研究の概要

風力・太陽光などの確率的再生可能電源の大量導入により、電力系統の過渡応答（トランジェント）管理が複雑化している。本研究は、グラフラプラシアン行列と凸最適化理論を組み合わせ、系統トランジェントを最小化するための最適なネットワーク構成変更を特定する手法を開発した。特に「どの送電線を強化・追加すると再エネ変動による系統動揺が最も効果的に抑制できるか」という実務的問いに数学的に答える。

主な発見・成果

グラフラプラシアン理論に基づく凸最適化定式化により、位相安定性を保証する線形行列不等式条件を導出した。IEEE 30バス標準試験系統での検証では、手法が「系統の重要リンクを効果的に特定」し、動的シミュレーションで「系統トランジェントの大幅な低減と複数性能指標の改善」を実証した。スパース性を考慮した再重み付きℓ₁ヒューリスティックにより、現実的なネットワーク複雑性制約内での最適解探索も実現した。

実務への応用

GX推進における再エネ導入率向上は系統安定性リスクと表裏一体だが、本手法は「どの連系線増強が費用対効果最大か」の定量的根拠を提供する。系統増強計画（マスタープラン）策定時の投資優先順位付けや、分散型エネルギーリソース（DER）大量導入時の系統強靭化計画に直接応用できる。再エネ出力変動による周波数逸脱リスクを事前評価するデジタルツイン基盤としても活用可能。