(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
配電系統内に設置された太陽光発電システムの発電出力に対応する出力であって、配電系統内の代表地点における日射量を計測する日射量計によって計測した日射量計測値を出力する太陽光発電出力計測手段と、
配電線の有効電力潮流を計測する有効電力潮流計測手段と、
前記計測された有効電力潮流Ｐｎｅｔおよび日射量計測値Ｒを要素とする観測信号を、要素として太陽光発電システムの総設備容量ｋを含む混合行列と、配電系統内の負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび日射量計測値Ｒを要素とする信号源との線形結合により、
【数１３】
0006376923.tif 000030
と表現される推定モデルを生成し、前記生成された推定モデルの観測信号から、独立成分分析の手法によって負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋを分離・推定する推定手段と、を備え、
前記推定手段は、現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓で計測された有効電力潮流および日射量計測値を観測信号として複数の時系列推定データを演算し、該演算された時系列推定データのうち現在時刻のデータを負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋの推定値と決定し、
前記解析時間窓を単位時刻ずつずらしながら順次最新の時刻における負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋの推定値を求めることを特徴とする太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置。
【請求項２】
前記推定手段は、現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓で計測された有効電力潮流および日射量計測値を観測信号として複数の時系列推定データを演算し、該演算された時系列推定データのうち現在時刻のデータを総設備容量ｋの推定値と決定し、
前記解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓毎に推定した総設備容量ｋと解析時間窓毎に算出した日射量計測値の標準偏差とを記憶する記憶部を備え、
現在時刻の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差が１時刻前の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差よりも大きいときに、独立成分分析によって総設備容量ｋを算出して最新のｋ値とし、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めることを特徴とする請求項１に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置。
【請求項３】
前記最新のｋ値は、設定した期間内で日射量計測値の標準偏差が最大となるときのｋとすることを特徴とする請求項２に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置。
【請求項４】
前記推定手段は、現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓の全ての時刻において、前記独立成分分析によって総設備容量ｋを算出し、該総設備容量ｋと解析時間窓毎に算出した日射量計測値の標準偏差σとを記憶する記憶部を備え、
前記記憶された総設備容量ｋおよび標準偏差σに基づいて、
【数１４】
0006376923.tif 000031
（ただし、ｔは時刻、Ｎは時間窓の数）
によって、日射量計測値の標準偏差の大きさで重み付けしたｋの平均値を演算し、該演算されたｋの平均値を最新のｋとし、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めることを特徴とする請求項１に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置。
【請求項５】
前記推定手段は、現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差σが設定した標準偏差閾値以上であるときに、前記独立成分分析によって総設備容量ｋを算出し、該総設備容量ｋと解析時間窓毎に算出した日射量計測値の閾値以上の標準偏差σとを記憶する記憶部を備え、
前記記憶された総設備容量ｋおよび標準偏差σに基づいて、
【数１４】
0006376923.tif 000032
（ただし、ｔは時刻、Ｎは時間窓の数、σは閾値以上の標準偏差）
によって、日射量計測値の閾値以上の標準偏差の大きさで重み付けしたｋの平均値を演算し、該演算されたｋの平均値を最新のｋとし、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めることを特徴とする請求項１に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置。
【請求項６】
前記推定手段は、現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓の全ての時刻において、前記独立成分分析によって総設備容量ｋを算出し、該総設備容量ｋの設定日数分のｋデータと解析時間窓毎に算出した設定日数分の日射量計測値の標準偏差σデータとを記憶する記憶部を備え、
前記記憶された総設備容量ｋおよび標準偏差σに基づいて、
【数１５】
0006376923.tif 000033
（ただし、ｔは時刻、Ｎは時間窓の数、Ｍは推定日当日から遡る日数）
によって、日射量計測値の標準偏差の大きさで重み付けされ、設定日数内の同一時間帯におけるｋの平均値を演算し、該演算されたｋの平均値を最新のｋとし、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めることを特徴とする請求項１に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置。
【請求項７】
前記太陽光発電出力計測手段は、西向きの日射量計測値Ｒｗ、南向きの日射量計測値Ｒｓおよび東向きの日射量計測値Ｒｅを出力し、
前記推定手段は、前記有効電力潮流Ｐｎｅｔおよび日射量計測値Ｒｗ，Ｒｓ，Ｒｅを要素とする観測信号を、要素として太陽光発電システムの方位毎の総設備容量ｋｗ，ｋｓ，ｋｅを含む混合行列と、配電系統内の負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび方位毎の日射量計測値Ｒｗ，Ｒｓ，Ｒｅを要素とする信号源との線形結合により、
【数１６】
0006376923.tif 000034
と表現される推定モデルを生成し、前記生成された推定モデルの観測信号から、独立成分分析の手法によって負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋｗ，ｋｓ，ｋｅを分離・推定することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置。
【請求項８】
前記太陽光発電出力計測手段は、異なるｎ個（ｎは１以上の正数）の地点に設置された日射量計の日射量計測値Ｒ1〜Ｒnを出力し、
前記推定手段は、前記有効電力潮流Ｐｎｅｔおよび日射量計測値Ｒ1〜Ｒnを要素とする観測信号を、要素として太陽光発電システムの各地点毎の総設備容量ｋ1〜ｋnを含む混合行列と、配電系統内の負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび各地点毎の日射量計測値Ｒ1〜Ｒnを要素とする信号源との線形結合により、
【数１７】
0006376923.tif 000035
と表現される推定モデルを生成し、前記生成された推定モデルの観測信号から、独立成分分析の手法によって負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋ1〜ｋnを分離・推定することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置。
【請求項９】
前記推定手段は、設備データとして管理されている太陽光発電システムの総設備容量を導入し、該総設備容量と前記推定された総設備容量ｋとの差が、設定した値よりも大きいときに、前記推定されたｋ値を破棄することを特徴とする請求項１ないし８のいずれか１項に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置。
【請求項１０】
前記太陽光発電出力計測手段は、前記日射量計測値に代えて太陽光発電システムの発電出力計測値を出力し、
前記推定手段は、前記観測信号および信号源の日射量計測値に代えて前記発電出力計測値を採用して前記推定モデルを生成することを特徴とする請求項１に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置。
【請求項１１】
配電系統内に設置された太陽光発電システムの発電出力に対応する出力を出力する太陽光発電出力計測手段が、配電系統内の代表地点における日射量を計測する日射量計によって計測した日射量計測値を出力する太陽光発電出力計測ステップと、
有効電力潮流計測手段が、配電線の有効電力潮流を計測するステップと、
推定手段が、前記計測された有効電力潮流Ｐｎｅｔおよび日射量計測値Ｒを要素とする観測信号を、要素として太陽光発電システムの総設備容量ｋを含む混合行列と、配電系統内の負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび日射量計測値Ｒを要素とする信号源との線形結合により、
【数１３】
0006376923.tif 000036
と表現される推定モデルを生成する推定モデル生成ステップと、
推定手段が、前記生成された推定モデルの観測信号から、独立成分分析の手法によって負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋを分離・推定する推定ステップと、を備え、
前記推定ステップは、
現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓で計測された有効電力潮流および日射量計測値を観測信号として複数の時系列推定データを演算するステップと、
前記演算された時系列推定データのうち現在時刻のデータを負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋの推定値と決定するステップと、
前記解析時間窓を単位時刻ずつずらしながら順次最新の時刻における負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋの推定値を求めるステップと、
を有していることを特徴とする太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法。
【請求項１２】
前記推定ステップは、
現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓で計測された有効電力潮流および日射量計測値を観測信号として複数の時系列推定データを演算するステップと、
前記演算された時系列推定データのうち現在時刻のデータを総設備容量ｋの推定値と決定するステップと、
前記解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓毎に推定した総設備容量ｋと解析時間窓毎に算出した日射量計測値の標準偏差とを記憶部に記憶するステップと、
現在時刻の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差と１時刻前の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差とを比較するステップと、
現在時刻の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差が１時刻前の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差よりも大きいときに、独立成分分析によって総設備容量ｋを算出して最新のｋ値とするステップと、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めるステップと、
を有していることを特徴とする請求項１１に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法。
【請求項１３】
前記最新のｋ値とするステップは、設定した期間内で日射量計測値の標準偏差が最大となるときのｋを採用することを特徴とする請求項１２に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法。
【請求項１４】
前記推定ステップは、
現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓の全ての時刻において、前記独立成分分析によって総設備容量ｋを算出するステップと、
前記総設備容量ｋと解析時間窓毎に算出した日射量計測値の標準偏差σとを記憶部に記憶するステップと、
前記記憶された総設備容量ｋおよび標準偏差σに基づいて、
【数１４】
0006376923.tif 000037
（ただし、ｔは時刻、Ｎは時間窓の数）
によって、日射量計測値の標準偏差の大きさで重み付けしたｋの平均値を演算し、該演算されたｋの平均値を最新のｋとするステップと、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めるステップと、
を有していることを特徴とする請求項１１に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法。
【請求項１５】
前記推定ステップは、
現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差σが設定した標準偏差閾値以上であるときに、前記独立成分分析によって総設備容量ｋを算出するステップと、
前記総設備容量ｋと解析時間窓毎に算出した日射量計測値の閾値以上の標準偏差σとを記憶部に記憶するステップと、
前記記憶された総設備容量ｋおよび標準偏差σに基づいて、
【数１４】
0006376923.tif 000038
（ただし、ｔは時刻、Ｎは時間窓の数、σは閾値以上の標準偏差）
によって、日射量計測値の閾値以上の標準偏差の大きさで重み付けしたｋの平均値を演算し、該演算されたｋの平均値を最新のｋとするステップと、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めるステップと、
を有していることを特徴とする請求項１１に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法。
【請求項１６】
前記推定ステップは、
現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓の全ての時刻において、前記独立成分分析によって総設備容量ｋを算出するステップと、
前記総設備容量ｋの設定日数分のｋデータと解析時間窓毎に算出した設定日数分の日射量計測値の標準偏差σデータとを記憶部に記憶するステップと、
前記記憶された総設備容量ｋおよび標準偏差σに基づいて、
【数１５】
0006376923.tif 000039
（ただし、ｔは時刻、Ｎは時間窓の数、Ｍは推定日当日から遡る日数）
によって、日射量計測値の標準偏差の大きさで重み付けされ、設定日数内の同一時間帯におけるｋの平均値を演算し、該演算されたｋの平均値を最新のｋとするステップと、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めるステップと、
を有していることを特徴とする請求項１１に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法。
【請求項１７】
前記太陽光発電出力計測ステップは、西向きの日射量計測値Ｒｗ、南向きの日射量計測値Ｒｓおよび東向きの日射量計測値Ｒｅを出力し、
前記推定モデル生成ステップは、前記有効電力潮流Ｐｎｅｔおよび日射量計測値Ｒｗ，Ｒｓ，Ｒｅを要素とする観測信号を、要素として太陽光発電システムの方位毎の総設備容量ｋｗ，ｋｓ，ｋｅを含む混合行列と、配電系統内の負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび方位毎の日射量計測値Ｒｗ，Ｒｓ，Ｒｅを要素とする信号源との線形結合により、
【数１６】
0006376923.tif 000040
と表現される推定モデルを生成し、
前記推定ステップは、前記生成された推定モデルの観測信号から、独立成分分析の手法によって負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋｗ，ｋｓ，ｋｅを分離・推定する
ことを特徴とする請求項１１ないし１３のいずれか１項に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法。
【請求項１８】
前記太陽光発電出力計測ステップは、異なるｎ個（ｎは１以上の正数）の地点に設置された日射量計の日射量計測値Ｒ1〜Ｒnを出力し、
前記推定モデル生成ステップは、前記有効電力潮流Ｐｎｅｔおよび日射量計測値Ｒ1〜Ｒnを要素とする観測信号を、要素として太陽光発電システムの各地点毎の総設備容量ｋ1〜ｋnを含む混合行列と、配電系統内の負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび各地点毎の日射量計測値Ｒ1〜Ｒnを要素とする信号源との線形結合により、
【数１７】
0006376923.tif 000041
と表現される推定モデルを生成し、
前記推定ステップは、前記生成された推定モデルの観測信号から、独立成分分析の手法によって負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋ1〜ｋnを分離・推定する
ことを特徴とする請求項１１ないし１３のいずれか１項に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法。
【請求項１９】
前記推定ステップは、
設備データとして管理されている太陽光発電システムの総設備容量を導入するステップと、
前記導入された総設備容量と前記推定された総設備容量ｋとの差が、設定した値よりも大きいときに、前記推定されたｋ値を破棄するステップと、
を有していることを特徴とする請求項１１ないし１８のいずれか１項に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法。
【請求項２０】
前記太陽光発電出力計測ステップは、前記日射量計測値に代えて太陽光発電システムの発電出力計測値を出力し、
前記推定モデル生成ステップは、前記観測信号および信号源の日射量計測値に代えて前記発電出力計測値を採用して前記推定モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１１に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、太陽光発電システムが連系された配電系統において、負荷需要電力と発電電力を分離して把握する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
旧来の配電自動化システムでは、高圧配電線の潮流を高圧配電線の送り出し点のみで計測して保護、制御の運用に用いていた。近年、太陽光発電システムに代表される分散型電源が需要地域に大量に導入されるようになり、高圧配電線の送り出し点のみの計測では、高圧配電線の負荷需要の分布や電圧の分布を把握することが困難となっている。現在では、高圧配電線の状態をよりきめ細かく把握するために、計測機能を具備した開閉器の設置が進められており、配電線の潮流分布や電圧分布を把握することができるようになりつつある。
【０００３】
しかし、需要地に分散型電源が連系されている状態では、負荷需要が見かけ上小さくなったように見えるのみで、正確な負荷需要電力と発電電力を分離して把握することができない。例えば配電自動化システムでは、高圧配電線で事故が発生した場合に、一旦は高圧配電線全体が停電するものの、その後に区分開閉器を自動再閉路することで事故区間を特定し、最終的には健全区間に電力を供給する自動復旧機能が設けられている。
【０００４】
自動復旧を行う際には、事故前に電力供給を行っていた経路とは異なる経路から電力供給を再開するケースがある。これを電力融通と呼ぶ。電力融通を行う場合には、事故直前の負荷需要の推定値から供給可否の判定を行う。仮に、電力融通により再供給を行うエリアに分散型電源が大量に導入されていると、事故直前に計測された負荷需要電力は、負荷需要電力と発電電力の差分のみが計測可能であることから、正確な負荷需要電力を把握することができない。
【０００５】
停電の状態から電力を再供給する場合、負荷需要が概ね事故直前と変わらないのに対して、分散型電源は遅れて再起動されることから、再供給時には事故直前の純粋な負荷需要電力に対して電力を供給する必要があり、場合によっては過負荷により電力融通に失敗し、停電区間の極小化が図られない懸念がある。
【０００６】
また、平時の運用においても高圧配電線の電圧分布を適正な管理値内に収める必要があり、電圧低下の原因となる負荷需要電力と、電圧上昇の原因となる発電電力を正確に把握することが重要である。
【０００７】
大規模な太陽光発電所であれば、個別の計測値を配電自動化システムに取り込み、これを正確に運用に把握させることも可能であるが、住宅に設置される数ｋＷの太陽光発電システムの場合には、個別の計測値を全て計測し集約することは煩雑である。
【０００８】
従来、配電系統における負荷需要電力と発電電力を分離して把握する方法は、例えば次の２つの方法がある。第一の方法として、太陽光発電システムの発電電力は日射量にほぼ比例して変化することから、日射量計から発電電力を推定する方法がある。
【０００９】
第二の方法として、高圧配電線の電力潮流から、独立成分分析（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ：以下、単にＩＣＡと称することもある）の手法を用いて負荷需要電力と発電電力を分離する方法が提案されている。独立成分分析とは、観測信号ｘを混合行列Ａと信号源ｓの線形結合で表現し、未知のＡとｓをｘから推定する手法である。
【００１０】
このときの制約条件として、信号源が統計的に独立であること、信号源が非ガウス分布に従うこと、信号源の数をｍ、観測数をｎとしたときｎ≧ｍとなることが必要である。推定したい信号源が負荷需要電力と発電電力の２つであることから、観測信号が２つ必要となる。観測信号としては有効電力と無効電力を用いる。高圧配電線の区間の負荷需要電力と発電電力を推定したい場合には、区間の入り口と出口に設置された区分開閉器で計測された有効・無効電力の差を用いる。
【００１１】
例えば配電系統のフィーダの一区間の例を示す図２において、高圧配電線１０の一区間に設けたセンサ付開閉器１１、１２によって、該開閉器を各々通過する有効電力（Ｐ1、Ｐ2）と無効電力（Ｑ1、Ｑ2）を計測し、この差分であるＰ（＝Ｐ1−Ｐ2）、Ｑ（＝Ｑ1−Ｑ2）を独立成分分析における観測信号（ｘ）として扱う。
【００１２】
尚、図２の２０1〜２０nは配電系統に連系される太陽光発電システム（Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ：以下、単にＰＶと称することもある）であり、このＰＶには日射量計（Ｒ）が設置される場合もある。３０1〜３０nは負荷を示している。
【００１３】
推定区間内での高圧配電線１０による電力損失を無視すると、観測されたＰ、Ｑは区間内での正味の負荷として与えられることから（１）式が成り立つ。
【００１４】
【数１】
0006376923.tif 000002
【００１５】
ここで、Ｐload，Ｑloadはそれぞれ負荷で消費された有効電力・無効電力を表し、ＰPV，ＱPVはそれぞれＰＶから出力された有効電力・無効電力を表している。さらに、負荷の力率角、ＰＶの力率角をそれぞれθload，θPVとすると、有効電力と無効電力の間には（２）式が成り立つ。
【００１６】
【数２】
0006376923.tif 000003
【００１７】
（１）式と（２）式から、観測信号（ｘ）、混合行列（Ａ）および信号源（ｓ）の関係式（ＩＣＡの推定モデルｘ＝Ａｓ）は（３）式のように表すことができる。
【００１８】
【数３】
0006376923.tif 000004
【００１９】
面的に広がる太陽光発電システムの合計発電量を推定する場合には、地点により異なる日射量特性が重ね合わされることを考慮する必要がある。また、太陽光発電システムのアレイ面の傾斜角や方位により発電出力の特性が異なることを考慮する必要がある。また、部分的に影が生じるアレイ面を持つ太陽光発電システムでは、特定の時間に発電出力が低下する特性を持つ。このように、太陽光発電システムは様々な設置環境で発電出力の特性が異なり、ある地域の合計発電量はこれらを合成した特性となる。
【００２０】
尚、ＩＣＡの手法を用いて負荷需要電力と発電電力を分離する方法としては、例えば特許文献１に記載のものが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２１】
【特許文献１】特開２０１２−９５４７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
前記第一の方法では、地点により異なる発電出力特性を考慮するため、所望の地域を囲むような複数箇所での日射量の計測が必要となる。また、所望の地域で同一配電線に連系されている太陽光発電システムの合計容量を事前に把握しておく必要があり、故障などを原因として稼働していない太陽光発電システムがある場合には、推定精度の低下が起こる。また、傾斜角や方位角による影響を考慮に入れるためには、方位角毎、傾斜角毎の設備容量の把握などが必要となり、定期的な設備データのメンテナンスが必要である。
【００２３】
また、前記第二の方法では負荷需要電力の力率と発電電力の力率の双方が１００％となると、前記（３）式の混合行列の行同士（ｔａｎθloadとｔａｎθPV）が相似となって正しい逆行列が求められず、推定精度が得られない問題がある。近年の一般住宅の電力負荷の力率はほぼ１００％程度であり、太陽光発電システムも通常は力率１００％で運転されることから、推定精度が著しく悪化する。
【００２４】
本発明は上記課題を解決するものであり、その目的は、負荷量を直接計測することなく把握することができる太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置および方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
上記課題を解決するための請求項１に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置は、配電系統内に設置された太陽光発電システムの発電出力に対応する出力であって、配電系統内の代表地点における日射量を計測する日射量計によって計測した日射量計測値を出力する太陽光発電出力計測手段と、
配電線の有効電力潮流を計測する有効電力潮流計測手段と、
前記計測された有効電力潮流Ｐｎｅｔおよび日射量計測値Ｒを要素とする観測信号を、要素として太陽光発電システムの総設備容量ｋを含む混合行列と、配電系統内の負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび日射量計測値Ｒを要素とする信号源との線形結合により、
【００２６】
【数１３】
0006376923.tif 000005
【００２７】
と表現される推定モデルを生成し、前記生成された推定モデルの観測信号から、独立成分分析の手法によって負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋを分離・推定する推定手段と、を備え、
前記推定手段は、現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓で計測された有効電力潮流および日射量計測値を観測信号として複数の時系列推定データを演算し、該演算された時系列推定データのうち現在時刻のデータを負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋの推定値と決定し、
前記解析時間窓を単位時刻ずつずらしながら順次最新の時刻における負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋの推定値を求めることを特徴としている。
【００２８】
また、請求項１１に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法は、配電系統内に設置された太陽光発電システムの発電出力に対応する出力を出力する太陽光発電出力計測手段が、配電系統内の代表地点における日射量を計測する日射量計によって計測した日射量計測値を出力する太陽光発電出力計測ステップと、
有効電力潮流計測手段が、配電線の有効電力潮流を計測するステップと、
推定手段が、前記計測された有効電力潮流Ｐｎｅｔおよび日射量計測値Ｒを要素とする観測信号を、要素として太陽光発電システムの総設備容量ｋを含む混合行列と、配電系統内の負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび日射量計測値Ｒを要素とする信号源との線形結合により、
【００２９】
【数１３】
0006376923.tif 000006
【００３０】
と表現される推定モデルを生成する推定モデル生成ステップと、
推定手段が、前記生成された推定モデルの観測信号から、独立成分分析の手法によって負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋを分離・推定する推定ステップと、を備え、
前記推定ステップは、
現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓で計測された有効電力潮流および日射量計測値を観測信号として複数の時系列推定データを演算するステップと、
前記演算された時系列推定データのうち現在時刻のデータを負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋの推定値と決定するステップと、
前記解析時間窓を単位時刻ずつずらしながら順次最新の時刻における負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋの推定値を求めるステップと、
を有していることを特徴としている。
【００３３】
上記構成によれば、太陽光発電システムを有した配電系統において、負荷需要電力と発電電力を直接計測することなく分離して把握することが可能となる。負荷需要電力と発電電力を分離して把握できることで、例えば高圧配電系統で事故が発生した際の電力融通の計算を的確に行うことが出来る。また、常時の運用においても高圧配電系統の電圧や潮流を管理する上で、設備形成や系統構成を検討する際の情報として活用ができる。
【００３４】
また、負荷需要電力と発電電力を個別に直接計測する場合に比べて、計測や情報収集にかかるコストを抑制できる。
【００３５】
また、請求項２に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置は、前記推定手段は、現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓で計測された有効電力潮流および日射量計測値を観測信号として複数の時系列推定データを演算し、該演算された時系列推定データのうち現在時刻のデータを総設備容量ｋの推定値と決定し、
前記解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓毎に推定した総設備容量ｋと解析時間窓毎に算出した日射量計測値の標準偏差とを記憶する記憶部を備え、
現在時刻の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差が１時刻前の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差よりも大きいときに、独立成分分析によって総設備容量ｋを算出して最新のｋ値とし、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めることを特徴としている。
【００３６】
また、請求項１２に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法は、前記推定ステップは、
現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓で計測された有効電力潮流および日射量計測値を観測信号として複数の時系列推定データを演算するステップと、
前記演算された時系列推定データのうち現在時刻のデータを総設備容量ｋの推定値と決定するステップと、
前記解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓毎に推定した総設備容量ｋと解析時間窓毎に算出した日射量計測値の標準偏差とを記憶部に記憶するステップと、
現在時刻の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差と１時刻前の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差とを比較するステップと、
現在時刻の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差が１時刻前の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差よりも大きいときに、独立成分分析によって総設備容量ｋを算出して最新のｋ値とするステップと、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めるステップと、
を有していることを特徴とする。
【００３７】
上記構成によれば、日射量計測値の標準偏差が最大であるときに算出した太陽光発電システムの総設備容量ｋを最新のｋ値とすることができ、ｋの推定値精度が高められ、正確な負荷需要電力を把握することができる。
【００３８】
また、請求項３に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置は、請求項２において、前記最新のｋ値は、設定した期間内で日射量計測値の標準偏差が最大となるときのｋとすることを特徴としている。
【００３９】
また、請求項１３に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法は、請求項１２において、前記最新のｋ値とするステップは、設定した期間内で日射量計測値の標準偏差が最大となるときのｋを採用することを特徴としている。
【００４０】
上記構成によれば、太陽光発電システムの増設や撤去、故障停止などによる総設備容量ｋの変化に追従することができる。
【００４１】
また、請求項４に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置は、請求項１において、前記推定手段は、現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓の全ての時刻において、前記独立成分分析によって総設備容量ｋを算出し、該総設備容量ｋと解析時間窓毎に算出した日射量計測値の標準偏差σとを記憶する記憶部を備え、
前記記憶された総設備容量ｋおよび標準偏差σに基づいて、
【００４２】
【数１４】
0006376923.tif 000007
【００４３】
（ただし、ｔは時刻、Ｎは時間窓の数）
によって、日射量計測値の標準偏差の大きさで重み付けしたｋの平均値を演算し、該演算されたｋの平均値を最新のｋとし、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めることを特徴としている。
【００４４】
また、請求項１４に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法は、請求項１１において、
前記推定ステップは、
現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓の全ての時刻において、前記独立成分分析によって総設備容量ｋを算出するステップと、
前記総設備容量ｋと解析時間窓毎に算出した日射量計測値の標準偏差σとを記憶部に記憶するステップと、
前記記憶された総設備容量ｋおよび標準偏差σに基づいて、
【００４５】
【数１４】
0006376923.tif 000008
【００４６】
（ただし、ｔは時刻、Ｎは時間窓の数）
によって、日射量計測値の標準偏差の大きさで重み付けしたｋの平均値を演算し、該演算されたｋの平均値を最新のｋとするステップと、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めるステップと、を有していることを特徴とする。
【００４７】
上記構成によれば、日射量計測値の標準偏差の大きさで重み付けしたｋの平均値に基づいて負荷需要電力を求めているので、何らかの要因で特異なｋ値が得られた場合に、その特異なｋ値による影響が緩和され、推定精度の悪化を防ぐことができる。
【００４８】
また、請求項５に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置は、請求項１において、前記推定手段は、現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差σが設定した標準偏差閾値以上であるときに、前記独立成分分析によって総設備容量ｋを算出し、該総設備容量ｋと解析時間窓毎に算出した日射量計測値の閾値以上の標準偏差σとを記憶する記憶部を備え、
前記記憶された総設備容量ｋおよび標準偏差σに基づいて、
【００４９】
【数１４】
0006376923.tif 000009
【００５０】
（ただし、ｔは時刻、Ｎは時間窓の数、σは閾値以上の標準偏差）
によって、日射量計測値の閾値以上の標準偏差の大きさで重み付けしたｋの平均値を演算し、該演算されたｋの平均値を最新のｋとし、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めることを特徴としている。
【００５１】
また、請求項１５に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法は、請求項１１において、
前記推定ステップは、
現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差σが設定した標準偏差閾値以上であるときに、前記独立成分分析によって総設備容量ｋを算出するステップと、
前記総設備容量ｋと解析時間窓毎に算出した日射量計測値の閾値以上の標準偏差σとを記憶部に記憶するステップと、
前記記憶された総設備容量ｋおよび標準偏差σに基づいて、
【００５２】
【数１４】
0006376923.tif 000010
【００５３】
（ただし、ｔは時刻、Ｎは時間窓の数、σは閾値以上の標準偏差）
によって、日射量計測値の閾値以上の標準偏差の大きさで重み付けしたｋの平均値を演算し、該演算されたｋの平均値を最新のｋとするステップと、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めるステップと、を有していることを特徴とする。
【００５４】
上記構成によれば、日射量計測値の閾値以上の標準偏差の大きさで重み付けしたｋの平均値に基づいて負荷需要電力を求めているので、特異なｋ値による影響が緩和されて推定精度を確保することができ、且つ演算時間の短縮が図られる。
【００５５】
また、請求項６に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置は、請求項１において、前記推定手段は、現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓の全ての時刻において、前記独立成分分析によって総設備容量ｋを算出し、該総設備容量ｋの設定日数分のｋデータと解析時間窓毎に算出した設定日数分の日射量計測値の標準偏差σデータとを記憶する記憶部を備え、
前記記憶された総設備容量ｋおよび標準偏差σに基づいて、
【００５６】
【数１５】
0006376923.tif 000011
【００５７】
（ただし、ｔは時刻、Ｎは時間窓の数、Ｍは推定日当日から遡る日数）
によって、日射量計測値の標準偏差の大きさで重み付けされ、設定日数内の同一時間帯におけるｋの平均値を演算し、該演算されたｋの平均値を最新のｋとし、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めることを特徴としている。
【００５８】
また、請求項１６に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法は、請求項１１において、
前記推定ステップは、
現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓の全ての時刻において、前記独立成分分析によって総設備容量ｋを算出するステップと、
前記総設備容量ｋの設定日数分のｋデータと解析時間窓毎に算出した設定日数分の日射量計測値の標準偏差σデータとを記憶部に記憶するステップと、
前記記憶された総設備容量ｋおよび標準偏差σに基づいて、
【００５９】
【数１５】
0006376923.tif 000012
【００６０】
（ただし、ｔは時刻、Ｎは時間窓の数、Ｍは推定日当日から遡る日数）
によって、日射量計測値の標準偏差の大きさで重み付けされ、設定日数内の同一時間帯におけるｋの平均値を演算し、該演算されたｋの平均値を最新のｋとするステップと、
前記最新のｋ値および現在時刻の日射量計測値の積に有効電力潮流を加算して現在時刻の負荷需要電力を求めるステップと、を有していることを特徴とする。
【００６１】
上記構成によれば、日射量計測値の標準偏差の大きさで重み付けされ、設定した期間内の同一時間帯におけるｋの平均値に基づいて負荷需要電力を求めているので、特定の時間に太陽光発電システムの発電出力が低下し、その時間帯が季節により異なることの影響を緩和し、推定精度を向上させることができる。
【００６２】
また、請求項７に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置は、請求項１ないし３のいずれか１項において、
前記太陽光発電出力計測手段は、西向きの日射量計測値Ｒｗ、南向きの日射量計測値Ｒｓおよび東向きの日射量計測値Ｒｅを出力し、
前記推定手段は、前記有効電力潮流Ｐｎｅｔおよび日射量計測値Ｒｗ，Ｒｓ，Ｒｅを要素とする観測信号を、要素として太陽光発電システムの方位毎の総設備容量ｋｗ，ｋｓ，ｋｅを含む混合行列と、配電系統内の負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび方位毎の日射量計測値Ｒｗ，Ｒｓ，Ｒｅを要素とする信号源との線形結合により、
【００６３】
【数１６】
0006376923.tif 000013
【００６４】
と表現される推定モデルを生成し、前記生成された推定モデルの観測信号から、独立成分分析の手法によって負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋｗ，ｋｓ，ｋｅを分離・推定することを特徴としている。
【００６５】
また、請求項１７に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法は、請求項１１ないし１３のいずれか１項において、
前記太陽光発電出力計測ステップは、西向きの日射量計測値Ｒｗ、南向きの日射量計測値Ｒｓおよび東向きの日射量計測値Ｒｅを出力し、
前記推定モデル生成ステップは、前記有効電力潮流Ｐｎｅｔおよび日射量計測値Ｒｗ，Ｒｓ，Ｒｅを要素とする観測信号を、要素として太陽光発電システムの方位毎の総設備容量ｋｗ，ｋｓ，ｋｅを含む混合行列と、配電系統内の負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび方位毎の日射量計測値Ｒｗ，Ｒｓ，Ｒｅを要素とする信号源との線形結合により、
【００６６】
【数１６】
0006376923.tif 000014
【００６７】
と表現される推定モデルを生成し、
前記推定ステップは、前記生成された推定モデルの観測信号から、独立成分分析の手法によって負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋｗ，ｋｓ，ｋｅを分離・推定することを特徴としている。
【００６８】
上記構成によれば、方位角により太陽光発電システムの発電出力の特性が異なることの影響を緩和し、推定精度を向上させることができる。
【００６９】
また、請求項８に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置は、請求項１ないし３のいずれか１項において、
前記太陽光発電出力計測手段は、異なるｎ個（ｎは１以上の正数）の地点に設置された日射量計の日射量計測値Ｒ1〜Ｒnを出力し、
前記推定手段は、前記有効電力潮流Ｐｎｅｔおよび日射量計測値Ｒ1〜Ｒnを要素とする観測信号を、要素として太陽光発電システムの各地点毎の総設備容量ｋ1〜ｋnを含む混合行列と、配電系統内の負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび各地点毎の日射量計測値Ｒ1〜Ｒnを要素とする信号源との線形結合により、
【００７０】
【数１７】
0006376923.tif 000015
【００７１】
と表現される推定モデルを生成し、前記生成された推定モデルの観測信号から、独立成分分析の手法によって負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋ1〜ｋnを分離・推定することを特徴としている。
【００７２】
また、請求項１８に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法は、請求項１１ないし１３のいずれか１項において、
前記太陽光発電出力計測ステップは、異なるｎ個（ｎは１以上の正数）の地点に設置された日射量計の日射量計測値Ｒ1〜Ｒnを出力し、
前記推定モデル生成ステップは、前記有効電力潮流Ｐｎｅｔおよび日射量計測値Ｒ1〜Ｒnを要素とする観測信号を、要素として太陽光発電システムの各地点毎の総設備容量ｋ1〜ｋnを含む混合行列と、配電系統内の負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび各地点毎の日射量計測値Ｒ1〜Ｒnを要素とする信号源との線形結合により、
【００７３】
【数１７】
0006376923.tif 000016
【００７４】
と表現される推定モデルを生成し、
前記推定ステップは、前記生成された推定モデルの観測信号から、独立成分分析の手法によって負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋ1〜ｋnを分離・推定することを特徴としている。
【００７５】
上記構成によれば、太陽光発電システムの面的な広がりによる「ならし効果」（広域に分散設置されるため、地域的な広がりにより個別の発電量の変動が相殺されて、合計発電量の変動が緩和されること）の影響を緩和し、推定精度を向上させることができる。
【００７６】
また、請求項９に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置は、請求項１ないし８のいずれか１項において、前記推定手段は、設備データとして管理されている太陽光発電システムの総設備容量を導入し、該総設備容量と前記推定された総設備容量ｋとの差が、設定した値よりも大きいときに、前記推定されたｋ値を破棄することを特徴としている。
【００７７】
また、請求項１９に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法は、請求項１１ないし１８のいずれか１項において、
前記推定ステップは、
設備データとして管理されている太陽光発電システムの総設備容量を導入するステップと、
前記導入された総設備容量と前記推定された総設備容量ｋとの差が、設定した値よりも大きいときに、前記推定されたｋ値を破棄するステップと、を有していることを特徴とする。
【００７８】
上記構成によれば、設備データとして管理されている太陽光発電システムの総設備容量の導入により、特異な推定結果（推定したｋ値）を除去し、特異なｋ値による影響を防ぐことができる。
【００７９】
また、請求項１０に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定装置は、請求項１において、
前記太陽光発電出力計測手段は、前記日射量計測値に代えて太陽光発電システムの発電出力計測値を出力し、
前記推定手段は、前記観測信号および信号源の日射量計測値に代えて前記発電出力計測値を採用して前記推定モデルを生成することを特徴としている。
【００８０】
また、請求項２０に記載の太陽光発電システムを有した配電系統における負荷量推定方法は、請求項１１において、
前記太陽光発電出力計測ステップは、前記日射量計測値に代えて太陽光発電システムの発電出力計測値を出力し、
前記推定モデル生成ステップは、前記観測信号および信号源の日射量計測値に代えて前記発電出力計測値を採用して前記推定モデルを生成することを特徴としている。
【００８１】
上記構成によれば、負荷需要電力を直接計測することなく、負荷需要電力と発電電力を分離して把握することができる。
【発明の効果】
【００８２】
（１）請求項１〜９および請求項１１〜１９に記載の発明によれば、太陽光発電システムを有した配電系統において、負荷需要電力と発電電力を直接計測することなく分離して把握することが可能となる。負荷需要電力と発電電力を分離して把握できることで、例えば高圧配電系統で事故が発生した際の電力融通の計算を的確に行うことが出来る。
【００８３】
また、常時の運用においても高圧配電系統の電圧や潮流を管理する上で、設備形成や系統構成を検討する際の情報として活用ができる。
【００８４】
また、負荷需要電力と発電電力を個別に直接計測する場合に比べて、計測や情報収集にかかるコストを抑制できる。
（２）また請求項２、１２に記載の発明によれば、太陽光発電システムの総設備容量ｋの推定精度が高められ、正確な負荷需要電力を把握することができる。
（３）請求項３、１３に記載の発明によれば、太陽光発電システムの増設や撤去、故障停止などによる総設備容量ｋの変化に追従することができる。
（４）請求項４、１４に記載の発明によれば、何らかの要因で特異なｋ値が得られた場合に、その特異なｋ値による影響が緩和され、推定精度の悪化を防ぐことができる。
（５）請求項５、１５に記載の発明によれば、特異なｋ値による影響が緩和されて推定精度を確保することができ、且つ演算時間の短縮が図られる。
（６）請求項６、１６に記載の発明によれば、特定の時間に太陽光発電システムの発電出力が低下し、その時間帯が季節により異なることの影響を緩和し、推定精度を向上させることができる。
（７）請求項７、１７に記載の発明によれば、方位角により太陽光発電システムの発電出力の特性が異なることの影響を緩和し、推定精度を向上させることができる。
（８）請求項８、１８に記載の発明によれば、太陽光発電システムの面的な広がりによる「ならし効果」の影響を緩和し、推定精度を向上させることができる。
（９）請求項９、１９に記載の発明によれば、特異な推定結果（推定した太陽光発電システムの総設備容量ｋの値）を除去し、特異なｋ値による影響を防ぐことができる。
（１０）請求項１０、２０に記載の発明によれば、負荷需要電力を直接計測することなく、負荷需要電力と発電電力を分離して把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明の一実施形態例の要部構成を示すブロック図。
【図２】本発明が適用される配電系統の一例を示す構成図。
【図３】本発明の実施例１における推定イメージを表わす説明図。
【図４】本発明の実施例における観測信号と時系列推定データの関係を表す説明図。
【図５】本発明の実施例２における推定イメージを表す説明図。
【図６】本発明の実施例２における負荷需要電力の算出手順を示すフローチャート。
【図７】本発明の実施例６において、設定日数内の同一時間帯における太陽光発電システムの総設備容量ｋの平均値を求める処理を表す説明図。
【発明を実施するための形態】
【００８６】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。図１は、本発明の一実施形態例の要部構成を表すブロック図であり、１００は本発明の推定手段としての推定装置である。この推定装置１００は、推定モデル生成部１０１、推定部１０２および記憶部１０３を備えている。
【００８７】
推定装置１００には、太陽光発電出力計測手段、例えば図２の高圧配電線１０の日射特性または太陽光発電出力を考慮可能な代表箇所に設けた日射量計によって計測された日射量計測値Ｒと、配電線の有効電力潮流を計測する有効電力潮流計測手段、例えば図２の高圧配電線１０に設けられたセンサ付開閉器１１、１２によって計測された有効電力潮流Ｐｎｅｔ（＝Ｐload−ＰPV）とが計測データとして取り込まれる。
【００８８】
尚、図２中の黒丸印は、高圧配電線１０の一区間の代表箇所に設けられる日射量計を示している。
【００８９】
推定モデル生成部１０１は、前記計測された有効電力潮流Ｐｎｅｔおよび日射量計測値Ｒを要素とする観測信号を、要素として太陽光発電システムの総設備容量ｋを含む混合行列と、配電系統内の負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび日射量計測値Ｒを要素とする信号源との線形結合により、
【００９０】
【数１３】
0006376923.tif 000017
【００９１】
と表現される推定モデルを生成する。
【００９２】
推定部１０２は、前記生成された推定モデルの観測信号から、独立成分分析の手法によって負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋを分離・推定する。
【００９３】
また推定部１０２は、後述の各実施例で述べる各種の処理、各種の演算を行うものである。
【００９４】
記憶部１０３は、後述の各実施例で述べる太陽光発電システムの総設備容量ｋ、日射量計測値の標準偏差σ等の各種データを記憶する。
【００９５】
推定装置１００は、例えばコンピュータにより構成され、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ、入力装置、出力装置、通信インターフェース、ハードディスク、記録媒体およびその駆動装置を備えている。
【００９６】
このハードウェアリソースとソフトウェアリソース（ＯＳ、アプリケーションなど）との協働の結果、推定装置１００は図１の推定モデル生成部１０１、推定部１０２および記憶部１０３の各機能を実装する。
【実施例１】
【００９７】
まず、推定モデル生成部１０１が生成する推定モデルについて説明する。推定対象である信号源の信号をｓ（ｔ）＝［ｓ１（ｔ），  ｓ２（ｔ），  …，  ｓｎ（ｔ）］T、観測信号をｘ（ｔ）＝［ｘ１（ｔ），  ｘ２（ｔ），  …，  ｘｍ（ｔ）］Tと表すとき、両者の間に次のような関係が成り立つものとする。
【００９８】
ｘ（ｔ）＝Ａｓ（ｔ）    （４）
ここで、Ａはｍ×ｎのフルランク行列であり、混合行列と呼ぶ。また、（４）式はＩＣＡモデルと呼ぶ。
【００９９】
ＩＣＡを用いるうえでは中心極限定理を用いる。中心極限定理とは独立な変数の和の分布は必ず元の変数の分布よりもガウス分布に近づくというものである。すなわち、各信号源ｓｉ同士が統計的に独立であるならば、各観測信号ｘｉはどの信号源ｓｉよりもガウス分布に近くなる。そこで、ＩＣＡではこのような性質を考慮して観測信号ｘ（ｔ）の分布が最も非ガウス性が高くなるような分離行列Ｗを求める。ここで、行列Ｗは（５）式で表すような観測信号から信号源信号を分離・推定するために用いられる変換行列である。
【０１００】
分離信号ｙは、
ｙ（ｔ）＝Ｗｘ（ｔ）    （５）
ｙ（ｔ）の非ガウス性を最大化することは、（４）式及び（５）式からＷＡｓ（ｔ）の非ガウス性が最大化するようなＷを決定することと同義である。ＷＡｓ（ｔ）が最も非ガウス分布に従うのは、ＷＡ＝Ｉ（Ｉはｎ×ｎの単位行列）となる場合である。これは前述した中心極限定理より、観測信号が元の信号源よりもガウス性が高くなってしまうためである。したがって、（５）式で表した式の非ガウス性を最大化することにより、元の信号源を得ることができる。
【０１０１】
一般的にＩＣＡは観測信号の非ガウス性を最大化する最適化問題として定義されており、本実施形態例ではその一つであるｆａｓｔＩＣＡを用いる。ｆａｓｔＩＣＡでは解を求める手順として、平均化、白色化、最適化という順に問題を解くことになる。平均化とは、観測信号の平均値を０とする処理のことである。白色化とは、観測信号の共分散行列の固有値分解を用いて観測信号を無相関かつ分散を１に正規化する処理のことである。白色化は（６）式で表すように、式の両辺左側に白色化行列Ｖを乗じる処理に相当する。
【０１０２】
ｚ（ｔ）＝Ｖｘ´（ｔ）＝ＶＡｓ´（ｔ）＝Ｂｓ´（ｔ）    （６）
ここでｓ´（ｔ）、ｘ´（ｔ）はそれぞれ平均化処理後の信号源信号、観測信号を表す。白色化された観測信号ｚ（ｔ）に対する混合行列Ｂは直交行列となる。すなわち、本来の混合行列であるＡでは求めるパラメータ数がｎ2であるのに対し、白色化後の混合行列Ｂではｎ（ｎ−１）／２となり問題が縮小される。これより最適化問題を解く時間が減少し高速な求解が可能となる。
【０１０３】
したがって、平均化・白色化後では、ＩＣＡは各信号源ｓｉの分散を１とする制約条件下において、ＢTｚ（ｔ）の非ガウス性を最大化する最適化問題を解くことと同義である。この問題を解くことで得られる信号源は、（６）式により求めた結果となるため平均値が０となってしまっている。そのため平均化処理前の観測信号に求められた分離行列Ｗを乗じることで元の信号源が得られる。
【０１０４】
本実施形態例ではＩＣＡの手法を用いて、観測信号として配電線の有効電力潮流Ｐｎｅｔと代表箇所における日射量計測値Ｒを用いる。日射量計測値Ｒは配電用変電所や対象とする高圧配電線の区間に含まれる代表箇所などの１カ所とする。また、太陽光発電システムの発電電力が日射量計の計測値に比例すると仮定し、高圧配電線の有効電力潮流をＰｎｅｔ、負荷需要電力をＰｌｏａｄ、日射量をＲ、稼働している太陽光発電システムの総設備容量をｋとすると、観測信号と信号源の関係は以下の式で表される。
【０１０５】
【数４】
0006376923.tif 000018
【０１０６】
（７）式の混合行列は以下のように表される。
【０１０７】
【数５】
0006376923.tif 000019
【０１０８】
次に、白色化行列を以下のように置く。
【０１０９】
【数６】
0006376923.tif 000020
【０１１０】
白色化後の混合行列は以下のように表される。
【０１１１】
【数７】
0006376923.tif 000021
【０１１２】
白色化後の信号に対する混合行列は直交行列になることを考慮すると、（１０）式は（１１）式のように書くことができる。
【０１１３】
【数８】
0006376923.tif 000022
【０１１４】
白色化後の混合行列の１列目が白色化行列成分のみで表されることになる。行列は直交行列であるため、２列目の情報を利用することで１列目の成分も求めることができる。すなわち、従来のＩＣＡで行う必要のある非ガウス性の最大化の過程を省略することができることから、推定部１０２において高速に解を求めることができる。また、白色化行列は観測信号の共分散行列から求めることができる。
【０１１５】
ｚ（ｔ）＝Ｖｘ´（ｔ）により、Ｒz＝Ｉとなる白色化行列Ｖを求める手順を以下に示す。
【０１１６】
ｚの相関行列は（１２）式のように表される。
【０１１７】
Ｒz＝ＶＲxＶT    （１２）
Ｒxを固有値分解すると、
Ｒx＝ＥＤＥT    （１３）
ただし、Ｄ＝ｄｉａｇ（λ1，…，λj）、Ｅは、Ｅ＝[ｅ1…ｅj]として、ＥTＥ＝Ｉを満たす正規直交基底行列とする。
【０１１８】
Ｒz＝ＶＲxＶT＝Ｉより、白色化行列Ｖは以下より求められる。
【０１１９】
Ｖ＝Ｄ-1/2ＥT    （１４）
現在時刻の負荷需要電力とＰＶシステムの総設備容量ｋの現在値は、過去の計測値ｎ個を記憶部１０３に格納し、それを用いて計算する。
【０１２０】
すなわち推定部１０２は、現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓で計測された有効電力潮流および日射量計測値を観測信号として複数の時系列推定データを演算し、該演算された時系列推定データのうち現在時刻のデータを負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋの推定値と決定し、前記解析時間窓を単位時刻ずつずらしながら順次最新の時刻における負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋの推定値を求める。
【０１２１】
このときのオンライン推定処理の一例を図３、図４とともに説明する。図３は複数の解析時間窓と真値（図示△印）および推定値（図示○印）の関係を表し、図４は観測信号と時系列推定データの関係を表している。
【０１２２】
図４の時刻ｔにおいて、有効電力潮流および日射量計測値が観測されると、最新の観測信号を含む解析時間窓（大きさ：ｗｉｄｔｈ（ｍｉｎ））分の過去データに対してＩＣＡを適用して（７）式を解く。ＩＣＡを行うと図４（ｂ）のように解析時間窓内の時系列推定データが得られるが、その中の時刻ｔの推定値のみを推定結果として採用する。
【０１２３】
その後、時刻ｔ＋１の観測データが得られた場合は、解析時間窓を時間軸方向に＋１だけ移動させ、再びＩＣＡを適用することで時刻ｔ＋１の推定値を得る。このような推定をデータが得られるたびに繰り返し行うことで、例えば図３の□で囲った推定値が各時刻における推定値として得られる。
【０１２４】
図３の時刻ｔ−５の□で囲った推定値はｗｉｎｄｏｗ（解析時間窓）（ｔ−５）内の時系列推定データに基づく推定値を示し、時刻ｔ−４の□で囲った推定値はｗｉｎｄｏｗ（ｔ−４）内の時系列推定データに基づく推定値を示し、時刻ｔ−３の□で囲った推定値はｗｉｎｄｏｗ（ｔ−３）内の時系列推定データに基づく推定値を示している。
【０１２５】
同様に、時刻ｔ−２の□で囲った推定値はｗｉｎｄｏｗ（ｔ−２）内の時系列推定データに基づく推定値を示し、時刻ｔ−１の□で囲った推定値はｗｉｎｄｏｗ（ｔ−１）内の時系列推定データに基づく推定値を示し、時刻（ｔ）の□で囲った推定値はｗｉｎｄｏｗ（ｔ）内の時系列推定データに基づく推定値を示している。
【０１２６】
尚、日射量計測値のＲは、基本的には代表箇所１カ所の計測値とするが、日射量計測値の代わりに、計測値が得られる太陽光発電システムの発電出力ＰPVを用いることも可能である。また、太陽光発電システムの面的な広がりによる“ならし効果”（広域に分散設置されるため、地域的な広がりにより個別の発電量の変動が相殺されて、合計発電量の変動が緩和されること）の影響を考慮するため、複数地点で計測された日射量計測値（または太陽光発電システムの発電出力計測値）の平均値を用いることも可能である。
【実施例２】
【０１２７】
実施例１では、日射量の変動が小さい場合に高い推定精度が得ることができない場合がある。推定精度は対象とする解析時間窓内の日射量計測値の変動が大きいほど高い推定精度が得られる傾向がある。また、総設備容量は太陽光発電システムの稼働状況によって変化するが、頻繁に変わることはない。
【０１２８】
そこで本実施例２では、解析時間窓内における日射量計測値の標準偏差と総設備容量ｋの推定結果を記憶部１０３に記憶しておき、日射量計測値の標準偏差が最大となった場合に推定されたｋを最新の推定を行う場合に用いる。
【０１２９】
実施例２における推定イメージを図５に示し、推定処理手順を図６に示す。複数の解析時間窓を表した図５（ａ）は図３と同一の図面である。
【０１３０】
本実施例２において推定部１０２は、解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓毎に実施例１の場合と同様に総設備容量ｋを推定し、さらに解析時間窓毎に日射量計測値の標準偏差σを算出し、それらｋとσを記憶部１０３に格納する。
【０１３１】
そして推定部１０２は、前記推定された総設備容量ｋと算出された日射量計測値の標準偏差σを用いて、図６に示す手順で負荷需要電力Ｐｌｏａｄの推定値を算出する。
【０１３２】
まず図６のステップＳ１において、現在時刻の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差σ（Ｒ（ｔ））を算出し、次に１時刻前に算出した日射量計測値の標準偏差σ（Ｒ（ｔ−１））と比較し、σ（Ｒ（ｔ−１））＜σ（Ｒ（ｔ））であるか否かを判定する（ステップＳ２）。
【０１３３】
現在時刻の標準偏差の方が大きい場合には、独立成分分析の手法によりｋを算出し（ステップＳ３）、これをｋの最新の値ｋnewとして更新し記憶する（ステップＳ４）。
【０１３４】
最後にｋの最新の値ｋnewを用いて、ｋnewと現在時刻の日射量計測値Ｒ（ｔ）の積に、現在時刻の有効電力潮流Ｐnet（ｔ）を加算して、現在時刻の負荷需要電力Ｐload（ｔ）の推定値を求める（ステップＳ５）。
【０１３５】
尚ステップＳ２の判定結果がＮＯの場合はステップＳ５に進む。以上の計算を繰り返すことで、現在時刻の負荷需要電力の推定値を順次算出する。
【０１３６】
図５（ｂ）は実施例１の方法による負荷需要電力Ｐｌｏａｄの推定結果を表しており、例えば時刻ｔにおける推定値（解析時間窓ｗｉｎｄｏｗ（ｔ）を用いて推定した推定値）は真値との差が大きいが、本実施例２の方法により算出すると、図５（ｃ）のように時刻ｔにおける推定値は図５（ｂ）の場合よりも真値に近づく。
【実施例３】
【０１３７】
実施例２では、総設備容量ｋが太陽光発電システムの増設や撤去、故障による停止などにより変化した場合に追従することが出来ない。そこで本実施例３では、３日間や１週間など事前に忘却期間を設定し、総設備容量ｋの推定結果を、予め設定した期間内で日射量計測値の分散が最も大きくなるときのｋ値を用いることで、総設備容量の変化に追従できるようにした。
【実施例４】
【０１３８】
実施例３では、総設備容量ｋの推定値を日射量計測値の標準偏差が最大となる１断面（１つの時間断面）の値を用いていたが、この場合には、何らかの要因で特異なｋの値が得られたときに、推定精度が悪化することが懸念される。この影響を回避するため本実施例４では、日射量計測値の標準偏差の大きさで重み付けしたｋの平均的な値を用いることで、特異なｋの値による影響を緩和する。
【０１３９】
また、実施例２では、標準偏差の値が過去に比べて大きくなった場合のみＩＣＡによる推定を行うこととしたが、本実施例４では、すべての時間断面で日射量計測値の標準偏差とｋの推定結果を記憶しておく。
【０１４０】
したがって本実施例４では、推定部１０２が、現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓の全ての時刻において、前記独立成分分析によって総設備容量ｋを算出し、該総設備容量ｋと解析時間窓毎に算出した日射量計測値の標準偏差σとを記憶部１０３に記憶し、標準偏差σの大きさで重み付けされたｋの平均値（ｋnew）を下記（１５）式により求める。
【０１４１】
【数９】
0006376923.tif 000023
【０１４２】
（ただし、ｔは時刻、Ｎは時間窓の数）
この（１５）式により求められたｋの平均値（ｋnew）を用いて、実施例２の図６のステップＳ５と同様に、ｋnewＲ（ｔ）＋Ｐnet（ｔ）を演算して現在時刻の負荷需要電力Ｐload（ｔ）の推定値を算出する。
【実施例５】
【０１４３】
実施例４において、標準偏差σが小さい場合には推定精度が得られないことから、本実施例５では、予め決定した標準偏差の閾値以下となる場合にはＩＣＡによる推定は行わず、閾値以上となる標準偏差と推定結果ｋの組み合わせのみで重み付け平均を行うことにより、推定精度の確保と演算時間の短縮を行う。
【０１４４】
すなわち推定部１０２が、現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓内の日射量計測値の標準偏差σが設定した標準偏差閾値以上であるときに、前記独立成分分析によって総設備容量ｋを算出し、該総設備容量ｋと解析時間窓毎に算出した日射量計測値の閾値以上の標準偏差σとを記憶部１０３に記憶し、閾値以上の標準偏差で重み付けされたｋの平均値（ｋnew）を実施例４の場合と同様に、
【０１４５】
【数１４】
0006376923.tif 000024
【０１４６】
（ただし、ｔは時刻、Ｎは時間窓の数、σは閾値以上の標準偏差）
によって算出し、その算出されたｋの平均値（ｋnew）を用いて、実施例２の図６のステップＳ５と同様に、ｋnewＲ（ｔ）＋Ｐnet（ｔ）を演算して現在時刻の負荷需要電力Ｐload（ｔ）の推定値を算出する。
【実施例６】
【０１４７】
部分的に影が生じるアレイ面を持つ太陽光発電システムでは、特定の時間に発電出力が低下する特性を持ち、この時間帯は季節により異なる。本実施例６ではこれらの影響を加味し、推定精度を向上するため、総設備容量ｋの値を、予め設定した期間内の同一時間帯に遡って時間帯毎に異なる値で管理する。
【０１４８】
すなわち本実施例６では、推定部１０２が、現在時刻から設定時間前までの期間を解析時間窓とし、その解析時間窓を単位時刻ずつずらした複数の解析時間窓の全ての時刻において、前記独立成分分析によって総設備容量ｋを算出し、該総設備容量ｋの設定日数分のｋデータと解析時間窓毎に算出した設定日数分の日射量計測値の標準偏差σデータとを記憶部１０３に記憶し、日射量計測値の標準偏差の大きさで重み付けされ、設定日数内の同一時間帯におけるｋの平均値を下記（１６）式により求める。
【０１４９】
【数１０】
0006376923.tif 000025
【０１５０】
（ただし、ｔは時刻、Ｎは時間窓の数、Ｍは推定日当日から遡る日数）
ここで図７は、設定日数内の同一時間帯における総設備容量ｋの平均値を（１６）式によって求めるときの各パラメータの一例を表している。
【０１５１】
すなわち（１６）式は、図７の例であれば、ｔ−Ｎからｔまでの時間帯におけるσで重み付けされたｋの値のＭ日分の合計を、ｔ−Ｎからｔまでの時間帯におけるＭ日分のσの合計で割ることを意味している。
【実施例７】
【０１５２】
太陽光発電システムは、太陽光発電システムのアレイ面の傾斜角や方位角により発電出力の特性が異なることを考慮する必要がある。特に方位角が変わると、釣り鐘型の発電出力の時間応答の形状が変化し、南向きに設置された日射量計の時間応答の形状とは異なる形状となる。また、所望の地域の発電出力の合計はこれら様々な傾斜角や方位角を持ったシステムの合計出力となる。
【０１５３】
これらの影響を加味し、推定精度を向上するため、本実施例７では、代表地点の日射量計測を西、南、東の３方位が計測できるようにする。所望の地域の合計発電出力がこれら３方位の発電出力の合計とし、方位毎の総設備容量をｋｗ、ｋｓ、ｋｅとすると、独立成分分析の式（推定モデル）は下記（１７）式のように表すことが出来る。
【０１５４】
【数１１】
0006376923.tif 000026
【０１５５】
すなわち本実施例７では、日射量計は、西向きの日射量計測値Ｒｗ、南向きの日射量計測値Ｒｓおよび東向きの日射量計測値Ｒｅを出力する（尚、西向き、南向きおよび東向きに各々設置した３つの日射量計を用いてもよい）。
【０１５６】
推定モデル生成部１０１は、前記有効電力潮流Ｐｎｅｔおよび日射量計測値Ｒｗ，Ｒｓ，Ｒｅを要素とする観測信号を、要素として太陽光発電システムの方位毎の総設備容量ｋｗ，ｋｓ，ｋｅを含む混合行列と、配電系統内の負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび方位毎の日射量計測値Ｒｗ，Ｒｓ，Ｒｅを要素とする信号源との線形結合により、
【０１５７】
【数１６】
0006376923.tif 000027
【０１５８】
と表現される推定モデルを生成する。
【０１５９】
推定部１０２は、前記生成された推定モデルの観測信号から、独立成分分析の手法によって負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋｗ，ｋｓ，ｋｅを、実施例１で述べた方法により分離・推定する。
【０１６０】
総設備容量ｋｗ、ｋｓ、ｋｅの推定値については実施例２に示した方法で、発電出力の変動が大きな条件下で推定された値を用いることで、推定精度の向上が図られる。また実施例３に示した方法で、総設備容量ｋｗ、ｋｓ、ｋｅを更新することで季節性や稼働中の設備容量の変化に追従できる。
【実施例８】
【０１６１】
実施例７では、方位角の異なる日射量計測値を用いたが、これらを異なる地点に設置された日射量計測値とすれば、太陽光発電システムの面的な広がりによる“ならし効果”の影響を考慮できる。
【０１６２】
すなわち本実施例８では、日射量計は異なるｎ個（ｎは１以上の正数）の地点に設置し、各日射量計測値Ｒ1〜Ｒnを出力する。
【０１６３】
推定モデル生成部１０１は、前記有効電力潮流Ｐｎｅｔおよび日射量計測値Ｒ1〜Ｒnを要素とする観測信号を、要素として太陽光発電システムの各地点毎の総設備容量ｋ1〜ｋnを含む混合行列と、配電系統内の負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび各地点毎の日射量計測値Ｒ1〜Ｒnを要素とする信号源との線形結合により、
【０１６４】
【数１７】
0006376923.tif 000028
【０１６５】
と表現される推定モデルを生成する。
【０１６６】
推定部１０２は、前記生成された推定モデルの観測信号から、独立成分分析の手法によって負荷需要電力Ｐｌｏａｄおよび総設備容量ｋ1〜ｋnを実施例１で述べた方法により分離・推定する。
【０１６７】
尚、３地点の日射量計測値（Ｒ1，Ｒ2，Ｒ3）を用いる場合は、下記（１８）式の推定モデルが生成される。
【０１６８】
【数１２】
0006376923.tif 000029
【０１６９】
本実施例８においても、実施例２、実施例３の方法を実行することで推定精度の向上が図られ、また季節性や稼働中の設備容量の変化に追従することができる。
【実施例９】
【０１７０】
実施例１〜８では、太陽光発電システムの総設備容量ｋは未知の値として推定を行うこととしたが、電力会社では、電力系統に接続される太陽光発電システムの設備容量を管理することも可能である。故障による停止、設備毎の発電効率などは考慮できないが、ある程度のｋの値は事前に把握することが可能である。
【０１７１】
そこで本実施例９では、設備データとして管理された総設備容量を推定部１０２に導入し、その総設備容量と、推定により得られたｋの値に大きな隔たりがある場合には、これを切り捨てることで、特異な推定結果を除去するものである。
【符号の説明】
【０１７２】
１０…高圧配電線
１１，１２…センサ付開閉器
２０1〜２０n…太陽光発電システム
３０1〜３０n…負荷
１００…推定装置
１０１…推定モデル生成部
１０２…推定部
１０３…記憶部
【図１】
0006376923.tif 000042
【図２】
0006376923.tif 000043
【図３】
0006376923.tif 000044
【図４】
0006376923.tif 000045
【図５】
0006376923.tif 000046
【図６】
0006376923.tif 000047
【図７】
0006376923.tif 000048