JP2015035941A - エネルギー管理システム、エネルギー管理方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 対象のエネルギー系において所定の目的をより最適に達する制御ができるエネルギー管理システム等を提供する。
【解決手段】 本発明のエネルギー管理装置は、複数または単数のエネルギー機器を含む系におけるエネルギーの需要量及び発生量の少なくとも１つの予測値を取得する取得部と、取得された前記予測値に基づいて、前記エネルギー機器の一種であるエネルギー発生装置、エネルギー消費装置及びエネルギー蓄積装置のうちの少なくとも１つの対象装置についての、所定の計画期間における運転計画の演算を繰り返す計画演算部と、を備える。前記計画演算部は、前記計画期間よりも短い再計画期間が経過するごとに前記運転計画を改めて演算する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、複数のエネルギー機器を含むデバイス系の電力需給を管理するエネルギー管理システム、このシステムが実行するエネルギー管理方法、及びコンピュータプログラムに関する。

近年、東日本大震災による電力危機、エネルギー資源の枯渇やその高騰により、限られたエネルギー資源を効率的に利用することが重要となっている。
その解決策の１つとして、「スマートグリッド」と呼ばれる次世代電力網に期待が寄せられている。スマートグリッドは、電力の流れを需要側と供給側から制御することにより、エネルギーを高効率で利用できるシステムである。その中でも、分散型電源と負荷が組み合わされた小規模系統を、「マイクログリッドシステム」と呼ぶ。

例えば、発電装置として太陽光発電と風力発電、蓄電池としてレドックスフロー（ＲＦ）電池を持ち、既存の電力会社の系統から独立して運用が可能な自立型のマイクログリッドシステムが既に開発されている（非特許文献１参照）。
しかし、自立型のマイクログリッドシステムでは、発電装置の供給能力に限界があるととともに、発電装置として安定した出力を得ることが難しい自然エネルギーを用いることが多いため、安定した運用が困難である。

そこで、上記従来のマイクログリッドシステムでは、安定した運用を実現するため、数理計画法を用いて、複数のエネルギー機器の総体である系に含まれる対象装置（例えば、蓄電池）について、運転計画を策定するエネルギー管理システム（Energy Management System：ＥＭＳ）が導入される。

特開２００３−９３９１号公報 特開２０１３−８７９９１号公報 特開２０１３−１３２４０号公報

住友電気工業株式会社 プレスリリース 2011年6月11日 「マイクロスマートグリッド実証システムの開発について」(http://www.sei.co.jp/news/press/11/prs921_s.html)

従来のエネルギー管理システムでは、系内でのエネルギーの需要量や発生量（電力の場合は、消費電力や発電量）の予測値に基づき、所定の目的が最適となるように、所定の計画期間にて対象装置の運転計画を演算し、その計画期間の全範囲で対象装置の制御を実行するのが通常である。
しかし、エネルギーの需要量や発生量の予測値はあくまでも予測であって、何らかの原因で実際値から外れることもあるので、予測値が正しいという前提で演算した運転計画は、必ずしも計画期間の全範囲に渡って正確であるとは限らない。

従って、電力の需要量や発生量の予測値に基づいて演算した運転計画を、その計画期間の全範囲に渡って運転計画通りの制御を実行すると、予期しなかった外乱（例えば、予想外の気象変動など）が計画期間内に発生した場合に、それ以後の運転計画自体の信頼性が低下し、対象装置を所定の目的が最適となるように制御することができなくなる可能性がある。
本発明は、かかる従来の問題点に鑑み、対象装置を所定の目的が最適となるように制御することができるエネルギー管理システム等を提供することを目的とする。

本発明のエネルギー管理システムは、複数または単数のエネルギー機器を含む系におけるエネルギーの需要量及び発生量の少なくとも１つの予測値を取得する取得部と、取得された前記予測値に基づいて、前記エネルギー機器の一種であるエネルギー発生装置、エネルギー消費装置及びエネルギー蓄積装置ののうちの少なくとも１つの対象装置についての、所定の計画期間における運転計画の演算を繰り返す計画演算部と、を備え、前記計画演算部は、前記計画期間よりも短い再計画期間が経過するごとに前記運転計画を改めて演算する。

本発明のエネルギー管理システムによれば、複数または単数のエネルギー機器で構成される系のエネルギー需給を管理する場合に、その系に含まれる対象装置を所定の目的が最適となるように制御することができる。

本発明の実施形態に係るマイクログリッドシステムの全体構成を示すブロック図である。 計画演算部が扱う入力データと出力データを示す概念図である。 計画演算部の処理内容を示すフローチャートである。 計画期間、再計画期間及び実行間隔のタイミング例を示すタイムチャートである。 （ａ）は計画演算に必要な変数の数の例を示す表であり、（ｂ）は計画演算に必要な制約式の数の例を示す表である。 従来のＥＭＳを用いた場合の運用結果を示すグラフである。 本発明の実施形態のＥＭＳを用いた場合の運用結果を示すグラフである。 計画演算部による解の選択方法の変形例を示す表である。

＜本発明の実施形態の概要＞
以下、本発明の実施形態の概要を列記して説明する。
（１） 本発明の実施形態に係るエネルギー管理システム（以下、「ＥＭＳ」ともいう。）は、複数または単数のエネルギー機器を含む系におけるエネルギーの需要量及び発生量の少なくとも１つの予測値を取得する取得部と、取得された前記予測値に基づいて、前記エネルギー機器の一種であるエネルギー発生装置、エネルギー消費装置及びエネルギー蓄積装置のうちの少なくとも１つの対象装置についての、所定の計画期間における運転計画の演算を繰り返す計画演算部と、を備え、前記計画演算部は、前記計画期間よりも短い再計画期間が経過するごとに前記運転計画を改めて演算する。

なお、本明細書において、「予測値」とは、現時点以後に発生する将来のデータ値の推定値のことを意味し、推定手法については特に問わない趣旨である。
従って、本明細書の「予測値」には、外部から取得した気象情報などに基づいて予測した需要量や発電量の予測値が含まれるだけでなく、それらの情報を使わずに過去の統計データをそのまま用いた需要量や発電量の予測値も含まれる。

本実施形態のＥＭＳによれば、計画演算部が、計画期間よりも短い再計画期間が経過するごとに運転計画を改めて演算するので、実際とずれが少ない予測値および計算時点の系の状態に基づく正確な運転計画に更新される。
従って、更新後の最新の運転計画に従って計画を実行して対象装置の動作を制御することにより、対象装置を所定の目的が最適となるように制御することができる。

（２） 具体的には、前記計画期間の先頭から前記再計画期間の経過前までの一部の時間範囲についてのみ、前記運転計画に従って前記対象装置の動作を制御する計画実行部を、更に設けることにすればよい。
この場合、計画実行部が、計画期間の先頭から再計画期間の経過間までの間の一部の時間範囲についてのみ、対象装置の動作を制御するので、計画期間の先頭部分に位置する最新の正確な運転計画により、対象装置の動作を制御することができる。

（３） 本実施形態のＥＭＳにおいて、前記計画実行部は、前記対象装置に対する動作の制御を実行する間隔（以下、「実行間隔」ともいう。）を、前記再計画期間よりも短く設定することが好ましい。
このようにすれば、例えば、上記実行間隔を再計画期間と一致させる場合に比べて、正確な運転計画に基づく対象装置の動作の制御をより頻繁に実行することができ、対象装置を精度よく制御できるようになる。

（４） 本実施形態のＥＭＳにおいて、前記予測値は、前記計画期間以上の予測期間に渡って予測された前記エネルギーの需要量又は発生量の予測値であることが好ましい。
この場合、計画演算部が、計画期間以上の予測期間に渡って予測された予測値に基づいて、計画期間における運転計画を演算することになるので、その運転計画を正確に求めることができる。

（５） 本実施形態のＥＭＳにおいて、前記計画演算部は、前記再計画期間内に前記運転計画の演算を完了できない場合は、過去に演算した前記運転計画（例えば、前回の運転計画）を今回の前記運転計画として採用することが好ましい。
このようにすれば、既に演算した過去の運転計画を今回の運転計画として代用することができ、運転計画の演算を所定時間内に完了できない場合でも、計画が存在しない事態を回避し、システムが停止する異常状態を防いで適切に運用を継続することができる。

（６） 本実施形態のＥＭＳにおいて、前記複数または単数のエネルギー機器で構成される系が、電力系統に接続されており、前記エネルギー消費装置及び前記エネルギー蓄積装置を含むが前記エネルギー発生装置を含まない場合には、前記予測値として、前記エネルギーの需要量の予測値を採用し、前記対象装置として、前記エネルギー蓄積装置を採用すればよい。
この場合、取得部は、エネルギーの需要量の予測値を取得し、計画演算部は、取得された予測値に基づいて、エネルギー蓄積装置についての所定の計画期間における運転計画の演算を繰り返すことになる。

（７） また、本実施形態のＥＭＳにおいて、前記複数または単数のエネルギー機器で構成される系が、前記エネルギー発生装置、前記エネルギー消費装置及び前記エネルギー蓄積装置を含む場合には、前記予測値として、前記エネルギーの需要量及び発生量の少なくとも１つの予測値を採用し、前記対象装置として、前記エネルギー発生装置及び前記エネルギー蓄積装置の少なくとも１つを採用すればよい。
この場合、取得部は、エネルギーの需要量及び発生量の少なくとも１つを取得し、計画演算部は、取得された予測値に基づいて、エネルギー発生装置及びエネルギー蓄積装置の少なくとも１つについての所定の計画期間における運転計画の演算を繰り返すことになる。

（８） また、上記の場合において、前記エネルギーの需要量及び発生量の少なくとも１つの予測値を採用し、前記対象装置として、前記エネルギー消費装置及び前記エネルギー蓄積装置の少なくとも１つを採用してもよい。
この場合、取得部は、エネルギーの需要量及び発生量の少なくとも１つを取得し、計画演算部は、取得された予測値に基づいて、エネルギー消費装置及びエネルギー蓄積装置の少なくとも１つについての所定の計画期間における運転計画の演算を繰り返すことになる。

（９） 本実施形態のＥＭＳにおいて、前記エネルギー蓄積装置としてレドックスフロー電池が含まれることが好ましい。
その理由は、レドックスフロー電池は、電池温度や充電残量に依存した、充電容量の低下がほぼない特徴があるため、充電による劣化を考慮した制約条件を設定する必要がなく、その分だけ計画演算部による演算時間を短縮させることができるからである。

（１０） 本実施形態のＥＭＳにおいて、前記エネルギー発生装置として自然エネルギーによる発電装置（例えば、太陽光発電装置）が含まれ、その発電量に関する前記予測値として予測期間が異なる複数種類のものが含まれる場合において、一般的に遠い未来の予測ほど精度は低下するため、中期や長期の予測の信頼性が低い場合には、中期や長期の予測を用いることなく、前記計画期間は、前記予測期間よりも短く設定されることが好ましい。
このようにすれば、計画期間の開始時点から終了時点のすべての時間帯において、信頼度の高い予測値のみを使用することになり、運転計画の信頼性を高く維持することができる。

（１１） 本実施形態のＥＭＳにおいて、前記計画期間は、前記予測値の予測期間の範囲内に収まるように、可変に設定されることが好ましい。
このようにすれば、計画期間が予測期間から外れることがなくなり、再計画の計算可能性が保証される。

（１２） 本実施形態のＥＭＳにおいて、前記計画演算部は、今回の前記運転計画の演算終了を前記再計画期間の経過と見なして次の前記運転計画の演算に移行することが好ましい。
このようにすれば、再計画期間が固定の時間長である場合に比べて、予測の外れや外乱に伴う計画と現実のかい離を考慮した計画を演算し直すことができ、より高い信頼性の運転計画を実行することが可能になる。

（１３） 本実施形態のエネルギー管理方法は、上述の（１）〜（１２）のいずれかに記載のＥＭＳが行う管理方法であり、当該ＥＭＳと同様の作用効果を奏する。
（１４） 本実施形態のコンピュータプログラムは、コンピュータを、上述の（１）〜（１２）のＥＭＳとして機能させるためのプログラムであり、当該ＥＭＳと同様の作用効果を奏する。

＜本発明の実施形態の詳細＞
以下、図面を参照して、本発明の実施形態の詳細を説明する。
〔マイクログリッドシステムの全体構成〕
図１は、本発明の実施形態に係るマイクログリッドシステムの全体構成を示すブロック図である。

図１に示すように、マイクログリッドシステム（Micro-Grid System：以下、「ＭＧＳ」ともいう。）は、複数のエネルギー機器４〜６の総体であるエネルギー系１と、このエネルギー系１に含まれるエネルギー機器４〜６の運転状態を管理するエネルギー管理システム（ＥＭＳ）２とから構成されている。
エネルギー系１（以下、単に「系」ともいう。）には、直流配電線３にそれぞれ接続された発電装置４、負荷装置５及び蓄電装置６が含まれる。

発電装置４には、例えば、太陽光や風力などの自然エネルギーを電気エネルギーに変換する自然エネルギー発電装置４Ａや、ガスやディーゼル油などの燃焼エネルギーを電気エネルギーに変換する非常用発電装置４Ｂなどが含まれる。
これらの発電装置４Ａ，４Ｂは、それぞれＤＣ／ＤＣコンバータ７を介して直流配電線３に接続されている。

負荷装置５には、例えば、照明、エアコンなどの消費電力の調整が可能な負荷装置５Ａと、工場の生産機械などの電力調整が不可能あるいは可能であっても実際上調整が許されない負荷装置５Ｂとが含まれる。
これらの負荷装置５Ａ，５Ｂは、ＤＣ／ＡＣコンバータ８を介して直流配電線３に接続された電力線に、それぞれスマートタップ（図示せず）を介して接続されている。

蓄電装置６は、例えば、レドックスフロー（ＲＦ）電池よりなる。この蓄電装置６は、ＤＣ／ＤＣコンバータ９を介して直流配電線３に接続されている。
なお、本実施形態の系１は、商用電源１１に接続されない自立型であってもよいし、図１に示すように、直流配電線３がＡＣ／ＤＣコンバータ１０を介して商用電源１１に系統連系されていてもよい。または、発電装置４を備えておらず、商用電源１１からのみエネルギー供給を受ける系１であってもよい。

ＥＭＳ２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの処理装置１５と、ＲＡＭ（Random Access Memory）よりなるメモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）を有する記憶装置１６とを含む、コンピュータ装置により構成されている。
ＥＭＳ２を構成するコンピュータ装置には、マウスやキーボードなどを含む入力装置１７と、有線ＬＡＮ（Local Area Network）や無線ＬＡＮ、或いはその他の通信手段によって系１の各種の機器と通信可能な通信装置１８とが接続されている。

ＥＭＳ２の処理装置１５は、記憶装置１６に格納したコンピュータプログラムを読み出して実行することにより、通信装置１８に対する通信制御や、後述のエネルギー管理などの各種の処理を実行することができる。
通信装置１８は、処理装置１５が出力した制御指令Ｅ１〜Ｅ３を系１に含まれる通信可能な複数の機器に送信可能であるとともに、その複数の機器から系１の運転状況を示す現在情報Ｓ１を受信することができる。

例えば、発電装置４のＤＣ／ＤＣコンバータ７は、通信装置１８からの制御指令Ｅ１によって接続または接続解除が可能である。発電量を調整できる発電装置４の場合には、制御指令Ｅ１によってその調整も行われる。
また、負荷装置５が接続されたスマートタップは、通信装置１８からの制御指令Ｅ２に応じて接続または接続解除が可能である。消費電力を調整できる負荷装置５Ａの場合には、制御指令Ｅ２によってその調整も行われる。

更に、蓄電装置６のＤＣ／ＤＣコンバータ９も、通信装置１８からの制御指令Ｅ３に応じて接続または接続解除が可能である。ＤＣ／ＤＣコンバータ９には、ＰＷＭ回路が含まれており、制御指令Ｅ３によってＰＷＭ回路のデューティー比を可変に設定することにより、接続中の蓄電装置６の充電電力又は放電電力を調整することができる。
また、通信装置１８は、コンバータ７〜１０やスマートタップの接続状況や装置の状態、系１に含まれるエネルギー機器４〜６の電力値などの現在情報Ｓ１を収集可能である。

〔処理装置の構成〕
図１に示すように、ＥＭＳ２の処理装置１５は、系１のエネルギー管理装置として機能し、その機能部分として、発電予測部２０、需要予測部２１、計画演算部２２、計画実行部２３及びデータ作成部２４を備えている。
発電予測部２０は、例えば、気象情報の提供サービスを業とする提供主体（以下、「気象情報提供者」という。）のデータベースなどから取得した所定の気象情報Ｋ１〜Ｋ４に基づいて、所定の予測期間だけ先までの自然エネルギー発電装置４Ａの発電量の予測値を算出する。

例えば、特定の気象情報提供者は、１日に４回、それぞれ次の各時刻に、次の予測期間だけ先の気象情報Ｋ１〜Ｋ４を配信する。
６：００→２７時間先までの気象情報Ｋ１
９：００→２７時間先までの気象情報Ｋ２
１２：００→２７時間先までの気象情報Ｋ３
１５：００→４５時間先までの気象情報Ｋ４

そこで、発電予測部２０は、６：００の気象情報Ｋ１に含まれる日射量や風速などに基づいて、６：００から２７時間先までの自然エネルギー発電装置４Ａの発電量の予測値を単位時間（例えば、１５分）ごとに算出し、その予測値を計画演算部２２に出力する。
また、発電予測部２０は、９：００の気象情報Ｋ２に含まれる日射量や風速などに基づいて、９：００から２７時間先までの自然エネルギー発電装置４Ａの発電量の予測値を単位時間ごとに算出し、その予測値を計画演算部２２に出力する。

また、発電予測部２０は、１２：００の気象情報Ｋ３に含まれる日射量や風速などに基づいて、１２：００から２７時間先までの自然エネルギー発電装置４Ａの発電量の予測値を単位時間ごとに算出し、その予測値を計画演算部２２に出力する。
更に、発電予測部２０は、１５：００の気象情報Ｋ４に含まれる日射量や風速などに基づいて、１５：００から４５時間先までの自然エネルギー発電装置４Ａの発電量の予測値を単位時間ごとに算出し、その予測値を計画演算部２２に出力する。

需要予測部２１は、負荷装置５の稼働実績や気象情報Ｋ１〜Ｋ４などに基づいて、系１に含まれる負荷装置５における電力需要の予測値を算出する。
例えば、記憶装置１６には、負荷装置５の種別ごとの稼働実績が、月別、曜日別、時間別及び天候別などのエントリで記録されている。需要予測部２１は、現時点以後の予測期間と同じエントリから抽出した稼働実績に基づいて、現時点から先の予測期間における電力需要の予測値を単位時間（例えば、１５分）ごとに算出し、その予測値を計画演算部２２に出力する。

計画演算部２２は、各予測部２０，２１から取得した予測値や、系１に含まれる各装置のステータスを表す現在情報Ｓ１などから、発電装置４、負荷装置５及び蓄電装置６のうちの少なくとも１つの対象装置についての、所定の計画期間における運転計画の演算を繰り返して行い、演算した運転計画を計画実行部２３とデータ作成部２４に出力する。なお、かかる運転計画の演算方法を含む、計画演算部２２の処理内容については後述する。

計画実行部２３は、所定の対象装置に関する運転計画が計画演算部２２から入力されると、その運転計画に基づいて単位時間ごとに制御指令Ｅ１〜Ｅ３を生成し、生成した制御指令Ｅ１〜Ｅ３を、通信装置１８を介して系１の対象機器に送信する。
具体的には、計画実行部２３は、発電装置４の接続または接続解除や発電量の調整のための制御指令Ｅ１を取得した場合には、その制御指令Ｅ１を、発電装置用のＤＣ／ＤＣコンバータ７や、発電量の調整対象である発電装置４Ａ，４Ｂに送信する。

また、計画実行部２３は、負荷装置５の接続または接続解除や消費電力の調整のための制御指令Ｅ２を取得した場合には、その制御指令Ｅ２を、系１内のスマートタップや、消費電力の調整対象である負荷装置５Ａに送信する。
更に、計画実行部２３は、蓄電装置６の接続または接続解除や充放電電力の調整のための制御指令Ｅ３を取得した場合には、その制御指令Ｅ３を、蓄電装置６用のＤＣ／ＤＣコンバータ９に送信する。

データ作成部２４は、計画演算部２２から運転計画が入力されると、入力された運転計画を、インターネットなどの公衆通信網を介してサーバー装置２５に送信する。
サーバー装置２５は、公衆通信網を介して他のコンピュータ端末２６とも通信可能である。従って、エネルギー管理システム２のユーザーは、他のコンピュータ端末２６からサーバー装置２５にアクセスすることにより、計画演算部２２が生成した運転計画の内容を閲覧することができる。

〔計画演算部の処理内容〕
図２は、計画演算部２２が扱う入力データと出力データを示す概念図である。また、図３は、計画演算部２２の処理内容を示すフローチャートである。
図２に示すように、計画演算部２２の入力データには、「制約条件」、「目的関数」、「予測値」及び「現在情報」が含まれる。

「制約条件」は、遵守する必要がある「ハード制約」と、遵守しようとされるが、ハード制約に準拠する解決策を見つけるために、必要であれば破ることができる「ソフト制約」とが含まれる。
「ハード制約」の具体例としては、例えば、コンバータ７〜１０などの各機器における電力損失などの他、蓄電装置６の充放電容量や、蓄電装置６の充電容量の最大値及び最小値や、負荷装置５ごとに定められた消費電力などの物理的な制約が含まれる。また、系統連系の場合の電気料金の単価などのような条件的な制約も含まれる。

更に、ハード制約には、動作を所定の目的とするために、任意に設定するハード制約もある。
その具体例としては、例えば、平日の夜間や土日の祝日などの非活動の時間帯には、負荷装置５をすべてオフにしておくという条件や、指定された負荷装置５を所定の時間帯にオンにするという条件や、指定された発電装置４を所定の時間帯にオンにするという条件、もしくは、蓄電残量を５％以下又は９５％以上としないという条件などが含まれる。

「ソフト制約」の具体的としては、例えば、対象装置が蓄電装置６である場合に、蓄電残量が可能である限り５０％の±１０％の範囲内となるように維持するという条件や、対象装置が電力調整可能な負荷装置５Ａである場合に、単位時間当たりの消費電力ができる限り所定の範囲内となるように維持するという条件などが含まれる。
また、ソフト制約としては、電力の需要が商用電源１１の契約電力よりも低くなる度に、余剰電力をできる限り蓄電装置６の蓄電に回すという条件も採用し得る。

「目的関数」は、最小化または最大化したい対象を記述したものである。本実施形態では、所定の目的をソフト制約として記述しているため、ソフト制約を最大に満足する条件を求める関数である。
「制約条件」と「目的関数」は、入力装置１７を通じてユーザーが処理装置１５に入力する。

「予測値」には、発電予測部２０が算出した自然エネルギー発電装置４Ａの発電量の予測値と、需要予測部２１が算出した負荷装置５における電力需要の予測値が含まれる。これらの、予測値は、それぞれ発電予測部２０と需要予測部２１から入力される。
なお、発電量の予測値と電力需要の予測値は、必ずしも双方が必要である訳ではなく、いずれか一方の予測値しか取得できない場合には、取得できた一方の予測値だけを採用することにしてもよい。

「現在情報」は、系１を構成する各装置のステータス（現状）を表す情報である。現在情報の具体例としては、発電装置４や負荷装置５の接続状況や、蓄電装置６の蓄電残量などが含まれる。
また、現在情報には、発電装置４、負荷装置５及び蓄電装置６の装置の状態も含まれる。例えば、状態が故障である装置は運転計画を演算する必要がないので、これを運転計画の対象から外すなど、系１に与える影響を鑑みて計画に反映させるためである。

図３に示すように、計画演算部２２は、需要・発電量の予測値の取得（ステップＳＴ１）→現在情報の取得（ステップＳＴ２）→制約条件の設定（ステップＳＴ３）→目的関数の設定（ステップＳＴ４）→計画演算（ステップＳＴ５）→計画出力（ステップＳＴ６）の処理を、所定の演算周期（後述の「再計画周期」：例えば１５分）で繰り返し行う。
なお、図３において、ステップＳＴ１〜ＳＴ４までの処理は、入力データの取得と設定の処理であるから、順序が任意に入れ替わってもよい。

計画演算部２２は、所定の演算周期ごとに「運転計画」を算出すると、算出した運転計画を計画実行部２３に出力する。
計画演算部２２が行うステップＳＴ５の計画演算は、例えば、「線形計画法」に代表される数理計画法を応用することができる。

すなわち、計画演算部２２は、発電装置４、負荷装置５及び蓄電装置６のうちの少なくとも１つの対象装置について、所定の計画期間Ｔｐにおける運転計画を演算する。
具体的には、計画演算部２２は、現在から未来の所定時間長の計画期間Ｔｐを、所定の時間間隔ΔＴごとの時刻ステップｔｉ（ｉ＝１〜Ｎ：Ｎ＝Ｔｐ／ΔＴ）に区切り、系１に含まれる装置ごとの状態変数（当該装置のオンオフや接続、接続解除、電力量などを表す変数）を、Ｎ次元の時間ステップｔｉ（時間変数）の関係式に展開する。

計画演算部２２は、目的関数が最小（または最大）となる各時間ステップｔｉの変数値を求めることにより、発電装置４、負荷装置５及び蓄電装置６のうちの少なくとも１つについての、時間ステップｔｉごとの「運転計画」を演算する。すなわち、運転計画は、所定の計画期間Ｔｐに含まれる時間ステップｔｉごとの、対象装置の運転状態を表す。

なお、本実施形態では、計画演算部２２の計算手法として線形計画法を用いているが、その解法はこれに限定されない。
例えば、その他の解法として、ＰＳＯ（Particle Swarm Optimization）、ＳＡ（Simulated Annealing）、ＧＡ（Genetic Algorithm）、ＧＰ（Genetic Programming）、ＥＳ（Evolution Strategy）、ＳＥ（Simulated Evolution）、ＡＩＳ (Artificial Immune System) 、Dynamic Tunneling Algorithm、Ant Colony Optimization、ＮＮ（Neural network）、Tabu Search、tree search、ニュートン法、局所探索法、欲張り法、勾配法又は山登り法等の他の手法を用いてもよい。

〔計画期間、再計画期間及び実行間隔のタイミング例〕
図４は、計画期間Ｔｐ、再計画期間Ｔｒ及び実行間隔Ｔｅのタイミング例を示すタイムチャートである。
図４において、横軸の「ｔ」は時間である。「Ｐｊ」（ｊ＝１，２，…）で示す時間帯は、最適化演算の後に出力される運転計画を示し、「Ｔｒ」は、各運転計画Ｐｊを改めて演算する周期、すなわち、再計画期間を示している。

また、図４において、「Ｔｅ」は、計画実行部２３が、計画演算部２２から取得した運転計画Ｐｊに従って対象装置に対する動作の制御を実行する間隔、すなわち、図１に示す制御指令Ｅ１〜Ｅ３を系１の各装置に送信する間隔を示しており、「ｅｉ」（ｉ＝１，２，…）は、計画実行部２３による制御の実行時点を示している。
更に、「Ｔｆ」は、発電予測部２０や需要予測部２１が出力する予測値の予測期間、すなわち、発電予測部２０や需要予測部２１が発電量や需要の予測値を出力する場合に、その予測値が含まれる現時点以後の時間長を示している。

図４に示す通り、計画期間Ｔｐは、予測期間Ｔｆ以下に設定されている。例えば、本実施形態では、最長で、予測期間Ｔｆ＝４５時間に設定され、計画期間Ｔｐ＝４５時間に設定されている。
その理由は、仮に、計画期間Ｔｐを予測期間Ｔｆよりも長く設定すると、発電量や電力需要が予測されていない期間まで計画期間Ｔｐが延びることになり、予測期間Ｔｆから外れた期間分の運転計画Ｐｊが信頼できなくなるからである。

なお、本実施形態の計画期間Ｔｐは、ある１日の０時を基準時刻とした場合、最長で１５時〜６０時までの４５時間であり、最短で１４時４５分〜３６時までの２１時間１５分であり、毎時計画期間Ｔｐが変化する。
その原因は、前述の通り、気象情報提供者からの予測気象データ（気象情報Ｋ１〜Ｋ４）の配信が４回／日であり、４５時間先までの場合（気象情報Ｋ４）と２７間先までの場合（気象情報Ｋ１〜Ｋ３）があることによる。

また、再計画期間Ｔｒは、各運転計画Ｐｊの計画期間Ｔｐよりも短くなるように設定されている。例えば、本実施形態では、再計画期間Ｔｆ＝１５分に設定されている。従って、計画演算部２２は、計画期間Ｔｐ（＝４５時間）よりも非常に短い再計画期間Ｔｒ（＝１５分）が経過するごとに、各運転計画Ｐｊを改めて演算する。

すなわち、着目する運転計画を「Ｐ２」とし、その運転計画Ｐ２とその１つ前の運転計画Ｐ１を例に取ると、計画演算部２２は、前回の運転計画Ｐ１の開始時刻から所定の再計画期間Ｔｒ（＜Ｔｐ）が経過するまでに、今回の運転計画Ｐ２の計画演算を開始してこの演算を終了させ、計算が終了した時点で、演算が終了した今回の運転計画Ｐ２を出力する。なお、運転計画Ｐ２の出力については、Ｔｒ経過時点であっても構わない。

更に、実行間隔Ｔｅは、再計画期間Ｔｐと同じもしくは、再計画期間Ｔｐよりも短くなるように設定されている。例えば、図４では、実行間隔Ｔｅ＝７．５分に設定されている場合を例示している。計画実行部２３は、運転計画Ｐｊを計画演算部２２から取得すると、取得した運転計画Ｐｊに従って制御指令Ｅ１〜Ｅ３を即座に送信する。
その後、所定の実行間隔Ｔｅが経過した時点で、その時点で保持している最新の運転計画Ｐｊに従って制御指令Ｅ１〜Ｅ３を再度送信する。

すなわち、着目する運転計画を「Ｐ２」とし、その運転計画Ｐ２とその１つ後の運転計画Ｐ３を例に取ると、計画実行部２３は、運転計画Ｐ２の取得時点である実行時点ｅ３に当該運転計画Ｐ２を実行した後、運転計画Ｐ２が最新の期間中（再計画期間Ｔｒの経過前）は、実行間隔Ｔｅごとに運転計画Ｐ２を実行する。従って、計画実行部２３は、次の実行時点ｅ４にも運転計画Ｐ２を実行する。

また、計画実行部２３は、次の運転計画Ｐ３に更新されると、運転計画Ｐ３の取得時点である実行時点ｅ５に当該運転計画Ｐ３を実行した後、運転計画Ｐ３が最新の期間中（再計画期間Ｔｒの経過前）は、実行間隔Ｔｅごとに運転計画Ｐ３を実行する。従って、計画実行部２３は、次の実行時点ｅ６にも運転計画Ｐ２を実行する。

このように、計画実行部２３は、各々の運転計画Ｐｊを実行する場合に、その計画期間Ｔｐの先頭から再計画期間Ｔｒの経過前までの一部の時間範囲に含まれるデータ部分のみを使用して、系１に含まれる対象装置の動作を制御する。
すなわち、計画実行部２３は、各々の運転計画Ｐｊを実行する場合に、再計画期間Ｔｒが経過した後の残りの時間範囲のデータ部分を使用せず、この残りのデータ部分に従って対象装置の動作を制御することはない。

ところで、上記の通り、再計画期間Ｔｒを非常に短時間に設定すると、計画演算を行う時間が不足し、計画演算が解を出力できない可能性もある。また、予測値などの入力データの不足などが原因で計画演算を行えない可能性もある。
そこで、再計画期間Ｔｒが経過する時点において、計算時間の不足などによって計画演算が解の出力に失敗した場合や、予測値などの入力データの不足などが原因で計画演算を行えない場合には、計画演算部２２は、既に演算した過去の運転計画Ｐｊ（例えば、直近である前回の運転計画）を計画実行部２３に出力すればよい。

なお、図４の例では、再計画期間Ｔｒが固定周期の期間となっているが、再計画期間Ｔｒは必ずしも一定である必要はなく、規則的に或いはランダムに変動する期間でもよい。
同様に、計画期間Ｔｐも一定である必要はなく、規則的にあるいはランダムに変動する期間であってもよい。

〔本実施形態の効果〕
ここで、従来のＥＭＳでは、１つの運転計画Ｐｊの計画期間Ｔｐが終了するまで当該運転計画Ｐｊの実行を継続し、今回の計画期間Ｔｐが終了するまでに次の運転計画Ｐｊ＋１を演算し、今回の計画期間Ｔｐが完全に終了してから次の運転計画Ｐｊ＋１を実行する。
しかし、入力データの１つである予測値はあくまでも不確定である以上、計画期間Ｔｐの全範囲に渡って運転計画Ｐｊが正確とは限らず、予想値と異なる外乱（例えば、予想外の気象変動など）が発生すると、それ以後の運転計画Ｐｊは信頼できなくなる。

従来のＥＭＳにおいて、演算した運転計画Ｐｊを計画期間Ｔｐの全範囲で実行していた理由の１つとしては、１つの運転計画Ｐｊを演算するのに必要な処理負荷が、非常に大きいことが考えられる。
例えば、図５（ａ）は、本実施形態における計画演算に必要な変数の数の例を示す表であり、図５（ｂ）は、計画演算に必要な制約式の数の例を示す表である。これらの表では、計画期間Ｔｐ＝４５時間とし、これを１５分間隔で１８０の時間ステップとしている。

図５に示すように、計画期間Ｔｐとこれを刻む時間間隔ΔＴを上記に設定した場合、計画演算に必要な変数の数は７７４５個となり、制約式の数は８１００個となる。また、より詳細な運転計画Ｐｊを演算するために、時間間隔ΔＴをもっと小さくすると、これに応じて変数及び制約式の数は更に膨大となる。
このように、従来では、１つの運転計画Ｐｊの演算に膨大な処理負荷がかかるとの固定概念があったために、折角求めた運転計画Ｐｊを最後まで実行すべきと考えられていたものと推定される。

しかし、昨今のコンピュータ装置は処理能力が格段に向上したことと、数理計画法のアルゴリズムの進歩などにより、時間間隔ΔＴの適切な調整と、定式化に工夫を凝らせば、１つの運転計画Ｐｊを演算するのに従来ほど処理時間がかかることはない。
従って、必ずしも、１つの運転計画Ｐｊを計画期間Ｔｐの全範囲に渡って実行する必要はなく、再計画をできるだけ頻繁に行うことにより、入力データである予測値の不確定さを再計画の頻度で吸収することが好ましい。

本実施形態のＥＭＳ２は、上記の知見に基づいて、比較的短い再計画期間Ｔｒで運転計画Ｐｊを改めて演算することを本旨とする。すなわち、本実施形態のＥＭＳ２によれば、計画演算部２２が、計画期間Ｔｐよりも短い再計画期間Ｔｒが経過するごとに、最新の予測値と系の状態を入力して運転計画Ｐｊを改めて演算するので、実際とずれが少ない予測値に基づく正確な運転計画Ｐｊに更新される。そして、計画実行部２３が、更新後の正確な運転計画Ｐｊに従って対象装置の動作を制御するので、対象装置を従来よりも所定の目的が最適となるように制御することができる。

換言すると、本実施形態のＥＭＳ２では、計画実行部２３が、計画期間Ｔｐの先頭から再計画期間Ｔｒの経過前までの間の一部の時間範囲についてのみ、対象装置の動作を制御するので、計画期間Ｐｊの先頭部分に位置する最新の正確な運転計画Ｐｊにより、対象装置の動作を制御することができる。

なお、本実施形態のＥＭＳ２において、計画実行部２３が対象装置に対する動作の制御を実行する間隔（実行間隔）Ｔｅを、再計画期間Ｔｒよりも短く設定することにしてもよい（例えば、Ｔｅ＝７．５分）。
このように設定すれば、実行間隔Ｔｅを再計画期間Ｔｒと一致させる場合に比べて、正確な運転計画Ｔｒに基づく対象装置の動作の制御がより頻繁に実行される。このため、対象装置を精度よく制御することができる。

更に、本実施形態のＥＭＳ２では、過去の統計データから求めた統計値ではなく、計画期間Ｔｐ以上の予測期間Ｔｆに渡って予測された電力の需要量又は発生量の予測値を、計画演算の入力データとして採用しているので、過去の統計データのみから求めた統計値や、計画期間Ｔｐ未満の予測期間で予測された予測値を用いる場合に比べて、運転計画Ｐｊを正確に求めることができる。

〔系の設備構成のバリエーション〕
上述の実施形態（図１）では、系１に発電装置４が含まれているが、発電装置４が含まれておらず、商用電源１１のみから電力供給される系１でもよい。
すなわち、本実施形態のＥＭＳ２は、電力系統（商用電源１１）に繋がっており、負荷装置５及び蓄電装置６が含まれるが発電装置４が含まれない、例えば「工場」などに採用される系１に適用することができる。

この場合、ＥＭＳ２の計画演算部２２は、負荷装置５の電力の需要量の予測値を入力データとして取得し、取得した予測値を用いて、蓄電装置６についての所定の計画期間Ｔｐにおける運転計画Ｐｊの演算を繰り返すようにすればよい。
より具体的には、計画演算部２２は、需要量の予測値に応じて、受電電力のピークを抑え、電力会社との契約電力料金を引き下げることを目的とし、需要電力のピーク以外の時間帯に充電し、需要電力のピークの時間帯に放電するように蓄電装置６を制御する運転計画Ｐｊを採用することができる。

また、例えば、電力の需要が商用電源１１の契約電力よりも低くなる度に、その余剰電力を蓄電装置６に回すことにより、頻繁に蓄電を行う運転計画Ｐｊを採用することにしてもよい。
このようにすれば、例えば、電力料金が安価であるという理由で、夜間の電力のみを蓄電に回す単純な制御の場合に比べて、蓄電を頻繁に行えるようになるので、電力会社との契約電力料金の引き下げを考慮する場合に、蓄電容量がより少ない蓄電装置６を採用して高価な蓄電設備コストを低減できる可能性がある。

上述の実施形態（図１）のように、発電装置４、負荷装置５及び蓄電装置６を含む、例えば「工場」などに採用される系１の場合には、ＥＭＳ２の計画演算部２２は、発電装置４の発電電力の予測値と、負荷装置５の需要量の予測値のうちの少なくとも１つを入力データとして取得し、取得した予測値を用いて、発電装置４及び蓄電装置６の少なくとも１つについての所定の計画期間Ｔｐにおける運転計画Ｐｊの演算を繰り返すようにすればよい。

この場合、例えば、受電電力のピークを抑え、電力会社との契約電力料金を引き下げることを目的とし、需要電力のピーク以外の時間帯に充電し、需要電力のピークの時間帯に放電するように蓄電装置６を制御する運転計画Ｐｊを採用することができる。
また、例えば、発電量及び需要量のうちの少なくとも１つの予測値に応じて、ガス発電装置などの自然エネルギー以外の発電装置４Ｂでの発電量が所定の範囲内となるように、当該発電装置４Ｂを制御する運転計画Ｐｊを採用することにしてもよい。

また、上述の実施形態（図１）のように、発電装置４、負荷装置５及び蓄電装置６を含む、例えば「オフィスビル」や「家庭」などに採用されるデバイス系１の場合には、ＥＭＳ２の計画演算部２２は、発電装置４の発電電力の予測値と、負荷装置５の需要量の予測値のうちの少なくとも１つを入力データとして取得し、取得した予測値を用いて、負荷装置５及び蓄電装置６の少なくとも１つについての所定の計画期間Ｔｐにおける運転計画Ｐｊの演算を繰り返すようにしてもよい。

この場合も、例えば、発電量及び需要量のうちの少なくとも１つの予測値に応じて、受電電力のピークを抑え、電力会社との契約電力料金を引き下げることを目的とし、需要電力のピーク以外の時間帯に充電し、需要電力のピークの時間帯に放電するように蓄電装置６を制御する運転計画Ｐｊを採用することができる。
また、例えば、発電量及び需要量のうちの少なくとも１つの予測値に応じて、オンオフ制御や電力調整が可能な負荷装置５Ａの消費電力が所定の範囲内となるように、当該負荷装置５Ａを制御する運転計画Ｐｊを採用することにしてもよい。

〔運転計画の数式例〕
以下に、計画演算部２２が演算する運転計画の数式例を示す。
ここでは、系１が発電装置４、負荷装置５及び蓄電装置６を含み、系１の発電量及び需要量の予測値に応じて、蓄電容量を所定範囲に収めることを目的としている。
計画演算部２２は、例えば、下記の1)〜18)の制約条件（図３のステップＳＴ３の制約条件）の下において、下記の式a)で定義される評価値（図３のステップＳＴ４の目的関数）が最小となる、パラメータｋ，ｔごとの発電電力と負荷電力を演算することにより、蓄電容量を所定範囲に収めるための運転計画を演算する。

Minimize：a)
a) Σ_t Σ_k Evaluate(k,t)

Subject to：1)-18)
1) G_total(t) =Σ_i ( G_est(i,t)*G_SW(i,t) )

2) L_total(t) = Σ_j( L_est(j,t)*L_SW(j,t) ) + (L_{loss_inv}+ L_{loss_trance})* L_{SW_INV}(t)
3) if Σ_j L_SW(j,t)≠0 then L_{SW_INV}(t) =1

4) if Σ_i G_SW(i,t)≠0 or L_SW(j,t)≠0 then B_SW(t) =1
5) if G_total(t) - L_total(t) > 0 then B_io(t) = B_{loss_in}(t) * ( G_total(t) - L_total(t) )
6) if G_total(t) - L_total(t) < 0 then B_io(t) = B_{loss_out}(t) * ( G_total(t) - L_total(t) )
7) B_soc(t+1) = B_soc(t) + B_io(t)
8) B_soc(0) = B_{soc_initial}

9) if 土日祝日or夜間 then L_{SW_INV}(t) = 0
10) if 負荷必須使用時間帯 then L_{SW_INV}(t) = 1, LSW(j,t) = 1 (j =任意)

11) Evaluate(k,t) =Σ_n penalty(i,t) * G_SW(i,t)
12) Evaluate(k,t) =Σ_m penalty(j,t) * L_SW(j,t)
13) if x_L < B_soc(t) < x_H then Evaluate(k,t) = penalty(x_L,x_H,t)

14) 0 < G_total(t) < G_max
15) 0 < L_total(t) < L_max
16) B_{out_max} (B_soc(t),t) < B_io(t) < B_{in_max}(B_soc(t),t)
17) 0 < B_soc(t) < B_{soc_max}
18) 0 < Evaluate(k,t)

上記の数式表現における各変数の意味を纏めると、次の通りである。
なお、各変数には、一度の計画演算中に変動しないものと変動し得るものが含まれるので、これらの場合に分けて各変数の意味を記述する。

（一度の計画演算中に変動し得る変数）
G_total(t)：発電電力合計値
L_total(t)：消費電力合計値
B_soc(t)：蓄電残量
B_io(t) ：充放電電力値
Evaluate(k,t)：評価値

G_SW(i,t)：発電装置用コンバータスイッチ
L_SW(j,t)：負荷装置スイッチ
L_{SW_INV}(t)：インバータスイッチ
B_SW(t)：蓄電池用コンバータスイッチ

（一度の計画演算中に変動しない変数）
G_est(i,t)：発電電力予測値
L_est(j,t)：消費電力予測値
L_{loss_inv}：インバータ損失
L_{loss_trance}：トランス損失

B_{loss_in}(t)：蓄電池充電損失
B_{loss_out}(t)：蓄電池放電損失
B_{soc_initial}：蓄電残量初期値
penalty( )：ペナルティ

また、各変数が取りうる値の範囲を纏めると、次の通りである。なお、添え字に「SW」を用いるスイッチに関する変数において、「０」はスイッチオフを意味し、「１」はスイッチオンを意味する。
G_total(t), L_total(t) , B_soc(t), B_io(t) , Evaluate(k,t)∈ R R:実数
G_SW(i,t), L_SW(j,t), L_{SW_INV}(t), B_SW(t) ∈ {0,1}
i = { 1,...,n }, j = { 1,...,m }, k = { 1,..., l }

上述の1)〜18)の条件のうち、1)は発電電力の合計値の計算式である。
2)は、負荷電力の合計値の計算式であり、3)は、各種の負荷装置５が、動作時にインバータを動作させる場合の制約条件である。
4)は、蓄電池の動作の制約条件を示し、5)は、充電損失の計算式であり、6)は、放電損失の計算式であり、7)は、蓄電残量の計算式であり、8)は、蓄電残量の初期値の計算式である。

9)は、土日祝日夜間の場合の動作条件を規定する制約条件であり、10)は、負荷装置５の必須使用時間帯を規定する制約条件である。
11)は、発電装置４を動作させるためのソフト制約であり、12)は、負荷装置５を動作させるためのソフト制約であり、13)は、蓄電残量を指定範囲に制御するためのソフト制約である。14)〜18)は、各変数の変動範囲を示す不等式（定義域の制約条件）である。

〔運用結果の実例〕
図６は、従来のＥＭＳを用いた場合の運用結果を示すグラフであり、図７は、本実施形態のＥＭＳ２を用いた場合の運用結果を示すグラフである。
これらのグラフにおいて、横軸は時間を示し、左側の縦軸は、発電装置の発電電力又は負荷装置の消費電力（以下、「消費電力」という。）を示している。また、右側の縦軸は、蓄電装置の蓄電残量を示している。

ＥＭＳの管理対象のエネルギー系は、電力系統から独立した自立型であり、太陽光発電装置や風力発電などの自然エネルギー発電装置と、ＲＦ電池よりなる蓄電装置と、各種の家電機器及びコンピュータ機器や充電ステーションなどの負荷装置とを含む。また、ＥＭＳは、例えば上述の数式表現を用いた運転計画の演算を行うものとする。

図６及び図７において、ハッチングで示す帯領域は蓄電残量の目標範囲であり、各時間帯で蓄電容量が図示の範囲に収まることを目的としている。
また、図６及び図７のいずれの場合も、８：３０〜１７：３０までの営業時間帯のみで発電装置と負荷装置をオンまたはオフにし、それ以外の時間帯はそれらをオフにするなど、制御条件は同じである。

図６の運用結果は、従来のＥＭＳにおいて、午前０時の入力データを元に運転計画を１回演算し、演算した運用結果を、その日の１９：００以後まで実行した場合の運用結果である。
このように、運転計画を１度しか行わないと、例えば気象予測が外れたことなどが原因で、発電量の実績値が計画値から外れることがあり、この場合、蓄電残量が制御目標から大きく外れて初期の目的が達成できなくなる。

これに対して、本実施形態のＥＭＳ２では、前述の通り、１５分の再計画期間ごとに運転計画を改めて演算するので、発電量の実績値が計画値から外れる時間帯が短くなり、発電量のずれの影響が小さい段階で計画を修正することになる。
このため、蓄電残量が制御目標の範囲内にほぼ収束するようになり、蓄電装置を所期の目的通りに制御することができる。

〔系にＲＦ電池を含む場合の効果〕
本実施形態のＥＭＳ２は、上述の通り、できるだけ短い再計画期間Ｔｒで運転計画Ｐｊを改めて演算して、ずれの影響が小さい段階で修正される運転計画Ｐｊにて対象装置の動作を制御することを特徴とする。
このため、できるだけ制約条件が少ない方が、演算時間が短くなって再計画期間Ｔｒをできるだけ短く設定でき、予測値とのずれが少ない正確な運転計画Ｐｊが得られる。

かかる観点から、本実施形態のＥＭＳ２により管理される系１に蓄電装置６が含まれる場合には、レドックスフロー電池（図１参照）を採用することが好ましい。
その理由は、ＲＦ電池は電池温度や充電残量および充放電量に依存した電池の劣化がほとんどないという特徴があるため、リチウム電池などの電池温度や充電残量および充放電量に依存して電池が劣化するその他の二次電池に比べて、電池の劣化が著しい条件を考慮した制約条件を設定する必要がなく、その分だけ計画演算部２２による演算時間を短縮させることができるからである。

すなわち、例えばリチウム電池の場合には、電池の劣化が激しい電池温度や充電残量および充放電量の範囲と劣化が少ない電池温度や充電残量および充放電量の範囲がある。このため、できるだけ劣化が少ない条件で運転できるようにするなど、電池の劣化を考慮した制約条件を設定する必要がある。
これに対して、ＲＦ電池の場合には、劣化の心配がないことから、電池の劣化を考慮した上記のような制約条件を設定する必要がなく、その分だけ演算時間を短縮させることができる。

〔系に太陽光発電装置を含む場合の再計画期間〕
前述のとおり、太陽光発電装置４Ａを含むエネルギー系１を管理する本実施形態のＥＭＳ２では、発電予測部２０が、気象情報提供者から取得した気象情報Ｋ１〜Ｋ４に含まれる日射量などに基づいて発電量の予測値を算出し、計画演算部２２は、その予測値を、所定の計画期間Ｔｐにおける計画演算の入力データとして用いる。

そして、発電予測部２０が取得可能な気象データとしては、上記気象データＫ１〜Ｋ４を含めて、予測期間が異なる次の３種類の気象データＤａ〜Ｄｃに分類できる。
ａ） 短期気象データＤａ
２〜３時間程度先までの気象予測データである。短期気象データＤａは、例えば、太陽電池の設置場所に設けたカメラで撮影した動画像から、上空の雲の動きを予測し、予測した雲の動きから２〜３時間先までの日射量をはじめとした気象を予測する。

ｂ） 中期気象データＤｂ
１〜２日程度先までの気象予測データである。この中期気象データＤｂは、現在の気象情報、天気予報などから推測する他、例えば気象情報提供サービスにより提供される、前述の気象情報Ｋ１〜Ｋ４がこれに該当する。
ｃ） 長期気象データＤｃ
１週間程度先までの気象予測データである。この長期気象データＤｃは、例えば週間天気予報を元に１週間ごとに取得することができる気象データである。

上記のように、予測期間が異なる３種類の気象データ（予測データ）Ｄａ〜Ｄｃが得られる場合において、一般的に遠い未来の予測ほど精度が下がることを鑑み、中期、または長期の予測の信頼性が低いと判断される場合においては、信頼性がある程度以上である短期気象データＤａの予測期間（＝２〜３時間）よりも短時間となるように、計画期間Ｔｐの時間長を設定することが好ましい。
その理由は、計画期間Ｔｐが短期予測データＤａの予測時間よりも長時間であると、信頼性の低い予測を考慮した運用計画を計算することになり、その運用計画の最適性が低下するからである。

なお、予測期間が異なる３種類の気象データＤａ〜Ｄｃを例示したが、手法の異なる気象データは、少なくとも２種類以上であるならば、上記の例があてはまる。この場合、本実施形態のＥＭＳ２において、信頼性の高い予測期間以下となるように、計画期間Ｔｐの時間を設定すればよい。

〔計画期間の可変設定〕
前述のとおり、予測時間Ｔｆから外れた期間の運転計画Ｐｊは計算できないため、運転計画Ｐｊの計画期間Ｔｐは予測期間Ｔｆから外れないように設定する必要がある。
従って、再計画期間Ｔｒ（例えば、Ｔｒ＝１５分）が経過するごとに演算する運転計画Ｐｊの計画期間Ｔｐの時間長が一定であるとすると、予測期間Ｔｒの終了時点が一定時刻である場合は、計画期間Ｔｐの終了時点が予測期間Ｔｆの終了時点よりも遅れてしまい、再計画の計算ができなくなる。

例えば、前述の気象情報Ｋ１〜Ｋ４のうち、６：００に取得する気象情報Ｋ１を例に取ると、この気象情報Ｋ１は、２７時間先（次の日の９：００）までの予測データを含んでいるので、予測期間Ｔｆ＝２７時間となる。
この場合、計画期間Ｔｐ＝２７時間（一定値）に設定した場合を想定すると、最初の運転計画Ｐ１については、終了時点が次の日の９：００となり、予測期間Ｔｆの終了時点と一致するので、運転計画Ｐ１の計算は可能である。

しかし、２番目の運転計画Ｐ２では、１回分の再計画期間Ｔｒ（＝１５分）だけ後にずれて終了時点が次の日の９：１５となり、３番目の運転計画Ｐ３では、２回分の再計画期間Ｔｒ×２（＝３０分）だけ後にずれて終了時点が次の日の９：３０となる。
同様に、４番目以後の運転計画Ｐｊ（ｊ＝４，５…）についても、繰り返し行った過去の再計画期間Ｔｒの時間分だけ、計画期間Ｔｐの終了時点が予測期間Ｔｆの終了時点から遅れることになる。
なお、計画期間Ｔｐの終了時点が予測期間Ｔｆの終了時点から遅れる場合には、計画計算が不可能であるが、予測期間Ｔｆの終了時点におけるデータを使い回すなどの対応をとれば、計画の信頼性は低下するが計画を計算することは可能である。

そこで、本実施形態のＥＭＳ２のように、再計画期間Ｔｒの経過するごとに運転計画Ｐｊの演算を改めて行う場合には、計画期間Ｔｐの終了時点を維持しつつその開始時点を過去の再計画期間Ｔｒに要した時間分だけ遅らせることにより、計画期間Ｔｐを予測期間Ｔｆの範囲内に収まるように可変に設定することが好ましい。
具体的には、例えば次の１）〜３）のようにして、計画期間Ｔｐの「開始時点」と「終了時点」の時刻を設定すればよい。

１） 計画期間Ｔｐの終了時点を、現時点で取得している予測期間Ｔｆの終了時点と一致させるか、或いは、予測期間Ｔｆの終了時点よりも少し早めに設定する。
２） 予測期間Ｔｆの更新時点（気象情報Ｋ１の場合には、その日の６：００）に行う最初の運転計画Ｐ１の場合には、計画期間Ｔｐの開始時点を、その予測期間Ｔｆの開始時点と一致させるか、或いは、予測期間Ｔｆの終了時点よりも少し遅めに設定する。

３） 予測期間Ｔｆの更新時点よりも後に行う２番目以後の運転計画Ｐｊ（ｊ＝２，３…）の場合には、計画期間Ｔｐの開始時点を、最初の計画運転Ｐ１の開始時点にこれまでに経過した再計画期間Ｔｒの時間長を加えた時刻に設定する。
このように、計画期間Ｔｐの時間長を、取得可能な予測データの予測期間Ｔｆの範囲内に収まるように可変に設定すれば、計画期間Ｔｐが予測期間Ｔｆから外れることがなくなり、再計画の計算可能性が保証される。

〔解の選択方法の変形例〕
図８は、計画演算部２２による解の選択方法の変形例を示す表である。
図８において、「Ａ」は最適解を示し、「Ｂ」は準最適解を示し、「Ｃ」は最適解Ａ及び準最適解Ｂがいずれも得られなかった場合（解なし）を示している。また、各解の添え字ｊは、再計画ごとに得られる運転計画Ｐｊの添え字と同じであり、「ｊ」は今回の演算を表し、「ｊ−１」は前回の演算を表す。

ここで、最適解Ａとは、最適性が保証された解のことをいう。

また、準最適解Ｂとは、所定の打ち切り時間（例えば、１２分とする。）が経過した時点において、最適解Ａにまでは至っていないが、制約条件を全て満たす解のことをいう。
更に、解なしＣは、所定の演算打ち切り時間において、最適解Ａと準最適解Ｂのいずれもが得られなかった場合を意味する。

図８の１行目に示すように、前回の運転計画Ｐｊの演算により最適解Ａｊ−１が得られ、今回の運転計画Ｐｊの演算では解なしＣｊであった場合には、計画演算部２２は、前回の最適解Ａｊ−１を採用すればよい。
同様に、図８の２行目に示すように、前回の運転計画Ｐｊの演算により準最適解Ｂｊ−１が得られ、今回の運転計画Ｐｊの演算では解なしＣｊであった場合には、計画演算部２２は、前回の準最適解Ｂｊ−１を採用すればよい。

図８の３行目に示すように、前回の運転計画Ｐｊの演算により最適解Ａｊ−１が得られ、今回の運転計画Ｐｊの演算により準最適解Ｂｊが得られた場合には、計画演算部２２は、今回の準最適解Ｂｊと前回の最適解Ａｊ−１のいずれを採用してもよい。
同様に、図８の４行目に示すように、前回の運転計画Ｐｊの演算により準最適解Ｂｊ−１が得られ、今回の運転計画Ｐｊの演算により準最適解Ｂｊが得られた場合には、計画演算部２２は、今回の準最適解Ｂｊと前回の準最適解Ｂｊ−１のいずれを採用してもよい。

図８の５行目に示すように、前回の運転計画Ｐｊの演算により最適解Ａｊ−１が得られ、今回の運転計画Ｐｊの演算により最適解Ａｊが得られた場合には、計画演算部２２は、今回の最適解Ａｊを採用すればよい。
同様に、図８の６行目に示すように、前回の運転計画Ｐｊの演算により準最適解Ｂｊ−１が得られ、今回の運転計画Ｐｊの演算により最適解Ａｊが得られた場合には、計画演算部２２は、今回の最適解Ａｊを採用すればよい。

〔再計画期間の可変判定〕
上述の実施形態では、再計画期間Ｔｒを固定の時間長（例えば１５分）に設定しているが、今回の運転計画Ｐｊの演算終了を再計画期間Ｔｒの経過と見なして次の計画演算に移行することにより、再計画期間Ｔｒを可変に設定してもよい。
このように設定すれば、再計画期間Ｔｒが固定の時間長である場合に比べて、次の運転計画Ｐｊ＋１の演算を開始するタイミングが早くなり、予測のずれや外乱等の影響による計画との差異を早い段階で反映した新たな計画を演算することができる。

ここで、今回の運転計画Ｐｊの演算が終了したか否かの判定に用いる条件としては、例えば下記の条件１〜３を採用することができる。
条件１：最適解Ａｊが見つかった場合
条件２：準最適解Ｂｊが見つかり、かつ、所定の閾値以下の評価値（目的関数を最大化する場合は、所定の閾値以上の評価値）が見つかった場合
条件３：準最適解Ｂｊが見つかった場合

この場合、計画演算部２２は、条件１が成立した場合、条件２が成立した場合、或いは、条件３が成立した場合に、今回の運転計画Ｐｊが終了したと判定することができる。

なお、本実施形態のＥＭＳ２において、計画演算部２２は、演算した運転計画Ｐｊと実績との乖離が所定の閾値を超えたことを契機として、次の運転計画Ｐｊ＋１の演算を開始する方法を採用することにしてもよい。

〔その他の変形例〕
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
例えば、上述の実施形態では、系１における電力の需要量や発生量を予測しているが、熱を利用するエネルギー機器（ヒーターなど）を含む場合には、熱量などの電力以外のエネルギーの需要量や発生量の予測値を採用してもよい。

また、上述の実施形態では、蓄電装置６がＲＦ電池であったが、電池の種類はこれに限らず、例えば加温によって動作する溶融塩電池やＮＡＳ電池などを採用することにしてもよい。

更に、上述の実施形態では、系１内の「電力」の需給を管理するＥＭＳ２を例示したが、本発明のエネルギー管理システムは、熱量などの電力以外のエネルギーの需給を管理対象とする場合にも適用することができる。
このように、管理対象をエネルギー全般に一般化すると、上述の実施形態における発電装置４、負荷装置５及び蓄電装置６は、それぞれ、「エネルギー発生装置」、「エネルギー消費装置」及び「エネルギー蓄積装置」と表現することもできる。

１：エネルギー系 ２：エネルギー管理システム ３：直流配電線
４：発電装置（エネルギー機器）
４Ａ：自然エネルギー発電装置 ４Ｂ：非常用発電装置
５：負荷装置（エネルギー機器）
５Ａ：負荷装置（調整可） ５Ｂ：負荷装置（調整不可）
６：蓄電装置（エネルギー機器）
７：ＤＣ／ＤＣコンバータ ８：ＤＣ／ＡＣコンバータ
９：ＤＣ／ＤＣコンバータ １０：ＡＣ／ＤＣコンバータ １１：商用電源
１５：処理装置 １６：記憶装置 １７：入力装置 １８：通信装置
２０：発電予測部 ２１：需要予測部 ２２：計画演算部 ２３：計画実行部
２４：データ作成部 ２５：サーバー装置 ２６：コンピュータ端末

Claims (14)

1. 複数または単数のエネルギー機器を含む系におけるエネルギーの需要量及び発生量の少なくとも１つの予測値を取得する取得部と、
   取得された前記予測値に基づいて、前記エネルギー機器の一種であるエネルギー発生装置、エネルギー消費装置及びエネルギー蓄積装置のうちの少なくとも１つの対象装置についての、所定の計画期間における運転計画の演算を繰り返す計画演算部と、を備え、
   前記計画演算部は、前記計画期間よりも短い再計画期間が経過するごとに前記運転計画を改めて演算するエネルギー管理システム。
2. 前記計画期間の先頭から前記再計画期間の経過前までの一部の時間範囲についてのみ、前記運転計画に従って前記対象装置の動作を制御する計画実行部を、更に備えている請求項１に記載のエネルギー管理システム。
3. 前記計画実行部は、前記対象装置に対する動作の制御を実行する間隔を、前記再計画期間よりも短く設定する請求項２に記載のエネルギー管理システム。
4. 前記予測値は、前記計画期間以上の予測期間に渡って予測された前記エネルギーの需要量又は発生量の予測値である請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載のエネルギー管理システム。
5. 前記計画演算部は、前記再計画期間内に前記運転計画の演算を完了できない場合には、過去に演算した前記運転計画を今回の前記運転計画として採用する請求項２〜請求項４のいずれか１項に記載のエネルギー管理システム。
6. 前記系が、電力系統に接続されており、前記エネルギー消費装置及び前記エネルギー蓄積装置を含むが前記エネルギー発生装置を含まない場合には、
   前記予測値は、前記エネルギーの需要量の予測値であり、前記対象装置は、前記エネルギー蓄積装置である請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載のエネルギー管理システム。
7. 前記系が、前記エネルギー発生装置、前記エネルギー消費装置及び前記エネルギー蓄積装置を含む場合には、
   前記予測値は、前記エネルギーの需要量及び発生量の少なくとも１つの予測値であり、前記対象装置は、前記エネルギー発生装置及び前記エネルギー蓄積装置の少なくとも１つである請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載のエネルギー管理システム。
8. 前記系が、前記エネルギー発生装置、前記エネルギー消費装置及び前記エネルギー蓄積装置を含む場合には、
   前記予測値は、前記エネルギーの需要量及び発生量の少なくとも１つの予測値であり、前記対象装置は、前記エネルギー消費装置及び前記エネルギー蓄積装置の少なくとも１つである請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載のエネルギー管理システム。
9. 前記エネルギー蓄積装置としてレドックスフロー電池が含まれる請求項１〜請求項８のいずれか１項に記載のエネルギー管理システム。
10. 前記エネルギー発生装置として自然エネルギーによる発電装置が含まれ、その発電量に関する前記予測値として予測期間が異なる複数種類のものが含まれる場合には、
    前記再計画期間は、最短の前記予測期間よりも短く設定される請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載のエネルギー管理システム。
11. 前記計画期間は、前記予測値の予測期間の範囲内に収まるように可変に設定される請求項１〜請求項１０のいずれか１項に記載のエネルギー管理システム。
12. 前記計画演算部は、今回の前記運転計画の演算終了を前記再計画期間の経過と見なして次の前記運転計画の演算に移行する請求項１〜請求項１１のいずれか１項に記載のエネルギー管理システム。
13. 複数または単数のエネルギー機器を含む系におけるエネルギーの需要量及び発生量の少なくとも１つの予測値を取得する第１のステップと、
    取得された前記予測値に基づいて、前記エネルギー機器の一種であるエネルギー発生装置、エネルギー消費装置及びエネルギー蓄積装置のうちの少なくとも１つの対象装置についての、所定の計画期間における運転計画の演算を繰り返す第２のステップと、を含み、
    前記第２のステップにおいて、前記計画期間よりも短い再計画期間が経過するごとに前記運転計画を改めて演算するエネルギー管理方法。
14. コンピュータをエネルギー管理システムとして機能させるためのコンピュータプログラムであって、
    複数または単数のエネルギー機器を含む系におけるエネルギーの需要量及び発生量の少なくとも１つの予測値を取得する第１のステップと、
    取得された前記予測値に基づいて、前記エネルギー機器の一種である発電装置、負荷装置及び蓄電装置のうちの少なくとも１つの対象装置についての、所定の計画期間における運転計画の演算を繰り返す第２のステップと、を含み、
    前記第２のステップにおいて、前記計画期間よりも短い再計画期間が経過するごとに前記運転計画を改めて演算するコンピュータプログラム。

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