JP2016189664A - 系統安定化制御装置および電力系統制御システム - Google Patents

Abstract

【課題】高速かつ高精度な安定化制御を実現できる系統安定化制御装置および電力系統制御システムを提供する。【解決手段】電力系統内の複数計測点における計測情報に基づき、電力系統内に設置された制御機器を制御する系統安定化制御装置であって、電力系統に連系される系統設備の情報を格納する設備情報データベースと、系統設備の情報に基づき制御機器の制御優先度を決定する制御優先度決定部と、複数計測地点における計測情報および制御優先度に基づき制御対象を決定する制御対象決定部と、複数計測地点における計測情報から電力系統の不安定化時間を算出する不安定化時間算出部と、不安定化時間および系統設備の情報に基づき制御機器の制御時間を決定する制御時間決定部と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、系統安定化制御装置および電力系統制御システムに関する。

電力系統は、多くの発電機、負荷、送配電機器および制御装置から構成されている。定常状態においては、負荷変動および系統切替などによる微小な外乱が電力系統に加えられる。系統の地絡や短絡のような故障発生時には、大きな外乱が電力系統に加えられる。これらの外乱を原因として、複数の動揺モード成分を持つ電力動揺が発生する。

この動揺モード成分が小さい場合、又は高速に減衰する場合には、外乱発生後に系統動揺は十分小さい範囲に保たれるため、電力系統は安定な状態にある。しかし動揺が大きくなったり、減衰が収束せず持続や発散する場合は、結果として発電機が停止したり、広域停電が発生したりして、安定運用が不可能となる可能性がある。

電力系統規模の拡大とともに、電源容量増大、遠隔地化、偏在化およびこれに伴う送電線の長距離化、重潮流化が進む傾向にある。これらの変化による影響は電力系統の安定度を低下させる方向に働くため、系統故障時の発電機脱調を発端とした大規模電源脱落および広域停電への連鎖的な影響の拡大が懸念される。

そのため系統の安定度を常時監視し、広域停電への波及を未然に予防、予測するオンラインによる系統安定化制御手法が必要となる。

近年、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を用いた同期計測により、ほぼリアルタイムに電力系統の母線電圧位相角を測定する位相検出器ＰＭＵ（Ｐｈａｓｏｒ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）が普及しつつある。位相検出器ＰＭＵにより計測した系統母線電圧などのオンライン計測値を用いて、電力動揺現象をリアルタイムに把握することが可能になりつつある。

上記の背景の元、電力系統を運用する事業者が系統の状態を監視し安定化するための系統安定化制御技術が提案されている。例えば、特許文献１には、「複数台の発電機群が接続された電力系統の系統故障により前記電力系統の多くの発電機が不安定となる現象を前記電力系統に接続された制御対象発電所の一部の発電機を高速に遮断することにより安定化する電力系統安定化装置において、前記系統故障発生前の定常状態時に前記電力系統を前記制御対象発電所内の発電機群とその他の主電力系統内の発電機群との２機系モデルで等価的に表現しその場合の発電機定数と初期状態量とを数分程度の定周期で算出する２機系モデル作成手段と、前記系統故障発生を起動条件に前記制御対象発電所の電圧と電流及び電力を検出する電気量検出手段と、前記電気量検出手段で検出された電気量を入力し前記系統故障除去後に前記制御対象発電所の母線から前記主電力系統を見た場合の外部リアクタンスを演算する外部リアクタンス推定手段と、前記２機系モデル作成手段で算出された発電機定数及び初期状態量と前記外部リアクタンス推定手段により算出された外部リアクタンスと前記電気量検出手段により検出された電気量に基づいて前記制御対象発電所内の発電機群とその他の前記主電力系統内の発電機群の動きを等価的に表す２台の等価発電機の動揺を演算しその演算結果と予め設定されている各発電機の電制優先順位により拡張等面積法により安定化に必要な電制発電機を決定する電制発電機決定手段と、前記電制発電機決定手段で選択された発電機を前記電力系統より解列する制御手段とを備えたことを特徴とする」という記載がある。

特開平０９−０４６９０８号公報

近年、太陽光発電や風力発電に代表される再生可能エネルギーが系統に大量導入されつつある。それらの再生可能エネルギーは急峻かつ事前想定困難な発電出力変動を伴い、この結果として、系統特性が大きく変化する可能性がある。例えば、風速がある閾値を超えた場合、機器の安全性を保つために自動的に風力発電を停止し、発電出力をゼロとするカットアウトという動作が発生する。このような事象は、従来の系統においても発生した短絡・地絡故障と比較して発生頻度が高く、発電機が近接した地域に密集して設置された場合には、複数の発電機において同時発生する可能性が高いと予想される。

再生可能エネルギーの導入量が増大するにつれ、上記のような急峻な出力変動イベントによる系統へのインパクトが増大し、広域の動揺モードが不安定化する懸念がある。これに対処するため、出力変動イベント直後数秒から十数秒程度の中間領域における高速・高精度の安定判別に基づく安定化制御が必要となる。

さらに、高速な安定化制御のためには、発生する不安定な動揺モードごとに、安定化が可能となる制御手法をオンラインに選択する必要がある。この点に関し、特許文献１に記載の技術では、高速かつ高精度な安定化制御を実現することが困難である。

以上のことから本発明の目的は、高速かつ高精度な安定化制御を実現できる系統安定化制御装置および電力系統制御システムを提供することである。

上記課題を解決するために本発明においては、電力系統内の複数計測点における計測情報に基づき、電力系統内に設置された制御機器を制御する系統安定化制御装置であって、電力系統に連系される系統設備の情報を格納する設備情報データベースと、系統設備の情報に基づき制御機器の制御優先度を決定する制御優先度決定部と、複数計測地点における計測情報および制御優先度に基づき制御対象を決定する制御対象決定部と、複数計測地点における計測情報から電力系統の不安定化時間を算出する不安定化時間算出部と、不安定化時間および系統設備の情報に基づき制御機器の制御時間を決定する制御時間決定部と、を備えることを特徴とする。

また本発明においては、電力系統内の複数計測点における計測情報に基づき、電力系統内に設置された制御機器を制御する系統安定化制御装置であって、電力系統に連系される制御機器を含む系統設備の設備情報を格納する設備情報データベースと、設備情報に基づき制御機器の制御優先度を決定する制御優先度決定部と、計測情報から検知した電力系統動揺の動揺計測点と制御機器の距離と、優先度に応じて制御すべき制御機器を決定する制御対象決定部と、計測情報から検知した電力系統動揺の不安定化時間を算出する不安定化時間算出部と、不安定化時間および設備情報に基づき制御時間を決定する制御時間決定部を備え、決定した制御機器に対して決定した制御時間の制御を実行することを特徴とする。

また本発明は、電力系統内の複数計測点における計測情報を第１の通信手段を介して系統安定化制御装置に得、電力系統を構成する系統設備内の制御機器に対して第２の通信手段を介して系統安定化制御装置から制御指令を与える電力系統制御システムであって、系統安定化制御装置は、電力系統に連系される系統設備の情報を格納する設備情報データベースと、系統設備の情報に基づき制御機器の制御優先度を決定する制御優先度決定部と、複数計測地点における計測情報および制御優先度に基づき制御対象を決定する制御対象決定部と、複数計測地点における計測情報から電力系統の不安定化時間を算出する不安定化時間算出部と、不安定化時間および設備情報に基づき制御時間を決定する制御時間決定部と、決定した制御機器と決定した制御時間を含む制御指令を第２の通信手段を介して与える出力部を備えることを特徴とする。

本発明によれば、高速かつ高精度な安定化制御を実現できる系統安定化制御装置および電力系統制御システムとすることができる。

本発明の実施例に係る系統安定化制御装置の機能構成例を示す図。 本発明の実施例に係る電力系統制御システムの構成例を示す図。 系統安定化制御決定処理を示すフロー図。 動揺検出部１２で求められた各計測地点における動揺成分を記憶する検出動揺情報テーブルの記憶内容を示す図。 複数計測地点抽出、並びに動揺影響度算出を意味する動揺影響推定処理を示すフローチャート。 動揺影響地点抽出処理（処理ステップＳ１１）の詳細内容を示す図。 周波数動揺情報テーブルＴＢ２の例を示す図。 処理ステップＳ１１２における計測地点間距離算出処理を詳細に示すフローチャート。 設備情報データベースＤＢ内のノード情報テーブルＴＢ３を示す図。 設備情報データベースＤＢ内の送電線情報テーブルＴＢ４を示す図。 設備情報データベースＤＢ内の計測設備情報テーブルＴＢ５を示す図。 処理ステップＳ１１３の処理で得られた領域動揺情報テーブルＴＢ６の一例を示す図。 動揺影響度算出処理の具体的なフローチャートを示す図。 動揺影響度算出処理の概念を示す図。 過去動揺情報テーブルＴＢ７の一例を示す図。 過去動揺情報算出処理を示すフローチャートを示す図。 制御対象決定処理のフローを示す図。 不安定時間算出処理のフローを示す図。 制御時間決定処理のフローを示す図。 表示画面の一例を示す図。 実施例２に係る系統安定化制御装置の構成例を示す図。 実施例２に係る系統安定化制御決定処理のフローチャートを示す図。 実施例３に係る系統安定化制御装置の構成例を示す図。 実施例３に係る電力系統制御システムの構成例を示す図。 実施例３に係る系統安定化制御装置２００における処理フローを示す図。 実施例３に係る全系統安定化制御装置３００における処理フローを示す図。

本発明の実施例について、図面を参照しながら以下詳細に説明する。尚、下記はあくまでも実施の例に過ぎず、下記具体的内容に発明自体が限定されることを意図する趣旨ではない。

図１は、本発明の実施例に係る系統安定化制御装置の機能構成例を示す図である。

本実施例に係る系統安定化制御装置２００は、系統安定化制御決定部１０と、情報記憶部３０を含む。このうち系統安定化制御決定部１０は、系統計測部２０に接続されている。系統計測部２０は、複数の地点の計測情報を計測する計測装置２１（２１ａ、２１ｂ、・・・２１ｎ）で構成されている。情報記憶部３０は、設備情報データベースＤＢに設備情報を格納する。なお以下の説明において、符号のアルファベットによって要素を区別する必要がない場合、符号のアルファベットを省略することがある。

系統安定化制御決定部１０は、計測情報収集部１１と、動揺検出部１２と、制御優先度決定部１３と、制御対象決定部１４と、不安定化時間算出部１５と、制御時間決定部１６を含む。

計測情報収集部１１は、系統計測部２０の計測装置２１において計測された複数の地点の計測情報（系統状態量）を、情報通信ネットワークを介して受信し、収集する。

動揺検出部１２は、計測情報収集部１１により収集された計測情報に基づいて、特定の種別の計測情報（計測種別）に対し、計測地点毎に、電力の動揺の周波数成分である動揺成分を示す検出動揺情報を算出する。

制御優先度決定部１３は、設備情報データベースＤＢに記憶された設備情報に基づいて複数の設備の制御性能を算出し、その制御性能に基づき設備毎の制御優先度を決定する。

制御対象決定部１４は、制御優先度決定部１３において決定された制御優先度及び動揺検出部１２において算出された検出動揺情報に基づき制御対象を決定する。

不安定化時間算出部１５は、動揺検出部１２において算出された検出動揺情報に基づき、系統が不安定化する限界時間である不安定化時間を算出する。

制御時間決定部１６は、設備情報及び不安定化時間算出部において算出された不安定化時間算出部に基づき制御対象を決定する。

なお系統安定化制御装置２００には、モニタ２０２やキーボードなどの入力操作機器が備えられ、使用者が適宜内部処理内容を確認可能であり、かつ適宜必要な設定などの入力処理が行えるものとされている。

系統計測部２０は、系統内の計測地点における計測情報を計測し、計測情報収集部１１に送信する。計測情報は、有効電力潮流、無効電力潮流、系統電圧、系統電流、電圧位相の中の少なくとも一つの種別を含む。系統計測部２０は、複数の計測地点に夫々配置された計測装置２１ａ、２１ｂ、・・・、２１ｎを含む。計測装置２１は、例えばＰＭＵ（Ｐｈａｓｏｒ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）等であり、電力に関する定期的な計測を行い、時系列の計測情報を送信する。

情報記憶部３０内の設備情報データベースＤＢには、電力系統に連系している系統要素の接続情報を示す設備情報を格納する。設備情報には、計測地点の近傍に連系している発電機、負荷、調相機器など系統内の各ノードに接続される系統要素（電力機器）の特性を示す情報（ノード情報Ｄ１）と、各ノード間を接続する送電線のインピーダンス等を示す情報（送電線情報Ｄ２）と、複数の計測地点の緯度及び経度やトポロジー等の位置関係を示す情報（計測設備情報Ｄ３）との何れかが含まれる。これにより、計測地点間の電気的距離を算出することができ、計測地点を電気的距離で分類することができる。なお、ノード情報Ｄ１と、送電線情報Ｄ２と、計測設備情報Ｄ３について、図９、図１０、図１１に例示して別途詳細に説明を行う。

図２は、本発明の実施例に係る電力系統制御システムの構成例を示す図である。

図２に示すように、本発明の実施例に係る電力系統制御システムは、発電機Ｇと、ノード（母線）Ｎ（Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３）と、変電所ＳＳと、調相機器Ｃと、電力負荷ＬＤと、外部電力系統ＰＳと、計測装置２１（２１ａ、２１ｂ、・・・２１ｅ）と、情報通信ネットワーク１０８と、系統安定化制御装置２００と、を含む。以下、発電機Ｇと、変電所ＳＳと、調相機器Ｃと、電力負荷ＬＤと、計測装置２１（２１ａ、２１ｂ、・・・２１ｅ）を含む電力系統を自系統と呼ぶことがある。

発電機Ｇは、発電力を生じる発電機であり、火力発電、水力発電、原子力発電、太陽光発電、風力発電、バイオマス発電、潮流発電を含む何れかの発電手法により発電力を生じる発電機である。

発電機Ｇａは、電力系統において変電所ＳＳの高電圧側に設置される火力発電、水力発電、原子力発電などを含む大規模発電機であり、計測装置２１ａおよび情報通信ネットワーク１０８を通じて発電量を含む系統状態量を系統安定化制御装置２００に送信する。また、発電機Ｇａは、計測装置２１ａおよび情報通信ネットワーク１０８を通じて系統安定化制御装置２００より送信された制御指令情報を受信し、制御指令情報に応じて発電量を含む系統状態量を変化させる。

発電機Ｇｂは、電力系統において変電所ＳＳの低電圧側に設置される太陽光発電、風力発電、コジェネレーションなどを含む中小規模発電機であり、計測装置２１ｂおよび情報通信ネットワーク１０８を通じて発電量を含む系統状態量を系統安定化制御装置２００に送信する。

変電所ＳＳは、電力系統内の送電線間に設置され、大規模発電機である発電機Ｇａが設置される高電圧側より送電される電力の電圧値を変更し、電力負荷ＬＤが設置されている低電圧側に送電する。変電所ＳＳには、電力コンデンサ、分路リアクトルなどの調相機器Ｃが接続される。

調相機器Ｃは、電力系統内における無効電力を変化させることにより、電力系統内の電圧分布を制御する機器であり、電力コンデンサ、分路リアクトル、ＳＴＡＴＣＯＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｏｒ：自励式無効電力補償装置）、ＳＶＣ（Ｓｔａｔｉｃ Ｖａｒ Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｏｒ：静止型無効電力補償装置）、などを含む。一部の調相機器Ｃは、計測装置２１ｃおよび情報通信ネットワーク１０８を通じて系統安定化制御装置２００より送信された制御指令情報を受信し、制御指令情報に応じて発電量を含む系統状態量を変化させる。

電力負荷ＬＤは、電力を消費する電動機や照明器具などを含む施設であり、家庭、工場、ビルなどの施設を表す。

外部電力系統ＰＳは、系統安定化制御装置２００からの制御が不可能である外部の電力系統であり、連系線により自系統と接続されている。

計測装置２１（２１ａ、２１ｂ、・・・２１ｅ）は、発電機Ｇａにおける発電量、調相機器Ｃにおける調相量、送電線における潮流値、電圧値、などの系統状態量を計測するセンサを含み、計測した系統状態量を、情報通信ネットワーク１０８を通じて系統安定化制御装置２００に送信する。

情報通信ネットワーク１０８は、双方向にデータを伝送可能なネットワークである。情報通信ネットワーク１０８は、例えば、有線ネットワーク若しくは無線ネットワーク、又はそれらの組合せである。情報通信ネットワーク１０８は、いわゆるインターネットであっても良いし、専用線のネットワークであっても良い。

系統安定化制御装置２００は、図１に示す系統安定化制御機能を実現するための装置である。系統安定化制御装置２００は、計測装置２１（２１ａ、２１ｂ、・・・２１ｅ）において計測された系統状態量を、情報通信ネットワーク１０８を通じて受信する。また、系統安定化制御装置２００は、送信された系統の系統状態量および内部に蓄積された情報を用いて算出した制御指令情報を、情報通信ネットワーク１０８を通じて計測装置２１に送信する。

系統安定化制御装置２００は、その内部構成として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１と、表示装置２０２と、通信手段２０３と、入力手段２０４と、メモリ２０５と、記憶装置２０６と、がバス線２１１に接続されている。ＣＰＵ２０１は、記憶装置２０６に格納された計算プログラムを実行して、系統状態の算出や、制御信号の生成、画像データの生成などを行い、画像データを表示装置２０２に表示させる。メモリ２０５は、表示用の画像データ、系統状態の算出結果データなどを一旦格納するメモリであり、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などである。通信手段２０３は、情報通信ネットワーク１０８を通じて計測装置２１から潮流値、電圧値などの系統状態量を取得する。計測情報収集部１１は、通信手段２０３を用いて、複数の計測装置２１で計測された時系列の計測情報を受信する。

系統安定化制御装置２００のユーザ（管理者）は、入力手段２０４の所定のインタフェースを通じて各種閾値などのパラメータを設定又は変更し、自系統の系統安定化制御装置２００の動作を適切に設定できる。また、ユーザは、入力手段２０４の所定のインタフェースを通じて確認したいデータの種類を選択し、表示装置２０２に表示させることができる。

記憶装置２０６は、各種プログラムおよびデータを保持する。記憶装置２０６は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）又はフラッシュメモリ等である。記憶装置２０６は、例えば、後述する各種機能を実現し得るプログラムおよびデータ等を保持する。記憶装置２０６に記憶されているプログラムおよびデータは、必要に応じてＣＰＵ２０１に読み出されて実行される。なお、記憶装置２０６は、情報記憶部３０を実現し、各種のデータベース（ＤＢ）を格納する。

図３は、系統安定化制御決定処理を示すフロー図である。図３の各処理判断フローは、図１の系統安定化制御決定部１０の各部に対応している。具体的には、図３の処理ステップＳ１０が図１の動揺検出部１２、処理ステップＳ２０が制御優先度決定部、処理ステップＳ３０が制御対象決定部１４、処理ステップＳ４０が不安定化時間算出部１５、処理ステップＳ５０が制御時間決定部１６にそれぞれ対応している。図１と図３は上記の対応関係にあるので、以下の説明においてはこれらを対比して説明する。

まず、図１の動揺検出部１２（図３の処理ステップＳ１０）では、系統計測部２０により計測された複数地点の計測情報を用いて、検出動揺情報を算出する。

ここで、系統計測部２０により計測された複数地点の計測情報は、有効電力潮流、無効電力潮流、系統電圧、系統電流、電圧位相のうち少なくとも一つの計測種別の情報を含む。系統安定化制御装置２００は、特定の一つの計測種別に対して系統安定化制御決定処理を行ってもよいし、複数の計測種別に対して系統安定化制御決定処理を行ってもよい。本処理における検出動揺情報の算出には、周波数解析に用いるアルゴリズム、すなわち、フーリエ解析、ウェーブレット解析、プローニー法、Ｍａｔｒｉｘ Ｐｅｎｃｉｌ法、ＨＴＬＳ（Ｈａｎｋｅｌ Ｔｏｔａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ）法を例とするアルゴリズムのうちの少なくとも一つを適用する。

以下、プローニー法による動揺情報算出アルゴリズムについて説明する。プローニー法による動揺情報算出アルゴリズムでは、以下の（１）式から（１２）式を実行する。なおこれらの式を実行するにあたり、解析窓幅のデータ数Ｎ、モード次数ｎは、事前に設定されているものとする。

動揺検出部１２では、最初に各地点の計測情報である入力データｙ（ｋ）（ｋ＝０、１、：、Ｎ−１）を用いて、以下の（１）式〜（４）式を実行し、行列ａ＝（ａ_１、ａ_２、：、ａ_ｎ）^Ｔを算出する。ただし、上付き文字の”Ｔ”は転置行列を、上付き文字の”−１”は逆行列を示す。

ここで、（１）式は自己回帰モデル係数ベクトルａを算出する数式であり、（２）式は（１）式の自己回帰モデル係数ベクトルａの定義式、（３）式は（１）式のＸの定義式、（４）式は（１）式のＹの定義式である。なお（３）式において、ｋは時刻、ｙは入力である計測値（計測装置２１として例えばＰＭＵからの値）、ｎは事前に設定されたモード次数、Ｎは事前に設定された解析窓幅（信号処理のために、計測値をバッフアリングするデータサイズの意味）である。

次に動揺検出部１２では、（５）式〜（７）式を実行して、固有値λを算出する。ここで（５）式は（１）式で算出した自己回帰モデル係数（ａ_１、ａ_２、・・、ａ_ｎ）を用いて固有値を算出する特性方程式、（６）式は解Ｚと固有値λの関係式、（７）式は固有値λと減衰係数σ、同様化周波数ωの関係式である。

具体的にはまず、上記（１）〜（４）式により算出した自己回帰モデル係数（ａ_１、ａ_２、・・、ａ_ｎ）を、以下の（５）式に代入する。（５）式は、Ｚ_ｉを解とするｎ次の多項式（特性方程式）であり、ｎ個のＺ_ｉ、σ_ｉ、ｆ_ｉがそれぞれ解として求められる。

その後、動揺検出部１２では、（５）式の特性方程式の解Ｚに、（６）式及び（７）式の形式で表されるＺ_ｉを代入し、固有値λ_ｉ、減衰係数（減衰率）σ_ｉ［１／ｓｅｃ］、動揺周波数ｆ_ｉ［Ｈｚ］＝ω_ｉ／２πを算出する。ここでΔｔはサンプリング周期を表す。

次に動揺検出部１２では、入力データｙ（ｋ）（ｋ＝０、１、・・、Ｎ−１）、および算出したＺ_ｉ（ｉ＝１、２、・・、ｎ）を用いて、以下の（８）式〜（１１）式から、行列ｂ＝（Ｂ_１、Ｂ_２、・・、Ｂ_ｎ）^Ｔを算出する。ここで（８）式は複素振幅ベクトルｂを算出する数式、（９）式は（８）式のベクトルｂの定義式、（１０）式は（８）式の解Ｚとの定義式、（１１）式は（８）式のｗの定義式である。なお（８）式において要素は各動揺モードの複素振幅Ｂであり、（１１）式においてｙは計測値である。

最後に動揺検出部１２では、（８）式〜（１１）式から算出した複素振幅Ｂ（Ｂ_１、Ｂ_２、：、Ｂ_ｎ）から、（１２）式で表される絶対値Ｒ_ｉ、偏角θ_ｉを求める。このとき、絶対値Ｒ_ｉが振幅を、偏角θ_ｉが初期位相を意味する。なお（１２）式は、複素振幅Ｂと振幅Ｒ、位相θの関係式である。

以上の処理により、動揺周波数、減衰係数、振幅、初期位相を含む検出動揺情報が得られる。検出動揺情報が、動揺周波数、減衰係数、及び振幅の一つを含むことにより、各計測地点における動揺成分を表すことができる。また、このような検出動揺情報を用いることにより、将来の動揺成分を予測することができる。

図４は、上記（１）式から（１２）式の処理により求められた各計測地点における動揺成分を記憶する検出動揺情報テーブルＴＢ１の記憶内容を示す図である。

図４の検出動揺情報テーブルＴＢ１は、検出動揺情報毎のエントリを有する。一つの検出動揺情報に対応するエントリは、当該検出動揺情報を識別するための検出動揺識別情報（図中の動揺名称）１００と、当該検出動揺情報により表される動揺の特性を示す動揺特性１０１とを含む。検出動揺識別情報１００は、入力データに対応する計測地点の名称１００ａと、当該検出動揺情報のモードを示す検出動揺情報番号（Ｎｏ．）１００ｂとを含む。

上記のプローニー法を用いて検出動揺情報が算出される場合、１計測地点の１種別の計測情報につき、モード次数ｎと同数の検出動揺情報が算出される。従って、ｐ個の地点（ｐ≧１）の各地点において、ｑ個の種別（ｑ≧１）の計測情報を使用した場合、ｎ×ｐ×ｑ個の検出動揺情報が算出される。動揺特性１０１は、算出された動揺周波数１０２、減衰係数１０３、振幅Ｌ、初期位相１０５を含む。

このようにして動揺検出部１２（図３の処理ステップＳ１０）では、検出動揺情報を算出しているが、これはさらに以下のような加工情報として利用することが可能である。加工情報の一例は、動揺影響度であり、図３では動揺影響度を求める処理ステップをＳ１０Ａとして点線で示している。

動揺検出部１２の処理ステップＳ１０Ａでは、処理ステップＳ１０で求めた検出動揺情報と、情報記憶部３０に格納された設備情報データベースＤＢのデータに基づき、同一と判別される動揺成分毎に関連する複数計測地点を抽出し、動揺成分の影響の大きさを表す動揺影響度を算出する。動揺影響度を用いて系統安定化制御を決定することにより、動揺が大きく影響範囲が広いため、不安定時の系統への影響が大きい動揺を優先的に安定化させる制御を選択することができる。

動揺検出部１２の処理ステップＳ１０Ａの一連の処理（複数計測地点抽出、並びに動揺影響度算出）について、図５から図１３を用いて詳細に説明する。

まず図５は、処理ステップＳ１０Ａの一連の処理（複数計測地点抽出、並びに動揺影響度算出）を表す動揺影響推定処理を示すフローチャートである。図５のフローチャートは、図１の動揺検出部１２において実行され、これは図３の処理ステップＳ１０Ａの処理を具体化したものである。図５の最初の処理ステップＳ１１では、同一と判別される動揺成分毎に関連する複数計測地点を抽出する動揺影響地点抽出処理を行う。次の処理ステップＳ１２では、動揺成分の影響の大きさを表す動揺影響度を算出する。なお、処理ステップＳ１１の詳細な処理内容が図６の処理フローチャートに示されており、処理ステップＳ１２の詳細な処理内容が図６の処理フローチャートに示されている。

図６の処理フローチャートは、動揺影響地点抽出処理（処理ステップＳ１１）の詳細内容を示している。ここでの最初の処理ステップＳ１１１では、動揺検出部１２により算出された複数の検出動揺情報を動揺周波数で分類し、その結果を周波数動揺情報テーブルＴＢ２として情報記憶部３０に保存する。なお動揺検出部１２により算出された複数の検出動揺情報については、上記した検出動揺情報テーブルＴＢ１として既に情報記憶部３０に保存されたものを利用する。

図７は、周波数動揺情報テーブルＴＢ２の例を示す。図７のテーブルＴＢ２を図４のテーブルＴＢ１と比較すると明らかなように、このテーブルＴＢ２は、図４のテーブルＴＢ１を動揺周波数１０２の観点で記載順序を入れ替えたものである。

図７の周波数動揺情報テーブルＴＢ２についてより詳細に説明すると、これは周波数動揺情報毎のエントリを含む。一つの周波数動揺情報に対応するエントリは、当該周波数動揺情報に対応する動揺成分の動揺周波数１０２と、検出動揺識別情報１００（図中の動揺名称）と、当該動揺周波数に近い動揺周波数を有する少なくとも一つの検出動揺情報の特性を示す動揺特性１０１とを含む。検出動揺識別情報１００は、検出動揺情報の検出動揺識別情報１００ａ、１００ｂと同様である。動揺特性１０１は、減衰係数１０３と、振幅１０４と、初期位相１０５とを含む。

この周波数動揺情報テーブルＴＢ２の例において、０．１８に近い動揺周波数を有する周波数動揺情報には、計測地点ＰＭＵ１におけるＮｏ．１の検出動揺情報と、計測地点ＰＭＵ２におけるＮｏ．１の検出動揺情報とが含まれている。同様に、０．６５に近い動揺周波数を有する周波数動揺情報には、計測地点ＰＭＵ１におけるＮｏ．２の検出動揺情報が含まれている。以後、一つの周波数動揺情報に含まれる計測地点を計測地点群候補と呼ぶことがある。

なおこの分類に際し、動揺検出部１２では、事前に定められた動揺周波数の差を示す周波数幅を用い、動揺周波数の差が周波数幅以内である検出動揺情報を、同じ動作周波数の周波数動揺情報に分類しても良い。前述の検出動揺情報テーブルＴＢ１の例において、計測地点ＰＭＵ２のＮｏ．１の検出動揺情報の動揺周波数は０．１９であり、計測地点ＰＭＵ１におけるＮｏ．１の検出動揺情報の動揺周波数は０．１８であるが、これらは同じ周波数動揺情報に分類されている。動揺周波数が周波数幅内にある検出動揺情報を同じ周波数動揺情報に分類することで、各検出動揺情報に、ノイズに起因する誤差が含まれる場合においても、各動揺の系統内の分布を正確に推定できる。

ここで、同じ分類に含める動揺周波数の範囲を定める周波数幅は、入力データとして用いられる計測情報の数に基づいて定められても良い。例として、同じ周波数動揺情報に含める動揺周波数の周波数幅Δｆを（１３）式に示す。（１３）式は、サンプリング定理に基づく周波数幅Δｆの決定手法を表す式である。ここで、Ｎを検出動揺情報の算出に用いた計測情報の入力データ数とし、Δｆｓを計測情報のサンプリング周波数、αを事前に指定される定数とする。一般に、周波数解析における周波数分解能は入力データのサンプリング周波数が小さい場合に高く、データ数が大きい場合に高くなるため、（１３）式により、同じ周波数動揺情報に含める動揺周波数の周波数幅Δｆを適切に選択することができる。

次に、動揺検出部１２は、図６の処理ステップＳ１１２において情報記憶部３０に格納された設備情報データベースＤＢのデータに基づいて計測地点間距離を算出する計測地点間距離算出処理を行う。

図８は、処理ステップＳ１１２における計測地点間距離算出処理をさらに詳細に示すフローチャートである。図８の最初の処理ステップＳ１１４では、計測情報収集部１１により取得された計測情報の計測地点から順に、２個の計測地点を選択する。

次の処理ステップＳ１１５では、選択された２個の計測地点間の計測地点間距離を、情報記憶部３０に格納された設備情報データベースＤＢに保管したデータに基づき算出する。ここで参照する設備情報データベースＤＢのデータとは、先に説明したようにノード情報Ｄ１と、送電線情報Ｄ２と、計測設備情報Ｄ３とを含む。

図９は、設備情報データベースＤＢのデータのうち、ノード情報Ｄ１を格納するノード情報テーブルＴＢ３の例を示す図である。

ノード情報Ｄ１を格納するノード情報テーブルＴＢ３は、電力系統におけるノード毎に、ノードを識別するためのノード名称２００と、例えば経度と緯度で表した当該ノードの位置を示す位置情報２０１と、当該ノードに接続される発電機、電力負荷、調相機器の特性２０２とを含む。この図の例では、ノードＡおよびノードＢに発電機２０２ａが連系している。ノードＡにはＧ１という名称の定格容量が１００である火力発電機が連系しており、ノードＢにはＧ２という名称の定格容量が２００である風力発電機が連系している。

また、この図の例では、ノードＡＡおよびＢＢに電力負荷２０２ｂが連系している。ノードＡＡにはＬ１という名称の定格容量が１０００である住宅が連系しており、ノードＢＢにはＬ２という名称の定格容量が２０００である工場が連系している。

また、この図の例では、ノードＡＡＡおよびＢＢＢのノードに調相機器２０２Ｃが連系している。ノードＡＡＡにはＤ１という名称の定格容量が１０であるＳＣ（Ｓｔａｔｉｃ Ｃｏｎｄｅｎｓｅｒ：電力用コンデンサ）が連系しており、ノードＢＢＢにはＤ２という名称の定格容量が２０であるＳｈＲ（Ｓｈｕｎｔ Ｒｅａｃｔｏｒ：分路リアクトル）が連系している。

図１０は、設備情報データベースＤＢのデータのうち、送電線情報Ｄ２を格納する送電線情報テーブルＴＢ４の例を示す図である。

送電線情報Ｄ２は、電力系統における送電線毎に、送電線を識別するための送電線名称３００と、当該送電線の両端のノードを示す両端ノード３０１と、当該送電線の正相抵抗３０２ａ、正相リアクタンス３０２ｂ、及び正相キャパシタンス３０２Ｃとを含む。この図の例では、送電線ａが、ノードＡとノードＢの間に存在し、送電線ａの正相抵抗が０．０１、正相リアクタンスが０．２、正相キャパシタンスが０．１である。また送電線ｂが、ノードＢとノードＣの間に存在し、送電線ｂの正相抵抗が０．０２、正相リアクタンスが０．５、正相キャパシタンスが０．２である。

図１１は、設備情報データベースＤＢのデータのうち、計測設備情報Ｄ３を格納する計測設備情報テーブルＴＢ５の例を示す図である。

計測設備情報テーブルＴＢ５は、計測設備情報、電力系統内の計測地点毎に、二つの計測地点４００ａ、４００ｂの識別情報と、それらの間の計測地点間距離４０３とを含む。ここで計測地点とは、計測装置２１が接続される地点を示す。この図のテーブルＴＢ５の例では、計測地点４００ａ、４００ｂの識別情報は、計測装置２１を示す計測地点名称４０１ａ、４０１ｂと、ノード情報に含まれるノード名称４０２ａ、４０２ｂとを含む。ＰＭＵ１という計測地点名称の計測地点はノードＡに接続されており、ＰＭＵ２という計測地点名称の計測地点はノードＢに接続されている。

また、計測地点間距離は、２つの計測地点の間の電気的距離と、２つの計測地点の近傍に連系された発電機、電力負荷、調相機器などの系統要素とに基づいて算出される値である。例えば、計測地点間距離Ｄは以下の（１４）式により算出される。なお（１４）式は計測地点間距離Ｄの定義式である。

ここで、Ｄは２つの計測地点の間のインピーダンスに比例する電気的距離を示す。ｎは２つの計測地点の何れかから、ある閾値で定める電気的距離の範囲内に連系される発電機、電力負荷、調相機器などの系統要素の数を示す。またＣ_ｉは２つの計測地点の何れかから、ある閾値で定める電気的距離の範囲内に連系されるｉ番目の系統要素の定格容量を示す。α、β_ｉは係数を示す。二つの計測地点の間の電気的距離を用いることにより、二つの計測地点の動揺成分が同一であるか否かを判定することができる。

これらの設備情報データベースＤＢの図に示されたデータ構成は一例であり、情報記憶部３０は、さらに詳細な設備情報を格納しても良い。例えば、ノード情報Ｄ１は、火力発電機が連系するノードの情報として、ガバナ定数などの発電機動特性を含んでも良い。また、ノード情報Ｄ１は、風力発電機などの自然エネルギーによる発電機が連系するノードの情報として、過去の履歴を用いた統計分析により算出した確率的な発電量変動特性を含んでも良い。

また、計測設備情報Ｄ３における計測地点間距離Ｄの算出において、動揺検出部１２は、（１）式の係数β_ｉを、上記の発電機動特性に基づき定めて良い。また、動揺検出部１２は、インピーダンスや発電機、電力負荷、調相機器などの系統要素の情報を用いず、ノード情報に含まれる緯度経度情報を用いて、計測地点間の距離を算出して、その値を計測地点間距離Ｄとして良い。

図８における次の処理ステップＳ１１６において動揺検出部１２は、計測情報収集部１１により取得された計測情報の計測地点に関して、全ての２地点の組合せについて計測地点間距離を算出したかどうかを判断する。全ての２地点の組合せについて計測地点間距離を算出したと判定された場合（Ｙｅｓ）、動揺検出部１２は、計測地点間距離算出処理を終了する。計測地点間距離を算出していない計測地点の組合せがある場合（Ｎｏ）、動揺検出部１２は、別の２計測地点について処理ステップＳ１１４、処理ステップＳ１１５を繰り返す。以上の処理により、全ての２計測地点の組合せについて計測地点間距離を算出する。

図６の動揺影響地点抽出処理に戻り、説明を再開する。図６の処理フローでは、計測地点間距離算出（処理ステップＳ１１２）の後、動揺検出部１２は、処理ステップＳ１１１で得られた周波数動揺情報を計測地点間距離で分類し、その結果を領域動揺情報として情報記憶部３０に保存する（処理ステップＳ１１３）。このとき、動揺検出部１２は、周波数動揺情報（動揺周波数）毎に、計測地点間距離を用いて、ウォード法、ｋ−ｍｅａｎｓ法に代表されるクラスタリング手法を用いて周波数動揺情報を分類しても良い。

図１２は、処理ステップＳ１１３の処理で得られた領域動揺情報テーブルＴＢ６の一例を示す図である。図１２の領域動揺情報テーブルＴＢ６を見ると明らかなように、これは図７の周波数動揺情報テーブルＴＢ２に、図１１の計測設備情報テーブルＴＢ５の計測地点名４０１を加味し、動揺番号５００により纏めたものである。

図１２の領域動揺情報テーブルＴＢ６について詳細に説明する。領域動揺情報テーブルＴＢ６は、計測地点間距離により分類された領域動揺情報毎のエントリを含む。一つの領域動揺情報に対応するエントリは、当該領域動揺情報により表される動揺成分を示す動揺番号５００（Ｎｏ．）と、当該領域動揺情報に対応する周波数動揺情報の動揺周波数１０２と、当該領域動揺情報に対応する周波数動揺情報の計測地点を示す計測地点名称１０２と、当該動揺成分の特性を示す動揺特性１０１とを含む。動揺特性１０１は、周波数動揺情報の動揺特性（図７）と同様に、減衰係数１０３と、振幅１０４と、初期位相１０５とを含む。

この図の例において、計測地点ＰＭＵ１において観測された動揺周波数０．１８の検出動揺情報と、計測地点ＰＭＵ３において観測された同じく動揺周波数０．１８の検出動揺情報とは、互いに異なる領域動揺情報に分類されている。これは、計測地点ＰＭＵ１と計測地点ＰＭＵ３との計測地点間距離が、他の計測地点間距離に比べて、相対的に大きいためである。このように、周波数動揺情報は設備情報データベースＤＢの保管情報を用いて分類される。

複数の計測地点で検出された動揺成分の動揺周波数の差が予め定められた範囲内である場合、設備情報データベースＤＢの保管情報に基づいて、複数の計測地点の間の電気的距離により複数の計測地点を分類し、それぞれの分類に属する計測地点を計測地点群として抽出することにより、各動揺成分が存在する領域を特定することができる。

図５の動揺影響推定処理において、処理ステップＳ１２では処理ステップＳ１１の後、図１２の領域動揺情報を用いて動揺影響度を算出する動揺影響度算出処理を行う。図１３は、動揺影響度算出処理の具体的なフローチャートを示している。

まず、動揺検出部１２の処理ステップＳ１２１では、図１２のように整理された領域動揺情報毎に、領域動揺情報に含まれる計測地点を抽出する。例えば図１２の領域動揺情報テーブルＴＢ６の例において説明すると、動揺検出部１２は、最初に動揺番号５００について「１」を参照し、動揺周波数１０２が「０．１８」の動揺成分を検出した計測地点４０１として、「ＰＭＵ１」、「ＰＭＵ３」などを抽出する。同様に、動揺検出部１２は、動揺番号５００について「２」を参照し、動揺周波数１０２が「０．６５」の動揺成分を検出した計測地点４０１として「ＰＭＵ１」などを抽出する。また同様に動揺検出部１２は、動揺番号５００について「３」を参照し、動揺周波数１０２が「０．１８」の動揺成分を検出した計測地点４０１として「ＰＭＵ２」などを抽出する。

次に、動揺検出部１２の処理ステップＳ１２２では、図８の処理ステップＳ１１４で抽出された計測地点に対応する動揺特性から、領域動揺情報毎の動揺影響度を算出する。動揺影響度を算出することにより、各動揺成分が電力系統の安定度へ与える影響の大きさを表すことができる。

図１４を用いて、動揺影響度算出処理の概念を説明する。図１４では、横軸に時間を取り、縦軸に計測情報ｘ_ｉｊｋ及び計測情報から得られた動揺影響度Ｊ_ｉｊｋを示している。この例では、電力変動は時間経過とともに減衰振動した事例を示している。図１４についてさらに詳細に説明する。

図１４において、Ｊ_ｉｊｋを計測地点ｉにおける領域動揺情報ｊ及び計測種別ｋの動揺影響度とし、ｘ_ｉｊｋを計測地点ｉにおける領域動揺情報ｊで計測種別ｋの計測情報とし、ｔ１、ｔ２（ｔ１＜ｔ２）を事前に指定する時刻とし、Ｂ_ｉｊｋを（１２）式により算出された動揺の振幅（図１２の１０４）とし、σ_ｉｊｋを（７）式により算出された減衰係数（図１２の１０３）とする。

動揺検出部１２では、領域動揺情報毎の動揺影響度Ｊ_ｉｊｋを（１５）式より算出する。なお（１５）式は動揺影響度Ｊの定義式である。

ここで、解析の基準とする時刻を０と定義し、０＞ｔ２＞ｔ１と設定すると、解析基準時刻より過去の領域動揺情報の動揺影響度Ｊ_ｉｊｋが算出される。同様に、ｔ２＞０＞ｔ１と設定すると、解析基準時刻を含む現在の領域動揺情報の動揺影響度Ｊ_ｉｊｋが算出され、ｔ２＞ｔ１＞０と設定すると、解析基準時刻より将来の領域動揺情報の動揺影響度Ｊ_ｉｊｋが算出される。

例えば、ｔ２＞ｔ１＞０と設定することにより、或る計測地点における将来の動揺成分の時間変化を予測し、予測された動揺成分に基づいて動揺影響度Ｊ_ｉｊｋを算出し、その動揺影響度Ｊ_ｉｊｋにより、その計測地点が将来、不安定になるか否かを判定することができる。動揺影響度Ｊ_ｉｊｋに振幅Ｂ_ｉｊｋ及び減衰係数σ_ｉｊｋを用いることにより、将来の動揺影響度Ｊ_ｉｊｋを予測することができる。

（１５）式の定義により動揺影響度Ｊ_ｉｊｋを算出することで、振幅Ｂ_ｉｊｋが大きく、かつ減衰係数σ_ｉｊｋが悪い（減衰係数σ_ｉｊｋが大きい）領域動揺情報の動揺影響度が大きくなる。ここで、（１５）式による動揺影響度の代わりに、振幅Ｂ_ｉｊｋあるいは減衰係数σ_ｉｊｋ自体の値を動揺影響度として定義しても良い。

また、動揺検出部１２の処理においては、過去の領域動揺情報を参照し、過去の領域動揺情報の中から、現在の領域動揺情報の計測地点群の状況に対応する過去の領域動揺情報を選択し、選択された過去の領域動揺情報の動揺成分の継続時間を考慮して動揺影響度Ｊ_ｉｊｋを算出しても良い。

例えば、動揺検出部１２は、過去の領域動揺情報において、同じ動揺周波数を持つ動揺成分が継続して存在する期間が予め定められた期間閾値以上である場合、動揺影響度Ｊ_ｉｊｋを大きく設定し、同じ動揺周波数を持つ動揺成分が継続して存在する期間が期間閾値以下である場合、動揺影響度Ｊ_ｉｊｋを小さく設定しても良い。このように動揺影響度Ｊ_ｉｊｋを定めることにより、瞬間的に系統動揺に含まれるノイズの影響による動揺を排除し、定常的に存在する動揺成分を優先的に監視することができる。

図１５は、過去動揺情報テーブルＴＢ７の一例を示す図である。図１５の過去動揺情報テーブルＴＢ７を図１２の領域動揺情報テーブルＴＢ６と比較して明らかなように、過去動揺情報テーブルＴＢ７は、さらに動揺影響度や事例詳細の情報を付与して整理されたものである。

過去動揺情報テーブルＴＢ７について、さらに詳細に説明する。過去動揺情報テーブルＴＢ７は、事例毎のエントリを有する。一つの事例のエントリは、事例を示す事例詳細６００と、その事例に対応する少なくとも一つの領域動揺情報を含む。事例詳細６００は、時刻６０１、日付又は曜日６０２、月又は季節６０３、イベント種別６０４等を含む。領域動揺情報は、動揺番号５００、動揺周波数１０２、動揺影響度６０５、計測地点４０１、減衰係数１０３、振幅１０４、初期位相１０５を含む。

動揺検出部１２は、過去の領域動揺情報を事例毎に分類し、統計処理した情報を、過去動揺情報テーブルＴＢ７として情報記憶部３０に格納する。動揺検出部１２は、検出動揺情報の算出に用いた計測情報の時刻、日付、曜日、月、季節、イベント種別の情報に基づいて、事例を設定する。

動揺検出部１２は、時刻６０１を用いて事例を設定することにより、１日の中の系統内の潮流状況の変動影響を領域動揺情報の統計処理に反映することができる。この場合の潮流状況の変動は、朝夕の出勤退勤時刻で区切られる勤務時間帯を一例とする１日の中の生活行動を原因としている。この図１５の例において、事例Ｎｏ．１では８：００−１０：００が、事例Ｎｏ．２では１２：００−１４：００が設定されている。

動揺検出部１２は、日付または曜日６０２を用いて事例を設定することにより、１週間の中の系統内の潮流状況の変動影響を領域動揺情報の統計処理に反映することができる。この場合の潮流状況の変動は、平日および休日を一例とする曜日毎の生活行動を原因としている。この図の例において、事例Ｎｏ．１では土日が、事例Ｎｏ．２では月−金が設定されている。

動揺検出部１２は、月または季節６０３を用いて事例を設定することにより、１年間の中の系統内の潮流状況の変動影響を領域動揺情報の統計処理に反映することができる。この場合の潮流状況の変動は、夏季における冷房需要、冬季における暖房需要を一例とする月または季節毎の生活行動を原因としている。この図の例において、事例Ｎｏ．１では３月−５月が、事例Ｎｏ．２では７月−９月が設定されている。

動揺検出部１２は、イベント種別６０４を用いて事例を設定することにより、系統故障、系統切替などのイベントによる系統内の潮流状況の変動影響を領域動揺情報の統計処理に反映することができる。この図の例において、事例Ｎｏ．１ではイベントなしが、事例Ｎｏ．２ではノードＡＡの１ＬＧが設定されている。

図１５には例示していないが、動揺検出部１２は、上記の事例の設定方法に加えて、事前に監視対象として設定したノードまたは送電線の潮流量、発電機の発電量、晴れ・曇り・雨の区分または気温情報を含む気象情報、を分類項目とした事例を設定し、領域動揺情報の統計処理を実施しても良い。

ここでは、動揺検出部１２が図１５の過去動揺情報テーブルＴＢ７を算出する過去動揺情報算出処理について説明する。図１６は、過去動揺情報算出処理を示すフローチャートの例である。なお図１６の処理フローは、図５の動揺影響推定処理フローの後段に位置づけられて実行されることになる。

図１６では、まず動揺検出部１２は、処理ステップＳ１６１において複数時点の計測情報を格納する。

次に、動揺検出部１２は、処理ステップＳ１６２において格納した計測情報を用いて、複数時点における領域動揺情報及びその動揺影響度を算出する。このとき、動揺検出部１２は、前述の図５の処理ステップＳ１１〜Ｓ１２の工程に従って、領域動揺情報及びその動揺影響度を算出する。

次に、動揺検出部１２は、処理ステップＳ１６３において事例の分類を設定する。このとき、動揺検出部１２は、分類項目として、過去動揺情報に示す時刻、日付、曜日、月、季節、イベント種別の情報のうち少なくとも一つを用いる。動揺検出部１２は、使用する分類項目のそれぞれについて、期間の始端及び終端、イベント種別の分類名、あるいは数値情報の最小値・最大値を決定し、分類区分を設定する。

次に、動揺検出部１２の処理ステップＳ１６４においては、処理ステップＳ１６１で設定した事例の分類に基づき、事例毎の領域動揺情報、動揺影響度を算出する。このとき、動揺検出部１２は、処理ステップＳ１６２で領域動揺情報、動揺影響度を算出した解析時刻を事例毎に分類し、同一事例に分類された複数時刻における領域動揺情報および動揺影響度の情報に統計処理を施して算出した代表値を、各事例の領域動揺情報、動揺影響度とする。動揺検出部１２は、代表値として、領域動揺情報、動揺影響度毎の平均値、中間値を用いる。

以上が過去動揺情報算出処理である。なお動揺影響度算出処理において、動揺検出部１２は、過去動揺情報算出処理により算出された過去動揺情報を参照して、解析時刻の状況に最も近い事例を抽出し、抽出した事例の動揺影響度を適用してもよい。動揺検出部１２は、過去の領域動揺情報の統計処理結果を用いることにより、解析時刻において系統動揺に含まれる瞬間的なノイズの影響による動揺を排除し、優先的に監視する動揺成分を正確に選択することができる。

なお図１３の処理ステップＳ１２２の後、処理ステップＳ１２３において動揺検出部１２は、（１６）式に従って、計測地点ｉにおける領域動揺情報ｊの動揺影響度Ｊ_ｉｊを算出する。（１６）式は、複数種別を考慮した動揺影響度Ｊの定義式である。ここで、（１６）式のβ_ｋは計測情報種別ｋに対して設定される係数である。β_ｋは各計測種別ｋの定格値の逆数としても良い。動揺検出部１２は、各計測種別の定格値を用いることにより、複数の種別の計測情報における動揺影響度を、定格に対する比率で正規化して算出することができる。また、特定の計測種別の動揺影響度を抽出するために、当該計測種別ｋに対応する係数β_ｋの値を他種別に対する係数に比して大きく設定しても良い。

さらに、動揺検出部１２は、計測地点ｉにおける全ての領域動揺情報を考慮した動揺影響度Ｊ_ｉを以下の（１７）式により算出しても良い。（１７）式は動揺が発生する領域を考慮した動揺影響度Ｊの定義式である。ここでγ_ｊは領域動揺情報ｊに対して設定される係数である。ある領域動揺情報ｊに対する係数γ_ｊを大きくすることで、特定の領域動揺情報を重視した動揺影響度を算出することができる。

以上、図１３の動揺影響度算出処理により、計測地点ｉにおける領域動揺情報ｊの動揺影響度Ｊ_ｉｊ、または計測地点ｉの動揺影響度Ｊ_ｉが算出される。ここまでの説明が、図１の動揺検出部１２、従って図３の処理ステップＳ１０における処理内容を述べたものである。

次に図１の制御優先度決定部１３、従って図３の処理ステップＳ２０における処理内容を具体的に述べる。図３の処理ステップＳ２０では、設備情報データベースＤＢに保管されたデータに基づき、制御機器ごとの優先度を決定する。

制御優先度を算出する数式の一例を（１８）式に示す。（１８）式は制御優先度Ｌの定義式である。なお、Ｌｉｊは制御機器ｉによる制御手段ｊの制御優先度、ｐｉｊは制御機器ｉの制御手段ｊによる制御可能量、ｑｉｊは制御機器ｉの制御手段ｊによる制御効果の度合い、ａ１、ａ２は事前設定される係数を示す。

ここで、制御対象機器（以後単に制御機器という）ｉは発電機、負荷、調相機器、変圧器、開閉装置、を含んでもよい。制御手段ｊは、電源制限、発電機無効電力制御、負荷制限、調相制御、タップ制御、系統切替、を含んでもよい。制御可能量ｐｉｊは、発電機の現在出力、負荷の現在消費電力、調相機器容量、開閉装置を流れる現在潮流量、に基づき決定してよい。ｑｉｊは、制御機器ｉの制御手段ｊの制御速度（動作時定数）に基づき、制御速度が速い（動作時定数が小さい）場合に大きく、制御速度が遅い（動作時定数が大きい）場合に小さく設定してよい。また、ｑｉｊは、安定化対象とする不安定化現象と制御機器ｉの制御手段ｊの組合せにより設定しても良い。例えば、有効電力のアンバランスに起因する不安定化現象を安定化する場合、有効電力潮流への影響が大きい電源制限、負荷制限、系統切替といった制御手段のｑｉｊを大きく設定してよい。

このようにして制御優先度Ｌｉｊを算出することにより、設備データベースＤＢに保管したデータを用いて各制御手段の制御性能に基づいた安定化制御が可能となる。

再度図１、図３に戻り、次に、制御対象決定部１４の処理ステップＳ３０では、検出動揺情報および制御優先度に基づき制御対象を決定する。図１７に制御対象決定処理のフローを示す。

図１７の制御対象決定処理では、最初の処理ステップＳ３１においてまず、制御優先度を算出した制御機器を一つ選択する。

次に処理ステップＳ３２では、選択した制御機器と不安定動揺が観測された全計測地点との距離を算出する。地点間距離は、制御機器の連系地点と計測地点との間の電気的距離と、制御機器の連系地点と計測地点との近傍に連系された発電機、電力負荷、調相機器などの系統要素とに基づいて算出される値である。例えば、（１４）式により算出される地点間距離Ｄを用いることができる。

次に処理ステップＳ３３では、、制御優先度および制御対象と計測地点との距離に基づき制御対象を決定する。例えば、以下の（１９）式に示す制御効果Ｌ‘ｉｊを制御手段ごとに算出し、Ｌ‘ｉｊが最大となる制御手段を選択して良い。なお（１９）式は制御効果Ｌ‘ｉｊの定義式である。ここで、制御効果Ｌｉｊは制御機器ｉによる制御手段ｊの制御優先度、Ｄｉは、処理ステップＳ３２にて算出した、制御機器ｉと不安定動揺が観測された計測地点との距離、ｂ１、ｂ２は事前設定される係数を示す。

ここで、制御機器ｉは発電機、負荷、調相機器、変圧器、開閉装置、を含んでよい。制御手段ｊは、電源制限、発電機無効電力制御、負荷制限、調相制御、タップ制御、系統切替、を含んでよい。Ｄｉは、処理ステップＳ３２にて算出した、制御機器ｉと不安定動揺が観測された計測地点との距離の中で最小の値として良い。

処理ステップＳ３１から処理ステップＳ３３に示す処理を全ての制御機器について繰り返すことで、全ての制御機器について制御効果Ｌ‘ｉｊが算出され、その中でＬ‘ｉｊが最大の制御手段を選択する。

このようにして、制御性能が高く、かつ動揺発生地点に近いため制御効果の高い制御対象を決定することにより、少ない制御量で系統を安定化することができる。

このとき、複数の制御機器の組合せを一つの制御として、制御優先度を算出し、制御対象を決定して良い。ここで、制御量の上限を事前に設定し、複数制御機器の制御量の総和が制御量上限未満となる制御機器のみについて制御対象として良い。こうすることで、制御量を一定範囲内に制限することができるため、安定化に不必要な制御機器まで制御する過剰制御を抑制することができる。

再度図１、図３に戻り、次に、不安定化時間算出部１５の処理ステップＳ４０では、検出動揺情報に基づき不安定化時間を算出する。図１８に不安定化時間算出処理のフローを示す。

図１８に不安定時間算出処理のフローを示す。

図１８の不安定時間算出処理のフローの最初の処理ステップＳ４１では、不安定動揺の検出動揺情報を一つ選択する。次に処理ステップＳ４２では、現在時刻以降の判定時刻を設定し、事前設定した検証限界時刻よりも前かどうかを判定する。判定時刻が検証限界時刻よりも後の場合（図中処理ステップＳ４２のＮ）、「不安定時間なし」の結果を出力（処理ステップＳ４３）し、不安定時間算出処理を終了する。判定時刻が検証限界時刻よりも前の場合（図中処理ステップＳ４２のＹ）、検出動揺情報を用いて判定時刻の動揺推定値を算出する（処理ステップＳ４４）。ここで、以下の（２０）式に基づいて動揺推定値を算出しても良い。

ここで、ｙ（ｔ）は推定値、ｔは判定時刻、ｉは動揺情報のインデックス、Ｒｉは動揺情報ｉの振幅、θｉは動揺情報ｉの初期位相、σｉは動揺情報ｉの減衰係数、ｆｉは動揺情報ｉの動揺周波数、を表わす。

次に処理ステップＳ４５において、算出した動揺推定値と事前設定した基準値の差分が、事前設定した不安定閾値より小さいかどうかを判定する。ここで、基準値として、ある一定期間の計測値の平均値あるいは定常値を用いて良い。上記差分が不安定閾値より小さい場合（図中処理ステップＳ４５のＹ）、事前設定した時間間隔が経過した時刻を判定時刻に設定し（処理ステップＳ４６）、処理ステップＳ４２の処理に戻る。上記差分が不安定閾値より大きい場合（図中処理ステップＳ４５のＮ）、現在の判定時刻を不安定時間として出力し（処理ステップＳ４７）、不安定時間算出処理を終了する。

このようにして、将来動揺推定値が不安定閾値を超える時刻を算出することができる。

再度図１、図３に戻り、次に、制御時間決定部１６の処理ステップＳ５０では、不安定化時間情報および制御対象情報に基づき制御時間を決定する。図１９に制御時間決定処理のフローを示す。

図１９の制御時間決定処理の、最初の処理ステップＳ５１では、制御効果が最大の制御機器を選択する。次に処理ステップＳ５２では、選択した制御機器の動作時間が、算出した不安定化時間より小さいかどうかを判定する。動作時間が不安定化時間より大きい場合、（図中処理ステップＳ５２のＮ）選択した制御機器を制御候補から削除（図中処理ステップＳ５３）し、処理ステップＳ５１に戻って残りの制御候補から制御効果が最大の制御機器を選択する。動作時間が不安定化時間より小さい場合、（図中（図中処理ステップＳ５２のＮ）選択した制御候補を制御対象として決定し、制御機器の動作時間を制御時間とする（図中処理ステップＳ５４））。

このようにして、不安定化時間よりも前に制御可能であり、制御効果の高い制御対象を選択することで、最小の制御量で安定化可能な制御対象を選択することができる。このとき、動作時間が不安定化時間よりも短くなる制御案を複数算出してもよい。

以上により図１及び図３の各部、各処理の内容を説明したが、これらの処理過程並びに処理結果は、適宜モニタ画面に表示されて、使用者の便に供されるのがよい。図２０には、係る表示画面の一例を示す。表示画面は、複数のモニタを使用して行われてもよく、１つのモニタ画面を画面分割して複数の内容を表示するものであってもよい。ここでは画面分割事例を示している。

ここでのモニタ画面の利用場面としては、不安定時間検出の処理を例示する。例えば不安定時間検出部１５は、特定の時刻において動揺影響度の高い領域動揺情報を選択する。不安定時間検出部１５は、選択された領域動揺情報を示す表示画面を表示装置２０２に表示させる。表示画面は、選択された領域動揺情報に含まれる計測地点を区別して表示する、例えば、系統図上で領域動揺情報毎に色分けして表示する。

例えば、表示画面は、画面の左側の欄４１０に系統図を表示する。系統図には発電機Ｇや送配電線などが図示され、さらにその系統図上に計測地点ＰＭＵ１〜ＰＭＵ５を表示する。表示画面はさらに、領域動揺情報に基づき、破線あるいは一点鎖線で囲んだ領域で、各領域動揺情報に含まれる計測地点を表す。この図の例では、一つの領域動揺情報にＰＭＵ１、ＰＭＵ２、ＰＭＵ４が含まれ、もう一つの領域動揺情報にＰＭＵ１、ＰＭＵ３、ＰＭＵ５が含まれる。

また、表示画面は、右側上の欄４２０に領域動揺情報の詳細、および広域動揺現象に影響を及ぼす近隣地域にて発生した地絡・短絡故障情報や、発電機脱落情報等を表示する。領域動揺情報の詳細は、動揺影響度の高い領域動揺情報を優先的に表示する。さらに、表示画面は、右側下の欄４３０に、制御対象、制御手段、制御量、制御時間を優先度の高い順に表示する。オペレータ（管理者）は、表示画面により現在または将来の不安定地点および制御候補を認識した場合、安定化制御の指令を出すことができる。

以上の実施形態によれば、系統切替、再生可能エネルギー出力変動により系統状態が急峻に変化し不安定化した場合であっても、高速かつ高精度な安定化制御を実現することが可能となる。

実施例１の系統安定化制御装置においては、電力系統の状態を監視して実動揺時に制御対象、制御時間を決定し安定化に向かわせる制御機能としての利用を主体に構成されていた。これに対し実施例２では、運転員訓練シミュレータとしての利用形態について説明する。

図２１の系統安定化制御装置の構成は、基本的に図１と同じであるが、さらに想定動揺算出部１７、動揺比較部１８を備えている。また運転員訓練シミュレータとしての利用形態であるため、想定動揺算出部１７に対して、適宜の設定内容を入力可能に構成され、モニタ２０２と入力操作機器を用いた利用が可能に構成されている。

図２２に示す系統安定化制御決定処理のフローは、基本的に図３と同じであるが、処理ステップＳ２２１、Ｓ２２３、Ｓ３０Ａの部分で相違している。

処理ステップＳ２２１（想定動揺算出部１７）では、設備情報を用いたシミュレーションなどにより、事前想定動揺を算出する。この事前想定動揺では、電力系統の想定動揺の発生場所、動揺の大きさなどが予め算出、設定される。

処理ステップＳ２２３では、事前想定動揺と検出動揺情報を比較する。ここでは、比較結果として例えば事前想定動揺の情報を次段以降の処理に送る。あるいは、比較結果の差分を各種データに反映させて、以後の処理に生かすといった処理を行う。通常このシステムは系統安定化制御装置として機能してリアルタイムに系統を監視しながら、適宜運転員訓練シミュレータとして利用することを想定すると、比較の意味は両機能の切り替え、あるいは必要なデータの受け渡しといった処理が実行されることになる。

処理ステップＳ３０Ａは、図３の処理ステップＳ３０と同じ処理を行うが、利用するデータが検出動揺情報の代わりに比較動揺情報を用いた点で相違する。

上記構成によれば、運転員訓練シミュレータの教官による想定動揺に対して訓練員の対応を入力させ、最終的に処理ステップＳ５０から回答としての制御対象、制御時間などを提示することでの訓練を行う装置としての利用が可能になる。

実施例１における系統安定化制御装置の構成では、系統安定化制御装置２００は電力系統全体の一部領域からここに配置された計測装置の情報を入手していた。これに対し、より広範囲の電力系統領域を対象とする場合の装置構成として、全系統安定化制御装置３００を付加したものが図２３の構成である。

図２３の構成例において、系統安定化制御装置２００は電力会社Ａの電力系統を監視領域としたものであり、全系統安定化制御装置３００は複数の電力会社を跨いで監視対象とするものとすることができる。あるいは、系統安定化制御装置２００は電力会社Ａの地域電力系統を監視領域としたものであり、全系統安定化制御装置３００は当該電力会社の広域電力系統を監視対象とするものと位置付けることができる。また系統安定化制御装置２００は、その監視領域ごとに複数設けられ、全系統安定化制御装置３００はその上位に位置づけられて全体を監視するものとされてもよい。

図２３の構成では、系統安定化制御装置２００内に送信部１７、全系統安定化制御装置３００内に受信部４１を備えて、系統安定化制御決定部１０の情報が全系統安定化制御装置３００に送られる。

全系統安定化制御装置３００内の設備情報データベースＤＢには、全域の設備情報が保持され、系統安定化制御追加決定部６０では、広域での判断を行った結果として追加制御対象決定部４２においてさらに制御すべき制御対象を決定し、その場合の追加制御時間を追加制御時間決定部で決定する。追加決定された操作内容は適宜通信系統を介して系統安定化制御決定部１０側に送られ、追加操作が実行される。

図２４は、図２３を実現するときのシステム構成を示している。なお全系統安定化制御装置３００内において、３０１はＣＰＵ、３０２は表示装置、３０３は通信手段、３０４は入力手段、３０５はメモリである。

図２５は、系統安定化制御装置２００と全系統安定化制御装置３００における処理フローを示している。図２５Ａが系統安定化制御装置２００における処理フローであり、図２５Ｂが全系統安定化制御装置３００における処理フローである。

図２５Ａの処理フローは、基本的に図３の構成と同じであり、一連の処理後に処理ステップＳ６０において制御対象及び制御時間を全系統安定化制御装置３００に送るという点でのみ相違している。

図２５Ｂの処理フローは、基本的に図２３の系統安定化制御追加決定部６０の構成と同じであるが、その前提として処理ステップＳ７０において制御対象及び制御時間を全系統安定化制御装置３００から受信するという点で相違している。

最後に本発明の表現のための用語について説明する。系統安定化制御装置として、系統安定化制御装置２００等が用いられてもよい。計測装置として、計測装置２０等が用いられてもよい。記憶部として、記憶装置２０６等が用いられてもよい。受信部として、通信手段２０３等が用いられてもよい。演算部として、系統安定化制御決定部１０等が用いられてもよい。設備情報として、設備情報ＤＢ等が用いられてもよい。通信線として、情報通信ネットワーク１０８等が用いられてもよい。動揺情報として、検出動揺情報等が用いられてもよい。監視装置として、系統安定化制御装置２００等が用いられてもよい。

１０：系統安定化制御決定部
１１：計測情報収集部
１２：動揺検出部
１３：制御優先度決定部
１４：制御対象決定部
１５：不安定化時間算出部
１６：制御時間決定部
２０：系統計測部
２１：計測装置
３０：情報記憶部
Ｇ：発電機
ＳＳ：変電所
Ｃ：調相機器
ＬＤ：電力負荷
ＰＳ：外部電力系統
１０８：情報通信ネットワーク
２００：系統安定化制御装置

Claims (10)

1. 電力系統内の複数計測点における計測情報に基づき、電力系統内に設置された制御機器を制御する系統安定化制御装置であって、
   前記電力系統に連系される系統設備の情報を格納する設備情報データベースと、前記系統設備の情報に基づき前記制御機器の制御優先度を決定する制御優先度決定部と、前記複数計測地点における計測情報および前記制御優先度に基づき制御対象を決定する制御対象決定部と、前記複数計測地点における計測情報から前記電力系統の不安定化時間を算出する不安定化時間算出部と、前記不安定化時間および前記系統設備の情報に基づき前記制御機器の制御時間を決定する制御時間決定部と、を備えることを特徴とする系統安定化制御装置。
2. 請求項１に記載の系統安定化制御装置であって、
   前記不安定化時間算出部は、電力系統の動揺の周波数成分の動揺周波数、減衰係数、及び振幅の少なくとも何れか一つを用いて不安定化時間を算出することを特徴とする系統安定化制御装置。
3. 請求項２に記載の系統安定化制御装置であって、
   前記系統設備の情報は、前記制御機器を含む系統設備の制御手段、制御可能量、動作時間のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする系統安定化制御装置。
4. 請求項３に記載の系統安定化制御装置であって、
   前記系統設備の情報は、前記複数の計測地点の夫々の緯度及び経度と、前記複数の計測地点の間のトポロジーと、前記複数の計測地点の間のインピーダンスと、前記複数の計測地点の夫々の近傍に連系している電力機器の特性との、少なくとも何れか一つを含む、ことを特徴とする系統安定化制御装置。
5. 請求項４に記載の系統安定化制御装置であって、
   前記設備情報データベースは、過去の動揺情報を記憶し、前記動揺検出部は、前記計測地点群の状況に対応する前記過去の動揺情報を選択し、前記選択された過去の動揺情報における周波数成分の継続時間に基づいて、動揺影響度を算出することを特徴とすることを特徴とする系統安定化制御装置。
6. 請求項１に記載の系統安定化制御装置であって、
   前記制御対象決定部は、不安定動揺が観測される計測地点と前記制御機器連系地点との間の電気的距離または前記２地点間インピーダンスを用いて制御対象を決定することを特徴とする系統安定化制御装置。
7. 電力系統内の複数計測点における計測情報に基づき、電力系統内に設置された制御機器を制御する系統安定化制御装置であって、
   前記電力系統に連系される前記制御機器を含む系統設備の設備情報を格納する設備情報データベースと、前記設備情報に基づき前記制御機器の制御優先度を決定する制御優先度決定部と、前記計測情報から検知した電力系統動揺の動揺計測点と前記制御機器の距離と、前記優先度に応じて制御すべき前記制御機器を決定する制御対象決定部と、前記計測情報から検知した電力系統動揺の不安定化時間を算出する不安定化時間算出部と、前記不安定化時間および前記設備情報に基づき制御時間を決定する制御時間決定部を備え、決定した制御機器に対して決定した制御時間の制御を実行することを特徴とする系統安定化制御装置。
   
   
8. 電力系統内の複数計測点における計測情報を第１の通信手段を介して系統安定化制御装置に得、前記電力系統を構成する系統設備内の制御機器に対して第２の通信手段を介して前記系統安定化制御装置から制御指令を与える電力系統制御システムであって、
   前記系統安定化制御装置は、前記電力系統に連系される系統設備の情報を格納する設備情報データベースと、前記系統設備の情報に基づき前記制御機器の制御優先度を決定する制御優先度決定部と、複数計測地点における計測情報および制御優先度に基づき制御対象を決定する制御対象決定部と、複数計測地点における計測情報から前記電力系統の不安定化時間を算出する不安定化時間算出部と、不安定化時間および前記設備情報に基づき制御時間を決定する制御時間決定部と、前記決定した制御機器と決定した制御時間を含む前記制御指令を前記第２の通信手段を介して与える出力部を備えることを特徴とする電力系統制御システム。
9. 請求項８に記載の電力系統制御システムであって、
   前記系統安定化制御装置は、前記設備情報に基づき想定動揺を算出する想定動揺算出部と、前記計測情報および前記想定動揺を比較する動揺比較部とを備え、前記制御対象決定部は前記動揺比較結果および制御優先度に基づき制御対象を決定することを特徴とする電力系統制御システム。
10. 請求項８または請求項９に記載の電力系統制御システムであって、
    前記系統安定化制御装置の前記出力部に接続されて、前記決定した制御機器と決定した制御時間を含む情報を得る全系統安定化制御装置を備え、
    該全系統安定化制御装置は、受信した制御機器および制御時間に基づき追加制御機器および追加制御時間を決定する追加制御決定部と、該追加制御機器および追加制御時間を前記系統設備内の制御機器に対して送信する出力部を備えることを特徴とする電力系統制御システム。

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