(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題を解くための離散値を含む最適化問題の解法に基づく電力系統の最適潮流計算方法であって、
前記離散変数の値を１段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算して、前記変化量に基づいて、大きな変化量を与える第１の離散変数のグループと、小さな変化量しか与えない第２の離散変数のグループとに分離する第１のステップと、
前記第２の離散変数のグループに所属する第２の変数値を連続値に変換して最適化問題を解くことにより、前記第１の離散変数のグループに属する第１の変数値を決定する第２のステップと、
連続値として解かれている前記第２の変数値として、解かれた前記連続値に近い離散値を適用する第３のステップと、
前記第１の変数値を固定値として、前記連続値に近い離散値のみからなる最適化問題を解くことにより、前記第２の変数値を決定する第４のステップと
を備えたことを特徴とする電力系統の最適潮流計算方法。
【請求項２】
前記第２のステップに続いて、前記第１および第２のステップからなる処理ループを所定回数だけ実行したか否かを判定する第５のステップを備え、
前記処理ループを前記所定回数だけ繰り返したと判定された場合には、前記第３のステップに進み、
前記処理ループを前記所定回数だけ繰り返していないと判定された場合には、前記第１のステップに戻り、まだ値が決定していない前記第２の変数値を再度、１段階変化させた場合の評価関数値の変化量に基づいて、前記第１および第２の離散変数のグループに分離し、前記第２のステップを繰り返し実行することを特徴とする請求項１に記載の電力系統の最適潮流計算方法。
【請求項３】
前記第１のステップは、前記変化量に基づいて、前記第１および第２の離散変数のグループに加えて、中程度な変化量を与える第３の離散変数のグループを分離し、
前記第２のステップは、前記第１の変数値を変化させながら最適値を探す過程において、前記第１の変数値を１つ与えた場合の評価関数値を、前記第２の変数値と前記第３の離散変数のグループに所属する第３の変数値とを含む最適化問題を解くことにより求めることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の電力系統の最適潮流計算方法。
【請求項４】
前記第１のステップに続いて、前記第１の変数値に関し、まだ評価していない新しい値の組合せを作成する第６のステップを備えたことを特徴とする請求項３に記載の電力系統の最適潮流計算方法。
【請求項５】
前記第２のステップは、前記多段階な値をとる全ての離散変数値を連続値に変換して前記最適化問題を解き、
前記第３のステップは、前記離散変数値として、解かれた前記連続値に近い離散値を適用することにより、前記多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題の準最適解を求めるとともに、前記準最適解を初期値として用いることを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の電力系統の最適潮流計算方法。
【請求項６】
前記第２のステップは、本来の制約よりも厳しい制約条件下で、前記連続値に変換した最適化問題を解くことを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の電力系統の最適潮流計算方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、多段階な値（離散値）をとる離散変数を含む最適化問題の解法に基づく電力系統の最適潮流計算方法に関し、特に影響の少ない離散変数を連続変数として扱うことにより、解くべき組合せ最適化問題の規模を縮小し、現実的な処理時間で解くことのできる電力系統の最適潮流計算方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図４は従来の多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題の解法を説明するための、離散変数を含む最適化問題の構造を示す説明図であり、電力系統の最適な運用状態を求める最適潮流計算における離散変数の扱い方の一例を示している。
【０００３】
図４の説明図は、たとえば、広瀬公一、渡辺峰生、中村静香による論文「離散型の制御変数を含む最適潮流計算」（平成１０年電気学会電力・エネルギー部門大会論文集（分冊１）第３９２〜３９３ページ）に掲載されている。
【０００４】
図４において、外側の円は「（１）離散変数の最適化問題」を表し、内側の円は「（２）連続変数の最適化問題」を表している。
【０００５】
外側（１）の離散型変数決定問題は、ＳＣ／ＳｈＲ投入状態、電圧調整／位相調整変圧器タップ位置、発電機端子電圧などを決定することであり、全ての変数が多段階な値をとる離散変数である。
【０００６】
また、内側（２）の連続型変数決定問題は、発電機有効電力出力を決定することであり、全ての変数が連続変数である。
【０００７】
各円の包括関係は、内側（２）の連続変数に対する最適化問題を解くことにより、外側（１）の離散変数の評価が可能となり、離散変数に対する最適化が可能となることを示している。
【０００８】
上記論文においては、離散変数を「組合せ変数」として扱い、外側（１）の離散変数に対する最適化問題を、組合せ最適化手法の１つである「問題空間探索法」を用いて解き、内側（２）の連続値に対する最適化問題を、「ＱＰ（二次計画法）」を用いて解いている。
【０００９】
このように、従来の離散変数を含む最適化問題の解法に基づく電力系統の最適潮流計算方法においては、離散変数を「組合せ変数」として扱い、離散変数の最適化に各種の「組合せ最適化手法」を適用していた。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
従来の多段階な値（離散値）をとる離散変数を含む最適化問題の解法に基づく電力系統の最適潮流計算方法は以上のように、離散変数を「組合せ変数」として扱っているので、たとえば離散値をとる変数がＮ個有り且つ各変数がＫ段階の離散値をとるものとすると、許される組合せの数はＫＮ個となり、現実的な問題に対して膨大な値となることから、非常に大きな規模の組合せ最適化問題を解くことが要求され、現実的な処理時間では解くことができなくなるという問題点があった。
【００１１】
この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、離散値を含む最適化問題の解法に基づく電力系統の最適潮流計算方法おいて、離散変数の一部あるいは全て（少なくとも、影響の少ない離散変数）を「連続変数」として扱うことにより、解くべき組合せ最適化問題の規模を縮小して高速化を実現し、現実的な処理時間で解くことのできる電力系統の最適潮流計算方法を得ることを目的とする。
【００１２】
また、この発明は、多段階な値をとる全ての離散変数を「連続変数」として扱い、多段階な値をとる離散変数の準最適解を求め、これを、解くべき最適化問題の初期値とすることにより、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題をさらに高速に解くことのできる電力系統の最適潮流計算方法を得ることを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る電力系統の最適潮流計算方法は、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題を解くための離散値を含む最適化問題の解法において、離散変数の値を１段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算して、変化量に基づいて、大きな変化量を与える第１の離散変数のグループと、小さな変化量しか与えない第２の離散変数のグループとに分離する第１のステップと、第２の離散変数のグループに所属する第２の変数値を連続値に変換して最適化問題を解くことにより、第１の離散変数のグループに属する第１の変数値を決定する第２のステップと、連続値として解かれている第２の変数値として、解かれた連続値に近い離散値を適用する第３のステップと、第１の変数値を固定値として、連続値に近い離散値のみからなる最適化問題を解くことにより、第２の変数値を決定する第４のステップとを備えたものである。
【００１４】
また、この発明に係る電力系統の最適潮流計算方法は、第２のステップに続いて、第１および第２のステップからなる処理ループを所定回数だけ実行したか否かを判定する第５のステップを備え、処理ループを所定回数だけ繰り返したと判定された場合には、第３のステップに進み、処理ループを所定回数だけ繰り返していないと判定された場合には、第１のステップに戻り、まだ値が決定していない第２の変数値を再度、１段階変化させた場合の評価関数値の変化量に基づいて、第１および第２の離散変数のグループに分離し、第２のステップを繰り返し実行するものである。
【００１５】
また、この発明に係る電力系統の最適潮流計算方法による第１のステップは、変化量に基づいて、第１および第２の離散変数のグループに加えて、中程度な変化量を与える第３の離散変数のグループを分離し、第２のステップは、第１の変数値を変化させながら最適値を探す過程において、第１の変数値を１つ与えた場合の評価関数値を、第２の変数値と第３の離散変数のグループに所属する第３の変数値とを含む最適化問題を解くことにより求めるものである。
【００１６】
また、この発明に係る電力系統の最適潮流計算方法は、第１のステップに続いて、第１の変数値に関し、まだ評価していない新しい値の組合せを作成する第６のステップを備えたものである。
【００１７】
また、この発明に係る電力系統の最適潮流計算方法による第２のステップは、多段階な値をとる全ての離散変数値を連続値に変換して最適化問題を解き、第３のステップは、離散変数値として、解かれた連続値に近い離散値を適用することにより、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題の準最適解を求めるとともに、離散値を含む最適化問題の解法の初期値として準最適解を用いるものである。
【００１８】
また、この発明に係る電力系統の最適潮流計算方法による第２のステップは、本来の制約よりも厳しい制約条件下で、連続値に変換した最適化問題を解くものである。
【００１９】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態１について詳細に説明する。
この発明の実施の形態１は、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題を、離散変数の一部あるいは全て（少なくとも、影響の小さい離散変数）を「連続変数」として扱うことにより、解くべき組合せ最適化問題の規模を縮小して、現実的な処理時間で電力系統の最適潮流計算方法を実現するものである。
このため、まず、離散変数の値を１段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算し、大きな変化量を与える第１の離散変数のグループと、小さな変化量しか与えない第２の離散変数のグループとに分離する。
続いて、第２の離散変数のグループに所属する変数を連続変数と見なして最適化問題を解くことにより、第１の離散変数のグループに所属する変数の値を確定し、その後、第２の離散変数のグループに所属する変数の値を、上記最適化で求まった連続値の近傍の離散値として確定する。
図１はこの発明の実施の形態１による処理手順を示すフローチャートである。
図１において、まず、離散変数の初期化を行い、解くべき最適化問題に含まれる全ての離散変数に対して初期値を設定する（ステップ１）。
【００２０】
続いて、ステップ１で与えられた離散変数の初期値に対し、離散変数値を１段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算し、この変化量の閾値に対する大小関係に応じて、離散変数を「影響の大きなグループ」と「影響の小さなグループ」とに分離する（ステップ２）。
【００２１】
なお、ステップ２において、「影響の大きなグループ」に所属する離散変数の数は、以降で解く組合せ最適化問題の処理時間を現実的なものとするために、数十程度以下に抑えられる。
また、事前に影響の大小が分かっている場合には、ステップ２の処理は不要となり、事前に決められたグルーピングにしたがって以降の処理が行われる。
【００２２】
次に、ステップ２で「影響の小さなグループ」に分類された離散変数を、その離散値の最小値から最大値までの間の自由な値がとれる連続変数に変換し、解くべき最適化問題を変更して構築する（ステップ３）。
【００２３】
なお、離散変数を連続変数に変換して最適化問題を解くことにより連続値として求まる最適解は、本来の離散値に戻す段階で制約逸脱が発生する危険性があるので、ステップ３で作られる最適化問題に対しては、本来の最適化問題よりも厳しい制約が与えられる。
【００２４】
次に、ステップ３で構築された最適化問題を解く（ステップ４）。
このとき、最適化問題の解法としては、たとえば前述の論文に記載の通り、組合せ最適化問題の解法として「問題空間探索法」を用い、連続変数に対する最適化問題の解法として「ＱＰ（二次計画法）」を用いることができる。
【００２５】
続いて、「影響の大きなグループ」に所属する離散変数の値を、ステップ４で解かれた最適化問題の解（最適解）の値に確定（決定）する（ステップ５）。
また、「影響の小さなグループ」に所属する離散変数の値を、ステップ４で解かれた最適化問題の解（最適解）が示す値に最も近い「取り得る離散値」として確定する（ステップ６）。
【００２６】
最後に、上記ステップ５、６の処理により全ての離散変数の値が確定しているので、決定された離散変数を固定値として扱い、連続変数のみからなる最適化問題を解くことにより、連続変数の値を確定して（ステップ７）、図１の処理を終了する。
【００２７】
これにより、全ての変数の値が決定し、離散変数を含む最適化問題が解かれることとなり、現実的な処理時間で解くことのできる離散値を含む最適化問題の解法に基づき電力系統の最適潮流計算方法を実現することができる。
【００２８】
すなわち、多段階な値をとる離散変数のうち、「影響の少ない離散変数」が連続変数として扱われるので、解くべき組合せ最適化問題の規模が小さくなり、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題を高速に解くことができる。
【００２９】
また、ステップ３において、多段階な値をとる離散変数を連続変数に変換して最適解を求める際に、本来の制約よりも厳しい制約下で最適化問題を解いているので、連続変数に変換した離散変数を本来の離散値を戻す段階において、制約違反が発生することを防止することができる。
【００３０】
なお、上記ステップ１における離散変数に対する初期値の設定方法として、以下の方法を適用することもできる。
すなわち、多段階な値をとる全ての離散変数を連続変数に変換して最適化問題を解き、解かれた連続値に近い離散値を離散変数の値として適用することにより、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題の準最適解を求めるとともに、離散値を含む最適化問題の解法における初期値として用いることができる。
【００３１】
この場合、多段階な値をとる全ての離散変数を連続変数として扱い、多段階な値をとる離散変数の準最適解を求め、これを、解くべき最適化問題の初期値とすることにより、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題をさらに高速に解くことができる。
【００３２】
実施の形態２．
なお、上記実施の形態１では、影響の大きなグループの変数値確定処理（ステップ５）に続いて、直ちに影響の小さなグループの変数値確定処理（ステップ６）を実行したが、ステップ５までの処理を所定回数だけ繰り返した後に、ステップ６を実行してもよい。
【００３３】
以下、図面を参照しながら、ステップ５までの処理を複数回実行後にステップ６を実行したこの発明の実施の形態２について詳細に説明する。
図２はこの発明の実施の形態２による処理手順を示すフローチャートであり、ステップ４〜７は前述（図１参照）と同様の処理である。
【００３４】
図２において、ステップ１１、２１、３１は、それぞれ、前述のステップ１〜３に対応している。
まず、値が確定していない全ての離散変数に対し、初期値を設定する（ステップ１１）。
【００３５】
続いて、ステップ１１で与えられた値が確定していない離散変数の初期値に対し、離散変数値を１段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算し、変化量の閾値に対する大小関係に応じて、離散変数を「影響の大きなグループ」と「影響の小さなグループ」とに分離する（ステップ２１）。
【００３６】
なお、前述と同様に、ステップ２１において、「影響の大きなグループ」に所属する離散変数の数は、以降で解く組合せ最適化問題の処理時間を現実的なものとするために、数十程度以下に抑えられる。また、事前に影響の大小が分かっている場合には、ステップ２１の処理は不要となる。
【００３７】
次に、ステップ２１で「影響の小さなグループ」に分類された離散変数を、その離散値の最小値から最大値までの間の自由な値がとれる連続変数に変換し、解くべき最適化問題を変更する（ステップ３１）。
【００３８】
ステップ３１で作られる最適化問題に対しては、前述と同様に、連続値として求まる最適解を本来の離散値に戻す段階で制約逸脱が発生する危険性を回避するために、本来の最適化問題より厳しい制約が与えられる。
【００３９】
以下、前述の解法を用い、ステップ４において、ステップ３１で構築した最適化問題を解き、ステップ５において、「影響の大きなグループ」に所属する離散変数の値を、ステップ４で解かれた最適化問題の解の値に確定する。
【００４０】
次に、ステップ２１からステップ５までの処理ループを何回実行したかを計数し、所定回数（一般的には、数回）だけループを回ったか否かを判定する（ステップ８）。
【００４１】
ステップ８において、所定回数の処理が終了した（すなわち、Ｙ）と判定されれば、次の処理ステップ６に進み、所定回数の処理が終了していない（すなわち、Ｎ）と判定されれば、ステップ２１に戻り、上記ステップ２１〜５を繰り返し実行する。
【００４２】
このように、ステップ２１〜５までの処理の回数を制限することにより、「影響の小さなグループ」に所属する離散変数の値を、早い段階で準最適な値に確定することができる。
【００４３】
すなわち、以下のステップ６において、「影響の小さなグループ」に所属する離散変数の値を、ステップ４による解の値に最も近い「取り得る離散値」として確定し、ステップ７において、連続変数の値を確定する。
【００４４】
以上の処理により、全ての変数の値が確定し、離散変数を含む最適化問題が解かれたこととなり、前述と同様に高速化を実現することができる。
【００４５】
また、前述と同様に、ステップ１１における離散変数に対する初期値の設定方法として、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題の準最適解を求め、離散値を含む最適化問題の解法における初期値として用いることにより、さらに電力系統の最適潮流計算方法の高速化を実現することができる。
【００４６】
実施の形態３．
なお、上記実施の形態１、２では、「影響の大きなグループ」と「影響の小さなグループ」とに分けたが、さらに「影響の中程度なグループ」とに分けてもよい。
【００４７】
以下、図面を参照しながら、さらに影響の中程度なグループとに分けたこの発明の実施の形態３について詳細に説明する。
図３はこの発明の実施の形態３による処理手順を示すフローチャートであり、ステップ１および７は前述（図１、図２参照）と同様の処理である。
【００４８】
図３において、ステップ２２、３２、４１、５１、６１、８１は、それぞれ、前述のステップ２〜６、８に対応している。
まず、ステップ１において、解くべき最適化問題に含まれる全ての離散変数に対し初期値を設定する。
【００４９】
続いて、ステップ１で与えられた離散変数の初期値に対し、離散変数値を１段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算し、この変化量の閾値に対する大小関係に応じて、離散変数を「影響の大きなグループ」と「影響の中程度なグループ」と「影響の小さなグループ」とに分離する（ステップ２２）。
【００５０】
なお、「影響の大きなグループ」に所属する離散変数の数、および、「影響の中程度なグループ」に所属する離散変数の数は、それぞれ、以降で解く組合せ最適化問題の処理時間を現実的なものとするために、数十程度以下に抑えられる。また、事前に影響の大小が分かっている場合には、ステップ２２の処理は不要となる。
【００５１】
次に、「影響の大きなグループ」に所属する離散変数に関し、まだ評価していない新しい値の組合せを作成する（ステップ９）。
【００５２】
続いて、ステップ９で作成した「影響の大きなグループ」に所属する離散変数の値は固定とし、ステップ２２で「影響の中程度なグループ」に分類された離散変数を離散変数とし、「影響の小さなグループ」に分類された離散変数を、その離散値の最小値から最大値までの間の自由な値がとれる連続変数に変換して、最適化問題を作成する（ステップ３２）。
【００５３】
このとき、前述と同様に、ステップ３２で作られる最適化問題は、連続値として求まる最適解を本来の離散値に戻す段階で制約逸脱が発生する危険性を回避するために、本来の最適化問題より厳しい制約が与えられる。
【００５４】
次に、ステップ３２で構築した最適化問題を前述の解法を用いて解き（ステップ４１）、ステップ４１で求まった最適解のうち、最良のものを「ベスト解」として保存する（ステップ１０）。
【００５５】
次に、上記「影響の大きなグループ」に所属する離散変数の最適化処理（ステップ９〜１０）をいつ終わらせるか決定するために、上記ステップ９〜１０の処理ループを所定回数だけ回ったか否かを判定する（ステップ８１）。
【００５６】
ステップ８１において、最適化処理ループ（ステップ９〜１０）を所定回数だけ実行した（すなわち、Ｙ）と判定されれば、所定回数に達していない（すなわち、Ｎ）と判定されれば、ステップ９に戻り、上記処理を繰り返し実行する。
【００５７】
なお、ここでは、ステップ９〜１０の処理ループを単に「所定回数だけ実行」した時点で「影響の大きなグループに所属する離散変数の最適化処理」を終了しているが、他の判定条件として、上記処理ループが「所定回数だけ実行されてもベスト解が更新されなかった場合」に上記最適化処理を終了してもよい。
【００５８】
以下、ステップ５１において、「影響の大きなグループ」に所属する離散変数と「影響の中程度なグループ」に所属する離散変数との値を、ステップ１０で保存した「ベスト解」の値に確定する。
【００５９】
また、ステップ６１において、「影響の小さなグループ」に所属する離散変数の値を、ステップ１０で保存した「ベスト解」の値に最も近い取り得る離散値として確定する。
【００６０】
最後に、ステップ７において、連続変数からのみなる最適化問題を解き、連続変数の値を確定し、図３の処理を終了する。
以上の処理により、全ての変数の値が確定し、離散変数を含む最適化問題が解かれることとなり、前述と同様に高速化を実現することができる。
【００６１】
また、多段階な値をとる離散変数の値を１段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算して、前述のグループに加えて「中程度な変化量を与える離散変数のグループ」を分離し、「大きな変化量を与える離散変数」を変化させながら最適値を探す過程において、「大きな変化量を与える離散変数」の値を１つ与えた場合の評価関数値を、前述の離散値を含む最適化問題の解法を用いて、「中程度な変化量を与える離散変数」と「小さな変化量しか与えない離散変数」とを含む最適化問題を解くことにより、電力系統の最適潮流を求めることができる。
【００６２】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題を解くための離散値を含む最適化問題の解法に基づく電力系統の最適潮流計算方法において、離散変数の値を１段階変化させた場合の評価関数値の変化量を計算して、変化量に基づいて、大きな変化量を与える第１の離散変数のグループと、小さな変化量しか与えない第２の離散変数のグループとに分離する第１のステップと、第２の離散変数のグループに所属する第２の変数値を連続値に変換して最適化問題を解くことにより、第１の離散変数のグループに属する第１の変数値を決定する第２のステップと、連続値として解かれている第２の変数値として、解かれた連続値に近い離散値を適用する第３のステップと、第１の変数値を固定値として、連続値に近い離散値のみからなる最適化問題を解くことにより、第２の変数値を決定する第４のステップとを備え、離散変数のうちの影響の少ない離散変数を連続変数として扱うようにしたので、解くべき組合せ最適化問題の規模を縮小して高速化を実現し、現実的な処理時間で解くことのできる電力系統の最適潮流計算方法が得られる効果がある。
【００６３】
また、この発明によれば、第２のステップに続いて、第１および第２のステップからなる処理ループを所定回数だけ実行したか否かを判定する第５のステップを備え、処理ループを所定回数だけ繰り返したと判定された場合には、第３のステップに進み、処理ループを所定回数だけ繰り返していないと判定された場合には、第１のステップに戻り、まだ値が決定していない第２の変数値を再度、１段階変化させた場合の評価関数値の変化量に基づいて、第１および第２の離散変数のグループに分離し、第２のステップを繰り返し実行するようにしたので、高速化を実現して、現実的な処理時間で解くことのできる電力系統の最適潮流計算方法が得られる効果がある。
【００６４】
また、この発明によれば、第１のステップは、変化量に基づいて、第１および第２の離散変数のグループに加えて、中程度な変化量を与える第３の離散変数のグループを分離し、第２のステップは、第１の変数値を変化させながら最適値を探す過程において、第１の変数値を１つ与えた場合の評価関数値を、第２の変数値と第３の離散変数のグループに所属する第３の変数値とを含む最適化問題を解くことにより求めるようにしたので、高速化を実現して、現実的な処理時間で解くことのできる電力系統の最適潮流計算方法が得られる効果がある。
【００６５】
また、この発明によれば、第１のステップに続いて、第１の変数値に関し、まだ評価していない新しい値の組合せを作成する第６のステップを備えたので、高速化を実現して、現実的な処理時間で解くことのできる電力系統の最適潮流計算方法が得られる効果がある。
【００６６】
また、この発明によれば、第２のステップは、多段階な値をとる全ての離散変数値を連続値に変換して最適化問題を解き、第３のステップは、離散変数値として、解かれた連続値に近い離散値を適用することにより、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題の準最適解を求めるとともに、この準最適解を初期値として用い、多段階な値をとる離散変数の準最適解を求めて、これを、解くべき最適化問題の初期値とするようにしたので、多段階な値をとる離散変数を含む最適化問題をさらに高速に解くことのできる電力系統の最適潮流計算方法が得られる効果がある。
【００６７】
また、この発明によれば、第２のステップは、本来の制約よりも厳しい制約条件下で、連続値に変換した最適化問題を解くようにしたので、連続値として求まる最適解を本来の離散値に戻す段階で制約逸脱が発生する危険性を回避することのできる電力系統の最適潮流計算方法が得られる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１による処理動作を示すフローチャートである。
【図２】  この発明の実施の形態２による処理動作を示すフローチャートである。
【図３】  この発明の実施の形態３による処理動作を示すフローチャートである。
【図４】  従来の離散値を含む最適化問題の解法を説明するための離散変数を含む最適化問題の構造例を示す説明図である。
【符号の説明】
１、１１  初期化ステップ、２、２１、２２  グループ分離ステップ（第１のステップ）、３、３１、３２  連続変数に変更した最適化問題を構築するステップ（第２のステップ）、４、４１  変更された最適化問題を解くステップ（第２のステップ）、５、５１  第１の変数値を確定するステップ（第２のステップ）、６、６１  第２の変数値を確定するステップ（第３のステップ）、８、８１  所定回数のループ実行を判定するステップ（第４のステップ）、９  第１の変数値に関してまだ評価していない新しい組合せを作成するステップ（第５のステップ）。
【図１】
0003916955.tif 000002
【図２】
0003916955.tif 000003
【図３】
0003916955.tif 000004
【図４】
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