(57)【要約】【課題】配電系統に設けられているセンサの個体の誤差を推定する。【解決手段】記憶部は、複数時間断面において配電系統内の状態の計測値と、配電系統内の系統構成データと、配電系統内の各ノードにおけるセンサまたは負荷の最大誤差とを記憶する。重み係数算出部は、各ノードに対し、最大誤差に基づいて重み係数を算出する。推定値算出部は、複数時間断面のそれぞれに対し、計測値に基づく第一初期値を決定し、系統構成データと第一初期値とを用いる潮流計算により、状態の第一推定値を算出し、第一推定値と第一初期値と重み係数とに基づいて第二初期値を算出し、系統構成データと第二初期値とを用いる潮流計算により、状態の第二推定値を算出する。個体誤差算出部は、複数時間断面の計測値と、複数時間断面の第二推定値とに基づいて、複数のセンサのそれぞれの定常誤差およびランダム誤差を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数時間断面において配電系統内の複数のセンサにより計測された電圧および線路潮流を含む状態の計測値と、前記配電系統内の線路のインピーダンスおよび接続状態を示す系統構成データと、前記配電系統内の各ノードにおけるセンサまたは負荷の最大誤差とを記憶する記憶部と、
各ノードに対し、前記最大誤差に基づいて重み係数を算出する重み係数算出部と、
前記複数時間断面のそれぞれに対し、前記計測値に基づく第一初期値を決定し、前記系統構成データと前記第一初期値とを用いる潮流計算により、前記状態の第一推定値を算出し、前記第一推定値と前記第一初期値と前記重み係数とに基づいて第二初期値を算出し、前記系統構成データと前記第二初期値とを用いる潮流計算により、前記状態の第二推定値を算出する推定値算出部と、
前記複数時間断面の計測値と、前記複数時間断面の第二推定値とに基づいて、前記複数のセンサのそれぞれの定常誤差およびランダム誤差を算出する個体誤差算出部と、
を備える配電系統の状態推定装置。
【請求項２】
前記推定値算出部は、前記第一推定値および前記第一初期値の偏差と前記重み係数とを用いる目的関数の最適化計算により前記第一初期値の修正量を算出し、前記第一初期値と前記修正量とに基づいて前記第二初期値を算出する、
請求項１に記載の状態推定装置。
【請求項３】
前記推定値算出部は、前記計測値に基づいて各ノードの負荷の計算値を算出し、前記計測値と前記計算値を含む前記第一初期値を決定する、
請求項２に記載の状態推定装置。
【請求項４】
前記推定値算出部は、前記定常誤差に基づいて前記計測値を補正することにより補正計測値を算出し、前記補正計測値に基づく第三初期値を決定し、前記系統構成データと前記第三初期値とを用いる潮流計算により、前記状態の第三推定値を算出する、
請求項３に記載の状態推定装置。
【請求項５】
前記推定値算出部は、前記ランダム誤差に基づいて前記重み係数を補正することにより補正重み係数を算出し、前記第三推定値および前記第三初期値の偏差と前記重み係数と前記第三初期値とに基づいて第四初期値を算出し、前記系統構成データと前記第四初期値とを用いる潮流計算により、前記状態の補正推定値を算出する、
請求項４に記載の状態推定装置。
【請求項６】
前記計測値、前記定常誤差、前記ランダム誤差、前記補正計測値、および前記補正推定値のいずれかを、表示装置に表示させる表示制御部を更に備える、
請求項５に記載の状態推定装置。
【請求項７】
前記記憶部は、前記定常誤差および前記ランダム誤差を記憶し、
前記複数時間断面の後の複数時間断面の計測値から得られる補正計測値および補正推定値に基づいて、前記定常誤差および前記ランダム誤差を更新するか否かを判定する更新判定部を更に備える、
請求項５に記載の状態推定装置。
【請求項８】
前記記憶部は、複数の期間のそれぞれの計測値から得られた定常誤差およびランダム誤差を記憶し、
前記推定値算出部は、計測値に対応する期間の定常誤差およびランダム誤差に基づいて、補正計測値および補正重み係数をそれぞれ算出する、
請求項５に記載の状態推定装置。
【請求項９】
前記個体誤差算出部は、前記定常誤差および前記ランダム誤差の少なくともいずれかと、前記最大誤差とを用いて、前記複数のセンサの中から異常な傾向を示すセンサを検出する、
請求項５に記載の状態推定装置。
【請求項１０】
前記定常誤差、前記ランダム誤差、および開閉器の両端の状態の計測値に基づいて前記開閉器の開閉状態を判定する開閉状態判定部を更に備え、
前記推定値算出部は、前記開閉状態に基づいて前記系統構成データを修正し、前記修正された系統構成データを用いて前記状態の推定値を算出する、
請求項５に記載の状態推定装置。
【請求項１１】
複数時間断面において配電系統内の複数のセンサにより計測された電圧および線路潮流を含む状態の計測値と、前記配電系統内の線路のインピーダンスおよび接続状態を示す系統構成データと、前記配電系統内の各ノードにおけるセンサまたは負荷の最大誤差とを記憶し、
各ノードに対し、前記最大誤差に基づいて重み係数を算出し、
前記複数時間断面のそれぞれに対し、前記計測値に基づく第一初期値を決定し、前記系統構成データと前記第一初期値とを用いる潮流計算により、前記状態の第一推定値を算出し、前記第一推定値と前記第一初期値と前記重み係数とに基づいて第二初期値を算出し、前記系統構成データと前記第二初期値とを用いる潮流計算により、前記状態の第二推定値を算出し、
前記複数時間断面の計測値と、前記複数時間断面の第二推定値とに基づいて、前記複数のセンサのそれぞれの定常誤差およびランダム誤差を算出する、
ことを備える状態推定方法。
【請求項１２】
複数時間断面において配電系統内の複数のセンサにより計測された電圧および線路潮流を含む状態の計測値と、前記配電系統内の線路のインピーダンスおよび接続状態を示す系統構成データと、前記配電系統内の各ノードにおけるセンサまたは負荷の最大誤差とを記憶し、
各ノードに対し、前記最大誤差に基づいて重み係数を算出し、
前記複数時間断面のそれぞれに対し、前記計測値に基づく第一初期値を決定し、前記系統構成データと前記第一初期値とを用いる潮流計算により、前記状態の第一推定値を算出し、前記第一推定値と前記第一初期値と前記重み係数とに基づいて第二初期値を算出し、前記系統構成データと前記第二初期値とを用いる潮流計算により、前記状態の第二推定値を算出し、
前記複数時間断面の計測値と、前記複数時間断面の第二推定値とに基づいて、前記複数のセンサのそれぞれの定常誤差およびランダム誤差を算出する、
ことをコンピュータに実行させる状態推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、配電系統の状態を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
配電系統への分散型電源導入時の電圧維持や電力会社の設備の新設・保守の省力化の要求に対し、配電系統の実状を把握した電圧・電流の管理の必要性が増している。電力系統の状態推定技術は、特に高圧送電系統において各変電所などのノードの測定値が十分に（冗長に）得られる場合を中心に技術開発が進められてきた。例えば、特許文献１には、電力系統の複数の地点で観測される潮流の観測値に重みを持たせ、重み付き最小二乗法によって系統の状態を推定する方法が示されている。
【０００３】
一方、測定情報が十分得られない配電系統の潮流状態推定方法について、特許文献２には、配電変電所の送り出し電流からフィーダ内各区間の電流を推定する技術が示されている。これは、配電系統の送り出し電流を測定し、各区間の負荷特性データベースに基づいて各区間電流として配分し、各区間の負荷電流や電力を推定する方法である。
【０００４】
また、特許文献３には、配電系統の限られた電圧・電流の観測値から配電系統の潮流状態を精度良く推定する技術が示されている。
【０００５】
さらに、特許文献４には、配電系統内の各地点の電圧・電流の情報が得られた場合に、各電圧電流計測装置に含まれる固有の計測誤差を補正して、推定精度を向上させる技術が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特公平７−１６２８９号公報
【特許文献２】特開２００３−７９０７１号公報
【特許文献３】特開２００６−８７１７７号公報
【特許文献４】特開２００８−１５４４１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
配電系統に設けられているセンサのタイプ毎に定められている計測誤差を用いて配電系統の状態を推定しても、センサの個体毎の計測誤差のばらつきによって、推定の精度を向上させることができない場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の一態様である配電系統の状態推定装置は、記憶部と、重み係数算出部と、推定値算出部と、個体誤差算出部とを含む。記憶部は、複数時間断面において配電系統内の複数のセンサにより計測された電圧および線路潮流を含む状態の計測値と、配電系統内の線路のインピーダンスおよび接続状態を示す系統構成データと、配電系統内の各ノードにおけるセンサまたは負荷の最大誤差とを記憶する。重み係数算出部は、各ノードに対し、最大誤差に基づいて重み係数を算出する。推定値算出部は、複数時間断面のそれぞれに対し、計測値に基づく第一初期値を決定し、系統構成データと第一初期値とを用いる潮流計算により、状態の第一推定値を算出し、第一推定値と第一初期値と重み係数とに基づいて第二初期値を算出し、系統構成データと第二初期値とを用いる潮流計算により、状態の第二推定値を算出する。個体誤差算出部は、複数時間断面の計測値と、複数時間断面の第二推定値とに基づいて、複数のセンサのそれぞれの定常誤差およびランダム誤差を算出する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様によれば、配電系統に設けられているセンサの個体の誤差を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例１の電力系統システムの構成を示す。
【図２】計測値の一例を示す。
【図３】最大誤差データベース１３の一例を示す。
【図４】センサの最大計測誤差率の一例を示す。
【図５】センサの定格値の一例を示す。
【図６】重み係数データベース１５の一例を示す。
【図７】ブランチデータベースの一例を示す。
【図８】修正量上下限データベースの一例を示す。
【図９】送出電圧の感度係数データベースの一例を示す。
【図１０】有効電力負荷の感度係数データベースの一例を示す。
【図１１】無効電力負荷の感度係数データベースの一例を示す。
【図１２】感度係数の計算方法を示す。
【図１３】電圧電流分布推定処理を示す。
【図１４】第一初期値の一例を示す。
【図１５】電圧電流分布データベース１８の一例を示す。
【図１６】センサ個体誤差推定処理を示す。
【図１７】或るセンサにおける複数時間断面の電圧の偏差の分布の一例を示す。
【図１８】定常誤差データベース２０の一例を示す。
【図１９】ランダム誤差データベース２１の一例を示す。
【図２０】実施例２の状態推定装置１０ｂの構成を示す。
【図２１】補正計測値データベース２３の一例を示す。
【図２２】補正重み係数データベース２５の一例を示す。
【図２３】実施例３の状態推定装置１０ｃの構成を示す。
【図２４】センサ個体誤差更新判定処理を示す。
【図２５】或るセンサの電圧の補正偏差の分布の一例を示す。
【図２６】センサ個体誤差更新ログデータベース２９の一例を示す。
【図２７】実施例４の状態推定装置１０ｄの構成を示す。
【図２８】表示画面の一例を示す。
【図２９】実施例５のランダム誤差データベース２１の一例を示す。
【図３０】実施例６の状態推定装置１０ｆの構成を示す。
【図３１】センサ組合せ指定処理を示す。
【図３２】センサ組合せデータベース３２の一例を示す。
【図３３】異常センサ特定処理を示す。
【図３４】異常センサデータベース３４の一例を示す。
【図３５】実施例７の電力系統システムの構成を示す。
【図３６】センサ開閉器１６０の構成を示す。
【図３７】センサ開閉器入切判定処理を示す。
【図３８】実施例７の計測値の一例を示す。
【図３９】実施例７の定常誤差データベース２０の一例を示す。
【図４０】実施例７のランダム誤差データベース２１の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１２】
本実施例では、電力系統に設置されたセンサからの電圧・電流等の複数時間断面の計測値から、電力系統の電圧、電流、有効電力、無効電力の分布と併せて、センサの個体毎の誤差を定常誤差とランダム誤差に分けて推定する状態推定装置を備える電力系統システムの例を説明する。
【００１３】
図１は、本発明の実施例１の電力系統システムの構成を示す。本実施例の電力系統システムは、電力系統１００と状態推定装置１０を含む。電力系統１００は、例えば配電系統である。電力系統１００は、変電所１２０と、母線または電柱を表すノード１１０と、変電所１２０および幾つかのノード１１０を結ぶ配電線を表すブランチ１３０と、ノード１１０に接続される需要家の負荷１４０と、ブランチ１３０上に設けられているセンサ１５０、で構成される。以下の説明において、符号のアルファベットによって要素を区別する必要がない場合、アルファベットを省略することがある。
【００１４】
センサ１５０は、ノード１１０の電圧と、ブランチ１３０を通過する電流と、有効電力と、無効電力を計測する。センサ１５０は、通信ネットワーク２００を介して状態推定装置１０に計測値を送る。
【００１５】
次に、状態推定装置１０の構成について説明する。
【００１６】
状態推定装置１０は、計測値受信部１１、計測値データベース（ＤＢ）１２、最大誤差データベース１３、重み係数演算部１４、重み係数データベース１５、設備データベース１６、電圧電流分布推定部１７、電圧電流分布データベース１８、センサ個体誤差推定部１９、定常誤差データベース２０、ランダム誤差データベース２１、で構成される。
【００１７】
状態推定装置１０は、例えばメモリおよびマイクロプロセッサを含むコンピュータであっても良い。メモリは、状態推定装置１０の処理を実行させる状態推定プログラムおよびデータを格納する。マイクロプロセッサは、メモリに接続され、メモリ内の状態推定プログラムに従って状態推定装置１０の処理を実行する。なお、状態推定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納され、コンピュータにより読み出されても良い。
【００１８】
次に、状態推定装置１０の各要素について詳細に説明する。
【００１９】
計測値受信部１１は、通信ネットワーク２００を介してセンサ１５０の計測値を受信する。
【００２０】
計測値データベース１２は、計測値受信部１１が受信した計測値に基づくテーブルを格納する。図２は、計測値の一例を示す。計測値は、センサ毎に、センサにより計測されたノード状態の計測値と、当該計測の時刻である計測時刻、当該センサが設けられているノードを示すノードＩＤ、当該センサを示すセンサＩＤが対応づけられたものである。ノード状態の計測値は、Ａ、Ｂ、Ｃの三相の各相または各相間の電圧、電流、有効電力、無効電力を含む。三相の計測値は、計測値受信部１１により、三相の平均値か、または代表相の値に変換され、計測値データベース１２として格納される。これにより、計測値データベース１２は、複数の計測時刻（時間断面）の計測値を格納する。なお、計測値データベース１２は、三相の計測値を格納していても良いし、変換された計測値を格納していても良い。
【００２１】
最大誤差データベース１３は、センサの機種毎に定められた最大計測誤差と、負荷の最大按分誤差を含む最大誤差を格納する。図３は、最大誤差データベース１３の一例を示す。最大誤差データベース１３は、ノード毎に、ノードと、センサＩＤと、最大誤差、を対応づけたテーブルである。ノードにセンサが設けられている場合、当該ノードの最大計測誤差は、センサの電圧、電流、有効電力、無効電力の最大計測誤差と、負荷の最大按分誤差の有効電力成分および無効電力成分を含む。ノードにセンサが設けられていない場合、負荷の最大按分誤差の有効電力成分および無効電力成分を含む。センサの最大計測誤差εの代わりにセンサの最大計測誤差率ｅとセンサの定格値Ｍｒａｔが与えられている場合、最大計測誤差εを式（１）のように計算しても良い。
【００２２】
【数１】
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【００２３】
図４は、センサの最大計測誤差率の一例を示す。最大計測誤差の代わりに、センサ毎に、電圧、電流、有効電力、無効電力の最大計測誤差率がセンサ仕様として予め与えられている。図５は、センサの定格値の一例を示す。センサ毎に、電圧、電流、有効電力、無効電力の定格値がセンサ仕様として予め与えられている。最大按分誤差は、工場や太陽光発電等の負荷の種別に基づいて設定されることが望ましい。重み係数演算部１４は、最大誤差データベース１３における最大誤差εを用いて式（２）のように重み係数Ｗを計算する。
【００２４】
【数２】
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【００２５】
重み係数データベース１５は、重み係数演算部１４によって計算された重み係数を格納する。図６は、重み係数データベース１５の一例を示す。重み係数データベース１５は、センサ毎に、電圧、電流、有効電力、無効電力の重み係数、ノード、センサＩＤを対応づけたテーブルである。
【００２６】
設備データベース１６は、電力系統１００の設備データを格納する。設備データベース１６は、ブランチデータベース、修正量上下限データベース、感度係数データベースを含む。
【００２７】
図７は、ブランチデータベースの一例を示す。ブランチデータベースは、ブランチ１３０と、その配電線インピーダンスを対応づけたテーブルである。配電線インピーダンスは、例えば抵抗とリアクタンスで表される。
【００２８】
図８は、修正量上下限データベースの一例を示す。修正量上下限データベースは、変電所１２０の送出電圧および負荷１４０の有効電力成分と無効電力成分のそれぞれについて、修正量の上下限率を、ノードと対応づけたテーブルである。上下限率は、センサの最大計測誤差および需要家の契約電力に基づく負荷の上限値に基づいて決定することが望ましい。例えば、負荷が契約電力を超えないことを条件として負荷の上限値を決定する。
【００２９】
感度係数データベースは、或るノードのノード状態の或る変数を変化させた場合の、各ノードまたは各ブランチの電圧、電流、有効電力の変化量を示す感度係数を格納する。図９は、送出電圧の感度係数データベースの一例を示す。送出電圧の感度係数データベースは、或るノードの送出電圧Ｖを変化させた場合の、各ノードの電圧、電流、有効電力、無効電力の感度係数αを示す。送出電圧の感度係数データベースは、送出電圧Ｖを変化させるノード毎のテーブルを有する。図１０は、有効電力負荷の感度係数データベースの一例を示す。有効電力負荷の感度係数データベースは、負荷１４０の有効電力成分Ｌｐを変化させた場合の、各ノードの電圧、電流、有効電力、無効電力の感度係数βを示す。有効電力負荷の感度係数データベースは、有効電力負荷Ｌｐを変化させるノード毎のテーブルを有する。図１１は、無効電力負荷の感度係数データベースの一例を示す。無効電力負荷の感度係数データベースは、負荷１４０の無効電力成分Ｌｑを変化させた場合の、各ノードの電圧、電流、有効電力、無効電力の感度係数γを示す。無効電力負荷の感度係数データベースは、無効電力負荷Ｌｑを変化させるノード毎のテーブルを有する。
【００３０】
感度係数の計算方法について説明する。図１２は、感度係数の計算方法を示す。ここで、ｉを、電圧の計測値が得られたノードを示す番号をｉとし、潮流を示すＩ、Ｐ、Ｑの計測値が得られたノードを示す番号をｋとし、最適化問題の変数となるΔＶ、ΔＬｐ、ΔＬｑを有するノードを示す番号をｊとする。感度係数α、β、γは、ノードｊの変電所１２０の送出電圧ΔＶｊおよび負荷１４０の有効電力成分ΔＬｐｊと無効電力成分ΔＬｑｊをそれぞれ変化させた場合の、ノードｉｊの電圧変化ΔＶｉｊ、ブランチｋｊの負荷の電流変化ΔＩｋｊ、有効電力変化ΔＰｋｊ、負荷の無効電力変化ΔＱｋｊ、を示す指標である。ΔＶｉｊは、初期条件から送出電圧Ｖｊを微小変化させて潮流計算を行い、初期条件での潮流計算結果と微小変化させた潮流計算結果の偏差を求めることで把握することができる。ΔＩｋｊ、ΔＰｋｊ、ΔＱｋｊについても、同様の方法で把握することができる。ここで、送出電圧ΔＶｊの変化に対するΔＶｉｊ、ΔＩｋｊ、ΔＰｋｊ、ΔＱｋｊの変化をそれぞれαＶｉｊ、αＩｋｊ、αＰｋｊ、αＱｋｊとする。負荷の有効電力成分ΔＬｐｊの変化に対するΔＶｉｊ、ΔＩｋｊ、ΔＰｋｊ、ΔＱｋｊの変化をそれぞれβＶｉｊ、βＩｋｊ、βＰｋｊ、βＱｋｊとする。負荷の無効電力成分ΔＬｑｊの変化に対するΔＶｉｊ、ΔＩｋｊ、ΔＰｋｊ、ΔＱｋｊの変化をそれぞれγＶｉｊ、γＩｋｊ、γＰｋｊ、γＱｋｊとする。これらの感度係数の計算は、式（３）〜（１４）で表される。
【００３１】
【数３】
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【数４】
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【数５】
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【数６】
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【数７】
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【数８】
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【数９】
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【数１０】
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【数１１】
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【数１２】
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【数１３】
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【数１４】
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【００３２】
電圧電流分布推定部１７は、計測値データベース１２の計測値、重み係数データベース１５の重み係数、設備データベース１６の各種設備データ、を用いて、或る時間断面における各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力、負荷を推定する電圧電流分布推定処理を行う。
【００３３】
以下、電圧電流分布推定処理の流れを説明する。図１３は、電圧電流分布推定処理を示す。
【００３４】
ステップＳ１１で、電圧電流分布推定部１７は、計測値データベース１２を読込む。具体的には、或る時間断面の、各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力の計測値を読み込む。ステップＳ１２で、電圧電流分布推定部１７は、重み係数データベース１５を読込む。具体的には、各ノードおよび各ブランチの重み係数を読み込む。ステップＳ１３で、電圧電流分布推定部１７は、設備データベース１６を読込む。具体的には、ブランチデータベース内の配電線インピーダンスと、修正量上下限データベース内の変電所１２０の送出電圧、負荷１４０の有効電力成分および無効電力成分の修正量の上下限率と、感度係数データベース内の感度係数を読込む。
【００３５】
ステップＳ１４で、電圧電流分布推定部１７は、第一初期値を決定し、記憶する。図１４は、第一初期値の一例を示す。この図は、送出電圧Ｖ、負荷の有効電力成分Ｌｐおよび無効電力成分Ｌｑの第一初期値を示す。電圧電流分布推定部１７は、計測値データベース１２内の変電所１２０のノード１１０ａの電圧を、送出電圧Ｖの第一初期値として用いる。ここでの電圧は三相の平均値とした。更に電圧電流分布推定部１７は、計測値データベース１２の有効電力および無効電力の計測値から、センサ区間の負荷の有効電力および無効電力を計算し、それらを各ノードの契約電力に基づいて按分することで、負荷の有効電力成分Ｌｐおよび無効電力成分Ｌｑの計算値を算出し、負荷Ｌｐ、Ｌｑの第一初期値として用いる。
【００３６】
ステップＳ１５で、電圧電流分布推定部１７は、送出電圧Ｖ、負荷の有効電力Ｌｐおよび無効電力Ｌｑの修正量の上下限値を計算する。上下限値の計算式を式（１５）に示す。ここでｘは、修正量上下限データベースに示されている、電圧、負荷の有効電力成分および無効電力成分の上下限率である。
【００３７】
【数１５】
2015109729.tif 000017
【００３８】
ステップＳ１６で、電圧電流分布推定部１７は、ステップＳ１１〜１４により得られた計測値データベース１２、重み係数データベース１５、設備データベース１６、第一初期値のデータを用いて、潮流計算を実行する。電圧電流分布推定部１７は、潮流計算により、各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力を推定して第一推定値とする。
【００３９】
ステップＳ１７で、電圧電流分布推定部１７は、各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力の第一推定値と計測値の偏差を計算する。具体的には、ステップＳ１１で読み込んだ計測値と、ステップＳ１６で計算した潮流計算による第一推定値の偏差を計算する。例えば、あるノードｉの電圧については、計測値Ｖｉ’と第一推定値Ｖｉの偏差ΔＶｉから偏差ΔＶｉ＝Ｖｉ’―Ｖｉを求める。電流、有効・無効電力等についても、同様に計算する。
【００４０】
ステップＳ１８で、電圧電流分布推定部１７は、送出電圧Ｖ、負荷の有効電力成分Ｌｐおよび無効電力成分Ｌｑの修正量を計算する。ここで、電圧電流分布推定部１７は、各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力の偏差および負荷の偏差を最小化する。修正量の計算方法について、以下に示す。
【００４１】
送出電圧および負荷の修正量を計算する最適化計算は、二次計画法として定式化される。まず目的関数ｆについて説明する。目的関数ｆは、電圧、電流、有効電力、無効電力の偏差、および負荷の偏差、に重み係数をかけたものの総和とし、式（１６）で定義される。
【００４２】
【数１６】
2015109729.tif 000018
【００４３】
ここで、Ａｘは重み係数である。ｙＶｉ、ｙＩｋ、ｙＰｋ、ｙＱｋはそれぞれ、電流Ｉ、電圧Ｖ、有効電力Ｐ、無効電力Ｑの計測値と第一推定値の偏差を定義する中間変数であり、ｙＬｐｊ、ｙＬｑｊはそれぞれ、負荷Ｌｐ、Ｌｑの計算値と第一推定値の偏差を定義する中間変数であり、式（１７）で表される。なお、目的関数ｆは、負荷についてのＬｐ、Ｌｑを用いなくても良い。
【００４４】
【数１７】
2015109729.tif 000019
【００４５】
これらの式は、二次計画問題の中の等式制約として扱われる。ここで、電圧Ｖ、電流Ｉ、有効電力Ｐ、無効電力Ｑの計測値と第一推定値の偏差が初期値として与えられると共に、負荷Ｌｐ、Ｌｑの計算値と第一推定値の偏差が初期値として与えられる。ここで、ΔＬｐｊはノードｊに接続される負荷の有効電力成分の修正量を表し、ΔＬｑｊは同じく無効電力成分の修正量を表し、ΔＶｊは変電所１２０の送出電圧の修正量を表す。ΔＬｐｊ、ΔＬｑｊとΔＶｊが最適化問題の変数となる。
【００４６】
次に、電圧電流分布推定部１７は、不等式制約として、ステップＳ１５で計算した送出電圧、負荷の有効電力成分Ｌｐおよび無効電力成分Ｌｑの修正量の上下限値を用いる。次に、電圧電流分布推定部１７は、感度係数α、β、γとして、ステップＳ１３で読み込んだ値を用いる。
【００４７】
以上のように定式化された二次計画問題を解き、目的関数ｆを最小化する最適化計算により、送出電圧Ｖ、負荷の有効電力Ｌｐおよび無効電力Ｌｑの修正量を得ることができる。
【００４８】
ステップＳ１９で、電圧電流分布推定部１７は、ステップＳ１８で計算した送出電圧Ｖ、負荷の有効電力成分Ｌｐおよび無効電力成分Ｌｑの修正量に基づいて、送出電圧Ｖ、負荷の有効電力成分Ｌｐおよび無効電力成分Ｌｑの第一初期値を修正して第二初期値とする。電圧電流分布推定部１７は、第二初期値を用いて潮流計算を再度実施することにより、各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力の第二推定値を計算する。
【００４９】
以上で、電圧電流分布推定処理が終了する。この処理により、或る時間断面における電力系統の各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力を精度良く推定することができる。第一推定値と第一初期値と重み係数に基づいて、第一初期値を修正し、第一初期値より精度の高い第二初期値を算出することができる。第一推定値および第一初期値の偏差と重み係数を用いる目的変数の最適化計算により、第一初期値の修正量を算出することができる。第一初期値が負荷の計算値を含み、第一初期値を修正して第二初期値を算出することにより、状態推定の精度を向上させることができる。また、第二初期値を用いる潮流計算により、第一推定値より精度の高い第二推定値を算出することができる。
【００５０】
電圧電流分布データベース１８は、電圧電流分布推定部１７が推定した各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力の第二推定値を格納する。図１５は、電圧電流分布データベース１８の一例を示す。電圧電流分布データベース１８は、各第二推定値、ノード、センサＩＤ、時刻を対応づけたテーブルである。計測値データベース１２に格納されている複数の時間断面のそれぞれに対して電圧電流分布推定処理が行われることにより、電圧電流分布データベース１８は、複数の時間断面の第二推定値を格納する。
【００５１】
センサ個体誤差推定部１９は、電圧電流分布データベース１８の第二推定値と、計測値データベース１２の計測値を用いて、センサの個体毎の誤差であるセンサ個体誤差情報を計算するセンサ個体誤差推定処理を行う。センサ個体誤差情報は、定常誤差およびランダム誤差を含む。
【００５２】
以下、センサ個体誤差推定処理の流れを説明する。図１６は、センサ個体誤差推定処理を示す。
【００５３】
ステップＳ２１で、センサ個体誤差推定部１９は、計測値データベース１２を読込む。具体的には、センサ個体誤差推定部１９は、複数時間断面の電圧、電流、有効電力、無効電力の計測値を読込む。ステップＳ２２で、センサ個体誤差推定部１９は、電圧電流分布データベース１８を読込む。具体的には、複数時間断面の電圧、電流、有効電力、無効電力の第二推定値を読込む。ステップＳ２３で、センサ個体誤差推定部１９は、各時間断面の計測値と第二推定値の偏差を算出する。
【００５４】
ステップＳ２４で、センサ個体誤差推定部１９は、センサ毎の定常誤差を推定する。ステップＳ２５で、センサ個体誤差推定部１９は、センサ毎のランダム誤差を推定する。図１７は、或るセンサにおける複数時間断面の偏差の分布の一例を示す。この図において横軸は電圧の計測値と第二推定値の偏差を表し、縦軸は頻度を表す。ステップＳ２４で、センサ個体誤差推定部１９は、ステップＳ２３で計算した偏差から、複数時間断面の偏差の平均値を計算し、その平均値μを定常誤差とする。ステップＳ２５で、センサ個体誤差推定部１９は、ステップＳ２３で計算した偏差から、複数時間断面の偏差の標準偏差σを計算し、その標準偏差をランダム誤差とする。定常誤差は、センサに変圧器が用いられている場合の変圧比の誤差などに起因する。また、ランダム誤差は、センサにコンデンサが用いられている場合の温度特性や、計測値の通信タイミングのずれなどに起因する。
【００５５】
以上のセンサ個体誤差推定処理によれば、複数時間断面の電圧、電流、有効電力、無効電力の計測値と第二推定値から、センサの個体毎の誤差を定常誤差とランダム誤差に分けて把握することができる。
【００５６】
定常誤差データベース２０は、センサ個体誤差推定部１９が推定した定常誤差を格納する。図１８は、定常誤差データベース２０の一例を示す。定常誤差データベース２０は、センサが設けられているノード毎に、ノードと、センサＩＤと、電圧、電流、有効電力、無効電力の定常誤差を対応づけたテーブルである。
【００５７】
ランダム誤差データベース２１は、センサ個体誤差推定部１９が推定したランダム誤差を格納する。図１９は、ランダム誤差データベース２１の一例を示す。ランダム誤差データベース２１は、センサが設けられているノード毎に、ノードと、センサＩＤと、電圧、電流、有効電力、無効電力のランダム誤差を対応づけたテーブルである。
【００５８】
本実施例によれば、センサのタイプ毎に定められた誤差ではなく、センサの個体毎の誤差を推定することができる。
【実施例２】
【００５９】
本実施例では、実施例１の機能に加え、定常誤差を用いる計測値を補正する機能と、ランダム誤差を用いる重み係数を補正する機能と、補正した計測値および補正した重み係数を用いて電力系統の電圧、電流、有効電力、無効電力の分布を推定する機能を備えた状態推定装置の例を説明する。
【００６０】
本実施例の電力系統システムは、実施例１の状態推定装置１０に代えて状態推定装置１０ｂを有する。図２０は、実施例２の状態推定装置１０ｂの構成を示す。本実施例の状態推定装置１０ｂは、状態推定装置１０の要素に加え、補正計測値演算部２２、補正計測値データベース２３、補正重み係数演算部２４、補正重み係数データベース２５、補正電圧電流分布推定部２６、補正電圧電流分布データベース２７、を含む。状態推定装置１０ｂの要素のうち、状態推定装置１０の要素と同一の符号を付けた要素については、同一の機能を有するとして、その説明を省略する。
【００６１】
補正計測値演算部２２は、計測値データベース１２の計測値と、定常誤差データベース２０のセンサ個体の定常誤差と、を用いて計測値を補正し補正計測値とする。補正計測値の計算式を式（１８）に示す。
【００６２】
【数１８】
2015109729.tif 000020
【００６３】
補正計測値データベース２３は、補正計測値演算部２２によって計算された補正計測値を格納する。図２１は、補正計測値データベース２３の一例を示す。補正計測値データベース２３は、センサが設けられているノード毎に、時刻と、ノードと、センサＩＤと、電圧、電流、有効電力、無効電力の補正計測値を対応づけたテーブルである。ここでの補正計測値は三相の平均値である。
【００６４】
補正重み係数演算部２４は、ランダム誤差データベース２１のセンサ個体のランダム誤差を用いて補正重み係数を計算する。補正重み係数の計算は、実施例１で説明した重み係数演算部１４の処理と同じであるが、最大誤差εの代わりにランダム誤差を用いる。
【００６５】
補正重み係数データベース２５は、補正重み係数演算部２４によって計算された補正計測値を格納する。図２２は、補正重み係数データベース２５の一例を示す。補正重み係数データベース２５は、センサが設けられているノード毎に、時刻と、センサＩＤと、電圧、電流、有効電力、無効電力の補正重み係数を対応づけたテーブルである。
【００６６】
補正電圧電流分布推定部２６は、補正計測値データベース２３の補正計測値と、補正重み係数データベース２５の補正重み係数と、重み係数データベース１５の重み係数と、を用いて、電力系統の各ノートおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力を推定する。補正電圧電流分布推定部２６の処理は、実施例１の電圧電流分布推定処理と同様である。但し、補正電圧電流分布推定部２６は、計測値データベース１２の計測値の代わりに補正計測値データベース２３の補正計測値を使用して第一初期値の代わりに第三初期値を決定し、第三初期値を用いる潮流計算により第一推定値の代わりに第三推定値を算出する。また、補正電圧電流分布推定部２６は、電圧、電流、有効電力、無効電力の重み係数として、重み係数データベース１５の重み係数の代わりに補正重み係数データベース２５の補正重み係数を使用し、負荷の重み係数として、重み係数データベース１５の重み係数を使用し、最適化計算を行うことにより修正量を算出し、修正量によって第三初期値を修正することにより第二初期値の代わりに第四初期値を算出する。更に、補正電圧電流分布推定部２６は、第四初期値を用いる潮流計算により、第二推定値の代わりに補正推定値を算出する。
【００６７】
補正電圧電流分布データベース２７は、補正電圧電流分布推定部２６によって推定された電力系統の各ノートおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力の補正推定値を格納する。補正電圧電流分布データベース２７の構成は、実施例１の電圧電流分布データベース１８と同じである。
【００６８】
本実施例によれば、定常誤差を用いて計測値を補正することにより補正計測値を算出し、ランダム誤差を用いて補正重み係数を算出し、補正計測値と補正重み係数を用いて状態推定を行うことで、電力系統の電圧、電流、有効電力、無効電力の分布の推定精度を高めることができる。定常誤差に基づいて計測値を補正し、補正された計測値を用いる潮流計算を行うことにより、状態推定の精度を向上させることができる。また、ランダム誤差に基づいて重み係数を補正し、補正された重み係数に基づいて初期値を修正し、修正された初期値を用いる潮流計算を行うことにより、状態推定の精度を向上させることができる。
【実施例３】
【００６９】
本実施例では、実施例２の機能に加えて、定常誤差データベース２０とランダム誤差データベース２１を更新する機能を備えた状態推定装置の例を説明する。
【００７０】
本実施例の電力系統システムは、実施例２の状態推定装置１０ｂに代えて状態推定装置１０ｂを有する。図２３は、実施例３の状態推定装置１０ｃの構成を示す。状態推定装置１０ｃは、状態推定装置１０ｂの要素に加え、センサ個体誤差更新判定部２８と、センサ個体誤差更新ログデータベース２９、を含む。状態推定装置１０ｃの要素のうち、状態推定装置１０ｂの要素と同一の符号を付けた要素については、同一の機能を有するとして、その説明を省略する。
【００７１】
センサ個体誤差更新判定部２８は、補正計測値データベース２３に格納される電圧、電流、有効電力、無効電力の補正計測値と、補正電圧電流分布データベース２７に格納される電圧、電流、有効電力、無効電力の補正推定値、に基づいて、センサ個体誤差推定部１９に定常誤差とランダム誤差を再計算させるトリガーを送るセンサ個体誤差更新判定処理を行う。また、センサ個体誤差更新判定部２８は、センサ個体誤差更新ログデータベース２９にセンサ個体誤差情報の更新を判定した時刻と更新の有無を対応づけたテーブルを格納する。
【００７２】
図２４は、センサ個体誤差更新判定処理を示す。センサ個体誤差更新判定部２８は、センサ毎に、センサ個体誤差更新判定処理を実行する。
【００７３】
ステップＳ３１で、補正計測値データベース２３から複数時間断面の電圧、電流、有効電力、無効電力の補正計測値を読込む。ここでの複数時間断面とは、前回のセンサ個体誤差更新判定処理の時間断面から、今回のセンサ個体誤差更新判定処理の時間断面までの計測期間を意味する。そして、複数時間断面の補正計測値とは、この計測期間に計測された計測値を補正した補正計測値を意味する。本実施例において、複数時間断面とは特に説明しない限りこの計測期間を意味する。
【００７４】
ステップＳ３２で、センサ個体誤差更新判定部２８は、補正電圧電流分布データベース２７から複数時間断面の電圧、電流、有効電力、無効電力の補正推定値を読込む。ステップＳ３３で、センサ個体誤差更新判定部２８は、電圧、電流、有効電力、無効電力の各々について時間断面毎の補正計測値と補正推定値の偏差を計算して補正偏差とする。
【００７５】
ステップＳ３４で、センサ個体誤差更新判定部２８は、複数時間断面の補正偏差の平均値を計算する。以下、μＶ、μＩ、μＰ、μＱはそれぞれ、電圧の補正偏差の平均値、電流の補正偏差の平均値、有効電力の補正偏差の平均値、無効電力の補正偏差の平均値を示す。
【００７６】
ステップＳ３５〜Ｓ３８で、センサ個体誤差更新判定部２８は、センサ個体誤差情報の更新の有無を判定する。ステップＳ３５、Ｓ３６、Ｓ３７、Ｓ３８ではそれぞれ、補正偏差の平均値μＶ、μＩ、μＰ、μＱと予め定められた許容範囲を比較し、いずれかの平均値が許容範囲を逸脱していれば更新が必要と判定する。例えば、補正偏差の平均値の絶対値の許容値が予め設定され、センサ個体誤差更新判定部２８は、μＶ、μＩ、μＰ、μＱのいずれかの絶対値が許容値を超えている場合、更新が必要と判定する。
【００７７】
図２５は、或るセンサの電圧の補正偏差の分布の一例を示す。この図において横軸は電圧の補正偏差を表し、縦軸は頻度を表す。この例では、電圧の補正偏差の平均値μＶは１５Ｖ、許容範囲は±１０Ｖであり、平均値μＶは許容範囲を逸脱するため、センサ個体誤差情報の更新が必要と判定する。許容範囲の上下限の大きさを示す許容値は、電圧、電流、有効電力、無効電力のそれぞれについて、０から最大計測誤差までの範囲で予め設定しておく。許容値が０に近いほど、センサ個体誤差情報の推定値の精度は向上するが、センサ個体誤差情報の更新回数が増加する。そのため、許容値は、状態推定装置を運用しながら、更新回数が許容できる範囲で０に近い値に設定することが望ましい。
【００７８】
ステップＳ３５〜Ｓ３８で補正偏差の平均値μＶ、μＩ、μＰ、μＱのいずれかが許容範囲を逸脱した場合、ステップＳ３９で、センサ個体誤差更新判定部２８は、更新が必要であると判定し、センサ個体誤差情報を再計算させるトリガーをセンサ個体誤差推定部１９へ送る。ステップＳ３５〜Ｓ３８で補正偏差の平均値μＶ、μＩ、μＰ、μＱのいずれも許容範囲を逸脱していない場合、センサ個体誤差更新判定部２８は、処理をステップＳ３１０へ移行させる。
【００７９】
ステップＳ３１０で、センサ個体誤差更新判定部２８は、センサ個体誤差更新判定処理を実施した時刻と判定結果（更新の有無）を対応づけたテーブルをセンサ個体誤差更新ログデータベース２９に格納する。図２６は、センサ個体誤差更新ログデータベース２９の一例を示す。センサ個体誤差更新ログデータベース２９は、センサ個体誤差更新処理を実施した日付（年、月、日）および時刻と、センサ個体誤差情報の更新の有無を対応づけている。
【００８０】
以上のセンサ個体誤差更新判定処理は、１カ月毎など一定期間毎のタイミングで開始することが望ましい。一定期間毎とする理由は、センサ個体誤差情報が経年劣化によって変化するためである。また、センサ個体誤差推定部１８は、定期的にセンサ個体誤差情報を再計算しても良い。
【００８１】
本実施例によれば、複数時間断面の補正計測値と複数時間断面の補正推定値を用いてセンサ個体誤差情報を再計算するタイミングを決定することが可能となる。これにより、センサ個体誤差情報の変化に応じて、センサ個体誤差情報を更新することができる。また、更新されたセンサ個体誤差情報を用いて状態推定を行うことにより、状態推定の精度を向上させることができる。
【実施例４】
【００８２】
本実施例では、実施例２の構成に加えて、表示装置を設ける例を示す。
【００８３】
本実施例の電力系統システムは、実施例２の状態推定装置１０ｂに代えて状態推定装置１０ｄを有し、更に表示装置４００を有する。図２７は、実施例４の状態推定装置１０ｄの構成を示す。状態推定装置１０ｄは、状態推定装置１０ｂの要素に加え、通信部３０を含む。表示装置４００は、通信ネットワーク３００を介して通信部３０に接続されている。状態推定装置１０ｄの要素のうち、状態推定装置１０ｂと同一の符号を付けた要素は、同一の機能を有するとして、説明を省略する。
【００８４】
通信部３０は、最大誤差データベース１３の最大計測誤差、計測値データベース１２の計測値、ランダム誤差データベース２１のランダム誤差と、補正計測値データベース２３の補正計測値、補正電圧電流分布データベース２７の電圧、電流、有効電力、無効電力の分布の推定値とを、通信ネットワーク３００を介して、状態推定装置１０の外部の表示装置４００に送る。なお表示装置４００は、状態推定装置１０に直接、接続されていても良い。
【００８５】
表示装置４００は、通信部３０から通信ネットワーク３００を介して送られたデータを画面に表示する。図２８は、表示画面の一例を示す。この表示画面は、電力系統１００の電圧分布に関する表示である。表示画面の縦軸は電圧、横軸は電力系統の線路亘長を表す。円形の点５１１は計測値を表し、菱形の点５１２は補正計測値を表し、実線の曲線５１３は補正推定値を表し、破線のバー５１４は最大計測誤差の幅、実線のバー５１５はランダム誤差の幅を表す。
【００８６】
本実施例によれば、表示装置４００を設けることで、電力系統の運用者が、センサの計測値と、センサの補正計測値と、最大計測誤差と、ランダム誤差と、電圧、電流、有効電力、無効電力などの補正推定値のいずれかを表示画面から把握することができる。また、ノードの位置に対してこれらの分布を表示することにより、運用者は、電力系統１００全体の状態を把握することができる。
【実施例５】
【００８７】
本実施例では、実施例２の機能に加え、予め定められた複数の期間のそれぞれとセンサ個体誤差情報を対応づけて格納する機能を備えた状態推定装置の例を説明する。複数の期間のそれぞれは、所定の周期の一部であり、１年の中の季節、１週間の中の曜日、１日の中の時間帯などである。
【００８８】
本実施例の状態推定装置１０ｂの構成は、実施例２と同様であるが、定常誤差データベース２０と、ランダム誤差データベース２１の構成が異なる。
【００８９】
図２９は、実施例５のランダム誤差データベース２１の一例を示す。本実施例のランダム誤差データベース２１は、実施例２のランダム誤差データベース２１に加え、推定に使用した計測値の期間を表す項目を含む。期間は、季節、曜日、時間帯などにより特定される。即ち、本実施例のランダム誤差データベース２１は、季節、曜日、時間帯とランダム誤差を対応づけたテーブルである。センサの誤差の要因の一つである温度変化は、期間の長さにより、定常誤差として現れる場合とランダム誤差として現れる場合がある。
【００９０】
本実施例の定常誤差データベース２０も、実施例２の定常誤差データベース２０に加え、期間を含む。定常誤差データベース２０の構成は、ランダム誤差データベース２１と同様であるため、詳細な説明は省略する。
【００９１】
補正計測値演算部２２は、対象とする複数時間断面に対応する期間の定常誤差を定常誤差データベース２０から読込み、補正計測値を計算する。同様に、補正重み係数演算部２４は、対象とする複数時間断面に対応する期間のランダム誤差をランダム誤差データベース２１から読込み、補正重み係数を計算する。
【００９２】
このように、定常誤差とランダム誤差を、時間帯別に把握することで、センサの構成機器の温度特性による定常誤差とランダム誤差の変化を把握でき、より高精度にセンサの定常誤差とランダム誤差を把握することができる。また、定常誤差とランダム誤差の精度が向上することにより、定常誤差とランダム誤差を使用する補正計測値演算部と補正重み係数演算部と補正電圧電流分布推定部の精度を向上させることができる。
【実施例６】
【００９３】
本実施例では、実施例１の機能に加え、異常な傾向を示すセンサを特定する機能を備えた状態推定装置の例を説明する。
【００９４】
本実施例の電力系統システムは、実施例１の状態推定装置１０に代えて状態推定装置１０ｆを有する。図３０は、実施例６の状態推定装置１０ｆの構成を示す。状態推定装置１０ｆは、状態推定装置１０の要素に加え、センサ組合せ指定部３１、センサ組合せデータベース３２、異常センサ特定部３３、異常センサデータベース３４、を含む。状態推定装置１０ｆの要素のうち、状態推定装置１０の要素と同一の符号を付けた要素については、同一の機能を有するとして、その説明を省略する。
【００９５】
センサ組合せ指定部３１は、計測値データベース１２の計測値を用いて、全てのセンサの中から、センサ個体誤差情報の算出に使用するセンサの組合せを指定するセンサ組合せ指定処理を行う。
【００９６】
図３１は、センサ組合せ指定処理を示す。
【００９７】
ステップＳ４１で、センサ組合せ指定部３１は、計測値データベース１２を読込む。具体的には、計測値データベース１２から、センサＩＤと、電圧、電流、有効電力、無効電力の計測値を読込む。
【００９８】
ステップＳ４２で、センサ組合せ指定部３１は、センサの組合せを決定する。具体的には、全てのセンサの中から、センサ個体誤差情報の算出に使用するセンサの組合せをセンサ組合せケースとして指定する。例えば、一つのセンサ組合せケースは、全てのセンサの中の一つのセンサを使用せず、他のセンサを使用する組み合わせである。
【００９９】
センサ組合せデータベース３２は、センサ組合せ指定部３１でケース分けされたセンサの組合せを格納する。図３２は、センサ組合せデータベース３２の一例を示す。センサ組合せデータベース３２は、センサ組合せケース毎に、センサ組合せケースを示すセンサ組合せケース番号（Ｎｏ）、当該センサ組合せケースに含まれるセンサのセンサＩＤ、当該センサのセンサ使用の可否、の項目を含むテーブルである。センサ使用の可否の項目において、「可」はセンサの計測値を使用することを表し、「否」はセンサの計測値を使用しないことを表す。この例において、センサ組合せケース番号「１」では、センサＩＤ「１３０ｂ」および「１３０ｃ」のセンサの計測値を使用し、センサＩＤ「１３０ａ」のセンサの計測値を使用しないことを表す。
【０１００】
センサ組合せ指定処理の後、センサ組合せケースに、電圧電流分布推定部１７およびセンサ個体誤差推定部１９は、計測値データベース１２から、センサ組合せケースに対応したセンサの計測値を読み込み、その計測値を用いて、実施例１と同様の電圧電流分布推定処理およびセンサ個体誤差推定処理を行う。
【０１０１】
異常センサ特定部３３は、定常誤差データベース２０の定常誤差と、ランダム誤差データベース２１のランダム誤差と、センサ組合せデータベース３２のセンサ組合せケース毎の使用するセンサのセンサＩＤ、を用いて、異常な傾向を示すセンサを特定する異常センサ特定処理を行う。
【０１０２】
図３３は、異常センサ特定処理を示す。
【０１０３】
ステップＳ５１で、異常センサ特定部３３は、センサ組合せデータベース３２を読込む。具体的には、センサ組合せデータベース３２から、センサ組合せケース番号順に、一つのセンサ組合せケースの、センサＩＤ、センサＩＤ毎のセンサ使用の可否、を読込む。ステップＳ５２で、異常センサ特定部３３は、最大誤差データベース１３を読込む。具体的には、最大誤差データベース１３内の使用するセンサの、電圧、電流、有効電力、無効電力の最大計測誤差を読込む。
【０１０４】
ステップＳ５３で、異常センサ特定部３３は、定常誤差データベース２０を読込む。具体的には、定常誤差データベース２０内の使用するセンサの、ノードと、センサＩＤと、定常誤差、を読込む。ステップＳ５４で、異常センサ特定部３３は、ランダム誤差データベース２１を読込む。具体的には、ランダム誤差データベース２１内の使用するセンサの、ノードと、センサＩＤと、ランダム誤差、を読込む。
【０１０５】
ステップＳ５５で、異常センサ特定部３３は、センサ毎に、電圧、電流、有効電力、無効電力の各々について、定常誤差とランダム誤差の合計値をセンサ個体誤差として計算する。
【０１０６】
ステップＳ５６で、異常センサ特定部３３は、センサ毎に、電圧、電流、有効電力、無効電力の各々について、センサ個体誤差と最大計測誤差を比較する。センサ個体誤差＞最大計測誤差である場合、異常センサ特定部３３は、対称のセンサ組合せケースの中に、異常な傾向を示すセンサが含まれると判定する。異常センサ特定部３３は、センサ個体誤差の代わりに、定常誤差またはランダム誤差のどちらか一方を用いて判定しても良い。
【０１０７】
ステップＳ５７で、異常センサ特定部３３は、すべてのセンサ組合せケースに対してＳ５１〜Ｓ５６の処理を終了したか否かを判定する。すべてのセンサ組合せケースの処理が終了していない場合、異常センサ特定部３３は、処理をＳ５１へ移行させ、次のセンサ組合せケースの処理を行う。すべてのセンサ組合せケースの処理を終了した場合、ステップＳ５８で、異常センサ特定部３３は、すべてのセンサ組合せケースの異常センサの判定結果に基づいて、異常センサを特定する。
【０１０８】
例えば、前述のセンサ組合せデータベース３２の例において、センサ組合せケース番号「１」で異常センサが含まれないと判定され、センサ組合せケース番号「２」、「３」で異常センサは含まれると判定された場合、異常センサ特定部３３は、センサＩＤ「１３０ａ」を異常センサとして特定する。即ち、異常センサ特定部３３は、異常センサが含まれないと判定されたセンサ組合せケースで使用されないセンサを、異常センサとして特定する。
【０１０９】
異常センサデータベース３４は、異常センサ特定処理の結果を格納する。図３４は、異常センサデータベース３４の一例を示す。異常センサデータベース３４は、異常センサ特定部３３によって特定された異常な傾向を示すセンサのセンサＩＤと、その判定時刻、を対応づけたテーブルである。
【０１１０】
本実施例によれば、センサ組合せケース毎にセンサ個体誤差を算出し、センサ個体誤差を判定することで、異常な傾向を示すセンサを特性することができる。
【実施例７】
【０１１１】
本実施例では、実施例１の機能に加えて、センサ個体の定常誤差とランダム誤差を用いて開閉器の入り切り状態を判定する機能を備えた状態推定装置の例を説明する。
【０１１２】
図３５は、実施例７の電力系統システムの構成を示す。実施例１の電力系統システムと比較すると、本実施例の電力系統システムは、電力系統１００に代えて電力系統１００ｇを有し、状態推定装置１０に代えて状態推定装置１０ｇを有する。電力系統１００ｇは、電力系統１００と比較すると、センサ１５０の代わりに計測機能を備えた開閉器であるセンサ開閉器１６０を有する。状態推定装置１０と比較すると、状態推定装置１０ｇは、状態推定装置１０の構成に加え、センサ開閉器入切判定部３５を含む。実施例７の電力系統システムの要素のうち、実施例１の電力系統システムの要素と同一の符号を付けた要素については、同一の機能を有するとして、その説明を省略する。
【０１１３】
次に、センサ開閉器１６０の構成について説明する。図３６は、センサ開閉器１６０の構成を示す。センサ開閉器１６０は、センサ１６１および１６２と、開閉器１６３とを含む。センサ１６１および１６２は、送信装置１６４に接続されている。送信装置１６４は、通信ネットワーク２００に接続されている。
【０１１４】
次に、センサ開閉器１６０の各構成について説明する。
【０１１５】
センサ１６１および１６２は、センサ１５０と同様の機能を有する。センサ１６１はセンサ開閉器１６０の変電所１２０側（Ｓ側）に設置されたセンサである。センサ１６２はセンサ開閉器１６０の末端側（Ｌ側）に設置されたセンサである。
【０１１６】
開閉器１６３は、センサ開閉器１６０に繋がれた配電線を接続または遮断する電力機器である。例えば、電力系統１００ｇ内のセンサ開閉器１６０ｃは、ブランチ１５０ｂと１５０ｃの間を接続または遮断する。また、本実施例では、センサ開閉器１６０に繋がれた配電線が接続されている状態を「入」と定義し、配電線が遮断されている状態を「切」と定義する。
【０１１７】
送信装置１６４は、センサ１６１および１６２の計測値を、通信ネットワーク２００を介して状態推定装置１０に送信する。
【０１１８】
次に、センサ開閉器入切判定部３５について説明する。センサ開閉器入切判定部３５は、計測値データベース１２の計測値と、定常誤差データベース２０の定常誤差と、ランダム誤差データベース２１のランダム誤差を用いてセンサ開閉器１６０の入切状態を判定するセンサ開閉器入切判定処理を行う。
【０１１９】
図３７は、センサ開閉器入切判定処理を示す。
【０１２０】
ステップＳ６１で、センサ開閉器入切判定部３５は、計測値データベース１２からセンサ１６１（Ｓ側）および１６２（Ｌ側）の電圧計測値ＶＳ、ＶＬを読込む。図３８は、実施例７の計測値の一例を示す。本実施例の計測値は、センサ開閉器１６０内のセンサ毎に、Ａ、Ｂ、Ｃの三相の各相または各相間の電圧、電流、有効電力、無効電力と、計測時刻と、ノードと、センサ開閉器ＩＤを対応づけたテーブルである。本実施例において、この三相の計測値は、計測値受信部１１により、三相の平均値に変換され、計測値データベース１２として格納される。
【０１２１】
ステップＳ６２で、センサ開閉器入切判定部３５は、定常誤差データベース２０からセンサ１６１（Ｓ側）およびセンサ１６２（Ｌ側）の電圧の計測値の定常誤差μＳ、μＬをそれぞれ読込む。図３９は、実施例７の定常誤差データベース２０の一例を示す。本実施例の定常誤差データベース２０は、センサ開閉器１６０内のセンサ毎に、電圧、電流、有効電力、無効電力の各々の定常誤差と、ノードＩＤと、センサ開閉器ＩＤを対応づけたテーブルである。
【０１２２】
ステップＳ６３で、センサ開閉器入切判定部３５は、ランダム誤差データベース２１からセンサ１６１（Ｓ側）およびセンサ１６２（Ｌ側）の電圧の計測値のランダム誤差σＳ、σＬをそれぞれ読込む。図４０は、実施例７のランダム誤差データベース２１の一例を示す。本実施例のランダム誤差データベース２１は、センサ開閉器１６０内のセンサ毎に、電圧、電流、有効電力、無効電力の各々のランダム誤差の推定値と、ノードＩＤと、センサ開閉器ＩＤを対応づけたテーブルである。
【０１２３】
ステップＳ６４で、センサ開閉器入切判定部３５は、センサ１６１（Ｓ側）およびセンサ１６２（Ｌ側）の電圧の計測値ＶＳ、ＶＬを用いて式（１９）のように計測電圧差ΔＶＳＬを計算する。ここで計測電圧差ΔＶＳＬは絶対値とする。
【０１２４】
【数１９】
2015109729.tif 000021
【０１２５】
ステップＳ６５で、センサ開閉器入切判定部３５は、センサ１６１（Ｓ側）およびセンサ１６２（Ｌ側）の電圧計測値の定常誤差μＳ、μＬおよびランダム誤差σＳ、σＬを用いて式（２０）および式（２１）のようにセンサ個体誤差εＳ、εＬを計算する。
【０１２６】
【数２０】
2015109729.tif 000022
【数２１】
2015109729.tif 000023
【０１２７】
ステップＳ６６で、センサ開閉器入切判定部３５は、センサ１６１（Ｓ側）およびセンサ１６２（Ｌ側）のセンサ個体誤差εＳ、εＬを用いて、式（２２）のように電圧センサ個体差εＳＬを計算する。
【０１２８】
【数２２】
2015109729.tif 000024
【０１２９】
ステップＳ６７で、センサ開閉器入切判定部３５は、電圧計測差ΔＶＳＬが電圧センサ個体差εＳＬより大きいか否かを判断する。判断の結果、電圧計測差ΔＶＳＬが電圧センサ個体差εＳＬより大きい場合、センサ開閉器入切判定部３５は、処理をステップＳ６８に移行させる。小さい場合、センサ開閉器入切判定部３５は、処理をステップＳ６９に移行させる。
【０１３０】
ステップＳ６８で、センサ開閉器入切判定部３５は、センサ開閉器１６０が「入」状態であると判定する。ステップＳ６９で、センサ開閉器入切判定部３５は、センサ開閉器１６０が「切」状態であると判定する。ステップＳ６８およびステップＳ６９においてセンサ開閉器入切判定部３５は、判定結果を電圧電流分布推定部１７へ送る。
【０１３１】
センサ開閉器入切判定処理によれば、センサ開閉器１６０の入切状態を判定することができる。
【０１３２】
次に、本実施例の電圧電流分布推定処理について説明する。本実施例の電圧電流分布推定処理は、実施例１の電圧電流分布推定処理に、配電系統の構成を判断する処理を追加したものである。例えば、センサ開閉器入切判定部３５が、センサ開閉器１６０ａ、１６０ｂ、および１６０ｃのうち、センサ開閉器１６０ａおよび１６０ｂを「入」、１６０ｃを「切」と判断した場合について説明する。
【０１３３】
この例において電圧電流分布推定部１７は、変電所１２０を表すノード１１０ａからセンサ開閉器１６０ｃが接続されるノード１１０ｅまでの各ノードとそれらを結ぶブランチ１５０ａから１５０ｄまでの各ブランチを、電圧電流分布推定処理の対象となる配電系統と判断し、対象の配電系統について実施例１と同様の電圧電流分布推定処理を行う。
【０１３４】
本実施例によれば、センサ個体の定常誤差とランダム誤差の推定値に基づいて開閉器の入り切り状態を判定する機能を備えることで、配電系統の構成を判断し、状態推定の対象を決定することが可能となる。
【０１３５】
本発明の一態様を表す用語について説明する。記憶部は、計測値データベース１２、最大誤差データベース１３、設備データベース１６、定常誤差データベース２０、ランダム誤差データベース２１、補正計測値データベース２３、補正重み係数データベース２５などに対応する。重み係数算出部は、重み係数演算部１４などに対応する。推定値算出部は、電圧電流分布推定部１７、補正電圧電流分布推定部２６、補正計測値演算部２２、補正重み係数演算部２４などに対応する。個体誤差算出部は、センサ個体誤差推定部１９、異常センサ特定部３３などに対応する。表示制御部は、通信部３０などに対応する。更新判定部は、センサ個体誤差更新判定部２８などに対応する。開閉状態判定部は、センサ開閉器入切判定部３５などに対応する。系統構成データは、設備データベース１６などに対応する。開閉器は、センサ開閉器１６０、開閉器１６３などに対応する。
【０１３６】
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。
【符号の説明】
【０１３７】
１０、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ、１０ｆ、１０ｇ：状態推定装置  １１：計測値受信部  １２：計測値データベース  １３：最大誤差データベース  １４：重み係数演算部  １５：重み係数データベース  １６：設備データベース  １７：電圧電流分布推定部  １８：電圧電流分布データベース  １９：センサ個体誤差推定部  ２０：定常誤差データベース  ２１：ランダム誤差データベース  ２２：補正計測値演算部  ２３：補正計測値データベース  ２４：補正重み係数演算部  ２５：補正重み係数データベース  ２６：補正電圧電流分布推定部  ２７：補正電圧電流分布データベース  ２８：センサ個体誤差更新判定部  ２９：センサ個体誤差更新ログデータベース  ３０：通信部  ３１：センサ組合せ指定部  ３２：センサ組合せデータベース  ３３：異常センサ特定部  ３４：異常センサデータベース  ３５：センサ開閉器入切判定部  １００、１００ｇ：電力系統  １１０：ノード  １２０：変電所  １３０：ブランチ  １４０：負荷  １５０：センサ  １６０：センサ開閉器  １６１：センサ（Ｓ側）  １６２：センサ（Ｌ側）  １６３：開閉器  １６４：送信装置  ２００：通信ネットワーク  ３００：通信ネットワーク  ４００：表示装置
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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