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JP7355333B2 - Information processing device, information processing method, program - Google Patents
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Description

特許法第30条第2項適用 発行日:令和1年11月5日 集会名:令和1年電気学会 システム/スマートファシリティ合同研究会 公開者:東 大智、福山 良和、大井 章弘、神通川 亨、藤本 久 公開された発明の内容:東 大智、福山 良和、大井 章弘、神通川 亨、藤本 久は、複数断面を用いた配電系統状態推定について公開した。Article 30, Paragraph 2 of the Patent Act applies Publication date: November 5, 2020 Meeting name: 2020 Institute of Electrical Engineers of Japan System/Smart Facility Joint Study Group Publisher: Daichi Higashi, Yoshikazu Fukuyama, Akihiro Oi, Jinzugawa Toru, Hisashi Fujimoto Details of the disclosed invention: Daichi Higashi, Yoshikazu Fukuyama, Akihiro Oi, Toru Jinzugawa, and Hisashi Fujimoto published distribution system state estimation using multiple cross-sections.

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a program.

電力系統には、一般に、需要家等の負荷や、自然エネルギーで発電する電力設備が複数含まれる。そして、これらの複数の電力設備の夫々の電力を示す状態値は、例えば、状態値を変数とする所定の目的関数が最適化されることにより求められる(例えば、特許文献1、及び特許文献2参照)。 A power system generally includes loads such as consumers and a plurality of power facilities that generate power using natural energy. The state value indicating the power of each of these plurality of power facilities is obtained, for example, by optimizing a predetermined objective function using the state value as a variable (for example, Patent Document 1 and Patent Document 2). reference).

特開2002-51464号公報Japanese Patent Application Publication No. 2002-51464 特願2015-550285号公報Patent Application No. 2015-550285

ところで、一般に、目的関数を最適化する際には、電力系統における複数のノードの夫々の測定値が用いられるが、これらの測定値は、いわゆるポーリング方式により順次取得される。このような場合、電力設備の電力を示す状態値は、複数の時間断面毎に計算されることになる。したがって、時間断面の数が増加すると、計算すべき状態値の数も増えるため、目的関数の最適化を実行した際、高い精度で状態値を計算することができないという問題が発生することがある。 By the way, in general, when optimizing an objective function, measured values of each of a plurality of nodes in a power system are used, and these measured values are sequentially obtained by a so-called polling method. In such a case, the state value indicating the power of the power equipment will be calculated for each of a plurality of time sections. Therefore, as the number of time sections increases, the number of state values to be calculated also increases, which may cause the problem that state values cannot be calculated with high accuracy when performing optimization of the objective function. .

本発明は、上記のような従来の問題に鑑みてなされたものであって、複数のタイミングで電力系統の状態を示す測定値が取得された場合に、電力設備の状態値を高い精度で計算することができる情報処理装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the conventional problems as described above, and is capable of calculating the state value of power equipment with high accuracy when measured values indicating the state of the power system are obtained at multiple timings. The purpose of the present invention is to provide an information processing device that can perform the following functions.

前述した課題を解決する主たる本発明は、電力系統に接続された第1電力設備の電力を示す第1状態値と、前記電力系統に接続された第2電力設備の電力を示す第2状態値と、を所定期間毎に計算する情報処理装置は、前記電力系統の状態を示す計測値を、複数のn個のタイミングの夫々で取得する取得部と、前記n個のタイミングの夫々における前記n個の前記第1状態値と、前記第2状態値とを変数とする、前記電力系統の状態を推定するための系統モデルと、取得された複数の計測値と、を含む目的関数の最適化を実行して、前記n個の前記第1状態値と、前記第2状態値とを計算する計算部と、を含む。 The main present invention for solving the above-mentioned problems has a first state value indicating the power of a first power equipment connected to the power grid, and a second state value showing the power of a second power equipment connected to the power grid. The information processing apparatus that calculates , , and at every predetermined period includes an acquisition unit that acquires a measured value indicating the state of the electric power system at each of a plurality of n timings; Optimization of an objective function that includes a system model for estimating the state of the power system, which uses the first state values and the second state values as variables, and a plurality of acquired measured values. and a calculation unit that calculates the n first state values and the second state value.

本発明によれば、複数のタイミングで電力系統の状態を示す測定値が取得された場合に、電力設備の状態値を高い精度で計算することができる。 According to the present invention, when measured values indicating the state of the power system are acquired at a plurality of timings, the state value of the power equipment can be calculated with high accuracy.

情報処理装置10の構成を示す図である。1 is a diagram showing the configuration of an information processing device 10. FIG. 電力系統30を説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining a power system 30. FIG. 情報処理装置10を説明するための図である。1 is a diagram for explaining an information processing device 10. FIG. 計測値の取得タイミングを説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining the timing of acquiring measurement values. 情報処理装置10で実行される処理の一例を示すフローチャートである。3 is a flowchart illustrating an example of processing executed by the information processing device 10. FIG. タイミングd=1における推定値及び配電線41の電圧分布の一例を示す図である。5 is a diagram illustrating an example of an estimated value and a voltage distribution of a power distribution line 41 at timing d=1. FIG.

本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。 From the description of this specification and the attached drawings, at least the following matters will become clear.

=====本実施形態=====
<<<情報処理装置10の構成>>>
図1は、本発明の一実施形態である情報処理装置10の構成を示す図である。情報処理装置10は、例えば、図2に示す電力系統30(後述)の状態を推定する装置であり、CPU(Central Processing Unit)20、メモリ21、記憶装置22、入力装置23、表示装置24、及び通信装置25を含むコンピュータである。
=====This embodiment =====
<<<Configuration of information processing device 10>>>
FIG. 1 is a diagram showing the configuration of an information processing device 10 that is an embodiment of the present invention. The information processing device 10 is, for example, a device that estimates the state of the power system 30 (described later) shown in FIG. 2, and includes a CPU (Central Processing Unit) 20, a memory 21, a storage device 22, an input device 23, a display device 24, and a communication device 25.

CPU20は、メモリ21や記憶装置22に格納されたプログラムを実行することにより、情報処理装置10における様々な機能を実現する。 The CPU 20 implements various functions in the information processing device 10 by executing programs stored in the memory 21 and the storage device 22.

メモリ21は、例えばRAM(Random-Access Memory)等であり、プログラムやデータ等の一時的な記憶領域として用いられる。 The memory 21 is, for example, a RAM (Random-Access Memory), and is used as a temporary storage area for programs, data, and the like.

記憶装置22は、CPU20によって、実行または処理される各種データを格納する不揮発性の記憶部である。 The storage device 22 is a non-volatile storage unit that stores various data to be executed or processed by the CPU 20.

入力装置23は、ユーザによるコマンドやデータの入力を受け付ける装置であり、キーボード、タッチパネルディスプレイ上でのタッチ位置を検出するタッチセンサなどの入力インタフェースを含む。 The input device 23 is a device that receives commands and data input by the user, and includes an input interface such as a keyboard and a touch sensor that detects a touch position on a touch panel display.

表示装置24は、例えばディスプレイなどの装置であり、通信装置25は、ネットワーク(不図示)を介して、他のコンピュータと各種プログラムやデータの受け渡しを行う。 The display device 24 is, for example, a device such as a display, and the communication device 25 exchanges various programs and data with other computers via a network (not shown).

<<<電力系統30の一例>>>
図2は、情報処理装置10が状態推定を行う電力系統30の一例を示す図である。電力系統30は、例えば、6.6kV系の配電線系統であり、変圧器40、配電線41、分散電源50、需要家51~54、及びセンサS0~S4を含む。なお、一般的な電力系統には、他にも開閉器等が含まれているが、便宜上、ここでは簡素化した電力系統30を一例として図示している。
<<<An example of the power system 30>>>
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a power system 30 for which the information processing device 10 performs state estimation. The power system 30 is, for example, a 6.6 kV distribution line system, and includes a transformer 40, a distribution line 41, a distributed power source 50, consumers 51 to 54, and sensors S0 to S4. Note that a general power system includes other switches and the like, but for convenience, a simplified power system 30 is shown here as an example.

変圧器40は、送電線(不図示)から供給される電圧を変圧し、6.6kVの電圧を配電線41へと出力する。 The transformer 40 transforms the voltage supplied from a power transmission line (not shown) and outputs a voltage of 6.6 kV to the power distribution line 41.

分散電源50は、例えば、太陽光により発電される電力を、配電線41に対して供給する太陽光発電設備である。なお、本実施形態において、分散電源50は、例えば、太陽光発電設備であることとしたが、他の自然エネルギーに基づいて、電力系統30に電力を供給する設備(例えば、風力発電設備)であっても良い。 The distributed power source 50 is, for example, a solar power generation facility that supplies power generated by sunlight to the power distribution line 41. In this embodiment, the distributed power source 50 is, for example, a solar power generation facility, but it may also be a facility (for example, a wind power generation facility) that supplies power to the power grid 30 based on other natural energy. It's okay.

また、本実施形態において、分散電源50が配電線41に供給する電力(つまり、有効電力、無効電力)を、分散電源50の“状態値xRE”をとする。ただし、分散電源50の力率が所定であると仮定し、有効電力のみを“状態値xRE”としても良い。 Further, in this embodiment, the power (that is, active power, reactive power) that the distributed power source 50 supplies to the distribution line 41 is defined as the "state value x RE " of the distributed power source 50. However, assuming that the power factor of the distributed power source 50 is predetermined, only the active power may be set as the "state value x RE ".

需要家51は、配電線41から供給される電力を使用する者であり、需要家51は、電力を消費する電力設備(例えば、工場や施設等の負荷)を有する。 The consumer 51 is a person who uses the electric power supplied from the power distribution line 41, and the consumer 51 has power equipment (for example, loads of factories, facilities, etc.) that consume electric power.

需要家52~54は、需要家51と同様に、配電線41から供給される電力を消費する負荷を夫々有する。本実施形態において、需要家51~54の負荷の電力(つまり、有効電力、無効電力)を、“状態値xL1”~“状態値xL4”とする。ただし、需要家51~54も、分散電源50と同様に、需要家51~54の力率が所定であると仮定し、有効電力のみを“状態値xL1”~“状態値xL4”としても良い。 Like the consumer 51, the consumers 52 to 54 each have a load that consumes the power supplied from the distribution line 41. In this embodiment, the power (that is, active power, reactive power) of the loads of consumers 51 to 54 is defined as "state value x L1 " to "state value x L4 ." However, similarly to the distributed power source 50, the consumers 51 to 54 assume that the power factor of the consumers 51 to 54 is predetermined, and only the active power is expressed as "state value x L1 " to "state value x L4 ". Also good.

ここで、本実施形態において、分散電源50は、「第1電力設備」に相当し、需要家51~54の夫々は、「第2電力設備」に相当する。また、分散電源50の“状態値xRE”は、「第1状態値」に相当し、需要家51~54の“状態値xL1”~“状態値xL4”は、「第2状態値」に相当する。 Here, in this embodiment, the distributed power source 50 corresponds to a "first power facility" and each of the consumers 51 to 54 corresponds to a "second power facility". Further, the “state value x RE ” of the distributed power source 50 corresponds to the “first state value”, and the “state value x L1 ” to “state value x L4 ” of the consumers 51 to 54 correspond to the “second state value”. ”.

センサS0は、変圧器40と、配電線41とが接続される送電端(Sending end)の“ノードA”に設けられ、電力系統30の系統情報を計測する計測器である。具体的には、センサS0は、配電線41の“ノードA”における電圧V及び電流Iを計測し、“計測値S”として出力する。 The sensor S0 is a measuring device that is installed at a “node A” at a sending end to which the transformer 40 and the power distribution line 41 are connected, and measures system information of the power system 30. Specifically, sensor S0 measures voltage V and current I at "node A" of power distribution line 41, and outputs it as "measured value S."

センサS1~S4は、配電線41において、送電端の“ノードA”より下流側の“ノードB1”~“ノードB4”のそれぞれに設けられた計測器である。センサS1~S4は、センサS0と同様に、電力系統30の夫々のノードの系統情報を計測し、“計測値M1”~“計測値M4”として出力する。なお、本実施形態の系統情報は、電圧V及び電流Iであることとしたが、以下便宜上、適宜、電圧Vを中心に説明する。 Sensors S1 to S4 are measuring instruments provided at "nodes B1" to "nodes B4" downstream of "node A" at the power transmission end in the power distribution line 41, respectively. Sensors S1 to S4, like sensor S0, measure system information of each node of power system 30 and output it as "measured value M1" to "measured value M4." Note that although the system information in this embodiment is the voltage V and the current I, the following explanation will focus on the voltage V as appropriate for convenience.

また、本実施形態における“ノードA”は、「第1ノード」に相当し、“ノードB1”~“ノードB4”の夫々は、「第2ノード」に相当する。さらに、“計測値S”は、「第1計測値」に相当し、“計測値M1”~“計測値M4”の夫々は、「第2計測値」に相当する。 Further, in this embodiment, "node A" corresponds to a "first node", and each of "node B1" to "node B4" corresponds to a "second node". Further, the "measured value S" corresponds to a "first measured value," and each of the "measured values M1" to "measured values M4" corresponds to a "second measured value."

<<<情報処理装置10の詳細>>>
図3は、情報処理装置10に記憶される情報と、実現される機能ブロックとの一例を示す図である。
<<<Details of information processing device 10>>>
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of information stored in the information processing device 10 and functional blocks implemented.

情報処理装置10の記憶装置22には、系統モデル60が記憶されている。また、CPU20が、所定のプログラムを実行することにより、情報処理装置10には、取得部70、計算部71、及び状態推定部72が実現される。 A system model 60 is stored in the storage device 22 of the information processing device 10. In addition, when the CPU 20 executes a predetermined program, the information processing device 10 implements an acquisition section 70, a calculation section 71, and a state estimation section 72.

系統モデル60は、例えば、状態方程式で表される電力系統30を模擬したモデルである。詳細は後述するが、系統モデル60は、分散電源50及び需要家51~54が指定された状態で、潮流計算が実行されると、配電線41の電圧、電流、位相角等の推定値を出力する。 The system model 60 is, for example, a model that simulates the power system 30 expressed by a state equation. Although the details will be described later, when the power flow calculation is executed with the distributed power source 50 and the consumers 51 to 54 specified, the system model 60 calculates the estimated values of the voltage, current, phase angle, etc. of the distribution line 41. Output.

取得部70は、所定期間T1(例えば、10分)毎に、例えば、ポーリング方式でセンサS0~S4にアクセスし、センサS0~S4の計測値を、所定の時間間隔(例えば、2分)毎に取得する。具体的には、取得部70は、図4に示すように、4個の異なるタイミング毎に、“計測値S”を取得し、4個のタイミングの夫々で、“計測値M1”~“計測値M4”を順次一つずつ取得する。 The acquisition unit 70 accesses the sensors S0 to S4 by, for example, a polling method every predetermined period T1 (for example, 10 minutes), and collects the measured values of the sensors S0 to S4 at every predetermined time interval (for example, 2 minutes). to get to. Specifically, as shown in FIG. 4, the acquisition unit 70 acquires the “measurement value S” at each of four different timings, and at each of the four timings, the acquisition unit 70 acquires the “measurement value M1” to “measurement value S” at each of the four timings. The values M4'' are acquired one by one.

この結果、取得部70は、タイミング(d=1)で、“計測値S”及び“計測値M1”を取得し、タイミング(d=2)で、“計測値S”及び“計測値M2”を取得する。また、取得部70は、タイミング(d=3)で、“計測値S”及び“計測値M3”を取得し、タイミング(d=4)で、“計測値S”及び“計測値M4”を取得する。 As a result, the acquisition unit 70 acquires the “measurement value S” and the “measurement value M1” at the timing (d=1), and the “measurement value S” and the “measurement value M2” at the timing (d=2). get. Further, the acquisition unit 70 acquires the “measurement value S” and “measurement value M3” at timing (d=3), and acquires “measurement value S” and “measurement value M4” at timing (d=4). get.

なお、所定期間T1(例えば、10分)は、取得部70が、対象となる全ての計測値を取得するまでの期間、つまり、タイミング(d=1)から、タイミング(d=4)までの期間(例えば、6分(=2分×3))より長い期間である。 Note that the predetermined period T1 (for example, 10 minutes) is the period until the acquisition unit 70 acquires all the target measurement values, that is, from the timing (d=1) to the timing (d=4). The period is longer than the period (for example, 6 minutes (=2 minutes x 3)).

計算部71は、所定の目的関数の最適化を行い、分散電源50及び需要家51~54の状態値を計算する。具体的には、計算部71は、分散電源50及び需要家51~54の状態値を決定変数xとし、系統モデル60から得られる配電線41の電圧の推定値と、実測値と、の二乗偏差を最小とする目的関数F(x)の最適化を行う。式(1)は、本実施形態において計算される、最小二乗法に基づく目的関数F(x)を示す数式であり、 The calculation unit 71 optimizes a predetermined objective function and calculates the state values of the distributed power source 50 and the customers 51 to 54. Specifically, the calculation unit 71 uses the state values of the distributed power source 50 and the consumers 51 to 54 as decision variables x, and calculates the square of the estimated value of the voltage of the distribution line 41 obtained from the system model 60 and the actual measured value. Optimize the objective function F(x) that minimizes the deviation. Equation (1) is a mathematical expression that indicates the objective function F(x) based on the least squares method, which is calculated in this embodiment,

Figure 0007355333000001
ここで、“d”は、上述したタイミングであり、“D”は、時間断面の数(つまり、タイミングの数)であり、“M”は、センサの数である。また、zd,mは、タイミングdにおけるセンサmの計測値であり、hd,m(x)は、決定変数“x”が与えられた際のタイミングdにおけるセンサmのノードの推定値を計算する状態方程式(つまり、系統モデル60)である。さらに、“wd,m”は、タイミングdにおけるセンサmの計測値と、推定値との偏差の二乗項の重み係数である。
Figure 0007355333000001
Here, "d" is the above-mentioned timing, "D" is the number of time sections (that is, the number of timings), and "M" is the number of sensors. In addition, z d,m is the measured value of sensor m at timing d, and h d,m (x) is the estimated value of the node of sensor m at timing d when the decision variable “x” is given. This is the state equation (that is, the system model 60) to be calculated. Further, “w d,m ” is a weighting coefficient of the square term of the deviation between the measured value of sensor m at timing d and the estimated value.

なお、本実施形態では、タイミングの数は4個であるため“D”=4となり、センサの数は5個であるため、“M”=5となる。また、タイミングの数である4個は、特許請求の範囲に記載の「n個」に相当する。 In this embodiment, the number of timings is four, so "D"=4, and the number of sensors is five, so "M"=5. Furthermore, the number of timings, 4, corresponds to "n" in the claims.

ところで、上述したように、分散電源50は太陽光発電設備であるため、所定期間T1における、分散電源50の電力は、大きく変化する。このため、通常、所定期間T1において、需要家51~54の負荷の電力の変化は、分散電源50の電力の変化より小さくなる。 By the way, as described above, since the distributed power source 50 is a solar power generation facility, the power of the distributed power source 50 changes greatly during the predetermined period T1. Therefore, normally, during the predetermined period T1, changes in the power of the loads of the consumers 51 to 54 are smaller than changes in the power of the distributed power source 50.

したがって、計算部71は、分散電源50の出力の状態値として、計測値が取得されるタイミング毎に異なる“状態値xRE(d,j)”を用いる。ここで、“j”は、電力系統30におけるj番目の分散電源である。本実施形態では、電力系統30には、1つの分散電源50のみが設けられているため、“j”=1となる。また、図4に示すように、例えば、タイミング(d=1)の分散電源50の状態値は、“状態値xRE(1,1)”となる。 Therefore, the calculation unit 71 uses a different "state value x RE (d, j) " as the state value of the output of the distributed power source 50 depending on the timing at which the measured value is acquired. Here, “j” is the j-th distributed power source in the power system 30. In this embodiment, only one distributed power source 50 is provided in the power system 30, so "j"=1. Further, as shown in FIG. 4, for example, the state value of the distributed power source 50 at the timing (d=1) is "state value x RE (1, 1) ".

一方、計算部71は、需要家51~54の負荷量の夫々の状態値として、計測値が取得されるタイミングに関わらず一定の値である“状態値xLi”を用いる。ここで、“i”は、電力系統30におけるi番目の需要家である。本実施形態では、需要家51~54の夫々を1~4番目の需要家としているため、例えば、需要家51の負荷量の状態値は、“状態値xL1”となる。 On the other hand, the calculation unit 71 uses a “state value x Li ” which is a constant value regardless of the timing at which the measured value is acquired, as the state value of each of the load amounts of the consumers 51 to 54. Here, "i" is the i-th consumer in the power system 30. In this embodiment, the consumers 51 to 54 are the first to fourth consumers, so for example, the state value of the load amount of the consumer 51 is "state value x L1 ."

このように、本実施形態では、タイミング毎に異なる状態値“状態値xRE(d,1)”と、タイミングに関わらず一定の状態値“状態値xLi”を用いるため、式(1)の目的関数F(x)における決定変数“x”は、式(2)で表される。 In this way, in this embodiment, since the state value "state value x RE (d, 1) " which differs at each timing and the state value "state value x Li " which is constant regardless of the timing are used, Equation (1) The decision variable "x" in the objective function F(x) is expressed by equation (2).

Figure 0007355333000002
このため、本実施形態において、例えばタイミング(d=1)における状態値xは、x=(xRE(d,1),xL1,xL2,xL3,xL4)の5つとなる。なお、他のタイミング(d=2~4)における状態値xも同様であり、各タイミングにおいて、5つの状態値が含まれることになる。
Figure 0007355333000002
Therefore, in this embodiment, for example, there are five state values x at the timing (d=1): x=(x RE(d,1) , x L1 , x L2 , x L3 , x L4 ). Note that the same applies to the state values x at other timings (d=2 to 4), and five state values are included at each timing.

また、本実施形態における分散電源50が出力する電力の上下限値、需要家51~54の負荷の電力の上下限値は、式(3)、式(4)に示すよう、定められている。 Further, in this embodiment, the upper and lower limits of the power output by the distributed power source 50 and the upper and lower limits of the power of the loads of the consumers 51 to 54 are determined as shown in equations (3) and (4). .

Figure 0007355333000003
Figure 0007355333000003

Figure 0007355333000004
ここで、式(3)における、xRE(d,j),minは、状態値の最小値、つまり設備容量(供給可能電力)の下限値であり、xRE(d,j),maxは、状態値の最大値、設備容量(供給可能電力)の上限値である。また、式(4)における、xLi,minは、状態値の最小値、つまり負荷容量(負荷電力)の下限値であり、xLi,maxは、状態値の最大値、つまり負荷容量(負荷電力)の上限値である。
Figure 0007355333000004
Here, in equation (3), x RE (d, j), min is the minimum value of the state value, that is, the lower limit value of the installed capacity (supplied power), and x RE (d, j), max is , the maximum value of the state value, and the upper limit value of the equipment capacity (power that can be supplied). In addition, in equation (4), x Li,min is the minimum value of the state value, that is, the lower limit value of load capacity (load power), and x Li,max is the maximum value of the state value, that is, the load capacity (load power). power).

本実施形態の計算部71は、4つの異なるタイミングにおいて、式(3)、(4)の制約条件を考慮しつつ、式(1)を変形した式(5)を用いて目的関数F(x)が最小となる決定変数x(式(2))を4つのタイミング毎に計算する。 The calculation unit 71 of this embodiment uses the objective function F(x ) is calculated at each of four timings.

Figure 0007355333000005
なお、図4に示すよう、タイミング(d=1)の場合、計測値S,M1(センサm=1,2の計測値)のみが取得されるため、m=1,2以外の重み係数“wd,m”は、例えば“0(ゼロ)”と設定されている。なお、タイミングd=2~4のそれぞれについても、取得される計測値以外の重み係数“wd,m”は、“0”となる。
Figure 0007355333000005
As shown in FIG. 4, in the case of timing (d=1), only the measured values S and M1 (measured values of sensors m=1 and 2) are acquired, so the weighting coefficients other than m=1 and 2 are w d,m ” is set to, for example, “0 (zero)”. Note that for each of the timings d=2 to 4, the weighting coefficient "w d,m " other than the acquired measurement value is "0".

計算部71は、このような計算を実行することにより、例えば4つのタイミング毎の決定変数x、つまり、分散電源50の4つのタイミング毎の“状態値xRE(d,j)”と、需要家51~54の夫々の“状態値xL1”と、を計算することができる。 By executing such a calculation, the calculation unit 71 calculates, for example, the decision variable x for each of the four timings, that is, the "state value x RE (d, j) " of the distributed power source 50 for each of the four timings, and the demand The "state value x L1 " of each of the houses 51 to 54 can be calculated.

状態推定部72は、計算部71で計算された、分散電源50の4つのタイミング毎の“状態値xRE(d,j)”と、需要家51~54の夫々の“状態値xL1”と、系統モデル60とを用いて、電力系統30の状態を推定する。具体的には、状態推定部72は、4つの異なるタイミング毎の配電線41の電圧分布を計算する。 The state estimation unit 72 calculates the “state value x RE (d, j) ” of the distributed power source 50 at each of four timings calculated by the calculation unit 71 and the “state value x L1 ” of each of the consumers 51 to 54. The state of the power system 30 is estimated using the system model 60 and the system model 60. Specifically, the state estimation unit 72 calculates the voltage distribution of the power distribution line 41 at each of four different timings.

==情報処理装置10で実行される状態推定処理の一例==
図5は、情報処理装置10で実行される、電力系統30の状態推定処理の一例を示すフローチャートである。
==Example of state estimation processing executed by the information processing device 10==
FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of a state estimation process of the power system 30, which is executed by the information processing device 10.

まず、取得部70は、ポーリング方式により、例えば4つの異なるタイミング(d=1~
d=4)において、計測値S,M1~M4を取得する(S20:取得処理)。なお、上述したように、取得部70は、タイミング(d=1~4)毎に、変圧器40と、配電線41とが接続される、上流型の送電端の計測値S1を取得する。さらに、取得部70は、タイミング(d=1~4)のそれぞれにおいて、計測値M1~M4を順次取得する。
First, the acquisition unit 70 uses a polling method to obtain, for example, four different timings (d=1 to
d=4), the measured values S, M1 to M4 are acquired (S20: acquisition process). Note that, as described above, the acquisition unit 70 acquires the measured value S1 of the upstream power transmission end to which the transformer 40 and the distribution line 41 are connected at every timing (d=1 to 4). Furthermore, the acquisition unit 70 sequentially acquires the measured values M1 to M4 at each timing (d=1 to 4).

つぎに、計算部71は、分散電源50及び需要家51~54の状態値を決定変数xとし、系統モデル60から得られる配電線41の電圧の推定値と、実測値と、の二乗偏差を最小とする目的関数F(x)(式(1)参照)の最適化を行う(S21:計算処理)。 Next, the calculation unit 71 uses the state values of the distributed power source 50 and the consumers 51 to 54 as decision variables x, and calculates the square deviation between the estimated value of the voltage of the distribution line 41 obtained from the system model 60 and the actual value. The objective function F(x) to be minimized (see equation (1)) is optimized (S21: calculation process).

具体的には、計算部71は、目的関数F(x)を最小とする決定変数xを、4つのことなるタイミング毎に計算する。この結果、4つの異なるタイミング(d=1~4)毎に、決定変数x、つまり、5つの状態値(xRE(d,1),xL1,xL2,xL3,xL4)が計算されることになる。 Specifically, the calculation unit 71 calculates the decision variable x that minimizes the objective function F(x) at each of four different timings. As a result, the decision variable x, that is, five state values (x RE(d,1) , x L1 , x L2 , x L3 , x L4 ) are calculated at each of four different timings (d = 1 to 4). will be done.

なお、図6は、4つの異なるタイミングのうち、d=1のタイミングにおいて計算部71の処理を説明するための図である。図6において、“黒丸”は、実測値を示し、“白丸”は、推定値を示す。本実施形態の計算部71は、式(1)に基づいて、実測値である“黒丸”と、推定値である“白丸”と、の二乗偏差の和が最小となるよう、分散電源50、需要家51~54の状態値xを定める。 Note that FIG. 6 is a diagram for explaining the processing of the calculation unit 71 at the timing d=1 among the four different timings. In FIG. 6, "black circles" indicate actual measured values, and "white circles" indicate estimated values. Based on equation (1), the calculation unit 71 of the present embodiment calculates the distributed power source 50, The state values x of the consumers 51 to 54 are determined.

状態推定部72は、計算部71で計算された、分散電源50の4つのタイミング毎の“状態値xRE(d,j)”と、需要家51~54の夫々の“状態値xL1”と、系統モデル60とを用いて、電力系統30の状態を推定する。この結果、例えば、図6の配電線41の電圧分布が得られることになる。なお、図6は、4つの異なるタイミングのうち、d=1のタイミングにおける電圧分布の一例を示す図である。 The state estimation unit 72 calculates the “state value x RE (d, j) ” of the distributed power source 50 at each of four timings calculated by the calculation unit 71 and the “state value x L1 ” of each of the consumers 51 to 54. The state of the power system 30 is estimated using the system model 60 and the system model 60. As a result, for example, the voltage distribution of the power distribution line 41 shown in FIG. 6 is obtained. Note that FIG. 6 is a diagram showing an example of the voltage distribution at the timing of d=1 among the four different timings.

なお、本実施形態の情報処理装置10は、ポーリング方式により全ての計測値が取得される期間より長い所定期間T1(例えば、10分)毎に、図5の処理S10を繰り返し実行する。このため、情報処理装置10は、計測値が取得される毎に、電力系統30の最新の状態を推定することができる。 Note that the information processing apparatus 10 of the present embodiment repeatedly executes the process S10 in FIG. 5 every predetermined period T1 (for example, 10 minutes) that is longer than the period during which all measured values are acquired by the polling method. Therefore, the information processing device 10 can estimate the latest state of the power system 30 every time a measurement value is acquired.

=====まとめ=====
以上、本実施形態の情報処理装置10について説明した。本実施形態では、所定期間T1毎にポーリング方式により4つの時間断面で計測値が取得されるため、4つの時間断面毎に電力系統30の電力設備の状態値を求める必要がある。本実施形態では、所定期間T1において、変化する電力が大きい分散電源50については、4つの時間断面毎にことなる状態値を設定し、変化する電力が小さい需要家51~54については、4つの時間断面で一定となる状態値を設定している。これにより、目的関数F(x)を最小化する際に、計算部71が計算すべき状態値の数を少なくすることができるため、本実施形態では、電力設備の状態値を高い精度で計算することができる。
=====Summary=====
The information processing device 10 of this embodiment has been described above. In this embodiment, since measured values are acquired in four time sections by the polling method every predetermined period T1, it is necessary to obtain state values of the power equipment of the power system 30 for each of the four time sections. In the present embodiment, in the predetermined period T1, different state values are set for each of four time sections for the distributed power source 50 with a large change in power, and for consumers 51 to 54 with a small change in power, four state values are set. A state value that is constant over time is set. This allows the calculation unit 71 to reduce the number of state values to be calculated when minimizing the objective function F(x), so in this embodiment, the state values of the power equipment are calculated with high accuracy. can do.

また、本実施形態の取得部70は、4つの時間断面の毎に、電力系統30の上流側の送電端(第1ノード)の計測値Sを取得する。計算部71は、少なくとも電力系統30の上流側の計測値Sと、推定値との偏差の二乗項を含む目的関数F(x)を最小とすることにより、電力系統30の電力設備の状態値を計算することができる。 Further, the acquisition unit 70 of the present embodiment acquires the measured value S of the upstream power transmission end (first node) of the power system 30 for every four time sections. The calculation unit 71 calculates the state value of the power equipment of the power system 30 by minimizing the objective function F(x) that includes the square term of the deviation between at least the measured value S on the upstream side of the power system 30 and the estimated value. can be calculated.

また、本実施形態の取得部70は、4つの時間断面の夫々で、計測値M1~M4を順次取得する。計算部71は、各タイミングで、上述した計測値S及び推定値の偏差に加え、計測値M1~M4の何れかと、何れかに対応する推定値との偏差の二乗項を含む目的関数F(x)を最小とすることにより、電力系統30の電力設備の状態値を計算する。この結果、より高い精度で状態値xを計算することができる。なお、例えば、目的関数F(x)を最小とする際に、例えば、タイミングd1で取得された計測値に基づいて、タイミングd2で取得されていない計測値M1の値の予測値を用いること等も可能である。しかしながら、予測値を用いると、予測精度によっては、かえって状態値xの精度が悪化してしまう。本実施形態では、目的関数F(x)を最小化する際、予測値を用いていないため、精度の高い状態値xを求めることができる。 Further, the acquisition unit 70 of this embodiment sequentially acquires the measured values M1 to M4 in each of the four time sections. At each timing, the calculation unit 71 calculates an objective function F( By minimizing x), the state value of the power equipment of the power system 30 is calculated. As a result, the state value x can be calculated with higher accuracy. Note that, for example, when minimizing the objective function F(x), for example, a predicted value of the measured value M1 not obtained at timing d2 may be used based on the measured value obtained at timing d1. is also possible. However, if the predicted value is used, the accuracy of the state value x may deteriorate depending on the prediction accuracy. In this embodiment, when minimizing the objective function F(x), a predicted value is not used, so a highly accurate state value x can be obtained.

また、本実施形態の計算部71は、所定期間T1において、需要家51~54の電力の変化が、分散電源50の電力変化より小さく、所定期間T1において、“状態値xLi”が一定であることを条件とし、目的関数F(x)が最小となる状態値xを計算する。このような条件を考慮し、目的関数F(x)を計算しているため、本実施形態では、より精度よく、状態値xを求めることができる。 Further, the calculation unit 71 of the present embodiment calculates that the change in the power of the consumers 51 to 54 is smaller than the change in the power of the distributed power source 50 during the predetermined period T1, and the “state value x Li ” is constant during the predetermined period T1. Under certain conditions, the state value x that minimizes the objective function F(x) is calculated. Since the objective function F(x) is calculated in consideration of such conditions, in this embodiment, the state value x can be determined with higher accuracy.

また、取得部70は、例えばポーリング方式で計測値が取得されるまでの期間より長い所定期間T1毎に計測値S,M1~M4を取得する。さらに、計算部71も、所定期間T1毎に状態値xを計算する。このため、情報処理装置10は、例えばポーリング方式で電力系統30の計測値が取得される毎に、電力系統30の状態を推定することができる。 Further, the acquisition unit 70 acquires the measured values S, M1 to M4 every predetermined period T1, which is longer than the period until the measured values are acquired, for example, by a polling method. Furthermore, the calculation unit 71 also calculates the state value x every predetermined period T1. Therefore, the information processing device 10 can estimate the state of the power grid 30 each time a measured value of the power grid 30 is acquired using, for example, a polling method.

また、本実施形態において、所定期間T1に変化する電力が、需要家51~54より大きい分散電源50として、例えば太陽光発電設備を用いている。そして、このような設備の状態値を時間断面毎に変化させ、需要家51~54の状態値を複数の時間断面で一定としている。なお、所定期間T1において電力の変化が大きい(または、激しい)設備として、太陽光発電設備を例に説明したが、他の設備(例えば、電炉)であっても良い。また、所定期間T1において、電力変化が小さい(または、緩やかな)設備として、ここでは需要家を例に説明したが、他の設備(例えば、燃料電池)であっても良い。 Furthermore, in the present embodiment, a solar power generation facility, for example, is used as the distributed power source 50 whose power changes during the predetermined period T1 is larger than that of the consumers 51 to 54. Then, the state values of such equipment are changed for each time section, and the state values of the customers 51 to 54 are kept constant over a plurality of time sections. Note that although solar power generation equipment has been described as an example of equipment in which power changes are large (or severe) during the predetermined period T1, other equipment (for example, an electric furnace) may be used. Furthermore, although a consumer has been described here as an example of equipment whose power changes are small (or gradual) during the predetermined period T1, other equipment (for example, a fuel cell) may be used.

また、本実施形態の状態推定部72は、計算された状態値xと、系統モデル60とを用いて、電力系統30の状態を推定している。これにより、複数の時間断面のそれぞれにおける電力系統30の電圧分布等が得られることになる。 Further, the state estimating unit 72 of this embodiment estimates the state of the power system 30 using the calculated state value x and the system model 60. As a result, the voltage distribution and the like of the power system 30 in each of a plurality of time sections can be obtained.

上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。また、本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更や改良され得るとともに、本発明にはその等価物が含まれるのはいうまでもない。 The above-described embodiments are provided to facilitate understanding of the present invention, and are not intended to be interpreted as limiting the present invention. Further, the present invention can be modified and improved without departing from the spirit thereof, and it goes without saying that the present invention includes equivalents thereof.

10 情報処理装置
20 CPU
21 メモリ
22 記憶装置
23 入力装置
24 表示装置
25 通信装置
30 電力系統
40 変圧器
41 配電線
50 分散電源
51~54 需要家
60 系統モデル
70 取得部
71 計算部
72 状態推定部
S0~S4 センサ
10 Information processing device 20 CPU
21 Memory 22 Storage device 23 Input device 24 Display device 25 Communication device 30 Power system 40 Transformer 41 Distribution line 50 Distributed power sources 51 to 54 Consumers 60 System model 70 Acquisition unit 71 Calculation unit 72 State estimation unit S0 to S4 Sensor

Claims (9)

電力系統に接続された第1電力設備の電力を示す第1状態値と、前記電力系統に接続された第2電力設備の電力を示す第2状態値と、を所定期間毎に計算する情報処理装置であって、
前記電力系統の状態を示す計測値を、複数のn個のタイミングの夫々で取得する取得部と、
前記n個のタイミングの夫々における前記n個の前記第1状態値と、前記第2状態値とを変数とする、前記電力系統の状態を推定するための系統モデルと、取得された複数の計測値と、を含む目的関数の最適化を実行して、前記n個の前記第1状態値と、前記第2状態値とを計算する計算部と、
を含むことを特徴とする情報処理装置。
Information processing that calculates, at predetermined intervals, a first state value indicating the power of a first power facility connected to the power system and a second state value indicating the power of a second power facility connected to the power system. A device,
an acquisition unit that acquires a measured value indicating the state of the power system at each of a plurality of n timings;
A system model for estimating the state of the power system, which uses the n first state values and the second state value at each of the n timings as variables, and a plurality of acquired measurements. a calculation unit that calculates the n first state values and the second state value by performing optimization of an objective function including the n values;
An information processing device comprising:
請求項1に記載の情報処理装置であって、
前記複数の計測値は、
前記電力系統において前記第1電力設備が接続されたノード、及び前記第2電力設備が接続されたノードより上流側に設けられた第1ノードの第1計測値を含み、
前記取得部は、
前記n個のタイミング毎に、前記第1計測値を取得すること、
を特徴とする情報処理装置。
The information processing device according to claim 1,
The plurality of measured values are
A first measurement value of a first node provided upstream of a node to which the first power equipment is connected in the power system and a node to which the second power equipment is connected,
The acquisition unit includes:
obtaining the first measurement value at each of the n timings;
An information processing device characterized by:
請求項2に記載の情報処理装置であって、
前記複数の計測値は、
前記電力系統において前記第1ノードより下流側の複数の第2ノードの夫々の複数の第2計測値を含み、
前記取得部は、
前記n個のタイミングの夫々で、前記複数の第2計測値の少なくとも一つの計測値を順次取得すること、
を特徴とする情報処理装置。
The information processing device according to claim 2,
The plurality of measured values are
including a plurality of second measurement values of each of a plurality of second nodes downstream of the first node in the power system,
The acquisition unit includes:
Sequentially acquiring at least one measurement value of the plurality of second measurement values at each of the n timings;
An information processing device characterized by:
請求項1~3の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
前記計算部は、
前記第1電力設備より前記第2電力設備の方が前記所定期間において変化する電力が小さいことを条件として、前記目的関数の最適化を実行し、前記n個の前記第1状態値と、前記第2状態値とを計算すること、
を特徴とする情報処理装置。
The information processing device according to any one of claims 1 to 3,
The calculation unit includes:
The optimization of the objective function is performed on the condition that the power that changes in the second power equipment is smaller than the first power equipment in the predetermined period, and the n first state values and the calculating a second state value;
An information processing device characterized by:
請求項1~4の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
前記所定期間は、前記取得部が、前記複数の計測値を取得する期間より長い期間であり、
前記取得部は、前記所定期間内に前記複数の計測値を取得し、
前記計算部は、前記所定期間毎に前記n個の前記第1状態値と、前記第2状態値とを計算すること、
を特徴とする情報処理装置。
The information processing device according to any one of claims 1 to 4,
The predetermined period is a period longer than a period during which the acquisition unit acquires the plurality of measured values,
The acquisition unit acquires the plurality of measured values within the predetermined period,
The calculation unit calculates the n first state values and the second state value for each predetermined period;
An information processing device characterized by:
請求項1~5の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
前記第1電力設備は、自然エネルギーに基づいて前記電力系統に電力を供給する設備であり、
前記第2電力設備は、前記電力系統からの電力を消費する負荷であること、
を特徴とする情報処理装置。
The information processing device according to any one of claims 1 to 5,
The first power facility is a facility that supplies power to the power system based on natural energy,
the second power equipment is a load that consumes power from the power system;
An information processing device characterized by:
請求項1~6の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
計算された前記n個の前記第1状態値及び前記第2状態値と、前記系統モデルとに基づいて、前記n個のタイミングの夫々における前記電力系統の状態を推定する状態推定部と、
を更に含むことを特徴とする情報処理装置。
The information processing device according to any one of claims 1 to 6,
a state estimation unit that estimates the state of the power system at each of the n timings based on the calculated n first state values and second state values and the system model;
An information processing device further comprising:
電力系統に接続された第1電力設備の電力を示す第1状態値と、前記電力系統に接続された第2電力設備の電力を示す第2状態値と、を所定期間毎に、コンピュータが計算する情報処理方法であって、
前記電力系統の状態を示す計測値を、複数のn個のタイミングの夫々で取得する取得処理と、
前記n個のタイミングの夫々における前記n個の前記第1状態値と、前記第2状態値とを変数とする、前記電力系統の状態を推定するための系統モデルと、取得された複数の計測値と、を含む目的関数の最適化を実行して、前記n個の前記第1状態値と、前記第2状態値とを計算する計算処理と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
A computer calculates, at predetermined intervals, a first state value indicating the power of a first power facility connected to the power system and a second state value indicating the power of a second power facility connected to the power system. An information processing method, comprising:
an acquisition process of acquiring a measured value indicating the state of the power system at each of a plurality of n timings;
A system model for estimating the state of the power system, which uses the n first state values and the second state value at each of the n timings as variables, and a plurality of acquired measurements. a calculation process of calculating the n first state values and the second state value by performing optimization of an objective function including the n values;
An information processing method characterized by comprising:
電力系統に接続された第1電力設備の電力を示す第1状態値と、前記電力系統に接続された第2電力設備の電力を示す第2状態値と、を所定期間毎に計算するコンピュータに、
前記電力系統の状態を示す計測値を、複数のn個のタイミングの夫々で取得する取得処理と、
前記n個のタイミングの夫々における前記n個の前記第1状態値と、前記第2状態値とを変数とする、前記電力系統の状態を推定するための系統モデルと、取得された複数の計測値と、を含む目的関数の最適化を実行して、前記n個の前記第1状態値と、前記第2状態値とを計算する計算処理と、
を実行させるプログラム。
A computer that calculates, at predetermined intervals, a first state value indicating the power of a first power facility connected to the power system and a second state value indicating the power of a second power facility connected to the power system. ,
an acquisition process of acquiring a measured value indicating the state of the power system at each of a plurality of n timings;
A system model for estimating the state of the power system, which uses the n first state values and the second state value at each of the n timings as variables, and a plurality of acquired measurements. a calculation process of calculating the n first state values and the second state value by performing optimization of an objective function including the n values;
A program to run.
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008154418A (en) 2006-12-20 2008-07-03 Hitachi Ltd Distribution system state estimation device, state estimation method and program thereof
JP2009124913A (en) 2007-11-19 2009-06-04 Hitachi Ltd Voltage imbalance cancellation support apparatus, support method and program thereof
JP2015109729A (en) 2013-12-03 2015-06-11 株式会社日立製作所 Distribution system state estimation device, state estimation method, and state estimation program
JP2018110488A (en) 2017-01-04 2018-07-12 富士電機株式会社 State estimation device, state estimation method, and state estimation program

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008154418A (en) 2006-12-20 2008-07-03 Hitachi Ltd Distribution system state estimation device, state estimation method and program thereof
JP2009124913A (en) 2007-11-19 2009-06-04 Hitachi Ltd Voltage imbalance cancellation support apparatus, support method and program thereof
JP2015109729A (en) 2013-12-03 2015-06-11 株式会社日立製作所 Distribution system state estimation device, state estimation method, and state estimation program
JP2018110488A (en) 2017-01-04 2018-07-12 富士電機株式会社 State estimation device, state estimation method, and state estimation program

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