過電流継電器の動作時間を推定するシステムであって、周波数と、整定値と、基本波の電流による動作時間特性を含む基本条件が入力される基本条件入力部と、入力電流の積分値を算出する積分処理部と、前記積分値の閾値を近似する近似関数の未知数を仮パラメータの組として設定し、これに含まれる仮パラメータの値を変化させながら基本波の電流によって前記積分値が前記閾値を超えるまでの動作時間を試算し、前記動作時間特性から算出した動作時間と試算した動作時間との誤差に基づく目的関数を用いて、評価の高い仮パラメータの組をメタヒューリスティクスを用いて選択する探索部と、選択された組に含まれる仮パラメータを用いて過電流継電器の動作をモデル化し、動作時間を算出する解析部と、を備えたことを特徴とする過電流継電器の動作時間推定システム。前記積分値の閾値の近似関数は、入力電流の波高値と整定値の波高値の比を変数とする関数であることを特徴とする請求項1に記載の過電流継電器の動作時間推定システム。前記積分値の閾値の近似関数は、初期電流の波高値を変数とする項を含むことを特徴とする請求項2に記載の過電流継電器の動作時間推定システム。前記積分処理部は、入力電流の波高値が整定値の波高値を超えている場合の積分値を有効成分とし、入力電流の波高値が整定値の波高値未満である場合の積分値を抑制成分とし、有効成分から抑制成分を引いた値を積分値として出力することを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の過電流継電器の動作時間推定システム。前記探索部は前記メタヒューリスティクスとして遺伝的アルゴリズムを用いて、前記仮パラメータを遺伝子とし、前記仮パラメータの組を染色体として、染色体に含まれる遺伝子の値を変化させながら前記目的関数に対して適応度の高い染色体を選択することを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の過電流継電器の動作時間推定システム。コンピュータを、周波数と、整定値と、基本波の電流による動作時間特性を含む基本条件が入力される基本条件入力部と、入力電流の積分値を算出する積分処理部と、前記積分値の閾値を近似する近似関数の未知数を仮パラメータの組として設定し、これに含まれる仮パラメータの値を変化させながら基本波の電流によって前記積分値が前記閾値を超えるまでの動作時間を試算し、前記動作時間特性から算出した動作時間と試算した動作時間との誤差に基づく目的関数を用いて、評価の高い仮パラメータの組をメタヒューリスティクスを用いて選択する探索部と、選択された組に含まれる仮パラメータを用いて過電流継電器の動作をモデル化し、動作時間を算出する解析部として動作させることを特徴とする過電流継電器の動作時間推定プログラム。上記のような過電流継電器では一般に、カタログ値仕様として、周波数、定格電流、整定値、継電器固有倍率、動作時間特性反限時特性が提供される。したがって需用者は、このカタログ値に基づいて設備の保護に必要な仕様の過電流継電器を適宜選択して設置している。しかしながらここで問題となるのは、カタログ値から得られる動作時間特性は基本波正弦波に基づくものであって、高調波を含む電流については考慮されていないという点である。したがって、高調波を含む電流が近隣の需要家から伝搬した場合、継電器が動作するのかしないのかが不明であるという問題がある。むろん需要家の設備を守るためには過剰な電流を遮断する必要があるが、設備に影響を与えない場合にまで動作してしまってはその需要家にとって不便である。すなわち、支障ない場合は停止しないこともまた電力品質上大切である。これを管理する上で、ある高調波成分が乗った場合にその過電流継電器が動作するか否かの挙動をシミュレーション解析する必要性が生じている。ここで、電磁形機械リレー式の継電器は、原理的に高調波成分に対する感応が遅く、影響を受けにくいため、上記の問題は発生しない。また、デジタル形の継電器は一般にデジタルフィルタが備えられており、高調波をカットして判定を行うために、やはり問題が発生しない。残るトランジスタ形は、高調波の影響を受けるものと考えられる。トランジスタ形であってもアナログフィルタローパスフィルタが備えられていれば高調波の影響を除去することは可能であるが、アナログフィルタが備えられていないものも多く市場に出回っているのが現状である。需要家設備を管理する場合、既設の機器の数が膨大であって、新しく設置する機器よりもむしろ既設の機器の管理の方が重要である。トランジスタ形の過電流継電器においては、もし内部の回路構成や素子の定数がわかれば、解析プログラムによってその挙動をシミュレーション解析することが可能である。しかしながら過電流継電器の内部の具体的な回路構成は公開されないのが通常である。また、過電流継電器のメーカーは少なくなく、かつ各社が多くのモデルを製造販売してきているため、その種類は多様なものとなっている。従って系統運用者が自力で需要家設備全ての過電流継電器の回路構成の情報を得ることは極めて困難であって、入手できる情報としてはカタログ値程度であることが現状である。そこで本発明は、カタログ値から得られる情報から過電流継電器の動作をモデル化し、任意の瞬時電流に対して過電流継電器の動作時間を推定することが可能なシステムおよびプログラムを提供することを目的としている。上記課題を解決するために発明者が鋭意検討したところ、トランジスタ形の過電流継電器においては、模範的な構造として積分回路を備えていることに着目した。そして、内部の詳細な回路構成がわからないとしても、動作の挙動をモデル化することによって動作時間を推定できることに相当し、本発明を完成するに至った。すなわち本発明にかかる過電流継電器の動作時間推定システムの代表的な構成は、周波数と、整定値と、基本波の電流による動作時間特性を含む基本条件が入力される基本条件入力部と、入力電流の積分値を算出する積分処理部と、積分値の閾値を近似する近似関数の未知数を仮パラメータの組として設定し、これに含まれる仮パラメータの値を変化させながら基本波の電流によって積分値が閾値を超えるまでの動作時間を試算し、動作時間特性から算出した動作時間と試算した動作時間との誤差に基づく目的関数を用いて、評価の高い仮パラメータの組をメタヒューリスティクスを用いて選択する探索部と、選択された組に含まれる仮パラメータを用いて過電流継電器の動作をモデル化し、動作時間を算出する解析部と、を備えたことを特徴とする。上記構成によれば、基本条件カタログ値から得られる基本波の電流による動作時間特性をリファレンスとし、積分値の閾値を近似する近似関数を求める。そして、この近似関数を用いて過電流継電器の動作をモデル化することにより、任意の瞬時電流に対して過電流継電器の動作時間を推定することができる。積分値の閾値の近似関数は、入力電流の波高値と整定値の波高値の比を変数とする関数であることが好ましい。そして、その係数と定数を仮パラメータに設定することができる。これにより、動作時間特性の反限時特性と同様に、電流値に応じて変化する積分値の閾値をシミュレートすることができる。さらに、閾値の近似関数には、初期電流の波高値を変数とする項を含むことが好ましい。これにより、初期電流の影響を演算に反映させることができる。積分処理部は、入力電流の波高値が整定値の波高値を超えている場合の積分値を有効成分とし、入力電流の波高値が整定値の波高値未満である場合の積分値を抑制成分とし、有効成分から抑制成分を引いた値を積分値として出力することが好ましい。これにより、よく現実の挙動をシミュレートすることができる。探索部はメタヒューリスティクスとして遺伝的アルゴリズムを用いて、仮パラメータを遺伝子とし、仮パラメータの組を染色体として、染色体に含まれる遺伝子の値を変化させながら目的関数に対して適応度の高い染色体を選択してもよい。本発明においては、メタヒューリスティクスの具体的手法としては、遺伝的アルゴリズムの他に、シミュレイテッドアニーリング焼きなまし法、タブーサーチ、PSOParticleSwarmOptimization:粒子群最適化など既知の様々な手法を用いることができる。その中でも遺伝的アルゴリズムは常に局所的に良好な解を複数保持しながら解の改良を図る多点探索であることから、大域的に最良の解を探索しうるため、最も好ましい方法である。また多くの分野でその有効性が検証されており、解の良さを目的関数などで一意に決定できる問題であれば、ほぼ全てに適用可能な、汎用性に富むアルゴリズムである。さらに遺伝的アルゴリズムはプログラミングが容易であることから、メタヒューリスティクスとして遺伝的アルゴリズムを用いることにより、汎用のコンピュータを用いて本発明にかかる過電流継電器の動作時間推定システムを容易に実現することができる。また本発明の他の代表的な構成は、過電流継電器の動作時間推定プログラムであって、コンピュータを、周波数と、整定値と、基本波の電流による動作時間特性を含む基本条件が入力される基本条件入力部と、入力電流の積分値を算出する積分処理部と、積分値の閾値を近似する近似関数の未知数を仮パラメータの組として設定し、これに含まれる仮パラメータの値を変化させながら基本波の電流によって積分値が閾値を超えるまでの動作時間を試算し、動作時間特性から算出した動作時間と試算した動作時間との誤差に基づく目的関数を用いて、評価の高い仮パラメータの組をメタヒューリスティクスを用いて選択する探索部と、選択された組に含まれる仮パラメータを用いて過電流継電器の動作をモデル化し、動作時間を算出する解析部として動作させることを特徴とする。上記構成のプログラムをコンピュータに実行させることにより、そのコンピュータを本発明にかかる過電流継電器の動作時間推定システムとして構成することができる。なお、上述した動作時間推定システムにおける技術的思想に対応する構成要素やその説明は、当該動作時間推定プログラムにも適用可能である。本発明によれば、カタログ値から得られる情報から過電流継電器の動作をモデル化し、任意の瞬時電流に対して過電流継電器の動作時間を推定することが可能なシステムおよびプログラムを提供することができる。本発明にかかる過電流継電器の動作時間推定システムおよび動作時間推定プログラムの実施形態について説明する。なお、以下の実施例に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示に過ぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。本実施形態においては、メタヒューリスティクスの具体的手法として、遺伝的アルゴリズムを例に用いて説明する。図1は本発明が対象とする状況を説明する図である。図1aは配電系統を模式的に表した図であって、変電所102から配電線104を通じて需要家Aと需要家Bに電力を供給している。需要家Aには開閉器106、変圧器108、負荷110が設置されているものとする。需要家Bには開閉器112、過電流継電器120、力率改善用コンデンサ116、負荷118が設置されているものとする。図1aの構成において、需要家Aの開閉器106を閉じると、変圧器108に発生する励磁突入電流により力率改善コンデンサ116に付属のリアクトルが磁気飽和を生じてインダクタンスが変化し、コンデンサと基本波より高い周波数で共振を起こすため、高調波引き込みが発生する。この高調波分を含んだ励磁突入電流が配電線104を通じて需要家Bに伝搬し、過電流継電器120にも高調波を含む電流が到達する。このように、高調波を含む電流が流れた場合の過電流継電器120の動作時間を、以下の構成によって推定する。本実施形態において対象とするのはトランジスタ形の過電流継電器120である。上述したように、電磁形機械リレー式および静止形デジタル形は高調波の影響を受けにくいためである。図1bは代表的な過電流継電器120の概略構成を説明する図である。過電流継電器120は、配電線104から電流を取り出す変流器122と、交流電力を整流する整流回路124、電流値を積分する積分回路126、積分値が所定の閾値を超えたかどうかを判断する検出回路128、検出回路128の出力に応じて線路の開閉する継電器出力130を備えている。むろん詳細には、さらに限時回路や瞬時電流検出回路、定電圧回路などを備えているが、説明に関与しない部分については省略している。過電流継電器120が図1bに示した構成であると仮定した場合、内部の詳細な回路構成を知ることができないが、積分回路126の動作の挙動をモデル化することによって動作時間を推定する。ここで大切なことは、機器の回路構成をモデル化するのではなく、その動作をモデル化する点である。しかしながら得られる情報はカタログ値のみであり、かつ動作時間は反限時特性を有するため、容易には動作の挙動をモデル化することができない。そこで本実施形態では、遺伝的アルゴリズムを用いてモデルの解析を行う。図2は本発明にかかる過電流継電器の動作時間推定システム以下、単にシステム200という。の構成を説明する図である。システム200は、プログラムをコンピュータに実行させることによって実現することができる。プログラムはコンピュータに組み込みで提供したり、記録媒体に固定して配布したり、またはネットワークからダウンロード可能なようにサーバーに保存したり、コンパイルして利用可能なようにソースファイルで提供したりすることができる。システム200の構成について、まず概略について説明する。基本条件入力部210は、過電流継電器120の基本条件が入力される。波形生成部220は、基本条件から得られた情報に基づいて瞬時値を生成し、また算出した瞬時値の波高値時間の関数および各種の波高値を算出する。積分処理部230は、得られた波高値から積分値を算出する。探索部240は、積分値の閾値過電流継電器120が動作するための閾値を近似する近似関数の未知数を仮パラメータの組として設定し、遺伝的アルゴリズムを用いて、仮パラメータの組を選択する推定値を算出する。解析部250は、探索部によって求められた閾値の近似関数を用いて過電流継電器の動作をモデル化し、動作時間を算出する。ここで特徴的な点は、過電流継電器120が動作するための閾値を近似関数で表し、この近似関数を完成させるための係数や定数を遺伝的アルゴリズムを用いて求める点である。以下に、その詳細について説明する。図3はシステム200の動作を説明するフローチャート、図4は波形生成部の動作を説明する図、図5は積分処理部の動作を説明する図、図6は解析部の動作を説明する図である。図2から図6を参照して、システム200のアルゴリズムについて説明する。まず、ステップ300において、基本条件入力部210によって基本条件の読み込みを行う。基本条件としては、過電流継電器120のカタログ値や、その他の演算上の情報が含まれる。カタログ値には、過電流継電器120の周波数、整定値、基本波の電流による動作時間特性が含まれる。また通常は定格電流Ir、継電器固有倍率kBもカタログ値として取得できるため、これを入力する。演算上の情報としては、初期電流pshn、入力電流pinn、これらに対応する動作時間Trefn動作時間特性から読み取ったもの、および後述する遺伝的アルゴリズムに用いられる初期個体数、世代数などを入力する。nはサンプルNo1~nmaxである。ステップ302以降は、ある時刻TIMEXについての処理である。ステップ302において、波形生成部220は、三相電流の瞬時値を算出する。図4aは、三相電流の瞬時値の例を示す図である。図4aにおいて、時刻T1の時点でレベルが大きくなっているのは、このときに突入電流や故障電流などの過大電流が発生したことを意味している。ステップ304で波形生成部220は三相電流を整流して加算した入力電流Idctを求める。ステップ306では、入力電流Idctの波高値Ry_max、初期電流の波高値SH_I、電流整定値Rset、最小動作電流波高値Rith波高値相当を求める。電流整定値Rsetは、次式によって求められる。電流整定値Rset=定格電流Ir×整定値SET[]/100最小動作電流波高値Rithは、次式によって求められる。最小動作電流波高値Rith=電流整定値Rset×固有倍率kB×√2図4bには、上記の波高値の関係を示している。次に積分処理部230は、入力電流の積分値を算出する。ここで図5に示すように、本実施形態においては、入力電流Idctの積分値のうち、最小動作電流波高値Rithを超えている部分図で横向きの粗いハッチングを付している部分の積分値有効成分Rvから、超えていない部分斜めの細かいハッチングを付している部分の積分値抑制成分Rdを引くことにより、積分値Rrを算出する。ステップ310において、まず入力電流波高値Ry_maxが最小動作電流波高値Rithを超えているか否かを判断する。超えていなければ、積分する値がないため有効成分Rv=抑制成分Rd=0であるステップ312。次に、Ry_max>Rithであれば、ステップ314で入力電流IdctがRithを超えているか否かを判断する。そして、Idct>Rithであれば有効成分Rvとして積分しステップ316、Idct≦Rithであれば抑制成分Rdとして積分するステップ318。積分は例えば次式によって行うことができる。RvまたはRd=/×100そして、ステップ320で、有効成分Rvから抑制成分Rdを引くことによって積分値Rrを算出する。このように、有効成分から抑制成分を引いた値を積分値として出力することにより、よく現実の挙動をシミュレートすることができる。たとえば、波高値が断続的に最小動作電流波高値Rithを超えていたとき、全ての波高値を積分すると比較的早期に積分値が閾値Rthを超えてしまうが、実際には過電流継電器120が動作するには至らない。このような挙動をシミュレートするために、上記の構成は極めて有効である。次に解析部250は、閾値Rthの近似関数によって過電流継電器120の動作をモデル化し、採取的には動作時間Toutを算出する。閾値Rthとは過電流継電器120が動作するための積分値Rrの閾値であって、次の近似関数で求める。閾値Rth=Tout-SprevToutは入力電流に起因する項であって、次式で表すことができる。Tout=A×波高比MulBただし、波高比Mul=入力電流波高値Ry_max/×100Sprevは初期電流に起因する項であって、次式で表すことができる。Sprev=初期電流の波高値SH_I/×100×Cこのように積分値の閾値の近似関数を、入力電流の波高値と整定値の波高値の比を変数とする関数としたことにより、動作時間特性の反限時特性と同様に、電流値に応じて変化する積分値の閾値をシミュレートすることができる。さらに、閾値の近似関数に初期電流の波高値を変数とする項を含むことにより、初期電流の影響を演算に反映させることができる。図6aは、Rth、Tout、Mul、Sprevを説明する図である。時刻T1の時点で突入電流が発生していて、波高比Mulが立ち上がり、Toutが急激に落ちている係数Aが負値の例。Sprevは一定値である。したがって閾値Rthは、Toutと同じように時刻T1の時点で急激に低下している。しかしながら、上記の式のうち、係数A、B、Cは未知数である。これら係数A、B、Cは、後述する解析部250によって遺伝的アルゴリズムによって推定する。そこでステップ330では、解析部250が探索部240から係数A、B、Cを読み込む。そしてステップ332において、閾値Rthの近似関数を完成させ、その値を算出する。図6bは、閾値Rthを用いた過電流継電器120の動作を説明する図である。時刻T1から突入電流などの過大電流が発生するから、積分値Rrは時刻T1から徐々に増加する。ステップ334で積分値Rrと閾値Rthを比較する。RrがRth以下であれば、ステップ336で動作信号出力Ry_opを0とし、ステップ338で時刻TIMEXを微少時間ΔTだけインクリメントして、ステップ302へと戻る。一方、ステップ334においてRrがRthより大きくなった場合時刻T2には、ステップ340で動作信号出力Ry_op=1000値は0より大きい任意の数値を出力する。そしてステップ342において、時刻T1と時刻T2の間の時間を動作時間Topnn=1~nmaxとして算出し、遺伝的アルゴリズムの処理に出力する。次に、上記で説明を省略した探索部240について説明する。探索部240は、閾値Rthの近似関数に含まれる係数A、B、Cを遺伝的アルゴリズムによって推定する。すなわち、上記説明したステップ302~342は、繰り返される試行計算の1ループである。図7は探索部240の動作について説明するフローチャート、図8は遺伝的アルゴリズムについて説明する図である。まずステップ400において、基本条件入力部210によって読み込んだ試行回数tmax、初期個体数J、世代数gmaxを取得する。そしてステップ402において仮パラメータの組を染色体として、初期個体の染色体Xii=1~Jを生成する。染色体Xiは、図8aに示すようにx1、x2、x3の遺伝子情報すなわち仮パラメータを持つ。そして本実施形態では、遺伝子情報x1、x2、x3を上記の係数Ai、Bi、Ciとする。ステップ404において、探索部240は、遺伝的アルゴリズムに基づいて、交叉と突然変異Mutationを行う。図8bは遺伝的アルゴリズムの交叉を説明する図である。染色体Xii=1~Jの複数の個体において、iが1、2、3、4、...J-1、Jの組をそれぞれ親として交叉を行い、iがJ1、J2、J3、J4...2J-1、2Jとなる子を生成する。このとき、各遺伝子仮パラメータの配列順および交叉の点数、交叉点の位置などは、適宜定めることができる。突然変異は、i=J1~2Jで生成した個体の遺伝子情報をそれぞれの制約範囲内でランダムに増減させる。J個の個体を交叉および突然変異させてJ個の子を生成して合計2Jの個体が得られるので、ステップ406では2J個の染色体Xii=1~2J、すなわち2J組の係数Ai、Bi、Cii=1~2Jを出力する。この係数は1組ずつ図3に示したフローチャートのステップ336に入力され、解析部250において閾値Rthの近似関数が完成される。そして250において動作時間Topが算出されるとステップ342、図8のステップ408に入力される。ステップ408では、動作時間Topi、ni=1~2J、n=1~nmaxが入力される。ステップ410では、2J×nmax個の動作時間Topi、nと、動作時間Trefnを用いた目的関数によって、染色体Xiの評価を行う。目的関数は様々なものが考えられるが、本実施形態では図8cに示すように、最小二乗法を基礎として、動作時間特性から算出した動作時間と試算した動作時間との誤差に基づく目的関数ft、g、itは試行回数、gは世代数、iは序数としている。そして目的関数fの値が小さいほどXiは良好な解であるとして、Xiの並べ替えを行う。このXiの順序は、1~2Jのうち1~Jが次回の試行の際の親となるJ1~2Jは捨てる。ステップ412で世代数gがgmaxに到達したか否かを判断し、到達していなければステップ414で世代数gをインクリメントして、ステップ404へ戻る。世代数gがgmaxに到達していたら、その世代で最良の染色体Xiと、その評価値ft、gmax、1を保存するステップ416。ステップ418で試行回数tがtmaxに到達したか否かを判断し、到達していなければステップ420で試行回数tをインクリメントして、ステップ402へと戻る。試行回数tがtmaxに到達していたら、ステップ422において、tmax個の良好な染色体Xiの中から、最も評価値ft、gmax、1t=1~tmaxが小さいものを選択する。そして、全体で最良の染色体Xiが決定したら、その遺伝子である1組の係数Ai、Bi、Ciを図3に示したフローチャートのステップ330に今一度入力し、動作時間Topnn=1~nmaxを算出する。このとき基本条件として任意の入力電流を与えることができ、高調波を含む瞬時電流についても動作時間Topを得ることができる。上記説明した如く、本実施形態の構成によれば、基本条件カタログ値から得られる基本波の電流による動作時間特性をリファレンスとし、積分値の閾値を近似する近似関数を求める。そして、この近似関数を用いて過電流継電器の動作をモデル化することにより、任意の瞬時電流に対して過電流継電器の動作時間を推定することができる。[実施例]上記構成の過電流継電器の動作時間推定システムについて、実際の試験と解析を対比してその有効性について検証した。図9は実施例にかかるモデル化について説明する図である。まず、係数A、B、Cを求めるために、初期電流0、100の基本波を用いて解析を行った。その他の基本条件については、図9aに示す通りである。サンプルNon=1~4は、初期電流pshnが0または100、入力電流pinnが定格電流の125または600である。また、探索部240に用いる設定値は、図9bに示すように設定した。そして上記のように計算を行ったところ、係数A、B、Cの推定値は図9cのように算出された。図10は基本波からなる電流についての試験と解析の対比を説明する図である。既に求めた係数A、B、Cを用いて、基本波を用いて、初期電流を0、50、75、100と変化させ、入力電流を125、250、600と変化させて、試験と解析を行った。結果は図10に示すように、初期電流が50、75のとき、および入力電流が250のときにも、試験と解析の結果に高い一致が見られた。またあわせて、反限時特性が再現されていることが確認された。試験値と解析値を比較したところ、基本波の試験結果をほぼ再現できる解析モデルが構成できたと考えられる。図11は高調波を含む電流についての試験と解析の対比を説明する図である。本実施例では、図11aに示すように、第2~第5調波により構成した電流波形を試験条件として設定した。その他の条件および係数A、B、Cの値については図9に示したものと同じである。そして図11bに示すように、試験値と解析値を比較すると、高調波を含む電流についてもほぼ再現できることがわかる。なお試験条件2を参照すると、最小動作電流波高値Rithを超える条件あっても、動作しない場合があることがわかる。以上の実施例により、本実施形態の構成が発明の目的を達成することができることが確認された。なお、上記実施形態においては、メタヒューリスティクスの具体的手法として、遺伝的アルゴリズムを例に用いて説明した。しかし他の手法として、シミュレイテッドアニーリング焼きなまし法、タブーサーチ、PSOParticleSwarmOptimization:粒子群最適化など既知の様々な手法を用いることができる。簡単に紹介すると、シミュレイテッドアニーリング焼きなまし法は、現在状態状態が仮パラメータの組に相当するから次の状態候補への遷移確率を、現在状態のエネルギーe目的関数の評価値と次の状態のエネルギーe’と、グローバルなパラメータT温度を模擬するを用いた関数で求める。Tを徐々に小さくすることにより徐冷アニーリングを模擬するが、Tを小さくする速度を遅くすれば、まんべんなく探索して最適な値に近づくことができる。極小値が複数ある場合に最適な値を求めたい場合には有効であるが、有益な結果を得るためにはTを小さくする速度をある程度遅くする評価回数を増やす必要がある。タブーサーチは、現在状態状態が仮パラメータの組に相当するの近傍を複数探索し、その中で最も成績目的関数の評価値がよい近傍状態に遷移する。このときタブーリストに状態遷移時の操作を記載することにより、状態遷移がループすることを防止する。そして最良状態と新しい状態の成績を比較更新し、終了条件遷移回数などが満たされたときの最良状態を解とする。PSOは、昆虫の大群や魚群に倣い、多次元空間内に多数の粒子群を設定し、それぞれに位置と速度をもたせる。すなわち、位置が仮パラメータの組に相当する。そして各粒子について目的関数を用いて評価し、粒子群の中で最もよい位置を全体に通知し、慣性定数や乱数などを含む関数目的関数を用いて各粒子の位置と速度を更新する。ただし、上記のような様々な手法の中でも、遺伝的アルゴリズムは常に局所的に良好な解を複数保持しながら解の改良を図る多点探索であることから、大域的に最良の解を探索しうるため、最も好ましい方法である。さらに遺伝的アルゴリズムはプログラミングが容易であることから、メタヒューリスティクスとして遺伝的アルゴリズムを用いることにより、汎用のコンピュータを用いて本発明にかかる過電流継電器の動作時間推定システムを容易に実現することができる。以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施例について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。