(57)【要約】      （修正有）【課題】再生可能エネルギー電源を含む電力系統における想定事故発生時の供給信頼度を適切に評価する。【解決手段】再生可能エネルギー電源を含む電力系統における想定事故発生時の信頼度評価システム１は、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計測情報と、再生可能エネルギー電源に関する出力の予測値、予測値よりも所定量大きい値、および、予測値よりも所定量小さい値を含む再生可能エネルギー出力予測情報と、電力系統内の電力の需要予測情報と、電力系統内の電力供給に関する運用計画情報と、に基づいて将来系統状態を推定する系統状態推定部１１２と、系統状態推定部によって推定された将来系統状態と、複数の想定事故様相を含む想定事故情報と、再生可能エネルギー出力予測情報と、に基づいて供給信頼度を評価する信頼度評価部１１３と、を備える。【選択図】図１
2019030065.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
再生可能エネルギー電源を含む電力系統における想定事故発生時の電力の供給信頼度を評価する電力系統信頼度評価システムであって、
前記電力系統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計測情報と、前記再生可能エネルギー電源に関する出力の予測値、前記予測値よりも所定量大きい値、および、前記予測値よりも所定量小さい値を含む再生可能エネルギー出力予測情報と、前記電力系統内の電力の需要予測情報と、前記電力系統内の電力供給に関する運用計画情報と、に基づいて将来系統状態を推定する系統状態推定部と、
前記系統状態推定部によって推定された将来系統状態と、複数の想定事故様相を含む想定事故情報と、前記再生可能エネルギー出力予測情報と、に基づいて前記供給信頼度を評価する信頼度評価部と、を備える電力系統信頼度評価システム。
【請求項２】
前記信頼度評価部は、オフライン解析によって作成された信頼度評価モデルを用いて、
前記信頼度評価モデルに対して、前記系統状態推定部によって推定された将来系統状態と、前記想定事故情報と、前記再生可能エネルギー出力予測情報と、を入力することで、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つ以上を供給信頼度の評価指標として取得する、請求項１に記載の電力系統信頼度評価システム。
【請求項３】
電圧、位相、負荷、発電機出力、潮流の少なくともいずれかの情報と、前記評価指標と、の相関性分析結果を用いて、前記評価指標との相関性が所定以上高い情報として選定された入力変数と、前記評価指標と、を教師データとして学習することで前記信頼度評価モデルが事前に作成されており、
前記信頼度評価部は、
前記電力系統についての複数の前記再生可能エネルギー電源による出力が異なる複数の潮流断面と、前記想定事故情報における複数の想定事故様相と、を用いて前記信頼度評価モデルに基づいて前記評価指標を計算する、請求項２に記載の電力系統信頼度評価システム。
【請求項４】
前記電力系統信頼度評価システムは、さらに、
前記信頼度評価部によって評価された供給信頼度に問題があると判定した場合に、前記電力系統内の機器のうち、前記評価指標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選択する制御内容計算部を備える、請求項３に記載の電力系統信頼度評価システム。
【請求項５】
前記制御内容計算部は、前記信頼度評価部によって評価された供給信頼度に問題があると判定した場合に、前記制御対象機器の制御内容を計算し、前記制御内容での制御後の電力系統状態を推定し、
前記信頼度評価部は、前記制御内容計算部によって推定された電力系統状態を用いて、
当該電力系統状態での供給信頼度を評価する、請求項４に記載の電力系統信頼度評価システム。
【請求項６】
前記電力系統信頼度評価システムは、
前記制御内容計算部による前記制御対象機器の制御内容の計算と、前記信頼度評価部による前記制御内容での制御後の電力系統状態での供給信頼度の評価、を繰り返すことで、前記供給信頼度に関する所定の目的関数を最適化する前記制御内容を計算する、請求項５に記載の電力系統信頼度評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、電力系統信頼度評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電力系統において、需要家に電力を供給する能力の度合いを供給信頼度という。そして、定常運転時だけでなく、想定事故発生時（想定事故が発生したと仮定した場合）の供給信頼度を適切に評価できることが好ましい。そうすれば、想定事故発生に備えて、必要に応じて、発電機出力の調整や調相制御、再生可能エネルギー電源の出力抑制などの事前対策を実施できるからである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２０８０４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
太陽光や風力などの再生可能エネルギーを用いた再生可能エネルギー電源は、発電量が環境によって大きく変動する。しかし、従来技術では、このような再生可能エネルギー電源の特性を考慮して想定事故発生時の供給信頼度を評価するものはなかった。
【０００５】
そこで、本実施形態の課題は、再生可能エネルギー電源を含む電力系統における想定事故発生時の供給信頼度を適切に評価することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の電力系統信頼度評価システムは、再生可能エネルギー電源を含む電力系統における想定事故発生時の電力の供給信頼度を評価する。電力系統信頼度評価システムは、前記電力系統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計測情報と、前記再生可能エネルギー電源に関する出力の予測値、前記予測値よりも所定量大きい値、および、前記予測値よりも所定量小さい値を含む再生可能エネルギー出力予測情報と、前記電力系統内の電力の需要予測情報と、前記電力系統内の電力供給に関する運用計画情報と、に基づいて将来系統状態を推定する系統状態推定部と、前記系統状態推定部によって推定された将来系統状態と、複数の想定事故様相を含む想定事故情報と、前記再生可能エネルギー出力予測情報と、に基づいて前記供給信頼度を評価する信頼度評価部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、実施形態の信頼度評価システムの構成の例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態の想定事故情報の例を示す図である。
【図３】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４】図４は、実施形態の再エネ出力予測情報の例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態において推定された系統状態情報の例を示す図である。図５（ａ）は、系統状態情報におけるノードデータの例を示す図である。図５（ｂ）は、系統状態情報におけるブランチデータの例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態の信頼度評価モデルのイメージ図である。
【図７】図７は、実施形態における過負荷耐量と時間の関係を示すイメージ図である。
【図８】図８は、電圧の安定限界点を示すＰ−Ｖカーブのイメージ図である。
【図９】図９は、実施形態の信頼度評価モデルの作成処理の例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施形態における信頼度評価モデル作成のための潮流断面および事故様相のデータセット例である。
【図１１】図１１は、入力変数をクラスタリングした様子を示すイメージ図である。
【図１２】図１２は、実施形態の運用時の処理の例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、図１２のＳ２２の処理の例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施形態における信頼度評価モデルの選択例を説明するためのイメージ図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して具体的に説明する。まず、前提状況について説明する。電力系統（以下、単に「系統」ともいう。）における供給信頼度（以下、単に「信頼度」ともいう。）は、系統運用者の立場から見た場合、アデカシーとセキュリティという二つの概念がある。アデカシーは、静的供給信頼度であり、系統設備の計画的な停止などの運用制約を考慮して、電力需要（以下、単に「需要」ともいう。）に見合う設備構成となっているかどうかに関する概念である。
【０００９】
一方、セキュリティは、動的供給信頼度であり、突発的に発生する故障などの外乱に対して、系統の安定度が維持され、周波数や電圧が正常状態を保つことができるかどうかに関する概念である。
【００１０】
系統運用者が電力系統をリアルタイムに運用する段階で、これらの供給信頼度を維持する際の基準として、系統を構成する設備のうち、１つの設備（例えば、並行して設けられている２本の送電線のうちの１本）が故障したとしても残りの設備だけで電力供給を継続できるようにする「Ｎ−１信頼度基準」が広く採用されている。また、重要な設備などについては２つの設備（例えば、並行して設けられている２本の送電線の両方）が故障しても電力供給を継続できるようにする「Ｎ−２信頼度基準」が採用されることもある。
【００１１】
供給信頼度を維持する制御のうち、想定事故発生時の電力供給の支障を回避するため、想定事故発生前に予め対策を行う予防制御という考え方がある。予防制御では、現在の系統情報を取得して系統状態を推定し、推定された系統状態に対して想定事故が発生した場合の信頼度について検討する。もし、供給支障が発生する場合は、発電機出力の調整や調相制御などの事前対策を検討する。ただし、通常の予防制御では供給支障による信頼性のデメリットと事前対策による経済性のデメリットの両方を考慮しながら制御する。
【００１２】
近年では、電力システム改革や、太陽光や風力などの再生可能エネルギーを用いた再生可能エネルギー電源の増加により、今後の系統における電力供給に関する不確実性の増大が懸念されている。不確実性がある中で供給信頼度を動的に維持するには、ある程度余裕を持った系統の運転点（電圧、位相、発電機出力等の制御値）を探す必要があり、そのためには事前の供給信頼度評価と予防制御を行うことが必要となる。従来のシステムでは、このような再生可能エネルギー出力等の不確実性を考慮した信頼度評価や予防制御を実現していない。
【００１３】
再生可能エネルギー電源の増加が進むと、系統運用者が管理・制御できない要素が増加することになる。すなわち、電力系統における電力供給に関する不確実性（以下、単に「不確実性」ともいう。）が増加し、将来とりうる潮流断面（潮流の分布）を推定することが困難となる。なお、潮流とは、電気の流れを意味し、例えば、有効電力、無効電力などの大きさ・方向によって表すことができる。系統内の各地域における再生可能エネルギー電源の不確実性を考慮すると、予測される潮流パターンは組合せ爆発を起こす可能性がある。つまり、従来の信頼度評価や予防制御の手法を用いると、将来とりうる膨大な数の潮流断面それぞれに潮流計算や過渡安定度計算を行って系統の安定運用が可能かどうかを評価することになるため、膨大な計算時間が必要となってしまい、系統のＮ−１信頼度あるいはＮ−２信頼度をリアルタイムに評価・制御することが困難となる。
【００１４】
そこで、本実施形態では、再生可能エネルギー電源を含む電力系統における想定事故発生時の供給信頼度を適切に評価することができる信頼度評価システム（電力系統信頼度評価システム）について説明する。
【００１５】
図１は、実施形態の信頼度評価システム１の構成の例を示す図である。信頼度評価システム１は、再生可能エネルギー電源２３を含む電力系統２１における想定事故発生時の電力の供給信頼度を評価する。電力系統２１には、発電機２２（２２ａ、２２ｂ）、再生可能エネルギー電源２３（２３ａ、２３ｂ、２３ｃ、２３ｄ）、需要家２４（２４ａ）が存在する。
【００１６】
発電機２２は、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、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電源であり、規模は様々である。個々の再生可能エネルギー電源２３や需要家２４は地域毎にまとめることもでき、地域集合３１（３１ａ、３１ｂ、３１ｃ）として取り扱ってもよい。
【００１７】
電力系統２１には、信頼度評価システム１と連携するための装置として、計測装置２５（２５ａ、２５ｂ、・・・、２５ｎ）と、制御端末装置２６（２６ａ、２６ｂ、・・・、２６ｎ）がそれぞれ複数備えられる。計測装置２５は、電力系統２１の各所の電圧、位相、潮流や、変圧器、発電機２２、再生可能エネルギー電源２３などの各種電力系統設備の状態などの系統情報を計測し、計測情報を信頼度評価システム１に送信する。
【００１８】
制御端末装置２６は、信頼度評価システム１からの制御指令を受信して、系統制御機器や発電機２２（出力量等）の制御や再生可能エネルギー電源２３の出力抑制などを行う。ここで、系統制御機器とは、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。
【００１９】
信頼度評価システム１は、現在の系統運用状態から、将来（例えば、現時点から３０分後あるいは６０分後）の系統運用状態を推定し、将来の系統運用状態で想定事故が起きた場合の供給信頼度を評価して、もし、電力供給に支障などが発生する場合には予防制御内容を計算・出力するコンピュータ装置である。供給信頼度の具体的な評価項目としては、例えば、過負荷、過渡安定度、電圧安定度、周波数安定度などがある。これらの評価項目が、定められた管理値（閾値）を超過すると、設備の故障・脱落が発生し、停電を引き起こすことがある。
【００２０】
信頼度評価システム１は、処理部１１、記憶部１２、入力部１３、表示部１４を備える。なお、信頼度評価システム１は、通信部も備えるが、説明を簡潔にするために、図示や説明を省略する。
【００２１】
処理部１１は、系統情報収集部１１１、系統状態推定部１１２、信頼度評価部１１３、制御内容計算部１１４、制御指令送信部１１５を備える。なお、以下、処理部１１において各部１１１〜１１５以外が処理を行う場合や、各部１１１〜１１５以外と各部１１１〜１１５のいずれか１つ以上が処理を行う場合については、動作主体を「処理部１１」と表す。
【００２２】
系統情報収集部１１１は、電力系統２１に設置されている計測装置２５から現在の電力系統に関する各種情報を取得する。また、記憶部１２は、処理部１１の動作プログラムや各種データのほか、信頼度評価モデル（詳細は後述）や、系統運用者によって入力された需要予測情報、運用計画情報、想定事故情報、再エネ出力予測情報（再生可能エネルギー出力予測情報。以下同様）等を記憶する。
【００２３】
需要予測情報は、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可能な情報である。運用計画情報は、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、予め決まっている系統の運用計画の情報である。
【００２４】
想定事故情報は、電力系統２１において想定される事故の情報である。このような想定事故としては、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情報の例を示す図である。図２に示すように、想定事故情報では、識別情報（No.）毎に、事故点（事故対象箇所）と事故様相が対応付けられている。
【００２５】
図１に戻って、再エネ出力予測情報は、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の出力について不確実性を考慮した予測に関する情報である。この再エネ出力予測情報は、例えば確率分布で表すことができる。
【００２６】
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に示すように、再生可能エネルギー出力は何らかの確率分布を持つものとし、不確実性を表すために、例えば、再生可能エネルギー出力の範囲は予測値の±σの内側（６８．２７％）と定義する。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、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エネ出力予測情報を、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１２に記憶させる。
【００２７】
ここで、図４は、実施形態の再エネ出力予測情報の例を示す図である。図４に示すように、この再エネ出力予測情報では、エリア（地域集合３１）毎に、再エネ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。このような再エネ出力予測情報を用いることで、信頼度評価システム１は、このような不確実性によって生じる再生可能エネルギー出力のすべての組合せパターンに対して、将来、電力系統２１において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。
【００２８】
図１に戻って、系統状態推定部１１２は、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計測情報と、再生可能エネルギー電源２３に関する出力の予測値、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）を含む再エネ出力予測情報と、電力系統２１内の電力の需要予測情報と、電力系統２１内の電力供給に関する運用計画情報と、に基づいて将来系統状態を推定する。
【００２９】
図５は、実施形態において推定された系統状態情報の例を示す図である。図５（ａ）は、系統状態情報におけるノードデータの例を示す図である。図５（ｂ）は、系統状態情報におけるブランチデータの例を示す図である。
【００３０】
図５（ａ）のノードデータでは、ノード名毎に、電圧、位相、発電機出力（有効電力出力、無効電力出力）、負荷（有効電力負荷、無効電力負荷）、および、調相設備の情報が対応付けられている。
【００３１】
また、図５（ｂ）のブランチデータでは、ブランチ名毎に、有効電力潮流、無効電力潮流、有効電力損失、および、無効電力損失の情報が対応付けられている。
【００３２】
図１に戻って、信頼度評価部１１３は、系統状態推定部１１２によって推定された将来系統状態と、複数の想定事故様相を含む想定事故情報と、再エネ出力予測情報と、に基づいて供給信頼度を評価する。具体的には、例えば、以下の通りである。
【００３３】
信頼度評価部１１３は、オフラインの事前解析によって作成された信頼度評価モデルを用いて、系統状態推定部１１２によって推定された将来系統状態と、想定事故情報と、再エネ出力予測情報と、を入力することで、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つを供給信頼度の評価指標として取得する。
【００３４】
また、信頼度評価部１１３は、リアルタイムでのオンラインの運用時に、電力系統２１についての複数の再生可能エネルギー電源２３による出力が異なる複数の潮流断面と、想定事故情報における複数の想定事故様相と、を用いて信頼度評価モデルに基づいて評価指標を計算する。なお、この信頼度評価部１１３とは別に、オフライン解析を行う評価モデル作成部（不図示）が、電圧、位相、負荷、発電機出力、潮流の少なくともいずれかの情報と、評価指標と、の相関性分析結果を用いて、評価指標との相関性が所定以上高い情報を信頼度評価モデルの入力変数として選定し、選定した入力変数と評価指標とを教師データとして学習することで信頼度評価モデルを事前に作成し、記憶部に格納する。
【００３５】
制御内容計算部１１４は、信頼度評価部１１３によって評価された供給信頼度に問題があると判定した場合に、電力系統２１内の機器のうち、評価指標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選択する。
【００３６】
また、制御内容計算部１１４は、信頼度評価部１１３によって評価された供給信頼度に問題があると判定した場合に、制御対象機器の制御内容を計算し、制御内容での制御後の電力系統状態を推定する。その後、信頼度評価部１１３は、制御内容計算部１１４によって推定された電力系統状態を用いて、当該電力系統状態での供給信頼度を評価する。
【００３７】
制御指令送信部１１５は、制御内容計算部１１４によって最終的に算出され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。
【００３８】
入力部１３は、信頼度評価システム１のユーザ（系統運用者）が情報を入力する手段であり、例えば、キーボードやマウスである。例えば、ユーザが入力部１３を用いて想定事故情報、運用計画情報等を入力すると、処理部１１を介してそれらの情報が記憶部１２に記憶される。
【００３９】
表示部１４は、情報の表示手段であり、例えば、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）である。表示部１４は、例えば、信頼度評価部１１３による信頼度の評価結果を表示する。また、表示部１４は、例えば、制御内容計算部１１４により算出された制御内容等を表示することで、系統運用者による制御に関する意思決定支援を実現できる。
【００４０】
＜信頼度評価モデルについて＞
次に、信頼度評価モデルについて説明する。信頼度評価部１１３は、信頼度評価モデルによって将来系統の信頼度を評価する。図６は、実施形態の信頼度評価モデルのイメージ図である。
【００４１】
図６に示すように、信頼度評価モデルに対して入力される情報は、例えば、推定された将来系統状態の情報（Ｐは有効電力。Ｑは無効電力。Ｖは電圧。θは位相）と、想定事故様相と、再エネ出力予測（確率分布）である。また、信頼度評価モデルから出力される情報は、例えば、評価項目としての過負荷、過渡安定度、電圧安定度、周波数安定度に対応する、評価指標としての過負荷余裕、過渡安定度余裕、電圧安定度余裕、周波数安定度余裕である。それらの評価項目毎に信頼度評価モデルを用意する。また、各評価指標としては、安定限界点までの余裕を用いる。
【００４２】
上記の各評価項目における評価指標（安定限界点までの余裕）の例について説明する。過負荷の安定限界点は、送電線や変圧器の過負荷耐量と経過時間に応じて決定される。図７は、実施形態における過負荷耐量と時間の関係を示すイメージ図である。図７に示すように、例として、過負荷耐量が連続耐量のときは連続容量となるが、過負荷耐量が３０分耐量のときは３０分容量となり、過負荷耐量が１０分耐量のときは１０分容量となる。つまり、送電線を流れる潮流が時間帯毎の過負荷耐量を超過しないように電力系統２１を運用しなければならない。過負荷余裕は、例えば、「過負荷耐量−送電線潮流」の積分値で表すことができる。
【００４３】
また、図８は、電圧の安定限界点を示すＰ−Ｖカーブのイメージ図である。図８のグラフにおいて、縦軸は系統電圧、横軸は需要である。図８に示すように、点Ｐ１は、事故に起因した系統動揺の収束後の電圧と需要に対応した点である。また、点Ｐ２は、安定限界電圧と安定限界需要（安定限界点）に対応した点である。つまり、需要が安定限界点より大きくなると不安定になる。したがって、電圧安定度余裕（負荷余裕）は、例えば、負荷に関して、「安定限界点−現在の運転点」として表すことができる。
【００４４】
過渡安定度は、系統事故などの擾乱に対して、複数の発電機２２が同期を保って運転できるかどうかの尺度であり、同期を外れて異常加速（脱調）する発電機２２があれば不安定となる。過渡安定度を定量的に示す指標として、一般に、エネルギー関数法に基づく指標等があるが、ここでは、一例として、ＣＣＴ（Critical  Clearing  Time：臨界事故除去時間）を用いる。ＣＣＴを用いて、下記のように過渡安定度が安定か不安定かを判定できる。
ＣＣＴ  ≧  事故除去時間  ：安定
ＣＣＴ  ＜  事故除去時間  ：不安定
したがって、例えば、「ＣＣＴ−事故除去時間」を過渡安定度余裕とすることができる。
【００４５】
なお、評価指標については、上記に挙げたものは例に過ぎず、上記以外の評価指標を定義することも可能である。例えば、過渡安定度余裕は、エネルギー関数法に基づき「減速エネルギー  −  加速エネルギー」、あるいは「１８０°−発電機の位相」などと定義してもよい。
【００４６】
次に、信頼度評価モデルの作成方法について説明する。再エネ出力予測（再エネ出力予測値（以下、単に「予測値」ともいう。）と確率分布）が図４のようになる場合において、再生可能エネルギー電源２３が存在するエリアがＮ箇所、各エリアがとり得る再生可能エネルギー出力を「予測値−σ」、「予測値」、「予測値＋σ」の３パターンと考えると、系統がとり得る潮流状態は３Ｎの組合せとなる。しかし、「３Ｎ×想定事故様相数」の過渡安定度計算を行うと、再生可能エネルギー電源２３が存在するエリア数によっては膨大な計算時間が掛ってしまい、リアルタイムで信頼度を評価することができなくなる。そこで、本実施形態での信頼度評価モデルはオフライン解析によって事前に作成する。
【００４７】
図９を参照して、信頼度評価モデルの作成処理について説明する。図９は、実施形態の信頼度評価モデルの作成処理の例を示すフローチャートである。図９のフローチャートは、大きく分けて２つのフェーズがあり、Ｓ１〜Ｓ４がＳ９での学習で使う教師データ作成フェーズで、Ｓ６〜Ｓ９が信頼度評価システム１に用いる信頼度評価モデル作成フェーズである。
【００４８】
Ｓ１では、処理部１１は、系統運用者による入力部１３を用いたデータ入力に基づいて、計算に用いる潮流断面と事故様相を設定する。図１０を参照して、潮流断面と事故様相のデータセット例について説明する。図１０は、実施形態における信頼度評価モデル作成のための潮流断面および事故様相のデータセット例である。
【００４９】
ベース潮流断面（例えば、全再エネ電源の出力が定格容量の７０％）に対して、図１０に示すように、各エリアの再エネ出力を一定刻みで割り振っている。再エネ出力の刻み幅を仮に１０％刻みで１０％〜１００％の１０通りとし、エリア数Ｎ、想定事故様相数Ｍとすると、（１０Ｎ×Ｍ）個のデータセットが用意される。なお、ベース潮流断面から再エネ出力が変化すると需給アンバランスが発生するため、例えば需給調整発電機の容量比にしたがって再エネ出力変化分を案分するなど、予め決められた任意のルールにしたがって各データセットで需給調整発電機の出力調整を行う。
【００５０】
図９に戻って、Ｓ２では、処理部１１は、潮流計算を実施する。この潮流計算結果はＳ３の過渡安定度計算の初期値として用いられる。また、この潮流計算で求められた各ノードの電圧、位相、発電機出力、負荷、各ブランチの潮流、損失などのパラメータが、Ｓ６およびＳ７で入力変数候補として用いられる。
【００５１】
次に、処理部１１は、Ｓ３では、過渡安定度計算を実施し、その計算結果を用いてＳ４で供給信頼度の各評価指標を算出する。処理部１１は、例えば、過負荷余裕を評価する場合は、過渡安定度が安定となって系統動揺が収束した結果を用いることで、事故後の各ブランチの「過負荷耐量−送電線潮流」を計算する。また、処理部１１は、電圧安定度余裕を評価する場合も、系統動揺が収束した結果を用いて、徐々に負荷を増加させて繰り返し潮流計算を実施してＰ−Ｖカーブを作成する。また、処理部１１は、過渡安定度余裕を評価する場合は、事故除去時間を徐々に変化させながら繰り返し過渡安定度計算を行ってＣＣＴを求める。
【００５２】
Ｓ５では、処理部１１は、Ｓ１〜Ｓ４の処理を全ケース（図１０の全データセット）で完了したか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はＳ６に進み、Ｎｏの場合はＳ１に戻る。
【００５３】
Ｓ６では、処理部１１は、Ｓ２の潮流計算結果とＳ４で算出した評価指標を用いて、入力変数候補である各ノードの電圧、位相、発電機出力、負荷、各ブランチの潮流、損失などの系統情報と、各評価指標との相関性を分析する。相関性分析の一例として、次式（１）で表される相関係数を使うことが考えられる。
【数１】
2019030065.tif 000003
【００５４】
ここで、ｘｉはi番目データセットの入力変数、ｘ~は入力変数の期待値、ｙｉはi番目データセットの評価指標、ｙ~は評価指標の期待値となる。各入力変数候補と評価指標の相関係数を計算することで、評価指標と相関性の高い入力変数を判定できるようになる。
【００５５】
Ｓ７では、処理部１１は、Ｓ６で求めた相関性分析結果を用いて、多数の入力変数候補の中から相関性の低い不要な入力変数を除外することで入力変数を選定する。また、多重共線性等を考慮して入力変数を選定してもよい。なお、相関性分析結果を制御内容計算部１１４でも活用するために、各評価指標と各入力変数の感度行列を作成してもよい。ここでの感度行列とは、入力変数毎に、値が変わったときの評価指標の変わり方（変わりやすさ）を求め、それを行列として表したものである。
【００５６】
Ｓ８では、処理部１１は、信頼度評価モデルの精度を向上させるため、入力変数をクラスタリングし、クラスタ毎に信頼度評価モデルを作成する。クラスタリングをする場合に、まず、事故様相毎にクラスタを分割する。事故前の潮流状態が同じであっても、事故様相によって電力系統の振る舞いは大きく異なるからである。その他、k-meansや階層型などのクラスタリング手法を用いてもよい。
【００５７】
Ｓ９では、処理部１１は、Ｓ８で分割したクラスタ毎に学習を行い、各クラスタに応じた信頼度評価モデルを作成する。学習方法の例として、ニューラルネットワークやランダムフォレストなどの手法を用いることが考えられる。また、そのほかに、回帰分析（例えば、線形回帰分析、重回帰分析）等の手法を用いてもよい。
【００５８】
以上の手順により、オフライン解析で事前に信頼度評価モデルを作成し、信頼度評価部１１３が使用できるように記憶部１２に記憶させることで、信頼度評価システム１上では計算負荷が大きい過渡安定度計算を実行せずにＮ−１信頼度あるいはＮ−２信頼度を評価できるようになる（詳細は後述）。
【００５９】
次に、図１１を参照して、入力変数をクラスタリングした様子について説明する。図１１は、入力変数をクラスタリングした様子を示すイメージ図である。なお、実際の入力変数は多変数となるが、イメージを捉えやすいように図１１では入力変数を１変数で表している。図１１では、例として、回帰式１を持つクラスタ１と、回帰式２を持つクラスタ２と、に分けられている。また、クラスタ１，２それぞれに対して信頼度評価モデルが作成される。したがって、例えば、運用時に、クラスタ１に対応する入力変数αがあったときに、クラスタ１に対応する信頼度評価モデルにその入力変数αを適用することで、安定度（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）βを得ることができる。
【００６０】
次に、図１２を参照して、信頼度評価システム１による運用時の処理について説明する。図１２は、実施形態の運用時の処理の例を示すフローチャートである。まず、Ｓ２１では、系統状態推定部１１２は、現時点から３０分後あるいは６０分後の将来系統状態を推定する。
【００６１】
次に、Ｓ２２では、信頼度評価部１１３は、Ｓ２１で推定した系統状態と再エネ出力予測情報（確率分布）と想定事故情報と信頼度評価モデルを用いて、Ｎ−１信頼度、あるいは、Ｎ−２信頼度を評価する。
【００６２】
このＳ２２の処理について、図１３を参照して説明する。図１３は、図１２のＳ２２の処理の例を示すフローチャートである。まず、Ｓ２２１では、信頼度評価部１１３は、図４のような再エネ出力予測情報（予測値と確率分布）と想定事故様相に基づく入力データセットを取得する。この入力データセットは、例えば、再エネ出力予測と想定事故様相の全ての組み合せパターンを網羅するものであるが、系統運用者によって作成されてもよい。
【００６３】
Ｓ２２２では、信頼度評価部１１３は、各入力データセットに対応する信頼度評価モデルを選択する。例として、図１４を参照して、電力系統２１内に再生可能エネルギー電源２３が４箇所（４エリア）あることを想定した信頼度評価モデルの選択について説明する。図１４は、実施形態における信頼度評価モデルの選択例を説明するためのイメージ図である。
【００６４】
図１４（ａ）に示す入力データセットには、入力データセット番号毎に、各エリア（エリア１〜４）の再エネ出力予測と事故様相が設定されている。なお、再エネ出力予測は、予測値を「０」、予測値よりもσだけ大きい値を「＋σ」、予測値よりもσだけ小さい値を「−σ」と表している。
【００６５】
また、図１４（ｂ）に示すように、信頼度評価モデルは、事故様相毎（（ｂ１）の事故はＮ−１事故の１つ。（ｂ２）の事故はＮ−２事故の１つ。）に再エネ出力レベル（各クラスタ）に応じて用意されている。つまり、（ｂ１）には、（信頼度）評価モデル番号ａ１、ａ２、・・・の信頼度評価モデルが用意され、（ｂ２）には、（信頼度）評価モデル番号ｂ１、ｂ２、・・・の信頼度評価モデルが用意されている。
【００６６】
そして、図１４（ｃ）に示すように、入力データセット番号毎に、事故様相および再エネ出力予測に対応した信頼度評価モデルが選択される。
【００６７】
図１３に戻って、Ｓ２２３では、信頼度評価部１１３は、Ｓ２１で推定された将来系統状態と信頼度評価モデルを用いて、複数の評価指標（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）を算出する。ただし、入力データセット毎に適用する信頼度評価モデルが異なるため、入力データセット毎に各評価項目（過負荷、過渡安定度、電圧安定度、周波数安定度、周波数安定度等）に応じた各評価指標が算出される。
【００６８】
Ｓ２２４では、信頼度評価部１１３は、Ｓ２２３で算出された複数の評価指標を用いて統計的な処理を行って、最終的な信頼度評価結果を算出する。統計的な処理とは、例えば、安定限界点までの余裕が最小である評価指標を最終的な評価結果として採用することなどが考えられる。
【００６９】
図１２に戻って、Ｓ２２の後、Ｓ２３では、信頼度評価部１１３は、供給信頼度に問題があるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はＳ２４に進み、Ｎｏの場合は処理を終了する。
【００７０】
Ｓ２４では、制御内容計算部１１４は、制御対象機器（例えば、発電機２２、再生可能エネルギー電源２３、変圧器、進相コンデンサ、分路リアクトル、ＳＶＣ等）を選択する。制御対象機器の選択方法としては、例えば、使用した信頼度評価モデルの入力変数と評価指標の相関性分析結果から、相関性が高い入力変数を制御できる制御対象機器を選択すればよい。なお、各入力変数を制御可能な機器を参照するためのテーブル（情報）は事前に作成しておく。
【００７１】
Ｓ２５では、制御内容計算部１１４は、Ｓ２４で選択された制御対象機器の制御量を計算する。例えば、制御内容計算部１１４は、各制御対象機器と各入力変数の感度行列、および各入力変数と評価指標の感度行列を用意しておき、各評価指標が安定限界点を超えないように制御量を決定する。
【００７２】
Ｓ２６では、制御内容計算部１１４は、制御後の信頼度を評価するため、制御後の状態推定を行う。Ｓ２６の後、Ｓ２２に進む。ここで、Ｓ２６の後に再びＳ２２の処理を行うのは、例えば、１つの評価指標を改善するために制御対象機器の制御内容を変更すると、他の評価指標が悪化する可能性があるからである。したがって、Ｓ２３でＮｏとなるまでＳ２２〜Ｓ２６の処理を繰り返すことで、電力系統２１についてすべての評価指標が総合的に良い状態にすることができる。
【００７３】
そして、制御内容計算部１１４が最終的な制御内容を算出した場合、制御指令送信部１１５は、その制御内容に基づく制御指令を制御対象機器（制御端末装置２６等）に送信する。
【００７４】
以上のように、信頼度評価システム１によれば、再生可能エネルギー電源２３を含むことで不確実性を有する電力系統２１における想定事故発生時の供給信頼度を適切に評価することができる。つまり、電力系統２１について、仮に事故が発生しても供給信頼度に問題がない状態を維持することができる。
【００７５】
次に、変形例として、過渡安定度計算を含まない信頼度評価モデルによる高速な信頼度評価を利用し、上述した実施形態における運用時の処理に最適化計算を適用することを考える。
【００７６】
例えば、信頼度評価システム１は、制御内容計算部１１４による制御対象機器の制御内容の計算と、信頼度評価部１１３による制御内容での制御後の電力系統状態での供給信頼度の評価、を繰り返すことで、供給信頼度に関する所定の目的関数を最適化する制御内容を計算する。
【００７７】
具体的には、例えば、図１２のフローチャートにおいて、Ｓ２４の制御対象機器の選択、および、Ｓ２５の制御量の計算の処理に、乱数を用いて摂動を与える手法を適用して、Ｓ２２〜Ｓ２６のループを繰り返し行うことで、任意の制約条件を満たし、かつ任意の目的関数を最小化するように制御量を最適化することが可能である。具体的な最適化手法としては、例えば、信頼度評価モデルが回帰式で表されるならば線形計画法や準ニュートン法などの数理計画法を適用する。また、例えば、信頼度評価モデルがニューラルネットワークモデルなどの学習モデルで表されるならば遺伝的アルゴリズムやＰＳＯ（Particle  Swarm  Optimization）といったメタヒューリスティクスを適用する。
【００７８】
本発明の実施形態と変形例を説明したが、これらは、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。これら新規な実施形態と変形例は、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。これらの実施形態や変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、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。
【００７９】
例えば、再生可能エネルギー出力の予測値やその確率分布は系統運用者が入力するものとしたが、予測機能そのものを信頼度評価システム１に組み込んでもよい。また、確率分布も図３のような正規分布でなくてもよい。
【００８０】
また、信頼度評価システム１は、従来の信頼度評価システムと同様に、予防制御による経済性のデメリットと供給支障によって生じるデメリットの両方を比較し、予防制御の実行を行うかどうかを判定する機能を含んでもよい。
【００８１】
また、上述の実施形態では、確率分布の標準偏差によって不確実性を表現したが、その他の指標（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±２５％などのような固定値）を用いてもよい。また、信頼度評価モデルの評価指標として、実施形態に挙げたもの以外を用いてもよい。
【００８２】
また、上述の実施形態では、信頼度評価システム１は系統内の制御機器に制御指令を送る制御指令送信部１１５を備えているが、これは必ずしも必要なく、信頼度評価結果あるいは制御内容の表示のみを行い、運用者の意思決定支援に用いてもよい。
【００８３】
また、本実施形態の信頼度評価システム１で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ（Compact  Disc）−ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）等のコンピュータ装置で読み取り可能な記録媒体に記録して提供することができる。また、本実施形態の信頼度評価システム１で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８４】
１      信頼度評価システム
１１    処理部
１２    記憶部
１３    入力部
１４    表示部
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
１１１  系統情報収集部
１１２  系統状態推定部
１１３  信頼度評価部
１１４  制御内容計算部
１１５  制御指令送信部
【図１】
2019030065.tif 000004
【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】
2019030065.tif 000010
【図８】
2019030065.tif 000011
【図９】
2019030065.tif 000012
【図１０】
2019030065.tif 000013
【図１１】
2019030065.tif 000014
【図１２】
2019030065.tif 000015
【図１３】
2019030065.tif 000016
【図１４】
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