JP2014023376A - 電力制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】予測に基づき充放電スケジュールを定めるものにあっては、予測が外れた場合に、需要と供給とのバランスがくずれること。
【解決手段】ヒートポンプ２２や、商用車２８に充電電力Ｐｖを伝送する配線Ｌ２、負荷４４は、系１０において需要側の手段である。また、ソーラパネル２０や、系統電源２６の電力Ｐｓｙｓを伝送する配線Ｌ１は、系１０において供給側の手段である。需要側の手段によって要求される電力は、供給側の手段によって供給される。これは、需給バランス調整部３０によってなされる。この際、スケジューラ５０では、予測処理に基づき、系１０内のコストを最小とするうえで適切なバッテリ２４の充放電電力を探索し、これに基づきバッテリ２４の充電側上限ガード値Ｉｃｍａｘや放電側上限ガード値Ｉｄｍａｘを需給バランス調整部３０に出力する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、供給手段の少なくとも一部による電力の供給と需要手段による電力の消費との少なくとも一方に関する予測処理の結果に基づき、電力を制御する電力制御装置に関する。

この種の制御装置としては、たとえば下記特許文献１に見られるように、車載バッテリとの間で電力の授受が可能な住宅の電力需要の予測に基づき、ＣＯ２排出量と電力コストとが小さいほど評価が高くなる評価関数に基づき、充放電スケジュールが策定され、これに基づき車両の充放電が指示されるものも提案されている。

特開２００８−５４４３９号公報

ただし、上記のように予測に基づき充放電スケジュールを定めるものにあっては、予測が外れた場合に、需要と供給とのバランスをとることができなくなる等の不都合が生じうる。

本発明は、上記課題を解決する過程でなされたものであり、その目的は、供給手段の少なくとも一部による電力の供給と需要手段による電力の消費との少なくとも一方に関する予測処理の結果に基づき、電力を制御する新たな電力制御装置を提供することにある。

以下、上記課題を解決するための手段、およびその作用効果について記載する。

請求項１記載の発明は、電力の供給側にあたる供給手段（２０，Ｌ１）と、電力の需要側にあたる需要手段（２２，Ｌ２，４４）と、前記供給手段および前記需要手段とは別の蓄電手段（２４）と、を備え、前記需要手段に供給すべき電力を、前記供給手段および前記蓄電手段によって賄う需給バランス調整部（３０）を備えるシステムに適用され、前記供給手段は、複数からなり、前記供給手段の少なくとも一部による電力の供給と前記需要手段による電力の消費との少なくとも一方に関する予測処理を行なう予測手段（Ｓ１４）と、前記予測処理の結果に基づき、前記蓄電手段の充放電電力のガード値を設定するガード値設定手段（Ｓ２２，Ｓ２４）と、前記ガード値設定手段によって設定されるガード値を、前記需給バランス調整部に出力する出力手段（Ｓ２２，Ｓ２４）と、を備えることを特徴とする。

上記発明では、予測手段、ガード値設定手段、および出力手段を備えることで、需給バランス調整部自体が、供給手段によって供給可能な電力と、需要手段に供給すべき電力と、蓄電手段の充電量とについての現時点の値等、微視的なタイムスケールにおける情報のみを把握している場合であっても、需給バランス調整部によってなされる電力の調整を予測手段の予測期間のスケールにおいて適切なものとすることができる。

ただし、蓄電手段の充放電量について、予測処理の結果に基づき適切と思われる値自体を需給バランス調整部に指示する場合には、予測処理の結果が実際とずれることで、需給バランスを維持することができなくなるおそれがある。この点、上記発明では、需給バランス調整部に充放電電力の指令値をガード値として与えることで、こうした事態を回避することができる。

なお、本発明にかかる以下の代表的な実施形態に関する概念の拡張については、代表的な実施形態の後の「その他の実施形態」の欄に記載してある。

第１の実施形態にかかるシステム構成図 同実施形態にかかる最適探索処理の手順を示す流れ図。 同実施形態にかかるガード値の算出処理の手順を示す流れ図。 同実施形態の効果を示す図。 同実施形態の効果を示す図。 同実施形態の効果を示す図。 同実施形態の効果を示す図。 第２の実施形態にかかる最適探索処理の手順を示す流れ図。

＜第１の実施形態＞
以下、本発明にかかる電力制御装置を店舗に搭載される電力制御装置に適用した第１の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。

図１に示される系１０は、本実施形態の適用対象となるものであり、ここでは、店舗が備える系を想定している。

系１０は、電力の供給側の手段である供給手段として、太陽光パネル２０と、系１０の外部の商用電源（系統電源２６）に接続される配線Ｌ１とを備える。ここで、配線Ｌ１自体は、電力を生成するものではないが、系１０の外部の電力（系統電源２６によって供給される電力）を系１０内に取り込む取込手段であり、系１０において供給側にあたる供給手段となっている。

一方、系１０内において電力の需要側にあたる需要手段としては、ヒートポンプ２２や、配線Ｌ２、負荷４４がある。ここで、配線Ｌ２は、系１０の外部の移動体（商用車２８）に電力を伝送するための伝送手段である。ちなみに、配線Ｌ２における電力の消費率は理想的にはゼロであるが、系１０の外部に電力を伝送することで系１０内から電力を持ち出す側の手段となっている。ちなみに、配線Ｌ１についても、系１０の電力を系統電源２６側に逆潮流する場合には、需要手段となる。

系１０は、上記供給手段および需要手段以外に、蓄電手段としての２次電池（バッテリ２４）を備える。ここで、本実施形態では、バッテリ２４として、リチウムイオン２次電池を想定している。

需給バランス調整部３０は、上記需要手段に供給すべき電力を上記供給手段の電力によって賄うことで需要と供給とのバランスを維持する機能を有する。特に、需給バランス調整部３０では、系１０内の電力の需要と供給とのバランスを維持すべくバッテリ２４の充放電量および系統電源２６からの電力供給量を操作する。

詳しくは、需給バランス調整部３０は、直流バス配線３２（ＨＶＤＣ：High Voltage Direct Current）を備え、直流バス配線３２を介して電力の授受を仲介する。すなわち、太陽光パネル２０の発電電力Ｐｓｐは、ソーラ用コンバータ３４によって昇圧され、直流バス配線３２に出力される。また、系統電源２６から供給される電力Ｐｓｙｓは、系統インバータ３６によって直流電力に変換され、直流バス配線３２に出力される。また、バッテリ２４の放電電力Ｐｂｄは、ＤＣＤＣコンバータ３８を介して直流バス配線３２に出力される。

一方、直流バス配線３２の電力は、ＤＣＤＣコンバータ３８を介してバッテリ２４の充電電力Ｐｂｃとして、バッテリ２４に入力される。また、直流バス配線３２の電力Ｐｈｐは、ヒートポンプ用コンバータ４０を介してヒートポンプ２２に出力される。なお、本実施形態では、ヒートポンプ２２として、駆動状態と停止状態との２値的な動作が外部コントローラから制御可能なインターフェースを有するものを想定している。このため、ヒートポンプ２２の駆動状態においては、ヒートポンプ用コンバータ４０からヒートポンプ２２に一定の電力Ｐｈｐが出力される。また、直流バス配線３２の電力は、充電用コンバータ４２を介して配線Ｌ２に出力され、配線Ｌ２を介して商用車２８に供給される。ここで、商用車２８としては、たとえば店舗と契約している電動の冷凍庫を備えるものとしてもよく、またたとえば店舗に製品を納入した際、電力の供給を受ける契約をしている電気自動車としてもよい。さらに、直流バス配線３２の電力Ｐｌｏａｄは、負荷４４に出力される。

こうした構成において、系１０内の需要と供給とのバランスをとるためには、バッテリ２４の充電電力Ｐｂｃ（放電電力Ｐｂｄ）と、系統電源２６の電力とを定めればよいこととなる。これを実現すべく、本実施形態にかかる需給バランス調整部３０は、直流バス配線３２の電圧値を、系１０内の需要と供給とのいずれかへの偏りに関する情報として利用する。これは、需要手段に供給すべき電力を、バッテリ２４、系統電源２６および太陽光パネル２０によって供給するに際し、それらの電力の制御手段（ＤＣＤＣコンバータ３８、系統インバータ３６、およびソーラ用コンバータ３４）間での情報通信や協調制御を不要とするためのものである。

すなわち、需要手段側については、ヒートポンプ２２の要求に応じてヒートポンプ用コンバータ４０が駆動されることで、その電力Ｐｈｐが定まり、商用車２８の充電要求に応じて充電用コンバータ４２の出力する電力Ｐｖが定まり、また、負荷４４の要求に応じて、その電力ＰＬｏａｄが定まる。

これに対し、供給手段側において、太陽光パネル２０の発電電力Ｐｓｐは、たとえば周知の最大電力点追従制御（ＭＰＰＴ制御）によっておのずと定まる。一方、バッテリ２４の充電電力Ｐｂｃや放電電力Ｐｂｄ、さらには、系統電源２６の電力Ｐｓｙｓは、直流バス配線３２の実際の電圧Ｖｈｖｄｃに応じて定まる。ここで、電圧Ｖｈｖｄｃは、系１０内の電力の需給バランスの偏りと相関を有するパラメータであり、需給バランス調整部３０は、電圧Ｖｈｖｄｃを需給バランスの偏り情報として利用する。

詳しくは、ＤＣＤＣコンバータ３８は、たとえば周知の昇降圧チョッパ回路等の双方向コンバータであり、その出力電圧Ｖａと電圧Ｖｈｖｄｃとの大小に応じて、バッテリ２４から直流バス配線３２への電力の放電状態となるか、直流バス配線３２からバッテリ２４への電力の充電状態となるかが定まる。同様に、系統インバータ３６は、たとえば周知の直流交流変換回路の出力段に昇降圧チョッパ回路等を接続した双方向の電力変換回路である。そして、その出力電圧Ｖｂと電圧Ｖｈｖｄｃとの大小に応じて、系統電源２６から直流バス配線３２への電力の供給、および停止（場合によっては逆潮流）のいずれとなるかが定まる。これは、たとえば昇降圧チョッパ回路から直流バス配線３２側への電力の出力時において、その入力段の直流交流変換回路によって系統電源２６からの電力を引き込む処理を実行することで実現することができる。

ここで、ＤＣＤＣコンバータ３８の出力電圧Ｖａや系統インバータ３６の出力電圧Ｖｂは、先の図１に示すスケジューラ５０によって設定される。すなわち、スケジューラ５０は、系統電源２６からの電力の供給に伴って系１０に発生するコストを最小化するための操作量として、バッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆや系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆを設定する。そして、ＤＣＤＣコンバータ３８や系統インバータ３６のそれぞれでは、それらの出力電圧Ｖａ，Ｖｂがバッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆや系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆとなるように制御する。

詳しくは、本実施形態では、系１０の内部に電力を供給する手段として、系統電源２６と、太陽光パネル２０を想定している。ここで、配線Ｌ１を介して系統電源２６から電力が供給される場合、供給に応じたコスト（電気料金）が生じる。このため、配線Ｌ１は、系１０にコストを生じさせる有料供給手段である。これに対し、太陽光パネル２０は、これを購入する初期投資や消耗を無視すれば、発電電力Ｐｓｐを系１０に無料で供給するものであるため、無料供給手段である。このため、スケジューラ５０では、系統電源２６からの電力の供給に伴うコストを最小とするための充電電力Ｐｂｃや、放電電力Ｐｂｄ等を探索する処理（最適探索処理）を行なう。ちなみに、コストを最小とすることで、太陽光パネル２０の発電電力の利用量を大きくすることのできることから、再生可能エネルギの利用量を増大させ、ひいては系１０内で生成されるエネルギを極力消費するいわゆる地産地消を狙ったものともなっている。

図２に、スケジューラ５０の行なう上記最適探索処理を示す。この処理は、制御周期Ｔｃ（ここでは、１時間を想定）によって繰り返し実行される。

この一連の処理では、まずステップＳ１０において、系統電源２６から供給される電力のコストｃ（ｔ）の情報を取得する。ここで、コストｃ（ｔ）は、たとえば平日の昼と比較して深夜の方が安い等、時間帯に応じて変動するものであるため、時間の関数である。この処理は、たとえば通信線を介して電力会社から情報を引き出す処理としてもよく、また、ユーザに情報を入力するように促し、入力された情報を取得する処理としてもよい。

続くステップＳ１２においては、バッテリ２４の現在の充電量Ｂｉｎｔと、ヒートポンプ２２の現在の貯湯量Ｌｉｎｔとの情報を取得する。ここで、充電量Ｂｉｎｔは、バッテリ２４の現在の充電率（ＳＯＣ）に、満充電量Ｂｍａｘを乗算することで得られる。また、充電率は、電流センサ５４によって検出されるバッテリ２４の充放電電流Ｉｂａｔｔや、電圧センサ５６によって検出されるバッテリ２４の端子電圧Ｖｂａｔｔに基づき、周知の手法で算出される。これに対し、貯湯量Ｌｉｎｔは、ヒートポンプ２２から提供される。

続くステップＳ１４においては、太陽光パネル２０の発電電力Ｐｓｐ（ｔ）、商用車２８の充電電力Ｐｖ（ｔ）、負荷４４が消費する電力ＰＬｏａｄ（ｔ）、およびヒートポンプ２２の湯使用量Ｌｕｓｅ（ｔ）を予測する処理を行なう。ここで、太陽光パネル２０の発電電力Ｐｓｐ（ｔ）については、たとえば通信線を介して取得される天気予報に基づき、予測処理を行なえばよい。また、これに代えて、大気圧の検出値に基づきスケジューラ５０自身によって天気を予測し、これに基づき予測してもよい。

一方、商用車２８の充電電力Ｐｖ（ｔ）は、過去の充電電力の履歴に基づき予測すればよい。これは、過去の所定の期間において実際に充電がなされる都度、そのときの充電電力と時刻とをスケジューラ５０が備えるメモリ５２に記憶することで行なうことができる。詳しくは、たとえば、過去数日間における各時刻の充電電力の平均値と、標準偏差とを算出し、平均値に標準偏差を加算したものをその時刻の充電電力Ｐｖ（ｔ）の予測値とすればよい。なお、上記所定の期間は、予測期間よりも長い期間であることが望ましい。

また、負荷４４が消費する電力ＰＬｏａｄ（ｔ）についても、過去の消費電力の履歴に基づき予測することができる。この処理も、過去の所定の期間における時刻毎の消費電力をメモリ５２に記憶することで行なうことができる。さらに、ヒートポンプ２２による湯使用量Ｌｕｓｅ（ｔ）についても、過去の湯の使用履歴に基づき予測すればよい。この処理も、過去の所定の期間における時刻毎の湯使用量をメモリ５２に記憶することで行なうことができる。

続くステップＳ１６においては、バッテリ２４の電力の下限値Ｂｍｉｎ（ｔ）と、ヒートポンプ２２の貯湯量の下限値Ｌｍｉｎ（ｔ）とを算出する。ここで、下限値Ｂｍｉｎ（ｔ）は、ステップＳ１４において予測された充電電力Ｐｖ（ｔ）をバッテリ２４によって全て賄うことができるように設定されている。これは、バッテリ２４の充電量を、商用車２８に充電電力Ｐｖ（ｔ）の電力を供給可能な量に準備しておくためのものである。一方、下限値Ｌｍｉｎ（ｔ）は、ステップＳ１４において予測された湯使用量Ｌｕｓｅ（ｔ）を供給可能な値とするためのものである。

続くステップＳ１８においては、上記ステップＳ１４の予測処理の結果に基づき、系統電源２６からの電力の供給を受けることで生じるコストを最小とするための充電電力Ｐｂｃ（ｔ）、放電電力Ｐｂｄ（ｔ）、電力Ｐｓｙｓ（ｔ）、およびヒートポンプ２２の運転の指示値Ｈｐ（ｔ）を探索する。本実施形態では、これを、線形計画法によって行なう。詳しくは、混合整数計画法を用い、以下の式（ｃ２）〜（ｃ９）にて表現される制約条件の下で以下の式（ｃ１）にて表現される目的関数Ｚを最小化する値を探索することで行なう。

上記の式（ｃ１）は、目的関数Ｚを、コストｃ（ｔ）と電力Ｐｓｙｓ（ｔ）との積についての予測期間（０〜Ｎ・Ｔｃ）にわたる和として構築した例を示す。ここで、本実施形態では、予測期間を、図２の処理の周期（制御周期Ｔｃ）よりも長い時間とする。特に、本実施形態では、２４時間を想定している。これは、系統電源２６の電力のコストｃ（ｔ）の変動周期が、１日（２４時間）に設定されていることに基づいている。

上記の式（ｃ２）は、バッテリ２４の蓄電量に関する制約条件であり、上記の式（ｃ３）は、ヒートポンプ２２の湯の使用量に関する制約条件である。ちなみに、指示値Ｈｐは、ヒートポンプ２２を駆動する場合に「１」となり、駆動しない場合に「０」となる。また、上記の式（ｃ３）では、駆動する場合の単位時間当たりの貯湯量の増加量ｄＬを用いている。

一方、上記の式（ｃ４）は、需要と供給との関係に関する制約条件である。本実施形態では、供給電力が需要電力（の予測値）以上となる旨の条件とする。また、上記の式（ｃ５）は、系統電源２６の利用契約に関する制約条件である。すなわち、系統電源２６の利用電力には、契約上の上限値Ｐｓｙｓｍａｘがあるため、これを超えないようにする。また、上記の式（ｃ６）は、バッテリ２４の充電電力Ｐｂｃ（ｔ）に関する制約条件であり、上記の式（ｃ７）は、バッテリ２４の放電電力Ｐｂｄ（ｔ）に関する制約条件である。これらの条件は、バッテリ２４の仕様によって定まる電力の上限値を超えないようにするためのものである。なお、バッテリ２４の充放電電力の上限値は、スケジューラ５０のメモリ５２に記憶しておく。

一方、上記の式（ｃ８）は、バッテリ２４が同時に充電および放電を行なうことができない旨を、独立変数が正の場合に「１」、ゼロ以下である場合に「０」となる関数ｆを用いて表現したものである。また、上記の式（ｃ９）は、商用車２８の充電とヒートポンプ２２の駆動とが同時になされることを禁止する条件である。これは、系１０内での消費電力の最大値を低減することで、系統電源２６の契約上の上限値Ｐｓｙｓｍａｘを低下させることを狙ったものである。

なお、このステップＳ１８の処理は、本実施形態において最適値探索手段を構成する。この処理が完了する場合、図２に示す一連の処理が一旦終了する。

図３に、上記最適探索処理の結果を踏まえて、スケジューラ５０から需給バランス調整部３０に出力する指示信号を生成する処理を示す。この処理は、制御周期Ｔｃで繰り返し実行される。

この一連の処理では、まずステップＳ２０において、バッテリ２４の充電電力Ｐｂｃ（０）がゼロよりも大きいか否かを判断する。この処理は、コストを最小化するうえで、現時点から制御周期Ｔｃが経過するまでの期間においてバッテリ２４を充電すべきか否かを判断するためのものである。すなわち、上記最適探索処理は、上記の式（ｃ２），（ｃ３）からわかるように、現在の時刻を「ｔ＝０」とし、予測期間「ｔ＝０〜Ｎ・Ｔｃ」にわたる予測を行っている。このため、目的関数Ｚを最小化するうえでの現時点から制御周期Ｔｃが経過するまでの期間における充電電力Ｐｂｃ（ｔ）は、充電電力Ｐｂｃ（０）となる。ステップＳ２０において肯定判断される場合、バッテリ２４の充電を行なうことがコスト低減のうえで有効と考えられることから、ステップＳ２２に移行する。

ステップＳ２２においては、バッテリ２４の充電電流のガード値（充電上限ガード値Ｉｃｍａｘ）を算出し、これを需給バランス調整部３０に出力する。ここで、需給バランス調整部３０に対し、バッテリ２４に充電電力Ｐｂｃ（０）で充電することを指示する代わりに、充電ガード値として与えるのは、予測はずれが生じた場合であっても需給バランス調整部３０において需要と供給とのバランス調整を可能とすることを狙ったものである。

また、充電電力Ｐｂｃ（０）を上限値として与える代わりに、これに対応する充電上限ガード値Ｉｃｍａｘを与えるのは、需給バランス調整部３０を、バッテリ２４の仕様に依存しない汎用性の高いものとするためである。すなわち、バッテリ２４は、開放端電圧（ＯＣＶ）と充電率（ＳＯＣ）との関係や、内部抵抗、充放電電力の許容範囲、充放電電流の許容範囲、端子電圧の許容範囲が、仕様毎に相違する。このため、こうしたバッテリ２４の特性情報に基づき、適切な充電上限ガード値Ｉｃｍａｘを設定する処理をスケジューラ５０によって行なうことで、需給バランス調整部３０の汎用性を高める。

詳しくは、スケジューラ５０では、メモリ５２に記憶されたバッテリ２４の特性情報に基づき、充電上限ガード値Ｉｃｍａｘを算出する。図では、バッテリ２４の充電率から把握される開放端電圧（ＯＣＶ）と充電上限ガード値Ｉｃｍａｘとの積が充電電力Ｐｂｃ（０）となるという簡素な式によって、充電上限ガード値Ｉｃｍａｘを算出する例を示した。すなわち、この例では、充電上限ガード値Ｉｃｍａｘの算出に際し、内部抵抗による電圧降下量や、分極の影響等を無視している。

ステップＳ２２の処理では、さらに、バッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆを低圧側デフォルト値ＶＬとして且つ、系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆを高圧側デフォルト値ＶＨとし、これらバッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆおよび系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆを需給バランス調整部３０に出力する。これは、需給バランス調整部３０に、バッテリ２４を充電すべきことを指示するための処理である。

なお、ステップＳ２２の処理は、本実施形態において、ガード値設定手段および出力手段を構成する。

これに対し、ステップＳ２０において否定判断される場合、バッテリ２４の放電を行なうことがコスト低減のうえで有効と考えられることから、ステップＳ２４に移行する。

ステップＳ２４においては、上記ステップＳ２２の要領で放電電力Ｐｂｄ（０）から定まる放電電流のガード値（放電上限ガード値Ｉｄｍａｘ）を算出し、需給バランス調整部３０に出力する。また、バッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆを高圧側デフォルト値ＶＨとして且つ、系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆを低圧側デフォルト値ＶＬとし、これらバッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆおよび系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆを需給バランス調整部３０に出力する。これは、需給バランス調整部３０に、バッテリ２４を放電すべきことを指示するための処理である。

なお、ステップＳ２４の処理は、本実施形態において、ガード値設定手段および出力手段を構成する。

ステップＳ２２，Ｓ２４の処理が完了する場合、ステップＳ２６において、指示値Ｈｐ（０）が「１」であるか否かを判断する。この処理は、コストを最小化するうえで、現時点から制御周期Ｔｃが経過するまでの期間においてヒートポンプ２２を駆動すべきか否かを判断するためのものである。なお、ステップＳ２６の処理は、本実施形態において決定手段を構成する。そしてステップＳ２６において肯定判断される場合、ステップＳ２８において、ヒートポンプ２２に駆動信号Ｍｈを出力する。

なお、ステップＳ２８の処理が完了する場合や、ステップＳ２６において否定判断される場合には、この一連の処理を一旦終了する。

こうした処理によれば、先の図２に示した処理によって、制御周期Ｔｃよりも長い予測期間（ここでは２４時間を想定）においてコストを最小化するためガード値が、図３に示した処理によって制御周期Ｔｃ毎に更新されることとなる。すなわち、制御周期Ｔｃ毎に、制御周期Ｔｃよりも長い予測期間にわたる予測がなされるものの、この予測に基づくガード値の設定は、制御周期Ｔｃの期間に限られ、次の制御周期Ｔｃにおいては、新たな予測結果に基づきガード値が設定される。このようにモデル予測制御の予測期間よりも制御周期Ｔｃを短くするのは、予測処理における予測誤差や、最適探索処理におけるモデル化誤差に対するロバスト性を高めるためのものである。ちなみに、予測期間自体を短くすることによっても予測誤差は低減しうるものの、この場合、最適探索処理によって微視的なタイムスケールにおける最適解が探索されることとなり、これは必ずしも大きなタイムスケールにおける最適解とならない。

さらに、スケジューラ５０から需給バランス調整部３０にガード値を与えることで、予測誤差が生じた場合であっても、需要と供給のバランスをとることができる。以下、これについて説明する。

図４は、上記最適探索処理によって、充電電力Ｐｂｃが太陽光パネル２０の発電電力Ｐｓｐによって賄われることが最適であるとされた（図中、計画時と表記）状況下、実際の発電電力Ｐｓｐが予測を下回り、且つ負荷４４による想定外の電力消費がなされる場合を例示する。この場合、発電電力Ｐｓｐが少ないため、バッテリ２４の充電や負荷４４による電力消費に伴って直流バス配線３２の電圧Ｖｈｖｄｃが低下し、実際の充電電力Ｐｂｃが充電電力Ｐｂｃ（０）よりも少なくなる。さらに、電圧Ｖｈｖｄｃが系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆよりも低下し、系統電源２６の電力Ｐｓｙｓが供給される。

これに対し、充電電力Ｐｂｃ自体を需給バランス調整部３０に指令値として与える比較例の場合、電力の需要を賄う上で系統電源２６に要求される電力Ｐｓｙｓが契約上の上限値Ｐｓｙｓｍａｘを超えるおそれがある。

図５は、上記最適探索処理によって、負荷４４によって消費される電力ＰＬｏａｄがバッテリ２４の放電電力Ｐｂｄによって賄われることが最適であるとされた（図中、計画時と表記）状況下、負荷４４によって実際に消費される電力ＰＬｏａｄが小さかった場合を例示する。この場合、本実施形態では、負荷４４によって消費される電力が少ないことに起因してバッテリ２４の放電電力Ｐｂｄが過剰となる場合、直流バス配線３２の電圧が上昇する。このため、バッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆと直流バス配線３２の電圧Ｖｈｖｄｃとの差圧が小さくなることで、バッテリ２４の放電電力Ｐｂｄは、最適探索処理時の放電電力Ｐｂｄ（０）よりも小さくなる。

これに対し、放電電力Ｐｂｄ（０）自体を需給バランス調整部３０に指令値として与える比較例の場合、ＤＣＤＣコンバータ３８の出力電圧Ｖａを上昇させて放電電力Ｐｂｄ（０）を守る制御がなされることとなる。

図６は、上記最適探索処理によって、負荷４４によって消費される電力ＰＬｏａｄがバッテリ２４の放電電力Ｐｂｄによって賄われることが最適であるとされた（図中、計画時と表記）状況下、負荷４４によって実際に消費される電力ＰＬｏａｄが大きかった場合を例示する。この場合、本実施形態では、最適探索処理によって定められた放電電力Ｐｂｄ（０）を上限値として上限ガード処理がかけられるため、バッテリ２４の放電電力Ｐｂｄは、放電電力Ｐｂｄ（０）となる。そして、負荷４４によって消費される電力が大きいために直流バス配線３２の電圧Ｖｈｖｄｃが低下し、系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆを下回ることで系統電源２６の電力が供給され、需要と供給とのバランスがとられる。ちなみに、系統電源２６による電力の供給がなされるときの直流バス配線３２の電圧Ｖｈｖｄｃは、高圧側デフォルト値ＶＨとされるバッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆよりも低い。ただし、本実施形態では、放電電流の放電上限ガード値Ｉｄｍａｘが与えられるために、バッテリ２４の放電電力がガード値（Ｐｂｄ（０））を超えることはない。

図７は、上記最適探索処理によって、太陽光パネル２０の発電電力Ｐｓｐをバッテリ２４に充電することが最適であるとされた（図中、計画時と表記）状況下、発電電力Ｐｓｐが想定外に大きかった場合を例示する。この場合であっても、本実施形態では、バッテリ２４の充電電力Ｐｂｃは、最適探索処理によって定められた充電電力Ｐｂｃ（０）を上限値として、上限ガード処理がかけられるため、充電電力Ｐｂｃ（０）となる。なお、発電電力Ｐｓｐのうちの余剰分は、系統インバータ３６を介して逆潮流すればよい。

以下、本実施形態の効果のいくつかを記載する。

（１）スケジューラ５０において、予測処理に基づくバッテリ２４の充放電電力の最適値を探索し、これに応じたガード値を需給バランス調整部３０に与えた。これにより、需給バランス調整部３０では、予測対象となる時間スケールにおいて適切な充放電電力となるように需要と供給とのバランスをとることができる。しかも、需給バランス調整部３０に与える指示内容がガード値というかたちを取ることで、予測処理に誤差が生じた場合であっても、需給バランス調整部３０においてこれに柔軟に対処することができる。

（２）バッテリ２４の充放電電力の最適値が、充電側の値か放電側の値かに応じて、需給バランス調整部３０に対し、バッテリ２４を充電すべきか放電すべきかを指示した。これにより、需給バランス調整部３０では、予測対象となる時間スケールにおいてコストを低減する上で、バッテリ２４の充電と放電とのいずれを行なうべきかの情報を得ることができる。

（３）需給バランス調整部３０が、直流バス配線３２を備え、直流バス配線３２の電圧Ｖｈｖｄｃに基づき需給バランスを把握し、これに基づき系統インバータ３６の出力やＤＣＤＣコンバータ３８の出力を調整するシステムとした。これにより、需給バランス調整部３０では、電力の制御手段（系統インバータ３６、ＤＣＤＣコンバータ３８、およびソーラ用コンバータ３４）間での情報通信や協調制御をすることなく、需給バランスを調整することができる。

（４）バッテリ２４を充電すべきか放電すべきかに応じて、バッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆと系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆとの大小関係を設定して需給バランス調整部３０に出力した。これにより、需給バランス調整部３０では、与えられたバッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆと系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆとに基づき、需要と供給とのバランスをとることができる。

（５）系統電源２６からの電力の供給に伴うコストを最小化すべくバッテリ２４の充放電電力のガード値を設定した。これにより、系１０内のコストを最小化することができ、また、再生可能エネルギの利用量を大きくすることができる。

（６）系１０内に、太陽光パネル２０（不安定供給手段）を備えた。これにより、系１０内に供給可能な電力量を予め確定することができないことから、予測処理に基づくバッテリ２４の充放電電力のガード値の設定処理の利用価値が特に高くなる。

（７）予測期間（０〜Ｎ・Ｔｃ）よりも短い予測周期（制御周期Ｔｃ）毎に予測処理、最適探索処理、およびガード値の設定処理を行った。これにより、比較的長いタイムスケールにおける最適探索処理を行ないつつも、予測誤差やモデル化誤差に対するロバスト性を向上させることができる。

（８）系１０に、商用車２８に電力を伝送するための伝送手段（配線Ｌ２）を備えた。この場合、系１０の外部に電力を供給すべきタイミングを予め把握することが困難となりやすいため、予測処理を行なうことが特に有効である。

（９）最適探索処理を行なうに際し、商用車２８の充電電力Ｐｖをバッテリ２４によって賄うことができるためのバッテリ２４の充電量の下限値Ｂｍｉｎ（ｔ）を設定した。これにより、商用車２８の要求に確実に応じることができる。

（１０）バッテリ２４の充放電電力のガード値として、充電上限ガード値Ｉｃｍａｘ（放電上限ガード値Ｉｄｍａｘ）を需給バランス調整部３０に与えた。これにより、需給バランス調整部３０に、バッテリ２４の仕様に応じた特性情報を記憶する機能等を搭載する必要が生じることがないため、需給バランス調整部３０の汎用性を高めることができる。

（１１）最適値探索処理を、混合整数計画問題として定式化した。これにより、ヒートポンプ２２の稼動、停止のように２値的な動作を扱うことができることに加えて、「ｉｆ ｔｈｅｎ ｅｌｓｅ」でロジックを構築することを回避することもできる。
＜第２の実施形態＞
以下、第２の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。

図８に、本実施形態にかかる最適探索処理を示す。この処理は、制御周期Ｔｃ（ここでは、１時間を想定）によって繰り返し実行される。なお、図８に示す処理において、先の図２に示した処理に対応するものについては、便宜上同一のステップ番号を付している。

図示されるように、本実施形態では、ステップＳ１８ａにおいて、以下の式（ｃ１０）の目的関数Ｚを最小化するための充電電力Ｐｂｃ（ｔ）、放電電力Ｐｂｄ（ｔ）、電力Ｐｓｙｓ（ｔ）およびヒートポンプ２２の運転の指示値Ｈｐ（ｔ）を探索する。

すなわち、本実施形態では、系統電源２６の電力Ｐｓｙｓ（ｔ）を最小化することを考える。これは、再生可能エネルギとしての太陽光パネル２０の発電電力Ｐｓｐの利用量を最大化することを狙ったものである。これは、上記第１の実施形態以上に、系１０内において生成される電力で需要手段によって要求される電力を極力賄い、系１０内でのいわゆる地産地消を促すことを目的とする。

ちなみに、系統電源２６が火力発電等である場合には、これはＣＯ２フリーエネルギを最大限利用することを狙ったものともなる。
＜その他の実施形態＞
なお、上記各実施形態は、以下のように変更して実施してもよい。

「無料供給手段について」
太陽光パネル２０に限らない。たとえば、風力発電機であってもよい。また、このように天候に依存する天候依存型発電手段に限らない。たとえば、系１０の外部において使い切れなかった電力が無料で提供される場合、この電力の入力手段であってもよい。この場合であっても、無料の提供が予測対象となる期間だけ未来について事前に通知されるものでないなら、供給可能電力量を予め確定させることができない不安定供給手段となりうる。

なお、無料供給手段自体は、必須の構成要素ではない。これを備えない場合であっても、たとえば系統電源の電力コストが時間に依存して変動するものであるなら、電力の総コストを最小化するうえでは、需要手段の消費電力を予測する予測手段を備えることは有効である。

「有料供給手段について」
系統電源２６からの電力を系１０内に取り込む取込手段（配線Ｌ１）に限らない。たとえば、燃料電池や、化石燃料等によって発電する自家発電装置等であってもよい。この場合であっても、電力を消費することで、系１０内の燃料が消費され、これを補うにはコストがかかるため、これは有料供給手段である。

「再生可能エネルギ利用手段について」
「無料供給手段について」の欄において示したように、天候依存型発電手段としては、太陽光パネル２０に限らず、風力発電機等であってもよい。

また、天候依存型発電手段に限らず、たとえば地熱発電機等を含めてもよい。この場合であっても、地産地消を促す上では、再生可能エネルギ利用手段から供給される電力の利用量を大きくすることが有効である。

「予測手段について」
予測期間がガード値の更新周期よりも長いものに限らない。たとえば同じであってもよい。

予測手法としては、上記実施形態において例示したものに限らない。たとえば、負荷４４が消費する電力ＰＬｏａｄを、過去数日間の平均値と標準偏差との和とする代わりに、同一の曜日の平均値と標準偏差との和としてもよい。また、予測値を、平均値と標準偏差との和とする代わりに、「平均値−標準偏差」と「平均値＋標準偏差」との２つとしたり、さらに平均値自体をこれに加えて３つとしたりしてもよい。この場合、最適値算出手段は、それら各予測値毎に探索される最適値を探索し、最終的な最適値を各最適値の単純平均値としたり、加重平均値としたりすればよい。

都度入力される変数に基づき需要手段の消費電力を予測する処理を行わないものであってもよい。すなわち、たとえば需要側の未来の消費電力をデフォルト値として与え、太陽光パネル２０の発電電力Ｐｓｐの利用効率を最大化したり、電力のコストを最小化したりするうえで、太陽光パネル２０の発電電力Ｐｓｐの予測処理の結果を利用してもよい。

また、供給手段の供給電力の予測を行わなくてもよいことについては、「無料供給手段について」の欄に記載したとおりである。

「最適値算出手段（Ｓ１８，Ｓ１８ａ）について」
上記第１の実施形態（図２）や第２の実施形態（図８）において例示したものに限らない。たとえば、電力コストが低いほど、また再生可能エネルギの利用量が大きいほど評価を高くして且つ、評価を最高とする解を最適値とするものであってもよい。

たとえば、ヒートポンプ２２の稼動時における消費電力を複数段階または連続的に可変とすることができるなら、制約条件において、これを表現するうえで整数の変数は不要となる。もっとも、この場合であっても、「ｉｆ ｔｈｅｎ ｅｌｓｅ」でロジックを構築することを避けるうえでは、混合整数計画問題とすることが有効である。

ただし、線形計画法として混合整数計画法を用いるものに限らない。さらに、数理計画問題として、線形計画法を用いるものに限らない。

「コストｃ（ｔ）について」
系統電源２６のコストとしては、２４時間単位で変動するものに限らない。たとえば電力需要のピーク時に電気料金を引き上げるいわゆるダイナミックプライシングを採用する場合、これを反映したコストとすることもできる。そして、この場合のコストｃ（ｔ）が天候等によって変動するものである場合、コストを予め確定させることができないため、これを予測対象に含めてもよい。

「出力手段（Ｓ２２，Ｓ２４）について」
充電上限ガード値Ｉｃｍａｘや放電上限ガード値Ｉｄｍａｘを出力するものに限らず、充電電力の上限ガード値や放電電力の上限ガード値を出力するものであってもよい。ただし、この場合、需給バランス調整部３０において、バッテリ２４の特性情報を記憶する記憶手段（メモリ５２）を備える。

上記実施形態では、バッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆと系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆとに、高圧側デフォルト値ＶＨと低圧側デフォルト値ＶＬとを割り振ったがこれに限らない。たとえば、系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆを固定して且つ、バッテリ側閾値電圧Ｖｂｔｈよりも大きい値とするか小さい値とするかを、バッテリ２４の充電および放電のいずれを優先するかに応じて設定してもよい。

また、バッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆや系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆとしては、デフォルト値に限らない。たとえば、充電電力Ｐｂｃ（０）や放電電力Ｐｂｄｆ（０）、電力Ｐｓｙｓ（０）に応じて、２段階以上で段階的に可変設定してもよく、また連続的に可変としてもよい。

充電すべきか放電すべきかの指示としては、バッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆと系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆとを出力するものに限らない。たとえば、充電上限ガード値Ｉｃｍａｘを出力することで充電すべき旨を指示し、放電上限ガード値Ｉｄｍａｘを出力することで放電すべき旨を指示するものであってもよい。この場合、需給バランス調整部３０において、充電すべき旨が指示されることでバッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆを系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆよりも小さい値に設定し、放電すべき旨が指示されることでバッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆを系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆよりも大きい値に設定すればよい。

「需給バランス調整部について」
充電すべき旨や放電すべき旨の指示に応じてバッテリ側指令電圧Ｖａｒｅｆと系統側指令電圧Ｖｂｒｅｆとの相対的な大きさを可変とするものに限らない。たとえばバッテリ２４を充電すべき旨が指示される場合、直流バス配線３２の電圧Ｖｈｖｄｃの値にかかわらずバッテリ２４を放電しないものであってもよい。

直流バス配線３２を備えるものに限らない。これを備えない場合であっても、たとえば負荷４４や、配線Ｌ２、ヒートポンプ２２を、需要側にあたる需要手段とし、それらの要求電力を、太陽光パネル２０の発電電力、系統電源２６の電力、およびバッテリ２４の放電電力によって賄うようにする調整手段を構成することは可能である。そして、この場合、スケジューラ５０から、ガード値に加えて、バッテリ２４を充電すべきか放電すべきかを指示するなら、需給バランス調整部３０に長期的なタイムスケールに基づく充放電制御をさせることが可能となる。そして、この場合であっても、たとえば、負荷４４の要求電力を賄うに際しバッテリ２４を放電すべき旨指示して且つ、放電電力のガード値を与えることで、たとえば図５に示したように、負荷４４の消費電力ＰＬｏａｄが予測を下回った場合であっても、これに適切に対処することができる。同様、図６に示したように、負荷４４の消費電力ＰＬｏａｄが予測を上回った場合に、バッテリ２４が過度に放電される事態を回避することができる。また、需給バランス調整部３０が、バッテリ２４を充電すべき旨指示される場合に、太陽光パネル２０の発電電力Ｐｓｐをバッテリ２４に充電する機能を搭載するなら、先の図４に示したように、太陽光パネル２０の発電電力が予測を下回った場合、バッテリ２４の充電電力を計画された値（ガード値）に対して低減することができ、この際、スケジューラ５０の指示との間になんら矛盾を生じない。

「移動体について」
商用車２８に限らず、普通乗用車等であってもよい。この場合であっても、車載主機として回転機と、これに供給される電気エネルギを貯蔵する貯蔵手段を備える場合には、系１０からの電力の流出先となり得る。

「変換手段（２２）について」
稼動、停止の２値的な動作をするものに限らないことについては、「最適値算出手段について」の欄に記載したとおりである。

熱エネルギへの変換としては、これを水の温度を上昇させることで行なうものに限らず、たとえばオイルの温度を上昇させることで行なうものであってもよい。

「システム（系１０）について」
たとえば住宅に備えられる系や工場内の系であってもよい。また、その構成要素が図１に例示したものに限らないことについては、「無料供給手段について」の欄や、「有料供給手段について」の欄にも記載してある。

「蓄電手段について」
２次電池としては、リチウムイオン２次電池に限らず、たとえばニッケル水素２次電池等であってもよい。また、２次電池にも限らず、たとえばキャパシタであってもよい。

「逆潮流について」
逆潮流によって電力を有料で売ることができる場合、その場合の売電料金を考慮してコスト低減の計画等を立案してもよい。

１０…系、２４…バッテリ（蓄電手段の一実施形態）、３０…需給バランス調整部、５０…スケジューラ。

Claims (14)

1. 電力の供給側にあたる供給手段（２０，Ｌ１）と、電力の需要側にあたる需要手段（２２，Ｌ２，４４）と、前記供給手段および前記需要手段とは別の蓄電手段（２４）と、を備え、前記需要手段に供給すべき電力を、前記供給手段および前記蓄電手段によって賄う需給バランス調整部（３０）を備えるシステムに適用され、
   前記供給手段は、複数からなり、
   前記供給手段の少なくとも一部による電力の供給と前記需要手段による電力の消費との少なくとも一方に関する予測処理を行なう予測手段（Ｓ１４）と、
   前記予測処理の結果に基づき、前記蓄電手段の充放電電力のガード値を設定するガード値設定手段（Ｓ２２，Ｓ２４）と、
   前記ガード値設定手段によって設定されるガード値を、前記需給バランス調整部に出力する出力手段（Ｓ２２，Ｓ２４）と、
   を備えることを特徴とする電力制御装置。
2. 前記ガード値設定手段は、
   前記予測手段の予測結果に基づき、前記蓄電手段の充放電電力量の最適値を定める最適値探索手段（Ｓ１８）を備え、
   該最適値探索手段によって定められる最適値が充電側の値であるか放電側の値であるかに応じて、前記充電側のガード値または前記放電側のガード値を設定するものであり、
   前記出力手段は、前記ガード値とともに、前記最適値に基づき前記蓄電手段を充電すべきか放電すべきかを前記需給バランス調整部に指示するものであり、
   前記需給バランス調整部は、前記充電すべき旨が指示される場合、前記需要手段によって要求される電力を賄うに際し前記供給手段の電力を優先し、前記放電すべき旨指示される場合、前記需要手段によって要求される電力を賄うに際し前記蓄電手段の電力を優先することを特徴とする請求項１記載の電力制御装置。
3. 前記供給手段、前記蓄電手段、および前記需要手段は、共通の直流配線（３２）を介して電力の授受を行なうものであり、
   前記需給バランス調整部は、前記直流配線の電圧に基づき前記需要手段によって要求される電力を賄うのに不足が生じているか否かを判断し、これに応じて前記供給手段の供給電力量および前記蓄電手段の充放電量を制御するものである
   ことを特徴とする請求項２記載の電力制御装置。
4. 前記供給手段は、電力を供給することで前記システムにコストを生じさせる有料供給手段を備え、
   前記最適値探索手段は、前記予測処理の結果に基づき、前記有料供給手段から供給される電力のコストを低減するうえでの前記蓄電手段の充放電電力量の最適値を算出することを特徴とする請求項２または３記載の電力制御装置。
5. 前記有料供給手段は、系統電源からの電力を前記システム内に取り込む取込手段を含むことを特徴とする請求項４記載の電力制御装置。
6. 前記供給手段は、再生可能エネルギを利用して発電を行なう再生可能エネルギ利用手段を備え、
   前記最適値探索手段は、前記予測処理の結果に基づき、前記再生可能エネルギ利用手段から供給される電力の利用量を大きくするうえでの前記蓄電手段の充放電電力量の最適値を算出することを特徴とする請求項２または３記載の電力制御装置。
7. 前記供給手段は、供給可能電力量を予め確定させることができない不安定供給手段を備え、
   前記予測処理は、前記不安定供給手段による電力供給の予測を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の電力制御装置。
8. 前記予測手段は、予め定められた長さを有する予測期間における予測処理を、該予測期間よりも短い予測周期で行なうものであり、
   前記ガード値設定手段は、前記予測周期でなされる予測処理の結果に基づき、前記ガード値を更新するものであり、
   前記出力手段は、前記ガード値が更新されることで、該更新されたガード値を前記需給バランス調整部に出力するものであることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の電力制御装置。
9. 前記需要手段は、移動体（２８）に電力を伝送するための伝送手段を含むことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の電力制御装置。
10. 前記ガード値設定手段は、前記伝送手段を介して前記移動体に供給する電力を前記蓄電手段によって供給可能とするうえでの前記蓄電手段の充電率の下限値に基づき、前記蓄電手段の充電率が前記下限値以上となるように、前記ガード値を設定することを特徴とする請求項９記載の電力制御装置。
11. 前記蓄電手段の特性情報を記憶する記憶手段を備え、
    前記ガード値設定手段は、前記特性情報に基づき、前記充放電電力のガード値として、前記蓄電手段の充放電電流のガード値を設定することを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の電力制御装置。
12. 前記需要手段は、電力を熱エネルギに変換する変換手段を備え、
    前記ガード値設定手段は、前記予測処理の結果に基づき、前記変換手段による変換処理の実行の有無を決定する決定手段を備え、
    前記出力手段は、前記変換手段に前記決定手段による決定に応じて指令信号を出力することを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載の電力制御装置。
13. 前記需給バランス調整部を備えることを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の電力制御装置。
14. 前記蓄電手段を備えることを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１項に記載の電力制御装置。

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