JP2015531585A - 電気ネットワークに関する制約を考慮に入れてエネルギーフローを分配および／または制御するための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

電気ネットワーク（１）において、各ノード（Ｎ１，Ｎ２，…）が関連付けられるステータスを有する複数のノード（Ｎ１，Ｎ２，…）のクラスタに、上記ノードに送達されるべきエネルギーに関する制約を考慮に入れ、かつ、上記電気ネットワーク（１）に関する制約を考慮に入れて、エネルギーフローを分配および／または制御するための方法およびシステムである。上記方法は、ｉ．複数のノードのクラスタの各ノード（Ｎ１，Ｎ２，…）にローカルエージェント（Ａ１，Ａ２，…）を割り当てるステップを含み、上記ローカルエージェントは、上記ノード（Ｎ１，Ｎ２，…）の間での送達されるべきエネルギーについてのプライオリティを受け取り、上記方法はさらに、ｉｉｉ．もっとも小さい１つの領域ネットワーク（２，３）に領域集信エージェント（ＲＣＡ１，ＲＣＡ２）を割り当てるステップを含み、各領域ネットワーク（２，３）は上記クラスタの少なくとも一部を含み、上記少なくとも１つの領域ネットワーク（２，３）の合計が上記電気ネットワーク（１）を形成し、上記方法はさらに、ｉｖ．上記ノードの間での送達されるべきエネルギーについての上記プライオリティを上記少なくとも１つの領域集信エージェント（ＲＣＡ１，ＲＣＡ２）によって受け取り、上記少なくとも１つの領域ネットワーク（２，３）に送達されるべきエネルギーについての集約プライオリティを決定するステップを含み、上記集約プライオリティは、上記電気ネットワーク（１）の電圧制限に依存する。

Description

技術分野
本発明は、電気ネットワークに関する制約を考慮に入れてエネルギーフローを分配および／または制御するための方法およびシステムに関する。

技術背景
中央集中制御スキームでは、すべての情報および知見が中央点に存在し、当該中央点において、すべての決定が行われ、それに従ったコマンドがデバイス／顧客に送られるといったように、デバイスの制御は中央で行なわれる。

中央集中制御の主な利点は、当該制御が厳密な意味で最適であり得るということである。すなわち、（電気グリッド情報を含む）すべての必要とされる情報が数学的に最適な解を可能にするために十分な範囲で用いられる。診断およびエラー処理は、すべての情報がバランスされ処理され得る１つの中央集中アーキテクチャにおいて行われ得る。

しかしながら、主な欠点は、数学的に最適な解を可能にするために情報が必要であることである。すなわち、すべての関連する情報が存在しなければならず、これはアプリケーションの開始時間および停止時間、需要パターン、電力プロファイルおよび電気グリッドのトポロジーを含む。このような情報を必要とするアプローチでは、堅牢かつ拡張された（すなわち高価な）通信ネットワークの存在が必要になる。このアプローチに参加する消費者は、挙動パターン（開始時間および停止時間）とデバイスプロファイルとを通信しなければならず、この組合せはさらにプライバシーの懸念に結びつき得る。別の重要な欠点は計算の複雑さである。すなわち、特に多くのデバイスが存在し、計算要件が手元のデバイスの数により指数関数的に決定される場合に、計算の複雑さが克服され得なくなり得る。

これらの欠点を克服するために、マーケットベースの需要側管理システムがより好ましい。たとえば、ＷＯ２０１１／０７４９５０に開示されたシステムは、当該技術において公知であるマーケットベースの需要側管理システムである。デバイスが消費することを求めるまたは生成し得る電力／エネルギーは入札関数に変換される。この需要応答に参加するすべてのデバイスの入札関数を組み合わせることによって、要求供給バランスが求められる。すべてのデバイスは、それらの入札関数に従って、マーケットバランスプライオリティに対応する電力を消費／生成し得る。ＷＯ′９５０は、デバイスがそれらの入札関数を通信するだけであるので、プライバシーが保証される堅牢、簡易で一般的なメカニズムを提供している。

しかしながら、風力発電または太陽光発電の高い浸透によって、将来の電気グリッドの動作が困難になる。適切な電気システムの動作には、風力発電もしくは太陽光発電または他の断続的な源の電力の変動性およびランダム性の影響に対応する方法が必要である。需要側管理（demand side management（ＤＳＭ）の概念を風力発電のバランシングに移転する場合、好ましくは、高価なフレキシブルな発電機を確保して使用するのではなく、消費者の需要を発電に一致させなければならない。家庭に一般に存在する異なる電気器具は、異なる時間スロットにわたって、それらの消費をシフトし得る。これらのフレキシブルなデバイスの例は、冷蔵庫、エアコン、食器洗浄機、電気ボイラーおよび電気自動車（ＥＶ）である。風力エネルギーの余剰が高い場合には、ほとんどのフレキシブルなデバイスが電力を消費することが好ましい。これにより、低電圧ネットワークの分配変圧器がオーバーロードし得るか、または、許容可能な限度内に電圧を維持する国家規格に準拠することが困難になる。電気自動車を同時に充電すると、低電圧ネットワークにおいて不足電圧の問題が引き起こされ得る。したがって、電圧の問題を回避するための措置が取られる必要がある。ＤＳＭはまた、変圧器のオーバーロードを回避するために適用され得、または、分配システムにおける電圧プロファイルの制御に適用され得る。風力発電が高く浸透した分配システムにおいて、負荷応答性が電力システムの制約を解決する効果的な措置であることが研究によって示されている。ＤＳＭは、何百万もの顧客を伴うことになるので、計算の複雑さおよび通信オーバヘッドの限界に到達してしまい、中央集中制御では処理しにくくなるであろう。したがって、スケーラブルなシステムを得るためにマルチエージェントシステムを異なる著者達が提案している。マルチエージェントシステムは、ＥＶによって不均衡なコストを低減するために適用され得る。風力エネルギーによって引き起こされる不均衡を補償するために、家庭用のデバイスからなるマルチエージェントベースの仮想パワープラントが作り出され得る。ピーク需要を低減することが非中央集中制御によって得られ得る。

したがって、電気ネットワークにおいてエネルギーフローを分配および／または制御するための方法およびシステムの向上について必要性が存在する。

発明の概要
電気ネットワークにおいてエネルギーフローを分配および／または制御するための方法およびシステムの向上について必要性が未だ存在する。

本発明の目的は、電気ネットワークにおいてエネルギーフローを分配および／または制御するための代替的なシステムおよび方法を提供することである。

本発明の別の目的は、風力または太陽光のバランシングのための需要側管理の機能を組み合わせるとともに、たとえばアンバランスな３位相４ワイヤーのラジアルグリッドにおけるようなネットワークの制限を尊重することを支援するスケーラブルなマーケット制御システムおよび方法を提供することである。本発明の好ましい実施形態は、好ましくは電圧、より好ましくはローカルの電圧および／または変圧器をオーバーロードさせる制約を考慮に入れるマーケットベースのマルチエージェント需要側管理システムを提案する。有利なことに、電気ネットワークのノードでのスマートメータの測定データまたはたとえば制約に関する演繹的に得られたデータもしくは推定値により、スケーラブルなＤＳＭシステムにネットワークの制限を含むことを可能にするのに十分なグリッド情報が得られ得る。

この目的は、本発明の独立項に記載の方法およびデバイスによって達成される。従属項は好ましい実施形態に関する。

第１の局面において本発明は、電気ネットワーク（１）において、各ノード（Ｎ１〜Ｎ６）が関連付けられるステータスを有する複数のノード（Ｎ１〜Ｎ６）のクラスタに、上記ノードに送達されるべきエネルギーに関する制約を考慮に入れ、かつ、上記電気ネットワーク（１）に関する制約を考慮に入れて、エネルギーフローを分配および／または制御するための方法を提供し、上記方法は、
ｉ．複数のノードのクラスタの各ノード（Ｎ１〜Ｎ６）にローカルエージェント（Ａ１〜Ａ６）を割り当てるステップを含み、上記ローカルエージェントは、上記ノード（Ｎ１〜Ｎ６）の間での送達されるべきエネルギーについてのプライオリティを受け取り、上記方法はさらに、
ｉｉｉ．もっとも小さい１つの領域ネットワーク（２，３）に領域集信エージェント（ＲＣＡ１，ＲＣＡ２）を割り当てるステップを含み、各領域ネットワーク（２，３）は上記クラスタの少なくとも一部を含み、上記少なくとも１つの領域ネットワーク（２，３）の合計が上記電気ネットワーク（１）を形成し、上記方法はさらに、
ｉｖ．上記ノードの間での送達されるべきエネルギーについての上記プライオリティを上記少なくとも１つの領域集信エージェント（ＲＣＡ１，ＲＣＡ２）によって受け取り、上記少なくとも１つの領域ネットワーク（２，３）に送達されるべきエネルギーについての集約プライオリティを決定するステップを含み、上記集約プライオリティは、上記電気ネットワーク（１）の電圧制限に依存する。

他の実施形態において、上記方法はさらに、上記少なくとも１つの領域ネットワークに送達されるべきエネルギーについての集約プライオリティと、供給されるべきエネルギーについての供給プライオリティとを、より高いレベルの領域集信エージェント（ＲＣＡ３）によって受け取ることを含んでもよい。好ましくはその後のステップにおいて、上記より高いレベルの領域集信エージェント（ＲＣＡ３）は、供給されるべきエネルギーについての上記集約プライオリティと供給されるべきエネルギーについての上記供給プライオリティとの交点により、均衡プライオリティを決定してもよい。好ましい実施形態に従うと、上記方法は、領域集信エージェント（ＲＣＡ１，ＲＣＡ２）によって上記均衡プライオリティを受け取ることをさらに含んでもよく、好ましくは、ローカルエージェントによって上記均衡プライオリティを受け取ることを含んでもよい。他の好ましい実施形態では、上記均衡をローカルエージェントが受け取ると、上記ローカルエージェントは、均衡プライオリティに従うまたは追従するように上記ノードを制御してもよく、これにより、上記均衡プライオリティは電気ネットワークの電圧制限に依存し、したがって、ノードは電気ネットワークの制限に依存する。

結果として、本発明のさらに好ましい実施形態において、有利なことに、入札を変換する際に電気ネットワークの電圧制約が考慮に入れられ得、これにより、各入札関数に追加される必要がある最適なプライオリティが何であるかを決定する最適化が行なわれる。この最適化により、有利なことに、たとえば「負のプライオリティ」が集約プライオリティまたは入札関数に追加されることが可能である。これは、電圧問題を回避するために、何人かの消費者はさらに消費するように奨励されることを意味する。

本発明の実施形態に従った提案されたマルチエージェント制御は、ローカルエージェントと、領域集信エージェントと、たとえば供給されるべきエネルギーについての均衡プライオリティを規定するより高いレベルの領域集信エージェントとの３つのタイプのエージェントを含み得る。各ノードがたとえばクラスタのフレキシブルな消費者デバイスによって表わされ得るすべてのノードには、好ましくはローカルエージェントが備えられるかまたは割り当てられる。各ローカルエージェントは好ましくは、顧客がある電力消費レベルに割り当てるプライオリティを規定し得る。したがってプライオリティは、たとえば仮想価格信号としても解釈され得る。たとえば、高いプライオリティを有するタスクについては、顧客はより多く払う用意がある。これにより、電力消費とプライオリティとの間の関係を示す入札関数が得られる。

２つの一般的な入札関数が図２に示される。方形入札関数は、洗濯機、皿洗い機または固定の充電電力を有する電気自動車（ＥＶ）といった、単にオンまたはオフされ得るデバイスについて典型的である。線形入札関数は、電力消費を修正することができるデバイスにのみ使用され得る。充電器のタイプに依存して、これはＥＶに該当し得る。プライオリティは間隔［０，１］によって限定される。代替的な実施形態において、たとえば非線形入札関数といった、他の入札関数を有するデバイスが使用され得る。各時間ステップについて、ローカルエージェントが入札関数を更新すると、エージェントのタスクの緊急性に依存して、後者が増加すれば、Ｂｉｄ^ｍａｘが右に移動する。以前の時間ステップにおいて電力が消費された場合、Ｂｉｄ^ｍａｘは左に動き得、または、タスクが完了すれば、当該入札関数は消滅する。第２のステップにおいて、ローカルエージェントは好ましくは、入札関数を離散化し、領域集信エージェントにそれを送る。

好ましくは、領域集信エージェントは、少なくとも１つの領域ネットワークに供給されるべきエネルギーについての集約プライオリティを受け取ってもよく、これにより、本発明の実施形態に従った、供給されるべきエネルギーについての集約プライオリティは、上記ノードのフレキシビリティ情報か、または、たとえば低電圧ネットワークにおける存在するすべてのノードまたはデバイスの入札関数の合計であり得る。自身の順番における領域集信エージェントは好ましくは、図１および図３に示されるように、より高いレベルの領域集信エージェント（ＲＣＡ３）にエネルギーについての集約プライオリティを送り得る。

有利なことに、これにより、必要とされる通信量が著しく低減され、当該システムがスケーラブルになるとともに、さらに、本発明の実施形態に従うと、たとえば電圧制約といった電気ネットワークの制限が考慮に入れられる。

随意の次のステップにおいて、本発明の実施形態に従うと、より高いレベルの領域集信エージェント（ＲＣＡ３）は均衡プライオリティを規定し得、本発明の実施形態に従った上記均衡プライオリティは、供給されるべきエネルギーについての集約プライオリティまたはたとえば集約入札関数と、供給されるべきエネルギーについての供給プライオリティまたはたとえば入札関数との交点によって構築され得る。

本発明の実施形態に従った、供給プライオリティ、たとえば入札関数は、たとえば生成部またはバランシング部が異なる生成レベルを受け入れる仮想価格を表わし得る。本発明の実施形態に従って均衡プライオリティが規定されると、この値は好ましくは、本発明の実施形態に従って、対応する電力レベルを制御し好ましくは選択するすべてのローカルエージェントに送り戻され得る。フレキシビリティを提供する顧客は、提供したフレキシビリティについて、使用されたフレキシビリティに対しておよび／または年間の固定料金によって補償される。補償の態様はこの明細書の範囲外である。

有利な結果として、本発明の実施形態は、たとえば電圧制約といった電気ネットワークに関する制約を好ましくは考慮に入れて追加された知見を領域集信エージェントに提供する。さらに、本発明の実施形態に従ったシステムおよび方法は、中央で制御されたアルゴリズムの計算の複雑さおよび情報の問題を扱う必要なく、電気ネットワークまたはグリッドの制約についての欠点に対するソリューションを提供する。

ヨーロッパの低電圧電気ネットワークは典型的に、３位相４ワイヤーのシステムで電力を分配しており、結果として、本発明の実施形態はヨーロッパの低電圧電気ネットワークに関して記載されるが、本発明の実施形態に従った方法およびシステムは、容易に他の電気ネットワークに適用され得る。ベルギーにおいては典型的に、多くの家庭は１つの単相によってグリッドに接続される。どの特定の位相に顧客が接続されるかについての情報はしばしば追跡されない。接続の位相の識別は、システムオペレータが直面する問題のうちの１つである。なぜならば、アンバランスな位相負荷は、著しい損失、変圧器の寿命の低減、また許容可能な限界内に電圧を維持する問題につながるからである。屋上の光電発電機（ＰＶ）の量の増加により、アンバランスな状況は増加することになる。位相を識別するための家庭での手作業による介在はコストがかかる。スマートグリッドへの来たるべき遷移により、低電圧ネットワークは、分配オペレータにメータ指示値を頻繁に通信する自動化されたスマートメータを備えることになるであろう。これは、位相識別のための新たな機会を提供する。たとえば、混合整数計画法（mixed-integer program（ＭＩＰ））が、顧客の接続の位相を識別するために形成される。しかしながら、ＭＩＰは、必ずしも自由に利用可能だとは限らない分枝限定法のソルバーを必要とし、有意な計算時間を必要とする。タブーサーチ法（Tabu search method）は、組み合わせの最適化問題を解くために使用され得る。接続の位相も、一意の信号注入によって識別され得る。しかしながら、これはスマートメータを適合させることを必要とし、コストがかかり得る。

有利なことに、本発明の別の実施形態に従うと、通常の最小２乗法に基づいた複雑さの低い方法が、接続の位相の識別のために提供され、これにより、本発明の実施形態において、たとえば集約プライオリティが決定されると、グリッド情報が使用され得る。グリッド情報は、分配グリッドについての要求が過去に低かったので、簡易なデジタル構造において利用可能またはアクセス可能ではないことがしばしばある。本発明の実施形態に従った方法の目的は、１つの位置でのフレキシブルな負荷の、別の位置の電圧に対する影響を識別することである。その後、得られたグリッド情報は、たとえばアンバランスな３位相４ワイヤーのラジアルグリッドにおいて、ネットワークの制限を尊重するようスケーラブルなマーケット制御システムに含まれ得る。

本発明のさらに好ましい実施形態において、領域集信エージェントは好ましくは、ネットワークの制限の違反に繋がらなければ、ある可能な均衡プライオリティについての電力を集約または加算のみし得る。結果として、有利なことに、変圧器のオーバーロードと不足電圧および過電圧との両方を考慮に入れることができる。電圧の制約が違反された場合、ネットワークの制限に準拠するように、ノードおよびたとえばデバイスは、たとえばそれらに異なるプライオリティを割り当てることによって、異なってしかし可能な限り公平に扱われ得る。先行技術において、主な欠点は、電気グリッドまたはネットワークが考慮されず、ローカルのグリッド制約が違反されることが可能になることである。

本発明のさらに別の実施形態において、ローカルエージェントと、領域集信エージェントと、より高いレベルの領域集信エージェントとの３つのタイプのエージェントの階層ツリー構造が提供され得る。ノードにおけるデバイスは、ノードの間での送達されるべきエネルギーまたは電力についてのそれらのプライオリティを提供することにより、たとえば入札関数を送ることにより、エネルギーを消費／生成する意思を領域集信エージェントに通信し得る。本発明の実施形態に従った領域集信エージェントは、すべての存在するノードまたはデバイスの入札関数を集約、たとえば、合計してもよく、エネルギーを分配することについてのプライオリティを提供してもよい。本発明の実施形態に従った領域集信エージェントは好ましくは、たとえば変圧器のオーバーロード、不足電圧および/または過電圧などといった電気グリッド制限の違反に繋がらなければ、あるプライオリティについての電力を単に合計し得る。グリッド制約が違反された場合、ネットワークの制限に準拠するよう、異なるプライオリティが異なるデバイスに好ましくは割り当てられ得る。ネットワーク電圧制約に対するあるノードまたはデバイスの電力のインパクトを知るために、領域集信エージェントは好ましくはグリッドトポロジー上で利用可能な何らかの情報を有し得、好ましい実施形態では、最小の要件は、デバイスもしくはノードのグリッド接続での電圧測定、または、たとえば本発明の実施形態に従ったＬＳ法を用いる電圧の識別である。

さらに代替的な実施形態において、ネットワーク制約として使用される電圧が、たとえば状態推定といった当該技術において公知の技術で推定され得、その後、当該推定された電圧は好ましくは、当該推定に含まれる安全マージンとともにまたは安全マージンなしで使用され得る。他の実施形態において、「問題ノード」の電圧測定も十分であり得る。自身の順番の本発明の実施形態に従った領域集信エージェントは、好ましくは、より高いレベルの領域集信エージェントにエネルギーフローを分配するために集約プライオリティを送り得る。上記のより高いレベルの領域集信部は好ましくは、領域集信エージェントが電気ネットワーク制約の関数において行なった変更または修正に関する如何なる知見もなく上記集約プライオリティを受け取り得る。

さらに別の実施形態において、ローカルエージェント、領域エージェントおよびより高位の領域エージェントの１つ以上は、自律ユニットとして実現され得る。エージェントは、電気ネットワークにおいて同じまたは異なるレイヤーにおける他のエージェントから独立してプライオリティを自律的に受け取るまたは送ることができる自律ユニットである。

本発明の実施形態に従ったより高いレベルの領域集信エージェントは好ましくは、本発明の実施形態に従ったエネルギーを分配することについての集約フレキシビリティ情報と供給入札関数との交点として均衡プライオリティを規定し得る。均衡プライオリティが規定されると、この値は好ましくはすべてのローカルエージェントに送り戻され得、ローカルエージェントは好ましくは、それらの対応する電力レベルを制御または選択する。好ましくは、上記均衡プライオリティはすべてのノードまたはデバイスについて等しい。本発明の実施形態に従った領域集信エージェントによって組込まれる電気ネットワークに問題がある（たとえば過電圧もしくは不足電圧および／またはオーバーロード）場合、領域集信エージェントは、集約プライオリティに加えられ得るまたは減じられ得る付加的なプライオリティを、たとえばローカルエージェントへ集約プライオリティを送る前に提供し得る。

本発明の実施形態は、たとえば電気自動車の充電、将来のマーケットに対して将来のミスマッチをバランシングすること、ピークシェービングのために家庭用機器をスケジューリングすること、またはローカルに供給された再生可能エネルギーの最適な使用といった、スマートグリッドの需要側管理用途に使用され得る。

有利なことに、本発明の実施形態は、別個のエージェントを有するレイヤーモデルを提供し得、結果として、異なるレイヤー間で必要となるデータ交換がより少なくなる。これはさらに、性能における効率の向上の可能性を開く。エージェントはたとえば、入力および出力を有し規定された目的を有する（ソフトウェア）エンティティとして実現され得る。エージェントは、本方法の実施形態において、ユーザの関心、構成要素またはエンティティの注意する。領域ネットワークおよび関連付けられる領域エージェントも一緒にレイヤー化され得、その結果、ネットワーク構造が実際に無制限のレイヤー数で作成される。このタイプのモデルは、１つより多いエージェントを有するシステムである「マルチエージェントシステム」とも称され得、当該マルチエージェントシステムにおいて、エージェントは互いに交渉もしくは協働し得るか、または、交渉もしくは協働しなければならない。

さらに別の実施形態において、当該方法はさらに、ローカルエージェント、領域エージェントおよび高位領域エージェントによる、送達されるべきエネルギーまたは電力についてのプライオリティの決定の反復的な実行を含み得る。有利なことに、異なるプライオリティの決定の解に対する反復的なアプローチによって、より良好かつより速い解、すなわちより低いエラーマージンが得られる。

さらに別の実施形態において、ローカルエージェント、領域エージェントおよびより高位の領域エージェントの２つ以上によるプライオリティの決定は並列で行なわれ得る。これにより、プライオリティの決定を行なうのに必要な時間の節約が得られる。

さらに別の実施形態において、より高位の領域エージェントは、周期的に均衡プライオリティの決定を行ない得る。これは、当該方法の予測可能な挙動に帰着し、ステータス決定の結果が他の測定またはシミュレーションにおいてさらに使用される場合に有利であり得る。

好ましい実施形態において、ノードの電圧、より好ましくは複素電圧は、測定および／または推定ならびに通信され得、これにより、ノードの電圧または負荷が変動し得る。電圧制約を導入する場合、本発明の実施形態に従うと、電圧についてまたは電気ネットワークのオーバーロードについて安全マージンが含まれ得る。有利なことに、電気ネットワークのオーバーロードに関して問題が発生しても、本発明の実施形態は、これにしたがって適合するための手段および時間を提供する。

有利なことに、本発明の実施形態は、たとえば適切なプライオリティを追加することにより入札を変換する一般的な方法を提供し得、これは非円形のネットワークに限定されず、すべてのタイプのネットワークが可能である。本発明の実施形態に従った変換は好ましくは、プライオリティまたは集約プライオリティが、割り当てられたエージェントによってツリー構造のネットワークのより高いレベルに送られるたびに行なわれ得る。これらのエージェントは好ましくは、ネットワークの特定の部分についての情報を有し得、それにしたがってプライオリティを変換し得、その後、次のレイヤーにそれを送る。

さらに好ましい実施形態において、本発明は、さらに、上記少なくとも１つの領域ネットワークに送達されるべきエネルギーについての上記集約プライオリティと、供給されるべきエネルギーについての供給プライオリティとを、より高いレベルの領域集信エージェント（ＲＣＡ３）によって受け取ることを含む、エネルギーフローを分配および／または制御するための方法を提供してもよい。

他の好ましい実施形態において、本発明は、さらに、供給されるべきエネルギーについての上記集約プライオリティとマーケットによって供給されるべきエネルギーについての上記供給プライオリティとの交点により、上記より高いレベルの領域集信エージェント（ＲＣＡ３）によって均衡プライオリティを決定することを含む、エネルギーフローを分配および／または制御するための方法を提供する。好ましくは、上記方法はさらに、領域集信エージェント（ＲＣＡ１，ＲＣＡ２）によって上記均衡プライオリティを受け取ることを含んでもよい。

他の好ましい実施形態において、本発明は、上記ローカルエージェントによって上記均衡プライオリティを受け取ることをさらに含んでもよく、上記ローカルエージェントはノードの電力消費および／または分配を制御する、エネルギーフローを分配および／または制御するための方法を提供してもよい。好ましくは、上記ノードの電力消費および／または分配を制御することは、上記均衡プライオリティに基づいて、上記ノードについて修正されたプライオリティを割り当てることを含んでもよい。

本発明の好ましい実施形態において、各ノードの上記関連付けられるステータスは、複素電圧、入力電力および／または出力電力を含んでもよい。

本発明の他の好ましい実施形態において、上記関連付けられるステータスは、上記電気ネットワーク（１）の電圧制限を提供してもよい。

他の好ましい実施形態において、上記関連付けられるステータスは、測定され、および／または、演繹的に利用可能であり、および／または、推定されてもよい。本発明の他の好ましい実施形態において、複素電圧は位相を含んでもよく、上記電気ネットワーク（１）との接続の上記位相は、最小２乗アプローチによって識別される。

本発明のさらに他の好ましい実施形態は、上記電気ネットワーク（１）上の１つの位置でのフレキシブルな負荷の、上記電気ネットワーク（１）上の別の位置の電圧に対する影響を識別するステップをさらに含んでもよい、エネルギーフローを分配および／または制御するための方法を提供する。本発明の他の好ましい実施形態において、送達されるべきエネルギーについての上記プライオリティは、ノードの電力消費とプライオリティとの間の関係を示してもよい。

本発明のさらに他の好ましい実施形態において、送達されるべきエネルギーまたは供給されるべき電力についてのプライオリティは、最小のプライオリティがそれぞれのデバイスによって許可される電力の取り込みの最大量に対応するとともに最大のプライオリティがそれぞれのデバイスによって許可される電力の取り込みの最小量に対応するように、プライオリティの関数における電力として決定されてもよく、電力とプライオリティとの間の関係は、所定の量の時間において上記デバイスが必要とするエネルギーの最小量を示しており、電力とプライオリティとの間の上記関係は時間の関数で変化する。

本発明のさらに他の代替的な実施形態において、
−それぞれのデバイスに既に利用可能なエネルギーと、必要とされる時間の関数における累積されたエネルギーの最小量と、時間の関数において所定期間内で上記クラスタの上記それぞれのノードによって許可された累積されたエネルギーの最大量と、上記デバイスによって許可された電力の取り込みの最小および最大量とについての情報を含む、上記クラスタにおけるそれぞれのノードのフレキシビリティ情報を集めることにより上記クラスタについてのフレキシビリティ情報を集約し、必要とされる時間の関数において累積されたエネルギーの最小量と、時間の関数において所定期間内で少なくとも１つのノードによって許可される時間の関数における累積されたエネルギーの最大量と、時間の関数において時間の所定期間内において、時間の関数において上記クラスタによって許可された電力の取り込みの最小および最大量とを考慮に入れ、上記ノードによって許可された電力の取り込みの最小および最大量を考慮に入れて、上記クラスタの上記それぞれのノードの集められた上記フレキシビリティ情報を上記クラスタについての集約フレキシビリティ情報へと組み合わせるステップをさらに含み、上記クラスタの上記集約フレキシビリティ情報は、上記クラスタに既に利用可能なエネルギーと、必要とされる時間の関数における累積されたエネルギーの最小量と、上記クラスタによって許可された時間の関数における累積されたエネルギーの最大量とについての情報を含み、上記方法はさらに、
−上記クラスタについての上記集約フレキシビリティ情報を考慮に入れて、上記所定期間にわたって時間の関数において上記クラスタに送達されるべき累積されたエネルギーを決定するステップと、
−時間の関数において送達されるべき決定された上記累積されたエネルギーに基づいて、時間の関数において上記クラスタに供給されるべき電力を上記エネルギーのフローから得て、上記クラスタにおけるすべてのデバイスについて、供給されるべき電力についてのプライオリティを決定することにより、上記クラスタに決定された上記累積されたエネルギーを供給するステップとを含む、エネルギーフローを分配および／または分配するための方法が提供されてもよい。

有利なことに、本発明の実施形態は、電気ネットワークの現在および将来の困難性について、スケーラブルで、プライベートで、よりセキュアで、低帯域幅で、かつ低中央処理パワーのソリューションを提供する分散制御コンセプトを提供し得る。

第２の局面において、本発明は、電気ネットワーク（１）において、各ノード（Ｎ１〜Ｎ６）が関連付けられるステータスを有する複数のノード（Ｎ１〜Ｎ６）のクラスタに、上記ノードに送達されるべきエネルギーに関する制約を考慮に入れ、かつ、上記電気ネットワーク（１）に関する制約を考慮に入れて、エネルギーフローを分配および／または制御するためのシステムを提供し、上記システムは、本発明の実施形態に従った方法を行なうように適合されるローカルエージェント（Ａ１〜Ａ６）と領域集信エージェント（ＲＣＡ１，ＲＣＡ２）とを含む。

好ましい実施形態において、電気ネットワークにおける複数のノードのクラスタにエネルギーフローを分配および／制御するのためのシステムには、測定データを受け取るインターフェイスがさらに設けられてもよい。

他の好ましい実施形態において、電気ネットワークにおける複数のノードのクラスタにエネルギーフローを分配および／制御するのためのシステムは、上記電気ネットワーク（１）におけるノード（Ｎ１〜Ｎ６）の一部であってもよい。

本発明は、電気ネットワーク上でエネルギーフローの分配を行なうエネルギーフロー分配デバイスに関し得、当該デバイスは１つ以上のコンピュータシステムを含み、当該１つ以上のコンピュータシステムは、ローカルエージェント、領域エージェントおよびより高位の領域エージェントの１つ以上を実現するよう設計されており、その結果、当該デバイスは、上述したような本実施形態のうちの１つに従った方法の機能を得る。有利なことに、このタイプの分配デバイスはたとえば、電気ネットワークの監視と電気ネットワークのシミュレーションとの両方を行なうために、ネットワークマネージャによって使用され得る。

一実施形態において、当該デバイスには、センサから測定データを受け取るようインターフェイスがさらに設けられ得る。したがって、最新の測定データが、分配に含まれ得る。さらに別の実施形態において、当該デバイスは、たとえば埋込システムの形態にある、電気ネットワークにおけるノードの一部であり得る。

第３の局面において、本発明は、制御部上で実行される場合に、本発明の第１の局面またはこれらの組合せに従った方法を行なうためのコンピュータプログラムプロダクトを提供する。

本発明の例示的な実施形態に従うと、自動診断および決定支援を提供するための方法ステップを行なうよう、マシンによって実行可能な命令のプログラムを有形的に具現化するマシン読取可能なプログラムストレージデバイスが提供され得る。

第４の局面において、本発明は、本発明の第３の局面に従ったコンピュータプログラムプロダクトを格納するデータキャリアを提供する。「データキャリア」という用語は、「キャリア媒体」または「コンピュータ読取可能媒体」という用語と等しく、実行のためにプロセッサに命令を提供することに参加する任意の媒体を指す。このような媒体は、多くの形態をとり得、不揮発性媒体、揮発性媒体および伝送媒体を含むがこれらに限定されない。不揮発性媒体はたとえば、マスストレージの一部であるストレージデバイスのような光学または磁気ディスクを含む。揮発性媒体は、ＲＡＭのようなダイナミックメモリを含む。コンピュータ読取可能媒体の一般的な形態は、たとえば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープもしくは任意の他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、任意の他の光学媒体、パンチカード、紙テープ、穴のパターンを有する任意の他の物理メディア、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップもしくはカートリッジ、以下に記載されるような搬送波、またはコンピュータが読み取ることができる他の媒体を含む。コンピュータ読取可能媒体のさまざまな形態は、１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを実行のためにプロセッサに運ぶことを伴い得る。たとえば命令は最初は、リモートコンピュータの磁気ディスク上に担持され得る。リモートコンピュータはそのダイナミックメモリに命令をロードし、モデムを使用して電話線により命令を送り得る。コンピュータシステムに対してローカルなモデムは、電話線を介してデータを受け取り得、赤外線送信機を使用してデータを赤外線信号に変換し得る。赤外線信号に担持されたデータを、バスに結合された赤外線検出器が受け取り、バスにデータを配置し得る。バスは、メインメモリにデータを運び、そこからプロセッサが命令を抽出および実行する。メインメモリによって受け取られた命令は、プロセッサによる実行の前にまたは実行の後のいずれかにおいて、ストレージデバイス上に随意に格納され得る。当該命令はさらに、ＬＡＮ、ＷＡＮまたはインターネットのようなネットワークにおいて搬送波を介して送信され得る。伝送媒体は、無線波および赤外線データ通信の間に生成されたもののような音波または光波の形態を取り得る。伝送媒体は、コンピュータ内においてバスを形成するワイヤーを含む、同軸ケーブル、銅線およびファイバーオプティクスを含む。

第５の局面において、本発明は、ネットワークを介して本発明の第３の局面に従ったコンピュータプログラムプロダクトの送信を提供する。

本発明のさらなる特徴が例および図面から明らかになるであろう。

本発明の実施形態に従った、エネルギーフローを分配または制御するための方法を概略的に示す図である。 フレキシブルなデバイスおよび電気自動車（ＥＶ）についての方形入札関数（左）および線形入札関数（右）を示す図である。 本発明の実施形態に従った、電気ネットワークにおいてエネルギーフローを分配または制御するためのマーケットベースの方法を概略的に示す図である。 すべての長さが縮尺通りに描かれた、本発明の実施形態に従ったシミュレーションにおいて使用されるネットワークを示す図である。 アンバランスなグリッドにおける中性点のシフトを示す図である。 送り手の端部での位相電圧に対するフレキシブルなデバイスの影響を示す図である。 本発明の実施形態に従った、ネットワークの制約を尊重する合計された入札関数を示す図である。 より高いレベルの領域集信エージェントによる均衡プライオリティの規定を示す図である。 ネットワークの制約があるおよび制約がないマーケットベースの制御についての最低電圧を示す図である。 ノード５２の位相電圧に対するすべての家の負荷の影響を示す図である。 ノード５１の位相電圧に対する負荷５３の影響と、そのＬＳ推定とを示す図である。 アンバランスなグリッドにおける中性点のシフトを示す図である。 集信エージェントにおいてネットワーク制約を含む、本発明の実施形態に従った方法を表わすフローチャートを示す図である。 本発明の実施形態に従った、ネットワーク制約を尊重する合計された入札関数を示す図である。 競売エージェントまたはより高いレベルの領域集信エージェントによる均衡価格の規定を示す図である。 本発明の実施形態に従った集約入札関数における中性点シフトの影響を示す図である。 ネットワークの制約があるおよび制約がないマーケットベースの制御についての最低電圧を示す図である。

定義
本明細書において使用される「フレキシビリティ情報」という用語は、たとえばデバイスのフレキシビリティ情報といったように、時間の関数における電力またはエネルギーの使用に関する。

明細書において使用される「入札または入札関数」という用語は、プライオリティの関数においてデバイスが消費することを望むまたは生成し得る電力またはエネルギーに関し、たとえば、各デバイスは、消費者がある電力消費レベルに割り当てるプライオリティを規定し得る。入札関数は、電力消費とプライオリティとの間の関係を示しており、エネルギーフローを分配することについてのプライオリティを提供する。入札または入札関数はしたがって、仮想価格の関数として取り引きされる電力［Ｗ］の量［ユーロ／Ｗ］として表わされ得る。電力を販売する取引者は増加した関数を送る一方、電力を買うことに興味を持っている者は減少した関数を送ることは明らかである。毎時間、このような入札関数が送られ得るので、その日の間に異なる量が取り引きされ得る。

「より高いレベルの領域集信エージェント」という用語は、明細書および請求の範囲において、図３に示されるような「競売エージェント」という用語と交換可能に使用され得る。

「集約プライオリティ」という用語は、この「集約プライオリティ」という用語が、たとえば図１３における「集約入札」という用語と交換可能に使用され得るような入札関数を指し得る。

好ましい実施形態の詳細な説明
本発明は、ある図面を参照して特定の実施形態に関して記載されるが、当該実施形態に限定されず、請求の範囲によってのみ限定される。記載された図面は、単に概略的であり、非限定的である。これらの図面において、要素のうちのいくつかのサイズは、誇張されている場合があり、例示的な目的のために尺度決めされて描かれていない。「含む」という用語が本明細書および請求の範囲において使用される場合、当該用語は、他の要素またはステップを除外しない。たとえば単数名詞を参照する際に「ある（「ａ」または「ａｎ」）」「その（「ｔｈｅ」）」といった不定冠詞または定冠詞が使用される場合、これは、他のことが具体的に言及されなければ、その名詞の複数を含む。

請求の範囲において用いられる「含む」という用語は、その後にリスト化される手段に限定されるとは解釈されるべきでなく、他の要素またはステップを除外しない。したがって、「手段ＡおよびＢを含むデバイス」という表現の範囲は、構成要素ＡおよびＢのみからなるデバイスに限定されるべきでない。本発明に関して、デバイスにおける関連する構成要素はＡおよびＢであるということをただ意味する。

さらに、明細書および請求の範囲における第１、第２および第３などの用語は、同様の要素の区別のために使用されており、必ずしも連続的な順番または時間的な順番を記載するために使用されるわけではない。したがって、そのように使用される用語は適切な状況の下では交換可能であり、本願明細書に記載される本発明の実施形態は、本願明細書に記載または説明されたシーケンスとは別のシーケンスでの動作が可能であるということが理解されるべきである。

さらに、明細書および請求の範囲における上部、底部、上、下などの用語は、説明目的に使用されており、必ずしも相対的な位置を記載するために使用されているわけではない。したがって、そのように使用される用語は適切な状況の下では交換可能であり、本願明細書に記載される本発明の実施形態は、本願明細書に記載または説明された方位とは別の方位での動作が可能であるということが理解されるべきである。

図面において、同様の参照番号は同様の特徴を示し、１つより多い図面に現われる参照番号は同じ要素を指す。図面および以下の詳細な説明は、電気ネットワークに関係のある制約を考慮に入れた、エネルギーフローを分配するためのデバイスおよび方法の特定の実施形態を示す。

例示目的のために、本発明の実施形態はそれに限定されず、本発明の実施形態に従う方法およびシステムのさらに別の例が記載され、実験結果が以下に論じられる。

図１は、本発明の方法の１つに従ってエネルギーフローが分配または制御される電気ネットワークの可能な構成を示す。この構成によれば、電気ネットワーク１は、複数のノード（Ｎ１，Ｎ２，…）を含み、各ノードは関連付けられる状態（たとえば複素電圧、入力または出力電力など）を有する。ローカルエージェント（Ａ１，Ａ２，…）はノードの各々に関連付けられる。複数のノードは１つ以上の領域ネットワーク（２，３，…）にグループ化され得、領域集信部（ＲＣＡ１，ＲＣＡ２，…）が各領域ネットワークのために提供される。領域集信エージェント（ＲＣＡ３）が領域ネットワークのために提供される。

本発明の実施形態は、電気ネットワークのマーケットベースの制御を提供し、これにより、プライオリティによってまたはたとえば入札関数によって規定される各デバイスまたはノードの消費レベルの制御が各可能な均衡プライオリティによってなされる。集信エージェントにおいてネットワークの電圧の制限を含むために、本発明の好ましい実施形態に従うと、各可能な均衡プライオリティごとに、好ましくは線形化された負荷フローが、より高いレベルの領域集信エージェントまたは競売エージェントにそれを送る前に、実行される。電圧制約違反が発生しなければ、異なるプライオリティ、たとえば入札が集約され得、たとえば集信エージェントによってこの可能な均衡プライオリティのために加えられた集約プライオリティが提供される。好ましくは次のステップにおける各ノードには同じプライオリティが割り当てられることが好ましい。これは、以下の条件をチェックすることにより行なわれ得る。

式中、λは可能な均衡プライオリティであり、

は、制限内に維持されるすべてのノードｍの電圧に対する、デバイスｉのグリッドへの接続の点で注入された電力Ｐ_ｉの影響である。典型的にこれらのノードｍはすべて顧客ノードである。これらのノードは領域集信エージェントにそれらの電圧を通信するので、フレキシブルなデバイスがオンされない際のすべての制御ノードｍでの対位相電圧制限マージン（margin to the phase voltage limit）（Ｖ_ｌｉｍ ^ｍ）が規定され得るということが想定される。したがって、Ｖ_ｌｉｍ ^ｍはサイズが（３×ｍ）×１のベクトルである。Ｐ_ｉ（λ）は、入札関数によって規定される、フレキシブルなデバイスｉが所与の均衡プライオリティλについて消費する電力である。Ｐ_ｌｉｍ ^{Ｔｒａｆｏ}は、変圧器がオーバーロードする前に消費され得るフレキシブルな電力である。

式１の違反が発生すると、本発明の実施形態に従って各デバイスへ割り当てられたプライオリティは、電圧の制限に準拠するために修正され得る。平均または集約された割り当てられたプライオリティは、可能な均衡プライオリティに等しくなるよう維持されるのが好ましい。電圧に対する各デバイスの影響は、接続の位置および／または位相に依存し得るので、本発明の実施形態に従うと、異なるデバイスに異なるプライオリティを割り当てることで、好ましくは電圧制限内に残留することが支援され得る。本発明の実施形態に従う領域集信エージェントは好ましくは、この均衡プライオリティについて異なるプライオリティを携える電力を集約、たとえば、加算する。好ましくは、これらの異なるプライオリティは、この均衡プライオリティが高位の領域集信エージェントによって選択される場合に、正しいプライオリティが異なるローカルエージェントに送られるように、格納される。

社会的公正では、すべての顧客は、可能な限り等しいプライオリティを得ることが必要される。したがって、本発明の実施形態に従った異なるプライオリティを割り当てる際に、これらの間の差は可能な限り小さく維持されるべきである。これは、たとえば、電圧制限に準拠しない各可能な均衡プライオリティ点について、さらには、グリッドの制約または違反を有する各可能な均衡プライオリティについて、方形入札関数が使用される場合、混合整数最適化問題につながる。最適化問題はたとえば、方形入札関数について以下のように解かれ得る。

λ_ｉは、ノードに接続され得る、ｎ個のデバイスのうちのデバイスｉに割り当てられるプライオリティであるか、または、λ_ｉはｎ個のノードのうちのノードｉに割り当てられるプライオリティであり、ｘ_ｉは、デバイスｉ（またはノードｉ）が選択されたプライオリティλ_ｉについてオンまたはオフかどうかを規定する整数変数である。Ｂｉｄ_ｉ ^ｍａｘは、図２におけるようにデバイスがオンである最大のプライオリティであり、Ｐ_ｉ ^ｍａｘは、デバイスがそのとき消費する電力である。式２の最適化問題の目的関数は均衡プライオリティと個々のプライオリティとの間の差を最小限にする。１−ノルム、２−ノルムおよび∞−ノルムの両方が選択され得る。第１の制約は、平均プライオリティが好ましくは均衡プライオリティと等しいことを特定する。変数ｘ_ｉによって特定される、デバイスがオンである際の第２および第３の制約状態は、０と１との間にプライオリティを限定する。第４の制約は電圧制約を表す。第５の制約は、変圧器のオーバーロードを回避する。すべてのデバイスの電圧に対する組み合わされた影響は、割り当てられた電力なしで残されるマージンより小さいままであるべきである。この整数最適化問題は、ＩＢＭによるＣＰＬＥＸオプティマイザーで容易に解かれ得る。最適化問題がある均衡プライオリティについて実現可能ではない場合、好ましくは、実行可能解を有する最も近い均衡プライオリティが渡される。

結果として、有利なことに、エネルギーフローを分配するためのプライオリティは好ましくは最適化変数として規定される。さらに、たとえば可能な限り社会的に公正であるように、異なる最適化公式化が可能であり得る。好ましくは容易な入札関数、または、たとえば任意の凸の入札関数についての保存型近似（conservative approximation）が使用される。

同様の最適化問題が、線形入札について次のように公式化され得る。

たとえばこの最適化問題はいくつかの偏導関数が負であることによって非凸である。それは、ＩＢＭによるＣＰＬＥＸオプティマイザーで容易に解かれ得る。式２および３において示される問題の制約を組み合わせることによって、両方のタイプの入札を組み合わせる最適化問題が公式化され得る。説明の容易さのために、これは本願ではなされないが当業者によって容易になされ得る。

すべてのプライオリティまたはたとえば入札関数がネットワーク制約を尊重して集められる場合、本発明の実施形態に従うと、領域集信エージェントによって決定された集約プライオリティまたは集約入札関数が、より高いレベルの領域集信エージェントに送られる。このエージェントは、好ましくは均衡プライオリティを識別し、領域集信エージェントにこれを戻すよう通信する。領域集信エージェントは好ましくは、対応するプライオリティを各ノードまたは各デバイスに送る。この均衡プライオリティについて最適化問題を解かなければならなかった場合、ノードにおけるすべてのデバイスのプライオリティは異なることになる。

上述したようにシミュレーションにおいて使用されるネットワークは、好ましくは、ベルギーＤＳＯによって提供される家庭の顧客のためのＴＴ接地を有する３位相４ワイヤーのラジアルシステムである。当該ネットワークは、（図４に示されるように）６２の顧客からなる。すべての顧客は、ネットワークに単相で接続されると考えられる。負荷フローのシミュレーションを行なうために、１００の家庭の負荷プロファイルのデータベースが利用可能である。好ましくは、このような負荷プロファイルは家庭にランダムに割り当てられる。すべての負荷（フレキシブルな負荷を含む）はＰＱ源と考えられ、有効電力および無効電力がローカルの電圧から独立する。送り手と顧客との間の接続が含まれており、１６ｍｍ^２の断面を有する１５ｍの長さの銅ケーブルからなる。

式１、２および３に記載された問題は好ましくは、制限内に維持されるノードｍの電圧Ｖ^ｍに対する、ノードｉにて接続されるフレキシブルなデバイスによって注入される電力Ｐ_ｉの影響を提供する偏導関数

が制限内に維持されることを必要とする。この偏導関数は数値微分によって得られ得る。これは好ましくは、各時間ステップに入札をする各位置について２つの負荷フローを必要とする。計算の負担を低減するために、偏導関数は、測定された位相電圧の関数として線形回帰によって得られ得るか、または、一定に保たれ得る。負荷が電流源としてモデル化される場合、システムは直線的に振る舞い、重ね合せの原理により偏導関数

は一定となる。

アンバランスな３位相４ワイヤーのラジアルシステムにおける有意な影響は、中性点のシフトである。アンバランスまたは単相の負荷の場合には、電流は中性導体を通って流れ、そのインピーダンス上で電圧降下する。これは、図５に示されるようにすべての顧客によって経験される中性電圧をシフトし得る（これは図１０においても複素電圧について示される）。したがって、１つの位相における電力を消費する場合、この位相における電圧は減少する一方、他の２つの位相における電圧はわずかに増加し得る。１つの位相において電圧制限に到達した場合、他の２つの位相におけるより多くの電力消費によって、臨界相において消費がより高くなり得る。この効果によって、電力がノードｍの考慮される位相電圧Ｖ^ｍとは別の位相にて注入された場合に偏導関数

の符号が負になる。

図６は、１か月のシミュレーションについての数値微分によって得られた、ノード５１の位相電圧に対する、ノード４５において位相Ｖにて接続されるフレキシブルなデバイスの電力注入の影響を示す。１つの位相での電力注入は、同じ位相における電圧降下につながり得る一方、他の２つの位相において電圧はわずかに上昇する。たとえば、線形回帰はこれらの偏導関数の良好な近似である。

Ａ．本発明の実施形態に従った、領域集信エージェントによって決定された集約プライオリティ
ネットワーク制約を尊重する、領域集信エージェントによって決定された集約入札関数の例が図７に示される。当該集約入札関数は典型的に３つのゾーンからなり得る。高いプライオリティの場合、少量の電力が消費され、図７において数字の３でマークされた不足電圧状態にはならない。プライオリティが低下すると、フレキシブルなデバイスの電力消費が増加し、同じプライオリティが各デバイスに割り当てられる場合には電圧違反が生じ得る。したがって、数字の２でマークされるこのゾーンにおけるすべてのデバイスには異なるプライオリティが好ましくは割り当てられる。集約または合計された電力は、ネットワークの制約が組み込まれない場合の集約または合計された電力よりもより低いおよびより高くあり得る。集約または合計された電力がより高くなるのは中性点のシフトによる。１つの位相がその電圧制限に達している場合、電圧の規制に準拠するために他の位相において電力を消費することが必要である。０に近い平均プライオリティの場合、すなわち、数字の１によって示されたゾーンの場合、ネットワークの制約を尊重した０に近い平均プライオリティを有することは不可能であるので、しばしば実行可能解が存在しない。これらの点について、ゾーン番号２の最後の実現可能点が好ましくは集約エージェントに渡される。風力発電のバランシングに利用可能である最大のフレキシブルな電力は、異なる顧客に異なるプライオリティを割り当てることが許される場合に、有意により高くなる。

Ｂ．風力発電のバランシングのために車両の群に充電することへの本発明の実施形態の適用の例
本発明の方法の実施形態に従ったアルゴリズムは、車両の群が風力発電のバランシングに使用されるシミュレーションにおいてテストされる。図４のネットワークにおいて異なる浸透レベルのＥＶについて、アルゴリズムが適用される。各浸透レベルについて、ある量の車がグリッド上にランダムに分布しており、単相の接続を有するとする。それらの到着時間および出発時間に基づいて、各ローカルエージェントはエネルギーを送達または消費するためのプライオリティ、たとえばＥＶのための入札関数を作成する。たとえば４分の１ごとに、プライオリティ（たとえば入札関数）が更新される。これらのプライオリティたとえば入札を集約する際に、領域集信エージェントは、不足電圧が生じるならば、たとえば式２または３に記載される最適化問題を解くことによりネットワークの制約を考慮に入れる。好ましくは電圧状態はすべてのノードにおいてチェックされる。これらのシミュレーションにおいて使用される偏導関数は好ましくは数値微分に基づく。領域集信エージェントは好ましくは、集約または合計された電力曲線をより高いレベルの領域集信エージェントに送る。バランシング部は、当該群が風力エネルギーの超過に依存してある量のエネルギーを消費することを望む。より高いレベルの領域集信エージェントにおいて、均衡プライオリティが好ましくは、集められた電力または入札曲線とバランシング部７の予想されるエネルギー消費との交点として求められる。高いプライオリティを有する車がまず充電されると、エネルギーフレキシビリティは好ましくは、その後の時間ステップについて維持される。図９は、異なる浸透レベルのＥＶについて、ネットワークの制限を考慮に入れないマーケットベースの制御と当該提案されるアルゴリズムを比較する。不足電圧の限界は０．９ｐｕであるように規定される。負荷プロファイルおよびＥＶ位置の異なるランダムな割り当てにより、３つの浸透レベルの各々について、１か月の５０回のシミュレーションが実行される。好ましくはバランシングされる電力の量は可変であり得、浸透レベルに依存する。この図において、グリッドにおける２０００のもっとも低い電圧が各浸透レベルについて示される。ネットワークの制約がマーケットベースの制御に含まれる場合には、グリッドの基準の違反があまり発生しないということが分かり得る。ネットワークの制約が考慮に入れられる場合でも、小さな不足電圧は生じ得る。この結果について、複数の理由が与えられ得る。第１に、不足電圧は１つの車を充電しない場合でも起こり得る。本発明の実施形態に従うアルゴリズムは、これらの条件を回避し得ないが、単にそれを悪化することを回避し得る。第２に、線形化エラーが１においてなされる。最後に、最大のプライオリティである１のプライオリティを充電に割り当てる車は、何があっても充電されることになる。これは、電圧制限に違反し得るが、時間通りにすべての車が充電されることを保証し得るという利点がある。

Ｃ．計算時間
計算時間は、アルゴリズムの疑似リアルタイムの実施にとって重要である。計算時間を制限するために異なる措置が取られ得る。第１に、入札関数の離散化ステップの量が、必要とされる量の計算と、エージェント間の通信とを規定する。それに加えて、式１、２および３の必要な偏導関数を計算するために線形回帰を適用することにより、計算の負担が低減され、式１の条件をチェックするのに必要な時間が無視できるので、計算時間が最適化問題に集中される。代替的には、偏導関数は一定に維持され得、線形化エラーがより高くなる。

ある量のＥＶについて、クワッドコア３．００ＧＨｚのｐｃ上でＣＰＬＥＸを用いて１−ノルムを有する式２および３において記載された最適化問題を解く時間が表Ｉに示されており、より具体的には、表Ｉは入札のタイプの関数として最大および平均最適化時間を示す。

プライオリティの各集約（たとえば、表Ｉにおいてたとえば方形または線形である入札関数）は好ましくは、図７のゾーン２に該当するすべての異なる可能な均衡プライオリティについて複数回、これらの最適化問題が解かれることを必要とする。不足電圧の問題は高い充電電力の場合にのみ生じるので、このゾーンは典型的に小さい。最後に、好ましくは最適化問題は、集信エージェントの処理速度を増加させることと並行して、解かれ得る。これにより、集信エージェントは１０秒未満でプライオリティ（たとえば入札）を集約することができ、かつ、当該提案されたアルゴリズムはマルチエージェント需要側システムにネットワークの制約を組み入れるために今後適用され得ると考えることができる。

本発明の好ましい実施形態は、ネットワークの制限を考慮に入れ得るマルチエージェントのマーケットベースの制御のためのシステムおよび方法を提供する。このシステムは、スケーラブルであり、風力発電の変動をバランシングするために、低電圧グリッドにおいてフレキシブルな顧客デバイスを集約するよう適用され得る。電気についてより高い必要性を有し、したがって他者よりも多く払う用意があるフレキシブルなデバイスがまず入手可能な電力を受け取ることができるのが好ましい。ネットワークの制限が有効ではない場合は、すべてのデバイスは好ましくは等しく扱われる。電圧問題が低電圧グリッドに生じ得る場合、デバイスは好ましくは異なって扱われ、本発明の実施形態においては、可能かぎり公正な態様で、接続のそれらの位相および／またはグリッドにおける位置に好ましくは依存する。これにより、電圧の問題は回避され得、より多くの電力が集約され得る。本発明の方法の実施形態に従ったアルゴリズムがたとえば、ＥＶの群によって風力発電をバランシングすることに適用される場合、いずれの車も電池の最大の充電状態に到達することなく、不足電圧および変圧器のオーバーロードが有利なことに回避され得るということが示される。

分配ネットワークでは、再生可能なリソースと、多くエネルギーを消費するＥＶのような負荷とを扱うことについて限界がある。第１に、変圧器およびケーブルはオーバーロードされてはならない。オーバーロードによって、資産の寿命が低減され、コストが増加することになる。オーバーロード状態に対するフレキシブルなデバイスの影響を識別するためには、家庭の接続の位相を知ることが重要である。また、ＥＮ５０１６０規格は、分配ネットワークにおける電圧レベルに対する制限を規定する。一週間のうちの９５％の１０分間平均ＲＭＳ電圧は、公称電圧の９０％と１１０％との間にあるべきである。また、すべての１０分間平均ＲＭＳ電圧は、公称電圧の８５％と１１０％との間にあるべきである。ＥＶの導入により、充電を調整することがなければ、これらの制限を満たすのは難しくなり得る。

本発明の実施形態において、電気ネットワークについての情報が演繹的に利用可能である場合、分配ネットワークのすべてのノードにおける電圧は負荷フローアルゴリズムにより計算され得る。低電圧の分配ネットワークの場合、前方後方掃引（backward-forward sweep）がたとえば適用される。負荷フローアルゴリズムの例は、すべての顧客Ｎの電力の非線形関数として表わされ得る。

式中
−Ｖ^ｍはノードｍの電圧であり、
−Ｓ_ｉは顧客ｉの皮相電力である。
この式は線形化され得、特定のノードでの電圧が以下のように表わされ得る。

式中
−Ｖ^ＭＶ／^ＬＶは分配変圧器での電圧の大きさであり、
−Ｐ_ｉは顧客ｉの有効電力であり、
−Ｑ_ｉは顧客ｉの無効電力であり、
−

はノードＶ^ｍの電圧の大きさに対する顧客ｉの有効電力の影響であり、
−

はノードＶ^ｍの電圧の大きさに対する顧客ｉの無効電力の影響である。
負荷が電流源としてモデル化される場合、当該システムは線形に挙動する。したがって、線形化は重ね合せの原理によりエラーを導入せず、式４および５は同一になる。ここで、負荷はＰＱ源としてモデル化され、したがって、線形化エラーが生じる。スマートメータは有効電力および無効電力と電圧の大きさとを測定するとする。このデータはデータベースに格納される。複数の時間ステップが利用可能な場合、偏導関数が未知である状態で、通常の最小２乗法（ordinary least square）が式５において認識され得る。たとえば、ノード５２の位相電圧に対する影響を規定する必要がある場合、以下の問題が解かれ得る。

式中
−Ｖ_Ｗ ^５２は、異なる時間ステップについてノード５２の位相Ｗの電圧の大きさを有するベクトルであり、
−Ｖ^{ＭＶ／ＬＶ}は、異なる時間ステップについて分配変圧器の位相Ｗの電圧の大きさを有するベクトルであり、
−［Ｐ］は、異なる時間ステップについての有効電力からなるマトリックスであり、
−［Ｑ］は、異なる時間ステップについての無効電力からなるマトリックスであり、
−

は、ノード５２の位相Ｗの電圧の大きさに対する顧客の有効電力の影響を有するベクトルであり、
−

は、ノード５２の位相Ｗの電圧の大きさに対する顧客の無効電力の影響を有するベクトルである。

本発明の実施形態に従ったこの最小２乗（ＬＳ）法は好ましくは、グリッドに関する如何なる情報も必要としない。ＬＳ法によって得られる偏導関数は、定数であり、グリッドの全体にわたる位置の測定値を与え得る。実際の導関数は、動作点に依存し、グリッドが既知である場合に数値微分で計算され得る。結果は、数値微分によって得られた導関数と比較される。図１０は、最小２乗法によって、１００００の時間ステップの測定データを用いて、ノード５２の三相電圧について得られた偏導関数を示す。電力測定（＝１０ＶＡ）および電圧測定（＝０．５Ｖ）にガウス雑音が加えられる。図１１は、ノード５１の位相電圧に対するノード５３における負荷の影響をプロットする。動作点のまわりでの数値微分によって得られる偏導関数は、ドットで示され、負荷での電圧に依存する。ＬＳによって得られた偏導関数は一定であり、実線で示される。線形化エラーが生じることが分かり得る。しかしながら、電圧制限が１０分ベースでのみ評価されるので、これらのエラーは、フレキシブルな負荷の更新が１０分よりも頻繁に行われる場合、後の時間ステップにおいて修正され得る。

偏導関数はさらに、位相接続に関する情報を与え得る。電圧Ｖ^ｍを測定したスマートメータが家庭ｉと同じ位相に接続される場合、有効電力が電圧降下を作り出すので、偏導関数

は負になる。他方、当該家庭が別の位相に接続される場合、

は小さな正の値を有することになる。これにより、偏導関数に基づいて、同じ位相で接続されるすべての負荷をグループ化することが可能になる。図１０において、このグリッドに適用される接続の位相が１、２、３、１、２、３…のシーケンスであったことが分かり得る。正の偏導関数は、中性点のシフトにより発生する。アンバランスまたは単相の負荷の場合には、電流は中性導体を通って流れ、そのインピーダンスの上で電圧降下する。これにより、図１２に示されるように、すべての顧客が経験する中性電圧がシフトされる。したがって、１つの位相における電力を消費する場合、この位相における電圧は減少する一方、他の２つの位相における電圧はわずかに増加することになる。したがって、１つの位相において電圧制限に到達した場合、他の２つの位相におけるより多くの電力消費によって、臨界相において消費がより高くなる。

本発明の実施形態に従うと、グリッドの事前知識が利用可能な場合、これは、ＬＳ問題に制約を加えてそれを凸最適化問題にすることによって含まれ得る。家のオーダが既知であるがケーブルの長さまたはケーブルのタイプが既知でない場合、これは最適化問題に加えられ得る。たとえば、ノード４０から５２までに対するノード５３、５６、５９、６２、６５および６８における負荷の影響は、それらが同じ位相上に接続されるので、ほぼ同一でなければならず、変電所とノード４０から５２までとの間でそれらの電力が直面するインピーダンスは同じである。これは以下のように記載され得る。

式中
−Ｖは、異なる時間ステップについてのノード電圧の大きさを有するベクトルであり、
−Ｖ^{ＭＶ／ＬＶ}は、異なる時間ステップについての分配変圧器の電圧の大きさを有するベクトルであり、
−［Ｐ］は、異なる時間ステップについての有効電力からなるマトリックスであり、
−［Ｑ］は、異なる時間ステップについての無効電力からなるマトリックスであり、
−

は、Ｖにおけるノードの電圧の大きさに対する顧客の有効電力の影響を有するベクトルであり、
−

は、Ｖにおけるノードの電圧の大きさに対する顧客の無効電力の影響を有するベクトルである。

いくつかの家の接続位相が既知である場合、これは最適化問題において以下のように加えられ得る。

事前知識は、得られた偏導関数の結果をわずかに向上させ得る。本発明の実施形態に従うと、得られた位相情報および偏導関数に基づいて、ネットワークの制限は好ましくは、マーケットベースのマルチエージェント制御に含まれる。さらに、変圧器のオーバーロードの計算は好ましくは位相情報を必要とするか、または、（近似）電圧プロファイルの計算は好ましくはグリッド情報を必要とする。さらに、たとえばベルギーＤＳＯといったＤＳＯは、グリッドトポロジーの知見を必要とするか、または、たとえば制約付き最小２乗法によってたとえばスマートメータデータからグリッドトポロジーの知見を抽出する。

電気ネットワークのマーケットベースの制御において、各可能な均衡プライオリティによって、好ましくは、プライオリティまたは入札関数によって規定された各デバイスの消費レベルが得られる。以前に示されたように集信エージェントにネットワークの電圧制限を含むために、各可能な均衡プライオリティについて、好ましくは線形化された負荷フローが実行され、その後、競売エージェントまたはより高いレベル領域集信エージェントにそれを送る。制約違反が発生しなければ、この可能な均衡プライオリティについて、異なる入札が領域集信エージェントによって集約または合計され得る。各デバイスは好ましくは、同じプライオリティが割り当てられる。これは以下の条件をチェックすることにより行われる。

式中、λは可能な均衡プライオリティであり、

は、制限内に維持されるすべての制御ノードｍの電圧に対する、デバイスｉまたはノードｉのグリッドへの接続点にて注入された電力Ｐ_ｉの影響である。偏導関数はＬＳ法によって規定される。代替的には、グリッドトポロジーが公知である場合、これらは数値微分によって識別され得る。典型的にこれらの制御ノードｍはすべて顧客ノードである。これらのノードは集信エージェントにそれらの電圧を通信し得るとするか、または、これらの電圧が推定され得るとする。そのため、フレキシブルなデバイスがオンされない場合のすべての制御ノードＭでの対位相電圧制限マージン（Ｖ_ｌｉｍ ^ｍ）が規定され得る。

Ｐ_ｉ（λ）は、入札関数によって規定された所与の均衡プライオリティλについてフレキシブルなデバイスｉが消費する電力である。Ｐ_ｌｉｍ ^{Ｔｒａｆｏ}は変圧器がオーバーロードする前に消費され得るフレキシブルな電力である。グリッドトポロジーが正確に知られ、かつ、負荷フローアルゴリズムが十分に速く実行され得る場合、式８は正確な負荷フローと置換され得る。

上に示されるように、本発明の実施形態に従うと、可能な均衡プライオリティについて特定の位相において式８の違反が発生しない場合、集信エージェントは好ましくは、この特定の位相を利用することに追加のプライオリティを割り当て得る。これにより、たとえばオーバーロードされた位相の顧客が払わなければならない仮想価格が、均衡マーケット仮想価格とリソース仮想価格との合計によって形成されることになる。この位相において電力を消費する負荷はより少なくなり、ネットワークの不足電圧または変圧器のオーバーロードが回避され得る。たとえばこの均衡プライオリティがより高いレベルの領域集信エージェントによって選択される場合、リソースを利用するための正しいプライオリティ（存在する場合）が異なるローカルエージェントに送られ得るように、リソースについて異なるプライオリティが格納される。図１３は、本発明の好ましい実施形態に従った領域集信エージェントが好ましくはどのように作動して、集約プライオリティまたはたとえば集約入札をより高いレベルの領域集信エージェントに送る前に領域集信部が電気ネットワーク制約を考慮に入れるのかを示すフローチャートを示す。

本発明の実施形態に従った、ネットワークの制約を尊重する領域集信エージェントの集約プライオリティまたは入札関数が図１４に示される。当該集約プライオリティまたは入札関数は典型的に３つのゾーンからなる。高いプライオリティの場合、少量の電力が消費され、図１４において数字の３でマークされた不足電圧状態または変圧器のオーバーロードは発生しない。プライオリティが低下すると、フレキシブルなデバイスの電力消費が増加し、電圧違反または変圧器のオーバーロードが発生することになる。典型的にこれはまず３つの位相のうちの１つのみにおいて発生する。この位相に接続された顧客について、追加のリソース仮想価格がたとえばこの可能な均衡プライオリティに加えられ得る。このゾーンは数字の２でマークされる。非常に低いマーケットプライオリティの場合、すべての位相がオーバーロードされ、異なるリソース仮想価格が各位相に割り当てられることになる。

図１５は、バランシング部が風力発電のバランシングのためにある量のエネルギーを風力エネルギーの超過に依存して消費することを希望する例を示す。より高いレベルの領域集信エージェントにおいて、均衡プライオリティは好ましくは、集合または集約プライオリティとバランシング部９の予想されるエネルギー消費との交点として決定される。高いプライオリティを有するデバイスが好ましくはまず充電されるので、エネルギーフレキシビリティは好ましくは、その後の時間ステップについて維持される。この均衡プライオリティは、この位相の顧客がこの均衡プライオリティを課された場合、１つの位相（すなわち位相Ｕ）におけるネットワーク問題を作り出し得る。したがって、集信エージェントは、より高いレベルの領域集信エージェントからこの均衡プライオリティを受け取ると、好ましくはこの位相の顧客に以前の計算されたリソース価格を加え得る。他の位相は通常の均衡マーケットプライオリティを受け取ることになる。

本発明の実施形態に従ってエネルギーフローまたは入札関数を分配することについてプライオリティを集約する場合、ゾーン２はその両側がゾーン３によって囲まれ得る場合がある。これは、いくつかの低供給プライオリティがマーケットを形成する場合、不足電圧に影響を受けやすい位相の顧客は、より高いマーケットプライオリティに関してのようなリソース価格を払う必要はないということを意味する。これは中性点のシフトによる。不足電圧を伴う位相における電圧は、より低いプライオリティについて他の２つの位相において有意により多くの電力が消費される場合には、好ましくは上昇し得る。これにより、図１６に示されるように、集約プライオリティ（たとえば入札曲線）が得られ得る。

本発明の方法に従ったアルゴリズムが、たとえば車両の群が風力発電のバランシングに使用されるシミュレーションにおいてテストされる。図４のネットワークにおいて異なる浸透レベルのＥＶについて、当該アルゴリズムが適用される。各浸透レベルについて、ある量の車がグリッド上にランダムに分布しており、単相の接続を有するとする。それらの到着時間および出発時間に基づいて、各ローカルエージェントは好ましくはＥＶについてプライオリティを作成する。好ましくは、４分の１ごとに、プライオリティが更新される。これらの入札を集約する際、集信エージェントは好ましくはネットワークの制約を考慮に入れる。好ましくは電圧状況はすべての顧客ノードにおいてチェックされる。より高いレベルの領域集信エージェントは好ましくは、図１５に示されるようにある量の電力が吸収される必要がある均衡プライオリティを規定する。好ましい実施形態では、均衡プライオリティが規定されると、集信エージェントは好ましくは、たとえばリソースにリンクしたプライオリティといったプライオリティを、図１４に示されるように提供される場合には、追加するかまたは減じ得る。

図１７は、異なる浸透レベルのＥＶについて、ネットワークの制限を考慮に入れないマーケットベースの制御と本発明の実施形態に従ったアルゴリズムを比較する。不足電圧の制限は０．９ｐｕであるように規定される。負荷プロファイルおよびＥＶ位置の異なるランダムな割り当てにより、３つの浸透レベルの各々について、１か月の５０回のシミュレーションが実行される。バランシングされなければならない電力の量は可変であり、浸透レベルに依存する。この図において、グリッドにおける２０００のもっとも低い電圧が各浸透レベルについて示される。ネットワークの制約がマーケットベースの制御に含まれる場合には、グリッドの基準の違反があまり発生しないということが分かり得る。ネットワークの制約が考慮に入れられる場合でも、小さな不足電圧は生じる。この結果について、複数の理由が与えられ得る。第１に、不足電圧は１つの車を充電しない場合でも起こり得る。アルゴリズムはこれらの状態を回避し得ないが、それを悪化させないことだけは回避し得る。第２に、線形化エラーが６においてなされる。しかしながらこれらは、アルゴリズムの更新が１０分ごとよりもより頻繁に発生する場合には補償され得る。最後に、最大のプライオリティである１のプライオリティを充電に割り当てる車は、何があっても充電されることが好ましい。これは、電圧制限に違反し得るが、時間通りに車がすべて充電されることを保証する。

好ましくは本発明の実施形態は、好ましくは未知の分配ネットワークについて電気ネットワークの制限を考慮に入れる、マルチエージェントのマーケットベースの制御またはエネルギーフローの分配を提供する。本発明の実施形態に従うと、スマートメータ測定に基づいて、ある家庭の接続の位相と、他のノードにおける電圧に対する家庭の負荷の影響とが、通常の最小２乗法または制約付き最小２乗法により識別され得るという利点があるということが示される。マルチエージェントのマーケットベースの制御はスケーラブルであり、風力発電の変動をバランシングするために、低電圧グリッドにおけるフレキシブルな顧客デバイスを集約するよう適用され得る。電気についてより高い必要性を有し、したがって他者よりも多く払う用意があるフレキシブルなデバイスがまず入手可能な電力を受け取ることになる。ネットワークの制限が有効ではない場合は、すべてのデバイスは等しく扱われる。ネットワークの制約違反が低電圧グリッドに発生し得る場合、デバイスは、接続のそれらの位相に依存して異なって扱われる。その場合に、ＤＳＯはたとえばオーバーロードされた位相を利用するためのプライオリティを追加して、合計のプライオリティを増加させてネットワーク問題を回避する。これにより、電圧の問題および変圧器のオーバーロードは回避され得る一方、より多くの電力が集約され得る。

本発明の実施形態では、各ノードまたはバスは好ましくは、複素電圧、入力電力および出力電力（有効電力および無効電力）を含む、電気ネットワーク１において関連するステータスを有する。有効電力および無効電力は、当業者に公知の測定装置によりノードから得られる実際の最新の測定データであり得る。代替例として、数もシミュレートされたデータであり得、たとえば、上記数の１つ以上がパラメータとして定義可能であり得、その後、他の示されたデータが計算および表示される。したがって、ネットワークマネージャが、ケーブルおよび／またはラインがどれだけ厚く設計されなければならないか決定し、かつ、発電機、負荷、またはケーブルの１つ以上が障害を起こす場合にたとえばネットワークの挙動を観察する（シミュレーション）ことが可能になる。電力フローまたはステータスの決定はさらに、たとえばネットワークの損失を低減することによりネットワーク管理を最適化するために使用され得、その結果、運用コストが低減され得る。本発明に従うと、電力フローまたはステータスの決定は、たとえばローカルレベルで（すなわち各ノードについて）電力フローの決定を行い得るローカルのソフトウェア（エージェント）の援助により、分散された態様で行なわれ得る。

各々の場合においてすべてのローカルの情報（それぞれのノードに関連付けられる測定またはシミュレーションデータ）を有するローカルエージェントは、各ノードに関連付けられる。これは、すべての必要な情報が電気ネットワーク１において中央において利用可能でなければならない従来公知の方法に対して対照的である。各エージェントは、排他的に関連するノードのステータスを表わす。すなわち、各エージェントは、データ（推定または測定データ）に基づいて、関連するノードのステータスを計算または決定し得る。当該ステータスは好ましくは、（従来の電力フローの計算でのように）ノード上の（複素）電圧と、入力または出力（複素）電力とを含む。各ノードにおいて、いくつかのパラメータは既知である一方、残りのパラメータは最初は推定され、最終的に決定される。各領域２，３について、領域集信エージェントは好ましくは存在するかまたは割り当てられる。各領域ネットワーク２，３は多数のノードの一部を含み、当該領域ネットワーク２，３の合計が電気ネットワーク１を形成する。領域エージェントは、関連する領域２，３からのノードに関連付けられるエージェントから、関連するデータすなわちステータス決定の結果を受け取る。その後、領域集信エージェントは、領域２，３について、範囲が限られるが、一方の領域２または他方の領域３の動的な影響を考慮に入れないそれ自身公知の電力フローの計算を行ない得る。

各領域集信エージェントはさらに、それぞれの領域ネットワーク２，３の簡素化を行ない得るとともに、たとえば１つの単一ノードのレベルにまで、または、いくつかのノードの組合せ（関連付けられる領域ネットワーク２，３におけるノードの合計数よりも少ない）のレベルにまで、関連付けられる領域ネットワーク２，３の簡素化されたネットワーク表示としてこれを格納する。これらのデータ（簡素化されたネットワークトポロジー）はさらに、より高いレベルに転送され得る。

さらに別の実施形態において、全ネットワーク１のステータスについて安定したソリューションに到達するために、全プロセスは反復され得る。レイヤーの数は、この例において示される３つのレイヤー（ローカルエージェント、領域集信エージェント、およびより高位の領域集信エージェント）より大きくてもよい。結果として、より複雑な電気ネットワークについて、決定を行なうためのまだ制限のある手段によって、ステータスの決定（電力フロー）を行なうことが可能である。各領域３，４のサイズの最適化は、たとえば利用可能な計算リソースに基づいて行なわれ得る。

当該反復は、ローカルエージェントのレイヤーから領域集信エージェントを介してより高位の領域集信エージェントに行なわれ得、そして立ち返る。

一実施形態において、エージェントおよび領域集信エージェントは、コンピュータシステム上で実行されるソフトウェア（モジュール，プログラム）として実現され得る。コンピュータシステムは好ましくは、プロセッサと、プロセッサおよび入出力部（Ｉ／Ｏ）に接続された（ハードディスクおよび／または半導体メモリのような）メモリユニットとを含む。入出力部（Ｉ／Ｏ）は、さまざまな周辺機器に好ましくは接続される。周辺機器の一例は、コンピュータ実行可能命令をメモリに読み出す読出部である。読出部は、（コンピュータ実行可能命令のような）データをフロッピー（登録商標）ディスクまたはＣＤ−ＲＯＭのようなコンピュータプログラムプロダクトから読み出すとともに、データを当該コンピュータプログラムプロダクト上に格納し得るように設計され得る。他の同等なデータ媒体はたとえば、当業者には公知のように、メモリスティック、ＤＶＤまたはブルーレイディスクであってもよい。

当該コンピュータシステムにおけるプロセッサは、スタンドアロンシステムとして実現され得るか、各々がより大きなプログラムのサブルーチンを実行するように設計された多くの並列動作するプロセッサとして実現され得るか、または、さまざまなサブプロセッサを有する１つ以上のメインプロセッサとして実現され得る。

一実施形態において、さまざまなローカルエージェントおよび領域集信エージェントは、１つの中央のコンピュータシステム上で実行され得る。これはたとえば、電力フローの計算が既存または将来の電気ネットワーク１のシミュレーションとして行なわれる場合に適用され得る。代替例として、ローカルエージェントおよび領域集信エージェントはたとえば、（たとえばセンサを使用して）電気ネットワーク１からの最新の測定値が使用される場合に、複数のコンピュータシステム（非中央集中）上で実行され得る。一実施形態において、入出力部は、１つ以上のセンサとのデータの交換のための（入出力部に接続されることになる周辺機器のさらに別の例としての）インターフェイスである。センサは、ノードに関連付けられる電圧、電流および／または他の動作パラメータを測定し得る。これらの測定データは、本願明細書に記載される実施形態において使用され得る。

非中央集中処理（たとえばコンピュータネットワークを介する）も、電気ネットワークのシミュレーションにおいて使用することができる。さらに別の代替例として、たとえばソフトウェアの並列実行に好適なコンピュータシステム上で、ローカルエージェント、領域集信エージェントおよびより高位の領域集信エージェントの２つ以上によって、決定が並列で行なわれ得る。これにより、複数の（物理または仮想）プロセッサの間での本質的に複雑な計算の分散によって、時間的な利益が得られる。

実施形態において、ローカルエージェント、領域集信エージェントおよびより高位の領域集信エージェントの１つ以上は、自律ユニットとして実現され得る。このタイプの自律ユニットは、他のエージェントから独立して、同じまたは異なるレイヤーにおいてローカルの計算を自律的に行なうことが可能である。

さまざまな実施形態を参照して記載される分配デバイスは、電気ネットワーク１におけるノードの一部であってもよく、たとえば埋込システムとして実現されてもよい。

本発明の実施形態に従うと、エネルギーのフローは、当業者によって適切であると考えられる任意のエネルギーのフローであってもよいが、好ましくは、電気エネルギーのフローであり、より好ましくはたとえば需要側管理（ＤＳＭ）を使用するスマートグリッド上の電気エネルギーのフローである。

本発明の好ましい実施形態に従うと、エネルギーに関する制約は、エネルギーの利用可能性を含む。そのような実施形態では、クラスタにグループ化されたノードによるエネルギー需要は、エネルギーの供給によりバランスされ得、たとえば電気の場合に重要であるエネルギーのより連続的なフローが得られ得るということが分かった。エネルギーに関する制約はさらに、このような場合に、上記の代わりにまたは上記に加えて、エネルギーのフローであるパワーグリッド上の電気エネルギーのフローを安定させるためのパワーグリッド上の電気の所望の周波数および／または電圧、エネルギーのフローに関する考慮に入れられ得る環境要因などのいずれか１つを含み得る。

本発明の好ましい実施形態に従うと、エネルギーに関する制約は、エネルギーの価格を含み得る。そのような実施形態においては、エネルギーに支払われる価格は、ノードのユーザが同じ量のエネルギーに払う料金がより少なくなるように最小限にされ得る。このような方法は、エネルギーの価格は通常利用可能なエネルギーの量、特に電気エネルギーに相互に関連付けられるので、エネルギーの利用可能性を含むエネルギーに関する制約と組み合わされるのが特に好ましい。

本発明の好ましい実施形態に従うと、エネルギーは、電気エネルギーであり、このようなエネルギーに関しては制約が時間にわたって有意に変動し得る。

ノードはクラスタを含み得、上記クラスタは多くの異なるデバイスを含み得るか、または、実質的に１種類のデバイスを含み得る。たとえば、クラスタは、ある家庭のデバイス、たとえばある区画の家々の異なる家庭のデバイスなどを一緒にグループ化し得、当該クラスタはこのような場合に家庭のデバイスを一緒にグループ化する。しかしながら、クラスタはまた、たとえば電気自動車、電気ヒーターなどといったデバイスを一緒にグループ化し得る。クラスタは、同様のデバイスをクラスタへと一緒にグループ化し得るが、たとえば実質的に異なるエネルギー要件を有する産業デバイスといったいくつかの実質的に異なるデバイスを含み得る。上に記載されたデバイスの例の多くは仕事を提供するためにエネルギーを必要とするデバイスであるが、クラスタは、たとえば風力タービン、組み合わされた熱および電力デバイス、光起電力電気エネルギーデバイスなどといった、仕事からエネルギーを提供するデバイス、すなわちエネルギーを作り出すデバイスも含み得る。このようなデバイスの場合、電力は、仕事をするのにエネルギーを必要とするデバイスのための電力とは反対の符号を有しており、当該デバイスによって許可されたの電力の取り入れの最小および最大量は前述のように反対する符号が出力される電力の最小および最大量として表わされ得る。たとえば２つのデバイス、３つのデバイス、４つのデバイス、５つのデバイス、６つのデバイスなどといった任意の数のデバイスが、当業者の要件に依存して、デバイスのクラスタへとグループ化され得る。しかしながら、当該方法はクラスタにおいてたとえば１０００００以上といった多くのデバイスを扱うのに好適であるが、好ましくはクラスタのデバイスの最小量は２０である。しかしながら、デバイスの量を増加すると、たとえばステップ２のようなあるステップを行なうのに必要とされる時間は特により線形に増加する。したがって、クラスタにグループ化されたデバイスの数は、本発明に従う方法のあるステップに必要とされる時間を過度に増加させないことが好ましい。デバイスのクラスタは、エネルギーのフローに実際に接続されたデバイスを含み、および／または、所定時間の間に最初はエネルギーのフローに接続されないが所定期間の間にエネルギーのフローに接続されるデバイスを含む。たとえばクラスタは、充電されるべき電気自動車のグループを含み得、当該電気自動車のいくつかは所定期間の開始時にエネルギーのフローに接続され、その他の電気自動車は、たとえば到着の際にガレージで、所定期間にエネルギーのフローに接続される。制約は任意の制約であり得、たとえば当該制約は、エネルギーの利用可能性、価格（利用可能性は恐らくエネルギーの価格に反映されている）、たとえば過電流の発生を考慮する電気エネルギーについてクラスタのデバイスからエネルギーのフローまでのある接続にわたって流れ得るエネルギーの最大量、たとえばエネルギーのフローが電気変圧器の上のクラスタに送達される場合にクラスタに送達され得る最大の電力などである。さらに、クラスタのそれぞれのデバイスは、クラスタの異なるデバイスにエネルギーのフローを供給するためのたとえばしばしば単一の家庭における単一のラインを使用して、エネルギーのフローに相互に接続されたグループであることは必要とされず、それぞれのデバイスは各々、他のデバイスから独立してエネルギーのフローに接続され得る。

この発明は、記載された手段および／または方法のプロセスステップの特定の特徴に限定されないということが理解されるべきである。なぜならば、このような手段および方法は変動し得るからである。さらに、本願明細書において使用される用語は特定の実施形態を記載する目的のみであり、限定するようには意図されないということが理解されるべきである。なお、明細書および添付の請求の範囲において使用されるように、単数形「ある（「ａ」、「ａｎ」）および「その（ｔｈｅ）」は、文脈が明白に他の態様を示していなければ、単数および／または複数の対象物を含む。さらに、文脈が明白に他の態様を示していなければ、複数形は単数および／または複数の対象物を含むということが理解されるべきである。さらに、数値の値によって定められるパラメータ範囲が与えられる場合、当該範囲はこれらの限界値を含むと考えられるということが理解されるべきである。

Claims (18)

1. 電気ネットワーク（１）において、各ノード（Ｎ１，Ｎ２，…）が関連付けられるステータスを有する複数のノード（Ｎ１，Ｎ２，…）のクラスタに、前記ノードに送達されるべきエネルギーに関する制約を考慮に入れ、かつ、前記電気ネットワーク（１）に関する制約を考慮に入れて、エネルギーフローを分配および／または制御するための方法であって、
   ｉ．複数のノードのクラスタの各ノード（Ｎ１，Ｎ２，…）にローカルエージェント（Ａ１，Ａ２，…）を割り当てるステップを含み、前記ローカルエージェントは、前記ノード（Ｎ１，Ｎ２，…）の間での送達されるべきエネルギーについてのプライオリティを受け取り、前記方法はさらに、
   ｉｉｉ．もっとも小さい１つの領域ネットワーク（２，３）に領域集信エージェント（ＲＣＡ１，ＲＣＡ２）を割り当てるステップを含み、各領域ネットワーク（２，３）は前記クラスタの少なくとも一部を含み、前記少なくとも１つの領域ネットワーク（２，３）の合計が前記電気ネットワーク（１）を形成し、前記方法はさらに、
   ｉｖ．前記ノードの間での送達されるべきエネルギーについての前記プライオリティを前記少なくとも１つの領域集信エージェント（ＲＣＡ１，ＲＣＡ２）によって受け取り、前記少なくとも１つの領域ネットワーク（２，３）に送達されるべきエネルギーについての集約プライオリティを決定するステップを含み、前記集約プライオリティは、前記電気ネットワーク（１）の電圧制限に依存する、方法。
2. 前記方法はさらに、前記少なくとも１つの領域ネットワークに送達されるべきエネルギーについての前記集約プライオリティと、供給されるべきエネルギーについての供給プライオリティとを、より高いレベルの領域集信エージェント（ＲＣＡ３）によって受け取ることを含む、請求項１に記載のエネルギーフローを分配および／または制御するための方法。
3. 前記方法はさらに、供給されるべきエネルギーについての前記集約プライオリティとマーケットによって供給されるべきエネルギーについての前記供給プライオリティとの交点により、前記より高いレベルの領域集信エージェント（ＲＣＡ３）によって均衡プライオリティを決定することを含む、請求項１または２のいずれか１項に記載のエネルギーフローを分配および／または制御するための方法。
4. 前記方法はさらに、領域集信エージェント（ＲＣＡ１，ＲＣＡ２）によって前記均衡プライオリティを受け取ることを含む、請求項３に記載のエネルギーフローを分配および／または制御するための方法。
5. 前記方法は、前記ローカルエージェントによって前記均衡プライオリティを受け取ることをさらに含み、前記ローカルエージェントはノードの電力消費および／または分配を制御する、請求項４に記載のエネルギーフローを分配および／または制御するための方法。
6. 前記ノードの電力消費および／または分配を制御することは、前記均衡プライオリティに基づいて、前記ノードについて修正されたプライオリティを割り当てることを含む、請求項５に記載のエネルギーフローを分配および／または制御するための方法。
7. 各ノードの前記関連付けられるステータスは、複素電圧、入力電力および／または出力電力を含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載のエネルギーフローを分配および／または制御するための方法。
8. 前記関連付けられるステータスは、前記電気ネットワーク（１）の電圧制限を提供する、請求項１〜７のいずれか１項に記載のエネルギーフローを分配および／または制御するための方法。
9. 前記関連付けられるステータスは、測定され、および／または、演繹的に利用可能であり、および／または、推定される、請求項１〜８のいずれか１項に記載のエネルギーフローを分配および／または制御するための方法。
10. 前記複素電圧は位相を含み、前記電気ネットワーク（１）との接続の前記位相は、最小２乗アプローチによって識別される、請求項７〜９のいずれか１項に記載のエネルギーフローを分配および／または制御するための方法。
11. 前記電気ネットワーク（１）上の１つの位置でのフレキシブルな負荷の、前記電気ネットワーク（１）上の別の位置の電圧に対する影響を識別するステップをさらに含む、請求項１〜１０のいずれか１項に記載のエネルギーフローを分配および／または制御するための方法。
12. 送達されるべきエネルギーについての前記プライオリティは、ノードの電力消費とプライオリティとの間の関係を示す、請求項１〜１１のいずれか１項に記載のエネルギーフローを分配および／または分配するための方法。
13. 送達されるべきエネルギーまたは供給されるべき電力についての前記プライオリティは、最小のプライオリティがそれぞれのデバイスによって許可される電力の取り込みの最大量に対応するとともに最大のプライオリティがそれぞれのデバイスによって許可される電力の取り込みの最小量に対応するように、プライオリティの関数における電力として決定され、電力とプライオリティとの間の関係は、所定の量の時間において前記デバイスが必要とするエネルギーの最小量を示しており、電力とプライオリティとの間の前記関係は時間の関数で変化する、請求項１〜１２のいずれか１項に記載のエネルギーフローを分配および／または分配するための方法。
14. −それぞれのデバイスに既に利用可能なエネルギーと、必要とされる時間の関数における累積されたエネルギーの最小量と、時間の関数において所定期間内で前記クラスタの前記それぞれのノードによって許可された累積されたエネルギーの最大量と、前記デバイスによって許可された電力の取り込みの最小および最大量とについての情報を含む、前記クラスタにおけるそれぞれのノードのフレキシビリティ情報を集めることにより前記クラスタについてのフレキシビリティ情報を集約し、必要とされる時間の関数において累積されたエネルギーの最小量と、時間の関数において所定期間内で少なくとも１つのノードによって許可される時間の関数における累積されたエネルギーの最大量と、時間の関数において時間の所定期間内において、時間の関数において前記クラスタによって許可された電力の取り込みの最小および最大量とを考慮に入れ、前記ノードによって許可された電力の取り込みの最小および最大量を考慮に入れて、前記クラスタの前記それぞれのノードの集められた前記フレキシビリティ情報を前記クラスタについての集約フレキシビリティ情報へと組み合わせるステップをさらに含み、前記クラスタの前記集約フレキシビリティ情報は、前記クラスタに既に利用可能なエネルギーと、必要とされる時間の関数における累積されたエネルギーの最小量と、前記クラスタによって許可された時間の関数における累積されたエネルギーの最大量とについての情報を含み、前記方法はさらに、
    −前記クラスタについての前記集約フレキシビリティ情報を考慮に入れて、前記所定期間にわたって時間の関数において前記クラスタに送達されるべき累積されたエネルギーを決定するステップと、
    −時間の関数において送達されるべき決定された前記累積されたエネルギーに基づいて、時間の関数において前記クラスタに供給されるべき電力を前記エネルギーのフローから得て、前記クラスタにおけるすべてのデバイスについて、供給されるべき電力についてのプライオリティを決定することにより、前記クラスタに決定された前記累積されたエネルギーを供給するステップとを含む、請求項１〜１３のいずれか１項に記載のエネルギーフローを分配および／または分配するための方法。
15. 請求項１〜１４のいずれか１項に記載の方法を行なうためのソフトウェアコンポーネントを含む、コンピュータ読取可能フォーマットのコンピュータプログラム。
16. 電気ネットワーク（１）において、各ノード（Ｎ１，Ｎ２，…）が関連付けられるステータスを有する複数のノード（Ｎ１，Ｎ２，…）のクラスタに、前記ノードに送達されるべきエネルギーに関する制約を考慮に入れ、かつ、前記電気ネットワーク（１）に関する制約を考慮に入れて、エネルギーフローを分配および／または制御するためのシステムであって、前記システムは、請求項１〜１３のいずれか１項に記載の方法を行なうように適合されるローカルエージェント（Ａ１，Ａ２，…）と領域集信エージェント（ＲＣＡ１，ＲＣＡ２）とを含む、システム。
17. 測定データを受け取るインターフェイスがさらに設けられる、請求項１６に記載の電気ネットワークにおける複数のノードのクラスタにエネルギーフローを分配および／制御するためのシステム。
18. 前記システムは前記電気ネットワーク（１）におけるノード（Ｎ１，Ｎ２，…）の一部である、請求項１６または１７のいずれか１項に記載の電気ネットワークにおける複数のノードのクラスタにエネルギーフローを分配および／制御するためのシステム。