JP2012016185A - 電力制御方法、プログラムおよび電力制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ＣＯ_２排出量を基に電力源を選択することを目的とする。
【解決手段】発電機と、蓄電池とを含む電力源が接続されている電力系統１１において、ＣＯ_２由来量を基に、電力源を選択するパワーアグリゲータ４であって、表示部４６に表示されているパラメータ設定画面を介して、入力された情報に従って、情報を収集する機器の目的関数が入力されると、目的関数に従って、電力系統における機器の電圧値、電流値を含む情報を取得するデータ収集部４１と、各電力源の電圧値、電流値およびアドミタンスを基に、蓄電池に蓄電されている電力が、どの発電機由来かを算出し、予め設定されている発電機の種類毎のＣＯ_２由来係数を発電機由来毎の電力に乗算したＣＯ_２由来量を算出する電力カラーリング部４３と、電力源毎におけるＣＯ_２由来量を表示部４６に表示する系統制御機器算出部４５を有することを特徴とする。
【選択図】図２

Description

本発明は、電力制御方法、プログラムおよび電力制御装置の技術に関する。

特許文献１には二次電池の能力を有効活用して需給制御と送電損失低減制御の両方を統合した総合的な制御を実現し、トータルの制御効果を向上する二次電池を用いた電力系統制御装置と方法、発電計画装置、リアルタイム制御装置、および電力系統制御システムが開示されている。
また、特許文献２には需要家側の二次電池の余力を十分に有効利用して、線路を流れる電力潮流(有効電力、無効電力)を直接的に減少可能とすることにより、電力系統を効率的に制御可能な二次電池システムを用いた送電損失低減システムと方法が開示されている。

特開２００８−６７４６９号公報 特開２００８−４８５００号公報

特許文献１および特許文献２に記載の技術では電力系統の制御を行うために送電損失低減、発電機燃料消費特性最小化、ＣＯ_２排出量低減に代表される目的関数を、系統切り替えをはじめとした系統制御を最適化手法を用いて求めることで最小化している。これらの技術は、ＣＯ_２削減の観点から個々の発電機の効率を向上させるという形で実施している。そのため、電力系統全体のＣＯ_２削減には必ずしもなっていない。また、蓄電池に電力を貯蔵して排出する全体のＣＯ_２を削減するという方法もとられていない。

このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、ＣＯ_２排出量を基に電力源を選択することを目的とする。

前記課題を解決するため、本発明は、１つ以上の発電機と、蓄電池とを含む電力源が接続されている電力系統において、ＣＯ_２排出量に関する情報であるＣＯ_２由来量を基に、前記電力源を選択する電力制御装置の電力制御方法であって、前記電力制御装置は、表示部に表示されている設定画面を介して、情報を収集する機器の選択条件を入力し、前記選択条件に従って、前記電力系統における機器の電圧値、電流値を含む情報を取得し、各電力源の電圧値、電流値およびアドミタンスを基に、前記蓄電池に蓄電されている電力が、どの発電機由来かを算出し、予め設定されている前記発電機の種類毎のＣＯ_２由来係数を前記発電機由来毎の電力に乗算したＣＯ_２由来量を算出し、前記電力源毎におけるＣＯ_２由来量を前記表示部に表示することを特徴とする。
その他の解決手段については実施形態中で適宜説明する。

本発明によれば、ＣＯ_２排出量を基に電力源を選択することができる。

第１実施形態に係る電力系統監視制御システムの構成例を示す図である。 第１実施形態に係るパワーアグリゲータの構成例を示す図である。 第１実施形態に係るパラメータ設定画面の例を示す図である。 第１実施形態に係る電力系統監視制御方法の全体処理を示す図である。 送電線・配電線情報の例を示す図である。 ノードパラメータ情報の例を示す図である。 第１実施形態に係る電力カラーリング処理の手順を示すフローチャートである。 電力系統の模式図である。 第１実施形態に係るＣＯ_２由来量情報の例を示す図である。 発電最適量の算出の方法を説明するための図である。 データセンタの構成例を示す図である。 電気自動車ユーザ解析サーバの構成を示す図である。 データ変換部の機能を説明するための図である。 第２実施形態に係るパワーアグリゲータの構成例を示す図である。 第２実施形態に係る電力系統のグループ化の例を示す図である。 第２実施形態に係る電力系統グループ化処理の手順を示すフローチャートである。 電力系統グループ化処理の手順を示す模式図である。 図１６の結果算出されたグループ毎に電力カラーリング処理を行う方法の手順を示すフローチャートである。

次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。

《第１実施形態》
まず、図１〜図１３を参照して、本発明に係る第１実施形態について説明する。
（システム構成）
図１は、第１実施形態に係る電力系統監視制御システムの構成例を示す図である。なお、図１において、破線は情報の流れを示し、実線は電力の流れを示す。
電力系統監視制御システム１は、給電指令所２、データセンタ３、パワーアグリゲータ（電力制御装置）４、火力あるいは原子力などの大規模発電システム５、太陽光発電システム６、風力発電システム７、電気自動車８、電気自動車８を充電するときに駐車する建造物９などを有している。
これらのうち、給電指令所２、データセンタ３、パワーアグリゲータ４、電気自動車８、建造物９は、通信ネットワーク１０を介して、互いに情報を送受信している。
また、パワーアグリゲータ４、大規模発電システム５、太陽光発電システム６、風力発電システム７などは、電力系統１１を介して建造物９などに対して電力の供給を行っている。

給電指令所２は、管轄区域内の電力供給と、制御を担当するセンタである。
データセンタ３は、電力系統１１内の電気の流れの履歴、あるいは各種機器の動作履歴、ユーザの契約情報をはじめとした電力系統１１に関連するデータを管理するセンタである。データセンタ３については、後記して説明する。通信ネットワーク１０を介して送受信される情報は、データセンタ３に送信され、データセンタ３は、後記するように使用する用途に応じて受信した情報を変換する。

パワーアグリゲータ４は契約している電気自動車８に搭載されている蓄電池８１の情報を取得し、給電指令所２から指示される電力供給量を基に、電力供給量を対象とする電気自動車８から必要量を収集して、分散電力源として電力系統１１への充放電を指示する機能を持つ装置である。なお、図１では、蓄電池８１を１つとしたが、電力系統１１内に複数の蓄電池８１が接続されていてもよい。
また、パワーアグリゲータ４は、各電力情報を取得し、電気自動車８に搭載されている蓄電池８１を分散電力源として考え、この蓄電池８１の管理と制御指示を行う機能を有し、下位の電力管理所に設置されている装置である。パワーアグリゲータ４については、後記して説明する。

本実施形態は、前記したように電気自動車８に搭載されている蓄電池８１を分散電力源としてみたとき、そこに蓄えられている電力（蓄電力）が、どこに由来するものかを判定し、よりＣＯ_２排出が少ない電力源（原子力発電や、太陽光発電システム６、風力発電システム７など）に由来する電力の割合が多い蓄電池８１を分散電力源として使用することを目的とするものであり、パワーアグリゲータ４に、その特徴を有するものである。以降、大規模発電システム５、太陽光発電システム６、風力発電システム７、蓄電池８１を電力源と、適宜記載することとする。

なお、図１に示す構成は、電力系統監視制御システム１の一例を示すものであり、これらの構成に限るものではない。また、本実施形態では、蓄電池８１を電気自動車８に搭載されているものとしたが、これに限らず、他の蓄電池８１を対象としてもよい。
また、電力系統１１には、電力源の電力を消費する図示しない機器が接続されている。

（パワーアグリゲータの構成）
図２は、第１実施形態に係るパワーアグリゲータの構成例を示す図である。
パワーアグリゲータ４はゲートウェー（ＧＷ）１２を介して、通信ネットワーク１０に接続すると共に、電力系統１１にも接続している。パワーアグリゲータ４は、データ収集部４１、系統構成生成部４２、電力カラーリング部（電力源特定部）４３、系統制御機器算出部（電力源選択部）４４、系統制御指令部４５、表示部４６、プロファイルデータベース４７および履歴データベース４８を有している。
データ収集部４１は、パワーアグリゲータ４が接続している電力系統１１における情報を通信ネットワーク１０を介して収集する機能を有している。
系統構成生成部４２は、データ収集部４１からの情報を基に、監視制御対象を決定する機能を有する。

電力カラーリング部４３は、電力カラーリング処理を行う機能を有する。ここで、電力カラーリング処理とは、蓄電池８１に蓄えられている電力が、どこの発電機の由来であるのかを区別（カラーリング）することである。電力カラーリング部４３は、本実施形態を特徴付ける構成である。
系統制御機器算出部４４は、電力カラーリング部４３の処理結果を基に電力系統１１の制御機器や、使用する電力源を決定する機能を有する。
系統制御指令部４５は、系統制御機器算出部４４にて算出した機器に対して制御指示を行う機能を有する。
表示部４６は、情報を表示するディスプレイなどの表示装置である。

プロファイルデータベース４７は、電気自動車８の走行履歴など、電気自動車８の走行解析などに用いる情報が格納されている。
履歴データベース４８は、電力系統１１を介して収集した情報や、電力カラーリング部４３の処理結果などが格納されている。

パワーアグリゲータ４は、ＰＣ（Personal Computer）などで実現され、各部４１〜４５は、図示しないＲＯＭ（Read Only Memory）や、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）に格納されたプログラムが、ＲＡＭ（Random Access Memory）に展開され、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によって実行されることによって具現化する。あるいは、パワーアグリゲータ４はブレードサーバであって、各部４１〜４８はブレードサーバを構成するブレードであってもよい。

（処理）
次に、図１および図２を参照しつつ、図３〜図１０に沿って本実施形態に係る処理の説明を行う。
図３は、第１実施形態に係るパラメータ設定画面の例を示す図である。
本実施形態に係る処理を行う前に、パワーアグリゲータ４は表示部４６に図３のパラメータ設定画面３００を表示し、ユーザは図示しないパワーアグリゲータ４の入力部を介して目的関数の設定などを行う。
パラメータ設定画面３００は、電力容量一覧表示エリア３０１、実行発電パターン表示エリア３０２、目的関数設定エリア３０３、過不足電力入力窓３０４、計算ボタン３０５、設定ボタン３０６および実行ボタン３０７を有している。

電力容量一覧表示エリア３０１は、各発電種類毎に分類された発電総容量を示す。発電総容量とは、現在発電可能な電力容量のことである。発電種類は例えば火力、原子力発電、水力発電、揚水発電、電気自動車８の蓄電池８１、風力発電、再生可能エネルギ発電などを含む。ここで、再生可能エネルギ発電とは、太陽光発電など、自然界に存在し、繰り返し供給されるエネルギである。また、電力容量一覧表示エリア３０１には、これらの発電総容量の合計値も表示される。

実行発電パターン表示エリア３０２には、現在実際に発電されている発電量と、予備電力とが、電力容量一覧表示エリア３０１と同様に、発電種類毎に表示され、さらに発電量と、予備電力との合計値が表示されている。予備電力は、例えば発電総容量−発電量で計算される電力である。

目的関数設定エリア３０３は、複数の目的関数が選択可能となっている。目的関数は発電実行パターンを決定するための関数であり、変電所（Ｓ／Ｓ）毎のＣＯ_２最小化、需要家（ユーザ）毎のＣＯ_２最小化、対象とする電力系統１１全体でのＣＯ_２最小化、発電コスト最小化などが選択可能となっている。

電力系統監視制御システム１をオンライン制御で使用する場合、パラメータ設定画面３００において一度目的関数を決定すると、パワーアグリゲータ４は、対象とする電力系統１１の電力の過不足分を検知して、その過不足分をもとに前記した実行発電パターンを決定する。また、パワーアグリゲータ４は、制御計算結果（電力カラーリング処理結果）の算出と同時に、系統制御指令部４５へ指令を送り、制御計算結果を表示部４６に表示する。目的関数を設定する際には、ユーザが設定ボタン３０６を選択入力することで、目的関数設定エリア３０３をアクティブ状態にした後で、必要な目的関数をユーザが選択する。目的関数を設定後、ユーザが実行ボタン３０７を選択入力することによって、目的関数設定エリア３０３は非アクティブとなり、図４に示す電力系統監視制御が実行される。電力系統監視制御の実行中は、ユーザが再度設定ボタン３０６を選択入力しない限り、目的関数設定エリア３０３がアクティブになることはない。

一方、電力系統監視制御システム１をオフラインで使用する、すなわち、電力系統監視制御システム１を需給計画立案に用いる際には、ユーザが設定ボタン３０６を選択入力して目的関数設定エリア３０３をアクティブ状態にし、所望の目的関数を設定した後に、過不足電力入力窓３０４に需給バランスの過不足分を入力し、計算ボタン３０５を選択入力することによって、パワーアグリゲータ４が需給計画立案時の実行発電パターンを算出する。ここで、需給バランスの過不足分とは、予備電力の合計値などであり、蓄電池８１からの供給を希望する電力である。

設定ボタン３０６の入力後、目的関数設定エリア３０３は非アクティブとはならず、続いてユーザが過不足電力入力窓３０４に需給バランスの過不足分を入力して計算ボタン３０５を選択入力することで、連続的に手動で計算を行えるようになっている。ここで例示した目的関数のうち、「変電所（Ｓ／Ｓ）毎 ＣＯ_２ 最小化」は対象とする電力系統１１中の各変電所ごとに電力のＣＯ_２由来を最小化する目的関数である。また、「需要家毎 ＣＯ_２ 最小化」は各需要家（ユーザ）毎に対象とする電力系統１１から流れ込む電力のＣＯ_２由来を最小化する目的関数である。「全体 ＣＯ_２ 最小化」は対象とする電力系統１１全体で発生するＣＯ_２を最適化する目的関数である。そして、「発電コスト 最小化」は、対象とする電力系統１１全体での発電コスト（費用）を最小化する目的関数である。ここで、目的関数のうちの「変電所（Ｓ／Ｓ）毎」や、「需要家毎」や、「全体」などが選択条件となる。なお、図３において、「発電コスト 最小化」という目的関数が選択された場合、選択条件は「全体」となる。

（全体処理）
次に、図２を参照しつつ、図４に沿って第１実施形態に係る電力系統監視制御方法の全体処理を説明する。
図４は、第１実施形態に係る電力系統監視制御方法の全体処理を示す図である。
まず、パワーアグリゲータ４のデータ収集部４１が計算対象とする電力系統１１から、蓄電池８１を含む各ノードの情報（電力系統情報）を読み込む（Ｓ１０１）。読み込む情報は、図３のパラメータ設定画面３００の目的関数設定エリア３０３で、ユーザが設定した目的関数のうちの選択条件に合致する機器の情報である。つまり、目的関数のうちの選択条件に合致する機器に関するすべての情報が読み込まれる。読み込まれる情報は、電力源や、各機器（ノード）に備わっている計測器から、当該機器のスイッチの開閉情報、ならびに電力物理量などである。選択条件に合致する機器とは、例えば、選択条件が「全体」であれば、電力系統１１全体の機器であり、「需要家毎」であれば、蓄電池８１を使用している需要家が契約している電力会社に電力を供給している発電機である。また、選択条件が「変電所（Ｓ／Ｓ）毎」であれば、蓄電池８１へ電力を供給している変電所に接続されている機器となる。
収集した電力系統情報は図５に示す送電線・配電線情報や、図６に示すノードパラメータ情報などのフォーマットで履歴データベース４８に格納される。

図５は、送電線・配電線情報の例を示す図である。
送電線・配電線情報には、各送電線・配電線に対する設備名、送電線・配電線の抵抗分、誘導分、容量分、変圧である場合はタップ比を有する。ちなみに、設備名は、始点ノード名−終点ノード名（例えば、＃１−＃２：＃１が始点ノード名、＃２が終点ノード名）の形式となっている。なお、ノードとは、電力系統１１に接続されている各電力源、各機器を示すものである。従って、蓄電池８１は、ノードの１つである。

図６は、ノードパラメータ情報の例を示す図である。
ノードパラメータ情報は、ノードの設備名、発電機の接続有無、電圧指定値、電圧初期値、発電量の有効電力（ＰＧ）、無効電力（ＱＧ）、ノードの有効電力（ＰＬ）、ノードの無効電力（ＱＬ）、ノードに接続されているコンデンサ・リアクトルなどを有している。
電圧指定値とは、発電機５〜７における電圧値（起電力）であり、電圧初期値とは、電力系統１１が大規模なときに計算を収束させるためのパラメータである。

図４のステップＳ１０１の後、電力カラーリング部４３がＣＯ_２由来電力評価値を初期化する（Ｓ１０２）。
そして、電力カラーリング部４３が、蓄電池８１の蓄電力を由来発電元毎に区別し、仮想的に色分け（カラーリング）する電力カラーリング処理を実行する（Ｓ１０３）。電力カラーリング処理は、図７〜図９を参照して後記する。

そして、系統制御機器算出部４４が、ＣＯ_２排出量を最小化する計算対象となる系統に接続されている発電機ならびに蓄電池８１の発電最適量を算出する（Ｓ１０４）。発電最適量とは、各蓄電池８１におけるＣＯ_２排出量を最小にするような、各蓄電池８１からの出力（例えば電圧値）である。発電最適量については、図１０を参照して後記するが、ＣＯ_２排出量と、出力との関数は、ステップＳ１０４で算出されたＣＯ_２由来量を基に算出される。

そして、系統制御機器算出部４４は、現在の発電最適量をＣＯ２由来電力評価値とする。
次に、系統制御機器算出部４４が、現在のＣＯ２由来電力評価値が前回ループのときのＣＯ２由来電力評価値よりも大きいか否かを判定する（Ｓ１０５）。
ステップＳ１０５の結果、現在のＣＯ_２由来電力評価値が前回ループにおけるＣＯ２由来電力評価値以下の場合（Ｓ１０５→Ｎｏ）、系統制御機器算出部４４は、現在のＣＯ_２由来電力評価値を記憶し、ＣＯ_２由来電力の影響が大きい電力源（蓄電池８１）を変更し（Ｓ１０６）、ステップＳ１０３へ処理を戻す。変更は、例えば発電最適量が小さい電力源を、発電最適量の大きい電力源に変更するなどの方法が用いられる。

ステップＳ１０５の結果、現在のＣＯ_２由来電力評価値が前回ループにおけるＣＯ２由来電力評価値より大きい場合（Ｓ１０５→Ｙｅｓ）、現在のＣＯ_２由来電力評価値が最小の値であると推定できるので、系統制御機器算出部４４が、後記するＣＯ_２由来量情報（図９）を電力カラーリング結果として表示し（Ｓ１０７）、処理を終了する。このとき、図３の電力容量一覧表示エリア３０１および実行発電パターン表示エリア３０２における蓄電池に該当する値を、ステップＳ１０４で算出した発電最適量の値に更新してもよい。
なお、ステップＳ１０５で「Ｙｅｓ」が選択された後、系統制御機器算出部４４は、ステップＳ１０４で算出された発電最適量の各蓄電池８１における総和を基に、各蓄電池８１からの出力電力を算出し、この出力電力が図３のパラメータ設定画面３００の過不足電力入力窓３０４に入力された電力値以上の値である否かを判定してもよい。つまり、蓄電池８１からの出力電力が、不足分の電力をカバーしているか否かを、系統制御機器算出部４４が判定してもよい。過不足電力入力窓３０４に入力された電力値未満であれば警告画面を表示し、パワーアグリゲータ４はステップＳ１０３の処理へ戻り、過不足電力入力窓３０４に入力された電力値以内であれば、パワーアグリゲータ４は処理を終了するなどしてもよい。

（電力カラーリング処理）
次に、図２を参照しつつ、図７および図８に沿って図４のステップＳ１０３の電力カラーリング処理の説明を行う。
図７は、第１実施形態に係る電力カラーリング処理の手順を示すフローチャートであり、図８は、電力系統の模式図である。
前記したように電力カラーリングとは、蓄電池８１の蓄電力を発電機種類別に仮想的に色分けすることである。発電機種類とは例えば原子力、火力、水力、再生可能エネルギを意味する。

まず、電力カラーリング部４３が、処理対象となる電力系統１１の情報（電力系統情報）を読み込む（Ｓ２０１）。ステップＳ２０１の処理はステップＳ１０１と同様であるので説明を省略する。
次に、電力カラーリング部４３が、読み込んだ電力系統情報を基にアドミタンス行列を生成する（Ｓ２０２）。アドミタンス行列は、式（１）におけるＹ_ＧＧ，Ｙ_ＧＬ，Ｙ_ＬＧ，Ｙ_ＬＬである。ここで、添え字「Ｇ」は発電機（火力発電所や、原子力発電所に設置されている発電機）を示し、添え字「Ｌ」は負荷を示す。ここで、負荷とは、発電機５〜７から電力供給を受ける機器を指しており、蓄電状態の蓄電池８１も負荷に含まれる（蓄電池８１は、充電時では負荷とみなされ、放電時には発電機とみなされる）。すなわち、Ｙ_ＧＧは発電機から自身または他の発電機をみたときのアドミタンスであり、Ｙ_ＧＬは発電機から負荷をみたときのアドミタンスであり、Ｙ_ＬＧは負荷から発電機をみたときのアドミタンスであり、Ｙ_ＬＬは負荷から自身または他の負荷をみたときのアドミタンスである。

そして、電力カラーリング部４３が、ステップＳ２０２で生成したアドミタンス行列から、式（１）に示す行列式を生成する（Ｓ２０３）。

ここで、式（１）のＩ_Ｇは各発電機からの電流値の行列（列ベクトル）を示しており、Ｖ_Ｇは各発電機で発電される電圧値の行列（列ベクトル）を示している。そしてＶ_Ｌは負荷における電圧値の行列（列ベクトル）を示している。ちなみに、式（１）において、Ｉ_Ｇ、Ｖ_Ｇ（Ｖ_Ｇは図６の電力指定値である）が分かっているため、Ｖ_Ｌが変数となる。

次に、電力カラーリング部４３が、各発電機５〜７の中から電流源（発電機５〜７）を一つだけ設定した際の各負荷の電圧（Ｖ_Ｌ）を算出する。つまり、各発電機ノードの中から電流源を一つだけ設定したと仮定したときの各負荷の電圧を算出する（Ｓ２０４）。

ステップＳ２０４の処理を、図８を用いて説明する。
ステップＳ２０４の処理の原理を図８を用いて説明すると、対象とする電力系統１１の発電機、負荷を電流で表現した際に、式（１）に示す電力方程式を用いて、電流源として表現した発電機の任意の１つを選択し、選択した発電機以外の電流値を０とした際に、負荷の電圧がどのような値になるかを求める。
図８において、符号８０１〜８０３は発電所に設置されている発電機を示しており、符号８１１〜８１３は負荷を示している。ここで、Ｉ_Ｇ１ｋ、Ｉ_Ｇ２ｋ、・・・、Ｉ_Ｇｇｋはｋ番目の負荷に発電機Ｇ１，Ｇ２，・・・，Ｇｇが及ぼす電流影響量であり、式（１）のＩ_Ｇを構成する成分である。また、Ｉ_１Ｌ，Ｉ_２Ｌ，・・・，Ｉ_ｋＬは、負荷番号１番、２番、・・・、ｋ番の負荷へ流れる負荷毎の電流である。
ここで、例えば、Ｉ_Ｇ１ｋのみを所定の値とし、Ｉ_Ｇ２ｋ，・・・，Ｉ_Ｇｇｋを「０」とすることで、１番目の発電機が各負荷に与える影響を算出することができる。

具体的には、式（１）の左辺における列ベクトルＩ_Ｇにおける成分で、Ｉ_Ｇ１ｋのみを所定の値とし、Ｉ_Ｇ２ｋ，・・・，Ｉ_Ｇｇｋを「０」として、Ｖ_Ｌの各成分の値を連立方程式で解くことにより、１番目の発電機による各負荷の電圧Ｖ_Ｌへの影響（列ベクトルＶ_Ｌ１）を算出することができる。
同様に、Ｉ_Ｇ２ｋのみを所定の値とし、Ｉ_Ｇ１ｋ，Ｉ_Ｇ３ｋ・・・，Ｉ_Ｇｇｋを「０」として、Ｖ_Ｌの各成分の値を連立方程式で解くことにより、２番目の発電機による各負荷の電圧Ｖ_Ｌへの影響（列ベクトルＶ_Ｌ２）を算出することができる。
以下、同様の処理をＩ_Ｇｇｋまで行うことによって、列ベクトルＶ_Ｌ３，・・・，Ｖ_Ｌｇを算出する。
なお、ここでは、電流源として表現した発電機の任意の１つを選択し、選択した発電機以外の電流値を０とした際に、負荷の電圧がどのような値になるのかを求めたが、選択した１つの発電機の電流値を微小変化させることによって、負荷の電圧がどの程度変動するかを求めることによって、発電機の負荷への影響を調べてもよい。

そして、電力カラーリング部４３は、ステップＳ２０４で算出した負荷電圧と、アドミタンス行列を用いて、それぞれの発電機によって発生する潮流状態を算出する（Ｓ２０５）。
ステップＳ２０５の処理を具体的に説明すると、電力カラーリング部４３は、まず、ステップＳ２０４で各負荷電圧を算出する際に求めた列ベクトルＶ_Ｌ１，Ｖ_Ｌ２，・・・，Ｖ_Ｌｇのそれぞれを成分毎に加算して、列ベクトルＶ_Ｌを算出する（Ｖ_Ｌ＝Ｖ_Ｌ１＋Ｖ_Ｌ２＋・・・Ｖ_Ｌｇ）。
次に、電力カラーリング部４３は、式（１）の右辺Ｖ_Ｌに、算出した列ベクトルＶ_Ｌを代入し、左辺下側の０行列の部分に負荷Ｉ_Ｌの各成分を変数として代入して、Ｉ_Ｌについて解くことによりＩ_Ｌの各成分（負荷における電流値）を算出する。これにより、それぞれの発電機によって発生する潮流状態を算出することができる。

続いて、電力カラーリング部４３は、ｋ番目の発電機からｉ番目の負荷への電力配分を式（２）を用いて算出する（Ｓ２０６）。

式（２）におけるＶ_ｉは、列ベクトルＶ_Ｌの成分であり、Ｉ_ｉ ^ｋ＊は列ベクトルＩ_Ｌの成分Ｉ_ｉ ^ｋの共役複素数である。ここで、Ｉ_ｉ ^ｋはｋ番目の発電機からｉ番目の負荷へ流れる電流値である。

そして、電力カラーリング部４３は、算出したｋ番目の発電機からｉ番目の負荷への電力配分（式（２）のＷ_ｉ ^ｋ）に対し、発電種類ごとに予め設定されているＣＯ_２排出係数を乗ずることにより、各負荷におけるＣＯ_２由来量（供給電力をＣＯ_２由来源によって増減したもの）を算出する（Ｓ２０７）。電力カラーリング部４３は、算出した各負荷におけるＣＯ_２由来量を図９に示すＣＯ_２由来量情報の形式で履歴データベース４８に逐次記録する。さらに、電力カラーリング部４３は、負荷の中から蓄電池８１に相当する負荷を抽出し、この蓄電池８１のＣＯ_２由来量情報を基に、複数の電気自動車８に搭載されている各蓄電池８１がどのようなＣＯ_２由来量の傾向があるかどうかを分析し、その結果をプロファイルデータベース４７に蓄積してもよい。

図９は、第１実施形態に係るＣＯ_２由来量情報の例を示す図である。
図９に示すように、負荷（設備名）毎に火力由来、原子力由来、風力発電などの再生可能エネルギ由来のＣＯ_２由来量が記憶されている。

（ステップＳ１０４の詳細）
次に、前記したステップＳ１０４（発電最適量の算出）について図１０を参照して説明する。電力カラーリング部４３は、蓄電池８１を発電機とみなしたときにおける各発電機、各蓄電池８１、再生可能エネルギ発電機などの電力源から各電力系統１１中の負荷への充放電量（電力）の実際の配分を、発電機の経済負荷配分の考え方を基に算出する。これは電力源の出力とＣＯ_２排出量を２次関数近似して、全体の発電機におけるＣＯ_２排出量の総和が最適になるように各発電機の出力を求めるものである。ここで、ＣＯ_２排出量とは、各発電機が発電の際に実際に排出するＣＯ_２の量であり、ＣＯ_２由来量とは、各蓄電池８１に蓄電されている電力のうち、火力発電由来の電力や、原子力発電由来の電力の量などを示すものである。
各蓄電池８１には火力発電における発電機と異なり、出力ｘとＣＯ_２排出関数が存在しないためにそれに相当する疑似的な関数（式（３））を作成する必要がある。ここで、式（３）におけるＦ_ｉ（ｘ）がＣＯ_２排出量となる。なお、再生可能エネルギは、ＣＯ２排出量を「０」とすることができる。

Ｆ_ｉ（ｘ） ＝ ａ_ｉｘ^２＋ｂ_ｉｘ＋ｃ_ｉ- ・・・ （３）

式（３）において、ｉは蓄電池８１に割り振られた番号である。
式（３）の概念を図１０に示す。図１０において、縦軸はＣＯ_２排出量Ｆ（ｘ）であり、横軸は出力（蓄電池８１を発電機として使用する際の出力値）を示す。
また、図１０のグラフにおける各々の線は各蓄電池８１に対応する。
式（３）における発電機の経済負荷配分時の各係数の意味を考えると、ａ_ｉは二次曲線の傾き（効率の良さ）、ｂ_ｉはｘ軸方向の移動量（出力の上下限）、ｃ_ｉはｙ切片（発電最適量の最低値）に相当するものである。

そして、蓄電池８１毎のＣＯ_２排出量Ｆ_ｉ（ｘ）の総和（式（４））を最小にするｘが発電最適量となる。

蓄電池８１には例えば原子力、火力、再生可能エネルギに由来する電力が任意の割合で充電されている。このことから、ａ_ｉは、原子力発電のＣＯ_２排出係数をα、火力発電のＣＯ_２排出係数をβ、再生可能エネルギー発電のＣＯ_２排出係数をγ、などと予め設定しておき、蓄電池８１中の原子力発電由来の割合をＰ_Ｎ、火力発電由来の割合をＰ_Ｆ、再生可能エネルギーに由来する発電割合をＰ_Ｒとすると、ＣＯ_２排出係数ａ_ｉは以下の式（５）から算出される。なお、蓄電池８１中の原子力発電由来の割合Ｐ_Ｎは、図７のステップＳ２０７で算出したＣＯ_２由来量のうち、原子力発電に由来するＣＯ_２由来量を、該当する蓄電池８１に蓄えられている全電力量で除算したものである。同様に、火力発電由来の割合Ｐ_Ｆは、図７のステップＳ２０７で算出したＣＯ_２由来量のうち、火力発電に由来するＣＯ_２由来量を、該当する蓄電池８１に蓄えられている全電力量で除算したものであり、再生可能エネルギ由来の割合Ｐ_Ｒは、図７のステップＳ２０７で算出したＣＯ_２由来量のうち、再生可能エネルギに由来するＣＯ_２由来量を、該当する蓄電池８１に蓄えられている全電力量で除算したものである。

ａ_ｉ ＝ αＰ_Ｎ＋βＰ_Ｆ＋γＰ_Ｒ ・・・ （５）

一方、ｂ_ｉは出力の上下限を意味するので、蓄電池８１のＳＯＣ（State Of Charge）の逆数、ｃ_ｉは蓄電池８１に関しては０を設定する。また、ａ_ｉに関しては蓄電池を駆動するために仕様上定められている最低限必要な電力を３等分した値をＰ_Ｎ、Ｐ_Ｆ、Ｐ_Ｒとし、これらの値を式（５）に代入することで求めてもよい。

（データセンタ）
図１１は、データセンタの構成例を示す図である。
データセンタ３は電気自動車ユーザ解析サーバ３１、電力契約サーバ３２、通信ネットワーク１０を介して収集した履歴データベース３３、履歴データベース３３から電気自動車ユーザ解析サーバ３１を用いて作成したプロファイルデータベース３４を有する。また、各装置３１〜３４はゲートウェー（ＧＷ）３５を介して通信ネットワーク１０に接続している。このゲートウェー３５ではデータの授受を行うに際して必要な認証機能を有する。
各部３１〜３４の説明は後記して説明する。

なお、図１１では、電気自動車ユーザ解析サーバ３１、電力契約サーバ３２、履歴データベース３３およびプロファイルデータベース３４を独立した装置としているが、１つのＰＣ（Personal Computer）で実現してもよい。

図１２は、電気自動車ユーザ解析サーバの構成を示す図である。
電気自動車ユーザ解析サーバ３１は、データ収集部３１１およびデータ変換部３１２を有している。
以下、データ収集部３１１およびデータ変換部３１２の機能を説明する。
電気自動車８の位置情報、電気自動車８に搭載されている蓄電池８１（図１）のＳＯＣ（State Of Charge）情報などの情報は履歴データベース３３に格納される。
データ収集部３１１は、電気自動車８の位置情報、電気自動車８に搭載されている蓄電池８１のＳＯＣ（State Of Charge）情報などの電気自動車情報を通信ネットワーク１０を介して履歴データベース３３から収集する。また、電力契約サーバ３２には、各電気自動車８のユーザが、あらかじめ希望した電力取引価格の情報（電力取引価格情報）が記憶されているので、データ収集部３１１は、電力契約サーバ３２から通信ネットワーク１０を介して、これらの情報も収集する。一方、データ収集部３１１は基準時計３２１を参照し、電気自動車８情報や、電力取引価格情報を収集した時刻を取得する。そして、データ変換部３１２は、データ収集部３１１が収集した情報を所望の形態に加工し、プロファイルデータベース３４に格納する。
なお、図１２における電気自動車ユーザ解析サーバ３１はＰＣなどで実現され、各部３１１，３１２は、ＲＯＭや、ＨＤＤに格納されたプログラムが、ＲＡＭに展開され、ＣＰＵによって実行されることによって具現化する。

図１３は、データ変換部の機能を説明するための図である。
履歴データベース３３から取得した情報を基に、電気自動車ユーザ解析サーバ３１のデータ変換部３１２が各電気自動車８のユーザ毎のプロファイルデータを作成し、プロファイルデータベース３４に格納する。

図１３の下段にプロファイルデータの例を示す。
プロファイルデータ１３０１は、収集した位置情報と時間を基に、例えば自宅を中心とし、横軸を西経−東経、縦軸を南緯−北緯とした座標上にプロットし、ユーザが一日のどの時点でどこに車を駐車しているか、あるいはどの付近を走行しているかどうかの傾向が分かるようにしたデータである。また、電気自動車ユーザ解析サーバ３１のデータ変換部３１２は、存在確率が高い地域カテゴリーごとに位置のみでクラスタリングを行い、その後、そのクラスタリングされた履歴データをもとに時間を考慮してクラスタリングを行う。クラスタリングには、例えば数量化分析法などが用いられる。
このようなプロファイルデータ１３０１から、各電気自動車８のユーザの日々の行動を予測することが可能となり、電気自動車８の蓄電池８１を分散電力源とみなした際の制御対象とすることが可能かどうかについてが明らかになる。

また、プロファイルデータ１３０２は、各電気自動車８における一日のＳＯＣの変化を履歴データから抽出した一例である。このような充電、走行、放電のサイクルの中で一日のＳＯＣの変動を把握することができれば、各電気自動車８の蓄電池８１に対する分散電力源としての利用のための制御信号を出しやすくなる。また、任意の一地点から任意の一地点までの走行予測を行うことが可能となる。

そして、プロファイルデータ１３０３は、任意の地点から、１０分、２０分、３０分後にどの地点にいる確率が高いかを、気象庁の台風予測のようなイメージで示した例である。このような情報を用いることにより、電気自動車８の蓄電池８１に対して分散電力源としての制御をかける際に電気自動車８がどのくらいの時間で充電機にプラグを接続することができるのかについての概算時間を推定することが可能となる。

（第１実施形態のまとめ）
第１実施形態によれば、電力系統の変電所ごとのＣＯ_２排出由来電力の低減、ユーザごとのＣＯ_２排出由来電力の低減、電力系統全体のＣＯ_２最小化の少なくともいずれかを含む目的関数選択画面３００からＣＯ_２低減のために必要な目的関数を選択し、かつＣＯ_２低減のための指標として、電力カラーリング処理を実行し、目的関数を満たすためのＣＯ_２発電由来量を計算して、その結果を基に自動的に算出結果を表示する画面を有することにより、ＣＯ_２を系統運用者の意向に沿った形で低減する電力系統の運用が可能となる。

《第２実施形態》
次に、図１４〜図１８を参照して、本発明の第２実施形態について説明する。
第２実施形態は、電力系統１１をグループ分けし、そのグループ毎に電力カラーリング処理を行うことで、電力カラーリング処理の負担を軽減することを目的とするものである。

（パワーアグリゲータの構成）
図１４は、第２実施形態に係るパワーアグリゲータの構成例を示す図である。
図１４のパワーアグリゲータ４ａにおいて、図２のパワーアグリゲータ４と異なる点は、電力系統１１をグループ化する系統分割部（電力系統グループ化部）４９を有している点である。その他は、図２と同様であるため、同一の符号を付して説明を省略する。
系統分割部４９の役割を詳述すると、第１実施形態のように電力系統１１をグループ化しない場合、対象とする電力系統１１の構造が複雑であり、また発電機と距離的に離れた負荷が存在するとき、電力カラーリングの結果の誤差が大きくなる場合がある。つまり、電力カラーリング処理の精度が低下してしまうことがある。また、電力系統１１の構造が複雑であったり、電力系統１１の規模が大きかったりすると、電力カラーリング処理を行う際の処理負担が大きくなることがある。この点は、系統分割部４９により電力系統１１をグループ化することで、これらのデメリット軽減することができる。電力系統１１のグループ化の方法として、アルゴリズムで対象とする系統を分割する方法がある（例えば、Daniel Kirschen, Ron Allan, Goran Strbac, Contributions of Individual Generators to Loads and Flows. IEEE Transactions on Power Systems Vol. 12, No. 1, 1997, pp. 52-60.参照）が、この方法では電力系統１１の規模が大きくなるとグループ化の結果が複雑になるという問題がある。そのため、ユーザからみて感覚的に電力カラーリング処理の結果の正当性が分かり難くなるというデメリットがある。
本実施形態では、参考文献１によらない電力系統１１のグループ化を提案する。

なお、図１４におけるパワーアグリゲータ４ａはＰＣなどで実現され、各部４１〜４９図示しないＲＯＭや、ＨＤＤに格納されたプログラムが、ＲＡＭに展開され、ＣＰＵによって実行されることによって具現化する。あるいは、パワーアグリゲータ４はブレードサーバであって、各部４１〜４９はブレードサーバを構成するブレードであってもよい。

（グループ例）
図１５は、第２実施形態に係る電力系統のグループ化の例を示す図である。
図１５の上段に示す電力系統１５０１は電力カラーリングの対象となる電力系統１１である。
この電力系統１５０１を、下段に示すように高圧系統グループ１５２１と、高圧系統グループ１５２１にぶら下がる低圧系統グループ１５１１，１５１２，１５１３にグループ化する。
なお、以降、高圧系統グループを高圧系統、低圧系統グループを低圧系統と称することがある。

（電力系統グループ化処理）
次に、図１４を参照しつつ、図１６に沿って電力系統グループ化処理を説明する。
図１６は、第２実施形態に係る電力系統グループ化処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図４におけるステップＳ１０１の処理と、ステップＳ１０２の処理との間で行われる処理である。
まず、系統分割部４９が、電力系統１１におけるノードに付されている、すべてのノードフラグを「０」にする（Ｓ３０１）。ここで、ノードとは発電機からみた負荷であり、蓄電池８１もノードのうちの１つである。
次に、系統分割部４９がグループフラグを「１」に設定する（Ｓ３０２）。
そして、系統分割部４９が、下位系統を構成するノードの中から系統探索開始ノードを決定する（Ｓ３０３）。系統探索開始ノードは電力系統１１におけるノードのどれを選択してもよいが、最も上位のノードを選択することが望ましい。なお、ステップＳ３０３の処理は後記して説明する。

次に、系統分割部４９が系統探索開始ノードの下位に属するノードを探索し、処理対象のノードのノードフラグを「１」にする（Ｓ３０４）。
そして、系統分割部４９は次のノードがあるか否かを判定する（Ｓ３０５）。
ステップＳ３０５の結果、次のノードがある場合（Ｓ３０５→Ｙｅｓ）、系統分割部４９はステップＳ３０４へ処理を戻し、次のノードのノードフラグを「１」にする。
ステップＳ３０５の結果、次のノードがない場合（Ｓ３０５→Ｎｏ）、系統分割部４９は１つ上のノードへ戻り（Ｓ３０６）、そのノードが系統探索開始ノードであるか否かを判定する（Ｓ３０７）。
ステップＳ３０７の結果、系統探索開始ノードである場合（Ｓ３０７→Ｙｅｓ）、系統分割部４９はステップＳ３０９へ処理を進め、ノードフラグが「１」となっているノードをノードグループとすることでグループ化を行い（Ｓ３０９）、グループ番号としてグループフラグの値を付す。

ステップＳ３０７の結果、系統探索開始ノードではない場合（Ｓ３０７→Ｎｏ）、系統分割部４９は、処理対象となっているノードに、ノードフラグが「０」である次のノードがあるか否かを判定する（Ｓ３０８）。
ステップＳ３０８の結果、ノードフラグが「０」である次のノードがない場合（Ｓ３０８→Ｎｏ）、系統分割部４９はステップＳ３０６へ処理を戻して、さらに、１つ上のノードについて同様の処理を行う。
ステップＳ３０８の結果、ノードフラグが「０」である次のノードがある場合（Ｓ３０８→Ｙｅｓ）、系統分割部４９はステップＳ３０４へ処理を戻し、そのノードのノードフラグを「１」とする。

ここで、ステップＳ３０３〜Ｓ３０９の処理の具体例を、図１７を参照して説明する。
図１７において、図１５と同一の構成要素には、同一の符号を付して説明を省略する。
図１７における電力系統１５０１において、例えばノード１７０１の下位系統を負荷として縮約する。そして、この縮約した系統に対応する系統を模擬発電機ノード１７０２以下の部分系統１５１１として模擬する。すなわち、ノード１７０１からみると、ノード１７０３以下は一つのノードとみなされる。そして、ノード１７０３以下のノードはノード１７０２を発電機とみなした（模擬発電機とした）、一つの部分系統とする。ここで、ノード１７０１と、ノード１７０２は本質的に同じものである。つまり、本来、部分系統１５１１に電力を供給しているのはノード１７０１であるが、ノード１７０３以下を部分系統１５１１として分離するため、便宜的にノード１７０２を模擬発電機として設定したので、ノード１７０１と、ノード１７０２とは、実際には同じノードを示していることとなる。以下、部分系統１５１１を下位系統１５１１と適宜称する。ノード１７２１，１７３１の下位にも同様の状態でノードが接続されているが、図１７ではノード１７２２，１７３２以外のノードを図示省略する。なお、ノード１７０２，１７２２，１７３２は模擬発電機である。
なお、パワーアグリゲータ４ａには、電力系統１１の情報として、図１７に示すように予め部分系統に分割された情報が入力される。

また、蓄電池８１は各接続の末端ノードのいずれかである。
ステップＳ３０３において、系統分割部４９は、下位系統１５１１から、まずノード１７０２を選択し、ステップＳ３０４で、系統分割部４９はノード１７０２のノードフラグを「１」とする。そして、系統分割部４９は、ステップＳ３０５で次のノードがあるか否かを判定する。ここでは、次のノードとしてノード１７０３が存在するので、系統分割部４９はステップＳ３０５で「Ｙｅｓ」と判定し、ステップＳ３０４へ処理を戻し、ノード１７０３のノードフラグを「１」とする。
同様に、系統分割部４９はノード１７０２→ノード１７０３→ノード１７０４→１７０５の各ノードフラグを「１」としていく。
ノード１７０５では、次のノードが存在しないため。系統分割部４９はステップＳ３０５で「Ｎｏ」を判定し、ステップＳ３０６で１つ上のノード１７０４へ戻る。

ノード１７０４は、系統探索開始ノードではないので、系統分割部４９はステップＳ３０７で「Ｎｏ」と判定する。そして、ノード１７０４はノードフラグ「０」のノード１７０６を有しているので、ステップＳ３０８で「Ｙｅｓ」と判定し、ステップＳ３０４へ処理を戻してノード１７０６のノードフラグを「１」とする。
ノード１７０６には次のノードがないので、系統分割部４９はステップＳ３０５で「Ｎｏ」を判定する。そして、系統分割部４９は１つ上のノード１７０４へ戻るが、ノード１７０４は系統探索開始ノードでもなく、ノードフラグが「０」の次のノードもないので、系統分割部４９はステップＳ３０７→Ｎｏ、ステップＳ３０８→Ｎｏと判定し、さらに１つ上のノード１７０３まで戻る。

ノード１７０３は、系統探索開始ノードではないので、系統分割部４９はステップＳ３０７で「Ｎｏ」と判定する。ノード１７０３には、ノードフラグ「０」のノード１７０７が接続されているので、系統分割部４９は、ステップＳ３０８で「Ｙｅｓ」と判定し、ステップＳ３０４でノード１７０７のノードフラグを「１」とする。
以下、同様にノード１７０８〜ノード１７１３までノードフラグを「１」としていく。ノード１７１３までノードフラグを「１」とすると、ノード１７０２以下のノードでノードフラグ「０」のノードは存在しないので。ステップＳ３０５〜Ｓ３０８の繰り返しで、ノード１７０２まで戻ることになる。ノード１７０２は、系統探索開始ノードなので、系統分割部４９はステップＳ３０７で「Ｙｅｓ」と判定し、ステップＳ３０９でノード１７０２〜１７１３をグループ（符合１５５１）とする。ここでは、ステップＳ３０３〜Ｓ３０８の処理でまとめられたグループを低圧系統グループとする。

図１６の処理の説明へ戻る。
ステップＳ３０９でノードフラグ「１」のノード（ステップＳ３０３〜Ｓ３０８でたどったノード）をグループにした後、系統分割部４９はグループフラグに１加算し（Ｓ３０９）、ノードフラグ「０」となっている他の系統探索開始ノード（図１７の例では、ノード１７２１、ノード１７３１など）があるか否かを判定する（Ｓ３１１）。
ステップＳ３１１の結果、ノードフラグ「０」の系統探索開始ノードがある場合（Ｓ３１１→Ｙｅｓ）、系統分割部４９は、ステップＳ３０３へ処理を戻し、そのノードを系統探索開始ノードとしてグループ化処理を行う。この結果、図１７のグループ１５１２、グループ１５１３が生成される。
ステップＳ３１１の結果、ノードフラグ「０」の系統探索開始ノードがない場合（Ｓ３１１→Ｎｏ）、高圧系統グループ（図１７ではグループ１５２１）の生成を行い（Ｓ３１２）、現在のグループフラグに１加算した値をグループ番号とする。高圧系統ノードは、予め設定しておいてもよいし、系統探索開始ノードの集合を高圧系統ノードとしてもよい。

（電力カラーリング処理）
図１８は、図１６の結果算出されたグループ毎に電力カラーリング処理を行う方法の手順を示すフローチャートである。この処理は、図４のステップＳ１０３と置き換えられる処理である。
まず、電力カラーリング部４３は、グループ化した電力系統１１の境界部の重複ノードを検出する（Ｓ４０１）。ここで、重複ノードとは、高圧系統のノードと、模擬発電機のノードのことである。図１７の例では、ノード１７０１とノード１７０２とが重複ノードとなり、ノード１７２１とノード１７２２とが重複ノードとなり、ノード１７３１とノード１７３２とが重複ノードとなる。つまり、実際には同じ変電器を示しているノードを重複ノードとする。そして、電力カラーリング部４３は、高圧系統のノード１７０１，１７２１，１７３１の観測値（図５や、図６に示す情報）を、模擬発電機のノード１７０２，１７２２，１７３２のそれぞれの観測値とする。
次に、電力カラーリング部４３が高圧系統グループのノードに対して、電力カラーリング処理を行う（Ｓ４０２）。ステップＳ４０２の処理は、図７の処理と同様であるため、説明を省略する。
電力カラーリング部４３は高圧系統グループにおける電力カラーリング処理の実行中に、図１６で算出した低圧系統グループのグループ情報を取得する（Ｓ４０３）。
高圧系統グループにおける電力カラーリング処理の終了後、電力カラーリング部４３は各低圧系統グループのノードに対して、電力カラーリング処理を実行する（Ｓ４０４）。ステップＳ４０４の処理は、図７の処理と同様であるため、説明を省略する。
そして、電力カラーリング部４３は、高圧系統グループ、低圧系統グループそれぞれの電力カラーリング結果を出力する（Ｓ４０５）。

（第２実施形態のまとめ）
第２実施形態によれば、電力系統を所定のグループにまとめ、このグループ毎に電力カラーリング処理を行うので処理負荷を軽減することができる。

１ 電力系統監視制御システム
２ 給電指令所
３ データセンタ
４，４ａ パワーアグリゲータ（電力制御装置）
５ 大規模発電システム（発電機、電力源）
６ 太陽光発電システム（発電機、電力源）
７ 風力発電システム（発電機、電力源）
８ 電気自動車
１０ 通信ネットワーク
１１ 電力系統
４１ データ収集部
４２ 系統構成生成部
４３ 電力カラーリング部（電力源特定部）
４４ 系統制御機器算出部（電力源選択部）
４５ 系統制御司令部
４６ 表示部
４７ プロファイルデータベース
４８ 履歴データベース
４９ 系統分割部（電力系統グループ化部）
８１ 蓄電池（電力源）
３００ パラメータ設定画面（選択条件を含む）

Claims (7)

1. １つ以上の発電機と、蓄電池とを含む電力源が接続されている電力系統において、ＣＯ_２排出量に関する情報であるＣＯ_２由来量を基に、前記電力源を選択する電力制御装置の電力制御方法であって、
   前記電力制御装置は、
   表示部に表示されている設定画面を介して、情報を収集する機器の選択条件を入力し、
   前記選択条件に従って、前記電力系統における機器の電圧値、電流値を含む情報を取得し、
   各電力源の電圧値、電流値およびアドミタンスを基に、前記蓄電池に蓄電されている電力が、どの発電機由来かを算出し、
   予め設定されている前記発電機の種類毎のＣＯ_２由来係数を前記発電機由来毎の電力に乗算したＣＯ_２由来量を算出し、
   前記電力源毎におけるＣＯ_２由来量を前記表示部に表示する
   ことを特徴とする電力制御方法。
2. 前記発電機は、前記電力系統内に複数存在し、
   前記電力制御装置は、
   当該複数存在する発電機のうち、１つを選択し、選択した発電機以外の発電機の電流値を０とすることで、前記蓄電池に蓄電されている電力のうち、前記選択した発電機に由来する電力を算出することを、すべての前記発電機について繰り返すことで、前記蓄電池に蓄電されている電力が、どの発電機由来かを算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の電力制御方法。
3. 前記電力制御装置は、
   前記ＣＯ_２由来量を基に、ＣＯ_２排出量が最小となる前記蓄電池からの出力値を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の電力制御方法。
4. 前記電力系統には、前記電力源の電力を消費する機器がさらに接続されており、
   前記電力制御装置が、
   前記電力系統に含まれる機器を、所定の条件でグループ分けし、前記グループ毎に請求項１に記載の電力制御方法を行う
   ことを特徴とする請求項１に記載の電力制御方法。
5. 請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の電力制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
6. １つ以上の発電機と、蓄電池とを含む電力源が接続されている電力系統において、ＣＯ_２排出量に関する情報であるＣＯ_２由来量を基に、前記電力源を選択する電力制御装置であって、
   表示部に表示されている設定画面を介して、情報を収集する機器の選択条件を入力し、前記選択条件に従って、前記電力系統における機器の電圧値、電流値を含む情報を取得するデータ収集部と、
   各電力源の電圧値、電流値およびアドミタンスを基に、前記蓄電池に蓄電されている電力が、どの発電機由来かを算出し、予め設定されている前記発電機の種類毎のＣＯ_２由来係数を前記発電機由来毎の電力に乗算したＣＯ_２由来量を算出する電力源特定部と、
   前記電力源毎におけるＣＯ_２由来量を前記表示部に表示する電力源選択部と、
   を有することを特徴とする電力制御装置。
7. 前記電力系統には、前記電力源の電力を消費する機器がさらに接続されており、
   前記電力制御装置は、
   前記電力系統に含まれる機器を、所定の条件でグループ分けし、前記グループ毎に請求項１に記載の電力制御方法を行う電力系統グループ化部
   をさらに有することを特徴とする請求項６に記載の電力制御装置。

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