JP3809854B2

JP3809854B2 - Optimal settling method for voltage control devices in distribution systems.

Info

Publication number: JP3809854B2
Application number: JP2000232872A
Authority: JP
Inventors: 成規仲; 栄藤根; 信一高山; 良和福山; 弘樹岡林
Original assignee: Kansai Electric Power Co Inc; Fuji Electric Holdings Ltd
Current assignee: Kansai Electric Power Co Inc; Fuji Electric Co Ltd
Priority date: 2000-08-01
Filing date: 2000-08-01
Publication date: 2006-08-16
Anticipated expiration: 2020-08-01
Also published as: JP2002051466A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、配電営業所における制御用コンピュータに付加され、配電系統における電源容量、負荷容量、線路データ、変圧器データ、分散電源データ、典型的な負荷状態のデータ、各種モデルデータ等が与えられた時に、電圧調整器（Step Voltage Regulator：ＳＶＲ）や線路電圧降下補償器（Line Drop Compensator：ＬＤＣ）等の電圧制御機器の最適な整定値を計算するための最適整定方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、配電系統における電圧制御は、配電用変電所送り出し電圧を負荷の状態に応じて調整するＬＤＣ付きの変圧器や、高圧配電線の途中に設置されるＳＶＲを利用した制御方法が一般的である。
一方、近年の配電系統では、規制緩和の進展に伴って分散電源の導入が進められているが、分散電源からの逆潮流が電圧管理上、様々な影響を与えることが考えられる。
このため、系統における分散電源連系の有無及び負荷状態に関わらず系統電圧が常に規定値範囲に収まるように、各電圧制御機器の電圧基準値やインピーダンス及び不感帯を整定する必要がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
このような各電圧制御機器の整定に当たり、従来では、配電用変電所から負荷末端方向に放射状に電流が流れることを前提にした計算式により整定が行われてきたが、分散電源が配電系統に導入される場合には、上述したような一方向のみの電力の送電だけでなく、分散電源から配電用変電所方向への逆潮流やそれに伴う電圧変動も考慮して電圧制御機器の整定を行う必要が生じる。
【０００４】
ここで、本発明の解決課題としての対象問題は、図１に示すように、分散電源を有する配電系統の系統条件（電源電圧、負荷値、分散電源出力、系統構成、インピーダンス等）と、状態変数である各電圧制御機器の整定値とから評価対象となる電圧プロフィール（電源からの距離に応じた電圧値のプロフィール）が求められる順問題とは逆に、最良の評価を得る電圧プロフィールから各電圧制御機器の整定値を求める逆問題として定義することができる。
しかし、実際には、系統条件及び整定値から電圧制御機器の制御の結果として得られるタップによって電圧プロフィールが決まることから、整定値と電圧プロフィールとは電圧制御機器のタップという中間的な値を介して関係していることになり、電圧プロフィールから整定値を直接求めることは不可能である。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
ここで、電圧制御機器の整定値、タップ位置及び電圧プロフィールの関係を概念的に示すと、図２のようになる。
前述のごとく、電圧制御機器のタップ位置によって電圧プロフィールが決まることから、タップ位置と電圧プロフィールとは１対１の対応関係（図２における最適タップ位置▲２▼と最良評価▲３▼との関係）にあると言え、また、ＳＶＲが逆潮流発生時にタップ比が１．０となって素通しになる場合や電圧が不感帯内に含まれる場合などでは、異なる整定値の組み合わせであっても同じタップ位置となり、同じ評価を得る整定値の組み合わせが多数存在することから、整定値とタップ位置とは多対１の対応関係（最適整定値▲１▼と最適タップ位置▲２▼との関係）にあると言える。
従って、整定値と電圧プロフィールとは多対１の対応関係となるため、電圧プロフィールから整定値の組み合わせを一義的に求めることは不可能である。
【０００６】
上述のように、電圧制御機器の最適整定問題は通常の組み合わせ最適化問題と異なり、状態変数である整定値と評価値である電圧プロフィールとが１対１で対応しない特殊な最適化問題となる。
また、同じ評価値を与える状態変数の組み合わせが多数存在するということは、最適解の探索過程において最良評価を得る解を選択しつつ探索点を更新していく各種モダンヒューリスティック（Modern Heuristic：ＭＨ）手法を単純に適用することができないことを意味する。従って、この種の最適整定問題では、整定対象となる電圧制御機器の各整定値の全ての組み合わせに対し、評価値を計算して最良評価を得る整定値の組み合わせを列挙法により求めなければならない。
【０００７】
しかし、各整定値の組み合わせ数は電圧制御機器の台数に比例して指数関数的に増大するため、その全ての組み合わせに対し評価値を計算するには莫大な時間が必要となり、系統に設置された複数台の電圧制御機器の最適整定値を求めることは非常に困難である。
【０００８】
そこで本発明では、分散電源の連系による電圧変動を考慮した最適整定方法として、配電系統における各電圧制御機器の各整定値を離散状態変数として扱い、離散型変数を用いた組み合わせ最適化問題として定式化すると共に、ＭＨ手法の一つであるリアクティブ・タブー・サーチ（Reactive Tabu Search：ＲＴＳ）及び２段階列挙法を組み合わせた電圧制御機器の最適整定方法を提供しようとするものである。
【０００９】
すなわち、請求項１記載の発明は、分散電源を有する配電系統において、電源容量、負荷容量、線路データ、変圧器データ、分散電源データ、負荷状態データ等の系統条件が与えられた時に、前記配電系統に設置された電圧制御機器の最適なインピーダンス及び電圧基準値並びに不感帯を整定する電圧制御機器の最適整定方法において、
電圧制御機器の制御対象範囲の線路インピーダンスをインピーダンス整定範囲として限定するステップと、
系統運用上の電圧上下限制約及び線路電流上限制約を制約条件として、系統電圧と系統電圧規定値との偏差を最小化し、かつ、有効電力損失を最小化する目的関数を充足するような電圧制御機器の最適タップ位置をリアクティブ・タブー・サーチにより求め、この最適タップ位置に基づく電圧プロフィールから電圧制御機器の制御対象範囲における系統電圧上下限値を求め、この系統電圧上下限値により決定される範囲を電圧基準値整定範囲として限定するステップと、
前記インピーダンス整定範囲及び電圧基準値整定範囲を考慮した電圧制御機器の各整定範囲に対し、整定刻みを粗く調整した整定値を用いて列挙法を実行することにより最適整定値を含む各整定範囲をある程度絞り込むステップと、
絞り込まれた各整定範囲に対し、最小の整定刻みを用いて列挙法を再度、実行することにより前記目的関数を充足する複数の整定値の集合としての最適整定値集合を求めるステップと、
前記最適整定値集合の中から所定の評価関数を充足する整定値を最終的な最適整定値として選択するステップと、
を有するものである。
【００１０】
請求項２記載の発明は、請求項１の全体に記載された最適整定方法において、
最終的な最適整定値を選択するための前記評価関数は、最適整定値集合に含まれる複数の最適整定値候補の最大値と最小値とに対する偏差の二乗和が最小になる整定値を求める関数であることを特徴とする。
【００１１】
つまり、図２に示すように、最良と評価される電圧プロフィールを与えるような最適タップ位置をＲＴＳにより求め、この最適タップ位置における電圧プロフィールや電圧制御機器の制御対象範囲から電圧基準値整定範囲やインピーダンス整定範囲を限定する。これらの整定範囲に対し、第１段階では整定刻みを粗く調整した整定値を用いて列挙法を実行し、最適整定値を含む整定範囲をある程度絞り込む。更に、第２段階として、第１段階で絞り込んだ各整定範囲に対し、最も細かい整定刻みを用いて再度、列挙法を実行して最適整定値集合を求める。この手順を２段階列挙法といい、列挙法による最適整定値の探索過程を２段階に分けることで探索効率を高めている。その後、最適整定値集合のほぼ中央に位置する整定値を最終的な最適整定値として選択する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図に沿って本発明の実施形態を説明する。
Ａ．始めに、本発明の最適整定問題の定式化を行う。
（１）前提条件として、ここでは、以下のデータが入手可能であると仮定する。
▲１▼各電圧制御機器の整定値及び整定範囲
▲２▼配電用変電所の送り出し電流・電圧
▲３▼系統の各区間の大口需要家の契約容量
▲４▼系統の各区間の線種と距離 (各区間のインピーダンス)
なお、配電系統に接続された各負荷量は変電所からの送り出し電流と契約容量とを用いた按分を利用して計算で求める。この方法では、まず、当該フィーダ全体の契約容量と各負荷点の契約容量とにより、当該フィーダの全負荷量を１とした時の各負荷点の割合を計算しておく。そして、計測された送り出し電流を、予め計算しておいた各負荷点の割合で比例配分することにより負荷量を求める。
【００１３】
現在、配電系統では計測点が少なく、各負荷量を求めることは困難になっている。また、電圧制御機器の最適整定問題は配電系統の計画問題の１つであり、実務で利用されている方法に合わせるという意味で、ここでは各需要家の契約容量に応じて負荷が使用されているという仮定に基づいて負荷量を求めることとした。
更に、配電線に設置された柱上変圧器は固定タップとし、そのタップ調整は行わないこととする。
【００１４】
（２）次に、各電圧制御機器について、以下の状態変数を整定値としてその整定範囲を決める。なお、《》内は整定刻みを表す。
▲１▼ＬＤＣ
・電圧基準値……100.0〜120.5[Ｖ] 《0.5[Ｖ]》
・不感帯…………±1.0〜±4.0[％] 《0.2[％]》
▲２▼ＳＶＲ

・インピーダンス（抵抗ｒ及びリアクタンスｘ）

上述のように、各電圧制御機器では整定値を離散値で設定しているので、本発明では、以下のように離散型変数を用いた組み合わせ最適化問題として定式化することができる。
【００１５】
（３）まず、整定値の最適性を評価する上での目的関数について考察する。
最適性の評価において、最も重要な点は系統電圧が規定値範囲に入ることである。また、負荷のばらつきや運用コストの最小化を考えると、有効電力損失の最小化（ロスミニマム）、及び、電圧・電流制約逸脱量の最小化をも考慮する必要がある。以上を総合的に評価する目的関数を数式１に示す。
【００１６】
【数１】

【００１７】
数式１において、ｌ：考慮する負荷状態数（重負荷時、軽負荷時などの負荷状態の数）、ｍ：ブランチ数、Ｌｏｓｓ_ｉ：ブランチｉの有効電力損失、ｎ：ノード数、Ｖ_ｊ：ノードｊの電圧、Ｖ_ｒｅｆ：電圧規定値、ｗ_ｋ：目的関数の各項の重み係数、ｇ(V,I)：電圧・電流制約逸脱量の絶対値和である。
【００１８】
（４）また、系統運用上、以下の制約条件を満たす必要がある。
▲１▼電圧上下限制約
各ノードの電圧は所定の上下限を超えないこと。
▲２▼線路電流上限制約
各線路電流は線種による最大許容電流を超えないこと。
【００１９】
以上より、最適整定問題は、上記制約条件を満たす範囲で数式１を充足する電圧制御機器の各整定値を求める組み合わせ最適化問題として定式化することができる。なお、対象系統の電圧・電流値の計算には、配電系統向けの高速潮流計算手法であるBackward-Forward Sweep(ＢＦＳ)法を用いる。この計算手法は、例えば、福山・中西による「並列処理を用いた放射状系統高速潮流計算」（電気学会論文誌Ｂ１１６巻１号，平成８年１月）に記載されている。
【００２０】
Ｂ．次に、数式１を充足するような電圧制御機器の最適タップ位置を求めるために使用するＲＴＳの概要を述べる。
ＲＴＳは、ＭＨ手法の一つであるタブー・サーチ（Tabu Search：ＴＳ）の機能を基本として、更に探索領域を広げ、探索上のループを無くして効率的な探索を行うためにReactive及びEscapeという機能を追加したものである。
ここで、ＴＳについてはF.Gloverによる「Tabu Search Part I」（ORSA Journal of Computing, Vol.1, No.3, Summer 1989）及び「Tabu Search Part II」（ORSA Journal of Computing, Vol.2, No.1, Winter 1990）等に記載され、ＲＴＳについてはR.Battitiによる「The Reactive Tabu Search」（ORSA Journal of Computing, Vol.6, No.2, pp.126-140 1994）等に記載されている。
【００２１】
（１）まず、ＴＳは、F.Glover等によって開発されたＭＨ手法であり、解空間を効率的に探索できる手法として注目されている。
局所探索法などでは、探索の過程で同一の解が繰り返し現れる場合があり、このような同一解の再探索は探索効率を低下させる。そこで、過去の探索過程で求められた解や探索の移動パターンを一種の集合であるタブーリストに記憶しておき、このタブーリストに含まれない解の中から最良のものを選択する方法がＴＳである。なお、タブーリストは一定の大きさを有し、その内容は最新情報により逐次更新される。
【００２２】
ＴＳによる具体的な探索手順は、次の通りである。
▲１▼初期解（初期状態）を選ぶ。
▲２▼現在の解の近傍において、前記初期解を除く最適な解（隣接状態）を見つけ、この解により初期解を置き換える。
▲３▼タブーリストに、前回の解（初期解）と必要に応じて初期解から次の最適解への移動パターンを格納する。
上記▲１▼〜▲３▼の繰り返しにより、現在の解から近傍の最適解が求まるたびに現在の解や移動パターンをタブーリストに格納していき、タブーリスト内の情報量が所定値を超えた場合は最も古い情報を除去していく。そして、終了条件が満たされるまで、手順▲２▼以降の処理を繰り返す。
【００２３】
（２）次いで、ＲＴＳにおける二つの機能であるReactive，Escapeについて説明する。
▲１▼Reaction Mechanism
ＴＳでは、タブーリストの長さが探索効率に影響を与えることが知られており、対象問題に合った長さを決定する必要がある。これに対し、ＲＴＳでは以下のような方法により、タブーリストの長さを自動調整する機能を有している。
・探索済みの解は全て保存しておく。
・探索点が移動した時に、新しい探索点が以前に探索された解であった場合は、リスト長を長くする。もし、充分長い間、以前に探索された解が出現しなかった場合は、リスト長を短くする。
【００２４】
▲２▼Escape Mechanism
従来のＴＳでは、探索上のループ（同じ領域での探索が繰り返されること）を避けるのに充分ではない。このような状況に対応するため、Escape Mechanismが導入された。Escape Mechanismは、繰り返し探索される状態の数が事前に設定したしきい値を超えた場合に、ランダム探索が繰り返し行われ、探索領域を完全に変更して別の領域で探索を行うような機能を達成している。
【００２５】
（３）図３は、ＲＴＳにおける解探索の概念図である。横軸は例えば電圧制御機器の整定値である状態変数、縦軸は前記数式１の目的関数をそれぞれ示し、目的関数の最小値を与えるような状態変数を探索していく過程を中央の曲線で表している。また、曲線に沿って配置されたハッチング付きの円はそれぞれが状態を示しており、これらの状態に関連して示された矩形＊１，＊２はタブーリスト、リスト内の数字はタブー期間（タブーリスト長）を示している。
図３では、探索の過程で以前に探索された状態が繰り返されたため、タブーリスト長を２から３へ修正した例が示されている。
【００２６】
（４）ＲＴＳのアルゴリズムは、以下のとおりである。なお、以下において、状態とは電圧制御機器のタップ位置に相当する。
▲１▼第１ステップ：初期状態の生成
・初期状態を生成し、現状態とする。
・現状態をタブーリストに入れる。
▲２▼第２ステップ：隣接状態の生成
・生成可能な限りの隣接状態を生成する。
・隣接状態がタブーか否かを判定する。
▲３▼第３ステップ：次状態の選択
・タブーリストにない評価の最も良い隣接状態を現状態とする。
・現状態をタブーリストに入れる。
▲４▼第４ステップ：Reaction（タブーリスト長の修正）
・現状態が以前に探索されている場合は、リスト長を長くする。
・長い期間、以前に探索された状態が出現しなかったら、リスト長を短くする。
▲５▼第５ステップ：Escape
・以前に探索された状態が多い場合は、ランダム探索する。
▲６▼第６ステップ：終了判定
・探索回数が設定した最大反復回数に達したら終了する。それ以外は、第２ステップへ戻って繰り返し探索を行う。
【００２７】
Ｃ．次に、請求項１に記載した発明における整定範囲の限定方法について説明する。
まず、電圧制御機器の整定値であるインピーダンス（ｒ，ｘ）及び電圧基準値については、各電圧制御機器の制御対象範囲から以下のように整定範囲を限定することができる。
（１）インピーダンス整定範囲の限定方法
配電系統に設置された電圧制御機器は、その設置地点よりも下位系統側に設置された他の電圧制御機器まで、または系統の末端までを電圧基準点として考慮している。このことから、この区間（制御対象範囲）の線路インピーダンスをインピーダンス整定範囲として限定する。
【００２８】
（２）電圧基準値整定範囲の限定方法
上述のように、最適整定問題では、各電圧制御機器のタップ位置における電圧プロフィールと潮流解によって評価値が得られる。つまり、目的関数の充足という最良評価を得るような各電圧制御機器の最適タップ位置を求めれば、その最適タップ位置における系統の電圧プロフィールが判明し、電圧制御機器の電圧基準値の整定範囲を求めることができる。
具体的には、図４に示すように、対象とする負荷状態(例として、最大負荷・最小負荷状態のみを考えるケースを示す。）に対し、最適タップ位置における電圧プロフィール（図４において、太線は最大負荷時、細線は最小負荷時の電圧プロフィールである。)を求め、電圧制御機器、例えばＳＶＲの制御対象範囲における系統電圧の上下限値で決まる範囲により電圧基準値整定範囲を限定する。
【００２９】
以下に、最適タップ位置の探索において、状態変数となる各電圧制御機器のタップ位置（タップ比）を示す。なお、《》内は、1タップの刻み幅を示す。
▲１▼ＬＤＣタップ位置（タップ比）
１（92.5[％]）〜４（100.0[％]）〜７（107.5[％]）《2.5[％]》
▲２▼ＳＶＲタップ位置（タップ比）
１（95.0[％]）〜５（100.0[％]）〜９（105.0[％]）《1.25[％]》
このように、状態変数である電圧制御機器のタップ位置は離散変数であるため、離散型最適化問題として定式化し、ＭＨ手法の１つであるＲＴＳを用いて最適タップ位置を求めることが可能である。
これは、図２に示したようにタップ位置の空間と電圧プロフィール及び潮流の空間は１対１の対応関係にあるため、この関係を用いて、組み合わせ最適化問題をＲＴＳで解くことが可能であることを意味する。
【００３０】
以下に、電圧基準値整定範囲を限定する手順を示す。
▲１▼第１ステップ：最適タップ位置の探索
数式１の目的関数を充足するような最適タップ位置を、ＲＴＳを用いて求める。
▲２▼第２ステップ：電圧基準値整定範囲の限定
対象とする負荷状態に対し、第１ステップで求めた最適タップ位置における電圧プロフィールを求め、電圧制御機器の制御対象範囲における系統電圧の上下限値により決まる範囲を電圧基準値整定範囲とする。
【００３１】
Ｄ．次に、請求項１の発明の２段階列挙法による最適整定方法について説明する。
前述のように、最適整定問題は、状態変数である整定値と評価値（電圧プロフィール）とが多対１の対応関係になるため、整定値を多数列挙してその中から最適値を選択する列挙法により最適整定を行うことになる。しかし、上述したＣの方法により整定範囲を限定しても、電圧制御機器が複数ある場合には整定値の組み合わせが莫大な数となり、最適整定値を求めることは非常に困難である。
このため、大域最適性は損なわれるが、整定刻みを段階的に調整することで最適整定値が含まれる範囲を狭め、列挙法によって効率良く最適整定値が求められる２段階の準最適整定方法を用いることとした。
【００３２】
２段階列挙法による最適整定方法の手順は、以下の通りである。
▲１▼第１ステップ：最適整定値を含む整定範囲の絞り込み
限定した各整定範囲に対し、整定刻みを粗く調整した整定値を用いて第１段階の列挙法を実行し、最適整定値が含まれる整定範囲をある程度絞り込む。
▲２▼第２ステップ：最適整定値集合の探索
第１ステップによって絞り込んだ各整定範囲に対し、最小の整定刻みを用いて、第２段階の列挙法を実行し、数式１を充足するような最良評価の整定値の集合（最適整定値集合）を求める。
ここで、最適整定値が集合となるのは、整定値と評価値とが多対１の対応関係にあり、最良評価を得る整定値の組み合わせが多数存在するためである。
【００３３】
Ｅ．次に、前記最適整定値集合から最終的な最適整定値を選択する方法を述べる。
最終的な最適整定値としては、前記最適整定値集合の中心に近い値を選択する。例として、図５に２次元空間における最適整定値選択の概念を示す。
最適整定値は、数式２の評価関数Ｊを用いて、最適整定値集合の範囲において、各最適整定値候補の最大値Ｘ_ｉｍａｘ及び最小値Ｘ_ｉｍｉｎに対する最適整定値候補Ｘ_ｉの偏差の二乗和が最小となる整定値を選択する。なお、数式２において、ｎ：状態変数（整定値）の数、Ｘ_ｉ：最適整定値候補 (最良評価を得る整定値候補)、Ｘ_ｉｍａｘ：最適整定値候補の最大値、Ｘ_ｉｍｉｎ：最適整定値候補の最小値である。
【００３４】
【数２】

【００３５】
Ｆ．以上をまとめると、電圧制御機器の最適整定値を求めるアルゴリズムは次のようになる。
▲１▼第１ステップ：整定範囲の限定
・各電圧制御機器の制御対象範囲を考慮し、インピーダンス整定範囲を限定する。
・対象となる負荷状態に対して数式１により最適タップ位置をＲＴＳにより求め、最適タップ位置における電圧プロフィール及び各電圧制御機器の制御対象範囲から電圧基準値整定範囲を限定する。
▲２▼第２ステップ：最適整定値を含む整定範囲の絞り込み
第１ステップによって限定された各整定範囲に対し、整定刻みを粗く調整した整定値を用いて第１段階の列挙法を実行し、最適整定値を含む整定範囲をある程度絞り込む。
▲３▼第３ステップ：最適整定値集合の探索
第２ステップによって絞り込んだ各整定値範囲に対し、最も細かい整定刻みを用いて、第２段階の列挙法を実行し、最適整定値集合を求める。
▲４▼第４ステップ：最終的な最適整定値の選択
第３ステップにより求めた最適整定値集合から、数式２により最適整定値を選択する。
【００３６】
【実施例】
次に、本発明の実施例を説明する。シミュレーション条件は以下の通りである。
（１）対象系統
図６に示すように、分散電源ＤＧが連系され、かつ、２台のＳＶＲ（ＳＶＲ１，ＳＶＲ２）が設置されている実配電系統を模擬したモデル系統を用いる。なお、１０は配電用変圧器、ａ〜ｊはノードを示す。
【００３７】
（２）系統条件
対象系統の系統条件を以下に挙げる。なお、数式１の目的関数において考慮する負荷状態は、図７にも示すように、電圧下降方向で最も厳しくなる最大負荷時で分散電源ＤＧの出力が０となる状態と、電圧上昇方向で最も厳しくなる最小負荷時で分散電源ＤＧの出力が最大となる状態を対象とする。
▲１▼配電線亘長及び線種
配電線亘長は、１０．５[km]とする。配電線の線種は、最終区間のみ細線（５φ線）で、他は８０mm^２硬銅線とする。
▲２▼分散電源ＤＧ
容量は２０００[kVA]とする。なお、電圧上昇方向で最も厳しい状態を対象とするため、受電点力率は１．０とする。
▲３▼対象負荷状態
対象とする負荷状態を、図７に示す。
【００３８】
（３）目的関数の重み係数
数式１の目的関数の重み係数は、電圧・電流制約を逸脱しないことを大前提とし、電圧基準値偏差の最小化に重点をおいた評価とするため、Ｗ_１＝Ｗ_２＝１．０，Ｗ_３＝１００．０に設定した。なお、これらの値は正規化のために設定された便宜的な値である。また、電圧基準値偏差の変化幅に比べて系統ロスの変化幅が微少であるため、Ｗ_１＝Ｗ_２としている。
【００３９】
（４）検証条件
以下の２つの項目について検証シミュレーションを行う。
▲１▼検証１：本発明による最適整定シミュレーション
図７の対象負荷状態に対して最適整定値を求め、従来法による整定値と比較する。
▲２▼検証２：最適整定値の最適性の検証シミュレーション
各負荷及び分散電源容量をランダムに変化させた系統状態に対し、従来法の整定値及び検証１で求めた最適整定値を用いて、最適整定値の最適性の検証を行う。
【００４０】
（５）上記検証１のシミュレーション結果
前述のＦ項の第１ステップにより限定されたＳＶＲ１，ＳＶＲ２の電圧基準値、インピーダンス（ｒ，ｘ）の整定範囲を図８に示す。なお、不感帯については整定範囲の限定を行っていないので、従来の整定範囲（±1.0〜±4.0[%]）のままである。
図８の限定された整定範囲に対して、前述のＦ項の第２ステップ、第３ステップによる２段階列挙法を実行し、第４ステップにより数式２を用いて選択した最終的な最適整定値と、従来法による整定値を図９に示す。なお、２段階列挙法の探索過程における最適整定値を含む整定範囲の絞り込みの際に用いた整定値刻み（Ｆ項の第２ステップにおける整定値刻み）は、従来の整定値刻みの２〜３倍程度とした。また、数式１における最良評価値は0.36931であり、この最良評価値を得る整定値の組み合わせ数 (最適整定値集合数)は約4.3×10^５通りであった。
【００４１】
対象とした負荷状態に対し、本発明により求められた最適整定値と従来法による整定値を用いた場合の最大負荷時の電圧解を図１０に、最小負荷時の電圧解を図１１に、最大負荷時の電圧プロフィールを図１３に、最小負荷時の電圧プロフィールを図１４に示す。なお、図１０，図１１の各ノードａ〜ｊは図６のノードである。
【００４２】
図１０，図１１及び図１３，図１４に示すように、対象とする負荷状態に対し、従来法による整定値を用いた場合に比べて、本発明による最適整定値を用いた場合の方が系統電圧の規定値からの偏差を改善することができ、本発明の有効性が確認された。
また、最適整定値の探索過程における各整定値の組み合わせ数を比較すると、従来の単純な列挙法のみの場合では約４．８×１０^１０通りであるのに対し、本発明では約１．９×１０^６通りとなり、約２５０００分の１程度の組み合わせ数で最適整定値を探索することが可能になっている。このため、本発明を用いることによって評価する整定値の組み合わせ数を削減することができ、計算量、計算速度を大幅に削減できることが確認できた。
【００４３】
なお、この実施例で用いたＳＶＲは逆潮流発生時に素通し（タップ比１．０）として最適整定を行っているため、逆潮流発生時にはタップ位置が固定されてしまい、ＳＶＲ１については最適整定値を含む整定範囲の絞り込みができず、整定値の組み合わせ数を削減することができなかったが、ＳＶＲを逆潮流対応とすることにより、各整定値の組み合わせ数を一層削減することが可能であると考えられる。
【００４４】
また、本実施例では、各電圧制御機器の制御対象範囲における線路インピーダンスを整定範囲として考慮したうえで整定範囲を限定しているが、最適整定値の探索においては、単に最良評価を得る整定値の導出のみに比重をおいており、インピーダンスの物理的な意味合い（対象系統のｒとｘとの比率）は考慮していない。従って、これらの物理的な意味合いを考慮してその比を利用する場合には、ｘはｒに依存することになって状態変数が１つ減少するため、組み合わせ数が更に少なくなり、より一層の高速化が可能となる。
更に、近年では、ＳＭＰ（Shared Memory Parallel）や分散並列処理を容易に実現できる環境が整ってきている。２段階の列挙法は基本的には各パラメータの組み合わせを逐次的に計算しているので、単純に計算する組み合わせ数を複数のプロセッサに分配することで容易に高速化が可能である。
【００４５】
（６）上記検証２のシミュレーション結果
ここでは、検証１で求めた最適整定値の最適性を検証するため、検証１で対象とした負荷状態（図７参照）以外の様々な負荷状態に対し、従来の整定値と本発明による最適整定値を用いた場合の評価値（数式１の考慮する負荷状態数ｌを１として求めた評価値）を比較した。
対象とする負荷状態は、分散電源が連系された対象系統に対し、総負荷量を最小負荷から最大負荷（３３０[kW]〜１０００[kW])まで、及び分散電源出力をゼロから最大出力（２０００[kVA]）までランダムに変化させた１００ケースを対象とした。
この総負荷量及び分散電源出力をランダムに変化させた様々な負荷状態に対し、従来法による整定値と本発明による最適整定値を用いた場合の評価値の比較結果を図１２に示す。
【００４６】
図１２からわかるように、従来法による整定値及び本発明の最適整定値とも最小値は同じであるが、最大値及び平均値では、本発明の最適整定値の方が良い評価が得られており、統計的に見て本発明による最適整定値の最適性を確認することができた。
【００４７】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、分散電源が連系された系統に設置されたＳＶＲやＬＤＣ等の電圧制御機器に対して準最適な整定が可能であると共に、各電圧制御機器の制御対象範囲を考慮して整定範囲を限定しているため、最適整定候補として考える整定値の組合わせ数の削減が可能である。また、限定された整定範囲に対して整定刻みを調整しながら列挙法による最適整定値の探索過程を２段階に分けることで、探索効率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の解決課題を示す概念図である。
【図２】電圧制御機器の整定値、タップ位置、及び電圧プロフィールの関係を示す概念図である。
【図３】ＲＴＳによる探索概念の説明図である。
【図４】本発明の実施形態における電圧基準値整定範囲の説明図である。
【図５】最適整定値の選択方法を説明するための図である。
【図６】実施例のシミュレーションに用いた対象系統の説明図である。
【図７】シミュレーションにおける対象負荷状態を示す図である。
【図８】シミュレーションにおいて限定された整定範囲の説明図である。
【図９】シミュレーションにおけるＳＶＲの整定値を示す図である。
【図１０】本発明による最適整定値と従来法による整定値を用いた場合の最大負荷時の電圧解を示す図である。
【図１１】本発明による最適整定値と従来法による整定値を用いた場合の最小負荷時の電圧解を示す図である。
【図１２】本発明による最適整定値と従来法による整定値を用いた場合の評価値を比較した図である。
【図１３】本発明による最適整定値と従来法による整定値を用いた場合の最大負荷時の電圧プロフィールを示す図である。
【図１４】本発明により求められた最適整定値と従来法による整定値を用いた場合の最小負荷時の電圧プロフィールを示す図である。
【符号の説明】
１０配電用変電所
ＳＶＲ，ＳＶＲ１，ＳＶＲ２電圧調整器
ＬＤＣ線路電圧降下補償器
ＤＧ分散電源[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention is added to a control computer in a distribution office, and is provided with power capacity, load capacity, line data, transformer data, distributed power data, typical load state data, various model data, etc. in the distribution system. The present invention relates to an optimum setting method for calculating an optimum set value of a voltage control device such as a voltage regulator (Step Voltage Regulator: SVR) or a line drop compensator (Line Drop Compensator: LDC).
[0002]
[Prior art]
Conventionally, voltage control in a distribution system has generally been a control method using a transformer with an LDC that adjusts the distribution substation delivery voltage according to the state of the load, or an SVR installed in the middle of a high-voltage distribution line. is there.
On the other hand, in recent distribution systems, the introduction of distributed power sources has been promoted along with the progress of deregulation, but it is considered that reverse power flow from distributed power sources has various effects on voltage management.
For this reason, it is necessary to set the voltage reference value, impedance, and dead zone of each voltage control device so that the system voltage is always within the specified value range regardless of the presence or absence of the distributed power supply connection in the system and the load state.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
In the setting of each of these voltage control devices, in the past, settling has been performed by a calculation formula on the assumption that a current flows radially from the distribution substation toward the load end. When introduced, the voltage control equipment is set in consideration of not only the transmission of power in one direction as described above but also the reverse power flow from the distributed power source toward the distribution substation and the accompanying voltage fluctuations. Need arises.
[0004]
Here, as shown in FIG. 1, the problem to be solved as a problem to be solved by the present invention is the system conditions (power supply voltage, load value, distributed power output, system configuration, impedance, etc.) and state of the distribution system having the distributed power supply. Contrary to the forward problem in which the voltage profile to be evaluated (voltage value profile according to the distance from the power supply) is obtained from the set value of each voltage control device that is a variable, each voltage profile that obtains the best evaluation It can be defined as an inverse problem for obtaining the set value of the voltage control device.
However, in practice, the voltage profile is determined by the tap obtained as a result of the control of the voltage control device from the system conditions and the set value, so that the setting value and the voltage profile are connected via an intermediate value called the tap of the voltage control device. It is impossible to directly determine the settling value from the voltage profile.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
Here, the relationship between the set value, the tap position, and the voltage profile of the voltage control device is conceptually shown in FIG.
As described above, since the voltage profile is determined by the tap position of the voltage control device, there is a one-to-one correspondence between the tap position and the voltage profile (the relationship between the optimum tap position (2) and the best evaluation (3) in FIG. 2). In the case where the tap ratio becomes 1.0 and the voltage is included in the dead band when the SVR has a reverse power flow, or the voltage is included in the dead band, the same tap is used even if the set value is different. Since there are many combinations of setting values that can be the same and get the same evaluation, the setting value and the tap position have a many-to-one correspondence (the relationship between the optimal setting value (1) and the optimal tap position (2)). It can be said that there is.
Therefore, since the set value and the voltage profile have a many-to-one correspondence, it is impossible to uniquely determine the set value combination from the voltage profile.
[0006]
As described above, the optimal settling problem of the voltage control device is a special optimization problem in which the set value as the state variable and the voltage profile as the evaluation value do not correspond one-to-one unlike the normal combination optimization problem. .
Also, the fact that there are many combinations of state variables that give the same evaluation value means that various modern heuristics (MH) that update the search point while selecting the solution that obtains the best evaluation in the search process of the optimal solution. It means that the method cannot simply be applied. Therefore, in this type of optimal settling problem, for all combinations of the set values of the voltage control device to be set, the set of set values for obtaining the best evaluation by calculating the evaluation value must be obtained by the enumeration method. .
[0007]
However, since the number of combinations of each set value increases exponentially in proportion to the number of voltage control devices, enormous time is required to calculate the evaluation values for all the combinations, and it is installed in the system. In addition, it is very difficult to obtain the optimum set value for a plurality of voltage control devices.
[0008]
Therefore, in the present invention, as an optimal settling method that takes into account voltage fluctuations due to interconnection of distributed power sources, each settling value of each voltage control device in the distribution system is treated as a discrete state variable, and as a combinatorial optimization problem using discrete variables The present invention aims to provide an optimum setting method for a voltage control device that combines a reactive tabu search (RTS), which is one of MH techniques, and a two-stage enumeration method.
[0009]
That is, according to the first aspect of the present invention, in a distribution system having a distributed power supply, when system conditions such as power supply capacity, load capacity, line data, transformer data, distributed power supply data, and load state data are given, the distribution In the optimum setting method of the voltage control device that sets the optimum impedance and voltage reference value and dead zone of the voltage control device installed in the system,
Limiting the line impedance of the control target range of the voltage control device as an impedance settling range; and
Voltage control that satisfies the objective function that minimizes the deviation between the system voltage and the system voltage specified value and minimizes the active power loss, with the voltage upper / lower limit constraint and the line current upper limit constraint on the system operation as the constraint conditions The optimum tap position of the device is obtained by reactive tabu search, the system voltage upper and lower limit values in the control target range of the voltage controlled device are obtained from the voltage profile based on this optimum tap position, and determined by this system voltage upper and lower limit value Limiting the range as a voltage reference value set range;
For each setting range of the voltage control device taking into account the impedance setting range and the voltage reference value setting range, each setting range including the optimum setting value is obtained by executing an enumeration method using the setting values obtained by roughly adjusting the setting step. A step to narrow down to some extent,
Obtaining an optimum set value set as a set of a plurality of set values satisfying the objective function by performing the enumeration method again using the minimum settling step for each of the narrowed settling ranges;
Selecting a settling value satisfying a predetermined evaluation function from the set of optimum settling values as a final optimum settling value;
It is what has.
[0010]
The invention described in claim 2 is the optimum settling method described in claim 1 as a whole.
The evaluation function for selecting the final optimum set value is a function for obtaining a set value that minimizes the sum of squares of deviations from the maximum and minimum values of a plurality of optimum set value candidates included in the set of optimum set values. It is characterized by being.
[0011]
That is, as shown in FIG. 2, the optimum tap position that gives the voltage profile evaluated as the best is obtained by RTS, and the voltage reference value settling range or the voltage control value range is determined from the voltage profile at the optimum tap position or the control target range of the voltage control device. Limit the impedance settling range. For these settling ranges, in the first stage, the enumeration method is executed using the settling values obtained by roughly adjusting the settling increments, and the settling range including the optimum settling values is narrowed down to some extent. Furthermore, as a second stage, the enumeration method is executed again using the finest settling step for each settling range narrowed down in the first stage to obtain an optimum set value set. This procedure is called a two-stage enumeration method, and the search efficiency is improved by dividing the search process of the optimal settling value by the enumeration method into two stages. After that, the settling value located approximately in the center of the set of optimum setting values is selected as the final optimum setting value.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
A. First, the optimal settling problem of the present invention is formulated.
(1) As a precondition, it is assumed here that the following data is available.
(1) Setting value and setting range of each voltage control device
(2) Sending current / voltage of distribution substation
(3) Contract capacity of large customers in each section of the system
(4) Line type and distance of each section of the system (impedance of each section)
In addition, each load amount connected to the distribution system is obtained by calculation using an apportionment using the current sent from the substation and the contracted capacity. In this method, first, the ratio of each load point when the total load amount of the feeder is 1 is calculated from the contracted capacity of the entire feeder and the contracted capacity of each load point. Then, the load amount is obtained by proportionally distributing the measured delivery current in proportion to the load points calculated in advance.
[0013]
Currently, there are few measurement points in the power distribution system, and it is difficult to obtain each load amount. Moreover, the optimal settling problem of voltage control equipment is one of the distribution system planning problems. In this sense, the load is used according to the contracted capacity of each customer in the sense that it matches the method used in practice. The load was determined based on the assumption that
Furthermore, the pole transformer installed in the distribution line is a fixed tap, and the tap adjustment is not performed.
[0014]
(2) Next, for each voltage control device, the settling range is determined using the following state variables as settling values. In addition, <> represents a settling step.
(1) LDC
・ Voltage reference value: 100.0 to 120.5 [V] << 0.5 [V] >>
-Dead band ………… ± 1.0 to ± 4.0 [%] << 0.2 [%] >>
▲ 2 ▼ SVR

・ Impedance (resistance r and reactance x)

As described above, since the set value is set as a discrete value in each voltage control device, the present invention can be formulated as a combination optimization problem using discrete variables as follows.
[0015]
(3) First, the objective function for evaluating the optimality of the set value will be considered.
In the evaluation of optimality, the most important point is that the system voltage falls within the specified value range. In addition, considering load variation and minimizing operation costs, it is necessary to consider minimizing active power loss (loss minimum) and minimizing voltage / current constraint deviation. An objective function for comprehensively evaluating the above is shown in Formula 1.
[0016]
[Expression 1]

[0017]
In Equation 1, l: number of load states to be considered (number of load states such as heavy load and light load), m: number of branches, Loss _i : Active power loss of branch i, n: number of nodes, V _j : Voltage of node j, V _ref : Voltage regulation value, w _k : Weight coefficient of each term of objective function, g (V, I): Sum of absolute values of deviation amount of voltage / current constraint.
[0018]
(4) In addition, the following constraint conditions must be satisfied for system operation.
(1) Voltage upper and lower limit restrictions
The voltage at each node must not exceed the specified upper and lower limits.
(2) Line current upper limit restriction
Each line current must not exceed the maximum allowable current for the line type.
[0019]
As described above, the optimal settling problem can be formulated as a combination optimization problem for obtaining each set value of the voltage control device that satisfies Formula 1 within a range that satisfies the above constraint conditions. Note that the Backward-Forward Sweep (BFS) method, which is a high-speed power flow calculation method for the distribution system, is used to calculate the voltage and current values of the target system. This calculation method is described in, for example, “Radial system high-speed power flow calculation using parallel processing” by Fukuyama and Nakanishi (The Institute of Electrical Engineers of Japan B116, No.1, January 1996).
[0020]
B. Next, an outline of the RTS used for obtaining the optimum tap position of the voltage control device that satisfies Equation 1 will be described.
RTS is based on the function of tabu search (TS), which is one of the MH techniques, and is called Reactive and Escape in order to further expand the search area and eliminate the search loop and perform efficient search. A function is added.
For TS, F. Glover's “Tabu Search Part I” (ORSA Journal of Computing, Vol. 1, No. 3, Summer 1989) and “Tabu Search Part II” (ORSA Journal of Computing, Vol. 2, No. 1, Winter 1990), and RTS is described in “The Reactive Tabu Search” by R. Battiti (ORSA Journal of Computing, Vol. 6, No. 2, pp. 126-140 1994). ing.
[0021]
(1) First, TS is an MH technique developed by F. Glover and the like, and is attracting attention as a technique that can efficiently search a solution space.
In the local search method or the like, the same solution may repeatedly appear in the search process, and such re-search of the same solution lowers the search efficiency. Therefore, the method of storing the solution obtained in the past search process and the movement pattern of the search in a tabu list which is a kind of set, and selecting the best one from the solutions not included in this tabu list is TS. It is. Note that the taboo list has a certain size, and its contents are sequentially updated with the latest information.
[0022]
The specific search procedure by TS is as follows.
(1) Select the initial solution (initial state).
(2) Find an optimal solution (adjacent state) excluding the initial solution in the vicinity of the current solution, and replace the initial solution with this solution.
(3) The previous solution (initial solution) and the movement pattern from the initial solution to the next optimal solution are stored in the taboo list as necessary.
By repeating steps (1) to (3) above, the current solution and movement pattern are stored in the taboo list each time an optimal solution in the neighborhood is found from the current solution, and the amount of information in the taboo list exceeds a predetermined value. If this happens, the oldest information will be removed. Then, the processes after the procedure (2) are repeated until the end condition is satisfied.
[0023]
(2) Next, two functions in RTS, Reactive and Escape, will be described.
(1) Reaction Mechanism
In TS, it is known that the length of the taboo list affects the search efficiency, and it is necessary to determine a length suitable for the target problem. In contrast, the RTS has a function of automatically adjusting the length of the tabu list by the following method.
・ Save all searched solutions.
When the search point moves, if the new search point is a previously searched solution, increase the list length. If no previously searched solution appears for a sufficiently long time, the list length is shortened.
[0024]
(2) Escape Mechanism
In the conventional TS, it is not enough to avoid a loop on search (repeating search in the same region). To cope with this situation, Escape Mechanism was introduced. Escape Mechanism is a function that, when the number of states to be repeatedly searched exceeds a preset threshold, a random search is repeatedly performed, and the search area is completely changed to search in another area. Has achieved.
[0025]
(3) FIG. 3 is a conceptual diagram of solution search in RTS. The horizontal axis represents, for example, a state variable that is a set value of the voltage control device, and the vertical axis represents the objective function of Equation 1, and the process of searching for a state variable that gives the minimum value of the objective function is represented by a central curve. Represents. In addition, each hatched circle arranged along the curve indicates a state. The rectangles * 1 and * 2 shown in relation to these states are tabu lists, and the numbers in the list are tabu periods ( Taboo list head).
FIG. 3 shows an example in which the tabu list length is corrected from 2 to 3 because the previously searched state is repeated in the search process.
[0026]
(4) The RTS algorithm is as follows. In the following, the state corresponds to the tap position of the voltage control device.
(1) First step: Initial state generation
-Create an initial state and make it the current state.
-Put the current state into the taboo list.
(2) Second step: Generation of adjacent state
-Create as many adjacent states as possible.
-Determine whether the adjacent state is taboo.
(3) Third step: Selection of the next state
-The adjacent state with the best evaluation that is not in the taboo list is set as the current state.
-Put the current state into the taboo list.
(4) Fourth step: Reaction (correcting the taboo list length)
• If the current state has been searched before, increase the list length.
If the previously searched state does not appear for a long period, shorten the list length.
(5) Fifth step: Escape
・ If there are many previously searched states, perform a random search.
(6) Sixth step: end determination
・ End when the number of searches reaches the set maximum number of iterations. Otherwise, return to the second step and repeat the search.
[0027]
C. Next, a method for limiting the settling range in the invention described in claim 1 will be described.
First, regarding the impedance (r, x) and the voltage reference value, which are set values of the voltage control device, the set range can be limited as follows from the control target range of each voltage control device.
(1) Limiting method of impedance settling range
The voltage control device installed in the distribution system considers the voltage reference point from the installation point to other voltage control devices installed on the lower system side or the end of the system. For this reason, the line impedance in this section (control target range) is limited as the impedance settling range.
[0028]
(2) Voltage reference value setting range limiting method
As described above, in the optimum settling problem, an evaluation value is obtained by the voltage profile and the power flow solution at the tap position of each voltage control device. That is, if the optimum tap position of each voltage control device that obtains the best evaluation of satisfaction of the objective function is obtained, the voltage profile of the system at the optimum tap position is found, and the settling range of the voltage reference value of the voltage control device is obtained. be able to.
Specifically, as shown in FIG. 4, the voltage profile at the optimum tap position (indicated by a bold line in FIG. 4) with respect to the target load state (for example, a case where only the maximum load / minimum load state is considered). Is the voltage profile at the maximum load, and the thin line is the voltage profile at the minimum load.), And the voltage reference value settling range is limited by the range determined by the upper and lower limits of the system voltage in the control target range of the voltage control device, for example, SVR.
[0029]
Below, the tap position (tap ratio) of each voltage control device that becomes a state variable in the search for the optimum tap position is shown. In addition, <> indicates the step size of one tap.
(1) LDC tap position (tap ratio)
1 (92.5 [%]) to 4 (100.0 [%]) to 7 (107.5 [%]) << 2.5 [%] >>
(2) SVR tap position (tap ratio)
1 (95.0 [%]) to 5 (100.0 [%]) to 9 (105.0 [%]) << 1.25 [%] >>
Thus, since the tap position of the voltage control device, which is a state variable, is a discrete variable, it can be formulated as a discrete optimization problem and the optimal tap position can be obtained using RTS, which is one of the MH methods. is there.
This is because, as shown in FIG. 2, the tap position space, the voltage profile, and the power flow space have a one-to-one correspondence relationship, and this combination can be used to solve the combinatorial optimization problem with RTS. It means that there is.
[0030]
The procedure for limiting the voltage reference value setting range is shown below.
(1) First step: Search for the optimum tap position
An optimum tap position that satisfies the objective function of Equation 1 is obtained using RTS.
(2) Second step: Limitation of voltage reference value setting range
The voltage profile at the optimum tap position obtained in the first step is obtained for the target load state, and the range determined by the upper and lower limits of the system voltage in the control target range of the voltage control device is set as the voltage reference value settling range.
[0031]
D. Next, the optimum settling method by the two-stage enumeration method of the invention of claim 1 will be described.
As described above, in the optimum settling problem, since the set value which is a state variable and the evaluation value (voltage profile) have a many-to-one correspondence, a large number of set values are listed and the optimum value is selected from the list. Optimal settling will be performed by the enumeration method. However, even if the settling range is limited by the above-described method C, when there are a plurality of voltage control devices, the number of combinations of settling values is enormous, and it is very difficult to obtain the optimum settling value.
For this reason, the global optimality is impaired, but the range including the optimal settling value is narrowed by adjusting the settling step in stages, and a two-stage semi-optimal settling method in which the optimal settling value is efficiently obtained by the enumeration method. I decided to use it.
[0032]
The procedure of the optimal settling method by the two-stage enumeration method is as follows.
(1) First step: narrowing down the settling range including the optimal settling value
The first stage enumeration method is executed for each limited settling range using a settling value obtained by roughly adjusting the settling interval, and the settling range including the optimum settling value is narrowed down to some extent.
(2) Second step: Search for optimal set value set
For each settling range narrowed down in the first step, the second set of enumeration methods are executed using the smallest settling increments, and the set of set values of the best evaluation satisfying Equation 1 (optimum set value set) Ask for.
Here, the reason why the settling value is a set is that there is a many-to-one correspondence between the settling value and the evaluation value, and there are a large number of combinations of the setting values that obtain the best evaluation.
[0033]
E. Next, a method for selecting a final optimum set value from the set of optimum set values will be described.
As the final optimum set value, a value close to the center of the optimum set value set is selected. As an example, FIG. 5 shows the concept of selecting an optimal settling value in a two-dimensional space.
The optimum set value is obtained by using the evaluation function J of Expression 2 to calculate the maximum value X of each optimum set value candidate within the range of the optimum set value set. _imax And minimum value X _imin Settling value candidate X for _i Select a settling value that minimizes the sum of squared deviations. In Equation 2, n: number of state variables (setting values), X _i : Optimal settling value candidate (setting value candidate that obtains the best evaluation), X _imax : Maximum value of optimum settling value candidate, X _imin : The minimum value of the optimum settling value candidate.
[0034]
[Expression 2]

[0035]
F. In summary, the algorithm for obtaining the optimum set value of the voltage control device is as follows.
(1) First step: Limiting the settling range
-Limit the impedance settling range in consideration of the control target range of each voltage control device.
The optimum tap position is determined by RTS for the target load state using Equation 1, and the voltage reference value settling range is limited from the voltage profile at the optimum tap position and the control target range of each voltage control device.
(2) Second step: narrowing down the settling range including the optimal settling value
For each settling range limited by the first step, the first enumeration method is executed using the settling value obtained by roughly adjusting the settling interval, and the settling range including the optimum settling value is narrowed down to some extent.
(3) Third step: Search for optimal set value set
For each set value range narrowed down in the second step, using the finest settling step, the second-stage enumeration method is executed to obtain the optimum set value set.
(4) Fourth step: Selection of the final optimum setting value
From the optimum set value set obtained in the third step, the optimum set value is selected by Equation 2.
[0036]
【Example】
Next, examples of the present invention will be described. The simulation conditions are as follows.
(1) Target system
As shown in FIG. 6, a model system is used that simulates an actual power distribution system in which the distributed power source DG is interconnected and two SVRs (SVR1, SVR2) are installed. Reference numeral 10 denotes a distribution transformer, and a to j denote nodes.
[0037]
(2) System conditions
The system conditions of the target system are listed below. As shown in FIG. 7, the load state considered in the objective function of Equation 1 is the state where the output of the distributed power source DG is 0 at the maximum load that becomes the most severe in the voltage decreasing direction and the most in the voltage increasing direction. A state in which the output of the distributed power supply DG is maximized at the time of a minimum load that becomes severe is targeted.
(1) Distribution line length and line type
The length of the distribution line shall be 10.5 [km]. The line type of the distribution line is a thin line (5φ line) only in the final section, and the others are 80mm ² Use hard copper wire.
(2) Distributed power supply DG
The capacity is 2000 [kVA]. Note that the power point power factor is 1.0 in order to target the most severe state in the voltage increase direction.
(3) Target load status
The target load state is shown in FIG.
[0038]
(3) Objective function weighting factor
The weighting coefficient of the objective function of Equation 1 is based on the premise that the voltage / current constraint is not deviated, and the evaluation is focused on minimizing the deviation of the voltage reference value. ₁ = W ₂ = 1.0, W ₃ = 100.0. Note that these values are convenient values set for normalization. In addition, since the change width of the system loss is very small compared to the change width of the voltage reference value deviation, W ₁ = W ₂ It is said.
[0039]
(4) Verification conditions
A verification simulation is performed for the following two items.
(1) Verification 1: Optimal settling simulation according to the present invention
The optimum set value is obtained for the target load state of FIG. 7 and compared with the set value by the conventional method.
(2) Verification 2: Verification simulation of optimality of optimal setting value
The optimality of the optimum settling value is verified using the settling value of the conventional method and the optimum setting value obtained in the verification 1 for the system state in which each load and the distributed power supply capacity are randomly changed.
[0040]
(5) Simulation result of verification 1 above
FIG. 8 shows a settling range of the voltage reference value and impedance (r, x) of SVR1 and SVR2 limited by the first step of the above F term. Since the dead zone is not limited in the settling range, it remains the conventional settling range (± 1.0 to ± 4.0 [%]).
For the limited settling range of FIG. 8, the final optimal settling value selected by using the second step and the third step enumeration method by the second step and the third step of the above F term and using Equation 2 in the fourth step FIG. 9 shows the settling values obtained by the conventional method. Note that the settling value increment (settling value increment in the second step of the F term) used for narrowing down the settling range including the optimal settling value in the search process of the two-step enumeration method is 2 to 3 of the conventional settling value increment. About double. In addition, the best evaluation value in Equation 1 is 0.36931, and the number of setting value combinations (the number of optimum set value sets) for obtaining this best evaluation value is about 4.3 × 10. ⁵ It was street.
[0041]
FIG. 10 shows the voltage solution at the maximum load when the optimum set value obtained by the present invention and the set value by the conventional method are used for the load state as a target, and FIG. 11 shows the voltage solution at the minimum load. The voltage profile at the maximum load is shown in FIG. 13, and the voltage profile at the minimum load is shown in FIG. Each of the nodes a to j in FIGS. 10 and 11 is the node in FIG.
[0042]
As shown in FIGS. 10, 11, 13, and 14, the case where the optimum set value according to the present invention is used for the target load state, as compared with the case where the set value according to the conventional method is used. The deviation from the specified value of the system voltage could be improved, and the effectiveness of the present invention was confirmed.
Further, when the number of combinations of each settling value in the search process of the optimum settling value is compared, in the case of only the conventional simple enumeration method, it is about 4.8 × 10. ¹⁰ On the other hand, in the present invention, about 1.9 × 10 ⁶ Thus, it is possible to search for the optimum settling value with the number of combinations of about 1 / 25,000. For this reason, it was confirmed that the number of combinations of settling values to be evaluated can be reduced by using the present invention, and the calculation amount and the calculation speed can be greatly reduced.
[0043]
Note that the SVR used in this embodiment is optimally set so as to pass through when the reverse power flow occurs (tap ratio 1.0), so the tap position is fixed when the reverse power flow occurs, and the optimal settling value is set for SVR1. The settling range included could not be narrowed down and the number of combinations of settling values could not be reduced, but the number of combinations of each settling value could be further reduced by making SVR compatible with reverse power flow. Conceivable.
[0044]
Further, in this embodiment, the settling range is limited in consideration of the line impedance in the control target range of each voltage control device as the settling range, but in the search for the optimum settling value, the settling value for simply obtaining the best evaluation Only the derivation is given, and the physical meaning of the impedance (ratio of r and x in the target system) is not considered. Therefore, when these ratios are used in consideration of these physical implications, x depends on r, and the state variable is reduced by one. High speed is possible.
Furthermore, in recent years, an environment in which SMP (Shared Memory Parallel) and distributed parallel processing can be easily realized has been established. Since the two-step enumeration method basically calculates combinations of parameters sequentially, it is possible to easily increase the speed by simply distributing the number of combinations to be calculated to a plurality of processors.
[0045]
(6) Simulation result of verification 2 above
Here, in order to verify the optimality of the optimum settling value obtained in verification 1, the conventional settling value and the optimum according to the present invention are applied to various load states other than the load state (see FIG. 7) targeted in verification 1. Evaluation values when using the settling values (evaluation values obtained by assuming 1 as the number of load states 1 to be considered in Formula 1) were compared.
The target load states are the total load amount from the minimum load to the maximum load (330 [kW] to 1000 [kW]) and the distributed power output from zero to the maximum output for the target system connected to the distributed power supply. 100 cases randomly changed to (2000 [kVA]) were targeted.
FIG. 12 shows a comparison result of evaluation values when the settling value according to the conventional method and the optimum settling value according to the present invention are used for various load states in which the total load amount and the distributed power supply output are randomly changed.
[0046]
As can be seen from FIG. 12, the settling value according to the conventional method and the optimum setting value of the present invention have the same minimum value, but the optimum setting value of the present invention is better evaluated at the maximum value and the average value. Thus, the optimality of the optimum settling value according to the present invention was confirmed statistically.
[0047]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to perform sub-optimal setting for voltage control devices such as SVR and LDC installed in a system in which distributed power sources are connected, and control targets of each voltage control device. Since the settling range is limited in consideration of the range, it is possible to reduce the number of combinations of settling values considered as optimal settling candidates. Further, the search efficiency can be improved by dividing the search process of the optimal settling value by the enumeration method into two stages while adjusting the settling interval with respect to the limited settling range.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating a problem to be solved by the present invention.
FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating a relationship between a set value, a tap position, and a voltage profile of a voltage control device.
FIG. 3 is an explanatory diagram of a search concept by RTS.
FIG. 4 is an explanatory diagram of a voltage reference value set range in the embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram for explaining a method for selecting an optimal settling value.
FIG. 6 is an explanatory diagram of a target system used in the simulation of the example.
FIG. 7 is a diagram illustrating a target load state in simulation.
FIG. 8 is an explanatory diagram of a settling range limited in simulation.
FIG. 9 is a diagram showing a set value of SVR in simulation.
FIG. 10 is a diagram showing a voltage solution at the maximum load when an optimum set value according to the present invention and a set value by a conventional method are used.
FIG. 11 is a diagram showing a voltage solution at the minimum load when the optimum set value according to the present invention and the set value according to the conventional method are used.
FIG. 12 is a diagram comparing an evaluation value when an optimum set value according to the present invention and a set value by a conventional method are used.
FIG. 13 is a diagram showing a voltage profile at the maximum load when an optimum set value according to the present invention and a set value by a conventional method are used.
FIG. 14 is a diagram showing a voltage profile at the minimum load when the optimum set value obtained by the present invention and the set value by the conventional method are used.
[Explanation of symbols]
10 Distribution substation
SVR, SVR1, SVR2 Voltage regulator
LDC line voltage drop compensator
DG Distributed power supply

Claims

In a distribution system having a distributed power supply, when system conditions such as power supply capacity, load capacity, line data, transformer data, distributed power supply data, and load status data are given, the optimum voltage control device installed in the distribution system In the optimal setting method of voltage control equipment that sets the impedance and voltage reference value and dead band,
Limiting the line impedance of the control target range of the voltage control device as an impedance settling range; and
Voltage control that satisfies the objective function that minimizes the deviation between the system voltage and the system voltage specified value and minimizes the active power loss, with the voltage upper / lower limit constraint and the line current upper limit constraint on the system operation as the constraint conditions The optimum tap position of the device is obtained by reactive tabu search, the system voltage upper and lower limit values in the control target range of the voltage controlled device are obtained from the voltage profile based on this optimum tap position, and determined by this system voltage upper and lower limit value Limiting the range as a voltage reference value set range;
For each setting range of the voltage control device taking into account the impedance setting range and the voltage reference value setting range, each setting range including the optimum setting value is obtained by executing an enumeration method using the setting values obtained by roughly adjusting the setting step. A step to narrow down to some extent,
Obtaining an optimum set value set as a set of a plurality of set values satisfying the objective function by performing the enumeration method again using the minimum settling step for each of the narrowed settling ranges;
Selecting a settling value satisfying a predetermined evaluation function from the set of optimum settling values as a final optimum settling value;
A method for optimally setting a voltage control device in a power distribution system.

An optimal settling method as set forth in claim 1 as a whole.
The evaluation function for selecting the final optimum set value is a function for obtaining a set value that minimizes the sum of squares of deviations from the maximum and minimum values of a plurality of optimum set value candidates included in the set of optimum set values. An optimal setting method for voltage control equipment in a power distribution system.