(57)【要約】【課題】  電力系統の縮約過程の一部である縮約グループを効率化する手法において、縮約グループが最適でなく、作成した縮約モデルが、計算量の少なさと解析精度が高さを両立しない。【解決手段】  上記課題を解決する為に本発明に係る電力系統縮約装置は、２つ以上の縮約適合度評価関数を記憶する適合度評価関数ライブラリと、詳細系統モデルから前記縮約適合度評価関数を用いて縮約適合度を求め、前記縮約適合度から縮約グループを作成し、前記縮約グループから縮約系統モデルを作成する処理部と、を有し、前記処理部は、２つ以上の適合度評価関数で２つ以上の電力系統モデル構成要素の縮約適合度を計算し、電力系統モデル構成要素の縮約適合度に基づいて縮約グループを作成することを特徴とする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つ以上の縮約適合度評価関数を記憶する適合度評価関数ライブラリと、
詳細系統モデルから前記縮約適合度評価関数を用いて縮約適合度を求め、前記縮約適合度から縮約グループを作成し、前記縮約グループから縮約系統モデルを作成する処理部と、を有し、
前記処理部は、２つ以上の適合度評価関数で２つ以上の電力系統モデル構成要素の縮約適合度を計算し、電力系統モデル構成要素の縮約適合度に基づいて縮約グループを作成すること
を特徴とする電力系統縮約装置。
【請求項２】
請求項１に記載の電力系統縮約装置であって、
縮約適合度を計算する電力系統モデル構成要素が、
電力系統モデルの発電機、母線、負荷、又は電力変換器の内少なくとも一つを含むこと
を特徴とする電力系統縮約装置。
【請求項３】
請求項１に記載の電力系統縮約装置であって、
前記処理部が縮約系統モデルの解析精度または計算量の少なくとも一つを評価するモデル評価を行うこと
を特徴とする電力系統縮約装置。
【請求項４】
請求項３に記載の電力系統縮約装置であって、
前記モデル評価、適合度評価関数、縮約適合度、縮約適合度評価パラメータ、縮約グループ、グループの結合閾値の内少なくとも一つを記憶する縮約ログを有すること
を特徴とする電力系統縮約装置。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れかに記載の電力系統縮約装置であって、
適合度評価関数ライブラリから２つ以上の適合度評価関数を読み込み、読み込んだ適合度評価関数と縮約適合度評価パラメータを用いて電力系統モデルの構成要素の組み合わせの縮約適合度を計算すること
を特徴する電力系統縮約装置。
【請求項６】
請求項５に記載の電力系統縮約装置であって、
適合度評価関数の出力を重みパラメータによる重み付け和で縮約適合度を求め、重みパラメータを縮約適合度評価パラメータとすること
を特徴とする電力系統縮約装置。
【請求項７】
請求項４に記載の電力系統縮約装置であって、
グループ作成は、前記で求めた縮約適合度によって、電力系統モデルの要素の組み合わせからなるグループを作り、その過程として２つのグループの類似度を計算して、類似度が閾値を超え、類似度が最大の２つのグループから結合すること
を特徴とする電力系統縮約装置。
【請求項８】
請求項７に記載の電力系統縮約装置であって、
縮約適合度を計算する対象の電力系統モデルの構成要素の組み合わせを、電力系統モデルの発電機、母線、負荷、又は電力変換器の内、２つ以上を選ぶこと
を特徴とする電力系統縮約装置。
【請求項９】
請求項７に記載の電力系統縮約装置であって、
２つのグループの類似度を、それぞれのグループの含む要素の組み合わせの最小の縮約適合度とすること
を特徴とする電力系統縮約装置。
【請求項１０】
請求項４に記載の電力系統縮約装置であって、
縮約系統モデルが制約条件を満たすかを判定するモデル評価と、
縮約ログに応じて縮約適合度評価の縮約適合度評価パラメータを変える縮約適合度評価パラメータ変更と、
縮約適合度評価パラメータを読み込んで縮約適合度を計算する縮約適合度評価と、
複数の縮約系統モデルの縮約ログと目的関数で縮約系統モデルの条件を出力するパラメータ選択を行うこと
を特徴とする電力系統縮約装置。
【請求項１１】
請求項７に記載の電力系統縮約装置であって、
縮約系統モデルが制約条件を満たすかを判定するモデル評価と、
縮約ログに応じてグループ作成の結合閾値を変える結合閾値変更と、
結合閾値を読み込んでグループを作るグループ作成と、
複数の縮約系統モデルの縮約ログと目的関数で縮約系統モデルの条件を出力するパラメータ選択を行うこと
を特徴とする電力系統縮約装置。
【請求項１２】
請求項７に記載の電力系統縮約装置であって、
縮約系統モデルが制約条件を満たすかを判定するモデル評価と、
縮約ログに応じて縮約適合度評価の縮約適合度評価パラメータを変える縮約適合度評価パラメータ変更と、
縮約適合度評価パラメータを読み込んで縮約適合度を計算する縮約適合度評価と、
縮約ログに応じてグループ作成の結合閾値を変える結合閾値変更と、
結合閾値を読み込んでグループを作るグループ作成と、
複数の縮約系統モデルの縮約ログと目的関数で縮約系統モデルの条件を出力するパラメータ選択を行うこと
を特徴とする電力系統縮約装置
【請求項１３】
請求項４の電力系統縮約装置であって、
縮約ログを表示する表示部を有すること
を特徴とする電力系統縮約装置。
【請求項１４】
請求項１乃至１３の何れかに記載の電力系統縮約装置と、
オンラインデータとオフラインデータとオフライン縮約系統モデルからオンライン縮約系統モデルを作り制御設定装置に送るパラメータ調整装置と、
安定性計算と制御策選択によって想定故障と制御策とオンライン縮約系統モデルから制御策作る制御設定装置と有すること
を特徴とする電力系統安定化装置。
【請求項１５】
２つ以上の縮約適合度評価関数を記憶する適合度評価関数ライブラリと、
詳細系統モデルに基づいて、２つ以上の縮約適合度評価関数から２つ以上の電力系統モデル構成要素の縮約適合度を求め、前記縮約適合度から縮約グループを作成し、前記縮約グループから縮約系統モデルを作成すること
を特徴とする電力系統縮約方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力系統モデルにおいて系統の一部を簡略化した縮約系統モデルを作成する電力系統縮約装置および方法、電力系統安定化装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力系統の安定性監視システムや安定化制御システムでは、オンラインまたはオフラインで電力系統モデルを用いて解析する。電力設備の増設、電力系統間の連系強化によって、電力系統モデルは大規模かつ複雑になっている。これに伴い電力系統モデルを使った安定性解析の計算量が増え、計算時間も増加の一途をたどっている。
【０００３】
計算量の増加によって、計算処理の遅延や、計算設備のコスト増化という問題が生じる。特にオンラインシステムでは、短時間内に電力系統が不安定化する事態に備えるため、短時間の解析が必要である。
【０００４】
安定性解析の計算量を削減するために、電力系統モデルの一部の領域を簡略化した縮約系統モデルを使う方法がある。縮約系統モデルの簡略化した部分の応答が、元の詳細系統モデルの応答と異なる（誤差が発生する）ため、縮約系統モデルと詳細系統モデルの解析結果が異なる。
【０００５】
縮約する領域と程度によって、縮約系統モデルの誤差と計算量は変わるが、簡略化する部分が大きいほど計算量が減る分、誤差が大きくなる。そのため、解析精度を維持しつつ計算量を減らすことが、縮約系統モデル作成の課題である。縮約系統モデルを作成する発明として、特開平１０−５６７３５と特開２００４−２４２４５２がある。
縮約系統モデルの作成過程は、順に、前処理として縮約グループの作成、縮約、後処理としてパラメータ調整、の３つの処理に分類できる。
【０００６】
縮約は、詳細系統モデルの一部分である発電機や母線などの集合を、簡略なモデルへと置換する処理である。国内では、二負荷法などの詳細系統モデルと縮約系統モデルの短絡容量を一致させる手法が一般的である。
【０００７】
縮約グループ作成は、詳細系統モデルの発電機や母線などから、縮約する発電機や母線などの組み合わせ（縮約グループ）を作成する処理である。また、縮約グループは縮約手法によって制限される。例えば二負荷法では、縮約グループが縮約しない系統と１点で接続する必要がある。
【０００８】
パラメータ調整は、縮約系統モデルを用いた解析精度を高めるために、縮約した発電機などのパラメータを調整する処理である。
【０００９】
縮約系統モデルの作成過程の中で、縮約グループ作成では、膨大な組み合わせ方をすべて調べ、最適な組み合わせを得ることが難しい。また、縮約系統モデルの解析精度と計算量の評価にシミュレーションを用いるため、時間を要する処理である。そのため、最適な縮約グループを作る作業は、属人的な試行錯誤を伴う長時間の作業になるという問題がある。
【００１０】
特許文献１と特許文献２は、この問題を解決し、計算量の少なく、解析精度の高い縮約モデルとなる縮約グループを、効率的に作る発明である。
【００１１】
特許文献１は、詳細系統モデルで事故時の発電機の動揺を計算し、動揺の類似性に基づいて、縮約グループを作成する発明である。ユーザーが解析精度の制約条件を設定し、制約条件を満たすまで類似性の閾値を変えることで、目的の縮約グループを作成する。
【００１２】
特許文献２は、詳細系統モデルを用いた解析結果に影響を与える程度に応じて、すべてのノードに重要度を与え、その重要度に基づいて縮約グループを作成する発明である。ユーザーが解析精度の制約条件を設定し、制約条件を満たすまで重要度の高い順にノードを別の縮約グループになるように分けることで、制約条件を満たす縮約グループを作成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開平１０−５６７３５
【特許文献２】特開２００４−２４２４５２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
近年では、再生可能エネルギー導入量が増加し、電力系統は複雑化し、電力系統解析の計算量が以前より増加している。そのため、監視システムや安定化システムの実行速度や解析精度の制約は厳しくなり、従来に比べて少ない計算量で、解析誤差の小さい縮約系統モデルが求められている。
【００１５】
これに対し、特許文献１、特許文献２で作る縮約系統モデルは、過剰な数の縮約グループを作成し、計算量を十分に削減できないことがある。特許文献１の発明では、すべての発電機の動揺について、同じ閾値で類似を判定するため、主系統のシミュレーション結果に影響しないが動揺の異なる発電機は、異なる縮約グループになってしまい、縮約グループが増える。特許文献２では、まったく同じモデルで、同じ縮約グループとして縮約してもシミュレーション結果に影響しない複数の発電機であっても、ノードの重要度に基づいて縮約グループを作ると、発電機の各個の重要度が高ければ異なる縮約グループになり、縮約グループが増える。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記課題を解決する為に本発明に係る電力系統縮約装置は、２つ以上の縮約適合度評価関数を記憶する適合度評価関数ライブラリと、詳細系統モデルから前記縮約適合度評価関数を用いて縮約適合度を求め、前記縮約適合度から縮約グループを作成し、前記縮約グループから縮約系統モデルを作成する処理部と、を有し、前記処理部は、２つ以上の適合度評価関数で２つ以上の電力系統モデル構成要素の縮約適合度を計算し、電力系統モデル構成要素の縮約適合度に基づいて縮約グループを作成することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、従来よりも高解析精度で少ない計算量の縮約系統モデルとなる縮約グループを作成できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態に係る電力系統縮約装置の機能構成の一例を表す図
【図２】図１の電力系統縮約装置において縮約適合度評価の実行する処理の一例を示す図
【図３】図１の電力系統縮約装置においてグループ作成の実行する処理の一例を示す図
【図４】図１の電力系統縮約装置において縮約系統モデル作成の実行する処理の一例を示す図
【図５】図１の電力系統縮約装置においてモデル評価の実行する処理の一例を示す図
【図６】図１の電力系統縮約装置の縮約系統モデル作成において二負荷法の適用前と適用後の電力系統モデルを示す図
【図７】図１の電力系統縮約装置における縮約ログの一例を示す図
【図８】図１の電力系統縮約装置の効果を説明するための図
【図９】本発明の他の実施形態２に係る電力系統縮約装置の機能構成の一例を表す図
【図１０】図９の電力系統縮約装置において縮約適合度評価の実行する処理の一例を示す図
【図１１】図９の電力系統縮約装置においてグループ作成の実行する処理の一例を示す図
【図１２】図９の電力系統縮約装置においてモデル評価の実行する処理の一例を示す図
【図１３】図９の電力系統縮約装置において縮約適合度評価パラメータ変更の実行する処理の一例を示す図
【図１４】図９の電力系統縮約装置において結合閾値変更の実行する処理の一例を示す図
【図１５】本発明の他の実施形態３に係る電力系統制御システムの機能構成の一例を表す図
【図１６】図１５の電力系統制御システムにおいて電力系統縮約装置の機能構成の一例を表す図
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、実施例を図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００２０】
本発明の実施形態について、図１から図８を用いて説明する。
【００２１】
図１は本発明を適用した電力系統縮約装置の機能構成を示す図である。実施形態における電力系統縮約装置１０１は、記憶装置１０２と処理装置１０３で構成され、詳細系統モデルデータ１０４を入力として、縮約系統モデルデータ１０５を出力する。
【００２２】
処理装置１０３は、縮約適合度評価１０６、縮約グループ作成１０７、縮約系統モデル作成１０８、モデル評価１０９で構成される。記憶装置１０２は、複数の適合度評価関数１１０ａ、１１０ｂ、…を含む適合度評価関数ライブラリ１１１と、縮約ログ１１２を記憶する。記憶装置１０２は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、メモリなどである。
【００２３】
電力系統縮約装置１０１の処理の流れを、図１を用いて説明する。まず、縮約適合度評価１０６で、詳細系統モデルデータ１０４を読み込み、適合度評価関数ライブラリ１１１を用いて、縮約適合度を計算する。次に、グループ作成１０７で、縮約適合度を用いて、縮約グループを作成する。縮約グループとは、詳細系統モデルの中から縮約する領域である。次に、縮約系統モデル作成１０８で、詳細系統モデルデータ１０４と、縮約グループを用いて、縮約系統モデルデータ１０５を作成する。最後にモデル評価１０９で、詳細系統モデルデータ１０４と、縮約系統モデルデータ１０５を用いて、縮約系統モデルの解析精度や計算量を評価し、縮約ログ１１２に出力する。
【００２４】
以降で各データ、各処理の詳細および具体例を説明する。
【００２５】
詳細系統モデルデータ１０４は、縮約対象とする詳細系統モデルのデータである。系統モデルのデータとは、母線の電圧、発電機・負荷の出力、送電線を流れる潮流、送電線・変圧器の接続関係、送電線・変圧器のインピーダンスなどの定数、発電機とその制御機器の定数、設備の運転・休止などの情報である。データは記憶装置１０２に記憶していてもよいし、他の装置から読み込んでもよい。また、例えば発電機・負荷の出力が異なる場合や、設備の運転・休止の状態が異なる場合について、複数の状態の詳細系統モデルデータがあってよい。
【００２６】
縮約系統モデルデータ１０５は、電力系統縮約装置１０１で作成した縮約系統モデルのデータであり、記憶装置１０２に記憶してもよいし、他の装置に転送してもよい。
【００２７】
縮約適合度評価１０６の処理の詳細を、図２のフローチャートを用いて説明する。ここで縮約適合度とは、電力系統モデルの複数の構成要素の縮約しやすさを表す指標とする。電力系統モデルの構成要素とは、発電機、負荷、母線、送電線、変圧器、調相設備、保護リレーの少なくとも一つである。ここでは、２機の発電機について縮約適合度を計算する。
【００２８】
処理２０１では、適合度評価関数ライブラリ１１１から複数の適合度評価関数を読み込む。第一の実施形態では、２つの関数ｆ１とｆ２を適合度評価関数として読み込む。ｆ１は発電機iと発電機jについての関数ｆ１(i,j)であり、ｆ２は各発電機についての関数ｆ２(i)である。具体的な関数は、後述する。
【００２９】
処理２０２では、２機の発電機iとjについて、読み込んだ適合度評価関数の値を計算する。
【００３０】
処理２０３では、適合度評価関数の出力から、発電機iと発電機jの縮約適合度Ｆ（ｉ，ｊ）を、数１のようにｆ１(i,j)、ｆ２(i)、ｆ２(j)と重みパラメータｗ１、ｗ２による線形和で計算する。
【００３１】
【数１】
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【００３２】
縮約対象となる発電機の、すべての組み合わせについて縮約適合度を計算するまで、処理２０１、処理２０２、処理２０３を繰り返す。ほかの実施形態として、縮約適合度を母線や、負荷について定めてもよく、３つ以上の電力系統モデルの構成要素の組み合わせについて縮約適合度を定めてもよい。適合度評価関数を３つ以上用いてよい。
【００３３】
適合度評価関数ライブラリ１１１は、少なくとも２つ以上の適合度評価関数を記憶する。ここで適合度評価関数は、１つ以上の電力系統モデルの構成要素を入力として、値を出力する関数である。第一の実施形態では、発電機iと発電機jのコヒーレンシについての関数ｆ１（ｉ，ｊ）、発電機i,jそれぞれの主系統からの電気的距離についての関数ｆ２（ｉ）を適合度評価関数とする。
【００３４】
ｆ１（ｉ，ｊ）は、２つの動揺の似ている程度を示すコヒーレンシについての関数である。ここでは、発電機iとjの相差角動揺のコヒーレンシＣ（ｉ，ｊ）を（数式２）で計算する。
【００３５】
【数２】
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【００３６】
数２中のa、bは動揺中の時刻であり、Δδi(t)、Δδj(t)は、それぞれ発電機i、発電機ｊの、相差角の初期値からの偏差である。Ｃ（ｉ，ｊ）は２つの動揺が似ているほど小さい値をとり、完全に一致すれば０である。コヒーレンシを用いた適合度評価関数ｆ１を数３でとる。縮約では、動揺が似ている組み合わせほど、縮約しても解析精度が変わらない傾向があり、ｆ１の値が大きいほど、発電機ｉとｊの縮約適合度は高い。
【００３７】
【数３】
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【００３８】
電気的距離は、ある点の電圧の変動が別の点の電流や電圧を変動させる程度によって定まる指標であり、リアクタンスやノード数などの計算方法がある。縮約では電力系統を、解析でよく調べたい主系統と、それ以外に分ける。主系統から電気的に遠い部分は、大きく縮約され性質が変わっても、主系統に与える影響が小さく、解析結果がほとんど変わらないため、縮約適合度が高い。ここでは，主系統の母線Ａと縮約適合度を測る母線Ｂの電気的距離を次のように計算する。
【００３９】
まず、全ての母線を母線Ａと母線Ｂとその他の母線に分けて、キルヒホッフの法則などから、数４のように母線の電圧と電流の関係式を作成する。母線Ｂの電圧を０として、母線Ａと母線Ｂ以外の電流を０としたときの、母線Ａの電圧と母線Ｂの電流の比（数５）の虚部ＸＡＢを母線Ａと母線Ｂの電気的距離とする。主系統の特定の母線と発電機の接続端の母線の距離を発電機の電気的距離として計算する。主系統の複数の母線から電気的距離を計算する場合は、それぞれの母線と発電機の電気的距離を計算し、それらの調和平均をとる。主系統と発電機の距離Ｘを用いて、適合度評価関数ｆ２を数６のようにとる。ｆ２は−１から０の値をとり、主系統と発電機の電気的距離が大きいほど０に近い値となる。
【００４０】
【数４】
2018057118.tif 000006
【００４１】
【数５】
2018057118.tif 000007
【００４２】
【数６】
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【００４３】
適合度評価関数の他の実施形態として、発電機の接続する母線の電圧が、他の送電線の潮流変動に及ぼす感度、発電機の短絡容量、など解析目的によって異なる関数を用いてよい。
【００４４】
グループ作成１０７の処理の詳細を、図３のフローチャートを用いて説明する。グループ作成１０７では、縮約適合度評価１０６で計算した２機の発電機の縮約適合度に基づいて、発電機の縮約グループを作る。
【００４５】
処理３０１では、縮約適合度評価１０６で計算した縮約適合度を読み込む。処理３０２では、発電機を１機だけ含む初期グループを作成する。処理３０３では、２つのグループの類似度を計算する。類似度は２つのグループの縮約しやすさの程度を表し、例えば各グループから１機の発電機を選んだ組み合わせの中で最小の縮約適合度とする。処理３０４は、類似度の大きい２つのグループを結合する処理である。ここで類似度が大きいとは、グループの類似度が、ユーザーが定めた結合閾値を超えていて、かつ２つのグループの類似度の中で最大であることである。結合閾値より大きい類似度のグループがなくなるまで、処理３０３と処理３０４を繰り返す。処理３０５では、作成したグループを記憶する。グループ作成処理１０７のほかの実施形態として、２つのグループの類似度を最大の縮約適合度など他の定義としてよく、階層的クラスタリングやｋ−ｍｅａｎｓなどの手法でグループを作成してよい。
【００４６】
縮約系統モデル作成１０８の処理の詳細について、図４のフローチャートを用いて説明する。縮約系統モデル作成１０８では、グループ作成処理１０７で作成した縮約グループに基づいて詳細系統モデルを縮約し、縮約系統モデルデータ１０５を作成する。発電機の縮約グループに基づいて二負荷法で縮約する。二負荷法では、縮約する部分が、その他の系統と１点で連系していなければならない。このような、他の電力系統と１点で連系する電力系統の部分を、一点連系の部分系統とする。
【００４７】
処理４０１では、１つの縮約グループの発電機しか持たない一点連系の部分系統を選択する。始めに、詳細系統モデルが含む一点連系の部分系統から、１つの一点連系の部分系統を選ぶ。次に、その部分系統が含む発電機のグループを調べ、すべての発電機が１つの縮約グループに属するとき、二負荷法を適用する一点連系の部分系統とする。発電機の属するグループが２つ以上あるとき、二負荷法が適用できないとし、別の一点連系の部分系統に移る。
【００４８】
処理４０２では、処理４０１で選択した一点連系の部分系統を二負荷法によって縮約する。二負荷法は、図６Ａに示すような一点連系の部分系統を、図６Ｂに示す発電機１機と負荷２つの系統モデルに置き換える処理である。発電機と負荷、ブランチの定数や変数の計算方法は、特許文献１に記載がある。
【００４９】
モデル評価１０９の処理の詳細について、図５のフローチャートを用いて説明する。モデル評価１０９では、詳細系統モデルと縮約系統モデルを用いて、縮約系統モデルの解析精度と計算量を評価する。第一の実施形態では、故障時の発電機の相差角動揺と計算時間で、縮約系統モデルを評価する。
【００５０】
処理５０１では、故障計算などの解析によって、評価で用いるパラメータを得る。第一の実施形態では、詳細系統モデルと縮約系統モデルの故障時の動揺を計算する。
【００５１】
処理５０２は、縮約系統モデルの計算量を縮約ログ１１２に記憶する。処理５０１の計算時間を計算量とする。ほかに縮約系統モデルの母線の数や、発電機の数を計算量としてもよい。
【００５２】
処理５０３は、処理５０１で計算した詳細系統モデルと縮約系統モデルのパラメータを比べ、解析精度を計算する。例えば、発電機ごとに詳細系統モデルと縮約系統モデルの相差角動揺偏差を計算し、最大偏差と二乗平均を精度とする。偏差の二乗平均は数７で計算する。
【００５３】
【数７】
2018057118.tif 000009
【００５４】
数７で、a、bは時刻であり、δreduced(i,t)は縮約系統モデルの発電機iの相差角の動揺であり、δdetailed(i,t)は詳細系統モデルの発電機iの相差角動揺である。
【００５５】
処理５０４では、処理５０３の計算結果を縮約ログ１１２に記憶する。モデル評価１０９の他の実施形態として、詳細系統モデルの処理５０４で発電機iの相差角動揺の代わりに、実際の電力系統で計測した発電機ｉの動揺データを用いてもよく、発電機の相差角動揺でなく、事故時の電圧変動や、電圧変動に対する潮流変動の感度など、解析目的によって異なるパラメータを精度の指標としてよい。
【００５６】
縮約ログ１１２の記憶データについて説明する。縮約ログ１１２は、縮約適合度評価１０６で計算する適合度評価関数の出力と縮約適合度、グループ作成１０７で作成するグループ、モデル評価１０８で計算する縮約系統モデルの計算量と解析精度を記憶する。具体的には、適合度関数ｆ１とｆ２の計算結果と、縮約適合度の計算パラメータｗ１、ｗ２と、２機の発電機の縮約適合度、グループ作成１０７の結合閾値と、発電機グループ、縮約系統モデルの故障時の動揺の計算時間と、詳細系統モデルと縮約系統モデルの発電機の相差角動揺偏差の、最大値と二乗平均を記憶する。データの表示例を図７に示す。図７Ａは、適合度評価関数ｆ１の出力の表示例である。発電機iと発電機jについての値ｆ１(i,j)を、２次元行列のi行j列の成分とする。図７Ｂは、縮約適合度評価の評価パラメータの表示例であり、数１のように、適合度関数の線形和で縮約適合度を計算するとき、重みパラメータｗ１、ｗ２、…を図７Ｂのように表示する。１行ｎ列の成分はパラメータ名、２行ｎ列の成分は１行ｎ列のパラメータの値である。図７Ｃは、発電機グループの表示例である。第１列は、グループ作成の結合閾値を示す。ｉ行２列の成分は、ｉ番目のグループを示し、グループに含まれる発電機が、ｉ行の３列以降に続く。図７Ａ、図７Ｂ、図７Ｃのように、個別に表示せず、図７Ｄのように、すべてをまとめて表にして表示してもよい。
【００５７】
以上が電力系統縮約装置の基本構成である。この実施形態によって得られる効果を図８を用いて説明する。図８Ａの領域８０１は縮約の対象となる系統の一部であり、領域８０２は主系統である。ここでは、８０１の発電機からなる領域を縮約する。発電機８０３ａ、８０３ｂ、８０３ｃ、８０３ｄは主系統から電気的に近く、主系統の解析結果に大きな影響を与える。一方、発電機８０３ｅ、８０３ｆ、８０３ｇ、８０３ｈは主系統から電気的に遠く、主系統の解析結果に与える影響は小さい。
【００５８】
ある故障時の相差角動揺のコヒーレンシに基づいて、８０１から発電機の縮約グループを作ると、図８Ｂに示す８０４の組になるとする。発電機８０３ｅ、８０３ｆの組と８０３ｇ、８０３ｈの組は、主系統から遠く縮約されるべきだが、コヒーレンシがないために、別グループとして縮約される。そのため、計算量は発電機８０３ｅ、８０３ｆ、８０３ｇ、８０３ｈを１つのグループとして縮約したときより多くなってしまう。
【００５９】
数１のｗ１を正、ｗ２を負にとれば、コヒーレンシが小さくても、電気的距離が遠いことで縮約適合度が大きくなり、コヒーレンシでない発電機８０３ｅ、８０３ｆ、８０３ｇ、８０３ｈを同じグループとして縮約できる。
【００６０】
また、別の効果として、ユーザーが縮約ログによって、装置１０１が出力する縮約系統モデルデータ１０５が適切か判断し、修正できる。電力系統の縮約では、設備の運開や停止、消費者の需要パターンの変化に合わせて、縮約グループの修正が必要になる。
【００６１】
まず、ユーザーは縮約ログ１１２から、縮約系統モデルの精度が低く、縮約グループを修正する必要があるかを判断する。もしくは縮約ログの計算量から、縮約による計算量削減効果が不十分で、縮約グループを修正する必要があるかを判断する。ユーザーが修正する必要があると判断したとき、ユーザーは縮約適合度評価１０６の評価パラメータである数１の重みづけパラメータｗ１、ｗ２、もしくはグループ作成１０７の結合閾値を調整することで、縮約グループを修正する。
【実施例２】
【００６２】
本発明の別の実施形態として、図９から図１４を用いて説明する。
【００６３】
この実施形態は、第一の実施形態で示した装置の機能に加えて、縮約ログを基に、縮約グループを作るパラメータを修正する機能を持ち、ユーザーの設定した制約条件を満たす最適な縮約系統モデルを作り、その条件を最適パラメータとして出力する縮約系統作成装置である。
【００６４】
図９は実施形態の縮約系統作成装置９０１の機能構成を示す図である。電力系統縮約装置９０１は、記憶装置９０２と処理装置９０３で構成され、詳細系統モデルデータ１０４を入力として、縮約系統モデルデータ１０５を出力する。処理装置９０３は、縮約適合度評価９０４、グループ作成９０５、縮約系統モデル作成１０８、モデル評価９０６、縮約適合度評価パラメータ変更９０７、グループ作成閾値変更９０８、最適パラメータ選択９０９で構成される。記憶装置９０２は、複数の適合度評価関数１１０ａ、１１０ｂ、…を含む適合度評価関数ライブラリ１１１と、縮約ログ９１０、制約条件９１１、最適パラメータ９１２を記憶する。詳細系統モデルデータ１０４、縮約系統モデルデータ１０５、適合度評価関数ライブラリ１１１、適合度評価関数１１０、縮約モデル作成１０８、は第一の実施形態と同じであり、説明を省略する。
【００６５】
電力系統縮約装置の処理の流れを、図９を用いて説明する。まず、縮約適合度評価９０４で、詳細系統モデルデータ１０４と縮約適合度評価パラメータ変更９０７の縮約適合度評価パラメータを読み込み、適合度評価関数ライブラリ１１１を用いて、縮約適合度を計算する。次に、グループ作成９０５で、結合閾値変更９０８の結合閾値を読み込み、縮約適合度を用いて、縮約グループを作る。縮約系統モデル作成１０８は第一の実施例と同じであり、縮約グループを用いて、縮約系統モデルデータ１０５を作成する。モデル評価９０６で、詳細系統モデルデータ１０４と、縮約系統モデルデータ１０５を用いて、縮約系統モデルの精度や計算量を評価するとともに、制約条件９１１を満たしているか判定し、結果を縮約ログ９１０に出力する。縮約適合度評価パラメータ変更９０７は、縮約ログに基づいて、縮約適合度評価パラメータを設定し、縮約適合度評価９０４に送る。同様に、結合閾値変更９０８は、縮約ログに基づいて、グループ作成９０５に用いる結合閾値を設定し、グループ作成９０５に送る。最適パラメータ選択９０９は、縮約ログ９１０の縮約系統モデルの評価を比べ、ユーザーにとって最良の縮約系統モデルを作る最適な縮約適合度パラメータと結合閾値を選び、最適パラメータ９１２として出力する。処理９０３から処理９０８と処理１０８は、繰り返し処理となっている。モデル評価９０６、縮約適合度評価パラメータ変更９０７、結合閾値変更９０８の少なくとも一つが、繰り返し終了を判定する。
【００６６】
以降で各データ、各処理の詳細および具体例を説明する。
【００６７】
制約条件９１１は、ユーザー指定の縮約系統モデルデータ１０５が満たすべき制約のデータである。制約は例えば、縮約系統モデルを用いた故障時の動揺の計算時間や、詳細系統モデルと縮約系統モデルの母線電圧動揺の最大偏差などである。制約条件データ９１１は、記憶装置９０２に記憶される。
【００６８】
最適パラメータ９１２は、縮約適合度評価９０４とグループ作成９０５で用いる縮約適合度評価パラメータと結合閾値の組み合わせであり、制約条件９１１を満たす中で最も評価の高い組み合わせであり、記憶装置９０２に記憶される。
【００６９】
縮約適合度評価９０４の処理の詳細について、図１０のフローチャートを用いて説明する。図１０中の処理２０１、処理２０２、処理２０３は、図２の処理２０１、処理２０２、処理２０３と同じであり、説明を省略する。処理１００１では、縮約適合度評価パラメータ変更９０７が送るパラメータＷ：ｗ１，ｗ２，…を設定し直す。
【００７０】
第二の実施形態による電力系統縮約装置９０１では、第一の実施形態による電力系統縮約装置１０１と異なる適合度評価関数の例として、２機の発電機のコヒーレンシｆ４（ｉ，j）、２機の発電機の電気的距離ｆ５（ｉ，ｊ）、特異値分解による発電機の動揺への寄与率ｆ６（ｉ）、ユーザーの指定する組み合わせｆ７（ｉ，ｊ）を用いる。
【００７１】
適合度評価関数ｆ４（ｉ，j）は、動揺波形を使わず、発電機のコヒーレンシを計算する。発電機を、大きさ一定で位相がδの電圧源が、過渡リアクタンスを介して電力系統に接続しており、δの時間変動を運動方程式数８で表す。電力系統モデルで発電機モデルだけが動特性をもつとすると、電力系統のｎ機の発電機の動揺は、数９の行列の式で表せる。この行列Ａのｉ行ｊ列は、発電機iの動揺がｊ番目の発電機から受ける影響を示すため、ｉ行とｊ行の係数が似ている発電機は動揺が近くなる。そこで、発電機iと発電機jのコヒーレンシＣ（ｉ，ｊ）を数１０でとり、iとjの適合度評価関数ｆ４（ｉ，j）とする。Ｍは発電機の慣性定数、ΔＴは発電機への機械的入力のトルク、と電気的出力トルクの差である。δｉは発電機ｉの内部の電圧の位相である。ａ・ｂはベクトルの内積を示す。｜ａ｜は、ベクトルの大きさを示す。この方法でコヒーレンシを計算すると、動揺波形を計算する必要がなく、解析時間を削減できる。
【００７２】
【数８】
2018057118.tif 000010
【００７３】
【数９】
2018057118.tif 000011
【００７４】
【数１０】
2018057118.tif 000012
【００７５】
適合度評価関数ｆ５（i，j）を発電機ｉと発電機ｊの電気的距離とする。一般に、２機の発電機が近いほど、発電機の動揺が似る傾向にあり、２機の発電機の電気的距離が小さいほど、縮約適合度が高い。発電機iとjの電気的距離は、数４、数５のＡとＢを発電機ｉと発電機ｊの接続する母線として、計算する。数５のリアクタンスを、適合度評価関数ｆ５（i，j）とする。
【００７６】
適合度評価関数ｆ６（ｉ）を、特異値分解による発電機の電力系統の動揺に寄与する割合（寄与率）とする。特異値分解における寄与率は、電力系統の動揺を単一周波数の減衰振動の和で表す時、ある発電機がある減衰振動に与える影響の程度を表している。縮約において、減衰率が低いなど重要な振動について寄与率の高い発電機を縮約すると解析精度が下がるため、縮約適合度を小さくする。
【００７７】
寄与率および適合度評価関数ｆ６を以下のように計算する。系統の微分方程式を線形化し、数１１の形にする。特異値分解によって数１２の形に分解する。ここで、Λは対角行列であり、対角成分が電力系統モデルの動揺の減衰係数と周波数を与える。ｋ番目の減衰振動におけるｌ番目の変数の寄与率ｐ（ｋ，ｌ）は、数１３のようにＵΛ行列のｋ行ｌ列の成分で与えられる。寄与率を用いた適合度評価関数ｆ６（ｉ）を次のように計算する。ｋを発電機ｉについての状態変数とする。ｌを寄与率を計算する振動に相当する列とする。これは、最も減衰の弱い振動や、ユーザー指定の周波数に最も近い振動などをとる。適合度評価関数を数１４で定める。発電機ｉの分子は振動ｌに関する寄与率の和であり、分母は振動ｌに関数すべての寄与率の和である。ｆ６（ｉ）が大きいほど、発電機ｉの縮約適合度は低くなる。
【００７８】
【数１１】
2018057118.tif 000013
【００７９】
【数１２】
2018057118.tif 000014
【００８０】
【数１３】
2018057118.tif 000015
【００８１】
【数１４】
2018057118.tif 000016
【００８２】
適合度評価関数ｆ７（i，j）は、ユーザー指定の組み合わせの発電機を縮約する、もしくは縮約しないための関数である。ユーザーの知見や運用の制約上、必ず縮約する発電機の組み合わせ、もしくは必ず縮約しない発電機の組み合わせの指定が必要となる場合がある。特定の引数のもとで定値をとる関数を定めることで、このような条件を定めることができる。数１５のｆ７は発電機Ｇ１と発電機Ｇ２を指定するための適合度評価関数である。
【００８３】
【数１５】
2018057118.tif 000017
【００８４】
図１２の処理２０３において、２機の発電機ｉとｊの縮約適合度Ｆ（ｉ，ｊ）を、第二の実施形態では、適合度評価関数ｆ４（ｉ，j）、ｆ５（ｉ，ｊ）、ｆ６（ｉ）、ｆ７（ｉ，ｊ）とパラメータｗ４、ｗ５、ｗ６、ｗ７を用いて数１６で計算する。
【００８５】
【数１６】
2018057118.tif 000018
【００８６】
グループ作成９０５の処理の詳細について、図１１のフローチャートを用いて説明する。処理３０１、処理３０２、処理３０３、処理３０４、処理３０５は、図３の処理３０１、処理３０２、処理３０３、処理３０４、処理３０５と同じであり、説明を省略する。処理１１０１は、結合閾値変更９０８が送る結合閾値を設定しなおす。
【００８７】
モデル評価９０６の処理の詳細について、図１２のフローチャートを用いて説明する。処理５０１、処理５０２、処理５０３、処理５０４は、図５の処理５０１、処理５０２、処理５０３、処理５０４と同じであり、詳細な説明を省略する。処理１２０１では、作成した縮約系統モデルデータ１０５が、制約条件９１１を満たすか判定する。処理１２０２では、処理１２０１の判定結果を記録する。
【００８８】
第二の実施形態では、電力系統の固有値で縮約系統モデルデータ１０５の解析精度を比較する。電力系統の動揺は、単一周波数の減衰振動の和で表され、その振動成分は、電力系統モデルの微分方程式を線形化して得られる数１１のＡ行列の固有値で表される。従って、詳細系統モデルデータ１０４と縮約系統モデルデータ１０５の固有値が近いほど、縮約系統モデルの解析精度が高い。処理５０１では詳細系統モデルと縮約系統モデルの固有値を計算する。第二の実施形態では、計算量を系統モデルの母線の微分方程式の個数でとり、処理５０２では、詳細系統モデルと縮約系統モデルの微分方程式の個数（数１１のＡの次数）を数え、記憶する。処理５０３では、詳細系統モデルと縮約系統モデルの近い固有値を比較し、その誤差を計算し、処理５０４でその差を記録する。
【００８９】
縮約適合度評価パラメータ変更９０７の処理の詳細について、図１３を用いて説明する。この処理では、縮約ログ９１０を基に、縮約適合度評価９０４で使用するパラメータの組Ｗを変更し、処理９０４に送る。処理１３０１では、縮約ログ９１０から、縮約系統モデルデータ１０５の解析精度と計算量と縮約適合度評価９０４で用いたパラメータの組Ｗ、制約条件を満たすかの判定を読み込む。処理１３０２では、縮約適合度評価パラメータＷを変更する。変更方法として例えば、各パラメータｗ１、ｗ２、…を固定ステップで変更する方法がある。他に、縮約ログを利用して、パラメータの組の変更値に対する、縮約系統モデルの解析精度や計算量の感度を求め、最大感度のパラメータを変更する方法や、複数の縮約モデルデータ１０５とその縮約ログを作成し、機械学習によって縮約適合度評価パラメータの組を変更する方法もある。処理１３０３では、変更した縮約適合度評価パラメータの組Ｗを縮約適合度評価９０４に送る。
【００９０】
結合閾値変更９０８の処理の詳細について、図１４を用いて説明する。この処理では、縮約ログ９１０を基に、グループ作成９０５で使用する結合閾値を変更し、処理９０５に送る。処理１４０１では、縮約ログ９１０から、縮約系統モデルデータ１０５の解析精度と計算量とグループ作成９０５で用いた結合閾値、制約条件を満たすかの判定を読み込む。処理１４０２では、結合閾値を変更する。変更方法として例えば、結合閾値を固定ステップで変更する方法がある。他に、縮約ログを利用して、結合閾値変更値に対する、縮約系統モデルの解析精度や計算量の感度を求め、結合閾値を可変ステップで変更する方法や、複数の縮約モデルデータ１０５とその縮約ログを作成し、機械学習によって結合閾値を変更する方法もある。処理１４０３では、変更した結合閾値をグループ作成９０５に送る。
【００９１】
図９の電力系統縮約装置では、縮約適合度評価９０４、グループ作成９０５、縮約モデル作成１０８、モデル評価９０８、縮約ログ９１０、縮約適合度評価パラメータ変更９０７、結合閾値変更９０８、は繰り返し処理になっている。モデル評価９０６、縮約適合度評価パラメータ９０７、結合閾値変更９０８、の少なくとも一つで繰り返し終了判定処理をする。具体的な例として最も簡単な繰り返し終了判定処理は、一定回数繰り返すと繰り返しを終了する処理である。この処理は、モデル評価９０６の処理１２０２の後に行う。他の繰り返し終了判定処理の例として、縮約モデルデータ１０５が制約条件を満たすと繰り返しを終了してもよい。モデル評価９０８の処理１２０２もしくは、その後に判定処理を行う。他の繰り返し終了判定処理の例として、最良の縮約モデルデータを作成すると繰り返しを終了する処理がある。縮約適合度評価パラメータ変更９０７の処理１３０２の縮約適合度評価パラメータの変更量または結合閾値変更９０８の処理１４０２の結合閾値変更量を繰り返しごとに確認し、変化量がユーザー指定の閾値以下になると、最良の縮約モデルになったと判定して、繰り返しを終了する。
【００９２】
最適条件選択９０９の処理の詳細について説明する。この処理では、縮約ログを調べ、ユーザーにとって最適な縮約系統モデルデータ１０５を作る縮約適合度評価パラメータと結合閾値を出力する。まず縮約ログ９１０を読み込み、制約条件を満たした縮約系統モデルの縮約適合度評価パラメータと結合閾値と、縮約系統モデルの解析精度と計算量を読み込む。次に、縮約系統モデルの解析精度と計算量を比較して、最適な縮約系統モデルを選ぶ。この最適となる条件は、ユーザーが定める。例えば、詳細系統モデルと縮約系統モデルの固有値の差が最小であること、もしくは計算時間が最短であることなどである。最適な縮約系統モデルを作る縮約適合度評価パラメータと結合閾値の組み合わせを最適パラメータ９１２として記憶する。この最適パラメータ９１２は例えば、図７Ｄのように表示する。
【００９３】
以上の電力系統縮約装置には、次に述べる他の実施形態がある。図９で、縮約適合度パラメータ変更９０７と結合閾値変更９０８は別の２つの機能となっているが、結合閾値変更９０８はなく、もしくは縮約適合度評価パラメータと結合閾値をまとめて変更する処理としてもよい。最適条件選択９０９では、最適の条件を一つに限らず、複数の異なる最適性に対し、それぞれ最適な縮約系統モデルに対する縮約適合度評価パラメータと結合閾値の組み合わせを出力してもよい。例えば、最短の計算時間となることを最適とする場合と精度が最良となることを最適とする場合などである。
【００９４】
この実施形態によれば、ユーザーは制約条件９１１を定めるのみで、従来手法より解析精度が高く計算量の少ない縮約系統モデルを作成する最適パラメータを得ることができる。
【実施例３】
【００９５】
本発明の別の実施形態として、図１５と図１６を用いて説明する。
【００９６】
第三の実施形態は、本発明を適用した電力系統縮約装置を含むオンライン事前演算型安定化システムである。オンライン事前演算型安定化システムは、周期的にオンラインで電力系統の負荷などの情報を取り込み、想定する故障時の動揺を事前に計算し、最適制御策を計算しておくシステムである。実際に故障が生じたときに計算しておいた制御を高速に実施することで、電力系統の安定化を図る。
【００９７】
図１３は本発明を適用した電力系統縮約装置を含むオンライン事前演算型安定化システムの機能構成を示す図である。実施形態におけるオンライン事前演算型安定化システム１５０１は、オフラインで動作する事前処理装置１５０２と、オンラインで動作するオンライン処理装置１５０３で構成され、オンラインの動作では、オンラインデータ１５０４を入力として、最適制御策１５０５を出力する。
【００９８】
事前処理装置１５０２は、詳細系統モデルデータ１０４、想定故障データ１５０７、制御策データ１５０８を記憶する記憶装置１５０６と、系統縮約装置１５０９で構成され、オフライン縮約系統モデルデータ１５１０を出力する。
【００９９】
オンライン処理装置１５０３は、オフラインデータ１５１１と、パラメータ調整装置１５１２と、想定故障データ１５０７と、制御策データ１５０８と、安定性計算１５１４、制御策選択１５１５で構成される最適制御策決定装置１５１３で構成され、オンラインデータ１５０４と、オフライン縮約系統モデルデータ１５１０を入力として、最適制御策１５０５を出力する。
以降で、各データ、各処理の詳細および具体例を説明する。詳細系統モデルデータ１０４は第一の実施形態における電力系統縮約装置と同じであるため、説明を省略する。
想定故障データ１５０７と、制御策データ１５０８は、それぞれ系統縮約装置１５０９と、最適制御策決定装置１５１３で行う安定性の計算に用いるデータである。想定故障データ１５０７は、例えば電力系統モデルにおける送電線の断線など電力系統に生じる故障である。制御策データ１５０８は、例えば発電機の出力上昇や、発電機の電力系統からの遮断など、電力系統を安定化するために、ユーザーが行う制御である。安定性の計算では、これらの組み合わせごとに、電力系統の故障時の動揺を計算し、安定性を調べる。
【０１００】
系統縮約装置１５０９の詳細について、図１６を用いて説明する。図１６は系統縮約装置１５０９の機能構成を表す。想定故障データ１５０７と制御策データ１５０８を除いて、第二の実施形態の電力系統縮約装置と同じであり、図９と同じ処理とデータについて説明を省く。出力である縮約系統モデルデータ１０５を、オフライン縮約系統モデル１５１０とする。想定故障データ１５０７と制御策データ１５０８は、縮約適合度評価９０４と、モデル評価９０６で用いる。縮約適合度評価９０４では、詳細系統モデルデータ１０４を使って故障時の動揺を計算し、モデル評価９０６では、縮約系統モデルデータ１０５を使って故障時の動揺を計算する。このとき、想定故障データ１５０７の想定故障が起きるときに、制御策データ１５０８の制御をする、という条件で動揺を計算する。
【０１０１】
パラメータ調整装置１５１２は、オンラインデータ１５０４と、オフラインデータ１５１１を入力として、オフライン縮約系統モデル１５１０のパラメータを変更し、オンラインの縮約系統モデルを作る装置である。オンラインデータ１５０４は、電力系統のＳＶ、ＴＭ、ＰＭＵなどの計測器から得られる電力系統の電圧、周波数、潮流、運転・休止の情報などである。オフラインデータ１５１１は、送電線の接続端・リアクタンスや、発電機の慣性定数などの機器定数などに加え、負荷量などを推定するために用いる過去の統計データなどオンラインデータ１５０４に含まれないデータである。
【０１０２】
最適制御策決定装置１５１３は、パラメータ調整装置１５１２の出力するオンライン縮約系統モデルデータと、想定故障データ１５０７と、制御策データ１５０８を用いて、最適制御策１５０５を出力する装置であり、安定性計算１５１４と、制御策選択１５１５の処理で構成される。安定性計算１５１４は、想定故障データ１５０７の故障が電力系統に生じ、制御策データ１５０８の制御を行ったときの、電力系統の動揺、または、電圧や潮流などの変動などを計算し、系統の安定性を計算する。制御策選択１５１５は、安定性計算１５１４の計算結果に基づいて、制御策１５０８から最適な制御策を選び、最適制御策１５０５として出力する。
【０１０３】
以上が、実施形態によるオンライン系統安定化システムの構成である。この実施形態によれば、系統縮約装置１５０９が、従来より高精度、または計算量の少ないオフライン縮約モデルを出力するため、事前演算装置１５１４において、従来より正確な最適制御策を出力できる、または処理の時間を短くできる。正確な制御によって、系統の安定性を高めることができる、または制御の誤差を見込んだ制御余裕を小さくできる。処理の時間を短くすることで、系統の負荷などの高速な変動に対応できるようになり、電力系統の安定性を高める、または時間変動を見込んだ制御量のマージンを小さくできる、または計算設備を減らすことができる。
【０１０４】
本発明は、以上の実施例に限定されるものでなく、その趣旨から逸脱しない範囲で、他の様々な形に変更することができる。また、制御線と情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、必ずしも全ての制御線と情報線を示しているとは限らない。
【符号の説明】
【０１０５】
１０１  電力系統縮約装置
１０２  記憶装置
１０３  処理装置
１０４  詳細系統モデル
１０５  縮約系統モデル
１０６  縮約適合度評価
１０７  グループ作成
１０８  縮約系統モデル作成
１０９  モデル評価
１１０  適合度評価関数
１１１  適合度表関数ライブラリ
１１２  縮約ログ
９０３  縮約適合度評価パラメータ変更
９０８  結合閾値変更
９０９  最適パラメータ選択
９１１  制約条件
９１１  最適パラメータ
１５０１  電力系統安定化装置
１５０４  オンラインデータ
１５０５  最適制御策
１５０７  想定故障
１５０８  制御策
１５１０  オフライン縮約系統モデル
１５１１  オフラインデータ
１５１２  パラメータ調整装置
１５１３  最適制御決定装置
１５１４  安定性計算
１５１５  制御策選択
【図１】
2018057118.tif 000019
【図２】
2018057118.tif 000020
【図３】
2018057118.tif 000021
【図４】
2018057118.tif 000022
【図５】
2018057118.tif 000023
【図６】
2018057118.tif 000024
【図７】
2018057118.tif 000025
【図８】
2018057118.tif 000026
【図９】
2018057118.tif 000027
【図１０】
2018057118.tif 000028
【図１１】
2018057118.tif 000029
【図１２】
2018057118.tif 000030
【図１３】
2018057118.tif 000031
【図１４】
2018057118.tif 000032
【図１５】
2018057118.tif 000033
【図１６】
2018057118.tif 000034