JP3350084B2 - 電鉄電力負荷予測装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、鉄道の変電所の電力負
荷管理装置に係わり、特に変電所の電鉄電力負荷予測装
置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来鉄道では、列車運転用電力の効率的
な使用および電力料金の削減を目的として、オペレータ
がき電区間に在線する列車本数から判断して、変電所の
負荷が契約電力を越えると予測される場合には、列車運
転ノッチの制限を行い列車運転の電力量低減を図ってい
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、このようにオ
ペレータがき電区間に在線する列車本数のみから変電所
の電力負荷を予測することは、予測精度の面で問題があ
り、予測がはずれた場合には、契約電力超過金をペナル
ティとして取られることになる。

【０００４】そこで、本発明の目的は、鉄道の変電所に
かかる列車運転用の負荷電力を高精度で自動的に予測
で、この負荷電力の予測値に基づいて列車運転ノッチの
制限および制限解除を的確に行うことが可能で、使用電
力を契約電力以下に維持することが可能な電鉄電力負荷
予測装置を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１に対応する発明は、計画ダイヤから求めら
れる列車平均速度と列車毎の車両数に基づき、ある時間
内にき電区間を走行する各列車の車両の走行距離の総和
を予測する走行距離総和予測手段と、現在の列車位置に
基づき各列車の車両の走行距離の実績値の総和を演算す
る走行距離実績値総和演算手段と、使用電力実績値と前
記走行距離実績値総和演算手段で演算された走行距離実
績値の総和に基づき、所定時間内の走行距離総和−電力
特性をデータベース化する統計処理手段と、この統計処
理手段により得られた走行距離総和−電力特性のデータ
ベースと、前記走行距離総和予測手段で予測された予測
走行距離の総和から所定時間内の使用電力を予測する電
力予測値演算手段と、を具備した電鉄電力負荷予測装置
である。

【０００６】請求項２に対応する発明は、現在の列車位
置に基づき線路上の列車密度分布を演算する列車密度演
算手段と、前記列車密度演算手段で演算された列車密度
分布に基づき、計画ダイヤから求められる平均列車速度
の予測値の補正を行う列車速度予測値補正手段と、前記
列車速度予測値補正手段で求めた平均列車速度と列車毎
の車両数に基づき、ある時間内にき電区間を走行する各
列車の車両の走行距離の総和を予測する走行距離総和予
測手段と、現在の列車位置に基づき各列車の車両の走行
距離の実績値の総和を演算する走行距離実績値総和演算
手段と、使用電力実績値と前記走行距離実績値総和演算
手段で演算された走行距離実績値の総和に基づき、所定
時間内の走行距離総和−電力特性をデータベース化する
統計処理手段と、前記統計処理手段により得られた走行
距離総和−電力特性のデータベースと、前記走行距離総
和予測手段で予測された予測走行距離の総和から所定時
間内の使用電力を予測する電力予測値演算手段と、を具
備した電鉄電力負荷予測装置である。

【０００７】請求項３に対応する発明は、現在の列車位
置に基づき線路上の列車密度分布を演算する列車密度演
算手段と、列車速度の更新前の補正ゲイン、及び過去の
計画上の列車走行速度と過去の列車走行速度実績値と列
車速度予測値補正量から求められる補正ゲイン実績値に
基づき前記列車速度の更新後の補正ゲインを求める補正
ゲイン学習手段と、前記列車密度演算手段で演算した列
車密度分布と前記補正ゲイン学習手段により求められた
列車速度更新後の補正ゲインとに基づいて計画ダイヤか
ら求められる平均列車速度予測値の補正を列車速度予測
値補正手段と、計画ダイヤから求められる列車平均速度
と列車毎の車両数に基づき、ある時間内にき電区間を走
行する各列車の車両の走行距離の総和を予測する走行距
離総和予測手段と、現在の列車位置に基づき各列車の車
両の走行距離の実績値の総和を演算する走行距離実績値
総和演算手段と、使用電力実績値と前記走行距離実績値
総和演算手段で演算された走行距離実績値の総和に基づ
き、所定時間内の走行距離総和−電力特性をデータベー
ス化する統計処理手段と、前記統計処理手段により得ら
れた走行距離総和−電力特性のデータベースと、前記走
行距離総和予測手段で予測された予測走行距離の総和か
ら所定時間内の使用電力を予測する電力予測値演算手段
と、を具備した電鉄電力負荷予測装置である。

【０００８】請求項４に対応する発明は、現在の列車位
置に基づき線路上の列車密度分布を演算する列車密度演
算手段と、列車速度の更新前の補正ゲイン、及び過去の
計画上の列車走行速度と過去の列車走行速度実績値と列
車速度予測値補正量から求められる補正ゲイン実績値に
基づき前記列車速度の更新後の補正ゲインを求める補正
ゲイン学習手段と、前記列車密度演算手段で演算した列
車密度分布と前記補正ゲイン学習手段により求められた
列車速度更新後の補正ゲインとに基づいて計画ダイヤか
ら求められる平均列車速度予測値の補正を列車速度予測
値補正手段と、計画ダイヤから求められる列車平均速度
と列車毎の車両数に基づき、ある時間内にき電区間を走
行する各列車の車両の走行距離の総和を予測する走行距
離総和予測手段と、現在の列車位置に基づき各列車の車
両の走行距離の実績値の総和を演算する走行距離実績値
総和演算手段と、使用電力実績値と前記走行距離実績値
総和演算手段で演算された走行距離実績値の総和に基づ
き、所定時間内の走行距離総和−電力特性をデータベー
ス化する統計処理手段と、前記統計処理手段により得ら
れた走行距離総和−電力特性のデータベースと、前記走
行距離総和予測手段で予測された予測走行距離の総和か
ら所定時間内の使用電力を予測する電力予測値演算手段
と、前記電力予測値演算手段による演算された使用電力
予測値と電力会社との契約電力とを比較し、列車運転ノ
ッチの制限指令および制限解除指令を出力する契約電力
超過判断手段と、を具備した電鉄電力負荷予測装置であ
る。

【０００９】請求項５に対応する発明は、現在の列車位
置に基づき線路上の列車密度分布を演算する列車密度演
算手段と、列車速度の更新前の補正ゲイン、及び過去の
計画上の列車走行速度と過去の列車走行速度実績値と列
車速度予測値補正量から求められる補正ゲイン実績値に
基づき前記列車速度の更新後の補正ゲインを求める補正
ゲイン学習手段と、前記列車密度演算手段で演算した列
車密度分布と前記補正ゲイン学習手段により求められた
列車速度更新後の補正ゲインとに基づいて計画ダイヤか
ら求められる平均列車速度予測値の補正を列車速度予測
値補正手段と、計画ダイヤから求められる列車平均速度
と列車毎の車両数に基づき、ある時間内にき電区間を走
行する各列車の車両の走行距離の総和を予測する走行距
離総和予測手段と、現在の列車位置に基づき各列車の車
両の走行距離の実績値の総和を演算する走行距離実績値
総和演算手段と、使用電力実績値と前記走行距離実績値
総和演算手段で演算された走行距離実績値の総和に基づ
き、所定時間内の走行距離総和−電力特性をデータベー
ス化する統計処理手段と、前記統計処理手段により得ら
れた走行距離総和−電力特性のデータベースと、前記走
行距離総和予測手段で予測された予測走行距離の総和か
ら所定時間内の使用電力を予測する電力予測値演算手段
と、前記電力予測値演算手段による演算された使用電力
予測値と電力会社との契約電力とを比較し、列車運転ノ
ッチの制限指令および制限解除指令を出力する契約電力
超過判断手段と、列車事故による列車渋滞状態と判定し
たとき前記契約電力超過判断手段からの列車運転ノッチ
の制限指令を出力する事故時判定手段と、を具備した電
鉄電力負荷予測装置である。

【００１０】

【作用】本発明によれば、以下のような作用が得られ
る。すなわち、請求項１に対応する発明によれば、き電
区間内の所定時間内の各車両の走行距離の総和と実際の
使用電力の特性をデータベース化し、このデータベース
を参照して予測走行距離総和から所定時間内の使用電力
を予測するようにしたので、鉄道の変電所にかかる列車
運転用の負荷電力を高精度で予測でき、従ってオペレー
タは該負荷電力の予測値に基づいて列車運転ノッチの制
限および制限解除を的確に行うことが可能で、使用電力
を契約電力以下に維持することが可能となる。

【００１１】請求項２に対応する発明によれば、列車密
度分布に基づき、計画ダイヤから求められる平均列車速
度の予測値を補正する手段を、請求項１に対応する発明
に追加したので、列車速度を精度よく予測できることか
ら、請求項１に対応する発明に比べて列車運転用の負荷
電力をさらに高精度で予測できる。

【００１２】請求項３に対応する発明によれば、請求項
２に対応する発明に、列車速度の実績値に基いて、平均
列車速度を補正する手段から出力される列車速度の予測
値を補正するための補正ゲインを学習する機能を追加し
たので、列車速度の予測値の補正が精度よくおこなわれ
るため、請求項２に対応する発明に比べて列車運転用の
負荷電力をさらに高精度で予測できる。

【００１３】請求項４に対応する発明によれば、請求項
３に対応する発明に、使用電力予測値と電力会社との契
約電力とを比較し、列車運転ノッチの制限指令および制
限解除指令を出力する機能を追加したので、列車の遅れ
を最小限にとどめながら、使用電力を契約電力以下に維
持できる。

【００１４】請求項５に対応する発明によれば、請求項
４に対応する発明に、列車事故による列車渋滞状態と判
定したとき契約電力超過判断手段からの列車運転ノッチ
の制限指令を出力する機能を追加したので、列車の遅れ
を最小限にとどめながら、さらに請求項４に対応する発
明に比べて精度よく使用電力を契約電力以下に維持でき
る。

【００１５】以上述べた本発明の電鉄電力負荷予測装置
を使用すれば、使用電力が契約電力を超過した際にペナ
ルティとして取られる契約電力超過金を大幅に低減でき
る効果を有する。

【００１６】

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。図１は本発明の一実施例の概略構成を示す
ブロック図であり、これは概略以下のように構成されて
いる。計画ダイヤから求められる列車平均速度と列車毎
の車両数に基づき、ある時間内にき電区間を走行する各
列車の車両の走行距離の総和を予測する走行距離総和予
測手段１と、現在の列車位置に基づき各列車の車両の走
行距離の実績値の総和を演算する走行距離実績値演算手
段２と、使用電力実績値と前記走行距離実績値総和演算
手段２で演算された走行距離実績値の総和に基づき、所
定時間内の走行距離総和−電力特性をデータベース化す
る統計処理手段３と、この統計処理手段３により得られ
た走行距離総和−電力特性のデータベースと、前記走行
距離総和予測手段で予測された予測走行距離の総和から
所定時間例えば３０分内の使用電力を予測する電力予測
値演算手段４と、現在の列車位置に基づき線路上の列車
密度分布を演算する列車密度演算手段５と、この列車密
度演算手段５で演算された列車密度分布に基づき、前記
計画ダイヤから求められる平均列車速度の予測値を補正
する手段６と、実際の列車速度と、計画ダイヤ上の列車
速度及び補正後の列車予測値を比較することにより、前
記平均列車速度を補正する手段から出力される列車速度
の予測値を補正するための補正ゲインを学習する補正ゲ
イン学習手段７と、前記電力予測値演算手段４による演
算された使用電力予測値と電力会社との契約電力とを比
較し、列車運転ノッチの制限指令および制限解除指令を
出力する契約電力超過判断手段９と、列車事故による列
車渋滞状態と判定したとき前記契約電力超過判断手段９
からの列車運転ノッチの制限指令を出力する事故時判定
手段８とを具備している。

【００１７】以下、これらの構成１〜９について詳細に
説明する。始めに、走行距離総和予測手段１は、Δｔ毎
（例えば１分毎）に今後Ｔ分間（例えば今後３０分間）
のき電区間内における走行距離例えば車両キロを予測す
る手段である。ここで、車両キロを以下のように定義す
る。例えば、ある区間において３０分間に、下記の通り
列車が走行したとする。

【００１８】 ・１６両編成の列車Ａが８０km走行 ・６両編成の列車Ｂが８５km走行 ・１６両編成の列車Ｃが１００km走行 このときの車両キロは、 Σ［両］×［走行km］ ＝１６［両］×８０［km］＋６［両］×８５［km］＋１６［両］×１００［km ］ ＝３３９０［両×キロ］ となる。

【００１９】また、走行距離実績値総和演算手段２は、
Δｔ毎に過去Ｔ分例えば３０分の間のき電区間内を走行
した列車の走行距離の実績値を演算する手段である。

【００２０】走行距離総和〜電力特性統計処理手段３
は、走行距離実績値に対応した使用電力実績値をデータ
ベースとしてΔｔ分毎に逐次蓄積する手段であり、具体
的にはき電区間内を走行する列車３０分毎の車両キロ実
績値と３０分毎の使用電力とを対応づけてデータベース
化して記憶するものである。

【００２１】列車密度演算手段５は、Δｔ分毎にき電区
間およびその上下流側各区間の列車密度を演算する手段
であり、具体的にはき電区間内およびその上流側、下流
側の各区間における列車密度を演算するものである。

【００２２】列車速度予測値補正手段６は、Δｔ分毎に
今後Ｔ分の列車走行速度予測値の補正を行う手段であ
り、具体的には計画ダイヤ上の列車速度に現状の列車密
度を考慮した補正を加えるものである。

【００２３】列車速度予測値補正ゲイン学習手段７は、
該補正を行なうに際しての補正ゲインの学習を行う部分
である。

【００２４】事故時判定手段８は、各列車の流れ具合が
極端に悪い（き電区間内およびその上流側に存在する大
部分の列車の速度が極端に低い）と判断される場合に
は、事故による列車渋滞が発生したとの判断を下すもの
である。

【００２５】契約電力超過判断手段９は、３０分電力予
測値が契約電力を越えているかどうかの判断を行い、越
えている場合にはノッチ制御指針を指令所の指令員に対
し出力する。また、事故による列車渋滞発生時のノッチ
制御も行う。すでにノッチ制御が掛かっている場合に
は、ノッチ制限を解除すべきかどうかの判断も行う。

【００２６】次に、以上のように構成された本実施例の
電鉄電力負荷予測装置の動作について説明する。通常鉄
道における変電所の電力は、３０分毎の使用電力量の予
測されるピーク値を契約値とする事が多い。したがっ
て、この契約値を越える事の無いように必要に応じて列
車運転ノッチを制限する事が必要となる。

【００２７】鉄道における変電所の電力負荷は、き電区
間内の走行距離総和を例えば車両キロと強い相関を持つ
ため、本実施例では走行距離予測値をもとに変電所の電
力負荷を予測している。走行距離とは、前述の通り、あ
る時間内にき電区間を走行した各車両の走行距離の総和
を表している。したがって、本実施例ではき電区間内の
３０分毎の走行距離（車両キロ）を精度よく予測する事
が必要となる。

【００２８】走行距離総和の予測にあたっては、今後３
０分間の間に各列車がどの程度走行するかを予測するこ
とになる。予測手段としては、下記のような機能を有す
る。

【００２９】（１１）き電区間内およびその上流側区間
の各列車の位置を把握する。

【００３０】（１２）各列車の今後３０分の列車速度平
均値を計画ダイヤをもとに演算する。（駅停車時間は、
列車速度平均値演算の対象外とする）。

【００３１】（１３）上記列車速度平均値を路線上の列
車密度分布をもとに補正する。

【００３２】（１４）補正された列車速度をもとに各列
車の今後３０分のき電区間内の走行距離を算出する。

【００３３】（１５）上記走行距離の総和をとることに
より、き電区間内の車両キロを算出する。

【００３４】（１６）走行距離総和〜電力特性データか
ら上記（１５）にて算出した車両キロに相当する電力
（３０分使用電力予測値）を抽出する。

【００３５】（１７）上記使用電力予測値が契約電力を
越えている場合には、き電区間における列車運転ノッチ
の制限指令を出力する。この指令に従って、指令所より
運転手への連絡がなされノッチ制限が行われる。すでに
ノッチ制限が掛かっている場合には、ノッチ制限を解除
すべきかどうかの判断も行う。なお、き電区間内および
その上流側区間の列車が殆ど停止に近い状態にあるとき
は事故時の列車渋滞とみなし、復旧後の一斉フルノッチ
運転による電力超過を防止するため、ノッチ制御を行
う。

【００３６】上記（１１）、（１２）、（１４）、（１
５）を走行距離総和予測手段１にて行い、（１３）を列
車密度演算手段５および列車速度予測値補正手段６にて
行う。また、（１６）を３０分電力予測値演算手段４、
（１７）を契約電力超過判断手段９および事故時判定手
段８にて行う。

【００３７】なお、走行距離総和〜電力特性のデータベ
ースは、走行距離実績値総和演算手段２で演算される過
去３０分の走行距離の実績値および使用電力を、走行距
離総和〜電力特性統計処理手段３においてデータベース
化する事により構築される。

【００３８】また、上記（１３）の補正を行なうために
あたっての補正ゲインは、列車速度予測値補正ゲインの
学習手段７において、実際の列車速度と計画ダイヤ上の
列車速度および補正後の列車予測値を比較する事により
学習される。

【００３９】図２は、図１の実施例の動作を説明するた
めの路線図の一例であり、図２上のＢ〜Ｄ間が対象とす
る変電所Ｓ１のき電区間を示している。Ｒ１，Ｒ２，Ｒ
３などは現在在線している列車を表している。

【００４０】図３は図２の下り線に対応して、列車位置
と時間の関係をグラフに表したものである。斜線の実線
部分が各列車の実績ダイヤに相当するグラフ、斜線の破
線部分が今後の各列車の予測ダイヤに相当するグラフで
ある。図４は、図１の実施例の演算処理を示すフローチ
ャートである。

【００４１】図１の走行距離実績値総和演算手段２にお
いては、過去３０分間にき電区間内を走行した列車の車
両キロを図４のａ１〜ａ４に従って演算する。

【００４２】（ａ１）過去３０分間にき電区間内を走行
した列車を抽出する。抽出対象の列車は以下の通りであ
る。

【００４３】・３０分前、き電区間に存在した列車。

【００４４】・現在、き電区間に存在する列車。

【００４５】・３０分前、き電区間より上流側に存在
し、且つ現在、き電区間より下流側に存在する列車。

【００４６】（ａ２）抽出された列車について、３０分
前の列車位置と現在の列車位置とから３０分間の走行距
離実績値を求める。これは、例えば図３において、Ｄ点
とＢ点との間、且つ３０分前と現在時刻との間に含まれ
る太い斜線の縦軸成分の長さを求めることに相当する。

【００４７】（ａ３）各列車について車両数と上記走行
距離の乗算を行う。

【００４８】（ａ４）上記乗算の総和をとり、これを走
行距離実績値とする。

【００４９】次に、走行距離総和〜電力特性統計処理手
段３にて、図４に示すようなｂ１，ｂ２の処理を行う。

【００５０】（ｂ１）過去３０分の変電所使用電力実績
値を読み込む。

【００５１】（ｂ２）上記（ａ４）の車両キロ実績値と
対応させて、記憶する。

【００５２】上記（ｂ１），（ｂ２）の処理は、ある車
両キロ実績値に相当する使用電力実績値を対応させてデ
ータベースとして記憶するための処理であり、過去の統
計データをもとに作成したデータベースを上記（ｂ
１），（ｂ２）の処理により更新して行けばよい。

【００５３】次に走行距離予測手段１では、図ｃ１〜ｃ
６に示される処理を行う。

【００５４】（ｃ１）今後３０分間にき電区間内に走行
する可能性のある列車を現在の列車位置より選択する。
図３を例にとれば、 ・下り線Ａ点〜Ｂ点の間に現在存在する列車Ｒ３，Ｒ
５，Ｒ７，Ｒ９，Ｒ１１ ・上り線Ｃ点〜Ｄ点の間に現在存在する列車Ｒ４，Ｒ
６，Ｒ８，Ｒ１０がこれに相当する。

【００５５】（ｃ２）上記各列車の計画ダイヤから今後
３０分の平均速度を予測する（計画ダイヤにおいて想定
されている列車毎の平均速度を採用すればよい（例え
ば、図３における斜線の傾きから求めればよい）。

【００５６】（ｃ３）上記平均速度の補正を行う。

【００５７】（ｃ４）（３）にて補正された列車速度で
３０分走行したと仮定して、各列車のき電区間内の走行
距離を求める（例えば図３において、Ｄ点とＢ点との
間、且つ現在時刻と３０分後との間に含まれる太い破線
（斜線）の縦軸成分の長さを求める事に相当する）。

【００５８】（ｃ５）各列車について車両数と上記走行
距離の乗算を行う。

【００５９】（ｃ６）上記乗算の総和をとり、これを走
行距離予測値とする。

【００６０】次に、３０分電力予測値演算手段４におい
ては、上記（ｃ６）で演算された走行距離予測値に相当
する使用電力予測値を上記（ｂ１），（ｂ２）にて記憶
された走行距離〜電力特性データから求める（図４のｄ
１に相当する）。 契約電力超過判断手段９では、上記
の使用電力予測値が契約電力を越えているかどうかを判
断し、図４のｅ１〜ｅ６に従って、き電区間における列
車運転ノッチの制限指令あるいは解除指令を出力する。
図４においてノッチ制限からノッチ制限解除へと移行す
る境界値が契約電力の値よりΔＰだけ低めに設定されて
いるのは、使用電力予測値が契約電力値の近傍で変動し
ているときにノッチ制限指令とノッチ制限解除指令が不
必要に繰り返さないよう、 ノッチ制限解除→ノッチ制限→ノッチ制限解除 の移行ルートにヒステリシスを持たせるためである。

【００６１】事故時判定手段８では、き電区間内および
その上流側区間の列車が殆ど停止に近い状態にあるとき
は事故時の列車渋滞とみなし、復旧後の一斉フルノッチ
運転により電力超過を防止するため、ノッチ制限を行う
（図４のｅ７，ｅ８，ｅ９に相当する）。

【００６２】ここで、上記（ｃ３）の処理についてさら
に詳細を述べる。

【００６３】（ｃ２）で求められた平均的な列車速度は
あくまでも計画上の速度であり、実際には、各列車前方
の詰まり具合（列車密度）により計画上の速度と実際の
速度との間にずれが生じる。このずれを補正しようとす
るのが、図１の列車密度演算手段５および列車速度予測
値補正手段６である。列車速度予測値補正手段６の基本
思想は下記の通りである。

【００６４】（６１）列車密度は、列車密度演算手段５
において、 ・下り線のき電区間、およびその上流側区間、下流側区
間 ・上り線のき電区間、およびその上流側区間、下流側区
間 の計６区間に分けて演算する。例えば図６で言えば、 ・下り線Ｄ点〜Ｂ点間、Ａ点〜Ｄ点間、Ｂ点〜Ｃ点間 ・上り線Ｂ点〜Ｄ点間、Ｃ点〜Ｂ点間、Ｄ点〜Ａ点間 の計６区間の列車密度［列車本数／km］を演算する。

【００６５】（６２）き電区間の列車速度は、主とし
て、き電区間およびその下流側区間の列車密度に影響を
受けるものとする。

【００６６】（６３）き電区間上流側区間の列車密度
は、主として上流側区間およびき電区間の列車密度に影
響を受けるものとする。

【００６７】（６４）列車密度が列車速度にどのように
影響するかについては、ファジィ推論を用いて演算する
ものとする。

【００６８】図５は列車速度予測値補正手段６の入力あ
る各区間の列車密度のファジィ分割を示した図、図６は
列車速度予測値補正手段６の出力である列車速度予測値
の補正量のファジィ分割を示した図である。このような
ファジィ分割を用いてどのようにファジィ推論を行うか
を示した例が図７である。図７では、次の４種類のルー
ルが働いている。

【００６９】ルール１０： 「き電区間列車密度が普通で上流側区間列車密度も普通
ならば、上流側区間列車速度の補正量は零でよい。」 ルール２０： 「き電区間列車密度が普通で上流側区間列車密度がやや
大ならば、上流側区間列車速度の補正量はやや負とす
る。」 ルール３０： 「き電区間列車密度がやや大で上流側区間列車密度が普
通ならば、上流側区間列車速度の補正量はやや負とす
る。」 ルール４０： 「き電区間列車密度がやや大で上流側区間列車密度がや
や大ならば、上流側区間列車速度の補正量は負とす
る。」 これらの４種類のルールを合成して得た結論が、図７の
上流側区間列車速度補正量代表値である。このようなフ
ァジィ推論を、 ・下り線のき電区間、およびその上流側区間 ・上り線のき電区間、およびその上流側区間 の計４区間の列車速度補正用に実施する。例えば図２で
言えば、 ・下り線Ｄ点〜Ｂ点間、Ａ点〜Ｄ点間 ・上り線Ｂ点〜Ｄ点間、Ｃ点〜Ｂ点間 の計４区間の列車速度補正用に実施する。

【００７０】図８、図９は列車速度予測値補正手段６に
おいて使用するファジィ推論向けルールの一覧である。
図８がき電区間の上流側区間の列車速度補正用ルール、
図９がき電区間の列車速度補正用ルールを示す。この一
覧表から該当するルールを抽出し、図７の例に従って各
区間の列車速度補正量を求めればよい。

【００７１】図１０は列車密度演算手段５および列車速
度予測値補正手段６の処理フローチャートを示す。

【００７２】図１０からわかるように列車速度予測値補
正に際しては、ファジィ推論から得られた結論であると
ころの、 ・下り線のき電区間、およびその上流側区間の列車速度
補正量 ・上り線のき電区間、およびその上流側区間の列車速度
補正量 に対して、ある補正ゲインを乗じている。したがって、
列車速度予測値の補正が精度よく行われるためには、こ
の補正ゲインを学習する必要がある。この学習を行うの
が、列車速度予測値補正ゲイン学習手段７である。補正
ゲインの学習は、上記の各区間毎に下式に従って行う。

【００７３】 （更新後の補正ゲイン） ＝（１−α）×（更新前の補正ゲイン）＋α×（補正ゲイン実績値） （１） ここで、αは０から１の間で任意に設定すればよい。ま
た、第（１）式中の補正ゲイン実績値は、 Ａ：過去３０分間の該当区間走行列車の計画上の列車走
行速度 Ｂ：過去３０分間の該当区間走行列車の列車走行速度実
績値 Ｃ：３０分前に列車速度予測値補正手段６にて演算した
該当区間の列車速度予測値補正量 の３種類のデータから

【数１】にて求めればよい。但し、Ｎは該当する該当区
間を走行した列車本数である。

【００７４】以上説明したように、本実施例はき電区間
の使用電力が、き電区間内の走行距離総和と強い相関が
ある事を利用して、走行距離と使用電力との関連を示す
データベースを構築し、このデータベースから走行距離
予測値に基づき使用電力を予測している。そして、走行
距離予測演算の主要なファクタである列車速度を精度よ
く予測するために、計画ダイヤから求めた列車速度を路
線上の各区間の列車密度をもとに補正している。

【００７５】また、この際の補正に使用されるゲインに
ついては、実績データをもとに学習を行っている。した
がって、本実施例は使用電力を精度よく予測し、この予
測値を契約電力値と比較する事により、列車運転ノッチ
の制限および制限解除の指令出力を的確に行い、列車の
遅れを最小限にとどめながら使用電力を契約電力以下に
維持できる効果を有する。そのほか、事故時の列車渋滞
時に事故復旧後の一斉フルノッチ運転による電力超過を
防ぐための列車運転ノッチ制限の機能も有している。

【００７６】上述の実施例において、さらに、黄金週
間、お盆などの特定期間の特定時間帯において統計的に
使用電力が契約電力を超過する事がわかっている場合に
は、列車運転ノッチ制限を実施するようにしてもよい。

【００７７】

【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、鉄
道の変電所にかかる列車運転用の負荷電力を高精度で自
動的に予測で、この負荷電力の予測値に基づいて列車運
転ノッチの制限および制限解除を的確に行うことが可能
で、使用電力を契約電力以下に維持することが可能な電
鉄電力負荷予測装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による電鉄電力負荷予測装置の一実施例
の概略構成を示すブロック図。

【図２】図１の実施例の動作を説明するための路線図の
一例。

【図３】図１の実施例の動作を説明するための列車の位
置と時間との関係の一例を表すダイヤ線図。

【図４】図１の実施例の動作を説明するためのフローチ
ャート。

【図５】図１の実施例の動作を説明するための列車密度
のファジィ分割を表す図。

【図６】図１の実施例の動作を説明するための列車速度
補正量のファジィ分割を表す図。

【図７】図１の実施例の動作を説明するためのファジィ
推論の例を説明する図。

【図８】図１の実施例の動作を説明するためのファジィ
ルール一覧。

【図９】図１の実施例の動作を説明するためのファジィ
ルール一覧。

【図１０】図１の実施例の動作を説明するための列車速
度補正用のフローチャート。

【符号の説明】

１…走行距離総和予測手段、２…走行距離実績値総和演
算手段、３…走行距離総和〜電力特性統計処理手段、４
…３０分電力予測値演算手段、５…列車密度演算手段、
６…列車速度予測値補正手段、７…列車速度予測値補正
ゲイン学習手段、８…事故時判定手段、９…契約電力超
過判断手段。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 池田 健二 大阪府大阪市北区大深町１番１号 西日 本旅客鉄道株式会社内 (72)発明者 延原 隆良 大阪府大阪市北区大深町１番１号 西日 本旅客鉄道株式会社内 (72)発明者 小山 敏博 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東 芝府中工場内 (56)参考文献 特開 昭55−18816（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−68144（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−127839（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−16808（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−176457（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H02J 3/00 - 5/00 B60M 3/00 B61L 27/00

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 計画ダイヤから求められる列車平均速度
   と列車毎の車両数に基づき、ある時間内にき電区間を走
   行する各列車の車両の走行距離の総和を予測する走行距
   離総和予測手段と、 現在の列車位置に基づき各列車の車両の走行距離の実績
   値の総和を演算する走行距離実績値総和演算手段と、 使用電力実績値と前記走行距離実績値総和演算手段で演
   算された走行距離実績値の総和に基づき、所定時間内の
   走行距離総和−電力特性をデータベース化する統計処理
   手段と、 この統計処理手段により得られた走行距離総和−電力特
   性のデータベースと、前記走行距離総和予測手段で予測
   された予測走行距離の総和から所定時間内の使用電力を
   予測する電力予測値演算手段と、 を具備した電鉄電力負荷予測装置。
2. 【請求項２】 現在の列車位置に基づき線路上の列車密
   度分布を演算する列車密度演算手段と、 前記列車密度演算手段で演算された列車密度分布に基づ
   き、計画ダイヤから求められる平均列車速度の予測値の
   補正を行う列車速度予測値補正手段と、 前記列車速度予測値補正手段で求めた平均列車速度と列
   車毎の車両数に基づき、ある時間内にき電区間を走行す
   る各列車の車両の走行距離の総和を予測する走行距離総
   和予測手段と、 現在の列車位置に基づき各列車の車両の走行距離の実績
   値の総和を演算する走行距離実績値総和演算手段と、 使用電力実績値と前記走行距離実績値総和演算手段で演
   算された走行距離実績値の総和に基づき、所定時間内の
   走行距離総和−電力特性をデータベース化する統計処理
   手段と、 前記統計処理手段により得られた走行距離総和−電力特
   性のデータベースと、前記走行距離総和予測手段で予測
   された予測走行距離の総和から所定時間内の使用電力を
   予測する電力予測値演算手段と、 を具備した電鉄電力負荷予測装置。
3. 【請求項３】 現在の列車位置に基づき線路上の列車密
   度分布を演算する列車密度演算手段と、 列車速度の更新前の補正ゲイン、及び過去の計画上の列
   車走行速度と過去の列車走行速度実績値と列車速度予測
   値補正量から求められる補正ゲイン実績値に基づき前記
   列車速度の更新後の補正ゲインを求める補正ゲイン学習
   手段と、 前記列車密度演算手段で演算した列車密度分布と前記補
   正ゲイン学習手段により求められた列車速度更新後の補
   正ゲインとに基づいて計画ダイヤから求められる平均列
   車速度予測値の補正を列車速度予測値補正手段と、 計画ダイヤから求められる列車平均速度と列車毎の車両
   数に基づき、ある時間内にき電区間を走行する各列車の
   車両の走行距離の総和を予測する走行距離総和予測手段
   と、 現在の列車位置に基づき各列車の車両の走行距離の実績
   値の総和を演算する走行距離実績値総和演算手段と、 使用電力実績値と前記走行距離実績値総和演算手段で演
   算された走行距離実績値の総和に基づき、所定時間内の
   走行距離総和−電力特性をデータベース化する統計処理
   手段と、 前記統計処理手段により得られた走行距離総和−電力特
   性のデータベースと、前記走行距離総和予測手段で予測
   された予測走行距離の総和から所定時間内の使用電力を
   予測する電力予測値演算手段と、 を具備した電鉄電力負荷予測装置。
4. 【請求項４】 現在の列車位置に基づき線路上の列車密
   度分布を演算する列車密度演算手段と、 列車速度の更新前の補正ゲイン、及び過去の計画上の列
   車走行速度と過去の列車走行速度実績値と列車速度予測
   値補正量から求められる補正ゲイン実績値に基づき前記
   列車速度の更新後の補正ゲインを求める補正ゲイン学習
   手段と、 前記列車密度演算手段で演算した列車密度分布と前記補
   正ゲイン学習手段により求められた列車速度更新後の補
   正ゲインとに基づいて計画ダイヤから求められる平均列
   車速度予測値の補正を列車速度予測値補正手段と、 計画ダイヤから求められる列車平均速度と列車毎の車両
   数に基づき、ある時間内にき電区間を走行する各列車の
   車両の走行距離の総和を予測する走行距離総和予測手段
   と、 現在の列車位置に基づき各列車の車両の走行距離の実績
   値の総和を演算する走行距離実績値総和演算手段と、 使用電力実績値と前記走行距離実績値総和演算手段で演
   算された走行距離実績値の総和に基づき、所定時間内の
   走行距離総和−電力特性をデータベース化する統計処理
   手段と、 前記統計処理手段により得られた走行距離総和−電力特
   性のデータベースと、 前記走行距離総和予測手段で予測された予測走行距離の
   総和から所定時間内の使用電力を予測する電力予測値演
   算手段と、 前記電力予測値演算手段による演算された使用電力予測
   値と電力会社との契約電力とを比較し、列車運転ノッチ
   の制限指令および制限解除指令を出力する契約電力超過
   判断手段と、 を具備した電鉄電力負荷予測装置。
5. 【請求項５】 現在の列車位置に基づき線路上の列車密
   度分布を演算する列車密度演算手段と、 列車速度の更新前の補正ゲイン、及び過去の計画上の列
   車走行速度と過去の列車走行速度実績値と列車速度予測
   値補正量から求められる補正ゲイン実績値に基づき前記
   列車速度の更新後の補正ゲインを求める補正ゲイン学習
   手段と、 前記列車密度演算手段で演算した列車密度分布と前記補
   正ゲイン学習手段により求められた列車速度更新後の補
   正ゲインとに基づいて計画ダイヤから求められる平均列
   車速度予測値の補正を列車速度予測値補正手段と、 計画ダイヤから求められる列車平均速度と列車毎の車両
   数に基づき、ある時間内にき電区間を走行する各列車の
   車両の走行距離の総和を予測する走行距離総和予測手段
   と、 現在の列車位置に基づき各列車の車両の走行距離の実績
   値の総和を演算する走行距離実績値総和演算手段と、 使用電力実績値と前記走行距離実績値総和演算手段で演
   算された走行距離実績値の総和に基づき、所定時間内の
   走行距離総和−電力特性をデータベース化する統計処理
   手段と、 前記統計処理手段により得られた走行距離総和−電力特
   性のデータベースと、 前記走行距離総和予測手段で予測された予測走行距離の
   総和から所定時間内の使用電力を予測する電力予測値演
   算手段と、 前記電力予測値演算手段による演算された使用電力予測
   値と電力会社との契約電力とを比較し、列車運転ノッチ
   の制限指令および制限解除指令を出力する契約電力超過
   判断手段と、 列車事故による列車渋滞状態と判定したとき前記契約電
   力超過判断手段からの列車運転ノッチの制限指令を出力
   する事故時判定手段と、 を具備した電鉄電力負荷予測装置。