JP2020182283A - 系統運用支援システムおよび系統運用支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】計算量が増加した場合でも、電力系統を適切に制御することを可能にする。【解決手段】系統制御信号決定問題データ格納部１０１は、電力系統に含まれる被制御機器の制御に用いる複数の制御信号を決定する系統制御信号決定問題を示す問題データを格納する。非ノイマン型計算部１０３は、問題データに基づいて、系統制御信号決定問題を、非ノイマン型計算機を用いて解決した非ノイマン型計算結果を生成する。評価基準データ格納部１０２は、非ノイマン型計算結果を評価するための評価基準データを格納する。非ノイマン型計算結果評価部１０４は、評価基準データに基づいて、非ノイマン型計算結果に関する評価項目を評価する。【選択図】図１

Description

本開示は、系統運用支援システムおよび系統運用支援方法に関する。

電力系統分野では、近年、電力系統を構成する電源などの設備の特性および電力消費者の動向などが大きく変化している。

例えば、世界的な温暖化ガスの削減目標に伴い、再生可能エネルギーを用いた電源が普及している。また、電力の負荷となる機器の高性能化により、電力制御機能を用いた複雑な電力消費方法が普及している。さらには、電力消費者間の電力取引も可能となりつつある。このような変化に伴い、電力系統の安定化させるための計算量が増加しており、今後もこの傾向が続くと、電力系統の安定運用が困難となる恐れがある。

特許文献１〜３には、電力系統を安定化させるための技術が開示されている。

特許文献１に記載の技術では、電力系統を安定化させるための計算を複数の装置に分散させている。また、特許文献２および３に記載の技術では、電力系統を示す電力系統モデルを縮約させることで、電力系統を制御するための計算を簡略化している。

特開２０１５−１３０７２７号公報 特開２０１８−５７１１８号公報 特開２０１８−１５７６７３号公報

特許文献１に記載の技術では、電力系統を安定化させるための計算を複数の装置に分散させているため、個々の装置における計算量を抑えることは可能である。しかしながら、今後、制御対象の増加などに伴って電力系統の制御がより複雑化すると、計算を分散させる処理が複雑化し、電力系統を適切に制御することができなくなる恐れがある。

また、特許文献２および３に記載の技術では、電力系統モデルの縮約により計算の簡略化を図っているため、計算量の増加を抑制することができる。しかしながら、計算を簡略化すると、電力系統のモデルの精度が低下し、電力系統を適切に制御することができなくなる恐れがある。

本開示は、上記課題を鑑みてなされたものであり、計算量が増加した場合でも、電力系統を適切に制御することが可能な系統運用支援システムおよび系統運用支援方法を提供することを目的とする。

本開示の一態様に従う系統運用支援システムは、電力系統に含まれる被制御機器の制御に用いる複数の制御信号を決定する決定問題を示す問題データを格納する問題格納部と、前記問題データに基づいて、前記決定問題を、非ノイマン型計算機を用いて解決した非ノイマン型計算結果を生成する非ノイマン型計算部と、前記非ノイマン型計算結果を評価するための評価基準データを格納する基準格納部と、前記評価基準データに基づいて、前記非ノイマン型計算結果に関する評価項目を評価する評価部と、を有する。

本発明によれば、計算量が増加した場合でも、電力系統を適切に制御することが可能になる。

本開示の実施例１の系統運用支援システムの機能的な構成の一例を示す図である。 系統運用支援システムのハードウェア構成と電力系統の構成とを示す図である。 電力系統の一例を模式的に示した図である。 電力系統の需給バランスを維持するための系統制御信号決定問題を説明するための図である。 系統運用支援システムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。 非ノイマン型計算処理の一例を説明するためのフローチャートである。 非ノイマン型計算処理の一例を説明するためのシーケンスチャートである。 非ノイマン型計算結果評価処理の一例を説明するためのフローチャートである。 評価結果および非ノイマン型計算結果の出力例を示す図である。 評価結果および非ノイマン型計算結果の他の出力例を示す図である。 本開示の実施例２の系統運用支援システムの機能的な構成の一例を示す図である。 評価結果フィードバック部の動作の一例を説明するためのフローチャートである。 本開示の実施例３の系統運用支援システムの機能的な構成の一例を示す図である。 制御部の動作の一例を説明するためのフローチャートである。 イジングモデルの一例を示す図である。 実施例４の非ノイマン型計算部の動作の一例を説明するためのフローチャートである。 発電機の離散化された出力電力の一例を示す図である。 スピンと外部磁場との対応関係の一例を示す図である。 実施例５の系統運用支援システムの機能的な構成の一例を示す図である。 評価基準作成部の動作の一例を説明するためのフローチャートである。

以下、本開示の実施例について図面を参照して説明する。

図１は、本開示の実施例１の系統運用支援システムの機能的な構成の一例を示す図である。図１に示す系統運用支援システム１００は、電力系統の運用を支援するためのシステムであり、系統制御信号決定問題データ格納部１０１と、評価基準データ格納部１０２と、非ノイマン型計算部１０３と、非ノイマン型計算結果評価部１０４と、出力部１０５とを有する。

系統制御信号決定問題データ格納部１０１（以下、問題データ格納部１０１と略す）は、電力系統に含まれる被制御機器の制御に用いる複数の制御信号を決定する決定問題である系統制御信号決定問題を示す系統制御信号決定問題データ（以下、問題データと略す）を格納する格納部である。問題データは、電力系統が従う制約を示す制約データ、制御信号を使用する目的を示す目的データ、制御信号を切り替える時間間隔などを含む。問題を解決する時間間隔などを含む。制約データは、電力系統の潮流制約、電力系統内の各電源の電力供給可能量、電力系統における温暖化ガス排出量、および、電力需要量などである。目的データは、例えば、電力系統の需給バランスを維持すること、複数の箇所の電圧を維持すること、再生可能エネルギーによる発電量を増やすこと、部分停電による効率低下を回避するために外乱発生時の系統を早期に安定化させること、などを示す。

評価基準データ格納部１０２は、後述する非ノイマン型計算部１０３の計算結果である非ノイマン型計算結果を評価するための評価基準データを格納する基準格納部である。非ノイマン型計算結果は、問題データが示す系統制御信号決定問題を、後述する非ノイマン型計算機を用いて解決した結果であり、決定した複数の制御信号の値である複数の制御値を示す。

評価基準データは、具体的には、非ノイマン型計算結果に関する評価項目に対する基準値を示す。本実施例では、評価項目は、非ノイマン型計算結果が示す各制御値、各制御値の相互関係を示す相互関係値、および、非ノイマン型計算機が系統制御信号決定問題を解決するまでにかかった計算時間を含む。相互関係値は、本実施例では、各制御値の合計値であるが、他の値でもよい。なお、評価項目は、制御値、相互関係値および計算時間の少なくとも１つでもよいし、他の情報が用いられてもよい。基準値は、例えば、各制御値の上下限値（上限値および下限値）と、相互関係値に関する相互基準値（本実施例では、各制御値の合計値の上限値である合計上限値）と、計算時間の下限値である時間下限値とを含む。

非ノイマン型計算部１０３は、非ノイマン型計算機を用いた計算処理である非ノイマン型計算処理を行う。本実施例では、非ノイマン型計算部１０３は、非ノイマン型計算処理として、問題データ格納部１０１に格納されている問題データに基づいて、問題データが示す系統制御信号決定問題を、非ノイマン型計算機を用いて解決して複数の制御信号を決定し、それらの制御信号を示す非ノイマン型計算結果を生成する問題解決処理を行う。問題解決処理では、系統制御信号決定問題の少なくとも１つの解を算出すればよい。

非ノイマン型計算結果評価部１０４は、評価基準データ格納部１０２に格納された評価基準データに基づいて、非ノイマン型計算部１０３による計算結果である非ノイマン型計算結果に関する評価項目を評価し、その評価結果を出力する。

出力部１０５は、非ノイマン型計算結果評価部１０４からの評価結果を出力する。出力部１０５は、例えば、評価結果を表示してもよいし、他の形式で出力してもよい。また、出力部１０５による出力は、他の装置に対して出力することも含む。また、出力部１０５は、非ノイマン型計算部１０３の非ノイマン型計算結果、問題データ格納部１０１に格納された問題データ、および、評価基準データ格納部１０２に格納された評価基準データなどを出力してもよい。

図２は、系統運用支援システムのハードウェア構成と電力系統の構成とを示す図である。

図２に示すように系統運用支援システム１００は、構成要素として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、記憶装置２０２、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）２０３、入力装置２０４、出力装置２０５、通信装置２０６、非ノイマン型計算機アダプタ２０７、および、非ノイマン型計算機２０８を備える。各構成要素２０１〜２０７は、データバス２０９を介して相互に接続される。データバス２０９に接続されている各構成要素２０１〜２０７はノイマン型計算機２１０を構成する。非ノイマン型計算機２０８は、ノイマン型計算機２１０の非ノイマン型計算機アダプタ２０７と相互に接続されている。

図１に示した問題データ格納部１０１、評価基準データ格納部１０２、非ノイマン型計算結果評価部１０４および出力部１０５は、ノイマン型計算機２１０にて実現され、非ノイマン型計算部１０３は、非ノイマン型計算機アダプタ２０７と非ノイマン型計算機２０８とによって実現される。

ＣＰＵ２０１は、後述する記憶装置２０２に格納されたプログラムを読み取り、その読み取ったプログラムを実行して種々の計算処理を行う。ＣＰＵ２０１は、１つの半導体チップで構成されてもよいし、複数の半導体チップで構成されてもよい。また、ＣＰＵ２０１は、別のプロセッサで代替されてもよいし、計算サーバのような外部のコンピュータにて代替されてもよい。

記憶装置２０２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＨＤＤ（Hard Disk Drive）の少なくとも１つなどを有し、系統運用支援システム１００が行う各計算処理に必要なプログラムおよびデータを格納する。記憶装置２０２が格納するデータには、例えば、表示用の画像データ、各計算処理の計算結果データ、各計算処理で使用する使用データ、および、各計算処理の途中で生成される計算一時データなどが含まれる。

ＧＰＵ２０３は、ＣＰＵ２０１による計算処理の計算結果をディスプレイ（例えば、出力装置２０５）に表示するためのプロセッサである。例えば、ＣＰＵ２０１が画像データを生成し、ＧＰＵ２０３がその画像データを出力装置２０５に表示する。なお、ＧＰＵ２０３がＣＰＵ２０１と同様に計算処理のために用いられてもよく、ＧＰＵ２０３の機能の一部または全部がＣＰＵ２０１で実現されてもよい。

入力装置２０４は、系統運用支援システム１００を使用するユーザから種々の指示および情報を受け付ける。ユーザは、例えば、電力系統２３０を制御するためのコントロールセンター内の系統運用者などである。また、ユーザは、人間に限らず、例えば、ロボットなどでもよい。入力装置２０４は、指示および情報を受け付けることができるものであれば、特に限定されないが、例えば、キーボードスイッチ、マウスなどのポインティング装置、タッチパネル、カメラなどを用いた視線推定装置、脳波変換装置および音声指示装置の少なくとも１つなどを有する。

出力装置２０５は、種々の情報を出力することでユーザに提示する。出力装置２０５は、情報をユーザに提示できるものであれば特に限定されないが、例えば、ディスプレイ、プリンタ装置、音声出力装置、振動発生装置、および、ランプなどの光源の少なくとも１つを含む。また、出力装置２０５は、携帯端末およびウェアラブル端末などに対して情報を送信する通信機などでもよい。

通信装置２０６は、通信ネットワーク２２０に接続するための回路などを備え、通信ネットワーク２２０を介して電力系統２３０と通信可能に接続される。なお、通信装置２０６が出力装置２０５として使用されてもよい。

非ノイマン型計算機アダプタ２０７は、ノイマン型計算機２１０に対応したデータなどを非ノイマン型計算機２０８に対応した形式に変換して非ノイマン型計算機２０８に入力する変換部である。本実施例では、非ノイマン型計算機アダプタ２０７は、問題データを非ノイマン型計算機２０８に対応する形式に変換して非ノイマン型計算機２０８に入力する。また、非ノイマン型計算機アダプタ２０７は、非ノイマン型計算機２０８から非ノイマン型計算結果を取得し、その非ノイマン型計算結果をノイマン型計算機２１０で処理可能な形式に変換して出力する。

非ノイマン型計算機２０８は、ノイマン型計算機２１０とは異なる動作原理で作動する計算機であり、上記の問題解決処理のような特定の処理をノイマン型計算機２１０よりも高速に実行することができる。非ノイマン型計算機２０８としては、例えば、量子計算機（量子コンピュータ）および神経細胞計算機（ニューロコンピュータ）などが挙げらえる。非ノイマン型計算機２０８は、ノイマン型計算機２１０からの指示に応じて計算処理を行う。

電力系統２３０は、計測器２３１と、制御端末２３２と、被制御機器２３３とを有する。計測器２３１、制御端末２３２および被制御機器２３３は、それぞれ複数あってもよい。

計測器２３１は、電力系統２３０の各所に配置された計測対象（図示せず）を計測し、その計測結果を、通信ネットワーク２２０を介して、系統運用支援システム１００の通信装置２０６に送信する。計測器２３１は、例えば、電源管理ユニット（ＰＭＵ：Phasor Measurement Units）、変圧器（ＶＴ：Voltage Transformer）、電力変換器（ＰＴ：Power Transformer）、変流器（ＣＴ：Current Transformer）およびテレメータ（ＴＭ：Telemeter）などの電力系統２３０に設置される装置などが挙げられる。また、計測器２３１は、ＳＣＡＤＡ（Supervisory Control and Data Acquisition）のような電力系統２３０で計測された計測値を集約する集約装置でもよい。

制御端末２３２は、電力系統２３０の各所に配置された被制御機器２３３を制御する。制御端末２３２は、予め設定された設定情報に基づいて被制御機器２３３を制御してもよいし、系統運用支援システム１００から通信ネットワーク２２０を介して送られてくる信号に基づいて被制御機器２３３を制御してもよい。被制御機器２３３は、例えば、発電機、分散型電源、負荷および計測器などである。なお、制御端末２３２は、電源（発電機および分散型電源など）だけでなく、負荷による消費電力を調整することで、電力の供給だけでなく、需要を制御してもよい。

図３は、電力系統２３０の一例を模式的に示した図である。図３に示す電力系統２３０では、５つの母線Ａ〜Ｅが送電線Ｌを介して接続され、母線ＡおよびＢを接続する送電線Ｌ上には変圧器Ｔが設けられている。また、各母線Ａ〜Ｅには、負荷Ｌ１〜Ｌ５が接続され、さらに母線Ｂには分散型電源Ｒ、母線Ｃ〜Ｅには発電機Ｇ１〜Ｇ３が接続されている。この場合、例えば、発電機Ｇ１〜Ｇ３および分散型電源Ｒが被制御機器２３３となる。また、負荷Ｌ１〜Ｌ５および変圧器Ｔを被制御機器２３３としてもよい。

図４は、系統制御信号決定問題の一例として、電力系統２３０の需給バランスを維持するための系統制御信号決定問題を説明するための図であり、電力系統２３０における一日の需要電力の時間変化の一例を示している。

図４に示すように、需要電力の時間変化は、需要カーブＤＭ１〜ＤＭ３などで示されるように様々なパターンが存在する。電力系統２３０の需給バランスを維持するためには、いずれの需要パターンでも発電量と需要電力量とが一致するように電力系統２３０を制御する必要がある。

電力系統２３０において、再生可能エネルギー電源のような分散型電源Ｒなどの被制御機器２３３が増加すると、需給バランスの維持に関して、少なくとも以下の２つの問題が発生する恐れがある。第１の問題は、再生可能エネルギー電源の影響で、需要予測が１つに決定することが難しくなることである。このため、図４に示した需要カーブＤＭ１〜ＤＭ３で示されるような複数の需要予測を考慮する必要が生じ、その結果、計算量が増加することがある。第２の問題は、被制御機器２３３の増加に伴い、系統制御信号決定問題において決定する制御信号の数が増加するため、計算量が増加することである。本実施例では、計算量の増加に対応するため、非ノイマン型計算機２０８を用いる。

図５は、系統運用支援システム１００の動作の一例を説明するためのフローチャートである。以下で説明する系統運用支援システム１００の処理は、例えば、予め指定された時刻に実行されてもよいし、所定の周期で実行されてもよいし、ユーザの指示に応じて実行されてもよいし、他の契機によって実行されてもよい。

先ず、非ノイマン型計算部１０３は、問題データ格納部１０１に格納された問題データに基づいて、系統制御信号決定問題を、非ノイマン型計算機２０８を用いて解決した非ノイマン型計算結果を出力する非ノイマン型計算処理（図６および図７参照）を実行する（ステップＳ３０１）。

続いて、非ノイマン型計算結果評価部１０４は、非ノイマン型計算部１０３からの非ノイマン型計算結果に関する評価項目を評価基準データ格納部１０２に格納された評価基準データに基づいて評価した評価結果を出力する非ノイマン型計算結果評価処理（図８参照）を実行する（ステップＳ３０２）。

そして、出力部１０５は、非ノイマン型計算結果評価部１０４からの評価結果を出力装置２０５から出力する出力処理（図９および図１０参照）を実行する（ステップＳ３０３）。

図６および図７は、非ノイマン型計算処理の一例を説明するための図である。具体的には、図６は、非ノイマン型計算処理の一例を説明するためのフローチャートであり、図７は、非ノイマン型計算処理の一例を説明するためのシーケンスチャートである。

先ず、非ノイマン型計算部１０３は、問題データ格納部１０１から問題データを読み込む（ステップＳ３１１）。非ノイマン型計算部１０３は、その問題データを非ノイマン型計算機に対応した形式に変換する（ステップＳ３１２）。非ノイマン型計算部１０３は、変換した問題データを非ノイマン型計算機２０８に入力する（ステップＳ３１３）。

非ノイマン型計算部１０３は、非ノイマン型計算機２０８により問題データが示す系統制御信号決定問題を解決する計算処理を実行して、その計算結果を出力する（ステップＳ３１４）。

非ノイマン型計算部１０３は、非ノイマン型計算機２０８からの計算結果を非ノイマン型計算結果として取得する（ステップＳ３１５）。非ノイマン型計算部１０３は、非ノイマン型計算結果をノイマン型計算機２１０に対応した形式に逆変換する（ステップＳ３１６）。非ノイマン型計算部１０３は、逆変換した非ノイマン型計算結果を出力する（ステップＳ３１７）。

図７に示されたように、以上説明したステップＳ３１１〜Ｓ３１３およびＳ３１５〜Ｓ３１７の処理は、ノイマン型計算機２１０が実行し、ステップＳ３１４の処理は、非ノイマン型計算機２０８が実行する。なお、非ノイマン型計算機２０８の具体例については、実施例４で後述する。

図８は、図４のステップＳ３０２の非ノイマン型計算結果評価処理の一例を説明するためのフローチャートである。

先ず、非ノイマン型計算結果評価部１０４は、非ノイマン型計算部１０３からの非ノイマン型計算結果と、評価基準データ格納部１０２に格納された評価基準データとを取得する（ステップＳ３２１）。非ノイマン型計算結果評価部１０４は、非ノイマン型計算結果から第１の評価項目である各制御値を取得し、制御値ごとに、その制御値が評価基準データに含まれる上下限値を逸脱しているか否かを確認する（ステップＳ３２２）。具体的には、上下限値は、上限値および下限値を含み、非ノイマン型計算結果評価部１０４は、制御値ごとに、その制御値が上限値以下、かつ、下限値以上か否かを判断する。非ノイマン型計算結果評価部１０４は、制御値が上限値以下、かつ、下限値以上の場合、制御値が上下限値を逸脱していないと判断し、制御値が上限値を超える場合、または、制御値が下限値未満の場合、制御値が上下限値を逸脱していると判断する。

制御値が上下限値を逸脱している場合、非ノイマン型計算結果評価部１０４は、上下限値を逸脱した制御値ごとに、その制御値が上下限値を逸脱した個別逸脱量を算出して記録する（ステップＳ３２３）。個別逸脱量は、制御値が上限値を超えた場合、制御値から上限値を減算した値であり、制御値が下限値未満の場合、下限値から制御値を減算した値である。

制御値が上下限値を逸脱していない場合、および、個別逸脱量を記録した場合、非ノイマン型計算結果評価部１０４は、非ノイマン型計算結果から第２の評価項目である相互関係値として、各制御値の合計値を取得し、その合計値が評価基準データに含まれる合計上限値を逸脱しているか否かを確認する（ステップＳ３２４）。

各制御値の合計値が合計上限値を逸脱している場合、非ノイマン型計算結果評価部１０４は、各制御値の合計値が合計上限値を逸脱した相互逸脱量を算出して記録する（ステップＳ３２５）。相互逸脱量は、具体的には、制御値から合計上限値を減算した値である。

各制御値の合計値が合計上限値を逸脱していない場合、および、相互逸脱量を記録した場合、非ノイマン型計算結果評価部１０４は、第３の評価項目として、非ノイマン型計算機２０８の計算時間を取得し、その計算時間が評価基準データに含まれる時間下限値を逸脱しているか否かを確認する（ステップＳ３２６）。

計算時間が時間下限値を逸脱している場合、非ノイマン型計算結果評価部１０４は、計算時間が時間下限値を逸脱した時間逸脱量を算出して記録する（ステップＳ３２７）。時間逸脱量は、具体的には、時間下限値から計算時間を減算した値である。

非ノイマン型計算結果評価部１０４は、非ノイマン型計算結果の評価結果を作成する（ステップＳ３２８）。具体的には、非ノイマン型計算結果評価部１０４は、逸脱量（個別逸脱量、相互逸脱量および時間逸脱量）が記録されているか否かを確認し、逸脱量が記録されている場合、その逸脱量と、その逸脱量に対応する評価項目である逸脱項目とを示す情報を評価結果として作成し、逸脱量が記録されていない場合、全ての評価項目が基準値を逸脱していない旨を示す情報を評価結果として作成する。

非ノイマン型計算結果評価部１０４は、作成した評価結果と、非ノイマン型計算結果とを出力する（ステップＳ３３１）。

以上の処理により、非ノイマン型計算結果の評価結果が出力されるため、ユーザに対して、非ノイマン型計算結果を用いた電力系統２３０の制御を行うか否かの判断材料を提示することができる。その際、評価結果が逸脱量を含むため、非ノイマン型計算結果を定量的な評価を提示することができる。なお、逸脱量の代わりに、評価項目が基準値を逸脱したことを示すフラグを記録することで、非ノイマン型計算結果を定性的に評価してもよい。

図９および図１０は、出力部１０５による評価結果および非ノイマン型計算結果の出力例を示す図である。図９および図１０の例は、出力装置２０５をディスプレイとし、評価結果および非ノイマン型計算結果を出力装置２０５に表示する例であり。出力装置２０５は、問題データ、評価基準データ、非ノイマン型計算結果および評価結果などを表示するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を提供することができる。

図９および図１０では、出力装置２０５に表示される出力画面５００が示されている。出力画面５００は、評価結果を示す評価情報５０１と、非ノイマン型計算結果を示す結果表５０２と、出力ボタン５０３とを含む。

評価情報５０１は、評価項目ごとに基準値を逸脱しているか否かを示す。評価情報５０１は、図９の例では、全ての評価項目が基準値を逸脱していないことを示し、図１０の例では、制御値が基準値を逸脱していることを示す。

結果表５０２は、複数の発電機（G１、Ｇ２、Ｇ３、G４…）のそれぞれに対する、制御時間（T１〜T３）ごとの目標出力電力［MW］が示されている。制御時間は、制御信号を切り替える時間間隔であり、例えば、１時間、または、５分などである。図１０の例では、制御時間Ｔ１における発電機G１に対応する制御値（目標出力電力）が基準値（２０ＭＷ）を逸脱している。その逸脱量（０．２ＭＷ）は、出力画面５００ｂ内に通知情報５０４として示される

出力ボタン５０３は、非ノイマン型計算結果を所定の装置（例えば、電力系統２３０を制御する制御装置）に出力するために使用される。また、出力画面５００には、非ノイマン型計算結果の所定の装置への出力を行わないキャンセルボタンなどを含んでもよい。

図９および図１０に示したように、ユーザは評価項目が基準値を逸脱しているか否かを判断することができる。本実施例では、評価項目が基準値を逸脱していても、それを許容するか否かはユーザの判断に委ねられている。例えば、原理的には、電力系統の需給バランスを保つためには、制御値が上下限値を逸脱しないことが望ましいが、実用では、制御値が上下限値を少し逸脱しても問題がないため、ユーザの判断で、個別逸脱量が小さい場合には、非ノイマン型計算結果を用いて電力系統２３０を制御してもよい。同様に各制御値の合計値が合計上限値を少し逸脱しても問題がない。

また、非ノイマン計算機２０８の計算時間はノイマン計算機の計算時間よりもかなり短いことがあるが、ノイマン型計算機に慣れているユーザなどにとっては、計算時間が短すぎると、計算が適切に行われているか否か不安を覚える恐れがある。したがって、計算時間を評価することで、ユーザに安心感を与えることが可能になる。また、非ノイマン計算機２０８の計算時間があまりにも短い場合には、実際に計算が適切に行われていない恐れもある。

本実施例では、実施例１の応用例として、非ノイマン型計算結果評価部１０４による評価結果を非ノイマン型計算部１０３にフィードバックする例を説明する。以下では、実施例１との相違点について主に説明する。

図１１は、実施例２の系統運用支援システムの機能的な構成の一例を示す図である。図１１に示す系統運用支援システム１００は、図１に示した系統運用支援システム１００の構成に加えて、非ノイマン型計算機設定調整データ格納部１０６と、評価結果フィードバック部１０７とを有する。

非ノイマン型計算機設定調整データ格納部（以下、調整データ格納部と略す）１０６は、非ノイマン型計算部１０３（より具体的には、非ノイマン型計算機２０８）による系統制御信号決定問題を解決する非ノイマン型計算処理のパラメータである動作パラメータを調整するための非ノイマン型計算機設定調整データ（以下、調整データと略す）を格納する。動作パラメータは、非ノイマン型計算処理結果に影響を与えるパラメータであり、例えば、後述する実施例４のイジングモデルの場合、外部磁場、相互磁場（ペナルティ項γ_１およびγ_２など）および計算時間などである。調整データは、例えば、評価結果と動作パラメータとの関係を示す。より具体的には、調整データは、基準値を逸脱した評価項目である逸脱項目と、調整する動作パラメータとの関係を示す。例えば、計算時間が短い場合

評価結果フィードバック部１０７は、非ノイマン型計算結果評価部１０４による評価結果と、調整データ格納部１０６に格納された調整データに基づいて、非ノイマン型計算機２０８の動作パラメータを調整する。

例えば、評価結果フィードバック部１０７は、評価結果において計算時間が基準値（計算下限値）を逸脱している場合、非ノイマン型計算機２０８の特定の動作パラメータを調整することで、計算時間を長くする。また、評価結果フィードバック部１０７は、制御値または相互関係値が基準値を逸脱している場合、非ノイマン型計算処理における制約条件に係る動作パラメータを、制約条件がより強くなるように調整する。

図１２は、評価結果フィードバック部１０７の動作の一例を説明するためのフローチャートである。

先ず、評価結果フィードバック部１０７は、非ノイマン型計算結果評価部１０４から評価結果を取得し、調整データ格納部１０６から調整データを取得する（ステップＳ４０１）。

評価結果フィードバック部１０７は、評価結果に基づいて、基準値を逸脱した評価項目である逸脱項目を特定する（ステップＳ４０２）。評価結果フィードバック部１０７は、逸脱項目および調整データに基づいて、調整する動作パラメータを特定する（ステップＳ４０３）。評価結果フィードバック部１０７は、非ノイマン型計算部１０３に対して、特定した動作パラメータを調整する調整処理を行う（ステップＳ４０４）。

本実施例では、実施例２の応用例として、ノイマン型計算機によるノイマン型計算結果をさらに用いる例について説明する。以下では、実施例２との相違点について主に説明する。

図１３は、実施例３の系統運用支援システムの機能的な構成の一例を示す図である。図１３に示す系統運用支援システム１００は、図１１に示した系統運用支援システム１００の構成に加えて、ノイマン型計算結果格納部１０８と、制御部１０９とを有する。

ノイマン型計算結果格納部１０８は、問題データ格納部１０１に格納されている問題データが示す系統制御信号決定問題を、ノイマン型計算機を用いて解決したノイマン型計算結果を格納する。このノイマン型計算結果を算出するノイマン型計算機は、図２に示したノイマン型計算機２１０でもよいし、他の計算機でもよい。また、ノイマン型計算結果は、系統制御信号決定問題を簡略化して解決した計算結果でもよい。例えば、高次元の決定問題を低次元の決定問題に近似する近似法を用いて、系統制御信号決定問題を低次元の問題に近似し、その近似した系統制御信号決定問題を解決した計算結果をノイマン型計算結果としてもよい。

制御部１０９は、非ノイマン型計算結果評価部１０４による評価結果に基づいて、非ノイマン型計算結果と、ノイマン型計算結果格納部１０８に格納されたノイマン型計算結果とのいずれを用いて被制御機器２３３を制御する。例えば、制御部１０９は、評価結果が所定の条件を満たす場合、非ノイマン型計算結果を用いて被制御機器２３３を制御し、評価結果が所定の条件を満たさない場合、ノイマン型計算結果を用いて被制御機器２３３を制御する。所定の条件は、例えば、全ての評価項目が基準値を逸脱していないことなどである。

図１４は、制御部１０９の動作の一例を説明するためのフローチャートである。

先ず、制御部１０９は、非ノイマン型計算結果評価部１０４から評価結果および非ノイマン型計算結果を取得し、ノイマン型計算結果格納部１０８からノイマン型計算結果を取得する（ステップＳ５０１）。制御部１０９は、評価結果に基づいて、基準値を逸脱する評価項目が存在するか否かを判断して、非ノイマン型計算結果が良好か否かを判断する（ステップＳ５０２）。制御部１０９は、基準値を逸脱する評価項目が存在しない場合、非ノイマン型計算結果が良好であると判断し、基準値を逸脱する評価項目が存在する場合、非ノイマン型計算結果が良好でないと判断する。

非ノイマン型計算結果が良好の場合、制御部１０９は、非ノイマン型計算結果に基づいて、電力系統２３０内の被制御機器２３３を制御する（ステップＳ５０３）。例えば、制御部１０９は、非ノイマン型計算結果に応じた制御信号を、電力系統２３０内の制御端末２３２を介して被制御機器２３３に出力して、被制御機器２３３を制御する

一方、非ノイマン型計算結果が良好でない場合、図１２で説明したようなフィードバック処理が行われ、非ノイマン型計算処理が再度行われる。制御部１０９は、評価結果が再度出力されたか否かを確認する（ステップＳ５０４）。評価結果が再度出力された場合、制御部１０９は、ステップＳ５０１の処理に戻る。評価結果が再度出力されていない場合、制御部１０９は、最初に非ノイマン型計算結果が良好でないと判断してからの待ち時間が所定時間を超えたか否かを確認する（ステップＳ５０５）。

待ち時間が所定時間を超えていない場合、制御部１０９は、ステップＳ５０４の処理に戻る。一方、待ち時間が所定時間を超えた場合、制御部１０９は、ノイマン型計算結果に基づいて、電力系統２３０内の被制御機器２３３を制御する（ステップＳ５０６）。例えば、制御部１０９は、ノイマン型計算結果に応じた制御信号を、電力系統２３０内の被制御機器２３３に出力して、被制御機器２３３を制御する。

本実施例では、非ノイマン型計算機２０８として、イジングモデルを用いる量子計算機を適用した例について説明する。

図１５は、イジングモデルの一例を示す図である。図１５に示すように、イジングモデル６００は、１つ以上のスピン６０１と、各スピン６０１に作用する外部磁場６０２と、スピン６０１間の相互作用である相互磁場６０３とを有するモデルである。図では、スピン６０１が４つの例を示している。

スピン６０１は、「１」および「０」の一方の値を取るバイナリ変数である。外部磁場６０２および相互磁場６０３は、離散値を取る。

イジングモデルを用いる量子計算機は、例えば、式（１）に示すハミルトニアン（エネルギー関数）Ｈ（σ）が小さくなるようにスピン６０１を決定する。

式（１）において、左辺の第１項は相互作用項、第２項を目的関数と呼ぶ。また、σ_ｉはスピン６０１、ｈ_ｉは外部磁場６０２、Ｊ_ｉｊは相互磁場６０３を示す。なお、各項の前の符号はプラスでもよい。

非ノイマン型計算部１０３は、問題データ格納部１０１に格納されている問題データを、ハミルトニアンＨ（σ）が小さくなるようにスピン６０１の値を決定する組合せ問題を示す問題データに変換して、非ノイマン型計算処理を実行する。

図１６は、本実施例における非ノイマン型計算部１０３の動作の一例を説明するためのフローチャートである。

先ず、非ノイマン型計算部１０３は、問題データ格納部１０１から問題データを読み込む（ステップＳ６０１）。そして、非ノイマン型計算部１０３は、問題データが示す系統制御信号決定問題の解空間を離散化する（ステップＳ６０２）。非ノイマン型計算部１０３は、離散化した解空間である離散解空間の各解をスピンに割り当てるマッピング処理を行う（ステップＳ６０３）。

非ノイマン型計算部１０３は、マッピング処理の処理結果と、問題データとに基づいて、イジングモデルの目的関数を設定する（ステップＳ６０４）。非ノイマン型計算部１０３は、各解の同時決定制約を設定する（ステップＳ６０５）。非ノイマン型計算部１０３は、各解の線形制約を設定する（ステップＳ６０６）。同時決定制約は、制御信号ごとに単一の解を決定するための第１の制約条件である。線形制約は、各制御信号の相互関係に関する第２の制約条件である。同時決定制約および線形制約は、式（１）の相互作用項に対応する。線形制約は、離散解空間の各解が割り当てられていない補助スピンを用いて表される。

非ノイマン型計算部１０３は、目的関数と同時決定制約と線形制約とを足し合わせて、ハミルトニアンを構築する（ステップＳ６０７）。非ノイマン型計算部１０３は、ハミルトニアンを用いて、組合せ問題を解決した非ノイマン型計算結果を生成して出力する（ステップＳ６０８）。

以下、上記の動作を、電力系統２３０の需給バランスを維持しながら電力供給の効率化を図る問題を例にとって具体的に説明する。また、電力系統２３０は、電源として、Ｎ台の発電機Ｇ_１〜Ｇ_Ｎを備える。また、発電機Ｇ_１〜Ｇ_Ｎを被制御機器とする。

上記の電力供給の効率化を図る問題では、式（２）で表される電力供給のコストを示す目的関数Ｆ（Ｐ）を、式（３）および（４）で表される制約を守りながら小さくする必要がある。

ここで、Ｐ_ｉ，ｔは、時間ｔにおける電力系統２３０におけるｉ番目の発電機の出力電力を示す。以下では、時間ｔを示す添え字は省略する。係数ａ_ｉ，ｂ_ｉ，ｃ_ｉは、ｉ番目の発電機における出力電力Ｐ_ｉに応じたコストを規定する定数である。式（３）は、各出力電力Ｐ_ｉの範囲を規定する制約を示し、式（４）は、出力電力Ｐ_ｉと需要電力Ｄとの関係に関する制約を示す。式（３）において、Ｐ_ｉ ^ｍｉｎは、出力電力Ｐ_ｉの最小値を示し、Ｐ_ｉ ^ｍａｘは、出力電力Ｐ_ｉの最大値を示す。

式（２）、（３）および（４）で規定される出力電力Ｐ_ｉは、連続値であるため、このままではイジングモデルを用いる量子計算機に対して適用することができない。そこで、非ノイマン型計算部１０３は、ステップＳ６０２およびＳ６０３において、出力電力Ｐ_ｉを離散化し、離散化した離散解空間の各解にスピンを割り当てるマッピング処理を行う。

図１７は、Ｎ台の発電機Ｇ_１〜Ｇ_Ｎの出力電力Ｐ_１〜Ｐ_Ｎを離散化した例である。図１７の例では、式（２）を満たす発電機Ｇ_１〜Ｇ_Ｎの出力電力Ｐ_１〜Ｐ_Ｎを、それぞれＳ＋１個の離散値Ｐ_ｉ ^ｋ０〜Ｐ_ｉ ^ｋｓに離散化して別々のスピンにマッピングしている。なお、０＜ｋ_１＜ｋ_２…＜ｋ_Ｓである。

ステップＳ６０４では、非ノイマン型計算部１０３は、各スピンにマッピングした出力電力Ｐ_ｉ ^ｋ０〜Ｐ_ｉ ^ｋｓの値に応じて、各スピンに対応する外部磁場ｈ_ｉを生成し、その外部磁場ｈ_ｉを用いてイジングモデルにおける目的関数Ｈ_ｏｂｊを生成する。

図１８は、各スピンに対応する外部磁場ｈ_ｉを示す図である。図１８に示すように外部磁場は離散化されている。図１８に示す外部磁場を用いて、目的関数Ｈ_ｏｂｊは、下記の式（５）で表すことができる。

ステップＳ６０５では、非ノイマン型計算部１０３は、同時決定制約Ｈ_{ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ，ｌ}を設定する。同時決定制約Ｈ_{ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ，ｌ}は、下記の式（６）で表すことができる。

ここで、γは、ペナルティ項であり、目的関数Ｈ_ｏｂｊの取り得る値と比べて大きな値を有する。同時決定制約Ｈ_{ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ，ｌ}では、各発電機に対応するＮ＋１個のスピンのうち、複数のスピンが同時に「１」となると、ペナルティ項γにより式（６）の値が大きくなるため、ハミルトニアンＨ（σ）が大きな値となり、ハミルトニアンＨ（σ）が小さくなるようにスピン６０１の値を決定する組合せ問題の解から除外される。

ステップＳ６０６では、非ノイマン型計算部１０３は、線形制約を設定する。本実施例の場合、式（４）で示したように出力電力と需要との関係に関する制約を満たす必要があり、線形制約Ｈ_{ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ，ＰＦ１}は、この出力電力と需要との関係に関する制約に対応する。線形制約Ｈ_{ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ，ＰＦ１}は、下記の式（６）で表すことができる。

γは、ペナルティ項であり、目的関数Ｈｏｂｊの取り得る値と比べて大きな値を有する。線形制約Ｈ_{ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ，ＰＦ１}では、各発電機の出力電力の和が需要電力からずれていると、ペナルティ項γにより式（７）の値が大きくなるため、ハミルトニアンＨ（σ）が大きな値となり、ハミルトニアンＨ（σ）が小さくなるようにスピン６０１の値を決定する組合せ問題の解から除外される。

ステップＳ６０７では、非ノイマン型計算部１０３は、式（５）（６）（７）を足し合わせてハミルトニアンを構築する。その後、ステップＳ６０８で非ノイマン型計算部１０３は、ハミルトニアンを用いて、組合せ問題を解決した非ノイマン型計算結果を生成して出力する。

本実施例では、実施例１の応用例として、系統運用支援システムが評価基準データを算出する例について記載する。以下では、実施例１との相違点について主に説明する。なお、本実施例に係る特徴は、実施例２〜４に対して適用されてもよい。

図１９は、実施例５の系統運用支援システムの機能的な構成の一例を示す図である。図１９に示す系統運用支援システム１００は、図１に示した系統運用支援システム１００の構成に加えて、近似法リスト格納部１１０と、評価基準作成部１１１とをさらに有する。

近似法リスト格納部１１０は、系統制御信号決定問題を簡略化して解決する複数の近似法を示すリストである近似法リストを格納するリスト格納部である。近似法は、例えば、高次元の決定問題を低次元の決定問題に近似する方法などである。

評価基準作成部１１１は、問題データが示す制御信号決定問題の緊急度に基づいて、近似法リストから複数の近似法のいずれかを選択し、その選択した近似法を用いて制御信号決定問題を解決した近似計算結果を生成する。評価基準作成部１１１は、近似計算結果に基づいて、評価基準データを生成して評価基準データ格納部１０２に格納する。また、評価基準作成部１１１は、緊急度に加えて、近似法を用いて制御信号決定問題を解決するハードウェアの計算速度に関するハードウェア制約情報に基づいて、近似法を選択してもよい。本実施例では、近似法を用いて制御信号決定問題を解決するハードウェアは、系統運用支援システム１００（より具体的には、ノイマン型計算機２１０）である。

図２０は、評価基準作成部１１１の動作の一例を説明するためのフローチャートである。

先ず、評価基準作成部１１１は、問題データ格納部１０１から問題データを取得し、近似法リスト格納部１１０から近似法リストを取得する（ステップＳ７０１）。評価基準作成部１１１は、問題データの緊急度を判別する（ステップＳ７０２）。例えば、評価基準作成部１１１は、問題データに含まれる制御信号を切り替える時間間隔が短いほど、緊急度を高くする。

評価基準作成部１１１は、判別した緊急度と、系統運用支援システム１００のハードウェア制約情報とに基づいて、問題データが示す制御信号決定問題を解決する計算の必要計算速度を算出する（ステップＳ７０３）。例えば、評価基準作成部１１１は、緊急度に応じて、制御信号決定問題を解決する計算の処理時間の下限値である処理下限値を求め、ハードウェア情報に基づいて、制御信号決定問題を解決する計算の処理時間が処理下限値以上となる計算速度を必要計算効率として算出する。

評価基準作成部１１１は、近似法リストから、算出した必要計算速度に応じた近似法を選択する（ステップＳ７０４）。例えば、近似法リストにおいて各近似法に必要計算速度を予め対応付けておき、評価基準作成部１１１は、算出した必要計算速度に最も近い必要計算速度に対応する近似法を選択する。

評価基準作成部１１１は、選択した近似法を用いて、問題データが示す系統制御信号決定問題を解決した近似計算結果を算出する（ステップＳ７０５）。評価基準作成部１１１は、近似計算結果に基づいて、評価基準データを生成する（ステップＳ７０６）。例えば、評価基準作成部１１１は、近似法の許容誤差範囲（有効範囲）に基づいて評価基準データを生成する。評価基準作成部１１１は、評価基準データを評価基準データ格納部１０２に格納する（ステップＳ７０７）。

以上説明したように、本開示は以下の事項を含む。
本開示の一態様に係る系統運用支援システム（１００）は、問題格納部（１０１）と、非ノイマン型計算部（１０３）と、基準格納部（１０２）と、評価部（１０４）とを有する。問題格納部（１０１）は、電力系統（２３０）に含まれる被制御機器（２３３）の制御に用いる複数の制御信号を決定する決定問題を示す問題データを格納する。非ノイマン型計算部は、問題データに基づいて、決定問題を、非ノイマン型計算機を用いて解決した非ノイマン型計算結果を生成する。基準格納部は、非ノイマン型計算結果を評価するための評価基準データを格納する。評価部は、評価基準データに基づいて、非ノイマン型計算結果に関する評価項目を評価する。

以上の構成により、電力系統に含まれる被制御機器の制御に用いる複数の制御信号を決定する決定問題が非ノイマン型計算機を用いて解決され、その非ノイマン型計算結果に関する評価項目が評価される。したがって、非ノイマン型計算機により決定問題を解決することができ、さらに、その非ノイマン型計算結果を評価することが可能になるため、計算量が増加した場合でも、電力系統を適切に制御することが可能になる。

また、系統運用支援システムは、評価部による評価結果を出力する出力部をさらに有する。したがって、評価結果を系統運用支援システムのユーザなどに確認させることが可能になるため、電力系統をより適切に制御することが可能になる。

また、評価項目は、非ノイマン型計算結果が示す各制御信号の値である制御値と、各制御信号の相互関係を示す相互関係値と、非ノイマン型計算機による決定問題の解決にかかった計算時間と、の少なくとも１つを含む。したがって、適切な評価項目を評価することが可能になるため、電力系統をより適切に制御することが可能になる。

また、非ノイマン型計算部は、非ノイマン型計算機（２０８）と、問題データを非ノイマン型計算機に対応する形式に変換して非ノイマン型計算機に入力し、非ノイマン型計算機から非ノイマン型計算結果を取得する変換部（２０７）と、を有する。したがって、決定問題を非ノイマン型計算機に適切に解決させることが可能になるため、電力系統をより適切に制御することが可能になる。

また、系統運用支援システムは、評価部による評価結果に基づいて、非ノイマン型計算機による決定問題を解決する計算処理のパラメータを調整するフィードバック部（１０７）をさらに有する。したがって、非ノイマン型計算結果の精度を向上させることが可能になるため、電力系統をより適切に制御することが可能になる。

また、系統運用支援システムは、評価部による評価結果が所定の条件を満たす場合、非ノイマン型計算結果を用いて被制御機器を制御する制御部（１０９）をさらに有する。したがって、評価結果が良好な場合に、非ノイマン型計算結果を用いて被制御機器を制御することが可能になるため、電力系統をより適切に制御することが可能になる。

また、系統運用支援システムは、ノイマン型計算機を用いて決定問題を解決したノイマン型計算結果を格納するノイマン型計算結果格納部と、評価部による評価結果に基づいて、非ノイマン型計算結果およびノイマン型計算結果のいずれかを用いて被制御機器を制御する。したがって、評価結果が良好でない場合でも、ノイマン型計算結果をバックアップとして用いることが可能になるため、電力系統が適切に制御されなくなることを抑制することが可能になる。

また、非ノイマン型計算機は、イジングモデルを用いた量子計算機である。したがって、計算量が増加した場合でも、決定問題を短時間で解決することが可能になる。

また、非ノイマン型計算部は、決定問題の解空間を離散化した離散解空間の各解をスピンに割り当てた目的関数と、制御信号ごとに単一の解を決定するための第１の制約条件と、各制御信号の相互関係に関する第２の制約条件とを足し合わせたハミルトニアンを用いて、決定問題を解決する。したがって、適切なハミルトニアンを用いて決定問題を解決することが可能になるため、電力系統をより適切に制御することが可能になる。

また、系統運用支援システムは、決定問題を簡略化して解決する複数の近似法を示すリストを格納するリスト格納部と、決定問題の緊急度に基づいて、複数の近似法のいずれかを選択し、当該選択した近似法を用いて前記決定問題を解決して近似計算結果を生成し、前記近似計算結果に基づいて、前記評価基準データを作成する基準作成部と、をさらに有する。このため、緊急事態などが発生して、ユーザが適切な評価基準データを作成する時間がない場合でも、適切な評価基準データを作成することが可能になるため、電力系統をより適切に制御することが可能になる。

また、基準作成部は、近似法を用いて決定問題を解決するハードウェアの計算速度に関するハードウェア制約情報と、緊急度とに基づいて、近似法を選択する。より適切な近似法を選択することが可能になるため、電力系統をより適切に制御することが可能になる。

上述した本開示の実施形態は、本開示の説明のための例示であり、本開示の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の範囲を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

１００：系統運用支援システム、１０１：系統制御信号決定問題データ格納部（問題データ格納部）、１０２：評価基準データ格納部、１０３：非ノイマン型計算部、１０４：非ノイマン型計算結果評価部、１０５：出力部、１０６：非ノイマン型計算機設定調整データ格納部（調整データ格納部）、１０７：評価結果フィードバック部、１０８：ノイマン型計算結果格納部、１０９：制御部、１１０：近似法リスト格納部、１１１：評価基準作成部、２０１：ＣＰＵ、２０２：記憶装置、２０３：ＧＰＵ、２０４：入力装置、２０５：出力装置、２０６：通信装置、２０７：非ノイマン型計算機アダプタ、２０８：非ノイマン型計算機、２０９：データバス、２１０：ノイマン型計算機、２２０：通信ネットワーク、２３０：電力系統、２３１：計測器、２３２：制御端末、６００：イジングモデル、６０１：スピン、６０２：外部磁場６０２、６０３：相互磁場

Claims (12)

1. 電力系統に含まれる被制御機器の制御に用いる複数の制御信号を決定する決定問題を示す問題データを格納する問題格納部と、
   前記問題データに基づいて、前記決定問題を、非ノイマン型計算機を用いて解決した非ノイマン型計算結果を生成する非ノイマン型計算部と、
   前記非ノイマン型計算結果を評価するための評価基準データを格納する基準格納部と、
   前記評価基準データに基づいて、前記非ノイマン型計算結果に関する評価項目を評価する評価部と、を有する系統運用支援システム。
2. 前記評価部による評価結果を出力する出力部と、をさらに有する請求項１に記載の系統運用支援システム。
3. 前記評価項目は、前記非ノイマン型計算結果が示す各制御信号の値である制御値と、各制御信号の相互関係を示す相互関係値と、前記非ノイマン型計算機による前記決定問題の解決にかかった計算時間と、の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の系統運用支援システム。
4. 前記非ノイマン型計算部は、
   前記非ノイマン型計算機と、
   前記問題データを前記非ノイマン型計算機に対応する形式に変換して前記非ノイマン型計算機に入力し、前記非ノイマン型計算機から前記非ノイマン型計算結果を取得する変換部と、を有する、請求項１に記載の系統運用支援システム。
5. 前記評価部による評価結果に基づいて、前記非ノイマン型計算機による前記決定問題を解決する計算処理のパラメータを調整するフィードバック部をさらに有する、請求項１に記載の系統運用支援システム。
6. 前記評価部による評価結果が所定の条件を満たす場合、前記非ノイマン型計算結果を用いて前記被制御機器を制御する制御部をさらに有する、請求項１に記載の系統運用支援システム。
7. ノイマン型計算機を用いて前記決定問題を解決したノイマン型計算結果を格納するノイマン型計算結果格納部と、
   前記評価部による評価結果に基づいて、前記非ノイマン型計算結果および前記ノイマン型計算結果のいずれかを用いて前記被制御機器を制御する制御部と、を有する請求項１に記載の系統運用支援システム。
8. 前記非ノイマン型計算機は、イジングモデルを用いた量子計算機である、請求項１に記載の系統運用支援システム。
9. 前記非ノイマン型計算部は、前記決定問題の解空間を離散化した離散解空間の各解をスピンに割り当てた目的関数と、前記制御信号ごとに単一の解を決定するための第１の制約条件と、各制御信号の相互関係に関する第２の制約条件とを足し合わせたハミルトニアンを用いて、前記決定問題を解決する、請求項８に記載の系統運用支援システム。
10. 前記決定問題を簡略化して解決する複数の近似法を示すリストを格納するリスト格納部と、
    前記決定問題の緊急度に基づいて、前記複数の近似法のいずれかを選択し、当該選択した近似法を用いて前記決定問題を解決して近似計算結果を生成し、前記近似計算結果に基づいて、前記評価基準データを作成する基準作成部と、をさらに有する、請求項１に記載の系統運用支援システム。
11. 前記基準作成部は、前記近似法を用いて前記決定問題を解決するハードウェアの計算速度に関するハードウェア制約情報と、前記緊急度とに基づいて、前記近似法を選択する、請求項１０に記載の系統運用支援システム。
12. 系統運用支援システムが行う系統運用支援方法であって、
    電力系統に含まれる被制御機器の制御に用いる複数の制御信号を決定する決定問題を示す問題データに基づいて、前記決定問題を、非ノイマン型計算機を用いて解決した非ノイマン型計算結果を生成し、
    前記非ノイマン型計算結果を評価するための評価基準データに基づいて、非ノイマン型計算結果に関する評価項目を評価する、系統運用支援方法。
    
    

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