(57)【要約】      （修正有）【課題】設備運営の効率化を図り、最適な負荷系統を運営でき、正確な設備投資が成り立つように改善した電力設備の時空間負荷分析システム及び分析方法を提供する。【解決手段】データベースで顧客情報、月検針情報、遠隔検針情報、設備（空間）情報、変圧器計測情報、回線計測情報を抽出し、連結情報データウェアハウスを構築してからバンク、未遠隔検針高圧顧客、潮流順に負荷を計算し、インターネットの地理情報システム環境で空間の負荷分析、回線別単線図の負荷分析、系統及び設備負荷の時系列分析、現状及び統計、負荷シミュレーション、データマイニングを適用してデータ検証及び補正することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
負荷計算に必要な情報が貯蔵したデータベース；
前記の情報を処理するデータ処理モジュール；及び
前記データ処理モジュールで処理された内容を地理情報システムの環境で時間的及び空間的に分析する時空間負荷分析モジュールを含むことを特徴とする時空間負荷分析システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記データベースは使用者情報と、設備の情報と、変圧器の計測情報及び回線計測情報を含むことを特徴とする時空間負荷分析システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記、使用者情報は使用者の個人情報と、月の検針情報及び高圧使用者の１５分単位有/無効の電力データである遠隔検針情報を含むことを特徴とする時空間負荷分析システム。
【請求項４】
請求項２において、
前記、設備情報は配電系統と設備に対する地理情報システムの空間データであることを特徴とする時空間負荷分析システム。
【請求項５】
請求項２において、
前記変圧器の計測情報は供給者が指定した重要な変圧器を計測した相別電圧及び電流デ−タであることを特徴とする時空間分析システム。
【請求項６】
請求項２において、
前記、回線の計測情報は変電所の回線の引出断で計測した情報であることを特徴とする時空間負荷分析システム。
【請求項７】
請求項１において、
前記、データ処理モミュールは前記、データベースからデータを抽出し、前記の抽出されたデータを整頓し、前記の時空間負荷分析のモジュールの構造と形式に合わせて変換及び積載することを特徴とする時空間負荷分析システム。
【請求項８】
請求項７において、
前記、整頓は必須入力フィールドに前記のデータがない行は削除して、前記のデ−タ間の関係を利用して類推できるデ−タを入力することを特徴とする時空間負荷分析システム。
【請求項９】
請求項１において、
前記時空間負荷分析モジュールは複数のサブデータベースと、複数のエンジン及び複数の負荷分析サービスモジュールであることを特徴とする時空間負荷分析システム。
【請求項１０】
請求項９において、
前記複数のサブデータベースは；
前記データベースから前記のデータ処理モジュールを経て、構築された負荷計算に必要なデータウェアハウスである連係情報データベース；
変圧器の集合であるバックと未遠隔検針使用者及び潮流(power flow)順に前記の負荷を計算した結果の貯蔵所である負荷計算結果データベース；
前記、負荷分析サービスの主題の領域別に前記のデータを分離貯蔵したデータマット及び前記の使用者の負荷シミュレーション結果の貯蔵所であるデータマット/シミュレーション結果データベース；及び
前記、負荷計算データの検証と補正を遂行した結果の貯蔵所でデータマイニング結果データベースを含むことを特徴とする時空間負荷分析システム。
【請求項１１】
請求項１０において
前記複数のエンジンは：
ウェブ環境で負荷分析を遂行できる環境を提供するウェブサービスエンジン；
前記負荷計算結果データベース及びデータマット/シミュレション結果データベースの多次元の分析機能を提供するオンライン分析処理エンジン；
計測されてないデータマイニングアルゴリズムを提供し、その結果を前記の連係情報のデータベースに貯蔵するデータマイニングエンジン；及び
前記連係情報データベースから設備情報と負荷を読み取り、ウェブ環境で空間負荷分析できる環境を提供する地理情報システムエンジンを含むことを特徴とする時空間負荷分析システム。
【請求項１２】
請求項１１において、
前記複数の負荷分析サービスモジュールは：
電力設備の地理情報システム基盤で回線と、空間及び変圧器に対する時間台別の負荷分布と統計情報を空間上で分析できる地理情報システム負荷分析サービス；
前記の回線別に回線以下の空間を３進トリで構成した単線図で前記の回線負荷と前記の各の空間負荷を人目で分析できる単線図の負荷分析サービス；
前記オンライン分析処理エンジンを利用して多様な角度で多次元の負荷分析ができる系統及び設備の負荷分析サービス；
前記の回線と、前記の空間及び前記の変圧器に対して前記の負荷の比率と皮相電力を分析し、前記の負荷を変換させテストできる現状/統計及びシミュレーションサービス；
計測されてない使用者及び前記の未遠隔検針の使用者の負荷パタンを検証し、補正するデータマイニングサービス。
【請求項１３】
バンク負荷のパタンを計算する段階；
未遠隔の検針高圧使用者の負荷パタンを計算する段階；及び
潮流を計算する段階を含むことを特徴とする負荷計算方法。
【請求項１４】
請求項１３において、
前記のパンク負荷パタンを計算する段階は：
連係情報のデータベースで前記のパンク情報と低圧の顧客情報を読み取り段階；
使用者の有形別の加重値パタンに天気と、月別及び地域に対するそれぞれの１５分単位加重値パタンを順番に代入して前記のパンクの負荷加重値パタンを生成する段階；
前記パンクから電力を供給受ける使用者の月検針量を代入して前記パンクの基本負荷パタンを生成する段階； 
前記パンクの基本負荷パタンと変圧器の計測負荷と比較検証と補正する段階；及び
前記パンクの有/無効電力と、皮相電力と、利用率と、仕事の最大負荷と、契約種別の負荷及び動力電灯別の負荷を計算する段階を含むことを特徴とする負荷計算方法。
【請求項１５】
請求項１３において、
前記の未遠隔検針使用者の負荷パタン計算段階は遠隔検針情報で群集化分析を通じ、得られた高圧使用者の有形別の加重値を算定と、前記の未遠隔検針の使用者の有/無効の電力及び皮相電力によることを特徴とする負荷計算方法。
【請求項１６】
請求項１３において、
潮流を計算する段階は：
前記バンクと、前記未遠隔検針の高圧使用者及び遠隔検針使用者の有/無効電力負荷パタンを空間単位で合算する段階；
３進トリで構成した回線別の単線図の各の空間に上記の合算値を代入した後、フォーワーディングスイーピングを一部変形する段階；
前記空間の有/無効電力と、皮相電力と、電流と、損失と、電圧強化と電圧後下率と潮流及び負荷率を求める段階；及び
前記回線の負荷を前記と同じ順に繰り返し、計算することを特徴とする負荷計算方法。
【請求項１７】
請求項１６において、
前記回線別の単線図の負荷分析は１５分、時間、日、週、月単位の時間台及び前記回線と、空間及び変圧器の設備を選択するようにして、負荷率、皮相電力、電流、損失、電圧強化の負荷を色相と各体の大きさで区分し高/低圧、契約種別、動力/電灯の統計情報と一緒に地理情報システムで負荷分布、密度の特性の空間を分析することを特徴とする負荷計算方法。
【請求項１８】
請求項１６において、
前記の回線別の単線図の負荷分析は前記回線別の単線図で回線と空間に対する負荷を選択的に表現し、１５分前、１５分後、昨日と同じ時/分、明日と同じ時/分に時間を移動しながら当日、月間の特定の時/分、月間の日の最大負荷、年間の月の最大負荷の負荷パタンを分析することを特徴とすることを特徴とする負荷計算方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は時空間負荷分析システム及びその分析方法に関することで、特に、検針データを利用して電力設備の時空間負荷分析システム及びその分析方法に関すること。
【背景技術】
【０００２】
今日、電力産業は規制緩和と競争体制への履行のために変化により電力系統と電力設備の効率的な運営の重要性が浮き彫りになっている。
【０００３】
電力マーケットに新しく導入された競争の概念は社会厚生の拡大と電力料金の値下げという目標のために進歩的で効果的な系統運営を模索するように要求している。
【０００４】
このような電力設備の効率化に対する技術要求に源泉的に対応するためには従来の計測装置を設置し計測値を見せる方法ではなく新しい時空間負荷分析に関する技術が必要である。
【０００５】
現在、配電線路の新設及び設備の運営部門に毎年、膨大な予算を投入しているが、地域によっては過・不足投資による停電事故、低電圧地域発生、遊休電力設備の発生、遊休電力設備の発生など供給設備の不均衡現状が発生している。
【０００６】
このような現状の発生の原因は配電系統及び設備の瞬間瞬間変化する負荷と最大負荷始点の区間/変圧器単位の負荷状況を把握しにくいから判断される。
【０００７】
なお、現在の負荷分析方法は変圧器の月/年単位の最大負荷と一律的な補正常数を使用しているので一部誤差が発生している。
【０００８】
このような配電設備の運営時、現在、配電系統について詳細な負荷分析モデルがないので、投資計画の樹立にも困難し、‘引出断最大負荷’という最悪な状況を備える事業計画を樹立する傾向がある。
【０００９】
全国的に配電系統の主な設備は電柱７６０万個、変圧器１７０万台、開閉器１２万台に達する。
【００１０】
このような大規模の設備を回線以下の区間や変圧器単位で瞬間瞬間変化する負荷を監視するのには大変難しい実情である。一部開閉器や変圧器に負荷を測定する装置を設置して監視しているが、全ての設備に設置するには無理があるのである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明は前記の問題点を解決することとして、設備運営に効率化を図り、最適な負荷系統を運営できて、正確な設備投資が成り立つように改善した電力設備の時空間負荷分析システム及びその分析方法を提供するのにその目的がある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
前記、目的を達するために本発明は、データベースで顧客情報、月検針情報、遠隔検針情報、設備（空間）情報、変圧器計測情報、回線計測情報を抽出し、連係情報データウェアハウスを構築してからバンク、未遠隔検針高圧顧客、潮流順に負荷を計算し、インターネット地理情報システム環境で空間の負荷分析、回線別の単線図の負荷分析、系統及び設備負荷の時系統分析、現状及び統計、負荷シミュレーション、データマイニング技法を適用してデータ検証及び補正することができる。
【発明の効果】
【００１３】
前述したように本発明によると、大規模の全ての電力設備に計測装置を設置しないで、電力使用者から周期的に取得される検針データを利用して瞬間瞬間変化する配電系統の回線以下の設備の負荷を分析することができる。従って計測装置の設備と維持保持、通信費など膨大な費用と人力にかかる計測システム構築費用を節減することができる。
【００１４】
既存のテキストを主とする時係列負荷分析でインターネットの地理情報システム環境で時空間負荷分析を可能するようにして、理解度高い現状と問題点の把握、視覚的な需要分析及び負荷管理、空間的な負荷分布と密度の特性分析などが可能になる。また、負荷計算の結果と現状/統計に対する多次元分析資料の提供に素早く負荷現状が把握できる。
【００１５】
顧客の実際の電力使用量を基盤に構築されたデータだので、どの顧客が設備負荷にどのぐらい影響を与えられたかが解析でき、停電、故障、過負荷、電圧強化、損失などの特定な始点に対する時間台別の負荷分析を通じ、設備と負荷との相関関係と影響性分析が可能である。現在、運営する系統と設備の負荷を詳細に分析できることになり、負荷を変動させたり転化させてみるシミュレーションが可能である。これを通じて、最適な系統の構成、設備の敵最適所配置など設備運営の効率化に寄与でき、時間の概念が適用された空間単位の最大負荷を利用することで、正確度高い設備投資計画の樹立が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図1は本発明による検針データを利用した電力設備の時空間負荷分析システムの構成図である。図1を参照すると、本発明は時空間負荷分析モジュール１と、データ処理モジュール２及び負荷計算に必要な運営系システムのデータベース３を含むことができる。
【００１７】
前記の時空間負荷分析モジュール１は複数個のデータベース１０と、複数個のエンジン２０及び複数個の負荷分析サービスモジュール３０を含むことができる。
【００１８】
前記の複数個のデータベース１０は連係情報データベース１１と、負荷計算の結果のデータベ−ス１２とデータマット/シミュレーション（data  mart/simulation）の結果データベ−ス１３及びデータマイニング（mining）の結果データベース１４を含むことができる。
【００１９】
前記の連係情報のデータベース１１は運営系システムのデータベース３からデータ処理モジュール２を経て、構築した負荷計算に必要なデータウェアハウス（warehouse）である。
【００２０】
前記の負荷計算結果データベース１２は変圧器の集合であるバック（bank）、未遠隔検針高圧顧客、潮流（power  flow）順に負荷を計算する結果の貯蔵所である。
【００２１】
前記のデータマット/シミュレション結果データベース１３は負荷分析サービスモジュール３０の主題の領域別にデ−タを分離貯蔵したデータマットと使用者の負荷シミュレション結果の貯蔵所である。
【００２２】
前記のデータマイニング結果データベース１４は負荷計算データ１２の検証と補正を遂行した結果の貯蔵所である。
【００２３】
前記のエンジン２０はウェブサービスエンジン２１と、オンライン分析処理エンジン２２と、データマイニングエンジン２３及びインターネットの地理情報システム（geographic  information  system;GIS)エンジン２４を含むことができる。
【００２４】
前記のウェブサービスエンジン２１はウェブ環境で負荷分析を遂行する環境を提供することができる。
【００２５】
前記のオンライン分析処理エンジン２２は負荷計算の結果データベース１２とデータマット/シミュレションの結果データベース１３をドリリング（Drilling)、ピボッディング(Pivoting)、スライス/ダイス(Slice/Dice)、サーピン(Surfing)などの多次元分析機能を提供することができる。
【００２６】
前記のデータマイニングエンジン２３は計測されないデータを検証して補正する分類及び予測、連関規則、群集化分析、時系列分析と同一なマイニングアルゴリズムを提供して、その結果をデータマイニング結果データベース１４に提供することができる。
【００２７】
前記のインターネットの地理情報システムエンジン２４は、連係情報のデータベース１１で設備情報と負荷を読み取りウェブ環境で空間負荷分析ができる環境を提供することができる。
【００２８】
前記の負荷分析サービスモジュール３０はインターネットの地理情報システム分析サ−ビス３１と、単線図負荷分析サービス３２と、系通及び設備負荷分析サ−ビス３３と、現状/統計及びシミュレション負荷分析サービス３４と、及びデータマイニング負荷分析サービス３５を含むことができる。
【００２９】
前記のインターネットの地理情報システム負荷分析サービス３１は電力設備の地理情報システム基盤で回線と空間、変圧器に対する時間台別の負荷分布と統計情報を空間上で分析するサービスである。
【００３０】
前記の単線図負荷分析サービス３２は回線別で回線以下の空間を３進トリ（tree）で構成した単線図で回線負荷と各の空角の負荷を人目で分析できるサービスである。
【００３１】
前記回線別単線図の３進トリは変電所引出断（ＣＢ；図７参照）をルートノード（root  node）で構成した後、多回路開閉器と分岐点から下位ノードを分離しながら、地中バンクと開閉器が開放状態で、自動負荷転換開閉器（Automatic  load  Transfer  switch;ALTS）あるいは下段の空間情報がないところは上位の電源側の設備へポイントを移動する回帰的（Recursive）方法を生成できる。
【００３２】
前記の系統及び設備負荷分析サービス３３はオンライン分析処理エンジン２２を利用して多様な角度から多次元の負荷分析ができるサービスである。
【００３３】
前記の系統及び設備負荷分析サービス３３は回線、空間、変圧器に対する時間台別、負荷別に表とグラプを利用して負荷パタンを分析できる。
【００３４】
前記の負荷表とグラプはもっとも要約されたレベルからもっとも詳細なレベルまで次元の階層によって分析に必要な要約水準が替えるドリルアップ/ダウン（Drill  up/down）、時間台と負荷の築をお互いに替えながら分析するピボッディング、多次元配列の部分集合で作られて、分析するスライド/ダイスリポトの形態と条件をマウスで替えるサーフィンで多次元分析できる。
【００３５】
前記の変圧器に対する時間台別は１５分、時、日、週、月、同じ時間台である。
【００３６】
前記の負荷別は負荷率、皮相電力、有効電力、無効電力、電流、損失、電圧強化である。万が一、停電あるいは故障情報が入力するとその時点を負荷分析できるようにインターネット地理情報システムの負荷分析サービス３１、単線図の負荷分析サ−ビス３２、回線分析、空間分析と連動できるので、連動のためには事業所、変電所、回線、空間、停電/故障日時などの情報が入力しなければならない。
【００３７】
前記の現状/統計及びシミュレションサービス３４で、回線と空間に対する現状/統計は高圧と低圧、契約種別（住宅用、一般用、教育用、産業用、その外）で負荷比率と皮相電力を分析し、変圧器に対しては動力と電灯、契約別に分析できる。
【００３８】
また、負荷率と皮相電力に対する最大/平均/最少値と時間台別に現状/統計に対する表とグラプも多次元の分析が可能である。
【００３９】
前記のシミュレションは系統と変圧器に対する負荷を増加または減少させてみる負荷変動シミュレションと回線に対する負荷平準化シミュレション、変圧器に対する他の変圧器に負荷転換シミュレションを含むことができる。
【００４０】
前記のデータマイニングサービス３５は計測されていない低圧顧客の負荷パタンと未遠隔検針高圧顧客パタンを検証して補正できる。
【００４１】
前記の低圧顧客の月検針データパタンは群集化して分析して、温度と湿度による天気敏感度と平日/週末/休日に対するパタンを補正するために時間連関規則と順次パタンアルゴリズムを提要でき、変圧器及び回線計測情報と比較検証するために分類と予測技法を適用して顧客有形別加重値パタンの規則を生成して補正できる。
【００４２】
前記、未遠隔検針の高圧顧客は遠隔検針(automatic  meter  reading;ARM)データを密度基盤群集化アルゴリズムを利用して加重値を算定できる。また、変圧器負荷パタンに対する天気との相関関係を分析して、短期負荷予測を遂行し、変圧器容量対比利用率分析を通じ、適材適所の再配置を遂行できる。
【００４３】
回線と空間に対する時空間パタンマイニングを遂行して事故多発地域と事故ない良好な系統の負荷規則とパタンを発見し、回線された回線の再構成方案を抽出できる。
【００４４】
このようにマイニングした結果はデータマイニング結果データベース１４に貯蔵してウェブでサービスできる。
【００４５】
前記デ−タ処理モジュール２は負荷計算に必要な運営系システムのデ−タベース３からデ−タを抽出し、必須入力フィールドにデータがない行は削除してデータ間の関係を利用して抽出できるデ−タは入力するなどの整頓過程を経てから、連係情報データベース１１の構造と形式に合わせて変換し載積できる。
【００４６】
前記負荷計算に必要な運営系システムのデータベース３は顧客（顧客番号、顧客名、契約種別、契約電力、電気使用用度、産業分類、供給方式など）と月検針情報データベース４１、高圧顧客の１５分単位有効電力、無効電力データである遠隔検針情報データベース４２、配電系統と設備に対する地理情報システムの空間デ−タである設備情報データベース4３、小数の重要変圧器を計測した相別電圧、電流データである変圧器の計測情報データベース４４、変電所回線引出断から計測した回線計測情報データベース４５を含むことができる。
【００４７】
図２は本発明による負荷計算の順序を簡略に図示した図である。図２を参照すると、前記の負荷計算順序はバンク負荷パタンS１、未遠隔検針高圧顧客負荷パタンS２、潮流S３順に計算できる。
【００４８】
図３は一つのバンクに対するスタット日付から終了日付まで１５分単位で負荷パタンを計算する方法を図示したことである。図３は参照すると、まず、連係情報データベースで計算するバンクと低圧顧客情報を読みS１０、顧客有形別の加重値パタンに天気、月別、地域（地点）に対するそれぞれの１５分単位加重値パタンを順番に代入しバンク負荷加重値パタンを生成できるS２０。
【００４９】
ここで、顧客有形別加重値は契約種別、契約電力範囲別、電気使用用度別、産業分類別、供給方式別、動力/電灯別加重値の組み合わせで意思決定トリ方式による事前に分類された情報を利用できる。
【００５０】
この加重値パタンにバンクから電力を供給受ける顧客たちの月の検針量を代入してバンクの基本負荷パタンを生成し、変圧器計測負荷と比較検証するために同一なバンクなら、計測負荷を基準として、基本負荷の信頼度が９５％未満なら天気、月別、地域（地点）加重値が補正できるS２０。
【００５１】
加重値を補正する方法は先に、説明したデータマイニング技法を使用でき、この方式で加重値を補正しながらバンク有効電力が生成され、無効電力は有効電力の９５％を適用して皮相電力を計算できる。
【００５２】
その次、容量対比皮相電力で利用率を求めて、一日９６個皮相電力中の最大負荷を求めて、現状/統計サービスのために顧客別契約種別コードを読みバンクの契約種別負荷パタンを算定し、顧客別動力電灯区分コードを読みバンクの動力電灯負荷パタンを計算できるS３０。
【００５３】
図４は未遠隔検針高圧顧客パタンを計算する方法で図３と類似な方法で遂行するが、高圧顧客有形別加重値算定のために基本情報を遠隔検針情報S２１で群集化分析を通じて得る点が異なる。
【００５４】
図５は潮流計算方法である。図５を参照すると、潮流計算方法は空間単位でバンク、未遠隔検針高圧顧客、遠隔顧客の有効電力と無効電力を合算し、３進トリで構成された回線別単線図の各空間にこの合算値を代入できるS１００。
【００５５】
その次、配電系統で多く使用するフォーワーディングスイーピング(Forward  Sweeping)アルゴリズムを一部変形して潮流計算を遂行し空間の有効電力、無効電力、皮相電力（該当空間のみ使用する皮相電力）、電流、損失、電圧強化と電圧強化率、潮流（ＣＢから下位区間に計算しながら、伝わる皮相電力）、負荷率（線種別容量対比皮相電力比率）を求めてS２００、全ての区間の計算が完了すると回線の負荷を同じ順序に計算できるS３００。
【００５６】
図６は時空間の負荷分析の例示画面である。図６を参照すると、３個の回線に対する日単位最大負荷を区間単位で負荷密度と一緒に区間皮相電力を色相で区分して表現したことである。
【００５７】
空間分析で負荷時間の選択は特定始点のみ表現が可能で、ここでは、時間は正時を、日、週、月はそれぞれの期間中の最大負荷時点を意味できる。
【００５８】
前記時空間の負荷分析は設備、負荷、表現方式選択が組み合わされて設備図上に表現され、回線を選択するといろいろな隣接回線に対する負荷の現状把握が容易し、区間を選択すると回線内区間に対する負荷の分布特徴を分析でき、変圧器を選択すると地域内の変圧器の色相区分と客体の大きさによって分析できる。
【００５９】
負荷密度は３段階の明暗負荷が多い設備周辺を濃く表現することで、蓄積を大きく調停すると負荷密度地域を把握するのに有用できる。
【００６０】
また、設備負荷の高圧/低圧比率、契約種別比率をパイ(Pie)チャートとバー(Bar)チャートで設備図上に表現することで、区間上で統計分析も可能である。
【００６１】
客体の調節は使用者が見ようとする基本図と設備図客体、負荷の範囲を設定する機能で区間上に表現される客体を調節することとして効率的な分析を可能することができる。
【００６２】
図７は回線別単線図負荷分析例示画面を表したことである。図７を参照すると、回線別単線図負荷分析は一つの回線を３進トリで構成された単線図から回線と区間に対する負荷（電流、電圧強化、損失、電力）を選択的に表現し、時間移動ボタンを利用して１５分前、１５分後、昨日と同じ時分、明日と同じ時分で簡単に時間を移動しながら負荷を分析できる特徴がある。
【００６３】
そして、回線と特徴区間に対する当日の１５分単位負荷パタン、特定時分に対する月間負荷パタン、日最大負荷を利用した月間負荷パタン、月最大負荷を利用した年間負荷パタンを分析できる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明による検針データを利用した電力設備の時空間負荷分析システムの構成図である。
【図２】負荷計算の方法を表した順序図である。
【図３】バンク負荷パタン計算方法を表した順序図である。
【図４】未遠隔検針高圧の顧客の負荷パタン計算方法を表した順序図である。
【図５】潮流計算方法を表した順序図である。
【図６】時空間負荷分析を表した例示図である。
【図７】回線別の単線図の負荷分析を表した例示図である。
【符号の説明】
【００６５】
１    時空間負荷分析モジュール
２    データ処理モジュール
３    運営系システムのデータベース
１０  データベース
１１  連係情報のデータベース
１２  負荷計算結果データベース
１３  データマット/シミュレション結果データベース
１４  データマイニング結果データベース
２０  エンジン
２１  ウェブサービスエンジン
２２  オンライン分析処理エンジン
２３  データマイニングエンジン
２４  インターネットの地理情報システム（geographic  information  system;GIS)エンジン
３０  負荷分析サービスモジュール
３１  インターネットの地理情報システム分析サ−ビス
３２  単線図負荷分析サービス
３３  系通及び設備負荷分析サ−ビス
３４  現状/統計及びシミュレション負荷分析サービス
３５  データマイニング負荷分析サービス
４１  月検針情報データベース
４２  遠隔検針情報データベース
４３  設備情報データベース
４４  変圧器の計測情報データベース
４５  回線計測情報データベース
【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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