JP2018125897A - 系統運用意思決定支援装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】使い勝手を向上した系統運用意思決定支援装置を提供すること。
【解決手段】系統運用意思決定支援装置１は、電力系統２の計測データＤＢ１と、クラスタリングパラメータＤＢ３とに基づいて、電力系統が所定の状態モードのうちのいずれの状態モードに該当するか算出する状態モードクラスタリング部１１と、状態モード間の遷移を示す状態遷移データＤＢ４と算出された状態モードとを照合することで、算出された状態モードから状態遷移データに定義された各状態モードへ遷移する確率である状態遷移確率データを算出する状態モード照合部１２と、系統モデルＤＢ２と、電力系統の事故の重要度を含む重要度パラメータＤＢ５と、計測データと、算出された状態遷移確率データとに基づいて、重要事故ケースを算出する事故移行パターン算出部１３とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、系統運用意思決定支援装置および方法に関する。

近年では、太陽光発電装置、風力発電装置などの再生可能エネルギーを利用する分散電源が普及しつつある。分散電源は天候により出力が大きく変動するため、多数の分散電源が電力系統に接続されることで、電力系統は複雑化する。

本発明の背景技術を示す特許文献１には、「電力系統安定化システムは、電力系統の状態に関するオンラインデータを用いた過酷度指標値算出手段を備える系統過酷度判定装置と、その指示に基づいて、系統故障時に備えて系統内の設備を変更する系統監視システムを備える。系統過酷度判定装置は故障発生後の短時間（例えば１秒間）について、電力系統の状態模擬を行う。その結果から、発電機の運動エネルギーの故障発生前を基準とした増加率の最大値である第１の指標値Ｋｅと、その増加率の積分値の最大値である第２の指標値ＫＥを求める。これらの指標値を用いて不安定となる電力系統の想定故障を選択し、系統過酷度を求め順位付けする。」と記載されている。

特開２００７−２８８８７８号公報

特許文献１では、系統情報と状態推定を用いて系統状態を把握し、安定度に基づいて系統監視システムでの制御優先度を求めるものであり、系統が今後どの程度の確率でどのような状態へ変化するかを計算するものではなく、使い勝手の面で改良の余地がある。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、その目的は、使い勝手を向上できるようにした系統運用意思決定支援装置および方法を提供することにある。

上記課題を解決すべく、本発明に従う系統運用意思決定支援装置は、電力系統の運用意思決定を支援する系統運用意思決定支援装置であって、電力系統から得る計測データと、計測データをクラスタリングするためのクラスタリングパラメータとに基づいて、電力系統が所定の状態モードのうちのいずれの状態モードに該当するか算出する状態モードクラスタリング部と、状態モード間の遷移を示す状態遷移データと算出された状態モードとを照合することで、算出された状態モードから状態遷移データに定義された各状態モードへ遷移する確率である状態遷移確率データを算出する状態モード照合部と、電力系統の構成をモデル化した系統モデルと、電力系統の事故の重要度を含む重要度パラメータと、計測データと、算出された状態遷移確率データとに基づいて、重要事故ケースを算出する事故移行パターン算出部と、を備える。

本発明によれば、電力系統がどの状態モードであるか計算し、その状態モードから重要事故ケースが生じる確率を算出することができる。このため、重要事故についての演算範囲を絞ることができ、対策立案に要する時間を短縮でき、使い勝手も向上する。

系統運用意思決定支援装置の機能構成図である。 系統運用意思決定支援装置のハードウェア構成図である。 系統運用意思決定支援装置の実施する全体処理のフローチャートである。 計測データの例である。 図３中の処理の一部であって、状態モードクラスタリング処理の詳細を示すフローチャートである。 状態モードクラスタリングの例を示す説明図である。 図３中の処理の一部であって、状態遷移照合処理の詳細を示すフローチャートである。 状態モードの照合例を示す説明図である。 図３中の処理の一部であって、重要事故算出処理の詳細を示すフローチャートである。 単一事故ケースを算出する例を示す説明図である。 図３中の処理の一部であって、対策算出処理の詳細を示すフローチャートである。 波及事故ケースを算出する例を示す説明図である。 系統が正常状態の表示例を示す画面である。 系統が正常状態の場合のコントロールルームでの使用例である。 単一事故が生じている状態の表示例を示す画面である。 単一事故が生じている場合のコントロールルームでの使用例である。 第２実施例に係り、状態遷移データをオンラインで更新する様子を示す全体構成図である。 状態遷移データを系統運用意思決定支援装置の内部で更新する様子を示す全体構成図である。 状態遷移データを更新する処理を示すフローチャートである。 状態遷移データの更新の前後を比較して示す説明図である。

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。電力系統（以下、系統と略記する場合がある）に単一事故が生じる場合、その単一事故への対策の立案に要する処理負荷は、系統規模に正比例する。これに対し、系統に波及事故が生じる場合、各波及事故への対策の立案に要する処理負荷は、系統規模の２乗に比例する。したがって、通常、各波及事故について対策を立案するためには膨大な演算時間を必要とする。以下、データベースをＤＢと略記する場合がある。

そこで、本実施形態では、系統の状態モードを、計測データＤＢ１とクラスタリングパラメータＤＢ３とに基づいてクラスタリング処理で算出し、算出した状態モードを状態遷移ＤＢ４と照合する。これにより、本実施形態では、状態モードの変遷を予測することができるため、波及事故ケースに関する演算範囲を絞り込むことができる。この結果、波及事故への対策を立案することができる。このように本実施形態では、クラスタリングパラメータと状態遷移データとにより波及事故への対策を立案することができるため、系統運用者であるユーザの運用を支援することができる。

図１〜図１６を用いて実施例を説明する。以下に述べる実施例は、一つの例であって、本発明は実施例の構成に限定されない。本実施例は、本発明に係る系統運用意思決定支援装置を系統の安定度監視システムへ適応した場合を示す。

図１は、本実施例の系統運用意思決定支援装置１の全体構成の例を示す。系統運用意思決定支援装置１は、図２で後述するように、一つまたは複数の計算機を用いて構成することができる。以下、支援装置１と略記する場合がある。

支援装置１は、処理部１１〜１５とデータ管理部ＤＢ１〜ＤＢ５を備える。処理部には、例えば、状態モードクラスタリング部１１、状態モード照合部１２、事故移行パターン算出部１３、対策算出部１４、表示部１５を含めることができる。データ管理部には、例えば、計測データＤＢ１、系統モデルＤＢ２、クラスタリングパラメータＤＢ３、状態遷移データＤＢ４、重要度パラメータＤＢ５を含めることができる。

なお、複数の処理部を一つの処理部に統合してもよいし、あるいは、一つの処理を複数の処理部で実行してもよい。データ管理も同様に、複数のデータ群を一つのデータ管理部で管理してもよいし、一つのデータ管理部で管理するデータ群を複数のデータ管理部で管理してもよい。

状態モードクラスタリング部１１は、計測データＤＢ１とクラスタリングパラメータＤＢ３を入力として、状態モードを算出する機能である。状態モード照合部１２は、状態モードクラスタリング部１１で算出した状態モードと状態遷移データＤＢ４とを入力として、遷移確率データを算出する機能である。事故移行パターン算出部１３は、状態モード照合部１２で算出した遷移確率データと計測データＤＢ１と重要度パラメータＤＢ５と系統モデルＤＢ２とを入力として、重要単一事故ケースの一覧を出力する機能である。対策算出部１４は、事故移行パターン算出部１３で算出した重要単一事故ケース一覧を入力として、波及事故ケースの対策を算出する機能である。

表示部１５は、状態モード照合部１２で算出した遷移確率データと、事故移行パターン算出部１３で算出した波及事故ケース対策とを入力として、それらのうちいずれか一つ以上を含む画面Ｇを生成する機能である。

図１の下側に、表示部１５が生成して系統運用者であるユーザへ提供する画面Ｇの例を示す。画面Ｇは、例えば、状態モードを表示する領域ＧＰ１１と、系統の状態を予測して表示する領域ＧＰ１２と、遷移する可能性のある各状態モードとそれらモードへの遷移確率などを表示する領域ＧＰ１３と、対策を提示する領域ＧＰ１４とを含む。系統の予測状態図には、例えば、発電機Ｇ１，Ｇ２と、母線ＰＢ１〜ＰＢ６とが表示されている。

図２は、支援装置１のハードウェア構成の例と電力系統２の全体構成の例である。電力系統２は、例えば、複数の計測器２１（１）〜２１（ｎ）を含む。特に区別しない場合、計測器２１と略記する。

各計測器２１は、電力系統２における計測値を計測し、その計測結果を通信ネットワークＣＮを介して、支援装置１の通信部１１３へ送信する。支援装置１は、各計測器２１から受信した計測データをメモリ１１２へ格納する。

計測器２１は、例えば、ＰＭＵ（Phasor Measurement Units）、ＶＴ（Voltage Transfomer）、ＰＴ（Potential Transfomer）、ＣＴ（Current Transfomer）、テレメータ（ＴＭ：Telemeter）などの、電力系統２に設置される計測機器や計測装置である。計測器２１は、例えば、ＳＣＡＤＡ（Supervisory Control And Data Acquisition）などの、計測値を集約する装置として電力系統２に設置されてもよい。

ここで、計測値である計測データＤＢ１は、計測器２１にて計測された電力系統２に関するデータである。計測データＤＢ１は、ＧＰＳなどを利用した同期時刻付きの電力情報である、電圧または電流のいずれか一つまたは両方である。計測データＤ１は、例えば、データを識別するための固有番号と、タイムスタンプとを含んでもよい。

支援装置１の構成について説明する。支援装置１は、例えば、マイクロプロセッサ（ＣＰＵ：Central Processing Unit）１１１、メモリ１１２、通信部１１３、入力部１１４、出力部１１５と、データベースＤＢ２〜ＤＢ５，プログラムデータベース１０１〜１０４を備え、それらはバス１１６で双方向通信可能に接続されている。

ＣＰＵ１１１は、一つまたは複数の半導体チップとして構成してもよいし、または、計算サーバのようなコンピュータ装置として構成してもよい。メモリ１１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）として構成され、各プログラムデータベース１０１〜１０４から読み出されたコンピュータプログラムを記憶したり、各処理に必要な計算結果データおよび画像データ等を記憶したりする。メモリ１１２に格納された画面データは、出力部１１５へ送られて表示される。表示される画面の例は後述する。

ＣＰＵ１１１では、各プログラムデータベース１０１〜１０４からメモリ１１２へ読み出された各計算プログラムを実行することで、変化値の算出、解析時間枠の調整、統計型の異常検出、異常検出結果の補正、類似性判定、運用支援の算出、表示すべき画像データの指示、各データベース内のデータの検索等などを演算処理する。

すなわち、ＣＰＵ１１１が状態モードクラスタリングプログラムデータベース１０１を読み込んで実行することで、図１の状態モードクラスタリング部１１が実現される。同様に、ＣＰＵ１１１が、状態モード照合プログラムデータベース１０２を読み込んで実行することで、図１の状態モード照合部１２が実現される。ＣＰＵ１１１が、事故移行パターン算出プログラムデータベース１３を読み込んで実行することで、図１の事故移行パターン算出部１３が実現される。ＣＰＵ１１１が、対策算出プログラムデータベース１０４を読み込んで実行することで、図１の対策算出部１４が実現される。

メモリ１１２は、計測データＤＢ１、表示用の画像データ、計算結果データ等の計算一時データおよび計算結果データなどを一旦格納するメモリである。ＣＰＵ１１１は、必要な画像データを計算し、出力部１１５から出力する。出力部１１５が画面を出力することで、表示部１５が実現される。なお、メモリ１１２は物理メモリに限らず、仮想メモリでもよい。

支援装置１は、ＳＳＤ（Solid State Drive）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置を備えてもよい。支援装置１は、プログラムデータベース１０１〜１０４とデータベースＤＢ１〜ＤＢ５とをＳＳＤなどの記憶装置からメモリ１１２へ記憶しておき、必要に応じて記憶装置からメモリ１１２へ転送してもよい。

通信部１１３は、通信ネットワークＣＮへ接続するための回路および通信プロトコルを備える。通信部１１３は、各計測器２１と通信することで、各計測器２１から計測データＤＢ１を受信する。

入力部１１４は、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、タッチパネル、押釦スイッチ、音声指示装置などの入力装置を介してユーザから入力される情報を受領する。

出力部１１５は、例えば、ディスプレイ、プリンタ、音声合成装置などの出力装置を介して、情報をユーザへ提供する。入力部１１４および出力部１１５には、例えば、キーボードとタッチパネル、タッチパネルと押釦スイッチ、ディスプレイと音声合成装置のように、それぞれ複数種類の装置を用いることもできる。

支援装置１の備えるデータベースＤＢ２〜ＤＢ５について説明する。系統モデルデータベースＤＢ２は、電力系統２を模擬したソフトウェアモデルを蓄積する。クラスタリングパラメータデータベースＤＢ３は、クラスタリング用のパラメータと分類クラスタとを蓄積する。状態遷移データベースＤＢ４は、過去の状態モード一覧から導き出された状態遷移データを蓄積する。重要度パラメータデータベースＤＢ５は、電力系統２における事故の重要度、電力系統２の脆弱箇所、電力系統２における設備の設置年数、などの一つ以上がを備える。各データの例については後述する。

図３は、支援装置１の処理全体を示すフローチャートの例である。ステップＳ１〜Ｓ６に沿って、内容を説明する。

支援装置１は、計測データＤＢ１をメモリ１１２から読み込む（Ｓ１）。図４を用いて、計測データＤＢ１について説明する。本実施例では、計測データＤＢ１は、電力系統２における計測値全般を指す。これは、ＰＭＵやＳＣＡＤＡ等の計測器などにより計測されたデータであり、図４のように各時間断面に複数情報が蓄積されていてもよく、欠損データがあってもよく、電力系統の情報以外の情報でもよい。本実施例では、ＰＭＵデータに含まれる電圧や電流や有効電力、および機器の開閉路を示すセンサーステータスがある一定周期でストリーミング入力されるとする。

図３に戻る。状態モードクラスタリング部１１は、計測データＤＢ１とクラスタリングパラメータＤＢ３とに基づいて、状態モードをクラスタリングする（Ｓ２）。図５を用いて、状態モードクラスタリングの詳細を説明する。

図５に示すように、状態モードクラスタリング部１１は、計測データＤＢ１およびクラスタリングパラメータＤＢ３を読み込む（Ｓ２０１）。クラスタリングパラメータＤＢ３は、例えば、クラスタリングに用いる手法と、クラスタリングに必要な閾値と、ベクトル空間の定義とのうち、一つ以上を含む。クラスタリングパラメータＤＢ３は、教師データとして事前演算された状態モードを含んでもよい。

状態モードクラスタリング部１１は、計測データをベクトル化する（Ｓ２０２）。状態モードクラスタリング部１１は、ベクトル化されたデータをクラスタリングにより分類し、状態モードを算出する（Ｓ２０３）。そして、状態モードクラスタリング部１１は、算出した状態モードを出力する（Ｓ２０４）。

図６を用いて、状態モードクラスタリング部１１の作用を説明する。図６（ａ）は、状態モードクラスタリング部１１へ入力される計測データＤＢ１の例である。図６（ｂ）に示すように、状態モードクラスタリング部１１は、計測データＤＢ１をベクトル化し、特徴量空間座標Ｓ２Ａとして表す。計測データのベクトル化には、例えばプローニー解析やフーリエ変換やエッジディテクションなどの、特徴量を抽出して別の空間でデータを捉える手法を用いる。

図６（ｃ）に示すように、特徴量空間座標Ｓ２Ａは、クラスタリングパラメータＤＢ３を用いて近似する状態モードを特定する。これにより、入力された計測データＤＢ１が属する状態モードを識別することができる。これらのモードは、例えば系統２における潮流状態や事故状態であってもよい。図６（ｃ）に示すように、図示の例では、計測データＤＢ１の属する状態モードは、状態モード「Ｂ」と分類される。

図３に戻る。状態モード照合部１２は、状態モードと状態遷移データとに基づいて、状態モードの遷移を照合する。

図７を用いて、状態モードの遷移先を照合する処理を説明する。状態モード照合部１２は、状態モードと状態遷移データＤＢ４とを読み込む（Ｓ３０１）。状態モード照合部１２は、対象の状態モードの遷移先となる状態モードを照合する（Ｓ３０２）。状態モード照合部１２は、遷移先の状態モードへ遷移する確率である遷移確率データを抽出する（Ｓ３０３）。状態モード照合部１２は、遷移先の状態モードと遷移確率データとを対応付けて出力する（Ｓ３０４）。

図８を用いて、状態モードの遷移先を照合する処理（Ｓ３）の作用を説明する。状態モード照合部１２は、状態遷移データＤＢ４上で、現在の状態モードを照合する。状態遷移データＤＢ４は、例えば、現在の状態モードから次の状態モードへ遷移する確率、または、次の状態モードへ遷移するまでの時間、の少なくともいずれか一つを含む。図８では、状態モード「Ａ」から状態モード「Ｂ」へ遷移する時間「Ｔａｂ」、状態モード「Ｂ」から状態モード「Ｃ」へ遷移する時間「Ｔｂｃ」のように、遷移所要時間を表す。状態モード照合部１２により、現在の状態モードから遷移しうる状態モードとその遷移が生じる確率とを算出できる。図８の例では、現在の状態モードは「Ｂ」であり、そこから遷移可能な状態は「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」の四つである。

図３に戻る。事故移行パターン算出部１３は、重要事故を算出する（Ｓ４）。図９のフローチャートを用いて、重要事故を算出する処理の詳細を説明する。

事故移行パターン算出部１３は、計測データＤＢ１と、遷移確率データと、重要度パラメータＤＢ５と、系統モデルＤＢ２とを読込む（Ｓ４０１）。事故移行パターン算出部１３は、ステップＳ４０１で読み込んだデータから、ｔ秒後における系統状態の候補を算出する（Ｓ４０２）。予測に用いる時間間隔「ｔ」は、事前入力されたものでも、ユーザ入力されたものでもよい。

事故移行パターン算出部１３は、ｔ秒後の系統状態候補の重要度を系統モデルＤＢ２に基づいてランク付けする（Ｓ４０３）。事故移行パターン算出部１３は、重要度ランクが上位のケースから想定される重要単一事故ケース一覧を算出する（Ｓ４０４）。事故移行パターン算出部１３は、算出した重要単一事故ケース一覧を出力する（Ｓ４０５）。

図１０を用いて、重要事故を算出する処理（Ｓ４）の作用を説明する。状態遷移確率データを用いて、遷移確率が所定値以下の遷移状態を除外する。図１０では、状態「Ｂ」から状態「Ｅ」への遷移等を除外する。これにより、状態遷移確率の選択範囲をスクリーニングできる。図中、状態モードを「状態」と略記する場合がある。

次に、それぞれの遷移可能状態について、系統モデルＤＢ２および重要度パラメータＤＢ５を用いて評価する。系統モデルＤＢ２は、例えば、系統２における発電機のパラメータ、発電機のモデルタイプ、送電線のインピーダンス、制御装置のパラメータ、などの一つ以上を備える。

重要度パラメータＤＢ５は、例えば、系統２における主要電線や脆弱な電線や機器などの情報を含む。重要度パラメータＤＢ５と系統モデルＤＢ２と遷移可能な状態とを照らし合わせることで、遷移可能な状態（状態モード）の重要度を評価できる。図１０の例では、状態「Ｂ」を状態から遷移可能な状態「Ａ」，「Ｃ」，「Ｄ」は、電力系統２における単一事故であるとする。

これらの単一事故と重要度パラメータＤＢ５と系統モデルＤＢ２と照らし合わせることにより、事故重要度ＡＬ１，ＡＬ２，ＡＬ３を算出できる。これにより事故重要度の低いケースを除外し、重要度の高いケースのみを出力できる。したがって、本実施例によれば、計算範囲を適切に絞り込むことができる。図１０の例では、状態「Ｃ」と状態「Ｄ」が出力されるものとする。

図３に戻る。対策算出部１４は、重要事故ケースの対策を算出する（Ｓ５）。図１１を用いて詳細処理フローを説明する。対策算出部１４は、事故移行パターン算出部１３で算出された単一事故ケース一覧と、計測データＤＢ１とを読み込む（Ｓ５０１）。

対策算出部１４は、単一事故ケース一覧から波及事故一覧を作成する（Ｓ５０２）。対策算出部１４は、波及事故ケース一覧への対策を生成する（Ｓ５０３）。対策算出部１４は、生成した波及事故ケース対策を出力する（Ｓ５０４）。

図１２を用いて、対策を算出する処理（Ｓ５）の作用を説明する。図１２では、状態「Ｃ」と状態「Ｄ」で定義される単一事故を入力とする。

状態「Ｃ」に対し、波及事故ケースＡＣ１１から波及事故ケースＡＣ１ｎまでが想定される。系統モデルＤＢ２と計測データＤＢ１とを用いて、各波及事故ケースに対する対策を、波及事故対策ＡＣ２１から波及事故対策ＡＣ２ｎとして算出する。

波及事故対策とは、例えば、発電機の発電量を減少する、負荷を制限するなどのように、ＳＣＡＤＡなどの制御装置により制御可能なすべての機器および操作パターンを対象とする。これにより、スクリーニングされた単一事故ケースから波及する可能性のあるすべての事故について、その対策を用意することができる。

図３に戻る。表示部１５は、ステップＳ１〜Ｓ５で得られた情報の全部または一部をディスプレイ等に表示する（Ｓ６）。支援装置１は、ステップＳ６での表示内容を通じて、系統運用者の意思決定を支援できる。

図１３を使って、系統２が安定状態で運用されている場合に系統運用者であるユーザへ提供される画面Ｇ１１の例を説明する。系統２が安定状態で運用されている場合の画面Ｇ１１は、例えば、現在の状態モードを表す状態モード表示部ＧＰ１１と、遷移した場合に最も重要度が高い系統状態を視覚化した系統予測表示部ＧＰ１２と、系統状態の遷移確率と重要度を表す遷移確率表示部ＧＰ１３を含む。

図１３の例では、系統２は安定状態で運用されており、状態モード表示部ＧＰ１１では状態「Ｂ」と識別されている。遷移確率表示部ＧＰ１３では、遷移可能な状態（状態モード）と、その遷移確率と、重要度とが対応付けて表示されている。系統予測表示部ＧＰ１２では、遷移確率表示部ＧＰ１３に表示された各状態のうち、重要度が最も高いとされている状態「Ａ」が表示されている。

系統予測表示部ＧＰ１２では、ユーザが遷移確率表示部ＧＰ１３を操作することにより、遷移確率表示部ＧＰ１３で表示されている他の遷移可能状態における系統状態に切り換えて表示することができる。

図１４を用いて、系統運用における画面Ｇ１１をコントロールルームに適用する例を説明する。コントロールルーム内において、ユーザＵの正面には大きな画面Ｇ２１が表示されている。ユーザＵの操作する制御卓に表示される複数画面のうち一つは、図１３で述べた画面Ｇ１１である。

画面Ｇ２１は、例えばＷＡＭＳ（Wide-Area Monitoring System）などの監視制御装置の画面である。ユーザは、画面Ｇ２１を介して、系統状態を監視している。一方、ユーザＵは、制御卓上の画面Ｇ１１を通じて、これから発生可能な重要系統事故の状態を予測監視することができる。この結果、本実施例によれば、系統運用者であるユーザに適切な情報を提示することができ、その意思決定を加速することができる。

図１５を用いて、系統２に単一事故が生じた場合の画面Ｇ１２の例を説明する。図１５の例では、系統２は単一事故が発生した状態で運用されており、画面Ｇ１２の状態モード表示部ＧＰ１１では、単一事故状態である状態「Ｃ」と識別されている。画面Ｇ１２の遷移確率表示部ＧＰ１３には遷移確率が表示されている。画面Ｇ１２の系統予測表示部ＧＰ１２には、これから波及して生じる可能性のある状態「Ｃ１」，「Ｃ２」，「Ｃ３」が遷移確率および重要度と共に表示されている。図１５では、波及事故状態「Ｃ１」の重要度が最も高いとする。

画面Ｇ１２は、波及事故状態への対策ＧＰ１４も表示することができる。系統予測表示部ＧＰ１２には、遷移確率表示部ＧＰ１３で表示されている他の遷移可能状態における系統状態を表示させることもできる。他の遷移可能状態における系統状態を表示した場合、表示される対策ＧＰ１４の内容も変化する。

図１５は、画面Ｇ１２をコントロールルームで表示させた例である。系統運用者であるユーザＵは、画面Ｇ２１を介して、単一事故状態で運用されている系統状態を監視しているものとする。さらに、ユーザＵは、制御卓上の画面Ｇ１２を介して、波及事故が生じる可能性を監視したり、波及事故の対策を確認したりすることができる。これにより、本実施例によれば、系統運用者であるユーザに、適切な情報を提示することができ、波及事故の発生を予測して適切に管理することができる。

このように構成される本実施例の系統運用意思決定支援装置１によれば、計測データに基づいて電力系統２がいずれの状態モードに属するかを計算し、或る状態モードから他の各状態モードへ遷移する確率を計算する。このため、本実施例では、計算範囲を制限して、重要事故ケースの発生を予測することができる。これにより、本実施例の系統運用意思決定支援装置１によれば、波及事故の予測も行うことができ、使い勝手が向上する。

図１７〜図２０を用いて第２実施例を説明する。本実施例は、第１実施例の変形例に該当するため、第１実施例との差異を中心に述べる。本実施例では、第１実施例で述べた状態遷移データＤＢ４を更新する。

図１７は、本実施例によるシステムのブロック図である。本実施例では、支援装置１Ａから出力される状態モードを状態モード一覧データベースＤＢ６へ蓄積する。状態遷移データ更新部１６は、更新周期ＤＢ７と状態モード一覧データベースＤＢ６とを入力として、状態遷移データＤＢ４を出力する。状態遷移データ更新部１６の出力する状態遷移データは、状態遷移データベースＤＢ４へ格納される。状態遷移ＤＢ４は、系統運用意思決定支援装置１Ａ内のデータベースＤＢ４とは別に設けることもできる。

図１７では、状態モード一覧データベースＤＢ６や状態遷移データ更新部１６等を系統運用意思決定支援装置１Ａの外部に設ける例を示した。これに代えて、図１８に示すように、系統運用意思決定支援装置１Ｂ内に、状態モード一覧データベースＤＢ６や状態遷移データ更新部１６等を設けることもできる。図１８の例でも、状態遷移データＤＢ４を最新の内容に更新することができる。

図１９のフローチャートを用いて、状態遷移データの更新処理を説明する。状態遷移データ更新部１６は、状態モード一覧データベースＤＢ６と更新周期ＤＢ７とを読込む（Ｓ７０１）。状態遷移データ更新部１６は、状態モード一覧データベースＤＢ６の新規項目が更新周期ＤＢを上回るか確認する（Ｓ７０２）。

新規項目が更新周期ＤＢ７を下回る場合（Ｓ７０２：ＮＯ）、本処理を中断する。新規項目が更新周期ＤＢ７を上回る場合（Ｓ７０２：ＹＥＳ）、状態遷移データ更新部１６は、状態モード一覧データベースＤＢ６を用いて、状態遷移データベースＤＢ４を算出する（Ｓ７０３）。状態遷移データ更新部１６は、算出したデータにより状態遷移データベースＤＢ４を更新する（Ｓ７０４）。

図２０を用いて、状態遷移データベースＤＢ４が更新される様子を示す。状態遷移データ更新部１６は、状態モード一覧データベースＤＢ６を用いて、更新後の状態遷移データベースＤＢ４ｂを算出する。これにより、更新前の状態遷移データベースＤＢ４ａとは異なる状態遷移が構築される。したがって、より精度の高い状態遷移データベースＤＢ４を構築することができる。この結果、本実施例によれば、高精度の状態遷移データベースＤＢ４に基づいて、重要事故ケースや波及事故ケースの予測精度を向上できる。

なお、本発明は、上述した実施形態に限定されない。当業者であれば、本発明の範囲内で、種々の追加や変更等を行うことができる。上述の実施形態において、添付図面に図示した構成例に限定されない。本発明の目的を達成する範囲内で、実施形態の構成や処理方法は適宜変更することが可能である。

また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれる。さらに特許請求の範囲に記載された構成は、特許請求の範囲で明示している組合せ以外にも組み合わせることができる。

１，１Ａ，１Ｂ：系統運用意思決定支援装置、２：電力系統、３：制御卓、１１：状態モードクラスタリング部、１２：状態モード照合部、１３：事故移行パターン算出部、１４：対策算出部、１５：表示部、１７：状態遷移データ更新部、ＤＢ１：計測データ、ＤＢ２：系統モデル、ＤＢ３：クラスタリングパラメータ、ＤＢ４：状態遷移データ、ＤＢ５：重要度パラメータ、ＤＢ６：状態モード一覧データベース、ＤＢ７：更新周期

Claims (14)

1. 電力系統の運用意思決定を支援する系統運用意思決定支援装置であって、
   電力系統から得る計測データと、計測データをクラスタリングするためのクラスタリングパラメータとに基づいて、電力系統が所定の状態モードのうちのいずれの状態モードに該当するか算出する状態モードクラスタリング部と、
   状態モード間の遷移を示す状態遷移データと前記算出された状態モードとを照合することで、前記算出された状態モードから前記状態遷移データに定義された各状態モードへ遷移する確率である状態遷移確率データを算出する状態モード照合部と、
   前記電力系統の構成をモデル化した系統モデルと、前記電力系統の事故の重要度を含む重要度パラメータと、前記計測データと、前記算出された状態遷移確率データとに基づいて、重要事故ケースを算出する事故移行パターン算出部と、
   を備える系統運用意思決定支援装置。
2. さらに、対策算出部を備え、
   前記対策算出部は、前記算出された重要事故ケースと前記計測データとに基づいて、前記算出された重要事故ケースから波及すると予測される波及事故ケースを算出する、
   請求項１に記載の系統運用意思決定支援装置。
3. 前記対策算出部は、前記波及事故ケースに加えて、前記波及事故ケースへの対策も算出する、
   請求項２に記載の系統運用意思決定支援装置。
4. さらに、表示部を備え、
   前記表示部は、少なくとも前記状態遷移確率データを表示する、
   請求項１に記載の系統運用意思決定支援装置。
5. さらに、表示部を備え、
   前記表示部は、さらに、波及事故ケースおよびその対策を表示する、
   請求項３に記載の系統運用意思決定支援装置。
6. 前記状態遷移データは、各状態間で遷移する確率を少なくとも含む、
   請求項１に記載の系統運用意思決定支援装置。
7. 状態モードを蓄積する状態モード一覧データベースと、
   前記状態モード一覧データベースと更新周期とから前記状態遷移データを更新する状態遷移データ更新部とを、さらに備える、
   請求項１〜６のいずれか一項に記載の系統運用意思決定支援装置。
8. 前記状態モードクラスタリング部は、信号処理手法、電力系統特有の解析手法、の１つ以上を用いて前記状態モードを算出する、
   請求項１〜６のいずれか一項に記載の系統運用意思決定支援装置。
9. 前記クラスタリングパラメータは、クラスタリングに用いる手法と、クラスタリングに必要な閾値と、ベクトル空間の定義と、教師データとして事前演算された状態モードのうち、少なくともいずれか一つを含む、
   請求項１〜６のいずれか一項に記載の系統運用意思決定支援装置。
10. 前記重要度パラメータは、前記重要度のほかに、前記電力系統の脆弱箇所、前記電力系統における設備の設置年数のいずれか少なくとも一つを含む、
    請求項１〜６のいずれか一項に記載の系統運用意思決定支援装置。
11. 前記系統モデルは、前記電力系統における、発電機のパラメータ、前記発電機のモデルタイプ、送電線のインピーダンス、制御装置のパラメータ、などのうち少なくともいずれか一つを含む、
    請求項１〜６のいずれか一項に記載の系統運用意思決定支援装置。
12. 電力系統の運用意思決定を支援する系統運用意思決定支援方法であって、
    電力系統から計測データを取得するステップと、
    前記取得した計測データと、計測データをクラスタリングするためのクラスタリングパラメータとに基づいて、電力系統が所定の状態モードのうちのいずれの状態モードに該当するか算出するステップと、
    状態モード間の遷移を示す状態遷移データと前記算出された状態モードとを照合することで、前記算出された状態モードから前記状態遷移データに定義された各状態モードへ遷移する確率である状態遷移確率データを算出するステップと、
    前記電力系統の構成をモデル化した系統モデルと、前記電力系統の事故の重要度を含む重要度パラメータと、前記計測データと、前記算出された状態遷移確率データとに基づいて、重要事故ケースを算出するステップと、
    系統運用意思決定支援方法。
13. 前記重要事故を算出するステップの次に、
    前記算出された重要事故ケースと前記計測データとに基づいて、前記算出された重要事故ケースから波及すると予測される波及事故ケースを算出し、さらに前記算出した波及事故ケースへの対策も算出するステップを備える、
    請求項１２に記載の系統運用意思決定支援方法。
14. 前記波及事故ケースおよびその対策を算出するステップの次に、
    状態モード、系統予測、状態遷移確率、事故対策のうち少なくともいずれか一つを表示するステップを備える、
    請求項１３に記載の系統運用意思決定支援方法。

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