CN103283104A - 电力管理系统及电力管理方法 - Google Patents

电力管理系统及电力管理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103283104A
CN103283104A CN2012800006308A CN201280000630A CN103283104A CN 103283104 A CN103283104 A CN 103283104A CN 2012800006308 A CN2012800006308 A CN 2012800006308A CN 201280000630 A CN201280000630 A CN 201280000630A CN 103283104 A CN103283104 A CN 103283104A
Authority
CN
China
Prior art keywords
electric power
weather prognosis
information
user terminal
weather
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2012800006308A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103283104B (zh
Inventor
三本宪史
村山大
齐藤正明
大场义和
田丸慎悟
高木康夫
西村信孝
饭野穰
山口修一
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Publication of CN103283104A publication Critical patent/CN103283104A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103283104B publication Critical patent/CN103283104B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/003—Load forecast, e.g. methods or systems for forecasting future load demand
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2310/00—The network for supplying or distributing electric power characterised by its spatial reach or by the load
    • H02J2310/50—The network for supplying or distributing electric power characterised by its spatial reach or by the load for selectively controlling the operation of the loads
    • H02J2310/56—The network for supplying or distributing electric power characterised by its spatial reach or by the load for selectively controlling the operation of the loads characterised by the condition upon which the selective controlling is based
    • H02J2310/58—The condition being electrical
    • H02J2310/60—Limiting power consumption in the network or in one section of the network, e.g. load shedding or peak shaving
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/12—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load
    • H02J3/14—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load by switching loads on to, or off from, network, e.g. progressively balanced loading
    • H02J3/144—Demand-response operation of the power transmission or distribution network
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A30/00—Adapting or protecting infrastructure or their operation
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B70/00—Technologies for an efficient end-user side electric power management and consumption
    • Y02B70/30—Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for improving the carbon footprint of the management of residential or tertiary loads, i.e. smart grids as climate change mitigation technology in the buildings sector, including also the last stages of power distribution and the control, monitoring or operating management systems at local level
    • Y02B70/3225—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P80/00—Climate change mitigation technologies for sector-wide applications
    • Y02P80/10—Efficient use of energy, e.g. using compressed air or pressurized fluid as energy carrier
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S20/00—Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
    • Y04S20/20—End-user application control systems
    • Y04S20/222—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)

Abstract

一种电力管理系统（1），具有用户终端（20）和连接所述用户终端（20）的电力管理装置（30），所述用户终端（20）具备取得与该用户终端有关的当地的气象预测的气象预测取得机构（21）、以及基于所述气象预测预测规定期间的消耗电力和可削减的电力量的电力预测机构（22），所述电力管理装置（30）具备：累计机构（37），累计由各个所述用户终端（20）预测的各个所述消耗电力以及所述电力量，计算所述用户终端整体的总消耗电力和总可削减电力量。

Description

电力管理系统及电力管理方法
技术领域
本发明的实施方式涉及电力管理系统及电力管理方法。
背景技术
近年来，削减温室化气体的运动不仅在工业中，而且在民用部门中也在加速，要求大楼或工厂等消耗能量的建筑物进一步节能化。但是，可以想到在发展中国家无法避免与经济发展相伴的消耗电力增加，在发达国家也随着电动车等的普及而消耗电力增加。
站在供电侧的观点出发，电力系统具有以下特性：如果消耗电力量（需求）与发电量（供给）不总是一致，则无法稳定运用。换言之，需要总是保持供需平衡。因此，需要与消耗电力的峰值相应地增强发电设备，以及确保更大的供需调整预备能力。
作为供需调整预备能力的一个方式而受到期待的是需求响应能力的确保。所谓需求响应，指的是为了取得供需平衡，不增加发电量，而是削减电力需求。通过确保能够在需要时削减消耗电力的能力（需求响应能力），能够作为发电预备能力而有助于电力系统的稳定运用。另外，通过以地域等为单位来管理并汇集各个用户的消耗电力的可削减电力量，需求响应能力也得以提高。
以往，作为关于确保需求响应能力的技术，提出了以下技术：以地域为单位预测用户的消耗电力，并赋予减去一定比率的削减量而得到的目标电力。另外，作为预测用户的消耗电力的技术，提出了根据早上的气温、湿度、预想最高气温来预测消耗电力的技术，以及根据次日的室外气温、湿度、日照量等气象信息来预测的技术。
【在先技术文献】
【专利文献】
【专利文献1】日本专利第3564605号公报
【专利文献2】日本特开2002－22239号公报
【专利文献3】日本特开2005－90780号公报
【发明概要】
【发明所要解决的课题】
但是，在上述关于确保需求响应能力的现有技术中，存在以下问题：由于无法细致地反映个别的用户的运用计划等，有可能难以实现对用户赋予的目标电力，结果无法得到对削减消耗电力所期待的精度。另外，在上述关于预测消耗电力的现有技术中，由于气象信息（气象预测）的精度与消耗电力的精度相关，因此有可能由于使用的气象信息而无法得到对预测消耗电力所期待的精度。
发明内容
【解决课题所采用的手段】
实施方式的电力管理系统具有用户终端和连接着所述用户终端的电力管理装置，所述用户终端具备气象预测取得机构和电力预测机构，所述电力管理装置具备累计机构。气象预测取得机构取得与用户终端有关的当地的气象预测。电力预测机构基于气象预测，预测规定期间的消耗电力和可削减的电力量。累计机构对由各个用户终端预测的各个所述消耗电力及所述电力量分别进行累计，计算所述用户终端整体的总消耗电力和总可削减电力量。
附图说明
图1是示意性表示实施方式的电力管理系统的结构的图。
图2是表示实施方式的气象信息提供装置、用户终端以及电力管理装置的功能构成的一例的框图。
图3是示意性表示广域气象预测信息的一例的曲线图。
图4是示意性表示广域气象预测信息的一例的曲线图。
图5是表示图2所示的用户信息储存部的数据构成的一例的图。
图6是用于说明实施方式中的基准气象预测与变动幅度的关系的曲线图。
图7是用于说明实施方式中的基准气象预测与变动幅度的关系的曲线图。
图8是表示实施方式中的消耗电力与可削减电力量的关系的一例的图。
图9是表示实施方式中的消耗电力与可削减电力量的关系的其他例的图。
图10是表示实施方式的电力管理装置所进行的气象预测通知处理的一例的流程图。
图11是表示实施方式的电力管理装置所进行的不同用户气象预测处理的一例的流程图。
图12是表示广域气象预测信息的一例的图。
图13是表示实施方式中的未附加变动幅度的气象预测信息的一例的图。
图14是表示实施方式中的附加了变动幅度的气象预测信息的一例的图。
图15是表示实施方式的用户终端所进行的电力预测值计算处理的一例的流程图。
图16是表示通过图15的电力预测值计算处理生成的电力预测信息的一例的图。
图17是表示实施方式的电力管理装置所进行的电力预测值调整处理的一例的流程图。
图18是表示实施方式的电力管理装置所进行的误差计算处理的一例的流程图。
图19是表示实施方式中的实绩信息（气象实绩值）的一例的图。
图20是表示实施方式的计算机的结构例的图。
具体实施方式
以下参照附图，详细说明本发明的电力管理系统及电力管理方法的实施方式。
图1是示意性表示本实施方式的电力管理系统的结构的图。如该图所示，本实施方式的电力管理系统1具有：气象信息提供装置10、用户终端20、电力管理装置30。气象信息提供装置10、用户终端20以及电力管理装置30可装卸地连接在互联网等网络N上，通过该网络N收发各种信息。其中，与网络N连接的装置的个数不特别限定。
图2是表示电力管理系统1（气象信息提供装置10、用户终端20以及电力管理装置30）的功能构成的一例的框图。
气象信息提供装置10是进行广域的气象预测的服务器等信息处理装置。气象信息提供装置10作为功能部而具备广域气象预测部11、广域气象预测信息储存部12以及广域气象预测信息提供部13。
广域气象预测部11预测包括电力管理装置30所管理的地域在内的广域地域的、将来的规定期间中的气象状态，并生成作为该预测结果的气象预测值来作为广域气象预测信息。在此，作为预测的对象的气象要素可以举出温度（室外气温）、湿度、CO2浓度、风向、风速、天气、日照量、云量、降水量、降雪量等。其中，在本实施方式中，气象状态的预测以将来的规定期间（例如1天）中的一定期间（例如1小时）为单位进行。
图3及图4是示意性表示广域气象预测信息的一例的曲线图。在图3及图4中，表示将来的某日的CO2浓度的预测结果，纵轴表示0CO2浓度，横轴表示时刻（从1点至24点）。
在此，图3所示的曲线图表示每个地域类别的预测结果。在该图中，作为地域类别举出了山间部、都市部以及工业地带，山间部的CO2浓度的变化由实线L11表示，都市部的CO2浓度的变化由虚线L12表示，工业地带的CO2浓度的变化由单点划线L13表示。如该图所示，CO2浓度按每个地域类别呈现不同的模式。
另外，图4所示的曲线图表示都市部的每个季节的预测结果。在此，作为季节举出了夏季以及冬季这两个季节，夏季的CO2浓度的变化由实线L21表示，冬季的CO2浓度的变化由虚线L22表示。如该图所示，CO2浓度按每个季节呈现不同的模式。
在广域气象预测部11中，使用公知的数值预测模型等，模拟广域地域的气象状态，由此生成图3所示的地域类别等的各地点（区域）的气象状态、或如图4所示的与作为预测对象的时期（季节或日期时间）相应的气象状态，来作为广域预测信息。
返回图2，广域气象预测信息储存部12例如是数据库等，储存由广域气象预测部11生成的广域气象预测信息。另外，广域气象预测信息提供部13经由网络N，将储存在广域气象预测信息储存部12中的广域气象预测信息提供（发送）给电力管理装置30。其中，提供广域气象预测信息的定时不特别限定，例如，既可以是根据来自电力管理装置30的请求来提供的方式，也可以是按规定时间（例如每1个小时）发送给电力管理装置30的方式。
用户终端20是设在各用户住所中的PC（Personal Computer）等信息处理装置。用户终端20具备气象预测信息取得部21、电力预测部22、电力预测信息通知部23、气象实绩取得部24、电力实绩取得部25以及实绩信息提供部26作为功能部。
气象预测信息取得部21经由网络N，从电力管理装置30取得（接收）各用户的气象预测信息。其中，关于气象预测信息的详情留待后述。
电力预测部22基于由气象预测信息取得部21取得的气象预测信息，预测通过该气象预测信息预测的将来的规定期间的、用户内的消耗电力和可削减的电力量（可削减电力量）。其中，关于电力预测部22的动作留待后述。
电力预测信息通知部23将电力预测部22所预测的消耗电力以及可削减电力量作为电力预测信息，经由网络N通知（发送）给电力管理装置30。其中，通知电力预测信息的定时不特别限定，例如，既可以是根据来自电力管理装置30的请求来通知的方式，也可以是在电力预测部22每次预测时通知给电力管理装置30的方式。
气象实绩取得部24取得本装置所设置的用户周边的当地的气象状态，作为气象实绩值。在此，作为气象实绩值的取得对象的气象要素设为与上述的广域气象预测信息（气象预测信息）相同。其中，气象实绩值的取得方法不特别限定，例如可以是取得在用户设置的各种计测设备（温度计、湿度计、照度计等）的计测值来作为气象实绩值的方式。
电力实绩取得部25是智能电表等，计测用户内设置的电力负载（例如空调负载等）的消耗电力、发电系统（太阳光·太阳热发电系统等）的发电量。以下，将电力实绩取得部25所计测的消耗电力及发电量统称为消耗电力。
实绩信息提供部26将气象实绩取得部24所取得的气象实绩值和电力实绩取得部25所取得的消耗电力作为实绩信息，将该实绩信息经由网络N提供（发送）给电力管理装置30。其中，实绩信息的发送定时不特别限定，例如，既可以采用根据来自电力管理装置30的请求进行的方式，也可以采用按规定时间（例如每1个小时）发送给电力管理装置30的方式。另外，也可以采用分别发送气象实绩值和消耗电力的方式。
电力管理装置30是进行规定的地域的电力管理的服务器等信息处理装置。电力管理装置30作为功能部而具备广域气象预测信息取得部31、用户信息储存部32、不同用户气象预测部33、气象预测信息通知部34、电力预测信息取得部35、电力预测值调整部36、累计处理部37、实绩信息取得部38以及误差计算部39。
广域气象预测信息取得部31经由网络N，从气象信息提供装置10（广域气象预测信息提供部13）取得广域气象预测信息。取得广域气象预测信息的定时不特别限定，例如，既可以采用按规定时间（例如每1个小时）向气象信息提供装置10请求的方式，也可以采用待机直到从气象信息提供装置10提供广域气象预测信息的方式。
用户信息储存部32例如是数据库等，储存与属于管理对象的地域的各用户相关的信息。在此，图5是表示用户信息储存部32的数据构成的一例的图。如该图所示，用户信息储存部32具有用户ID、位置信息、日期时间信息、气象预测信息、电力预测信息、实绩信息、误差信息等项目。
在“用户ID”的项目中，作为用于识别各用户的识别信息，保存有对每个用户预先分配的固有的用户ID。在“位置信息”中，保存有能够在管理对象的地域内确定各用户的存在位置的住所、纬度·经度、表示所属区域的区域ID等信息。
在“日期时间信息”的项目中，保存有表示日期以及时刻的信息。在用户信息储存部32中，与同一用户ID（位置信息）建立关联而储存的气象预测信息、电力预测信息以及实绩信息以该日期时间信息为基准被管理。也就是说，针对同一日期时间预测的气象预测信息（气象预测值）以及电力预测信息（消耗电力、可削减电力量）与在该日期时间实际计测的实绩信息（气象实绩值、消耗电力）建立关联而储存。
在“气象预测信息”的项目中，保存有由不同用户气象预测部33计算的表示不同用户的气象预测值的后述的气象预测信息。在“电力预测信息”的项目中，保存有从各用户终端20的电力实绩取得部25取得的电力预测信息（消耗电力、可削减电力量）。另外，在“误差信息”的项目中，保存有由误差计算部39计算的后述的误差信息。
返回图2，不同用户气象预测部33基于广域气象预测信息取得部31所取得的广域气象预测信息、以及在用户信息储存部32中储存的各用户的位置信息，导出表示各用户周边的当地的气象预测值的气象预测信息。
具体而言，不同用户气象预测部33从广域气象预测信息读出与各用户的位置信息对应的地点（区域）的气象预测值后，通过内插与该地点邻近的多个地点的气象预测值，对每个用户计算基准气象预测值。其中，基准气象预测值的计算方法不限于上述例子。例如，也可以是以下方式：基于广域气象预测信息所包括的各地点的气象预测值、以及表示各用户周边的地形的地形信息，进行公知的气象模拟，由此计算各用户的基准气象预测值。
另外，不同用户气象预测部33将基准气象预测值所包括的天气等气象的状态和作为预测的对象的时期（日期时间、季节等）等的信息作为检索条件，从用户信息储存部32中按每个用户取得与符合该检查条件的气象预测信息建立了关联的后述的误差信息。然后，不同用户气象预测部33将所取得的误差信息所表示的值与预定的阈值进行比较，在误差信息大于阈值的情况下，通过对基准气象预测附加与该误差信息相应的变动幅度来调整基准气象预测值，并将该基准气象预测值作为不同用户的气象预测信息保存在用户信息储存部32中。
在此，图6及图7是用于说明基准气象预测值与变动幅度的关系的曲线图。其中，纵轴表示室外气温（温度），横轴表示作为预测的对象的时刻（1点～24点）。
在图6中，实线L31表示室外气温的基准气象预测值。例如，伴随着寒流前线或台风等的通过而预测到室外气温的变动的情况下，如图6所示，通过对该通过时刻附加变动幅度，能够使变动的估计时刻具有幅度。在此，虚线L32表示将通过时刻设定得稍早的基准气象预测值，单点划线L33表示将通过时刻设定得稍迟的基准气象预测值。
在图6的情况下，不同用户气象预测部33根据用户信息储存部32中储存的表示气象预测的误差的误差信息，按每个用户提取时间方向的变动趋势，对基准气象预测值附加与该变动趋势相应的变动幅度。由此，例如，不同用户气象预测部33生成对实线L31附加了变动量而得到的虚线L32或单点划线L33中的某一方，作为气象预测信息。
另外，在图7中，实线L41表示室外气温的基准气象预测值。例如，在通过风向和云量等的影响来预测室外气温的变动的情况下，如图7所示，通过对室外气温赋予变动幅度，能够使预测的温度具有振动幅度。在此，虚线L42表示将室外气温设定得稍低的基准气象预测值，单点划线L43表示将室外气温设定得稍高的基准气象预测值。
在图7的情况下，不同用户气象预测部33根据用户信息储存部32中储存的误差信息，按每个用户提取室外气温的变动趋势，对基准气象预测值附加与该变动趋势相应的变动幅度。由此，例如，不同用户气象预测部33生成对实线L41附加变动量而得到的虚线L42或单点划线L43中的某一方，作为气象预测信息。此时，变动幅度设为能够针对将预测期间细分而得到的一定的期间单位（在图6、图7的情况下，以1个小时为单位）分别赋予。另外，变动量的附加方法（例如，时间的快慢方向或温度的高低方向）优选在各用户中统一。
像这样，针对基准气象预测的变动幅度的附加可以采用各种方法。在本实施方式中，根据过去的气象预测与其实绩之间的误差信息，按每个用户提取气象状态的变动的趋势，并对基准气象预测附加与该趋势相应的变动量，由此生成对各用户定制的气象预测信息。其中，在附加了变动量的气象预测信息中，设为附带有表示已附加变动量、变动量的大小、变动幅度的附加方法的信息等（参照图13、图14）。
返回图2，气象预测信息通知部34经由网络N，将由不同用户气象预测部33生成的各用户的气象预测信息通知（发送）给对应的用户的用户终端20（气象预测信息取得部21）。在此，通知的定时不特别限定，例如，可以采用不同用户气象预测部33在每次生成气象预测信息时通知的方式。
从气象预测信息通知部34通知的气象预测信息由对应的用户（用户终端20）的气象预测信息取得部21取得（接收），并转发给电力预测部22。
用户终端20的电力预测部22利用从电力管理装置30取得的气象预测信息及由用户预先输入的与电力负载相关的信息，计算（预测）通过气象预测信息预测的将来的规定期间所需要的能量负载。具体而言，电力预测部22按照气象预测信息中包含的各气象要素的气象预测值来调整与能量负载的计算有关的参数，并利用调整后的参数来计算能量负载。
例如，气象要素“温度”对由通过窗户或外墙的热交换引起的室内空调负载、处理室外空气并导入室内时的室外空气空调负载、向空调系统等供给冷温热的热源系统的消耗能量、太阳光·太阳热发电系统的发电量等产生影响。气象要素“湿度”影响室外空气空调负载、热源系统的消耗能量等。气象要素“CO2浓度”对维持室内环境的室外空气空调负载产生影响。气象要素“风向”、“风速”对室外空气空调负载、风量发电系统的发电量产生影响。气象要素“天气”作为表示气象预测的变化定时或偏差的指标，对全部气象要素产生影响。气象要素“日照量”、“云量”对由从窗户进来的热量引起的室内空调负载、室内的照明器具的消耗能量、太阳光·太阳热发电系统的发电量等产生影响。气象要素“降水量”、“降雪量”对太阳光·太阳热发电系统的发电量等产生影响。
另外，电力预测部22在计算能量负载时，判定是否对气象预测信息附加了变动幅度，在附加了变动幅度的情况下，加入该变动幅度来预测能量负载。在此，加入变动幅度的方法不特别限定，例如可以是以下方式：按照变动幅度的类别（例如上限值或下限值），对能量负载加上或减去规定比例，或者采用切换能量负载的计算方法。
另外，电力预测部22根据预测的能量负载，利用用户系统的信息，预测通过气象预测信息预测的将来的期间的消耗电力和可削减电力量。在此，所谓用户系统的信息，指的是重要家中的各电力负载的运用计划、过去的预测结果等。其中，消耗电力以及可削减电力量的预测方法不特别限定，例如能够采用公知的预测方法、通过系统模型的模拟来计算的方法、根据电力实绩值利用神经网络或多重回归分析来计算的方法等各种方法。
在此，图8是表示消耗电力与可削减电力量的关系的一例的图。在图8中，纵轴表示消耗电力，横轴表示时刻。另外，实线L51表示电力预测部22所预测的消耗电力的时间迁移，虚线L52表示相对于实线L51削减了规定量的情况下的消耗电力的时间迁移。像这样，在相对于消耗电力进行偏置性削减的情况下，电力预测部22计算作为实线L51与虚线L52的差量的各时间的电力量，来作为可削减电力量。
其中，消耗电力的削减方法不限于图8的例子。在此，图9是表示消耗电力与可削减电力量的关系的其他例的图，与图8相同，纵轴表示消耗电力，横轴表示时刻。在图9中，实线L61表示电力预测部22所预测的消耗电力的时间迁移，虚线L62表示相对于实线L61削减了规定量的情况下的消耗电力的时间迁移。像这样，也可以采用以维持某时刻的消耗电力的方式进行削减的方式，电力预测部22与图8相同，计算作为实线L61与虚线L62的差量的各时间的电力量，来作为可削减电力量。
然后，用户终端20的电力预测信息通知部23将由电力预测部22预测的消耗电力以及可削减电力量作为电力预测信息通知（发送）给电力管理装置30。
另一方面，在电力管理装置30的电力预测信息取得部35中，经由网络N，从各用户的用户终端20（电力预测信息通知部23）取得（接收）电力预测信息。其中，电力预测信息取得部35取得电力预测信息的定时不特别限定，例如也可以是对应于后述的电力预测值调整部36的动作来取得的方式。
电力预测值调整部36按照对各用户的气象预测信息附加的变动幅度，调整从该各用户得到的电力预测信息的值。具体而言，电力预测值调整部36参照用户信息储存部32中储存的各用户的气象预测信息，判定该气象预测信息中是否附加了变动幅度。在附加了变动幅度的情况下，电力预测值调整部36为了减轻由变动幅度引起的气象预测误差的风险，按照该变动幅度，调整电力预测信息中包括的消耗电力、可削减电力量的值。
在此，与变动幅度相应的消耗电力以及可削减电力量的调整方法不特别限定，例如，也可以是以下方式：在变动幅度大于预定的阈值的情况下，实施按照规定的比例减少消耗电力以及可削减电力量等的处理。另外，电力预测值调整部36将取得的各用户的电力预测信息（消耗电力、可削减电力量）与对应的用户的用户ID建立关联，并保存在用户信息储存部32中。
累计处理部37分别累计用户信息储存部32的各用户的用户信息中包含的将来的规定期间量的消耗电力以及可削减电力量，计算电力管理装置30所管理的地域整体、即用户整体的总消耗电力和总可削减电力量。
由电力管理装置30计算的总消耗电力以及总可削减电力量分别作为消耗电力量（需求）以及供需调整预备能力被使用，通过未图示的电力控制装置进行地域整体（用户整体）的电力控制。另外，从各用户终端20作为实绩信息取得的消耗电力的实绩值也能够用于电力控制。例如，也可以装入以下结构：基于各用户所示的消耗电力的预测值和消耗电力的实绩值，支付与其背离的程度相应的代价。
另外，实绩信息取得部38以及误差计算部39是与误差信息的计算有关的功能部。实绩信息取得部38经由网络N，从各个用户终端20（实绩信息提供部26）取得（接收）实绩信息（气象实绩值、消耗电力）。其中，实绩信息的取得定时不特别限定，例如，既可以采用按规定时间（例如每1个小时）向气象信息提供装置10请求的方式，也可以采用待机直到从气象信息提供装置10提供实绩信息的方式。另外，也可以是个别取得气象实绩值、消耗电力的方式。
误差计算部39对用户信息储存部32中储存的每个用户的气象预测信息（气象预测值）与通过该气象预测信息预测的日期时间的实绩信息（气象实绩值）进行比较，并取得两值的差量，由此计算气象实绩值相对于气象预测值的误差来作为误差信息。另外，误差计算部39将计算的误差信息与该计算所使用的各用户气象信息与各用户气象预测信息所成的组建立关联，并保存在用户信息储存部32的“误差信息”的项目中。其中，气象预测值与气象实绩值的误差的计算方法不特别限定，设为使用公知的方法。
接着，说明上述构成的电力管理系统1的动作。首先，参照图10～图14，说明由电力管理装置30执行的气象预测通知处理。
图10是表示电力管理装置30所进行的气象预测通知处理的一例的流程图。首先，电力管理装置30的广域气象预测信息取得部31通过向气象信息提供装置10请求广域气象预测信息，取得包括管理对象的地域在内的广域的广域气象预测信息（步骤S11）。接下来，不同用户气象预测部33参照用户信息储存部32中储存的各用户的用户信息（步骤S12），执行根据步骤S11中取得的广域气象预测信息来生成不同用户的气象预测信息的不同用户气象预测处理（步骤S13）。以下，参照图11，说明步骤S13的不同用户气象预测处理。
图11是表示电力管理装置30所进行的不同用户气象预测处理的一例的流程图。首先，不同用户气象预测部33基于气象预测信息所示的各地点（区域）的气象预测和各用户的位置信息，按每个用户计算基准气象预测值（步骤S21）。接下来，不同用户气象预测部33将与基准气象预测值有关的各种信息作为检索条件，按每个用户取得符合该检查条件的误差信息（步骤S22）。
接下来，不同用户气象预测部33针对步骤S22中取得的各个误差信息，将该误差信息的值与规定的阈值进行比较，判定其值是否大于阈值（步骤S23）。在此，针对误差信息的值为阈值以下的用户（步骤S23；否），将针对对应的用户在步骤S21中计算的基准气象预测值作为气象预测信息生成（步骤S24），并转移至步骤S27。
另外，在步骤S23中，针对误差信息的值超过阈值的用户（步骤S23；是），计算与该误差信息的值相应的变动幅度（步骤S25）。接下来，不同用户气象预测部33通过将步骤S25中计算的变动幅度附加给对应的用户的基准气象预测值，由此生成气象预测信息（步骤S26），并转移至步骤S27。
接下来，在步骤S27中，不同用户气象预测部33将步骤S24或S26中生成的不同用户的气象预测信息与对应的用户的用户ID建立关联并保存在用户信息储存部32中（步骤S27），转移至图10的步骤S14。
返回图10，气象预测信息通知部34将通过步骤S13的不同用户气象预测处理生成的气象预测信息通知给对应的用户的用户终端20（步骤S14），并结束本处理。
以下，说明气象预测通知处理的动作。在上述的步骤S11中，例如，设为取得了如图12所示的广域气象预测信息。在此，图12是表示广域气象预测信息的一例的图。如该图所示，在该广域气象预测信息中，例如，以都市部或山间部等地域类别或者市镇村等规定的区域单位（区域A1），以1个小时为单位保存有将来的规定期间量的气象预测值。另外，在图12中，作为气象预测值，包括温度、湿度、CO2浓度、风向、风速、天气、日照量、云量、降水量、降雪量。其中，关于天气，以数值表示晴或雨等状态。
在该情况下，不同用户气象预测部33在步骤S13的不同用户气象预测处理中，根据图12的广域气象预测信息，生成例如图13或图14所示的不同用户的气象预测信息。在此，图13是表示未附加变动幅度的气象预测信息的一例的图。另外，图14是表示附加了变动幅度的气象预测信息的一例的图。
如图13、图14所示，气象预测信息具有附带信息D11和主体信息D12。附带信息D11作为项目具有“用户ID”、“位置信息”、“类别”、“气象预测ID”。
在附带信息D11之中的“用户ID”以及“位置信息”的项目中，分别输入用户信息储存部32所储存的各用户的用户信息之中的作为处理的对象的用户的重要家ID（9910035）以及位置信息（990021）。在“类别”的项目中，作为表示气象预测信息的类别的类别信息，输入变动幅度的有无、变动幅度的附加方法等。例如，在图13的“类别”中输入的类别信息“预测”指的是无变动幅度的气象预测信息。另外，在图14的“类别”中输入的类别信息“上限”指的是附加了变动幅度的上限值的气象预测信息。另外，在“气象预测ID”的栏中，输入用于与其他气象预测信息进行识别的固有的ID（e4089910、e4089911）。
在主体信息D12中，以1个小时为单位输入有为了与附带信息D11的“用户ID”对应的用户计算的将来的规定期间量的气象预测值。如图13所示，与未附加变动幅度的气象预测信息进行比较，如图14所示，在附加了变动幅度的气象预测信息中，将与变化量相应的值加到湿度、CO2浓度、风速、天气、日照量、云量上。
像这样，在电力管理装置30中，导出与各用户的存在位置相应的局部的气象预测值（基准气象预测值）。另外，在电力管理装置30中，通过对基准气象预测值附加与过去的气象预测和气象实绩之间的误差（误差信息）相应的变动幅度，来生成加入了过去的气象实绩的气象预测信息，并提供给对应的用户的用户终端20。由此，能够提高对各用户（用户终端20）提供的气象预测信息的精度，因此能够提高利用该气象预测信息预测的预测结果（消耗电力、可削减电力量）的精度。
其中，在图14中，采用了对基准气象预测值直接附加变动幅度的方式，但不限于此，也可以采用将变动幅度作为独立的变动幅度信息并使之附带在基准气象预测值中的方式。
接着，参照图15及图16，说明由用户终端20执行的电力预测值计算处理。图15是表示用户终端20所进行的电力预测值计算处理的一例的流程图。
首先，用户终端20的气象预测信息取得部21取得从电力管理装置30提供的不同用户的气象预测信息（步骤S31）。接下来，电力预测部22利用步骤S31中取得的气象预测信息以及预先输入的与电气负载装置相关的信息，对通过气象预测信息预测的规定期间的用户内的能量负载进行预测（步骤S32）。
接下来，电力预测部22基于气象预测信息中附带的类别信息，判定是否附加了变动幅度（步骤S33）。其中，在判定为未附加变动幅度的情况下（步骤S33；否），转移至步骤S35。
另外，在步骤S33中，在判定为附加了变动幅度的情况下（步骤S33；是），电力预测部22按照附加的变动幅度对步骤S32中预测的能量负载进行调整（步骤S34），并转移至步骤S35。
接着，在步骤S35中，电力预测部22基于能量负载，对通过气象预测信息预测的规定期间的用户内的消耗电力和其可削减电力量进行预测（步骤S35）。然后，如果生成了步骤S35中预测的消耗电力以及可削减电力量作为电力预测信息，则电力预测信息通知部23将其通知给电力管理装置30（步骤S36），并结束本处理。
图16是表示通过电力预测值计算处理生成的电力预测信息的一例的图。如该图所示，电力预测信息具有附带信息D21和主体信息D22。附带信息D21作为项目具有“用户ID”、“位置信息”、“气象预测ID”。
在附带信息D21之中的“用户ID”以及“位置信息”的项目中，分别输入本用户的用户ID（9910035）以及位置信息（990021）。在“气象预测ID”的项目中，输入生成本电力预测信息所使用的气象预测信息的气象预测ID（e4089910）。另外，在主体信息D22中，以1个小时为单位，输入作为通过气象预测信息预测的对象的规定期间量的消耗电力以及可削减电力量。
像这样，在用户终端20中，基于从电力管理装置30提供的本用户用的气象预测信息进行消耗电力以及可削减电力量的预测，因此能够反映用户的运用计划等，并且能够提高该消耗电力以及可削减电力量的精度。另外，在用户终端20中，在对气象预测信息附加了变动幅度的情况下，加入该变动幅度来预测消耗电力以及可削减电力量，因此能够导出考虑了变动幅度量的风险（不确定因素）的消耗电力以及可削减电力量。
接着，参照图17，说明由电力管理装置30执行的电力预测值调整处理。图17是表示电力管理装置30所进行的电力预测值调整处理的一例的流程图。
首先，电力管理装置30的电力预测信息取得部35取得从各用户的用户终端20（电力预测信息通知部23）通知的电力预测信息（消耗电力、可削减电力量）（步骤S41）。
接下来，电力预测值调整部36如果从用户信息储存部32读出与步骤S41中取得的电力预测信息的用户ID对应的用户的气象预测信息（步骤S42），基于该气象预测信息中附带的类别信息，判定是否对该气象预测信息附加了变动幅度（步骤S43）。在判定为未附加变动幅度的情况下（步骤S43；否），转移至步骤S45。
另外，在步骤S43中，在判定为附加了变动幅度的情况下（步骤S43；是），电力预测值调整部36为了减轻由变动幅度引起的气象预测误差的风险，按照其变动幅度，对电力预测信息中包括的消耗电力、可削减电力量的值进行调整（步骤S44）。
接下来，电力预测值调整部36将电力预测信息与对应的用户的用户ID建立关联，并保存在用户信息储存部32中（步骤S45）。然后，累计处理部37分别累计用户信息储存部32中储存的将来的规定期间量的消耗电力以及可削减电力量，由此计算用户整体的总消耗电力以及总可削减电力量（步骤S46），并结束本处理。
像这样，在电力管理装置30中，基于从各用户的用户终端20提供的电力预测信息，计算用户整体的总消耗电力以及总可削减电力量，因此能够高精度地估计用户整体的总消耗电力以及可削减电力量。另外，在生成电力预测信息时使用的气象预测信息中附加了变动幅度的情况下，按照该变动幅度来调整消耗电力以及可削减电力量，因此能够估计考虑了变动幅度量的风险（不确定要素）的总消耗电力以及可削减电力量。
接着，参照图18、图19说明由电力管理装置30执行的误差计算处理。在此，图18是表示电力管理装置30所进行的误差计算处理的一例的流程图。其中，作为本处理的前提，设为在各用户终端20中由气象实绩取得部24取得了用户周边的局部的气象实绩值。
首先，电力管理装置30的误差计算部39从用户信息储存部32读出作为误差的评价对象的用户的气象预测信息（步骤S51）。接下来，误差计算部39通过实绩信息取得部38，从作为误差的评价对象的用户的用户终端20（实绩信息提供部26），取得通过气象预测信息预测的期间的实绩信息（气象实绩值）（步骤S52）。接下来，误差计算部39将从用户终端20取得的实绩信息（气象实绩值）与对应的气象预测信息（气象预测值）建立关联并保存在用户信息储存部32中（步骤S53）。
接下来，误差计算部39对步骤S53中保存的实绩信息（气象实绩值）与对应于该实绩信息的气象预测信息（气象预测值）进行比较，也就是将同一期间量的气象实绩值与气象实绩值进行比较，取得两值的差量，由此计算气象实绩值相对于气象预测值的误差，来作为误差信息（步骤S54）。然后，误差计算部39将步骤S54中计算的误差信息与计算源的实绩信息（气象实绩值）以及气象预测信息（气象预测值）建立关联并保存在用户信息储存部32中（步骤S55）。
在此，图19是表示实绩信息（气象实绩值）的一例的图。如该图所示，实绩信息具有附带信息D31和主体信息D32。
附带信息D31作为项目具有“用户ID”、“位置信息”、“类别”、“实绩ID”、“气象预测ID”。在附带信息D31之中的“用户ID”以及“位置信息”的项目中，分别输入取得了气象实绩值的用户的用户ID（9910035）以及位置信息（990021）。在“类别”的项目中，输入表示是实绩信息的信息（实绩）。在“实绩ID”中，输入用于与其他实绩信息进行识别的识别信息（e4089912）。在“气象预测ID”中，输入与误差信息的计算有关的气象预测信息、即与气象实绩值的计测时间对应的气象预测信息的气象预测ID（e4089910）。另外，在主体信息D32中，以1个小时为单位输入规定期间量的气象实绩值。
例如，在使用图19的实测信息的情况下，误差计算部39通过与对应于向“气象预测ID”输入的“e4089910”的气象预测信息、即图13所示的气象预测信息的时刻的气象预测值进行比较，来生成误差信息。其中，误差信息既可以采用按气象预测值的每个项目生成的方式，也可以采用通过对各项目的误差进行平均化等来汇总从而生成一个误差信息的方式。另外，生成误差信息的时间单位例如既可以以1个小时为单位，也可以通过取平均值等来从规定期间生成一个误差信息的方式。
在电力管理装置30中，能够将根据过去取得的气象预测值和气象实绩值得到的误差信息反馈到不同用户气象预测部33的气象预测信息的计算中，因此能够有效地提高预测的精度。
如上所述，根据本实施方式的电力管理系统1，在各个用户中，使用该用户周边的当地的气象预测信息来预测消耗电力以及可削减电力量，根据由各用户预测的消耗电力以及可削减电力量，计算用户整体的总消耗电力和总可削减电力量，因此能够高精度地预测用户整体的消耗电力以及可削减电力量。
另外，上述的气象信息提供装置10、用户终端20以及电力管理装置30能够由一般的计算机实现。在此，图20是表示计算机的结构例的图。如该图所示，计算机由进行信息处理的CPU（Central Processing Unit）41、作为存储有BIOS等的只读存储器的ROM（Read Only Memory）42、作为CPU41的工作区域发挥功能的RAM（Random Access Memory）43、显示各种信息的CRT（Cathode Ray Tube）或LCD（Liquid Crystal Display）等的显示部44、作为键盘或鼠标等输入设备的输入部45、存储各种程序或数据的HDD（Hard Disk Drive）等的存储部46、用于经由网络N与外部装置收发信息的通信部47等构成，这些各部通过总线48连接。
在这样的计算机中，通过CPU41使ROM42或存储部46中存储的程序启动，来总体控制计算机自身的动作，并且实现各种功能部。即，计算机根据ROM42或存储部46中存储的程序的差异，作为气象信息提供装置10、用户终端20以及电力管理装置30分别发挥功能。像这样，上述的气象信息提供装置10、用户终端20、电力管理装置30的各功能部能够通过基于CPU41与程序的联动的软件构成来实现。其中，气象信息提供装置10、用户终端20以及电力管理装置30的各功能部的实现方法不限于软件构成，也可以是通过具备各功能部用的处理器等，由硬件构成来实现的方式。
以上，说明了本发明的实施方式，但上述实施方式为例示，不意图限定发明的范围。上述实施方式能够通过其他多种方式实施，在不脱离发明的主旨的范围内，能够进行各种省略、置换、变更、组合、追加等。另外，上述实施方式及其变形包括在发明的范围和主旨中，并且包括在权利要求所记载的发明及与其均等的范围中。
例如，在上述实施方式的电力管理系统1中，构成为具备气象信息提供装置10，但也可以构成为使用由第3机构提供的气象信息。具体而言，在日本的气象局，除了能够阅览最近3天的气象预测和一周预测之外，而且还能够阅览以1个月为单位的气象预测。例如，在1个月预测中，针对日照时间、气温、降水量等，能够将比平均低（少）的概率、与平均类似的概率、比平均高（多）的概率作为概率取得。因此，也可以构成为：在电力管理装置30中取得如上所述的第3机关所提供的气象预测，并用作广域气象预测信息。
另外，在上述实施方式中，构成为由用户终端20以及电力管理装置30这两个装置进行与各用户的气象预测信息中附加的变动幅度相应的处理，但不限于此，也可以构成为由某一个装置进行与变动幅度相应的处理。例如，在用户终端20中，也可以构成为：不考虑变动幅度地根据气象预测信息生成电力预测信息（消耗电力、可削减电力量），由电力管理装置30对电力预测信息施加与变动幅度相应的调整处理。
另外，设为由上述实施方式的各装置执行的程序预先装入各装置所具备的存储媒体中来提供，但不限于此，也可以构成为以可安装格式或可执行格式的文件记录在CD－ROM、软盘（FD）、CD－R、DVD（Digital VersatileDisk）等计算机可读取的记录媒体中来提供。进而，存储媒体不限于与计算机或嵌入式系统独立的媒体，也包括下载通过LAN或互联网等传输的程序并进行存储或暂时存储的存储媒体。
另外，既可以构成为将上述实施方式的各装置所执行的程序保存在与互联网等网络连接的计算机中，并经由网络下载来提供，也可以经由互联网等网络提供或发布。
【附图标记说明】
1  电力管理系统
10  气象信息提供装置
11  广域气象预测部
12  广域气象预测信息储存部
13  广域气象预测信息提供部
20  用户终端
21  气象预测信息取得部
22  电力预测部
23  电力预测信息通知部
24  气象实绩取得部
25  电力实绩取得部
26  实绩信息提供部
30  电力管理装置
31  广域气象预测信息取得部
32  用户信息储存部
33  不同用户气象预测部
34  气象预测信息通知部
35  电力预测信息取得部
36  电力预测值调整部
37  累计处理部
38  实绩信息取得部
39  误差计算部
41  CPU
42  ROM
43  RAM
44  显示部
45  输入部
46  存储部
47  通信部
48  总线
N  网络

Claims (9)

1.一种电力管理系统，具有用户终端和所述用户终端所连接的电力管理装置，
所述用户终端具备：
气象预测取得机构，取得与该用户终端有关的当地的气象预测；以及
电力预测机构，基于所述气象预测，预测规定期间的消耗电力和可削减的电力量；
所述电力管理装置具备：
累计机构，对由各个所述用户终端预测的所述消耗电力以及所述电力量分别进行累计，计算所述用户终端整体的总消耗电力和总可削减电力量。
2.如权利要求1所述的电力管理系统，
所述电力管理装置还具备：
广域气象预测取得机构，取得广域气象预测；以及
气象预测机构，基于所述广域气象预测和该广域气象预测的对象地域中的所述用户终端的存在位置，导出与该用户终端有关的当地的所述气象预测；
所述气象预测取得机构取得由所述气象预测机构导出的与本用户终端有关的当地的所述气象预测。
3.如权利要求2所述的电力管理系统，
所述用户终端还具备：
气象实绩取得机构，取得与该用户终端有关的当地的气象实绩；
所述电力管理装置还具备：
误差计算机构，使用由所述用户终端取得的所述气象实绩和与取得该气象实绩的所述用户终端及期间对应的所述气象预测，计算误差信息；
所述气象预测机构对所述气象预测附加与所述误差信息相应的变动幅度。
4.如权利要求3所述的电力管理系统，
所述气象预测机构在所述误差信息超过规定的阈值的情况下，对所述气象预测附加与该误差信息相应的变动幅度。
5.如权利要求3或4所述的电力管理系统，
所述电力预测机构在对所述气象预测附加了所述变动幅度的情况下，加入该变动幅度而预测所述消耗电力和可削减的电力量。
6.如权利要求3至5中任一项所述的电力管理系统，
所述电力管理装置还具备：
调整机构，按照对所述用户终端的所述气象预测附加的所述变动幅度，调整由该用户终端预测的所述消耗电力以及所述电力量。
7.如权利要求2所述的电力管理系统，
所述广域气象预测取得机构从对包括各个所述用户终端所存在的地域在内的广域进行气象预测的第3机关，取得所述广域气象预测。
8.如权利要求1至7中任一项所述的电力管理系统，
所述气象预测包括温度、湿度、CO2浓度、风向、风速、天气、日照量、云量、降水量及降雪量之中的某一个以上的要素。
9.一种电力管理方法，包括：
气象预测取得工序，气象预测取得机构取得与各个用户终端有关的当地的气象预测；
电力预测工序，电力预测机构基于所述气象预测，预测规定期间的消耗电力和可削减的电力量；以及
累计工序，累计机构累计针对各个所述用户终端预测的所述消耗电力以及所述电力量的每一个，计算所述用户终端整体的总消耗电力和总可削减电力量。
CN201280000630.8A 2011-12-28 2012-06-18 电力管理系统及电力管理方法 Expired - Fee Related CN103283104B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011289493A JP5743881B2 (ja) 2011-12-28 2011-12-28 電力管理システム、電力管理方法、需要家端末及び電力管理装置
JP2011-289493 2011-12-28
PCT/JP2012/065526 WO2013099323A1 (ja) 2011-12-28 2012-06-18 電力管理システム及び電力管理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103283104A true CN103283104A (zh) 2013-09-04
CN103283104B CN103283104B (zh) 2016-02-03

Family

ID=48696845

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201280000630.8A Expired - Fee Related CN103283104B (zh) 2011-12-28 2012-06-18 电力管理系统及电力管理方法

Country Status (5)

Country Link
EP (1) EP2800221A4 (zh)
JP (1) JP5743881B2 (zh)
CN (1) CN103283104B (zh)
SG (1) SG193221A1 (zh)
WO (1) WO2013099323A1 (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105874696A (zh) * 2013-12-30 2016-08-17 瑞典爱立信有限公司 用于中间总线架构供电控制器的电压范围确定
CN105940425A (zh) * 2014-01-28 2016-09-14 株式会社派契特科宁斯 电力控制系统、方法及信息传达能力控制系统、方法
CN109034495A (zh) * 2018-08-30 2018-12-18 珠海吉瓦科技有限公司 基于边缘计算的电力负荷预测系统
CN109274100A (zh) * 2018-11-28 2019-01-25 清华四川能源互联网研究院 一种电能调度方法及系统
CN109818351A (zh) * 2019-03-26 2019-05-28 成都信息工程大学 一种气象电力数据综合管理方法及系统

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5981313B2 (ja) 2012-11-09 2016-08-31 株式会社東芝 電力抑制型蓄電蓄熱最適化装置、最適化方法及び最適化プログラム
JP6226367B2 (ja) * 2013-09-18 2017-11-08 株式会社東芝 エネルギー利用支援システムとその支援方法及び支援プログラム
JP6230055B2 (ja) * 2013-11-15 2017-11-15 株式会社日立パワーソリューションズ 電力需要予測装置及び電力需要予測方法
JP2015139283A (ja) * 2014-01-22 2015-07-30 国立大学法人名古屋大学 電力需要ピーク予測装置、電力需要ピーク予測方法、及び電力需要ピーク予測プログラム
JP6321466B2 (ja) * 2014-06-17 2018-05-09 株式会社Ｎｔｔファシリティーズ 需給管理システム
JP2016127622A (ja) * 2014-12-26 2016-07-11 株式会社デンソー 電力需要予測システム
WO2016113925A1 (ja) * 2015-01-16 2016-07-21 三菱電機株式会社 電力管理装置
JP6481468B2 (ja) * 2015-03-31 2019-03-13 日本電気株式会社 予測分布推定システム、予測分布推定方法、および予測分布推定プログラム
WO2017026010A1 (ja) 2015-08-07 2017-02-16 三菱電機株式会社 太陽光発電量予測装置および太陽光発電量予測方法
JP6560070B2 (ja) * 2015-09-10 2019-08-14 Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 電源装置及びその電源制御方法、並びにコンピュータ・プログラム
CN105262119B (zh) * 2015-09-29 2018-07-17 中国电力科学研究院 一种蓄能用电系统的节能评价和节能控制方法
KR101783252B1 (ko) * 2016-08-03 2017-09-29 한국전력공사 마이크로그리드에서의 전기소비자 중 수요자원 모집을 지원하는 장치와 방법
JP6877956B2 (ja) * 2016-10-31 2021-05-26 株式会社東芝 需要予測装置及び需要予測方法
JP6410857B2 (ja) * 2017-02-06 2018-10-24 三菱電機株式会社 節電要請装置及び節電要請プログラム
JP7342369B2 (ja) * 2019-01-31 2023-09-12 中国電力株式会社 予測システム、予測方法
CN114857656A (zh) * 2022-05-25 2022-08-05 京东城市(北京)数字科技有限公司 一种供热负荷预测方法和装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009303411A (ja) * 2008-06-16 2009-12-24 Mitsubishi Electric Corp 発電計画作成装置及び電力マネージメントシステム
WO2010065198A2 (en) * 2008-12-04 2010-06-10 American Power Conversion Corporation Energy reduction
CN101903871A (zh) * 2007-06-15 2010-12-01 气象库公司 交互式咨询系统

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002022239A (ja) 2000-07-11 2002-01-23 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 負荷予測装置
JP3564605B2 (ja) 2000-09-27 2004-09-15 ダイキン工業株式会社 デマンド制御運用支援方法およびその装置
US6577962B1 (en) * 2000-09-28 2003-06-10 Silicon Energy, Inc. System and method for forecasting energy usage load
US7356548B1 (en) * 2001-12-03 2008-04-08 The Texas A&M University System System and method for remote monitoring and controlling of facility energy consumption
JP2004274822A (ja) * 2003-03-05 2004-09-30 Hitachi Ltd 電力供給取引システム
JP2005090780A (ja) 2003-09-12 2005-04-07 Shimizu Corp 空調エネルギー評価システム
JP2005094891A (ja) * 2003-09-16 2005-04-07 Sumitomo Electric Ind Ltd 電力不足解消システム
US8700187B2 (en) * 2007-08-28 2014-04-15 Consert Inc. Method and apparatus for actively managing consumption of electric power supplied by one or more electric utilities
US20100217550A1 (en) * 2009-02-26 2010-08-26 Jason Crabtree System and method for electric grid utilization and optimization
JP4703736B2 (ja) * 2009-03-02 2011-06-15 株式会社東芝 エネルギー管理システム及び方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101903871A (zh) * 2007-06-15 2010-12-01 气象库公司 交互式咨询系统
JP2009303411A (ja) * 2008-06-16 2009-12-24 Mitsubishi Electric Corp 発電計画作成装置及び電力マネージメントシステム
WO2010065198A2 (en) * 2008-12-04 2010-06-10 American Power Conversion Corporation Energy reduction

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105874696A (zh) * 2013-12-30 2016-08-17 瑞典爱立信有限公司 用于中间总线架构供电控制器的电压范围确定
CN105874696B (zh) * 2013-12-30 2019-07-19 瑞典爱立信有限公司 用于中间总线架构供电控制器的电压范围确定
CN105940425A (zh) * 2014-01-28 2016-09-14 株式会社派契特科宁斯 电力控制系统、方法及信息传达能力控制系统、方法
CN105940425B (zh) * 2014-01-28 2020-11-24 株式会社派契特科宁斯 电力控制系统、方法及信息传达能力控制系统、方法
CN109034495A (zh) * 2018-08-30 2018-12-18 珠海吉瓦科技有限公司 基于边缘计算的电力负荷预测系统
CN109274100A (zh) * 2018-11-28 2019-01-25 清华四川能源互联网研究院 一种电能调度方法及系统
CN109818351A (zh) * 2019-03-26 2019-05-28 成都信息工程大学 一种气象电力数据综合管理方法及系统
CN109818351B (zh) * 2019-03-26 2022-08-23 成都信息工程大学 一种气象电力数据综合管理方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN103283104B (zh) 2016-02-03
JP5743881B2 (ja) 2015-07-01
JP2013141331A (ja) 2013-07-18
EP2800221A1 (en) 2014-11-05
EP2800221A4 (en) 2015-08-19
WO2013099323A1 (ja) 2013-07-04
SG193221A1 (en) 2013-10-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103283104A (zh) 电力管理系统及电力管理方法
Burillo et al. Forecasting peak electricity demand for Los Angeles considering higher air temperatures due to climate change
US9136706B2 (en) Power management system and power management method
Mathieu et al. Arbitraging intraday wholesale energy market prices with aggregations of thermostatic loads
CN104516768B (zh) 虚拟化系统的实时迁移
Li et al. Review of building energy modeling for control and operation
Kwac et al. Data-driven targeting of customers for demand response
US20160247085A1 (en) Managing computational workloads of computing apparatuses powered by renewable resources
JP5940922B2 (ja) 自然エネルギー量予測装置
JP5596220B2 (ja) エネルギー消費管理のためのシステム、方法及びコンピュータプログラム
Tham et al. Sensing-driven energy purchasing in smart grid cyber-physical system
Halvgaard et al. Model predictive control for a smart solar tank based on weather and consumption forecasts
JP6738801B2 (ja) エネルギー管理システムおよび方法
Kim et al. Site demonstration and performance evaluation of MPC for a large chiller plant with TES for renewable energy integration and grid decarbonization
JP2012034444A (ja) 電力需給計画装置及びその方法
JP5394430B2 (ja) ライフサイクル利用システム及びライフサイクル利用方法
US20160084889A1 (en) System and method for stability monitoring, analysis and control of electric power systems
JP2013222293A (ja) エネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラム、サーバ装置およびクライアント装置
KR102482043B1 (ko) 소규모 이력 데이터에서 냉방부하를 예측하기 위한 학습 방법 및 장치
CN109461091B (zh) 考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算方法及信息系统
US20190050015A1 (en) System and method for stability monitoring, analysis and control of electric power systems
JP6230055B2 (ja) 電力需要予測装置及び電力需要予測方法
KR102624725B1 (ko) 분산 에너지 자원들의 집합 포트폴리오를 구성하는 장치 및 방법
Chang et al. The use of the peak-clipping method for energy management in households with energy storage equipment
JP2011215672A (ja) 情報処理装置、発電出力推定方法およびプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20160203

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee