JP5501293B2 - 配電系統の制御システムおよび制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、配電系統電圧逸脱時の配電系統の制御システムおよび制御方法に関する。

電力系統の配電系統においては、通常は需要家の負荷に電力を送電しているが、需要家に分散型電源が導入されることにより新たな問題が発生した。この問題は、分散型電源からの逆潮流が発生し、配電系統の電圧が上昇し、電圧規定値から逸脱するという現象である。その結果、分散型電源の出力を抑制しなければ安定に送電できない現象が発生した。

この問題に対し、例えば特許文献１に記載の配電系統制御システムでは、電圧が規定値から逸脱したことをオンラインで観測し、不公平をなくすように、システムから分散型電源出力抑制及び蓄電装置制御を実施し、電圧逸脱を解消する。

特開２００４−１３５４５４号公報

今後の配電系統には、太陽光発電や風力発電等の電力変換装置を備えた分散型電源や、ガスタービンあるいは小型発電機等の電力変換装置を必要としない分散型電源といった電源が大量導入されていくと想定される。また、電気自動車、給湯器やフライホイールなどの電力充放電調整装置も大量導入されていくと想定される。

然るに、分散型電源として太陽光発電装置では、日照量に従って電力を発生するため、電力量確保の観点からは出力抑制することは好ましくない。反面、太陽光発電装置が出力増加する昼間には、系統電圧がその規制値から逸脱する可能性が高くなる。特に配電系統の末端において電圧逸脱幅が大きいという傾向があり、このため末端の太陽光発電装置を備えた需要家は、電圧逸脱からの回復のために出力抑制の対象になる機会が多い。この点、変電所側の太陽光発電装置を備える需要家では電圧変動が小さいので出力抑制不要である。

このため、昼間に太陽光発電等の分散型電源出力が増加し電圧逸脱を生じた場合には、分散型電源出力の抑制を電圧逸脱が生じた需要家のみ制御しなければならず、分散型電源出力の抑制不要な需要家と比べて金銭的損失が生じ、金銭的不公平が発生する恐れがある。

特許文献１では、不公平をなくすように分散型電源出力抑制及び蓄電装置制御を実施し、電圧逸脱を解消しているが、この制御は損失を公平化する観点での制御である。太陽光発電装置は、日照量に従って電力を発生することができるにも関わらず、その出力を抑える、従って損失を発生させる方向での公平化の制御である。

本発明の目的は、配電系統全体の電圧逸脱を漏れなく解消することができ、かつ利益方向での需要家の金銭的不公平をなくす配電系統制御システム及び配電系統の制御方法を提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明では、電力量を調整可能な分散型電源を備えた複数の需要家が接続された配電系統に適用され、通信ネットワークを介して需要家と接続された配電系統の制御システムにおいて、通信ネットワークを介して分散型電源を備えた需要家から、その需要家における電圧の情報を入手し、需要家に対してその分散型電源の制御指令を与える通信手段、分散型電源を調整して当該需要家の電圧を変更するに要する費用を制御感度データとして需要家とその分散型電源に関連づけて記憶する制御感度データベース、需要家に許容される電圧の上下限閾値と、需要家の電圧が上下限閾値を逸脱したときの分散型電源を用いて電力調整する優先順位を記憶する制御データベースとを備え、優先順位に従って需要家の分散型電源に制御指令を与えるとともに、優先順位は、電力調整を行った場合に生じる需要家の金銭的損失と、需要家の金銭的利益の合計を最大化することができる需要家とその分散型電源を、制御感度データを用いて決定した。

また、優先順位に従って需要家の分散型電源を制御した結果としての時系列的電圧変動の結果データを記憶する制御結果データベース、電圧逸脱時に分散型電源を用いて実施した電力調整の結果生じた電力料金の差額を、電力調整操作を実行した需要家と、当該操作以外の需要家とで配分するための報奨金を記憶する清算データベースを備える。

また、分散型電源には、電力の充放電が可能な充放電調整装置と自然エネルギーを利用する電源とを含む。

また、制御感度データベースの制御感度データは充放電調整装置と自然エネルギーを利用する電源に対して設定され、制御データベースの優先順位は充放電調整装置が自然エネルギーを利用する電源に優先して調整される順位とされている。

また、同一種類の分散型電源が複数存在するときに、制御データベースの優先順位は当該種類ごとに需要家の電力調整の優先順位が定められている。

また、充放電調整装置は充電装置と蓄電池を含み、自然エネルギーを利用する電源は電力変換装置を含み、フィーダ上に電圧逸脱が発生したときの制御データベースの優先順位は、充放電調整装置の充電装置の蓄電池の有効電力制御、充放電調整装置の充電装置の蓄電池の力率上げ制御、自然エネルギーを利用する電源の電力変換装置の力率下げ制御、自然エネルギーを利用する電源の電力変換装置の有効電力制御の順番で定められた優先順位が記憶され、これにより電力量制御対象を決定する。

また、複数のデータベースに記憶された記憶内容を表示する表示装置を備え、表示装置には、制御感度データベースの記憶内容が需要家と、その分散型電源の電力制御手段の制御方法をマトリクスとする図表上に、当該需要家の電圧を変更するに要する費用としての制御感度データが表示されている。

また、複数のデータベースに記憶された記憶内容を表示する表示装置を備え、表示装置には、制御結果データベースの記憶内容として、各需要家の電圧と電力調整に採用した分散型電源の電力制御手段の制御方法が、時系列的に表示される。

また、複数のデータベースに記憶された記憶内容を表示する表示装置を備え、表示装置には、清算結果データベースの記憶内容として、電力調整に採用した分散型電源の電力制御手段の制御方法と、需要家の得たメリットと、需要家の得たデメリットが、時系列的に表示される。

また、通信ネットワークを介して接続される需要家には表示装置が備えられ、清算データベースに記憶されている当該需要家の報奨金が表示される。

また、制御感度データベースに記憶される制御感度データ算出に使用するデータを記憶するデータベースとして、配電系統の潮流の計算結果を記憶する潮流計算結果データベース、各需要家で計測した計測データを記憶する計測データベース、配電系統の設備に関する情報を記憶する設備データベース、配電系統の状態を推定して求めた推定結果データベースを備える。

上記目的を達成するために、本発明では、電力量を調整可能な分散型電源を備えた複数の需要家が接続された配電系統の制御方法において、分散型電源には、電力の充放電が可能な充放電調整装置と自然エネルギーを利用する電源とを含み、配電系統の需要家に定められた電圧の上下限閾値を逸脱するときに充放電調整装置による電力調整を実行して上下限閾値内に電圧を回復させると共に、この期間に自然エネルギーを利用する電源の需要家が得た利益と充放電調整装置の需要家が得た損失を当該需要家の間で配分する。

上記目的を達成するために、本発明では、電力量を調整可能な分散型電源を備えた複数の需要家が接続された配電系統の制御方法において、分散型電源の電力量制御対象の種類と需要家ごとに準備した制御感度を用いて、電力量制御対象の制御で生じる金銭的損失と、電力量制御対象の制御で生じる金銭的利益の合計を最大化することができる需要家とその電力量制御対象を決定し、制御指令を与える。

上記目的を達成するために、本発明では、電力系統の同一フィーダ上に接続された需要家のうち、電力量制御対象により電力量を調整できる複数の需要家から配電系統の情報を得、電力量を調整できる需要家の電力量制御対象に対して制御指令を与えるとともに、電力量制御対象には電気自動車の充電装置と、太陽光発電装置を含む配電系統の制御方法において、単位時間、単位電圧あたりの費用を制御感度として電力量制御対象の種類と需要家ごとに準備し、フィーダ上に電圧逸脱が発生したときに、電力量を調整できる需要家として電気自動車の充電装置を備えた需要家を選択し、制御指令を与えて電圧回復を図るとともに、当該需要家に対する制御指令により生じた金銭的利益の合計を制御感度のデータを用いて求め、利益を得た需要家と当該制御指令を与えた需要家で配分する。

上記目的を達成するために、本発明では、電力系統の同一フィーダ上に接続された需要家のうち、電力量制御対象により電力量を調整できる複数の需要家から配電系統の情報を得、電力量を調整できる需要家の電力量制御対象に対して制御指令を与えるとともに、電力量制御対象には電気自動車の充電装置と、太陽光発電装置を含む配電系統の制御方法において、フィーダ上に電圧逸脱が発生したときに、電気自動車の充電装置を備えた需要家を選択し、制御指令を与えて電圧回復を図るとともに、太陽光発電装置を備えた需要家での金銭的利益をこの需要家と電気自動車の充電装置を備えた需要家で配分する。

上記目的を達成するために、本発明では、電力系統の同一フィーダ上に接続された需要家のうち、電力量制御対象により電力量を調整できる複数の需要家から配電系統の情報を得、電力量を調整できる需要家の電力量制御対象に対して制御指令を与えるとともに、電力量制御対象には電気自動車の充電装置と、太陽光発電装置を含む配電系統の制御方法において、フィーダ上に電圧逸脱が発生したときに、電気自動車の充電装置の蓄電池の有効電力制御、電気自動車の充電装置の蓄電池の力率上げ制御、太陽光発電装置の電力変換装置の力率下げ制御、太陽光発電装置の電力変換装置の有効電力制御の順番で定められた優先順位に従って需要家と電力量制御対象を選択し、制御指令を与えて電圧回復を図るとともに、太陽光発電装置を備えた需要家での金銭的利益をこの需要家と電気自動車の充電装置を備えた需要家で配分する。

本発明によれば、配電系統の電圧逸脱を漏れなく解消し、需要家の売電量を増加することができる。

第１の実施例に係る配電系統と系統制御システムの構成例を示す図。 分散型電源を備える需要家の具体的構成を示す図。 系統制御システムの計算処理内容のフローチャート。 電圧上限逸脱字の制御感度データベース２１の例を示す図。 電圧下限逸脱字の制御感度データベース２１の例を示す図。 電圧上限逸脱時の制御感度データの入力画面の一例を示す図。 需要家別の電圧逸脱閾値の例を示す図。 制御優先順位テーブルの例を示す図。 制御結果テーブルの例を示す図。 電圧逸脱閾値が２０２±２０［Ｖ］の需要家の電圧変動を示す図。 電圧逸脱閾値が１０１±６［Ｖ］の需要家の電圧変動を示す図。 制御結果データのディスプレイ画面の一例を示す図。 清算結果テーブルの一例を示す図。 需要家側の表示装置に表示される表示画面の一例を示す図。 第２の実施例に係る配電系統と系統制御システムの構成例を示す図。 第２の実施例に係る制御感度計算プログラムの例を示す図。

以下、本発明の実施例を、図を用いて説明する。

図１は、本発明の第１の実施例を示す図である。図１を用いて１フィーダ分の配電系統１００の全体構成と、系統制御システム１０について説明する。本発明では、配電系統１００と系統制御システム１０の間に、通信ネットワーク３００が設けられている。

このうち、配電系統１００は、変圧器１２０とノード（母線）１３０からなる配電変電所１１０と、ノード１３０間を接続する線路１４０と、適宜ノード１３０に接続された需要家（１９０、１９１、１９２、１９３）のいずれか又は複数で構成される。なお、図の例では直列接続された線路１４０とノード１３０により、１フィーダ分の配電系統を示しているが、一般に配電変電所１１０には複数フィーダの配電系統が接続される。

ノード１３０に接続された需要家（１９０、１９１、１９２、１９３）には種々のタイプのものがある。これらは分散型電源を備える需要家（１９２、１９３）、電力の供給を受けるだけの需要家１９０、電力の充放電可能な装置（電力充放電調整装置）を備えた需要家１９１などである。いずれのタイプの需要家でも、基本的には需要家内変圧器１２１、需要家内ノード１３１、分電盤１６０を備える。

これらの需要家の構成についてさらに詳細に説明すると、需要家１９０は、電力の給電を受けるだけであり、負荷１５０を備える。

需要家１９１は、電力の充放電可能な装置１７０（電力充放電調整装置）を備えている。ここで電力充放電調整装置とは、具体的には電気自動車、給湯器やフライホイールなどに付随する装置であり、いずれの設備も配電系統から電力の供給を受ける状態（充電状態）と、電力系統に電力を供給する状態（放電状態）がある。また、充放電量は調整可能である。この電力充放電調整装置も広義の意味では分散型電源と考えることができるので、以下の説明では電力充放電調整装置も含めて分散型電源と称することにする。

需要家１９２は、電力充放電調整装置１７０の他に、さらに電源１８０と負荷１５０を備えている。需要家１９３は、電源１８０と負荷１５０を備えている。電源１８０は、例えば太陽光発電装置である。尚、以上の需要家の構成において、分電盤１６０は、ノード１３１と負荷１５０と電力充放電調整装置１７０と電源１８０を接続する機能を果たしている。

本発明の実施例においては、これらの分散型電源を備える需要家（１９１、１９２、１９３）には通信装置２４０が設置され、通信ネットワーク３００を介して、系統制御システム１０に接続される。以下、分散型電源を備える需要家（１９１、１９２、１９３）と系統制御システム１０の関係について説明する。

分散型電源を備える需要家（１９１、１９２、１９３）は、内部の通信装置２４０から通信ネットワーク３００を介して系統制御システム１０の通信手段１５と接続され、需要家（１９１、１９２、１９３）と系統制御システム１０の間で、情報３１０を送受信している。

この通信において分散型電源を備える需要家（１９１、１９２、１９３）から通信ネットワークを介して系統制御システム１０に送信される情報３１０には、電圧Ｖと需要家を識別するための固有番号とタイムスタンプが含まれる。なお、ここで送信される電圧Ｖとは、変圧器１２１と分電盤１６０を接続する需要家内ノード１３１における電圧である。

これに対し、系統制御システム１０から分散型電源を備える需要家（１９１、１９２、１９３）に対して送信される情報３１０には、需要家を識別するための固有番号とタイムスタンプと制御指令が含まれる。なお、固有番号は、通信ネットワーク３００を介して系統制御システム１０に情報３１０を送信する需要家それぞれに対して事前に設定される。また、分散型電源を備える需要家（１９１、１９２、１９３）と、系統制御システム１０の間で送受信される情報３１０は、ＧＰＳや通信ネットワーク３００を介して接続されるタイムサーバを用いて同期される。

次に系統制御システム１０の構成について説明する。系統制御システム１０は、表示装置１１、キーボードやマウス等の入力手段１２、コンピュータや計算機サーバ（ＣＰＵ）１３、メモリ（ＲＡＭ）１４、通信手段１５、各種データベース（制御感度データベース２１、制御データベース２２、制御結果データベース２３、清算データベース２４、プログラムデータベース２２５）等で構成され、これらがバス線４１に接続されている。

コンピュータや計算機サーバ（ＣＰＵ）１３は、プログラムデータベース２５からＲＡＭ１４に読み出された計算プログラム（制御感度計算プログラムＰｒ１、制御優先順位計算プログラムＰｒ２、制御選択プログラムＰｒ３、報償金計算プログラムＰｒ４）を実行して、表示すべき画像データの指示、各種データベース内のデータの検索等を行う。

ＲＡＭ１４は、表示用の画像データ、制御感度データＤ１、制御データＤ２、制御結果データＤ３、清算データＤ４等の計算一時データ及び計算結果データを一旦格納するメモリであり、ＣＰＵ１３によって必要な画像データを生成して表示装置１１（例えば表示ディスプレイ画面）に表示する。

系統制御システム１０には、大きく分けて５つのデータベースが設けられている。このうち、制御感度データベース２１には、系統制御システム１０と通信する需要家に設置されている分散型電源（電力充放電調整装置１７０や電源１８０）の各制御手段の制御感度テーブルＤ１が記憶されている。

ここで制御感度とは、各需要家の分散型電源（１７０，１８０）と需要家内ノード１３１の接続点における電圧Ｖを単位時間当たり１［ボルト（［Ｖ］）］変化させる事に対してかかる、各制御手段の金銭的損失［円（￥）］であり、単位は［￥／Ｖｈ］で定義される。本発明においては、電圧Ｖを単位時間当たり１［ボルト（［Ｖ］）］変化させる場合であっても、制御手段Ａを用いて実行するときと、制御手段Ｂを用いて実行するときでは、金銭的損失［￥／Ｖｈ］が相違することから、配電系統全体として最適な制御手段を選択して対応しようとしている。

この制御感度は、簡易画面で入力された結果あるいは、制御感度計算プログラムＰｒ１の計算結果が記憶されている。なお、制御感度が時間帯毎に変化する制御手段の場合は、時間断面毎に制御感度テーブルが記憶されている。制御感度データベース２１の具体事例については、別途図４、図５を用いて詳細に説明する。

制御データベース２２には、制御データＤ２として、各国で定められた各需要家と需要家内ノードの接続点における電圧Ｖの規定値の最大最小値（閾値）Ｄ２１、及び制御優先順位計算プログラムＰｒ２の計算結果である電圧Ｖが規定値の最大最小値を逸脱した時における各制御手段の制御方法の優先順位Ｄ２２が記憶されている。制御データベース２２の具体事例については、別途図７を用いて詳細に説明する。

なお、各制御手段の制御方法とは、例えば図１の需要家１９２，１９３における電源１８０が太陽光発電装置である場合、制御手段とは太陽光発電装置に接続する電力変換装置であり、制御方法とはその電圧Ｖと電流Ｉを制御することで出力抑制あるいは力率調整を実施することである。また、図１の需要家１９１，１９２における電力充放電調整装置１７０が電気自動車ＥＶである場合、制御手段とは電気自動車ＥＶの蓄電池であり、制御方法とはその電圧Ｖと電流Ｉを制御することで充放電制御をすることの一方または両方を実施することである。

制御結果データベース２３には、制御結果データＤ３として各需要家で計測された情報３１０のうち電圧Ｖと需要家を識別するための固有番号とタイムスタンプ、及び制御選択プログラムＰｒ３の計算結果が時間断面毎に記憶されている。これら制御選択プログラムＰｒ３の計算結果の制御指令は、通信ネットワーク３００を介して、需要家１９１と需要家１９２と需要家１９３の１つまたは複数に送信される。制御結果データベース２３の具体事例については、別途図８を用いて詳細に説明する。

清算データベース２４には、演算データＤ４として報償金計算プログラムＰｒ４の計算結果が時間断面毎に記憶されている。

プログラムデータベース２５には、計算プログラムである制御感度計算プログラムＰｒ１、制御優先順位計算プログラムＰｒ２、制御選択プログラムＰｒ３、そして報償金計算プログラムＰｒ４が記憶されている。これらのプログラムは必要に応じてＣＰＵ１３に読み出され、計算実行される。

次に図２を用いて、分散型電源を備える需要家の構成の具体例について、需要家１９２を取り上げて説明する。需要家１９２を取り上げた理由は、需要家１９２は、需要家１９１，１９３が備える２種類の分散型電源を備えていることによる。従って、需要家１９２の動作内容が理解されれば、需要家１９１，１９３の動作内容も理解できるからである。

需要家１９２が備える２種類の分散型電源のうち、第１の分散型電源は電力充放電調整装置として例えば電気自動車（ＥＶ）の蓄電池１７１であり、第２の分散型電源は例えば太陽光発電装置（ＰＶ）１８１とその電力変換装置２３１である。なお、負荷１５０は、需要家１９２において制御することを前提としない電力消費するだけのエアーコンディショナーあるいは冷蔵庫あるいは洗濯機等の家電製品等である。

また、太陽光発電装置１８１以外の電源１８０の例としては、風力発電等の自然エネルギーを利用した発電装置等の分散型電源とすることでもよく、この場合には電力変換装置２３０に接続する必要がある。電力変換装置２３０は、太陽光発電装置１８１で発生した電圧Ｖ及び電流Ｉをインバータ及びコンバータを用いて位相や大きさを変換し、分電盤１６０に変換後の電圧Ｖ及び電流Ｉを送電する装置である。

あるいは電源１８０は、ガスタービンあるいは小型発電機等の分散型電源であってもよい。なお、ガスタービンや小型発電機の場合は、電力変換装置を介さずに分電盤１６０に接続される。

これらの分散型電源において、制御手段とは電力変換装置２３１あるいは蓄電池１７１であり、これらは、系統制御システム１０からの制御指令３３０により制御される。

需要家１９２は、自端のデータを収集して、逐次系統制御システム１０に情報３２０を送信している。そのために、ノード１３０と分電盤１６０の間の接続線あるいはノード１３１に設置された計測装置２２０と、計測装置２２０で計測した電圧Ｖの情報３２０を系統制御システム１０に送信する通信装置２４０を備えている。また通信装置２４０は系統制御システム１０からの制御指令３３０を制御手段に送出する。なお、通信装置２４０が送受信した情報あるいは、太陽光発電装置１８１と電力変換装置２３１の発電状況あるいは、電気自動車ＥＶの蓄電池１７１の状況などが表示装置（例えば表示ディスプレイ画面）２５０に表示される。

なお、通信装置２４０は、需要家１９２の電力を用いる機器の通信を行うホームサーバあるいは、通信機能を備えた計測装置あるいは、通信機能を備えた電力変換装置である。なお、電圧Ｖの情報３２０は、需要家を識別するための固有番号とタイムスタンプを含む。

以下、主要なデータベースについて、その具体的な内容を説明する。まず、図１の配電系統を制御する場合の制御感度データベース２１の一例を、図４を用いて説明する。

図４の制御感度データベース２１の例では、縦軸に需要家の制御対象（制御手段）と、制御方法を記述している。このうち、まず需要家の制御対象としては、図１または図２の、需要家１９１のノード１３１に接続された電気自動車の蓄電池１７１（図２参照）、需要家１９２のノード１３１に接続された電気自動車の蓄電池１７１、需要家１９２のノード１３１に接続された太陽光発電装置１８１の電力変換装置２３１（図２参照）、需要家１９２のノード１３１に接続された負荷１５０、需要家１９３のノード１３１に接続された太陽光発電装置１８１の電力変換装置２３１、需要家１９３のノード１３１に接続された負荷１５０がこれに相当する。

また、これら制御手段の制御方法として、電気自動車の蓄電池１７１の場合には、充電による有効電力制御と上げ方向の力率制御がある。太陽光発電装置１８１の電力変換装置２３１の場合には、発電停止による有効電力制御と下げ方向の力率制御がある。負荷１５０の場合には、需要抑制による有効電力制御がある。

なお、図４には制御対象として、太陽光発電装置１８１の電力変換装置２３１、電気自動車の蓄電池１７１の例を記述したが、これは風力発電等の自然エネルギーを利用した発電装置あるいはガスタービンや小型発電機等の分散型電源であってもよい。

これに対し、負荷１５０は分散型電源ではないが、通信ネットワーク３００を介して系統制御システム１０と接続された需要家内の電気設備であり、系統制御システム１０からの操作信号による需要抑制により有効電力制御に貢献することができる。このため、電力調整の制御手段としての範疇に加えて考えることが有効である。このことは、逆に言えば分散型電源を備える需要家の負荷ではなくても、通信ネットワーク３００を介して系統制御システム１０と接続された需要家内の負荷であればよいことを意味する。

図４の横軸には、需要家として１９０，１９１，１９２，１９３が記述されている。この図４の縦軸項目と、横軸項目のマトリクスであらわされた交点部分に記載された数値が、制御感度データＤ１である。制御感度データＤ１は、先に説明したように、「電圧Ｖを単位時間当たり１［Ｖ（［Ｖ］）］変化させる事に対してかかる各制御手段の金銭的損失［￥（円）］である。

図５には、図４と同じ表記の図が示されている。図４は電圧上限を逸脱したときに制御手段を用いて制御するときの制御感度データＤ１の例を示しており、図５は電圧下限を逸脱したときに制御手段を用いて制御するときの制御感度データＤ１の例を示している。図５も、制御感度データベース２１に保持されたデータである。

なお、図５において電圧下限を逸脱したときの制御手段は、図４と全く同じであるが、制御方法は相違している。例えば、電気自動車の蓄電池１７１の場合には、放電による有効電力制御と下げ方向の力率制御がある。太陽光発電装置１８１の電力変換装置２３１の場合には、発電起動あるいは発電増加による有効電力制御と上げ方向の力率制御がある。負荷１５０の場合には、需要増加による有効電力制御がある。

なおここで、電圧上限、電圧下限は、電圧逸脱閾値のことであり、図１のフィーダの例では、図７のように設定されている。図７は、図１の制御データ２２の内容を記述しており、ここに保持されたデータのうち、電圧逸脱閾値Ｄ２１を示している。この事例によれば、例えば連系点箇所が需要家１９０、１９２，１９３内のノードでの電圧逸脱閾値は（１０１±６）［Ｖ］、需要家１９１内のノードでの電圧逸脱閾値は（２０２±２０）［Ｖ］となっている。配電系統の各所電圧は、この電圧範囲内となるように制御される必要がある。

制御感度データベース２１の内容を示す図４、図５の事例において、正の値は電圧回復制御の結果として、その需要家が利益を受けることを、また負の値は電圧回復制御の結果として、その需要家が損失を受けることを意味している。

従って、この図４の見方としては、電圧上限を逸脱したときに１［￥／Ｖｈ］改善するために、制御対象として需要家１９１の電気自動車ＥＶの蓄電池を選択して、充電による有効電力制御を実行した場合には、需要家１９０では１６円、需要家１９１では１４円、需要家１９２では１２円、需要家１９３では１０円の損失が発生することを意味している。また制御対象として需要家１９１の電気自動車ＥＶの蓄電池を選択して力率制御による有効電力制御を実行した場合には、需要家１９０では１．６円、需要家１９１では１．４円、需要家１９２では１．２円、需要家１９３では１．０円の利益が発生することを意味している。この見方は図５の電圧低下の場合も同じである。

なお、この表に従って制御手段、制御方法を選択し、制御するに際し、実際にはいくつかの制限や、優先順位がある。これらの制限や、優先順位が図１の制御データベース２２の中の「各需要家電圧Ｖ逸脱時における各制御の優先順位Ｄ２２」に保管されている。

このうち、制限としては、以下のようなものがある。例えば、蓄電池は０．５時間しか充電できない。力率は０．８から１．０の範囲でのみ制御可能である。太陽光発電装置（ＰＶ）１８１の有効電力制御は、発電停止だけでなく、発電抑制（量を減らす）で対応することも可能であるが、その場合に、制御感度が抑制率によって相違する。電気自動車ＥＶが充電部署に接続されていない場合には制御に貢献できない。太陽光発電装置（ＰＶ）１８１は夜間には制御に貢献できない。このため、実際に電圧回復のための制御を実行するには、こういった制限条件を考慮する必要がある。

また、電圧上限を逸脱した場合の具体的な運用を考えた場合には、各制御の優先順位Ｄ２２を考慮する必要がある。優先順位データＤ２２を考慮した運用について説明する。この場合の基本的な運用は、制御感度Ｄ２１が低いものから電圧を上げたい分を積み上げることで電圧を安定化させることである。

例えば、需要家１９０の列で考えると、電気自動車ＥＶの蓄電池（需要家１９１または１９２）の有効電力制御（充電）の−１６［￥／Ｖｈ］と−１８［￥／Ｖｈ］が一番低いため、これを第一優先順位として選択する。充電ができない場合、次に電気自動車ＥＶの蓄電池（需要家１９１または１９２）の力率制御（上げ）の−２．０［￥／Ｖｈ］と−２．２［￥／Ｖｈ］を第二優先順位として選択する。そのうえで、力率が上限に達した場合には、次に太陽光発電装置の電力変換装置（需要家１９２または１９３）の力率制御（下げ）の４．４［￥／Ｖｈ］と−４．６［￥／Ｖｈ］を第三優先順位として選択する。力率が下限に達した場合に、次に負荷（需要家１９２または１９３）の有効電力制御（需要抑制）の２４．０［￥／Ｖｈ］と２６．０［￥／Ｖｈ］を第四優先順位として選択する。需要抑制の限界に達した場合には、太陽光発電装置の電力変換装置（需要家１９２または１９３）の有効電力制御（発電停止）の４４．０［￥／Ｖｈ］と４６．０［￥／Ｖｈ］を第五優先順位として選択する。

図１の制御データＤ２のうち、Ｄ２２には、以上の優先順位があらかじめ準備され、記憶されている。なお、図１の制御結果データベース２３の内容Ｄ３と、清算データベースの内容Ｄ４は、それぞれ図８、図１１に例示されているが、これらは本発明による一連の処理結果として得られるものであるので、図３の処理フローの説明後に説明することにする。

次に系統制御システム１０の計算処理内容について図３のフローチャートを用いて説明する。図３の処理においては要するに、手動入力した制御感度データＤ１を記憶し、あるいは入力データを制御感度計算プログラムＰｒ１で計算して得た制御感度データＤ１を記憶（ステップＳ１）し、手動入力により得た各需要家電圧Ｖの閾値Ｄ２１を記憶（ステップＳ２）し、制御感度データＤ１を用いて制御優先順位計算することで制御データを作成（ステップＳ３）し、ある時刻において電圧Ｖに逸脱が発生した場合を想定（ステップＳ５）し、制御データから制御選択（ステップＳ７）を実施し、制御結果データ及び清算データをデータベースに記憶する（ステップＳ９）迄の一連の処理を実行する。以下各処理について、具体例を挙げて詳細に説明する。

まずステップＳ１では、制御感度データＤ１の設定を行う。この操作は、図１の系統制御システム１０において、制御感度データベース２１に、各制御の感度Ｄ１（図４、図５）を、例えば入力手段１２を用いて運転員が入力し、記憶することで実現する。なお入力の際は、ＣＰＵ１３によって必要な画像データを生成して表示装置１１に表示する。

この場合に、配電系統１００の１つの配電変電所１１０には、通常複数のフィーダが存在する。系統制御システム１０は、１つで複数フィーダを監視制御するあるいは、１フィーダ毎に設置される。図４では、図２に示す１つのフィーダ（フィーダ１）における各制御方法に対する各需要家の制御感度［￥／Ｖｈ］テーブルの例を示している。

図６は、電圧上限逸脱時の制御感度データＤ１の入力画面９０の一例を示している。画面９０の上部には制御感度テーブルの設定条件９１として、設定するフィーダ名（フィーダ１）、電圧逸脱方向（図では上限逸脱）、入力モード（図では手動）が表示される。また、画面下部９２には、図４に示したデータベースＤ１の縦横項目（横軸の設定ノード、縦軸の制御手段および方法）が表示される。

入力モードとしては、自動モードと、手動モードを選択できる。自動モードとして例えば簡易計算モードでは、別途需要家の数、各需要家の太陽光発電装置や電気自動車ＥＶの数といった情報を入力することで、図１の制御感度計算プログラムＰｒ１により制御感度データＤ１を生成する。

手動モードでは、別途得られている制御感度データＤ１を入力装置から入力する。なお、手動モードの場合に、全ての制御感度データＤ１を入力する必要はない。例えば、電気自動車ＥＶの蓄電池（需要家１９１）の力率制御の制御感度は、電気自動車ＥＶの蓄電池（需要家１９１）の有効電力制御（充電）の１％を自動設定することができる。

なお、制御感度の設定は、［￥／Ｖｈ］という単位にすることで、人が金銭的にどれだけ損失するかを直感的に分かり易くなる利点があり、手動で入力する際は各制御装置のカタログなどから設定し易い効果がある。

ステップＳ２では、各需要家電圧Ｖの閾値の設定を行う。例えば、制御データベース２２に各需要家電圧Ｖの閾値を入力手段１２で入力し記憶する。なお、入力の際はＣＰＵ１３によって必要な画像データを生成して表示装置１１に表示する。ここで、図６を用いて制御データベース２２の各需要家の電圧逸脱閾値テーブルを説明する。各需要家のノード１３１の電圧逸脱閾値は、各国で定められた各需要家とノードの接続点における電圧Ｖの規定値の最大最小値である。なお、変圧器１２１の変圧比により閾値が異なり、需要家１９１では２００［Ｖ］に設定されている。また、計測装置がない需要家には、簡易的に閾値を設定することが可能である。

図３のステップＳ３では、制御データＤ２の計算と設定を行う。ここでは、制御感度データベース２１の制御感度データＤ１を用いて、制御優先順位計算プログラムＰｒ２の計算により、各需要家が電圧逸脱をした場合に優先的実施すべき制御（制御手段および制御方法）を順位付けし、制御データベース２２に各需要家電圧Ｖ逸脱時における各制御の順位（Ｄ２２）を記憶する。なお、入力の際はＣＰＵ１３によって必要な画像データを生成して表示装置１１に表示する。

ここで、図８を用いて制御データベース２２の制御優先順位テーブルＤ２２について説明する。図８の制御優先順位テーブルＤ２２は、先に説明したように、「制御感度が低いものから電圧を上げたい分を積み上げることで電圧を安定化させる」という基本的運用に従って決定されている。例えば需要家１９０の列の場合、電気自動車ＥＶの蓄電池（需要家１９１または１９２）の有効電力制御（充電）、電気自動車ＥＶの蓄電池（需要家１９１または１９２）の力率制御（上げ）、太陽光発電装置の電力変換装置（需要家１９２または１９３）の力率制御（下げ）、負荷（需要家１９２または１９３）の有効電力制御（需要抑制）、太陽光発電装置の電力変換装置（需要家１９２または１９３）の有効電力制御（発電停止）の順番に優先順位を決定しておく。この順位は、他の需要家の列についても同様に設定される。

図８の順位は、別の見方をすると自然エネルギーを利用する太陽光発電装置などの電源については、電力量調整装置の優先順位よりも低くしたものということができる。つまり、電圧逸脱からの回復処置を考えた場合に、自然エネルギーを利用する太陽光発電装置などの電源は抑制するのではなく、自然力に従い目一杯の発電を行わせ、その回復処置は電力量調整装置に委ねることが、電力の有効利用ばかりではなく、利益の面でも有利であるというのがこの優先順位の考え方である。従って、ここには自然エネルギーを利用する他の分散型電源として風力発電の事例を記載してはいないが、風力発電の場合にも、電力量調整装置の優先順位よりも低く設定するのが理にかなっている。

なお、制御優先順位計算プログラムＰｒ２により計算された各制御方法の順位は、各需要家に対して１〜ｎ（ｎは制御方法の最大値であり、図４の例ではｎ＝５）で表わされる。但し、電気自動車ＥＶの蓄電池が複数需要家に存在するときなどは優先順位が同じ場合があるので、どちらの需要家を優先するかルールを決めておくことで、同じ優先度を与えることを防ぐ。このように順位付けすることで、管理する操作員にとって優先度が直感的に分かり易くなる利点がある。

ステップＳ４では、図１の通信装置２４０から送信されるノード１３１の電圧Ｖの情報３２０を通信手段１５で常時受信し、制御結果データベース２３に記憶する。この電圧Ｖの情報３２０は、ＲＡＭ１４に保持される。

ステップＳ５では、保持された電圧Ｖの情報３２０と制御データベース２２の各需要家電圧Ｖの閾値を用いて、制御選択プログラムＰｒ３の計算により電圧逸脱判定を実施する。逸脱がない場合にはステップＳ４に戻り、次の測定箇所の電圧または次の測定タイミングでの電圧を抽出して順次電圧逸脱判定を継続実施する。逸脱がある場合にはステップＳ６に進む。なお、需要家１９２に計測装置２２０がない場合は、電圧Ｖの情報３２０を隣の需要家１９１と需要家１９３の一方または両方の情報３２０から推定することもできる。

ステップＳ６では、ステップＳ３で設定した制御データベース２２の各需要家電圧Ｖ逸脱時における各制御の優先順位データをＲＡＭ１４に読み出す。

ステップＳ７では、ステップＳ５で逸脱したと判定された電圧Ｖの情報３２０とステップＳ６で読みだされた各制御の優先順位データＤ２２を用いて、制御選択プログラムＰｒ３の計算により、制御指令３３０を選択する。制御指令３３０は、通信手段１５から、通信ネットワーク３００と通信装置２４０と通信線路３１０を介して、各需要家の電力変換装置２３１と電気自動車ＥＶの蓄電池１７１の一方又は両方に送信される。またこの制御結果を、通信ネットワーク３００を介して入手し、制御結果データベース２３に時間断面毎に電圧Ｖと需要家を識別するための固有番号とタイムスタンプ及び制御指令からなる情報３１１を記憶する。この情報３１１は、ＲＡＭ１４に保持される。

次に、図９を用いて制御結果データベース２３に構成された制御結果テーブルの例について説明する。図９は、縦軸に時刻、横軸に各ノードの電圧、制御方法、電圧逸脱ノードを記述している。このうち電圧は、例えば３０秒ごとの計測値が入力されており、ノードは計測装置２２０が設置された需要家１９１，１９２，１９３のノードとされている。なお、この事例では、太陽光発電装置１８１の出力を抑制しない場合について記述している。つまり、太陽光発電装置１８１は日照量に応じた発電を行っており、この出力を抑制しないものとする。

この例では、時刻ｔ１の需要家１９１，１９２，１９３の各ノード電圧は、それぞれ２１５，１０３，１０５［Ｖ］であり、図７の電圧逸脱閾値の範囲内にあった。これに対し、３０秒後の時刻ｔ２に計測した各ノード電圧では、どの需要家でもそれぞれ２１６，１０５，１０８［Ｖ］に電圧上昇し、この中で最も配電系統の末端に近い需要家１９３で電圧逸脱閾値１０７を逸脱した。

この計測結果を受けて時刻ｔ３において、系統制御システム１０では制御優先順位テーブルＤ２２を参照して、最も優先度の高い制御手段と制御手法として、電気自動車ＥＶの蓄電池の有効電力制御（充電）を実行することを決定し、具体的には最も制御感度が低い需要家１９２の有効電力制御（充電）を選択した。制御結果を受けて、各ノード電圧は時刻ｔ４ではそれぞれ２１０，１０１、１０３［Ｖ］に回復した。これらの値は、図７の電圧逸脱閾値の範囲内まで回復しているが、十分な回復が確認できるまで需要家１９２の有効電力制御（充電）を継続する。

どこまで低下したときに需要家１９２の有効電力制御（充電）を中止するかについて、ここでは時刻ｔｎ＋１において、２１０，９９、１０２［Ｖ］に回復したことをもって、中止した。その後、それぞれのノード電圧は時刻ｔｎ＋３において、それぞれ２０９，９８、１０１［Ｖ］迄低下して以後安定した。図９の制御結果データベース２３に構成された制御結果テーブルには、この時系列的変化が記録される。

このように図９は、時刻毎に各需要家のノード１３１の電圧がどのように変化したかを、太陽光発電装置１８１の出力を抑制しないものと仮定して説明した。実際には電圧逸脱しそうになると太陽光発電装置の出力抑制を実施するが、図９のように、太陽光発電装置の出力抑制を実施しなかった場合の各需要家のノード電圧Ｖの値を計算することで、電圧逸脱に対してどのような制御を実施したかが直感的に分かり易くなる利点がある。

図１０と図１１は、縦軸に電圧をとり、横軸に各需要家のノードをとった場合のグラフを図示したものである。なお、図１０は、図７に示す電圧逸脱閾値が２０２±２０［Ｖ］の需要家１９１のノードを表示しており、図１１は図７に示す電圧逸脱閾値が１０１±６［Ｖ］の需要家１９０，１９２，１９３のノードを表示している。従って、需要家１９１のノードでは、上限が２２２［Ｖ］、下限が１８２［Ｖ］の範囲内に制御されればよい。また、需要家１９０，１９２，１９３のノードでは、上限が１０７［Ｖ］、下限が９５［Ｖ］の範囲内に制御されればよい。なお、図１０と図１１は、電圧階級によって、図１０（１６０〜２４０［Ｖ］の範囲を表示）と図１１（９０〜１１０［Ｖ］の範囲を表示）に分けている例であるが、これは分けていないグラフでも良い。

図１０と図１１において、●□△の各プロット点は、以下のものを表している。まず△は、太陽光発電装置の出力抑制をしなかった場合の電圧Ｖの予想値、●は実際に需要家１９３において太陽光発電装置の出力抑制が実施された場合の電圧Ｖの実測値、そして□は実際に需要家１９２において太陽光発電装置抑制を実施せず電気自動車ＥＶの充電を実施した場合の電圧Ｖの実測値をそれぞれ示している。

この図において、△は一切の制御を実施しない状態を意味しており、図９の制御結果テーブルに対比してみると、需要家１９３のノードで電圧逸脱が発生した時刻ｔ２あるいはｔ３における電圧と考えてよい。従って、需要家１９１，１９２，１９３の各ノードの△は、仮に時刻ｔ３とすると、それぞれ２１６，１０６，１０９［Ｖ］に相当する値である。

これに対し□は、太陽光発電装置抑制を実施せず需要家１９２において電気自動車ＥＶの充電を実施した場合の電圧Ｖなので、図９の制御結果テーブルに対比してみると、需要家１９３のノードで電圧逸脱が回避された時刻として例えばｔ４における電圧２１０，１０１，１０３［Ｖ］と考えてよい。

このように、△と□の間の電圧低減分は、電圧逸脱時に需要家１９２で電気自動車ＥＶの蓄電池の有効電力制御（充電）を実施したことによる効果を意味している。同様にして、△と●の間の電圧低減分は、電圧逸脱時に需要家１９３で太陽光発電装置の出力抑制を実施したことによる効果を意味している。

このことから、２つの対応策が需要家１９２に及ぼす効果についてみると、需要家１９２で電気自動車ＥＶの蓄電池の有効電力制御（充電）を実施したときの電圧降下分は、需要家１９３で太陽光発電装置の出力抑制を実施したときの電圧降下分を上回る。同様に、２つの対応策が需要家１９３に及ぼす効果についてみると、需要家１９３で太陽光発電装置の出力抑制を実施したときの電圧降下分は、需要家１９２で電気自動車ＥＶの蓄電池の有効電力制御（充電）を実施したときの電圧降下分を上回る。

しかるに、これらの需要家での制御による、電圧降下に対する影響を評価するときに、電圧逸脱閾値から大きく改善させる制御手法を採用することが必ずしも良策とは言えない。

これらの分析結果を各需要家の経済的損失あるいは利益の観点から評価する。需要家１９３において電圧逸脱値に対し太陽光発電装置抑制した場合は、電圧が大きく下がるが売電量が低下する。これに対し、需要家１９２において電気自動車ＥＶ充電を実施した場合の需要家１９３に与える影響について検討すると、需要家１９３では閾値内に電圧が入っており、かつ太陽光発電装置抑制した場合の売電量低下分よりは電圧低下度が小さい。このため、結果的には需要家１９２において電気自動車ＥＶ充電を行ったほうが、売電量が増加し、需要家１９３の利益に貢献することがわかる。なお、需要家１９２において電気自動車ＥＶ充電を実施した結果、需要家１９２に費用発生するが、充電は需要家１９２にとって必要な処置である。このことが需要家１９２にとって不要な不利益を生じせしめるものではない。

ステップＳ８では、ステップＳ７で保持された情報３１１をＣＰＵ１３によって必要な数値データや画像データの一方または両方を生成して表示装置１１に表示する。ここでは、ディスプレイ画面への表示を考える。図１２を用いての制御結果データのディスプレイ画面の一例を説明する。

ディスプレイ画面９０の上段９３にはノード電圧状況として、ステータス（電圧上限逸脱発生とその時刻）並びにその改善のために実施した制御方法（需要家１９２での電気自動車ＥＶ充電とその時刻）を表示する。中段９４と下段９５には、今回の事例では電圧変化の影響を受ける需要家１９２，１９３の電圧の時系列的変化を表示する。

係る表示により、いつ電圧逸脱が発生し、それに対しどのような制御を実施したかを簡単に確認することが可能である。また、実際には電圧逸脱しそうになると太陽光発電装置の出力抑制を実施するが、実施しなかった場合の各需要家のノード電圧Ｖの時系列波形計算し表示することで、電圧逸脱をどのように抑制したかが直感的に分かり易くなる利点がある。ここでは、画面への出力例を示したが、書類等に印刷可能なフォーマットのデータとしてユーザに提供してもよい。

ステップＳ９では、ステップＳ７で保持された情報３１１を用いて、報償金計算プログラムＰｒ４の計算により、各制御実行に対する報償金を時間断面毎に求め清算データベース２４に記憶し、ＣＰＵ１３によって必要な数値データや画像データの一方または両方を生成して表示装置１１に表示する。また、各制御実行に対する報償金データは、通信手段１５を用いて通信ネットワーク３００と通信装置２４０と通信線路３１０を介し表示装置２５０に表示される。
図１３に清算結果テーブルの一例を示す。計算によって需要家の得たメリット（単位：円）と需要家の得たデメリット（単位：円）を表示することで、ある時刻間で報償金の計算がし易いテーブルとなっている。

図１３は、縦軸に図９の事象での時刻を示し、横軸には図９の事象での制御方法とともに、この時の需要家の得たメリットとデメリットを示している。この時刻間の事象では、需要家１９２は電気自動車ＥＶの蓄電池を充電（有効電力制御）することで１２［￥／Ｖｈ］の損失を生じた。これに対し需要家１９３は、太陽光発電装置１８１の抑制をしなくて済み、太陽光発電装置のよる発電ができた分として４０［￥／Ｖｈ］の利益を生じた。これらの数値は、図４の制御感度テーブルＤ１において、横軸の需要家ノードと、縦軸の制御対象・方法の交点で求まる数値である。

上記の利益、不利益を意味する制御感度データは単位電圧、単位時間当たりの数値であるため、実際には改善した電圧幅および実行継続時間を加味して、総合の利益、不利益額が定まる。

ここでは、需要家１９２の電気自動車ＥＶの蓄電池を充電することで、需要家１９２は夜間の安い電力を買わずに充電したことに対する金銭的な損失が総額３００円であったとする。需要家１９３は需要家１９２の電気自動車ＥＶの蓄電池の充電によって電圧Ｖが下がり、太陽光発電装置抑制をせず太陽光発電装置発電をできた分として総額８００円売電量が増加したとする。

通常の電気料金計算では、この金額がそのまま電力使用料金に反映されるが、このままでは需要家１９２は需要家１９３を助けたのみである。助けた需要家１９２が損をし、助けられた需要家１９３が得をするという図式になり、これは明らかに不公平である。本発明ではこの時の不公平を改善している。

不公平の改善は、例えば以下のように行われる。まずこの時、需要家１９２と需要家１９３の得た金銭的利益の総額は５００円となる。需要家１９２と需要家１９３と系統制御システムで、これをある比率（例えば４：４：２）で配分することで需要家１９２は報償金を得ることができ、系統制御システムも運営費を得ることができる。なお、ここでは金銭的利益の総額を需要家１９２と需要家１９３の金額の各絶対値の差として評価したが、これは正負を考慮した差額として１１００円とする考え方もある。

最後に需要家側の表示装置に表示される表示画面９８の一例を図１４に示す。ここには太陽光発電量、１日の総発電量、１日のＣＯ２削減量、電気自動車ＥＶの充電率、そして１週間でどれだけ報償金を得たか（単位：円）などを表示することで、需要家が本発明の系統制御システムによって得た効果が分かりやすくなる利点がある。

以下、本発明の第２の実施例を説明する。第２の実施例では、制御感度を手動で入力するだけでなく、系統のオンライン情報を用いて調整できる系統制御システムの例を説明する。図１５は、本発明の第２の実施例を示す図である。図１の配電系統１００の全体構成と系統制御システム１０と、同一の機能を有する部分については、説明を省略する。

図１５では、図１の既存設備に、潮流計算結果データベース２６、計測データベース２７、設備データベース２８、状態推定結果データベース２９を追加している。また、プログラムデータベース２５に、潮流計算プログラムＰｒ５と状態推定プログラムＰｒ６を具備する点、通信ネットワーク３００を介して送受信する情報３１１、そして制御感度計算プログラムＰｒ１の内容が図１とは異なる。具体的には、系統のオンライン情報を用いて、制御感度Ｄ１を調整できる点が異なる。系統の状態に合わせた最適な制御感度を計算できるという利点がある。

なお実施例２で追加された各データベースには、以下のデータが確保される。まず計測データベース２７には、計測データＤ６として、配電系統１００の時間断面毎のノード電圧Ｖ、線路の電流Ｉ、有効電力Ｐ、無効電力Ｑ、負荷や発電などの有効電力Ｐ、無効電力Ｑなどの情報が記憶されている。

設備データベース２８には、設備データとして、潮流計算に必要な線路定数Ｚと線路やノードの接続状況を表す系統構成データ、配電系統１００の負荷・発電量の上下限値の日変化パターン、そしてセンサ誤差が記憶されている。

状態推定結果データベース２９には、状態推定計算の結果得られるデータＤ８として、ノード電圧Ｖ、線路の電流Ｉ、有効電力Ｐ、無効電力Ｑ、負荷の有効電力Ｐ、無効電力Ｑが記憶されている。

潮流計算結果データベース２６には、潮流計算結果のデータＤ５としてノード電圧Ｖ、その位相角θ、負荷・発電量の有効電力Ｐ、無効電力Ｑが記憶されている。

次に制御感度計算プログラムＰｒ１の内容が図１とは異なる点について、図１６を用いて説明する。ここでは、図３のステップＳ１において、ステップＳ１０〜Ｓ１４が導入され、実行される。つまり、制御感度データＤ１の取り込みを手動入力ではなく、ステップＳ１０〜Ｓ１４の演算により求める。

このためにまずステップＳ１０では、通信装置２４０から常時送信されるノード１３１と各制御装置のオンライン情報を通信手段１５で受信し、計測データベース２７に記憶する。このオンライン情報とは、ノード電圧Ｖ、線路の電流Ｉ、有効電力Ｐ、無効電力Ｑ、負荷の有効電力Ｐ、無効電力Ｑであり、ＲＡＭ１４に保持される。

ステップＳ１１では、ＲＡＭ１４に保持されたオンライン情報及び設備データベース２８のセンサ誤差を用いて、状態推定プログラムＤ８により配電系統の状態を推定した結果を状態推定結果データベース２９に記憶する。なお、状態推定計算とは、変電所、発電所、送電線をはじめとした電力送配電機器の観測データ、ならびに接続データをもとに、観測データ中の異常データの有無判定と除去を行い特定の時間断面における尤もらしい系統状態を推定する計算機能のことである。

ここで、状態推定計算は、例えば、Ｌａｒｓ Ｈｏｌｔｅｎ、 Ａｎｄｅｒｓ Ｇｊｅｌｓｖｌｋ、 Ｓｖｅｒｒｅ Ａｄａｍ、 Ｆ． Ｆ． Ｗｕ、 ａｎｄ Ｗｅｎ−Ｈｓ Ｉｕｎｇ Ｅ． Ｌｉｕ、 「Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ Ｄｅｆｆｅｒｅｎｔ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｓｔａｔｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ．」 ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔ． ３（１９８８）、 １７９８−１８０６の各種方法などに即して行う。

ステップＳ１２では、まずステップ１１で計算した状態推定結果データＤ８と設備データベース２８の線路定数Ｚと線路やノードの接続状況を表す系統構成データＤ７、配電系統１００の負荷・発電量の上下限値の日変化パターンを用いて、潮流計算プログラムＰｒ５により配電系統の潮流状態を計算し、計算結果であるノード電圧Ｖとその位相角θと負荷・発電量の有効電力Ｐと無効電力Ｑを潮流計算結果データベース２６に記憶する。

次にある制御装置を動作した場合の潮流計算を再度実施し、前に計算した潮流計算結果データと比較することで、ある制御装置の制御感度Ｄ１を計算する。ステップＳ１３では、前記制御感度Ｄ１を制御感度データベース２１に記憶し、以降ステップ１０にもどり感度計算を繰り返す。このように、オンライン情報をもとに計算することで、制御感度を調整し、系統の状態に合わせた最適な制御感度を設定することができる。

１０：系統制御システム
１１：表示装置
１２：入力手段
１３：ＣＰＵ
１４：ＲＡＭ
１５：通信手段
２１：制御感度データ（制御感度データベース）
２２：制御データ（制御データベース）
２３：計算結果データ（計算結果データベース）
２４：清算データ（清算データベース）
２５：プログラムデータベース
４１：バス線
１００：配電系統
１１０：配電変電所
１２０、１２１：変圧器
１３０、１３１：ノード（母線）
１４０：線路
１５０：負荷
１６０：分電盤
１７０：電力充放電調整装置
１８０：電源
１９０、１９１、１９２、１９３：需要家
２４０：通信装置
３００：通信ネットワーク
３１０：通信線路

Claims (16)

1. 電力量を調整可能な分散型電源を備えた複数の需要家が接続された配電系統に適用され、通信ネットワークを介して前記需要家と接続された配電系統の制御システムにおいて、
   前記通信ネットワークを介して前記分散型電源を備えた需要家から、その需要家における電圧の情報を入手し、需要家に対してその分散型電源の制御指令を与える通信手段、前記分散型電源を調整して当該需要家の電圧を変更するに要する費用を制御感度データとして需要家とその分散型電源に関連づけて記憶する制御感度データベース、前記需要家に許容される電圧の上下限閾値と、需要家の電圧が上下限閾値を逸脱したときの前記分散型電源を用いて電力調整する優先順位を記憶する制御データベースとを備え、前記優先順位に従って前記需要家の分散型電源に制御指令を与えるとともに、前記優先順位は、電力調整を行った場合に生じる需要家の金銭的損失と、需要家の金銭的利益の合計を最大化することができる需要家とその分散型電源を、前記制御感度データを用いて決定したものであることを特徴とする配電系統の制御システム。
2. 請求項１記載の配電系統の制御システムにおいて、
   前記優先順位に従って前記需要家の分散型電源を制御した結果としての時系列的電圧変動の結果データを記憶する制御結果データベース、電圧逸脱時に分散型電源を用いて実施した電力調整の結果生じた電力料金の差額を、電力調整操作を実行した需要家と、当該操作以外の需要家とで配分するための報奨金を記憶する清算データベースを備えることを特徴とする配電系統の制御システム。
3. 請求項１または請求項２記載の配電系統の制御システムにおいて、
   前記分散型電源には、電力の充放電が可能な充放電調整装置と自然エネルギーを利用する電源とを含むことを特徴とする配電系統の制御システム。
4. 請求項３記載の配電系統の制御システムにおいて、
   前記制御感度データベースの制御感度データは前記充放電調整装置と自然エネルギーを利用する電源に対して設定され、前記制御データベースの優先順位は前記充放電調整装置が自然エネルギーを利用する電源に優先して調整される順位とされていることを特徴とする配電系統の制御システム。
5. 請求項４記載の配電系統の制御システムにおいて、
   同一種類の分散型電源が複数存在するときに、前記制御データベースの優先順位は当該種類ごとに前記需要家の電力調整の優先順位が定められていることを特徴とする配電系統の制御システム。
6. 請求項４記載の配電系統の制御システムにおいて、
   前記充放電調整装置は充電装置と蓄電池を含み、前記自然エネルギーを利用する電源は電力変換装置を含み、前記フィーダ上に電圧逸脱が発生したときの前記制御データベースの優先順位は、充放電調整装置の充電装置の蓄電池の有効電力制御、充放電調整装置の充電装置の蓄電池の力率上げ制御、前記自然エネルギーを利用する電源の電力変換装置の力率下げ制御、前記自然エネルギーを利用する電源の電力変換装置の有効電力制御の順番で定められた優先順位が記憶され、これにより電力量制御対象を決定することを特徴とする配電系統の制御システム。
7. 請求項１または請求項２記載の配電系統の制御システムにおいて、
   前記の複数のデータベースに記憶された記憶内容を表示する表示装置を備え、前記表示装置には、前記制御感度データベースの記憶内容が需要家と、その分散型電源の電力制御手段の制御方法をマトリクスとする図表上に、当該需要家の電圧を変更するに要する費用としての制御感度データが表示されていることを特徴とする配電系統の制御システム。
8. 請求項２記載の配電系統の制御システムにおいて、
   前記の複数のデータベースに記憶された記憶内容を表示する表示装置を備え、前記表示装置には、前記制御結果データベースの記憶内容として、各需要家の電圧と電力調整に採用した分散型電源の電力制御手段の制御方法が、時系列的に表示されることを特徴とする配電系統の制御システム。
9. 請求項２記載の配電系統の制御システムにおいて、
   前記の複数のデータベースに記憶された記憶内容を表示する表示装置を備え、前記表示装置には、前記清算結果データベースの記憶内容として、電力調整に採用した分散型電源の電力制御手段の制御方法と、需要家の得たメリットと、需要家の得たデメリットが、時系列的に表示されることを特徴とする配電系統の制御システム。
10. 請求項２記載の配電系統の制御システムにおいて、
    前記通信ネットワークを介して接続される前記需要家には表示装置が備えられ、前記清算データベースに記憶されている当該需要家の報奨金が表示されることを特徴とする配電系統の制御システム。
11. 請求項１記載の配電系統の制御システムにおいて、
    前記制御感度データベースに記憶される制御感度データ算出に使用するデータを記憶するデータベースとして、配電系統の潮流の計算結果を記憶する潮流計算結果データベース、各需要家で計測した計測データを記憶する計測データベース、配電系統の設備に関する情報を記憶する設備データベース、配電系統の状態を推定して求めた推定結果データベースを備えることを特徴とする配電系統の制御システム。
12. 電力量を調整可能な分散型電源を備えた複数の需要家が接続された配電系統の制御方法において、
    前記分散型電源には、電力の充放電が可能な充放電調整装置と自然エネルギーを利用する電源とを含み、配電系統の需要家に定められた電圧の上下限閾値を逸脱するときに前記充放電調整装置による電力調整を実行して前記上下限閾値内に電圧を回復させると共に、この期間に自然エネルギーを利用する電源の需要家が得た利益と充放電調整装置の需要家が得た損失を当該需要家の間で配分することを特徴とする配電系統の制御方法。
13. 電力量を調整可能な分散型電源を備えた複数の需要家が接続された配電系統の制御方法において、
    前記分散型電源の電力量制御対象の種類と需要家ごとに準備した制御感度を用いて、
    前記電力量制御対象の制御で生じる金銭的損失と、前記電力量制御対象の制御で生じる金銭的利益の合計を最大化することができる需要家とその電力量制御対象を決定し、制御指令を与えることを特徴とする配電系統の制御方法。
14. 電力系統の同一フィーダ上に接続された需要家のうち、電力量制御対象により電力量を調整できる複数の需要家から配電系統の情報を得、前記電力量を調整できる需要家の電力量制御対象に対して制御指令を与えるとともに、前記電力量制御対象には電気自動車の充電装置と、太陽光発電装置を含む配電系統の制御方法において、
    単位時間、単位電圧あたりの費用を制御感度として前記電力量制御対象の種類と需要家ごとに準備し、前記フィーダ上に電圧逸脱が発生したときに、前記電力量を調整できる需要家として電気自動車の充電装置を備えた需要家を選択し、制御指令を与えて電圧回復を図るとともに、当該需要家に対する制御指令により生じた金銭的利益の合計を前記制御感度のデータを用いて求め、利益を得た需要家と当該制御指令を与えた需要家で配分することを特徴とする配電系統の制御方法。
15. 電力系統の同一フィーダ上に接続された需要家のうち、電力量制御対象により電力量を調整できる複数の需要家から配電系統の情報を得、前記電力量を調整できる需要家の電力量制御対象に対して制御指令を与えるとともに、前記電力量制御対象には電気自動車の充電装置と、太陽光発電装置を含む配電系統の制御方法において、
    前記フィーダ上に電圧逸脱が発生したときに、前記電気自動車の充電装置を備えた需要家を選択し、制御指令を与えて電圧回復を図るとともに、太陽光発電装置を備えた需要家での金銭的利益をこの需要家と前記電気自動車の充電装置を備えた需要家で配分することを特徴とする配電系統の制御方法。
16. 電力系統の同一フィーダ上に接続された需要家のうち、電力量制御対象により電力量を調整できる複数の需要家から配電系統の情報を得、前記電力量を調整できる需要家の電力量制御対象に対して制御指令を与えるとともに、前記電力量制御対象には電気自動車の充電装置と、太陽光発電装置を含む配電系統の制御方法において、
    前記フィーダ上に電圧逸脱が発生したときに、
    電気自動車の充電装置の蓄電池の有効電力制御、電気自動車の充電装置の蓄電池の力率上げ制御、前記太陽光発電装置の電力変換装置の力率下げ制御、前記太陽光発電装置の電力変換装置の有効電力制御の順番で定められた優先順位に従って需要家と電力量制御対象を選択し、制御指令を与えて電圧回復を図るとともに、太陽光発電装置を備えた需要家での金銭的利益をこの需要家と前記電気自動車の充電装置を備えた需要家で配分することを特徴とする配電系統の制御方法。

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