(57)【要約】【課題】配電系統において、需要家・区間単位での負荷想定の精度を向上する。【解決手段】計算に先立ち、計測可能な需要家の日負荷計測データや全需要家の月別電力消費量データをデータベース５８に読み込む。負荷想定計算制御部５２は全需要家の月別電力消費量年間変動から標準偏差を算出し、想定対象需要家と日負荷計測有り需要家との間の形状及び絶対量の相関を求める。この結果、両相関係数が共に高く、かつ閾値以上となる相関係数の需要家を類似需要家として抽出し、その類似需要家の過去の同月、同週、同曜日の日負荷計測データを基に、想定対象需要家の想定対象日負荷を決定する。【選択図】図１
2005237187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
日負荷計測データを持つ需要家と持たない需要家が混在する配電系統に対し、将来負荷を予測する配電負荷想定方法において、
全ての需要家で計測可能な月別電力消費量の年間変動を用いて、想定対象需要家と前記日負荷計測データを持つ需要家との間で形状の相関を求め、相関係数が閾値以上または最も高い値となる類似需要家の日負荷計測データに基づいて前記想定対象需要家の日負荷データを決定することを特徴とする配電負荷想定方法。
【請求項２】
日負荷計測データを持つ需要家と持たない需要家が混在する配電系統に対し、将来負荷を予測する配電負荷想定方法において、
全ての需要家で計測可能な月別電力消費量の年間変動を用いて、想定対象需要家と前記日負荷計測データを持つ需要家との間で形状の相関と絶対量の相関をそれぞれ求め、両相関係数が共に高くかつ閾値以上となる類似需要家の日負荷計測データに基づいて前記想定対象需要家の日負荷データを決定することを特徴とする配電負荷想定方法。
【請求項３】
請求項２において、前記両相関係数が共に高くは、前記形状の相関と絶対量の相関の各々の算出結果について降順にランク付けし、需要家ごとに求めたランクの合計値が最も小さい類似需要家の相関係数である配電負荷想定方法。
【請求項４】
請求項１または２において、前記相関を求める需要家は需要家種別が同じグループで行われることを特徴とする配電負荷想定方法。
【請求項５】
請求項１または２において、前記想定対象需要家の日負荷データは前記類似需要家及び前記想定対象需要家の対象月の月間電力消費量の比率に応じて補正されることを特徴とする配電負荷想定方法。
【請求項６】
請求項１または２において、前記相関を求める需要家は需要家種別が同じグループで行われるようにし、前記想定対象需要家の日負荷データは前記類似需要家及び前記想定対象需要家の対象月の月間電力消費量の比率に応じて補正されることを特徴とする配電負荷想定方法。
【請求項７】
請求項１から６のいずれかにおいて、前記想定対象需要家の日負荷データは対象日の気温データに応じて補正されることを特徴とする配電負荷想定方法。
【請求項８】
請求項１から７のいずれかにおいて、配電系統の区間毎に、全ての前記想定対象需要家の日負荷データと前記日負荷計測データを持つ全ての需要家の日負荷データを集計して、区間負荷データとすることを特徴とする配電負荷想定方法。
【請求項９】
日負荷計測データを持つ需要家と持たない需要家が混在する配電系統に対し、将来負荷を予測する配電負荷想定装置において、
需要家の年間の月別電力消費量と前記日負荷計測データとを需要家毎に記憶するデータベースと、
想定対象需要家と前記日負荷計測データを持つ需要家との間で前記月別電力消費量の年間変動の形状の相関を求め、相関係数が閾値以上または最も高い値となる類似需要家の日負荷計測データに基づいて前記想定対象需要家の日負荷データを決定する負荷想定計算制御部と、を備えることを特徴とする配電負荷想定装置。
【請求項１０】
日負荷計測データを持つ需要家と持たない需要家が混在する配電系統に対し、将来負荷を予測する配電負荷想定装置において、
需要家の年間の月別電力消費量と前記日負荷計測データとを需要家毎に記憶するデータベースと、
想定対象需要家と前記日負荷計測データを持つ需要家との間で前記月別電力消費量の年間変動の形状の相関と、絶対量の相関を各々算出し、両相関係数が共に高くかつ閾値以上となる類似需要家の日負荷計測データに基づいて前記想定対象需要家の日負荷データを決定する負荷想定計算制御部と、を備えることを特徴とする配電負荷想定装置。
【請求項１１】
請求項９または１０において、前記想定対象需要家の日負荷データを同エリアの気温データおよび／または前記想定対象需要家と前記類似需要家の月間電力消費量比に基づいて補正する負荷補正部を備えることを特徴とする配電負荷想定装置。
【請求項１２】
請求項９または１０において、前記負荷想定計算制御部が決定した日負荷データを需要家または区間毎にグラフ表示することを特徴とする配電負荷想定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、配電系統負荷想定方式に係り、特に配電系統における需要家負荷や区間負荷の想定を行う負荷想定方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
配電系統においては、配電設備計画に伴って将来の電力消費量（以下、負荷という）を想定することが行われている。ここで、配電系統とは、変電所、発電所もしくは送電線路と電力需要設備との間、または需要設備相互間の電線路（以下、線路もしくは区間という）およびＳＷ機器（以下、開閉器という）で構成される電力設備をいう。
【０００３】
配電系統において、上記の計画に伴って、将来負荷が必要となったときに、想定対象区間の将来の想定負荷を求めることが行われている。
【０００４】
言い替えれば、配電系統の設備計画に伴って必要となってくる将来負荷のうち、過去の実績データを基に高精度な区間・フィーダ・バンク単位の将来日負荷を求めるのが配電負荷想定問題である。
【０００５】
この配電負荷想定問題に対して、「フィーダ負荷を各区間の設備容量比に基づき按分する」方式が用いられている。この方式を、本明細書では便宜的に「按分負荷想定方式」と呼ぶことにする。
【０００６】
上記の按分方式に基づいた様々な解法が示されてきた。例えば、特許文献１では、配電区間負荷推定方法における地域特性を考慮することによって負荷推定の精度の向上を図っている。また、特許文献２では、按分率に基づいて各負荷の所定期間後の負荷想定量を算出すると共に、その分布状況を視覚的に表示している。また、特許文献３では、将来予想される電力需要の算出と共に、将来予想される事故ケースの作成とその対策費のミニマム化を支援している。
【０００７】
【特許文献１】特開平７−７９５３０号公報（段落００１５−００１６）
【特許文献２】特開平１１−２０６０１６号公報（段落００１０−００１６）
【特許文献３】特開２００１−１１２１７１号公報（段落００２４−００２７）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
按分負荷想定方式による区間負荷想定では、想定対象の一日の負荷形状がフィーダ負荷と相似になるので区間毎の特性が反映されず、精度の面で問題が残る。近年の電力需要は「深夜電力」、「季節別電力」等のように、負荷形状が多岐に及んでいる。また、従来は、数年先のピーク負荷を算出するだけに止まっていたが、より詳細な時間刻みの想定負荷が求められている。かかる現状から、按分負荷想定方式では想定の精度に問題があり、適用には困難がある。さらに、精度を上げるには計測器等を設置するなどしてデータ量を増やさなければならず、コスト高になる。
【０００９】
本発明の課題は、上記従来技術の問題点を克服し、コストが安く精度の高い負荷想定が可能になる配電系統負荷想定方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、上記課題を解決するために、日負荷計測データを持つ需要家と持たない需要家が混在する配電系統に対し、将来負荷を予測する配電負荷想定方法において、需要家から計測可能な月別電力消費量の年間変動を用いて、想定対象需要家と前記日負荷計測データを持つ需要家との間で形状の相関を求め、相関係数が閾値以上または最も高い値となる類似需要家の日負荷計測データに基づいて前記想定対象需要家の日負荷データを決定することを特徴とする。前記相関を求める需要家は需要家種別が同じグループ同士で行われてもよい。
【００１１】
あるいは、想定対象需要家と前記日負荷計測データを持つ需要家との間で形状の相関と絶対量の相関をそれぞれ求め、両相関係数が共に高くかつ閾値以上となる類似需要家の日負荷計測データに基づいて前記想定対象需要家の日負荷データを決定することを特徴とする。
【００１２】
また、前記想定対象需要家の日負荷データは前記類似需要家及び前記想定対象需要家の対象月の月間電力消費量比率に応じて補正される。また、前記想定対象需要家の日負荷データは対象日の気温データに応じて補正される。
【００１３】
また、配電系統の区間毎に、全ての前記想定対象需要家の日負荷データと前記日負荷計測データを持つ全ての需要家の日負荷データを集計して、区間負荷データを想定するようにしてもよい。
【００１４】
本発明の配電負荷想定装置は、日負荷計測データを持つ需要家と持たない需要家が混在する配電系統に対し、将来負荷を予測するものにおいて、需要家の年間の月別電力消費量と前記日負荷計測データを需要家毎に記憶するデータベースと、想定対象需要家と前記日負荷計測データを持つ需要家との間で月別電力消費量年間変動の形状の相関を算出し、相関係数が閾値以上または最も高い値となる類似需要家の日負荷計測データに基づいて前記想定対象需要家の日負荷データを決定する負荷想定計算制御部とを備えることを特徴とする。
【００１５】
あるいは、形状の相関と絶対量の相関を各々算出し、形状の相関、絶対量の相関が共に高く、かつ相関係数が閾値以上または最も高い値となる類似需要家の日負荷計測データに基づいて前記想定対象需要家の日負荷データを決定する負荷想定計算制御部とを備えることを特徴とする。
【００１６】
また、前記負荷想定計算制御部が決定した日負荷データを需要家または区間毎にグラフ表示することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、従来は困難であった需要家や区間毎の負荷想定が、月別電力消費量年間変動の形状の相関を利用して解決できるので、負荷想定のためのコストが安く精度は高くなる。
【００１８】
さらに、形状の相関と絶対量の相関を利用して解決できるので、負荷想定のための精度がより高くなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
本発明に係る実施の形態について、図２〜図１２を用いて説明する。図２は本発明が負荷想定を行う対象の配電系統の例を示す。１は電力会社が管理する変電所におけるＣＢ（配電線用遮断器）であり、２は開閉器、３は変圧器、４は各需要家を示している。また、ＣＢから各需要家へ電力を供給する配電線網をフィーダという。１〜２−１、２−１〜２−２のような箇所は区間を示している。
【００２０】
図の配電系統において、ＣＢ１では一日の負荷が時間刻みで計測されているのに対し、開閉器２や変圧器３では負荷の実績データは計測されていない。需要家４については、電力会社が月毎に電力消費量（月間電力量）データを計測している。
【００２１】
図７は需要家における月別電力消費量の年間変動の例を示す。縦軸が負荷、横軸が月を表している。月別電力消費量は月ごとの電力消費量の積み上げデータであり、電力各社は各需要家の電気料金徴収のために毎月検針を実施している。
【００２２】
図３−図５に需要家負荷の例を示す。各図の縦軸は負荷を一日の平均値で正規化した値、横軸は時間をそれぞれ表している。図３は、一般的な住宅の代表的な一日の負荷形状である。図４は、主に深夜に電力を消費する需要家の負荷形状である。図５は、商業施設の一日の負荷形状である。
【００２３】
図示のように、需要家によって負荷形状が多岐に及んでいる。このため、按分負荷想定方式によっては、需要家単位、区間単位での一日の正確な負荷想定が困難になることが分かる。
【００２４】
図６は「按分負荷想定方式」による負荷想定計算の例を示す。想定対象区間は図１の区間１〜２−１、２−１〜２−２、及び２−２〜２−３である。当該区間の現在電流はフィーダの現在電流から按分により算出する。按分は区間に設置されている設備容量とフィーダ全体の設備容量の比を算出し、フィーダの現在電流を乗算することで求められる。上記のようにして算出された負荷曲線はフィーダ負荷と相似の形状となるので、区間負荷想定の精度に問題がある。
【００２５】
そこで、本発明では一部の需要家の負荷計測データと全需要家の月間電力消費量データを基に、需要家毎に、日負荷計測データのある需要家とない需要家の間で月別電力消費量の年間変動の相関を求め、より高精度な予測負荷を得るようにしたものである。
【００２６】
次に、本実施形態による負荷想定手法を説明する。図２において、需要家４−１は過去１年分の日負荷データを所持している需要家、需要家４−２は日負荷計測データを所持していない需要家であると仮定する。また、需要家４−１、４−２ともに、過去１年分の月別電力消費量（図７）を所持している。なお、需要家４−１の月別電力消費量は日負荷計測データから算出したものでもよい。
【００２７】
図８−図１０は負荷想定手法の説明図である。日負荷データを所持している需要家４−１が将来負荷を想定する場合は、図８のように想定対象日の前年の同月、同週、同曜日の日負荷データまたは、過去の同月、同週、同曜日の日負荷データを想定日の日負荷として採用する。採用した日負荷は前年の気温における負荷値であるので、想定日の気温により負荷を補正する。なお、気温による負荷補正については後述する。
【００２８】
一方、需要家４−２の将来負荷を想定する場合は、日負荷データを所持していないので、需要家４−２に類似する需要家の日負荷を利用する。ここでは、“ある二つの需要家の月別電力消費量の年間変動及び絶対量が類似するときは、日負荷も類似する”という仮説に基づく。
【００２９】
図９に、この仮説の関係を示す。需要家４−２と同じ契約種別で日負荷データ有りの需要家群から、需要家４−２に対する月別電力消費量の年間変動の形状の相関係数と、絶対量の相関係数を算出し、形状の相関、絶対量の相関が共に上位となり、予め定めた相関係数のしきい値を超える需要家を類似需要家４−２’とする。需要家４−２と同じ契約種別の需要家内で類似需要家が検出されなかったときは、相関係数算出範囲を広げて再度しきい値を設定し再計算を実施する。算出の範囲を広げても類似需要家が検出されなかったときは、それまでの最も相関係数が高い需要家を類似需要家として採用してもよい。
【００３０】
図１０は類似需要家がある場合の負荷想定を示している。需要家４−２の類似需要家４−２’の前年の同月、同週、同曜日の日負荷データまたは、過去の同月、同週、同曜日の日負荷データを想定対象日負荷データとして採用する。このとき、日負荷計測データは需要家４−２’の値であるので、需要家４−２と需要家４−２’の月間電力消費量の比率により絶対量を補正する。なお、月間電力消費量による負荷補正については後述する。また、需要家４−２と需要家４−２’のエリアは同一とは限らないので気温による負荷補正も行う。
【００３１】
図１１に、気温による負荷補正の例を示す。図において、縦軸は日平均負荷、横軸は日平均気温である。日負荷データ有り需要家の１年分の日負荷平均と、１年分の日平均気温から図示のような散布図を作画する。作画した散布図に回帰曲線を適用し、負荷と気温の関係を数式化する。数式化された曲線に対して想定対象日の平均気温を代入し、想定対象日の日平均負荷を導出する。この想定対象日の日平均負荷（正規化値）を用いて想定対象日負荷に乗算することで、１日分の想定対象日負荷を気温によって補正できる。
【００３２】
図１２に、月間電力消費量による負荷補正の例を示す。需要家４−２の想定対象日の前年同月の月間電力消費量と、類似需要家４−２’の想定対象日の前年同月の月間電力消費量の比を算出する。この比を想定対象日負荷に乗算することで、その絶対量を補正する。
【００３３】
本実施形態によれば、計測可能な需要家の日負荷計測データを利用し、計測データのない需要家と計測データのある需要家の間で月別電力消費量の年間変動の相関係数を求め、相関の高い需要家間では日負荷データも類似していると判定し、類似需要家の日負荷データに基づいて負荷想定を行う。したがって、計測機器を増やさなくても、精度の高い需要家毎、さらには区間毎の負荷想定が可能になる。
【００３４】
なお、区間負荷は区間内の需要家について想定された日負荷データと、日負荷計測データから図８のように想定された日負荷との総和となる。
【００３５】
次に本発明の実施例１を、図１及び図１３−図１５により説明する。
【実施例１】
【００３６】
図１は本発明の一実施例を示す配電負荷想定装置のブロック構成図である。配電負荷想定装置としての配電系統制御装置は、計算機５０、入力装置６０、表示装置７０を備えて構成されており、計算機５０は遠隔監視制御装置８０を介して配電系統９０に接続されている。ここで、配電系統９０は、配電線や開閉器などで構成される実際の送配電設備を示している。
【００３７】
遠隔監視制御装置８０は、通信線などの通信手段を用いて開閉器の開閉状態や電力潮流などの配電系統９０の状態を監視し、また開閉器の開閉操作などの制御を行うように構成されている。
【００３８】
入力装置６０は、計算機５０へのデータ入力を行うキーボード、マウスなどを備えて構成されており、表示装置７０は、計算機５０から出力されるデータに関する画像を表示するＣＲＴなどで構成されている。
【００３９】
計算機５０は、入力装置６０や遠隔監視制御装置８０から入力あるいは取り込んだデータに基づいて、将来の負荷を算出し、その結果を表示装置７０や遠隔監視制御装置８０に表示あるいは出力するように構成されている。
【００４０】
このような計算機５０は、全体制御部５１、負荷想定計算制御部５２、需要家種別判定部５３、相関処理部５４、類似需要家抽出部５５、負荷補正部５６、想定結果出力部５７の各機能ブロック及びデータベース５８で構成されている。各機能ブロックは機能を実現するためのプログラムによって処理されるもので、各ブロックは適宜まとめられてもよい。
【００４１】
全体制御部５１は、入力装置６０と表示装置７０および遠隔監視制御装置８０からのデータの授受を制御する。それと共に、入力装置６０や遠隔監視制御装置８０から負荷想定の指示を受けたときに、入力装置６０や遠隔監視制御装置８０から取り込んだデータに対して、負荷想定値の探索を負荷想定計算制御部５２に指示し、その結果を受けとって表示装置７０や遠隔監視制御装置８０へ出力する。入力装置６０や遠隔監視制御装置８０から収集したデータはデータベース５８に格納し、必要に応じて参照する。
【００４２】
負荷想定計算制御部５２は、データベース５８に格納されたデータを基に全体制御部５１から負荷想定計算に関する指示を受けたときに、需要家種別判定部５３、相関処理部５４、類似需要家抽出部５５、負荷補正部５６と連携して、最適な負荷想定値を算出し、その結果を表示装置７０や遠隔監視制御装置８０に出力する負荷想定値算出手段として構成されている。
【００４３】
需要家種別判定部５３は、需要家の種別に基づいて、需要家を分類する手段として構成されている。具体的には、各需要家の需要家種別情報から同一コードを持つ需要家ごとに分類する。
【００４４】
相関処理部５４は、任意の需要家とその他の需要家の間で、月別電力消費量の年間変動の形状の相関係数と絶対量の相関係数を算出する計算値算出手段として構成されている。
【００４５】
類似需要家抽出部５５は、相関処理部５４にて算出する相関係数が負荷想定計算制御部５２から指示された相関係数しきい値を満たしているかを判断する類似需要家抽出手段として構成されている。
【００４６】
負荷補正部５６は、類似需要家抽出部５５にて抽出された類似需要家の負荷をデータベース５８から読込み、気温、月間電力消費量で補正する負荷補正手段として構成されている。
【００４７】
想定負荷出力部５７は、負荷想定計算制御部５２が算出した負荷想定計算結果を、表やグラフの形態にして表示装置７０に表示するように構成されている。
【００４８】
データベース５８は、入力装置６０や遠隔監視制御装置８０から入力されたデータや、負荷想定計算制御部５２が保有する系統構成データを管理するように構成されている。
【００４９】
次に、負荷想定計算制御部５２、需要家種別判定部５３、相関処理部５４、類似需要家抽出部５５、負荷補正部５６、想定結果出力部５７による負荷想定処理の具体的な内容を説明する。
【００５０】
図１３は負荷想定処理の手順を示すフローチャートである。まず、負荷想定計算を開始するにあたって必要となる需要家ごとの日負荷計測データ、及び月別電力消費量データをデータベース部５８へ読み込む（ステップＳ１）。
【００５１】
次に、読み込んだ日負荷計測データ及び月別電力消費量データを基に、全需要家について年間の月別電力消費量を算出する（ステップＳ２）。具体的には、日負荷計測データを所持している需要家については、その日負荷計測データを月別に積上げて、年間の月別電力消費量を作成する。日負荷計測データを所持していない需要家については、読み込んだ１年間分の月別電力消費量データをそのまま使用する。
【００５２】
需要家毎に月別電力消費量年間変動の標準偏差ｓを算出する（ステップＳ３）。算出に際しては、数１に従って標準偏差を算出する。
【００５３】
【数１】
2005237187.tif 000003
【００５４】
需要家カウンタを初期化する（ステップＳ４、ステップＳ５）。需要家ｉは日負荷計測データを所有しない需要家（総数Ｎ）、需要家ｊは日負荷計測データを所有する需要家（総数Ｍ）である。次に、需要家ｉと需要家ｊ各々の月別電力消費量年間変動の間で形状の相関係数ｒを算出する（Ｓ６）。この際、需要家を需要家種別に分類し、その分類毎に相関係数を算出する。形状の相関係数ｒの算出は数２に従う。
【００５５】
【数２】
2005237187.tif 000004
【００５６】
次に、需要家ｉと需要家ｊ各々の月別電力消費量年間変動の間で絶対量の相関係数r'を算出する。絶対量の相関係数ｒ’は需要家ｉと需要家ｊ各々の月別電力消費量年間変動の誤差率を基に算出する。誤差率Ｅは数３に従って算出する。
【００５７】
【数３】
2005237187.tif 000005
【００５８】
数３により算出した誤差率を基に数４に従って絶対量の相関係数ｒ’を算出する。
【００５９】
【数４】
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【００６０】
需要家カウンタｊの全て（Ｍ）の相関係数が算出されていない場合はＳ６に戻る（Ｓ８）。次に、全需要家の相関係数が算出されたら（Ｓ７）、月別電力消費量の年間変動の形状の相関と絶対量の相関が共にランクが上位である需要家を抽出する。たとえば、形状の相関が１位で、絶対量の相関が２位の需要家と、形状の相関が３位で、絶対量の相関が１位の需要家がある場合、前者のランクの合計値は３、後者のランクの合計値は４となる。そこで、上位として前者が抽出される。このように、形状及び絶対量の相関係数についてそれぞれ降順にランク付けし、その中で最もランク合計値の小さい需要家ｊを類似需要家として抽出する（Ｓ９）。これを、需要家カウンタｉが全需要家分カウント（Ｎ）に達するまで繰り返す（Ｓ１０）。最後に、需要家ｉ毎にＳ９で抽出した類似需要家の日負荷計測データを想定負荷として出力する（Ｓ１２）。
【００６１】
しかし、Ｓ１２のままでは、負荷が類似需要家と同値であるので、想定対象の需要家の月間電力消費量及び想定対象エリアの気温データを用いて補正する必要がある。
【００６２】
図１４は気温補正の処理を示すフローチャートである。まず、１年間分の気温データを読み込む（Ｓ２０）。気温データに関しては、各エリアの時間刻みのデータが気象庁から入手可能である。次に、１年間分の日負荷データを読み込み（Ｓ２１）、日カウンタｄを初期化する（Ｓ２２）。ｄ日目の平均気温を算出し（Ｓ２３）、ｄ日目の日平均負荷を算出し（Ｓ２４）、これを１年間分繰り返す（Ｓ２５）。なお、日負荷データは類似需要家のデータ、あるいは想定対象需要家と需要家種別が同じグループのデータである。
【００６３】
次に、１年分の日平均気温と日平均負荷から回帰曲線を導出する（Ｓ２７）。導出した回帰曲線に対し、予測対象日の日平均気温を入力し日平均負荷を算出する（Ｓ２８）。最後に、Ｓ１２で抽出した想定対象需要家の日負荷データに対し、Ｓ２８で算出した想定対象日の日平均負荷（正規化）を乗算して想定負荷とする（Ｓ２９）。
【００６４】
また、月間電力消費量による負荷の補正は、想定対象需要家の想定対象日を含む月間電力消費量と、類似需要家の想定対象日を含む月間電力消費量との比率から、Ｓ１２で抽出した想定対象需要家の日負荷データに乗算して想定負荷とする。
【００６５】
上記により算出した想定負荷は、想定結果出力部５７にて帳票として出力される。想定結果出力内容は、想定対象日、想定対象日気温、想定対象需要家情報、類似需要家情報、相関係数、想定負荷値、及び想定負荷のグラフである。
【００６６】
図１５に想定負荷の具体的な帳票例を示す。（ａ）は、計算条件や結果のリストである。負荷予測計算条件として、予測対象月日、予測日平均気温、月間電力消費量年間変動の相関係数しきい値を表示している。予測需要家情報としては、需要家ごとの契約番号、需要家種別名称、所属電柱番号、日負荷データ有無、類似需要家契約番号、類似需要家種別名称、月間電力消費量相関係数を表示している。予測区間負荷では、３０分刻みの想定区間負荷値を表示している。区間所属需要家負荷では、３０分刻みの上記区間に所属する需要家毎の想定負荷を表示している。さらに、契約番号リストにより想定区間負荷、契約番号を選択することで、（ｂ）のように、対応した想定日負荷のグラフ表示が可能になる。
【００６７】
上記した実施例では、想定対象需要家と前記日負荷計測データを持つ需要家との間で形状の相関と絶対量の相関をそれぞれ求め、両相関係数が共に高く、かつ閾値以上となる類似需要家の日負荷計測データに基づいて、前記想定対象需要家の日負荷データを決定している。しかし、形状の相関のみを求め、相関係数が閾値以上または最高となる類似需要家の日負荷計測データに基づいて、前記想定対象需要家の日負荷データを決定してもよい。これによっても、前者より精度は下がるが、負荷想定のためのコストの安い配電系統負荷想定装置の提供が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本発明の一実施例による配電系統負荷想定装置の構成を示すブロック図。
【図２】配電系統の構成例を示す系統図。
【図３】需要家種別（一般住宅）の日負荷データの形状を示すグラフ。
【図４】需要家種別（深夜電力）の日負荷データの形状を示すグラフ。
【図５】需要家種別（商業施設）の日負荷データの形状を示すグラフ。
【図６】按分負荷想定方式による同一フィーダ内の区間負荷形状を示すグラフ。
【図７】月別電力消費量の年間変動を示すグラフ。
【図８】日負荷計測データ有り需要家の負荷想定手法を示す説明図。
【図９】本発明の負荷想定方式の仮説を説明するための説明図。
【図１０】日負荷計測データ無し需要家の負荷想定手法を示す説明図。
【図１１】気温による負荷補正をするための回帰曲線を示すグラフ。
【図１２】月別電力消費量による負荷補正をするための月別電力消費量の比較図。
【図１３】本発明の実施例１による負荷想定手法を示すフローチャート。
【図１４】気温による負荷補正を示すフローチャート。
【図１５】負荷想定結果を示す表示図。
【符号の説明】
【００６９】
１…ＣＢ（配電線用遮断器）、２，２−１，２−２，２−３…開閉器、３…変圧器、４，４−１，４−２，４−３…需要家、５０…計算機、５１…全体制御部、５２…負荷想定計算制御部、５３…需要家種別判定部、５４…相関処理部、５５…類似需要家抽出部、５６…負荷補正部、５７…想定結果出力部、５８…データベース、６０…入力装置、７０…表示装置、８０…遠隔監視制御装置、９０…配電系統。
【図１】
2005237187.tif 000007
【図２】
2005237187.tif 000008
【図３】
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【図４】
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【図５】
2005237187.tif 000011
【図６】
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【図７】
2005237187.tif 000013
【図８】
2005237187.tif 000014
【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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