(57)【要約】【課題】電力系統の安定化を支援する。【解決手段】潮流変動関係情報ＤＢ１０１は、電力系統の潮流変動に関係する潮流変動関係情報を格納し、潮流変動情報ＤＢ１０２は、潮流変動のレベルを示す潮流変動情報を格納し、潮流変動予測モデル構築部１０３は、潮流変動関係情報と潮流変動情報との関係をモデル化した潮流変動予測モデル１０４を構築し、潮流変動予測部１０５は、潮流変動予測モデル１０４を用いることにより、予測時間帯における潮流変動関係情報に対する所定レベル以上の潮流変動を予測し、アラート発生部１０６は、潮流変動予測部１０５で予測された潮流変動に対するアラートを発生させる。【選択図】図１
2020031481.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力系統の潮流変動に関係する潮流変動関係情報と、前記潮流変動のレベルを示す潮流変動情報との関係を構築する構築部と、
前記潮流変動関係情報と前記潮流変動情報との関係に基づいて、予測時間帯における潮流変動関係情報に対する所定レベル以上の潮流変動を予測する予測部と、
前記予測部で予測された潮流変動に関する情報を通知する通知部とを備える潮流変動監視装置。
【請求項２】
前記通知部は、前記予測部で予測された潮流変動に対するアラートを発生させるアラート発生部である請求項１に記載の潮流変動監視装置。
【請求項３】
前記構築部は、過去の潮流変動に関係する潮流変動関係情報と、前記潮流変動関係情報に対する前記潮流変動の計測結果に基づいて、前記潮流変動関係情報と前記潮流変動情報との関係を構築する請求項１に記載の潮流変動監視装置。
【請求項４】
前記潮流変動関係情報は、気象情報、地域情報、時間帯情報、電力取引情報、ツイッター情報、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）情報およびイベント情報のうちの少なくとも１つの情報を含む請求項１に記載の潮流変動監視装置。
【請求項５】
前記構築部は、前記電力系統の接続状態であるトポロジーが変更されたタイミングで前記潮流変動関係情報と前記潮流変動情報との関係を更新する請求項１に記載の潮流変動監視装置。
【請求項６】
前記潮流変動関係情報の入力に対して前記潮流変動情報を出力する潮流変動予測モデルを備え、
前記予測部は、前記潮流変動予測モデルを用いることにより、前記予測時間帯における潮流変動関係情報に対する所定レベル以上の潮流変動を予測する請求項１に記載の潮流変動監視装置。
【請求項７】
前記潮流変動予測モデルは、前記潮流変動関係情報の入力に対して前記潮流変動のレベルを学習させたニュ−ラルネットワークである請求項６に記載の潮流変動監視装置。
【請求項８】
プロセッサを備える潮流変動監視方法であって、
前記プロセッサは、
事前に得られた電力系統の潮流変動に関係する潮流変動関係情報と、前記潮流変動のレベルを示す潮流変動情報との関係に基づいて、予測時間帯における潮流変動関係情報に対する所定レベル以上の潮流変動を予測し、
前記予測した潮流変動に関する情報を通知する潮流変動監視方法。
【請求項９】
プロセッサを備える電力系統安定性予測方法であって、
前記プロセッサは、
電力系統の事故前の潮流状態と事故後の安定性の関係をシミュレーションにより評価し、
前記シミュレーションの評価結果に基づいて、前記潮流状態と安定性との関係をモデル化し、
前記モデル化された潮流状態と安定性との関係に基づいて、前記潮流状態の観測値または想定値が与えられたときの想定事故後の潮流変動に基づく前記電力系統の安定性を予測し、
前記電力系統の安定性の予測結果を通知する電力系統安定性予測方法。
【請求項１０】
前記プロセッサは、
前記電力系統の各発電機の発電容量、各負荷の負荷量および各再生エネルギー発電量の組合せをランダムに決定し、
前記組合せに基づいて生成された事故前の潮流状態と事故後の安定性の関係を前記シミュレーションにより評価し、
前記シミュレーションの評価結果に基づいて、前記潮流状態と安定性との関係をモデル化した安定性予測モデルを構築し、
前記安定性予測モデルを用いることにより、前記潮流状態の観測値または想定値が与えられたときの想定事故後の潮流変動に基づく前記電力系統の安定性を予測する請求項９に電力系統安定性予測方法。
【請求項１１】
前記プロセッサは、
前記電力系統が不安定になると予測したときにアラートを発生させる請求項１０に電力系統安定性予測方法。
【請求項１２】
前記プロセッサは、
前記組合せに基づいて生成された潮流状態の中から前記電力系統上で起こり得る潮流状態を選別し、
前記選別した事故前の潮流状態と事故後の安定性の関係を前記シミュレーションにより評価する請求項１０に記載の電力系統安定性予測方法。
【請求項１３】
前記プロセッサは、
前記発電機の発電容量をランダムに決定し、
前記電力系統の各発電機の発電容量の合計が、（各負荷の負荷量の合計−各再生エネルギー発電量の合計）と一致するように、各負荷への負荷量の配分をランダムに決定する請求項１０に記載の電力系統安定性予測方法。
【請求項１４】
前記プロセッサは、
前記発電機の（慣性×容量）をパラメータとして、前記潮流状態と安定性との関係をモデル化する請求項１０に記載の電力系統安定性予測方法。
【請求項１５】
前記プロセッサは、
前記電力系統のブランチの有効電力、前記発電機の位相角および前記発電機の慣性に対して、前記シミュレーションにより得られた評価結果をニューラルネットワークに学習させることにより、前記潮流状態と安定性との関係をモデル化する請求項１０に記載の電力系統安定性予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力系統の潮流変動監視装置、潮流変動監視方法及び電力系統安定性予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、再生可能エネルギー（以下、再エネと記す）の大量導入（全体の２割超える導入）が現実化している。このため、再エネの脱落（風力発電のカットアウトによる再エネの脱落）や、急激な出力抑制（太陽光発電の出力抑制）などにより、数秒〜数分程度の短時間の間に、潮流が急激に変動することが懸念されている。
【０００３】
この点に関し、再エネの変動による出力変化の発生頻度を考慮した制御計画の立案方法が特許文献１に開示されている。特許文献１に開示された装置では、発電機の想定出力変化の発生頻度と、想定故障の発生頻度を考慮し、これらの事象を組合せた条件を生成し、この条件ごとに制御計画を立案する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１６２９９７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示された技術では、発電機の急激な出力変化や潮流の急激な変動がどのような条件で発生するか、すなわち、潮流の急激な変化に関係する条件と、実際に発生した潮流の急激な変化の関係性には着目していない。また、同一の電力系統でも、その時々の潮流状態により、事故後に安定となるか不安定となるかが変わるが、特許文献１に開示された技術では、事故前の潮流状態と事故後の安定性の関係についても着目していない。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、その目的は、電力系統の安定化を支援可能な潮流変動監視装置、潮流変動監視方法及び電力系統安定性予測方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、第１の観点に係る潮流変動監視装置は、電力系統の潮流変動に関係する潮流変動関係情報と、前記潮流変動のレベルを示す潮流変動情報との関係を構築する構築部と、前記潮流変動関係情報と前記潮流変動情報との関係に基づいて、予測時間帯における潮流変動関係情報に対する所定レベル以上の潮流変動を予測する予測部と、前記予測部で予測された潮流変動に関する情報を通知する通知部とを備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、電力系統の安定化を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、第１実施形態に係る潮流変動監視装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１の潮流変動監視装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、図１の潮流変動監視装置の処理を示すフローチャートである。
【図４】図４は、図１の潮流変動関係情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、図１の潮流変動情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、図１の潮流変動予測モデルの一例を示す図である。
【図７】図７は、図２の表示部に表示されるアラート画面の一例を示す図である。
【図８】図８は、第２実施形態に係る電力系統安定性予測装置の構成を示すブロック図である。
【図９】図９は、図８の電力系統安定性予測装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、図８の電力系統安定性予測装置の処理を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、図８の潮流組合せ生成部の処理を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、図８の学習用潮流データ生成部の処理を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、図１０のステップＳ１１〜Ｓ１４の具体例を示す図である。
【図１４】図１４は、図８の潮流組合せデータを学習用潮流データとして利用する上での適用判別結果の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、図８の学習用潮流データに対する安定性シミュレーション判定結果の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、図８の安定性判定結果付き学習・評価用潮流データの一例を示す図である。
【図１７】図１７は、図８の安定性予測モデルの一例を示す図である。
【図１８】図１８は、図９の表示部に表示されるアラート画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また、実施形態の中で説明されている諸要素およびその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１１】
図１は、第１実施形態に係る電力系統安定化支援装置の構成を示すブロック図である。
図１において、潮流変動監視装置１００は、潮流変動関係情報ＤＢ（Ｄａｔａ  Ｂａｓｅ）１０１、潮流変動情報ＤＢ１０２、潮流変動予測モデル構築部１０３、潮流変動予測モデル１０４、潮流変動予測部１０５およびアラート発生部１０６を備える。
【００１２】
潮流変動関係情報ＤＢ１０１は、電力系統の潮流変動に関係する潮流変動関係情報を格納する。潮流変動関係情報は、風雨、気温、日照および落雷などに関する気象情報、地域情報、時間帯情報、電力取引市場での売りおよび買いに関する電力取引情報、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）情報、ツイッター（登録商標）情報、野球場でのナイトゲームやコンサートなどのイベント情報および特定の時点での潮流状態情報のうちの少なくとも１つの情報を含む。潮流変動関係情報は、電力を消費する商業施設、工場設備または家電製品などの稼働状況に関するＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ）情報などであってもよい。
【００１３】
潮流変動情報ＤＢ１０２は、潮流変動のレベルを示す潮流変動情報を格納する。潮流変動のレベルは、潮流変動の大きさを数値で示してもよいし、潮流変動の大きさを段階的に示してもよい。潮流変動のレベルは、時間帯および地域ごとに格納することができる。
【００１４】
潮流変動予測モデル構築部１０３は、潮流変動関係情報と潮流変動情報との関係をモデル化した潮流変動予測モデル１０４を構築する。ここで、潮流変動予測モデル構築部１０３は、過去の潮流変動に関係する潮流変動関係情報と、その潮流変動関係情報に対する潮流変動の計測結果に基づいて、潮流変動予測モデル１０４を構築することができる。なお、潮流変動関係情報に対して所定値以上の潮流変動が計測された場合、その潮流変動関係情報と潮流変動情報との関係をモデル化してもよい。
【００１５】
潮流変動予測モデル１０４は、潮流変動関係情報と潮流変動情報との関係を保持する。そして、潮流変動予測モデル１０４は、予測時間帯における潮流変動関係情報が入力されると、その潮流変動関係情報に対応する潮流変動情報を出力する。
【００１６】
潮流変動予測部１０５は、潮流変動予測モデル１０４を用いることにより、予測時間帯における潮流変動関係情報に対する所定レベル以上の潮流変動を予測する。アラート発生部１０６は、潮流変動予測部１０５で予測された潮流変動に対するアラートを発生させる。
【００１７】
以下、潮流変動監視装置１００の動作について説明する。
潮流変動予測モデル構築部１０３は、潮流変動関係情報を潮流変動関係情報ＤＢ１０１から読み込み、潮流変動情報を潮流変動情報ＤＢ１０２から読み込む。そして、潮流変動予測モデル構築部１０３は、潮流変動関係情報と潮流変動情報の関係を解析し、潮流変動予測モデル１０４を構築する。
【００１８】
潮流変動予測モデル１０４の構築には、例えば、回帰分析を用いるようにしてもよいし、ニューラルネットワークの深層学習（ディープラーニング）を用いるようにしてもよい。その際、潮流変動への影響が大きい要素ほど重みを大きくするようなモデル化方法を用いるようにしてもよい。潮流変動への影響の度合いは、例えば、相関分析などで予め調べることができる。
【００１９】
次に、潮流変動予測部１０５は、例えば、オンラインで提供される潮流変動関係情報を読み込み、その潮流変動関係情報に対する潮流変動情報を潮流変動予測モデル１０４から取得することにより、予測時間帯の潮流変動を予測する。潮流変動予測部１０５は、その予測時間帯に所定レベル以上の潮流変動を予測すると、その予測結果をアラート発生部１０６に通知する。アラート発生部１０６は、潮流変動予測部１０５からの予測結果を受け取ると、翌日から数時間後の短時間の急激な潮流変動を予告するアラートを発生させる。アラートが発せられると、例えば、事故の発生の防止や早期の復旧に備えて発電所にオペレータを待機させるなどの対応を取ることができる。
【００２０】
ここで、潮流変動予測モデル構築部１０３は、潮流変動関係情報と潮流変動情報との関係をモデル化することにより、潮流変動予測部１０５は、潮流の急激な変化に関係する条件と、実際に発生した潮流の急激な変化の関係性に基づいて、短時間の急激な潮流変動を予測することができる。このため、短時間の急激な潮流変動に起因する事故の予防措置や、事故後の早期復旧を実現でき、広範囲な停電などの発生を防ぐことができる。
【００２１】
なお、図１の構成では、潮流変動予測部１０５で予測された潮流変動に対するアラートを発生させるアラート発生部１０６を設けた例を示したが、潮流変動予測部１０５で予測された潮流変動を通知する通知部を設けるようにしてもよい。このとき、発電計画を作成する発電計画部または発電制御を実行する発電制御部を設けるようにしてもよい。そして、発電計画部は、潮流変動予測部１０５で予測された潮流変動の通知を受け取ると、その潮流変動に対処するための発電計画を作成するようにしてもよいし、発電制御部は、潮流変動予測部１０５で予測された潮流変動の通知を受け取ると、その潮流変動に対処するための発電制御を実行するようにしてもよい。
【００２２】
図２は、図１の潮流変動監視装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
図２において、潮流変動監視装置１００は、例えば、計算機システムで構成される。このとき、潮流変動監視装置１００は、プロセッサ５０１、メモリ５０２、通信部５０３、表示部（出力部）５０４、入力部５０５および記憶装置５０６を備える。プロセッサ５０１、メモリ５０２、通信部５０３、表示部５０４、入力部５０５および記憶装置５０６は、バス５０７を介して接続されている。プロセッサ５０１は、ＣＰＵであってもよいし、マルチコアであってもよい。
【００２３】
プロセッサ５０１は、コンピュータプログラムを実行し、画像データの表示指示や、記憶装置５０６に記憶されている各種データベース内のデータの検索等を行う。プロセッサ５０１は、１つまたは複数の半導体チップとして構成してもよいし、計算サーバのようなコンピュータ装置として構成してもよい。
【００２４】
メモリ５０２は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）として構成され、コンピュータプログラムを記憶したり、各処理に必要な計算結果データおよび画像データ等を記憶したりする。メモリ５０２に格納された画面データは、表示部５００４に送られて表示される。表示部５０４は、ディスプレイ装置であってもよいし、ディスプレイ装置とともプリンタ装置または音声出力装置等を用いる構成であってもよい。入力部５０５は、キーボードやマウス等を使用できる他、タッチパネルまたは音声指示装置等の少なくともいずれか一つを備えて構成できる。
【００２５】
記憶装置５０６は、大容量の記憶容量を有する記憶デバイスであり、例えば、ハードディスク装置やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）である。記憶装置５０６は、各種プログラムの実行ファイルやプログラムの実行に用いられるデータを保持することができる。記憶装置５０６は、図１の潮流変動関係情報ＤＢ１０１および潮流変動情報ＤＢ１０２を保持することができる。また、記憶装置５０６は、潮流変動監視プログラム５０８を保持することができる。潮流変動監視プログラム５０８は、潮流変動監視装置１００にインストール可能なソフトウェアであってもよいし、潮流変動監視装置１００にファームウェアとして組み込まれていてもよい。
【００２６】
通信部５０３は、情報通信ネットワーク２６に接続するための回路および通信プロトコルを備える。情報通信ネットワーク２６は、インターネットなどのＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）であってもよいし、ＷｉＦｉなどのＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）であってもよいし、ＷＡＮとＬＡＮが混在していてもよい。
【００２７】
潮流変動監視装置１００は、情報通信ネットワーク２６を介して、電力系統２０の計測情報等にアクセスすることができる。電力系統２０は、複数の発電機２３Ａ〜２３Ｄおよび負荷２５Ａ、２５Ｂ、２５Ｄ〜２５Ｆが、母線（ノード）２１Ａ〜２１Ｆ、変圧器２２Ａ〜２２Ｄおよび送電線路（ブランチ）２４Ａ〜２４Ｅ等を介して相互に連系されたシステムである。ノード２１Ａ〜２１Ｆには、電力系統２０の保護、制御および監視のための各種の計測器が設置されている。潮流変動監視装置１００は、必要に応じて、計測器で検知した信号等に、情報通信ネットワーク２６を介してアクセスすることができる。そして、潮流変動監視装置１００は、計測器で検知した信号等に基づいて、電力系統２０の潮流を計算することができる。
【００２８】
電力系統の潮流方程式において、一般にノードｉにおける電力方程式は、以下の（数式１）で与えることができる。また、ノードｉから電力系統に流入する電流は、以下の（数式２）で与えることができる。ただし、ドットは複素数、バーは複素共役を表す。
【００２９】
【数１】
2020031481.tif 000003
【００３０】
【数２】
2020031481.tif 000004
【００３１】
ただし、Ｐｉは有効電力（ノードｉから系統に流入する向きを正）、Ｑｉは無効電力（ノードｉから系統に流入する向きを正）、Ｖｉドットは、ノードｉの電圧値、Ｖｍドットは、ノードｉに接続されるブランチの電圧、Ｙｉｍドットは、ノードｉに接続されるブランチｍのアドミタンスである。（数式１）および（数式２）から、以下の（数式３）を得ることができる。
【００３２】
【数３】
2020031481.tif 000005
【００３３】
プロセッサ５０１が潮流変動監視プログラム５０８をメモリ５０２に読み出し、潮流変動監視プログラム５０８を実行することにより、図１の潮流変動予測モデル構築部１０３および潮流変動予測部１０５の機能を実現することができる。また、プロセッサ５０１は、潮流変動予測モデル１０４を構築すると、記憶装置５０６に格納することができる。
【００３４】
なお、潮流変動監視プログラム５０８の実行は、複数のプロセッサやコンピュータに分担させてもよい。あるいは、プロセッサ５０１は、情報通信ネットワーク２６を介してクラウドコンピュータなどに潮流変動監視プログラム５０８の全部または一部の実行を指示し、その実行結果を受け取るようにしてもよい。
【００３５】
図３は、図１の潮流変動監視装置の処理を示すフローチャートである。
図３において、図１の潮流変動予測モデル構築部１０３は、気象・地域・時間帯・電力取引市場（売り・買い）・ツイッター情報・イベントなどの電力の潮流変動に関わる潮流変動関係情報と、潮流変動情報の関係を解析し、潮流変動予測モデル１０４を構築する（ステップＳ１）。
【００３６】
次に、潮流変動予測部１０５は、ステップＳ１で構築された潮流変動予測モデル１０４と、予測したい日時および地域に関わる気象・地域・時間帯・電力取引市場（売り・買い）・ツイッター情報およびイベントなどの電力の潮流変動に関わる潮流変動関係情報に基づいて、予測時刻およびエリアの電力の潮流変動を予測する（ステップＳ２）。
【００３７】
次に、潮流変動予測部１０５は、短時間の急激な潮流変動が発生すると予測されるかどうかをチェックする（ステップＳ３）。そして、短時間の急激な潮流変動が発生すると予測された場合には、アラート発生部１０６は、短時間の急激な潮流変動を予告するアラートを発生させる（ステップＳ４）。
【００３８】
なお、所定時間内に所定レベル以上の潮流変動が発生するかどうかを判定することにより、短時間の急激な潮流変動を予測することができる。あるいは、所定時間内に潮流変動の大きさが閾値以上となるかどうかを判定することにより、短時間の急激な潮流変動を予測することができる。
【００３９】
次に、潮流変動予測モデル構築部１０３は、今が潮流変動予測モデル１０４の更新に適したタイミングかどうかを調べる（ステップＳ５）。そして、潮流変動予測モデル１０４の更新に適したタイミングであれば、ステップＳ１に戻る。潮流変動予測モデル１０４の更新に適したタイミングでなければ、ステップＳ２に戻る。
【００４０】
なお、潮流変動予測モデル１０４の更新に適したタイミングとは、例えば、気象・地域・時間帯・電力取引市場（売り・買い）・ツイッター情報およびイベントなどの電力の潮流変動に関わる潮流変動関係情報や潮流変動情報に新しい情報が追加された時や、電力系統の接続状態であるトポロジーが変更され、潮流変動情報の傾向が変わった場合などである。
【００４１】
図４は、図１の潮流変動関係情報の一例を示す図である。
図４において、潮流変動関係情報ＤＢ１０１には、潮流変動関係情報として、例えば、風況レベル情報１１１、日射レベル情報１１２および電力取引レベル情報１１３が格納される。
【００４２】
風況レベル情報１１１は、例えば、クラスＡからクラスＦまでの６段階で、「月日・時間帯」（縦軸）と、「地域」（横軸）ごとに「風況レベル」を示す。「風況レベル」が高い場合には、風力発電のカットアウトによる急激な潮流変動が起こりやすい。そのため、「月日・時間帯」および「地域」ごとに「風況レベル」を登録することにより、潮流の急激な変動の発生の予測を有効に行うことができる。
【００４３】
「日射レベル」および「電力取引レベル」についても、「月日・時間帯」（縦軸）および「地域」（横軸）ごとにレベル分けをして登録する。「日射レベル」が非常に高い場合には、急激な出力抑制がかかり、潮流変動が発生しやすくなるためである。「売り」または「買い」に出される「電力取引レベル」も、急激な潮流変動の発生を見つけるために有効である。
【００４４】
ツイッターで「すごく風が強い」または「竜巻発生」などの情報が流れた場合にも、風力発電のカットアウトが発生する可能性が高いため、潮流の急激な変動を予測するために有効である。また、甲子園球場で高校野球の決勝戦が行われるなど、特定の時間帯に電力需要が大きく変動する可能性があるイベント情報も、潮流の急激な変動を予測するために有効である。
【００４５】
気象・地域・時間帯・電力取引市場（売り・買い）・ツイッター情報・イベントなどの潮流変動に関係する情報を、「時間帯ごと」および「地域ごと」に分類して潮流変動関係情報ＤＢ１０１に格納することにより、予測時刻およびエリアの潮流の急激な変動の発生の予測を有効に行うことができる。
【００４６】
図５は、図１の潮流変動情報の一例を示す図である。
図５において、潮流変動情報ＤＢ１０２には、特定の時間内での潮流変動レベル１２１が、「月日・時間帯」（縦軸）および「地域」（横軸）ごとに格納される。潮流変動レベル１２１は、例えば、潮流変動の大きさを６段階（クラスａからクラスｆ）に分けて、「月日・時間帯」「地域」ごと格納することができる。
【００４７】
図６は、図１の潮流変動予測モデルの一例を示す図である。
図６において、潮流変動予測モデル１０４として、ディープラーニングにより潮流変動関係情報と潮流変動レベルとの関係がモデル化されたニューラルネットワーク１４１が構築されている。
【００４８】
ニューラルネットワーク１４１は、気象情報・地域・時間帯・電力取引市場の情報（売り・買い）、ツイッター情報およびイベント情報などの電力の潮流変動に関わる潮流変動関係情報を与えると、その潮流変動関係情報に対応した潮流変動レベルを出力するように深層学習されている。
【００４９】
ニューラルネットワーク１４１の深層学習では、過去の潮流変動に関係する潮流変動関係情報を入力データとし、その潮流変動関係情報に対する潮流変動の計測結果を正解データとして、ニューラルネットワーク１４１のパラメータを設定する。
【００５０】
ここで、潮流変動関係情報と潮流変動レベルとの相関の強さを予め調べておき、相関が強い情報ほど重みを大きくするようなモデルを構築することもできる。また、潮流変動関係情報が与えられた時の電力系統で発生する潮流データを観測し、所定値以上の潮流変動が計測された場合、その潮流変動関係情報に対する潮流変動レベルをニューラルネットワーク１４１に学習させるようにしてもよい。
【００５１】
図７は、図２の表示部に表示されるアラート画面の一例を示す図である。
図７において、図１のアラート発生部１０６は、潮流変動予測部１０５からの予測結果を受け取ると、翌日から数時間後の短時間の急激な潮流変動を予告するアラートを発生させる。このとき、アラート発生部１０６は、短時間の急激な潮流変動を予告するアラート画面１０７を図２の表示部５０４に表示させる。
【００５２】
アラート画面１０７には、短時間の急激な潮流変動が予測された場所、月日・時間および潮流変動レベルが表示される。また、アラート画面１０７には、潮流変動レベルおよび潮流変動の発生場所（設置されている発電機の種類等）から必要となるオペレータの種類および増員人数の目安も表示される。さらに、アラート画面１０７には、オペレータがアラート画面１０７を確認したことをアラート発生部１０６に通知するＯＫボタンも表示される。
【００５３】
アラート発生部１０６は、アラート画面１０７を表示部５０４に表示させるとともに、警告音または音声によるアラートを出力させることにより、短時間の急激な潮流変動の発生をユーザに知らせるようにしてもよい。
【００５４】
このように、、短時間の急激な潮流変動の発生が予測されると、アラート発生部１０６は、予め、どの場所で、いつ、どの程度の潮流変動が発生するかを示し、その潮流変動に必要なオペレータの種類や増員の目安をアラート画面１０７上で示すことができる。このため、アラート画面１０７を確認したユーザは、系統事故を防いだり、事故後の復旧をスムーズに行ったりすることが可能となる。
【００５５】
上述した第１実施形態では、潮流計算を行うための過去の実データを電力系統２０から収集することにより、潮流変動関係情報と潮流変動情報との関係をモデル化した潮流変動予測モデル１０４を構築する方法について説明した。
【００５６】
以下の第２実施形態では、電力系統で将来起こり得る潮流状態をコンピュータ上で生成し、その潮流状態についてシミュレーションで得た安定性の解とともに学習させる方法について説明する。このようにすることにより、予測される潮流状態で電力系統に事故が発生した場合に、電力系統が安定となるか不安定（脱調）となるかを、その学習結果から事前に知ることができる。第２実施形態は、過去に経験したことがない潮流状態に対しても有効で、電力系統が不安定になると予測される場合に、アラートを発生させることができる。
【００５７】
図８は、第２実施形態に係る電力系統安定性予測装置の構成を示すブロック図である。
図８において、電力系統安定性予測装置８００は、潮流組合せ生成部８０１、潮流組合せデータＤＢ８０２、学習・評価用潮流データ生成部８０３、学習・評価用潮流データＤＢ８０４、想定事故データＤＢ８０５、安定性シミュレーション判定部８０６、安定性判定結果付き学習・評価用潮流データＤＢ８０７、安定性予測モデル構築部８０８、安定性予測モデル８０９、潮流観測データ（想定データ）ＤＢ８１０、安定性予測部８１１およびアラート発生部８１２を備える。
【００５８】
潮流組合せ生成部８０１は、電力系統の各発電機の発電容量（発電機容量とも言う）、各負荷の負荷量および各再エネ発電量を組み合せた潮流組合せデータを生成する。各発電機の発電容量は、各発電機の出力であってもよい。電力系統の各発電機の発電容量、各負荷の負荷量および各再エネ発電量は、乱数を用いてランダムに組み合わせることができる。潮流組合せデータＤＢ８０２は、潮流組合せ生成部８０１で生成された潮流組合せデータを格納する。
【００５９】
学習・評価用潮流データ生成部８０３は、潮流組合せ生成部８０１で生成された潮流組合せデータから、学習データとして適している潮流組合せデータを選別し、学習・評価用潮流データを生成する。学習・評価用潮流データＤＢ８０４は、学習・評価用潮流データ生成部８０３で生成された学習・評価用潮流データを格納する。想定事故データＤＢ８０５は、電力系統で想定される事故に関する想定事故データを格納する。
【００６０】
安定性シミュレーション判定部８０６は、学習・評価用潮流データで与えられる事故前の潮流状態と事故後の安定性の関係をシミュレーションにより評価する。安定性判定結果付き学習・評価用潮流データＤＢ８０７は、安定性判定結果付き学習・評価用潮流データを格納する。安定性判定結果付き学習・評価用潮流データは、安定性シミュレーション判定部８０６で得られた安定性判定結果が学習・評価用潮流データに付加されたデータである。
【００６１】
安定性予測モデル構築部８０８は、安定性判定結果付き学習・評価用潮流データに基づいて、事故前の潮流状態と事故後の安定性との関係をモデル化した安定性予測モデル８０９を構築する。安定性予測モデル８０９は、電力系統の潮流状態と安定性との関係を保持する。
【００６２】
潮流観測データ（想定データ）ＤＢ８１０は、潮流観測データまたは潮流想定データを格納する。潮流観測データは、実際に観測された潮流ータである。潮流想定データは、電力系統で想定される潮流データである。安定性予測部８１１は、安定性予測モデル８０９を用いることにより、潮流状態の観測値または想定値が与えられたときの想定事故後の潮流変動に基づく電力系統の安定性を予測する。アラート発生部８１２は、安定性予測部８１１で電力系統が不安定であると予測されたときにアラートを発生させる。
【００６３】
以下、電力系統安定性予測装置８００の動作について説明する。
潮流組合せ生成部８０１は、乱数を用いて各発電機の発電容量、各負荷の負荷量および各再エネ発電量を組み合せることにより、潮流組合せデータを生成し、潮流組合せデータＤＢ８０２に格納する。
【００６４】
次に、学習・評価用潮流データ生成部８０３は、潮流組合せデータＤＢ８０２から潮流組合せデータを読み込む。そして、学習・評価用潮流データ生成部８０３は、その潮流組合せデータの中から学習および評価に適したものを選別することで、学習・評価用潮流データを生成し、学習・評価用潮流データＤＢ８０４に格納する。
【００６５】
次に、安定性シミュレーション判定部８０６は、学習・評価用潮流データＤＢ８０４から学習・評価用潮流データを読み込み、想定事故ＤＢ８０５から想定事故データを読み込む。そして、安定性シミュレーション判定部８０６は、学習・評価用潮流データで与えられる潮流状態に基づく想定事故後の安定性をシミュレーションにより判定する。その後、安定性シミュレーション判定部８０６は、学習・評価用潮流データと、安定性の判定結果とを対とした安定性判定結果付き学習・評価用潮流データを生成し、安定性判定結果付き学習・評価用潮流データＤＢ８０７に格納する。
【００６６】
次に、安定性予測モデル構築部８０８は、安定性判定結果付き学習・評価用潮流データＤＢ８０７から安定性判定結果付き学習・評価用潮流データを読み込み、安定性判定結果付き学習・評価用潮流データに基づいて安定性予測モデル８０９を構築する。安定性予測モデル８０９の構築では、例えば、ニューラルネットの深層学習の手法を用いることができる。
【００６７】
次に、安定性予測部８１１は、安定性予測モデル８０９を用いることで、潮流観測データ（想定データ）８１０が与えられたときの想定事故後の潮流変動に基づく電力系統の安定性を予測する。電力系統が不安定となる（脱調する）ことが予測された場合、アラート発生部８１２は、電力系統が不安定となる（脱調する）ことを予告するアラートを発生させる。
【００６８】
このようにして、安定性予測部８１１は、安定性予測モデル８０９を用いることにより、潮流観測データ（想定データ）８１０が与えられたときの想定事故後の電力系統の安定性のシミュレーションを行うことなく、潮流観測データ（想定データ）８１０が与えられたときの想定事故後の電力系統の安定性を予測することができる。ここで、電力系統の規模が大きくなると、安定性シミュレーション判定部８０６による電力系統の潮流状態に基づく想定事故後の安定性の評価には多大な時間を要するが、安定性予測モデル８０９を用いた想定事故後の電力系統の安定性の予測は短時間で済ませることができる。このため、過去に経験した潮流条件だけでなく、発電機容量、負荷量および再エネ発電量の取り得る値の範囲が反映された組合せの潮流状態に対して、想定事故後の電力系統の安定性を即座に判定し、不安定（脱調）を予告することができる。
【００６９】
なお、図８の構成では、電力系統が不安定となる（脱調する）ことを予告するアラートを発生させるアラート発生部８１２を設けた例を示したが、安定性予測部８１１で予測された予測結果を通知する通知部を設けるようにしてもよい。このとき、発電計画を作成する発電計画部または発電制御を実行する発電制御部を設けるようにしてもよい。そして、発電計画部は、安定性予測部８１１で予測された予測結果を受け取ると、その予測結果に対処するための発電計画を作成するようにしてもよいし、発電制御部は、安定性予測部８１１で予測された予測結果を受け取ると、その予測結果に対処するための発電制御を実行するようにしてもよい。
【００７０】
図９は、図８の電力系統安定性予測装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
図９において、電力系統安定性予測装置８００のハードウェアは、図２の潮流変動監視装置１００のハードウェアと同様に構成することができる。
【００７１】
ただし、記憶装置５０６は、図８の潮流組合せデータＤＢ８０２、学習・評価用潮流データＤＢ８０４、想定事故データＤＢ８０５、安定性判定結果付き学習・評価用潮流データＤＢ８０７および潮流観測データ（想定データ）ＤＢ８１０を保持することができる。また、記憶装置５０６は、電力系統安定性予測プログラム５０９を保持することができる。電力系統安定性予測プログラム５０９は、電力系統安定性予測装置８００にインストール可能なソフトウェアであってもよいし、電力系統安定性予測装置８００にファームウェアとして組み込まれていてもよい。
【００７２】
プロセッサ５０１が電力系統安定性予測プログラム５０９をメモリ５０２に読み出し、電力系統安定性予測プログラム５０９を実行することにより、図８の潮流組合せ生成部８０１、学習・評価用潮流データ生成部８０３、安定性シミュレーション判定部８０６、安定性予測モデル構築部８０８および安定性予測部８１１の機能を実現することができる。また、プロセッサ５０１は、安定性予測モデル８０９を構築すると、記憶装置５０６に格納することができる。
【００７３】
なお、電力系統安定性予測プログラム５０９の実行は、複数のプロセッサやコンピュータに分担させてもよい。あるいは、プロセッサ５０１は、情報通信ネットワーク２６を介してクラウドコンピュータなどに電力系統安定性予測プログラム５０９の全部または一部の実行を指示し、その実行結果を受け取るようにしてもよい。
【００７４】
図１０は、図８の電力系統安定性予測装置の処理を示すフローチャートである。
図１０において、図８の潮流組合せ生成部８０１は、発電機容量、負荷量および再エネ発電量を様々に組合せた潮流組合せデータを生成する（Ｓ１１）。
【００７５】
次に、学習用潮流データ生成部８０３は、Ｓ１１にて生成された潮流組合せデータを読み込み、学習・評価用潮流データを生成する（Ｓ１２）。
【００７６】
次に、安定性シミュレーション判定部８０６は、Ｓ１２で生成された学習・評価用潮流データおよび想定事故データを読み込み、各学習・評価用潮流データと想定事故の組合せについて安定性を判定し、学習・評価用定性判定結果付き潮流データを生成する（Ｓ１３）。
【００７７】
次に、安定性予測モデル構築部８０８は、Ｓ１３にて作成された安定性判定結果付き潮流データを学習し、安定性予測モデル８０９を作成する（Ｓ１４）。
【００７８】
次に、安定性予測部８１１は、安定性予測モデル８０９を用いることで、潮流観測データ（想定データ）８１０に該当する潮流時の想定事故後の電力系統の安定性を予測する（Ｓ１５）。そして、その想定事故後の想定時刻に電力系統が不安定となる（脱調する）ことが予測されると（Ｓ１６）、アラート発生部８１２は、不安定（脱調）を予告するアラートを発する（Ｓ１７）。
【００７９】
ステップＳ１３で作成した安定性判定結果付き学習・評価用潮流データは、その一部を予め分けておき、学習用データと評価用データとして用いることができる。ステップＳ１４で安定性予測モデル８０９を構築する際、ステップＳ１３で作成した学習用データと評価用データを、安定性予測モデル８０９の生成とパラメータチューニング等に用いることができる。
【００８０】
図１１は、図８の潮流組合せ生成部の処理を示すフローチャートである。
図１１において、潮流組合せ生成部８０１は、各発電機の出力を、各発電機の出力上下限内で乱数を利用して決定する（Ｓ２１）。例えば、火力発電機であれば、定格出力の３０％から１００％の範囲内で、乱数を利用して出力を決定する。揚水発電機であれば、定格出力の−１００％から＋１００％の範囲内で、乱数を利用して出力を決定する。
【００８１】
次に、潮流組合せ生成部８０１は、各発電機の出力の合計を求める（Ｓ２２）。そして、潮流組合せ生成部８０１は、各発電機の出力の合計と、（各負荷の負荷量の合計−各再エネ発電量の合計）が一致するように、各負荷への負荷量の配分を乱数で決定する（Ｓ２３）。これにより、過去に経験したことがない潮流状態を含む様々の潮流状態を漏れなくコンピュータ上で生成することができる。なお、各発電機の出力は、各発電機の発電容量であってもよい。
【００８２】
図１２は、図８の学習用潮流データ生成部の処理を示すフローチャートである。
図１２において、学習用潮流データ生成部８０３は、潮流組合せデータのそれぞれの組合せの潮流データについて、学習データに含めるのに適しているかどうかを評価する（Ｓ３１）。そして、学習用潮流データ生成部８０３は、学習データに含めるのに適している判断すると（Ｓ３２）、その組合せの潮流データを学習・評価用潮流データに含める（Ｓ３３）。
【００８３】
学習データに含めるのに適しているかを判断するために、潮流計算を実施して、潮流計算が収束するかどうか調べることができる。潮流計算が収束すれば、その潮流組合せデータは、その電力系統で実現し得る組合せであることが分かる。その他の方法として、ユーザが、様々な観点から学習データに含めるかどうかを定めることもできる。例えば、過去に実際に取り得た潮流から余りにもかけ離れた潮流データは、学習データに含めない方法も考えられる。
【００８４】
図１３は、図１０のステップＳ１１〜Ｓ１４の具体例を示す図である。
図１３において、図１０のステップＳ１１では、再エネ発電量（再エネ出力とも言う）の変動を想定し、乱数を用いて各発電機の発電容量、各負荷の負荷量および各再エネ発電量を組合せることで、潮流状態を与える潮流組合せデータを生成する。学習・評価用潮流データとして潮流組合せデータが用いられる場合、電力系統をモデル化したモデル系統の発電機の出力（ＭＷ）、発電機の容量（ＭＶＡ）、負荷（ＭＷ）および再エネ出力（ＭＷ）の他、モデル系統の各種設備情報などを含む。
【００８５】
次に、ステップＳ１２において、各々の潮流組合せデータが学習データとして適しているかどうかが判別される。例えば、潮流計算が収束するデータは、そのモデル系統の潮流状態として起こり得るデータであり、学習・評価用潮流データとして適している。潮流計算が収束しないデータは、そのモデル系統の潮流状態として起こり得ないデータであり、学習・評価用潮流データから除外することができる。
【００８６】
学習・評価用潮流データとして選別されたデータについては、事故点および事故様相（または想定事故点および想定事故様相）を定め、シミュレーションにより事故後の安定性の詳細評価を実施することができる。シミュレーションによる安定性の詳細評価の結果、事故後に「安定」となるデータか、事故後に「不安定（脱調）」となるデータかが判定される。事故後に「安定」となるか、「不安定（脱調）」となるかは、シミュレーションプログラム等で自動的に判定することが可能である。
【００８７】
例えば、シミュレーションプログラムは、事故後の安定性の詳細評価を実施するために、事故後の発電機の位相角（δ）の推移を計算する。そして、事故後の判定時刻Ｔｓに、発電機の位相角（δ）が、しきい値Ｔｈ（例えば、プラス・マイナス１８０度）を超えていれば、事故後に「不安定（脱調）」になったと判定することができる。
【００８８】
一方、シミュレーションプログラムは、例えば、事故後の判定時刻Ｔｓに、発電機の位相角（δ）が、しきい値Ｔｈ（例えば、プラス・マイナス１８０度）を超えていなければ、事故後に「安定」になったと判定することができる。このようにして、図８の安定性シミュレーション判定部８０６は、学習・評価用潮流データに対して、想定事故および想定事故様相を定めてシミュレーションによる安定性の詳細評価を実施することにより、安定性判定結果付き学習・評価用潮流データを自動生成することが可能である。
【００８９】
なお、図１３では、ブランチの有効電力（Ｐ）、発電機の位相角（δ）、発電機の慣性（Ｍ）×容量（ＭＶＡ）、事故点・事故様相と、それに対する解である事故後の安定性（安定または不安定（脱調））の組合せで、学習・評価用データセットを自動生成した例を示した。ここで、ブランチの有効電力（Ｐ）、発電機の位相角（δ）および発電機の慣性（Ｍ）×容量（ＭＶＡ）を学習・評価用データセットとして用いることにより、電力系統が動揺し易いかどうかを評価することができる。
【００９０】
一般的に、安定性のシミュレーション評価の実行には、多くの時間が必要である。しかし、多くの時間をかけて生成した安定性判定結果付き学習・評価用潮流データを用いて、ステップＳ１４で安定性予測モデル８０９を一旦構築すれば、それ以降は、安定性予測部８１１は、潮流観測データ（想定データ）８１０と安定性予測モデル８０９を用いることにより、事故後の電力系統の安定性を短時間で予測できる。
【００９１】
安定性予測モデル８０９の構築は、例えば、ニューラルネットワークの深層学習を用いることができる。この場合、ステップＳ１３にて作成した安定性判定結果付き学習・評価用潮流データを学習用データＤ２および評価用データＤ１として用いることにより、ニューラルネットワークによる安定性予測モデル８０９を構築する。例えば、ブランチの有効電力（Ｐ）、発電機の位相角（δ）、発電機の慣性（Ｍ）×容量（ＭＶＡ）および事故点・事故様相を含む評価用データＤ１を、ニューラルネットワークによる安定性予測モデル８０９の入力として与えると、安定性予測モデル８０９は、安定性の推定結果Ｄ３を出力する。評価用データＤ１については、予めシミュレーションで安定性の正解ＤＳが得られている。
【００９２】
従って、安定性予測モデル８０９を用いた推定結果Ｄ３の正解率が高くなるようフィードバックＳ１８を行うことにより、安定性予測モデル８０９のパラメータをチューニングし、予測精度を向上させることができる。
【００９３】
図１４は、図８の潮流組合せデータを学習用潮流データとして利用する上での適用判別結果の一例を示す図である。
図１４において、２００００件の潮流組合せデータを２回（Ｎｏ．１とＮｏ．２）に分けて、１００００件ずつ作成したものとする。図８の学習・評価用潮流データ生成部８０３は、潮流組合せデータが学習データとして適しているかどうかを、例えば、潮流計算が収束するかどうかで判定する。
【００９４】
このとき、Ｎｏ．１のデータでは、１００００件のデータのうち、９５００件のデータは、潮流計算が収束している。すなわち、このようなデータで与えられる潮流状態は、対象としているモデル系統で起こり得ることを示している。それに対し、残りの５００件のデータは、潮流計算が収束していない。すなわち、このようなデータで与えられる潮流状態は、対象としているモデル系統で起こり得ないことを示している。このため、この５００件のデータは、学習・評価用潮流データには含めない。
【００９５】
Ｎｏ．２のデータについても、潮流計算の収束を基準に、学習・評価用に適しているデータと、学習・評価用に適していないデータとに選別する。以上の結果、学習・評価用潮流データが合計で１９０００件得られる。潮流計算が収束していない残りの１０００件のデータについては、学習・評価用潮流データから除外する。
【００９６】
図１５は、図８の学習用潮流データに対する安定性シミュレーション判定結果の一例を示す図である。
図１５において、図１４の１９０００件の学習・評価用潮流データを２回（Ｎｏ．１とＮｏ．２）に分けて、９５００件ずつ作成したものとする。図８の安定性シミュレーション判定部８０６は、これらの学習・評価用潮流データで与えられる潮流状態に基づく想定事故後の安定性をシミュレーションにより評価する。
【００９７】
このとき、Ｎｏ．１とＮｏ．２のデータの合計で、事故後に「安定」となるデータが１２０００件得られたものとする。事故後に「不安定（脱調）」となるデータは、７０００件得られたものとする。この場合、例えば、Ｎｏ．１のデータを安定性予測モデル８０９の学習用データとして用い、Ｎｏ．２のデータを安定性予測モデル８０９の評価用データとして用いることができる。
【００９８】
なお、安定性予測モデル８０９の学習用（評価用）データにおいて、事故後に「安定」となるデータと「不安定（脱調）」となるデータの数にバラツキがある場合、そのままで学習に用いてもよいし、「安定」となるデータと「不安定」となるデータの数のバラツキをなくしてから学習に用いてもよい。
【００９９】
図１６は、図８の安定性判定結果付き学習・評価用潮流データの一例を示す図である。
図１６において、潮流データとして、ブランチ有効電力Ｐ１〜Ｐｎｂ、発電機の位相角δ１〜δｎｇ、発電機の慣性×発電機の容量Ｍ１〜Ｍｎｇの値を特徴値として用い、想定事故（想定事故点および事故様相）が起こった時のシミュレーションで得た安定性の判定結果をセットとした。ただし、ｎｂはブランチ数、ｎｇは発電機数である。
【０１００】
なお、電力系統の安定性を精度よく予測する上で、発電機の慣性（Ｍ）×発電機の容量（ＭＶＡ）のパラメータを用いることは有効である。発電機の慣性（Ｍ）は、その電力系統が事故後に安定となるかどうかに大きくかかわるパラメータであり、発電機の慣性（Ｍ）×発電機の容量（ＭＶＡ）の値が、電力系統が事故後の安定性に大きく関わるからである。
【０１０１】
図１７は、図８の安定性予測モデルの一例を示す図である。
図１７において、安定性予測モデル８０９として、ディープラーニングにより電力系統の潮流状態と安定性との関係が学習されたニューラルネットワーク８１３が構築されている。ニューラルネットワーク８１３は、例えば、事故点および事故様相ごとにモデルを構築することも可能である。図１７では、事故点および事故様相ごとにモデルを構築した例を示した。
【０１０２】
ニューラルネットワーク８１３は、ブランチ有効電力（Ｐ１〜Ｐｎｂ）、発電機の位相角（δ１〜δｎｇ）、発電機の慣性×発電機の容量（Ｍ１〜Ｍｎｇ）の値を入力すると、事故後の安定性の予測結果（「安定」または「不安定（脱調）」）と、その確からしさを示す値を出力する。
【０１０３】
将来想定される潮流条件について、安定性予測モデル８０９を用いて安定性を予測した結果、不安定（脱調）との結果が得られた場合には、図８のアラート発生部８１２は、不安定（脱調）を予告するアラートを発生させることが可能である。
【０１０４】
図１８は、図９の表示部に表示されるアラート画面の一例を示す図である。
図１８において、アラート画面８１４は、安定性評価画面８１５およびアラート発生画面８１６を備える。
【０１０５】
安定性評価画面８１５では、ユーザは、評価したい潮流および想定事故の場所（事故点）と事故様相を入力し、安定性評価ボタンを押す。評価したい潮流は、ブランチ有効電力Ｐ１〜Ｐｎｂ、発電機の位相角δ１〜δｎｇおよび発電機の慣性×発電機の容量Ｍ１〜Ｍｎｇの値で与えることができる。すると、アラート発生画面８１６には、安定性推定結果が安定または不安定（脱調）と表示される。この際、この安定性推定結果がどの程度信頼性があるのか、すなわち安定性推定結果の確かさらしさを表すニューラルネット評価値を表示するようにしてもよい。
【０１０６】
また、安定性を評価した結果、不安定（脱調）と判定されたならば、図１７のニューラルネットワーク８１３で得られた評価結果をもとに、どの場所（事故点）に、オペレータをどの程度増員すると良いか、どんな種類の発電機なのか等の情報も合わせて表示するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１０７】
１００  潮流変動監視装置、１０１  潮流変動関係情報ＤＢ、１０２  潮流変動情報ＤＢ、１０３  潮流変動予測モデル構築部、１０４  潮流変動予測モデル、１０５  潮流変動予測部、１０６  アラート発生部
【図１】
2020031481.tif 000006
【図２】
2020031481.tif 000007
【図３】
2020031481.tif 000008
【図４】
2020031481.tif 000009
【図５】
2020031481.tif 000010
【図６】
2020031481.tif 000011
【図７】
2020031481.tif 000012
【図８】
2020031481.tif 000013
【図９】
2020031481.tif 000014
【図１０】
2020031481.tif 000015
【図１１】
2020031481.tif 000016
【図１２】
2020031481.tif 000017
【図１３】
2020031481.tif 000018
【図１４】
2020031481.tif 000019
【図１５】
2020031481.tif 000020
【図１６】
2020031481.tif 000021
【図１７】
2020031481.tif 000022
【図１８】
2020031481.tif 000023