JP2015156764A - 配電系統の実負荷推定に資する学習データの作成方法、プログラム並びに配電系統の実負荷推定装置および推定方法 - Google Patents
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Abstract
Description
計測した電力=負荷の消費する電力
の関係がなりたっていた。
下記特許文献1には、計測した有効電力と無効電力から、太陽光発電装置が出力する有効電力と、負荷が消費する有効電力とを独立成分分析を用いて分離する技術が開示されている。
配電系統の1もしくは複数の有効電力および無効電力を計測するステップと、
計測した有効電力と無効電力とを記憶手段に記憶するステップと、
推定日の気象と類似する日でかつ太陽光発電量が少ない日である類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して、学習データとするステップと、を含むことを特徴とする。
上記課題を解決するために本発明は、電力系統に複数の太陽光発電装置及び負荷が接続された電力系統において、計測した電力の値から実負荷を推定する実負荷推定装置に資する学習データの作成方法であって、
配電系統に配置された複数の電力計を用いて1もしくは複数の有効電力および無効電力を測定するステップと、
計測した有効電力と無効電力とを記憶手段に記憶するステップと、
実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報を優先順位付けし、該優先順位付けした順に実負荷の推定を行う推定日に類似する類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して学習データを作成するステップと、を含むことを特徴とする。
また上記において、前記実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報の優先順位付けは、上位から順に、推定日と同じ曜日種別(平日/休日)で最高気温・最低気温が最も近い日の雨天日であるか、推定日と同じ曜日種別(平日/休日)で且つ最高気温・最低気温が最も近い日であるか、推定日と同じ曜日同種別(平日/休日)日であるか、のいずれかに該当する日に対して行うものであることを特徴とする。
また上記において、前記補正は、太陽光発電量が存在しない夜間の時間帯の送り出し負荷を比較することでバイアスを算出し、算出したバイアスを前記類似日のすべての時刻に加算することで前記学習データを平行移動させることにより行うことを特徴とする。
さらに上記において、前記類似日抽出日数分の学習データが一部得られなかった場合、得られた類似日を複数倍することで学習データを作成することを特徴とする。
実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報を、推定日と同じ曜日種別(平日/休日)で最高気温・最低気温が最も近い日の雨天日である、推定日と同じ曜日種別(平日/休日)で且つ最高気温・最低気温が最も近い日である、および、推定日と同じ曜日同種別(平日/休日)日である、の順に優先順位付けし、該優先順位付けした順に実負荷の推定を行う推定日に類似する類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して学習データを作成する手段として機能させることを特徴とする。
配電系統に配置された複数の電力計を用いて1もしくは複数の有効電力および無効電力を計測する手段と、
計測した有効電力と無効電力とを記憶手段に記憶する手段と、
実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報を優先順位付けし、該優先順位付けした順に実負荷の推定を行う推定日に類似する類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して学習データを作成する手段と、
作成した学習データに対して既存の換算式を適用して太陽光発電装置が出力する有効電力及び負荷が消費する有効電力を分離する手段と、
該負荷が消費する有効電力に基づいて実負荷を推定する手段と、を備えることを特徴とする。
上記課題を解決するために本発明の実負荷推定方法は、電力系統に複数の太陽光発電装置及び負荷が接続された電力系統において、計測した電力の値から実負荷を推定する実負荷推定方法であって、
配電系統に配置された複数の電力計を用いて1もしくは複数の有効電力および無効電力を計測するステップと、
計測した有効電力と無効電力とを記憶手段に記憶するステップと、
実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報を優先順位付けし、該優先順位付けした順に実負荷の推定を行う推定日に類似する類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して学習データを作成するステップと、
作成した学習データに対して既存の換算式を適用して太陽光発電装置が出力する有効電力及び負荷が消費する有効電力を分離するステップと、
該負荷が消費する有効電力に基づいて実負荷を推定するステップと、
を含むことを特徴とする。
実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報を優先順位付けし、該優先順位付けした順に実負荷の推定を行う推定日に類似する類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して学習データを作成する手段、
作成した学習データに対して既存の換算式を適用して太陽光発電装置が出力する有効電力及び負荷が消費する有効電力を分離する手段、および、
該負荷が消費する有効電力に基づいて実負荷を推定する手段、として機能させることを特徴とする。
配電系統に配置された複数の電力計を用いて1もしくは複数の有効電力および無効電力を計測する手段と、
計測した有効電力と無効電力とを記憶手段に記憶する手段と、
実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報を優先順位付けし、該優先順位付けした順に実負荷の推定を行う推定日に類似する類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して学習データを作成する手段と、
作成した学習データに対して換算式に独立成分分析のAmuseアルゴリズムを用いて太陽光発電装置が出力する有効電力及び負荷が消費する有効電力を分離する手段と、
該負荷が消費する有効電力に基づいて実負荷を推定する手段と、
を備えることを特徴とする。
配電系統に配置された複数の電力計を用いて1もしくは複数の有効電力および無効電力を計測するステップと、
計測した有効電力と無効電力とを記憶手段に記憶するステップと、
実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報を優先順位付けし、該優先順位付けした順に実負荷の推定を行う推定日に類似する類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して学習データを作成するステップと、
作成した学習データに対して換算式に独立成分分析のAmuseアルゴリズムを用いて太陽光発電装置が出力する有効電力及び負荷が消費する有効電力を分離するステップと、
該負荷が消費する有効電力に基づいて実負荷を推定するステップと、
を含むことを特徴とする。
図1は、本発明の実施形態に係る配電系統の構成例を示す図である。図1を用いて、本発明の実施形態に係る配電系統について説明する。
入力装置11は、電力計P1,・・・,P4で計測された有効電力と無効電力を収集する。気象情報・暦情報も外部装置(図示せず)から収集、もしくは直接入力する。また、入力装置11は、電力推定装置10の内部にて計算し蓄積した情報を外部装置(図示せず)に出力することもできる。
出力装置13は、メモリ12内の情報を画面や印刷を通して出力する。
推定処理部15は、学習データ作成処理部14により作成された学習データ(有効電力と無効電力)を用いて、既存の換算式(回帰式または特許文献1に記載の独立成分分析の手法(例えば、Fast ICAアルゴリズム)による)を使って実負荷(有効電力)と太陽光発電量(有効電力)を推定を行う。なお、本発明に特有の学習データの作成を行わずに上述のようにして収集した計測データ(有効電力と無効電力)から、独立成分分析(ICA(Independent Component Analysis:独立成分分析))のための復元行列を構築し、構築した復元行列を演算処理して実負荷(有効電力)と太陽光発電量(有効電力)を分離することもできる。この場合に本推定処理部は、独立成分分析手法を使用することによって推定処理を行うことになる。
図3ないし図6は、本発明の実施形態に係る学習データ作成処理部の学習データの作成処理並びに学習データ作成時の類似日の抽出処理を説明する図である。すなわち、
図3は、本発明の実施形態に係る学習データ作成処理部における学習データ作成のための処理フローを示す図である。以下に示す手順(a)及び(b)に従って学習データの作成を行う内容について説明する。
上記したようにメモリ12内に蓄積された計測データを元に類似日を抽出して学習データを作成する場合は、推定日(推定対象日ともいう)の気温や天気等が類似した過去の計測データを用いる方が推定精度の向上が期待できる。しかし、気温や天気等が類似する過去日だけで学習データを作成すると、過去に該当する日が存在しない場合もあるため、推定可能日が減少する。そのため、実負荷及び太陽光発電量に相関がある情報、例えば、気象予報情報(例えば天気や気温情報)、曜日情報、等について以下に示す表1の優先順位付け(段階付け)に基づいて類似日を抽出する。つまり、優先度の高い相関がある情報項目に合致する日からまず類似日を抽出し、その項目に合致する日が存在しない場合には次ぎに段階付けされた情報項目にしたがって類似日を抽出する(図5参照)。
上記のようにして抽出された類似日は、気象や曜日条件について推定日と類似しているが、送り出し負荷のスケール(大きさ)が異なっていることが考えられる。なお“送り出し負荷”は、概して電力事業者が予測する配電系統の全需要家で電力消費する負荷として定義される。“送り出し負荷”には季節性があり、夏季、冬季では電力需要量が多くなり、春季や秋季には電力需要量が夏季、冬季より下がることは一般に広く知られていることである。そのため、上記のようにして抽出された類似日に対して補正(後述するバイアス補正)を行う必要がある。
図4は、本発明の実施形態に係る学習データの作成の概念を説明する図である。図4の上段に示す図は、図3に示した(a)類似日の抽出処理を説明するものである。また図4の下段に示す図は、図3に示した(b)類似日の補正処理を説明するものである。
(1)組合せの例:気象類似雨天日1日 + 気象類似日1日
(2)複数倍の例:気象類似雨天日1日 × 2
類似日を2日分抽出するものとする。
バイアス=送り出し負荷の夜間平均(推定日)−送り出し負荷の夜間平均(類似日)
送り出し負荷(類似日補正)=送り出し負荷(類似日)+上記式で求まるバイアス
本発明の実施形態では、上述したようにして本発明に特有の学習データを抽出したものに対して補正することができる。したがって、本発明によって抽出された学習データを補正して用いるので、既存の換算式(回帰式または独立成分分析の手法(例えば、Fast ICAアルゴリズム)による)を使うだけでも本発明に特有の学習データの抽出法を用いない学習データに基づいて実負荷(有効電力)と太陽光発電量(有効電力)を推定する従来法より推定精度を向上させることができる。
10 電力推定装置
11 入力装置
12 メモリ
13 出力装置
14 学習データ作成処理部
15 推定処理部
200 無効電力補償装置
300 開閉器S5
P1〜P4 電力計
S1〜S4 開閉器
Claims (16)
- 電力系統に複数の太陽光発電装置及び負荷が接続された電力系統において、計測した電力の値から実負荷を推定する実負荷推定装置に資する学習データの作成方法であって、
配電系統の1もしくは複数の有効電力および無効電力を計測するステップと、
計測した有効電力と無効電力とを記憶手段に記憶するステップと、
推定日の気象と類似する日でかつ太陽光発電量が少ない日である類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して、学習データとするステップと、
を含むことを特徴とする学習データ作成方法。 - 前記太陽光発電量が少ない日は、雨天日であることを特徴とする請求項1に記載の学習データ作成方法。
- 電力系統に複数の太陽光発電装置及び負荷が接続された電力系統において、計測した電力の値から実負荷を推定する実負荷推定装置に資する学習データの作成方法であって、
配電系統の1もしくは複数の有効電力および無効電力を計測するステップと、
計測した有効電力と無効電力とを記憶手段に記憶するステップと、
実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報を優先順位付けし、該優先順位付けした順に実負荷の推定を行う推定日に類似する類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して学習データを作成するステップと、
を含むことを特徴とする学習データ作成方法。 - 前記実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報は、気象が類似する情報と歴情報であることを特徴とする請求項3に記載の学習データ作成方法。
- 前記実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報の優先順位付けは、上位から順に、推定日と同じ曜日種別(平日/休日)で最高気温・最低気温が最も近い日の雨天日であるか、推定日と同じ曜日種別(平日/休日)で且つ最高気温・最低気温が最も近い日であるか、推定日と同じ曜日同種別(平日/休日)日であるか、のいずれかに該当する日に対して行うものであることを特徴とする請求項3に記載の学習データ作成方法。
- 前記学習データを作成するステップは、抽出した前記類似日を前記推定日の負荷傾向に補正することを特徴とする請求項3ないし5のいずれか1項に記載の学習データ作成方法。
- 前記補正は、太陽光発電量が存在しない夜間の時間帯の送り出し負荷を比較することでバイアスを算出し、算出したバイアスを前記類似日のすべての時刻に加算することで前記学習データを平行移動させることにより行うことを特徴とする請求項6に記載の学習データ作成方法。
- 類似日抽出日数を設定するステップと、該類似日抽出日数分だけ、前記学習データを作成するステップを行い、学習データを作成することを特徴とする請求項1ないし7のいずれか1項に記載の学習データ作成方法。
- 前記類似日抽出日数分の学習データが一部得られなかった場合、得られた類似日を複数倍することで学習データを作成することを特徴とする請求項8に記載の学習データ作成方法。
- 電力系統に複数の太陽光発電装置及び負荷が接続された電力系統において、計測した電力の値から実負荷を推定する実負荷推定装置に資する学習データを作成するプログラムであって、予め配電系統に配置された複数の電力計を用いて1もしくは複数の有効電力および無効電力を計測し、計測した有効電力と無効電力とを記憶する記憶手段を備え、コンピュータに、
実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報を、推定日と同じ曜日種別(平日/休日)で最高気温・最低気温が最も近い日の雨天日である、推定日と同じ曜日種別(平日/休日)で且つ最高気温・最低気温が最も近い日である、および、推定日と同じ曜日同種別(平日/休日)日である、の順に優先順位付けし、該優先順位付けした順に実負荷の推定を行う推定日に類似する類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して学習データを作成する手段、
として機能させるためのプログラム。 - 電力系統に複数の太陽光発電装置及び負荷が接続された電力系統において、計測した電力の値から実負荷を推定する実負荷推定装置であって、
配電系統の1もしくは複数の有効電力および無効電力を計測する手段と、
計測した有効電力と無効電力とを記憶手段に記憶する手段と、
実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報を優先順位付けし、該優先順位付けした順に実負荷の推定を行う推定日に類似する類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して学習データを作成する手段と、
作成した学習データに対して既存の換算式を適用して太陽光発電装置が出力する有効電力及び負荷が消費する有効電力を分離する手段と、
該負荷が消費する有効電力に基づいて実負荷を推定する手段と、
を備えることを特徴とする実負荷推定装置。 - 作成した前記学習データに対して適用する既存の換算式は、回帰式または独立成分分析のFast ICAアルゴリズムであることを特徴とする請求項11に記載の実負荷推定装置。
- 電力系統に複数の太陽光発電装置及び負荷が接続された電力系統において、計測した電力の値から実負荷を推定する実負荷推定方法であって、
配電系統に配置された複数の電力計を用いて1もしくは複数の有効電力および無効電力を計測するステップと、
計測した有効電力と無効電力とを記憶手段に記憶するステップと、
実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報を優先順位付けし、該優先順位付けした順に実負荷の推定を行う推定日に類似する類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して学習データを作成するステップと、
作成した学習データに対して既存の換算式を適用して太陽光発電装置が出力する有効電力及び負荷が消費する有効電力を分離するステップと、
該負荷が消費する有効電力に基づいて実負荷を推定するステップと、
を含むことを特徴とする実負荷推定方法。 - 電力系統に複数の太陽光発電装置及び負荷が接続された電力系統において、計測した電力の値から実負荷を推定する実負荷推定するプログラムであって、予め配電系統に配置された複数の電力計を用いて1もしくは複数の有効電力および無効電力を計測し、計測した有効電力と無効電力とを記憶する記憶手段を備え、コンピュータに、
実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報を優先順位付けし、該優先順位付けした順に実負荷の推定を行う推定日に類似する類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して学習データを作成する手段、
作成した学習データに対して既存の換算式を適用して太陽光発電装置が出力する有効電力及び負荷が消費する有効電力を分離する手段、および、
該負荷が消費する有効電力に基づいて実負荷を推定する手段、
として機能させるためのプログラム。 - 電力系統に複数の太陽光発電装置及び負荷が接続された電力系統において、計測した電力の値から実負荷を推定する実負荷推定装置であって、
配電系統の1もしくは複数の有効電力および無効電力を計測する手段と、
計測した有効電力と無効電力とを記憶手段に記憶する手段と、
実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報を優先順位付けし、該優先順位付けした順に実負荷の推定を行う推定日に類似する類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して学習データを作成する手段と、
作成した学習データに対して換算式に独立成分分析のAmuseアルゴリズムを用いて太陽光発電装置が出力する有効電力及び負荷が消費する有効電力を分離する手段と、
該負荷が消費する有効電力に基づいて実負荷を推定する手段と、
を備えることを特徴とする実負荷推定装置。 - 電力系統に複数の太陽光発電装置及び負荷が接続された電力系統において、計測した電力の値から実負荷を推定する実負荷推定方法であって、
配電系統の1もしくは複数の有効電力および無効電力を計測するステップと、
計測した有効電力と無効電力とを記憶手段に記憶するステップと、
実負荷及び太陽光発電装置に相関がある情報を優先順位付けし、該優先順位付けした順に実負荷の推定を行う推定日に類似する類似日を前記記憶手段に記憶した前記計測した有効電力と無効電力の中から抽出して学習データを作成するステップと、
作成した学習データに対して換算式に独立成分分析のAmuseアルゴリズムを用いて太陽光発電装置が出力する有効電力及び負荷が消費する有効電力を分離するステップと、
該負荷が消費する有効電力に基づいて実負荷を推定するステップと、
を含むことを特徴とする実負荷推定方法。
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