JP7484550B2 - トランス接続相判定プログラム、装置、及び方法 - Google Patents

Description

開示の技術は、トランス接続相判定プログラム、トランス接続相判定装置、及びトランス接続相判定方法に関する。

従来、電力を消費する需要家と二次側で接続されたトランスが、一次側で高圧配電線のいずれの相に接続されているかを判定するトランス接続相判定装置が提案されている。例えば、この装置は、複数の配電線の２つの組み合わせに対応した相のいずれかに接続されたトランスに接続された少なくとも１つの需要家で消費された電力に起因する相電流を計算する。そして、この装置は、相電流と、複数の配電線の各々を流れる線電流の各々との相関係数の各々を計算し、相関係数が最小の線電流に対応した配電線以外の配電線を組み合わせた相を、トランスが接続された相と判定する。

特開２０１５－０９４７５２号公報

しかしながら、従来技術では、需要家のトランスへの接続が単相３線式であることを前提としており、単相２線式の接続が混在している場合などのように、需要家における電力消費による各配電線への負荷の不均衡が生じる場合が考慮されていない。したがって、負荷の不均衡が生じる場合には、従来技術の手法では精度良くトランスの接続相を判定することができない、という問題がある。

一つの側面として、開示の技術は、各配電線への負荷の不均衡を考慮して精度良くトランスの接続相を判定することを目的とする。

一つの態様として、開示の技術は、それぞれが複数の配電線のうちから選択された２つの配電線の組み合わせである複数の組それぞれについて、組に含まれる２つの配電線を流れる線電流の和の時系列データを算出する。また、開示の技術は、線電流の和の時系列データと、少なくとも１つの消費主体で消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの相関を示す指標値を算出する。消費主体は、前記複数の配電線の２つの組み合わせに対応した相のいずれかに接続されたトランスに接続されている。そして、開示の技術は、前記複数の組の中で相関が最も高いことを示す指標値に対応した組に対応した相を、前記トランスが接続された接続相であると判定する。

一つの側面として、各配電線への負荷の不均衡を考慮して精度良くトランスの接続相を判定することができる、という効果を有する。

配電網の一例を示す概略図である。 単相３線式を説明するための図である。 単相２線式を説明するための図である。 本実施形態の概要を示す図である。 トランス接続相判定装置の機能ブロック図である。 配電系統を仮想的な回路構成で表現した図である。 トランス接続相判定装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。 トランス接続相判定処理の一例を示すフローチャートである。 配電情報ＤＢの一例を示す図である。 消費電力データＤＢの一例を示す図である。 線電流データＤＢの一例を示す図である。

以下、図面を参照して開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。

まず、図１を参照し、配電網の一例について説明する。図１に示す配電網１００は、三相で高圧（例えば６．６ｋＶ）の交流電力を生成する配電変電所１０２を含んでいる。図１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を通じて送電される。なお、以下では３本の高圧配電線１０４を区別する場合に、それぞれをａ線、ｂ線、及びｃ線という。

高圧配電線１０４の途中にはセンサ内蔵開閉器１０６が設置されており、センサ内蔵開閉器１０６により、ａ線の線電流Ｉ_ａ、ｂ線の線電流Ｉ_ｂ、及びｃ線の線電流Ｉ_ｃの各々が、例えば３０分単位で測定される。以下では、線電流Ｉ_ａ、Ｉ_ｂ、及びＩ_ｃを総称する場合は、線電流Ｉ_ｘ（ただし、ｘはａ、ｂ、及びｃのいずれか）の符号を用いる。

高圧配電線１０４は、センサ内蔵開閉器１０６の設置位置よりも交流電力の送電方向下流側の互いに異なる複数の位置に、単相のトランス１０８の一次側が各々接続されている。高圧配電線１０４に接続されるトランス１０８の数は、例えば数十～数百程度である。高圧配電線１０４は３本であるので、トランス１０８が接続される高圧配電線１０４の組み合わせ、すなわち接続相には３つの可能性がある。なお、実際のトランス１０８の多くは単相であるが、図１では、トランス１０８の接続相に３つの可能性があることを表現するために、トランス１０８を三相で表している。以下では、可能性があるトランス１０８の接続相を、それぞれａｂ相、ｂｃ相、及びｃａ相という。

個々のトランス１０８の二次側には複数本の低圧配電線１１０の一端が接続されており、トランス１０８で変換された単相で低圧（例えば１０５Ｖ）の交流電力は複数本の低圧配電線１１０を通じて送電される。低圧配電線１１０には、個々の需要家に近接した複数箇所において、個々の需要家に対応する引込線１１２が各々接続されている。個々の需要家へは、低圧配電線１１０及び引込線１１２を介して単相で低圧の交流電力が供給される。なお、１つのトランス１０８の配下の需要家の数は、例えば５～１０程度である。図１では、対応する引込線１１２が、１つのトランス１０８の二次側に接続された同じ低圧配電線１１０に接続されている需要家の数を表している。なお、需要家は、開示の技術の「消費主体」の一例である。

また、需要家の一部には通信機能付きの電力メータ（スマートメータ１１６）が設置されている。スマートメータ１１６が設置されている需要家における消費電力量Ｐは、例えば３０分単位でスマートメータ１１６によって計測され、計測結果は図示しない通信線を介して配電事業者等へ送信される。

ここで、実際の各トランスの配下には５～１０件程度の需要家が接続されており、その接続方式は、図２に示すような単相３線式と、図３に示すような単相２線式とが混在している場合がある。なお、図２及び図３では、高圧配電線のａｂ相にトランスが接続している場合を示している。

図２に示すように、単相３線式では、トランスの二次側では、低圧配電線のＳ相－Ｎ相間、Ｔ相－Ｎ相間、及びＳ相－Ｔ相間の各々に接続された電灯負荷（ＳＮ、ＴＮ、及びＳＮ＋ＴＮ）により電力が消費される。これにより、共用相（Ｓ相及びＴ相）の配電線の各々に電流Ｉ_ｓ及びＩ_ｔが流れ、中性線に電流Ｉ_ｎが流れる。なお、トランスの二次側の三相３線回路における動力負荷は０、すなわち開放状態であるため、三相３線回路には電流は流れない。そして、トランスの一次側では、高圧配電線の２線に電流が流れる。図２の例では、トランスがａｂ相に接続された例であるため、高圧配電線のａ線に電流Ｉ_ａが流れ、ｂ線に電流Ｉ_ｂが流れる。

上述した従来技術では、需要家のトランスへの接続方式が、図２に示すような単相３線式のみであり、かつ、各電灯負荷による消費電力の均衡がとれている場合を想定している。このような場合、高圧配電線において、電流が流れる２線と、電流が流れない１線との差が明確であるため、高圧配電線の各線の線電流と、需要家における消費電力との相関を分析することにより、トランス接続相を判定することができる。例えば、消費電力Ｐと線電流Ｉ_ｘとの相関係数をρ_Ｐ，Ｉｘとすると、従来技術では、相関係数の大小が、概ね以下に示すような関係であることを想定した判定ロジックとなっている。なお、以下の関係式において「～」の記号は、右辺と左辺とが略等しいことを示す。

ρ_Ｐ，Ｉａ ～ ρ_Ｐ，Ｉｂ ＞ ρ_Ｐ，Ｉｃ
（トランス接続相がａｂ相の場合）

しかし、図３に示すように、単相２線式では、トランスの二次側では、低圧配電線のＳ相－Ｎ相間（又はＴ相－Ｎ相間）に接続された電灯負荷（ＳＮ又はＴＮ）により電力が消費される。これにより、共用相（Ｓ相）の配電線に電流Ｉ_ｓ（又は、共用相（Ｔ相）の配電線に電流Ｉ_ｔ）が流れ、中性線に電流Ｉ_ｎが流れる。そして、トランスの一次側では、高圧配電線の１線に電流が流れる。図３の例では、トランスがａｂ相に接続された例であるため、高圧配電線のａ線に電流Ｉ_ａ（又は、ｂ線に電流Ｉ_ｂ）が流れる。このように、単相２線式では、高圧配電線のうち１線にしか線電流が発生しないため、従来技術で線電流が発生すると想定している２線における線電流の不均衡が大きくなる。例えば、図３の例において、ρ_Ｐ，Ｉａ＞ρ_Ｐ，Ｉｂ＞ρ_Ｐ，Ｉｃのような関係が発生し得る。また、回線のノイズ等の条件によっては、トランス接続相がａｂ相の場合でも、ρ_Ｐ，Ｉｃが最小にならない場合も発生し得る。このような場合には、従来技術の判定アルゴリズムでは、トランス接続相の判定の正答率が低下する。

そこで、本実施形態では、図４に示すように、各トランス１０８に接続された需要家の接続方式に、単相２線方式及び単相３線方式が混在するなど、各高圧配電線１０４への負荷の不均衡が生じる場合でも、精度良くトランス接続相を判定することを目的とする。

図５に示すように、本実施形態に係るトランス接続相判定装置１０は、選択部１２と、算出部１４と、判定部１６と、出力部１８とを備える。

選択部１２は、接続相の判定を行う対象のトランスの識別情報であるトランスＩＤを入力として受け付け、トランスＩＤに対応した配電区間及び需要家を選択する。

ここで、配電区間について説明する。例えば、図６に示すような配電系統を考える。図６の例は、三相３線式の回路であり、トランス（柱上トランス）は仮想的に三角結線された三相トランスであるとしている。実際の配電系統におけるトランスの多くでは単相３線式又は単相２線式のものが用いられ、利用される相も通常一つだけであるが、図６では、接続相に複数の可能性があることを扱うために、配電系統を仮想的な回路構成で表現している。本実施形態では、２つのセンサ内蔵開閉器に挟まれた区間を「配電区間」とする。また、上述したように、需要家はトランスの二次側に接続されている。

配電区間とその配電区間に属するトランスとの対応関係、及びトランスとそのトランスに接続されている需要家との対応関係は、配電情報として、配電情報ＤＢ（database）２２に記憶されている。選択部１２は、配電情報ＤＢ２２に記憶された配電情報を参照して、受け付けたトランスＩＤに対応した配電区間及び需要家を選択する。

算出部１４は、選択部１２により選択された需要家における消費電力の時系列データを、消費電力データＤＢ２４から読み込む。消費電力データＤＢ２４には、需要家に設置されたスマートメータ１１６により、例えば３０単位で測定された、需要家毎の消費電力の時系列データが記憶されている。算出部１４は、選択部１２により複数の需要家が選択されている場合には、各需要家の消費電力の時系列データを合算し、仮想的な１つの需要家の消費電力の時系列データＰ（ｔ）として算出する。

また、算出部１４は、選択された配電区間における線電流の時系列データを、線電流データＤＢ２６から読み込む。線電流の時系列データは、配電区間の両端を規定するセンサ内蔵開閉器１０６で測定された電流値から求めることができる。線電流データＤＢ２６には、センサ内蔵開閉器により、例えば３０単位で測定された、配電区間毎かつ高圧配電線１０４毎の線電流の時系列データＩ_ｘ（ｔ）が記憶されている。

算出部１４は、複数の高圧配電線１０４（ａ線、ｂ線、及びｃ線）のうちから選択された２つの高圧配電線１０４の組み合わせである複数の組それぞれについて、組に含まれる２つの高圧配電線１０４を流れる線電流の和の時系列データを算出する。すなわち、算出部１４は、Ｉ_ａ＋ｂ（ｔ）＝Ｉ_ａ（ｔ）＋Ｉ_ｂ（ｔ）、Ｉ_ｂ＋ｃ（ｔ）＝Ｉ_ｂ（ｔ）＋Ｉ_ｃ（ｔ）、及びＩ_ｃ＋ａ（ｔ）＝Ｉ_ｃ（ｔ）＋Ｉ_ａ（ｔ）を算出する。これは、需要家のトランス１０８への接続形式が単相２線式の場合でも、高圧配電線１０４側で電流が流れるのは、トランス１０８が接続されている相に対応する２線のうちのいずれかであることを利用したものである。具体的には、トランスが例えばａｂ相に接続されており、需要家のトランス１０８への接続方式が単相３線式と単相２線式とが混在している場合、Ｉ_ａ＋Ｉ_ｂが、Ｉ_ｂ＋Ｉ_ｃ及びＩ_ｃ＋Ｉ_ａよりも大きくなる可能性が高いことを利用したものである。なお、算出部１４は、組に含まれる２つの高圧配電線１０４を流れる線電流の和に替えて、線電流の平均の時系列データを算出してもよい。

そして、算出部１４は、線電流の和の時系列データと、需要家の消費電力の時系列データとの相関を示す指標値を算出する。例えば、算出部１４は、相関を示す指標値として、下記（１）式に示す相関係数を算出する。

ここで、ｆ（ｔ）は、需要家の消費電力の時系列データＰ（ｔ）の各サンプリング点の値から、時系列データ内の値の平均値を減じて中心化した時系列データである。ｇ（ｔ）は、線電流の時系列データＩ_ｙ（ｔ）（ｙは、ａ＋ｂ、ｂ＋ｃ、又はｃ＋ａ）の各サンプリング点の値から、時系列データ内の値の平均値を減じて中心化した時系列データである。ρ_Ｔは、ｆ（ｔ）とｇ（ｔ）との時間領域における相関係数であり、－１≦ρ_Ｔ≦１の値をとる。σ_ｆｇは、ｆ（ｔ）とｇ（ｔ）との共分散、σ_ｆは、ｆ（ｔ）の標準偏差、σ_ｇは、ｇ（ｔ）の標準偏差、Ｔは、時系列データ内のサンプリング点数である。

算出部１４は、上記（１）式により、Ｐ（ｔ）とＩ_ａ＋ｂ（ｔ）との相関係数ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ａ＋ｂ）、Ｐ（ｔ）とＩ_ｂ＋ｃ（ｔ）との相関係数ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ｂ＋ｃ）、及びＰ（ｔ）とＩ_ｃ＋ａ（ｔ）との相関係数ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ｃ＋ａ）を算出する。

判定部１６は、算出部１４により算出された３種類の相関係数のうち、最も高い相間係数に対応する線電流の組に対応する相を、判定対象のトランスが接続されている接続相であると判定する。すなわち、判定部１６は、ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ａ＋ｂ）が最大の場合には、ａｂ相を接続相と判定し、ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ｂ＋ｃ）が最大の場合には、ｂｃ相を接続相と判定し、ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ｃ＋ａ）が最大の場合には、ｃａ相を接続相と判定する。

出力部１８は、判定部１６による判定結果を、表示装置への表示、印刷装置による印刷等が可能な形式に処理して出力する。

トランス接続相判定装置１０は、例えば図７に示すコンピュータ４０で実現することができる。コンピュータ４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１と、一時記憶領域としてのメモリ４２と、不揮発性の記憶部４３とを備える。また、コンピュータ４０は、入力部、表示部等の入出力装置４４と、記憶媒体４９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するＲ／Ｗ（Read/Write）部４５とを備える。また、コンピュータ４０は、インターネット等のネットワークに接続される通信Ｉ／Ｆ（Interface）４６を備える。ＣＰＵ４１、メモリ４２、記憶部４３、入出力装置４４、Ｒ／Ｗ部４５、及び通信Ｉ／Ｆ４６は、バス４７を介して互いに接続される。

記憶部４３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部４３には、コンピュータ４０を、トランス接続相判定装置１０として機能させるためのトランス接続相判定プログラム５０が記憶される。トランス接続相判定プログラム５０は、選択プロセス５２と、算出プロセス５４と、判定プロセス５６と、出力プロセス５８とを有する。

ＣＰＵ４１は、トランス接続相判定プログラム５０を記憶部４３から読み出してメモリ４２に展開し、トランス接続相判定プログラム５０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ４１は、選択プロセス５２を実行することで、図５に示す選択部１２として動作する。また、ＣＰＵ４１は、算出プロセス５４を実行することで、図５に示す算出部１４として動作する。また、ＣＰＵ４１は、判定プロセス５６を実行することで、図５に示す判定部１６として動作する。また、ＣＰＵ４１は、出力プロセス５８を実行することで、図５に示す出力部１８として動作する。これにより、トランス接続相判定プログラム５０を実行したコンピュータ４０が、トランス接続相判定装置１０として機能することになる。なお、プログラムを実行するＣＰＵ４１はハードウェアである。

なお、トランス接続相判定プログラム５０により実現される機能は、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、本実施形態に係るトランス接続相判定装置１０の作用について説明する。図４に示すように、一次側が高圧配電線１０４に接続されたトランス１０８の二次側に、単相２線方式及び単相３線方式が混在する状態で複数の需要家が接続されている。センサ内蔵開閉器１０６で測定された、高圧配電線１０４の各線の線電流は線電流データＤＢ２６に記憶され、スマートメータ１１６で測定された需要家における消費電力は消費電力データＤＢ２４に記憶される。そして、トランス接続相判定装置１０に、接続相の判定対象のトランス１０８を示すトランスＩＤが入力されると、トランス接続相判定装置１０において、図８に示すトランス接続相判定処理が実行される。なお、トランス接続相判定処理は、開示の技術のトランス接続相判定方法の一例である。

ステップＳ１０で、選択部１２が、入力されたトランスＩＤを受け付ける。

次に、ステップＳ１２で、選択部１２が、配電情報ＤＢ２２から、受け付けたトランスＩＤに対応する配電区間及び需要家を選択する。図９に、配電情報ＤＢ２２の一例を示す。図９に示す配電情報ＤＢ２２では、需要家毎に、その需要家の識別情報である需要家ＩＤと、その需要家が接続されているトランス１０８の識別情報であるトランスＩＤと、そのトランス１０８が属する配電区間の識別情報である配電区間ＩＤとが対応付けて記憶されている。ここでは、図６に示すように、配電系統の上流側と下流側とに設置されたセンサ内蔵開閉器に挟まれた配電区間が、直列にいくつもつながった配電系統を想定している。そして、例えば、センサ内蔵開閉器（Ｓ１）とセンサ内蔵開閉器（Ｓ２）とに挟まれた配電区間を示す配電区間ＩＤを、「Ｉ１－２」のように定めている。また、図９に示す配電情報ＤＢ２２は、各需要家の消費電力データが利用可能か否かを示すデータ可用性フラグを含む。例えば、需要家に設置されたスマートメータ１１６が、トランス接続相判定装置１０とネットワークを介して接続されている場合には、その需要家の消費電力データが利用可能であるとして、データ可用性フラグが「有」に設定される。

したがって、選択部１２は、配電情報ＤＢ２２から、上記ステップＳ１０で受け付けたトランスＩＤと一致するトランスＩＤに対応付けられた需要家ＩＤ及び配電区間ＩＤを選択する。なお、選択部１２は、需要家ＩＤを選択する際には、データ可用性フラグが「有」のものを選択する。また、選択部１２は、該当の需要家ＩＤが複数存在する場合には、複数の需要家ＩＤを選択する。

次に、ステップＳ１４で、算出部１４が、上記ステップＳ１２で選択された需要家ＩＤに対応する消費電力データを、消費電力データＤＢ２４から読み込む。図１０に、消費電力データＤＢ２４の一例を示す。図１０に示す消費電力データＤＢ２４では、スマートメータ１１６で一定のサンプリング時間間隔（図１０の例では３０分）で測定された消費電力量［ｋＷｈ］が、需要家毎の消費電力の時系列データとして蓄積されている。

上記ステップＳ１２で選択された需要家ＩＤが１件の場合には、算出部１４は、その需要家ＩＤに対応した消費電力データを、消費電力データＤＢ２４からそのまま読み込む。例えば、図９及び図１０の例で、トランスＩＤ＝Ｔ１が入力された場合には、需要家ＩＤ＝ｄ１のみが選択されるため、算出部１４は、消費電力データＤＢ２４から、需要家ＩＤ＝ｄ１に対応する消費電力データをそのまま読み込む。

また、上記ステップＳ１２で選択された需要家ＩＤが複数ある場合には、算出部１４は、複数の需要家ＩＤに対応する複数の消費電力データを読み込む。そして、算出部１４は、複数の消費電力データのサンプリング時刻毎の消費電力量を加算して、仮想的な１つの需要家の消費電力データを作成する。例えば、図９及び図１０の例で、トランスＩＤ＝Ｔ２が入力された場合には、需要家ＩＤ＝ｄ２，ｄ３が選択される。なお、ｄ４はデータ可用性フラグが「無」のため選択されない。そして、算出部１４は、消費電力データＤＢ２４から、需要家ＩＤ＝ｄ２に対応する消費電力データ、及び需要家ＩＤ＝ｄ３に対応する消費電力データを読み込む。そして、算出部１４は、「０：００」の消費電力量＝０．６５＋０．５１＝１．１６、「０：３０」の消費電力量＝０．６２＋０．４４＝１．０６、・・・のような仮想的な１つの需要家の消費電力データを作成する。これにより、個々の需要家ＩＤに対応する消費電力データをそのまま用いる場合よりも、Ｓ／Ｎ比が改善された消費電力データとなり、後段の処理で算出される相関係数の精度が向上する。

次に、ステップＳ１６で、算出部１４が、上記ステップＳ１２で選択された配電区間ＩＤが示す配電区間における３種類の線電流を、線電流データＤＢ２６から読み込む。図１１に、線電流データＤＢ２６の一例を示す。図１１に示す線電流データＤＢ２６では、配電区間ＩＤが示す配電区間のａ線、ｂ線、及びｃ線の各々において、一定のサンプリング時間間隔（図８の例では３０分）で測定された正味の電流値［Ａ］が、線電流の時系列データとして蓄積されている。算出部１４は、選択された配電区間の上流に配置されたセンサ内蔵開閉器（Ｓ１）における測定値から、下流に配置されたセンサ内蔵開閉器（Ｓ２）における測定値を減算することにより、線電流の時系列データＩ_ｘ（ｔ）を算出する。

次に、ステップＳ１８で、算出部１４が、線電流Ｉ_ｘ（ｔ）（ｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝）から、Ｉ_ａ＋ｂ（ｔ）＝Ｉ_ａ（ｔ）＋Ｉ_ｂ（ｔ）、Ｉ_ｂ＋ｃ（ｔ）＝Ｉ_ｂ（ｔ）＋Ｉ_ｃ（ｔ）、及びＩ_ｃ＋ａ（ｔ）＝Ｉ_ｃ（ｔ）＋Ｉ_ａ（ｔ）を算出する。

次に、ステップＳ２０で、算出部１４が、上記ステップＳ１４で読み込んだ需要家の消費電力の時系列データＰ（ｔ）と、上記ステップＳ１８で算出した組毎の線電流の和の時系列データＩ_ｙ（ｔ）（ｙ∈｛ａ＋ｂ，ｂ＋ｃ，ｃ＋ａ｝）との相関係数を算出する。具体的には、算出部１４は、上記（１）式により、Ｐ（ｔ）とＩ_ａ＋ｂ（ｔ）との相関係数ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ａ＋ｂ）、Ｐ（ｔ）とＩ_ｂ＋ｃ（ｔ）との相関係数ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ｂ＋ｃ）、及びＰ（ｔ）とＩ_ｃ＋ａ（ｔ）との相関係数ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ｃ＋ａ）を算出する。

次に、ステップＳ２２で、判定部１６が、上記ステップＳ２０で算出された３種類の相関係数のうち、相関係数ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ａ＋ｂ）が最大か否かを判定する。相関係数ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ａ＋ｂ）が最大の場合には、処理はステップＳ２４へ移行し、相関係数ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ａ＋ｂ）が最大ではない場合には、処理はステップＳ２６へ移行する。ステップＳ２４では、判定部１６が、ステップＳ１０で受け付けられたトランスＩＤが示すトランスの接続相はａｂ相であると判定する。

一方、ステップＳ２６では、上記ステップＳ２０で算出された３種類の相関係数のうち、相関係数ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ｂ＋ｃ）が最大か否かを判定する。相関係数ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ｂ＋ｃ）が最大の場合には、処理はステップＳ２８へ移行し、相関係数ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ｂ＋ｃ）が最大ではない場合には、処理はステップＳ３０へ移行する。ステップＳ２８では、判定部１６が、ステップＳ１０で受け付けられたトランスＩＤが示すトランスの接続相はｂｃ相であると判定する。

処理がステップＳ３０へ移行した場合、すなわち、ステップＳ２２及びＳ２６が否定判定の場合は、相関係数ρ_Ｔ（Ｐ，Ｉ_ｃ＋ａ）が最大であるため、判定部１６が、ステップＳ１０で受け付けられたトランスＩＤが示すトランスの接続相はｃａ相であると判定する。

次に、ステップＳ３２で、出力部１８が、上記ステップＳ２４、Ｓ２８、又はＳ３０の判定結果を、表示装置への表示、印刷装置による印刷等が可能な形式に処理して出力し、トランス接続相判定処理は終了する。

以上説明したように、本実施形態に係るトランス接続相判定装置は、複数の高圧配電線のうちから選択された２つの高圧配電線の組み合わせである複数の組それぞれについて、組に含まれる２つの高圧配電線を流れる線電流の和の時系列データを算出する。また、トランス接続相判定装置は、線電流の和の時系列データと、複数の高圧配電線の２つの組み合わせに対応した相のいずれかに接続されたトランスに接続された少なくとも１つの需要家での消費電力の時系列データとの相関係数を算出する。そして、トランス接続相判定装置は、複数の組の中で相関係数が最大の組に対応した相を、トランスが接続された接続相であると判定する。これにより、需要家のトランスへの接続形式が、単相３線式と単相２線式とが混在している場合であっても、各配電線への負荷の不均衡を考慮して精度良くトランスの接続相を判定することができる。

なお、上記実施形態では、需要家の消費電力の時系列データと、２つの線電流の和の時系列データとの相関を示す指標値として、（１）式に示す相関係数を算出する場合について説明したが、これに限定されない。以下に、相関を示す指標値の他の例を２つ説明する。

指標値の他の例の１つ目は、下記（２）式に示す周波数領域の相間係数ρ_Ｆである。

ここで、Ｋ_ｆｇ（ω）は、ｆ（ｔ）とｇ（ｔ）とのコスペクトル、Ｃ_ｆｆ（τ）は、ｆ（ｔ）の自己相関関数、Ｃ_ｇｇ（τ）は、ｇ（ｔ）の自己相関関数、Ｓ_ｆｆ（ω）は、ｆ（ｔ）のパワースペクトル、Ｓ_ｇｇ（ω）は、ｇ（ｔ）のパワースペクトルである。また、Ｓ_ｆｇは、ｆ（ｔ）とｇ（ｔ）とのクロススペクトル、ｆ＾（ω_ｋ）は、ｆ（ｔ）の離散フーリエスペクトル、ｇ＾（ω_ｋ）は、ｇ（ｔ）の離散フーリエスペクトル、ω_ｋは、角周波数である。ただし、ｆ＾^＊は、ｆ＾の複素共役、Ｒｅ［・］は、実部を取る関数である。また、Ｎは、角周波数のサンプリング点数である。なお、「ｘ＾」の表記は、数式中では「ｘ」の上に「＾（ハット）」で表されている。

（２）式内の第１式から第２式へは、下記（３）式より、パーセバルの等式（下記（４）式）が成り立つこと等を使用して変換される。また、（２）式内の第３式は、第２式の離散化である。

算出部１４は、上記（２）式により、Ｐ（ｔ）とＩ_ａ＋ｂ（ｔ）との相関係数ρ_Ｆ（Ｐ，Ｉ_ａ＋ｂ）、Ｐ（ｔ）とＩ_ｂ＋ｃ（ｔ）との相関係数ρ_Ｆ（Ｐ，Ｉ_ｂ＋ｃ）、及びＰ（ｔ）とＩ_ｃ＋ａ（ｔ）との相関係数ρ_Ｆ（Ｐ，Ｉ_ｃ＋ａ）を算出すればよい。そして、判定部１６は、ρ_Ｆ（Ｐ，Ｉ_ａ＋ｂ）が最大の場合には、ａｂ相を接続相と判定し、ρ_Ｆ（Ｐ，Ｉ_ｂ＋ｃ）が最大の場合には、ｂｃ相を接続相と判定し、ρ_Ｆ（Ｐ，Ｉ_ｃ＋ａ）が最大の場合には、ｃａ相を接続相と判定すればよい。

上記のような周波数領域の相間係数を用いることにより、需要家の消費電力の時系列データ、及び線電流の和の時系列データが線型計算化できる。これにより、需要家の消費電力の時系列データ、及び線電流の和の時系列データの各々の周波数成分に対するフィルタの適用が容易になる。また、判定精度を上げるためのフィルタ特性の最適化実施にも適している。結果、時間領域の相関係数ρ_Ｔを用いる場合よりも、接続相判定の正答率が向上する。

指標値の他の例の２つ目は、下記（５）式に示す周波数領域表現における位相スペクトルを用いた相間係数Ｃｏｈ_ｆｇである。

（５）式において、｜ｆ＾_ｉ（ω_ｊ）｜は、第ｉ区分信号ｆ_ｉ（ｔ）のフーリエ振幅スペクトル、｜ｇ＾_ｉ（ω_ｊ）｜は、第ｉ区分信号ｇ_ｉ（ｔ）のフーリエ振幅スペクトルである。また、θ_ｉ（ω_ｊ）は、第ｉ区分信号ｆ_ｉ（ｔ）のフーリエ位相スペクトル、η_ｉ（ω_ｊ）は、第ｉ区分信号ｇ_ｉ（ｔ）のフーリエ位相スペクトルである。上記（５）式では、２種類の時系列信号ｆ（ｔ）及びｇ（ｔ）の定義域をＮ個の区間に分割した区分信号ｆ_ｉ（ｔ）及びｇ_ｉ（ｔ）（ｉ＝０，１，２，．．．，Ｎ－１）のフーリエスペクトルについて、加算による平滑化を実施している。また、（５）式内のｃｏｈ_ｆｇ（ω_ｊ）は、一般に空間的複素コヒーレンス度と呼ばれる量の実部に相当する。

ここで、区分信号毎のフーリエスペクトル間の位相の変化に対して、振幅の変化は小さいと考え、振幅スペクトルを第ｉ区分によらない下記の定数であると仮定する。

｜ｆ＾_ｉ（ω_ｊ）｜＝｜ｆ＾（ω_ｊ）｜，
｜ｇ＾_ｉ（ω_ｊ）｜＝｜ｇ＾（ω_ｊ）｜，
ｉ＝０，１，２，．．．，Ｎ－１

この場合、ｃｏｈ_ｆｇ（ω_ｊ）は、下記（６）式に示すように簡略化することができる。

（６）式は、Ｃｏｈ_ｆｇが、信号の位相に重点をおいた相関指標になっていることを意味する。

算出部１４は、上記（５）式により、Ｐ（ｔ）とＩ_ａ＋ｂ（ｔ）との相関指標Ｃｏｈ_ｆｇ（Ｐ，Ｉ_ａ＋ｂ）、Ｐ（ｔ）とＩ_ｂ＋ｃ（ｔ）との相関指標Ｃｏｈ_ｆｇ（Ｐ，Ｉ_ｂ＋ｃ）、及びＰ（ｔ）とＩ_ｃ＋ａ（ｔ）との相関指標Ｃｏｈ_ｆｇ（Ｐ，Ｉ_ｃ＋ａ）を算出すればよい。そして、判定部１６は、Ｃｏｈ_ｆｇ（Ｐ，Ｉ_ａ＋ｂ）が最大の場合には、ａｂ相を接続相と判定し、Ｃｏｈ_ｆｇ（Ｐ，Ｉ_ｂ＋ｃ）が最大の場合には、ｂｃ相を接続相と判定し、Ｃｏｈ_ｆｇ（Ｐ，Ｉ_ｃ＋ａ）が最大の場合には、ｃａ相を接続相と判定すればよい。

上記のような周波数領域表現における位相スペクトルを用いた相間係数Ｃｏｈ_ｆｇにより、上述の周波数領域の相関係数ρ_Ｆのように、フィルタの最適化の処理を要せずとも、時間領域の相関係数ρ_Ｔを用いる場合よりも、接続相判定の正答率が向上する。

また、上記実施形態では、線電流の和の時系列データと、需要家の消費電力の時系列データとの相関を示す指標値を用いて接続相を判定する場合について説明したが、これに限定されない。需要家の消費電力の時系列データに替えて、消費電力に対応する電流の時系列データを用いてもよい。この場合、需要家の消費電力の時系列データを、下記（７）式により電流の時系列データに変換すればよい。

Ｐ_ｄ（ｔ）は、需要家ｄにおける消費電力の時系列データ、Ｖ_ｄは、需要家ｄの契約電圧（実効値）、及びｋはトランス変圧比である。スマートメータ１１６で測定される需要家ｄにおける消費電力の時系列データＰ_ｄ（ｔ）、及び契約電圧（実効値）Ｖ_ｄから計算される電流値は実効値になる。そのため、（７）式では、振幅（最大値）を求めるために√２倍している。

また、上記実施形態では、トランス接続相判定プログラムが記憶部に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。開示の技術に係るプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等の記憶媒体に記憶された形態で提供することも可能である。

以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
コンピュータに、
それぞれが複数の配電線のうちから選択された２つの配電線の組み合わせである複数の組それぞれについて、組に含まれる２つの配電線を流れる線電流の和の時系列データと、前記複数の配電線の２つの組み合わせに対応した相のいずれかに接続されたトランスに接続された少なくとも１つの消費主体で消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの相関を示す指標値を算出し、
前記複数の組の中で相関が最も高いことを示す指標値に対応した組に対応した相を、前記トランスが接続された接続相であると判定する、
処理を実行させることを特徴とするトランス接続相判定プログラム。

（付記２）
前記指標値として、前記線電流の和の時系列データと、前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの時間領域における相関係数を算出する付記１に記載のトランス接続相判定プログラム。

（付記３）
前記指標値として、前記線電流の和の時系列データ、及び前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データの各々の周波数成分を用いて、前記線電流の和の時系列データと、前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの周波数領域における相関係数を算出する付記１に記載のトランス接続相判定プログラム。

（付記４）
所定のフィルタが適用された前記周波数成分を用いて前記指標値を算出する付記３に記載のトランス接続相判定プログラム。

（付記５）
前記指標値として、前記線電流の和の時系列データ、及び前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データの各々の周波数領域表現における位相スペクトルを用いて、前記線電流の和の時系列データと、前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの相関係数を算出する付記１に記載のトランス接続相判定プログラム。

（付記６）
前記トランスに接続された複数の前記消費主体の各々で消費された電力の時系列データの各々を取得した場合、前記複数の消費主体の各々についての前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データの各々を合算した時系列データを、仮想的な１つの消費主体についての前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとして算出する付記１～付記５のいずれか１項に記載のトランス接続相判定プログラム。

（付記７）
それぞれが複数の配電線のうちから選択された２つの配電線の組み合わせである複数の組それぞれについて、組に含まれる２つの配電線を流れる線電流の和の時系列データと、前記複数の配電線の２つの組み合わせに対応した相のいずれかに接続されたトランスに接続された少なくとも１つの消費主体で消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの相関を示す指標値を算出する算出部と、
前記複数の組の中で相関が最も高いことを示す指標値に対応した組に対応した相を、前記トランスが接続された接続相であると判定する判定部と、
を含むトランス接続相判定装置。

（付記８）
前記算出部は、前記指標値として、前記線電流の和の時系列データと、前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの時間領域における相関係数を算出する付記７に記載のトランス接続相判定装置。

（付記９）
前記算出部は、前記指標値として、前記線電流の和の時系列データ、及び前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データの各々の周波数成分を用いて、前記線電流の和の時系列データと、前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの周波数領域における相関係数を算出する付記７に記載のトランス接続相判定装置。

（付記１０）
前記算出部は、所定のフィルタが適用された前記周波数成分を用いて前記指標値を算出する付記９に記載のトランス接続相判定装置。

（付記１１）
前記算出部は、前記指標値として、前記線電流の和の時系列データ、及び前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データの各々の周波数領域表現における位相スペクトルを用いて、前記線電流の和の時系列データと、前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの相関係数を算出する付記７に記載のトランス接続相判定装置。

（付記１２）
前記算出部は、前記トランスに接続された複数の前記消費主体の各々で消費された電力の時系列データの各々を取得した場合、前記複数の消費主体の各々についての前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データの各々を合算した時系列データを、仮想的な１つの消費主体についての前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとして算出する付記７～付記１１のいずれか１項に記載のトランス接続相判定装置。

（付記１３）
コンピュータが、
それぞれが複数の配電線のうちから選択された２つの配電線の組み合わせである複数の組それぞれについて、組に含まれる２つの配電線を流れる線電流の和の時系列データと、前記複数の配電線の２つの組み合わせに対応した相のいずれかに接続されたトランスに接続された少なくとも１つの消費主体で消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの相関を示す指標値を算出し、
前記複数の組の中で相関が最も高いことを示す指標値に対応した組に対応した相を、前記トランスが接続された接続相であると判定する、
処理を実行することを特徴とするトランス接続相判定方法。

（付記１４）
前記指標値として、前記線電流の和の時系列データと、前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの時間領域における相関係数を算出する付記１３に記載のトランス接続相判定方法。

（付記１５）
前記指標値として、前記線電流の和の時系列データ、及び前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データの各々の周波数成分を用いて、前記線電流の和の時系列データと、前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの周波数領域における相関係数を算出する付記１３に記載のトランス接続相判定方法。

（付記１６）
所定のフィルタが適用された前記周波数成分を用いて前記指標値を算出する付記１５に記載のトランス接続相判定方法。

（付記１７）
前記指標値として、前記線電流の和の時系列データ、及び前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データの各々の周波数領域表現における位相スペクトルを用いて、前記線電流の和の時系列データと、前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの相関係数を算出する付記１３に記載のトランス接続相判定方法。

（付記１８）
前記トランスに接続された複数の前記消費主体の各々で消費された電力の時系列データの各々を取得した場合、前記複数の消費主体の各々についての前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データの各々を合算した時系列データを、仮想的な１つの消費主体についての前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとして算出する付記１３～付記１７のいずれか１項に記載のトランス接続相判定方法。

（付記１９）
コンピュータに、
それぞれが複数の配電線のうちから選択された２つの配電線の組み合わせである複数の組それぞれについて、組に含まれる２つの配電線を流れる線電流の和の時系列データと、前記複数の配電線の２つの組み合わせに対応した相のいずれかに接続されたトランスに接続された少なくとも１つの消費主体で消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの相関を示す指標値を算出し、
前記複数の組の中で相関が最も高いことを示す指標値に対応した組に対応した相を、前記トランスが接続された接続相であると判定する、
処理を実行させることを特徴とするトランス接続相判定プログラムを記憶した記憶媒体。

１０ トランス接続相判定装置
１２ 選択部
１４ 算出部
１６ 判定部
１８ 出力部
２２ 配電情報ＤＢ
２４ 消費電力データＤＢ
２６ 線電流データＤＢ
４０ コンピュータ
４１ ＣＰＵ
４２ メモリ
４３ 記憶部
４９ 記憶媒体
５０ トランス接続相判定プログラム
１００ 配電網
１０２ 配電変電所
１０４ 高圧配電線
１０６ センサ内蔵開閉器
１０８ トランス
１１０ 低圧配電線
１１２ 引込線
１１６ スマートメータ

Claims (8)

1. コンピュータに、
   それぞれが複数の配電線のうちから選択された２つの配電線の組み合わせである複数の組それぞれについて、組に含まれる２つの配電線を流れる線電流の和の時系列データと、前記複数の配電線の２つの組み合わせに対応した相のいずれかに接続されたトランスに接続された少なくとも１つの消費主体で消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの相関を示す指標値を算出し、
   前記複数の組の中で相関が最も高いことを示す指標値に対応した組に対応した相を、前記トランスが接続された接続相であると判定する、
   処理を実行させることを特徴とするトランス接続相判定プログラム。
2. 前記指標値として、前記線電流の和の時系列データと、前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの時間領域における相関係数を算出する請求項１に記載のトランス接続相判定プログラム。
3. 前記指標値として、前記線電流の和の時系列データ、及び前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データの各々の周波数成分を用いて、前記線電流の和の時系列データと、前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの周波数領域における相関係数を算出する請求項１に記載のトランス接続相判定プログラム。
4. 所定のフィルタが適用された前記周波数成分を用いて前記指標値を算出する請求項３に記載のトランス接続相判定プログラム。
5. 前記指標値として、前記線電流の和の時系列データ、及び前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データの各々の周波数領域表現における位相スペクトルを用いて、前記線電流の和の時系列データと、前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの相関指標を算出する請求項１に記載のトランス接続相判定プログラム。
6. 前記トランスに接続された複数の前記消費主体の各々で消費された電力の時系列データの各々を取得した場合、前記複数の消費主体の各々についての前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データの各々を合算した時系列データを、仮想的な１つの消費主体についての前記消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとして算出する請求項１～請求項５のいずれか１項に記載のトランス接続相判定プログラム。
7. それぞれが複数の配電線のうちから選択された２つの配電線の組み合わせである複数の組それぞれについて、組に含まれる２つの配電線を流れる線電流の和の時系列データと、前記複数の配電線の２つの組み合わせに対応した相のいずれかに接続されたトランスに接続された少なくとも１つの消費主体で消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの相関を示す指標値を算出する算出部と、
   前記複数の組の中で相関が最も高いことを示す指標値に対応した組に対応した相を、前記トランスが接続された接続相であると判定する判定部と、
   を含むトランス接続相判定装置。
8. コンピュータが、
   それぞれが複数の配電線のうちから選択された２つの配電線の組み合わせである複数の組それぞれについて、組に含まれる２つの配電線を流れる線電流の和の時系列データと、前記複数の配電線の２つの組み合わせに対応した相のいずれかに接続されたトランスに接続された少なくとも１つの消費主体で消費された電力又は前記電力に対応する電流の時系列データとの相関を示す指標値を算出し、
   前記複数の組の中で相関が最も高いことを示す指標値に対応した組に対応した相を、前記トランスが接続された接続相であると判定する、
   処理を実行することを特徴とするトランス接続相判定方法。