JP2015161541A - トランス接続相判定装置、トランス接続相判定方法、およびトランス接続相判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】トランスの接続相の判定精度の向上を図ること。【解決手段】トランス接続相判定装置１０１は、トランス１に接続された需要家で消費した電力値と、ａ〜ｃ線に流れた線電流値とに基づいて、ａ〜ｃ線のそれぞれに対応して電力と線電流との相関を示す相関値を算出する。次に、トランス接続相判定装置１０１は、ａ〜ｃ線に対応する相関値に基づいて、トランス１に接続された２つの配電線を判定する。次に、トランス接続相判定装置１０１は、トランス１配下の需要家で消費した電力値に基づいて、トランス１に接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を算出する。次に、トランス接続相判定装置１０１は、尤度が所定の閾値以上であれば、トランス１配下の電力値に基づいて、判定した接続相の各々の配電線に流れた電流値を補正する。【選択図】図１

Description

本発明は、トランス接続相判定装置、トランス接続相判定方法、およびトランス接続相判定プログラムに関する。

従来、配電網内で３以上の配電線のうちのいずれか２つの配電線に接続されたトランスの接続相の判定が行われる場合がある。関連する技術として、例えば、配電監視制御親局と遮断器子局を介して配電用遮断器の計測値を取得し、配電監視制御親局と開閉器子局を介してセンサ内蔵区分開閉器の計測値を取得し、自動検針親局を介してスマートメータの計測値を取得する相判別装置がある。相判別装置では、データ格納部に、配電系統構成情報と、配電用変圧器の機器情報と、需要家の供給設備情報とが格納される。そして、相判別装置は、各計測値の計測期間の中から、接続相の判別に用いる期間である時間断面を選択し、選択した時間断面に計測された各計測値と、データ格納部に格納される各情報とに基づいて、各配電用変圧器の接続相を判別する。

特開２０１２−１９８０３３号公報

しかしながら、従来技術によれば、トランスに接続された全ての電力消費源における消費電力の情報が得られないと、トランスの接続相の判定精度を確保することが困難になる。例えば、トランスに接続された電力消費源のうち、スマートメータを導入していない電力消費源があると、その電力消費源における消費電力の情報が得られなくなり、トランスの接続相の判定精度を確保することが困難になる。

１つの側面では、本発明は、トランスの接続相の判定精度の向上を図るトランス接続相判定装置、トランス接続相判定方法、およびトランス接続相判定プログラムを提供することを目的とする。

本発明の一側面によれば、３以上の配電線のうちのいずれか２つの配電線に接続された複数のトランスのいずれかのトランスに接続された電力消費源で消費された電力値と、３以上の配電線の各々の配電線に流れた電流値とに基づいて、各々の配電線に対応して電力と電流との相関を示す相関値を算出し、算出した各々の配電線に対応する相関値に基づいて、３以上の配電線のうちのトランスに接続された２つの配電線を判定し、電力値に基づいて、判定した２つの配電線がトランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を算出し、算出した尤度が所定の閾値以上であれば、電力値に基づいて、判定した２つの配電線の各々の配電線に流れた電流値を補正するトランス接続相判定装置、トランス接続相判定方法、およびトランス接続相判定プログラムが提案される。

本発明の一態様によれば、トランスの接続相の判定精度の向上を図ることができるという効果を奏する。

図１は、トランス接続相判定装置１０１の動作例を示す説明図である。 図２は、トランス接続相判定システム２００の構成例を示すブロック図である。 図３は、トランス接続相判定装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、トランス接続相判定装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。 図５は、センサ線電流データ４２１の記憶内容の一例を示す説明図である。 図６は、メータ電力データ４２２の記憶内容の一例を示す説明図である。 図７は、配電網設備データ４２３の記憶内容の一例を示す説明図である。 図８は、トランス配下電力データ４２４の記憶内容の一例を示す説明図である。 図９は、センサ線電流データ４２１の補正例を示す説明図である。 図１０は、補正後センサ線電流データ４２５の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１１は、接続相の判定例を示す説明図である。 図１２は、第１の尤度算出方法を示す説明図である。 図１３は、接続相の判定結果の正誤を判定する一例を示す説明図である。 図１４は、配電網内トランス接続相判定処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１５は、トランス接続相判定および尤度算出処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１６は、トランス接続相判定装置１６０１の機能的構成例を示すブロック図である。 図１７は、回帰モデルにより作成された関数の一例を示す説明図である。 図１８は、トランス接続相判定装置１８０１の機能的構成例を示すブロック図である。 図１９は、トランス配下電力データ１９０１の記憶内容の一例を示す説明図である。 図２０は、仮決め接続相の結果の一例を示す説明図である。 図２１は、仮決め接続相に基づく仮決めセンサ線電流データの一例を示す説明図である。 図２２は、仮決め接続相の判定結果と尤度との一例を示す説明図である。 図２３は、尤度に対する接続相判定結果作成処理手順の一例を示すフローチャートである。

以下に図面を参照して、開示のトランス接続相判定装置、トランス接続相判定方法、およびトランス接続相判定プログラムの実施の形態を詳細に説明する。

（実施の形態１）
図１は、トランス接続相判定装置１０１の動作例を示す説明図である。図１において、トランス接続相判定装置１０１は、柱上トランスの接続相を判定するコンピュータである。柱上トランスは、電磁誘導の作用によって交流電流の電圧を変える変圧器である。以下の説明では、柱上トランスを、単に「トランス」と呼称する。

電力市場の自由化をはじめとする電力事業の規制改革や、再生可能電力普及の流れの中において、電力の伝達手段である送配電網に求められる機能が、昨今大きく変わってきている。このうち配電網においては、今後多数の導入が予想される太陽光発電（Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓ、ＰＶ）などの分散型電源への対処が大きな課題である。課題の一例として、配電網の供給電圧を一定の範囲内、例えば、１０１±６Ｖ、２０２±２０Ｖなどに収めるように電圧管理することが要求される。

電源が一ヶ所に集中する際の配電網の電圧管理における主な問題は、過負荷に伴う電圧降下であったが、分散型電源の配電網においては、売電のための逆潮流が発生するため、逆潮流の際の電圧上昇が大きな問題となる。電源が一ヶ所に集中する際の配電網においても、電圧降下の防止を前提とした設計および運用は成されているが、電圧上昇の問題に関しては、ほとんど想定されていない。この電圧上昇問題に対処するため、パワーエレクトロニクス上の各種受動機器および能動機器を利用するような、新しい電圧管理方式の検討が各所で開始されている。

ここで、新しい電圧管理方式の検討を行う場合には、トランスの接続相の問題が浮上する。具体的には、三相３線式の配電網において、電力を消費する電力消費源との接点にあるトランスが、三種類ある配電線の組み合わせのうち、どの相で高圧側と接続されているかわからないという問題である。この問題は、三相３線式でだけでなく、三相４線式といった３以上の電線を用いた配電網で起こり得る。本実施の形態では、三相３線式の配電網を例として説明する。

ここでは、トランスが接続する２つの配電線の組み合わせを、「トランスの接続相」と呼称する。また、三種類ある配電線をそれぞれ、「ａ線」、「ｂ線」、「ｃ線」と呼称する。そして、ａ線とｂ線との組み合わせを、「ａｂ相」と呼称する。また、ｂ線とｃ線との組み合わせを、「ｂｃ相」と呼称する。また、ｃ線とａ線との組み合わせを、「ｃａ相」と呼称する。また、電力を消費する電力消費源を、「需要家」と呼称する。

トランスの接続相に関しては、三相交流を平衡に保つため、複数の需要家の負荷ができるだけバランスがとれるように選択されるが、各需要家が接続されたトランスの接続相が具体的にいずれであるかについては、管理することが困難である。このため、新しい電圧管理方式の適用を検討するに際しても、まずトランスの接続相の現状調査を行うことになる。

例えば、需要家１０〜２０軒に対して一つのトランスが設置されており、配電網全体を考えると、接続相を判定すべきトランスの数は膨大である。従って、配電網内の全てのトランスの接続相を人手で判定した場合には、大きなコストおよび時間を費やすことになってしまう。

また、配電線計測値に基づいて各配電線区間内の負荷で消費された消費電力を求めた各配電線区間内の相ごとの消費電力量と、相ごとの負荷計測値とが最も近くなるように、接続相の組み合わせを求めることによって、トランスの接続相を判別することが考えられる。しかしながら、トランスに接続された全ての需要家における消費電力の情報を用いるため、スマートメータを導入していない需要家があると、トランスの接続相を判別することが困難となる。

また、三相３線の各線の電流を計測できる高圧線に設置されたセンサが計測した電流値と、トランス配下に設置されたスマートメータの電力値との相関の違いによって接続相を判定することが考えられる。しかしながら、配電網の規模が大きい場合、接続相判定に用いるデータにノイズが増加するため、接続相判定の正解率が低下する。

ここで、接続相判定の正解率が低下する理由として、例えば、トランス１の接続相を判定するには、トランス１配下の電力変化がセンサで計測される電流にどう変化を与えるかを分析することになる。しかしながら、トランス２配下に存在する需要家の電力変化も同じくセンサで計測される電流に影響を与えるので、トランス１の接続相を判定する場合、トランス２配下の需要家によって変化するセンサの電流はノイズとなり、接続相判定の正解率が低下する。

そこで、実施の形態１にかかるトランス接続相判定装置１０１は、３以上の各配電線に流れる電流とトランス配下の電力の相関から判定したトランスの接続相の尤度が閾値以上であれば、電力からセンサが計測した線電流を補正して他トランスの接続相を判定する。以下の記載では、配電線に流れる電流のことを「線電流」と呼称する場合があり、配電線に流れる電流の値を、「線電流値」と呼称する場合がある。これにより、トランス接続相判定装置１０１は、線電流のノイズを除去して、接続相の判定精度を向上させる。

図１の（ａ）では、新たな電圧管理方式の検討の対象となる配電網ｅを示す。配電網ｅは、三相３線式の配電網であり、電力の流れを制御する変電所ｓｕと、センサｓｅと、複数のトランスとしてトランス１、２とを有する。トランス１、２の接続相は不明である。センサｓｅは、ａ線、ｂ線、ｃ線の線電流値をそれぞれを計測する。

図１の（ｂ）では、トランス接続相判定装置１０１は、トランス１、２の接続相を判定する処理の例を示す。トランス１に対して、トランス接続相判定装置１０１は、トランス１に接続された需要家で消費した電力値と、ａ〜ｃ線に流れた線電流値とに基づいて、ａ〜ｃ線のそれぞれに対応して電力と線電流との相関を示す相関値を算出する。具体的な相関値の算出例は、図１１で後述する。

ここで、需要家で消費した電力値は、需要家に導入されたスマートメータが計測した値を、トランス接続相判定装置１０１が取得したものでもよいし、トランス接続相判定装置１０１の利用者によりトランス接続相判定装置１０１の記憶領域に格納されたものでもよい。また、線電流値は、センサｓｅが計測した電流値そのものでもよいし、センサｓｅが計測した電流値から、あるトランスによるノイズを除去した補正後の電流値でもよい。さらに、線電流値は、ノイズを除去した補正後の電流値から、さらに別のトランス配下で消費する電力によるノイズを除去した補正後の電流値でもよい。

次に、トランス接続相判定装置１０１は、ａ〜ｃ線に対応する相関値に基づいて、トランス１に接続された２つの配電線を判定する。具体的なトランスの接続相の判定例については、図１１で後述する。図１の例では、トランス接続相判定装置１０１がトランス１の接続相をａｂ相であると判定する。

次に、トランス接続相判定装置１０１は、トランス１配下の需要家で消費した電力値に基づいて、トランス１に接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を算出する。具体的な尤度の算出例は、図１２で後述する。図１の例では、トランス接続相判定装置１０１は、ａｂ相がトランス１に接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度として、Ｌ₁を算出する。

次に、トランス接続相判定装置１０１は、算出した尤度が所定の閾値以上であれば、トランス１配下の電力値に基づいて、判定した接続相の各々の配電線に流れた電流値を補正する。所定の閾値は、予め指定された閾値であり、トランス接続相判定装置１０１の利用者によって指定されたものでもよいし、トランス接続相判定装置１０１が決定してもよい。また、トランス接続相判定装置１０１は、トランス１以外のトランスにおける尤度を算出しておき、トランス１以外のトランスにおける尤度を所定の閾値として決定してもよい。

図１の（ｂ）の例では、尤度Ｌ₁が、所定の閾値以上であるとする。この場合、トランス接続相判定装置１０１は、ａｂ相がトランス１の接続相であることが正解であるとみなして、需要家が消費した電力値に基づいて、ａ線、ｂ線に流れた線電流値を補正する。補正後のａ線、ｂ線に流れた線電流値は、配電網ｅ内のトランス１以外の他のトランスにとってノイズとなるトランス１に流れる電流の影響を除去してあるため、トランス接続相判定装置１０１は、他のトランスの接続相の正解率を向上させることができる。

そして、トランス接続相判定装置１０１は、トランス２に接続された需要家が消費した電力値と、補正後のａ線、ｂ線の電流値と、計測したｃ線の電流値とに基づいて、ａ〜ｃ線のそれぞれに対応する相関値を算出し、トランス２の接続相を判定する。

（トランス接続相判定システムの構成例）
次に、トランス接続相判定装置１０１を、配電網上に存在するトランスの接続相を判定するトランス接続相判定システムに適用した場合について説明する。

図２は、トランス接続相判定システム２００の構成例を示すブロック図である。図２において、トランス接続相判定システム２００は、配電網ｅ上に存在するトランスの接続相を判定するシステムである。トランス接続相判定システム２００は、配電網ｅと、トランス接続相判定装置１０１とを有する。

配電網ｅは、変電所ｓｕと、センサｓｅと、トランス１〜Ｋと、需要家ｃ１〜ｃｎとを有する。需要家ｃ１〜ｃｎには、スマートメータを導入した需要家と、スマートメータを導入していない需要家とが混在する。例えば、図２では、需要家ｃ１、ｃ３、ｃｎは、スマートメータを導入しており、需要家ｃ２は、スマートメータを導入していない。スマートメータは、通信機能を有する電力計である。スマートメータは、例えば、スマートメータが導入された需要家である家庭、オフィス、工場などの電力の利用状況をリアルタイムに把握することができる。

変電所ｓｕは、電力の流れを制御して、電力を需要家に送り出す。トランス１〜Ｋは、電磁誘導の作用によって交流電流の電圧を変える変圧器である。以下の説明において、配電網ｅのうちの変電所ｓｕからトランス１〜Ｋを、「高圧配電網」と呼称する場合がある。また、配電網ｅのうちのトランス１〜Ｋからトランス１〜Ｋのそれぞれに接続する需要家までの部分を「低圧配電網」と呼称する場合がある。センサｓｅは、トランス１〜Ｋよりも変電所ｓｕ寄りに設置されており、高圧配電網の電流を計測する。ここで、高圧配電網は、本実施の形態では三相３線、すなわち３本の電線で電力を送るため、センサｓｅは、３本の線電流値をそれぞれを計測する。

トランス接続相判定装置１０１は、トランス１〜Ｋの接続相を判定するコンピュータである。また、トランス接続相判定装置１０１は、ａ〜ｃ線の線電流をセンサｓｅが計測した値と、需要家が導入したスマートメータが計測した電力値とを取得可能である。次に、図３を用いて、トランス接続相判定装置１０１のハードウェア構成について説明する。

（トランス接続相判定装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、トランス接続相判定装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、トランス接続相判定装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３と、を含む。また、トランス接続相判定装置１０１は、ディスクドライブ３０４と、ディスク３０５と、通信インターフェース３０６と、を含む。また、トランス接続相判定装置１０１は、ディスプレイ３０７と、キーボード３０８と、マウス３０９とを含む。また、ＣＰＵ３０１〜マウス３０９はバス３１０によってそれぞれ接続される。

ＣＰＵ３０１は、トランス接続相判定装置１０１の全体の制御を司る演算処理装置である。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶する不揮発性メモリである。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される揮発性メモリである。

ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０５に対するデータのリードおよびライトを制御する制御装置である。ディスクドライブ３０４には、例えば、磁気ディスクドライブ、光ディスクドライブ、ソリッドステートドライブなどを採用することができる。

ディスク３０５は、ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発性メモリである。例えば、ディスクドライブ３０４が磁気ディスクドライブである場合、ディスク３０５には、磁気ディスクを採用することができる。また、ディスクドライブ３０４が光ディスクドライブである場合、ディスク３０５には、光ディスクを採用することができる。また、ディスクドライブ３０４がソリッドステートドライブである場合、ディスク３０５には、半導体素子メモリ、いわゆる半導体ディスクを採用することができる。

通信インターフェース３０６は、ネットワークと内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する制御装置である。具体的には、通信インターフェース３０６は、通信回線を通じてネットワークとなるＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどに接続され、ネットワークを介して他の装置に接続される。通信インターフェース３０６には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

ディスプレイ３０７は、マウスカーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する装置である。ディスプレイ３０７には、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、ＴＦＴ（Ｔｈｉｎ Ｆｉｌｍ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。

キーボード３０８は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う装置である。また、キーボード３０８は、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス３０９は、マウスカーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などを行う装置である。マウス３０９は、ポインティングデバイスとして同様に機能を有するものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。

（トランス接続相判定装置１０１の機能的構成例）
図４は、トランス接続相判定装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。トランス接続相判定装置１０１は、制御部４０１と、記憶部４０２とを有する。制御部４０１は、相関値算出部４１１と、判定部４１２と、尤度算出部４１３と、判断部４１４と、補正部４１５とを含む。制御部４０１は、記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１が実行することにより、制御部４０１の機能を実現する。記憶装置とは、具体的には、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などである。また、各部の処理結果は、ＣＰＵ３０１が有するレジスタや、ＲＡＭ３０３等に記憶される。

また、トランス接続相判定装置１０１は、記憶部４０２にアクセス可能である。記憶部４０２は、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５等により実現される。記憶部４０２は、センサ線電流データ４２１と、メータ電力データ４２２と、配電網設備データ４２３と、トランス配下電力データ４２４と、補正後センサ線電流データ４２５とを有する。

センサ線電流データ４２１は、配電網ｅ内の各線ごとにセンサｓｅにより計測した電流値である。また、センサ線電流データ４２１は、計測期間を区切った期間に対応して該当の期間における線ごとの電流値であってもよい。ここで、計測期間は、スマートメータで需要家の電力を計測した期間である。センサ線電流データ４２１の記憶内容の一例については、図５で後述する。

メータ電力データ４２２は、配電網ｅ内の各需要家に設置されたスマートメータにより需要家で消費された電力を計測した電力値である。また、メータ電力データ４２２は、計測期間を区切った期間に対応して該当の期間における需要家で消費された電力値であってもよい。メータ電力データ４２２の記憶内容の一例については、図６で後述する。

配電網設備データ４２３は、配電網ｅ内の設備に関する情報である。配電網設備データ４２３の記憶内容の一例については、図７で後述する。トランス配下電力データ４２４は、メータ電力データ４２２と、配電網設備データ４２３とに基づいて作成されたデータであり、各トランス配下の消費電力を示す。トランス配下電力データ４２４の記憶内容の一例については、図８で後述する。

補正後センサ線電流データ４２５は、センサ線電流データ４２１に対して、接続相が既知のトランス配下のうちのスマートメータが導入された需要家の電力がセンサ電流に与える影響を除去したデータである。また、補正後センサ線電流データ４２５は、計測期間を区切った期間に対応して該当の期間において補正後の線ごとの電流値であってもよい。また、図４では、センサ線電流データ４２１と補正後センサ線電流データ４２５とを別にして表す。ここで、トランス接続相判定装置１０１は、センサ線電流データ４２１を一つ分用意し、センサ線電流データ４２１の各フィールドの値を更新していくことにより、補正後センサ線電流データ４２５を生成してもよい。補正後センサ線電流データ４２５の記憶内容の一例については、図１０で後述する。

相関値算出部４１１は、トランス配下電力データ４２４と、センサ線電流データ４２１または補正後センサ線電流データ４２５とに基づいて、各々の配電線に対応して電力と線電流との相関を示す相関値を算出する。具体的な算出例は、図１１で後述する。

判定部４１２は、相関値算出部４１１が算出した各々の配電線に対応する相関値に基づいて、３以上の配電線のうちのトランスに接続された２つの配電線を判定する。具体的な判定例は、図１１で後述する。

尤度算出部４１３は、トランス配下電力データ４２４に基づいて、判定部４１２が判定した２つの配電線がトランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を算出する。例えば、尤度算出部４１３は、あるトランスに接続する需要家が消費した電力値の累積や、あるトランスに接続する需要家が消費した電力値の２乗値を尤度として算出する。トランス配下電力データ４２４に基づいて尤度を算出する方法としては、図１２で後述する第２の尤度算出方法に相当する。

また、尤度算出部４１３は、各々の配電線に対応する相関値同士の差に基づいて、尤度を算出してもよい。各々の配電線に対応する相関値同士の差に基づいて尤度を算出する例は、図１２で後述する第１の尤度算出方法に相当する。

また、図１２で後述する第３の尤度算出方法として、相関値算出部４１１は、計測期間における各々の配電線に対応する電力と線電流との相関を示す相関値を算出するとともに、各期間における各々の配電線に対応する電力と線電流との相関を示す相関値を算出する。次に、判定部４１２は、算出した計測期間における各々の配電線に対応する相関値に基づきトランスに接続された２つの配電線を判定するとともに、算出した各期間における各々の配電線に対応する相関値に基づきトランスに接続された２つの配電線を判定する。そして、尤度算出部４１３は、各期間における各々の配電線に対応する相関値に基づき判定した結果のうち、計測期間における各々の配電線に対応する相関値に基づき判定した結果と一致する結果の数に基づいて、尤度を算出する。

例えば、尤度算出部４１３は、各期間における各々の配電線に対応する相関値に基づき判定した結果のうち、計測期間における各々の配電線に対応する相関値に基づき判定した結果と一致する結果の数を、そのまま尤度としてもよい。また、尤度算出部４１３は、各期間における各々の配電線に対応する相関値に基づき判定した結果のうち、計測期間における各々の配電線に対応する相関値に基づき判定した結果と一致する結果の数を、期間の数で割った値を尤度としてもよい。

判断部４１４は、尤度算出部４１３が算出した尤度が所定の閾値以上か否かを判断する。予め指定された閾値であり、トランス接続相判定装置１０１の利用者によって指定されたものでもよいし、トランス接続相判定装置１０１が決定してもよい。

補正部４１５は、尤度が所定の閾値以上であると判断部４１４が判断した場合、トランス配下電力データ４２４に基づいて、判定部４１２が判定した２つの配電線の各々の配電線に流れた電流値を補正する。具体的な電力の補正の補正例については、図９で後述する。また、補正部４１５は、補正した電流値を補正後センサ線電流データ４２５に格納する。

図５は、センサ線電流データ４２１の記憶内容の一例を示す説明図である。センサ線電流データ４２１は、検討対象配電網内の各線ごとにセンサにより計測した電流値である。

センサ線電流データ４２１は、期間と、センサａ線電流と、センサｂ線電流と、センサｃ線電流というフィールドを含む。期間フィールドは、センサが電流を計測した期間を示す。ここで、実施の形態１〜３における期間は、説明の簡略化のため、１〜Ｔまでの自然数で表すものとする。従って、実施の形態１〜３における期間フィールドに格納される自然数は、期間を識別する値となる。例えば、期間１は、１月１日の０時００分から０時３０分までの期間である。また、期間２は、１月１日の０時３０分から１時００分までの期間である。また、期間１〜Ｔを合わせた期間が、計測期間となる。

センサａ線電流フィールドには、ａ線を流れる電流値が格納される。センサｂ線電流フィールドには、ｂ線を流れる電流値が格納される。センサｃ線電流フィールドには、ｃ線を流れる電流値が格納される。

図５に示すセンサ線電流データ４２１は、レコード５０１−１〜Ｔを有する。例えば、レコード５０１−１は、期間１において、ａ線に流れる電流値がＩ_a（１）［Ａ］であり、ｂ線に流れる電流値がＩ_b（１）［Ａ］であり、ｃ線に流れる電流値がＩ_c（１）［Ａ］であることを示す。

図６は、メータ電力データ４２２の記憶内容の一例を示す説明図である。メータ電力データ４２２は、配電網ｅ内の各需要家に設置されたスマートメータにより需要家が消費した電力を計測した電力値である。図６に示すメータ電力データ４２２は、レコード６０１−１〜Ｔを有する。

メータ電力データ４２２は、期間と、各需要家における需要家消費電力というフィールドを有する。期間フィールドは、各需要家に設置されたスマートメータが消費電力を計測した期間を示す。各需要家における需要家消費電力フィールドは、期間フィールドにより示される期間において、各需要家が消費した電力値を示す。

例えば、レコード６０１−１は、期間１において、需要家ｃ１が消費した電力値がＰ_需要家c1（１）であり、需要家ｃ２が消費した電力値がＰ_需要家c2（１）であることを示す。

図７は、配電網設備データ４２３の記憶内容の一例を示す説明図である。配電網設備データ４２３は、配電網ｅ内の需要家の受電設備に関する情報である。図７に示す配電網設備データ４２３は、レコード７０１−１〜Ｋを有する。

配電網設備データ４２３は、トランスＩＤと、接続相と、トランス配下のスマートメータ導入済み需要家ＩＤと、既知フラグと、というフィールドを含む。トランスＩＤフィールドには、トランスを識別する情報が格納される。接続相フィールドには、トランスＩＤで識別されるトランスの接続相を識別する情報が格納される。また、トランスＩＤで識別されるトランスの接続相が不明である場合、接続相フィールドには、接続相が不明であることを示す“不明”識別子が格納される。トランス配下のスマートメータ導入済み需要家ＩＤフィールドには、トランスＩＤで識別されるトランス配下のスマートメータ導入済み需要家を識別する情報が格納される。既知フラグフィールドには、トランスＩＤで識別されるトランスの接続相が既知であるか否かを示すフラグが格納される。具体的には、既知フラグフィールドには、トランスの接続相が既知であることを示す“既知”識別子と、トランスの接続相が未知であることを示す“未知”識別子と、のいずれか一方の識別子が格納される。

例えば、レコード７０１−１は、トランス１の接続相が既知であってａｂ相であり、トランス１配下の需要家は、需要家ｃ１、需要家ｃ２、…であることを示す。

図８は、トランス配下電力データ４２４の記憶内容の一例を示す説明図である。トランス配下電力データ４２４は、メータ電力データ４２２と、配電網設備データ４２３とに基づいて作成されたデータであり、各トランス配下の消費電力を示す。具体的には、トランス配下電力データ４２４は、トランスごとに、該当のトランス配下の需要家の消費電力を累計して作成されたデータである。図８に示すトランス配下電力データ４２４は、レコード８０１−１〜Ｔを有する。

トランス配下電力データ４２４は、期間と、各トランスにおけるトランス配下電力と、というフィールドを含む。期間フィールドには、期間を識別する値が格納される。各トランスにおけるトランス配下電力フィールドには、期間フィールドに格納された値により特定される期間において、各トランス配下の需要家が消費した電力の累計が格納される。

例えば、レコード８０１−１は、期間１において、トランス１の配下電力がＰ₁（１）であり、…、トランスＫの配下電力がＰ_K（１）であることを示す。ここで、例えば、Ｐ₁（１）は、期間１における需要家ｃ１が消費した電力と、期間１における需要家ｃ２が消費した電力と、…の累計となる。

図９は、センサ線電流データ４２１の補正例を示す説明図である。図９では、センサ線電流データ４２１の補正例として、センサ線電流データ４２１から、接続相が既知であるトランス配下の電力の影響を除去したデータを生成する例を示す。

トランス接続相判定装置１０１は、配電網設備データ４２３の既知フラグフィールドを参照して、接続相が既知であるトランスを特定する。図７に示す配電網設備データ４２３では、接続相が既知であるトランスはトランス１であるため、図９では、トランス１を例にして説明する。また、図９では、トランス１が、単相３線式のトランスであるとする。

接続相が既知であるトランス１を特定した後、トランス接続相判定装置１０１は、接続相が既知であるトランス配下電力によって、トランス１の１次側に流れる電流値を下記（９−１）式を用いて算出する。

Ｉ_{1_1}（ｔ）＝（Ｐ₁（ｔ）／Ｖ）／ｒ …（９−１）

ここで、Ｉ_{1_1}（ｔ）は、トランス１の１次側に流れる電流値を示す。また、Ｐ₁（ｔ）は、トランス１配下電力値を示す。また、Ｖは、トランス１に対応する配電区間の推定電圧値を示す。例えば、Ｖは、１００［Ｖ］である。また、ｒは、トランス１の変圧比である。例えば、ｒは、トランス１の１次側の電圧値が６６００［Ｖ］であり、トランス１の２次側の電圧値が１０５［Ｖ］であれば、ｒ＝６６００／１０５となる。

また、トランス接続相判定装置１０１は、無効電力を考慮して、（９−１）式の代わりに、下記（９−２）式を用いてトランス１の１次側に流れる電流を算出してもよい。

Ｉ_{1_1}（ｔ）＝（｜Ｐ₁（ｔ）＋ｊＱ₁（ｔ）｜／Ｖ）／ｒ …（９−２）

ここで、Ｑ₁（ｔ）は、Ｐ₁（ｔ）を基にした無効電力の推定値である。

次に、トランス接続相判定装置１０１は、トランス１に流れ込む電流値を、センサ計測地点の電流値に換算して、トランス１が接続されたセンサ線電流データ４２１から換算した値を減算する。図９の例では、トランス１の接続相は、ａｂ相であるため、トランス接続相判定装置１０１は、下記（９−３）式、（９−４）式が示すように、ａ線、ｂ線に対して、トランス１が接続されたセンサ線電流データ４２１から換算した値を減算する。ｃ線に対しては、トランス１が接続されていないため、トランス接続相判定装置１０１は、補正を行わない。

Ｉ’_a（ｔ）＝Ｉ_a（ｔ）−Ｉ_{1_1}（ｔ）×（√３）／２ （９−３）
Ｉ’_b（ｔ）＝Ｉ_b（ｔ）−Ｉ_{1_1}（ｔ）×（√３）／２ （９−４）

ここで、Ｉ’_a（ｔ）、Ｉ’_b（ｔ）は、それぞれ、ａ線、ｂ線の補正後のセンサ線電流データ４２１である。図９の例では、接続相が既知であるトランスが１つであったが、接続相が既知であるトランスが複数ある場合、トランス接続相判定装置１０１は、接続相が既知であるトランスの個数回、センサ線電流データの補正を行う。

図１０は、補正後センサ線電流データ４２５の記憶内容の一例を示す説明図である。補正後センサ線電流データ４２５は、センサ線電流データ４２１に対して、接続相が既知のトランス配下のうちのスマートメータが導入された需要家の電力がセンサ電流に与える影響を除去したデータである。図１０に示す補正後センサ線電流データ４２５は、レコード１００１−１〜Ｔを有する。補正後センサ線電流データ４２５が有するフィールドは、センサ線電流データ４２１と同一であるため、説明を省略する。

例えば、レコード１００１−１は、期間１において、ａ線に流れる補正後の電流値がＩ’_a（１）［Ａ］であり、ｂ線に流れる補正後の電流値がＩ’_b（１）［Ａ］であり、ｃ線に流れる補正後の電流値がＩ’_c（１）［Ａ］であることを示す。

図１１は、接続相の判定例を示す説明図である。図１１では、ａ、ｂ、ｃ線それぞれの補正後の電流値と、接続相が未知であるトランス２の配下電力とから、トランス２の接続相を判定する。

図１１では、Ｉ’_a、Ｉ’_b、Ｉ’_cそれぞれの時刻と電流との関係を、グラフ１１０１−Ｉ’_a、１１０１−Ｉ’_b、１１０１−Ｉ’_cで示す。また、図１１では、Ｐ₂の時刻と電力との関係を、グラフ１１０１−Ｐ₂で示す。

トランス接続相判定装置１０１は、トランスｋの接続相を、Ｉ’_a、Ｉ’_b、Ｉ’_cそれぞれと、トランスｋの配下電力Ｐ_kとの相関係数ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_a、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_b、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_cをそれぞれ算出し、相関が最も小さい値から、接続相を判定する。ここで、ｋは、１からＫまでの自然数である。具体的には、トランス接続相判定装置１０１は、下記（１１−１）式〜（１１−３）式のうち、条件を満たした式に対応する相を接続相として判定する。

ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_c≦ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_a、かつρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_c≦ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_b …（１１−１）
ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_a≦ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_b、かつρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_a≦ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_c …（１１−２）
ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_b≦ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_c、かつρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_b≦ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_a …（１１−３）

（１１−１）式を満たす場合、トランス接続相判定装置１０１は、接続相をａｂ相として判定する。また、（１１−２）式を満たす場合、トランス接続相判定装置１０１は、接続相をｂｃ相として判定する。また、（１１−３）式を満たす場合、トランス接続相判定装置１０１は、接続相をｃａ相として判定する。

トランス接続相判定装置１０１は、相関係数ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_xについて、下記（１１−４）式を用いて算出する。ここで、ｘは、ａ、ｂ、ｃのいずれかである。

ここで、Ｉ’ａｖｇ_xは、Ｉ’_xの平均値である。トランス接続相判定装置１０１は、Ｉ’ａｖｇ_xを、下記（１１−５）式を用いて算出する。また、Ｐａｖｇ_kは、Ｐ_kの平均値である。トランス接続相判定装置１０１は、Ｐａｖｇ_kを、下記（１１−６）式を用いて算出する。

（１１−４）式は、トランスｋ配下でスマートメータ導入済み需要家の合計電力Ｐ_kと、センサ電流Ｉ’_a、Ｉ’_b、Ｉ’_cの相関の強さの違いを分析して、接続相を判定する手法を数式として示したものである。なお、トランス接続相判定装置１０１は、（１１−４）式を実行する前に、Ｐ_k、Ｉ’_a、Ｉ’_b、Ｉ’_cに関してデジタルフィルタの適用等の前処理を適用してもよい。

図１１の例では、トランス接続相判定装置１０１は、（１１−１）式を満たすと判断し、トランス２の接続相をａｂ相として判定する。

次に、尤度の算出方法について説明する。尤度の算出方法として、本実施の形態では、第１の尤度算出方法〜第３の尤度算出方法という、３つの算出方法を示す。第１の尤度算出方法は、接続相の判定に用いた相関係数を用いて尤度を算出する方法である。第１の尤度算出方法については、図１２を用いて説明する。第２の尤度算出方法は、トランス配下電力のスペクトルの大きさから尤度を算出する方法である。第３の尤度算出方法は、全てのデータを用いて算出した接続相と、一部のデータを用いて算出した接続相との関係から尤度を算出する方法である。第２の尤度算出方法および第３の尤度算出方法については、第１の尤度算出方法の説明後に説明する。

（第１の尤度算出方法）
図１２は、第１の尤度算出方法を示す説明図である。トランス接続相判定装置１０１は、（１２−１−１）式を用いて、トランスｋの尤度Ｌ_kを算出する。

Ｌ_k＝ｍｅｄｉａｎ（ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_a，ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_b，ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_c）−ｍｉｎ（ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_a，ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_b，ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_c） …（１２−１−１）

ここで、ｍｅｄｉａｎ（）は、引数で与えられた値のうち中央値を出力する関数である。また、ｍｉｎ（）は、引数で与えられた値のうち最小値を出力する関数である。（１２−１−１）式が尤度を示す理由として、図１１で説明した接続相の判定は、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_a、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_b、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_cのうち最小値がどれかによって接続相を判定する。従って、最小の相関係数と２番目に小さい相関係数の差が大きければ、少しのノイズでも判定結果が変わらないことになり、接続相判定結果の尤度が大きいと言える。

より具体的には、図１２では、図１２の（ａ）が示すグラフ１２０１と、図１２の（ｂ）が示すグラフ１２０２とを用いて、尤度の大きさを示す。グラフ１２０１、１２０２ともに、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_a、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_b、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_cの相関係数を示す。

グラフ１２０１の例では、最小の相関係数ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_aと、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_bとの差が大きいため、多少ノイズが入っていたとしても、判定結果はａｂ相のままとなるため、尤度Ｌ_kは大きくなる。

これに対し、グラフ１２０２の例では、最小の相関係数ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_aと、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_bとの差が小さいため、ノイズの程度によっては、真の最小値がρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_bであった可能性がある。ここで、真の最小値とは、無限のデータが得られた場合に判明する相関係数の最小値のことである。従って、判定結果はａｂ相ではあるが、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_bである結果、真の接続相は、ｃａ相である可能性を含むため、尤度Ｌ_kは小さくなる。

また、トランス接続相判定装置１０１は、（１２−１−１）式の代わりに、下記（１２−１−２）式を用いてトランスｋの尤度Ｌ_kを算出してもよい。

Ｌ_k＝（ｍａｘ（ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_a，ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_b，ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_c）＋ｍｅｄｉａｎ（ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_a，ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_b，ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_c））／２−ｍｉｎ（ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_a，ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_b，ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_c） …（１２−１−２）

ここで、ｍａｘ（）は、引数で与えられた値のうち最大値を出力する関数である。図１２の（ｃ）は、図７に示した配電網設備データ４２３における接続相が未知のトランスごとに、判定結果と尤度とを纏めた一覧を、表１２０３として示す。表１２０３は、レコード１２０３−２、…、Ｔを有する。例えば、レコード１２０３−２は、トランス２の接続相の判定結果がａｂ相であり、尤度が０．０５であることを示す。接続相が既知のトランス１に関しては、接続相の判定を行わないため、表１２０３には存在しない。

（第２の尤度算出方法）
第２の尤度算出方法として、トランス接続相判定装置１０１は、トランス配下電力のスペクトルの大きさから尤度を算出する。具体的には、トランス接続相判定装置１０１は、トランス配下電力が大きい場合、ノイズに対する信号の強度が高くなり、尤度が高くなると言えることを利用し、下記（１２−２−１）式または下記（１２−２−２）式を用いて尤度Ｌ_kを算出する。

また、接続相の判定の際にデジタルフィルタを適用した場合、デジタルフィルタによってカットされる周波数成分は接続相の判定に影響しない。従って、接続相の判定の際にデジタルフィルタを適用した場合には、尤度の算出にもデジタルフィルタによってカットされる周波数成分を除いて算出することにより、精度を向上させることができる。具体的には、トランス接続相判定装置１０１は、下記（１２−２−３）式を用いて尤度Ｌ_kを算出する。

ここで、Ｆは，デジタルフィルタによってカットされない周波数の集合を示す。また、Ｆ（Ｐ_k）（ｆ）は、Ｐ_k（ｔ）の離散フーリエ変換である。具体的には、Ｆ（Ｐ_k）（ｆ）は、下記（１２−２−４）式を用いて表される。

（第３の尤度算出方法）
第３の尤度算出方法として、トランス接続相判定装置１０１は、全てのデータを用いて算出した接続相と、一部のデータを用いて算出した接続相との関係から尤度を算出する。具体的には、トランス接続相判定装置１０１は、全てのデータを用いて判定した接続相が、同じトランスの他のデータ集合を用いて判定した接続相と同一であれば、尤度が高くなると言えることを利用し、下記（１２−３−１）式を用いて尤度Ｌ_kを算出する。

Ｌ_k＝（データ集合の中で、全データを使用して求めた接続相と同じ相判定結果を出した回数）／（データ集合の数） …（１２−３−１）

以下に、（１２−３−１）式を用いた具体的な例について説明する。トランスｋについて、期間１、…、Ｔのデータを用いて求めた接続相をｐｈａｓｅ（１〜Ｔ，ｋ）とする。ここではトランス接続相判定装置１０１は、仮にｐｈａｓｅ（１〜Ｔ，ｋ）＝ａｂを得たとする。

次に、トランス接続相判定装置１０１は、計測期間１、…、Ｔのデータから、ｎ０組のデータを生成する。例えば、Ｔ＝１００００で、ｎ０を１０００とした場合、トランス接続相判定装置１０１は、下記１０組のデータを生成する。

１組目…期間１〜１０００のデータ
２組目…期間１００１〜２０００のデータ
…
１０組目…期間９００１〜１００００のデータ

次に、トランス接続相判定装置１０１は、ｎ０組のデータそれぞれに対して接続相判定を行い、ｐｈａｓｅ（１〜１０００，ｋ）、・・・、ｐｈａｓｅ（９００１〜１００００，ｋ）を求める。次に、トランス接続相判定装置１０１は、ｐｈａｓｅ（１〜１０００，ｋ）、・・・、ｐｈａｓｅ（９００１〜１００００，ｋ）のうち、ａｂ相と判定された数をＮｕｍ（ａｂ）とする。そして、トランス接続相判定装置１０１は、（１２−３−１）式を用いて、以下のように算出する。

Ｌ_k＝Ｎｕｍ（ａｂ）／１０

尤度を算出した後、トランス接続相判定装置１０１は、尤度の大きさを用いて、接続相の判定結果が正解か否かを判定する。具体的な判定例について、図１３を用いて説明する。

図１３は、接続相の判定結果の正誤を判定する一例を示す説明図である。トランス接続相判定装置１０１は、接続相の判定結果の正誤判定として、尤度がシミュレーションの結果から得た閾値以上であれば、接続相の判定結果を正解として判定する。ここで、シミュレーションは、トランスの接続相が既知であるものに対して、図１１で示した接続相の判定を行うとともに、第１の尤度算出方法〜第３の尤度算出方法のうちのいずれかにより尤度を算出したものである。図１３の（ａ）で示すグラフ１３０１は、シミュレーションによる尤度と接続相の判定結果の正誤との関係を示す。グラフ１３０１の横軸は、尤度を示す。縦軸は、接続相の判定が既知である接続相と一致すれば正解を示す１をとり、接続相の判定が既知である接続相と不一致であれば不正解を示す０をとるダミー変数である。グラフ１３０１内の白抜きの菱型でプロットした点の１つが、１つのトランスに対してプロットしたものである。

グラフ１３０１を参照すると、尤度が０．０１未満では、正解と不正解が混在するのに対し、尤度が０．０１以上では、正解のみ存在することがわかる。トランス接続相判定装置１０１は、グラフ１３０１の各プロット点に基づいて、閾値を指定する。例えば、トランス接続相判定装置１０１は、グラフ１３０１をディスプレイ３０７に表示して、グラフ１３０１を閲覧したトランス接続相判定装置１０１の利用者の操作により受け付けた値を、閾値として指定してもよい。また、トランス接続相判定装置１０１は、不正解となった尤度のうちの最大値に対して、所定値を加えた値を、閾値として指定してもよい。図１３の例では、閾値が０．０２に指定されたとする。トランス接続相判定装置１０１は、尤度が指定された閾値以上であれば、接続相の判定結果を正解として、配電網設備データ４２３を更新する。なお、シミュレーションによる尤度の算出方法と、接続相の判定結果に対する尤度の算出方法とは、同一のものとする。

図１３の（ｂ）は、図１２の（ｃ）の表１２０３で示した接続相の判定結果と、閾値＝０．０２とを比較して、配電網設備データ４２３を更新した例である。表１２０３を参照すると、トランス２、Ｋにおいて、尤度が閾値以上であるため、トランス接続相判定装置１０１は、レコード７０１−２、Ｋの接続相フィールドの値をそれぞれ、ａｂ相、ｃａ相に更新する。

トランス接続相判定装置１０１は、新しく正解とみなしたトランスがあれば、図９で示した、センサ線電流データ４２１を補正した結果である補正後センサ線電流データ４２５を用いて接続相を判定し、接続相の判定結果の尤度を算出する。新しく正解とみなしたトランスがない場合、センサ線電流データ４２１を補正することができず、これ以上正解とみなせるトランスが現れないため、接続相の判定を終了する。

次に、図１４、１５を用いて、トランス接続相判定装置１０１が実行するフローチャートについて説明する。

図１４は、配電網内トランス接続相判定処理手順の一例を示すフローチャートである。配電網内トランス接続相判定処理は、配電網ｅ内のトランスの接続相を判定する処理である。トランス接続相判定装置１０１は、センサ線電流データ４２１を取得する（ステップＳ１４０１）。次に、トランス接続相判定装置１０１は、トランス配下電力データ４２４を取得する（ステップＳ１４０２）。次に、トランス接続相判定装置１０１は、センサ線電流データ４２１から、接続相が既知であるトランス配下の電力の影響を除いた補正後のセンサ線電流データを算出する（ステップＳ１４０３）。補正後のセンサ線電流データは、補正後センサ線電流データ４２５に格納される。また、ステップＳ１４０３において、２回目以降の処理においては、センサ線電流データ４２１から、接続相が既知であると判定されたトランス配下の電力の影響を除いた補正後のセンサ線電流データを算出し、補正後センサ線電流データ４２５に格納する。

次に、トランス接続相判定装置１０１は、トランス接続相判定および尤度算出処理を実行する（ステップＳ１４０４）。トランス接続相判定および尤度算出処理については、図１５で後述する。

次に、トランス接続相判定装置１０１は、接続相が正解とみなせるトランスがあるか否かを判断する（ステップＳ１４０５）。接続相が正解とみなせるトランスがある場合（ステップＳ１４０５：Ｙｅｓ）、トランス接続相判定装置１０１は、接続相が正解とみなせるトランスを、接続相を既知とするトランスに決定する（ステップＳ１４０６）。次に、トランス接続相判定装置１０１は、配電網設備データ４２３のうちの、接続相を既知としたトランスの接続相を更新する（ステップＳ１４０７）。そして、トランス接続相判定装置１０１は、ステップＳ１４０３の処理に移行する。

接続相が正解とみなせるトランスがない場合（ステップＳ１４０５：Ｎｏ）、トランス接続相判定装置１０１は、配電網内トランス接続相判定処理を終了する。配電網内トランス接続相判定処理を実行することにより、トランス接続相判定装置１０１は、他トランスのノイズを除去してトランスの接続相を判断することができる。

図１５は、トランス接続相判定および尤度算出処理手順の一例を示すフローチャートである。トランス接続相判定および尤度算出処理は、トランスの接続を判定するとともに、判定結果の尤度を算出する処理である。トランス接続相判定装置１０１は、配電網設備データ４２３のうちの、接続相が不明であり、接続相の判定をまだ行っていないトランスｋを選択する（ステップＳ１５０１）。次に、トランス接続相判定装置１０１は、相関係数ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_a、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_b、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_cを算出する（ステップＳ１５０２）。次に、トランス接続相判定装置１０１は、算出した相関係数のうち、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_aが最小か否かを判断する（ステップＳ１５０３）。ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_aが最小である場合（ステップＳ１５０３：Ｙｅｓ）、トランス接続相判定装置１０１は、接続相をｂｃ相に判定する（ステップＳ１５０４）。

一方、トランス接続相判定装置１０１は、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_aが最小でない場合（ステップＳ１５０３：Ｎｏ）、トランス接続相判定装置１０１は、算出した相関係数のうち、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_bが最小か否かを判断する（ステップＳ１５０５）。ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_bが最小である場合（ステップＳ１５０５：Ｙｅｓ）、トランス接続相判定装置１０１は、接続相をｃａ相に判定する（ステップＳ１５０６）。

一方、ρ＿Ｐ_k＿Ｉ’_bが最小でない場合（ステップＳ１５０５：Ｎｏ）、トランス接続相判定装置１０１は、接続相をａｂ相に判定する（ステップＳ１５０７）。

ステップＳ１５０４、ステップＳ１５０６、ステップＳ１５０７のうちのいずれかの処理を実行後、トランス接続相判定装置１０１は、尤度を算出する（ステップＳ１５０８）。次に、トランス接続相判定装置１０１は、接続相が不明なトランス全てを選択したか否かを判断する（ステップＳ１５０９）。接続相が不明なトランスのうち選択していないトランスがある場合（ステップＳ１５０９：Ｎｏ）、トランス接続相判定装置１０１は、ステップＳ１５０２に移行する。接続相が不明なトランス全てを選択した場合（ステップＳ１５０９：Ｙｅｓ）、トランス接続相判定装置１０１は、トランス接続相判定および尤度算出処理を終了する。トランス接続相判定および尤度算出処理を実行することにより、トランス接続相判定装置１０１は、トランスの接続相と接続相に対する尤度を得ることができる。

以上説明したように、トランス接続相判定装置１０１によれば、３以上の線電流とトランス配下の電力の相関から判定したトランスの接続相の尤度が閾値以上であれば、トランス配下の電力から線電流を補正して他トランスの接続相を判定する。これにより、トランス接続相判定装置１０１は、トランスの接続相判定に不要なノイズを除去できるため、配電網ｅ内のトランスの接続相の判定精度を向上させることができる。また、トランス接続相判定装置１０１は、トランスに接続された電力消費源における消費電力の情報の一部があれば、トランスの接続相を推定することができる。従って、トランス接続相判定装置１０１は、トランスに接続された電力消費源における消費電力の情報全てを用意しなくてよいため、トランス接続相判定装置１０１は、トランスの接続相を効率的に判定することができる。

また、トランス接続相判定装置１０１によれば、各々の配電線に対応する相関値同士の差に基づいて、尤度を算出してもよい。相関値同士の差が大きければ大きいほど、ノイズが入っても接続相の判定結果が変わらないことになるため、トランス接続相判定装置１０１は、より尤もらしい接続相の判定結果の尤度を大きい値で出力することができる。

また、トランス接続相判定装置１０１によれば、各期間における各々の配電線に対応する相関値に基づき判定した結果のうち、計測期間における各々の配電線に対応する相関値に基づき判定した結果と一致する結果の数に基づいて、尤度を算出してもよい。これにより、トランス接続相判定装置１０１は、各期間におけるトランスの接続相が、計測期間におけるトランスの接続相と一致するほど、尤度を大きくすることができる。

また、トランス接続相判定装置１０１は、第１の尤度算出方法〜第３の尤度算出方法を組み合わせてもよい。例えば、トランス接続相判定装置１０１は、第１の尤度算出方法により算出された尤度が正解とみなせるトランスがない場合に、第２の尤度算出方法や第３の尤度算出方法により、尤度を算出してもよい。また、トランス接続相判定装置１０１は、第１の尤度算出方法〜第３の尤度算出方法をそれぞれ行い、それぞれの尤度算出方法により判定したトランスの接続相の一覧それぞれを出力してもよい。トランス接続相判定装置１０１の利用者は、トランスの接続相の一覧それぞれを閲覧し、一覧のそれぞれの中で、接続相が共通するトランスの接続相は正解とみなし、接続相が異なるトランスの接続相は不正解として、人手による確認を行ってもよい。

（実施の形態２）
実施の形態１にかかるトランス接続相判定装置１０１では、尤度が大きければ大きいほど、トランス接続相が正解しやすいことがわかるが、尤度がどの程度大きければ、どの程度の正解率かといった情報は含まれていない。そこで、実施の形態２にかかるトランス接続相判定装置では、尤度の大きさと正解率の対応を表す回帰モデルを作成して、作成した回帰モデルから尤度の正誤に用いる閾値を決定する。なお、実施の形態１において説明した箇所と同様の箇所については、同一符号を付して図示および説明を省略する。

（トランス接続相判定装置１６０１の機能的構成例）
図１６は、トランス接続相判定装置１６０１の機能的構成例を示すブロック図である。図１６において、トランス接続相判定装置１６０１は、制御部１６０２と、記憶部４０２とを有する。制御部１６０２は、相関値算出部４１１と、判定部４１２と、尤度算出部４１３と、判断部１６１１と、補正部１６１２とを含む。制御部１６０２は、記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１が実行することにより、制御部１６０２の機能を実現する。記憶装置とは、具体的には、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などである。また、各部の処理結果は、ＣＰＵ３０１が有するレジスタや、ＲＡＭ３０３等に記憶される。

判断部１６１１は、次に示す関数に、算出した前記尤度を入力して得られる確率値が所定値以上であるか否かを判断する。ここで、関数は、３以上の配電線のうちのいずれか２つの配電線がトランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を用いて２つの配電線が前述のトランスに接続された配電線である確率を表す関数である。また、前述の関数は、回帰モデルにより作成される。回帰モデルにより作成された関数の一例については、図１７で後述する。

補正部１６１２は、前述の関数に尤度を入力して得た確率値が所定値以上であると判断部１６１１が判断した場合、トランス配下電力データ４２４に基づいて、判定部４１２が判定した２つの配電線の各々の配電線に流れる線電流値を補正する。

図１７は、回帰モデルにより作成された関数の一例を示す説明図である。トランス接続相判定装置１６０１は、回帰モデルを作成して、閾値を決定する。実施の形態２では、回帰モデルを、ロジスティックモデルによって求める。ロジスティックモデルは、下記（１７−１）式で与えられる。

ここで、Ｌは、尤度を示す。また、ｙは、正解率を示す。また、β₀とβ₁とは、最尤法等で推定するパラメータである。また、εは、誤差を示す確率変数である。（１７−１）式で示したロジスティックモデルに対し、図１３の（ａ）で示したグラフ１３０１内の菱型でプロットした、接続相の判定が既知であるトランスの尤度と、ダミー変数とから、β₀とβ₁とを推定して生成した関数を図示したのが、グラフ１７０１における実線１７０２である。

グラフ１７０１は、尤度と判定結果の正解率との関係を表すグラフである。グラフ１７０１の横軸は、尤度を示す。グラフ１７０１の縦軸は、正解率を示す。また、グラフ１７０１内でプロットした点は、グラフ１３０１内の白抜きの菱型でプロットしたものを示す。

ロジスティックモデルを用いる場合、トランス接続相判定装置１６０１の利用者は、正解とする所定値を予め指定する。図１７の例では、所定値が０．９９に指定されたものとする。トランス接続相判定装置１６０１は、β₀とβ₁とを推定した（１７−１）式に対して、Ｌに図１２で説明した方法により算出した尤度を代入し、得た値がｙ＝０．９９以上であれば接続相の判定結果を正解とする。

以上説明したように、トランス接続相判定装置１６０１によれば、ロジスティックモデルにより作成された関数に、算出した尤度を入力して得られる確率値が所定値以上であれば、線電流値を補正してもよい。実施の形態１における所定の閾値は、尤度に応じて指定される。ここで、尤度は、尤度の算出方法に応じて大きく変わるものであり、トランス接続相判定装置１０１の利用者は、尤度に応じて所定の閾値を決定することになるため、所定の閾値を指定することが難しい。例えば、第２の尤度算出方法は、トランス配下電力のスペクトルの大きさから尤度を算出する方法であるが、トランス配下の電力の大きさによって尤度がとりうる値が大きく変わることになる。また、第１の尤度算出方法〜第３の尤度算出方法のうちの複数の尤度算出方法を利用する際は、所定の閾値は、各尤度算出方法によって変わるため、トランス接続相判定装置１０１の利用者は、利用する尤度算出方法ごとに所定の閾値を決定することになる。

これに対し、確率値は、０から１までの間であるから、トランス接続相判定装置１６０１の利用者は、所定値を指定することが、所定の閾値を指定するより容易に行える。また、第１の尤度算出方法〜第３の尤度算出方法のうちの複数の尤度算出方法を利用する場合にも、トランス接続相判定装置１６０１の利用者は、所定値一つを指定すればよい。

（実施の形態３）
実施の形態１にかかるトランス接続相判定装置１０１は、尤度が予め指定された閾値以上であれば、正解とみなす。ここで、指定された閾値は、グラフ１３０１の各プロット点に基づいて指定される。ここで、接続相の正解が既知であるトランスが少ない場合、プロットした点が少なくなる。従って、例えば、トランス接続相判定装置１０１の利用者により閾値を指定する場合、グラフ１３０１のプロット点の密度が粗くなるため、トランス接続相判定装置１０１の利用者は、閾値の指定が困難になる。また、例えば、不正解となった尤度のうちの最大値に所定値を加えた値を閾値とする場合、不正解であるにも関わらず正解であると判定してしまう可能性が高くなり、正解率の判定精度が低下する。

また、実施の形態２にかかるトランス接続相判定装置１６０１は、接続相の判定が既知であるトランスの尤度と、ダミー変数とから関数を生成する。従って、接続相の正解が既知であるトランスが少ない場合、生成される関数における正解率の判定精度が低下する。そこで、実施の形態３にかかるトランス接続相判定装置は、接続相の正解が既知であるトランスを増やす。なお、実施の形態１において説明した箇所と同様の箇所については、同一符号を付して図示および説明を省略する。

（トランス接続相判定装置１８０１の機能的構成例）
図１８は、トランス接続相判定装置１８０１の機能的構成例を示すブロック図である。実施の形態３にかかるトランス接続相判定装置１８０１は、制御部１８０２と、記憶部４０２とを有する。制御部１８０２は、補正部４１５と、接続相仮決定部１８１１と、線電流算出部１８１２と、相関値算出部１８１３と、判定部１８１４と、尤度算出部１８１５と、対応付け部１８１６と、閾値決定部１８１７と、作成部１８１８と、判断部１８１９とを含む。制御部１８０２は、記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１が実行することにより、制御部１８０２の機能を実現する。記憶装置とは、具体的には、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ディスク３０５などである。また、各部の処理結果は、ＣＰＵ３０１が有するレジスタや、ＲＡＭ３０３等に記憶される。

接続相仮決定部１８１１は、複数のトランスの各々のトランスに対応して、３以上の配電線のうちの各々のトランスに接続された２つの配電線をランダムに決定する。２つの配電線をランダムに決定する例については、図２０で示す。

線電流算出部１８１２は、各々のトランスにおける電力値と、決定した各々のトランスに対応する２つの配電線とに基づいて、各々のトランスに対応する２つの配電線が各々のトランスに接続されている場合の各々の配電線に流れる線電流値を算出する。各々のトランスにおける電力値は、各々のトランスに接続された電力消費源で消費された電力値である。具体的には、線電流算出部１８１２は、潮流計算により線電流値を算出する。潮流計算により線電流値を算出した結果の一例は、図２１で示す。

相関値算出部１８１３は、各々のトランスにおける電力値と、線電流算出部１８１２が算出した各々の配電線に流れる線電流値とに基づいて、各々のトランスにおける各々の配電線に対応する相関値を算出する。相関値の算出方法は、相関値算出部１８１３が算出する際の引数となる電流値が、線電流算出部１８１２が算出した各々の配電線に流れる線電流値に置き換わるだけであり、実質同一である。

判定部１８１４は、相関値算出部１８１３が算出した各々の配電線に対応する相関値に基づいて、３以上の配電線のうちの各々のトランスに接続された２つの配電線を判定する。具体的な判定方法は、判定部１８１４が判定する際の相関値が、相関値算出部１８１３が算出した各々の配電線に対応する相関値に置き換わるだけであり、実質同一である。

尤度算出部１８１５は、各々のトランスにおける電力値に基づいて、判定部１８１４が判定した２つの配電線が各々のトランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を算出する。尤度の算出例は、図１２で示した第１の尤度算出方法〜第３の尤度算出方法のうちのいずれであってもよい。

対応付け部１８１６は、接続相仮決定部１８１１が決定した各々のトランスに対応する２つの配電線と、判定部１８１４が判定した各々のトランスに接続された２つの配電線と、尤度算出部１８１５が算出した各々のトランスにおける尤度とを対応付けて出力する。対応付けた一例は、図２２で示す。

閾値決定部１８１７は、接続相仮決定部１８１１が決定した各々のトランスに対応する２つの配電線と判定部１８１４が判定した各々のトランスに接続された２つの配電線とを比較する。そして、閾値決定部１８１７は、比較した比較結果と尤度算出部１８１５が算出した各々のトランスにおける尤度とに基づいて、所定の閾値を決定する。

例えば、接続相仮決定部１８１１が決定した各々のトランスに対応する２つの配電線と判定部１８１４が判定した各々のトランスに接続された２つの配電線との比較結果が一致を示したとする。このとき、閾値決定部１８１７は、所定の閾値を、尤度算出部１８１５が算出した各々のトランスにおける尤度に決定する。

また、接続相仮決定部１８１１が決定した各々のトランスに対応する２つの配電線と判定部１８１４が判定した各々のトランスに接続された２つの配電線との比較結果が一致しなかったことを示したとする。このとき、閾値決定部１８１７は、所定の閾値を、尤度算出部１８１５が算出した各々のトランスにおける尤度より大きい値に決定する。

トランス接続相判定装置１８０１は、閾値決定部１８１７の代わりに作成部１８１８を設けてもよい。作成部１８１８は、接続相仮決定部１８１１が決定した各々のトランスに対応する２つの配電線と判定部１８１４が判定した各々のトランスに接続された２つの配電線とを比較する。そして、作成部１８１８は、比較結果と、尤度算出部１８１５が算出した各々のトランスにおける尤度とに基づいて、関数を作成する。関数は、３以上の配電線のうちのいずれか２つの配電線がトランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を用いて２つの配電線が前述のトランスに接続された配電線である確率を表す関数である。

以下、実施の形態３の具体例を説明する。以下の説明では、説明の簡略化のため、配電網ｅには、Ｋ＝３として、トランス１、２、３という、３つのトランスがあるものとする。そして、３つのトランスの接続相は未知であるとする。また、トランス１配下には需要家ｃ１〜ｃ１０が接続されており、トランス２配下には需要家ｃ１１〜ｃ２０が接続されており、トランス３配下には需要家ｃ２１〜ｃ３０が接続される。このように、トランス１〜３にはそれぞれ１０軒の需要家が存在するものとする。また、１０軒のうちの５軒がスマートメータを導入したとする。図１９では、前述の仮定に従った際のトランス配下電力データの記憶内容の一例を示す。

図１９は、トランス配下電力データ１９０１の記憶内容の一例を示す説明図である。トランス配下電力データ１９０１は、期間フィールドと、トランス１配下電力フィールド〜トランス３配下電力フィールドを有する。期間フィールドと、トランス１配下電力フィールド〜トランス３配下電力フィールドとには、図８に示したトランス配下電力データ４２４と同名のフィールドと同内容の情報が格納される。また、トランス配下電力データ１９０１は、レコード１９０１−１〜Ｔを有する。

例えば、レコード１９０１−１は、期間１において、トランス１の配下電力がＰ₁（１）であり、トランス２の配下電力がＰ₂（１）であり、トランス３の配下電力がＰ₃（１）であることを示す。

まず、トランス接続相判定装置１８０１は、トランス１〜３の接続相をランダムに仮決めする。図２０では、仮決めした接続相の結果の一覧を示す。

図２０は、仮決め接続相の結果の一例を示す説明図である。表２００１は、トランスごとに仮決めした接続相の一覧を示す。図２０に示す表２００１は、レコード２００１−１〜３を有する。例えば、レコード２００１−１は、トランス１の仮決め接続相がｂｃ相であることを示す。

次に、トランス接続相判定装置１８０１は、仮決め接続相と、トランス配下電力データ１９０１または標準的な電力データとに基づいて、接続相が仮に決定したものである場合に計測されるセンサ線電流データを算出する。具体的には、トランス接続相判定装置１８０１は、需要家ｃ１〜ｃ３０が消費した電力を決定する。需要家ｃ１〜ｃ３０のうちのスマートメータを導入済みの需要家が消費した電力について、トランス接続相判定装置１８０１は、図６に示したメータ電力データ４２２をそのまま用いる。一方、スマートメータを導入していない需要家が消費した電力について、トランス接続相判定装置１８０１は、一般的な電力需要モデルを用いてもよいし、配電網ｅとは別の配電網に存在するスマートメータを導入済みの需要家のメータ電力データ４２２を用いてもよい。

次に、トランス接続相判定装置１８０１は、需要家ｃ１〜ｃ３０の電力値と、配電線のインピーダンス情報などを元に潮流計算と呼ばれる回路計算により、センサｓｅが設置された地点の電流値を求める。潮流計算の具体例については、例えば、下記参考文献１に記載される。図２１に、求めた電流値の一例を示す。
（参考文献１：ＭＡＴＬＡＢ サンプルモデル 解説書、［平成２６年１月２９日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍａｔｈｗｏｒｋｓ．ｃｏｍ／ｔａｇｔｅａｍ／５８２９６＿５６７０９＿ＴＡ０６３＿Ｃｕｒｒｅｎｔ＿ａｎａｌｙｓｉｓ＿ｉｎ＿ｅｌｅｃｔｒｉｃ＿ｐｏｗｅｒ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．ｐｄｆ＞）

図２１は、仮決め接続相に基づく仮決めセンサ線電流データの一例を示す説明図である。図２１に示す表２１０１は、仮決め接続相に基づく仮決めセンサ線電流データの一例を示す。表２１０１は、期間における配電線に流れる線電流値の一覧を示す。図２１に示す表２１０１は、レコード２１０１−１〜Ｔを有する。例えば、レコード２１０１−１は、期間１において、ａ線に流れる電流値がＩ_{a_calc}（１）であり、ｂ線に流れる電流値がＩ_{b_calc}（１）であり、ｃ線に流れる電流値がＩ_{c_calc}（１）であることを示す。

次に、トランス接続相判定装置１８０１は、図１９に示したトランス配下電力データ１９０１と、図２１に示した仮決めセンサ線電流データとに基づいて、接続相を判定するとともに、接続相の尤度を算出する。接続相の判定方法は、図１１で説明した方法である。また、接続相の尤度の算出方法は、第１の尤度算出方法〜第３の尤度算出方法のいずれであってもよい。図２２に、仮決め接続相の判定結果と、尤度との一例を示す。

図２２は、仮決め接続相の判定結果と尤度との一例を示す説明図である。図２２の（ａ）に示す表２２０１は、トランスごとの仮決め接続相の判定結果と尤度とを示す。表２２０１は、レコード２２０１−１〜３を有する。例えば、レコード２２０１−１は、トランス１の接続相の判定結果がｂｃ相であり、尤度が０．１であることを示す。

また、図２２の（ｂ）に示す表２２０２は、トランスごとに、仮決め接続相と、仮決め接続相の判定結果と尤度とを対応付けた結果を示す。表２２０２は、レコード２２０２−１〜３を有する。例えば、レコード２２０２−１は、トランス１の仮決め接続相がｂｃ相であり、判定結果がｂｃ相であり、尤度が０．１であることを示す。従って、トランス接続相判定装置１８０１は、トランス１において、仮決め接続相と判定結果とが一致するため、判定結果が正解であると判定する。同様に、トランス接続相判定装置１８０１は、トランス２において、仮決め接続相と判定結果とが一致するため、判定結果が正解であると判定するとともに、トランス３において、仮決め接続相と判定結果とが一致しないため、判定結果が不正解であると判定する。

このように、図１９〜図２２に説明した処理を行うことにより、グラフ１３０１にプロットできる点を増やすことができる。図１９〜図２２の例では、点を３つ増やすことができる。次に、図１９〜図２２に説明した処理を行うフローチャートを、図２３を用いて説明する。

図２３は、尤度に対する接続相判定結果作成処理手順の一例を示すフローチャートである。尤度に対する接続相判定結果作成処理は、尤度に対する接続相の判定結果を作成する処理である。トランス接続相判定装置１８０１は、配電網設備データ４２３のうちの接続相が不明のトランスについて、接続相をランダムに仮に決定する（ステップＳ２３０１）。次に、トランス接続相判定装置１８０１は、仮に決定した接続相と、トランス配下電力データ１９０１から、接続相が仮に決定したものである場合の線電流値を潮流計算を用いて算出する（ステップＳ２３０２）。次に、トランス接続相判定装置１８０１は、トランス配下電力データ１９０１と、算出した線電流値とから、接続相を判定する（ステップＳ２３０３）。ステップＳ２３０３の処理について、トランス接続相判定装置１８０１は、トランス配下電力データ１９０１と、算出した線電流値とから、相関値を算出する。そして、トランス接続相判定装置１８０１は、相関値を用いて接続相を判定する。

次に、トランス接続相判定装置１８０１は、尤度を算出する（ステップＳ２３０４）。続けて、トランス接続相判定装置１８０１は、仮に決定した接続相と、判定した接続相と、算出した尤度とを対応付ける（ステップＳ２３０５）。

ステップＳ２３０５の処理終了後、トランス接続相判定装置１８０１は、対応付けた仮に決定した接続相と、判定した接続相と、算出した尤度とを出力してもよい。または、トランス接続相判定装置１８０１は、対応付けた仮に決定した接続相と、判定した接続相とから、判定結果が正解か否かを判定して、判定結果と算出した尤度とから、所定の閾値を決定してもよい。所定の閾値を決定する際には、トランス接続相判定装置１８０１は、判定結果と算出した尤度と、図１３で示した接続相が既知であるトランスの判定結果とを用いて、所定の閾値を決定してもよい。または、トランス接続相判定装置１８０１は、対応付けた仮に決定した接続相と、判定した接続相とから、判定結果が正解か否かを判定して、判定結果と算出した尤度とから、ロジスティックモデルにより関数を作成してもよい。関数を作成する際には、トランス接続相判定装置１８０１は、判定結果と算出した尤度と、図１３で示した接続相が既知であるトランスの判定結果とを用いて、関数を作成してもよい。

ステップＳ２３０５の処理終了後、トランス接続相判定装置１８０１は、尤度に対する接続相判定結果作成処理を終了する。尤度に対する接続相判定結果作成処理を実行することにより、トランス接続相判定装置１８０１は、尤度に対する接続相判定結果が少なくても、尤度に対する接続相判定結果を増やすことができ、適切な所定の閾値を決定することができ、また、精度の高い関数を作成することができる。

以上説明したように、トランス接続相判定装置１８０１によれば、仮に決定した接続相から線電流値を算出して、実施の形態１で示した方法により接続相の判定と尤度とを算出して、仮に決定した接続相と、判定した接続相と、算出した尤度とを対応付ける。これにより、トランス接続相判定装置１８０１の利用者は、接続相の正解が既知であるトランスが少なくても、対応付けた仮に決定した接続相と、判定した接続相と、算出した尤度とを参照して、所定の閾値を指定することができる。

また、トランス接続相判定装置１８０１によれば、対応付けた仮に決定した接続相と、判定した接続相とから、判定結果が正解か否かを判定して、判定結果と算出した尤度とから、所定の閾値を決定してもよい。これにより、トランス接続相判定装置１８０１は、接続相の正解が既知であるトランスが少なくても、判定結果と算出した尤度とから、適切な所定の閾値を決定することができる。

また、トランス接続相判定装置１８０１によれば、対応付けた仮に決定した接続相と、判定した接続相とから、判定結果が正解か否かを判定して、判定結果と算出した尤度とから、ロジスティックモデルにより関数を作成してもよい。これにより、トランス接続相判定装置１８０１は、接続相の正解が既知であるトランスが少なくても、判定結果と算出した尤度とから、精度の高い関数を作成することができる。

なお、本実施の形態で説明したトランス接続相判定方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本トランス接続相判定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本トランス接続相判定プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態１〜３に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）３以上の配電線のうちのいずれか２つの配電線に接続された複数のトランスのいずれかのトランスに接続された電力消費源で消費された電力値と、前記３以上の配電線の各々の配電線に流れた電流値とに基づいて、前記各々の配電線に対応して電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
算出した前記各々の配電線に対応する相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定し、
前記電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線が前記トランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を算出し、
算出した前記尤度が所定の閾値以上であれば、前記電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線の各々の配電線に流れた電流値を補正する、
制御部を有することを特徴とするトランス接続相判定装置。

（付記２）前記制御部は、
前記各々の配電線に対応する相関値同士の差に基づいて、前記尤度を算出することを特徴とする付記１に記載のトランス接続相判定装置。

（付記３）前記制御部は、
前記電力を計測した計測期間における前記各々の配電線に対応する電力と電流との相関を示す相関値を算出するとともに、前記計測期間を区切った各期間における前記各々の配電線に対応する電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
算出した前記計測期間における前記各々の配電線に対応する相関値に基づき前記トランスに接続された２つの配電線を判定するとともに、算出した前記各期間における前記各々の配電線に対応する相関値に基づき前記トランスに接続された２つの配電線を判定し、
前記各期間における前記各々の配電線に対応する相関値に基づき判定した結果のうち、前記計測期間における前記各々の配電線に対応する相関値に基づき判定した結果と一致する結果の数に基づいて、前記尤度を算出することを特徴とする付記１または２に記載のトランス接続相判定装置。

（付記４）前記制御部は、
前記３以上の配電線のうちのいずれか２つの配電線がトランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を用いて前記２つの配電線が当該トランスに接続された配電線である確率を表す関数に、算出した前記尤度を入力して得られる確率値が所定値以上であれば、前記電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線の各々の配電線に流れた電流値を補正することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載のトランス接続相判定装置。

（付記５）前記制御部は、
前記複数のトランスの各々のトランスに対応して、前記３以上の配電線のうちの前記各々のトランスに接続された２つの配電線をランダムに決定し、
前記各々のトランスに接続された電力消費源で消費された電力値と、決定した前記各々のトランスに対応する２つの配電線とに基づいて、決定した前記各々のトランスに対応する２つの配電線が前記各々のトランスに接続されている場合の前記各々の配電線に流れた電流値を算出し、
前記各々のトランスにおける電力値と、算出した前記各々の配電線に流れた電流値とに基づいて、前記各々のトランスにおける前記各々の配電線に対応する相関値を算出し、
算出した前記各々の配電線に対応する相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記各々のトランスに接続された２つの配電線を判定し、
前記各々のトランスにおける電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線が前記各々のトランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を算出し、
決定した前記各々のトランスに対応する２つの配電線と、判定した前記各々のトランスに接続された２つの配電線と、算出した前記各々のトランスにおける尤度とを対応付けて出力することを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載のトランス接続相判定装置。

（付記６）前記制御部は、
決定した前記各々のトランスに対応する２つの配電線と、判定した前記各々のトランスに接続された２つの配電線とを比較し、
比較した比較結果と、算出した前記各々のトランスにおける尤度とに基づいて、前記所定の閾値を決定することを特徴とする付記５に記載のトランス接続相判定装置。

（付記７）前記制御部は、
決定した前記各々のトランスに対応する２つの配電線と、判定した前記各々のトランスに接続された２つの配電線とを比較し、
比較した比較結果と、算出した前記各々のトランスにおける尤度とに基づいて、前記３以上の配電線のうちのいずれか２つの配電線がトランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を用いて前記２つの配電線が当該トランスに接続された配電線である確率を表す関数を作成することを特徴とする付記５に記載のトランス接続相判定装置。

（付記８）コンピュータが、
３以上の配電線のうちのいずれか２つの配電線に接続された複数のトランスのいずれかのトランスに接続された電力消費源で消費された電力値と、前記３以上の配電線の各々の配電線に流れた電流値とに基づいて、前記各々の配電線に対応して電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
算出した前記各々の配電線に対応する相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定し、
前記電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線が前記トランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を算出し、
算出した前記尤度が所定の閾値以上であれば、前記電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線の各々の配電線に流れた電流値を補正する、
処理を実行することを特徴とするトランス接続相判定方法。

（付記９）コンピュータに、
３以上の配電線のうちのいずれか２つの配電線に接続された複数のトランスのいずれかのトランスに接続された電力消費源で消費された電力値と、前記３以上の配電線の各々の配電線に流れた電流値とに基づいて、前記各々の配電線に対応して電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
算出した前記各々の配電線に対応する相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定し、
前記電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線が前記トランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を算出し、
算出した前記尤度が所定の閾値以上であれば、前記電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線の各々の配電線に流れた電流値を補正する、
処理を実行させることを特徴とするトランス接続相判定プログラム。

１０１、１６０１、１８０１ トランス接続相判定装置
４０１、１６０２、１８０２ 制御部
４０２ 記憶部
４１１、１８１３ 相関値算出部
４１２、１８１４ 判定部
４１３、１８１５ 尤度算出部
４１４、１６１１、１８１９ 判断部
４１５、１６１２ 補正部
４２１ センサ線電流データ
４２２ メータ電力データ
４２３ 配電網設備データ
４２４ トランス配下電力データ
４２５ 補正後センサ線電流データ
１８１１ 接続相仮決定部
１８１２ 線電流算出部
１８１６ 対応付け部
１８１７ 閾値決定部
１８１８ 作成部

Claims (9)

1. ３以上の配電線のうちのいずれか２つの配電線に接続された複数のトランスのいずれかのトランスに接続された電力消費源で消費された電力値と、前記３以上の配電線の各々の配電線に流れた電流値とに基づいて、前記各々の配電線に対応して電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
   算出した前記各々の配電線に対応する相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定し、
   前記電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線が前記トランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を算出し、
   算出した前記尤度が所定の閾値以上であれば、前記電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線の各々の配電線に流れた電流値を補正する、
   制御部を有することを特徴とするトランス接続相判定装置。
2. 前記制御部は、
   前記各々の配電線に対応する相関値同士の差に基づいて、前記尤度を算出することを特徴とする請求項１に記載のトランス接続相判定装置。
3. 前記制御部は、
   前記電力を計測した計測期間における前記各々の配電線に対応する電力と電流との相関を示す相関値を算出するとともに、前記計測期間を区切った各期間における前記各々の配電線に対応する電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
   算出した前記計測期間における前記各々の配電線に対応する相関値に基づき前記トランスに接続された２つの配電線を判定するとともに、算出した前記各期間における前記各々の配電線に対応する相関値に基づき前記トランスに接続された２つの配電線を判定し、
   前記各期間における前記各々の配電線に対応する相関値に基づき判定した結果のうち、前記計測期間における前記各々の配電線に対応する相関値に基づき判定した結果と一致する結果の数に基づいて、前記尤度を算出することを特徴とする請求項１または２に記載のトランス接続相判定装置。
4. 前記制御部は、
   前記３以上の配電線のうちのいずれか２つの配電線がトランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を用いて前記２つの配電線が当該トランスに接続された配電線である確率を表す関数に、算出した前記尤度を入力して得られる確率値が所定値以上であれば、前記電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線の各々の配電線に流れた電流値を補正することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載のトランス接続相判定装置。
5. 前記制御部は、
   前記複数のトランスの各々のトランスに対応して、前記３以上の配電線のうちの前記各々のトランスに接続された２つの配電線をランダムに決定し、
   前記各々のトランスに接続された電力消費源で消費された電力値と、決定した前記各々のトランスに対応する２つの配電線とに基づいて、決定した前記各々のトランスに対応する２つの配電線が前記各々のトランスに接続されている場合の前記各々の配電線に流れた電流値を算出し、
   前記各々のトランスにおける電力値と、算出した前記各々の配電線に流れた電流値とに基づいて、前記各々のトランスにおける前記各々の配電線に対応する相関値を算出し、
   算出した前記各々の配電線に対応する相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記各々のトランスに接続された２つの配電線を判定し、
   前記各々のトランスにおける電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線が前記各々のトランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を算出し、
   決定した前記各々のトランスに対応する２つの配電線と、判定した前記各々のトランスに接続された２つの配電線と、算出した前記各々のトランスにおける尤度とを対応付けて出力することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載のトランス接続相判定装置。
6. 前記制御部は、
   決定した前記各々のトランスに対応する２つの配電線と、判定した前記各々のトランスに接続された２つの配電線とを比較し、
   比較した比較結果と、算出した前記各々のトランスにおける尤度とに基づいて、前記所定の閾値を決定することを特徴とする請求項５に記載のトランス接続相判定装置。
7. 前記制御部は、
   決定した前記各々のトランスに対応する２つの配電線と、判定した前記各々のトランスに接続された２つの配電線とを比較し、
   比較した比較結果と、算出した前記各々のトランスにおける尤度とに基づいて、前記３以上の配電線のうちのいずれか２つの配電線がトランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を用いて前記２つの配電線が当該トランスに接続された配電線である確率を表す関数を作成することを特徴とする請求項５に記載のトランス接続相判定装置。
8. コンピュータが、
   ３以上の配電線のうちのいずれか２つの配電線に接続された複数のトランスのいずれかのトランスに接続された電力消費源で消費された電力値と、前記３以上の配電線の各々の配電線に流れた電流値とに基づいて、前記各々の配電線に対応して電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
   算出した前記各々の配電線に対応する相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定し、
   前記電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線が前記トランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を算出し、
   算出した前記尤度が所定の閾値以上であれば、前記電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線の各々の配電線に流れた電流値を補正する、
   処理を実行することを特徴とするトランス接続相判定方法。
9. コンピュータに、
   ３以上の配電線のうちのいずれか２つの配電線に接続された複数のトランスのいずれかのトランスに接続された電力消費源で消費された電力値と、前記３以上の配電線の各々の配電線に流れた電流値とに基づいて、前記各々の配電線に対応して電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
   算出した前記各々の配電線に対応する相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定し、
   前記電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線が前記トランスに接続された配電線であることの尤もらしさを示す尤度を算出し、
   算出した前記尤度が所定の閾値以上であれば、前記電力値に基づいて、判定した前記２つの配電線の各々の配電線に流れた電流値を補正する、
   処理を実行させることを特徴とするトランス接続相判定プログラム。

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