電力網の信頼性を向上させるスマート メーター データ

住宅用スマートメーターデータを利用して電力網の状況分析を改善するための新しいアルゴリズムが、アリゾナ州立大学の研究者によって開発された。

現在の状況認識テクノロジーでは、電力網パラメータの測定に 2 つのソフトウェア モジュールが使用されています。1 つはトポロジ情報の検証で、もう 1 つはシステム状態の判断に使用されますが、新しくより複雑なアルゴリズムは、必要なすべてのパラメータを一度に特定し、精度と速度の向上が求められています。ここでパラメータが決定されます。

さらに、家庭の個別のスマート メーター データを使用することで、送電網の状態の全体像を提供できない可能性がある限られた数のデバイスからの測定値を使用する必要がなくなり、配電ネットワークに多数の追加の測定デバイスを設置する必要がなくなります。

「この技術は状況認識を強化し、電力システムの回復力を向上させる鍵となります」と、博士課程の学生ザーラ・ソルタニ氏とともに研究を主導したASUの電気工学助教授モジデ・コルサンド・ヘドマン氏は語る。

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「[状況認識] 機能は、配電ネットワーク全体での測定の可用性に大きく依存しています。そのような測定デバイスは希少で、入手できないことがよくあります。したがって、[グリッド パラメーター] モジュールは十分に活用されていません。」

アルゴリズム開発の動機は、電気自動車と分散型エネルギー リソースの存在感が増大し、より正確な配電ネットワーク モデリングとこれらのリソースの効率的な管理が必要になったことでした。

結果として生じるグリッド状態のばらつきが大きくなっているため、より正確な状況認識が必要になっています。

新しいアルゴリズムは、米国エネルギー省エネルギー高等研究計画局 (ARPA-E) からの資金提供を受けて開発され、アリゾナ州の電力会社とテストされました。

研究者らは、このアルゴリズムにより、停電時間を短縮し、顧客に送られる電圧をより安定させることで、顧客への電力サービスを向上させることを目指しています。

電力網の問題をより正確かつ迅速に特定できるため、電力会社の従業員は停電や故障をより迅速に解決できるようになります。

現在、この技術には暫定特許があり、研究者は永久特許が申請されるまで 12 か月間その技術が保護されます。

ASU はまた、この技術のライセンス供与について、関心のある業界関係者と協議中です。

一方、コルサンド・ヘドマン氏は、電力会社の制御室をシミュレートするラボの開発を進めており、そこでは新しいアルゴリズムやその他の送電網アルゴリズムのイノベーションが実証され、従来のソリューションと比較されます。

このラボは、電気工学の学生に、電力会社で使用するさまざまな種類のソフトウェアを使用して、シミュレートされた電力会社の制御室環境で作業する経験を提供することも目的としています。