(57)【要約】  電力消費機器の変化を考慮しつつ、電力系統の状態を推定する。電力系統の状態推定装置は、負荷系統の有効電力が入力される入力部と、ＰＱ関係式を設定するための設定部と、ＰＱ関係式に基づいて、電力系統の状態を推定するための状態推定部と、あらかじめ定められた分類情報に基づいてＰＱ関係式を修正するための修正量を推定するための修正量推定部とを備え、状態推定部は、修正量に基づいて修正されたＰＱ関係式に基づいて負荷系統の無効電力を求め、さらに、負荷系統の無効電力を用いて電力系統の状態を推定する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
負荷系統の有効電力が入力される入力部と、
前記負荷系統の、有効電力と無効電力との関係式であるＰＱ関係式を設定するための設定部と、
前記ＰＱ関係式に基づいて、発電機を有する電力系統の状態を推定するための状態推定部と、
あらかじめ定められた分類情報に基づいて前記ＰＱ関係式を修正するための修正量を推定するための修正量推定部とを備え、
前記状態推定部は、前記修正量に基づいて修正された前記ＰＱ関係式に基づいて前記負荷系統の無効電力を求め、さらに、前記負荷系統の無効電力を用いて前記電力系統の状態を推定する、
電力系統の状態推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の電力系統の状態推定装置であり、
前記分類情報は、季節、平休日および時間帯のうちの少なくとも１つを含む、
電力系統の状態推定装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の電力系統の状態推定装置であり、
前記分類情報は、系統構成を含む、
電力系統の状態推定装置。
【請求項４】
請求項１から３のうちのいずれか１つに記載の電力系統の状態推定装置であり、
前記修正量推定部は、機械学習によって前記修正量を得る、
電力系統の状態推定装置。
【請求項５】
請求項１から４のうちのいずれか１つに記載の電力系統の状態推定装置であり、
前記修正量推定部は、教師なし機械学習によって前記修正量を得る、
電力系統の状態推定装置。
【請求項６】
請求項１から４のうちのいずれか１つに記載の電力系統の状態推定装置であり、
前記修正量推定部は、教師あり機械学習によって前記修正量を得る、
電力系統の状態推定装置。
【請求項７】
負荷系統の有効電力が入力され、
前記負荷系統の、有効電力と無効電力との関係式であるＰＱ関係式を設定し、
あらかじめ定められた分類情報に基づいて前記ＰＱ関係式を修正するための修正量を推定し、
前記修正量に基づいて修正された前記ＰＱ関係式に基づいて前記負荷系統の無効電力を求め、さらに、前記負荷系統の無効電力を用いて、発電機を有する電力系統の状態を推定する、
電力系統の状態推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願明細書に開示される技術は、電力系統の状態推定装置、および、電力系統の状態推定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
将来電力系統の予測については、発電計画作成のために将来の総需要（有効電力）、または、太陽光または風力などの自然エネルギー由来の出力変動発電設備の発電量（有効電力）を対象とした技術が開発されている。【０００３】
また、電力系統の電圧または電圧を決定づける主要因である無効電力に関する予測技術については、推定または予測が難しかった負荷の無効電力を得るために、負荷の有効電力と無効電力との関係式（すなわち、ＰＱ関係式）を導入し、将来の電圧を含む系統状態を推定する技術が公開されている。【０００４】
しかしながら、当該技術では、ＰＱ関係式の係数の精度が推定する系統状態の正確さに与える影響が大きく、また、精度の高い係数の算出が難しいという課題があった。【０００５】
なお、ＰＱ関係式の係数は負荷の種類（電力消費機器またはその特性）によって変化するため、適切な値を設定しなければ、電力系統の状態推定結果と実績値との間には大きな誤差が発生する可能性がある。【０００６】
これに対し、特許文献１では、電力系統の総需要、負荷の有効電力、無効電力、および、最高気温の情報から、負荷の有効電力と無効電力との相関式を求める技術と、この相関式を得るためのデータに相関係数を低くしているデータを自動的に選択および除外する技術が公開されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平０８−１１１９３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
電力系統は、送電設備の送電電力許容範囲または電圧許容範囲などの各種制約を満たしながら運用される必要があり、適切な時間帯に適切な各種機器を制御する必要がある。【０００９】
しかしながら、これら制御対象機器には定期検査などの保守が必要であり、常時すべての機器が制御可能な状態にあるわけではない。そのため、定期検査のスケジュールまたは機器を制御可能な状態に維持する時間帯を決定する上では、将来の電力系統の状態を推定し、予測しておく必要がある。【００１０】
ここで、各種有効電力については、負荷予測、太陽光または風力発電出力予測などの予測技術が多数確立されており、また、電圧予測技術および電圧への影響が大きい無効電力の予測技術も確立されたが、季節、平休日または時間帯による電力消費機器の変化を考慮した適切な設定値を、過去の実績データから精度よく算出する技術は十分には高くなかった。【００１１】
本願明細書に開示される技術は、以上に記載されたような問題を鑑みてなされたものであり、季節、平休日または時間帯による電力消費機器の変化を考慮しつつ、電力系統の状態を推定する技術を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本願明細書に開示される技術の第１の態様は、負荷系統の有効電力が入力される入力部と、前記負荷系統の、有効電力と無効電力との関係式であるＰＱ関係式を設定するための設定部と、前記ＰＱ関係式に基づいて、発電機を有する電力系統の状態を推定するための状態推定部と、あらかじめ定められた分類情報に基づいて前記ＰＱ関係式を修正するための修正量を推定するための修正量推定部とを備え、前記状態推定部は、前記修正量に基づいて修正された前記ＰＱ関係式に基づいて前記負荷系統の無効電力を求め、さらに、前記負荷系統の無効電力を用いて前記電力系統の状態を推定する。【００１３】
本願明細書に開示される技術の第２の態様は、負荷系統の有効電力が入力され、前記負荷系統の、有効電力と無効電力との関係式であるＰＱ関係式を設定し、あらかじめ定められた分類情報に基づいて前記ＰＱ関係式を修正するための修正量を推定し、前記修正量に基づいて修正された前記ＰＱ関係式に基づいて前記負荷系統の無効電力を求め、さらに、前記負荷系統の無効電力を用いて、発電機を有する電力系統の状態を推定する。
【発明の効果】
【００１４】
本願明細書に開示される技術の第１の態様は、負荷系統の有効電力が入力される入力部と、前記負荷系統の、有効電力と無効電力との関係式であるＰＱ関係式を設定するための設定部と、前記ＰＱ関係式に基づいて、発電機を有する電力系統の状態を推定するための状態推定部と、あらかじめ定められた分類情報に基づいて前記ＰＱ関係式を修正するための修正量を推定するための修正量推定部とを備え、前記状態推定部は、前記修正量に基づいて修正された前記ＰＱ関係式に基づいて前記負荷系統の無効電力を求め、さらに、前記負荷系統の無効電力を用いて前記電力系統の状態を推定する。このような構成によれば、あらかじめ定められた分類情報に対応するＰＱ関係式を用いることができるため、高い精度で電力系統の状態を推定することができる。【００１５】
本願明細書に開示される技術の第２の態様は、負荷系統の有効電力が入力され、前記負荷系統の、有効電力と無効電力との関係式であるＰＱ関係式を設定し、あらかじめ定められた分類情報に基づいて前記ＰＱ関係式を修正するための修正量を推定し、前記修正量に基づいて修正された前記ＰＱ関係式に基づいて前記負荷系統の無効電力を求め、さらに、前記負荷系統の無効電力を用いて、発電機を有する電力系統の状態を推定する。このような構成によれば、あらかじめ定められた分類情報に対応するＰＱ関係式を用いることができるため、高い精度で電力系統の状態を推定することができる。【００１６】
また、本願明細書に開示される技術に関連する目的と、特徴と、局面と、利点とは、以下に示される詳細な説明と添付図面とによって、さらに明白となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施の形態に関する、電力系統の状態推定装置の構成の例を概念的に示す図である。
【図２】図１に例が示される電力系統の状態推定装置を実際に運用する場合のハードウェア構成を概略的に例示する図である。
【図３】実施の形態に関する、電力系統の状態推定装置のオフライン演算部であるオフライン電力系統状態推定部、および、季節、平休日または時間帯別のＰＱ関係式パラメータ修正量推定部の構成の例を示す図である。
【図４】実施の形態に関する、電力系統の状態推定装置のオンライン演算部であるオンライン電力系統状態推定部の構成の例を示す図である。
【図５】３点以上のデータをＰＱ平面上にプロットした場合のイメージ図である。
【図６】ＰＱ関係式パラメータ修正量の分布イメージの例を示す図である。
【図７】ｋ平均法を用いたクラスタリング手法の代表的な手法の例を示す図である。
【図８】ｋ平均法を用いたクラスタリング手法の代表的な手法の例を示す図である。
【図９】ｋ平均法を用いたクラスタリング手法の代表的な手法の例を示す図である。
【図１０】ｋ平均法を用いたクラスタリング手法の代表的な手法の例を示す図である。
【図１１】ｋ平均法を用いたクラスタリング手法の代表的な手法の例を示す図である。
【図１２】ｋ平均法を用いたクラスタリング手法の代表的な手法の例を示す図である。
【図１３】クラスタリング例およびそれぞれのクラスタへの属性決定例を示す図である。
【図１４】オフライン演算処理の例を示すフローチャートである。
【図１５】オンライン演算処理の例を示すフローチャートである。
【図１６】決定木を用いる手法の例を示す図である。
【図１７】オフライン演算処理の例を示すフローチャートである。
【図１８】実施の形態に関する、電力系統の状態推定装置の構成の例を概念的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、添付される図面を参照しながら実施の形態について説明する。以下の実施の形態では、技術の説明のために詳細な特徴なども示されるが、それらは例示であり、実施の形態が実施可能となるためにそれらすべてが必ずしも必須の特徴ではない。
【００１９】
なお、図面は概略的に示されるものであり、説明の便宜のため、適宜、構成の省略、または、構成の簡略化が図面においてなされるものである。また、異なる図面にそれぞれ示される構成などの大きさおよび位置の相互関係は、必ずしも正確に記載されるものではなく、適宜変更され得るものである。また、断面図ではない平面図などの図面においても、実施の形態の内容を理解することを容易にするために、ハッチングが付される場合がある。
【００２０】
また、以下に示される説明では、同様の構成要素には同じ符号を付して図示し、それらの名称と機能とについても同様のものとする。したがって、それらについての詳細な説明を、重複を避けるために省略する場合がある。
【００２１】
また、以下に記載される説明において、ある構成要素を「備える」、「含む」または「有する」などと記載される場合、特に断らない限りは、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。
【００２２】
また、以下に記載される説明において、「第１の」または「第２の」などの序数が用いられる場合があっても、これらの用語は、実施の形態の内容を理解することを容易にするために便宜上用いられるものであり、これらの序数によって生じ得る順序などに限定されるものではない。
【００２３】
＜電力系統の状態推定装置の概念的な構成について＞
図１８は、本実施の形態に関する電力系統の状態推定装置の構成の例を概念的に示す図である。
【００２４】
図１８に例示されるように電力系統の状態推定装置は、入力部８００１と、設定部８００２と、状態推定部８００４と、修正量推定部８００３とを備える。
【００２５】
入力部８００１は、電力系統における発電機の有効電力と、発電機の無効電力、設定電圧および力率のうちの少なくとも１つの設定と、負荷系統の有効電力とが入力される。設定部８００２は、負荷系統の、有効電力と無効電力との関係式であるＰＱ関係式を設定する。状態推定部８００４は、ＰＱ関係式に基づいて、電力系統の状態を推定する。修正量推定部８００３は、あらかじめ定められた分類情報に基づいてＰＱ関係式を修正するための修正量を推定する。そして、状態推定部８００４は、修正量に基づいて修正されたＰＱ関係式に基づいて負荷系統の無効電力を求め、さらに、負荷系統の無効電力を用いて電力系統の状態を推定する。
【００２６】
＜第１の実施の形態＞
以下、本実施の形態に関する電力系統の状態推定装置、および、電力系統の状態推定方法について説明する。
【００２７】
＜電力系統の状態推定装置の構成について＞
図１は、本実施の形態に関する電力系統の状態推定装置の構成の例を概念的に示す図である。なお、構成を理解しやすくする観点から、当該図面においては、一部の構成要素が省略、または、簡略化されて示される場合がある。
【００２８】
図１に例が示されるように、電力系統の状態推定装置１は、オフライン演算部として、オフライン電力系統状態推定部２００１と、季節、平休日または時間帯別のＰＱ関係式パラメータ修正量推定部２００２とを備える。また、電力系統の状態推定装置１は、オンライン演算部として、オンライン電力系統状態推定部３００１を備える。
【００２９】
オフライン演算部では、オンライン演算部で用いるＰＱ関係式の係数を算出し、さらに、クラスタリングを実施する。なお、クラスタリングは、機械学習の手法の１つであり、教師なし機械学習に分類される。
【００３０】
オンライン電力系統状態推定部３００１は、ある時刻断面を対象として、入力された時刻断面の電力系統内の各種電気量、および、負荷系統の有効電力と無効電力との関係式（ＰＱ関係式）から、系統の状態を推定したい時刻断面である対象時刻断面（たとえば、後述の将来断面）の系統状態を推定する。
【００３１】
また、オンライン電力系統状態推定部３００１で用いられるＰＱ関係式パラメータには、オフライン演算部で算出されたクラスタリング情報が用いられる。
【００３２】
なお、ここでは季節、平休日または時間帯別にＰＱ関係式パラメータを修正する方式の例について説明されるが、電力系統は、季節、平休日または時間帯によって系統構成を変更することがあり、この系統構成変更によって負荷の特徴がかわることで、ＰＱ関係式のパラメータが変化すると考えられるため、上記のような季節、平休日または時間帯別のＰＱ関係式パラメータ修正量推定部２００２は、季節、平休日または時間帯ではなく、系統構成情報を指標に修正量を推定することも可能である。たとえば、この場合は、系統構成別のＰＱ関係式パラメータ修正量推定部、となる。このように、季節、平休日または時間帯別のＰＱ関係式パラメータ修正量推定部２００２は、あらかじめ定められた分類情報に基づいてＰＱ関係式のパラメータ修正量を推定するものである。
【００３３】
図２は、図１に例が示される電力系統の状態推定装置を実際に運用する場合のハードウェア構成を概略的に例示する図である。
【００３４】
なお、図２に例示されるハードウェア構成は、図１に例示される構成とは数などが整合しない場合があるが、これは図１に例示される構成が概念的な単位を示すものであることに起因する。
【００３５】
よって、少なくとも、図１に例示される１つの構成が、図２に例示される複数のハードウェア構成から成る場合と、図１に例示される１つの構成が、図２に例示されるハードウェア構成の一部に対応する場合と、さらには、図１に例示される複数の構成が、図２に例示される１つのハードウェア構成に備えられる場合とが想定され得る。
【００３６】
図２では、図１中のオフライン電力系統状態推定部２００１、ＰＱ関係式パラメータ修正量推定部２００２およびオンライン電力系統状態推定部３００１を実現するためのハードウェア構成として、演算を行う中央演算処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ、すなわち、ＣＰＵ）１００４と、情報を記憶することができる主記憶装置１００３および二次記憶装置１００２と、マウス、キーボード、タッチパネル、または、各種スイッチなどの、情報を入力することができる入力装置１００１と、ディスプレイ、液晶表示装置、プリンタ、または、ランプなどの、情報を出力することができる出力装置１００５とが示される。これらの構成は、他の実施の形態においても同様である。
【００３７】
主記憶装置１００３および二次記憶装置１００２は、たとえば、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ  ｄｉｓｋ  ｄｒｉｖｅ、すなわち、ＨＤＤ）、ランダムアクセスメモリ（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ、すなわち、ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ、すなわち、ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ｅｒａｓａｂｌｅ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ（ＥＰＲＯＭ）およびｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  ｅｒａｓａｂｌｅ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ（ＥＥＰＲＯＭ）などの、揮発性または不揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスクまたはＤＶＤなどを含むメモリ（記憶媒体）、または、今後使用されるあらゆる記憶媒体であってもよい。
【００３８】
ＣＰＵ１００４は、主記憶装置１００３、二次記憶装置１００２、外部のＣＤ−ＲＯＭ、外部のＤＶＤ−ＲＯＭ、または、外部のフラッシュメモリなどに格納されたプログラムを実行するものであってもよい。すなわち、たとえば、中央演算処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ、すなわち、ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、デジタルシグナルプロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、すなわち、ＤＳＰ）であってもよい。
【００３９】
ＣＰＵ１００４が主記憶装置１００３、二次記憶装置１００２、外部のＣＤ−ＲＯＭ、外部のＤＶＤ−ＲＯＭ、または、外部のフラッシュメモリなどに格納されたプログラムを実行するものである場合、オフライン電力系統状態推定部２００１、ＰＱ関係式パラメータ修正量推定部２００２およびオンライン電力系統状態推定部３００１は、主記憶装置１００３または二次記憶装置１００２に格納されたプログラムがＣＰＵ１００４によって実行されるソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。なお、オフライン電力系統状態推定部２００１、ＰＱ関係式パラメータ修正量推定部２００２およびオンライン電力系統状態推定部３００１の機能は、たとえば、複数の処理回路が連携することによって実現されてもよい。
【００４０】
ソフトウェアおよびファームウェアはプログラムとして記述され、主記憶装置１００３または二次記憶装置１００２に記憶されるものであってもよい。その場合、ＣＰＵ１００４は、主記憶装置１００３または二次記憶装置１００２に格納されたプログラムを読み出して実行することによって、上記の機能を実現する。すなわち、主記憶装置１００３または二次記憶装置１００２は、ＣＰＵ１００４に実行されることによって、上記の機能が結果的に実現されるプログラムを記憶するものであってもよい。
【００４１】
また、ＣＰＵ１００４は、専用のハードウェアであってもよい。すなわち、たとえば、単一回路、複合回路、プログラム化されたプロセッサ、並列プログラム化されたプロセッサ、集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ、すなわち、ＡＳＩＣ）、ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ（ＦＰＧＡ）またはこれらを組み合わせた回路であってもよい。
【００４２】
図３は、本実施の形態に関する電力系統の状態推定装置１のオフライン演算部であるオフライン電力系統状態推定部２００１、および、季節、平休日または時間帯別のＰＱ関係式パラメータ修正量推定部２００２の構成の例を示す図である。
【００４３】
図３に例が示されるように、オフライン電力系統状態推定部２００１は、情報管理部２０１１と、状態推定部２０１４と、入力部２０１２と、設備定数２０８およびそれぞれの負荷系統の有効電力無効電力（ＰＱ）関係式２０９が入力される設定部２０１３と、出力部２０１５とを備える。
【００４４】
オフライン電力系統状態推定部２００１では、ユーザーから入力装置１００１を用いて入力されたそれぞれの発電機の有効電力２０１、それぞれの発電機の電圧２０２、それぞれの発電機の無効電力２０３、それぞれの負荷系統の有効電力２０４、系統構成２０５および電圧制御機器の制御内容２０６を少なくとも含む運用実績情報に基づいて演算が行われる。
【００４５】
図３に例が示されるように、季節、平休日または時間帯別のＰＱ関係式パラメータ修正量推定部２００２は、情報管理部２０１６と、修正量推定部２０１９とを備える。また、季節、平休日または時間帯別のＰＱ関係式パラメータ修正量推定部２００２は、入力部２０１７と、設定部２０１８と、出力部２０２０とを備える。
【００４６】
修正量推定部２０１９は、情報管理部２０１６に格納されたデータを読み出して、オフライン電力系統状態推定部２００１で計算された、過去の運用実績情報から得られた電力系統状態推定結果２１１と、計測されたそれぞれの負荷の無効電力を少なくとも含む実績の電力系統状態２１２とを用いることで、オフライン電力系統状態推定部２００１で用いられたＰＱ関係式の係数と、実際のＰＱ関係式から得られる係数とを比較して修正量を推定する。それとともに、修正量推定部２０１９は、この修正量を季節、平休日または時間帯などの当該時刻断面の属性と紐付ける。
【００４７】
そして、修正量推定部２０１９は、過去の複数の断面情報に基づいて同様の処理を実施することによって、上記の紐付け情報を複数用意して、時刻断面の属性に対する上記修正量の分布を求める。そして、修正量推定部２０１９は、クラスタリング手法を適用することによって、それぞれの属性における適切な修正量を推定し、季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果２１６を出力する。演算内容の詳細については後述する。
【００４８】
図４は、本実施の形態に関する電力系統の状態推定装置１のオンライン演算部であるオンライン電力系統状態推定部３００１の構成の例を示す図である。
【００４９】
図４に例が示されるように、オンライン電力系統状態推定部３００１は、情報管理部３０１１と、関係式修正部３０１４と、状態推定部３０１５とを備える。さらに、オンライン電力系統状態推定部３００１は、入力部３０１２と、設定部３０１３と、出力部３０１６とを備える。
【００５０】
関係式修正部３０１４は、情報管理部３０１１に格納された各種データ、または、季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果３１６を用いて、ＰＱ関係式を修正する。
【００５１】
状態推定部３０１５は、情報管理部３０１１に格納されたデータを読み出して、たとえば、設定された設備定数を用いて計算された状態方程式の解と入力された電気量との乖離量を最小化するように、尤もらしい各種電気量を算出する演算処理を実行し、さらに、演算された結果である各種電気量に関するデータを情報管理部３０１１に格納する。
【００５２】
入力部３０１２は、ユーザーから入力装置１００１を用いて入力されたそれぞれの発電機の有効電力３０１、それぞれの発電機の設定電圧３０２、それぞれの発電機の無効電力３０３、それぞれの負荷系統の有効電力３０４、系統構成３０５、電圧制御機器の制御内容３０６、および、発電機の力率を少なくとも含む運用計画情報のうち、それぞれの発電機の設定電圧３０２、それぞれの発電機の無効電力３０３、および、発電機の力率についてはそれらのうちのいずれか１つに基づいて、状態推定部３０１５における演算に利用される、状態を推定したい対象時刻断面の系統状態入力情報を、情報管理部３０１１に格納する。
【００５３】
設定部３０１３は、それぞれの負荷系統の有効電力と無効電力との関係式であるＰＱ関係式３０９、および、季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果３１６を設定する。そして、設定部３０１３は、ユーザーから入力装置１００１を用いて入力された設備定数３０８、および、それぞれの負荷系統の有効電力無効電力（ＰＱ）関係式３０９に基づいて、状態推定部３０１５における演算に利用される対象時間断面の系統状態設定情報を、情報管理部３０１１に格納する。
【００５４】
出力部３０１６は、情報管理部３０１１に格納された対象時間断面の電力系統状態推定結果３１０を、出力装置１００５に出力する。
【００５５】
入力部２０１２、入力部２０１７、入力部３０１２、設定部２０１３、設定部２０１８および設定部３０１３は、図２における入力装置１００１によって実現される。また、入力装置１００１は、別途用意されたデータファイル（たとえば、ＣＳＶ形式などのファイル形式でデータ保存された電子ファイル）からデータまたは情報を読み込むことによって実現することができる。
【００５６】
情報管理部２０１１、情報管理部２０１６および情報管理部３０１１は、図２における主記憶装置１００３に記憶させて保存、または、伝送媒体を介して読み込み保存することによって実現することができる。
【００５７】
状態推定部２０１４、状態推定部３０１５、関係式修正部３０１４および修正量推定部２０１９は、計算に必要なデータを図２における二次記憶装置１００２に保存し、かつ、二次記憶装置１００２から当該保存されたデータを読み出すことによって実現可能である。また、状態推定部２０１４、状態推定部３０１５、関係式修正部３０１４および修正量推定部２０１９における演算処理などの、電力系統の状態推定装置１における演算処理は、ＣＰＵ１００４によって実現することが可能である。
【００５８】
出力部２０１５、出力部２０２０および出力部３０１６は、図２における出力装置１００５によって出力して実現することができる。
【００５９】
＜電力系統の状態推定の指針について＞
電力系統の状態推定とは、電力系統内の発電機出力（有効電力および無効電力）、負荷（有効電力および無効電力）、系統構成、または、電圧制御機器の制御内容などの状態を特定することである。
【００６０】
ここで、系統運用者の制御対象である系統構成または電圧制御機器などは、計測情報または将来の計画などで得ることが可能である。また、各種有効電力に関しては発電計画作成のための各種予測技術が多数確立されている。さらに、発電機出力の無効電力は発電機の制御系によって出力が決定されることから、上記制御系の動作を模擬することによって計算することが可能である。
【００６１】
以上から、特に将来の電力系統の状態推定において不足している負荷の無効電力の情報を補完する必要があるため、ＰＱ関係式を用いて求める。ＰＱ関係式とは、負荷の有効電力から負荷の無効電力を推定するために用いるものである。
【００６２】
＜具体的な演算内容について＞
まず、負荷系統のＰＱ関係式について説明する。負荷系統のＰＱ関係式の表現方法としては、一次方程式を用いる方法、三角関数を用いる方法、二次式または三次式などを用いる多項式で表現する方法などがある。ここでは、一次方程式を用いる表現方法を例に説明する。
【００６３】
たとえば、無効電力（Ｑ）を有効電力（Ｐ）の一次方程式で表現する場合の例は、式（１）のように示される。
【００６４】
【数１】
2021024424.tif 000003
【００６５】
ここで、ａｉおよびｂｉは、負荷系統ｉの特徴を示す係数である。ａは有効電力と無効電力との傾きを表しており、力率のような特徴量である。また、ｂは無効電力の切片を表しており、負荷系統の対地静電容量または無効電力制御機器の制御量などの特徴量である。
【００６６】
このように、それぞれの負荷系統の上記の式（１）を用いることで、それぞれの負荷系統ｉの有効電力Ｐｉから負荷系統の無効電力Ｑｉを求めることができる。これによって、予測が難しい無効電力の値を有効電力の値から求めることができ、電力系統の状態を推定するための演算が可能となる。系統状態を推定する手法に関しては、後述の＜状態推定演算について＞に記載される。
【００６７】
ここまでがオンライン演算部（特に、入力部３０１２、設定部３０１３、状態推定部３０１５および出力部３０１６）での電力系統状態推定方法に関する処理である。上記での電力系統状態推定の精度を向上させるため、オフライン演算部（特に、修正量推定部２０１９）において季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果２１６を作成し、精度向上を図る。以下では、オフライン演算部の処理について説明する。
【００６８】
季節、平休日または時間帯別のＰＱ関係式パラメータ修正量推定部２００２での修正量推定方法について説明する。
【００６９】
電力系統状態推定結果２１１と、実績の電力系統状態２１２とを入力情報として入力部２０１７から取り込み、設定部２０１８では、それぞれの時刻断面の属性として、季節、平休日または時間帯２１４の情報を設定する。
【００７０】
修正量推定部２０１９では、電力系統状態推定結果２１１と実績の電力系統状態２１２とを比較し、それぞれの時刻断面におけるＰＱ関係式パラメータの修正量を推定する。
【００７１】
具体的には、実績の電力系統状態２１２には負荷の有効電力Ｐおよび無効電力Ｑの情報があるため、有効電力Ｐおよび無効電力Ｑの推移状況から、係数ａｉおよびｂｉの正確な値を得ることができる。
【００７２】
たとえば、以下の２点のデータがある場合を考える。
【００７３】
【数２】
2021024424.tif 000004
【００７４】
この場合、下記の式（２）および式（３）のように、ＰＱ関係式に代入して連立方程式を解くことによって、正確な係数
【００７５】
【数３】
2021024424.tif 000005
【００７６】
を得ることが可能である。
【００７７】
【数４】
2021024424.tif 000006
【００７８】
【数５】
2021024424.tif 000007
【００７９】
図５は、３点以上のデータをＰＱ平面上にプロットした場合のイメージ図である。図５におけるそれぞれの点は、運用実績データを示している。このように、多数の点から信頼度が高い係数の組を見つける方法もある。
【００８０】
具体的には、それぞれの点を、
【００８１】
【数６】
2021024424.tif 000008
【００８２】
として、最小二乗法などの手法を適用することによって、係数を計算することが可能である。
【００８３】
このようにして求められた係数
【００８４】
【数７】
2021024424.tif 000009
【００８５】
と、元々設定していた係数
【００８６】
【数８】
2021024424.tif 000010
【００８７】
との差である
【００８８】
【数９】
2021024424.tif 000011
【００８９】
を、下記の式（４）および式（５）のように、ＰＱ関係式パラメータ修正量として定義する。
【００９０】
【数１０】
2021024424.tif 000012
【００９１】
【数１１】
2021024424.tif 000013
【００９２】
過去の実績データを用いて、上記の処理を繰り返し、ＰＱ関係式パラメータ修正量の組を計算する。
【００９３】
図６は、ＰＱ関係式パラメータ修正量の分布イメージの例を示す図である。図６におけるそれぞれの点は、ＰＱ関係式パラメータ修正量を示している。
【００９４】
次に、上記の分布に対して、クラスタリング処理を行う。クラスタリング手法はこれまでに多数開発されており、様々な手法の適用が考えられるが、ここではその一例としてｋ平均法を適用する例を説明する。ｋ平均法を用いたクラスタリング手法のうち、代表的な例を示す。
【００９５】
図７から図１２は、ｋ平均法を用いたクラスタリング手法の代表的な手法の例を示す図である。
【００９６】
まず、図７の初期状態において、分類したいクラスタ数（＝ｋ）を指定する。
【００９７】
次に、図８に例が示されるように、クラスタの初期中心をランダムにｋ個配置する。さらに、それぞれのデータ点に対して、配置されたそれぞれのクラスタ中心の中で最も距離の近いクラスタ中心を、自身が所属するクラスタとして仮登録する。
【００９８】
ここで、所属するクラスタの決定方法にも様々考えられるが、ここではユークリッド距離を用いる例を説明する。
【００９９】
すべてのデータ点に対して所属するクラスタが仮登録された後、図９に例が示されるように、それぞれのクラスタ（白抜き、砂地、濃い砂地）に対して、所属するすべてのデータ点の中心を新たな当該クラスタのクラスタ中心として、クラスタ中心を更新する。
【０１００】
そして、図１０に例が示されるように、新たなクラスタ中心に基づいてデータ点を分類する。
【０１０１】
新たなクラスタ中心に基づく分類を行った後、すべてのクラスタ（白抜き、砂地、濃い砂地）について、クラスタ中心が変化しているか否かを判定する（図１１を参照）。
【０１０２】
そして、クラスタ中心が変化していれば、それぞれのクラスタに対して、所属するすべてのデータ点の中心を新たな当該クラスタのクラスタ中心として、クラスタ中心を更新する（図９を参照）。
【０１０３】
一方で、クラスタ中心が変化していなければ、それぞれのデータ点で仮登録されているクラスタを最終クラスタとして本登録する（図１２を参照）。
【０１０４】
ｋ平均法では、クラスタの初期中心がクラスタリング結果に与える影響が大きいため、上記の処理を複数回実施して、最もよいクラスタリング結果を採用することが多い。
【０１０５】
この場合、クラスタリングの良さを評価する必要があり、たとえば、それぞれのデータ点と所属するクラスタ中心とのユークリッド距離の二乗和を評価値として用いる方法がある。
【０１０６】
以上のように得られたクラスタリング結果で、それぞれのクラスタのクラスタ中心を当該クラスタの代表値として保持する。
【０１０７】
クラスタリングが完了すると、それぞれのクラスタに対して、所属するデータ点に対応する季節、平休日または時間帯２１４の情報を確認し、それぞれのクラスタにおいて支配的となっている属性を見つける。
【０１０８】
図１３は、クラスタリング例およびそれぞれのクラスタへの属性決定例を示す図である。ここでは、３個のクラスタに分類し、さらにそれぞれのクラスタについて、平日夜、平日昼または休日の属性を割り当てている。
【０１０９】
この他、夏のデータが支配的なクラスタがあれば夏季用クラスタとしたり、季節または平休日を問わず夜間データが支配的なクラスタがあれば夜間用クラスタとしたりすることも可能である。
【０１１０】
出力部２０２０は、以上のように得られた、それぞれのクラスタの属性と、上記の代表値との組を、季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果２１６として出力する。
【０１１１】
最後に、オフライン演算部で得られた季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果２１６を、オンライン演算部の入力情報（季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果３１６）として用いる。
【０１１２】
オンライン演算部では、負荷系統の無効電力を求めるが、その際に用いるＰＱ関係式を、季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果３１６を用いて修正する。なお、無効電力を求めた後、状態推定演算を行う。
【０１１３】
具体的には、下記の式（６）および式（７）のように、元の設定値（ａｉ，ｂｉ）に対して修正量
【０１１４】
【数１２】
2021024424.tif 000014
【０１１５】
を加算し、更新した設定値
【０１１６】
【数１３】
2021024424.tif 000015
【０１１７】
を得る。
【０１１８】
【数１４】
2021024424.tif 000016
【０１１９】
【数１５】
2021024424.tif 000017
【０１２０】
なお、本実施の形態では修正量として差分値を想定したが、修正比率を用いる方法を採用してもよい。
【０１２１】
＜フローチャートの説明＞
図１４は、オフライン演算処理の例を示すフローチャートである。
【０１２２】
オフライン演算では、過去の実績情報を用いて、負荷系統のＰＱ関係式の修正量を推定する。そして、季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果２１６を計算して出力する。
【０１２３】
具体的には、まず、対象時刻断面での各種電気量を入力する（図１４におけるステップＳＴ１１を参照）。そして、対象時刻断面での設備定数を設定する（図１４におけるステップＳＴ１２を参照）。
【０１２４】
次に、負荷系統のＰＱ関係式を設定する（図１４におけるステップＳＴ１３。ここでは元々用意されていた設定基準値を設定する）。そして、負荷の無効電力を演算する（図１４におけるステップＳＴ１４を参照）。
【０１２５】
次に、以上の情報を用いて電力系統の状態を推定するための演算を実施する（図１４におけるステップＳＴ１５を参照）。そして、計算結果の電力系統状態を出力する（図１４におけるステップＳＴ１６を参照）。
【０１２６】
さらに、実績電力系統状態として負荷の有効電力と無効電力との実績値を入力する（図１４におけるステップＳＴ１７を参照）。そして、修正量推定部２０１９が、ＰＱ関係式の係数の修正量を推定する（図１４におけるステップＳＴ１８を参照）。
【０１２７】
そして、多数の過去断面における修正量が推定されると、クラスタリング処理を実施する（図１４におけるステップＳＴ１９を参照）。そして、季節、平休日または時間帯などの属性とその時の代表値（修正量）とを決定する（図１４におけるステップＳＴ２０を参照）。そして、季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果２１６を出力する（図１４におけるステップＳＴ２１を参照）。
【０１２８】
図１５は、オンライン演算処理の例を示すフローチャートである。
【０１２９】
オンライン演算では、オフライン演算で得られた季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果２１６を用いて、状態推定部３０１５が、あらかじめ設定されていたＰＱ関係式（元々用意していた設定基準値）を修正し、修正されたＰＱ関係式を用いて負荷系統の無効電力を求めて、電力系統状態推定を行う。
【０１３０】
まず、対象時刻断面での各種電気量（将来断面の電力系統状態推定を実施する場合は予測値）を入力する（図１５におけるステップＳＴ３１を参照）。そして、対象時刻断面での設備定数を設定する（図１５におけるステップＳＴ３２を参照）。
【０１３１】
次に、負荷系統のＰＱ関係式（ここでは元々用意していた設定基準値）を設定する（図１５におけるステップＳＴ３３を参照）。そして、季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果２１６を使ってＰＱ関係式の係数を修正する（図１５におけるステップＳＴ３４を参照）。
【０１３２】
そして、修正された新しいＰＱ関係式を用いて負荷の無効電力を計算する（図１５におけるステップＳＴ３５を参照）。そして、以上の情報を用いて電力系統の状態推定演算を実施し、電力系統状態を計算する（図１５におけるステップＳＴ３６を参照）。そして、計算結果の電力系統状態を出力する（図１５におけるステップＳＴ３７を参照）。
【０１３３】
以上のように、本実施の形態によれば、負荷の有効電力と無効電力との関係式（ＰＱ関係式）を用いて電力系統の状態を推定する手法を適用する場合に、過去の実績データから、季節または平休日、時間帯などでＰＱ関係式の適切な修正量をあらかじめ求めておくことが可能となる。したがって、実際に電力系統状態を推定する場合に、より確かなＰＱ関係式を用いて演算することができるため、状態推定の精度を高めることが可能となる。
【０１３４】
＜第２の実施の形態＞
本実施の形態に関する電力系統の状態推定装置、および、電力系統の状態推定方法について説明する。なお、以下の説明においては、以上に記載された実施の形態で説明された構成要素と同様の構成要素については同じ符号を付して図示し、その詳細な説明については適宜省略するものとする。
【０１３５】
＜電力系統の状態推定装置の構成について＞
第１の実施の形態に関する電力系統の状態推定装置１において、オフライン演算で実施する季節、平休日または時間帯別の修正量を推定する際、クラスタリングを実施せずに教師あり学習の手法を適用する場合について、以下に説明する。
【０１３６】
本実施の形態に関する電力系統の状態推定装置は、機能構成は第１の実施の形態における図１と同様であり、また、オフライン演算部の機能構成は図３に例が示された場合と同様となる。
【０１３７】
第１の実施の形態における場合と同様に、オフライン演算部の修正量推定部２０１９において、過去の実績データを用いて、式（４）および式（５）のようにＰＱ関係式パラメータ修正量の組を計算した後、教師あり学習の手法を適用する。
【０１３８】
正解となる数値があらかじめわかっているような教師あり学習を行う手法として、決定木を用いるもの、統計的手法に基づくベイジアンネットワークを用いるもの、ニューラルネットを用いるもの、または、サポートベクターマシンを用いるものなど様々な手法が開発されている。
【０１３９】
ここでは一例として、決定木を用いる手法を例に説明する。決定木を作成する方法はいくつか開発されているが、最も基本的な手法としてＩＤ３（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｄｉｃｈｏｔｏｍｉｓｅｒ  ３）アルゴリズムが知られている。
【０１４０】
図１６は、決定木を用いる手法の例を示す図である。ＰＱ関係式パラメータ修正量の組と、当該時刻断面の季節、平休日または時間帯２１４の情報とを教師データとして入力することによって、図１６に例が示されるような決定木（学習器）を得ることができる。
【０１４１】
この例では、時刻断面が夏季の場合は修正量（１）を、夏季ではない場合に夜間であれば修正量（２）を、夏季でない昼間の場合に平日であれば修正量（３）を、夏季でない昼間の場合に休日であれば修正量（４）を用いることを示す決定木となっている。
【０１４２】
以上のように得られた決定木を、季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果２１６として出力する。
【０１４３】
また、オンライン演算部では、オフライン演算部で得られた季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果２１６を、オンライン演算部の入力情報（季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果３１６）として用いる。
【０１４４】
オンライン演算部では、負荷系統の無効電力を推定するためのＰＱ関係式を、季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果３１６を用いて修正し、後述の＜状態推定演算について＞に記載される技術を用いて電力系統状態を推定する。
【０１４５】
具体的には、下記の式（８）および式（９）のように、電力系統状態の推定を実施する時刻断面の季節、平休日または時間帯の情報を決定木に入力することで得られた修正量を用いて、元の設定値（ａｉ，ｂｉ）に対して修正量
【０１４６】
【数１６】
2021024424.tif 000018
【０１４７】
を加算し、更新した設定値
【０１４８】
【数１７】
2021024424.tif 000019
【０１４９】
を得る。
【０１５０】
【数１８】
2021024424.tif 000020
【０１５１】
【数１９】
2021024424.tif 000021
【０１５２】
なお、本実施の形態では修正量として差分値を想定したが、修正比率を用いる方法を採用してもよい。
【０１５３】
＜フローチャートの説明＞
図１７は、オフライン演算処理の例を示すフローチャートである。
【０１５４】
基本的には図１４に例が示されたオフライン演算処理と同様であるが、ステップＳＴ４８において修正量の推定を実施した後、ステップＳＴ４９で機械学習処理を実施する。
【０１５５】
具体的には、まず、対象時刻断面での各種電気量を入力する（図１７におけるステップＳＴ４１を参照）。そして、対象時刻断面での設備定数を設定する（図１７におけるステップＳＴ４２を参照）。
【０１５６】
次に、負荷系統のＰＱ関係式を設定する（図１７におけるステップＳＴ４３。ここでは元々用意されていた設定基準値を設定する）。そして、負荷の無効電力を演算する（図１７におけるステップＳＴ４４を参照）。
【０１５７】
次に、以上の情報を用いて状態推定演算を実施する（図１７におけるステップＳＴ４５を参照）。そして、電力系統状態を計算して、計算結果の電力系統状態を出力する（図１７におけるステップＳＴ４６を参照）。
【０１５８】
さらに、実績電力系統状態として負荷の有効電力と無効電力との実績値を入力する（図１７におけるステップＳＴ４７を参照）。そして、ＰＱ関係式の係数の修正量を推定する（図１７におけるステップＳＴ４８を参照）。
【０１５９】
そして、機械学習処理を実施する（図１７におけるステップＳＴ４９を参照）。ここでは、機械学習手法を適用することによって、決定木などの学習器を作成する。
【０１６０】
その後、得られた学習器を季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果２１６として出力する（図１７におけるステップＳＴ５０を参照）。
【０１６１】
なお、オンライン演算処理のフローチャートは図１５に例が示された場合と同様であるが、ステップＳＴ３４では、電力系統の状態推定を実施する対象時刻断面の季節、平休日または時間帯などの情報に基づいて、季節、平休日または時間帯別の修正量推定結果３１６である学習器を用いて適切なＰＱ関係式修正量を取得する。そして、ＰＱ関係式を修正した後に、以上の情報を用いて状態推定演算を実施し、電力系統状態を計算する（図１５におけるステップＳＴ３６を参照）。
【０１６２】
以上のように、本実施の形態によれば、負荷の有効電力と無効電力との関係式（ＰＱ関係式）を用いて電力系統状態を推定する手法を適用する場合に、過去の実績データを用いて、季節または平休日、時間帯などから適切なＰＱ関係式の修正量を導く学習器をあらかじめ獲得しておくことが可能となり、実際に電力系統状態を推定する場合に、上記の学習機を用いることで、より確かなＰＱ関係式を用いて演算することができる。したがって、状態推定の精度を高めることが可能となる。
【０１６３】
＜状態推定演算について＞
ここで、入力される電気量は、それぞれの系統の母線の電圧Ｖｉ、発電機および負荷の有効電力Ｐｉおよび無効電力Ｑｉであるため、これらを前提とすると入力値ベクトルｚｓは式（２０）のように表される。
【０１６４】
【数２０】
2021024424.tif 000022
【０１６５】
式（２０）において、Ｖｓは母線電圧ベクトル（入力値）、Ｐｓは母線有効電力ベクトル（入力値）、Ｑｓは母線無効電力ベクトル（入力値）、ＬＰｓは線路有効電力潮流ベクトル（計算値、初期入力は０）、ＬＱｓは線路無効電力潮流ベクトル（計算値、初期入力は０）である。
【０１６６】
状態推定演算では、これらの数値を用いて状態量ｘ（母線電圧Ｖｉ、母線電圧位相角θｉ）を求めることになる。状態量ｘの推定値ｘｅは式（２１）のように表される。
【０１６７】
【数２１】
2021024424.tif 000023
【０１６８】
式（２１）において、Ｖｅは母線電圧ベクトル（推定値）、θｅは母線電圧位相ベクトル（推定値）である。
【０１６９】
送電線を、π型等価回路として見立てると、それぞれの入力値の計算値ベクトルｚ（ｘ）のそれぞれの要素は、以下の式（２２）〜（２６）のように計算することができる。
【０１７０】
【数２２】
2021024424.tif 000024
【０１７１】
【数２３】
2021024424.tif 000025
【０１７２】
【数２４】
2021024424.tif 000026
【０１７３】
【数２５】
2021024424.tif 000027
【０１７４】
【数２６】
2021024424.tif 000028
【０１７５】
なお、ＧｉｉおよびＢｉｉは、それぞれ母線アドミタンス行列の対角要素の実部および虚部であり、次の式（２７）で表される。
【０１７６】
【数２７】
2021024424.tif 000029
【０１７７】
尤もらしい電力系統状態の推定値ｘ＊は、式（１０）のような評価関数Ｊ（ｘｅ）を最小化することによって求めることができる。
【０１７８】
【数２８】
2021024424.tif 000030
【０１７９】
なお、Ｒ−１は、入力値ごとの重みを設定する行列である。また、ＬＰｓおよびＬＱｓは入力していないため、それらの重み０とする。
【０１８０】
式（２２）〜（２６）より、これは非線形の問題であることが分かる。そこで上記の実施の形態では、反復計算によって状態量の推定値ｘｅを求める。状態量の真値をｘｔとし、ｒ回目の計算による推定値をｘｅ（ｒ）とすると、ｘｔとｘｅ（ｒ）との関係は、誤差ベクトルΔｘｅ（ｒ）を用いて式（１１）のように表される。
【０１８１】
【数２９】
2021024424.tif 000031
【０１８２】
ここで、ｚ（ｘｔ）をｘｅ（ｒ）の近傍でテイラー展開すると、式（１２）が得られる。
【０１８３】
【数３０】
2021024424.tif 000032
【０１８４】
Ｈはヤコビ行列である。また、式（１２）を式（１０）に代入すると、式（１３）が得られる。
【０１８５】
【数３１】
2021024424.tif 000033
【０１８６】
これをΔｘｅ（ｒ）で微分し、その値を０とおくと、式（１４）のようになる。
【０１８７】
【数３２】
2021024424.tif 000034
【０１８８】
したがって、式（１５）の関係が得られる。
【０１８９】
【数３３】
2021024424.tif 000035
【０１９０】
よって、ｒ＋１回目の計算による新しい推定値ベクトルｘｅ（ｒ＋１）は、式（１６）により求めることができる。
【０１９１】
【数３４】
2021024424.tif 000036
【０１９２】
式（１５）および式（１６）を反復計算することによって、尤もらしい電力系統状態の推定値ｘ＊を求めることができる。その尤もらしい推定値ｘ＊を、電力系統状態推定結果とする。
【０１９３】
＜以上に記載された実施の形態によって生じる効果について＞
次に、以上に記載された実施の形態によって生じる効果の例を示す。なお、以下の説明においては、以上に記載された実施の形態に例が示された具体的な構成に基づいて当該効果が記載されるが、同様の効果が生じる範囲で、本願明細書に例が示される他の具体的な構成と置き換えられてもよい。
【０１９４】
また、当該置き換えは、複数の実施の形態に跨ってなされてもよい。すなわち、異なる実施の形態において例が示されたそれぞれの構成が組み合わされて、同様の効果が生じる場合であってもよい。
【０１９５】
以上に記載された実施の形態によれば、電力系統の状態推定装置は、入力部３０１２と、設定部３０１３と、状態推定部３０１５と、修正量推定部２０１９とを備える。入力部３０１２は、電力系統における発電機の有効電力３０１と、発電機の無効電力３０３、設定電圧および力率のうちの少なくとも１つの設定と、負荷系統の有効電力３０４とが入力される。設定部３０１３と、負荷系統の、有効電力３０４と無効電力との関係式であるＰＱ関係式を設定する。修正量推定部２０１９は、あらかじめ定められた分類情報に基づいてＰＱ関係式を修正するための修正量を推定する。状態推定部３０１５は、修正量に基づいて修正されたＰＱ関係式に基づいて負荷系統の無効電力を求める。そして、状態推定部３０１５は、負荷系統の無効電力を用いて電力系統の状態を推定する。
【０１９６】
また、以上に記載された実施の形態によれば、電力系統の状態推定装置は、プログラムを実行するＣＰＵ１００４と、実行されるプログラムを記憶する主記憶装置１００３または二次記憶装置１００２とを備える。そして、ＣＰＵ１００４がプログラムを実行することによって、以下の動作が実現される。
【０１９７】
すなわち、電力系統における発電機の有効電力３０１と、発電機の無効電力３０３、設定電圧および力率のうちの少なくとも１つの設定と、負荷系統の有効電力３０４とが入力される。そして、負荷系統の、有効電力３０４と無効電力との関係式であるＰＱ関係式を設定する。そして、あらかじめ定められた分類情報に基づいてＰＱ関係式を修正するための修正量を推定する。そして、修正量に基づいて修正されたＰＱ関係式に基づいて負荷系統の無効電力を求め、さらに、負荷系統の無効電力を用いて電力系統の状態を推定する。
【０１９８】
このような構成によれば、あらかじめ定められた分類情報（たとえば、季節、平休日または時間帯など）に対応するＰＱ関係式を用いることができるため、高い精度で電力系統の状態を推定することができる。
【０１９９】
なお、上記の構成に本願明細書に例が示された他の構成を適宜追加した場合、すなわち、上記の構成としては言及されなかった本願明細書中の他の構成が適宜追加された場合であっても、同様の効果を生じさせることができる。
【０２００】
また、以上に記載された実施の形態によれば、分類情報は、季節、平休日および時間帯のうちの少なくとも１つを含む。このような構成によれば、季節、平休日または時間帯別に対応するＰＱ関係式を用いて負荷系統の無効電力を求め、さらに、負荷系統の無効電力を用いて電力系統の状態を推定することができる。そのため、高い精度で電力系統の状態を推定することができる。
【０２０１】
また、以上に記載された実施の形態によれば、分類情報は、系統構成を含む。このような構成によれば、状態推定時刻断面での系統状態に対応するＰＱ関係式を用いて負荷系統の無効電力を求め、さらに、負荷系統の無効電力を用いて電力系統の状態を推定することができる。そのため、高い精度で電力系統の状態を推定することができる。
【０２０２】
また、以上に記載された実施の形態によれば、修正量推定部２０１９は、機械学習によって修正量を得る。このような構成によれば、過去の実績データを用いて、季節または平休日、時間帯などから適切なＰＱ関係式の修正量を導く学習器をあらかじめ獲得しておくことが可能となる。そのため、より確かなＰＱ関係式を用いて電力系統の状態を推定することができる。
【０２０３】
また、以上に記載された実施の形態によれば、修正量推定部２０１９は、教師なし機械学習によって修正量を得る。このような構成によれば、過去の実績データを用いて、季節または平休日、時間帯などから適切なＰＱ関係式の修正量を導く学習器をあらかじめ獲得しておくことが可能となる。そのため、より確かなＰＱ関係式を用いて電力系統の状態を推定することができる。
【０２０４】
また、以上に記載された実施の形態によれば、修正量推定部２０１９は、教師あり機械学習によって修正量を得る。このような構成によれば、過去の実績データを用いて、季節または平休日、時間帯などから適切なＰＱ関係式の修正量を導く学習器をあらかじめ獲得しておくことが可能となる。そのため、より確かなＰＱ関係式を用いて電力系統の状態を推定することができる。
【０２０５】
以上に記載された実施の形態によれば、電力系統の状態推定方法において、電力系統における発電機の有効電力３０１と、発電機の無効電力３０３、設定電圧および力率のうちの少なくとも１つの設定と、負荷系統の有効電力３０４とが入力される。そして、負荷系統の、有効電力３０４と無効電力との関係式であるＰＱ関係式を設定する。そして、あらかじめ定められた分類情報に基づいてＰＱ関係式を修正するための修正量を推定する。そして、修正量に基づいて修正されたＰＱ関係式に基づいて負荷系統の無効電力を求め、さらに、負荷系統の無効電力を用いて電力系統の状態を推定する。
【０２０６】
このような構成によれば、あらかじめ定められた分類情報（たとえば、季節、平休日または時間帯など）に対応するＰＱ関係式を用いることができるため、高い精度で電力系統の状態を推定することができる。
【０２０７】
なお、特段の制限がない場合には、それぞれの処理が行われる順序は変更することができる。
【０２０８】
なお、上記の構成に本願明細書に例が示された他の構成を適宜追加した場合、すなわち、上記の構成としては言及されなかった本願明細書中の他の構成が適宜追加された場合であっても、同様の効果を生じさせることができる。
【０２０９】
＜以上に記載された実施の形態の変形例について＞
以上に記載された実施の形態では、それぞれの構成要素の寸法、形状、相対的配置関係または実施の条件などについても記載する場合があるが、これらはすべての局面においてひとつの例であって、本願明細書に記載されたものに限られることはないものとする。
【０２１０】
したがって、例が示されていない無数の変形例、および、均等物が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。たとえば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの実施の形態における少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態における構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。
【０２１１】
また、矛盾が生じない限り、以上に記載された実施の形態において「１つ」備えられるものとして記載された構成要素は、「１つ以上」備えられていてもよいものとする。
【０２１２】
さらに、以上に記載された実施の形態におけるそれぞれの構成要素は概念的な単位であって、本願明細書に開示される技術の範囲内には、１つの構成要素が複数の構造物から成る場合と、１つの構成要素がある構造物の一部に対応する場合と、さらには、複数の構成要素が１つの構造物に備えられる場合とを含むものとする。
【０２１３】
また、以上に記載された実施の形態におけるそれぞれの構成要素には、同一の機能を発揮する限り、他の構造または形状を有する構造物が含まれるものとする。
【０２１４】
また、本願明細書における説明は、本技術に関連するすべての目的のために参照され、いずれも、従来技術であると認めるものではない。
【０２１５】
また、以上に記載された実施の形態で記載されたそれぞれの構成要素は、ソフトウェアまたはファームウェアとしても、それと対応するハードウェアとしても想定され、その双方の概念において、それぞれの構成要素は「部」または「処理回路」（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）などと称される。
【符号の説明】
【０２１６】
１  電力系統の状態推定装置、２０１，２０４，３０１，３０４  有効電力、２０２  電圧、２０３，３０３  無効電力、２０５，３０５  系統構成、２０６，３０６  制御内容、２０８，３０８  設備定数、２０９，３０９  有効電力無効電力（ＰＱ）関係式、２１１，３１０  電力系統状態推定結果、２１２  電力系統状態、２１４  時間帯、２１６，３１６  修正量推定結果、３０２  発電機の設定電圧、１００１  入力装置、１００２  二次記憶装置、１００３  主記憶装置、１００４  ＣＰＵ、１００５  出力装置、２００１  オフライン電力系統状態推定部、２００２  季節、平休日または時間帯別のＰＱ関係式パラメータ修正量推定部、２０１１，２０１６，３０１１  情報管理部、２０１２，２０１７，３０１２，８００１  入力部、２０１３，２０１８，３０１３，８００２  設定部、２０１４，３０１５，８００４  状態推定部、２０１５，２０２０，３０１６  出力部、２０１９，８００３  修正量推定部、３００１  オンライン電力系統状態推定部、３０１４  関係式修正部。
【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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【国際調査報告】
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