JP2008253076A - 電力系統の状態推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】設備のパラメータ設定値に誤りがあった場合、その誤りデータを検出し、推定精度を向上する。
【解決手段】少なくとも電力系統を構成する各設備１１０の有効電力、無効電力、および端子電圧を含む計測値、並びに送電線のインピーダンス、変圧器のインピーダンス、開閉器の入・切情報、および変圧器のタップ位置情報を含む設備のパラメータを含む状態量に基づいて、系統を構成する母線あるいは送電線における状態の推定値を算出する電力系統の状態推定方法において、前記各設備の時系列データから得られる設備特性係数マトリクスを用いて各計測値の大きさのばらつきを分析して誤りデータを検出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、電力系統の状態推定方法に係り、特に、設備のパラメータ設定値に誤りがあった場合、その誤りデータを検出し、推定精度をより向上することのできる電力系統の状態推定技術に関する。

電力系統において、電力潮流を解析する際には、互いに独立変数である、例えば各母線の電圧とその位相角を「状態」として解析する。電力系統における情報収集は、数秒の間隔で、大量のデータを計測することになるため、収集情報にはある程度の計測誤差あるいは不等時性が含まれてくる。このため、これらの測定データをそのまま使用したのでは、キルヒホッフの法則を満足できないことがあるため、状態推定法が考えられた。

状態推定法によれば、特許文献１に述べられているように、電力系統の、ある設備において、最小限の計測値が分かれば、キルヒホッフの法則により、それに関連する値を知ることができる。しかし計測値が正確でなく、ある程度の測定誤差があるときには、単に前記最小限の測定値のみならず、数多くの測定値を利用した方が、より良い状態推定を行うことができる。このため、従来の電力系統状態推定法では、１つの計測ポイントの推定値の精度を良くする為に、その計測ポイントの周辺設備のデータを集めて、これに最小２乗法あるいは重み付けなどの経時要素を伴わない断面的な計算手法を適用している。
特開平１１−１１３１７４号公報

電力系統に変更が加えられ、その変更が監視制御システムのデータベースに適切に反映されなかった場合、あるいは系統を構成する機器、電子装置等の誤操作あるいは誤測定により設備のパラメータ設定値に誤りがある場合、すなわち、インピーダンス値あるいはタップ比に誤りがある場合に、従来の状態推定法を適用すると、計算に用いる周辺の設備からの有効注入電力測定値、無効注入電力測定値、電圧測定値の整合性を整えるため、周りの設備の推定値が調整される。このため、パラメータデータの誤りがある設備を検出することができない。

本発明は、このような問題点に鑑みてなされたもので、設備のパラメータ設定値に誤りがあった場合、その誤りデータを検出し、推定精度をより向上することのできる電力系統の状態推定技術を提供する。

本発明は上記課題を解決するため、次のような手段を採用した。

少なくとも電力系統を構成する各設備の有効電力、無効電力、および端子電圧を含む計測値、並びに送電線のインピーダンス、変圧器のインピーダンス、開閉器の入・切情報、および変圧器のタップ位置情報を含む設備のパラメータを含む状態量に基づいて、系統を構成する母線あるいは送電線における状態の推定値を算出する電力系統の状態推定方法において、前記各設備の時系列データから得られる設備特性係数マトリクスを用いて各計測値の大きさのばらつきを分析して誤りデータを検出する。

本発明は、以上の構成を備えるため、設備のパラメータ設定値に誤りがあった場合、その誤りデータを検出し、推定精度をより向上することができる。

以下、最良の実施形態を添付図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施形態にかかる電力系統状態推定装置を説明する図である。図１において、１は電力系統状態推定装置、１ないしＮは電力系統を構成する設備機器に設定したサイトであり、それぞれ設備１１０、並びに前記設備の状態（電圧、電流、位相等）およびパラメータ（線路のインピーダンス、変圧器のタップ位置等）を計測する計測器１０９を備える。１０８は電力系統状態推定装置１０１と各サイト１ないしＮを接続する広域ネットワークである。

１０６は通信部、１０７は記憶部、１０２は情報収集部である。情報収集部１０２は通信部を介して収集したデータを記憶部１０７に格納する。１０３は潮流計算部であり、記憶部に格納されたデータをもとに潮流を計算する。１０４は誤りデータ判定部であり、記憶部に格納されたデータをもとに系統状態の推定値を算出し、算出した推定値と計測値（あるいは予め計測して格納しておいた設定値）の偏差（あるいはばらつき）が所定値以上であるとき前記計測値を誤りータとして検出する。１０５は出力部であり、誤りデータ判定部が判定した誤りデータを表示装置に出力する。

設備１ないしＮの状態を表すデータ、すなわち、有効電力、無効電力、および端子電圧を含む計測値、送電線のインピーダンス、変圧器のインピーダンス、開閉器の入・切状態、および変圧器のタップ位置を表すデータは計測器１０９によって計測され、得られたデータは、広域ネットワーク１０８を介して電力系統状態推定装置１０１に送信される。

電力系統状態推定装置１０１は、通信部１０６を介して前記データを受け取り、記憶部１０７に格納する。潮流計算部１０３は、前記受信したデータと、例えば予め測定し、記憶部に格納してある送電線のインピーダンス、変圧器のインピーダンス等の設備パラメータをもとに電力の潮流を計算する。また、誤りデータ判定部１０４は、前記受信したデータと、例えば予め測定し記憶部に格納してある送電線のインピーダンス、変圧器のインピーダンス等の設備パラメータをもとに系統を構成する母線あるいは送電線における状態の推定値を算出する。

図２は、誤りデータ判定部の処理を説明する図である。まず、電力系統から系統を構成する各設備の有効電力、無効電力、および端子電圧等を含む計測値、並びに送電線のインピーダンス、変圧器のインピーダンス、開閉器の入・切情報、および変圧器のタップ位置情報等を含む設備のパラメータを含む情報を収集する（ステップＳＴ１１）。次に、計算量を低減するため、系統の解析対象部から見て遠方の系統を等価的に縮約表現する（ステップＳＴ１２）。次に、縮約された電力系統データを用いて、電力系統の状態を表す関数行列式（ヤコビアン）を作成する（ステップＳＴ１３）。次に、作成した行列式を用いて、電力系統の状態を推定演算する（ステップＳＴ１４）。

推定演算結果は、バッドデータ判定部に伝送される。バッドデータ判定部は演算結果と計測値とを比較し、計測値と演算結果の差が予め設定した閾値以上である場合に、前記計測値を異常データ（バッドデータ）として除去する（ステップＳＴ１５）。また、演算結果はパラメータ判定部に伝送される。パラメータ誤り判定部は図３に示す方法で取得した推定値をヤコビアン作成部に戻し、ヤコビアン作成部は再度推定演算を行う。また、前記計測値と演算結果の差が予め設定した閾値未満である場合には異常なしと判定し、データを出力部に出力する（ステップＳＴ１７）。

図３は、パラメータ誤り判定部の処理を説明する図である。なお、ここでは公知のカルマンフィルタを用いた処理（ＳＴ２３〜ＳＴ２７）によりパラメータの推定値を演算している。

まず、前記ステップＳＴ１４における演算結果である状態推定結果を受け取り（ステップＳＴ２１）、系統機器の接続状態（接続されているか否か）を確認する。接続状態に異常がある場合には再度確認を行う（ステップＳＴ２２）。

接続状態が正常であれば、予め設定した計測値（計測値の推定値）ｘ _０（数式および図面中ではアッパーラインで示しているが明細書中ではアンダーラインで示す）および初期誤差値Ｍ_０を初期値として与える（ステップＳＴ３）。次に、与えられた計測値ｘ _０および初期誤差値Ｍ_０をもとに設備特性係数マトリクスＰ_０，Ｇ_０，Ｚ_０を求める（ステップＳＴ２４）。次に、前記求めた設備特性係数マトリクスＰ_０，Ｇ_０，Ｚ_０を用いて、より精度の高い計測値（推定値）ｘ _１および誤差値Ｍ１を求める（ステップＳＴ２５）。次に前記計測値（推定値）ｘ _１および誤差値Ｍ_１をもとにより精度の高い設備特性マトリクスＰ_１，Ｇ_１，Ｚ_１を求める（ステップＳＴ２４）。次に、前記求めた設備特性係数マトリクスＰ_１，Ｇ_１，Ｚ_１を用いて、より精度の高い計測値（推定値）ｘ _２および誤差値Ｍ_２を求める（ステップＳＴ２５）。この計算（ステップＳＴ２３，２４，２５，２７）を繰り返すことにより、より精度の高い推定値を得ることができる。

次に、推定値（例えばｘ _１）を出力し、出力した推定値と計測値（実際値）を比較し、偏差が閾値以上の場合にはパラメータ異常と判定し、前記推定値を計測値として出力する（ステップＳＴ２６，２８，２９）。

推定値を求める計算では、時刻ｋにおいては設備の真の状態値はｘ_ｋ、推定値はｘ _ｋとする。真値ｘ_ｋと推定値ｘ _ｋの差の二乗の総和を最小にするような係数行列を求める。

ここで、ｙ_ｋは観測値、Ｇ_ｋ−１,Ｑ_ｍは係数行列、Ｚは補正項である。

ここで求めるべきＱ_ｍは無限個あるが、特性係数マトリックスによって現在の推定値は１つ前の推定値に既知の定行列をかけ、現在の観測値で決まる補正項を加えることによって求められる。

特性係数マトリックスは変動方程式と観測方程式からなる。変動方程式はある設備の状態を式で表したものである。例えば、設備状態を考えると未来時刻の設備状態は過去のデータから変動方程式を通して推測できる。観測方程式は、観測値と関連する別の数値である。

ここで、変動方程式は次式で表すことができる。

ここで、ｘ_ｋは状態変数、Ａ_ｋは状態遷移行列、Ｂ_ｋは変動行列、ｕ_ｋは入力である。

また、 観測方程式は次式で表すことができる。

ここで、ｙ_ｋは観測値、Ｃ_ｋは観測行列、ｗ_ｋはノイズである。

これらの式を用いて推定値ｘ _ｋを求める。

ｘ _ｋは、計測したい設備の状態値と仮定する。Ｍ_ｋはその誤差である。Ａ，Ｂ，Ｃは変動方程式と観測方程式の係数行列で、Ｕ，Ｗは本発明で用いた設備のデータ変動率とデータそのものの標準偏差である。Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｕ，Ｗはすでに分かっているものである。Ｐ_ｋはｘ _ｋの共分散である。ここで、ｘ _０とＭ_０に初期値を与えると、Ｍ_０よりＰ_０が得られ、Ｐ_０よりＧ_０が得られ、Ｐ_０とｙ_０よりＺが得られ、Ｇ_０とＺよりｘ _１が得られる。次にＰ_０よりＭ_１が得られる。

次に図３の処理の処理（カルマンフィルタを用いた処理（ステップＳＴ２３〜ＳＴ２７））を説明する。

計測値ｘ _０と予め決めた初期誤差値Ｍ_０を与える（ステップＳＴ２３）。

これによって設備特性係数マトリックスＰ_０とＧ_０とＺ_０が得られる（ステップＳＴ２４）。

次に、Ｐ_０とＧ_０とＺ_０によってｘ _１とＭ_１が得られる（ステップＳＴ２５）。

次に、ｘ_１とＭ_１を用いて（ステップＳＴ２７）より正確な設備特性係数マトリックスＰ_１とＧ_１とＺ_１を得る。

Ｐ_１とＧ_１とＺ_１によってより精度のいいｘ_２とＭ_２が得られる（ステップＳＴ２３〜２７を繰り返す）。

このように順次計算していくと、ｘ_ｋが求められるたびに係数行列Ｇ_ｋ−１と補正項Ｚ_ｋ−１が更新されるので、精度が徐々に上昇する。

以上説明したように、本実施形態によれば、予測と更新の手順が反復して、計測値と推定値の補正項が常に更新される。このためパラメータデータに誤りがある設備を検出し、推定値を精度よくすることができる。

実施形態にかかる電力系統状態推定装置を説明する図である。 誤りデータ判定部の処理を説明する図である。 パラメータ誤り判定部の処理を説明する図である。

符号の説明

１０１ 電力系統状態推定装置
１０２ 情報収集部
１０３ 潮流計算部
１０４ 誤りデータ判定部
１０５ 出力部
１０６ 通信部
１０７ 記憶部
１０８ 広域ネットワーク
１０９ 計測器
１１０ 設備

Claims (3)

1. 少なくとも電力系統を構成する各設備の有効電力、無効電力、および端子電圧を含む計測値、並びに送電線のインピーダンス、変圧器のインピーダンス、開閉器の入・切情報、および変圧器のタップ位置情報を含む設備のパラメータを含む状態量に基づいて、系統を構成する母線あるいは送電線における状態の推定値を算出する電力系統の状態推定方法において、
   前記各設備の時系列データから得られる設備特性係数マトリクスを用いて各計測値の大きさのばらつきを分析して誤りデータを検出することを特徴とする電力系統の状態推定方法。
2. 少なくとも電力系統を構成する各設備の有効電力、無効電力、および端子電圧を含む計測値、並びに送電線のインピーダンス、変圧器のインピーダンス、開閉器の入・切情報、および変圧器のタップ位置情報を含む設備のパラメータを含む状態量に基づいて、系統を構成する母線あるいは送電線における状態の推定値を算出する電力系統の状態推定方法において、
   前記各設備の時系列データから得られる設備特性係数マトリクスを用いて各計測値の大きさのばらつきを分析して誤りデータを検出するとともに検出した誤りデータを除去した時系列データを用いて状態値の推定値を再計算することにより推定精度を向上することを特徴とする電力系統の状態推定方法。
3. 少なくとも電力系統を構成する各設備の有効電力、無効電力、および端子電圧を含む計測値、並びに送電線のインピーダンス、変圧器のインピーダンス、開閉器の入・切情報、および変圧器のタップ位置情報を含む設備のパラメータを含む状態量に基づいて、系統を構成する母線あるいは送電線における状態の推定値を算出する電力系統の状態推定装置において、
   前記状態の計測値および各設備のパラメータを収集して記憶する記憶部と、該記憶部に記憶されたデータを用いて前記状態の推定値を演算し、該演算の結果と前記計測値の偏差をもとに誤りデータを検出し、検出した誤りデータを除去したデータを用いて推定値を再度演算する誤りデータ判定部を備え、前記状態の推定値を再計算することにより推定精度を向上することを特徴とする電力系統の状態推定装置。

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