JP6759806B2 - 接続相推定プログラム、装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は接続相推定プログラム、接続相推定装置及び接続相推定方法に関する。

３以上の配電線のうちのいずれか２つの配電線に接続されたトランスの接続相を判定する第１の技術が提案されている。第１の技術では、トランスに接続された電力消費源で消費された電力値と、３以上の配電線の各々の配電線に流れた電流値とに基づいて、各々の配電線に対応して電力と電流との相関を示す相関値を算出する。そして、算出した相関値に基づいて、３以上の配電線のうちトランスが接続された２つの配電線を判定し、電力値に基づいて、判定した２つの配電線がトランスに接続された配電線であることの尤度を算出する。

また、電力系統の各所に配置したセンサの出力を用いて電力系統の状態を推定する第２の技術も提案されている。第２の技術では、特定ノードでの電力状態を推定するにあたり、電力負荷の力率等の影響で出力が特異な傾向を示すセンサを判定し、該当するセンサの出力を除外して電力系統の状態を推定する。

また、第１の技術と同様にトランスの接続相を判定する第３の技術では、高圧配電線の各相の消費電力、電圧又は電流の時間変化パターンのうち、消費先における消費電力、電圧又は電流の時間変化パターンと最も相関が高い時間変化パターンを特定する。そして、特定した時間変化パターンに対応する相を、消費先に対する送電経路の分岐の際の相と判定する。

特開２０１５−１６１５４１号公報 特開２０１３−７４６３９号公報 特開２０１５−７６９９４号公報

系統電力の配電系には、複数本の配電線の組が、各々複数本の配電線を含む配電線の複数の組に分岐している箇所が存在している。配電線の分岐箇所での配電線の接続相を推定したい場合、例えば前述した第１の技術や第３の技術を適用し、分岐前の配電線の組と分岐後の配電線の１つの組との間で電流値等の相関を演算して接続相を推定することが考えられる。この演算及び推定を分岐後の配電線の組それぞれについて行って接続相の推定結果を統合すれば、原理的には、分岐後の各配電線について分岐前の配電線との接続相を推定できる。

しかしながら、分岐前の配電線の組と分岐後の配電線の特定の組との間で電流値の相関を演算する場合、分岐後の配電線の複数の組のうち前記特定の組以外の組に属する配電線を流れる電流値が相関の演算におけるノイズ成分になり、演算の精度が低下する。特に、特定の組以外の組に属する配電線を流れる電流値が大きくなると、これに伴って上記のノイズ成分が増大することで、接続相の推定精度が大幅に低下する。そして、分岐後の配電線の組単位での接続相の推定精度が低下すると、それぞれの組についての接続相の推定結果を統合しても、各配電線の接続相を十分な精度で推定することはできない。また、この課題は第２の技術を適用しても解決できない。

一つの側面では、本発明は、配電線の分岐での配電線の接続相の推定精度を向上させることが目的である。

一つの実施態様では、複数本の第１配電線の組が各々複数本の第２配電線を含む第２配電線の複数の組に分岐している系統電力の配電系における、前記第１配電線及び前記第２配電線の各々の電流値情報を取得する。また、前記第２配電線の第１の組に属する前記第２配電線の電流値情報と、前記第１配電線の電流値から前記第２配電線の残余の組に属しかつ同一の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値を減算した電流値情報と、の相関値を演算する。この相関値の演算は、前記第１配電線の組と複数の前記第２配電線の組との接続の組み合わせについて各々行う。そして、演算した前記相関値に基づいて前記第１配電線と前記第１の組に属する前記第２配電線との接続相を推定する。

一つの側面として、配電線の分岐での配電線の接続相の推定精度を向上させることができる、という効果を有する。

接続相推定装置及びその周辺の機能ブロック図である。 配電網の一例を示す概略図である。 線電流データの一例を示す図表である。 配電網情報の一例を示す図表である。 接続相推定装置として機能するコンピュータの概略構成図である。 比較技術を説明するための概念図である。 比較技術の接続パターンの一例を示す概念図である。 接続相推定処理を示すフローチャートである。 接続相推定処理を説明するための概念図である。 三相２分岐の例における提案技術を説明するための概念図である。 三相２分岐での提案技術の接続パターンの一例(一部)を示す概念図である。 分岐の下流側の配電線の組の中に分岐の上流側の配電線よりも配電線の本数が少ない組が含まれている場合の演算を説明するための概念図である。 本願発明者等が実施した数値実験で使用した仮想配電網の一例を示す概略図である。 仮想配電網の他の例を示す概略図である。 数値実験の結果を示す図表である。 数値実験における比較技術の相関係数の演算結果の一例を示す図表である。 数値実験における提案技術の相関係数の演算結果の一例を示す図表である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。まず図２を参照し、本実施形態で接続相を推定する配電線を含む、系統電力の配電網(配電系)の一例を説明する。

図２に示す配電網１００は、三相で高圧(例えば6.6[kV])の交流電力を生成する配電変電所１０２を含んでいる。図２の例では配電系統が三相３線式とされ、配電変電所１０２には３本の高圧配電線１０４-0の組の一端が接続されている。配電変電所１０２で生成された三相で高圧の交流電力は３本の高圧配電線１０４-0を通じて送電される。なお、以下では配電変電所１０２から送電方向下流側へ延びる３本の高圧配電線１０４-0を、それぞれＡ相、Ｂ相、Ｃ相と称して区別する。

高圧配電線１０４-0の組は、３本の高圧配電線１０４-1の組と、３本の高圧配電線１０４-2の組と、の２つに分岐している(分岐数ｎ＝２)。なお、以下では「高圧配電線」を単に「配電線」と称し、個々の配電線１０４-0〜１０４-2を区別しない場合は「配電線１０４」と称する。また、配電線１０４の分岐から送電方向下流側へ延びるｎ個の配電線１０４の組のうち、ｉ番目(ｉ＝１〜ｎ)の組に属する配電線１０４を「配電線１０４-i」と表記する。なお図２は、図面の錯綜を避けるため、配電線１０４の分岐を１個のみ示しているが、配電線１０４の分岐は、配電線１０４の始端から終端までの間に複数に設けられている。また、個々の分岐における分岐数ｎもｎ＝２に限られるものではなく、例えば分岐数ｎ＝４程度までの分岐は実際に存在している。

また、配電線１０４-0の組の途中にはセンサ内蔵開閉器１０６-0が設置され、配電線１０４-1の組の途中にはセンサ内蔵開閉器１０６-1が設置され、配電線１０４-2の組の途中にはセンサ内蔵開閉器１０６-2が設置されている。なお、以下では「センサ内蔵開閉器」を単に「センサ」と称し、個々のセンサ１０６-0〜１０６-2を区別しない場合は「センサ１０６」と称する。また、配電線１０４の分岐から送電方向下流側へ延びるｎ個の配電線１０４の組のうち、ｉ番目(ｉ＝１〜ｎ)の組の途中に設けられたセンサ１０６を「センサ１０６-i」と表記する。センサ１０６は、通信線１０８を介して管理サーバ１１０と接続されており、個々の配電線１０４の線電流を一定の時間間隔で、例えば３０分間隔で測定し、線電流の測定結果を管理サーバ１１０へ送信する。

なお、図２は配電線１０４-1,１０４-2の組の途中にセンサ１０６-1,１０６-2が各々設置された例を示している。しかし、配電線１０４の始端から終端までに設置されるセンサ１０６の数は、例えば数個〜十個程度であり、一般にセンサ１０６は、分岐後の配電線１０４のうち大容量の分岐先(分岐から下流側へ延びるｎ個の組のうち線電流が比較的大きい組)に設置される。また、以下では、センサ１０６から送電方向下流側に延びる３本の配電線１０４を、それぞれａ相、ｂ相、ｃ相と称して区別する。また、本実施形態では、個々のセンサ１０６が、同一時刻または同一とみなせる所定時間差以内の時刻にａ相〜ｃ相の配電線１０４の線電流を測定するものとする。

配電線１０４の途中には、互いに異なる複数の位置に低圧配電設備１１２が各々接続されている。配電線１０４に接続される低圧配電設備１１２の数は、例えば数十〜数千程度である。なお図２は、図面の錯綜を避けるため、センサ１０６-1,１０６-2の設置位置よりも送電方向下流側の位置で、配電線１０４に低圧配電設備１１２が接続されている例を示している。しかし、配電線１０４への低圧配電設備１１２の接続位置は、図２に示した位置に限られるものではなく、例えば、センサ１０６-1,１０６-2の設置位置よりも送電方向上流側の位置においても、配電線１０４に低圧配電設備１１２が接続されていてもよい。

低圧配電設備１１２は、３本の配電線１０４のうちの何れか２本に一次側コイルが接続された単相のトランス１１４と、トランス１１４の二次側コイルに一端が接続された複数本の低圧配電線１１６と、を含んでいる。トランス１１４は単相で低圧(例えば105[V])の交流電力を生成し、トランス１１４で生成された単相で低圧の交流電力は低圧配電線１１６を通じて送電される。

低圧配電線１１６には、個々の需要家に近接した箇所において、個々の需要家に対応する引込線が各々接続されており、個々の需要家へは、低圧配電線１１６及び引込線を介して単相で低圧の交流電力が供給される。なお、１つの低圧配電設備１１２(１つのトランス１１４)の配下の需要家の数(１つのトランス１１４の二次側に接続された同じ低圧配電線１１６に接続されている需要家の数)は、例えば１０〜２０程度である。

なお、図２において、配電線１０４-0は第１配電線の一例であり、配電線１０４-1,１０４-2は第２配電線の一例である。

次に図１を参照し、図２に示したような配電網１００において配電線１０４の分岐での配電線１０４の接続相(分岐の上下流に位置するセンサ１０６同士の接続相)を推定する接続相推定装置１０を説明する。接続相推定装置１０は、センサ選択部１２、線電流データ取得部１４、相関演算部１６、接続相推定部１８、整合性判定部２０及び判定結果出力部２２を含んでいる。また、接続相推定装置１０には、線電流データ２６を記憶する第１記憶部２４と、配電網情報３０を記憶する第２記憶部２８と、が接続されている。

図４に示すように、第２記憶部２８に記憶されている配電網情報３０は、配電網１００の個々のセンサ１０６毎に、例えば以下の情報を含む情報が登録されている。すなわち、配電網情報３０は、個々のセンサ１０６のＩＤと、個々のセンサ１０６に対して送電方向上流側に隣り合うセンサ(以下「上流側センサ」という)１０６のＩＤと、個々のセンサ１０６と上流側センサ１０６との接続相を表す線種登録情報を含んでいる。

センサ選択部１２は、第２記憶部２８に記憶されている配電網情報３０に基づいて、接続相の推定対象のセンサ１０６を選択すると共に、推定対象のセンサ１０６の上流側センサ１０６を選択する。

図３に示すように、第１記憶部２４に記憶されている線電流データ２６は、個々のセンサ１０６によって一定の時間間隔(図３の例では３０分)で計測された配電線１０４のａ相、ｂ相及びｃ相の線電流の時系列データである。線電流データ取得部１４は、センサ選択部１２によって選択されたセンサ１０６(接続相推定対象のセンサ１０６及びその上流側センサ１０６)によって計測された線電流を表す線電流データを第１記憶部２４から取得する。

相関演算部１６は、配電線１０４の分岐の上流側の配電線１０４の組と、分岐の下流側の配電線１０４の複数の組と、の接続の全ての組み合わせに対応する個々の接続パターン毎に、配電線１０４の接続相を推定するための相関係数複合指標ρ_ｋを各々演算する。なお、ｋは個々の接続パターンを識別する変数であり、分岐の下流側の配電線１０４の組の数(分岐数)をｎとしたときに、ｋ＝１〜６^ｎの値をとる。相関係数複合指標ρ_ｋは、分岐の下流側の配電線１０４の個々の組をｉ(＝１〜ｎ)としたときに、分岐の下流側の配電線１０４の個々の組毎に求めた相関値ρ_ｋ,ｉの平均値である。

なお、相関値ρ_ｋ,ｉは、線電流Ｉ_ｉ,σｉと線電流(Ｉ₀−ΣＩ_ｊ,σｊ)との各相毎の相関値の平均値である。線電流Ｉ₀は分岐の上流側のｘ相(ａ相、ｂ相及びｃ相の何れか)の配電線１０４-0の線電流、線電流Ｉ_ｉ,σｉは、分岐の下流側のｉ番目の組に属しかつ分岐の上流側のｘ相の配電線１０４-0との接続を仮定した配電線１０４の線電流である。また、ｊは分岐の下流側の配電線１０４の個々の組を識別する変数(但し、ｊ≠ｉ)であり、線電流ΣＩ_ｊ,σｊは、分岐の下流側のｊ番目の組に属しかつ分岐の上流側のｘ相の配電線１０４-0との接続を仮定した配電線１０４の線電流の総和である。

接続相推定部１８は、相関演算部１６によって個々の接続パターンｋ毎に演算された相関係数複合指標ρ_ｋに基づいて、分岐の上流側の配電線１０４の組と、分岐の下流側の配電線１０４の複数の組と、の接続相を推定する。整合性判定部２０は、接続相推定部１８による配電線１０４の接続相の推定結果を、配電網情報３０に含まれる線種登録情報と照合することで、線種登録情報の整合性を判定する。判定結果出力部２２は、整合性判定部２０による線種登録情報の整合性の判定結果を、表示装置に表示したり、印刷装置で印刷することで出力する。

なお、線電流データ取得部１４は開示の技術における取得部の一例であり、相関演算部１６は開示の技術における演算部の一例であり、接続相推定部１８は開示の技術における推定部の一例であり、整合性判定部２０は開示の技術における判定部の一例である。

接続相推定装置１０は、例えば図５に示すコンピュータ５０で実現することができる。コンピュータ５０はＣＰＵ５２、一時記憶領域としてのメモリ５４及び不揮発性の記憶部５６を含む。また、コンピュータ５０は、入出力装置５８が接続される入出力インターフェース(Ｉ／Ｆ)６０を備える。また、コンピュータ５０は、記録媒体６２に対するデータの読み出し及び書き込みを行う読出書込装置(Ｒ／Ｗ)６４、及び、ネットワーク１１８に接続される通信Ｉ／Ｆ６６を含む。ＣＰＵ５２、メモリ５４、記憶部５６、入出力Ｉ／Ｆ６０、Ｒ／Ｗ６４及び通信Ｉ／Ｆ６６は、バス６８を介して互いに接続されている。

記憶部５６はＨＤＤ(Hard Disk Drive)、ＳＳＤ(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等によって実現される。記憶部５６には、コンピュータ５０を接続相推定装置１０として機能させるための接続相推定プログラム７０が記憶されている。ＣＰＵ５２は、接続相推定プログラム７０を記憶部５６から読み出してメモリ５４に展開し、接続相推定プログラム７０が有するプロセスを順次実行する。

接続相推定プログラム７０は、センサ選択プロセス７２、線電流データ取得プロセス７４、相関演算プロセス７６、接続相推定プロセス７８、整合性判定プロセス８０及び判定結果出力プロセス８２を含む。

ＣＰＵ５２は、センサ選択プロセス７２を実行することで、図１に示すセンサ選択部１２として動作する。また、ＣＰＵ５２は、線電流データ取得プロセス７４を実行することで、図１に示す線電流データ取得部１４として動作する。また、ＣＰＵ５２は、相関演算プロセス７６を実行することで、図１に示す相関演算部１６として動作する。また、ＣＰＵ５２は、接続相推定プロセス７８を実行することで、図１に示す接続相推定部１８として動作する。また、ＣＰＵ５２は、整合性判定プロセス８０を実行することで、図１に示す整合性判定部２０として動作する。また、ＣＰＵ５２は、判定結果出力プロセス８２を実行することで、図１に示す判定結果出力部２２として動作する。これにより、接続相推定プログラム７０を実行したコンピュータ５０が、接続相推定装置１０として機能することになる。

また、ネットワーク１１８には管理サーバ１１０が接続されており、管理サーバ１１０の記憶部１１７には線電流データ２６及び配電網情報３０が記憶されている。接続相推定装置１０として機能するコンピュータ５０は、ネットワーク１１８及び通信Ｉ／Ｆ６６を介して管理サーバ１１０から線電流データ２６及び配電網情報３０を取得する。この態様において、管理サーバ１１０は第１記憶部２４及び第２記憶部２８として機能する。

なお、線電流データ２６及び配電網情報３０は、記憶部５６に記憶させておくことで、記憶部５６を第１記憶部２４及び第２記憶部２８として機能させるようにしてもよい。また、接続相推定装置１０は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等で実現することも可能である。

次に本実施形態の作用として、まず比較技術を説明する。ここで説明する比較技術は、前述した第１の技術や第３の技術に基づいて、配電線の分岐での配電線の接続相を推定する技術である。一例として、図６に示す配電網の分岐箇所は、３本の配電線１０４-0の組が、３本の配電線１０４-1の組と、３本の配電線１０４-2の組と、の２つに分岐している(分岐数ｎ＝２)。また、配電線１０４-0の途中にセンサ１０６-0が設置され、配電線１０４-1の途中にセンサ１０６-1が設置され、配電線１０４-2の途中にセンサ１０６-2が設置されている。

比較技術は、分岐の下流側に存在する２個の配電線１０４の組(２個のセンサ１０６)のうちの何れか１つについて、分岐の上流側に存在する配電線１０４-0の組(センサ１０６-0)との接続相を推定する。図６は、配電線１０４-1の組(センサ１０６-1)を接続相の推定対象とした例を示している。配電線１０４-0の組(センサ１０６-0)と配電線１０４-1の組(センサ１０６-1)との接続の組み合わせσは、図７に示すように６通りである(接続パターンの総数ｙ＝６)。

接続パターン１は、配電線１０４-0(センサ１０６-0)のａ相と配電線１０４-1(センサ１０６-1)のａ相が接続されていると仮定し、配電線１０４-0(センサ１０６-0)のｂ相と配電線１０４-1(センサ１０６-1)のｂ相が接続されていると仮定している。また、接続パターン１は、配電線１０４-0(センサ１０６-0)のｃ相と配電線１０４-1(センサ１０６-1)のｃ相が接続されていると仮定している。このため、比較技術は、接続パターン１については、線電流Ｉ_０ａと線電流Ｉ_１ａとの相関値、線電流Ｉ_０ｂと線電流Ｉ_１ｂとの相関値、及び、線電流Ｉ_０ｃと線電流Ｉ_１ｃとの相関値を各々演算し、演算した各相毎の相関値の平均値を演算する。

そして、比較技術は、上記の演算を接続パターン１〜６について各々行い、相関値の平均値が最大値を示した接続パターンを、配電線１０４-0の組(センサ１０６-0)と配電線１０４-1の組(センサ１０６-1)との接続相と推定する。

但し、図６に示すように、配電線１０４-0の線電流Ｉ_０は、配電線１０４-1の線電流Ｉ_１、配電線１０４-2の線電流Ｉ_２、及び、センサ１０６-0とセンサ１０６-1,１０６-2との間での需要家の電力消費や送電ロスによって失われる電流Ｉ_ｃの和である。このため、線電流Ｉ_０と線電流Ｉ_１との相関は線電流Ｉ_２及び電流Ｉ_ｃの大きさに依存し、線電流Ｉ_２や電流Ｉ_ｃが大きくなるに従って線電流Ｉ_０と線電流Ｉ_１との相関が小さくなる。従って、比較技術は、分岐の上流側の配電線１０４-0の組の線電流のうち、分岐の下流側の接続相推定対象の配電線１０４-1の組の線電流以外の電流成分の割合が高くなるに従って、配電線の分岐での配電線１０４-1の組の接続相の推定精度が低下する。

例えば、配電線１０４-0から配電線１０４-2への分岐が大容量の分岐である場合は線電流Ｉ_２が大きな値となるので、線電流Ｉ_０と線電流Ｉ_１との相関が小さくなることで、配電線１０４-1の組の接続相の推定精度が低下する。また、比較技術は、接続相推定対象を分岐の下流側の配電線１０４-2の組(センサ１０６-2)に切り替えて接続相を推定し、各組についての接続相の推定結果を統合したとしても、分岐の下流側の配電線の各組毎の接続相の推定精度は向上しない。

上記に基づき本実施形態では、分岐の上流側の配電線１０４の組と、分岐の下流側の配電線１０４の複数の組と、の接続の全ての組み合わせに対応する個々の接続パターンｋ毎に、配電線１０４の接続相を推定するための相関係数複合指標ρ_ｋを各々演算する。相関係数複合指標ρ_ｋは、分岐の下流側の配電線１０４の組の数(分岐数)をｎ、分岐の下流側の配電線１０４の個々の組をｉ(＝１〜ｎ)としたときに、分岐の下流側の配電線１０４の個々の組毎に求めた相関値ρ_ｋ,ｉの平均値である。

なお、相関値ρ_ｋ,ｉは、線電流Ｉ_ｉ,σｉと線電流(Ｉ_０−ΣＩ_ｊ,σｊ)との相関値の各相毎の平均値である。線電流Ｉ_０は分岐の上流側のｘ相の配電線１０４-0の線電流、線電流Ｉ_ｉ,σｉは、分岐の下流側のｉ番目の組に属しかつ分岐の上流側のｘ相の配電線１０４-0との接続を仮定した配電線１０４の線電流である。また、線電流ΣＩ_ｊ,σｊは、分岐の下流側のｊ番目(ｊ≠ｉ)の組に属しかつ分岐の上流側のｘ相の配電線１０４-0との接続を仮定した配電線１０４の線電流の総和である。そして、本実施形態では、相関係数複合指標ρ_ｋが最大値を示した接続パターンを、分岐の下流側の配電線１０４の各組の接続相と推定する。

以下、配電網１００における配電線１０４の接続相の推定が指示された場合に、ＣＰＵ５２によって接続相推定プログラム７０が実行されることで、接続相推定装置１０で行われる接続相推定処理について、図８を参照して説明する。なお、配電線１０４の分岐における配電線１０４の接続相は、配電網１００の工事において配電線１０４の捻架などの作業が行われた場合に変化する可能性があるので、接続相推定処理は定期的に実行することが好ましい。

接続相推定処理のステップ１５０において、センサ選択部１２は、第２記憶部２８に記憶されている配電網情報３０を参照し、配電網情報３０に情報が登録されているセンサ１０６の中から、接続相の推定対象とする何れか１つのセンサ１０６を選択する。なお、接続相の推定対象とするセンサ１０６は、上流側センサ１０６が存在しているセンサ１０６(配電網情報３０に上流側センサ１０６のＩＤが登録されているセンサ１０６)であればよい。接続相推定処理では、ステップ１５０を繰り返すことで配電網１００の各センサ１０６を接続相の推定対象として順に選択するが、配電網１００の下流側から順にセンサ１０６を選択してもよいし、配電網１００の上流側から順にセンサ１０６を選択してもよい。

次のステップ１５２において、センサ選択部１２は、ステップ１５０で接続相の推定対象として選択したセンサ１０６の上流側センサ１０６のＩＤを配電網情報３０から取得する。ステップ１５４において、センサ選択部１２は、配電網情報３０を参照し、接続相の推定対象のセンサ１０６と上流側センサ１０６のＩＤが同一のセンサ１０６(接続相の推定対象のセンサ１０６と同一の分岐の下流側に位置しているセンサ１０６)を探索する。

接続相の推定対象のセンサ１０６と上流側センサ１０６との間に、一例として図９に示すような配電線１０４の分岐が存在している場合、上記の探索でセンサ１０６-1〜１０６-nのうちの残余のセンサ１０６が該当するセンサ１０６として抽出される。センサ選択部１２は、該当するセンサ１０６が抽出された場合、抽出された全てのセンサ１０６を接続相の推定対象に追加し、接続相の推定対象のセンサ１０６の総数を分岐数ｎに設定することで、分岐数ｎを判別する。なお、上記の探索で該当するセンサ１０６が抽出されなかった場合、センサ選択部１２は、分岐数ｎ＝１(分岐無し)に設定する。

なお、上述したステップ１５０〜１５４で選択した接続相の推定対象のｎ個のセンサ１０６の何れかに接続された配電線１０４の組ｎ個は、開示の技術における「第２配電線の複数の組」の一例である。また、上流側センサ１０６に接続された配電線１０４の組は、開示の技術における「第１配電線の組」の一例である。

ステップ１５６において、線電流データ取得部１４は、第１記憶部２４に記憶されている線電流データ２６から、接続相の推定対象のｎ個のセンサ１０６及び上流側センサ１０６で各々計測された個々の配電線１０４の線電流の時系列データを各々取得する。なお、ステップ１５６で取得される線電流データは、開示の技術における電流値情報の一例である。

ステップ１５８において、相関演算部１６は、上流側センサ１０６と接続相の推定対象のｎ個のセンサ１０６との間の配電線１０４の接続の全ての組み合わせに対応する接続パターンを生成する。例えば図９に示すように、各センサ１０６に接続された配電線１０４の本数が３の場合、接続相の推定対象のｉ番目のセンサ１０６に接続された３本の配電線１０４と、上流側センサ１０６に接続された３本の配電線１０４の接続の組み合わせσ_ｉは６通りとなる。このため、ステップ１５８で生成する接続パターンの総数ｙ＝６^ｎになる。

具体例を挙げると、図１０に示す配電網は、上流側センサ１０６-0と接続相推定対象の２個のセンサ１０６-1,１０６-2との間で、３本の配電線１０４-0の組が３本の配電線１０４-1の組と３本の配電線１０４-2の組とに分岐している(分岐数ｎ＝２)。この場合、接続パターンの総数ｙは、図１１にも示すようにｙ＝６²＝３６になる。

一例を説明すると、接続パターン１は、配電線１０４-0(センサ１０６-0)のａ相に、配電線１０４-1(センサ１０６-1)のａ相と、配電線１０４-2(センサ１０６-2)のａ相と、が各々接続されていると仮定している。また接続パターン１は、配電線１０４-0(センサ１０６-0)のｂ相に、配電線１０４-1(センサ１０６-1)のｂ相と、配電線１０４-2(センサ１０６-2)のｂ相と、が各々接続されていると仮定している。また接続パターン１は、配電線１０４-0(センサ１０６-0)のｃ相に、配電線１０４-1(センサ１０６-1)のｃ相と、配電線１０４-2(センサ１０６-2)のｃ相と、が各々接続されていると仮定している。

ステップ１６０において、相関演算部１６は、ステップ１５８で生成した個々の接続パターンを識別するための変数ｋに１を設定する。またステップ１６２において、相関演算部１６は、接続相推定対象の個々のセンサ１０６(に接続された配電線１０４の組)を識別するための変数ｉに１を設定する。

ステップ１６４において、相関演算部１６は、ｋ番目の接続パターンにおけるｉ番目のセンサ１０６(に接続された配電線１０４の組)について、次の(１)式で表される相関値の各相毎の平均値ρ_ｋ,ｉを演算する。

なお(１)式において、ρ_ｘ(Ａ,Ｂ)は変数Ａと変数Ｂとの相関値を演算することを表す。また、Ｉ_０は配電線１０４-0の組のうちｘ相の配電線１０４-0の線電流である。また、Ｉ_ｉ,σｉは、ｉ番目の配電線１０４-iの組のうち、ｋ番目の接続パターンにおいてｘ相の配電線１０４-0に接続されていると仮定している配電線１０４-iの線電流である。また、σ_ｊはｋ番目の接続パターンでのｊ(但しｊ≠ｉ)番目の配電線１０４-iの組における接続パターンを表す。そしてＩ_ｊ,σｊは、ｊ番目の配電線１０４-jの組のうち、ｋ番目の接続パターンにおいてｘ相の配電線１０４-0に接続されていると仮定している配電線１０４-jの線電流である。

従って(１)式は、ｘ相の配電線１０４-0との接続を仮定した配電線１０４-iの線電流Ｉ_ｉ,σｉと、ｘ相の配電線１０４-0の線電流Ｉ_０からｘ相の配電線１０４-0との接続を仮定したｎ-1本の配電線１０４-jの線電流Ｉ_ｊ,σｊの総和を減算した値との相関値を演算する。そして、(１)式は、上記の線電流Ｉ_ｉ,σｉと線電流(Ｉ_０−ΣＩ_ｊ,σｊ)との相関値を各相毎に演算し、その平均値を相関値の平均値ρ_ｋ,ｉとして演算している。

なお、線電流Ｉ_ｉ,σｉ及び線電流(Ｉ_０−ΣＩ_ｊ,σｊ)は何れも時系列データである。このため、上記の相関値の演算は、例えば、線電流Ｉ_ｉ,σｉ及び線電流(Ｉ_０−ΣＩ_ｊ,σｊ)を周波数領域のデータに変換し、周波数ωk毎に相関値を演算し、周波数ωk毎の相関値を積算することで実現することができる。また、周波数領域のデータに変換することなく、時間領域で所定時間毎の相関値を演算して積算することで、上記の相関値を演算するようにしてもよい。

また、分岐数ｎ＝１の場合、すなわち接続相推定対象のセンサ１０６と上流側センサ１０６の間に配電線の分岐が存在しない場合は、(１)式における線電流Ｉ_ｊ,σｊ＝０になることで、線電流Ｉ_ｉ,σｉと線電流Ｉ_０との各相毎の相関値の平均値が演算されることになる。

次のステップ１６６において、相関演算部１６は、変数ｉが分岐数ｎに達したか否か判定する。ステップ１６６の判定が否定された場合はステップ１６８へ移行し、ステップ１６８において、相関演算部１６は、変数ｉを１だけインクリメントし、ステップ１６４に戻る。これにより、ステップ１６６の判定が肯定される迄、ステップ１６４〜１６８が繰り返される。

ステップ１６６の判定が肯定されるとステップ１７０へ移行し、ステップ１７０において、相関演算部１６は、ｋ番目の接続パターンの相関係数複合指標ρ_ｋとして、相関値ρ_ｋ,１〜ρ_ｋ,ｎの平均値を演算し、演算結果をメモリ５４等に記憶させる。上述したステップ１６０〜１７０によりｋ番目の接続パターンについて演算される相関係数複合指標ρ_ｋは、先の(１)式を含む次の(２)式で表される。なお、(２)式において、ρ_{(σ1,…,σn)}は、分岐の下流側のｎ個の配電線１０４の組の各々における上流側の配電線１０４-0の組との接続の組み合わせσ_１〜σ_ｎが、それぞれｋ番目の接続パターンに対応する１つの場合であるときの相関係数であることを表す。

ステップ１７２において、相関演算部１６は、変数ｋが接続パターンの総数ｙに達したか否か判定する。ステップ１７２の判定が否定された場合はステップ１７４へ移行し、ステップ１７４において、相関演算部１６は、変数ｋを１だけインクリメントし、ステップ１６２に戻る。これにより、ステップ１７２の判定が肯定される迄、ステップ１６２〜１７４が繰り返され、先のステップ１５８で生成されたｙ個の接続パターンについて、相関係数複合指標ρ_ｋが各々演算される。

ステップ１７６において、接続相推定部１８は、ｙ個の接続パターンについて各々演算した相関係数複合指標ρ1〜ρyの最大値を抽出する。そして、相関係数複合指標ρ_ｋが最大値を示す接続パターンを、上流側センサ１０６-0と接続相推定対象のセンサ１０６-1〜１０６-nの間、すなわち配電線１０４-0の組から配電線１０４-1の組〜１０４-nの組への分岐の接続相を表していると推定する。

ステップ１７８において、整合性判定部２０は、接続相推定部１８によって推定された上流側センサ１０６-0と接続相推定対象のセンサ１０６-1〜１０６-nの間の接続相を、配電網情報に含まれる接続相推定対象のセンサ１０６の線種登録情報と照合する。そして整合性判定部２０は、接続相推定対象のセンサ１０６の線種登録情報が、接続相推定部１８による接続相の推定結果と整合しているか否かを判定し、整合性の判定結果をメモリ５４等に記憶させる。この整合性の判定結果には、接続相推定対象とした個々のセンサ１０６毎に、少なくとも線種登録情報の整合性の有無を表す情報が含まれ、線種登録情報の整合性が無しのセンサ１０６については、線種登録情報の正誤表やそれに類する情報も追加される。

ステップ１８０において、センサ選択部１２は、配電網情報３０に情報が登録され、かつ上流側センサ１０６が存在している全てのセンサ１０６を接続相推定対象として処理したか否か判定する。該当するセンサ１０６が残存している場合には、ステップ１８０の判定が否定されてステップ１５０に戻り、新たなセンサ１０６を接続相推定対象に選択してステップ１５０以降の処理を繰り返す。これにより、配電網情報３０に情報が登録され、かつ上流側センサ１０６が存在している全てのセンサ１０６について、上流側センサ１０６との間の配電線１０４の接続相が各々推定される。

ステップ１８０の判定が肯定されるとステップ１８２へ移行し、ステップ１８２において、判定結果出力部２２は、整合性判定部２０による個々のセンサ１０６毎の線種登録情報の整合性の判定結果を出力し、接続相推定処理を終了する。ステップ１８２で出力された線種登録情報の整合性の判定結果は、配電網１００の管理者による配電網情報３０の更新などに利用される。

なお、上記では配電線１０４-0(第１配電線)の本数が３の場合を説明したが、これに限られるものではなく、配電線１０４-0(第１配電線)の本数は２でも４以上でもよい。配電線１０４-0(第１配電線)の本数をｍ1本とおき、個々の配電線１０４-0を識別する変数ｗを用いると(ｗ＝１〜ｍ1)、先の(２)式は次の(３)式に一般化することができる。なお(３)式において、ρ_ｗ(Ａ,Ｂ)は変数Ａと変数Ｂとの相関値を演算することを表す。

また、上記では、接続相推定対象の個々のセンサ１０６に接続された配電線１０４(第２配電線)の本数が、配電線１０４-0(第１配電線)の本数ｍ1と同数(＝３)の場合を説明した。しかし、これに限られるものではなく、接続相推定対象の個々のセンサ１０６に接続された配電線１０４-iの組の中に、配電線１０４-iの本数が配電線１０４-0の本数ｍ1よりも少ない特定の組が含まれていてもよい。この場合、特定の組に属する配電線１０４-iの本数をｍ2本(ｍ2＜ｍ1)とすると、特定の組に属する配電線１０４-iの本数をｍ1本とみなして接続パターンを生成する。また特定の組に属するｍ1本の配電線１０４-iのうち、(ｍ1−ｍ2)本の配電線１０４-iの線電流Ｉ_ｉ,σｉ又は線電流Ｉ_ｊ,σｊを０に設定して演算する。

一例として図１２には、接続相推定対象のセンサ１０６-iに接続された配電線１０４-iの本数ｍ2＝２で、配電線１０４-iにｃ相が存在しない場合を示す。この場合、図１２に「仮想ｃ相」と表記して破線で示すように、配電線１０４-iの本数をｍ1＝３本とみなして接続パターンを生成する。そして、相関値の演算に際しては、配電線１０４-iの仮想ｃ相の線電流(Ｉ_ｉ,σｉまたはＩ_ｊ,σｊ)を０に設定して演算すればよい。

このように、本実施形態では、複数本の配電線１０４-0の組が各々複数本の配電線１０４-iを含む配電線１０４-i(i=1〜n)の複数の組に分岐している配電網１００における、配電線１０４-0及び配電線１０４-iの各々の線電流データを取得する。また、配電線１０４-0の組と複数の配電線１０４-iの組との接続の組み合わせについて、線電流Ｉ_ｉ,σｉと線電流(Ｉ_０−Ｉ_ｊ,σｊ)との相関値を演算する。なお、線電流Ｉ_ｉ,σｉは、分岐の下流側の配電線１０４のｉ番目の組に属しかつｗ番目の配電線１０４-0との接続を仮定した配電線１０４-iの線電流である。また線電流Ｉ_０は、ｗ番目の配電線１０４-0の線電流である。また、線電流Ｉ_ｊ,σｊは、分岐の下流側の配電線１０４のｊ番目(ｊ≠ｉ)の組に属しかつｗ番目の配電線１０４-0との接続を仮定した配電線１０４-jの線電流である。そして、演算した相関値に基づいて配電線１０４-0と分岐の下流側の配電線１０４のｉ番目の組に属する配電線１０４-iとの接続相を推定する。これにより、配電線の分岐での配電線の接続相の推定精度を向上させることができる。

また、本実施形態では、分岐の下流側の配電線１０４の組の数が３以上の場合に、線電流Ｉ_ｉ,σｉと線電流(Ｉ_０−ΣＩ_ｊ,σｊ)との相関値を演算する。ΣＩ_ｊ,σｊは、分岐の下流側の配電線１０４のｊ番目(ｊ≠ｉ)の組、すなわちｉ番目の組以外の互いに異なる組に属し、かつｗ番目の配電線１０４-0との接続を仮定した配電線１０４-jの線電流の総和である。これにより、分岐の下流側の配電線１０４の組の数が３以上の場合にも、配電線の分岐での配電線の接続相の推定精度を向上させることができる。

また、本実施形態では、上記の相関値を、配電線１０４-0の組と分岐の下流側のｎ個の配電線１０４の組との接続の組み合わせ毎に、分岐の下流側のｎ個の配電線１０４の組について各々演算し、上記の相関値の平均値(相関係数複合指標ρ_ｋ)を演算する。そして、配電線１０４-0の組と複数の配電線１０４-iの組との接続の組み合わせ毎に演算した相関係数複合指標ρ_ｋに基づいて、配電線１０４-0と分岐の下流側の配電線１０４との接続相を、分岐の下流側のｎ個の配電線１０４の組について各々推定する。これにより、１回の演算処理により、配電線１０４-0と分岐の下流側のｎ個の配電線１０４の組の何れかに属する配電線１０４との接続相を、各々高精度に推定することができる。

更に、本実施形態では、配電線１０４-0の組と分岐の下流側のｎ個の配電線１０４の組との接続の組み合わせ毎に、先の(２)式又は(３)式で表される相関係数複合指標ρ_ｋを演算している。(２)式又は(３)式で表される相関係数複合指標ρ_ｋは、分岐の下流側の配電線１０４の１つの組に属する個々の配電線毎に線電流Ｉ_ｉ,σｉと線電流(Ｉ_０−ΣＩ_ｊ,σｊ)との相関値を演算して平均化している。また、この平均化した相関値を分岐の下流側のｎ個の配電線１０４の組について各々演算して平均化したものである。これにより、相関係数複合指標ρ_ｋは-1〜+1の数値範囲内に正規化されるので、配電線の分岐毎の相関係数複合指標ρ_ｋの最大値を、異なる分岐の間で比較して評価することも可能になる。

また、本実施形態では、分岐の下流側のｎ個の配電線１０４の組の中に、配電線１０４の本数ｍ2が配電線１０４-0の本数ｍ1よりも少ない特定の組が含まれている場合に、以下の処理を行う。すなわち、特定の組に属する配電線１０４の本数をｍ1本とみなして接続パターンを生成し、特定の組に属するｍ1本の配電線１０４のうち(ｍ1−ｍ2)本の配電線１０４の線電流Ｉ_ｉ,σｉ又は線電流Ｉ_ｊ,σｊを０に設定して演算する。これにより、分岐の下流側のｎ個の配電線１０４の組の中に上記の特定の組が含まれている場合にも、上記の特定の組が含まれていない場合と同様の演算処理により、配電線の分岐での配電線の接続相を推定することができる。

また、本実施形態では、配電線の分岐での配電線の接続相の推定結果を、配電網情報３０に含まれる線種登録情報と照合することで、線種登録情報の整合性を判定する。これにより、例えば現場に出向いて接続相を確認する等の作業を行うことなく、線種登録情報の整合性を確認することができる。

なお、上記では、(２)式又は(３)式で表される相関係数複合指標ρ_ｋを演算する態様を説明したが、実施形態に記載した数式は一例であり、これに限定されるものではなく、開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内で適宜変更可能である。例えば、相関係数複合指標ρ_ｋは以下のように演算してもよい。すなわち、まず、分岐の下流側の配電線１０４の１つの組に属する個々の配電線毎に線電流Ｉ_ｉ,σｉと線電流(Ｉ_０−ΣＩ_ｊ,σｊ)との相関値を演算して積算を演算する。また、この相関値の積算値を分岐の下流側のｎ個の配電線１０４の組について各々演算し、その総和を相関係数複合指標ρ_ｋとする。開示の技術はこのような態様も含んでいる。

また、上記では接続相推定プログラム７０が記憶部５６に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、接続相推定プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカード等の記録媒体に記録されている形態で提供することも可能である。

本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）
複数本の第１配電線の組が各々複数本の第２配電線を含む第２配電線の複数の組に分岐している系統電力の配電系における、前記第１配電線及び前記第２配電線の各々の電流値情報を取得し、
前記第１配電線の組と複数の前記第２配電線の組との接続の組み合わせについて、前記第２配電線の第１の組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値情報と、特定の前記第１配電線の電流値から前記第２配電線の残余の組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値を減算した電流値情報と、の相関値を各々演算し、
演算した前記相関値に基づいて前記第１配電線と前記第１の組に属する前記第２配電線との接続相を推定する
処理をコンピュータに実行させるための接続相推定プログラム。

（付記２）
複数本の第１配電線の組が各々複数本の第２配電線を含む第２配電線の複数の組に分岐している系統電力の配電系における、前記第１配電線及び前記第２配電線の各々の電流値情報を取得し、
前記第１配電線の組と複数の前記第２配電線の組との接続の組み合わせについて、前記第２配電線の第１の組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値情報と、特定の前記第１配電線の電流値から前記第２配電線の残余の組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値を減算した電流値情報と、の相関値を各々演算し、
演算した前記相関値に基づいて前記第１配電線と前記第１の組に属する前記第２配電線との接続相を推定する
処理をコンピュータが実行する接続相推定方法。

（付記３）
前記第２配電線の組の数が３以上の場合に、前記相関値として、前記第２配電線の第１の組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値情報と、特定の前記第１配電線の電流値から前記第２配電線の残余の互いに異なる組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した複数の前記第２配電線の電流値の総和を減算した電流値情報と、の相関値を演算する付記１記載の接続相推定プログラム、又は、付記２記載の接続相推定方法。

（付記４）
前記接続の組み合わせ毎に、複数の前記第２配電線の組について前記相関値を各々演算して前記相関値の和又は平均値を演算し、
演算した前記相関値の和又は平均値に基づいて、前記第１配電線と前記第２配電線との接続相を複数の前記第２配電線の組について各々推定する
付記１又は付記３記載の接続相推定プログラム、又は、付記２又は付記３記載の接続相推定方法。

（付記５）
ｍ1本の前記第１配電線の組がｎ個の前記第２配電線の組に分岐しており、ｗ番目の前記第１配電線の電流値をＩ_０、ｎ個の前記第２配電線の組のうちのｉ番目の前記第２配電線の組に属しかつｗ番目の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値をＩ_ｉ,σｉ、ｎ個の前記第２配電線の組のうちｊ番目(ｊ≠ｉ)の前記第２配電線の組に属しかつｗ番目の第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値をＩ_ｊ,σｊとしたときに、次の(３)式に従って相関係数ρ_{(σ１,…,σｎ)}を演算することを、前記第１配電線の組とｎ個の前記第２配電線の組との接続の全ての組み合わせについて各々行い、

相関係数ρ_{(σ１,…,σｎ)}が最大となった前記接続の組み合わせから、前記第１配電線と全ての前記第２配電線との接続相を推定する付記４記載の接続相推定プログラム、又は、接続相推定方法。

（付記６）
ｎ個の前記第２配電線の組の中に、前記第２配電線がｍ2本(ｍ2＜ｍ1)の特定の組が含まれている場合に、前記特定の組に属する前記第２配電線のうち(ｍ1−ｍ2)本の前記第２配電線の電流値Ｉ_ｉ,σｉ又は電流値Ｉ_ｊ,σｊを０に設定して前記相関係数ρ_{(σ１,…,σｎ)}を演算する付記５記載の接続相推定プログラム、又は、接続相推定方法。

（付記７）
前記接続相の推定結果を、前記第１配電線と前記第２配電線との接続相を登録した線種登録情報と照合することで、前記線種登録情報の整合性を判定する付記１、付記４〜付記６の何れか１項記載の接続相推定プログラム、又は、付記２〜付記６の何れか１項記載の接続相推定方法。

（付記８）
複数本の第１配電線の組が各々複数本の第２配電線を含む第２配電線の複数の組に分岐している系統電力の配電系における、前記第１配電線及び前記第２配電線の各々の電流値情報を取得する取得部と、
前記第１配電線の組と複数の前記第２配電線の組との接続の組み合わせについて、前記第２配電線の第１の組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値情報と、特定の前記第１配電線の電流値から前記第２配電線の残余の組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値を減算した電流値情報と、の相関値を各々演算する演算部と、
前記演算部によって演算された前記相関値に基づいて前記第１配電線と前記第１の組に属する前記第２配電線との接続相を推定する推定部と、
を含む接続相推定装置。

（付記９）
前記演算部は、前記第２配電線の組の数が３以上の場合に、前記相関値として、前記第２配電線の第１の組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値情報と、特定の前記第１配電線の電流値から前記第２配電線の残余の互いに異なる組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した複数の前記第２配電線の電流値の総和を減算した電流値情報と、の相関値を演算する付記８記載の接続相推定装置。

（付記１０）
前記演算部は、前記接続の組み合わせ毎に、複数の前記第２配電線の組について前記相関値を各々演算して前記相関値の和又は平均値を演算し、
前記推定部は、前記演算部によって演算された前記相関値の和又は平均値に基づいて、前記第１配電線と前記第２配電線との接続相を複数の前記第２配電線の組について各々推定する付記８又は付記９記載の接続相推定装置。

（付記１１）
前記演算部は、ｍ1本の前記第１配電線の組がｎ個の前記第２配電線の組に分岐しており、ｗ番目の前記第１配電線の電流値をＩ_０、ｎ個の前記第２配電線の組のうちのｉ番目の前記第２配電線の組に属しかつｗ番目の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値をＩ_ｉ,σｉ、ｎ個の前記第２配電線の組のうちｊ番目(ｊ≠ｉ)の前記第２配電線の組に属しかつｗ番目の第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値をＩ_ｊ,σｊとしたときに、次の(３)式に従って相関係数ρ_{(σ１,…,σｎ)}を演算することを、前記第１配電線の組とｎ個の前記第２配電線の組との接続の全ての組み合わせについて各々行い、

前記推定部は、前記演算部によって演算された相関係数ρ_{(σ１,…,σｎ)}が最大となった前記接続の組み合わせから、前記第１配電線と全ての前記第２配電線との接続相を推定する付記１０記載の接続相推定装置。

（付記１２）
前記演算部は、ｎ個の前記第２配電線の組の中に、前記第２配電線がｍ2本(ｍ2＜ｍ1)の特定の組が含まれている場合に、前記特定の組に属する前記第２配電線のうち(ｍ1−ｍ2)本の前記第２配電線の電流値Ｉ_ｉ,σｉ又は電流値Ｉ_ｊ,σｊを０に設定して前記相関係数ρ_{(σ１,…,σｎ)}を演算する付記１１記載の接続相推定装置。

（付記１３）
前記接続相の推定結果を、前記第１配電線と前記第２配電線との接続相を登録した線種登録情報と照合することで、前記線種登録情報の整合性を判定する判定部を更に含む付記８〜付記１２の何れか１項記載の接続相推定装置。

次に、先に説明した比較技術と、実施形態で説明した接続相推定(以下、提案技術という)と、の接続相の推定精度を比較するために、本願発明者等が実施した数値実験の結果を説明する。この数値実験では、実データから算出した実験用のデータを用い、比較技術及び提案技術により配電線の分岐における配電線の接続相の推定を各々行い、接続相の推定精度を評価した。

本数値実験では、図１３に示す仮想配電網１２０及び図１４に示す仮想配電網１２２を想定した。仮想配電網１２０,１２２は、配電変電所１０２(最上流センサ１０６が集まっている位置)から、３本の配電線１０４の組(フィーダ)が４系統延びているものとし、各フィーダの名称をそれぞれＹ,Ｔ,Ｈ,Ｋとした。各フィーダの途中には分岐数ｎ＝２の配電線１０４の分岐を複数設けた。

仮想配電網１２０については、各フィーダから分岐する配電線１０４の容量を所定容量未満とし、センサ１０６は各フィーダ上にのみ設けた。一方、仮想配電網１２２については、各フィーダの途中に設けた複数の分岐のうちの一部を、所定容量以上の配電線１０４が分岐している大容量の分岐に設定し、大容量の分岐でフィーダから分岐している配電線１０４にもセンサ１０６を追加した。

また、本数値実験で用意した線電流データは、実データから算出した実験用の１年分のデータであり、線電流データを４[Ａ]刻みで量子化した場合と、線電流データを１[Ａ]刻みで量子化した場合と、に分けて数値実験を行った。また、分岐の下流側のセンサ１０６と線電流の相関を演算する上流側センサ１０６として、フィーダの最上流のセンサ１０６を選択した場合と、分岐の下流側のセンサ１０６に隣り合う上流側センサ１０６を選択した場合と、に分けて数値実験を行った。

まず、仮想配電網１２０,１２２に対し、比較技術を適用して配電線１０４の分岐における接続相を推定した結果を説明する。図１５には、配電線１０４の分岐における接続相を推定した結果の正答率を示す。図１５に示すように、線電流データの量子化幅は接続相の推定精度に及ぼす影響が比較的大きく、フィーダからの分岐の容量を抑制した仮想配電網１２０に対しては、線電流データの量子化幅が１[Ａ]であれば、比較技術でも100[％]の正答率が得られている。

しかしながら、比較技術は、各フィーダの途中の一部の分岐を大容量の分岐に設定している仮想配電網１２２で接続相の推定結果の正答率が低下している。これは、一部の大容量の分岐における接続相の推定精度の低下が、全体の正答率に悪影響を及ぼしているものと推察される。

また、図１６には、仮想配電網１２０,１２２内のそれぞれ１つの分岐について、比較技術を適用して接続パターン毎に演算した相関係数を示す。分岐数ｎ＝２であるので、１つの分岐での接続パターンの数は６である(図７も参照)。図１６から明らかなように、比較技術では接続パターン毎の相関係数の値が非常に接近している。図１６における正解は「接続パターン１」であるが、フィーダからの分岐の容量を抑制した仮想配電網１２０について相関係数が最大値を示しているのは「接続パターン６」であり、接続相の推定結果は不正解となる。また、仮想配電網１２２については「接続パターン１」の相関係数が最大値を示しているが、相関係数が２番目に高い接続パターンとの相関係数の差は僅か0.003程度に過ぎない。

次に、仮想配電網１２２に対して提案技術を適用して配電線１０４の分岐における接続相を推定した結果を説明する。図１５に示すように、提案技術は、各ケースの何れについても比較技術より接続相の正答率が向上している。

また、図１７には、仮想配電網１２２内の１つの分岐について、提案技術を適用して接続パターン毎に演算した相関係数複合指標を示す。分岐数ｎ＝２であるので、提案技術において１つの分岐での接続パターンの数は３６である(図１１も参照)。図１７における正解も「接続パターン１」であるが、図１７から明らかなように、提案技術は、比較技術と比較して、正解の接続パターンと不正解の接続パターンとの相関係数の差が増大している。例えば、相関係数が最大値を示している「接続パターン１」との相関係数が最大値を示しているが、相関係数が２番目に高い「接続パターン２」との相関係数の差は0.013程度で、比較技術の４倍以上に拡大している。

以上の数値実験により、提案技術は、特に大容量の分岐が存在する配電網の分岐での接続相の推定精度が比較技術よりも向上することが明らかとなり、提案技術の有用性が確認された。

１０…接続相推定装置、１２…センサ選択部、１４…線電流データ取得部、１６…相関演算部、１８…接続相推定部、２０…整合性判定部、２６…線電流データ、３０…配電網情報、５０…コンピュータ、５２…ＣＰＵ、５４…メモリ、５６…記憶部、７０…接続相推定プログラム、１００…配電網、１０４…配電線、１０６…センサ内蔵開閉器

Claims (8)

1. 複数本の第１配電線の組が各々複数本の第２配電線を含む第２配電線の複数の組に分岐している系統電力の配電系における、前記第１配電線及び前記第２配電線の各々の電流値情報を取得し、
   前記第１配電線の組と複数の前記第２配電線の組との接続の組み合わせについて、前記第２配電線の第１の組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した、接続相を推定する対象である前記第２配電線の電流値情報と、特定の前記第１配電線の電流値から前記第２配電線の前記第１の組以外の組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値を減算した電流値情報と、の相関値を各々演算し、
   演算した前記相関値に基づいて前記第１配電線と前記第１の組に属する前記第２配電線との接続相を推定する
   処理をコンピュータに実行させるための接続相推定プログラム。
2. 前記第２配電線の組の数が３以上の場合に、前記相関値として、前記第２配電線の第１の組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値情報と、特定の前記第１配電線の電流値から前記第２配電線の前記第１の組以外の互いに異なる組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した複数の前記第２配電線の電流値の総和を減算した電流値情報と、の相関値を演算する請求項１記載の接続相推定プログラム。
3. 前記接続の組み合わせ毎に、複数の前記第２配電線の組について前記相関値を各々演算して前記相関値の和又は平均値を演算し、
   演算した前記相関値の和又は平均値に基づいて、前記第１配電線と前記第２配電線との接続相を複数の前記第２配電線の組について各々推定する請求項１又は請求項２記載の接続相推定プログラム。
4. ｍ1本の前記第１配電線の組がｎ個の前記第２配電線の組に分岐しており、ｗ番目の前記第１配電線の電流値をＩ_０、ｎ個の前記第２配電線の組のうちのｉ番目の前記第２配電線の組に属しかつｗ番目の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値をＩ_ｉ,σｉ、ｎ個の前記第２配電線の組のうちｊ番目(ｊ≠ｉ)の前記第２配電線の組に属しかつｗ番目の第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値をＩ_ｊ,σｊとしたときに、次の(１)式に従って相関係数ρ_{(σ１,…,σｎ)}を演算することを、前記第１配電線の組とｎ個の前記第２配電線の組との接続の全ての組み合わせについて各々行い、
   
   
   相関係数ρ_{(σ１,…,σｎ)}が最大となった前記接続の組み合わせから、前記第１配電線と全ての前記第２配電線との接続相を推定する請求項３記載の接続相推定プログラム。
5. ｎ個の前記第２配電線の組の中に、前記第２配電線がｍ2本(ｍ2＜ｍ1)の特定の組が含まれている場合に、前記特定の組に属する前記第２配電線のうち(ｍ1−ｍ2)本の前記第２配電線の電流値Ｉ_ｉ,σｉ又は電流値Ｉ_ｊ,σｊを０に設定して前記相関係数ρ_{(σ１,…,σｎ)}を演算する請求項４記載の接続相推定プログラム。
6. 前記接続相の推定結果を、前記第１配電線と前記第２配電線との接続相を登録した線種登録情報と照合することで、前記線種登録情報の整合性を判定する請求項１〜請求項５の何れか１項記載の接続相推定プログラム。
7. 複数本の第１配電線の組が各々複数本の第２配電線を含む第２配電線の複数の組に分岐している系統電力の配電系における、前記第１配電線及び前記第２配電線の各々の電流値情報を取得する取得部と、
   前記第１配電線の組と複数の前記第２配電線の組との接続の組み合わせについて、前記第２配電線の第１の組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した、接続相を推定する対象である前記第２配電線の電流値情報と、特定の前記第１配電線の電流値から前記第２配電線の前記第１の組以外の組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値を減算した電流値情報と、の相関値を各々演算する演算部と、
   前記演算部によって演算された前記相関値に基づいて前記第１配電線と前記第１の組に属する前記第２配電線との接続相を推定する推定部と、
   を含む接続相推定装置。
8. 複数本の第１配電線の組が各々複数本の第２配電線を含む第２配電線の複数の組に分岐している系統電力の配電系における、前記第１配電線及び前記第２配電線の各々の電流値情報を取得し、
   前記第１配電線の組と複数の前記第２配電線の組との接続の組み合わせについて、前記第２配電線の第１の組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した、接続相を推定する対象である前記第２配電線の電流値情報と、特定の前記第１配電線の電流値から前記第２配電線の前記第１の組以外の組に属しかつ特定の前記第１配電線との接続を仮定した前記第２配電線の電流値を減算した電流値情報と、の相関値を各々演算し、
   演算した前記相関値に基づいて前記第１配電線と前記第１の組に属する前記第２配電線との接続相を推定する
   処理をコンピュータが実行する接続相推定方法。