測層は、統合状態データと相関構造とに基づいて、短期未来状態予測、中期負荷予測、異常発生確率推定、出力最適配分計算および系統安定性予測を行う。

制御層は、予測結果に基づいて、原子炉出力調整、再生可能エネルギー出力調整、蓄電池充放電制御、マイクログリッド切替、負荷遮断、自動停止または安全余裕の再配分を実施する。ネットワーク同期層は、装置間の単純な通信に加えて、相関モデルに基づく同期情報を保持し、各装置が全体状態を考慮した制御に参加できるようにする。学習・フィードバック層は、実際の制御結果を用いて予測モデルおよび相関モデルを更新する。

発明の概要

本発明の基本構成を以下の表に整理する。

層

主な機能

代表要素

センサー層

状態量取得

中性子束、温度、圧力、放射線、出力、振動、需給

データ統合層

時系列整列と特徴量生成

同期処理、前処理、履歴管理

相関抽出層

装置間関係性のモデル化

相関行列、相関グラフ、動的相関モデル

AI予測層

未来状態推定

時系列予測、異常検知、デジタルツイン

制御層

事前制御の実行

出力調整、蓄電制御、負荷分散、自動停止

分散装置層

供給および調整

SMR、マイクロ炉、再エネ、蓄電設備

ネットワーク同期層

協調運転

状態共有、同期判定、分散制御参加

学習・フィードバック層

自己改善

実績評価、モデル更新

図面の簡単な説明

図1は、本発明の全体階層構造を示すシステムブロック図である。

図2は、複数の分散エネルギー装置間で構成される相関ネットワークモデルを示す模式図である。

図3は、計測、相関抽出、未来予測、事前制御および学習更新から成る処理フローを示すフローチャートである。

図4は、原子力由来電源、再生可能エネルギー設備および蓄電設備を統合したネットワーク接続例を示す模式図である。

図5は、異常兆候検出から予防制御および停止制御に至るシーケンス例を示す説明図である。

発明を実施するための形態

1. センサー層

センサー層は、各装置の物理状態、運転状態および需給状態をリアルタイムで取得する。取得対象としては、中性子束、温度、圧力、放射線強度、出力電力、電流、電圧、周波数、燃料状態、機器振動、外気条件および系統需給状態が例示される。センサーは高精度センサーであってもよく、量子センサーを含んでもよい。

2. データ統合層

データ統合層は、各拠点から取得されたデータを時系列として整列し、同期化し、相関解析に適した形式へ変換する。この層では、欠損補完、異常値処理、フィルタリング、特徴量抽出および履歴保存が行われる。

3. 相関抽出層

相関抽出層は、複数装置間の状態変化の関連を抽出する。たとえば、ある装置の温度上昇と別装置の出力低下との関連、需給変動と中性子束揺らぎとの関係、外気条件変化と再エネ出力変動との対応関係などを解析対象とする。相関抽出は、時差相関、共分散推定、グラフ構造推定、因果近似推定または学習ベース特徴関係推定により実施されてもよい。

4. AI予測層

AI予測層は、現在状態、履歴データおよび相関構造に基づき、未来時点の装置状態、需給状態、異常発生確率または安全余裕を予測する。AIモデルとしては、時系列予測モデル、異常検知モデル、最適化モデル、デジタルツイン型シミュレーションモデルまたはこれらの組合せを含み得る。

5. 制御層

制御層は、予測結果に基づいて、原子炉出力調整、再生可能エネルギー出力調整、蓄電池充放電制御、マイクログリッド切替、負荷遮断、自動停止および安全余裕の再配分を行う。異常の顕在化が予測された場合には、実際の異常発生前に予防的制御を実行することができる。

6. 分散エネルギー装置層

対象装置は、小型モジュール炉、マイクロ炉、大型原子炉、太陽光発電、風力発電、地熱発電、燃料電池、蓄電設備および非常用発電設備等を含み得る。各装置は相互にネットワーク接続され、個別最適だけでなく、全体最適の対象として制御される。

7. ネットワーク同期層

ネットワーク同期層は、単なるデータ転送にとどまらず、相関モデルを保持し、各装置が全体状態を考慮した同期制御に参加できるようにする。これにより、通信遅延または通信断が生じる場合であっても、直前までに得られた相関モデルと未来予測結果を用いた局所自律制御が可能となる。

8. 学習・フィードバック層

制御結果は、再び学習データとして利用され、予測精度および制御精度の継続的改善に用いられる。これにより、運転履歴の蓄積に伴って、相関モデルと制御モデルの双方が自己改善する。

動作原理

本発明の基本動作は、計測 → 相関抽出 → 未来予測 → 事前制御 → フィードバック学習という工程列により説明できる。

まず、各装置の状態をリアルタイムで取得する。次に、複数装置間の状態相関を抽出する。続いて、現在状態と相関構造から未来時点の状態を予測する。その後、異常が顕在化する前に制御を実施する。最後に、制御結果を評価し、予測精度と制御精度を継続的に改善する。

数理的補助定義

本発明における未来予測制御の概念式は、たとえば以下のように表せる。

[

State(t+\Delta t)=f\left(State(t),Correlation,History,External\ Conditions\right)

]

また、制御入力は次式で表せる。

[

Control(t)=g\left(Predicted\ State(t+\Delta t),Safety\ Margin,Demand\ Forecast\right)

]

さらに、相関同期制御の概念は次式で表せる。

[

Synchronization=h\left(Local\ State,Network\ Correlation,Predicted\ Global\ State\right)

]

需給誤差の予測を考慮する場合、統合需給誤差 (\Delta P(t)) は次式で表せる。

[

\Delta P(t)=P_{supply}(t)-P_{demand}(t)

]

予測時刻 (t+\tau) における需給誤差予測値は、

[

\widehat{\Delta P}(t+\tau)=\hat{P}{supply}(t+\tau)-\hat{P}{demand}(t+\tau)

]

で表される。

制御入力 (u(t)) は、たとえば安全リスク、需給不均衡、運用コストおよび目標偏差を含む目的関数を最小化するよう決定される。

[

u(t)=\operatorname*{argmin}{u}\left[w_1R{risk}+w_2E_{imbalance}+w_3C_{operation}+w_4D_{deviation}\right]

]

発明の新規性の整理

本発明の新規性は、以下の組合せに認められる。

新規性要素

内容

相関構造利用

分散装置を相関ネットワークとして制御対象化すること

予測中心制御

AIによる未来予測を制御の中心に置くこと

相関に基づく同期

単純通信だけでなく相関モデルで同期制御すること

異常前制御

異常発生前の予防制御を標準動作とすること

多源統合

原子力、再エネ、蓄電池等を同時に統合対象とすること

学習更新

制御結果でモデルを継続更新すること

実施形態

実施形態1：分散SMRネットワーク

複数の小型モジュール炉を地域ごとに分散配置し、AIが全体出力を最適配分する。各炉の状態、需給、外部条件および相関構造を用いて、負荷上昇前の出力調整または安全余裕再配分を行う。

実施形態2：原子力＋再エネ＋蓄電池統合

原子力由来電源を基幹電源、再生可能エネルギーを変動電源、蓄電池を調整電源として統合し、未来需給および相関構造を用いて先行的に充放電と出力配分を最適化する。

実施形態3：データセンター直結型電力供給

AIデータセンター近傍に高信頼分散電源および蓄電設備を配置し、演算負荷の将来変動を予測して電力供給を事前制御する。これにより、急峻な負荷変動への追従性を高めることができる。

実施形態4：災害時自律運転

平時は広域連系運転を行い、災害時または広域障害時には、相関モデルと局所予測に基づいて島状運転へ即時移行する。通信低下時でも、直前までに共有された相関モデルにより制御継続性を確保できる。

実施形態5：国家重要施設向けモデル

重要インフラ施設に対し、エネルギー供給の切断耐性、異常予兆対応能力およびセキュリティ統合性を高めるため、本発明の予測相関制御を適用する。

発明の効果

本発明によれば、第一に、事故発生前に制御できるため、安全余裕が向上する。第二に、需給変動を未来予測で吸収できるため、停電リスクまたは供給不安定化リスクを低減できる。第三に、過剰な保守や不要な出力調整を減らし、全体コストを抑制できる。第四に、集中型障害に依存せず、分散ネットワークとしての耐障害性を高めることができる。第五に、異常挙動または攻撃兆候を早期に検出し、エネルギー制御とセキュリティを統合できる。

産業上の利用可能性

本発明は、分散電源システム、マイクログリッド、小型原子力電源システム、再生可能エネルギー統合設備、データセンター用電源、重要インフラ施設、災害対応設備および広域電力ネットワークに広く適用可能である。

請求項

【請求項1】

センサーにより取得されたエネルギー状態データに基づき、人工知能が未来状態を予測し、複数の分散エネルギー装置を統合制御するエネルギー制御システム。

【請求項2】

前記システムが、前記複数の分散エネルギー装置間の相関構造を抽出し、当該相関構造を予測モデルに組み込むことを特徴とする、請求項1に記載のシステム。

【請求項3】

前記システムが、通信情報の逐次伝達のみに依存せず、前記相関構造に基づいて複数装置の同期制御を行うことを特徴とする、請求項1または請求項2に記載のシステム。

【請求項4】

前記センサーが量子センサーまたは高精度センサーを含むことを特徴とする、請求項1から請求項3のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項5】

前記分散エネルギー装置が、原子炉、再生可能エネルギー設備、蓄電装置または非常用発電設備の少なくとも一つを含むことを特徴とする、請求項1から請求項4のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項6】

前記人工知能が、デジタルツインを用いて未来状態を推定することを特徴とする、請求項1から請求項5のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項7】

前記システムが、異常発生前に予防的制御を行うことを特徴とする、請求項1から請求項6のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項8】

複数のエネルギー装置の状態を計測し、装置間相関を抽出し、未来状態を予測し、その予測結果に基づいて当該複数装置を制御する方法。

【請求項9】

前記方法において、相関構造を用いることで通信遅延の影響を低減しつつ同期制御を実行することを特徴とする、請求項8に記載の方法。

【請求項10】

前記方法において、制御結果を学習に用いて予測モデルまたは相関モデルを更新することを特徴とする、請求項8または請求項9に記載の方法。

【請求項11】

請求項8から請求項10のいずれか一項に記載の方法を実行するプログラム。

【請求項12】

請求項11に記載のプログラムを記録した非一時的コンピュータ読取可能記録媒体。

発明の本質的定義

本発明は、情報伝達を超光速化するものではなく、非局所相関という思想を工学的に再解釈し、複数装置間の相関構造を未来予測および事前制御へ反映する分散エネルギー統合システムである。

最終一行要約

情報は光速を超えないが、相関を読み、制御は未来を先取りする。

留意事項

本稿は、ユーザー提示内容を基礎として、技術的整合性を保ちながら特許出願に近い体裁へ成長進化させた明細書草案である。実際の出願に際しては、先行技術調査、原子力関連法規制との整合、サポート要件、明確性要件および権利範囲設計の観点から、弁理士その他の専門家による最終確認を行うことが望ましい。

以上。

続いて「YOUTUBE」です。

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Webムービー「伝えるのは今だ-episode2‐」〔ヒートポンプ篇〕│ 電気事業連合会

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【今田美桜さん出演】TVCM「電気とひとの物語」│ メイキング映像

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