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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024130410
(43)【公開日】2024-09-30
(54)【発明の名称】トランス接続相判定プログラム、方法、及び装置
(51)【国際特許分類】
G01R 29/18 20060101AFI20240920BHJP
【ＦＩ】
G01R29/18 C
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023040099
(22)【出願日】2023-03-14
(71)【出願人】
【識別番号】000005223
【氏名又は名称】富士通株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001519
【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】北島 弘伸
(57)【要約】
【課題】トランスの接続相の判定精度を向上させる。
【解決手段】算出部１４が、複数の配電線の各々の線電流と、複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量とについて、線電流の各々と、複数のトランスについての消費電力量との正準相関係数が最大となるように、複数の配電線の各々に対する複数のトランスの各々の所属変数を算出し、判定部１６が、線電流の各々について算出された所属変数に基づいて、複数のトランスの各々の接続相を判定する。
【選択図】図２
【解決手段】算出部１４が、複数の配電線の各々の線電流と、複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量とについて、線電流の各々と、複数のトランスについての消費電力量との正準相関係数が最大となるように、複数の配電線の各々に対する複数のトランスの各々の所属変数を算出し、判定部１６が、線電流の各々について算出された所属変数に基づいて、複数のトランスの各々の接続相を判定する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数の配電線の各々の線電流と、前記複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量とについて、前記線電流の各々と、前記複数のトランスについての前記消費電力量との正準相関係数が最大となるように、前記複数の配電線の各々に対する前記複数のトランスの各々の所属変数を算出し、
前記線電流の各々について算出された前記所属変数に基づいて、前記複数のトランスの各々の接続相を判定する、
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのトランス接続相判定プログラム。
前記線電流の各々について算出された前記所属変数に基づいて、前記複数のトランスの各々の接続相を判定する、
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのトランス接続相判定プログラム。
【請求項2】
前記所属変数を算出する処理は、前記線電流の各々に対応する前記配電線毎に、前記正準相関係数が最大となるように連続変数である前記所属変数を算出することを含み、
前記判定する処理は、前記配電線毎に算出された前記所属変数を正規化した値のうち、最小の前記値に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定することを含む、
請求項１に記載のトランス接続相判定プログラム。
前記判定する処理は、前記配電線毎に算出された前記所属変数を正規化した値のうち、最小の前記値に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定することを含む、
請求項１に記載のトランス接続相判定プログラム。
【請求項3】
前記所属変数を算出する処理は、前記線電流の各々に対応する配電線毎の前記正準相関係数の合計が最大となるように、連続変数である前記配電線毎の前記所属変数を算出することを含み、
前記判定する処理は、前記配電線毎に算出された前記所属変数のうち、最小の前記所属変数に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定することを含む、
請求項１に記載のトランス接続相判定プログラム。
前記判定する処理は、前記配電線毎に算出された前記所属変数のうち、最小の前記所属変数に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定することを含む、
請求項１に記載のトランス接続相判定プログラム。
【請求項4】
前記所属変数を算出する処理は、前記線電流の各々に対応する配電線毎の前記正準相関係数の合計が最大となるように、バイナリ変数である前記配電線毎の前記所属変数を算出することを含み、
前記判定する処理は、前記複数のトランスのうち、前記配電線毎に算出された前記所属変数の合計が２のトランスについては、値が１の前記所属変数に対応する配電線の組み合わせに対応する相を接続相として判定することを含む、
請求項１に記載のトランス接続相判定プログラム。
前記判定する処理は、前記複数のトランスのうち、前記配電線毎に算出された前記所属変数の合計が２のトランスについては、値が１の前記所属変数に対応する配電線の組み合わせに対応する相を接続相として判定することを含む、
請求項１に記載のトランス接続相判定プログラム。
【請求項5】
前記判定する処理は、前記複数のトランスのうち、前記配電線毎に算出された前記所属変数の合計が２ではないトランスについては、前記所属変数の合計が２のトランスについて判定した接続相を部分解として固定し、前記所属変数の合計が２ではないトランスの接続相の候補のうち、前記正準相関係数が最大となる候補を接続相として判定することを含む請求項４に記載のトランス接続相判定プログラム。
【請求項6】
前記所属変数を算出する処理は、二次以下の項で構成される二値最適化問題を適用して、バイナリ変数である前記所属変数を算出することを含む請求項４又は請求項５に記載のトランス接続相判定プログラム。
【請求項7】
複数の配電線の各々の線電流と、前記複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量とについて、前記線電流の各々と、前記複数のトランスについての前記消費電力量との正準相関係数が最大となるように、前記複数の配電線の各々に対する前記複数のトランスの各々の所属変数を算出し、
前記線電流の各々について算出された前記所属変数に基づいて、前記複数のトランスの各々の接続相を判定する、
ことを含む処理をコンピュータが実行するトランス接続相判定方法。
前記線電流の各々について算出された前記所属変数に基づいて、前記複数のトランスの各々の接続相を判定する、
ことを含む処理をコンピュータが実行するトランス接続相判定方法。
【請求項8】
複数の配電線の各々の線電流と、前記複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量とについて、前記線電流の各々と、前記複数のトランスについての前記消費電力量との正準相関係数が最大となるように、前記複数の配電線の各々に対する前記複数のトランスの各々の所属変数を算出する算出部と、
前記線電流の各々について算出された前記所属変数に基づいて、前記複数のトランスの各々の接続相を判定する判定部と、
を含むトランス接続相判定装置。
前記線電流の各々について算出された前記所属変数に基づいて、前記複数のトランスの各々の接続相を判定する判定部と、
を含むトランス接続相判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
開示の技術は、トランス接続相判定プログラム、トランス接続相判定方法、及びトランス接続相判定装置に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、電力を消費する需要家と二次側で接続されたトランスが、一次側で高圧配電線のいずれの相に接続されているかを判定するトランス接続相判定装置が提案されている。例えば、この装置は、複数の配電線の２つの組み合わせに対応した相のいずれかに接続されたトランスに接続された少なくとも１つの需要家で消費された電力に起因する相電流を計算する。そして、この装置は、相電流と、複数の配電線の各々を流れる線電流の各々との相関係数の各々を計算し、相関係数が最小の線電流に対応した配電線以外の配電線を組み合わせた相を、トランスが接続された相と判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１５－９４７５２号公報
【特許文献2】特開２０１５－１６１５４１号公報
【特許文献3】特開２０１５－１６１６０７号公報
【特許文献4】特開２０１６－７０８１２号公報
【特許文献5】特開２０１６－７３１３６号公報
【特許文献6】特開２０１７－８３３９７号公報
【特許文献7】特開２０２２－３０９０２号公報
【特許文献8】特開２０２２－１２４８７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、従来技術の接続相判定方式の判定精度は、配電系回線の条件に大きく依存する。この条件の良し悪しには、高圧需要家での電力消費やＰＶ（Photovoltaic）発電による逆潮流に伴う変動等、個人需要家で取得可能なスマートメータ等のデータでは把握できない高圧電流成分が、相関分析に対するノイズとして働くことが影響する。
【0005】
また、従来技術の接続相判定方式は、高圧側線電流と低圧側負荷との１対１の相関分析に基づいており、各高圧側線電流と低圧側負荷との相関指標の差が判定の基準となっている。しかし、高圧側線電流と低圧側負荷との１対１の相関分析の場合、この差は非常に微弱であり、上記のノイズに対する耐性が低く、判定精度が低下する一因となっている。
【0006】
一つの側面として、開示の技術は、トランスの接続相の判定精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
一つの態様として、開示の技術は、複数の配電線の各々の線電流と、前記複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量とを取得する。また、開示の技術は、前記線電流の各々と、前記複数のトランスについての前記消費電力量との正準相関係数が最大となるように、前記複数の配電線の各々に対する前記複数のトランスの各々の所属変数を算出する。そして、開示の技術は、前記線電流の各々について算出された前記所属変数に基づいて、前記複数のトランスの各々の接続相を判定する。
【発明の効果】
【0008】
一つの側面として、トランスの接続相の判定精度を向上させることができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】配電網の一例を示す概略図である。
【図2】トランス接続相判定装置の機能ブロック図である。
【図3】配電系統を仮想的な回路構成で表現した図である。
【図4】配電情報ＤＢの一例を示す図である。
【図5】消費電力データＤＢの一例を示す図である。
【図6】線電流データＤＢの一例を示す図である。
【図7】トランス接続相判定装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図8】第１実施形態におけるトランス接続相判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図9】第２実施形態におけるトランス接続相判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図10】第３実施形態におけるトランス接続相判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図11】βｘ
＊算出処理の一例を示すフローチャートである。
【図12】例外処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、図面を参照して、開示の技術に係る実施形態の一例を説明する。
【0011】
まず、図１を参照し、配電網の一例について説明する。図１に示す配電網１００は、三相で高圧（例えば６．６ｋＶ）の交流電力を生成する配電変電所１０２を含んでいる。図１の例では、配電系統が三相３線式とされ、配電変電所１０２には３本の高圧配電線１０４の一端が接続されている。配電変電所１０２で生成された三相で高圧の交流電力は３本の高圧配電線１０４を通じて送電される。なお、以下では３本の高圧配電線１０４を区別する場合に、それぞれをａ線、ｂ線、及びｃ線という。
【0012】
高圧配電線１０４の途中にはセンサ内蔵開閉器１０６が設置されており、センサ内蔵開閉器１０６により、ａ線の線電流Ｉａ、ｂ線の線電流Ｉｂ、及びｃ線の線電流Ｉｃの各々が、例えば３０分単位で測定される。以下では、線電流Ｉａ、Ｉｂ、及びＩｃを総称する場合は、線電流Ｉｘ（ｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝）の符号を用いる。
【0013】
高圧配電線１０４は、センサ内蔵開閉器１０６の設置位置よりも交流電力の送電方向下流側の互いに異なる複数の位置に、単相のトランス１０８の一次側が各々接続されている。高圧配電線１０４に接続されるトランス１０８の数は、例えば数十～数百程度である。高圧配電線１０４は３本であるので、トランス１０８が接続される高圧配電線１０４の組み合わせ、すなわち接続相には３つの可能性がある。なお、実際のトランス１０８の多くは単相であるが、図１では、トランス１０８の接続相に３つの可能性があることを表現するために、トランス１０８を三相で表している。以下では、可能性があるトランス１０８の接続相を、それぞれａｂ相、ｂｃ相、及びｃａ相という。
【0014】
個々のトランス１０８の二次側には複数本の低圧配電線１１０の一端が接続されており、トランス１０８で変換された単相で低圧（例えば１０５Ｖ）の交流電力は複数本の低圧配電線１１０を通じて送電される。低圧配電線１１０には、個々の需要家に近接した複数箇所において、個々の需要家に対応する引込線１１２が各々接続されている。個々の需要家へは、低圧配電線１１０及び引込線１１２を介して単相で低圧の交流電力が供給される。なお、１つのトランス１０８の配下の需要家の数は、例えば５～１０程度である。図１では、対応する引込線１１２が、１つのトランス１０８の二次側に接続された同じ低圧配電線１１０に接続されている需要家の数を表している。
【0015】
また、需要家の一部には通信機能付きの電力メータ（スマートメータ１１６）が設置されている。スマートメータ１１６が設置されている需要家における消費電力量Ｐは、例えば３０分単位でスマートメータ１１６によって計測され、計測結果は図示しない通信線を介して配電事業者等へ送信される。
【0016】
ここで、上述したように、高圧側線電流と低圧側負荷との１対１の相関分析の場合、接続相の判定の基準である各高圧側線電流と低圧側負荷との相関指標の差が非常に微弱であり、ノイズに対する耐性が低い。これは、高圧側線電流には、接続されている複数のトランスでの負荷に起因するものが含まれているためである。そこで、各線電流との相関を、複数のトランスの各々の接続相の候補となる全ての組み合わせについて分析することも考えられる。しかし、この場合、１つの配電区間に対して接続されるトランスの数は１００個程度であり、接続相の候補の組み合わせ数は膨大となるため、現実的な計算時間で各トランスの接続相を判定することは困難である。
【0017】
そこで、以下の各実施形態では、高圧側線電流と低圧側負荷との１対多の相関分析に正準相関分析を適用し、複数のトランスの各々の接続相の組み合わせの最適化問題を解くことにより、各トランスの接続相を判定する。以下、各実施形態について詳述する。
【0018】
＜第１実施形態＞
図２に示すように、第１実施形態に係るトランス接続相判定装置１０は、選択部１２と、算出部１４と、判定部１６と、出力部１８とを備える。
図２に示すように、第１実施形態に係るトランス接続相判定装置１０は、選択部１２と、算出部１４と、判定部１６と、出力部１８とを備える。
【0019】
選択部１２は、接続相の判定を行う対象の配電区間の識別情報である配電区間ＩＤを入力として受け付け、配電区間ＩＤに対応する配電区間に属するトランス、及びそのトランスに接続されている需要家を選択する。
【0020】
ここで、配電区間について説明する。例えば、図３に示すような配電系統を考える。図３の例は、三相３線式の回路であり、トランス（柱上トランス）は仮想的に三角結線された三相トランスであるとしている。実際の配電系統におけるトランスの多くでは単相３線式又は単相２線式のものが用いられ、利用される相も通常一つだけであるが、図３では、接続相に複数の可能性があることを扱うために、配電系統を仮想的な回路構成で表現している。本実施形態では、２つのセンサ内蔵開閉器に挟まれた区間を「配電区間」とする。また、上述したように、需要家はトランスの二次側に接続されている。
【0021】
配電区間とその配電区間に属するトランスとの対応関係、及びトランスとそのトランスに接続されている需要家との対応関係は、配電情報として、配電情報ＤＢ（database）２２に記憶されている。
【0022】
図４に、配電情報ＤＢ２２の一例を示す。図４の例では、配電情報ＤＢ２２には、需要家毎に、「需要家ＩＤ」、「トランスＩＤ」、「配電区間ＩＤ」、及び「データ可用性フラグ」の各情報を含む配電情報が記憶されている。需要家ＩＤは、需要家の識別情報である。トランスＩＤは、その需要家が接続されているトランスの識別情報である。配電区間ＩＤは、そのトランスが属する配電区間の識別情報である。ここでは、図３に示すように、配電系統の上流側と下流側とに設置されたセンサ内蔵開閉器に挟まれた配電区間が、直列にいくつもつながった配電系統を想定している。そして、例えば、センサ内蔵開閉器（Ｓ１）とセンサ内蔵開閉器（Ｓ２）とに挟まれた配電区間を示す配電区間ＩＤを、「Ｉ１－２」のように定めている。データ可用性フラグは、各需要家の消費電力量のデータが利用可能か否かを示すフラグである。例えば、需要家に設置されたスマートメータ等の電力メータが、トランス接続相判定装置１０とネットワークを介して接続されている場合には、その需要家の消費電力量のデータが利用可能であるとして、データ可用性フラグが「有」に設定される。
【0023】
したがって、選択部１２は、配電情報ＤＢ２２から、受け付けた配電区間ＩＤに対応付けられた需要家ＩＤ及びトランスＩＤを選択する。なお、選択部１２は、需要家ＩＤを選択する際には、データ可用性フラグが「有」のものを選択する。また、選択部１２は、該当の需要家ＩＤが複数存在する場合には、複数の需要家ＩＤを選択する。
【0024】
算出部１４は、選択部１２により選択されたトランス毎に、そのトランスに接続された需要家における消費電力の時系列データ（以下、「消費電力データ」という）を、消費電力データＤＢ２４から読み込む。消費電力データＤＢ２４には、需要家に設置されたスマートメータ１１６により、例えば３０単位で測定された、需要家毎の消費電力データＰ（ｔ）が記憶されている。
【0025】
図５に、消費電力データＤＢ２４の一例を示す。図５に示す消費電力データＤＢ２４では、スマートメータ１１６で一定のサンプリング時間間隔（図５の例では３０分）で測定された消費電力量［ｋＷｈ］が、需要家毎に時系列データとして蓄積されている。
【0026】
具体的には、選択されたトランスのうち、第ｉトランスに接続された需要家が１件の場合には、算出部１４は、その需要家の需要家ＩＤに対応した消費電力データを消費電力データＤＢ２４からそのまま読み込み、第ｉトランスの消費電力データＰｉ（ｔ）とする。第ｉトランスに接続された需要家が複数ある場合には、算出部１４は、複数の需要家の各々の需要家ＩＤに対応する複数の消費電力データを読み込む。そして、算出部１４は、複数の消費電力データのサンプリング時刻毎の消費電力量を加算して、仮想的な１つの需要家の消費電力データＰｉ（ｔ）を算出する。なお、ｉは、ｉ＝１，２，・・・，ｍ（ｍは判定対象の配電区間に属するトランスの数）である。さらに、算出部１４は、選択された複数のトランスの消費電力データＰｉ（ｔ）をまとめて、第ｉトランスについての消費電力データＰ＝（Ｐ１（ｔ），Ｐ２（ｔ），・・・，Ｐｍ（ｔ））とする。
【0027】
また、算出部１４は、判定対象の配電区間における線電流の時系列データ（以下、「線電流データ」という）を、線電流データＤＢ２６から読み込む。線電流データは、配電区間の両端を規定するセンサ内蔵開閉器１０６で測定された電流値から求めることができる。線電流データＤＢ２６には、センサ内蔵開閉器により、例えば３０単位で測定された、配電区間毎かつ高圧配電線１０４毎の線電流データＩｘ（ｔ）（ｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝）が記憶されている。
【0028】
図６に、線電流データＤＢ２６の一例を示す。図６に示す線電流データＤＢ２６では、配電区間ＩＤが示す配電区間のａ線、ｂ線、及びｃ線の各々において、一定のサンプリング時間間隔（図６の例では３０分）で測定された正味の電流値［Ａ］が、線電流の時系列データとして蓄積されている。電流値は、判定対象の配電区間の上流に配置されたセンサ内蔵開閉器（Ｓ１）における測定値から、下流に配置されたセンサ内蔵開閉器（Ｓ２）における測定値を減算することにより算出される。算出部１４は、読み込んだ線電流データＩｘ（ｔ）を、平均０、標準偏差１となるように加工する。
【0029】
算出部１４は、複数の配電線の各々の線電流と、複数のトランスについての消費電力量との正準相関係数が最大となるように、配電線の各々に対する複数のトランスの各々の所属変数を算出する。
【0030】
具体的には、算出部１４は、配電線の線電流データの各々Ｉｘ（＝Ｉｘ（ｔ））（ｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝）と、複数のトランスについての消費電力データＰとの１対多の関係について、下記（１）式に示すように正準相関係数ρＣＣＡｘ（Ｉｘ，Ｐ）を定義する。
【0031】
【数1】
【0032】
（１）式において、αは実数の係数である。また、βｘはβｘ＝（βｘ１，βｘ２，・・・，βｘｍ）Ｔであり、βｘｉはｘ（ｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝）線に対する第ｉトランスの所属変数であり、０≦βｘｉ≦１の連続変数である。第１実施形態における所属変数βｘｉは、第ｉトランスがｘ線に属する尤度が高いほど１に近い値をとり、ｘ線に属する尤度が低いほど０に近い値をとる。例えば、第ｉトランスがａｂ相に接続されている場合、βａｉ及びβｂｉは１に近い値となり、βｃｉは０に近い値となる。また、Ｖは下記（２）式に示す分散共分散行列である。
【0033】
【数2】
【0034】
算出部１４は、正準相関係数ρＣＣＡｘ（Ｉｘ，Ｐ）を最大化するための目的関数を下記（３）式とした場合の極値問題をラグランジュの未定係数法で数値的に解き、正準相関係数が最大となる所属変数βｘ
＊を、下記（４）式に示すように算出する。なお、λはラグランジュ乗数である。
【0035】
【数3】
【0036】
判定部１６は、算出部１４により算出された所属変数βｘ
＊に基づいて、複数のトランスの各々の接続相を判定する。具体的には、判定部１６は、所属変数βｘ
＊＝（βｘ１
＊，βｘ２
＊，・・・，βｘｍ
＊）Ｔを下記（５）式に示すように正規化した値γｘｉのうち、最小のγｘｉに対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、第ｉトランスの接続相として判定する。
【0037】
【数4】
【0038】
より具体的には、判定部１６は、以下のように第ｉトランスの接続相を判定する。
γｃｉ＝ｍｉｎ（γａｉ，γｂｉ，γｃｉ）の場合、ａｂ相
γｂｉ＝ｍｉｎ（γａｉ，γｂｉ，γｃｉ）の場合、ｃａ相
γａｉ＝ｍｉｎ（γａｉ，γｂｉ，γｃｉ）の場合、ｂｃ相
γｃｉ＝ｍｉｎ（γａｉ，γｂｉ，γｃｉ）の場合、ａｂ相
γｂｉ＝ｍｉｎ（γａｉ，γｂｉ，γｃｉ）の場合、ｃａ相
γａｉ＝ｍｉｎ（γａｉ，γｂｉ，γｃｉ）の場合、ｂｃ相
【0039】
出力部１８は、判定部１６により判定された、全てのトランス（第１トランス、第２トランス、・・・、第ｍトランス）の接続相の判定結果を、表示装置への表示、印刷装置による印刷等が可能な形式に処理して出力する。
【0040】
トランス接続相判定装置１０は、例えば図７に示すコンピュータ４０で実現されてよい。コンピュータ４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１と、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）４２と、一時記憶領域としてのメモリ４３と、不揮発性の記憶装置４４とを備える。また、コンピュータ４０は、入力装置、表示装置等の入出力装置４５と、記憶媒体４９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するＲ／Ｗ（Read/Write）装置４６とを備える。また、コンピュータ４０は、インターネット等のネットワークに接続される通信Ｉ／Ｆ（Interface）４７を備える。ＣＰＵ４１、ＧＰＵ４２、メモリ４３、記憶装置４４、入出力装置４５、Ｒ／Ｗ装置４６、及び通信Ｉ／Ｆ４７は、バス４８を介して互いに接続される。
【0041】
記憶装置４４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等である。記憶媒体としての記憶装置４４には、コンピュータ４０を、トランス接続相判定装置１０として機能させるためのトランス接続相判定プログラム５０が記憶される。トランス接続相判定プログラム５０は、選択プロセス制御命令５２と、算出プロセス制御命令５４と、判定プロセス制御命令５６と、出力プロセス制御命令５８とを有する。
【0042】
ＣＰＵ４１は、トランス接続相判定プログラム５０を記憶装置４４から読み出してメモリ４３に展開し、トランス接続相判定プログラム５０が有する制御命令を順次実行する。ＣＰＵ４１は、選択プロセス制御命令５２を実行することで、図２に示す選択部１２として動作する。また、ＣＰＵ４１は、算出プロセス制御命令５４を実行することで、図２に示す算出部１４として動作する。また、ＣＰＵ４１は、判定プロセス制御命令５６を実行することで、図２に示す判定部１６として動作する。また、ＣＰＵ４１は、出力プロセス制御命令５８を実行することで、図２に示す出力部１８として動作する。これにより、トランス接続相判定プログラム５０を実行したコンピュータ４０が、トランス接続相判定装置１０として機能することになる。なお、プログラムを実行するＣＰＵ４１はハードウェアである。また、プログラムの一部は、ＧＰＵ４２により実行されてもよい。
【0043】
なお、トランス接続相判定プログラム５０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等で実現されてもよい。
【0044】
次に、第１実施形態に係るトランス接続相判定装置１０の動作について説明する。トランス接続相判定装置１０に接続相の判定対象の配電区間の配電区間ＩＤが入力されると、トランス接続相判定装置１０において、図８に示すトランス接続相判定処理が実行される。なお、トランス接続相判定処理は、開示の技術のトランス接続相判定方法の一例である。
【0045】
ステップＳ１０で、選択部１２が、入力された配電区間ＩＤを受け付ける。次に、ステップＳ１２で、選択部１２が、配電情報ＤＢ２２から、受け付けた配電区間ＩＤに対応する配電区間に属するトランス、及びそのトランスに接続されている需要家を選択する。
【0046】
次に、ステップＳ１４で、算出部１４が、上記ステップＳ１２で選択されたトランス毎に、そのトランスに接続された需要家における消費電力データを、消費電力データＤＢ２４から読み込む。例えば、図４及び図５の例で、第ｉトランスとして、トランスＩＤ＝Ｔ１のトランスが選択されている場合には、需要家ＩＤ＝ｄ１のみが選択される。したがって、算出部１４は、消費電力データＤＢ２４から、需要家ＩＤ＝ｄ１に対応する消費電力データをＰｉ（ｔ）として、そのまま読み込む。また、例えば、第ｉトランスとして、トランスＩＤ＝Ｔ２のトランスが選択されている場合には、需要家ＩＤ＝ｄ２，ｄ３が選択される。なお、ｄ４はデータ可用性フラグが「無」のため選択されない。この場合、算出部１４は、消費電力データＤＢ２４から、需要家ＩＤ＝ｄ２に対応する消費電力データ、及び需要家ＩＤ＝ｄ３に対応する消費電力データを読み込む。そして、算出部１４は、「０：００」の消費電力量＝０．６５＋０．５１＝１．１６、「０：３０」の消費電力量＝０．６２＋０．４４＝１．０６、・・・のような仮想的な１つの需要家の消費電力データを、消費電力データＰｉ（ｔ）として算出する。そして、算出部１４が、選択された複数のトランスの消費電力データＰｉ（ｔ）をまとめて、消費電力データＰ＝（Ｐ１（ｔ），Ｐ２（ｔ），・・・，Ｐｍ（ｔ））とする。
【0047】
次に、ステップＳ１６で、算出部１４は、判定対象の配電区間における線電流データＩｘ（ｔ）を、線電流データＤＢ２６から読み込む。算出部１４は、読み込んだ線電流データＩｘ（ｔ）を、平均０、標準偏差１となるように加工する。
【0048】
次に、ステップＳ１８で、算出部１４が、配電線の線電流データの各々Ｉｘ（ｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝）と、複数のトランスについての消費電力データＰとの１対多の関係について、（１）式に示す正準相関係数ρＣＣＡｘ（Ｉｘ，Ｐ）を定義する。そして、算出部１４が、正準相関係数ρＣＣＡｘ（Ｉｘ，Ｐ）を最大化するための目的関数を（３）式とした場合の極値問題をラグランジュの未定係数法で数値的に解き、正準相関係数が最大となる所属変数βｘ
＊を、（４）式に示すように算出する。
【0049】
次に、ステップＳ２０で、判定部１６が、所属変数βｘ
＊＝（βｘ１
＊，βｘ２
＊，・・・，βｘｍ
＊）Ｔを（５）式に示すように正規化した値γｘ＝（γｘ１，γｘ２，・・・，γｘｍ）Ｔを算出する。次に、ステップＳ２２で、判定部１６が、γｘｉのうち、最小のγｘｉに対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、第ｉトランスの接続相として判定する。判定部１６は、全てのトランス（第１トランス、第２トランス、・・・、第ｍトランス）について接続相を判定する。
【0050】
次に、ステップＳ２４で、出力部１８が、上記ステップＳ２２で判定された、全てのトランスの接続相の判定結果を、表示装置への表示、印刷装置による印刷等が可能な形式に処理して出力し、トランス接続相判定処理は終了する。
【0051】
以上説明したように、第１実施形態に係るトランス接続相判定装置は、複数の配電線の各々の線電流を取得する。また、トランス接続相判定装置は、複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量を取得する。また、トランス接続相判定装置は、線電流の各々と、複数のトランスについての消費電力量との正準相関係数が最大となるように、線電流の各々に対応する配電線毎に、複数の配電線の各々に対する複数のトランスの各々の連続変数である所属変数を算出する。そして、トランス接続相判定装置は、配電線毎に算出された所属変数を正規化した値のうち、最小の値に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、複数のトランスの各々の接続相と判定する。これにより、高圧側線電流と低圧側負荷との１対１の相関分析を行う場合に比べ、１対多の正準相関分析を行うことによる相関係数の値の増大により、ノイズ耐性が向上し、トランス接続相の判定精度を向上させることができる。
【0052】
＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態について説明する。なお、第２実施形態に係るトランス接続相判定装置において、第１実施形態に係るトランス接続相判定装置１０と同様の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
次に、第２実施形態について説明する。なお、第２実施形態に係るトランス接続相判定装置において、第１実施形態に係るトランス接続相判定装置１０と同様の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【0053】
図２に示すように、第２実施形態に係るトランス接続相判定装置２１０は、選択部１２と、算出部２１４と、判定部２１６と、出力部１８とを備える。
【0054】
第１実施形態では、算出部１４は、配電線毎の正準相関係数ρＣＣＡｘ（Ｉｘ，Ｐ）（ｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝）がそれぞれ最大となるように、所属変数βｘ
＊をそれぞれ算出する場合について説明した。第２実施形態では、算出部２１４は、下記（６）式の最大化問題を解く。具体的には、算出部２１４は、（６）式を最大化するための目的関数を下記（７）式とした場合の極値問題をラグランジュの未定係数法で数値的に解き、正準相関係数が最大となる所属変数βｘ
＊（ｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝）を算出する。
【0055】
【数5】
【0056】
判定部２１６は、所属変数βｘ
＊＝（βｘ１
＊，βｘ２
＊，・・・，βｘｍ
＊）Ｔのうち、最小のβｘｉ
＊に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、第ｉトランスの接続相と判定する。より具体的には、判定部２１６は、以下のように第ｉトランスの接続相を判定する。
βｃｉ ＊＝ｍｉｎ（βａｉ ＊，βｂｉ ＊，βｃｉ ＊）の場合、ａｂ相
βｂｉ ＊＝ｍｉｎ（βａｉ ＊，βｂｉ ＊，βｃｉ ＊）の場合、ｃａ相
βａｉ ＊＝ｍｉｎ（βａｉ ＊，βｂｉ ＊，βｃｉ ＊）の場合、ｂｃ相
βｃｉ ＊＝ｍｉｎ（βａｉ ＊，βｂｉ ＊，βｃｉ ＊）の場合、ａｂ相
βｂｉ ＊＝ｍｉｎ（βａｉ ＊，βｂｉ ＊，βｃｉ ＊）の場合、ｃａ相
βａｉ ＊＝ｍｉｎ（βａｉ ＊，βｂｉ ＊，βｃｉ ＊）の場合、ｂｃ相
【0057】
トランス接続相判定装置２１０は、例えば図７に示すコンピュータ４０で実現されてよい。コンピュータ４０の記憶装置４４には、コンピュータ４０を、トランス接続相判定装置２１０として機能させるためのトランス接続相判定プログラム２５０が記憶される。トランス接続相判定プログラム２５０は、選択プロセス制御命令５２と、算出プロセス制御命令２５４と、判定プロセス制御命令２５６と、出力プロセス制御命令５８とを有する。
【0058】
ＣＰＵ４１は、トランス接続相判定プログラム２５０を記憶装置４４から読み出してメモリ４３に展開し、トランス接続相判定プログラム２５０が有する制御命令を順次実行する。ＣＰＵ４１は、算出プロセス制御命令２５４を実行することで、図２に示す算出部２１４として動作する。また、ＣＰＵ４１は、判定プロセス制御命令２５６を実行することで、図２に示す判定部２１６として動作する。他の制御命令については、第１実施形態に係るトランス接続相判定プログラム５０と同様である。これにより、トランス接続相判定プログラム２５０を実行したコンピュータ４０が、トランス接続相判定装置２１０として機能することになる。
【0059】
なお、トランス接続相判定プログラム２５０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等で実現されてもよい。
【0060】
次に、第２実施形態に係るトランス接続相判定装置２１０の動作について説明する。トランス接続相判定装置２１０に接続相の判定対象の配電区間の配電区間ＩＤが入力されると、トランス接続相判定装置２１０において、図９に示すトランス接続相判定処理が実行される。なお、第２実施形態に係るトランス接続相判定処理において、第１実施形態に係るトランス接続相判定処理（図８）と同様の処理については、同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。
【0061】
ステップＳ１０～Ｓ１６を経て、次のステップＳ２１８で、算出部２１４が、（６）式に示す正準相関係数ρＣＣＡｘ（Ｉｘ，Ｐ）（ｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝）の合計を最大化するための目的関数を（７）式のように定義する。そして、算出部２１４が、（７）式の極値問題をラグランジュの未定係数法で数値的に解き、正準相関係数が最大となる所属変数βｘ
＊（ｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝）を算出する。
【0062】
次に、ステップＳ２２２で、判定部２１６が、所属変数βｘ
＊＝（βｘ１
＊，βｘ２
＊，・・・，βｘｍ
＊）Ｔのうち、最小のβｘｉ
＊に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、第ｉトランスの接続相と判定する。
【0063】
以上説明したように、第２実施形態に係るトランス接続相判定装置は、複数の配電線の各々の線電流を取得する。また、トランス接続相判定装置は、複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量を取得する。また、トランス接続相判定装置は、線電流の各々と、複数のトランスについての消費電力量との正準相関係数の合計が最大となるように、線電流の各々に対応する配電線毎に、複数の配電線の各々に対する複数のトランスの各々の連続変数である所属変数を算出する。そして、トランス接続相判定装置は、配電線毎に算出された所属変数のうち、最小の所属変数に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、複数のトランスの各々の接続相と判定する。これにより、第１実施形態と同様に、トランス接続相の判定精度を向上させることができる。
【0064】
＜第３実施形態＞
次に、第３実施形態について説明する。なお、第３実施形態に係るトランス接続相判定装置において、第１実施形態に係るトランス接続相判定装置１０と同様の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
次に、第３実施形態について説明する。なお、第３実施形態に係るトランス接続相判定装置において、第１実施形態に係るトランス接続相判定装置１０と同様の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【0065】
図２に示すように、第３実施形態に係るトランス接続相判定装置３１０は、選択部１２と、算出部３１４と、判定部３１６と、出力部１８とを備える。
【0066】
第１及び第２実施形態では、連続変数である所属変数βｘを用いる場合について説明したが、第３実施形態では、バイナリ変数である所属変数βｘを用いる。
【0067】
具体的には、算出部３１４は、第１実施形態と同様に、（１）式に示す正準相関係数ρＣＣＡｘ（Ｉｘ，Ｐ）を定義する。ただし、所属変数βｘｉ∈｛０，１｝である。ここで、（１）式を下記（８）式のように変換し、正準相関係数ρＣＣＡｘ（Ｉｘ，Ｐ）を最大化するための目的関数を下記（９）式のように定義する。
【0068】
【数6】
【0069】
なお、ηｘは、ＱＵＢＯ（Quadratic Unconstrained Binary Optimization）形式を表す。算出部３１４は、下記（１０）式を逐次的に解くことで、正準相関係数が最大となる所属変数βｘ
＊を算出する。
【0070】
【数7】
【0071】
ここで、各トランスは、高圧側の配電線の二線に接続されているため、理想的には、Σｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｉ
＊＝２（ｉ＝１，２，・・・，ｍ）になるはずである。しかし、様々な原因からこの条件を満たさない解が得られる場合もある。そこで、第３実施形態の判定部３１６は、Σｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｉ
＊＝２とならない場合の判定を例外処理として実行する。
【0072】
具体的には、判定部３１６は、通常処理として、Σｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｋ
＊＝２である第ｋトランスについて、βｘｋ
＊＝１に対応する配電線の組み合わせに対応する相を、第ｋトランスの接続相として判定する。例えば、判定部３１６は、βａｋ
＊＝１及びβｂｋ
＊＝１の場合、第ｋトランスの接続相をａｂ相と判定する。また、判定部３１６は、例外処理として、Σｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｊ
＊≠２である第ｊトランスについて、通常処理の判定結果を部分解として固定し、接続相の候補のうち、正準相関係数が最大となる候補を接続相として判定する。
【0073】
より具体的には、判定部３１６は、Σｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｉ
＊≠２である第ｊトランスについての接続相の候補を下記のように作成する。
Σｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｊ ＊＝０又は３の場合 →
（βａｊ ＊，βｂｊ ＊，βｃｊ ＊）＝（１，１，０），（０，１，１），（１，０，１）
Σｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｊ ＊＝１の場合 →
（βａｊ ＊，βｂｊ ＊，βｃｊ ＊）＝（１，１，０），（０，１，１），（１，０，１）のうち、βｘｊ ＊＝１に合致するもの。例えば、βａｊ ＊＝１の場合、（βａｊ ＊，βｂｊ ＊，βｃｊ ＊）＝（１，１，０），（１，０，１）
Σｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｊ ＊＝０又は３の場合 →
（βａｊ ＊，βｂｊ ＊，βｃｊ ＊）＝（１，１，０），（０，１，１），（１，０，１）
Σｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｊ ＊＝１の場合 →
（βａｊ ＊，βｂｊ ＊，βｃｊ ＊）＝（１，１，０），（０，１，１），（１，０，１）のうち、βｘｊ ＊＝１に合致するもの。例えば、βａｊ ＊＝１の場合、（βａｊ ＊，βｂｊ ＊，βｃｊ ＊）＝（１，１，０），（１，０，１）
【0074】
判定部３１６は、第ｋトランスについての判定結果である部分解｛βｘｋ
＊｝と、上記のように作成した第ｊトランスの接続相の候補の各々とを用いて、候補毎に、下記（１１）式に示す正準相関係数ρｓｕｂｔｏｔａｌを算出し、ρｓｕｂｔｏｔａｌが最大となる候補を、第ｊトランスについての解｛βｘｊ
＊｝として決定する。
【0075】
【数8】
【0076】
判定部３１６は、｛βｘｋ
＊｝及び｛βｘｊ
＊｝から、全てのトランスの所属変数βｘ
＊＝（βｘ１
＊，βｘ２
＊，・・・，βｘｍ
＊）Ｔを決定し、決定したβｘ
＊に基づいて、以下のように第ｉトランスの接続相を判定する。
（βａｉ ＊，βｂｉ ＊，βｃｉ ＊）＝（１，１，０）の場合、ａｂ相
（βａｉ ＊，βｂｉ ＊，βｃｉ ＊）＝（１，０，１）の場合、ｃａ相
（βａｉ ＊，βｂｉ ＊，βｃｉ ＊）＝（０，１，１）の場合、ｂｃ相
（βａｉ ＊，βｂｉ ＊，βｃｉ ＊）＝（１，１，０）の場合、ａｂ相
（βａｉ ＊，βｂｉ ＊，βｃｉ ＊）＝（１，０，１）の場合、ｃａ相
（βａｉ ＊，βｂｉ ＊，βｃｉ ＊）＝（０，１，１）の場合、ｂｃ相
【0077】
トランス接続相判定装置３１０は、例えば図７に示すコンピュータ４０で実現されてよい。コンピュータ４０の記憶装置４４には、コンピュータ４０を、トランス接続相判定装置３１０として機能させるためのトランス接続相判定プログラム３５０が記憶される。トランス接続相判定プログラム３５０は、選択プロセス制御命令５２と、算出プロセス制御命令３５４と、判定プロセス制御命令３５６と、出力プロセス制御命令５８とを有する。
【0078】
ＣＰＵ４１は、トランス接続相判定プログラム３５０を記憶装置４４から読み出してメモリ４３に展開し、トランス接続相判定プログラム３５０が有する制御命令を順次実行する。ＣＰＵ４１は、算出プロセス制御命令３５４を実行することで、図２に示す算出部３１４として動作する。また、ＣＰＵ４１は、判定プロセス制御命令３５６を実行することで、図２に示す判定部３１６として動作する。他の制御命令については、第１実施形態に係るトランス接続相判定プログラム５０と同様である。これにより、トランス接続相判定プログラム３５０を実行したコンピュータ４０が、トランス接続相判定装置３１０として機能することになる。
【0079】
なお、トランス接続相判定プログラム３５０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等で実現されてもよい。
【0080】
次に、第３実施形態に係るトランス接続相判定装置３１０の動作について説明する。トランス接続相判定装置３１０に接続相の判定対象の配電区間の配電区間ＩＤが入力されると、トランス接続相判定装置３１０において、図１０に示すトランス接続相判定処理が実行される。なお、第３実施形態に係るトランス接続相判定処理において、第１実施形態に係るトランス接続相判定処理（図８）と同様の処理については、同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。
【0081】
ステップＳ１０～Ｓ１６を経て、次のステップＳ３０で、βｘ
＊算出処理が実行される。ここで、図１１を参照して、βｘ
＊算出処理について説明する。
【0082】
ステップＳ３０２で、算出部３１４が、（９）式のλ、逐次処理の収束判定のための精度指標Ｆ及び閾値εの初期値を設定する。例えば、λ＝０、Ｆ＝＋∞、ε＝１０－４としてよい。次に、ステップＳ３０４で、算出部３１４が、｜Ｆ｜がεより小さくなったか否かを判定する。｜Ｆ｜＜εの場合には、ステップＳ３１０へ移行し、｜Ｆ｜≧εの場合には、ステップＳ３０６へ移行する。
【0083】
ステップＳ３０６では、算出部３１４が、（１０）式を解くことで、ηｘが最大となる、すなわち、正準相関係数が最大となる所属変数βｘ
＊を算出する。次に、ステップＳ３０８で、算出部３１４が、Ｆにηｘ（βｘ
＊，λ）を設定し、λにρＣＣＡｘ（βｘ
＊）を設定し、ステップＳ３０４に戻る。一方、ステップＳ３１０では、直近のステップＳ３０６で算出されたβｘ
＊を出力し（判定部３１６へ受け渡し）、トランス接続相判定処理（図１０）にリターンする。
【0084】
次に、ステップＳ３２で、判定部３１６が、上記ステップＳ３０で算出されたβｘ
＊に基づいて、第ｉトランスについてのΣｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｉ
＊が２か否かを判定する。Σｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｉ
＊≠２の場合には、ステップＳ３４へ移行し、判定部３１６が、その第ｉトランスを、例外処理の対象として記憶する。Σｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｉ
＊＝２の場合には、上記ステップＳ３４の処理はスキップする。判定部３１６は、全てのトランスについて上記ステップＳ３２の判定を行うと、ステップＳ３６へ移行する。
【0085】
ステップＳ３６では、判定部３１６が、Σｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｋ
＊＝２である第ｋトランスについて算出された｛βｘｋ
＊｝を、所属変数βｘ
＊の部分解として決定する。次に、ステップＳ４０で、例外処理が実行される。ここで、図１２を参照して、例外処理について説明する。
【0086】
ステップＳ４０２で、判定部３１６が、上記ステップＳ３６で決定した、Σｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｋ
＊＝２である第ｋトランスについて算出された｛βｘｋ
＊｝を、部分解として固定する。
【0087】
次に、ステップＳ４０４で、判定部３１６が、例外処理対象の第ｊトランスについての接続相の候補として、Σｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｊ
＊＝０又は３の場合は、（βａｊ
＊，βｂｊ
＊，βｃｊ
＊）＝（１，１，０），（０，１，１），（１，０，１）を作成する。また、判定部３１６が、第ｊトランスについての接続相の候補として、Σｘ∈｛ａ，ｂ，ｃ｝βｘｊ
＊＝１の場合には、（βａｊ
＊，βｂｊ
＊，βｃｊ
＊）＝（１，１，０），（０，１，１），（１，０，１）のうち、βｘｊ
＊＝１に合致するものを作成する。
【0088】
次に、ステップＳ４０６で、判定部３１６が、上記ステップＳ４０２で固定した部分解｛βｘｋ
＊｝と、上記ステップＳ４０４で作成した第ｊトランスの接続相の候補の各々とを用いて、候補毎に（１１）式に示す正準相関係数ρｓｕｂｔｏｔａｌを算出する。次に、ステップＳ４０８で、判定部３１６が、ρｓｕｂｔｏｔａｌが最大となる候補を、第ｊトランスについての解｛βｘｊ
＊｝として決定し、トランス接続相判定処理（図１０）にリターンする。
【0089】
次に、ステップＳ４２で、判定部３１６が、｛βｘｋ
＊｝及び｛βｘｊ
＊｝から、全てのトランスの所属変数βｘ
＊＝（βｘ１
＊，βｘ２
＊，・・・，βｘｍ
＊）Ｔを決定する。次に、ステップＳ４４で、判定部２１６が、決定したβｘ
＊に基づいて、第ｉトランスの接続相を、（βａｉ
＊，βｂｉ
＊，βｃｉ
＊）＝（１，１，０）の場合、ａｂ相、（１，０，１）の場合、ｃａ相、（０，１，１）の場合、ｂｃ相と判定する。
【0090】
以上説明したように、第３実施形態に係るトランス接続相判定装置は、複数の配電線の各々の線電流を取得する。また、トランス接続相判定装置は、複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量を取得する。また、トランス接続相判定装置は、線電流の各々と、複数のトランスについての消費電力量との正準相関係数が最大となるように、バイナリ変数である配電線毎の所属変数を算出する。そして、トランス接続相判定装置は、複数のトランスのうち、所属変数の合計が２のトランスについては、値が１の所属変数に対応する配電線の組み合わせに対応する相を接続相として判定する。また、トランス接続相判定装置は、所属変数の合計が２ではないトランスについては、所属変数の合計が２のトランスについて判定した接続相を部分解として固定し、接続相の候補のうち、正準相関係数が最大となる候補を接続相として判定する。これにより、第１及び第２実施形態と同様に、トランス接続相の判定精度を向上させることができる。また、トランスの接続関係を示す所属変数を連続変数で近似している第１及び第２実施形態に比べ、所属変数をバイナリ変数とするため、より厳密な接続関係を算出することができる。
【0091】
さらに、第３実施形態に係るトランス接続相判定装置は、正準相関係数が最大となる所属変数の算出にＱＵＢＯ形式を適用することで、現実的な計算時間で全てのトランスの接続相を判定することができる。具体的には、第３実施形態では、バイナリ変数版の組み合わせ最適化問題を現実的な時間で求解するために量子コンピューティングの利用を想定している。デジタルアニーラ、実機等の一般的な量子計算機で組み合わせ最適化問題を効率的に解くには、問題を、評価関数がバイナリ変数の二次以下の項で構成される問題であるＱＵＢＯ形式に落とし込むことが望ましい。形式的には、第２実施形態のように、３種類の高圧側配電線に対応した正準相関係数の和を最大化するような最適化問題を設計することは可能である。しかし、バイナリ変数版では、連続変数版のように正準相関係数の分母を１に制約することができないという問題がある。｛０，１｝の変数で常に分母を１にすることは不可能だからである。また、３つの正準相関係数の和を逐次解法で最大化するには、和を通分して分数関数の形にする必要があるが、この場合、分母にも分子にも二次以上の項が出てくるため、ＱＵＢＯにならないという問題がある。
【0092】
そこで、第３実施形態では、まず３つの正準相関係数のそれぞれを個別に最大化する処理を行い、その後に各トランスが接続関係にあると推定される配電線が現実通りの２種類であるかどうかをチェックしている。チェック結果が２種類であれば、接続相判定結果がそのまま出力され、それ以外であれば例外処理を実行して判定結果を修正している。これにより、第３実施形態では、全てのトランスの接続相の判定を、現実的な計算時間で実現することができる。
【0093】
また、第１～第３実施形態では、上述したように、１対多の正準相関分析を行うことによる相関係数の値の増大により、ノイズ耐性が向上し、トランス接続相の判定精度を向上させることができる。この相関係数増大の見積もりについて説明する。接続相判定の基準となる相関係数の差Δρは、各トランスの負荷の時間変化が無相関であると仮定した場合、Δρ∝√（３ｎ／２Ｎ）のような比例関係にあると概算することができる。Ｎはトランスの総数、ｎは相関分析の対象として想定するトランス数である。
【0094】
ここで、典型的な配電系回線の規模から、Ｎ＝１００とし、従来技術のような１対１の相関分析（ｎ＝１）と、上記各実施形態の正準相関分析（ｎ＝６６）とを比較すると、上記の比例関係から、本実施形態の方が、８．１倍程度相関係数が大きくなる。なお、ｎ＝６６と設定したのは、複数のトランスと、ａ線、ｂ線、及びｃ線とが均等に接続されると想定した場合、各高圧線には６６個のトランスが接続されていると仮定したものである。
【0095】
なお、日周期成分、月周期成分、年周期成分等の周期成分による擬似相関のある原信号等の場合、上記の各トランスの負荷の時間変化が無相関であるとの仮定が成立し難い場合もある。このような場合でも、ハイパスフィルタを適用する等の前処理により、上記仮定を妥当なものにすることが可能である。
【0096】
また、上記各実施形態では、トランス接続相判定プログラムが記憶装置に予め記憶（インストール）されているが、これに限定されない。開示の技術に係るプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等の記憶媒体に記憶された形態で提供されてもよい。
【0097】
以上の各実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【0098】
（付記１）
複数の配電線の各々の線電流と、前記複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量とについて、前記線電流の各々と、前記複数のトランスについての前記消費電力量との正準相関係数が最大となるように、前記複数の配電線の各々に対する前記複数のトランスの各々の所属変数を算出し、
前記線電流の各々について算出された前記所属変数に基づいて、前記複数のトランスの各々の接続相を判定する、
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのトランス接続相判定プログラム。
複数の配電線の各々の線電流と、前記複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量とについて、前記線電流の各々と、前記複数のトランスについての前記消費電力量との正準相関係数が最大となるように、前記複数の配電線の各々に対する前記複数のトランスの各々の所属変数を算出し、
前記線電流の各々について算出された前記所属変数に基づいて、前記複数のトランスの各々の接続相を判定する、
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのトランス接続相判定プログラム。
【0099】
（付記２）
前記所属変数を算出する処理は、前記線電流の各々に対応する前記配電線毎に、前記正準相関係数が最大となるように連続変数である前記所属変数を算出することを含み、
前記判定する処理は、前記配電線毎に算出された前記所属変数を正規化した値のうち、最小の前記値に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定することを含む、
付記１に記載のトランス接続相判定プログラム。
前記所属変数を算出する処理は、前記線電流の各々に対応する前記配電線毎に、前記正準相関係数が最大となるように連続変数である前記所属変数を算出することを含み、
前記判定する処理は、前記配電線毎に算出された前記所属変数を正規化した値のうち、最小の前記値に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定することを含む、
付記１に記載のトランス接続相判定プログラム。
【0100】
（付記３）
前記所属変数を算出する処理は、前記線電流の各々に対応する配電線毎の前記正準相関係数の合計が最大となるように、連続変数である前記配電線毎の前記所属変数を算出することを含み、
前記判定する処理は、前記配電線毎に算出された前記所属変数のうち、最小の前記所属変数に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定することを含む、
付記１に記載のトランス接続相判定プログラム。
前記所属変数を算出する処理は、前記線電流の各々に対応する配電線毎の前記正準相関係数の合計が最大となるように、連続変数である前記配電線毎の前記所属変数を算出することを含み、
前記判定する処理は、前記配電線毎に算出された前記所属変数のうち、最小の前記所属変数に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定することを含む、
付記１に記載のトランス接続相判定プログラム。
【0101】
（付記４）
前記所属変数を算出する処理は、前記線電流の各々に対応する配電線毎の前記正準相関係数の合計が最大となるように、バイナリ変数である前記配電線毎の前記所属変数を算出することを含み、
前記判定する処理は、前記複数のトランスのうち、前記配電線毎に算出された前記所属変数の合計が２のトランスについては、値が１の前記所属変数に対応する配電線の組み合わせに対応する相を接続相として判定することを含む、
付記１に記載のトランス接続相判定プログラム。
前記所属変数を算出する処理は、前記線電流の各々に対応する配電線毎の前記正準相関係数の合計が最大となるように、バイナリ変数である前記配電線毎の前記所属変数を算出することを含み、
前記判定する処理は、前記複数のトランスのうち、前記配電線毎に算出された前記所属変数の合計が２のトランスについては、値が１の前記所属変数に対応する配電線の組み合わせに対応する相を接続相として判定することを含む、
付記１に記載のトランス接続相判定プログラム。
【0102】
（付記５）
前記判定する処理は、前記複数のトランスのうち、前記配電線毎に算出された前記所属変数の合計が２ではないトランスについては、前記所属変数の合計が２のトランスについて判定した接続相を部分解として固定し、前記所属変数の合計が２ではないトランスの接続相の候補のうち、前記正準相関係数が最大となる候補を接続相として判定することを含む付記４に記載のトランス接続相判定プログラム。
前記判定する処理は、前記複数のトランスのうち、前記配電線毎に算出された前記所属変数の合計が２ではないトランスについては、前記所属変数の合計が２のトランスについて判定した接続相を部分解として固定し、前記所属変数の合計が２ではないトランスの接続相の候補のうち、前記正準相関係数が最大となる候補を接続相として判定することを含む付記４に記載のトランス接続相判定プログラム。
【0103】
（付記６）
前記所属変数を算出する処理は、二次以下の項で構成される二値最適化問題を適用して、バイナリ変数である前記所属変数を算出することを含む付記４又は付記５に記載のトランス接続相判定プログラム。
前記所属変数を算出する処理は、二次以下の項で構成される二値最適化問題を適用して、バイナリ変数である前記所属変数を算出することを含む付記４又は付記５に記載のトランス接続相判定プログラム。
【0104】
（付記７）
複数の配電線の各々の線電流と、前記複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量とについて、前記線電流の各々と、前記複数のトランスについての前記消費電力量との正準相関係数が最大となるように、前記複数の配電線の各々に対する前記複数のトランスの各々の所属変数を算出し、
前記線電流の各々について算出された前記所属変数に基づいて、前記複数のトランスの各々の接続相を判定する、
ことを含む処理をコンピュータが実行するトランス接続相判定方法。
複数の配電線の各々の線電流と、前記複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量とについて、前記線電流の各々と、前記複数のトランスについての前記消費電力量との正準相関係数が最大となるように、前記複数の配電線の各々に対する前記複数のトランスの各々の所属変数を算出し、
前記線電流の各々について算出された前記所属変数に基づいて、前記複数のトランスの各々の接続相を判定する、
ことを含む処理をコンピュータが実行するトランス接続相判定方法。
【0105】
（付記８）
前記所属変数を算出する処理は、前記線電流の各々に対応する前記配電線毎に、前記正準相関係数が最大となるように連続変数である前記所属変数を算出することを含み、
前記判定する処理は、前記配電線毎に算出された前記所属変数を正規化した値のうち、最小の前記値に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定することを含む、
付記７に記載のトランス接続相判定方法。
前記所属変数を算出する処理は、前記線電流の各々に対応する前記配電線毎に、前記正準相関係数が最大となるように連続変数である前記所属変数を算出することを含み、
前記判定する処理は、前記配電線毎に算出された前記所属変数を正規化した値のうち、最小の前記値に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定することを含む、
付記７に記載のトランス接続相判定方法。
【0106】
（付記９）
前記所属変数を算出する処理は、前記線電流の各々に対応する配電線毎の前記正準相関係数の合計が最大となるように、連続変数である前記配電線毎の前記所属変数を算出することを含み、
前記判定する処理は、前記配電線毎に算出された前記所属変数のうち、最小の前記所属変数に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定することを含む、
付記７に記載のトランス接続相判定方法。
前記所属変数を算出する処理は、前記線電流の各々に対応する配電線毎の前記正準相関係数の合計が最大となるように、連続変数である前記配電線毎の前記所属変数を算出することを含み、
前記判定する処理は、前記配電線毎に算出された前記所属変数のうち、最小の前記所属変数に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定することを含む、
付記７に記載のトランス接続相判定方法。
【0107】
（付記１０）
前記所属変数を算出する処理は、前記線電流の各々に対応する配電線毎の前記正準相関係数の合計が最大となるように、バイナリ変数である前記配電線毎の前記所属変数を算出することを含み、
前記判定する処理は、前記複数のトランスのうち、前記配電線毎に算出された前記所属変数の合計が２のトランスについては、値が１の前記所属変数に対応する配電線の組み合わせに対応する相を接続相として判定することを含む、
付記７に記載のトランス接続相判定方法。
前記所属変数を算出する処理は、前記線電流の各々に対応する配電線毎の前記正準相関係数の合計が最大となるように、バイナリ変数である前記配電線毎の前記所属変数を算出することを含み、
前記判定する処理は、前記複数のトランスのうち、前記配電線毎に算出された前記所属変数の合計が２のトランスについては、値が１の前記所属変数に対応する配電線の組み合わせに対応する相を接続相として判定することを含む、
付記７に記載のトランス接続相判定方法。
【0108】
（付記１１）
前記判定する処理は、前記複数のトランスのうち、前記配電線毎に算出された前記所属変数の合計が２ではないトランスについては、前記所属変数の合計が２のトランスについて判定した接続相を部分解として固定し、前記所属変数の合計が２ではないトランスの接続相の候補のうち、前記正準相関係数が最大となる候補を接続相として判定することを含む付記１０に記載のトランス接続相判定方法。
前記判定する処理は、前記複数のトランスのうち、前記配電線毎に算出された前記所属変数の合計が２ではないトランスについては、前記所属変数の合計が２のトランスについて判定した接続相を部分解として固定し、前記所属変数の合計が２ではないトランスの接続相の候補のうち、前記正準相関係数が最大となる候補を接続相として判定することを含む付記１０に記載のトランス接続相判定方法。
【0109】
（付記１２）
前記所属変数を算出する処理は、二次以下の項で構成される二値最適化問題を適用して、バイナリ変数である前記所属変数を算出することを含む付記１０又は付記１１に記載のトランス接続相判定方法。
前記所属変数を算出する処理は、二次以下の項で構成される二値最適化問題を適用して、バイナリ変数である前記所属変数を算出することを含む付記１０又は付記１１に記載のトランス接続相判定方法。
【0110】
（付記１３）
複数の配電線の各々の線電流と、前記複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量とについて、前記線電流の各々と、前記複数のトランスについての前記消費電力量との正準相関係数が最大となるように、前記複数の配電線の各々に対する前記複数のトランスの各々の所属変数を算出する算出部と、
前記線電流の各々について算出された前記所属変数に基づいて、前記複数のトランスの各々の接続相を判定する判定部と、
を含むトランス接続相判定装置。
複数の配電線の各々の線電流と、前記複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量とについて、前記線電流の各々と、前記複数のトランスについての前記消費電力量との正準相関係数が最大となるように、前記複数の配電線の各々に対する前記複数のトランスの各々の所属変数を算出する算出部と、
前記線電流の各々について算出された前記所属変数に基づいて、前記複数のトランスの各々の接続相を判定する判定部と、
を含むトランス接続相判定装置。
【0111】
（付記１４）
前記算出部は、前記線電流の各々に対応する前記配電線毎に、前記正準相関係数が最大となるように連続変数である前記所属変数を算出し、
前記判定部は、前記配電線毎に算出された前記所属変数を正規化した値のうち、最小の前記値に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定する
付記１３に記載のトランス接続相判定装置。
前記算出部は、前記線電流の各々に対応する前記配電線毎に、前記正準相関係数が最大となるように連続変数である前記所属変数を算出し、
前記判定部は、前記配電線毎に算出された前記所属変数を正規化した値のうち、最小の前記値に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定する
付記１３に記載のトランス接続相判定装置。
【0112】
（付記１５）
前記算出部は、前記線電流の各々に対応する配電線毎の前記正準相関係数の合計が最大となるように、連続変数である前記配電線毎の前記所属変数を算出し、
前記判定部は、前記配電線毎に算出された前記所属変数のうち、最小の前記所属変数に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定する
付記１３に記載のトランス接続相判定装置。
前記算出部は、前記線電流の各々に対応する配電線毎の前記正準相関係数の合計が最大となるように、連続変数である前記配電線毎の前記所属変数を算出し、
前記判定部は、前記配電線毎に算出された前記所属変数のうち、最小の前記所属変数に対応する配電線以外の配電線の組み合わせに対応する相を、前記複数のトランスの各々の接続相と判定する
付記１３に記載のトランス接続相判定装置。
【0113】
（付記１６）
前記算出部は、前記線電流の各々に対応する配電線毎の前記正準相関係数の合計が最大となるように、バイナリ変数である前記配電線毎の前記所属変数を算出し、
前記判定部は、前記複数のトランスのうち、前記配電線毎に算出された前記所属変数の合計が２のトランスについては、値が１の前記所属変数に対応する配電線の組み合わせに対応する相を接続相として判定する
付記１３に記載のトランス接続相判定装置。
前記算出部は、前記線電流の各々に対応する配電線毎の前記正準相関係数の合計が最大となるように、バイナリ変数である前記配電線毎の前記所属変数を算出し、
前記判定部は、前記複数のトランスのうち、前記配電線毎に算出された前記所属変数の合計が２のトランスについては、値が１の前記所属変数に対応する配電線の組み合わせに対応する相を接続相として判定する
付記１３に記載のトランス接続相判定装置。
【0114】
（付記１７）
前記判定部は、前記複数のトランスのうち、前記配電線毎に算出された前記所属変数の合計が２ではないトランスについては、前記所属変数の合計が２のトランスについて判定した接続相を部分解として固定し、前記所属変数の合計が２ではないトランスの接続相の候補のうち、前記正準相関係数が最大となる候補を接続相として判定する付記１６に記載のトランス接続相判定装置。
前記判定部は、前記複数のトランスのうち、前記配電線毎に算出された前記所属変数の合計が２ではないトランスについては、前記所属変数の合計が２のトランスについて判定した接続相を部分解として固定し、前記所属変数の合計が２ではないトランスの接続相の候補のうち、前記正準相関係数が最大となる候補を接続相として判定する付記１６に記載のトランス接続相判定装置。
【0115】
（付記１８）
前記算出部は、二次以下の項で構成される二値最適化問題を適用して、バイナリ変数である前記所属変数を算出することを含む付記１６又は付記１７に記載のトランス接続相判定装置。
前記算出部は、二次以下の項で構成される二値最適化問題を適用して、バイナリ変数である前記所属変数を算出することを含む付記１６又は付記１７に記載のトランス接続相判定装置。
【0116】
（付記１９）
複数の配電線の各々の線電流と、前記複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量とについて、前記線電流の各々と、前記複数のトランスについての前記消費電力量との正準相関係数が最大となるように、前記複数の配電線の各々に対する前記複数のトランスの各々の所属変数を算出し、
前記線電流の各々について算出された前記所属変数に基づいて、前記複数のトランスの各々の接続相を判定する、
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのトランス接続相判定プログラムを記憶した非一時的記憶媒体。
複数の配電線の各々の線電流と、前記複数の配電線のうちの２つの組み合わせに対応した複数の相のいずれかの相に接続された複数のトランスの各々に接続された消費主体で消費された消費電力量とについて、前記線電流の各々と、前記複数のトランスについての前記消費電力量との正準相関係数が最大となるように、前記複数の配電線の各々に対する前記複数のトランスの各々の所属変数を算出し、
前記線電流の各々について算出された前記所属変数に基づいて、前記複数のトランスの各々の接続相を判定する、
ことを含む処理をコンピュータに実行させるためのトランス接続相判定プログラムを記憶した非一時的記憶媒体。
【符号の説明】
【0117】
１０、２１０、３１０ トランス接続相判定装置
１２ 選択部
１４、２１４、３１４ 算出部
１６、２１６、３１６ 判定部
１８ 出力部
２２ 配電情報ＤＢ
２４ 消費電力データＤＢ
２６ 線電流データＤＢ
４０ コンピュータ
４１ ＣＰＵ
４２ ＧＰＵ
４３ メモリ
４４ 記憶装置
４５ 入出力装置
４６ 装置
４７ 通信Ｉ／Ｆ
４８ バス
４９ 記憶媒体
５０、２５０、３５０ トランス接続相判定プログラム
５２ 選択プロセス制御命令
５４、２５４、３５４ 算出プロセス制御命令
５６、２５６，３５６ 判定プロセス制御命令
５８ 出力プロセス制御命令
１２ 選択部
１４、２１４、３１４ 算出部
１６、２１６、３１６ 判定部
１８ 出力部
２２ 配電情報ＤＢ
２４ 消費電力データＤＢ
２６ 線電流データＤＢ
４０ コンピュータ
４１ ＣＰＵ
４２ ＧＰＵ
４３ メモリ
４４ 記憶装置
４５ 入出力装置
４６ 装置
４７ 通信Ｉ／Ｆ
４８ バス
４９ 記憶媒体
５０、２５０、３５０ トランス接続相判定プログラム
５２ 選択プロセス制御命令
５４、２５４、３５４ 算出プロセス制御命令
５６、２５６，３５６ 判定プロセス制御命令
５８ 出力プロセス制御命令
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
