中国スマートグリッドの革命：AI制御スイッチが故障電流を99％抑制
電気自動車から都市全体の電化に至るまで、電力供給網の安定性と知能化は、エネルギー転換を支えるバッテリー技術と同等に重要となっている。この課題に対し、福州大学の研究チームが開発した次世代柔軟多状態スイッチ（FMS）制御システムは、都市と地方の送電網における瞬時的な電圧変動、系統故障、再生可能エネルギー統合の管理方法を根本から変える可能性を秘めている。この技術の核心は、再帰的放射基底関数ニューラルネットワーク（RRBFNN）とスライディングモード制御（SMC）を融合したハイブリッドアーキテクチャにある。これにより、接地故障電流を最大99％削減するとともに、太陽光や風力発電の変動に強い耐性を持つ送電網の構築が可能となる。
従来技術の限界を打破する「電力交通管制システム」
既存の遮断器や静的な転送スイッチは反応速度が遅く、人的介入が必要なケースが多かった。これに対し、FMSは中圧配電網（主に10kV級）の複数フィーダー接続点に配置され、リアルタイムで電力の流れを最適化する「交通管制システム」として機能する。特筆すべきは、過負荷フィーダーと未使用フィーダー間の電力シェアリングを可能にする一方で、アーク放電の発生をミリ秒単位で抑制するデュアル機能を備えている点だ。
従来のアーク抑制コイル（ピーターセンコイル）は受動的で反応速度が遅く、高抵抗故障への対応が困難だった。アクティブな補償装置は専用の直流電源を必要とし、非常時のみ作動するため設備利用率が低く、コスト面でも課題を抱えていた。新たなFMSアーキテクチャは、フィーダー間の電力転送用に使用する直流バスを故障補償のエネルギー源として流用することで、これらの欠点を解消した。これにより設備の複雑さを軽減しつつ、運用コストを大幅に削減している。
制御アルゴリズムの革新：適応型ニューラルネットワーク
従来の比例積分（PI）制御器は、実環境における送電網の非線形性やパラメータ変動に対応できず、30％を超える再生可能エネルギー導入率では応答遅延や定常誤差が顕著となる課題があった。スライディングモード制御（SMC）は外乱耐性に優れるものの、高速振動（チャタリング）により電力品質の低下や半導体スイッチの負荷増大を引き起こしていた。
廖江華氏が率いる研究チームは、この課題を克服するため、リアルタイム学習機能を備えた改良型RRBFNNを開発した。通常のニューラルネットワークとは異なり、過去の制御サイクルからのフィードバックループを導入することで、システムの挙動を予測し急激な状態遷移を平滑化することに成功した。入力層には電流追従誤差だけでなく、スライディングサーフェスの動態や過去の制御出力を統合し、意思決定の文脈を豊かにしている。
シミュレーションで実証された卓越した性能
MATLAB/Simulinkを用いた3ポート10kV FMSモデルでのシミュレーションでは、RRBFNN-SMC制御器が従来の最適化PI制御器を全指標で上回った。フィーダー間の定常電力交換時における交流側電流の総高調波歪み率（THD）は0.78％（PI制御時3.06％）にまで低減。有効電力と無効電力の変動率も70％以上抑制された。
特筆すべきは故障シナリオでの性能だ。フィーダー1に100Ωのトランジション抵抗を介して単相接地故障を模擬した場合、FMSは60ミリ秒以内に零相電流を精密に注入。残留故障電流は0.54Aまで減少し、アーク消滅の安全基準である5Aを大幅に下回った。10Ω（ボルト故障に近い状態）から3000Ω（高抵抗故障）の範囲で故障抵抗値を変化させても、故障電流抑制率（FCRR）は98％以上を維持し、PI制御方式を一貫して凌駕した。
実用化へのインパクトと国際的意義
制御不能なアーク故障は乾燥地域での山火事の主要原因であり、都市部では連鎖停電を引き起こすリスクがある。FMSは故障電流をほぼゼロに抑制することで、ケーブルや変圧器の熱損傷を防ぎ、設備寿命を延長するとともにメンテナンスコストを削減する。さらに、故障時以外でも常時電圧調整と電力バランス機能を発揮するため、屋根置き太陽光やEV充電ステーションの急増による電圧変動を緩和できる。
中国の「新型インフラ整備」政策と二酸化炭素排出量ピークアウト・カーボンニュートラル目標との整合性から、国家電網公司は天津や杭州などでパイロットプロジェクトを展開中だ。既存のFMSプラットフォームに高度なアーク抑制機能を統合すれば、新規規格や許認可を待たずに全国展開を加速できる可能性がある。
欧米の老朽化した送電網や分散型電源の拡大に直面する国際社会にとって、この技術は現実的な近代化の指針となる。大規模な送電網更新に伴う巨額投資を必要とせず、既存フィーダー接続点への後付けが可能な点が特徴だ。専用直流電源を不要とした設計は、新興市場の電力事業者にとって導入障壁を低下させる。
自己適応機能が支える長期的信頼性
制御戦略の最大の強みは、系統パラメータへの依存度が低い点にある。RRBFNNの重み付けは実測データに基づき継続的に再調整されるため、経年劣化や環境温度変化があっても性能を維持できる。この自己調整機能は、保守要員が常駐しない遠隔地の変電所や自動化設備において、信頼性を確保する上で不可欠だ。
現在のモデルは運転モード間（PQ制御からV/fモードへの移行など）の動的遷移に対応していないが、今後の研究では複合故障シナリオやサイバーフィジカルシステム障害を想定した検証が計画されている。それでも、ニューラルネットワークの知能性と堅牢な制御理論を融合した基礎技術は、経済性と安全性を両立させる新たな可能性を開拓した。
クリーンエネルギー移行を支える基盤技術
気候変動への適応、サイバーセキュリティ対策、電気自動車需要の急増といった課題に直面する国際的な電力事業者にとって、FMS制御器のような技術は21世紀型送電網の標準コンポーネントとなる可能性が高い。中国の大学研究室から生まれたこの革新は、物理インフラにAIを統合することでレジリエンスと持続可能性を同時達成する好例を示している。
著者: リャオ・ジャンファ、ガオ・ウェイ、タン・ジュンイー、ヤン・ゲンジエ
所属: 福州大学電気工程自動化学院（中国・福建省福州市）
掲載誌: Electrical Engineering Vol.25 No.5 2024年5月
DOI: 10.19595/j.cnki.1008-2366.2024.05.002