JP2022547818A

JP2022547818A - クラウドベースのハイブリッド状態推定

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Publication number: JP2022547818A
Application number: JP2022513239A
Authority: JP
Inventors: ヌキ，レイナルド; リアン，ミン
Original assignee: Hitachi Energy Switzerland AG
Current assignee: Hitachi Energy Ltd
Priority date: 2019-08-29
Filing date: 2020-08-28
Publication date: 2022-11-16
Anticipated expiration: 2040-08-28
Also published as: EP4022727A1; US20210063985A1; CN114342201A; WO2021038070A1

Abstract

電力網状態推定システム、方法、技術および装置が開示される。ある具体例としての実施形態は、電力網における状態推定の方法であり、電力網トポロジを含む監視制御・データ取得（ＳＣＡＤＡ）情報のセットを受信するステップと、ＳＣＡＤＡ情報のセットを用いてＳＣＡＤＡ状態推定を生成するステップと、クラウドコンピューティングアーキテクチャにより、ＰＭＵフェーザのセットを受信するステップと、クラウドコンピューティングアーキテクチャにより、ＳＣＡＤＡ推定のタイムスタンプおよびＰＭＵフェーザのセットのタイムスタンプを整列させるステップと、クラウドコンピューティングアーキテクチャにより、ＰＭＵフェーザのセットを用いて電力網トポロジを更新するステップと、クラウドコンピューティングアーキテクチャにより、更新した電力網トポロジと、ＰＭＵフェーザのセットと、ＳＣＡＤＡ状態推定とを用いて、ハイブリッド状態推定を生成するステップと、ハイブリッド状態推定をローカル制御システムに送信するステップとを含む。

Description

背景
本開示は、概して電力網状態推定に関する。エネルギ管理システムアプリケーションは、電力網の制御および保護のために状態推定を使用する。従来の状態推定は、監視制御・データ取得（ＳＣＡＤＡ：supervisory control and data acquisition）測定値とネットワークトポロジデータとを用いることにより、５～１５分間隔等の一定間隔でＳＣＡＤＡ状態推定を生成することを含む。制御および保護アプリケーションは、生成されたＳＣＡＤＡ状態推定を、次の間隔中に新たなＳＣＡＤＡ状態推定が生成されるまで、使用する。既存の電力網状態推定には、いくつかの短所および不利な点がある。状態推定精度の向上および電力網における大きな変化に対する状態推定応答の向上を含むニーズは、まだ満たされていない。新たな状態推定を数分間待つことは、電力網の健全性および効率を脅かす可能性がある。より多くの低慣性発電システムが電力網に追加されると、発電に急変が生じる可能性が高くなる。たとえば、雲量の変化または風速の変化は、電力網の実際の状態を変えるので、現在のＳＣＡＤＡ状態推定は、もはや電力網を正確に表したものではない。さらに、回路遮断器の開路またはネットワークトポロジのその他の変化も、電力網の実際の状態が現在のＳＣＡＤＡ状態推定からずれる原因になる。当該技術におけるこれらおよびその他の短所に鑑みると、本明細書において開示される固有の装置、方法、システムおよび技術には大きなニーズがある。

説明のための実施形態の開示
本開示の非限定的な具体例としての実施形態、当該実施形態の実施および使用方法およびプロセスを、明確に、簡潔に、かつ正確に説明するため、かつ、当該実施形態の実行、実施および使用を可能にするために、図面に示される実施形態を含む、ある特定の具体例としての実施形態を参照し、これを説明するために特定の表現を使用する。とはいえ、それによって本開示の範囲が限定される訳ではないこと、および、本開示は、本開示の利益を享受する当業者が想到するであろう具体例としての実施形態の変更、修正、およびさらに他の応用を含み保護することを、理解されたい。

開示の概要
本開示の具体例としての実施形態は、電力網状態推定のための固有のシステム、方法、技術および装置を含む。本開示のさらに他の実施形態、形式、目的、特徴、利点、側面および利益は、以下の説明および図面から明らかになるであろう。

具体例としての状態推定システムを示すブロック図である。具体例としての状態推定プロセスを示すフローチャートの図である。

説明のための実施形態の詳細な説明
図１を参照して、電力網のための、具体例としての状態推定システム１００が示されている。システム１００は、新たな状態推定およびネットワークトポロジを、ほぼリアルタイムで生成するように構成される。たとえば、システム１００は、新たな状態推定を、いくつか例を挙げると、少なくとも毎秒または０．５秒毎に、生成してもよい。システム１００は、いくつか例を挙げると、送電システムおよび配電システムを含む、さまざまな電力網において実現されてもよいことを理解されたい。

システム１００は、複数の遠隔端末装置（ＲＴＵ：remote terminal unit）１１０と、複数のフェーザ測定装置（ＰＭＵ：phasor measurement unit）１３０と、複数のフェーザデータコンセントレータ（ＰＤＣ：phasor data concentrator）１２０と、ローカル制御システム（ＬＣＳ：local control system）１７０と、クラウドコンピューティングアーキテクチャ１８０とを含む。システム１００のトポロジは、説明を目的として図示されているのであって本開示を限定することを意図しているのではないことを、理解されたい。たとえば、具体例としての状態推定システムは、いくつか例を挙げると、より多くのまたはより少ないＲＴＵ、ＰＤＣ、またはＰＭＵを含み得る。

複数のＲＴＵ１１０の各々は、複数のセンサまたは計器から電力網の特性に対応するＳＣＡＤＡ情報を受信し、このＳＣＡＤＡ情報をローカル制御システム１７０に送信するように構成される。ＳＣＡＤＡ情報は、複数のＲＴＵに継続的に送信されてもよく、ローカル制御システム１７０によるポーリングに応じてローカル制御システム１７０に送信されてもよい。ＳＣＡＤＡ情報は、インテリジェント電子装置（ＩＥＤ：intelligent electronic device）、中継器、センサ、または電力網を監視するように構成されたその他の装置から受信されてもよい。ＳＣＡＤＡ情報は、電圧測定値、電流測定値、または電力測定値等の測定値を含み得る。たとえば、測定値は、バス電圧、有効電力注入、無効電力注入、および線路潮流を含み得る。また、ＳＣＡＤＡ情報は、電力網内の回路遮断器を含む制御可能なスイッチの複数のオン／オフステータスを含む、ネットワークトポロジを含み得る。ある特定の実施形態において、複数のＲＴＵ１１０は、ローカル制御システム１７０から命令を受信し、命令の受信に応じて電力網の制御可能な装置を動作させるように構成される。制御可能な装置は、いくつか例を挙げると、回路遮断器または断路器等の、制御可能なスイッチを含み得る。

複数のＲＴＵ１１０とローカル制御システム１７０とは、通信プロトコルを使用して、ＲＴＵ／ＬＣＳ通信ネットワーク１６０を介して通信する。たとえば、複数のＲＴＵ１１０とローカル制御システム１７０とは、分散ネットワークプロトコル（ＤＮＰ３）、ＩＥＣ６０８７０－５－１０１規格、またはＩＥＣ６０８７０－５－１０４規格に基づく通信プロトコルを使用してもよい。

複数のＰＭＵ１３０は、共通の時間ソースを用いて電力網の測定された電気的特性を同期させ、測定された電気的特性に対応する、シンクロフェーザとしても知られている同期されたフェーザを出力するように構成される。フェーザは、電圧の大きさおよび位相角に、または電流の大きさおよび位相角に対応していてもよい。たとえば、ＰＭＵは、配電線を介して、バスの測定値に基づく電圧フェーザを出力してもよく、または電流の測定値に基づく電流フェーザを出力してもよい。ある特定の実施形態において、ＰＭＵのうちのいくつかを、ＩＥＤまたは保護中継器等の上記ＰＭＵ機能を有する他の装置に置き換えてもよい。複数のＰＭＵ１３０の各々は、フェーザを複数のＰＤＣ１２０のうちの１つに送信する。

複数のＰＤＣ１２０のうちの各ＰＤＣは、複数のＰＭＵ１３０のうちの複数のＰＭＵと通信するように構成される。示されている実施形態において、複数のＰＤＣ１２０のうちの各ＰＤＣは、複数のＰＭＵからフェーザを集め、これらのフェーザを、各フェーザのタイムスタンプに基づいて整列させてＰＭＵフェーザのセットにし、整列させたＰＭＵフェーザのセットをローカル制御システム１７０に送信する。ある特定の実施形態において、複数のＰＤＣ１２０のうちの１つ以上が、整列させたＰＭＵフェーザのセットを、クラウドコンピューティングアーキテクチャ１８０のクラウドＰＤＣアプリケーション１８３に、直接送信する。ある特定の実施形態において、各ＰＤＣは、ＰＭＵフェーザのセットを、ＰＤＣがフェーザを受信する周波数と同じ周波数で送信する。たとえば、各ＰＤＣは、ＰＭＵフェーザのセットを、いくつか例を挙げると、６０セットのＰＭＵフェーザ／秒または３０セットのＰＭＵフェーザ／秒というレートで送信する。

複数のＰＭＵ１３０と複数のＰＤＣ１２０とは、通信プロトコルを使用して、ＰＭＵ／ＰＤＣ通信ネットワーク１４０を介して通信する。たとえば、複数のＰＭＵ１３０と複数のＰＤＣ１２０とは、一例を挙げると、ＩＥＥＥｃ３７．１１８規格に基づく通信プロトコルを使用してもよい。

複数のＰＤＣ１２０とローカル制御システム１７０とは、通信プロトコルを使用して、ＰＤＣ／ＬＣＳ通信ネットワーク１５０を介して通信する。たとえば、複数のＰＤＣ１２０とローカル制御システム１７０とは、例を挙げると、ＩＥＥＥｃ３７．１１８規格に基づく通信プロトコルを使用してもよい。

ローカル制御システム１７０は、入出力装置１７９と、処理装置１７７と、メモリデバイス１７１とを含む。ローカル制御システム１７０は、スタンドアロンデバイス、埋め込まれたシステム、またはローカル制御システム１７０に関して説明した機能を実行するように構成された複数の装置であってもよい。たとえば、ローカル制御システム１７０はエネルギ管理システム（ＥＭＳ：energy management system）であってもよい。

入出力装置１７９は、ローカル制御システム１７０が、複数のＲＴＵ１１０、複数のＰＤＣ１２０、およびクラウドコンピューティングアーキテクチャ１８０を含む複数の外部装置と通信することを可能にする。入出力装置１７９は、いくつか例を挙げると、ネットワークアダプタ、ネットワーククレデンシャル、インターフェイス、またはポート（たとえばＵＳＢポート、シリアルポート、パラレルポート、アナログポート、デジタルポート、ＶＧＡ、ＤＶＩ、ＨＤＭＩ（登録商標）、ＦｉｒｅＷｉｒｅ、ＣＡＴ５、イーサネット（登録商標）、ファイバ、またはその他任意の種類のポートもしくはインターフェイス）を含み得る。入出力装置１７９は、ハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェアからなるものであってもよい。入出力装置１７９はこれらのアダプタ、クレデンシャル、または、データを受信するための第１のポートおよびデータを送信するための第２のポート等のポートのうちの、２つ以上を含むことが、意図されている。

処理装置１７７は、メモリデバイス１７１に格納されたアプリケーションを実行するように構成される。処理装置１７７は、プログラマブルタイプ、専用のハードワイヤードステートマシン、またはこれらの組み合わせであってもよい。処理装置１７７は、いくつか例を挙げると、複数のプロセッサ、算術論理演算装置（ＡＬＵ）、中央処理装置（ＣＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を含み得る。複数の処理ユニットを有する処理装置１７７の形態の場合、分散処理、パイプライン処理、または並列処理が使用されてもよい。処理装置１７７は、本明細書に記載の動作のみの実行専用であってもよく、または１つ以上の追加のアプリケーションにおいて使用されてもよい。示されている形態において、処理装置１７７は、メモリデバイス１７１に格納された命令のセットを含むアプリケーションに従ってプロセスを実行しデータを処理するプログラマブルタイプである。これに代えてまたはこれに加えて、プログラミング命令が、少なくとも部分的にハードワイヤードロジックまたはその他のハードウェアによって規定される。処理装置１７７は、入出力装置１７９またはその他の場所から受信した信号を処理し出力信号を提供するのに適した任意の種類の１つ以上の構成要素からなるものであってもよい。そのような構成要素は、デジタル回路、アナログ回路、またはこれらの双方を組み合わせたものを含み得る。

メモリデバイス１７１は、監視制御・データ取得（ＳＣＡＤＡ）情報と、フェーザデータと、ＳＣＡＤＡマスタアプリケーション１７５、データ記憶アプリケーション１７２、状態推定アプリケーション１７３、およびスーパーＰＤＣアプリケーション１７４を含む複数のアプリケーションとを格納するように構成される。メモリデバイス１７１は、いくつか例を挙げると、ソリッドステートタイプ、電磁タイプ、光学タイプ、またはこれらの形態の組み合わせのうちの１つ以上の種類であってよい。さらに、メモリデバイス１７１は、揮発性、不揮発性、一時的、非一時的、またはこれらの種類の組み合わせであってもよく、メモリデバイス１７１のうちのいくつかまたはすべてが、いくつか例を挙げると、ディスク、テープ、メモリスティック、またはカートリッジ等のポータブルタイプであってもよい。

ＳＣＡＤＡマスタアプリケーション１７５は、処理装置１７７による実行が可能な命令を含み、この命令は、複数のＲＴＵ１１０にポーリングし、測定値およびネットワークトポロジを含むＳＣＡＤＡ情報を複数のＲＴＵ１１０から受信し、ＳＣＡＤＡ情報をタイムスタンプし、受信したＳＣＡＤＡ情報を状態推定アプリケーション１７３およびデータ記憶アプリケーション１７２に送信するのに有効な命令である。ある特定の実施形態において、ＳＣＡＤＡマスタアプリケーション１７５は、５～１５分毎にＳＣＡＤＡ情報を状態推定アプリケーション１７３に送信する。

状態推定アプリケーション１７３は、処理装置１７７による実行が可能な命令を含み、この命令は、ＳＣＡＤＡマスタアプリケーション１７５から受信したＳＣＡＤＡ情報を使用して電力網のＳＣＡＤＡ状態推定を生成するのに有効な命令である。状態推定アプリケーション１７３は、いくつか例を挙げると、加重最小二乗、加重最小絶対値、または拡張カルマンフィルタを使用して、ＳＣＡＤＡ状態推定を生成してもよい。ＳＣＡＤＡ状態推定は、生成されると、アプリケーション１７３によってタイムスタンプされる。ある特定の実施形態において、状態推定アプリケーション１７３は、５～１５分毎にＳＣＡＤＡ状態推定を生成する。

スーパーＰＤＣアプリケーション１７４は、処理装置１７７による実行が可能な命令を含み、この命令は、複数のＰＤＣ１２０の各々からフェーザを受信し、フェーザのタイムスタンプを使用してこれらのフェーザを整列させ、整列させたフェーザのセットをクラウドコンピューティングアーキテクチャ１８０のクラウドＰＤＣアプリケーション１８３とデータ記憶アプリケーション１７２とに送信するのに有効な命令である。ある特定の実施形態において、スーパーＰＤＣアプリケーション１７４は、３０～１２０回／秒のレートで複数のＰＤＣ１２０からフェーザを受信する。

データ記憶アプリケーション１７２は、処理装置１７７による実行が可能な命令を含み、この命令は、スーパーＰＤＣアプリケーション１７４が受信したフェーザをアーカイブし、状態推定アプリケーション１７３が生成したＳＣＡＤＡ状態推定をアーカイブし、ＳＣＡＤＡマスタアプリケーション１７５が受信したＳＣＡＤＡ情報をアーカイブするのに有効な命令である。たとえば、データ記憶アプリケーション１７２は、一例を挙げると、６ヶ月分の履歴値を保持してもよい。

クラウドコンピューティングアーキテクチャ１８０は、オンデマンドで利用できるスケーラブルなシステムリソースのシステムである。クラウドコンピューティングアーキテクチャ１８０は、入出力装置１８９と、処理装置１８７と、メモリデバイス１８１とを含む。ある特定の実施形態において、クラウドコンピューティングアーキテクチャ１８０は、スケーラブルなコンピューティングリソースを割り当てるように構成されたクラウドブローカーを有する仮想化されたプラットフォームである。

入出力装置１８９は、クラウドコンピューティングアーキテクチャ１８０がローカル制御システム１７０と通信することを可能にする。たとえば、入出力装置１８９は、いくつか例を挙げると、ネットワークアダプタ、ネットワーククレデンシャル、インターフェイス、またはポート（たとえばＵＳＢポート、シリアルポート、パラレルポート、アナログポート、デジタルポート、ＶＧＡ、ＤＶＴ、ＨＤＭＩ、ＦｉｒｅＷｉｒｅ、ＣＡＴ５、イーサネット（登録商標）、ファイバ、またはその他任意の種類のポートもしくはインターフェイス）を含み得る。入出力装置１８９は、ハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェアからなるものであってもよい。入出力装置１８９はこれらのアダプタ、クレデンシャル、または、データを受信するための第１のポートおよびデータを送信するための第２のポート等のポートのうちの、２つ以上を含むことが、意図されている。

処理装置１８７は、分散処理、パイプライン処理、または並列処理を使用する複数の処理ユニットを含む。示されている形態において、処理装置１８７は、メモリデバイス１８１に格納されたプログラミング命令（ソフトウェアまたはファームウェア等）に従ってアプリケーションを実行するプログラマブルタイプである。処理装置１８７は、入出力装置１８９またはその他の場所から受信した信号を処理し出力信号を提供するのに適した任意の種類の１つ以上の構成要素からなるものであってもよい。そのような構成要素は、デジタル回路、アナログ回路、またはこれらの双方を組み合わせたものを含み得る。

メモリデバイス１８１は、ＳＣＡＤＡ情報と、ＰＭＵフェーザと、クラウドＰＤＣアプリケーション１８３、トポロジチェッカーアプリケーション１８４、ハイブリッド状態推定アプリケーション１８２、およびデータ記憶アプリケーション１８５を含む複数のアプリケーションとを格納するように構成される。メモリデバイス１８１は、いくつか例を挙げると、ソリッドステートタイプ、電磁タイプ、光学タイプ、またはこれらの形態の組み合わせのうちの１つ以上の種類であってもよい。さらに、メモリデバイス１８１は、揮発性、不揮発性、一時的、非一時的、またはこれらの種類の組み合わせであってもよく、メモリデバイス１８１のうちのいくつかまたはすべてが、いくつか例を挙げると、ディスク、テープ、メモリスティック、またはカートリッジ等のポータブルタイプであってもよい。

クラウドＰＤＣアプリケーション１８３は、処理装置１８７による実行が可能な命令を含み、この命令は、スーパーＰＤＣアプリケーション１７４からフェーザを受信するのに有効な命令である。ある特定の実施形態において、クラウドＰＤＣアプリケーション１８３は、一例を挙げると、電力網イベントの可視化等の監視機能を実行することもできる。

トポロジチェッカーアプリケーション１８４は、処理装置１８７による実行が可能な命令を含み、この命令は、クラウドＰＤＣアプリケーション１８３が受信したＰＭＵフェーザを使用して電力網トポロジを決定するのに有効な命令である。トポロジチェッカーアプリケーション１８４が電力網の制御可能なスイッチのオン／オフステータスの何らかの変化を検出した場合、アプリケーション１８４は、電力網トポロジを更新しその後更新された電力網トポロジをハイブリッド状態推定アプリケーション１８２に送信する。ある特定の実施形態において、トポロジチェッカーアプリケーション１８４は、ＰＭＵフェーザを使用して新たな電力網トポロジを生成することにより、電力網トポロジを決定するように構成される。ＰＭＵフェーザは、電力網のより最近の測定値に対応するので、生成された電力網トポロジは、電力網内のスイッチのオン／オフステータスにおけるいずれの更新も反映することになる。ある特定の実施形態において、アプリケーション１８４は、ＰＭＵフェーザを、ＳＣＡＤＡマスタアプリケーション１７５から送信されたネットワークトポロジと比較して、電力網の制御可能なスイッチのいずれかのオン／オフステータスが直近のＳＣＡＤＡ状態推定以降に変化したか否かを判断することにより、電力網トポロジを決定するように構成される。たとえば、回路遮断器が開路されたことを示す配電線のゼロ電流フェーザは、ＳＣＡＤＡマスタアプリケーション１７５から受信したネットワークトポロジが回路遮断器の閉路状態を含んでいた場合における電力網トポロジの変化を示す。

他の実施形態において、トポロジチェッカーアプリケーション１８４は、ＰＭＵフェーザの現在のセットを使用してネットワークトポロジを生成し、生成したネットワークトポロジを、以前のフェーザのセットを使用して生成したネットワークトポロジと比較、またはＳＣＡＤＡマスタアプリケーション１７５から送信されたネットワークトポロジと比較するように構成される。電力網トポロジに対する更新を含むＰＭＵフェーザの現在のセットに基づいたネットワークトポロジの決定に応じて、更新されたネットワークトポロジが、ハイブリッド状態推定アプリケーション１８２に送信される。整列させたフェーザの新たな各セットを使用してネットワークトポロジを更新することにより、クラウドコンピューティングアーキテクチャ１８０は、ほぼリアルタイムでネットワークトポロジの変化を反映するハイブリッド状態推定を出力するように構成される。

ハイブリッド状態推定アプリケーション１８２は、処理装置１８７による実行が可能な命令を含み、以下でより詳細に説明するように、この命令は、状態推定アプリケーション１７３が生成したＳＣＡＤＡ状態推定と、クラウドＰＤＣアプリケーション１８３が受信した、ＰＭＵフェーザの直近に受信されたセットとを使用して、ハイブリッド状態推定を生成するのに有効な命令である。

アプリケーション１８２は、ハイブリッド状態推定を実行する前に、受信したＳＣＡＤＡ状態推定およびＰＭＵフェーザのセットのタイムスタンプを、ハイブリッド状態推定に使用するために、直近のＳＣＡＤＡ状態推定および直近のＰＭＵフェーザのセットを識別することによって整列させる。整列後、アプリケーション１８２は、ＳＣＡＤＡ状態推定および同期させたフェーザデータの任意の値を極性フォーマットから矩形フォーマットに変換する。ハイブリッド状態推定の完了後、推定された状態は、矩形フォーマットから極性フォーマットに戻るように変換される。

ハイブリッド状態推定アプリケーション１８２は、ハイブリッド状態推定を、ネットワーク制御システムで使用するためにローカル制御システム１７０に送信する。ある特定の実施形態において、ローカル制御システム１７０は、１秒以下毎に、クラウドコンピューティングアーキテクチャ１８０から新たなハイブリッド状態推定を受信する。ある特定の実施形態において、ローカル制御システム１７０は、２分の１秒以下毎に、新たなハイブリッド状態推定を受信する。

データ記憶アプリケーション１８５は、処理装置１８７による実行が可能な命令を含み、この命令は、ローカル制御システム１７０から受信した、整列したフェーザのセットをアーカイブし、状態推定アプリケーション１８２が生成したハイブリッド状態推定をアーカイブし、ローカル制御システム１７０から受信したＳＣＡＤＡ情報をアーカイブし、ローカル制御システム１７０から受信したＳＣＡＤＡ状態推定をアーカイブするのに有効な命令である。データ記憶アプリケーション１８５は、一例を挙げると、１年分のアーカイブされた値を保持してもよい。

ローカル制御システム１７０とクラウドコンピューティングアーキテクチャ１８０は、ＬＣＳ／クラウド通信ネットワーク１９０を介して通信する。ＬＣＳ／クラウド通信ネットワーク１９０においてデータをやり取りするために複数の通信プロトコルを使用してもよい。たとえば、同期されたフェーザデータは、一例を挙げると、ＩＥＥＥＣ３７．１１８プロトコルとしても知られているフェーザデータ転送プロトコルを使用して、スーパーＰＤＣアプリケーション１７４からクラウドＰＤＣアプリケーション１８３に送信されてもよい。ＳＣＡＤＡ状態推定、ハイブリッド状態推定、ＳＣＡＤＡ情報、およびアーカイブされたデータは、一例を挙げると、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）を使用して、ローカル制御システム１７０とクラウドコンピューティングアーキテクチャ１８０との間で送信されてもよい。

図２を参照して、図１の状態推定システム１００のような具体例としての状態推定システムによって実現される電力網の状態推定のための、具体例としてのプロセス２００が示されている。たとえば、プロセス２００の１つ以上の態様の省略、他の条件および動作の追加、および／または動作および条件を別々のプロセスに再編成もしくは分離することを含む、プロセス２００に対するいくつかの変形および修正が意図されていることを理解されたい。

プロセス２００は、ＳＣＡＤＡマスタステーションを含むローカル制御システムが複数の電力網装置からＳＣＡＤＡ情報を受信する動作２０１で始まる。ＳＣＡＤＡ情報は、測定値および電力網トポロジを含み得る。測定値は、電圧測定値、電流測定値、または電力測定値を含み得る。たとえば、測定値は、バス電圧、有効電力注入、無効電力注入、および線路潮流を含み得る。電力網トポロジは、電力網の制御可能なスイッチのための複数のオン／オフステータスを含む。電力網装置は、遠隔端末装置（ＲＴＵ）、インテリジェント電子装置（ＩＥＤ）、中継器、センサ、または電力網を監視するように構成されたその他の装置を含み得る。ＳＣＡＤＡ情報の測定値および装置ステータスはタイムスタンプを含み得るが、測定値は共通の時間ソースと同期されていない。

プロセス２００は動作２０３に進み、この動作において、ローカル制御システムの状態推定器が、ＳＣＡＤＡ情報のセットを用いてＳＣＡＤＡ状態推定を生成する。状態推定器は、いくつか例を挙げると、加重最小二乗、加重最小絶対値、または拡張カルマンフィルタ等の、複数のアルゴリズムのうちの１つを使用して、ＳＣＡＤＡ状態推定を生成してもよい。

プロセス２００は動作２０５に進み、この動作において、ローカル制御システムはＳＣＡＤＡ状態推定を送信し、クラウドコンピューティングアーキテクチャがこのＳＣＡＤＡ状態推定を受信する。

プロセス２００は動作２０７に進み、この動作において、クラウドコンピューティングアーキテクチャは、電力網の複数のＰＭＵによって生成されたＰＭＵフェーザのセットを受信する。ある特定の実施形態において、ＰＭＵフェーザのセットは、電力網の複数のＰＤＣから、クラウドコンピューティングアーキテクチャのクラウドＰＤＣにおいて受信される。ある特定の実施形態において、ＰＭＵフェーザのセットは、電力網の複数のＰＤＣからのＰＭＵフェーザのセットをアグリゲートし整列させたローカル制御システムのスーパーＰＤＣから受信される。各ＰＭＵフェーザは、電圧フェーザまたは電流フェーザに対応する。ＰＭＵフェーザのセットは同期され、したがって各々が同一のタイムスタンプを有する。

プロセス２００は動作２０９に進み、この動作において、クラウドコンピューティングアーキテクチャは、直近に受信したＳＣＡＤＡ推定および直近に受信したＰＭＵフェーザのセットを識別することにより、ＳＣＡＤＡ推定のタイムスタンプおよびＰＭＵフェーザのセットのタイムスタンプを整列させる。

プロセス２００は動作２１１に進み、この動作において、クラウドコンピューティングアーキテクチャは、動作２０７で受信したＰＭＵフェーザのセットを使用して、現在の電力網トポロジを決定する。ある特定の実施形態において、クラウドコンピューティングアーキテクチャは、受信したＰＭＵフェーザのセットを使用して、更新されたネットワークトポロジを生成する。ある特定の実施形態において、受信したＰＭＵフェーザのセットを、以前に生成されたネットワークトポロジと比較することにより、電力網の変化を検出する。次に、クラウドコンピューティングアーキテクチャは、電力網の変化を検出したことに応じて、電力網トポロジを更新する。

プロセス２００は動作２１３に進み、この動作において、クラウドコンピューティングアーキテクチャは、動作２１１で決定した電力網トポロジ、ＰＭＵフェーザのセット、およびＳＣＡＤＡ状態推定を使用して、ハイブリッド状態推定を生成する。ある特定の実施形態において、クラウドコンピューティングアーキテクチャは、以下の式を使用して加重最小二乗状態推定を実行することにより、ハイブリッド状態推定を生成する。式中、ｘは状態推定ベクトルであり、Ａは関数行列であり、Ｗはハイブリッド重み行列であり、ｚ^{ｈｙｂｒｉｄ}は測定行列である。

関数行列Ａは以下の値を含む。１は単位行列を表し、１’は測定された電圧フェーザがない場合における対角にゼロを有する単位行列であり、Ｃ_１～Ｃ_４は、その電流フェーザ測定値が受信された電力線の線路コンダクタンスおよびサセプタンスを含む行列である。

ｚ^{ｈｙｂｒｉｄ}は以下の値を含む。式中、Ｖ_ｒ ^（１）およびＶ_ｉ ^（１）は、矩形フォーマットのＳＣＡＤＡ推定からの電圧推定結果の実数成分および虚数成分であり、Ｖ_ｒ ^（２）およびＶ_ｉ ^（２）は、矩形フォーマットのＰＭＵフェーザのセットからの電圧フェーザ測定値の実数成分および虚数成分であり、Ｉ_ｒ ^（２）およびＩ_ｉ ^（２）は、矩形フォーマットのＰＭＵフェーザのセットからの電流フェーザ測定値の実数成分および虚数成分である。

Ｗは以下を含む。式中、Ｗ_１は、ＳＣＡＤＡ状態推定についての重み行列であり、Ｗ_２は、ＰＭＵフェーザのセットについての重み行列である。各重み行列は、各ＰＭＵに測定値を送信するセンサの精度のクラスに基づいて決定してもよい。

プロセス２００は動作２１５に進み、この動作において、クラウドコンピューティングアーキテクチャはハイブリッド状態推定を送信し、ローカル制御システムはこのハイブリッド状態推定を受信する。

プロセス２００は動作２１７に進み、この動作において、ローカル制御システムは、ハイブリッド状態推定を用いて電力網を運用する。ある特定の実施形態において、ローカル制御システムは、ハイブリッド状態推定を、高度ＥＭＳアプリケーションに提供してもよい。ハイブリッド状態推定は、いくつか例を挙げると、経済的なディスパッチ、保護、および安定性分析のために使用されてもよい。ハイブリッド状態推定は経済的スケジューリング期間中に複数回更新されるので、高慣性発電システムに、次のスケジューリング期間において電力供給を準備するための多くの時間が与えられてもよく、太陽光および風力ベースの電力源のような低慣性発電システムは、スケジューリング期間中に電力網の変化に応じて制御されてもよい。また、ハイブリッド状態推定は、システムオペレータにより、いくつか例を挙げると、電力動揺またはエリア間振動等の、低周波数のＳＣＡＤＡ状態推定では視覚化できないイベントを視覚化するために、使用されてもよい。

プロセス２００は条件２１９に進み、ここで、ローカル制御システムは、新たなＳＣＡＤＡ状態推定を生成する時期か否かを判断する。たとえば、新たなＳＣＡＤＡ状態推定は、５～１５分のＳＣＡＤＡ間隔で生成されてもよい。新たなＳＣＡＤＡ状態推定を生成する時期になると、プロセス２００は動作２０３に戻り、動作ループ２２３を形成する。

ローカル制御システムが、新たなＳＣＡＤＡ状態推定を生成する必要はないと判断した場合、プロセス２００は動作２０７に戻り、動作ループ２２１を形成する。新たなＳＣＡＤＡ状態推定を生成する必要が生じるたびに、プロセス２００はループ２２３を実行する。ＳＣＡＤＡ間隔内で、プロセス２００は、状態推定およびネットワークトポロジをほぼリアルタイムで更新するのに有効なループ２２１を実行する。

以下、いくつかの具体例としての実施形態のさらなる説明を提供する。一実施形態は、電力網における状態推定の方法であり、この方法は、電力網トポロジを含む監視制御・データ取得（ＳＣＡＤＡ）情報のセットを受信するステップと、ＳＣＡＤＡ情報のセットを用いてＳＣＡＤＡ状態推定を生成するステップと、クラウドコンピューティングアーキテクチャにより、ＰＭＵフェーザのセットを受信するステップと、クラウドコンピューティングアーキテクチャにより、ＳＣＡＤＡ推定のタイムスタンプおよびＰＭＵフェーザのセットのタイムスタンプを整列させるステップと、クラウドコンピューティングアーキテクチャにより、ＰＭＵフェーザのセットを用いて電力網トポロジを決定するステップと、クラウドコンピューティングアーキテクチャにより、決定した電力網トポロジと、ＰＭＵフェーザのセットと、ＳＣＡＤＡ状態推定とを用いて、ハイブリッド状態推定を生成するステップと、ハイブリッド状態推定をローカル制御システムに送信するステップとを含む。

上記方法のある特定の実施形態において、この方法の、ハイブリッド状態推定を生成するステップは、以下の式および行列

を用いて加重最小二乗状態推定を実行するステップを含み、式中、ｘは状態推定ベクトルであり、Ａは関数行列であり、Ｗはハイブリッド重み行列であり、ｚ^{ｈｙｂｒｉｄ}は測定行列であり、１は単位行列を表し、１’は測定された電圧フェーザがない場合における対角にゼロを有する単位行列であり、Ｃ_１～Ｃ_４は、その電流フェーザ測定値が受信された電力線の線路コンダクタンスおよびサセプタンスを含む行列である。

ある特定の形態において、測定行列は、

を含み、式中、Ｖ_ｒ ^（１）およびＶ_ｉ ^（１）は、矩形フォーマットのＳＣＡＤＡ推定からの電圧推定結果の実数成分および虚数成分であり、Ｖ_ｒ ^（２）およびＶ_ｉ ^（２）は、矩形フォーマットのＰＭＵフェーザのセットからの電圧フェーザ測定値の実数成分および虚数成分であり、Ｉ_ｒ ^（２）およびＩ_ｉ ^（２）は、矩形フォーマットのＰＭＵフェーザのセットからの電流フェーザ測定値の実数成分および虚数成分である。

ある特定の形態において、ＳＣＡＤＡ情報のセットは、電力網の電圧測定値を含み、電力網トポロジは、電力網の回路遮断器のオン／オフステータスを含む。ある特定の形態において、ＳＣＡＤＡ推定を生成するステップは、ローカル制御システムによって実行される。ある特定の形態において、この方法は、ＰＭＵフェーザの新たなセットを受信するステップと、ＳＣＡＤＡ推定のタイムスタンプおよびＰＭＵフェーザの新たなセットのタイムスタンプを整列させるステップと、ＰＭＵフェーザの新たなセットを用いて電力網トポロジを決定するステップと、ＳＣＡＤＡ状態推定およびＰＭＵフェーザの新たなセットを用いて更新されたハイブリッド状態推定を生成するステップと、ローカル制御システムが第２のＳＣＡＤＡ状態推定をクラウドコンピューティングアーキテクチャに送信するまで更新されたハイブリッド状態推定を送信するステップとを、繰り返し実行することを含む。ある特定の形態において、更新されたハイブリッド状態推定を送信するステップは、毎秒少なくとも１回実行される。ある特定の形態において、更新されたハイブリッド状態推定を送信するステップは、毎秒少なくとも２回実行される。ある特定の形態において、電力網トポロジを決定するステップは、ＰＭＵフェーザのセットを用いて電力網のトポロジの変化を検出するステップと、検出した変化を含むように電力網トポロジを更新するステップとを含む。ある特定の形態において、電力網トポロジを決定するステップは、ＰＭＵフェーザのセットと電力網トポロジとの比較に応じて電力網トポロジの回路遮断器のオン／オフステータスを更新するステップを含む。

もう１つの具体例としての実施形態は、電力網の状態推定システムであり、この状態推定システムは、ローカル制御システムを備え、ローカル制御システムは、電力網トポロジを含む監視制御・データ取得（ＳＣＡＤＡ）情報のセットを受信しＳＣＡＤＡ情報のセットを用いて生成されたＳＣＡＤＡ状態推定を送信するように構成され、状態推定システムはさらに、クラウドコンピューティングアーキテクチャを備え、クラウドコンピューティングアーキテクチャは、ＰＭＵフェーザのセットを受信し、ＳＣＡＤＡ推定のタイムスタンプおよびＰＭＵフェーザのセットのタイムスタンプを整列させ、フェーザのセットを用いて電力網トポロジを決定し、決定した電力網トポロジと、ＰＭＵフェーザのセットと、ＳＣＡＤＡ状態推定とを用いて、ハイブリッド状態推定を生成し、ハイブリッド状態推定を前記ローカル制御システムに送信するように、構成されている。

上記状態推定システムのある特定の形態において、ハイブリッド状態推定を生成することは、以下の式および行列

を用いて加重最小二乗状態推定を実行することを含み、式中、ｘは状態推定ベクトルであり、Ａは関数行列であり、Ｗはハイブリッド重み行列であり、ｚ^{ｈｙｂｒｉｄ}は測定行列であり、１は単位行列を表し、１’は測定された電圧フェーザがない場合における対角にゼロを有する単位行列であり、Ｃ_１～Ｃ_４は、その電流フェーザ測定値が受信された電力線の線路コンダクタンスおよびサセプタンスを含む行列である。

ある特定の形態において、測定行列は、

ある特定の形態において、ＳＣＡＤＡ情報のセットは、電力網の電圧測定値を含み、電力網トポロジは、電力網の回路遮断器のオン／オフステータスを含む。ある特定の形態において、ＳＣＡＤＡ推定を生成することは、ローカル制御システムによって実行される。ある特定の形態において、クラウドコンピューティングアーキテクチャは、クラウドコンピューティングアーキテクチャがＰＭＵフェーザの新たなセットを受信するたびに、ローカル制御システムが第２のＳＣＡＤＡ状態推定をクラウドコンピューティングアーキテクチャに送信するまで、ＰＭＵフェーザの新たなセットおよびＳＣＡＤＡ状態推定を用いて新たなハイブリッド状態推定を繰り返し生成するように構成されている。ある特定の形態において、クラウドコンピューティングアーキテクチャは、新たなハイブリッド状態推定を、毎秒少なくとも１回生成する。ある特定の形態において、クラウドコンピューティングアーキテクチャは、新たなハイブリッド状態推定を、毎秒少なくとも２回生成する。ある特定の形態において、電力網トポロジを決定することは、ＰＭＵフェーザのセットを用いて電力網のトポロジの変化を検出することと、検出した変化を含むように電力網トポロジを更新することとを含む。ある特定の形態において、電力網トポロジを決定することは、ＰＭＵフェーザのセットと電力網トポロジとの比較に応じて電力網トポロジの回路遮断器のオン／オフステータスを更新することを含む。

本開示は図面および上記説明において詳細に示され記述されているが、これは説明のためであって限定的な性質のものではないとみなされるべきであり、ある特定の具体例としての実施形態のみが示され記述されていること、ならびに本開示の精神に含まれるすべての変更および修正の保護が所望されていることを、理解されたい。上記説明で用いられる「好ましい（preferable）」、「好ましくは（preferably）」、「好ましい（preferred）」または「より好ましい（more preferred）」等の単語の使用は、そのようにして記載される特徴が、より望ましいかもしれないが必要ではない可能性もあることを示し、そのような特徴を欠いた実施形態が以下の請求項によって規定される本開示の範囲に含まれることを意図する場合もある。請求項の解釈において、「１つの（a）」、「１つの（an）」、「少なくとも１つの（at least one）」、または「少なくとも１つの部分（at least one portion）」等の単語が使用される場合は、請求項において特に指定されない限りこの請求項を１つのアイテムのみに限定する意図はないことを意味する。「～の（of）」という用語は、別のアイテムとの関連または関係、およびこの用語が使用される文脈からわかる別のアイテムへの所属またはそれとの関係を意味する場合がある。「～に結合される（coupled to）」、「と結合される（coupled with）」などの用語は、間接的な接続および結合を含み、さらに、特に明示的に指定されない限り、直接的な結合または接続を含むがそれが必要な訳ではない。「少なくとも一部分（at least a portion）」および／または「一部分（portion）」という表現が使用される場合、アイテムは、特に指定されない限り、一部分および／またはアイテム全体を含み得る。

Claims

電力網における状態推定の方法であって、前記方法は、
電力網トポロジを含む監視制御・データ取得（ＳＣＡＤＡ）情報のセットを受信するステップと、
前記ＳＣＡＤＡ情報のセットを用いてＳＣＡＤＡ状態推定を生成するステップと、
クラウドコンピューティングアーキテクチャ（１８０）により、フェーザのセットを受信するステップとを含み、各フェーザは、電圧の大きさおよび位相角、または電流の大きさおよび位相角を提供し、前記方法はさらに、
前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（１８０）により、前記ＳＣＡＤＡ推定のタイムスタンプおよび前記フェーザのセットのタイムスタンプを整列させるステップと、
前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（１８０）により、前記フェーザのセットを用いて前記電力網トポロジを決定するステップと、
前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（１８０）により、前記決定した電力網トポロジと、前記フェーザのセットと、前記ＳＣＡＤＡ状態推定とを用いて、ハイブリッド状態推定を生成するステップと、
前記ハイブリッド状態推定をローカル制御システム（１７０）に送信するステップとを含む、方法。
前記ハイブリッド状態推定を生成するステップは、加重最小二乗状態推定を実行するステップを含む、請求項１に記載の方法。
前記ハイブリッド状態推定を生成するステップは、以下の式および行列

を用いて加重最小二乗状態推定を実行するステップを含み、式中、ｘは状態推定ベクトルであり、Ａは関数行列であり、Ｗはハイブリッド重み行列であり、ｚ^{ｈｙｂｒｉｄ}は測定行列であり、１は単位行列を表し、１’は測定された電圧フェーザがない場合における対角にゼロを有する単位行列であり、Ｃ_１～Ｃ_４は、その電流フェーザ測定値が受信された電力線の線路コンダクタンスおよびサセプタンスを含む行列である、請求項１または２に記載の方法。
前記測定行列ｚ^{ｈｙｂｒｉｄ}は以下の式

を用いて定義され、式中、Ｖ_ｒ ^（１）およびＶ_ｉ ^（１）は、矩形フォーマットの前記ＳＣＡＤＡ推定からの電圧推定結果の実数成分および虚数成分であり、Ｖ_ｒ ^（２）およびＶ_ｉ ^（２）は、矩形フォーマットの前記フェーザのセットからの電圧フェーザ測定値の実数成分および虚数成分であり、Ｉ_ｒ ^（２）およびＩ_ｉ ^（２）は、矩形フォーマットの前記フェーザのセットからの電流フェーザ測定値の虚数成分および実数成分である、請求項３に記載の方法。
前記ＳＣＡＤＡ情報のセットは、前記電力網の電圧測定値を含み、前記電力網トポロジは、前記電力網の回路遮断器のオン／オフステータスを含む、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。
前記ＳＣＡＤＡ推定を生成するステップは、前記ローカル制御システム（１７０）によって実行される、請求項１～５のいずれか１項に記載の方法。
フェーザの新たなセットを受信するステップと、前記ＳＣＡＤＡ推定のタイムスタンプおよび前記フェーザの新たなセットのタイムスタンプを整列させるステップと、前記フェーザの新たなセットを用いて前記電力網トポロジを決定するステップと、前記ＳＣＡＤＡ状態推定および前記フェーザの新たなセットを用いて更新されたハイブリッド状態推定を生成するステップと、前記ローカル制御システム（１７０）が第２のＳＣＡＤＡ状態推定を前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（１８０）に送信するまで前記更新されたハイブリッド状態推定を送信するステップとを、繰り返し実行することを含む、請求項１～６のいずれか１項に記載の方法。
前記更新されたハイブリッド状態推定を送信するステップは、毎秒少なくとも１回実行される、請求項１～７のいずれか１項に記載の方法。
前記更新されたハイブリッド状態推定を送信するステップは、毎秒少なくとも２回実行される、請求項１～７のいずれか１項に記載の方法。
前記電力網トポロジを決定するステップは、前記フェーザのセットを用いて前記電力網のトポロジの変化を検出するステップと、前記検出した変化を含むように前記電力網トポロジを更新するステップとを含む、請求項１～９のいずれか１項に記載の方法。
前記電力網トポロジを決定するステップは、前記フェーザのセットと前記電力網トポロジとの比較に応じて前記電力網トポロジの回路遮断器のオン／オフステータスを更新するステップを含む、請求項１～１０のいずれか１項に記載の方法。
前記フェーザのセットを受信するステップは、フェーザ測定ユニットＰＭＵ（１３０）からフェーザのセットを受信するステップを含む、請求項１～１１のいずれか１項に記載の方法。
前記フェーザのセットを受信するステップは、インテリジェント電子装置ＩＥＤまたは保護中継器からフェーザのセットを受信するステップを含む、請求項１～１２のいずれか１項に記載の方法。
電力網の状態推定システムであって、前記状態推定システムは、
ローカル制御システム（１７０）を備え、前記ローカル制御システムは、電力網トポロジを含む監視制御・データ取得（ＳＣＡＤＡ）情報のセットを受信し前記ＳＣＡＤＡ情報のセットを用いて生成されたＳＣＡＤＡ状態推定を送信するように構成され、前記状態推定システムはさらに、
クラウドコンピューティングアーキテクチャ（１８０）を備え、前記クラウドコンピューティングアーキテクチャは、各々が電圧の大きさおよび位相角、または電流の大きさおよび位相角を提供するフェーザのセットを受信し、前記ＳＣＡＤＡ推定のタイムスタンプおよび前記フェーザのセットのタイムスタンプを整列させ、前記フェーザのセットを用いて前記電力網トポロジを決定し、前記決定した電力網トポロジと、前記フェーザのセットと、前記ＳＣＡＤＡ状態推定とを用いて、ハイブリッド状態推定を生成し、前記ハイブリッド状態推定を前記ローカル制御システム（１７０）に送信するように、構成されている、状態推定システム。
前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（１８０）は、加重最小二乗状態推定を実行することによって前記ハイブリッド状態推定を生成するように構成されている、請求項１４に記載の状態推定システム。
前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（１８０）は、以下の式および行列

を用いて加重最小二乗状態推定を実行することにより、前記ハイブリッド状態推定を生成するように構成され、式中、ｘは状態推定ベクトルであり、Ａは関数行列であり、Ｗはハイブリッド重み行列であり、ｚ^{ｈｙｂｒｉｄ}は測定行列であり、１は単位行列を表し、１’は測定された電圧フェーザがない場合における対角にゼロを有する単位行列であり、Ｃ_１～Ｃ_４は、その電流フェーザ測定値が受信された電力線の線路コンダクタンスおよびサセプタンスを含む行列である、請求項１４または１５に記載の状態推定システム。
前記測定行列ｚ^{ｈｙｂｒｉｄ}は以下の式

を用いて定義され、式中、Ｖ_ｒ ^（１）およびＶ_ｉ ^（１）は、矩形フォーマットの前記ＳＣＡＤＡ推定からの電圧推定結果の実数成分および虚数成分であり、Ｖ_ｒ ^（２）およびＶ_ｉ ^（２）は、矩形フォーマットの前記フェーザのセットからの電圧フェーザ測定値の実数成分および虚数成分であり、Ｉ_ｒ ^（２）およびＩ_ｉ ^（２）は、矩形フォーマットの前記フェーザのセットからの電流フェーザ測定値の虚数成分および実数成分である、請求項１６に記載の状態推定システム。
前記ＳＣＡＤＡ情報のセットは、前記電力網の電圧測定値を含み、前記電力網トポロジは、前記電力網の回路遮断器のオン／オフステータスを含む、請求項１４～１７のいずれか１項に記載の状態推定システム。
前記ローカル制御システム（１７０）は、前記ＳＣＡＤＡ推定を生成するように構成されている、請求項１４～１８のいずれか１項に記載の状態推定システム。
前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（１８０）は、前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（１８０）がフェーザの新たなセットを受信するたびに、前記ローカル制御システム（１７０）が第２のＳＣＡＤＡ状態推定を前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（１８０）に送信するまで、前記フェーザの新たなセットおよび前記ＳＣＡＤＡ状態推定を用いて新たなハイブリッド状態推定を繰り返し生成するように構成されている、請求項１４～１９のいずれか１項に記載の状態推定システム。
前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（１８０）は、新たなハイブリッド状態推定を、毎秒少なくとも１回生成する、請求項１４～２０のいずれか１項に記載の状態推定システム。
前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（１８０）は、新たなハイブリッド状態推定を、毎秒少なくとも２回生成する、請求項１４～２０のいずれか１項に記載の状態推定システム。
前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（１８０）は、前記電力網トポロジを、前記フェーザのセットを用いて前記電力網のトポロジの変化を検出し前記検出した変化を含むように前記電力網トポロジを更新することにより、決定するように構成されている、請求項１４～１２のいずれか１項に記載の状態推定システム。
前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（１８０）は、前記電力網トポロジを、前記フェーザのセットと前記電力網トポロジとの比較に応じて前記電力網トポロジの回路遮断器のオン／オフステータスを更新することにより、決定するように構成されている、請求項１４～２３のいずれか１項に記載の状態推定システム。