JP2017017961A - 電力需要制御システム、及び電力需要制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】地域内の適切な電力調整を行う電力需要調整システム及び方法を提供する。
【解決手段】取得部、記憶部、第１の制御部、更新部及び第２の制御部を備える。取得部は電力需要の変動に関連する状況情報を取得する。記憶部は過去の状況情報と、デマンド・レスポンスによる電力変動情報を記憶する。第１の制御部は、記憶部に記憶された情報が所定の閾値以下の場合に、地域に含まれている電力の需要者に対してデマンド・レスポンスを行う。更新部は、取得部が取得した状況情報と、第１の制御部により行われたデマンド・レスポンスの方式と、電力の削減結果情報と、を対応付けた情報を記憶部に追加する。第２の制御部は、記憶部に情報が所定の閾値より多く記憶された場合に、状況情報で示される状況と、予め定められた基準以上に関連する過去の状況情報と対応付けられているデマンド・レスポンスの方式及び削減情報に基づいてデマンド・レスポンスを行う。
【選択図】図３

Description

本発明の実施形態は、電力需要制御システム、及び電力需要制御方法に関する。

従来、電力系統内の需要家の需要電力や、自然エネルギー発電装置の供給電力量などの制御が困難な需要変動に対して、電力系統内に設置された制御可能な発電装置からの供給電力量を調整することで需給バランスを維持していた。

ところで、天候などの状況が急峻に変化した場合に、制御可能な発電装置からの供給電力量を調整するだけでは、対応しきれない場合も考えられる。

そこで、需要者に対して、消費する電力の調整を依頼することで、電力の安定供給を図る技術が提案されている。

特開２０１２−１４７５４６号公報

しかしながら、従来技術においては、電力の需要予測に基づいて、需要家に対して電力調整要求による削減要求量をどのように配分すれば良いのかが難しい。

実施形態の電力需要制御システムは、取得部と、記憶部と、第１の制御部と、更新部と、第２の制御部と、を備える。取得部は、電力調整の対象となる地域における、電力需要の変動に関連する状況が示された状況情報を取得する。記憶部は、過去の状況情報と、当該過去の状況情報で示される状況で行われたデマンド・レスポンスによる電力変動量と、当該デマンド・レスポンスを行った場合の電力の変動結果を示した変動情報と、を対応付けた情報を記憶する。第１の制御部は、記憶部に記憶された情報が所定の閾値以下の場合に、デマンド・レスポンスを実現する複数種類の方式から、予め定められた手法で選択された方式で、地域に含まれている電力の需要者に対してデマンド・レスポンスを行う。更新部は、取得部が取得した状況情報と、当該状況情報で示される状況で第１の制御部により行われたデマンド・レスポンスの方式と、当該デマンド・レスポンスの方式による電力の削減結果が示される削減情報と、を対応付けた情報を記憶部に追加する。第２の制御部は、記憶部に情報が所定の閾値より多く記憶された場合に、取得部により取得された状況情報で示される状況と、予め定められた基準以上に関連する、記憶部に記憶された過去の状況情報と対応付けられているデマンド・レスポンスの方式及び削減情報に基づいて、地域に含まれている電力の需要者に対してデマンド・レスポンスを行う。

図１は、第１の実施形態の電力需要調整システム、及び周辺装置を含む全体のシステム構成を例示した図である。 図２は、第１の実施形態の電力需要調整システムの構成を例示した図である。 図３は、第１の実施形態の電力需要調整システムで実現されるソフトウェア構成を示したブロック図である。 図４は、第１の実施形態の過去実績データベースが記憶する、気象情報を保持するレコードの構造を示した図である。 図５は、第１の実施形態の過去実績データベースが記憶する、過去の需要情報とデマンド・レスポンス情報とを保持するレコードの構造を示した図である。 図６は、第１の実施形態のＣＰＰの複数段階を例示した図である。 図７は、変形例の過去実績データベースが記憶する、過去の需要情報とデマンド・レスポンス情報とを保持するレコードの構造を示した図である。 図８は、第１の実施形態で実行可能な、インセンティブの方式の種類と、インセンティブパターンと、を例示した図である。 図９は、デマンド・レスポンスが出力される際に設定されるインセンティブパターンを例示した図である。 図１０は、第１の実施形態の過去実績データベースに記憶される、グループ毎の削減率を例示した図である。 図１１は、第１の実施形態の過去実績データベースに記憶される、グループ毎のインセンティブの方式に応じた削減率を例示した図である。 図１２は、第１の実施形態の電力需要調整システムにおける全体的な処理の手順を示すフローチャートである。 図１３は、第１の実施形態の電力需要調整システムにおける、グループ毎の目標電力削減量の配分、及びグループ毎のインセンティブパターンの決定処理の手順を示すフローチャートである。 図１４は、第１の実施形態の電力需要調整システムにおける、予め定められた手法に従ってグループ単位の目標電力削減量の配分と、インセンティブパターンとを特定する処理の手順を示すフローチャートである。 図１５は、第１の実施形態の電力需要調整システムにおける、過去実績データベースに基づいて、目標電力削減量と、インセンティブパターンを特定する処理の手順を示すフローチャートである。 図１６は、第２の実施形態の電力需要調整システムにおける、過去実績データベースに基づいて、目標電力削減量と、インセンティブパターンを特定する処理の手順を示すフローチャートである。 図１７は、第３の実施形態の電力需要調整システムで実現されるソフトウェア構成を示したブロック図である。 図１８は、第３の実施形態のＤＲ実績データベースが記憶するレコードの構造を示した図である。 図１９は、第３の実施形態の作成部により作成された、グループ毎のデマンド・レスポンスのコストと、削減量と、の相関関係を例示した図である。 図２０は、第３の実施形態の電力需要調整システムにおける、過去実績データベースに基づいて、目標電力削減量と、インセンティブパターンを特定する処理の手順を示すフローチャートである。 図２１は、第４の実施形態の電力需要調整システムにおける、グループ毎の目標電力削減量の配分、及びグループ毎のインセンティブパターンの決定処理の手順を示すフローチャートである。

以下に示す実施形態は、電力需要制御システムを電力需要調整システムに適用した例について説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の電力需要調整システム、及び周辺装置を含む全体のシステム構成を例示した図である。図１に示される例では、電力需要調整システム１００が、ネットワーク１９０を介して、対象地域１８０内の周辺装置の電力需要を調整する。

本実施形態では、対象地域１８０に含まれている周辺装置を４つのグループに分類した例とする。具体的には、図１に示されているように、対象地域１８０内に、グループ１の周辺装置群１０１と、グループ２の周辺装置群１０２と、グループ３の周辺装置群１０３と、グループ４の周辺装置群１０４と、で構成されている。本実施形態では、グループ毎にグループ内の周辺装置を管理する集約・配分装置が設けられている例とする。なお、本実施形態は、グループ毎に集約・配分装置を一つ設ける例について説明するが、グループに複数の集約・配分装置を設けても良い。

グループ１の周辺装置群１０１は、第１の集約・配分装置１１１と、ＢＥＭＳ（Building Energy Management System）１５１〜１５３と、で構成されている。

グループ２の周辺装置群１０２は、第２の集約配分装置１１２と、第１のサブ集約・配分装置１２１と、第２のサブ集約・配分装置１２２と、第３のサブ集約・配分装置１２３と、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）１６１〜１６６と、で構成されている。

このように、一つのグループに、複数のＢＥＭＳや、複数のＨＥＭＳが含まれている。本実施形態では、グループ毎にＢＥＭＳとＨＥＭＳを分けたが、一つのグループ内にＢＥＭＳとＨＥＭＳとが含まれても良い。なお、グループ３、グループ４を構成する周辺装置は、グループ１やグループ２を構成する周辺装置群と同様として説明を省略する。

第１の集約・配分装置１１１、及び第２の集約・配分装置１１２は、電力需要調整システム１００から受け付けたデマンド・レスポンスを各周辺層装置（例えば、ＨＥＭＳやＢＥＭＳ）に配分する制御を行う。また、第１の集約・配分装置１１１、及び第２の集約・配分装置１１２は、各周辺装置（例えば、ＨＥＭＳやＢＥＭＳ）からデマンド・レスポンスに対応する電力の削減結果が示された情報を受信し、電力需要調整システム１００に通知する。

本実施形態では、集約・配分装置が、ＢＥＭＳやＨＥＭＳを直接管理しても良いが、周辺装置の数が多い場合に、集約・配分装置と周辺装置との間に仲介する装置を設けてもよい。本実施形態では、グループ２において、第２の集約・配分装置１１２と、周辺装置（ＨＥＭＳ）と、の間に、第１のサブ集約・配分装置１２１と、第２のサブ集約・配分装置１２２と、第３のサブ集約・配分装置１２３と、を備えている。

本実施形態の第１のサブ集約・配分装置１２１、第２のサブ集約・配分装置１２２、及び第３のサブ集約・配分装置１２３は、第２の集約・配分装置１１２により配分されたデマンド・レスポンスを、管理対象となるＨＥＭＳに配分する制御を行う。また、第１のサブ集約・配分装置１２１、第２のサブ集約・配分装置１２２、及び第３のサブ集約・配分装置１２３は、各周辺装置（例えば、ＨＥＭＳやＢＥＭＳ）からデマンド・レスポンスに対応する電力の削減結果が示された情報を受信し、第２の集約・配分装置１１２に通知する。

本実施形態では、第１の集約・配分装置１１１、及び第２の集約・配分装置１１２を、ＥＭＳ（Energy Management System）と称する。そして、電力需要調整システム１００は、当該ＥＭＳ単位で過去の実績を示す情報を記憶する。

ＢＥＭＳ（Building Energy Management System）１５１〜１５３は、ビール、工場などのエネルギーを監視・管理・制御するシステムとする。

ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）１６１〜１６６は、家庭のエネルギーを監視・管理・制御するシステムとする。

なお、本実施形態では、電力調整の対象として、ＢＥＭＳやＨＥＭＳを適用した例について説明するが、ＢＥＭＳやＨＥＭＳに制限するものではなく、例えば、ＥＶや充電スタンド等の電力の調整可能な装置であればよい。

次に電力需要調整システム１００について説明する。図２は、本実施形態の電力需要調整システム１００の構成を例示した図である。図２は、電力需要調整システム１００のハードウェア構成を例示した図である。図２に示されるように、電力需要調整システム１００は、演算処理部２０１と、通信Ｉ／Ｆ２０２と、入力Ｉ／Ｆ２０３と、出力Ｉ／Ｆ２０４と、を備えている。さらに、電力需要調整システム１００は、入力Ｉ／Ｆ２０３を介して入力部２５１と接続され、出力Ｉ／Ｆ２０４を介して出力部２５２と接続されている。

記憶部２０５は、不揮発性の記憶媒体で構成されている。記憶部２０５は、演算処理部２０１が実行するプログラムの他に、以下に示す各種データベースを記憶している。

演算処理部２０１は、１つ又は複数のＣＰＵで構成され、記憶部２０５に記憶されたプログラムを実行することで様々な処理を実現する。

通信Ｉ／Ｆ２０２は、ネットワーク１９０と接続するためのインターフェースとする。

入力Ｉ／Ｆ２０３は、入力部２５１と接続するためのインターフェースとする。入力部２５１は、キーボードやポインティングデバイスなどのデバイスとする。

出力Ｉ／Ｆ２０４は、出力部２５２と接続するためのインターフェースとする。出力部２５２は、モニタなどのデバイスとする。

なお、本実施形態は、電力需要調整システム１００が一つの情報処理装置で構成されている例について説明するが、複数の情報処理装置で構成しても良い。

図３は、本実施形態の電力需要調整システム１００で実現されるソフトウェア構成を示したブロック図である。図３に示されるように、電力需要調整システム１００は、取得部３０１と、供給可能量算出部３０２と、予測部３０３と、目標ＤＲ算出部３０４と、作成部３０５と、配分確定部３０６と、更新部３０７と、発行部３０８と、で構成されている。

また、電力需要調整システム１００の記憶部２０５には、天気予報データベース３１１と、カレンダーデータベース３１２と、過去実績データベース３１３と、を記憶している。

天気予報データベース３１１は、対象地域１８０の天気予報を示す情報を格納するデータベースとする。例えば、天気予報データベース３１１は、天気予報を示す情報を提供しているサーバから取得した情報を格納する。

カレンダーデータベース３１２は、日付、暦等に関連する情報を格納するデータベースとする。また、カレンダーデータベース３１２は、対象地域１８０で行われるイベント等に関連する情報も格納する。

過去実績データベース３１３は、過去の状況を示す情報と、当該状況で行われたデマンド・レスポンスと、デマンド・レスポンスを行った場合の電力の削減結果を示す情報と、を記憶している。

図４は、本実施形態の過去実績データベース３１３が記憶する、気象情報を保持するレコードの構造を示した図である。図４に示されるように、本実施形態では、過去の状況として、気象情報を保持している。図４に示されるように気象情報を保持するレコードとして、対象日（過去の日程）、天気、温度、湿度、気圧、風向、風速、降雨、雲量、日射量、及び日射時間を対応付けて記憶している。また、本実施形態では、３０分単位でデマンド・レスポンスを行うため、気象情報を保持するレコードも、３０分単位で作成される。本実施形態の過去実績データベース３１３は、実際の気象を観測しているサーバから、気象情報を取得し、過去実績データベース３１３に登録していく等が考えられる。

図５は、本実施形態の過去実績データベース３１３が記憶する、過去の需要情報とデマンド・レスポンス情報とを保持するレコードの構造を示した図である。図５に示されるように、対象日と、需要実績と、ベースラインと、規模情報と、目標ＤＲ（デマンド・レスポンス）量と、実績ＤＲ（デマンド・レスポンス）量と、削減率と、インセンティブと、を対応付けて記憶している。このように、行われたデマンド・レスポンスと、デマンド・レスポンスを行った場合の電力の削減結果を示す情報と、が対応付けて記憶されている。

図５に示される、過去の需要実績とデマンド・レスポンス実績とを保持するレコードは、ＥＭＳ（集約・配分装置）単位、換言すればグループ単位で格納されている。

対象日は、図４と同様に３０分単位で設定されている。これにより、図４に示される過去の状況と、行われたデマンド・レスポンス及び過去の削減結果を示す情報と、をグループ単位で対応付けることができる。

需要実績は、集約・配分装置が管理する周辺装置群（例えば、ＢＥＭＳ、ＨＥＭＳ）による需要実績を示す情報とする。ベースラインは、集約・配分装置が管理する周辺装置群（例えば、ＢＥＭＳ、ＨＥＭＳ）によるベースラインとする。規模情報は、集約・配分装置が管理する周辺装置群（例えば、ＢＥＭＳ、ＨＥＭＳ）の規模を示す情報とする。このようにグループに含まれている周辺装置群の規模情報も記録される。

目標ＤＲ（デマンド・レスポンス）量は、電力需要調整システム１００からグループ毎にデマンド・レスポンスで目標とされた電力の変動量を示している。実績ＤＲ量は、当該ＥＭＳが管理する周辺装置群がデマンド・レスポンスに応じて実際に変動した電力量を示している。削減率は、電力の削減率を示している。

インセンティブは、当該グループ（配分・集約装置）に対して行われたインセンティブを示している。図５のセル５０１には、対象日に設定されたインセンティブパターンが格納されている。

本実施形態では、インセンティブの方式として、ＣＰＰ（Critical Peak Pricing）、ＰＴＲ(Peak Time Rebate)、ＣＣＰ（Capacity Committed Program）、ＴＯＵ（Time Of Use）の４種類が設定可能とする。そして、本実施形態では、インセンティブの方式毎に複数段階設定されている。例えば、ＣＰＰの場合、対象日の特定の時間帯により高額な電気料金を設定するインセンティブの方式とする。なお特定の時間帯とは、対象日における電力需要のピーク時間帯とし、季節に応じて変化する。

図６は、本実施形態のＣＰＰの複数段階を例示した図である。図６に示されるように、インセンティブの方式の一つであるＣＰＰには、“ＣＰＰ１”、“ＣＰＰ２”、“ＣＰＰ３”の３段階のインセンティブが設定されている。本実施形態では、数値が大きくなるほど、特定の時間帯（時刻ｔ１〜時刻ｔ２）における、単位電力あたりの電気料金[円/KWh]が増加する一方、他の時間帯での料金を低く設定する。これにより、需要者の料金に対する感度を考察できる。

図５に戻り、セル５０１に設定された“ＣＰＰ１”に従って、２０１４／０８／２０において、“ＣＰＰ１”に応じたインセンティブが３０分単位で設定される。つまり、０時〜１３時まで及び１７時以降は、インセンティブとして１０[円/kWh]が設定され、電力需要の高い１３時〜１７時までは、インセンティブとして６０[円/kWh]が設定される。

他のインセンティブの方式についても、同様に複数段階設定する。例えば、ＰＴＲは、特定の時間帯におけるリベートの料金を、ＰＴＲ１＜ＰＴＲ２＜ＰＴＲ３と設定する。本実施形態では、インセンティブの方式と段階との組み合わせをインセンティブパターンとも称す。本実施形態のインセンティブパターンは、１２種類（４種類×３段階）存在する。

図５に示される例では、規模情報が対応付けられている場合について示した。しかしながら、規模情報が対応付けられていなくても良い。図７は、変形例の過去実績データベース３１３が記憶する、過去の需要情報とデマンド・レスポンス情報とを保持するレコードの構造を示した図である。図７に示されるように、対象日と、需要実績と、ベースラインと、目標ＤＲ（デマンド・レスポンス）量と、実績ＤＲ（デマンド・レスポンス）量と、削減率と、インセンティブと、を対応付けて記憶し、規模情報が含まれていない例とする。図７に示される例でも、本実施の形態と同様の効果を得ることができる。

このように、本実施形態の記憶部２０５は、天気などが示された過去の状況情報と、当該過去の状況で行われたデマンド・レスポンスと、当該デマンド・レスポンスを行った場合の電力の削減結果と、を対応付けて記憶している。

図３に戻り、取得部３０１は、電力調整の対象地域１８０における、需要を予測する時間帯における天気等の状況を、天気予報データベース３１１及びカレンダーデータベース３１２から取得する。なお、本実施形態では、電力需要の変動に関連する状況として、天気やイベント等を取得する例について説明するが、他の状況を取得しても良い。

供給可能量算出部３０２は、電力系統から対象地域１８０に供給できる電力量を算出する。供給可能量算出部３０２は、電力需要調整システム１００に設けられている必要は無く、例えば電力系統を管理する第３者から通信Ｉ／Ｆ２０２を介して、対象地域１８０に供給できる電力量を受信しても良い。

予測部３０３は、取得部３０１が取得した予測対象となる時間帯の気象等の状況情報と、過去実績データベース３１３に記憶されている需要実績、及び気象実績に基づいて、グループ（ＥＭＳ）毎に３０分単位で需要電力量を予測する。なお、需要電力量の予測手法は、周知の手法に制限するものではなく、様々な手法を用いて良い。

目標ＤＲ算出部３０４は、供給可能量算出部３０２が算出した対象地域１８０に供給可能な電力量と、予測部３０３が予測したＥＭＳ毎の３０分単位の需要電力量と、を比較して、デマンド・レスポンスにより変動させる電力量を算出する。

予測部３０３が予測した需要電力量の合計が、電力系統の供給可能量の一定比率以上(例えば、９５％)を超える場合は、需要家の消費電力を削減するデマンド・レスポンスとなる。デマンド・レスポンスで削減目標として設定された電力量を総目標電力削減量とする。

総目標電力削減量は、式（１）を用いて算出する。なお、ａ％は比率であり、上記の例では９５％が設定される。また、ｎを時間帯（例えば３０分単位）とする。

総目標電力削減量＝ｋＷｈ需要予測（ｎ）−ｋＷｈ総供給可能量（ｎ）＊ａ％（ｎ）……（１）
なお、ｋＷｈ需要予測（ｎ）を対象地域１８０に含まれる全グループが使用されると予測される需要電力量、ｋＷｈ総供給可能量（ｎ）を電力系統から対象地域１８０に供給可能な電力量とする。但し、式（１）が利用されるのは、ｋＷｈ需要予測（ｎ）＞ｋＷｈ総供給可能量（ｎ）＊ａ％（ｎ）が成立している場合とする。

また、予測部３０３が予測した需要電力量の合計が、電力系統の供給可能量の一定比率以下（例えば、８０％）を満たさない場合は、需要家に電力の消費を促すデマンド・レスポンスとなる。デマンド・レスポンスで余剰電力の消費を促す目標として設定された電力量を総目標電力消費量とする。

総目標電力消費量は、式（２）を用いて算出する。なお、ｂ％は比率であり、上記の例では８０％が設定される。

総目標電力供給量＝ｋＷｈ総供給可能量（ｎ）＊ｂ％（ｎ）−ｋＷｈ需要予測（ｎ）……（２）
但し、式（２）が利用されるのは、ｋＷｈ需要予測（ｎ）＜ｋＷｈ総供給可能量（ｎ）＊ｂ％（ｎ）が成立している場合とする。

なお、需要家に消費電力の削減を要求するデマンド・レスポンスと、需要家に電力の消費を促すデマンド・レスポンスと、は本質的に変わらないため、本実施形態では、需要家に消費電力の削減を要求するデマンド・レスポンスについて説明し、需要家に電力の消費を促すデマンド・レスポンスについては説明を省略する。また、本実施形態は、デマンド・レスポンスは、３０分単位で行う例について説明するが、３０分単位に制限するものではなく、１５分単位や一時間単位であっても良い。

作成部３０５は、過去実績データベース３１３に予め定められた閾値Ｌより多くのデータが記憶されているか否か、換言すれば今までに行われたデマンド・レスポンスの回数に応じて、実行するデマンド・レスポンスの方式、及び目標電力削減実行する制御を異ならせる。なお、予め定められた閾値Ｌは、学習が十分であるか否かの順として、実施態様に応じて設定される閾値とする。

本実施形態の作成部３０５は、過去実績データベース３１３が空の状態からデマンド・レスポンスを１２回実行されるまでの間、予め定められた手法で選択されたインセンティブパターンを、対象地域１８０に含まれている全グループに対して適用する。これにより、対象地域１８０に含まれている全ての需要者に同一の方式のデマンド・レスポンスが行われることになる。

図８は、本実施形態で実行可能な、インセンティブの方式の種類と、インセンティブパターンと、を例示した図である。図８に示されるように、本実施形態のインセンティブパターンは、４種類のインセンティブの方式の各々について３段階設けられている。本実施形態では、過去実績データベース３１３に過去実績を示すデータが全く記憶されていない状態から、デマンド・レスポンスが１２回実行されるまでの間、括弧内に示される数値の順番でインセンティブパターンが設定される。

図９は、デマンド・レスポンスが出力される際に設定されるインセンティブパターンを例示した図である。図９に示されるように、過去実績データベース３１３に記憶されている過去の実績データが１２回分以下の場合、換言すればデマンド・レスポンスの実行回数が１２回より少ない場合に、作成部３０５は、デマンド・レスポンスの１回目〜１２回目まで、４種類３段階のインセンティブパターンが全て実行されるように設定する。

図９に示されるように、対象地域１８０に含まれる全てのグループに対して、インセンティブの全方式及び全段階を行うため、対象地域１８０のグループの数や、インセンティブの方式の種類及び段階が増加するに従って、より多くのデータが蓄積できる。そして、データが蓄積された後には、適切なインセンティブパターンの設定が可能となる。

本実施形態では、図９に示されるように自動的にインセンティブパターンを設定する例について説明するが、自動的にインセンティブパターンを設定することに制限するものではなく、電力需要調整システム１００のオペレータがインセンティブパターンを指定しても良い。

このように、本実施形態の作成部３０５は、過去実績データベース３１３に予め定められた閾値Ｍ（本実施形態では、Ｍ＝１２とし、閾値Ｍ＜閾値Ｌとする）より多くのデータが記憶されていない場合、全グループに対して、全てのインセンティブパターンを設定する。これにより、インセンティブパターン毎の需要者の反応を、実績データとして格納できる。

また、作成部３０５は、過去実績データベース３１３に記憶されたデータが閾値Ｌ以下の場合、グループ毎の電力需要の比率に応じて、目標電力削減量を配分する。本実施形態の作成部３０５は、式（３）を用いて、グループ毎に目標電力削減量の配分を特定する。

ＤＲ配分量_{ＥＭＳi（ｎ）}＝目標電力削減量（ｎ）＊（ｋｗｈ_{ＥＭＳｉ（ｎ）}／ｋｗｈ_{総計（ｎ）}）……（３）
式（３）において、ＤＲ配分量_{ＥＭＳi（ｎ）}は、ｉ番目のグループの目標電力削減量の配分であり、ｋｗｈ_{ＥＭＳｉ（ｎ）}は、グループ毎の電力需要であり、ｋｗｈ_{総計（ｎ）}は、対象地域１８０全体の電力需要の総計とする。

配分確定部３０６は、作成部３０５により特定された、インセンティブパターン（インセンティブの方式及び段階）、及びグループ毎の目標電力削減量の配分を確定する。確定する制御は、オペレータが行っても良いし、自動で行っても良い。また、必要に応じて、オペレータが目標電力削減量の配分の調整を行ってもよい。

発行部３０８は、グループ毎に、配分確定部３０６により確定されたインセンティブパターン及び目標電力削減量の配分で、当該グループの集約・配分装置にデマンド・レスポンスを出力する。これにより、対象地域１８０に含まれるグループ毎に、作成部３０５により設定された、目標電力削減量の配分及びインセンティブパターンによるデマンド・レスポンスが行われる。

本実施形態では、デマンドレスポンスの実行回数が、閾値Ｌより多いか否かに応じて、異なるデマンド・レスポンスが行われる。換言すれば、発行部３０８は、実行回数が閾値Ｌ以下の場合にデマンド・レスポンスを行う制御部、及び実行回数が閾値Ｌより多い場合にデマンド・レスポンスを行う制御部として機能する。

なお、本実施形態では、グループ毎にデマンド・レスポンスを実行する例について説明するが、デマンド・レスポンスの実行対象をグループに制限するものではなく、対象地域１８０に含まれている電力の需要者が対象であればよい。

そして、発行部３０８は、出力先の集約・配分装置から、デマンド・レスポンスによる電力の削減結果を示す情報を取得する。

更新部３０７は、取得部３０１が取得した（デマンド・レスポンスが実行されたときの）状況を示す状況情報と、当該状況で行われたグループ毎のデマンド・レスポンスに関する情報と、グループ毎の目標電力削減量の配分と、デマンド・レスポンスによる電力の削減結果を示した情報と、を対応付けて、過去実績データベース３１３に追加する。

また、更新部３０７は、電力の削減結果として、各グループで削減された電力の削減率を算出し、削減率を過去実績データベースに登録する。なお、削減率の算出手法は後述する。

図１０は、過去実績データベース３１３に記憶される、グループ毎の削減率を例示した図である。図１０に示されるように、デマンド・レスポンスが実行される毎に、各グループの、デマンド・レスポンスによる電力の削減率が登録される。また、本実施形態の過去実績データベース３１３は、何回目にどのインセンティブパターンが実行されたのかを記憶している。このため、図１０に示されるように、デマンド・レスポンスの実行回数と削減率とを対応付けることで、インセンティブパターン毎の削減率を特定できる。

そして、デマンド・レスポンスの実行回数が、予め定められた閾値Ｍより多くなると、更新部３０７は、グループ毎に、インセンティブの方式の種類に応じた削減率の平均値を算出し、過去実績データベース３１３に登録する。

図１１は、本実施形態の過去実績データベース３１３に記憶される、グループ毎のインセンティブの方式に応じた削減率を例示した図である。図１１に示されるように、グループ毎にインセンティブの方式に応じた削減率が対応付けられているため、各グループに適切なインセンティブの方式を適用することができる。

そして、本実施形態の作成部３０５は、過去実績データベース３１３に閾値Ｍ（本実施形態では、Ｍ＝１２とする）より多く、閾値Ｌ以下のデータが記憶された場合に、グループ毎に、インセンティブの方式別に平均削減率でソートした上で、平均削減率が高いインセンティブの２種類の方式から、実行するインセンティブの方式をランダムに選択する。

図１１に示される場合、グループ１は、ＣＰＰとＴＯＵの平均削減率が高い。このため、作成部３０５は、グループ１のインセンティブの方式として、ＣＰＰ１〜ＣＰＰ３、及びＴＯＵ１〜ＴＯＵ３からランダムに選択して、グループ１のインセンティブパターンとして設定する。他のグループについても同様の手法でインセンティブパターンを設定する。

そして、作成部３０５は、式（３）を用いて、グループ毎に目標電力削減量の配分を設定する。

本実施形態では、上記の手法で設定されたインセンティブパターンでデマンド・レスポンスを行った結果も、過去実績データベース３１３に蓄積されていく。これにより、様々なデータを蓄積することができる。本実施形態では、削減率が一番高いインセンティブパターン（インセンティブの方式と段階の組み合わせ）ではなく、平均削減率が高いインセンティブの方式から、実行するインセンティブをランダムに選ぶことで、様々なインセンティブを実行することができる。そして、多くのデータが蓄積されていくため、インセンティブへの反応のばらつき等やノイズを考慮した学習を実現できる。そして、作成部３０５は、過去実績データベース３１３にデータが蓄積されるに従って、状況に応じたインセンティブパターンが設定されるように制御を行う。

作成部３０５は、過去実績データベース３１３に過去実績を示す情報が所定の閾値Ｌ以上記憶された場合に、取得部３０１により取得された天気等の状況と、予め定められた基準以上に関連する、過去実績データベース３１３に記憶された過去の状況と対応付けられているデマンド・レスポンスの方式及び削減情報に基づいて、対象地域１８０に含まれている各グループに対してデマンド・レスポンスを行う。

作成部３０５は、過去実績データベース３１３に過去実績を示す情報が所定の閾値Ｌ以上記憶された場合、取得部３０１が取得した天気等の状況と、過去実績データベース３１３に蓄積された過去の状況と、の類似度を算出する。そして、類似度が所定の閾値Ｌ以上高い過去の状況で各グループに設定されたインセンティブパターンに基づいて、これから実行する各グループのインセンティブパターンを設定する。

本実施形態では、作成部３０５は、類似度が最も高い対象日を抽出し、グループ毎の削減可能量を、式（４）を用いて算出する。

ＤＲＭＡＸ_EMSi（ｎ）＝Ｋ_i％（ｎ）＊総目標電力削減量（ｎ）＊需要規模_i（ｎ）……（４）
ＤＲＭＡＸ_EMSi（ｎ）は、ｉ番目のグループにおける最大電力削減可能量を示し、Ｋ_i％（ｎ）は、ｉ番目のグループにおける類似日の電力削減率を示し、需要規模_i（ｎ）は、ｉ番目のグループにおける規模情報を示している。

また、削減率Ｋ_i％（ｎ）は、式（５）を用いて算出される。
Ｋ_i％（ｎ）＝（ｋＷｈ_BL（ｎ）―ｋＷｈ_実績（ｎ））／(目標電力削減量_i（ｎ）＊需要規模_i（ｎ）)……（５）
ｋＷｈ_BL（ｎ）は、過去の状況（時間帯）（ｎ）におけるｉ番目のグループのベースラインを示し、ｋＷｈ_実績（ｎ）は、過去の状況（時間帯）（ｎ）におけるｉ番目のグループの需要実績を示し、目標電力削減量_i（ｎ）は、過去の状況（ｎ）におけるｉ番目のグループの目標電力削減量の配分を示し、需要規模_i（ｎ）は、過去の状況（ｎ）におけるｉ番目のグループの規模情報を示している。なお、需要規模_i（ｎ）が無い場合、該当日における一日のうち最大電力量を用いる。

そして、作成部３０５は、グループ毎の目標電力削減量の配分可能率を式（６）で算出する。

ＤＲ_EMSi％（ｎ）は、ｉ番目のグループにおける配分可能率を示し、Ｎは対象地域１８０に含まれている全グループの数を示している。

また、作成部３０５は、グループ毎の目標電力削減量の配分を式（７）で算出する。
ＤＲ配分量_EMSi（ｎ）＝ＤＲ_EMSi％（ｎ）＊総目標電力削減量（ｎ）……（７）
ＤＲ配分量_EMSi（ｎ）は、ｉ番目のグループの目標電力削減量の配分を示している。

また、作成部３０５は、過去実績データベース３１３に過去実績を示す情報が所定の閾値Ｌ以上記憶された場合、対象日のインセンティブとして、最も類似した日に適用されたインセンティブパターンを用いる。

本実施形態では、電力需要調整システム１００においては、稼働初期において実績データが蓄積されていなくても、各集約・配分装置毎にインセンティブパターンの設定及び目標電力変動量の配分を可能とする。そして、過去の実績データが蓄積された後は、過去の実績データに基づいて適切にインセンティブパターンの設定、及び目標電力変動量の配分を実現できる。

次に、本実施形態の電力需要調整システム１００における全体的な処理について説明する。図１２は、本実施形態の電力需要調整システム１００における上述した処理の手順を示すフローチャートである。

取得部３０１が、天気予報データベース３１１から天気や気温などの状況を３０分単位で取得する（ステップＳ１２０１）。

供給可能量算出部３０２が、電力系統から対象地域１８０に供給できる総電力量を算出する（ステップＳ１２０２）。

予測部３０３が、取得部３０１が取得した予測対象となる時間帯の気象等の状況情報と、過去実績データベース３１３に記憶されている需要実績、及び気象実績に基づいて、グループ（ＥＭＳ）毎に３０分単位で需要電力量を予測する（ステップＳ１２０３）。

目標ＤＲ算出部３０４は、供給可能量算出部３０２が算出した対象地域１８０に供給可能な電力量と、予測部３０３が予測したＥＭＳ毎の３０分単位の需要電力量と、を比較して、デマンド・レスポンスによる総目標電力削減量を算出する（ステップＳ１２０４）。

作成部３０５が、グループ毎に目標電力削減量を配分すると共に、グループ毎にインセンティブパターン（インセンティブの方式と段階の組み合わせ）を決定する（ステップＳ１２０５）。

配分確定部３０６が、作成部３０５により決定された目標電力削減量の配分、及びインセンティブパターンを確定する（ステップＳ１２０６）。

発行部３０８が、デマンド・レスポンスとして、グループに対応する集約・配分装置毎に、目標電力削減量の配分、及びインセンティブパターンを出力する（ステップＳ１２０７）。

更新部３０７は、発行部３０８が発行したグループ毎の目標電力削減量の配分、インセンティブパターン、及び集約・配分装置から受け取った削減結果を示した情報を対応付けて、過去実績データベース３１３を更新する（ステップＳ１２０８）。

本実施の形態では、上述した処理手順により、グループ毎に適切なデマンド・レスポンスの実行を要求できる。

ステップＳ１２０５における、グループ毎の目標電力削減量の配分、及びグループ毎のインセンティブパターンの決定は、過去実績データベース３１３に蓄積されているデータに応じて処理が異なる。そこで、ステップＳ１２０５の具体的な処理について説明する。

次に、本実施形態の電力需要調整システム１００における、グループ毎の目標電力削減量の配分、及びグループ毎のインセンティブパターンの決定処理について説明する。図１３は、本実施形態の電力需要調整システム１００における上述した処理の手順を示すフローチャートである。

作成部３０５は、記憶部２０５の過去実績データベース３１３に記憶されたデータが所定の閾値Ｌより多いか否かを判定する（ステップＳ１３０１）。作成部３０５は、データが所定の閾値Ｌ以下と判定した場合（ステップＳ１３０１：Ｎｏ）、予め定められた手法に従ってグループ単位で目標電力削減量の配分と、インセンティブパターンとを、特定する（ステップＳ１３０２）。

一方、作成部３０５は、記憶部２０５の過去実績データベース３１３に記憶されたデータが所定の閾値Ｌより多いと判定した場合（ステップＳ１３０１：Ｙｅｓ）、記憶部２０５の過去実績データベース３１３に、取得部３０１が取得した状況と類似している類似日の情報を抽出する（ステップＳ１３０３）。

作成部３０５は、ステップＳ１３０３で類似日の情報を抽出できたか否かを判定する（ステップＳ１３０４）。抽出できなかったと判定した場合（ステップＳ１３０４：Ｎｏ）、予め定められた手法に従ってグループ単位で目標電力削減量の配分と、インセンティブパターンとを、特定する（ステップＳ１３０６）。

一方、作成部３０５は、ステップＳ１３０３で類似日の情報を抽出できたと判定した場合（ステップＳ１３０４：Ｙｅｓ）、過去実績データベース３１３に基づいて、グループ単位で目標電力削減量と、インセンティブパターンとを特定する（ステップＳ１３０５）。

次に、ステップＳ１３０２、及びステップＳ１３０６における、予め定められた手法に従ってグループ単位の目標電力削減量の配分と、インセンティブパターンとを、特定する手法について説明する。図１４は、本実施形態の電力需要調整システム１００における上述した処理の手順を示すフローチャートである。

まず、作成部３０５は、デマンド・レスポンスの実行回数＞所定の閾値Ｍ（本実施形態では閾値Ｍ＝１２とする）か否かを判定する（ステップＳ１４０１）。作成部３０５が、デマンド・レスポンスの実行回数＞所定の閾値Ｍではないと判定した場合（ステップＳ１４０１：Ｎｏ）、各グループのインセンティブパターンを、デマンド・レスポンスの実行回数に基づいて設定する（ステップＳ１４０２）。本実施形態では、図９に示されるような設定を行う。

その後、作成部３０５は、グループ毎に目標電力削減量の配分を算出する（ステップＳ１４０３）。ステップＳ１４０３では、式（３）を用いて、グループ毎の目標電力削減量の配分を算出する。

一方、作成部３０５が、デマンド・レスポンスの実行回数＞所定の閾値Ｍと判定した場合（ステップＳ１４０１：Ｙｅｓ）、グループ番号ｉ＝１と初期値を設定する（ステップＳ１４０４）。

作成部３０５は、グループ番号ｉ≦グループ数Ｎが成り立つか否かを判定する（ステップＳ１４０５）。成り立つと判定した場合（ステップＳ１４０５：Ｙｅｓ）、ｉ番目のグループのインセンティブの方式毎の平均削減率を取得する（ステップＳ１４０６）。

作成部３０５は、当該グループのインセンティブの方式を平均削減率が大きい順にソートする（ステップＳ１４０７）。作成部３０５は、平均削減率が大きい２種類のインセンティブの方式からランダムで、インセンティブの方式及び段階を選択する（ステップＳ１４０８）。これによりグループのインセンティブパターンが設定される。そして、作成部３０５は、グループ番号ｉに１追加して（ステップＳ１４０９）、再びステップＳ１４０５から処理を行う。

そして、ステップＳ１４０５において、グループ番号ｉ≦グループ数Ｎが成り立たたないと判定した場合（ステップＳ１４０５：Ｎｏ）、作成部３０５は、グループ毎に目標電力削減量の配分を算出する（ステップＳ１４０３）。

上述した処理手順により、全てのインセンティブの方式を実行した後、平均削減率の高いインセンティブの方式からランダムで選択することで、最適なインセンティブの方式を効率良く学習できる。なお、本実施形態では平均削減率が大きい２種類のインセンティブの方式から選択する例について説明したが、３種類以上、又は１種類を選択するようにしても良い。

次に、図１３のステップＳ１３０５における、過去実績データベース３１３に基づいて、目標電力削減量と、インセンティブパターンを特定する手法について説明する。図１５は、本実施形態の電力需要調整システム１００における上述した処理の手順を示すフローチャートである。

作成部３０５は、取得部３０１が取得した状況と、最も類似度が高い対象日のデータを抽出する（ステップＳ１５０１）。

次に、作成部３０５は、グループ単位で、電力削減可能量を算出する（ステップＳ１５０２）。電力削減可能量の算出には、上述した式（４）を用いる。

作成部３０５は、グループ単位で、配分可能率を算出する（ステップＳ１５０３）。配分可能率の算出には、上述した式（６）を用いる。

作成部３０５は、グループ単位で目標電力削減量の配分を算出する（ステップＳ１５０４）。グループ単位で目標電力削減量の配分の算出には、上述した式（７）を用いる。

作成部３０５は、グループ毎のインセンティブパターン（方式及び段階）として、最も類似度が高い対象日に当該グループに用いられたインセンティブパターン（方式及び段階）を設定する（ステップＳ１５０５）。

本実施形態においては、電力需要調整システム１００が上述した構成を備えることで、過去実績データベース３１３にデータが蓄積されていない場合と、データが蓄積されている場合と、に応じたインセンティブパターン（方式及び段階）及並びに目標電力削減量の配分を実現できる。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、グループ毎の最大電力削減可能量に基づいて、目標電力削減量を配分する例について説明した。しかしながら、目標電力削減量の配分を、グループ毎の最大電力削減可能量に基づいた手法に制限するものではない。そこで、第２の実施形態では、第１の実施形態と異なる配分手法について説明する。

第２の実施形態の電力需要調整システム１００は、第１の実施形態と同様の構成であるが、作成部３０５が実行する処理が異なる。

第１の実施形態においては、図１３のステップＳ１３０５において、図１５で示した処理手順で、目標電力削減量と、インセンティブパターンとを、特定していた。これに対して、本実施形態では、図１３のステップＳ１３０５において、以下に示す処理手順で、目標電力削減量と、インセンティブパターンとを特定する。

図１６は、本実施形態の電力需要調整システム１００における上述した処理の手順を示すフローチャートである。

作成部３０５は、取得部３０１が取得した状況と、最も類似度が高い対象日のデータを抽出する（ステップＳ１６０１）。

次に、作成部３０５は、グループ単位で、電力削減可能量を算出する（ステップＳ１６０２）。電力削減可能量の算出には、上述した式（４）を用いる。

作成部３０５は、電力削減可能量を、当該グループの削減率の高い順にソートする（ステップＳ１６０３）。

作成部３０５は、初期設定として合計配分量＝０を設定すると共に、変数ｉ＝１を設定する（ステップＳ１６０４）。

次に、作成部３０５は、合計配分量＜目標電力削減量を満たしているか否かを判定する（ステップＳ１６０５）。合計配分量＜目標電力削減量を満たしていると判定した場合（ステップＳ１６０５：Ｙｅｓ）、作成部３０５は、変数ｉ≦グループ数を満たしているか否かを判定する（ステップＳ１６０６）。

変数ｉ≦グループ数を満たしていると判定した場合（ステップＳ１６０６：Ｙｅｓ）、作成部３０５は、ステップＳ１６０３でソートされたグループのうち、ｉ番目のグループに対して、当該最大可能削減量を、目標電力削減量の配分に設定すると共に、当該最大可能削減量を合計配分量に加算する（ステップＳ１６０７）。その後、作成部３０５は、変数ｉに１加算して（ステップＳ１６０８）、ステップＳ１６０５から再び処理を行う。

一方、変数ｉ≦グループ数を満たしていないと判定した場合（ステップＳ１６０６：Ｎｏ）、作成部３０５は、総目標電力削減量から、現在の合計配分量を減算して、融通必要電力量を算出する（ステップＳ１６０９）。その後、作成部３０５は、融通必要電力量を満たすまで、各グループに対して、目標電力削減量の配分を増加させていく（ステップＳ１６１０）。その際に、作成部３０５は、以下の式（８）を用いて、各グループの目標電力削減量の配分を調整していく。

ＤＲ配分量_EMSi（ｎ）＝（１＊Ｘ％）＊ＤＲ配分量_EMSi（ｎ）……（８）
なお、Ｘ％は、配分量を増加させるために予め定められた比率とする。

式（８）に示される配分は、ステップＳ１６０３でソートされたグループ順に行う。当該配分のうち、Ｘ％＊ＤＲ配分量_EMSi（ｎ）の合計で、融通必要電力量を上回った場合に、処理を終了する。全グループのＸ％＊ＤＲ配分量_EMSi（ｎ）の合計で、融通必要電力量を上回らなかった場合、Ｘ％を増加させて、再度配分を行う。

そして、ステップＳ１６０５において、作成部３０５は、合計配分量＜総目標電力削減量を満たしていないと判定した場合（ステップＳ１６０５：Ｎｏ）、作成部３０５は、グループ毎のインセンティブパターンとして、最も類似度が高い対象日に当該グループで用いられたインセンティブパターンを設定する（ステップＳ１６１１）。

本実施形態では、第１の実施形態と同様の効果の他に、過去に実行したデマンド・レスポンスのうち、最も反応が良かったグループから優先的に、目標電力削減量を配分していくため、目標電力削減量を達成しやすくなるという効果が生じる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態では、第１〜第２の実施形態と異なる配分手法について説明する。

図１７は、本実施形態の電力需要調整システム１８００で実現されるソフトウェア構成を示したブロック図である。図１７に示される例では、第３の実施形態の電力需要調整システム１８００は、第１〜第２の実施形態の構成から、ＤＲ実績データベース１８１１が追加された上で、第１〜第２の実施形態と実行する処理が異なる更新部１８０１と、作成部１８０２と、を備えたものとする。

図１８は、本実施形態のＤＲ実績データベース１８１１が記憶するレコードの構造を示した図である。図１８に示されるように、ＤＲ実績データベース１８１１は、対象日と、グループと、平均削減率と、総削減量と、削減単価と、コストと、インセンティブと、インセンティブの方式（インセンティブパターン）と、を対応付けて記憶している。

対象日、グループ、インセンティブ、インセンティブの方式は、上述した実施形態と同様とする。次に、平均削減率と、総削減量と、削減単価と、コストと、について説明する。

ｉ番目のグループの平均削減率Ｋ_{ave_i}は、更新部１８０１により、下の式（９）に基づいて算出される。

なお、ＤＲ１は、デマンド・レスポンスが行われる開始時刻を示し、ＤＲｍは、デマンド・レスポンスが終了する終了時刻を示し、ｍはデマンドレスポンスが行われていた合計時間を示している。

ｉ番目のグループの総削減量ΔｋＷｈiは、更新部１８０１により、下の式（１０）に基づいて算出される。また、ΔｋＷｈi（ｎ）は、時間帯（ｎ）における削減量を示している。

ｉ番目のグループのコストＣｏｓｔ_CPPは、インセンティブの方式ＣＰＰを実行した場合一日あたりのコストとする。コストＣｏｓｔ_CPPは、更新部１８０１により、下の式（１１）に基づいて算出される。なお、Ｎは一日の合計時間を示し、Ｙｅｎ_DR（ｎ）は、時間帯ｎでデマンド・レスポンスが実行された場合の電気料金単価とする。

ｉ番目のグループのコストＣｏｓｔ_PTR、は、インセンティブの方式ＰＴＲを実行した場合の一日あたりのコストとする。コストＣｏｓｔ_PTRは、更新部１８０１により、下の式（１２）に基づいて算出される。Ｙｅｎ_NODR（ｎ）は、時間帯ｎでデマンド・レスポンスが実行されなかった場合の電気料金単価とし、Ｙｅｎ_RTR（ｎ）は、時間帯ｎでＲＴＲにより生じるリベート単価とする。また、ｋＷｈ_BL（ｎ）は、時間帯ｎにおけるｉ番目のグループのベースラインを示し、ｋＷｈ_実績（ｎ）は、時間帯ｎにおけるｉ番目のグループの需要実績を示している。

なお、ＣＰＰ、ＰＴＲ以外のコストの算出手法は、従来から用いられている算出手法を用いても良く、説明を省略する。

そして、更新部１８０１は、グループから、電力の削減結果を受信した際に、上述した算出手法で各情報を算出した後、対象日と、グループと、平均削減率と、総削減量と、削減単価と、コストと、インセンティブと、インセンティブの方式と、を対応付けてＤＲ実績データベース１８１１を更新する。

作成部１８０２は、ＤＲ実績データベース１８１１を参照して、グループ及びインセンティブの方式毎に、当該デマンド・レスポンスのコストと、デマンド・レスポンスを実行した場合の削減量と、の相関関係を作成する。そして、作成部１８０２は、当該相関関係に基づいて、グループ毎に実行するインセンティブパターンと目標削減量の配分と、を特定する。

図１９は、作成部１８０２により作成された、グループ毎のデマンド・レスポンスのコストと、削減量と、の相関関係を例示した図である。図１９に示される例では、横軸が削減量、縦軸がコストとする。図１９に示される例では、グループＥＭＳ₁のＰＴＲ及びＣＰＰの相関関係、グループＥＭＳ₂のＰＴＲ及びＣＰＰの相関関係を示している。

例えば、グループＥＭＳ₂に対して、インセンティブの方式ＰＴＲを実行する場合、リベート単価が３０円〜１５０円に変化するに従って、コスト及び削減量が変化する。つまり、インセンティブの方式ＰＴＲのリベート単価が低い時と比べて、単価が高くなるに従って、削減量が大きくなると共に、デマンド・レスポンスのコストも高くなる。また、インセンティブの方式ＰＴＲを実行した場合に、グループＥＭＳ₁及びグループＥＭＳ₂の間で、同じリベート単価であったとしても、削減量及びコストに違いが生じることも確認できる。

そして、作成部１８０２は、当該相関関係に応じて、グループ毎に、実行するデマンド・レスポンスの方式と、目標削減量と、を特定する。

なお、作成部１８０２は、図１９で示されるような相関関係のグラフを作成するのではなく、以下に示す式で相関関係を作成する。式（１３）は、本実施形態のグループＥＭＳ₁におけるインセンティブパターン毎の削減量、及びコストの関係を示した式群とする。式（１３）に示される例では、１番目のグループの削減量Ｘ₁、及びコストＹ₁を示している。グループ毎の式の数はインセンティブパターンの数と一致する。１番目の式では、１番目のインセンティブパターン（ＣＰＰ１）における、削減量の範囲をＸ_11L〜Ｘ_11Uで示し、コストの範囲をＹ_11L〜Ｙ_11Uで示している。２番目の式では、２番目のインセンティブパターン（ＣＰＰ２）における、削減量の範囲をＸ_12L〜Ｘ_12Uで示し、コストの範囲をＹ_12L〜Ｙ_12Uで示している。Ｍ番目の式では、Ｍ番目（最後）のインセンティブパターン（ＴＯＵ３）における、削減量の範囲をＸ_1ML〜Ｘ_1MUで示し、コストの範囲をＹ_1ML〜Ｙ_1MUで示している。

式（１４）は、本実施形態のグループＥＭＳ₂におけるインセンティブパターン毎の削減量、及びコストの関係を示した式群とする。式（１４）に示される例では、２番目のグループの削減量Ｘ₂、及びコストＹ₂を示している。１番目の式では、１番目のインセンティブパターン（ＣＰＰ１）における、削減量の範囲をＸ_21L〜Ｘ_21Uで示し、コストの範囲をＹ_21L〜Ｙ_21Uで示している。２番目の式では、２番目のインセンティブパターン（ＣＰＰ２）における、削減量の範囲をＸ_22L〜Ｘ_22Uで示し、コストの範囲をＹ_22L〜Ｙ_22Uで示している。Ｍ番目の式では、Ｍ番目（最後）のインセンティブパターン（ＴＯＵ３）における、削減量の範囲をＸ_2ML〜Ｘ_2MUで示し、コストの範囲をＹ_2ML〜Ｙ_2MUで示している。

式（１５）は、本実施形態のグループＥＭＳ_Nにおけるインセンティブパターン毎の削減量、及びコストの関係を示した式群とする。式（１５）に示される例では、Ｎ番目のグループの削減量Ｘ_N、及びコストＹ_Nを示している。１番目の式では、１番目のインセンティブパターン（ＣＰＰ１）における、削減量の範囲をＸ_N1L〜Ｘ_N1Uで示し、コストの範囲をＹ_N1L〜Ｙ_N1Uで示している。２番目の式では、２番目のインセンティブパターン（ＣＰＰ２）における、削減量の範囲をＸ_N2L〜Ｘ_N2Uで示し、コストの範囲をＹ_N2L〜Ｙ_N2Uで示している。Ｍ番目の式では、Ｍ番目（最後）のインセンティブパターン（ＴＯＵ３）における、削減量の範囲をＸ_NML〜Ｘ_NMUで示し、コストの範囲をＹ_NML〜Ｙ_NMUで示している。

そして、本実施形態の作成部１８０２は、上述した式（１３）〜式（１５）で示されるような各グループのインセンティブパターン毎のコストと削減量との相関関係に対して、一般的な最適化手法を用いて解く。この解から、最適な目標電力削減量の配分と、インセンティブパターンと、を特定する。なお、最適化手法では、式（１６）及び式（１７）を満たすように解が求められる。

式（１６）は、グループ毎の式（１３）〜式（１５）で示された削減量Ｘ₁〜Ｘ_Nの合計が、対象日の総目標電力削減量ＤＲ_Targetを満たすことを示した式とする。

また、以下に示す式（１７）は、式（１６）を満たした上で、グループ毎のコストの合計が最小になるようにすることを示した式とする。コストＹ’_iは、ｉ番目のグループにおいて、式（１６）の条件を満たした上での、コストの範囲を示している。

本実施形態の作成部１８０２は、当該式（１６）及び式（１７）を満たした上で、最適化手法で、目標電力削減量の配分（削減量Ｘ₁〜Ｘ_N）と、インセンティブパターンと、を特定する。

また、本実施形態では相関関係が得られなかった場合には、他の手法を用いて、インセンティブパターン、及びグループ毎の目標電力削減量の配分を特定する。

第１の実施形態においては、図１３のステップＳ１３０５で、図１５で示した処理手順で、目標電力削減量と、インセンティブの方式とを、特定していた。これに対して、本実施形態では、図１３のステップＳ１３０５において、以下に示す処理手順で、目標電力削減量と、インセンティブの方式とを特定する。

図２０は、本実施形態の電力需要調整システム１８００における上述した処理の手順を示すフローチャートである。

作成部１８０２は、類似日において、グループ及びインセンティブパターン毎に、当該デマンド・レスポンスのコストと、デマンド・レスポンスを実行した場合の削減量と、の相関関係を算出する（ステップＳ１７０１）。これにより、図１９で示したような相関関係が示された式が導き出される。

作成部１８０２は、導き出された式において、各グループのインセンティブパターン毎に、コストと削減量との間に相関関係があるか否かを判定する（ステップＳ１７０２）。

相関関係があると判定した場合（ステップＳ１７０２：Ｙｅｓ）、相関関係に基づいた最適化手法を適用して、グループ毎の目標電力削減量の配分と、インセンティブパターンと、を特定する（ステップＳ１７０３）。

一方、相関関係がないと判定した場合（ステップＳ１７０２：Ｎｏ）、作成部１８０２は、取得部３０１が取得した状況と、最も類似度が高い対象日のデータを抽出する（ステップＳ１７０４）。

次に、作成部１８０２は、グループ単位で、電力削減可能量を算出する（ステップＳ１７０５）。

作成部１８０２は、電力削減可能量を、削減単価が安い順にソートする（ステップＳ１７０６）。

作成部１８０２は、初期設定として合計配分量＝０を設定すると共に、変数ｉ＝１を設定する（ステップＳ１７０７）。

次に、作成部１８０２は、合計配分量＜目標電力削減量を満たしているか否かを判定する（ステップＳ１７０８）。合計配分量＜目標電力削減量を満たしていると判定した場合（ステップＳ１７０８：Ｙｅｓ）、作成部１８０２は、変数ｉ≦グループ数を満たしているか否かを判定する（ステップＳ１７０９）。

変数ｉ≦グループ数を満たしていると判定した場合（ステップＳ１７０９：Ｙｅｓ）、作成部１８０２は、ステップＳ１７０６でソートされたグループのうち、ｉ番目のグループに対して、当該最大可能削減量を配分量に設定すると共に、当該最大可能削減量を合計配分量に加算する（ステップＳ１７１０）。その後、作成部１８０２は、変数ｉに１加算して（ステップＳ１７１１）、ステップＳ１７０８から再び処理を行う。

一方、変数ｉ≦グループ数を満たしていないと判定した場合（ステップＳ１７０９：Ｎｏ）、作成部１８０２は、総目標電力削減量から、現在の合計配分量を減算して、融通必要電力量を算出する（ステップＳ１７１２）。その後、作成部１８０２は、融通必要電力量を満たすまで、ステップＳ１７０６でソートしたコスト順に、各グループに対して、目標電力削減量の配分を増加させていく（ステップＳ１７１３）。なお、コスト順である点を除けば、第２の実施形態と同様の手法として、説明を省略する。

そして、ステップＳ１７０８において、作成部１８０２は、合計配分量＜目標電力削減量を満たしていないと判定した場合（ステップＳ１７０８：Ｎｏ）、作成部１８０２は、グループ毎のインセンティブパターンとして、最も類似度が高い対象日に用いられたインセンティブパターンを設定する（ステップＳ１７１４）。

本実施形態では、コストと削減量との相関関係を導き出してから、目標電力削減量を配分することで、当該目標電力削減量を削減するためのデマンド・レスポンスを実現すると共に、当該実現のためのコストの削減を実現できる。

また、本実施形態では、相関関係が導出できない場合でも、削減単価が低い順に目標電力削減量を配分することで、デマンド・レスポンスを実現するためのコストの削減を実現できる。

（第４の実施形態）
第４の実施形態では、第１〜第３の実施形態は、一つの配分手法を備えている例について説明した。しかしながら、上述した実施形態は、配分手法を一つのみ備えている例に制限するものではない。第４の実施形態では、複数の配分手法を備えている例について説明する。なお、第４の実施形態の電力需要調整システム１８００は、第３の実施形態の構成と同様として説明を省略する。

第４の実施形態の電力需要調整システム１８００においては、オペレータからの操作に応じて、インセンティブパターン、及び目標電力削減量の配分と、の特定手法を選択する例とする。なお、選択可能な特定手法としては、第１の実施形態〜第３の実施形態で示した特定手法とする。

次に、本実施形態の電力需要調整システム１８００における、グループ毎に目標電力削減量の配分処理、及びグループ毎にインセンティブの方式の決定処理について説明する。図２１は、本実施形態の電力需要調整システム１８００における上述した処理の手順を示すフローチャートである。

作成部１８０２は、記憶部２０５の過去実績データベース３１３に記憶されたデータが所定の閾値Ｌより多いか否かを判定する（ステップＳ２００１）。作成部１８０２は、データが所定の閾値Ｌ以下と判定した場合（ステップＳ２００１：Ｎｏ）、予め定められた手法に従ってグループ単位で目標電力削減量と、インセンティブの方式とを、特定する（ステップＳ２００２）。なお、特定手法としては、第１の実施形態の、図１４で示した手法を用いる。

一方、作成部１８０２は、記憶部２０５の過去実績データベース３１３に記憶されたデータが所定の閾値Ｌより多いと判定した場合（ステップＳ２００１：Ｙｅｓ）、記憶部２０５の過去実績データベース３１３に、取得部３０１が取得した状況と類似している類似日の情報を抽出する（ステップＳ２００３）。

作成部１８０２は、ステップＳ２００３で類似日の情報を抽出できたか否かを判定する（ステップＳ２００４）。抽出できなかったと判定した場合（ステップＳ２００４：Ｎｏ）、予め定められた手法に従ってグループ単位で目標電力削減量と、インセンティブパターンとを、特定する（ステップＳ２００９）。

一方、作成部１８０２は、ステップＳ２００４で類似日の情報を抽出できたと判定した場合（ステップＳ２００４：Ｙｅｓ）、そして、作成部１８０２は、オペレータから、入力部２５１を介して、配分方式の選択を受け付ける（ステップＳ２００５）。選択可能な配分方式は、第１〜第３の方式まで存在する。

そして、作成部１８０２は、第１の配分方式の選択を受け付けた場合に、第１の配分方式で、グループ単位で目標電力削減量と、インセンティブパターンとを特定する（ステップＳ２００６）。なお、第１の配分方式は、第１の実施形態で示した、目標電力削減量と、インセンティブパターンとを特定する方式とする。

そして、作成部１８０２は、第２の配分方式の選択を受け付けた場合に、第２の配分方式で、グループ単位で目標電力削減量と、インセンティブパターンとを特定する（ステップＳ２００７）。なお、第２の配分方式は、第２の実施形態で示した、目標電力削減量と、インセンティブパターンとを特定する方式とする。

そして、作成部１８０２は、第３の配分方式の選択を受け付けた場合に、第３の配分方式で、グループ単位で目標電力削減量と、インセンティブパターンとを特定する（ステップＳ２００８）。なお、第３の配分方式は、第３の実施形態で示した、目標電力削減量と、インセンティブパターンを特定する方式とする。

そして、発行部３０８が、デマンド・レスポンスとして、グループに対応する集約・配分装置毎に、配分された目標電力削減量、及びインセンティブパターンを出力する（ステップＳ２０１０）。その後、上述した実施形態と同様に、過去実績データベース３１３等の更新が行われる。

本実施形態では、複数の配分方式から、オペレータ選択可能としたため、配分の自由度を向上させることができる。また、システム運用され続けた場合に、対象地域の特性が分かってくるため、対象地域に適切な配分方法を選択することが可能となる。

上述した実施形態では、インセンティブの方式を一つ選択して設定する例について説明したが、一つのグループに設定するインセンティブの方式を一つに制限するものではなく、複数組み合わせても良い。

上述した実施形態においては、電力供給側が電力消費側に電力の使用量を調整するよう依頼することにより電力系統の需給バランスを維持することが可能となる。また、各グループへの適切な電力調整量を策定するとともに地域全体の適切な電力調整を行うことが可能となる。

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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。

１００、１８００…電力需要調整システム、２０１…演算処理部、２０２…通信Ｉ／Ｆ、２０３…入力Ｉ／Ｆ、２０４…出力Ｉ／Ｆ、２０５…記憶部、２５１…入力部、２５２…出力部、３０１…取得部、３０２…供給可能量算出部、３０３…予測部、３０４…目標ＤＲ算出部、３０５、１８０２…作成部、３０６…配分確定部、３０７、１８０１…更新部、３０８…発行部、３１１…天気予報データベース、３１２…カレンダーデータベース、３１３…過去実績データベース、１８１１…ＤＲ実績データベース。

Claims (12)

1. 電力調整の対象となる地域における、電力需要の変動に関連する状況が示された状況情報を取得する取得部と、
   過去の状況情報と、当該過去の状況情報で示される状況で行われたデマンド・レスポンスによる電力変動量と、当該デマンド・レスポンスを行った場合の電力の変動結果を示した変動情報と、を対応付けた情報を記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶された前記情報が所定の閾値以下の場合に、デマンド・レスポンスを実現する複数種類の方式から、予め定められた手法で選択された方式で、前記地域に含まれている電力の需要者に対してデマンド・レスポンスを行う第１の制御部と、
   前記取得部が取得した前記状況情報と、当該状況情報で示される状況で前記第１の制御部により行われたデマンド・レスポンスの方式と、当該デマンド・レスポンスの方式による電力の削減結果が示される削減情報と、を対応付けた情報を前記記憶部に追加する更新部と、
   前記記憶部に前記情報が所定の閾値より多く記憶された場合に、前記取得部により取得された前記状況情報で示される状況と、予め定められた基準以上に関連する、前記記憶部に記憶された前記過去の状況情報と対応付けられている前記デマンド・レスポンスの方式及び前記削減情報に基づいて、前記地域に含まれている電力の需要者に対してデマンド・レスポンスを行う第２の制御部と、
   を備える電力需要制御システム。
2. 前記記憶部は、前記地域に含まれている需要者を分けたグループ毎に、前記過去の状況情報と、当該過去の状況情報で示される状況で行われたデマンド・レスポンスの方式と、当該デマンド・レスポンスを行った場合の前記削減情報と、を対応付けた情報を記憶し、
   前記第２の制御部は、さらに、前記取得部により取得された前記状況情報で示される状況と、予め定められた基準以上に関連する、前記記憶部に記憶された前記過去の状況情報と対応付けられている、前記グループ毎の前記削減情報の削減結果の比率に応じて、グループ毎にデマンド・レスポンスで変動させる電力量を配分する、
   請求項１に記載の電力需要制御システム。
3. 前記記憶部は、前記地域に含まれている需要者を分けたグループ毎に、前記過去の状況情報と、当該過去の状況情報で示される状況で行われたデマンド・レスポンスと、当該デマンド・レスポンスを行った場合の前記削減情報と、を対応付けて記憶し、
   前記第２の制御部は、前記記憶部に記憶された前記削減結果で示される電力量の削減率の高い順に、グループ毎に電力の変動量を配分する、
   請求項１に記載の電力需要制御システム。
4. 前記記憶部は、前記地域に含まれている需要者を分けたグループ毎に、前記過去の状況情報と、当該過去の状況情報で示される状況で行われたデマンド・レスポンスと、当該デマンド・レスポンスを行った場合の前記削減情報と、を対応付けて記憶し、
   前記第２の制御部は、前記記憶部に記憶された前記削減結果で示される削減率の高い順に、グループ毎にデマンド・レスポンスで変動させる電力量を配分する、
   請求項１に記載の電力需要制御システム。
5. 前記記憶部は、前記地域に含まれている需要者を分けたグループ毎に、前記過去の状況情報と、当該過去の状況情報で示される状況で行われたデマンド・レスポンスと、当該デマンド・レスポンスを行った場合の前記削減情報と、を対応付けて記憶し、
   前記第２の制御部は、前記記憶部に記憶されている前記デマンド・レスポンスを実行した場合のコストが安い順に、グループ毎にデマンド・レスポンスで変動させる電力量を配分する、
   請求項１に記載の電力需要制御システム。
6. 前記第１の制御部は、前記記憶部に記憶された前記情報が所定の閾値以下の場合に、デマンド・レスポンスを実現する複数種類の方式が実行されるように、デマンド・レスポンスを、前記地域に含まれている電力の需要者に対して行う、
   請求項１に記載の電力需要制御システム。
7. 電力需要制御システムで実行される電力需要制御方法であって、
   前記電力需要制御システムは、
   過去の状況情報と、当該過去の状況情報で示される状況で行われたデマンド・レスポンスによる電力変動量と、当該デマンド・レスポンスを行った場合の電力の変動結果を示した変動情報と、を対応付けた情報を記憶する記憶部を備え、
   電力調整の対象となる地域における、電力需要の変動に関連する状況が示された状況情報を取得する取得ステップと、
   前記記憶部に記憶された前記情報が所定の閾値以下の場合に、デマンド・レスポンスを実現する複数種類の方式から、予め定められた手法で選択された方式で、前記地域に含まれている電力の需要者に対してデマンド・レスポンスを行う第１の制御ステップと、
   前記取得ステップが取得した前記状況情報と、当該状況情報で示される状況で前記第１の制御ステップにより行われたデマンド・レスポンスの方式と、当該デマンド・レスポンスの方式による電力の削減結果が示される削減情報と、を対応付けた情報を前記記憶部に追加する更新ステップと、
   前記記憶部に前記情報が所定の閾値より多く記憶された場合に、前記取得ステップにより取得された前記状況情報で示される状況と、予め定められた基準以上に関連する、前記記憶部に記憶された前記過去の状況情報と対応付けられている前記デマンド・レスポンスの方式及び前記削減情報に基づいて、前記地域に含まれている電力の需要者に対してデマンド・レスポンスを行う第２の制御ステップと、
   を有する電力需要制御方法。
8. 前記記憶部は、前記地域に含まれている需要者を分けたグループ毎に、前記過去の状況情報と、当該過去の状況情報で示される状況で行われたデマンド・レスポンスの方式と、当該デマンド・レスポンスを行った場合の前記削減情報と、を対応付けた情報を記憶し、
   前記第２の制御ステップは、さらに、前記取得ステップにより取得された前記状況情報で示される状況と、予め定められた基準以上に関連する、前記記憶部に記憶された前記過去の状況情報と対応付けられている、前記グループ毎の前記削減情報の削減結果の比率に応じて、グループ毎にデマンド・レスポンスで変動させる電力量を配分する、
   請求項７に記載の電力需要制御方法。
9. 前記記憶部は、前記地域に含まれている需要者を分けたグループ毎に、前記過去の状況情報と、当該過去の状況情報で示される状況で行われたデマンド・レスポンスと、当該デマンド・レスポンスを行った場合の前記削減情報と、を対応付けて記憶し、
   前記第２の制御ステップは、前記記憶部に記憶された前記削減結果で示される電力量の削減率の高い順に、グループ毎に電力の変動量を配分する、
   請求項７に記載の電力需要制御方法。
10. 前記記憶部は、前記地域に含まれている需要者を分けたグループ毎に、前記過去の状況情報と、当該過去の状況情報で示される状況で行われたデマンド・レスポンスと、当該デマンド・レスポンスを行った場合の前記削減情報と、を対応付けて記憶し、
    前記第２の制御ステップは、前記記憶部に記憶された前記削減結果で示される削減率の高い順に、グループ毎にデマンド・レスポンスで変動させる電力量を配分する、
    請求項７に記載の電力需要制御方法。
11. 前記記憶部は、前記地域に含まれている需要者を分けたグループ毎に、前記過去の状況情報と、当該過去の状況情報で示される状況で行われたデマンド・レスポンスと、当該デマンド・レスポンスを行った場合の前記削減情報と、を対応付けて記憶し、
    前記第２の制御ステップは、前記記憶部に記憶されている前記デマンド・レスポンスを実行した場合のコストが安い順に、グループ毎にデマンド・レスポンスで変動させる電力量を配分する、
    請求項７に記載の電力需要制御方法。
12. 前記第１の制御ステップは、前記記憶部に記憶された前記情報が所定の閾値以下の場合に、デマンド・レスポンスを実現する複数種類の方式が実行されるように、デマンド・レスポンスを、前記地域に含まれている電力の需要者に対して行う、
    請求項７に記載の電力需要制御方法。

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