JP7322197B2 - 電力グリッドの電気パラメータを決定するためのシステム - Google Patents
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Description
ここで、ZFLはソース・インピーダンスであり、
及び
は、それぞれ、刺激が電圧変動を引き起こす前の電圧フェーザ測定値及び電流フェーザ測定値であり、
及び
は、それぞれ、刺激の後の電圧フェーザ測定値及び電流フェーザ測定値である。次いで、故障レベルSFLが、以下の式を使用することによって計算され得る。
ここで、ZFLは、イベント中に算出されたソース・インピーダンスであり、
は、どの故障レベルが最も関心あるものであるのかに応じてイベントの前又は後であり得る観測時間において測定された電圧である。
以下で、刺激のいくつかの実施例が説明される。
Claims (27)
- 電力グリッドを監視するための方法であって、前記方法は、
前記電力グリッド中の1つ又は複数の物理的刺激を検出するステップと、
前記1つ又は複数の物理的刺激が有効である間、前記電力グリッドの第1のロケーションに関連付けられた測定データの第1のセットを取得するステップと、
測定データの前記第1のセットに基づいて前記電力グリッドの前記第1のロケーションの故障レベルを計算するステップと、
前記故障レベルを前記電力グリッドの第2のロケーションの故障レベルに、測定データの前記第1のセットと、前記第1のロケーションの電気的特性と前記第2のロケーションの電気的特性との間の相関とに基づいて、マッピングするステップと
を含む、方法。 - 前記第2のロケーションからの測定データが少なくとも現在利用不可能である、請求項1に記載の方法。
- 前記1つ又は複数の物理的刺激が、前記電力グリッドに関する1つ又は複数のデバイスの電力提供及び電力消費のうちの少なくとも1つの変化を引き起こすことによって、引き起こされる、請求項1又は2に記載の方法。
- 前記第1のロケーションが第1の電圧レベルにあり、前記第2のロケーションが、前記第1の電圧レベルとは異なる第2の電圧レベルにある、請求項1から3までのいずれか一項に記載の方法。
- 前記第1のロケーションと前記第2のロケーションが両方とも、前記電力グリッドの同じ電圧レベル上にある、請求項1から3までのいずれか一項に記載の方法。
- 機械学習を使用することによって、測定データの前記第1のセットと、少なくとも、前記電力グリッド中の少なくとも1つの内因性刺激に関連して測定された測定データの第2のセットとをトレーニング・データとして使用することによって前記相関を形成するステップをさらに含む、請求項1から5までのいずれか一項に記載の方法。
- 機械学習を使用することによって、測定データの前記第1のセットと、前記第1のロケーションと前記第2のロケーションとの間の前記電力グリッドの前記電気的特性に関する情報とをトレーニング・データとして使用することによって前記相関を形成するステップをさらに含む、請求項1から6までのいずれか一項に記載の方法。
- 前記電気的特性がインピーダンス・データを含む、請求項7に記載の方法。
- 前記第1のロケーション及び前記第2のロケーションとは異なるさらなるロケーションにおいて、前記電力グリッド上で生成されたさらなる物理的刺激を検出すると、測定された測定データのさらなるセットを使用することによって前記第1のロケーション及び/又は前記第2のロケーションの前記計算された故障レベルを検証するステップをさらに含む、請求項1から8までのいずれか一項に記載の方法。
- 測定データの前記第1のセットが、前記1つ又は複数の物理的刺激の発生に従って間欠的に又は継続的に取得される、請求項1から9までのいずれか一項に記載の方法。
- 前記電力グリッドの複数のロケーションにおいて前記電力グリッド中の複数の意図的に生成された、相互に同期している物理的刺激を引き起こすステップと、
前記1つ又は複数の物理的刺激が有効である間、前記電力グリッドの前記複数のロケーションに関連付けられた測定データの複数のセットを取得するステップと、
測定データの前記複数のセットに基づいて前記電力グリッドの前記複数のロケーションの各々についての前記故障レベルを計算するステップと、
機械学習と、前記機械学習のためのトレーニング・データとして前記電力グリッドの前記複数のロケーションの各々の前記故障レベルとを使用することによって、前記相関を形成するステップと
をさらに含む、請求項1から10までのいずれか一項に記載の方法。 - 少なくとも、測定データの前記第1のセットとは異なる時刻において測定された測定データの第2のセットを取得するステップと、
前記電力グリッド中の前記故障レベルの時間的挙動を表すように相関モデルを構成するステップと、
前記相関モデルを使用することによって前記故障レベルの将来の挙動を推定するステップと
をさらに含む、請求項1から11までのいずれか一項に記載の方法。 - 電力グリッドの故障レベルを監視するためのシステムであって、前記システムが、
前記電力グリッド中の1つ又は複数の物理的刺激に基づいて、前記電力グリッドの第1のロケーションに関連付けられた測定データの第1のセットを取得することと、
測定データの前記第1のセットに基づいて前記電力グリッドの前記第1のロケーションの故障レベルを計算することと、
前記故障レベルを前記電力グリッドの第2のロケーションの故障レベルに、測定データの前記第1のセットと、前記第1のロケーションの電気的特性と前記第2のロケーションの電気的特性との間の相関とに基づいて、マッピングすることと
を実施するための手段を備える、システム。 - 前記電力グリッド中の前記1つ又は複数の物理的刺激を生成するための1つ又は複数のデバイスと、
測定データの前記第1のセットを測定するための手段と
をさらに備える、請求項13に記載のシステム。 - 前記電力グリッドに対する前記1つ又は複数のデバイスの電力提供及び電力消費のうちの少なくとも1つの変化を引き起こすことによって、前記1つ又は複数の物理的刺激を引き起こすための手段をさらに備える、請求項14に記載のシステム。
- しきい値を超える電力グリッドの内因性外乱を検出すると測定データの第2のセットを測定するための手段をさらに備える、請求項13から15までのいずれか一項に記載のシステム。
- 前記手段は、前記第2のロケーションからの測定データが少なくとも一時的に利用不可能であるとき、前記第1のロケーションの前記故障レベルを前記第2のロケーションの前記故障レベルにマッピングするように設定された、請求項13から16までのいずれか一項に記載のシステム。
- 前記第1のロケーションが第1の電圧レベルにあり、前記第2のロケーションが、前記第1の電圧レベルとは異なる第2の電圧レベルにある、請求項13から17までのいずれか一項に記載のシステム。
- 前記第1のロケーションと前記第2のロケーションが両方とも、前記電力グリッドの同じ電圧レベル上にある、請求項13から17までのいずれか一項に記載のシステム。
- 機械学習を使用することによって、測定データの前記第1のセットと、少なくとも、前記電力グリッド中の少なくとも1つの内因性刺激に関連して測定された測定データの第2のセットとをトレーニング・データとして使用することによって前記相関を形成するための手段をさらに備える、請求項13から19までのいずれか一項に記載の方法。
- 機械学習を使用することによって、測定データの前記第1のセットと、前記第1のロケーションと前記第2のロケーションとの間の前記電力グリッドの前記電気的特性に関する情報とをトレーニング・データとして使用することによって前記相関を形成するための手段をさらに備える、請求項13から20までのいずれか一項に記載のシステム。
- 前記電気的特性がインピーダンス・データを含む、請求項21に記載のシステム。
- 前記第1のロケーション及び前記第2のロケーションとは異なるさらなるロケーションにおいて、前記電力グリッド上で生成されたさらなる物理的刺激を検出すると、測定された測定データのさらなるセットを使用することによって前記第1のロケーション及び/又は前記第2のロケーションの前記計算された故障レベルを検証するための手段をさらに備える、請求項13から22までのいずれか一項に記載のシステム。
- 前記手段が、前記1つ又は複数の物理的刺激の発生に従って間欠的に又は継続的に測定データの前記第1のセットを取得するように設定された、請求項13から23までのいずれか一項に記載のシステム。
- 前記電力グリッドの複数のロケーションにおいて前記電力グリッド中の複数の意図的に生成された、相互に同期している物理的刺激を引き起こすための手段と、
前記1つ又は複数の物理的刺激が有効である間、前記電力グリッドの前記複数のロケーションに関連付けられた測定データの複数のセットを取得するための手段と、
測定データの前記複数のセットに基づいて前記電力グリッドの前記複数のロケーションの各々についての前記故障レベルを計算するための手段と、
機械学習と、前記機械学習のためのトレーニング・データとして前記電力グリッドの前記複数のロケーションの各々の前記故障レベルとを使用することによって、前記相関を形成するための手段と
をさらに備える、請求項13から24までのいずれか一項に記載のシステム。 - 少なくとも、測定データの前記第1のセットとは異なる時刻において測定された測定データの第2のセットを取得するための手段と、
前記電力グリッド中の前記故障レベルの時間的挙動を表すように相関モデルを構成するための手段と、
前記相関モデルを使用することによって前記故障レベルの将来の挙動を推定するための手段と
をさらに備える、請求項13から25までのいずれか一項に記載のシステム。 - コンピュータによって可読な、及びコンピュータ・プログラム命令を備えるコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータ・プログラム命令が、前記コンピュータによって実行されたとき、
電力グリッド中の1つ又は複数の物理的刺激に基づいて、前記電力グリッドの第1のロケーションに関連付けられた測定データの第1のセットを取得することと、
測定データの前記第1のセットに基づいて前記電力グリッドの前記第1のロケーションの故障レベルを計算することと、
前記故障レベルを前記電力グリッドの第2のロケーションの故障レベルに、測定データの前記第1のセットと、前記第1のロケーションの電気的特性と前記第2のロケーションの電気的特性との間の相関とに基づいて、マッピングすることと
を含むコンピュータ・プロセスの実行を引き起こす、コンピュータ・プログラム。
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