JP6205329B2 - 系統安定度監視装置および系統安定度監視システム - Google Patents

系統安定度監視装置および系統安定度監視システム Download PDF

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Description

本発明は、系統安定度監視装置に関する。
電力系統は、多くの発電機、負荷、送配電機器および制御装置から構成されている。定常状態においては、負荷変動および系統切替などによる微小な外乱が電力系統に加えられる。系統の地絡や短絡のような事故発生時には、大きな外乱が電力系統に加えられる。これらの外乱を原因として、複数の動揺成分を持つ電力動揺が発生する。
この動揺モード成分が小さい場合又は高速に減衰する場合には、外乱発生後に系統動揺は十分小さい範囲に保たれるため、電力系統は安定な状態にある。しかし動揺が大きくなったり、減衰が収束せず持続や発散する場合は、結果として発電機が停止したり、広域停電が発生したりして、安定運用が不可能となる可能性がある。
電力系統規模の拡大とともに、電源容量増大、遠隔地化、偏在化およびこれに伴う送電線の長距離化、重潮流化が進む傾向にある。これらの変化による影響は電力系統の安定度を低下させる方向に働くため、系統故障時の発電機脱調を発端とした大規模電源脱落および広域停電への連鎖的な影響の拡大が懸念される。
そのため系統の安定度を常時監視し、広域停電への波及を未然に予防、予測するオンラインによる系統安定度評価手法が必要となる。
近年、ＧＰＳ（Global Positioning System）を用いた同期計測により、ほぼリアルタイムに電力系統の母線電圧位相角を測定する位相検出器ＰＭＵ（Phasor Measurement Unit）が普及しつつある。位相検出器ＰＭＵにより計測した系統母線電圧などのオンライン計測値を用いて、電力動揺現象をリアルタイムに把握することが可能になりつつある。
上記の背景の元、電力系統を運用する事業者が系統の状態を監視するための系統安定度監視技術が考案されている。例えば、特許文献１には、「電力系統の電力動揺モードの解析が可能となるように区分された複数のサブシステムにそれぞれ設けられ各々のサブシステムの系統母線電圧の大きさおよび位相角を測定する位相計測装置と、前記複数のサブシステムのうち何れか一つを基準とし基準以外の各々のサブシステムについて前記位相計測装置で計測された各々のサブシステム毎の系統母線電圧の大きさおよび位相角を時系列的に入力するとともに前記位相角に基づいて基準のサブシステムの位相角および周波数を基準とした位相角偏差および周波数偏差を求めるデータ入力処理手段と、前記データ入力処理手段で得られた各々のサブシステム毎の系統母線電圧の位相角偏差および周波数偏差を観測データとして記憶する観測データ記憶部と、前記観測データ記憶部の観測データに対して予め定めた同一の期間幅のメインウインドウの幅より幅が小さく幅の大きさが異なる複数のサブウインドウで各サブシステムの観測データをランダムに取り出す観測データ取出手段と、前記観測データ取出手段で取り出した観測データの位相角偏差および周波数偏差を状態変数とする状態遷移方程式をサブウインドウ毎に作成する状態遷移方程式作成手段と、前記状態遷移方程式作成手段で作成されたサブウインドウ毎の前記状態遷移方程式の係数行列の固有値を求める固有値算出手段と、前記固有値算出手段で算出されたサブウインドウ毎の固有値群の分布を複素平面として表示出力する出力処理手段とを備えたことを特徴とする」という記載がある。
特開２００９−０７７５８９号公報
近年、太陽光発電や風力発電に代表される再生可能エネルギーが系統に大量導入されつつある。それらの再生可能エネルギーは急峻かつ事前想定困難な発電出力変動を伴い、この結果として、系統特性が大きく変化する可能性がある。例えば、風速がある閾値を超えた場合、機器の安全性を保つために自動的に風力発電を停止し、発電出力をゼロとするカットアウトという動作が発生する。このような事象は、従来の系統においても発生した短絡・地絡故障と比較して発生頻度が高く、発電機が近接した地域に密集して設置された場合には、複数の発電機において同時発生する可能性が高いと予想される。
再生可能エネルギーの導入量が増大するにつれ、上記のような急峻な出力変動イベントによる系統へのインパクトが増大し、広域の動揺モードが不安定化する懸念がある。これに対処するため、出力変動イベント直後数秒から十数秒程度の中間領域における高速・高精度の安定判別が必要となる。
高速な安定判別のためには、従来よりも計測値の入力データ長を短縮することが必要である。しかし、入力データを短縮した場合、系統の動揺モードに対するノイズの影響が相対的に大きくなり、動揺モードの高精度な検出が困難となる。また、フーリエ変換の不確定性原理により、入力データ長とのトレードオフで周波数分解能が低下するため、周波数の近い複数の動揺モードを分離して検出することが困難となる。
従って、動揺周波数の近い複数の動揺モードが同時に存在する場合、計測地点によっては複数の動揺が打ち消し合い、高精度な動揺モードの検出が困難となる地点が生じる可能性がある。このような場合に、特許文献１に記載の技術では、高速かつ高精度な安定判別を実現することが困難である。
本発明の目的は、動揺周波数の近い複数の動揺成分が同時に存在する場合において、高速かつ高精度な安定判別を実現することである。
上記課題を解決するために、本発明の一態様である系統安定度監視装置は、電力系統における安定度を監視する系統安定度監視装置であって、前記電力系統内の複数の計測地点の位置関係を示す地点情報を記憶する記憶部と、前記複数の計測地点の夫々に設けられる計測装置により計測された、時系列の計測情報を受信する受信部と、前記計測情報から電力の動揺の周波数成分を検出し、前記周波数成分に基づいて前記複数の計測地点の中の計測地点である計測地点群候補を選択し、前記地点情報に基づいて前記計測地点群候補の間の電気的距離を取得し、前記電気的距離に基づいて前記計測地点群候補を少なくとも一つの計測地点群に分類する演算部と、を備える。
本実施形態の系統安定度監視装置の機能構成を示す。 本実施形態の系統安定度監視システムの構成を示す。 系統安定度判別処理を示す。 検出動揺情報テーブルを示す。 動揺影響地点抽出処理を示す。 周波数動揺情報テーブルを示す。 計測地点間距離算出処理を示す。 ノード情報を示す。 送電線情報を示す。 計測地点情報を示す。 領域動揺情報テーブルを示す。 動揺影響度算出処理を示す。 動揺影響度算出処理の概念を示す。 過去動揺情報テーブルを示す。 過去動揺情報算出処理を示す。 不安定地点検出処理を示す。 動揺伝播算出処理の概念図を示す。 表示画面を示す。
以下、本発明の実施形態について説明する。尚、下記はあくまでも実施の例に過ぎず、下記具体的内容に発明自体が限定されることを意図する趣旨ではない。
本発明の実施形態について、図面を参照しながら以下説明する。
図１は、本実施形態の系統安定度監視装置の機能構成を示す。
本実施形態における系統安定度監視装置２００は、系統安定度算出部１０と、情報記憶部３０と、を含む。系統安定度算出部１０は、系統計測部２０に接続されている。系統計測部２０は、複数の地点の計測情報を計測する。情報記憶部３０は、地点情報ＤＢ（Database）を格納する。
以下、符号のアルファベットによって要素を区別する必要がない場合、符号のアルファベットを省略することがある。
系統安定度算出部１０は、計測情報収集部１１と、動揺検出部１２と、動揺影響地点抽出部１３と、動揺影響度算出部１４と、不安定地点検出部１５と、を含む。
計測情報収集部１１は、系統計測部２０において計測された計測情報（系統状態量）を、情報通信ネットワークを介して受信し、収集する。
動揺検出部１２は、計測情報収集部１１により収集された計測情報に基づいて、特定の種別の計測情報（計測種別）に対し、計測地点毎に、電力の動揺の周波数成分である動揺成分を示す検出動揺情報を算出する。
動揺影響地点抽出部１３は、検出動揺情報の周波数成分に基づいて複数の計測地点の中の計測地点である計測地点群候補を選択し、地点情報ＤＢに基づいて計測地点群候補の間の電気的距離を取得し、電気的距離に基づいて計測地点群候補を少なくとも一つの計測地点群に分類し、その計測地点群の検出動揺情報から領域動揺情報を生成する。例えば、動揺影響地点抽出部１３は、二つの計測地点で同一と見なせる動揺周波数が検出された場合、二つの計測地点の間の電気的距離が近ければ、二つの計測地点を一つの計測地点群と認識し、二つの計測地点の間の電気的距離が遠ければ、二つの計測地点を二つの計測地点群と認識する。
動揺影響度算出部１４は、動揺検出部１２において算出された領域動揺情報を用いて、領域動揺情報毎に、領域動揺情報の動揺成分が系統の安定度に与える影響の大きさを示す動揺影響度を算出する。
不安定地点検出部１５は、動揺影響度算出部１４において算出された動揺影響度を用いて、複数の計測地点の中から、現在不安定であると判定される地点、あるいは将来不安定になると予測される地点を検出する。
系統計測部２０は、系統内の計測地点における計測情報を計測し、計測情報収集部１１に送信する。計測情報は、有効電力潮流、無効電力潮流、系統電圧、系統電流、電圧位相の中の少なくとも一つの種別を含む。系統計測部２０は、複数の計測地点に夫々配置された計測装置２１ａ、２１ｂ、・・・、２１ｎを含む。計測装置２１は、例えばＰＭＵ等であり、電力に関する定期的な計測を行い、時系列の計測情報を送信する。
情報記憶部３０は、電力系統に連系している系統要素の接続情報を示す地点情報ＤＢを格納する。地点情報ＤＢには、計測地点の近傍に連系している発電機、負荷、調相機器など系統内の各ノードに接続される系統要素（電力機器）の特性を示す情報と、各ノード間を接続する送電線のインピーダンス等を示す情報と、複数の計測地点の緯度及び経度やトポロジー等の位置関係を示す情報との何れかが含まれる。これにより、計測地点間の電気的距離を算出することができ、計測地点を電気的距離で分類することができる。
図２は、本実施形態の系統安定度監視システムの構成を示す。
図２に示すように、本実施形態における系統安定度監視システムは、発電機１０１と、変電所１０２と、調相機器１０３と、電力負荷１０４と、外部電力系統１０５と、計測装置２１ａ、２１ｂ、・・・と、情報通信ネットワーク１０８と、系統安定度監視装置２００と、を含む。以下、発電機１０１と、変電所１０２と、調相機器１０３と、電力負荷１０４と、計測装置２１ａ、２１ｂ、・・・を含む電力系統を自系統と呼ぶことがある。
発電機１０１は、発電力を生じる発電機であり、火力発電、水力発電、原子力発電、太陽光発電、風力発電、バイオマス発電、潮流発電を含む何れかの発電手法により発電力を生じる発電機である。発電機１０１ａは、電力系統において変電所１０２の高電圧側に設置される火力発電、水力発電、原子力発電などを含む大規模発電機であり、計測装置２１ａおよび情報通信ネットワーク１０８を通じて発電量を含む系統状態量を系統安定度監視装置２００に送信する。また、発電機１０１ａは、計測装置２１ａおよび情報通信ネットワーク１０８を通じて系統安定度監視装置２００より送信された制御指令情報を受信し、制御指令情報に応じて発電量を含む系統状態量を変化させる。発電機１０１ｂは、電力系統において変電所１０２の低電圧側に設置される太陽光発電、風力発電、コジェネレーションなどを含む中小規模発電機であり、計測装置２１ｂおよび情報通信ネットワーク１０８を通じて発電量を含む系統状態量を系統安定度監視装置２００に送信する。
変電所１０２は、電力系統内の送電線間に設置され、大規模発電機である発電機１０１ａが設置される高電圧側より送電される電力の電圧値を変更し、電力負荷１０４が設置されている低電圧側に送電する。変電所１０２には、電力コンデンサ、分路リアクトルなどの調相機器１０３が接続される。
調相機器１０３は、電力系統内における無効電力を変化させることにより、電力系統内の電圧分布を制御する機器であり、電力コンデンサ、分路リアクトル、ＳＴＡＴＣＯＭ（Static Synchronous Compensator：自励式無効電力補償装置）、ＳＶＣ（Static Var Compensator：静止型無効電力補償装置）、などを含む。一部の調相機器１０３は、計測装置２１ｃおよび情報通信ネットワーク１０８を通じて系統安定度監視装置２００より送信された制御指令情報を受信し、制御指令情報に応じて発電量を含む系統状態量を変化させる。
電力負荷１０４は、電力を消費する電動機や照明器具などを含む施設であり、家庭、工場、ビルなどの施設を表す。
外部電力系統１０５は、系統安定度監視装置２００からの制御が不可能である外部の電力系統であり、連系線により自系統と接続されている。
計測装置２１ａ、２１ｂ、・・・は、発電機１０１ａにおける発電量、調相機器１０３における調相量、送電線における潮流値、電圧値、などの系統状態量を計測するセンサを含み、計測した系統状態量を、情報通信ネットワーク１０８を通じて系統安定度監視装置２００に送信する。
情報通信ネットワーク１０８は、双方向にデータを伝送可能なネットワークである。情報通信ネットワーク１０８は、例えば、有線ネットワーク若しくは無線ネットワーク、又はそれらの組合せである。情報通信ネットワーク１０８は、いわゆるインターネットであっても良いし、専用線のネットワークであっても良い。
系統安定度監視装置２００は、図１に示す系統安定度監視機能を実現するための装置である。系統安定度監視装置２００は、計測装置２１ａ、２１ｂ、・・・において計測された系統状態量を、情報通信ネットワーク１０８を通じて受信する。また、系統安定度監視装置２００は、送信された系統の系統状態量および内部に蓄積された情報を用いて算出した制御指令情報を、情報通信ネットワーク１０８を通じて計測装置２１に送信する。
系統安定度監視装置２００の内部構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１と、表示装置２０２と、通信手段２０３と、入力手段２０４と、メモリ２０５と、記憶装置２０６と、がバス線２１１に接続されている。ＣＰＵ２０１は、記憶装置２０６に格納された計算プログラムを実行して、系統状態の算出や、制御信号の生成、画像データの生成などを行い、画像データを表示装置２０２に表示させる。メモリ２０５は、表示用の画像データ、系統状態の算出結果データなどを一旦格納するメモリであり、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）などである。通信手段２０３は、情報通信ネットワーク１０８を通じて計測装置２１から潮流値、電圧値などの系統状態量を取得する。計測情報収集部１１は、通信手段２０３を用いて、複数の計測装置２１で計測された時系列の計測情報を受信する。
系統安定度監視装置２００のユーザ（管理者）は、入力手段２０４の所定のインタフェースを通じて各種閾値などのパラメータを設定又は変更し、自系統の系統安定度監視装置２００の動作を適切に設定できる。また、ユーザは、入力手段２０４の所定のインタフェースを通じて確認したいデータの種類を選択し、表示装置２０２に表示させることができる。
記憶装置２０６は、各種プログラムおよびデータを保持する。記憶装置２０６は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はフラッシュメモリ等である。記憶装置２０６は、例えば、後述する各種機能を実現し得るプログラムおよびデータ等を保持する。記憶装置２０６に記憶されているプログラムおよびデータは、必要に応じてＣＰＵ２０１に読み出されて実行される。なお、記憶装置２０６は、情報記憶部３０を実現し、各種のデータベース（ＤＢ）を格納する。
ここでは、系統安定度監視装置２００による系統安定度判別処理について説明する。
図３は、系統安定度判別処理を示す。
まず、動揺検出部１２は、系統計測部２０により計測された複数地点の計測情報を用いて、検出動揺情報を算出する（Ｓ３１）。ここで、系統計測部２０により計測された複数地点の計測情報は、有効電力潮流、無効電力潮流、系統電圧、系統電流、電圧位相のうち少なくとも一つの計測種別の情報を含む。系統安定度監視装置２００は、特定の一つの計測種別に対して系統安定度判別処理を行ってもよいし、複数の計測種別に対して系統安定度判別処理を行ってもよい。本処理における検出動揺情報の算出には、周波数解析に用いるアルゴリズム、すなわち、フーリエ解析、ウェーブレット解析、プローニー法、Matrix Pencil法、HTLS（Hankel Total Least Squares）法を例とするアルゴリズムのうちの少なくとも一つを適用する。
以下、プローニー法による動揺情報算出アルゴリズムについて説明する。
解析窓幅のデータ数Ｎ、モード次数ｎは、事前に設定される。
動揺検出部１２は、各地点の計測情報である入力データｙ（ｋ） （ｋ＝０，１，…，Ｎ−１）を用いて、以下の（数式１）〜（数式４）から、行列ａ＝（ａ１，ａ２，…，ａｎ）Ｔを算出する。ただし、上付き文字の”Ｔ”は転置行列を、上付き文字の”−１”は逆行列を示す。
Figure 0006205329
Figure 0006205329
Figure 0006205329
Figure 0006205329
動揺検出部１２は、（数式１）〜（数式４）から、算出したａ１，ａ２，…，ａｎを以下の（数式５）に代入する。その後、動揺検出部１２は、（数式５）のＺに、（数式６）及び（数式７）の形式で表されるＺｉを代入し、固有値λｉ、減衰係数（減衰率）σｉ［１／ｓｅｃ］、動揺周波数ｆｉ［Ｈｚ］＝ωｉ／２πを算出する。ここでΔｔはサンプリング周期を表す。
（数式５）は、Ｚｉを解とするｎ次の多項式（特性方程式）であり、ｎ個のＺｉ、σｉ、ｆｉがそれぞれ解として求められる。
Figure 0006205329
Figure 0006205329
Figure 0006205329
動揺検出部１２は、入力データｙ（ｋ） （ｋ＝０，１，…，Ｎ−１）、および算出したＺｉ （ｉ＝１，２，…，ｎ）を用いて、以下の（数式８）〜（数式１１）から、行列ｂ＝（Ｂ１，Ｂ２，…，Ｂｎ）Ｔを算出する。
Figure 0006205329
Figure 0006205329
Figure 0006205329
Figure 0006205329
動揺検出部１２は、（数式８）〜（数式１１）から算出したＢ１，Ｂ２，…，Ｂｎから、（数式１２）で表される絶対値Ｒｉ、偏角θｉを求める。このとき、絶対値Ｒｉが振幅を、偏角θｉが初期位相を意味する。
Figure 0006205329
以上の処理により、動揺周波数、減衰係数、振幅、初期位相を含む検出動揺情報が得られる。検出動揺情報が、動揺周波数、減衰係数、及び振幅の一つを含むことにより、各計測地点における動揺成分を表すことができる。また、このような検出動揺情報を用いることにより、将来の動揺成分を予測することができる。
図４は、検出動揺情報テーブルを示す。
検出動揺情報テーブルは、検出動揺情報毎のエントリを有する。一つの検出動揺情報に対応するエントリは、当該検出動揺情報を識別するための検出動揺識別情報（図中の動揺名称）と、当該検出動揺情報により表される動揺の特性を示す動揺特性とを含む。検出動揺識別情報は、入力データに対応する計測地点の名称と、当該検出動揺情報のモードを示す検出動揺情報番号（Ｎｏ．）とを含む。上記のプローニー法を用いて検出動揺情報が算出される場合、１計測地点の１種別の計測情報につき、モード次数ｎと同数の検出動揺情報が算出される。従って、ｐ個の地点（ｐ≧１）の各地点において、ｑ個の種別（ｑ≧１）の計測情報を使用した場合、ｎ×ｐ×ｑ個の検出動揺情報が算出される。動揺特性は、算出された動揺周波数、減衰係数、振幅、初期位相を含む。
次に、動揺影響地点抽出部１３は、検出動揺情報と、情報記憶部３０に格納された地点情報ＤＢとに基づき、同一と判別される動揺成分毎に関連する複数計測地点を抽出する動揺影響地点抽出処理を行う（Ｓ３２）。
図５は、動揺影響地点抽出処理を示す。
まず、動揺検出部１２により算出された複数の検出動揺情報を動揺周波数で分類し、その結果を周波数動揺情報として情報記憶部３０に保存する（Ｓ７１）。
図６は、周波数動揺情報テーブルを示す。
周波数動揺情報テーブルは、周波数動揺情報毎のエントリを含む。一つの周波数動揺情報に対応するエントリは、当該周波数動揺情報に対応する動揺成分の動揺周波数と、検出動揺識別情報（図中の動揺名称）と、当該動揺周波数に近い動揺周波数を有する少なくとも一つの検出動揺情報の特性を示す動揺特性とを含む。検出動揺識別情報は、検出動揺情報の検出動揺識別情報と同様である。動揺特性は、減衰係数と、振幅と、初期位相とを含む。この周波数動揺情報テーブルの例において、０．１８に近い動揺周波数を有する周波数動揺情報には、計測地点ＰＭＵ１におけるＮｏ．１の検出動揺情報と、および計測地点ＰＭＵ２におけるＮｏ．１の検出動揺情報とが含まれている。同様に、０．６５に近い動揺周波数を有する周波数動揺情報には、計測地点ＰＭＵ１におけるＮｏ．２の検出動揺情報が含まれている。以後、一つの周波数動揺情報に含まれる計測地点を計測地点群候補と呼ぶことがある。
このとき、動揺影響地点抽出部１３は、事前に定められた動揺周波数の差を示す周波数幅を用い、動揺周波数の差が周波数幅以内である検出動揺情報を、同じ動作周波数の周波数動揺情報に分類しても良い。
前述の検出動揺情報テーブルの例において、計測地点ＰＭＵ２のＮｏ．１の検出動揺情報の動揺周波数は０．１９であり、計測地点ＰＭＵ１におけるＮｏ．１の検出動揺情報の動揺周波数は０．１８であるが、これらは同じ周波数動揺情報に分類されている。動揺周波数が周波数幅内にある検出動揺情報を同じ周波数動揺情報に分類することで、各検出動揺情報に、ノイズに起因する誤差が含まれる場合においても、各動揺の系統内の分布を正確に推定できる。ここで、同じ分類に含める動揺周波数の範囲を定める周波数幅は、入力データとして用いられる計測情報の数に基づいて定められても良い。例として、同じ周波数動揺情報に含める動揺周波数の周波数幅Δｆを数式１３に示す。ここで、Ｎを検出動揺情報の算出に用いた計測情報の入力データ数とし、Δｆｓを計測情報のサンプリング周波数、αを事前に指定される定数とする。一般に、周波数解析における周波数分解能は入力データのサンプリング周波数が小さい場合に高く、データ数が大きい場合に高くなるため、数式１３により、同じ周波数動揺情報に含める動揺周波数の周波数幅Δｆを適切に選択することができる。
Figure 0006205329
次に、動揺影響地点抽出部１３は、情報記憶部３０に格納された地点情報ＤＢに基づいて計測地点間距離を算出する計測地点間距離算出処理を行う（Ｓ７２）。
図７は、計測地点間距離算出処理を示す。
動揺影響地点抽出部１３は、計測情報収集部１１により取得された計測情報の計測地点から順に、２個の計測地点を選択する（Ｓ６１）。
次に、動揺影響地点抽出部１３は、選択された２個の計測地点間の計測地点間距離を、情報記憶部３０に格納された地点情報ＤＢに基づき算出する（Ｓ６２）。地点情報ＤＢは、ノード情報と、送電線情報と、計測地点情報とを含む。
図８は、ノード情報を示す。
ノード情報は、電力系統におけるノード毎に、ノードを識別するためのノード名称と、当該ノードの位置を示す位置情報と、当該ノードに接続される発電機、電力負荷、調相機器の特性とを含む。この図の例では、ノードＡおよびＢに発電機が連系している。ノードＡにはＧ１という名称の定格容量が１００である火力発電機が連系しており、ノードＢにはＧ２という名称の定格容量が２００である風力発電機が連系している。また、この図の例では、ノードＡＡおよびＢＢに電力負荷が連系している。ノードＡＡにはＬ１という名称の定格容量が１０００である住宅が連系しており、ノードＢＢにはＬ２という名称の定格容量が２０００である工場が連系している。また、この図の例では、ノードＡＡＡおよびＢＢＢのノードに調相機器が連系している。ノードＡＡＡにはＤ１という名称の定格容量が１０であるＳＣ（Static Condenser：電力用コンデンサ）が連系しており、ノードＢＢＢにはＤ２という名称の定格容量が２０であるＳｈＲ（Shunt Reactor：分路リアクトル）が連系している。
図９は、送電線情報を示す。
送電線情報は、電力系統における送電線毎に、送電線を識別するための送電線名称と、当該送電線の両端のノードを示す両端ノードと、当該送電線の正相抵抗、正相リアクタンス、及び正相キャパシタンスとを含む。この図の例では、送電線ａが、ノードＡとノードＢの間に存在し、送電線ａの正相抵抗が０．０１、正相リアクタンスが０．２、正相キャパシタンスが０．１である。
図１０は、計測地点情報を示す。
計測地点情報、電力系統内の計測地点毎に、二つの計測地点の識別情報と、それらの間の計測地点間距離とを含む。計測地点とは、計測装置２１ａ、２１ｂ、・・・が接続される地点を示す。この図の例では、計測地点の識別情報は、計測装置２１を示す計測地点名称と、ノード情報に含まれるノード名称とを含む。ＰＭＵ１という計測地点名称の計測地点はノードＡに接続されており、ＰＭＵ２という計測地点名称の計測地点はノードＢに接続されている。また、計測地点間距離は、２つの計測地点の間の電気的距離と、２つの計測地点の近傍に連系された発電機、電力負荷、調相機器などの系統要素とに基づいて算出される値である。例えば、計測地点間距離Ｄは以下の（数式１４）により算出される。
Figure 0006205329
ここで、Ｄは２つの計測地点の間のインピーダンスに比例する電気的距離を示す。ｎは２つの計測地点の何れかから、ある閾値で定める電気的距離の範囲内に連系される発電機、電力負荷、調相機器などの系統要素の数を示す。Ｃｉは２つの計測地点の何れかから、ある閾値で定める電気的距離の範囲内に連系されるｉ番目の系統要素の定格容量を示す。α、βｉは係数を示す。二つの計測地点の間の電気的距離を用いることにより、二つの計測地点の動揺成分が同一であるか否かを判定することができる。
これらの地点情報ＤＢの図に示されたデータ構成は一例であり、情報記憶部３０は、さらに詳細な地点情報を格納しても良い。例えば、ノード情報は、火力発電機が連系するノードの情報として、ガバナ定数などの発電機動特性を含んでも良い。また、ノード情報は、風力発電機などの自然エネルギーによる発電機が連系するノードの情報として、過去の履歴を用いた統計分析により算出した確率的な発電量変動特性を含んでも良い。また、計測地点情報における計測地点間距離の算出において、動揺影響地点抽出部１３は、（数式１）の係数βｉを、上記の発電機動特性に基づき定めて良い。また、動揺影響地点抽出部１３は、インピーダンスや発電機、電力負荷、調相機器などの系統要素の情報を用いず、ノード情報に含まれる緯度経度情報を用いて、計測地点間の距離を算出して、その値を計測地点間距離Ｄとして良い。
次に、動揺影響地点抽出部１３は、計測情報収集部１１により取得された計測情報の計測地点について、全ての２地点の組合せについて計測地点間距離を算出したかどうかを判断する（Ｓ６３）。全ての２地点の組合せについて計測地点間距離を算出したと判定された場合（Ｙｅｓ）、動揺影響地点抽出部１３は、計測地点間距離算出処理を終了する。計測地点間距離を算出していない計測地点の組合せがある場合（Ｎｏ）、動揺影響地点抽出部１３は、別の２計測地点についてＳ６１、Ｓ６２を繰り返す。以上の処理により、全ての２計測地点の組合せについて計測地点間距離を算出する。
動揺影響地点抽出処理においてＳ７２の後、動揺影響地点抽出部１３は、Ｓ７１で得られた周波数動揺情報を計測地点間距離で分類し、その結果を領域動揺情報として情報記憶部３０に保存する（Ｓ７３）。このとき、動揺影響地点抽出部１３は、周波数動揺情報（動揺周波数）毎に、計測地点間距離を用いて、ウォード法、k-means法に代表されるクラスタリング手法を用いて周波数動揺情報を分類して良い。
図１１は、領域動揺情報テーブルを示す。
領域動揺情報テーブルは、計測地点間距離により分類された領域動揺情報毎のエントリを含む。一つの領域動揺情報に対応するエントリは、当該領域動揺情報により表される動揺成分を示す動揺番号（Ｎｏ．）と、当該領域動揺情報に対応する周波数動揺情報の動揺周波数と、当該領域動揺情報に対応する周波数動揺情報の計測地点を示す計測地点名称と、当該動揺成分の特性を示す動揺特性とを含む。動揺特性は、周波数動揺情報の動揺特性と同様、減衰係数と、振幅と、初期位相とを含む。この図の例において、計測地点ＰＭＵ１において観測された動揺周波数０．１８の検出動揺情報と、計測地点ＰＭＵ３において観測された同じく動揺周波数０．１８の検出動揺情報とは、互いに異なる領域動揺情報に分類されている。これは、計測地点ＰＭＵ１と計測地点ＰＭＵ３との計測地点間距離が、他の計測地点間距離に比べて、相対的に大きいためである。このように、周波数動揺情報は地点情報ＤＢを用いて分類される。
複数の計測地点で検出された動揺成分の動揺周波数の差が予め定められた範囲内である場合、地点情報ＤＢに基づいて複数の計測地点の間の電気的距離により複数の計測地点を分類し、それぞれの分類に属する計測地点を計測地点群として抽出することにより、各動揺成分が存在する領域を特定することができる。
系統安定度判別処理においてＳ３２の後、動揺影響度算出部１４は、領域動揺情報を用いて動揺影響度を算出する動揺影響度算出処理を行う（Ｓ３３）。
図１２は、動揺影響度算出処理を示す。
まず、動揺影響度算出部１４は、領域動揺情報毎に、領域動揺情報に含まれる計測地点を抽出する（Ｓ８１）。前述の領域動揺情報テーブルの例において、動揺影響度算出部１４は、動揺番号「１」で動揺周波数「０．１８」の動揺成分を検出した計測地点「ＰＭＵ１」、「ＰＭＵ３」、…を抽出する。同様に、動揺影響度算出部１４は、動揺番号「２」で動揺周波数「０．６５」の動揺成分を検出した計測地点「ＰＭＵ１」、…を抽出する。
次に、動揺影響度算出部１４は、Ｓ８１で抽出された計測地点に対応する動揺特性から、領域動揺情報毎の動揺影響度を算出する（Ｓ８２）。
動揺影響度を算出することにより、各動揺成分が電力系統の安定度へ与える影響の大きさを表すことができる。
図１３は、動揺影響度算出処理の概念を示す。
ここで、Ｊｉｊｋを計測地点ｉにおける領域動揺情報ｊ及び計測種別ｋの動揺影響度とし、ｘｉｊｋを計測地点ｉにおける領域動揺情報ｊで計測種別ｋの計測情報とし、ｔ１、ｔ２（ｔ１＜ｔ２）を事前に指定する時刻とし、Ｂｉｊｋを数式１２により算出された動揺の振幅とし、σｉｊｋを数式７により算出された減衰係数とする。動揺影響度算出部１４は、領域動揺情報毎の動揺影響度Ｊｉｊｋを数式１５より算出する。
Figure 0006205329
ここで、解析の基準とする時刻を０と定義し、０＞ｔ２＞ｔ１と設定すると、解析基準時刻より過去の領域動揺情報の動揺影響度が算出される。同様に、ｔ２＞０＞ｔ１と設定すると、解析基準時刻を含む現在の領域動揺情報の動揺影響度が算出され、ｔ２＞ｔ１＞０と設定すると、解析基準時刻より将来の領域動揺情報の動揺影響度が算出される。例えば、ｔ２＞ｔ１＞０と設定することにより、或る計測地点における将来の動揺成分の時間変化を予測し、予測された動揺成分に基づいて動揺影響度を算出し、その動揺影響度により、その計測地点が将来、不安定になるか否かを判定することができる。動揺影響度に振幅及び減衰係数を用いることにより、将来の動揺影響度を予測することができる。
数式１５の定義により動揺影響度Ｊｉｊｋを算出することで、振幅Ｂｉｊｋが大きく、かつ減衰係数σｉｊｋが悪い（減衰係数σｉｊｋが大きい）領域動揺情報の動揺影響度が大きくなる。ここで、数式１５による動揺影響度の代わりに、振幅Ｂｉｊｋあるいは減衰係数σｉｊｋ自体の値を動揺影響度として定義しても良い。
また、動揺影響度算出部１４は、過去の領域動揺情報を参照し、過去の領域動揺情報の中から、現在の領域動揺情報の計測地点群の状況に対応する過去の領域動揺情報を選択し、選択された過去の領域動揺情報の動揺成分の継続時間を考慮して動揺影響度Ｊｉｊｋを算出しても良い。例えば、動揺影響度算出部１４は、過去の領域動揺情報において、同じ動揺周波数を持つ動揺成分が継続して存在する期間が予め定められた期間閾値以上である場合、動揺影響度Ｊｉｊｋを大きく設定し、同じ動揺周波数を持つ動揺成分が継続して存在する期間が期間閾値以下である場合、動揺影響度Ｊｉｊｋを小さく設定して良い。このように動揺影響度Ｊｉｊｋを定めることにより、瞬間的に系統動揺に含まれるノイズの影響による動揺を排除し、定常的に存在する動揺成分を優先的に監視することができる。
図１４は、過去動揺情報テーブルを示す。
過去動揺情報テーブルは、事例毎のエントリを有する。一つの事例のエントリは、事例を示す事例詳細と、その事例に対応する少なくとも一つの領域動揺情報を含む。事例詳細は、時刻、日付又は曜日、月又は季節、イベント種別等を含む。領域動揺情報は、動揺番号、動揺周波数、動揺影響度、計測地点、減衰係数、振幅、初期位相を含む。
動揺影響度算出部１４は、過去の領域動揺情報を事例毎に分類し、統計処理した情報を、過去動揺情報として情報記憶部３０に格納する。動揺影響度算出部１４は、検出動揺情報の算出に用いた計測情報の時刻、日付、曜日、月、季節、イベント種別の情報に基づいて、事例を設定する。
動揺影響度算出部１４は、時刻を用いて事例を設定することにより、１日の中の系統内の潮流状況の変動影響を領域動揺情報の統計処理に反映することができる。この場合の潮流状況の変動は、朝夕の出勤退勤時刻で区切られる勤務時間帯を一例とする１日の中の生活行動を原因としている。この図の例において、事例Ｎｏ．１では８：００−１０：００が、事例Ｎｏ．２では１２：００−１４：００が設定されている。
動揺影響度算出部１４は、日付または曜日を用いて事例を設定することにより、１週間の中の系統内の潮流状況の変動影響を領域動揺情報の統計処理に反映することができる。この場合の潮流状況の変動は、平日および休日を一例とする曜日毎の生活行動を原因としている。この図の例において、事例Ｎｏ．１では土日が、事例Ｎｏ．２では月−金が設定されている。
動揺影響度算出部１４は、月または季節を用いて事例を設定することにより、１年間の中の系統内の潮流状況の変動影響を領域動揺情報の統計処理に反映することができる。この場合の潮流状況の変動は、夏季における冷房需要、冬季における暖房需要を一例とする月または季節毎の生活行動を原因としている。この図の例において、事例Ｎｏ．１では３月−５月が、事例Ｎｏ．２では７月−９月が設定されている。
動揺影響度算出部１４は、イベント種別を用いて事例を設定することにより、系統故障、系統切替などのイベントによる系統内の潮流状況の変動影響を領域動揺情報の統計処理に反映することができる。この図の例において、事例Ｎｏ．１ではイベントなしが、事例Ｎｏ．２ではノードＡＡの１ＬＧが設定されている。
動揺影響度算出部１４は、上記の事例の設定方法に加えて、事前に監視対象として設定したノードまたは送電線の潮流量、発電機の発電量、晴れ・曇り・雨の区分または気温情報を含む気象情報、を分類項目とした事例を設定し、領域動揺情報の統計処理を実施して良い。
ここでは、動揺影響度算出部１４が過去動揺情報を算出する過去動揺情報算出処理について説明する。
図１５は、過去動揺情報算出処理を示す。
まず、動揺影響度算出部１４は、複数時点の計測情報を格納する（Ｓ１４１）。
次に、動揺影響度算出部１４は、格納した計測情報を用いて、複数時点における領域動揺情報及びその動揺影響度を算出する（Ｓ１４２）。このとき、動揺影響度算出部１４は、前述のＳ３１〜Ｓ３３の工程に従って、領域動揺情報及びその動揺影響度を算出する。
次に、動揺影響度算出部１４は、事例の分類を設定する（Ｓ１４３）。このとき、動揺影響度算出部１４は、分類項目として、過去動揺情報に示す時刻、日付、曜日、月、季節、イベント種別の情報のうち少なくとも一つを用いる。動揺影響度算出部１４は、使用する分類項目のそれぞれについて、期間の始端及び終端、イベント種別の分類名、あるいは数値情報の最小値・最大値を決定し、分類区分を設定する。
次に、動揺影響度算出部１４は、Ｓ１４３で設定した事例の分類に基づき、事例毎の領域動揺情報、動揺影響度を算出する（Ｓ１４４）。このとき、動揺影響度算出部１４は、Ｓ１４２で領域動揺情報、動揺影響度を算出した解析時刻を事例毎に分類し、同一事例に分類された複数時刻における領域動揺情報および動揺影響度の情報に統計処理を施して算出した代表値を、各事例の領域動揺情報、動揺影響度とする。動揺影響度算出部１４は、代表値として、領域動揺情報、動揺影響度毎の平均値、中間値を用いる。
以上が過去動揺情報算出処理である。動揺影響度算出処理において、動揺影響度算出部１４は、過去動揺情報算出処理により算出された過去動揺情報を参照して、解析時刻の状況に最も近い事例を抽出し、抽出した事例の動揺影響度を適用してよい。動揺影響度算出部１４は、過去の領域動揺情報の統計処理結果を用いることにより、解析時刻において系統動揺に含まれる瞬間的なノイズの影響による動揺を排除し、優先的に監視する動揺成分を正確に選択することができる。
Ｓ８２の後、動揺影響度算出部１４は、数式１６に従って、計測地点ｉにおける領域動揺情報ｊの動揺影響度Ｊｉｊを算出する（Ｓ８３）。ここで、βｋは計測情報種別ｋに対して設定される係数である。βｋは各計測種別ｋの定格値の逆数として良い。動揺影響度算出部１４は、各計測種別の定格値を用いることにより、複数の種別の計測情報における動揺影響度を、定格に対する比率で正規化して算出することができる。また、特定の計測種別の動揺影響度を抽出するために、当該計測種別ｋに対応する係数βｋの値を他種別に対する係数に比して大きく設定しても良い。
Figure 0006205329
さらに、動揺影響度算出部１４は、計測地点ｉにおける全ての領域動揺情報を考慮した動揺影響度Ｊｉを以下の数式１７により算出して良い。ここでγｊは領域動揺情報ｊに対して設定される係数である。ある領域動揺情報ｊに対する係数γｊを大きくすることで、特定の領域動揺情報を重視した動揺影響度を算出することができる。
Figure 0006205329
以上の動揺影響度算出処理により、計測地点ｉにおける領域動揺情報ｊの動揺影響度Ｊｉｊ、または計測地点ｉの動揺影響度Ｊｉが算出される。
系統安定度判別処理においてＳ３３の後、不安定地点検出部１５は、動揺影響度を用いて不安定地点を検出する（Ｓ３４）。不安定地点検出部１５は、或る計測地点の動揺影響度が予め定められた動揺影響度閾値Ｊｔｈｒより大きい場合、その計測地点を不安定地点と判定する。これにより、位置関係により分類された動揺成分毎に、安定判別を行うことにより、安定判別の精度を高めることができる。
また、不安定地点検出部１５は、動揺成分の伝播状況をモデル化することで、将来発生する不安定地点を含めて検出する不安定地点検出処理を行うことができる。
図１６は、不安定地点検出処理を示す。
まず、不安定地点検出部１５は、安定を判別する対象地点（特定地点）を選択する（Ｓ１０１）。このとき、不安定地点検出部１５は、対象地点は電力系統内の地点であり、地点情報ＤＢの中から、計測地点以外の地点を対象地点として選択しても良い。
次に、不安定地点検出部１５は、Ｓ１０１で選択した対象地点の周辺の計測地点における動揺影響度ＪｉｊまたはＪｉから、対応する動揺成分の伝播速度である動揺伝播速度およびその動揺成分の伝播方向である動揺伝播方向を算出する動揺伝播算出処理を行う（Ｓ１０２、Ｓ１０３）。
図１７は、動揺伝播算出処理の概念図を示す。
この図は、位置関係３００と、ＰＭＵ１の動揺影響度の時間変化３０１と、ＰＭＵ２の動揺影響度の時間変化３０２と、ＰＭＵ４の動揺影響度の時間変化３０４とを示す。不安定地点検出部１５がＰｏｉｎｔ１を対象地点としたとき、対象地点の周辺にＰＭＵ１〜ＰＭＵ５の５個の計測地点が配置されている。ここでは、各計測地点の動揺影響度がＪｔｈｒより大きくなった場合を不安定な状態と定義する。この図に示す通り、計測地点ＰＭＵ１において、不安定となる時刻である不安定時刻をｔ１とする。同様に、計測地点ＰＭＵ２において、不安定時刻をｔ２とし、計測地点ＰＭＵ４において、不安定時刻をｔ４とする。
不安定地点検出部１５は、地点情報ＤＢに含まれる系統構成情報を用いて、対象地点Ｐｏｉｎｔ１を基準とし、対象地点における送電線の接続方向により計測地点を分類する（Ｓ１０２）。この図の例において、５個の計測地点は、対象地点Ｐｏｉｎｔ１に対し、南側送電線を介して接続されるＰＭＵ１、ＰＭＵ２、ＰＭＵ４の計測地点群と、北側送電線を介して接続されるＰＭＵ３、ＰＭＵ５の計測地点群とに分類される。このとき、不安定地点検出部１５は、地点情報ＤＢに含まれる各地点の緯度・経度を用いて、対象地点Ｐｏｉｎｔ１を基準とした各計測地点の配置方向を算出し、配置方向により計測地点を複数の計測地点群に分類しても良い。
次に、不安定地点検出部１５は、Ｓ１０２により分類された計測地点群毎に、動揺伝播速度を算出する（Ｓ１０３）。この処理において不安定地点検出部１５は、計測地点間の電気的距離および不安定時刻を用いて動揺伝播速度を算出する。不安定地点検出部１５は、計測地点ｍ、ｎ間の動揺伝播速度Ｖｍｎを数式１８により算出する。ここで、ｄｍｎを計測地点ｍ、ｎ間の電気的距離とし、ｔｍ、ｔｎを夫々計測地点ｍ、ｎにおける不安定時刻とする。
Figure 0006205329
ここで、不安定地点検出部１５は、計測地点群内の計測地点間に対し、数式１８に基づいて計測地点間の動揺伝播速度を算出し、その平均値を伝播速度として良い。前述の動揺伝播算出処理の概念図に示す例で、不安定地点検出部１５は、ＰＭＵ１―ＰＭＵ２間、ＰＭＵ２−ＰＭＵ４間の夫々で動揺伝播速度を算出し、それらの平均値を動揺伝播速度とする。
次に、不安定地点検出部１５は、Ｓ１０３で求めた動揺伝播速度を用いて、対象地点の不安定時刻ｔｐを求める（Ｓ１０４）。ｔｐを以下の数式１９より算出する。ここで、Ｖを動揺伝播速度とし、ｄを計測地点ｍと対象地点間の電気的距離とし、ｔｍを計測地点ｍの不安定時刻とする。
Figure 0006205329
ここで、不安定地点検出部１５は、計測地点群内の複数の計測地点に対し、数式１９に基づいて複数のｔｐを夫々算出し、それらの平均値を対象地点の不安定時刻として良い。
動揺影響度の伝播状況を算出することにより、対象地点において将来に不安定となる時刻を算出することができる。これにより、計測地点以外においても、実際に不安定となる前に不安定となる時刻を見積もることができるため、迅速かつ正確な判断に基づく制御が可能となる。また動揺伝播速度及び動揺伝播方向を用いることにより、電力系統内の任意の地点を対象地点とすることができる。
図１８は、表示画面を示す。
不安定地点検出部１５は、特定の時刻において動揺影響度の高い領域動揺情報を選択する。不安定地点検出部１５は、選択された領域動揺情報を示す表示画面を表示装置２０２に表示させる。表示画面は、選択された領域動揺情報に含まれる計測地点を区別して表示する、例えば、系統図上で領域動揺情報毎に色分けして表示する。例えば、表示画面は、画面の左側の欄４１０に系統図を表示し、その系統図上に計測地点ＰＭＵ１〜ＰＭＵ５を表示する。表示画面はさらに、領域動揺情報に基づき、破線あるいは一点鎖線で囲んだ領域で、各領域動揺情報に含まれる計測地点を表す。この図の例では、一つの領域動揺情報にＰＭＵ１、ＰＭＵ２、ＰＭＵ４が含まれ、もう一つの領域動揺情報にＰＭＵ１、ＰＭＵ３、ＰＭＵ５が含まれる。
また、表示画面は、右側上の欄４２０に領域動揺情報の詳細、および広域動揺現象に影響を及ぼす近隣地域にて発生した地絡・短絡故障情報や、発電機脱落情報等を表示する。領域動揺情報の詳細は、動揺影響度の高い領域動揺情報を優先的に表示する。さらに、表示画面は、右側下の欄４３０に、オペレータ（管理者）により選択された計測地点及び種別の計測情報の時系列データをグラフ上に表示する。オペレータは、時系列データの表示時間帯として、最新情報又は過去情報を選択することができる。この表示画面の例に示された情報の他に、各領域動揺情報に含まれる動揺周波数や、減衰係数の時系列データを表示しても良い。管理者は、表示画面により現在または将来の不安定地点を認識した場合、不安定地点に関する発電所を切るなどの対処を行うことができる。なお、表示画面は、選択された計測地点又は計測地点群の動揺影響度の時間変化を示してもよい。
以上の実施形態によれば、動揺周波数が近い複数の動揺成分が同時に存在する場合においても、計測地点間の電気的距離に基づいて、関連する複数の計測地点を抽出することで、異なる動揺成分を区別し、動揺成分毎に安定判別できるため、高速かつ高精度な安定判別を実現することが可能となる。
本発明の表現のための用語について説明する。系統安定度監視装置として、系統安定度監視装置２００等が用いられてもよい。計測装置として、計測装置２０等が用いられてもよい。記憶部として、記憶装置２０６等が用いられてもよい。受信部として、通信手段２０３等が用いられてもよい。演算部として、系統安定度算出部１０等が用いられてもよい。地点情報として、地点情報ＤＢ等が用いられてもよい。通信線として、情報通信ネットワーク１０８等が用いられてもよい。動揺情報として、検出動揺情報等が用いられてもよい。監視装置として、系統安定度監視装置２００等が用いられてもよい。
１０…系統安定度算出部 １１…計測情報収集部 １２…動揺検出部 １３…動揺影響地点抽出部 １４…動揺影響度算出部 １５…不安定地点検出部 ２０…系統計測部 ２１…計測装置 ３０…情報記憶部 １０１…発電機 １０２…変電所 １０３…調相機器 １０４…電力負荷 １０５…外部電力系統 １０８…情報通信ネットワーク ２００…系統安定度監視装置

Claims (12)

  1. 電力系統における安定度を監視する系統安定度監視装置であって、
    前記電力系統内の複数の計測地点の位置関係を示す地点情報を記憶する記憶部と、
    前記複数の計測地点の夫々に設けられる計測装置により計測された、時系列の計測情報を受信する受信部と、
    前記計測情報から電力の動揺の周波数成分を検出し、前記周波数成分に基づいて前記複数の計測地点の中の計測地点である計測地点群候補を選択し、前記地点情報に基づいて前記計測地点群候補の間の電気的距離を取得し、前記電気的距離に基づいて前記計測地点群候補を少なくとも一つの計測地点群に分類する演算部と、
    を備える系統安定度監視装置。
  2. 前記演算部は、前記周波数成分の動揺周波数、減衰係数、及び振幅の少なくとも何れか一つを、前記周波数成分の動揺情報として算出する、
    請求項１に記載の系統安定度監視装置。
  3. 前記演算部は、前記動揺情報に基づいて、前記周波数成分が前記電力系統の安定度へ与える影響の大きさを示す動揺影響度を算出する、
    請求項２に記載の系統安定度監視装置。
  4. 前記演算部は、前記動揺影響度に基づいて、前記計測地点群が不安定であるか否かを判定する、
    請求項３に記載の系統安定度監視装置。
  5. 前記地点情報は、前記複数の計測地点の夫々の緯度及び経度と、前記複数の計測地点の間のトポロジーと、前記複数の計測地点の間のインピーダンスと、前記複数の計測地点の夫々の近傍に連系している電力機器の特性との、少なくとも何れか一つを示す、
    請求項４に記載の系統安定度監視装置。
  6. 前記演算部は、前記複数の計測地点のうち、検出された動揺周波数の差が予め定められた範囲内である計測地点を計測地点群候補とする、
    請求項５に記載の系統安定度監視装置。
  7. 前記演算部は、前記動揺影響度の時間変化を予測し、前記動揺影響度の時間変化に基づいて、前記電力系統内の特定地点が将来、不安定になるか否かを判定する、
    請求項３に記載の系統安定度監視装置。
  8. 前記演算部は、前記動揺影響度の時間変化に基づいて前記動揺影響度の伝播状況を算出し、前記伝播状況に基づいて、前記特定地点が不安定になる時刻を算出する、
    請求項７に記載の系統安定度監視装置。
  9. 前記記憶部は、過去の動揺情報を記憶し、
    前記演算部は、前記計測地点群の状況に対応する前記過去の動揺情報を選択し、前記選択された過去の動揺情報における周波数成分の継続時間に基づいて、前記動揺影響度を算出する、
    請求項３に記載の系統安定度監視装置。
  10. 前記演算部は、前記複数の計測地点の中の二つの計測地点の間の電気的距離は、前記二つの計測地点の間のインピーダンスに比例する、
    請求項１に記載の系統安定度監視装置。
  11. 前記演算部は、前記地点情報に基づいて、前記電力系統の系統図及び地図の何れかと共に前記計測地点群を示す画面を表示装置に表示させる、
    請求項１乃至１０の何れか一項に記載の系統安定度監視装置。
  12. 電力系統における安定度を監視する系統安定度監視システムであって、
    前記電力系統内の複数の計測地点に夫々設けられる複数の計測装置と、
    通信線を介して前記複数の計測装置に接続される監視装置と、
    を備え、
    前記監視装置は、
    前記複数の計測地点の位置関係を示す地点情報を記憶する記憶部と、
    前記複数の計測装置の夫々で計測された時系列の計測情報を受信する受信部と、
    前記計測情報から電力の動揺の周波数成分を検出し、前記周波数成分に基づいて前記複数の計測地点の中の計測地点である計測地点群候補を選択し、前記地点情報に基づいて前記計測地点群候補の間の電気的距離を取得し、前記電気的距離に基づいて前記計測地点群候補を少なくとも一つの計測地点群に分類する演算部と、
    を含む、
    系統安定度監視システム。
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