JP6327092B2 - 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、およびトランス接続相判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、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、およびトランス接続相判定装置に関する。

近年、太陽光発電（Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓ、ＰＶ）システムを代表とする分散型電源が一般家庭にも普及してきている。また、新しい電圧管理方式の検討を行う場合などに、配電網内の３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスの接続相の判定が行われる場合がある。

先行技術としては、例えば、既存の電力系統に連系される系統連系インバータ装置がある。この系統連系インバータ装置では、商用電力系統が断になると、変圧器が連系点の交流出力を取り出し、位相比較回路が変圧器からの交流出力と商用電力系統が断になる前の電圧制御発振回路からの交流出力との位相差を検出する。また、位相比較回路での比較結果が所定値をこえると検出回路が制御信号を発生して、変換部が検出回路からの制御信号により直流出力の変換を停止する。

特開平８−２７５３９９号公報

しかしながら、従来技術では、配電網内のトランス配下の需要家に太陽光発電システムを導入した需要家が含まれていると、トランスの接続相の判定精度が低下してしまう場合がある。

一つの側面では、本発明は、トランスの接続相の判定精度の向上を図る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、およびトランス接続相判定装置を提供することを目的とする。

本発明の一側面によれば、３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定する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、およびトランス接続相判定装置が提案される。

本発明の一態様によれば、トランスの接続相の判定精度の向上を図ることができるという効果を奏する。

図１は、実施の形態にかかるトランス接続相判定方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、トランス接続相判定システム２００のシステム構成例を示す説明図である。 図３は、トランス接続相判定装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、センサ線電流データ４００の具体例を示す説明図である。 図５は、需要家電力データ５００の具体例を示す説明図である。 図６は、配電網設備データ６００の具体例を示す説明図である。 図７は、トランス接続相判定装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。 図８は、昼データＤＢ８００の記憶内容の一例を示す説明図（その１）である。 図９は、夜データＤＢ９００の記憶内容の一例を示す説明図（その１）である。 図１０は、昼データＤＢ８００の記憶内容の一例を示す説明図（その２）である。 図１１は、夜データＤＢ９００の記憶内容の一例を示す説明図（その２）である。 図１２は、昼合計電力テーブル１２００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１３は、夜合計電力テーブル１３００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１４は、相関値テーブル１４００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１５は、トランス接続相判定装置１０１のトランス接続相判定処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１６は、接続相判定処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１７は、配電網１７００の構成例を示す説明図である。 図１８は、トランス接続相判定結果の正答率を示す説明図である。

以下に図面を参照して、本発明にかかる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、およびトランス接続相判定装置の実施の形態を詳細に説明する。

（トランス接続相判定方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかるトランス接続相判定方法の一実施例を示す説明図である。図１において、トランス接続相判定装置１０１は、柱上トランスの接続相を判定するコンピュータである。柱上トランスは、電磁誘導の作用によって交流電流の電圧を変える変圧器である。以下の説明では、柱上トランスを、単に「トランス」と表記する。

トランスの接続相とは、配電網内の複数の配電線のうちトランスに接続された２つの配電線の組み合わせである。例えば、配電方式が三相３線式の配電網においては、三種類ある配電線のうちのトランスに接続された２つの配電線の組み合わせが、当該トランスの接続相となる。配電方式としては、三相３線式のほかに、例えば、三相４線式がある。

ここで、太陽光発電システムは、環境に優しい発電システムであるが、電力会社が供給する電力の品質に悪影響を及ぼすというデメリットがある。例えば、電気事業法により、電力会社は、１００Ｖ供給の場合に、９５Ｖ〜１０７Ｖの規定電圧を維持することが定められている。ところが、分散型電源の配電網においては、売電のための逆潮流が発生して電圧が上昇し、配電網の電圧が規定電圧から逸脱してしまう場合がある。

電圧の制御方法としては、例えば、配電変電所の送り出し電圧の変更、電線の太線化、変圧器タップの見直しなどの様々な方法が考えられる。しかし、どこをどのように変更するかを判断するためには、現状の配電網の電圧分布を知る必要がある。このため、潮流計算と呼ばれる回路計算で電圧を求めることが考えられる。

潮流計算には、配電系統の様々な情報の入力を必要とするが、その中でも、トランスの接続相については管理が難しい。例えば、三相３線式の配電網においては、需要家との接点にあるトランスが、三種類ある配電線の組み合わせのうち、どの相で高圧側と接続されているかを管理することは難しい。

この問題は、三相３線式でだけでなく、三相４線式といった３以上の電線を用いた配電網で起こり得る。このため、管理値として誤った接続相が用いられている可能性があり、潮流計算を行う場合には、トランスの接続相の現状調査を行うことになる。ところが、人手による確認にはコストがかかるため、トランスの接続相を自動で判定することが求められる。

トランスの接続相を判定する手法としては、例えば、三相３線の各線の電流を計測可能なセンサが計測した電流値と、トランス配下に設置されたスマートメータの電力値との相関の違いによって接続相を判定するものがある。ところが、三相３線の各線の電流値とトランス配下に設置されたスマートメータの電力値は、例えば、冬の場合は、朝方と夕方に大きな値をとるという共通の傾向を有することが多く、相関の違いを上手く抽出できない場合がある。

このため、例えば、三相３線の各線の電流値とトランス配下に設置されたスマートメータの電力値に対してデジタルフィルタを適用して、共通の成分を除去することが考えられる。デジタルフィルタとしては、例えば、低周波成分を減衰させ、高周波成分を通過させるハイパスフィルタを用いることができる。

しかし、トランス配下の需要家に太陽光発電システム（以下、単に「太陽光発電」という）が導入されていると、たとえデジタルフィルタを適用したとしても、トランスの接続相の判定精度が低下してしまう場合がある。例えば、太陽光発電の発電量は、『α×太陽光パネルの面積×日射量』で近似することができる（αは定数）。また、同じ地域の日射量は、ほぼ同じものとなることが多い。このため、同一のトランス配下の太陽光発電の推移は、高周波成分も低周波成分も全ての需要家でほぼ共通となり、デジタルフィルタによる共通成分の除去が困難なものとなる。

そこで、本実施の形態では、トランス配下の需要家に太陽光発電を導入した需要家が含まれる場合であっても、トランスの接続相を精度良く判定するためのトランス接続相判定方法について説明する。以下、図１を用いて、トランス接続相判定装置１０１の処理例について説明する。

ただし、本実施の形態では、配電網の配線方式として「三相３線式」を例に挙げて説明する。また、三種類ある配電線をそれぞれ「ａ線」、「ｂ線」、「ｃ線」と表記する場合がある。また、ａ線とｂ線との組み合わせを「ａｂ相」と表記し、ｂ線とｃ線との組み合わせを「ｂｃ相」と表記し、ｃ線とａ線との組み合わせを「ｃａ相」と表記する場合がある。

図１の例では、三相３線式の配電網として、配電網ＥＮを示す。配電網ＥＮは、電力の流れを制御する変電所ＳＵと、センサＳＥと、複数のトランスＴの１つとしてトランスＴ１と、を含む。センサＳＥは、ａ線、ｂ線、ｃ線に流れる線電流の値（電流値）それぞれを計測する。

トランスＴ１には、需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂が接続されている。需要家Ｃとは、電力を消費する電力消費源であり、例えば、一般家庭や企業などである。また、需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂には、スマートメータＳＭ₁₁，ＳＭ₁₂がそれぞれ導入されている。スマートメータＳＭは、通信機能を備えた電力計であり、需要家Ｃで消費された電力の値（電力値）を計測する。

需要家Ｃ₁₁は、太陽光発電が導入されていない需要家Ｃである。また、需要家Ｃ₁₂は、太陽光発電が導入された需要家Ｃである。ここでは、トランスＴ１の接続相が不明であることを想定して、トランス接続相判定装置１０１がトランスＴ１の接続相を判定する場合について説明する。

（１）トランス接続相判定装置１０１は、トランスＴに接続された需要家Ｃで消費された計測期間ＭＰ内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家Ｃで消費された特定の時間帯の電力値を除く各時間帯の電力値を取得する。

ここで、計測期間ＭＰは、需要家Ｃで消費された電力値が計測された期間であり、任意に設定可能である。計測期間ＭＰとしては、例えば、数ヶ月〜数年程度の期間が設定される。計測期間ＭＰ内の各時間帯は、例えば、計測期間を３０分や１時間などの時間間隔で区切って分割された区間である。

特定の時間帯は、需要家Ｃに導入された太陽光発電の発電量が「０（ゼロ）」であると見なせない時間帯である。換言すれば、特定の時間帯は、需要家Ｃを含む地域の日射量が無視できない程度発生する時間帯である。日射量は、太陽からの放射エネルギー量を測定したものである。

例えば、日の出から日の入りまでの明るい間は、需要家Ｃを含む地域の日射量が無視できない程度発生する可能性が高い。このため、特定の時間帯は、例えば、日の出から日の入りまでの時間帯を考慮して設定される。図１の例では、特定の時間帯が、６時００分から１８時００分までの時間帯に設定されている場合を想定する。また、各時間帯を３０分間隔で区切った区間とする。

この場合、トランス接続相判定装置１０１は、トランスＴ１に接続された需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂で消費された計測期間ＭＰ内の各時間帯の電力値のうち、需要家Ｃ₁₂で消費された６時００分から１８時００分までの各時間帯の電力値を除く各時間帯の電力値を取得する。需要家Ｃ₁₂は、太陽光発電が導入された需要家Ｃである。

需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂で消費された計測期間ＭＰ内の各時間帯の電力値は、需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂に導入されたスマートメータＳＭ₁₁，ＳＭ₁₂によりそれぞれ計測された電力値である。なお、太陽光発電が導入されていない需要家Ｃ₁₁については、スマートメータＳＭ₁₁の計測値として、需要家Ｃ₁₁の消費電力Ｐ_csptそのものが得られる。

一方、太陽光発電が導入された需要家Ｃ₁₂については、スマートメータＳＭ₁₂の計測値として、需要家Ｃ₁₂の消費電力Ｐ_csptと太陽光発電による発電電力Ｐ_sunとの和が得られる（消費電力Ｐ_csptはプラスの値をとり、発電電力Ｐ_sunはマイナスの値をとる）。このため、太陽光発電による発電電力Ｐ_sunが消費電力Ｐ_csptよりも大きければ、スマートメータＳＭ₁₂には余剰発電分の電力が電力値（マイナスの値）として記録される。ただし、スマートメータＳＭ₁₂では、消費電力Ｐ_csptと発電電力Ｐ_sunそれぞれの値は得られない。

一例として、計測期間ＭＰ内の各時間帯を、計測期間ＭＰを３０分間隔で区切った区間とすると、取得される各時間帯の電力値は、例えば、以下の通りである。

６時００分から１８時００分までの各時間帯の電力値
⇒需要家Ｃ₁₁で消費された電力値
１８時００分から６時００分までの各時間帯の電力値
⇒需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂で消費された電力値の合計

（２）トランス接続相判定装置１０１は、ａ線〜ｃ線の各々の配電線について、取得した各時間帯の電力値と、各々の配電線に流れた各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出する。計測期間ＭＰ内の各時間帯にａ線〜ｃ線の各々の配電線に流れた電流値は、センサＳＥにより計測された電流値である。なお、相関値の具体的な算出例については、図７を用いて後述する。

（３）トランス接続相判定装置１０１は、算出した各々の配電線の相関値に基づいて、ａ線〜ｃ線のうちのトランスＴに接続された２つの配電線を判定する。具体的には、例えば、トランス接続相判定装置１０１は、算出した各々の配電線の相関値のうちの相関が最も小さい値から、トランスＴの接続相を判定する。

図１の例では、ａ線の相関値を「ρ_a」とし、ｂ線の相関値を「ρ_b」とし、ｃ線の相関値を「ρ_c」とする。また、相関値ρ_a〜ρ_cの大小関係を「ρ_c＜ρ_a，ρ_b」とする。この場合、トランス接続相判定装置１０１は、トランスＴ１の接続相をａｂ相（ａ線とｂ線との組み合わせ）と判定する。

このように、トランス接続相判定装置１０１によれば、トランス配下の需要家Ｃで消費された各時間帯の電力値のうち、太陽光発電を導入済みの需要家Ｃで消費された特定の時間帯の電力値を除外して、電力と電流との相関を示す相関値を算出することができる。これにより、太陽光発電の影響により相関分析に不要となる共通の成分を含んだ情報を除去して相関分析を行うことができ、トランスＴの接続相の判定精度を向上させることができる。

（トランス接続相判定システムのシステム構成例）
つぎに、トランス接続相判定装置１０１を、配電網ＥＮ上に存在するトランスＴの接続相を判定するトランス接続相判定システムに適用した場合について説明する。

図２は、トランス接続相判定システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、トランス接続相判定システム２００は、配電網ＥＮ上に存在するトランスＴの接続相を判定するシステムである。トランス接続相判定システム２００は、配電網ＥＮと、トランス接続相判定装置１０１とを有する。

配電網ＥＮは、変電所ＳＵと、センサＳＥと、トランスＴ１〜Ｔｎと、需要家Ｃ（例えば、需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ_n1）とを含む。各需要家Ｃには、スマートメータＳＭ（例えば、スマートメータＳＭ₁₁，ＳＭ₁₂，ＳＭ_n1）が導入されている。ただし、需要家Ｃの中には、スマートメータＳＭを導入していない需要家Ｃが含まれていてもよい。

変電所ＳＵは、電力の流れを制御して、電力を需要家Ｃに送り出す。トランスＴ１〜Ｔｎは、電磁誘導の作用によって交流電流の電圧を変える変圧器である。以下の説明では、配電網ＥＮのうちの変電所ＳＵからトランスＴ１〜Ｔｎを、「高圧配電網」と表記する場合がある。また、配電網ＥＮのうちのトランスＴ１〜ＴｎからトランスＴ１〜Ｔｎのそれぞれに接続する需要家Ｃまでの部分を「低圧配電網」と表記する場合がある。

センサＳＥは、トランスＴ１〜Ｔｎよりも変電所ＳＵ寄りに設置されており、高圧配電網の電流を計測する。ここで、高圧配電網は、本実施の形態では三相３線、すなわち、３本の電線で電力を送るため、センサＳＥは、３本の電線（ａ線〜ｃ線）の電流値それぞれを計測する。

トランス接続相判定装置１０１は、トランスＴ１〜Ｔｎの接続相を判定するコンピュータである。また、トランス接続相判定装置１０１は、ａ線〜ｃ線の線電流をセンサＳＥが計測した値と、需要家Ｃが導入したスマートメータＳＭが計測した電力値とを取得可能である。

（トランス接続相判定装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、トランス接続相判定装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、トランス接続相判定装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ディスクドライブ３０３と、ディスク３０４と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０５と、ディスプレイ３０６と、入力装置３０７と、を有する。また、各構成部はバス３００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ３０１は、トランス接続相判定装置１０１の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。

ディスクドライブ３０３は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク３０４は、ディスクドライブ３０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク３０４としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。

Ｉ／Ｆ３０５は、通信回線を通じてネットワーク３１０に接続され、ネットワーク３１０を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０５は、ネットワーク３１０と内部のインターフェースを司り、他の装置からのデータの入出力を制御する。ネットワーク３１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。

ディスプレイ３０６は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。ディスプレイ３０６は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。

入力装置３０７は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置３０７は、キーボードやマウスなどであってもよく、また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。

なお、トランス接続相判定装置１０１は、上述した構成部のうち、例えば、ディスプレイ３０６や入力装置３０７を有さないことにしてもよい。また、トランス接続相判定装置１０１は、上述した構成部のほか、例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、スキャナ、プリンタなどを有することにしてもよい。

（センサ線電流データ４００の具体例）
つぎに、センサ線電流データ４００の具体例について説明する。センサ線電流データ４００は、配電網ＥＮ内のセンサＳＥにより計測された各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を示す時系列データである。

図４は、センサ線電流データ４００の具体例を示す説明図である。図４において、センサ線電流データ４００は、計測期間ＭＰ内の各時間帯に各線（ａ線〜ｃ線）に流れた電流値を示す。ここでは、計測期間ＭＰを、２０ＸＸ年の１月１日〜１２月３１日の１年間とする。また、計測期間ＭＰ内の各時間帯を、計測期間ＭＰを３０分間隔で区切った区間とする。

ここで、時刻ｔ１〜ｔ１７５２０は、計測期間ＭＰ内の各時間帯に対応している。例えば、時刻ｔ１は、１月１日の０時００分から０時３０分までの時間帯を示す。このため、電流値Ｉ_a（１）は、１月１日の０時００分から０時３０分までの時間帯にａ線に流れた電流値を示す。

また、電流値Ｉ_b（１）は、１月１日の０時００分から０時３０分までの時間帯にｂ線に流れた電流値を示す。また、電流値Ｉ_c（１）は、１月１日の０時００分から０時３０分までの時間帯にｃ線に流れた電流値を示す。すなわち、センサ線電流データ４００は、各線（ａ線〜ｃ線）に流れた電流値が、１日に４８ポイント計測され、１年で１７５２０ポイント計測された場合の例である。

（需要家電力データ５００の具体例）
つぎに、需要家電力データ５００の具体例について説明する。需要家電力データ５００は、配電網ＥＮ内のトランスＴに接続された需要家Ｃに導入されたスマートメータＳＭにより計測された電力値、すなわち、需要家Ｃで消費された電力値を示す時系列データである。ここでは一例として、配電網ＥＮ内のトランスＴ１に接続された需要家Ｃ₁₁で消費された電力値を例に挙げて説明する。

図５は、需要家電力データ５００の具体例を示す説明図である。図５において、需要家電力データ５００は、計測期間ＭＰ内の各時間帯に需要家Ｃ₁₁で消費された電力値を示す。ここでは、計測期間ＭＰを、２０ＸＸ年の１月１日〜１２月３１日の１年間とする。また、計測期間ＭＰ内の各時間帯を、計測期間ＭＰを３０分間隔で区切った区間とする。

ここで、時刻ｔ１〜ｔ１７５２０は、計測期間ＭＰ内の各時間帯に対応している。例えば、時刻ｔ１は、１月１日の０時００分から０時３０分までの時間帯を示す。このため、電力値Ｐ₁₁（１）は、１月１日の０時００分から０時３０分までの時間帯に需要家Ｃ₁₁で消費された電力値を示す。

また、電力値Ｐ₁₁（２）は、１月１日の０時３０分から１時００分までの時間帯に需要家Ｃ₁₁で消費された電力値を示す。すなわち、需要家電力データ５００は、需要家Ｃ₁₁で消費された電力値が、１日に４８ポイント計測され、１年で１７５２０ポイント計測された場合の例である。

（配電網設備データ６００の具体例）
図６は、配電網設備データ６００の具体例を示す説明図である。図６において、配電網設備データ６００は、配電網ＥＮ内の設備に関する情報である。配電網設備データ６００は、トランスＩＤ、接続相、スマートメータ導入済み需要家ＩＤおよび太陽光発電導入済み需要家ＩＤのフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、配電網設備情報６００−１〜６００−ｎをレコードとして記憶する。

ここで、トランスＩＤは、トランスＴを識別する識別子である。接続相は、トランスＴの接続相（ａｂ相またはｂｃ相またはｃａ相）を示す。ただし、トランスＴの接続相が未判定の場合は、接続相フィールドに「未」が設定される。スマートメータ導入済み需要家ＩＤは、トランス配下のスマートメータ導入済みの需要家Ｃを識別する識別子である。

太陽光発電導入済み需要家ＩＤは、トランス配下のスマートメータ導入済みかつ太陽光発電導入済みの需要家Ｃを識別する識別子である。例えば、配電網設備情報６００−１は、配電網ＥＮ内のトランスＴ１に接続されたスマートメータ導入済みの需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂と、太陽光発電導入済みの需要家Ｃ₁₂を示す。

（トランス接続相判定装置１０１の機能的構成例）
図７は、トランス接続相判定装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図７において、トランス接続相判定装置１０１は、制御部７０１と、記憶部７０２と、を有する。制御部７０１は、取得部７１１と、データ分類部７１２と、フィルタ適用部７１３と、相関分析部７１４と、接続相判定部７１５と、出力部７１６と、を含む構成である。制御部７０１は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０５により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、ＣＰＵ３０１が有するレジスタやメモリ３０２などに記憶される。また、記憶部７０２は、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。

取得部７１１は、配電網ＥＮ内のセンサＳＥにより計測された各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を示すセンサ線電流データ４００（例えば、図４参照）を取得する。具体的には、例えば、取得部７１１は、配電網ＥＮ内のセンサＳＥからセンサ線電流データ４００を取得する。また、例えば、取得部７１１は、図３に示した入力装置３０７を用いたユーザの操作入力により、センサ線電流データ４００を取得することにしてもよい。

また、取得部７１１は、配電網ＥＮ内のトランスＴに接続された需要家Ｃに導入されたスマートメータＳＭにより計測された電力値を示す需要家電力データ５００（例えば、図５参照）を取得する。具体的には、例えば、取得部７１１は、配電網ＥＮ内の各スマートメータＳＭから需要家電力データ５００を取得する。また、例えば、取得部７１１は、入力装置３０７を用いたユーザの操作入力により、需要家電力データ５００を取得することにしてもよい。

また、取得部７１１は、配電網ＥＮ内の設備に関する配電網設備データ６００を取得する。具体的には、例えば、取得部７１１は、入力装置３０７を用いたユーザの操作入力により、配電網設備データ６００を取得することにしてもよい。取得された配電網設備データ６００は、例えば、記憶部７０２に記憶される。

データ分類部７１２は、取得されたセンサ線電流データ４００を参照して、各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を、特定の時間帯の電流値と、特定の時間帯とは異なる他の時間帯の電流値とに分類する。上述したように、特定の時間帯は、需要家Ｃに導入された太陽光発電の発電量が「０（ゼロ）」であると見なせない時間帯である。

以下の説明では、１日のうちの特定の時間帯を「昼の時間帯」と表記し、１日のうちの特定の時間帯とは異なる他の時間帯を「夜の時間帯」と表記する場合がある。また、昼の時間帯として、「６時００分から１８時００分までの時間帯」が設定されている場合を例に挙げて説明する。

この場合、データ分類部７１２は、センサ線電流データ４００を参照して、各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を、昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の電流値と、夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の電流値とに分類する。

例えば、時刻ｔ１３は、６時００分から６時３０分までの時間帯を示す。すなわち、電流値Ｉ_a（１３）は、６時００分から６時３０分までの時間帯にａ線に流れた電流値を示す。このため、データ分類部７１２は、電流値Ｉ_a（１３）を、昼の時間帯の電流値として分類する。

昼の時間帯に分類された各線（ａ線〜ｃ線）の電流値は、例えば、後述の図８に示す昼データＤＢ（データベース）８００に記憶される。

また、例えば、時刻ｔ１２は、５時３０分から６時００分までの時間帯を示す。すなわち、電流値Ｉ_a（１２）は、５時３０分から６時００分までの時間帯にａ線に流れた電流値を示す。このため、データ分類部７１２は、電流値Ｉ_a（１２）を、夜の時間帯の電流値として分類する。

夜の時間帯に分類された各線（ａ線〜ｃ線）の電流値は、例えば、後述の図９に示す夜データＤＢ９００に記憶される。

ただし、昼の長さは時期に応じて異なる場合がある。例えば、春夏秋冬の季節に応じて昼の長さは異なる。このため、季節に応じて異なる昼の長さを考慮して、昼の時間帯を季節ごとに設定することにしてもよい。例えば、夏（６月、７月、８月）は、他の季節に比べて昼が長いため、昼の時間帯を他の季節よりも長い期間に設定することにしてもよい。

また、データ分類部７１２は、取得された需要家電力データ５００を参照して、各需要家Ｃの電力値を、昼の時間帯の電力値と、夜の時間帯の電力値とに分類する。

例えば、電力値Ｐ₁₁（１３）は、６時００分から６時３０分までの時間帯に、需要家Ｃ₁₁で消費された電力値を示す。このため、データ分類部７１２は、電力値Ｐ₁₁（１３）を、昼の時間帯の電力値として分類する。昼の時間帯に分類された各需要家Ｃの電力値は、例えば、後述の図８に示す昼データＤＢ８００に記憶される。

また、例えば、電力値Ｐ₁₁（１２）は、５時３０分から６時００分までの時間帯に、需要家Ｃ₁₁で消費された電力値を示す。このため、データ分類部７１２は、電力値Ｐ₁₁（１２）を、夜の時間帯の電力値として分類する。夜の時間帯に分類された各線（ａ線〜ｃ線）の電流値は、例えば、後述の図９に示す夜データＤＢ９００に記憶される。

ここで、昼データＤＢ８００および夜データＤＢ９００の記憶内容について説明する。昼データＤＢ８００および夜データＤＢ９００は、例えば、記憶部７０２に記憶される。ここでは、配電網ＥＮ内のトランスＴに接続された需要家Ｃとして、トランスＴ１に接続された需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂、トランスＴ２に接続された需要家Ｃ₂₁，Ｃ₂₂およびトランスＴ３に接続された需要家Ｃ₃₁，Ｃ₃₂を例に挙げて説明する。

図８は、昼データＤＢ８００の記憶内容の一例を示す説明図（その１）である。図８において、昼データＤＢ８００は、各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の電流値を記憶している。また、昼データＤＢ８００は、各需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，Ｃ₃₁，Ｃ₃₂の昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の電力値を記憶している。

なお、図８では、各線の電流値と各需要家Ｃの電力値が昼の時間帯のものであることを識別するために、各線の電流値と各需要家Ｃの電力値の末尾に「_＿昼」を付加している。

図９は、夜データＤＢ９００の記憶内容の一例を示す説明図（その１）である。図９において、夜データＤＢ９００は、各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の電流値を記憶している。また、夜データＤＢ９００は、各需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，Ｃ₃₁，Ｃ₃₂の夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の電力値を記憶している。

なお、図９では、各線の電流値と各需要家Ｃの電力値が夜の時間帯のものであることを識別するために、各線の電流値と各需要家Ｃの電力値の末尾に「_＿夜」を付加している。

図７の説明に戻り、フィルタ適用部７１３は、各線の電流値と各需要家Ｃの電力値とに対して、低周波成分を減衰させるフィルタを適用する。フィルタとしては、低周波成分を減衰させ、高周波成分を通過させるハイパスフィルタ（例えば、ＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタ）を用いることができる。

具体的には、例えば、フィルタ適用部７１３は、昼データＤＢ８００を参照して、予め記録されたフィルタ係数により定まるフィルタを、各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の電流値に適用する。また、フィルタ適用部７１３は、昼データＤＢ８００を参照して、同様のフィルタを、各需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，Ｃ₃₁，Ｃ₃₂の昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の電力値に適用する。

また、フィルタ適用部７１３は、夜データＤＢ９００を参照して、同様のフィルタを、各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の電流値に適用する。また、フィルタ適用部７１３は、夜データＤＢ９００を参照して、同様のフィルタを、各需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，Ｃ₃₁，Ｃ₃₂の夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の電力値に適用する。

より詳細に説明すると、例えば、フィルタ適用部７１３は、下記式（１）を用いて、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯の電流値を求めることができる。ただし、Ｉ_{X昼＿filter}（ｔ）は、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯の電流値である（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。

Ｉ_{X昼＿filter}（ｔ）＝−１／３×Ｉ_X（ｔ−１）_＿昼＋２／３×Ｉ_X（ｔ）_＿昼
−１／３×Ｉ_X（ｔ＋１）_＿昼 ・・・（１）

フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯の電流値は、例えば、昼データＤＢ８００に記憶される。

また、例えば、フィルタ適用部７１３は、下記式（２）を用いて、フィルタ適用後の各需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，Ｃ₃₁，Ｃ₃₂の昼の時間帯の電力値を求めることができる。ただし、Ｐ_{XX昼＿filter}（ｔ）は、フィルタ適用後の各需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，Ｃ₃₁，Ｃ₃₂の昼の時間帯の電力値である（ＸＸ＝１１，１２，２１，２２，３１，３２）。

Ｐ_{XX昼＿filter}（ｔ）＝−１／３×Ｐ_XX（ｔ−１）_＿昼＋２／３×Ｐ_XX（ｔ）_＿昼
−１／３×Ｐ_XX（ｔ＋１）_＿昼 ・・・（２）

フィルタ適用後の各需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，Ｃ₃₁，Ｃ₃₂の昼の時間帯の電力値は、例えば、昼データＤＢ８００に記憶される。

また、例えば、フィルタ適用部７１３は、下記式（３）を用いて、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯の電流値を求めることができる。ただし、Ｉ_{X夜＿filter}（ｔ）は、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯の電流値である（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。

Ｉ_{X夜＿filter}（ｔ）＝−１／３×Ｉ_X（ｔ−１）_＿夜＋２／３×Ｉ_X（ｔ）_＿夜
−１／３×Ｉ_X（ｔ＋１）_＿夜 ・・・（３）

フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯の電流値は、例えば、夜データＤＢ９００に記憶される。

また、例えば、フィルタ適用部７１３は、下記式（４）を用いて、フィルタ適用後の各需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，Ｃ₃₁，Ｃ₃₂の夜の時間帯の電力値を求めることができる。ただし、Ｐ_{XX夜＿filter}（ｔ）は、フィルタ適用後の各需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，Ｃ₃₁，Ｃ₃₂の夜の時間帯の電力値である（ＸＸ＝１１，１２，２１，２２，３１，３２）。

Ｐ_{XX夜＿filter}（ｔ）＝−１／３×Ｐ_XX（ｔ−１）_＿夜＋２／３×Ｐ_XX（ｔ）_＿夜
−１／３×Ｐ_XX（ｔ＋１）_＿夜 ・・・（４）

フィルタ適用後の各需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，Ｃ₃₁，Ｃ₃₂の夜の時間帯の電力値は、例えば、夜データＤＢ９００に記憶される。

ここで、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯の電流値を記憶する昼データＤＢ８００の記憶内容について説明する。ただし、時刻ｔ＃の「＃」は、「＃＝１，２，３，…」となるように振り直している。

図１０は、昼データＤＢ８００の記憶内容の一例を示す説明図（その２）である。図１０において、昼データＤＢ８００は、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の電流値を記憶している。また、昼データＤＢ８００は、フィルタ適用後の各需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，Ｃ₃₁，Ｃ₃₂の昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の電力値を記憶している。

つぎに、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯の電流値を記憶する夜データＤＢ９００の記憶内容について説明する。ただし、時刻ｔ＃の「＃」は、「＃＝１，２，３，…」となるように振り直している。

図１１は、夜データＤＢ９００の記憶内容の一例を示す説明図（その２）である。図１１において、夜データＤＢ９００は、フィルタ適用後の各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の電流値を記憶している。また、夜データＤＢ９００は、フィルタ適用後の各需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，Ｃ₃₁，Ｃ₃₂の夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の電力値を記憶している。

図７の説明に戻り、相関分析部７１４は、各線（ａ線〜ｃ線）について、電力と電流との相関を示す相関値ρ（Ｉ_X，Ｐ）を算出する（ただし、Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。以下の説明では、配電網ＥＮ内のトランスＴ１〜Ｔｎのうちの任意のトランスＴを「トランスＴｉ」と表記する場合がある（ｉ＝１，２，…，ｎ）。また、トランスＴｉに接続された任意の需要家Ｃを「需要家Ｃ_ij」と表記する場合がある（ｊ：１以上の自然数）。

具体的には、例えば、まず、相関分析部７１４は、図６に示した配電網設備データ６００を参照して、トランスＴｉに接続された全需要家Ｃ（スマートメータＳＭを導入済みの需要家Ｃ）を特定する。一例として、トランスＴ１を例に挙げると、トランスＴ１に接続された需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂が特定される。

また、相関分析部７１４は、配電網設備データ６００を参照して、特定したトランスＴｉに接続された全需要家Ｃのうち、太陽光発電を導入済みの需要家Ｃを特定する。一例として、トランスＴ１を例に挙げると、トランスＴ１に接続された需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂のうち太陽光発電を導入済みの需要家Ｃ₁₂が特定される。

つぎに、相関分析部７１４は、下記式（５）を用いて、特定したトランスＴｉに接続された需要家Ｃのうち、太陽光発電が未導入の需要家Ｃの昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値を算出する。トランスＴｉに接続された需要家Ｃ_ijの昼の時間帯の各時刻ｔの電力値は、例えば、図１０に示した昼データＤＢ８００から特定される。

ただし、Ｐ_{i＿昼＿filter}（ｔ）は、トランスＴｉに接続された需要家Ｃのうち、太陽光発電が未導入の需要家Ｃの昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値である。ｚ_ij（ｔ）は、需要家Ｃ_ijが太陽光発電を導入済みの場合は「ｚ_ij（ｔ）＝０」となり、需要家Ｃ_ijが太陽光発電を未導入の場合は「ｚ_ij（ｔ）＝１」となる。

Ｐ_{i＿昼＿filter}（ｔ）＝Σ_j｛ｚ_ij（ｔ）Ｐ_{ij昼＿filter}（ｔ）｝・・・（５）

一例として、トランスＴ１に接続された太陽光発電が未導入の需要家Ｃの昼の時間帯の時刻ｔ１の合計電力値Ｐ_{1＿昼＿filter}（１）を例に挙げると、「Ｐ_{1＿昼＿filter}（１）＝Ｐ_{11昼＿filter}（１）」となる。算出された合計電力値Ｐ_{i＿昼＿filter}（ｔ）は、例えば、図１２に示す昼合計電力テーブル１２００に記憶される。

ここで、昼合計電力テーブル１２００の記憶内容について説明する。昼合計電力テーブル１２００は、例えば、記憶部７０２に記憶される。

図１２は、昼合計電力テーブル１２００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１２において、昼合計電力テーブル１２００は、各トランスＴｉに接続された需要家Ｃのうち、太陽光発電が未導入の需要家Ｃの昼の時間帯（６時００分〜１８時００分）の各時刻ｔの合計電力値Ｐ_{i＿昼＿filter}（ｔ）を記憶している。

図７の説明に戻り、また、相関分析部７１４は、下記式（６）を用いて、トランスＴｉに接続された全需要家Ｃの夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値を算出する。トランスＴｉに接続された需要家Ｃ_ijの夜の時間帯の各時刻ｔの電力値は、例えば、図１１に示した夜データＤＢ９００から特定される。ただし、Ｐ_{i＿夜＿filter}（ｔ）は、トランスＴｉに接続された全需要家Ｃの夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値である。

Ｐ_{i＿夜＿filter}（ｔ）＝Σ_j｛Ｐ_{ij夜＿filter}（ｔ）｝・・・（６）

一例として、トランスＴ１に接続された全需要家Ｃの夜の時間帯の時刻ｔ１の合計電力値Ｐ_{1＿夜＿filter}（１）を例に挙げると、「Ｐ_{1＿夜＿filter}（１）＝Ｐ_{11夜＿filter}（１）＋Ｐ_{12夜＿filter}（１）」となる。算出された合計電力値Ｐ_{i＿夜＿filter}（ｔ）は、例えば、図１３に示す夜合計電力テーブル１３００に記憶される。

ここで、夜合計電力テーブル１３００の記憶内容について説明する。夜合計電力テーブル１３００は、例えば、記憶部７０２に記憶される。

図１３は、夜合計電力テーブル１３００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１３において、夜合計電力テーブル１３００は、各トランスＴｉに接続された全需要家Ｃの夜の時間帯（１８時００分〜６時００分）の各時刻ｔの合計電力値Ｐ_{i＿夜＿filter}（ｔ）を記憶している。

なお、上述した説明では、各時刻ｔの合計電力値をフィルタ適用後の電力値を用いて求める場合を例に挙げて説明したが、これに限らない。例えば、相関分析部７１４は、各時刻ｔの合計電力値をフィルタ適用前の電力値を用いて求めることにしてもよい。

図７の説明に戻り、つぎに、相関分析部７１４は、各線（ａ線〜ｃ線）について、トランスＴｉに接続された太陽光発電が未導入の需要家Ｃの昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値と、各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯の各時刻ｔの電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す第１の相関値ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ_i）を算出する。

具体的には、例えば、相関分析部７１４は、下記式（７）および下記式（８）を用いて、第１の相関値ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ_i）を算出することができる（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。ただし、ρ（ｘ，ｙ）は、ｘとｙの相関の強さを表す。また、時刻ｔを「ｔ＝１，２，…，Ｔ」とする。また、ｘ（ｔ）を「ｘ（ｔ）＝Ｉ_{X昼＿filter}（１），Ｉ_{X昼＿filter}（２），…，Ｉ_{X昼＿filter}（Ｔ）」とする。ｘ（ｔ）は、例えば、図１０に示した昼データＤＢ８００から特定される。また、ｙ（ｔ）を「ｙ（ｔ）＝Ｐ_{i＿昼＿filter}（１），Ｐ_{i＿昼＿filter}（２），…，Ｐ_{i＿昼＿filter}（Ｔ）」とする。ｙ（ｔ）は、例えば、図１２に示した昼合計電力テーブル１２００から特定される。

これにより、各線（ａ線〜ｃ線）についての第１の相関値ρ_昼（Ｉ_a，Ｐ_i），ρ_昼（Ｉ_b，Ｐ_i），ρ_昼（Ｉ_c，Ｐ_i）を算出することができる。算出された第１の相関値ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ_i）は、例えば、後述の図１４に示す相関値テーブル１４００に記憶される。

なお、上述した説明では、昼の時間帯の各時刻ｔのフィルタ適用後の合計電力値と電流値とを用いて第１の相関値ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ_i）を求める場合を例に挙げて説明したが、これに限らない。例えば、相関分析部７１４は、昼の時間帯の各時刻ｔのフィルタ適用前の合計電力値と電流値とを用いて第１の相関値ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ_i）を求めることにしてもよい。

また、相関分析部７１４は、各線（ａ線〜ｃ線）について、トランスＴｉに接続された全需要家Ｃの夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値と、各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯の各時刻ｔの電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す第２の相関値ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ_i）を算出する。

具体的には、例えば、相関分析部７１４は、上記式（７）および上記式（８）を用いて、第２の相関値ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ_i）を算出することができる（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。ただし、ｘ（ｔ）を「ｘ（ｔ）＝Ｉ_{X夜＿filter}（１），Ｉ_{X夜＿filter}（２），…，Ｉ_{X夜＿filter}（Ｔ）」とする。ｘ（ｔ）は、例えば、図１１に示した夜データＤＢ９００から特定される。また、ｙ（ｔ）を「ｙ（ｔ）＝Ｐ_{i＿夜＿filter}（１），Ｐ_{i＿夜＿filter}（２），…，Ｐ_{i＿夜＿filter}（Ｔ）」とする。ｙ（ｔ）は、例えば、図１３に示した夜合計電力テーブル１３００から特定される。

これにより、各線（ａ線〜ｃ線）についての第２の相関値ρ_夜（Ｉ_a，Ｐ_i），ρ_夜（Ｉ_b，Ｐ_i），ρ_夜（Ｉ_c，Ｐ_i）を算出することができる。算出された第２の相関値ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ_i）は、例えば、図１４に示す相関値テーブル１４００に記憶される。

なお、上述した説明では、夜の時間帯の各時刻ｔのフィルタ適用後の合計電力値と電流値とを用いて第２の相関値ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ_i）を求める場合を例に挙げて説明したが、これに限らない。例えば、相関分析部７１４は、夜の時間帯の各時刻ｔのフィルタ適用前の合計電力値と電流値とを用いて第２の相関値ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ_i）を求めることにしてもよい。

ここで、相関値テーブル１４００の記憶内容について説明する。相関値テーブル１４００は、例えば、記憶部７０２に記憶される。

図１４は、相関値テーブル１４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１４において、相関値テーブル１４００は、トランスＴｉごとに、第１の相関値ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ_i）、第２の相関値ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ_i）および相関値ρ（Ｉ_X，Ｐ_i）を記憶する（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。

図１４に示す（１４−１）の例では、相関値テーブル１４００は、トランスＴ１〜Ｔｎの第１の相関値ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ₁）〜ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ_n）を記憶している。また、相関値テーブル１４００は、トランスＴ１〜Ｔｎの第２の相関値ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ₁）〜ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ_n）を記憶している。

図７の説明に戻り、相関分析部７１４は、算出した第１の相関値ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ_i）と第２の相関値ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ_i）との重み付け平均を求めることにより、相関値ρ（Ｉ_X，Ｐ_i）を算出する（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。具体的には、例えば、相関分析部７１４は、下記式（９）を用いて、相関値ρ（Ｉ_X，Ｐ_i）を算出することができる。ただし、ｋ_昼は、第１の相関値ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ_i）にかける重みである。また、ｋ_夜は、第２の相関値ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ_i）にかける重みである。また、「ｋ_昼＋ｋ_夜＝１」とする。

ρ（Ｉ_X，Ｐ_i）＝ｋ_昼×ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ_i）＋ｋ_夜×ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ_i）・・・（９）

算出された相関値ρ（Ｉ_X，Ｐ_i）は、例えば、図１４に示した相関値テーブル１４００に記憶される。図１４に示す（１４−２）の例では、相関値テーブル１４００は、トランスＴ１〜Ｔｎの相関値ρ（Ｉ_X，Ｐ₁）〜ρ（Ｉ_X，Ｐ_n）を記憶している（ただし、Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。

また、相関分析部７１４は、昼の時間帯に含まれる需要家Ｃの電力または各線（ａ線〜ｃ線）の電流の計測点の数Ｎ_昼と、夜の時間帯に含まれる需要家Ｃの電力または各線（ａ線〜ｃ線）の電流の計測点の数Ｎ_夜とに基づいて、重みｋ_昼，ｋ_夜を決定することにしてもよい。

例えば、相関分析部７１４は、図８に示した昼データＤＢ８００の時刻ｔの数を計数することにより、計測点の数Ｎ_昼を求めることができる。また、例えば、相関分析部７１４は、図９に示した夜データＤＢ９００の時刻ｔの数を計数することにより、計測点の数Ｎ_夜を求めることができる。

ここで、計測点の数Ｎ_昼，Ｎ_夜は、スマートメータＳＭにより計測される需要家Ｃの電力値や、センサＳＥにより計測される各線（ａ線〜ｃ線）の電流値のデータ数に相当する。また、トランスＴｉの接続相の判定に用いるデータ数が多いほど、トランスＴｉの接続相の判定精度が向上とするといえる。このため、相関分析部７１４は、例えば、「Ｎ_昼／Ｎ_夜」の値が大きいほど、重みｋ_昼が大きくなるように、重みｋ_昼，ｋ_夜を決定することにしてもよい。

また、相関分析部７１４は、昼の時間帯の電力値の平均値Ｐ_{i＿昼＿ave}と、夜の時間帯の電力値の平均値Ｐ_{i＿夜＿ave}とに基づいて、重みｋ_昼，ｋ_夜を決定することにしてもよい。ここで、平均値Ｐ_{i＿昼＿ave}は、トランスＴｉに接続された需要家Ｃのうち太陽光発電が未導入の需要家Ｃの昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値の平均である。また、平均値Ｐ_{i＿夜＿ave}は、トランスＴｉに接続された全需要家Ｃの夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値の平均である。

例えば、相関分析部７１４は、図１２に示した昼合計電力テーブル１２００を参照して、合計電力値Ｐ_{i＿昼＿filter}（ｔ）の平均を求めることにより、平均値Ｐ_{i＿昼＿ave}を算出することができる。また、例えば、相関分析部７１４は、図１３に示した夜合計電力テーブル１３００を参照して、合計電力値Ｐ_{i＿夜＿filter}（ｔ）の平均を求めることにより、平均値Ｐ_{i＿夜＿ave}を算出することができる。

ここで、平均値Ｐ_{i＿昼＿ave}や平均値Ｐ_{i＿夜＿ave}が大きいほど、平均値Ｐ_{i＿昼＿ave}や平均値Ｐ_{i＿夜＿ave}が、トランス配下の総需要を良く特徴付けているといえる。このため、相関分析部７１４は、例えば、「Ｐ_{i＿昼＿ave}／Ｐ_{i＿夜＿ave}」の値が大きいほど、重みｋ_昼が大きくなるように、重みｋ_昼，ｋ_夜を決定することにしてもよい。

また、相関分析部７１４は、昼の時間帯の各線（ａ線〜ｃ線）の電流値の平均値Ｉ_昼＿aveに対する平均値Ｐ_{i＿昼＿ave}の割合Ｒ１と、夜の時間帯の各線（ａ線〜ｃ線）の電流値の平均値Ｉ_夜＿aveに対する平均値Ｐ_{i＿夜＿ave}の割合Ｒ２とに基づいて、重みｋ_昼，ｋ_夜を決定することにしてもよい。

例えば、相関分析部７１４は、図１０に示した昼データＤＢ８００を参照して、各線（ａ線〜ｃ線）の電流値Ｉ_{X昼＿filter}（ｔ）の平均を求めることにより（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）、平均値Ｉ_昼＿aveを算出することができる。また、例えば、相関分析部７１４は、図１１に示した夜データＤＢ９００を参照して、各線（ａ線〜ｃ線）の電流値Ｉ_{X夜＿filter}（ｔ）の平均を求めることにより（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）、平均値Ｉ_夜＿aveを算出することができる。

ここで、割合Ｒ１や割合Ｒ２が大きいほど、「センサデータから抽出したいトランス配下の電力の特徴／ノイズの量」の値が大きくなり、トランスＴｉの接続相の判定精度が向上するといえる。このため、相関分析部７１４は、例えば、「Ｒ１／Ｒ２」の値が大きいほど、重みｋ_昼が大きくなるように、重みｋ_昼，ｋ_夜を決定することにしてもよい。

ただし、重みｋ_昼，ｋ_夜は、予め設定されて記憶されていてもよい。例えば、トランスＴｉの接続相の判定に昼の時間帯のデータを用いない場合は、重みｋ_昼，ｋ_夜を「ｋ_昼＝０、ｋ_夜＝１」と設定していてもよい。また、トランス配下の太陽光発電を導入済みの需要家Ｃが多いほど、昼の時間帯のデータよりも夜の時間帯のデータのほうが信頼できると仮定して、重みｋ_昼，ｋ_夜を設定することにしてもよい。例えば、太陽光発電を導入済みの需要家Ｃの数と太陽光発電を未導入の需要家Ｃの数の割合が「１：１」の場合は、夜の時間帯のデータのほうが２倍信頼できると仮定して、重みｋ_昼，ｋ_夜を「ｋ_昼＝１／３、ｋ_夜＝２／３」と設定していてもよい。

接続相判定部７１５は、算出した各線（ａ線〜ｃ線）の相関値ρ（Ｉ_a，Ｐ_i），ρ（Ｉ_b，Ｐ_i），ρ（Ｉ_c，Ｐ_i）に基づいて、ａ線〜ｃ線のうちのトランスＴｉに接続された２つの配電線を判定する。具体的には、例えば、接続相判定部７１５は、相関値ρ（Ｉ_a，Ｐ_i），ρ（Ｉ_b，Ｐ_i），ρ（Ｉ_c，Ｐ_i）のうちの相関が最も小さい値から、トランスＴｉの接続相を判定する。

より詳細に説明すると、接続相判定部７１５は、下記式（１０）〜（１２）のうち、条件を満たす式に対応する相を接続相として判定する。

ρ（Ｉ_c，Ｐ_i）≦ρ（Ｉ_a，Ｐ_i），ρ（Ｉ_b，Ｐ_i） ・・・（１０）
ρ（Ｉ_a，Ｐ_i）≦ρ（Ｉ_b，Ｐ_i），ρ（Ｉ_c，Ｐ_i） ・・・（１１）
ρ（Ｉ_b，Ｐ_i）≦ρ（Ｉ_c，Ｐ_i），ρ（Ｉ_a，Ｐ_i） ・・・（１２）

例えば、上記式（１０）を満たす場合、接続相判定部７１５は、トランスＴｉの接続相をａｂ相として判定する。また、上記式（１１）を満たす場合、接続相判定部７１５は、トランスＴｉの接続相をｂｃ相として判定する。また、上記式（１２）を満たす場合、接続相判定部７１５は、トランスＴｉの接続相をｃａ相として判定する。

判定されたトランスＴｉの接続相は、例えば、図６に示した配電網設備データ６００の接続相フィールドに設定される。例えば、トランスＴ１の接続相がａｂ相と判定された場合、配電網設備情報６００−１の接続相フィールドに「ａｂ相」が設定される。

出力部７１６は、判定されたトランスＴｉの接続相を示す情報を出力する。具体的には、例えば、出力部７１６は、配電網設備データ６００を参照して、各トランスＴ１〜Ｔｎの接続相を示す情報を出力することにしてもよい。出力部７１６の出力形式としては、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置への記憶、ディスプレイ３０６への表示、不図示のプリンタへの印刷出力、Ｉ／Ｆ３０５による外部装置への送信がある。

なお、上述した説明では、第１の相関値ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ_i）と第２の相関値ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ_i）との重み付け平均を求めることにより、相関値ρ（Ｉ_X，Ｐ_i）を算出することにしたが、これに限らない。例えば、相関分析部７１４は、昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐ_{i昼＿filter}（ｔ）および夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐ_{i夜＿filter}（ｔ）に基づいて、相関値ρ（Ｉ_X，Ｐ_i）を直接算出することにしてもよい。

（トランス接続相判定装置１０１のトランス接続相判定処理手順）
つぎに、トランス接続相判定装置１０１のトランス接続相判定処理手順について説明する。

図１５は、トランス接続相判定装置１０１のトランス接続相判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５のフローチャートにおいて、まず、トランス接続相判定装置１０１は、配電網ＥＮ内の各スマートメータＳＭにより計測された電力値を示す需要家電力データ５００を取得する（ステップＳ１５０１）。

つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、配電網ＥＮ内のセンサＳＥにより計測された各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を示すセンサ線電流データ４００を取得する（ステップＳ１５０２）。そして、トランス接続相判定装置１０１は、取得したセンサ線電流データ４００を参照して、各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を、昼の時間帯の電流値と夜の時間帯の電流値とに分類する（ステップＳ１５０３）。

つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、分類した昼の時間帯の電流値と夜の時間帯の電流値とに、低周波成分を減衰させるフィルタを適用する（ステップＳ１５０４）。そして、トランス接続相判定装置１０１は、昼の時間帯に含まれる計測点の数Ｎ_昼と、夜の時間帯に含まれる計測点の数Ｎ_夜とに基づいて、重みｋ_昼，ｋ_夜を決定する（ステップＳ１５０５）。

つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、トランスＴｉの「ｉ」を「ｉ＝１」とする（ステップＳ１５０６）。そして、トランス接続相判定装置１０１は、配電網設備データ６００を参照して、配電網ＥＮ内のトランスＴｉを選択する（ステップＳ１５０７）。

つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、選択したトランスＴｉの接続相を判定する接続相判定処理を実行する（ステップＳ１５０８）。なお、接続相判定処理の具体的な処理手順については、図１６を用いて後述する。

つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、トランスＴｉの「ｉ」をインクリメントして（ステップＳ１５０９）、「ｉ」が「ｎ」より大きくなったか否かを判断する（ステップＳ１５１０）。ここで、トランスＴｉの「ｉ」が「ｎ」以下の場合（ステップＳ１５１０：Ｎｏ）、トランス接続相判定装置１０１は、ステップＳ１５０７に戻る。

一方、「ｉ」が「ｎ」より大きい場合（ステップＳ１５１０：Ｙｅｓ）、トランス接続相判定装置１０１は、配電網ＥＮ内の各トランスＴ１〜Ｔｎの接続相を示す情報を出力して（ステップＳ１５１１）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

これにより、配電網ＥＮ内の各トランスＴ１〜Ｔｎの接続相を自動判定することができる。

つぎに、図１５に示したステップＳ１５０８の接続相判定処理の具体的な処理手順について説明する。

図１６は、接続相判定処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１６のフローチャートにおいて、まず、トランス接続相判定装置１０１は、配電網設備データ６００を参照して、トランスＴｉ配下のスマートメータ導入済みの需要家Ｃを特定する（ステップＳ１６０１）。つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、配電網設備データ６００を参照して、特定したスマートメータ導入済みの需要家Ｃのうち、太陽光発電導入済みの需要家Ｃを特定する（ステップＳ１６０２）。

そして、トランス接続相判定装置１０１は、需要家電力データ５００を参照して、トランスＴｉ配下のスマートメータ導入済みの需要家Ｃの電力値を、昼の時間帯の電力値と夜の時間帯の電力値とに分類する（ステップＳ１６０３）。つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、分類した昼の時間帯の電力値と夜の時間帯の電力値とに、低周波成分を減衰させるフィルタを適用する（ステップＳ１６０４）。

そして、トランス接続相判定装置１０１は、フィルタ適用後の昼の時間帯の各時刻ｔの需要家Ｃの電力値を参照して、トランスＴｉに接続された太陽光発電未導入の需要家Ｃの昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐ_{i＿昼＿filter}（ｔ）を算出する（ステップＳ１６０５）。

つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、フィルタ適用後の夜の時間帯の各時刻ｔの需要家Ｃの電力値を参照して、トランスＴｉに接続された全需要家Ｃの夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐ_{i＿夜＿filter}（ｔ）を算出する（ステップＳ１６０６）。

そして、トランス接続相判定装置１０１は、算出した昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐ_{i＿昼＿filter}（ｔ）と、各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯の各時刻ｔのフィルタ適用後の電流値Ｉ_{X昼＿filter}（ｔ）とに基づいて、第１の相関値ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ_i）を算出する（ステップＳ１６０７）。ただし、Ｘは、ａ，ｂ，ｃのいずれかである。

つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、算出した夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐ_{i＿夜＿filter}（ｔ）と、各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯の各時刻ｔのフィルタ適用後の電流値Ｉ_{X夜＿filter}（ｔ）とに基づいて、第２の相関値ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ_i）を算出する（ステップＳ１６０８）。ただし、Ｘは、ａ，ｂ，ｃのいずれかである。

そして、トランス接続相判定装置１０１は、図１５に示したステップＳ１５０５において決定した重みｋ_昼，ｋ_夜を用いて、算出した第１の相関値ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ_i）と第２の相関値ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ_i）との重み付け平均を求めることにより、相関値ρ（Ｉ_X，Ｐ_i）を算出する（ステップＳ１６０９）。ただし、Ｘは、ａ，ｂ，ｃのいずれかである。

つぎに、トランス接続相判定装置１０１は、算出した相関値ρ（Ｉ_X，Ｐ_i）に基づいて、トランスＴｉの接続相を判定して（ステップＳ１６１０）、接続相判定処理を呼び出したステップに戻る。これにより、配電網ＥＮ内のａ線〜ｃ線のうちのトランスＴｉに接続された２つの配電線を判定することができる。

なお、上述した説明では、昼・夜の時間帯の電力値に対してフィルタを適用した後に昼・夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値を算出することにしたが、これに限らない。例えば、トランス接続相判定装置１０１は、昼・夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値を算出した後にフィルタを適用することにしてもよい。

（トランス接続相判定方法の効果の検証）
つぎに、図１７に示す配電網１７００を用いて、実施の形態にかかるトランス接続相判定方法の効果の検証について説明する。

図１７は、配電網１７００の構成例を示す説明図である。図１７において、配電網１７００は、三相３線式の配電網であり、センサＳＥと、複数のトランスＴ（例えば、トランスＴ１〜Ｔ３）と、複数の需要家Ｃ（例えば、需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，Ｃ₃₁，Ｃ₃₂）とを含む。また、トランスＴ１の接続相はａｂ相である。トランスＴ２の接続相はｂｃ相である。トランスＴ３の接続相はｃａ相である。

ここで、トランスＴ１〜Ｔ３配下の各需要家Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，Ｃ₃₁，Ｃ₃₂の時刻ｔの電力値を以下のように定義する。ただし、Ｃ₁₂，Ｃ₂₂，Ｃ₃₂は、太陽光発電導入済みの需要家Ｃである。また、Ｐ_sun（ｔ）は太陽光発電による発電電力である。また、時刻ｔは「ｔ＝１，２，…，１７５２０」である。

需要家Ｃ₁₁：Ｐ_11＿filter（ｔ）＝Ｘ₁₁（ｔ）
需要家Ｃ₁₂：Ｐ_12＿filter（ｔ）＝Ｘ₁₂（ｔ）＋Ｐ_sun（ｔ）
需要家Ｃ₂₁：Ｐ_21＿filter（ｔ）＝Ｘ₂₁（ｔ）
需要家Ｃ₂₂：Ｐ_22＿filter（ｔ）＝Ｘ₂₂（ｔ）＋Ｐ_sun（ｔ）
需要家Ｃ₃₁：Ｐ_31＿filter（ｔ）＝Ｘ₃₁（ｔ）
需要家Ｃ₃₂：Ｐ_32＿filter（ｔ）＝Ｘ₃₂（ｔ）＋Ｐ_sun（ｔ）

「その他」の部分について、ａｂ相に接続されたトランス配下の需要家Ｃの時刻ｔの電力値を「Ｐ_ab＿filter（ｔ）＝５０Ｘ_ab（ｔ）＋ｓＰ_sun（ｔ）」と定義する。また、ｂｃ相に接続されたトランス配下の需要家Ｃの時刻ｔの電力値を「Ｐ_bc＿filter（ｔ）＝５０Ｘ_bc（ｔ）＋ｓＰ_sun（ｔ）」と定義する。

また、ｃａ相に接続されたトランス配下の需要家Ｃの時刻ｔの電力値を「Ｐ_ca＿filter（ｔ）＝５０Ｘ_ca（ｔ）＋１０Ｐ_sun（ｔ）」と定義する。ただし、係数ｓは、「その他」の部分の各相（ａｂ相、ｂｃ相、ｃａ相）における、太陽光発電を導入している需要家Ｃの割合を調整するための値である。

ここで、データの仮定として、Ｘ_＊＊（ｔ）は、任意の時間ｔ、任意の＊＊について独立にＵ（−５００，５００）に従うと仮定する。ただし、Ｕ（−５００，５００）は、−５００から５００の中の値をランダムにとる確率変数であり、一様分布を表す。また、Ｐ_sun（ｔ）は昼の時刻にはＵ（−５００，５００）に従い、夜の時刻には「０」をとる値とする。また、センサＳＥの電流は、線路の損失がなくトランスＴは全て巻線比が同一の理想変圧器であると仮定する。

このような仮定をした時の各電力値Ｐをもとに、トランスＴ１〜Ｔ３の接続相を判定した場合の正答率は図１８のようになる。

図１８は、トランス接続相判定結果の正答率を示す説明図である。図１８において、（手法１）は、昼・夜の時間帯を区別しないでトランスＴ１〜Ｔ３の接続相を判定した場合の正答率を示す。すなわち、（手法１）は、単にフィルタ適用後の電力値と電流値を用いて、トランスＴ１〜Ｔ３の接続相を判定した場合の例である。

（手法２）は、本トランス接続相判定方法において、重みｋ_昼，ｋ_夜を「ｋ_昼＝０、ｋ_夜＝１」とした場合のトランスＴ１〜Ｔ３の接続相を判定した場合の正答率を示す。（手法３）は、本トランス接続相判定方法において、重みｋ_昼，ｋ_夜を「ｋ_昼＝１／３、ｋ_夜＝２／３」とした場合のトランスＴ１〜Ｔ３の接続相を判定した場合の正答率を示す。

図１８に示すように、（手法２）、（手法３）では、係数ｓの値が変化しても接続相の判定精度を確保できていることがわかる。例えば、（手法１）では、「その他」の部分の各相（ａｂ相、ｂｃ相、ｃａ相）における、太陽光発電を導入している需要家Ｃの数のバランスが崩れた場合に判定精度が低下するのに対して、（手法２）、（手法３）では、高精度に判定することができている。

以上説明したように、実施の形態にかかるトランス接続相判定装置１０１によれば、需要家電力データ５００を参照して、各需要家Ｃの電力値を、昼の時間帯の電力値と、夜の時間帯の電力値とに分類することができる。これにより、各需要家Ｃの電力値を、太陽光発電の影響を考慮すべき電力値と、太陽光発電の影響を考慮しなくてもよい電力値とに分類することができる。

また、トランス接続相判定装置１０１によれば、センサ線電流データ４００を参照して、各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を、昼の時間帯の電流値と、夜の時間帯の電流値とに分類することができる。これにより、各線（ａ線〜ｃ線）の電流値を、各需要家Ｃの電力値に合わせて分類することができる。

また、トランス接続相判定装置１０１によれば、昼・夜の時間帯の各線の電流値と各需要家Ｃの電力値とに対して、低周波成分を減衰させるフィルタを適用することができる。これにより、低周波成分を減衰させ、細かい変化（高周波成分）を通過させて、相関分析に不要な共通の成分を除去することができる。

また、トランス接続相判定装置１０１によれば、トランスＴｉに接続された需要家Ｃのうち、太陽光発電が未導入の需要家Ｃの昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐ_{i＿昼＿filter}（ｔ）を算出することができる。これにより、トランス配下の需要家Ｃで消費された昼の時間帯の合計電力値として、太陽光発電の影響により相関分析に不要となる共通の成分を含む電力値を除去した合計電力値Ｐ_{i＿昼＿filter}（ｔ）を算出することができる。

また、トランス接続相判定装置１０１によれば、トランスＴｉに接続された全需要家Ｃの夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐ_{i＿夜＿filter}（ｔ）を算出することができる。これにより、太陽光発電の影響を受けない夜の時間帯の電力値を最大限活用することができる。

また、トランス接続相判定装置１０１によれば、昼の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐ_{i昼＿filter}（ｔ）と、各線（ａ線〜ｃ線）の昼の時間帯の各時刻ｔの電流値Ｉ_{X昼＿filter}（ｔ）とに基づいて、第１の相関値ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ_i）を算出することができる（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。これにより、昼の時間帯の電力と電流との相関を分析することができる。また、フィルタ適用後の合計電力値Ｐ_{i＿昼＿filter}（ｔ）と電流値Ｉ_{X昼＿filter}（ｔ）とを用いるため、擬似相関の発生を抑制することができる。

また、トランス接続相判定装置１０１によれば、夜の時間帯の各時刻ｔの合計電力値Ｐ_{i＿夜＿filter}（ｔ）と、各線（ａ線〜ｃ線）の夜の時間帯の各時刻ｔの電流値Ｉ_{X夜＿filter}（ｔ）とに基づいて、第２の相関値ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ_i）を算出することができる（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。これにより、夜の時間帯の電力と電流との相関を分析することができる。また、フィルタ適用後の合計電力値Ｐ_{i＿夜＿filter}（ｔ）と電流値Ｉ_{X夜＿filter}（ｔ）とを用いるため、擬似相関の発生を抑制することができる。

また、トランス接続相判定装置１０１によれば、第１の相関値ρ_昼（Ｉ_X，Ｐ_i）と第２の相関値ρ_夜（Ｉ_X，Ｐ_i）との重み付け平均を求めることにより、相関値ρ（Ｉ_X，Ｐ_i）を算出することができる（Ｘ＝ａ，ｂ，ｃ）。そして、トランス接続相判定装置１０１によれば、相関値ρ（Ｉ_X，Ｐ_i）に基づいて、トランスＴｉの接続相を判定することができる。

これにより、トランス配下の全需要家Ｃの電力値が反映されているためにトランス配下の総需要を良く特徴付けているといえる夜の時間帯のほうに大きな重みを付けて接続相判定を行うことができ、トランスＴｉの接続相の判定精度を向上させることができる。

また、トランス接続相判定装置１０１によれば、昼の時間帯の計測点の数Ｎ_昼と、夜の時間帯の計測点の数Ｎ_夜とに基づいて、重みｋ_昼，ｋ_夜を決定することができる。これにより、データ数（計測点）が多い時間帯のほうに重みを付けて接続相判定を行うことができ、トランスＴｉの接続相の判定精度を向上させることができる。

また、トランス接続相判定装置１０１によれば、昼の時間帯の電力値の平均値Ｐ_{i＿昼＿ave}と、夜の時間帯の電力値の平均値Ｐ_{i＿夜＿ave}とに基づいて、重みｋ_昼，ｋ_夜を決定することができる。これにより、需要家Ｃの合計電力値の平均値が大きいためにトランス配下の総需要を良く特徴付けているといえる時間帯のほうに重みを付けて接続相判定を行うことができ、トランスＴｉの接続相の判定精度を向上させることができる。

また、トランス接続相判定装置１０１によれば、昼の時間帯の電流値の平均値Ｉ_昼＿aveに対する平均値Ｐ_{i＿昼＿ave}の割合Ｒ１と、夜の時間帯の電流値の平均値Ｉ_夜＿aveに対する平均値Ｐ_{i＿夜＿ave}の割合Ｒ２とに基づいて、重みｋ_昼，ｋ_夜を決定することができる。これにより、配電網全体のノイズの量に対してセンサデータから抽出したいトランス配下の電力の特徴が大きくなる時間帯のほうに重みを付けて接続相判定を行うことができ、トランスＴｉの接続相の判定精度を向上させることができる。

これらのことから、トランス接続相判定装置１０１によれば、配電網ＥＮ内のトランス配下の需要家Ｃに太陽光発電を導入した需要家Ｃが含まれる場合であっても、トランスＴｉの接続相を高精度に判定することができる。

なお、本実施の形態で説明したトランス接続相判定方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本トランス接続相判定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本トランス接続相判定プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）コンピュータに、
３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、
前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定する、
処理を実行させることを特徴とするトランス接続相判定プログラム。

（付記２）前記コンピュータに、
前記各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値のうちの前記特定の時間帯の電力値と、前記各時間帯の電流値のうちの前記特定の時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す第１の相関値を算出し、
前記各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値のうちの前記特定の時間帯とは異なる他の時間帯の電力値と、前記各時間帯の電流値のうちの前記他の時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す第２の相関値を算出する、処理を実行させ、
前記相関値を算出する処理は、
前記各々の配電線について、算出した前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする付記１に記載のトランス接続相判定プログラム。

（付記３）前記相関値を算出する処理は、
前記特定の時間帯に含まれる電力または電流の計測点の数と、前記他の時間帯に含まれる電力または電流の計測点の数とに基づいて、前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする付記２に記載のトランス接続相判定プログラム。

（付記４）前記相関値を算出する処理は、
前記特定の時間帯の電力値の平均値と、前記他の時間帯の電力値の平均値とに基づいて、前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする付記２に記載のトランス接続相判定プログラム。

（付記５）前記相関値を算出する処理は、
前記特定の時間帯の電流値の平均値に対する前記特定の時間帯の電力値の平均値の割合と、前記他の時間帯の電流値の平均値に対する前記他の時間帯の電力値の平均値の割合とに基づいて、前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする付記２に記載のトランス接続相判定プログラム。

（付記６）前記コンピュータに、
取得した前記各時間帯の電力値と前記各時間帯の電流値とに対して、低周波成分を減衰させるフィルタを適用する処理を実行させ、
前記相関値を算出する処理は、
前記各々の配電線について、前記フィルタを適用した前記各時間帯の電力値と前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出することを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載のトランス接続相判定プログラム。

（付記７）コンピュータが、
３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、
前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定する、
処理を実行することを特徴とするトランス接続相判定方法。

（付記８）３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、
前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定する、
制御部を有することを特徴とするトランス接続相判定装置。

（付記９）コンピュータに、
３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、
前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定する、
処理を実行させるトランス接続相判定プログラムを記録したことを特徴とする前記コンピュータに読み取り可能な記録媒体。

１０１ トランス接続相判定装置
２００ トランス接続相判定システム
４００ センサ線電流データ
５００ 需要家電力データ
６００ 配電網設備データ
７０１ 制御部
７０２ 記憶部
７１１ 取得部
７１２ データ分類部
７１３ フィルタ適用部
７１４ 相関分析部
７１５ 接続相判定部
７１６ 出力部
８００ 昼データＤＢ
９００ 夜データＤＢ
１２００ 昼合計電力テーブル
１３００ 夜合計電力テーブル
１４００ 相関値テーブル
１７００，ＥＮ 配電網
Ｃ 需要家
ＳＥ センサ
ＳＭ スマートメータ
ＳＵ 変電所

Claims (8)

1. コンピュータに、
   ３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、
   前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
   算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定する、
   処理を実行させることを特徴とするトランス接続相判定プログラム。
2. 前記コンピュータに、
   前記各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値のうちの前記特定の時間帯の電力値と、前記各時間帯の電流値のうちの前記特定の時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す第１の相関値を算出し、
   前記各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値のうちの前記特定の時間帯とは異なる他の時間帯の電力値と、前記各時間帯の電流値のうちの前記他の時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す第２の相関値を算出する、処理を実行させ、
   前記相関値を算出する処理は、
   前記各々の配電線について、算出した前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする請求項１に記載のトランス接続相判定プログラム。
3. 前記相関値を算出する処理は、
   前記特定の時間帯に含まれる電力または電流の計測点の数と、前記他の時間帯に含まれる電力または電流の計測点の数とに基づいて、前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする請求項２に記載のトランス接続相判定プログラム。
4. 前記相関値を算出する処理は、
   前記特定の時間帯の電力値の平均値と、前記他の時間帯の電力値の平均値とに基づいて、前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする請求項２に記載のトランス接続相判定プログラム。
5. 前記相関値を算出する処理は、
   前記特定の時間帯の電流値の平均値に対する前記特定の時間帯の電力値の平均値の割合と、前記他の時間帯の電流値の平均値に対する前記他の時間帯の電力値の平均値の割合とに基づいて、前記第１の相関値と前記第２の相関値との重み付け平均を求めることにより、前記相関値を算出することを特徴とする請求項２に記載のトランス接続相判定プログラム。
6. 前記コンピュータに、
   取得した前記各時間帯の電力値と前記各時間帯の電流値とに対して、低周波成分を減衰させるフィルタを適用する処理を実行させ、
   前記相関値を算出する処理は、
   前記各々の配電線について、前記フィルタを適用した前記各時間帯の電力値と前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載のトランス接続相判定プログラム。
7. コンピュータが、
   ３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、
   前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
   算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定する、
   処理を実行することを特徴とするトランス接続相判定方法。
8. ３以上の配電線のいずれか２つの配電線に接続されたトランスに接続された需要家で消費された計測期間内の各時間帯の電力値のうち、太陽光発電が導入された需要家で消費された特定の時間帯の電力値を除く前記各時間帯の電力値を取得し、
   前記３以上の配電線の各々の配電線について、取得した前記各時間帯の電力値と、前記各々の配電線に流れた前記各時間帯の電流値とに基づいて、電力と電流との相関を示す相関値を算出し、
   算出した前記各々の配電線の相関値に基づいて、前記３以上の配電線のうちの前記トランスに接続された２つの配電線を判定する、
   制御部を有することを特徴とするトランス接続相判定装置。

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