JP7058056B2

JP7058056B2 - 電力変換装置及び分散型電源システム

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Publication number: JP7058056B2
Application number: JP2020503341A
Authority: JP
Inventors: 隆重政; 康晃三ツ木; 克也平
Original assignee: Toshiba Mitsubishi Electric Industrial Systems Corp
Current assignee: Toshiba Mitsubishi Electric Industrial Systems Corp
Priority date: 2019-07-23
Filing date: 2019-07-23
Publication date: 2022-04-21
Anticipated expiration: 2039-07-23
Also published as: JPWO2021014578A1; WO2021014578A1

Description

本発明の実施形態は、電力変換装置及び分散型電源システムに関する。

電力系統に接続された太陽光発電機、風力発電機、バッテリなどの分散型電源を用いた分散型電源システムにおいて、分散型電源の連系点の電圧変動分を補償するように、分散型電源から連系点に無効電力を注入することが行われている。無効電力の注入は、分散型電源の電力を電力系統に応じた電力に変換する電力変換装置によって制御される。

例えば、力率が一定となるように、連系点に注入する無効電力を制御することが知られている。これにより、分散型電源から注入する有効電力に起因する連系点の電圧変動を抑制することができる。

しかしながら、遠方の分散型電源など、系統インピーダンスが大きい場合に、分散型電源が送る電力を増大させると、固定力率による無効電力制御では、連系点の電圧が上昇し、送電できなくなってしまう可能性がある。

分散型電源の連系点からみた見かけの系統特性を線形の近似式を用いて推定し、推定結果に基づいた無効電力を注入することも提案されている。これにより、系統インピーダンスなどに対応した無効電力を注入することができ、系統インピーダンスが大きい場合などにも電圧の変動を抑制することができる。

しかしながら、例えば、連系点の直近に他の分散発電所や工場負荷などがある場合には、これらの影響により、線形の近似式を用いた電圧抑制制御においても、連系点の電圧変動を適切に抑制することが難しかった。このため、分散型電源システム及びこれに用いられる電力変換装置では、分散型電源の連系点の電圧変動をより適切に抑制できるようにすることが望まれる。

特開２０１７－３４７３９号公報

本発明の実施形態は、分散型電源の連系点の電圧変動をより適切に抑制できる電力変換装置及び分散型電源システムを提供する。

本発明の実施形態によれば、分散型電源の電力を無限大母線電力系統につながる電力系統に対応した交流電力に変換し、変換後の交流電力を前記電力系統に供給することにより、前記分散型電源を前記電力系統と連系させる電力変換装置であって、前記分散型電源の前記電力を、前記電力系統に対応した前記交流電力に変換する主回路部と、前記主回路部の動作を制御する制御部と、を備え、前記制御部は、非線形式に対応したカルマンフィルタを用いることにより、前記電力系統との連系点の有効電力値、前記連系点の無効電力値、及び前記連系点の電圧値を基に、前記電力系統の系統インピーダンスの抵抗成分の推定値と、前記系統インピーダンスのリアクタンス成分の推定値と、前記無限大母線電力系統の電圧値の推定値と、を演算する推定値演算部と、前記系統インピーダンスの抵抗成分の推定値と、前記系統インピーダンスのリアクタンス成分の推定値と、前記無限大母線電力系統の電圧値の推定値と、を基に、前記電力系統に供給する無効電力の無効電力指令値を演算する無効電力演算部と、所定の有効電力及び前記無効電力指令値に対応する無効電力を出力するように、前記主回路部を駆動する駆動回路と、を有し、前記推定値演算部は、前記系統インピーダンスの抵抗成分、前記系統インピーダンスのリアクタンス成分、及び前記無限大母線電力系統の電圧値を成分とする状態ベクトルの予測を行い、予測後の前記状態ベクトルの各成分を、それぞれ前記電力系統の系統インピーダンスの抵抗成分の推定値、前記系統インピーダンスのリアクタンス成分の推定値、及び前記無限大母線電力系統の電圧値の推定値として演算し、前記制御部は、演算された前記推定値に基づいて前記主回路部を動作させるとともに、前記主回路部を動作させた時の前記有効電力値、前記無効電力値、及び前記連系点の電圧値を取得し、前記推定値演算部は、前記状態ベクトルの予測を行うとともに、予測後の前記状態ベクトルの誤差に関する共分散行列の予測を行い、前記有効電力値、前記無効電力値、及び前記連系点の電圧値の各測定値を取得した後、取得した各測定値と前記共分散行列とを基に、前記状態ベクトルを更新するためのカルマンゲインの最適化を行い、前記連系点の電圧値の測定値と、予測後の前記状態ベクトルを用いて演算した前記連系点の電圧値の予測値と、を基に、前記連系点の電圧値の予測誤差を求め、最適化した前記カルマンゲインと前記予測誤差とを基に前記状態ベクトルを更新し、更新後の前記状態ベクトルを、予測後の前記状態ベクトルとして用い、最適化した前記カルマンゲインを基に前記共分散行列を更新するとともに、前記予測誤差の絶対値が所定値以上である場合には、前記共分散行列を初期値にリセットする電力変換装置が提供される。

本発明の実施形態によれば、分散型電源の連系点の電圧変動をより適切に抑制できる電力変換装置及び分散型電源システムが提供される。

実施形態に係る分散型電源システムを模式的に表すブロック図である。実施形態に係る分散型電源システムの電力変換装置を模式的に表すブロック図である。図３（ａ）～図３（ｄ）は、実施形態に係る分散型電源システムのシミュレーション結果の一例を模式的に表すグラフ図である。図４（ａ）～図４（ｄ）は、実施形態に係る分散型電源システムのシミュレーション結果の別の例を模式的に表すグラフ図である。図５（ａ）～図５（ｃ）は、実施形態に係る分散型電源システムの動作の一例を模式的に表すグラフ図である。図６（ａ）～図６（ｃ）は、実施形態に係る分散型電源システムの動作の一例を模式的に表すグラフ図である。図７（ａ）及び図７（ｂ）は、実施形態に係る分散型電源システムの動作の一例を模式的に表すグラフ図である。

以下に、各実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
なお、図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。また、同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。
なお、本願明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。

図１は、実施形態に係る分散型電源システムを模式的に表すブロック図である。
図１に表したように、分散型電源システム２は、無限大母線電力系統３につながる電力系統４と、分散型電源６と、電力変換装置１０と、を備える。電力系統４の電力は、交流電力である。電力系統４の電力は、例えば、三相交流電力である。

分散型電源６は、例えば、ソーラーパネルである。分散型電源６の電力は、直流電力である。電力変換装置１０は、分散型電源６と接続されるとともに、変圧器１２、１４などを介して電力系統４と接続される。電力変換装置１０は、分散型電源６の直流電力を電力系統４に対応した交流電力に変換し、変換後の交流電力を電力系統４に供給することにより、分散型電源６を電力系統４と連系させる。

分散型電源６は、ソーラーパネルに限ることなく、例えば、風力発電機やガスタービン発電機などの他の発電機でもよい。また、分散型電源６は、例えば、蓄電池やコンデンサなどの電荷蓄積素子でもよい。

電力系統４の直近には、分散型電源６及び電力変換装置１０の他に、例えば、需要家１６（負荷）や他の発電機１８などが接続される可能性がある。電力変換装置１０は、分散型電源６の出力に基づき、有効電力を電力系統４に供給するとともに、最適な無効電力を電力系統４に供給する。これにより、電力変換装置１０は、自身の有効電力の供給、及び需要家１６や発電機１８の影響によって、電力系統４との連系点ＬＰの電圧が変動してしまうことを抑制する。

図２は、実施形態に係る分散型電源システムの電力変換装置を模式的に表すブロック図である。
図２に表したように、電力変換装置１０は、主回路部４０と、制御部４２と、を有する。主回路部４０は、分散型電源６から供給された直流電力又は交流電力を、電力系統４に対応した交流電力に変換する。制御部４２は、主回路部４０の動作を制御する。

主回路部４０は、例えば、複数のスイッチング素子を有し、複数のスイッチング素子のオン・オフにより、電力の変換を行う。制御部４２は、主回路部４０の複数のスイッチング素子のオン・オフの切り替えを制御することにより、主回路部４０による電力の変換を制御する。主回路部４０には、例えば、周知のインバータ回路が用いられる。主回路部４０の構成は、上記の電力変換を行うことができる任意の構成でよい。

分散型電源システム２は、例えば、計測装置２０、２２をさらに備える。計測装置２０は、分散型電源６から電力変換装置１０に入力される直流電圧の電圧値Ｖｄｃ、及び分散型電源６から電力変換装置１０に入力される直流電流の電流値Ｉｄｃを検出し、検出した電圧値Ｖｄｃ及び電流値Ｉｄｃを制御部４２に入力する。

制御部４２は、例えば、直流電力を分散型電源６の最大電力点に追従させるＭＰＰＴ（Maximum Power Point Tracking）方式の制御を行う。制御部４２は、例えば、計測装置２０によって検出された電圧値Ｖｄｃ及び電流値Ｉｄｃを基に、分散型電源６の最大電力点（最適動作点）を抽出し、抽出した最大電力点に応じた有効電力を電力系統４に供給するように、主回路部４０の動作を制御する。

但し、電力変換装置１０から電力系統４に供給する有効電力の決定方法は、ＭＰＰＴ方式に限るものではない。電力変換装置１０から電力系統４に供給する有効電力は、例えば、上位のコントローラなどから入力される有効電力指令値に基づいて決定してもよい。制御部４２は、入力された有効電力指令値に応じた有効電力を電力系統４に供給するように、主回路部４０の動作を制御してもよい。

計測装置２２は、電力変換装置１０の電力系統４との連系点ＬＰの有効電力値Ｐと、連系点ＬＰの無効電力値Ｑと、連系点ＬＰの電圧値Ｖｓと、を検出し、検出した有効電力値Ｐ、無効電力値Ｑ、及び電圧値Ｖｓを制御部４２に入力する。

制御部４２は、推定値演算部５０と、無効電力演算部５２と、駆動回路５４と、を有する。制御部４２は、計測装置２２から入力された有効電力値Ｐ、無効電力値Ｑ、及び電圧値Ｖｓを推定値演算部５０に入力する。

推定値演算部５０は、計測装置２２から入力された有効電力値Ｐ、無効電力値Ｑ、及び電圧値Ｖｓを基に、電力系統４の系統インピーダンスの抵抗成分Ｒの推定値＾Ｒと、電力系統４の系統インピーダンスのリアクタンス成分Ｘの推定値＾Ｘと、無限大母線電力系統３の電圧値Ｖｒの推定値＾Ｖｒと、を演算する。なお、＾Ｒなどの推定値を表す＾（ハット）は、図２などに表すように、Ｒなどの直上に表記されるものであるが、明細書中においては、書式形式の都合により、＾Ｒのように、ずらして表記するものとする。

推定値演算部５０は、換言すれば、有効電力値Ｐ、無効電力値Ｑ、及び電圧値Ｖｓを基に、電力系統４の系統特性を推定する。この際、推定値演算部５０は、図２に表したように、電力系統４の系統モデルを系統インピーダンスの抵抗成分Ｒ及びリアクタンス成分Ｘのみの最も簡素な系統モデルとして考える。

推定値演算部５０は、非線形式に対応したカルマンフィルタを用いることにより、有効電力値Ｐ、無効電力値Ｑ、及び電圧値Ｖｓから各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒを演算する。より具体的には、推定値演算部５０は、拡張カルマンフィルタを用いることにより、有効電力値Ｐ、無効電力値Ｑ、及び電圧値Ｖｓから各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒを演算する。推定値演算部５０は、演算した各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒを無効電力演算部５２に入力する。なお、非線形式に対応したカルマンフィルタは、拡張カルマンフィルタに限ることなく、例えば、Ｕｎｓｃｅｎｔｅｄカルマンフィルタやアンサンブルカルマンフィルタなどでもよい。但し、拡張カルマンフィルタを用いることにより、これらに比べて推定値演算部５０での演算負荷を抑えることができる。

無効電力演算部５２は、推定値演算部５０から入力された各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒを基に、電力系統４に供給する無効電力の無効電力指令値Ｑ_ｏｐを演算する。無効電力演算部５２は、演算した無効電力指令値Ｑ_ｏｐを駆動回路５４に入力する。

無効電力演算部５２は、例えば、次の（１）式により、各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒから無効電力指令値Ｑ_ｏｐを演算する。なお、（１）式において、「ｓｉｇｎ」は、符号関数である。

駆動回路５４には、無効電力演算部５２で演算された無効電力指令値Ｑ_ｏｐが入力されるとともに、計測装置２０で計測された分散型電源６の電圧値Ｖｄｃ及び電流値Ｉｄｃが入力される。

駆動回路５４は、電圧値Ｖｄｃ及び電流値Ｉｄｃに基づくＭＰＰＴ方式の制御によって有効電力を決定し、決定した有効電力及び無効電力指令値Ｑ_ｏｐに対応する無効電力を出力するように、主回路部４０を駆動する。駆動回路５４は、主回路部４０の複数のスイッチング素子のオン・オフを切り替えることにより、決定した有効電力及び無効電力指令値Ｑ_ｏｐに対応する無効電力を、主回路部４０から電力系統４に供給する。

計測装置２２及び推定値演算部５０は、定期的に有効電力値Ｐ、無効電力値Ｑ、及び電圧値Ｖｓを取得する。推定値演算部５０は、有効電力値Ｐ、無効電力値Ｑ、及び電圧値Ｖｓを取得する毎に、各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒを演算（予測）するとともに、予測した状態と観測による情報から現在の状態を更新する。

無効電力演算部５２は、推定値演算部５０から各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒが入力される毎に、無効電力指令値Ｑ_ｏｐを演算する。駆動回路５４は、無効電力指令値Ｑ_ｏｐが入力される毎に、主回路部４０の制御信号を生成し、有効電力及び無効電力を主回路部４０から電力系統４に供給する。制御部４２は、上記の処理を繰り返すことにより、分散型電源６に応じた有効電力を電力系統４に供給するとともに、電力系統４の系統特性に応じた無効電力を電力系統４に随時供給する。

このように、有効電力及び無効電力を電力系統４に供給することにより、電力変換装置１０から電力系統４への有効電力の供給や、需要家１６及び発電機１８などの影響による連系点ＬＰの電圧の変動を抑制することができる。例えば、連系点ＬＰの電圧値Ｖｓの変動を±２％以内に抑えることができる。

電力変換装置１０では、拡張カルマンフィルタ（非線形式に対応したカルマンフィルタ）を用いて各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒを演算している。これにより、例えば、線形の近似式を用いて電力系統４の系統特性を推定する方法と比べて、電力系統４の系統特性をより適切に推定することができる。

例えば、分散型電源６の設置場所が遠方で、系統インピーダンスの抵抗成分Ｒ及びリアクタンス成分Ｘが大きい場合でも、電力系統４の系統特性をより適切に推定し、連系点ＬＰの電圧変動を抑制することができる。

さらには、工場などの負荷（需要家１６）や他の分散型電源（発電機１８）が直近にある場合にも、これらの影響を系統特性の変動として推定し、対応する無効電力を連系点ＬＰに注入することができる。従って、負荷や他の分散型電源が直近にある場合にも、連系点ＬＰの電圧変動をより適切に抑制することができる。

次に、推定値演算部５０による拡張カルマンフィルタを用いた各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒの演算について説明する。

連系点ＬＰの電圧値Ｖｓは、次の（２）式の非線形式で表すことができる。この非線形式に基づいて拡張カルマンフィルタを適用することにより、各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒを演算する。

拡張カルマンフィルタの状態方程式は、次の（３）式で表すことができる。そして、拡張カルマンフィルタの出力方程式は、次の（４）式で表すことができる。

（３）式において、ｘは、次の（５）式に表すように、電力系統４の系統インピーダンスの抵抗成分Ｒ、リアクタンス成分Ｘ、及び無限大母線電力系統３の電圧値Ｖｒを成分とする状態ベクトルである。但し、（５）式において、「Ｔ」は、転置を表す。

（３）式において、ｆは、状態ベクトルｘの非線形関数である。（３）式において、ｗは、システムノイズのベクトルである。また、（３）式及び（４）式において、添え字の「ｋ」は、時刻を表す。換言すれば、添え字「ｋ」は、定期的に取得される有効電力値Ｐ、無効電力値Ｑ、及び電圧値Ｖｓに対応するデータの順序である。「ｋ－１」は、「ｋ」の１つ前のデータを表す。従って、（３）式は、１つ前の状態ベクトルｘから現在の状態ベクトルｘを推定することを表している。添え字「ｋ」は、以下の各式においても同様である。

（４）式において、ｚは、電圧値Ｖｓの観測値である。（４）式において、ｈは、ｘの非線形関数である。また、（４）式において、ｖは、観測ノイズである。（４）式は、状態ベクトルｘに対する観測値ｚの反応を表している。この例において、ｈ（ｘ）は、連系点ＬＰの予測電圧値Ｖｓである（ｈ（ｘ）＝Ｖｓ）。すなわち、観測値ｚは、連系点ＬＰの電圧値Ｖｓに観測ノイズｖを足したものと考えることができる。観測値ｚは、計測装置２２による電圧値Ｖｓの測定値である。

拡張カルマンフィルタは、予測ステップと、更新ステップと、を有する。推定値演算部５０は、予測ステップにおいて、次の（６）式により、状態ベクトルｘの予測を行う。

（６）式において、ｘ^ｆは、状態ベクトルｘの予測値を表す。ｘ^ａは、更新ステップにおいて更新された状態ベクトルｘを表す。このように、この例では、更新後の状態ベクトルｘ^ａを、予測後の状態ベクトルｘ^ｆとして用いる。

推定値演算部５０は、この予測後の状態ベクトルｘ^ｆの各成分を、それぞれ各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒとして演算する。すなわち、各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒは、換言すれば、更新後の状態ベクトルｘ^ａの各成分である。また、推定値演算部５０は、状態ベクトルｘの初期値を有し、更新ステップが行われていない初期状態においては、この初期値を予測後の状態ベクトルｘ^ｆとして用いる。制御部４２は、このように演算された各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒに基づき、上記のように主回路部４０の動作を制御する。

状態ベクトルｘの初期値は、一定の値でもよいし、例えば、分散型電源６がソーラーパネルである場合などには、一日分の各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒの平均値を算出し、この各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒの平均値を次の日の状態ベクトルｘの初期値として用いてもよい。推定値演算部５０は、各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒのそれぞれの所定期間における平均値を算出し、算出した各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒの平均値を次の所定期間における状態ベクトルｘの初期値とする機能を有してもよい。

推定値演算部５０は、予測ステップにおいて、状態ベクトルｘの予測を行うとともに、次の（７）式により、共分散行列Ｐ^ｆを予測する。共分散行列Ｐ^ｆは、システムノイズｗの影響を考慮した予測後の状態ベクトルｘ^ｆの誤差共分散行列である。

（７）式において、Ｊ_ｆ（ｘ）は、非線形関数ｆのヤコビアンで定義した行列であり、この例では、次の（８）式に表すように、（１，１，１）の対角行列である。

（７）式において、Ｐ_ｋ－１は、１つ前の共分散行列、又は共分散行列の初期値である。（７）式において、Ｊ_ｆ（ｘ）^Ｔは、ヤコビアン行列Ｊ_ｆ（ｘ）の転置行列である。また、（７）式において、Ｑ_ｋ－１は、システムノイズｗの共分散行列である。システムノイズｗの共分散行列Ｑ_ｋ－１は、次の（９）式に表すように、システムノイズｗ及びその転置行列の内積の期待値である。

制御部４２は、予測ステップにおいて演算された各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒに基づいて主回路部４０を動作させるとともに、主回路部４０を動作させた時の有効電力値Ｐ、無効電力値Ｑ、及び電圧値Ｖｓを取得する。推定値演算部５０は、有効電力値Ｐ、無効電力値Ｑ、及び電圧値Ｖｓが取得された後、更新ステップを実行する。更新ステップにおいて、推定値演算部５０は、取得された有効電力値Ｐ、無効電力値Ｑ、及び電圧値Ｖｓを基に、状態ベクトルｘを更新する。

推定値演算部５０は、更新ステップにおいて、まず、取得した有効電力値Ｐ、無効電力値Ｑ、及び電圧値Ｖｓの各測定値と共分散行列Ｐ^ｆとを基に、状態ベクトルｘを更新するためのカルマンゲインの最適化を行う。カルマンゲインは、次の（１０）式によって求められる。

（１０）式において、Ｊ_ｈ（ｘ）は、非線形関数ｈのヤコビアンで定義した行列である。この例において、非線形関数ｈ（ｘ）は、連系点ＬＰの電圧値Ｖｓであるから、Ｊ_ｈ（ｘ）は、次の（１１）式のように表される。

（１１）式において、∂Ｖｓ／∂Ｒ、∂Ｖｓ／∂Ｘ、∂Ｖｓ／∂Ｖｒは、上記の（２）式から、それぞれ次の（１２）式、（１３）式、（１４）式のように表される。

但し、（１２）式、（１３）式、（１４）式において、Ｂは、次の（１５）式、Ｃは、次の（１６）式である。

また、上記の（１０）式において、Ｊ_ｈ（ｘ）^Ｔは、ヤコビアン行列Ｊ_ｈ（ｘ）の転置行列である。（１０）式において、Ｒ_ｋは、観測ノイズｖの共分散行列である。観測ノイズｖの共分散行列Ｒ_ｋは、次の（１７）式に表すように、観測ノイズｖ及びその転置行列の内積の期待値である。

（１０）式において、［Ｊ_ｈ（ｘ）Ｐ^ｆＪ_ｈ（ｘ）^Ｔ＋Ｒ_ｋ］^－１の部分は、換言すれば、予測誤差（ｚ－ｈ（ｘ^ｆ））に対する誤差共分散である。

推定値演算部５０は、更新ステップにおいて、カルマンゲインの最適化を行った後、このカルマンゲインを用い、次の（１８）式により、状態ベクトルｘを更新する。

（１８）式において、ｈ（ｘ^ｆ）は、予測後の状態ベクトルｘ^ｆから（２）式を用いて演算した電圧値Ｖｓの予測値である。すなわち、推定値演算部５０は、連系点ＬＰの電圧値Ｖｓの測定値ｚと、予測後の状態ベクトルｘ^ｆを用いて演算した連系点ＬＰの電圧値Ｖｓの予測値ｈ（ｘ^ｆ）と、を基に、連系点ＬＰの電圧値Ｖｓの予測誤差を求める。推定値演算部５０は、測定値ｚから予測値ｈ（ｘ^ｆ）を差し引くことで、予測誤差を求める。

推定値演算部５０は、この予測誤差にカルマンゲインを乗じることにより、状態ベクトルｘの補正値を算出し、その補正値を予測後の状態ベクトルｘ^ｆに加えることにより、更新後の状態ベクトルｘ^ａを求める。これにより、予測誤差を考慮して次の状態ベクトルｘの予測を行うことができる。

この際、推定値演算部５０は、予測誤差（ｚ－ｈ（ｘ^ｆ））の絶対値が、所定値以上か否かを判定する。推定値演算部５０は、所定値以上である場合、前回の共分散行列Ｐ_ｋ－１を初期値にリセットする。共分散行列の初期値は、例えば、ｄｉａｇ（２００，２００，２００）などの比較的大きな値の共分散行列である。これにより、系統特性が変化した場合などに、共分散行列Ｐ_ｋ－１の収束を早めることができる。

推定値演算部５０は、更新ステップにおいて、状態ベクトルｘを更新するとともに、次の（１９）式により、共分散行列Ｐも併せて更新する。（１９）式に表したように、推定値演算部５０は、最適化したカルマンゲインを基に共分散行列Ｐを更新する。

推定値演算部５０は、上記の予測ステップと更新ステップとを繰り返し実行する。これにより、拡張カルマンフィルタによって各推定値＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒを予測し、予測に基づいて主回路部４０の動作を制御することができる。これにより、連系点ＬＰの電圧値Ｖｓの変動を抑制することができる。なお、（１９）式において、Ｉは、単位行列である。

図３（ａ）～図３（ｄ）は、実施形態に係る分散型電源システムのシミュレーション結果の一例を模式的に表すグラフ図である。
図３（ａ）の縦軸は、シミュレーションにおける有効電力値Ｐである。
図３（ｂ）の縦軸は、シミュレーションにおける無効電力値Ｑである。
図３（ｃ）の縦軸は、シミュレーションにおける連系点ＬＰの電圧値Ｖｓである。
図３（ｄ）の縦軸は、シミュレーションにおける無限大母線電力系統３の電圧値Ｖｒと、拡張カルマンフィルタにより推定された系統特性によって得られた無限大母線電力系統３の電圧値Ｖｒの推定値＾Ｖｒである。
図３（ａ）～図３（ｄ）の横軸は、時間である。また、図３（ａ）～図３（ｄ）において、縦軸は、定格を「１ｐ．ｕ．」とする単位当たりの量で表している。

図３（ａ）～図３（ｄ）は、連系点ＬＰの直近に他の負荷（需要家１６）や分散型電源（発電機１８）が無い場合のシミュレーション結果の一例を模式的に表している。図３（ｂ）に表したように、他の負荷や分散型電源が無い場合には、無効電力値Ｑは、進み力率で制御されている。

この例では、有効電力値Ｐを変動させた場合にも、系統特性（＾Ｒ、＾Ｘ、＾Ｖｒ）の推定が良好にできているために、連系点ＬＰの電圧値Ｖｓが＾Ｖｒに制御されており、送電電力Ｐによる電圧上昇が抑制されていることが分かる。適切な無効電力を供給することで、連系点ＬＰの電圧値Ｖｓが、推定値＾Ｖｒと同様に、１ｐ．ｕ．で実質的に一定となっている。

このように、分散型電源システム２及び電力変換装置１０では、拡張カルマンフィルタを用いることによって、電力系統４の系統特性を適切に推定し、連系点ＬＰの電圧値Ｖｓの変動を適切に抑制することができる。

図４（ａ）～図４（ｄ）は、実施形態に係る分散型電源システムのシミュレーション結果の別の例を模式的に表すグラフ図である。
図４（ａ）～図４（ｄ）のそれぞれの縦軸及び横軸の関係は、図３（ａ）～図３（ｄ）のそれぞれの縦軸及び横軸の関係と同じである。

図４（ａ）～図４（ｄ）は、連系点ＬＰの直近において発電機１８が１ｐ．ｕ．の出力を行っている場合のシミュレーション結果である。図４（ｂ）に表したように、発電機１８が１ｐ．ｕ．の出力を行っている場合には、無効電力値Ｑは、遅れ力率で制御されている。

図４（ａ）～図４（ｄ）においても、拡張カルマンフィルタによって各推定値を適切に推定できている。このように、分散型電源システム２及び電力変換装置１０では、連系点ＬＰの直近に他の負荷（需要家１６）や分散型電源（発電機１８）が有る場合でも、拡張カルマンフィルタを用いることによって、電力系統４の系統特性を適切に推定し、連系点ＬＰの電圧値Ｖｓの変動を適切に抑制することができる。

図５（ａ）～図５（ｃ）、図６（ａ）～図６（ｃ）、図７（ａ）及び図７（ｂ）は、実施形態に係る分散型電源システムの動作の一例を模式的に表すグラフ図である。
図５（ａ）～図５（ｃ）は、定力率制御で主回路部４０の動作を制御した場合と、拡張カルマンフィルタを用いた推定に基づいて主回路部４０の動作を制御した場合と、の比較の一例を模式的に表す。

図５（ａ）は、ＭＰＰＴ制御によって求めた有効電力値Ｐ、この有効電力値Ｐに対して定力率制御で求めた無効電力値Ｑ、及び、この有効電力値Ｐを基に、拡張カルマンフィルタを用いた推定によって求めた無効電力指令値Ｑ_ｏｐの一例をそれぞれ模式的に表している。

図５（ｂ）は、定力率制御を行った場合の連系点ＬＰの電圧値Ｖｓ、及び拡張カルマンフィルタを用いた推定によって求めた連系点ＬＰの電圧値Ｖｓｈの一例をそれぞれ模式的に表している。

図５（ｃ）は、定力率制御を行った場合の力率Ｐｆ、及び拡張カルマンフィルタを用いた推定を行った場合の力率Ｐｆ_ｏｐの一例をそれぞれ模式的に表している。

図６（ａ）は、拡張カルマンフィルタを用いた推定を行った場合の予測誤差ｅｒｒの一例を模式的に表している。

図６（ｂ）は、拡張カルマンフィルタを用いた推定を行った場合の電力系統４の系統インピーダンスの抵抗成分Ｒの推定値と、電力系統４の系統インピーダンスのリアクタンス成分Ｘの推定値の一例をそれぞれ模式的に表している。

図６（ｃ）は、定力率制御を行った場合の連系点ＬＰの電圧値Ｖｓと、拡張カルマンフィルタを用いた推定を行った場合の無限大母線電力系統３の電圧値Ｖｒの推定値の一例をそれぞれ模式的に表している。

図７（ａ）は、定力率制御を行った場合の有効電力Ｐｐｆ１と、拡張カルマンフィルタを用いた推定を行った場合の有効電力Ｐｐｆ２の一例をそれぞれ模式的に表している。

図７（ｂ）は、定力率制御を行った場合の無効電力Ｑｐｆ１と、拡張カルマンフィルタを用いた推定を行った場合の無効電力Ｑｐｆ２の一例をそれぞれ模式的に表している。

図５～図７に表したように、拡張カルマンフィルタを用いた推定を行った場合には、定力率制御を行った場合と比べて、無効電力を小さくし、力率を改善することができる。従って、分散型電源６から電力系統４により効率良く有効電力を供給することができる。例えば、分散型電源６のオーナーにおいては、電力の売却利益を高めることができる。

このように、本実施形態に係る分散型電源システム２及び電力変換装置１０では、適切な無効電力を連系点ＬＰに注入することで、連系点ＬＰの電圧Ｖｓの変動をより適切に抑制できるとともに、出力する交流電力の力率を改善し、より効率良く有効電力を電力系統４に供給することができる。

以上、具体例を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明した。しかし、本発明の実施形態は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、分散型電源システム２及び電力変換装置１０に含まれる各要素の具体的な構成に関しては、当業者が公知の範囲から適宜選択することにより本発明を同様に実施し、同様の効果を得ることができる限り、本発明の範囲に包含される。
また、各具体例のいずれか２つ以上の要素を技術的に可能な範囲で組み合わせたものも、本発明の要旨を包含する限り本発明の範囲に含まれる。

その他、本発明の実施の形態として上述した分散型電源システム２及び電力変換装置１０を基にして、当業者が適宜設計変更して実施し得る全ての分散型電源システム及び電力変換装置も、本発明の要旨を包含する限り、本発明の範囲に属する。

その他、本発明の思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の範囲に属するものと了解される。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

Claims

分散型電源の電力を無限大母線電力系統につながる電力系統に対応した交流電力に変換し、変換後の交流電力を前記電力系統に供給することにより、前記分散型電源を前記電力系統と連系させる電力変換装置であって、
前記分散型電源の前記電力を、前記電力系統に対応した前記交流電力に変換する主回路部と、
前記主回路部の動作を制御する制御部と、
を備え、
前記制御部は、
非線形式に対応したカルマンフィルタを用いることにより、前記電力系統との連系点の有効電力値、前記連系点の無効電力値、及び前記連系点の電圧値を基に、前記電力系統の系統インピーダンスの抵抗成分の推定値と、前記系統インピーダンスのリアクタンス成分の推定値と、前記無限大母線電力系統の電圧値の推定値と、を演算する推定値演算部と、
前記系統インピーダンスの抵抗成分の推定値と、前記系統インピーダンスのリアクタンス成分の推定値と、前記無限大母線電力系統の電圧値の推定値と、を基に、前記電力系統に供給する無効電力の無効電力指令値を演算する無効電力演算部と、
所定の有効電力及び前記無効電力指令値に対応する無効電力を出力するように、前記主回路部を駆動する駆動回路と、
を有し、
前記推定値演算部は、前記系統インピーダンスの抵抗成分、前記系統インピーダンスのリアクタンス成分、及び前記無限大母線電力系統の電圧値を成分とする状態ベクトルの予測を行い、予測後の前記状態ベクトルの各成分を、それぞれ前記電力系統の系統インピーダンスの抵抗成分の推定値、前記系統インピーダンスのリアクタンス成分の推定値、及び前記無限大母線電力系統の電圧値の推定値として演算し、
前記制御部は、演算された前記推定値に基づいて前記主回路部を動作させるとともに、前記主回路部を動作させた時の前記有効電力値、前記無効電力値、及び前記連系点の電圧値を取得し、
前記推定値演算部は、
前記状態ベクトルの予測を行うとともに、予測後の前記状態ベクトルの誤差に関する共分散行列の予測を行い、
前記有効電力値、前記無効電力値、及び前記連系点の電圧値の各測定値を取得した後、取得した各測定値と前記共分散行列とを基に、前記状態ベクトルを更新するためのカルマンゲインの最適化を行い、
前記連系点の電圧値の測定値と、予測後の前記状態ベクトルを用いて演算した前記連系点の電圧値の予測値と、を基に、前記連系点の電圧値の予測誤差を求め、
最適化した前記カルマンゲインと前記予測誤差とを基に前記状態ベクトルを更新し、更新後の前記状態ベクトルを、予測後の前記状態ベクトルとして用い、
最適化した前記カルマンゲインを基に前記共分散行列を更新するとともに、前記予測誤差の絶対値が所定値以上である場合には、前記共分散行列を初期値にリセットする電力変換装置。
前記推定値演算部は、前記非線形式に対応したカルマンフィルタとして拡張カルマンフィルタを用いる請求項１記載の電力変換装置。
前記推定値演算部は、前記系統インピーダンスの抵抗成分の推定値、前記系統インピーダンスのリアクタンス成分の推定値、及び前記無限大母線電力系統の電圧値の推定値のそれぞれの所定期間における平均値を算出し、算出した前記平均値を次の所定期間における前記状態ベクトルの初期値とする請求項１記載の電力変換装置。
分散型電源と、
前記分散型電源の電力を電力系統に対応した交流電力に変換し、変換後の交流電力を前記電力系統に供給することにより、前記分散型電源を前記電力系統と連系させる請求項１記載の電力変換装置と、
を備えた分散型電源システム。