JP3858220B2

JP3858220B2 - Distribution system control device and distribution system configuration creation device

Info

Publication number: JP3858220B2
Application number: JP2002016050A
Authority: JP
Inventors: 泰志冨田; 澤　　敏之; 汎井上; 玲児高橋; 昌宏足立; 英一郎梅村; 和夫飯塚
Original assignee: Chubu Electric Power Co Inc; Hitachi Ltd
Current assignee: Chubu Electric Power Co Inc; Hitachi Ltd
Priority date: 2002-01-24
Filing date: 2002-01-24
Publication date: 2006-12-13
Anticipated expiration: 2022-01-24
Also published as: JP2003219558A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、配電系統制御装置および配電系統構成作成装置に係り、特に、系統の構成要素として配電系統内に存在する操作対象、例えば、開閉器の開閉状態を決定あるいは制御するに好適な配電系統制御装置および配電系統構成作成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、配電系統の配電損失最小化（ロスミニ）などを目的として、系統構成の最適化を行なう手法（配電系統の構成要素として配電系統内に存在する開閉器などの開閉状態あるいは接続状態を最適化する手法）として、遺伝的アルゴリズムやタブーサーチという手法が提案されている。
【０００３】
前者は、例えば、電気学会論文誌Ｃ１１６巻５号「遺伝的アルゴリズムによる配電系統構成最適化手法」に記載されているように、系統構成候補の１つ以上の開閉器の開閉状態をランダムに逆転させる突然変異処理と、２つの系統構成候補に属する１つ以上の開閉器の開閉状態を互いに入れ替えて２つの系統構成を新たに生成する交叉処理を用いて、色々な系統構成候補を探索し、探索結果にしたがって最適な系統構成を作成する手法である。なお、この種の技術に関連するものとしては、例えば、特開平９−２６５４６４号公報が挙げられる。
【０００４】
一方、後者は、例えば、特開平１０−２４３５５６号公報に記載されているように、与えられた配電系統構成候補を最初の基準候補として、この基準候補に予め定められた一定の規則を適応して隣接候補を生成し、生成した隣接候補の中から予め定められた評価関数の関数値が最適となるものに順次移るという遷移を繰り返すことにより最適な系統構成を作成する手法である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術のうち遺伝的アルゴリズムによる手法は、探索の過程で経験的な知識を利用せずにランダムな大域的探索を行なうことが特徴で、人では予想できない良い解を探索することが可能である一方、開閉器などの操作対象の数が多くなる大規模問題では探索候補が膨大になり、精度の良い解を求めようとすると、計算時間が長くなる。
【０００６】
一方、タブーサーチによる手法は、探索に経験的な知識を用いて、近傍探索をベースに、遷移先を限定しながら隣接候補に強制的に遷移しながら探索する点が特徴で、局所最適解から脱出しながら経験的な知識の範囲内で効率の良い探索が可能である一方、導入する経験的な知識によっては最適性や効率が落ちる可能性がある。
【０００７】
本発明の目的は、良い解を短時間で得ることができる配電系統制御装置および配電系統構成作成装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、本発明は、ランダムな大域的探索と、経験的な知識を利用した近傍探索を同時に取り入れて良い解を短時間で得るようにしたものである。
【０００９】
具体的には、本発明は、系統の構成要素として系統内に存在する複数の操作対象の初期開閉状態に関する情報として定義された初期系統構成群を生成する初期系統構成群生成手段と、前記初期系統構成群の中の任意の初期系統構成または新たに生成された系統構成を突然変異処理と交叉処理および探索処理のうちいずれかの処理の対象として指定する系統構成指定手段と、指定された系統構成に属する任意の操作対象の開閉状態をランダムに逆転させて新たな系統構成を生成する突然変異処理手段と、指定された複数の系統構成に属する操作対象の開閉状態を互いに入れ替えて新たに複数の系統構成を生成する交叉処理手段と、指定された系統構成に属する任意の操作対象を最初の基準候補として、この基準候補に一定の規則を適用して隣接候補を生成し、この隣接候補のうち評価値を基に隣接候補を順次移す遷移を繰り返して新たな系統構成を生成する探索処理手段と、前記突然変異処理手段の処理により得られた新たな系統構成と交叉処理手段の処理により得られた新たな系統構成および探索処理手段の処理により得られた新たな系統構成をそれぞれ評価して評価値を算出する系統構成評価手段と、前記突然変異処理手段と交叉処理手段および探索処理手段による処理を全て経て新たに生成された系統構成のうち前記系統構成評価手段の算出による評価値の最小または最大の系統構成を目標系統構成として抽出する目標系統構成抽出手段と、前記目標系統構成抽出手段により抽出された目標系統構成に属する操作対象に対して制御を実行する制御手段とを備えてなる配電系統制御装置を構成したものである。
【００１０】
また、前記目的を達成するために、本発明は、系統の構成要素として系統内に存在する複数の操作対象の初期開閉状態に関する情報として定義された初期系統構成群を生成する初期系統構成群生成手段と、前記初期系統構成群の中の任意の初期系統構成または新たに生成された系統構成を突然変異処理と交叉処理および探索処理のうちいずれかの処理の対象として指定する系統構成指定手段と、指定された系統構成に属する任意の操作対象の開閉状態をランダムに逆転させて新たな系統構成を生成する突然変異処理手段と、指定された複数の系統構成に属する操作対象の開閉状態を互いに入れ替えて新たに複数の系統構成を生成する交叉処理手段と、指定された系統構成に属する任意の操作対象を最初の基準候補として、この基準候補に一定の規則を適用して隣接候補を生成し、この隣接候補のうち評価値の高いものに隣接候補を順次移す遷移を繰り返して新たな系統構成を生成する探索処理手段と、前記突然変異処理手段の処理により得られた新たな系統構成と交叉処理手段の処理により得られた新たな系統構成および探索処理手段の処理により得られた新たな系統構成をそれぞれ評価して評価値を算出する系統構成評価手段と、前記突然変異処理手段と交叉処理手段および探索処理手段による処理を全て経て新たに生成された系統構成のうち前記系統構成評価手段の算出による評価値の最小または最大の系統構成を目標系統構成として抽出する目標系統構成抽出手段とを備えてなる配電系統構成作成装置を構成したものである。
【００１１】
前記配電系統制御装置または前記配電系統構成作成装置を構成するに際しては、以下の要素を付加することができる。
【００１２】
（１）前記初期系統構成群を基に新たに生成された系統構成に対して一定の規則を適用して一部の系統構成を系統構成の指定から除外し、残りの系統構成を、突然変異処理と交叉処理および探索処理を含む全ての処理の対象に指定するサバイバル処理手段を備えてなる。
【００１３】
（２）前記探索処理手段は、系統構成に属する操作対象のうち両側電位差が最小であって開状態の開閉器を着目開閉器として選択し、選択した着目開閉器を閉とし、別の閉状態の開閉器を開とすることで隣接候補を生成してなる。
【００１４】
（３）前記探索処理手段は、前記系統構成評価手段の評価による評価値が基準候補および他の隣接候補の中で最小または最大の隣接候補に遷移するかあるいは前記系統構成評価手段の評価による評価値が基準候補を除き他の隣接候補の中で最小または最大の隣接候補に遷移してなる。
【００１５】
（４）前記探索処理手段は、前記系統構成評価手段の評価による評価値が基準候補および他の隣接候補であって遷移を禁止された隣接候補を除いた隣接候補のうち最小または最大の隣接候補に遷移するかあるいは前記系統構成評価手段の評価による評価値が基準候補を除いた他の隣接候補であって、制限条件によって遷移を禁止された隣接候補を除いた隣接候補の中で最小または最大の隣接候補に遷移してなる。
【００１６】
前記した手段によれば、目標系統構成を探索する過程で、初期系統構成群あるいは新たに生成された系統構成（配電系統構成候補の集合）に突然変異処理と交叉処理および探索処理を順次施し、突然変異処理と交叉処理および探索処理の全ての処理を経て新たに生成された系統構成のうち評価値の最小または最大の系統構成を目標系統構成として抽出するようにしたため、ランダムな大域的探索と、経験的な知識を利用した近傍探索またはタブーサーチの利点を取り入れて、良い解となる目標系統構成を短時間に抽出することができ、効率的な探索が可能になる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図１は本発明の一実施形態を示す配電系統制御装置および配電系統構成作成装置を含む配電系統制御システムの全体構成図である。配電系統制御システムは、計算機１、入力装置２、表示装置３を備えて構成されており、入力装置２、表示装置３がそれぞれ計算機１に接続されているとともに、計算機１は配電システム４を介して配電系統５に接続されている。
【００１８】
データ入力装置２は、計算機１に対して各種のデータを入力するデータ入力手段として構成されており、表示装置３は、入力装置２の入力データに関する情報を表示したり、計算機１の計算結果などを表示する表示手段として構成されている。配電システム４は、配電線や開閉器など、実際の電力設備で構成された配電系統５の計画、運用、制御を行なうシステムとして構成されており、開閉器の開閉状態や電力潮流など、配電系統５の状態を監視し、この監視結果に基づいて開閉器に対する開閉操作などを制御するようになっている。
【００１９】
計算機１は、全体制御部１１、最適化制御部１２、系統構成評価部１３、突然変異処理部１４、交叉処理部１５、ローカルサーチ部１６、サバイバル部１７、データベース１８を備えて構成されており、突然変異処理や交叉処理によるランダムな大域的探索と、ローカルサーチによる確定論的な局所探索の利点を取り入れて効率的な探索を行なうに際して、入力装置２から入力されたデータあるいは配電システム４から取り込んだデータに基づいて、最適な配電系統構成（目標系統構成）を探索し、その探索結果を表示装置３の画面上に表示したり、あるいは探索結果を配電システム４に出力するようになっている。ここで、配電系統構成とは、配電系統の構成要素として配電系統内に存在する操作対象としての各種電力設備、例えば、開閉器の開閉状態あるいは接続状態のことであり、配電系統内の各開閉器の開閉状態を指定することにより配電系統構成を変更することができる。また最適な系統構成とは、予め定められた評価関数値を最小とするような配電系統構成のことであり、評価関数とはある基準にしたがって系統構成に数値を対応づけた関数である。この場合、本実施形態では、対象とする配電系統の配電ロス（損失）量を評価関数としており、配電ロスの具体的計算ロジックについては後述する。
【００２０】
次に、計算機１の各部の概要について説明する。まず、全体制御部１１は、入力装置２と表示装置３と配電システム４および最適化制御部１２に対するデータの授受を制御するようになっている。
【００２１】
具体的には、全体制御部１１は、入力装置２または配電システム４から最適な配電系統構成を探索するための指示が入力されたときに、入力装置２や配電システム４から取り込んだデータを基に、最適な配電系統構成を探索するための指示を最適化制御部１２に指示し、その指示結果を最適化制御部１２から受けとって表示装置３や配電システム４に出力するようになっている。この場合、入力装置２、配電システム４あるいは最適化制御部１２から得たデータをデータベース部１８に格納し、データベース１８に格納したデータを他のブロック、例えば、系統構成評価部１３などからの要請に基づいて取り出して、要請したブロックに出力するようになっている。また、全体制御部１１は、配電システム４と連繋して、最適化制御部１２により抽出された目標系統構成に属する操作対象、例えば、開閉器に対してリアルタイムで制御を実行する制御手段として構成されている。
【００２２】
データベース部１８は、入力装置２、配電システム４あるいは最適化制御部１２から得たデータを管理するように構成されている。例えば、配電系統５を構成する設備に関するデータ、例えば、名称、特性、設備の重要度、設備間の接続情報、開閉器の開閉状態、その他負荷などのデータを管理するとともに、最適化制御部１２から得られた結果に関するデータを管理するようになっている。なお、特性データとは、電力潮流の制約値または運用目標値、目標電圧などのデータである。
【００２３】
最適化制御部１２は、全体制御部１１から最適な配電系統構成に関する探索の指示を受けたときに、系統構成評価部１３、突然変異処理部１４、交叉処理部１５、ローカルサーチ部１６、サバイバル部１７と連繋して、最適な配電系統構成を探索し、その探索結果を出力するようになっている。すなわち、最適化制御部１２は、配電系統の構成要素として配電系統内に存在する複数の操作対象、例えば、開閉器の開閉状態に関する情報のうち開閉器の初期開閉状態として定義された初期系統構成群を生成する初期系統構成群生成手段として構成されている。
【００２４】
具体的には、系統構成を何らかのデータとして処理にするに際して、本実施形態では、最も単純な方法として、系統内の開閉器に重複しない連続した番号を付けておき、開閉器ｉの状態を変数ｓ（ｉ）とし、開状態のときｓ（ｉ）＝１、閉状態のときｓ（ｉ）＝０として記憶する。そして、系統内に操作対象となる開閉器がｎ個存在する場合、（ｓ（１）、ｓ（２），…，ｓ（ｎ））の値の列で系統構成を表現し、計算機１内では、例えば、系統構成を配列として表現し、この列のことを個体（遺伝子）と定義している。そして、計算機１は、系統の初期接続状態として定義された初期系統構成群を初期個体群として処理することとしている。
【００２５】
さらに、最適化制御部１２は、任意の初期系統構成または新たに生成された系統構成を突然変異処理と交叉処理および近傍探索処理（ローカルサーチ）のうちいずれかの処理の対象として指定する系統構成指定手段として構成されているとともに、突然変異処理と交叉処理および近傍探索処理を含む全ての処理を経て新たに生成された系統構成のうち系統構成評価部１３の評価による評価値の最小の系統構成を目標系統構成として抽出する目標系統構成抽出手段として構成されている。
【００２６】
系統構成評価部１３は、最適化制御部１２によって指定された系統構成（指定された個体）と負荷分布のデータ（需要家の電力量などに関するデータ）に基づいて評価関数、本実施形態では配電ロス量を計算し、この計算結果として評価関数値を出力する系統構成評価手段として構成されている。
【００２７】
突然変異処理部１４は、最適化制御部１２によって指定された系統構成に属する任意の操作対象、例えば、開閉器の開閉状態をランダムに逆転させて新たな系統構成を生成する突然変異処理手段として構成されている。
【００２８】
交叉処理部１５は、最適化処理部１２によって指定された複数の系統構成に属する操作対象、例えば、開閉器の開閉状態を互いに入替えて新たに複数の系統構成を生成する交叉処理手段として構成されている。
【００２９】
ローカルサーチ処理部１６は、最適化制御部１２によって指定された系統構成に属する任意の操作対象（開閉器）を最初の基準候補として、この基準候補に一定の規則を適用して隣接候補を生成し、この隣接候補のうち評価値の高いものに隣接候補を順次移す遷移を繰り返して新たな系統構成を生成する探索処理手段として構成されている。ここで、隣接状態とは、着目している系統構成を、予め定められた基準にしたがって部分的に修正して得られる系統構成のことである。
【００３０】
サバイバル部１７は、最適化制御部１２で生成された初期系統構成群を基に突然変異処理部１４、交叉処理部１５あるいはローカルサーチ部１６で新たに生成された系統構成に対して一定の規則を適用して一部の系統構成を系統構成の指定から除外し、残りの系統構成を、突然変異処理と交叉処理および近傍探索処理を含む全ての処理の対象に指定するサバイバル処理手段として構成されている。
【００３１】
次に、最適化制御部１２、系統構成評価部１３、突然変異処理部１４、交叉処理部１５、ローカルサーチ部１６、サバイバル部１７による最適化処理の詳細を説明する。
【００３２】
まず、最適化制御部１２の具体的な処理内容を図２のフローチャートにしたがって説明する。
【００３３】
全体制御部１１からの系統構成最適化起動要求にしたがって処理が開始されると、最適化制御部１２は、全体制御部１１を介して、データベース部１８から系統の設備に関するデータを読み込み（ステップＳ１）、最適化繰り返し回数ｇｅｎを初期化する（ステップＳ２）。すなわち、以下の最適化処理に含まれる繰り返し部分の回数（以下、世代という。）を示す変数ｇｅｎを初期化するために、ｇｅｎ＝０に設定する。
【００３４】
次に、読み込んだ系統の設備に関するデータをベースに、操作対象としての開閉器の開閉状態をランダムに変化させて、放射状制約を満たすｑ個の個体を初期個体群として生成する（ステップＳ３）。ここで、放射状制約とは、ループを系統内に含まないことであり、例えば、一方の変電所と他方の変電所が開状態の開閉器を間にして互いに分離されている状態にあることをいう。ループとは、ある設備（開閉器）から開状態の開閉器以外の他の設備を１回ずつ辿って元に戻る経路をいう。
【００３５】
ｑ個の初期個体群が生成された後は、世代数ｇｅｎの更新として、ｇｅｎ＝ｇｅｎ＋１とする（ステップＳ４）。
【００３６】
次に、ステップＳ５に移り、初期個体群の中の任意の初期個体あるいは新たに生成された個体（系統構成）に対して突然変異処理と交叉処理および近傍探索処理（ローカルサーチ）の処理を施すための個体操作を行なう。
【００３７】
具体的には、世代ｇｅｎ−１の各個体について、突然変異処理部１４、交叉処理部１５、ローカルサーチ部１６のいずれかに個体操作を指示し、その結果を受け取る。
【００３８】
この場合、どの個体にどの個体操作を行なうかは各種考えられるが、本実施形態では、例えば、以下の方法を採用している。予め個体操作を行なう比率（ｘ１％、ｘ２％、ｘ３％：ｘ１＋ｘ２＋ｘ３＝１）を設定しておき、各個体に対して、０以上１未満の一様な乱数（小数の実数値）を発生させて、その値がｘ１未満なら突然変異処理を適用し、ｘ１以上（ｘ１＋ｘ２）未満のときには交叉処理を適用し、（ｘ１＋ｘ２）以上（ｘ１＋ｘ２＋ｘ３）未満のときには近傍探索処理（ローカルサーチ）を適用する。この結果得られた各個体操作を適用する個体数は、正確には、予め設定された比率（ｘ１％、ｘ２％、ｘ３％）には一致しないこともあり、また、毎回同じ個体数になるとも限らないが、それでも良いこととしている。
【００３９】
また個体操作として、突然変異処理、交叉処理、探索処理（ローカルサーチまたはタブーサーチ）の３種類の処理を扱うことが本発明の特徴であり、突然変異処理や交叉処理によるランダムな大域的探索と、近傍探索処理（ローカルサーチまたはタブーサーチ）による確定論的な局所探索の利点を取り込んで効率的な探索を行なうことができるようになっている。
【００４０】
ステップＳ５において各個体に対する個体操作が行なわれ、この個体操作で新たに生成された各個体に関する評価関数値の計算を系統構成評価部１３に指示し、その計算結果を受け取る（ステップＳ６）。
【００４１】
次に、ステップＳ７に移り、世代ｇｅｎ−１の個体と、これらの個体を基に個体操作で生成された全ての個体の中から、世代ｇｅｎの個体として、残すべきｑ個の個体の抽出をサバイバル部１７に指示し、抽出結果を受け取る。
【００４２】
この後、ステップＳ８に移り、世代交代数の上限チェックを行ない、世代数ｇｅｎが予め定められた値か否かを判定し、世代数ｇｅｎが予め定められた値未満のときにはステップＳ４の処理に戻り、世代数ｇｅｎが予め定められた値以上になったときには、最終世代の個体群の中で評価関数値の最も小さい個体を最適結果として、すなわち目標系統構成として抽出し、抽出した目標系統構成に関するデータを全体制御部１１を介してデータベース部１８に格納し、このステップでの処理を終了する（ステップＳ９）。
【００４３】
次に、系統構成評価部１３の具体的な処理内容について説明する。系統構成評価部１３は、最適化処理部１２など他のブロックから指示または指定された系統構成と負荷分布のデータに基づいて評価関数を計算し、この計算結果を評価関数値として出力するようになっている。この評価関数は配電ロス量や潮流制約逸脱量など自由に設定できるが、本実施形態では、具体的な評価関数として、配電ロス量の例について説明する。
【００４４】
配電ロスＺｌｏｓｓは、線路インピーダンスによる電流位相角の変化はないとし、負荷は区間内で均一に分布しているとして、配電線のインピーダンスと電流により、次の（数１）にしたがって計算する。
【数１】

ここで、区間とは、隣合う開閉器で囲まれる配電線のことを意味し、ｉは最適化の対象としている範囲の配電系統に含まれる全ての区間について和を取ることを意味している。さらに、Ｉ_１（ｉ）は区間ｉの通過電流、つまり、区間ｉより電流の向きで末端側に接続される負荷の総量を表し、Ｉ（ｉ）は区間ｉに接続される負荷量、ｒ（ｉ）は区間ｉのインピーダンスを表す。
【００４５】
次に、突然変異処理部１４の具体的な処理内容を図３のフローチャートにしたがって説明する。まず、最適化制御部１２からの突然変異処理要求にしたがって処理が開始されると、突然変異処理部１４は、最適化制御部１２から個体操作で突然変異処理の対象として選ばれた個体に関するデータ（ｓ（１）、ｓ（２）、…、ｓ（ｎ））を受け取り、突然変異処理の対象となる個体に属する操作対象、例えば開閉器のうち開閉器番号Ｔの初期化として、開閉器番号Ｔ＝０とする（ステップＳ１１）。この後、ステップＳ１２に移り、変更対象開閉器番号Ｔの更新として、Ｔ＝Ｔ＋１とする。次に、ステップＳ１３に移り、突然変異対象の開閉器番号の上限チェックを行なう。このとき、Ｔ≦ｎのときにはステップＳ１４に移り、それ以外のときにはステップＳ１６に移る。
【００４６】
突然変異対象の開閉器番号Ｔが上限値ｎに達していないときには、変更対象開閉器番号の開閉状態ｓ（Ｔ）を反転するか否かの判定を行なう（ステップＳ１４）。この場合、０以上１未満の一様の乱数ｐ（小数の実数値）を発生させ、その値が予め設定してある値ｐ０よりも小さい場合にのみｓ（Ｔ）を反転させることに決定し、乱数の値が設定値ｐ０よりも大きい場合にはステップＳ１２に戻る。
【００４７】
ステップＳ１４において反転と決定されたときには、ステップＳ１５において、ｓ（Ｔ）＝１のときには、ｓ（Ｔ）＝０とし、ｓ（ｔ）＝０のときにはｓ（Ｔ）＝１とし、ステップＳ１２に戻る。
【００４８】
一方、ステップＳ１３において突然変異対象開閉器の番号が上限値に達したときには、ステップＳ１６に移り、突然変異処理によって新たに生成された個体に関するデータ、すなわち新個体データ（ｓ（１），ｓ（２），…，ｓ（ｎ））を出力し、このルーチンでの処理を終了する。
【００４９】
次に、交叉処理部１５の具体的な処理内容を図４のフローチャートにしたがって説明する。まず、最適化制御部１２からの交叉処理要求にしたがって処理が開始されると、交叉処理部１５は、最適化制御部１２から交叉処理の対象として２つの個体（２つの系統構成）に関する個体データｓ１＝（ｓ１（１），ｓ１（２），…，ｓ１（ｎ）），ｓ２＝（ｓ２（１），ｓ２（２），…，ｓ２（ｎ））を受け取り、交叉位置Ｔを決定する（ステップＳ２１）。この場合、０以上１未満の一様の乱数ｐ（小数点の実数値）を発生させ、（ｉ−１）／ｎ≦ｐ＜ｉ／ｎのとき交叉位置ＴをＴ＝ｉに設定する。
【００５０】
次に、ステップＳ２２に移り、個体ｓ１とｓ２の交叉にしたがって新個体ｓ１’とｓ２’を生成する。すなわち、新個体ｓ１’として、ｓ１’＝（ｓ１（１），ｓ１（２），…，ｓ１（Ｔ−１），ｓ２（Ｔ），ｓ２（Ｔ＋１），…，ｓ２（ｎ））を生成し、新個体ｓ２’としてｓ２’＝（ｓ２（１），ｓ２（２），…，ｓ２（Ｔ−１），ｓ１（Ｔ），ｓ１（Ｔ＋１），…，ｓ１（ｎ））を生成する。この後、新個体ｓ１’とｓ２’に関するデータを出力し、このルーチンでの処理を終了する（ステップＳ２３）。
【００５１】
次に、ローカルサーチ部（近傍探索処理部）１６の具体的な処理内容を図５のフローチャートにしたがって説明する。まず、最適化制御部１２からのローカルサーチ処理要求にしたがって処理が開始されると、ローカルサーチ部１６は、最適化制御部１２からローカルサーチの出発点とする個体に関する個体データｓ＝（ｓ（１），ｓ（２），…，ｓ（ｎ））を受け取り、近傍探索における遷移回数Ｒの初期化として、Ｒ＝０に設定する（ステップＳ３１）。この後、ステップＳ３２に移り、遷移回数Ｒの更新として、Ｒ＝Ｒ＋１にする。
【００５２】
次に、ステップＳ３３に移り、隣接個体の抽出を行なう。この場合、注目している個体である現在個体を基準として隣接個体を抽出する。この隣接個体を抽出するに際しては、図６に示す処理が実行される。
【００５３】
まず、現在個体について、両側の電位差が最大であって、開状態の開閉器を着目設備（着目開閉器）として選択する（ステップＳ４１）。ここで、開状態の開閉器の両側の電位差は、開閉器両側における開閉器のうちそれぞれの側の電流の向きで最上流側にあって、閉状態の開閉器からの電圧降下量の差として計算する。各電圧降下量は、負荷は区間内で均一に分布しているとして、配電線のインピーダンスと電流により、次の（数２）にしたがって計算する。
【数２】

ここで、区間とは、隣合う開閉器で囲まれる配電線をいい、ｉは最適化の対象としている範囲の配電系統に含まれる全ての区間について和を取ることを意味している。さらに、Ｉ_１（ｉ）は区間ｉの通過電流、つまり区間ｉより電流の向きで末端側に接続される負荷の総量を表し、Ｉ（ｉ）は区間ｉに接続されている負荷量、ｒ（ｉ）は区間ｉのインピーダンスを表す。
【００５４】
次に、ステップＳ４２に移り、着目開閉器を閉にして得られるループを着目ループとして抽出する。この後、ステップＳ４３に移り、着目ループに含まれる開閉器の１つを開として、放射状系統を作成する。
【００５５】
この後、以上の手順で得られる全ての放射状系統を隣接個体（隣接状態）として抽出する（ステップＳ４４）。
【００５６】
隣接個体が抽出された後は、図５のステップＳ３４に移り、各隣接個体の評価関数値の計算を系統構成評価部１３に指示し、その結果を受け取る。この後、ステップＳ３５に移り、現在個体より評価関数値の小さい隣接個体が存在するか否かを判定し、現在個体より評価関数値の小さい隣接個体が存在するときにはステップＳ３６に移り、存在しないときにはステップＳ３８に移る。
【００５７】
ステップＳ３６においては、評価関数値が最小の隣接個体を新しい現在個体に設定し、ステップＳ３７の処理に移る。ステップＳ３７においては、遷移回数が上限に達したか否かのチェックが行なわれる。すなわち、遷移関数Ｒ＜Ｒ_ＬＡＳＴのときにはステップＳ３２に移り、前述した処理を繰り返し、遷移回数Ｒが上限値に達したときにはステップＳ３８に移る。なお、Ｒ_ＬＡＳＴは予め設定されているパラメータである。
【００５８】
ステップＳ３８においては、現在個体に関するデータをローカルサーチ（近傍探索処理）の結果として出力し、このルーチンでの処理を終了する。すなわち、現在個体より評価値の高い隣接個体（評価関数値が最小の隣接個体）が得られなくなったときにはローカルサーチを終了する。
【００５９】
ここで、ローカルサーチ部１６において近傍探索を行なうに際して、系統構成に属する操作対象のうち両側電位差が最小であって開状態の開閉器を着目開閉器として選択し、選択した着目開閉器を閉とし、別の閉状態の開閉器を開とすることで隣接候補を生成し、さらに、系統構成評価部１３の評価値が基準候補および他の隣接候補の中で最小の隣接候補に遷移するか、あるいは系統構成評価部１３の評価による評価値が基準候補を除き他の隣接候補の中で最小の隣接候補に遷移するようしているが、評価関数によっては、評価値が最大のものを最適なものとすることもできる。この場合、系統構成評価部１３の評価値が基準候補および他の隣接候補の中で最大の隣接候補に遷移するかあるいは系統構成評価部１３の評価による評価値が基準候補を除き他の隣接候補の中で最大の隣接候補に遷移することになる。
【００６０】
また、隣接個体を生成するに際しては、ローカルサーチ部１６による近傍探索の代わりに、隣接個体を探索するための探索処理として、遷移先を制限するタブーサーチリストを基に隣接個体を探索する探索処理手段としてのタブーサーチ部を用いることもできる。
【００６１】
この場合、タブーサーチ部は、ローカルサーチ１６の代わりに、最適化制御部１２に接続され、最適化制御部１２からの指令に従って処理を実行することになる。
【００６２】
具体的には、図７に示すように、まず、最適化制御部１２からのタブーサーチ処理要求にしたがって処理が開始されると、タブーサーチ部は、最適化制御部１２からタブーサーチの出発点とする個体に関する個体データｓ＝（ｓ（１），ｓ（２），…，ｓ（ｎ））を受け取り、探索における遷移回数Ｒの初期化として、Ｒ＝０に設定する（ステップＳ５１）。
【００６３】
この後、ステップＳ５２に移り、タブーリストを初期化する。ここで、タブーリストとは、タブーサーチによる探索の過程で遷移した隣接個体を順に記憶するものである。このタブーリストに記憶する個体数Ｌは、探索を通じて予め定めた個数で固定とし、タブーリストに記憶された個体がＬ個のときに新個体を追加する場合は、最も古く記憶された個体を削除した上で新個体を追加して記憶する。タブーリストの初期化では、タブーリストに記憶されている個体は全て削除される。そして、タブーリストが初期化されたあとは、ステップＳ５３に移り、遷移回数Ｒの更新として、Ｒ＝Ｒ＋１にする。
【００６４】
次に、ステップＳ５４に移り、隣接個体の抽出を行なう。この場合、注目している個体である現在個体を基準として隣接個体を抽出する。この隣接個体を抽出するに際しては、近傍探索処理のときと同様に、図６に示す処理が実行される。
【００６５】
まず、現在個体について、両側の電位差が最大であって、開状態の開閉器を着目設備（着目開閉器）として選択する（ステップＳ４１）。ここで、開状態の開閉器の両側の電位差は、開閉器両側における開閉器のうちそれぞれの側の電流の向きで最上流側にあって、閉状態の開閉器からの電圧降下量の差として計算する。各電圧降下量は、負荷は区間内で均一に分布しているとして、配電線のインピーダンスと電流により、前記（数２）にしたがって計算する。
【００６６】
次に、ステップＳ４２に移り、着目開閉器を閉にして得られるループを着目ループとして抽出する。この後、ステップＳ４３に移り、着目ループに含まれる開閉器の１つを開として、放射状系統を作成する。
【００６７】
この後、以上の手順で得られる全ての放射状系統を隣接個体（隣接状態）として抽出する（ステップＳ４４）。
【００６８】
隣接個体が抽出された後は、図７のステップＳ５５に移り、各隣接個体の評価関数値の計算を系統構成評価部１３に指示し、その結果を受け取る。この後、ステップＳ５６に移ってタブーリストを参照し、抽出された隣接個体のうちタブーリストに含まれない隣接個体であって、評価関数値が最小の隣接個体を新しい現在個体に設定し、新しい隣接個体に遷移する。この場合、遷移先を制限するための条件、例えば、上下左右のうち左方向への遷移を禁止すること、あるいは遷移先の候補となる全ての隣接個体の評価値が遷移元よりも低くくてもいずれかの隣接個体に遷移することなどの条件を探索の過程で順次追加して記憶し、この条件に従って遷移先を制限することもできる。
【００６９】
このあと、ステップＳ５７の処理に移り、ステップＳ５７においては、遷移回数が上限に達したか否かのチェックが行なわれる。すなわち、遷移関数Ｒ＜Ｒ_ＬＡＳＴのときにはステップＳ５３に移り、前述した処理を繰り返し、遷移回数Ｒが上限値に達したときにはステップＳ５８に移る。なお、Ｒ_ＬＡＳＴは予め設定されているパラメータである。
【００７０】
ステップＳ５８においては、現在個体に関するデータをタブーサーチの処理結果として出力し、このルーチンでの処理を終了する。
【００７１】
タブーサーチによる探索を実行すると、ローカルサーチによる探索よりも探索に要する時間を短くすることができる。さらに、ローカルサーチによる探索のときには局所的に最小値が求まると、他に最適な解が存在していても、この解を最適な解とする恐れがあるのに対して、タブーサーチによる探索を実行すると、探索の過程で、局所的に最小値が求まっても、遷移先を制限する条件（遷移先の候補となる全ての隣接個体の評価値が遷移元よりも低くてもいずれかの隣接個体に遷移する条件）に従って他の固定にも遷移するので、局所的に最適なところから抜け出して新たな個体のところに遷移し、この個体を基準に新たな隣接個体を選択することができ、ローカルミニマムに陥るのを防止することができる。
【００７２】
ここで、タブーサーチ部において探索を行なうに際して、系統構成に属する操作対象のうち両側電位差が最小であって開状態の開閉器を着目開閉器として選択し、選択した着目開閉器を閉とし、別の閉状態の開閉器を開とすることで隣接候補を生成し、さらに、系統構成評価部１３の評価値が基準候補および他の隣接候補の中で最小の隣接候補に遷移するか、あるいは系統構成評価部１３の評価による評価値が基準候補を除き他の隣接候補の中で最小の隣接候補に遷移するようしているが、評価関数によっては、評価値が最大のものを最適なものとすることもできる。この場合、系統構成評価部１３の評価値が基準候補および他の隣接候補の中で最大の隣接候補に遷移するかあるいは系統構成評価部１３の評価による評価値が基準候補を除き他の隣接候補の中で最大の隣接候補に遷移することになる。
【００７３】
次に、サバイバル部１７の具体的な処理内容について説明する。サバイバル部１７は、最適化制御部１２から受け取った個体群の中から、次世代に残すｑ個の個体を選択する。この選択では、各個体について、自分以外の個体からランダムに抽出されたＬ個の個体、ただし、Ｌが最適化処理部１２から受け取った個体の個数より大きい場合は、自分以外の個体全てを抽出し、自分より評価関数の大きい個体の数を計算し、評価関数値が大きい個体から順にｑ個を選択するものとする。なお、ｑ番目となり得る個体として同じ評価関数値を有するものが複数存在するときには、一様な乱数によりランダムに選択し、残すべき個体の個数をｑ個となるように調整する。なお、ここでＬは予め設定される整数値のパラメータである。
【００７４】
このように、本実施形態においては、目標系統構成を探索する過程で、初期個体群（初期系統構成群）あるいは新たに生成された個体（系統構成）に突然変異処理と交叉処理および探索処理（ローカルサーチまたはタブーサーチ）を順次施し、突然変異処理と交叉処理および探索処理の全ての処理を経て新たに生成された個体のうち評価値の最小の個体を最適な個体（目標系統構成）として抽出するようにしたため、ランダムな大域的探索と、経験的な知識を利用した近傍探索の利点を取り入れて、良い解となる最適な個体を短時間に抽出することができ、効率的な探索が可能になる。すなわち、同じ時間でもより良い解が得られる。さらに、抽出された個体を基に開閉器を制御することで、開閉器の制御を迅速に行なうことができる。
【００７５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、目標系統構成を探索する過程で、初期系統構成群あるいは新たに生成された系統構成に突然変異処理と交叉処理および探索処理を順次施し、突然変異処理と交叉処理および探索処理の全ての処理を経て新たに生成された系統構成のうち評価値の最小または最大の系統構成を目標系統構成として抽出するようにしたため、ランダムな大域的探索と、経験的な知識を利用した近傍探索の利点を取り入れて、良い解となる目標系統構成を短時間に抽出することができ、効率的な探索が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態を示す配電系統制御装置および配電系統構成作成装置を含む配電系統制御システムの全体構成図である。
【図２】最適化制御部の具体的な処理内容を説明するためのフローチャートである。
【図３】突然変異処理部の具体的な処理内容を説明するためのフローチャートである。
【図４】交叉処理部の具体的な処理内容を説明するためのフローチャートである。
【図５】ローカルサーチ部の具体的な処理内容を説明するためのフローチャートである。
【図６】隣接個体の抽出方法を説明するためのフローチャートである。
【図７】タブーサーチ部の具体的な処理内容を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
１計算機
２入力装置
３表示装置
４配電システム
５配電系統
１１全体制御部
１２最適化制御部
１３系統構成評価部
１４突然変異処理部
１５交叉処理部
１６ローカルサーチ部
１７サバイバル部
１８データベース部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a power distribution system control device and a power distribution system configuration creation device, and in particular, a power distribution system suitable for determining or controlling an operation target existing in a power distribution system as a component of the system, for example, a switching state of a switch The present invention relates to a control device and a distribution system configuration creation device.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, a method for optimizing the system configuration for the purpose of minimizing distribution loss (loss mini) of the distribution system (optimizing the switching state or connection state of switches in the distribution system as components of the distribution system) Methods such as genetic algorithms and tabu search have been proposed.
[0003]
The former is, for example, a random reversal of the open / close state of one or more switches of system configuration candidates, as described in IEEJ Transaction C116, Vol. 5, “Distribution System Configuration Optimization Method Using Genetic Algorithm”. Search for various system configuration candidates by using the mutation process to be performed and the crossover process of newly generating two system configurations by switching the switching states of one or more switches belonging to the two system configuration candidates. This is a technique for creating an optimum system configuration according to the search result. An example of a technology related to this type of technology is JP-A-9-265464.
[0004]
On the other hand, as described in JP-A-10-243556, for example, the latter uses a given distribution system configuration candidate as a first reference candidate and applies a predetermined rule to the reference candidate. In this method, adjacent candidates are generated, and an optimum system configuration is created by repeating the transition in which the function value of a predetermined evaluation function is sequentially shifted from the generated adjacent candidates to the one having the optimum function value.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
Among the conventional techniques, the genetic algorithm method is characterized by performing a random global search without using empirical knowledge during the search process, and can search for a good solution that cannot be predicted by humans. On the other hand, in a large-scale problem in which the number of operation objects such as switches is large, the number of search candidates becomes enormous, and calculation time becomes long if an accurate solution is to be obtained.
[0006]
The tabu search method, on the other hand, uses empirical knowledge for the search, and is characterized by a point that searches while forcibly transitioning to neighboring candidates while limiting the transition destination based on neighborhood search. While it is possible to perform efficient searches within the range of empirical knowledge while escaping, there is a possibility that the optimality and efficiency may decrease depending on the empirical knowledge to be introduced.
[0007]
An object of the present invention is to provide a distribution system control device and a distribution system configuration creation device capable of obtaining a good solution in a short time.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the present invention is to obtain a solution in a short time by incorporating a random global search and a neighborhood search using empirical knowledge at the same time.
[0009]
Specifically, the present invention provides an initial system configuration group generation means for generating an initial system configuration group defined as information relating to an initial open / close state of a plurality of operation objects existing in the system as system components, and the initial System configuration specifying means for specifying an arbitrary initial system configuration or a newly generated system configuration in the system configuration group as a target of any one of mutation processing, crossover processing, and search processing, and the specified system Mutation processing means for generating a new system configuration by randomly reversing the open / closed state of an arbitrary operation target belonging to the configuration, and a plurality of newly opening / closing states of the operation target belonging to a plurality of specified system configurations. The crossover processing means for generating the system configuration and any operation target belonging to the specified system configuration as the first reference candidate, and applying a certain rule to this reference candidate A search processing means for generating a complement and generating a new system configuration by repeating a transition that sequentially shifts the adjacent candidates based on the evaluation value, and a new system obtained by the process of the mutation processing means A system configuration evaluation unit that evaluates a new system configuration obtained by the configuration and the processing of the crossover processing unit and a new system configuration obtained by the processing of the search processing unit and calculates an evaluation value, and the mutation processing unit Target system configuration extraction that extracts the minimum or maximum system configuration of the evaluation value calculated by the system configuration evaluation unit as the target system configuration among the system configurations newly generated through all the processing by the crossover processing unit and the search processing unit Distribution system control comprising: means for controlling the operation target belonging to the target system configuration extracted by the target system configuration extraction unit It is obtained by constituting the apparatus.
[0010]
In order to achieve the above object, the present invention generates an initial system configuration group that generates an initial system configuration group that is defined as information related to an initial open / close state of a plurality of operation objects existing in the system as a system component. And system configuration designation means for designating any initial system configuration in the initial system configuration group or a newly generated system configuration as a target of any one of mutation processing, crossover processing, and search processing; Mutating means for generating a new system configuration by randomly reversing the open / closed state of an arbitrary operation target belonging to the specified system configuration, and the open / closed states of the operation targets belonging to a plurality of specified system configurations. Crossover processing means for generating a plurality of new system configurations by replacing them, and any operation target belonging to the specified system configuration as the first reference candidate, and fixed to this reference candidate A search processing unit that generates a new system configuration by generating a new system configuration by repeating a transition in which adjacent candidates are generated by applying a rule, and the adjacent candidates are sequentially transferred to a higher evaluation value, and the process of the mutation processing unit The system configuration evaluation means for evaluating the new system configuration obtained by the above processing and the new system configuration obtained by the processing of the crossover processing means and the new system configuration obtained by the processing of the search processing means, respectively, and calculating an evaluation value And the minimum or maximum system configuration of the evaluation value calculated by the system configuration evaluation unit among the system configurations newly generated through the processing by the mutation processing unit, the cross processing unit, and the search processing unit. A power distribution system configuration creating apparatus comprising target system configuration extracting means for extracting as follows.
[0011]
In configuring the power distribution system control device or the power distribution system configuration creation device, the following elements can be added.
[0012]
(1) A certain rule is applied to the newly generated system configuration based on the initial system configuration group to exclude a part of the system configuration from the specification of the system configuration, and the remaining system configuration is mutated. Survival processing means for designating all processing targets including processing, crossover processing and search processing is provided.
[0013]
(2) The search processing means selects a switch having a minimum potential difference between both sides of the operation target belonging to the system configuration and in an open state as a target switch, closes the selected target switch, and selects another closed state. An adjacent candidate is generated by opening the switch.
[0014]
(3) The search processing means evaluates whether the evaluation value by the evaluation of the system configuration evaluation means transitions to the minimum or maximum adjacent candidate among the reference candidates and other adjacent candidates, or evaluation by the evaluation of the system configuration evaluation means The value transitions to the minimum or maximum adjacent candidate among other adjacent candidates except for the reference candidate.
[0015]
(4) The search processing means is the smallest or largest neighbor candidate among the neighbor candidates excluding the neighbor candidates whose transition evaluation values are the reference candidates and other neighbor candidates whose evaluation value by the evaluation of the system configuration evaluating means is prohibited. Or the evaluation value by the evaluation of the system configuration evaluation means is another adjacent candidate excluding the reference candidate, and the minimum or maximum among the adjacent candidates excluding the adjacent candidate prohibited from transitioning by the restriction condition To the adjacent candidate.
[0016]
According to the means described above, in the process of searching for the target system configuration, the initial system configuration group or the newly generated system configuration (distribution system configuration candidate set) is sequentially subjected to mutation processing, crossover processing, and search processing, Since the minimum or maximum system configuration of the evaluation value is extracted as the target system configuration among the system configurations newly generated through all of the mutation processing, crossover processing, and search processing, random global search and Incorporating the advantages of neighborhood search or tabu search using empirical knowledge, it is possible to extract a target system configuration that is a good solution in a short time, and efficient search becomes possible.
[0017]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is an overall configuration diagram of a distribution system control system including a distribution system control device and a distribution system configuration creation device according to an embodiment of the present invention. The power distribution system control system includes a computer 1, an input device 2, and a display device 3. The input device 2 and the display device 3 are connected to the computer 1, and the computer 1 is connected via the power distribution system 4. Connected to the power distribution system 5.
[0018]
The data input device 2 is configured as data input means for inputting various data to the computer 1, and the display device 3 displays information related to input data of the input device 2, calculation results of the computer 1, and the like. It is comprised as a display means to display. The power distribution system 4 is configured as a system for planning, operating, and controlling the power distribution system 5 composed of actual power equipment such as distribution lines and switches, and the distribution system such as the switch open / close state and power flow. The state of No. 5 is monitored, and the switching operation for the switch is controlled based on the monitoring result.
[0019]
The computer 1 includes an overall control unit 11, an optimization control unit 12, a system configuration evaluation unit 13, a mutation processing unit 14, a crossover processing unit 15, a local search unit 16, a survival unit 17, and a database 18. When an efficient search is performed by taking advantage of random global search by mutation processing or crossover processing and deterministic local search by local search, data input from input device 2 or distribution system 4 Based on the captured data, an optimum distribution system configuration (target system configuration) is searched, and the search result is displayed on the screen of the display device 3 or the search result is output to the distribution system 4. Yes. Here, the distribution system configuration means various power facilities as operation targets existing in the distribution system as components of the distribution system, for example, the open / close state or connection state of the switch, and each open / close state in the distribution system. The distribution system configuration can be changed by specifying the open / close state of the appliance. The optimum system configuration is a distribution system configuration that minimizes a predetermined evaluation function value, and the evaluation function is a function that associates numerical values with the system configuration according to a certain standard. In this case, in this embodiment, the distribution loss (loss) amount of the target distribution system is used as an evaluation function, and a specific calculation logic of the distribution loss will be described later.
[0020]
Next, an outline of each part of the computer 1 will be described. First, the overall control unit 11 controls data exchange with the input device 2, the display device 3, the power distribution system 4, and the optimization control unit 12.
[0021]
Specifically, the overall control unit 11 is based on data captured from the input device 2 or the power distribution system 4 when an instruction for searching for an optimal power distribution system configuration is input from the input device 2 or the power distribution system 4. In addition, the optimization control unit 12 is instructed to search for an optimal distribution system configuration, and the instruction result is received from the optimization control unit 12 and output to the display device 3 and the power distribution system 4. . In this case, data obtained from the input device 2, the power distribution system 4 or the optimization control unit 12 is stored in the database unit 18, and the data stored in the database 18 is requested from another block, for example, the system configuration evaluation unit 13. Are taken out and output to the requested block. The overall control unit 11 is connected to the power distribution system 4 and is configured as a control unit that performs control in real time on an operation target belonging to the target system configuration extracted by the optimization control unit 12, for example, a switch. Has been.
[0022]
The database unit 18 is configured to manage data obtained from the input device 2, the power distribution system 4, or the optimization control unit 12. For example, the data relating to the equipment constituting the power distribution system 5, such as name, characteristics, importance of equipment, connection information between equipment, switching status of switches, other loads, etc. are managed, and the optimization controller 12 It is designed to manage data on the results obtained from. The characteristic data is data such as a power flow constraint value, an operation target value, and a target voltage.
[0023]
When the optimization control unit 12 receives an instruction to search for an optimal distribution system configuration from the overall control unit 11, the system configuration evaluation unit 13, the mutation processing unit 14, the crossover processing unit 15, the local search unit 16, and the survival In connection with the unit 17, an optimum distribution system configuration is searched and the search result is output. That is, the optimization control unit 12 is an initial system configuration defined as an initial switching state of a switch among a plurality of operation objects existing in the distribution system as components of the distribution system, for example, information on the switching state of the switch It is configured as an initial system configuration group generation means for generating a group.
[0024]
Specifically, when the system configuration is processed as some data, in the present embodiment, as the simplest method, consecutive numbers that do not overlap are assigned to the switches in the system, and the state of the switch i is a variable. s (i) is stored as s (i) = 1 in the open state and s (i) = 0 in the closed state. When n switches to be operated exist in the system, the system configuration is expressed by a sequence of values of (s (1), s (2),..., S (n)), and the computer 1 For example, the system configuration is expressed as an array, and this sequence is defined as an individual (gene). The computer 1 processes the initial system configuration group defined as the initial connection state of the system as the initial individual group.
[0025]
Furthermore, the optimization control unit 12 designates an arbitrary initial system configuration or a newly generated system configuration as a target of any one of the mutation process, the crossover process, and the neighborhood search process (local search). A system configuration that is configured as a designation unit and has a minimum evaluation value based on the evaluation of the system configuration evaluation unit 13 among the system configurations newly generated through all the processes including the mutation process, the crossover process, and the neighborhood search process Is configured as a target system configuration extracting means for extracting.
[0026]
The system configuration evaluation unit 13 is an evaluation function based on the system configuration (specified individual) specified by the optimization control unit 12 and load distribution data (data relating to the amount of power of the customer, etc.), and in this embodiment, power distribution The system is configured as a system configuration evaluation unit that calculates a loss amount and outputs an evaluation function value as a calculation result.
[0027]
The mutation processing unit 14 serves as a mutation processing unit that generates a new system configuration by randomly reversing the open / closed state of a switch, for example, an arbitrary operation target belonging to the system configuration designated by the optimization control unit 12. It is configured.
[0028]
The crossover processing unit 15 is configured as a crossover processing unit that generates a plurality of system configurations by switching operation targets belonging to a plurality of system configurations designated by the optimization processing unit 12, for example, switching states of switches. ing.
[0029]
The local search processing unit 16 uses an arbitrary operation target (switch) belonging to the system configuration designated by the optimization control unit 12 as a first reference candidate, and generates a neighbor candidate by applying a certain rule to this reference candidate. And it is comprised as a search process means which produces | generates a new system | strain structure by repeating the transition which moves an adjacent candidate to the thing with a high evaluation value among this adjacent candidate. Here, the adjacent state is a system configuration obtained by partially correcting the system configuration of interest according to a predetermined standard.
[0030]
The survival unit 17 has certain rules for the system configuration newly generated by the mutation processing unit 14, the crossover processing unit 15 or the local search unit 16 based on the initial system configuration group generated by the optimization control unit 12. Is applied as a survival processing means that excludes part of the system configuration from the specification of the system configuration and specifies the remaining system configuration as the target of all processing including mutation processing, crossover processing, and neighborhood search processing. ing.
[0031]
Next, details of optimization processing by the optimization control unit 12, the system configuration evaluation unit 13, the mutation processing unit 14, the crossover processing unit 15, the local search unit 16, and the survival unit 17 will be described.
[0032]
First, specific processing contents of the optimization control unit 12 will be described with reference to the flowchart of FIG.
[0033]
When processing is started in accordance with the system configuration optimization start request from the overall control unit 11, the optimization control unit 12 reads data relating to system facilities from the database unit 18 via the overall control unit 11 (step S1). ), The optimization repetition count gen is initialized (step S2). That is, gen = 0 is set to initialize a variable gen indicating the number of repeated portions (hereinafter referred to as a generation) included in the following optimization process.
[0034]
Next, on the basis of the data related to the equipment of the read system, the switching state of the switch as the operation target is randomly changed, and q individuals satisfying the radial constraints are generated as the initial population (step S3). Here, the radial restriction means that a loop is not included in the system. For example, one substation and the other substation are separated from each other with an open switch. Say. A loop refers to a path that returns from a certain facility (switch) to other facilities other than the open switch and returns to the original state.
[0035]
After q initial populations are generated, gen = gen + 1 is set as an update of the generation number gen (step S4).
[0036]
Next, the process proceeds to step S5, where mutation processing, crossover processing, and neighborhood search processing (local search) are performed on an arbitrary initial individual in the initial population or a newly generated individual (system configuration). Individual operations for
[0037]
Specifically, for each individual of the generation gen-1, the individual operation is instructed to any one of the mutation processing unit 14, the crossover processing unit 15, and the local search unit 16, and the result is received.
[0038]
In this case, various kinds of individual operations can be considered for which individual. In the present embodiment, for example, the following method is adopted. The ratio for performing individual operations (x1%, x2%, x3%: x1 + x2 + x3 = 1) is set in advance, and a uniform random number (fractional real number) between 0 and 1 is generated for each individual. If the value is less than x1, the mutation process is applied. If the value is greater than or equal to x1 and less than (x1 + x2), the crossover process is applied. The number of individuals to which each individual operation obtained as a result is applied may not exactly match the preset ratio (x1%, x2%, x3%), and the same number of individuals is obtained each time. However, it is still good.
[0039]
In addition, it is a feature of the present invention that three types of processing such as mutation processing, crossover processing, and search processing (local search or tabu search) are handled as individual operations, and random global search by mutation processing or crossover processing In addition, an efficient search can be performed by taking advantage of the deterministic local search by the neighborhood search process (local search or tabu search).
[0040]
In step S5, an individual operation is performed on each individual, and the system configuration evaluation unit 13 is instructed to calculate an evaluation function value for each individual newly generated by the individual operation, and the calculation result is received (step S6).
[0041]
Next, the process proceeds to step S7, where q individuals to be left as generation gen individuals are extracted from generation gen-1 individuals and all individuals generated by individual operations based on these individuals. The survival unit 17 is instructed and the extraction result is received.
[0042]
Thereafter, the process proceeds to step S8, where the upper limit of the number of generation alternations is checked to determine whether or not the number of generations gen is a predetermined value. If the number of generations gen is less than the predetermined value, the process of step S4 is performed. Returning, when the number of generations gen is greater than or equal to a predetermined value, the individual with the smallest evaluation function value in the final generation population is extracted as the optimum result, that is, the target system configuration, and the extracted target system configuration Is stored in the database unit 18 via the overall control unit 11, and the processing in this step is terminated (step S9).
[0043]
Next, specific processing contents of the system configuration evaluation unit 13 will be described. The system configuration evaluation unit 13 calculates an evaluation function based on the system configuration and load distribution data instructed or designated by other blocks such as the optimization processing unit 12, and outputs the calculation result as an evaluation function value. It has become. Although this evaluation function can be freely set such as a distribution loss amount and a power flow constraint deviation amount, in this embodiment, an example of a distribution loss amount will be described as a specific evaluation function.
[0044]
The distribution loss Zloss is calculated according to the following (Equation 1) based on the impedance and current of the distribution line, assuming that the current phase angle does not change due to the line impedance and that the load is uniformly distributed in the section.
[Expression 1]

Here, a section means a distribution line surrounded by adjacent switches, and i means summing all sections included in the distribution system in the range to be optimized. . In addition, I ₁ (I) represents the passing current of the section i, that is, the total amount of loads connected to the terminal side in the direction of current from the section i, I (i) is the load amount connected to the section i, and r (i) is This represents the impedance of the section i.
[0045]
Next, specific processing contents of the mutation processing unit 14 will be described with reference to the flowchart of FIG. First, when processing is started in accordance with a mutation processing request from the optimization control unit 12, the mutation processing unit 14 selects data related to an individual selected as a target of mutation processing by the individual operation from the optimization control unit 12. (S (1), s (2),..., S (n)) are received, and the operation target belonging to the individual to be subjected to the mutation process, for example, the switch number T of the switches is initialized as a switch The number T = 0 is set (step S11). Thereafter, the process proceeds to step S12, where T = T + 1 is set as the update of the change target switch number T. Next, the process proceeds to step S13, where an upper limit check of the switch number to be mutated is performed. At this time, if T ≦ n, the process proceeds to step S14, and otherwise, the process proceeds to step S16.
[0046]
When the switch number T to be mutated has not reached the upper limit n, it is determined whether or not the switch state s (T) of the switch number to be changed is reversed (step S14). In this case, it is decided to generate a uniform random number p (fractional real value) of 0 or more and less than 1, and to invert s (T) only when the value is smaller than a preset value p0. If the value of the random number is larger than the set value p0, the process returns to step S12.
[0047]
When it is determined in step S14 that the inversion is performed, in step S15, s (T) = 1 is set when s (T) = 1, and s (T) = 1 is set when s (t) = 0. Return.
[0048]
On the other hand, when the number of the mutation target switch reaches the upper limit value in step S13, the process proceeds to step S16, where data relating to the individuals newly generated by the mutation process, that is, new individual data (s (1), s ( 2),..., S (n)) are output, and the processing in this routine is terminated.
[0049]
Next, specific processing contents of the crossover processing unit 15 will be described with reference to the flowchart of FIG. First, when processing is started in accordance with a crossover processing request from the optimization control unit 12, the crossover processing unit 15 receives individual data relating to two individuals (two system configurations) as crossover processing targets from the optimization control unit 12. s1 = (s1 (1), s1 (2),..., s1 (n)), s2 = (s2 (1), s2 (2),..., s2 (n)) are received and the crossover position T is determined. (Step S21). In this case, a uniform random number p (real value of decimal point) of 0 or more and less than 1 is generated, and the crossover position T is set to T = i when (i−1) / n ≦ p <i / n.
[0050]
Next, the process proceeds to step S22, and new individuals s1 ′ and s2 ′ are generated according to the intersection of the individuals s1 and s2. That is, as a new individual s1 ′, s1 ′ = (s1 (1), s1 (2),..., S1 (T-1), s2 (T), s2 (T + 1),. S2 ′ = (s2 (1), s2 (2),..., S2 (T−1), s1 (T), s1 (T + 1),..., S1 (n)) is generated as the new individual s2 ′. . Thereafter, data relating to the new individuals s1 ′ and s2 ′ are output, and the processing in this routine is terminated (step S23).
[0051]
Next, specific processing contents of the local search unit (neighbor search processing unit) 16 will be described with reference to the flowchart of FIG. First, when processing is started in accordance with a local search processing request from the optimization control unit 12, the local search unit 16 sends individual data s = (s ( 1), s (2),..., S (n)) are received, and R = 0 is set as initialization of the number of transitions R in the neighborhood search (step S31). Thereafter, the process proceeds to step S32, where R = R + 1 is set as the update of the transition count R.
[0052]
Next, the process moves to step S33, and adjacent individuals are extracted. In this case, adjacent individuals are extracted with reference to the current individual that is the target individual. When extracting this adjacent individual, the process shown in FIG. 6 is performed.
[0053]
First, for the current individual, the switch with the maximum potential difference on both sides and having an open state is selected as the target facility (target switch) (step S41). Here, the potential difference between both sides of the open switch is the most upstream side in the direction of the current on each side of the switches on both sides of the switch, and is the difference in voltage drop from the closed switch. calculate. Each voltage drop amount is calculated according to the following (Equation 2) based on the impedance and current of the distribution line, assuming that the load is uniformly distributed in the section.
[Expression 2]

Here, the section means a distribution line surrounded by adjacent switches, and i means that all sections included in the distribution system in the range to be optimized are summed. In addition, I ₁ (I) represents the passing current of the section i, that is, the total amount of loads connected to the terminal side in the direction of current from the section i, I (i) is the load connected to the section i, and r (i) is This represents the impedance of the section i.
[0054]
Next, the process proceeds to step S42, and a loop obtained by closing the target switch is extracted as a target loop. Thereafter, the process proceeds to step S43, and one of the switches included in the loop of interest is opened to create a radial system.
[0055]
Thereafter, all radial systems obtained by the above procedure are extracted as adjacent individuals (adjacent state) (step S44).
[0056]
After the neighboring individuals are extracted, the process proceeds to step S34 in FIG. 5 to instruct the system configuration evaluating unit 13 to calculate the evaluation function value of each neighboring individual, and receives the result. Thereafter, the process proceeds to step S35, where it is determined whether or not there is an adjacent individual whose evaluation function value is smaller than that of the current individual. If there is an adjacent individual whose evaluation function value is smaller than that of the current individual, the process proceeds to step S36. Control goes to step S38.
[0057]
In step S36, an adjacent individual having the smallest evaluation function value is set as a new current individual, and the process proceeds to step S37. In step S37, it is checked whether or not the number of transitions has reached the upper limit. That is, the transition function R <R _LAST In step S32, the process proceeds to step S32. When the number of transitions R reaches the upper limit, the process proceeds to step S38. R _LAST Is a preset parameter.
[0058]
In step S38, data relating to the current individual is output as a result of the local search (neighbor search process), and the processing in this routine is terminated. That is, the local search is terminated when an adjacent individual having a higher evaluation value than the current individual (adjacent individual having the smallest evaluation function value) cannot be obtained.
[0059]
Here, when the local search is performed in the local search unit 16, among the operation objects belonging to the system configuration, the open-side switch having the smallest potential difference on both sides is selected as the target switch, and the selected target switch is closed. In addition, an adjacent candidate is generated by opening another closed switch, and further, whether the evaluation value of the system configuration evaluation unit 13 transitions to the minimum adjacent candidate among the reference candidates and other adjacent candidates, Alternatively, the evaluation value obtained by the evaluation of the system configuration evaluation unit 13 is changed to the smallest adjacent candidate among the other adjacent candidates except for the reference candidate. However, depending on the evaluation function, the evaluation value having the maximum evaluation value is optimal. It can also be. In this case, the evaluation value of the system configuration evaluation unit 13 transitions to the maximum adjacent candidate among the reference candidates and other adjacent candidates, or the evaluation value based on the evaluation of the system configuration evaluation unit 13 is other adjacent candidates except for the reference candidates. Transitions to the largest adjacent candidate.
[0060]
Further, when generating an adjacent individual, a search process for searching for an adjacent individual based on a tabu search list that restricts a transition destination is used as a search process for searching for an adjacent individual, instead of the proximity search by the local search unit 16. A tabu search part as means can also be used.
[0061]
In this case, the tabu search unit is connected to the optimization control unit 12 instead of the local search 16 and executes processing in accordance with a command from the optimization control unit 12.
[0062]
Specifically, as shown in FIG. 7, first, when processing is started in accordance with a tabu search processing request from the optimization control unit 12, the tabu search unit starts from the optimization control unit 12 with a tabu search starting point. Individual data s = (s (1), s (2),..., S (n)) is received, and R = 0 is set as initialization of the number of transitions R in the search (step S51).
[0063]
Thereafter, the process proceeds to step S52, and the tabu list is initialized. Here, the tabu list is a memory for sequentially storing adjacent individuals that have transitioned during the search process by tabu search. The number L of individuals stored in the tabu list is fixed at a predetermined number through the search, and when adding a new individual when the number of individuals stored in the taboo list is L, the oldest stored individual is deleted. Then add a new individual and memorize it. When initializing the taboo list, all individuals stored in the taboo list are deleted. After the tabu list is initialized, the process proceeds to step S53, where R = R + 1 is set as the number of transition times R.
[0064]
Next, the process proceeds to step S54, where adjacent individuals are extracted. In this case, adjacent individuals are extracted with reference to the current individual that is the target individual. When extracting the adjacent individuals, the process shown in FIG. 6 is executed as in the vicinity search process.
[0065]
First, for the current individual, the switch with the maximum potential difference on both sides and having an open state is selected as the target facility (target switch) (step S41). Here, the potential difference between both sides of the open switch is the most upstream side in the direction of the current on each side of the switches on both sides of the switch, and is the difference in voltage drop from the closed switch. calculate. Each voltage drop amount is calculated according to the above (Equation 2) based on the impedance and current of the distribution line, assuming that the load is uniformly distributed in the section.
[0066]
Next, the process proceeds to step S42, and a loop obtained by closing the target switch is extracted as a target loop. Thereafter, the process proceeds to step S43, and one of the switches included in the loop of interest is opened to create a radial system.
[0067]
Thereafter, all radial systems obtained by the above procedure are extracted as adjacent individuals (adjacent state) (step S44).
[0068]
After the adjacent individuals are extracted, the process proceeds to step S55 in FIG. 7, and the system configuration evaluation unit 13 is instructed to calculate the evaluation function value of each adjacent individual, and the result is received. Thereafter, the process proceeds to step S56, the tabu list is referred to, and among the extracted adjacent individuals, the adjacent individual that is not included in the tabu list and has the smallest evaluation function value is set as a new current individual, and the new Transition to an adjacent individual. In this case, conditions for restricting the transition destination, for example, prohibiting the transition to the left of the top, bottom, left, and right, or the evaluation values of all adjacent individuals that are candidates for the transition destination are lower than the transition source. In addition, a condition such as transition to any one of the adjacent individuals can be sequentially added and stored during the search process, and the transition destination can be limited according to this condition.
[0069]
Thereafter, the process proceeds to step S57. In step S57, it is checked whether or not the number of transitions has reached the upper limit. That is, the transition function R <R _LAST In step S53, the above-described processing is repeated. When the number of transitions R reaches the upper limit value, step S58 is performed. R _LAST Is a preset parameter.
[0070]
In step S58, data relating to the current individual is output as a tabu search processing result, and the processing in this routine is terminated.
[0071]
When the search by the tabu search is executed, the time required for the search can be shortened compared to the search by the local search. In addition, if a minimum value is obtained locally when searching by local search, there is a risk that this solution will be the optimal solution even if other optimal solutions exist. When executed, even if the minimum value is obtained locally in the search process, the condition that restricts the transition destination (even if the evaluation value of all neighboring individuals that are candidates for the transition destination is lower than the transition source Transitions to other fixed according to the condition to transition to an individual), so you can move out from the optimal location locally and transition to a new individual, and select a new neighboring individual based on this individual, It is possible to prevent falling into a local minimum.
[0072]
Here, when performing a search in the tabu search unit, among the operation objects belonging to the system configuration, the open-side switch having the smallest potential difference on both sides is selected as the target switch, and the selected target switch is closed. An adjacent candidate is generated by opening the closed switch in the closed state, and the evaluation value of the system configuration evaluation unit 13 transitions to the minimum adjacent candidate among the reference candidates and other adjacent candidates, or the system The evaluation value by the evaluation of the configuration evaluation unit 13 is changed to the smallest adjacent candidate among the other adjacent candidates except for the reference candidate. However, depending on the evaluation function, the evaluation value with the maximum evaluation value may be the optimum one. You can also In this case, the evaluation value of the system configuration evaluation unit 13 transitions to the maximum adjacent candidate among the reference candidates and other adjacent candidates, or the evaluation value based on the evaluation of the system configuration evaluation unit 13 is other adjacent candidates except for the reference candidates. Transitions to the largest neighbor candidate.
[0073]
Next, specific processing contents of the survival unit 17 will be described. The survival unit 17 selects q individuals to be left in the next generation from the group of individuals received from the optimization control unit 12. In this selection, for each individual, L individuals randomly extracted from individuals other than themselves are extracted. However, if L is larger than the number of individuals received from the optimization processing unit 12, all individuals other than themselves are extracted. Then, the number of individuals having a larger evaluation function than that of itself is calculated, and q pieces are selected in order from the individual having the largest evaluation function value. When there are a plurality of individuals having the same evaluation function value as the qth individual, a random number is randomly selected with a uniform random number, and the number of individuals to be left is adjusted to be q. Here, L is an integer parameter set in advance.
[0074]
Thus, in the present embodiment, in the process of searching for the target system configuration, mutation processing, crossover processing, and search processing (initial processing group (initial system configuration group) or newly generated individuals (system configuration) are performed ( (Local search or tabu search) is performed in sequence, and the individual with the smallest evaluation value is extracted as the optimal individual (target system configuration) among the newly generated individuals through all of the mutation processing, crossover processing, and search processing. Because of this, it is possible to extract the optimal individual that is a good solution in a short time by incorporating the advantages of random global search and neighborhood search using empirical knowledge, and efficient search is possible. become. That is, a better solution can be obtained at the same time. Furthermore, the switch can be quickly controlled by controlling the switch based on the extracted individuals.
[0075]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, in the process of searching for the target system configuration, the mutation process, the crossover process, and the search process are sequentially performed on the initial system configuration group or the newly generated system configuration, and the mutation process is performed. Since the system configuration with the smallest or maximum evaluation value is extracted as the target system configuration among the newly generated system configurations through all crossover processing and search processing, random global search and empirical In this way, the advantage of neighbor search using simple knowledge can be taken in, and a target system configuration that is a good solution can be extracted in a short time, thereby enabling efficient search.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an overall configuration diagram of a distribution system control system including a distribution system control device and a distribution system configuration creation device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart for explaining specific processing contents of an optimization control unit;
FIG. 3 is a flowchart for explaining specific processing contents of a mutation processing unit;
FIG. 4 is a flowchart for explaining specific processing contents of a crossover processing unit;
FIG. 5 is a flowchart for explaining specific processing contents of a local search unit;
FIG. 6 is a flowchart for explaining a method of extracting adjacent individuals.
FIG. 7 is a flowchart for explaining specific processing contents of a tabu search unit;
[Explanation of symbols]
1 computer
2 input devices
3 display devices
4 Power distribution system
5 Distribution system
11 Overall control unit
12 Optimization control unit
13 System Configuration Evaluation Department
14 Mutation processing department
15 Crossover processing section
16 Local search section
17 Survival Club
18 Database section

Claims

An initial system configuration group generating means for generating an initial system configuration group defined as information relating to an initial open / close state of a plurality of operation objects existing in the system as components of the system, and any initial in the initial system configuration group System configuration specifying means for specifying a system configuration or a newly generated system configuration as a target of any one of mutation processing, crossover processing, and search processing, and opening / closing of any operation target belonging to the specified system configuration Mutation processing means for generating a new system configuration by reversing the state at random, and crossover processing means for generating a plurality of system configurations by exchanging the open / closed states of operation objects belonging to a plurality of specified system configurations. An arbitrary operation target belonging to the specified system configuration is set as the first reference candidate, and a certain rule is applied to the reference candidate to generate an adjacent candidate. Search processing means for generating a new system configuration by repeating transitions that sequentially move adjacent candidates based on the evaluation value of the complement, and processing of the new system configuration and crossover processing means obtained by the processing of the mutation processing unit A system configuration evaluation unit that evaluates each of the new system configuration obtained by the process of the search processing unit and the processing unit of the search processing unit and calculates an evaluation value, the mutation processing unit, the crossover processing unit, and the search process Target system configuration extraction means for extracting the minimum or maximum system configuration of the evaluation value calculated by the system configuration evaluation means as a target system configuration among the newly generated system configurations through the processing by the means, and the target system configuration A distribution system control device comprising: control means for executing control on an operation target belonging to the target system configuration extracted by the extraction means.

A certain rule is applied to the newly generated system configuration based on the initial system configuration group to exclude a part of the system configuration from the specification of the system configuration, and the remaining system configuration is crossed with the mutation process. The distribution system control device according to claim 1, comprising survival processing means for designating all processing targets including processing and search processing.

The search processing means selects an open switch having a minimum potential difference between both sides of the operation target belonging to the system configuration as a target switch, closes the selected target switch, and sets another closed switch The distribution system control device according to claim 1, wherein adjacent candidates are generated by opening.

In the search processing means, the evaluation value based on the evaluation of the system configuration evaluation means transitions to the minimum or maximum adjacent candidate among the reference candidates and other adjacent candidates, or the evaluation value based on the evaluation of the system configuration evaluation means is the reference 4. The distribution system control device according to claim 1, wherein the distribution system control device is configured to transition to a minimum or maximum adjacent candidate among other adjacent candidates except for a candidate. 5.

The search processing means transitions to a minimum or maximum neighboring candidate among neighboring candidates excluding neighboring candidates whose evaluation value by the evaluation of the system configuration evaluating means is a reference candidate and other neighboring candidates and is prohibited from transitioning. Alternatively, the evaluation value obtained by the evaluation of the system configuration evaluation means is another adjacent candidate excluding the reference candidate, and the minimum or maximum adjacent candidate among the adjacent candidates excluding the adjacent candidate for which transition is prohibited by the restriction condition The power distribution system control device according to any one of claims 1, 2, and 3, wherein

An initial system configuration group generating means for generating an initial system configuration group defined as information relating to an initial open / close state of a plurality of operation objects existing in the system as components of the system, and any initial in the initial system configuration group System configuration specifying means for specifying a system configuration or a newly generated system configuration as a target of any one of mutation processing, crossover processing, and search processing, and opening / closing of any operation target belonging to the specified system configuration Mutation processing means for generating a new system configuration by reversing the state at random, and crossover processing means for generating a plurality of system configurations by exchanging the open / closed states of operation objects belonging to a plurality of specified system configurations. An arbitrary operation target belonging to the specified system configuration is set as the first reference candidate, and a certain rule is applied to this reference candidate to generate an adjacent candidate. Search processing means for generating a new system configuration by repeating transitions that sequentially move adjacent candidates based on the evaluation value of the complement, and processing of the new system configuration and crossover processing means obtained by the processing of the mutation processing unit A system configuration evaluation unit that evaluates each of the new system configuration obtained by the process of the search processing unit and the processing unit of the search processing unit and calculates an evaluation value, the mutation processing unit, the crossover processing unit, and the search process Distribution system comprising target system configuration extraction means for extracting, as a target system configuration, the minimum or maximum system configuration of the evaluation values calculated by the system configuration evaluation means from among the newly generated system configurations through the processing by the means System configuration creation device.

A certain rule is applied to the newly generated system configuration based on the initial system configuration group to exclude a part of the system configuration from the specification of the system configuration, and the remaining system configuration is crossed with the mutation process. The distribution system configuration creation device according to claim 6, comprising survival processing means for designating all processing targets including processing and search processing.

The search processing means selects an open switch having a minimum potential difference between both sides of the operation target belonging to the system configuration as a target switch, closes the selected target switch, and sets another closed switch The distribution system configuration creation device according to claim 6 or 7, wherein adjacent candidates are generated by opening.

In the search processing means, the evaluation value based on the evaluation of the system configuration evaluation means transitions to the minimum or maximum adjacent candidate among the reference candidates and other adjacent candidates, or the evaluation value based on the evaluation of the system configuration evaluation means is the reference The distribution system configuration creation device according to any one of claims 6, 7 and 8, wherein a transition is made to the smallest or largest neighboring candidate among other neighboring candidates except for the candidate.

The search processing means transitions to a minimum or maximum neighboring candidate among neighboring candidates excluding neighboring candidates whose evaluation value by the evaluation of the system configuration evaluating means is a reference candidate and other neighboring candidates and is prohibited from transitioning. Alternatively, the evaluation value obtained by the evaluation of the system configuration evaluation means is another adjacent candidate excluding the reference candidate, and the minimum or maximum adjacent candidate among the adjacent candidates excluding the adjacent candidate for which transition is prohibited by the restriction condition The power distribution system configuration creation device according to any one of claims 6, 7, and 8, wherein