JP2008021152A - 電気機器運転制御方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】グリーン電力証券の対象となる発電設備を有する利用者の経済的利益を大きくすることで、そうした発電設備の設置を促進する。
【解決手段】運転予約が可能な電気機器１０Ａ〜１０Ｃ、制御装置１２等がネットワーク１１に接続され、さらにインターネット網２０を介してサーバ２１に接続される。制御装置１２は定期的にサーバ２１にアクセスして売買電価格データやグリーン電力証券売価、天気データ等を収集するとともに各電気機器から運転予約内容を読み込む。ぞして天気データに基づき翌日の発電予測を行い、運転予約内容などから消費電力を推定し、商用交流電力を利用する際の支払い、発電設備３で発生した電力を自己使用した場合にグリーン電力証書取引により得られる収入、発電設備３で発生した電力を外部に供給する際の収入、の合計である総収支が最大になるように各電気機器の運転開始時刻を決めて運転制御用スケジュールを作成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、太陽発電設備などのグリーン電力に対応する発電設備を有する個人の居宅や企業などの事業者或いは自治体の事業所などにおいて、電力を消費する各種電気機器の運転を制御するための電気機器運転制御方法及びシステムに関する。

現在主流である石油、石炭、天然ガス等の化石燃料は、枯渇による供給の限界が指摘されているのみならず、地球温暖化の原因となる二酸化炭素（ＣＯ_２）や大気汚染・酸性雨の原因となる硫黄酸化物（ＳＯ_ｘ）、窒素酸化物（ＮＯ_ｘ）を排出し、またウランを使う原子力は、何万年にも亘って管理が必要な放射性廃棄物を残すことが大きな懸念となっている。特に、地球温暖化は、海面上昇や砂漠化、或いは異常気象の大きな要因とも考えられており、ＣＯ_２排出削減は人類全体の大きな課題の一つとなっている。こうした状況の中で、太陽の光や熱、風力、家畜の糞尿や木質資源や農産物からの廃棄物などのバイオマス、ダム型ではない小規模水力、温泉や地中のマグマの熱を利用する地熱、海の潮汐や波など、自然の循環の中で生まれる再生可能な自然エネルギー資源を利用した発電が、環境への負担が小さく枯渇のおそれもないことから大きな期待を集めている。

近年、自然エネルギーを利用した発電に関する技術開発、特に太陽光発電や風力発電に関する技術開発は、エネルギー効率の観点で大きく進展している。また、個人の居宅に設置した小規模な太陽光発電システム等で生成された電力を電力供給業者が買い取ることも行われている。しかしながら、現状では、上記のような自然エネルギーを利用した発電の単価は従来の発電システムによる発電単価よりも割高であり、さらに発電量は天候などの自然条件に大きく左右されるため安定的な供給が困難であるという大きな課題を有している。こうしたことから、自然エネルギー利用の発電は未だごく一部でしか実用化されていない。

自然エネルギーから生まれた電力に対しては、環境負荷を与えない（＝グリーンである）ということを評価することができることから、自然エネルギーで発電された電気やこれを購入する仕組みは「グリーン電力」と呼ばれている。換言すると、自然エネルギーであっても大規模なダムによる発電などのように貴重な自然を破壊して設置される場合など、大きな環境負荷をもたらしていれば、グリーン電力の対象とはならない。

化石燃料や原子力などの従来のエネルギーからの電力も、自然エネルギーからの電力も、電気として使用するときには品質は全く同じである。しかしながら、自然エネルギーからの電力は二酸化炭素を排出しないことによる地球温暖化防止や枯渇しないエネルギーであるといった価値を併せ持っていることになる。そこで、環境価値の部分だけを取り出して売買する仕組みが考えられ提案されている。この環境価値を「証書」にしたものがグリーン電力証書であり、この仕組みがグリーン電力証書システムである（例えば特許文献１など参照）。

グリーン電力証書システムは、簡単に言うと、例えば企業や自治体などが再生可能な自然エネルギーによる発電及びそうして発電した電力を利用することを第三者に委託し、その利用実績を記載したグリーン電力証書（証明書）を利用実績に応じた対価により委託者が買い取るという仕組みである。このグリーン電力証書システムでは、取引の対象となるグリーン電力証書の価格が需要と供給の関係により変動している。また、一般家庭や企業においては、近年、環境への関心が高まり、自然エネルギーを利用した発電設備、例えば太陽光発電設備を導入して自家発電を行うとともに余剰の電力を電力供給業者へ売却して利益を得ている。

特開２００３−１０８６５５号公報

一般に、人の活動が活発な昼間には電力消費量が多く、夜間、特に深夜には電力消費量は少ない。特に、夏の昼間の電力消費量は突出して多い。電力消費量は生活様式の変化に伴い年々増加しており、電力供給業者は、この昼間の最大電力消費量に不足なく対応できるように発電設備を増設している。しかしながら、夜間、特に深夜において発電設備は発電量余力があるため、昼間の電力消費量を夜間に分散させることにより、発電設備の増設を抑制することができる。現在、電力供給業者は、一般的な電気料金のほか、昼間の時間帯の料金を一般的な電気料金より割高にし、深夜の時間帯の電気料金を一般的な電気料金よりも割安にした時間帯別料金体系を設定し、昼間の電力消費量の分散の促進を図っている。例えば、電気温水器を所有している家庭では、こうした電気料金の仕組みを利用して電気料金が割安である深夜時間帯に湯を沸かすような制御を行うことにより、電気料金の節約を図っている。

そこで、太陽光発電などの自然エネルギーを利用した発電設備を導入した一般家庭や企業では、グリーン電力証書システムを活用し、環境付加価値を実現的な対価として得ようとする。現状の一般家庭向けグリーン電力証書取引市場では、電力供給業者へ販売した電力量は対象とされず自己消費した電力量のみが委託者が買い取る対象とされているが、今後は、発電した電力量も買い取りの対象とされることが予想される。

こうした状況下で、グリーン電力証書取引市場で利益を得ようとすると、設定された電気料金、変動するグリーン電力証書の価格、必要な電気機器を動作させるタイミングなどの要素が絡み合って非常に複雑な関係となる。そのため、例えば太陽光発電設備を備えている場合に、電気料金の安価な深夜の時間帯に電気機器を利用する、或いは自家発電している昼間の時簡帯に電気機器を利用する、のいずれのほうが経済的により大きな利益をもたらすのか一概には言えない。

本発明はこうした点に鑑みて成されたものであり、その主な目的は、グリーン電力対応の発電設備を所有する個人や事業者がグリーン電力証書システムを利用して環境保全に貢献しながら、できるだけ多くの利益を享受することができるようにする電気機器運転制御方法及びシステムを提供することにある。なお、ここで言う利益とは、必ずしも直接的な対価を得ることのみを言うのではなく、外部から購入した電力使用に伴って支払うべき対価を減らすことも含む。

上記課題を解決するために成された本発明に係る電気機器運転制御方法は、電力供給業者から供給される電力を受ける受電手段と、再生可能な自然エネルギーを利用して発電する発電手段と、該発電手段により得られる電力を前記電力供給業者に送給する送電手段と、電力を消費して動作する１乃至複数の電気機器と、前記発電手段及び前記受電手段により得られる電力を前記電気機器に供給可能な配電手段と、前記電気機器の消費電力及び運転時間や運転時間帯を含む運転条件に基づいて前記電気機器の動作を制御する制御手段と、を備える電気機器運転制御システムにあって、
前記制御手段は、
前記発電手段により発生する電力を前記送電手段を介して前記電力供給業者に送給する際の売電価格に関する売電価格情報と、前記発電手段により電力を発電することにより得られる環境価値を証書化したグリーン電力証書の取引対価に関するグリーン電力証書取引価格情報と、前記電力供給業者から供給される電気料金に関する課金情報と、を少なくとも収集する情報収集ステップと、
時刻毎の前記発電手段による発電電力を予測する発電電力予測ステップと、
該発電電力予測ステップで予測した発電電力と、前記電気機器の運転条件と、前記情報収集ステップで収集した前記売電価格情報、前記グリーン電力証書取引価格情報及び前記課金情報と、に基づいて前記電気機器の運転スケジュールを作成する運転情報作成ステップと、
該運転情報作成ステップで作成された運転スケジュールに従って前記電気機器の動作を制御する運転制御ステップと、
を有することを特徴としている。

また上記課題を解決するために成された本発明に係る電気機器運転制御システムは、上記方法を具現化するものであって、電力供給業者から供給される電力を受ける受電手段と、再生可能な自然エネルギーを利用して発電する発電手段と、該発電手段により得られる電力を前記電力供給業者に送給する送電手段と、電力を消費して動作する１乃至複数の電気機器と、前記発電手段及び前記受電手段により得られる電力を前記電気機器に供給可能な配電手段と、前記電気機器の消費電力及び運転時間や運転時間帯を含む運転条件に基づいて前記電気機器の動作を制御する制御手段と、を備え、
前記制御手段は、
前記発電手段により発生する電力を前記送電手段を介して前記電力供給業者に送給する際の売電価格に関する売電価格情報と、前記発電手段により電力を発電することにより得られる環境価値を証書化したグリーン電力証書の取引対価に関するグリーン電力証書取引価格情報と、前記電力供給業者から供給される電気料金に関する課金情報と、を少なくとも収集する情報収集手段と、
時刻毎の前記発電手段による発電電力を予測する発電電力予測手段と、
該発電電力予測手段で予測した発電電力と、前記電気機器の運転条件と、前記情報収集ステップで収集した前記売電価格情報、前記グリーン電力証書取引価格情報及び前記課金情報と、に基づいて前記電気機器の運転スケジュールを作成する運転情報作成手段と、
該運転情報作成手段で作成された運転スケジュールに従って前記電気機器の動作を制御する運転制御手段と、
を備えることを特徴としている。

本発明に係る電気機器運転制御方法及びシステムにおいて、例えば、前記グリーン電力証書は、前記発電手段で発電された電力量のうち前記電気機器で消費された電力量に対して証書化され、前記グリーン電力証書取引価格情報は、前記電気機器で消費された電力量に対して証書化された前記グリーン電力証書の取引対価であるものとすることができる。この場合、前記発電手段で発生した電力（グリーン電力）を自家消費したときに、前述のように環境保全に貢献したことの付加価値としてのグリーン電力証書の売却利益が得られる。また、前記発電手段で発生した電力を外部に供給することにより、その電力を電力会社等の電力事業者が買い取ることによる売却利益が得られる。

グリーン電力証書の売価は原則的に市場での需給関係などにより決まり、変動するものである。現在はその市場規模が小さいためにその価格変動は比較的固定的であるものの、将来、市場規模の拡大に伴ってグリーン電力証書の価格変動も大きくなり、比較的短期間の間の急な値動きも生じることが予想される。上記グリーン電力取引価格情報はこうした売却利益を得るための情報である。また、電力を外部に供給することによる売電の価格は、買電時の電力価格と同様に時間帯により異なり、一般に供給が減少する時間帯（典型的には深夜時間帯）には安くなる。上記売電価格情報はこうした時間帯に応じた売電単価を示す情報である。

またグリーン電力を発生する発電の主流は、太陽光発電、風力発電等、発電量が天候等自然環境の影響を受け易いものである。そこで、本発明に係る電気機器運転制御方法においては、前記発電手段による発電量に影響を与える要因の予測情報を外部から取り込むための発電変動要因入力ステップをさらに有し、前記発電電力予測ステップは、前記発電変動要因入力ステップで取り込んだ前記要因の予測情報を考慮して前記発電手段の発電電力を予測するようにするとよい。発電手段が太陽光発電である場合には、前記要因の予測情報は天候の予測を含み、発電手段が風力発電である場合には、前記要因の予測情報は風速の予測を含むものとすることができる。

本発明に係る電気機器運転制御方法及びシステムの典型的な一態様として、前記運転情報作成ステップ（手段）は、前記電力供給業者から供給される電力を利用して前記電気機器を動作させたときに該電力供給業者へ支払う電力料金と、前記発電手段で発電する電力を前記送電手段を介して前記電力供給業者に送電するときの売電価格情報と、前記発電手段で発電した電力を利用して前記電気機器を動作させたときに得られるグリーン電力証書取引価格情報と、を考慮した総収支が最大となるように、前記電気機器の運転スケジュールを作成するものとするとよい。

即ち、上記態様によれば、予測された発電電力の変化、各電気機器の運転の時間的制約とそれらが運転される際の消費電力、発電手段により発生された電力ではなく電力供給業者から供給される電力を利用する場合の支払い、発電手段により発生された電力を外部に供給する場合と自己消費する場合にそれぞれ得られる収入、などを総合的に勘案して、総収支が最も大きくなるように、つまりは利用者の経済的利益が最大となるように各電気機器の運転開始時刻が決定され、運転スケジュールが作成される。

そして、この運転スケジュールに従って、運転開始時刻が到来すると実際に各電気機器に対して作動制御信号が送られ、該当電気機器が運転を実行することになる。この電気機器の運転に際して、発電手段により発電が行われていればその電力が使用され、発電手段により発電が行われていなかったり発電が行われていても電力が不足していれば、受電手段により電力供給業者より供給された電力が利用される。

但し、発電電力の予測については天候等の変動要因の予測情報が的確でなかった場合に誤差が大きくなる可能性が高い。特に太陽光発電や風力発電ではそうした予測誤差が大きくなる傾向にある。そこで、予測誤差が大きい場合に総収支が極端に悪化するようなリスクを軽減するために、前記発電電力予測ステップで予測した電力に対し予想される誤差をマージンとして決定するマージン決定ステップをさらに有し、前記運転情報作成ステップは、該発電電力予測ステップで予測した前記発電電力に、前記マージン決定ステップで決定した前記マージンを考慮に加え、前記電気機器の運転スケジュールを作成するようにするとよい。

こうしたマージンを設定した場合、実際の発電電力が予測通りになった場合でも短期的には（つまりその一定期間中のみを捉えた場合には）必ずしも総収支が最大になるとは限らないが、例えば１ヶ月など長期的には、上記のような発電電力の予測誤差の影響などによる総収支悪化のリスクを軽減して、総合的に総収支を改善することができる。

また、前記電力供給業者又は前記発電手段からの電力を消費して動作し、前記制御手段で制御できない管理不能電気機器をさらに備え、前記マージン決定ステップは、前記発電手段の過去の発電電力実績、前記電気機器の消費電力の実績及び前記電気機器と前記管理不能電気機器との総消費電力の実績に基づいて前記マージンを決定することが好ましい。

管理不能電気機器とは、例えば冷蔵庫のように殆ど常時運転を行っているものや、例えば電気掃除機などのように利用者が必要とするときにすぐに運転を行うものなどである。

また本発明に係る電気機器運転制御システムは、様々な態様のシステム構成を採ることができるが、一例として、前記情報収集手段、発電電力予測手段、運転情報作成手段、運転制御手段を含む制御装置と、前記電気機器とは、閉鎖された通信ネットワークを介して相互に接続され、該通信ネットワークは接続装置を介して外部のインターネット網に接続され、前記情報収集手段は前記インターネット網を通して前記利益情報や課金情報を収集する構成とすることができる。

ここで通信ネットワークは有線、無線いずれでもよく、典型的にはＬＡＮ等が考えられるが、交流電力を分配する電源線などに重畳してデータを送受するようにした通信方式を利用してもよい。

またインターネット網には、複数の利用者側に設置された前記制御装置がアクセス可能なサーバが接続され、該サーバより前記売電価格情報、グリーン電力証書取引価格情報、課金情報を含む各種情報を制御装置に送信する構成とすることができる。この構成によれば、例えば各電気機器でそれぞれ設定される運転予約の内容などを除き、運転情報の作成の際に必要な各種情報をサーバで一元的に管理することができる。したがって、サーバにおいて情報の更新などを適切に行うことで、各制御装置では常に最新の情報を入手して最適な運転制御を実行することができる。

本発明に係る電気機器運転制御方法及びシステムによれば、太陽光発電や風力発電などのグリーン電力発電設備を所有する利用者が、グリーン電力証書システムを有効に利用して、地球環境の保護などの環境保全に貢献しながら経済的な利益も享受することができる。また、これによって、個人や中小企業などがグリーン電力発電設備を設置するインセンティブが高まるため、結果的に従来の化石燃料を利用した発電の抑制につながる。また、グリーン電力証券市場が活性化され、グリーン電力証券の価値を高めて循環的な環境保護活動の促進にも寄与し得る。

〔第１実施例〕
本発明の一実施例（第１実施例）による電気機器運転制御方法を具現化するシステムについて、図面を参照して詳細に説明する。図１は本実施例の電気機器運転制御システムを運用するためのシステム全体の概略構成図である。

本実施例の電気機器運転制御システムを利用する利用者居宅１には、太陽電池モジュール３１、直流／交流変換機能を有するパワーコンディショナ３２、発電電力をリアルタイムで監視する発電電力モニタ装置３３を含む太陽光発電設備（本発明における発電手段に相当）３と、グリーン電力証書の対象となる電力量を求めるための発電電力量を計測する第１電力量計２と、電力会社（本発明における電力供給業者に相当）が所有する外部の送電設備５から送電線６を介して送電されてくる商用交流電力Ａ２と太陽光発電設備３で発電した自家発電電力Ａ１とを受電し、これら受電した電力を後述する電気機器へ供給可能な機能と、太陽光発電設備３で発電した自家発電電力Ａ１のうち電気機器で消費されなかった電力を電力会社の送電設備５に送電する機能を含む分電設備（本発明における受電手段、送電手段、及び配電手段に相当）７と、電力会社から購入する商用交流電力Ａ２の電力量を計測する第２電力量計８と、電力会社へ販売する交流電力Ａ３の電力量を計測する第３電力量計９と、電力負荷である電気機器１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃと、ＬＡＮ等による家庭内通信ネットワーク１１と、家庭内通信ネットワーク１１に接続されたホームサーバ等の制御装置１２と、家庭内通信ネットワーク１１を外部のインターネット網２０に相互接続するためのルータ等の接続装置１３と、が配置されている。

また、利用者居宅１の外側においては、本システムの運用や管理を行う管理センターなどに、上記制御装置１２における動作に必要な各種のデータを含むデータベースが保持される記憶装置２２や制御部２３を含むサーバ２１が設置され、このサーバ２１はインターネット網２０に接続されている。サーバ２１は、インターネット網２０を通した制御装置１２からの情報転送要求に応じて、記憶装置２２に保持されている所定のデータにアクセスしてこれを読み出して制御装置１２に送出する機能を有している。

ここで電気機器１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃは一例として、それぞれ電気温水器、洗濯乾燥機、食器洗い機であるものとする。電気温水器は最も電力消費量が多くなる沸き上げ運転の実行時刻を比較的自由に設定可能である。また、洗濯乾燥機や食器洗い機は予約運転が設定された場合、運転の実行時刻を或る程度比較的自由に設定可能である。こうした運転が可能な電気機器としては、電気炊飯器、電気ポットなども挙げられる。各電気機器１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃは、直接又は別途アダプタなどを介して家庭内通信ネットワーク１１に接続可能となっており、少なくともネットワーク１１を介して作動制御信号を受け取って運転を実行する機能と、予約運転の内容など各機器に対して直接又はネットワーク１１を介して利用者が設定した或いは自動的に設定された運転に関する情報を制御装置１２に対して送出する機能を有する。

なお、ここでは太陽光発電設備３で発電された電力を保持しておく蓄電設備は有しておらず、太陽光発電設備３による発電電力が電気機器１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃによる消費電力を上回った場合には、分電設備７により送電線６を通して外部の送電設備５に自家発電による電力を供給する（つまり売電を行う）。

本実施例の電気機器運転制御システムにおいて中心的な役割を担うのは制御装置１２である。図２はこの制御装置１２の構成を機能ブロックとして示したブロック構成図である。制御装置１２はハードウエアとしては標準的なパーソナルコンピュータを中心に構成され、該コンピュータに専用の制御ソフトウエアがインストールされ、このソフトウエアが実行されることで図２に示したような各機能が達成されるものとすることができる。なお、制御装置１２は、マイコンやメモリ等を含んで構成される専用のハードウエアにソフトウエアを組み込む構成としてもよい。

即ち、制御装置１２は、家庭内通信ネットワーク１１を通してデータの送受を行うためのＩ／Ｏ部１２０、各電気機器１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃから、及びインターネット網２０を通してサーバ２１から必要なデータを収集するデータ収集部（本発明における情報収集手段に相当）１２１、収集したデータを記憶しておく記憶部（本発明における情報収集手段に相当）１２２、記憶部１２２に記憶してあるデータに基づいて所定のアルゴリムに従って演算処理を実行し、利用者にとって利益ができるだけ大きくなるように各電気機器１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃの運転を制御するためのスケジュール作成を担うスケジュール作成処理部（本発明における発電電力予測手段、運転情報作成手段に相当）１２３、スケジュール記憶部１２４に記憶されたスケジュールに従って各電気機器１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃにそれぞれ作動制御信号を送る運転制御部（本発明における運転制御手段に相当）１２５、グリーン電力証書作成に必要な積算電力量データを集計してインターネット網２０を通してサーバ２１に送るデータ集計処理部１２６、を含んで構成される。

サーバ２１の記憶装置２２に保持されている電力証券データはグリーン電力証書売価であり、これはグリーン電力証書取引市場での証書の需給関係等によって決まるものである。現在ではこの証書売価は１年、半年、１ヶ月等の長い期間毎に変動するものであるが、取引市場の活性化によりもっと短い期間で変動することも考えられる。したがって、記憶装置２２には常に最新のグリーン電力証書売価が格納されているものとする。

売買電価格データは、利用者が契約している電力会社から電力を購入する場合の価格（買電価格）と、逆に電力会社に電力を売る場合の価格（売電価格）を示すものであり、ここでは、昼間時間帯（例えば平日１０：００〜１７：００）Ｄ、朝夕時間帯（例えば平日７：００〜１０：００、１７：００〜２３：００、及び休日７：００〜２３：００）Ｅ、深夜時間帯（例えば２３：００〜翌朝７：００）Ｎの３つの時間帯区分毎にそれぞれ単価が定められているものとする。一般にこうした売買電の価格も適宜改定されるから、記憶装置２２には常に最新の売買電価格が格納されているものとする。

機器データは、電気機器についての運転時の消費電力や標準的な運転時間或いは設定されている運転モード（洗濯コースなど）に応じた動作パターンなどに関するデータである。記憶装置２２には様々な電気機器の機種のデータを保持しておき、例えばメーカー、機種名等の問い合わせを受けるとそれに応じた機器データを選択して送り出すようにすることができる。また、各利用者居宅１毎に保有している電気機器の機器データを予め登録しておくようにしてもよい。

図３はグリーン電力証書売価と売買電価格をまとめた図、図４は時間帯と各単価との関係を示した図である。図４において、０のラインよりも上が収入、下が支出に相当する。買電価格の単価は、ｅ＞ｆ＞ｇであり、売電価格の単価はｂ＞ｃ＞ｄであり、グリーン電力証書売価ａは深夜間時間帯の売電単価ｄと朝夕時間帯の売電単価ｃとの間に設定されているが、これは一例である。

この電気機器運転制御システムでは、上述したように各電気機器は運転時刻を或る程度自由に変更できることを前提としている。何故なら、運転時間の変更ができない、つまり利用者が利用しようとしたときにすぐに運転する必要がある機器だけである場合には、運転制御そのものが不可能であるからである。但し、運転時刻の変更が可能である場合でも、それぞれ運転時刻の変更の際には条件が課せられる。ここでは、各機器について次のような条件を定めることとする。

（１）洗濯乾燥機（電気機器１０Ｂ）
利用者は洗濯物を槽内に投入して、予約運転として運転終了時刻を入力設定するものとする。このとき、運転終了時刻の設定は、或る１つの時刻を設定するのではなく、利用者が許容可能な範囲を幅を持たせて設定するものとする。例えば、翌朝８：００までに運転を終了させたいが、運転終了後に洗濯物を槽内に長く放置したくない場合には、例えば運転終了時刻を翌朝６：００〜８：００の範囲、と設定することができる。

（２）食器洗い機（電気機器１０Ｃ）
利用者は食器類を庫内に収容して、予約運転として運転終了時刻を入力設定するものとする。また、終了時刻の設定は上記洗濯乾燥機と同様に時間範囲を指定して行えるものとする。

（３）電気温水器（電気機器１０Ａ）
電気温水器は一般に、買電価格の低い深夜時間帯に湯の沸き上げ運転を行い、湯が主として使用される昼間や朝夕時間帯には湯を保温しながら供給するように、節電運転を行う機能を備えている。そこで、ここではそうした単体での節電運転を行う単独節電運転モードと、制御装置１２による制御を受ける被制御運転モードとが利用者によって切り替え可能となっている場合を考えるが、前者つまり単独節電運転モードの場合には電気温水器で自動的に運転時間が設定される。一方、被制御運転モードでは電気温水器は次のような動作を実行する。

電気温水器は、２４時間期間内の１乃至複数の時点（例えば７：００と１７：００の２時点）において確保すべき必要湯量を見積もる計算を行う。そして、第１の時刻（例えば７：００）における確保必要湯量の推定値に基づき、その湯量を確保するために必要な沸き上げ運転の通電時間を計算する。また、時間的に最も早い通電開始時刻と最も遅い通電開始時刻（第１の時刻）を設定することにより、通電時間を変更できる時間幅を決める。また第２の時刻（例えば１７：００）における確保必要湯量の推定値に基づき、その湯量を確保するために必要な沸き上げ運転の通電時間を計算する。また、時間的に最も早い通電開始時刻と最も遅い通電開始時刻（第２の時刻）を設定することにより、通電時間を変更できる時間幅を決める。即ち、洗濯乾燥機や食器洗い機では利用者の入力設定により予約運転の内容が決まるのに対し、電気温水器では使用湯量の予測（実際には過去の実使用湯量から使用湯量が予測される）や沸き上げに必要な通電時間の予測等、に基づいて自動的に予約運転の内容が決まる。

次に、本実施例の電気機器運転制御システムの典型的な動作の一例について図５〜図１０を用いて説明する。図５及び図６は本システムを運用する際の概略的な処理とデータ送受信動作を示すフローチャート、図７は図５中のスケジューリング処理の詳細フローチャート、図８は図５中の機器制御処理の詳細フローチャート、図９は発電電力の時間的変化の一例を示す図、図１０は消費電力計算動作の説明図である。

制御装置１２において、定期的（又は非定期的）に到来する情報取得開始時期になると（ステップＳ１でＹＥＳ）、データ収集部１２１が作動して自動的にインターネット網２０を通してサーバ２１にアクセスし、各種のデータの送信を要求する。具体的には、グリーン電力証券売価や電力の売買価格を収集し、電気機器の消費電力や運転に関する機器情報を収集し、翌日の天気、気温変動、日の出、日の入り時間などを含む天気情報を収集する。サーバ２１は要求されたデータを記憶装置２２から読み出し、制御装置１２に宛てて送出する。これを受信した制御装置１２は、記憶部１２２の各領域にそれぞれ受信したデータを格納する。なお、典型的には１日（２４時間）に１回乃至２回程度、情報取得開始時期を設定しておけばよく、発電が行われておらず消費電力も小さいときが好ましいことから深夜時間帯に行うとよいが、それ以外の時間帯でも何ら問題はない。

但し、天気情報は高い頻度で更新されるものであるが、それ以外の情報はそれ以前のアクセス時から更新されない場合も多いので、その場合には必ずしもサーバ２１からデータを送らなくても単に更新無しという情報を送るようにしてもよい。その場合、制御装置１２では更新の無いデータについては記憶部１２２の領域に格納されているデータをそのまま保持する。

次に、スケジュール作成処理部１２３が、記憶部１２２に記憶した天気情報を参照して例えば太陽光発電設備３における翌日の時刻毎の発電電力Ｕ［ｋＷ］を推定するための基本的な計算式を設定する（ステップＳ１０）。即ち、翌日の日の出時間から日の入り時間までの期間中の所定時間毎（例えば１時間毎）の天気（日照状態）の予測に基づいて図９に示すような発電電力の時間変化を表す関数ｆｇ（ｔ）を決定し、発電電力Ｕ［ｋＷ］を次式とする。
Ｕ＝ｆｇ（ｔ）

一方、洗濯乾燥機や食器洗い機では、利用者がそれぞれの操作パネルで又はネットワーク１１を介して予約運転の設定を行う（ステップＳ１１、Ｓ１２）。また、電気温水器は上述のように、自動的に必要湯量を推定し、湯を沸き上げるための通電時間などを決めておく（ステップＳ１３、１４）。制御装置１２においてデータ収集部１２１は家庭内通信ネットワーク１１を通して各電気機器１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃにアクセスし、洗濯乾燥機や食器洗い機からは設定された予約運転内容を受信し、電気温水器からは通電時間などの運転条件情報を受け取る。これら情報は記憶部１２２の運転予約データ領域に格納される（ステップＳ１５）。その後にスケジュール作成処理部１２３はスケジューリングを実行する（ステップＳ１７）。

即ち、運転予約データと機器データとに基づいて、例えば２４時間以内の各電気機器の運転に伴う消費電力Ｖを推定するための計算式を設定する（ステップＳ５１）。具体的には、洗濯乾燥機と食器洗い機については運転開始から運転終了までの消費電力の時間的な変動を表す関数ｆｃ１（ｔ）、ｆｃ２（ｔ）を定義する。いま運転開始時刻をｔｃ１、運転時間をｔｌ１とし、運転時間中に消費電力が一定のｐ１で一定であるとしたときの関数ｆｃ１（ｔ）は図１０に示すような矩形状となる。関数ｆｃ２（ｔ）も同様である。一方、電気温水器については収集した運転条件情報や消費電力に関する情報を参照して、まず第１の時刻に関して関数ｆｃ３を定義し、次に第２の時刻に関しては第１の時刻に対する通電時間を差し引いて関数ｆｃ４（ｔ）を定義する。そして、これら関数を用いて全消費電力Ｖ［ｋＷ］を算出する次のような計算式を設定する。
Ｖ＝ｆｃ１（ｔ）＋ｆｃ２（ｔ）＋…＋ｆｃｎ（ｔ）
但し、本例ではｎ＝４である。

ステップＳ１０で発電電力Ｕ、ステップＳ５１で消費電力Ｖの予測パターンが決まると、総収支計算式を設定するために、まず発電電力と消費電力との合計Ｗ［ｋＷ］を求める式を設定する（ステップＳ５２）。
Ｗ＝Ｕ−Ｖ
それから、発電電力Ｕと消費電力Ｖとの収支Ｘ［円］を算出する式を求める（ステップＳ５３）
Ｘ＝∫（ｋ・Ｗ）ｄｔ
但し、Ｗ≧０のときｋ＝ｋ１、Ｗ＜のときｋ＝ｋ２で、ｋ１、ｋ２は異なる係数である。即ち、図３に示したように、Ｄ時間帯ではｋ１＝ｂ、ｋ２＝−ｅ、Ｅ時間帯ではｋ１＝ｃ、ｋ２＝−ｆ、Ｎ時間帯ではｋ１＝ｄ、ｋ２＝−ｇとする。

さらに、グリーン電力証書売価対象電力Ｙ［ｋＷ］の計算式を設定する（ステップＳ５４）。
Ｗ≧０のとき Ｙ＝Ｖ
（発電電力が存在するという条件はＷ≧０に含まれる）
Ｗ＜のとき Ｙ＝Ｕ
（消費電力が存在するという条件はＷ＜０に含まれる）
そして、グリーン電力証書売価Ｙ’［円］の計算式を設定し（ステップＳ５５）、
Ｙ’＝∫（ｋ３・Ｙ）ｄｔ
但し、ｋ３＝ａ
最終的に単純な電力売買による収支Ｘ［円］とグリーン電力証書売価Ｙ’とから次の総収支Ｚ［円］の計算式を求める（ステップＳ５６）。
Ｚ＝Ｘ＋Ｙ’

次に、総収支Ｚが最大となるスケジュールを見い出すために、各電気機器の開始時刻ｔｃ１、ｔｃ２、ｔｃ３、ｔｃ４を求める。そのためにまず、各電気機器について数値計算用の複数の仮値を設定する（ステップＳ５７）。即ち、ここでは運転開始の時刻（又は終了時刻）のみが変更可能であるから、これらについて仮値を設定することができ、予約内容の許容範囲内で、開始時刻の離散値（ｔｃ１−１、ｔｃ１−２、…、ｔｃ２−１、ｔｃ２−２、…、ｔｃ２−１、ｔｃ２−２、…、ｔｃ４−１、ｔｃ４−２、…）を設定する。離散値の時間間隔は、例えば５分、１０分など適宜に決めておけばよい。この時間間隔が短いほど計算上では良好な最適化が行えるが、実際には予測のばらつきなどによる変動も存在するため、時間間隔を極端に短くしてもあまり差異はでず、一方で計算量が多くなり過ぎてスケジューリングに時間が掛かることになる。なお、関数ｆｃ３（ｔ）、ｆｃ４（ｔ）はいずれも電気温水器であるから、両者の時間帯は重ならないようにする。

次に、複数の仮値の中から１つの電気機器毎に１つの仮値を選択し、それら仮値の組合せに基づく総収支を計算する（ステップＳ５８）。そして設定した仮値の組合せと総収支計算結果を対応付けて記憶しておく（ステップＳ５９）。それから仮値の組合せの全パターンについて計算を実行したか否かを判定し（ステップＳ６０）、未計算の組合せがある場合にはステップＳ５８に戻る。そうして全ての組合せについて総収支計算結果を求めて記憶した後に、総収支が最大となった、つまりは最も大きな利益の得られるような仮値の組合せを見い出し、それをスケジューリング結果としてスケジュール記憶部１２４に設定する（ステップＳ６１）。これにより、計算上、利用者にとって利益が最大となるような運転制御用のスケジュールが出来上がる。

それから制御装置１２において運転制御部１２５は機器制御処理（ステップＳ１９）を実行する。即ち、図８に示すように、まずスケジューリング結果を読み出し（ステップＳ４０）、運転開始を実行する制御対象の電気機器が存在するか否かを確認する（ステップＳ４１）。スケジュール上には載っていたとしても、例えば利用者が機器の電源を切断してしまった等の理由により、制御対象が家庭内通信ネットワーク１１に接続されていることが確認できない場合がある。このときには制御が不可能であるから、何もせずに戻る。

制御対象の電気機器が存在する場合には、スケジューリング結果に従って制御対象の電気機器に対し作動制御信号を送出する（ステップＳ４２）。例えば図１０に示す例の場合、時刻ｔｃ１が来ると洗濯乾燥機（電気機器１０Ｂ）に対し作動制御信号を送出し、これを受けた洗濯乾燥機は自動的に運転を開始する（ステップＳ２２）。運転開始後はその洗濯乾燥機自体が備える運転シーケンスに従って運転が遂行されるから、その運転に制御装置１２は関与しない。また、他の食器洗い機、電気温水器についても同様に、スケジュールに従った運転開始時刻が来ると作動制御信号がそれぞれの機器に送られて、運転が開始される（ステップＳ２０、Ｓ２１）。

上記運転の際に太陽光発電設備３で発電が行われていれば、それにより得られた電力が電気機器で消費されるし、もし発電電力が消費電力に不足していれば送電線６により送られてきた電力がその不足分を補うように使用される。また、上記運転の際に太陽光発電設備３で全く発電が行われていなければ、全ての消費電力が送電線６により送られてきた電力でまかなわれる。

一方、太陽光発電設備３で生成された発電電力のうち、電気機器１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃで消費されなかった分は送電線６を介して送電設備５に送られる。発電電力のうち、上記各電気機器１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃを含め自己消費された分はグリーン電力証書の対象であるから、その証書の売却利益を得るために定期的に且つ正確にグリーン電力実績を報告する必要がある。そこで、予め決められたデータ送信時期が到来すると（ステップＳ２７でＹＥＳ）、制御装置１２においてデータ集計処理部１２６は、正規（例えば認証を受けた）の第１電力量計２及び第３電力量計９からそれぞれ発電電力量と外部への売電電力量などについての実績データを読み込み、発電電力量から売電電力量を差し引くことで、発電電力のうち自己消費された分の電力量を算出してこれをグリーン電力証書売価対象電力量の実績値として集計する（ステップＳ２８）。そして集計結果が出ると、インターネット網２０を介してサーバ２１にその集計結果をデータとして送る。

このデータを受けたサーバ２１は例えばグリーン電力証書を発行してこれをグリーン電力証書取引市場において売却するために必要なデータを作成する（ステップＳ２９）。これによってグリーン電力証書売却利益は利用者に還付されることになる。

以上のようにして本実施例による電気機器運転制御システムでは、天気予想等に基づく発電電力の推定、売買電の価格やグリーン電力証書売却価格の実勢値、各電気機器の運転の予約状況やその運転の際の条件など、様々な要素を考慮して、利用者にとって最も大きな利益をもたらし得るような運転制御を統括的に行うことができる。これにより、一般の個人や中小企業や団体であっても、グリーン電力証書システムを有効に活用することができる。

〔第２実施例〕
次に本発明の他の実施例（第２実施例）による電気機器運転制御方法を具現化するシステムについて、図面を参照して詳細に説明する。上記第１実施例による電気機器運転制御システムにおいても総収支が有利になるようなスケジューリングは行われてはいたが、この第２実施例のシステムは総収支がさらに有利になるように処理に改良を加えたものである。即ち、この実施例では、制御対象機器以外に存在する機器の消費電力を考慮するようにし、さらにスケジューリングの結果として実際に発生する総収支とスケジューリングの過程で計算した総収支の見込みとを比較するような評価を実行して、その評価をそれ以降の予測に反映させることで時間が経過するに従い予測精度の向上を図るようにしている。この第２実施例によるシステムの構成は上記第１実施例と同様であるので説明を省略し、動作の相違点に絞って説明することとする。

図１１及び図１２は本システムを運用する際の概略的な処理とデータ送受信動作を示すフローチャート、図１３は図１１及び図１４中のスケジューリング処理の詳細フローチャート、図１４は図１２中のマージン最適化処理の詳細フローチャート、図１５は図１４中の総収支計算の詳細フローチャート、図１６は発電電力の時間的変化の一例を示す図、図１７は消費電力計算動作の説明図である。なお、図１１中の機器制御処理の詳細フローチャートは第１実施例と同じ図８をそのまま用いる。

図１１及び図１２のフローチャートにおいて、上述した第１実施例の処理と異なる点は、ステップＳ１６、Ｓ２３〜Ｓ２６の処理が追加されている点である。

図１６は発電電力の推定時のマージンの考え方を説明するための図である。前述のようにマージンＭを考慮しない関数ｆｇ（ｔ）に対し、正負両方のマージンＭを考え、マージンＭが正である場合には関数ｆｇ（ｔ）は負方向にシフトし、マージンＭが負である場合には関数ｆｇ（ｔ）は正方向にシフトするとする。発電電力量が０を下回った分については発電電力量を０とする。なお、消費電力量が発電電力量を超過する場合であっても、収支では有利になる可能性があるため負のマージンＭも設定可能としている。このマージンの決め方については後で詳述するが、スケジュール作成処理部１２３はスケジューリングにあたってまず予め記憶してあるマージン最適値を読み出し（ステップＳ１６）、それからスケジューリングを実行する（ステップＳ１７）。

図１３に示すようにスケジューリング処理においてステップＳ５１〜Ｓ６１は第１実施例の図７と同じであるが、ステップＳ５１の前にステップＳ５０として、太陽光発電設備３における翌日の各時刻毎の発電電力Ｕ［ｋＷ］を推定するための計算式として、上記ステップＳ１０において設定された発電電力の時間変化を表す関数ｆｇ（ｔ）を、上記ステップＳ１６で読み出されたマージンＭで補正した計算式を設定する。
Ｕ＝ｆｇ（ｔ）−Ｍ
但し、Ｕ＜０となる場合にはＵ＝０とする。このように発電電力Ｕの計算式をマージンで補正することで発電電力の予測精度を向上させるとともに、制御対象機器以外に存在する機器の消費電力を考慮することができる。その結果、ステップＳ６１で得られ作成される運転制御用のスケジュールは、より一層総収支を高めることができるものとなる。

図１１及び図１２に戻り説明すると、制御装置１２において運転制御部１２５が機器制御処理（ステップＳ１９）を実行するが、この第２実施例のシステムでは、制御装置１２が実際の発電電力や消費電力に基づいて上述したマージンの最適値を決めるために、データ収集部１２１は発電電力の実測値を収集するとともに、消費電力の実測値を収集して、これらを記憶部１２２に格納する（ステップＳ２３、Ｓ２４）。具体的には、発電電力は発電電力モニタ装置３３から時々刻々と得られるデータを収集する。或いは、第１電力量計２により求まる電力量を常時取得し電力量の変化から各時刻の電力を求めてもよい。一方、消費電力の実測値は直接計測はできないが、第１、第２、第３電力量計２、８、９によりそれぞれ発電電力量、買電電力量、売電電力量を得て、（買電電力量）−（売電電力量）＋（発電電力量）の計算により求まる電力量を常時取得し、その経時時間に対する積算電力量の変化から各時刻毎の消費電力を求めることができる。そして、マージン最適化処理実行時期（例えば１日に１回）が来ると（ステップＳ２５でＹＥＳ）、次のようにしてマージン最適化処理を実行する（ステップＳ２６）。

即ち、図１４に示すように、まず与えられている複数のマージン種別を読み込む（ステップＳ８０）。例えば、マージンとして＋５００〜−５００［Ｗ］の範囲で１００［Ｗ］刻みでマージンの設定を行うものとすることができる。次いで、設定された複数のマージンの中で１つを選択し、上述したようにそのマージンの条件の下でのスケジューリング処理を実行する（ステップＳ８１、Ｓ８２）。但し、このスケジューリング処理において用いる情報は、予め決められた過去の特定の時点で得られていた情報を用いるものとし、例えば或る時点でマージン最適化処理を実行するとするとそれから２４時間過去に戻った時点で得られた情報を用いてスケジュールを作成するようにする。また、このときに発電電力は予測値を用い、制御対象機器以外に存在する機器の消費電力は考慮しないものとする。このスケジューリング処理の結果はマージン種別に対応付けて一時的メモリに格納される（ステップＳ８３）。

それから全てのマージンの条件の下でのスケジューリング処理を実行したか否かを判定し（ステップＳ８４）、未計算のマージン種別がある場合にはステップＳ８１に戻ってマージンの選択とそのマージンの下でのスケジューリング処理とを実行する。そうして全てのマージン種別についてスケジューリング結果を求めて記憶した後に、スケジューリング対象外の（つまりは管理不可能な）電気機器の消費電力を推定する（ステップＳ８５）。

即ち、一般の家庭では、上述のように運転時間を或る程度自由に変更できる電気機器のほかに、例えば冷蔵庫等、殆ど常時或る程度の電力を消費していて運転を停止することができない機器や、電気掃除機等のように予約運転が不可能である電気機器（本発明においては、電力供給業者及び発電手段からの電力を消費して動作するが、制御手段で制御できない管理不能電気機器に相当）も存在しており、こうした機器はスケジューリングの対象外である。こうした機器を含めた実際の消費電力の変化は図１０のようにはならず、図１７に示すようにスケジューリング対象外の電気機器による消費電力の分だけ嵩上げされた状態となる。嵩上げされた消費電力に含まれる冷蔵庫など連続運転される電気機器の消費電力は、或る程度定まった電力消費パターンを有している。また、電気掃除機など一時的に使用する電気機器についても、各家庭における日常的な生活パターンに基づき、電力消費パターンは或る程度定まっている。したがって、スケジューリング対象外の機器の消費電力も考慮に入れることができる。これは上述したように収集した全消費電力の実測合計値からスケジュールに従って制御した電気機器の消費電力を差し引くことにより求めることができる。

そして、１つのマージン種別を選択して一時的メモリからそのマージンに対応するスケジューリング結果を読み出し（ステップＳ８６、Ｓ８７）、後述する手順により事後評価による総収支計算を実行する（ステップＳ８８）。求めた総収支をマージンに対応付けて一時的メモリに記憶する（ステップＳ８９）。それから全てのマージンに対応付けられたスケジューリング結果に基づいて総収支計算を実行したか否かを判定し（ステップＳ９０）、未計算のスケジューリング結果がある場合にはステップＳ８６に戻る。

そうして全てのスケジューリング結果について総収支を求めて記憶した後に、各総収支計算結果に基づいて各マージン種別に評価点を付与する（ステップＳ９１）。例えば、総収支が最大であるマージン種別には最高評価点である１０点を付与し、総収支が最小であるマージン種別には最低評価点である０点を付与し、その間の総収支となったマージン種別には総収支の昇順に、０〜１０点の間を補間した評価点を与えるものとすることができる。

次いで、加重平均を適用するか否かを判定し（ステップＳ９２）、加重平均を適用する場合には、条件に応じて評価点に重み付けを行う（ステップＳ９３）。例えば過去３０日間の評価点について、ｎ日前の評価点には（３１−ｎ）／３０倍の重み付けを行うものとすることができる。加重平均を適用しない場合にはステップＳ９３の処理はスキップすればよい。その後、各マージン種別毎に一定期間、例えば過去３０日間、蓄積している評価点（加重平均の場合には重み付けした後の評価点）の平均値を計算する（ステップＳ９４）。そして、最大の平均値を与えるマージン種別をマージン最適値として選択してこれを記憶部１２１に記憶する（ステップＳ９５）。

このようにして、過去の一定期間中のデータに基づき、スケジューリングの結果として発生する総収支を計算した結果に基づいて、スケジューリングに用いるマージン最適値を設定し直す。したがって、総収支の上からマージンの最適化を図ることができ、より多くの利益が得られるようにすることができる。

上記ステップＳ８８の事後評価の総収支計算は次のような手順で実行する。まず、電力量モニタ装置３３又は第１電力計２により実際に収集された実測値に基づく発電電力Ｕ［ｋＷ］の計算式を設定する（ステップＳ１００）。即ち、実測値ｆｇｍ（ｔ）に対し、
Ｕ＝ｆｇｍ（ｔ）
とする。

次に全消費電力Ｖ［ｋＷ］の計算式を設定する（ステップＳ１０１）。各電気機器毎の実際の消費電力量はモニタできないため、予測値を用いるが、それにスケジューリング対象外の電気機器の消費電力も加える。即ち、
Ｖ＝ｆｃ１（ｔ）＋ｆｃ２（ｔ）＋…＋ｆｃｎ（ｔ）＋ｆｃｅ（ｔ）
但しｆｃｅ（ｔ）はスケジューリング対象外の機器の消費電力推定値
とする。

そして、次のように発電電力と消費電力との合計Ｗ［ｋＷ］の計算式を設定し（ステップＳ１０２）、
Ｗ＝Ｕ−Ｖ
さらに、発電電力と消費電力との収支Ｘ［円］の計算式を設定する（ステップＳ１０３）。
Ｘ＝∫（ｋ・Ｗ’）ｄｔ
但し、Ｗ’≧０のときｋ＝ｋ１、Ｗ＜のときｋ＝ｋ２とする。

それから、グリーン電力証書売価対象電力Ｙ［ｋＷ］の計算式を次のように設定する（ステップＳ１０４）。
Ｗ≧０のとき Ｙ＝Ｖ
Ｗ＜のとき Ｙ＝Ｕ
さらに、この電力Ｙからグリーン電力証書売価Ｙ’［円］を求める計算式を設定する（ステップＳ１０５）。
Ｙ’＝∫（ｋ３・Ｙ）ｄｔ
但し、ｋ３＝ａ
そして、総収支Ｚ［円］を求める計算式も設定する（ステップＳ１０６）。
Ｚ＝Ｘ＋Ｙ’
選択したマージン種別に対応したスケジューリング結果を上記設定した計算式に適用して総収支を計算する（ステップＳ１０７）。

上述したように、実際に近い過去に得られた発電電力の実績と電気機器による全消費電力の使用実績とに基づいて適切なマージンが決められ、またそのマージンの計算には本システムでは運転制御されない機器での消費電力も考慮されている。こうしたマージンの最適化処理を実行することは、天気予測の不確実性等による発電電力量の予測誤差が存在することや、制御対象外の電気機器（例えば常時通電されている機器や、手動で運転が開始される電気機器など）が存在する状況下において、平均的な総収支を最大又はそれに近い状態にする上で有効である。

以上のようにしてこの第２実施例による電気機器運転制御システムでは、より確実に総収支が多くなるようにスケジュールを作成し、これに基づいて各電気機器を制御することが可能となる。

なお、発電電力の予測誤差に関しては、予測値と実際の発電電力との差分等に基づいて、予測精度を向上させるような手法、例えば学習機能を導入することが望ましい。これによれば、単に発電電力の予測精度が上がるのみならず、例えば太陽電池モジュールの性能劣化や汚れなどによる出力の低下にも対応することができる。

また上記実施例で説明したシステムは様々な要素を加えることでさらに改良することができる。

例えば電気機器の消費電力は同一内容の運転を実行する場合でも季節や時簡帯によって異なる場合がある。例えばヒートポンプ式の電気温水器やヒートポンプ式の乾燥を行う洗濯乾燥機の場合、外気温が低いと加熱部での消費電力が極端に増加する。そこで、季節や時間帯による外気温の変動を考慮し、或いは実際に外気温を計測する温度センサの計測温度などを利用して、消費電力に関するデータを補正するようにするとよい。また、水温についても同様に、実際に水温を計測する温度センサの計測温度などを利用して、消費電力に関するデータを補正するようにするとよい。

また一般家庭では、洗濯乾燥機や食器洗い機などの電気機器の予約運転の内容は毎日ほぼ同じである傾向がある。そこで、実際に予約運転の設定が行われていない状態でも、過去の予約運転の状況から鑑みて適当な運転開始時刻範囲、運転終了時刻範囲を定めて総収支が最大となるようなスケジューリング処理を実行しておき、実際に予約運転が設定されてその内容に相違がなければ、既に作成したスケジュールに従って運転制御を実行するようにしてもよい。予約運転の内容が相違した場合には、スケジュールに修正を加えればよい。

なお、このように運転の設定を予測して予めスケジュールを作成すると、予測に反して或る電気機器の予約運転が設定されなかったり、或いは予約設定がされていたにも拘わらず実際に運転制御を実行しようとしたときにその制御対象が存在しない（例えば電源が遮断されている）といった事態があり得る。その場合には、総収支の予測が外れしまうことになる。上記のような電気機器の予約運転の設定や使用方法は使用者毎に特徴付けられることが多いため、学習機能によりそうした特徴（例えば特定の曜日には運転が実行されない等）を把握し、それに応じてスケジューリング処理を修正することも考えられる。

また、上記実施例では図５に示すように、情報取得時期の到来毎に各情報を取得し、取得した情報に基づくスケジューリング処理を行うようにしているが、天気データは比較的高い頻度で更新されるから、例えば情報取得時期が短い周期（例えば１時間に１回、或いは１分に１回など）で到来するように設定し、天気データの更新を検出し、この検出に連動してスケジューリング処理を実行してそれまでのスケジュールを修正するようにするとよい。また、太陽光発電設備３による発電が行われている期間中には、発電電力モニタ装置３３による検出値に基づいて発電電力を短い時間間隔（例えば５分、１０分など）でモニタし、発電電力の急な低下等、予測値との差が大きくなったときに再度スケジューリング処理を実行してスケジュールを見直すようにしてもよい。これにより、天気データには反映されていない急激な天候変化が起こったときにも、総収支が悪化することを回避し易くなる。

また、上述したシステムの構成自体も変更することができる。例えば、上記実施例では、処理に必要なデータを収集した制御装置１２がスケジューリングを実行して各電気機器の運転制御まで行うようにしていたが、スケジューリングの機能は外部のサーバ２１側に持たせ、サーバ２１で作成されたスケジュールを制御装置１２に読み込んで、制御装置１２はこのスケジュールに従って各電気機器を制御するだけとしてもよい。なお、機器の予約が行われたことを検出し、この検出に連動してスケジュールを見直してもよい。また、図５、図６、図１１及び図１２では、スケジューリング処理、機器制御処理、集計・送信処理が順次処理されているが、本発明ではこれに限らず、それぞれ必要な時期に、場合によっては並列に処理される構成でも良い。またマージン最適化処理についても同様である。

また、上記実施例では、グリーン電力発電設備が太陽光を利用したものであるが、それ以外の例えば風力発電設備等を用いたものにも適用できる。発電設備のエネルギー源が相違する場合、天候データとしてそのエネルギー源に対応したものを収集する必要があることは言うまでもない。即ち、風力であれば、昼夜を問わず発電が可能であり、重要なのは所定時間毎の風速（風量）の予測情報である。また、小規模水力発電などの場合には、翌日の天気のみならず、１日前などの過去の雨量が発電電力量に影響を与えることが多いから、天気データとして未来の予測データでなく過去の天候（雨量と降雨地域など）データを利用することになる。

本発明の一実施例（第１実施例）の電気機器運転制御システムを運用するためのシステム全体の概略構成図。 図１中の制御装置の構成を機能ブロックとして示したブロック構成図。 グリーン電力証書売価と売買電価格をまとめた図。 時間帯と各単価との関係を示した図。 第１実施例による電気機器運転制御システムを運用する際の概略的な処理とデータ送受信動作を示すフローチャート。 第１実施例による電気機器運転制御システムを運用する際の概略的な処理とデータ送受信動作を示すフローチャート。 図５中のスケジューリング処理の詳細フローチャート。 図５中の機器制御処理の詳細フローチャート。 発電電力の時間的変化の一例を示す図。 消費電力計算動作の説明図。 本発明の他の実施例（第２実施例）の電気機器運転制御システムを運用する際の概略的な処理とデータ送受信動作を示すフローチャート。 第２実施例の電気機器運転制御システムを運用する際の概略的な処理とデータ送受信動作を示すフローチャート。 図１１及び図１４中のスケジューリング処理の詳細フローチャート。 図１２中のマージン最適化処理の詳細フローチャート。 図１４中の総収支計算の詳細フローチャート。 発電電力の時間的変化の一例を示す図。 消費電力計算動作の説明図。

符号の説明

１…利用者居宅
２…第１電力量計（発電用）
３…太陽光発電設備
３１…太陽電池モジュール
３２…パワーコンディショナ
３３…発電電力モニタ装置
５…送電設備
６…送電線
７…分電設備
８…第２電力量計（買電用）
９…第３電力量計（売電用）
１０Ａ…電気機器（電気温水器）
１０Ｂ…電気機器（洗濯乾燥機）
１０Ｃ…電気機器（食器洗い機）
１１…家庭内通信ネットワーク
１２…制御装置
１２０…Ｉ／Ｏ部
１２１…データ収集部
１２２…記憶部
１２３…スケジュール作成処理部
１２４…スケジュール記憶部
１２５…運転制御部
１２６…データ集計処理部
１３…接続装置
２０…インターネット網
２１…サーバ
２２…記憶装置
２３…制御部

Claims (16)

1. 電力供給業者から供給される電力を受ける受電手段と、再生可能な自然エネルギーを利用して発電する発電手段と、該発電手段により得られる電力を前記電力供給業者に送給する送電手段と、電力を消費して動作する１乃至複数の電気機器と、前記発電手段及び前記受電手段により得られる電力を前記電気機器に供給可能な配電手段と、前記電気機器の消費電力及び運転時間や運転時間帯を含む運転条件に基づいて前記電気機器の動作を制御する制御手段と、を備える電気機器運転制御システムにあって、
   前記制御手段は、
   前記発電手段により発生する電力を前記送電手段を介して前記電力供給業者に送給する際の売電価格に関する売電価格情報と、前記発電手段により電力を発電することにより得られる環境価値を証書化したグリーン電力証書の取引対価に関するグリーン電力証書取引価格情報と、前記電力供給業者から供給される電気料金に関する課金情報と、を少なくとも収集する情報収集ステップと、
   時刻毎の前記発電手段による発電電力を予測する発電電力予測ステップと、
   該発電電力予測ステップで予測した発電電力と、前記電気機器の運転条件と、前記情報収集ステップで収集した前記売電価格情報、前記グリーン電力証書取引価格情報及び前記課金情報と、に基づいて前記電気機器の運転スケジュールを作成する運転情報作成ステップと、
   該運転情報作成ステップで作成された運転スケジュールに従って前記電気機器の動作を制御する運転制御ステップと、
   を有することを特徴とする電気機器運転制御方法。
2. 前記グリーン電力証書は、前記発電手段で発電された電力量のうち前記電気機器で消費された電力量に対して証書化され、
   前記グリーン電力証書取引価格情報は、前記電気機器で消費された電力量に対して証書化された前記グリーン電力証書の取引対価であることを特徴とする請求項１に記載の電気機器運転制御方法。
3. 前記運転情報作成ステップは、前記電力供給業者から供給される電力を利用して前記電気機器を動作させたときに該電力供給業者へ支払う電力料金と、前記発電手段で発電する電力を前記送電手段を介して前記電力供給業者に送電するときの売電価格情報と、前記発電手段で発電した電力を利用して前記電気機器を動作させたときに得られるグリーン電力証書取引価格情報と、を考慮した総収支が最大となるように、前記電気機器の運転スケジュールを作成することを特徴とする請求項１又は２に記載の電気機器運転制御方法。
4. 前記発電電力予測ステップで予測した電力に対し予想される誤差をマージンとして決定するマージン決定ステップをさらに有し、
   前記運転情報作成ステップは、該発電電力予測ステップで予測した前記発電電力に、前記マージン決定ステップで決定した前記マージンを考慮に加え、前記電気機器の運転スケジュールを作成することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の電気機器運転制御方法。
5. 前記電力供給業者又は前記発電手段からの電力を消費して動作し、前記制御手段で制御できない管理不能電気機器をさらに備え、
   前記マージン決定ステップは、前記発電手段の過去の発電電力実績、前記電気機器の消費電力の実績及び前記電気機器と前記管理不能電気機器との総消費電力の実績に基づいて前記マージンを決定することを特徴とする請求項４に記載の電気機器運転制御方法。
6. 前記発電手段による発電電力に影響を与える要因の予測情報を外部から取り込むための発電変動要因入力ステップをさらに有し、
   前記発電電力予測ステップは、前記発電変動要因入力ステップで取り込んだ前記要因の予測情報を考慮して前記発電手段の発電電力を予測することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の電気機器運転制御方法。
7. 前記発電手段は太陽光発電設備であり、前記発電変動要因入力ステップにおける前記要因の予測情報は天候の予測を含むことを特徴とする請求項６に記載の電気機器運転制御方法。
8. 前記発電手段は風力発電設備であり、前記発電変動要因入力ステップにおける前記要因の予測情報は風速の予測を含むことを特徴とする請求項６に記載の電気機器運転制御方法。
9. 電力供給業者から供給される電力を受ける受電手段と、再生可能な自然エネルギーを利用して発電する発電手段と、該発電手段により得られる電力を前記電力供給業者に送給する送電手段と、電力を消費して動作する１乃至複数の電気機器と、前記発電手段及び前記受電手段により得られる電力を前記電気機器に供給可能な配電手段と、前記電気機器の消費電力及び運転時間や運転時間帯を含む運転条件に基づいて前記電気機器の動作を制御する制御手段と、を備え、
   前記制御手段は、
   前記発電手段により発生する電力を前記送電手段を介して前記電力供給業者に送給する際の売電価格に関する売電価格情報と、前記発電手段により電力を発電することにより得られる環境価値を証書化したグリーン電力証書の取引対価に関するグリーン電力証書取引価格情報と、前記電力供給業者から供給される電気料金に関する課金情報と、を少なくとも収集する情報収集手段と、
   時刻毎の前記発電手段による発電電力を予測する発電電力予測手段と、
   該発電電力予測手段で予測した発電電力と、前記電気機器の運転条件と、前記情報収集ステップで収集した前記売電価格情報、前記グリーン電力証書取引価格情報及び前記課金情報と、に基づいて前記電気機器の運転スケジュールを作成する運転情報作成手段と、
   該運転情報作成手段で作成された運転スケジュールに従って前記電気機器の動作を制御する運転制御手段と、
   を有することを特徴とする電気機器運転制御システム。
10. 前記グリーン電力証書は、前記発電手段で発電された電力量のうち前記電気機器で消費された電力量に対して証書化され、
    前記グリーン電力証書取引価格情報は、前記電気機器で消費された電力量に対して証書化された前記グリーン電力証書の取引対価であることを特徴とする請求項９に記載の電気機器運転制御システム。
11. 前記運転情報作成手段は、前記電力供給業者から供給される電力を利用して前記電気機器を動作させたときに該電力供給業者へ支払う電力料金と、前記発電手段で発電する電力を前記送電手段を介して前記電力供給業者に送電するときの売電価格情報と、前記発電手段で発電した電力を利用して前記電気機器を動作させたときに得られるグリーン電力証書取引価格情報と、を考慮した総収支が最大となるように、前記電気機器の運転スケジュールを作成することを特徴とする請求項９又は１０に記載の電気機器運転制御システム。
12. 前記発電電力予測手段で予測した電力に対し予想される誤差をマージンとして決定するマージン決定手段をさらに有し、
    前記運転情報作成手段は、該発電電力予測手段で予測した前記発電電力に、前記マージン決定手段で決定した前記マージンを考慮に加え、前記電気機器の運転スケジュールを作成することを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１つに記載の電気機器運転制御法システム。
13. 前記電力供給業者又は前記発電手段からの電力を消費して動作し、前記制御手段で制御できない管理不能電気機器をさらに備え、
    前記マージン決定手段は、前記発電手段の過去の発電電力実績、前記電気機器の消費電力の実績及び前記電気機器と前記管理不能電気機器との総消費電力の実績に基づいて前記マージンを決定することを特徴とする請求項１２に記載の電気機器運転制御システム。
14. 前記発電手段による発電電力に影響を与える要因の予測情報を外部から取り込むための発電変動要因入力手段をさらに有し、
    前記発電電力予測手段は、前記発電変動要因入力手段手段で取り込んだ前記要因の予測情報を考慮して前記発電手段の発電電力を予測することを特徴とする請求項９〜１３のいずれか１つに記載の電気機器運転制御システム。
15. 前記発電手段は太陽光発電設備であり、前記発電変動要因入力手段における前記要因の予測情報は天候の予測を含むことを特徴とする請求項１４に記載の電気機器運転制御システム。
16. 前記発電手段は風力発電設備であり、前記発電変動要因入力ステップにおける前記要因の予測情報は風速の予測を含むことを特徴とする請求項１４に記載の電気機器運転制御システム。
    
    

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