JPH06276700A - Method and apparatus for using error data - Google Patents
Method and apparatus for using error dataInfo
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- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は電力系統の内部状態を推
定する状態推定方法および装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a state estimation method and apparatus for estimating the internal state of a power system.
【0002】[0002]
【従来の技術】例えば文献[T.E.Dyliacco,State Esti
mation in Control Centers.Electrical Power & Ener
gy Systems,5(1983)]などにあるように、電力系統の状
態推定において、テレメータなどからの測定値を給電指
令所に伝送する場合、伝送途中でノイズが加わったり、
サンプリング周期のずれ、あるいは測定器の故障によっ
て誤ったデータが観測値に含まれることがある。これら
のデータは一度推定計算を行った後に統計的手法を用
い、誤りデータとして判定する。その後に、誤りデータ
を除いた形で状態推定計算を再び行う。対象としている
電力系統において、状態推定計算は、測定している観測
値が多い場合、誤りデータを取り除いても正常に推定計
算が実行できることが多い。しかし測定している観測値
が少ない場合、誤りデータを取り除いて状態推定計算を
行おうとすると、正常な状態で推定計算ができなくなっ
てしまうことがある。この理由は2つある。一つは系統
の冗長度(求めようとしている状態変数と、観測値の比
率)が小さくなってしまうためである。もう一つの理由
は取り除かれた測定観測値データが、推定計算を行う対
象系統に必要不可欠な観測値である場合である。2. Description of the Related Art For example, reference [TEDyliacco, State Esti
mation in Control Centers.Electrical Power & Ener
gy Systems, 5 (1983)], etc., when transmitting the measured value from a telemeter to the power supply command station in estimating the state of the power system, noise may be added during transmission,
Wrong data may be included in the observed value due to the deviation of the sampling cycle or the failure of the measuring instrument. These data are once subjected to estimation calculation and then determined as error data by using a statistical method. After that, the state estimation calculation is performed again with the error data removed. In the target power system, state estimation calculation can often be performed normally even if erroneous data is removed when there are many observed values being measured. However, if there are few observed values that are being measured, if error data is removed and an attempt is made to perform state estimation calculation, the estimation calculation may not be possible in a normal state. There are two reasons for this. One is that the redundancy of the system (the ratio of the state variable to be obtained and the observed value) becomes small. Another reason is that the measured observation data that have been removed are the observations that are indispensable to the target system for which estimation calculations are performed.
【0003】これまでは系統全系で、誤りデータを取り
除いて状態推定計算が実行できない多くの場合、対象と
する電力系統を分割し、それぞれ分割した副系統毎に状
態推定計算を行っていた。この方法では問題点が2点あ
る。一つは対象とする電力系統を複数の副系統に分割す
る装置が必要となり、さらに、複数の副系統をそれぞれ
に対し推定計算を行わなければならないことである。こ
のことは状態推定計算を全く最初の段階から行わなけれ
ばならず、計算時間が多く必要となる。また、もう一点
は誤りデータの発生原因が明白にならないことである。
高度な信頼性が要求される電力系統の運用では、このよ
うな誤りデータの発生原因の究明が必要不可欠である。
現状では、誤りデータの発生原因の究明は、人間によっ
て行われており、計算機による自動的な原因究明方法が
望まれている。そのために、推定計算過程で生じた誤り
データの利用が考えられる。この点に関する解決策の一
つである従来技術を以下に2点挙げる。Up to now, in many cases, in all systems, error estimation cannot be performed to remove the state estimation calculation, and the target power system is divided, and the state estimation calculation is performed for each divided sub-system. There are two problems with this method. One is that a device that divides the target power system into a plurality of sub-systems is required, and furthermore, an estimation calculation must be performed for each of the plurality of sub-systems. This means that the state estimation calculation must be performed from the very beginning, which requires a long calculation time. Another point is that the cause of erroneous data is not clear.
In the operation of a power system that requires high reliability, it is essential to investigate the cause of such error data.
At present, the cause of erroneous data is investigated by humans, and an automatic cause finding method by a computer is desired. Therefore, it is possible to use error data generated in the estimation calculation process. The following are two prior arts that are one of the solutions to this point.
【0004】誤りデータの利用方法として、特開昭60−
113626号、あるいは特開昭60−176425号が挙げられる。
これらは開閉器の状態情報に対し誤認識があった場合に
ついては状態情報を反転、あるいは固定するなどの方法
により、推定過程で生じた誤りデータを利用する方法で
ある。この方法は電力系統全体の電力潮流値,電力注入
値,電圧値の観測値データに誤り情報が含まれている場
合への対策がなされていない。As a method of utilizing error data, Japanese Patent Laid-Open No. 60-
No. 113626, or JP-A-60-176425.
These are methods of utilizing error data generated in the estimation process by inverting or fixing the state information when the switch state information is erroneously recognized. This method does not take measures against the case where the observed data of the power flow value, power injection value, and voltage value of the entire power system contains error information.
【0005】[0005]
【発明が解決しようとする課題】本発明は前記従来技術
中の問題点である誤りデータ除去による冗長度の不足を
補うという課題、推定計算実行のために必要不可欠な観
測値が誤りデータとして取り除かれないようにする課題
と、自動的に誤りデータが発生する原因を究明するとい
う課題を解決しようとする。DISCLOSURE OF THE INVENTION The present invention has a problem of compensating for the lack of redundancy due to error data removal, which is a problem in the above-mentioned prior art, and whether an observed value necessary for executing estimation calculation is removed as error data. We try to solve the problem of preventing the error and the problem of automatically investigating the cause of the error data.
【0006】[0006]
【課題を解決するための手段】前記解決すべき課題の第
1点である冗長度の不足を補うという点、ならびに推定
計算実行のために必要不可欠な観測値が誤りデータとし
て取り除かれることを防ぐという課題に対し、過去に生
じた誤りデータの事例に基づき、誤りデータの程度が大
きい場合には、誤りデータの程度に応じ、適当な値に補
正し、再度推定計算機能を実行させる。誤りの程度が小
さい場合には、過去に生じた誤りデータの事例に基づ
き、推定結果を修正することによって、妥当な推定結果
に変換する。第二の原因究明の自動化という点に対し、
過去の誤りデータが発生した状況などと、生じた誤りデ
ータの位置,数値の程度、誤りデータが発生した周辺の
状況を、確率統計的処理、ならびに原因探索により誤り
データ発生の原因を自動的に解析する。[Means for Solving the Problems] The point of compensating for the lack of redundancy, which is the first point of the problems to be solved, and preventing the observation values that are indispensable for executing estimation calculation from being removed as error data. On the other hand, based on the case of error data generated in the past, when the degree of error data is large, the value is corrected to an appropriate value according to the degree of error data, and the estimation calculation function is executed again. When the degree of error is small, the estimation result is corrected based on the case of the error data that occurred in the past, so that the estimation result is converted into an appropriate estimation result. For the second point, automation of cause investigation,
Automatically identify the cause of error data by probabilistic statistical processing and the cause search, such as the situation where past error data occurred, the position of the error data that occurred, the degree of numerical value, the situation around the error data To analyze.
【0007】[0007]
【作用】通常は推定計算が可能である電力系統では、誤
りデータが発生したとしても正常に近い状態で推定計算
機能実行の動作と、推定結果の精度が保証される。In a power system that can normally perform estimation calculation, even if error data occurs, the operation of executing the estimation calculation function and the accuracy of the estimation result are guaranteed in a state close to normal.
【0008】[0008]
【実施例】以下、本発明の実施例を図面を用いて説明す
る。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【0009】図1に本発明を適用した状態推定装置の構
成図を示す。本発明は以下の装置から構成される。デー
タ入力手段1,入力データ前処理装置2,推定計算装置
3,誤りデータ検出装置4,データベース保存装置5,
誤りデータ原因解明装置6,誤りデータ専用保存装置
7,入力データ修正装置8,推定値修正装置9、そして
状態推定結果を用いて電力系統の制御を行う制御装置1
0,推定結果を出力する結果出力装置11である。FIG. 1 shows a block diagram of a state estimation device to which the present invention is applied. The present invention comprises the following devices. Data input means 1, input data preprocessing device 2, estimation calculation device 3, error data detection device 4, database storage device 5,
Error data cause elucidation device 6, error data dedicated storage device 7, input data correction device 8, estimated value correction device 9, and control device 1 for controlling the power system using the state estimation result.
0, a result output device 11 that outputs an estimation result.
【0010】データ入力手段1では電力系統中の様々な
設備から伝送路を通じて送られてくる観測値、あるいは
電力系統の系統定数,電力系統中の機器の接続状態を取
り込む部分である。この取り込まれた観測値データは通
信線101を通じ、入力データ前処理装置2に送られ
る。入力データ前処理装置2では対象とする系統の観測
値データにより、系統を分割して推定計算を行うか否か
の決定、あるいは対象系統の縮約なとのいわゆる前処理
を行う。ここで前記処理された系統定数,観測値データ
は通信線102を通じ推定計算装置3に送られる。推定
計算装置では、一般的に行われている重みつき最小二乗
法、あるいは拡大行列法、あるいは線形計画法に基づい
て手法を用いた状態推定計算を行い、電力系統の状態量
を求める。ここで求めた状態量と、入力データ前処理装
置で前処理された観測値を、通信線103を通じ誤りデ
ータ検出装置4に送る。誤りデータ検出装置で誤りデー
タが検出されない場合は、通信線104を通じて、状態
推定計算の結果をデータベース保存装置5に格納する。
保存された結果は、通信線113を通じてつぎの段階の
オンライン制御などに利用するために、制御装置10に
送られる。ここでの格納と同時に、通信線115を通
じ、結果出力装置11に推定結果が送られ、この推定結
果を系監盤に代表される出力装置に表示する。誤りデー
タが検出された場合、この誤りデータは通信線105と
通信線106を通じ、それぞれ誤りデータ専用保存装置
7,誤りデータ原因解析装置6に送られる。誤りデータ
専用保存装置7では、過去に検出された誤りデータを、
誤りデータ原因解析装置6での解析結果を通信線112
を通じて送られる。誤りデータ原因解析装置6では、通
信線106を通じて検出された誤りデータと、通信線1
07を通じて取り込む過去の事例が蓄積された誤りデー
タ専用保存装置7の内容とを照らし合わせ、その誤りデ
ータの性質、例えば、伝送路におけるノイズによるもの
か、あるいは測定器の故障によるものか、あるいは作業
停電に伴うものなのかを判定する。その結果が、作業停
電などの人為的なものであると判定されたものであれ
ば、その情報を通信線110を通じ、推定値修正装置9
において、該データの修正量を決定する。この決定に基
づき通信線111を通じ、オンライン制御に用いるため
のデータベース保存装置5の推定結果の一部を修正す
る。誤りデータの判定が、大きなノイズによるもの、あ
るいはその他の原因であった場合は、通信線108を通
じ入力データ修正装置8にその情報が送られる。この情
報が入力データ修正装置8に入ってきた場合には通信線
114を通じ、データベース保存装置に保持されている
過去の該当データ取り込み、検出した誤りデータと該過
去のデータと照合を行う。その結果をもとに、該入力デ
ータが確からしい値に変換し、その結果を通信線109
を通じ入力データ前処理装置2に送る。入力データ前処
理装置2でデータを変更した後は、再び推定計算を行
う。推定値修正装置9で推定結果が修正された場合は、
通信線116を通じ、推定結果を結果出力装置11に表
示する。The data input means 1 is a part for fetching observed values sent from various facilities in the power system through transmission lines, system constants of the power system, and connection states of devices in the power system. The acquired observation value data is sent to the input data preprocessing device 2 through the communication line 101. The input data preprocessing device 2 determines whether or not to perform estimation calculation by dividing the system based on the observed value data of the target system, or performs so-called preprocessing such as reduction of the target system. Here, the processed system constant and observation value data are sent to the estimation calculation device 3 through the communication line 102. The estimation calculation device calculates the state quantity of the power system by performing state estimation calculation using a method based on the generally used weighted least squares method, the extended matrix method, or the linear programming method. The state quantity obtained here and the observed value preprocessed by the input data preprocessing device are sent to the error data detection device 4 through the communication line 103. If no error data is detected by the error data detection device, the result of the state estimation calculation is stored in the database storage device 5 through the communication line 104.
The saved result is sent to the control device 10 through the communication line 113 for use in the next stage of online control and the like. Simultaneously with the storage here, the estimation result is sent to the result output device 11 through the communication line 115, and the estimation result is displayed on the output device represented by the system supervisor. When the error data is detected, the error data is sent to the error data dedicated storage device 7 and the error data cause analysis device 6 through the communication line 105 and the communication line 106, respectively. The error data dedicated storage device 7 stores the error data detected in the past,
The result of analysis by the error data cause analysis device 6 is displayed on the communication line 112.
Sent through. In the error data cause analysis device 6, the error data detected through the communication line 106 and the communication line 1
The past cases taken in 07 are compared with the contents of the error data dedicated storage device 7 in which the past cases are accumulated, and the nature of the error data, for example, due to noise in the transmission line or due to a failure of the measuring instrument, or work Determine if it is due to a power outage. If the result is determined to be artificial due to work power outage or the like, the information is transmitted through the communication line 110 to the estimated value correction device 9
At, the correction amount of the data is determined. Based on this determination, a part of the estimation result of the database storage device 5 used for online control is corrected through the communication line 111. If the determination of the erroneous data is due to a large amount of noise or is caused by another cause, the information is sent to the input data correction device 8 through the communication line 108. When this information enters the input data correction device 8, the past relevant data held in the database storage device is fetched through the communication line 114, and the detected error data is collated with the past data. Based on the result, the input data is converted into a certain value, and the result is converted to the communication line 109.
To the input data preprocessing device 2 through. After changing the data in the input data preprocessing device 2, the estimation calculation is performed again. When the estimation result is corrected by the estimated value correction device 9,
The estimation result is displayed on the result output device 11 through the communication line 116.
【0011】つぎに各部の詳細について説明する。Next, the details of each part will be described.
【0012】データ入力手段1では電力系統中にある有
効電力,無効電力,電圧値を測定する装置により読み込
まれ、本装置に送られてきたデータを取り込む部分であ
る。入力データ前処理装置2では、対象とする電力系統
を状態推定計算に適するモデルに縮約、および変換を行
う。ここでは対象とする電力系統の送電線のインピーダ
ンス,発電共の所内負荷,変電所の負荷などの情報を処
理する。また、本来母線間のタップ情報のように、各タ
ップ毎に分離して入ってきている観測値を推定計算を行
いやすくするために、ひとまとめの観測値にするなどの
前処理を行う。このように前処理された入力データは、
図2に示すように電力系統のインピーダンスなどの定数
201,調相設備の情報202,観測器から入ってくる
観測値203の順番に整理される。The data input means 1 is a part for taking in the data read by a device for measuring active power, reactive power and voltage value in the power system and sent to this device. The input data preprocessing device 2 reduces and converts the target power system into a model suitable for state estimation calculation. Here, information such as the impedance of the transmission line of the target power system, the in-house load for power generation, and the load at the substation is processed. Also, in order to facilitate estimation calculation of the observation values that have been separated for each tap, such as tap information between busbars, preprocessing such as making a group of observation values is performed. The input data preprocessed in this way is
As shown in FIG. 2, the constants 201 such as the impedance of the power system, the information 202 of the phase adjusting equipment, and the observed values 203 coming from the observer are arranged in this order.
【0013】推定計算装置3は、前記入力データをもと
に、Kirchhoff の法則が一貫して成り立つような電力系
統の状態を推定する装置である。具体的な手法としては
一般的に、最小二乗法,線形計画法をもとにした手法が
用いられる。推定計算の解を求める手続きは、一般的に
以下のように行う。まず、各観測値データ毎に状態方程
式を求める。つぎに直接解法と呼ばれる方法により解を
求めるのに適した順番に状態方程式を並び換える。その
後直接解法により電力系統の状態を推定する。推定計算
装置では状態方程式の並び換えに全推定時間に占めるか
なりの時間を費やす。The estimation calculation device 3 is a device for estimating the state of the power system based on the input data such that Kirchhoff's law is consistently established. As a concrete method, a method based on the least square method or the linear programming method is generally used. The procedure for obtaining the solution of the estimation calculation is generally performed as follows. First, a state equation is calculated for each observation value data. Next, the state equations are rearranged in an order suitable for obtaining a solution by a method called a direct solution method. After that, the state of the power system is estimated by the direct solution method. The estimation calculation device spends a considerable amount of time in the total estimation time for rearranging the state equations.
【0014】誤りデータ検出装置4では観測値と、推定
値の比較を行い、その間の大きな差がある場合には統計
的処理を施し、一番誤差の大きいデータを誤りデータと
して検出する。通常はこの処理のためにχ二乗検定を用
いるのが一般的であるが、その他の統計的手法、あるい
は他の種類の方法でも差しつかえない。ここで、誤りデ
ータの誤りの程度をどのように決定するかが問題とな
る。この問題の解決法は、誤りデータにあるしきい値を
設け、そのしきい値以上の誤差で、誤りデータが検出さ
れた場合は、誤りの程度が大きい、などのように判定す
るのが一つの方法である。The error data detection device 4 compares the observed value with the estimated value, and if there is a large difference between them, performs statistical processing to detect the data with the largest error as error data. Usually, the χ-square test is generally used for this process, but other statistical methods or other kinds of methods may be used. Here, how to determine the degree of error of the error data becomes a problem. The solution to this problem is to set a threshold value for the error data, and if the error data is detected with an error equal to or greater than the threshold value, it is determined that the error level is large. There are two ways.
【0015】データベース保存装置5では、例えば図3
にあるような形式で推定計算の結果を保存する。保存の
形態の一例としてたとえば、送電線に関する内部状態を
表現する量について、送電線名称501,送電線のA端
の有効電力値502,送電線のA端の無効電力値50
3,送電線のB端の有効電力値504,送電線B端の無
効電力値505のように保存する。変電所に関する量に
ついては例えば、変電所名称506,注入有効電力値5
07,注入無効電力値508,変電所母線の電圧値50
9のように保存する。この推定計算の結果の蓄積形式
は、推定計算によって求めたデータベースに基づいて行
う制御装置10の目的,使用方法により、随時使いやす
いように変更する。In the database storage device 5, for example, FIG.
Save the result of the estimation calculation in the format as in. As an example of the form of storage, for example, regarding the amount expressing the internal state regarding the power transmission line, the power transmission line name 501, the active power value 502 at the A end of the power transmission line, and the reactive power value 50 at the A end of the power transmission line.
3, the active power value 504 at the B end of the power transmission line, the reactive power value 505 at the B end of the power transmission line are saved. For the quantity related to the substation, for example, substation name 506, injected active power value 5
07, injection reactive power value 508, substation bus voltage value 50
Save as 9. The accumulation format of the result of the estimation calculation is changed as needed depending on the purpose and usage of the control device 10 based on the database obtained by the estimation calculation.
【0016】誤りデータ専用保存装置7では図4に示す
ようにデータを蓄積する。保存してある情報の一例とし
て以下のものが挙げられる。誤りデータ検出場所名称7
01,誤りデータが有効電力,無効電力,電圧値のいず
れかであるかを示す誤りデータ種類702,過去の推定
計算中、通算でどの程度誤りデータが発生したかの頻度
を示す通算の誤りデータ発生頻度703,過去に検出さ
れた誤りデータの事例を種類を表す数値704,発生し
た誤りデータが発生した状況を示す系統保守作業時フラ
グ705,正常時であることを示すフラグ706,過去
における誤りデータの判定結果を示す707,誤りデー
タで合った場所の程度708,誤りデータで合った場合
の過去の対処法を示す欄709,同じ種類の誤りデータ
が発生した頻度を示す数値710である。実際の装置中
では図6に示すような形式で蓄積されている。図6中の
701〜710に相当する部分が図4中の701〜71
0に相当する部分である。The error data dedicated storage device 7 stores data as shown in FIG. The following is an example of the stored information. Error data detection location name 7
01, error data type 702 indicating whether the error data is active power, reactive power, or voltage value, and total error data indicating the frequency of the total error data during the past estimation calculation Occurrence frequency 703, Numerical value 704 indicating the type of error data case detected in the past, System maintenance work flag 705 indicating the status of the generated error data, Flag 706 indicating a normal time, Error in the past A data determination result 707, a degree of matching place 708 for error data, a column 709 indicating a past coping method when error data is matched, and a numerical value 710 indicating the frequency of occurrence of the same type of error data are shown. In the actual device, the data is stored in the format shown in FIG. The parts corresponding to 701 to 710 in FIG. 6 are 701 to 71 in FIG.
This is a part corresponding to 0.
【0017】誤りデータ原因解析装置6では、通信線1
06を通して検出した誤りデータの原因を誤りデータ専
用保存装置7に蓄積されているデータベースをもとに解
析し、その解析結果を出力する。この誤りデータ解析過
程の一例を図5のフローチャートを用いて説明する。In the error data cause analyzer 6, the communication line 1
The cause of the error data detected through 06 is analyzed based on the database accumulated in the error data dedicated storage device 7, and the analysis result is output. An example of this error data analysis process will be described with reference to the flowchart of FIG.
【0018】例として検出した誤りデータが送電線Aの
有効電力を測定している観測器で検出されたものとす
る。また、誤りデータが検出された状況は系統保守作業
時に発生したとする。また検出した誤りデータの場所に
ついては、即ちこの場合は送電線Aの有効電力の部分で
あるが、前記図4にあるような誤りデータに関するデー
タベースが作成されているものとする。検出された誤り
データの程度が大きい場合は、過去に図4中のn−5の
欄にあるように全く一致する事例が過去にあるので、図
4中該当する事例に対する誤りデータ発生頻度710を
更新する(図5602)。その後、図4 703の部分
に相当する通算の誤りデータ発生頻度を更新する(図5
603)。最後に過去の対処法を出力し、入力データ
を修正して再び推定計算を行うか、推定結果の一部を修
正することによって推定計算を終了させるかの指令をそ
れぞれ通信線109,110を通じてそれぞれデータ修
正装置,推定値修正装置に送る(図5 604)。ここ
までは、誤りデータベース中に過去に全く同一の事例が
ある場合であったが、必ずしも全く同一の事例があると
は限らない。そこで以下は全く過去の同一事例がない場
合の対処法について説明する。例えば誤りデータの発生
状況が先の例と同じく系統保守作業時に検出し、誤りデ
ータの程度が小さい場合だったとする。このように、誤
りデータの発生状況は同じであるが、その程度が違うよ
うな事例がある場合は(図5 605)、過去の誤りデー
タ発生の類似の事例において、どのような対処法が行わ
れたかを調べる。過去の対処法が「入力データの補正」
であった場合(図5 606)は入力データを補正して再
び推定計算を行うように入力データ修正装置8に指令を
送る(図5 607)。その後、系統保守作業時で、誤り
データの程度が小さいという発生状況の欄を誤りデータ
専用データベース中の該当するデータに追加する(図5
608)。続いて通算の誤りデータ発生頻度を更新す
る(図5 609)。その後、再び推定計算を行った結果
をもとに、対処法が正しかったかを判定する(図5 6
10)。対処法が正しいと判断された場合はそのまま誤
りデータ原因解析装置6で動作を終了する。しかし、入
力データを補正するよりも、状態変数を補正したほうが
適切であったと判定された場合は、先に追加した誤りデ
ータ発生状況の過去の対処法の欄を更新する(図5 6
13)。As an example, it is assumed that the detected error data is detected by an observer measuring the active power of the transmission line A. It is also assumed that the error data was detected during the system maintenance work. Regarding the location of the detected error data, that is, the active power portion of the power transmission line A in this case, it is assumed that a database regarding the error data as shown in FIG. 4 has been created. When the degree of detected error data is large, there are some cases in the past in which there is a complete match as shown in the column of n-5 in FIG. 4, so the error data occurrence frequency 710 for the corresponding case in FIG. Update (FIG. 5602). After that, the total error data occurrence frequency corresponding to the portion 703 in FIG. 4 is updated (FIG. 5).
603). Finally, a command to output the past coping method, correct the input data and perform the estimation calculation again, or terminate the estimation calculation by correcting a part of the estimation result is issued through the communication lines 109 and 110, respectively. It is sent to the data correction device and the estimated value correction device (604 in FIG. 5). Up to this point, there have been cases in the error database where exactly the same cases have existed in the past, but they do not always exist. Therefore, the following will describe a coping method when there is no identical case in the past. For example, suppose that the occurrence status of error data is detected during system maintenance work as in the previous example, and the degree of error data is small. In this way, if there are cases in which the error data generation status is the same, but to a different degree (Fig. 5605), what kind of remedy should be taken in similar cases of past error data generation. Find out if you were broken. The past solution is "correction of input data"
If it is (606 in FIG. 5), a command is sent to the input data correction device 8 to correct the input data and perform the estimation calculation again (607 in FIG. 5). After that, at the time of system maintenance work, a column of occurrence status that the degree of error data is small is added to the corresponding data in the error data dedicated database (FIG. 5).
608). Then, the total error data occurrence frequency is updated (609 in FIG. 5). After that, based on the result of the estimation calculation again, it is determined whether the corrective measure is correct (Fig.
10). When it is determined that the countermeasure is correct, the error data cause analysis device 6 ends the operation as it is. However, when it is determined that it is more appropriate to correct the state variable than to correct the input data, the previously added column of the past coping method for the error data occurrence state is updated (FIG. 56).
13).
【0019】図5 606で過去の対処法が「入力デー
タの補正」でない場合、即ち「該当状態変数をx(%)
補正する」であった場合は、類似の事例と、検出された
誤りデータの事例との類似の度合いをある方法を用いて
算出する。ここでの算出方法は、ファジィ理論の適合
度、Dempster−Shaferの一致度などに代表されるような
数学的算出方法、あるいはその他のモデルによる算出方
法を用いる。ここで求めた類似の度合いをもとに、どの
状態変数をどれだけの量補正するかを決定する(図5
611)。その後に、事例を追加,誤り発生頻度更新,
対処法の正当法の判定と修正に関しては過去の対処法が
「入力データの補正」であった場合と同様である。In FIG. 5 606, when the past countermeasure is not “correction of input data”, that is, “corresponding state variable is x (%)
If it is “correct”, the degree of similarity between the similar case and the detected error data case is calculated using a certain method. As the calculation method here, a mathematical calculation method represented by the goodness of fit of the fuzzy theory, the degree of coincidence of Dempster-Shafer, or the like, or a calculation method using another model is used. Based on the degree of similarity obtained here, it is determined which state variable and how much to correct (FIG. 5).
611). After that, add case, update error frequency,
The determination and correction of the corrective method of the coping method is the same as in the case where the past coping method is “correction of input data”.
【0020】過去に同一の事例がなく、全く新しい誤り
データ発生状況であった場合は、無条件で「入力データ
を補正する」対処法を誤りデータ原因解析装置6から出
力する(図5 612)。この後の新たな誤りデータ発
生状況の追加,通算の誤りデータ発生頻度の更新,対処
法の正当性の判断などの手続きは先に挙げた場合と同じ
である。If there is no same case in the past and there is a completely new error data generation situation, an unconditional “correction of input data” measure is output from the error data cause analysis device 6 (612 in FIG. 5). . After that, the procedure for adding a new error data generation status, updating the total error data generation frequency, and determining the correctness of the remedy is the same as that described above.
【0021】ここまでの誤りデータ原因解析装置6での
動作は、発生状況をもとに解析を行ってきたが、このよ
うな誤りデータに関する情報が時間とともに多くなって
きた場合は、図4 710にあるそれぞれの発生状況の
頻度に注目した解析を行うことも可能である。この方法
では誤りデータの発生原因の解析をより効率的に行うこ
とが可能になる。この場合の誤りデータ原因解析装置6
中での動作の流れは、601〜602〜603〜604
の順番で行われる。発生頻度に注目する誤りデータ原因
解析装置6の利用により、測定器の経年変化による故
障、又は精度の低下に関してもこの頻度の欄を見ること
により発見が容易になる。The operation of the error data cause analysis device 6 up to this point has been analyzed based on the state of occurrence. However, when the amount of information about such error data increases over time, FIG. It is also possible to perform an analysis focusing on the frequency of each occurrence situation in. With this method, it becomes possible to analyze the cause of generation of error data more efficiently. Error data cause analyzer 6 in this case
The flow of operations inside is 601-602-603-604.
It is done in order. By using the error data cause analysis device 6 that pays attention to the frequency of occurrence, it is easy to find a failure or a decrease in accuracy due to secular change of the measuring instrument by looking at this frequency column.
【0022】推定結果出力装置11では誤りデータ検出
の有無、あるいは誤りデータが発生した場合、誤りデー
タの程度、その誤りデータに対処するために施した方策
などを出力する。第一の出力装置の例として系監盤が考
えられる。系監盤には推定結果とデータ入力手段で得た
観測値データ、そして過去に誤りデータが発生した頻度
を表示する。ここで誤りデータの発生率が一定頻度以上
であった場合は、測定器の故障の可能性を提案し、系監
盤を通じ運用者に知らせるようにする。また、推定計算
に必要不可欠な観測値に対し、たとえば通常の観測値と
異なった色を用いて系監盤に表示したり、字体を変える
などの特徴を持たせ、系監盤上で何が起こっているかを
つぶさに知らせるようにする。The estimation result output device 11 outputs the presence / absence of error data detection, or when error data occurs, the degree of error data, the measures taken to deal with the error data, and the like. A system supervisor can be considered as an example of the first output device. The system supervisor displays the estimation results, the observation value data obtained by the data input means, and the frequency of past error data. If the occurrence rate of error data is more than a certain frequency, the possibility of failure of the measuring instrument is proposed and the operator is notified through the system supervisor. Also, for the observation values that are indispensable for the estimation calculation, for example, by using a different color from the normal observation values and displaying them on the system controller, changing the font, etc. Let them know what's going on.
【0023】第二の出力装置の例としてプリンタなどへ
の記録がある。このように記録を残す際も、系監盤の例
と同様に推定結果,観測値データ,誤りデータが発生し
た頻度を記録する。また、今後誤りデータが頻繁に起こ
る際に、あらかじめ施しておくべき方策などを誤りデー
タ原因解析装置で解析し、その対処策についても記録を
する。Recording on a printer or the like is an example of the second output device. Even when leaving records in this way, the frequency of occurrence of estimation results, observation value data, and error data is recorded as in the case of the system supervisor. When error data frequently occurs in the future, the error data cause analyzer analyzes the measures that should be taken in advance, and records the countermeasures.
【0024】つぎに誤りデータ原因解析装置から出力さ
れた情報をもとに、推定結果を修正する。修正の方法と
してはこれまで述べてきたように大きく分類して2つあ
る。一つは誤りデータの程度が非常に大きい場合であ
る。具体的には、電力系統の保守作業に基づくもの、あ
るいは測定器の突然の故障によるものであると判定され
た場合である。この場合は入力データ修正装置8におい
て、過去における最新、あるいは推定実行時点にもっと
も近い推定結果の情報をデータベース保存装置5より通
信線114を通じ、誤りデータと判定された図2中の該
当するデータの部分を入れ替えたり、過去の何点かの時
点における移動平均を用いるなどして、過去におけるも
っともらしいデータに変更する。この変更した観測値を
通信線109を通じ入力データ前処理装置2に送り、再び
推定計算を実行する。ここで推定計算を実行する場合
は、解を求める状態方程式の構造は、誤りデータが検出
される前と同じであり、ただ該当する数値が変化しただ
けであるので、計算時間をもっとも費やす状態方程式の
ならべかえを行う必要がなく、その結果、高速に状態推
定計算を実行することができる。Next, the estimation result is corrected based on the information output from the error data cause analyzer. As described above, there are two major methods of modification, as described above. One is when the degree of error data is very large. Specifically, it is the case where it is determined that it is based on maintenance work of the power system or due to a sudden failure of the measuring instrument. In this case, in the input data correction device 8, information of the latest estimation result in the past, or the estimation result closest to the estimation execution time, is transmitted from the database storage device 5 through the communication line 114 to the corresponding data in FIG. Change the data to plausible data in the past by replacing parts or using moving averages at some points in the past. The changed observation value is sent to the input data preprocessing device 2 through the communication line 109, and the estimation calculation is executed again. When performing the estimation calculation here, the structure of the state equation for finding the solution is the same as before the error data was detected, only the corresponding numerical value changed, so the state equation that spends most of the calculation time is Therefore, the state estimation calculation can be executed at high speed.
【0025】もう一つの場合は、伝送系のサンプリング
周期のずれ、あるいはノイズによって生じるものと判定
される比較的誤りの程度が小さい場合である。この場合
は電力系統の内部状態は時事刻々と非常に大きな変動は
ないことを利用して、誤りデータ原因解析装置6で該原
因と判定された場合、誤りデータ原因解析装置6におい
て誤りデータの周辺の推定値の変化分も同時に出力す
る。推定値修正装置9において、修正された推定値をデ
ータベース保存装置5に送り、図3の該当する部分に対
応する推定値の結果を変更する。この場合は、推定計算
をはじめとする多量の計算量を必要とする処理を行わな
いので、処理速度はほどんど必要としない。The other case is when the degree of error is relatively small, which is determined to be caused by the deviation of the sampling cycle of the transmission system or noise. In this case, by utilizing the fact that the internal state of the power system does not fluctuate significantly from moment to moment, when the error data cause analyzer 6 determines that the cause is, the error data cause analyzer 6 surrounds the error data. The amount of change in the estimated value of is also output at the same time. In the estimated value correction device 9, the corrected estimated value is sent to the database storage device 5, and the result of the estimated value corresponding to the corresponding part in FIG. 3 is changed. In this case, since processing that requires a large amount of calculation, such as estimation calculation, is not performed, processing speed is hardly required.
【0026】[0026]
【発明の効果】本発明により、電力系統の状態推定を誤
りデータが存在する観測器系統で実行した際、従来より
も処理が高速に行え、かつ、従来のような電力系統の分
割を行わずに推定計算を実行できることが保証されるた
め、信頼性の高い系統状態推定を行うことができる。ま
た、電力系統中の測定器の経年変化による精度の低下な
どの監視が可能となり、一層精度の高い電力系統の内部
状態の推定が行える。According to the present invention, when the state estimation of the power system is executed in the observer system in which error data exists, the processing can be performed faster than before, and the conventional power system division is not performed. Since it is assured that the estimation calculation can be executed at high reliability, the system state can be estimated with high reliability. Further, it becomes possible to monitor the deterioration of accuracy due to the secular change of the measuring device in the power system, and to estimate the internal state of the power system with higher accuracy.
【図1】本発明の一実施例誤りデータ利用法および装置
のブロック構成図である。FIG. 1 is a block diagram of an error data utilization method and apparatus according to an embodiment of the present invention.
【図2】入力データ前処理装置で前処理されたデータの
構成を表す一例の図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a structure of data preprocessed by an input data preprocessing device.
【図3】データベース保存装置中での推定計算結果の保
存状態を示す一例の図である。FIG. 3 is an example of a storage state of estimated calculation results in a database storage device.
【図4】誤りデータ保存装置中の誤りデータの発生事例
の保存方法を示す一例の図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of a method of storing an error data generation case in an error data storage device.
【図5】誤りデータ原因解析装置中での一実施例を示す
フローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing an embodiment in the error data cause analysis apparatus.
【図6】図4の誤りデータ発生事例の装置中でのイメー
ジを表す図である。FIG. 6 is a diagram showing an image of the error data generation case of FIG. 4 in the apparatus.
1…データ入力手段、2…入力データ前処理装置、3…
推定計算装置、4…誤りデータ検出装置、5…データベ
ース保存装置、6…誤りデータ原因解析装置、7…誤り
データ専用保存装置、8…入力データ修正装置、9…推
定値修正装置、10…制御装置、11…結果出力装置、
101…系統データを入力データ前処理装置に送る通信
線、102…前処理後の系統データを推定計算装置に送
る通信線、103…推定結果を誤りデータ検出装置に送
る通信線、104…推定結果をデータベース保存装置に
送る通信線、105…検出された誤りデータを誤りデー
タ保存装置に送る通信線、106…検出された誤りデー
タを誤りデータ原因解析装置を送る通信線、107…過
去の誤りデータを誤りデータ原因解析装置に送る通信
線、108,110…誤りデータ原因解析装置の結果を
送る通信線、109…修正すべき入力データの情報を入
力データ前処理装置に送る通信線、111…修正すべき
推定結果の情報をデータベース保存装置に装る通信線、
112…誤りデータ原因解析結果を誤りデータ専用保存
装置に送る通信線、113…制御装置に用いるデータを
送る通信線、114…入力データ修正装置にデータベー
ス保存装置中のデータを送る通信線、115…検出され
た誤りデータを結果出力装置に送る通信線、116…デ
ータベース保存装置中のデータを結果出力装置に送る通
信線。1 ... Data input means, 2 ... Input data preprocessing device, 3 ...
Estimate calculation device, 4 ... Error data detection device, 5 ... Database storage device, 6 ... Error data cause analysis device, 7 ... Error data dedicated storage device, 8 ... Input data correction device, 9 ... Estimated value correction device, 10 ... Control Device, 11 ... Result output device,
101 ... Communication line for sending system data to input data pre-processing device, 102 ... Communication line for sending pre-processed system data to the estimation calculation device, 103 ... Communication line for sending estimation result to error data detection device, 104 ... Estimation result To the database storage device, 105 ... Communication line for sending the detected error data to the error data storage device, 106 ... Communication line for sending the detected error data to the error data cause analysis device, 107 ... Past error data To the error data cause analysis device, 108, 110 ... Communication line for sending the result of the error data cause analysis device, 109 ... Communication line for sending information of input data to be corrected to the input data preprocessing device, 111 ... A communication line that pretends to be a database storage device with information on estimated results to be
112 ... Communication line for sending error data cause analysis result to storage device dedicated to error data, 113 ... Communication line for sending data used for control device, 114 ... Communication line for sending data in database storage device to input data correction device, 115 ... A communication line that sends the detected error data to the result output device, 116 ... A communication line that sends the data in the database storage device to the result output device.
Claims (3)
する、データ入力手段、可観測性判定機能を含む入力デ
ータ前処理装置,推定計算装置,誤りデータ検出装置,
推定計算装置によって得られた推定結果を表示ならびに
出力する装置、前記推定結果を保存するデータベース保
存装置を持つ状態推定方法ならびに装置において、該推
定装置を用いて誤りデータが検出された際に、過去に推
定計算途中で検出された誤りデータの発生頻度,発生状
況,誤りの程度などのデータをもとに、誤りデータの発
生原因を解析する装置を持ち、該装置からの結果をもと
に誤りデータを修正、あるいは推定結果を修正する装置
を有することを特徴とする電力系統状態推定方法および
装置。1. An input data preprocessing device, an estimation calculation device, an error data detection device including a data input means, an observability determination function, for estimating a power flow value, an injection value and a voltage value of a power system,
A device for displaying and outputting the estimation result obtained by the estimation calculation device, a state estimation method and a device having a database storage device for storing the estimation result, and when error data is detected by using the estimation device, Has a device that analyzes the cause of error data based on the data such as the frequency of occurrence of error data, the status of occurrence, and the degree of error detected during the estimation calculation, and makes an error based on the result from the device. An electric power system state estimation method and an apparatus having a device for correcting data or an estimation result.
法および装置において、該誤りデータを修正、あるいは
推定結果を修正した場合、その情報を系監盤を明示する
ことを特徴とする電力系統状態推定方法および装置。2. The power system state estimating method and apparatus according to claim 1, wherein when the error data is corrected or the estimation result is corrected, the information is clearly indicated to the system supervisor. Estimation method and apparatus.
法および装置において、該誤りデータを修正、あるいは
推定結果を修正した場合、その情報をプリンタなどの印
刷装置に出力し、過去に検出された誤りデータを履歴を
記録することを特徴とする電力系統状態推定方法および
装置。3. The power system state estimation method and apparatus according to claim 1, when the error data is corrected or the estimation result is corrected, the information is output to a printing device such as a printer and detected in the past. A power system state estimation method and apparatus characterized by recording a history of error data.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5056794A JPH06276700A (en) | 1993-03-17 | 1993-03-17 | Method and apparatus for using error data |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5056794A JPH06276700A (en) | 1993-03-17 | 1993-03-17 | Method and apparatus for using error data |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH06276700A true JPH06276700A (en) | 1994-09-30 |
Family
ID=13037316
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP5056794A Pending JPH06276700A (en) | 1993-03-17 | 1993-03-17 | Method and apparatus for using error data |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH06276700A (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002109097A (en) * | 2000-09-29 | 2002-04-12 | Sanyo Electric Co Ltd | Repair service system |
JP2016102653A (en) * | 2014-11-27 | 2016-06-02 | Necプラットフォームズ株式会社 | Electric power measuring apparatus and method for measuring electric power |
JP2016195507A (en) * | 2015-04-01 | 2016-11-17 | 富士電機株式会社 | Electric power system state estimation device, electric power system state estimation program, and electric power system state estimation method |
JP2016208629A (en) * | 2015-04-21 | 2016-12-08 | 富士電機株式会社 | Electric power system state estimation device, electric power system state estimation program, and electric power system state estimation method |
-
1993
- 1993-03-17 JP JP5056794A patent/JPH06276700A/en active Pending
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002109097A (en) * | 2000-09-29 | 2002-04-12 | Sanyo Electric Co Ltd | Repair service system |
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JP2016208629A (en) * | 2015-04-21 | 2016-12-08 | 富士電機株式会社 | Electric power system state estimation device, electric power system state estimation program, and electric power system state estimation method |
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