JP5809752B2 - 電力系統制御システム及び電力系統制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、電力系統制御システム及び電力系統制御方法に関する。

ＳＶＲ（ＳｔｅｐＶｏｌｔａｇｅＲｅｇｕｌａｔｏｒ，自動電圧調整器）、ＳＶＣ（ＳｔａｔｉｃＶａｒＣｏｍｐｅｎｓａｔｏｒ，無効電力補償装置）等の電力系統制御機器によって、自端位置（電力系統制御機器が設置されている位置）の電圧が目標電圧になるよう制御する技術がある。

さらに、監視制御サーバで一括して電力系統全体の状態を把握し、各制御機器に最適な制御指令を与える、いわゆる集中型制御の技術も知られている（特許文献１）。ＳＶＲ側で無効電力を監視し、所定時間以上継続して無効電力を計測した場合、ＳＶＣが動作中であると推定し、ＳＶＲのタップ切替制御を行う技術も知られている（特許文献２）。これは通信を前提としない、いわゆる自律分散型制御の技術である。

特開２００７−２８８８７７号公報 特開２０１１−２１７５８１号公報

近年、住宅内の調理器具、給湯器、空調機および照明装置の全てを電気でまかなういわゆるオール電化住宅が普及しつつある。さらに、夜間の安い電気を使って湯を作る電気給湯器、電気自動車も普及しつつあり、電力需要が多様化している。

その一方、太陽光発電、燃料電池、家庭用蓄電池等による発電補助も様々なところで行われるようになりつつある。従って、電力系統、特に配電系統の状態（電圧）の変動が大きくなり、これを電気事業法で定められる適正範囲に維持することが、今後ますます困難になってくることが予想される。

従来は、ＳＶＲ及びＳＶＣにより電圧変動を適正範囲に抑制する。しかし、ＳＶＲ及びＳＶＣは基本的に単独で動作し、近隣の他の制御機器と連携動作しない。従って、電力系統に大容量負荷が設けられたり、分散電源が電力系統に多数接続されたりすると、電力系統の電圧変動を適正範囲に抑制することが困難になる可能性がある。

特許文献１の技術は、監視制御サーバと各制御機器との通信環境が安定しており、高速高品質な通信を行うことができる場合に有効である。しかし、例えば山間部の僻地などのように高速高品質の通信環境が整っていない場合も多数あると考えられる。高速高品質の通信環境を利用できない場合、監視制御サーバから制御機器への制御指令の伝達が遅れたり、制御指令が届かなかったりすることも考えられ、適切な制御を十分に行うことができない可能性がある。

特許文献２の技術は、ＳＶＲとＳＶＣが近隣に設置されている場合には有効であると考えられる。しかし、それら以外の制御機器の組み合わせの場合、または、ＳＶＣの出力する無効電力がＳＶＲ側で検出できるほどＳＶＣとＳＶＲとが近隣に設置されていない場合には、適切な制御を行うことが難しいと考えられる。

本発明は上記課題に鑑みてなされたもので、その目的は、制御量を算出する第１制御装置と制御量に基づいて所定の制御動作を実行する第２制御装置との間の通信の品質が必ずしも十分ではない場合でも、電力系統の電力状態を推定して適切な制御を行うことができるようにした電力系統制御システム及び電力系統制御方法を提供することにある。本発明の他の目的は、第１制御装置と第２制御装置の間の通信状態に応じて、事前に用意された複数の制御モードの中から適切な制御モードを選択して実行することができるようにした、電力系統制御システム及び電力系統制御方法を提供することにある。

上記課題を解決すべく、本発明に係る電力系統システムは、電力系統の電力状態を制御するための電力系統制御システムであって、電力系統に配置され、測定データを出力する複数のセンサ装置と、複数のセンサ装置から取得する各測定データを用いて電力系統の第１電力状態を推定し、推定した第１電力状態に基づいて第１制御量を算出し、算出した第１制御量を出力する第１制御装置と、第１制御装置と通信可能に電力系統に配置され、第１制御装置で算出された第１制御量または自装置内で算出される第２制御量のいずれかに基づいて所定の制御動作を実行する少なくとも１つの第２制御装置と、を備え、第１制御装置は、各測定データのうち一部の測定データを取得できない場合には、各測定データのうち取得できた所定の測定データを用いて第１電力状態を推定する。

第１制御装置は、所定の測定データに基づいて第１電力状態を推定するための第１電力状態推定モデルを所定の測定データの組合せ毎に予め生成でき、複数の第１電力状態推定モデルのうち実際に取得できた所定の測定データの組合せに一致する第１電力状態推定モデルと所定の測定データとを用いて第１電力状態を推定でき、推定した第１電力状態に基づいて第１制御量を算出し、算出した第１制御量を第２制御装置に送信できる。

第１制御装置は、推定した第１電力状態に応じた第１制御量を算出するための第１制御量算出モデルを作成でき、推定した第１電力状態と第１制御量算出モデルとに基づいて第１制御量を算出でき、算出した第１制御量を第２制御装置に送信できる。

第２制御装置は、所定の第１の場合に第１制御モードを実行でき、第１制御モードでは、第１制御装置から受信する第１制御量に基づいて所定の制御動作を実行できる。所定の第１の場合としては、例えば、第１制御装置と第２制御装置との通信状態が正常な場合である。通信状態が正常な場合とは、例えば、第１制御装置と第２制御装置との通信状態が予め設定される所定値以下に低下していない場合である。

第１制御装置は、第１電力状態推定モデルから生成される第２電力状態推定モデルと、第１制御量算出モデルから生成される第２制御量算出モデルとを第２制御装置に送信でき、第２制御装置は、第１制御装置から受信する第２電力状態推定モデル及び第２制御量算出モデルを記憶でき、所定の第２の場合に第２制御モードを実行でき、第２制御モードでは、各センサ装置のうち所定のセンサ装置の測定データと第２電力状態推定モデルとに基づいて電力系統の第２電力状態を推定でき、推定した第２電力状態と第２制御量算出モデルとに基づいて第２制御量を算出でき、算出された第２制御量に基づいて所定の制御動作を実行できる。

本発明によれば、第１制御装置は、各測定データのうち一部の測定データを利用できない場合であっても、取得できた所定の測定データを用いて第１電力状態を推定することができ、この第１電力状態に基づいて第１制御量を算出することができる。

電力系統制御システムの全体構成図。 電力系統ネットワークの概略構成図。 ノード管理情報の構成図。 ブランチ管理情報の構成図。 制御機器管理情報の構成図。 計測データの構成図。 電力状態推定モデルと制御量算出モデルの一例を示す概略図。 取得できた計測データの組合せ毎に電力状態推定モデルを作成することを示す説明図。 時間帯毎に電力状態推定モデルが作成されることを示す説明図。 複数の制御モード間での遷移を示す説明図。 電力系統制御中央装置が実行する集中制御処理のフローチャート。 電力系統制御中央装置により実行する、電力系統制御機器に送信するためのモデルを生成する処理のフローチャート。 電力系統制御機器により実行される制御処理のフローチャート。 第２実施例に係る電力系統制御システムの全体構成図。 電力系統制御機器が実行する自律制御処理のフローチャート。 電力系統制御中央装置が実行する集中制御処理のフローチャート。 電力状態を推定する方法を説明するための図。

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。本実施形態では、以下に詳述するように、「第１制御装置」としての電力系統制御中央装置１は、電力系統に配置された「センサ装置」としての複数のセンサ３からの測定データのうち実際に取得できた測定データに基づいて、電力系統の電力状態を推定する。全ての測定データに基づいて電力状態を推定することもできるし、各測定データのうち一部の測定データのみに基づいて電力状態を推定することもできる。

電力系統制御中央装置１は、電力系統内の特定位置の電力状態を計測する各センサ３から送信される測定データを受信し、それら測定データを記憶手段１２に格納する。電力系統制御中央装置１は、測定データを用いて、潮流計算または状態推定の計算手法のいずれかに基づき、電力系統全体の電力状態の推定計算を行う。電力系統制御中央装置１は、推定された電力状態を記憶手段１２に格納し、推定された電力状態を用いて、「第２制御装置」としての各電力系統制御機器２が出力すべき制御量を演算する。電力系統制御中央装置１は、演算された制御量を記憶手段１２に格納し、記憶手段１２にそれぞれ格納された測定データ、電力状態、制御量を用いて、電力系統制御機器２で利用するための電力状態推定モデルに関するパラメータ及び制御量算出モデルに関するパラメータを決定する。決定された各パラメータは、電力系統制御機器２に送信されて格納される。

つまり、電力系統制御中央装置１は、各電力系統制御機器２が電力状態を推定するのに使用する電力状態推定モデルを、各電力系統制御機器２毎にそれぞれ作成して、各電力系統制御機器２に送信する。さらに、電力系統制御中央装置１は、推定された電力状態に基づいて制御量を算出するための制御量算出モデルを各電力系統制御機器２毎にそれぞれ生成して、各電力系統制御機器２に送信する。

各電力系統制御機器２と電力系統制御中央装置１の間の通信状態は、同一通信ネットワークを使用している電力系統制御中央装置１と各センサ３の間の通信状態から判断することができる。

各電力系統制御機器２と電力系統制御中央装置１との通信状態が正常な場合、「第１制御モード」としての集中制御モードが実行される。集中制御モードにおいて、電力系統制御中央装置１は、実際に取得できた測定データに基づいて電力系統の所定地点の電力状態をそれぞれ推定する。電力系統制御中央装置１は、推定した電力状態から制御量を算出し、算出した制御量を含む制御指令を各電力系統制御機器２に送信する。集中制御モード下の電力系統制御機器２は、電力系統制御中央装置１から受信した制御指令中の制御量に基づいて、所定の制御動作を実行する。所定の制御動作は、電力系統制御機器２の種類によって異なる。

各電力系統制御機器２は、電力系統制御中央装置１との通信状態が悪化すると、集中制御モードから「第２制御モード」としての分散制御モードに移行する。分散制御モードにおいて、電力系統制御機器２は、電力系統制御中央装置１から受領した電力状態推定モデルに、各センサ３のうち所定のセンサからの測定データを入力することで、自装置が制御すべき電力状態を推定する。さらに、分散制御モード下の電力系統制御機器２は、自装置で推定した電力状態を電力系統制御中央装置１から受領した制御量算出モデルに入力して制御量を求め、その制御量を実現するために所定の制御動作を実行する。

各電力系統制御機器２と電力系統制御中央装置１との通信状態が悪化したまま時間が経過して、電力状態推定モデルに予め設定されている有効期間を過ぎた場合、分散制御モードから第３制御モードとしての「自律制御モード」に移行する。自律制御モード下の電力系統制御機器２は、各センサ３のうち所定のセンサ、例えば、自装置に直接対応づけられているセンサ（自端センサ）からの測定データと、予め記憶している電力系統の構成を示す系統データとに基づいて制御量を算出する。電力系統制御機器２は、算出した制御量に応じて所定の制御動作を実行する。

上述のように、本実施形態に係る電力系統制御中央装置１は、複数のセンサ３からの測定データのうち実際に取得できた測定データに基づいて電力状態を推定できる。従って、センサ３と電力系統制御中央装置１との通信状態が悪い場合でも、通信状態（通信速度、通信品質）に応じて電力状態を推定することができ、信頼性を高めることができる。

本実施形態に係る電力系統制御システムは、予め用意された複数の制御モード（集中制御モード、分散制御モード、自律制御モード）の中から、電力系統制御中央装置１と電力系統制御機器２の通信状態に基づいて適切な制御モードを選択し、選択した制御モードに従って電力系統の状態を制御することができる。従って、通信状態（通信速度、通信品質）に応じて適切に電力状態を制御でき、信頼性を高めることができる。

図１〜図１３を参照して第１実施例に係る電力系統制御システムを説明する。本実施例では、電力系統を制御するための通信ネットワーク４の通信状態を監視し、通信状態に応じて制御モードを切り替えて、電力系統制御機器２を適切に制御する電力系統制御システムの例を説明する。
図１に示す電力系統制御システムは、電力系統制御中央装置１と、複数の電力系統制御機器２ａ〜２ｃと、複数のセンサ３ａ〜３ｃとが通信ネットワーク４を介して通信可能に接続されている。以下、特に区別しない場合、電力系統制御機器２ａ〜２ｃを電力系統制御機器２と、センサ３ａ〜３ｃをセンサ３と、それぞれ呼ぶことにする。

電力系統制御中央装置１は、例えば、演算処理装置、記憶装置、通信装置（いずれも不図示）等を備えるコンピュータシステムとして構成されており、記憶装置にはコンピュータプログラムおよびデータが格納されている。演算処理装置（ＣＰＵ）がコンピュータプログラムを読み込んで実行することで、以下に述べる各種機能が実現される。

電力系統制御中央装置１は、データを記憶するためのデータ記憶機能として、系統データを記憶するための系統データ記憶部１０と、計測データを記憶するための計測データ記憶部１２と、モデルデータを記憶するためのモデルデータ１６とを備える。さらに、電力系統制御中央装置１は、通信状態を監視する通信状態監視部１１と、電力状態を推定する電力状態推定部１３と、制御量を演算する制御量演算部１４と、モデルを生成するモデル生成部１５と、各電力系統制御機器２及び各センサ３と通信するための送信部１７を備える。

なお、説明の便宜上、系統データ記憶部１０に格納されるデータを系統データ１０と、計測データ記憶部１２に格納されるデータを計測データ１２と、モデルデータ記憶部１６に格納されるデータをモデルデータ１６と、それぞれ呼ぶ場合がある。

電力系統制御機器２の構成を説明する。電力系統制御機器２は、コントローラ２０と、制御部２１とを備える。コントローラ２０は、データを記憶するためのデータ記憶機能として、系統データを記憶する系統データ記憶部２０１と、モデルデータを記憶するモデルデータ記憶部２０２と、計測データを記憶する計測データ記憶部２０５を備える。さらに、コントローラ２０は、電力系統制御中央装置１及びセンサ３と通信するための受信部２００と、複数の制御モードの中からいずれか１つを決定する制御モード決定部２０３と、制御モードに応じて制御量を算出する制御量演算決定部２０４と、を備える。

なお、説明の便宜上、系統データ記憶部２０１に格納されるデータを系統データ２０１と、モデルデータ記憶部２０２に格納されるデータをモデルデータ２０２と、計測データ記憶部２０５に記憶されるデータを計測データ２０５と、それぞれ呼ぶ場合がある。

センサ３について説明する。センサ３は、その設置位置における電力状態量を測定する装置である。センサ３で測定された電力状態量は、通信ネットワーク４を介して、電力系統制御中央装置１の通信状態監視部１１及び電力系統制御機器２の受信部２００に送信される。以下、センサ３で測定される電力状態量のデータを、センサデータと呼ぶ。

電力系統制御中央装置１の通信状態監視部１１は、受信したセンサデータを計測データ１２の一部として記憶する。同様に、電力系統制御機器２の受信部２００は、受信したセンサデータを計測データ２０５の一部として記憶する。センサデータを蓄積する様子は、図６で後述する。

通信ネットワーク４について説明する。通信ネットワーク４は、電力系統制御中央装置１、電力系統制御機器２、およびセンサ３をつなぐ通信回線網である。各々の装置１，２，３は、通信ネットワーク４を用いて相互に、制御指令またはセンサデータ等の各種情報を送受信する。通信媒体としては、例えば、電話回線等の公衆回線、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）等のローカル回線、専用通信回線、電力線搬送通信回線等の有線でもよいし、または、携帯電話通信網、ＰＨＳ、業務用無線、衛星用回線、無線ＬＡＮ、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）等の無線でもよい。

電力系統制御中央装置１を構成する各部の機能について説明する。系統データ１０は、電力系統ネットワークの構成に関するデータである。系統データ１０について、図２〜図５に示す例を用いて説明する。

図２は、電力系統ネットワークの概略を示す。電力系統ネットワークは、大別して、ノード３１とブランチ３２とから構成され、各々には属性データがある。ノード３１ａ〜３１ｇを特に区別しない場合はノード３１と呼び、ブランチ３２ａ〜３２ｆを特に区別しない場合はブランチ３２と呼ぶ。

例えば、ノード３１ａは、変電所であり、そこにはセンサ３ａおよび電力系統制御機器２ａが接続されている。ノード３１ｂは、柱上変圧器が設置されている電柱であり、そこにはセンサ３ｂが接続されている。ノード３１ｃは、柱上変圧器が設置されている電柱であるが、そこにセンサは設置されていない。ノード３１ｄは、需要家または分散電源などの負荷または電源を示し、そこにはセンサ３ｃ及び電力系統制御機器２ｂが接続されている。ノード３１ｅは、柱上変圧器が設置されている電柱であり、そこにセンサは設置されていない。ノード３１ｆは、柱上変圧器が設置されている電柱であり、そこにはセンサ３ｄが設置されている。最後のノード３１ｇは、需要家または分散電源などの負荷または電源を示し、そこにはセンサ３ｅ及び電力系統制御機器２ｃが接続されている。

ここで、図３を参照して、ノード３１の構成を管理するノード管理情報Ｔ１０について説明する。ノード管理情報Ｔ１０は、系統データ１０の一部を構成する。

ノード管理情報Ｔ１０は、例えばノードを識別する情報Ｃ１００、変電所の有無を示す情報Ｃ１０１（変電所フラグ）、柱上変圧器の有無を示す情報Ｃ１０２（柱上変圧器フラグ）、センサを識別する情報Ｃ１０３、制御機器を識別する情報Ｃ１０４、センサの計測値（センサデータの値）Ｃ１０５、状態推定値Ｃ１０６を対応づけて管理する。図示の管理項目以外の他の項目を加えてもよいし、図示の管理情報を複数の管理情報に分割し、分割された管理情報同士をリンクまたはポインタなどで対応づける構成でもよい。ノード管理情報Ｔ１０に限らず、後述する他の管理情報についても同様のことが言える。

各センサ３は、それぞれの種類や役割に応じて、例えば、有効電力Ｐ、無効電力Ｑ、電圧Ｖなどを計測し、センサデータを出力することができる。状態推定値Ｃ１０６は、各センサ３からのセンサデータの全部または一部を用いて推定された値である。センサ３の設置されていないノード３１ｃ，３１ｅでは、そのノードにおける電力状態が推定されて、ノード管理情報Ｔ１０に記憶される。

ブランチ３２について説明する。ブランチ３２とは、ノードとノードの間の経路であり、具体的には、送電線または配電線である。各ブランチ３２は、そのインピーダンスとして、抵抗Ｒ及びリアクタンスＸを有する。

ブランチ３２ａは、始点ノードを３１ａ、終点ノードを３１ｂとする区間である。ブランチ３２ｂの始点はノード３１ｂ、終点はノード３１ｃである。ブランチ３２ｃの始点はノード３１ｃ、終点はノード３１ｄである。ブランチ３２ｄの始点はノード３１ｄ、終点はノード３１ｅである。ブランチ３２ｅの始点はノード３１ｅ、終点はノード３１ｆである。ブランチ３２ｆの始点はノード３１ｆ、終点はノード３１ｇである。

図４を参照して、ブランチ３２の構成を管理するブランチ管理情報Ｔ１１について説明する。ブランチ管理情報Ｔ１１は、系統データ１０の一部を構成する。ブランチ管理情報Ｔ１１は、例えば、ブランチ３２を識別する情報Ｃ１１０と、始点ノードを示す情報Ｃ１１１と、終点ノードを示す情報Ｃ１１２と、抵抗値Ｃ１１３およびリアクタンスＣ１１４を対応づけて管理する。

図５を参照して、電力系統制御機器２を管理するための制御機器管理情報Ｔ１２について説明する。制御機器管理情報Ｔ１２は、系統データ１０の一部を構成する。制御機器管理情報Ｔ１２は、例えば、電力系統制御機器２を識別するための情報Ｃ１２０、基準電圧Ｃ１２１、ＬＤＣ（Ｌｉｎｅ Ｄｒｏｐ Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｏｒ）パラメータＣ１２２、動作時限Ｃ１２３、定格容量Ｃ１２４等を対応づけて管理する。

通信状態監視部１１について説明する。通信状態監視部１１は、予め定められた一定の監視周期Ｔｍで各センサ３からタイムスタンプ付センサデータを収集し、収集したタイムスタンプ付センサデータを計測データ１２としてメモリ等に格納させる。

図６を参照して、定期的に収集されて格納されるセンサデータＴ１３を説明する。センサデータＴ１３は、タイムスタンプＣ１３０と、センサ３を識別する情報Ｃ１３１と、測定値Ｃ１３２（有効電力）、Ｃ１３３（無効電力）、Ｃ１３４（電圧）とを対応づけて、計測データ１２の一部として記憶される。電力状態の測定値には、上記以外に例えば、電流、力率、潮流方向（電流方向）を含めてもよい。

通信状態監視部１１は、収集したタイムスタンプ付センサデータに基づき、センサ３ごとに電力系統制御中央装置１との通信状態の健全性を判定する。通信状態の健全性を判定する方法の一例を説明する。

例えば、所定の時間周期Ｔａ（≦Ｔｍ）でセンサ３からのセンサデータを収集することになっている場合、前回得られたセンサデータ（受領済みの最新センサデータ）のタイムスタンプと現在時刻との差を所定の時間周期Ｔａと比較する。現在時刻と最新センサデータのタイムスタンプとの差が所定の時間周期Ｔａを上回っている場合（現在時刻−最新センサデータのタイムスタンプ＞Ｔａ）、通信状態の健全性が低下していると判定することができる。現在時刻と最新センサデータのタイムスタンプとの差が大きくなればなるほど、通信状態の健全性は低下していると判定できる。

通信状態の健全性が低下する原因には、通信ネットワーク４自体の原因と、センサ３自体の原因が含まれる。通信ネットワーク４自体の原因としては、例えば、通信混雑、障害物や電子機器からの電磁波による電波障害、断線などが考えられる。センサ３自体の原因としては、例えば、センサ３の故障、過負荷による処理の一時停止等が考えられる。従って、センサ３と電力系統制御中央装置１との通信状態の健全性を判断することで、センサ３が正常稼働しているか否かを含めて判定できる。

上述のように、センサデータは、測定された電力状態量（有効電力、無効電力、電圧等）を含む。センサデータは、センサ３から通信ネットワーク４を介して定期的に通信状態監視部１１へ送信され、タイムスタンプを付けられて蓄積される。

センサデータの送信周期は、電力系統ごとに、例えば通信回線のスペック、通信機器数、目標性能等を勘案して予め定められる。送信周期は、例えば、１分、３分、１０分、３０分、６０分等のような値に設定される。これらの具体的数値は一例であって、本発明は上記の値に限定されない。他の具体的数値についても同様である。

計測データ１２について説明する。計測データ１２には、センサデータのほかに、電力状態推定部１３で推定された電力状態の推定値およびそのタイムスタンプと、制御量演算部１４で演算された各電力系統制御機器２の制御量および制御タイミングとしてのタイムスタンプとが含まれる。

電力状態推定部１３について説明する。電力状態推定部１３は、通信状態監視部１１にて通信状態が正常と判定されたセンサデータの数（以下、正常センサデータ数）に応じて、電力状態推定計算における可観測性を判定する。

可観測性の判定方法の例を説明する。例えば、対象とする電力系統のノード３１およびブランチ３２の各電力状態の合計数をＮｄとし、その合計数Ｎｄに対する正常センサデータ数Ｎｎの割合（Ｎｎ／Ｎｄ）を算出する。その割合（Ｎｎ／Ｎｄ）が所定値以上の場合は可観測であると判定でき、そうでなければ不可観測と判定できる。

次に、上記可観測性に応じて異なる方法で、正常と判定されたセンサデータと系統データ１０を用いて、電力系統全体の電力状態（電圧、有効電力、無効電力等）の推定計算を行う。可観測と判定された場合には、潮流計算を含む状態推定計算を行い、そうでなければ潮流計算のみを行う。潮流計算においては、各ノードおよび各ブランチに関して、有効電力および無効電力に関する方程式（電力方程式）をそれぞれ立て、センサデータを用いて解くことによって、各ノードおよび各ブランチの電力状態を求めることができる。

状態推定計算においては、各ノードの電力状態について初期値を与え、それに基づいた潮流計算によって得られる電力状態に関する推定値と計測値の偏差の２乗の総和が最小となるように、各ノードの電力状態に関する解が繰り返し演算によって求められ、最終的に電力系統の任意地点における電力状態の推定値が得られる。このようにして得られた、電力状態の推定値にタイムスタンプを付加して、計測データ１２として蓄積する。なお、電力状態の推定方法については他の実施例においても後述する。電力系統制御中央装置１の電力状態推定部１３が推定する電力状態は、「第１電力状態」に相当する。

制御量演算部１４は、電力状態推定部１３で推定された電力状態を用いて、各電力系統制御機器２が出力すべき「第１制御量」としての制御量を算出する。この演算では、例えば、特定の複数の地点における各目標電圧からの測定電圧の偏差の２乗の総和を、目的関数として使用する。そして、目的関数を最小化するように、各制御機器の最適な制御量を演算する。

目的関数を最小化する解法には、山登り法、二次計画法、タブーサーチ等様々なものがある。目的関数の性質および制御量の性質（連続値、離散値）等に応じて、適当な手法を用いればよい。このようにして得られた、演算結果としての各制御量にタイムスタンプを付加して、計測データ１２として蓄積する。また、算出された制御量は、送信部１７を介して、それぞれ所定の電力系統制御機器２に送信される。

モデル生成部１５について説明する。モデル生成部１５は、各電力系統制御機器２が電力状態を推定したり、推定した電力状態に応じた制御量を算出したりするのに使用するためのモデルデータ（演算式のパラメータ）を生成する。

モデル生成部１５は、計測データ１２に蓄積された各種データを教師データとして利用し、電力系統制御機器２のコントローラ２０で利用されるための演算モデルのパラメータを同定する。

生成される演算モデルは、電力状態推定モデルおよび制御量算出モデルである。それら各モデルは、線形モデルまたは非線形モデルのいずれでもよい。ここでは、線形モデルを例に説明する。

電力状態推定モデルへの入力は、各センサ３で測定された電力状態である。電力状態推定モデルからの出力は、電力状態推定部１３にて当該電力系統の各ノード（または各ブランチ）に関して推定された電力状態である。

下記数式１に示す線形モデルとして、複数のタイムスタンプに関する入力データおよび出力データを用いて、最小二乗法にて各係数パラメータを同定する。ここで、Ｓｎは、任意のノードｎにおける有効電力（実数成分）および無効電力（虚数成分）を示す。Ｐｋ，Ｑｋは、それぞれセンサ（センサノードｋ）によって測定された有効電力（実数成分）および無効電力（虚数成分）を示す。ａ，ｂは、電力状態推定モデルの係数パラメータである。電力系統制御機器２が基本演算式を事前に記憶している場合、電力系統制御中央装置１からは、係数パラメータａ，ｂを電力系統制御機器２に送信するだけで、電力状態推定モデルを更新することができる。

続いて制御量算出モデルを説明する。制御量算出モデルの入力は、電力状態推定部１３にて推定された各ノードの電力状態である。制御量算出モデルの出力は、制御量演算部１４にて演算された各電力系統制御機器２の制御量である。

下記数式２に示される線形モデルとして、複数のタイムスタンプに関する入力データおよび出力データを用いて、最小二乗法にて各係数パラメータを同定する。数式２において、制御量Ｃｊは、例えば、電力系統制御機器ノードｊにおける出力（ＬＲＴ／ＳＶＲのタップ比（変圧比）、ＳＶＣ、スイッチトキャパシタ、バッテリ付ＰＣＳ（Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の無効電力）である。ＬＲＴは、Ｌｏａｄ Ｒａｔｉｏ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒの略である。Ｐｍ，Ｑｍ，Ｖｍは、それぞれ監視ノードｍにおける推定有効電力（前記Ｓｍの実数成分）および推定無効電力（前記Ｓｍの虚数成分）である。ｃ，ｄは、制御量算出モデルの係数パラメータである。なお、Ｐｍ，Ｑｍ，Ｖｍは、センサ３によって測定された実測値（センサデータの電力状態値）があるならば、それを使用してもよい。

以上に示したように、上記の電力状態推定モデルおよび制御量算出モデルと、センサデータ（Ｐｋ，Ｑｋ）とを用いれば、各電力系統制御機器２にて出力すべき制御量を簡単に演算することができる。

従って、各電力系統制御機器２が電力状態推定モデルおよび制御量算出モデルをそれぞれ持っていれば、たとえ通信ネットワーク４の通信状態が正常ではない場合でも、自端でのセンサデータを用いて適切な制御を行うことができる。

モデルデータ１６について説明する。モデルデータ１６は、数式１に示す電力状態推定モデルを構成するパラメータａ，ｂ、および、数式２に示す制御量算出モデルを構成するパラメータｃ，ｄである。

各モデルにおいて対象とするノード（センサノードｋおよび監視ノードｍ）を予め設定しておく必要がある。センサ３が設置されている全てのノードをセンサノードｋとして設定すれば、電力状態の推定精度が向上することが期待できる。同様に、全てのノードを監視ノードｍとして設定すれば、制御量の精度を向上することが期待できる。

しかし、通信ネットワーク４の通信状態が常に健全であると期待できない場合、全てのセンサ３からセンサデータを取得できない可能性がある。そこで、以下のように、一部のセンサ３のセンサデータだけを用いて推定演算する構成としてもよい。

例えば、全てのノードをセンサノードとする代わりに、電力系統制御機器２のノードｊでは、自端ノードｊのみとする。つまり、各電力系統制御機器２では、自端ノード以外のセンサ３のセンサデータは参照しない。自端ノードのセンサとは、電力系統制御機器２に直接的に対応づけられているセンサ、すなわち電力系統制御機器２のノードと共通のノードに設けられているセンサである。

図２の場合、電力系統制御機器２ａの自端ノードはノード３１ａであり、自端ノードのセンサはセンサ３ａである。同様に、電力系統制御機器２ｂの自端ノードはノード３１ｄであり、自端ノードのセンサはセンサ３ｃである。同様に、電力系統制御機器２ｃの自端ノードはノード３１ｇであり、自端ノードのセンサはセンサ３ｅである。

電力系統制御機器２で参照するセンサデータを、自端ノードのセンサ３からのセンサデータに限定すれば、通信状態の健全性が失われた場合でも、電力系統制御機器２では電力状態推定モデルを用いて電力系統の電力状態を推定できる。

なお、監視ノードｍについては、対象ノードを減らす理由は特にない。電力状態が推定されていれば、制御量算出モデルを用いて制御量を算出できるためである。

図７は、電力状態推定モデルおよび制御量算出モデルを線型モデルとして作成した場合の概略を示す。図７（ａ）に太い実線で示す電力状態推定モデルは、上述の通り、横軸の入力がセンサデータ（センサ３の測定した電力状態の値）であり、縦軸の出力が電力状態の推定値である。

図７（ｂ）に太い実線で示す制御量算出モデルは、上述の通り、横軸の入力が電力状態の推定値であり、縦軸の出力が推定された制御量である。

図８は、取得できるセンサデータの組合せ毎に電力状態推定モデルを生成する様子を示す説明図である。電力系統制御中央装置１の電力状態推定部１３は、各センサ３ａ〜３ｅからのセンサデータの取得状態に応じて電力状態推定モデルを生成する。

例えば、第１ケースは、全てのセンサ３ａ〜３ｅからそれぞれ正常にセンサデータを取得できる場合である。第１ケースでは、全てのセンサ３ａ〜３ｅからのセンサデータを用いて電力状態推定モデルを生成する。第２ケースは、各センサ３ａ〜３ｅのうちセンサ３ｅ以外の他のセンサ３ａ〜３ｄからセンサデータを取得でき、センサ３ｅからのセンサデータだけ取得できない場合である。第２のケースでは、取得できたセンサデータ（センサ３ａ〜３ｄのセンサデータ）のみに基づいて、電力状態推定モデルを生成する。第３ケースは、各センサ３ａ〜３ｅのうちセンサ３ｄ以外の他のセンサ３ａ〜３ｃ，３ｅからセンサデータを取得でき、センサ３ｄからのセンサデータだけ取得できない場合である。第３ケースでは、センサ３ａ〜３ｃ，３ｅのセンサデータのみに基づいて、電力状態推定モデルを生成する。

以下同様に、正常に取得できるセンサデータの組合せ毎にそれぞれ電力状態推定モデルを生成する。センサデータが１つしか取得できない場合（ケースｎ）についても、電力状態推定モデルが生成される。電力系統制御機器２の自端ノードのセンサからのセンサデータが取得できるのであれば、その電力系統制御機器２のための電力状態推定モデルを生成できる。なお、電力系統制御機器２が、自端ノードのセンサ以外の離れたノードのセンサからのセンサデータを取得可能な構成の場合、その離れたノードのセンサからのセンサデータのみに基づく電力状態推定モデルも生成される。

このように、電力状態推定モデルは、電力系統制御機器毎に、かつ、センサデータの組合せ毎に、それぞれ用意される。これにより、通信状態の悪化またはセンサの故障等で、一部のセンサデータを取得できない場合であっても、電力状態推定部１３は、取得できたセンサデータの組合せに対応する電力状態推定モデルを用いて、電力状態を推定することができる。

図９は、時間帯に応じて電力状態推定モデルを生成する様子を示す。電力需給状態は、例えば天候および気温等によっても相違するが、朝、昼、夜のように時間帯によっても相違する。例えば、個人住宅の場合、朝と晩で食事の支度のために電力需要が増加する。昼間は不在になる可能性が高くなるため、電力需要は低下する。これとは逆に、朝と晩の太陽光発電の発電量は小さく、昼間の発電量は大きい。電力の需給状態は個人住宅、工場、商業施設等の需要家の特性によっても相違するが、時間帯による相違も大きい。

そこで、本実施例では、例えば、一日の時間を第１時間帯（朝夕）、第２時間帯（昼）、第３時間帯（夜）のように複数に区切り、各時間帯毎に、電力状態推定モデル群と制御量算出モデルを生成する。

上述の通り、各電力系統制御機器毎の電力状態推定モデルは、取得できたセンサデータの組合せに応じて複数生成される。電力系統制御機器２ａについては、電力状態推定モデル群Ｍ２ＥＡと制御量算出モデルＭ２ＣＡが生成される。電力系統制御機器２ｂについては、電力状態推定モデル群Ｍ２ＥＢと制御量算出モデルＭ２ＣＢが生成される。電力系統制御機器２ｃについては、電力状態推定モデル群Ｍ２ＥＣと制御量算出モデルＭ２ＣＣが生成される。

さらに、各電力系統制御機器２ａ〜２ｃのモデルＭ２ＥＡ，Ｍ２ＥＢ，Ｍ２ＥＣおよびＭ２ＣＡ，Ｍ２ＣＢ，Ｍ２ＣＣは、各時間帯毎に生成される。電力系統制御中央装置１の電力状態推定部１３は、現在時刻が属する時間帯の電力状態推定モデル群の中から、取得できたセンサデータの組合せに一致するモデルを１つ選択して、電力状態を推定する。

図１に戻り、送信部１７について説明する。送信部１７は、次のいずれかのデータを、各電力系統制御機器２へ通信ネットワーク４を介して送信する機能を備える。第１の送信データは、制御量演算部１４にて演算された各電力系統制御機器２が出力すべき制御量である。第２の送信データは、モデル生成部１５が生成したモデルデータ１６（電力状態推定モデルおよび制御量算出モデルを構成するパラメータ）である。第３の送信データは、系統データ１０である。上記３種類のデータは、更新された後の所定タイミングで送信されるため、各データの更新周期によって送信周期もそれぞれ異なる。

電力系統制御機器２について説明する。電力系統制御機器２は、制御量を決定するコントローラ２０と、所定の制御動作を実行する制御部２１とを備える。電力系統制御機器２の例としては、ＬＲＴ、ＳＶＲ、ＳＶＣ、スイッチトキャパシタ、バッテリ付ＰＣＳ等の、電力系統の状態のうち主に電圧を制御するための機器を挙げることができる。

コントローラ２０の機能を説明する。受信部２００は、電力系統制御中央装置１の送信部１７から送信されるデータを受信する機能を備える。受信データのうち、電力系統制御機器２で実現されるべき制御量は、制御モード決定部２０３へ送信される。受信したモデルデータは、コントローラ２０で用いるモデルデータ２０２として、記憶装置（ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、光学ディスク等）に格納される。受信した系統データは、コントローラ２０で用いる系統データ２０１として、記憶装置に格納される。さらに、受信部２００は、各センサ３の全部又は所定の一部のセンサ３からセンサデータを受信して、そのセンサデータを計測データ２０５として蓄積する機能も備える。

系統データ２０１、モデルデータ２０２、および計測データ２０５は、電力系統制御中央装置１で蓄積される系統データ１０、モデルデータ１６、計測データ１２と同様のものである。但し、電力系統制御機器２の自端ノードに設けられているセンサ（自端ノードセンサ）からのセンサデータだけが計測データ２０５として蓄積される場合がある。

制御モード決定部２０３は、制御モードとして予め用意されている集中制御モード、分散制御モード、自律制御モードのうちいずれか１つで動作することを、所定の周期で決定する機能を備える。

図１０を参照して、制御モードの決定方法の例を説明する。例えば、受信部２００が送信部１７から前回受信した制御量データのタイムスタンプと現在時刻との差Ｔｄが、予め設定される第１所定時間Ｔ１以上の場合（Ｔｄ≧Ｔ１）、電力系統制御機器２は分散制御モードに移行する。第１所定時間Ｔ１は、一定の制御指令周期Ｔｃ以上に設定される（Ｔ１≧Ｔｃ）。

通信の健全性が保たれており、電力系統制御中央装置１から電力系統制御機器２に対して、一定時間毎に制御量（第１制御量）のデータが送信されている場合、電力系統制御機器２は集中制御モードに基づいて、所定の制御動作を実行する。

これに対し、通信の健全性が損なわれ、電力系統制御機器２が電力系統制御中央装置１から最新の制御量データを第１所定時間Ｔ１内に受領できなかった場合（Ｔｄ≧Ｔ１）、上述の通り、集中制御モードから分散制御モードに移行する。

分散制御モード下では、電力系統制御機器２は、電力系統制御中央装置１から受領済みの電力状態推定モデルと所定のセンサデータ（例えば自端ノードのセンサ）とに基づいて、電力系統の電力状態を推定する。さらに、電力系統制御機器２は、推定した電力状態と受領済みの制御量算出モデルに基づいて制御量（第２制御量）を算出し、所定の制御動作を実行する（所定の制御出力を行う）。

従って、電力系統制御中央装置１で計算された制御量データを受領できない場合でも、電力系統制御機器２は、電力状態推定モデルに基づいて電力状態を推定し、適切な制御を行うことができる。時間帯が替わった場合、その時間帯に応じた電力状態推定モデルに切り替えて分散制御モードを続行する。電力系統の電力状態を推定した上で制御する分散制御モードは、単純に目標値との偏差を解消するように制御を行う後述の自律制御モードとは異なる。

上述のように分散制御モード下で稼働する電力系統制御機器２は、比較的精度良く電力状態を制御することができる。しかし、電力需給状態は季節によって変動するため、同一の電力状態推定モデルを長期間にわたって使用し続けるわけにはいかない。また、例えば新たな分散電源が電力系統に接続されたり、需要家の設備が廃棄されたりして、電力系統の構成は変更される可能性がある。電力系統の構成変化は、電力状態の推定精度にも影響を及ぼし、適切な制御量も変化する。このように電力需給状態の実態からかけ離れた電力状態推定モデルを使用し続けることは、電力状態の推定精度を低下させてしまい、電力系統の安定性維持に寄与しない。そこで、本実施例の電力状態推定モデルには、有効に使用可能な期間Ｔ２が予め設定されている。

通信状態が悪化したままの時間が長く継続し、分散制御モードに移行してからの経過時間Ｔｓが電力状態推定モデルの有効期間（寿命）Ｔ２以上になった場合（Ｔｓ≧Ｔ２）、電力系統制御機器２は、分散制御モードから自律制御モードに移行する。有効期間Ｔ２は、第２所定時間と呼ぶこともでき、第１所定時間Ｔ１よりも長く設定される（Ｔ２＞Ｔ１≧Ｔｃ）。自律制御モード下の電力系統制御機器２は、自端ノードのセンサ３からのセンサデータに基づいて、目標値と実測値との偏差を解消するように制御する。自律制御モードでは、自端ノードの電力状態のみに基づいて制御するようになっており、電力系統全体の電力状態を推定して制御する分散制御モードとは異なる。

制御モード間の移行タイミングの理解のために一例を挙げる。通信状態が健全な場合、電力系統制御中央装置１は、各センサデータに基づいて算出される制御量を、数秒〜数分等の制御周期Ｔｃで各電力系統制御機器２に送信する。通信状態が悪化し、数分程度に設定される所定時間Ｔ１待っても制御量を受信できない場合、電力系統制御機器２は集中制御モードから分散制御モードに移行する。

分散制御モードに移行してから例えば一日〜数日、または一週間〜数週間、または一ヶ月〜数ヶ月程度の所定時間Ｔ２が経過すると、分散制御モードから自律制御モードに移行する。なお、電力状態推定モデルの有効期間Ｔ２は、それが作成されてからの経過時間として定義してもよいし、例えば「２０１２年６月１日まで有効」のように日時で定義してもよい。上記の具体的数値は、理解のための一例に過ぎず、本発明は上記数値に限定されない。

分散制御モード下で制御中に、通信状態が健全性を取り戻して、電力系統制御中央装置１からの制御量を電力系統制御機器２が受信すると、分散制御モードから集中制御モードに移行する。制御量を受信した時点で集中制御モードに直ちに移行してもよい。または、さらに新たな制御量を受信するまで分散制御モードを続行し、新たな制御量を受信したときの時刻と前回の制御量を受信したときの時刻との差Ｔｄが第１所定時間Ｔ１未満の場合に、分散制御モードから集中制御モードに移行してもよい。

同様に、自律制御モード下において、電力系統制御中央装置１から制御量を受信した場合に、直ちに集中制御モードに移行してもよい。または、さらに新たな制御量を受領するまで待ち、前回の制御量受信時刻と今回の制御量受信時刻との差が第１所定時間Ｔ１未満の場合に、自律制御モードから集中制御モードに移行してもよい。

電力系統制御機器２の他の構成を説明する。制御量演算決定部２０４は、制御モード決定部２０３にて決定された制御モードにしたがい、自装置２（当該電力系統制御機器）が出力する制御量を演算または決定する機能を備える。

制御モードとして集中制御モードが選択されている場合、制御量演算決定部２０４は、電力系統制御中央装置１から受信した制御量データそのものの使用を決定する。分散制御モードの場合、制御量演算決定部２０４は、電力系統制御中央装置１から受信したモデルデータ２０２で定義される電力状態推定モデルおよび制御量算出モデルと所定のセンサデータとに基づいて、上記数式１，数式２で示した演算を実行し、制御量を決定する。自律制御モードの場合、制御量演算決定部２０４は、系統データ２０１に含まれる各電力系統制御機器２の制御パラメータと計測データ２０５とに基づき、予め定められた所定の方式に従って制御量を決定する。

例えば、ＬＲＴ／ＳＶＲではＬＤＣ方式に基づいて、ＳＶＣ、スイッチトキャパシタ、バッテリ付ＰＣＳでは電圧一定制御に基づいて、自装置２で出力すべき制御量を演算し、決定する。

制御部２１について説明する。制御部２１は、制御量演算決定部２０４で決定された制御量にしたがって、「所定の制御動作」としての制御出力を行う機能を備える。制御部２１がＬＲＴ／ＳＶＲの場合は、その制御出力はタップ比（変圧比）であり、制御パラメータに含まれるタップマップ（変圧比に対応するタップ番号が記載されたリスト）を参照して、タップを対応するタップ番号に切替動作を行う。すでに該当タップ番号になっている場合には切替動作は行われない。

制御部２１がＳＶＣ、スイッチトキャパシタ、バッテリ付ＰＣＳの場合、その制御出力として、無効電力の出力、あるいは目標電圧の二通りがある。制御出力が無効電力の出力の場合、「進み５０ｋｖａｒ」または「遅れ３０ｋｖａｒ」のように出力される。

制御部２１がＳＶＣ、スイッチトキャパシタ、バッテリ付ＰＣＳ等である場合、それにしたがって出力動作を行う。制御出力が目標電圧の場合、制御部２１は、まず、電力系統制御機器２の設置地点の電圧と目標電圧の差分を監視する。そして、制御部２１は、前記差分を用いて、例えばＰＩ制御（比例制御、積分制御）にて目標電圧を修正する。制御部２１は、電力系統制御機器２の設置地点とインバータ（キャパシタ）との間のリアクタンスを考慮して、修正された目標電圧に一致するように無効電力を決定し、その無効電力にしたがって出力動作を行う。

図１１〜図１３のフローチャートを参照して、電力系統制御システムにおける処理の流れを説明する。はじめに、図１１のフローチャートを用いて、電力系統制御中央装置１にて集中型制御を行う場合について説明する。

通信状態監視部１１は、予め定められた一定の監視周期Ｔｍで、各センサ３からタイムスタンプ付センサデータを収集し、計測データ１２として蓄積する（Ｓ１０）。通信状態監視部１１は、センサごとに、電力系統制御中央装置１との通信状態の健全性（正常か否か）を判定する（Ｓ１１）。

電力状態推定部１３は、通信状態が正常と判定されたセンサデータの数（以下、正常センサデータ数）に応じて、電力状態推定計算における可観測性を判定する。電力状態推定部１３は、可観測性に応じて異なる方法で、正常と判定されたセンサのセンサデータと系統データ１０を用いて、電力系統全体の電力状態（電圧、有効電力、無効電力等）の推定計算を行う。可観測と判定された場合には潮流計算を含む状態推定計算を行い、そうでなければ潮流計算のみを行う。これにより、電力系統の任意地点における電力状態の推定値が得られる（Ｓ１２）。

制御量演算部１４は、推定された電力状態を用いて、各電力系統制御機器２が出力すべき制御量を演算する（Ｓ１３）。最後に、送信部１７は、演算された制御量を指令値として、通信ネットワーク４を通じて各電力系統制御機器２へ送信する（Ｓ１４）。

以上のように、電力系統制御中央装置１は、各センサ３からのセンサデータの健全性を判定し、その健全性に応じて適切な電力状態推定計算を行って、それに基づき各電力系統制御機器２へ最適な制御指令値を送信する機能を備える。

図１２のフローチャートを用いて、電力系統制御中央装置１にて電力状態推定および制御量演算に関する各演算モデルを生成する場合について説明する。

モデル生成部１５は、計測データ１２として蓄積されたデータの中から、センサ３で測定された電力状態と、電力状態推定部１３にて推定された各ノードおよび各ブランチの電力状態と、制御量演算部１４にて演算された各電力系統制御機器２の制御量とを、教師データとして利用するために読み込む（Ｓ２０）。

モデル生成部１５は、センサ３で実測された電力状態と、電力状態推定部１３にて推定された各ノードおよび各ブランチの電力状態とを用いて、電力状態推定モデルを生成する（Ｓ２１）。上述のように、モデル生成部１５は、電力状態推定モデルを線形モデルとして生成する場合、上述の数式１にしたがい、最小二乗法にて各係数パラメータａ，ｂを同定する（Ｓ２１）。

モデル生成部１５は、電力状態推定部１３にて推定された各ノードおよび各ブランチの電力状態と、制御量演算部１４にて演算された各電力系統制御機器２の制御量とを用いて、制御量算出モデルを生成する。上述したように、線形モデルの例においては、数式２にしたがい、最小二乗法にて各係数パラメータｃ，ｄを決定する（Ｓ２２）。

そして、電力系統制御機器２ごとに生成した演算モデルのデータ（係数パラメータ）が、予め定められた組み合わせでパッケージ化される。例えば、電力系統制御機器２（ノードｊ）に関して、電力状態推定モデルはノードｘとノードｙに関するもの、制御量算出モデルはノードｊに関するもの、といった組み合わせである。このようにパッケージ化された各演算モデルのデータを各電力系統制御機器２へ、通信ネットワーク４を介して送信する（Ｓ２３）。

以上のように、電力系統制御中央装置１は、計測データから電力状態推定モデルおよび制御量算出モデルを生成し、これらモデルを決定するためのモデルデータ（制御パラメータ）を各電力系統制御機器２へ送信する機能を備える。

演算モデルを線形モデルとして生成する場合、電力状態推定モデルは２つのパラメータａ，ｂで決定され、制御量算出モデルも２つのパラメータｃ，ｄで決定される。従って、各モデルのデータサイズを小さくできる。１つ１つのモデルデータのサイズを小さくできるため、周期的に各電力系統制御機器２に複数のモデルデータを送信しても、通信負荷の増大を抑制できる。従って、通信ネットワーク４の通信速度が遅い場合でも、データサイズの小さいモデルデータを正常に送信することができる。また、各演算モデルは少数のパラメータで使用できるため、電力系統制御機器２の有する演算処理装置（ＣＰＵ）の性能が低い場合でも、電力状態を推定して適切な制御量を得ることができる。逆に言えば、電力系統制御機器２に高性能の演算処理装置等を搭載する必要がなく、製造コストを低減することができる。

図１３のフローチャートを用いて、電力系統制御機器２における制御処理について説明する。

はじめに、受信部２００にて、未処理の受信データの有無を確認する（Ｓ３０）。未処理の受信データがある場合、その未処理受信データのタイムスタンプと現在時刻との差が判定される。未処理受信データのタイムスタンプと現在時刻との差Ｔｄが第１所定時間Ｔ１よりも小さければステップＳ３１へ進み、そうでなければステップＳ３３へ進む。未処理の受信データが無い場合もステップＳ３３へ進む。

受信部２００は、比較的新しい未処理の受信データがある場合（Ｔｄ＜Ｔ１）、その種類を判定する（Ｓ３１）。未処理受信データが制御量の場合、集中制御モードと判断し、ステップＳ４０へ進む。受信部２００は、未処理受信データが制御量以外の場合（つまり、演算モデルデータ、センサデータ、系統データの場合）、ステップＳ３２へ進む。ステップＳ３２において受信部２００は、各データを記憶装置２０１，２０２，２０５のうち所定の記憶装置に格納して、ステップＳ３０へ戻る。

受信部２００において未処理の受信データが無いと判定された場合（Ｓ３０：ＮＯ）、制御モード決定部２０３は、現在時刻が制御モードを決定すべきタイミングかどうか判定する（Ｓ３３）。

ステップＳ３３の判定では、制御モード決定部２０３は、前回の制御モード決定タイミングと現在時刻との差Ｔｄｔが、予め設定されるタイミング決定時間Ｔｔ１以上であるか判定する。前回の決定時からの経過時間Ｔｄｔが所定のタイミング決定時間Ｔｔ１以上の場合（Ｔｄｔ≧Ｔｔ１）、Ｙｅｓと判定してステップＳ３４へ進み、そうでなければＮｏと判定し、所定の待ち時間Ｔｗだけ待機してからＳ３０へ戻る。なお、時間Ｔｗの経過を待たずにステップＳ３０に戻る構成でもよい。

ステップＳ３４において、制御モード決定部２０３は、制御モードを決定する。図１０で述べたように、制御モード決定部２０３は、受信部２００で前回受信した制御量データ（最新の制御量データ）のタイムスタンプと現在時刻との差Ｔｄが所定時間Ｔ１以上の場合、分散制御モードを選択し、ステップＳ３６に移る。これに対し、制御モード決定部２０３は、既に分散制御モードに移行している場合において、分散制御モードに移行してからの経過時間Ｔｓが所定時間Ｔ２以上になると、自律制御モードを選択し、ステップＳ３９に移る。

制御量演算決定部２０４は、決定された制御モードの種類を判別する（Ｓ３５）。決定された制御モードが分散制御モードであると判定した場合、制御量演算決定部２０４は、モデルデータ２０２を読み込む（Ｓ３６）。さらに、制御量演算決定部２０４は、計測データ２０５を読込み（Ｓ３７）、電力状態推定モデルとセンサデータに基づいて、電力系統の電力状態を推定する（Ｓ３８）。ステップＳ３８では、正常に取得できたセンサデータの組合せに応じた電力推定モデルであって、かつ、現在時刻に対応する時間帯用の電力推定モデルを用いて、電力状態を推定することができる。

制御量演算決定部２０４は、推定された電力状態と制御量算出モデルに基づいて、自端ノードで実現すべき制御量を算出する（Ｓ４０）。制御量演算決定部２０４で算出された制御量は、コントローラ２０から制御部２１に送られて、制御部２１により所定の制御動作が実行される（Ｓ４１）。

これに対し、決定された制御モードが自律制御モードであると判定した場合、制御量演算決定部２０４は、系統データ２０１を読み込み（Ｓ３９）、さらに計測データ２０５を読み込む（Ｓ３７）。制御量演算決定部２０４は、系統データ２０１に含まれている制御パラメータ（図５）と、制御方式（ＬＲＴ／ＳＶＲではＬＤＣ方式、ＳＶＣ、スイッチトキャパシタ、バッテリ付ＰＣＳでは電圧一定制御など）と、自端ノードのセンサデータとに基づいて、制御量を算出する。

その後、自律制御モード下で算出された制御量は、コントローラ２０から制御部２１へ送信される。制御部２１は、算出された制御量にしたがって、所定の制御動作を実行する（Ｓ４１）。

このように構成される本実施例では、電力系統制御中央装置１は、正常に取得できるセンサデータの組合せに応じて電力状態推定モデルを生成する。このため、通信ネットワーク４の状態が悪く、全てのセンサ３からのセンサデータを受信できない場合でも、電力状態を推定して制御量を算出できる。従って、本実施例の電力系統制御システムは、通信環境の悪い地域であっても、通信環境に合わせて電力状態を推定でき、適切に電力系統の電力状態を制御することができる。

本実施例では、電力系統制御機器２は、複数の制御モードの中から通信状態に応じていずれか１つの制御モードを選択できる。従って、電力系統制御機器２は、通信ネットワーク４の状態に応じて適切に動作することができる。

本実施例では、受信データのタイムスタンプと現在時刻とに基づいて、通信ネットワーク４の通信状態の健全性を判断し、通信状態に応じた制御モードを選択する。従って、電力系統制御機器２は、比較的簡易かつ正確に通信状態を評価して、適切な制御モードを選択することができる。

本実施例では、センサ３の実測値であるセンサデータと、電力状態の推定値の履歴と、算出された制御量の履歴とを計測データとして蓄積して管理し、計測データに基づいて電力状態推定モデルおよび制御量算出モデルを生成する。従って、比較的高精度の演算モデルを比較的簡易に得ることができる。

本実施例では、電力系統制御中央装置１で生成された電力状態推定モデルおよび制御量算出モデルを特定するためのモデルデータを、パラメータのセットとして構成する。従って、モデルデータのサイズを小さくでき、電力系統制御中央装置１から複数の電力系統制御機器２にモデルデータを配信した場合でも、通信ネットワーク４の負荷を抑制することができる。このため、本実施例の電力系統制御システムは、通信速度が遅く、通信品質の不安定な環境下であっても、電力系統を適切に制御することができる。

本実施例の電力系統制御機器２は、通信状態が健全な場合は集中制御モードで制御し、通信状態が悪化した場合に分散制御モードで制御し、電力状態推定モデルの有効期間が過ぎた場合は自律制御モードで制御する。従って、通信状態の健全性の度合いに応じて電力状態を制御できる。

本実施例では、分散制御モードで使用する電力状態推定モデルに有効期間を設定しており、有効期間の過ぎた電力状態推定モデルは使用せず、自律制御モードに移行する。従って、電力需給状態の変化および電力系統の構成変化からかけ離れた分散制御が実行されるのを抑制し、システムの信頼性を高めることができる。

図１４〜図１６を参照して第２実施例を説明する。本実施例を含む以下の各実施例は第１実施例の変形例に相当するため、第１実施例との相違を中心に説明する。本実施例では、電力系統制御中央装置１で管理可能な電力系統制御機器２と、電力系統制御中央装置１では直接管理することのできない電力系統制御機器５とが、同一の電力系統に混在する場合を説明する。

図１４は、本実施例による電力系統制御システムの全体構成図である。本システムも第１実施例で述べたシステムと同様に、電力系統制御中央装置１と、複数の電力系統制御機器２と、複数のセンサ３とが通信ネットワーク４を介して接続されている。さらに、本システムの対象とする電力系統には、通信ネットワーク４に接続されていない電力系統制御機器５ａ〜５ｃが複数配置されている。これら制御機器５ａ〜５ｃを特に区別しない場合、電力系統制御機器５と呼ぶ。なお以下の説明では、理解の便宜上、第１実施例で述べた電力系統制御機器２を新型の電力系統制御機器２と呼び、通信ネットワーク４に接続されていない電力系統制御機器を旧型の電力系統制御機器５と呼ぶことがある。

自律制御専用の電力系統制御機器５について説明する。電力系統制御機器５は、コントローラ５０および制御部５１から構成される。さらに、コントローラ５０は、受信部５００、系統データ記憶部５０１、制御量演算決定部５０２、計測データ記憶部５０３とを備える。以下、系統データ記憶部５０１に記憶されたデータを系統データ５０１と、計測データ記憶部５０３に記憶されたデータを計測データ５０３と呼ぶ場合がある。

受信部５００は、上述した受信部２００の有する機能の一部を実現する。受信部５００は、自端ノードに設けられたセンサ３からセンサデータを受信し、この受信したセンサデータを計測データ５０３として蓄積する機能を備える。

系統データ５０１は、自装置５の制御パラメータであり、予めメモリ等の記憶装置に格納されている。電力系統制御機器５の種類によって制御方式が異なるため、その制御パラメータも制御方式に応じて異なる。例えば、ＬＲＴ／ＳＶＲの場合はＬＤＣ方式であり、ＳＶＣ、スイッチトキャパシタ、バッテリ付ＰＣＳでは電圧一定制御などの方式である。それぞれの方式に対応する制御パラメータは、系統データ５０１として格納される。

制御量演算決定部５０２は、制御方式（制御パラメータ）に計測データを入力して、自装置５で出力すべき制御量を算出し、決定する機能を備える。

制御部５１は、電力系統制御機器２の制御部２１と同様であり、制御量演算決定部５０２で決定された制御量にしたがって、所定の制御動作を行う機能を備える。

このように、本実施例の電力系統制御システムの制御対象である電力系統には、電力系統制御中央装置１から直接制御することのできない、自律制御モード専用の電力系統制御機器５が含まれている。従って、電力系統制御中央装置１は、それら自律制御専用の電力系統制御機器５で実行される制御動作を考慮して、制御量等を算出するのが好ましい。そこで、本実施例の電力系統制御中央装置１は、制御量演算部１４ａに改善を加える。

図１５のフローチャートを用いて、電力系統制御機器５で実行される制御処理について説明する。

受信部５００は、自端ノードのセンサ（図１５では自端センサと略記）から受信データを受信したか判定する（Ｓ５０）。受信部５００は、未処理の受信データがある場合、そのタイムスタンプと現在時刻との差が所定時間以下であればＹｅｓと判定して、その未処理受信データを記憶装置に格納する（Ｓ５１）。

未処理の受信データが無い場合（Ｓ５０：ＮＯ）、制御量演算決定部５０２は、現在時刻が制御を実行すべき所定の制御タイミングであるか判定する（Ｓ５２）。ステップＳ５２において、制御量演算決定部５０２は、前回の制御モード決定タイミングからの経過時間が所定時間以上であるかを判定する。前回の決定タイミングからの経過時間が所定時間以上の場合、Ｙｅｓと判定してステップＳ５３に進み、そうでなければＮｏと判定されて、所定の待機時間だけ待ってからＳ５０へ戻る。

制御量演算決定部５０２は、系統データ５０１を読み込み（Ｓ５３）、続いて計測データ５０３を読み込み（Ｓ５４）、出力すべき制御量を演算する（Ｓ５５）。その演算方法は、第１実施例で述べた自律制御モードの場合と同様である。つまり、制御パラメータ（系統データ５０１に含まれる）および制御方式（ＬＲＴ／ＳＶＲではＬＤＣ方式、ＳＶＣ、スイッチトキャパシタ、バッテリ付ＰＣＳでは電圧一定制御など）に、計測データ５０３を入力して、制御量を算出する。このようにして算出された制御量は、制御部５１へ送信される。

制御部５１では、ステップＳ５５で算出された制御量にしたがって、所定の制御動作を実行する（Ｓ５６）。以上のように、旧型の電力系統制御機器５は、自律制御モード下で制御量演算を行い、制御出力を行う機能を備える。

ところで、旧型の電力系統制御機器５が混在する電力系統において、電力系統制御中央装置１の制御量演算部１４では、たとえ電力系統制御機器５の制御量を算出したとしても、その制御量を電力系統制御機器５に送信することができない。また、電力系統制御機器５が、電力系統制御中央装置１で算出した制御量と同一の制御量を算出し、その制御量に従って動作する保証はない。

そこで、本実施例の制御量演算部１４ａでは、電力系統制御機器５の制御方式（制御パラメータ）と、電力状態推定部１３で推定された電力状態とを用いて、電力系統制御機器５が出力するであろう制御量を予測する。

制御量予測処理においては、電力系統制御機器５の制御量演算決定部５０２と同様の演算処理を行えばよい。制御量演算決定部５０２は、各電力系統制御機器５の予測制御量を一旦確定し、第１実施例の制御量演算部１４について述べたと同様に、目的関数（例えば、各目標電圧からの電圧の偏差の２乗の総和）が最小となるように、各電力系統制御機器２が出力すべき制御量を演算する。

制御量演算決定部５０２は、演算された各電力系統制御機器２の制御量に基づいて電力状態推定計算を行い、その結果得られた電力状態に基づき、各電力系統制御機器５が出力する制御量を再度予測する。そして、制御量演算決定部５０２は、目的関数が最小となるように各電力系統制御機器２が出力すべき制御量を再度演算する。

このように、制御量演算決定部５０２は、旧型の電力系統制御機器５の制御量予測処理と新型の電力系統制御機器２の最適制御量演算処理とを、各制御量の変化量が収束するまで繰り返す。制御量演算決定部５０２は、最終的に得られた各電力系統制御機器２の制御量にタイムスタンプを付加して、計測データ１２として蓄積する。また、最終的に得られた制御量は、送信部１７から各電力系統制御機器２に送信される。

図１６のフローチャートを用いて、電力系統制御機器５が混在する系統において、電力系統制御中央装置１にて集中型制御モードを実行する場合を説明する。

図１６のステップＳ６０〜Ｓ６２は、それぞれ図１０のフローチャートにおけるステップＳ１０〜Ｓ１２と同じ処理である。

電力状態推定（Ｓ６２）の後、制御量演算部１４ａは、電力系統制御機器５の制御方式（制御パラメータ）に基づき、電力状態推定部１３で推定された電力状態を用いて、各電力系統制御機器５が出力する制御量を予測する（Ｓ６３）。

ステップＳ６３において、制御量演算部１４ａは、各電力系統制御機器５の予測制御量を一旦確定して、目的関数が最小となるように各電力系統制御機器２が出力すべき制御量を演算する。そして、制御量演算部１４ａは、演算された各電力系統制御機器２の制御量に基づき、電力状態推定計算を行って再度得られた電力状態に基づき、各電力系統制御機器５が出力する制御量を再度予測する。

制御量演算部１４ａは、目的関数が最小となるように各電力系統制御機器２が出力すべき制御量を再度演算する。制御量演算部１４ａは、電力系統制御機器５の制御量予測と電力系統制御機器２の最適制御量演算とを、各制御量の変化量が収束するまで繰り返す。収束判定条件は、各制御量の前回値と今回値の差分が所定値以下になっていることである（Ｓ６４）。

最後に、送信部１７は、図１０のステップＳ１４で述べたと同様に、演算された各最適制御量を指令値として、通信ネットワーク４を通じて各電力系統制御機器２へ送信する（Ｓ６５）。

このように構成される本実施例も第１実施例と同様の効果を奏する。さらに本実施例の電力系統制御中央装置１は、自律制御モード専用の電力系統制御機器５が電力系統に含まれている場合に、その電力系統制御機器５の制御量を精度よく予測できる。そして、電力系統制御中央装置１は、電力系統制御機器５の制御量の予測結果を考慮して、通信機能等を備えた電力系統制御機器２についての最適な制御量を演算できる。

さらに、本実施例では、そのようにして得られた電力系統制御機器２の最適な制御量を教師データとして、電力系統制御機器２の演算モデル（電力状態推定モデル、制御量算出モデル）を作成できる。従って、電力系統制御機器５が混在した電力系統においても、電力系統制御機器２で使用する演算モデルを適切に生成できる。

次に、図１７を用いて、電力状態推定計算の例を説明する。本実施例は第１実施例または第２実施例のいずれにも適用することができる。

下記の数式３により、予め定められた期間における予め定められた電力系統上の評価地点ｊ（１以上のセンサ設置地点）について、時刻ｔにおけるセンサデータＳｊ（ｔ）を真とし、算出された電力状態推定値Ｅｉｊ（ｔ）との偏差の総和を、組み合わせｉの評価値Ｙｉとして算出する。

ここに、ｗｊはセンサデータごとに設定される重みである。センサデータＳｊおよび電力状態推定値Ｅｉｊは、同一種類の電力状態であるが、必ずしも単一とする必要はなく複数としてもよい。

例えば、電流と電圧の２種類とする場合、評価値Ｙｉは電流と電圧それぞれの偏差の二乗和となる。このようにして算出された各組み合わせの評価値を比較し、評価値が最小となる組み合わせを抽出する。

他の状態推定計算方法として、電力方程式を用いた方法について、図１７に示すモデル系統を用いて説明する。図１７において、ｉ、ｊはそれぞれノードを表し、ｉｊはノードｉとノードｊを結ぶブランチを表す。Ｇ、Ｂはそれぞれブランチｉｊのコンダクタンス、サセプタンスを表す。

電力方程式では、はじめにノード（注入電力）の定式化を行う。ノードｉ、ｊの各位相角をそれぞれθｉ、θｊとしたときの位相差をδ（＝θｉ−θｊ）とすると、ノードｉの有効電力Ｐｉ、無効電力Ｑｉは下記の数式４、数式５で表される。

次に、ブランチ（線路電力）ｉｊの定式化を行う。ノードｉ、ｊを結ぶブランチｉｊの有効電力Ｐｉｊ、無効電力Ｑｉｊは、それぞれ数式６、数式７で表される。

次に、状態推定計算の定式化について述べる。状態推定計算は下記数式８を満足する状態変数ｘを求める問題である。

ただし、
ｚ： 観測値（センサやＡＭＩで測定される電圧の大きさ、ノード注入電力、ブランチの電力状態）
ｈ： 非線形関数（上記で定式化したＰｉｊ, Ｑｉｊ,Ｐｉ,Ｑｉおよび電圧Ｖｉ）
ｘ： 状態変数（Ｖｉ、δｉｊ）
ν： 観測値に含まれるノイズ。観測値に含まれるノイズνは白色ノイズとみなす。

このようにして電力状態を推定することができる。

なお、本発明は、上述した各実施例に限定されない。当業者であれば、本発明の範囲内で、種々の追加や変更等を行うことができる。

本発明は、例えば以下に示すように電力系統の電力状態を制御するための第１制御装置（電力系統制御中央装置１）として表現することもできる。
表現１．
電力系統の電力状態を制御するための電力系統制御システムで使用される第１制御装置であって、
電力系統の所定の各点の測定データを出力する複数のセンサ装置と、前記第１制御装置で算出される第１制御量または自装置内で算出される第２制御量のいずれかに基づいて所定の制御動作を行う第２制御装置とに通信ネットワークを介して接続されており、
前記複数のセンサ装置から取得する前記各測定データを用いて電力系統の第１電力状態を推定し、推定した第１電力状態に基づいて前記第１制御量を算出し、算出した前記第１制御量を前記第２制御装置に送信し、
前記各測定データのうち一部の測定データを取得できない場合には、前記各測定データのうち取得できた所定の測定データを用いて前記第１電力状態を推定する、
電力系統制御システムで使用される第１制御装置。
表現２．
前記所定の測定データに基づいて前記第１電力状態を推定するための第１電力状態推定モデルを前記所定の測定データの組合せ毎に予め生成し、
複数の前記第１電力状態推定モデルのうち実際に取得できた前記所定の測定データの組合せに一致する第１電力状態推定モデルと前記所定の測定データとを用いて前記第１電力状態を推定し、
推定した前記第１電力状態に基づいて前記第１制御量を算出し、算出した前記第１制御量を前記第２制御装置に送信する、
表現１に記載の電力系統制御システムで使用される第１制御装置。
表現３．
推定した前記第１電力状態に応じた前記第１制御量を算出するための第１制御量算出モデルを作成し、
推定した前記第１電力状態と前記第１制御量算出モデルとに基づいて前記第１制御量を算出し、
算出した前記第１制御量を前記第２制御装置に送信する、
表現２に記載の電力系統制御システムで使用される第１制御装置。
表現４．
前記第２制御装置は、所定の第１の場合に第１制御モードを実行し、前記第１制御モードでは、前記第１制御装置から受信する前記第１制御量に基づいて前記所定の制御動作を実行する、
表現３に記載の電力系統制御システムで使用される第１制御装置。
表現５．
前記第１電力状態推定モデルから生成される第２電力状態推定モデルと、前記第１制御量算出モデルから生成される第２制御量算出モデルとを前記第２制御装置に送信し、
前記第２制御装置は、受信する前記第２電力状態推定モデル及び前記第２制御量算出モデルを記憶し、所定の第２の場合に第２制御モードを実行し、前記第２制御モードでは、前記各センサ装置のうち所定のセンサ装置の測定データと前記第２電力状態推定モデルとに基づいて電力系統の第２電力状態を推定し、推定した前記第２電力状態と前記第２制御量算出モデルとに基づいて前記第２制御量を算出し、算出された前記第２制御量に基づいて前記所定の制御動作を実行する、
表現１〜４のいずれかに記載の電力系統制御システムで使用される第１制御装置。
表現６．
前記所定の第２の場合とは、前記第２制御装置との通信状態が予め設定される所定値以下に低下したと判定した場合である、
表現５に記載の電力系統制御システムで使用される第１制御装置。
表現７．
前記各測定データと前記第１制御量とを対応づけて記憶しており、
それら記憶された前記各測定データ及び前記第１制御量を教師データとして、前記第２電力状態推定モデル及び前記前記第２制御量算出モデルを規定するためのパラメータをそれぞれ生成し、
それら生成したパラメータを前記第２電力状態推定モデル及び前記第２制御量算出モデルとして前記第２制御装置に送信する、
表現６に記載の電力系統制御システムで使用される第１制御装置。
表現８．
前記第２制御装置は、所定の第３の場合に第３制御モードを実行し、前記第３制御モードでは、前記各センサ装置のうち自装置のセンサ装置からの測定データと電力系統の構成を示す系統データとに基づいて前記第２制御量を算出し、算出された前記第２制御量に基づいて前記所定の制御動作を実行する、
表現４に記載の電力系統制御システムで使用される第１制御装置。
表現９．
前記所定の第３の場合とは、前記第２電力状態推定モデルに予め設定される有効期間が過ぎたと判定した場合である、
表現８に記載の電力系統制御システムで使用される第１制御装置。
表現１０．
前記第２電力状態推定モデルには、電力需給状態の変動するタイミングに応じて前記有効期間が設定される、
表現９に記載の電力系統制御システムで使用される第１制御装置。
表現１１．
前記第１制御装置の管理下に置かれていない他の第２制御装置の制御量を予測し、
その予測結果を用いて前記第１制御量を算出し、
算出された前記第１制御量を用いて前記第１電力状態を再度推定し、
再度推定された前記第１電力状態に基づいて前記第１制御量を再度算出する、
表現１に記載の電力系統制御システムで使用される第１制御装置。
表現１２．
電力系統の電力状態を制御する電力系統制御システムで使用される第１制御装置を制御するための方法であって、
電力系統には、
測定データを出力する複数のセンサ装置と、
前記複数のセンサ装置から取得する前記各測定データを用いて電力系統の第１電力状態を推定し、推定した第１電力状態に基づいて第１制御量を算出し、算出した前記第１制御量を出力する第１制御装置と、
前記第１制御装置と通信可能に電力系統に配置され、前記第１制御装置で算出された第１制御量または自装置内で算出される第２制御量のいずれかに基づいて所定の制御動作を実行する少なくとも１つの第２制御装置と、
が設けられており、
前記第１制御装置は、前記各測定データのうち一部の測定データを取得できない場合には、前記各測定データのうち取得できた所定の測定データを用いて前記第１電力状態を推定する、
電力系統制御システムで使用される第１制御装置の制御方法。
表現１３．
コンピュータを、電力系統の電力状態を制御するための電力系統制御システムで使用するための第１制御装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータは、電力系統の所定の各点の測定データを出力する複数のセンサ装置と、前記第１制御装置で算出される第１制御量または自装置内で算出される第２制御量のいずれかに基づいて所定の制御動作を行う第２制御装置とに通信ネットワークを介して接続されており、
前記複数のセンサ装置から取得する前記各測定データを用いて電力系統の第１電力状態を推定する機能と、
推定した第１電力状態に基づいて前記第１制御量を算出する機能と、
算出した前記第１制御量を前記第２制御装置に送信する機能と、
前記各測定データのうち一部の測定データを取得できない場合には、前記各測定データのうち取得できた所定の測定データを用いて前記第１電力状態を推定する機能と、
を前記コンピュータ上に実現するコンピュータプログラム。

１：電力系統制御中央装置、２ａ〜２ｃ：電力系統制御機器、３ａ〜３ｃ：センサ、４：通信ネットワーク、５ａ〜５ｃ：通信機能を持たない電力系統制御機器、１０：系統データ記憶部、１１：通信状態監視部、１２：計測データ記憶部、１３：電力状態推定部、１４：制御量演算部、１５：モデル生成部、１６：モデルデータ記憶部、１７：送信部、２０：コントローラ、２１：制御機器、２００：受信部、２０１：系統データ記憶部、２０２：モデルデータ記憶部、２０３：制御モード決定部、２０４：制御量演算決定部、２０５：計測データ記憶部

Claims (14)

1. 電力系統の電力状態を制御するための電力系統制御システムであって、
   電力系統に配置され、測定データを出力する複数のセンサ装置と、
   前記複数のセンサ装置から取得する前記各測定データを用いて電力系統の第１電力状態を推定し、推定した第１電力状態に基づいて第１制御量を算出し、算出した前記第１制御量を出力する第１制御装置と、
   前記第１制御装置と通信可能に電力系統に配置され、前記第１制御装置で算出された第１制御量または自装置内で算出される第２制御量のいずれかに基づいて所定の制御動作を実行する少なくとも１つの第２制御装置と、
   を備え、
   前記第１制御装置は、前記各測定データのうち一部の測定データを取得できない場合には、前記各測定データのうち取得できた所定の測定データを用いて前記第１電力状態を推定するための第１電力状態推定モデルを前記所定の測定データの組合せ毎に予め生成し、複数の前記第１電力状態推定モデルのうち実際に取得できた前記所定の測定データの組合せに一致する第１電力状態推定モデルと前記所定の測定データとを用いて前記第１電力状態を推定し、推定した前記第１電力状態に基づいて前記第１制御量を算出し、算出した前記第１制御量を前記第２制御装置に送信する、
   電力系統制御システム。
2. 前記第１制御装置は、推定した前記第１電力状態に応じた前記第１制御量を算出するための第１制御量算出モデルを作成し、推定した前記第１電力状態と前記第１制御量算出モデルとに基づいて前記第１制御量を算出し、算出した前記第１制御量を前記第２制御装置に送信する、
   請求項１に記載の電力系統制御システム。
3. 前記第２制御装置は、所定の第１の場合に第１制御モードを実行し、前記第１制御モードでは、前記第１制御装置から受信する前記第１制御量に基づいて前記所定の制御動作を実行する、
   請求項２に記載の電力系統制御システム。
4. 前記第１制御装置は、前記第１電力状態推定モデルから生成される第２電力状態推定モデルと、前記第１制御量算出モデルから生成される第２制御量算出モデルとを前記第２制御装置に送信し、
   前記第２制御装置は、前記第１制御装置から受信する前記第２電力状態推定モデル及び前記第２制御量算出モデルを記憶し、所定の第２の場合に第２制御モードを実行し、前記第２制御モードでは、前記各センサ装置のうち所定のセンサ装置の測定データと前記第２電力状態推定モデルとに基づいて電力系統の第２電力状態を推定し、推定した前記第２電力状態と前記第２制御量算出モデルとに基づいて前記第２制御量を算出し、算出された前記第２制御量に基づいて前記所定の制御動作を実行する、
   請求項２または３のいずれかに記載の電力系統制御システム。
5. 前記所定の第２の場合とは、前記第１制御装置と前記第２制御装置との通信状態が予め設定される所定値以下に低下したと判定した場合である、
   請求項４に記載の電力系統制御システム。
6. 前記第１制御装置は、前記各測定データと前記第１制御量とを対応づけて記憶しており、それら記憶された前記各測定データ及び前記第１制御量を教師データとして、前記第２電力状態推定モデル及び前記第２制御量算出モデルを規定するためのパラメータをそれぞれ生成し、それら生成したパラメータを前記第２電力状態推定モデル及び前記第２制御量算出モデルとして前記第２制御装置に送信する、
   請求項５に記載の電力系統制御システム。
7. 前記第２制御装置は、所定の第３の場合に第３制御モードを実行し、前記第３制御モードでは、前記各センサ装置のうち自装置のセンサ装置からの測定データと電力系統の構成を示す系統データとに基づいて前記第２制御量を算出し、算出された前記第２制御量に基づいて前記所定の制御動作を実行する、
   請求項３に記載の電力系統制御システム。
8. 前記第２制御装置は、所定の第３の場合に第３制御モードを実行し、前記第３制御モードでは、前記各センサ装置のうち自装置のセンサ装置からの測定データと電力系統の構成を示す系統データとに基づいて前記第２制御量を算出し、算出された前記第２制御量に基づいて前記所定の制御動作を実行する、
   請求項４に記載の電力系統制御システム。
9. 前記所定の第３の場合とは、前記第２電力状態推定モデルに予め設定される有効期間が過ぎたと判定した場合である、
   請求項８に記載の電力系統制御システム。
10. 前記第２電力状態推定モデルには、電力需給状態の変動するタイミングに応じて前記有効期間が設定される、
    請求項９に記載の電力系統制御システム。
11. 前記第１制御装置の管理下に置かれていない他の第２制御装置の制御量を予測し、その予測結果を用いて前記第１制御量を算出し、算出された前記第１制御量を用いて前記第１電力状態を再度推定し、再度推定された前記第１電力状態に基づいて前記第１制御量を再度算出する、
    請求項１に記載の電力系統制御システム。
12. 電力系統の電力状態を制御するための方法であって、
    電力系統には、
    測定データを出力する複数のセンサ装置と、
    前記複数のセンサ装置から取得する前記各測定データを用いて電力系統の第１電力状態を推定し、推定した第１電力状態に基づいて第１制御量を算出し、算出した前記第１制御量を出力する第１制御装置と、
    前記第１制御装置と通信可能に電力系統に配置され、前記第１制御装置で算出された第１制御量または自装置内で算出される第２制御量のいずれかに基づいて所定の制御動作を実行する少なくとも１つの第２制御装置と、
    が設けられており、
    前記第１制御装置は、
    前記各測定データのうち一部の測定データを取得できない場合には、前記各測定データのうち取得できた所定の測定データを用いて前記第１電力状態を推定するための第１電力状態推定モデルを前記所定の測定データの組合せ毎に予め生成し、
    複数の前記第１電力状態推定モデルのうち実際に取得できた前記所定の測定データの組合せに一致する第１電力状態推定モデルと前記所定の測定データとを用いて前記第１電力状態を推定し、
    推定した前記第１電力状態に応じた前記第１制御量を算出するための第１制御量算出モデルと推定した前記第１電力状態とに基づいて前記第１制御量を算出し、
    算出した前記第１制御量を前記第２制御装置に送信する、
    電力系統制御方法。
13. 前記第２制御装置は、前記第１制御装置からデータを受信した最新のデータ受信時刻と前回のデータ受信時刻との差が所定の第１時間未満の場合に第１制御モードを実行し、前記第１制御モードでは、前記第１制御装置から受信する前記第１制御量に基づいて前記所定の制御動作を実行する、
    請求項１２に記載の電力系統制御方法。
14. 前記第１制御装置は、前記第１電力状態推定モデルから生成される第２電力状態推定モデルと、前記第１制御量算出モデルから生成される第２制御量算出モデルとを前記第２制御装置に送信し、
    前記第２制御装置は、
    前記第１制御装置から受信する前記第２電力状態推定モデル及び前記第２制御量算出モデルを記憶し、
    前記最新のデータ受信時刻と前記前回のデータ受信時刻との差が前記所定の第１時間以上になった場合に第２制御モードを実行し、前記第２制御モードでは、前記各センサ装置のうち所定のセンサ装置の測定データと前記第２電力状態推定モデルとに基づいて電力系統の第２電力状態を推定し、推定した前記第２電力状態と前記第２制御量算出モデルとに基づいて前記第２制御量を算出し、算出された前記第２制御量に基づいて前記所定の制御動作を実行する、
    請求項１３に記載の電力系統制御方法。

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