JP2010226906A - 電力系統解析モデル評価装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】電力系統の動特性をシミュレーションする際の解析モデルやそのパラメータを精度よく評価できる電力系統解析モデル評価装置を提供することである。
【解決手段】電力系統に電力を供給する発電機をソースとし、電力を消費する負荷に電力を給電する変電所の二次側をシンクとし、ソース及びシンクの間の電力潮流を予め計算して潮流データ記憶部に記憶しておき、電力系統にイベントを発生させるイベントデータ及び潮流データ記憶部に記憶した電力潮流を初期値として系統状態シミュレータ13により電力系統の系統状態をシミュレーションし、イベントが発生したときの電力系統の各種電気量を観測データ収集手段19で収集し、統計処理手段21は、観測データとシミュレーションで求めた系統状態データとを照合し、観測データと系統状態データとの統計的データを求め、系統状態シミュレータの解析モデル及びそのパラメータを評価し、統計処理手段で求めた統計的データを統計処理結果記憶部22に記憶する。
【選択図】 図1

Description

本発明は、電力系統の状態量変化の解析に使用する電力系統の解析モデルを評価する電力系統解析モデル評価装置に関する。
電力系統の状態量変化の解析には解析モデルが使用されている。高精度で信頼性の高い解析結果を得るためには、解析モデルのパラメータが対象とする実際の電力系統を反映した適切な値であることが必要である。
近年、電力系統においては、太陽光発電設備などの電力系統の管理者が直接運用を管理していない分散型発電設備が連系されることが多くなり、このような分散型発電設備の慣性定数や制御系定数などが不明であることから、解析モデルやそのパラメータが適切ではない場合が発生しつつある。
そこで、電力系統解析の解析対象モデルが非線形特性を有する場合でも、解析対象モデル中の不確定な複数の動特性定数を同時に高精度で推定可能としたものがある(例えば、特許文献1参照)。これは、不確定な1個以上の動特性定数Xを含む解析データDから電力系統解析装置で得られたイベント発生時の解析結果データ点列Aと、測定データ保管データベース装置に保管されている同一イベント発生時の測定データ点列Bの間の偏差を最小にする解析結果データ点列Aが得られるように、非線形最小2乗法計算を行い、解析データDに含まれる不確定な1個以上の動特性定数Xの値を求め、非線形最小2乗法計算前の動特性定数Xの値と計算後の値の変化分と予め設定された設定変化分とを比較して、今回の変化分が設定変化分より小さくなった場合に、当該計算後の値を動特性定数Xの推定値と決定するようにしたものである。
特開2006−238664号公報
しかし、従来のものでは、確定論的にある特定の現象の実測値から解析モデルおよびパラメータを推定しており、ある特定の系統条件では精度が良いが、必ずしも他の異なる系統条件で精度が担保されるとは限らない。すなわち、開閉器の開閉状態の変化により系統条件が変化した場合のすべての系統条件で精度が担保されるものでない。
また、多くの場合、解析結果と実測結果とは一致することから、全ての観測値に対して、解析モデルやパラメータを推定することは現実的ではなく、所望の精度を逸脱した場合に、それを迅速に発見しそれに対して解析モデルやパラメータを評価することが望ましい。
また、電力系統の系統解析では、解析対象や解析目的に応じて様々な解析モデルを使い分ける必要があるため、別ルーチンとして、解析モデルを解析対象や解析目的毎に構築しなければならないので、効率が悪くコストもかかる。
本発明の目的は、電力系統の動特性をシミュレーションする際の解析モデルやそのパラメータを精度よく評価できる電力系統解析モデル評価装置を提供することである。
請求項1の発明に係わる電力系統解析モデル評価装置は、電力系統に電力を供給する発電機をソースとし電力を消費する負荷に電力を給電する変電所の二次側をシンクとし前記ソース及び前記シンクの間の電力潮流を予め記憶した潮流データ記憶部と、電力系統に予め定めたイベントを発生させるイベントデータ及び前記潮流データ記憶部に記憶した電力潮流を初期値として電力系統の系統状態をシミュレーションする系統状態シミュレータと、前記イベントが発生したときの電力系統の各種電気量を観測データとして収集する観測データ収集手段と、前記観測データ収集手段で収集した前記イベントが発生したときの観測データと前記系統状態シミュレータでシミュレーションした系統状態データとを照合し前記観測データと前記系統状態データとの統計的データを求めるとともに前記系統状態シミュレータの解析モデル及びそのパラメータを評価する統計処理手段と、前記統計処理手段で求めた統計的データを記憶する統計処理結果記憶部とを備えたことを特徴とする。
請求項2の発明に係わる電力系統解析モデル評価装置は、請求項1の発明において、前記潮流データ記憶部に予め記憶する電力潮流は、前記ソース及び前記シンクの有効電力、無効電力、電圧を潮流方程式に代入して連立方程式を作成し前記連立方程式を解くことによって求めた前記ソース及び前記シンク間の電力潮流であることを特徴とする。
請求項3の発明に係わる電力系統解析モデル評価装置は、請求項1または2の発明において、前記統計処理手段は、前記イベントが発生したときの観測データと前記系統状態シミュレータでシミュレートした系統状態データとの誤差が予め定めた値以上であるときは、警報を出力することを特徴とする。
本発明によれば、電力系統に電力を供給する発電機をソースとし、電力を消費する負荷に電力を給電する変電所の二次側をシンクとし、電力系統に予め定めたイベントを発生させるイベントデータ及び予め求めておいたソース及びシンクの間の電力潮流を初期値として電力系統の系統状態をシミュレーションし、イベントが発生したときの観測データとシミュレートした系統状態データとを照合し、観測データと系統状態データとの統計的データを求めるとともに、解析モデル及びそのパラメータを評価するので、多くの系統条件下において有効な解析モデルやパラメータを推定することができ、解析モデルやそのパラメータの精度を向上させることができる。
ソース及びシンクの有効電力、無効電力、電圧を潮流方程式に代入して連立方程式を作成し、その連立方程式を解くことによって求めたソース及びシンク間の電力潮流を初期値とするので、多くの解析対象や解析目的に応じて様々な解析モデルの精度向上の検討が効率よくかつ廉価なコストで実現できる。
また、予め定められたイベント発生時の電力系統の観測データと系統状態シミュレータでシミュレートした系統状態データとの誤差が予め定めた値以上であるときは、警報を出力するので、所望の精度を逸脱した場合を迅速に発見することできる。
本発明の実施の形態に係わる電力系統解析モデル評価装置の構成図。 本発明の実施の形態における潮流データ記憶部に予め記憶される潮流方程式の連立方程式による電力潮流を計算するための電力潮流計算装置の構成図。 図2に示した潮流計算手段で行われる潮流計算の一例の説明図。
以下、本発明の実施の形態を説明する。図1は本発明の実施の形態に係わる電力系統解析モデル評価装置の構成図である。潮流データ記憶部11には、電力系統12に電力を供給する発電機をソースとし、電力を消費する負荷に電力を給電する変電所の二次側をシンクとし、ソース及びシンクの間の電力潮流の推定値や計算値が予め記憶されている。電力潮流の推定値は予め状態推定計算で求めた電力潮流であり、電力潮流の計算値は潮流方程式の連立方程式で求めた電力潮流である。潮流方程式の連立方程式で求めた電力潮流については後述する。
系統状態シミュレータ13は、予め電力系統12を構成する設備機器の解析モデルを有し、イベントデータ入力部14から入力されたイベントに対応した電力系統の系統状態をシミュレーションするものである。例えば、電力系統の事故や設備投入・解列などのイベントデータがイベントデータ入力部から入力されると、系統状態シミュレータ13は、潮流データ記憶部11に記憶された電力潮流を初期値として、解析モデルを用いて電力系統の各所の電圧や電流がどのように変動するかをシミュレーションする。潮流データ記憶部11に記憶されたソース及びシンクの間の電力潮流を初期値することから、開閉器の開閉状態の変化により系統条件が変化したときの系統条件でのシミュレーションが可能となっている。系統状態シミュレータ13で得られたシミュレーション結果の系統状態データはシミュレーション結果記憶部15に記憶される。
一方、電力系統12の各所の電気量、例えば、電流、電圧、有効電力、無効電力、位相、開閉器の開閉状態等は計測器16で計測され、計測器16で計測された計測データは、データ記憶部17に時系列的に記憶されるともに、イベント検出手段18に入力される。イベント検出手段18は、計測器16で計測された計測データに基づいて、電力系統に発生した電力系統の事故や設備投入・解列などの予め定められたイベントを検出するものであり、イベント検出手段18は、イベントを検出したときはイベント観測データ収集手段19を起動する。イベント観測データ収集手段19は、電力系統にイベントが発生したときの電力系統の各種電気量をデータ記憶部17から収集し、イベント観測データ記憶部20に記憶する。
統計処理手段21は、イベント観測データ記憶部20に記憶されたイベントが発生したときの観測データと、シミュレーション結果記憶部15に記憶されたシミュレーション結果の系統状態データとを入力し、イベントデータ入力部14から入力されたイベントに対応した観測データと、系統状態シミュレータでシミュレーションした系統状態データとを照合する。そして、統計処理手段21は、観測データと系統状態データとを照合することによって、観測データと系統状態データとの統計的データを求めるとともに、系統状態シミュレータの解析モデル及びそのパラメータを評価し、統計処理結果を統計処理結果記憶部22に格納する。統計処理結果記憶部22に記憶された統計処理結果は、必要に応じて出力装置23に出力される。
また、統計処理手段21は、イベントが発生したときの観測データと系統状態シミュレータでシミュレーションした系統状態データとの照合の結果、観測データと系統状態データと誤差が予め定めた値以上であるときは、警報装置24に警報を出力する。これにより、誤差の大きい電力系統の状態量を運転員に喚起し、系統状態シミュレータの解析モデル及びそのパラメータの精度が良くない可能性があることを知らせる。すなわち、統計処理手段21は、得られた数多くの観測データと解析結果である系統状態データとを統計的及び確率論的に処理し、解析モデルの統計的性質を適切に把握することにより、多くの系統条件下において有効な解析モデルやそのパラメータを推定し、解析モデルやそのパラメータの精度を評価する。
このように、日常に発生するイベントのうち予め定められたイベント発生時に、イベントが発生したときの現象をモニタリングするとともに、解析モデルによるシミュレーションを実施し、解析モデルやそのパラメータの精度を評価する。
シミュレーションは、例えば、データベース技術とオブジェクト指向プログラミングによる仮想電力系統(潮流方程式の連立方程式で求めた電力潮流が流れる電力系統)を利用することで、各種の解析対象や解析目的に応じたシミュレーションが実施可能である。
また、解析モデルやそのパラメータの精度の評価は、予め定めてあるイベントに対して、イベントに対する応答のうちチェックしなければならない電気量を予め定義をしておき、観測データとシミュレーション結果の系統状態データとの差を統計処理することにより、ダイナミクスを模擬しているモデルデータの不備を見つけ出すことにより行う。
これにより、送電線の電力潮流の変動や各種設備の投入・解列時の電力系統各所の電圧や電流の変動などの観測値と、その電力系統の状態をシミュレーションした解析結果の系統状態データとから、解析モデルやそのパラメータを推定でき、その精度を評価できる。
次に、潮流データ記憶部11に予め記憶される潮流方程式の連立方程式で求めた電力潮流について説明する。図2は、潮流データ記憶部11に予め記憶される潮流方程式の連立方程式による電力潮流を計算するための電力潮流計算装置の構成図である。
電力潮流計算の対象となる電力系統12は、複数台の発電機25が送電系統26に接続され、この送電系統26に配電系統27が接続されて構成されている。送電系統26と配電系統27との間には図示省略の変電所が設置され、変電所の二次側に配電系統27が接続され、この配電系統に図示省略の負荷が接続されている。
本発明の実施の形態では、前述したように、電力系統に電力を供給する発電機をソースとし、電力を消費する負荷に電力を給電する変電所の二次側をシンクとして、ソース及びシンクの有効電力、無効電力、電圧のうち少なくとも2つを検出する計測器28を設ける。図2では、有効電力及び無効電力を検出する電力検出器29、電圧を検出する電圧検出器30を設けた場合を示しており、さらに、計測器28として、電力系統26の開閉器の開閉状態を検出する開閉器開閉状態検出器31が設けられている。
潮流計算手段32は、計測器28の開閉器開閉状態検出器31で検出された開閉器の開閉状態から電力系統の系統構成を判断し、計測器28の電力検出器29で検出されたソース及びシンクの有効電力及び無効電力、計測器28の電圧検出器30で検出された電圧を(1)式の潮流方程式に代入して連立方程式を作成し、その連立方程式を解くことによってソース及びシンク間の電力潮流を計算する。そして、潮流計算手段32で計算された計算結果は潮流データ記憶部11に記憶される。
Figure 2010226906
図3は潮流計算手段32で行われる潮流計算の一例の説明図である。いま、送電系統26に2台の発電機25a、25bがノードA点、ノードB点でそれぞれ接続され、また、2台の変電所33c、33dがノードC点、ノードD点でそれぞれ接続されて配電系統27の負荷に電力を供給しているとする。また、開閉器の開閉状態から、発電機25aは、送電線34acにて変電所33cと接続され、送電線34adにて変電所33dと接続されており、発電機25bは、送電線34bcにて変電所33cと接続され、送電線34bdにて変電所33dと接続されているとする。
そして、ソースであるノードA点における有効電力をPa、無効電力をQa、電圧をVaとし、ソースであるノードB点における有効電力をPb、無効電力をQb、電圧をVbとする。また、シンクであるC点における有効電力をPc、無効電力をQc、電圧をVcとし、ソースであるノードD点における有効電力をPd、無効電力をQd、電圧をVdとする。
発電機ノードは、電圧の大きさと有効電力を計測し、変電所においては、有効電力と無効電力を計測する。また、ノードの電圧位相は、相対値で潮流状態を決定できることから、一つのノードの位相を基準位相(通常は0度)と決定できる。そのため、例えば、ノードA点〜ノードD点において、有効電力Pa〜Pd及び無効電力Qa〜Qdを計測した場合には、未知数は、ノードB点の電圧位相θb、ノードC点の電圧の大きさVcと位相θc、ノードD点の電圧の大きさVdと位相、θdの5つとなる。これに対して、下記に示す5個の潮流方程式が成立する。
Figure 2010226906
このように、本発明の第1の実施の形態では、状態推定計算でなく、電力系統のネットワークのソース(発電所)とシンク(配電用変電所二次側)に着目し、この点での有効電力P、無効電力Q、電圧Vをきっちりと計測するとともに、電力系統のネットワーク設備DB(共役アドミタンス)と開閉器の開閉状態とを利用して、潮流方程式により連立方程式を立てて一意に定まる解により潮流を計算する。なお、有効電力Pa〜Pd及び無効電力Qa〜Qdのいずれかに代えて、ノードの各点の電圧Va〜Vdを測定した場合も同様である。この潮流計算をする際の境界点は、本発明の実施の形態では、送電網と配電網との物理的な境界点を選んでいるため、送電網においては一意に状態量を決定できる。
以上述べたように、本発明の実施の形態によれば、電力系統で発生するイベントを定量的に蓄積し、得られた数多くの観測データと系統状態シミュレータ13でシミュレーションした系統状態データとを統計的及び確率論的に管理し、解析モデルの統計的性質を適切に把握するので、多くの系統条件下において有効な解析モデルやそのパラメータを推定することができる。すなわち、解析モデルやそのパラメータの精度を向上させることができる。
また、予め定められたイベント発生時に、イベントの現象をモニタリングするとともに、
観測データと系統状態シミュレータ13でシミュレーションした系統状態データとを照合し、観測データと系統状態データとの差が所定の範囲を逸脱した場合には警報を発するので、迅速に誤差の大きい電力系統の状態量を運転員に喚起でき、系統状態シミュレータの解析モデル及びそのパラメータの精度が良くない可能性があることを知らせることができる。
また、データベース技術とオブジェクト指向プログラミングによる仮想電力系統(潮流方程式の連立方程式で求めた電力潮流が流れる電力系統)を利用するので、各種の解析対象や解析目的に応じたシミュレーションが実施可能であり、多くの解析対象や解析目的に応じて様々な解析モデルやそのパラメータの精度向上の検討が効率よくかつ廉価なコストで実現できる。
11…潮流データ記憶部、12…電力系統、13…系統状態シミュレータ、14…イベントデータ入力部、15…シミュレーション結果記憶部、16…計測器、17…データ記憶部、18…イベント検出手段、19…観測データ収集手段、20…イベント観測データ記憶部、21…統計処理手段、22…統計処理結果記憶部、23…出力装置、24…警報装置、25…発電機、26…送電系統、27…配電系統、28…計測器、29…電力検出器、30…電圧検出器、31…開閉器開閉状態検出器、32…潮流計算手段、33…変電所、34…送電線

Claims (3)

  1. 電力系統に電力を供給する発電機をソースとし電力を消費する負荷に電力を給電する変電所の二次側をシンクとし前記ソース及び前記シンクの間の電力潮流を予め記憶した潮流データ記憶部と、
    電力系統に予め定めたイベントを発生させるイベントデータ及び前記潮流データ記憶部に記憶した電力潮流を初期値として電力系統の系統状態をシミュレーションする系統状態シミュレータと、
    前記イベントが発生したときの電力系統の各種電気量を観測データとして収集する観測データ収集手段と、
    前記観測データ収集手段で収集した前記イベントが発生したときの観測データと前記系統状態シミュレータでシミュレーションした系統状態データとを照合し前記観測データと前記系統状態データとの統計的データを求めるとともに前記系統状態シミュレータの解析モデル及びそのパラメータを評価する統計処理手段と、
    前記統計処理手段で求めた統計的データを記憶する統計処理結果記憶部とを備えたことを特徴とする電力系統解析モデル評価装置。
  2. 前記潮流データ記憶部に予め記憶する電力潮流は、前記ソース及び前記シンクの有効電力、無効電力、電圧を潮流方程式に代入して連立方程式を作成し前記連立方程式を解くことによって求めた前記ソース及び前記シンク間の電力潮流であることを特徴とする請求項1記載の電力系統解析モデル評価装置。
  3. 前記統計処理手段は、前記イベントが発生したときの観測データと前記系統状態シミュレータでシミュレーションした系統状態データとの誤差が予め定めた値以上であるときは、警報を出力することを特徴とする請求項1または2に記載の電力系統解析モデル評価装置。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101980417A (zh) * 2010-11-02 2011-02-23 江西省电力科学研究院 数字变电站测试仿真方法
WO2015079554A1 (ja) * 2013-11-29 2015-06-04 株式会社日立製作所 電力系統の状態推定装置、その状態推定方法および電力系統制御システム
KR20150108264A (ko) * 2014-03-17 2015-09-25 엘에스산전 주식회사 에너지 관리 시스템
JP2016158371A (ja) * 2015-02-24 2016-09-01 一般財団法人電力中央研究所 発電出力の推定方法、推定装置、及び推定プログラム
JP2017099119A (ja) * 2015-11-24 2017-06-01 株式会社日立製作所 電力系統監視装置および電力系統監視方法
RU2624610C1 (ru) * 2016-04-28 2017-07-04 Общество с ограниченной ответственностью "Научно-производственное объединение "Юнисап" Имитатор питающей электрической сети (ипэс)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101980417A (zh) * 2010-11-02 2011-02-23 江西省电力科学研究院 数字变电站测试仿真方法
WO2015079554A1 (ja) * 2013-11-29 2015-06-04 株式会社日立製作所 電力系統の状態推定装置、その状態推定方法および電力系統制御システム
KR20150108264A (ko) * 2014-03-17 2015-09-25 엘에스산전 주식회사 에너지 관리 시스템
KR101639861B1 (ko) * 2014-03-17 2016-07-14 엘에스산전 주식회사 에너지 관리 시스템
JP2016158371A (ja) * 2015-02-24 2016-09-01 一般財団法人電力中央研究所 発電出力の推定方法、推定装置、及び推定プログラム
JP2017099119A (ja) * 2015-11-24 2017-06-01 株式会社日立製作所 電力系統監視装置および電力系統監視方法
WO2017090428A1 (ja) * 2015-11-24 2017-06-01 株式会社日立製作所 電力系統監視装置および電力系統監視方法
US11035892B2 (en) 2015-11-24 2021-06-15 Hitachi, Ltd. Electric power system monitoring apparatus and electric power system monitoring method
RU2624610C1 (ru) * 2016-04-28 2017-07-04 Общество с ограниченной ответственностью "Научно-производственное объединение "Юнисап" Имитатор питающей электрической сети (ипэс)

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