JP2015134523A - 電気鉄道用電力制御システム及び電気鉄道用電力制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】電気鉄道用電力供給設備が備える蓄電装置を効率よく活用できるようにする
【解決手段】電力系統から変電所への受電情報と、変電所からのき電情報と、変電所に接続されている蓄電部の充放電情報と、列車運行情報とに基づいて、変電所における予測電力を算出し、その算出した予測電力に基づいて、将来の需要電力予測カーブを作成する。そして、その需要電力予測カーブに基づいて蓄電部の充放電スケジュールを作成して、その充放電スケジュールで蓄電部の充放電動作を制御する。
【選択図】図４

Description

本発明は、変電所が受電した電力により列車へのき電を行う場合に適用される電気鉄道用電力制御システム及び電気鉄道用電力制御方法に関し、特に変電所が蓄電部を備えた場合に適用される技術に関する。

従来、電気鉄道の電力供給を制御するシステムとしては、例えば特許文献１に記載されるように、列車の運行ダイヤから列車の運行に必要な電力を予測し、その予測に基づいて電力供給設備の間で電力を最適に配分するシステムが知られている。

特開２００８−２４２０６号公報

特許文献１に記載されるように、列車の運行ダイヤに基づいて電力を配分することで、電力系統から受電する電力の効率のよい使用が可能になる。しかしながら、運行ダイヤだけを使用した予測では、ダイヤ通りに運行されなかった場合に、電力配分が適正でなくなる可能性があり、必ずしも好ましい電力制御とは言えないという問題があった。また、近年は、変電所に蓄電池などの蓄電装置を備えて、より省電力化を行うことが提案されているが、電気鉄道において、蓄電装置の充電及び放電をどのように行うのが好ましいかについては、十分な研究が進んでいるとは言えなかった。

本発明は、電気鉄道用電力制御システム及び電気鉄道用電力制御方法において、電力供給設備が備える蓄電装置を効率よく活用できるようにすることを目的とする。

本発明の電気鉄道用電力制御システムは、電力系統から受電した電力を変電所で変換した後、架線又は第三軌条を介して列車に供給する電力を制御する電気鉄道用電力制御システムに適用される。
そして、この電気鉄道用電力制御システムは、受電情報取得部と、き電情報取得部と、充放電情報取得部と、運行情報取得部と、予測部と、蓄電制御部とを備える。
受電情報取得部は、電力系統から制御対象となる対象変電所に供給される電力を示す受電情報を取得する。
き電情報取得部は、対象変電所から架線又は第三軌条に供給される電力を示すき電情報を取得する。
充放電情報取得部は、対象変電所に接続されている蓄電部の充放電状態に関する情報を取得する。
運行情報取得部は、列車の運行に関する情報を取得する。
予測部は、各取得部で取得された受電情報とき電情報と充放電情報と運行情報とに基づいて、対象変電所における予測電力を算出し、その算出した予測電力に基づいて、将来の需要電力予測カーブを作成する。
蓄電制御部は、予測部が作成した需要電力予測カーブに基づいて蓄電部の充放電スケジュールを作成して、その充放電スケジュールで蓄電部の充放電動作を制御する。

また、本発明の電気鉄道用電力制御方法は、電力系統から受電した電力を変電所で変換した後、架線又は第三軌条を介して列車に供給する電力を制御する電気鉄道用電力制御方法に適用される。
本発明の電気鉄道用電力制御方法は、以下の工程を含むものである。
・電力系統から制御対象となる対象変電所に供給される電力を示す受電情報を取得する受電情報取得工程
・対象変電所から架線又は第三軌条に供給される電力を示すき電情報を取得するき電情報取得工程
・対象変電所に接続されている蓄電部の充放電状態に関する情報を取得する充放電情報取得工程
・列車の運行に関する情報を取得する運行情報取得工程
・各取得工程で取得された受電情報とき電情報と充放電情報と運行情報とに基づいて、対象変電所における予測電力を算出し、その算出した予測電力に基づいて、将来の需要電力予測カーブを作成する予測工程
・予測工程で作成した需要電力予測カーブに基づいて蓄電部の充放電スケジュールを作成して、その充放電スケジュールで蓄電部の充放電動作を制御する蓄電制御工程

本発明によると、充放電スケジュールを使用して蓄電部を効率的に稼働させることができ、消費電力のピークカットや電力供給設備の負担軽減が可能になる。

本発明の一実施の形態例による電気鉄道監視制御システムを示す構成図である。 本発明の一実施の形態例による電力消費最適化システムを示す構成図である。 本発明の一実施の形態例による蓄電装置制御処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施の形態例による需要電力予測カーブ（Ａ）と蓄電部の動作スケジュールパターン（Ｂ）の例（第１動作例）を示す図である。 本発明の一実施の形態例による需要電力予測カーブ（Ａ）と蓄電部の動作スケジュールパターン（Ｂ）の例（第２動作例）を示す図である。 本発明の一実施の形態例による需要電力予測カーブ（Ａ）と蓄電部の動作スケジュールパターン（Ｂ）の例（第３動作例）を示す図である。 本発明の一実施の形態例による需要電力予測カーブ（Ａ）と蓄電部の動作スケジュールパターン（Ｂ）の例（第４動作例）を示す図である。

以下、本発明の一実施の形態例（以下、「本例」と称する。）を、図１〜図７を参照して説明する。
［１．電気鉄道監視制御システム全体の説明］
図１は、本例の電気鉄道監視制御システムと、そのシステムが適用される電気鉄道の概要を示す図である。電気鉄道は、複数の変電所５ａ，５ｂ，・・・を備え、それぞれの変電所５ａ，５ｂ，・・・から架線１０に電力が供給される。列車６は、架線１０から供給される電力で走行する。変電所５ａ，５ｂ，・・・は、所定の距離ごとに設置される。
図１では架線１０を使用した電気鉄道を示すが、レールの脇などに設置された第三軌条を使用して電力を供給する電気鉄道としてもよい。

それぞれの変電所５ａ，５ｂ，・・・は、電力会社の電力系統９から供給される電力を、変電設備４１で電圧変換，交流から直流への変換などの変電処理を行い、変換された電力を架線１０に供給する。各変電所５ａ，５ｂ，・・・は、電力系統９と変電設備４１との間に開閉器４２が設置され、変電設備４１と架線１０との間に開閉器４３が設置される。開閉器４２は、後述する電力管理システム３の制御で、電力系統９と変電設備４１との間を開閉する。開閉器４３は、後述する電力管理システム３の制御で、変電設備４１と架線１０との間を開閉する。開閉器４２，４３は、遮断器を使用してもよい。

また、それぞれの変電所５ａ，５ｂ，・・・は、蓄電装置１ａ，１ｂ，・・・を備える。それぞれの蓄電装置１ａ，１ｂ，・・・は、蓄電池（二次電池），大容量コンデンサ，フライホイール・バッテリなどの蓄電機能を持つ蓄電部とその蓄電部の充放電を制御する制御部とを有する。なお、図１ではそれぞれの変電所５ａ，５ｂ，・・・が蓄電装置１ａ，１ｂ，・・・を備える例としたが、一部の変電所だけが蓄電装置を備えるシステム構成でもよい。また、図１では、それぞれの蓄電装置１ａ，１ｂ，・・・は、変電所５ａ，５ｂ，・・・の外部に配置される例を示したが、変電所５ａ，５ｂ，・・・の内部に各蓄電装置１ａ，１ｂ，・・・が配置されるようにしてもよい。
以下の説明において、複数の蓄電装置１ａ，１ｂ，・・・や複数の変電所５ａ，５ｂ，・・・を区別する必要がない場合には、アルファベットを除いた数字のみの符号（すなわち蓄電装置１，変電所５）で示す。

各変電所５ａ，５ｂ，・・・は、電力管理システム３により電力系統９からの電力の受電が制御される。各変電所５ａ，５ｂ，・・・の蓄電装置１ａ，１ｂ，・・・は、電力消費最適化システム２により充電と放電が制御される。これら電力消費最適化システム２と電力管理システム３には、列車の運行ダイヤに基づいて運行を制御する運行管理システム４から、列車運行情報が供給される。列車運行情報を使用した電力などの制御例については後述する。

［２．電力消費最適化システムの説明］
図２は、電力消費最適化システム２と電力管理システム３の構成を示す図である。電力消費最適化システム２と電力管理システム３は、それぞれ例えばコンピュータ装置で構成される。すなわち、コンピュータ装置は、プログラム及びデータを格納するメモリと、メモリに接続されたマイクロプロセッサとを有し、マイクロプロセッサによるプログラムの実行で、以下に説明する各処理部が構成される。プログラムは、マイクロプロセッサを電力消費最適化システム２や電力管理システム３として機能させるプログラムである。このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な媒体に格納されてもよく、その媒体からコンピュータにより読み出されてもよい。

電力管理システム３は、電力系統９から変電所５に供給される電力である受電状態を監視して制御する受電制御部３１と、変電所５から架線１０に供給される電力であるき電を監視して制御するき電制御部３２とを備える。受電制御部３１は、受電状態を示す受電情報を電力消費最適化システム２に伝送し、き電制御部３２は、き電状態を示すき電情報を電力消費最適化システム２に伝送する。

電力消費最適化システム２は、運行情報取得部２１と、電力供給予測部２２と、電力消費予測部２３と、制御パターンデータベース２４と、制御実績データベース２５とを有する。また、電力消費最適化システム２には、自然エネルギー発電装置７と、環境情報取得装置８とが接続されている。自然エネルギー発電装置７は、太陽光発電や風力発電など、自然エネルギーを用いて発電を行う分散型発電装置である。この自然エネルギー発電装置７が発電した電力は、変電所５から架線１０に供給される。環境情報取得装置８は、今後の天候の変動を示す天候変動情報を電力消費最適化システム２に提供する。天候の変動は、自然エネルギー発電装置７の発電電力に影響を与える。

運行情報取得部２１は、運行管理システム４から列車の運行状況に関する運行情報を取得する。運行情報は、列車ダイヤの情報と、路線上の現在の列車６の位置を示すリアルタイムの列車位置情報と、列車６の運行の実績を示す運行実績情報とを含む。例えば、運行実績情報は、時間帯と、その時間帯の列車６による電力消費を示す電力消費情報とを含む。時間帯は、季節、曜日、時刻などを含んでもよい。電力消費情報は、路線における列車６の在線本数、列車６の車両重量、車両の性能、天候、温度、沿線のイベント、路線や駅の混雑状況、列車６の速度、路線の勾配、ランカーブなどを含んでもよい。

これらの運行情報に基づいて、制御実績データベース２５が、それぞれの変電所５毎の制御実績情報を記録する。制御実績情報は、運行実績情報と、蓄電装置１の充放電を示す充放電情報とを含む。これにより、制御実績データベース２５には、過去の制御実績情報が蓄積される。

電力供給予測部２２は、受電制御部３１から受電情報を受け取る。また、電力供給予測部２２は、自然エネルギー発電装置７から発電情報を受け取り、環境情報取得装置８から天候変動情報を受け取る。そして、受け取った発電情報と天候変動情報とに基づいて、電力供給予測部２２が自然エネルギー発電装置７の将来の発電電力を予測する。

電力消費予測部２３は、予測部５１と、決定部５２とを有する。
予測部５１は、運行情報取得部２１により取得された列車位置情報を受け取り、制御実績データベース２５に記録された制御実績情報を取得し、き電制御部３２からき電情報を受け取る。そして、予測部５１は、制御実績情報と列車位置情報とき電情報に基づいて、列車６による消費電力である列車消費電力を予測する。また、予測部５１は、制御実績情報と列車位置情報に基づいて、列車６による今後の回生電力を予測する。さらに、予測部５１は、蓄電装置１の充電に用いる電力である充電電力と、蓄電装置１から放電される電力である放電電力とについて、制御実績情報と列車位置情報と充放電情報に基づいて、蓄電装置１による今後の充電電力及び放電電力を予測する。

そして、これらの予測結果に基づいて、予測部５１は、今後の需要電力予測カーブを作成する。決定部５２は、予測部５１で作成された需要電力予測カーブに基づいて、今後の充電時間帯、放電時間帯を決定し、蓄電装置１の充放電スケジュールパターンを作成する。この充放電スケジュールパターンを作成する際には、需要電力予測カーブのピーク帯に合わせて十分な放電ができる充放電スケジュールパターンとする。

決定部５２は、作成された充放電スケジュールパターンに基づいて、変電所５に接続されている蓄電装置１の動作を示す制御パターンを作成し、作成された制御パターンを制御パターンデータベース２４に記録する。
蓄電装置１は、この制御パターンデータベース２４に記録された制御パターンを読み出し、蓄電装置１の充放電制御部１１が、この制御パターンにより蓄電機器１２の充電及び放電を制御する。制御パターンとしては、蓄電機器１２の充電、放電、待機などが指示される。なお、この制御パターンには、充電時間、放電時間、充放電の電圧範囲、充電率の範囲、放電率の範囲などの充電や放電の詳細な制御状態が含まれるようにしてもよい。

蓄電装置１の充放電制御部１１は、電力消費最適化システム２から受け取った制御パターンを制御パターンデータベース１３に記録する。そして、制御パターンデータベース１３に記録された制御パターンに従って、充放電制御部１１が蓄電機器１２の充電動作や放電動作を制御する。制御パターンが充電を示す場合、充放電制御部１１は、変電所５からの電力の供給を受けることにより、蓄電機器１２を充電する。制御パターンが放電を示す場合、充放電制御部１１は、蓄電機器１２を放電することにより、変電所５へ電力を供給する。制御パターンが待機を示す場合、充放電制御部１１は、充電や放電を行わずに待機する。

また、充放電制御部１１は、蓄電機器１２の状態を示す充放電情報を電力消費最適化システム２へ送信し、制御実績データベース２５に記録する。充放電情報は、例えば充電量や充電率である。

［３．蓄電装置制御処理の説明］
図３のフローチャートは、電力消費最適化システム２による蓄電装置１の制御処理の例を示す。
まず、運行情報取得部２１は、運行管理システム４から運行情報を受信し、運行情報に含まれる列車位置情報を予測部５１へ出力し、運行情報に含まれる運行実績情報を制御実績データベース２５に記録する（ステップＳ１１）。

そして、予測部５１は、取得した列車位置情報と、制御実績データベース２５内の制御実績情報と、き電制御部３２からのき電情報とに基づいて、複数の変電所５の夫々に対し、今後の列車消費電力である予測列車消費電力を算出する（ステップＳ１２）。例えば、予測部５１は、現在時刻の時間帯を認識し、認識された時間帯と変電所５とに対応する制御実績情報を制御実績データベース２５から取得する。このときには、現在の混雑状況による消費電力の増減や、気温や天候から推測される冷暖房の使用の有無による消費電力の増減や、車両の性能による消費電力の増減などの、詳細な情報を考慮して予測列車消費電力を算出してもよい。

また、予測部５１は、運行情報取得部２１からの列車位置情報と、制御実績データベース２５内の制御実績情報とに基づいて、列車６による今後の電力の回生電力を示す予測回生電力を算出する（ステップＳ１３）。この予測回生電力を算出する際には、運行する車両によって回生性能に相違がある場合、列車６が使用する車両の性能を考慮して算出することが好ましい。
また、予測部５１は、運行情報取得部２１からの列車位置情報と、制御実績データベース２５内の制御実績情報とに基づいて、今後の充電電力を示す予測充電電力と、今後の放電電力を示す予測放電電力とを算出する（ステップＳ１４）。

そして、電力供給予測部２２は、自然エネルギー発電装置７からの発電情報と、環境情報取得装置８からの天候変動情報とに基づいて、自然エネルギー発電装置７による今後の発電電力を示す予測発電電力を算出する（ステップＳ１５）。
その後、予測部５１は、算出した予測列車消費電力と予測回生電力と予測放電電力と予測発電電力とに基づいて、今後の需要電力予測カーブを作成する（ステップＳ１６）。

需要電力予測カーブが作成されると、決定部５２は、蓄電装置１の蓄電情報と需要電力予測カーブとに基づいて、今後の充電時間帯、放電時間帯を決定し、蓄電装置１の充放電スケジュールパターンを作成する（ステップＳ１７）。このとき、決定部５２は、需要電力予測カーブのピーク帯に合わせて十分な放電ができるように、充放電スケジュールパターンを作成する。

例えば、充電時間帯は次のピーク帯に向けて、十分な充電が可能なように充電時間のスケジューリングを行う。放電時間帯は、原則ピーク帯とするが、ピーク帯を過ぎても放電可能な残量がある場合は、ピーク帯以降も放電時間帯となるようにスケジューリングを行う。例えば、決定部５２は、対象変電所が電力系統９から受電する電力である需要電力の予測を予測需要電力として算出し、さらに決定部５２は、予測需要電力が所定の需要電力閾値を超える場合、ピーク時間帯であると判定する。ここで決定部５２は、特定値として需要電力閾値を用いる。例えば、列車消費電力と充電電力との合計を内部需要電力とし、回生電力と放電電力と発電電力との合計を内部供給電力とすると、需要電力は、内部需要電力から内部供給電力を減じた値である。

その後、決定部５２は、複数の変電所５の一つを順番に選択して対象変電所とし、その対象変電所についての充放電スケジュールパターンに基づいて、現在の対象変電所が充電時間帯か放電時間帯かを判定する（ステップＳ１８）。
ステップＳ１８で、現在が充電時間帯であると判定された場合、決定部５２は、対象変電所の蓄電装置１を充電させることを対象変電所の制御パターンとして決定する（ステップＳ１９）。また、ステップＳ１８で、現在が充電時間帯でないと判定された場合、決定部５２は、対象変電所の蓄電装置１を放電させることを対象変電所の制御パターンとして決定する（ステップＳ２０）。

制御パターンを決定した後、決定部５２は、全ての変電所５について充放電時間帯の判定を行ったか否かを判定する（ステップＳ２１）。ここで、全ての変電所５について充放電時間帯の判定を行っていないと判定された場合、決定部５２は、ステップＳ１８の判定処理に戻り、次の対象変電所についての制御パターンの決定処理を行う。ステップＳ２１で全ての変電所５の充放電時間帯の判定を行ったと判定された場合、決定部５２は、全ての変電所５の制御パターンを制御パターンデータベース２４へ記録するとともに、その制御パターンを対応する蓄電装置１に送信し（ステップＳ２１）、図３のフローチャートに示した蓄電装置１の制御処理を終了する。

この電力消費最適化システム２による蓄電装置１の制御処理は、例えば１つのピーク帯ごとに充放電スケジュールパターンを作成する。あるいは、１時間に１回から数回程度、最新の運行情報や天候などの情報を取得して、充放電スケジュールパターンを作成から条件が所定以上変化したとき、電力消費最適化システム２が充放電スケジュールパターンの再作成を行って更新する。あるいはまた、電力消費最適化システム２が数分程度の比較的短い周期で充放電スケジュールパターンの再作成を行って更新するようにしてもよい。

［４．第１動作例の説明］
次に、需要電力予測カーブと蓄電装置の動作スケジュールパターンの例を説明する。
図４は、第１動作例を示す図であり、図４Ａは需要電力予測カーブを示し、図４Ｂは蓄電装置１の動作スケジュールパターンを示す。これら図４Ａ，図４Ｂにおいて、横軸は時間であり、図４Ａと図４Ｂの横軸は一致した時刻である。また、図４Ａの縦軸が需要電力の値であり、図４Ｂの縦軸が充電電力及び放電電力である。この図４Ｂの縦軸では、中点０より上が充電電力を示し、中点０より下が放電電力を示す。なお、図５〜図７に示す他の動作例についても、縦軸と横軸の意味は図４と同じである。

図４Ａに示すように、この例の需要電力予測カーブで示される需要電力（き電電力）は、朝方の７時台と８時台とが、特定の閾値ＴＨを越える状態である。また、夕方の１８時台と１９時台についても、需要電力は、特定の閾値ＴＨを越える状態である。
このような状態であるとき、図３のフローチャートで説明した充放電スケジュールパターンの作成処理が行われることで、例えば図４Ｂに示す状態の充放電スケジュールパターンとなる。

例えば、需要電力が閾値ＴＨを越える７時より前の午前中の時間帯で、充電を行うようにし、閾値ＴＨを越える７時に充電を放電に切り替える。この図４Ｂの例では、充電電力と放電電力とが、それぞれ２段階に調整ができるようにしてある。需要電力が比較的低い時間帯では、充放電制御部１１は高い充電電力を設定し、閾値ＴＨを越えない範囲で需要電力が比較的高い時間帯では、充放電制御部１１は低い充電電力を設定する。
具体的には、図４Ｂに示すように、充放電制御部１１は、朝方の４時台及びそれより前で高い充電電力を設定し、朝方の５時台と６時台で低い充電電力を設定する。
これらの充電電力の設定を行うことで、蓄電装置１の蓄電機器１２は、閾値ＴＨを越えるピーク時間帯に入る直前に、ほぼ満充電に近い充電状態とすることができる。

そして、閾値ＴＨを越える７時台と８時台のピーク時間帯に入ると、充放電制御部１１は、蓄電機器１２の放電を開始する。閾値ＴＨを越えるピーク時間帯では、充放電制御部１１が高い放電電力を設定する。そして、閾値ＴＨ以下でピーク時間帯を過ぎた状態では、充放電制御部１１が低い放電電力を設定する。この低い放電電力での放電は、蓄電機器１２に充電残量があり、且つ次の夕方のピーク時間帯に入る前に、蓄電機器１２をほぼ満充電に近い充電状態とすることが可能な期間に行う。

図４Ｂの例では、充放電制御部１１は、１３時台で放電から充電に切り替える。ここで、充放電制御部１１は、需要電力が低い１３時台と１４時台に、充電電力を高くし、需要電力がそれなりに高くなる１５時台から１７時台に、充電電力を低くする。
そして、充放電制御部１１は、閾値ＴＨを越えるピーク時間帯の１８時台と１９時台に、高い放電電力での放電を行い、ピーク時間帯を過ぎた後は、蓄電機器１２の充電残量がある限り、低い放電電力での放電を行う。
なお、図４の例では、１３時台で放電から充電に切り替わるようにしたが、放電時間が終了した後、ある程度の時間、充電と放電の双方が行われない休止期間があってもよい。

このように充電と放電の制御を行うことで、電力消費最適化システム２は、需要電力を予測して蓄電装置１を効率的に稼動させることができ、消費電力のピークカットや、電力供給設備の負担軽減が可能になる。特に、ピーク帯以外でも、蓄電装置１を最大限に活用することができ、さらなるピーク電力の低減や、需要電力の低減を図ることができる。
また、需要電力予測カーブは、各列車の予測列車消費電力を算出した上で、さらに混雑度や天候などを考慮して算出するため、精度の高い需要電力を予測することができる。そして、その精度の高いピーク電力予想に基づいて蓄電装置１の充放電を制御することができ、ピーク電力の低減効率や需要電力の低減効果を最大限に高めることができる。

［５．第２動作例の説明］
図５は、第２動作例を示す図であり、図５Ａは需要電力予測カーブを示し、図５Ｂは蓄電装置１の動作スケジュールパターンを示す。図５Ａに示す需要電力予測カーブは、図４Ａに示す需要電力予測カーブと同じである。

この第２動作例では、充放電制御部１１が蓄電機器１２の充電電力を３段階以上の多段階に変化させると共に、放電電力についても３段階以上の多段階に変化させる例である。
例えば、朝方のピーク時間帯の前の充電時間では、需要電力の増大に合わせて、充放電制御部１１は、充電電力を３段階に変化させる。同様に、放電を開始した後についても、ピーク時間帯以後の需要電力の減少に合わせて、充放電制御部１１は、放電電力を４段階に変化させる。
このようにすることで、より受電電力の平準化が可能になる。なお、充電電力や放電電力は、図５の様な段階的な変化を行う替わりに、需要電力の増減に合わせてほぼ連続的に変化せてもよい。

［６．第３動作例の説明］
図６は、第３動作例を示す図であり、図６Ａは需要電力予測カーブを示し、図６Ｂは蓄電装置１の動作スケジュールパターンを示す。図６Ａに示す需要電力予測カーブは、図４Ａに示す需要電力予測カーブと同じである。

この第３動作例では、充放電制御部１１は、閾値ＴＨを越えてピーク時間帯が開始する少し前の時間帯から、低い放電電力での放電を開始する。そして、充放電制御部１１は、閾値ＴＨを越えてピーク時間帯となる時間帯では、放電電力を高い電力に変化させ、以後は第１動作例（図４）と同じ制御を行う。
この図６に示すような制御を充放電制御部１１が行うことで、ピーク時間帯が始まる時間帯で、受電電力を増やすことなく、架線１０に供給される電力に余裕を持たせることが可能になる。

［７．第４動作例の説明］
図７は、第４動作例を示す図であり、図７Ａは需要電力予測カーブを示し、図７Ｂは蓄電装置１の動作スケジュールパターンを示す。図７Ａに示す需要電力予測カーブは、図４Ａに示す需要電力予測カーブと同じである。但し、この図７Ａでは、自然エネルギー発電装置７での発電電力Ｅａの予想値を示してある。

第４動作例では、天候などの情報に基づいて自然エネルギー発電装置７の発電電力Ｅａが高いと予想される期間で、充放電制御部１１は、図７Ｂに示すように、充電電力を高く設定する。すなわち、蓄電機器１２にある程度充電残量がある場合でも、自然エネルギー発電装置７の発電電力Ｅａが高い期間には、その自然エネルギー発電装置７の発電電力Ｅａを使用した充電を優先的に行う。

このようにすることで、自然エネルギー発電装置７を変電所５に接続したことによる電力供給量の変動を最小限に抑えることができる。したがって、この第４動作例の場合には、消費電力のピークカットや、電力供給設備の負担軽減などの蓄電装置１を変電所５に接続したことによる基本的な効果の他に、自然エネルギーの不安定さを無くす効果についても得られる。

［８．変形例］
なお、図２に示した決定部５２は、時間帯毎の制御パターンを決定し、制御パターンデータベース２４へ記録してもよい。この場合、決定部５２は、現在時刻の時間帯を認識し、認識された時間帯に対応する制御パターンを制御パターンデータベース２４から取得し、蓄電装置１へ送信してもよい。また、蓄電装置１の充放電制御部１１は、時間帯毎の制御パターンを決定し、制御パターンデータベース２４へ記録してもよい。また、電力供給予測部２２および予測部５１は、電力に代えて電力量を予測してもよい。

また、図４〜図７に示したピーク電力を決める閾値ＴＨは、条件によって変更するようにしてもよい。例えば、電力消費最適化システム２は、最大の需要電力が高い平日に、閾値ＴＨとして高い値を設定し、最大の需要電力が比較的低い休日に、閾値ＴＨとして低い値を設定するようにしてもよい。このようにすることで、電力消費最適化システム２は、それぞれの運行日ごとに最適な蓄電装置１の充放電を制御できるようになる。

また、図２に示す構成では、変電所５が、太陽光発電設備などの自然エネルギー発電装置７を備える例とした。これに対して、変電所５が自然エネルギー発電装置７を備えないシステムとしてもよい。
また、自然エネルギー発電装置７以外の分散型発電装置が、変電所５に接続されていてもよい。この場合、電力供給予測部２２は、その分散型発電装置の発電情報を受け取り、その分散型電源の今後の発電電力を予測してもよい。

また、本発明は上述した各実施の形態例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述した実施の形態例は本発明の構成や制御方法を判りやすく説明するために詳細に説明したものであり、本発明は、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある１つの動作例での処理を、他の動作例に組み合わせるようにしてもよい。
また、図１や図２に示した各装置の内部での制御線や情報線などの接続状態は、説明上必要と考えられるものを示しており、実際の接続では異なる接続状態としてもよい。さらに、図３のフローチャートに示した各処理工程が行われる順序についても、実質的に同じ制御が可能であれば、図３の例とは異なる順序としてもよい。

１，１ａ，１ｂ…蓄電装置、２…電力消費最適化システム、３…電力管理システム、４…運行管理システム、５，５ａ、５ｂ…変電所、６…列車、７…自然エネルギー発電装置、８…環境情報取得装置、９…電力系統、１０…架線、１１…充放電制御部、１２…蓄電機器、１３…制御パターンデータベース、２１…運行情報取得部、２２…電力供給予測部、２３…電力消費予測部、２４…制御パターンデータベース、２５…制御実績データベース、３１…受電制御部、３２…き電制御部、４１…変電設備、４２，４３…開閉器、５１…予測部、５２…決定部

Claims (7)

1. 電力系統から受電した電力を変電所で変換した後、架線又は第三軌条を介して列車に供給する電力を制御する電気鉄道用電力制御システムにおいて、
   電力系統から制御対象となる対象変電所に供給される電力を示す受電情報を取得する受電情報取得部と、
   前記対象変電所から架線又は第三軌条に供給される電力を示すき電情報を取得するき電情報取得部と、
   前記対象変電所に接続されている蓄電部の充放電状態に関する情報を取得する充放電情報取得部と、
   列車の運行に関する情報を取得する運行情報取得部と、
   前記各取得部で取得された受電情報とき電情報と充放電情報と運行情報とに基づいて、前記対象変電所における予測電力を算出し、その算出した予測電力に基づいて、将来の需要電力予測カーブを作成する予測部と、
   前記予測部が作成した需要電力予測カーブに基づいて前記蓄電部の充放電スケジュールを作成して、その充放電スケジュールで前記蓄電部の充放電動作を制御する蓄電制御部とを備えた
   電気鉄道用電力制御システム。
2. 前記蓄電制御部は、前記対象変電所の予測き電電力が特定値を越えるか否かを判定して、その判定に基づいて、前記蓄電制御部が作成した充放電スケジュールによる前記蓄電部の充放電動作を行う
   請求項１に記載の電気鉄道用電力制御システム。
3. 前記蓄電制御部は、前記充放電スケジュールに基づいて、充電電力及び放電電力を複数段階に変化させる制御を行い、需要電力のピーク時間帯で最大の放電電力を設定し、前記ピーク時間帯が経過した後の時間帯についても、前記最大の放電電力から電力を低下させた放電電力で放電を行う
   請求項１に記載の電気鉄道用電力制御システム。
4. 前記予測部は、特定の変電所に接続されている分散型発電により発電される電力を示す発電情報を取得し、その発電情報を加味して前記対象変電所における予測電力を算出する
   請求項１に記載の電気鉄道用電力制御システム。
5. 前記分散型発電は、自然エネルギーを利用した発電装置であり、
   前記予測部は、天候変動情報を取得して自然エネルギーを利用した発電装置の発電量を予測する
   請求項４に記載の電気鉄道用電力制御システム。
6. 前記予測部が前記充放電スケジュールを作成する際には、前記運行情報取得部が取得した運行情報から、それぞれの列車の消費電力と回生電力を予測する
   請求項１に記載の電気鉄道用電力制御システム。
7. 電力系統から受電した電力を変電所で変換した後、架線又は第三軌条を介して列車に供給する電力を制御する電気鉄道用電力制御方法において、
   電力系統から制御対象となる対象変電所に供給される電力を示す受電情報を取得する受電情報取得工程と、
   前記対象変電所から架線又は第三軌条に供給される電力を示すき電情報を取得するき電情報取得工程と、
   前記対象変電所に接続されている蓄電部の充放電状態に関する情報を取得する充放電情報取得工程と、
   列車の運行に関する情報を取得する運行情報取得工程と、
   前記各取得工程で取得された受電情報とき電情報と充放電情報と運行情報とに基づいて、前記対象変電所における予測電力を算出し、その算出した予測電力に基づいて、将来の需要電力予測カーブを作成する予測工程と、
   前記予測工程で作成した需要電力予測カーブに基づいて前記蓄電部の充放電スケジュールを作成して、その充放電スケジュールで前記蓄電部の充放電動作を制御する蓄電制御工程とを含む
   電気鉄道用電力制御方法。

Images