(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、
前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定する、
処理を実行させることを特徴とするトランス接続相判定プログラム。
【請求項２】
前記コンピュータに、
前記各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値のうちの前記特定の時間帯の電力値と、前記各時間帯の電流値のうちの前記特定の時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す第１の相関値を算出し、
前記各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値のうちの前記特定の時間帯とは異なる他の時間帯の電力値と、前記各時間帯の電流値のうちの前記他の時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す第２の相関値を算出する、処理を実行させ、
前記相関値を算出する処理は、
前記各々の配電線について、算出した前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする請求項１に記載のトランス接続相判定プログラム。
【請求項３】
前記相関値を算出する処理は、
前記特定の時間帯に含まれる電力または電流の計測点の数と、前記他の時間帯に含まれる電力または電流の計測点の数とに基づいて、前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする請求項２に記載のトランス接続相判定プログラム。
【請求項４】
前記相関値を算出する処理は、
前記特定の時間帯の電力値の平均値と、前記他の時間帯の電力値の平均値とに基づいて、前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする請求項２に記載のトランス接続相判定プログラム。
【請求項５】
前記相関値を算出する処理は、
前記特定の時間帯の電流値の平均値に対する前記特定の時間帯の電力値の平均値の割合と、前記他の時間帯の電流値の平均値に対する前記他の時間帯の電力値の平均値の割合とに基づいて、前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする請求項２に記載のトランス接続相判定プログラム。
【請求項６】
前記コンピュータに、
取得した前記各時間帯の電力値と前記各時間帯の電流値とに対して、低周波成分を減衰させるフィルタを適用する処理を実行させ、
前記相関値を算出する処理は、
前記各々の配電線について、前記フィルタを適用した前記各時間帯の電力値と前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載のトランス接続相判定プログラム。
【請求項７】
コンピュータが、
３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、
前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定する、
処理を実行することを特徴とするトランス接続相判定方法。
【請求項８】
３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、
前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定する、
制御部を有することを特徴とするトランス接続相判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、トランス接続相判定プログラム、トランス接続相判定方法、およびトランス接続相判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、太陽光発電（Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓ、ＰＶ）システムを代表とする分散型電源が一般家庭にも普及してきている。また、新しい電圧管理方式の検討を行う場合などに、配電網内の３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスの接続相の判定が行われる場合がある。
【０００３】
先行技術としては、例えば、既存の電力系統に連系される系統連系インバータ装置がある。この系統連系インバータ装置では、商用電力系統が断になると、変圧器が連系点の交流出力を取り出し、位相比較回路が変圧器からの交流出力と商用電力系統が断になる前の電圧制御発振回路からの交流出力との位相差を検出する。また、位相比較回路での比較結果が所定値をこえると検出回路が制御信号を発生して、変換部が検出回路からの制御信号により直流出力の変換を停止する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平８−２７５３９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術では、配電網内のトランス配下の需要家に太陽光発電システムを導入した需要家が含まれていると、トランスの接続相の判定精度が低下してしまう場合がある。
【０００６】
一つの側面では、本発明は、トランスの接続相の判定精度の向上を図るトランス接続相判定プログラム、トランス接続相判定方法、およびトランス接続相判定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一側面によれば、３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定するトランス接続相判定プログラム、トランス接続相判定方法、およびトランス接続相判定装置が提案される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様によれば、トランスの接続相の判定精度の向上を図ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態にかかるトランス接続相判定方法の一実施例を示す説明図である。
【図２】図２は、トランス接続相判定システム２００のシステム構成例を示す説明図である。
【図３】図３は、トランス接続相判定装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、センサ線電流データ４００の具体例を示す説明図である。
【図５】図５は、需要家電力データ５００の具体例を示す説明図である。
【図６】図６は、配電網設備データ６００の具体例を示す説明図である。
【図７】図７は、トランス接続相判定装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。
【図８】図８は、昼データＤＢ８００の記憶内容の一例を示す説明図（その１）である。
【図９】図９は、夜データＤＢ９００の記憶内容の一例を示す説明図（その１）である。
【図１０】図１０は、昼データＤＢ８００の記憶内容の一例を示す説明図（その２）である。
【図１１】図１１は、夜データＤＢ９００の記憶内容の一例を示す説明図（その２）である。
【図１２】図１２は、昼合計電力テーブル１２００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図１３】図１３は、夜合計電力テーブル１３００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図１４】図１４は、相関値テーブル１４００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図１５】図１５は、トランス接続相判定装置１０１のトランス接続相判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、接続相判定処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、配電網１７００の構成例を示す説明図である。
【図１８】図１８は、トランス接続相判定結果の正答率を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に図面を参照して、本発明にかかるトランス接続相判定プログラム、トランス接続相判定方法、およびトランス接続相判定装置の実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（トランス接続相判定方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかるトランス接続相判定方法の一実施例を示す説明図である。図１において、トランス接続相判定装置１０１は、柱上トランスの接続相を判定するコンピュータである。柱上トランスは、電磁誘導の作用によって交流電流の電圧を変える変圧器である。以下の説明では、柱上トランスを、単に「トランス」と表記する。
【００１２】
トランスの接続相とは、配電網内の複数の配電線のうちトランスに接続された２つの配電線の組み合わせである。例えば、配電方式が三相３線式の配電網においては、三種類ある配電線のうちのトランスに接続された２つの配電線の組み合わせが、当該トランスの接続相となる。配電方式としては、三相３線式のほかに、例えば、三相４線式がある。
【００１３】
ここで、太陽光発電システムは、環境に優しい発電システムであるが、電力会社が供給する電力の品質に悪影響を及ぼすというデメリットがある。例えば、電気事業法により、電力会社は、１００Ｖ供給の場合に、９５Ｖ〜１０７Ｖの規定電圧を維持することが定められている。ところが、分散型電源の配電網においては、売電のための逆潮流が発生して電圧が上昇し、配電網の電圧が規定電圧から逸脱してしまう場合がある。
【００１４】
電圧の制御方法としては、例えば、配電変電所の送り出し電圧の変更、電線の太線化、変圧器タップの見直しなどの様々な方法が考えられる。しかし、どこをどのように変更するかを判断するためには、現状の配電網の電圧分布を知る必要がある。このため、潮流計算と呼ばれる回路計算で電圧を求めることが考えられる。
【００１５】
潮流計算には、配電系統の様々な情報の入力を必要とするが、その中でも、トランスの接続相については管理が難しい。例えば、三相３線式の配電網においては、需要家との接点にあるトランスが、三種類ある配電線の組み合わせのうち、どの相で高圧側と接続されているかを管理することは難しい。
【００１６】
この問題は、三相３線式でだけでなく、三相４線式といった３以上の電線を用いた配電網で起こり得る。このため、管理値として誤った接続相が用いられている可能性があり、潮流計算を行う場合には、トランスの接続相の現状調査を行うことになる。ところが、人手による確認にはコストがかかるため、トランスの接続相を自動で判定することが求められる。
【００１７】
トランスの接続相を判定する手法としては、例えば、三相３線の各線の電流を計測可能なセンサが計測した電流値と、トランス配下に設置されたスマートメータの電力値との相関の違いによって接続相を判定するものがある。ところが、三相３線の各線の電流値とトランス配下に設置されたスマートメータの電力値は、例えば、冬の場合は、朝方と夕方に大きな値をとるという共通の傾向を有することが多く、相関の違いを上手く抽出できない場合がある。
【００１８】
このため、例えば、三相３線の各線の電流値とトランス配下に設置されたスマートメータの電力値に対してデジタルフィルタを適用して、共通の成分を除去することが考えられる。デジタルフィルタとしては、例えば、低周波成分を減衰させ、高周波成分を通過させるハイパスフィルタを用いることができる。
【００１９】
しかし、トランス配下の需要家に太陽光発電システム（以下、単に「太陽光発電」という）が導入されていると、たとえデジタルフィルタを適用したとしても、トランスの接続相の判定精度が低下してしまう場合がある。例えば、太陽光発電の発電量は、『α×太陽光パネルの面積×日射量』で近似することができる（αは定数）。また、同じ地域の日射量は、ほぼ同じものとなることが多い。このため、同一のトランス配下の太陽光発電の推移は、高周波成分も低周波成分も全ての需要家でほぼ共通となり、デジタルフィルタによる共通成分の除去が困難なものとなる。
【００２０】
そこで、本実施の形態では、トランス配下の需要家に太陽光発電を導入した需要家が含まれる場合であっても、トランスの接続相を精度良く判定するためのトランス接続相判定方法について説明する。以下、図１を用いて、トランス接続相判定装置１０１の処理例について説明する。
【００２１】
ただし、本実施の形態では、配電網の配線方式として「三相３線式」を例に挙げて説明する。また、三種類ある配電線をそれぞれ「ａ線」、「ｂ線」、「ｃ線」と表記する場合がある。また、ａ線とｂ線との組み合わせを「ａｂ相」と表記し、ｂ線とｃ線との組み合わせを「ｂｃ相」と表記し、ｃ線とａ線との組み合わせを「ｃａ相」と表記する場合がある。
【００２２】
図１の例では、三相３線式の配電網として、配電網ＥＮを示す。配電網ＥＮは、電力の流れを制御する変電所ＳＵと、センサＳＥと、複数のトランスＴの１つとしてトランスＴ１と、を含む。センサＳＥは、ａ線、ｂ線、ｃ線に流れる線電流の値（電流値）それぞれを計測する。
【００２３】
トランスＴ１には、需要家Ｃ11，Ｃ12が接続されている。需要家Ｃとは、電力を消費する電力消費源であり、例えば、一般家庭や企業などである。また、需要家Ｃ11，Ｃ12には、スマートメータＳＭ11，ＳＭ12がそれぞれ導入されている。スマートメータＳＭは、通信機能を備えた電力計であり、需要家Ｃで消費された電力の値（電力値）を計測する。
【００２４】
需要家Ｃ11は、太陽光発電が導入されていない需要家Ｃである。また、需要家Ｃ12は、太陽光発電が導入された需要家Ｃである。ここでは、トランスＴ１の接続相が不明であることを想定して、トランス接続相判定装置１０１がトランスＴ１の接続相を判定する場合について説明する。
【００２５】
（１）トランス接続相判定装置１０１は、トランスＴに接続された需要家Ｃで消費された計測期間ＭＰ内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家Ｃで消費された特定の時間帯の電力値を除く各時間帯の電力値を取得する。
【００２６】
ここで、計測期間ＭＰは、需要家Ｃで消費された電力値が計測された期間であり、任意に設定可能である。計測期間ＭＰとしては、例えば、数ヶ月〜数年程度の期間が設定される。計測期間ＭＰ内の各時間帯は、例えば、計測期間を３０分や１時間などの時間間隔で区切って分割された区間である。
【００２７】
特定の時間帯は、需要家Ｃに導入された太陽光発電の発電量が「０（ゼロ）」であると見なせない時間帯である。換言すれば、特定の時間帯は、需要家Ｃを含む地域の日射量が無視できない程度発生する時間帯である。日射量は、太陽からの放射エネルギー量を測定したものである。
【００２８】
例えば、日の出から日の入りまでの明るい間は、需要家Ｃを含む地域の日射量が無視できない程度発生する可能性が高い。このため、特定の時間帯は、例えば、日の出から日の入りまでの時間帯を考慮して設定される。図１の例では、特定の時間帯が、６時００分から１８時００分までの時間帯に設定されている場合を想定する。また、各時間帯を３０分間隔で区切った区間とする。
【００２９】
この場合、トランス接続相判定装置１０１は、トランスＴ１に接続された需要家Ｃ11，Ｃ12で消費された計測期間ＭＰ内の各時間帯の電力値のうち、需要家Ｃ12で消費された６時００分から１８時００分までの各時間帯の電力値を除く各時間帯の電力値を取得する。需要家Ｃ12は、太陽光発電が導入された需要家Ｃである。
【００３０】
需要家Ｃ11，Ｃ12で消費された計測期間ＭＰ内の各時間帯の電力値は、需要家Ｃ11，Ｃ12に導入されたスマートメータＳＭ11，ＳＭ12によりそれぞれ計測された電力値である。なお、太陽光発電が導入されていない需要家Ｃ11については、スマートメータＳＭ11の計測値として、需要家Ｃ11の消費電力Ｐcsptそのものが得られる。
【００３１】
一方、太陽光発電が導入された需要家Ｃ12については、スマートメータＳＭ12の計測値として、需要家Ｃ12の消費電力Ｐcsptと太陽光発電による発電電力Ｐsunとの和が得られる（消費電力Ｐcsptはプラスの値をとり、発電電力Ｐsunはマイナスの値をとる）。このため、太陽光発電による発電電力Ｐsunが消費電力Ｐcsptよりも大きければ、スマートメータＳＭ12には余剰発電分の電力が電力値（マイナスの値）として記録される。ただし、スマートメータＳＭ12では、消費電力Ｐcsptと発電電力Ｐsunそれぞれの値は得られない。
【００３２】
一例として、計測期間ＭＰ内の各時間帯を、計測期間ＭＰを３０分間隔で区切った区間とすると、取得される各時間帯の電力値は、例えば、以下の通りである。
【００３３】
６時００分から１８時００分までの各時間帯の電力値
⇒需要家Ｃ11で消費された電力値
１８時００分から６時００分までの各時間帯の電力値
⇒需要家Ｃ11，Ｃ12で消費された電力値の合計
【００３４】
（２）トランス接続相判定装置１０１は、ａ線〜ｃ線の各々の配電線について、取得した各時間帯の電力値と、各々の配電線に流れた各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出する。計測期間ＭＰ内の各時間帯にａ線〜ｃ線の各々の配電線に流れた電流値は、センサＳＥにより計測された電流値である。なお、相関値の具体的な算出例については、図７を用いて後述する。
【００３５】
（３）トランス接続相判定装置１０１は、算出した各々の配電線の相関値に基づいて、ａ線〜ｃ線のうちのトランスＴに接続された２つの配電線を判定する。具体的には、例えば、トランス接続相判定装置１０１は、算出した各々の配電線の相関値のうちの相関が最も小さい値から、トランスＴの接続相を判定する。
【００３６】
図１の例では、ａ線の相関値を「ρa」とし、ｂ線の相関値を「ρb」とし、ｃ線の相関値を「ρc」とする。また、相関値ρa〜ρcの大小関係を「ρc＜ρa，ρb」とする。この場合、トランス接続相判定装置１０１は、トランスＴ１の接続相をａｂ相（ａ線とｂ線との組み合わせ）と判定する。
【００３７】
このように、トランス接続相判定装置１０１によれば、トランス配下の需要家Ｃで消費された各時間帯の電力値のうち、太陽光発電を導入済みの需要家Ｃで消費された特定の時間帯の電力値を除外して、電力と電流との相関を示す相関値を算出することができる。これにより、太陽光発電の影響により相関分析に不要となる共通の成分を含んだ情報を除去して相関分析を行うことができ、トランスＴの接続相の判定精度を向上させることができる。
【００３８】
（トランス接続相判定システムのシステム構成例）
つぎに、トランス接続相判定装置１０１を、配電網ＥＮ上に存在するトランスＴの接続相を判定するトランス接続相判定システムに適用した場合について説明する。
【００３９】
図２は、トランス接続相判定システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、トランス接続相判定システム２００は、配電網ＥＮ上に存在するトランスＴの接続相を判定するシステムである。トランス接続相判定システム２００は、配電網ＥＮと、トランス接続相判定装置１０１とを有する。
【００４０】
配電網ＥＮは、変電所ＳＵと、センサＳＥと、トランスＴ１〜Ｔｎと、需要家Ｃ（例えば、需要家Ｃ11，Ｃ12，Ｃn1）とを含む。各需要家Ｃには、スマートメータＳＭ（例えば、スマートメータＳＭ11，ＳＭ12，ＳＭn1）が導入されている。ただし、需要家Ｃの中には、スマートメータＳＭを導入していない需要家Ｃが含まれていてもよい。
【００４１】
変電所ＳＵは、電力の流れを制御して、電力を需要家Ｃに送り出す。トランスＴ１〜Ｔｎは、電磁誘導の作用によって交流電流の電圧を変える変圧器である。以下の説明では、配電網ＥＮのうちの変電所ＳＵからトランスＴ１〜Ｔｎを、「高圧配電網」と表記する場合がある。また、配電網ＥＮのうちのトランスＴ１〜ＴｎからトランスＴ１〜Ｔｎのそれぞれに接続する需要家Ｃまでの部分を「低圧配電網」と表記する場合がある。
【００４２】
センサＳＥは、トランスＴ１〜Ｔｎよりも変電所ＳＵ寄りに設置されており、高圧配電網の電流を計測する。ここで、高圧配電網は、本実施の形態では三相３線、すなわち、３本の電線で電力を送るため、センサＳＥは、３本の電線（ａ線〜ｃ線）の電流値それぞれを計測する。
【００４３】
トランス接続相判定装置１０１は、トランスＴ１〜Ｔｎの接続相を判定するコンピュータである。また、トランス接続相判定装置１０１は、ａ線〜ｃ線の線電流をセンサＳＥが計測した値と、需要家Ｃが導入したスマートメータＳＭが計測した電力値とを取得可能である。
【００４４】
（トランス接続相判定装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、トランス接続相判定装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、トランス接続相判定装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ディスクドライブ３０３と、ディスク３０４と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０５と、ディスプレイ３０６と、入力装置３０７と、を有する。また、各構成部はバス３００によってそれぞれ接続される。
【００４５】
ここで、ＣＰＵ３０１は、トランス接続相判定装置１０１の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。
【００４６】
ディスクドライブ３０３は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク３０４は、ディスクドライブ３０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク３０４としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。
【００４７】
Ｉ／Ｆ３０５は、通信回線を通じてネットワーク３１０に接続され、ネットワーク３１０を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０５は、ネットワーク３１０と内部のインターフェースを司り、他の装置からのデータの入出力を制御する。ネットワーク３１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。
【００４８】
ディスプレイ３０６は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。ディスプレイ３０６は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００４９】
入力装置３０７は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置３０７は、キーボードやマウスなどであってもよく、また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。
【００５０】
なお、トランス接続相判定装置１０１は、上述した構成部のうち、例えば、ディスプレイ３０６や入力装置３０７を有さないことにしてもよい。また、トランス接続相判定装置１０１は、上述した構成部のほか、例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、スキャナ、プリンタなどを有することにしてもよい。
【００５１】
（センサ線電流データ４００の具体例）
つぎに、センサ線電流データ４００の具体例について説明する。センサ線電流データ４００は、配電網ＥＮ内のセンサＳＥにより計測された各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を示す時系列データである。
【００５２】
図４は、センサ線電流データ４００の具体例を示す説明図である。図４において、センサ線電流データ４００は、計測期間ＭＰ内の各時間帯に各線（ａ線〜ｃ線）に流れた電流値を示す。ここでは、計測期間ＭＰを、２０ＸＸ年の１月１日〜１２月３１日の１年間とする。また、計測期間ＭＰ内の各時間帯を、計測期間ＭＰを３０分間隔で区切った区間とする。
【００５３】
ここで、時刻ｔ１〜ｔ１７５２０は、計測期間ＭＰ内の各時間帯に対応している。例えば、時刻ｔ１は、１月１日の０時００分から０時３０分までの時間帯を示す。このため、電流値Ｉa（１）は、１月１日の０時００分から０時３０分までの時間帯にａ線に流れた電流値を示す。
【００５４】
また、電流値Ｉb（１）は、１月１日の０時００分から０時３０分までの時間帯にｂ線に流れた電流値を示す。また、電流値Ｉc（１）は、１月１日の０時００分から０時３０分までの時間帯にｃ線に流れた電流値を示す。すなわち、センサ線電流データ４００は、各線（ａ線〜ｃ線）に流れた電流値が、１日に４８ポイント計測され、１年で１７５２０ポイント計測された場合の例である。
【００５５】
（需要家電力データ５００の具体例）
つぎに、需要家電力データ５００の具体例について説明する。需要家電力データ５００は、配電網ＥＮ内のトランスＴに接続された需要家Ｃに導入されたスマートメータＳＭにより計測された電力値、すなわち、需要家Ｃで消費された電力値を示す時系列データである。ここでは一例として、配電網ＥＮ内のトランスＴ１に接続された需要家Ｃ11で消費された電力値を例に挙げて説明する。
【００５６】
図５は、需要家電力データ５００の具体例を示す説明図である。図５において、需要家電力データ５００は、計測期間ＭＰ内の各時間帯に需要家Ｃ11で消費された電力値を示す。ここでは、計測期間ＭＰを、２０ＸＸ年の１月１日〜１２月３１日の１年間とする。また、計測期間ＭＰ内の各時間帯を、計測期間ＭＰを３０分間隔で区切った区間とする。
【００５７】
ここで、時刻ｔ１〜ｔ１７５２０は、計測期間ＭＰ内の各時間帯に対応している。例えば、時刻ｔ１は、１月１日の０時００分から０時３０分までの時間帯を示す。このため、電力値Ｐ11（１）は、１月１日の０時００分から０時３０分までの時間帯に需要家Ｃ11で消費された電力値を示す。
【００５８】
また、電力値Ｐ11（２）は、１月１日の０時３０分から１時００分までの時間帯に需要家Ｃ11で消費された電力値を示す。すなわち、需要家電力データ５００は、需要家Ｃ11で消費された電力値が、１日に４８ポイント計測され、１年で１７５２０ポイント計測された場合の例である。
【００５９】
（配電網設備データ６００の具体例）
図６は、配電網設備データ６００の具体例を示す説明図である。図６において、配電網設備データ６００は、配電網ＥＮ内の設備に関する情報である。配電網設備データ６００は、トランスＩＤ、接続相、スマートメータ導入済み需要家ＩＤおよび太陽光発電導入済み需要家ＩＤのフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、配電網設備情報６００−１〜６００−ｎをレコードとして記憶する。
【００６０】
ここで、トランスＩＤは、トランスＴを識別する識別子である。接続相は、トランスＴの接続相（ａｂ相またはｂｃ相またはｃａ相）を示す。ただし、トランスＴの接続相が未判定の場合は、接続相フィールドに「未」が設定される。スマートメータ導入済み需要家ＩＤは、トランス配下のスマートメータ導入済みの需要家Ｃを識別する識別子である。
【００６１】
太陽光発電導入済み需要家ＩＤは、トランス配下のスマートメータ導入済みかつ太陽光発電導入済みの需要家Ｃを識別する識別子である。例えば、配電網設備情報６００−１は、配電網ＥＮ内のトランスＴ１に接続されたスマートメータ導入済みの需要家Ｃ11，Ｃ12と、太陽光発電導入済みの需要家Ｃ12を示す。
【００６２】
（トランス接続相判定装置１０１の機能的構成例）
図７は、トランス接続相判定装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図７において、トランス接続相判定装置１０１は、制御部７０１と、記憶部７０２と、を有する。制御部７０１は、取得部７１１と、データ分類部７１２と、フィルタ適用部７１３と、相関分析部７１４と、接続相判定部７１５と、出力部７１６と、を含む構成である。制御部７０１は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０５により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、ＣＰＵ３０１が有するレジスタやメモリ３０２などに記憶される。また、記憶部７０２は、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。
【００６３】
取得部７１１は、配電網ＥＮ内のセンサＳＥにより計測された各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を示すセンサ線電流データ４００（例えば、図４参照）を取得する。具体的には、例えば、取得部７１１は、配電網ＥＮ内のセンサＳＥからセンサ線電流データ４００を取得する。また、例えば、取得部７１１は、図３に示した入力装置３０７を用いたユーザの操作入力により、センサ線電流データ４００を取得することにしてもよい。
【００６４】
また、取得部７１１は、配電網ＥＮ内のトランスＴに接続された需要家Ｃに導入されたスマートメータＳＭにより計測された電力値を示す需要家電力データ５００（例えば、図５参照）を取得する。具体的には、例えば、取得部７１１は、配電網ＥＮ内の各スマートメータＳＭから需要家電力データ５００を取得する。また、例えば、取得部７１１は、入力装置３０７を用いたユーザの操作入力により、需要家電力データ５００を取得することにしてもよい。
【００６５】
また、取得部７１１は、配電網ＥＮ内の設備に関する配電網設備データ６００を取得する。具体的には、例えば、取得部７１１は、入力装置３０７を用いたユーザの操作入力により、配電網設備データ６００を取得することにしてもよい。取得された配電網設備データ６００は、例えば、記憶部７０２に記憶される。
【００６６】
データ分類部７１２は、取得されたセンサ線電流データ４００を参照して、各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を、特定の時間帯の電流値と、特定の時間帯とは異なる他の時間帯の電流値とに分類する。上述したように、特定の時間帯は、需要家Ｃに導入された太陽光発電の発電量が「０（ゼロ）」であると見なせない時間帯である。
【００６７】
以下の説明では、１日のうちの特定の時間帯を「昼の時間帯」と表記し、１日のうちの特定の時間帯とは異なる他の時間帯を「夜の時間帯」と表記する場合がある。また、昼の時間帯として、「６時００分から１８時００分までの時間帯」が設定されている場合を例に挙げて説明する。
【００６８】
この場合、データ分類部７１２は、センサ線電流データ４００を参照して、各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を、昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の電流値と、夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の電流値とに分類する。
【００６９】
例えば、時刻ｔ１３は、６時００分から６時３０分までの時間帯を示す。すなわち、電流値Ｉa（１３）は、６時００分から６時３０分までの時間帯にａ線に流れた電流値を示す。このため、データ分類部７１２は、電流値Ｉa（１３）を、昼の時間帯の電流値として分類する。
【００７０】
昼の時間帯に分類された各線（ａ線〜ｃ線）の電流値は、例えば、後述の図８に示す昼データＤＢ（データベース）８００に記憶される。
【００７１】
また、例えば、時刻ｔ１２は、５時３０分から６時００分までの時間帯を示す。すなわち、電流値Ｉa（１２）は、５時３０分から６時００分までの時間帯にａ線に流れた電流値を示す。このため、データ分類部７１２は、電流値Ｉa（１２）を、夜の時間帯の電流値として分類する。
【００７２】
夜の時間帯に分類された各線（ａ線〜ｃ線）の電流値は、例えば、後述の図９に示す夜データＤＢ９００に記憶される。
【００７３】
ただし、昼の長さは時期に応じて異なる場合がある。例えば、春夏秋冬の季節に応じて昼の長さは異なる。このため、季節に応じて異なる昼の長さを考慮して、昼の時間帯を季節ごとに設定することにしてもよい。例えば、夏（６月、７月、８月）は、他の季節に比べて昼が長いため、昼の時間帯を他の季節よりも長い期間に設定することにしてもよい。
【００７４】
また、データ分類部７１２は、取得された需要家電力データ５００を参照して、各需要家Ｃの電力値を、昼の時間帯の電力値と、夜の時間帯の電力値とに分類する。
【００７５】
例えば、電力値Ｐ11（１３）は、６時００分から６時３０分までの時間帯に、需要家Ｃ11で消費された電力値を示す。このため、データ分類部７１２は、電力値Ｐ11（１３）を、昼の時間帯の電力値として分類する。昼の時間帯に分類された各需要家Ｃの電力値は、例えば、後述の図８に示す昼データＤＢ８００に記憶される。
【００７６】
また、例えば、電力値Ｐ11（１２）は、５時３０分から６時００分までの時間帯に、需要家Ｃ11で消費された電力値を示す。このため、データ分類部７１２は、電力値Ｐ11（１２）を、夜の時間帯の電力値として分類する。夜の時間帯に分類された各線（ａ線〜ｃ線）の電流値は、例えば、後述の図９に示す夜データＤＢ９００に記憶される。
【００７７】
ここで、昼データＤＢ８００および夜データＤＢ９００の記憶内容について説明する。昼データＤＢ８００および夜データＤＢ９００は、例えば、記憶部７０２に記憶される。ここでは、配電網ＥＮ内のトランスＴに接続された需要家Ｃとして、トランスＴ１に接続された需要家Ｃ11，Ｃ12、トランスＴ２に接続された需要家Ｃ21，Ｃ22およびトランスＴ３に接続された需要家Ｃ31，Ｃ32を例に挙げて説明する。
【００７８】
図８は、昼データＤＢ８００の記憶内容の一例を示す説明図（その１）である。図８において、昼データＤＢ８００は、各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の電流値を記憶している。また、昼データＤＢ８００は、各需要家Ｃ11，Ｃ12，Ｃ21，Ｃ22，Ｃ31，Ｃ32の昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の電力値を記憶している。
【００７９】
なお、図８では、各線の電流値と各需要家Ｃの電力値が昼の時間帯のものであることを識別するために、各線の電流値と各需要家Ｃの電力値の末尾に「＿昼」を付加している。
【００８０】
図９は、夜データＤＢ９００の記憶内容の一例を示す説明図（その１）である。図９において、夜データＤＢ９００は、各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の電流値を記憶している。また、夜データＤＢ９００は、各需要家Ｃ11，Ｃ12，Ｃ21，Ｃ22，Ｃ31，Ｃ32の夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の電力値を記憶している。
【００８１】
なお、図９では、各線の電流値と各需要家Ｃの電力値が夜の時間帯のものであることを識別するために、各線の電流値と各需要家Ｃの電力値の末尾に「＿夜」を付加している。
【００８２】
図７の説明に戻り、フィルタ適用部７１３は、各線の電流値と各需要家Ｃの電力値とに対して、低周波成分を減衰させるフィルタを適用する。フィルタとしては、低周波成分を減衰させ、高周波成分を通過させるハイパスフィルタ（例えば、ＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタ）を用いることができる。
【００８３】
具体的には、例えば、フィルタ適用部７１３は、昼データＤＢ８００を参照して、予め記録されたフィルタ係数により定まるフィルタを、各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の電流値に適用する。また、フィルタ適用部７１３は、昼データＤＢ８００を参照して、同様のフィルタを、各需要家Ｃ11，Ｃ12，Ｃ21，Ｃ22，Ｃ31，Ｃ32の昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の電力値に適用する。
【００８４】
また、フィルタ適用部７１３は、夜データＤＢ９００を参照して、同様のフィルタを、各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の電流値に適用する。また、フィルタ適用部７１３は、夜データＤＢ９００を参照して、同様のフィルタを、各需要家Ｃ11，Ｃ12，Ｃ21，Ｃ22，Ｃ31，Ｃ32の夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の電力値に適用する。
【００８５】
より詳細に説明すると、例えば、フィルタ適用部７１３は、下記式（１）を用いて、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯の電流値を求めることができる。ただし、ＩX昼＿filter（ｔ）は、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯の電流値である（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。
【００８６】
ＩX昼＿filter（ｔ）＝−１／３×ＩX（ｔ−１）＿昼＋２／３×ＩX（ｔ）＿昼
−１／３×ＩX（ｔ＋１）＿昼      ・・・（１）
【００８７】
フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯の電流値は、例えば、昼データＤＢ８００に記憶される。
【００８８】
また、例えば、フィルタ適用部７１３は、下記式（２）を用いて、フィルタ適用後の各需要家Ｃ11，Ｃ12，Ｃ21，Ｃ22，Ｃ31，Ｃ32の昼の時間帯の電力値を求めることができる。ただし、ＰXX昼＿filter（ｔ）は、フィルタ適用後の各需要家Ｃ11，Ｃ12，Ｃ21，Ｃ22，Ｃ31，Ｃ32の昼の時間帯の電力値である（ＸＸ＝１１，１２，２１，２２，３１，３２）。
【００８９】
ＰXX昼＿filter（ｔ）＝−１／３×ＰXX（ｔ−１）＿昼＋２／３×ＰXX（ｔ）＿昼
−１／３×ＰXX（ｔ＋１）＿昼      ・・・（２）
【００９０】
フィルタ適用後の各需要家Ｃ11，Ｃ12，Ｃ21，Ｃ22，Ｃ31，Ｃ32の昼の時間帯の電力値は、例えば、昼データＤＢ８００に記憶される。
【００９１】
また、例えば、フィルタ適用部７１３は、下記式（３）を用いて、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯の電流値を求めることができる。ただし、ＩX夜＿filter（ｔ）は、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯の電流値である（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。
【００９２】
ＩX夜＿filter（ｔ）＝−１／３×ＩX（ｔ−１）＿夜＋２／３×ＩX（ｔ）＿夜
−１／３×ＩX（ｔ＋１）＿夜      ・・・（３）
【００９３】
フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯の電流値は、例えば、夜データＤＢ９００に記憶される。
【００９４】
また、例えば、フィルタ適用部７１３は、下記式（４）を用いて、フィルタ適用後の各需要家Ｃ11，Ｃ12，Ｃ21，Ｃ22，Ｃ31，Ｃ32の夜の時間帯の電力値を求めることができる。ただし、ＰXX夜＿filter（ｔ）は、フィルタ適用後の各需要家Ｃ11，Ｃ12，Ｃ21，Ｃ22，Ｃ31，Ｃ32の夜の時間帯の電力値である（ＸＸ＝１１，１２，２１，２２，３１，３２）。
【００９５】
ＰXX夜＿filter（ｔ）＝−１／３×ＰXX（ｔ−１）＿夜＋２／３×ＰXX（ｔ）＿夜
−１／３×ＰXX（ｔ＋１）＿夜      ・・・（４）
【００９６】
フィルタ適用後の各需要家Ｃ11，Ｃ12，Ｃ21，Ｃ22，Ｃ31，Ｃ32の夜の時間帯の電力値は、例えば、夜データＤＢ９００に記憶される。
【００９７】
ここで、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯の電流値を記憶する昼データＤＢ８００の記憶内容について説明する。ただし、時刻ｔ＃の「＃」は、「＃＝１，２，３，…」となるように振り直している。
【００９８】
図１０は、昼データＤＢ８００の記憶内容の一例を示す説明図（その２）である。図１０において、昼データＤＢ８００は、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の電流値を記憶している。また、昼データＤＢ８００は、フィルタ適用後の各需要家Ｃ11，Ｃ12，Ｃ21，Ｃ22，Ｃ31，Ｃ32の昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の電力値を記憶している。
【００９９】
つぎに、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯の電流値を記憶する夜データＤＢ９００の記憶内容について説明する。ただし、時刻ｔ＃の「＃」は、「＃＝１，２，３，…」となるように振り直している。
【０１００】
図１１は、夜データＤＢ９００の記憶内容の一例を示す説明図（その２）である。図１１において、夜データＤＢ９００は、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の電流値を記憶している。また、夜データＤＢ９００は、フィルタ適用後の各需要家Ｃ11，Ｃ12，Ｃ21，Ｃ22，Ｃ31，Ｃ32の夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の電力値を記憶している。
【０１０１】
図７の説明に戻り、相関分析部７１４は、各線（ａ線〜ｃ線）について、電力と電流との相関を示す相関値ρ（ＩX，Ｐ）を算出する（ただし、Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。以下の説明では、配電網ＥＮ内のトランスＴ１〜Ｔｎのうちの任意のトランスＴを「トランスＴｉ」と表記する場合がある（ｉ＝１，２，…，ｎ）。また、トランスＴｉに接続された任意の需要家Ｃを「需要家Ｃij」と表記する場合がある（ｊ：１以上の自然数）。
【０１０２】
具体的には、例えば、まず、相関分析部７１４は、図６に示した配電網設備データ６００を参照して、トランスＴｉに接続された全需要家Ｃ（スマートメータＳＭを導入済みの需要家Ｃ）を特定する。一例として、トランスＴ１を例に挙げると、トランスＴ１に接続された需要家Ｃ11，Ｃ12が特定される。
【０１０３】
また、相関分析部７１４は、配電網設備データ６００を参照して、特定したトランスＴｉに接続された全需要家Ｃのうち、太陽光発電を導入済みの需要家Ｃを特定する。一例として、トランスＴ１を例に挙げると、トランスＴ１に接続された需要家Ｃ11，Ｃ12のうち太陽光発電を導入済みの需要家Ｃ12が特定される。
【０１０４】
つぎに、相関分析部７１４は、下記式（５）を用いて、特定したトランスＴｉに接続された需要家Ｃのうち、太陽光発電が未導入の需要家Ｃの昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値を算出する。トランスＴｉに接続された需要家Ｃijの昼の時間帯の各時刻ｔの電力値は、例えば、図１０に示した昼データＤＢ８００から特定される。
【０１０５】
ただし、Ｐi＿昼＿filter（ｔ）は、トランスＴｉに接続された需要家Ｃのうち、太陽光発電が未導入の需要家Ｃの昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値である。ｚij（ｔ）は、需要家Ｃijが太陽光発電を導入済みの場合は「ｚij（ｔ）＝０」となり、需要家Ｃijが太陽光発電を未導入の場合は「ｚij（ｔ）＝１」となる。
【０１０６】
Ｐi＿昼＿filter（ｔ）＝Σj｛ｚij（ｔ）Ｐij昼＿filter（ｔ）｝・・・（５）
【０１０７】
一例として、トランスＴ１に接続された太陽光発電が未導入の需要家Ｃの昼の時間帯の時刻ｔ１の合計電力値Ｐ1＿昼＿filter（１）を例に挙げると、「Ｐ1＿昼＿filter（１）＝Ｐ11昼＿filter（１）」となる。算出された合計電力値Ｐi＿昼＿filter（ｔ）は、例えば、図１２に示す昼合計電力テーブル１２００に記憶される。
【０１０８】
ここで、昼合計電力テーブル１２００の記憶内容について説明する。昼合計電力テーブル１２００は、例えば、記憶部７０２に記憶される。
【０１０９】
図１２は、昼合計電力テーブル１２００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１２において、昼合計電力テーブル１２００は、各トランスＴｉに接続された需要家Ｃのうち、太陽光発電が未導入の需要家Ｃの昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の各時刻ｔの合計電力値Ｐi＿昼＿filter（ｔ）を記憶している。
【０１１０】
図７の説明に戻り、また、相関分析部７１４は、下記式（６）を用いて、トランスＴｉに接続された全需要家Ｃの夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値を算出する。トランスＴｉに接続された需要家Ｃijの夜の時間帯の各時刻ｔの電力値は、例えば、図１１に示した夜データＤＢ９００から特定される。ただし、Ｐi＿夜＿filter（ｔ）は、トランスＴｉに接続された全需要家Ｃの夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値である。
【０１１１】
Ｐi＿夜＿filter（ｔ）＝Σj｛Ｐij夜＿filter（ｔ）｝・・・（６）
【０１１２】
一例として、トランスＴ１に接続された全需要家Ｃの夜の時間帯の時刻ｔ１の合計電力値Ｐ1＿夜＿filter（１）を例に挙げると、「Ｐ1＿夜＿filter（１）＝Ｐ11夜＿filter（１）＋Ｐ12夜＿filter（１）」となる。算出された合計電力値Ｐi＿夜＿filter（ｔ）は、例えば、図１３に示す夜合計電力テーブル１３００に記憶される。
【０１１３】
ここで、夜合計電力テーブル１３００の記憶内容について説明する。夜合計電力テーブル１３００は、例えば、記憶部７０２に記憶される。
【０１１４】
図１３は、夜合計電力テーブル１３００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１３において、夜合計電力テーブル１３００は、各トランスＴｉに接続された全需要家Ｃの夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の各時刻ｔの合計電力値Ｐi＿夜＿filter（ｔ）を記憶している。
【０１１５】
なお、上述した説明では、各時刻ｔの合計電力値をフィルタ適用後の電力値を用いて求める場合を例に挙げて説明したが、これに限らない。例えば、相関分析部７１４は、各時刻ｔの合計電力値をフィルタ適用前の電力値を用いて求めることにしてもよい。
【０１１６】
図７の説明に戻り、つぎに、相関分析部７１４は、各線（ａ線〜ｃ線）について、トランスＴｉに接続された太陽光発電が未導入の需要家Ｃの昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値と、各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯の各時刻ｔの電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す第１の相関値ρ昼（ＩX，Ｐi）を算出する。
【０１１７】
具体的には、例えば、相関分析部７１４は、下記式（７）および下記式（８）を用いて、第１の相関値ρ昼（ＩX，Ｐi）を算出することができる（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。ただし、ρ（ｘ，ｙ）は、ｘとｙの相関の強さを表す。また、時刻ｔを「ｔ＝１，２，…，Ｔ」とする。また、ｘ（ｔ）を「ｘ（ｔ）＝ＩX昼＿filter（１），ＩX昼＿filter（２），…，ＩX昼＿filter（Ｔ）」とする。ｘ（ｔ）は、例えば、図１０に示した昼データＤＢ８００から特定される。また、ｙ（ｔ）を「ｙ（ｔ）＝Ｐi＿昼＿filter（１），Ｐi＿昼＿filter（２），…，Ｐi＿昼＿filter（Ｔ）」とする。ｙ（ｔ）は、例えば、図１２に示した昼合計電力テーブル１２００から特定される。
【０１１８】
【数１】
0006327092.tif 000002
【０１１９】
これにより、各線（ａ線〜ｃ線）についての第１の相関値ρ昼（Ｉa，Ｐi），ρ昼（Ｉb，Ｐi），ρ昼（Ｉc，Ｐi）を算出することができる。算出された第１の相関値ρ昼（ＩX，Ｐi）は、例えば、後述の図１４に示す相関値テーブル１４００に記憶される。
【０１２０】
なお、上述した説明では、昼の時間帯の各時刻ｔのフィルタ適用後の合計電力値と電流値とを用いて第１の相関値ρ昼（ＩX，Ｐi）を求める場合を例に挙げて説明したが、これに限らない。例えば、相関分析部７１４は、昼の時間帯の各時刻ｔのフィルタ適用前の合計電力値と電流値とを用いて第１の相関値ρ昼（ＩX，Ｐi）を求めることにしてもよい。
【０１２１】
また、相関分析部７１４は、各線（ａ線〜ｃ線）について、トランスＴｉに接続された全需要家Ｃの夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値と、各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯の各時刻ｔの電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す第２の相関値ρ夜（ＩX，Ｐi）を算出する。
【０１２２】
具体的には、例えば、相関分析部７１４は、上記式（７）および上記式（８）を用いて、第２の相関値ρ夜（ＩX，Ｐi）を算出することができる（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。ただし、ｘ（ｔ）を「ｘ（ｔ）＝ＩX夜＿filter（１），ＩX夜＿filter（２），…，ＩX夜＿filter（Ｔ）」とする。ｘ（ｔ）は、例えば、図１１に示した夜データＤＢ９００から特定される。また、ｙ（ｔ）を「ｙ（ｔ）＝Ｐi＿夜＿filter（１），Ｐi＿夜＿filter（２），…，Ｐi＿夜＿filter（Ｔ）」とする。ｙ（ｔ）は、例えば、図１３に示した夜合計電力テーブル１３００から特定される。
【０１２３】
これにより、各線（ａ線〜ｃ線）についての第２の相関値ρ夜（Ｉa，Ｐi），ρ夜（Ｉb，Ｐi），ρ夜（Ｉc，Ｐi）を算出することができる。算出された第２の相関値ρ夜（ＩX，Ｐi）は、例えば、図１４に示す相関値テーブル１４００に記憶される。
【０１２４】
なお、上述した説明では、夜の時間帯の各時刻ｔのフィルタ適用後の合計電力値と電流値とを用いて第２の相関値ρ夜（ＩX，Ｐi）を求める場合を例に挙げて説明したが、これに限らない。例えば、相関分析部７１４は、夜の時間帯の各時刻ｔのフィルタ適用前の合計電力値と電流値とを用いて第２の相関値ρ夜（ＩX，Ｐi）を求めることにしてもよい。
【０１２５】
ここで、相関値テーブル１４００の記憶内容について説明する。相関値テーブル１４００は、例えば、記憶部７０２に記憶される。
【０１２６】
図１４は、相関値テーブル１４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１４において、相関値テーブル１４００は、トランスＴｉごとに、第１の相関値ρ昼（ＩX，Ｐi）、第２の相関値ρ夜（ＩX，Ｐi）および相関値ρ（ＩX，Ｐi）を記憶する（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。
【０１２７】
図１４に示す（１４−１）の例では、相関値テーブル１４００は、トランスＴ１〜Ｔｎの第１の相関値ρ昼（ＩX，Ｐ1）〜ρ昼（ＩX，Ｐn）を記憶している。また、相関値テーブル１４００は、トランスＴ１〜Ｔｎの第２の相関値ρ夜（ＩX，Ｐ1）〜ρ夜（ＩX，Ｐn）を記憶している。
【０１２８】
図７の説明に戻り、相関分析部７１４は、算出した第１の相関値ρ昼（ＩX，Ｐi）と第２の相関値ρ夜（ＩX，Ｐi）との重み付け平均を求めることにより、相関値ρ（ＩX，Ｐi）を算出する（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。具体的には、例えば、相関分析部７１４は、下記式（９）を用いて、相関値ρ（ＩX，Ｐi）を算出することができる。ただし、ｋ昼は、第１の相関値ρ昼（ＩX，Ｐi）にかける重みである。また、ｋ夜は、第２の相関値ρ夜（ＩX，Ｐi）にかける重みである。また、「ｋ昼＋ｋ夜＝１」とする。
【０１２９】
ρ（ＩX，Ｐi）＝ｋ昼×ρ昼（ＩX，Ｐi）＋ｋ夜×ρ夜（ＩX，Ｐi）・・・（９）
【０１３０】
算出された相関値ρ（ＩX，Ｐi）は、例えば、図１４に示した相関値テーブル１４００に記憶される。図１４に示す（１４−２）の例では、相関値テーブル１４００は、トランスＴ１〜Ｔｎの相関値ρ（ＩX，Ｐ1）〜ρ（ＩX，Ｐn）を記憶している（ただし、Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。
【０１３１】
また、相関分析部７１４は、昼の時間帯に含まれる需要家Ｃの電力または各線（ａ線〜ｃ線）の電流の計測点の数Ｎ昼と、夜の時間帯に含まれる需要家Ｃの電力または各線（ａ線〜ｃ線）の電流の計測点の数Ｎ夜とに基づいて、重みｋ昼，ｋ夜を決定することにしてもよい。
【０１３２】
例えば、相関分析部７１４は、図８に示した昼データＤＢ８００の時刻ｔの数を計数することにより、計測点の数Ｎ昼を求めることができる。また、例えば、相関分析部７１４は、図９に示した夜データＤＢ９００の時刻ｔの数を計数することにより、計測点の数Ｎ夜を求めることができる。
【０１３３】
ここで、計測点の数Ｎ昼，Ｎ夜は、スマートメータＳＭにより計測される需要家Ｃの電力値や、センサＳＥにより計測される各線（ａ線〜ｃ線）の電流値のデータ数に相当する。また、トランスＴｉの接続相の判定に用いるデータ数が多いほど、トランスＴｉの接続相の判定精度が向上とするといえる。このため、相関分析部７１４は、例えば、「Ｎ昼／Ｎ夜」の値が大きいほど、重みｋ昼が大きくなるように、重みｋ昼，ｋ夜を決定することにしてもよい。
【０１３４】
また、相関分析部７１４は、昼の時間帯の電力値の平均値Ｐi＿昼＿aveと、夜の時間帯の電力値の平均値Ｐi＿夜＿aveとに基づいて、重みｋ昼，ｋ夜を決定することにしてもよい。ここで、平均値Ｐi＿昼＿aveは、トランスＴｉに接続された需要家Ｃのうち太陽光発電が未導入の需要家Ｃの昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値の平均である。また、平均値Ｐi＿夜＿aveは、トランスＴｉに接続された全需要家Ｃの夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値の平均である。
【０１３５】
例えば、相関分析部７１４は、図１２に示した昼合計電力テーブル１２００を参照して、合計電力値Ｐi＿昼＿filter（ｔ）の平均を求めることにより、平均値Ｐi＿昼＿aveを算出することができる。また、例えば、相関分析部７１４は、図１３に示した夜合計電力テーブル１３００を参照して、合計電力値Ｐi＿夜＿filter（ｔ）の平均を求めることにより、平均値Ｐi＿夜＿aveを算出することができる。
【０１３６】
ここで、平均値Ｐi＿昼＿aveや平均値Ｐi＿夜＿aveが大きいほど、平均値Ｐi＿昼＿aveや平均値Ｐi＿夜＿aveが、トランス配下の総需要を良く特徴付けているといえる。このため、相関分析部７１４は、例えば、「Ｐi＿昼＿ave／Ｐi＿夜＿ave」の値が大きいほど、重みｋ昼が大きくなるように、重みｋ昼，ｋ夜を決定することにしてもよい。
【０１３７】
また、相関分析部７１４は、昼の時間帯の各線（ａ線〜ｃ線）の電流値の平均値Ｉ昼＿aveに対する平均値Ｐi＿昼＿aveの割合Ｒ１と、夜の時間帯の各線（ａ線〜ｃ線）の電流値の平均値Ｉ夜＿aveに対する平均値Ｐi＿夜＿aveの割合Ｒ２とに基づいて、重みｋ昼，ｋ夜を決定することにしてもよい。
【０１３８】
例えば、相関分析部７１４は、図１０に示した昼データＤＢ８００を参照して、各線（ａ線〜ｃ線）の電流値ＩX昼＿filter（ｔ）の平均を求めることにより（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）、平均値Ｉ昼＿aveを算出することができる。また、例えば、相関分析部７１４は、図１１に示した夜データＤＢ９００を参照して、各線（ａ線〜ｃ線）の電流値ＩX夜＿filter（ｔ）の平均を求めることにより（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）、平均値Ｉ夜＿aveを算出することができる。
【０１３９】
ここで、割合Ｒ１や割合Ｒ２が大きいほど、「センサデータから抽出したいトランス配下の電力の特徴／ノイズの量」の値が大きくなり、トランスＴｉの接続相の判定精度が向上するといえる。このため、相関分析部７１４は、例えば、「Ｒ１／Ｒ２」の値が大きいほど、重みｋ昼が大きくなるように、重みｋ昼，ｋ夜を決定することにしてもよい。
【０１４０】
ただし、重みｋ昼，ｋ夜は、予め設定されて記憶されていてもよい。例えば、トランスＴｉの接続相の判定に昼の時間帯のデータを用いない場合は、重みｋ昼，ｋ夜を「ｋ昼＝０、ｋ夜＝１」と設定していてもよい。また、トランス配下の太陽光発電を導入済みの需要家Ｃが多いほど、昼の時間帯のデータよりも夜の時間帯のデータのほうが信頼できると仮定して、重みｋ昼，ｋ夜を設定することにしてもよい。例えば、太陽光発電を導入済みの需要家Ｃの数と太陽光発電を未導入の需要家Ｃの数の割合が「１：１」の場合は、夜の時間帯のデータのほうが２倍信頼できると仮定して、重みｋ昼，ｋ夜を「ｋ昼＝１／３、ｋ夜＝２／３」と設定していてもよい。
【０１４１】
接続相判定部７１５は、算出した各線（ａ線〜ｃ線）の相関値ρ（Ｉa，Ｐi），ρ（Ｉb，Ｐi），ρ（Ｉc，Ｐi）に基づいて、ａ線〜ｃ線のうちのトランスＴｉに接続された２つの配電線を判定する。具体的には、例えば、接続相判定部７１５は、相関値ρ（Ｉa，Ｐi），ρ（Ｉb，Ｐi），ρ（Ｉc，Ｐi）のうちの相関が最も小さい値から、トランスＴｉの接続相を判定する。
【０１４２】
より詳細に説明すると、接続相判定部７１５は、下記式（１０）〜（１２）のうち、条件を満たす式に対応する相を接続相として判定する。
【０１４３】
ρ（Ｉc，Ｐi）≦ρ（Ｉa，Ｐi），ρ（Ｉb，Ｐi）  ・・・（１０）
ρ（Ｉa，Ｐi）≦ρ（Ｉb，Ｐi），ρ（Ｉc，Ｐi）  ・・・（１１）
ρ（Ｉb，Ｐi）≦ρ（Ｉc，Ｐi），ρ（Ｉa，Ｐi）  ・・・（１２）
【０１４４】
例えば、上記式（１０）を満たす場合、接続相判定部７１５は、トランスＴｉの接続相をａｂ相として判定する。また、上記式（１１）を満たす場合、接続相判定部７１５は、トランスＴｉの接続相をｂｃ相として判定する。また、上記式（１２）を満たす場合、接続相判定部７１５は、トランスＴｉの接続相をｃａ相として判定する。
【０１４５】
判定されたトランスＴｉの接続相は、例えば、図６に示した配電網設備データ６００の接続相フィールドに設定される。例えば、トランスＴ１の接続相がａｂ相と判定された場合、配電網設備情報６００−１の接続相フィールドに「ａｂ相」が設定される。
【０１４６】
出力部７１６は、判定されたトランスＴｉの接続相を示す情報を出力する。具体的には、例えば、出力部７１６は、配電網設備データ６００を参照して、各トランスＴ１〜Ｔｎの接続相を示す情報を出力することにしてもよい。出力部７１６の出力形式としては、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置への記憶、ディスプレイ３０６への表示、不図示のプリンタへの印刷出力、Ｉ／Ｆ３０５による外部装置への送信がある。
【０１４７】
なお、上述した説明では、第１の相関値ρ昼（ＩX，Ｐi）と第２の相関値ρ夜（ＩX，Ｐi）との重み付け平均を求めることにより、相関値ρ（ＩX，Ｐi）を算出することにしたが、これに限らない。例えば、相関分析部７１４は、昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐi昼＿filter（ｔ）および夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐi夜＿filter（ｔ）に基づいて、相関値ρ（ＩX，Ｐi）を直接算出することにしてもよい。
【０１４８】
（トランス接続相判定装置１０１のトランス接続相判定処理手順）
つぎに、トランス接続相判定装置１０１のトランス接続相判定処理手順について説明する。
【０１４９】
図１５は、トランス接続相判定装置１０１のトランス接続相判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５のフローチャートにおいて、まず、トランス接続相判定装置１０１は、配電網ＥＮ内の各スマートメータＳＭにより計測された電力値を示す需要家電力データ５００を取得する（ステップＳ１５０１）。
【０１５０】
つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、配電網ＥＮ内のセンサＳＥにより計測された各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を示すセンサ線電流データ４００を取得する（ステップＳ１５０２）。そして、トランス接続相判定装置１０１は、取得したセンサ線電流データ４００を参照して、各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を、昼の時間帯の電流値と夜の時間帯の電流値とに分類する（ステップＳ１５０３）。
【０１５１】
つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、分類した昼の時間帯の電流値と夜の時間帯の電流値とに、低周波成分を減衰させるフィルタを適用する（ステップＳ１５０４）。そして、トランス接続相判定装置１０１は、昼の時間帯に含まれる計測点の数Ｎ昼と、夜の時間帯に含まれる計測点の数Ｎ夜とに基づいて、重みｋ昼，ｋ夜を決定する（ステップＳ１５０５）。
【０１５２】
つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、トランスＴｉの「ｉ」を「ｉ＝１」とする（ステップＳ１５０６）。そして、トランス接続相判定装置１０１は、配電網設備データ６００を参照して、配電網ＥＮ内のトランスＴｉを選択する（ステップＳ１５０７）。
【０１５３】
つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、選択したトランスＴｉの接続相を判定する接続相判定処理を実行する（ステップＳ１５０８）。なお、接続相判定処理の具体的な処理手順については、図１６を用いて後述する。
【０１５４】
つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、トランスＴｉの「ｉ」をインクリメントして（ステップＳ１５０９）、「ｉ」が「ｎ」より大きくなったか否かを判断する（ステップＳ１５１０）。ここで、トランスＴｉの「ｉ」が「ｎ」以下の場合（ステップＳ１５１０：Ｎｏ）、トランス接続相判定装置１０１は、ステップＳ１５０７に戻る。
【０１５５】
一方、「ｉ」が「ｎ」より大きい場合（ステップＳ１５１０：Ｙｅｓ）、トランス接続相判定装置１０１は、配電網ＥＮ内の各トランスＴ１〜Ｔｎの接続相を示す情報を出力して（ステップＳ１５１１）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１５６】
これにより、配電網ＥＮ内の各トランスＴ１〜Ｔｎの接続相を自動判定することができる。
【０１５７】
つぎに、図１５に示したステップＳ１５０８の接続相判定処理の具体的な処理手順について説明する。
【０１５８】
図１６は、接続相判定処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１６のフローチャートにおいて、まず、トランス接続相判定装置１０１は、配電網設備データ６００を参照して、トランスＴｉ配下のスマートメータ導入済みの需要家Ｃを特定する（ステップＳ１６０１）。つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、配電網設備データ６００を参照して、特定したスマートメータ導入済みの需要家Ｃのうち、太陽光発電導入済みの需要家Ｃを特定する（ステップＳ１６０２）。
【０１５９】
そして、トランス接続相判定装置１０１は、需要家電力データ５００を参照して、トランスＴｉ配下のスマートメータ導入済みの需要家Ｃの電力値を、昼の時間帯の電力値と夜の時間帯の電力値とに分類する（ステップＳ１６０３）。つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、分類した昼の時間帯の電力値と夜の時間帯の電力値とに、低周波成分を減衰させるフィルタを適用する（ステップＳ１６０４）。
【０１６０】
そして、トランス接続相判定装置１０１は、フィルタ適用後の昼の時間帯の各時刻ｔの需要家Ｃの電力値を参照して、トランスＴｉに接続された太陽光発電未導入の需要家Ｃの昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐi＿昼＿filter（ｔ）を算出する（ステップＳ１６０５）。
【０１６１】
つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、フィルタ適用後の夜の時間帯の各時刻ｔの需要家Ｃの電力値を参照して、トランスＴｉに接続された全需要家Ｃの夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐi＿夜＿filter（ｔ）を算出する（ステップＳ１６０６）。
【０１６２】
そして、トランス接続相判定装置１０１は、算出した昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐi＿昼＿filter（ｔ）と、各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯の各時刻ｔのフィルタ適用後の電流値ＩX昼＿filter（ｔ）とに基づいて、第１の相関値ρ昼（ＩX，Ｐi）を算出する（ステップＳ１６０７）。ただし、Ｘは、ａ，ｂ，ｃのいずれかである。
【０１６３】
つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、算出した夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐi＿夜＿filter（ｔ）と、各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯の各時刻ｔのフィルタ適用後の電流値ＩX夜＿filter（ｔ）とに基づいて、第２の相関値ρ夜（ＩX，Ｐi）を算出する（ステップＳ１６０８）。ただし、Ｘは、ａ，ｂ，ｃのいずれかである。
【０１６４】
そして、トランス接続相判定装置１０１は、図１５に示したステップＳ１５０５において決定した重みｋ昼，ｋ夜を用いて、算出した第１の相関値ρ昼（ＩX，Ｐi）と第２の相関値ρ夜（ＩX，Ｐi）との重み付け平均を求めることにより、相関値ρ（ＩX，Ｐi）を算出する（ステップＳ１６０９）。ただし、Ｘは、ａ，ｂ，ｃのいずれかである。
【０１６５】
つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、算出した相関値ρ（ＩX，Ｐi）に基づいて、トランスＴｉの接続相を判定して（ステップＳ１６１０）、接続相判定処理を呼び出したステップに戻る。これにより、配電網ＥＮ内のａ線〜ｃ線のうちのトランスＴｉに接続された２つの配電線を判定することができる。
【０１６６】
なお、上述した説明では、昼・夜の時間帯の電力値に対してフィルタを適用した後に昼・夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値を算出することにしたが、これに限らない。例えば、トランス接続相判定装置１０１は、昼・夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値を算出した後にフィルタを適用することにしてもよい。
【０１６７】
（トランス接続相判定方法の効果の検証）
つぎに、図１７に示す配電網１７００を用いて、実施の形態にかかるトランス接続相判定方法の効果の検証について説明する。
【０１６８】
図１７は、配電網１７００の構成例を示す説明図である。図１７において、配電網１７００は、三相３線式の配電網であり、センサＳＥと、複数のトランスＴ（例えば、トランスＴ１〜Ｔ３）と、複数の需要家Ｃ（例えば、需要家Ｃ11，Ｃ12，Ｃ21，Ｃ22，Ｃ31，Ｃ32）とを含む。また、トランスＴ１の接続相はａｂ相である。トランスＴ２の接続相はｂｃ相である。トランスＴ３の接続相はｃａ相である。
【０１６９】
ここで、トランスＴ１〜Ｔ３配下の各需要家Ｃ11，Ｃ12，Ｃ21，Ｃ22，Ｃ31，Ｃ32の時刻ｔの電力値を以下のように定義する。ただし、Ｃ12，Ｃ22，Ｃ32は、太陽光発電導入済みの需要家Ｃである。また、Ｐsun（ｔ）は太陽光発電による発電電力である。また、時刻ｔは「ｔ＝１，２，…，１７５２０」である。
【０１７０】
需要家Ｃ11：Ｐ11＿filter（ｔ）＝Ｘ11（ｔ）
需要家Ｃ12：Ｐ12＿filter（ｔ）＝Ｘ12（ｔ）＋Ｐsun（ｔ）
需要家Ｃ21：Ｐ21＿filter（ｔ）＝Ｘ21（ｔ）
需要家Ｃ22：Ｐ22＿filter（ｔ）＝Ｘ22（ｔ）＋Ｐsun（ｔ）
需要家Ｃ31：Ｐ31＿filter（ｔ）＝Ｘ31（ｔ）
需要家Ｃ32：Ｐ32＿filter（ｔ）＝Ｘ32（ｔ）＋Ｐsun（ｔ）
【０１７１】
「その他」の部分について、ａｂ相に接続されたトランス配下の需要家Ｃの時刻ｔの電力値を「Ｐab＿filter（ｔ）＝５０Ｘab（ｔ）＋ｓＰsun（ｔ）」と定義する。また、ｂｃ相に接続されたトランス配下の需要家Ｃの時刻ｔの電力値を「Ｐbc＿filter（ｔ）＝５０Ｘbc（ｔ）＋ｓＰsun（ｔ）」と定義する。
【０１７２】
また、ｃａ相に接続されたトランス配下の需要家Ｃの時刻ｔの電力値を「Ｐca＿filter（ｔ）＝５０Ｘca（ｔ）＋１０Ｐsun（ｔ）」と定義する。ただし、係数ｓは、「その他」の部分の各相（ａｂ相、ｂｃ相、ｃａ相）における、太陽光発電を導入している需要家Ｃの割合を調整するための値である。
【０１７３】
ここで、データの仮定として、Ｘ＊＊（ｔ）は、任意の時間ｔ、任意の＊＊について独立にＵ（−５００，５００）に従うと仮定する。ただし、Ｕ（−５００，５００）は、−５００から５００の中の値をランダムにとる確率変数であり、一様分布を表す。また、Ｐsun（ｔ）は昼の時刻にはＵ（−５００，５００）に従い、夜の時刻には「０」をとる値とする。また、センサＳＥの電流は、線路の損失がなくトランスＴは全て巻線比が同一の理想変圧器であると仮定する。
【０１７４】
このような仮定をした時の各電力値Ｐをもとに、トランスＴ１〜Ｔ３の接続相を判定した場合の正答率は図１８のようになる。
【０１７５】
図１８は、トランス接続相判定結果の正答率を示す説明図である。図１８において、（手法１）は、昼・夜の時間帯を区別しないでトランスＴ１〜Ｔ３の接続相を判定した場合の正答率を示す。すなわち、（手法１）は、単にフィルタ適用後の電力値と電流値を用いて、トランスＴ１〜Ｔ３の接続相を判定した場合の例である。
【０１７６】
（手法２）は、本トランス接続相判定方法において、重みｋ昼，ｋ夜を「ｋ昼＝０、ｋ夜＝１」とした場合のトランスＴ１〜Ｔ３の接続相を判定した場合の正答率を示す。（手法３）は、本トランス接続相判定方法において、重みｋ昼，ｋ夜を「ｋ昼＝１／３、ｋ夜＝２／３」とした場合のトランスＴ１〜Ｔ３の接続相を判定した場合の正答率を示す。
【０１７７】
図１８に示すように、（手法２）、（手法３）では、係数ｓの値が変化しても接続相の判定精度を確保できていることがわかる。例えば、（手法１）では、「その他」の部分の各相（ａｂ相、ｂｃ相、ｃａ相）における、太陽光発電を導入している需要家Ｃの数のバランスが崩れた場合に判定精度が低下するのに対して、（手法２）、（手法３）では、高精度に判定することができている。
【０１７８】
以上説明したように、実施の形態にかかるトランス接続相判定装置１０１によれば、需要家電力データ５００を参照して、各需要家Ｃの電力値を、昼の時間帯の電力値と、夜の時間帯の電力値とに分類することができる。これにより、各需要家Ｃの電力値を、太陽光発電の影響を考慮すべき電力値と、太陽光発電の影響を考慮しなくてもよい電力値とに分類することができる。
【０１７９】
また、トランス接続相判定装置１０１によれば、センサ線電流データ４００を参照して、各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を、昼の時間帯の電流値と、夜の時間帯の電流値とに分類することができる。これにより、各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を、各需要家Ｃの電力値に合わせて分類することができる。
【０１８０】
また、トランス接続相判定装置１０１によれば、昼・夜の時間帯の各線の電流値と各需要家Ｃの電力値とに対して、低周波成分を減衰させるフィルタを適用することができる。これにより、低周波成分を減衰させ、細かい変化（高周波成分）を通過させて、相関分析に不要な共通の成分を除去することができる。
【０１８１】
また、トランス接続相判定装置１０１によれば、トランスＴｉに接続された需要家Ｃのうち、太陽光発電が未導入の需要家Ｃの昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐi＿昼＿filter（ｔ）を算出することができる。これにより、トランス配下の需要家Ｃで消費された昼の時間帯の合計電力値として、太陽光発電の影響により相関分析に不要となる共通の成分を含む電力値を除去した合計電力値Ｐi＿昼＿filter（ｔ）を算出することができる。
【０１８２】
また、トランス接続相判定装置１０１によれば、トランスＴｉに接続された全需要家Ｃの夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐi＿夜＿filter（ｔ）を算出することができる。これにより、太陽光発電の影響を受けない夜の時間帯の電力値を最大限活用することができる。
【０１８３】
また、トランス接続相判定装置１０１によれば、昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐi昼＿filter（ｔ）と、各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯の各時刻ｔの電流値ＩX昼＿filter（ｔ）とに基づいて、第１の相関値ρ昼（ＩX，Ｐi）を算出することができる（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。これにより、昼の時間帯の電力と電流との相関を分析することができる。また、フィルタ適用後の合計電力値Ｐi＿昼＿filter（ｔ）と電流値ＩX昼＿filter（ｔ）とを用いるため、擬似相関の発生を抑制することができる。
【０１８４】
また、トランス接続相判定装置１０１によれば、夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐi＿夜＿filter（ｔ）と、各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯の各時刻ｔの電流値ＩX夜＿filter（ｔ）とに基づいて、第２の相関値ρ夜（ＩX，Ｐi）を算出することができる（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。これにより、夜の時間帯の電力と電流との相関を分析することができる。また、フィルタ適用後の合計電力値Ｐi＿夜＿filter（ｔ）と電流値ＩX夜＿filter（ｔ）とを用いるため、擬似相関の発生を抑制することができる。
【０１８５】
また、トランス接続相判定装置１０１によれば、第１の相関値ρ昼（ＩX，Ｐi）と第２の相関値ρ夜（ＩX，Ｐi）との重み付け平均を求めることにより、相関値ρ（ＩX，Ｐi）を算出することができる（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。そして、トランス接続相判定装置１０１によれば、相関値ρ（ＩX，Ｐi）に基づいて、トランスＴｉの接続相を判定することができる。
【０１８６】
これにより、トランス配下の全需要家Ｃの電力値が反映されているためにトランス配下の総需要を良く特徴付けているといえる夜の時間帯のほうに大きな重みを付けて接続相判定を行うことができ、トランスＴｉの接続相の判定精度を向上させることができる。
【０１８７】
また、トランス接続相判定装置１０１によれば、昼の時間帯の計測点の数Ｎ昼と、夜の時間帯の計測点の数Ｎ夜とに基づいて、重みｋ昼，ｋ夜を決定することができる。これにより、データ数（計測点）が多い時間帯のほうに重みを付けて接続相判定を行うことができ、トランスＴｉの接続相の判定精度を向上させることができる。
【０１８８】
また、トランス接続相判定装置１０１によれば、昼の時間帯の電力値の平均値Ｐi＿昼＿aveと、夜の時間帯の電力値の平均値Ｐi＿夜＿aveとに基づいて、重みｋ昼，ｋ夜を決定することができる。これにより、需要家Ｃの合計電力値の平均値が大きいためにトランス配下の総需要を良く特徴付けているといえる時間帯のほうに重みを付けて接続相判定を行うことができ、トランスＴｉの接続相の判定精度を向上させることができる。
【０１８９】
また、トランス接続相判定装置１０１によれば、昼の時間帯の電流値の平均値Ｉ昼＿aveに対する平均値Ｐi＿昼＿aveの割合Ｒ１と、夜の時間帯の電流値の平均値Ｉ夜＿aveに対する平均値Ｐi＿夜＿aveの割合Ｒ２とに基づいて、重みｋ昼，ｋ夜を決定することができる。これにより、配電網全体のノイズの量に対してセンサデータから抽出したいトランス配下の電力の特徴が大きくなる時間帯のほうに重みを付けて接続相判定を行うことができ、トランスＴｉの接続相の判定精度を向上させることができる。
【０１９０】
これらのことから、トランス接続相判定装置１０１によれば、配電網ＥＮ内のトランス配下の需要家Ｃに太陽光発電を導入した需要家Ｃが含まれる場合であっても、トランスＴｉの接続相を高精度に判定することができる。
【０１９１】
なお、本実施の形態で説明したトランス接続相判定方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本トランス接続相判定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本トランス接続相判定プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【０１９２】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１９３】
（付記１）コンピュータに、
３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、
前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定する、
処理を実行させることを特徴とするトランス接続相判定プログラム。
【０１９４】
（付記２）前記コンピュータに、
前記各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値のうちの前記特定の時間帯の電力値と、前記各時間帯の電流値のうちの前記特定の時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す第１の相関値を算出し、
前記各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値のうちの前記特定の時間帯とは異なる他の時間帯の電力値と、前記各時間帯の電流値のうちの前記他の時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す第２の相関値を算出する、処理を実行させ、
前記相関値を算出する処理は、
前記各々の配電線について、算出した前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする付記１に記載のトランス接続相判定プログラム。
【０１９５】
（付記３）前記相関値を算出する処理は、
前記特定の時間帯に含まれる電力または電流の計測点の数と、前記他の時間帯に含まれる電力または電流の計測点の数とに基づいて、前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする付記２に記載のトランス接続相判定プログラム。
【０１９６】
（付記４）前記相関値を算出する処理は、
前記特定の時間帯の電力値の平均値と、前記他の時間帯の電力値の平均値とに基づいて、前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする付記２に記載のトランス接続相判定プログラム。
【０１９７】
（付記５）前記相関値を算出する処理は、
前記特定の時間帯の電流値の平均値に対する前記特定の時間帯の電力値の平均値の割合と、前記他の時間帯の電流値の平均値に対する前記他の時間帯の電力値の平均値の割合とに基づいて、前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする付記２に記載のトランス接続相判定プログラム。
【０１９８】
（付記６）前記コンピュータに、
取得した前記各時間帯の電力値と前記各時間帯の電流値とに対して、低周波成分を減衰させるフィルタを適用する処理を実行させ、
前記相関値を算出する処理は、
前記各々の配電線について、前記フィルタを適用した前記各時間帯の電力値と前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出することを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載のトランス接続相判定プログラム。
【０１９９】
（付記７）コンピュータが、
３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、
前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定する、
処理を実行することを特徴とするトランス接続相判定方法。
【０２００】
（付記８）３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、
前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定する、
制御部を有することを特徴とするトランス接続相判定装置。
【０２０１】
（付記９）コンピュータに、
３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、
前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定する、
処理を実行させるトランス接続相判定プログラムを記録したことを特徴とする前記コンピュータに読み取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【０２０２】
１０１  トランス接続相判定装置
２００  トランス接続相判定システム
４００  センサ線電流データ
５００  需要家電力データ
６００  配電網設備データ
７０１  制御部
７０２  記憶部
７１１  取得部
７１２  データ分類部
７１３  フィルタ適用部
７１４  相関分析部
７１５  接続相判定部
７１６  出力部
８００  昼データＤＢ
９００  夜データＤＢ
１２００  昼合計電力テーブル
１３００  夜合計電力テーブル
１４００  相関値テーブル
１７００，ＥＮ  配電網
Ｃ  需要家
ＳＥ  センサ
ＳＭ  スマートメータ
ＳＵ  変電所
【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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