(57)【要約】【課題】電力系統をオンラインで動的に選別する方法とシステム【解決手段】本発明は、想定故障を、ネットワーク分離問題分類器と、安定平衡点問題分類器と、高安定度領域分類器と、出口点問題分類器と、軌跡調整問題分類器と、エネルギ関数問題分類器と、支配的不安定平衡点収束問題分類器と、支配的不安定平衡点分類器とに順次に適用して安定想定故障から成る第１のグループと不安定もしくは不確実な想定故障から成る第２のグループとを形成することによって安定領域境界ベースの支配的不安定平衡点方法として知られている電力系統の支配的不安定平衡点を発見する方法に基づいて、複数の想定故障分類器で複数の想定故障を評価する動的想定故障選別プログラムと、前記第２のグループの想定故障のどれが不安定であるかを判定する時間域シミュレーションプログラムとを備える。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力系統に発生する可能性のある外乱である想定故障の動的特性をオンラインで選別する方法であって、
ａ）前記想定故障を、ネットワーク分離問題分類器と、安定平衡点問題分類器と、高安定度領域分類器と、出口点問題分類器と、軌跡調整問題分類器と、エネルギ関数問題分類器と、支配的不安定平衡点収束問題分類器と、支配的不安定平衡点分類器とに順次に適用して安定想定故障から成る第１のグループと不安定もしくは不確実な想定故障から成る第２のグループとを形成することによって安定領域境界ベースの支配的不安定平衡点方法として知られている前記電力系統の支配的不安定平衡点を発見する方法に基づいて、複数の想定故障分類器で複数の想定故障を評価する工程と、
ｂ）前記第２のグループの想定故障のどれが不安定であるかを判定する工程と、
を備える方法。
【請求項２】
前記ネットワーク分離問題分類器を適用する前記工程は、ネットワーク分離問題を結果として引き起こす非常に不安定な想定故障を選別することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記安定平衡点問題分類器を適用する前記工程は、故障前安定平衡点から始めて故障後安定平衡点を計算して、潜在的に不安定な想定故障を検出することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記高安定度領域分類器を適用する前記工程は、基礎を成す故障後安定平衡点の高安定度領域を結果としてもたらす非常に安定な想定故障を選別することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記出口点問題分類器を適用する前記工程は、出口点の探索中にある動的情報を用いて、いわゆる出口点問題を結果として引き起こす潜在的に不安定な想定故障を選別することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記軌跡調整問題分類器を適用する前記工程は、最小勾配点の探索中に、ある動的情報に基づいて潜在的に不安定な想定故障を選別することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記エネルギ関数問題分類器を適用する前記工程は、最小勾配点におけるポテンシャルエネルギが出口点におけるそれより大きい場合にエネルギ関数はシステム軌跡に沿って減少するという特性を用いる指標をさらに備え、対応する想定故障が、エネルギ関数問題を引き起こすものと識別されて、不安定であると分類される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記支配的不安定平衡点収束問題分類器を適用する前記工程は、数値的方法を適用して最小勾配点から始めて支配的不安定平衡点を計算する場合に、後続の不安定平衡点収束問題を検出することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記支配的不安定平衡点分類器を適用する前記工程は、支配的不安定平衡点におけるエネルギ値を臨界エネルギとして、残っている各々の想定故障を（明確に）安定なまたは（可能性のある）不安定な想定故障として分類することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記ネットワーク分離問題分類器を適応する前記工程は、ネットワーク分離問題を結果として引き起こす非常に不安定な想定故障を選別することをさらに備え、
前記安定平衡点問題分類器を適用する前記工程が、故障前安定平衡点から始めて故障後安定平衡点を計算して、潜在的に不安定な想定故障を検出することをさらに備え、
前記高安定度領域分類器を適用する前記工程が、基礎を成す故障後安定平衡点の高安定度領域を結果としてもたらす非常に安定な想定故障を選別することをさらに備え、
前記出口点問題分類器を適用する前記工程が、出口点の探索中にある動的情報を用いて、いわゆる出口点問題を結果として引き起こす潜在的に不安定な想定故障を選別することをさらに備え、
前記軌跡調整問題分類器を適用する前記工程が、最小勾配点の探索中に、ある動的情報に基づいて潜在的に不安定な想定故障を選別することをさらに備え、
前記エネルギ関数問題分類器を適用する前記工程が、最小勾配点におけるポテンシャルエネルギが出口点におけるそれより大きい場合にエネルギ関数はシステム軌跡に沿って減少するという特性を用いる指標をさらに備え、対応する想定故障が、エネルギ関数問題を引き起こすものと識別されて、不安定であると分類され、
前記支配的不安定平衡点収束問題分類器を適用する前記工程が、数値的方法を適用して最小勾配点から始めて支配的不安定平衡点を計算する場合に、後続の不安定平衡点収束問題を検出することをさらに備え、
前記支配的不安定平衡点分類器を適用する前記工程が、支配的不安定平衡点におけるエネルギ値を臨界エネルギとして、残っている各々の想定故障を（明確に）安定な又は（可能性のある）不安定な想定故障として分類することをさらに備える、
請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
電力系統に発生する可能性のある外乱である想定故障の動的特性をオンラインで動的に選別するシステムであって、
ａ）前記想定故障を、ネットワーク分離問題分類器と、安定平衡点問題分類器と、高安定度領域分類器と、出口点問題分類器と、軌跡調整問題分類器と、エネルギ関数問題分類器と、支配的不安定平衡点収束問題分類器と、支配的不安定平衡点分類器とに順次に適用して安定想定故障から成る第１のグループと不安定もしくは不確実な想定故障から成る第２のグループとを形成することによって安定領域境界ベースの支配的不安定平衡点方法として知られている前記電力系統の支配的不安定平衡点を発見する方法に基づいて、複数の想定故障分類器で複数の想定故障を評価する動的想定故障選別プログラムと、
ｂ）前記第２のグループの想定故障のどれが不安定であるかを判定する時間域シミュレーションプログラムと、
を備えるシステム。
【請求項１２】
前記ネットワーク分離問題分類器は、ネットワーク分離問題を結果として引き起こす非常に不安定な想定故障を選別する手段をさらに備える、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記安定平衡点問題分類器は、故障前安定平衡点から始めて故障後安定平衡点を計算して、潜在的に不安定な想定故障を検出する手段をさらに備える、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記高安定度領域分類器は、基礎を成す故障後安定平衡点の高安定度領域を結果としてもたらす非常に安定な想定故障を選別する手段をさらに備える、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記出口点問題分類器は、出口点の探索中にある動的情報を用いて、いわゆる出口点問題を結果として引き起こす潜在的に不安定な想定故障を選別する手段をさらに備える、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記軌跡調整問題分類器は、最小勾配点の探索中に、ある動的情報に基づいて潜在的に不安定な想定故障を選別する手段をさらに備える、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記エネルギ関数問題分類器は、最小勾配点におけるポテンシャルエネルギが出口点におけるそれより大きい場合にエネルギ関数はシステム軌跡に沿って減少するという特性を用いる指標が適用された手段をさらに備え、対応する想定故障が、エネルギ関数問題を引き起こすものと識別されて、不安定であると分類される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記支配的不安定平衡点収束問題分類器は、数値的システムを適用して最小勾配点から始めて支配的不安定平衡点を計算する場合に、後続の不安定平衡点収束問題を検出する手段をさらに備える、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記支配的不安定平衡点分類器は、支配的不安定平衡点におけるエネルギ値を臨界エネルギとして、残っている各々の想定故障を（明確に）安定な又は（可能性のある）不安定な想定故障として分類する手段をさらに備える、請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記ネットワーク分離問題分類器を適応する前記手段は、ネットワーク分離問題を結果として引き起こす非常に不安定な想定故障を選別する手段をさらに備え、
前記安定平衡点問題分類器は、故障前安定平衡点から始めて故障後安定平衡点を計算して、潜在的に不安定な想定故障を検出する手段をさらに備え、
前記高安定度領域分類器は、基礎を成す故障後安定平衡点の高安定度領域を結果としてもたらす非常に安定な想定故障を選別する手段をさらに備え、
前記出口点問題分類器は、出口点の探索中にある動的情報を用いて、いわゆる出口点問題を結果として引き起こす潜在的に不安定な想定故障を選別する手段をさらに備え、
前記軌跡調整問題分類器は、最小勾配点の探索中に、ある動的情報に基づいて潜在的に不安定な想定故障を選別する手段をさらに備え、
前記エネルギ関数問題分類器は、最小勾配点におけるポテンシャルエネルギが出口点におけるそれより大きい場合にエネルギ関数はシステム軌跡に沿って減少するという特性を用いる指標が適用された手段を備え、対応する想定故障が、エネルギ関数問題を引き起こすものと識別されて、不安定であると分類され、
前記支配的不安定平衡点収束問題分類器は、数値的システムを適用して最小勾配点から始めて支配的不安定平衡点を計算する場合に、後続の不安定平衡点収束問題を検出する手段をさらに備え、
前記支配的不安定平衡点分類器は、支配的不安定平衡点におけるエネルギ値を臨界エネルギとして、残っている各々の想定故障を（明確に）安定なまたは（可能性のある）不安定な想定故障として分類する手段をさらに備える、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項２１】
電力系統に適用されるオンライン動的信頼度評価システムであって、請求項１〜１０のいずれかに記載の方法を備える、オンライン動的信頼度評価システム。
【請求項２２】
電力系統に適用されるオンライン動的信頼度評価システムであって、請求項１１〜２０のいずれかに記載のシステムを備える、オンライン動的信頼度評価システム。
【請求項２３】
電力系統に適用されるエネルギ管理システムであって、請求項１〜１０のいずれかに記載の方法を備える、前記管理システム。
【請求項２４】
電力系統に適用されるエネルギ管理システムであって、請求項１１〜２０のいずれかに記載のシステムを備える、エネルギ管理システム。
【請求項２５】
動的信頼度評価用の関連電力系統データと想定故障とを入力して電力系統に対する想定故障の安定度評価とエネルギマージン値とを出力するＢＣＵ誘導型時間域方法であって、
安定領域境界ベースの支配的不安定平衡点方法を適用して、出口点を計算する工程と、
出口点がある期間で発見されない場合、非常に安定であることと故障後システムによるエネルギマージンを宣言する工程と、
を備える方法。
【請求項２６】
最小勾配点を計算する工程と、
最小勾配点が発見されない場合、推定によって、臨界エネルギを出口点におけるエネルギ値に設定する、すなわち、Ｖｃｒ＝Ｖｅｐとして、対応する故障時の時間ｔｅｐを故障時軌跡から発見する工程と、
検証して、ｔｅｐを故障解消時間として時間域シミュレーションを実行して、故障後システムが安定であれば、ＶｅｐをＶｃｒに設定する工程と、
故障後システムが安定ではない場合、ｔｃｌでの状態を初期状態として故障後システムの時間域シミュレーションを実行する工程と、
故障後システムが安定であれば、ｔ０＝ｔｃｌ及びｔ１＝ｔｍｇｐに設定し、故障後システムが安定でなければ、ｔ０＝０及びｔ１＝ｔｃｌに設定する工程と、
黄金二分割内挿法を用いて（ｔ０，ｔ１）間で内挿を実行して、ｔ（０）と示される時刻を発見する工程と、
検証によって、ｔ（０）を故障解消時間として時間域シミュレーションを実行し、故障後システムが安定であれば、ｔ（０）を臨界故障時間として、また、対応する状態におけるエネルギ値を臨界エネルギとして扱い、プロセスを停止し、そうでなければ、ｔ１＝ｔ（０）に設定して内挿工程を時間間隔（ｔ０，ｔ（０））間で実行する工程と、
を備える、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
支配的不安定平衡点を計算する工程と、
支配的不安定平衡点が発見されない場合、推定によって、臨界エネルギを最小勾配点におけるエネルギ値に設定する、すなわち、Ｖｃｒ＝Ｖｍｇｐとして、対応する故障時の時間ｔｍｇｐを故障時軌跡から発見する工程と、
検証して、ｔｍｇｐを故障解消時間として時間域シミュレーションを実行して、故障後システムが安定であれば、Ｖｍｇｐを臨界エネルギとして設定し、そうでなければ次の工程に進む工程と、
ｔｃｌでの状態を初期状態として故障後システムの時間域シミュレーションを実行し、故障後システムが安定であれば、ｔ０＝ｔｃｌ及びｔ１＝ｔｍｇｐに設定し、そうでなければ、ｔ０＝０及びｔ１＝ｔｃｌに設定して次の工程に進む工程と、
黄金二分割内挿法を用いて（ｔ０，ｔ１）間で内挿を実行して、ｔ（０）と示される時刻を発見する工程と、
検証によって、ｔ（０）を故障解消時間として時間域シミュレーションを実行し、故障後システムが安定であれば、ｔ（０）を臨界故障時間として、また、対応する状態におけるエネルギ値を臨界エネルギとして扱って、プロセスを停止し、そうでなければ、ｔ１＝ｔ（０）に設定して内挿工程を時間間隔（ｔ０，ｔ（０））間で実行する工程と、
をさらに備える、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記黄金二分割ベースの内挿方法は、
黄金二分割方法を用いて、時間間隔［ｔ１，ｔ２］から次の二つの故障解消時刻：
ｔ（１）０＝０．１６８ｔ１＋０．３８２ｔ２
ｔ（２）０＝０．１６８ｔ２＋０．３８２ｔ１
を計算する工程と、
故障解消時間ｔ（１）０を持つ想定故障に対して時間域安定度解析を実行して、故障後システムが不安定であれば、ｔ２＝ｔ（１）０に設定して次の工程に進み、そうでなければ、ｔ１＝ｔ（１）０に設定して、故障解消時間ｔ（２）０を持つ想定故障に対して時間域安定度解析を実行し、故障後システムが安定であれば、ｔ１＝ｔ（２）０に設定し、そうでなければ、ｔ２＝ｔ（２）０に設定する工程と、
収束をチェックして、‖ｔ１，ｔ２‖≦εであれば次の工程に進み、そうでなければ、最初の用いる工程に進む工程と、
臨界故障時間をｔ１に設定し、この臨界故障時間におけるシステムエネルギを臨界エネルギに設定する工程と、
を備える、請求項２６または２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記軌跡調整問題分類器を適用する前記工程は、前記電力系統が安定か不安定かの判定なしで前記プロセスを実行する工程を備え、
最小勾配点を計算する工程と、
最小勾配点が発見されない場合、推定によって、臨界エネルギを出口点におけるエネルギ値に設定する、すなわち、Ｖｃｒ＝Ｖｅｐとして、対応する故障時の時間ｔｅｐを故障時軌跡から発見する工程と、
検証して、ｔｅｐを故障解消時間として時間域シミュレーションを実行して、故障後システムが安定であれば、ＶｅｐをＶｃｒに設定する工程と、
故障後システムが安定ではない場合、ｔｃｌでの状態を初期状態として故障後システムの時間域シミュレーションを実行する工程と、
故障後システムが安定であれば、ｔ０＝ｔｃｌ及びｔ１＝ｔｍｇｐに設定し、故障後システムが安定でなければ、ｔ０＝０及びｔ１＝ｔｃｌに設定する工程と、
黄金二分割内挿法を用いて（ｔ０，ｔ１）間で内挿を実行して、ｔ（０）と示される時刻を発見する工程と、
検証によって、ｔ（０）を故障解消時間として時間域シミュレーションを実行し、故障後システムが安定であれば、ｔ（０）を臨界故障時間として、また、対応する状態におけるエネルギ値を臨界エネルギとして扱って前記プロセスを停止し、そうでなければ、ｔ１＝ｔ（０）に設定して内挿工程を時間間隔（ｔ０，ｔ（０））間で実行する工程と、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３０】
前記エネルギ関数問題分類器を適用する前記工程は、前記電力系統が安定か不安定かの判定なしで前記プロセスを実行する工程を備え、
最小勾配点を計算する工程と、
故障後システムが安定でなければ、ｔｃｌでの状態を初期状態として故障後システムの時間域シミュレーションを実行する工程と、
故障後システムが安定であればｔ０＝ｔｃｌ及びｔ１＝ｔｍｇｐに設定し、故障後システムが安定でなければ、ｔ０＝０及びｔ１＝ｔｃｌに設定する工程と、
黄金二分割内挿法を用いて（ｔ０，ｔ１）間で内挿を実行して、ｔ（０）と示される時刻を発見する工程と、
検証によって、ｔ（０）を故障解消時間として時間域シミュレーションを実行し、故障後システムが安定であれば、ｔ（０）を臨界故障時間として、また、対応する状態におけるエネルギ値を臨界エネルギとして扱って、前記プロセスを停止し、そうでなければ、ｔ１＝ｔ（０）に設定して内挿工程を時間間隔（ｔ０，ｔ（０））間で実行する工程と、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３１】
前記支配的不安定平衡点収束問題を適用する前記工程は、前記電力系統が安定か不安定かの判定なしで前記プロセスを実行する工程をさらに備え、
支配的不安定平衡点を計算する工程と、
支配的不安定平衡点が発見されない場合、推定によって、臨界エネルギを最小勾配点におけるエネルギ値に設定する、すなわち、Ｖｃｒ＝Ｖｍｇｐとして、対応する故障時の時間ｔｍｇｐを故障時軌跡から発見する工程と、
検証して、ｔｍｇｐを故障解消時間として時間域シミュレーションを実行して、故障後システムが安定であれば、Ｖｍｇｐを臨界エネルギとして設定し、そうでなければ前記プロセスを停止して、次の工程に進む工程と、
ｔｃｌでの状態を初期状態として故障後システムの時間域シミュレーションを実行し、故障後システムが安定であれば、ｔ０＝ｔｃｌ及びｔ１＝ｔｍｇｐに設定し、そうでなければ、ｔ０＝０及びｔ１＝ｔｃｌに設定して次の工程に進む工程と、
黄金二分割内挿法を用いて（ｔ０，ｔ１）間で内挿を実行して、ｔ（０）と示される時刻を発見する工程と、
検証によって、ｔ（０）を故障解消時間として時間域シミュレーションを実行し、故障後システムが安定であれば、ｔ（０）を臨界故障時間として、また、対応する状態におけるエネルギ値を臨界エネルギとして扱って、前記プロセスを停止し、そうでなければ、ｔ１＝ｔ（０）に設定して内挿工程を時間間隔（ｔ０，ｔ（０））間で実行する工程と、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３２】
電力系統を計画するシステムであって、
構造プランに電力系統と前記電力系統の想定故障のリストとを備えるプロバイダと、
前記構造プランと想定故障リストの内の一方にしたがって請求項２９〜３１のいずれかに記載の方法を実行するように構成されているＢＣＵ−ＤＳＡシステムと、
ＢＣＵ−ＤＳＡシステムの操作結果にしたがって詳細なシミュレーションを実行する詳細シミュレーションシステムと、
を備えるシステム。
【請求項３３】
電力系統を分析するシステムであって、
電力系統の情報を獲得する獲得システムと、
電力系統のエネルギ管理を実行し、電力系統のエネルギの流れを推定するエネルギ管理システムと、
エネルギ管理システムによって推定されたエネルギの流れを記憶するデータベースと、
データベースが記憶するエネルギの流れと想定故障リストとにしたがって請求項２９〜３１のいずれかに記載の方法を実行して、電力系統のエネルギマージンの指標を計算するように構成されているＢＣＵ−ＤＳＡシステムと、
を備えるシステム。
【請求項３４】
電力系統を操作するシステムであって、
電力系統の情報を獲得する獲得システムと、
電力系統のエネルギ管理を実行し、電力系統のエネルギの流れを推定するエネルギ管理システムと、
エネルギ管理システムと関連したＢＣＵ−ＤＳＡシステムであって、エネルギ管理システムによって計算されたエネルギの流れと想定故障リストとにしたがって請求項２９〜３１のいずれかに記載の方法を実行して、電力系統の発電機出力の再分配命令を利用する電力系統のエネルギマージン指標を計算するように構成されているＢＣＵ−ＤＳＡシステムと、
を備えるシステム。
【請求項３５】
電力マーケットのための情報システムであって、
電力系統の情報を獲得する獲得システムと、
電力系統のエネルギ管理を実行し、電力系統のエネルギの流れを推定するエネルギ管理システムと、
エネルギ管理システムと関連したＢＣＵ−ＤＳＡシステムであって、エネルギ管理システムによって計算されたエネルギの流れと想定故障リストとにしたがって請求項２９〜３１のいずれかに記載の方法を実行して、電力系統の発電機出力の再分配命令を利用する電力系統のエネルギマージン指標を計算するように構成されている前記ＢＣＵ−ＤＳＡシステムと、
を備えるシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は電力系統の分野に関し、詳しくは、オンライン過渡安定度解析、オンライン動的信頼度評価および実用的な電力系統のエネルギマージン計算に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力系統は常に外乱に曝されている。このような外乱は、事象外乱または負荷外乱に分類することが可能である。電力系統は、ある外乱の発生に耐えるように計画され操作されている。現在のところ、近代的なエネルギ管理システム（ｅｎｅｒｇｙ  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｓｙｓｔｅｍ；ＥＭＳ）は、オンライン（静的な）信頼度評価というタスクを周期的に実行して、電力系統の安定度を確実なものとし、これで、発生しうる想定故障（外乱）に耐えるようにしている。発生しうる想定故障の集合は、潜在的に深刻な結果を引き起こしそうな外乱の集まりである。この評価においては、発生しうる想定故障の集合を選択し、その後、系統がそのインパクトにどの程度耐えるかを評価する。
【０００３】
ＥＭＳを拡大してオンライン動的信頼度評価（ｄｙｎａｍｉｃ  ｓｅｃｕｒｉｔｙ  ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ；ＤＳＡ）を含むようにするのが望ましく、また、近代的な電力系統にとっては必要なものと成りつつある。しかしながら、このように拡大するということはむしろ意欲をそそるタスクであるが、このような拡大を指示する一貫した圧力にもかかわらず、部分的には経済的な動機によって、また、部分的には環境に対する配慮によって、ＤＳＡを実行することは長い間オフラインの活動にとどまっていた。この拡大によっていくつかの重要な恩典が期待されている。第１に、オフラインではなくオンラインのＤＳＡを実行すると、電力系統の動作は、十倍以上動作マージンが減少する。オンラインＤＳＡの第２の恩典は、分析する分量が大幅に減少して、実際の動作条件に関連する想定故障だけを含めばよいことになる。
【０００４】
工学的な観点からすると、オンライン信頼度評価では、電力系統に関する数百から数千もの発生しうる想定故障の動的影響だけでなく静的影響も評価する必要がある。現在ではエネルギ管理システムで日常的に実行されている静的な信頼度評価（ｓｔａｔｉｃ  ｓｅｃｕｒｉｔｙ  ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ；ＳＳＡ）では、故障後（想定故障後）の定常状態の関連するすべての静的制約に対する満足度がチェックされる。計算上の観点から、ＳＳＡでは、大量の非線形代数式の集合を解く必要がある。想定故障後の電力系統の安定度／不安定度と関連する動的信頼度評価（ＤＳＡ）では、ＳＳＡで必要とされる非線形代数式に加えて多量の非線形微分方程式の集合を取り扱う必要がある。オンラインＤＳＡで必要とされる計算上の努力は、ＳＳＡのそれよりほぼ３桁高い。
【０００５】
オンラインＤＳＡにとって必要とされる計算上の負担を大幅に軽減させるための方法として、多量の安定な想定故障を選別して潜在的に不安定な想定故障に対してだけ詳細なシミュレーションプログラムを適用する戦略がよく認識されている。この戦略はオンラインＳＳＡで成功裡に実施されてきており、また、オンラインＤＳＡに潜在的に適用することが可能である。発生しうる想定故障の集合を考えてみると、この戦略ではオンラインＤＳＡというタスクを次の２つの評価段階に分割する：
段階１：高速動的想定故障選別というタスクを実行して、発生しうる想定故障の集合から明確に安定な想定故障を選別する。
【０００６】
段階２：詳細な安定度評価とエネルギマージン計算とを段階１の後で残っている各想定故障に対して実行する。
【０００７】
段階１の動的想定故障選別は、オンラインＤＳＡシステムの基本的な機能である。段階１の後では、不確実または潜在的に不安定であると分類された残りの想定故障が次に段階２に送られて、詳細な安定度評価とエネルギマージン計算を受ける。時間域シミュレーションに基づいた方法を、一般的にはオンラインＤＳＡの段階２に適用することが可能である。オンラインＤＳＡシステムの全体的な計算速度は、確実に安定であり、したがって、さらなる安定度解析を必要としない想定故障を識別することを目的とする動的想定故障選別の有効性によって大いに異なる。
【０００８】
オンライン適用環境下では、次の５つの要件が、近代的な電力系統のオンライン動的想定故障選別のために意図されるいかなる分類器（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）にとっても必須である：
（Ａ−１）（信頼性の尺度）  分類器は不安定な想定故障を絶対的に捕獲する；具体的には、不安定な（単一スイングまたは多重スイングの）想定故障はどれも、この分類器によって見過ごされることはない。言い換えれば、実際の不安定な想定故障の数に対する捕獲される不安定な想定故障の数の比率は１である。
【０００９】
（Ａ−２）（効率の尺度）  分類器は高い歩留まりで安定な想定故障を選別する、すなわち、実際の安定な想定故障の数に対する分類器によって選別される安定な想定故障の数の比率は可能な限り１に近い。
【００１０】
（Ａ−３）（オンライン計算）  分類器は、常に変化して不確実な動作条件を満足するためにオフライン計算および／または調整を必要とすることはほとんど無い。
【００１１】
（Ａ−４）（速度の尺度）高速、すなわち、分類器は、オンライン動作の要求のために高速である。
【００１２】
（Ａ−５）（性能の尺度）電力系統の動作条件の変化に対するＤＳＡにおける分類器の性能はロバストである。
【００１３】
不安定な想定故障を絶対的に捕獲するという要件は、動的想定故障選別にとっては信頼性の尺度である。安定な想定故障の排除のパーセンテージが高くなければならないという要件は、効率の尺度である。これらの尺度はロバストな性能の要件によって示されるように様々な動作条件に対して劣化すべきではない。現在および未来の電力系統運用環境のトレンドは、オンライン動作データと推測されるオフラインデータとは、非常に異なったものとなり得るというものである。ごく普通に、オフラインの推測データは、オンライン動作データとは無関連なものとなる。これは、オンライン計算要件の重要性を示している。
【００１４】
オンライン動的想定故障選別におけるいくつかの研究開発が文献中に報告されている。現在のところ、［２、３］に検討されている１つを除けば動的想定故障選別のための既存の方法は、想定故障を分類するための広範囲にわたるオフラインシミュレーション結果に大いに依存する。これらの選別方法はすべて、最初に広範囲にわたる数値シミュレーションを発生しうる想定故障の集合に対してオフラインネットワークデータを用いて実行して、システムの動的行動の本質的な安定度特徴を捕獲する；次に、分類器を作って、オンラインモードにおける新しいネットワークデータとまだ見てないネットワークデータとに関して想定故障を正確に分類することを試みる。したがって、これらの方法は上記のオンライン計算要件を満足することは不可能である。さらに、これらの方法は信頼性要件を満足することが不可能である。
【００１５】
ＢＣＵ法
最近、ＢＣＵ法と呼ばれる、支配的不安定平衡点を発見するシステマティックな方法が開発され、Ｃｈｉａｎｇの米国特許第５，４８３，４６２号［Ｉ］に開示されている。所与の電力系統安定度モデルに対してＢＣＵ法を開発するに際して、関連する縮約系統モデルを最初に定義しなければならない。我々は、以下に示す損失を持つ一般的なネットワーク状態を維持した過渡安定度モデルを考える。
【数１】
2005523677.tif 000003
【００１６】
式中、Ｕ（ｕ，ｗ，ｘ，ｙ）はスカラー関数である。オリジナルモデル（１）を考えると、我々は関連する縮約系統モデルとして次の微分・代数系を選択する。
【数２】
2005523677.tif 000004
【００１７】
ＢＣＵ法の基となる基本的な考えは次のように説明することが可能である。（エネルギ関数を容認する）電力系統安定度モデルを考えると、ＢＣＵ法では、最初に、ある静的な関係と動的な関係とが満足されるような人工的な状態減少モデルを定義する目的で、基礎を成すモデルの特殊な特性を探索する。次に、ＢＣＵ法では、状態減少モデルの支配的不安定平衡点を、安定度境界の特殊構造体と状態減少モデルのエネルギ関数とを探索することによって発見する。最後に、状態減少モデルの支配的不安定平衡点をオリジナルモデルの支配的不安定平衡点に関連付ける。
【００１８】
概念ＢＣＵ法
ステップ１。ネットワーク状態を維持したモデル（１）の故障時軌跡（ｕ（ｔ）、ω（ｔ）、ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）、ｚ（ｔ））から、投影された軌跡（ｕ（ｔ）、ω（ｔ）、ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ））が故障後縮約系統モデル（２）の安定度境界を脱出する出口点（ｕ＊、ｗ＊、ｘ＊、ｙ＊）を検出する。
【００１９】
ステップ２。ステップ１で検出された出口点（ｕ＊、ｗ＊、ｘ＊、ｙ＊）を初期状態として用いて、故障後縮約系統モデルを平衡点まで積分する。その解を（ｕｃｏ、ｗｃｏ、ｘｃｏ、ｙｃｏ）とする。
【００２０】
ステップ３。オリジナルのネットワーク状態を維持したモデル（１）の故障時軌跡に対する支配的不安定平衡点は（ｕｃｏ、ｗｃｏ、ｘｃｏ、ｙｃｏ、０）である。（ｕｃｏ、ｗｃｏ、ｘｃｏ、ｙｃｏ、０）におけるエネルギ関数は、故障時軌跡（ｕ（ｔ）、ω（ｔ）、ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）、ｚ（ｔ））に対する臨界エネルギである。
【００２１】
概念ＢＣＵ法のステップ１とステップ２とでは、縮約系統システムの支配的不安定平衡点が計算される。ここで、概念ＢＣＵ法のステップ２での出口点（ｕ＊、ｗ＊、ｘ＊、ｙ＊）からの故障後縮約系統軌跡の安定性は、平衡点に収束する。ステップ３は、（投影された故障時軌跡に対する）縮約系統システムの支配的不安定平衡点をオリジナルのシステムの支配的不安定平衡点に関連付ける。ネットワーク状態を維持した電力系統モデルに対して概念ＢＣＵ法を数値的に実施することが可能な方法がいくつか存在する。
【００２２】
ネットワーク状態を維持した電力系統モデルに対する概念ＢＣＵ法の数値的実施を以下に提示する。
【００２３】
数値的ＢＣＵ法
ステップ１。オリジナルモデル（１）の（持続されていた）故障時軌跡（ｕ（ｔ）、ｗ（ｔ）、ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）、ｚ（ｔ））から、投影された軌跡（ｕ（ｔ）、ｗ（ｔ）、ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ））が数値的潜在エネルギ関数の第１の極小値に到達する出口点（ｕ＊、ｗ＊、ｘ＊、ｙ＊）を検出する。
【００２４】
ステップ２。点（ｕ＊、ｗ＊、ｘ＊、ｙ＊）を初期状態として用いて故障後の縮約系統システム（２）を、故障後の縮約系統システム（２）の次のノルムの（第１の）極小値まで積分する。この極小値を（ｕ＊０、ｗ＊０、ｘ＊０、ｙ＊０）とする。
【００２５】
ステップ３。点（ｕ＊０、ｗ＊０、ｘ＊０、ｙ＊０）を初期状態として用いて、非線形代数式の次の集合を解く。
【数３】
2005523677.tif 000005
【００２６】
その解を（ｕ＊ｃｏ、ｗ＊ｃｏ、ｘ＊ｃｏ、ｙ＊ｃｏ）とする。
【００２７】
ステップ４。オリジナルモデルの故障時軌跡（ｕ（ｔ）、ｗ（ｔ）、ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）、ｚ（ｔ））に対する支配的不安定平衡点は（ｕ＊ｃｏ、ｗ＊ｃｏ、ｘ＊ｃｏ、ｙ＊ｃｏ、０）である。
【００２８】
上記の数値ネットワーク状態を維持したＢＣＵ法のステップ１〜３では、縮約系統システム（２）の支配的不安定平衡点を計算し、ステップ４では、縮約系統システムの支配的不安定平衡点をオリジナルシステムの支配的不安定平衡点に関連付ける。数値ＢＣＵ法のステップ３では、最小勾配点をガイドとして用いて、支配的不安定平衡点を探索する。計算上の見知から、最小勾配点をニュートン法の初期推測値として用いて、支配的不安定平衡点を計算することが可能である。最小勾配点が支配的不安定平衡点に十分近ければ、ニュートン法による最小勾配点から始まるシーケンスは支配的不安定平衡点に収束する。十分近くなければ、このシーケンスは別の平衡点に収束するかまたは発散する。ロバストな非線形代数解法をステップ３で用いるべきである。
【００２９】
ＢＣＵ分類器
最近、電力系統のオンライン動的想定故障選別のためのＢＣＵ分類器の集合が開発され［２、３］、ＣｈｉａｎｇとＷａｎｇの米国特許第５，７１９，７８７号［２］に開示されている。しかしながら、ＢＣＵ分類器は、次の数値シミュレーションに示すような５つの必須要件を常に満足するとは限らない。
【００３０】
１７３母線の現実の電力系統モデルを考える。互いに異なった２つの負荷モデルを持つ合計で１０１４のシステム想定故障が、ＢＣＵ分類器を用いて選別された［１］。評価で考慮された故障のタイプは、発電機と負荷母線の双方の故障箇所を持つ３相故障であった。２つの送電線を開くことによって解消された故障である想定故障もあり、１つの送電線を開くことによって解消された故障である想定故障もあった。２０％の定電流特性と、２０％の定電力特性と、６０％の定インピーダンス特性という組成を持つＺＩＰ負荷モデルをシミュレーションで用いた。深刻な故障と軽度の故障の双方を考慮した。故障はすべてが、０．０７秒後には解消されたものと仮定された。信頼できる時間域安定度プログラムを用いて、すべての分類結果を数値で検証した。
【００３１】
合計で５０７の想定故障をＢＣＵ分類器に与えると、第１のＢＣＵ分類器は５９のケースを排除して、これらを不安定であると分類した。これらの５９のケースは、時間域安定度プログラムによって数値で検証された。時間域安定度プログラムによれば、５９のケースの内、５８のケースが不安定であり、１つのケースが安定であった。残りの４４８の想定故障は第２のＢＣＵ分類器に送られてさらに分類された。この分類器は、安定であると分類された８つのケースを排除して、これらすべてが時間域安定度プログラムによって実際には単一スイングで安定であるか多重スイングで安定であることが検証された。ここで、実際の適用においては、これらの（ＢＣＵ分類器によって分類されたように）安定な想定故障を検証目的で時間域プログラムに送る必要はない。残りの４４０の想定故障はＢＣＵ分類器ＩＩＩに送られ、そこで不安定なケースとして選別されたのは０であった。残りの４４０の想定故障はＢＣＵ分類器ＩＶに送られ、そこで、３３２の安定なケースが選別された。時間域安定度プログラムによれば、これらの内、１０のケースが不安定であり、３２２のケースが安定であった。第５のＢＣＵ分類器は全部が１６の想定故障を選別した。これらの想定故障は不安定であると分類された。これらの内、１４の想定故障が安定であり、２つが実際に不安定であった。残りの想定故障は最後にＢＣＵ分類器に送られて最終的に分類された。それらの内、安定であると分類されたのは０であり、９２のケースが不安定であると分類された。時間域安定度プログラムで検証されたところでは、これらの内、１２のケースが実際に不安定であり、８０のケースが安定であった。
【００３２】
この数値シミュレーションによって、ＢＣＵ分類器は不安定な想定故障を安定なものであると間違って分類することがあることが明らかにされた。例えば、１７３母線システムでは１０の不安定な想定故障が安定であると間違って分類されており、そのため、動的セキュリティ分類器の信頼性要件の違反となっている。
【００３３】
本発明は実用的な電力系統のオンライン動的セキュリティ選別のための改良型ＢＣＵ分類器を開発するものである。この改良型ＢＣＵ分類器は、上記の５つの要件を満足するだけではなく、静的信頼度評価では既に実用化されておりオンライン動的信頼度評価に適用可能な戦略となるものである。さらに、改良型のＢＣＵ分類器は、選別された安定な想定故障のエネルギマージンを計算する。
【００３４】
５つの必須要件（Ａ−１）〜（Ａ−５）を満足する改良型ＢＣＵ分類器の効果を示すために、我々はこの分類器を、同じシステム条件と同じ想定故障の集合で１７３母線の電力系統に適用した。シミュレーション結果を以下に示す。
【表１】
2005523677.tif 000006
【００３５】
合計で５０７の想定故障を改良型ＢＣＵ分類器に与えると、第１のＢＣＵ分類器は８３のケースを排除して、これを不安定であると分類した。これら８３のケースを時間域安定度プログラムで数値で検証した。時間域安定度プログラムによれば、その内、７４のケースが実際に不安定であり、９のケースが安定であった。残りの４２４の想定故障が第２のＢＣＵ分類器に送られてさらに分類された。この分類器は、安定であると分類された１６のケースを排除し、これらは、時間域安定度プログラムによれば実際に安定であった。残りの４０８の想定故障がＢＣＵ分類器ＩＩＩに送られ、そこで、選別された不安定なケースは０であった。残りの４０８の想定故障はＢＣＵ分類器ＩＶに送られ、そこで１つの不安定なケースが選別された。このケースは、時間域安定度プログラムによれば、安定であった。第５のＢＣＵ分類器はどの想定故障も選別しない。ＢＣＵ分類器ＶＩは全体で、不安定と分類された１つの想定故障を選別した。しかしながら、この想定故障は、時間域安定度プログラムによれば安定である。残りの想定故障は最後のＢＣＵ分類器に進んで最終的な分類を受けた。その中で、３８０のケースが安定であると分類され、これらのすべてが時間域安定度プログラムによって不安定であると検証され；２６のケースが不安定であると分類された。これらの中で、時間域安定度プログラムで検証したところによれば、８つのケースが実際に不安定であり、１８のケースが安定であった。
【００３６】
この数値シミュレーションによって、改良型ＢＣＵ分類器は不安定な想定故障を安定であると間違って分類することはなく、したがって、動的セキュリティ分類器の信頼性要件を満足することが明らかである。我々はまた、システム制動がゼロに設定されたことを除けば同じ集合の想定故障と同じシステム条件で、改良型ＢＣＵ分類器を１７３母線の電力系統に適用した。シミュレーション結果を表２と３に示す。また、改良型ＢＣＵ分類器は、試験システムに関して、不安定な想定故障を間違って安定であると分類することはない。
【００３７】
上記の数値シミュレーションに基づいて、我々は、以下に、改良型ＢＣＵ分類器が、１７３母線の電力系統のオンライン動的想定故障選別を実行するための必須要件を満足する程度を調査する。
【表２】
2005523677.tif 000007
【００３８】
【表３】
2005523677.tif 000008
【００３９】
【表４】
2005523677.tif 000009
【００４０】
絶対的捕獲と排除
改良型ＢＣＵ分類器は、合計で１０１４の想定故障に対する不安定想定故障の絶対的捕獲という要件を満足する。捕獲比率（すなわち、実際の想定故障に対する捕獲された不安定想定故障の比率）は１．０である。言い換えれば、改良型ＢＣＵ分類器は、不安定想定故障のすべてを捕獲する。
【００４１】
高排除安定想定故障
排除の歩留まり（すなわち、改良型ＢＣＵ分類器を持つ実際の安定想定故障に対する排除された安定想定故障の比率）は、それぞれ９０．９９％（制動システム）と９０．５８％（非制動システム）である。これらの試験システムに関する改良型ＢＣＵ分類器の信頼性と効率との尺度の要約を表４に示す。ここで、８つのＢＣＵ分類器の各々に対する同じ閾値をこれら１０１４のケースに適用した。改良型ＢＣＵ分類器ではオフライン計算は必要ではない。
【００４２】
ＢＣＵ誘導型時間域法
我々は次にオンラインＤＳＡの段階２に進展するが、この段階には、詳細な安定度の評価とエネルギマージンの計算とが伴う。直接的方法での研究開発をして数十年経った後で、このような方法では、安定度解析において時間域方式に取って代わることは不可能であることが明らかである。それどころか、直接的方法の能力と時間域方式の能力は互いに補完する。現在の開発方向は、直接的方法と高速時間域方法を統合された電力系統安定度プログラムに合成して、双方の方法の利点を利用しようとするものである。
【００４３】
エネルギマージンの計算に関する文献には直接的方法がいくつか提案されている。実用的な見知からすれば、既存の直接的方法では、すべての想定故障に対して正確なエネルギマージンを信頼性高く計算することは不可能である。あるタイプの想定故障のエネルギマージンを計算できる直接的方法もあり、また、別のタイプの想定故障のエネルギマージンを計算できる直接的方法もある。したがって、直接的方法では計算できないこれらの想定故障のエネルギマージンを正確に計算するのに時間域ベースの方法に頼る必要はない。事実、すべての想定故障に対して正確なエネルギマージンを計算するというタスクは、やりがいのあるタスクだと長い間見なされてきた。
【００４４】
我々は、エネルギマージンの計算用とされる時間域ベースの方法はすべて次の必須の要件を満足すべきであると提案する：
（Ｂ−１）本方法によって計算された臨界エネルギ値は、正確で信頼性があるものでなければならない。
【００４５】
（Ｂ−２）本方法によって計算された臨界エネルギ値は、支配的不安定平衡点で計算された臨界エネルギ値と互換性がなければならない。
【００４６】
（Ｂ−３）本方法はかなり高速でなければならない。
【００４７】
このような時間域ベースの方法を開発する１つの有望な方式は、あるタイプの直接的方法と時間域シミュレーションのいくつかの実行を組み合わせることに基づくものである。
【００４８】
エネルギマージンの計算用に今まで提案されている既存の時間域ベースの方法はすべて、次の２つのステップから成っている：
ステップ１。（安定度評価）時間域方式を適用して、システムの軌跡をシミュレートして次にその安定度を、シミュレートした故障後軌跡に基づいて評価する。
【００４９】
ステップ２。（エネルギマージンの計算）対応するエネルギマージンを、シミュレートした故障後軌跡だけ（例えば、等面積基準ベース方法とハイブリッド方法）または他の何らかのシステム軌跡（例えば、改良型ハイブリッド方法とセカンドキック方法）に基づいて計算する。
【００５０】
これらの方法は、モデルの有効性に対して安定な想定故障と不安定な想定故障とを非常に正確に区別していることが明らかである。しかしながら、これらの方法はあまりに遅速すぎて、オンライン適用は不可能であり、エネルギマージンの計算におけるその正確さも不満足である。そのうえ、これらの時間域ベースの方法は、上記の要件（Ｂ−１）〜（Ｂ−３）を満足することは、主として次の困難性のため不可能である：
・臨界エネルギ値（したがって、エネルギマージン）は、臨界故障時間が最初に計算された後でしか得ることができない。
【００５１】
・理論的基板に欠ける。
【００５２】
・故障解消時間とエネルギマージンとの関係はむしろ複雑であり、関数的関係ではない。
【００５３】
・安定な想定故障の場合、時間域シミュレーションプログラムにとっての必要計算時間が非常に長い。
【００５４】
したがって、エネルギマージン計算のための既存の時間域方法は、オンラインＤＳＡの段階１と段階２の双方に対して適用不可能である。
【００５５】
最近、エネルギマージンを計算するためのセカンドキック方法がＭａｎｓｏｕｒ、ＶａａｈｅｄｉおよびＣｈａｎｇの米国特許第５，６３８，２９７号［３］に開示された。しかしながら、いくつかの数値シミュレーションで示されるように、セカンドキック方法では、常に必須要件（Ｂ−１）〜（Ｂ−３）を満足できるとは限らない。特に、セカンドキック方法で計算されたエネルギマージンは、的確なエネルギマージンと通常互換性がなく一貫性もない。
【００５６】
我々は、エネルギマージンを計算する時間域ベースの方法を開発することが可能な唯一の方式は、次のガイドラインを満足する方式であると信じている：
（Ｇ−１）臨界故障時間の計算（または近似）に基づいている。
【００５７】
（Ｇ−２）臨界故障時間を判定するために時間域安定度シミュレーションを実行する持続時間を効果的に減少させることが可能である。（明らかに、この持続時間が短いほど、必要とされる時間域安定度シミュレーションの実行回数も少なく、方法も高速となる。）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００５８】
本発明は（２段階）ＢＣＵ誘導型時間域方法を開発するが、これは、安定度を評価し、臨界エネルギマージン値を計算するための時間域ベースのＢＣＵ誘導型方法である。本方法は、信頼性がありしかも、支配的不安定平衡点方法で計算された値と互換性がある値を持つエネルギマージンを高速で計算する。したがって、本方法は、必須要件（Ｂ１）〜（Ｂ３）を満足する。ＢＣＵ誘導型時間域方法は、ＢＣＵ誘導型スキームを用いて、所与の時間内で、減少した持続時間を指摘し、また、黄金二分割内挿法アルゴリズムをこの指定された持続時間に用いて、エネルギマージンを正確に計算するために必要な時間域シミュレーションの合計回数を減少させる。
【００５９】
我々はまた、本発明において、近代的なエネルギ管理システムにおける実用的電力系統のオンライン動的信頼度評価とエネルギマージン計算のための、ＢＣＵ−ＤＳＡと呼ばれる新規なシステムを開発する。この新規なシステムは、ＢＣＵ方法（および改良型ＢＣＵ分類器）と詳細な時間域シミュレーションプログラムとの双方の利点を効果的に探求することによって、オンライン動的信頼度評価とエネルギマージン計算との要件を満足する。この新規なシステムのアーキテクチャを図１に示す。このアーキテクチャには次の２つの主要なコンポーネントがある：（ｉ）発生しうる想定故障の集合から明瞭に安定である想定故障のすべてを選別することと（可能性のある）不安定な想定故障のすべてを捕獲することを主要な機能とする改良型ＢＣＵ分類器のシーケンスから成る動的想定故障選別プログラムと、（ｉｉ）（ｉ）で捕獲された（可能性のある）不安定な想定故障と未判定の想定故障との双方の安定度解析とエネルギマージン計算とのためのＢＣＵ誘導型時間域プログラムとである。
【００６０】
上記の緊急の必要性を満足するために、本発明は、実用的な電力系統のオンライン動的信頼度評価（ＤＳＡ）とエネルギマージン計算とを実行する信頼性があり効果的なシステム、すなわち、ＢＣＵ−ＤＳＡを提供する。特に、本発明は次のものを開発する：
（ｉ）改良型ＢＣＵ分類器
（ｉｉ）安定性評価とエネルギマージン計算とのためのＢＣＵ誘導型時間域方法
（ｉｉｉ）実用的電力系統のオンライン動的信頼度評価およびランク付けとエネルギマージン計算とのための改良型ＢＣＵ分類器とＢＣＵ誘導型時間域方法とのハイブリッドアーキテクチャであるＢＣＵ−ＤＳＡシステム
３．１  改良型ＢＣＵ分類器
改良型ＢＣＵ分類器（図２を参照）は、上記の５つの要件（Ａ−１）〜（Ａ−５）を満足し、また、以下のＢＣＵ分類器を指定の順序で含む：
分類器Ｉ（ネットワーク分離問題用）
ＢＣＵ分類器１は、ネットワーク分離問題を結果として引き起こす高度に不安定な想定故障を選別するように設計されている。
【００６１】
分類器ＩＩ（安定平衡点収束問題用）
この分類器は、数値的方法を適用して故障前安定平衡点から始めて故障後安定平衡点を計算する場合、次の安定平衡点収束問題を引き起こす潜在的に不安定な想定故障を検出するように設計されている。
【００６２】
（ｉ）（数値発散問題）、故障前安定平衡点から始めて故障後安定平衡点を計算する際に発散問題が存在する、または、
（ｉｉ）（不正確収束問題）誤った故障後ＥＰ（平衡点）に収束する。この分類器においては、次の２つの指標が、安定平衡点収束問題を引き起こす想定故障を識別するように設計されている。
【００６３】
・Ｉｓｍａｘ：（故障後）安定平衡点の計算における最大反復数。
【００６４】
・δｓｍａｘ：故障前安定平衡点と計算された（故障後）安定平衡点の最大角度差。
【００６５】
分類器ＩＩＩ−Ａ（高安定度領域用の分類器）
この分類器は、基礎を成す故障後安定平衡点の大きい（サイズが十分な）安定度領域を結果としてもたらす高度に安定な想定故障を選別するように設計されている。この分類器は、ＢＣＵ方法の出口点探索プロセス中に一部の動的情報を利用する。次の２つの指標が、この分類器用に設計されている：
・Ｔｅｘｉｔ：故障時軌跡の出口点に到達するのに必要とされる時間。
【００６６】
・δｓｍａｘ：故障前安定平衡点と計算された故障後ＥＰの最大角度差。
【００６７】
分類器ＩＩＩ−Ｂ（出口点問題用の分類器）
この分類器は、いわゆる出口点問題を結果として引き起こす潜在的に不安定な想定故障を選別するようになっている。これは、出口点を探索している間にある動的情報を用いる。２つの指標がこの分類器用に設計されている。次の指標である：
・Ｔｅｘｉｔ：故障時軌跡の出口点に到達するのに必要とされる時間。
【００６８】
・故障前安定平衡点と出口点間の潜在的エネルギ差。
【００６９】
調査想定故障を考えると、出口点問題が発生する、すなわち、出口点が時間間隔［０，Ｔｅｘｉｔ］間で発見することが可能であれば、また、潜在的エネルギ差が負であると、想定故障は潜在的に不安定であると分類される。
【００７０】
分類器ＩＶ（軌跡調整問題用の分類器）
この分類器は、最小勾配点の探索中、ある動的な情報に基づいて潜在的に不安定な想定故障を選別するようになっている。
【００７１】
最小勾配点検索中に軌跡調整が失敗すると、それは、軌跡に沿った極大点がＢＣＵ方法における縮約系統システムの安定度境界上にあるヒューリスティクが当てはまらず、調査想定故障が潜在的に不安定であることを示す。我々は、この分類器用に次の指標を提案する：
・Ｎ（軌跡調整）：軌跡調整のプロセスにおける失敗の総数。
【００７２】
調査想定故障を考えると、数値Ｎ（軌跡調整）が閾値より大きい場合、想定故障は軌跡調整問題を有するものと見なされて、不安定であると分類される。
【００７３】
分類器Ｖ（エネルギ関数問題用の分類器）
エネルギ関数は、電力系統の伝達コンダクタンスは十分小さく、これで、この関数はエネルギ関数であるために必要な３つの条件を満足しているという仮定に基づいて誘導されている。伝達コンダクタンスが十分小さくない場合、（数値）エネルギ関数を用いて過渡安定度を直接的に評価することは不可能である。
【００７４】
この分類器において、我々は、エネルギ関数がシステム軌跡に沿って減少する特性を用いて指標を設計する。最小勾配点における潜在的エネルギが出口点におけるそれより大きい場合、対応する想定故障はエネルギ関数問題を引き起こすものと識別されて、潜在的に不安定であると分類される。
【００７５】
分類器ＩＩ（安定平衡点収束問題用）
この分類器は、数値的方法を適用して、故障前安定平衡点から始めて故障後安定平衡点を計算するときに以下の安定平衡点収束問題を引き起こす潜在的不安定想定故障を検出するように設計されている。
【００７６】
（ｉ）（数値発散問題）故障前安定平衡点から始めて故障後安定平衡点を計算する際に発散問題が存在する、または、
（ｉｉ）（不正確収束問題）誤った故障後ＥＰ（平衡点）に収束する。この分類器においては、次の２つの指標が、安定平衡点収束問題を引き起こす想定故障を識別するように設計されている。
【００７７】
・Ｉｓｍａｘ：（故障後）安定平衡点を計算における最大反復数。
【００７８】
・δｓｍａｘ：故障前安定平衡点と計算された（故障後）安定平衡点の最大角度差。
【００７９】
分類器ＩＩＩ−Ａ（高安定度領域）
この分類器は、基礎を成す故障後安定平衡点の大きい（サイズが十分な）安定度領域を結果としてもたらす高度に安定な想定故障を選別するように設計されている。次の２つの指標が、この分類器用に設計されている：
・Ｔｅｘｉｔ：故障時軌跡の出口点に到達するのに必要とされる時間間隔。
【００８０】
・δｅｘｉｔ：故障前安定平衡点と計算された故障後ＥＰの最大角度差。
【００８１】
分類器ＩＩＩ−Ｂ（出口点問題用の分類器）
この分類器は、いわゆる出口点問題を結果として引き起こす潜在的に不安定な想定故障を選別するようになっている。これは、出口点を探索している間にある動的情報を用いる。２つの指標がこの分類器用に設計されている。次の指標である：
・Ｔｅｘｉｔ：故障時軌跡の出口点に到達するのに必要とされる時間間隔。
【００８２】
・故障前安定平衡点と出口点間のポテンシャルエネルギ差。
【００８３】
調査想定故障を考えると、出口点問題が発生する、すなわち、出口点が時間間隔［０，Ｔｅｘｉｔ］間で発見されると、また、ポテンシャルエネルギ差が負であると、想定故障は潜在的に不安定であると分類される。
【００８４】
分類器ＩＶ（軌跡調整問題用の分類器）
この分類器は、最小勾配点の探索中、ある動的な情報に基づいて潜在的に不安定な想定故障を選別するようになっている。最小勾配点検索中に軌跡調整が失敗すると、それは、軌跡に沿った極大点がＢＣＵ方法における縮約系統システムの安定度境界上にあるヒューリスティク（ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ）が当てはまらず、調査想定故障が潜在的に不安定であると分類されることを示す。我々は、この分類器用に次の指標を提案する：
・Ｎ（軌跡調整）：軌跡調整のプロセスにおける失敗の総数。
【００８５】
分類器Ｖ（エネルギ関数問題用の分類器）
この分類器において、我々は、エネルギ関数がシステム軌跡に沿って減少する特性を用いて指標を設計する。最小勾配点におけるポテンシャルエネルギが出口点におけるそれより大きい場合、対応する想定故障はエネルギ関数問題を引き起こすものと識別されて、潜在的に不安定であると分類される。
【００８６】
分類器ＶＩ（不安定平衡点収束問題用）
この分類器は、数値的方法を適用して最小勾配点から始めて支配的不安定平衡点を計算するときに、次の不安定平衡点収束問題を検出するように設計されている。
【００８７】
（ｉ）（数値収束問題）最小勾配点から始めて支配的不安定平衡点（CUEP)を計算する際に発散問題が存在する。
【００８８】
（ｉｉ）（不正確収束問題）誤った支配的不安定平衡点に収束する（すなわち、最小勾配点が、支配的不安定平衡点の収束領域ではなく別の不安定平衡点の収束領域中に存在する）。
【００８９】
この分類器では、次の２つの指標が、不安定平衡点収束問題を引き起こすような想定故障を識別するように設計されている。不安定平衡点想定故障問題を持つ調査想定故障は、潜在的に不安定であると分類される。
【００９０】
・Ｉｓｍａｘ：支配的不安定平衡点の計算における最大反復数。
【００９１】
・δｓｍａｘ：最小勾配点と計算された不安定平衡点の最大角度差。
【００９２】
分類器ＶＩＩ（支配的不安定平衡点用分類器）
残りの未分類想定故障が次に、ＢＣＵ分類器ＶＩＩに送られ、最終的に分類される。この分類器は支配的不安定平衡点におけるエネルギ値を臨界エネルギとして用いて、残りの想定故障の各々を（明確に）安定なものまたは（可能性のある）不安定なものと分類する。支配的不安定平衡点方法の理論によれば、故障解消時におけるエネルギ値が臨界エネルギ値未満であれば、対応する想定故障は（明確に）安定であり、そうでなければそれは（可能性のある）不安定である。
【００９３】
発生しうる想定故障のリストを８つのＢＣＵ分類器に与えると、ＢＣＵ分類器Ｉはネットワークの分離を招く想定故障を選別するように設計されており、分類器ＩＩは故障後安定平衡点を計算する際に収束問題を持つ想定故障を選別するように設計されている。ＢＣＵ分類器ＩＩＩ−Ａは大きい（故障後）安定度領域を有する高度に安定な想定故障を除去するように設計されており、分類器ＩＩＩ−Ｂは出口点を計算する際に数値的困難さ引き起こす想定故障を選別する。ＢＣＵ分類器ＩＶは、最小勾配点を発見する際に数値的失敗を引き起こす想定故障を選別する。ＢＣＵ分類器Ｖは、エネルギ関数要件を満足しない想定故障を排除する。ＢＣＵ分類器ＶＩは、最小勾配点から始めて支配的不安定平衡点を計算する際にＢＣＵ方法が数値問題を被るようにさせる想定故障を選別する。ＢＣＵ分類器ＶＩＩは支配的不安定平衡点におけるエネルギを臨界エネルギとして用いて、前の分類器から残されたすべての想定故障を２つのクラス、すなわち、安定想定故障と不安定想定故障に分類する。ＢＣＵ分類器によって除去された想定故障は、潜在的に不安定であると識別されて、時間域方法（例えばＢＣＵ誘導型時間域方法）に送られて、明確安定度解析とマージン計算を受ける。
【００９４】
３．２  ＢＣＵ誘導型時間域方法
黄金二分割ベースの方法
調査想定故障を考えると、故障後安定平衡点が、しかも、ある時間間隔、例えば、［ｔ１，ｔ２］内に存在すると仮定すると、故障後システムは、故障解消時間がｔ１に設定されれば安定であり、故障解消時間がｔ２に設定されれば不安定である。したがって、臨界故障時間は時間間隔［ｔ１，ｔ２］内にある。本発明は黄金二分割ベースのアルゴリズムを展開して、時間間隔［ｔ１，ｔ２］中にある臨界故障時間を次のステップで計算する：
黄金二分割ベースの方法
ステップ１。黄金二分割方法を用いて、時間間隔［ｔ１，ｔ２］から次の２つの故障解消時刻を計算する：
ｔ（１）０＝０．６１８ｔ１＋０．３８２ｔ２
ｔ（２）０＝０．６１８ｔ２＋０．３８２ｔ１
ステップ２。故障解消時間ｔ（１）０を持つ想定故障に対して時間域安定度解析を実行する。故障後システムが不安定であれば、ｔ２をｔ（１）０に設定してステップ３に進み；そうでなければ、ｔ１をｔ（１）０に設定して、故障解消時間ｔ（２）０を持つ想定故障に対して時間域安定度解析を実行する。故障後システムが安定であれば、ｔ１をｔ（２）０に設定し；そうでなければ、ｔ２をｔ（２）０に設定する。
【００９５】
ステップ３。収束を次のようにチェックする：‖ｔ１，ｔ２‖≦εであれば、ステップ４に進み；そうでなければ、ステップ１に進む。
【００９６】
ステップ４。臨界故障時間をｔ１に設定し、この臨界故障時間におけるシステムエネルギを臨界エネルギに設定する。
【００９７】
本発明は（２段階）ＢＣＵ誘導型時間域方法を展開するが、これは、安定度の評価と臨界エネルギ値の計算のための時間域ベースの方法である。本方法は、支配的不安定平衡点方法によって計算された値と互換性のある値を持つエネルギマージンを計算する信頼性がありしかも高速の方法である。したがって、本方法は必須要件（Ｂ１）〜（Ｂ３）を満足する。本方法の我々による提示において、次の表記を用いる：
・ｔｃｌ：故障解消時間
・ｔｍｇｐ：最小勾配点における時間
・ｔｅｐ：出口点における時間
・ＶＰＥｃｌ：故障解消時間におけるポテンシャルエネルギ
・ＶＫＥｃｌ：故障解消時間における機械的エネルギ
・Ｖｍｇｐ：最小勾配点におけるエネルギ
・Ｖｅｐ：出口点におけるエネルギ
・Ｖｕｅｐ：支配的不安定平衡点におけるエネルギ
各想定故障に対するＢＣＵ誘導型時間域方法の詳細な説明は以下の通りである（図３も参照）。次の条件が満足されているものと仮定する。したがって、本方法は、次のようにこの条件が満足されていない場合には容易に修正することが可能である。
【００９８】
ｔｃｌ＜最小｛ｔｕｅｐ、ｔｍｇｐ、ｔｅｐ｝
ＢＣＵ誘導型時間域方法
入力：動的信頼度評価に対する関連データを持つ電力系統と想定故障
出力：電力系統に対する想定故障の安定度評価とエネルギマージン値
ステップ１。ＢＣＵ方法を（想定故障を持つ調査電力系統に）適用して、出口点（すなわちＰＥＢＳ通過点）を計算する。出口点をある期間（例えば２秒以内）で発見することが可能であれば、ステップ２に進む；そうでない場合、終了点でのエネルギが正であれば、故障後システムは非常に安定であると宣言され、エネルギマージンは９９９として割り当てられて、プロセスを停止する；そのエネルギが正でなければ、故障後システムは非常に不安定であると宣言され、エネルギマージンは−９９９として割り当てられて、プロセスを停止する。
【００９９】
ステップ２。出口点におけるエネルギが正であれば、ステップ３に進み；そうでなければ、故障後システムは非常に不安定であると宣言されて、エネルギマージンは−９９９として割り当てられて、プロセスを停止する。
【０１００】
ステップ３。ＢＣＵ方法を継続して、最小勾配点を計算する。最小勾配点が発見されれば、ステップ６に進み；そうでなければ、ステップ４に進む。
【０１０１】
ステップ４。次の動作を実行する：（ｉ）（推定）臨界エネルギを出口点におけるエネルギ値に設定する、すなわち、Ｖｃｒ＝Ｖｅｐとして、対応する故障時の時間（すなわちｔｅｐ）を故障時軌跡から発見する。（ｉｉ）（検証）ｔｅｐを故障解消時間として時間域シミュレーションを実行する。故障後システムが安定であれば、ＶｅｐをＶｃｒに設定してプロセスを停止する；そうでなければステップ５に進む。
【０１０２】
ステップ５。ｔｃｌでの状態を初期状態として故障後システムの時間域シミュレーションを実行する。それが安定であれば、ｔ０＝ｔｃｌ及びｔ１＝ｔｅｐに設定し；そうでなければ、ｔ０＝０及びｔ１＝ｔｃｌに設定する。ステップ８に進む。
【０１０３】
ステップ６。ＢＣＵ方法を継続して、支配的不安定平衡点を計算する。支配的不安定平衡点が発見されれば、ステップ９に進み；そうでなければ、次の動作を実行する：（ｉ）（推定）臨界エネルギを最小勾配点におけるエネルギ値に設定する、すなわち、Ｖｃｒ＝Ｖｍｇｐとして、対応する故障時の時間（すなわちｔｍｇｐ）を故障時軌跡から発見する。（ｉｉ）（検証）ｔｍｇｐを故障解消時間として時間域シミュレーションを実行する。故障後システムが安定であれば、Ｖｍｇｐを臨界エネルギに設定してプロセスを停止する；そうでなければステップ７に進む。
【０１０４】
ステップ７。ｔｃｌでの状態を初期状態として故障後システムの時間域シミュレーションを実行する。それが安定であれば、ｔ０＝ｔｃｌ及びｔ１＝ｔｍｇｐに設定し；そうでなければ、ｔ０＝０及びｔ１＝ｔｃｌに設定する。ステップ８に進む。
【０１０５】
ステップ８。次の動作を実行して、臨界エネルギ値を決定する。
【０１０６】
（ｉ）（内挿）黄金二分割ベースの内挿法を用いて（ｔ０，ｔ１）間で内挿を実行して、ｔ（０）と示される時刻を発見する。
【０１０７】
（ｉｉ）（検証）ｔ（０）を故障解消時間として時間域シミュレーションを実行し；故障後システムが安定であれば、ｔ（０）を臨界故障時間として、また、対応する状態におけるエネルギ値を臨界エネルギとして扱い、プロセスを停止する；そうでなければ、ｔ１＝ｔ（０）に設定してこのステップの（ｉ）に進む（すなわち、別の内挿を時間間隔（ｔ０，ｔ（０））間で実行する）。
【０１０８】
ステップ９。計算された支配的不安定平衡点でのエネルギ値を臨界エネルギ値として用いる。プロセスを停止する。
【０１０９】
ＢＣＵ誘導型時間域方法のステップ９を修正し、これで、時間域シミュレーションを犠牲にしてＢＣＵ方法の保守的な性質を改善することが可能である。ＢＣＵ方法で安定であると評価された想定故障に対しては、対応するエネルギマージンを不変とし（すなわち、エネルギマージンをＢＣＵ方法に基づいて決定する）；ＢＣＵ方法で不安定であると評価された想定故障に対しては、対応するエネルギマージンを次のように修正することが可能である：
ステップ１０。想定故障が計算された支配的不安定平衡点によって安定であると評価されれば、対応するエネルギマージンは不変とされてプロセスを停止する；そうでなければ、ｔｃｌを初期状態として故障後システムの時間域シミュレーションを実行する。不安定であれば、ｔ０＝０、ｔ１＝ｔｃｌに設定してステップ８に進み；そうでなければ、ステップ１１に進む。
【０１１０】
ステップ１１。ｔｍｇｐを故障解消時間として時間域シミュレーションを実行する。故障後システムが安定であれば、Ｖｍｇｐを臨界エネルギに設定してプロセスを停止する；そうでなければ、ｔ０＝ｔｃｌ、ｔ１＝ｔｍｇｐに設定してステップ８に進む。
【０１１１】
３．３  ＢＣＵ−ＤＳＡシステム
本発明は、実用的電力系統のオンライン動的信頼度評価とエネルギマージン計算のための新規なシステム、すなわち、ＢＣＵ−ＤＳＡを提供する。このＢＣＵ−ＤＳＡのアーキテクチャは次の２つの主要なコンポーネントから成っている（図１を参照）：８つのＢＣＵ分類器から成る動的想定故障分類プログラムとＢＣＵ誘導型時間域シミュレーションプログラムとである。ＤＳＡの新しいサイクルが保証されると、発生しうる想定故障のリストが、状態推定器とトポロジー分析とからの情報と共に、潜在的に不安定か明確に安定である想定故障を選別することを基本的機能とする改良型ＢＣＵ分類器に対して最初に適用される。改良型ＢＣＵ分類器によって明確に安定であると分類された想定故障にはエネルギ関数値が割り当てられ、次に、さらなる安定度解析から消去される。潜在的に不安定であると識別された想定故障はＢＣＵ誘導型時間域シミュレーションプログラムに送られて、さらなる安定度解析とエネルギマージン計算を受ける。
【０１１２】
図４によって示された詳細なフローチャートによって示されるＢＣＵ−ＤＳＡシステムは、実用的電力系統のすべての想定故障に対して明確な安定度／不安定度評価と正確なエネルギマージンとを与える。分類器ＩＩＩ−Ａを除く分類器Ｉ〜ＶＩまでによって排除された想定故障は潜在的に不安定または不確実であると分類されて、ＢＣＵ誘導型時間域方法に送られて、明確な安定度解析とエネルギマージン計算とを受ける。ＢＣＵ分類器ＩＩＩ−ＡとＶＩＩによって排除された想定故障は安定であると分類され、エネルギマージンはすでに計算されており、したがって、さらなる分析は必要ない。本発明において新規であるＢＣＵ−ＤＳＡの１つの際だった特徴は、このようにＢＣＵ方法の保守的な性質を排除するだけではなく、ＢＣＵ方法の信頼性と時間域シミュレーション方法の計算速度との双方を大いに向上させる点である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０１１３】
本発明は、実用的電力系統のオンライン動的信頼度評価とエネルギマージン計算のための新規なシステム、すなわち、ＢＣＵ−ＤＳＡシステムを開発する。このＢＣＵ−ＤＳＡシステムは次の３つの主要なサブシステムから構成されている：
（ｉ）改良型ＢＣＵ分類器
（ｉｉ）安定性評価とエネルギマージン計算を実行するＢＣＵ誘導型時間域シミュレーションプログラム
（ｉｉｉ）改良型ＢＣＵ分類器とＢＣＵ誘導型時間域シミュレーションプログラムのハイブリッドアーキテクチャを持ち、実用的電力系統のオンライン動的信頼度評価とエネルギマージン計算を実行するＢＣＵ−ＤＳＡシステム
５−１  改良型ＢＣＵ分類器
改良型ＢＣＵ分類器の主要な設計目的は、オンライン動的想定故障選別の上記の５つの要件がすべて確実に満足されるようにすることである。この目的のため、８つのＢＣＵ分類器を展開して統合し、これで、オンラインデータと予測データの双方に基づいてオンライン動的セキュリティ分類を実行する改良型ＢＣＵ分類器を形成する。この８つのＢＣＵ分類器は、オンライン過渡安定度分類を順次実行し、これで、各ＢＣＵ分類器が、不安定な想定故障だけではなく順次その後に続く分類器の性能を劣化させるような想定故障も選別するようにする。
【０１１４】
改良型ＢＣＵ分類器の別の設計目的は、次の判断基準を確実なものとすることである：
安定度分類における保守性の判断基準
想定故障は、それが改良型ＢＣＵ分類器によって安定であると分類されれば、提供されたデータとモデル（第１スイングが多重スイング）に対して実際に安定であり；他方、想定故障が改良型ＢＣＵ分類器によって不安定であると分類されれば、その想定故障は安定でもあり得るし不安定でもあり得る（第１スイングまたは多重スイング）。
【０１１５】
上記の保守性判断基準は、オンライン動的信頼度評価を実行するに際して重要である。明確に安定であると各ＢＣＵ分類器によって分類された想定故障はすべて、さらなる分析から消去される。それは、高速動的信頼度評価が達成可能な安定な想定故障が明確に分類されるためである。不確実であるかまたは改良型ＢＣＵ分類器によって不安定であると識別された想定故障だけが、次に時間域過渡安定度プログラムに送られて、さらなる安定度解析を受ける。ここで、ＢＣＵ分類器が保守的分類をするようなシナリオだけが、第１スイングであれ多重スイングであれ安定な想定故障が不安定であると分類されるシナリオである。
【０１１６】
改良型ＢＣＵ分類器のアーキテクチャを図１に示す。本発明の改良型ＢＣＵ分類器は、支配的不安定平衡点方法とＢＣＵ方法の双方の理論的基盤と安定度領域の理論の上に構築されている。より具体的には、ＢＣＵ分類器Ｉ、ＩＩ、Ｖ及びＶＩＩは、支配的不安定平衡点方法の理論的基盤上に構築され、ＢＣＵ分類器ＩＩＩ−Ａ、ＩＩＩ−Ｂ、ＩＶ、ＶＩ及びＶＩＩはＢＣＵ方法の理論的基盤と安定度領域の理論との上に確立された。８つのＢＣＵ分類器の内、安定な想定故障を明確に除去して関連のエネルギマージンを計算する唯一の分類器はＢＣＵ分類器ＶＩＩであり、分類器ＩＩＩ−Ａは非常に安定な想定故障を除去する。他のＢＣＵ分類器の目的は、不安定な想定故障を選別することである。各分類器の詳細な説明を以下に提示する。
【０１１７】
分類器Ｉ（ネットワーク分離問題用）
ラインの機能停止という想定故障によって引き起こされて、電力ネットワークは、ネットワークアイランドと呼ばれる２つのサブネットワークに分離される。この電力ネットワークは全体として、ネットワークアイランドによって同期化を明確に失うが、同期状態は各サブネットワーク内で維持することが可能である。したがって、想定故障は、それがネットワーク分離問題を引き起こすようであれば非常に不安定であると分類される。
【０１１８】
ＢＣＵ分類器Ｉは、ネットワーク分離問題を結果として引き起こす非常に不安定な想定故障を選別するように設計されている。
【０１１９】
分類器ＩＩ（安定平衡点収束問題用）
この分類器は、数値的方法を適用して故障前安定平衡点から始めて故障後安定平衡点を計算する場合、次のような安定平衡点収束問題を引き起こす潜在的に不安定な想定故障を検出するように設計されている。
【０１２０】
（ｉ）（数値発散問題）、故障前安定平衡点から始めて故障後安定平衡点を計算する際に発散問題が存在する、または、
（ｉｉ）（不正確収束問題）誤った故障後ＥＰ（平衡点）に収束する。この分類器においては、次の２つの指標が、安定平衡点収束問題を引き起こす想定故障を識別するように設計されている。
【０１２１】
・Ｉｅｘｉｔ：（故障後）安定平衡点の計算における最大反復数。
【０１２２】
・δｓｍａｘ：故障前安定平衡点と計算された（故障後）安定平衡点の最大角度差。
【０１２３】
第１の指標は、故障前安定平衡点から始めて故障後安定平衡点を計算する際に最大反復数、つまり、Ｉｓｍａｘに基づいて発散問題を検出する。この用いられた反復数が事前指定された数値を超えると、対応する想定故障は、数値発散問題を引き起こすものとして見なされて、潜在的に不安定であると分類される。第２の指標は、故障前安定平衡点と計算された故障後ＥＰ間の最大角度差を判断基準として用いて、不正確な収束問題が発生したか判定する。最大角度差が事前指定された数値より大きいと、対応する想定故障は不正確な収束問題を引き起こしたものと見なされて、潜在的に不安定であると分類される。
【０１２４】
分類器ＩＩＩ−Ａ（高安定度領域用の分類器）
この分類器は、基礎を成す故障後安定平衡点の大きい（サイズが十分な）安定度領域を結果としてもたらす高度に安定な想定故障を選別するように設計されている。この分類器は、ＢＣＵ方法の出口点探索プロセス中に一部の動的情報を利用する。次の２つの指標が、この分類器用に設計されている：
・Ｔｅｘｉｔ：故障時軌跡の出口点に到達するのに必要とされる時間間隔。
【０１２５】
・δｅｘｉｔ：故障前安定平衡点と計算された故障後ＥＰの最大角度差。
【０１２６】
出口点（すなわちＰＥＢＳ通過点）を時間間隔［０，Ｔｅｘｉｔ］中に発見することが不可能であり、また、最大角度差が閾値未満であれば、その想定故障は非常に安定であり、さらなる分析は必要ではない。
【０１２７】
分類器ＩＩＩ−Ｂ（出口点問題用の分類器）
この分類器は、いわゆる出口点問題を結果として引き起こす潜在的に不安定な想定故障を選別するようになっている。これは、出口点を探索している間にある動的情報を用いる。２つの指標がこの分類器用に設計されている。次の指標である：
・Ｔｅｘｉｔ：故障時軌跡の出口点に到達するのに必要とされる時間間隔。
【０１２８】
・故障前安定平衡点と出口点間のポテンシャルエネルギ差。
【０１２９】
調査想定故障を考えると、出口点問題が発生する、すなわち、出口点が時間間隔［０，Ｔｅｘｉｔ］間で発見することが可能であれば、また、ポテンシャルエネルギ差が負であると、想定故障は潜在的に不安定であると分類される。
【０１３０】
分類器ＩＶ（軌跡調整問題用の分類器）
この分類器は、最小勾配点の探索中、ある動的な情報に基づいて潜在的に不安定な想定故障を選別するようになっている。
【０１３１】
最小勾配点検索中に軌跡調整が失敗すると、それは、軌跡に沿った極大点がＢＣＵ方法における縮約系統システムの安定度境界上にあるヒューリスティクが当てはまらず、調査想定故障が潜在的に不安定であることを示す。我々は、この分類器用に次の指標を提案する：
・Ｎ（軌跡調整）：軌跡調整のプロセスにおける失敗の総数。
【０１３２】
調査想定故障を考えると、数値Ｎ（軌跡調整）が閾値より大きい場合、想定故障は軌跡調整問題を有するものと見なされて、不安定であると分類される。
【０１３３】
分類器Ｖ（エネルギ関数問題用の分類器）
エネルギ関数は、電力系統の伝達コンダクタンスは十分小さく、これで、この関数はエネルギ関数であるために必要な３つの条件を満足しているという仮定に基づいて導かれている。伝達コンダクタンスが十分小さくない場合、（数値）エネルギ関数を用いて過渡安定度を直接的に評価することは不可能である。
【０１３４】
この分類器において、我々は、エネルギ関数がシステム軌跡に沿って減少する特性を用いて指標を設計する。最小勾配点におけるポテンシャルエネルギが出口点におけるそれより大きい場合、対応する想定故障はエネルギ関数問題を引き起こすものと識別されて、潜在的に不安定であると分類される。
【０１３５】
分類器ＶＩ（不安定平衡点収束問題）
この分類器は、数値的方法を適用して、最小勾配点から始めて支配的不安定平衡点を計算するときに以下の不安定平衡点収束問題を検出するように設計されている。
【０１３６】
（ｉ）（数値発散問題）最小勾配点から始めて支配的不安定平衡点を計算する際に発散問題が存在する、または
（ｉｉ）（不正確収束問題）それが誤った支配的不安定平衡点に収束する（つまり、最小勾配点が、支配的不安定平衡点の収束領域の代わりに、別の不安定平衡点の収束領域内にある）。
【０１３７】
この分類器では、２つの指数が不安定平衡点収束問題を引き起こすそれらの想定故障を識別するように設計されている。以下に説明される第1の指数は、最小勾配点から始めて支配的不安定平衡点を計算する際に、つまり、ｌｓｍａｘなどの最大反復数に基づいて数値発散問題を検出する。
【０１３８】
・ｌｓｍａｘ：支配的不安定平衡点を計算する際の最大反復数
支配的不安定平衡点を計算する際に使用される反復数が事前指定された数値より大きいと、対応する想定故障は、数値発散問題を引き起こすものと見なされ、潜在的に不安定であると分類される。
【０１３９】
後述される第２の指数は、不正確収束問題が発生したかどうかを検出するための判断基準として、最小勾配点と計算された不安定平衡点の最大角度差を使用する。
【０１４０】
・δｓｍａｘ、最小勾配点と計算された不安定平衡点の最大角度差。
【０１４１】
最大角度差が事前指定された数値より大きいと、対応する想定故障は不正確収束問題を引き起こすものとして見なされ、潜在的に不安定であると分類される。
【０１４２】
分類器ＶＩＩ（支配的不安定平衡点用分類器）
残りの分類されていない想定故障は、次に最終的な分類のためにＢＣＵ分類器ＩＩに送信される。この分類器は支配的不安定平衡点におけるエネルギ値を臨界エネルギとして用いて、残りの想定故障の各々を（明確に）安定なものまたは（可能性のある）不安定なものと分類する。支配的不安定平衡点方法の理論によれば、故障解消時におけるエネルギ値が臨界エネルギ値未満であると、対応する想定故障は（明確に）安定であり、そうでなければそれは（可能性のある）不安定である。
【０１４３】
複数の実用的電力系統における広範囲なシミュレーション結果に基づき、改良型ＢＣＵ分類器が前記に一覧された必須要件を満たすことができることが判明した。特に、改良型ＢＣＵ分類器は不安定な想定故障の絶対捕獲を達成できる。つまり見失われる不安定な（単一スイングまたは多重スイング）想定故障はない。つまり、捕獲された不安定な想定故障の実際の臨界想定故障に対する割合は１００％である。さらに、排除の歩留まり（つまり、排除された安定した想定故障対実際の安定した想定故障の割合）はきわめて高い。これらのシミュレーション結果から、改良型ＢＣＵ分類器が実用的電力系統モデルのオンライン動的信頼度評価に対してきわめて信頼性があり、効果的であることが明らかになる。
【０１４４】
５−２．ＢＣＵ誘導型時間域方法
本発明は、安定度評価および臨界エネルギ値の計算のために、時間域をベースにしたＢＣＵ誘導型方法である（２段階の）ＢＣＵ誘導型時間域方法を作成する。この方法は信頼できるが、その値が支配的不安定平衡点方法により計算される値と矛盾しないエネルギマージンを計算するために高速である。したがって、方法は必須要件（Ｂ１）〜（Ｂ３）を満たす。
【０１４５】
ＢＣＵ誘導型時間域方法は、指定された時間間隔内で、削減持続時間間隔を指定するためにＢＣＵ誘導型方式を使用し、正確なエネルギマージンの計算に必要とされる時間域シミュレーションの総数を削減するために指定された時間間隔に対する黄金二分割内挿法アルゴリズムを利用する。説明のために、時間間隔における想定故障のＣＣＴ，例えばｔｃｌｒを例えば［０，Ｔｍａｘ］とする。ＢＣＵ誘導型時間域方法の第１段階はＢＣＵ誘導型方式を使用し、ｔｍｉｎ＜ｔｃｌｒ＜ｔｍａｘを用いて［０，Ｔｍａｘ］内で副時間間隔［ｔｍｉｎ，ｔｍａｘ］を識別する。この方法の第２段階は、間隔［ｔｍｉｎ，ｔｍａｘ］に対して後述される黄金二分割アルゴリズムを利用し、複数の時間域シミュレーションを実行し、以下の条件を満たす十分に小さな間隔［ｔｍｉｎｃｌｒ，ｔｍａｘｃｌｒ］を指摘する。
【数４】
2005523677.tif 000010
【０１４６】
このようにして近似ＣＣＴを獲得する。
【０１４７】
黄金二分割ベースの方法
黄金二分割方法は、実数値の単一モード関数の最適解を見つけるために使用される一次元検索方法である。黄金二分割方法には、高速収束による優れた信頼性という評判があり、一次元最適検索を実行するための多くの市販されているソフトウェアパッケージで幅広く使用されている。ある時間間隔にある臨界故障時間を検出するために黄金二分割アルゴリズムを適用する。
【０１４８】
調査想定故障を考えると、故障後安定平衡点が存在し、例えば［ｔ１，ｔ２］などの特定の時間間隔内で故障後システムが、故障解消時間がｔ１に設定されている場合には安定しており、故障解消時間がｔ２に設定されている場合には不安定であると仮定する。したがって、臨界故障時間は間隔［ｔ１，ｔ２］内にある。以下のステップで時間間隔［ｔ１，ｔ２］にある臨海解消時間を計算するために黄金二分割アルゴリズムを適用する。
【０１４９】
ステップ１。黄金二分割方法を用いて、間隔［ｔ１，ｔ２］から２つの故障解消時間インスタントを計算する。
【０１５０】
ｔ（１）０＝０．１６８ｔ１＋０．３８２ｔ２
ｔ（２）０＝０．１６８ｔ２＋０．３８２ｔ１
ステップ２。故障解消時間ｔ（１）０を持つ想定故障に対して時間域安定度解析を実行する。故障後システムが不安定であれば、ｔ２をｔ（１）０に設定して、ステップ３に進む；そうでなければ、ｔ１をｔ（１）０に設定して、故障解消時間ｔ（２）０を持つ想定故障に対して時間域安定度解析を実行する。故障後システムが安定であれば、ｔ１をｔ（２）０を設定し；そうでなければ、ｔ２をｔ（２）０を設定する。
【０１５１】
ステップ３。収束を次のようにチェックする：‖ｔ１−ｔ２‖≦εであれば、ステップ４に進み；そうでなければ、ステップ１に進む。
【０１５２】
ステップ４。臨界故障時間をｔ１に設定し、この臨界故障時間におけるシステムエネルギは臨界エネルギに設定する。
【０１５３】
黄金二分割アルゴリズムを適用し臨界エネルギを計算する前に、１つの重要なタスクは黄金二分割アルゴリズムが二分割を実行するための初期の（故障解消）時間間隔の下限と上限を設定することである。本発明では、このような初期時間間隔を求めるためのＢＣＵ誘導型方式が、次の情報のいくつかに基づいて作成される。
【０１５４】
・出口点（ＥＰ）におけるポテンシャルエネルギＶｅｐ
・最小勾配点におけるポテンシャルエネルギＶｍｇｐ
・いくつかの内挿時間域シミュレーション結果
次に、臨界エネルギの正確な計算のためのＢＣＵ誘導型時間域方法の詳細な説明を示す。以下で使用される表記は第３項に説明された。この説明は、以下の条件が当てはまる状況について示される。
【０１５５】
ｔｃｌ＜最小｛ｔｕｅｐ，ｔｍｇｐ，ｔｅｐ｝
本方法は、次のようにこの条件が満足されていない場合には容易に修正することが可能である。
【０１５６】
ＢＣＵ誘導型時間域方法
入力：動的信頼度評価に対する関連データを持つ電力系統と想定故障
出力：電力系統に対する想定故障の安定度評価とエネルギマージン値
ステップ１。ＢＣＵ方法を（想定故障を持つ調査電力系統に）適用して、出口点（すなわちＰＥＢＳ通過点）を計算する。出口点をある期間（例えば２秒以内）で発見することが可能であれば、ステップ２に進む；そうでない場合、終了点でのエネルギが正であれば、故障後システムは非常に安定であると宣言され、エネルギマージンは９９９として割り当てられて、プロセスを停止する；そのエネルギが正でなければ、故障後システムは非常に不安定であると宣言され、エネルギマージンは−９９９として割り当てられて、プロセスを停止する。
【０１５７】
ステップ２。出口点におけるエネルギが正であれば、ステップ３に進み；そうでなければ、故障後システムは非常に不安定であると宣言されて、エネルギマージンは−９９９として割り当てられて、プロセスを停止する。
【０１５８】
ステップ３。ＢＣＵ方法を継続して、最小勾配点を計算する。最小勾配点が発見されれば、ステップ６に進み；そうでなければ、ステップ４に進む。
【０１５９】
ステップ４。次の動作を実行する：（ｉ）（推定）臨界エネルギを出口点におけるエネルギ値に設定する、すなわち、Ｖｃｒ＝Ｖｅｐとして、対応する故障時の時間（すなわちｔｅｐ）を故障時軌跡から発見する。（ｉｉ）（検証）ｔｅｐを故障解消時間として時間域シミュレーションを実行する。故障後システムが安定であれば、ＶｅｐをＶｃｒに設定してプロセスを停止する；そうでなければステップ５に進む。
【０１６０】
ステップ５。ｔｃｌでの状態を初期状態として故障後システムの時間域シミュレーションを実行する。それが安定であれば、ｔ０＝ｔｃｌおよびｔ１＝ｔｅｐに設定し；そうでなければ、ｔ０＝０およびｔ１＝ｔｃｌに設定する。ステップ８に進む。
【０１６１】
ステップ６。ＢＣＵ方法を継続して、支配的不安定平衡点を計算する。支配的不安定平衡点が発見されれば、ステップ９に進み；そうでなければ、次の動作を実行する：（ｉ）（推定）臨界エネルギを最小勾配点におけるエネルギ値に設定する、すなわち、Ｖｃｒ＝Ｖｍｇｐとして、対応する故障時の時間（すなわちｔｍｇｐ）を故障時軌跡から発見する。（ｉｉ）（検証）ｔｍｇｐを故障解消時間として時間域シミュレーションを実行する。故障後システムが安定であれば、Ｖｍｇｐを臨界エネルギに設定してプロセスを停止する；そうでなければステップ７に進む。
【０１６２】
ステップ７。ｔｃｌでの状態を初期状態として故障後システムの時間域シミュレーションを実行する。それが安定であれば、ｔ０＝ｔｃｌおよびｔ１＝ｔｍｇｐに設定し；そうでなければ、ｔ０＝０およびｔ１＝ｔｃｌに設定する。ステップ８に進む。
【０１６３】
ステップ８。次の動作を実行して、臨界エネルギ値を決定する。
【０１６４】
（ｉ）（内挿）黄金二分割ベースの内挿法を用いて（ｔ０，ｔ１）間で内挿を実行して、ｔ（０）と示される時刻を発見する。
【０１６５】
（ｉｉ）（検証）ｔ（０）を故障解消時間として時間域シミュレーションを実行し；故障後システムが安定であれば、ｔ（０）を臨界故障時間として、また、対応する状態におけるエネルギ値を臨界エネルギとして扱い、プロセスを停止する；そうでなければ、ｔ１＝ｔ（０）に設定してこのステップの（ｉ）に進む（すなわち、別の内挿を時間間隔（ｔ０，ｔ（０））間で実行する）。
【０１６６】
ステップ９。計算された支配的不安定平衡点でのエネルギ値を臨界エネルギ値として用いる。プロセスを停止する。
【０１６７】
ＢＣＵ誘導型時間域方法のステップ９を修正し、これで、時間域シミュレーションを犠牲にしてＢＣＵ方法の保守的な性質を改善することが可能である。ＢＣＵ方法で安定であると評価された想定故障に対しては、対応するエネルギマージンを不変とし（すなわち、エネルギマージンをＢＣＵ方法に基づいて決定する）；ＢＣＵ方法で不安定であると評価された想定故障に対しては、対応するエネルギマージンを次のように修正することが可能である：
ステップ１０。想定故障が計算された支配的不安定平衡点によって安定であると評価されれば、対応するエネルギマージンは不変とされてプロセスを停止する；そうでなければ、ｔｃｌを初期状態として故障後システムの時間域シミュレーションを実行する。不安定であれば、ｔ０＝０、ｔ１＝ｔｃｌに設定してステップ８に進み；そうでなければ、ステップ１１に進む。
【０１６８】
ステップ１１。ｔｍｇｐを故障解消時間として時間域シミュレーションを実行する。故障後システムが安定であれば、Ｖｍｇｐを臨界エネルギに設定してプロセスを停止する；そうでなければ、ｔ０＝ｔｃｌ、ｔ１＝ｔｍｇｐに設定してステップ８に進む。
【０１６９】
３つの必須要件（Ｂ１）〜（Ｂ３）を満たす上で発明されたＢＣＵ誘導型時間域方法の効果を説明するために、本方法を、想定故障の集合を持つ実用的な２００母線電力系統に適用した。さらに、精度および計算速度という点でのＢＣＵ誘導型方法、セカンドキック方法［３］、および厳密時間域方法の中での比較調査が、実用的電力系統で実行される。これらの数値結果は以下に要約される。
【０１７０】
・すべての想定故障について、ＢＣＵ誘導型時間域方法がつねに、厳密時間域方法により計算されるエネルギマージンより低いが近いエネルギマージンを計算する。この特性は、エネルギマージンを計算する際のＢＣＵ誘導型時間域方法の保守性を示している。直接法の精神にあるこの特性は実際的な用途で望ましい。
【０１７１】
・セカンドキック方法は、すべての想定故障にエネルギマージンを計算できる。しかしながら、計算されたエネルギマージンは厳密時間域方法により計算されるエネルギマージンより高いか低いかのどちらかである。この特性は、セカンドキック方法が意図された用途で過小評価または過大評価につながる可能性のあるエネルギマージンの計算において一貫性がない可能性があることを示唆している。
【０１７２】
・ＢＣＵ誘導型時間域方法の計算速度と厳密な時間域方法の計算速度の比較はほぼ１対２の割合である。
【０１７３】
・３つの方法は１つの共通した性格を共有している。それらは想定故障ごとにエネルギマージンを計算する。
【０１７４】
・（速度）概して、ＢＣＵ誘導型方法は３つの方法の中で最速計算速度を有している。
【０１７５】
５−３．ＢＣＵ−ＤＳＡ
本発明は、（図４に示されている）オンライン動的信頼度評価、エネルギマージン計算、および制御を実行するために改良型ＢＣＵ分類器と、ＢＣＵ−ＤＳＡと呼ばれるＢＣＵ誘導型時間域シミュレーションプログラムのハイブリッドアーキテクチャを作成する。このアーキテクチャは次の２つの主要なコンポーネントから成っている：（ｉ）その主要機能が発生しうる想定故障の集合から明確に安定しているそれらの想定故障のすべてを選別し、（可能性のある）不安定な想定故障のすべてを捕獲することである改良型ＢＣＵ分類器、および（ｉｉ）（ｉ）で捕獲された（可能性のある）不安定な想定故障の安定度解析とエネルギマージン計算のためのＢＣＵ誘導型時間域プログラムである。改良型ＢＣＵ分類器とＢＣＵ誘導型時間域安定度解析プログラムのハイブリッドアーキテクチャは、ＢＣＵ方法（および改良型ＢＣＵ分類器）と詳細な時間域シミュレーションプログラムの双方の長所の効果的な探索を通して信頼性と精度を達成する。必要とされるオンラインＤＳＡの高速を達成するために、ハイブリッドアーキテクチャは、ＢＣＵ誘導型時間域シミュレーションプログラムが以下の２種類の想定故障だけに起動されるように設計される：（１）ＢＣＵ分類器により潜在的に不安定であると分類される想定故障と、（２）そのエネルギマージンをＢＣＵ方法を通して獲得できない想定故障である。また、ＢＣＵ誘導型時間域安定度解析プログラムは一般的な直接方法および特に安定度最低におけるＢＣＵ分類器の保守的な性質を排除する。つまり安定した想定故障を不安定であると分類する。その結果、本発明のハイブリッドアーキテクチャは、つまり楽観的でもなければ、悲観的でもない正確な安定度評価を提供する。
【０１７６】
ＤＳＡの新しいサイクルが保証されると、発生しうる想定故障のリストが、状態推定器とトポロジー分析とからの情報と共に、潜在的に不安定か明確に安定である想定故障を選別することを基本的機能とする改良型ＢＣＵ分類器に対して最初に適用される。改良型ＢＣＵ分類器によって明確に安定であると分類された想定故障にはエネルギ関数値が割り当てられ、次に、さらなる安定度解析から消去される。潜在的に不安定であると識別された想定故障はＢＣＵ誘導型時間域シミュレーションプログラムに送られて、さらなる安定度解析とエネルギマージン計算を受ける。さらに詳細には、ＢＣＵ誘導型時間域方法は、ＩＩＩ−Ａを除くＢＣＵ分類器ＩＩ〜ＶＩにより選別されるそれらの想定故障について、安定度評価およびエネルギマージン計算を実行するために適用される。
【０１７７】
補正処置のブロック関数は、自動化矯正処置などのタイムリな故障後想定故障補正処置の使用が許容できない状態から許容できる状態にシステムを導くために実行可能であるかどうかを判定する。適切な補正処置が使用できない場合には、予防処置のブロック関数が、万一特定の想定故障が発生した場合に、システム安定性を維持するために必要とされる想定故障前の予防処置を決定する。
【０１７８】
前記説明では、図４に示すＢＣＵ−ＤＳＡシステムは以下のシステムに適応されてよい。
【０１７９】
図５は、図４に示すＢＣＵ−ＤＳＡシステムによる電力系統をプランニングするシステムを示すブロック図である。
【０１８０】
図５では、本発明はプロバイダ５０、ＢＣＵ−ＤＳＡシステム５３、および詳細なシミュレーションシステム５４を備える。プロバイダ５０は電力系統を使用する構築プランと電力系統の想定故障リスト５２を提供する。ＢＣＵ−ＤＳＡシステム５３は構築プラン５１および想定故障リスト５２のいずれかに従って図４の方法を実行する。詳細シミュレーションシステム５４はＢＣＵ−ＤＳＡシステム５３の動作結果に従って詳細なシミュレーションを実行する。オペレータは構築プラン５１を決定できるように詳細なシミュレーションの結果５１を活用する。
【０１８１】
図６は、図４に示すＢＣＵ−ＤＳＡシステムによる電力系統を分析するシステムを示すブロック図である。
【０１８２】
図６では、本発明は獲得システム６１、エネルギ管理システム（ＥＭＳ）６２、データベース６３、およびＢＣＵ−ＤＳＡシステム６４を備える。獲得システム６１は、電力系統６０の情報を獲得する。エネルギ管理システム６２は電力系統のエネルギ管理を実行し、電力系統のエネルギフローを推定する。データベース６３はエネルギ管理システム６２によるエネルギフロー推定値を記憶する。ＢＣＵ−ＤＳＡシステム６４は、電力系統の想定故障リストの各想定故障の過渡安定度を評価し、エネルギマージン指数６６を計算するためにデータベース６３および想定故障リスト６５によって記憶されるエネルギフローに従って図４の方法を実行する。
【０１８３】
図７は、図４に示すＢＣＵ−ＤＳＡシステムによる電力系統を操作するシステムを示すブロック図である。
【０１８４】
図７では、本発明は獲得システム７２、エネルギ管理システム（ＥＭＳ）７３およびＥＭＳ７３に関連付けられたＢＣＵ−ＤＳＡシステム７４を備える。獲得システム７２は電力系統の情報を獲得する。ＥＭＳ７３は電力システムでエネルギ管理を実行し、電力システムのエネルギフローを推定する。ＢＣＵ−ＤＳＡシステム７４は、電力系統の発電機出力の再分配命令を活用する電力系統内の想定故障リストの各想定故障の過渡安定度を評価し、エネルギマージン指数７６を計算するために、ＥＭＳ７３によって計算されるエネルギフローと想定故障リスト７５に従って図４の方法を実行する。
【０１８５】
図８は、図４に示すＢＣＵ−ＤＳＡシステムによる電力のマーケットの情報システムを示すブロック図である。
【０１８６】
図８では、本発明は、獲得システム８２、エネルギ管理システム（ＥＭＳ）８３、およびＥＭＳ８３に関連付けられるＢＣＵ−ＤＳＡシステム８４を備える。獲得システム８２は電力系統の情報を獲得する。ＥＭＳ８３は電力系統のエネルギ管理を実行し、電力系統のエネルギフローを推定する。ＢＣＵ−ＤＳＡシステム８４は、電力のマーケット８７を活用し、電力系統の発電機出力の再分配命令を発行する電力系統の過渡安定度を評価し、エネルギマージン指数８６を計算するためにＥＭＳ８３によって計算されたエネルギフローおよび想定故障リスト８５に従って図４の方法を実行する。
【０１８７】
６．参考文献
（１）Ｈ．Ｄ．Ｃｈｉａｎｇ、「電力系統過渡安定度のオンライン判定方法（On-Line Method for Determining Power System Transient Stability）」、米国特許第５，４８３，４６２号、１９９６年１月９日
（２）Ｈ．Ｄ．ＣｈｉａｎｇおよびＣ．Ｓ．Ｗａｎｇ、「電力系統における電圧崩壊防止の動的方法（Dynamic method for preventing voltage collapse in electrical power system）」、米国特許第５，７９６，６２８号、１９９８年８月１８日
（３）Ｙ．Ｍａｎｓｏｕｒら、「電力系統のオンライン過渡安定度評価（Method of On-Line Transient Stability Assessment of Electrical Power Systems）」、米国特許第５，６３８，２９７号、１９９７年１月１０日
（４）Ｃ．Ｔａｎｇ、Ｃ．Ｅ．Ｇｒａｈｍａ、Ｍ，Ｅｌ−ｋａｄｙおよびＲ．Ｔ．Ｈ．Ａｂｌｅｎ、「従来型時間域シミュレーションによる過渡安定度指標（Transient Stability Index from Conventional Time Domain Simulation）」、ＩＥＥＥ技術報告、電力、第９巻、第３号、１９９４年８月、１５２４−１５３０頁
（５）Ｅ．Ｖａａｈｅｄｉら、「オンライン動的安全性評価のための改良セカンドキック法（Enhanced Second kick Methods for On-Line Dynamic Security Assessment）」、ＩＥＥＥ技術報告、電力、第１１巻、第４号、１９９６年１１月、１９７６−１９８２頁
本発明は好適実施形態に関して開示されてきたが、添付請求項に定義されるような本発明の範囲から逸脱することなく、多数の変形および変型をそれに加えることができることが理解されるだろう。
【図面の簡単な説明】
【０１８８】
【図１】オンライン動的信頼度評価と、エネルギマージン計算と、制御とを実行するＢＣＵ−ＤＳＡのアーキテクチャの図である。
【図２】オンライン動的想定故障選別をする改良型ＢＣＵ分類器のアーキテクチャの図である。
【図３】信頼性のある安定度評価とエネルギマージン計算とを実行するＢＣＵ誘導型時間域方法のフローチャートである。
【図４】信頼性のある安定度評価と、動的想定故障ランク付けと、エネルギマージン計算とを実行するＢＣＵ−ＤＳＡシステムのフローチャートである。
【図５】図４に示すＢＣＵ−ＤＳＡシステムによる電力系統を計画するシステムを示すブロック図である。
【図６】図４に示すＢＣＵ−ＤＳＡシステムによる電力系統を分析するシステムを示すブロック図である。
【図７】図４に示すＢＣＵ−ＤＳＡシステムによる電力系統を操作するシステムを示すブロック図である。
【図８】図４に示すＢＣＵ−ＤＳＡシステムによる電力のマーケットの情報システムを示すブロック図である。
【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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【国際調査報告】
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