Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図(2)-27 調整池利益の比較

### iii. 全体最適結果と個別最適解

それぞれのケースにおいての個別最適化の最適解結果、全体最適結果との比較として機器導入量、コスト削減率、燃料消費量を以下に示す（表(2)-4）。

機器導入量に関しては、小水力の導入量は全体最適でより多く導入されるが、全ての地区で個別最適と全体最適の機器導入形態は同様になることがわかる。

総コスト削減率においては、最も規模の大きなつるぎで最も大きく、全体最適で9.2 [%]、個別最適で6.9 [%]のコスト削減が可能であり、最も総コスト削減率が小さい本社前では全体最適で5.6 [%]、個別最適で5.1 [%]となり全体最適と最も近い総コスト削減率を示すことができた。

燃料消費量に関しては、本社前で最も大きく中道で最も小さくなった。本社前では業務、商業系施設の割合が多いため多量の燃料を利用しており、中道では最も規模が小さい地域であるため消費燃料が少なかった。

### b. 屋根面積変化

屋根面積変化の感度分析ではつるぎの負荷条件を利用し、日射条件は大月のものを用いて屋根面積を2倍にしたものを比較して感度分析を行った。屋根面積変化では、PV等の導入量を決定する屋根面積が変化し、エネルギーの生成量に影響を与える。

### i. 屋根面積変化の与え方

ここでは、表(2)-3のつるぎの各建物の屋根面積を2倍して検討した。
表(2)-4 最適化の結果（建物構成変化）

つるぎ	本社前	古宮地	中道
全体最適化	個別最適化	全体最適化	個別最適化	全体最適化	個別最適化	全体最適化	個別最適化
年間コスト削減率[%]	総コスト	9.2	6.9	5.6	5.1	8.7	6.6	8.0	6.5
イニシャル	-84.8	-84.1	-53.1	-53.3	-69.9	-67.3	-66.4	-62.0
ランニング	28.6	26.3	19.1	18.8	24.4	21.9	22.3	20.3
創エネルギー技術導入量[kW]	電力	太陽光	383.8	383.8	259.4	259.4	193.6	193.6	116.4	116.4
小水力	7.7	2.9	2.6	2.2	4.6	0.8	3.2	0.7
蓄電池	244.0	218.7	215.2	218.7	140.0	112.6	85.4	76.6
冷暖房	ヒートポンプ	20.5	20.1	20.1	20.3	20.2	20.2	20.1	20.2
エアコン	439.8	438.5	575.8	575.3	269.2	268.6	224.9	223.2
給湯	薪ポイラー	45.9	45.9	20.6	20.6	44.7	44.7	32.3	32.3
貯湯槽[m³]	0	0	0	0	0	0	0	0
燃料消費量[MJ]	系統電力	10079.0	10389.3	11885.5	11970.8	7479.1	7718.2	5876.1	6036.2
灯油	548.8	562.8	173.7	186.0	221.4	225.8	208.5	218.2
薪	525.1	525.1	193.8	193.8	381.8	381.8	277.4	277.4

### ii. 個別最適結果の比較

個別最適化結果として各ケースの湧出セル機器導入量、湧出セルコスト削減率、調整池利益のグラフを示す（図(2)-28～30）。

機器導入量に関して、屋根2倍ケースは太陽光発電量、蓄電池は余剰電力買取価格が0.85の時に上限に達し、つるぎケースに比べて2倍の導入量、余剰電力量は3倍程度になった。

湧出セル削減率は湧出セル1のコスト削減率は余剰電力買取価格が0.8までは両者ともに同様の挙動を示すが、0.8以上では傾きが屋根面積2倍の方が大きくなった。また、屋根面積2倍での湧出セル2のコスト削減率はつるぎケースの2倍となった。

調整池利益に関する図(2)-30から、屋根2倍ケースで余剰電力買取価格が0.85以上になると太陽光発電、蓄電池が上限に達することがわかる。その際、屋根面積2倍ではつるぎと比べて、融通セルで消費しきれない余剰電力量が多く生じるため、調整池利益が急激に減少した。余剰買取価格は、つるぎケースと同様に0.8の時調整池利益が最も大きくなり、つるぎケースより5万円増える結果となった。

図(2)-28 機器導入量
図(2)-29 湧出セルコスト削減率と調整池の買取総額

図(2)-30 湧出セルコスト削減率と調整池の買取総額

### iii. 全体最適結果と個別最適解

コスト削減率に関して、年間コスト削減率は屋根面積2倍結果の方が大きく7.9 [%]削減することができた。しかし、屋根面積が大きいため太陽光発電導入量が大きくなりイニシャルコストが大きくなった。

機器導入量に関しては太陽光発電導入量と蓄電池の導入量がつるぎに比べて多くなった。また、個別最適結果は余剰電力量が余ることから太陽光発電を上限まで導入出来なかった。そのため全体的に全体最適化結果の方が個別最適化結果より機器導入量が大きくなった。

燃料消費量に関しては太陽光発電導入量が多いため、つるぎ結果に比べ屋根面積2倍結果の方が、系統電力消費量が小さい結果となった。

### c. 日射量变化

日射量変化では負荷はつるぎ地区を利用し、日射量は大月ケース、伊豆ケース、各時間帯の大月と伊豆の平均値をとった中間値ケースの3ケースで感度分析を行った。それぞれ伊豆ケースを日射量高ケース、大月ケースを日射量低ケース、中間値ケースを日射量中ケースとした。日射量変化では、PV等の導入量は変化しないが個々の発電量が変化するため、エネルギーの生成量に影響を与えた。

### i. 日射量変化の与え方

図(2)-31に日射量の一時間値を絶対値の大きいものから並べた持続曲線グラフ、各都市の積算日射量を示す。日射量は伊豆が最も日射量の条件がよく積算日射量では1260 $ [kWh/m^{2}\cdot年] $ となっており、大月は日射量が伊豆の5割ほどの650 $ [kWh/m^{2}\cdot年] $ で、中間値では960 $ [kWh/m^{2}\cdot年] $ となっている。
図(2)-31 日射量持続曲線

表(2)-5 積算日射量

ケース	低ケース	高ケース	中ケース
積算日射量[ $ kWh/m^{2}\cdot 年 $ ]	650	1260	960
備考AMeDAS地点)	大月市	伊豆市	大月と伊豆の平均値

表(2)-6 最適化の結果（日射量変化）

屋根面積2倍	日射量低	日射量高	日射量中
全体最適化	個別最適化	全体最適化	個別最適化	全体最適化	個別最適化	全体最適化	個別最適化
年間
コスト
削減率[%]	総コスト	11.5	7.9	9.2	6.9	19.8	13.1	15.3	10.8
イニシャル	-171.5	-110.5	-84.8	-84.1	-80.9	-92.1	-83.9	-85.7
ランニング	48.8	32.9	28.6	26.3	40.3	38.2	35.5	33.3
創エネル
ギー技術
導入量
[kW]	太陽光	759.4	545.6	383.8	383.8	383.7	383.7	383.8	383.8
小水力	18.9	2.1	7.7	2.9	0.6	0	5.6	1.6
薪ポイラー	45.9	45.9	45.9	45.9	46.1	46.2	45.9	45.9
蓄電池	351.9	264.8	244.0	218.7	261.8	327.2	134.1	174.0
ヒートポンプ	24.8	19.8	20.5	20.1	25.3	21.3	23.8	21.4
エアコン	440	439	440	439	440	482	440	439
燃料
消費量
[GJ]	系統電力	7212	9400	10079	10389	8405	8768	9093	9386
灯油	493	569	549	563	518	438	514	542
薪	525	525	525	525	525	525	525	525

### ii. 個別最適化結果の比較

個別最適化結果として各ケースの湧出セル機器導入量、湧出セルコスト削減率、調整池利益、各日射量条件での最適買取価格のグラフを示す（図(2)-32～34）。

日射量低ケース

図(2)-32 湧出セル機器導入量

日射量中ケース
図(2)-33 湧出セルコスト削減率

図(2)-34 調整池利益

まず、湧出セル機器導入量のグラフから、全てのケースで余剩電力価格が高くなるにつれて太陽光発電導入量も増え余剩電力量が多くなることがわかる。日射量低ケースでは余剩電力買取価格が0.8の時太陽光発電、蓄電池の導入量は最大となり、余剩電力量も60[MWh]で収束した。日射量高ケースと日射量中ケースは余剩買取価格がそれぞれ0.35と0.50で太陽光発電、蓄電池の導入量は最大となるが、その後除々に太陽光発電、蓄電池の導入量は少なくなっていき、逆に余剩電力量は増加した。これは、余剩電力買取価格が高くなったことにより、蓄電池を多く導入して昼間の余剩電力を蓄えるより夜間電力を買う方が、コストがかからなくなったことが原因だと考えられた。

湧出セルコスト削減率のグラフから、全てのケースにおいて業務、商業の負荷である湧出セル2より、住宅負荷の湧出セル1のコスト削減率が大きいことが分かった。

調整池利益のグラフから、調整池利益が最も大きくなる余剰電力買取価格は、日射量低ケースでは0.8、日射量高ケースでは0.35、日射量中ケースでは0.60と変化した。このことから、負荷、屋根面積が同じであった場合においても日射量が変化することによって調整値利益が最も大きくなる余剰電力買取価格は変化することが分かった。つまり、調整池利益が最も大きくなる余剰電力買取価格は日射量に依存すると考えられる。図(2)-35より、年間の積算日射量に対する最適買取価格

図(2)-35 日射量と買取価格の近似直線
は、 $ y=-0.7372x+1.2886 $ と線形の近似直線で表せた。これが本エネルギーシステムを導入した際の調整池の行動指針になると考えられる。

### iii. 全体最適化結果と個別最適解との比較

表(2)-6から分かるように、コスト削減率では、日射量により、全体最適化では、9～20％のコスト削減、個別最適では、7～14％のコスト削減が可能だと分かった。また、両者の差は2～6％程度であった。また、日射量高ケース、日射量中ケースでイニシャルコストが全体最適より個別最適の方が大きくなった。この理由としては日射量が多い場合の個別最適では全体最適より蓄電池の導入量が多くなる事が要因だと考えられる。

機器導入量に関しては、PVと薪ボイラーは上限値まで導入されている。小水力はコストが高いため少ししか導入されない結果となった。燃料消費量に関しては日射量が多くなるほど系統電力の燃料消費量が少なくなっていることが分かった。

## 5 ）小水力発電に関する感度分析

本研究では小水力の導入量が少なかったため、小水力のコストを変化させる事によりどのように小水力導入量に影響があるかを確認した。小水力感度分析に地区、日射量はつるぎ地区、大月ケースを利用した。

### a. 小水力コストによる感度分析

個別最適結果の最適解を利用し小水力コスト変化による導入量変化のグラフを図(2)-36～39に示す。また小水力導入量上限は30kWとする。130万円～150万まで小水力コストを変化させて余剰電力買い取り価格変化による機器導入量変化を確認した。

コスト変化のグラフ（図(2)-36）から小水力コストが135万円にすると上限の30kWに達する事を確認できた。

図(2)-37より、小水力導入量に関して140万～150万で小水力導入量は余剰電力買取価格に影響を受けない事を確認した。一方、130万～135万では小水力発電を上限まで導入するため、蓄電池の導入量も増加した。

図(2)-38より、調整池利益に関しては130万～150万で小水カコストが変化する事により安価になるほど調整池利益はその分大きくなったが、その差は小さい。

図(2)-36 個別最適解での小水カコスト

による小水力導入量変化
図(2)-37 小水力コスト変化による機器導入量

図(2)-38 小水カコスト変化による調整池利益

図(2)-39 小水力上限量変化による調整池利益
### b. 小水力上限量変化による感度分析

小水カコスト130万で上限を100kWにしたものの感度分析を行った。図(2)-40に機器導入量のグラフを示す。

小水カコスト130万で上限を100kWにした場合、余剰電力買取価格を高くするとともに小水力導入量も増えていき蓄電池、余剰電力量も増えた。このケースでは小水力発電量で住宅の電力需要をまかなえる事を確認した。

調整池利益に関しては130万～150万で小水カコストが変化する事により安価になるほど調整池利益はその分大きくなった。また上限を100kWにしたケースでは小水力の導入量が多いため余剰電力量が多くなり、他のケースに比べて調整池利益が大きくなる事を確認した。

図(2)-40 小水力コスト130万[円/kW]での上限量変化による機器導入量

## （２）伝熱アナロジーに基づくもたせ型エネルギーシステムの解析結果

## 1 ）パラメータ推定

本モデルの湧出セルにはつるぎの住宅、業務、商業系施設、融通セルには古宮地、本社前の業務、医療系施設を利用した。シミュレーション期間は1月～12月の1年とし、日射条件は大月ケースのものを用いた。

個別最適化の融通セルへの融通量の結果に合うようにパラメータをチューニングする。1時間ごとの余剰電力融通量と伝熱アナロジーモデルによるシミュレーション結果を比較した。結果的に $ a_{1} $ 、 $ a_{0} $ 、 $ G_{1} $ については年間通してそれぞれ4.05、 $ 5.00\times10^{4} $ 、1.00の固定値で問題ないと判断された。一方、 $ G_{2} $ 、 $ G_{3} $ は月ごとにチューニングが必要であった。月ごとの積算日射量とチューニングされたパラメータを図(2)-41および表(2)-7に示す。 $ G_{3} $ はシミュレーションで計算された値の絶対値を調整するためのパラメータであるが、年間を通じてほぼ一定（4月、5月のみ異なる値）と推定された。

図(2)-41 月毎の積算日射量
表(2)-7 パラメータ $ G_{2} $ 、 $ G_{3} $ の決定

1月	2月	3月	4月	5月	6月	7月	8月	9月	10月	11月	12月
G2	4.92	4.61	4.70	4.15	4.10	4.20	4.20	4.30	4.55	4.70	4.64	4.71
G3	0.20	0.20	0.20	0.22	0.25	0.20	0.20	0.20	0.20	0.20	0.20	0.20

## 2 ）シミュレーション結果

### a. 時間帶別推計結果

大月ケースの個別最適化結果最適解と伝熱アナロジーのシミュレーション結果の1週間のX-Y線図を制作して比較した。

日射量が多い月に$\mathbf{G}_{2}$は小さく日射量が少ない月は$\mathbf{G}_{2}$を大きい値にすると個別最適により近い値を得ることができた。図(2)-42～43に示すように、1週間の融通電力量を比較すると1月と12月ではほとんど融通電力量がない。その他の月では個別最適化結果最適解と伝熱アナロジーのシミュレーション結果の挙動は概扱似たような結果になることが分かった。

X-Y線図として4月から8月までは個別最適化結果と伝熱アナロジーのシミュレーション結果をプロットし、相関をみた。その結果図(2)-44のように、似たような値を示す時間帯があるものの、必ずしも相関は高くないことがわかった。したがって、伝熱アナロジーモデルによって時間帯ごとの融通電力の最適解を模擬することは難しいと考えられた。

図(2)-421週間の融通電力量の1時間値の伝熱アナロジーと個別最適化の比較（1月、2月、5月）
図(2)-431週間の融通電力量の1時間値の伝熱アナロジーと個別最適化の比較（7月、12月）

Qout(個別最適化)

Qout(個別最適化)

図(2)-44 X-Y線図（5月、6月、7月、8月）
### b. 月別積算値による比較結果

大月ケースの個別最適化結果最適解と伝熱アナロジーのシミュレーション結果の積算融通電力量を図(2)-45に示す。1時間値の比較においては差が生じるが、融通熱量がほとんどない1、12月を除くと、月積算でみれば個別最適化結果と伝熱アナロジーの結果の差は10％以下に収まる事が確認された。また、年間の積算融通電力量の差は0.9％となった。このことから、本モデルを用いることによって、月毎の合計融通量の推定ができるといえる。

図(2)-45 個別最適化と伝熱アナロジーモデルの月毎の積算値

図(2)-46 個別最適化と伝熱アナロジーモデルの月毎の積算値（X-Y線図）

## 3 ）本分析のまとめ

X-Y線図では4月から8月までは個別最適化結果と伝熱アナロジーのシミュレーション結果が似たような値を示したものの、その他の時期ではずれが生じることがわかった。

月毎の積算融通電力量に関しては、個別最適化結果と伝熱アナロジーの結果の差は10%以下に収まる事が確認出来た。この事から、本モデルを用いることによって、月毎の合計融通量の推定ができるといえる。

## (3) まとめ

もたせ型分散エネルギーシステムは調整池が電力の仲介をする事により経済的にも成立しうることがわかった。調整池の仲介機能により、関係主体である湧出セル、融通セル、調整池のいずれもがメリットを受けられるので、社会的に合理性のある解が導かれたといえる。

建物構成変化、屋根面積変化、日射条件変化の感度分析を行った結果、建物構成変化、屋根面積変化では調整池利益の値に影響を及ぼすことに留まった。日射条件変化では、日射量と調整池での最適余剰買取価格が線形な関係であることがわかった。調整池の最適な行動指針が日射量によって予測可能であることを明らかにし、中山間地の地域分散型エネルギーシステムにおけるもたせ機能、再生可能エネルギー技術導入によるシステムの運用には、日射量が重要な要因になることを示した。

また、最適化はすべての条件がわかっていなければ行えないことから必ずしも実装可能ではないため、逐次でシミュレーションを実現する伝熱のアナロジーに基づくもたせ型システムモデルを作成した。伝熱アナロジーに基づくモデルから、1時間単位のもたせシステムの挙動を示すことは難しいが、月毎の積算融通量であれば10％以内の範囲で予想できることがわかった。このこと
から、本モデルを使用することによって月単位のもたせ型システムの効果の予測が可能と考えられた。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

・再生可能エネルギーが豊富な中山間地において、余剰電力を融通して地域全体で利用するシステムとして、仲介役の調整池が供給側と需要側を制御する形態（もたせ機能）が有効に機能することを明らかにした。

• 太陽光発電が電源にある場合の日射条件変化によるエネルギー融通の調整部門（調整池）での最適余剰買取価格に与える影響を解析した。

伝熱アナロジーに基づくもたせ型システムにより、日射量と需要負荷が分かれば毎月ごとの融通できる電力量を推定できるモデルを作成した。

## （２）環境政策への貢献

特に記載すべき事項はない

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

・地域において再生可能エネルギー資源の分散型エネルギーシステムを構想する際の参考モデルを提示した。

・ 小水力発電が、他の技術と比較して最も導入量を制約する高コスト水準にあることを明らかにし、小水力発電の拡大には初期コスト削減が必須条件になることを示した。

### 6. 国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>

特に記載すべき事項はない

く査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない

くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない
## （2） 口頭発表（学会等）

1) A. Akisawa, H. Kobayashi: International Workshop on Environment and Engineering, Tsukuba, 18-29 Nov. 2014

"Optimal Behavior of Local Energy Supply System with Sharing Excess Renewable Power among Communities"

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない

（４）「国民との科学・技術対話」の実施

特に記載すべき事項はない

（５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない

（6）その他

特に記載すべき事項はない

### 8 \. 引用文献

特に記載すべき事項はない
## （３）分散型電力系統・融通システムの開発

芝浦工業大学 工学部電気電子学群電気工学科 教授 藤田 吾郎

平成24～26年度累計予算額：24,538千円（うち、平成26年度予算額：6,999千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

ディーゼル発電機（DG）、太陽光発電（PV）、蓄電池（BT）、小水力発電設備（SHG）を用いた独立型マイクログリッドの自律分散制御による電力需給システムのシミュレーションモデルを作成して各発電機容量の決定を行った。つぎに、瞬時値系統解析シミュレーションなどを通して、独立グリッドとグリッド群の配電系統、電力融通手法、基幹系統との連系に関する技術工学的課題の洗い出しを行い、BTB（交流系統直流変換連系装置）を介して異なる電力品質の交流で連系し、周波数の情報によって、従来の自律分散制御と新しい自律分散制御であるSSI（安定供給指標：Stability Supply Index）制御を使用して自動で各設備の出力の開始・停止・出力量調節を行う機構を開発して、「周波数情報を基に自動で出力を調節し、電力を各セルに供給する」新しいエネルギーシステムを「もたせ」型として構築した。さらに、MATLABによる実効値解析モデル・瞬時値解析モデルを作成し、自律制御や電力融通に必要なパワーエレクトロニクス機器の基本機能・構成を明らかにするとともに、誘導発電機の大量導入などによる電圧変動の発生、無効電力の偏在に対処する方法や機器を検討した。また、誘導発電機導入時の系統安定度解析として同期発電機に対する誘導発電機の供給割合を変えて、発電機の挙動や電圧・周波数の変化を明らかにし、誘導発電機の導入割合を明らかにした。

また、電気事業法と小水力発電の2点に着目し現行法規を参照しながらクリアすべき課題を抽出し、条件を整理し、実装時の条件を確認した。

## [キーワード]

配電系統システム、BTB、小水力発電、パワーエレクトロニクス、電力品質、アクティブパワーフィルタ

### 1. はじめに

もたせ型分散エネルギー・システムの開発にあたり、従来の電力系統 $ ^{1)} $ や研究開発途上のスマートグリッド $ ^{2)} $ $ ^{3)} $ とは異なる配電系統システムの導入を提案した。これを図(3)-1に示す。各セルは、それぞれの地域の特徴に適した複数の発電設備等を有し、これを交流で連繋する。地域内の需給バランスにより周波数が変動するが、この周波数を用いて自律的に起動停止や出力調整を行う。これにより、監

図(3)-1 もたせ型分散エネルギーの考え方に基づく配電系統システム
視制御システムや通信回線のためのコストを削減することができる。同時に地域住民が電力供給の維持に積極的に参加することが可能となる。またBTB（交流系統直流変換連系装置）を採用することで、異なる電力品質の設定を可能とする。図(3)-1では、商用系統側との連繋点にBTBを設けることで、周波数品質が変えられるものとする。

地域のコミュニティを1つのセルとしてマイクログリッドを構築する。セル内の分散型電源は、その地域の特色をより生かせる発電方式を選択し、電力の地産地消を目指す。例えば、河川が豊富な地域では小水力発電を取り入れ、酪農が盛んな地域ではバイオマス発電を取り入れる。

すなわち、分散型電源の中からその地域の特色をより生かせる発電方式を選び、供給グループを各地域で作成し、基幹系統（電力会社からの電力）からの送電に極力頼らず、各セルに設置された分散型電源での供給を行う電力の地産地消システムを想定する。セル内だけでは電力の受給バランスをとりきれないときには、近隣のセルとの電力融通やDR制御によって需給バランスを調整する。それでも電力の過不足を補えない場合に初めて基幹系統から電力を供給するというものである。

このシステムの運用では、まず各発電機は各セル内の電力需要量の増減に対して、人の操作を加えずに自動的に供給量を調節する必要がある。本稿では発電機同士は通信を利用しないで、システムの動作は周波数の情報によって、従来の自律分散制御と新しい自律分散制御であるSSI（安定供給指標：Stability Supply Index）制御を使用して自動で各設備の出力の開始・停止・出力量調節を行う。このような仕組みによって「周波数情報を基に自動で出力を調節し、電力を各セルに供給する」新しいエネルギーシステムを「もたせ」型と定義して、構築を行った。

## 2 ．研究開発目的

本項のサブテーマでは、セル、セル群の配電系統、電力融通手法、基幹系統との連系に関する技術工学的課題の洗い出しを行い、分散型エネルギー需給の成立に必要な電力システム、制御システムの設計・評価を行うことを目的とした。

そのため、以下の4つのテーマを設定し、もたせ型分散エネルギー・システムの開発へ向けた課題抽出・機器構成の設計・電力品質の検討を行った。

（１）「セル」導入に伴う配電系統システムの課題の抽出

（２）パワーエレクトロニクス機器の基本機能・構成の検討

（３）電圧変動の発生、無効電力の偏在、などの電力品質の維持方法の抽出・検討

（４）規程の見直しに注目した課題の抽出・検討

## 3 ．研究開発方法

## （１）「セル」導入に伴う配電系統システムの課題の抽出

ディーゼル発電機（同期発電機）と小水力発電機（誘導発電機）を組み合わせた解析モデルを作成し、シミュレーションにより需給が可能かを検討した。また、ディーゼル発電機の容量に対する小水力発電機の容量の割合を増加させていった時の系統の信頼性の変化を算出した。得られた結果を定量的に評価・考察するため実測データを利用し、固定入力トルク、変動入力トルク、変動入力トルクと限流リアクトルの各パターンにおける比較検討を行った。
## （２）パワーエレクトロニクス機器の基本機能・構成の検討

周波数制御モデルとBTB（Back To Backと呼ばれるパワーエレクトロニクス）による解析モデル（MATLABによって実効値解析モデル・瞬時値解析モデルともに作成）を作成し、さらに信頼値指標モデル（周波数変動と時間の2値制御）を作成し、ケースごとの検証と制御の評価を行った。

## （３）電圧変動の発生、無効電力の偏在、などの電力品質の維持方法の抽出・検討

平面上に広がる配電において、動作時間優先順位の決め方を検討した。また、誘導発電機の大量導入に伴う電圧安定度の維持方法の検討を行った。さらに、アクティブフィルタの実機による平衡電圧時の妥当性の検証と不平衡電圧時の高調波除去の手法開発を行った。

## （４）規程の見直しに注目した課題の抽出・検討

電気事業法と小水力発電の2点に着目し現行法規を参照しながらクリアすべき課題を抽出し、条件を整理した。一般電気事業にとって代わって運用できるような法の適用、電力品質基準緩和の2点を中心に現行法規に沿ってクリアできる問題と改善を要するものを抽出し、実装への条件を確認した。

## 4 ．結果及び考察

## （１）「セル」導入に伴う配電系統システムの課題の抽出

## 1 ）自律分散制御による電力供給解析

本解析の前段階として1日におけるセル内の電力需給解析やセル内における分散型電源導入時の安定度評価を行った。数値解析ソフト「MATLAB/SIMULINK」を用いて、解析モデルを作成し、1日におけるセル内の有効電力、周波数、SOCについて解析した。なお、SOCはState of Chargeの略でありBT（蓄電池：Battery）の充電割合を表し、SOC：1.0で満充電、SOC：0で完全放電を表している。各評価項目を以下に示す。

・各機器の安定的な稼働（ハンチングをしない）

• 周波数变動が $ 50.0 \pm 1.0 \, [Hz] $ 以内

· SOC の範囲が 0.3~0.9 以内

上記の評価項目において、単一セルモデル、2セル電力融通モデルについて評価・検討を行った。IT設備を用いない独立型のセルを構築し、自律分散制御によって、需給バランスを維持できるかを検証した。

図(3)-2に示すように、マイクログリッドはBT・DG（ディーゼル発電機：Diesel Generator）・PV（太陽光発電：Photovoltaic）の電源とLoad（負荷）によって構成されている。なおBTは瞬時的な充放電出力[kW]と電池容量[kWh]を記載している。各設備容量は中国新疆ウイグル自治区で行われた実証試験「太陽光発電系統連系システム効率化技術実証研究」 $ ^{5} $ （以下NEDO資料）を参考に決定した。自律分散制御の制御設定として、軽負荷時はBTによって供給を行い、中程度の負荷はDG、重負荷時はDGとBTによって供給を行う。また日中はPVで供給を行い、余剰分をBTが充電を行うよう設定した。

作成した解析モデルの正当性を検証するため、解析結果とNEDO資料との比較を行った。図(3)-3に解析結果とNEDO資料における各電源の有効電力とSOCを示す。

図(3)-2 供給形態図
(a) 電力需給（解析結果）

(b) SOC（解析结果）

(c) 電力需給 (NEDO資料)

(d) SOC (NEDO资料)

図(3)-3 解析結果とNEDO資料との比較

図(3)-4 電力融通モデル

表(3)-1 設備容量

Cell A	Cell B
BT	80[kW]	80[kW]
400[kWh]	400[kWh]
DG	40-70[kW]	40-70[kW]
SHG	15[kW]
PV	70[kW]
Load	40-110[kW]	30-61[kW]

### a. 2セルモデル

2セル電力融通モデルでは、快晴時（PV出力最大）と雨天時（PV出力0[kW]）の2通りについて解析を行った。快晴時・雨天時の解析結果はそれぞれ図(3)-5、図(3)-6のとおりで、結果は表(3)-2のようになった。

表(3)-2 2セルモデルの解析結果

快晴時	雨天時
(a-1)はセルAの電力需給動作、(a-2)はセルBの電力需給動作を表し、(b)は両セルの周波数、(c)は両セルのSOCを表している。電力需給動作における負の値はBTでは充電状態、BTBでは送電状態（相手側に電力を送っている状態）を表している。解析結果より、早朝から夕方にかけては、セルA・セルBともに電力の過不足が生じないため、両セルは自セル内で需給バランスを調整している。夜間になると、セルBはBTのSOCが減少するため翌日の供給に備えてBTが出力を抑制する。その結果、セルBの周波数の低下をBTBが感知し、供給量に余裕があるセルAからセルBへの電力融通を開始する。自セル内供給時、電力融通時ともに安定して稼働できているという結果となっている。	(a-1)はセルAの電力需給動作、(a-2)はセルBの電力需給動作を表し、(b)は両セルの周波数、(c)は両セルのSOCを表している。雨天時も早朝から夕方にかけては、両セルとも自セル内で需給バランスを調整している。快晴時と同様に、夜間になるとセルBの周波数の低下を受け、セルAからセルBへの電力融通が開始される。快晴時よりもセルBのSOCが低いため融通量を増やすことで対応し、両セルとも安定して稼働していることが確認されている。
### i. 快晴時

全体の評価として解析結果を周波数とSOCについてまとめたものを表(3)-3、表(3)-4に示す。電力融通の送電側であるセルAの周波数変動は50.0±0.3[Hz]以内とセルA単独での運転と比べても電力品質の低下はなく、各設備は安定して稼働している。電力融通の受電側であるセルBは、電力融通を受けることで、周波数変動50.0±0.4[Hz]以内とセルBのみの稼働時と比較すると電力品質が改善され、各設備の稼働状態も安定している。またSOCの終了値においては、セルAが0.755、セルBが0.608となり、初期値と同等かそれ以上の値を充電することができている。したがって、快晴時においてセルAとセルBは電力融通によって安定した運転が可能であると示された。

### ii. 雨天時

全体の評価として、セルAは雨天時においても周波数50±0.3[Hz]以内と電力品質の低下は見られなかった。セルBの周波数は快晴時と同様に50±0.4[Hz]以内となり、セルBのみの稼働と比較しても電力品質が改善されている。SOCの終了値はセルAが0.743、セルBが0.586とセルBに関しては初期値の0.60よりも下回る結果となったが翌日の稼働においては十分な充電量であると考察している。したがって、雨天時においても、電力融通をすることでセルAとセルBは電力品質を落とさずに安定した運転が可能になったことを示された。

表(3)-3 解析結果の比較

周波数[Hz]	SOC残量
セルAのみ	50±0.3	0.756
セルBのみ	50±0.6	0.528
セルA（電力融通時）	50±0.3	0.755
セルB（電力融通時）	50±0.4	0.608

表(3)-4 解析結果の比較

周波数[Hz]	SOC残量
セルAのみ	50±0.3	0.756
セルBのみ	50±0.6	0.425
セルA（電力融通時）	50±0.3	0.743
セルB（電力融通時）	50±0.4	0.586

(a-1) セルAの電力需給

(b) 周波数

(a-2) セルBの電力需給

図(3)-5 快晴時の解析結果

(c) SOC
(a-1) セルAの電力需給

(b) 周波数

(a-2) セルBの電力需給

(c) SOC

図(3)-6 解析結果

### b. そのほかの検討について

3セルモデルやデマンドレスポンスなどの発展的検討も行った。

## 2 ）小水力導入時の系統安定度解析

### a. 解析方法

「もたせ型」エネルギーシステムを構築した際、分散型電源として再生可能エネルギーが多く導入されることが見込まれる。その中でも、小水力発電が多く導入されると見込まれる地域について、小水力発電を模擬した誘導発電機とディーゼル発電を模擬した同期発電機を用いた自律運転セルを作り、そのセルにおける安定度解析を行った。

また、同期発電機（ディーゼル発電機）に対する誘導発電機（小水力発電機）の供給割合を変化させ、その際の発電機の挙動や電圧・周波数の変化を解析した。この研究で使用したモデルの概略図を図(3)-7に、参考にした同期発電機と誘導発電機のパラメータを表(3)-5、表(3)-6に記載する。

解析概要としては、図(3)-7に示した概略図のモデルを用いて、セル内におけるIGの増加、負荷減少における系統安定度について検証した。シミュレーション内容については最初、セルは系統連系しているが0.1秒後に自立運転を開始させる。そして、定常状態となる7.0秒後に負荷変動させ、変動後の周波数変動、電圧変動、定常偏差について検討した。さらにIGの供給量と負荷変動幅をそれぞれ10kWずつ60kWまで変化させ、上記の各変動などを比較・評価を行った。

例としてIGを2台湾入した際のモデルを図(3)-8に示す。
図(3)-7 もたせ型ESの安定度解析モデル概略図

表(3)-5 同期発電機のパラメータ

值	单位
容量	160000	VA
定格電压	2400	V
周波数	50	Hz
固定子抵抗	0.01828	pu
惯性係数	1.07	S
極対数	2	-1

表(3)-6 誘導発電機のパラメータ

值	单位
出力	20	HP
定格電圧	400	V
周波数	50	Hz
定格回転数	1460	rpm
すべり	-0.01376	S

図(3)-8 解析モデル（IG 2台・20kW）
### b. 小水力導入時の系統安定度解析結果

周波数変動、電圧変動、定常偏差について比較し、検討した。図(3)-9、図(3)-10、図(3)-11に比較したグラフを示す。解析結果より、IGの導入量が増加するにしたがい、周波数と電圧定常偏差は変動が大きくなったが、電圧は変動が小さくなった。これはセル内に発電機としての回転機が増加し、慣性力が増加したためと考えられた。

また、負荷変動が大きくなるにしたがい、定常偏差が小さくなった理由として、負荷変動として負荷を減少させたため、全体の供給量が減少したからと考えられた。負荷がIGの供給量より下回り、SGが停止しまうと、IGには安定維持能力がないため、周波数は系統内における周波数逸脱してしまう。それにより、系統から励磁されるIGは電圧も逸脱してしまう。したがって、IGの導入量は、負荷の最小値より少なくなければならない。

図(3)-9 周波数変動の比較

図(3)-10 電圧変動の比較

図(3)-11 電圧定常偏差の比較

### c. 実測値を用いた小水力発電モデル

水力発電は、水の位置エネルギーを水車により機械的トルクに変換し、発電機を回転させて発電電力を得る。本稿では、誘導発電型小水力発電の系統並列時の電力解析を対象とする。提案する解析モデルでは、発電機並列時には発電機が定格速度で回転していることを前提条件とした。潮流計算により定常出力運転時の発電機への入力トルクを求める方法としたことで、水車、ギャなどの機械系を省略した。

また、発電機周辺の機器として、発電電圧を連系点の電圧に昇圧する変圧設備、調相設備が小水力発電のモデル部分となる。図(3)-12に、本稿で提案する小水力発電モデルの概略図を示した。平均的な配電線を想定したデータを用いた。また、配電系統では本来、配電用変電所からは複数のフィーダが引き出されているが、本稿では、1本のフィーダのみに着目するとともに、配電用変電所を大規模電源として扱う簡略化したモデルとした。

図(3)-12 提案する小水力発電モデルの概略図
小水力発電に用いられる発電機には、同期発電機、永久磁石型同期発電機、誘導発電機が採用されるが、本稿での対象は誘導発電機型である。誘導機の方程式に空間ベクトル表現を用いるがそのため、dq座標へ変換を行う。d軸の固定子電圧、電流を $ v_{ds} $ 、 $ i'_{ds} $ 、回転子電圧、電流を $ v'_{dr} $ 、 $ i'_{dr} $ とする。q軸の固定子電圧、電流を $ v_{qs} $ 、 $ i'_{qs} $ 、回転子電圧、電流を $ v'_{dr} $ 、 $ i'_{dr} $ とする。また、固定子漏れリアクタンス、回転子漏れリアクタンスをそれぞれ $ L_{ls} $ 、 $ L_{lr} $ 、励磁インダクタンスを $ L_{m} $ 、固定子巻線抵抗、回転子巻線抵抗をそれぞれ、 $ R_{s} $ 、 $ R_{r} $ とする。そして、回転子角速度を $ \omega_{r} $ とする。このとき、三相誘導機の等価回路は図(3)-13となる。

図(3)-13 誘導発電機の等価回路

固定子の d 軸、q 軸の方程式は、

$$ \begin{aligned}&v_{qs}=R_{s}\cdot i_{qs}+\frac{d\varphi_{qs}}{dt}+\omega\varphi_{ds}\\ &\\&v_{ds}=R_{s}\cdot i_{ds}+\frac{d\varphi_{ds}}{dt}-\omega\varphi_{qs}\\ \end{aligned} $$

となる。このとき、固定子磁束成分は、

$$ \begin{aligned}\varphi_{qs}&=L_{s}\cdot i_{qs}+L_{m}\cdot i^{\prime}_{qr}\\\varphi_{ds}&=L_{s}\cdot i_{ds}+L_{m}\cdot i^{\prime}_{dr}\end{aligned} $$

また、回転子の d 軸、q 軸の方程式は、

$$ \begin{aligned}&v^{\prime}{}_{q r}=R^{\prime}{}_{r}\cdot i^{\prime}{}_{q r}+\frac{d\varphi^{\prime}{}_{q r}}{d t}+(\omega-\omega_{r})\varphi^{\prime}{}_{d r}\\ &\\ &v^{\prime}{}_{d r}=R^{\prime}{}_{r}\cdot i_{d r}+\frac{d\varphi^{\prime}{}_{d r}}{d t}-(\omega-\omega_{r})\varphi^{\prime}{}_{q r}\\ \end{aligned} $$

となる。このとき、回転子磁束成分は

$$ \begin{aligned}\varphi^{\prime}{}_{q r}&=L^{\prime}{}_{r}\cdot i^{\prime}{}_{q r}+L_{m}\cdot i_{q s}\\\varphi^{\prime}{}_{d r}&=L^{\prime}{}_{r}\cdot i^{\prime}{}_{d r}+L_{m}\cdot i_{d s}\end{aligned} $$

そして、

$$ \begin{aligned}&L_{s}=L_{is}+L_{m}\\&L^{\prime}{}_{r}=L^{\prime}{}_{ir}+L_{m}\\ \end{aligned} $$

である。電気的トルク $ T_{e} $ は、

$$ T_{e}=1.5p(\varphi_{d s}i_{q s}-\varphi_{q s}i_{d s}) $$
となる。このとき、pは極対数である。負荷と回転子を合成した粘性摩擦をF、機械トルクを $ T_{m} $ 、負荷と回転子の合成した単位慣性係数をHとすると

$$ \frac{d}{dt}\omega_{m}=\frac{1}{2H}(T_{e}-F\omega_{m}-T_{m}) $$

$$ \frac{d}{dt}\theta_{m}=\omega_{m} $$

という関係にある。

提案する解析モデルの有効性を確認するため、実際の小水力発電所において発電機を系統に並列する際の電気的特性と比較した。比較項目は、電圧 V[V]、電流 I[A]、周波数 f[Hz]、有効電力 P[kW]、無効電力 Q[kvar]とする。また、比較対象設備は、誘導発電機を用いた国内の水力発電所（以下 A 発電所）とした。A 発電所は浄水所に併設されている。全量売電の発電設備である。表(3)-7 に仕様、図(3)-14 に単線結線図を示す。

表(3)-7 発電所の仕様

水車の形状	クロスフロー型
最大出力	78kW
定格電圧	400V
有効落差	20m
使用最大水量	0.516 m³/s
定格回転速度	510 min⁻¹

図3-14 单線結線図

A水力発電所の系統並列前後の電圧V[V]、電流I[A]、周波数f[Hz]、有効電力P[kW]、無効電力Q[var]の測定結果を図(3)-15に示した。計測は、図(3)-14の変圧器の系統側（高圧側）に設置した電源品質アナライザ（HIOKI3196）を用いて測定を行った。計測周期は1[s]である。計測開始から、25[s]付近で発電機を並列した。並列後、5[s]間程度、無効電力、電流が動揺するが計測開始140sで定常出力となっていることがわかる。また、発電機の運転状況を把握するため、電圧V[V]、電
流I[A]、有効電力P[kW]、回転数速度n[1/min]、水圧[kPa]、ガイドベーン開度[%]をメモリーハイロガー（HIOKI8860）で計測した。メモリーハイロガーの計測周期は、2[ms]であった。この計測結果を図(3)-16に示す。なお、測定機器環境の制約により、電源品質アナライザ、メモリーハイロガーの計測タイミングは同期しておらず図(3)-15、図(3)-16の時間軸は異なる。

図(3)-15 動的特性（電源品質アナライザ）

図(3)-16 動的特性（メモリーハイロガー）

提案する数値解析モデルは、起動時の電力系統に与える影響を解析することを目的とし、連系直後の系統から見た発電システムの電気的な特性を模擬することを主眼とした。これを定常運転に移行するまでの100[s]前後の領域と、突入電流が問題となる数秒間にわけた。なお、モデルの構築には数値シミュレーションソフト Matlab/SimPowerSystems を用いた。

図(3)-17 は図(3)-14 を参考に作成した等価モデルである。右側の誘導発電機が 400V/6.6kV 変圧器を介して左側の商用系統に連系している。調相設備は図(3)-17 に記載されている通り進み 10kVar とした。これは、本稿では基本波成分のみを検討の対象としたためである。また数値計算上の安定性を確保する目的から抵抗値の大きい模擬抵抗負荷を並列させた。また、誘導発電機の仕様から誘導発電機の定数を求める必要があるが、これを得ることは通常困難である。A 発電所の誘導発電機の仕様を表(3)-8 に示すが、モデルではこれに近い 75[kW] のデフォルト値を使用した。
図(3)-17 等価モデル

表(3)-8 誘導発電機の仕様

タイプ	三相かご型誘導発電機
定格出力	90 [kW]
定格周波数	50 [Hz]
最大許容電流	183 [A]
極数	12
定格回転数速度	510[min-1]
絶縁	F種

次に実測した電気的特性を模擬するため、誘導発電機の挙動をどのように定めるかを検討した。本研究では、駆動トルクを外部から与えることとした。図(3)-16では37kW出力しているため、数値シミュレーションソフト上で初期潮流計算を行い、221.7[Nm]の機械的トルクを得た。同様に無負荷トルクは6.5[Nm]となった。起動時間は120[s]であり、この間に機械的入力が6.5[Nm]から221.7[Nm]が線形に推移することとしてモデル化した。

連系直後の数秒間の特性は、誘導発電機がどのようなすべりで連系するかがポイントとなる。連系直前の誘導発電機の回転速度は定格速度付近であるが、その値は正確に定まっている訳ではない。すべりが正であれば短時間は電動機として働く。この例では、並列直後の有効電力の実測値が-8[kW]となっており、初期潮流計算から、すべり0.001を得た。もしこの値が得られない場合は、連系直前の回転速度の変動幅をあらかじめ得ておくか、想定しておく必要がある。これは突入電流の決定に大きく影響するため、検討を行う際は特に精度を上げる必要がある。

また連系直後は誘導発電機が加速して電動機運転から発電機運転へと移行している。この期間の挙動はタービン発電機の惯性定数が支配的となるが、この数値を得ることは困難であるため、一般的な水力発電機の単位惯性定数H=10[s]を想定して、定格回転速度および定格出力から500 $$ kg·m^{2} $$ と設定した。
図(3)-18 に今回作成したモデルによる系統連系前後の動的特性を示した。Fig.8 と比較すると、定常運転に移行するまでの100[s]前後の領域の実測と模擬に合致しているといえた。突入電流が問題となる数秒間については、おおむね一致するものの、その大きさと時間幅が異なった。ただし1[s]以下の領域については実測データでは精度が得られなかったため考察の対象外とした。数秒間の領域の相違点について検討したが、変圧器定数、線路定数とは無関係であり、発電機内部定数に起因することが推定された。したがって、発電機内部定数を別途準備するか、もしくは外部測定値から推定する手法を導入することで、模擬精度の改善がはかれると考えられる。

本稿では、電力系統解析時に必要とされる、誘導発電機型小水力発電機の系統並列時のモデル化手法について整理した。

これまで一般に知られていなかった電気的挙動に関して、モデル化の参考となる機器構成と実測結果を示した。

(a) Whole diagram

図(3)-18 モデルの動的特性

・これらを参考に、数値解析用モデルの構築を提案した。

• 両者の比較を通して、提案する数値解析用モデルのパラメータ調整手法を示した。

これらは今後、小水力発電普及に向けて増加することが予想される安定度解析に有益であると考えられる。

ただし、並列から数秒間の領域での差異が確認されているので、この部分を考慮したモデル構築が必要である。今後は、発電機内部定数を外部測定値から推定する手法を用いることで、提案したモデルの模擬精度の向上を目指す必要があると考えられる。また、本研究では普及度の高い誘導機型小水力発電を対象としたが、今後は、水車の高効率点での運用が可能で且つ、自立運転などのメリットをもったPMG小水力発電のモデル化も必要といえる。

## (2) パワーエレクトロニクス機器の基本機能・構成の検討

セル間の電力融通及び連系にパワーエレクトロニクス機器 $ ^{8} $ 、特に送電端の交流電流を直流電流に変換し、受電端の周波数に合わせた交流電流に再変換するBTBをベースとした直流送電システム方式の適応が有効という認識で、BTBシミュレーションモデルによる解析と実機を用いた実験の二つによって実証した。

・ BTB の制御角の算出・検討

・交流電流から直流電流の電圧波形解析

・直流電流から交流電流の電圧波形解析の3つについて解析と算出を行った。
## 1 ) BTB

### a. BTBモジュール型電力系統実習装置

モジュール型電力系統実習装置とは大きさが300mm四方の立方体であり、小型・軽量化、コスト削減、ミニモデルを用いた実験的検証が可能という利点がある。図(3)-19に製作したモジュール型電力系統実習装置の簡略図、図(3)-20にBTB実験装置全体の概要図、図(3)-21に製作した回路を示す。

図(3)-19 モジュールの規格

図(3)-20 BTB実験装置全体の概要図

(a)主回路

(b)制御回路

図(3)-21 製作した回路

### b. BTB制御方式の検討

製作したBTB制御方式の概要図を図(3)-22に示す。電圧・電流・電力を測定・表示・出力するためにDMM（Digital Multi Meter）を使用した。DMMの入出力電圧の設定は入力±400V、出力0～5Vとなっており、アナログ出力をデータ計測制御コニットであるNI-USB6008で受け取る。LabVIEWではその測定したアナログ出力を表示・計算させ、LabVIEWからPICマイコンヘサイリスタの制御角の変更命令を出力することによって、目標電圧へ近づけて制御させることを目標とした。

一定電圧を送るためには、各サイリスタブリッジを電圧制御部分と電流制御部分に分け、測定値を記録して作成するグラフに追従し、電力のバランスを保ち、融通し合うように働かせるプログラムを開発した。
図(3)-22 BTB制御概要図

### c. LabVIEWによる電力制御システムの構築

LabVIEWの基本機能として、計測デバイスを通して信号を受け取り、PC内で信号処理・解析し、表示・保存・出力することが可能である。また、ブロックダイアグラムとフロントパネルの2つからなる。LabVIEWを導入することによりPCを使用した高速処理、アナログ数値や測定値のモニタリング、目標値の操作が可能になる等の利点がある。

### d. ブロックダイアグラム

ブロックダイアグラムとは、データの流れを考慮したデータプログラムを記述するウィンドウで計算式、および結果が出力される。電圧制御のみを考慮したブロックダイアグラム図を図(3)-23に示す。本研究では、さらにDAQアシスタントを使用しNI-USB6008で得られたデータを取り込み、アナログ数値を表示させるようにした。さらに、アナログ数値から測定値に戻す計算をし、表示させるプログラムを組んだ。また、積分・比例制御するプログラムも組み込んだ。なお、ループ時間は100msとしている。

図(3)-23 ブロックダイアグラム（電圧制御）
### e. フロントパネル

フロントパネルとはLabVIEWで作成したプログラムのユーザインターフェース画面となり、結果表示の確認や数値を入力することが可能である。今回作成している電圧制御のみのフロントパネルを図(3)-24に示す。ここでは、アナログ数値と電圧・電流の測定値、測定波形が表示されるようになっている。また、目標値設定のためのノブと異常時のための停止ボタンも設置されている。

図(3)-24 フロントパネル（電圧制御）

## 2 ）まとめ

本研究ではBTB制御の概要についての整理とLabVIEWによる電力制御システムの構築を行った。LabVIEWを用いることによって、計算と流れ、数値と波形の見える化が可能であることがわかった。また、USB-NI6008の動作試験とDMMを繋げて計測値表示の実験を行った。基本的な動作状況が確認でき、本サブテーマで対象とするBTBの動作状況を確認することができた。

## （３）電圧変動の発生、無効電力の偏在、などの電力品質の維持方法の抽出・検討

## 1 ）アクティブパワーフィルターを使用した高調波抑制制御

本プロジェクトでは、セル内で多様な分散型電源が使用されることを見据えたシステムを検討する必要がある。アクティブパワーフィルター（APF）の開発は、インバータ機器の増加に伴う高調波成分 $ ^{9)} $ $ ^{10)} $ の除去、電力品質の改善が目的で、加えて導入が期待される太陽光発電と最適に組み合わせて使用できるPV-APFシステムの構築も目指した。

APFは一般的に、電圧型インバータ、系統連系用リアクトル、リプル除去フィルタから構成されている。負荷が発生する高調波を高調波検出回路によって検出し、それとは逆位相の電流（=打消し電流）をAPFによって生成、その打消し電流を送電端に注入することで送電端電流の高調波成分をキャンセルし、送電端電流を補正する（図(3)-25参照）。

今回APFを以下の流れで、高調波制御に活用した。

①主回路から高調波を含む負荷電流を検出する。

②pq controller内でpq理論 $ ^{11)} $ を用いて計算を行い、PWM波としてIGBTインバータ $ ^{12)} $ $ ^{13)} $ に送る。

③計算されたPWM波に合わせてIGBTインバータを動作し、打消し電流を生成する。

④主回路に打消し電流を注入することで、送電端電流の高調波成分を除去する。