配電システムのための位相平衡化システム110であって、関心のある期間の前記配電システムに対する負荷予測を確定するための負荷予測モジュール112と、前記関心のある期間の前記配電システムにおける電圧不平衡を確定するための位相不平衡特定モジュール114と、前記関心のある期間の前記配電システムにおける、利用可能な需要反応を推定するための需要反応モジュール116とを含み、前記需要反応モジュール116が、前記関心のある期間の前記配電システムにおける前記電圧不平衡を最小にするために、前記利用可能な需要反応から最適化された需要反応を割り当てるようにさらに構成された、位相平衡化システム110。前記負荷予測モジュール112が、回帰アルゴリズム、時系列アルゴリズム、ニューラルネットワークアルゴリズム、ファジー論理アルゴリズム、または統計的学習アルゴリズムのうちの少なくとも1つを含む、請求項1記載の位相平衡化システム。前記負荷予測が、時間、気象条件、顧客の種類、配電システムの状態および履歴データに基づいて確定される、請求項2記載の位相平衡化システム。位相不平衡特定モジュール114が、前記配電システムの中の種々のノードにおける電圧情報を確定するための負荷潮流アルゴリズムを含む、請求項1記載の位相平衡化システム。前記負荷潮流アルゴリズムが、WilliamKerstingのBF法潮流計算アルゴリズムなどの数値法からなる、請求項4記載の位相平衡化システム。前記需要反応モジュール116が、臨界ピーク価格CPPプログラム、可変ピーク価格VPPプログラム、または直接負荷制御DLCプログラムを含む、請求項1記載の位相平衡化システム。最適化された需要反応を割り当てるステップが、前記最適化された需要反応を特定するために、ダイナミックプログラミング、進化的プログラミング、ニューラルネットワークおよびファジーシステム、発見的方法、遺伝的アルゴリズム、または内点法のうちの1つを使用するステップを含む、請求項1記載の位相平衡化システム。配電システムの中で位相を平衡化するための方法80であって、関心のある期間の前記配電システムに対する負荷予測82を確定するステップと、前記関心のある期間の前記配電システムにおける電圧不平衡84を確定するステップと、前記関心のある期間の前記配電システムにおける利用可能な需要反応86を推定するステップと、前記配電システムにおける前記電圧不平衡を最小にするために、前記利用可能な需要反応から最適化された需要反応90を割り当てるステップとを含む、方法80。前記利用可能な需要反応を確定するステップが、臨界ピーク価格CPPプログラム、可変ピーク価格VPPプログラム、または直接負荷制御DLCプログラムのうちの少なくとも1つを使用するステップを含む、請求項8記載の方法。プロセッサで実行されるときに、配電システムの中で位相を平衡化するための方法をプロセッサに実施させるコンピュータプログラムのコンピュータ可読命令を含む、コンピュータ可読媒体であって、前記方法が、関心のある期間の前記配電システムに対する負荷予測82を確定するステップと、前記関心のある期間の前記配電システムにおける電圧不平衡84を確定するステップと、前記関心のある期間の前記配電システムにおける利用可能な需要反応86を推定するステップと、前記配電システムにおける前記電圧不平衡を最小にするために、前記利用可能な需要反応から最適化された需要反応90を割り当てるステップとを含む、コンピュータ可読媒体。上記および他の理由のために、本発明の実施形態が必要である。本発明の一実施形態によれば、配電システムのための位相平衡化システムphasebalancingsystemが提供される。このシステムは、関心のある期間の配電システムに対する負荷予測を確定するための負荷予測モジュールloadforecastingmoduleを含む。また、このシステムは、関心のある期間の配電システムにおける電圧不平衡を確定するための位相不平衡特定モジュールphaseunbalanceidentificationmoduleと、関心のある期間の配電システムにおける利用可能な需要反応demandresponseを推定するための需要反応モジュールdemandresponsemoduleとを含む。さらに、需要反応モジュールは、関心のある期間の配電システムにおける電圧不平衡を最小にするために、利用可能な需要反応から最適化された需要反応を割り当てるように構成される。本発明の別の実施形態によれば、配電システムの中で位相を平衡化するための方法が提供される。この方法は、関心のある期間の配電システムに対する負荷予測を確定するステップと、関心のある期間の配電システムにおける電圧不平衡を確定するステップとを含む。また、この方法は、関心のある期間の配電システムにおける利用可能な需要反応を推定するステップと、配電システムにおける電圧不平衡を最小にするために、利用可能な需要反応から最適化された需要反応を割り当てるステップとを含む。本発明のさらに別の実施形態によれば、プロセッサで実行されるときに、配電システムの中で位相を平衡化するための方法をプロセッサに実行させるコンピュータプログラムのコンピュータ可読命令を含む、コンピュータ可読媒体が提供される。この方法は、関心のある期間の配電システムに対する負荷予測を確定するステップと、関心のある期間の配電システムにおける電圧不平衡を確定するステップとを含む。また、この方法は、関心のある期間の配電システムにおける利用可能な需要反応を推定するステップと、配電システムにおける電圧不平衡を最小にするために、利用可能な需要反応から最適化された需要反応を割り当てるステップとを含む。本発明の実施形態の上記および他の特徴および態様は、以下の詳細な説明が、添付の図面を参照して読まれるときに、より深く理解されるであろう。図面を通して、同じ記号は同じ部品を表す。本発明の種々の実施形態の要素を紹介するときに、冠詞1つのa、1つのan、そのtheおよび前記saidは、1つまたは複数の要素が存在することを意味することが意図される。用語備えるcomprising、含むincludingおよび有するhavingは、包括的であり、列挙された要素のほかに追加の要素が存在してよいことを意味することが意図される。本明細書で使用されるように、用語モジュールmoduleは、本明細書で説明されるプロセスを実施または促進する、ソフトウェア、ハードウェアもしくはファームウェア、またはこれらの任意の組合せ、あるいは任意のシステム、プロセスもしくは機能のことを言う。図1は、発電generationから使用までの総合的電気システム10の単線結線図singlelinediagramを示す。電気システム10は、発電所generatingstation12、送電変電所transmissionsubstation14、地域変電所localsubstationまたは配電変電所distributionsubstation16および負荷18を含む。発電所12は、例えば、水力発電所、火力発電所、風力発電所、太陽光発電所であってよい。発電所12は、4kV~13kVの範囲の発電所電圧generatingstationvoltageで発電する。電気は、高電圧においてより効率良く伝送されうるので、発電所電圧は、発電所変圧器図示せずによって、110kV以上などのより高い送電レベル電圧まで昇圧される。送電レベル電圧における電気は、超高電圧EHV送電線20によって送電変電所14まで送電される。EHV送電線20は、変電所までの長距離を送電する。送電変電所14において、高電圧HV送電線22を通してシステム内の他の地点に分配するために、電圧の引き下げが行われる。商業負荷および産業負荷あるいは住宅負荷18のためのさらなる電圧引き下げが、配電変電所16において行われる。配電変電所16は、4kV~69kVの範囲の電圧で、電気を供給することができる。さらに、電圧は、120Vまたは240Vなど、より低い電圧で住宅負荷に電気を供給するために、さらに1レベルまたは2レベル引き下げられる。発電所12、送電変電所14および配電変電所16の操作および保全のために、ユーティリティ制御センターutilitycontrolcenter24が、システム10の中で使用される。ユーティリティ制御センター24は、これらの構成要素のそれぞれからデータを受け、同様に、これらの構成要素に制御信号を供給する。ここで、負荷18が、それら個々の地域変電所16と交信し、それゆえユーティリティ制御センター24もまた、情報を、負荷18から受け、負荷18に送ることにも留意されたい。一実施形態では、スマートメータsmartmeter図示せずが、負荷18と地域変電所16との間の交信を容易にする。これらの種々の構成要素間の交信モードは、ファイバ光学fiberoptics、電力線搬送方式powerlinecarriersystemおよび種々の無線技術を含むことができる。ユーティリティ制御センター24の構成要素は、監視制御およびデータ収集supervisorycontrolanddataacquisitionSCADAシステム26、エネルギー管理システムEMS28、需要反応管理システムDRMS30および配電管理システムDMS32を含む。一実施形態では、これらの構成要素のいくつかは、ユーティリティ制御センター24の中ではなく、システム10の中に単独で設けられてよい。議論を分かりやすくするために、ユーティリティ制御センター24を1つだけ示すが、実施に必要な任意の数のユーティリティ制御センターが存在してよい。SCADAは、通常、遮断器breaker、スイッチ、キャパシタ、リクローザrecloserおよび変圧器を含む現場の機器fielddeviceの基本的な制御および監視のことを言うことは、当業者には理解されよう。SCADAシステムは、制御センター24におけるデータ収集コンピュータと、数百~数千のデータ地点の任意の場所を包括的に監視し制御することができる、現場における遠隔端末装置remoteterminalunitRTUとを含む。また、SCADAシステムは、通常は休みなく監視されるユーザインターフェースを含む。1つまたは複数のコンピュータディスプレイに加えて、ユーザインターフェースは、通常、システム状態systemstatusの概観を提供するための地図盤mapboardまたは大きな群表示largegroupdisplayを含む。EMS28は、発電および送電を調整し、最適化する。EMS28は、自動発電制御AGC、負荷予測、工学的負荷潮流engineeringloadflow、経済配分economicdispatch、エネルギー会計energyaccounting、入れ替え処理interchangetransaction、予備力計算reservecalculation瞬動spinおよび非瞬動non-spin、およびVAR/電圧の制御などのアプリケーションを含む。DRMS30は、ピーク需要を制御し、顧客に重大な不便を与えることなく他の経済性を生み出す。いくつかの実施形態では、DRMS30は、それが、ピーク需要および発電要求を総合的に制御することにおいて使用されるので、EMS28の1つの機能として加えられる。別の実施形態では、DRMS30は、配電変電所の近くに配置されたユーティリティ制御センターに配置される。さらに、DMS32は、配電システムの信頼性および効率を改良するであろう機能および能力を含む。図2は、不平衡配電システム50を示す。図1のように、配電システム50は、配電線54、154および254を通して地域変電所56、156、256に電力を供給する送電変電所52を含む。次に、地域変電所56、156、256は、それぞれ、位相Aの給電線に対して60、160、260、位相Bの給電線に対して62、162、262、位相Cの給電線に対して64、164、264の位相給電線を通して負荷58に電力を供給する。地域変電所56、156、256のそれぞれにおける負荷配分が不平衡であることが、図から理解されうる。例えば、変電所56は、位相Aに20MVAの負荷、位相Bに16MVAの負荷、および位相Cに22MVAの負荷を有する。同様に、地域変電所156および256における負荷配分は、不平衡である。さらに、時間的に変化するという負荷の性質が、位相不平衡の問題をより複雑にする。地域変電所56、156および256における不平衡負荷配分の結果として、送電変電所52における負荷配分もまた不平衡になる。送電変電所52における位相Aの全負荷は、地域変電所56、156、256における位相Aの全負荷を含む。同様に、送電変電所52における位相Bの全負荷および位相Cの全負荷は、地域変電所56、156、256におけるそれぞれの位相の負荷の合計である。したがって、送電変電所52は、位相Aに170MVAの負荷、位相Bに152MVAの負荷、および位相Cに174MVAの負荷を有し、これは、送電変電所52における不平衡負荷配分である。しかし、仮に送電変電所が大きいならば、地理的多様性が、個々の位相における負荷配分を釣り合わせることができる。対照的に、配電変電所56、156および256は、常に、不平衡な負荷配分を経験するであろう。三相線における不平衡な負荷配分は、それらの線に不平衡電流を引き起こし、それゆえ、それらの線にまたがる不平衡電圧降下を引き起こす。例えば、計算を簡単にするためにDC回路を仮定し、かつ位相給電線60、62および64のそれぞれのインピーダンスが2オームに等しいと仮定すると、すべての3つの位相における20kVの地域変電所電圧に対して、相負荷のそれぞれは、異なる電圧を経験するであろう。位相Aの負荷は11.84kVの電圧を観測し、位相Bの負荷は11.68kVの電圧を観測し、位相Cの負荷は11.92kVの電圧を観測するであろう。AC回路に対しては、位相ベクトルの項があるため、計算は複雑になろう。ここで、上で計算された電圧は、相-中間電圧phasetoneutralvoltageであり、相間電圧phasetophasevoltageは、星形結線または三角結線によって変化するであろうことにも留意されたい。3つの相負荷が不平衡であるときに、3つの相電圧が不平衡であることが、上の計算から知ることができる。また、不平衡負荷は、ある量の電流が中性線neutralwireを通して流れることを引き起こし、線損失の増加をもたらす。仮に負荷が平衡化されている、すなわち、各相において20MVAであるならば、電圧もまた平衡化され、中性線に損失は発生しないであろう。米国電機工業会NationalElectricalManufacturersAssociationNEMAによって定義される、パーセント電圧不平衡VUvoltageunbalanceVUinpercentは、VU=100×平均電圧からの最大偏差/平均電圧1で与えられ、ここで、平均電圧は、3つの電圧すべての平均電圧である。ここで、相電圧とは対照的に、線間電圧linevoltageが、このNEMA規格NEMAstandardにおいて使用されることに留意されたい。相電圧が使用されるときは、位相角の不平衡は不平衡Unbalanceに反映されず、それゆえ、相電圧が電圧不平衡を計算するために使用されることはほとんどない。例えば、230kV、232kVおよび225kVの線間電圧の読みに対して、平均は229kVである。3つの読みの間の平均からの最大偏差は4kVである。パーセント不平衡は、100×4/229=1.7である。不平衡の程度を示すために欧州規格Europeanstandardで使用される別の方法は、電圧不平衡率voltageunbalancefactorVUFであり、VUFはVUF=V2/V1×1002として表される、負シーケンス電圧の正シーケンス電圧に対する比であり、ここでそれぞれ、V1は正のシーケンス電圧であり、V2は負のシーケンス電圧である。したがって、仮にシステム電圧に負シーケンス電圧が存在しないならば、システム電圧が平衡化されていることを意味する。図3は、本発明の一実施形態による3つの相電圧を平衡化する方法80を示す。上で説明したように、仮に負荷が3つの位相すべてで平衡化されるならば、平衡化された線間電圧が達成されうる。したがって、方法80は、配電システムの中で負荷を平衡化するためのステップを提供する。ステップ82で、配電システムに対する負荷予測が、関心のある期間に対して確定される。負荷予測は、有効負荷activeloadingのほかに無効負荷reactiveloadingをも示すMVA負荷MVAloadingに関して確定される。一実施形態では、関心のある期間は、ユーザまたはオペレータによって確定される、1時間、1日もしくは1週間、または任意の他の適切な時間であってよい。別の実施形態では、負荷予測は、将来におけるn回のステップに対して確定され、ここで、nは、やはり、オペレータによって確定される数字である。負荷を予測することは、関心のある期間の任意の所与の時刻に、どれだけの負荷を、各位相が有することができるかを確定することにおいて重要である。したがって、負荷予測は、負荷を平衡化するステップを計画することを支援する。負荷を予測する技術は、負荷予測を提供するために、時間、気象条件、顧客の種類、配電システムの状態、ならびに負荷データおよび気象データの履歴など、種々の要因を利用する。時間の要因は、1年における時期、1週における曜日、1日における時間を含む。例えば、平日の負荷と週末の負荷との間には、重大な差が存在する。気象要因は、温度および湿度を含む。実際、不快指数temperaturehumidityindexTHIおよび風速冷却率windchillindexWCIは、負荷予測を確定することにおける2つの重要な要因である。THIは、夏の暑さの不快さの尺度であり、同様に、WCIは、冬の低温ストレスである。同様に、住宅、商業および産業の消費者に対して異なる負荷の部類classofloadを特定することによって、顧客の種類が、負荷予測を確定することを支援する。負荷を予測する方法は、類似日法similardayapproach、種々の回帰モデル、時系列、ニューラルネットワーク、エキスパートシステム、ファジー論理、および統計的学習アルゴリズムを含んでよいことは、当業者には理解されよう。配電システムの状態は、ネットワークのトポロジー、ネットワークに沿った顧客の位置、および電圧調整器、キャパシタバンク、他などの制御装置の情報を含む。この情報は、異なる地点における電圧に関する状態を推定するために、配電システムにおける負荷潮流アルゴリズムを実行することrunningaloadflowにおいて有用である。負荷予測が各時間ステップに対して確定されると、ステップ84で、負荷潮流アルゴリズムが、予測されたデータに適用される。負荷潮流アルゴリズムは、予測された有効負荷および無効負荷に対して、配電システムにおける各バスまたは各ノードに対する完全な、電圧位相角および振幅の情報を得る。有効負荷および無効負荷の情報に基づいて電圧情報を確定することは、非線形問題であるので、許容誤差の範囲内にある解を得るために、数値法numericalmethodが使用される。配電負荷潮流アルゴリズムのための数値法は、WilliamKerstingのBF法潮流計算アルゴリズムbackward/forwardsweepalgorithmを含むことができる。電圧が確定されると、上で説明した方程式1または2が、関心のある期間の各時間ステップの間の電圧不平衡または位相不平衡を特定するために使用されうる。ステップ86で、関心のある期間の各時間ステップに対して利用可能な需要反応DRのリソース/イベントresource/eventsが推定される。需要反応は、特定の時期の間の総計のユーティリティ需要utilitydemandを引き下げるために、ユーティリティ消費者utilityconsumerが、個々の需要を節減するかまたは移動するように勧める/説得するために使用されるメカニズムのことを言う。例えば、本実施形態では、電気事業electricutilityは、3つの位相すべてにおける負荷およびそれゆえ電圧を平衡化するために、需要反応プログラムを使用する。需要反応プログラムは、典型的には、消費者に、一定期間の間、彼らの需要を引き下げることに同意するように、インセンティブを提案する。臨界ピーク価格criticalpeakpricingCPP、可変ピーク価格VariablePeakPricingVPP、直接負荷制御DirectLoadControlDLCおよび他の種々のインセンティブプログラムなど、需要反応プログラムは、公益事業が、参加する顧客に対して需要反応イベントの時期、頻度、および持続期間について、契約上の責務を特定するプログラムの例である。例えば、契約は、公益事業が、年間に15までのイベントを行使することができ、各イベントは、正午から午後6時の時間の間に、年間総計で最大60時間発生するという条件を付けることができる。本発明の実施形態によれば、公益事業は、各顧客に対して、負荷を平衡化するために、各6時間のイベントを10イベントまたは各4時間のイベントを15イベントを使用すること、あるいは15イベント、60時間という制限内に留めるために、任意の他のそのようなイベントと時間との組合せを使用することを選択することができる。この例では、ステップ82での負荷予測に基づくものと仮定すると、その日の午後3時から午後5時までの間に、配電システムの位相Aの負荷が275MVAに、位相Bの負荷が300MVAに、そして位相Cの負荷が325MVAになるであろうということが確定された。さらに、ステップ86で、利用可能なDRイベントは、午後3時から午後5時までに、各位相において100MVAの負荷容量であることが求められた。したがって、一実施形態では、ステップ90で、位相BのDRイベントに対する利用可能な負荷容量から25MVAの負荷が使用され、位相Cから50MVAの負荷が使用されることになる。次いで、この種類のDRは、各位相において負荷は等しく275MVAに平衡化され、それゆえ、3つの相電圧もまた平衡化されることを確実にする。しかし、多くの場合では、電圧の平衡を100達成するために利用できる十分なDRイベントが存在しない可能性がある。このため、ステップ84で確定された電圧不平衡を最小にするために、ステップ88で、利用可能なDRイベントから最適化されたDRイベントが特定される。DRイベント最適化計算は、関心のある期間のすべての時間ステップに対して行われる。最適化計算技術の例には、ダイナミックプログラミング、進化的プログラミング、ニューラルネットワークおよびファジーシステム、発見的方法、遺伝的アルゴリズム、および内点法が含まれる。したがって、ステップ90で、最適化されたDRイベントが、関心のある期間の間の各時間ステップに対して割り当てられる。ステップ92で、DRイベントの履歴が記録される。ステップ92は、同じDRイベントが繰り返し使用されないことを確実にすることを支援する。また、気象および他の配電システムのパラメータ要因における経時的変化time-to-timevariationが、最適化されたDRイベントを変えるであろう。したがって、ステップ82~92は、ある期間にわたって繰り返される。その期間は、10分、30分、またはオペレータによって確定される任意の他の時間であってよい。図4は、三相4線threephasesandaneutrallineからなる実際のユーティリティシステムのMVA負荷の2つのグラフ、180および182を示す。グラフ180は、位相Aに対するプロット184、位相Bに対するプロット186、位相Cに対するプロット188の、3つの不平衡MVAのプロットを表す。グラフ182は、不平衡三相負荷に対する中性線電流のプロット194を表す。また、グラフ180は、本発明の一実施形態による、三相給電線が平衡化されたときの、位相CのMVA負荷の、点線で示されるプロット190を表す。DRイベントは、現在の時間の負荷のうちの10を次の時間に移すために、2回それぞれ連続する2時間の期間の間行使される。DRイベントは、この重い負荷をかけられた位相における瞬間的な電力消費を低減し、それゆえ、位相間の不平衡/差を低減することを支援する。対応する中性線電流196を、グラフ182に示す。2つの中性線電流のプロット194および196から、平衡化された場合の196における電流二乗I2の減少は、不平衡な場合の194の約1.1であることが分かる。中性線における電力損失は、I2×Rで与えられ、ここでRは中性線の抵抗であり、それゆえ、不平衡な場合と比較して平衡化された場合には、中性線における電力損失もまた、1.1だけ低減する。一実施形態では、上で論じたように、この損失の低減は、単相負荷のある割合percentageを、1日における1つの継続期間から1日における別の継続期間に移すことによって成し遂げられる。図5は、本発明の例示的一実施形態による、配電システムに対する位相平衡化システム110を示す。位相平衡化システム110は、負荷予測モジュール112、位相不平衡特定モジュール114、および需要反応モジュール116を含む。上で論じたように、負荷予測モジュール112は、オペレータが関心のある期間の、配電システムに対する負荷予測を確定し、それゆえ、負荷を平衡化するステップを計画することを支援する。負荷予測モジュール112は、例えば、回帰モデル、時系列、ニューラルネットワーク、エキスパートシステム、ファジー論理、および統計的学習アルゴリズムなど、種々のアルゴリズムを含んでよい。負荷予測モジュール112で特定された負荷予測に基づいて、位相不平衡特定モジュール114が、関心のある期間の配電システムにおける位相不平衡を確定する。位相不平衡特定モジュール114は、負荷潮流アルゴリズムを予測された負荷データに適用し、配電システムの中の種々のノードにおける電圧を特定し、それゆえ、電圧不平衡を確定する。負荷潮流アルゴリズムは、WilliamKerstingのBF法潮流計算アルゴリズムを含むことができる。需要反応モジュール116は、関心のある期間の各時間ステップに対して、配電システムの中で利用可能な需要反応のリソース/イベントを推定し、次いで、電圧不平衡を最小にするために、利用可能な需要反応イベントを利用する。需要反応モジュール116は、臨界ピーク価格CPP、可変ピーク価格VPP、直接負荷制御DLCおよび他の種々のインセンティブプログラムなどの需要反応プログラムを含む。前述の例もしくは前述の例の一部および方法ステップは、汎用または専用のコンピュータなど、プロセッサベースシステム上の適切なコンピュータプログラムコードによって実施されうることは、上で説明した通りであり、当業者には理解されよう。本発明の異なる実施が、本明細書で説明したステップのいくつかまたはすべてを、異なる順序で、またはほぼ同時にすなわち並列に実施することができることにも留意されたい。コンピュータプログラムコードは、記憶されたコードを実行するためにプロセッサベースシステムによってアクセスされうる、メモリチップ、局所もしくはリモートのハードディスク、光ディスクすなわち、CDもしくはDVD、または他の媒体上など、1つまたは複数の有形の機械可読媒体上に、記憶されてよいかまたは記憶するように適合されてよいことは、当業者には理解されよう。有形の媒体が、命令が印刷される、紙または別の適切な媒体を含んでよいことに留意されたい。例えば、命令は、紙または他の媒体を光学的に走査することによって電子的に取り込まれてよく、次いで、必要であればコンパイルされるか、解釈されるか、またはそれ以外に適切な方法で処理され、次いでコンピュータメモリに記憶される。本発明のいくつかの特徴だけを、本明細書の中で例示し、説明してきたが、多くの改変および変形が、当業者には想到されよう。それゆえ、添付の特許請求の範囲が、本発明の真の趣旨の範囲に入る改変および変形のすべてを包含することが意図されることを理解されたい。