JP2015109729A - State estimation device, state estimation method, and state estimation program of power distribution system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、配電系統の状態を推定する技術に関する。 The present invention relates to a technique for estimating a state of a power distribution system.
配電系統への分散型電源導入時の電圧維持や電力会社の設備の新設・保守の省力化の要求に対し、配電系統の実状を把握した電圧・電流の管理の必要性が増している。電力系統の状態推定技術は、特に高圧送電系統において各変電所などのノードの測定値が十分に(冗長に)得られる場合を中心に技術開発が進められてきた。例えば、特許文献1には、電力系統の複数の地点で観測される潮流の観測値に重みを持たせ、重み付き最小二乗法によって系統の状態を推定する方法が示されている。
In response to demands for maintaining voltage when installing distributed power sources in power distribution systems and for labor saving in new installations and maintenance of power company facilities, there is an increasing need for voltage and current management that grasps the actual situation of power distribution systems. The power system state estimation technology has been developed mainly in the case where measured values of nodes such as substations can be obtained sufficiently (redundantly) in a high-voltage power transmission system. For example,
一方、測定情報が十分得られない配電系統の潮流状態推定方法について、特許文献2には、配電変電所の送り出し電流からフィーダ内各区間の電流を推定する技術が示されている。これは、配電系統の送り出し電流を測定し、各区間の負荷特性データベースに基づいて各区間電流として配分し、各区間の負荷電流や電力を推定する方法である。
On the other hand,
また、特許文献3には、配電系統の限られた電圧・電流の観測値から配電系統の潮流状態を精度良く推定する技術が示されている。
さらに、特許文献4には、配電系統内の各地点の電圧・電流の情報が得られた場合に、各電圧電流計測装置に含まれる固有の計測誤差を補正して、推定精度を向上させる技術が示されている。 Furthermore, Patent Document 4 discloses a technique for improving the estimation accuracy by correcting the inherent measurement error included in each voltage / current measuring device when information on the voltage / current at each point in the distribution system is obtained. It is shown.
配電系統に設けられているセンサのタイプ毎に定められている計測誤差を用いて配電系統の状態を推定しても、センサの個体毎の計測誤差のばらつきによって、推定の精度を向上させることができない場合がある。 Even if the state of the power distribution system is estimated using measurement errors determined for each type of sensor provided in the power distribution system, the accuracy of the estimation can be improved due to variations in the measurement error for each individual sensor. There are cases where it is not possible.
上記課題を解決するために、本発明の一態様である配電系統の状態推定装置は、記憶部と、重み係数算出部と、推定値算出部と、個体誤差算出部とを含む。記憶部は、複数時間断面において配電系統内の複数のセンサにより計測された電圧および線路潮流を含む状態の計測値と、配電系統内の線路のインピーダンスおよび接続状態を示す系統構成データと、配電系統内の各ノードにおけるセンサまたは負荷の最大誤差とを記憶する。重み係数算出部は、各ノードに対し、最大誤差に基づいて重み係数を算出する。推定値算出部は、複数時間断面のそれぞれに対し、計測値に基づく第一初期値を決定し、系統構成データと第一初期値とを用いる潮流計算により、状態の第一推定値を算出し、第一推定値と第一初期値と重み係数とに基づいて第二初期値を算出し、系統構成データと第二初期値とを用いる潮流計算により、状態の第二推定値を算出する。個体誤差算出部は、複数時間断面の計測値と、複数時間断面の第二推定値とに基づいて、複数のセンサのそれぞれの定常誤差およびランダム誤差を算出する。 In order to solve the above problems, a distribution system state estimation device according to an aspect of the present invention includes a storage unit, a weight coefficient calculation unit, an estimated value calculation unit, and an individual error calculation unit. The storage unit includes a measured value of a state including a voltage and a line power flow measured by a plurality of sensors in the distribution system in a plurality of time sections, a system configuration data indicating an impedance and a connection state of the line in the distribution system, and a distribution system. The maximum error of the sensor or load at each node is stored. The weighting factor calculation unit calculates a weighting factor for each node based on the maximum error. The estimated value calculation unit determines a first initial value based on the measured value for each of the multiple time sections, and calculates a first estimated value of the state by power flow calculation using the system configuration data and the first initial value. The second initial value is calculated on the basis of the first estimated value, the first initial value, and the weighting coefficient, and the second estimated value of the state is calculated by power flow calculation using the system configuration data and the second initial value. The individual error calculation unit calculates the steady-state error and the random error of each of the plurality of sensors based on the measured value of the multiple time section and the second estimated value of the multiple time section.
本発明の一態様によれば、配電系統に設けられているセンサの個体の誤差を推定することができる。 According to one aspect of the present invention, it is possible to estimate an individual error of a sensor provided in a power distribution system.
以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
本実施例では、電力系統に設置されたセンサからの電圧・電流等の複数時間断面の計測値から、電力系統の電圧、電流、有効電力、無効電力の分布と併せて、センサの個体毎の誤差を定常誤差とランダム誤差に分けて推定する状態推定装置を備える電力系統システムの例を説明する。 In this example, from the measured values of multiple time sections such as voltage and current from the sensors installed in the power system, together with the distribution of the voltage, current, active power, reactive power of the power system, for each individual sensor An example of a power system that includes a state estimation device that estimates errors by dividing them into steady errors and random errors will be described.
図1は、本発明の実施例1の電力系統システムの構成を示す。本実施例の電力系統システムは、電力系統100と状態推定装置10を含む。電力系統100は、例えば配電系統である。電力系統100は、変電所120と、母線または電柱を表すノード110と、変電所120および幾つかのノード110を結ぶ配電線を表すブランチ130と、ノード110に接続される需要家の負荷140と、ブランチ130上に設けられているセンサ150、で構成される。以下の説明において、符号のアルファベットによって要素を区別する必要がない場合、アルファベットを省略することがある。
FIG. 1 shows a configuration of a power system of a first embodiment of the present invention. The power system of the present embodiment includes a
センサ150は、ノード110の電圧と、ブランチ130を通過する電流と、有効電力と、無効電力を計測する。センサ150は、通信ネットワーク200を介して状態推定装置10に計測値を送る。
The
次に、状態推定装置10の構成について説明する。
Next, the configuration of the
状態推定装置10は、計測値受信部11、計測値データベース(DB)12、最大誤差データベース13、重み係数演算部14、重み係数データベース15、設備データベース16、電圧電流分布推定部17、電圧電流分布データベース18、センサ個体誤差推定部19、定常誤差データベース20、ランダム誤差データベース21、で構成される。
The
状態推定装置10は、例えばメモリおよびマイクロプロセッサを含むコンピュータであっても良い。メモリは、状態推定装置10の処理を実行させる状態推定プログラムおよびデータを格納する。マイクロプロセッサは、メモリに接続され、メモリ内の状態推定プログラムに従って状態推定装置10の処理を実行する。なお、状態推定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納され、コンピュータにより読み出されても良い。
The
次に、状態推定装置10の各要素について詳細に説明する。
Next, each element of the
計測値受信部11は、通信ネットワーク200を介してセンサ150の計測値を受信する。
The measurement
計測値データベース12は、計測値受信部11が受信した計測値に基づくテーブルを格納する。図2は、計測値の一例を示す。計測値は、センサ毎に、センサにより計測されたノード状態の計測値と、当該計測の時刻である計測時刻、当該センサが設けられているノードを示すノードID、当該センサを示すセンサIDが対応づけられたものである。ノード状態の計測値は、A、B、Cの三相の各相または各相間の電圧、電流、有効電力、無効電力を含む。三相の計測値は、計測値受信部11により、三相の平均値か、または代表相の値に変換され、計測値データベース12として格納される。これにより、計測値データベース12は、複数の計測時刻(時間断面)の計測値を格納する。なお、計測値データベース12は、三相の計測値を格納していても良いし、変換された計測値を格納していても良い。
The
最大誤差データベース13は、センサの機種毎に定められた最大計測誤差と、負荷の最大按分誤差を含む最大誤差を格納する。図3は、最大誤差データベース13の一例を示す。最大誤差データベース13は、ノード毎に、ノードと、センサIDと、最大誤差、を対応づけたテーブルである。ノードにセンサが設けられている場合、当該ノードの最大計測誤差は、センサの電圧、電流、有効電力、無効電力の最大計測誤差と、負荷の最大按分誤差の有効電力成分および無効電力成分を含む。ノードにセンサが設けられていない場合、負荷の最大按分誤差の有効電力成分および無効電力成分を含む。センサの最大計測誤差εの代わりにセンサの最大計測誤差率eとセンサの定格値Mratが与えられている場合、最大計測誤差εを式(1)のように計算しても良い。
The
図4は、センサの最大計測誤差率の一例を示す。最大計測誤差の代わりに、センサ毎に、電圧、電流、有効電力、無効電力の最大計測誤差率がセンサ仕様として予め与えられている。図5は、センサの定格値の一例を示す。センサ毎に、電圧、電流、有効電力、無効電力の定格値がセンサ仕様として予め与えられている。最大按分誤差は、工場や太陽光発電等の負荷の種別に基づいて設定されることが望ましい。重み係数演算部14は、最大誤差データベース13における最大誤差εを用いて式(2)のように重み係数Wを計算する。
FIG. 4 shows an example of the maximum measurement error rate of the sensor. Instead of the maximum measurement error, the maximum measurement error rate of voltage, current, active power, and reactive power is given in advance as sensor specifications for each sensor. FIG. 5 shows an example of the rated value of the sensor. For each sensor, rated values of voltage, current, active power, and reactive power are given in advance as sensor specifications. The maximum apportioning error is preferably set based on the type of load such as factory or photovoltaic power generation. The weighting
重み係数データベース15は、重み係数演算部14によって計算された重み係数を格納する。図6は、重み係数データベース15の一例を示す。重み係数データベース15は、センサ毎に、電圧、電流、有効電力、無効電力の重み係数、ノード、センサIDを対応づけたテーブルである。
The
設備データベース16は、電力系統100の設備データを格納する。設備データベース16は、ブランチデータベース、修正量上下限データベース、感度係数データベースを含む。
The
図7は、ブランチデータベースの一例を示す。ブランチデータベースは、ブランチ130と、その配電線インピーダンスを対応づけたテーブルである。配電線インピーダンスは、例えば抵抗とリアクタンスで表される。
FIG. 7 shows an example of a branch database. The branch database is a table in which the
図8は、修正量上下限データベースの一例を示す。修正量上下限データベースは、変電所120の送出電圧および負荷140の有効電力成分と無効電力成分のそれぞれについて、修正量の上下限率を、ノードと対応づけたテーブルである。上下限率は、センサの最大計測誤差および需要家の契約電力に基づく負荷の上限値に基づいて決定することが望ましい。例えば、負荷が契約電力を超えないことを条件として負荷の上限値を決定する。
FIG. 8 shows an example of the correction amount upper and lower limit database. The correction amount upper and lower limit database is a table in which the upper and lower limit rates of the correction amount are associated with the nodes for the transmission voltage of the
感度係数データベースは、或るノードのノード状態の或る変数を変化させた場合の、各ノードまたは各ブランチの電圧、電流、有効電力の変化量を示す感度係数を格納する。図9は、送出電圧の感度係数データベースの一例を示す。送出電圧の感度係数データベースは、或るノードの送出電圧Vを変化させた場合の、各ノードの電圧、電流、有効電力、無効電力の感度係数αを示す。送出電圧の感度係数データベースは、送出電圧Vを変化させるノード毎のテーブルを有する。図10は、有効電力負荷の感度係数データベースの一例を示す。有効電力負荷の感度係数データベースは、負荷140の有効電力成分Lpを変化させた場合の、各ノードの電圧、電流、有効電力、無効電力の感度係数βを示す。有効電力負荷の感度係数データベースは、有効電力負荷Lpを変化させるノード毎のテーブルを有する。図11は、無効電力負荷の感度係数データベースの一例を示す。無効電力負荷の感度係数データベースは、負荷140の無効電力成分Lqを変化させた場合の、各ノードの電圧、電流、有効電力、無効電力の感度係数γを示す。無効電力負荷の感度係数データベースは、無効電力負荷Lqを変化させるノード毎のテーブルを有する。 The sensitivity coefficient database stores sensitivity coefficients indicating the amount of change in voltage, current, and active power of each node or each branch when a certain variable of a node state of a certain node is changed. FIG. 9 shows an example of the sensitivity coefficient database of the transmission voltage. The sent-out voltage sensitivity coefficient database shows the sensitivity coefficient α of the voltage, current, active power, and reactive power at each node when the sent voltage V of a certain node is changed. The sensitivity coefficient database of the transmission voltage has a table for each node for changing the transmission voltage V. FIG. 10 shows an example of the sensitivity coefficient database of the active power load. The sensitivity coefficient database of the active power load indicates the sensitivity coefficient β of the voltage, current, active power, and reactive power of each node when the active power component Lp of the load 140 is changed. The active power load sensitivity coefficient database has a table for each node that changes the active power load Lp. FIG. 11 shows an example of a sensitivity coefficient database of reactive power load. The reactive power load sensitivity coefficient database indicates the voltage, current, active power, and reactive power sensitivity coefficient γ of each node when the reactive power component Lq of the load 140 is changed. The reactive power load sensitivity coefficient database has a table for each node for changing the reactive power load Lq.
感度係数の計算方法について説明する。図12は、感度係数の計算方法を示す。ここで、iを、電圧の計測値が得られたノードを示す番号をiとし、潮流を示すI、P、Qの計測値が得られたノードを示す番号をkとし、最適化問題の変数となるΔV、ΔLp、ΔLqを有するノードを示す番号をjとする。感度係数α、β、γは、ノードjの変電所120の送出電圧ΔVjおよび負荷140の有効電力成分ΔLpjと無効電力成分ΔLqjをそれぞれ変化させた場合の、ノードijの電圧変化ΔVij、ブランチkjの負荷の電流変化ΔIkj、有効電力変化ΔPkj、負荷の無効電力変化ΔQkj、を示す指標である。ΔVijは、初期条件から送出電圧Vjを微小変化させて潮流計算を行い、初期条件での潮流計算結果と微小変化させた潮流計算結果の偏差を求めることで把握することができる。ΔIkj、ΔPkj、ΔQkjについても、同様の方法で把握することができる。ここで、送出電圧ΔVjの変化に対するΔVij、ΔIkj、ΔPkj、ΔQkjの変化をそれぞれαVij、αIkj、αPkj、αQkjとする。負荷の有効電力成分ΔLpjの変化に対するΔVij、ΔIkj、ΔPkj、ΔQkjの変化をそれぞれβVij、βIkj、βPkj、βQkjとする。負荷の無効電力成分ΔLqjの変化に対するΔVij、ΔIkj、ΔPkj、ΔQkjの変化をそれぞれγVij、γIkj、γPkj、γQkjとする。これらの感度係数の計算は、式(3)〜(14)で表される。
A method for calculating the sensitivity coefficient will be described. FIG. 12 shows a method for calculating the sensitivity coefficient. Here, i is a number indicating a node from which a measured voltage value is obtained, i is a number indicating a node from which I, P, and Q measured values indicating power flow are obtained, and k is a variable of the optimization problem. Let j be a number indicating a node having ΔV, ΔLp, and ΔLq. The sensitivity coefficients α, β, and γ are the voltage changes ΔVij of the node ij and the branch kj when the transmission voltage ΔVj of the
電圧電流分布推定部17は、計測値データベース12の計測値、重み係数データベース15の重み係数、設備データベース16の各種設備データ、を用いて、或る時間断面における各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力、負荷を推定する電圧電流分布推定処理を行う。
The voltage /
以下、電圧電流分布推定処理の流れを説明する。図13は、電圧電流分布推定処理を示す。 The flow of the voltage / current distribution estimation process will be described below. FIG. 13 shows a voltage / current distribution estimation process.
ステップS11で、電圧電流分布推定部17は、計測値データベース12を読込む。具体的には、或る時間断面の、各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力の計測値を読み込む。ステップS12で、電圧電流分布推定部17は、重み係数データベース15を読込む。具体的には、各ノードおよび各ブランチの重み係数を読み込む。ステップS13で、電圧電流分布推定部17は、設備データベース16を読込む。具体的には、ブランチデータベース内の配電線インピーダンスと、修正量上下限データベース内の変電所120の送出電圧、負荷140の有効電力成分および無効電力成分の修正量の上下限率と、感度係数データベース内の感度係数を読込む。
In step S <b> 11, the voltage / current
ステップS14で、電圧電流分布推定部17は、第一初期値を決定し、記憶する。図14は、第一初期値の一例を示す。この図は、送出電圧V、負荷の有効電力成分Lpおよび無効電力成分Lqの第一初期値を示す。電圧電流分布推定部17は、計測値データベース12内の変電所120のノード110aの電圧を、送出電圧Vの第一初期値として用いる。ここでの電圧は三相の平均値とした。更に電圧電流分布推定部17は、計測値データベース12の有効電力および無効電力の計測値から、センサ区間の負荷の有効電力および無効電力を計算し、それらを各ノードの契約電力に基づいて按分することで、負荷の有効電力成分Lpおよび無効電力成分Lqの計算値を算出し、負荷Lp、Lqの第一初期値として用いる。
In step S14, the voltage / current
ステップS15で、電圧電流分布推定部17は、送出電圧V、負荷の有効電力Lpおよび無効電力Lqの修正量の上下限値を計算する。上下限値の計算式を式(15)に示す。ここでxは、修正量上下限データベースに示されている、電圧、負荷の有効電力成分および無効電力成分の上下限率である。
In step S15, the voltage / current
ステップS16で、電圧電流分布推定部17は、ステップS11〜14により得られた計測値データベース12、重み係数データベース15、設備データベース16、第一初期値のデータを用いて、潮流計算を実行する。電圧電流分布推定部17は、潮流計算により、各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力を推定して第一推定値とする。
In step S16, the voltage / current
ステップS17で、電圧電流分布推定部17は、各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力の第一推定値と計測値の偏差を計算する。具体的には、ステップS11で読み込んだ計測値と、ステップS16で計算した潮流計算による第一推定値の偏差を計算する。例えば、あるノードiの電圧については、計測値Vi’と第一推定値Viの偏差ΔViから偏差ΔVi=Vi’―Viを求める。電流、有効・無効電力等についても、同様に計算する。
In step S <b> 17, the voltage / current
ステップS18で、電圧電流分布推定部17は、送出電圧V、負荷の有効電力成分Lpおよび無効電力成分Lqの修正量を計算する。ここで、電圧電流分布推定部17は、各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力の偏差および負荷の偏差を最小化する。修正量の計算方法について、以下に示す。
In step S18, the voltage / current
送出電圧および負荷の修正量を計算する最適化計算は、二次計画法として定式化される。まず目的関数fについて説明する。目的関数fは、電圧、電流、有効電力、無効電力の偏差、および負荷の偏差、に重み係数をかけたものの総和とし、式(16)で定義される。 The optimization calculation for calculating the send voltage and the load correction amount is formulated as a quadratic programming method. First, the objective function f will be described. The objective function f is defined as the sum of voltage, current, active power, reactive power deviation, and load deviation multiplied by a weighting coefficient, and is defined by equation (16).
ここで、Axは重み係数である。yVi、yIk、yPk、yQkはそれぞれ、電流I、電圧V、有効電力P、無効電力Qの計測値と第一推定値の偏差を定義する中間変数であり、yLpj、yLqjはそれぞれ、負荷Lp、Lqの計算値と第一推定値の偏差を定義する中間変数であり、式(17)で表される。なお、目的関数fは、負荷についてのLp、Lqを用いなくても良い。 Here, Ax is a weighting factor. yVi, yIk, yPk, and yQk are intermediate variables that define the deviation between the measured value of the current I, voltage V, active power P, and reactive power Q and the first estimated value, respectively, and yLpj and yLqj are the loads Lp, It is an intermediate variable that defines the deviation between the calculated value of Lq and the first estimated value, and is represented by Expression (17). The objective function f need not use Lp and Lq for the load.
これらの式は、二次計画問題の中の等式制約として扱われる。ここで、電圧V、電流I、有効電力P、無効電力Qの計測値と第一推定値の偏差が初期値として与えられると共に、負荷Lp、Lqの計算値と第一推定値の偏差が初期値として与えられる。ここで、ΔLpjはノードjに接続される負荷の有効電力成分の修正量を表し、ΔLqjは同じく無効電力成分の修正量を表し、ΔVjは変電所120の送出電圧の修正量を表す。ΔLpj、ΔLqjとΔVjが最適化問題の変数となる。
These equations are treated as equality constraints in the quadratic programming problem. Here, the deviation between the measured value of the voltage V, current I, active power P, reactive power Q and the first estimated value is given as an initial value, and the deviation between the calculated values of the loads Lp and Lq and the first estimated value is the initial value. Given as a value. Here, ΔLpj represents the correction amount of the active power component of the load connected to the node j, ΔLqj represents the correction amount of the reactive power component, and ΔVj represents the correction amount of the transmission voltage of the
次に、電圧電流分布推定部17は、不等式制約として、ステップS15で計算した送出電圧、負荷の有効電力成分Lpおよび無効電力成分Lqの修正量の上下限値を用いる。次に、電圧電流分布推定部17は、感度係数α、β、γとして、ステップS13で読み込んだ値を用いる。
Next, the voltage / current
以上のように定式化された二次計画問題を解き、目的関数fを最小化する最適化計算により、送出電圧V、負荷の有効電力Lpおよび無効電力Lqの修正量を得ることができる。 By correcting the quadratic programming problem formulated as described above and optimizing calculation that minimizes the objective function f, it is possible to obtain correction amounts of the transmission voltage V, the active power Lp of the load, and the reactive power Lq.
ステップS19で、電圧電流分布推定部17は、ステップS18で計算した送出電圧V、負荷の有効電力成分Lpおよび無効電力成分Lqの修正量に基づいて、送出電圧V、負荷の有効電力成分Lpおよび無効電力成分Lqの第一初期値を修正して第二初期値とする。電圧電流分布推定部17は、第二初期値を用いて潮流計算を再度実施することにより、各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力の第二推定値を計算する。
In step S19, the voltage / current
以上で、電圧電流分布推定処理が終了する。この処理により、或る時間断面における電力系統の各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力を精度良く推定することができる。第一推定値と第一初期値と重み係数に基づいて、第一初期値を修正し、第一初期値より精度の高い第二初期値を算出することができる。第一推定値および第一初期値の偏差と重み係数を用いる目的変数の最適化計算により、第一初期値の修正量を算出することができる。第一初期値が負荷の計算値を含み、第一初期値を修正して第二初期値を算出することにより、状態推定の精度を向上させることができる。また、第二初期値を用いる潮流計算により、第一推定値より精度の高い第二推定値を算出することができる。 Thus, the voltage / current distribution estimation process ends. By this process, the voltage, current, active power, and reactive power of each node and each branch of the power system in a certain time section can be estimated with high accuracy. Based on the first estimated value, the first initial value, and the weighting factor, the first initial value can be corrected, and a second initial value with higher accuracy than the first initial value can be calculated. The correction amount of the first initial value can be calculated by the optimization calculation of the objective variable using the deviation and the weighting coefficient of the first estimated value and the first initial value. The first initial value includes the calculated load value, and the first initial value is corrected to calculate the second initial value, so that the accuracy of state estimation can be improved. Further, the second estimated value with higher accuracy than the first estimated value can be calculated by the tidal current calculation using the second initial value.
電圧電流分布データベース18は、電圧電流分布推定部17が推定した各ノードおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力の第二推定値を格納する。図15は、電圧電流分布データベース18の一例を示す。電圧電流分布データベース18は、各第二推定値、ノード、センサID、時刻を対応づけたテーブルである。計測値データベース12に格納されている複数の時間断面のそれぞれに対して電圧電流分布推定処理が行われることにより、電圧電流分布データベース18は、複数の時間断面の第二推定値を格納する。
The voltage /
センサ個体誤差推定部19は、電圧電流分布データベース18の第二推定値と、計測値データベース12の計測値を用いて、センサの個体毎の誤差であるセンサ個体誤差情報を計算するセンサ個体誤差推定処理を行う。センサ個体誤差情報は、定常誤差およびランダム誤差を含む。
The sensor
以下、センサ個体誤差推定処理の流れを説明する。図16は、センサ個体誤差推定処理を示す。 The flow of the sensor individual error estimation process will be described below. FIG. 16 shows sensor individual error estimation processing.
ステップS21で、センサ個体誤差推定部19は、計測値データベース12を読込む。具体的には、センサ個体誤差推定部19は、複数時間断面の電圧、電流、有効電力、無効電力の計測値を読込む。ステップS22で、センサ個体誤差推定部19は、電圧電流分布データベース18を読込む。具体的には、複数時間断面の電圧、電流、有効電力、無効電力の第二推定値を読込む。ステップS23で、センサ個体誤差推定部19は、各時間断面の計測値と第二推定値の偏差を算出する。
In step S <b> 21, the sensor individual
ステップS24で、センサ個体誤差推定部19は、センサ毎の定常誤差を推定する。ステップS25で、センサ個体誤差推定部19は、センサ毎のランダム誤差を推定する。図17は、或るセンサにおける複数時間断面の偏差の分布の一例を示す。この図において横軸は電圧の計測値と第二推定値の偏差を表し、縦軸は頻度を表す。ステップS24で、センサ個体誤差推定部19は、ステップS23で計算した偏差から、複数時間断面の偏差の平均値を計算し、その平均値μを定常誤差とする。ステップS25で、センサ個体誤差推定部19は、ステップS23で計算した偏差から、複数時間断面の偏差の標準偏差σを計算し、その標準偏差をランダム誤差とする。定常誤差は、センサに変圧器が用いられている場合の変圧比の誤差などに起因する。また、ランダム誤差は、センサにコンデンサが用いられている場合の温度特性や、計測値の通信タイミングのずれなどに起因する。
In step S24, the sensor individual
以上のセンサ個体誤差推定処理によれば、複数時間断面の電圧、電流、有効電力、無効電力の計測値と第二推定値から、センサの個体毎の誤差を定常誤差とランダム誤差に分けて把握することができる。 According to the above sensor individual error estimation process, the error for each sensor individual is grasped by dividing it into a steady-state error and a random error from the measured values and second estimated values of voltage, current, active power and reactive power in multiple time sections. can do.
定常誤差データベース20は、センサ個体誤差推定部19が推定した定常誤差を格納する。図18は、定常誤差データベース20の一例を示す。定常誤差データベース20は、センサが設けられているノード毎に、ノードと、センサIDと、電圧、電流、有効電力、無効電力の定常誤差を対応づけたテーブルである。
The
ランダム誤差データベース21は、センサ個体誤差推定部19が推定したランダム誤差を格納する。図19は、ランダム誤差データベース21の一例を示す。ランダム誤差データベース21は、センサが設けられているノード毎に、ノードと、センサIDと、電圧、電流、有効電力、無効電力のランダム誤差を対応づけたテーブルである。
The
本実施例によれば、センサのタイプ毎に定められた誤差ではなく、センサの個体毎の誤差を推定することができる。 According to the present embodiment, it is possible to estimate an error for each individual sensor, not an error determined for each sensor type.
本実施例では、実施例1の機能に加え、定常誤差を用いる計測値を補正する機能と、ランダム誤差を用いる重み係数を補正する機能と、補正した計測値および補正した重み係数を用いて電力系統の電圧、電流、有効電力、無効電力の分布を推定する機能を備えた状態推定装置の例を説明する。 In the present embodiment, in addition to the function of the first embodiment, a function for correcting a measurement value using a steady error, a function for correcting a weighting coefficient using a random error, and a power using a corrected measurement value and a corrected weighting coefficient. An example of a state estimation device having a function of estimating distribution of system voltage, current, active power, and reactive power will be described.
本実施例の電力系統システムは、実施例1の状態推定装置10に代えて状態推定装置10bを有する。図20は、実施例2の状態推定装置10bの構成を示す。本実施例の状態推定装置10bは、状態推定装置10の要素に加え、補正計測値演算部22、補正計測値データベース23、補正重み係数演算部24、補正重み係数データベース25、補正電圧電流分布推定部26、補正電圧電流分布データベース27、を含む。状態推定装置10bの要素のうち、状態推定装置10の要素と同一の符号を付けた要素については、同一の機能を有するとして、その説明を省略する。
The power system of the present embodiment includes a
補正計測値演算部22は、計測値データベース12の計測値と、定常誤差データベース20のセンサ個体の定常誤差と、を用いて計測値を補正し補正計測値とする。補正計測値の計算式を式(18)に示す。
The corrected measured
補正計測値データベース23は、補正計測値演算部22によって計算された補正計測値を格納する。図21は、補正計測値データベース23の一例を示す。補正計測値データベース23は、センサが設けられているノード毎に、時刻と、ノードと、センサIDと、電圧、電流、有効電力、無効電力の補正計測値を対応づけたテーブルである。ここでの補正計測値は三相の平均値である。
The corrected measured
補正重み係数演算部24は、ランダム誤差データベース21のセンサ個体のランダム誤差を用いて補正重み係数を計算する。補正重み係数の計算は、実施例1で説明した重み係数演算部14の処理と同じであるが、最大誤差εの代わりにランダム誤差を用いる。
The correction weight
補正重み係数データベース25は、補正重み係数演算部24によって計算された補正計測値を格納する。図22は、補正重み係数データベース25の一例を示す。補正重み係数データベース25は、センサが設けられているノード毎に、時刻と、センサIDと、電圧、電流、有効電力、無効電力の補正重み係数を対応づけたテーブルである。
The correction
補正電圧電流分布推定部26は、補正計測値データベース23の補正計測値と、補正重み係数データベース25の補正重み係数と、重み係数データベース15の重み係数と、を用いて、電力系統の各ノートおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力を推定する。補正電圧電流分布推定部26の処理は、実施例1の電圧電流分布推定処理と同様である。但し、補正電圧電流分布推定部26は、計測値データベース12の計測値の代わりに補正計測値データベース23の補正計測値を使用して第一初期値の代わりに第三初期値を決定し、第三初期値を用いる潮流計算により第一推定値の代わりに第三推定値を算出する。また、補正電圧電流分布推定部26は、電圧、電流、有効電力、無効電力の重み係数として、重み係数データベース15の重み係数の代わりに補正重み係数データベース25の補正重み係数を使用し、負荷の重み係数として、重み係数データベース15の重み係数を使用し、最適化計算を行うことにより修正量を算出し、修正量によって第三初期値を修正することにより第二初期値の代わりに第四初期値を算出する。更に、補正電圧電流分布推定部26は、第四初期値を用いる潮流計算により、第二推定値の代わりに補正推定値を算出する。
The correction voltage / current
補正電圧電流分布データベース27は、補正電圧電流分布推定部26によって推定された電力系統の各ノートおよび各ブランチの電圧、電流、有効電力、無効電力の補正推定値を格納する。補正電圧電流分布データベース27の構成は、実施例1の電圧電流分布データベース18と同じである。
The corrected voltage /
本実施例によれば、定常誤差を用いて計測値を補正することにより補正計測値を算出し、ランダム誤差を用いて補正重み係数を算出し、補正計測値と補正重み係数を用いて状態推定を行うことで、電力系統の電圧、電流、有効電力、無効電力の分布の推定精度を高めることができる。定常誤差に基づいて計測値を補正し、補正された計測値を用いる潮流計算を行うことにより、状態推定の精度を向上させることができる。また、ランダム誤差に基づいて重み係数を補正し、補正された重み係数に基づいて初期値を修正し、修正された初期値を用いる潮流計算を行うことにより、状態推定の精度を向上させることができる。 According to the present embodiment, a corrected measurement value is calculated by correcting the measurement value using a steady error, a correction weighting factor is calculated using a random error, and a state is estimated using the corrected measurement value and the correction weighting factor. By performing the above, it is possible to improve the estimation accuracy of the distribution of the voltage, current, active power, and reactive power of the power system. The accuracy of state estimation can be improved by correcting the measurement value based on the steady-state error and performing the power flow calculation using the corrected measurement value. Further, it is possible to improve the accuracy of state estimation by correcting the weighting factor based on the random error, correcting the initial value based on the corrected weighting factor, and performing the power flow calculation using the corrected initial value. it can.
本実施例では、実施例2の機能に加えて、定常誤差データベース20とランダム誤差データベース21を更新する機能を備えた状態推定装置の例を説明する。
In this embodiment, an example of a state estimation apparatus having a function of updating the
本実施例の電力系統システムは、実施例2の状態推定装置10bに代えて状態推定装置10bを有する。図23は、実施例3の状態推定装置10cの構成を示す。状態推定装置10cは、状態推定装置10bの要素に加え、センサ個体誤差更新判定部28と、センサ個体誤差更新ログデータベース29、を含む。状態推定装置10cの要素のうち、状態推定装置10bの要素と同一の符号を付けた要素については、同一の機能を有するとして、その説明を省略する。
The power system of the present embodiment has a
センサ個体誤差更新判定部28は、補正計測値データベース23に格納される電圧、電流、有効電力、無効電力の補正計測値と、補正電圧電流分布データベース27に格納される電圧、電流、有効電力、無効電力の補正推定値、に基づいて、センサ個体誤差推定部19に定常誤差とランダム誤差を再計算させるトリガーを送るセンサ個体誤差更新判定処理を行う。また、センサ個体誤差更新判定部28は、センサ個体誤差更新ログデータベース29にセンサ個体誤差情報の更新を判定した時刻と更新の有無を対応づけたテーブルを格納する。
The sensor individual error
図24は、センサ個体誤差更新判定処理を示す。センサ個体誤差更新判定部28は、センサ毎に、センサ個体誤差更新判定処理を実行する。
FIG. 24 shows sensor individual error update determination processing. The sensor individual error
ステップS31で、補正計測値データベース23から複数時間断面の電圧、電流、有効電力、無効電力の補正計測値を読込む。ここでの複数時間断面とは、前回のセンサ個体誤差更新判定処理の時間断面から、今回のセンサ個体誤差更新判定処理の時間断面までの計測期間を意味する。そして、複数時間断面の補正計測値とは、この計測期間に計測された計測値を補正した補正計測値を意味する。本実施例において、複数時間断面とは特に説明しない限りこの計測期間を意味する。
In step S31, the corrected measured values of the voltage, current, active power, and reactive power of the cross section for a plurality of times are read from the corrected measured
ステップS32で、センサ個体誤差更新判定部28は、補正電圧電流分布データベース27から複数時間断面の電圧、電流、有効電力、無効電力の補正推定値を読込む。ステップS33で、センサ個体誤差更新判定部28は、電圧、電流、有効電力、無効電力の各々について時間断面毎の補正計測値と補正推定値の偏差を計算して補正偏差とする。
In step S <b> 32, the sensor individual error
ステップS34で、センサ個体誤差更新判定部28は、複数時間断面の補正偏差の平均値を計算する。以下、μV、μI、μP、μQはそれぞれ、電圧の補正偏差の平均値、電流の補正偏差の平均値、有効電力の補正偏差の平均値、無効電力の補正偏差の平均値を示す。
In step S <b> 34, the sensor individual error
ステップS35〜S38で、センサ個体誤差更新判定部28は、センサ個体誤差情報の更新の有無を判定する。ステップS35、S36、S37、S38ではそれぞれ、補正偏差の平均値μV、μI、μP、μQと予め定められた許容範囲を比較し、いずれかの平均値が許容範囲を逸脱していれば更新が必要と判定する。例えば、補正偏差の平均値の絶対値の許容値が予め設定され、センサ個体誤差更新判定部28は、μV、μI、μP、μQのいずれかの絶対値が許容値を超えている場合、更新が必要と判定する。
In steps S35 to S38, the sensor individual error
図25は、或るセンサの電圧の補正偏差の分布の一例を示す。この図において横軸は電圧の補正偏差を表し、縦軸は頻度を表す。この例では、電圧の補正偏差の平均値μVは15V、許容範囲は±10Vであり、平均値μVは許容範囲を逸脱するため、センサ個体誤差情報の更新が必要と判定する。許容範囲の上下限の大きさを示す許容値は、電圧、電流、有効電力、無効電力のそれぞれについて、0から最大計測誤差までの範囲で予め設定しておく。許容値が0に近いほど、センサ個体誤差情報の推定値の精度は向上するが、センサ個体誤差情報の更新回数が増加する。そのため、許容値は、状態推定装置を運用しながら、更新回数が許容できる範囲で0に近い値に設定することが望ましい。 FIG. 25 shows an example of the distribution of correction deviation of the voltage of a certain sensor. In this figure, the horizontal axis represents the voltage correction deviation, and the vertical axis represents the frequency. In this example, the average value μV of the voltage correction deviation is 15 V and the allowable range is ± 10 V. Since the average value μV deviates from the allowable range, it is determined that the sensor individual error information needs to be updated. An allowable value indicating the size of the upper and lower limits of the allowable range is set in advance in the range from 0 to the maximum measurement error for each of voltage, current, active power, and reactive power. As the allowable value is closer to 0, the accuracy of the estimated value of the sensor individual error information is improved, but the number of updates of the sensor individual error information is increased. For this reason, it is desirable to set the allowable value to a value close to 0 within a range in which the number of updates can be allowed while operating the state estimation device.
ステップS35〜S38で補正偏差の平均値μV、μI、μP、μQのいずれかが許容範囲を逸脱した場合、ステップS39で、センサ個体誤差更新判定部28は、更新が必要であると判定し、センサ個体誤差情報を再計算させるトリガーをセンサ個体誤差推定部19へ送る。ステップS35〜S38で補正偏差の平均値μV、μI、μP、μQのいずれも許容範囲を逸脱していない場合、センサ個体誤差更新判定部28は、処理をステップS310へ移行させる。
If any one of the average correction deviation values μV, μI, μP, and μQ deviates from the allowable range in steps S35 to S38, in step S39, the sensor individual error
ステップS310で、センサ個体誤差更新判定部28は、センサ個体誤差更新判定処理を実施した時刻と判定結果(更新の有無)を対応づけたテーブルをセンサ個体誤差更新ログデータベース29に格納する。図26は、センサ個体誤差更新ログデータベース29の一例を示す。センサ個体誤差更新ログデータベース29は、センサ個体誤差更新処理を実施した日付(年、月、日)および時刻と、センサ個体誤差情報の更新の有無を対応づけている。
In step S <b> 310, the sensor individual error
以上のセンサ個体誤差更新判定処理は、1カ月毎など一定期間毎のタイミングで開始することが望ましい。一定期間毎とする理由は、センサ個体誤差情報が経年劣化によって変化するためである。また、センサ個体誤差推定部18は、定期的にセンサ個体誤差情報を再計算しても良い。
It is desirable to start the sensor individual error update determination process described above at the timing of every fixed period such as every month. The reason for every fixed period is that the sensor individual error information changes due to aging. Further, the sensor individual
本実施例によれば、複数時間断面の補正計測値と複数時間断面の補正推定値を用いてセンサ個体誤差情報を再計算するタイミングを決定することが可能となる。これにより、センサ個体誤差情報の変化に応じて、センサ個体誤差情報を更新することができる。また、更新されたセンサ個体誤差情報を用いて状態推定を行うことにより、状態推定の精度を向上させることができる。 According to the present embodiment, it is possible to determine the timing for recalculating the sensor individual error information using the corrected measurement value of the multiple time section and the corrected estimated value of the multiple time section. Thereby, the sensor individual error information can be updated in accordance with the change in the sensor individual error information. Further, by performing state estimation using the updated sensor individual error information, it is possible to improve the accuracy of state estimation.
本実施例では、実施例2の構成に加えて、表示装置を設ける例を示す。 In this embodiment, an example in which a display device is provided in addition to the configuration of the second embodiment will be described.
本実施例の電力系統システムは、実施例2の状態推定装置10bに代えて状態推定装置10dを有し、更に表示装置400を有する。図27は、実施例4の状態推定装置10dの構成を示す。状態推定装置10dは、状態推定装置10bの要素に加え、通信部30を含む。表示装置400は、通信ネットワーク300を介して通信部30に接続されている。状態推定装置10dの要素のうち、状態推定装置10bと同一の符号を付けた要素は、同一の機能を有するとして、説明を省略する。
The power system of the present embodiment includes a
通信部30は、最大誤差データベース13の最大計測誤差、計測値データベース12の計測値、ランダム誤差データベース21のランダム誤差と、補正計測値データベース23の補正計測値、補正電圧電流分布データベース27の電圧、電流、有効電力、無効電力の分布の推定値とを、通信ネットワーク300を介して、状態推定装置10の外部の表示装置400に送る。なお表示装置400は、状態推定装置10に直接、接続されていても良い。
The
表示装置400は、通信部30から通信ネットワーク300を介して送られたデータを画面に表示する。図28は、表示画面の一例を示す。この表示画面は、電力系統100の電圧分布に関する表示である。表示画面の縦軸は電圧、横軸は電力系統の線路亘長を表す。円形の点511は計測値を表し、菱形の点512は補正計測値を表し、実線の曲線513は補正推定値を表し、破線のバー514は最大計測誤差の幅、実線のバー515はランダム誤差の幅を表す。
The
本実施例によれば、表示装置400を設けることで、電力系統の運用者が、センサの計測値と、センサの補正計測値と、最大計測誤差と、ランダム誤差と、電圧、電流、有効電力、無効電力などの補正推定値のいずれかを表示画面から把握することができる。また、ノードの位置に対してこれらの分布を表示することにより、運用者は、電力系統100全体の状態を把握することができる。
According to the present embodiment, by providing the
本実施例では、実施例2の機能に加え、予め定められた複数の期間のそれぞれとセンサ個体誤差情報を対応づけて格納する機能を備えた状態推定装置の例を説明する。複数の期間のそれぞれは、所定の周期の一部であり、1年の中の季節、1週間の中の曜日、1日の中の時間帯などである。 In the present embodiment, an example of a state estimation apparatus having a function of storing each of a plurality of predetermined periods in association with sensor individual error information in addition to the function of the second embodiment will be described. Each of the plurality of periods is a part of a predetermined cycle, such as a season of the year, a day of the week, a time zone of the day, or the like.
本実施例の状態推定装置10bの構成は、実施例2と同様であるが、定常誤差データベース20と、ランダム誤差データベース21の構成が異なる。
The configuration of the
図29は、実施例5のランダム誤差データベース21の一例を示す。本実施例のランダム誤差データベース21は、実施例2のランダム誤差データベース21に加え、推定に使用した計測値の期間を表す項目を含む。期間は、季節、曜日、時間帯などにより特定される。即ち、本実施例のランダム誤差データベース21は、季節、曜日、時間帯とランダム誤差を対応づけたテーブルである。センサの誤差の要因の一つである温度変化は、期間の長さにより、定常誤差として現れる場合とランダム誤差として現れる場合がある。
FIG. 29 shows an example of the
本実施例の定常誤差データベース20も、実施例2の定常誤差データベース20に加え、期間を含む。定常誤差データベース20の構成は、ランダム誤差データベース21と同様であるため、詳細な説明は省略する。
The
補正計測値演算部22は、対象とする複数時間断面に対応する期間の定常誤差を定常誤差データベース20から読込み、補正計測値を計算する。同様に、補正重み係数演算部24は、対象とする複数時間断面に対応する期間のランダム誤差をランダム誤差データベース21から読込み、補正重み係数を計算する。
The corrected measurement
このように、定常誤差とランダム誤差を、時間帯別に把握することで、センサの構成機器の温度特性による定常誤差とランダム誤差の変化を把握でき、より高精度にセンサの定常誤差とランダム誤差を把握することができる。また、定常誤差とランダム誤差の精度が向上することにより、定常誤差とランダム誤差を使用する補正計測値演算部と補正重み係数演算部と補正電圧電流分布推定部の精度を向上させることができる。 In this way, by grasping the steady-state error and random error by time zone, it is possible to grasp the steady-state error and random error change due to the temperature characteristics of the sensor components, and to detect the steady-state error and random error of the sensor with higher accuracy. I can grasp it. Further, by improving the accuracy of the steady error and the random error, it is possible to improve the accuracy of the corrected measurement value calculation unit, the correction weight coefficient calculation unit, and the correction voltage current distribution estimation unit that use the steady error and the random error.
本実施例では、実施例1の機能に加え、異常な傾向を示すセンサを特定する機能を備えた状態推定装置の例を説明する。 In the present embodiment, an example of a state estimation device having a function of specifying a sensor showing an abnormal tendency in addition to the function of the first embodiment will be described.
本実施例の電力系統システムは、実施例1の状態推定装置10に代えて状態推定装置10fを有する。図30は、実施例6の状態推定装置10fの構成を示す。状態推定装置10fは、状態推定装置10の要素に加え、センサ組合せ指定部31、センサ組合せデータベース32、異常センサ特定部33、異常センサデータベース34、を含む。状態推定装置10fの要素のうち、状態推定装置10の要素と同一の符号を付けた要素については、同一の機能を有するとして、その説明を省略する。
The power system of the present embodiment includes a state estimation device 10f instead of the
センサ組合せ指定部31は、計測値データベース12の計測値を用いて、全てのセンサの中から、センサ個体誤差情報の算出に使用するセンサの組合せを指定するセンサ組合せ指定処理を行う。
The sensor combination designation unit 31 performs a sensor combination designation process for designating a combination of sensors used for calculation of sensor individual error information from all the sensors using the measurement values of the
図31は、センサ組合せ指定処理を示す。 FIG. 31 shows a sensor combination designation process.
ステップS41で、センサ組合せ指定部31は、計測値データベース12を読込む。具体的には、計測値データベース12から、センサIDと、電圧、電流、有効電力、無効電力の計測値を読込む。
In step S41, the sensor combination designation unit 31 reads the
ステップS42で、センサ組合せ指定部31は、センサの組合せを決定する。具体的には、全てのセンサの中から、センサ個体誤差情報の算出に使用するセンサの組合せをセンサ組合せケースとして指定する。例えば、一つのセンサ組合せケースは、全てのセンサの中の一つのセンサを使用せず、他のセンサを使用する組み合わせである。 In step S42, the sensor combination designating unit 31 determines a sensor combination. Specifically, a sensor combination used for calculation of sensor individual error information is designated as a sensor combination case among all sensors. For example, one sensor combination case is a combination that does not use one sensor among all the sensors but uses another sensor.
センサ組合せデータベース32は、センサ組合せ指定部31でケース分けされたセンサの組合せを格納する。図32は、センサ組合せデータベース32の一例を示す。センサ組合せデータベース32は、センサ組合せケース毎に、センサ組合せケースを示すセンサ組合せケース番号(No)、当該センサ組合せケースに含まれるセンサのセンサID、当該センサのセンサ使用の可否、の項目を含むテーブルである。センサ使用の可否の項目において、「可」はセンサの計測値を使用することを表し、「否」はセンサの計測値を使用しないことを表す。この例において、センサ組合せケース番号「1」では、センサID「130b」および「130c」のセンサの計測値を使用し、センサID「130a」のセンサの計測値を使用しないことを表す。
The
センサ組合せ指定処理の後、センサ組合せケースに、電圧電流分布推定部17およびセンサ個体誤差推定部19は、計測値データベース12から、センサ組合せケースに対応したセンサの計測値を読み込み、その計測値を用いて、実施例1と同様の電圧電流分布推定処理およびセンサ個体誤差推定処理を行う。
After the sensor combination designation processing, the voltage / current
異常センサ特定部33は、定常誤差データベース20の定常誤差と、ランダム誤差データベース21のランダム誤差と、センサ組合せデータベース32のセンサ組合せケース毎の使用するセンサのセンサID、を用いて、異常な傾向を示すセンサを特定する異常センサ特定処理を行う。
The abnormal
図33は、異常センサ特定処理を示す。 FIG. 33 shows the abnormality sensor specifying process.
ステップS51で、異常センサ特定部33は、センサ組合せデータベース32を読込む。具体的には、センサ組合せデータベース32から、センサ組合せケース番号順に、一つのセンサ組合せケースの、センサID、センサID毎のセンサ使用の可否、を読込む。ステップS52で、異常センサ特定部33は、最大誤差データベース13を読込む。具体的には、最大誤差データベース13内の使用するセンサの、電圧、電流、有効電力、無効電力の最大計測誤差を読込む。
In step S51, the abnormal
ステップS53で、異常センサ特定部33は、定常誤差データベース20を読込む。具体的には、定常誤差データベース20内の使用するセンサの、ノードと、センサIDと、定常誤差、を読込む。ステップS54で、異常センサ特定部33は、ランダム誤差データベース21を読込む。具体的には、ランダム誤差データベース21内の使用するセンサの、ノードと、センサIDと、ランダム誤差、を読込む。
In step S53, the abnormality
ステップS55で、異常センサ特定部33は、センサ毎に、電圧、電流、有効電力、無効電力の各々について、定常誤差とランダム誤差の合計値をセンサ個体誤差として計算する。
In step S55, the abnormal
ステップS56で、異常センサ特定部33は、センサ毎に、電圧、電流、有効電力、無効電力の各々について、センサ個体誤差と最大計測誤差を比較する。センサ個体誤差>最大計測誤差である場合、異常センサ特定部33は、対称のセンサ組合せケースの中に、異常な傾向を示すセンサが含まれると判定する。異常センサ特定部33は、センサ個体誤差の代わりに、定常誤差またはランダム誤差のどちらか一方を用いて判定しても良い。
In step S56, the abnormal
ステップS57で、異常センサ特定部33は、すべてのセンサ組合せケースに対してS51〜S56の処理を終了したか否かを判定する。すべてのセンサ組合せケースの処理が終了していない場合、異常センサ特定部33は、処理をS51へ移行させ、次のセンサ組合せケースの処理を行う。すべてのセンサ組合せケースの処理を終了した場合、ステップS58で、異常センサ特定部33は、すべてのセンサ組合せケースの異常センサの判定結果に基づいて、異常センサを特定する。
In step S57, the abnormal
例えば、前述のセンサ組合せデータベース32の例において、センサ組合せケース番号「1」で異常センサが含まれないと判定され、センサ組合せケース番号「2」、「3」で異常センサは含まれると判定された場合、異常センサ特定部33は、センサID「130a」を異常センサとして特定する。即ち、異常センサ特定部33は、異常センサが含まれないと判定されたセンサ組合せケースで使用されないセンサを、異常センサとして特定する。
For example, in the example of the
異常センサデータベース34は、異常センサ特定処理の結果を格納する。図34は、異常センサデータベース34の一例を示す。異常センサデータベース34は、異常センサ特定部33によって特定された異常な傾向を示すセンサのセンサIDと、その判定時刻、を対応づけたテーブルである。
The
本実施例によれば、センサ組合せケース毎にセンサ個体誤差を算出し、センサ個体誤差を判定することで、異常な傾向を示すセンサを特性することができる。 According to the present embodiment, it is possible to characterize a sensor that exhibits an abnormal tendency by calculating a sensor individual error for each sensor combination case and determining the sensor individual error.
本実施例では、実施例1の機能に加えて、センサ個体の定常誤差とランダム誤差を用いて開閉器の入り切り状態を判定する機能を備えた状態推定装置の例を説明する。 In this embodiment, an example of a state estimation device having a function of determining the on / off state of a switch using a steady error and a random error of an individual sensor in addition to the functions of the first embodiment will be described.
図35は、実施例7の電力系統システムの構成を示す。実施例1の電力系統システムと比較すると、本実施例の電力系統システムは、電力系統100に代えて電力系統100gを有し、状態推定装置10に代えて状態推定装置10gを有する。電力系統100gは、電力系統100と比較すると、センサ150の代わりに計測機能を備えた開閉器であるセンサ開閉器160を有する。状態推定装置10と比較すると、状態推定装置10gは、状態推定装置10の構成に加え、センサ開閉器入切判定部35を含む。実施例7の電力系統システムの要素のうち、実施例1の電力系統システムの要素と同一の符号を付けた要素については、同一の機能を有するとして、その説明を省略する。
FIG. 35 shows the configuration of the power system of the seventh embodiment. Compared with the power system of the first embodiment, the power system of the present embodiment has a
次に、センサ開閉器160の構成について説明する。図36は、センサ開閉器160の構成を示す。センサ開閉器160は、センサ161および162と、開閉器163とを含む。センサ161および162は、送信装置164に接続されている。送信装置164は、通信ネットワーク200に接続されている。
Next, the configuration of the
次に、センサ開閉器160の各構成について説明する。
Next, each configuration of the
センサ161および162は、センサ150と同様の機能を有する。センサ161はセンサ開閉器160の変電所120側(S側)に設置されたセンサである。センサ162はセンサ開閉器160の末端側(L側)に設置されたセンサである。
The
開閉器163は、センサ開閉器160に繋がれた配電線を接続または遮断する電力機器である。例えば、電力系統100g内のセンサ開閉器160cは、ブランチ150bと150cの間を接続または遮断する。また、本実施例では、センサ開閉器160に繋がれた配電線が接続されている状態を「入」と定義し、配電線が遮断されている状態を「切」と定義する。
The
送信装置164は、センサ161および162の計測値を、通信ネットワーク200を介して状態推定装置10に送信する。
The
次に、センサ開閉器入切判定部35について説明する。センサ開閉器入切判定部35は、計測値データベース12の計測値と、定常誤差データベース20の定常誤差と、ランダム誤差データベース21のランダム誤差を用いてセンサ開閉器160の入切状態を判定するセンサ開閉器入切判定処理を行う。
Next, the sensor switch on / off
図37は、センサ開閉器入切判定処理を示す。 FIG. 37 shows a sensor switch on / off determination process.
ステップS61で、センサ開閉器入切判定部35は、計測値データベース12からセンサ161(S側)および162(L側)の電圧計測値VS、VLを読込む。図38は、実施例7の計測値の一例を示す。本実施例の計測値は、センサ開閉器160内のセンサ毎に、A、B、Cの三相の各相または各相間の電圧、電流、有効電力、無効電力と、計測時刻と、ノードと、センサ開閉器IDを対応づけたテーブルである。本実施例において、この三相の計測値は、計測値受信部11により、三相の平均値に変換され、計測値データベース12として格納される。
In step S61, the sensor switch on / off
ステップS62で、センサ開閉器入切判定部35は、定常誤差データベース20からセンサ161(S側)およびセンサ162(L側)の電圧の計測値の定常誤差μS、μLをそれぞれ読込む。図39は、実施例7の定常誤差データベース20の一例を示す。本実施例の定常誤差データベース20は、センサ開閉器160内のセンサ毎に、電圧、電流、有効電力、無効電力の各々の定常誤差と、ノードIDと、センサ開閉器IDを対応づけたテーブルである。
In step S62, the sensor switch on / off
ステップS63で、センサ開閉器入切判定部35は、ランダム誤差データベース21からセンサ161(S側)およびセンサ162(L側)の電圧の計測値のランダム誤差σS、σLをそれぞれ読込む。図40は、実施例7のランダム誤差データベース21の一例を示す。本実施例のランダム誤差データベース21は、センサ開閉器160内のセンサ毎に、電圧、電流、有効電力、無効電力の各々のランダム誤差の推定値と、ノードIDと、センサ開閉器IDを対応づけたテーブルである。
In step S63, the sensor switch on / off
ステップS64で、センサ開閉器入切判定部35は、センサ161(S側)およびセンサ162(L側)の電圧の計測値VS、VLを用いて式(19)のように計測電圧差ΔVSLを計算する。ここで計測電圧差ΔVSLは絶対値とする。
In step S64, the sensor switch on / off
ステップS65で、センサ開閉器入切判定部35は、センサ161(S側)およびセンサ162(L側)の電圧計測値の定常誤差μS、μLおよびランダム誤差σS、σLを用いて式(20)および式(21)のようにセンサ個体誤差εS、εLを計算する。
In step S65, the sensor switch on / off
ステップS66で、センサ開閉器入切判定部35は、センサ161(S側)およびセンサ162(L側)のセンサ個体誤差εS、εLを用いて、式(22)のように電圧センサ個体差εSLを計算する。
In step S66, the sensor switch on / off
ステップS67で、センサ開閉器入切判定部35は、電圧計測差ΔVSLが電圧センサ個体差εSLより大きいか否かを判断する。判断の結果、電圧計測差ΔVSLが電圧センサ個体差εSLより大きい場合、センサ開閉器入切判定部35は、処理をステップS68に移行させる。小さい場合、センサ開閉器入切判定部35は、処理をステップS69に移行させる。
In step S67, the sensor switch on / off
ステップS68で、センサ開閉器入切判定部35は、センサ開閉器160が「入」状態であると判定する。ステップS69で、センサ開閉器入切判定部35は、センサ開閉器160が「切」状態であると判定する。ステップS68およびステップS69においてセンサ開閉器入切判定部35は、判定結果を電圧電流分布推定部17へ送る。
In step S68, the sensor switch on / off
センサ開閉器入切判定処理によれば、センサ開閉器160の入切状態を判定することができる。
According to the sensor switch on / off determination process, the on / off state of the
次に、本実施例の電圧電流分布推定処理について説明する。本実施例の電圧電流分布推定処理は、実施例1の電圧電流分布推定処理に、配電系統の構成を判断する処理を追加したものである。例えば、センサ開閉器入切判定部35が、センサ開閉器160a、160b、および160cのうち、センサ開閉器160aおよび160bを「入」、160cを「切」と判断した場合について説明する。
Next, the voltage / current distribution estimation process of the present embodiment will be described. The voltage / current distribution estimation process of the present embodiment is obtained by adding a process for determining the configuration of the distribution system to the voltage / current distribution estimation process of the first embodiment. For example, the case where the sensor switch on / off
この例において電圧電流分布推定部17は、変電所120を表すノード110aからセンサ開閉器160cが接続されるノード110eまでの各ノードとそれらを結ぶブランチ150aから150dまでの各ブランチを、電圧電流分布推定処理の対象となる配電系統と判断し、対象の配電系統について実施例1と同様の電圧電流分布推定処理を行う。
In this example, the voltage /
本実施例によれば、センサ個体の定常誤差とランダム誤差の推定値に基づいて開閉器の入り切り状態を判定する機能を備えることで、配電系統の構成を判断し、状態推定の対象を決定することが可能となる。 According to the present embodiment, the function of determining the on / off state of the switch based on the estimated values of the steady state error and the random error of the individual sensor is provided, thereby determining the configuration of the distribution system and determining the state estimation target. It becomes possible.
本発明の一態様を表す用語について説明する。記憶部は、計測値データベース12、最大誤差データベース13、設備データベース16、定常誤差データベース20、ランダム誤差データベース21、補正計測値データベース23、補正重み係数データベース25などに対応する。重み係数算出部は、重み係数演算部14などに対応する。推定値算出部は、電圧電流分布推定部17、補正電圧電流分布推定部26、補正計測値演算部22、補正重み係数演算部24などに対応する。個体誤差算出部は、センサ個体誤差推定部19、異常センサ特定部33などに対応する。表示制御部は、通信部30などに対応する。更新判定部は、センサ個体誤差更新判定部28などに対応する。開閉状態判定部は、センサ開閉器入切判定部35などに対応する。系統構成データは、設備データベース16などに対応する。開閉器は、センサ開閉器160、開閉器163などに対応する。
Terms used in one embodiment of the present invention will be described. The storage unit corresponds to the
本発明は、以上の実施例に限定されるものでなく、その趣旨から逸脱しない範囲で、他の様々な形に変更することができる。 The present invention is not limited to the above embodiments, and can be modified in various other forms without departing from the spirit of the present invention.
10、10b、10c、10d、10f、10g:状態推定装置 11:計測値受信部 12:計測値データベース 13:最大誤差データベース 14:重み係数演算部 15:重み係数データベース 16:設備データベース 17:電圧電流分布推定部 18:電圧電流分布データベース 19:センサ個体誤差推定部 20:定常誤差データベース 21:ランダム誤差データベース 22:補正計測値演算部 23:補正計測値データベース 24:補正重み係数演算部 25:補正重み係数データベース 26:補正電圧電流分布推定部 27:補正電圧電流分布データベース 28:センサ個体誤差更新判定部 29:センサ個体誤差更新ログデータベース 30:通信部 31:センサ組合せ指定部 32:センサ組合せデータベース 33:異常センサ特定部 34:異常センサデータベース 35:センサ開閉器入切判定部 100、100g:電力系統 110:ノード 120:変電所 130:ブランチ 140:負荷 150:センサ 160:センサ開閉器 161:センサ(S側) 162:センサ(L側) 163:開閉器 164:送信装置 200:通信ネットワーク 300:通信ネットワーク 400:表示装置
10, 10b, 10c, 10d, 10f, 10g: State estimation device 11: Measurement value receiving unit 12: Measurement value database 13: Maximum error database 14: Weighting factor calculation unit 15: Weighting factor database 16: Facility database 17: Voltage current Distribution estimation unit 18: Voltage / current distribution database 19: Sensor individual error estimation unit 20: Steady error database 21: Random error database 22: Correction measurement value calculation unit 23: Correction measurement value database 24: Correction weight coefficient calculation unit 25: Correction weight Coefficient database 26: correction voltage current distribution estimation unit 27: correction voltage current distribution database 28: sensor individual error update determination unit 29: sensor individual error update log database 30: communication unit 31: sensor combination designation unit 32: sensor combination database 33: Abnormal sensor Unit 34: Abnormal sensor database 35: Sensor switch on / off
Claims (12)
各ノードに対し、前記最大誤差に基づいて重み係数を算出する重み係数算出部と、
前記複数時間断面のそれぞれに対し、前記計測値に基づく第一初期値を決定し、前記系統構成データと前記第一初期値とを用いる潮流計算により、前記状態の第一推定値を算出し、前記第一推定値と前記第一初期値と前記重み係数とに基づいて第二初期値を算出し、前記系統構成データと前記第二初期値とを用いる潮流計算により、前記状態の第二推定値を算出する推定値算出部と、
前記複数時間断面の計測値と、前記複数時間断面の第二推定値とに基づいて、前記複数のセンサのそれぞれの定常誤差およびランダム誤差を算出する個体誤差算出部と、
を備える配電系統の状態推定装置。 Measurement values of the state including the voltage and line power flow measured by a plurality of sensors in the distribution system in a multi-time section, system configuration data indicating the impedance and connection state of the line in the distribution system, and in the distribution system A storage unit for storing a maximum error of a sensor or a load in each node;
For each node, a weighting factor calculation unit that calculates a weighting factor based on the maximum error;
For each of the multiple time sections, determine a first initial value based on the measured value, and by calculating the power flow using the system configuration data and the first initial value, calculate a first estimated value of the state, A second initial value is calculated based on the first estimated value, the first initial value, and the weighting factor, and the second estimation of the state is performed by power flow calculation using the system configuration data and the second initial value. An estimated value calculation unit for calculating a value;
Based on the measurement value of the multiple time section and the second estimated value of the multiple time section, an individual error calculation unit that calculates a steady state error and a random error of each of the plurality of sensors;
An apparatus for estimating a state of a power distribution system.
請求項1に記載の状態推定装置。 The estimated value calculation unit calculates an amount of correction of the first initial value by optimization calculation of an objective function using the first estimated value, a deviation of the first initial value, and the weighting factor, and the first initial value Calculating the second initial value based on the value and the correction amount;
The state estimation apparatus according to claim 1.
請求項2に記載の状態推定装置。 The estimated value calculating unit calculates a calculated value of a load of each node based on the measured value, and determines the first initial value including the measured value and the calculated value;
The state estimation apparatus according to claim 2.
請求項3に記載の状態推定装置。 The estimated value calculation unit calculates a corrected measurement value by correcting the measurement value based on the steady-state error, determines a third initial value based on the correction measurement value, and determines the system configuration data and the third Calculating a third estimate of the condition by tidal current calculations using initial values;
The state estimation apparatus according to claim 3.
請求項4に記載の状態推定装置。 The estimated value calculating unit calculates a corrected weighting coefficient by correcting the weighting coefficient based on the random error, and calculates a deviation of the third estimated value and the third initial value, the weighting coefficient, and the third initial value. A fourth initial value is calculated based on the value, and a corrected estimated value of the state is calculated by power flow calculation using the system configuration data and the fourth initial value.
The state estimation apparatus according to claim 4.
請求項5に記載の状態推定装置。 A display control unit for causing the display device to display any one of the measurement value, the stationary error, the random error, the corrected measurement value, and the correction estimated value;
The state estimation apparatus according to claim 5.
前記複数時間断面の後の複数時間断面の計測値から得られる補正計測値および補正推定値に基づいて、前記定常誤差および前記ランダム誤差を更新するか否かを判定する更新判定部を更に備える、
請求項5に記載の状態推定装置。 The storage unit stores the stationary error and the random error,
An update determination unit that determines whether to update the steady-state error and the random error based on a corrected measurement value and a correction estimated value obtained from a measurement value of a multi-time cross section after the multi-time cross section;
The state estimation apparatus according to claim 5.
前記推定値算出部は、計測値に対応する期間の定常誤差およびランダム誤差に基づいて、補正計測値および補正重み係数をそれぞれ算出する、
請求項5に記載の状態推定装置。 The storage unit stores a steady error and a random error obtained from each measurement value of a plurality of periods,
The estimated value calculation unit calculates a corrected measurement value and a correction weight coefficient based on a steady-state error and a random error in a period corresponding to the measurement value,
The state estimation apparatus according to claim 5.
請求項5に記載の状態推定装置。 The individual error calculation unit detects a sensor having an abnormal tendency from the plurality of sensors by using at least one of the steady error and the random error and the maximum error.
The state estimation apparatus according to claim 5.
前記推定値算出部は、前記開閉状態に基づいて前記系統構成データを修正し、前記修正された系統構成データを用いて前記状態の推定値を算出する、
請求項5に記載の状態推定装置。 An open / close state determination unit that determines the open / close state of the switch based on the steady-state error, the random error, and the measured values of the state of both ends of the switch;
The estimated value calculation unit corrects the system configuration data based on the open / close state, and calculates the estimated value of the state using the corrected system configuration data.
The state estimation apparatus according to claim 5.
各ノードに対し、前記最大誤差に基づいて重み係数を算出し、
前記複数時間断面のそれぞれに対し、前記計測値に基づく第一初期値を決定し、前記系統構成データと前記第一初期値とを用いる潮流計算により、前記状態の第一推定値を算出し、前記第一推定値と前記第一初期値と前記重み係数とに基づいて第二初期値を算出し、前記系統構成データと前記第二初期値とを用いる潮流計算により、前記状態の第二推定値を算出し、
前記複数時間断面の計測値と、前記複数時間断面の第二推定値とに基づいて、前記複数のセンサのそれぞれの定常誤差およびランダム誤差を算出する、
ことを備える状態推定方法。 Measurement values of the state including the voltage and line power flow measured by a plurality of sensors in the distribution system in a multi-time section, system configuration data indicating the impedance and connection state of the line in the distribution system, and in the distribution system Memorize the maximum error of the sensor or load at each node,
For each node, calculate a weighting factor based on the maximum error,
For each of the multiple time sections, determine a first initial value based on the measured value, and by calculating the power flow using the system configuration data and the first initial value, calculate a first estimated value of the state, A second initial value is calculated based on the first estimated value, the first initial value, and the weighting factor, and the second estimation of the state is performed by power flow calculation using the system configuration data and the second initial value. Calculate the value,
Based on the measured value of the multi-time cross section and the second estimated value of the multi-time cross section, to calculate the steady state error and random error of each of the plurality of sensors,
A state estimation method comprising:
各ノードに対し、前記最大誤差に基づいて重み係数を算出し、
前記複数時間断面のそれぞれに対し、前記計測値に基づく第一初期値を決定し、前記系統構成データと前記第一初期値とを用いる潮流計算により、前記状態の第一推定値を算出し、前記第一推定値と前記第一初期値と前記重み係数とに基づいて第二初期値を算出し、前記系統構成データと前記第二初期値とを用いる潮流計算により、前記状態の第二推定値を算出し、
前記複数時間断面の計測値と、前記複数時間断面の第二推定値とに基づいて、前記複数のセンサのそれぞれの定常誤差およびランダム誤差を算出する、
ことをコンピュータに実行させる状態推定プログラム。
Measurement values of the state including the voltage and line power flow measured by a plurality of sensors in the distribution system in a multi-time section, system configuration data indicating the impedance and connection state of the line in the distribution system, and in the distribution system Memorize the maximum error of the sensor or load at each node,
For each node, calculate a weighting factor based on the maximum error,
For each of the multiple time sections, determine a first initial value based on the measured value, and by calculating the power flow using the system configuration data and the first initial value, calculate a first estimated value of the state, A second initial value is calculated based on the first estimated value, the first initial value, and the weighting factor, and the second estimation of the state is performed by power flow calculation using the system configuration data and the second initial value. Calculate the value,
Based on the measured value of the multi-time cross section and the second estimated value of the multi-time cross section, to calculate the steady state error and random error of each of the plurality of sensors,
A state estimation program that causes a computer to execute this.
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