特開 2024-30641 送出電圧調整装置、送出電圧調整システム、送出電圧調整方法およびプログラム

(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】P2024030641

(43)【公開日】2024-03-07

(54)【発明の名称】送出電圧調整装置、送出電圧調整システム、送出電圧調整方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   H02J 3/00 20060101AFI20240229BHJP

   H02J 3/12 20060101ALI20240229BHJP

【ＦＩ】

H02J3/00 170

H02J3/12

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022133653

(22)【出願日】2022-08-24

(71)【出願人】

【識別番号】000211307

【氏名又は名称】中国電力株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100126561

【弁理士】

【氏名又は名称】原嶋 成時郎

(72)【発明者】

【氏名】藤井 裕士

【テーマコード（参考）】

5G066

【Ｆターム（参考）】

5G066AA03

5G066AE01

5G066AE05

5G066AE09

5G066DA01

(57)【要約】

【課題】配電線の送出電圧を最適に調整することが可能な技術を提供する。
【解決手段】 送出電圧調整装置２００は、その機能として、送出電圧の値を時系列で取得する電圧取得部２３２と、過去の配電線における消費電力量による機械学習モデルに基づき、所定の第１の時刻における消費電力量と、所定の第１の時刻までの送出電圧の値の時系列における変化から、所定の第１の時刻以降である第２の時刻以降における送出電圧の値の予測を行う予測部２３３と、あらかじめ記憶された送出電圧の計画値と、予測された送出電圧の値とに基づき、送出電圧の値を決定する決定部２３５と、配電線の送出電圧を、決定された送出電圧の値に調整する電圧調整部２３６と、を備える。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

配電用変電所に設置され、配電線の送出電圧の調整を行う送出電圧調整装置であって、
前記送出電圧の値を時系列で取得する電圧取得部と、
過去の前記配電線における消費電力量による機械学習モデルに基づき、所定の第１の時刻における消費電力量と、前記所定の第１の時刻までの前記送出電圧の値の時系列における変化から、前記所定の第１の時刻以降である第２の時刻以降における前記送出電圧の値の予測を行う予測部と、
あらかじめ記憶された前記送出電圧の計画値と、予測された前記送出電圧の値とに基づき、前記送出電圧の値を決定する決定部と、
前記配電線の送出電圧を、決定された前記送出電圧の値に調整する電圧調整部と、を備える、
ことを特徴とする送出電圧調整装置。

【請求項2】

前記予測部は、前記所定の第１の時刻として、前記配電線の送出電圧の調整を行う略直前の時刻までの前記送出電圧の値の時系列における変化から、前記第２の時刻以降の前記送出電圧の値の予測を行う、
ことを特徴とする請求項１に記載の送出電圧調整装置。

【請求項3】

前記第２の時刻以降における前記配電線の末端電圧を含む値と、前記第２の時刻以降における実際の消費電力量の値と、に基づく機械学習を行い、前記機械学習の結果に基づき前記機械学習モデルを更新する学習部を備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の送出電圧調整装置。

【請求項4】

前記機械学習モデルは、過去の所定期間における前記配電線による消費電力量、前記所定期間における時期情報、及び前記所定期間における気象情報を教師データとする機械学習モデルである、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の送出電圧調整装置。

【請求項5】

前記電圧調整部は、電圧調整器に対するタップの上げ／下げの操作信号により、前記配電線の送出電圧を調整する、
ことを特徴とする請求項１に記載の送出電圧調整装置。

【請求項6】

変電所の配電線に接続され、前記配電線の送出電圧の調整を行う送出電圧調整器と、
前記送出電圧調整器による前記送出電圧の調整値を演算する演算装置と、を備える送出電圧調整システムであって、
前記演算装置は、
前記送出電圧の値を時系列で取得する電圧取得部と、
過去の前記配電線における消費電力量による機械学習モデルに基づき、所定の第１の時刻における消費電力量と、前記所定の第１の時刻までの前記送出電圧の値の時系列における変化から、前記所定の第１の時刻以降である第２の時刻以降における前記送出電圧の値の予測を行う予測部と、
あらかじめ記憶された前記送出電圧の計画値と、予測された前記送出電圧の値とに基づき、前記送出電圧の値を決定する決定部と、
前記配電線の送出電圧を、決定された前記送出電圧の値に調整する電圧調整部と、を備える、
ことを特徴とする送出電圧調整システム。

【請求項7】

プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行され、配電用変電所に設置されて配電線の送出電圧の調整を行うための送出電圧調整方法であって、
前記方法は、前記プロセッサが、
前記送出電圧の値を時系列で取得するステップと、
過去の前記配電線における消費電力量による機械学習モデルに基づき、所定の第１の時刻における消費電力量と、前記所定の第１の時刻までの前記送出電圧の値の時系列における変化から、前記所定の第１の時刻以降である第２の時刻以降における前記送出電圧の値の予測を行うステップと、
あらかじめ記憶された前記送出電圧の計画値と、予測された前記送出電圧の値とに基づき、前記送出電圧の値を決定するステップと、
前記配電線の送出電圧を、決定された前記送出電圧の値に調整するステップと、を実行する、
ことを特徴とする送出電圧調整方法。

【請求項8】

プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させ、配電用変電所に設置されて配電線の送出電圧の調整を行うためのプログラムであって、
前記プログラムは、前記プロセッサに、
前記送出電圧の値を時系列で取得するステップと、
過去の前記配電線における消費電力量による機械学習モデルに基づき、所定の第１の時刻における消費電力量と、前記所定の第１の時刻までの前記送出電圧の値の時系列における変化から、前記所定の第１の時刻以降である第２の時刻以降における前記送出電圧の値の予測を行うステップと、
あらかじめ記憶された前記送出電圧の計画値と、予測された前記送出電圧の値とに基づき、前記送出電圧の値を決定するステップと、
前記配電線の送出電圧を、決定された前記送出電圧の値に調整するステップと、を実行させる、
ことを特徴とするプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、配電線の送出電圧の調整を行う送出電圧調整装置、送出電圧調整システム、送出電圧調整方法およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

変電所の配電線により送出される電力は、時間帯や季節に応じて適切な電圧調整をすることにより調整されている。従来、配電線の電圧調整は、操作員が各変電所に出動し、手動で電圧調整装置を操作することにより行われている。

【0003】

そのため、電力系統の電圧調整を行う機器に設定すべき整定値を、自律的に決定することが可能な整定値決定装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。この整定値決定装置は、気象情報や季節などを考慮して負荷を予測するものである。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１９－１４６４１６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ところで、電力系統の電力使用量は、そのときの状況に応じて日々刻々と変動する。そのため、配電線の送出電圧を最適に調整する必要がある。

【0006】

そこで本発明は、配電線の送出電圧を最適に調整することが可能な送出電圧調整装置、送出電圧調整システム、送出電圧調整方法およびプログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記の課題を解決するために、請求項１の発明は、配電用変電所に設置され、配電線の送出電圧の調整を行う送出電圧調整装置であって、前記送出電圧の値を時系列で取得する電圧取得部と、過去の前記配電線における消費電力量による機械学習モデルに基づき、所定の第１の時刻における消費電力量と、前記所定の第１の時刻までの前記送出電圧の値の時系列における変化から、前記所定の第１の時刻以降である第２の時刻以降における前記送出電圧の値の予測を行う予測部と、あらかじめ記憶された前記送出電圧の計画値と、予測された前記送出電圧の値とに基づき、前記送出電圧の値を決定する決定部と、前記配電線の送出電圧を、決定された前記送出電圧の値に調整する電圧調整部と、を備える、ことを特徴とする送出電圧調整装置である。

【0008】

請求項２の発明は、請求項１に記載の送出電圧調整装置において、前記所定の第１の時刻として、前記配電線の送出電圧の調整を行う略直前の時刻までの前記送出電圧の値の時系列における変化から、前記第２の時刻以降の前記送出電圧の値の予測を行う、ことを特徴とする。

【0009】

請求項３の発明は、請求項１に記載の送出電圧調整装置において、前記第２の時刻以降における前記配電線の末端電圧を含む値と、前記第２の時刻以降における実際の消費電力量の値と、に基づく機械学習を行い、前記機械学習の結果に基づき前記機械学習モデルを更新する学習部を備える、ことを特徴とする。

【0010】

請求項４の発明は、請求項１から３に記載の送出電圧調整装置において、前記機械学習モデルは、過去の所定期間における前記配電線による消費電力量、前記所定期間における時期情報、及び前記所定期間における気象情報を教師データとする教師あり機械学習モデルである、ことを特徴とする。

【0011】

請求項５の発明は、請求項１に記載の送出電圧調整装置において、前記電圧調整部は、電圧調整器に対するタップの上げ／下げの操作信号により、前記配電線の送出電圧を調整する、ことを特徴とする。

【0012】

請求項６の発明は、変電所の配電線に接続され、前記配電線の送出電圧の調整を行う送出電圧調整器と、前記送出電圧調整器による前記送出電圧の調整値を演算する演算装置と、を備える送出電圧調整システムであって、前記演算装置は、前記送出電圧の値を時系列で取得する電圧取得部と、過去の前記配電線における消費電力量による機械学習モデルに基づき、所定の第１の時刻における消費電力量と、前記所定の第１の時刻までの前記送出電圧の値の時系列における変化から、前記所定の第１の時刻以降である第２の時刻以降における前記送出電圧の値の予測を行う予測部と、あらかじめ記憶された前記送出電圧の計画値と、予測された前記送出電圧の値とに基づき、前記送出電圧の値を決定する決定部と、前記配電線の送出電圧を、決定された前記送出電圧の値に調整する電圧調整部と、を備える、ことを特徴とする送出電圧調整システムである。

【0013】

請求項７の発明は、プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行され、配電用変電所に設置されて配電線の送出電圧の調整を行うための送出電圧調整方法であって、前記方法は、前記プロセッサが、前記送出電圧の値を時系列で取得するステップと、過去の前記配電線における消費電力量による機械学習モデルに基づき、所定の第１の時刻における消費電力量と、前記所定の第１の時刻までの前記送出電圧の値の時系列における変化から、前記所定の第１の時刻以降である第２の時刻以降における前記送出電圧の値の予測を行うステップと、あらかじめ記憶された前記送出電圧の計画値と、予測された前記送出電圧の値とに基づき、前記送出電圧の値を決定するステップと、前記配電線の送出電圧を、決定された前記送出電圧の値に調整するステップと、を実行する、ことを特徴とする送出電圧調整方法である。

【0014】

請求項８の発明は、プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させ、配電用変電所に設置されて配電線の送出電圧の調整を行うためのプログラムであって、前記プログラムは、前記プロセッサに、前記送出電圧の値を時系列で取得するステップと、過去の前記配電線における消費電力量による機械学習モデルに基づき、所定の第１の時刻における消費電力量と、前記所定の第１の時刻までの前記送出電圧の値の時系列における変化から、前記所定の第１の時刻以降である第２の時刻以降における前記送出電圧の値の予測を行うステップと、あらかじめ記憶された前記送出電圧の計画値と、予測された前記送出電圧の値とに基づき、前記送出電圧の値を決定するステップと、前記配電線の送出電圧を、決定された前記送出電圧の値に調整するステップと、を実行させる、ことを特徴とするプログラムである。

【発明の効果】

【0015】

請求項１、請求項６ないし請求項８に記載の発明によれば、配電線における消費電力量による機械学習モデルに基づき、所定の第１の時刻までの配電線の送出電圧の値の時系列における変化から、所定の第２の時刻以降における送出電圧の値の予測を行う。あらかじめ記憶された送出電圧の計画値と、予測された送出電圧の値とに基づき送出電圧の値を決定し、当該決定された電圧に調整する。

【0016】

すなわち、あるタイミングまでの配電線の送出電圧の値の変化から、機械学習モデルに基づき、送出電圧の値の予測を行う。この予測値と、送出電圧の計画値とからそれ以降の送出電圧の値を決定し、調整を行う。そのため、配電線の送出電圧を最適に調整することが可能になる。これにより、電力系統における、電力の最適かつ安定した供給が可能になる。

【0017】

請求項２に記載の発明によれば、配電線の送出電圧の調整を行う略直前の時刻、すなわち、略リアルタイムな送出電圧の値の時系列における変化から、送出電圧の値の予測を行う。これにより、リアルタイムな電力系統の負荷に基づき、配電線の送出電圧を最適に調整することが可能になる。

【0018】

請求項３に記載の発明によれば、第２の時刻以降における配電線の末端電圧を含む値と、第２の時刻以降における実際の消費電力量の値と、に基づく機械学習を行い、機械学習の結果に基づき機械学習モデルを更新する。すなわち、予測した送出電圧の値に調整した後の配電線の末端電圧を含む値、すなわち末端電圧などの代表地点の値と、実際の消費電力量の値とに基づき、さらに機械学習を行い、機械学習モデルを更新する。これにより、直近の電力系統の負荷に基づく精緻な送出電圧の値の予測が可能になる。

【0019】

請求項４に記載の発明によれば、送出電圧の値の予測に使用される機械学習モデルは、過去の所定期間における配電線による消費電力量、所定期間における時期情報、及び所定期間における気象情報を教師データとする、機械学習モデルである。すなわち、機械学習モデルの教師データとして、消費電力量だけではなく、時期情報及び気象情報も使用される。これにより、直近の電力供給における各種要素を考慮した、精緻な送出電圧の値の予測が可能になる。

【0020】

請求項５に記載の発明によれば、電圧調整器に対するタップの上げ／下げの操作信号により、配電線の送出電圧を調整する。そのため、既存の電圧調整器を交換することなく、本発明を適用させることが可能になる。これにより、よりコストをかけずに送出電圧の調整を構成することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0021】

【図1】従来の実施形態に係る電圧調整器１００の回路構成を示す回路構成図である。

【図2】電圧調整のもとになる日負荷曲線の例を示すグラフである。

【図3】本発明の実施の形態１に係る送出電圧調整装置２００の回路構成を示す回路構成図である。

【図4】図３の送出電圧調整装置２００の機能を示す機能ブロック図である。

【図5】図４の制御部２３０による制御手順を示すフローチャートである。

【図6】図４の制御部２３０による機械学習及び予測の手順を示すブロック図である。

【図7】本発明の実施の形態２に係るコンピュータ７００を示す機能ブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0022】

以下、この発明を図示の実施の形態に基づいて説明する。

【0023】

（概要）
本発明の実施の形態に係る送出電圧調整装置は、変電所からの配電線送出し電圧を、時間帯や季節により変動する消費電力に応じて適切な電圧に調整するための装置である。送出電圧調整装置は、配電変電所の６ｋＶ母線からの電圧を調整するための電圧調整器に対して操作信号を出力することにより、送出電圧を適切な値に調整する。

【0024】

図１は、従来の実施形態に係る電圧調整器１００の回路構成を示す回路構成図である。図１に示す電圧調整器１００は、例えば、Ａ相、Ｂ相、Ｃ相からなる三相交流である高圧配電線に接続され、高圧配電線の電圧を調整するための装置であり、そのための操作機構１０１が設けられている。操作機構１０１は、電圧継電器３００からの操作信号４００により操作されるように構成されている。操作機構１０１は、例えば負荷時タップ切替装置により構成され、母線電圧を調整するためのタップ（ＴａＰ）の上げ／下げをすることにより調整する構成である。図１に示す電圧調整器１００と電圧継電器３００とにより、送出電圧調整システム１０を構成している。

【0025】

電圧継電器３００は、配電変電所の６ｋＶ母線からの電圧を計測し、送出電圧を調整するため、操作機構１０１に対して操作信号４００を出力する装置である。電圧継電器３００は、例えば、負荷側のＡ相、Ｃ相の相間の線間電圧を計測するように構成され、電圧調整器１００の１次側高圧配電線ＶＡ、ＶＣから、２次側電圧信号線に対して出力される電気信号により、Ａ相、Ｃ相の相間の線間電圧を計測する。また、電圧継電器３００は、計測結果に基づき、人力またはプログラム制御により、送出電圧を調整するための操作信号４００を出力する。

【0026】

図２は、電圧調整のもとになる日負荷曲線の例を示すグラフである。図２に示すグラフは、１日における送出電圧の設定値の時間変化を示したものであり、縦軸が送出電圧（単位はＶ）、横軸が１日における時間であり、曲線Ｌ１のように時間ごとに送出電圧の設定値が示されている。電圧継電器３００による電圧調整は、図２に示す日負荷曲線の値の変化を示す曲線Ｌ１の値に基づいて行われる。送出電圧の設定値は、例えば、夏季や冬季以外の時期の場合、送出電圧の設定値は１日を通して６，６００Ｖに設定されているが、夏季や冬季の時期の場合、曲線Ｌ１に示すように、０時～６時及び２３時～０時は６，６００Ｖに設定され、６時～１７時は６，６３０Ｖに設定され、１７時～２３時は６，６６０Ｖに設定されている。このように、送出電圧の設定値は、季節や時間帯に応じて変更するように設定されている。

【0027】

ただし、上記のように、電力系統の電力使用量は、そのときの状況、具体的には気温、日照時間等の気象条件や、時間帯、平日／休日の別に応じて、日々刻々と変動する。そのため、配電線の送出電圧を最適に調整する必要がある。このような配電線の送出電圧の最適化は、過去の電力使用量、気象条件等の情報に基づく機械学習により、精緻な予想が可能になるものと考えられる。

【0028】

そこで、本実施の形態では、配電線における消費電力量による機械学習モデルに基づき、ある時刻までの配電線の送出電圧の値の時系列における変化から、送出電圧の値の予測を行う。あらかじめ記憶された、日負荷曲線の送出電圧の計画値と、予測された送出電圧の値とに基づき送出電圧の値を決定し、当該決定された電圧に調整する。これにより、配電線の送出電圧を最適に調整することを可能にしている。

【0029】

（実施の形態１）
＜構成＞
図３～図６は、この実施の形態を示し、図３は、本発明の実施の形態１に係る送出電圧調整装置２００の回路構成を示す回路構成図である。図３に示す電圧調整器１００は、例えば、Ａ相、Ｂ相、Ｃ相からなる三相交流である高圧配電線に接続され、高圧配電線の電圧を調整するための装置である。図３に示す送出電圧調整装置２００は、図１に示す電圧継電器３００に代えて設けられた装置であり、配電変電所の６ｋＶ母線からの電圧を計測し、送出電圧を調整するため、操作機構１０１に対して操作信号４００を出力する装置である点は、電圧継電器３００と同様である。送出電圧調整装置２００は、例えば、負荷側のＡ相、Ｂ相、Ｃ相の各相間の線間電圧を計測するように構成され、電圧調整器１００の１次側高圧配電線から、２次側電圧信号線から出力される電気信号により、Ａ相、Ｂ相、Ｃ相の各相間の線間電圧を計測する。なお、送出電圧調整装置２００は、線間電圧を計測する際、直接有線により入力される線間電圧を計測してもよく、計量器盤等に設置されている電圧計の指示値を、電圧計を撮影した画像データ等から読み取って取得してもよく、トランスデューサを介して指示値を示す信号として取得してもよい。

【0030】

また、送出電圧調整装置２００の電圧継電器３００との相違点は、負荷側のＡ相、Ｂ相、Ｃ相の各電流を計測するように構成され、図３に示すように、例えば、電流Ｉａ，Ｉｂ，Ｉｃを計測する点である。なお、送出電圧調整装置２００は、電流を計測する際、直接有線により入力される電流を計測してもよく、計量器盤等に設置されている電流計の指示値を、電流計を撮影した画像データ等から読み取って取得してもよく、トランスデューサを介して指示値を示す信号として取得してもよい。図３に示す電圧調整器１００と送出電圧調整装置２００とは、送出電圧調整システム１を構成している。

【0031】

送出電圧調整装置２００は、例えば、コンピュータ（デスクトップ、ラップトップ、タブレット等）や、サーバ装置等により構成されている。なお、送出電圧調整装置２００は、変電所に配置されて端末装置との間でネットワークを介して通信を行うことで動作するように構成してもよく、変電所とは離隔した場所に配置され、遠隔操作により操作機構１０１に対して操作信号４００を出力するように構成してもよい。

【0032】

図４は、図３の送出電圧調整装置２００の機能を示す機能ブロック図である。送出電圧調整装置２００は、その機能構成として、通信部２１０と、記憶部２２０と、制御部２３０とを備える。図４に示すように、通信部２１０、記憶部２２０、及び制御部２３０の各ブロックは、バス等により電気的に接続される。

【0033】

通信部２１０は、操作機構１０１に対して操作信号４００を出力するため、有線または無線で通信を行うための通信インタフェースであり、互いの通信が実行出来るのであればどのような通信プロトコルを用いてもよい。この通信部２１０は、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）等の通信プロトコルにより通信が行われる。

【0034】

記憶部２２０は、各種制御処理や制御部２３０内の各機能を実行するためのプログラムや入力データ等を記憶するものであり、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含むメモリや、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等を含むストレージから構成される。また、記憶部２２０は、日負荷曲線データベース２２１と、機械学習モデル２２２とを記憶する。さらに、
日負荷曲線データベース２２１には、図２に示すような日負荷曲線の情報（送出電圧の計画値）が格納されている。日負荷曲線の情報とは、１日における時間ごとの送出電圧の設定値を示した情報であり、例えば、図２に示すようなグラフの各値が格納されている。日負荷曲線データベース２２１に格納される日負荷曲線の情報は、過去の日負荷曲線の情報、未来の（予定情報である）日負荷曲線の情報を含んでもよく、日付ごとに格納されてもよく、値に変動がある日付、季節ごと等に格納されてもよい。

【0035】

機械学習モデル２２２は、送出電圧の値の予測を行うための機械学習モデルであり、送出電圧の値について、特定の種類のパターンを認識するためにトレーニング（学習）が行われた結果の予測アルゴリズムである。機械学習モデル２２２は、例えば、配電線における消費電力量による機械学習モデルであり、過去の消費電力量の情報と、そのときの送出電圧の値との間のパターンを認識して学習を行った機械学習モデルである。また、機械学習モデル２２２は、過去の消費電力量に加えて、配電線の末端電圧などの代表地点の値に基づく機械学習が行われた機械学習モデルであってもよく、過去の所定期間における消費電力量、当該時期の情報（時期情報）、及び当該期間における気象情報に基づく（教師データとする）機械学習が行われた機械学習モデルであってもよい。機械学習モデル２２２は、後述する学習部２３４の機能として行われた機械学習により生成されたものでもよく、他の装置により機械学習が行われた結果生成された機械学習モデルであってもよい。機械学習モデルを生成するための機械学習については後述する。

【0036】

制御部２３０は、記憶部２２０に記憶されているプログラムを実行することにより、送出電圧調整装置２００の全体の動作を制御するものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、マイクロプロセッサ（Microprocessor）、プロセッサコア（Processor core）、マルチプロセッサ（Multiprocessor）、ＡＳＩＣ（Application-Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）を含む装置等から構成される。制御部２３０の機能として、日負荷曲線情報取得部２３１と、電圧取得部２３２と、予測部２３３と、学習部２３４と、決定部２３５と、電圧調整部２３６とを備えている。この日負荷曲線情報取得部２３１、電圧取得部２３２、予測部２３３、学習部２３４、決定部２３５、及び電圧調整部２３６は、記憶部２２０に記憶されているプログラムにより起動されて送出電圧調整装置２００にて実行される。

【0037】

日負荷曲線情報取得部２３１は、送出電圧の計画値である、日負荷曲線の情報を取得する。例えば、送出電圧を調整する担当者による送出電圧調整装置２００または端末装置からの入力操作により、日負荷曲線の情報が入力されるので、日負荷曲線情報取得部２３１は、入力された情報を受け付ける。日負荷曲線の情報は、上記のように１日における時間ごとの送出電圧の設定値を示した情報である。また、日負荷曲線情報取得部２３１は、例えば該当する日付の日負荷曲線の情報が存在しない場合、注意喚起の情報を出力して送出電圧を調整する担当者に通知してもよい。

【0038】

電圧取得部２３２は、配電線の送出電圧の値を時系列で取得する。電圧取得部２３２は、具体的な例として、図３に示す２次側電圧信号線から出力される電気信号により、Ａ相、Ｂ相、Ｃ相の相間の線間電圧を計測した値を取得する。

【0039】

予測部２３３は、過去の配電線における消費電力量による機械学習モデル２２２に基づき、所定の第１の時刻までの消費電力量と、送出電圧の値の時系列における変化から、所定の第１の時刻以降である第２の時刻以降における送出電圧の値の予測を行う。所定の第１の時刻とは、例えば、送出電圧の調整を行う略直前であり、所定の第１の時刻までの送出電圧の値とは、略リアルタイムな送出電圧の値をいう。すなわち、予測部２３３は、略リアルタイムな送出電圧の値から所定の時間幅における送出電圧の値の時系列における変化から、送出電圧の値の予測を行う。ただし、所定の第１の時刻は上記に限られない。このときの送出電圧の値は、電圧取得部２３２が取得した値である。また、所定の第１の時刻以降である第２の時刻とは、例えば、送出電圧の調整のタイミングであり、予測部２３３は、このタイミング以降の送出電圧の値の予測を行う。ただし、所定の第１の時刻と同様に、所定の第２の時刻は上記に限られない。

【0040】

予測部２３３による機械学習モデル２２２に基づく送出電圧の値の予測は、具体的には以下のようにして行われる。予測部２３３は、送出電圧の調整を行う直前のタイミングにおける消費電力量と、送出電圧の調整を行う直前のタイミングまでの送出電圧の値の時系列における変化から、機械学習モデル２２２に格納されている送出電圧の値のパターンを認識する。そして、予測部２３３は、当該パターンにおける送出電圧の値の変化を示す情報から、送出電圧の調整を行うタイミング以降における送出電圧の値の予測を行い、送出電圧の予測値を算出する。

【0041】

予測部２３３における消費電力量は、例えば、２次側電圧信号線から出力される、Ａ相、Ｂ相、Ｃ相の各相間の線間電圧Ｖａｂ，Ｖｂｃ，Ｖｃａと、Ａ相、Ｂ相、Ｃ相の各電流Ｉａ，Ｉｂ，Ｉｃとの積により算出される。

【0042】

学習部２３４は、第２の時刻以降における配電線の末端電圧などの代表地点の値（末端電圧を含む値）と、第２の時刻以降における実際の消費電力量の値と、に基づく機械学習を行い、機械学習の結果に基づき機械学習モデル２２２を更新する。配電線の末端電圧などの代表地点の値は、例えば、２次側電圧信号線から出力される、Ａ相、Ｂ相、Ｃ相の各相間の相電圧Ｖａ，Ｖｂ，Ｖｃであり、電圧取得部２３２が取得した値である。実際の消費電力量の値は、例えば、予測部２３３における消費電力量の算出と同様の演算により算出される。

【0043】

学習部２３４における機械学習は、所定の教師データを使用した教師あり機械学習により行われてもよく、教師なし機械学習により行われてもよく、ディープラーニングにより行われてもよい。本実施の形態１では、配電線の末端電圧などの代表地点の値と、実際の消費電力量の値とを教師データとする教師あり機械学習として説明する。また、学習部２３４は、教師データである末端電圧などの代表地点の値、及び消費電力量の値について、例えばそれぞれの値が示す解釈をタグ情報として付与するデータ加工（アノテーション）を行ってもよい。さらに、学習部２３４は、機械学習モデル２２２を更新する際に、再学習により更新してもよく、機械学習モデル２２２の性能評価を行って性能が向上している場合にのみ更新するように構成してもよい。

【0044】

決定部２３５は、あらかじめ記憶された送出電圧の計画値と、予測された送出電圧の値とに基づき、送出電圧の値を決定する。あらかじめ記憶された送出電圧の計画値とは、具体的には日負荷曲線データベース２２１に格納されている日負荷曲線の情報であり、１日における時間ごとの送出電圧の設定値である。予測された送出電圧の値とは、予測部２３３により算出された送出電圧の予測値である。

【0045】

決定部２３５による送出電圧の値の決定は、具体的には以下のようにして行われる。決定部２３５は、予測部２３３により算出された送出電圧の予測値と、日負荷曲線による送出電圧の設定値との差を算出する。そして、操作機構１０１における負荷時タップ切替装置のタップ（ＴａＰ）の上げ／下げの操作を、どのように行うかを決定する。

【0046】

電圧調整部２３６は、配電線の送出電圧を、決定された送出電圧の値に調整する。決定された送出電圧とは、決定部２３５により決定された送出電圧の値である。電圧調整部２３６は、具体的には、決定部２３５により決定された負荷時タップ切替装置のタップ（ＴａＰ）の上げ／下げの操作を行う操作信号４００を操作機構１０１へ送信することにより、配電線の送出電圧を調整する。

【0047】

＜処理の流れ＞
図５を参照しながら、送出電圧調整装置２００の制御部２３０による制御処理（送出電圧調整方法）の流れの一例について説明する。図５は、図４の制御部２３０による制御手順を示すフローチャートである。

【0048】

ステップＳ１０１の処理として、制御部２３０の電圧取得部２３２では、現在までの配電線の送出電圧の値を時系列で取得する。ステップＳ１０１では、例えば、２次側電圧信号線から出力される、Ａ相、Ｂ相、Ｃ相の相電圧Ｖａ，Ｖｂ，Ｖｃを計測した値が時系列で取得される。

【0049】

ステップＳ１０２の処理として、制御部２３０の予測部２３３では、機械学習モデル２２２に基づき、ステップＳ１０１で取得した、送出電圧の調整を行う略直前までの送出電圧の値の時系列における変化から、送出電圧の調整を行うタイミング以降における送出電圧の値の予測を行う。ステップＳ１０２では、例えば、送出電圧の調整を行う直前のタイミングにおける消費電力量と、送出電圧の調整を行う直前のタイミングまでの送出電圧の値の時系列における変化から、機械学習モデル２２２に格納されている送出電圧の値のパターンが認識される。そして、当該パターンにおける送出電圧の値の変化を示す情報から、送出電圧の調整を行うタイミング以降における送出電圧の値の予測が行われ、送出電圧の予測値が算出される。

【0050】

ステップＳ１０３の処理として、制御部２３０の決定部２３５では、日負荷曲線データベース２２１に格納されている日負荷曲線の情報を読み込み、１日における時間ごとの送出電圧の設定値を取得する。

【0051】

ステップＳ１０４の処理として、制御部２３０の決定部２３５では、ステップＳ１０３で取得した１日における時間ごとの送出電圧の設定値（あらかじめ記憶された送出電圧の計画値）と、ステップＳ１０２で予測した送出電圧の値とに基づき、送出電圧の値を決定する。

【0052】

ステップＳ１０５の処理として、制御部２３０の電圧調整部２３６では、取得した配電線の送出電圧を、ステップＳ１０４で決定した送出電圧の値に調整する。ステップＳ１０５では、例えば、配電線の送出電圧が、決定部２３５により決定された負荷時タップ切替装置のタップ（ＴａＰ）の上げ／下げの操作を行う操作信号４００を操作機構１０１へ送信することにより調整される。

【0053】

図６を参照しながら、送出電圧調整装置２００の制御部２３０による機械学習及び予測の手順について説明する。図６は、図４の制御部２３０による機械学習及び予測の手順を示すフローチャートである。

【0054】

ステップＳ２０１の処理として、制御部２３０の学習部２３４は、機械学習を行うための教師データを収集する。教師データの例としては、過去の配電線における消費電力量、当該消費電力に関わる外的要因を示す情報、配電線の送出電圧の値を含む。過去の配電線における消費電力量は、上記のように、２次側電圧信号線から出力される、Ａ相、Ｂ相、Ｃ相の各相間の線間電圧Ｖａｂ，Ｖｂｃ，Ｖｃａと、Ａ相、Ｂ相、Ｃ相の各電流Ｉａ，Ｉｂ，Ｉｃとの積により算出される。当該消費電力に関わる外的要因を示す情報には、当該消費電力のタイミングにおける時期の情報、具体的には日付、曜日、時間帯等の情報であり、日付から取得される季節の情報も含む。また、当該消費電力に関わる外的要因を示す情報には、当該消費電力のタイミングにおける気象情報、具体的には天気（快晴、晴れ、曇り、雨、等）、気温の情報を含む。配電線の送出電圧の値は、上記のように、２次側電圧信号線から出力される、Ａ相、Ｂ相、Ｃ相の各相間の線間電圧Ｖａｂ，Ｖｂｃ，Ｖｃａである。

【0055】

ステップＳ２０２の処理として、制御部２３０の学習部２３４は、ステップＳ２０１で収集した教師データによる教師あり機械学習を行い、機械学習モデル２２２を生成または更新する。

【0056】

ステップＳ２０３の処理として、制御部２３０の予測部２３３は、機械学習モデル２２２に基づく送出電圧の値の予測を行うための、入力データを収集する。入力データの例としては、送出電圧の調整を行う略直前（現在）までの送出電圧の値、消費電力量の値を含む。

【0057】

ステップＳ２０４の処理として、制御部２３０の予測部２３３は、ステップＳ２０３で収集した入力データによる、送出電圧の調整を行うタイミング以降における送出電圧の値の予測を行う。

【0058】

ステップＳ２０５の処理として、制御部２３０の予測部２３３は、ステップＳ２０４の予測結果を出力する。

【0059】

＜効果＞
実施の形態１に係る送出電圧調整装置２００及び送出電圧調整システム１によれば、過去の消費電力量の情報、及びそのときの送出電圧の値による機械学習モデル２２２に基づき、ある時刻までの配電線の送出電圧の値の時系列における変化から、送出電圧の値の予測を行う。日負荷曲線データベース２２１に格納されている日負荷曲線の送出電圧の計画値と、予測された送出電圧の値とに基づき送出電圧の値を決定し、当該決定された電圧に調整する。そのため、配電線の送出電圧を最適に調整することが可能になる。これにより、電力系統における、電力の最適かつ安定した供給が可能になる。

【0060】

また、送出電圧調整装置２００及び送出電圧調整システム１によれば、略リアルタイムな送出電圧の値の時系列における変化から、送出電圧の値の予測を行う。これにより、リアルタイムな電力系統の負荷に基づき、配電線の送出電圧を最適に調整することが可能になる。

【0061】

さらに、配電線の末端電圧などの代表地点の値と、送出電圧の調整を行うタイミング以降における実際の消費電力量の値と、に基づく機械学習を行い、機械学習の結果に基づき機械学習モデルを更新する。すなわち、予測した送出電圧の値に調整した後の配電線の末端電圧などの代表地点の値と、実際の消費電力量の値とに基づき、さらに機械学習を行い、機械学習モデルを更新する。これにより、直近の電力系統の負荷に基づく精緻な送出電圧の値の予測が可能になる。

【0062】

（実施の形態２（プログラム））
図７は、実施の形態２に係るコンピュータ（電子計算機）７００の構成の例を示す機能ブロック構成図である。コンピュータ７００は、ＣＰＵ７０１、主記憶装置７０２、補助記憶装置７０３、インタフェース７０４を備える。

【0063】

ここで、実施形態１に係る日負荷曲線情報取得部２３１と、電圧取得部２３２と、予測部２３３と、学習部２３４と、決定部２３５と、電圧調整部２３６とを構成する各機能を実現するためのプログラムの詳細について説明する。これらの機能ブロックは、コンピュータ７００に実装される。そして、これらの各構成要素の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７０３に記憶されている。ＣＰＵ７０１は、プログラムを補助記憶装置７０３から読み出して主記憶装置７０２に展開し、当該プログラムに従って上述の処理を実行する。また、ＣＰＵ７０１は、プログラムに従って、上述した記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置７０２に確保する。

【0064】

当該プログラムは、具体的には、コンピュータ７００において、送出電圧の値を時系列で取得するステップと、過去の配電線における消費電力量による機械学習モデルに基づき、所定の第１の時刻における消費電力量と、所定の第１の時刻までの送出電圧の値の時系列における変化から、所定の第１の時刻以降である第２の時刻以降における送出電圧の値の予測を行うステップと、あらかじめ記憶された送出電圧の計画値と、予測された送出電圧の値とに基づき、送出電圧の値を決定するステップと、配電線の送出電圧を、決定された送出電圧の値に調整するステップと、をコンピュータによって実現するプログラムである。

【0065】

なお、補助記憶装置７０３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース７０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムがネットワークを介してコンピュータ７００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ７００が当該プログラムを主記憶装置７０２に展開し、上述の処理を実行してもよい。

【0066】

また、当該プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、上述した機能を補助記憶装置７０３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

【0067】

以上、この発明の実施の形態を詳述してきたが、具体的な構成はこの実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても、この発明に含まれる。例えば、上記の実施の形態では、電圧継電器３００に代えて送出電圧調整装置２００を備える構成としたが、電圧継電器３００に加えて送出電圧調整装置２００を備える構成とし、電圧継電器３００の機能を補完するように送出電圧調整装置２００を備えるように構成してもよい。

【符号の説明】

【0068】

１，１０ ：送出電圧調整システム
１００ ：電圧調整器
１０１ ：操作機構
２００ ：送出電圧調整装置
２１０ ：通信部
２２０ ：記憶部
２２１ ：日負荷曲線データベース
２２２ ：機械学習モデル
２３０ ：制御部
２３１ ：日負荷曲線情報取得部
２３２ ：電圧取得部
２３３ ：予測部
２３４ ：学習部
２３５ ：決定部
２３６ ：電圧調整部
３００ ：電圧継電器
４００ ：操作信号
７００ ：コンピュータ
７０１ ：ＣＰＵ
７０２ ：主記憶装置
７０３ ：補助記憶装置
７０４ ：インタフェース
Ｖａ，Ｖｂ，Ｖｃ ：相電圧
Ｖａｂ，Ｖｂｃ，Ｖｃａ ：線間電圧
Ｉａ，Ｉｂ，Ｉｃ ：線電流

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】