JP5697956B2 - 縮約モデル決定装置、縮約モデル決定方法及び縮約モデル決定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、縮約モデル決定装置、縮約モデル決定方法及び縮約モデル決定プログラムに関する。

電力系統の安定度解析では、電力系統の系統規模が大きいと、膨大な計算時間が必要となる。そこで、主系統と外部系統とを対象として安定度解析を実行する際には、外部系統を縮約することで系統規模を小さくした上で、安定度解析を実行することがある。主系統とは、例えば、安定度解析の主な対象となる電力系統が該当し、外部系統とは、主系統と接続された他の電力系統が該当する。電力系統の縮約手法としては、例えば、発電機や送電線などの物理的なイメージを残したまま縮約する物理的縮約手法や、縮約対象となる電力系統の特性を数式化して固有値の低次元化を図る数学的縮約手法がある。

特開２００６−５９９２号公報 特開平１０−５６７３５号公報

平岩、林、内田著 「モード解析による工学的系統縮約手法の精度向上」、電学論Ｂ、１２４巻７号、２００４年

しかしながら、上述した従来の縮約手法では、縮約対象となる電力系統の詳細が不明である場合に縮約できないという課題がある。例えば、外部系統について詳細な情報が不明である場合には、外部系統を縮約することができない。

開示の技術は、上述に鑑みてなされたものであって、縮約対象となる電力系統の詳細が不明であったとしても縮約可能である縮約モデル決定装置、縮約モデル決定方法及び縮約モデル決定プログラムを提供することを目的とする。

開示する縮約モデル決定装置は、一つの態様において、第１の電力系統と連系線で接続された第２の電力系統の縮約モデルを決定する縮約モデル決定装置である。また、開示する縮約モデル決定装置は、前記連系線における連系線動揺波形を記憶する記憶部を有する。また、開示する縮約モデル決定装置は、所定の電力系統モデルに含まれる複数のパラメータに任意の値を設定する第１のパラメータ設定部を有する。また、開示する縮約モデル決定装置は、前記第１のパラメータ設定部により任意の値が設定された前記所定の電力系統モデルごとに、当該電力系統モデルが前記第１の電力系統と連系線で接続された場合における連系線動揺波形を安定度解析により算出し、算出した連系線動揺波形と前記記憶部に記憶された連系線動揺波形との差分を算出する第１の差分算出部を有する。また、開示する縮約モデル決定装置は、前記第１の差分算出部により算出された差分が最も小さい電力系統モデルを前記第２の電力系統の縮約モデルとして決定する縮約モデル決定部を有する。

開示する縮約モデル決定装置の一つの態様によれば、電力系統の詳細が不明であったとしても、縮約モデルを作成することが可能であるという効果を奏する。

図１は、実施例１における主系統と外部系統との一例を示す図である。 図２は、実施例１に係る縮約モデル決定装置の構成の一例を示すブロック図である。 図３は、実施例１における記憶部に記憶された連系線動揺波形の一例を示す図である。 図４は、実施例１における所定の電力系統モデルの一例を示す図である。 図５は、実施例１における第１の差分算出部による差分算出処理について示す図である。 図６は、実施例１における電力系統モデルに含まれる発電機の一例を示す概念図である。 図７は、実施例１におけるＡＶＲの構成の一例を示す図である。 図８は、実施例１におけるＰＳＳの構成の一例を示す図である。 図９は、実施例１に係る縮約モデル決定装置による処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。 図１０は、実施例１におけるネットワーク需給パラメータ設定部による処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１１は、実施例１における発電機励磁系パラメータ調整部による処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１２は、東日本における電力系統の模擬であって、発電機を３０個有する場合における電力系統図である。 図１３は、図１２に示す電力系統の縮約モデルの連系線動揺波形とパワースペクトル密度波形とを示す図である。 図１４は、図１２に示す電力系統の縮約モデルを作成する上で、パラメータの値と評価関数との関係を示す図である。 図１５は、西日本における電力系統の模擬であって、発電機を３０個有する場合における電力系統図である。 図１６は、図１５に示す電力系統の縮約モデルの連系線動揺波形とパワースペクトル密度波形とを示す図である。 図１７は、図１５に示す電力系統の縮約モデルを作成する上で、パラメータの値と評価関数との関係を示す図である。 図１８は、本実施例における縮約モデル決定プログラムを実行するコンピュータの構成の一例を示すブロック図である。

以下に、開示する縮約モデル決定装置、縮約モデル決定方法及び縮約モデル決定プログラムの実施例について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施例により開示する発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

［縮約モデル決定装置の全体像］
実施例１に係る縮約モデル決定装置の全体像について簡単に示す。実施例１に係る縮約モデル決定装置１００は、後述する一連の処理を実行することで、主系統と連系線で接続された外部系統の縮約モデルを決定する。以下では、主系統を「第１の電力系統」とも称し、外部系統を「第２の電力系統」とも称する。

図１は、実施例１における主系統と外部系統との一例を示す図である。図１において、１１は、電力系統の詳細が明らかである電力系統であり、主系統を示す。１２は、電力系統の詳細が不明である電力系統であり、外部系統を示す。１３は、主系統１１と外部系統１２とを連系する連系線を示す。

例えば、Ａ社が主系統１１を運用し、Ｂ社が外部系統１２を運用する場合を用いて説明する。この場合、Ａ社は、自社が運用する電力系統である主系統１１についての詳細な情報を保持する一方、自社が運用する電力系統ではない外部系統１２について、詳細な情報や正確な情報が得られないことがある。ここで、広域安定度を解析する場合には、自社が運用する電力系統以外の電力系統についても考慮する必要がある。例えば、Ａ社が主系統１１について広域安定度を解析する場合には、外部系統１２についても考慮する必要がある。

実施例１に係る縮約モデル決定装置１００によれば、例え、詳細が不明な外部系統であったとしても、後述する一連の処理を実行することで、縮約モデルを決定することが可能となる。この結果、外部系統の詳細が不明であったとしても、外部系統の縮約モデルを決定し、決定した外部系統の縮約モデルを用いて安定度解析を実行することが可能である。

［縮約モデル決定装置の構成］
図２を用いて、実施例１に係る縮約モデル決定装置１００の構成の一例を示す。図２は、実施例１に係る縮約モデル決定装置の構成の一例を示すブロック図である。図２に示す例では、縮約モデル決定装置１００は、入力部１０１と、出力部１０２と、記憶部１１０と、制御部１２０とを有する。

実施例１では、縮約モデル決定装置１００が、主系統と連系線１３で接続された外部系統について、縮約モデルを決定する場合を用いて説明する。また、以下では、外部系統と主系統とを連結する連系線にて実際に検出され得る連系線動揺波形が予め得られるものとして説明する。

入力部１０１は、記憶部１１０及び制御部１２０と接続される。入力部１０１は、例えば、キーボードやマウス、マイクなどが該当する。入力部１０１は、情報や指示を利用者から受け付け、受け付けた情報や指示を記憶部１１０や制御部１２０に入力する。例えば、入力部１０１は、連系線にて実際に検出され得る連系線動揺波形が利用者によって入力される。

出力部１０２は、制御部１２０と接続される。出力部１０２は、例えば、モニタや、各種の情報出力端子が該当する。出力部１０２は、制御部１２０から情報を受け付け、受け付けた情報を出力する。

なお、入力部１０１によって受け付けられる情報や指示の詳細や、出力部１０２によって出力される情報の詳細については、ここでは説明を省略し、関係する各部について説明する際に併せて説明する。

記憶部１１０は、入力部１０１及び制御部１２０と接続される。記憶部１１０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、又は、ハードディスクや光ディスクなどが該当する。記憶部１１０は、制御部１２０による各種処理に用いるデータを記憶する。

記憶部１１０は、主系統と外部系統とを接続する連系線において、実際に検出され得る連系線動揺波形を記憶する。記憶部１１０に記憶された連系線動揺波形は、例えば、利用者によって予め入力される。なお、以下では、記憶部１１０が、連系線動揺波形を記憶する場合を用いて説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、連系線動揺波形をフーリエ変換することで得られるパワースペクトル密度波形を記憶しても良い。連系線動揺波形をフーリエ変換することで得られるパワースペクトル密度波形については、後述するため、ここでは説明を省略する。

図３を用いて、実施例１における記憶部１１０に記憶された連系線動揺波形の一例を示す。図３は、実施例１における記憶部に記憶された連系線動揺波形の一例を示す図である。図３において、横軸は、時間軸を示し、縦軸は、連系線相差角を示す。

制御部１２０は、入力部１０１、出力部１０２及び記憶部１１０と接続される。制御部１２０は、各種の処理手順などを規定したプログラムを記憶する内部メモリを有し、種々の処理を制御する。制御部１２０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）などの電子回路が該当する。図２に示す例では、制御部１２０は、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１と、発電機励磁系パラメータ調整部１２２と、縮約モデル決定部１２３とを有する。

ネットワーク需給パラメータ設定部１２１は、利用者から縮約モデルを決定する旨の指示を受信すると、所定の電力系統モデルに含まれる複数のネットワーク需給パラメータ設定処理を実行する。図２に示す例では、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１は、第１のパラメータ設定部１２１ａと、第１の差分算出部１２１ｂとを有する。なお、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１による詳細な処理の一例については、フローチャートを用いて後述する。

ネットワーク需給パラメータ設定部１２１は、所定の電力系統モデルに含まれる複数のネットワーク需給パラメータとして、所定の電力系統モデルに含まれる発電機の発電量を示すパラメータと、所定の電力系統モデルに含まれるネットワークのインピーダンスを示すパラメータと、所定の電力系統モデルに含まれる負荷の負荷量を示すパラメータとを用いる。

図４を用いて、実施例１における電力系統モデルに含まれるネットワーク需給パラメータについて示す。図４は、実施例１における所定の電力系統モデルの一例を示す図である。図４の２０は、外部系統を縮約した電力系統モデルの一例を示す。また、図４の２１及び２２は、電力系統モデル２０に含まれる発電機を示す。図４の２３〜２５は、電力系統モデル２０に含まれるノードを示す。図４の２６は、ノード２３とノード２４との間におけるネットワークのインピーダンスを示し、図４の２７は、ノード２４とノード２５との間におけるネットワークのインピーダンスを示す。図４の２８及び２９は、電力系統モデル２０に含まれる負荷を示す。図４には、電力系統モデルの一例として、２機２負荷モデルを示した。２機２負荷モデルとは、発電機が２つあり、負荷が２つある電力系統モデルを示す。

図４に示す例では、ネットワーク需給パラメータは、発電機２１及び発電機２２の発電量と、ネットワークのインピーダンス２６及び２７と、負荷２８及び負荷２９の負荷量とが該当する。

なお、以下では、発電機２１及び発電機２２の発電量を、それぞれ、「ＰＧ１」「ＰＧ２」とも記載し、ネットワークのインピーダンス２６及び２７を、それぞれ、「Ｚ１」「Ｚ２」とも記載し、負荷２８及び負荷２９の負荷量を、それぞれ、「ＰＬ１」「ＰＬ２」とも記載する。

また、図４に示す例では、２つの負荷が直列に接続された電力系統モデルを例に示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、２つの負荷が並列に接続された電力系統モデルを用いても良い。また、図４に示す例では、電力系統モデル２０として、２機２負荷モデルを示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、発電機の数が１つであっても良く、３つ以上であっても良い。また、同様に、負荷の数は、１つであっても良く、３つ以上であっても良い。

図２の説明に戻る。第１のパラメータ設定部１２１ａは、所定の電力系統モデルに含まれる複数のネットワーク需給パラメータに任意の値を設定する。具体的には、第１のパラメータ設定部１２１ａは、電力系統モデル２０に含まれる負荷の負荷量を示すパラメータに任意の値を設定し、電力系統モデル２０に含まれる発電量を示すパラメータに任意の値を設定し、電力系統モデル２０に含まれるネットワークのインピーダンスを示すパラメータに任意の値を設定する。図２の電力系統モデル２０を例に説明すると、第１のパラメータ設定部１２１ａは、発電機２１及び発電機２２の発電量として任意の値を設定し、ネットワークのインピーダンス２６及び２７に任意の値を設定し、負荷２８及び負荷２９の負荷量に任意の値を設定する。

また、第１のパラメータ設定部１２１ａは、所定の電力系統モデルに含まれる複数のネットワーク需給パラメータに対して、異なる値の組み合わせを設定する。言い換えると、第１のパラメータ設定部１２１ａは、異なる値の組み合わせが付与された電力系統モデルを複数作成する。例えば、第１のパラメータ設定部１２１ａは、パラメータに設定され得る値を総当たりで用いて値の組み合わせをすべて作成し、作成した組み合わせ各々が設定された電力系統モデル各々を作成する。この結果、値の組み合わせの数だけ、異なる値の組み合わせが設定された電力系統モデルが作成される。

なお、ネットワーク需給パラメータに設定され得る値は、予め利用者によって設定され得る値の範囲が設定されても良く、利用者によって入力された外部系統についての情報に基づいて範囲を決定しても良い。

第１の差分算出部１２１ｂは、第１のパラメータ設定部１２１ａにより任意の値が設定された所定の電力系統モデルごとに、電力系統モデルが主系統と連系線で接続された場合における連系線動揺波形を算出し、記憶部１１０に記憶された連系線動揺波形との差分を算出する。

すなわち、第１の差分算出部１２１ｂは、記憶部１１０から、連系線にて実際に検出され得る連系線動揺波形を取得する。そして、第１の差分算出部１２１ｂは、連系線にて実際に検出され得る連系線動揺波形と、所定の電力系統モデルが連系線で主系統に接続された場合における連系線動揺波形とを比較し、差分を算出する。

また、連系線動揺波形の差分を算出する際、第１の差分算出部１２１ｂは、電力系統モデルの連系線動揺波形をフーリエ変換することでパワースペクトル密度波形を算出し、記憶部１１０に記憶された連系線動揺波形のパワースペクトル密度波形との差分を算出する。また、第１の差分算出部１２１ｂは、パワースペクトル密度波形に含まれる振動成分を検出し、検出した振動成分に対応する周波数範囲ごとに差分を算出する。

すなわち、第１の差分算出部１２１ｂは、連系線動揺波形をそのまま用いて差分を算出するのではなく、横軸が周波数となり、縦軸が連系線相差角のパワースペクトル密度（ＰＳＤ、Power Spectral Density）となるパワースペクトル密度波形を用いて、差分を算出する。

パワースペクトル密度波形を用いて差分を算出する意義について簡単に説明する。１点目として、横軸が周波数となるパワースペクトル密度波形を用いた場合には、横軸が時間となる連系線動揺波形を用いた場合と比較して、細かな波形のずれにとらわれず動揺成分の差を直接比較できることがある。２点目として、横軸が周波数となるパワースペクトル密度波形では、周波数範囲で区切ることができ、振動成分ごとに差分を算出することが容易であることがある。第１の差分算出部１２１ｂは、これら２点に着目し、パワースペクトル密度波形を用いて差分を算出する。

所定の電力系統モデルが連系線で主系統に接続された場合における連系線動揺波形の算出手法について簡単に説明する。連系線動揺波形の算出手法としては、任意の手法を用いて良い。例えば、連系線動揺波形は、パラメータに任意の値を設定した所定の電力系統モデルと、主系統についての情報を入力として、任意の解析プログラムを実行することで得られる。任意の解析プログラムとは、例えば、財団法人電力中央研究所により作成された電力系統安定度解析プログラムなどが該当し、「Ｙ法」とも称される。

図５を用いて、第１の差分算出部１２１ｂによる差分算出処理の一例について簡単に示す。図５は、実施例１における第１の差分算出部による差分算出処理について示す図である。

図５の（１）は、連系線動揺波形の一例を示し、図５の（２）は、パワースペクトル密度波形の一例を示す。図５の連系線動揺波形において、横軸は時間を示し、縦軸は連系線における相差角を示す。また、図５のパワースペクトル密度波形において、横軸は周波数を示し、縦軸は、連系線相差角のパワースペクトル密度を示す。また、図５の３１は、所定の電力系統モデルが連系線で主系統に接続された場合における連系線動揺波形の一例を示す。図５の３２は、連系線にて実際に検出され得る連系線動揺波形の一例を示す。図５の４１は、連系線動揺波形３１をフーリエ変換することで得られるパワースペクトル密度波形の一例を示す。図５の４２は、連系線動揺波形３２をフーリエ変換することで得られるパワースペクトル密度波形の一例を示す。

図５の（１）に示すように、第１の差分算出部１２１ｂは、パラメータに任意の値を設定した所定の電力系統モデルについて、任意の解析プログラムを用いることで、所定の電力系統モデルが連系線で主系統に接続された場合における連系線動揺波形３１を算出する。また、第１の差分算出部１２１ｂは、連系線にて実際に検出され得る連系線動揺波形３２を記憶部１１０から読み出す。

そして、図５の（２）に示すように、第１の差分算出部１２１ｂは、連系線動揺波形３１をフーリエ変換することでパワースペクトル密度波形４１を算出し、連系線動揺波形３２をフーリエ変換することでパワースペクトル密度波形４２を算出する。

そして、図５の（２）に示す例では、第１の差分算出部１２１ｂは、パワースペクトル密度波形において、「０Ｈｚ」〜「０．３Ｈｚ」に振動成分を検出し、「０．３Ｈｚ」〜「０．６Ｈｚ」に振動成分を検出する。そして、第１の差分算出部１２１ｂは、検出した「０Ｈｚ」〜「０．３Ｈｚ」の間及び「０．３Ｈｚ」〜「０．６Ｈｚ」の間それぞれについて、パワースペクトル密度波形４１とパワースペクトル密度波形４２との差分を算出する。

なお、第１の差分算出部１２１ｂは、図５を用いて説明する一連の処理を、パラメータ設定部１２１ａにより設定されるパラメータの組み合わせごとに実行する。

ここで、連系線にて実際に検出され得る連系線動揺波形３２との差分が小さいことの意味について簡単に説明する。連系線動揺波形３２との差分が小さいとは、連系線動揺波形３２と合致度が高いことを示し、ネットワーク需給パラメータが設定された電力系統モデルが、実際の外部系統と近似していることを示す。

（数１）を用いて、パワースペクトル密度波形の差分を算出する手法の一例を示す。（数１）は、差分を算出する数式を示す。（数１）の「評価関数Ｆ」は、差分を示し、評価関数Ｆが大きければ大きいほど、差分が大きいことを示し、２つのパワースペクトル密度波形の合致度が低いことを示す。また、評価関数Ｆが小さければ小さいほど、差分が小さいことを示し、２つのパワースペクトル密度波形の合致度が大きいことを示す。（数１）の「ｆ」は、周波数を示す。（数１）の「詳細系の連系線相差角のＰＳＤ（ｆ）」は、主系統についてのパワースペクトル密度波形を示す。（数１）の「縮約後のＰＳＤ（ｆ）」は、パラメータに任意の値が設定された縮約モデルについてのパワースペクトル密度波形を示す。

（数１）に示す例では、第１の差分算出部１２１ｂは、周波数が「ｆ＝０」から「Ｎ」の間にある周波数それぞれについて、記憶部１１０に記憶された連系線動揺波形のパワースペクトル密度波形と、電力系統モデルについてのパワースペクトル密度波形との差分の絶対値を算出し、算出した差分の累積値を算出することで、評価関数Ｆを算出する。ここで、上述したように、「０Ｈｚ」〜「０．３Ｈｚ」と、「０．３Ｈｚ」〜「０．６Ｈｚ」とについて、それぞれ差分を算出する場合には、第１の差分算出部１２１ｂは、（数１）において、「ｆ＝０」及び「Ｎ＝０．３」とした上で値を算出し、「ｆ＝０．３」及び「Ｎ＝０．６」とした上で値を算出する。そして、第１の差分算出部１２１ｂは、「０Ｈｚ」〜「０．３Ｈｚ」について算出した値と、「０．３Ｈｚ」〜「０．６Ｈｚ」について算出した値とを加算し、加算により得られた値を評価関数Ｆとして用いる。

第１の差分算出部１２１ｂは、最も小さい差分が算出された電力系統モデルを、発電機励磁系パラメータ調整部１２２に出力する。つまり、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１は、任意の値が設定された所定の電力系統モデル各々のうち、連系線にて実際に検出され得る連系線動揺波形との合致度が最も高かった電力系統モデルを出力する。

発電機励磁系パラメータ調整部１２２は、以下に説明するように、所定の電力系統モデルに含まれる発電機についてのパラメータである発電機励磁系パラメータ調整処理を実行する。図２に示す例では、発電機励磁系パラメータ調整部１２２は、第２のパラメータ設定部１２２ａと、第２の差分算出部１２２ｂとを有する。なお、発電機励磁系パラメータ調整部１２２による詳細な処理の一例については、フローチャートを用いて後述する。

発電機励磁系パラメータ調整部１２２は、発電機励磁系パラメータとして、慣性定数（Ｍｇ）と、ＡＶＲ（Automatic Voltage Regulator、自動電圧調整装置）定数と、ＰＳＳ（Power System Stabilizer、電力系統安定化装置）定数とを用いる。図６を用いて、実施例１における電力系統モデルに含まれる発電機励磁系パラメータについて示す。図６は、実施例１における電力系統モデルに含まれる発電機の一例を示す概念図である。

図６において、５１は、ボイラーを示し、５２は、タービンを示す。５３は、電磁石を有し、電磁石が回転することで電気を発生させる発電機を示す。５４や５５は、発電機５３の制御系を示す。具体的には、５４は、発電機端子電圧を一定に保つことで、発電機がもつ同期化力を維持する役割を担うＡＶＲを示す。また、５５は、ＡＶＲの補助入力として端子電圧を変動させ、等価的なダンピングトルクを正方向に増加させることで電力動揺の安定化を図るＰＳＳを示す。

図６に示す例では、ボイラー内にある水が水蒸気となると、図６の矢印６１に示すように、水蒸気がタービン５２を回転させる。その結果、図６の矢印６２や矢印６３に示すように、発電機５３の電磁石が回転することで電気が発生し、矢印６４に示されるように、電気が送られる。なお、タービン５２を回転させる方式は、水蒸気を用いる方式に限定されるものではなく、任意の方式であって良い。例えば、燃焼させた高温高圧のガスを直接タービンにあてて回転させるガスタービン方式であっても良く、水力発電のように水を直接タービン（この場合、水車）にあてて回転させる方式であっても良い。

ここで、慣性定数は、図６に示す例を用いて説明すると、発電機５３において電磁石の回転のしやすさを示す。慣性定数は、一般的に、「５」〜「１３」の間の値となることを踏まえ、発電機励磁系パラメータ調整部１２２は、慣性定数の初期値として、「８．５」を用いる。

また、ＡＶＲ定数とＰＳＳ定数とは、図６に示す例を用いて説明すると、それぞれ、ＡＶＲ５４とＰＳＳ５５とにおいて用いられるパラメータを示す。図７と図８とを用いて、ＡＶＲ定数とＰＳＳ定数とについて簡単に示す。

図７は、実施例１におけるＡＶＲの構成の一例を示す図である。図７では、ＡＶＲは、サイリスタ励磁方式のＡＶＲを例に示した。図８は、実施例１におけるＰＳＳの構成の一例を示す図である。図７に示したＡＶＲの構成の一例や、図８に示したＰＳＳの構成の一例は、一般的な構成であり、詳細な説明については省略する。

ここで、図７に示すように、ＡＶＲ定数は、図７において「調整対象パラメータ」として囲んだ３つの値が該当する。図７に示す例では、ＡＶＲ定数の初期値が、それぞれ、「１．３」「７．１」「１７０」となっている場合を示した。また、図８に示すように、ＰＳＳ定数は、図８において「調整対象パラメータ」として囲んだ３つの値が該当する。図８に示す例では、ＰＳＳ定数の初期値が、それぞれ、「０．１４」「２．０」「５」となっている場合を示した。

図２の説明に戻る。第２のパラメータ設定部１２２ａと第２の差分算出部１２２ｂとは、協働することで、所定の電力系統モデルに含まれる発電機についてのパラメータを調整する。具体的には、詳細については後述するように、第２のパラメータ設定部１２２ａは、電力系統モデルの発電機励磁系パラメータに初期値を設定する。そして、第２の差分算出部１２２ｂは、発電機についてのパラメータが設定された電力系統モデルについて、第１の差分算出部１２１ｂと同様に差分を算出する。そして、第２のパラメータ設定部１２２ａは、第２の差分算出部１２２ｂにより算出された差分に基づいて、発電機についてのパラメータを調整する。

第２のパラメータ設定部１２２ａと第２の差分算出部１２２ｂとについて、順に、更に説明する。第２のパラメータ設定部１２２ａは、第１の差分算出部１２１ｂにより算出された差分が最も小さい電力系統モデルに含まれる発電機励磁系パラメータに任意の値を設定する。具体的には、第２のパラメータ設定部１２２ａは、ＰＳＳ定数とＡＶＲ定数と慣性定数に任意の値を設定する。

具体的には、第２のパラメータ設定部１２２ａは、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１によりネットワーク需給パラメータが設定された電力系統モデルが出力されると、電力系統モデルに含まれる発電機のＰＳＳ定数とＡＶＲ定数と慣性定数とに初期値を設定する。例えば、第２のパラメータ設定部１２２ａは、慣性定数に「８．５」を設定し、図７に示されるように、「１．３」「７．１」「１７０」をＡＶＲ定数に設定し、図８に示されるように、「０．１４」「２．０」「５」をＰＳＳ定数に設定する。また、第２のパラメータ設定部１２２ａは、第２の差分算出部１２２ｂにより算出された差分に基づいて、ＰＳＳ定数やＡＶＲ定数、慣性定数を調整する。

また、第２のパラメータ設定部１２２ａは、調整結果となる電力系統モデルを縮約モデル決定部１２３に出力する。

第２の差分算出部１２２ｂは、ＰＳＳ定数とＡＶＲ定数と慣性定数とに任意の値が設定された電力系統モデルごとに、電力系統モデルが主系統と連系線で接続された場合における連系線動揺波形を算出する。そして、第２の差分算出部１２２ｂは、算出した連系線動揺波形と、記憶部１１０に記憶された連系線動揺波形との差分を算出する。

具体的には、第２のパラメータ設定部１２２ａは、第１の差分算出部１２１ｂと同様に、記憶部１１０から、連系線にて実際に検出され得る連系線動揺波形を取得する。そして、第２のパラメータ設定部１２２ａは、連系線にて実際に検出され得る連系線動揺波形と、第２のパラメータ設定部１２２ａにより発電機励磁系パラメータが設定された電力系統モデルについての連系線動揺波形とを比較し、差分を算出する。

また、連系線動揺波形の差分を算出する際、第２のパラメータ設定部１２２ａは、第１の差分算出部１２１ｂと同様に、パワースペクトル密度波形の差分を算出する。また、第２のパラメータ設定部１２２ａは、パワースペクトル密度波形に含まれる振動成分を検出し、検出した振動成分に対応する周波数範囲ごとに差分を算出する。

縮約モデル決定部１２３は、第１の差分算出部１２１ｂにより算出された差分が最も小さい電力系統モデルを初期値とし、差分が更に小さい値となるように調整し、第２の差分算出部１２２ｂにより算出された差分が最も小さい電力系統モデルを、外部系統の縮約モデルとして決定する。

例えば、上述したように、発電機励磁系パラメータ調整部１２２は、第１の差分算出部１２１ｂにより算出された差分が最も小さい電力系統モデルについて、発電機励磁系パラメータを調整する。この結果、縮約モデル決定部１２３は、発電機励磁系パラメータ調整部１２２による調整結果となる電力系統モデルを、外部系統の縮約モデルとして決定する。

また、縮約モデル決定部１２３は、決定した縮約モデルを出力する。例えば、縮約モデルをモニタから表示したり、縮約モデルのデータを利用者に出力したりする。

［縮約モデル決定装置による処理］
次に、図９を用いて、実施例１に係る縮約モデル決定装置１００による処理の全体の流れの一例を示す。図９は、実施例１に係る縮約モデル決定装置による処理の全体の流れの一例を示すフローチャートである。

図９に示すように、縮約モデル決定装置１００では、利用者から指示を受け付けると（ステップＳ１０１肯定）、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１が、所定の電力系統モデルに含まれる複数のネットワーク需給パラメータの設定処理を実行する（ステップＳ１０２）。そして、発電機励磁系パラメータ調整部１２２は、発電機励磁系パラメータの調整処理を実行する（ステップＳ１０３）。

そして、縮約モデル決定部１２３は、縮約モデルを決定する（ステップＳ１０４）。つまり、縮約モデル決定部１２３は、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１によってネットワーク需給パラメータが設定され、発電機励磁系パラメータ調整部１２２によって発電機励磁系パラメータが調整された電力系統モデルを、縮約モデルとして決定する。より詳細には、縮約モデル決定部１２３は、第１の差分算出部１２１ｂにより算出された差分が最も小さい電力系統モデルを初期値とし、差分が更に小さい値となるように調整し、第２の差分算出部１２２ｂにより算出された差分が最も小さい電力系統モデルを、外部系統の縮約モデルとして決定する。

そして、縮約モデル決定部１２３は、決定した縮約モデルを出力する（ステップＳ１０５）。

［ネットワーク需給パラメータ設定部による処理］
図１０を用いて、実施例１におけるネットワーク需給パラメータ設定部１２１による処理の流れの一例を示す。図１０は、実施例１におけるネットワーク需給パラメータ設定部による処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１０に示す一連の処理は、図９におけるステップＳ１０２の処理に対応する。

図１０に示すように、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１では、第１のパラメータ設定部１２１ａが、所定の電力系統モデルのネットワーク需給パラメータに任意の値を設定する（ステップＳ２０１）。この際、第１のパラメータ設定部１２１ａは、パラメータに設定され得る値を総当たりで用いて値の組み合わせをすべて作成し、作成した組み合わせ各々を電力系統モデルに設定する。この結果、値の組み合わせの数だけ、異なる値の組み合わせがパラメータに設定された電力系統モデルがあることになる。

そして、第１の差分算出部１２１ｂは、第１のパラメータ設定部１２１ａにより任意の値が設定された所定の電力系統モデルごとに、電力系統モデルが第１の電力系統と連系線で接続された場合における連系線動揺波形を算出し（ステップＳ２０２）、電力系統モデルの連系線動揺波形をフーリエ変換することでパワースペクトル密度波形を算出する（ステップＳ２０３）。

また、第１の差分算出部１２１ｂは、記憶部１１０から、連系線にて実際に検出され得る連系線動揺波形を取得する（ステップＳ２０４）。そして、第１の差分算出部１２１ｂは、異なるネットワーク需給パラメータが設定された所定の電力系統モデルの連系線動揺波形ごとに、記憶部１１０に記憶された連系線動揺波形のパワースペクトル密度波形との差分を算出する（ステップＳ２０５）。具体的には、第１の差分算出部１２１ｂは、パワースペクトル密度波形に含まれる振動成分を検出し、検出した振動成分に対応する周波数範囲ごとに差分を算出する。

そして、第１の差分算出部１２１ｂは、算出した差分が最も小さかったパワー密度波形に対応する電力系統モデルを、発電機励磁系パラメータ調整部１２２に出力する（ステップＳ２０６）。つまり、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１は、異なるネットワーク需給パラメータが設定された所定の電力系統モデルのうち、連系線にて実際に検出され得る連系線動揺波形との合致度が最も高かった電力系統モデルを出力する。

なお、上記の処理手順は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲で適宜変更しても良い。例えば、図１０に示す例では、所定の電力系統モデル各々についてパワースペクトル密度波形を算出した後に、記憶部１１０から連系線動揺波形を取得する場合を例に示したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、第１のパラメータ設定部１２１ａにより任意の値が設定される前に、記憶部１１０から連系線動揺波形を取得しても良く、任意の値が設定された後パワースペクトル密度波形が算出される前に、記憶部１１０から連系線動揺波形を取得しても良い。

［発電機励磁系パラメータ調整部による処理］
図１１を用いて、実施例１における発電機励磁系パラメータ調整部１２２による処理の流れの一例を示す。図１１は、実施例１における発電機励磁系パラメータ調整部による処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１１に示す一連の処理は、図９におけるステップＳ１０３の処理に対応する。なお、図１１に示した一連の処理では、図１０のステップＳ２０６にて出力された電力系統モデルが処理対象となる。図１１に示す一連の処理は、電力系統モデルに含まれる発電機ごとに実行される。

図１１に示すように、発電機励磁系パラメータ調整部１２２では、第２のパラメータ設定部１２２ａが、発電機励磁系パラメータに初期値を設定する（ステップＳ３０１）。例えば、第２のパラメータ設定部１２２ａは、慣性定数に「８．５」を設定し、図７に示されるように、「１．３」「７．１」「１７０」をＡＶＲ定数に設定し、図８に示されるように、「０．１４」「２．０」「５」をＰＳＳ定数に設定する。

そして、第２の差分算出部１２２ｂは、第１の差分算出部１２１ｂによる処理と同様に、差分を算出する（ステップＳ３０２）。すなわち、第２の差分算出部１２２ｂは、第２のパラメータ設定部１２２ａにより発電機励磁系パラメータが設定された電力系統モデルのパワースペクトル密度波形と、記憶部１１０に記憶された連系線動揺波形のパワースペクトル密度波形との差分を算出する。

そして、第２のパラメータ設定部１２２ａは、発電機励磁系パラメータのうちいずれか１つの値を所定の割合変化させ、かつ他のパラメータの値については値を変化させなかった電力系統モデルを、発電機励磁系パラメータそれぞれについて作成する（ステップＳ３０３）。例えば、慣性定数を「＋１％」変化させた電力系統モデルを作成し、ＡＶＲ定数のうち「１．３」を「＋１％」変化させた電力系統モデルを作成し、その他の発電機励磁系パラメータについても同様に処理を実行する。

そして、第２の差分算出部１２２ｂは、発電機励磁系パラメータのうちいずれか１つの値が変化された電力系統モデルごとに、第１の差分算出部１２１ｂによる処理と同様に、差分を算出する（ステップＳ３０４）。

ここで、第２のパラメータ設定部１２２ａは、第１の差分算出部１２１ｂにより算出された差分が最も小さい電力系統モデルについて、所定の閾値よりも差分が小さいかを判定する（ステップＳ３０５）。ここで、小さいと判定した場合には（ステップＳ３０５肯定）、第２のパラメータ設定部１２２ａは、小さいと判定した電力系統モデルを縮約モデル決定部１２３に出力する（ステップＳ３０６）。

一方、第２のパラメータ設定部１２２ａは、所定の閾値よりも差分が小さくないと判定した場合には（ステップＳ３０５否定）、変化させた発電機励磁系パラメータの値を所定の割合更に変化させた上で（ステップＳ３０７）、上述したステップＳ３０３に戻り、所定の閾値よりも差分が小さいかを判定するまで処理を繰り返す。例えば、第２のパラメータ設定部１２２ａは、変化されたパラメータの値を「＋１０％」変化させた上で、上述したステップＳ３０３に戻り、処理を繰り返す。

このように、第２のパラメータ設定部１２２ａは、発電機励磁系パラメータ各々を所定の割合変化させた上で、差分を最も小さくした発電機励磁系パラメータを更に変化させる。言い換えると、評価関数を小さくする上での寄与度が他の発電機励磁系パラメータと比較して高かった発電機励磁系パラメータを、再度変化させる。

ここで、ステップＳ３０３及びステップＳ３０７において、パラメータの値を所定の割合変化させる処理について補足する。第２のパラメータ設定部１２２ａは、ステップＳ３０３では、第２のパラメータ設定部１２２ａは、発電機励磁系パラメータ各々の値を、一律の割合にて変化させる。例えば、第２のパラメータ設定部１２２ａは、一律「＋１％」値を変化させたり、一律「−１％」値を変化させたりする。一方、第２のパラメータ設定部１２２ａは、ステップＳ３０７では、差分が最も小さいと判定されたパワースペクトル密度波形に対応する電力系統モデルにて変化していたパラメータについて、値を更に変化させる。

また、ステップＳ３０７において、第２のパラメータ設定部１２２ａは、電力系統モデルのパワースペクトル密度波形の値が、記憶部１１０に記憶された連系線動揺波形のパワースペクトル密度波形よりも大きかった場合には、パラメータが小さくなるように値を変化させる。また、ステップＳ３０７において、第２のパラメータ設定部１２２ａは、電力系統モデルのパワースペクトル密度波形の値が、記憶部１１０に記憶された連系線動揺波形のパワースペクトル密度波形よりも小さかった場合には、パラメータが大きくなるように値を変化させる。

なお、上記の処理手順は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲で適宜変更しても良い。例えば、上記のステップＳ３０７を実行しなくても良い。

［実施例１の効果］
上述したように、実施例１によれば、記憶部１１０は、連系線動揺波形を記憶し、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１は、所定の電力系統モデルに含まれる複数のパラメータに任意の値を設定する。また、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１は、第１のパラメータ設定部１２１ａにより任意の値が設定された所定の電力系統モデルごとに、電力系統モデルが第１の電力系統と連系線で接続された場合における連系線動揺波形を算出し、算出した連系線動揺波形と記憶部１１０に記憶された連系線動揺波形との差分を算出する。また、縮約モデル決定部１２３は、第１の差分算出部１２１ｂにより算出された差分が最も小さい電力系統モデルを外部系統の縮約モデルとして決定する。この結果、電力系統の詳細が不明であったとしても、外部系統の縮約モデルを作成することが可能である。

電力系統の広域安定度を検討する場合、外部系統により動特性に与えられる影響は大きく、外部系統について検討することが重要となる。にもかかわらず、電力系統は各社単位で運用がなされることがあり、この場合、外部系統について詳細な情報が得られないことが多い。ここで、従来の手法では、外部系統について詳細な情報が得られない場合に、縮約モデルを決定することが困難であった。これに対して、実施例１によれば、外部系統に関して得られる情報が僅かであっても縮約モデルを決定可能であり、かつ縮約モデルの動特性の合致度を向上することが可能である。

図１２に示す電力系統を縮約した場合を例に用いて、実施例１に係る縮約モデル決定装置１００の効果について更に示す。図１２は、東日本における電力系統の模擬であって、発電機を３０個有する場合における電力系統図である。図１２の実線７１で囲った部分を外部系統とし、破線７２で囲った部分を主系統とし、７３を連系線とする。

図１３は、図１２に示す電力系統の縮約モデルの連系線動揺波形とパワースペクトル密度波形とを示す図である。図１３の（１）は、連系線動揺波形を示し、図１３の（２）は、パワースペクトル密度波形を示す。図１３の７４は、連系線７３にて実際に検出され得る連系線動揺波形を示し、７５は、縮約モデル決定部１２３により決定された縮約モデルを用いた場合の連系線動揺波形を示す。図１３の７６は、連系線動揺波形７４のパワースペクトル密度波形を示し、７７は、連系線動揺波形７５のパワースペクトル密度波形を示す。

図１３に示すように、縮約モデル決定部１２３により決定された縮約モデルの連系線動揺波形７５やパワースペクトル密度波形７７は、それぞれ、実際に検出されることが予想される連系線動揺波形７４やパワースペクトル密度波形７６と合致度が高いことがわかる。

図１４は、図１２に示す電力系統の縮約モデルを作成する上で、パラメータの値と評価関数との関係を示す図である。図１４の縦軸は、評価関数を示し、横軸は、断面数を示す。断面数とは、パラメータに設定した値の組み合わせの数を示す。すなわち、図１４に示す例では、パラメータに設定した値の組み合わせとして、３０００強の組み合わせが用いられ、３０００強の組み合わせ各々について評価関数が算出されたことを示す。また、図１４に示す例では、振動成分ごとに評価関数を算出する場合を例に示した。すなわち、図１４に示す例では、「０．１Ｈｚ」〜「０．３Ｈｚ」について評価関数を算出し、「０．３Ｈｚ」〜「０．６Ｈｚ」について評価関数を算出した場合を例に示した。

図１４に示すように、パラメータによっては、評価関数が大きくなっているが、本実施例によれば、「０．１Ｈｚ」〜「０．３Ｈｚ」にある動揺成分についても、「０．３Ｈｚ」〜「０．６Ｈｚ」にある動揺成分についても、評価関数が低くなる値の組み合わせを見いだせていることがわかる。

このように、図１２に示すような電力系統図であったとしても、図１３や図１４に示されるように、合致度が高い縮約モデルを決定可能であることがわかる。

図１５に示す電力系統を縮約した場合を例に用いて、実施例１に係る縮約モデル決定装置１００の効果について更に示す。図１５は、西日本における電力系統の模擬であって、発電機を３０個有する場合における電力系統図である。図１５の実線８１で囲った部分を外部系統とし、破線８２で囲った部分を主系統とし、８３を連系線とする。

図１６は、図１５に示す電力系統の縮約モデルの連系線動揺波形とパワースペクトル密度波形とを示す図である。図１６の（１）は、連系線動揺波形を示し、図１６の（２）は、パワースペクトル密度波形を示す。図１６の８４は、連系線８３にて実際に検出され得る連系線動揺波形を示し、８５は、縮約モデル決定部１２３により決定された縮約モデルを用いた場合の連系線動揺波形を示す。図１６の８６は、連系線動揺波形８４のパワースペクトル密度波形を示し、８７は、連系線動揺波形８５のパワースペクトル密度波形を示す。

図１６に示すように、縮約モデル決定部１２３により決定された縮約モデルの連系線動揺波形８５やパワースペクトル密度波形８７は、それぞれ、実際に検出されることが予想される連系線動揺波形８４やパワースペクトル密度波形８６と十分な合致度を示していることがわかる。

図１７は、図１５に示す電力系統の縮約モデルを作成する上で、パラメータの値と評価関数との関係を示す図である。図１７の縦軸は、評価関数を示し、横軸は、断面数を示す。図１７に示す例では、振動成分ごとに評価関数を算出する場合を例に示した。すなわち、図１７に示す例では、「０．１Ｈｚ」〜「０．３Ｈｚ」について評価関数を算出し、「０．３Ｈｚ」〜「０．６Ｈｚ」について評価関数を算出した場合を例に示した。

図１７に示すように、図１４と同様に、パラメータによっては、評価関数が大きくなっているが、本実施例によれば、「０．１Ｈｚ」〜「０．３Ｈｚ」にある動揺成分についても、「０．３Ｈｚ」〜「０．６Ｈｚ」にある動揺成分についても、評価関数が低くなる値の組み合わせを見いだせていることがわかる。

このように、図１５に示すような電力系統図であったとしても、図１６や図１７に示されるように、合致度が高い縮約モデルを決定可能であることがわかる。

また、実施例１によれば、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１は、電力系統モデルの連系線動揺波形をフーリエ変換することでパワースペクトル密度波形を算出し、算出したパワースペクトル密度波形と記憶部に記憶された連系線動揺波形のパワースペクトル密度波形との差分を算出する。この結果、合致度が高くなったか低くなったかを高精度に算出でき、縮約モデルを高精度に作成することが可能である。

また、実施例１によれば、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１は、パワースペクトル密度波形に含まれる振動成分を検出し、検出した振動成分に対応する周波数範囲ごとに差分を算出する。この結果、合致度が高くなったか低くなったかを高精度に算出でき、縮約モデルを高精度に作成することが可能である。

すなわち、パワースペクトル密度波形を用いることで、図５の（２）にも示されるように、細かな波形のずれにとらわれることなく、主要な動揺成分に的を絞って、直接差分を確実に算出することができ、種々のパラメータが設定された電力系統モデルと外部系統との合致度を高精度に把握することが可能である。また、パワースペクトル密度波形を用いることで、動揺成分ごとに差分を算出することもでき、外部系統との合致度を高精度に把握することが可能である。

また、実施例１によれば、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１は、電力系統モデルに含まれる負荷量を示すパラメータと、発電量を示すパラメータと、ネットワークのインピーダンスを示すパラメータとに対して、任意の値を設定する。また、発電機励磁系パラメータ調整部１２２は、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１により算出された差分が最も小さい電力系統モデルに含まれる発電機のＰＳＳ定数とＡＶＲ定数と慣性定数として、任意の値を設定する。また、発電機励磁系パラメータ調整部１２２は、発電機励磁系パラメータに任意の値を設定した電力系統モデルごとに連系線動揺波形を算出し、記憶部１１０に記憶された連系線動揺波形との差分を算出する。そして、縮約モデル決定部１２３は、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１により算出された差分が最も小さい電力系統モデルであって、発電機励磁系パラメータ調整部１２２により算出された差分が最も小さい電力系統モデルを、外部系統の縮約モデルとして決定する。この結果、発電機励磁系パラメータ系についても考慮した上で縮約モデルを決定でき、縮約モデルを高精度に作成することが可能である。

また、実施例１によれば、発電機励磁系パラメータ調整部１２２は、電力系統モデルの連系線動揺波形をフーリエ変換することでパワースペクトル密度波形を算出し、算出したパワースペクトル密度波形と記憶部１１０に記憶された連系線動揺波形のパワースペクトル密度波形との差分を算出する。この結果、合致度が高くなったか低くなったかを高精度に算出でき、縮約モデルを高精度に作成することが可能である。

また、実施例１によれば、発電機励磁系パラメータ調整部１２２は、パワースペクトル密度波形に含まれる振動成分を検出し、検出した振動成分に対応する周波数範囲ごとに差分を算出する。この結果、合致度が高くなったか低くなったかを高精度に算出でき、縮約モデルを高精度に作成することが可能である。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、その他の実施例にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例を示す。

［電力系統］
例えば、上述した実施例では、縮約モデル決定装置１００が、詳細が不明な電力系統について、縮約モデルを決定する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、縮約モデル決定装置１００は、詳細が明らかな電力系統について、上述した一連の処理を実行することで、縮約モデルを決定しても良い。

［設定系統］
また、例えば、上述した実施例では、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１では、第１のパラメータ設定部１２１が、ネットワーク需給パラメータに総当たりにて値を設定し、第１の差分算出部１２１ｂが、全組み合わせについて差分を算出する場合を用いて説明した。ただし、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１は、発電機励磁系パラメータ調整部１２２と同様に、総当たりにて実行するのではなく、第１の差分算出部１２１ｂにより算出された差分に基づいてネットワーク需給パラメータ調整することで、最適なネットワーク需給パラメータを設定しても良い。

［設定系統］
また、例えば、上述した実施例では、発電機励磁系パラメータ調整部１２２では、第２のパラメータ設定部１２２ａが、第２の差分算出部１２２ｂにより算出された差分に基づいて、発電機についてのパラメータを調整する場合を用いて説明した。ただし、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、発電機励磁系パラメータ調整部１２２は、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１と同様に、総当たりにて値を設定し、最適な発電機励磁系パラメータを設定しても良い。

［外部系統についての情報］
また、例えば、上述した実施例では、記憶部１１０が、外部系統の連系線動揺波形を記憶し、制御部１２０が用いる場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、制御部１２０は、外部系統について他の情報を利用できる場合には、他の情報についても併せて利用しても良い。例えば、外部系統についての連系線潮流や負荷量の概算値がわかっている場合には、利用者は、連系線潮流や負荷量の概算値を記憶部１１０に入力しておき、制御部１２０が、連系線潮流や負荷量の概算値を連系線動揺波形と合わせて用いても良い。

例えば、制御部１２０は、連系線潮流や負荷量の概算値がわかっていれば、負荷量や発電量のパラメータについて、取り得る値の範囲を決定することが可能である。このことを踏まえ、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１は、連系線潮流や負荷量の概算値に基づいて、負荷量や発電量の範囲を設定して用いても良い。

［パラメータ］
また、例えば、上述した実施例では、ネットワーク需給パラメータを設定するとともに、発電機励磁系パラメータを調整する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、ネットワーク需給パラメータを設定する一方、発電機励磁系パラメータについては初期値のままとしても良い。

［パワースペクトル密度波形］
また、例えば、上述した実施例では、縮約モデル決定装置１００は、連系線動揺波形ではなく、パワースペクトル密度波形を用いて差分を算出する場合を例に示したが、本発明はこれに限定されるものでない。例えば、連系線動揺波形を用いて差分を算出しても良い。

［振動成分ごと］
また、例えば、上述した実施例では、縮約モデル決定装置１００は、振動成分ごとに差分を算出する場合を例に示したが、本発明はこれに限定されることなく、所定の周波数帯についてまとめて差分を算出しても良い。

［システム構成］
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上述文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については（図１〜図１１）、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図２に示す例を用いて説明すると、記憶部１１０を縮約モデル決定装置１００の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。

また、例えば、図２に示す例では、縮約モデル決定装置１００が、ネットワーク需給パラメータ設定部１２１と発電機励磁系パラメータ調整部１２２とを有する場合を例に示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、発電機励磁系パラメータ調整部１２２を有さなくても良い。この場合、縮約モデル決定装置１００は、発電機励磁系パラメータを調整することなく、縮約モデルを決定する。

［プログラム］
本実施例では、縮約モデル決定装置１００について説明したが、縮約モデル決定装置１００が有する構成をソフトウェアによって実現することで、同様の機能を有する縮約モデル決定プログラムを得ることができる。そこで、縮約モデル決定プログラムを実行するコンピュータについて説明する。

図１８は、本実施例における縮約モデル決定プログラムを実行するコンピュータの構成の一例を示すブロック図である。図１８に示すように、このコンピュータ２００は、ＲＡＭ２１０と、ＣＰＵ２２０と、ＨＤＤ２３０と、ＬＡＮインタフェース２４０と、入出力インタフェース２５０とを有する。

ＲＡＭ２１０は、プログラムやプログラムの実行途中結果などを記憶するメモリである。ＣＰＵ２２０は、ＲＡＭ２１０からプログラムを読み出して実行する中央処理装置である。ＨＤＤ２３０は、プログラムやデータを格納するディスク装置である。ＬＡＮインタフェース２４０は、コンピュータ２００をＬＡＮ経由で他のコンピュータに接続するためのインタフェースである。入出力インタフェース２５０は、マウスやキーボードなどの入力装置及び表示装置を接続するためのインタフェースである。

ここで、コンピュータ２００において実行される縮約モデル決定プログラム２１１は、例えば、コンピュータ２００にインストールされ、ＨＤＤ２３０に記憶される。そして、ＣＰＵ２２０は、ＨＤＤ２３０からプログラムを読み出して、データを適宜ＲＡＭ２１０に読み書きしながら実行することで、縮約モデル決定プログラムを実行する。

［その他］
なお、本実施例で説明した縮約モデル決定プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、縮約モデル決定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

１１ 主系統
１２ 外部系統
１３、７３、８３、 連系線
２０ 電力系統モデル
２１、２２ 発電機
２３〜２５ ノード
２６、２７ ネットワークのインピーダンス
２８、２９ 負荷
３１、３２、７４、７５、８４、８５ 連系線動揺波形
４１、４２、７６、７７、８６、８７ パワースペクトル密度波形
５１ ボイラー
５２ タービン
５３ 発電機
５４ ＡＶＲ
５５ ＰＳＳ
１００ 縮約モデル決定装置
１０１ 入力部
１０２ 出力部
１１０ 記憶部
１２０ 制御部
１２１ ネットワーク需給パラメータ設定部
１２１ａ 第１のパラメータ設定部
１２１ｂ 第１の差分算出部
１２２ 発電機励磁系パラメータ調整部
１２２ａ 第２のパラメータ設定部
１２２ｂ 第２の差分算出部
１２３ 縮約モデル決定部

Claims (8)

1. 第１の電力系統と連系線で接続された第２の電力系統の縮約モデルを決定する縮約モデル決定装置であって、
   前記連系線における連系線動揺波形を記憶する記憶部と、
   所定の電力系統モデルに含まれる複数のパラメータに任意の値を設定する第１のパラメータ設定部と、
   前記第１のパラメータ設定部により任意の値が設定された前記所定の電力系統モデルごとに、当該電力系統モデルが前記第１の電力系統と連系線で接続された場合における連系線動揺波形を安定度解析により算出し、算出した連系線動揺波形と前記記憶部に記憶された連系線動揺波形との差分を算出する第１の差分算出部と、
   前記第１の差分算出部により算出された差分が最も小さい電力系統モデルを前記第２の電力系統の縮約モデルとして決定する縮約モデル決定部と
   を備えたことを特徴とする縮約モデル決定装置。
2. 前記第１の差分算出部は、前記電力系統モデルの連系線動揺波形をフーリエ変換することでパワースペクトル密度波形を算出し、算出したパワースペクトル密度波形と前記記憶部に記憶された連系線動揺波形のパワースペクトル密度波形との差分を算出することを特徴とする請求項１に記載の縮約モデル決定装置。
3. 前記第１の差分算出部は、前記パワースペクトル密度波形に含まれる振動成分を検出し、検出した振動成分に対応する周波数範囲ごとに差分を算出することを特徴とする請求項２に記載の縮約モデル決定装置。
4. 前記第１のパラメータ設定部は、前記電力系統モデルに含まれる負荷量を示すパラメータと発電量を示すパラメータとネットワークのインピーダンスを示すパラメータとに対して、任意の値を設定し、
   前記第１の差分算出部により算出された差分が最も小さい電力系統モデルに含まれる発電機のＰＳＳ（Power System Stabilizer）定数とＡＶＲ（Automatic Voltage Regulator）定数と慣性定数として、任意の値を設定する第２のパラメータ設定部と、
   前記第２のパラメータ設定部により任意の値が設定された電力系統モデルごとに、当該電力系統モデルが前記第１の電力系統と連系線で接続された場合における連系線動揺波形を算出し、算出した連系線動揺波形と前記記憶部に記憶された連系線動揺波形との差分を算出する第２の差分算出部とを更に備え、
   前記縮約モデル決定部は、前記第１の差分算出部により算出された差分が最も小さい電力系統モデルであって、前記第２の差分算出部により算出された差分が最も小さい電力系統モデルを、前記第２の電力系統の縮約モデルとして決定することを特徴とする請求項１〜３に記載の縮約モデル決定装置。
5. 前記第２の差分算出部は、前記電力系統モデルの連系線動揺波形をフーリエ変換することでパワースペクトル密度波形を算出し、算出したパワースペクトル密度波形と前記記憶部に記憶された連系線動揺波形のパワースペクトル密度波形との差分を算出することを特徴とする請求項４に記載の縮約モデル決定装置。
6. 前記第２の差分算出部は、前記パワースペクトル密度波形に含まれる振動成分を検出し、検出した振動成分に対応する周波数範囲ごとに差分を算出することを特徴とする請求項５に記載の縮約モデル決定装置。
7. 第１の電力系統と連系線で接続された第２の電力系統の縮約モデルを決定する縮約モデル決定方法であって、
   所定の電力系統モデルに含まれる複数のパラメータに任意の値を設定する第１のパラメータ設定ステップと、
   前記第１のパラメータ設定ステップにより任意の値が設定された前記所定の電力系統モデルごとに、当該電力系統モデルが前記第１の電力系統と連系線で接続された場合における連系線動揺波形を安定度解析により算出し、算出した連系線動揺波形と記憶部に記憶された連系線動揺波形との差分を算出する第１の差分算出ステップと、
   前記第１の差分算出ステップにより算出された差分が最も小さい電力系統モデルを前記第２の電力系統の縮約モデルとして決定する縮約モデル決定ステップと
   を含むことを特徴とする縮約モデル決定方法。
8. 第１の電力系統と連系線で接続された第２の電力系統の縮約モデルを決定する縮約モデル決定プログラムであって、
   コンピュータに、
   所定の電力系統モデルに含まれる複数のパラメータに任意の値を設定する第１のパラメータ設定手順と、
   前記第１のパラメータ設定手順により任意の値が設定された前記所定の電力系統モデルごとに、当該電力系統モデルが前記第１の電力系統と連系線で接続された場合における連系線動揺波形を安定度解析により算出し、算出した連系線動揺波形と記憶部に記憶された連系線動揺波形との差分を算出する第１の差分算出手順と、
   前記第１の差分算出手順により算出された差分が最も小さい電力系統モデルを前記第２の電力系統の縮約モデルとして決定する縮約モデル決定手順と
   を実行させることを特徴とする縮約モデル決定プログラム。

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