(57)【要約】【課題】機械学習によるモデルを用いて評価された電力系統の安定度の精度を確認するための情報を利用者に提供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。【解決手段】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、生成部とを持つ。推定部は、第１系統状態に基づいて、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、前記学習済みモデルの学習に利用された学習データと前記第２系統状態との比較に基づく比較画像を生成する。【選択図】図１
2019201505.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、
前記学習済みモデルの学習に利用された学習データと前記第２系統状態との比較に基づく比較画像を生成する生成部と、
を備える電力系統監視システム。
【請求項２】
前記生成部は、前記学習データに含まれる系統状態の一部と、前記学習データに基づくシミュレーションにより導出された安定度との関係と、前記第２系統状態のうち前記一部に対応する一部と、前記安定度評価部により導出された前記安定度との関係とを、同一の散布図に表した画像を、前記比較画像として生成する、
請求項１に記載の電力系統監視システム。
【請求項３】
前記生成部は、
前記学習データに含まれる系統状態の一部と、前記学習データに基づくシミュレーションにより導出された安定度との相関関係を示す相関係数を参照し、
前記学習データに含まれる系統状態のうち、前記相関係数が高い系統状態の一部に基づいて、前記比較画像を生成する、
請求項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、前記学習データに含まれる系統状態から前記第２系統状態と類似する系統状態を抽出し、抽出した系統状態の前記学習データに基づいてシミュレーションにより導出された安定度と、前記安定度評価部により導出された安定度との差を事故種別ごとに表示した画像を、前記比較画像として生成する、
請求項１から３のうちいずれか一項に記載の電力系統監視システム。
【請求項５】
前記生成部は、さらに、前記学習データに含まれる系統状態と前記第２系統状態との類似度を前記安定度との差に対応付けた画像を、前記比較画像として生成する、
請求項４に記載の電力系統監視システム。
【請求項６】
前記生成部は、
前記学習データに含まれる系統状態の一部と、前記学習データに基づくシミュレーションにより導出された安定度との相関関係を示す相関係数を参照し、
前記学習データに含まれる系統状態の中に、前記相関係数が高い系統状態の一部が存在しない場合に、前記比較画像を生成する、
請求項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、
前記学習データに含まれる系統状態の一部と、前記学習データに基づくシミュレーションにより導出された安定度との関係と、前記第２系統状態のうち前記一部に対応する一部と前記安定度評価部により導出された前記安定度との関係とを、同一のグラフに表した画像と、
前記学習データに含まれる系統状態から前記第２系統状態と類似する系統状態を抽出し、抽出した系統状態の前記学習データに基づいてシミュレーションにより導出された安定度と、前記安定度評価部により導出された安定度との差を事故種別ごとに表示した画像とのうち、利用者により選択された種類の画像を、前記比較画像として生成する、
請求項１から６のうちいずれか一項に記載の電力系統監視システム。
【請求項８】
前記学習データと、前記学習データに含まれる系統状態における安定度との関係を学習することにより、前記評価モデルを生成する学習部をさらに備える、
請求項１から７のうちいずれか一項に記載の電力系統監視システム。
【請求項９】
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、
前記学習済みモデルの学習に利用された学習データと前記第２系統状態との比較に基づく比較画像を生成する、
電力系統監視方法。
【請求項１０】
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、
前記学習済みモデルの学習に利用された学習データと前記第２系統状態との比較に基づく比較画像を生成させる、
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。しかしながら、従来の技術のようにニューラルネットワークなどを用いて安定度を評価した後、その結果に不安を感じる利用者がシミュレーションを用いて再評価を行う場合があった。この場合、安定度評価全体としては時間の短縮にならず、再評価したいケースが多い場合、全てについてシミュレーションの再評価を行うことが困難な場合があった。
【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、機械学習によるモデルを用いて評価された電力系統の安定度の精度を確認するための情報を利用者に提供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、前記学習済みモデルの学習に利用された学習データと前記第２系統状態との比較に基づく比較画像を生成する。
【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】複数の学習データ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】第１比較画像５１０の一例を示す図。
【図１２】第２比較画像５２０の一例を示す図。
【図１３】第２比較画像５２０の他の例を示す図。
【図１４】電力系統監視システム１０における処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図１５】生成部１９が比較画像を生成する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（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（２２ａ、２２ｂ、…）と、複数の再生可能エネルギー電源２３（２３ａ、２３ｂ、２３ｃ、２３ｄ、…）と、複数の需要家２４（２４ａ、…）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（３１ａ、３１ｂ、３１ｃ）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１６と、安定度評価部１７と、制御内容決定部１８と、生成部１９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、事故対応箇所、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、および生成部１９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（運転計画情報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、さらに再生可能エネルギー出力予測情報１３Ｂを評価モデルに入力することにより安定度を導出してもよい。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。
【００２９】
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。
【００３０】
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、表示部１２に出力する。例えば生成部１９は、安定度評価部１７により導出された安定度に基づいて、例えば第２系統状態や想定事故種別ごとに安定度を表示する安定度画面を表示させるための出力情報を生成する。また生成部１９は、評価モデルの学習に利用された学習データと第２系統状態との比較に基づく比較画像を生成し、比較画像を表示させるための出力情報を生成する。生成部１９が比較画像を生成する処理については後述する。
【００３１】
［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、学習データ４２Ａ、安定度４２Ｂ、評価モデル４２Ｃ、相関係数情報４２Ｄなどが格納されている。
【００３２】
データ取得部４１は、学習データＤｔと安定度Ｓｔとを取得し、それぞれ学習データ４２Ａ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、複数の学習データＤｔと複数の安定度Ｓｔの一例を示す図である。複数の学習データＤｔは、例えば、学習データＤｔ（１）、Ｄｔ（２）…Ｄｔ（ｎ）を含む。ｎは、自然数である。各学習データＤｔは、想定される系統状態を示す情報や、想定事故種別を示す情報などを含む。各学習データ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、学習データ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。
【００３３】
学習部４３は、データ取得部４１により取得された学習データＤｔと安定度Ｓｔ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、各学習データ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。
【００３４】
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、複数の学習データＤｔと複数の安定度Ｓｔとに基づいて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。入力データが学習データＤｔである場合、評価モデルＥｍは、安定度Ｓｔｍを導出する。
【００３５】
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。
【００３６】
導出部４４は、全ての学習データＤｔについて、学習データＤｔに含まれる要素ごとに、学習データＤｔの一部とその安定度との相関を示す相関係数ρを導出する。例えば、導出部４４は、ノードの電圧や、ブランチの有効電力等の学習データＤｔに含まれる各次元について、相関係数ρを導出する。また、導出部４４は、想定事故種別ごとに、相関係数ρを導出してもよい。導出部４４は、導出した相関係数ρを、相関係数情報４２Ｄの一部として記憶部４２に格納する。
【００３７】
［生成部１９と比較画像について］
生成部１９は、推定データＤｅに基づいて、第１比較画像または第２比較画像のうち少なくとも一方を生成する。なお、生成部１９は、想定事故種別ごとに第１比較画像や第２比較画像を生成し、生成した複数の比較画像を一つの画面内において並べて表示させてもよい。
【００３８】
はじめに、第１比較画像について説明する。図１１は、第１比較画像５１０の一例を示す図である。第１比較画像５１０は、例えば、横軸をノード電圧、縦軸を電圧安定度余裕とした散布図を含む画像である。ノード電圧は、あるノードにおける電圧値であって、系統状態の一部である。電圧安定度余裕は、安定度に含まれる「負荷余裕」の一つである。
【００３９】
第１比較画像５１０は、「シミュレーションにおける系統状態と安定度との関係」と「評価モデルにおける系統状態と安定度との関係」とを、同一の散布図に表した画像である。「シミュレーションにおける系統状態と安定度との関係」とは、学習データＤｔに含まれる系統状態の一部とシミュレーションにより導出された安定度Ｓｔとの関係である。「評価モデルにおける系統状態と安定度との関係」とは、推定データＤｅ（第２系統状態）のうち対応する一部と安定度評価部１７により導出された安定度Ｓｅとの関係である。
【００４０】
生成部１９は、「シミュレーションにおける系統状態と安定度との関係」を示す座標を、例えば第１の図形（図ではひし形）で散布図にプロットする。また生成部１９は、「評価モデルにおける系統状態と安定度との関係」を示す座標を、第２の図形（図では十字）で散布図にプロットする。第１の図形で示す座標値は、学習データＤｔに含まれるあるノード電圧に基づいてシミュレーションにより導出された安定度Ｓｔを示す値である。第２の図形で示す座標値は、推定データＤｅに含まれるあるノード電圧を評価モデルＥｍに入力することにより導出された安定度Ｓｅである。なお、両方の安定度Ｓｔ，Ｓｅを導出する際に想定される事故種別は、同じ事故種別である。
【００４１】
次に、第２比較画像について説明する。図１２は、第２比較画像５２０の一例を示す図である。第２比較画像５２０には、横軸をケースＩＤ、縦軸を電圧安定度余裕の差としたグラフを含む画像である。ケースＩＤは、系統状態と想定事故種別との組み合わせごとに割り当てられる識別情報である。電圧安定度余裕の差とは、推定データＤｅを評価モデルＥｍに入力することにより導出された安定度Ｓｅに対する、学習データＤｔをシミュレーションに入力することにより導出された安定度Ｓｔの差分である。
【００４２】
第２比較画像５２０は、例えば、推定データＤｅを評価モデルＥｍに入力することにより導出された安定度Ｓｅに対する、推定データＤｅとの類似度が高い学習データＤｔをシミュレーションに入力することにより導出された安定度Ｓｔの差分を、想定事故種別ごとに表示した画像である。なお、第２比較画像５２０は、安定度Ｓｅに対する安定度Ｓｔの差分を、ケース（系統状態×想定事故種別）ごとに表示した画像であってもよい。
【００４３】
また第２比較画像５２０は、学習データＤｔと推定データＤｅとの類似度を、安定度Ｓｅと安定度Ｓｔとの差分に対応付けて表示する画像である。例えば、第２比較画像５２０のグラフでは、安定度Ｓｅに対する安定度Ｓｔの差が、座標値（ｄ１１…等）により表現されている。また第２比較画像５２０のグラフでは、学習データＤｔと推定データＤｅとの類似度が、座標値に示されるアイコンの色の濃さで表現されている。例えば、色が濃いほど、学習データＤｔと推定データＤｅの類似していることを意味する。生成部１９は、推定データＤｅに対して、すべての学習データＤｔとの類似度を算出する。生成部１９は、例えば推定データＤｅに対して、すべての学習データＤｔとのユークリッド距離を算出する。次いで、生成部１９は、算出した距離が短い順に並べた際に一番距離が短いものから上位５つを選択する。そして、生成部１９は、選択した上位５つのそれぞれの距離の値をあらかじめ定めておいた基準値と比較した結果に基づき、５段階で分類されている類似度１〜５のうちのいずれに該当するかを判定することにより、類似度を５段階で算出する。
【００４４】
第２比較画像５２０において安定度の差が小さい（同一のケースＩＤに対応付けられた座標値同士のばらつきが小さい）場合、第２比較画像５２０を見た運用者は、不安定であると判定された安定度Ｓｅの精度が高いことがわかる。逆に、第２比較画像５２０において安定度の差が大きい（同一のケースＩＤに対応付けられた座標値同士のばらつきが大きい）場合、第２比較画像５２０を見た運用者は、不安定であると判定された安定度Ｓｅの精度が低いことがわかる。
【００４５】
ケースＩＤ（Ｆ２７ＰＶ１３３４）の場合、５つの座標値ｄ１１〜ｄ１５がプロットされている。座標値ｄ１１〜ｄ１５はそれぞれ、例えば、安定度Ｓｅ（１）に対する安定度Ｓｔ（１）〜Ｓｔ（５）の差分である。例えば、座標値ｄ１１は、安定度Ｓｅ（１）に対する安定度Ｓｔ（１）の差分である。
【００４６】
また、生成部１９は、図１２に示すグラフにおいて、横軸（ケースＩＤ）の並び順を安定度の差に応じて決定してもよい。図１２に示す並び順では、安定度の差の平均値が小さい程、横軸の左側にくるように、安定度の差の平均値が大きい程、横軸の右側にくるようになっている。安定度の平均値は、例えば、座標値ｄ１１〜ｄ１５の安定度の差の平均値である。
【００４７】
なお、図１３に示す比較画像５２２は、第２比較画像の他の例である。生成部１９は、図示のような、全てのケースＩＤに対応する座標値を表示するような比較画像５２２を生成してもよい。
【００４８】
図１４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、比較画面を生成するための処理について主に説明し、制御内容を決定する処理の説明については省略する。
【００４９】
まず、系統情報収集部１５が、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が、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が、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）。
【００５０】
次に、生成部１９は、安定度画面や比較画面などを表示部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、安定度画面を表示させるための出力情報を、表示部１２に出力する。これにより、表示部１２は、安定度画面を表示させる（ステップＳ１０５）。次いで、生成部１９は、入力部１１を用いて比較画面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、指定された比較画像を表示部１２に表示させる（ステップＳ１０７）。
【００５１】
図１５は、生成部１９が比較画像を生成する処理の流れの一例を示すフローチャートである。生成部１９は、入力部１１を用いて運用者から比較画像の対象範囲の指定があったか否かを判定する（ステップＳ２０１）。対象範囲には、例えば、安定度が閾値以上である（あるいは閾値以下である）範囲や、指定された想定事故種別、系統状態、あるいは地域集合などが含まれる。対象範囲の指定があった場合、生成部１９は、指定された対象範囲の推定データＤｅを抽出する（ステップＳ２０２）。なおステップＳ２０１において対象範囲の指定がない場合、生成部１９は、全ての推定データＤｅを比較画像の対象とする。
【００５２】
次いで、生成部１９は、例えば、学習処理部４０の記憶部４２を参照し、学習データＤｔに含まれる次元ごとに、相関係数ρが閾値以上である学習データ（以下、学習データＤｔ´と記す）があるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。学習データＤｔ´がある場合、生成部１９は、入力部１１を用いて運用者から第２比較画像の表示が選択されているか否かを判定する（ステップＳ２０４）。運用者が第２比較画像の表示を選択していない場合、生成部１９は、学習処理部４０の記憶部４２から学習データＤｔ´を抽出し（ステップＳ２０５）、抽出した学習データＤｔ´に基づいて第１比較画像を生成する（ステップＳ２０６）。こうすることにより、系統状態に含まれる次元レベルで系統状態と安定度との相関が高い学習データＤｔ´と推定データＤｅとを比較することができる。なお、図１１において、「シミュレーションにおける系統状態と安定度との関係」も「評価モデルにおける系統状態と安定度との関係」も、直線Ｌ１で示す傾向を示している。このように、第１比較画像において学習データＤｔ´と推定データＤｅが類似する場合、不安定レベルであると判定された安定度の精度が高いことがわかる。
【００５３】
次いで、生成部１９は、入力部１１を用いて運用者から第２比較画像の表示が指示されたか否かを判定する（ステップＳ２０７）。運用者が第２比較画像の表示を指示しない場合、生成部１９は、処理を終了する。
【００５４】
ステップＳ２０３において学習データＤｔ´がない場合、ステップＳ２０４またはステップＳ２０７において運転者により第２比較画像の表示が選択されている場合、生成部１９は、学習処理部４０の記憶部４２を参照し、全ての学習データＤｔのうち推定データＤｅに類似する学習データ（以下、学習データＤｔ´´と記す）を抽出する（ステップＳ２０８）。例えば、生成部１９は、推定データＤｅごとに全ての学習データＤｔとの類似度を導出し、類似度が高い順から上位５位までの学習データＤｔを、類似する学習データＤｔ´´として抽出する。例えば、生成部１９は、例えば、ユークリッド距離やコサイン類似度等の算出手法を用いて、類似度を導出する。これに限られず、例えば、生成部１９は、同じ次元の学習データの一部をベクトルあるいは行列に変換し、変換後の値を正規化することにより類似度を導出してもよい。
【００５５】
生成部１９は、抽出した学習データＤｔ´´に対応する安定度（以下、安定度Ｓｔ´´と記す）を、学習処理部４０の記憶部４２から読み出し（ステップＳ２０９）、読み出した安定度Ｓｔ´´に基づいて、第２比較画像を生成する（ステップＳ２１０）。こうすることにより、安定度Ｓｔ´´と安定度Ｓｅとの差や、ケース（系統状態×想定事故種別）ごとの学習データＤｔ´´と推定データＤｅとの類似度の観点の下で、互いに類似する学習データＤｔ´´と推定データＤｅとを比較することができる。
【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、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、前記学習済みモデルの学習に利用された学習データと前記第２系統状態との比較に基づく比較画像を生成する生成部と、を持つことにより、機械学習によるモデルを用いて評価された電力系統の安定度の精度を確認するための情報を利用者に提供することができる。
【００５７】
これにより、電力系統２１の運用者は、安定度が不安定なレベルであっても、シミュレーションにより再評価をする前に、安定度の精度を確認することができる。そして、シミュレーションによる再評価が不要であると運用者により判断された場合、安定度評価全体としての時間が短縮される。
【００５８】
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。
【００５９】
また生成部１９は、図１５のフローチャートにおけるステップＳ２０３に相当する処理をせずに、入力部１１を用いて運用者により指定された第１比較画像あるいは第２比較画像を生成し、表示部１２に表示させるようにしてもよい。この場合、生成部１９は、指定された比較画像だけを生成してもよく、第１比較画像と第２比較画像の両方を作成しておき指定された比較画像だけを表示部１２に表示させるようにしてもよい。
【００６０】
また生成部１９は、例えば、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し、安定度が不安定レベルであると判定された推定データＤｅに基づいて、比較画像を生成してもよい。例えば、生成部１９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。また、異なる想定事故種別において不安定レベルと判定された安定度が複数ある場合、生成部１９は、想定事故種別ごとに第１比較画像や第２比較画像を生成し、生成した複数の比較画像を一つの画面内において並べて表示させてもよい。
【００６１】
また生成部１９は、学習処理部４０の記憶部４２を参照し、相関係数ρが閾値以上である学習データＤｔ´を抽出できるか否かを想定事故種別ごとに判定してもよい。学習データＤｔ´を抽出できないと判定した場合、生成部１９は、第２比較画像を生成するようにしてもよい。こうすることにより、第１比較画像では不安定レベルであると判定された安定度の精度が高いか否かが分かりにくい場合であっても、第２比較画像のように互いに類似する学習データＤｔ´´と推定データＤｅとを比較することにより、電力系統２１の運用者は、不安定レベルであると判定された安定度の精度を判断することができる。
【００６２】
また生成部１９は、比較画面や安定度画面内に、制御内容決定部１８による制御を実行させるための指示を受け付ける操作ボタンを表示させてもよい。生成部１９は、操作ボタンがクリックされた場合、操作ボタンが表示されていた比較画像を生成するための元データ（推定データ）の対象範囲について、制御するよう制御内容決定部１８に指示する。
【符号の説明】
【００６３】
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、１７…安定度評価部、１８…制御内容決定部、１９…生成部、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
【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】
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