JP2019221097A - 電力系統運用支援装置および方法、並びに振動抑制システム - Google Patents

電力系統運用支援装置および方法、並びに振動抑制システム Download PDF

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Abstract

【課題】電力系統の安定化を図るため、電力系統の運用者に対しリアルタイムで発生する不安定振動の発生源と特定された発生源の保証テスト結果を提示する電力系統運用支援装置および方法、並びに振動抑制システムを提供する。【解決手段】計測対象の計測データと、前記計測データの周波数成分を算出するための周波数特定パラメータとを入力として、振動周波数を算出する多信号周波数特定部と、算出された振動周波数を入力として、電力系統に発生した不安定振動の発生源候補を算出する発生源候補算出部と、発生源候補の保証テスト結果を算出する発生源保証テスト部と、振動周波数と発生源候補と保証テスト結果を表示する表示部とを備えることを特徴とする電力系統運用支援装置。【選択図】図１

Description

本発明は電力系統運用支援装置および方法、並びに振動抑制システムに関する。
電力系統においては、再生可能エネルギーの導入や設備の老朽化などによる電力系統の複雑化が進んでいる。そのため、電力系統の安定化が困難になり、電力系統の不安定振動が発生している。この不安定振動は電力系統の停電を誘発してしまう可能性があるため、発生源を特定し制御することで電力系統を安定化する必要がある。しかし、不安定振動は電力系統の複数個所に影響を及ぼすため、発生源の特定が困難である。
本発明に関する技術分野の背景技術として、以下の技術が知られている。
特許文献１には、その課題として「電力系統の複雑化が進む中、設備導入がされず、既存の設備を最大限に活用して安定供給をするアプリケーションが不足している（訳）」と記述されている。その解決手段として、「過去に発生した不安定事象の、フェーザデータ、トポロジーデータ、イベントのログ、プロテクションセッティング、を入力として振動安定度解析を用いて不安定振動の発生源をオフラインで推定する。この結果を用いて、保護制御方法の見直し、運用方法の提案をする（訳）」と記述されている。
また、非特許文献１には、「計測データから、フーリエ解析で振動周波数を特定し、振動周波数領域での発電機や負荷のエネルギーを推定し、不安定振動の発生源を特定する手法（訳）」と記述されている。
また、非特許文献２には、「不安定振動の発生源候補を算出する手法を用いた上で、（i）発生源分離後に不安定振動の継続を確認する（ii）発電所内のデータを用いて確認をする、などで不安定振動発生源のライブラリを作成する。不安定振動ライブラリを用いることで、発生源を特定する（訳）」と記述されている。
米国特許出願公開第２０１１／０２８２５０８号明細書
S. Maslennikov， Bin Wang， Eugene Litvinov， "Locating the Source of Sustained Oscillations by Using PMU measurements，" IEEE Power and Energy Society General Meeting， 2017 Bin Wang， Kai Sun， "Location methods of oscillation sources in power systems： a survey"， 2016
特許文献１では、不安定振動の過去データなどを用いて、オフライン解析で不安定振動の発生源を特定する。しかし、オフライン解析で不安定振動の発生源を特定していることを対象としているため、オンラインで発生している未知の不安定事象の発生源を特定することができない。
非特許文献１では、フーリエ解析で算出した振動周波数領域においての発電機や負荷エネルギーを推定し、不安定振動の発生源を特定するため、リアルタイムの発生源特定が可能である。しかし、フーリエ解析を用いた周波数特定は、不安定振動発生後から大きな解析窓を必要とするため、発生源特定までの時間を要する。その間、電力系統の不安定振動が悪化し、停電を誘発してしまう可能性が考えられる。
非特許文献２では、不安定振動の発生源候補を算出し、不安定振動の抑制度を運用者が判断することで発生源候補の評価をしている。しかし、このような手法では、実際の操作を行うまで評価ができず、結果として無駄な操作をしてしまう可能性がある。そのため算出された発生源の保証テストをし、その結果を運用者に提示することでより正確に判断する必要がある。
上記課題を解決するために、本発明は、リアルタイムで発生する不安定振動の発生源と特定された発生源の保証テスト結果を提示する系統運用支援装置および方法、並びに振動抑制システムを提供するものである。
上記課題を解決するために、代表的な本発明の一つは、「計測対象の計測データと、前記計測データの周波数成分を算出するための周波数特定パラメータとを入力として、振動周波数を算出する多信号周波数特定部と、算出された振動周波数を入力として、電力系統に発生した不安定振動の発生源候補を算出する発生源候補算出部と、発生源候補の保証テスト結果を算出する発生源保証テスト部と、振動周波数と発生源候補と保証テスト結果を表示する表示部とを備えることを特徴とする電力系統運用支援装置。」としたものである。
本発明によれば、電力系統の運用者に対し運用支援ができる電力系統運用支援装置および方法、並びに振動抑制システムを提供することができる。
より具体的には、本発明の一実施例によれば、多信号周波数特定部と発生源特定部の発生源保証テストを用いることにより、運用者に高速に不安定振動の発生源と保証テスト結果を提示でき、運用者が不安定振動を抑制する支援ができる。
上記以外の課題、構成及び効果は実施形態の説明により明らかにされる。
実施例１における電力系統運用支援装置の全体構成例を示す図。 実施例１における電力系統運用支援装置のハード構成と電力系統の構成例を示す図。 計測データデータベースに蓄えられる計測データの一例を示す図。 系統トポロジーデータの一例を示す図。 系統モデルデータの一例を示す図。 系統運用支援装置の処理全体を記す処理フローの例を示す図。 多信号周波数特定部における処理フローの例を示す図。 多信号周波数特定部におけるグルーピングの例を示す図。 多信号周波数特定部における周波数成分算出の例を示す図。 多信号周波数特定部における主要周波数成分スクリーニングの例を示す図。 発生源候補算出部における処理フローの例を示す図。 発生源候補算出部における周波数領域の加速エネルギーを算出する例を示す図。 発生源候補算出部における加速エネルギーの優劣から発生源候補を算出する例を示す図。 発生源候補の例を示す図。 発生源保証テストにおける処理フローの例を示す図。 発生源保証テストにおける保証テスト結果の例を示す図。 発生源保証テストにおける保証テストの一例であるモードクラスタリングテストの原理説明図。 発生源保証テストにおける保証テストの一例であるシミュレーション再現テストの原理説明図。 表示画面の例を示す図。 実施例２における振動抑制システム２０の全体構成例を示す図。 実施例２における振動抑制システム２０の処理フリーの例を示す図。
以下、本発明の実施例について、図面を用いて詳細に説明する。下記はあくまでも実施の例に過ぎず、下記具体的内容に発明自体が限定されることを意図するものではない。
本発明の実施例に係る電力系統運用支援装置および方法を説明するために、実施例１を用いる。実施例１は、電力系統運用支援装置を電力系統の安定化運用に適用した事例を示している。
図１と図２を用いて、実施例１に係る電力系統運用支援装置１の全体構成を説明する。
図１は、実施例１に係る電力系統運用支援装置１の全体構成例を示す図である。電力系統運用支援装置１は計算機システムで構成されることになるが、図１では、電力系統運用支援装置１が保有するデータベースＤＢと内部における処理機能をブロック化して示している。
電力系統運用支援装置１は、データベースＤＢとして、計測データデータベースＤＢ１、周波数特定パラメータデータベースＤＢ２、系統トポロジーデータデータベースＤＢ３、系統モデルデータベースＤＢ４、保証テストパラメータデータベースＤＢ５、振動周波数データベースＤＢ６、発生源候補データベースＤＢ７、保証テスト結果データベースＤＢ８を備える。
電力系統運用支援装置１は、処理機能として、多信号周波数特定部２、発生源候補算出部３、発生源保証テスト部４、表示部５を備える。必要に応じて適宜他のデータベース及び処理機能を備えるようにしても良い。
計測データベースＤＢ１は、計測データＤ１を格納する。図３は、計測データＤ１の一例を説明する図である。電力系統１２の計測対象からの計測データＤ１として、例えば時刻Ｄ１１、測定値Ｄ１２、測定情報Ｄ１３などがある。これらは、電力系統１２の複数地点にある計測対象から収集されたものであってもよく、後述する計測器１０に関する様々な情報を含んでもよい。これらの情報は、計測器１０の導入日、平均誤差、メーカー、タイプ、製造番号、商品番号、稼働時間、稼働率、などであってもよい。
周波数特定パラメータデータベースＤＢ２は、周波数特定パラメータＤ２を格納する。周波数特定パラメータＤ２は、後述する処理ステップＳ１０２で用いる欠損補完方法の定義、処理ステップＳ１０３で用いる相関係数の閾値、処理ステップＳ１０４で周波数成分を算出する手法、処理ステップＳ１０５で用いるスクリーニングの閾値などを含む。
系統トポロジーデータデータベースＤＢ３は、系統トポロジーデータＤ３を格納する。図４は、系統トポロジーデータＤ３の一例を説明する図である。系統トポロジーデータＤ３は、電力系統１２の各種装置、機器などの接続状態を表すものである。例えば、電力系統の母線Ｂ、送電線Ｌ、発電機Ｇ、負荷Ｌｄ、ＳＴＡＴＣＯＭ、ＳＶＲ、などの繋がりを示す。系統トポロジーデータＤ３は、電力系統内で把握できる機器情報をできるだけ把握するために使われる。
系統モデルデータベースＤＢ４は、系統モデルデータＤ４を格納する。図５は、系統モデルデータＤ４の一例を説明する図である。系統モデルデータＤ４は、電力系統１２の解析を行うために必要な電力系統のパラメータなどを保有する。電力系統のパラメータとは、例えば、電力系統内にある発電機のモデル、送電線のモデル、負荷のモデルなどであってもよい。
保証テストパラメータデータベースＤＢ５は、保証テストパラメータＤ５を格納する。保証テストパラメータＤ５は、保証テストをするためのテストケース一覧とテストの種類を含む。テストの種類につては後述する。
振動周波数データベースＤＢ６は、振動周波数Ｄ６を格納する。振動周波数Ｄ６は、電力系統の不安定事象の周波数である。
発生源候補データベースＤＢ７は、発生源候補Ｄ７を格納する。発生源候補Ｄ７は、算出された振動周波数領域およびその領域の発生源候補を示す。
保証テスト結果データベースＤＢ８は、保証テスト結果を格納する。
多信号周波数特定部２は、計測データベースＤＢ１と周波数特定パラメータデータベースＤＢ２のデータを入力とし、振動周波数データベースＤＢ６を形成する。
発生源候補算出部３は、振動周波数データベースＤＢ６のデータを入力とし、発生源候補データベースＤＢ７を形成する。
発生源保証テスト部４は、振動周波数データベースＤＢ６と系統トポロジーデータベースＤＢ３と系統モデルデータベースＤＢ４と保証テストパラメータＤＢ５のデータを入力とし、発生源候補データベースＤＢ７を形成する。
表示部５は、振動周波数データベースＤＢ６と発生源候補データベースＤＢ７と保証テスト結果データベースＤＢ８を入力とし、支援情報として表示する。
図２は、実施例１における系統運用支援装置１のハード構成と電力系統１２の構成例を示す図である。
図１では、系統運用支援装置１をデータベースＤＢと、処理機能の観点から記述しているが、図２ではハード構成の観点で記述している。ハード構成で記述した場合には、系統運用支援装置１は、データベースＤＢ、メモリＨ１、通信部Ｈ２，入力部Ｈ３，ＣＰＵ９１、表示部５、並びに複数のプログラムデータベース、これらを接続するバスＨ４とを備える。データベースＤＢの構成は図１と同様である。
プログラムデータベースとして、多信号周波数特定プログラムデータベース２、発生源候補算出プログラムデータベース３、発生源保証テストプログラムデータベース４を備える。
多信号周波数特定プログラムデータベース２は多信号の計測データから、不安定な振動を特定するためのシーケンスを格納する。発生源候補算出プログラムデータベース３は、不安定振動の振動周波数を基に、振動の発生源を特定するためのシーケンスを格納する。発生源保証テストプログラムデータベース４は、特定された発生源を保証するためのテストシーケンス、および評価方法を格納する。
入力部Ｈ３は、例えば、キーボードスイッチ、マウス等のポインティング装置、タッチパネル、タブレット、カメラなどを用いた目線推定装置、脳波変換装置、音声指示装置等の少なくともいずれか一つを備えて構成されるが、これに限られず、他のユーザーインターフェースであってもよい。
通信部Ｈ２は、通信ネットワーク１１に接続するための回路及び通信プロトコルを備える。
メモリＨ１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２、３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及び画像データ等を記憶したりする。メモリＨ１は、計測データデータベース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及び計算結果データなどを一旦格納するメモリである。演算処理においては、メモリＨ１の物理メモリを使用するが、仮想メモリを使ってもよい。
表示部５は、メモリＨ１に格納されたデータに基づいて送られた画像データを表示する。表示部５は、例えばディスプレイやプリンタ装置や音声出力装置、または携帯端末やウェアラブルの一つ以上として構成される。
ＣＰＵ９１は、各プログラムデータベース（２、３、４）からメモリＨ１に読み出された所定のコンピュータプログラムを読み込んで実行し、各種データベース（ＤＢ１からＤＢ８）内のデータの検索等などを演算処理する。ＣＰＵ９１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。
図２に例示する電力系統１２には、計測器１０ａや計測器１０ｂが含まれる（以下、計測器１０と示す）。計測器１０は、電力系統の各所における計測値を計測し、計測結果を、通信ネットワーク１１を介して、系統運用支援装置１の通信部Ｈ２に送信する。系統運用支援装置１が受信した計測結果は一時的にメモリＨ１に保持され、その後計測データＤ１として計測データデータベースＤＢ１に記憶保存される。
ここで、計測器１０の例としては、ＰＭＵ（Ｐｈａｓｏｒ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔｓ）やＶＴ（Ｖｏｌｔａｇｅ Ｔｒａｎｓｆｏｍｅｒ）やＰＴ（Ｐｏｗｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｍｅｒ）やＣＴ（Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｔｒａｎｓｆｏｍｅｒ）やテレメータ（ＴＭ：Ｔｅｌｅｍｅｔｅｒ）などの電力系統に設置される計測機器や計測装置がある。また、計測器１０は、ＳＣＡＤＡ（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）などの電力系統に設置される計測値の集約装置であってもよい。
次に、実施例１における系統運用装置１の処理フローを説明する。
図６は、系統運用支援装置１の処理全体を記す処理フローの例である。処理ステップＳ１〜Ｓ４に沿って、内容を説明する。
処理ステップＳ１では、計測データＤ１から電力系統の振動周波数を算出する。図７乃至図１０を用いて処理ステップＳ１を詳細に説明する。
図７は、処理ステップＳ１の詳細な処理フローを説明する図である。処理ステップＳ１０１では、計測データＤ１と周波数特定パラメータＤ２を読み込む。処理ステップＳ１０２では、読み込んだ計測データＤ１の欠損値を補完する。処理ステップＳ１０３では、計測データＤ１の相関性からグルーピングする。処理ステップＳ１０４では、各計測データグループの周波数成分を算出する。処理ステップＳ１０５では、算出した主要周波数成分をスクリーニングし振動周波数を算出する。処理ステップＳ１０６では、処理ステップＳ１０５で算出した振動周波数を出力する。
処理ステップＳ１０２では、一部のデータに欠損を補完する。計測データＤ１は、電力系統の通信網を介して収集されるデータのため、パケットロスが発生することが考えられるためである。これには、例えば、複数計測点を用いたマトリックス補完、複数計測点の重回帰補完モデルなどを用いてもよい。
図８は、処理ステップＳ１０３の例を示す図である。計測データＤ１として、２つ以上の同じ種類の信号を計っているとする。本実施例では複数個所の有効電力Ｐを測定している場合の例を説明する。なお、グルーピングの対象として用いるデータは、例えば三相電圧のＡ相とＢ相のような単一測定器の異なる信号でもよく、複数の測定器の信号でもよい。
計測された各信号間の相関係数rxyを相関係数算出式（１）を用いて算出する。
Figure 2019221097
式（１）の相関係数とは、信号Xと信号Y間の線形相関性を表すものである。ここで、
rxyとはXとYの相関係数(-1から1)、XiとYiは各信号のi個目のデータサンプルである。また、X、Y（いずれも式（１）中では上バー付）は各信号における平均値である。
このように各信号間の相関係数を算出することにより、線形関係にある二つ以上の信号、すなわち共有の振動成分を持ち相関係数が高い組合せから信号グループを算出することができる。相関係数の高い組合せとは、例えば相関係数が０．８以上を示す。
図９は、処理ステップＳ１０４の例を示す図である。まず、一つのグループとして認識された計測データＤ１の単一信号１０３ａと単一信号１０３ｃを一つの信号として結合し、統合信号１０４ａを算出する。次に、統合信号１０４ａに対し、この周波数成分１０４ｂを算出する。本実施例では、プローニ解析を用いて算出しているが、解析手法はフーリエ解析やウェーブレット解析でも良い。これにより、短い解析窓においても、周波数成分を数理上算出可能になる。
図１０は、処理ステップＳ１０５のスクリーニングを説明する図である。図面上の円は周波数成分であり、円の大きさは信号処理上算出される周波数成分の強さである振幅を表す。処理ステップＳ１０５では、波数成分における振幅幅が小さいもの、また減衰率が高いものをスクリーニングで除外する。これはプローニ解析やフーリエ解析やウェーブレット解析などで算出される数理上の周波数成分や系統内で発生する、つまり計測データＤＢ１には本来存在しない周波数成分が発生し、その後の処理影響を及ぼすのを阻止するためである。ここでスクリーニングされた周波数成分を振動周波数Ｄ６とする。
図１１乃至図１４を用いて処理ステップＳ２を詳細に説明する。
図１１は、処理ステップＳ２の詳細な処理フローを説明する図である。処理ステップＳ２０１では計測データＤ１と、処理ステップＳ１０５で算出した振動周波数Ｄ６を読み込む。処理ステップＳ２０２では周波数フィルタを作成する。周波数フィルタとして、例えば特定周波数のみを対象とするバンドパスフィルタなどを用いる。処理ステップＳ２０３では各周波数領域における加速エネルギーを算出する。処理ステップＳ２０４では加速エネルギーの優劣により各周波数領域の発生源候補Ｄ７を算出する。処理ステップＳ２０５では、発生源候補Ｄ７を出力する。
図１２は、処理ステップＳ２０２と処理ステップＳ２０３の詳細説明をする図である。計測データＤ１の中に電力系統の有効電力Ｐ、無効電力Ｑ、電圧Ｖ、位相θなどが蓄積されている場合、処理ステップＳ２０２では、これらを振動周波数に基づいたバンドパスフィルタを用いて各領域のエネルギーＷを式（２）を用いて算出する。
Figure 2019221097
処理ステップＳ２０３では、上記の式で算出されたエネルギーの傾き２０３ａと２０３ｂ、すなわち加速エネルギーを、式（３）を用いて算出する。
Figure 2019221097
なお、式（２）及び式（３）については非特許文献１で説明されている。
これにより、各不安定振動の周波数領域毎に、発生源を算出することができる。不安定振動の発生源は電力系統を不安定にする加速エネルギーを注入するため、これを算出することで不安定振動の発生源を特定できる。
図１３は、加速エネルギー２０３の例を示す図である。加速エネルギーは、各母線毎、または地域毎に算出される。ここで、正の値となるものは、電力系統にエネルギーを注入することになるため、発生源候補とみなす。正の値が複数ある場合は、電力系統の発生源は複数あるとみなし、その比率に基づいて発生源の影響度を算出する。
図１４は、発生源候補Ｄ７の一例を示す図である。発生源候補Ｄ７が複数ある場合は、貢献度の高いものを表示順、タグ、などで示すことで複数の発生源があることを強調する。
処理ステップＳ３では、保証テストの結果を算出する。図１５乃至図１８を用いて処理ステップＳ３を詳細に説明する。
図１５は、処理ステップＳ３の詳細な処理フローを説明する図である。処理ステップＳ３０１では、発生源候補Ｄ７と系統トポロジーデータＤ３と系統モデルＤ４と保証テストパラメータＤ５とを読み込む。ステップＳ３０２では、保証テストの計算配分を算出する。処理ステップＳ３０３では保証テストパラメータで指定された保証テストを実施する。処理ステップＳ３０４では保証テスト結果を出力する。
保証テストの種類には、例えば周波数成分を機械学習によって解析し、不安定振動の発生源の周波数成分を算出するモードクラスタリングテストや、シミュレーションで不安定振動を再現するシミュレーション再現テストや、不安定振動の伝播から発生源を求めるトラベリングウェーブテストなどがある。これらのテストは、別の発生源特定手段を用いた場合の結果との比較結果を算出するために行う。
図１６は、モードクラスタリングテストを説明する図である。計測データＤ１から得られた周波数成分を機械学習アルゴリズムによりクラスタリングし、各クラスター毎に位相が最も進んでいるものを発生源とみなす。これを発生源候補Ｄ７と比較する。
図１７は、シミュレーション再現テストの説明をする図である。このテストでは、発生源候補Ｄ６と系統モデルＤ４と系統トポロジーデータを用いることによって、電力系統の不安定振動を再現する。このシミュレーションで得られたシミュレーションデータを計測データＤ１と比較し、類似性を判断することで、発生源候補の保証テストを行う。
図１８は、保証テスト結果Ｄ８の一例を示す図である。図１６で示すように、各テストの結果との比較結果が蓄積される。保証テスト結果Ｄ８は、不安定振動の発生源を異なる観点から追求することができるため、発生源候補が正しいという保証につながる。
処理ステップＳ４では、算出した結果を表示部５に表示する。図１９は、表示の具体例を示す図である。表示部５は、例えばコントロールセンター内の系統運用者が見るものである。表示部５には、振動周波数Ｄ６と発生源候補Ｄ７と保証テスト結果Ｄ８を表示するＧＵＩまたは具備する。これらの情報は、電力系統図の上に表示されてもよく、ログとして表示されてもよく、表として表示されてもよく、地図上に表示されてもよい。
以下、本実施例の効果について説明する。
本実施例においては、振動周波数と発生源候補は多信号周波数特定部により高速性が担保される。これは、計測信号のグループを作成することにより、小さい解析窓でも周波数特定精度を維持できるからである。これにより、不安定振動が発生してから、計測データとして不安定振動の周波数を観測できるまでの時間が信号処理上短くなる。
また、保証テスト結果を見ることでその発生源の正確性を判断でき、運用者が迅速に不安定振動を抑制することができる。
また、発生源候補算出部３で算出した発生源候補を、発生源保証テスト部４で保証テストを実施することにより、不安定振動の発生源をより正確に特定することが出来る。
また、表示部５を電力系統運用者が確認した際、電力系統運用は現在発生している電力系統の不安定振動の振動周波数と、その発生源候補と、保証テスト結果を運用者が容易に確認することができる。
実施例２は、実施例１の電力系統運用支援装置１を、振動抑制システムに適用した場合の構成例である。
図２０は、振動抑制システム２０の構成例を示す図である。振動抑制システム２０は、電力系統運用支援装置１の各種出力と制御パラメータＤ９と計測データＤ１とを入力とし制御指令を作成する制御指令作成装置５と、制御指令を入力とし制御指令を実行する制御対象７（実施例１の計測対象に相当）と、制御対象７の計測データＤ１を取得する計測器１０、を備えることを特徴とする。その他の図１の電力系統運用支援装置１と共通する説明は省略する。
制御パラメータＤ９は、抑制用の制御ルール、制御の効果が不十分であった場合の代案制御指令を作成するためのルール、およびに代案制御指令を作成できる回数を含む。抑制用の制御指令を作成するためのルールと代案制御指令を作成するためのルールは、例えばデータテーブルであってもよく、ロジックを含むアルゴリズムであってもよい。
図２１は、本実施例の処理フローを説明する図である。
処理ステップＳ２００１では発生源候補と保証テスト結果と追加制御パラメータを読み込む。処理ステップＳ２００２では発生源抑制の制御指令を作成する。処理ステップＳ２００３では制御対象が制御指令を基に動作する。処理ステップＳ２００４では計測器で制御効果を計測する。
処理ステップＳ２００５では制御が有効であるか否かを評価する。例えば評価方法として、動揺の減衰効果を評価する。処理ステップＳ２００５の結果がＹＥＳの場合、すなわち制御が有効であると判断された処理ステップＳ２００６に移行する。処理ステップＳ２００６では、追加制御パラメータに基づき追加制御指令を作成する。処理ステップＳ２００７では追加制御指令を実施し、終了する。
処理ステップＳ２００５の結果がＮＯであった場合には、処理ステップＳ２００８に移行する。処理ステップＳ２００８では、制御上限（追加制御パラメータＤ９に蓄積されているデータ）に達しているかを確認し、ＹＥＳの場合は処理ステップＳ２０１１へ、ＮＯの場合は処理ステップＳ２００９へ移行する。処理ステップＳ２００９では、追加制御パラメータ（代案制御指令を作成するためのルール）に基づき代案制御指令を作成する。処理ステップＳ２０１０では代案制御指令を実施し、処理ステップＳ２００４へ戻る。処理ステップＳ２０１１では、アラームを電力系統運用支援装置に送信する。
本実施例の効果について説明する。電力系統運用支援装置１で特定された発生源および保証テストでは、確実な発生源が特定されているとは限らない。そのため、一度の制御でその発生源を遮断し、振動を抑制することにリスクがある。そこで、本実施例では、まず想定される発生源を制御し、その結果に基づき制御対象を変更するか、または同じ制御対象で追加制御をするかを判断する。振動抑制用の制御が有効である場合、同じ制御対象で追加制御をすることで、早急な振動抑制を可能とする。また、初期の振動抑制用の制御が効果的でない場合には、別の発生源候補に対して制御指令を作成する。どの制御指令を用いても効果がない場合には、アラームをあげることにより、異常事態を電力系統運用者と電力系統運用装置１に知らせることができる。これにより、不安定振動の発生源に対してより迅速に対処することが出来る。
１：電力系統運用支援装置
２：多信号周波数特定部
３：発生源候補算出部
４：発生源保証テスト部
５：表示部
６：制御指令作成装置
７：制御対象
１０：計測器
１１：通信ネットワーク
１２：電力系統
９１：ＣＰＵ
ＤＢ１：計測データデータベース
ＤＢ２：周波数特定パラメータデータベース
ＤＢ３：系統トポロジーデータベース
ＤＢ４：系統モデルデータベース
ＤＢ５：保証テストパラメータデータベース
ＤＢ６：振動周波数データベース
ＤＢ７：発生源候補データベース
ＤＢ８：保証テスト結果データベース
ＤＢ９：追加制御パラメータデータベース
ＤＢ１０：アラーム
Ｈ１：メモリ
Ｈ２：通信部
Ｈ３：入力部
Ｈ４：バス

Claims (11)

  1. 計測対象の計測データと、前記計測データの周波数成分を算出するための周波数特定パラメータとを入力として、振動周波数を算出する多信号周波数特定部と、
    算出された振動周波数を入力として、電力系統に発生した不安定振動の発生源候補を算出する発生源候補算出部と、
    前記発生源候補の保証テスト結果を算出する発生源保証テスト部と、
    前記振動周波数と前記発生源候補と前記保証テスト結果を表示する表示部と、
    を備えることを特徴とする電力系統運用支援装置。
  2. 前記多信号周波数特定部は、前記計測データの相関性に基づいてグルーピングした計測データグループを作成し、前記計測データグループの周波数成分を算出し、主要周波数成分をスクリーニングして前記振動周波数を算出することを特徴とする請求項１に記載の電力系統運用支援装置。
  3. 前記多信号周波数特定部は、プローニ解析、フーリエ解析、またはウェーブレット解析のうち少なくともいずれか１つを用いて周波数成分を算出することを特徴とすることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の電力系系統運用支援装置。
  4. 前記発生源候補算出部は、前記計測データと前記振動周波数を入力として、周波数領域内で加速エネルギーを算出し、その大きさによって発生源候補を算出することを特徴とすることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の電力系統運用支援装置。
  5. 前記発生源保証テスト部は、算出された発生源候補と系統トポロジーデータと系統モデルと保証テストパラメータとを入力として、前記発生源候補の保証テスト結果を算出することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の電力系統運用支援装置。
  6. 前記保証テストパラメータは、発生源の周波数成分を算出するモードクラスタリングテストと、シミュレーションで不安定振動を再現するシミュレーション再現テストと、不安定振動の伝播から発生源を求めるトラベリングウェーブテストのうち少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の電力系統運用支援装置。
  7. 請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の電力系統運用支援装置と、
    前記計測対象の計測データを取得する計測器と、
    前記発生源候補と、前記保証テスト結果と、前記計測対象に対する制御指令を作成するための制御パラメータと、前記計測データを入力として、前記制御指令を作成する制御指令作成装置と、
    前記制御指令を入力として、制御を実行する計測対象と、
    を備えることを特徴とする振動抑制システム。
  8. 前記計測器は、前記制御指令に基づいて実行した制御が有効であるか否かを測定し、
    前記制御指令作成装置は、
    制御が有効であると判断された場合は、追加の制御指令を作成し、
    制御が有効でないと判断された場合は、制御上限に達していない場合は代案の制御指令を作成し、制御上限に達した場合は前記電力系統運用支援装置にアラームを出力することを特徴とする請求項７または８に記載の振動抑制システム。
  9. 前記制御パラメータは、振動を抑制するための制御ルール、他の制御指令を作成するためのルール、または前記他の制御指令を作成できる回数の少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする請求項７または８に記載の振動抑制システム。
  10. 計測対象の計測データと、前記計測データの周波数成分を算出するための周波数特定パラメータとを入力として、振動周波数を算出するステップと、
    算出された振動周波数を入力として、電力系統に発生した不安定振動の発生源候補を算出するステップと、
    前記発生源候補の保証テスト結果を算出するステップと、
    前記振動周波数と前記発生源候補と前記保証テスト結果を表示するステップと、
    を備えることを特徴とする電力系統運用支援方法。
  11. 前記計測対象の計測データを取得するステップと、
    請求項１０に記載の電力系統運用支援方法で算出された前記発生源候補および前記保証テスト結果と、前記計測対象に対する制御指令を作成するための制御パラメータと、前記計測データとを入力として、前記制御指令を作成するステップと、
    前記制御指令を入力として、制御を実行するステップと、
    を備えることを特徴とする振動抑制システム。
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