京都大学大学院工学研究科講師の薄良彦氏らのグループは、センシングにより収集されたデータを用いて、大規模電力システムの安定性判別するための新技術の開発に成功した。
大規模電力システムのセンシングにより得られたデータに基づいて安定性を判別する技術を新たに開発し、2006年欧州及び2011年米国で発生した大規模故障の実測データへの適用によりその有効性を示した。今回、センシング技術や情報通信技術などの進展により最近利用可能になってきた大規模電力システムにおける電力の流れ（電力潮流）の時空間変動データをコンピュータで処理することにより、対象とする電力システムの安定性維持及び喪失を判別する。ここで用いた処理手法では、力学系理論に基づく非線形クープマンモード解析と呼ばれる新手法を採用しており、このデータ解析手法を用いることにより、従来困難であった広域大停電に至るような複雑な電力潮流の解析と電力システムの安定性判別が初めて可能になった。
この技術により電力システムの状態監視技術の高精度化が可能になるとともに、様々な社会的要求に応える分散協調型エネルギー管理システムの実現が期待される。この研究は科学技術振興機構（JST）戦略的創造研究推進事業 CREST等の一環として行なわれた。
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