CN104428812A - 运转计划最佳化装置、运转计划最佳化方法及运转计划最佳化程序 - Google Patents

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Abstract

最大限度地减轻设备运用者的负担，并且确保控制对象仪器的最佳的运转调度。能量预测部(10)针对控制对象仪器(2)，设定基于过程数据的将来的规定的期间中的消耗能量或者供给能量的预测值。调度最佳化部(11)根据预测值以及控制对象仪器的特性和过程数据，通过规定的评价指标，对规定的期间中的控制对象仪器(2)的运转调度进行最佳化。批准委托判定部(12)根据预先决定了的判定条件，判定最新的运转调度批准的必要性。判定结果传达部(13)传达批准委托判定部(12)中的判定结果。

Description

运转计划最佳化装置、运转计划最佳化方法及运转计划最佳化程序
技术领域
本发明的实施方式涉及使成为控制对象的仪器的运转调度最佳化的运转计划最佳化装置、运转计划最佳化方法及运转计划最佳化程序。
背景技术
近年来，面向智能社区的配合活跃化。在智能社区中，以有效地利用IT技术对电力、交通等各种城市基础设施进行综合管理、能够在街、地区整体中实现最佳的能量利用的城市规划为目标。作为该智能社区的应用之一，可以举出需求响应(以后简称为DR)。
DR是主要在电力供求紧迫时等功耗的削减要求显著化时，用于诱导或者促进家庭、大厦等电力需求侧的使用电力量的抑制，在街、地区整体中实现最佳的能量利用的构造。作为其方法，有购入电力单价的提高、或者根据使用电力量的削减量赋予奖励等。
特别，在大规模的大厦中，即使仅通过利用DR削减使用电力量的一部分，对地区的能量供求造成的冲击也大。另外，在DR中，通过有效利用能够储藏电能或者热能的蓄电蓄热设备，能够实现能量供求的时间改变。
蓄电蓄热设备中的“蓄电蓄热”是指，有效利用蓄电池、蓄热槽的能量储藏能力，有效利用蓄电或者蓄热或者其两方。即，蓄电蓄热设备是能量储藏仪器，为了实现地区整体的能量利用的最佳化，担负作为电力的调整力的作用大。
提出了在控制大规模的大厦中设置了的各种仪器的情况下，依照规定的评价指标，使成为控制对象的仪器的运转调度最佳化的运转计划最佳化装置。此处，成为运转计划最佳化装置的控制对象的各种仪器是指，以所述蓄电蓄热设备等能量储藏仪器为首，还包括能量供给仪器、能量消耗仪器。专利文献1是实现消耗能量的削减、功耗的削减、能量成本的削减、二氧化碳排出量的最小化并同时使仪器的运转调度最佳化的技术。
但是，在DR中，作为投资收益的奖励是重要的，为了将其公平地决定，需要明确消费者削减了的使用电力量明确。因此，决定针对消费者的使用电力量的基准值的情况较多。以后，将该使用电力量的基准值记述为基线。
基线是未通过DR进行使用电力量的削减的情况下的消费者的使用电力量的估计值，其主要根据DR非发动日中的消费者的过去的一定期间的使用电力量的实际值来计算的。即，在DR中，根据该基线和DR时的使用电力量的实际值的差，求出电力削减量来决定奖励。因此，在DR中，为了实现仪器的运转调度的最佳化，必须定量地正确地预测使用电力量。
但是，实际上，有时发生各种未预期的事态，难以正确地预测使用电力量。作为未预期的事态，有废热发电、PV等发电设备的故障、输出变动、电力、热的需求量的变动等。在发生了这些事态的情况下，难免产生与事先预测了的设想不同的某些背离，存在使用电力量脱离预测的范围的可能性。
因此，需要根据各个时刻的状况，适合地重新评估仪器的运转调度，调整使用电力量的预测值。因此，考虑比较规定的动作定时的某个项目的实际值和该项目中的事先的设想值、根据比较结果重新评估控制对象仪器的运转调度的技术。在这样的运转调度的最佳化技术中，如果实际值和设想值的偏差大于预先设定的阈值，则判断为发生了与事先的设想不同的某些背离，能够重新评估控制对象仪器的运转调度，再实施运转调度的最佳化。
但是，在上述技术中，难以设定所述阈值。例如，设想蓄热槽的蓄热残量比事先的计划值减少，在与DR对象时刻相应的时间内蓄热残量变空这样的状况。在预想了这样的状况的情况下，必须以在维持在事先的计划中估计了的期望的电力削减量的同时，补充不足的热供给量的方式，重新评估仪器的运转调度。另外，DR对象时刻是指，通过DR实现使用电力量的削减的对象的时刻。
但是，由于蓄热残量变空，从而实际上电力削减量变化何种程度由如下那样的主要原因所左右。作为决定电力削减量的变化量的主要原因有短缺的热量的大小、运转中的热源仪器、追加起动的热源仪器的种类、特性等各种原因。例如，如果运转中的热源仪器是煤气式热源、并且部分负荷运转中，如短缺热量小于其剩余量，则仅使煤气式热源机的输出增加既可，无需增加使用电力量就能够继续运转。
另一方面，在煤气式热源是额定负荷运转中的情况下，不得不使其他热源仪器追加起动。此时，如果追加起动的热源仪器是电动式热源，则根据其特性、热供给量，大厦整体的使用电力量当然增加。这样，在发生了与事先的设想不同的状况的情况下，大厦整体的使用电力量今后如何变化根据各个时刻的状况而不同。因此，在使运转调度最佳化的情况下，仅通过唯一地设定所述阈值，难以灵活地对应于时刻变化的状况。
因此，提出了如下技术：并非设定所述阈值而是设定运转调度的更新定时，使用最新的实测值，在设定了的定时重做运转调度。在该技术中，上述阈值的设定由于是不需要的，所以如果没有反复计算运转调度的计算机等的制约，则作为能够处置发生了与事先的设想不同的事态的情况的运转调度的最佳化技术，可以说是最简单的方法。
专利文献1：日本特开2008-289276号公报
发明内容
但是，如果在设定了的定时更新为最佳的运转调度，则每当更新运转调度时，设备运用者必须在确认运转调度之后，进行对其批准的批准作业。如果运转调度的更新频度高，则该运转调度的批准作业成为对设备运用者的大负担。
特别，在DR中，必须设备运用者评价利用奖励等的投资收益，进而，设备运用者作出是否对应于使用电力量的削减的意思决定。另外，根据该意思决定如何，大厦设备的运转调度大幅变化，所以只好设备运用者作出最终的判断。因此，在DR中，使最佳的运转调度的批准作业全面地自动化有时是难以办到的。
作为设备运用者的负担减轻对策，考虑延长运转调度的更新定时的周期来减少设备运用者的批准作业的次数。但是，与运转调度的更新频度减少相应地，使用电力量脱离预测的范围的可能性变高。即，与上述阈值的设定的情况同样地，根据各种状况，难以设定用于在最大限度地减轻设备运用者的负担的同时实现仪器的运转调度最佳化的适合的周期。
本发明的实施方式是为了消除以上的课题而提出的，其目的在于提供一种能够最大限度地减轻设备运用者的负担、并且确保控制对象仪器的最佳的运转的运转计划最佳化装置、运转计划最佳化方法以及运转计划最佳化程序。
为了达成上述目的，本发明的实施方式在进行能量的供给、消耗或者储藏的控制对象仪器的运转计划最佳化装置中，具有如下那样的构成要素(1)～(4)。
(1)针对所述控制对象仪器，根据过程数据，设定将来的规定的期间中的消耗能量或者供给能量的预测值的能量预测部。
(2)根据所述预测值、所述控制对象仪器的特性和过程数据，通过规定的评价指标，使所述规定的期间中的控制对象仪器的运转调度最佳化的调度最佳化部。
(3)根据预先决定了的判定条件，判定最新的运转调度批准的必要性的批准委托判定部。
(4)传达所述批准委托判定部中的判定结果的判定结果传达部。
另外，作为其他方式，还能够掌握用于通过计算机实现上述各部的功能的蓄电蓄热设备的运转计划最佳化方法以及使计算机实现的蓄电蓄热设备的运转计划最佳化程序。
附图说明
图1是第1实施方式的框图。
图2是第1实施方式的各种控制对象仪器的连接结构、和冷水、热水、电气、煤气等能量的流动图。
图3是示出第1实施方式的运转计划最佳化装置的整体结构的框图。
图4是示出在第1实施方式中采用奖励型DR的情况下的建筑物1的使用电力量、基线、要求电力抑制的DR对象时刻、电力削减量的关系的图形。
图5是示出在第1实施方式中运转计划最佳化装置的处理步骤的流程图。
图6是汇集了在第1实施方式中最佳化的变量X1～X8的一个例子的图。
图7是示出在第1实施方式中对设备运用者委托运转调度的批准的显示例的图。
图8是示出在第1实施方式中通过一天的趋势表示预测温热消耗能量的图形。
图9是第1实施方式中的判定处理的流程图。
图10是示出在第1实施方式中进行批准委托的情况的画面例的图。
图11是示出在按压了图10所示的“评价指标值的比较”按钮时展开的画面例的图。
图12是示出在按压了图10所示的“运转调度的详细确认画面”按钮时展开的画面例的图。
图13是示出在第1实施方式中未进行批准委托的情况的画面例的图。
图14是第2实施方式中的判定处理的流程图。
图15是示出在第2实施方式中当前时刻以后的仪器工作列表的图。
图16是示出在第2实施方式中进行批准委托的情况的画面例的图。
图17是第3实施方式中的判定处理的流程图。
图18是示出在第3实施方式中进行批准委托的情况的显示例的图。
图19是示出在按压了图18所示的“供求误差的确认”按钮时展开的画面例的图。
图20是第4实施方式中的判定处理的流程图。
图21是示出在第4实施方式中进行批准委托的情况的显示例的图。
图22是示出在按压了图21所示的“储藏残量估计的确认”按钮时展开的画面例的图。
图23是示出第5实施方式的运转计划最佳化装置的整体结构的框图。
图24是示出第5实施方式的判定规则选择部中的画面展开例的图。
图25是其他实施方式的框图。
(符号说明)
1：建筑物；2：控制对象仪器；3：本地控制装置；4：运转计划最佳化装置；5：运转计划最佳化系统；6：信息通信装置；10：能量预测部；11：调度最佳化部；12：批准委托判定部；13：判定结果传达部；14：控制信息输出部；15：开始指示部；20：数据取得部；21：设定参数输入部；22：处理数据存储部；23：最佳化数据存储部；24：发送接收部；40：最佳化处理部；61：发送接收部；62：控制信息输出部；63：显示部；100：蓄电池；101：PV；102：CGS(Co-GenerationSystem：热电联供系统)；103：电气式冷冻机；104：吸收式冷热水机；105：蓄热槽；111：空调机；N1、N2：网络。
具体实施方式
[A.第1实施方式]
[1.运转计划最佳化系统的概要]
应用本实施方式的运转计划最佳化系统5如图1所示，具有成为对象的建筑物1中设置了的各种控制对象仪器2、本地控制装置3、运转计划最佳化装置4。
[1-1.控制对象仪器]
控制对象仪器2包括能量消耗仪器、能量供给仪器、能量储藏仪器中的至少一个。在控制对象仪器2中，还包含兼具能量消耗仪器、能量供给仪器、能量储藏仪器中的某一个的仪器。能量消耗仪器是指，消耗被供给的能量的仪器，例如，有空气调和器(空调)、照明仪器、热源仪器等。
能量供给仪器是指，对能量消耗仪器或者能量储藏仪器供给能量的仪器，例如，太阳能发电装置(PV)、太阳能热水器是能量供给仪器等。能量储藏仪器是储藏被供给的能量的仪器，例如，有蓄电池、蓄热槽等。
[1-2.本地控制装置]
本地控制装置3是与控制对象仪器2连接，控制各控制对象仪器2的动作即起动、停止、输出等的装置。另外，在以下的说明中，有时将起动以及停止称为起停。
该本地控制装置3既可以针对每个控制对象仪器2设置，也可以是将多个控制对象仪器2集中控制的结构。利用各本地控制装置3的控制是依照来自对各本地控制装置3经由网络N1连接了的运转计划最佳化装置4的控制信息的。
[1-3.运转计划最佳化装置]
运转计划最佳化装置4是取入设定参数、奖励单价、过程数据、DR对象时刻、基线等大致5种信息等，并根据这些，使控制对象仪器2的运转调度最佳化的装置。
(1)运转调度
运转调度是指，将来的规定期间中的按时间带的各控制对象仪器2的动作的调度。例如，在运转调度中，包括使控制对象仪器2从何时到何时起动这样的起停的信息、在控制对象仪器2有多台的情况下使其中的几台从何时到何时起动这样的信息。
另外，在运转调度中，包括使控制对象仪器2的输出成为何种程度这样的信息。例如，能够通过如几kw、几kWh那样能用定量的数值表现那样的值表示的控制设定值也包含于运转调度中。这样的控制设定值是决定各控制对象仪器2的动作状态的参数。
例如，控制设定值包括作为能量消耗仪器的空调机的温度设定值、PMV设定值、照明的照度设定值等。另外，PMV是Predicted MeanVote(预期平均通感)的简称，在空调的温热指标ISO7730中规定。PMV是对人的寒冷的感觉进行数值化而得到的值，0表示舒适、-表示冷、+表示热。在PMV的计算中使用的参数是温度、湿度、平均辐射温度、着衣量、活动量、风速等。
(2)设定参数
取入到运转计划最佳化装置4的信息中的设定参数是例如处理定时、权重系数、评价指标、仪器特性、处理周期，包括在本实施方式的处理中使用的各种参数。关于处理定时，在后述的“在前一日最佳化次日的运转调度的处理”的情况下，最佳化处理部40(在图3中图示)开始处理的时刻的设定，关于处理周期，在“在当日进行运转调度的再计算的处理”的情况下，是最佳化处理部40开始处理的周期的设定。
例如，在将处理周期设定为10分钟的情况下，针对每10分钟，使用最新的过程数据等，开始最佳化处理部40的处理。权重系数是在后述的类似度运算中使用的系数。评价指标是消耗能量、供给能量、成本等为了最佳化而应最小化的指标。
作为设定参数的一个例子的仪器特性包括各控制对象仪器2的额定、下限输出、COP等根据各个仪器的特性决定的各种参数。在这些参数中，包括在后述的各种运算中使用的参数。另外，COP(Coefficient of performance：性能系数)是热泵等热源仪器的性能系数，是用冷却或者加热能力除以功耗而得到的。
(3)奖励单价
取入到运转计划最佳化装置4的奖励单价这样的信息是用于通过乘到成为能量使用费用的对象的能量消耗量中的削减了的消耗量，来估算奖励的金额的价格信息。例如，这些单价能够按照日元/kw、日元/kwh这样的单位表现。
在进行奖励单价的估算时，成为能量使用费用的对象的能量是针对使用支付等价报酬的能量，例如，包括电力、煤气。水也包含于此处所称的能量。因此，在能量使用费用中，包括电力费用、煤气费用、自来水费用。
另外，成为奖励的对象的能量使用费用一般是电力费用，在本实施方式中，为基于电力费用的处理。但是，在其他的能量使用费用成为奖励的对象的情况下，并未排除包括那样的对象的处理。
(4)过程数据
取入到运转计划最佳化装置4的过程数据包括根据时间的经过而变化的来自外部的信息。例如，气象数据、运用数据包含于过程数据中。气象数据包括过去的气象数据、天气预报数据。运用数据包括过去的各控制对象仪器2的控制设定值、运转调度的执行时的各控制对象仪器2的状态量、故障状态等。
在作为运用数据之一的运转调度的执行时的各控制对象仪器2的状态量中，包括各控制对象仪器2的消耗能量、生产能量。例如，状态量还包括作为能量供给仪器的CGS(在段落0045中记载)、电气式冷冻机、吸收式冷热水器的输出、负荷率等。进而，状态量包括作为能量储藏仪器的蓄电池的放电量、蓄热量、蓄热装置的散热量、蓄热量等。
(5)DR对象时刻
取入到运转计划最佳化装置4的DR对象时刻这样的信息是如上所述通过DR实现使用电力量的削减的对象的时刻信息，是指电力单价被提高的时刻、或者如果使用电力量的削减成功则准备提供奖励的时刻。
(6)基线
基线是成为是否提供奖励的基准的使用电力量的阈值。该基线能够根据消费者的过去的一定期间的使用电力量来设定。例如，根据过去的几日期间或者几周期间的建筑物等中的使用电力的实际值，估算基线。另外，在本实施方式的基线中，以一天为单位来设定，在一天中间采用固定的量作为一个例子。
[2.控制对象仪器的连接结构]
图2示出各种控制对象仪器2的连接结构、和能量的流动的一个例子。在图2中，实线表示冷水的流动，长虚线表示热水的流动，短虚线表示电气的流动，细的点线表示煤气的流动。关于这些控制对象仪器2的能量交换的关系，将从外部接受了的电力、从外部供给了的煤气作为能量源，将电气、冷热、温热供给到在房间110中安装了的空调机111等。
作为控制对象仪器2，设置了蓄电池100、PV101、CGS102、电气式冷冻机103、吸收式冷热水机104、蓄热槽105。作为热源的能量，能够利用煤气、来自CGS102等的排热。另外，此处示出的控制对象仪器2是一个例子，使用哪一个控制对象仪器2或者不使用都是自由的。
另外，在第1实施方式中，不排除未例示的控制对象仪器2。例如，还能够设置热泵、水冷冷冻机、太阳能热水器等其他控制对象仪器。即，本实施方式的控制对象不限于上述仪器结构，而还包括不存在一部分的仪器的情况、能够扩展本实施方式的手法而容易地应用的情况的结构。
[2-1.蓄电池以及PV]
蓄电池100是利用了能够进行充电以及放电这双方的二次电池的设备。PV101是具备将太阳能变换为电能的太阳能面板的发电设备。PV101是电能的供给量由于气候等气象条件而变化的仪器的一种。
[2-2.CGS]
CGS(Co-Generation System：热电联供系统)102是通过内燃机、外燃机发电，并且能够利用其排热的系统。该例子的CGS102是将煤气作为能量源进行发电，并且能够利用排热的热电并行供给系统。作为发电以及热源，也可以使用燃料电池。
[2-3.电气式冷冻机、吸收式冷热水机以及蓄热槽]
电气式冷冻机103是通过气体的制冷剂的压缩、凝结、蒸发的过程进行冷却的压缩式的冷冻机，为了压缩制冷剂，使用电动的压缩机。吸收式冷热水机104是在制冷剂的凝结器与蒸发器之间，介有水蒸气的吸收和利用热源的再生的过程，供给冷水或者热水的仪器。蓄热槽105是通过积存了的载热体进行蓄热的槽。这些电气式冷冻机103、吸收式冷热水器104、蓄热槽105供给用于在房间110中设置了的空调机111的热水、冷水。
[3.运转计划最佳化装置的结构]
参照图3，说明运转计划最佳化装置4的结构。图3是示出运转计划最佳化装置4的整体结构的框图。运转计划最佳化装置4具有最佳化处理部40、数据取得部20、设定参数输入部21、处理数据存储部22、最佳化数据存储部23、发送接收部24。
[3-1.最佳化处理部]
最佳化处理部40具有能量预测部10、调度最佳化部11、批准委托判定部12、判定结果传达部13、控制信息输出部14、开始指示部15。
(1)能量预测部
其中，能量预测部10是预测控制对象仪器2中的消耗能量或者供给能量的处理部。另外，如后所述，在“在当日再计算运转调度的情况”下，能量预测部10根据在处理数据存储部22中存储了的过程数据，修正能量预测值。
(2)调度最佳化部
调度最佳化部11是以使控制对象仪器2的评价指标最小化的方式使运转调度最佳化的处理部。作为本实施方式的评价指标，例如设为使控制对象仪器2动作了的情况下的能量所需的成本。
调度最佳化部11通过根据例如能量预测部10的能量预测值，以使目标函数成为最小的方式，使目标函数以及制约条件式的变量最佳化来进行。另外，在使与DR对应的运转调度最佳化的情况下，调度最佳化部11在所述DR对象时刻对电力费用的单价，加入奖励单价。
(3)批准委托判定部
批准委托判定部12是判定针对由调度最佳化部11计算出的运转调度的批准是否需要对设备运用者委托的处理部。批准委托判定部12根据设备运用者预先设定了的规则进行判定。
(4)判定结果传达部
判定结果传达部13是用于将通过批准委托判定部12得到的判定结果传送到设备运用者的单元。在判定结果传达部13中，与判定结果一起，在需要批准的情况下显示其理由。判定结果传达部13是用于通过某些方法将判定结果传送到设备运用者的单元，其方法没有限制。在图3中，是具有显示器的个人电脑终端，但也可以是例如利用声音的例子、利用邮件发送的例子等。
(5)控制信息输出部
控制信息输出部14是接受设备运用者批准由调度最佳化部11计算出的运转调度而对控制对象仪器2输出控制信息的处理部。
(6)开始指示部
开始指示部15是在预先设定了的定时，使利用最佳化处理部40的最佳化处理的执行开始的处理部。例如，考虑在执行日的前一日设定蓄电蓄热调度的情况下，使每日的规定时间成为设定定时。关于使其成为隔几日或者成为何时能够自由地设定。另一方面，在执行日的当日设定蓄电蓄热调度的情况下，根据作为设定参数的处理周期，以一定时间间隔使最佳化处理的执行开始。
[3-2.数据取得部]
数据取得部20是从外部取得最佳化处理部40的处理所需的数据的处理部。作为所取得的数据，有上述奖励单价、过程数据、DR对象时刻、基线等。
[3-3.设定参数输入部]
设定参数输入部21是输入最佳化处理部40的处理所需的设定参数的处理部。作为设定参数，如上所述包括处理定时、权重系数、评价指标、仪器特性、处理周期。
[3-4.处理数据存储部]
处理数据存储部22是存储最佳化处理部40的处理所需的数据的处理部，存储经由数据取得部20以及设定参数输入部21取得了的各种数据。
[3-5.最佳化数据存储部]
最佳化数据存储部23是存储通过利用最佳化处理部40的最佳化处理求出了的数据的处理部。例如，最佳化数据存储部23存储由调度最佳化部11最佳化了的运转调度、最佳化中使用了的各种数据。
[3-6.发送接收部]
发送接收部24是经由网络N1(在图1中图示)，进行运转计划最佳化装置4与本地控制装置3、建筑物管理者的终端、上位的监视控制装置、提供气象信息等的服务器等之间的信息的发送接收的处理部。另外，通过发送接收部24发送处理数据存储部22、最佳化数据存储部23存储了的数据，能够有效利用上述那样的外部的装置。
另外，运转计划最佳化装置4具有输入各部分的处理所需的信息的输入、处理的选择或指示的输入部、用于信息输入的接口、输出处理结果等的输出部。作为输入部，包括键盘、鼠标、触摸面板、开关等在当前或者将来可利用的输入装置。
输入部还能够起到上述数据取得部20、设定参数输入部21的功能。作为输出部，包括显示装置、打印机等在当前或者将来可利用的所有输出装置。另外，通过输出部显示处理数据存储部22、最佳化数据存储部23存储了的数据等，操作人员能够参照。
[4.运转计划最佳化装置的作用]
参照图2、图4，说明以上那样的本实施方式的运转计划最佳化装置4的作用。
[4-1.能量的流动]
首先，参照图2，说明控制对象仪器2中的电气、煤气、冷水、热水的流动。即，关于从电力系统接受的电力，由蓄电池100储藏或者供给到上述能量消耗仪器。关于由PV101以及CGS102发电的电力，也由蓄电池100储藏或者供给到上述能量消耗仪器。关于供给到能量消耗仪器的电气，电气式冷冻机103为制造热而消耗。
另一方面，来自煤气供给系统的煤气被供给到CGS102、吸收式冷热水机104。另外，吸收式冷热水机104通过在CGS102中发生了的温热，也能够制造冷热。进而，吸收式冷热水机104通过煤气接入，也能够增加冷热制造量。
另外，吸收式冷热水机104仅通过煤气接入也能够实现温热供给。关于由电气式冷冻机103、吸收式冷热水机104制造了的冷热，由蓄热槽105储藏或者被供给到设置在房间110中的空调机111。通过被供给的冷热，空调机111进行房间110的空调。另外，空调机111还能够接受通过CGS102、吸收式冷热水机104中的某一个发生的热水的供给，进行供暖。
[4-2.使用电力量和基线的关系]
此处，参照图4，说明采用奖励型DR的情况下的建筑物1的使用电力量、基线、要求电力抑制的DR对象时刻、电力削减量的关系。图4是示出建筑物1的一天的使用电力量的演变的图，将横轴设为一天的时刻，将纵轴设为建筑物1的使用电力量。
基线如上所述根据成为对象的建筑物1、工厂等中的过去的电力需要(功耗量)的实际值来决定。例如，能够将几日期间、几周期间或者一个月的DR对象时刻下的最大使用电力设定为基线。但是，基线的设定方法不限于此。
如图4的阴影线部位的例子所示，在DR对象时刻(在该例子中13点～16点)，仅使用电力量低于所设定的基线的量被视为电力削减量。另外，在图4中，时刻A并非DR对象时刻，所以即便是低于基线的使用电力量，仍无法领取奖励。另一方面，时刻B是DR对象时刻，所以能够根据低于基线的量，领取奖励。其中，作为包括奖励的合同体系的例子，设想了以下的PTR、L-PTR、CCP。
(1)PTR：Peak Time Rebate(避峰优惠)
PTR是对上述电力削减量乘以奖励单价而得到的额数被支付给消费者的情况的合同体系。
(2)L-PTR：Limited Peak Time Rebate(有限度的避峰优惠)
L-PTR是虽然与PTR大致相同，但是是在所支付的奖励中有上限的情况的合同体系。
(3)CCP：Capacity Commitment Program
是在DR对象时刻的全部时间中，仅在高于预先决定了的电力削减量的目标值的情况下，支付与基线和目标值对应的固定额数的情况的合同体系。
即，不限于单纯地与电力削减量成比例的金额成为奖励，还有设置某个界限的情况。另外，这些仅为例示，并非一般仅由这些手法确立或者预定实施。在实际的应用时，还能够应用各种不同的手法。
[4-3.在前一日对次日的运转调度进行最佳化的处理]
沿着图5的流程图，说明运转计划最佳化装置4的处理步骤。以下说明的处理是例如在前一日的晚上对建筑物1中的控制对象仪器2的次日的运转调度进行最佳化的例子。另外，最佳化的运转调度是将来的规定的期间既可，不限于次日、次日之后某一日。
[4-3.最佳化执行开始处理]
首先，开始指示部15在预先设定了的时刻，指示最佳化处理的执行。例如，如果到了前一日的21点，则最佳化处理部40开始执行最佳化处理。图5的流程图示出根据开始指示部16的指示开始了最佳化处理的执行之后的处理流程。
[4-4.能量预测处理]
能量预测部10根据在处理数据存储部22中存储了的过去的规定期间的气象数据以及运用数据，预测控制对象仪器2的消耗能量或者供给能量(图5的步骤S1)。
此处，说明由能量预测部10实施的预测处理的一个例子。首先，根据作为气象数据以及运用数据在处理数据存储部22中保存了的过去的星期、气候、温湿度，运算类似度。以下的式(1)示出类似度的运算式的一个例子。
类似度＝|基于星期的权重|+|基于气候的权重|+a×|次日最高气温-TMi|+b×|次日最低气温-TLi|+c×|次日相对湿度-RHi|→min(i＝1，2，3，…，n-1，n)
                                           …式(1)
此处，在“基于星期的权重”中，使用预先设定了的每个星期的权重系数。a、b、c是各因子的权重系数。“基于气候的权重”也同样地，使用预先设定了的每个气候的权重系数。例如，如果次日是“星期二”，则“基于星期的权重”使用“星期二”的权重。如果基于次日的天气预报的气候是“晴天”，则“基于气候的权重”使用“晴天”的权重。在次日的最高气温、最低气温、相对湿度中，使用预想的例子。
而且，作为过去的气象数据，使用与过去的日期的日期编号对应地记录的各个日期的最高气温TMi、最低气温TLi、相对湿度RHi。日期编号是指，按每一日分配了在处理数据存储部22中存储了的运用数据以及与其对应的气象数据的顺序号。
各权重的设定是自由的。例如，在基于次日的预报的气候是“晴天”的情况下，如果过去的数据是“晴天”，则权重系数变小，但如果过去的数据是“雨”，则权重系数变大。另外，关于“基于星期的权重”和“基于气候的权重”、a、b、c等各因子的权重系数，能够根据预测精度任意地设定从设定参数输入部21输入并在处理数据存储部22中存储了的内容。
这样，根据式(1)，通过运算，求出过去的日期的类似度。另外，还存在其他类似度的计算方法，所以本实施方式不限于该手法。接下来，抽出如上述那样求出了的类似度成为最小的日期编号。最后，将与抽出了的日期编号相应的日期中的、控制对象仪器2的消耗能量或者供给能量设定为次日的能量预测值。
[4-6.调度最佳化处理]
<1.通常的运转调度>
调度最佳化部11根据能量预测部10的预测值，使仪器的运转调度最佳化(图5的步骤S2)。进行最小化的目标函数能够如以下的式(2)那样定义，制约条件式能够如以下的式(3)～(8)那样定义。另外，表现了图2的能量流动的公式是制约条件式的(3)～(6)。式(7)～(8)是控制对象仪器2的容量的制约式。但是，这些公式化也仅为一个例子。
&Sigma; t = 1 24 [ X 1 t &CenterDot; E C t + GAS t &CenterDot; GAS C ] &DoubleRightArrow; min    …式(2)
X 1 t + E CGS &CenterDot; X 6 t + E PV + ( X 8 t - X 8 t + 1 ) = H R COP R &CenterDot; X 5 t + E DEMAND t    …式(3)
GASt＝GASCGS·X6t+GASABR-CG·X3t+GASABR-HG·X4t   …式(4)
HABR-CH·X2t+HABR-CG·X3t+HR·X5t+(X7t-X7t+1)＝HCDEMAND t   …式(5)
HCGS·X6t+HABR-HG·X4t＞HABR-IN·X2t+HHDEMAND t   …式(6)
|X7t-X7t+1|≤FLHs   …式(7)
|X8t-X8t+1|≤FLBat   …式(8)
EC：电力系数
GASC：煤气系数
ECGS：CGS额定发电量
EPV：预测PV发电量
HR：电气式冷冻机额定冷却量
HABR-CH：吸收式冷热水器额定冷却量(冷水制造、排热接入)
HABR-CG：吸收式冷热水器额定冷却量(冷水制造、煤气使用)
HABR-HG：吸收式冷热水器额定冷却量(热水制造、煤气使用)
HABR-IN：吸收式冷热水器额定排热接入量
COPR：电气式冷冻机COP
GAS：煤气使用量
GASCGS：CGS额定煤气使用量
GASABR-CG：吸收式冷热水器额定煤气使用量(冷水制造时)
GASABR-HG：吸收式冷热水器额定煤气使用量(热水制造时)
EDEMAND：预测功耗能量
HCDEMAND：预测冷热消耗能量
HHDEMAND：预测温热消耗能量
FLHs：蓄热槽的最大储(放)热量
FLBat：蓄电池的最大充(放)电量
此处，式(3)～(8)中的变量等的上标的t表示时刻。通过根据式(3)～(8)求出使式(2)最小化的变量X1～X8，从而能够进行最佳化。图6示出汇集了最佳化的变量X1～X8的一个例子的内容。X1是使用电力量，X2～X6是控制对象仪器2的负荷率。X7是蓄热槽的蓄热残量，X8是蓄电池的SOC(State of Charge：荷电状态)，在这些初始条件下作为设定参数提供X70以及X80。
另外，式(2)的电力系数以及煤气系数根据最佳化的指标而不同。例如，如果是成本最小化，则分别成为电力费用的单价、煤气费用的单价，如果是CO2最小化，则成为各个CO2排出量或者与其对应的系数。式(3)～(8)是重要的制约条件式，通过利用数理计划手法或者仿真的反复运算等，导出满足这些条件并使最佳化指标成为最小的变量值。
<2.与DR对应的运转调度>
接下来，调度最佳化部11实施考虑了利用DR的奖励的运转调度的最佳化。此时，在评价指标是成本的情况下，如以下的式(9)那样变更电力系数ECt[日元/kWh]，将该时刻的使用电力量X1的上限变更为基线。
另外，式(9)的ECHG t[日元/kWh]是时刻t的电力从量费用单价，INCt[日元/kWh]是时刻t下的奖励单价。由此，在电力费用中加入奖励单价。
EC t＝ECHG t+INCt   …式(9)
<3.采用调度的选择>
最后，在调度最佳化部11中，选择通过上述方法得到了的“1.通常的运转调度”、或者“2.与DR对应的运转调度”中的所采用的运转调度。在该判断中，既可以计算各调度的一天的合计的评价指标值而自动地选择其中某一个小的一方，也可以对设备运用者委托。
[4-7.批准委托判定处理]
批准委托判定部12判定是否针对设备运用者委托对由调度最佳化部11计算出的仪器的运转调度进行批准(图5的步骤S3)。另外，“在前一日中对次日的运转调度进行最佳化的处理”的情况是在处理定时决定了的、例如每日的定期的最佳化处理或者通过设备运用者的要求强制地实施了最佳化处理的情况，此时批准委托判定部12必须对设备运用者委托运转调度的批准。
[4-8.判定结果传达处理]
判定结果传达部13将批准委托判定部12中的判定结果和导致判定结果的理由传达给设备运用者(图5的步骤S4)。“在前一日对次日的运转调度进行最佳化的处理”的情况下，必须对设备运用者委托运转调度的批准。在判定结果传达的单元是PC等的显示器的情况下，显示画面的例子如图7所示。在图7所示的判定结果确认画面中，显示判定结果和其理由，另外，在理由的下部，显示“运转调度的详细确认画面”按钮、和“运转调度的批准”按钮。
另外，也可以与这样的画面的显示一起，在进行例如批准委托的情况下，并用警报等。如以上那样，通过将判定结果和导致判定结果的理由传达给设备运用者，设备运用者能够确认运转调度或者识别是否需要批准作业，在需要批准的情况下识别其理由。
[4-9.控制信息的输出]
最后，控制信息输出部14向控制对象仪器2输出基于包括控制设定值的运转调度的控制信息(图5的步骤S5)。另外，关于控制信息的输出定时考虑各种例子。例如，将输出定时设为运转调度的执行日的前一日，各本地控制装置3保持接收到的控制设定值。然后，各本地控制装置3在执行日执行基于控制信息的控制。另外，也可以使运转调度的执行日的当日成为输出定时。
另外，最佳化数据存储部23保存通过以所得到的运转调度为首的一连串的处理计算出的值。以上是在前一日中对次日的运转调度进行最佳化的情况下的运转计划最佳化装置4的动作流程。最小化的评价指标也可以是成本以外的例子。例如，关于CO2、峰值受电量、消耗能量等，也能够设为最小化的评价指标。另外，还能够使用组合了这些评价指标的复合指标。
[4-10.在当日变更调度的情况]
如以上那样，根据在前一日晚上最佳化了的运转调度，次日控制对象仪器2实际开始运用。此处，关于在运用控制对象仪器2的当日，更新调度的情况下的运转计划最佳化装置4的处理的流程与图5的流程图相同。
[4-11.最佳化执行开始处理]
开始指示部15针对预先设定的每个周期，指示最佳化处理的执行。例如，在设定参数的处理周期是10分钟的情况下，针对每10分钟，指示最佳化处理的执行。
[4-12.能量预测处理]
能量预测部10使用最新的过程数据，与所述“在前一日对次日的运转调度进行最佳化的处理”的情况同样地，首先设定能量预测值。接下来，计算作为过程数据的能量预测值的最新的实际值和上述当前时刻下的能量预测值的误差ERR，根据以下的式(10)，修正能量预测值(图5的步骤S1)。图8示出通过这样的方法修正了的能量预测值。图8是通过一天的趋势表示预测温热消耗能量的图，图中的虚线是使用最新的过程数据设定了的能量预测值。
EPRED_NEW t＝EPRED_OLD t+ERR(t＝当前时刻，当前时刻+1、...、当前时刻+n)   …式(10)
            EPRED_NEW t：被修正后的能量预测值
            EPRED_OLD t：使用最新的过程数据设定了的能量预测值
            ERR：误差
将温热消耗能量的当前值作为过程数据，经由数据取得部20存储到处理数据存储部22中，所以将该当前值和能量预测值的差作为误差，修正能量预测值。另外，此处叙述了的修正方法仅为一个例子，也可以通过其他方法修正能量预测值。
[4-13.调度最佳化处理]
根据由上述能量预测部10再设定了的能量预测值，使控制对象仪器2的当前时刻以后的运转调度最佳化(图5的步骤S2)。此处，蓄热槽105的蓄热残量、蓄电池100的SOC的初始条件X70以及X80被设定为处于过程数据中的当前的蓄电池100的SOC、蓄热槽105的蓄热残量。另外，在过程数据中存储了控制对象仪器2的故障的情况下，图6所示的相当于相应仪器的变量X2～X8的上限被设定为0。以后的处理内容的详细与所述“在前一日对次日的运转调度进行最佳化的处理”相同，所以省略。
[4-14.批准委托判定处理]
批准委托判定部12判定是否针对设备运用者委托对由调度最佳化部11计算出的最新的仪器的运转调度进行批准(图5的步骤S3)。在调度最佳化部11中，计算通常的运转调度、和与DR对应的运转调度。批准委托判定部12使用该2种运转调度，判定是否对设备运用者委托最新的运转调度的批准。图9示出判定的处理流程。以后，叙述批准委托判定部12中的判定过程。
首先，判别当前采用的运转调度是上述2种运转调度中的哪一个(步骤S10)。在当前采用的是通常的运转调度的情况下(步骤S10的“是”)，计算上述2种最新的运转调度中的评价指标值，判别关于评价指标值，对应DR的调度的一方是否更小(步骤S11)。
假设，在对应DR的调度的评价指标值小的情况下(步骤S11的“是”)，对设备运用者委托最新的调度的批准(步骤S13)。相逆地，在对应DR的调度的评价指标值大的情况下(步骤S11的“否”)，不委托运转调度的批准(步骤S14)。
另一方面，在当前采用了的是对应DR的调度的情况下(步骤S10的“否”)，同样地计算上述2种最新的运转调度中的评价指标值，判别关于评价指标值，通常运转调度的一方是否更小(步骤S12)。假设，在通常运转调度的评价指标值小的情况下(步骤S12的“是”)，进入到步骤13，委托运转调度的批准。
相逆地，在通常运转调度的评价指标值大的情况下(步骤S12的“否”)，进入到步骤14，不委托运转调度的批准。经由以上的判定过程，批准委托判定部12判定是否针对设备运用者，委托对由调度最佳化部11计算出的最新的仪器的运转调度进行批准。
[4-15.判定结果传达处理]
判定结果传达部13将批准委托判定部12中的判定结果和导致判定结果的理由传达给设备运用者(图5的步骤S4)。图10示出进行批准委托的情况的画面例。在图10所示的判定结果确认画面中，显示判定结果、其理由、“运转调度的详细确认画面”按钮以及“运转调度的批准”按钮，另外，在“运转调度的详细确认画面”按钮的画面左侧，显示“评价指标值的比较”按钮。
图11是在按压了图10所示的“评价指标值的比较”按钮时展开的画面例。在图11的例子中示出了在设定了评价指标值“成本”的情况下，维持了现行的调度的情况和反应了最新的调度的情况各自的成本。设备运用者通过确认该画面，能够识别调度更新的效果。
另外，图12示出在按压了图10的下部的“运转调度的详细确认画面”按钮时展开的画面例。在图12中，在上段示出了现行的运转调度的趋势显示和运转模式，在下段示出了最新的运转调度的趋势显示和运转模式。设备运用者通过确认该画面，能够识别调度更新前后的运转调度的差异。另一方面，图13示出不进行批准委托的情况的画面例。在图13所示的判定结果确认画面中，有判定结果的显示，但不进行批准委托，所以不显示其理由。另外，虽然在图13中未显示，但也可以将不进行批准委托的理由显示为例如“优选维持通常的运转调度”等。
[4-16.控制信息的输出]
最后，控制信息输出部15向控制对象仪器2输出基于包括控制设定值的当前时刻以后的运转调度的控制信息(图5的步骤S6)。以上是在当日变更运转调度的情况下的运转计划最佳化装置4的动作流程。
[5.效果]
在以上叙述了的第1实施方式中，在例如前一日的最佳化处理的阶段中，选择通常的运转调度，在次日沿着该调度使控制对象仪器运转了的情况下，由于使用电力量的急剧减少，如果通过与DR对应而看起来评价指标改善，则在该时间点，向设备运用者传达该意思。相逆地，如果维持通常的运转调度的情况比较好的话，则还能够向设备运用者传达该意思。
根据上述那样的第1实施方式，仅在必要时，使设备运用者能够识别运转调度的批准。由此，能够最大限度地减轻设备运用者的负担，并且能够与DR对应地确保控制对象仪器2的最佳运转。
[B.第2实施方式]
[1.结构]
第2实施方式的结构与上述第1实施方式相同。
[2.作用]
第2实施方式的作用基本上与上述第1实施方式的情况相同。不同的点仅为“在当日变更调度的情况”的[批准委托判定处理]以及[判定结果传达处理]。
[2-1.批准委托判定处理]
图14示出判定的处理流程。以后，叙述批准委托判定部12中的判定过程。首先，抽出处理数据存储部中存储的过程数据中仪器的故障来识别该仪器(图14的步骤20)。
接下来，从最佳化数据存储部23抽出当前控制对象仪器的运转中采用了的运转调度，判定是否在将来的时刻预定了使用处于故障状态的仪器(图14的步骤21)。例如如以下那样进行该判定。
[1]根据从最佳化数据存储部23抽出了的运转调度，制作图15所示那样的当前时刻以后的仪器工作列表。在图15中，在仪器是停止的情况下表现为0、在运转的情况下表现为1。
[2]判别故障的仪器相当于处于仪器工作列表中的哪个仪器(在图15的例子中相当于仪器C和仪器D)
[3]从当前时刻依次判别故障仪器的运转状态，如果全部要素是0，则将故障状态的仪器判定为预定未使用，只要其中的某个要素是1，则将故障状态的仪器判定为预定使用(图14的步骤21的“是”)，进入到步骤22。在图15的例子中，首先在对仪器C的运转状态进行判别并结束了的阶段中，判定为“故障状态的仪器是预定未使用”，接下来在仪器D的18：00的运转状态的判别结束了的时间点，判定为“故障状态的仪器是预定使用”。
接下来，在步骤22中，在故障状态的仪器是预定使用的情况下，对设备运用者委托最新的运转调度的批准。在故障状态的仪器是预定未使用的情况下，对设备运用者不委托最新的运转调度的批准(图14的步骤23)。
经由以上的判定过程，批准委托判定部12判定是否针对设备运用者，委托对由调度最佳化部11计算出的最新的仪器的运转调度进行批准。另外，该最新的仪器运转调度是去掉故障仪器而计算出的运转调度。
[2-2.判定结果传达处理]
判定结果传达部13将批准委托判定部12中的判定结果和导致判定结果的理由传达给设备运用者。图16示出进行批准委托的情况的画面例。在图16中，显示了“由于预定运转的仪器故障”这样的判定结果的理由。另外，在即使发生了仪器的故障也能够按照调度运转的情况下，也可以作为不进行批准委托的根据，将故障状态的仪器是未使用的意思传达给设备运用者。
[3.效果]
根据以上的第2实施方式，在发生仪器的故障而无法按照调度运转的情况下，将最新的运转调度的批准委托、和成为批准委托的根据的判定理由是仪器故障的意思传达给设备运用者。另外，即使发生仪器的故障只要仍能够按照调度运转，则不进行最新的运转调度的批准委托。因此，在第2实施方式中，即使仪器故障只要仍能够按照调度继续运转，则不使设备运用者识别运转调度的批准。其结果，能够实现设备运用者的作业负担的进一步减轻化。另外，在预定运转的仪器发生了故障的情况下，将最新的运转调度的批准委托传达给设备运用者，所以能够可靠地接受针对最新的运转调度的设备运用者的批准，能够与DR对应地维持控制对象仪器2的最佳运转。
[C.第3实施方式]
[1.结构]
第3实施方式的结构与上述第1实施方式相同。
[2.作用]
第3实施方式的作用基本上与上述第1实施方式的情况相同。不同的点在于，与上述第2实施方式一样的、“在当日变更调度的情况”的[批准委托判定处理]以及[判定结果传达处理]。
[2-1.批准委托判定处理]
图17示出判定的处理流程。以后叙述批准委托判定部12中的判定过程。首先，根据在最佳化数据存储部23中存储了的现行采用的运转调度和由能量预测部10预测的能量供给量的预测值，计算各时刻的能量的最大可供给量和最小可供给量(步骤S30)。该可供给量的计算按照以下的步骤进行。
[1]根据从最佳化数据存储部23抽出了的现行的运转调度，制作当前时刻以后的仪器工作列表(该步骤与上述第2实施方式的情况相同，所以关于仪器工作列表，参照所述图15)。
[2]使用以下的式(11)计算最大可供给量。
[3]使用以下的式(12)计算最小可供给量。
         EMAX：最大可供给量
         Ni：仪器i的工作状态(运转：1、停止：0)
         CAPi：仪器i的最大输出
         LCAPi：仪器i的最小输出
         EPRED_SUP：能量供给量的预测值
         EST：能量储藏装置的能量储藏量或者放出量(储藏-、放出+)
接下来，比较计算出的能量的可供给量、和由能量预测部10设定的最新的能量消耗量的预测值EPRED_DEM t(步骤S31)。假设，在能量消耗量的预测值EPRED_DEM t未处于最小可供给量Emin t与最大可供给量Emax t之间的情况下(步骤S31的“是”)，由于需要仪器的追加起动/停止，所以委托最新调度的批准(步骤S32)。相逆地，在能量消耗量的预测值EPRED_DEM t处于最小可供给量Emin t与最大可供给量Emax t之间的情况下(步骤S31的“否”)，不需要仪器的追加起动/停止，所以不委托最新调度的批准(步骤S33)。
经由以上的判定过程，批准委托判定部12判定是否针对设备运用者，委托对由调度最佳化部11计算出的最新的仪器的运转调度进行批准。
[2-2.判定结果传达处理]
判定结果传达部13将批准委托判定部12中的判定结果和导致判定结果的理由传达给设备运用者。图18示出进行批准委托的情况的画面例。在图18中，显示了“需要仪器的追加起动或者追加停止”这样的判定结果的理由。
另外，在图18所示的画面例中，显示了下部的“供求误差的确认”按钮。图19示出在按压了该“供求误差的确认”按钮的情况下展开的画面例。根据图19的显示，设备运用者能够一眼识别出上述能量消耗量的预测值和最小可供给量、最大可供给量、能量供求的不匹配量和不匹配时刻。另外，在即使在能量消耗量的预测值中产生了一些变动但不需要仪器的追加起动或者追加停止的情况下，也可以作为不进行批准委托的根据，将预测值的变动未对运转调度造成影响的意思传达给设备运用者。
一般，即使在能量供求中产生一些不匹配，也通过控制对象仪器2单体、本地控制装置3的工作以将该不匹配消除的方式自动地进行控制的情况较多。例如，在热源仪器等中以补偿出口冷热水温度的方式，使仪器单体的输出控制发挥作用。因此，即使假设相比于事先的运转调度中的仪器输出，实际的仪器输出稍微偏移，只要是仪器的运转范围内，上述那样的调整机构就发挥作用，所以在设备运用上没有障碍。
[3.效果]
根据第3实施方式，仅在通过能量消耗量的预测值的变动等需要仪器的追加起动或者追加停止的情况下，将最新的运转调度的批准委托传达给设备运用者，相逆地，在即使产生一些变动但不需要仪器的追加起动或者追加停止的情况下，不将最新的运转调度的批准委托传达给设备运用者。
因此，在第3实施方式中，在需要仪器的追加起动或者追加停止的情况下，将最新的运转调度的批准委托传达给设备运用者，所以能够可靠地接受设备运用者针对最新的运转调度的批准，能够减轻设备运用者的作业负担、并可靠地确保与DR对应的控制对象仪器2的最佳运转。
[D.第4实施方式]
[1.结构]
第4实施方式的结构与上述第1实施方式相同。
[2.作用]
第4实施方式的作用基本上与上述第1实施方式的情况相同。不同的点仅为与上述第2以及第3实施方式相同的、“在当日变更调度的情况”的[批准委托判定处理]以及[判定结果传达处理]。
[2-1.批准委托判定处理]
图20示出判定的处理流程。以后，叙述批准委托判定部12中的判定过程。首先，使用最佳化数据存储部23中存储了的现行采用的运转调度中的、能量储藏装置的能量储藏量或者放出量EST、处理数据存储部22中存储了的当前的能量储藏装置的储藏残量SPv，计算当前时刻以后的储藏残量估计S(步骤S40)。该储藏残量估计S能够通过以下的式(13)计算。
St+1＝SPV+EST t(t＝当前时刻，当前时刻+1、...、当前时刻+n)   …式(13)
         SPV：当前的能量储藏装置的储藏残量
         EST：能量储藏装置的能量储藏量或者放出量(储藏-、放出+)
接下来，评价计算出的储藏残量估计S是否处于根据能量储藏装置的特性定义的最小储藏残量Smin与最大储藏残量Smax之间(步骤S41)。假设，在储藏残量估计S未处于最小储藏残量Smin与最大储藏残量Smax之间的情况下(步骤S41的“是”)，委托最新调度的批准(步骤S42)。相逆地，在储藏残量估计S处于最小储藏残量Smin与最大储藏残量Smax之间的情况下(步骤S41的“否”)，不委托最新调度的批准(步骤43)。
经由以上的判定过程，批准委托判定部12判定是否针对设备运用者，委托对由调度最佳化部11计算出的最新的仪器的运转调度进行批准。
[2-2.判定结果传达处理]
判定结果传达部13将批准委托判定部12中的判定结果和导致判定结果的理由传达给设备运用者。图21示出进行批准委托的情况的画面例。在图21中，作为成为批准委托的根据的判定理由，进行“能量储藏装置的残量脱离上下限”这样的显示。
另外，在图21所示的画面例中，显示了下部的“储藏残量估计的确认”按钮。图22示出在按压了该“储藏残量估计的确认”按钮的情况下展开的画面例。根据图22的显示，设备运用者一眼就能够识别出能量储藏装置的储藏残量估计和最小储藏残量、最大储藏残量、以及储藏残量估计从最小储藏残量或者最大储藏残量脱离何种程度。此时，在即使在能量储藏残量中产生一些变动但仍收敛于在运用上必须遵守的范围内的情况下，也可以将该意思传达给设备运用者。
在通常的仪器中，根据防止故障、劣化等的观点，通过上下限来提供在运用上必须遵守的运转范围。在对控制对象仪器2的运转调度进行最佳化的情况下，一般设定比该仪器特性上的上下限更严格的上下限。通过这样的设定，即使在实际的仪器运用时产生一些误差，也将避免脱离在运用上必须遵守的运转范围。
[3.效果]
根据第4实施方式，仅在能量储藏残量似乎脱离在运用上必须遵守的范围的情况下，将最新的运转调度的批准委托传达给设备运用者。另外，即使在能量储藏残量中产生一些变动，如果仍收敛于在运用上必须遵守的范围内，则不将最新的运转调度的批准委托传达给设备运用者。因此，设备运用者无需过度地在意能量储藏残量，而能够减轻作业负担。
另外，在能量储藏残量脱离上下限的情况下，将其提供给设备运用者，并且使设备运用者识别运转调度的批准。其结果，能够可靠地接受设备运用者针对最新的运转调度的批准，能够可靠地确保与DR对应的控制对象仪器2的最佳运转。
[E.第5实施方式]
[1.结构]
图23示出第5实施方式的结构。图23是示出第5实施方式中的运转计划最佳化装置4的整体结构的框图。第5实施方式的结构和上述第1～3的实施方式中的结构的差异在于，追加了设备运用者能够任意地选择由批准委托判定部12判定的规则的判定规则选择部16。
[2.作用]
本实施方式的作用基本上与上述第1实施方式的情况相同。不同点在于追加了[判定规则选择处理]。
[2-1.判定规则选择处理]
设备运用者在任意的定时选择判定规则，以后，选择了的判定规则被用于批准委托判定部12的批准委托判定处理。图24示出判定规则选择部16中的画面展开例。
在图24中，显示在运转计划最佳化装置4中内置了的全部判定规则。通过在各规则的复选框中选择，以后，在批准委托判定部12中被用于判定规则。该选择数既可以是0个，也可以是全部。各判定规则中的[批准委托判定处理]与所述相同。
[3.效果]
根据第5实施方式，能够提供一种蓄电蓄热设备的运转计划最佳化装置，设备运用者能够任意地选择判定规则，根据每个设施的特性、设备运用者的价值判断，最大限度地减轻设备运用者的负担，并且与DR对应地确保大厦等中的仪器的最佳的运转。
[F.其他实施方式]
本实施方式不限于上述方式。
(1)控制对象仪器不限于上述例示的内容。例如，作为能量供给仪器，代替太阳能发电设施装置、太阳能热水器或者除此以外，还能够使用风力发电设备等根据气象条件而输出变化的设备。另外，本实施方式适用于作为管理在大厦等规定的建筑物内设置了的控制对象仪器的系统的BEMS(Building Energy Management System：建筑能源管理系统)。其中，控制对象仪器的设置位置不限于单一建筑物或者多个建筑物，也可以包括室外。即，作为控制在规定的区域中设置的控制对象仪器的EMS(Energy Management System：能源管理系统)，能够广泛应用。
(2)运转计划最佳化装置、本地控制装置、终端等能够通过用规定的程序控制包括CPU等的计算机来实现。该情况的程序通过在物理上有效利用计算机的硬件，实现上述那样的各部分的处理。
执行上述各部分的处理的方法、程序以及记录了程序的记录介质也是实施方式的一个方式。另外，关于如何设定用硬件处理的范围、用包括程序的软件处理的范围，不限于特定的方式。例如，还能够将上述各部分中的某一个构成为实现各个处理的电路。
(3)上述各处理部、存储部等既可以在共用的计算机中实现，也可以通过用网络连接了的多个计算机来实现。例如，也可以在与最佳化处理部用网络连接了的服务器中构成处理数据存储部、最佳化数据存储部。
进而，还能够如图25所示，设为对在设置了控制对象仪器2的建筑物等中设置了的信息通信装置6，经由网络N2连接了设置于远处的运转计划最佳化装置4的结构。信息通信装置6能够通过个人计算机、控制面板等构成。
信息通信装置6具有例如发送接收部61、控制信息输出部62、显示部63。发送接收部61是进行与运转计划最佳化装置4的信息的发送接收的处理部。例如，发送接收部61能够接收包括来自运转计划最佳化装置4的控制信息的运转调度，向运转计划最佳化装置4发送优先顺序、运转调度的选择指示。
控制信息输出部62是向用网络N2连接了的本地控制装置3输出控制信息的处理部。显示部63是显示包括控制信息的接收到的运转调度等的处理部。输入部64是输入优先顺序、运转调度的选择指示等的处理部。显示部63以及输入部64具有作为上述调度显示部26以及优先顺序输入部25的功能。
进而，还能够设为在消费者侧，仅存在接收从运转计划最佳化装置4输出了的控制信息的接收部，根据接收部接收的控制信息，控制本地控制仪器3的结构。这样，例如，如云计算那样，经由网络通过在远离控制对象仪器2的地方构成了的单一或者多个服务器，实现运转计划最佳化装置4的方式也是本实施方式的一个方式。由此，能够简化消费者侧的设备来节约导入成本，促进普及。
(4)处理数据存储部、最佳化数据存储部中存储的各数据的存储区域能够分别构成为各数据的存储部。这些存储部典型地由内置或者外部连接了的各种存储器、硬盘等构成。但是，作为存储部，能够利用在当前或者将来可利用的所有存储介质。在运算中使用的寄存器等也能够掌握为存储部。存储的方式也不仅是保持长时间存储的方式，还包括为了处理而临时地存储且在短时间内删除或者更新的方式。
(5)在实施方式中使用的信息的具体的内容、值是自由的，在特定的内容、数值中没有限定。在实施方式中，在针对阈值的大小判断、一致不一致的判断等中，作为以上、以下，判断为包含值，作为大于、小于、超过、不超过、高于、低于、不足，判断为不包含值也是自由的。因此，例如，根据值的设定，即使将“以上”另理解为“大于”、“超过”、“高于”，将“以下”另理解为“小于”、“不超过”、“低于”、“不足”实质上也是相同的。
(6)虽然说明了本发明的几个实施方式，但这些实施方式仅为例示，未限定发明的范围。这些实施方式能够通过其他各种方式来实施，能够在不脱离发明的要旨的范围内，进行各种省略、置换、变更。这些实施方式及其变形包含于发明的范围、要旨内，同样地包含于权利要求书记载的发明和其均等范围内。

Claims (10)

1.一种进行能量的供给、消耗或者储藏的控制对象仪器的运转计划最佳化装置，具有：
能量预测部，针对所述控制对象仪器，根据过程数据，设定将来的规定的期间中的消耗能量或者供给能量的预测值；
调度最佳化部，根据所述预测值、所述控制对象仪器的特性和过程数据，通过规定的评价指标，对所述规定的期间中的控制对象仪器的运转调度进行最佳化；
批准委托判定部，根据预先决定了的判定条件，判定最新的运转调度批准的必要性；以及
判定结果传达部，传达所述批准委托判定部中的判定结果。
2.根据权利要求1所述的运转计划最佳化装置，其特征在于，
所述调度最佳化部考虑基于需求响应的奖励而对控制对象仪器的运转调度进行最佳化。
3.根据权利要求1或者2所述的运转计划最佳化装置，其特征在于，
所述批准委托判定部在预定运转的仪器发生了故障的情况下，进行最新的运转调度批准的委托。
4.根据权利要求1或者2所述的运转计划最佳化装置，其特征在于，
所述批准委托判定部在消耗能量的预测值脱离运转调度中的可供给能量范围、且预定运转的仪器的运转或者停止状态发生变化的情况下，进行最新的运转调度批准的委托。
5.根据权利要求1或者2所述的运转计划最佳化装置，其特征在于，
所述批准委托判定部在进行能量的储藏的控制对象仪器的储藏量脱离预先设定了的范围的情况下，进行最新的运转调度批准的委托。
6.根据权利要求5所述的运转计划最佳化装置，其特征在于，
所述储藏量的界限值是根据仪器特性决定的运用上应遵守的范围。
7.根据权利要求2所述的运转计划最佳化装置，其特征在于，
所述批准委托判定部在考虑了基于需求响应的奖励的运转调度的评价指标比未考虑基于需求响应的奖励的运转调度的评价指标改善的情况下，进行最新的运转调度批准的委托。
8.根据权利要求1所述的运转计划最佳化装置，其特征在于，
所述批准委托判定部在未考虑基于需求响应的奖励的运转调度的评价指标比考虑了基于需求响应的奖励的运转调度的评价指标改善的情况下，进行最新的运转调度批准的委托。
9.一种进行能量的供给、消耗或者储藏的控制对象仪器的运转计划最佳化方法，使用计算机进行：
能量预测步骤，针对所述控制对象仪器，根据过程数据，设定将来的规定的期间中的消耗能量或者供给能量的预测值；
调度最佳化步骤，根据所述预测值、所述控制对象仪器的特性和过程数据，通过规定的评价指标，对所述规定的期间中的控制对象仪器的运转调度进行最佳化；
批准委托判定步骤，根据预先决定了的判定条件，判定最新的运转调度批准的必要性；以及
判定结果传达步骤，传达由所述批准委托判定步骤得到的判定结果。
10.一种运转计划最佳化程序，使用计算机，实现进行能量的供给、消耗或者储藏的控制对象仪器的运转计划最佳化装置，其特征在于，使所述计算机实现：
能量预测功能，针对所述控制对象仪器，根据过程数据，设定将来的规定的期间中的能量消耗仪器的消耗能量或者能量供给仪器的供给能量的预测值；
调度最佳化功能，根据所述预测值、所述控制对象仪器的特性和过程数据，通过规定的评价指标，对所述规定的期间中的控制对象仪器的运转调度进行最佳化；
批准委托判定功能，根据预先决定了的判定条件，判定最新的运转调度批准的必要性；以及
判定结果传达功能，传达由所述批准委托判定功能得到的判定结果。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110286968A (zh) * 2018-03-19 2019-09-27 本田技研工业株式会社 通知系统以及通知方法
TWI703531B (zh) * 2017-12-07 2020-09-01 日商東芝三菱電機產業系統股份有限公司 評估裝置

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6180826B2 (ja) 2013-07-02 2017-08-16 株式会社東芝 エネルギー管理サーバ、エネルギー管理方法およびプログラム
JP6285718B2 (ja) * 2013-08-29 2018-02-28 株式会社日立システムズ 広域管理システム、広域管理装置、建物管理装置、および広域管理方法
JP6142925B2 (ja) * 2013-09-09 2017-06-07 富士通株式会社 運転計画生成装置、運転計画生成方法、運転計画生成プログラムおよび蓄電池システム
WO2015037307A1 (ja) 2013-09-11 2015-03-19 株式会社東芝 蓄電制御装置、管理システム、蓄電制御方法、蓄電制御プログラム及び記録媒体
JP6431388B2 (ja) * 2015-01-23 2018-11-28 日立ジョンソンコントロールズ空調株式会社 デマンド制御装置
JP6194910B2 (ja) * 2015-03-11 2017-09-13 トヨタ自動車株式会社 電気機器の制御装置及びエネルギーマネジメントシステム
JP6630065B2 (ja) * 2015-06-05 2020-01-15 アズビル株式会社 スケジュール管理システムおよびスケジュール管理方法
WO2017037881A1 (ja) * 2015-09-02 2017-03-09 株式会社日立製作所 オンライン予測システムおよび方法
JP6605929B2 (ja) * 2015-11-20 2019-11-13 株式会社日立製作所 資源運用計画支援装置および資源運用計画支援方法
GB2546795A (en) * 2016-01-29 2017-08-02 Hitachi Ltd Demand-side management method and system
JP6664264B2 (ja) * 2016-04-11 2020-03-13 三菱電機株式会社 蓄電池運転計画作成装置
JP2018120456A (ja) * 2017-01-26 2018-08-02 三菱日立パワーシステムズ株式会社 アラーム表示システムおよびアラーム表示方法
JP6868795B2 (ja) * 2017-04-28 2021-05-12 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 情報表示方法、情報表示システム、および情報表示プログラム
JP6669148B2 (ja) * 2017-10-23 2020-03-18 株式会社豊田中央研究所 エネルギーシステム最適化装置
JP2020054070A (ja) * 2018-09-26 2020-04-02 積水化学工業株式会社 電力制御システム
CN109523137B (zh) * 2018-10-29 2022-11-04 天津大学 考虑楼宇热负荷需求响应的园区综合能源优化调度方法
JP2021005311A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 Ｊｆｅスチール株式会社 エネルギー運用支援装置及びエネルギー運用支援方法
JP7370257B2 (ja) * 2020-01-08 2023-10-27 京セラ株式会社 電力管理装置及び電力管理方法
JP7069243B2 (ja) * 2020-03-31 2022-05-17 ミサワホーム株式会社 機器制御システム
JP7309963B2 (ja) * 2020-03-31 2023-07-18 ミサワホーム株式会社 機器制御システム
JP7480647B2 (ja) 2020-09-11 2024-05-10 株式会社Ihi 運転支援装置、運転支援方法および運転支援プログラム
CN112200385A (zh) * 2020-10-29 2021-01-08 北京华彬立成科技有限公司 药品评审结果的预测方法、装置、电子设备和存储介质

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102073272A (zh) * 2011-02-24 2011-05-25 北京恩耐特分布能源技术有限公司 一种分布式能源整体规划优化的系统及其优化方法

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5115967A (en) 1991-03-18 1992-05-26 Wedekind Gilbert L Method and apparatus for adaptively optimizing climate control energy consumption in a building
US5197666A (en) 1991-03-18 1993-03-30 Wedekind Gilbert L Method and apparatus for estimation of thermal parameter for climate control
JPH07120180A (ja) * 1993-10-25 1995-05-12 Hitachi Ltd 熱エネルギー供給プラントの運転方法
JP4347602B2 (ja) 2003-04-17 2009-10-21 株式会社山武 熱源運転支援制御方法、システムおよびプログラム
JP4296140B2 (ja) 2004-08-31 2009-07-15 株式会社東芝 プラント最適運転支援システムと方法、プログラム
JP4396557B2 (ja) 2005-03-22 2010-01-13 株式会社日立プラントテクノロジー 空調システム
JP4864809B2 (ja) * 2007-05-17 2012-02-01 日本電信電話株式会社 機器制御装置、機器制御システムおよび機器制御方法
JP2011106779A (ja) 2009-11-19 2011-06-02 Mitsubishi Electric Corp ビル設備管理システム
JP5696877B2 (ja) * 2010-10-01 2015-04-08 清水建設株式会社 運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラム
US8880226B2 (en) 2011-05-17 2014-11-04 Honeywell International Inc. System and method to predict optimized energy consumption
KR20150002902A (ko) * 2011-06-14 2015-01-07 가부시끼가이샤 도시바 정보 통합 제어 시스템과 정보 처리 프로그램, 사회 인프라 운용 시스템, 운용 방법, 로컬 장치, 서버 장치 및 프로그램
JP5908302B2 (ja) 2012-02-27 2016-04-26 株式会社東芝 蓄電蓄熱最適化装置、最適化方法及び最適化プログラム
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
US10345766B2 (en) 2012-12-11 2019-07-09 Kabushiki Kaisha Toshiba Energy management server, energy management method, and medium
JP6034211B2 (ja) 2013-02-07 2016-11-30 株式会社東芝 運転制御装置、運転制御方法及び運転制御プログラム
US20140278650A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 Sap Ag Mobile collaborative workforce scheduling

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102073272A (zh) * 2011-02-24 2011-05-25 北京恩耐特分布能源技术有限公司 一种分布式能源整体规划优化的系统及其优化方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI703531B (zh) * 2017-12-07 2020-09-01 日商東芝三菱電機產業系統股份有限公司 評估裝置
CN110286968A (zh) * 2018-03-19 2019-09-27 本田技研工业株式会社 通知系统以及通知方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP2017134863A (ja) 2017-08-03
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EP3021276A1 (en) 2016-05-18

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