JP2016103893A - 電力管理装置、電力管理方法、及び電力管理用プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】簡単な構成で将来の電力需要量を予測することが可能な電力管理装置、電力管理方法、及び電力管理用プログラムを提供する。【解決手段】本発明に係る電力管理装置５０は、需要家施設に設けられた負荷の消費電力と外気温との相関情報を取得する取得部６と、将来の外気温予測と前記取得部６により取得した相関情報とを用いて、需要家施設における将来の消費電力を予測する予測部７とを有し、相関情報は、負荷の消費電力を、外気温に依存する消費電力と外気温に依存しない消費電力とを含めて表すことを特徴とする。【選択図】図２

Description

本発明は、電力管理装置、電力管理方法、及び電力管理用プログラムに関するものである。

従来、電力需要量を予測する技術は、主として電力会社等の電力事業者が安定且つ効率的に電力供給を行うことを目的として開発が行われてきた。しかし、近年、売電の自由化、及び省エネルギー化の必要性の観点から、家庭等の需要家施設においても電力需要量を予測する必要性が高まっている。これは、将来の電力需要を把握することにより、必要な電力をあらかじめ蓄電池に蓄えたり、太陽電池等が発電する電力を計画的に売電したりすることが可能となるからである。

上述のような背景から例えば特許文献１には、需要家施設において電力需要量を予測する手法として、需要家施設の消費電力をゾーン毎に分けて需要を予測する需要計画作成装置が開示されている。

特開２００３−１８００３０号公報

しかしながら、より簡易に電力需要予測を行う新たな手法が望まれている。

かかる点に鑑みてなされた本発明の目的は、簡単な構成で将来の電力需要量を予測することが可能な電力管理装置、電力管理方法、及び電力管理用プログラムを提供することである。

上記課題を解決するため、本発明の実施形態に係る電力管理装置は、需要家施設に設けられた負荷の消費電力と外気温との相関情報を取得する取得部と、将来の外気温予測と前記取得部により取得した前記相関情報とを用いて、前記需要家施設における将来の消費電力を予測する予測部とを有し、前記相関情報は、前記負荷の消費電力を、外気温に依存する消費電力と外気温に依存しない消費電力とを含めて表すことを特徴とする。

また、上記課題を解決するため、本発明の実施形態に係る電力管理方法は、需要家施設に設けられた負荷の消費電力と外気温との相関情報を取得するステップと、将来の外気温予測と前記相関情報とを用いて、前記需要家施設における将来の消費電力を予測するステップとを含み、前記相関情報は、前記負荷の消費電力が外気温に依存する負荷の消費電力と外気温に依存しない負荷の消費電力とを含むことを特徴とする。

また、上記課題を解決するため、本発明の実施形態に係る電力管理用プログラムは、将来の消費電力を予測する電力管理方法に用いる電力管理用プログラムであって、需要家施設に設けられた負荷の消費電力と外気温との相関情報を取得するステップと、将来の外気温予測と前記相関情報とを用いて、前記需要家施設における将来の消費電力を予測するステップとを含み、前記相関情報は、前記負荷の消費電力が外気温に依存する負荷の消費電力と外気温に依存しない負荷の消費電力とを含むことを特徴とする。

本発明によれば、より簡単に電力需要予測を行うことができる電力管理装置、電力管理方法、及び電力管理用プログラムを提供する。

本発明の第１実施形態に係る電力管理装置を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る電力管理装置における記憶部、取得部及び予測部の制御例を示すフローチャートである。 外気温区分を示す図である。 本発明の実施形態に係る電力管理装置における最適化部の制御例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る電力管理装置による消費電力量予測値と実測値との比較結果を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る電力管理装置を示すブロック図である。

以下、本発明に係る実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る電力管理装置５０を含む電力管理システム１００の概略の構成を示すブロック図である。なお、図１において、太い実線は電力の流れを示し、破線は制御信号又は通信される情報の流れを表す。電力管理システム１００は、電力管理装置５０と、太陽電池１０と、蓄電池１１と、外気温度計２０と、外部記憶装置２１と、電流センサ３０とを備える。なお、図１に示すように、本実施形態において電力管理システム１００は、商用電源系統４０、及び負荷３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂに対しても接続される。

電力管理装置５０は、制御部１と、電圧変換器２，３と、インバータ４とを備える。電力管理装置５０は、太陽電池１０及び蓄電池１１等の分散電源と、商用電源系統４０とを連系させ、負荷３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂに対して電力の供給を行う。また、電力管理装置５０は、外気温度計２０から取得した過去の外気温の情報と、電流センサ３０から取得した過去の負荷３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂにおける消費電力情報から将来の消費電力を予測し、消費電力の予測値を基に太陽電池１０及び蓄電池１１等の分散電源の制御を行う。

制御部１は、電力管理装置５０内の電圧変換器２，３、インバータ４等の制御を行い（制御線は省略）、分散電源と商用電源系統４０とを連系させて負荷３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂに対して電力の供給を行う。制御部１はまた、記憶部５と取得部６と予測部７と、最適化部８とを備える。

記憶部５は、外気温度計２０から外気温を取得し、記憶部５が有するメモリ内に保存する。記憶部５はまた、電流センサ３０から負荷３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂにおける消費電力情報を取得してメモリ内に保存する。記憶部５は、例えば制御部１を構成するマイコン内に設けられたＡＤ(Analog to Digital)コンバータ及びフラッシュメモリなどをＣＰＵ(Central Processing Unit)によって制御することにより実現される。制御部１は、記憶部５内に保存された外気温及び消費電力情報を、電力管理装置５０外に設けられた外部記憶装置２１に対して送信し、サーバ等を含む外部記憶装置２１において後述する相関情報を生成させてもよい。

取得部６は、記憶部５内のメモリに保存された過去の所定時刻における外気温の情報と負荷３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂにおける消費電力情報とを読み出し、両者の相関情報を生成する。また、取得部６は、電力管理装置５０外に設けられた外部記憶装置２１と通信し、外部記憶装置２１で生成された相関情報を通信により取得してもよい。取得部６、及び後述する予測部７、最適化部８については、例えば、制御部１を構成するマイコン内において、プログラムを実行してＣＰＵを動作させることによって実現される。

予測部７は、取得部６により取得した相関情報と、将来の外気温の予測値とから、将来の消費電力の予測値を算出する。

最適化部８は、予測部７が算出した将来の消費電力の予測値に基づいて、太陽電池１０、蓄電池１１等における電力を最適に管理するための電力管理計画を生成する。

なお、本実施形態において、制御部１が各構成要素を制御するための制御信号の経路を図１に破線で示したが、この制御信号の伝送は有線による通信を用いてもよいし、無線通信を用いてもよい。また、制御部１は、ハードウエアで構成してもよいし、ＣＰＵによりプログラムを実行させることにより機能を実現してもよい。

電圧変換器２，３は、太陽電池１０及び蓄電池１１からの直流出力電圧が所定の直流電圧値になるようにＤＣ／ＤＣ変換を行う。より具体的には、電圧変換器２，３は、ＤＣ／ＤＣ変換回路を有し、太陽電池１０及び蓄電池１１からの直流入力電圧を、所定の目標電圧値まで昇圧してから、インバータ４に出力する。電力管理装置５０は、いわゆるＤＣリンクシステムの構成を有しており、電圧変換器２，３は、太陽電池１０及び蓄電池１１からの直流電力が同一電圧値になるようにそれぞれ電圧変換を行う。

特に電圧変換器３は双方向のＤＣ／ＤＣ変換を行うことが可能である。電圧変換器３は、太陽電池１０又はインバータ４からの直流出力電力を降圧又は昇圧して蓄電池１１に充電し、蓄電池１１からの直流電力を昇圧又は降圧してインバータ４に供給することができる。

なお、ＤＣリンクシステムとは、太陽電池１０、蓄電池１１等からの電力を直流電力のままリンクさせ、一つのインバータ４を使って交流電力に変換し負荷３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂに供給するシステムである。従来のように分散電源ごとに出力をインバータで変換する必要がないため変換ロスが少なく効率の向上が見込める他、システムが簡素になりコストダウンが実現できる。また直流電力をリンクさせるので電力の制御も容易になる等の利点がある。

インバータ４は、太陽電池１０及び蓄電池１１からの電圧変換後の電力を、負荷３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂに対応した電力に変換する。本実施形態において、インバータ４は、太陽電池１０及び蓄電池１１からの電圧変換後の電力を交流１００Ｖに変換する。交流１００Ｖに変換された電力は、電流センサ３０を経由して、負荷３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂに供給される。また、インバータ４は、双方向インバータであり、商用電源系統４０からの交流電力を直流電力に変換して、蓄電池１１に充電することも可能である。なお、本実施形態では電力を交流１００Ｖに変換する場合について説明するが、交流１２０Ｖまたは交流２４０Ｖなど任意の電力に設定することができるため、交流１００Ｖの電力に限定されるものではない。

太陽電池１０は太陽光のエネルギーを直流電力に変換するものであり、例えば光電変換セルを多数直列に接続し、太陽光が照射されたときに所定の電流を出力するように構成される。本実施形態において電力管理装置５０に接続される太陽電池１０には、例えばシリコン系多結晶太陽電池を使用することができるが、この態様に限定されるものではない。太陽電池１０は、シリコン系単結晶太陽電池、あるいはＣＩＧＳ等の薄膜太陽電池等、光電変換可能なものであればよい。

蓄電池１１は、商用電源系統４０からインバータ４を経由して供給された直流電力、又は太陽電池１０で発電された直流電力を充電するための電池である。また、蓄電池１１は、停電、天候不良等により商用電源系統４０、太陽電池１０から電力供給が受けられない場合に、負荷３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂに電力供給を行う。蓄電池１１は、例えばリチウムイオン電池を用いることができるが、ニッケル水素電池等の他の種類の蓄電池も使用することができる。

外気温度計２０は、外気温を測定するためのセンサであり、例えば、白金測温抵抗体等により構成することができる。制御部１は、外気温度計２０が検出した外気温度をＡＤコンバータによりデジタル情報に変換して取得することができる他、通信により取得することもできる。外気温度計２０は、単独で屋外に配置可能である他、例えばエアコンの室外機等の内部に配置してもよい。

電流センサ３０は、負荷３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂに供給される総電流を検出するためのセンサである。なお、電流センサ３０は、ホール素子方式、ＣＴ(Current Transformer)方式など、任意の電流センサにより構成することができる。制御部１は、電流センサ３０が検出した結果を例えば通信により取得することができる。

負荷３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂは、家庭で使用される単相交流１００Ｖ又は２００Ｖで動作する負荷である。本実施形態において負荷３１Ａ，３１Ｂはエアコンであり、外気温により消費電力が変動する負荷（以下、外気温依存性負荷）の代表例である。負荷３２Ａ，３２Ｂは、それぞれテレビ、及び照明であり、消費電力が外気温に依存し難い負荷（以下、外気温非依存性負荷）である。なお、外気温依存性負荷の例としては、他に電気ストーブ等が挙げられる。また、外気温非依存性負荷の例としては、他に家庭用パーソナルコンピュータ、ドライヤー、家庭用ゲーム機又は音楽鑑賞用オーディオシステム等が挙げられる。

次に、本実施形態に係る電力管理装置５０の具体的な制御例について図２以降を用いて具体的に説明する。

（相関情報の生成）
図２は、本実施形態に係る電力管理装置５０の制御例を示すフローチャートである。電力管理装置５０の制御部１は、所定時間ごとに外気温及び総消費電力の平均化処理を行い、記憶部５に記録する（ステップＳ１０１）。この所定時間は、例えば過去の一定期間の平均外気温が図３に示すいずれの外気温区分に属するかによって決定することができる。本実施形態では、一例として、過去１ヶ月間における平均外気温が１８℃以上２４℃未満（外気温区分：中）の時に上記所定時間を１時間に設定し、平均外気温が２４℃以上（外気温区分：高）、又は１８℃未満（外気温区分：低）の時に上記所定時間を１５分へと短縮する。このような制御を行うことによって、空調機器を使用する頻度が高く消費電力の管理がより重要となる夏季及び冬季にのみ、より短い周期で電力管理を行うことができる。なお、上記の平均化処理は、例えば１分間隔で外気温及び総消費電力を取得し、１５分間又は１時間の平均値を算出することにより行う。

制御部１は、取得した外気温及び総消費電力を、取得した時間帯、外気温、及び曜日区分ごとに分類して記憶部５に記憶する。時間帯の分類は、例えば、外気温区分：中の場合、１日を１時間間隔で２４の区分に分類することができる。また、外気温の分類については、図３の３区分に基づいて分類することができる。そして、曜日区分については、例えば平日（月曜日から金曜日）と休日（土曜日、日曜日及び国民の祝日）の２区分に分類することができる。例えば、月曜日の午前９時から１０時の間の外気温の平均値が５℃のデータの場合、過去の曜日区分：平日、外気温区分：低、時間帯区分：午前９時から１０時のデータと共に分類されて記憶される。

次に、制御部１の取得部６は、記憶部５に保存された同一の曜日区分、外気温区分、時間帯区分の外気温及び総消費電力データを読み出し、相関情報を算出する（ステップＳ１０２）。この相関情報の算出に用いるデータは、例えば同一区分の過去１年間のデータを用いることができる。

取得部６は、例えば、総消費電力Ｐを外気温ｔの一次関数として線形近似することにより相関情報を下記の数式（１）として算出する。取得部６は、この線形近似を行うに際し、例えば最小二乗法を用いることができる。この時、取得部６は、同一の曜日区分、外気温区分、時間帯区分に属するデータのみを用いて相関情報を算出する。同一の需要家施設であっても、曜日、外気温、及び時間帯の区分により使用する機器の使い方、組合せ等が異なるため、消費電力も異なると考えられるからである。

ここで、ａ，ｂ，ｃは、総消費電力Ｐを外気温ｔの一次関数として線形近似したときの係数である。ａは、外気温依存性負荷の消費電力のうち、外気温に依存する項の係数を表す。ｂは、外気温依存性負荷の消費電力のうち外気温に依存しない項の係数を表す。そして、ｃは、外気温非依存性負荷の消費電力を表す係数である。取得部６は算出した相関情報を、曜日、外気温、時間帯の各区分ごとに分類して記憶部５に保存する。

取得部６は、様々な手法により、係数ａ，ｂ，ｃを決定することができる。取得部６は、例えば外気温区分：中となるような、外気温依存性負荷３１Ａ，３１Ｂを殆ど使用しない時期における総消費電力の情報等から外気温非依存性負荷３２Ａ，３２Ｂの消費電力を算出し、係数ｃを決定することができる。また取得部６は、外気温区分：中となる時期における電気料金の情報等から外気温非依存性負荷３２Ａ，３２Ｂの消費電力を算出し、係数ｃを決定してもよい。取得部６は、係数ｃを決定した後、数式（１）の相関情報Ｐと総消費電力の実測値との残差の二乗和が最小となるように係数ａ，ｂを定める。

このように取得部６は、総消費電力Ｐを外気温依存性負荷の消費電力と外気温非依存性負荷の消費電力の和として相関情報を生成するため、例えば外気温区分：中となる時期に外気温非依存性負荷が追加されたような場合でも、その影響を考慮した精度の高い消費電力予測が可能となる。

なお、本実施形態において、取得部６は、過去の総消費電力を外気温の一次関数として線形近似するように構成したが、本発明はこの態様には限定されない。総消費電力の変動量を、外気温の変動量の一次関数として線形近似するように構成してもよい。

また、本実施形態において、取得部６は、過去の総消費電力を外気温の一次関数として線形近似するように構成したが、外気温の多次関数として近似するように構成してもよい。

また、本実施形態において、取得部６は、記憶部５内に保存された過去の外気温及び総消費電力のデータを用いて相関情報を生成するように構成したが、本発明はこの態様には限定されない。制御部１が、電力管理装置５０の外部に配置された外部記憶装置２１に外気温及び総消費電力情報を送信し、取得部６が、外部記憶装置２１により算出された相関情報を取得して記憶部５に保存するように構成してもよい。

なお、本実施形態において、取得部６は、数式（１）内の定数項の係数ｂ、ｃを外気温依存性負荷の係数ｂと、外気温非依存性負荷の係数ｃとに分けて算出するように構成したが、この態様には限定されない。取得部６は、係数ｂ、ｃの代わりに、係数ｂ'を用いて外気温依存性負荷の係数と外気温非依存性負荷の係数とをまとめて表現するようにしても良い。

なお、曜日区分について、本実施形態では月曜日から金曜日を平日、土曜日、日曜日及び国民の祝日を休日として区分しているが、この態様には限定されない。例えば、需要家の休業日に合わせて、火曜日と水曜日を曜日区分：休日とし、その他の曜日を曜日区分：平日としてもよい。

（消費電力の予測）
次に、制御部１内の予測部７は、次の時間帯区分から１日分の外気温予測値を取得する（ステップＳ１０４）。この外気温予測値には、例えば電力管理装置５０の記憶部５が有する過去の同一日時における外気温情報を用いることができる。また予測部７は、ネットワーク経由で将来の外気温予測値を取得してもよい。

予測部７は、取得部６が取得した予測する日時の曜日区分、外気温区分、時間帯区分の全てが一致する相関情報を記憶部５から読み出す。そして予測部７は、ステップＳ１０４で取得した将来の外気温予測値と、読み出された相関情報とから、１日分の総消費電力を算出する（ステップＳ１０５）。予測部７は、予測する日時の外気温予測値を、対応する区分の相関情報に代入することにより、その日時における総消費電力の予測値を算出する。

予測部７は、ステップＳ１０５で算出した総消費電力の予測値を、制御部１内の最適化部８に提供する（ステップＳ１０６）。なお、最適化部８における動作については後ほど詳述する。

制御部１は、所定時間が経過し（ステップＳ１０７でＹｅｓの場合）、システム終了指示が無ければ（ステップＳ１０８でＮｏの場合）、ステップＳ１０１に戻って次の時間帯の処理を行う。

（電力管理計画の生成）
次に、制御部１内の最適化部８における動作について説明する。

図４は、最適化部８における電力管理計画生成のための制御例を示すフローチャートである。なお、図２のステップＳ１０６が所定時間ごとに実行されることにより、最適化部８内には、常に次の時間帯区分から１日分の消費電力予測値が通知されている。

最適化部８は、次の時間帯から１日分の太陽光発電予測値を取得する（ステップＳ２０１）。この太陽光発電予測値は、例えば制御部１がネットワーク経由で日照量についての情報提供を受けることにより取得する。また、最適化部８は、記憶部５内に記憶されるか又はネットワーク経由で利用可能な電気料金情報を取得する（ステップＳ２０２）。

最適化部８は、次の時間帯から１日分の太陽光発電電力量予測値が消費電力量予測値より大きいか否かを判定する（ステップＳ２０３）。そして、最適化部８は、太陽光発電電力量の方が大きく（ステップＳ２０３でＹｅｓの場合）、蓄電池１１が満充電である場合（ステップＳ２０４でＹｅｓの場合）、ステップＳ２０５に進む。ステップＳ２０５では、余剰の太陽光発電電力を有効活用するために、太陽光発電電力を商用電源系統４０へ売電する計画を作成してから、制御フローを終了する。

一方、ステップＳ２０４において蓄電池１１が満充電でなかった場合、最適化部８は、余剰の太陽光発電電力を蓄電池１１に充電するための計画を作成して（ステップＳ２０６）、制御フローを終了する。

また、ステップＳ２０３において、次の時間帯から１日分の太陽光発電電力量予測値が消費電力量予測値以下であると判定されると、ステップＳ２０７に進む。ステップＳ２０７において蓄電池１１が満充電である場合、太陽光発電電力が不足する時間帯に蓄電池１１を放電する計画を作成し（ステップＳ２０８）、制御フローを終了する。

一方、ステップＳ２０７において蓄電池１１が満充電でなかった場合、最適化部８は、電気料金の安い時間帯において商用電源系統４０から買電して蓄電池１１に充電するための計画を作成して（ステップＳ２０９）、制御フローを終了する。

以上述べたように、本実施形態によれば、過去における外気温と総消費電力との相関情報に基づいて将来の総消費電力を予測する。この際、本実施形態では、外気温と負荷３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂの総消費電力のみを計測すれば良い。また、本実施形態では、相関情報を生成するに際し、総消費電力を外気温依存性負荷３１Ａ，３１Ｂの消費電力と外気温非依存性負荷３２Ａ，３２Ｂの消費電力の和として表現する。これにより、本実施形態では、簡単な構成で将来の総消費電力の予測が可能になる。

また、本実施形態では、取得部６が電力管理装置５０の外部に設けられた外部記憶装置２１と通信して相関情報を取得するようにも構成した。この構成によれば、電力管理装置５０における処理負荷を低減しつつ、消費電力予測を行うことが可能になる。

また、本実施形態によれば、相関情報を外気温の一次関数で表すように構成したので、より簡単な構成で将来の総消費電力の予測が可能になる。

また、本実施形態によれば、過去の同じ時間帯における相関情報に基づいて将来の消費電力を予測するように構成したので、１日の電力需要変動に左右されない消費電力予測が可能となる。

また、本実施形態によれば、過去の同じ曜日区分における相関情報に基づいて将来の消費電力を予測するように構成したので、曜日毎の電力需要変動に左右されない消費電力予測が可能となる。

また、本実施形態によれば、所定時間内における外気温依存性負荷３１Ａ，３１Ｂの消費電力の平均値を用いて前記相関情報の生成を行うように構成したので、需要家施設が消費電力の時間変動が大きい空調機器を主として使用している場合でも、消費電力の時間変動に左右されない消費電力予測が可能となる。

また、本実施形態では、所定期間内における外気温の平均値に基づいて、上記所定時間を調整するように構成した。これにより、夏冬等の空調機器の消費電力が大きくより精度の高い予測が必要な場合にのみ、より細かい時間間隔で予測を行うことで予測の精度を向上させることができる。

図５は、本実施形態の電力管理装置５０を用いて将来の消費電力の予測を行った結果を示す。図のＡ〜Ｃは一日の外気温変動の様子が大きく異なる３日を選択して、それぞれの日において、従来方法による消費電力量予測値（最上段）、本実施形態による消費電力量予測値（中段）、及び実際の消費電力量実測値（最下段）を示したものである。ここで、従来方法とは、過去の複数日の外気温の平均値に基づいて消費電力を予測する方法である。各データ共、時間帯ごとの消費電力の予測値又は実測値を時間積分して一日分の電力量に換算した値である。

図５の結果によれば、Ｂにおいては過去の外気温の平均値と当日の外気温が近似しているため、従来予測値と実測値との間に大きな差異はなかった。一方、Ａ又はＣにおいては、過去の外気温の平均値と当日の外気温との差異が大きいため、従来予測値と実測値との間に大きな差異が生じている。

一方、本実施形態の消費電力予測を用いた場合には、外気温に応じて消費電力予測値が変わるため、Ａ〜Ｃのいずれにおいても消費電力量の予測値と実測値とは良く一致する結果になっていることが分かる。

（第２実施形態）
図６は、本発明の第２実施形態に係る電力管理装置１５０を含む電力管理システム２００の概略の構成を示すブロック図である。なお、図６に記載の電力管理システム２００は、第１実施形態に係る電力管理システム１００と比較すると、負荷３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂに供給される総電流を検出するための電流センサ３０の代わりに、外気温依存性負荷３１Ａ，３１Ｂの消費電流を直接測定するための電流センサＣＴ１３０Ａ，１３０Ｂを設けている点のみが異なる。従って、以下の説明においては、第１実施形態との相違点に絞って説明する。

電流センサＣＴ１３０Ａ，１３０Ｂは、図６において、インバータ４と負荷３１Ａ，３１Ｂとの間にそれぞれ配置されている。電流センサＣＴ１３０Ａ，１３０Ｂには、例えばクランプ式の小型ＣＴ(Current Transformer)を用いることができる。

本実施形態においては、第１実施形態とは異なり、負荷３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂにおける総消費電力を計測する代わりに外気温依存性負荷３１Ａ，３１Ｂの消費電力のみの計測を行う。一般需要家施設においては、総消費電力に占める外気温依存性負荷３１Ａ，３１Ｂの消費電力の割合が支配的である場合も多く、これらの負荷３１Ａ，３１Ｂの消費電力のみを計測することによっても総消費電力の予測が可能である。一方、電流センサＣＴ１３０Ａ，１３０Ｂは、電流センサ３０とは異なり、負荷３１Ａ，３１Ｂとコンセントの間の電力線に対してクランプ等行うだけで消費電力の計測が可能であるため、特殊な設置工事を行うことなく電力管理装置１５０を需要家施設に設置できるという利点がある。また、個々の外気温依存性負荷３１Ａ，３１Ｂの消費電力を直接計測するため、総消費電力に対する影響が大きい負荷の消費電力をより正確に予測することができる。

（相関情報の生成）
本実施形態による相関情報の生成についても、図２と同一の制御フローにしたがって、以下のように行うことができる。電力管理装置１５０の制御部１は、所定時間ごとに外気温及び外気温依存性負荷３１Ａ，３１Ｂ（エアコン）の消費電力の平均化処理を行い、記憶部５に記録する（ステップＳ１０１）。

制御部１は、取得した外気温及び各エアコンの消費電力を、取得した時間帯、外気温、及び曜日区分ごとに分類して記憶部５に記憶する。

次に、制御部１の取得部６は、記憶部５に保存された同一の曜日区分、外気温区分、時間帯区分の外気温及びエアコンの消費電力データを読み出し、相関情報を算出する（ステップＳ１０２）。この相関情報の算出に用いるデータは、例えば同一区分の過去１年間のデータを用いることができる。

この時、総消費電力に占める外気温非依存性負荷３２Ａ，３２Ｂの消費電力が僅かであれば、これらの負荷の消費電力は考慮しないで相関情報の算出を行う。あくまで電力を計画的に使用するために将来の消費電力予測を行うのであるから、総消費電力に占める割合が僅かな負荷３２Ａ，３２Ｂについては考慮せずに予測を行っても、本実施形態の目的を達成することができるからである。

一方、総消費電力に占める外気温非依存性負荷３２Ａ，３２Ｂの消費電力が無視できない場合には、相関情報の生成の際に、電力測定以外の手段によりその影響を加味すればよい。

取得部６は、例えば外気温区分：中となるような、外気温依存性負荷３１Ａ，３１Ｂを殆ど使用しない時期における電気料金の情報等から外気温非依存性負荷３２Ａ，３２Ｂの消費電力を算出し、相関情報生成の際にその分を加算してもよい。

第２実施形態における、消費電力の予測、及び電力管理計画の生成については、第１の実施形態と同様の処理により行うことができるため、ここでの更なる説明は省略する。

以上述べたように、本実施形態では、電流センサ３０を用いた総消費電力の計測の代わりに、電流センサＣＴ１３０Ａ，１３０Ｂをインバータ４と負荷３１Ａ，３１Ｂとの間に設置することにより消費電力測定を行うようにした。この構成により、総消費電力において支配的要素である外気温依存性負荷３１Ａ，３１Ｂの消費電力のみを計測して将来の総消費電力を予測することができる。従って、より簡単な構成で将来の消費電力予測が可能となる他、総消費電力に対する影響が大きい負荷の消費電力をより正確に予測することができる。

本発明を諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形又は修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形又は修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部、各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部及びステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。

１ 制御部
２，３ 電圧変換器
４ インバータ
５ 記憶部
６ 取得部
７ 予測部
８ 最適化部
１０ 太陽電池
１１ 蓄電池
２０ 外気温度計
２１ 外部記憶装置
３０ 電流センサ
３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂ 負荷
４０ 商用電源系統
５０，１５０ 電力管理装置
１００，２００ 電力管理システム
１３０Ａ，１３０Ｂ 電流センサＣＴ

Claims (13)

1. 需要家施設に設けられた負荷の消費電力と外気温との相関情報を取得する取得部と、
   将来の外気温予測と前記取得部により取得した前記相関情報とを用いて、前記需要家施設における将来の消費電力を予測する予測部とを有し、
   前記相関情報は、前記負荷の消費電力を、外気温に依存する消費電力と外気温に依存しない消費電力とを含めて表すことを特徴とする電力管理装置。
2. 前記相関情報を記憶する記憶部をさらに備え、
   前記取得部は、前記記憶部から前記相関情報を取得することを特徴とする、請求項１に記載の電力管理装置。
3. 前記取得部は、前記相関情報を前記電力管理装置外から取得することを特徴とする請求項１に記載の電力管理装置。
4. 前記将来の消費電力は、前記需要家施設における総消費電力である、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の電力管理装置。
5. 前記相関情報は、前記負荷の消費電力を外気温の一次関数で表したものである、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の電力管理装置。
6. 前記将来の消費電力の予測は、過去の同時刻における前記相関情報に基づいて行う、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の電力管理装置。
7. 前記将来の消費電力の予測は、過去の同じ曜日区分における前記相関情報に基づいて行う、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の電力管理装置。
8. 所定時間内における消費電力が外気温に依存する負荷の消費電力の平均値を用いて前記相関情報の生成を行う、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の電力管理装置。
9. 所定期間内における外気温の平均値が、所定値以上又は所定値以下である時に、前記所定時間を短くする、請求項８に記載の電力管理装置。
10. 前記消費電力が外気温に依存する負荷は空調機器である、請求項８に記載の電力管理装置。
11. 前記電力管理装置は、前記消費電力が外気温に依存する負荷の消費電力のみを取得し、前記予測部が前記需要家施設における消費電力の予測を行う、請求項８又は１０に記載の電力管理装置。
12. 需要家施設に設けられた負荷の消費電力と外気温との相関情報を取得するステップと、
    将来の外気温予測と前記相関情報とを用いて、前記需要家施設における将来の消費電力を予測するステップとを含み、
    前記相関情報は、前記負荷の消費電力を、外気温に依存する消費電力と外気温に依存しない消費電力とを含めて表すことを特徴とする電力管理方法。
13. 将来の消費電力を予測する電力管理方法をコンピュータに実行させる電力管理用プログラムであって、
    需要家施設に設けられた負荷の消費電力と外気温との相関情報を取得するステップと、
    将来の外気温予測と前記相関情報とを用いて、前記需要家施設における将来の消費電力を予測するステップとを含み、
    前記相関情報は、前記負荷の消費電力を、外気温に依存する消費電力と外気温に依存しない消費電力とを含めて表すことを特徴とする電力管理用プログラム。

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