JP7068209B2 - 系統安定化装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、系統安定化装置に関する。

電力系統の安定化を目的とした系統安定化装置では、系統において事故が発生した場合に備えて、事故が発生する前の電力の状態に基づいて事故が発生した場合における過渡安定度計算を繰り返し実行し、事故に応じて遮断（以下、電制とも称する）の対象とする発電機（以下、電制機とも称する）を選択する方法が行われている。しかしながら、過渡安定度計算の周期よりも短い周期で電力の状態が変化し得る再生可能エネルギーなどに対応することが困難となる場合があった。

また、発電と送電を分離して運用する発送電分離を背景として、電制機の選択に際して、電制発電機の選択の理由が系統の運用者から発電事業者に定量的に示され、その公平性が担保される必要が生じている。

特開２０１８－８５８３４号公報 特許第４４８０６４７号公報

本発明が解決しようとする課題は、過渡安定度計算の周期よりも短い周期で電力の状態が変化した場合であっても、その変化に応じた電制機を高速、且つ定量的に選択することができる系統安定化装置を提供することである。

実施形態の系統安定化装置は、取得部と、系統モデル作成部と、計算部と、第１選択部と、確率モデル作成部と、第２選択部とを持つ。取得部は、電力系統から系統情報を取得する。系統モデル作成部は、前記取得部により取得された第１時点の前記系統情報に基づいて系統モデルを作成する。計算部は、前記第１時点における前記電力系統を流れる潮流値に基づき、前記電力系統に想定事故が生じた場合における系統解析シミュレーション計算を、前記系統モデルを用いて行う。第１選択部は、前記計算部により求められた計算結果に基づいて、前記想定事故ごとに電制を行った場合における前記電力系統の安定化度合いを判定し、判定した前記安定化度合いに応じて、前記第１時点の状況で前記想定事故が発生した場合において電制の対象とする第１電制機を選択する。モデル作成部は、前記計算部、及び前記第１選択部による処理の過程で用いられた変数から生成した、入力と出力とが対応付けられたデータセットに基づいて、前記第１時点と異なる第２時点における前記電力系統の安定化度合いを示す確率を導出する確率モデルを作成する。第２選択部は、前記確率モデルを用いて導出された確率に基づいて、前記第２時点の状況で前記想定事故が発生した場合において電制の対象とする第２電制機を選択する。

第１の実施形態の系統安定化装置１０が適用される系統安定化システムＳの構成を示すブロック図。 第１の実施形態の系統安定化装置１０における全体の動作の流れを示すフローチャート。 第１の実施形態の系統安定化装置１０における電制機を選択する動作の流れを示すフローチャート。 第１の実施形態の確率モデル処理部２０における安定化可能確率を導出する動作の流れを示すフローチャート。 第１の実施形態の確率モデル処理部２０における安定化効果小確率を導出する動作の流れを示すフローチャート。 第１の実施形態の脱調確率モデル処理部３０における脱調確率を導出する動作の流れを示すフローチャート。 第１の実施形態の安定化可能確率モデルＭ１の作成に用いられるデータセットの構成の例を示す図。 第１の実施形態の確率モデル処理部２０におけるモデルの作成に用いられるニューラルネットワークの構成の例を示す図。 第１の実施形態の安定化可能確率モデルＭ１に入力される入力データの例を示す図。 第１の実施形態の安定化可能確率モデルＭ１から出力される確率の例を示す図。 第１の実施形態の安定化効果小確率モデルＭ２の作成に用いられるデータセットの構成の例を示す図。 第１の実施形態の安定化効果小確率モデルＭ２に入力される入力データの例を示す図。 第１の実施形態の安定化効果小確率モデルＭ２から出力される確率の例を示す図。 第１の実施形態の脱調確率モデルＭ３の作成に用いられるデータセットの構成の例を示す図。 第１の実施形態の脱調確率モデルＭ３に入力される入力データの例を示す図。 第１の実施形態の脱調確率モデルＭ３から出力される確率の例を示す図。 第２の実施形態の系統安定化装置１０Ａが適用される系統安定化システムＳの構成を示すブロック図。 第２の実施形態の系統安定化装置１０Ａにおける全体の動作の流れを示すフローチャート。 第２の実施形態の簡易確率モデルＭ４の作成に用いられるデータセットの構成の例を示す図。 第２の実施形態の確率モデル処理部２０Ａにおける簡易確率を導出する動作の流れを示すフローチャート。 第２の実施形態の簡易確率モデルＭ４に入力される入力データの例を示す図。 第２の実施形態の簡易確率モデルＭ４から出力される確率の例を示す図。

以下、実施形態の系統安定化装置を、図面を参照して説明する。以下の説明において、複数の同じ構成要素について、符号の末尾に「１」、「２」等の数値を、「－」（ハイフン）を介して付すことにより区別する。複数の同じ構成を互いに区別しない場合には、符号の末尾に「１」、「２」等の数値を「－」（ハイフン）を介して付すことを省略する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態について説明する。図１は、第１の実施形態の系統安定化装置１０が適用される系統安定化システムＳの構成を示すブロック図である。系統安定化システムＳは、例えば、電力系統９と、電制端末４（電制端末４－１～４－４）と、伝送系８と、系統安定化装置１０とを備える。

電力系統９は、発電機１（発電機１－１～１－５）と、変圧器２（変圧器２－１～２－５）と、遮断器３（遮断器３－１～３－５）と、母線５（母線５－１～５－８）と、通信端末６（通信端末６－１～６－５）と、送電線７（送電線７－１～７－６）とを備える。

発電機１は、太陽光、風力等の再生可能エネルギー（以下、単に「再エネ」とも称する）による電源、火力機、原子力機、水力機等の同期機等、電力を発電する機器を示す。変圧器２は、発電機１により発電される電力の電圧を所定電圧に変圧する。例えば、変圧器２－１は、発電機１－１により発電される電力の電圧を所定電圧に変圧する。遮断器３は、発電機１により発電される電力の需要家への供給を遮断する。例えば、遮断器３－１は、発電機１－１により発電される電力の電圧を所定電圧に変圧する。

通信端末６は、発電機１から母線５を介して需要家に供給される電力に関する情報（以下、系統情報と称する）を計測する。例えば、通信端末６－１は、発電機１－１から母線５－２を介して需要家に供給される電力に関する系統情報を計測する。

系統情報は、電力系統９の各構成要素（発電機１、変圧器２、遮断器３、母線５、通信端末６、及び送電線７）の接続状態および電力の需給状態に関する情報である。系統情報は、例えば、電力系統９における各母線５の電圧や位相角、送電線７の有効電力潮流や無効電力潮流、発電機１の起動・停止情報、などの情報を含む。

電制端末４は、系統安定化装置１０からの制御信号に応じて、遮断器３を制御し、発電機１からの電力の供給の遮断を制御する。例えば、電制端末４－１は、系統安定化装置１０からの制御信号に応じて、遮断器３－１を制御し、発電機１－１からの電力の供給の遮断を制御する。

伝送系８は、専用通信回線やインターネット等の通信ネットワークにより構成され、通信端末６と系統安定化装置１０との間で、系統情報等の各種情報を伝送する。

系統安定化装置１０は、通信端末６から、系統情報を取得し、取得した系統情報に基づいて、系統情報に示される状況で想定事故が発生した場合において電力系統９が不安定となった場合に、電力系統９を安定化させるために電制する電制機を選択する。ここで、電制機は、電力系統９に設けられた発電機１であって、電力系統９の安定化のために遮断される対象となる発電機１である。

系統安定化装置１０は、系統情報収集部１１と、系統モデル作成部１２と、基本系統記憶部１３と、過渡安定度計算部１４と、電制機選択部１５と、電制機決定部１６と、確率モデル処理部２０と、脱調確率モデル処理部３０とを備える。ここで、系統情報収集部１１は「取得部」の一例である。過渡安定度計算部１４は「計算部」の一例である。電制機選択部１５は「第１選択部」の一例である。

系統情報収集部１１は、伝送系８を介して、通信端末６から、予め設定された周期毎（例えば、１分毎）に、系統情報を取得する。系統情報収集部１１は、取得した系統情報を、系統モデル作成部１２に出力する。

系統モデル作成部１２は、系統情報収集部１１により取得される系統情報、及び基本系統記憶部１３に記憶される構成情報に基づいて、電力系統９の電力の潮流状態を表すシミュレーションモデル（以下、系統モデルと称する）を作成する。基本系統記憶部１３は、構成情報を記憶する。

構成情報は、電力系統９の各構成要素の構成に関する情報である。構成情報は、例えば、電力系統９が有する送電線７のインピーダンスやインダクタンス、母線５と送電線７の相互接続情報、電力系統９の各構成要素の規模や台数、配置等を示す情報である。

過渡安定度計算部１４は、系統モデル作成部１２により生成された系統モデルを用いて、系統解析シミュレーション計算を行う。過渡安定度計算部１４は、系統情報収集部１１により取得される系統情報を用いた潮流計算を行い、系統に流れる潮流（電力）値を算出する。ここで算出される潮流値は、系統情報収集部１１により取得された系統情報に示されるある時点（以下、第１時点と称する）における電力系統９の潮流を示す値である。

過渡安定度計算部１４は、この潮流値を基に、系統モデルを用いて、事故発生、事故除去、制御対象とする発電機を遮断した後の系統の動きについて、過渡安定度計算によるシミュレーションを行う。過渡安定度計算部１４は、電制機を変化させながら、系統が安定となる結果を得るまで繰り返し過渡安定度計算を行う。過渡安定度計算部１４は、計算結果を、確率モデル処理部２０に記憶する。

電制機選択部１５は、過渡安定度計算部１４により計算されたシミュレーションの結果を基に、想定事故ごとに電制機を選択する。電制機選択部１５は、選択の結果を電制機決定部１６に出力する。

ここで、電制機選択部１５により選択される電制機は、第１時点における電力系統９の潮流の状態において、想定事故が発生した場合に、電制を行うと安定となる発電機１である。つまり、電制機選択部１５により選択される電制機は、「第１電制機」の一例である。

第１時点における電力系統９の潮流の状態が、次に系統情報が取得される時点（例えば、１分後）まで維持された場合、その間の任意の時点（以下、第２時点と称する）に事故が発生しても、その事故に対応する想定事故を判定することにより、予め選択しておいた電制機を電制することにより、電力系統９の安定化を図ることができる。

しかしながら、第１時点における電力系統９の潮流の状態が、第２時点で急激に変化した状態で事故が発生すると、状況が変わっているために予め選択しておいた電制機を電制しても電力系統９が安定化するとは限らない。特に、発電機１が再エネである場合、太陽光や風力等の変化により発電の状態が急激に変化する場合があり得る。この場合、第２時点における電力系統９の潮流が急激に変化し予め選択しておいた電制機を電制しても安定化できない可能性があった。

この対策として、本実施形態では、第２時点において、事故や潮流の急変により電力系統９が不安定となった場合、確率モデルを用いて電力系統９を安定化させる電制機を選択する。確率モデルは、第２時点の状況において電制が行われた場合における、電力系統９の安定化の指標を示す確率を導出するモデルである。ここで、第２時点の状況にある電力系統９を安定化させるために選択される電制機は、「第２電制機」の一例である。

確率モデル処理部２０は、過渡安定度計算部１４による計算の結果などを用いて確率モデルを作成し、作成した確率モデルを用いて電制対象装置を選択する。確率モデル処理部２０は、選択した第２時点における電制対象装置を電制機決定部１６に出力する。

確率モデル処理部２０は、電制機選択結果記憶部２１と、安定化可能確率モデル作成部２２と、安定化可能確率演算部２３と、安定化効果小電制機記憶部２４と、安定化効果小確率モデル作成部２５と、安定化効果小確率演算部２６と、電制機選択部（確率）２７と、脱調確率モデル処理部３０とを備える。脱調確率モデル処理部３０は、脱調発電機記憶部３１と、脱調確率モデル作成部３２と、脱調確率提示部３３と備える。ここで、安定化可能確率モデル作成部２２は、「確率モデル作成部」の一例である。安定化効果小確率モデル作成部２５は、「確率モデル作成部」の一例である。電制機選択部（確率）２７は「第２選択部」の一例である。脱調確率モデル作成部３２は、「確率モデル作成部」の一例である。

確率モデル処理部２０の各機能部（電制機選択結果記憶部２１と、安定化可能確率モデル作成部２２と、安定化可能確率演算部２３と、安定化効果小電制機記憶部２４と、安定化効果小確率モデル作成部２５と、安定化効果小確率演算部２６と、電制機選択部（確率）２７と、脱調確率モデル処理部３０）が行う処理については、後で詳しく説明する。

電制機決定部１６は、電制機選択部１５による選択の結果、及び確率モデル処理部２０による選択の結果を用いて、第２時点の状況を安定化させる電制対象装置を決定する。電制機決定部１６は、決定した電制対象装置を電制（遮断）する指令を電制端末４に出力する。

ここで、第１の実施形態の系統安定化装置１０が行う処理について、図２～図１６を用いて説明する。まず、図２～図６を用いて、系統安定化装置１０が行う処理の流れを説明する。図２は、第１の実施形態の系統安定化装置１０における全体の動作の流れを示すフローチャートである。図３は図２のステップＳ１に示す処理、図４は図２のステップＳ３に示す処理、図５は図２のステップＳ４に示す処理、図６は図２のステップＳ９に示す処理、の詳細な流れを示している。

まず、図２に示すフローチャートに沿って全体の流れを説明する。図２に示すフローチャートの各処理は、所定の周期（例えば、１分周期）で処理が繰り返し行われる。

ステップＳ１において、詳細計算による電制機の選択が行われる。詳細計算は、過渡安定度計算部１４及び電制機選択部１５が行う処理である。ここで選択される電制機は、第１時点の電力系統９に、想定事故が発生した場合に電力系統９を安定化させるための電制機（第１電制機）である。ステップＳ１において行われる処理の詳細については、図３等を用いて後で説明する。

ステップＳ２において、計算結果の保存が行われる。計算結果は、第１電制機を選択する処理に用いられた変数などの計算の結果である。計算結果は、電制機選択結果記憶部２１、安定化効果小電制機記憶部２４、及び脱調発電機記憶部３１にそれぞれ記憶される。

ステップＳ３において、安定化可能確率の処理が行われる。安定化可能確率の処理は、安定化可能確率を導出するモデル（安定化可能確率モデルＭ１）を作成すると共に、作成したモデルを用いて、安定化可能確率を導出する処理である。安定化可能確率は、任意の時点の電力系統９において、電制機選択部１５により選択された電制機に電制が行われた場合における、電力系統９が安定化する確率である。ここで、安定化可能確率は、「安定化度合い」の一例である。ステップＳ３において行われる処理の詳細については、図４等を用いて後で説明する。

ステップＳ４において、安定化効果小確率の処理が行われる。安定化効果小確率の処理は、安定化効果小確率を導出するモデル（安定化効果小確率モデルＭ２）を作成すると共に、作成したモデルを用いて、安定化効果小確率を導出する処理である。安定化効果小確率は、任意の時点の電力系統９において、電制機選択部１５により選択された電制機、及び安定化効果が小さい電制機の各々に電制が行われた場合における、電力系統９の安定化効果の度合いが所定の閾値より小さい確率である。ここで、安定化効果小確率は、「安定化度合い」の一例である。ステップＳ４において行われる処理の詳細については、図５等を用いて後で説明する。

ここで、安定化効果は、ある発電機を電制機に追加した場合における、臨界故障除去時間（ＣＣＴ（critical clearing time））や、発電機における動揺の改善の度合いによって判断する。具体的には、ある発電機を電制機に追加した場合に、ＣＣＴが増加する幅（大きさ）が、所定の閾値より小さい発電機を安定化効果の小さい発電機とする。ここでの所定の閾値は、例えば、５０Ｈｚ系統に設置された３サイクル遮断器の遮断スピードに相当する時間（例えば、０．０６［ｓ］）などに基づいて規定される値である。また、ある発電機を電制機に追加した場合に、発電機における動揺の振幅が低下する幅（大きさ）が所定の閾値より小さい発電機を、安定化効果の小さい発電機とする。ここでの所定の閾値は、例えば、ある発電機を電制機に追加する前における動揺の振幅に対する、追加後の動揺の振幅が低下した割合（例えば、５［％］）により規定される値である。

ステップＳ５において、確率値による電制機の選択が行われる。確率値は、ステップＳ３、及びＳ４において導出された安定化可能確率、及び安定化効果小確率である。電制機選択部（確率）２７は、安定化可能確率、及び安定化効果小確率に基づいて、第２時点の状況にある電力系統９を安定化させるための電制機を選択する。

ステップＳ６において、電制機の決定が行われる。電制機決定部１６は、ステップＳ１、Ｓ６に示す処理によりそれぞれ選択された電制機を用いて、電力系統９に電制すべき電制機を決定する。

ステップＳ７において、系統事故が発生したか否かが判定される。電制機決定部１６は、系統情報等に基づいて、電力系統９の系統構成が変化したと判定される場合、或いは、電力系統９を流れる潮流値が大きく変化したと判定される場合に、系統事故が発生したと判定する。

ステップＳ８において、系統事故が発生したと判定された場合、電制機決定部１６は、決定した電制機を電制（遮断）する指令を電制端末４に出力し、電制を実施する。

ステップＳ９において、脱調確率の処理が行われる。脱調確率の処理は、脱調確率を導出するモデル（脱調確率モデルＭ３）を作成すると共に、作成したモデルを用いて、脱調確率を導出する処理である。脱調確率は、任意の時点の電力系統９において、電力系統９に設けられた発電機１が脱調する確率である。脱調は、電力系統９に設けられた発電機１のうち、一部の発電機１から発電される電力の位相や周波数が変化し、他の発電機１との間で同期が保てなくなる現象である。ここで、脱調確率は、「安定化度合い」の一例である。ステップＳ４において行われる処理の詳細については、図６等を用いて後で説明する。

ここで、図３を用いて、図２のステップＳ１に示す処理の詳細な流れを説明する。

ステップＳ１１において、系統情報収集部１１は、系統情報を取得する。
ステップＳ１２において、系統モデル作成部１２は、系統モデルを作成する。系統モデル作成部１２は、例えば、系統情報収集部１１により取得された系統情報と、基本系統記憶部１３に記憶された構成情報とを統合して系統断面を作成し、作成した系統断面における系統モデルを作成する。

ステップＳ１３において、過渡安定度計算部１４は、系統モデル作成部１２により作成された系統モデルを用いて、複数の想定事故に対応する事故条件により過渡安定度計算を行う。

ステップＳ１４において、電制機選択部１５は、過渡安定度計算部１４による計算の結果を基に、過渡安定度を維持することが可能か否かを判定する。電制機選択部１５は、例えば、計算の結果に不安定な事故条件が存在すると判定した場合、過渡安定度を維持することが可能でないと判定する。

ステップＳ１５において、電制機選択部１５は、過渡安定度を維持することが可能でないと判定する場合、電制機を選択する。過渡安定度計算部１４は、電制機選択部１５により選択された電制機を電制した場合の過渡安定度計算を再度実行し、電力系統９が過渡安定度を維持することが可能と判定されるまで、ステップＳ１３～Ｓ１５に示す処理を繰り返し実行する。

ここで、図４を用いて、図２のステップＳ３に示す処理（安定化可能確率の処理）の詳細な流れを説明する。

ステップＳ３１において、安定化可能確率モデル作成部２２は、電制機選択結果記憶部２１に記憶された情報を用いて安定化可能確率を導出するモデル（安定化可能確率モデルＭ１）を作成する。

電制機選択結果記憶部２１には、電制機の選択の結果（電制機選択結果）に関する情報が記憶される。電制機選択結果に関する情報には、系統情報収集部１１により取得された系統情報、過渡安定度計算部１４による計算において想定された事故に関する情報（事故情報）、及び電制機選択部１５による選択の結果を示す情報（選択情報）が含まれる（図７参照）。

安定化可能確率モデル作成部２２は、電制機選択結果記憶部２１に記憶された電制機選択結果に関する情報に基づくデータセットＤ１を用いて、安定化可能確率モデルＭ１を作成する。データセットＤ１は、電制機選択結果に関する情報のうち、系統情報及び事故情報を入力、選択情報を出力として対応付けた情報である。

安定化可能確率モデル作成部２２は、例えば、ニューラルネットワーク（図８参照）、又はベイズの定理を用いて安定化可能確率モデルＭ１を作成する。なお、安定化可能確率モデル作成部２２は、ニューラルネットワーク、及びベイズの定理とは異なる他の方法を用いて安定化可能確率モデルＭ１を作成するようにしてもよい。

ここで、安定化可能確率モデル作成部２２が、ニューラルネットワークを用いて安定化可能確率モデルＭ１を作成する方法について説明する。安定化可能確率モデル作成部２２は、以下の式（１）で示されるＳｏｆｔｍａｘ関数を活性化関数としたモデルに、データセットＤ１の内容を学習させる。

ここで、Ｓｏｆｔｍａｘ関数の定義域は、０＜ｙ＜１であり、その総和は１となり、確率に近い性質を持つ。Ｓｏｆｔｍａｘ関数を用いることにより、学習済みの安定化可能確率モデルＭ１は、任意の入力（任意の時点における系統情報及び事故情報）に対する出力（電制機選択部１５により選択された電制機に電制が行われた場合における、電力系統９が安定化する度合い）を確率（安定化可能確率）として導出することができる。

また、安定化可能確率モデル作成部２２が、ベイズの定理を用いて安定化可能確率モデルＭ１を作成する方法について説明する。ベイズの定理を用いることで観測事象（データセットＤ１）から、推定したい事象（任意の時点において電制機選択部１５により選択された電制機に電制が行われた場合における、電力系統９が安定化する度合い）を、確率により推測することができる。

安定化可能確率モデル作成部２２は、以下の式（２）により表されるベイズの定理を用いてモデルを作成する。

安定化可能確率モデル作成部２２は、式（２）を用いて、入力（任意の時点における系統情報、及び事故情報）として、ｘ１、ｘ２、ｘ３、…、ｘｎが与えられたときに出力がＣｉとなる確率（事後確率、式（２）における左辺）を求める。なお、ベイズの定理を用いて行う事後確率の計算には積分計算を伴い、計算負荷が増大する課題がある。しかしながら、各確率変数が独立であることを仮定して計算を簡略化するナイーブベイズを用いることで計算負荷の増大を抑制することが可能である。

ステップＳ３２において、系統情報、及び事故情報が取得される。この処理は、任意の時点（例えば、第２時点）において行われる。系統情報、及び事故情報は、系統安定化装置１０が備える何れの機能部により取得されてもよい。例えば、系統情報収集部１１、又は安定化可能確率演算部２３により、通信端末６から伝送系８を介して系統情報が取得される。また、系統情報に基づいて、例えば過渡安定度計算部１４により事故情報が取得される。

ステップＳ３３において、安定化可能確率演算部２３は、安定化可能確率モデルＭ１に第２時点における系統情報、及び事故情報を入力することにより、安定化可能確率を導出（算出）する。安定化可能確率モデルＭ１はステップＳ３１に示す処理において作成されたモデルである。第２時点における系統情報、及び事故情報は、ステップＳ３２に示す処理において取得された情報である。安定化可能確率は、第２時点の電力系統９に、電制機選択部１５により（第１時点において）選択された電制機に電制が行われた場合に電力系統９が安定化する確率である。

ここで、図５を用いて、図２のステップＳ４に示す処理（安定化効果小確率の処理）の詳細な流れを説明する。

ステップＳ４１において、安定化効果小確率モデル作成部２５は、安定化効果小電制機記憶部２４に記憶された情報を用いて安定化効果小確率を導出するモデル（安定化効果小確率モデルＭ２）を作成する。

安定化効果小電制機記憶部２４には、安定化効果が小さい電制機（安定化効果小電制機）に関する情報が記憶される。安定化効果小電制機に関する情報には、系統情報収集部１１により取得された系統情報、過渡安定度計算部１４による計算において想定された事故に関する情報（事故情報）、及び過渡安定度計算部１４による計算において安定化効果が小さいと判定された電制機を示す情報（安定化効果小電制機情報）が含まれる（図１１参照）。

安定化効果小確率モデル作成部２５は、安定化効果小電制機記憶部２４に記憶された安定化効果小電制機に関する情報に基づくデータセットＤ２を用いて、安定化効果小確率モデルＭ２を作成する。データセットＤ２は、安定化効果小電制機に関する情報のうち、系統情報及び事故情報を入力、選択情報を出力として対応付けた情報である。

安定化効果小確率モデル作成部２５は、例えば、ニューラルネットワーク（図８参照）、又はベイズの定理を用いて安定化効果小確率モデルＭ２を作成する。安定化効果小確率モデル作成部２５が安定化効果小確率モデルＭ２を作成する方法は、既に説明した安定化可能確率モデル作成部２２が安定化可能確率モデルＭ１を作成する方法と同様であるため、その説明を省略する。

ステップＳ４２において、任意の時点（例えば、第２時点）における、系統情報、及び事故情報が取得される。このステップＳ４２に示す処理は、上述したステップＳ３２に示す処理と同等であるため、その説明を省略する。

ステップＳ４３において、安定化効果小確率演算部２６は、安定化効果小確率モデルＭ２に第２時点における系統情報、及び事故情報を入力することにより、安定化効果小確率を導出（算出）する。安定化効果小確率モデルＭ２はステップＳ４１に示す処理において作成されたモデルである。第２時点における系統情報、及び事故情報は、ステップＳ４２に示す処理において取得された情報である。安定化効果小確率は、第２時点の電力系統９に、電制機選択部１５により（第１時点において）選択された電制機、及び安定化効果小電制機の各々に電制が行われた場合における電力系統９の安定化効果が所定の閾値より小さくなる確率である。

ここで、上記のステップＳ４１に示す処理において安定化効果小電制機記憶部２４に記憶される安定化効果が所定の閾値より小さい電制機に関する情報について補足する。

安定化効果が所定の閾値より小さい電制機は、複数存在する可能性がある。例えば図１に示す、発電機１－１～１－５の５つの発電機のうち、発電機１－１、発電機１－２における安定化効果が所定より小さい場合を考える。この場合、ニューラルネットワークを用いる方法において、安定化可能確率モデルＭ１を作成する際の正解ラベルを［１－１、１－２、１－３、１－４、１－５］＝［０．５、０．５、０．０、０．０、０．０］などとして発電機１－１、発電機１－２のラベルの合計が１．０となるようにする。正解ラベルの左辺は発電機１を一意に区別する識別子（この例では、符号）である。正解ラベルの右辺は、左辺の識別子に対応する発電機１の正解ラベルである。

なお、安定化効果が所定の閾値より小さい電制機について、安定化効果の度合い（ＣＣＴの増加の幅や、発電機における動揺振幅の低下幅の大きさ）に応じて、正解ラベルに重みづけをしてもよい。例えば、発電機１－１の安定化効果が特に低い場合、上述した正解ラベルを［１－１、１－２、１－３、１－４、１－５］＝［０．９、０．１、０．０、０．０、０．０］等として重みづけをしてもよい。

ここで、図６を用いて、図２のステップＳ９に示す処理（脱調確率の処理）の詳細な流れを説明する。

ステップＳ９１において、脱調確率モデル作成部３２は、脱調発電機記憶部３１に記憶された情報を用いて脱調確率を導出するモデル（脱調確率モデルＭ３）を作成する。

脱調発電機記憶部３１には、脱調する発電機（脱調発電機）に関する情報が記憶される。脱調発電機に関する情報には、系統情報収集部１１により取得された系統情報、過渡安定度計算部１４による計算において想定された事故に関する情報（事故情報）、及び想定事故において電制が行われなかった場合に最初に脱調する発電機を示す情報（脱調発電機情報）が含まれる（図１４参照）。

脱調確率モデル作成部３２は、脱調発電機記憶部３１に記憶された脱調発電機に関する情報に基づくデータセットＤ３を用いて、脱調確率モデルＭ３を作成する。データセットＤ３は、安定化効果小電制機に関する情報のうち、系統情報及び事故情報を入力、脱調発電機情報を出力として対応付けた情報である。

脱調確率モデル作成部３２は、例えば、ニューラルネットワーク（図８参照）、又はベイズの定理を用いて脱調確率モデルＭ３を作成する。脱調確率モデル作成部３２が脱調確率モデルＭ３を作成する方法は、既に説明した安定化可能確率モデル作成部２２が安定化可能確率モデルＭ１を作成する方法と同様であるため、その説明を省略する。

ステップＳ９２において、任意の時点（例えば、第２時点）における、系統情報、及び事故情報が取得される。このステップＳ９２に示す処理は、上述したステップＳ３２に示す処理と同等であるため、その説明を省略する。

ステップＳ９３において、脱調確率提示部３３は、脱調確率モデルＭ３に第２時点における系統情報、及び事故情報を入力することにより、脱調確率を導出（算出）する。脱調確率モデルＭ３はステップＳ９１に示す処理において作成されたモデルである。第２時点における系統情報、及び事故情報は、ステップＳ９２に示す処理において取得された情報である。脱調確率は、第２時点の電力系統９に電制が行われない場合に、発電機１が脱調する確率である。また、脱調確率提示部３３は、導出した脱調確率を、図示しない系統安定化装置１０の表示部に表示する。

脱調確率を表示することにより、様々な事故点、事故様相に対して、発電機の脱調が発生するリスクをリアルタイムで系統運用者に提示することができる。系統運用者は発電機出力の調整、調相設備を用いた電圧調整等の系統制御を実施する際に、本情報を参考にすることができる。

なお、上記では、モデル（安定化可能確率モデルＭ１、安定化効果小確率モデルＭ２、及び脱調確率モデルＭ３）が作成されることを前提として説明した。しかしながら、モデルは、常に作成される必要はない。例えば、電力系統９における系統の構成が大きく変化した場合、電力系統９を流れる潮流値が大きく変化した場合にのみ作成されるようにしてもよい。

例えば、ステップＳ３２で取得された系統情報に基づいて安定化可能確率モデルＭ１を作成するか否かが判定され、判定結果に応じてステップＳ３１、及びＳ３３に示す処理を行うようにしてもよい。また、ステップＳ４２で取得された系統情報に基づいて安定化効果小確率モデルＭ２を作成するか否かが判定され、判定結果に応じてステップＳ４１、及びＳ４３に示す処理を行うようにしてもよい。また、ステップＳ９２で取得された系統情報に基づいて脱調確率モデルＭ３を作成するか否かが判定され、判定結果に応じてステップＳ９１、及びＳ９３に示す処理を行うようにしてもよい。

図７は、第１の実施形態の安定化可能確率モデルＭ１の作成に用いられるデータセットＤ１の構成の例を示す図である。データセットＤ１は電制機選択結果記憶部２１に記憶される電制機選択結果に関する情報により構成される。

データセットＤ１は、入力１、入力２、及び出力の各要素を備える。入力１は、事故前の系統状態を示す情報であり、例えば第１時点における系統情報に基づいて計算された発電機の有効電力Ｐ、及び位相δ、電圧Ｖ等の情報である。入力２は、事故に関する情報であり、例えば、過渡安定度計算部１４により設定された想定事故の事故点や事故様相を示す情報である。出力は、電制機選択部１５により選択された電力系統９を安定化できる電制機の組合せである。なお、電制機の組合せには、一つの電制機も含まれる。

この例では、事故前のある時点において送電線７－１～７－３の有効電力が、それぞれ０．８２９［ｐｕ］、０．４５１［ｐｕ］、０．１２３［ｐｕ］であることが示されているまた、この時点の母線５－１～５－３の位相が、それぞれ４５［ｄｅｇ．］、２２［ｄｅｇ．］、７７［ｄｅｇ．］であることが示されている。また、この時点の母線５－１に印加された電圧は１．０２［ｐｕ］であることが示されている。また、想定事故の事故点は送電線７－７であり、事故様相は３ＬＧであることが示されている。この想定事故において、電力系統９を安定化するために発電機１－２、及び１－５を電制することが選択されたことが示されている。

図８は、第１の実施形態の確率モデル処理部２０におけるモデルの作成に用いられるニューラルネットワークの構成の例を示す図である。一般に、ニューラルネットワークは、入力層、隠れ層（中間層）、出力層の３つの階層により構成される。図８は、中間層が１層の単純な線形結合モデルである。

本実施形態では、中間層と出力層との間に、式（１）に示されるＳｏｆｔｍａｘ関数が用いられ、出力層の各ユニットの値が確率により示される確率モデルとなる。

図８に示すモデルでは、入力層は３つのユニットからなり、それぞれに系統情報等が入力される。中間層はバイアス成分が「ｂ１」であるユニットと、バイアス成分が「ｂ２」であるユニットの二つのユニットからなる。出力層は、２つのユニットからなり、それぞれに最初に脱調する発電機等が出力される。入力層の各ユニットと、中間層の各ユニットとの間には結合係数（重み）Ｗが設定される。

例えば、入力層のユニットと、中間層のバイアス成分が「ｂ１」であるユニットとの間の結合係数が「Ｗ_１、１」である場合、その入力層のユニットに入力された値は、結合係数ｗ_１、１が乗算されてバイアス成分が「ｂ１」である中間層のユニットに入力され、バイアス成分ｂ１が加算されてＳｏｆｔｍａｘ関数に入力される。

例えば、入力［ｘ１、ｘ２、ｘ３］に対する正解がｙ１である場合を考える。この場合、学習の段階において、図８のモデルの入力［ｘ１、ｘ２、ｘ３］を与えた場合の正解ラベルを［ｙ１、ｙ２］＝［１、０］に設定してモデルを学習させる。このような学習を繰り返し実行することにより、モデルは、重みＷ、及びバイアスｂを学習する。一度学習すれば、出力は重みＷ、及びバイアスｂによる積和の計算と、Ｓｏｆｔｍａｘ関数の出力値計算の組合せによって算出でき、過渡安定度計算を繰り返す必要がないために、過渡安定度計算による処理に比べて短い時間で確率を導出することができる。

図９は、第１の実施形態の安定化可能確率モデルＭ１に入力される入力データの例を示す図である。この入力データは、安定化可能確率演算部２３が安定化可能確率を導出する際に、安定化可能確率モデルＭ１への入力に用いられるデータである。

図９の例における入力データは、入力１、及び入力２の各要素を備える。入力１は、事故前の系統状態を示す情報であり、例えば第２時点における系統情報に基づいて計算された発電機の有効電力Ｐ、及び位相δ、電圧Ｖ等の情報である。入力２は、事故に関する情報であり、例えば、想定事故の事故点や事故様相を示す情報である。

この例では、事故前のある時点において送電線７－１～７－３の有効電力が、それぞれ０．７６８［ｐｕ］、０．３９８［ｐｕ］、０．１３３［ｐｕ］であることが示されているまた、この時点の母線５－１～５－３の位相が、それぞれ４３［ｄｅｇ．］、２３［ｄｅｇ．］、８０［ｄｅｇ．］であることが示されている。また、この時点の母線５－１に印加された電圧は１．０１［ｐｕ］であることが示されている。また、想定事故の事故点は送電線７－７であり、事故様相は３ＬＧであることが示されている。

図１０は、第１の実施形態の安定化可能確率モデルＭ１から出力される確率の例を示す図である。この出力データは、安定化可能確率演算部２３が安定化可能確率を導出する際に、図９に示す入力データを安定化可能確率モデルＭ１に入力した際に出力されるデータである。

図１０の例における出力データは、出力の要素として、各制御組み合わせで安定化できる確率の項目を備える。各制御組み合わせは、電制機としての発電機１の組合せである。この例では、発電機１－１と１－５の組合せで電制が実施された場合、電力系統９を安定化することができる確率は２［％］である。また、発電機１－２と１－３の組合せでの場合は１［％］、発電機１－２と１－４の組合せの場合は３０［％］、発電機１－２と１－５の組合せの場合は５０［％］、発電機１－３と１－４の組合せの場合は３［％］である。

図１１は、第１の実施形態の安定化効果小確率モデルＭ２の作成に用いられるデータセットＤ２の構成の例を示す図である。データセットＤ２は安定化効果小電制機記憶部２４に記憶される安定化効果小電制機に関する情報により構成される。

データセットＤ２は、入力１、入力２、及び出力の各要素を備える。入力１は、事故前の系統状態を示す情報であり、例えば第１時点における系統情報に基づいて計算された発電機の有効電力Ｐ、及び位相δ、電圧Ｖ等の情報である。入力２は、事故に関する情報であり、例えば、過渡安定度計算部１４により設定された想定事故の事故点や事故様相を示す情報である。出力は、過渡安定度計算部１４による過渡安定度計算により安定化効果が所定の閾値よりも小さいと判定された電制機である。

この例では、事故前のある時点において送電線７－１～７－３の有効電力が、それぞれ０．３４５［ｐｕ］、０．９９２［ｐｕ］、０．２１４［ｐｕ］であることが示されているまた、この時点の母線５－１～５－３の位相が、それぞれ２３［ｄｅｇ．］、３３［ｄｅｇ．］、５２［ｄｅｇ．］であることが示されている。また、この時点の母線５－１に印加された電圧は０．９９［ｐｕ］であることが示されている。また、想定事故の事故点は送電線７－６であり、事故様相は３ＬＧであることが示されている。この想定事故において、発電機１－２の安定化効果が所定の閾値よりも小さいことが示されている。

図１２は、第１の実施形態の安定化効果小確率モデルＭ２に入力される入力データの例を示す図である。この入力データは、安定化効果小確率演算部２６が安定化効果小確率を導出する際に、安定化効果小確率モデルＭ２への入力に用いられるデータである。

図１２の例における入力データは、入力１、及び入力２の各要素を備える。入力１は、事故前の系統状態を示す情報であり、例えば第２時点における系統情報に基づいて計算された発電機の有効電力Ｐ、及び位相δ、電圧Ｖ等の情報である。入力２は、事故に関する情報であり、例えば、想定事故の事故点や事故様相を示す情報である。

この例では、事故前のある時点において送電線７－１～７－３の有効電力が、それぞれ０．３６７［ｐｕ］、０．９８２［ｐｕ］、０．２３４［ｐｕ］であることが示されているまた、この時点の母線５－１～５－３の位相が、それぞれ２５［ｄｅｇ．］、３５［ｄｅｇ．］、５８［ｄｅｇ．］であることが示されている。また、この時点の母線５－１に印加された電圧は０．９８［ｐｕ］であることが示されている。また、想定事故の事故点は送電線７－５であり、事故様相は３ＬＧであることが示されている。

図１３は、第１の実施形態の安定化効果小確率モデルＭ２から出力される確率の例を示す図である。この出力データは、安定化効果小確率演算部２６が安定化効果小確率を導出する際に、図１２に示す入力データを安定化効果小確率モデルＭ２に入力した際に出力されるデータである。

図１３の例における出力データは、出力の要素として、安定化効果が所定より小さい確率の項目を備える。この例では、入力された状況に対して発電機１－１を電制することによる安定化効果が所定の閾値より小さくなる確率は３０［％］である。また、発電機１－２の場合は４０［％］、発電機１－３の場合は２０［％］、発電機１－４の場合は５［％］、発電機１－５場合は５［％］である。

図１４は、第１の実施形態の脱調確率モデルＭ３の作成に用いられるデータセットＤ３の構成の例を示す図である。データセットＤ３は脱調発電機記憶部３１に記憶される脱調発電機に関する情報により構成される。

データセットＤ３は、入力１、入力２、及び出力の各要素を備える。入力１は、事故前の系統状態を示す情報であり、例えば第１時点における系統情報に基づいて計算された発電機の有効電力Ｐ、及び位相δ、電圧Ｖ等の情報である。入力２は、事故に関する情報であり、例えば、過渡安定度計算部１４により設定された想定事故の事故点や事故様相を示す情報である。出力は、過渡安定度計算部１４による過渡安定度計算により想定事故において電制が行われない場合に最初に脱調する発電機である。

この例では、事故前のある時点において送電線７－１～７－３の有効電力が、それぞれ０．３４５［ｐｕ］、０．９９２［ｐｕ］、０．２１４［ｐｕ］であることが示されているまた、この時点の母線５－１～５－３の位相が、それぞれ２３［ｄｅｇ．］、３３［ｄｅｇ．］、５２［ｄｅｇ．］であることが示されている。また、この時点の母線５－１に印加された電圧は０．９９［ｐｕ］であることが示されている。また、想定事故の事故点は送電線７－６であり、事故様相は３ＬＧであることが示されている。この想定事故において、最初に発電機１－４が脱調することが示されている。

図１５は、第１の実施形態の脱調確率モデルＭ３に入力される入力データの例を示す図である。この入力データは、脱調確率提示部３３が脱調確率を導出する際に、脱調確率モデルＭ３への入力に用いられるデータである。

図１５の例における入力データは、入力１、及び入力２の各要素を備える。入力１は、事故前の系統状態を示す情報であり、例えば第２時点における系統情報に基づいて計算された発電機の有効電力Ｐ、及び位相δ、電圧Ｖ等の情報である。入力２は、事故に関する情報であり、例えば、想定事故の事故点や事故様相を示す情報である。

この例では、事故前のある時点において送電線７－１～７－３の有効電力が、それぞれ０．３６７［ｐｕ］、０．９８２［ｐｕ］、０．２３４［ｐｕ］であることが示されているまた、この時点の母線５－１～５－３の位相が、それぞれ２５［ｄｅｇ．］、３５［ｄｅｇ．］、５８［ｄｅｇ．］であることが示されている。また、この時点の母線５－１に印加された電圧は０．９８［ｐｕ］であることが示されている。また、想定事故の事故点は送電線７－５であり、事故様相は３ＬＧであることが示されている。

図１６は、第１の実施形態の脱調確率モデルＭ３から出力される確率の例を示す図である。この出力データは、脱調確率提示部３３が脱調確率を導出する際に、図１５に示す入力データを脱調確率モデルＭ３に入力した際に出力されるデータである。

図１６の例における出力データは、出力の要素として、各発電機が脱調する確率の項目を備える。この例では、入力された状況に対して発電機１－１が脱調する確率は３［％］である。また、発電機１－２の場合は５［％］、発電機１－３の場合は２［％］、発電機１－４の場合は４５［％］、発電機１－５場合は４０［％］である。また、脱調する発電機１がない場合の確率は５［％］である。

ここで、上記ステップＳ５において、電制機選択部（確率）２７が電制機を選択する場合の具体例を説明する。電制機選択部（確率）２７は、例えば、安定化可能確率により確率が求められた電制機の組合せから、安定化効果が所定の閾値より小さい確率がある閾値以上の電制機を含む組み合わせを除外する。次に、電制機選択部（確率）２７は、当該除外の後で残った電制機の組合せの各々のうち、安定化可能確率がある閾値以上の組合せを抽出する。そして、電制機選択部（確率）２７は、抽出した組み合わせから公平性を考慮してランダムに電制機の組合せを選択する。

なお、電制機選択部（確率）２７が電制機を選択する方法は上記に限定されない。例えば、電制機選択部（確率）２７は、各電制機の組合せに対する安定化可能確率が最も高い組合せを単純に採用しても良いし、各電制機の組合せに対する安定化可能確率がある閾値以上の組合せから公平性を考慮してランダムに選択しても良い。また、電制機選択部（確率）２７は、安定化効果が所定より小さい確率がある閾値以上の電制機を含む組合せを除外したうえで、各電制機の組合せから公平性を考慮してランダムに選択しても良い。

また、上記ステップＳ６において、電制機決定部１６が、事故が発生した時に、電制を実施すべき電制機の組合せを決定する方法について具体例を説明する。
電制機決定部１６は、例えば、電制機選択部１５で決定された電制機の組合せ、及び電制機選択部（確率）２７で決定された電制機の組合せのうち、トータルの電制量が大きい組合せとする。電制量は、電制が実施されることにより電力系統９を流れる潮流から除かれる電力量である。また、電制機決定部１６は、通常は電制機選択部１５により決定された電制機の組合せを用いるが、再エネ変動等に起因して電力系統９の潮流分布が急変した場合に電制機選択部（確率）２７により決定された電制機の組合せを用いるようにしてもよい。

以上説明したように、第１の実施形態の系統安定化装置１０は、系統情報収集部１１（取得部）と、系統モデル作成部１２（作成部）と、過渡安定度計算部１４（計算部）と、電制機選択部１５（第１選択部）と、モデル作成部と、電制機選択部（確率）２７（第２選択部）とを備える。モデル作成部は、少なくとも、安定化可能確率モデル作成部２２、安定化効果小確率モデル作成部２５、又は後述する簡易確率モデル作成部４２のいずれかである。モデル作成部は、系統情報収集部１１、系統モデル作成部１２、過渡安定度計算部１４、及び電制機選択部１５による処理の過程で用いられた変数から生成した、入力と出力とが対応付けられたデータセットＤに基づいて、第１時点と異なる第２時点における電力系統９の安定化の指標を示す確率を導出するモデルを作成する。電制機選択部（確率）２７は、モデル作成部により作成されたモデルを用いて導出された確率に基づいて、電力系統９を安定化させるために電制の対象とする第２電制機を選択する。

これにより、第１の実施形態の系統安定化装置１０は、作成したモデルを用いて、過渡安定度計算に用いた変数との関係を基に確率を導出することができ、過渡安定度計算を繰り返すよりも高速に確率を求めることが可能である。また、作成したモデルが確率を出力する構成であるため、電力系統に関する知識が無い発電事業者に対しても直観的に電制機選択の妥当性を示すことができる。さらに、同じような確率が得られた場合に、複数発電機を電制の候補として、電制の機会が公平となるように電制機を選択することができる。

また、第１の実施形態の系統安定化装置１０では、モデル作成部として安定化可能確率モデル作成部２２を有してもよいため、潮流の状態が変化した場合であっても安定化可能確率（電制機選択部１５により選択された組合せによる電制を実行した場合に電力系統９を安定化することが可能である確率）に基づいて、電力系統９を安定させるための電制機を適切に選択することができる。

また、第１の実施形態の系統安定化装置１０では、モデル作成部として安定化効果小確率モデル作成部２５を有してもよいため、潮流の状態が変化した場合であっても安定化効果小確率（追加の電制を行った場合に安定化効果が所定より小さくなる確率）に基づいて、安定化の見込みが少ない発電機を電制機から除外するなどして。電力系統９を安定させるための追加の電制機を適切に選択することができる。なお、追加の電制機は、電制機選択部１５により選択された組合せに追加して電制を行う発電機である。

また、第１の実施形態の系統安定化装置１０では、電制機選択部（確率）２７は、安定化可能確率と、安定化効果小確率との双方に基づいて、電制機を選択するようにしてもよい。これにより、第１の実施形態の系統安定化装置１０では、電制機選択部１５により選択された電制機の組合せから、安定化効果が所定より小さくなる確率が高い発電機１を除外するなどして、より電力系統９を安定させることができる電制機を選択することができる。

また、第１の実施形態の系統安定化装置１０では、電制機選択部（確率）２７は、安定化可能確率に基づいて決定した電制機、安定化効果小確率に基づいて決定した電制機、又は安定化可能確率と安定化効果小確率との双方に基づいて決定した電制機の何れかを、電力系統９の電力潮流の変化量に応じて選択するようにしてもよい。これにより、第１の実施形態の系統安定化装置１０では、電力潮流の変化に応じてより適切に電力系統９を安定させることができる電制機を選択することができる。

また、第１の実施形態の系統安定化装置１０は、脱調確率モデル作成部３２を有していてもよい。これにより、第１の実施形態の系統安定化装置１０では、様々な事故点、事故様相に対して、発電機１の脱調が発生するリスクをリアルタイムで系統運用者に提示することができる。系統運用者は発電機出力の調整、調相設備を用いた電圧調整等の系統制御を実施する際に、本情報を参考にすることができる。

また、第１の実施形態の系統安定化装置１０では、ニューラルネットワーク、又はベイズの定理を用いた確率モデルを用いてもよい。このため、第１の実施形態の系統安定化装置１０では、確率モデルに学習を実行して学習済みモデルを作成すれば、確率の導出に係る計算は、単純な乗算や加算、確率への変換の組合せとなるため、処理負荷がほとんどなく、過渡安定度の計算を繰り返し行うよりも高速に確率を導出でき、より確からしい電制機を高速に選択することが可能である。

（第２の実施形態）
第２の実施形態について説明する。本実施形態では、簡易的なモデルを用いる点において上述した実施形態と相違する。簡易的なモデルとは、モデルに学習させるデータセットＤの数を限定したモデルである。以下の説明では、上述した実施形態と相違する構成についてのみ説明し、上述した実施形態と同等の構成については同じ符号を付してその説明を省略する。ただし、本実施形態における電制端末４については、同じ符号を付しているが、その構成は上述した第１の実施形態と相違する。

図１７は、第２の実施形態の系統安定化装置１０Ａが適用される系統安定化システムＳの構成を示すブロック図である。本実施形態では、電制端末４は、通信端末６と通信可能に接続される。例えば、電制端末４－２は、通信端末６－２と通信可能に接続される。

本実施形態、電制端末４と、系統安定化装置１０Ａとを備える。電制端末４は、バックアップ演算機能を備える。バックアップ演算とは、系統安定化装置１０（１０Ａ）が何らかの理由により発電機１を電制（遮断）する指令を電制端末４に出力できない場合に、電制端末４自らが状況を判断して電制を行う機能である。

従来の電制端末４は、電制信号受信部４２３を備える。電制信号受信部４２３は、電制（遮断）する指令を示す電制信号を受信する機能部である。

本実施形態における電制端末４は、簡易確率モデル記憶部４２１と、バックアップ演算部４２２と、電制信号受信部４２３とを備える。簡易確率モデル記憶部４２１は、後述する簡易確率モデル作成部４２により作成された簡易確率モデルを記憶する。バックアップ演算部４２２は、簡易確率モデル記憶部４２１に記憶された簡易確率モデルを用いてバックアップ演算を行う。

系統安定化装置１０Ａは、確率モデル処理部２０Ａを備える。確率モデル処理部２０Ａは、簡易確率モデル処理部４０を備える。簡易確率モデル処理部４０は、使用変数選択部４１と、簡易確率モデル作成部４２を備える。

使用変数選択部４１は、モデルに学習させるデータセットＤ１０をデータセットＤ１から抜粋して選択する。簡易確率モデル作成部４２は、使用変数選択部４１により選択されたデータセットＤ１０を用いて、簡易確率モデルＭ４を作成する。簡易確率モデルＭ４は、例えば、安定化可能確率を導出するモデルである。

図１８は、第２の実施形態の系統安定化装置１０Ａにおける全体の動作の流れを示すフローチャートである。図１８に示す処理のうち、ステップＳ１０１、Ｓ１０２、Ｓ１０６、及びＳ１０７に示す処理は、図２に示すステップＳ１、Ｓ２、Ｓ７、及びＳ８に示す処理と同様であるため、その説明を省略する。

ステップＳ１０３において、使用変数選択部４１は、電制機選択結果記憶部２１が有するデータセットＤ１を取得し、事故前の系統状態に関する入力の一部を抜粋し、データセットＤ１０を生成する。使用変数選択部４１は、例えば、電制端末４ごとにデータセットＤ１０を生成する。具体的に、使用変数選択部４１は、電制端末４－２について、電制端末４－２が通信端末６－２から収集することのできる系統情報をデータセットＤ１から抜粋する。電力系統９が図１に示す構成である場合、電制端末４－２が通信端末６－２から収集することのできる系統情報は、例えば、母線５－６の電圧や位相角、送電線７－４、７－５、７－７の有効電力潮流である。

ステップＳ１０４において、簡易確率モデル作成部４２は、使用変数選択部４１により抜粋されたデータセットＤ１０を用いて簡易確率モデルＭ４を生成する。なお、簡易確率モデル作成部４２は、常に簡易確率モデルを作成する必要はない。簡易確率モデル作成部４２は、例えば、電力系統９における系統の構成が大きく変化した場合に簡易確率モデルＭ４を作成するようにしてもよい。簡易確率モデル作成部４２は、ニューラルネットワーク、又はベイズの定理を用いて確率モデルを作成する。簡易確率モデル作成部４２は、ニューラルネットワーク、又はベイズの定理とは異なる、その他の確率モデル算出方法を用いて簡易確率モデルＭ４を作成してもよいのは勿論である。

ステップＳ１０５において、確率モデル処理部２０Ａは、簡易確率モデル作成部４２により作成された簡易確率モデルＭ４の情報を、その簡易確率モデルＭ４に対応する電制端末４に送信する。簡易確率モデルＭ４の情報は、例えば、ニューラルネットワークによるモデルであれば、入力層、中間層、出力層のユニット数、ユニット間の重みＷ、バイアスｂを示す情報である。

図１９は、第２の実施形態の簡易確率モデルＭ４の作成に用いられるデータセットＤ１０の構成の例を示す図である。

データセットＤ１０は、入力１、入力２、及び出力の各要素を備える。入力１は、事故前の系統状態を示す情報であり、例えば第１時点における系統情報に基づいて計算された発電機の有効電力Ｐ、及び位相δ、電圧Ｖ等の情報である。入力２は、事故に関する情報であり、例えば、過渡安定度計算部１４により設定された想定事故の事故点や事故様相を示す情報である。出力は、電力系統９を安定化できる電制機の組合せである。

ここで、データセットＤ１０に含まれる情報は、電制端末４に応じて限定される。例えば、電制端末４－２のデータセットＤ１０では、電制端末４－２が通信端末６－２から収集することのできる箇所に限定される。具体的には、母線５－６、送電線７－４、７－５、及び７－７に関する情報に限定される。

この例では、事故前のある時点において送電線７－４、７－５、７－７の有効電力が、それぞれ０．４５３［ｐｕ］、０．３３２［ｐｕ］、０．８３７［ｐｕ］であることが示されているまた、この時点の母線５－６の位相が、４１［ｄｅｇ．］であることが示されている。また、この時点の母線５－６に印加された電圧は０．９９［ｐｕ］であることが示されている。また、想定事故の事故点は送電線７－７であり、事故様相は３ＬＧであることが示されている。この想定事故において、電力系統９を安定化することができる電制機の組合せは発電機１－２、及び１－５であことが示されている。

図２０は、第２の実施形態の電制端末４が行う動作の流れを示すフローチャートである。ここでは、電制端末４－２が行う処理を例示して説明する。

ステップＳ２０１において、電制端末４－２は、系統安定化装置１０Ａから送信された簡易確率モデルＭ４を、簡易確率モデル記憶部４２１に記憶させる。
ステップＳ２０２において、バックアップ演算部４２２は、通信端末６－２から系統情報を取得する。通信端末６－２から取得する系統情報は、通信端末６－２が接続する母線５－６から取得可能な情報であり、例えば、母線５－６の電圧や位相角、送電線７－４、７－５、７－７の有効電力潮流などの情報である。バックアップ演算部４２２は、簡易確率モデルＭ４に、通信端末６－２から取得した系統情報に基づく入力データを入力させることにより、各電制機の組合せに対して安定化可能である確率を算出する。

ステップＳ２０３において、バックアップ演算部４２２は、通信端末６－２等から系統に事故が発生したことを示す信号を受信した場合、ステップＳ２０４に進み、事故が発生していない場合には処理を終了する。
ステップＳ２０４において、電制信号受信部４２３が系統安定化装置１０の電制機決定部１６から電制信号を受信した場合、ステップＳ２０５において遮断器３－２を開状態（遮断した状態）にする指令を示す信号を送信する。

ステップＳ２０６において、バックアップ演算部４２２は、系統事故が発生したが、系統安定化装置の故障等により、電制信号を受信できないと判定する場合、簡易確率モデルＭ４を用いて選択した電制機に、電制端末４－２が電制可能な発電機１がある場合にはその発電機１に電制を行う指令を示す信号を送信する。例えば、バックアップ演算部４２２は、後述する図２２の例で、１－２＋１－５の確率が最も高いため、発電機１－２を電制端末４－２から電制する電制対象とする。

図２１は、第２の実施形態の９０４に入力される入力データの例を示す図である。この入力データは、バックアップ演算部４２２が安定化可能確率を導出する際に、簡易確率モデルＭ４への入力に用いられるデータである。

図２１の例における入力データは、入力１、及び入力２の各要素を備える。入力１は、事故前の系統状態を示す情報であり、例えば第２時点における系統情報に基づいて計算された発電機の有効電力Ｐ、及び位相δ、電圧Ｖ等の情報である。入力２は、事故に関する情報であり、例えば、想定事故の事故点や事故様相を示す情報である。

この例では、事故前のある時点において送電線７－４、７－５、７－７の有効電力が、それぞれ０．３６７［ｐｕ］、０．３３２［ｐｕ］、０．８３７［ｐｕ］であることが示されているまた、この時点の母線５－６の位相が、４１［ｄｅｇ．］であることが示されている。また、この時点の母線５－６に印加された電圧は０．９８［ｐｕ］であることが示されている。また、想定事故の事故点は送電線７－７であり、事故様相は３ＬＧであることが示されている。

図２２は、第２の実施形態の９０４から出力される確率の例を示す図である。この出力データは、バックアップ演算部４２２が安定化可能確率を導出する際に、図２１に示す入力データを簡易確率モデルＭ４に入力した際に出力されるデータである。

図２２の例における出力データは、出力の要素として、各制御組み合わせで安定化できる確率の項目を備える。この例では、入力された状況に対して発電機１－１及び１－５の組合せで電制を行うことにより電力系統９が安定する確率は２［％］である。また、発電機１－２及び１－３の場合は１［％］、発電機１－２及び１－４の場合は３２［％］、発電機１－２、及び１－５の場合は４４［％］、発電機１－３、１－４場合は３［％］である。

以上説明したように、第２の実施形態の系統安定化装置１０は、簡易確率モデル処理部４０を備える。簡易確率モデル処理部４０は、使用変数選択部４１によりデータセットＤ１から抜粋したデータセットＤ１０を用いて、簡易確率モデル作成部４２により簡易確率モデルＭ４を作成する。これにより、第２の実施形態の系統安定化装置１０は、作成した簡易確率モデルＭ４を電制端末４に記憶させるなどすれば、系統安定化装置１０Ａが故障して電制の指令が送信されない場合でも、過去の過渡安定度計算結果を蓄積したデータベースに基づき生成したモデルを用いて電制機を選択できる。このため、過剰制御を防止することができる。また、系統運用者は確率値を根拠に、発電事業者に対して電制機選択理由の妥当性を明示することができる。また、簡易確率モデルＭ４の作成に用いるデータセットＤ１０の数を、上述した安定化可能確率モデルＭ１等の作成に用いるデータセットＤ１の数よりも少なくすることでモデルの作成（学習）に要する時間を短縮させることが可能である。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、系統安定化装置１０が、系統情報などの変数から生成した、入力と出力とが対応付けられたデータセットＤに基づいて、第１時点と異なる第２時点における電力系統９の安定化の指標を示す確率を導出するモデルを作成する。これにより、系統安定化装置１０は、作成したモデルを用いて、過渡安定度計算に用いた変数との関係を基に確率を導出することができ、過渡安定度計算を繰り返すよりも高速に確率を求めることが可能である。また、作成したモデルが確率を出力する構成であるため、電力系統に関する知識が無い発電事業者に対しても直観的に電制機選択の妥当性を示すことができる。さらに、同じような確率が得られた場合に、複数発電機を電制の候補として、電制の機会が公平となるように電制機を選択することができる。

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同様に、特許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ものである。例えば第１実施形態の系統安定化装置１０に第２実施形態で示したバックアップ演算機能を追加しても良いし、第１実施形態の各機能の一部のみ実装した系統安定化装置１０が適用されてもよい。また、上述の実施形態で、確率モデルの入力を事故前の系統状態としたが、事故中および事故後における過渡安定度計算によるシミュレーションで算出した系統状態や、実系統で計測した系統状態を入力としても良い。

１…発電機、２…変圧器、３…遮断器、４…電制端末、５…母線、６…通信端末、７…送電線、８…伝送系、９…電力系統、１０…系統安定化装置、１１…系統情報収集部（取得部）、１２…系統モデル作成部、１３…基本系統記憶部、１４…過渡安定度計算部（計算部）、１５…電制機選択部（第１選択部）、２０…確率モデル処理部、２１…電制機選択結果記憶部、２２…安定化可能確率モデル作成部（確率モデル作成部）、２３…安定化可能確率演算部、２４…安定化効果小電制機記憶部、２５…安定化効果小確率モデル作成部（確率モデル作成部）、２６…安定化効果小確率演算部、２７…電制機選択部（確率）（第２選択部）、３０…脱調確率モデル処理部、３１…脱調発電機記憶部、３２…脱調確率モデル作成部（確率モデル作成部）、３３…脱調確率提示部、４０…簡易確率モデル処理部、４１…使用変数選択部、４２…簡易確率モデル作成部（確率モデル作成部）、４２１…簡易確率モデル記憶部、４２２…バックアップ演算部、４２３…電制信号受信部

Claims (8)

1. 電力系統から系統情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された第１時点の前記系統情報に基づいて系統モデルを作成する系統モデル作成部と、
   前記電力系統を流れる潮流値に基づき、前記電力系統に想定事故が生じた場合における系統解析シミュレーション計算を、前記系統モデルを用いて行う計算部と、
   前記計算部により求められた計算結果に基づいて、前記想定事故ごとに電制を行った場合における前記電力系統の安定化度合いを判定し、判定した前記安定化度合いに応じて、前記第１時点の状況で前記想定事故が発生した場合において電制の対象とする第１電制機を選択する第１選択部と、
   前記計算部、及び前記第１選択部による処理の過程で用いられた変数から生成した、入力と出力とが対応付けられたデータセットに基づいて、前記第１時点と異なる第２時点における前記電力系統の安定化度合いを示す確率を導出する確率モデルを作成する確率モデル作成部と、
   前記確率モデルを用いて導出された確率に基づいて、前記第２時点の状況で前記想定事故が発生した場合において電制の対象とする第２電制機を選択する第２選択部と、
   を備える系統安定化装置。
2. 前記確率モデルは、前記第２時点の状況の前記電力系統において前記第１電制機に電制が行われた場合における、前記電力系統が安定化する安定化可能確率を出力する安定化可能確率モデルであり、
   前記確率モデル作成部は、
   前記系統情報、及び前記想定事故に関する事故情報を入力とし、当該入力に対応する前記第１電制機に関する情報を出力とするデータセットを用いて、前記安定化可能確率モデルを作成する、
   請求項１に記載の系統安定化装置。
3. 前記確率モデルは、前記第２時点の前記電力系統に、前記第１電制機、及び前記安定化度合いが所定の閾値より小さい電制機である安定化効果小電制機の各々に電制が行われた場合における、前記電力系統の前記安定化度合いが所定の閾値より小さい安定化効果小確率を出力する安定化効果小確率モデルであり、
   前記確率モデル作成部は、
   前記系統情報、及び前記想定事故に関する事故情報を入力とし、当該入力に対応する前記安定化効果小電制機に関する情報を出力とするデータセットを用いて、前記安定化効果小確率モデルを作成する、
   請求項１に記載の系統安定化装置。
4. 前記確率モデルは、前記第２時点の前記電力系統に、前記第１電制機、及び前記安定化度合いが所定の閾値より小さい電制機である安定化効果小電制機の各々に電制が行われた場合における、前記電力系統の前記安定化度合いが所定の閾値より小さい安定化効果小確率を出力する安定化効果小確率モデルを含み、
   前記確率モデル作成部は、
   前記系統情報、及び前記想定事故に関する事故情報を入力とし、当該入力に対応する前記安定化効果小電制機に関する情報を出力とするデータセットを用いて、前記安定化効果小確率モデルを作成し、
   前記第２選択部は、前記安定化可能確率と、前記安定化効果小確率との双方に基づいて、前記電力系統を安定化させるために電制の対象とする第２電制機を選択する、
   請求項２に記載の系統安定化装置。
5. 前記確率モデルは、前記第２時点の前記電力系統に、前記第１電制機、及び前記安定化度合いが所定の閾値より小さい電制機である安定化効果小電制機の各々に電制が行われた場合における、前記電力系統の前記安定化度合いが所定の閾値より小さい安定化効果小確率を出力する安定化効果小確率モデルを含み、
   前記確率モデル作成部は、
   前記系統情報、及び前記想定事故に関する事故情報を入力とし、当該入力に対応する前記安定化効果小電制機に関する情報を出力とするデータセットを用いて、前記安定化効果小確率モデルを作成し、
   前記第２選択部は、前記安定化可能確率に基づいて決定した前記第２電制機、前記安定化効果小確率に基づいて決定した前記第２電制機、又は前記安定化可能確率と前記安定化効果小確率との双方に基づいて決定した前記第２電制機の何れかを、前記第２時点の前記電力系統の電力潮流の変化量に応じて選択する、
   請求項２に記載の系統安定化装置。
6. 前記確率モデルは、前記第２時点の前記電力系統において前記第１電制機に電制が行われた場合における、前記電力系統が安定化する安定化可能確率を出力する簡易確率モデルであり、
   前記確率モデル作成部は、前記系統情報、及び前記想定事故に関する事故情報の一部を入力とし、当該一部の入力に対応する前記第１電制機を出力とするデータセットを用いて、前記簡易確率モデルを作成する、
   請求項１から請求項５の何れか一項に記載の系統安定化装置。
7. 電力系統から系統情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された第１時点の前記系統情報に基づいて系統モデルを作成する系統モデル作成部と、
   前記電力系統を流れる潮流値に基づき、前記電力系統に想定事故が生じた場合における系統解析シミュレーション計算を、前記系統モデルを用いて行う計算部と、
   前記計算部による処理の過程で用いられた変数に基づいて、前記第１時点と異なる第２時点における前記電力系統の安定化度合いを示す確率を導出する確率モデルを作成する確率モデル作成部と、
   を備え、
   前記確率モデルは、前記第２時点の状況の前記電力系統において電制が行われない場合に発電機が脱調する脱調確率を出力する脱調確率モデルであり、
   前記確率モデル作成部は、前記系統情報、及び前記想定事故に関する事故情報を入力とし、前記第１時点の状況において前記想定事故が生じた場合に電制が行われない条件において最初に脱調する発電機に関する情報を出力とするデータセットを用いて、前記脱調確率モデルを作成する、
   系統安定化装置。
8. 前記確率モデル作成部は、ニューラルネットワーク、又はベイズの定理を用いて前記確率モデルを作成する、
   請求項１から請求項７の何れか一項に記載の系統安定化装置。

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