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リーフレット [Leaflet]

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リーフレット [Leaflet]
電力中央研究所報告
電 力 輸 送
配電線電圧計測における不良データ検出手法の
開発
キーワード:不良データ検出,電圧計測,状態推定,誤差低減,配電系統
背
報告書番号:R10027
景
配電自動化によりセンサを内蔵した開閉器が導入され複数地点の電圧計測データが得
られるようになっている。今後,計測データの活用やセンサの保守において,計測精度
が悪化しているセンサからの不良データを的確に発見することが重要となる。しかしな
がら,配電線電圧計測における不良データ検出手法は未開発であった。
目
的
状態推定手法を用いて,電圧計測の不良データを検出する手法を開発する。
主な成果
1. 不良データ検出手法
配変計測データおよび線路計測データを入力として,最小二乗法を用いた配電線の電
圧分布推定を行い,不良データを検出する手法を開発した(図 1)。このとき入手できな
い需要データ 1)については正規分布で想定した。本手法の具体的な手順は以下の通りで
ある。
① 入力データとして配変計測データ(P0, Q0, V0)とセンサ開閉器での線路計測
データ(V30, V90, V120, V150)を用いる。
②
需要データを平均電力 μ と変動振幅 2σ の正規分布で想定する。
③
最小二乗法により計測値と計算値の誤差を最小化する電圧分布を推定する。
④
計測値と推定値のずれが最も大きな計測値を探し,ずれが計測器の精度に基づ
く閾値より大きければ不良データと見なし,これを除く。その他の不良データ
検出のため手順③に戻る。ずれが小さければ終了。
2. モデル配電線による推定例
住宅地域のモデル配電線(図 2)を用いて,以下のことを明らかにした。
(1) V4 を不良データとして設定し,提案手法により推定した結果,V4 のずれ(図 2B)
が最大かつ閾値(A)より大きくなった。これにより不良データを的確に検出で
きる。
(2) この不良データを除いて再推定すると,精度の良い電圧分布が求まる。また,計
測数を 7 点から 4 点に減らしても,電圧推定誤差の増加は小さく,少ない計測数
でも推定できる(図 3)。
注 1)配変計測の P0, Q0 を除く P1, Q1~Pn, Qn
V0
・・・
・・・
遮断器
配電用変電所
変圧器
・・・
P0
Q0
V90
センサ開閉器
柱上変圧器
V150
・・・
V30
・・・
他回線
高圧需要
低圧需要
V120
配電線モデル
計測あり
計測なし
他回線
V0
V1
V29
・・・
P0
Q0
P1
Q1
V61
V30
V31
P29
低圧需要 Q29
V62
P61
Q61
P62
Q62
高圧需要
A) 平均電力μは,電力使用実
・・・
績から想定する。
B) 変動振幅2σは,設備容量の
範囲で想定する。計算例では,
設備容量の1/3とした。
C) 設備容量は,区間設備容量
または契約電力から想定す
る。
計測値
配変計測:
P0, Q0
線路計測:
V30
需要データの想定方法
V0
V90
V120
V150
P62 (Q62は力率を仮定して想定)
設備容量
頻度
推定アルゴリズム
N(μ,σ2)
最小二乗法により計測値と計算値の誤差を
最小化する電圧分布を求める。
変動振幅2σ
推定値
Ve0
~
図1
5
V1
V0
配電線電圧計測の不良データ検出手法の概要
1.4
P5, Q5
V2
1
0
2
V3
3
P2, Q2
P1, Q1
V4
4
P3, Q3
6
P6, Q6
住宅地域モデル配電線
Ve0
最もずれが大きい計測値
V4
閾値(1%)
(BがAより大きいので不良データと見なす)
電圧pu
1
Ve5
A
0.98
Ve6
Ve1
B
推定値
Ve2
×:計測値
△:推定値
○:真値
0.8
∝ 1/√n
0.6
0.4
Ve4
0
1
Ve3
0.92

1
0.2
0.96
0.94
配変計測のみ
1.2
P4, Q4
V6
P0
Q0
1.02
需要
平均電力μ
3.61km
V5
6.6kV, 4MVA
Ve150
電圧推定誤差(%)
電圧分布:
2
真値
距離
3
4
5
6
7
電圧計測数 n
計測数を7点から4点に減らしても,電圧推定誤差の増
加は0.12%に留り,高精度である。
計測データは仮に設定し,V4は不良データとして設定した。
図2
電圧推定例
図3
電圧計測数と推定誤差の関係
研究担当者
岡田 有功(システム技術研究所 需要家システム領域)
問い合わせ先
(財)電力中央研究所 システム技術研究所 研究管理担当スタッフ
Tel. 03-3480-2111(代) E-mail : [email protected]
報告書の本冊(PDF 版)は電中研ホームページ http://criepi.denken.or.jp/よりダウンロード可能です。
[非売品・無断転載を禁じる]
C 財団法人電力中央研究所 平成23年5月発行
○
10-039
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