JPH11289664A - 配電系統制御システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 各検出位置での電圧及び無効電力をニューラ
ルネットワークを用いて計算した場合の誤差によって、
状態が悪化する方向に向かうことを回避することができ
る配電系統制御システムを提供する。 【解決手段】 配電系統制御システムにおいて、各ロー
カル装置の電圧調整量及び位相調整量と、各検出装置間
の区間における所定の負荷有効電力及び負荷無効電力
と、配電用変圧器からの送出電圧及び送出位相とを含む
入力データを入力して、各検出位置における電圧値及び
無効電力値を含む出力データを出力することにより潮流
計算を行うニューラルネットワーク５００を用いて、各
検出位置における電圧値及び無効電力値を計算する。当
該計算処理の前に、各検出装置によって検出された検出
データに基づいて、現在の配電系統が適正状態にあるか
否かを、適正条件を用いて判断し、適正状態であるとき
は、計算処理を実行しないように制御する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、配電系統の各部の
電圧及び無効電力を制御する配電系統制御システムに関
する。

【０００２】

【従来の技術】一般に配電系統は、変電所に設置された
配電用変圧器につながる母線と、該母線に接続された複
数の高圧配電線とを備えており、各高圧配電線には電圧
降下を補償するための電圧調整器がローカル装置として
接続されている。

【０００３】従来の配電系統では、系統の各部に設定し
た検出点で検出した電圧情報及び電流情報を全て監視装
置に集めて、系統の各部の情報の表示を行い、各部の状
態に基づいて人為的に電圧の調整を行うか否か、また調
整値の値の決定を行い、その結果を用いて、配電用変圧
器のタップを選択していた。また各高圧配電線に接続さ
れた電圧調整器には、配電系統の構成に基づいて予め定
められた整定値を手動設定しておき、各電圧調整器の設
置箇所で検出した高圧配電線の電圧を整定値に保つよう
に電圧調整器を制御していた。

【０００４】近年の分散電源の連系要請の高まり等に伴
い、配電系統での電力品質の管理は、従来のような固定
した一方向の潮流やその緩慢な変動だけを想定した制御
システムでは、十分に対応できなくなることが予想され
る。また、地球温暖化の面より、従来にも増して省エネ
ルギ−の観点から系統の電力損失最小が要求されてい
る。すなわち、現状での配電系統の電圧調整は、主とし
て配電用変電所での負荷時電圧調整変圧器（以下、ＬＲ
Ｔ（Load Ratio Transformer）という。）により行われ
ており、長距離配電線の場合には、さらに線路途上に電
圧降下補償用のステップ電圧レギュレータ（以下、ＳＶ
Ｒ（Step Voltage Regulator）という。）を付加してい
る。

【０００５】この配電系統制御システムのために潮流計
算を行う必要があるが、従来技術の潮流シミュレータ
は、公知の電気回路の解析法であるアドミッタンス行列
に基づくニュートンラプソン法を用いて潮流計算を行っ
て、各検出位置における電圧値及び無効電力値を計算し
ている。しかしながら、従来技術のシミュレータでは、
計算精度は比較的低く、かつ計算速度が比較的遅いとい
う問題点があった。この問題点を解決するために、本発
明者は、従来技術文献「不動弘幸ほか，“ＧＡ・ＮＮを
適用した配電系統電圧・無効電力制御手法の開発”，電
気学会研究会資料，電力技術及び電力系統技術合同研究
会，ＰＥ−９７−７５，ＰＳＥ−９７−７５，１９９７
年１０月７日」において、遺伝的アルゴリズムとニュー
ラルネットワークとを用いて配電系統の制御を行う方法
を提案している。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この方
法では、各検出位置での電圧及び無効電力をニューラル
ネットワークを用いて計算した場合、少なからず、誤差
があり、配電系統が適正状態であっても、状態が悪化す
る方向に向かう場合があるという問題点があった。

【０００７】本発明の目的は、以上の問題点を解決し、
各検出位置での電圧及び無効電力をニューラルネットワ
ークを用いて計算した場合の誤差によって、状態が悪化
する方向に向かうことを回避することができる配電系統
制御システムを提供することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明に係る請求項１記
載の配電系統制御システムは、配電用変圧器に接続され
た母線と上記母線に接続された複数の高圧配電線とを有
する配電系統の各高圧配電線の電圧の変動幅を設定範囲
に収めるように制御する配電系統制御システムにおい
て、上記配電系統を統括してその動作を制御する中央装
置と、上記各高圧配電線に対して少なくとも１つ設けら
れ、上記中央装置からの制御信号に基づいて、上記各高
圧配電線の電圧値及び無効電力値をそれぞれ所定の調整
量で調整するローカル装置と、上記各高圧配電線のロー
カル装置の設置箇所から離れた少なくとも１つの検出位
置で上記高圧配電線の電圧及び電流をそれぞれ検出する
電圧センサ及び電流センサを備え、検出された電圧値及
び電流値の検出データを上記中央装置に送信する検出装
置とを備え、上記中央装置は、入力層と、少なくとも１
層の中間層と、出力層を備え、予め所定の教師データに
基づいて学習され、上記各ローカル装置の電圧調整量及
び位相調整量と、上記各検出装置間の区間における所定
の負荷有効電力及び負荷無効電力と、上記配電用変圧器
からの送出電圧及び送出位相とを含む入力データを入力
して、上記各検出位置における電圧値及び無効電力値を
含む出力データを出力することにより潮流計算を行うニ
ューラルネットワークを用いて、所定の初期の調整量
と、上記各検出装置間の区間における所定の負荷有効電
力及び負荷無効電力と、上記配電用変圧器からの送出電
圧及び送出位相とに基づいて、上記各検出位置における
電圧値及び無効電力値を計算する計算手段と、上記計算
手段の処理の前に、上記各検出装置によって検出された
電圧値及び電流値の検出データに基づいて、現在の配電
系統が適正状態にあるか否かを、所定の適正条件を用い
て判断し、適正状態であるときは、上記計算手段による
処理を実行しないように制御する制御手段とを備えたこ
とを特徴とする。

【０００９】また、請求項２記載の配電系統制御システ
ムは、請求項１記載の配電系統制御システムにおいて、
上記適正条件は、上記各検出装置によって検出された現
在の上記各検出位置における電圧値又は無効電力値と、
その所定の目標値との差の総和が所定のしきい値以下で
あることを特徴とする。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明に係
る実施形態について説明する。

【００１１】図１は、本発明に係る一実施形態である配
電系統制御システムの構成を示すブロック図である。図
１において、ＳＳは配電用変電所に設置された配電用変
圧器であり、Ｂは変圧器ＳＳの二次側に接続された母線
であり、Ｆ１、Ｆ２、…は母線Ｂに接続された高圧配電
線である。図示してないが、高圧配電線Ｆ１、Ｆ２、…
にはそれぞれ変圧器を介して図示しない低圧配電線が接
続されている。

【００１２】１は配電系統を統括する中央装置で、この
中央装置１は例えば配電用変電所に設けられている。本
実施形態においては、高圧配電線Ｆ１、Ｆ２、…のそれ
ぞれの電圧調整と無効電力の調整とを行うためにローカ
ル装置２が各高圧配電線に対して少なくとも１つ設けら
れている。各高圧配電線Ｆ１、Ｆ２、…にはまた、ロー
カル装置２から離れた少なくとも１つの箇所に設定され
た検出点で高圧配電線の３相の電圧及び電流を検出する
検出装置３が設けられている。また、中央装置１と各ロ
ーカル装置２及び検出装置３との間で通信を行うため
に、データ通信回線４が設けられている。中央装置１側
には、各ローカル装置２及び検出装置３から中央装置１
に送信されてくるデータの受信と中央装置１から各ロー
カル装置２へのデータの送信とを行うデータ送受信装置
５が設けられている。

【００１３】各ローカル装置２は、電圧調整器及び無効
電力調整器を備えたローカル機器２Ａと、ローカル機器
２Ａの設置箇所の近傍に設定された検出点で対応する高
圧配電線Ｆ１，Ｆ２の電圧及び電流をそれぞれ検出する
内部電圧センサ２Ｂ及び内部電流センサ２Ｃと、ローカ
ル機器２Ａを構成する電圧調整器及び無効電力調整器を
制御する機器制御装置２Ｄと、電圧調整器及び無効電力
調整器の制御目標値の設定処理と中央装置１との間の通
信とを行う通信制御及び制御目標設定装置２Ｅとを備え
ている。内部電圧センサ２Ｂは例えば計器用変圧器から
なり、内部電流センサ２Ｃは変流器からなる。

【００１４】ここで、ローカル機器２Ａの電圧調整器と
しては周知の負荷時電圧調整器（ＬＲＴ）を用いること
ができる。また、無効電力調整器としては、分路リアク
トルや電力用コンデンサをスイッチを介して線路に選択
的に接続するようにしたものや、同期調相機などを用い
ることができる。通信制御及び制御目標設定装置２Ｅ
は、内部電圧センサ２Ｂ及び内部電流センサ２Ｃがそれ
ぞれ検出した電圧情報及び電流情報とローカル装置２の
状態を示す状態情報とを、データ通信回線４を介して中
央装置１に送信する送信機と、中央装置１から送信され
てくる信号を受信する受信機とを備えた通信装置と、対
応する高圧配電線の電圧及び無効電力のそれぞれの制御
目標値である電圧制御目標値及び無効電力制御目標値を
設定する制御目標設定装置とを備える。また、機器制御
装置２Ｄは、対応する高圧配電線の各部の電圧及び無効
電力をそれぞれ制御目標設定装置が設定した電圧制御目
標値及び無効電力制御目標値に保つように電圧調整器及
び無効電力調整器を制御する。

【００１５】検出装置３は、その設置箇所における高圧
配電線の電圧及び電流をそれぞれ検出する電圧センサ３
Ａ及び電流センサ３Ｂと、これらのセンサ３Ａ及び３Ｂ
がそれぞれ検出した電圧情報及び電流情報をデータ通信
回線４を介して中央装置１のデータ送受信装置５に送出
する通信子局３Ｃとを備える。電圧センサ３Ａは例えば
計器用変圧器からなり、電流センサ３Ｂは変流器からな
る。

【００１６】中央装置１は、以下の処理を実行する。 （ａ）配電系統の系統情報（検出機器のアドレス及び接
続、ＶＳの入切、ローカル装置の種類）を把握する。 （ｂ）ローカル装置２及び検出装置３からの検出データ
をもとに、各検出位置での負荷電流等の予測を行い、イ
ンピーダンスマップと検出情報から各検出位置の電圧を
算出する。 （ｃ）ローカル装置２及び検出装置３に対するポーリン
グによりそれらの装置２，３から検出データを収集し、
電圧逸脱、無効電力の増加等のチェックを行う。 （ｄ）詳細後述する遺伝的アルゴリズム及びニューラル
ネットワークを用いて、最適状態にするためのローカル
装置２の決定、及び調整量の算出を行う。 （ｅ）検出データ及び系統情報に基づいて、インピーダ
ンスマップを作成する。 （ｆ）インピーダンスマップと検出情報を使用して潮流
計算を行い、各ローカル装置２の位置での電圧と無効電
力の各目標値を算出する。 （ｇ）インピーダンスマップを使用して潮流計算を行
い、算出した調整量の確認後、ローカル装置２に対して
マクロ指令を出す。

【００１７】また、ローカル装置２の通信制御及び制御
目標設定装置２Ｅは、以下の処理を実行する。 （１）自己の電圧センサ３Ａ及び電流センサ３Ｂから線
間電圧及び相電流を入力し、入力された検出情報を平均
化して所定の時間での時間的な平均値を計算する。 （２）中央装置１からのポーリングに対して、現時点で
平均化している最新の情報（電圧、電流、無効電力）と
現在の調整量を応答として返信する。 （３）現在の調整量を常時監視し、調整幅に対して裕度
があるかどうかの判定を行い、ポーリング応答で中央装
置１に返信する。 （４）中央装置１からのマクロ指令（目標値）に対して
調整量を算出し、対応の可否の判定を行う。 （５）ローカル機器２Ａの設定目標値を決定して、機器
制御装置２Ｄに検出情報とともに渡す。

【００１８】さらに、検出装置３の通信用子局３Ｃは、
以下の処理を実行する。 （１）自己の電圧センサ３Ａ及び電流センサ３Ｂから線
間電圧及び相電流を入力し、入力された検出情報を平均
化して所定の時間での時間的な平均値を計算する。 （２）中央装置１からのポーリングに対して、現時点で
平均化している最新の情報（電圧、電流、無効電力）を
応答として返信する。

【００１９】次いで、当該配電系統制御システムの具体
例について説明する。このシステムは、配電自動化シス
テムにより系統各部の状態を把握し、それに基づき系統
各部に分散配置した線路調整装置を制御するものであ
る。検討対象となる中央装置部を含むシステムの概念を
図２に示す。当該システムは、全体の制御を司る中央装
置１、変電所のＬＲＴ目標補正部９０と、配電線に施設
する線路調整機器としてのインバータ制御されたレギュ
レータ（以下、ＩＣＲ（Inverter Controlled Regulato
r）という。）９１と、サイリスタ制御されたリアクト
ル（以下、ＴＣＲ（Thyristor Controlled Reactor）と
いう。）９２及び配電線の要所に施設し電圧及び電流及
び力率情報を逐次取り込むセンサ９３により構成され、
これらは配電自動化伝送路９４で連携されている。本構
成において、ＬＲＴ目標補正部９０は電圧調整継電器９
５によって制御されているＬＲＴ９６の出力電圧を適宜
増減するバンク一括の電圧制御機能を有する。また、Ｉ
ＣＲ９１は設置点における電圧調整機能および電源側線
路の無効電力補償機能を有し、ＴＣＲ９２は主としてＳ
Ｃによる過補償を改善するための遅れ無効電力注入機能
を有する。なお、これらの機器９１，９２，９６は中央
装置１から制御目標値（ＬＲＴ目標補正部９０は電圧補
正目標値、ＩＣＲ９１は電圧及び無効電力制御目標値、
ＴＣＲ９２は無効電力制御目標値）を受信し、この目標
値に追随するよう自身でフィ−ドバック制御が行われる
ものである。従って、中央装置１では、配電系として最
適な電圧及び無効電力制御を実現させるための目標値を
生成し、ＩＣＲ９１やＴＣＲ９２等の個々のロ−カル機
器２に対して指令することが重要な役割となる。

【００２０】次いで、電圧及び無効電力制御方法につい
て説明する。電圧及び無効電力制御の最適化は組み合わ
せ最適化問題となる。本実施形態では、遺伝的アルゴリ
ズム（以下、ＧＡという。）とニューラルネットワーク
（以下、ＮＮという。）とを用いて、当該配電系統にお
ける電圧及び無効電力制御の最適最適解を高速で求め
る。

【００２１】図３及び図４は、図１の中央装置１によっ
て実行される中央装置処理を示すフローチャートであ
る。図３において、まず、ステップＳ１において、系統
情報及び、ローカル装置２及び検出装置３からの対象系
統の検出データの入力及び保存を行う。次いで、ステッ
プＳ２において入力した検出データよりローカル装置２
の調整裕度、規定電圧幅を逸脱している箇所の有無を確
認する。さらに、ステップＳ３において上記データで裕
度無し又は逸脱箇所有りか否かが判断され、ＹＥＳのと
きステップＳ７に進む一方、ＮＯのときステップＳ４に
進む。ステップＳ４において各検出位置での無効電力が
増加し、又は電圧が下限値でないかが判断され、ＮＯの
とき調整する必要がないのでステップＳ１に戻る一方、
ＹＥＳのときステップＳ５に進む。ステップＳ５におい
て目標とする電圧、無効電力に対する現状の状態の適正
度を判断し、ステップＳ６において不適正であるか否か
が判断され、不適正でないとき（ＮＯ）調整する必要が
ないのでステップＳ１に戻る一方、不適正であるとき
（ＹＥＳ）ステップＳ７において対象ローカル装置２の
指定を行う。すなわち、系統構成より制御対象となるロ
ーカル装置２を決定（ＧＡにおけるストリング数を決
定）して、図４のステップＳ１１に進む。

【００２２】図４の中央装置処理において、ステップＳ
１１からステップＳ１５まではＧＡ及びＮＮを用いた調
整量決定のための制御処理であり、特に、ステップＳ１
２においてＮＮを用いる。図４のステップＳ１１におい
て初期ストリング（調整量）集団の生成処理を行い、潮
流計算用のデータ群を生成し、すなわち、対象ローカル
装置２の各調整量を調整幅内でランダムに発生させ、調
整量集団を規定数生成する。次いで、ステップＳ１２に
おいて適応度計算処理を実行し、対象系統のローカル装
置２が与えられた調整量で動作した場合の各検出位置で
の電圧Ｖ及び無効電力Ｑを潮流計算により算出（すなわ
ち、規定数の組み合わせデータが算出）し、算出された
電圧Ｖ及び無効電力Ｑに基づいて後述する総合的な目的
関数（又は評価関数）ｆ（ｘ）の関数値を計算する。こ
こでは、調整量と潮流分布の関係を予めＮＮに対して学
習させておき、調整量をＮＮを用いて推論方法で高速で
求める。そして、ステップＳ１３において終了条件を満
足するか否かが判断され、満足するときは（ＹＥＳ）ス
テップＳ１６に進む一方、満足しないときは（ＮＯ）ス
テップＳ１４において選択淘汰処理を実行して、求めら
れた各目的関数ｆ（ｘ）の逆数を算出し、適応度を示す
その逆数値の大きい順に選択され、そのときの所定の複
数の調整量を適応度の高いストリングとして選択する。
次いで、ステップＳ１５において交叉及び突然変異処理
を実行し、選択された調整量からランダムに交叉点を決
め淘汰された所定の個数分の調整量集団（修正ストリン
グ）を新たに生成する。そして、生成された集団の中の
適応度の低い所定の複数のストリングの中のストリング
内でビット反転を行い、突然変異処理を行った後、ステ
ップＳ１２に戻って、適応度計算処理を実行する。

【００２３】ステップＳ１３で所定の終了条件を満足す
るならば、ステップＳ１６において対象ローカル装置２
の各調整量を決定し、ステップＳ１７においてＧＡ及び
ＮＮで求めた機器ごとの調整量を元に従来の潮流計算で
算出した目標電圧と目標無効電力とを、ロ−カル機器の
目標値として送信してよいか従来の潮流計算法（厳密解
を求める方法）を用い最終確認することにより、配電系
統のマクロシミュレーションで調整量の妥当性を確認し
た後、ステップＳ１８では、上記ステップＳ１６で決定
した調整量を含むマクロ指令をデータ通信回線４を介し
てローカル装置２の通信制御及び制御目標設定装置２Ｅ
に送信した後、図３のステップＳ１に戻る。

【００２４】図７は、図１の中央装置１によって実行さ
れる中央装置割り込み処理を示すフローチャートであ
る。図７において、まず、ステップＳ４１において当該
配電系統での系統変更があるか否かが判断され、ステッ
プＳ４２においてローカル装置２及び検出装置３からの
新たな検出データがあるか否かが判断される。ステップ
Ｓ４１でＹＥＳであるときは、ステップＳ５１からステ
ップＳ５８までの処理を実行する一方、ステップＳ４２
でＹＥＳであるときは、ステップＳ６１からステップＳ
６６までの処理を実行する。

【００２５】ステップＳ５１において系統情報を入力
し、ステップＳ５２において開閉器の入／切情報を入力
し、ステップＳ５３において検出データを入力する。次
いで、ステップＳ５４において上記の情報をもとにイン
ピーダンスマップを作成する。そして、ステップＳ５５
においてインピーダンスマップ及び検出データに基づい
て潮流計算を行い、学習データを作成して、ステップＳ
５６において学習データに基づいてＮＮを学習して更新
した後、ステップＳ４１に戻る。

【００２６】また、ステップＳ６１において系統情報を
入力し、ステップＳ６２において開閉器の入／切情報を
入力し、ステップＳ６３において検出データを入力す
る。次いで、ステップＳ６４において上記の情報をもと
にインピーダンスマップを作成し、ステップＳ６５にお
いてインピーダンスマップ及び検出データに基づいて潮
流計算を行い、学習データを作成する。さらに、ステッ
プＳ６６において作成された学習データに基づいてＮＮ
５００の学習を行ってＮＮ５００を更新した後、ステッ
プＳ４１に戻る。なお、ステップＳ６１からＳ６６まで
の処理は、例えば、周期的に新たな検出データが入力さ
れる毎に実行するように構成してもよい。

【００２７】次いで、ステップＳ５４及びＳ６４におけ
るインピーダンスマップの作成処理について説明する。
この処理は、入力した系統情報、及び各検出位置からの
検出データ（電圧、電流、無効電力）に基づいて、検出
位置間のインピーダンスを算出し、潮流計算に使用す
る。ここで、インピーダンスマップの作成は、系統変更
情報入力時、検出データ入力時に算出する。また、イン
ピーダンスマップは系統情報より検出機器の位置関係を
認識し、それから入力した検出データを元に各検出機器
間のインピーダンスを算出する。

【００２８】さらに、ステップＳ５７及びＳ６５におけ
る潮流計算によるニューラルネットワークの学習データ
作成処理について述べる。この処理では、検出データ入
力時にインピーダンスマップを作成し、そのインピーダ
ンスマップと検出データを使用して潮流計算を行い、各
検出位置での電圧、無効電力を算出する。

【００２９】次いで、検出データとして入力した各ロー
カル装置２の調整量（入力）と潮流計算で算出した電
圧、無効電力（出力において教師データ）を元にネット
ワークの追加学習を行う。

【００３０】次いで、電圧及び無効電力の最適化問題の
定式化について述べる。配電用変電所のバンク単位での
電圧及び無効電力の最適化の実現を図る問題は、調整量
の組み合わせ最適化問題として考えられ、以下のように
定式化できる。すなわち、系統電圧の最適化及び無効電
力の最小化を目的とし、電圧の目的関数と無効電力の目
的関数とからなる次式で定義される総合的な目的関数ｆ
（ｘ）を用いる。

【００３１】

【数１】

【００３２】ここで、ｍはバンク当たりの配電線数、ａ
及びｂは重み係数、Ｖ（ｘ）は電圧の目的関数、Ｑ
（ｘ）は無効電力の目的関数である。このうち、重み係
数ａ、ｂは配電線の事情を勘案して配電線ごとに決定さ
れるべき性格のものであるが、本実施形態では、検出情
報から配電線の状態を把握して、重み係数ａ，ｂの値を
図８のように自動的に選択する。

【００３３】図８中の重み係数の選択は以下のようにし
ている。 （Ｉ）検出点で１箇所でも電圧逸脱があれば電圧逸脱時
の重み係数とする。及び全検出点が「通常時状態」であ
っても、状態ＳＴ１及びＳＴ３の傾向にあれば電圧と無
効電力を調整すべき状態と考えられるので、重み係数ａ
及びｂとも０．５を採用する。また、電圧の目的関数Ｖ
（ｘ）は次式のように定義した。

【００３４】

【数２】

【００３５】ここで、Ｖｉはロ−カル機器２の動作前の
各検出電圧、Ｖｃは中央装置１のＮＮで算出したロ−カ
ル機器２が動作した場合の検出点の電圧予測値である。
Ｖｏは配電線単位で決めるべき目標値（固定値）である
が、本実施形態では、各検出電圧が６３００〜６９００
Ｖの範囲を逸脱している場合には６６００Ｖとし、逸脱
していない場合には６４００Ｖとしている。また、無効
電力の目的関数Ｑ（ｘ）は次式のように定義した。

【００３６】

【数３】

【００３７】ここで、ｉは１配電線の検出数、Ｑｉはロ
−カル機器２の動作前の各検出無効電力、Ｑｃは中央装
置１のＮＮで算出したロ−カル機器２が動作した場合の
検出点の無効電力予測値である。

【００３８】次いで、制約条件について述べる。まず、
電圧上下限値の制約条件では、配電線の送出電圧と検出
箇所の電圧は各々次式を満たさなければならない。ここ
で、送出電圧はＬＲＴのタップ調整範囲内、検出箇所の
電圧は需要家の端子電圧を１０１±６Ｖとする電圧でな
ければならない。

【００３９】

【数４】Ｖｆｍｉｎ≦Ｖｆ≦Ｖｆｍａｘ

【数５】Ｖｓｍｉｎ≦Ｖｓ≦Ｖｓｍａｘ

【００４０】ここで、Ｖｆは高圧配電線（フィーダ）の
電圧、Ｖｆｍａｘは当該電圧の最大値、Ｖｆｍｉｎは当
該電圧の最小値である。また、Ｖｓは検出電圧、Ｖｓｍ
ａｘは当該検出電圧の最大値、Ｖｓｍｉｎは当該検出電
圧の最小値である。

【００４１】次いで、ＩＣＲ９１の調整量の制約条件で
は、電圧調整量及び無効電力調整量は各々次式のよう
に、ＩＣＲ９１の仕様から決まる調整能力の範囲を越え
てはならない。

【００４２】

【数６】Ｖ_ICRｍｉｎ≦Ｖ_ICR≦Ｖ_ICRｍａｘ

【数７】Ｑ_ICRｍｉｎ≦Ｑ_ICR≦Ｑ_ICRｍａｘ

【００４３】ここで、Ｖ_ICRはＩＣＲ９１の電圧調整
値、Ｖ_ICRｍａｘはその上限値、Ｖ_ICRｍｉｎはその下限
値である。また、Ｑ_ICRはＩＣＲ９１の無効電力（位
相）調整値、Ｑ_ICRｍａｘはその上限値、Ｑ_ICRｍｉｎは
その下限値である。

【００４４】さらに、ＴＣＲ９２の調整量の制約条件で
は、無効電力調整量は次式のように、ＴＣＲ９２の仕様
から決まる調整能力の範囲を越えてはならない。

【００４５】

【数８】Ｑ_TCR≦Ｑ_TCRｍａｘ

【００４６】ここで、Ｑ_TCRはＴＣＲ９２の無効電力調
整値、Ｑ_TCRｍａｘはその上限値である。

【００４７】次いで、ＧＡとＮＮ５００との組み合わせ
による定式化について述べる。遺伝的アルゴリズム（Ｇ
Ａ）では、ストリング長が短く、ストリング操作によっ
て死滅ストリングを生成しにくい方法が求められる。一
方、ＩＣＲ９１は電圧調整と位相調整を行い、ＴＣＲ９
２の無効電力調整は実際的にはＴＣＲ９１の設置点の力
率角を調整することから、位相調整を行うことになるの
で、本実施形態では、上記条件を満足するストリング表
現として、以下に示す電圧調整量のストリング表現と位
相調整量のストリング表現を用いる。

【００４８】電圧調整量のストリング表現において、Ｉ
ＣＲ９１の制御可能電圧調整量は±３３０Ｖであること
より、最小制御可能電圧幅を５Ｖ／ステップとして、５
Ｖを１ビットとして表現すると、３３０Ｖは２進数で１
００００１０となり７ビットで表される。ここで、±の
符号を１ビットとして考えると調整量の変化を図９のよ
うにストリング表現できる。この場合、電圧調整幅は最
大３３０Ｖであるため、これを越えるようなストリング
は致死遺伝子とする。

【００４９】また、位相調整量のストリング表現におい
て、ＩＣＲ９１とＴＣＲ９２の制御可能位相調整量は±
５度とし、最小制御可能位相幅を０．１度／ステップと
すれば、０．１度を１ビットとして表現すると、５度は
２進数で１１００１０となり６ビットで表される。ここ
で、±の符号を１ビットとして考えると調整量の変化を
図１０のようにストリング表現できる。この場合、位相
調整幅は最大５度であるため、これを越えるようなスト
リングは致死遺伝子とする。

【００５０】さらに、ストリング長について説明する。
ストリングの生成は配電線単位で実施する。この場合、
当該配電線のロ−カル機器２の台数によりストリング長
が異なることになる。このため、ロ−カル機器２の最大
台数を設定しておき、対象となる機器の種類及び台数に
よってストリング長を変える方法を採用した。図１１に
ＩＣＲ３台、ＴＣＲ３台の場合のストリング長の例を示
す。

【００５１】初期ストリングの生成方法においては、各
ロ−カル機器２の調整量の各ビットに対して、ランダム
に２進数の０又は１を割り振る。調整幅を超えるような
致死遺伝子が生成された場合には、再度割り振りを行い
Ｎ個のストリングを生成する。なお、現在運用されてい
る調整量は最適解ではないものの、準最適解と考えられ
ることから初期ストリング集団の１つに入れておくこと
とした。

【００５２】次いで、適用するニューラルネットワーク
（ＮＮ）５００の構成について説明する。ストリング
（調整量）情報とＧＡでは対象としない情報（各検出点
での有効電力及び無効電力、送出電圧、送出位相）をＮ
Ｎ５００の処理部へ送り、あらかじめ対象配電線の環境
を学習（覚え）させたネットワ−クを持つＮＮ５００の
処理部で確率的潮流計算（通常の潮流計算と同レベルの
出力を短時間に推論する方法）を実施し、その演算結果
（各検出点での電圧及び無効電力）をＧＡ処理部に出力
させることとしている。ＮＮ５００には学習機能を有す
るバックプロパゲ−ションモデルを用い、中間層数は１
層とし配電線ごとに１つのネットワ−クを構成し、中間
ユニット数は後述の検証結果により決定することとし
た。ＩＣＲ、ＴＣＲ各３台を設置した８区間配電線での
ＮＮ５００の構成例を図１５に示す。なお、本実施形態
では、中間層２００を１層としているが、本発明はこれ
に限らず、複数層設けてもよい。

【００５３】図１５のＮＮ５００において、ＮＮ５００
は、入力層１００と中間層２００と出力層３００とを備
えて構成される。入力層１００は、２７個の入力層ユニ
ット１０１−１乃至１０１−２７を備え、中間層２００
は、複数Ｍ個の中間層ユニット２０１−１乃至２０１−
Ｍを備え、出力層３００は、２８個の出力層ユニット３
０１−１乃至３０１−２８を備える。ここで、各入力層
ユニット１０１−１乃至１０１−２７には、下記のデー
タが入力される。 （ａ）ＩＣＲ_V1乃至ＩＣＲ_V3：３台のＩＣＲ９１の電圧
調整量、 （ｂ）ＩＣＲ_Q1乃至ＩＣＲ_Q3：３台のＩＣＲ９１の無効
電力（位相）調整量、 （ｃ）ＴＣＲ_Q1乃至ＴＣＲ_Q3：３台のＩＣＲ９１の無効
電力（位相）調整量、 （ｄ）Ｐ₁乃至Ｐ₈：各検出装置３間の区間における負荷
有効電力（固定値）、 （ｅ）Ｑ₁乃至Ｑ₈：各検出装置３間の区間における負荷
無効電力（固定値）、 （ｆ）Ｖｓ：配電用変電所からの送出電圧（中央装置に
より検出される。）、及び （ｇ）θｓ：配電用変電所からの送出位相（中央装置に
より検出される。）。

【００５４】次いで、入力層ユニット１０１−１乃至１
０１−１７はそれぞれ入力されたデータをＭ分配して各
中間層ユニット２０１−１乃至２０１−Ｍに出力する。
そして、中間層ユニット２０１−１乃至２０１−Ｍはそ
れぞれ、入力される２７個のデータに対して所定の重み
係数で線形結合で重み付けされたデータを２８分配して
出力層ユニット３０１−１乃至３０１−２８に出力す
る。さらに、出力層ユニット３０１−１乃至３０１−２
８はそれぞれ入力されるＭ個のデータを加算して下記の
データを出力する。 （ａ）Ｖ_C1乃至Ｖ_C14：各検出位置における電圧値、及
び （ｂ）Ｑ_C1乃至Ｑ_C14：各検出位置における無効電力
値。

【００５５】ここで、各中間層ユニット２０１−１乃至
２０１−Ｍの出力ｙは、応答関数をａ（ｘ）、リンク荷
重をｗ_iとすると次式で表わすことができる。

【００５６】

【数９】 ｙ＝ａ（ｘ） ＝ｗ₁・ＩＣＲ_V1＋ｗ₂・ＩＣＲ_V2＋ｗ₃・ＩＣＲ_V3＋ｗ₄
・ＩＣＲ_Q1＋…＋ｗ₂₅・Ｑ₈＋ｗ₂₆・Ｖｓ＋ｗ₂₇・θｓ

【００５７】次いで、適応度関数について述べる。ＮＮ
５００からの出力データ（各検出位置における電圧値及
び無効電力値）に基づいて、数１を用いて、目的関数ｆ
（ｘ）を求め、ＧＡでの評価は次式による適応度関数ｇ
（ｘ）を用いて行う。

【００５８】

【数１０】ｇ（ｘ）＝１／ｆ（ｘ）

【００５９】さらに、ＧＡでは、世代を重ねるにつれ評
価値の上昇が飽和する特性を持っているため、次のいず
れかの条件が成立した場合に終了とする。 （条件１）設定された計算時間に達した場合。 （条件２）最大評価値が規定する世代数にわたって更新
されなかった場合。

【００６０】また、ＧＡの選択淘汰処理においては、前
世代集団中で適応度の高いストリングを次世代に規定個
数残し、そのうちの数個はエリ−トとして突然変異禁止
のフラグを立てる。この場合、適応度の高いストリング
が無条件で次世代に残る反面、エリ−トストリングが集
団中に急速に広まり局所解に陥る可能性があるので、後
述の突然変異処理でこれを回避している。すなわち、エ
リート保存戦略をとり、集団中でもっとも適応度の高い
個体をそのまま次世代に残す方法を採用している。適応
度の高い個体が無条件で次の世代に残る反面、そのエリ
ート個体が集団中に急速に広まり局所解に陥る恐れが出
てくる。実際のエリート保存戦略は、エリート個体に対
する突然変異は禁止であるが。本実施形態では、任意に
設定された個体以外は突然変異を可能にする。

【００６１】また、ＧＡの交叉処理においては、選択さ
れたストリングの中からランダムに２つのストリング選
び、電圧及び位相調整量ごとに交叉点をランダムに決
め、各々１点交叉を行い生成されたストリングのうち致
死遺伝子を除外して規定個数のストリングを生成する。
交叉の例を図１２に示す。また、図１４は、ＧＡにおけ
るストリングの多点交叉の一例を示す図であり、図１４
に示すように、各ローカル装置２の各調整量ごとに１点
交叉を行う。

【００６２】さらに、ＧＡの突然変異処理において、突
然変異は各ストリング位置の数値の変換である。このた
め、電圧及び位相調整量ごとに突然変異を起こす任意の
ロ−カル機器２をランダムに選び、調整量の任意のビッ
トをビット反転させる方法をとる。図１３に突然変異の
例を示す。

【００６３】次いで、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）の適
用方法について説明する。以下のような入力データに対
して、ＧＡにより目的関数ｆ（ｘ）が最小となるような
ローカル装置２の調整量を算出し（ＮＮ５００は、ＧＡ
処理内部の適応度計算処理で使用する。）最適な調整量
を出力する。 （Ａ）ＧＡの入力データ （ａ）対象ローカル装置２：最適化を行う対象ローカル
装置２である。但し、ＩＣＲ９１の場合，電圧調整量の
み最適化するのか、位相調整も行うのかの情報を含む。 （ｂ）目的関数の重み係数：目的関数ｆ（ｘ）の重み係
数ａ，ｂである。 （ｃ）目標電圧：目的関数ｆ（ｘ）を求める際の目標電
圧である。 ここで、以下の入力情報は、同一時間におけるデータで
なければならない。 （ａ）各ローカル装置２の調整量の初期値：各ローカル
装置２の現在における調整量である。 （ｂ）インピーダンスマップ：各検出装置３間の区間に
おける現在のインピーダンスである。 （ｃ）第１の検出装置３のＶ、Ｉ、Ｑ：現在の第１の検
出装置３における電流、電圧、無効電力の測定値であ
る。 （２）出力データ （ａ）最適化を行ったローカル装置２の調整量：入力さ
れたデータにおける最適な各ローカル装置２に対する調
整量である。

【００６４】本実施形態のＧＡにおいては、以下のよう
に先験情報を利用している。規定電圧を逸脱していない
場合、現在運用されている各ローカル装置２の調整量は
最適解ではないものの、ある程度良い解であるといえ、
最適解もその調整量の付近にあるはずである。これを利
用して、初期生成個体に現在運用されている各ローカル
装置２の調整量を反映させて探索空間を絞り込み計算時
間を短縮する方法を用いる。なお、規定電圧を逸脱して
いる場合には以下の手法を用いない。

【００６５】ここで、初期生成方法（初期状態の反映）
においては、初期生成個体のうちの１つに、調整量の初
期値（現在運用されている調整量）をそのまま反映した
個体を入れる。現在運用されている調整量は最適解では
ないものの、ある程度良い解であるといえるため（規定
電圧幅を逸脱していない場合）、初期生成に反映させる
ことにより効率の良い探索をすることをできるという利
点を有する。

【００６６】図５は、図４のサブルーチンである適応度
計算処理（ステップＳ１２）を示すフローチャートであ
る。図５に示すように、まず、ステップＳ２１において
パラメータｎに１を代入し、ステップＳ２２においてｎ
番目の個体の遺伝子内容から各ローカル装置２の調整量
を求める。次いで、ステップＳ２３においてその調整量
における各検出位置での電圧値Ｖ及び無効電力値Ｑをニ
ューラルネットワーク５００を用いて求める。そして、
ステップＳ２４において目的関数ｆ（ｘ）の算出すると
ともに、適応度関数を算出する。さらに、ステップＳ２
５においてパラメータｎが個体数に達したか否かが判断
され、達していないときは（ＮＯ）ステップＳ２６にお
いてパラメータｎを１だけインクリメントしてステップ
Ｓ２２に戻って上記の処理を繰り返す。一方、ステップ
Ｓ２５でｎが個体数に達しているときは（ＹＥＳ）元の
メインルーチンに戻る。

【００６７】図６は、図４のサブルーチンである選択淘
汰処理（ステップＳ１４）を示フローチャートである。
図６に示すように、選択淘汰処理においては、ステップ
Ｓ３１において前世代の集団の中から、適応度の高い個
体を規定個選択する。次いで、ステップＳ３２において
エリート個体として、適応度の高い数個体に対し、突然
変異禁止のフラグを立てる。そして、元のメインルーチ
ンに戻る。

【００６８】ＧＡの終了判定においては、上記目的関数
ｆ（ｘ）の逆数ｇ（ｘ）＝１／ｆ（ｘ）を適応度を示す
目的関数として用い、予め設定された計算終了時間に達
したら計算を終了する。また以下の条件を終了時間前に
満たした場合、その時点で終了する。ＧＡで計算をする
と、世代を重ねるにつれて指数関数に反比例するように
目的関数の評価値の上昇の度合いが鈍くなってゆき、最
終的には何世代計算させようとも評価値が変化しなくな
ってくる。これを利用して、「最大評価値が規定世代更
新されなかったら」、最適解に達したものとして計算を
終了する。なお、最適解が規定電圧幅を越えていても致
死遺伝子とはしない。計算結果として、対象ローカル装
置２の調整量を出力する。

【００６９】次いで、初期のＮＮ５００の学習方法につ
いて説明する。まず、インピーダンスマップの作成を行
う。図１６は、図１の配電系統制御システムで用いるあ
る負荷状態におけるインピーダンスマップの生成処理を
示すブロック図である。図１６に示すように、当該生成
処理では、検出データと、各ローカル装置２の調整量か
ら現在の負荷状態におけるインピーダンスマップを作成
する。ここで、１日、数回の検出を行い、数パターンか
のインピーダンスマップを作成する。次いで、各インピ
ーダンスマップにおける学習データを作成する。図１７
は、図１の配電系統制御システムで用いる各調整量にお
けるセンサにおける電圧値Ｖ及び無効電力値Ｑの計算処
理を示すブロック図である。図１７に示すように、各イ
ンピーダンスマップに対して、各ローカル装置２を一様
になるようなパターンで変化させたときの、各検出装置
３における電圧値Ｖ及び無効電力値ＱをＮＮ５００で構
成された従来技術の潮流シミュレータで求める。この電
圧値Ｖ及び無効電力値Ｑを学習データとして用いる。以
上説明したように、調整量が一様になるようパターンを
設定し、出力された電圧値Ｖ及び無効電力値Ｑを学習デ
ータとする。

【００７０】従来技術の潮流シミュレータは、ＮＮ５０
０と同様の入力データに基づいて、公知の電気回路の解
析法であるアドミッタンス行列に基づくニュートンラプ
ソン法を用いて潮流計算を行って、ＮＮ５００と同様の
出力データを計算する装置である。この潮流シミュレー
タは、ＮＮ５００の学習のときに用いるのみならず、図
４のステップＳ１７の処理において用いる。

【００７１】図１８は、図１５のニューラルネットワー
ク（ＮＮ）５００の学習方法を示すブロック図である。
上記で作成された学習データを基に学習を行う。なお、
ＮＮ５００の学習は高圧配電線単位で別々に行うものと
する。また、ＮＮ５００の追加学習では、初期学習で学
習させたＮＮ５００だけでは、負荷の変動などに対処で
きないため最新の学習データをＮＮ５００に反映させる
必要がある。従って、追加学習を行っている（図７のス
テップＳ５８及びＳ６６参照。）。

【００７２】図１９は、図１５のニューラルネットワー
ク（ＮＮ）５００への学習データの取り入れ方法を示す
ブロック図である。図１９に示すように、入力層１００
の各入力層ユニット１０１−１乃至１０１−２７に接続
されたシフトレジスタ４０１と、出力層３００の各出力
層ユニット３０１−１乃至３０１−２８に接続されたシ
フトレジスタ４０２を用いて、最新の学習データ（作成
方法は初期学習と同じである。）を取り入れ、逐次ネッ
トワークを学習させる方法を用いる。このとき、時間が
経つにつれて学習データが雪だるま式に増えていくの
で、古いデータから順番に学習データから破棄するよう
にする。ここで、学習データ数は一定に保つ。なお、新
規の学習データは、ローカル装置２の調整量を変化させ
た５〜１０データで１組となっている。また、各入力デ
ータと、教師データは一対になっている。

【００７３】次いで、規定電圧幅を短期間内に逸脱する
ことの確認処理について説明する。この処理では、以下
のように、電圧逸脱の確認を行う。 （１）各高圧配電線毎にインピーダンスマップ（各検出
装置３間の線路インピーダンス。）を確認する。 （２）各高圧配電線毎に、送出電圧（予測値）、線路イ
ンピーダンス、及び負荷電流（予測値）より、各検出位
置での電圧を図２０に示すように算出する。

【００７４】（計算例） （ａ）線路インピーダンスのみの場合

【数１１】Ｖ₂＝Ｖ₁：アドレス１の検出位置での電圧予
測値 （ｂ）負荷有り（線路インピーダンス：Ｚ１）の場合

【数１２】Ｖ₂＝Ｖ₁−Ｉ₁Ｚ₁

【数１３】Ｚ₁＝（ｒ₁₂＋Ｘ₁₂）^1/2：アドレス１の検出
位置での電圧予測値

【００７５】（３）上記計算により算出した各検出位置
での電圧値から、規定電圧幅を逸脱しているものはない
か確認する。 （４）全アドレス（全検出位置）確認後、逸脱箇所有り
と認識した高圧配電線がある場合、その対象高圧配電線
とアドレス、及び予測値（電圧、電流、インピーダン
ス：負荷Ｚは無効電力の予測値と合わせて算出する。）
をもって、マクロシミュレーション処理（図４のステッ
プＳ１７）に進む。

【００７６】次いで、図３のステップＳ７の対象ローカ
ル装置２又はＬＲＴ９６の選定処理について説明する。
この処理は（ａ）検出データ及び予測より算出したデー
タから電圧、無効電力値をチェックした結果、ローカル
装置２の調整量を算出する場合と、（ｂ）ローカル装置
２の調整量の算出処理において、ローカル装置２の選定
見直し要の場合の２通りが考えられる。 （Ａ）初期設定の場合：初期設定においても、電圧逸脱
是正の場合とその他（裕度無し、又は無効電力増加、又
は電圧下限）の場合の２通りが考えられる。 （Ｉ）電圧逸脱是正の場合は、朝の就業開始、昼休み、
夕方の就業停止等に着目して、そのような比較的短時間
の負荷変動に対しても対応することを考えて早急に是正
するために、予め対象とするローカル装置２を限定す
る。まず、電圧逸脱点をアドレスより認識し、その逸脱
点より上位にある電圧調整機能を持つＩＣＲ９１を対象
ローカル装置２として各高圧配電線毎に限定する。電圧
逸脱点より上位にＩＣＲ９１がある場合、その高圧配電
線についてはＬＲＴ９６選定として次の処理に進む。 （II）電圧逸脱是正以外の場合は、各高圧配電線毎にす
べてのローカル装置２を対象として認識する。

【００７７】（Ｂ）初期設定以外の場合 （ａ）この処理は、一度、電圧逸脱是正のため、あるロ
ーカル装置２を限定して調整量を求めて電圧逸脱是正を
行おうとしたが、限定したローカル装置２のみでは是正
できないため、ローカル装置２を再選定する必要がある
場合で、電圧逸脱是正の場合に限定される。 （ｂ）電圧逸脱是正のため、限定しているＩＣＲ９１よ
り上位にあるＩＣＲ９１を対象ローカル装置２として当
該高圧配電線に追加する。現在限定しているＩＣＲ９１
より上位にＩＣＲ９１がない場合、その高圧配電線はＬ
ＲＴ９６選定として次の処理に進む。

【００７８】次いで、目的関数が最小となるローカル装
置２の調整量を求める処理について説明する。この処理
は、前処理から各高圧配電線毎に目的関数及び対象ロー
カル装置２が決定され、その条件下で、目的関数が最小
となるローカル装置２の調整量を求めるものである。 （１）各対象高圧配電線毎に目的関数を最小とするロー
カル装置２の調整量を求める。 （２）対象ローカル装置２としてＬＲＴ９６が選定され
ていない場合は、対象ローカル装置２の調整量をランダ
ムに設定し、その調整量での各検出位置の電圧と無効電
力をＮＮ５００を用いて求める。上記値より目的関数ｆ
（ｘ）を算出し、終了条件を満足するまでローカル装置
２の調整量の更新を行って目的関数ｆ（ｘ）を算出す
る。終了条件を満足した時点で、その時のローカル装置
調整量をｆ（ｘ）をＧＡによる最小とする解とする。 （３）目的関数ｆ（ｘ）を最小とするローカル装置２の
調整量が求まった時点で、その時の各検出位置での電圧
を確認し、規定電圧幅を逸脱している部分がないかチェ
ックする。ここで電圧逸脱がない場合は、対象高圧配電
線における対象ローカル装置２の調整量を決定する。電
圧逸脱がある場合は、対象ローカル装置２の見直しを行
うためローカル装置２の選定処理に進む。 （４）対象ローカル装置２としてＬＲＴ９６が選定され
ている場合は、補正電圧を算出し、その補正電圧で補正
した場合の送出電圧を求め、送出電圧が現状よりどれだ
け変化するか認識する。それより、そのＬＲＴ９６に接
続されている高圧配電線の各検出電圧がどう変化するか
算出する。そこで、電圧逸脱箇所が新たに発生しないか
確認する。発生しない場合は、制約条件（送出電圧）を
変更し、マクロシミュレーション処理を行う。発生する
場合は、現状問題の無い高圧配電線を悪くすることにな
るため、ＬＲＴ９６の補正は行わず、制御不能箇所（電
圧逸脱を回避できない区間）として認識して、上記
（１）及び（２）の処理を実施する。そして、電圧逸脱
区間が制御不能箇所であれば、そのまま対象ローカル装
置２の調整量を決定する。

【００７９】さらに、簡素化した系統で潮流計算し、求
めた調整量でローカル装置２が動作した場合の各検出位
置での電圧、無効電力を求め、そのデータは改善されて
いるか否かを確認する処理（図４のステップＳ１７）に
ついて説明する。 （１）この処理では、前処理で決定した対象高圧配電線
毎のローカル装置２の調整量と、先に作成している対象
高圧配電線の系統図（インピーダンスマップ）をもとに
潮流計算を行い、各検出位置での電圧及び無効電力を算
出する。 （２）この結果と検出データより、下記の目的関数（改
善率の平均）を算出し、電圧及び無効電力の改善率が５
０％以下の場合データは改善されていると判断する。改
善率がどちらか一方でも５０％を越えている場合は、改
善率の悪い方を認識して、再度調整量の計算をやり直
す。 （Ｉ）電圧の目的関数ｆｖ（ｘ）：

【００８０】

【数１４】

【００８１】ここで、 Ｖｉ：各検出位置での検出データ（電圧）、 Ｖｆ：潮流計算で算出した各検出位置での電圧、 Ｖｏ：目標電圧、 ｎ：検出数。 （II）無効電力の目的関数ｆｑ（ｘ）：

【００８２】

【数１５】

【００８３】ここで、 Ｑｉ：各検出位置での検出データ（無効電力値）、 Ｑｆ：潮流計算で算出した各検出位置での無効電力値、 Ｑｏ：目標無効電力、 ｎ：検出数。

【００８４】図２１は、図１の配電系統制御システムで
用いる平均化処理における特異データの処理方法を示す
グラフである。本実施形態の配電系統制御システムにお
いて、中央装置１は各ローカル装置２及び検出装置３の
センサ（以下、センサという。）からデータを取り込
み、その内容を把握しながら系統の最適化制御を行う
が、高圧配電線Ｆ１，Ｆ２に点在するローカル装置２及
び検出装置３から同時にデータを入力することができな
いため、入力時に時間差が発生する。この時間差をどう
扱うかについて説明する。具体的には、中央装置１から
のポーリングにて各センサのデータを収集する際、最初
に収集した検出データと、最後に収集した検出データと
では、時間差があるため、単純に同一として扱うことは
できない。従って、本実施形態では、この検出データを
同時間に収集したと見なせるよう時間的な平均化処理を
行う。例えば、収集した検出データを同時間のデータと
見なすために、収集時間誤差を１％以下にすると仮定し
た場合、ポーリング周期の１００倍の時間で、各検出機
器にて検出データを平均し、その平均値のデータを収集
することにより、同時間（時間誤差１％以内）の検出デ
ータとして扱う。ただし、検出したデータが、前回検出
データより一定幅を越えた場合は、特異データとし、そ
のデータは破棄する。

【００８５】さらに、図３のステップＳ５及びＳ６の処
理について説明する。遠隔監視機能より最適化処理要求
があった場合にも、ＮＮ５００の誤差の影響で現状より
悪くする可能性があるため、以下の適正条件（電圧の適
正条件と無効電力の適正条件）が成立する場合には、現
状がほぼ最適であると判断し、最適化処理、すなわち、
図３のステップＳ７以降の処理を実行しない（ステップ
Ｓ６でＮＯ）ことを確認する。

【００８６】

【数１６】

【数１７】

【００８７】ここで、 ６０：ＮＮ５００が有する各検出点での電圧の誤差
（Ｖ）、 １００：ＮＮ５００が有する各検出点での無効電力の誤
差（ｋＶａｒ）、 Ｖｉ：現状の各検出位置での電圧Ｖｏ、 Ｖｏ：目標電圧， Ｑｉ：現状の各検出位置での無効電力、 ｎ：検出数。 すなわち、数１６及び数１７によって示される適正条件
は、各検出装置３によって検出された現在の上記各検出
位置における電圧値又は無効電力値と、その所定の目標
値との差の総和が所定のしきい値以上であることであ
る。

【００８８】

【実施例】以上のように構成された図１の配電系統制御
システムの動作の検証を行うため、本発明者は以下のシ
ミュレーションを行った。

【００８９】まず、ＮＮ５００による潮流計算機能の単
体検証について説明する。ＮＮ５００ではそのネットワ
−クの構造により、目的関数の算出精度が大きく左右さ
れるため、ネットワ−クの構造をいかに決定するかが問
題となる。このため、中間ユニット数をパラメ−タとし
て構造についての検討及び検証を実施した。

【００９０】図２２は、図１の配電系統制御システムの
シミュレーションを行う検証用配電系統の構成を示すブ
ロック図である。検証用配電系統は図２２に示すとおり
で、ユニット数は入力層３５、出力層２４である。中間
ユニット数は３０、４０、５０の３種類とした。また、
学習デ−タと評価デ−タについては、送出電圧は６９０
０Ｖとし、各区間負荷は２５〜５０Ａの範囲で１Ａステ
ップ、負荷力率は０．４〜０．９のの範囲で０．０１ス
テップ、ＩＣＲ９１の電圧調整量は±３３０Ｖの範囲で
５Ｖステップ、ＩＣＲ９１及びＴＣＲ９２の位相調整量
は±５度の範囲で０．１度ステップで各々乱数による値
を求めた。これらのデ−タを入力値として従来の潮流計
算を実行し、得られた各検出位置での電圧及び無効電力
値を学習デ−タとし、学習回数は１００、２００、４０
０の３パタ−ンとした。また、評価デ−タ（従来の潮流
計算で求めたデ−タ）も学習デ−タと同様の方法で生成
した。

【００９１】ＮＮ５００の評価は、従来の潮流計算結果
による評価デ−タを真値とし、ＮＮ５００で算出した各
検出位置での電圧及び無効電力と従来の潮流計算結果に
よる評価デ−タとの誤差によった。電圧の許容誤差は６
６００Ｖの１％相当の６０Ｖであり、無効電力の許容誤
差は評価デ−タの作成条件下で発生する最大無効電力の
１０％相当の３００ｋｖａｒとした。

【００９２】また、ＮＮ５００の学習打ち切り誤差の決
定においては、ＮＮ５００による潮流計算機能の単体検
証に先駆け、学習打ち切り誤差を事前に決定するため、
中間ユニット数３０、学習デ−タ数１００での逐次学習
法による学習開始後の平均二乗誤差を求めた。この場
合、平均二乗誤差は次式に示す定義とした。

【００９３】

【数１８】

【００９４】図２３は、図１の配電系統制御システムの
シミュレーション結果におけるニューラルネットワーク
（ＮＮ）５００の学習曲線を示すグラフである。学習開
始後の平均二乗誤差は、図２３に示すとおりで、学習打
ち切り誤差は進行が緩慢となる１５分相当（学習回数６
０００回）の０．０００２に設定した。

【００９５】次いで、単体検証結果について説明する、
ＮＮ５００と従来の潮流計算に異なるデ−タを９６個入
力し、それぞれが算出した各検出位置での電圧及び無効
電力の差を上述の評価基準を使用して評価した。学習回
数１００、２００の場合には、中間ユニット数３０、４
０、５０の全てにおいて評価基準値に達せず、両者とも
機能が満足できないことが判明した。しかし、学習回数
２００の場合は、１００の場合に対して電圧及び無効電
力の両算出精度とも向上した。学習回数４００の場合に
は、中間ユニット数３０、４０、５０の全てにおいて評
価基準値をほぼ達成するが、中間ユニット数３０の場合
が４０、５０の場合に比べ良好な結果となっている。

【００９６】図２４は、図１の配電系統制御システムの
シミュレーション結果であって、中間ユニット数が３０
であるときの単体検証結果である電圧の誤差範囲に対す
るデータ数を示すグラフであり、図２５は、図１の配電
系統制御システムのシミュレーション結果であって、中
間ユニット数が３０であるときの単体検証結果である無
効電力の誤差範囲に対するデータ数を示すグラフであ
る。また、図２６は、図１の配電系統制御システムのシ
ミュレーションにおける実験の入力条件を示す表であ
る。

【００９７】すなわち、図２４及び図２５に中間ユニッ
ト数３０での単体検証結果の例を示す。また、図２６の
ように入力条件を同一とした場合、従来の潮流計算の出
力値とＮＮ潮流計算の出力値との比較は図２７に示す。
図２７に示すように、ＮＮ５００による潮流計算機能が
実用可能レベルであることがわかる。さらに、従来の潮
流計算手法で、ＩＣＲ９１の機能を付加すれば１配電線
当たり１回の処理速度は約３０ｓであるのに対し、ＮＮ
５００では１０ｍｓ以下と高速に算出できることも確認
できた。従って、実質的にリアルタイムな動作を行うこ
とができる。

【００９８】次いで、ＧＡ機能の検証について説明す
る。ＧＡのパラメ−タとして１配電線当たりのストリン
グ数を１００及び２００の２種類とし、選択淘汰率を５
０％として、世代による目的関数の値と収束度から適切
なストリング数を選択することとした。図２８及び図２
９はそれぞれ、図１の配電系統制御システムのシミュレ
ーションにおける検証配線系統のうちの配電系統ＦＦ
１，ＦＦ２を示すブロック図である。すなわち、検証用
配電系統は図２８及び図２９に示すとおりで、配電線当
たりのＩＣＲ設置数は配電系統１の場合が２台、配電系
統２の場合が３台とし、各点の負荷は図３０に示すとお
りとした。また、この検証を行うにあたって、図４のス
テップＳ１２におけるＮＮ５００による適応度計算処理
においても図３０の固定負荷値を用い、ロ−カル機器２
の調整量のみを乱数にて作成し学習デ−タ数４００で事
前学習を行わせた。

【００９９】図２８及び図２９に示す配電系統ＦＦ１及
びＦＦ２を対象に、ストリング数１００および２００で
１００世代まで実施した目的関数の変化は図３１のとお
りである。図３１から明らかなように、目的関数の最終
収束値は両者とも同一であるが、ストリング数２００の
場合の方が１００の場合に比べ収束する世代数が少ない
ことから、ストリング数は２００を選定することとし
た。また、配電系統ＦＦ１及びＦＦ２ともに全ての検出
位置において、電圧及び無効電力とも現状より改善され
た。なお、ストリング数は２００での配電系統ＦＦ１の
電圧の目的関数の平均値は０．４７、無効電力の目的関
数の平均値は０．９２、配電系統ＦＦ２の電圧の目的関
数の平均値は０．４９、無効電力の目的関数の平均値は
０．４８であった。

【０１００】さらに、ＧＡ及びＮＮ機能の総合検証につ
いて説明する。ＧＡ及びＮＮ機能の総合検証は、ＧＡ及
びＮＮ機能を搭載した中央装置１と模擬ロ−カル機器２
とをデータ通信回線４を介して回線接続して、中央装置
１からのポ−リングフレ−ム及び目標値指令フレ−ムに
対して、模擬ロ−カル機器２からの計測フレ−ムを返信
させ、これらのデ−タの送受信によりＧＡ及びＮＮ機能
を確認した。

【０１０１】このときの検証条件としては、配電系統
は、図２９の検証用配電系統ＦＦ２に対応させ、負荷パ
タ−ンは図３０の検証用配電系統ＦＦ２のものを使用し
た。この場合の初期条件は、「検出位置で電圧が下限値
を逸脱」とした。また、目標電圧は６６５０Ｖ、電圧下
限許容値は６３００Ｖとし、ＧＡの終了条件は非更新世
代数３００とした。

【０１０２】図３２は、図１の配電系統制御システムの
シミュレーションにおける検証前後の電圧の改善効果を
示すグラフであり、図３３は、図１の配電系統制御シス
テムのシミュレーションにおける検証前後の無効電力の
改善効果を示すグラフである。図３２及び図３３から明
らかなように、検証前後の各検出位置での電圧および無
効電力を示している。電圧及び無効電力ともにＧＡ及び
ＮＮの最適化機能が効果的に働いており、システムの妥
当性が確認できた。

【０１０３】以上説明したように、本実施形態によれ
ば、ＮＮ５００とＧＡを用いて配電系統制御システムを
構成したので、数ケ所の検出データに基づいて配電系統
全体の電圧及び無効電力を、従来例に比較して、効率的
にかつ適応的でより高精度で、しかも高速でリアルタイ
ムに調整することができ、これによって、系統全体の電
力損失を最小にすることができる。また、ＮＮ５００と
ＧＡを用いて得られた調整量の結果に基づいて、従来の
確定的潮流計算方法により制御の確実性を確認した後、
各ローカル装置２を制御しているので、より高精度で確
実に配電系統の制御を行うことができる。さらに、各ロ
ーカル装置２及び検出装置３のセンサからの検出データ
は一定時間の平均データを使用して、これに基づいてＮ
Ｎ５００とＧＡによる配電系統制御を行うので、各セン
サ間、並びに中央装置１と各センサ間の時間的誤差を小
さくすることができ、より高精度で確実に配電系統の制
御を行うことができる。

【０１０４】また、本実施形態によれば、ＮＮ５００を
用いて当該配電系統の潮流計算を実行しているので、複
雑な配電系統の相互影響の潮流シミュレーションを実現
することができ、従来例に比較して、より高精度で、し
かも高速でリアルタイムに実行することができ、これに
よって、系統全体の電力損失を最小にすることができ
る。さらに、本実施形態によれば、ＮＮ５００とＧＡに
よる調整量の計算の前に、現在の配電系統が所定の適正
条件を満足しているときに、ＮＮ５００とＧＡによる調
整量の計算を行わずに、現状を維持するように構成した
ので、ＮＮ５００による誤差による影響を最小限にし
て、現状の配電系統の状態を悪化させる処理を回避する
ことにより、誤制御を防止し、制御効率を向上させるこ
とができる。

【０１０５】なお、本装置は配電系統だけでなく、もち
ろん種々の制御装置を有するあらゆる回路網の潮流計算
又は状態計算に適用できるものである。

【０１０６】

【発明の効果】以上詳述したように本発明に係る請求項
１記載の配電系統制御システムによれば、配電用変圧器
に接続された母線と上記母線に接続された複数の高圧配
電線とを有する配電系統の各高圧配電線の電圧の変動幅
を設定範囲に収めるように制御する配電系統制御システ
ムにおいて、上記配電系統を統括してその動作を制御す
る中央装置と、上記各高圧配電線に対して少なくとも１
つ設けられ、上記中央装置からの制御信号に基づいて、
上記各高圧配電線の電圧値及び無効電力値をそれぞれ所
定の調整量で調整するローカル装置と、上記各高圧配電
線のローカル装置の設置箇所から離れた少なくとも１つ
の検出位置で上記高圧配電線の電圧及び電流をそれぞれ
検出する電圧センサ及び電流センサを備え、検出された
電圧値及び電流値の検出データを上記中央装置に送信す
る検出装置とを備え、上記中央装置は、入力層と、少な
くとも１層の中間層と、出力層を備え、予め所定の教師
データに基づいて学習され、上記各ローカル装置の電圧
調整量及び位相調整量と、上記各検出装置間の区間にお
ける所定の負荷有効電力及び負荷無効電力と、上記配電
用変圧器からの送出電圧及び送出位相とを含む入力デー
タを入力して、上記各検出位置における電圧値及び無効
電力値を含む出力データを出力することにより潮流計算
を行うニューラルネットワークを用いて、所定の初期の
調整量と、上記各検出装置間の区間における所定の負荷
有効電力及び負荷無効電力と、上記配電用変圧器からの
送出電圧及び送出位相とに基づいて、上記各検出位置に
おける電圧値及び無効電力値を計算する計算手段と、上
記計算手段の処理の前に、上記各検出装置によって検出
された電圧値及び電流値の検出データに基づいて、現在
の配電系統が適正状態にあるか否かを、所定の適正条件
を用いて判断し、適正状態であるときは、上記計算手段
による処理を実行しないように制御する制御手段とを備
える。従って、ニューラルネットワークによる計算誤差
による影響を最小限にして、現状の配電系統の状態を悪
化させる処理を回避することにより、誤制御を防止し、
制御効率を向上させることができる。

【０１０７】また、請求項２記載の配電系統制御システ
ムによれば、請求項１記載の配電系統制御システムにお
いて、上記適正条件は、上記各検出装置によって検出さ
れた現在の上記各検出位置における電圧値又は無効電力
値と、その所定の目標値との差の総和が所定のしきい値
以下である。従って、ニューラルネットワークによる計
算誤差による影響を最小限にして、現状の配電系統の状
態を悪化させる処理を回避することにより、誤制御を防
止し、制御効率を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る一実施形態である配電系統制御
システムの構成を示すブロック図である。

【図２】 図１の配電系統制御システムの具体例の一例
を示すブロック図である。

【図３】 図１の中央装置１によって実行される中央装
置処理の第１の部分を示すフローチャートである。

【図４】 図１の中央装置１によって実行される中央装
置処理の第２の部分を示すフローチャートである。

【図５】 図４のサブルーチンである適応度計算処理を
示すフローチャートである。

【図６】 図４のサブルーチンである選択淘汰処理を示
すフローチャートである。

【図７】 図１の中央装置１によって実行される中央装
置割り込み処理を示すフローチャートである。

【図８】 図１の配電系統制御システムで用いる目的関
数における重み係数の設定表を示す図である。

【図９】 図１の配電系統制御システムで用いる電圧調
整量のストリング表現の一例を示す図である。

【図１０】 図１の配電系統制御システムで用いる位相
調整量のストリング表現の一例を示す図である。

【図１１】 図１の配電系統制御システムで用いるスト
リングの個体の一例を示す図である。

【図１２】 図１の配電系統制御システムで用いるスト
リングの交叉の一例を示す図である。

【図１３】 図１の配電系統制御システムで用いるスト
リングの突然変異の一例を示す図である。

【図１４】 図１の配電系統制御システムで用いるスト
リングの多重交叉の一例を示す図である。

【図１５】 図１の配電系統制御システムで用いるニュ
ーラルネットワーク（ＮＮ）５００の構成を示すブロッ
ク図である。

【図１６】 図１の配電系統制御システムで用いるある
負荷状態におけるインピーダンスマップの生成処理を示
すブロック図である。

【図１７】 図１の配電系統制御システムで用いる各調
整量におけるセンサにおける電圧値Ｖ及び無効電力値Ｑ
の計算処理を示すブロック図である。

【図１８】 図１５のニューラルネットワーク（ＮＮ）
５００の学習方法を示すブロック図である。

【図１９】 図１５のニューラルネットワーク（ＮＮ）
５００への学習データの取り入れ方法を示すブロック図
である。

【図２０】 図１の配電系統制御システムにおける負荷
予測からの電圧算出例を示す図である。

【図２１】 図１の配電系統制御システムで用いる平均
化処理における特異データの処理方法を示すグラフであ
る。

【図２２】 図１の配電系統制御システムのシミュレー
ションを行う検証用配電系統の構成を示すブロック図で
ある。

【図２３】 図１の配電系統制御システムのシミュレー
ション結果におけるニューラルネットワーク（ＮＮ）５
００の学習曲線を示すグラフである。

【図２４】 図１の配電系統制御システムのシミュレー
ション結果であって、中間ユニット数が３０であるとき
の単体検証結果である電圧の誤差範囲に対するデータ数
を示すグラフである。

【図２５】 図１の配電系統制御システムのシミュレー
ション結果であって、中間ユニット数が３０であるとき
の単体検証結果である無効電力の誤差範囲に対するデー
タ数を示すグラフである。

【図２６】 図１の配電系統制御システムのシミュレー
ションにおける実験の入力条件を示す表である。

【図２７】 図１の配電系統制御システムのシミュレー
ション結果であって、配電系統亘長に対する電圧及び無
効電力を示すグラフである。

【図２８】 図１の配電系統制御システムのシミュレー
ションにおける検証配線系統のうちの配電系統ＦＦ１を
示すブロック図である。

【図２９】 図１の配電系統制御システムのシミュレー
ションにおける検証配線系統のうちの配電系統ＦＦ２を
示すブロック図である。

【図３０】 図１の配電系統制御システムのシミュレー
ションにおける検証配線系統のうちの配電系統ＦＦ１及
びＦＦ２における各負荷点の負荷値を示す表である。

【図３１】 図１の配電系統制御システムのシミュレー
ションにおけるストリング数の評価曲線を示すグラフで
ある。

【図３２】 図１の配電系統制御システムのシミュレー
ションにおける検証前後の電圧の改善効果を示すグラフ
である。

【図３３】 図１の配電系統制御システムのシミュレー
ションにおける検証前後の無効電力の改善効果を示すグ
ラフである。

【符号の説明】

１…中央装置、 ２…ローカル装置、 ２Ａ…ローカル機器、 ２Ｂ…電圧センサ、 ２Ｃ…電流センサ、 ２Ｄ…機器制御装置、 ２Ｅ…通信制御及び制御目標設定装置、 ３…検出装置、 ３Ａ…電圧センサ、 ３Ｂ…電流センサ、 ３Ｃ…通信子局、 ４…データ通信回線、 ５…データ送受信装置、 ９０…ＬＲＴ目標補正部、 ９１…ＩＣＲ、 ９２…ＴＣＲ、 ９３…センサ、 ９４…配電自動化用伝送路、 ９５…電圧調整継電器、 ９６…ＬＲＴ， １００…入力層、 １０１−１乃至１０１−２７…入力層ユニット、 ２００…中間層、 ２０１−１乃至２０１−Ｍ…中間層ユニット、 ３００…出力層、 ３０１−１乃至３０１−２８…出力層ユニット、 ４０１，４０２…シフトレジスタ、 ＳＳ…配電用変圧器、 Ｂ…母線、 Ｆ１，Ｆ２…高圧配電線。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 湯川 勝 大阪府大阪市淀川区田川２丁目１番11号 株式会社ダイヘン内 (72)発明者 安部 晴也 大阪府大阪市淀川区田川２丁目１番11号 株式会社ダイヘン内 (72)発明者 嶋本 正夫 大阪府大阪市淀川区田川２丁目１番11号 株式会社ダイヘン内 (72)発明者 橋本 隆 大阪府大阪市淀川区田川２丁目１番11号 株式会社ダイヘン内

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 配電用変圧器に接続された母線と上記母
   線に接続された複数の高圧配電線とを有する配電系統の
   各高圧配電線の電圧の変動幅を設定範囲に収めるように
   制御する配電系統制御システムにおいて、 上記配電系統を統括してその動作を制御する中央装置
   と、 上記各高圧配電線に対して少なくとも１つ設けられ、上
   記中央装置からの制御信号に基づいて、上記各高圧配電
   線の電圧値及び無効電力値をそれぞれ所定の調整量で調
   整するローカル装置と、 上記各高圧配電線のローカル装置の設置箇所から離れた
   少なくとも１つの検出位置で上記高圧配電線の電圧及び
   電流をそれぞれ検出する電圧センサ及び電流センサを備
   え、検出された電圧値及び電流値の検出データを上記中
   央装置に送信する検出装置とを備え、 上記中央装置は、 入力層と、少なくとも１層の中間層と、出力層を備え、
   予め所定の教師データに基づいて学習され、上記各ロー
   カル装置の電圧調整量及び位相調整量と、上記各検出装
   置間の区間における所定の負荷有効電力及び負荷無効電
   力と、上記配電用変圧器からの送出電圧及び送出位相と
   を含む入力データを入力して、上記各検出位置における
   電圧値及び無効電力値を含む出力データを出力すること
   により潮流計算を行うニューラルネットワークを用い
   て、所定の初期の調整量と、上記各検出装置間の区間に
   おける所定の負荷有効電力及び負荷無効電力と、上記配
   電用変圧器からの送出電圧及び送出位相とに基づいて、
   上記各検出位置における電圧値及び無効電力値を計算す
   る計算手段と、 上記計算手段の処理の前に、上記各検出装置によって検
   出された電圧値及び電流値の検出データに基づいて、現
   在の配電系統が適正状態にあるか否かを、所定の適正条
   件を用いて判断し、適正状態であるときは、上記計算手
   段による処理を実行しないように制御する制御手段とを
   備えたことを特徴とする配電系統制御システム。
2. 【請求項２】 上記適正条件は、上記各検出装置によっ
   て検出された現在の上記各検出位置における電圧値又は
   無効電力値と、その所定の目標値との差の総和が所定の
   しきい値以下であることを特徴とする請求項１記載の配
   電系統制御システム。