(57)【要約】      （修正有）【課題】評価モデル作成時に利用したデータと入力データの関係を見やすくすることができる電力系統監視システム、電力系統監視方法およびプログラムを提供する。【解決手段】電力系統監視システムは、推定部と、安定度評価部と、生成部と、表示制御部と、を持つ。推定部は、第１時点から所定時間後の第２時点における電力系統設備の系統状態である第２系統状態を推定する。安定度評価部は、推定部により推定された第２系統状態と第２系統状態において想定される事故の情報とを、入力データとして学習済みの評価モデルに入力することにより、想定される事故後において予測される電力系統設備の安定度を導出する。生成部は、評価モデルに入力される入力データと入力データにおける各項目についての安定度の導出に与える影響度を表す影響度表示画像を生成する。表示制御部は、生成部が生成した影響度表示画像を表示部に表示させる。【選択図】図１
2020080630.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１時点における電力系統設備の系統状態である第１系統状態に基づいて、前記第１時点から所定時間後の第２時点における前記電力系統設備の系統状態である第２系統状態を推定する推定部と、
前記推定部により推定された前記第２系統状態と前記第２系統状態において想定される事故の情報とを、入力データとして学習済みの評価モデルに入力することにより、前記想定される事故後において予測される前記電力系統設備の安定度を導出する安定度評価部と、
前記評価モデルに入力される入力データと前記入力データにおける各項目についての安定度の導出に与える影響度を表す影響度表示画像を生成する生成部と、
前記生成部が生成した前記影響度表示画像を表示部に表示させる表示制御部と、
を備える電力系統監視システム。
【請求項２】
前記生成部は、前記評価モデルに入力された複数の入力データのそれぞれの値に対する変化に対する前記安定度の変化率を示す勾配の絶対値を算出し、前記各入力データの勾配の絶対値について、複数の前記第２系統状態と想定事故ケース情報とを組み合わせたパターンごとにデータの標準化を行った勾配情報に基づいて前記影響度を判定し、判定した前記影響度を表す影響度表示画像を生成する、
請求項１に記載の電力系統監視システム。
【請求項３】
前記評価モデルを生成する学習処理部と、
勾配がしきい値以上である入力データを、前記評価モデルによる安定度の評価に与える影響が大きい大影響入力データとして選択する選択部と、を備え
前記学習処理部は、前記選択部が選択した前記大影響入力データを用いて前記評価モデルを生成する、
請求項１または２に記載の電力系統監視システム。
【請求項４】
前記生成部は、影響度表示画像に表される影響度を、表示区画の表示の濃淡で示す前記影響度表示画像を生成する、
請求項１または２に記載の電力系統監視システム。
【請求項５】
前記影響度表示画像における前記表示区画は、マトリクス状に配置されている、
請求項４に記載の電力系統監視システム。
【請求項６】
前記評価モデルを生成する学習処理部を備え、
前記生成部は、前記評価モデルによる安定度の評価に与える影響が大きい大影響入力データをユーザに選択させる選択画像を生成し、
前記表示制御部は、前記生成部が生成した前記選択画像を前記表示部に表示させ、
前記学習処理部は、前記選択画像の表示に応じて前記ユーザが選択した前記大影響入力データを用いて前記評価モデルを生成する、
請求項４または５に記載の電力系統監視システム。
【請求項７】
前記生成部は、前記入力データをｎ（ｎ：自然数）次元化したｎ次元化入力データと、前記入力データを前記評価モデルに入力して得られた安定度とを、安定度表示点として、ベクトル化した空間上に表す安定度表示画像を生成する、
請求項１から６のうちのいずれか１項に記載の電力系統監視システム。
【請求項８】
前記生成部は、前記入力データをｎ（ｎ：自然数）次元化したｎ次元化入力データと、選択された前記大影響入力データを前記評価モデルに入力して得られた安定度とを、安定度表示点として、ベクトル化した空間上に表す安定度表示画像を生成する、
請求項６に記載の電力系統監視システム。
【請求項９】
前記生成部は、前記推定部で推定された前記第２系統状態および当該第２系統状態を前記評価モデルに入力して得られた安定度を入力データとして生成された推定安定度表示点を、前記安定度表示画像に表示した安定度判定画像を生成する、
請求項７または８に記載の電力系統監視システム。
【請求項１０】
前記生成部は、前記安定度表示点と、前記推定安定度表示点との間の最短距離が距離しきい値以上である場合、前記推定安定度表示点を生成する際に前記評価モデルに入力された入力データを、低信頼性データと判定する、
請求項９に記載の電力系統監視システム。
【請求項１１】
前記生成部は、前記低信頼性データの各項目を示す低信頼性データ画像を生成する、
請求項１０に記載の電力系統監視システム。
【請求項１２】
コンピュータが、
第１時点における電力系統設備の系統状態である第１系統状態に基づいて、前記第１時点から所定時間後の第２時点における前記電力系統設備の系統状態である第２系統状態を推定し、
推定された前記第２系統状態と前記第２系統状態において想定される事故の情報とを、入力データとして学習済みの評価モデルに入力することにより、前記想定される事故後において予測される前記電力系統設備の安定度を導出し、
前記評価モデルに入力される入力データと前記入力データにおける各項目についての安定度の導出に与える影響度を表す影響度表示画像を生成し、
生成された前記影響度表示画像を表示部に表示させる、
電力系統監視方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
第１時点における電力系統設備の系統状態である第１系統状態に基づいて、前記第１時点から所定時間後の第２時点における前記電力系統設備の系統状態である第２系統状態を推定させ、
推定した前記第２系統状態と前記第２系統状態において想定される事故の情報とを、入力データとして学習済みの評価モデルに入力することにより、前記想定される事故後において予測される前記電力系統設備の安定度を導出させ、
前記評価モデルに入力される入力データと前記入力データにおける各項目についての安定度の導出に与える影響度を表す影響度表示画像を生成させ、
生成された前記影響度表示画像を表示部に表示させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、電力系統監視システム、電力系統監視方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電力系統の安定度評価において、コンピュータによるシミュレーションを利用するものが知られている。しかしながらシミュレーションを利用する場合、複雑な数理解析処理に時間がかかるという問題があった。これに関連して、ニューラルネットワークを用いて、電力系統の安定度評価を行う技術が知られている。この技術では、例えば、安定度評価を行った後、入力データに基づいて機械学習を行い、安定度評価を行う評価モデルを作成する。このとき、例えば、主成分分析の次元削減手法を用いて入力データと評価モデル作成時に利用した入力データとの違いを二次元化して可視化している。しかしながら、入力データには、種々のデータが含まれており、安定度の評価に対する寄与が小さいデータも含まれている。このため、安定度の評価に対する寄与が小さいデータの影響により、主成分分析の次元削減手法を用いて二次元化しても、うまく可視化できないことがあった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平２−１６２４０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、機械学習による評価モデル作成時に利用したデータと入力データの関係を見やすくすることができる電力系統監視システム、電力系統監視方法、およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の電力系統監視システムは、推定部と、安定度評価部と、生成部と、表示制御部と、を持つ。推定部は、第１時点における電力系統設備の系統状態である第１系統状態に基づいて、前記第１時点から所定時間後の第２時点における前記電力系統設備の系統状態である第２系統状態を推定する。安定度評価部は、前記推定部により推定された前記第２系統状態と前記第２系統状態において想定される事故の情報とを、入力データとして学習済みの評価モデルに入力することにより、前記想定される事故後において予測される前記電力系統設備の安定度を導出する。生成部は、前記評価モデルに入力される入力データと前記入力データにおける各項目についての安定度の導出に与える影響度を表す影響度表示画像を生成する。表示制御部は、前記生成部が生成した前記影響度表示画像を表示部に表示させる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】実施形態の電力系統監視システム１０の構成の一例を示す図。
【図２】実施形態の想定事故ケース情報１３Ａの内容の一例を示す図。
【図３】実施形態の再生可能エネルギー出力予測の確率分布の例を示す図。
【図４】実施形態の再生可能エネルギー出力予測情報１３Ｂの一例を示す図。
【図５】ノードデータの内容の一例を示す図。
【図６】ブランチデータの内容の一例を示す図。
【図７】学習処理部４０の構成の一例を示す図。
【図８】複数の系統状態データＤｔと複数の安定度Ｓｔの一例を示す図。
【図９】学習部４３による処理と評価モデルの一例を説明するための参考図。
【図１０】推定データＤｅと複数の安定度Ｓｅの一例を示す図。
【図１１】影響度表示画像ＩＰの一例を示す図。
【図１２】選択画像ＣＰの一例を示す図。
【図１３】安定度表示画像ＳＰの一例を示す図。
【図１４】安定度判定画像ＳＪの一例を示す図。
【図１５】低信頼性データ画像の一例を示す図。
【図１６】他の低信頼性データ画像の一例を示す図。
【図１７】電力系統監視システム１０における全体的な処理の流れの一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態の電力系統監視システム、電力系統監視方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。
【０００８】
図１は、実施形態の電力系統監視システム１０の構成の一例を示す図である。電力系統監視システム１０は、電力系統（電力系統設備）２１の将来の系統状態の安定度を推定するシステムである。
【０００９】
電力系統監視システム１０は、現在の電力系統２１の系統状態に基づいて、将来（所定時間後、例えば、現時点から３０分後あるいは６０分後）の系統状態を推定する。また、電力系統監視システム１０は、例えば、電力系統２１の需給状態を監視して、想定事故が起きた場合に実行される電力系統２１に対する制御内容を推定する。電力系統監視システム１０は、これらの推定結果に基づいて、想定事故が起きた場合の電力系統２１の安定度を導出する。電力系統２１の安定度の具体的な評価項目としては、例えば過負荷、電圧安定度、過渡安定度、周波数安定度などがある。これらの項目の値が予め定められた管理値（閾値）を超過した場合（あるいは下回った場合）、電力系統監視システム１０は、電力系統２１に含まれる設備の故障や脱落が発生し、停電を引き起こす可能性があるため、電力系統２１の安定度が低いと判断する。
【００１０】
［電力系統２１］
先に、電力系統２１について説明する。電力系統２１には、例えば、複数の発電機２２と、複数の再生可能エネルギー電源２３（２３−１、２３−２、２３−３、２３−４、…）と、複数の需要家２４（２４−１、…）とが接続される。発電機２２は、例えば、火力発電、水力発電、原子力発電等を行う大規模発電機である。再生可能エネルギー電源２３は、例えば、再生可能エネルギーである太陽光、風力等を用いて発電する発電設備である。再生可能エネルギー電源２３は、様々な規模で構築され得る。個々の再生可能エネルギー電源２３や需要家２４は、地域ごとにまとめられてもよく、例えば、地域集合３１（３１−１、３１−２、３１−３）ごとにまとめられている。この地域集合３１のパターンは、任意に設定されてよく、図示に限られず様々なパターンで設定可能である。
【００１１】
また、電力系統２１は、電力系統監視システム１０と連携するための装置として、複数の計測装置２５（２５−１、２５−２、・・・、２５−ｍ）と、複数の制御端末装置２６（２６−１、２６−２、・・・、２６−ｍ）とを備える。ｍは任意の自然数である。
【００１２】
複数の計測装置２５は、電力系統２１に含まれる各所（ブランチやノード）のそれぞれにおける系統状態を計測し、計測した系統状態を示す情報（以下、系統状態情報と記す）を、電力系統監視システム１０に送信する。系統状態には、例えば、各ブランチや各ノードにおける電圧、位相、潮流、変圧器の負荷、発電機の出力などが含まれる。潮流は、電気が流れているある状態における各所の電気の流れの大きさを示す指標であって、例えば、有効電力、無効電力などの大きさで表される。
【００１３】
制御端末装置２６は、電力系統監視システム１０から受信した制御指令に基づいて、系統制御機器や発電機２２（出力量等）の制御、再生可能エネルギー電源２３の出力抑制などを行う。系統制御機器は、例えば、進相コンデンサ、分路リアクトル、ＳＶＣ（Static Var Compensator）等を含む。
【００１４】
［電力系統監視システム１０］
次に、電力系統監視システム１０について説明する。電力系統監視システム１０は、例えば、入力部１１と、表示部１２と、記憶部１３と、データ管理部１４と、系統情報収集部１５と、系統状態推定部（推定部）１６と、安定度評価部１７と、制御内容決定部１８と、生成部１９と、表示制御部２０と、学習処理部４０とを備える。電力系統監視システム１０は、一以上のプロセッサを含む。電力系統監視システム１０は、単体のコンピュータ装置であってもよいし、二以上に分散化されたコンピュータ装置であってもよい。例えば、入力部１１と表示部１２だけがＰＣ等の端末装置により実現され、記憶部１３と、データ管理部１４と、系統情報収集部１５と、系統状態推定部１６と、安定度評価部１７と、制御内容決定部１８と、生成部１９と、表示制御部２０とが、端末装置とネットワークを介して接続されるサーバ装置等により実現されるものであってもよい。
【００１５】
入力部１１は、例えば、各種キー、ボタン、ダイヤルスイッチ、マウス、表示部１２と一体として形成されるタッチパネルなどのうち一部または全部を含む。また、入力部１１は、外部装置と電気的に接続される接続部であってもよい。表示部１２は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electroluminescence）表示装置などである。
【００１６】
記憶部１３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＳＳＤなどのフラッシュメモリ、ＨＤＤなどである。記憶部１３には、例えば、想定事故ケース情報１３Ａ、再生可能エネルギー出力予測情報１３Ｂ、需要予測情報１３Ｃ、運用計画情報１３Ｄ、第１系統情報１３Ｅなどの情報が格納される。記憶部１３は、電力系統監視システム１０がネットワークを介してアクセス可能なＮＡＳ（Network Attached Storage）などの外部記憶装置であってもよい。
【００１７】
想定事故ケース情報１３Ａは、電力系統２１において想定される予め類型化された想定事故に関する情報である。予め類型化された想定事故としては、例えば、送電線故障、母線故障、発電機故障（発電機２２の故障）、変圧器故障などが代表的である。図２は、実施形態の想定事故ケース情報１３Ａの内容の一例を示す図である。図２に示されように、想定事故ケース情報１３Ａは、例えば、各事故を識別する識別情報（例えば、事故番号）に対して、事故対象箇所と、事故様相とが対応付けられた情報である。事故対象箇所は、電力系統２１において事故が発生すると想定される場所である。事故対象箇所は、その場所を示す情報であって、例えば、線路番号、ノード名、ブランチ名等で表される。事故様相は、電力系統２１において発生する事故の類型である。図中の「３Φ３ＬＧ」等の情報は、事故様相を表すコードである。これら事故番号、事故対象箇所、および事故様相の組み合わせを、以下、事故種別と記す。
【００１８】
再生可能エネルギー出力予測情報１３Ｂは、将来（例えば、現時点から３０分後あるいは６０分後）の再生可能エネルギー電源２３の出力として予測される予測値に関する情報である。再生可能エネルギー電源２３は、天候などの影響を受けて出力が変動するという不確実性を有している。再生可能エネルギー出力予測情報１３Ｂは、不確実性を考慮して、例えば確率分布で表される。
【００１９】
図３は、実施形態の再生可能エネルギー出力予測の確率分布の例を示す図である。図３のグラフにおいて、縦軸は発生確率、横軸は再生可能エネルギー出力である。図３に示されるように、再生可能エネルギー出力は、出力に変動が生じるため、何らかの確率分布を持つものとして定義する。再生可能エネルギー出力の不確実性は、例えば、出力の範囲が予測値の±σ（σ：標準偏差）の内側（６８．２７％）にあるものと定義することによって表される。
【００２０】
なお、この範囲については任意に決定することができ、例えば、再生可能エネルギー出力の範囲は、予測値の±２σや±３σの内側と定義してもよいし、標準偏差以外の指標、例えば、再生可能エネルギー電源２３の容量比を用いて予測値の±１０％の内側などと定義してもよい。このような不確実性を含んだ再生可能エネルギー出力予測情報１３Ｂを、再生可能エネルギー電源２３あるいは地域集合３１毎に記憶部１３に記憶させる。
【００２１】
図４は、実施形態の再生可能エネルギー出力予測情報１３Ｂの一例を示す図である。図４に示されるように、この再生可能エネルギー出力予測情報１３Ｂでは、エリア（地域集合３１）毎に、再生可能エネルギー出力予測値と確率分布における±σに相当する値が与えられている。例えば、再生可能エネルギー電源２３に関する出力の予測値は、予測値よりも所定量大きい値（例えば予測値＋σ）、および、予測値よりも所定量小さい値（例えば予測値−σ）を含む。このような再生可能エネルギー出力予測情報１３Ｂを用いることで、電力系統監視システム１０は、不確実性によって変動が生じる再生可能エネルギー出力を含む系統状態のあらゆる組合せパターンに対して、将来の電力系統２１の信頼度を維持可能であるか否かを評価することができる。
【００２２】
需要予測情報１３Ｃは、１日の各時間帯（例えば３０分毎）における需要の大きさを予測した情報であり、系統運用者の経験則等から高精度に予測される。運用計画情報１３Ｄは、調相設備の投入・解列、発電機２２の起動・停止、発電機２２の出力の増減など、予め決められた電力系統２１の運用計画の情報である。
【００２３】
データ管理部１４、系統情報収集部１５、系統状態推定部１６、安定度評価部１７、制御内容決定部１８、生成部１９、および表示制御部２０の各機能部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することで実現される。また、これらの各機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【００２４】
データ管理部１４は、例えば電力系統２１の運用者により入力部１１を用いて入力された情報を、記憶部１３に格納する。また、データ管理部１４は、ネットワークを介して外部装置から受信した情報を、記憶部１３に格納してもよい。
【００２５】
系統情報収集部１５は、電力系統２１に設置した計測装置２５から受信した系統情報に基づいて、現在の電力系統２１の系統状態（以下、第１系統状態と記す）に関する各種の情報を収集する。系統情報収集部１５は、収集した情報を系統状態推定部１６に出力してもよく、第１系統情報１３Ｅの一部として記憶部１３に格納してもよい。第１系統状態は、電力系統２１が現時点において供給する電力の状態であって、例えば、電力系統２１内の複数箇所の電圧、位相、負荷、発電機出力、潮流の少なくともいずれかを含む。
【００２６】
第１系統情報１３Ｅは、例えば、ノードデータとブランチデータとを含む。図５は、ノードデータの内容の一例を示す図である。図６は、ブランチデータの内容の一例を示す図である。図５に示すノードデータは、ノード名に対して、電圧と、位相と、発電機出力（有効電力出力、無効電力出力）と、負荷（有効電力負荷、無効電力負荷）と、調相設備の情報とが対応付けられた情報である。また、図６に示すブランチデータは、ブランチ名に対して、有効電力潮流と、無効電力潮流と、有効電力損失と、無効電力損失の情報とが対応付けられた情報である。
【００２７】
系統状態推定部１６は、電力系統２１の現在の系統状態（第１系統状態）に基づいて、電力系統２１の将来の系統状態（以下、第２系統状態と記す）を推定する。系統状態推定部１６は、第１系統状態を示す情報を、系統情報収集部１５から取得してもよく、記憶部１３から読み出してもよい。系統状態推定部１６は、第２系統状態を推定する際、さらに、再生可能エネルギー電源２３の出力の予測値（再生可能エネルギー出力予測情報１３Ｂ）、電力需要に関する需要予測（需要予測情報１３Ｃ）、電力系統２１内の電力供給に関する運用計画（運用計画情報１３Ｄ）なども参照する。また、系統状態推定部１６は、再生可能エネルギー電源２３の出力として予測される予測値の幅に応じて、この予測値を変えて複数の第２系統状態を推定してもよい。
【００２８】
安定度評価部１７は、系統状態推定部１６により推定された第２系統状態と、第２系統状態において想定される事故（想定事故ケース情報１３Ａ）とを評価モデルに入力することにより、想定される事故後の電力系統２１における安定度を導出する。安定度評価部１７は、安定度を導出する際に、多数の第２系統状態の各項目（図５に示す各ノードａ、ｂ、ｃ…の電圧、位相、発電機の有効電流出力、無効電力出力等および図６に示す各ブランチＡ、Ｂ、Ｃ・・・の有効電力潮流、無効電力潮流等）を評価モデルに入力する。多数の第２系統状態の各項目の中には、導出される安定度に与える影響の度合い（影響度）が大きいものと小さいものとが含まれる。
【００２９】
評価モデルは、例えば学習処理部４０により生成された学習済みモデルである。なお、評価モデルは、外部の学習処理装置により生成された情報であって、記憶部１３に格納されていてもよい。安定度は、電力系統２１における電力供給の安定性を示す指標であって、例えば、過負荷余裕、過渡安定度余裕、電圧安定度余裕、周波数安定度余裕のうちの少なくともいずれか１つを含む。
【００３０】
制御内容決定部１８は、安定度評価部１７により導出された安定度が不安定レベルであるか否かを判定する。例えば、制御内容決定部１８は、安定度が閾値（例えば、１．０５）以下である場合、不安定レベルであると判定する。安定度が不安定レベルであると判定された場合、制御内容決定部１８は、電力系統２１内の機器のうち、安定度との相関性が所定以上高い入力変数を制御できる機器を制御対象機器として決定する。制御内容決定部１８は、決定した制御対象機器に対して安定度が不安定レベルでなくなるような制御内容を決定し、決定した制御内容に基づく制御指令を制御端末装置２６に送信する。制御端末装置２６は、受信した制御指令に基づいて、系統制御機器や発電機２２（出力量等）の制御、再生可能エネルギー電源２３の出力抑制を行う。
【００３１】
生成部１９は、表示部１２に表示させるための出力情報を生成し、生成した出力情報を表示制御部２０に出力する。生成部１９は、出力情報として、例えば、影響度情報、安定度情報、安定度判定情報を生成する。影響度情報は、第２系統状態の各項目および想定事故種別を表示する影響度表示画像に関する情報である。安定度情報は、第２系統状態の各項目および想定事故種別と安定度とを表示する安定度表示画像に関する情報である。安定度判定情報は、安定度表示画像に推定安定度表示点を表示する安定度判定画像に関する情報である。生成部１９は、安定度判定を行うための距離しきい値を記憶している。生成部１９が生成する画像に関する情報については後述する。
【００３２】
表示制御部２０は、表示部１２に画像を表示させる制御を行う。表示制御部２０は、生成部１９で生成した出力情報に基づく画像を表示部１２に表示させる。例えば、表示制御部２０は、生成部１９により出力された影響度情報に基づく影響度表示画像を表示部１２に表示させる。また、表示制御部２０は、生成部１９により出力された安定度情報に基づく安定度表示画像を表示部１２に表示させる。また、表示制御部２０は、生成部１９により出力された安定度判定情報に基づく安定度判定画像を表示部１２に表示させる。
【００３３】
［学習処理部４０］
学習処理部４０は、評価モデルを生成する。図７は、学習処理部４０の構成の一例を示す図である。図７に示す通り、学習処理部４０は、例えば、データ取得部４１と、記憶部４２と、学習部４３と、導出部４４とを備える。学習処理部４０は、電力系統監視システム１０により実現されてもよく、外部装置により実現されてもよい。データ取得部４１、学習部４３、および導出部４４の各機能部のうち一部または全部は、ＣＰＵ等のプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することで実現される。また、これらの各機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵ等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。記憶部４２は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＳＳＤなどのフラッシュメモリ、ＨＤＤなどにより実現される。記憶部４２には、例えば、系統状態データ４２Ａ、安定度４２Ｂ、評価モデル４２Ｃなどが格納されている。
【００３４】
データ取得部４１は、系統状態データＤｔと安定度Ｓｔとを取得し、それぞれ系統状態データ４２Ａの一部と安定度４２Ｂの一部として、記憶部４２に格納する。図８は、複数の系統状態データＤｔと複数の安定度Ｓｔの一例を示す図である。複数の系統状態データＤｔは、例えば、系統状態データＤｔ（１）、Ｄｔ（２）…Ｄｔ（ｎ）を含む。ｎは、自然数である。系統状態データＤｔは、想定される系統状態を示す情報やなどを含む。各系統状態データＤｔについて、想定事故種別ごとに複数の安定度Ｓｔがシミュレーションにより導出されている。例えば、複数の安定度Ｓｔ（１）−１、Ｓｔ（１）−２、…、Ｓｔ（１）−ｋは、系統状態データＤｔ（１）が示す系統状態において想定されるｋ個の想定事故種別ごとに、シミュレーションにより導出された安定度である。
【００３５】
学習部４３は、データ取得部４１により取得された系統状態データＤｔと安定度Ｓｔとの事故ごとの関係を学習することにより、学習済みモデルである評価モデルを生成する。例えば、学習部４３は、各系統状態データＤｔに含まれる系統情報のそれぞれをベクトルの要素としてニューラルネットワーク等の識別器に入力した場合にシミュレーション結果に至る結果が得られるように、識別器の最適なパラメータを求めることで、評価モデルを生成し、評価モデル４２Ｃとして、記憶部４２に格納する。
【００３６】
ここで、図９を参照して、学習部４３による処理と評価モデルの一例について説明する。図９は、学習部４３による処理と評価モデルの一例を説明するための参考図である。学習部４３は、複数の系統状態データＤｔと複数の安定度Ｓｔとに基づいて事故ごとの機械学習を実行することにより、評価モデルＥｍを生成する。評価モデルＥｍは、入力データ（説明変数）を入力することにより、安定度を導出する。例えば、入力データが推定データＤｅである場合、評価モデルＥｍは、安定度Ｓｅを導出する。入力データが系統状態データＤｔである場合、評価モデルＥｍは、安定度Ｓｔｍを導出する。
【００３７】
推定データＤｅは、系統状態推定部１６により推定された第２系統状態を示す情報や、第２系統状態を推定する際に用いた想定事故種別を示す情報などを含む。図１０は、推定データＤｅと複数の安定度Ｓｅの一例を示す図である。複数の推定データＤｅは、例えば、推定データＤｅ（１）、Ｄｅ（２）…Ｄｅ（ｊ）を含む。ｊは自然数である。各推定データＤｅは、第２系統状態を示す情報や、第２系統状態において想定される想定事故種別を示す情報などを含む。各推定データＤｅについて、想定事故種別ごとに複数の安定度Ｓｅが評価モデルを用いて導出されている。例えば、複数の安定度Ｓｅ（１）−１、Ｓｅ（１）−２、…、Ｓｅ（１）−ｋは、推定データＤｅ（１）が示す系統状態において想定されるｋ個の想定事故種別ごとに、評価モデルを用いて導出された安定度である。
【００３８】
［影響度表示画像の生成について］
生成部１９は、影響度表示画像を生成するにあたり、安定度評価部１７において安定度を導出する際に評価モデルに入力される複数の入力データである複数の第２系統状態および想定事故ケース情報１３Ａに対する各入力データの勾配を算出する。ここでの勾配は、複数の入力データのそれぞれの値の変化に対する安定度の変化率を示し、例えば、評価モデルに入力された複数の入力データ（例えばすべての入力データ）のそれぞれに関する偏微分をベクトルとしてまとめることで求められる。勾配は、その入力データが変化した場合に、安定度がどれくらい変化するのかを示す指標値である。生成部１９は、算出した勾配の絶対値を算出し、複数の第２系統状態と想定事故ケース情報１３Ａを組み合わせたパターンごとにデータの標準化を行った勾配情報を算出する。
【００３９】
生成部１９は、算出した勾配情報に基づいて、安定度評価部１７で用いる評価モデルが系統状態データの安定度の算出に与える影響度が大きい大影響入力データを入力データの中から選択する。生成部１９は、大影響入力データを選択する際のしきい値を記憶している。生成部１９は、入力データの勾配としきい値とを比較し、しきい値より以上である入力データを大影響入力データとして選択する。生成部１９は、大影響入力データ以外の入力データを省いて、残った入力データから以下の画像を生成する。
【００４０】
［生成部１９が生成する画像について］
生成部１９が生成し、表示制御部２０が表示部１２に表示させる画像について説明する。生成部１９が生成し、表示制御部２０が表示部１２に表示させる画像には、影響度表示画像、安定度表示画像、および安定度判定画像に関する情報が含まれる。図１１は、影響度表示画像ＩＰの一例を示す図である。表示制御部２０（図１参照）は、図１１に示す影響度表示画像ＩＰを表示部１２に表示させる。図１１に示すように、影響度表示画像ＩＰは、同一面積の表示区画がマトリクス状に配置された画像である。影響度表示画像ＩＰは、各表示区画の表示の濃淡によって導出影響度を示している。影響度表示画像ＩＰの横軸には、多数の第２系統状態におけるノード、ブランチ、想定事故などのモデルの入力データ（入力１、入力２、入力３、・・・、入力ｎ）が並べられる。影響度表示画像ＩＰの縦軸には、複数の第２系統状態と想定事故ケース情報１３Ａを組み合わせたパターンのパターン番号が並べられる。各表示区画は、複数の第２系統状態における各項目および第２系統状態において想定される想定事故種別の導出影響度を示している。また、ここでの入力データとしては、例えば、図８に示す系統状態データが用いられる。
【００４１】
影響度表示画像ＩＰにおける各表示区画には、表示区画の濃度によって導出影響度が示される。各表示区画には、影響度が大きいほど、表示区画に濃度の高い色（淡い色）が表示され、影響度が小さいほど、表示区画に濃度の低い色（濃い色）が表示される。影響度表示画像の右側には、表示の濃淡と導出影響度との関係を示すサンプルバーＳＢが表示される。なお、入力データごとの導出影響度としては、図１１に示す影響度表示画像ＩＰ以外の文字や画像等によって表示するようにしてもよい。
【００４２】
生成部（選択部）１９は、この影響度表示画像ＩＰの各表示区画に示されるデータ（入力データ）の中から大影響入力データを選択する。例えば、各表示区画に示される濃度が所定の濃さ以上の入力データを大影響入力データとして選択する。大影響入力データの選択は、生成部１９が行ってもよいし、影響度表示画像ＩＰを目視したユーザが選択できるようにしてもよい。なお、選択部は、生成部１９とは別の構成として設けられてもよい。
【００４３】
図１２は、選択画像ＣＰの一例を示す図である。図１２に示すように、選択画像ＣＰには、大影響入力データをユーザに選択させるためのボタンの画像が含まれる。生成部１９は、図１２に示すように、影響度表示画像ＩＰとともに、ユーザが選択可能となる選択ボタンとして、チェックボックスＢＴ１０、全選択ボタンＢＴ１１、全選択解除ボタンＢＴ１２の画像に関する情報を生成するようにしてもよい。この場合、表示制御部２０は、図１２に示すチェックボックスＢＴ１０、全選択ボタンＢＴ１１、全選択解除ボタンＢＴ１２を表示部１２に表示させる。この例は、大影響入力データを、入力番号ごとに選択する例である。例えば、「入力１」の下のチェックボックスにチェックを付する操作を行うことにより、「入力１」に含まれる入力データが大影響入力データとして選択される。また、チェックボックスのチェックを外すことにより、大影響入力データとしての選択が解除される。全選択ボタンＢＴ１１を操作することにより、全てのチェックボックスにチェックが付され、全選択解除ボタンＢＴ１２を操作することにより、全てのチェックボックスのチェックが解除される。なお、入力データの選択は、入力番号ごとではなく、入力データごとに行えるようにしてもよい。また、図１２にサンプルバーＳＢを表示するようにしてもよい。また、選択画像では、選択ボタンではなく選択可能な大影響入力データの内容などを表示し、キーボードなどの他の入力手段によって大影響入力データをユーザに選択させるようにしてもよい。
【００４４】
図１３は、安定度表示画像ＳＰの一例を示す図である。表示制御部２０は、図１３に示す安定度表示画像ＳＰを表示部１２に表示させる。図１３に示すように、安定度表示画像ＳＰは、ベクトル化した空間であるＸＹＺ空間上の安定度表示点ＳＴをプロットした図である。安定度表示点ＳＴは、入力データを主成分分析によって二次元化（ｎ次元化）して得られたｎ次元化入力データ（ｎ＝自然数、ここでは２）第１主成分と第２主成分を示す値をＸ座標の値およびＹ座標の値とし、この入力データから導出される安定度を示す値をＺ座標の値とした点である。表示部１２は、多数の入力データに対応する多数の安定度表示点ＳＴを含む安定度表示画像ＳＰを表示する。
【００４５】
図１３に示す例では、第１主成分が０．００〜０．０２と第１主成分が小さい領域において、第２主成分は０．６〜−０．４の比較的広い範囲に安定度表示点ＳＴがプロットされている。また、第２主成分が大きい範囲０．６〜−０．４では第２主成分が小さくなるほど安定度が高くなり、第２主成分が小さい−０．４未満の範囲では、第２主成分が大きくなると、安定度が低くなる傾向がみられる。これらの領域では、プロットされた安定度表示点ＳＴが多数に昇り、あたかも棒状となるように表示されている。
【００４６】
また、第２主成分が大きい領域では、安定度表示点ＳＴは、第１主成分が小さい領域に数多くまとまっているが、第２主成分が小さい領域では、第１主成分が大きい領域を含む第１主成分の広い領域にわたって安定度表示点ＳＴが表示される。特に、第２主成分が−０．４未満の小さい領域では、０．０２〜０．０８、さらには０．０８を超えるまでの広い領域に安定度表示点ＳＴが点在している。
【００４７】
図１４は、安定度判定画像ＳＪの一例を示す図である。表示制御部２０は、図１４に示す安定度判定画像を表示部１２に表示させる。図１４に示すように、安定度判定画像ＳＪは、図１３に示す安定度表示画像ＳＰに推定安定度表示点ＰＳＴを表示した画像である。推定安定度表示点ＰＳＴは、入力データを主成分分析によって二次元化して得られた第１主成分と第２主成分を示す値をＸ座標の値およびＹ座標の値とし、この入力データから導出される安定度を示す値をＺ座標の値とした点である。ここでの入力データとしては、図１０に示す推定データが用いられる。
【００４８】
安定度判定画像ＳＪには、系統状態データによって得られる安定度表示点ＳＴと、推定データによって得られる推定安定度表示点ＰＳＴが表示される。推定安定度表示点ＰＳＴを生成する際の入力データには、種々のデータが含まれており、評価モデルを生成する際に用いた入力データとは大きく異なるデータが含まれることが考えられる。生成部１９は、安定度表示点ＳＴと、推定安定度表示点ＰＳＴとの間の最短距離（推定安定度表示点ＰＳＴと、これに最も近い安定度表示点ＳＴの間の距離）を求める。生成部１９は、安定度表示点ＳＴと、推定安定度表示点ＰＳＴとの間の最短距離が所定の距離しきい値以上である場合、推定安定度表示点ＰＳＴを生成する際に評価モデルに入力された入力データ（推定データ）を、低信頼性データと判定する。低信頼性データの判定は、上記のように、生成部１９で行ってもよいし、表示部１２に表示された安定度判定画像ＳＪをオペレータが目視することによって行ってもよい。
【００４９】
また、生成部１９は、低信頼性データと判定された入力データに関する低信頼性データ画像を生成する。生成部１９は、低信頼性データと判定された入力データに関する情報を信頼性データ画像ではなく、表形式などの他の態様で表現してもよい。生成部１９は、低信頼性データ画像に関する情報を表示制御部２０に出力し、表示制御部２０は、生成部１９により出力された情報に基づく低信頼性データ画像を表示部１２に表示させる。図１５は、低信頼性データ画像の一例を示す図である。図１５に示すように、低信頼性データ画像には、入力番号が付された入力データの内容が羅列されている。例えば、入力番号１の入力データが低信頼性データである場合の低信頼性データ画像は、図１５に示すように、「a-V:1.01 θ:15 GEO:1.00 GIO:0.20・・・」として、図５に示すノード名、電圧、位相、発電機の有効電力出力…の各数値が羅列される。低信頼性データが表示されることにより、低信頼性データの内容をオペレータに通知する。
【００５０】
低信頼性データ画像は、例えば、低信頼性データと判定された推定安定度表示点ＰＳＴにポインタをおいた状態でクリック操作が行われたときに、表示制御部２０によって表示部１２に表示される。低信頼性データ画像は、他の操作によって表示部１２に表示されるようにしてもよい。
【００５１】
図１６は、他の安定度判定画像ＳＪ１の一例を示す図である。図１３に示す安定度判定画像ＳＪには、１つの推定安定度表示点ＰＳＴが表示されるのに対して、図１６に示すように、安定度判定画像ＳＪ１には、複数の推定安定度表示点ＰＳＴが表示される。このように、複数の推定安定度表示点ＰＳＴが表示されることにより、複数の入力データについて、低信頼性データであるか否かの判定を行うことができる。また、複数の入力データについて、推定安定度表示点ＰＳＴが表示されることにより、複数の入力データのパターンについて、入力データの類似性を確認することができる。図１６に示す安定度判定画像ＳＪ１においても、推定安定度表示点ＰＳＴにポインタをおいた状態でクリック操作が行われたときに、低信頼性データ画像が表示制御部２０によって表示部１２に表示されるようにしてもよい。
【００５２】
図１７は、電力系統監視システム１０における全体的な処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、以下の説明では、影響度表示画像等の画像を表示させるための処理について主に説明する。
【００５３】
まず、系統情報収集部１５は、現在の電力系統２１の系統状態である第１系統状態を示す系統情報を収集する（ステップＳ１０１）。系統状態推定部１６は、この第１系統状態を示す系統情報に基づいて、電力系統２１の将来の系統状態である第２系統状態を推定する（ステップＳ１０２）。安定度評価部１７は、系統状態推定部１６により推定された第２系統状態と、第２系統状態において想定される事故（想定事故ケース情報１３Ａ）とを評価モデルＥｍに入力することにより、想定される事故後の電力系統２１における安定度Ｓｅを導出する（ステップＳ１０３）。
【００５４】
次に、生成部１９は、影響度表示画像などを表示制御部２０によって表示部１２に表示させるための出力情報を生成する（ステップＳ１０４）。そして、生成部１９は、影響度表示画像を表示させるための出力情報を、表示制御部２０に出力する。これにより、表示制御部２０は、影響度表示画像を表示部１２に表示させる（ステップＳ１０５）。次いで、生成部１９は、入力部１１を用いて安定度表示画像の表示指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０６）。生成部１９は、入力部１１を用いて受け付けた指示に従って、指定された安定度表示画像を表示させるための出力情報を表示制御部２０に出力する。これにより、表示制御部２０は、安定度表示画像を表示部１２に表示させる（ステップＳ１０７）。生成部１９は、安定度表示画像の表示指示を受け付けていない場合には、ステップＳ１０７をスキップしてステップＳ１０８に進む。
【００５５】
次いで、生成部１９は、入力部１１を用いて安定度判定画像の表示指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０８）。生成部１９は、入力部１１を用いて受け付けた指示に従って、指定された安定度判定画像を表示させるための出力情報を表示制御部２０に出力する。これにより、表示制御部２０は、安定度判定画像を表示部１２に表示させる（ステップＳ１０９）。こうして、図１６に示す処理を終了する。生成部１９は、安定度表示画像の表示指示を受け付けていない場合には、ステップＳ１０９をスキップして図１６に示す処理を終了する。
【００５６】
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、第１時点における電力系統設備の系統状態である第１系統状態に基づいて、第１時点から所定時間後の第２時点における電力系統設備の系統状態である第２系統状態を推定する推定部と、推定部により推定された第２系統状態と第２系統状態において想定される事故の情報とを、入力データとして学習済みの評価モデルに入力することにより、想定される事故後において予測される電力系統設備の安定度を導出する安定度評価部と、評価モデルに入力される入力データと入力データにおける各項目についての安定度の導出に与える影響度を表す影響度表示画像を生成する生成部と、生成部が生成した画像を表示部に表示させる表示制御部と、を持つことにより、安定度の評価に対する寄与が小さい入力データを排除するなど、入力データを適宜選択できる。このため、評価モデル作成時に利用したデータと入力データの関係を見やすくすることができる。
【００５７】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００５８】
１０…電力系統監視システム、１１…入力部、１２…表示部、１３…記憶部、１４…データ管理部、１５…系統情報収集部、１６…系統状態推定部（推定部）、１７…安定度評価部、１８…制御内容決定部、１９…生成部（選択部）、２０…表示制御部、２１…電力系統、２２…発電機、２３…再生可能エネルギー電源、２４…需要家、２５…計測装置、２６…制御端末装置、３１…地域集合、４０…学習処理部、４１…データ取得部、４２…記憶部、４３…学習部、４４…導出部、ＩＰ…影響度表示画像、ＳＰ…安定度表示画像、ＳＪ…安定度判定画像、ＣＰ…選択画像
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2020080630.tif 000017
【図１６】
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【図１７】
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