JP2016103972A - 電力網内の負荷をモデリングするためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】電力網内の負荷をモデリングするための方法及びシステムを提供する。【解決手段】電力網内の負荷をモデリングするための方法は、電力網内の測定装置から測定データを取得するステップ２１０と、測定データから電力網内の１つまたは複数の電圧調整イベントを識別するステップ２２０と、１つまたは複数の電圧調整イベントを用いて算出された１つまたは複数の電圧係数に基づいて負荷モデルを生成するステップ２３０とを含む。【選択図】図２

Description

本発明は、一般的には電力網に関し、より具体的には、電力網内の負荷をモデリングするためのシステムおよび方法に関する。

発電システムは電力を発生するために使用され、電力はさらに伝送システムを介して配電システムに伝送される。伝送システムは遠隔地からの電力を様々な配電システムに伝送し、配電システムはさらに１つまたは複数のユーティリティに結合され得る。配電システムは、電力を受け取り、配電システムに結合された様々な負荷に電力を分配する。上述した３つのシステムは、構造的かつ動作的に互いに統合化され、複雑な電力網を構築する。電力網の複雑さおよびダイナミズムは、損失を低減し、信頼性を向上させることを助ける自動化された方法を必要とする。したがって、このような損失の低減および信頼性の向上を容易にするために、種々のソフトウェアベースの機構が電力網において使用されている。

ソフトウェアベースの機構のいくつかは、電力網の負荷挙動を理解するシステムを含み、それは負荷予測および負荷モデリングのためのシステムを含んでいる。負荷モデリングは、１組の方程式であって、電力網のバス／ノードの電圧とそのバスまたはその下流に接続された負荷との関係を決定するために用いられる。そのような関係は、電力網に接続された負荷に給電する配電システムまたは伝送システムの電圧安定性を推定するためにさらに用いられる。しかし、現在利用可能な負荷モデリングシステムは、異なる条件に対して同一の負荷モデリングパラメータを使用し、正確な結果を提供するためのフィールドデータを処理することができない。正確な負荷モデリングパラメータの欠如は、電力網の動作マージンの不正確な計算をもたらし、その結果、不安定性および非能率性を招く。

したがって、本発明者らは、電力網内の負荷をモデリングするための改良されたシステムおよび方法を提供した。

米国特許第８３９２０３１号明細書

簡単に説明すると、一実施形態によれば、電力網内の負荷をモデリングするための方法が提供される。本方法は、電力網内の測定装置から測定データを取得するステップと、測定データから電力網内の１つまたは複数の電圧調整イベントを識別するステップと、１つまたは複数の電圧調整イベントを用いて算出された１つまたは複数の電圧係数に基づいて負荷モデルを生成するステップと、を含む。

別の実施形態では、電力網のための負荷モデルを生成するためのシステムが提供される。システムは、電力網の測定データを取得するための測定装置を含む。システムはまた、測定データから電力網内の１つまたは複数の電圧調整イベントを識別するように構成されたイベントフィルタを含む。システムは、１つまたは複数の電圧調整イベントを用いて算出された１つまたは複数の電圧係数に基づいて負荷モデルを生成するように構成された負荷モデリング部をさらに含む。

さらに別の実施形態では、実行された場合に、測定装置、イベントフィルタ、および負荷モデリング部を有する負荷モデリングシステムに対して方法を実施させる命令が記憶されたコンピュータ可読媒体であって、本方法は、電力網内の測定装置から測定データを取得するステップと、測定データから電力網内の１つまたは複数の電圧調整イベントを識別するステップと、負荷モデルライブラリから負荷モデリングパラメータの第１のセットを取得するステップと、再帰的最小二乗平均フィルタを用いて、負荷モデリングパラメータの第１のセットおよび１つまたは複数の電圧調整イベントに基づいて、負荷モデリングパラメータの第２のセットを決定するステップと、負荷モデリングパラメータの第２のセットを用いて、電力網の１つまたは複数の電圧係数を決定するステップと、電力網の１つまたは複数の電圧係数に基づいて負荷モデルを生成するステップと、負荷モデリングパラメータの第２のセットにより負荷モデルライブラリを更新するステップと、を含む。

本発明のこれらの、ならびに他の特徴、態様および利点は、添付の図面を参照しつつ以下の詳細な説明を読めば、よりよく理解されよう。添付の図面では、図面の全体にわたって、類似する符号は類似する部分を表す。

本発明の実施形態による、電力網内の負荷をモデリングするためのシステムのブロック図である。 本発明の実施形態による、電力網内の負荷をモデリングするための方法に含まれるステップを示すフローチャートである。

特に定義されない限り、本明細書で用いられる技術的および科学的用語は、本開示が属する技術的分野の当業者によって一般的に理解されているものと同じ意味を有する。本明細書で用いられる「第１」、「第２」等の用語は、いかなる順序、量、または重要性も意味するものではなく、むしろ１つの要素と別の要素とを区別するために用いられる。また、単数形での記述は、量の限定を意味するものではなく、むしろ参照される項目が少なくとも１つ存在することを意味する。「または」という用語は、包括的であって、列挙された項目のうちの１つ、いくつか、またはすべてを意味する。本明細書における「含む」、「備える」、「有する」、または「包含する」、ならびにこれらの変形の使用は、その後に列挙される項目およびその均等物ならびに追加の項目を含むことを意味する。「接続される」、「結合される」という用語は、物理的もしくは機械的な接続または結合に限定されず、直接的であるか間接的であるかを問わず、電気的接続または結合を含んでもよい。さらに、「回路」、「回路構成」、「コントローラ」および「プロセッサ」という用語は、単一の構成要素または複数の構成要素のいずれを含んでもよいし、それらは能動的および／または受動的であってもよく、記載した機能を提供するために互いに接続または結合されてもよい。

本発明の実施形態は、電力網内の負荷をモデリングするためのシステムおよび方法を含む。本発明のシステムおよび方法は、種々の条件に対する種々の負荷モデリングパラメータを、これらのまたは類似の条件の間に収集された測定データを用いて、有利に提供する。これによって、電圧依存性および電圧感度係数などの負荷の性質を正確に推定することができる。このように電圧依存性および電圧感度係数を正確に推定することで、電力網の効率および堅牢性を高めるのに役立つより信頼性の高い負荷モデルを提供する。さらに、電圧安定性解析および／または偶発事故解析などのいくつかの解析を目的として、電圧感度係数は、正確でより速い解析のためにＫ_ｚ、Ｋ_ｉ、Ｋ_ｐの個々の値の代わりに用いることができる。

図１は、本発明の実施形態による、電力網１０内の負荷をモデリングするためのシステム２０を含む電力網１０のブロック図である。本実施形態では、システム２０は、測定に基づく負荷モデリングシステムを含むことができる。一実施形態では、システム２０は、電力網１０の伝送システム１２または配電システム１４に配置されてもよいし、あるいは電力網１０内に独立して存在してもよい。本実施形態では、システム２０が電力網１０内に独立して存在する場合には、システム２０は、伝送システム、配電システム、またはこれらの組み合わせに動作可能に接続され、このような１つまたは複数のシステムの負荷モデルを生成することができる。システム２０は、電力網１０内の測定データ４０を取得するように構成された測定装置３０を含む。一実施形態では、測定装置３０は、監視制御およびデータ収集（ＳＣＡＤＡ）装置、遠隔端末装置（ＲＴＵ）、フェーザ測定装置（ＰＭＵ）、高度計測インフラストラクチャ（ＡＭＩ）計、力率計、電力品質計、または電圧、電流、力率、周波数などの電力システム量ならびに有効電力、無効電力および皮相電力などの導出量を読み取り、記録し、記憶し、監視することができる他の任意の装置、あるいはこれらの任意の２つ以上の装置の組み合わせを含んでもよい。別の実施形態では、測定データ４０は、電力網１０の１つまたは複数のバス６０内の１つまたは複数の場所５０における電力、電圧および電流を表す値を含むことができる。１つまたは複数の測定装置３０は、電力網１０の種々の場所５０に位置し、電力網１０内の１つまたは複数のバス６０に動作可能に結合される。１つまたは複数のバス６０は、様々な場所５０に電力を伝送または配電するのに使用され、１つまたは複数の測定装置３０は、種々の場所５０で各バス６０に動作可能に結合され、それぞれの場所５０で１つまたは複数のバス６０からの測定データ４０を取得することができる。別の実施形態では、１つの測定装置３０は、電力網１０内の１つまたは複数のバス６０から測定データ４０を取得することができる。測定データ４０を取得する目的のために、測定場所５０の下流側の１つまたは複数のバス６０に動作可能に結合された１つまたは複数の個々の負荷（図示せず）は、集約された負荷７０の測定データ４０を得るために、所定の基準に基づいて互いに集約することができる。一実施形態では、集約された負荷７０は、測定場所５０の下流側の個々の負荷を加算することによって生成される集合的な負荷を表すことができる。さらに、測定装置３０は、１つまたは複数のバス６０から測定データ４０を取得し、測定データ４０をイベントフィルタ８０に伝送する。

イベントフィルタ８０は、測定データ４０を受け取り、測定データ４０から電力網１０内の１つまたは複数の電圧調整イベント９０を識別する。一実施形態では、イベントフィルタ８０は、所定の電圧しきい値（Ｖｔｈ）に基づいて測定データ４０をフィルタリングする。別の実施形態では、１つまたは複数の電圧調整イベント９０は、電力網１０に動作可能に結合された昇圧器のタップ変更イベントを含むことができる。イベントフィルタ８０は、電力網１０内の特定の場所５０での電圧の変化を決定するために、測定データ４０をスクリーニングする。この目的のために、イベントフィルタ８０は、測定装置３０によって特定の時刻に測定された電圧と以前の時刻に測定された電圧との差分（∂Ｖ）を決定し、差分（∂Ｖ）を用いて１つまたは複数の電圧調整イベント９０を識別する。１つまたは複数の電圧調整イベント９０を識別するために様々な条件およびパラメータを使用することができるが、１つまたは複数の電圧調整イベント９０を識別するいくつかの例を以下に述べる。
（∂Ｖ）＞Ｖ_ｔｈ
（∂Ｖ）＞Ｖ_ｔｈ、および（∂Ｐ＊∂Ｖ＞０）
（∂Ｖ）＞Ｖ_ｔｈ、および（∂Ｐ＊∂Ｖ＞０）、および（∂Ｑ＊∂Ｖ＞０）
ここで、（∂Ｐ）は特定の場所５０で測定された第１の時刻（Ｔ）における有効電力と第１の時刻に先立つ時刻（Ｔ−ｎ）における有効電力との差分であり、ｎは１〜ｎとすることができ、（∂Ｑ）は特定の場所５０で測定された第１の時刻における無効電力と第１の時刻に先立つ時刻（Ｔ−ｎ）における無効電力との差分であり、ｎは１〜ｎとすることができる。

イベントフィルタ８０は、測定データ４０を受け取る場所５０の各々に対するイベントフィルタ８０の構成に基づいて、（∂Ｐ）、（∂Ｖ）、（∂Ｑ）、またはこれらの組み合わせを算出する。さらに、イベントフィルタ８０は、電力網１０内の１つまたは複数の場所５０における１つまたは複数の電圧調整イベント９０を識別し、１つまたは複数の電圧調整イベント９０をそれぞれの場所５０と共に負荷モデリング部１００に伝送する。

さらに、負荷モデリング部１００は、負荷モデルライブラリ１１０に動作可能に結合される。負荷モデリング部１００は、イベントフィルタ８０から１つまたは複数の電圧調整イベント９０をそれぞれの場所と共に受け取り、さらに負荷モデルライブラリ１１０から負荷モデリングパラメータの第１のセット１２０を受け取る。負荷モデリング部１００は、負荷モデリングパラメータの第１のセット１２０ならびに１つまたは複数の電圧調整イベント９０を用いて、負荷モデリングパラメータの第２のセット１３０を決定する。負荷モデリング部１００は、負荷モデリングパラメータの第２のセット１３０を用いて、負荷モデル１５０を決定する。一実施形態では、負荷モデル１５０は静的負荷モデルを含むことができる。この目的のために、負荷モデリング部１００は、負荷モデリングパラメータの第２のセット１３０を用いて１つまたは複数の電圧係数（図示せず）を算出し、１つまたは複数の電圧係数は、負荷モデルを生成するために用いられる。一実施形態では、１つまたは複数の電圧係数は、電圧依存性、電圧感度係数、またはこれらの組み合わせを含むことができる。

負荷モデリングパラメータの第２のセット１３０は、１つまたは複数の電圧係数を算出するためにさらに用いられる代数方程式を用いて算出される。一実施形態では、代数方程式は、ＺＩＰ負荷モデルとしても知られている二次方程式を含むことができる。いくつかの実施形態では、負荷消費電力の電圧依存性の指数関数的負荷モデルまたは他の任意の代数的表現を用いることができる。ＺＩＰモデルは、以下のように数値的に表すことができる。

ここで、Ｐは測定が得られた特定の場所における電力伝送バスまたは配電バスに対応するバス電力を表し、Ｖはバス電圧を表し、Ｐ_ｎおよびＶ_ｎはバスの公称電力および電圧を表し、Ｋ_ｚ、Ｋ_ｉ、Ｋ_ｐは負荷モデリングパラメータであって、Ｋ_ｚは一定のインピーダンス負荷係数、Ｋ_ｉは一定の電流負荷係数、Ｋ_ｐは一定の電力負荷係数を表す。一実施形態では、１つまたは複数の電圧調整イベントは、Ｋ_ｚ、Ｋ_ｉの値を決定するために用いることができる。

実施形態では、負荷モデルが電圧依存性に基づいて生成された場合には、上記の式は、Ｋ_ｚ、Ｋ_ｉ、Ｋ_ｐの値を決定するように修正され、修正された式は以下のように表すことができる。

ここで、Ｐ_ｎは公称電力であり、Ｐ_ｉは時刻（ｉ）での発電システムの測定された電力であって既知であり、Ｖ_ｎは特定の場所での公称電圧を表し、Ｖ_ｉは時刻（ｉ）でのバス電圧を表す。本実施形態では、Ｋ_ｚ、Ｋ_ｉ、Ｋ_ｐの値は、負荷モデリングパラメータの第２のセット１３０を形成し、電力網１０の電圧依存性を決定するために用いられる。本明細書では、電圧依存性は、負荷発電電力バランスを損なうことなく、電力網１０に結合された１つまたは複数の負荷に給電する電力網１０の能力として定義することができる。

別の実施形態では、負荷モデルは、電圧感度係数に基づいて生成され、電圧感度係数は電力の電圧についての導関数である。負荷モデリング部１００は電力の差分（∂Ｐ）と電圧の差分（∂Ｖ）との比であり、∂Ｐは電圧調整イベントの前に特定のバスで測定された電力と電圧調整イベントの後に特定のバスで測定された電力との差分を表し、同様に、∂Ｖは電圧調整イベントの前に特定のバスで測定された電圧と電圧調整イベントの後に特定のバスで測定された電圧との差分を表す。一実施形態では、この比は最小電圧で算出される。さらに、比および代数方程式は、電圧感度係数を決定するために負荷モデリング部１００によって用いられてもよく、電圧感度係数は（２Ｋ_ｚ＋Ｋ_ｉ）と表現することができる。電圧感度係数は、負荷モデルを生成するために負荷モデリング部１００によってさらに用いられる。本実施形態では、電圧感度係数は、負荷モデル１５０を生成するためにさらに用いられる負荷モデリングパラメータの第２のセット１３０を形成する。

一実施形態では、負荷モデリング部１００は、負荷モデリングパラメータの第１のセット１２０ならびに１つまたは複数の電圧調整イベント９０に基づいて負荷モデリングパラメータの第２のセット１３０を決定するために用いられる再帰的最小二乗平均フィルタ１４０を含む。再帰的最小二乗平均フィルタ１４０は、ＺＩＰモデル式を用いて負荷モデリングパラメータの第２のセット１３０の値を決定する。負荷モデリングパラメータの第２のセット１３０の値を決定するために、再帰的最小二乗平均フィルタ１４０は、最小二乗平均演算を行うための初期条件として、負荷モデルライブラリ１１０から受け取った負荷モデリングパラメータの第１のセット１２０を使用する。一実施形態では、負荷モデリングパラメータの第１のセット１２０が負荷モデルライブラリ１１０から利用できない状況では、再帰的最小二乗平均フィルタ１４０は、１つまたは複数の所定の値を用いることができる。さらに、再帰的最小二乗平均フィルタ１４０は、Ｋ_ｚ、Ｋ_ｉ、Ｋ_ｐを再帰的に決定するために、忘却係数と重み係数を取得する。忘却係数および重み係数は、１つまたは複数の所定の基準に基づいて割り当てられた値であってもよい。再帰的最小二乗平均フィルタ１４０は、負荷モデルライブラリ１１０から取得された負荷モデリングパラメータの第１のセット１２０の重み係数、忘却係数、およびＫ_ｚ、Ｋ_ｉ、Ｋ_ｐの値を用いて、負荷モデリングパラメータの第２のセットＫ’_ｚ、Ｋ’_ｉ、Ｋ’_ｐを生成する。

負荷モデリング部１００は、さらに、負荷モデル１５０に基づいてシミュレートされた電力出力を生成し、測定された電力１５５とシミュレートされた電力出力１６５との誤差１６０を決定する。このような誤差は、負荷モデリング部１００と負荷モデルライブラリ１１０との間のフィードバックループ１７０を介して、負荷モデリングパラメータの第２のセット１３０により負荷モデルライブラリ１１０を更新するために用いられる。負荷モデルライブラリ１１０は、複数のクラスタ１８０を含む。複数のクラスタ１８０は、１つまたは複数の所定の基準に基づいて選択される。この基準は、負荷モデルライブラリ１１０が負荷モデリング部１００の動作を最適化するのを助けることができるように、負荷モデルライブラリ１１０を構築する前に決定される。しかし、複数のクラスタ１８０は、システム２０の寿命の間に負荷モデルライブラリ内で選択され、更新することができる。一実施形態では、複数のクラスタ１８０の各々は、１つまたは複数のサブクラスタ１９０を含むことができる。具体的な実施形態では、複数のクラスタ１８０ならびに１つまたは複数のサブクラスタ１９０は、季節、曜日、時刻、その時刻における温度、またはこれらの組み合わせを表す。電力網１０内の負荷をモデリングするためのシステム２０の運用の過程において、複数のクラスタ１８０、１つまたは複数のサブクラスタ１９０、あるいはこれらの組み合わせは、対応するクラスタ１８０またはサブクラスタ１９０の各々に対する負荷モデリングパラメータの第２のセット１３０により更新することができる。たとえば、第１のクラスタが季節を表し、第１のクラスタ中の第１のサブクラスタが週を表し、第１のサブクラスタが１日を表す別のクラスタを含む場合には、負荷モデルライブラリ１１０の更新された負荷モデリングパラメータの第２のセット（図示せず）は、特定の季節の曜日に対する負荷モデリングパラメータを表している。負荷モデルライブラリ１１０のこのような更新は、負荷モデリング部１００が１つまたは複数の電圧調整イベント９０を発生させることなく負荷モデリングパラメータの第２のセット１３０を決定することを助け、また種々の関連する目的のための履歴データを提供する。実施例を続けると、負荷モデリングパラメータの第２のセット１３０の値は、クラスタおよびサブクラスタで表される条件が電力網を動作させる条件に一致した場合に、負荷モデル１５０を決定するために負荷モデリング部１００によって再び用いることができる。電圧調整イベントが利用できない状況では、負荷モデリング部は、負荷モデルライブラリ１１０内の負荷モデリングパラメータの第２セットの値を用いて負荷モデル１５０を決定することができる。１つまたは複数の電圧調整イベントが識別される他の状況では、負荷モデリング部は、負荷モデリングパラメータの第１のセット１２０として負荷モデルライブラリの負荷モデリングパラメータの第２セットを用いて、負荷モデリングパラメータの新たなセット１３０を算出し、それは負荷モデルライブラリ１１０内で更新される。このようなプロセスは、システム２０の動作中に継続的に繰り返される。さらに、負荷モデルライブラリ１１０は、負荷モデリングパラメータの第２のセット１３０を表す値のみを記憶することを可能にし、その結果、記憶スペースおよびサイズを低減することができる。一実施形態では、負荷モデルライブラリ１１０は、負荷をモデリングするためのシステムに配置／記憶されてもよいし、または遠隔地から負荷モデリング部１００に通信可能に接続されてもよい。

図２は、本発明の実施形態による、電力網内の負荷をモデリングするための方法２００に含まれるステップを表すフローチャートである。方法２００は、ステップ２１０において、電力網内の測定装置から測定データを取得するステップを含む。一実施形態では、電力網内の１つまたは複数の場所からの電力、電圧、および電流は、測定装置から取得される。別の実施形態では、１つまたは複数の場所からの電力、電圧、および電流は、電力網内の負荷を集約することによって取得される。特定の実施形態では、電力網内の負荷は、電力網内の１つまたは複数の異なる場所から電力、電圧、および電流を取得するための所定の基準に基づいて集約される。方法２００はまた、ステップ２２０において、測定データから電力網内の１つまたは複数の電圧調整イベントを識別するステップを含む。一実施形態では、測定されたデータは、１つまたは複数の電圧調整イベントを識別するために、所定の電圧しきい値に基づいてフィルタリングされる。一実施形態では、負荷モデリングパラメータの第１のセットは、負荷モデルライブラリから取得される。別の実施形態では、負荷モデリングパラメータの第２のセットは、負荷モデリングパラメータの第１のセットならびに１つまたは複数の電圧調整イベントに基づいて決定される。特定の実施形態では、負荷モデリングパラメータの第２のセットは、再帰的最小二乗平均フィルタを用いて決定される。別の実施形態では、負荷モデルライブラリは、負荷モデリングパラメータの第２のセットにより更新される。方法２００は、ステップ２３０において、１つまたは複数の電圧調整イベントを用いて算出された電圧依存性に基づいて、負荷モデルを生成するステップをさらに含む。一実施形態では、電圧依存性は、負荷モデリングパラメータの第２のセットを用いて決定される。特定の実施形態では、負荷モデルを生成するステップは、静的負荷モデルを生成するステップを含む。

当業者であれば、上述したシステム２０および方法２００は、必要な変更を加えて、電力網の有効電力負荷モデル、さらに電力網１０の無効電力または皮相電力負荷モデルを生成するために適用できることを理解するであろう。有効電力、無効電力、および皮相電力の各々を用いて算出された電圧依存性係数およびモデリングパラメータは、負荷モデリングパラメータの独立したセットとして表され、本明細書で説明したように有効電力負荷モデリングパラメータと共に負荷モデルライブラリ内で更新することができる。

本明細書に記載したように、本発明の実施形態は、これらのまたは類似の条件の間に収集された測定データを用いて、種々の条件に対する種々の負荷モデリングパラメータを用いることを可能にする。これによって、電圧依存性および電圧感度係数などの負荷の性質を正確に推定することができる。このように電圧依存性および電圧感度係数を正確に推定することで、電力網の効率および堅牢性を高めるのに役立つより信頼性の高い負荷モデルを提供する。さらに、電圧安定性解析および／または偶発事故解析などのいくつかの解析を目的として、電圧感度係数は、正確でより速い解析のためにＫ_ｚ、Ｋ_ｉ、Ｋ_ｐの個々の値の代わりに用いることができる。

当業者は異なる実施形態から様々な特徴の互換性を認識するであろうこと、そして記載した様々な特徴ならびに各特徴の他の公知の均等物は、当業者によって本開示の原理にしたがって付加的なシステムおよび技術を構築するように混合し適合することができることを理解されたい。したがって、添付した特許請求の範囲は、本発明の真の要旨に含まれるこのようなすべての改変および変形を包含することを意図していると理解すべきである。

本発明の特定の特徴だけを本明細書に図示し記載しているが、多くの改変および変形が当業者に想到されるであろう。したがって、添付した特許請求の範囲は、本発明の真の要旨に含まれるこのようなすべての改変および変形を包含することを意図していると理解すべきである。

１０ 電力網
１２ 伝送システム
１４ 配電システム
２０ システム
３０ 測定装置
４０ 測定データ
５０ 場所
６０ バス
７０ 集約された負荷
８０ イベントフィルタ
９０ 電圧調整イベント
１００ 負荷モデリング部
１１０ 負荷モデルライブラリ
１２０ 負荷モデリングパラメータの第１のセット
１３０ 負荷モデリングパラメータの第２のセット
１４０ 再帰的最小二乗平均フィルタ
１５０ 負荷モデル
１５５ 測定された電力
１６０ 誤差
１６５ シミュレートされた電力出力
１７０ フィードバックループ
１８０ クラスタ
１９０ サブクラスタ
２００ 方法
２１０ ステップ
２２０ ステップ
２３０ ステップ

Claims (20)

1. 電力網（１０）内の負荷をモデリングするための方法（２００）であって、
   前記電力網（１０）内の測定装置（３０）から測定データ（４０）を取得するステップ（２１０）と、
   前記測定データ（４０）から前記電力網（１０）内の１つまたは複数の電圧調整イベント（９０）を識別するステップ（２２０）と、
   前記１つまたは複数の電圧調整イベント（９０）を用いて算出された１つまたは複数の電圧係数に基づいて負荷モデル（１５０）を生成するステップ（２３０）と、を含む方法（２００）。
2. 前記測定データ（４０）を取得するステップは、電力網（１０）の１つまたは複数の場所（５０）から電力、電圧、および電流を取得するステップを含む、請求項１に記載の方法（２００）。
3. 前記電力網（１０）の１つまたは複数の場所（５０）から前記電力、前記電圧、および前記電流を取得するステップは、前記電力網（１０）内の集約された負荷（７０）から前記電力、前記電圧、および前記電流を取得するステップを含む、請求項２に記載の方法（２００）。
4. 前記電力網（１０）の前記電力、前記電圧、および前記電流を取得するために、所定の基準に基づいて前記電力網（１０）内の個々の負荷を集約するステップをさらに含む、請求項３に記載の方法（２００）。
5. 前記１つまたは複数の電圧調整イベント（９０）を識別するステップは、所定の電圧しきい値に基づいて前記測定データ（４０）をフィルタリングするステップを含む、請求項１に記載の方法（２００）。
6. 負荷モデルライブラリ（１１０）から負荷モデリングパラメータの第１のセット（１２０）を取得するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法（２００）。
7. 負荷モデリングパラメータの第１のセット（１２０）ならびに前記１つまたは複数の電圧調整に基づいて、負荷モデリングパラメータの第２のセット（１３０）を決定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法（２００）。
8. 前記負荷モデリングパラメータの前記第２のセット（１３０）により負荷モデルライブラリ（１１０）を更新するステップをさらに含む、請求項７に記載の方法（２００）。
9. １つまたは複数の電圧係数に基づいて前記負荷モデル（１５０）を生成するステップは、電圧依存性、電圧感度係数、またはこれらの組み合わせに基づいて前記負荷モデル（１５０）を生成する、請求項１に記載の方法（２００）。
10. 負荷モデリングパラメータの第２のセット（１３０）を用いて前記電圧依存性および前記電圧感度係数を決定するステップをさらに含む、請求項９に記載の方法（２００）。
11. 前記負荷モデル（１５０）を生成するステップは、静的負荷モデルを生成するステップを含む、請求項１に記載の方法（２００）。
12. 電力網（１０）のための負荷モデル（１５０）を生成するシステム（２０）であって、
    前記電力網（１０）の測定データ（４０）を取得するための測定装置（３０）と、
    前記測定データ（４０）から前記電力網（１０）内の１つまたは複数の電圧調整イベント（９０）を識別するように構成されたイベントフィルタ（８０）と、
    前記１つまたは複数の電圧調整イベント（９０）を用いて算出された１つまたは複数の電圧係数に基づいて負荷モデル（１５０）を生成するように構成された負荷モデリング部（１００）と、を含むシステム（２０）。
13. 前記測定装置（３０）は、監視制御およびデータ収集（ＳＣＡＤＡ）装置、遠隔端末装置（ＲＴＵ）、フェーザ測定装置（ＰＭＵ）、高度計測インフラストラクチャ（ＡＭＩ）計、力率計、電力品質計、またはこれらの組み合わせを含む、請求項１２に記載のシステム（２０）。
14. 前記測定データ（４０）は、前記電力網（１０）の１つまたは複数の場所（５０）の電力、電圧、および電流を含む、請求項１２に記載のシステム（２０）。
15. 前記負荷モデリング部（１００）および前記イベントフィルタ（８０）は、前記電力網（１０）内に独立に配置されるか、あるいは、前記電力網（１０）内の伝送システム（１２）、配電システム（１４）、またはこれらの組み合わせに配置される、請求項１２に記載のシステム（２０）。
16. 複数の対応するクラスタ（１８０）の各々について負荷モデリングパラメータを記憶するための負荷モデルライブラリ（１１０）をさらに含む、請求項１２に記載のシステム（２０）。
17. 前記複数のクラスタ（１８０）の各々は、季節、曜日、時刻、前記時刻における温度、またはこれらの組み合わせのうちの少なくとも１つを含む、請求項１６に記載のシステム（２０）。
18. 前記負荷モデリングパラメータの前記第１のセット（１２０）ならびに前記１つまたは複数の電圧調整イベント（９０）に基づいて、負荷モデリングパラメータの第２のセット（１３０）を決定するように構成された再帰的最小二乗平均フィルタ（１４０）をさらに含む、請求項１２に記載のシステム（２０）。
19. 負荷モデリングパラメータの第２のセット（１３０）により負荷モデルライブラリ（１１０）を更新するように構成されたフィードバックループ（１７０）をさらに含む、請求項１２に記載のシステム（２０）。
20. 実行された場合に、測定装置（３０）、イベントフィルタ（８０）、および負荷モデリング部（１００）を有する負荷モデリングシステムに対して方法（２００）を実施させる命令が記憶されたコンピュータ可読媒体であって、前記方法（２００）は、
    前記電力網（１０）内の前記測定装置（３０）から測定データ（４０）を取得するステップ（２１０）と、
    前記測定データ（４０）から前記電力網（１０）内の１つまたは複数の電圧調整イベント（９０）を識別するステップ（２２０）と、
    負荷モデルライブラリ（１１０）から負荷モデリングパラメータの第１のセット（１２０）を取得するステップと、
    再帰的最小二乗平均フィルタ（１４０）を用いて、前記負荷モデリングパラメータの前記第１のセット（１２０）ならびに前記１つまたは複数の電圧調整イベント（９０）に基づいて、負荷モデリングパラメータの第２のセット（１３０）を決定するステップと、
    前記負荷モデリングパラメータの前記第２のセット（１３０）を用いて、前記電力網（１０）の１つまたは複数の電圧係数を決定するステップと、
    前記電力網（１０）の１つまたは複数の電圧係数に基づいて負荷モデル（１５０）を生成するステップ（２３０）と、
    前記負荷モデリングパラメータの前記第２のセット（１３０）により負荷モデルライブラリ（１１０）を更新するステップと、を含む、コンピュータ可読媒体。