JP2003224931A - 配電系統負荷推定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】社会情勢や生活スタイルの変化にも対応でき
る、変圧器の負荷における１時間刻み等の予め定められ
た時間毎の変動を精度良くすることにある。 【解決手段】変圧器に接続する各需要家の日負荷カーブ
を推定する需要家負荷推定手段例えば１５と、変圧器に
接続する各需要家の日負荷カーブの推定結果を用いて変
圧器の日負荷カーブを推定する変圧器負荷推定手段例え
ば１７とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、配電系統の負荷を
推定する装置及び技術に関するもので、特に配電系統上
の変圧器に設置され、幾つかの需要家が接続される変圧
器の負荷を推定する配電系統負荷推定装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】コロナ社発行の中部電気協会編「新訂配
電工学現場の手引き（２）［保守・管理編］」のＰ３５
９〜Ｐ３６３に、配電系統上の需要家に繋がる変圧器の
負荷推定の幾つかの方法に関する記載がある。

【０００３】大きく分けて、計測による方法と、推定に
よる方法が記載されている。計測による方法は、計測器
を実際に設置して最大負荷を計測するもので、精度は高
い。推定による方法としては、２つの方法が記載されて
いる。

【０００４】第一の方法は負荷容量による方法で、変圧
器につながる需要家の負荷容量の総和を契約容量等から
求め、これに各種の換算係数を適用して、最大負荷を推
定する方法である。

【０００５】第二の方法は、ＫＷＨ法と呼ばれている方
法で、変圧器につながる需要家の月間使用電力量を集計
し、これから最大負荷を推定する方法である。月間電力
使用量集計値と変圧器最大負荷にはある程度の相関が認
められるという知見に基づく方法である。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】前述の従来技術のう
ち、計測による方法は、精度は非常に高いものの、計測
器の設置コストが高く、多くの変圧器を計測するのは実
際には困難である。

【０００７】負荷容量による推定方法は、上記資料にも
記載されているが、負荷容量と最大負荷の相関にばらつ
きが多く、負荷設備によっても違いが見られるという課
題があった。

【０００８】ＫＷＨ法による推定方法は、月間電力使用
量集計値と変圧器最大負荷に強い相関が見られるため、
ある程度の精度が期待できるが、時代の変化と共に社会
情勢や生活スタイルが変化すれば、その相関が変化する
ため推定誤差が生じるという課題があった。

【０００９】また、上記のいずれの推定方法も月間の最
大負荷を推定するものであり、日間の最大負荷や、日間
の各時刻の負荷を推定するものではない等により、電力
ロスが少なく効率良く電力を運用することができない。

【００１０】本発明の目的は、社会情勢や生活スタイル
の変化にも対応できる、変圧器の負荷における１時間刻
み等の予め定められた時間毎の変動を推定できる配電系
統負荷推定装置を提供することにある。これにより、配
電運用において、配電ロス最小化、設備利用率適正化、
事故制御の高信頼化等が可能となる。

【００１１】

【課題を解決するための手段】前述の目的を達成するた
めに、本発明の配電系統負荷推定装置では、変圧器に接
続する各需要家の日負荷カーブを推定する需要家負荷推
定手段と、変圧器に接続する各需要家の日負荷カーブの
推定結果を用いて変圧器の日負荷カーブを推定する変圧
器負荷推定手段とを備えていることを特徴とする。

【００１２】

【発明の実施の形態】即ち、本発明による配電系統負荷
推定装置は、前記の課題を解決するため、以下の手段を
備えている。

【００１３】まず、基本的な手段として、変圧器に接続
する各需要家の日負荷カーブを推定する需要家負荷推定
手段と、変圧器に接続する各需要家の日負荷カーブの推
定結果を用いて変圧器の日負荷カーブを推定する変圧器
負荷推定手段とを備える。

【００１４】次に、需要家日負荷カーブ推定の精度を向
上させるための手段として、需要家の過去の実績に応じ
た実績日負荷カーブを分類し、得られた日負荷カーブグ
ループに格納された日負荷カーブの特徴を表す代表的な
属性値として、代表的な日負荷カーブや計測日の最高気
温などを関係付ける日負荷カーブプロファイルを構築す
るプロファイル構築手段と、複数の需要家日負荷カーブ
プロファイルを分類し、得られたプロファイルグループ
に格納されたプロファイルの特徴を表す代表的な属性値
として、代表的なプロファイルデータや需要家業種など
を関係付けるプロファイルセグメントを構築するプロフ
ァイルセグメント構築手段とを備え、前記の需要家負荷
推定手段が、日負荷カーブプロファイルデータを用い
て、推定対象日の気象や時期に関する条件に応じて、需
要家の日負荷カーブを合成する手段と、プロファイルセ
グメントデータを用いて、推定対象の需要家の契約内容
や業種などの属性と推定対象日の気象や時期に関する条
件に応じて、需要家の日負荷カーブを合成する手段を備
えている。

【００１５】次に、プロファイル構築精度を向上させる
手段として、プロファイル構築手段が、分類して得られ
た日負荷カーブグループのうち、予め定められた基準に
従って例外と判定される日負荷カーブグループをプロフ
ァイルデータから削除する日負荷カーブグループ例外除
去手段を備え、また、プロファイルセグメント構築精度
を向上させる手段として、プロファイルセグメント構築
手段が、分類して得られたプロファイルグループのう
ち、予め定められた基準に従って例外と判定されるプロ
ファイルグループをプロファイルセグメントデータから
除去するプロファイルグループ例外除去手段を備えてい
る。

【００１６】更に、プロファイル構築精度を向上させる
手段として、日負荷カーブグループ例外除去手段が、グ
ループに属する日負荷カーブの個数が、予め定められた
範囲に該当する場合にそのグループを例外と判定する
か、又は、グループに属する全ての日負荷カーブ間の予
め定める基準に従って計算される類似度の平均値と、又
は類似度の分布における分散とが、予め定められた範囲
に該当する場合に、そのグループを例外と判定するか、
又は、上記において３つの例外判定基準のいくつかを同
時に満たす場合に、そのグループを例外と判定する手段
を備えている。

【００１７】また、プロファイルセグメント構築精度を
向上させる手段として、プロファイルグループ例外除去
手段が、グループに属するプロファイルの個数が、予め
定められた範囲に該当する場合にそのグループを例外と
判定するか、又は、プロファイルグループに属する全て
のプロファイル間の予め定める基準に従って計算される
類似度の平均値と、又は類似度の分布の分散とが、予め
定められた範囲に該当する場合に、そのグループを例外
と判定するか、又は、上記のように３つの例外判定基準
の幾つかを同時に満たす場合に、そのグループを例外と
判定する手段を備えている。

【００１８】以下、本発明の具体的な実施例について図
面を参照しながら詳細に説明する。

【００１９】図１は本発明の一実施形態における配電系
統負荷推定装置の全体構成図である。

【００２０】配電系統負荷推定装置は、計算機１と入出
力装置２から構成される。また、計算機１は配電システ
ム３を介して配電系統４と接続され、その他、需要家情
報提供部５と気象情報提供部６と接続されている。

【００２１】配電系統４は、配電線や開閉器や変圧器な
どの実際の電力設備で構成される。個々の需要家は変圧
器を介して配電系統を構成する配電線に接続されてい
る。１つの変圧器に一需要家のみが接続される場合もあ
るし、複数の需要家が接続される場合もある。変圧器は
その対象とする電圧階級が低い場合は低圧バンクと呼ば
れることもある。

【００２２】配電システム３は、配電系統４の計画，運
用，制御を行うシステムである。開閉器の開閉状態や電
力潮流などの配電系統４の状態を監視し、また開閉器の
開閉操作などの制御を行う。

【００２３】入出力装置２は、計算機１へのデータ入力
を行う装置である。

【００２４】需要家情報提供部５は、各需要家に関する
各種の情報を提供する。例えば、３０分や一日などある
時間単位毎の電力消費量、契約種別等など電気購入時の
契約内容、業種や床面積などの付帯情報などである。こ
のうち、電力消費量データは需要家に設置する計測器か
ら入手し、契約内容は電力供給事業者が管理する情報と
して入手し、付帯情報については契約時等にアンケート
を行って入手することなどが考えられる。需要家情報の
うち、電力消費に関する計測データ以外のデータを属性
データということにする。

【００２５】気象情報提供部６は、気象に関する各種の
情報を提供する。例えば、気温、湿度、日照時間、天候
などの種別があり、更に、１時間おきの気温といった計
測したままの情報のほか、１日の最高気温や平均気温と
いった加工して得られる情報もある。

【００２６】計算機１は、入出力装置２或いは配電シス
テム３の要求に応じて、入出力装置２、配電システム
３、配電系統４、需要家情報提供部５、気象情報提供部
６から入力，或いは取り込んだデータに基づいて、指定
された推定対象低圧バンクの推定対象日の日負荷カーブ
を推定し、その結果を入出力装置２に表示し、或いは配
電システム３に返す。日負荷カーブとは、一日の予め定
められた時間毎の負荷量の変動である。

【００２７】時間刻みについては、３０分刻み、１時間
刻みなどの一定時間刻みのほか、８時〜１７時の昼間時
間帯・１７時〜２２時の夕方時間帯・２２時〜８時の夜
間時間帯のような時間刻みも考えられるが、その何れで
あるかは本実施例を説明する上において本質ではないの
で、説明をわかりやすくするために、ここでは１時間刻
みを想定することにする。

【００２８】即ち、日負荷カーブとは、一日２４点の負
荷量を表す数の組で表現されることになる。また、推定
対象日の指定では、ある特定の日付を指定する場合と、
その日の最高気温や曜日などの条件を指定して条件を満
たす日として抽象的に指定する場合がある。前者の場合
は、推定で得られる日負荷カーブは、まさにその日の日
負荷カーブである。後者の場合は、与えられた条件にあ
う日の日負荷カーブということになる。

【００２９】図２は計算機１の機能ブロック図である。

【００３０】計算機１は、負荷推定制御部１１、プロフ
ァイル構築部１２、プロファイルセグメント構築部１
３、データ収集部１４、計測需要家負荷推定部１５、非
計測需要家負荷推定部１６、低圧バンク負荷推定部１
７、データベース部１８から構成される。

【００３１】負荷推定制御部１１は、入出力装置２或い
は配電システム３の要求に応じて、入出力装置２、配電
システム３、配電系統４、需要家情報提供部５、気象情
報提供部６から入力或いは取り込み、またデータベース
部１８に格納されているデータを用いて、指定された推
定対象低圧バンクの推定対象日の日負荷カーブを推定
し、その結果を入出力装置２に表示し、或いは配電シス
テム３に返す処理全体の制御を行う。処理の詳細につい
ては後述する。

【００３２】データ収集部１４は、負荷推定に必要な各
種のデータを、需要家情報提供部５や気象情報提供部６
から入手し、データベース部１８に周期的に格納する。

【００３３】プロファイル構築部１２は、各需要家にお
いて実績の日負荷カーブ群の類型化を行う。つまり、実
績日負荷カーブ群を、形状の類似性で幾つかのグループ
に分類し、各形状グループについて代表属性を抽出し
て、形状グループと代表属性の対応情報をその需要家の
日負荷カーブプロファイル情報としてデータベース部１
８に格納する。形状の類似性の詳細については後述す
る。

【００３４】形状グループの代表属性としては、例え
ば、その形状グループに属する全ての日負荷カーブの平
均日負荷カーブ（各２４点毎に平均値をとって得られる
日負荷カーブ）、その形状グループに格納された日負荷
カーブにおける計測日の最高気温の平均値、その形状グ
ループに格納された日負荷カーブの計測日の中でサンプ
ル数が最大の曜日などが挙げられる。

【００３５】プロファイルセグメント構築部１３は、日
負荷カーブプロファイルの類型化を行う。つまり、日負
荷カーブプロファイル群を、日負荷カーブプロファイル
の類似性で幾つかのグループに分類し、各プロファイル
グループについて代表属性を抽出して、プロファイルグ
ループと代表属性の対応情報をプロファイルセグメント
情報としてデータベース部１８に格納する。

【００３６】日負荷カーブプロファイル間の類似性の詳
細については後述する。プロファイルグループの代表属
性としては、例えば、そのプロファイルグループに格納
された日負荷カーブプロファイルの需要家の業種でサン
プル数が多いもの、そのプロファイルグループに格納さ
れた日を負荷カーブプロファイルにおいて需要家の床面
積の平均値などが挙げられる。

【００３７】計測需要家負荷推定部１５は、推定対象計
測需要家の日負荷カーブプロファイルデータを用いて、
推定対象日に関する条件に応じて、日負荷カーブを合成
する。処理の詳細については後述する。

【００３８】非計測需要家負荷推定部１６は、全計測需
要家の日負荷カーブプロファイルデータを用いて、推定
対象である非計測需要家の属性データと推定対象日に関
する条件に応じて、日負荷カーブを合成する。処理の詳
細については後述する。

【００３９】低圧バンク負荷推定部１７は、推定対象低
圧バンクに接続する全ての需要家の、推定対象日の推定
日負荷カーブを用いて、低圧バンクの推定対象日の日負
荷カーブを合成する。処理の詳細については後述する。

【００４０】データベース部１８は、上記の推定処理に
関する全てのデータを管理する。前述の需要家に関する
データ、気象に関するデータ、カレンダーに関するデー
タ、プロファイリング結果のデータ、各低圧バンクの接
続需要家を示すデータ、負荷推定結果のデータなどであ
る。

【００４１】次に各部の処理の詳細を説明する。

【００４２】負荷推定制御部１１の処理の詳細について
図３を用いて説明する。 (１)データ収集の起動・データ収集部１４を起動する。 (２)プロファイル構築部１２の起動・プロファイル構築
部１２を起動する。 (３)プロファイルセグメント構築部１３の起動・プロフ
ァイルセグメント構築部１３を起動する。 (４)負荷推定制御部１１の処理要求待ち・入出力装置２
或いは、配電システム３からの負荷推定処理要求があれ
ば、(５)の処理へとび、入出力装置２から処理停止要求
があれば、(１４)の処理へとび、それ以外の場合は(４)
の処理を周期的に繰り返す。 (５)推定条件データの取得・負荷推定処理要求を受けた
入出力装置２或いは配電システム３から、推定条件デー
タとして、推定対象の低圧バンクＩＤ、推定対象日に関
する条件データを取得する。 (６)接続需要家の抽出・推定対象として指定された低圧
バンクに接続する全ての需要家ＩＤをデータベース部１
８に問い合わせて取得する。 (７)推定対象需要家の選択・推定処理がされていない接
続需要家を１軒選択する。 (８)計測有無の判別 ・各需要家が計測需要家であるか非計測需要家であるか
はデータベース部１８に格納されている。 ・推定対象需要家が計測需要家かどうかをデータベース
部１８に問い合わせて判別する。 ・計測需要家の場合は(９)の処理へとび、非計測需要家
の場合は(１０)の処理へとぶ。 (９)計測需要家負荷推定部１５ ・推定対象需要家の負荷推定を計測需要家負荷推定部１
５に要求し、結果を取得する。 ・計測需要家負荷推定部１５へは、推定対象需要家ＩＤ
と、推定対象日に関する条件データが渡される。 ・推定結果を取得後は、(１１)の処理へとぶ。 (１０)非計測需要家負荷推定部１６ ・推定対象需要家の負荷推定を非計測需要家負荷推定部
１６に要求し、結果を取得する。 ・計測需要家負荷推定部１６へは、推定対象需要家ＩＤ
と、推定対象日に関する条件データが渡される。 ・推定結果を取得後は、(１１)の処理へとぶ。 (１１)需要家推定終了判定・推定処理がされていない需
要家があれば、(７)の処理へとび、そうでなければ(１
２)の処理へとぶ。 (１２)低圧バンク負荷推定部１７ ・推定対象の低圧バンクの負荷推定を低圧バンク負荷推
定部１７に要求し、結果を取得する。 ・低圧バンク負荷推定部１７へは、接続需要家の推定日
負荷カーブデータを低圧バンク負荷推定部１７に渡され
る。 (１３)推定結果の出力 ・推定対象の低圧バンクの日負荷カーブ推定結果を、処
理要求もとの入出力装置２或いは配電システム３へ返
す。 ・(４)の処理へとぶ。 (１４)停止・プロファイルセグメント構築部１３、プロ
ファイル構築部１２、データ収集部１４の処理を停止す
る。

【００４３】次に、プロファイル構築部１２の処理の詳
細について図４を用いて説明する。 (１)ＳＴＡＲＴ・負荷推定制御部１１からの起動要求に
よって処理を開く。 (２)需要家リストの抽出・データベース部に実績日負荷
カーブデータが格納されている計測需要家のリストをデ
ータベース部１８に問い合わせて取得する。 (３)処理対象需要家の選択・需要家リストからプロファ
イル構築処理が未処理の需要家を１軒選択する。 (４)データの抽出 ・必要なデータをデータベース部１８から取得する。 ・データ項目は、対象需要家について格納されている全
ての日負荷カブデータ（各１時間毎の電力消費量で、全
２４点）、各日負荷カーブの計測日の気象データ（最高
気温、最低気温、平均気温、湿度、天候、日照時間な
ど）、各日負荷カーブの計測日の時期に関するデータ
（曜日、平日／休日の区分、季節、月など）などであ
る。 (５)日負荷カーブ類型化・日負荷カーブ類型化処理と
は、形状の類似性で幾つかのグループに分類することで
ある。 (６)以下の類型化処理を行う。 各日負荷カーブ単体で構成されるグループを作成す
る。 各グループに属する日負荷カーブ全ての平均日負荷カ
ーブを作成し、これをそのグループの代表日負荷カーブ
とする。 ２つの日負荷カーブにおける形状の類似度を定義する
距離計算式に従って、全ての２つのグループにおける組
合せについて、代表日負荷カーブ間の類似度を計算す
る。

【００４４】類似度を定義する距離計算式については各
種の例が考えられるが、ここでは例として通常のユーク
リッド的距離として、日負荷カーブが２４点の１時間電
力量で表現される場合、各２４点の値における差の二乗
和の平方根とする。 全ての２つのグループに置ける組合せについて、その
類似度が予め定められた閾値を超える場合は、類型化処
理を終了する。 類似度が最も小さい組合せの２つのグループを１つの
グループに統合する。 統合してできた新しいグループに属する日負荷カーブ
全ての平均日負荷カーブを作成し、これをそのグループ
の代表日負荷カーブとする。 処理にとぶ。 (６)例外グループの除去 ・予め定められた例外判別基準に従って、例外的なグル
ープを除外する。 ・例外判別基準については以下のような各種のアイデア
がある。 グループに属する日負荷カーブの個数が、予め定めら
れた閾値以下の場合に、そのグループを例外と判別す
る。 グループに属する全ての日負荷カーブ間における類似
度の平均値が、予め定められた閾値を超える場合に、そ
のグループを例外と判別する。 グループに属する全ての日負荷カーブ間における類似
度の分布の分散が、予め定められた閾値を超える場合
に、そのグループを例外と判別する。 上記のアイデアの組合せも考えられる。即ち、上記の
判別基準の幾つかを同時に満たす場合に、そのグループ
を例外と判別する。 (７)グループ代表属性の抽出 ・例外除去されずに残った各グループについて、そのグ
ループに属する日負荷カーブの特徴を表すデータを代表
属性として抽出する。 ・代表属性の例としては下記が挙げられる。 グループの代表日負荷カーブ グループに属する日負荷カーブの計測日における最高
気温の分布に関するデータ（平均値や最大値や分散値な
ど） ，において最高気温を他の気象データに置き換えた
データ グループに属する日負荷カーブの計測日における曜日
の分布に関するデータ（サンプル数が最大の曜日、サン
プル数が多い方の平日／休日の種別など） グループに属する日負荷カーブの計測日における時期
の分布に関するデータ（サンプル数が最大の月、サンプ
ル数が最大の季節など） (８)結果の格納・処理対象需要家のプロファイルデータ
として、下記のデータを相互に関連付けてデータベース
部１８に格納する。 処理対象需要家の全てにおける日負荷カーブグループ
のＩＤ 各日負荷グループに属する日負荷カーブのＩＤ 各日負荷グループの代表属性 (９)終了判定・未処理の需要家がなければ処理終了、未
処理の需要家があれば処理未完とし、(３)の処理へと
ぶ。

【００４５】次に、プロファイルセグメント構築部１３
の処理の詳細について図５を用いて説明する。 (１)ＳＴＡＲＴ・負荷推定制御部１１からの起動要求に
よって処理を開始する。 (２)プロファイルデータの抽出・データベース部１８に
格納されている全ての計測需要家のプロファイルデータ
を抽出する。 (３)需要家属性データの抽出 ・データベース部１８に格納されている全ての計測需要
家の属性データを抽出する。 ・属性データには下記のものがある。 契約種別、契約容量などの電気購入時の契約内容 業種や床面積などの付帯情報 (４)プロファイル類型化・プロファイル類型化処理と
は、プロファイルの類似性で幾つかのグループに分類す
ることである。日負荷カーブのグループと区別するた
め、プロファイルのグループをセグメントと呼ぶことに
する。

【００４６】以下の類型化処理を行う。 各プロファイル単体で構成されるセグメントを作成す
る。 各セグメントの代表プロファイルを、それぞれに属す
るプロファイルと定める。 ２つのプロファイルの類似度を定義する距離計算式に
従って、全ての２つのセグメントにおける組合せについ
て、代表プロファイル間の類似度を計算する。

【００４７】類似度を定義する距離計算式については各
種の例が考えられるが、ここでは次の例を想定する。

【００４８】まず、２つのプロファイルにおける代表属
性間の距離として、各属性値の差において二乗和の平方
根を計算する。そのため、予め定められた規則に従って
全ての属性値を数値に変換しておく。

【００４９】次に、２つのプロファイルにおける代表日
負荷カーブ間の距離を計算する。距離の計算式は、前述
のプロファイル構築部１２の処理における説明の（５）
と同様とする。

【００５０】そして、２つのプロファイル間の類似度
を、代表日負荷カーブ間距離／代表属性間距離で計算す
る。 全ての２つのセグメントにおける組合せについて、そ
の類似度が予め定められた閾値を超える場合は、類型化
処理を終了する。 類似度が最も小さい組合せの２つのセグメントを１つ
のセグメントに統合する。統合してできた新しいセグ
メントの代表プロファイルを作成する。

【００５１】代表プロファイルの作成は前述のプロファ
イル構築部１２における１軒の需要家のプロファイル構
築処理と同様である。即ち、セグメント内の全てのプロ
ファイルに属する全ての日負荷カーブを対象に、日負荷
カーブの類型化を行い、各日負荷カーブグループの代表
属性を抽出する。 処理にとぶ。 (５)例外セグメントの除去 ・予め定められた例外判別基準に従って、例外的なセグ
メントを除外する。 ・例外判別基準については以下のような各種のアイデア
がある。 セグメントに属するプロファイルの個数が、予め定め
られた閾値以下の場合に、そのセグメントを例外と判別
する。 セグメントに属する全てのプロファイル間類似度の平
均値が、予め定められた閾値を超える場合に、そのセグ
メントを例外と判別する。 セグメントに属する全てのプロファイル間における類
似度の分布の分散が、予め定められた閾値を超える場合
に、そのセグメントを例外と判別する。 上記のアイデアの組合せも考えられる。即ち、上記の
判別基準の幾つかを同時に満たす場合に、そのセグメン
トを例外と判別する。 (６)セグメント代表属性の抽出 ・例外除去されずに残った各セグメントについて、その
セグメントに属するプロファイルの特徴を表すデータを
代表属性として抽出する。 ・代表属性の例としては下記が挙げられる。 セグメントの代表プロファイル セグメントに属する需要家属性のうちカテゴリータイ
プ属性の分布に関するデータ（サンプル数が最大の契約
種別、サンプル数が最大の業種など） セグメントに属する需要家属性のうち数値タイプにお
ける属性の分布に関するデータ（契約容量や床面積など
の属性の平均値や最大値や分散値など） （７）結果の格納・プロファイルセグメント構築結果デ
ータとして、下記のデータを相互に関連付けてデータベ
ース部１８に格納する。 全てのプロファイルセグメントのＩＤ 各プロファイルセグメントに属する全ての需要家ＩＤ 各プロファイルセグメントの代表属性 次に、計測需要家負荷推定部１５の処理の詳細について
図６を用いて説明する。(１)ＳＴＡＲＴ・負荷推定制御
部１１からの推定処理要求によって処理を開始する。 (２)推定条件の取得 ・負荷推定制御部１１から、推定条件データとして、推
定対象需要家ＩＤと、推定対象日に関する条件データを
取得する。 ・推定対象日に関する条件データには下記のデータがあ
る。 推定対象日の日付 推定対象日における最高気温の分布に関するデータ
（平均値や最大値や分散値など） において最高気温を他の気象データに置き換えたデー
タ 推定対象日の曜日の分布に関するデータ（サンプル数
が最大の曜日、サンプル数が多い方の平日／休日の種別
など） 推定対象日の時期の分布に関するデータ（サンプル数
が最大の月、サンプル数が最大の季節など） ・推定対象日に関する条件データの中に推定対象日を特
定する日付データが含まれる場合は、データベース部１
８に格納されているその日の前記〜のような条件デ
ータを取得する。 (３)プロファイルデータの抽出・推定対象需要家の日負
荷カーブのプロファイルデータをデータベース部１８か
ら抽出する。 (４)グループマッチング率の計算 ・プロファイルに属する各日負荷カーブグループについ
て、グループ代表属性と推定条件の類似度を計算し、こ
れをグループマッチング率とする。 ・類似度の計算式については各種考えられるが、ここで
は例として、グループ代表属性と推定条件の両方に存在
する全ての属性について、属性値の差における二乗和の
平方根を計算するものとする。 （５）日負荷カーブの合成・プロファイルに属する各日
負荷カーブグループの代表日負荷カーブを、グループマ
ッチング率の比率で重み付けして合成する。即ち、以下
の処理を行う。 各グループＧｉのグループマッチング率をＭｉとす
る。 Ｍｉが予め定めた閾値以上のグループにおけるグルー
プマッチング率Ｍｉの合計値をＭａとする。 各グループＧｉの代表日負荷カーブを表現する２４点
の各点の値をＸｉｔとおく。 合成日負荷カーブを表現する２４点の各点の値をＸａ
ｔとおく。 Ｘａｔ＝Σ（Ｍｉ×Ｘｉｔ）を計算する。ただし、和
を表すΣは、Ｍｉが予め定めた閾値以上のグループに関
する和をとるものとする。 （６）結果の出力・合成日負荷カーブデータを負荷推定
制御部１１に返す。

【００５２】次に、非計測需要家負荷推定部１６の処理
の詳細における図７を用いて説明する。 (１)ＳＴＡＲＴ・負荷推定制御部１１からの推定処理要
求によって処理を開始する。 (２)推定条件の取得 ・負荷推定制御部１１から、推定条件データとして、推
定対象需要家ＩＤと、推定対象日に関する条件データを
取得する。 ・推定対象需要家の属性データをデータベース部１８か
ら抽出する。 ・推定対象日に関する条件データには下記のデータがあ
る。 推定対象日の日付 推定対象日の最高気温の分布に関するデータ（平均値
や最大値や分散値など） において最高気温を他の気象データに置き換えたデー
タ 推定対象日の曜日の分布に関するデータ（サンプル数
が最大の曜日、サンプル数が多い方の平日／休日の種別
など） 推定対象日の時期の分布に関するデータ（サンプル数
が最大の月、サンプル数が最大の季節など） ・推定対象日に関する条件データの中に推定対象日を特
定する日付データが含まれる場合は、データベース部１
８に格納されているその日の前記〜のような条件デ
ータを取得する。 (３)プロファイルセグメントデータの抽出・全てのプロ
ファイルセグメントデータをデータベース部１８から抽
出する。 (４)セグメントマッチング率の計算 ・各プロファイルセグメントについて、プロファイルセ
グメント代表属性と推定条件の類似度を計算し、これを
セグメントマッチング率とする。 ・類似度の計算式については各種考えられるが、ここで
は例として、プロファイルセグメント代表属性と推定条
件の両方に存在する需要家属性全てについて、属性値の
差における二乗和の平方根を計算するものとする。 (５)グループマッチング率の計算 ・各プロファイルセグメントの代表プロファイルに属す
る各日負荷カーブグループについて、グループ代表属性
と推定条件の類似度を計算し、これをグループマッチン
グ率とする。 ・類似度の計算式については各種考えられるが、ここで
は例として、グループ代表属性と推定条件の両方に存在
する推定日条件データの全ての属性について、属性値の
差における二乗和の平方根を計算するものとする。 (６)日負荷カーブの合成・各プロファイルセグメントの
代表プロファイルに属する各日負荷カーブグループの代
表日負荷カーブを、セグメントマッチング率とグループ
マッチング率の比率で重み付けして合成する。

【００５３】即ち、以下の処理を行う。 各プロファイルセグメントＳｉのセグメントマッチン
グ率をＳＭｉとする。 プロファイルセグメントＳｉにの代表プロファイルに
属する各グループＧｉｊのグループマッチング率をＧＭ
ｉｊとする。 ＳＭｉが予め定めた閾値以上のプロファイルセグメン
トにおけるセグメントマッチング率ＳＭｉの合計値をＳ
Ｍａとする。 プロファイルセグメントＳｉの代表プロファイルに属
するグループのうち、Ｍｉｊが予め定めた閾値以上のグ
ループにおけるグループマッチング率Ｍｉｊの合計値を
Ｍｉａとする。 各プロファイルセグメントＳｉの代表プロファイルに
属する各グループＧｉｊの代表日負荷カーブを表現する
２４点の各点の値をＸｉｊｔとおく。 Ｘａｔ＝ΣΣ（ＳＭｉ×ＧＭｉｊ×Ｘｉｊｔ）を計算
する。ただし、内側の和を表すΣは、プロファイルセグ
メントＳｉの代表プロファイルに属するグループのう
ち、Ｍｉｊが予め定めた閾値以上のグループに関する和
をとるものとする。また、外側の和をあらわすΣは、Ｓ
Ｍｉが予め定めた閾値以上のプロファイルセグメントに
関する和をとるものとする。 (７)結果の出力・合成日負荷カーブデータを負荷推定制
御部１１に返す。

【００５４】次に、低圧バンク負荷推定部１７の処理の
詳細において図８を用いて説明する。(１)ＳＴＡＲＴ・
負荷推定制御部１１からの推定処理要求によって処理を
開始する。 (２)接続需要家データの取得・全ての接続需要家の推定
日負荷カーブデータを取得する。 (３)日負荷カーブの合成・全ての接続需要家の推定日負
荷カーブデータを、日負荷カーブを表現する２４点の数
値毎に足し合わせて、低圧バンクの推定日負荷カーブを
合成する。 (４)結果の出力・合成日負荷カーブデータを負荷推定制
御部１１に返す。

【００５５】このように前述の実施例においては、日負
荷カーブの精度を良くする場合について説明したが、本
発明では要するに、配電系統負荷推定装置では、配電系
統上の変圧器に複数の需要家を接続し、各需要家の予め
消費される負荷変動量を表した日負荷カーブを推定する
需要家負荷推定手段と、日負荷カーブの推定結果に基い
て変圧器の日負荷カーブを推定する変圧器負荷推定手段
とを備える。

【００５６】例えば配電系統のある需要家領域で著しく
電力消費が多い場合、変圧器の日負荷カーブから電力に
余分がある需要家領域があるか、及び変圧器の容量等を
参照に電力を供給すれば、電力ロスが少なく、効率良く
電力を運用することができる。

【００５７】また配電系統で事故が生じた場合には、事
故需要家の日負荷カーブと変圧器の日負荷カーブとを参
照に配電系統のどの開閉器を開放すれば、事故需要家付
近の正常な需要家に最短距離から電力を供給できるか判
断できるので、事故時の電力融通は電力ロスを少なくし
効率良く電力を運用することができる。これにより、配
電運用において、配電ロス最小化、設備利用率適正化、
事故制御の高信頼化等が可能となる。

【００５８】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、社会情
勢や生活スタイルの変化にも対応できるように、変圧器
の負荷における１時間刻みの予め定められた時間毎の変
動を推定できる。これにより、配電運用において、配電
ロス最小化、設備利用率適正化、事故制御の高信頼化等
が可能となる。電力ロスが少なく効率良く電力を運用す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態における配電系統負荷推定
装置の全体構成図である。

【図２】図１における計算機１の機能ブロック図であ
る。

【図３】図２における負荷推定制御部１１の処理フロー
を説明する図である。

【図４】図２におけるプロファイル構築部１２の処理フ
ローを説明する図である。

【図５】図２におけるプロファイルセグメント構築部１
３の処理フローを説明する図である。

【図６】図２における計測需要家負荷推定部１５の処理
フローを説明する図である。

【図７】図２における非計測需要家負荷推定部１６の処
理フローを説明する図である。

【図８】図２における低圧バンク負荷推定部１７の処理
フローを説明する図である。

【符号の説明】

１…計算機、２…入出力装置、３…配電システム、４…
配電系統、５…需要家情報提供部、６…気象情報提供
部、１１…負荷推定制御部、１２…プロファイル構築
部、１３…プロファイルセグメント構築部、１４…デー
タ収集部、１５…計測需要家負荷推定部、１６…非計測
需要家負荷推定部、１７…低圧バンク負荷推定部、１８
…データベース部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 澤 敏之 茨城県日立市大みか町七丁目１番１号 株 式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者 井上 汎 茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 株 式会社日立製作所情報制御システム事業部 内 (72)発明者 今村 譲 茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 株 式会社日立製作所情報制御システム事業部 内 (72)発明者 古田 慎治 大阪府大阪市北区中之島３丁目３番22号 関西電力株式会社内 Ｆターム(参考） 5G066 AA02 AE01 AE05 AE07 AE09

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 配電系統上に複数の需要家を接続した変
   圧器の負荷を推定する配電系統負荷推定装置において、
   前記変圧器に接続された各需要家の消費される負荷変動
   量を表した日負荷カーブを推定する需要家負荷推定手段
   と、前記日負荷カーブの推定結果に基いて変圧器の日負
   荷カーブを推定する変圧器負荷推定手段とを備えている
   ことを特徴とする配電系統負荷推定装置。
2. 【請求項２】 更に、需要家の過去における電力消費実
   績における日負荷カーブを分類し、前記電力消費実績以
   外の代表的な属性値として、代表的な日負荷カーブや計
   測日の最高気温などを関係付ける日負荷カーブプロファ
   イルを構築するプロファイル構築手段と、前記日負荷カ
   ーブプロファイルを分類し、得られたプロファイルグル
   ープに格納されたプロファイルの特徴を表す代表的な属
   性値として、代表的なプロファイルデータや需要家業種
   などを関係付けるプロファイルセグメントを構築するプ
   ロファイルセグメント構築手段のどちらか一方、若しく
   は両方を備え、前記需要家負荷推定手段が、更に、日負
   荷カーブプロファイルデータを用いて、推定対象日の気
   象や時期に関する条件に応じて、需要家の日負荷カーブ
   を合成する手段と、前記プロファイルセグメントデータ
   を用いて、推定対象の需要家の契約内容や業種などの属
   性と推定対象日の気象や時期に関する条件に応じて、需
   要家の日負荷カーブを合成する手段のどちらか一方、若
   しくは両方を備えていることを特徴とする請求項１に記
   載の配電系統負荷推定装置。
3. 【請求項３】 前記プロファイル構築手段で分類して得
   られた日負荷カーブグループのうち、予め定められた基
   準に従って例外と判定される日負荷カーブグループをプ
   ロファイルデータから削除する日負荷カーブグループ例
   外除去手段と、 前記プロファイルセグメント構築手段で分類して得られ
   たプロファイルグループのうち、予め定められた基準に
   従って例外と判定されるプロファイルグループをプロフ
   ァイルセグメントデータから除去するプロファイルグル
   ープ例外除去手段のどちらか一方、若しくは両方を備え
   ていることを特徴とする請求項２に記載の配電系統負荷
   推定装置。
4. 【請求項４】 日負荷カーブグループ例外除去手段が、
   グループに属する日負荷カーブの個数が、予め定められ
   た範囲に該当する場合にそのグループを例外と判定する
   か、又は、グループに属する全ての日負荷カーブ間の予
   め定める基準に従って計算される類似度の平均値、又
   は、類似度の分布における分散が、予め定められた範囲
   に該当する場合に、そのグループを例外と判定するか、
   又は、上記のように３つの例外判定基準のいくつかを同
   時に満たす場合に、そのグループを例外と判定すること
   を特徴とする請求項３に記載の配電系統負荷推定装置。
5. 【請求項５】 更に、プロファイルグループ例外除去手
   段が、グループに属するプロファイルの個数が、予め定
   められた範囲に該当する場合にそのグループを例外と判
   定するか、又は、プロファイルグループに属する全ての
   プロファイル間の予め定める基準に従って計算される類
   似度の平均値と、又は類似度の分布の分散が予め定めら
   れた範囲に該当する場合に、そのグループを例外と判定
   するか、又は、上記のように３つの例外判定基準のいく
   つかを同時に満たす場合に、そのグループを例外と判定
   することを特徴とする請求項３に記載の配電系統負荷推
   定装置。