JP2016059126A - Power load estimation device, power load estimation method and power load estimation program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、電力負荷推定装置、電力負荷推定方法、及び電力負荷推定プログラムに関する。 Embodiments described herein relate generally to a power load estimation device, a power load estimation method, and a power load estimation program.
電力負荷推定装置は、電気系統から供給される電力のピークカット等を行うため、需要家の機器の有効電力を監視する。しかしながら、従来の電力負荷推定装置は、機器の将来の有効電力の値を予測することができない場合があった。 The power load estimation device monitors the effective power of consumer equipment in order to perform peak cut of power supplied from the electric system. However, the conventional power load estimation apparatus may not be able to predict the future active power value of the device.
本発明が解決しようとする課題は、機器の将来の有効電力の値を予測することができる電力負荷推定装置、電力負荷推定方法、及び電力負荷推定プログラムを提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide a power load estimation device, a power load estimation method, and a power load estimation program that can predict the value of the future active power of a device.
実施形態の電力負荷推定装置は、高調波成分算出部と、推定部と、予測部とを持つ。高調波成分算出部は、機器に電力を供給する電気系統の電気物理量に基づいて、機器の有効電力の高調波成分値を算出する。推定部は、算出された有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る。予測部は、得られた推定値に基づいて、機器の将来の有効電力の値を予測する。 The power load estimation device according to the embodiment includes a harmonic component calculation unit, an estimation unit, and a prediction unit. The harmonic component calculation unit calculates the harmonic component value of the active power of the device based on the electrical physical quantity of the electrical system that supplies power to the device. The estimation unit obtains an estimated value of a predetermined item based on the calculated harmonic component value of the active power. The prediction unit predicts the value of the future active power of the device based on the obtained estimated value.
以下、実施形態の電力負荷推定装置、電力負荷推定方法、及び電力負荷推定プログラムを、図面を参照して説明する。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における、電力システム１の図である。電力システム１は、電力供給装置１０と、需要家２０とを備える。需要家２０は、例えば、ビル、病院、研究施設、又は、学校である。
Hereinafter, a power load estimation device, a power load estimation method, and a power load estimation program according to embodiments will be described with reference to the drawings.
(First embodiment)
FIG. 1 is a diagram of a
電力供給装置１０は、需要家２０に電力を供給する。電力供給装置１０は、例えば、発電機と、送配電網とを含む。
需要家２０は、母線３０（generating line）と、フィーダ４０と、測定装置５０と、電力負荷推定システム６０ａと、電気系統７０と、機器８０と、需給制御システム９０とを備える。
The
The
母線３０は、電力供給装置１０から供給された電力を、フィーダ４０に供給する。
フィーダ４０は、電力を供給するための配電線である。フィーダ４０には、例えば、電力ケーブルが用いられる。フィーダ４０は、母線３０から供給された電力を、測定装置５０に供給する。
The
The
測定装置５０は、電気系統７０に供給される電力の電気物理量を、電気系統７０における少なくとも１箇所の測定点で測定する。例えば、測定装置５０は、母線３０と電気的に接続されたフィーダ４０の電気物理量を、電気系統７０に供給される電力の電気物理量として測定する。電気物理量は、例えば、電圧値と、電流値と、電力値とである。測定装置５０は、電気系統７０について測定した電気物理量を表す情報（以下、「電気物理量情報」という。）を、電力負荷推定システム６０ａに出力する。
The
電力負荷推定システム６０ａは、電気物理量情報を、測定装置５０から取得する。電力負荷推定システム６０ａは、電気物理量情報に基づいて、機器８０の有効電力（電力負荷）を推定する。電力負荷推定システム６０ａは、機器８０の有効電力の値を表す情報を、需給制御システム９０に出力する。電力負荷推定システム６０ａは、例えば、ハードウェアとしてのコンピュータと、電気系統７０における機器８０の有効電力を推定するソフトウェアとしてのプログラムとが協働することによって実現される。
The power
電力負荷推定システム６０ａは、電気物理量情報に基づいて、機器８０の将来の有効電力（電力負荷）を予測する。電力負荷推定システム６０ａは、機器８０の将来の有効電力の予測値を表す情報を、需給制御システム９０に出力する。電力負荷推定システム６０ａは、例えば、ハードウェアとしてのコンピュータと、電気系統７０の機器８０の将来の有効電力の値を予測するソフトウェアとしてのプログラムとが協働することによって実現される。電力負荷推定システム６０ａの構成については後述する。
The power
電気系統７０は、フィーダ４０から測定装置５０を介して供給された電力を、電力ケーブルを介して機器８０に供給する。
機器８０は、各種の機器である。機器８０は、電気系統７０に接続された電力負荷となる。機器８０は、１台でもよいし、複数台でもよい。
The
The
以下、電気系統７０に接続された機器８０は、一例として５台とする。機器８０−１は、一例として、空調機器である。機器８０−２は、一例として、ノート型のパーソナルコンピュータである。機器８０−３は、一例として、デスクトップ型のパーソナルコンピュータである。機器８０−４は、一例として、コピー機器とプリンタ機器を含む複合機である。機器８０−５は、一例として、蛍光灯等の照明機器である。以下、機器８０−１〜８０−５に共通する事項については、符号の一部を省略して、「機器８０」と表記する。
Hereinafter, the number of
需給制御システム９０は、機器８０の有効電力の値を表す情報を、電力負荷推定システム６０ａから取得する。需給制御システム９０は、機器８０の将来の有効電力の予測値を表す情報を、電力負荷推定システム６０ａから取得する。需給制御システム９０は、機器８０の有効電力の値と、機器８０の将来の有効電力の予測値とに基づいて、電力のピークカットやピークシフト等の制御を、機器８０に対して実行する。
The supply and
電力負荷推定システム６０ａの構成を説明する。
図２は、第１の実施形態における、電力負荷推定システム６０ａの図である。電力負荷推定システム６０ａは、電力負荷推定装置６１０ａと、データベース６２０とを備える。
The configuration of the power
FIG. 2 is a diagram of the power
電力負荷推定装置６１０ａは、電気系統７０について、機器８０の有効電力の高調波成分値を推定する。電力負荷推定装置６１０ａは、機器８０の有効電力の高調波成分値を表す情報を、需給制御システム９０に出力する。電力負荷推定装置６１０ａは、電気系統７０について、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。電力負荷推定装置６１０ａは、機器８０の将来の有効電力の値を表す情報を、需給制御システム９０に出力する。
The power load estimation device 610 a estimates the harmonic component value of the active power of the
電力負荷推定装置６１０ａは、高調波成分算出部６１１と、記憶部６１２と、推定部６１３と、予測部６１４とを備える。高調波成分算出部６１１と、推定部６１３と、予測部６１４とのうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが、記憶部６１２に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェア機能部であってもよい。
The power load estimation device 610a includes a harmonic
高調波成分算出部６１１は、電気物理量情報を、測定装置５０から取得する。高調波成分算出部６１１は、電気物理量情報に基づいて、機器８０の有効電力の高調波成分値を算出する。
The harmonic
図３は、第１の実施形態における、電気物理量の波形の図である。図３は、電気物理量の例として、電圧波形Ｖと電流波形Ｉと電力波形Ｐとを示す。横軸は時間を示す。縦軸は電気物理量を示す。電力の瞬時値ｐと、電圧の瞬時値ｖと、電流の瞬時値iとには、式（１）に示す関係がある。 FIG. 3 is a waveform diagram of an electrical physical quantity in the first embodiment. FIG. 3 shows a voltage waveform V, a current waveform I, and a power waveform P as examples of electrophysical quantities. The horizontal axis indicates time. The vertical axis represents the electrophysical quantity. The instantaneous value p of electric power, the instantaneous value v of voltage, and the instantaneous value i of electric current have the relationship shown in Formula (1).
式（１）に示されているように、電力の瞬時値pは、電気物理量としての電圧の瞬時値ｖ及び電流の瞬時値iに基づいて、算出可能である。 As shown in Expression (1), the instantaneous value p of power can be calculated based on the instantaneous value v of voltage and the instantaneous value i of current as electrical physical quantities.
図４は、第１の実施形態における、高調波成分算出部６１１の図である。高調波成分算出部６１１は、ＦＦＴ処理部６１１Ｆを含む。高調波は、異なる周期の正弦波の集まりとして表される。基本波の次数を１次とした場合、周期が基本波のｎ分の１（周波数がｎ倍）である正弦波の次数は、ｎ次である。なお、ｎは整数でなくてもよい。
FIG. 4 is a diagram of the harmonic
高調波成分値を次数ごとに算出する波形分析の手法として、高速フーリエ変換（FFT：Fast Fourier Transform）が知られている。サンプリング値である測定値から高調波成分値を算出する場合、例えば、離散型フーリエ変換により、高調波成分値を次数ごとに算出することが可能である。この離散型フーリエ変換を高速に解けるように改良した手法が、高速フーリエ変換である。以下では、一例として、ＦＦＴ処理部６１１Ｆは、高速フーリエ変換により、高調波成分値を次数ごとに算出するものとして説明を続ける。 Fast Fourier transform (FFT) is known as a waveform analysis method for calculating harmonic component values for each order. When the harmonic component value is calculated from the measured value that is the sampling value, the harmonic component value can be calculated for each order by, for example, discrete Fourier transform. A fast Fourier transform is a method improved so as to solve the discrete Fourier transform at high speed. Hereinafter, as an example, the FFT processing unit 611F continues the description on the assumption that the harmonic component value is calculated for each order by fast Fourier transform.
ＦＦＴ処理部６１１Ｆは、電気物理量としての電圧の瞬時値ｖ及び電流の瞬時値iに含まれる高調波成分値を、電気物理量情報に基づいて、高調波成分の次数ごとに算出する。ＦＦＴ処理部６１１Ｆは、電気物理量としての電力の瞬時値ｐと、電圧の瞬時値ｖと、電流の瞬時値iとのうち、どの高調波成分値も、高調波成分の次数ごとに算出可能である。ＦＦＴ処理部６１１Ｆは、測定装置５０が実際に測定した高調波の成分値を表す情報（以下、「実測高調波成分値情報」という。）を、記憶部６１２に記憶させる。
The FFT processing unit 611F calculates a harmonic component value included in the instantaneous voltage value v and the instantaneous current value i as the electrical physical quantity for each order of the harmonic component based on the electrical physical quantity information. The FFT processing unit 611F can calculate any harmonic component value among the instantaneous value p of electric power, the instantaneous value v of voltage, and the instantaneous value i of current for each order of the harmonic component. is there. The FFT processing unit 611F causes the
記憶部６１２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発性の記憶媒体（非一時的な記憶媒体）を有する。記憶部６１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やレジスタなどの揮発性の記憶媒体を有していてもよい。記憶部６１２は、電力負荷推定装置６１０ａを動作させるためのプログラムを記憶してもよい。
The
電力機器では、多くの場合、運転時の電圧と電流との位相がほぼ等しいと見なせる。このため、各高調波成分の力率は、「力率＝１」と近似することが可能である。これに対し、運転時の電圧と電流との位相差の大きい電気機器では、式（１ａ）に示すように、高調波成分が補正可能である。以下、測定装置５０（測定点）を通過する電力について、測定装置５０が測定した有効電力を「Ｐ」と表記する。
In electric power equipment, in many cases, it can be considered that the phase of voltage and current during operation is substantially equal. Therefore, the power factor of each harmonic component can be approximated as “power factor = 1”. On the other hand, in an electrical device having a large phase difference between the voltage and current during operation, the harmonic component can be corrected as shown in Expression (1a). Hereinafter, for the power passing through the measurement device 50 (measurement point), the effective power measured by the
図５は、第１の実施形態における、実測高調波成分の図である。横軸は高調波成分の次数を示す。縦軸は高調波含有率［％］を示す。図５は、有効電力Ｐと電圧Ｖとのそれぞれについて、高調波含有率を示す。高調波含有率は、式（２）に示すように、高調波成分の次数ごとに算出可能である。 FIG. 5 is a diagram of measured harmonic components in the first embodiment. The horizontal axis indicates the order of the harmonic component. The vertical axis represents the harmonic content [%]. FIG. 5 shows the harmonic content for each of the active power P and the voltage V. The harmonic content rate can be calculated for each order of the harmonic component as shown in Equation (2).
データベース６２０は、例えば、ハードディスクドライブ（HDD: Hard Disk Drive）や、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体（非一時的な記憶媒体）を含む。データベース６２０は、過去の期間における機器８０の有効電力の高調波成分の次数と、同じ期間の高調波含有率との関係を表す情報を、予め記憶する。以下、データベース６２０に予め記憶されたこの情報を、「高調波成分値データベース情報」という。
The
高調波成分値データベース情報は、過去の期間における機器８０の有効電力のパターンを含む。高調波成分値データベース情報は、同じ期間の需要家２０における温度のパターンを含む。高調波成分値データベース情報は、同じ期間の需要家２０における湿度のパターンを含む。高調波成分値データベース情報が高調波の次数に応じたどのようなパターンを含むかは、例えば、電力負荷推定システム６０ａなどの設計者や運用者が、過去の期間に有効電力を測定した結果に基づいて定められる。
The harmonic component value database information includes a pattern of active power of the
図６は、第１の実施形態における、高調波成分の次数と、高調波含有率との関係を示す図である。具体的には、図６は、機器８０としての音響機器に発生した高調波の高調波含有率を示す高調波成分値データベース情報である。横軸は高調波成分の次数を示す。縦軸は高調波含有率を示す。
FIG. 6 is a diagram illustrating a relationship between the order of the harmonic component and the harmonic content rate in the first embodiment. Specifically, FIG. 6 is harmonic component value database information indicating the harmonic content of harmonics generated in an acoustic device as the
図７は、第１の実施形態における、高調波成分の次数と、高調波含有率との関係を示す図である。具体的には、図７は、機器８０としてのエレベータに発生した高調波の高調波含有率を示す高調波成分値データベース情報である。横軸は高調波成分の次数を示す。縦軸は高調波含有率を示す。
FIG. 7 is a diagram illustrating a relationship between the order of the harmonic component and the harmonic content rate in the first embodiment. Specifically, FIG. 7 is harmonic component value database information indicating the harmonic content of harmonics generated in an elevator serving as the
図８は、第１の実施形態における、高調波成分の次数と、高調波含有率との関係を示す図である。具体的には、図８は、機器８０としての空調機器（エアコン）に発生した高調波の高調波含有率を示す高調波成分値データベース情報である。横軸は高調波成分の次数を示す。縦軸は高調波含有率を示す。
FIG. 8 is a diagram illustrating a relationship between the order of the harmonic component and the harmonic content in the first embodiment. Specifically, FIG. 8 is harmonic component value database information indicating the harmonic content of harmonics generated in an air conditioner (air conditioner) as the
図９は、第１の実施形態における、高調波成分の次数と、高調波含有率との関係を示す図である。具体的には、図９は、機器８０としての照明機器（蛍光灯）に発生した高調波の高調波含有率を示す高調波成分値データベース情報である。横軸は高調波成分の次数を示す。縦軸は高調波含有率を示す。
FIG. 9 is a diagram illustrating a relationship between the order of the harmonic component and the harmonic content rate in the first embodiment. Specifically, FIG. 9 is harmonic component value database information indicating the harmonic content of harmonics generated in a lighting device (fluorescent lamp) as the
推定部６１３は、実測高調波成分値情報を、記憶部６１２から取得する。推定部６１３は、実測高調波成分値情報に基づいて所定事項の推定値を得る。この所定事項は、例えば、現在における機器８０の有効電力や、機器８０の将来の有効電力の高調波成分である。
The
推定部６１３は、高調波成分値データベース情報を、データベース６２０から取得してもよい。推定部６１３は、高調波成分値データベース情報を取得した場合、実測高調波成分値情報と、高調波成分値データベース情報とに基づいて、機器８０の有効電力を推定する。推定部６１３は、高調波成分値データベース情報を取得しない場合、実測高調波成分値情報に基づいて、機器８０の将来の有効電力の高調波成分値を推定する。
The
式（２）から得られるｉ番目の次数の高調波含有率αiと、機器８０の有効電力ＰＬと、有効電力のｉ番目の次数（ｉ次）の高調波の大きさＰＬ＿ｉとには、式（３）に示す関係がある。
The i-th order harmonic content α i obtained from the expression (2), the active power PL of the
機器８０の有効電力に、Ｎ次の高調波があると仮定すれば、式（３）に示す関係は、式（４）により表される。
If it is assumed that the active power of the
機器８０の有効電力ＰＬｊと、i番目の次数（ｉ次）の高調波含有率αｉｊとには、式（５）に示す関係がある。
The active power PLj of the
測定装置５０（測定点）を通過する電力について、測定装置５０が測定した有効電力Ｐと、機器８０の有効電力ＰＬ１と、機器８０の有効電力ＰＬ２と、機器８０の有効電力ＰＬ３と、機器８０の有効電力ＰＬ４と、機器８０の有効電力ＰＬ５とには、式（６）に示す関係がある。なお、上述したように、需要家２０における機器８０は１台でもよい。
For the power passing through the measuring device 50 (measurement point), the active power P measured by the measuring
有効電力ＰにＮ次の高調波成分があると仮定し、有効電力Ｐと、i次の高調波成分Ｐｉとには、式（７）に示す関係がある。 Assuming that the active power P has an Nth-order harmonic component, the active power P and the i-th harmonic component Pi have the relationship shown in Expression (7).
また、有効電力Ｐのi次の高調波成分Ｐiと、有効電力のｉ次の高調波成分ＰＬｉとの間には、式（４）と式（５）と式（７）とに基づいて、式（８）に示す関係がある。 In addition, between the i-order harmonic component Pi of the active power P and the i-order harmonic component PLi of the active power, based on the equations (4), (5), and (7), There is a relationship shown in Formula (8).
式（８）を高調波成分の次数ごとにまとめて、高調波成分の代表的な次数を５個まで選択すると、式（９）に示す行列方程式が得られる。 When the formula (8) is collected for each order of the harmonic component, and up to five representative orders of the harmonic component are selected, the matrix equation shown in the formula (9) is obtained.
ここで、Ｐ１〜Ｐ５は、有効電力Ｐの代表的な次数の高調波成分値である。式（９）について、有効電力の値ＰＬ１〜ＰＬ５についてまとめると、式（１０）が得られる。 Here, P1 to P5 are harmonic component values of typical orders of the active power P. When the active power values PL1 to PL5 are summarized for the expression (9), the expression (10) is obtained.
ここで、αｉｊは既知である。Ｐ１〜Ｐ５は、測定装置５０が測定した有効電力Ｐで、特徴を有する高調波成分として選択された高調波成分値である。有効電力ＰＬ１〜ＰＬ５は、式（１０）から得ることができる。
Here, α ij is known. P1 to P5 are the active power P measured by the measuring
推定部６１３は、有効電力Ｐの高調波成分値Ｐ１〜Ｐ５に基づいて、有効電力の値ＰＬ１〜ＰＬ５を算出する。推定部６１３は、有効電力の値ＰＬ１〜ＰＬ５を表す情報を、予測部６１４に出力する。
The
図１０は、第１の実施形態における、電力負荷推定システム６０ａの動作を示す図である。高調波パターン１００は、例えば、図６〜図９に示されている図である。高調波パターンは、式（９）に示すマトリクス［αｉｊ］における列ベクトルで示される。有効電力の値１０１−１は、高調波パターン１００−１に基づいて算出された有効電力の値である。有効電力時系列データ１０２は、算出された有効電力の時系列データである。実測高調波成分１０３は、例えば、図３に示す波形データである。
FIG. 10 is a diagram illustrating an operation of the power
予測部６１４は、データベース６２０に記憶されている機器８０ごとの高調波パターン１００−ｉに、機器８０の有効電力の値１０１−ｉを掛け合わせて、機器８０−１〜８０−Ｎについて合計した値が、測定点での有効電力の実測高調波成分１０３と等しくなるように、機器８０の将来の有効電力の値１０１−１〜１０１−Ｎを算出する。
The
図１１は、第１の実施形態における、ニューラルネットワークの図である。図１１に示すニューラルネットワークは、入力層１１０と、中間層１１１と、出力層１１２とを有する。入力層１１０は、仮想的なニューロンＮＲ−１を含むニューロン群から構成される。中間層１１１は、仮想的なニューロンＮＲ−２を含むニューロン群から構成される。出力層１１２は、仮想的なニューロンＮＲ−３を含むニューロン群から構成される。入力層１１０と中間層１１１とは、互いに接続される。中間層１１１と出力層１１２とは、互いに接続される。
FIG. 11 is a diagram of a neural network in the first embodiment. The neural network shown in FIG. 11 includes an
予測部６１４は、推定部６１３が高調波成分値データベース情報を取得した場合、ニューラルネットワークを用いたバックプロパゲーション法によって、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。なお、予測部６１４は、ニューラルネットワークを用いない他の予測手法によって、機器８０の将来の有効電力の値を予測してもよい。
When the
学習の段階では、予測部６１４の入力層１１０は、過去の温度のパターン情報と、過去の湿度のパターン情報とを、複数の測定時刻についてデータベース６２０から取得する。予測部６１４の出力層１１２は、データベース６２０が記憶している過去の有効電力の値のパターン情報と同じパターン情報を出力する。
In the learning stage, the
学習後の段階では、予測部６１４の入力層１１０は、将来の温度の推定値のパターン情報と、将来の湿度の推定値のパターン情報とを、推定部６１３から取得する。予測部６１４の出力層１１２は、機器８０の将来の有効電力の値を、需給制御システム９０に出力する。
In the stage after learning, the
推定部６１３は、高調波成分値データベース情報を取得しない場合、ニューラルネットワークを用いたバックプロパゲーション法によって、機器８０の将来の高調波成分値を推定する。なお、推定部６１３は、ニューラルネットワークを用いない他の推定手法によって、機器８０の将来の高調波成分値を推定してもよい。
When the harmonic component value database information is not acquired, the
学習の段階では、推定部６１３の入力層１１０は、高調波成分値データベース情報ではなく、過去の温度のパターン情報と、過去の湿度のパターン情報とを、複数の測定時刻についてデータベース６２０から取得する。推定部６１３の出力層１１２は、過去の機器８０の有効電力の高調波成分値と同じ高調波成分値を、予測部６１４に出力する。
In the learning stage, the
学習後の段階では、推定部６１３の入力層１１０は、現在の温度のパターン情報と、現在の湿度のパターン情報とを、温度計や湿度計を有する装置から取得する。予測部６１４の出力層１１２は、機器８０の将来の有効電力の高調波成分値の予測値を、予測部６１４と需給制御システム９０に出力する。
予測部６１４は、機器８０の将来の有効電力の高調波成分値の予測値に基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。
In the stage after learning, the
The
次に、特徴を有する高調波の次数を選択する例を説明する。
図６〜図９に示す有効電力の高調波成分は、パターンに特徴を有している。例えば、高調波含有率が相対的に多い有効電力の高調波成分は、パターンに特徴を有している。図６に示す有効電力の高調波成分は、次数５と次数７と次数１１と次数１３と次数１７と次数１９とに特徴がある。例えば、図８に示す有効電力の高調波成分は、次数３と次数５と次数７と次数９と次数１１と次数１３と次数１５と次数１７と次数１９とに特徴がある。例えば、図９に示す有効電力の高調波成分は、次数３と次数５と次数７と次数９と次数１１とに特徴がある。
Next, an example of selecting the harmonic order having characteristics will be described.
The harmonic components of the active power shown in FIGS. 6 to 9 are characterized by patterns. For example, a harmonic component of active power having a relatively high harmonic content has a feature in the pattern. The harmonic components of the active power shown in FIG. 6 are characterized by
推定部６１３は、特徴がある高調波成分の次数を選択し、式（１０）に基づいて、有効電力ＰＬ１〜ＰＬ５を算出する。図７に示す有効電力の高調波成分は、例えば、１７次と１９次とに顕著な特徴がある。図８に示す有効電力の高調波成分は、例えば、３次と１５次とに顕著な特徴がある。図９に示す有効電力の高調波成分は、例えば、３次と５次と７次とに顕著な特徴がある。よって、これらの次数のうち、例えば、３次と５次と７次と１５次と１７次とを選択すれば、式（１０）は、式（１１）で表される。
The
推定部６１３は、測定点での有効電力の高調波成分Ｐ３とＰ５とＰ７とＰ１５とＰ１７を表す情報を取得する。推定部６１３は、式（１１）に基づいて、有効電力ＰＬ１とＰＬ２とＰＬ３とＰＬ４とＰＬ５とを表す情報を、需給制御システム９０に出力する。
The
次に、電力ロスを推定する場合について説明する。
推定部６１３は、電力ロスを高調波成分ごとに推定し、推定した電力ロスに基づいて、有効電力の推定誤差を補正する。有効電力Ｐのi次の高調波成分Ｐiと、式（８）に示す有効電力のｉ次の高調波成分に起因する電力ロスＰｌｏｓｉｊとには、式（１２）と式（１３）に示す関係がある。
Next, a case where power loss is estimated will be described.
The
ここで、ｒは、電気系統７０から電力が供給される機器８０の抵抗値を示す。ＱＬｉｊは、無効電力のｉ次の高調波成分を示す。Ｖｉｊは、電圧のｉ次の高調波成分を示す。ａｉｊとｂｉｊとは、有効電力のｉ次の高調波成分に対する近似式の定数である。よって、高調波成分の電力ロスを考慮する式（１２）と式（１３）を、式（９）に代入すると、式（１４）が得られる。
Here, r represents the resistance value of the
式（１４）に示す有効電力ＰＬ１〜ＰＬ５についてまとめると、式（１５）が得られる。 Summarizing the effective powers PL1 to PL5 shown in Expression (14), Expression (15) is obtained.
ここで、γｉｊは既知である。Ｐ１〜Ｐ５は、測定点で測定装置５０が測定した有効電力Ｐの高調波成分を示す。有効電力ＰＬ１〜ＰＬ５は、式（１５）から得られる。
Here, γij is known. P1 to P5 indicate harmonic components of the active power P measured by the measuring
推定部６１３は、測定点での有効電力の高調波成分Ｐ１とＰ２とＰ３とＰ４とＰ５とを表す情報を、記憶部６１２から取得する。推定部６１３は、式（１５）に基づいて、有効電力ＰＬ１とＰＬ２とＰＬ３とＰＬ４とＰＬ５とを表す情報を、需給制御システム９０に出力する。
The
図１２は、第１の実施形態における、電力負荷推定システム６０ａの動作を示す図である。図１２に示す動作は、推定部６１３が実測高調波成分値情報と高調波成分値データベース情報とに基づいて機器８０の有効電力の値を推定する場合に実行される。
FIG. 12 is a diagram illustrating an operation of the power
高調波成分算出部６１１は、電気系統７０の電気物理量に基づいて、実測高調波成分値を算出する（ステップＳ１０１）。
推定部６１３は、実測高調波成分値情報と、高調波成分値データベース情報とに基づいて、現在の機器８０の有効電力の推定値を推定する（ステップＳ１０２）。
予測部６１４は、機器８０の有効電力の推定値に基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する（ステップＳ１０３）。
The harmonic
The
The
図１３は、第１の実施形態における、電力負荷推定システム６０ａの動作を示す図である。図１３に示す動作は、推定部６１３が実測高調波成分値情報に基づいて将来の高調波成分値を推定する場合に実行される。
FIG. 13 is a diagram illustrating an operation of the power
高調波成分算出部６１１は、電気系統７０の電気物理量に基づいて、実測高調波成分値を算出する（ステップＳ２０１）。
推定部６１３は、実測高調波成分値情報に基づいて、将来の高調波成分値情報を推定する（ステップＳ２０２）。
予測部６１４は、将来の高調波成分値情報と、高調波成分値データベース情報とに基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する（ステップＳ２０３）。
The harmonic
The
The
以上のように、第１の実施形態の電力負荷推定装置６１０ａは、高調波成分算出部６１１と、推定部６１３と、予測部６１４とを持つ。高調波成分算出部６１１は、機器８０に電力を供給する電気系統７０の電気物理量に基づいて、機器８０の有効電力の高調波成分値を算出する。推定部６１３は、算出された有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る。所定事項は、例えば、機器８０の有効電力や、機器８０の将来の有効電力の高調波成分値である。予測部６１４は、得られた推定値に基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。
As described above, the power load estimation device 610a of the first embodiment includes the harmonic
この構成によって、推定部６１３は、算出された有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る。予測部６１４は、得られた推定値に基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。これによって、第１の実施形態の電力負荷推定システム６０ａ、電力負荷推定方法、及び、電力負荷推定プログラムは、機器８０の将来の有効電力の値を予測することができる。測定装置５０は、１台でよい。測定装置５０が電気系統７０の電気物理量を測定する箇所（測定ポイント）は、１箇所でよい。
With this configuration, the
第１の実施形態の電力負荷推定方法は、電力負荷推定システム６０ａにおける電力負荷推定方法であって、算出するステップと、推定値を得るステップと、予測するステップとを含む。算出するステップでは、高調波成分算出部６１１は、機器８０に電力を供給する電気系統７０の電気物理量に基づいて、機器８０の有効電力の高調波成分値を算出する。推定値６４を得るステップでは、推定部６１３は、算出された有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る。予測するステップでは、予測部６１４は、得られた推定値に基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。
The power load estimation method according to the first embodiment is a power load estimation method in the power
第１の実施形態の電力負荷推定プログラムは、コンピュータに、算出する手順と、推定値を得る手順と、予測する手順とを実行させる。電力負荷推定システム６０ａのコンピュータは、機器８０に電力を供給する電気系統７０の電気物理量に基づいて、機器８０の有効電力の高調波成分値を算出する。電力負荷推定システム６０ａのコンピュータは、算出された有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る。電力負荷推定システム６０ａのコンピュータは、得られた推定値に基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。
The power load estimation program according to the first embodiment causes a computer to execute a calculating procedure, a procedure for obtaining an estimated value, and a predicting procedure. The computer of the power
第１の実施形態の推定部６１３は、算出された有効電力の高調波成分値と、データベース６２０に記憶されている過去の高調波成分値とに基づいて、所定事項の推定値として、機器８０の有効電力の値を得る。第１の実施形態の予測部６１４は、得られた機器８０の有効電力の値に基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。
Based on the calculated harmonic component value of the active power and the past harmonic component value stored in the
この場合、測定装置５０は、１台でよい。測定装置５０が電気系統７０の電気物理量を測定する箇所（測定ポイント）は、１箇所でよい。電気系統７０は、１系統でよい。測定装置５０の取り付けは、容易である。機器８０ごとの過去の高調波パターンの作成は、容易である。データベース６２０は、過去の機器８０の有効電力のパターンを記憶する。予測部６１４は、過去の機器８０の有効電力のパターンに基づいて予測する。機器８０の将来の有効電力のパターンは、データベース６２０に記憶されている対象の日数の高調波成分値に基づいて推定される。
In this case, one
第１の実施形態の推定部６１３は、算出された有効電力の高調波成分値に基づいて、所定事項の推定値として、将来の高調波成分値を得る。第１の実施形態の予測部６１４は、得られた将来の高調波成分値と、データベース６２０に記憶されている過去の高調波成分値とに基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。
The
この場合、測定装置５０は、１台でよい。測定装置５０が電気系統７０の電気物理量を測定する箇所（測定ポイント）は、１箇所でよい。電気系統７０は、１系統でよい。測定装置５０の取り付けは、容易である。機器８０ごとの過去の高調波パターンの作成は、不要である。データベース６２０は、過去の高調波のパターンを記憶する。予測部６１４は、過去の高調波のパターンに基づいて予測する。機器８０の将来の有効電力のパターンは、データベース６２０に記憶されている対象の日数の高調波成分値に基づいて推定される。有効電力の推定は、予測する対象の日の分だけ行えば良いため、処理時間が少なくて済む。
In this case, one
（第２の実施形態）
第２の実施形態では、機器８０の有効電力の値を推定する方法が、第１の実施形態と相違する。第２の実施形態では、第１の実施形態との相違点についてのみ説明する。
(Second Embodiment)
In the second embodiment, the method for estimating the value of the active power of the
測定点での有効電力Ｐの高調波成分と、有効電力の高調波成分とには、式（８）や式（９）に示す関係がある。式（９）に示す行列は、正方行列であるが、実際には行の数と列の数とが異なることも多い。式（９）の左辺に示された実測高調波ベクトルと、式（９）の右辺に示された行列における列ベクトルである高調波ベクトルと、高調波成分の数ｍと、機器８０の台数ｎとの関係は、式（１６）に示す近似式で表される。
The harmonic component of the active power P at the measurement point and the harmonic component of the active power have a relationship shown in Expression (8) and Expression (9). The matrix shown in Equation (9) is a square matrix, but in reality, the number of rows and the number of columns are often different. The measured harmonic vector shown on the left side of Equation (9), the harmonic vector that is a column vector in the matrix shown on the right side of Equation (9), the number m of harmonic components, and the number n of
この関係は、式（１６）の右辺から得られるベクトルである実測高調波近似値ベクトルを用いて、式（１７）で表すことができる。 This relationship can be expressed by Expression (17) using an actually measured harmonic approximate value vector that is a vector obtained from the right side of Expression (16).
推定部６１３は、実測高調波ベクトルで表される実測値と、式（１７）で表される実測高調波近似値ベクトルとの誤差が最小となるように、機器８０の有効電力の値を推定する。また、推定部６１３は、実測高調波ベクトルの要素と、実測高調波近似値ベクトルの要素との差分の二乗の合計値を最小化する最小二乗法に基づいて、有効電力の値を算出する。
The
実測高調波ベクトルの要素と、実測高調波近似値ベクトルの要素との差分の二乗の合計値Ｓは、式（１８）により表される。 The total sum S of the squares of the difference between the measured harmonic vector element and the measured harmonic approximate value vector element is expressed by Expression (18).
以下、式の中では、総和の記号を簡略化して「Σ」と表記する。
推定部６１３は、推定誤差を最小二乗法で最小化するため、それぞれの有効電力の値で、式（１８）を偏微分し、偏微分した結果が値０となるように、有効電力の値を算出する。有効電力の値で式（１８）を偏微分すると、式（１９）が得られる。
Hereinafter, in the equations, the summation symbol is simplified and expressed as “Σ”.
In order to minimize the estimation error by the least square method, the
式（１９）が展開されると、式（２０）が得られる。 When equation (19) is expanded, equation (20) is obtained.
式（２０）の値を０として、それぞれの有効電力の値に基づく式（１９）を行列形式で表すと、式（２１）が得られる。 When the value of Expression (20) is set to 0 and Expression (19) based on the value of each active power is expressed in a matrix format, Expression (21) is obtained.
式（２１）の右辺の行列は、Σαｉｋ×αｉｊ（ｋ列ｊ行又はj列ｋ行）と、Σαｉｊ×αｉｊ（ｊ列ｊ行の対角成分）とを要素とする対称行列である。式（２１）の右辺の行列は、「高調波成分の次数の個数≧高調波を発生させる機器８０の個数」が成り立つ場合に正則行列（Non-Singular Matrix）となり、逆行列を算出可能である。この場合、式（２１ａ）により、それぞれの有効電力の値を算出可能である。
The matrix on the right side of Expression (21) is a symmetric matrix having Σα ik × α ij (k columns j rows or j columns k rows) and Σα ij × α ij (diagonal components of j columns j rows). It is. The matrix on the right side of Equation (21) is a regular matrix (Non-Singular Matrix) when “the number of harmonic component orders ≧ the number of
推定部６１３は、式（２１ａ）に基づいて、有効電力ＰＬ１、ＰＬ２、ＰＬ３、…、ＰＬｎを、予測部６１４と需給制御システム９０に出力する。
The
なお、推定部６１３は、式（１６）に示すαｉｊの代わりに、式（１４）に示すγｉｊを使用すれば、式（１６）から式（２０）によって、有効電力の値を算出可能である。
Note that the
（第３の実施形態）
第３の実施形態では、電力負荷推定装置が提示部を備える点が、第１の実施形態と相違する。第３の実施形態では、第１の実施形態との相違点についてのみ説明する。
(Third embodiment)
The third embodiment is different from the first embodiment in that the power load estimation device includes a presentation unit. In the third embodiment, only differences from the first embodiment will be described.
図１４は、第３の実施形態における、電力負荷推定装置６１ｂの図である。電力負荷推定装置６１ｂは、高調波成分算出部６１１と、記憶部６１２と、推定部６１３と、予測部６１４と、提示部６１５とを備える。高調波成分算出部６１１と、推定部６１３と、予測部６１４とのうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサが、記憶部６１２に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ等のハードウェア機能部であってもよい。
FIG. 14 is a diagram of the power load estimation device 61b in the third embodiment. The power load estimation device 61b includes a harmonic
提示部６１５は、機器８０の有効電力の値を提示する。提示部６１５は、有効電力Ｐの高調波成分値を提示してもよい。提示部６１５は、例えば、表示装置である。提示部６１５は、機器８０の有効電力の値を予測部６１４が数日分について算出した場合、算出された機器８０の有効電力の値を表す情報を表示する。提示部６１５は、機器８０の有効電力の値を予測部６１４が数日分について算出した場合、その数日分から選択された機器８０の有効電力の値を表す情報を表示してもよい。
The
図１５は、第３の実施形態における、有効電力の値を表す情報の提示例を示す図である。横軸は、指定された日における、０〜２３時台の時刻を示す。縦軸は、機器８０ごとの有効電力の予測値を示す。図１５では、機器８０としての第１のインバータ付モーターと、機器８０としての第２のインバータ付モーターと、機器８０としてのエアコン（空調機器）と、機器８０としての照明機器とについて、有効電力の値がプロットされている。
FIG. 15 is a diagram illustrating a presentation example of information representing the value of active power in the third embodiment. The horizontal axis indicates the time of 0 to 23:00 on the specified day. The vertical axis indicates the predicted value of active power for each
以上のように、第３の実施形態の電力負荷推定装置６０ｂは、提示部６１５を備える。提示部６１５は、予測された機器８０の将来の有効電力の値を表す情報を提示する。
As described above, the power
（第４の実施形態）
第４の実施形態では、電力負荷推定装置が電気料金算出部を備える点が、第３の実施形態と相違する。第４の実施形態では、第３の実施形態との相違点についてのみ説明する。
(Fourth embodiment)
The fourth embodiment is different from the third embodiment in that the power load estimation device includes an electricity rate calculation unit. In the fourth embodiment, only differences from the third embodiment will be described.
図１６は、第４の実施形態における、電力負荷推定装置６１ｃの図である。電力負荷推定装置６１ｃは、高調波成分算出部６１１と、記憶部６１２と、推定部６１３と、予測部６１４と、電気料金算出部６１６と、提示部６１５とを備える。高調波成分算出部６１１と、推定部６１３と、予測部６１４と、電気料金算出部６１６とのうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサが、記憶部６１２に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ等のハードウェア機能部であってもよい。
FIG. 16 is a diagram of a power load estimation device 61c in the fourth embodiment. The power load estimation device 61c includes a harmonic
電気料金算出部６１６は、機器８０の将来の有効電力の値に基づいて、電気料金の予測額を機器８０ごとに算出する。電気料金算出部６１６は、算出した電気料金の予測額を表す情報を、提示部６１５に出力する。
提示部６１５は、電気料金の予測額を表す情報を提示する。提示部６１５は、電気料金算出部６１６が数日分の電気料金を算出した場合、管理者等によって指定された日の電気料金を提示する。
The electricity
The
図１７は、第４の実施形態における、電気料金表の図である。図１７では、０〜７時台の夜間料金の単価は、９［円／ｋＷｈ］である。８〜２０時台の昼間料金の単価は、１２［円／ｋＷｈ］である。２１〜２３時台の夜間料金の単価は、９［円／ｋＷｈ］である。例えば、７時台の電力使用量が１００［ｋＷｈ］である場合、電気料金は９００円である。 FIG. 17 is a diagram of an electricity rate table in the fourth embodiment. In FIG. 17, the unit price of the nighttime charge from 0 to 7 o'clock is 9 [yen / kWh]. The unit price of the daytime charge from 8 to 20 o'clock is 12 [yen / kWh]. The unit price of the night charge from 21 to 23:00 is 9 [yen / kWh]. For example, when the power usage amount at 7 o'clock is 100 [kWh], the electricity bill is 900 yen.
図１８は、第４の実施形態における、電気料金を表す情報の提示例を示す図である。横軸は、指定された日における、０〜２３時台の時刻を示す。縦軸は、機器８０ごとの電気料金の予測値を示す。図１８では、機器８０としての第１のインバータ付モーターと、機器８０としての第２のインバータ付モーターと、機器８０としてのエアコン（空調機器）と、機器８０としての照明機器とについて、電気料金の予測値がプロットされている。
FIG. 18 is a diagram illustrating an example of presentation of information representing an electricity bill in the fourth embodiment. The horizontal axis indicates the time of 0 to 23:00 on the specified day. The vertical axis represents the predicted value of the electricity bill for each
以上のように、第４の実施形態の電力負荷推定装置６０ｃは、電気料金算出部６１６を備える。電気料金算出部６１６は、予測された機器８０の将来の有効電力の値に基づいて、電気料金を算出する。
As described above, the power
（第５の実施形態）
第５の実施形態では、電力負荷推定装置が警告部を備える点が、第４の実施形態と相違する。第５の実施形態では、第４の実施形態との相違点についてのみ説明する。
(Fifth embodiment)
The fifth embodiment is different from the fourth embodiment in that the power load estimation device includes a warning unit. In the fifth embodiment, only differences from the fourth embodiment will be described.
図１９は、第５の実施形態における、電力負荷推定装置６１ｄの図である。電力負荷推定装置６１ｄは、高調波成分算出部６１１と、記憶部６１２と、推定部６１３と、予測部６１４と、提示部６１５と、警告部６１７とを備える。高調波成分算出部６１１と、推定部６１３と、予測部６１４と、警告部６１７とのうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサが、記憶部６１２に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ等のハードウェア機能部であってもよい。
FIG. 19 is a diagram of a power load estimation device 61d in the fifth embodiment. The power load estimation device 61d includes a harmonic
警告部６１７は、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計が閾値以上である場合、警告メッセージを表す情報を、需給制御システム９０と提示部６１５に出力する。提示部６１５は、警告メッセージを表示する。
The
電力負荷推定装置６１ｄは、電気料金算出部６１６を備えてもよい。警告部６１７は、電力負荷推定装置６１ｄが電気料金算出部６１６を備える場合、電気料金の予測額を表す情報を、提示部６１５を介して電気料金算出部６１６から取得する。警告部６１７は、電気料金の予測額が所定金額以上である場合、警告メッセージを表す情報を、需給制御システム９０と提示部６１５に出力してもよい。提示部６１５は、警告メッセージを表示する。
The power load estimation device 61d may include an electricity
図２０は、第５の実施形態における、有効電力の合計の変化を示す図である。縦軸は、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計を示す。横軸は時刻を示す。図２０では、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計は、予測された時刻ｔ１に閾値以上となっている。警告部６１７は、警告メッセージを表す情報を、需給制御システム９０と提示部６１５に出力する。
FIG. 20 is a diagram illustrating a change in the total effective power according to the fifth embodiment. The vertical axis represents the total future effective power of the devices 80-1 to 80-5. The horizontal axis indicates time. In FIG. 20, the total future active power of the devices 80-1 to 80-5 is equal to or greater than the threshold at the predicted time t1. The
図２１は、第５の実施形態における、警告メッセージの提示例を示す図である。提示部６１５は、表示画像２００を表示する。表示画像２００は、グラフ１２０と、警告メッセージ提示領域１２１とを含む。グラフ１２０は、有効電力の合計の変化を示すグラフである。警告メッセージ提示領域１２１は、警告メッセージが表示される領域（メッセージ・ウィンドウ）である。警告メッセージは、例えば、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計が閾値以上となると予測された時刻ｔ１を通知するメッセージである。警告メッセージは、例えば、予測された時刻ｔ１における有効電力の合計を通知するメッセージである。
FIG. 21 is a diagram illustrating a warning message presentation example according to the fifth embodiment. The
以上のように、第５の実施形態の電力負荷推定装置６０ｄは、警告部６１７を備える。
警告部６１７は、予測された機器８０の将来の有効電力の値が閾値以上である場合、又は、電気料金が基準額以上である場合、警告を出す。
As described above, the power
The
（第６の実施形態）
第６の実施形態では、電力負荷推定装置が機器選択部を備える点が、第５の実施形態と相違する。第６の実施形態では、第５の実施形態との相違点についてのみ説明する。
(Sixth embodiment)
The sixth embodiment is different from the fifth embodiment in that the power load estimation device includes a device selection unit. In the sixth embodiment, only differences from the fifth embodiment will be described.
図２２は、第６の実施形態における、電力負荷推定装置６１ｅの図である。電力負荷推定装置６１ｅは、高調波成分算出部６１１と、記憶部６１２と、推定部６１３と、予測部６１４と、提示部６１５と、機器選択部６１８とを備える。高調波成分算出部６１１と、推定部６１３と、予測部６１４と、機器選択部６１８とのうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサが、記憶部６１２に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ等のハードウェア機能部であってもよい。
FIG. 22 is a diagram of a power load estimation device 61e in the sixth embodiment. The power load estimation device 61e includes a harmonic
機器選択部６１８は、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計が閾値以上である場合、有効電力を調整する対象となる機器８０を選択する。機器選択部６１８は、有効電力を調整する対象となる複数の機器８０を、段階的に選択してもよい。機器選択部６１８は、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計が閾値以上となる予測時刻を表す情報と、選択された機器８０を表す情報とを、需給制御システム９０に出力する。需給制御システム９０は、有効電力（電力負荷）の調整を、選択された機器８０に対して実行する。
The
図２３は、第６の実施形態における、有効電力の合計の変化を示す図である。縦軸は、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計を示す。横軸は時刻を示す。図２０では、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計は、予測された時刻ｔ２に閾値以上となっている。機器選択部６１８は、選択された機器８０を表す情報を、需給制御システム９０と提示部６１５に出力する。
FIG. 23 is a diagram illustrating a change in the total active power in the sixth embodiment. The vertical axis represents the total future effective power of the devices 80-1 to 80-5. The horizontal axis indicates time. In FIG. 20, the total future active power of the devices 80-1 to 80-5 is equal to or greater than the threshold at the predicted time t2. The
図２４は、第６の実施形態における、有効電力を調整するためのテーブルデータを示す図である。このテーブルデータの項目には、段階と、機器と、有効電力の調整量と、有効電力の調整量の合計とがある。機器選択部６１８は、有効電力の合計が閾値以上になった場合、有効電力を調整するためのテーブルデータに基づいて、有効電力を調整する。
FIG. 24 is a diagram illustrating table data for adjusting the active power in the sixth embodiment. The items of the table data include a stage, a device, an adjustment amount of active power, and a total of adjustment amounts of active power. The
機器選択部６１８は、有効電力の合計が閾値以上に初めてなった場合、有効電力を調整する第１段階として機器８０−１を制御することにより、有効電力のうちの２０［ｋＷ］を調整する。この場合、有効電力の調整量の合計は、２０［ｋＷ］である。
機器選択部６１８は、第１段階において有効電力の合計が閾値以上になった場合、有効電力を調整する第２段階として更に機器８０−２を制御することにより、有効電力のうちの２０［ｋＷ］を調整する。この場合、有効電力の調整量の合計は、４０［ｋＷ］である。
機器選択部６１８は、第２段階において有効電力の合計が閾値以上になった場合、有効電力を調整する第３段階として更に機器８０−３を制御することにより、有効電力のうちの１０［ｋＷ］を調整する。この場合、有効電力の調整量の合計は、５０［ｋＷ］である。
The
The
The
機器選択部６１８は、有効電力を調整するためのテーブルデータを、例えば、有効電力の値を表す情報に基づいて作成する。図１５に示す有効電力の値を表す情報では、昼間において、エアコンの有効電力７０［ｋＷ］と、照明機器の有効電力５０［ｋＷ］とは、他の機器の有効電力と比較して多い。エアコンの有効電力が７０［ｋＷ］であり、照明機器の有効電力５０［ｋＷ］よりも多いため、機器選択部６１８は、照明機器をエアコンよりも優先して選択するように、有効電力を調整するためのテーブルデータを作成する。有効電力を調整するためのテーブルデータは、データベース６２０に記憶されてもよい。
The
以上のように、第６の実施形態の電力負荷推定装置６０ｅは、機器選択部６１８を備える。機器選択部６１８は、予測された機器８０の将来の有効電力の値が閾値以上である場合、又は、電気料金が基準額以上である場合、複数の機器８０から機器８０を選択する。選択された機器８０は、電力負荷を調整する。
As described above, the power
以上述べた少なくともひとつの実施形態の電力負荷推定装置によれば、算出された有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る推定部と、得られた推定値に基づいて機器の将来の有効電力の値を予測する予測部とを持つことにより、機器の将来の有効電力の値を予測することができる。 According to the power load estimation device of at least one embodiment described above, an estimation unit that obtains an estimated value of a predetermined item based on the calculated harmonic component value of the active power, and a device based on the obtained estimated value By having a prediction unit that predicts the value of the future active power of the device, it is possible to predict the value of the future active power of the device.
以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 As mentioned above, although some embodiment of this invention was described, these embodiment is shown as an example and is not intending limiting the range of invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
１…電力システム、１０…電力供給装置、２０…需要家、３０…母線、４０…フィーダ、５０…測定装置、６０ａ…電力負荷推定システム、６０ｂ…電力負荷推定システム、６０ｃ…電力負荷推定システム、６０ｄ…電力負荷推定システム、６０ｅ…電力負荷推定システム、６１０ａ…電力負荷推定装置、６１０ｂ…電力負荷推定装置、６１０ｃ…電力負荷推定装置、６１０ｄ…電力負荷推定装置、６１０ｅ…電力負荷推定装置、６１１…高調波成分算出部、６１２…記憶部、６１３…推定部、６１４…予測部、６１５…提示部、６１６…電気料金算出部、６１７…警告部、６１８…機器選択部、７０…電気系統、８０…機器、１００…高調波パターン、１０１…有効電力の値、１０２…有効電力時系列データ、１０３…実測高調波成分、１１０…入力層、１１１…中間層、１１２…出力層、１２０…グラフ、１２１…警告メッセージ提示領域、２００…表示画像、６１１Ｆ…ＦＦＴ処理部、６２０…データベース、ＮＲ…ニューロン
DESCRIPTION OF
Claims (9)
算出された前記有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る推定部と、
得られた前記推定値に基づいて、前記機器の将来の有効電力の値を予測する予測部と、
を備える電力負荷推定装置。 Based on the electrical physical quantity of the electrical system that supplies power to the device, a harmonic component calculation unit that calculates the harmonic component value of the active power of the device;
An estimation unit for obtaining an estimated value of a predetermined item based on the calculated harmonic component value of the active power;
Based on the estimated value obtained, a prediction unit that predicts the value of the future active power of the device;
A power load estimation device comprising:
前記予測部は、得られた前記機器の有効電力の値に基づいて、前記機器の将来の有効電力の値を予測する、請求項１に記載の電力負荷推定装置。 The estimation unit, based on the calculated harmonic component value of the active power and the past harmonic component value, obtain the value of the active power of the device as the estimated value of the predetermined matter,
The power load estimation apparatus according to claim 1, wherein the prediction unit predicts a value of a future active power of the device based on an obtained value of the active power of the device.
前記予測部は、得られた前記将来の高調波成分値と、過去の高調波成分値とに基づいて、前記機器の将来の有効電力の値を予測する、請求項１に記載の電力負荷推定装置。 Based on the calculated harmonic component value of the active power, the estimation unit obtains the future harmonic component value as an estimate of the predetermined matter,
The power load estimation according to claim 1, wherein the prediction unit predicts a value of a future active power of the device based on the obtained future harmonic component value and a past harmonic component value. apparatus.
を更に備える、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の電力負荷推定装置。 The power load estimation device according to any one of claims 1 to 3, further comprising: a presentation unit that presents information representing a predicted value of the future active power of the device.
を更に備える、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の電力負荷推定装置。 The power load estimation device according to any one of claims 1 to 4, further comprising: an electricity bill calculation unit that calculates an electricity bill based on the predicted value of the future active power of the device.
を更に備える、請求項５に記載の電力負荷推定装置。 The power load estimation according to claim 5, further comprising: a warning unit that issues a warning when the predicted value of the future active power of the device is equal to or greater than a threshold value, or when the electricity rate is equal to or greater than a reference amount. apparatus.
を更に備える、請求項５又は請求項６に記載の電力負荷推定装置。 The apparatus selection part which selects an apparatus from a plurality of the above-mentioned equipment further when the value of the predicted future active power of the above-mentioned equipment is more than a threshold, or when the above-mentioned electricity bill is more than a standard amount. The power load estimation apparatus according to claim 5 or 6.
機器に電力を供給する電気系統の電気物理量に基づいて、前記機器の有効電力の高調波成分値を算出するステップと、
算出された前記有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得るステップと、
得られた前記推定値に基づいて、前記機器の将来の有効電力の値を予測するステップと、
を含む電力負荷推定方法。 A power load estimation method in a power load estimation device, comprising:
Calculating a harmonic component value of the active power of the device based on an electrical physical quantity of an electrical system that supplies power to the device; and
Obtaining an estimated value of a predetermined item based on the calculated harmonic component value of the active power;
Predicting the value of the future active power of the device based on the obtained estimated value;
A power load estimation method including:
機器に電力を供給する電気系統の電気物理量に基づいて、前記機器の有効電力の高調波成分値を算出する手順と、
算出された前記有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る手順と、
得られた前記推定値に基づいて、前記機器の将来の有効電力の値を予測する手順と、
を実行させるための電力負荷推定プログラム。 On the computer,
A procedure for calculating a harmonic component value of the active power of the device based on an electrical physical quantity of an electrical system that supplies power to the device
A procedure for obtaining an estimated value of a predetermined item based on the calculated harmonic component value of the active power;
A step of predicting a value of a future active power of the device based on the obtained estimated value;
A power load estimation program for executing.
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107919686A (en) * | 2017-10-30 | 2018-04-17 | 华北电力大学 | A kind of wide area source lotus active optimization control method a few days ago |
| CN115207927A (en) * | 2022-07-18 | 2022-10-18 | 滨州市通联电器有限公司 | Harmonic monitoring and suppressing device based on intelligent algorithm |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06102908A (en) * | 1992-09-24 | 1994-04-15 | Hitachi Ltd | Demand prediction device |
| JPH06147598A (en) * | 1992-11-09 | 1994-05-27 | Takasago Thermal Eng Co Ltd | Air conditioning load prediction method |
| JP2008236876A (en) * | 2007-03-19 | 2008-10-02 | Toshiba Corp | Power quality evaluation system |
| JP2011024314A (en) * | 2009-07-14 | 2011-02-03 | Toshiba Corp | Demand forecast device, program, and recording medium |
| JP2012516133A (en) * | 2009-01-26 | 2012-07-12 | ジュネーブ クリーンテック インコーポレイテッド | Energy monitoring device, identification method and generation method |
| JP2013518556A (en) * | 2010-01-25 | 2013-05-20 | ジェネヴァ クリーンテック インコーポレイテッド | Automatic detection of home appliances |
| JP2013198223A (en) * | 2012-03-16 | 2013-09-30 | Toshiba Corp | Electric power load estimate device, electric power load estimate method, and electric power load estimate program |
| US20130338948A1 (en) * | 2010-12-13 | 2013-12-19 | Fraunhofer Usa, Inc. | Methods and system for nonintrusive load monitoring |
-
2014
- 2014-09-08 JP JP2014182243A patent/JP2016059126A/en active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06102908A (en) * | 1992-09-24 | 1994-04-15 | Hitachi Ltd | Demand prediction device |
| JPH06147598A (en) * | 1992-11-09 | 1994-05-27 | Takasago Thermal Eng Co Ltd | Air conditioning load prediction method |
| JP2008236876A (en) * | 2007-03-19 | 2008-10-02 | Toshiba Corp | Power quality evaluation system |
| JP2012516133A (en) * | 2009-01-26 | 2012-07-12 | ジュネーブ クリーンテック インコーポレイテッド | Energy monitoring device, identification method and generation method |
| JP2011024314A (en) * | 2009-07-14 | 2011-02-03 | Toshiba Corp | Demand forecast device, program, and recording medium |
| JP2013518556A (en) * | 2010-01-25 | 2013-05-20 | ジェネヴァ クリーンテック インコーポレイテッド | Automatic detection of home appliances |
| US20130338948A1 (en) * | 2010-12-13 | 2013-12-19 | Fraunhofer Usa, Inc. | Methods and system for nonintrusive load monitoring |
| JP2013198223A (en) * | 2012-03-16 | 2013-09-30 | Toshiba Corp | Electric power load estimate device, electric power load estimate method, and electric power load estimate program |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 中北正武音,小野田崇: "２Ｈ２−５「機器の高調波特性に基づく非侵入型モニタリング」", ２０１１年度人工知能学会全国大会（第２５回）論文集［ＣＤ−ＲＯＭ］, JPN6016036574, 1 June 2011 (2011-06-01), JP, ISSN: 0003788000 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107919686A (en) * | 2017-10-30 | 2018-04-17 | 华北电力大学 | A kind of wide area source lotus active optimization control method a few days ago |
| CN107919686B (en) * | 2017-10-30 | 2021-08-13 | 华北电力大学 | Wide-area source-load day-ahead active power optimization control method |
| CN115207927A (en) * | 2022-07-18 | 2022-10-18 | 滨州市通联电器有限公司 | Harmonic monitoring and suppressing device based on intelligent algorithm |
| CN115207927B (en) * | 2022-07-18 | 2023-11-17 | 滨州市通联电器有限公司 | Harmonic monitoring suppression device based on intelligent algorithm |
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