JP2012152100A - 動的な負荷プロファイリング - Google Patents

Abstract

【課題】電力ネットワーク内のプラグイン電気自動車（ＰＥＶ）の動的な負荷プロファイリングのための方法を提供する。
【解決手段】電力ネットワーク内の静的な負荷データを受信するステップと、静的な負荷データから負荷予想を生成するステップと、電力ネットワーク内のＰＥＶ（１０５）に関連するデータから動的な負荷データを生成するステップと、ＰＥＶ（１０５）の動的な負荷データをプロファイリングするための動的な負荷データに基づいて負荷予想を修正するステップとを含むことができる。
【選択図】図１

Description

本明細書に開示される対象は配電に関し、より詳細には、動的な、すなわち移動しているオブジェクトの、配電ネットワーク内の場所を予測および使用することによって、時間ベースで、すなわち動的に負荷プロファイリングおよび予想するためのシステムおよび方法に関する。

従来の配電は、アセットの量に基づいて所与の位置（たとえば送電網）に電力を必要とするアセットの分散を知るために配電器を必要とし、また電力が必要になる時（たとえば、電力のピーク時間）の予測を必要とする。プラグイン電気自動車（ＰＥＶ）の出現により、このような分散されたアセットはもはや静的ではなくなった。ＰＥＶ用の充電所は静的位置であるが、特定の充電所がサービスを行うＰＥＶの台数および時間を予測するのは困難な場合があり、そのため従来のモニタリング技術では正確に予想されない動的な負荷の移動が生じる。特定の分散されたアセット（たとえば１台のＰＥＶ）が所与の時間に位置する場所、必要とする負荷の種類（たとえば充電時間の長さ）、およびネットワークへの接続方法を空間的に決定できるシステムは存在しない。消費者および業界によって採用される動的なアセットが増えるにつれて、複合された効果は所与の時間に集中度が最高になる特定の領域に多大な影響を及ぼすだろう。より集中度の高いこれらの領域は、全面的な送電網の安定性および配電により多くの影響を与えることになる。

米国特許第７６８８０７４号明細書

本発明の一態様によれば、電力ネットワーク内の動的な負荷プロファイリングのための方法が記述される。方法は、電力ネットワーク内の静的な負荷データを受信するステップと、静的な負荷データから負荷予想を生成するステップと、電力ネットワーク内の分散されたアセットに関連するデータから動的な負荷データを予測して生成するステップと、動的な負荷をプロファイリングするための動的な負荷データに基づいて負荷予想を修正するステップとを含むことができる。

本発明の他の態様によれば、電力ネットワーク内の動的な負荷プロファイリングのためのコンピュータプログラム製品が記述される。コンピュータプログラム製品は、電力ネットワーク内の静的な負荷データを受信するステップと、静的な負荷データから負荷予想を生成するステップと、電力ネットワーク内の分散されたアセットに関連するデータから動的な負荷データを予測して生成するステップと、動的な負荷をプロファイリングするための動的な負荷データに基づいて負荷予想を修正するステップとを含む方法をコンピュータに実装させるための命令を有するコンピュータ可読メディアを含むことができる。

本発明の他の態様によれば、電力ネットワーク内の動的な負荷プロファイリングのためのシステムが記述される。システムは、電力ネットワーク内の静的な負荷データを受信して、静的な負荷データから負荷予想を生成して、電力ネットワーク内の分散されたアセットに関連するデータから動的な負荷データを予測および生成して、動的な負荷をプロファイリングするための動的な負荷データに基づいて負荷予想を修正するように構成されたプロセッサを含むことができる。

本発明の他の態様によれば、電力ネットワーク内のプラグイン電気自動車（ＰＥＶ）の動的な負荷プロファイリングのための方法が記述される。方法は、電力ネットワーク内の静的な負荷データを受信するステップと、静的な負荷データから負荷予想を生成するステップと、電力ネットワーク内のＰＥＶに関連するデータから動的な負荷データを予測して生成するステップと、ＰＥＶをプロファイリングするための動的な負荷データに基づいて負荷予想を修正するステップとを含むことができる。

本発明の他の態様によれば、電力ネットワーク内のプラグイン電気自動車（ＰＥＶ）の動的な負荷プロファイリングのためのコンピュータプログラム製品が記述される。コンピュータプログラム製品は、電力ネットワーク内の静的な負荷データを受信するステップと、静的な負荷データから負荷予想を生成するステップと、電力ネットワーク内のＰＥＶに関連するデータから動的な負荷データを予測して生成するステップと、ＰＥＶをプロファイリングするための動的な負荷データに基づいて負荷予想を修正するステップとを含む方法をコンピュータに実装させるための命令を有するコンピュータ可読メディアを含む。

本発明の他の態様によれば、プラグイン電気自動車（ＰＥＶ）の動的な負荷プロファイリングのためのシステムが記述される。システムは、電力ネットワーク内の静的な負荷データを受信して、静的な負荷データから負荷予想を生成して、電力ネットワーク内のＰＥＶに関連するデータから動的な負荷データを予測および生成して、ＰＥＶをプロファイリングするための動的な負荷データに基づいて負荷予想を修正するように構成されたプロセッサを含むことができる。

これらおよび他の利点および特徴は、以下の記述を図面と併せて読めばより明らかになるだろう。

本発明と見なされる対象は、明細書の最後に特許請求の範囲において特に指摘され、また明らかに主張される。本発明の上述および他の特徴ならびに利点は、以下の詳細な記述を添付の図面と併せて読めば明らかである。

時間ベースまたは動的な負荷プロファイリングのための例示的システムを示す図である。 例示的実施形態による動的な負荷プロファイリングのための方法の流れ図である。 動的な負荷プロファイリングのためのプロセッサシステムの例示的実施形態を示す図である。

詳細な記述は、図面を参照して、本発明の実施形態を例として利点および特徴とともに説明する

図１は、時間ベースまたは動的な負荷プロファイリングのための例示的システム１００を示している。本明細書に記述されるように、システム１００は、分配負荷を予測、予想、およびプロファイリングするために、配電ネットワーク内の動的な、すなわち移動しているオブジェクトの位置の追跡および予測を可能にする。分散されたアセットの説明のための例としてＰＥＶが記述されているが、他の例示的実施形態では、配電に影響を及ぼすことができるあらゆる分散されたアセットが考えられることが理解されるべきである。他の分散されたアセットは、これに限定されないが、より大きな大量運搬用車両、または電力ネットワーク上の充電所で充電できる電池を実装した他の何らかのアセットを含むことができる。本明細書は、例示のみの目的で分散されたアセットをＰＥＶと呼ぶが、本発明を何らかの方法で限定することを意図しない。

例示的実施形態では、システム１００は、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）１０６を内部に含むことができるＰＥＶ（すなわち、分散されたアセット）１０５を含む。ＰＥＶ１０５内のＧＰＳ１０６は、ＰＥＶ１０５の位置を追跡できるＧＰＳ衛星１１０と通信できる。ＧＰＳ１０６は、無線またはパブリックネットワーク１１５に通信可能なように結合でき、ＧＰＳ１０６はそこにＰＥＶ１０５についての位置情報をダウンロードできる。例示的実施形態では、ＰＥＶ１０５は、ＰＥＶの電池内の残量などのＰＥＶの搭載分配負荷データを追跡できる他の搭載装置をさらに含むことができる。この搭載分配負荷データをネットワーク１１５にさらにアップロードできる。このような搭載装置を、本明細書でさらに説明する。したがってシステム１００は、主なモバイル電気負荷（すなわちＰＥＶ１０５）の位置の追跡、ＰＥＶの目的地の予測における電池残量と速度および方向との関連付け、その目的地の送電網の特定のセクションにおける負荷ドローに分散されたアセットが及ぼすと思われる影響の予測、ならびにその予測に合わせるための生成、電圧レベル、およびボルトアンペア無効電力（ＶＡＲ）の調整をサポートする。

システム１００は、ＰＥＶ１０５ならびに他の分散されたアセットからの搭載分配負荷データを含む、ネットワーク１１５からの情報の連続フィードを受信できる分配制御センタ１２０をさらに含むことができる。ＰＥＶ１０５からの分配負荷データは、動的な負荷追跡アプリケーション１２５に送ることができる。例示的実施形態では、アプリケーション１２５はいくつかのモジュールおよび機能を含むことができ、本明細書でさらに説明するようにシステム１００にわたって分散できる。例示的実施形態では、アプリケーション１２５は、現在位置、過去の目的地の統計データ、登録した居住地および勤務地、電池残量、速度、手動で入力した意図された目的地、およびＰＥＶ１０５の将来位置に基づいて、ＰＥＶ１０５が充電を必要とする時間および場所、ならびに充電の長さを予測するアルゴリズムを含むことができる。したがって、システム１００はＰＥＶ１０５の所有者の登録情報を含むことができる。居住地および勤務地、ＰＥＶを使用する時間、ならびに充電を必要とするまでにＰＥＶ１０５が移動できる時間／距離などの所有者についての基本情報は、ＰＥＶの購入時、または所有者がこの情報を利用するプログラムに登録したいときにいつでも収集できる。この情報は任意であり、秘密扱いであることが理解されるべきである。情報は、ディーラー、個人の小売業者、またはユーティリティによって収集されて、分配制御センタ１２０がアクセスできる顧客情報システム１３０にアップロードされ得る。ＰＥＶ１０５が使用される時間、および顧客によって提供される元の情報に基づいて予測される位置、ならびにＧＰＳ衛星１１０から収集されたデータに基づいてアップデートされた情報を、顧客プログラムデータベース１３５に格納できる。

したがって例示的実施形態では、アプリケーション１２５は、一定の時間にＰＥＶがどこに位置するかについての統計データをアップデートできる。顧客情報システム１３０および顧客プログラムデータベース１３５の両方は、アプリケーション１２５と通信可能なように結合できる。したがって例示的実施形態では、アプリケーション１２５は、分配ネットワークエリア内の全てのＰＥＶについての予測データを統合して、動的な負荷に基づいて電力の予測された（予想された）ドローを生成できる。この予測は、当分野で知られている負荷フローアルゴリズムを使用して同じ位置で統計ノードについての負荷を予測する、既存または新しいアルゴリズムに追加される。したがって、アプリケーション１２５によって実装されたアルゴリズムを、収集されたデータに基づいて経時的に動的にアップデートできる。したがって、システム１００は、充電、速度、動的アセットの放電特性、およびＰＥＶ１０５の予想位置に基づく負荷予測エンジン１４０も含むことができる。したがって、エンジン１４０は、所与の時間にある範囲の位置にわたってアプリケーション１２５内のアルゴリズムのアップデートに役立つことができる。地理情報システム（ＧＩＳ）１４５はエンジン１４０に負荷が位置する場所を予測して、所与の時間に動的な負荷集中が最高になる地理的領域を予測するための地図参照を提供できる。ＧＩＳ１４５は、システム１００からの経時的にアップデートされた負荷情報に基づいて、将来充電所が必要になる場所を決定するために、プランナーによってもアップデートおよびアクセスされ得る。

例示的実施形態では、システム１００は、ＧＩＳ１４５、エンジン１４０、およびアプリケーション１２５とインターフェースできる分配管理システム（ＤＭＳ）１５０をさらに含むことができる。ＤＭＳ１５０は当分野で知られているＤＭＳと類似しており、電力が分配される方法を決定する。ＤＭＳ１５０は分配される電力量は変更しないが、電力が分配される方法を変更する。したがって、分散されたアセットに基づいてどのように配電が変更される必要があるかをＤＭＳ１５０に指示するために、データがアプリケーション１２５からＤＭＳに提供される。本明細書に記述されるように、アプリケーション１２５は分散されて、予想される総負荷を予想してＤＭＳ１５０などの外部アプリケーションに通信する負荷予想アプリケーション１２６などのいくつかのモジュールを含むことができる。ＤＭＳ１５０は、従来当分野で知られている静的な負荷情報ともインターフェースできる。静的な負荷情報は、知られている分配データモデル１５５から提供され得る。したがって、分配データモデルからの知られている静的な負荷情報と、アプリケーション１２５（アプリケーション１２６などのあらゆる追加モジュールを含む）によって提供される分散されたアセットからの動的な負荷データとの両方を、ＤＭＳに好都合に提供できる。次いで、今度はＤＭＳ１５０が変化する分配データを電力ソースに提供できる。例示的実施形態では、ＤＭＳ１５０は監視制御およびデータ収集（ＳＣＡＤＡ）１６０に結合されている。当分野で知られているように、ＳＣＡＤＡ１６０は配電および制御を監視する。ＤＭＳ１５０からの動的および静的な分配を、エネルギー管理システム（ＥＭＳ）１７０を含む伝送制御センタ１６５に提供できる。当分野で知られているように、ＥＭＳ１７０は、電力需要の増加に適応するために、必要に応じて電力量を変更できる。したがって例示的実施形態では、アプリケーション１２５は、ＥＭＳ１７０が静的な負荷と動的な負荷との両方に基づいてさらなる電力が必要かどうかの決定を行うのに役立つデータを提供できる。さらに、ＤＭＳ１５０は、ＥＭＳ１７０に加えて、変電所および分配自動化装置に直接、ならびに大量発電所１８０、再生可能エネルギー源１８５、または需要対応アプリケーションおよび電力平均分配アプリケーションを含むことができる他の電力ソースなどの電力ソースに直接、分配命令を提供できる。したがって、アプリケーション１２５は、ＤＭＳ１５０に通信される、またはそれによって計算される、必要な負荷、電圧、およびボルトアンペア無効電力（ＶＡＲ）に基づいて、電力配分計画を立てることができる。

例示的実施形態では、アプリケーション１２５、１２６は、所与の時間にどのアセット（たとえばＰＥＶ１０５）が電力ネットワークで充電されるか優先順位をつける。特定の領域内で多くの負荷が供給される必要がありそうだとシステム１００がわかると、また負荷のうちのいくつかを提供するためにローカル蓄電池が実装されると、この情報はＤＭＳに提供され、負荷のための充電を優先順位内の上位に移動できる。

図２は、例示的実施形態による動的な負荷プロファイリングのための方法２００の流れ図を示している。ブロック２０５で、システム１００は電力ネットワーク内の静的な負荷データを受信できる。上述のように、静的な負荷データの通常および現在の状態ならびに交換可能なアセットは、電力ネットワーク内の知られている静的な負荷に基づいて分配データモデル１５５に格納できる。ブロック２１０で、ＤＭＳ１５０は負荷予想を生成できる。例示的実施形態では、ブロック２１５で、システム１００は電力ネットワーク上に存在する分散されたアセット（たとえばＰＥＶ１０５）に関連する動的な負荷データをさらに生成できる。本明細書に記述されるように、分散されたアセットの予測された位置、目的地、および結果として得られる負荷要求に基づいて動的な負荷データを生成できる。ブロック２２０で、連続的に受信した動的なデータと結合して、分散されたアセットの登録データに基づいて予測を行うことができる。本明細書に記述されるように、ＰＥＶ１０５の例として、所有者は、これに限定されないが、居住地および勤務地、ＰＥＶ１０５が路上にあると予想される時、およびその長さを含む情報を提供できる。本明細書に記述されるように、登録データは、所与の時間にＰＥＶ１０５が位置する電力ネットワーク上の場所を予測するためのプロアクティブ（ｐｒｏａｃｔｉｖｅ）な手法をシステム１００に提供する。ある人物が、毎日非常に固定された一貫性のあるスケジュールを有する場合、ＰＥＶ１０５についての統計とともに一日を通してあらゆる位置をシステム１００に「スケジュール」できる。この手法により、一日を通じて電力ネットワーク内の全ての登録されたＰＥＶの負荷についての反復可能な基準予測が提供される。このプロアクティブな手法は、日々の最も可能性のある位置が、電力ネットワーク上の「最も可能性のある」負荷分配についての１日または１週間先の推定として使用される確率のために、ＰＥＶ１０５のＧＰＳへのログインを統計的に分析することによって補強できる。基準を修正するためにリアルタイム情報も実装でき、プロアクティブな基準はユーザが位置するべき場所なのでそれにより潜在的な性能向上を提供でき、実際に人々が位置する場所で調整される。例示的実施形態では、リアルタイムデータに基づいて全体的なネットワークを定期的にアップデートできる。分配ネットワーク上の全ての位置で、アプリケーション１２５、１２６は、充電所の短期的負荷要求の計画を立てる。したがって、より多くのＰＥＶがある領域に接近すると、システム１００内で負荷集中の領域がハイライトされる。したがって、これらの充電所はその負荷について計画して、ＤＭＳ１５０内でフラグを立てられる。

例示的実施形態では、所有者が家または勤務先にいるときのＰＥＶ１０５がいる電力ネットワーク内の場所、および所与の位置および時間その負荷要求は何かの最初の予測を生成するために、最初の分散されたアセット登録データを使用できる。アプリケーション１２５は、ＣＩＳ１３０から登録情報を、および顧客プログラム１３５から最初の予測を受信できる。さらに、エンジン１４０およびＣＩＳ１３０は、電池残量、放電率、方向、速度、および予測される可能な残りの移動半径に基づいて目的地予測を生成するためにさらなるデータをアプリケーションに入力できる。次いでブロック２２５で、ＤＭＳ１５０は、動的な負荷データを受信するにつれて配電推奨に加えて負荷予想への修正を行うことができる。例示的実施形態では、経時的に、ネットワーク１１５は、実際の車両位置およびＰＥＶの電池内の残量などの搭載分配負荷データに関連する情報を受信する。この情報もアプリケーション１２５にアップロードされ、次いで実際のデータに基づいて改良された予測を生成できる。これらの改良は、週、月、および年などの長期間にわたって行うことができる。しかし、これらの改良は、ＤＭＳ１５０が改良された配電推奨を毎日提供できるように、より短期間にわたって行うこともできる。したがって、動的な負荷データの決定は、電力ネットワーク内の新たに分散されたアセットについての新しいデータ、および電力ネットワーク内の既存の分散されたアセットについてのアップロードされたデータを受信することを含む反復作業である。それとは別に、ブロック２３０で、ＤＭＳ１５０は、ＳＣＡＤＡ１６０、変電所および分配自動化装置１７５、ならびに伝送制御センタ１６５に負荷予想を分配する。

例示的実施形態では、システム１００は、アプリケーション１２５ならびにシステム１００の他のコンポーネントを管理するために１つまたは複数のコンピューティングシステムまたはプロセッサを含むことができる。さらに、本明細書でＰＥＶ１０５への搭載装置を含む他のプロセッサタイプが記述される。本明細書に記述されるプロセッサは、これから記述されるようなどのような適切なプロセッサでもよい。

図３は、動的な負荷プロファイリングのためのプロセッサシステム３００の例示的実施形態を示している。本明細書に記述される方法は、ソフトウェア（たとえばファームウェア）、ハードウェア、またはそれらの組合せに実装できる。例示的実施形態では、本明細書に記述される方法は、実行可能プログラムとしてソフトウェアに実装され、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、ミニコンピュータ、またはメインフレームコンピュータなどの、専用または汎用デジタルコンピュータによって実行される。したがって、システム３００は汎用コンピュータ３０１を含む。

例示的実施形態では、ハードウェアアーキテクチャに関して、図３に示されるように、コンピュータ３０１は、プロセッサ３０５、メモリコントローラ３１５に結合されたメモリ３１０、およびローカル入力／出力コントローラ３３５を介して通信可能なように結合される１つまたは複数の入力および／または出力（Ｉ／Ｏ）装置３４０、３４５（または周辺機器）を含む。入力／出力コントローラ３３５は、これに限定されないが、当分野で知られているように１つまたは複数のバスあるいは他の有線または無線接続でよい。入力／出力コントローラ３３５は、簡略化のために省略されている通信を可能にするために、コントローラ、バッファ（キャッシュ）、ドライバ、リピータ、およびレシーバなどの追加要素を有することができる。さらに、ローカルインターフェースは、上述のコンポーネント間の適切な通信を可能にするために、アドレス、制御、および／またはデータ接続を含むことができる。

プロセッサ３０５は、ソフトウェア（特にメモリ３１０に格納されたソフトウェア）を実行するためのハードウェア装置である。プロセッサ３０５は、どのようなカスタムメイドまたは市販のプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、コンピュータ３０１に関連付けられる複数のプロセッサ間の補助プロセッサ、半導体ベースのマイクロプロセッサ（マイクロチップまたはチップセットの形式の）、マクロプロセッサでもよく、一般的にソフトウェア命令を実行するためのどのような装置でもよい。

メモリ３１０は、揮発性メモリ要素（たとえば、ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭなどのＲＡＭ））および不揮発性メモリ要素（たとえば、ＲＯＭ、消去可能プログラム可能読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラム可能読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、プログラム可能読出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、テープ、コンパクトディスク読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ディスク、ディスケット、カートリッジ、カセット、または同様のものなど）のうちのいずれかの１つまたは組み合わせを含むことができる。さらに、メモリ３１０は、電子、磁気、光、および／または他のタイプの記憶メディアを組み込むことができる。メモリ３１０は、様々なコンポーネントが互いに離れて位置するがプロセッサ３０５によってアクセスできる、分散されたアーキテクチャを有することができる点に留意されたい。

メモリ３１０内のソフトウェアは、それぞれが論理機能を実装するための実行可能命令の順序付きリストを備える、１つまたは複数の別々のプログラムを含むことができる。図３の例では、メモリ３１０内のソフトウェアは、例示的実施形態および適切なオペレーティングシステム（ＯＳ）３１１によって本明細書に記述される動的な負荷プロファイリング方法を含む。ＯＳ３１１は、本明細書に記述される動的な負荷プロファイリングシステムおよび方法などの他のコンピュータプログラムの実行を基本的に制御して、スケジューリング、入力出力制御、ファイルおよびデータ管理、メモリ管理、ならびに通信制御および関連サービスを提供する。

本明細書に記述される動的な負荷プロファイリング方法は、ソースプログラム、実行可能プログラム（オブジェクトコード）、スクリプト、または実行されるべき命令のセットを備える他の何らかのエンティティの形式でよい。ＯＳ３１１と接続して適切に動作するように、メモリ３１０内に含まれていても含まれていなくてもよいコンパイラ、アセンブラ、インタープリタ、または同様のものを介して、ソースプログラム、次いでプログラムが変換される必要がある。さらに、動的なプロファイリング方法は、データおよび方法のクラスを有するオブジェクト指向プログラミング言語、あるいはルーチン、サブルーチン、および／または機能を有する手続き型プログラミング言語として記述できる。

例示的実施形態では、従来のキーボード３５０およびマウス３５５は入力／出力コントローラ３３５に結合できる。Ｉ／Ｏ装置３４０、３４５などの他の出力装置は、これに限定されないが、たとえばプリンタ、スキャナ、マイクロフォン、および同様のものなどの入力装置を含むことができる。最後に、Ｉ／Ｏ装置３４０、３４５は、これに限定されないが、たとえばネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）、または変調器／復調器（他のファイル、装置、システム、またはネットワークにアクセスするための）、無線周波数（ＲＦ）または他のトランシーバ、電話インターフェース、ブリッジ、ルータ、および同様のものなどの、入力および出力の両方と通信する装置をさらに含むことができる。システム３００は、ディスプレイ３３０に結合されたディスプレイコントローラ３２５をさらに含むことができる。例示的実施形態では、システム３００は、ネットワーク３６５に結合するためのネットワークインターフェース３６０をさらに含むことができる。ネットワーク３６５は、ブロードバンド接続を介してコンピュータ３０１と何らかの外部サーバ、クライアント、および同様のものとの間で通信するためのＩＰベースのネットワークでもよい。ネットワーク３６５は、コンピュータ３０１と外部システムとの間でデータを送受信する。例示的実施形態では、ネットワーク３６５はサービスプロバイダによって管理された高品質のＩＰネットワークでよい。ネットワーク３６５は、たとえばＷｉＦｉ、ＷｉＭａｘなどの無線プロトコルおよび技術を使用して無線方式で実装され得る。ネットワーク３６５は、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、メトリポリタンエリアネットワーク、インターネットネットワーク、または他の同様のタイプのネットワーク環境などのパケット切換えネットワークでもよい。ネットワーク３６５は、固定無線ネットワーク、無線ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、イントラネットまたは他の適切なネットワークシステムでよく、信号を送受信するための装置を含む。

コンピュータ３０１がＰＣ、ワークステーション、インテリジェント装置または同様のものの場合、メモリ３１０内のソフトウェアは、基本入出力システム（ＢＩＯＳ）（簡略化のために省略されている）をさらに含むことができる。ＢＩＯＳは、スタートアップ時にハードウェアを初期化して検査し、ＯＳ３１１を開始し、ハードウェア装置間のデータ伝送をサポートする、基本的ソフトウェアルーチンのセットである。コンピュータ３０１が起動されるとＢＩＯＳを実行できるように、ＢＩＯＳはＲＯＭ内に格納される。

コンピュータ３０１が動作中の場合、プロセッサ３０５はメモリ３１０内に格納されたソフトウェアを実行し、メモリ３１０に、またはそこからデータを通信し、ソフトウェアに従ってコンピュータ３０１の動作を一般的に制御するように構成される。本明細書に記述される動的な負荷プロファイリング方法およびＯＳ３１１は、全体的または部分的に、しかし一般的には部分的に、プロセッサ３０５によって読み出され、おそらくプロセッサ３０５内でバッファされて、実行される。

本明細書に記述されるシステムおよび方法は、図３に示されるようにソフトウェアで実装され、方法はあらゆるコンピュータ関連システムまたは方法によって、またはそれと組み合わせて使用するために、ストレージ３２０などのあらゆるコンピュータ可読メディアに格納され得る。

本発明の態様はシステム、方法、またはコンピュータプログラム製品として実施され得ることが当業者には理解されよう。したがって、本発明の態様は完全なハードウェア実施形態、完全なソフトウェア実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）、または本明細書では全て一般的に「回路」、「モジュール」、または「システム」と呼ぶことができるソフトウェアおよびハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形式をとることができる。さらに、本発明の態様は、内部にコンピュータ可読プログラムコードを組み入れた１つまたは複数のコンピュータ可読メディアにおいて実施されたコンピュータプログラム製品の形式を取ることができる。

１つまたは複数のコンピュータ可読メディアのどのような組み合わせも利用できる。コンピュータ可読メディアはコンピュータ可読信号メディアでもよく、コンピュータ可読記憶メディアでもよい。コンピュータ可読メディアは、これに限定されないが、たとえば電子、磁気、光、電磁、赤外線、または半導体のシステム、装置、またはデバイスでもよく、上述のあらゆる適切な組み合わせでもよい。コンピュータ可読記憶メディアのより具体的な例（非網羅的リスト）には、１つまたは複数の電線を有する電気接続、ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスク読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光記憶装置、磁気記憶装置、または上記の何らかの適切な組合せがある。本明細書の文脈では、コンピュータ可読記憶メディアは、命令実行システム、装置、またはデバイスによって、またはそれと組み合わせて使用するためのプログラムを含むまたは格納することができるどのような有形メディアでもよい。

コンピュータ可読信号メディアは、内部に実装されたコンピュータ可読プログラムコードとともに伝搬されたデータ信号を、たとえばベースバンド内にまたは搬送波の一部として含むことができる。このような伝搬された信号は、これに限定されないが、電磁、光、またはそれらの何らかの適切な組合せを含む、あらゆるさまざまな形式のいずれかをとることができる。コンピュータ可読信号メディアは、コンピュータ可読記憶装置ではなく、命令実行システム、装置、またはデバイスによって、またはそれと組み合わせて使用するためのプログラムを通信、伝搬、または伝送できる、どのようなコンピュータ可読メディアでもよい。

コンピュータ可読メディアに実装されたプログラムコードは、これに限定されないが、無線、有線、光ファイバケーブル、ＲＦなどを含む、あらゆる適切なメディア、または上述の何らかの適切な組み合わせを使用して伝送できる。

本発明の態様についての操作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ（商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋、または同様のものなどのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語、または他の同様のプログラミング言語を含む、１つまたは複数のプログラミング言語のあらゆる組合せで記述できる。プログラムコードは、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンドアロン型ソフトウェアパッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上および部分的に遠隔コンピュータ上で、または完全に遠隔コンピュータまたはサーバ上で実行できる。後者の場合、遠隔コンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、あらゆるタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータと接続してもよく、外部コンピュータとの接続が行われてもよい（たとえば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを介して）。

本発明の態様を、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータプログラム製品の流れ図および／またはブロック図を参照して以下に記述する。流れ図および／またはブロック図のそれぞれのブロック、および流れ図および／またはブロック図のブロックの組合せは、コンピュータプログラム命令によって実装され得ることが理解されよう。これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータのプロセッサまたは他のプログラム可能データ処理装置を介して実行する命令が、流れ図および／またはブロック図のブロックにおいて指定される機能／動作を実装するための手段を作成するように機械を生成するために、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに提供され得る。

これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ可読メディアに格納された命令が、流れ図および／またはブロック図のブロックで指定された機能／動作を実装する命令を含む製品を生成するように、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、または他の装置に特定の方法で機能するように指示できるコンピュータ可読メディアにも格納できる。

コンピュータプログラム命令は、コンピュータ、他のプログラム可能装置、または他の装置上で一連の操作ステップを実行させて、コンピュータまたは他のプログラム装置上で実行する命令が、流れ図および／またはブロック図のブロックで指定された機能／動作を実装するための処理を提供するようにコンピュータに実装された処理を生成するために、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、または他の装置にもロードできる。

図面の流れ図およびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品の可能な実装のアーキテクチャ、機能、および動作を示している。この点で、流れ図またはブロック図におけるそれぞれのブロックは、指定された論理機能を実装するための１つまたは複数の実行命令を備えるモジュール、セグメント、またはコードの一部を表すことができる。いくつかの代替実装形態では、ブロックにおいて示された機能は図面に記載した順序とは異なる順序で発生し得る点にも留意されたい。たとえば、含まれる機能に応じて、連続して示されている２つのブロックが実際にはほぼ同時に実行されてもよく、ブロックが逆の順序で実行されることがあってもよい。ブロック図および／または流れ図のそれぞれのブロック、ならびにブロック図および／または流れ図におけるブロックの組合せは、指定された機能または動作を実行する専用ハードウェアベースシステム、あるいは専用ハードウェアとコンピュータ命令との組合せによって実装できる点にも留意されたい。

例示的実施形態では、ハードウェアに動的な負荷プロファイリング方法が実装される場合、本明細書に記述される動的な負荷プロファイリング方法を、当分野でよく知られている以下の技術のいずれか、またはそれらの組合せで実装できる：データ信号上の論理機能を実装するための論理ゲートを有するディスクリート論理回路、適切な組合せの論理ゲートを有する特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラム可能ゲートアレイ（ＰＧＡ）、フィールドプログラム可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）など。

技術効果は、これに限定されないが、たとえばＰＥＶなどの分散されたアセットを含む電力ネットワークについての負荷予想精度の改良を含む。精度により、ＤＭＳからの改良された分配計画によって利用可能な有効電力のより有効な使用法、およびＥＭＳからのスピンニングリザーブの潜在的な縮小に移行する。

本発明を限られた数の実施形態に関してのみ詳細に記述してきたが、本発明はこうした開示された実施形態に限定されないことが容易に理解されよう。むしろ、本発明は、これまで記述されていないが、本発明の趣旨および範囲にふさわしいあらゆる数の変形形態、代替形態、置換、または同等の構成を組み込むように修正できる。さらに、本発明の様々な実施形態を記述してきたが、本発明の態様は記述された実施形態のうちのいくつかのみを含むことができることが理解されるべきである。したがって、本発明は上記の記述によって限定されるものと見なされるべきではなく、添付の特許請求の範囲によってのみ限定される。

１００ システム
１０５ プラグイン電気自動車（ＰＥＶ）
１０６ グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）
１１０ ＧＰＳ衛星
１１５ ネットワーク
１２０ 分配制御センタ
１２５ 動的な負荷追跡アプリケーション
１２６ 負荷予想アプリケーション
１３０ 顧客情報システム
１３５ 顧客プログラムデータベース
１４０ エンジン
１４５ 地理情報システム（ＧＩＳ）
１５０ 分配管理システム（ＤＭＳ）
１５５ 分配データモデル
１６０ 監視制御およびデータ収集（ＳＣＡＤＡ）
１６５ 伝送制御センタ
１７０ エネルギー管理システム（ＥＭＳ）
１７５ 変電所および分配自動化装置
１８０ 大量発電所
１８５ 再生可能エネルギー源
３００ プロセッサシステム
３０１ コンピュータ
３０５ プロセッサ
３１０ メモリ
３１１ オペレーティングシステム（ＯＳ）
３１５ メモリコントローラ
３２０ ストレージ
３２５ ディスプレイコントローラ
３３０ ディスプレイ
３３５ 入力／出力コントローラ
３４０ 入力／出力装置（Ｉ／Ｏ）
３４５ 入力／出力装置（Ｉ／Ｏ）
３５０ キーボード
３５５ マウス
３６０ ネットワークインターフェース
３６５ ネットワーク

Claims (10)

1. 電力ネットワーク内の静的な負荷データを受信するステップと、
   前記静的な負荷データから負荷予想を生成するステップと、
   前記電力ネットワーク内のＰＥＶ（１０５）に関連するデータから動的な負荷データを予測し、生成するステップと、
   前記ＰＥＶ（１０５）をプロファイリングするための前記動的な負荷データに基づいて前記負荷予想を修正するステップとを備える、電力ネットワーク内のプラグイン電気自動車（ＰＥＶ）（１０５）の動的な負荷プロファイリングのための方法。
2. 現在のおよび予測される動的な負荷データを生成するために、前記ＰＥＶ（１０５）から分配された負荷データを受信するステップをさらに備える、請求項１記載の方法。
3. 動的な負荷データを生成するステップが前記ＰＥＶ（１０５）についてのＰＥＶ（１０５）登録データを受信するステップを備える、請求項２記載の方法。
4. 動的な負荷データを生成するステップが、前記ＰＥＶ登録データから前記電力ネットワーク内の前記ＰＥＶ（１０５）の位置を予測するステップを備える、請求項２記載の方法。
5. 動的な負荷データを生成するステップが、前記アセット登録データから前記ＰＥＶ（１０５）の負荷要求を予測するステップを備える、請求項２記載の方法。
6. 前記ＰＥＶ（１０５）登録データが、それぞれの前記ＰＥＶ（１０５）についてのあらかじめ定められた位置データを含む、請求項３記載の方法。
7. 前記ＰＥＶ（１０５）登録データが、前記電力ネットワークへのＰＥＶ（１０５）の接続のあらかじめ定められた位置の時間およびの時間予測の時間を含む、請求項３記載の方法。
8. 電力配分計画を生成するステップをさらに備える、請求項１記載の方法。
9. 前記電力配分計画が、電力の分配を決定するために前記電力ネットワークの状態および前記電力ネットワーク内の負荷需要位置を含む、請求項８記載の方法。
10. 前記電力配分計画が、前記電力ネットワーク内の電力の量を修正することを決定するために、前記電力ネットワークの状態および前記電力ネットワーク内の負荷需要位置を含む、請求項８記載の方法。

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