JP2017022918A - 電力管理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】電気負荷の使用電力や創エネ機器の発電電力が変化しても、蓄電機器の運転計画を適切に作成することにより、電力料金を抑制し、かつ、系統への逆潮流を防止する。【解決手段】電力管理装置１００は、蓄電機器情報、ＰＶ発電電力予測情報、負荷消費電力予測情報及び電力料金体系に基づいて、システムで発生する電力料金が最小になるように蓄電池に計画される充放電電力を決定する運転計画部１１８と、充放電電力に基づいて蓄電池を制御する運転モードを決定する運転モード決定部１２３とを備える。運転モード決定部は、充放電電力、ＰＶ発電電力予測情報及び負荷消費電力予測情報に基づいて、ＰＶ発電電力の有無、蓄電池の充放電電力の有無及び極性、システムと系統との間の売買電力の有無及び極性を導出し、導出結果に基づき、蓄電池を制御する為に予め設定された複数モードの中から運転モードを決定する。【選択図】図２

Description

この発明は、創エネ機器、蓄電機器、電気負荷を有するシステムの電力需給を管理する電力管理装置に関し、特に蓄電機器の電力管理に関するものである。

近年、環境負荷の低減に向け、二酸化炭素を排出しない太陽光発電などの自然エネルギーを利用した発電システムが各家庭に普及しつつある。また電力不足等に対応するため、蓄電池を具備したシステム、電気自動車のバッテリを利用するシステム、太陽光発電と蓄電池を組み合わせたシステムなどの製品化が進められている。一方、このような、創エネ機器、蓄エネ機器は導入費用が高い。そこで、導入した創エネ機器、蓄エネ機器と電気負荷を効率よく運用し電力料金をより安くする電力管理装置、およびこれらのシステムであるホームエネルギマネジメントシステム（以下、ＨＥＭＳと称す）の開発が進められている。

従来の電力管理の技術には、以下に示すものがある。
従来の電力管理装置としての需給制御装置は、消費電力と消費熱量とを取得する取得部と、電力および熱量の各々の需要予測データを求める予測処理部と、該需要予測データを所定の関数に入力する事により、蓄電システム、および貯湯槽に熱を供給するヒートポンプの動作制御を行う為の制御パラメータを求める需給計画部と、該制御パラメータで動作制御を行う需給制御部とを備える。そして上記需給計画部は、太陽光発電システムで生成された電力を、蓄電システムとヒートポンプとに配分するように制御パラメータを求める（例えば、特許文献１）。

また、従来のＨＥＭＳにおける蓄電池制御について以下の手法が開示されている。蓄電池は系統と連系状態で、複数の運転モード、即ち、太陽電池（以下、ＰＶと称す）の発電電力の売電を優先するモード、ＰＶ発電電力の充電を優先するモード、系統からの買電が一定値を越えないモード（以下、ピークカットと記す）、系統から供給される電力の単価が閾値よりも低い期間で充電するモード、蓄電池を強制的に充電するモード、および蓄電池から強制的に放電するモードを有する。そして、蓄電池を制御する際、ＨＥＭＳから蓄電池に運転モードを通知する（例えば、特許文献２）。

国際公開第２０１１／０８６８８６号 特開２０１４−３３５９１号公報

上記特許文献１では、需給制御装置の需給計画部が所定の周期、例えば３０分毎に、ＰＶの発電電力予測結果、および需要予想に基づきシステム評価関数を用いて、以降３０分間の蓄電池の最適な平均充放電電力を算出し、蓄電池に通知する。しかしながら、実際の負荷の消費電力やＰＶの発電電力は時々刻々と変化し、負荷の消費電力が予測結果より少ない、あるいはＰＶの発電電力が予測より多い場合、蓄電池からの放電電力が系統に逆潮流する懸念があった。また、負荷の消費電力が予測結果より多い、あるいはＰＶの発電電力が予測より少ない場合、蓄電池からの放電電力が不足し、電力料金の高い時間帯の系統の電力を不要に買電することもあった。
また、上記特許文献２では、ＨＥＭＳが、複数の運転モードから蓄電池を制御する運転モードを決定して蓄電池に通知するものであるが、電力料金が低い適切な運転モードを、負荷の消費電力およびＰＶの発電電力に基づいて決定することは困難であった。

この発明は、上記のような問題点を解消するために成されたものであって、電気負荷の使用電力や創エネ機器の発電電力が変化しても、蓄電機器の運転計画を適切に作成することにより、電力料金を抑制し、かつ系統への逆潮流を防止する、電力管理装置を提供することを目的とする。

この発明に係る電力管理装置は、蓄電機器と、創エネ機器と、電気負荷を有するシステムの電力需給を管理し、上記蓄電機器の情報を取得する蓄電機器情報取得手段と、需要者の契約に基づき電力料金体系を入手し管理する電力料金体系管理手段と、上記創エネ機器にて発電される電力を予測する発電電力予測手段と、上記電気負荷の消費電力を予測する負荷電力予測手段と、上記蓄電機器情報取得手段にて取得した蓄電機器情報、上記発電電力予測手段にて予測した発電電力予測情報、上記負荷電力予測手段にて予測した負荷電力予測情報、および上記電力料金体系に基づいて、上記システムで発生する電力料金が最小になるように上記蓄電機器に計画される充放電電力を決定する運転計画作成手段と、上記充放電電力に基づいて上記蓄電機器を制御する運転モードを決定する運転モード決定手段と、決定された上記運転モードを上記蓄電機器に通知する運転モード通知手段とを備える。そして、上記運転モード決定手段は、上記充放電電力、上記発電電力予測情報、および上記負荷電力予測情報に基づいて、上記創エネ機器の発電電力の有無、上記蓄電機器の充放電電力の有無、上記システムと系統との間の売買電力の有無を導出し、該導出結果に基づき、上記蓄電機器を制御する為に予め設定された複数モードの中から上記蓄電機器の上記運転モードを決定するものである。

この発明の電力管理装置によれば、上記運転計画作成手段は、上記システムで発生する電力料金が最小になるように上記蓄電機器の充放電電力を決定し、さらに該充放電電力、上記発電電力予測情報、および上記負荷電力予測情報に基づいて、上記運転モード決定手段が上記蓄電機器を制御する運転モードを決定する。このため、電気負荷の消費電力や創エネ機器の発電電力が変化しても、電力料金を抑制し、かつ系統への逆潮流を防止でき、信頼性の高い電力管理が実現できる。

この発明の実施の形態１による電力管理装置を含む電力管理システム全体の構成を概略的に示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置のシステム構成を概略的に示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置の運転計画部の構成を概略的に示すブロック図である。 この発明の実施の形態１による運転計画として電力を決定する説明図である。 この発明の比較例による蓄電池制御の際の不具合を説明する図である。 この発明の実施の形態１による蓄電池の特性を説明する図である。 この発明の実施の形態１による蓄電池の充放電回数と蓄電池容量との関係を示す図である。 この発明の実施の形態１による蓄電池の温度に対する最大充放電電流を示す図である。 この発明の実施の形態１によるヒートポンプ式給湯機の特性を説明する図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における運転計画作成動作の全体フロー図である。 図１０の部分詳細フロー図である。 図１１の部分詳細フロー図である。 この発明の実施の形態１における電力料金体系を示す図である。 この発明の実施の形態１によるＰＶ発電電力学習管理部内のデータベースに格納された各天気、時刻の日射量の予測データの例を示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における、実測結果に基づく日射量補正動作を説明する図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における、実測結果に基づく気温補正動作を説明する図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における、蓄電池セル温度の補正動作を説明する図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における、実測結果に基づく負荷消費電力補正動作を説明する図である。 この発明の実施の形態１における家族スケジュールに基づく使用湯量を示す図である。 この発明の実施の形態１における蓄電池の運転モードと各機器の電力状態の関係を示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における蓄電池の運転モード決定フローを示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における蓄電池の運転モード決定フロー内の一部を示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における蓄電池の運転モード決定フロー内の一部を示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における蓄電池の運転モード決定フロー内の一部を示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における蓄電池の運転モード決定フロー内の一部を示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における蓄電池の運転モード決定フロー内の一部を示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における蓄電池の運転モード決定フロー内の一部を示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における蓄電池の運転モード決定フロー内の一部を示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における蓄電池の運転モード決定フロー内の一部を示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における蓄電池の運転モード決定フロー内の一部を示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における蓄電池の運転モード決定フロー内の一部を示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における蓄電池の運転モード決定フロー内の一部を示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における蓄電池の運転モード決定フロー内の一部を示す図である。 この発明の実施の形態１による電力管理装置における蓄電池の運転モード決定フロー内の一部を示す図である。

実施の形態１．
以下、この発明の実施の形態１による電力管理装置を図に基づいて説明する。図１は、この発明の実施の形態１による電力管理装置１００を含む電力管理システム全体の構成を概略的に示す図である。電力管理システム（以下、システムと称す）は、創エネ機器Ａ、蓄電機器Ｂ、蓄熱機器Ｃ、宅内の電気負荷である負荷機器２０、系統電源１０に接続される商用系統１１および電力管理装置１００を備えて、電力管理装置１００により電力需給が管理される家庭内のシステム（ＨＥＭＳ）である。

図に示すように、創エネ機器Ａは、太陽光パネル１（ＰＶ）と、太陽光パネル１から出力される直流電力を交流電力に変換する太陽光パワコン２とを有する。この実施の形態１では創エネ機器Ａの一例として太陽光パネル１および太陽光パワコン２で構成された太陽光発電装置を用いた場合について説明する。なお、創エネ機器Ａは太陽光発電装置に限るものではなく、例えば、風力発電装置などでも良いことは言うまでもない。
蓄電機器Ｂは、蓄電池３と、蓄電池３の充放電を管理する蓄電池パワコン４とを有する。この実施の形態１では、蓄電機器Ｂの一例としてリチュウムイオンバッテリを使用した蓄電池３、および蓄電池パワコン４で構成された蓄電装置を用いた場合について説明する。なお、蓄電機器Ｂは、リチュウムイオンバッテリを使用した蓄電池３に限るものではなく、例えば電気自動車のバッテリを蓄電池として利用する場合、あるいは鉛蓄電池を用いる場合でも良いことは言うまでもない。

蓄熱機器Ｃは、エコキュート（登録商標）等のヒートポンプ式給湯機５（以下、給湯機と称す）である。なお、蓄熱機器Ｃは給湯機５に限らず、例えば、創エネ機器Ａの発電時に発生する熱を利用してお湯を沸かす燃料電池等でも良いことは言うまでもない。また、燃料電池は創エネ機器Ａとして利用しても良い。
系統電源１０は２００Ｖの交流電力を商用系統１１に供給し、創エネ機器Ａ、蓄電機器Ｂ、蓄熱機器Ｃおよび負荷機器２０は商用系統１１に接続される。また、創エネ機器Ａ、蓄電機器Ｂ、蓄熱機器Ｃおよび負荷機器２０よりも系統電源１０側に、分電盤１４とスマートメータ１５が設けられる。分電盤１４は、創エネ機器Ａの発電電力、機器Ｂの充放電電力、蓄熱機器Ｃおよび負荷機器２０の消費電力を計測する電力計測回路１４ａを内蔵する。

また、宅内の負荷機器２０の代表的な機器の例として、エアコン２１、冷蔵庫２２、照明２３、ＩＨクッキングヒータ２４を示す。なお、宅内の負荷機器２０は、これに限るものではなく、例えばＴＶやパソコン、掃除機、食器洗い洗浄機、換気扇、ヒータ等の機器でも良いことは言うまでもない。また、各種の負荷機器２０は１台に限るものではなく、複数台（例えばエアコン２１が３台等）有しても良いことは言うまでもない。同様に、創エネ機器Ａ、蓄電機器Ｂ、蓄熱機器Ｃも１台に限るものではなく、例えば、蓄電機器Ｂは蓄電池３と電気自動車のバッテリの２台、あるいは、創エネ機器Ａは太陽光パネル１、風力、燃料電池の組み合わせ、あるいは蓄熱機器Ｃとしては、給湯機５と燃料電池の余熱を利用するシステムでも良いことは言うまでもない。

また、図に示すように、電力管理装置１００と、創エネ機器Ａ、蓄電機器Ｂ、蓄熱機器Ｃ、負荷機器２０、分電盤１４、スマートメータ１５である各機器とは通信ネットワーク１２で接続される。なお、この実施の形態１では、各機器を接続する通信ネットワーク１２としてＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）（有線）を用いる場合について説明するがこれに限るものではなく、例えば、Ｅｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ規格の物理層で決められている無線やＰＬＣ（電力線搬送通信）等を用いて接続しても良いことは言うまでもない。
また、分電盤１４内の電力計測回路１４ａで計測される創エネ機器Ａの発電電力、蓄電機器Ｂの充放電電力、蓄熱機器Ｃおよび負荷機器２０の消費電力の各電力計測結果は、信号線１３を介して電力管理装置１００に通知される。なお、分電盤１４は、電力計測回路１４ａを内蔵しない構成でも良いことは言うまでもない。その際は、各種機器の電力計測結果は各機器内で計測し、計測結果は上記通信ネットワーク１２を介して電力管理装置１００に通知する等の構成をとれば良いことは言うまでもない。
さらに、電力管理装置１００は、公衆回線網３０に接続され、公衆回線網３０を介してクラウドサーバ３１に接続される。

図２に、電力管理装置１００のシステム構成図を示す。
図に示すように、電力管理装置１００は、ＣＰＵ１１０、ＲＯＭ１１１、ＲＡＭ１１２、Ｅｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ通信Ｉ／Ｆ部１１３、Ｅｔｈｅｎｅｔ通信Ｉ／Ｆ部１１４、表示部１１５、電力計測部１１６、時刻管理部１１７、運転計画部１１８、機器管理部１１９、負荷機器制御部１２０、家族スケジュール管理部１２１、ＤＲ（デマンドレスポンス）対応部１２２、蓄電池運転モード決定部１２３、およびＣＰＵバス１３０で構成される。
ＲＯＭ１１１はプログラムを記憶する。ＲＡＭ１１２は、プログラムを実行する際にデータを一次記憶したり、プログラムを実行する際の作業領域として使用する。

Ｅｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ通信Ｉ／Ｆ１１３は、太陽光パワコン２、蓄電池パワコン４、給湯機５、分電盤１４、スマートメータ１５、エアコン２１、冷蔵庫２２、照明２３、ＩＨクッキングヒータ２４と電力管理装置１００との間を接続するＥｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ通信（物理層はＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標））のＩ／Ｆである。なお、この実施の形態１では、通信プロトコルの１例としてＥｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅを使用する場合について説明するがこれに限るものではなく、例えば、独自に決めた通信プロトコル、あるいは他の規格を使用したプロトコルでも良いことは言うまでもない。
Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）通信Ｉ／Ｆ１１４は、電力管理装置１００を公衆回線網３０に接続するＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）通信のＩ／Ｆである。この実施の形態１では、物理層としてＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を使用する場合について説明するが、無線ＬＡＮや光通信Ｉ／Ｆを用いても良いことは言うまでもない。また、電力管理装置１００が公衆回線網３０に直接接続する場合について説明するが、ホームゲートウェイなどを介して公衆回線網３０に接続しても良く、同様の効果を奏することは言うまでもない。

また、電力計測部１１６は、分電盤１４内の電力計測回路１４ａから出力される電力計測結果を記憶し、時刻管理部１１７は、時刻（年月日を含む）を管理する。運転計画部１１８は、蓄電機器Ｂおよび蓄熱機器Ｃの運転計画を作成する。
機器管理部１１９は、創エネ機器Ａ、蓄電機器Ｂ、蓄熱機器Ｃおよび各負荷機器２０の動作状況などを管理する機器管理部である。なお、機器管理部１１９では、新規に機器が投入された際の機器認証も実施するものとする。
また、負荷機器制御部１２０は負荷機器２０の動作を制御し、家族スケジュール管理部１２１は家族のスケジュールを管理する。ＤＲ対応部１２２は、デマンドレスポンスを受信した際に、使用電力の削減量や電力使用量を削減する機器の優先順位などを決定する。蓄電池運転モード決定部１２３は蓄電池３の運転モードを決定する。
また、Ｅｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ通信Ｉ／Ｆ１１３は、蓄電機器Ｂの情報取得、および蓄電池３の運転モードを蓄電機器Ｂに通知する運転モード通知に用いられる。

次に、図２を用いて電力管理装置１００の全体の動作を説明する。
電力管理装置１００の起動が完了すると、ＣＰＵ１１０は機器管理部１１９に対して、接続されている機器の認証を実施するよう指示を出す。この実施の形態１では、Ｅｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ規格を使用するものとし、各機器との接続認証などの詳細な説明は省略する。各機器との接続認証が完了すると、ＣＰＵ１１０は機器管理部１１９に対して接続されている各機器の動作状況を確認するよう指示を出す。機器管理部１１９は、接続認証が完了した各機器に対して動作状況を通知するようＥｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ通信Ｉ／Ｆ部１１３に対して指示を出す。指示を受けたＥｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ通信Ｉ／Ｆ部１１３は、機器管理部１１９により指示された機器に対して動作状況を通知するようＥｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ規格で定義されたコマンドを通信ネットワーク１２に送信する。Ｅｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ通信Ｉ／Ｆ部１１３より各機器に対して送付された上記コマンドを受信すると、各機器は、現在の動作状態をＥｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ規格で定義されたコマンドに基づきＥｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ通信Ｉ／Ｆ部１１３に通信ネットワーク１２を介して送信する。各機器の動作状態を受信するとＥｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ通信Ｉ／Ｆ部１１３は、機器管理部１１９にその内容を通知する。認証された機器全ての動作状態の取得を終了すると機器管理部１１９はその旨をＣＰＵ１１０に通知する。

ＣＰＵ１１０は、各機器の動作状態を把握するとＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）通信Ｉ／Ｆ部１１４に対して気温予測情報を含む天気予報情報をクラウドサーバ３１から入手するよう指示を出す。ＣＰＵ１１０から天気予報情報の取得指示を受けるとＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）通信Ｉ／Ｆ部１１４はクラウドサーバ３１に対して天気予報情報送信要求を送付する。該天気予報情報送信要求を受信するとクラウドサーバ３１は気温予測情報を含む天気予報情報をＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）通信Ｉ／Ｆ部１１４に送信する。天気予報情報を受信したＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）通信Ｉ／Ｆ部１１４はＣＰＵ１１０に対してその旨を通知する。
この実施の形態１では、天気予報情報として「晴れ」、「曇り」、「雨」または「雪」を使用するものとし、気温予測情報としては、１時間毎の気温予測情報を入手し使用するものとする。

なお、天気情報は上記４種類に限るものではなく、上記４種類以外に、「晴れ時々曇り」、「曇りのち晴れ」、「晴れのち雨」など更に細かい分類であっても良いことは言うまでもない。また、気温予測情報として、１時間毎の気温予測情報を入手する場合について説明するが、これに限るものではなく、例えば最高気温、および最低気温情報から電力管理装置１００内で気温を予測する、あるいは天気予報情報、月日情報から電力管理装置１００内で気温を予測する等の方式でも良いことは言うまでもない。
天気予報情報を入手すると、ＣＰＵ１１０は運転計画部１１８に対して運転計画を作成するよう指示を出す。

図３は、電力管理装置１００内の運転計画部１１８の構成を示すブロック図である。
図に示すように、運転計画部１１８は、負荷消費電力学習管理部２００と、ＰＶ発電電力学習管理部２０１と、負荷電力予測部となる負荷消費電力予測部２０２と、発電電力予測部となるＰＶ発電電力予測部２０３と、蓄電池モデル２０４と、給湯機モデル２０５と、蓄電池３および給湯機５の運転計画を作成する運転計画作成部２０６とを備える。
負荷消費電力学習管理部２００は、時刻管理部１１７より出力される日付、曜日、時刻データ、Ｅｔｈｅｎｅｔ通信Ｉ／Ｆ１１４を介して入手した現在の天気、図示していない温度計により計測した現在の気温情報（外気温）を元に、電力計測部１１６より出力される、給湯機５および負荷機器２０の消費電力を学習する。
ＰＶ発電電力学習管理部２０１は、時刻管理部１１７より出力される日付、時刻データ、およびＥｔｈｅｎｅｔ通信Ｉ／Ｆ１１４を介して入手した現在の天気を元に、電力計測部１１６より出力される、太陽光パネル１にて発電される発電電力を学習する。

負荷消費電力予測部２０２は、Ｅｔｈｅｎｅｔ通信Ｉ／Ｆ部１１４を介して入手した天気予報情報、気温情報（最高気温、最低気温）、家族スケジュール管理部１２１より出力される家族スケジュール、および負荷消費電力学習管理部２００内のデータベースを元に、負荷機器２０の消費電力を予測する。この負荷消費電力予測部２０２は、給湯機５の消費電力を除く負荷機器２０の消費電力の合計について予測するものとする。なお、負荷消費電力予測部２０２を、各負荷機器２０の消費電力を個別に予測するように構成しても良いことは言うまでもない。
ＰＶ発電電力予測部２０３は、天気予報結果、ＰＶ発電電力学習管理部２０１内のデータベース、および太陽光パネル１のＰＶ発電電力実績を元に、以降のＰＶ発電電力を予測する。

蓄電池モデル２０４は、入力される蓄電池３の特性情報、気温予測情報、および運転計画作成部２０６から出力される蓄電池３の運転計画に基づき、蓄電池３の温度情報である蓄電池セル温度（蓄電池３内部の各セルの表面温度）の予測温度を算出する。そして算出結果から、充放電電流、充電終止電圧、放電終止電圧など蓄電池劣化に大きく起因する各種制限情報を蓄電池特性情報から演算し、演算結果を元に、充放電電流、あるいは充放電電力の運転計画に基づく蓄電池３の動作を模擬する。
この実施の形態１では、蓄電池３の劣化の進度を推定して推定結果に基づき蓄電池特性情報に補正を加え、補正された蓄電池特性を、例えば重回帰分析手法を利用し、二次計画法で使用可能な二次系のモデルに近似して蓄電池モデルを生成する。なお、詳細は後述する。

給湯機モデル２０５は、入力される給湯機５の特性情報、気温予測情報、および運転計画作成部２０６から出力される使用湯量および給湯機５の運転計画に基づき、給湯機５の動作を模擬し、各時刻における消費電力量と蓄熱量を算出する。なお、この実施の形態１では、消費電力量の算出は、負荷消費電力学習管理部２００内のデータベースを用いて行う。
一般に、給湯機５は運転、停止を繰り返し使用すると機器寿命が短くなるため、起動停止は１日２〜３回程度に制限して使用する。従って、この実施の形態１では、電力管理装置１００からの給湯機５の起動停止回数を１日に最大２回とする。なお、ユーザからの追いだき要求がある場合は、給湯機５の起動に制限を設けない。この場合、給湯機５は、二次系のモデルに近似するのではなく、予め運転パターンを複数用意しておき運転計画を作成するものとする。給湯機モデル２０５は、給湯機５の複数の運転パターンによる運転計画を管理する。給湯機５は、起動停止回数が１日に最大２回に限られているため、運転パターン数を絞ることができ演算量の削減が図れる。
なお、給湯機モデル２０５は、運転パターンを用いるものに限らず、蓄電池３と同様に重回帰分析等の手法を用い、二次系のモデルに近似しても良いことは言うまでもない。

運転計画作成部２０６は、負荷消費電力学習管理部２００、ＰＶ発電電力学習管理部２０１、負荷消費電力予測部２０２、ＰＶ発電電力予測部２０３、蓄電池モデル２０４、給湯機モデル２０５を制御して、蓄電池３に計画される充放電電力と、給湯機５の運転パターンとを決定する。また、運転計画作成部２０６は、Ｅｔｈｅｎｅｔ通信Ｉ／Ｆ１１４を介して電力料金体系を入手して管理し、入手した電力料金体系に基づいて電力料金が低くなるように、蓄電池３に計画される充放電電力と、給湯機５の運転パターンとを決定する。運転計画作成部２０６の動作の詳細については後述する。
なお、図３では、説明を簡単にするために、気温の予測結果等、本来、運転計画作成部２０６から各部に供給する情報についても、接続先が明瞭に分かるように外部から供給されているように図示した。

図４は、運転計画部１１８による運転計画作成を説明する図である。
この実施の形態１では、ＰＶ発電電力予測および負荷消費電力予測の結果を元に、蓄エネ機器（蓄電機器Ｂ、蓄熱機器Ｃ）である蓄電池３および給湯機５の特性を加味して、蓄電池３および給湯機５の運転計画を作成する。運転計画を作成する際、図４に示すように、運転計画作成のエンジン部となる運転計画作成部２０６には、例えば３０分間の平均ＰＶ発電電力予測結果（図４（ａ）参照）、および給湯機５の消費電力を除いた、負荷機器２０の平均消費電力予測結果（図４（ｂ）参照）が２４時間分通知される。

一般的に蓄電池３や給湯機５は温度特性等の特性を有し、詳細は後述するが、この実施の形態では、その特性を評価関数としてモデル化を行う。そして、上記ＰＶ発電電力予測結果、負荷消費電力予測結果、電力料金体系を入力として蓄電池３の特性や給湯機５の特性をモデル化した該評価関数を用いて、最適化を行い運転計画を作成する。その際、給湯機５は基本的には気温によりＣＯＰ（エネルギ変換効率）、および最適動作点の消費電力が決まるため、運転計画作成部２０６では、給湯開始時刻と終了時刻（あるいは終了時の蓄エネ量）を決定するだけで良い（図４（ｄ）参照）。一方、蓄電池３は、最適に運転するための充放電電力も併せて決定する必要がある。上述した評価関数を使用して蓄電池３の最適な運転を決定する場合、現時刻以降の３０分毎の平均充放電電力が運転計画として出力される（図４（ｃ）参照）。

この実施の形態では、蓄電池３は、運転計画部１１８から出力される運転計画である充放電電力だけでなく、蓄電池運転モード決定部１２３から出力される蓄電池３の運転モードに基づいて動作するものであるが、比較例として、充放電電力のみで動作する場合について以下に示す。
図５は、この発明の比較例による蓄電池制御の際の不具合を説明する図である。
図５（ａ）に示すように、蓄電池３の運転計画として放電電力（破線）が３０分単位で指定されても、負荷消費電力からＰＶ発電電力を差し引いた電力（実線）は変化する。従って、蓄電池３の放電電力が、負荷消費電力からＰＶ発電電力を差し引いた電力より大きい期間で、蓄電池３の放電電力が系統電源１０側へ逆潮してしまい、系統連系規定に違反する。
また、図５（ｂ）に示すように、蓄電池３の運転計画として指定された充電電力（破線）が、ＰＶ発電電力から負荷消費電力を差し引いた余剰電力（実線）より大きい期間で、本来、電力料金が高いため買電は想定していない電力まで買電して充電し、不必要な電力料金が発生してしまう。

この実施の形態では、蓄電池３に予め複数の運転モードを設定し、蓄電池３を最適に運転するために、運転計画により指定された充放電電力から蓄電池３を制御する運転モードを選択する。例えば、図５（ａ）の場合では、買電電力を最小にする買電最小モード、図５（ｂ）の場合では、余剰電力を充電する余剰電力充電モード等を選択する。

図６〜図８は、蓄電池３、この場合、リチュウムイオンバッテリを使用する蓄電池３の特性を示す図である。
図６（ａ）は、横軸に充電電力量の割合（以下、ＳｏＣと称す）、縦軸に充電電流を示す。図６（ｂ）は、フル放電状態からフル充電状態まで充電する際のＳｏＣの変化を示した。図６（ｂ）において、横軸に時間、縦軸にＳｏＣを示す。図６（ｃ）は、横軸にＳｏＣ、縦軸に蓄電池３より出力される電圧を示す。
一般に、蓄電池３は過充電（蓄電池電圧が所定値を超えて充電）、過放電（蓄電池電圧が所定値以下になるまで放電）を行うと蓄電池３の劣化が必要以上に進み、最悪壊れることがある。リチュウムイオンバッテリは、図６（ｃ）に示すように満充電付近（ＳｏＣが１．０付近）になると、急激に蓄電池電圧が上昇する。また、満充電付近で充電電流の電流リップルが大きいと、蓄電池３の劣化が必要以上に進む場合がある。
従って、蓄電池３に充電する際は、上記過充電の防止、および充電電流リップル量を低減するため、蓄電池電圧が所定の電圧になるまでは定電流で蓄電池３に充電し、所定の電圧になると蓄電池３へは定電圧で充電する方式がとられる。

図６（ａ）、図６（ｂ）に示すように、蓄電池３に充電する際、例えばＳｏＣが０．８となる蓄電池電圧までは定電流で充電し、以降を定電圧で満充電になるまで充電した場合の、ＳｏＣと充電時間の関係は、図６（ｂ）に示すものとなる。１時間で蓄電池３を満充電できる電流量を１Ｃと称し、図６（ｂ）は、定電流制御で充電する期間における電流量を０．８Ｃとした場合の例を示す。図６（ｂ）に示すように、定電流制御で充電する時間と定電圧制御で充電する時間はほぼ等しくなっている。なお、放電については、一般的には蓄電池電圧が放電終止電圧になるまでは、充電時とは異なり、制御の切り替えは行わない。

図７に、蓄電池３のフル充電、フル放電を実施した際の充放電実施回数と蓄電池容量との関係の例を示す。リチュウムイオンバッテリを用いた蓄電池３は、通常、使用するほど劣化が進む。図７に示すように、約４０００回の充放電で、蓄電池３の容量は半分程度まで劣化している。
この実施の形態１では、蓄電池容量が５０％を切った時点が使用期限として説明を続ける。なお、使用期限については上記蓄電池容量が５０％を切った時点に限るものではなく、例えば電池メーカが定めた、蓄電池３を安全に使用できる蓄電池残容量等で決定しても良いことは言うまでもない。

一般に、蓄電池劣化を進める代表的な要因としては、蓄電池３のセル温度、充放電電流、充電終止電圧、放電終止電圧、保存時間等がある。例えば、保存時間については、満充電に近い状態では空に近い状態と比べ劣化が進む。また、気温が高ければ高いほど劣化の進みが早い。また、充放電電流についても、電流量が大きければ大きいほど劣化が進み、その劣化の進む割合は、蓄電池セルの温度に依存する。さらに、充電終止電圧、および放電終止電圧についても同様で、例えば、本来の充電電力の容量の９０％程度以下の充電であれば、１００％まで充電した場合と比べて蓄電池３の劣化は小さくなる。同様に、放電完了時の蓄電池３の残蓄電電力量を大きくすればフル放電した場合と比較し蓄電池３の劣化は小さくなる。また、フル充電時、あるいはフル放電時の劣化の進み具合も蓄電池セル温度に大きく依存する。

リチュウムイオンバッテリ（蓄電池３）は、化学反応により電力を充電したり放電したりする。例えば、低温で所定の電流（例えば、１Ｃ）を充電しようとした場合は、充電電流に対して化学反応が追随できず金属リチュウムが析出し、リチュウムイオンバッテリは劣化する。蓄電池３を、例えば蓄電池セル温度を考慮せず、充放電を繰り返すと、蓄電池劣化が必要以上に進み、所望の使用期間（例えば１０年）を待たずに蓄電池３が劣化し使用できなくなる。
一般に蓄電池劣化を抑制するため、蓄電池３内のマネジメントユニットにより、過充電、あるいは過放電を検出した場合、温度の高い状態、あるいは低い状態で充放電を行った場合等、強制的に蓄電池３と蓄電池パワコン４とを切り離すような仕組みが組み込まれていることが多い。

従って、この実施の形態１では、蓄電池３が所望の使用期間以上利用ができるように、蓄電池３の劣化要因となる、充放電電流の最大値、充電終止電圧、および放電終止電圧を蓄電池３のセル温度に基づき制限を加える。
図８は、蓄電池セル温度に対する最大充放電電流とＳｏＣとの関係を示し、この実施の形態１では、充放電電流の最大値を制限する制限テーブルとして用いる。なお、図８（ａ）は最大充電電流の変化を示し、図８（ｂ）は最大放電電流の変化を示す。また、充電電力量の割合を示すＳｏＣの変化により、ＳｏＣに対応して変化する電圧の変化も示される。

図８（ａ）に示すように、蓄電池セル温度が室温（例えば２０℃〜２５℃）の場合は、蓄電池３は定格通りに充電が可能となる。なお、上述したように、蓄電池３の充電制御が定電流制御から定電圧制御に切り替わることに起因して、例えば、室温時にはＳｏＣが０．８以上になると最大充電電流が絞られている。室温から蓄電池セル温度が上昇すると、最大充電電流は徐々に小さくなり、また、充電終止電圧が低くなりＳｏＣも低くなる。そして、この実施の形態１では、蓄電池セル温度が４５℃を超えると充電動作を禁止する。
また、蓄電池セル温度が室温から低くなるときも、同様に最大充電電流は徐々に小さくなり、また、充電終止電圧が低くなりＳｏＣも低くなる。そして、この実施の形態１では、蓄電池セル温度が０℃以下になると充電動作を禁止する。

また図８（ｂ）に示すように、蓄電池セル温度が室温（例えば２０℃〜２５℃）の場合は、蓄電池３は定格通りに放電が可能となる。なお、ＳｏＣが０付近になると最大放電電流は急峻に絞られ０になる。室温からセル温度が上昇すると、最大放電電流は徐々に小さくなり、また、放電停止時の放電終止電圧が高くなりＳｏＣも高くなる。そして、この実施の形態１では、蓄電池セル温度が０℃以下になると放電動作を禁止する。

なお、この実施の形態１では、後述する容量維持率情報を元に蓄電池３の劣化の進度を推定し、推定結果に基づき図８に示す充放電電流の制限テーブルに補正を加える。具体的には、劣化が進んだ蓄電池３に対しては充放電の終止電圧（満充電、フル放電を判断する電圧）や最大充放電電流を新品のものに比べ低くする。また、充電に関しては、図６（ｂ）に示す、定電流充電から定電圧充電に移行する電圧を低くする。そして、補正を加えた蓄電池特性を、例えば重回帰分析手法を利用し、二次計画法で使用可能な二次系のモデルに近似する。これにより、蓄電池３の温度特性、ＳｏＣ特性（例えば、図６（ｂ）に示す特性）に加え、蓄電池劣化も考慮したモデルとすることができる。この実施の形態１では、上述の要領で作成した二次系のモデルに近似した蓄電池モデル２０４を生成する。

なお、蓄電池セル温度に対する充放電電流の最大値を制限する制限テーブルは図８に示すものに限らず、使用する蓄電池３の特性にあわせたテーブルを使用すれば良い。
また、この実施の形態１では、蓄電池劣化の要因となる蓄電池保存劣化についての説明を省略するが、例えば、保存劣化が進む高温時については、気温予測結果に基づき最大充電電力量（あるいは充電終止電圧）の上限値を制限するよう、さらに制限テーブルを設けても良いことは言うまでもない。
さらに、この実施の形態１では、蓄電池３の劣化を進める要因として、蓄電池セル温度、最大充放電電流、充電終止電圧、放電終止電圧、および保存劣化について説明したがこれに限るものではなく、例えば、蓄電池３の劣化度合い（現在の蓄電池の容量／初期の蓄電池の容量）に応じて、上述した充放電時の制限テーブルを切り替えて使用しても良いことは言うまでもない。具体的には、劣化の進んだ蓄電池３は、より厳しい制限テーブルを使用しても良い。

次に、給湯機５の特性について説明する。
図９は、ヒートポンプ式の給湯機５の特性であるＣＯＰ（エネルギ変換効率）について示す図である。図９（ａ）は、横軸に気温、縦軸にＣＯＰを示す。ヒートポンプサイクルを利用する給湯機５は、気温によってＣＯＰが異なる。例えば、同じ温度の同量の水を所定の温度のお湯に沸き上げる場合、気温が０℃の場合ではＣＯＰは約２．７程度、気温が３０℃の場合ではＣＯＰは約６程度であり、気温が０℃の場合は３０℃の場合の２倍以上の電力を必要とする。従って、お湯を沸き上げる場合、気温が高いほど消費電力が低くなる。
また、ヒートポンプサイクルを利用しお湯を沸き上げる給湯機５は、気温、負荷（湯量）等によって、ＣＯＰが最高効率となるように動作する負荷率（消費電力）も異なる。

従って、この実施の形態１では、各時刻における消費電力、沸き上げ完了時刻、蓄熱量等の予測値は、気温と図９に示す給湯機５の特性により求めることで、予測誤差を最小限に抑える。同様に、電力料金を予測する場合も、気温と図６に示す特性に基づき各時刻の消費電力量を求め電力料金を算出するので、電力料金の予測誤差を最小限に抑えることができる。なお、給湯機５の特性は図６に示すものに限るものではなく、使用する給湯機の持つ特性に合わせた特性テーブルデータ使用すればよいことは言うまでもない。

次に、運転計画部１１８、および蓄電池運転モード決定部１２３の詳細な動作について説明する。なお、運転計画部１１８では、運転計画部１１８内の運転計画作成部２０６が、負荷消費電力学習管理部２００、ＰＶ発電電力学習管理部２０１、負荷消費電力予測部２０２、ＰＶ発電電力予測部２０３、蓄電池モデル２０４、給湯機モデル２０５を制御して動作する。
図１０は、電力管理装置１００における運転計画作成動作の全体フロー図である。図１１は、図１０に示す全体フロー図の部分詳細フロー図であり、図１２は、図１１に示すフロー図の部分詳細フロー図である。

図１０に示すように、まず、運転計画部１１８は、ＣＰＵ１１０から運転計画作成の指示を受け取ると、時刻管理部１１７から月日、曜日、時刻情報を取得する（Ｓ１１）。
時刻等の情報の取得が完了すると、電力計測部１１６は、現在の消費電力、ＰＶ発電電力等の情報（リアルタイム計測値）を取得する。その際、気温についても取得する（Ｓ１２）。
現在のＰＶ発電電力等の取得を終了すると、運転計画部１１８は、第１蓄電池情報である充放電電力情報（充放電電力あるいは充放電電流）を取得する（Ｓ１３）。
蓄電池３の充放電電力情報の取得を完了すると、運転計画部１１８は、第１給湯機情報である給湯機５の消費電力を取得する（Ｓ１４）。
なお、ステップＳ１１からステップＳ１４の各計測データは、５０μｓの周期（２０ＫＨｚ）でサンプリングするものとする。なお、サンプリングは５０μｓに限るものではない。また、取得した各計測データを元に、後述する運転計画更新周期内（この場合、３０分）で平均値を算出するものとする。

次に、運転計画部１１８は、運転計画作成時刻であるか確認する（Ｓ１５）。
通常、電力管理装置１００は、定期的に太陽光パワコン２、蓄電池パワコン４、給湯機５、および負荷機器２０であるエアコン２１、冷蔵庫２２、照明２３、ＩＨクッキングヒータ２４と通信を行い、各機器の情報をＥｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ通信Ｉ／Ｆ部１１３を介して取得する。この実施の形態１では、３０分毎に各機器の情報を取得して運転計画を作成するものとする。
なお、電力管理装置１００での運転計画の作成周期は３０分に限るものではなく、ＣＰＵ１１０の処理速度や通信速度等で決定すれば良い。また、運転計画の作成周期は一定である必要はなく、例えば、深夜などＰＶ発電がなく、また負荷消費電力も予測値とあまり変わらない時間帯は、運転計画の作成周期を長くとることで電力管理装置１００でも消費電力の削減を図っても良い。あるいはＰＶ発電電力が予測から外れ、運転計画の変更を余儀なくされた場合等については、不定期に運転計画の作成または変更を行って良いことは言うまでもない。

ステップＳ１５でＮｏの場合は、ステップＳ１１に戻り、各種データの取得を継続する。
一方、ステップＳ１５でＹｅｓの場合は、電力料金テーブルを取得するため、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）通信Ｉ／Ｆ部１１４を介してクラウドサーバ３１に現在契約している電力料金テーブル情報を送付するよう要求する。クラウドサーバ３１は、電力料金テーブル情報の要求を受信すると、需要者である現在ユーザが契約している電力料金体系としての電力料金テーブルをＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）通信Ｉ／Ｆ部１１４を介して運転計画部１１８内の運転計画作成部２０６に送信する。なお、電力料金テーブルには太陽光パネル１で発電した電力（余剰電力）の売電価格情報についても送付されてくるものとする。クラウドサーバ３１から電力料金テーブル情報を受信すると運転計画作成部２０６は、図示していないデータ記憶部に電力料金テーブルを記憶する（Ｓ１６）。

この実施の形態１では、図１３に示す電力料金テーブルを使用した場合について説明する。なお、図１３は横軸を時刻、縦軸を電力料金としてグラフ化したデータを示す。この場合、２３時から７時までを深夜電力時間帯として、昼間の電力の約１／３程度の電力料金で買電できるものとする。また、夏季については電力のピーク時間帯となる１２時〜１６時の時間帯は破線で示したように電力料金は２５％程度高くなるものとする。
なお、電力料金体系は図１３に示すものに限るものではなく、例えば、料金体系が現在の総需要量で時々刻々と変化すような可変電力料金体系等でも良いことは言うまでもない。また、デマンドレスポンスに基づくインセンティブが発生する場合は、そのインセンティブを考慮した電力料金体系であっても良いことは言うまでもない。

また、この実施の形態１では、電力料金テーブルを運転計画作成毎にクラウドサーバ３１からダウンロードする場合について説明する。これは、以下の理由による。近年、ピーク時の電力を削減するためデマンドレスポンス方式が実証あるいは検証されている。デマンドレスポンスは、前日に通知されるケースもよくあるが、実施する数時間前にユーザに通知される場合もある。この実施の形態１では、運転計画作成タイミング毎に電力料金を確認することで、直前にデマンドレスポンスが通知されても対応を可能としている。

次に、運転計画部１１８は、充電電力量（蓄電量）、および蓄電池３の温度情報である蓄電池セル温度を含む第２蓄電池情報をＥｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ通信Ｉ／Ｆ部１１３を介して取得する（Ｓ１７）。
第２蓄電池情報の取得を完了すると、運転計画部１１８は、給湯機５の蓄熱量、湯量等の第２給湯機情報をＥｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ通信Ｉ／Ｆ部１１３を介して取得する（Ｓ１８）。
第２給湯機情報の取得が完了すると、運転計画部１１８は、ステップＳ１９で示す運転計画の作成を開始する。

以下、図１１を用いて運転計画作成フローを説明する。この運転計画作成フロー（ステップＳ３１〜ステップＳ４０）は図１０に示すステップＳ１９を詳細に示すものである。
運転計画作成が開始されると運転計画部１１８内の運転計画作成部２０６は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）通信Ｉ／Ｆ部１１４を介してクラウドサーバ３１から天気予報情報、および気温予報情報を取得し、図示していない記憶領域に記憶する（Ｓ３１）。
天気予報情報、および気温予報情報の取得および記憶が完了すると、運転計画作成部２０６は、入手した天気予報情報が更新されているか確認する（Ｓ３２）。
ステップＳ３２でＹｅｓ、即ち天気予報情報が更新されていた場合、運転計画作成部２０６はＰＶ発電電力予測部２０３に対してＰＶ発電電力の予測、および補正を行うよう指示を出す。ＰＶ発電電力予測部２０３は指示を受け取ると、太陽光パネル１の取り付け角、および取り付け方位、経度、緯度情報を取得する。具体的には、太陽光パネル１の取り付け角、および取り付け方位情報については、太陽光パネル１の取り付け工事完了時にユーザが入力したものを、ＲＯＭ１１１内に記憶しておき、そのデータを読み出す。経度、緯度情報については、クラウドサーバ３１より入手する。
太陽光パネル１に関する各情報の取得を完了すると、運転計画作成部２０６は天気予報に基づく日射量推定を実施する。

以下、この実施の形態１における日射量推定方法およびＰＶ発電電力学習方法についてＰＶ発電電力予測部２０３、およびＰＶ発電電力学習管理部２０１の動作と共に説明する。
ＰＶ発電電力学習管理部２０１は、天気実績、およびＰＶ発電電力から推定した日射量情報、および日時情報を元に日射量推定用のデータベースを作成する。この実施の形態１では、日射量推定用のデータベースとして、月毎に天気情報の種類毎にデータベーステーブルを持つものとする。なお、日射量推定用のデータベースは学習により追加、更新されるもので、日毎、あるいは週毎、あるいは季節毎に持たせるように構成しても良いことは言うまでもない。
図１４は、ＰＶ発電電力学習管理部内のデータベースに格納された各天気、時刻の日射量の予測データを示すもので、各天気（晴れ、曇り、雨）の学習データを内挿し求めた日射量の学習結果から得られたものである。なお、３０分単位の棒グラフでは３種類のデータを表示できないため、図１４では波形で示した。図において、縦軸は推定日射量値、横軸は時刻を示す。なお、この実施の形態１では、データベースを３０分単位で構成する場合について説明するがこれに限るものではなく、与えられたメモリサイズで、例えば１５分単位、あるいは１時間単位で構成しても良いことは言うまでもない。また、冬季であれば雪の天気についてもデータベースを作成する。

分電盤１４内の電力計測回路１４ａで計測したＰＶ発電電力により、３０分間の平均ＰＶ発電電力が算出されＰＶ発電電力学習管理部２０１に入力される。なお、この処理は上述したステップＳ１２にて行っても良い。
そして、上述の要領で取得した経度、緯度情報、ステップＳ１１で取得した日時情報（本日の月日、時刻情報）を元に、太陽の高度を算出する。太陽の高度の算出結果、太陽光パネル１の取り付け角、取り付け方位、および実測ＰＶ発電電力に基づく３０分間の平均ＰＶ発電電力から日射量を算出する。
日射量の算出が完了すると、算出した日射量から過去３０分間の天気を推定する。この実施の形態１では、日時、および上記算出した日射量から天気を推定するデータベースを準備しておくものとして説明を続ける。なお、上記日射量の算出結果は、図示していないＰＶ発電電力学習管理部２０１内のメモリに日射量データとして記憶する。なお、該日射量データは、当日、太陽光パネル１が発電している時間帯分のデータを蓄積するものとして説明を続ける。

ＰＶ発電電力学習管理部２０１は、上記天気の推定結果、および日時情報から日射量を推定する際に使用する図示していない学習データベースの日射量データを読み出す。そして、実測ＰＶ発電電力に基づく３０分間の平均ＰＶ発電電力を元に、当該時刻に相当する学習データベースから読み出した日射量データに補正を加え、再度学習データベースに書き戻す。
図１５は、ステップＳ３３と後述するステップＳ３４を説明する図で、推定日射量を実測結果に基づいて補正する日射量補正動作を説明する図である。
図１５（ａ）に、学習用データベースから読み出した日射量データを示す。図において、縦軸は推定日射量（日射量予測値）、横軸は時刻を示す。なお、この実施の形態１では、データベースを３０分単位で構成する場合について説明したがこれに限るものではなく、与えられたメモリサイズで、例えば１５分単位、あるいは１時間単位で構成しても良いことは言うまでもない。また、冬季であれば雪の天気についてもデータベースを作成する。また、天気種別も晴れ、曇り、雨に限るものではなく、例えば、晴れのち曇り、曇りのち晴れ、晴れ時々曇り等、天気予報で通知される情報を用いてデータベースを構築しても良いことは言うまでもない。

上記要領で実測結果に基づくＰＶ発電電力学習が完了するとＰＶ発電電力学習管理部２０１は、ステップＳ３１で取得した天気予報情報、日時情報からＰＶ発電電力学習管理部２０１内の学習テーブルデータ内の３０分毎の日射量データである推定日射量を、図１５（ａ）に示すように２４時間分読み出す（Ｓ３３）。
ステップＳ３２でＮｏの場合は、ステップＳ３３をパスする。
次に、実測ＰＶ発電電力に基づく３０分毎の平均ＰＶ発電電力から日射量を算出、即ち平均ＰＶ発電電力を日射量に換算した、現時刻までの日射量算出値（図１５（ｂ）参照）を用いて、図１５（ａ）に示す推定日射量に補正をかける。具体的には、以下の（式１）に示す演算で補正係数ｋ１を算出して補正する。

ＰＶ発電開始後：
ｋ１＝Σ（日射量算出値）／Σ（推定日射量）
ＰＶ発電開始前：
ｋ１＝１
・・・・・・・・・・（式１）
但し、Σは、０時（あるいは発電開始）から現時刻までの合計を示す。

ＰＶ発電電力予測部２０３は上記（式１）により算出した補正係数ｋ１を、現時刻以降の推定日射量に乗算することで、実測結果に基づく日射量補正を行う。具体的には、上記学習テーブルから読み出した図１５（ａ）に示す推定日射量で、現時刻以降の３０分毎の推定日射量に補正係数ｋ１を乗じて、推定日射量の補正を行う。この場合、補正係数ｋ１が１より大きく、補正により増大した日射量を示している（図１５（ｃ）参照）。
この実施の形態１では、以下の理由により実測結果に基づく日射量補正を行っている。上述したように、天気予報は、晴れ、曇り、雨、雪の４種類程度である。従って、天気予報が晴れであっても、雲１つない晴天と、雲の割合が７５％程度の晴れでは、ＰＶ発電電力は異なる。このため、実測結果に基づき推定日射量に補正を加えることで日射量の予測誤差の最小化を図っている（Ｓ３４）。

次に、補正係数ｋ１が乗算された補正後の日射量情報を元に、ＰＶ発電電力を予測する。
なお、ＰＶ発電電力予測に際しては、ＰＶ発電電力予測部２０３は、各時刻の日射量からＰＶ発電電力を予測する学習テーブルを準備しておき、該学習テーブルを用いて各予測時刻のＰＶ発電電力を予測するものとする。また、該ＰＶ発電電力を予測する学習テーブルは、電力計測部１１６で３０分間の平均発電電力、およびその情報から推定した日射量を元にデータを学習し、学習テーブルを構築するものとする。なお、当該学習テーブルは、この実施の形態１では時刻毎１２ヶ月分の学習テーブルを持つものとする。学習テーブルは１２カ月分に限るものではなく、例えば、１３カ月や季節毎４つのテーブル、週単位でテーブル、あるいは日単位でテーブルを持たせても良いことは言うまでもない（Ｓ３５）。

次に、ＰＶ発電電力予測部２０３は、ＰＶ発電電力の予測が完了すると、運転計画作成部２０６にその旨を通知する。該通知を受け取ると運転計画作成部２０６は、負荷消費電力予測部２０２に対して、気温の補正、蓄電池セル温度の補正、および負荷の消費電力の予測をするよう指示を出す。
まず、負荷消費電力予測部２０２は、実測結果に基づく気温の補正を実施する。以下、気温の実測結果に基づく補正方法について説明する。
図１６は、実測結果に基づいて気温情報を補正する動作を説明する図である。この実施の形態１では、気温予測情報は３０分単位でクラウドサーバ３１から通知されるものとする。図１６（ａ）に、クラウドサーバ３１から通知された気温予測情報を示す。図において、縦軸は予測気温、横軸は時刻を示す。
なお、気温予測情報は３０分単位に限るものではなく、１時間単位、４時間単位、あるいは６時間単位であっても良いことは言うまでもない。また、１時間、４時間、あるいは６時間単位で通知される場合は、データ間は内挿して使用するものとする。また、各時刻単位の気温情報ではなく、最高気温、最低気温情報のみでも良い。ただし、最高気温、最低気温の場合は、気温学習用のデータテーブルを例えば月毎、天気毎で準備し、該気温学習用のデータテーブルを利用して、２４時間の気温の変化を決定し、該最高気温、最低気温情報にて補正をかけるように構成しても良い。

クラウドサーバ３１から気温予測結果を受け取ると、負荷消費電力予測部２０２は、電力計測部１１６で計測した３０分間の平均気温情報を取得する。この実施の形態１では、気温は図示していない温度計で計測した外気温を各電流計測結果とともに電力計測部１１６で計測し、３０分間の平均気温を算出して負荷消費電力予測部２０２に出力するものとして説明を続ける。なお、実測気温による３０分間の平均気温情報は、負荷消費電力予測部２０２内の図示していないメモリへ一旦記憶される、該メモリは、当日の０時より現時刻までの３０分単位の平均気温データを記憶する。図１６（ｂ）に、当日の０時より現時刻までの実測気温による３０分単位の平均気温情報を示す。
負荷消費電力学習管理部２００は、図１６（ｂ）に示す実測気温による平均気温情報を用いて、図１６（ａ）に示す気温予測情報に対して補正をかける。具体的には、以下の（式２）に示すように、当日の０時より現時刻までの３０分単位の平均気温（実測気温）と予測気温との各差分データの平均値である補正値ｋ２を算出する。

ｋ２＝Σ（実測気温−予測気温）／データ数
・・・・・・・・・・（式２）
但し、Σは、０時から現時刻までの合計を示し、データ数は差分データの数を示す。

そして補正値ｋ２の算出を終了すると、負荷消費電力学習管理部２００は、図１６（ａ）に示す予測気温で現時刻以降の３０分毎の予測気温に、算出した補正値ｋ２を加算することで、実測結果に基づく気温補正を行う。この場合、補正値ｋ２が０より大きく、補正により増大した気温を示している（図１６（ｃ）参照）（Ｓ３６）。

次に、負荷消費電力学習管理部２００は、蓄電池セル温度を予測気温に合わせて補正した温度情報（補正後蓄電池セル予測温度）を算出する。
図１７は、補正後蓄電池セル予測温度の算出動作を説明する図である。なお、当日の０時より現時刻までの３０分単位の蓄電池セル温度の平均データは、ステップＳ１７にて取得した蓄電池セル温度から算出されて図示していないメモリへ記憶される。
具体的には、以下の（式３）に示すように、最新の平均蓄電池セル温度（蓄電池セル温度）と平均気温（実測気温）との差分である補正値ｋ３を算出する。なお、蓄電池３は使用により温度上昇する為、ｋ３は０以上である。

ｋ３＝蓄電池セル温度−実測気温
・・・・・・・・・・（式３）

そして補正値ｋ３の算出を終了すると、負荷消費電力学習管理部２００は、図１７に示すように、ステップＳ３６において補正した補正後の３０分毎の各予測気温に、算出した補正値ｋ３を加算することで、現時刻以降の３０分毎の補正後蓄電池セル予測温度を算出する（Ｓ３７）。
なお、蓄電池セル温度に対して想定される現時刻以降の３０分毎の予測温度を算出し、その予測温度をステップＳ３６での気温補正と同様に補正して補正後蓄電池セル予測温度を求めても良い。

次に、負荷消費電力予測部２０２は負荷消費電力学習管理部２００に対して負荷機器２０の消費電力を予測して補正を実施するよう指示を出す。指示を受け取った負荷消費電力学習管理部２００は、電力計測部１１６で計測した各負荷機器２０（エアコン２１、冷蔵庫２２、照明２３、ＩＨクッキングヒータ２４等）の３０分間の平均消費電力を取り込む。そして、取り込んだ３０分間の平均消費電力を元に、図示していない負荷消費電力予測用の学習データベースを更新する。この実施の形態１では、負荷消費電力予測用のデータベースは各月の曜日毎に天気情報の種類ごとに学習テーブルを持つものとする（テーブル数は１２カ月×７日×３（天気種類）＝２５２）。また、データベースに記憶するデータは、給湯機５の消費電力を除く負荷機器２０の消費電力の合計を学習し記憶するものとする。なお、データベースは接続されている負荷機器２０毎に持たせても良いことは言うまでもない。また、給湯機５については、負荷消費電力予測部２０２内に個別のデータベースを準備するものとし、その詳細は後述する。

電力計測部１１６で計測した各負荷機器２０の３０分間の平均消費電力は、負荷消費電力学習管理部２００で加算される。そして、ステップＳ１１で取得した月日、曜日、時刻情報、およびステップＳ３１で取得した天気予報情報に基づき負荷消費電力予測用の学習データベースからデータを読み出し、上記加算結果を元に負荷消費電力を学習し、その結果を再度学習データベースに書き戻す。

図１８は、予測された負荷消費電力を実測結果に基づいて補正する負荷消費電力補正動作を説明する図である。
実測結果に基づく負荷消費電力量学習が完了すると、負荷消費電力学習管理部２００は負荷消費電力予測部２０２にその旨を通知する。終了通知を受け取った負荷消費電力予測部２０２は、ステップＳ３１で取得した天気予報情報、ステップＳ１１で取得した月日、曜日情報から負荷消費電力の予測値（学習テーブルデータ内のデータ）を当日の２４時間分読み出す（図１８（ａ）参照）。
図１８（ａ）において、縦軸は消費電力、横軸は時刻を示す。なお、この実施の形態１では、データベースを３０分単位で構成する場合について説明したがこれに限るものではなく、与えられたメモリサイズで、例えば１５分単位、あるいは１時間単位で構成しても良いことは言うまでもない。

そして、午前０時から現時刻までの負荷消費電力実績（図１８（ｂ）参照）を用いて、図１８（ａ）に示す負荷消費電力の予測値に補正をかける。その際、この実施の形態１では、家族スケジュール管理部１２１が管理している家族のスケジュールを参照する。例えば、お父さんが出張で帰宅をしない場合は、給湯機５で給湯する湯量を少なくするとともに、エアコン２１や照明２３等の消費電力についても見直す。上記要領で、家族スケジュールに基づく消費電力の補正が完了すると、実測値に基づく消費電力の補正を実施する。 具体的には、現時刻から遡り２時間前までの消費電力誤差（２時間の平均消費電力と２時間の予測消費電力の差）に基づき、以降の消費電力を予測する。これは、以下の理由に基づく。消費電力予測をする際の誤差要因は、家族スケジュールに加え、天気（特に気温）が大きく係わる。特に、夏季や冬季はエアコン２１等の空調設備の消費電力が大きく変わる。例えば、気温が高い場合、あるいは低い場合は、エアコン２１を使用する時間が長くなるとともに、気温が高い、あるいは低いため消費電力も上昇する。

よって、この実施の形態１では、過去２時間の平均消費電力の誤差である、２時間の平均消費電力から２時間の予測消費電力を差し引いた差分を補正値ｋ４とする。そして、図１８（ｃ）に示すように、現時刻以降の負荷消費電力の予測値（予測消費電力）に補正値ｋ４を加えることで誤差の補正を行う。
なお、負荷消費電力の予測においては、誤差値をそのまま補正値に用いて予測値に加える。これは、上述したように、消費電力の誤差は、エアコン２１や照明２３等の運転時間、および個別の負荷機器２０の消費電力の変動に起因するものが大きいためである。例えば、予定外の時間からエアコン２１が動作する、あるいは気温が高い（あるいは低い）ためエアコン２１の消費電力が予定より多くなるなど個別の負荷機器２０の消費電力増加に起因して負荷消費電力は増加する。
この実施の形態１では、実測結果との平均誤差を補正値ｋ４として負荷消費電力の予測値に加算するよう構成した。また、家族のスケジュールに基づき補正を加えることで負荷消費電力の予測誤差の最小化を図っている（Ｓ３８）。

負荷消費電力予測部２０２は、負荷消費電力の予測値の補正が完了するとその旨を運転計画作成部２０６に通知する。運転計画作成部２０６は、負荷消費電力予測部２０２、およびＰＶ発電電力予測部２０３から取得した本日の負荷消費電力およびＰＶ発電電力の予測結果から、現時刻以降の３０分毎の余剰電力を予測する。具体的には、余剰電力として（ＰＶ発電電力予測結果−負荷消費電力予測結果）を算出する（Ｓ３９）。
余剰電力の予測が終了すると、運転計画作成部２０６は蓄電池３および給湯機５の運転計画の作成を行う（Ｓ４０）。

以下、図１２を用いて蓄電池３および給湯機５の運転計画作成フローを説明する。この運転計画作成フロー（ステップＳ４１〜ステップＳ５０）は図１１に示すステップＳ４０を詳細に示すものである。なお、この実施の形態１では、深夜０時から２４時までの運転計画を作成する。
蓄電池３および給湯機５の運転計画作成が開始されると、運転計画部１１８内の運転計画作成部２０６は、給湯機５の情報を収集する。具体的には、家族スケジュール管理部１２１から、給湯機５の使用計画である使用時刻および使用湯量を取得する。図１９に、給湯機５の使用計画の一例を示す。給湯機５の使用計画を入手すると、水温情報を元に現在の蓄熱量を求める。なお、翌日の給湯機５の運転計画を立てる際の水温は、給湯機５内の図示していない水温計で予め定められた時間に測定した水温を使用するものとする（Ｓ４１）。

次に、運転計画作成部２０６は給湯機５の特性情報の収集を実施する。この実施の形態１では、給湯機５の特性情報はクラウドサーバ３１に記憶されているものとして説明を続ける。通常、給湯機５は深夜時間帯の安い電力を使用してお湯を沸かし、使用時間までに損失した損失熱量については使用前に追いだきするよう構成されているため、自身の特性データを内部に記憶していない場合が多い。よって、この実施の形態１では、給湯機５の特性をクラウドサーバ３１から取得するものとした。
なお、取得した給湯機５の情報（使用湯量、使用時間および蓄熱量）、および給湯機５の特性情報は給湯機モデル２０５に入力する（Ｓ４２）。

運転計画作成部２０６は、給湯機５の特性情報の取得を完了すると、蓄電池３のさらなる情報を取得する。具体的には、後述する蓄電池３の運転計画から算出した本日２３時の蓄電電力量予測結果、昨日終了時に算出した蓄電池３の容量維持率、蓄電池パワコン効率（蓄電池３および蓄電池パワコン４の両者の損失から求めた効率で、充電電力量に対する放電可能電力量の割合）、および蓄電池３の容量情報を取得する。
この実施の形態１では、毎日２３時に、１日の蓄電池３の動作履歴および計測結果から容量維持率を推定するものとして説明する。容量維持率は、２３時の時点で、２４時間の蓄電池３の充放電履歴、蓄電池セル温度からＣＰＵ１１０が算出し、運転計画作成部２０６に通知する。なお、容量維持率の計算方法の説明は省略する。
また、蓄電池パワコン効率は、電力計測部１１６にて、充電電流、放電電流、およびＳｏＣ情報から算出するものとする。なお、蓄電池パワコン効率の算出方法はこれに限るものではなく、予め蓄電池パワコン４に記憶しておき、Ｅｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ通信Ｉ／Ｆ部１１３介して取得しても良いことは言うまでもない（Ｓ４３）。

次に、運転計画作成部２０６は蓄電池３の特性情報を取得する。この実施の形態１では、蓄電池パワコン４からＥｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ通信Ｉ／Ｆ部１１３を介して蓄電池３の特性情報を取得する。蓄電池パワコン４は、蓄電池３の不必要な劣化を抑えるため、蓄電池パワコン４内、あるいは蓄電池３内の図示していないバッテリーマネージメントユニットに蓄電池３の特性情報を有している場合が多い。なお、取得した蓄電池３の特性情報をクラウドサーバ３１に記憶しておき、クラウドサーバ３１から入手するよう構成しても良いことは言うまでもない。
取得した蓄電池３の情報、および蓄電池３の特性情報は蓄電池モデル２０４に入力する（Ｓ４４）。

次に、運転計画作成部２０６は、蓄電池モデル２０４において蓄電池３のモデルを生成する。具体的には、蓄電池モデル２０４において、蓄電池３の容量維持率情報を元に蓄電池３の劣化の進度を推定し、推定結果に基づきステップＳ４４で入手した蓄電池特性情報に補正を加える。そして、補正を加えた蓄電池特性を、例えば重回帰分析手法を利用し、この実施の形態１では、二次計画法で使用可能な二次系のモデルに近似する。
上述したように、蓄電池３は、蓄電池セル温度および蓄電電力量により充放電電流の最大値が変わる。また、蓄電池セル温度により、充電可能な最大ＳｏＣ値も変わる。更に、上記充放電電流の最大値、充電可能な最大ＳｏＣ値も蓄電池３の劣化進度によって変わる。
この実施の形態１では、ステップＳ３７にて補正した補正後蓄電池セル予測温度に基づいて図８に示す蓄電池充放電電流の制限テーブルを選択する。そして、更に、劣化進度により、蓄電池充放電電流の制限テーブルを変更すると共に、劣化が進んだ蓄電池３に対しては充電終止電圧を新品のものに比べ低くする。具体的には、図８に示す蓄電池充放電電流の制限テーブルを最大充放電電流も低く抑えるように変更する。また、図６（ｂ）に示す定電流充電から定電圧充電に切換える蓄電池電圧を低くするとともに、ＳｏＣについても１．０（満充電）になる前に終了する。

そして、変更した蓄電池充放電電流の制限テーブルを元に重回帰分析手法を利用し蓄電池３をモデル化する。このため、蓄電池３の温度特性、ＳｏＣ特性（例えば、図６（ｂ）に示す特性）に加え、蓄電池劣化も考慮したモデルとすることができる。なお、蓄電池３のモデルの更新は、毎回実施するのではなく、例えば１０日に１回、あるいは１カ月に１回、あるいはＳｏＣが０．０１変化した場合等でも良いことは言うまでもない（Ｓ４５）。

蓄電池モデル２０４において蓄電池３のモデル化を完了すると、運転計画作成部２０６は、給湯機５の運転パターンを選択する。この実施の形態１では、給湯機５の特性を二次系のモデルに近似するのではなく、運転計画を示す運転パターンを予め複数用意しておき、運転パターンを選択することで運転計画を作成するものとする。
一般に、給湯機５は１日に運転、停止を繰り返し使用すると機器寿命が短くなるため、起動および停止は１日２〜３回程度に制限して使用する。このため、運転パターンを選択することで運転計画を作成する方法において、運転パターン数を絞ることができ演算量の削減が図れる。なお、蓄電池３と同様に重回帰分析等の手法を用い、二次系のモデルに近似しても良いことは言うまでもない。
この実施の形態１では、給湯機５の１日の起動停止回数を最大２回とする。この場合、ユーザが風呂の追いだきで使用する場合等を考慮し運転計画では２回に制限し、ユーザからの追いだき要求がある場合は、給湯機５の起動に制限を設けないものとする。

また、給湯機モデル２０５は給湯機５の複数種類の運転計画（運転パターン）を管理する。以下、給湯機モデル２０５の動作を詳しく説明する。
上述したように、給湯機５はヒートポンプサイクルを利用するため、気温によりＣＯＰが変わる。例えば、３℃と９℃では１．５倍以上ＣＯＰが変わる場合もある。従って、この実施の形態１では、給湯機モデル２０５において、図９に示すＣＯＰ特性、電力料金体系および余剰電力に基づいて、給湯機５の運転パターンの数を予め絞ることで、運転計画作成部２０６部での負担を減らす。具体的には、気温予測結果に基づき、各時刻（この実施の形態１では、３０分単位）の平均使用電力および蓄熱量を算出する。この平均使用電力算出結果と余剰電力予測結果とから売電あるいは買電電力を算出する。そして、この売買電力算出結果を元に、給湯機５を運転した場合の電力料金と運転しなかった場合の電力料金を算出する。この電力料金は、ユーザの契約に基づく電力料金体系における買電料金および余剰電力の売電料金を参照して算出される。そして、算出結果の中から、電力料金の削減効果の高い複数の運転パターンを抽出する。なお、抽出により給湯機モデル２０５が生成する運転パターンは、給湯機５の深夜給湯を必ず含むものとする。これは、運転計画には蓄電池３の充放電の計画も含まれており、給湯機５で余剰電力を用いて給湯するよりも、余剰電力を蓄電池３に充電し、給湯機５の運転は、深夜給湯にて行う場合の方が電力料金が安い場合があるためである。
なお、ＣＰＵ１１０の処理能力に余裕がある場合は、給湯機５の全ての運転パターンを用いて運転計画を作成しても良いことは言うまでもない。
このように給湯機モデル２０５が生成する複数の運転パターン内から、運転計画作成部２０６は、上述したように運転パターンを選択する（Ｓ４６）。

運転計画作成部２０６は、選択された運転パターンが給湯機モデル２０５から入力されると、ステップＳ４５で生成した蓄電池３のモデルと、各種予測結果（ＰＶ発電電力予測結果、負荷消費電力予測結果、気温予測結果、蓄電池セル温度予測結果）とから、選択された運転パターンにおける電力料金が最小になる蓄電池３の運転計画を二次計画法を用いて導出する。この場合、現時刻から２４時までに発生する電力料金が最小になるように、蓄電池３の運転計画として、蓄電池３に計画される３０分毎の充放電電力を決定する。この充放電電力の決定は、蓄電池３のモデルを用いた二次計画法にて行なうため、蓄電池セル温度に係る温度情報と蓄電電力量の情報に基づいて取得された充放電電流の制限テーブルを用いて、即ち蓄電池３の最大充放電電流に基づいて決定されるものとなる（Ｓ４７）。
次に、運転計画作成部２０６は、給湯機５の運転パターン、蓄電池３の運転計画、ＰＶ発電電力予測結果および負荷消費電力予測結果から電力料金を算出する（Ｓ４８）。
そして、電力料金の算出が完了すると、給湯機モデル２０５で生成された全ての運転パターンについて処理して電力料金を確認したかを判定する（Ｓ４９）。

ステップＳ４９で、給湯機モデル２０５で生成された全ての運転パターン内で、未処理の運転パターンがある場合は、ステップＳ４６に戻り、未処理の運転パターンを選択する。
ステップＳ４９で、給湯機モデル２０５で生成された全ての運転パターンについて処理されて各電力料金の確認が完了すると、運転計画作成部２０６は、電力料金が最小である運転パターンを決定する。これにより、電力料金が最小となるように、給湯機５の運転パターンと蓄電池３の運転計画（充放電電力）との組み合わせが決定される（Ｓ５０）。
これにより、ステップＳ１９で示す運転計画の作成を終了する。

次に、図１０に示すように、運転計画作成部２０６は、蓄電池３の運転モードの決定を行う（Ｓ２０）。このステップＳ２０における、蓄電池３の運転モードの決定処理については、後述する。
蓄電池３の運転モードの決定が完了すると、電力管理装置１００内のＣＰＵ１１０は、１日が経過したか（２３時か）を確認する（Ｓ２１）。ステップＳ２１において、１日が経過していない場合は、ステップＳ１１に戻り、再度フローを実行する。
ステップＳ２１において、１日が経過した場合は、１日の充放電履歴データを使用して蓄電池３の劣化進度を推定し（Ｓ２２）、再びステップＳ１１に戻り運転計画作成を開始する。

以下、上記ステップＳ２０における、蓄電池３の運転モードの決定処理について、詳細に説明する。
この実施の形態１では、蓄電池３の運転モードとして、強制充電モード、強制放電モード、ピークカットモード、余剰電力充電モード（余剰充電モード）、売電最大モード、買電最小モード、待機モードの７つのモードを有する場合について説明する。
強制充電モードは電力管理装置１００から指示された充電電力で充電するモードであり、例えば、深夜電力の充電等で使用する。強制放電モードは電力管理装置１００から指示された放電電力で放電するモードである。ピークカットモードは、買電電力が所定の電力を越えないように蓄電池３から電力を放電するモードである。余剰電力充電モードは、ＰＶ発電電力から負荷消費電力を差し引いた余剰電力を充電するモードである。なお、創エネ機器Ａが、風力発電機器や燃料電池の場合も、発電電力が消費電力より大きい場合に生じる余剰電力を充電する場合は余剰電力充電モードを使用する。売電最大モードはＰＶ発電電力を最大限売電するモードで、基本的には負荷機器２０の消費電力を蓄電池３の放電で賄う。買電最小モードは買電電力が最小になるように蓄電池３の充放電制御を行う。そして、待機モードは蓄電池３は充放電を行わずに待機しているモードを示す。

図２０は、この実施の形態１における蓄電池３の運転モードと各機器の電力状態の関係を示す。なお、蓄電池３の運転モードと各機器の電力状態の関係は図２０に限るものではない。
太陽光パネル１（ＰＶ）が発電していればＰＶは発電、発電をしていなければ停止状態とする。また、蓄電池３は、運転計画に基づき充電、放電、充放電なしの３種類で記した。またシステムが系統（商用系統１１）へ売電を実施していた場合は売電欄に○を記した。同様に系統から買電をしていた場合は、買電欄に○と記した。なお、買電欄、および売電欄に×が記されている場合は、買電、あるいは売電を実施していないことを示す。
次に、蓄電池３の運転モードについて説明する。蓄電池３の運転モードはＰＶ発電の有無、蓄電池３の動作状態（充電／放電／充放電なし）、系統の状態（売電あり／買電あり／売買電なし）により候補となる運転モードには○、候補とならない運転モードには×を記した。

例えば、ＰＶ発電ありで、蓄電池３は充電で、系統への売電がある場合、蓄電池３の運転モードは、余剰電力充電モード、買電最小モードの２種類のモードが考えられる。また、蓄電池３が充電していることから、強制放電モード、売電最大モード、待機モードとはなり得ない。ピークカットモードについては考えられるが、この実施の形態１では、その場合について、買電最小モードとして扱うものとした。そして、候補に挙がった２つの運転モードから、電力料金体系、蓄電池３の蓄電電力量、負荷消費電力等に基づき、蓄電池３を制御する運転モードを決定する。

運転計画部１１８で作成された運転計画に基づいて蓄電池３の運転モードを決定する方法について、図２０〜図３４を参照して以下に説明する。
図２１は、蓄電池３の運転モードを決定する際のメインフローを示す。
蓄電池運転モード決定部１２３は、運転計画部１１８から蓄電池３の運転計画として現時刻以降の３０分間の充放電電力が通知されると、運転モードの決定を開始する。なお、この実施の形態１では、現時刻以降の３０分間における蓄電池３の充放電電力を用いて運転モードを決定する場合について説明する。しかし、これに限るものではなく、例えば、現時刻以降の１時間、２時間、あるいは２４時間の充放電電力を用いても良いことは言うまでもない。

まず、蓄電池運転モード決定部１２３は、運転計画部１１８で使用した各種データを取得する。この実施の形態１では、ＰＶ発電電力予測結果、負荷消費電力予測結果、給湯機５の運転計画である運転パターン、電力料金テーブル、蓄電池３の特性（充放電電流の制限テーブルまたは充放電電流の最大値）、蓄電池３の電池電圧、ＳｏＣ情報、充放電効率（系統から充電した電力を系統に放電する際の充放電効率）、ＤＲ情報等を取得する（Ｓ１００）。
各種データの取得が完了すると蓄電池運転モード決定部１２３は、ＰＶ発電電力予測結果から現時刻以降の３０分間にＰＶ発電があるか否かを確認する（Ｓ１０１）。ＰＶ発電があると判断すると（Ｙｅｓの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、蓄電池３の運転計画（充放電電力）から蓄電池３は充電するかを確認する（Ｓ１０２）。

蓄電池３が充電する場合（Ｙｅｓの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、買電電力があるかを確認する。具体的には、ＰＶ発電電力予測結果から負荷消費電力予測結果と蓄電池３の充電電力とを減算した値が正か否かで確認する（Ｓ１０３）。買電電力があると判断すると（Ｙｅｓの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、図２２に示すフローＦ１を実行する。フローＦ１は、ＰＶ発電ありで、蓄電池３は充電、系統からは買電している。この場合、系統から買電した電力を充電することになるので、図２０に示すように、蓄電池３は強制充電モード（充電電力固定）、もしくはピークカットモードで運転される。

強制充電モードは、この実施の形態１の電力料金体系の場合、深夜電力時間帯（２３時まで）に入るまでの最高買電価格が、現在の買電価格で買電して蓄電池３に充放電を行った場合の電力料金（蓄電池３の充放電での損失と蓄電池パワコン４での充放電に伴う電力変換損失とを考慮した電力料金）と比較して高い場合、即ち、充電して後で使用するほうが経済的な場合に選択する。例えば、朝７時までの時間帯にＰＶ発電がある場合、あるいは夏季料金がある夏場の１２時までの時間帯等に適用される。
一方、上記条件以外は、ピークカットモードで動作するものとする。想定されたＰＶ発電電力が確保できない、あるいは負荷消費電力が予測を越えて増大する場合、系統からの買電電力が増加する。運転計画では、高負荷機器（例えば、ＩＨクッキングヒータ２４や給湯機５等）を複数台同時に使用する場合等を想定して計画される場合があり、その際、使用電力を契約電力以下に抑えるために蓄電池３から放電する。そのような場合に使用する電力を、前もって蓄電池３に充電することを想定している場合があり、買電電力を蓄電池３に充電する事がある。この実施の形態１では、電力を必要以上に買電しないようにピークカットモードを使用する。

図２２に示すように、フローＦ１では、まず、買電電力充電時の電力料金の算出を行う。具体的には、現在の買電価格での買電電力を蓄電池３に充電することになるが、蓄電池３に一旦電力を充電し、充電した電力を放電する場合、蓄電池３の内部抵抗による電力損失（充電時および放電時それぞれに発生）、蓄電池パワコン４の電力変換損失（充電時および放電時それぞれに発生）分の電力を損失する。従って、１ｋＷｈの放電電力を確保するためには、充放電で損失する電力を余計に充電する必要があるため電力料金は高くなる。よって、買電電力充電時の電力料金は、現在の買電価格を、充放電に伴う電力変換損失等を考慮した充放電効率で除算して算出する（Ｓ１２１）。
次に、算出した買電電力充電時の電力料金が、現時刻以降の一番高い買電価格（最高売電価格）より高いか否かを判断し（Ｓ１２２）、算出した電力料金価格が最高買電価格より高くない場合（Ｎｏの場合）は、ＤＲ要求があったかを確認する（Ｓ１２３）。ＤＲ要求がなければ（Ｎｏの場合）、蓄電池３の運転モードを強制充電モードに決定し（Ｓ１２４）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。なお、蓄電池３は、運転計画部１１８より通知された充電電力（充放電電力）で充電される。

ステップＳ１２２において、算出した電力料金価格が最高買電価格より高い場合（Ｙｅｓの場合）、蓄電池３の運転モードをピークカットモードに決定し（Ｓ１２５）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
また、ステップＳ１２３において、ＤＲ要求がある場合（Ｙｅｓの場合）も、ステップＳ１２５に移行して、蓄電池３の運転モードをピークカットモードに決定し、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。

図２１に戻って説明を続ける。
ステップＳ１０３において、買電電力がないと判断すると（Ｎｏの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、売電電力があるかを確認する（Ｓ１０４）。売電電力があると判断すると（Ｙｅｓの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、図２３に示すフローＦ２を実行する。フローＦ２は、ＰＶ発電ありで、蓄電池３は充電、系統へ売電している。この場合、ＰＶ発電電力は蓄電池３、負荷機器２０および系統に供給されることとなるので、図２０に示すように、蓄電池３は余剰電力充電モード、もしくは買電最小モード（余剰充電あるいは余剰売電）で運転される。

図２３に示すように、フローＦ２では、まず、通知された充電電力（充放電電力）と蓄電池３の電圧から充電電流を算出する（Ｓ１４１）。そして、蓄電池３の最大充電電流を算出する。この実施の形態１では、蓄電池セル温度、および蓄電池３のＳｏＣ情報から、蓄電池３の特性（充放電電流の制限テーブル）を用いて最大充電電流を算出する。上述したように、蓄電池３の特性により、例えば、蓄電池セル温度が高く、最大放電電流がクリップされる、あるいは、ＳｏＣが満充電近くで定電圧領域で充電するような場合等、充電電流が確保できずに低くなる場合があり、最大充電電流を算出しておく（Ｓ１４２）。
次に、余剰電力と充電電力が等しいか否かを確認する。蓄電池セル温度等の情報が運転計画部１１８で使用したものとは異なるため、マージンをとって等しいか否かを確認する。この実施の形態１では１０％程度の誤差を許容して、等しいと判断する（Ｓ１４３）。 余剰電力と充電電力が等しいと判断すると（Ｙｅｓの場合）、蓄電池３の運転モードを余剰電力充電モードに決定し（Ｓ１４４）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。

ステップＳ１４３において、余剰電力と充電電力が等しくない場合（Ｎｏの場合）、ステップＳ１４１で算出した充電電流と、ステップＳ１４２で算出した最大充電電流が等しいか否かを確認する。この場合も上述したように一定のマージンを許容して判断する（Ｓ１４５）。充電電流と最大充電電流が等しいと判断すると（Ｙｅｓの場合）、ステップＳ１４４に移行して、蓄電池３の運転モードを余剰電力充電モードに決定し、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
充電電流が図８に示す最大充電電流の値とほぼ同じ値になる場合は、蓄電池３の特性により充電電流が最大値にクリップされたものと判断するため、余剰電力充電モードに決定する。なお、充電電流が最大値にクリップされたと判断するのは、以下の理由による。運転計画部１１８では、３０分間の平均充放電電力を算出する。従って、計画の後半部でＳｏＣが０．８を越えると蓄電池３は定電流充電から定電圧充電に切り換る。それに伴い、後半の充電電力は少なくなり、３０分間の平均充電電力が小さくなる。また、充電中に、蓄電池３や蓄電池パワコン４での損失により蓄電池セル温度が上昇し、充電の前半と後半では最大充電電流が変わってくる場合も想定される。よって、この実施の形態１では、例えば数Ａ程度のマージンを取ることにする。

ステップＳ１４５において、充電電流と最大充電電流が等しくない場合（Ｎｏの場合）、充電電流にまだ余裕があるので、買電最小モードを選択する。その際、ステップＳ１２１と同様に買電電力充電時の電力料金の算出を行い、余剰電力の売電価格と比較する（Ｓ１４６）。買電電力充電時の電力料金が余剰電力の売電価格より高いと判断した場合は、蓄電池３の運転モードを買電最小モードで余剰電力を充電するモードに決定し（Ｓ１４７）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。ステップＳ１４６で、買電電力充電時の電力料金が余剰電力の売電価格より高くない場合は、蓄電池３の運転モードを買電最小モードで余剰電力を売電するモードに決定し（Ｓ１４８）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。

図２１に戻って説明を続ける。
ステップＳ１０４において、売電電力がないと判断すると（Ｎｏの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、図２４に示すフローＦ３を実行する。フローＦ３は、ＰＶ発電ありで、蓄電池３は充電、系統への売買電は無い場合に使用する。
この場合、ＰＶ発電電力と、蓄電池３の充電電力および負荷機器２０の消費電力とのバランスがとれている。従って、蓄電池３の運転モードとしては、余剰電力充電モードと買電最小モードの２種類のモードが考えられる。

図２４に示すように、フローＦ３では、まず、余剰電力を売電価格で充電した際の電力料金を算出する。この際、蓄電池３の充放電での損失と蓄電池パワコン４での充放電に伴う電力変換損失とを考慮した充放電効率で除算した電力料金を算出する（Ｓ１６１）。次に、算出した売電電力充電時の電力料金と買電価格を比較し（Ｓ１６２）、買電価格の方が高い場合は、蓄電池３の運転モードを余剰電力充電モードに決定し（Ｓ１６３）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
ステップＳ１６２において、買電価格が売電電力充電時の電力料金より高くない場合、ステップＳ１２１と同様に買電電力充電時の電力料金の算出を行い（Ｓ１６４）、算出した買電電力充電時の電力料金と、現時刻以降、例えば深夜電力時間帯に入るまで（２３時まで）の買電価格の最大値とを比較する（Ｓ１６５）。
ステップＳ１６５において、買電電力充電時の電力料金が高い場合は、蓄電池３の運転モードを買電最小モードで余剰電力を売電するモードに決定し（Ｓ１６６）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
ステップＳ１６５において、買電電力充電時の電力料金が買電価格の最大値より高くない場合は、ステップＳ１６３に移行し、蓄電池３の運転モードを余剰電力充電モードに決定し、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。

図２１に戻って説明を続ける。
ステップＳ１０２において、蓄電池３が充電しない場合（Ｎｏの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、蓄電池３が放電するかを確認する（Ｓ１０５）。蓄電池３が放電する場合は（Ｙｅｓの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、買電電力があるか確認する（Ｓ１０６）。そして、買電電力がある場合は（Ｙｅｓの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、図２５に示すフローＦ４を実行する。フローＦ４は、ＰＶ発電ありで、蓄電池３は放電、系統からの買電がある場合に使用する。この場合、基本的にはピークカットで動作する。しかしながら、算出された放電電流が、図８に示す最大放電電流の値とほぼ同じである場合は、運転計画部１１８で放電電流がクリップされたものとして、ピークカットモードではなく買電最小モード、あるいは売電最大モードを選択する。買電最小モードと売電最大モードの選択は、余剰電力の売電価格で決定する。

図２５に示すように、フローＦ４では、まず、通知された放電電力（充放電電力）と蓄電池３の電圧から放電電流を算出する（Ｓ１８１）。そして、蓄電池３の最大放電電流を算出する。この実施の形態１では、蓄電池セル温度、および蓄電池３のＳｏＣ情報から、蓄電池３の特性（充放電電流の制限テーブル）を用いて最大放電電流を算出する（Ｓ１８２）。
次に、算出した放電電流と最大放電電流が等しいか否かを確認する。この場合も上述した充電の場合と同様に、一定のマージンを許容して判断する（Ｓ１８３）。放電電流と最大放電電流が等しくないと判断すると（Ｎｏの場合）、蓄電池３の運転モードをピークカットモードに決定し（Ｓ１８４）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。

ステップＳ１８３において、放電電流と最大放電電流が等しい場合（Ｙｅｓの場合）、買電最小モードあるいは売電最大モードを選択することになる。
買電最小モードあるいは売電最大モードを選択する場合、蓄電池３は放電電力と負荷の消費電力がほぼ等しくなるように制御される。フローＦ４の場合では、買電電力があるため、基本的には上述したように指定された買電電力になるように蓄電池３はピークカットモードで動作する。しかし、蓄電池３の特性により放電電流が確保できない（例えば、蓄電池セル温度が高く、最大放電電流がクリップされているような場合）は、買電最小モード、あるいは売電最大モードのどちらかを選択する。なお、この実施の形態１では、ステップＳ１８３において、放電電流と最大放電電流がほぼ等しいか否かで、ピークカットモードかどうかの決定を判断した。これは、例えば、蓄電池セル温度等の情報が運転計画部１１８で使用したものとは異なるためマージンをとっているためであり、フローＦ２の場合と同様に１０％程度の誤差は、ほぼ等しいと判断する。

ステップＳ１８３でＹｅｓの場合は、蓄電池運転モード決定部１２３は、余剰電力の売電価格が、買電価格よりも高いか否かを確認する（Ｓ１８５）。そして、売電価格が高い場合（Ｙｅｓの場合）は、蓄電池３の運転モードを売電最大モードに決定し（Ｓ１８６）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
ステップＳ１８５において、売電価格が買電価格より高くない場合（Ｎｏの場合）は、現時刻以降、例えば深夜電力時間帯に入るまで（２３時まで）の買電価格の最大値を、売電電力充電時の電力料金と比較する。売電電力充電時の電力料金は、売電価格で購入した電力を蓄電池３に充電する場合を想定した電力料金を、蓄電池３の充放電での損失と蓄電池パワコン４での充放電に伴う電力変換損失を考慮した充放電効率で除算した値である（Ｓ１８７）。売電電力充電時の電力料金が買電価格の最大値より高い場合、ステップＳ１８６に移行して蓄電池３の運転モードを売電最大モードに決定し、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。

ステップＳ１８７において、売電電力充電時の電力料金が買電価格の最大値より高くない場合、蓄電池３の運転モードを買電最小モードで余剰電力を充電するモードに決定し（Ｓ１８８）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
例えば、余剰電力の売電価格が２０円で、ＰＶ発電の余剰電力を蓄電池３に充電し、この充電した余剰電力を放電する際の効率を８０％とする。その場合、１ｋＷｈの充電で、蓄電池３から放電できる電力は０．８ｋＷｈとなる。よって、蓄電池３から１ｋＷｈの電力を取り出そうとした場合、１ｋＷｈ／０．８＝１．２５ｋＷｈ必要となり、余剰充電の単価は、２０円×１．２５＝２５円／ｋＷｈとなる。即ち、買電電力料金を１ｋＷｈ当たり、例えば２４円とすると、この電力料金では、余剰電力を充電せずに売電したほうが経済的なメリットがある。
なお、電力料金体系は上述に限るものではない。また、この実施の形態１では、図８に示す最大放電電流と放電電流がほぼ同じ値の場合に放電電流がクリップされたものとしたが、それは以下の理由による。運転計画部１１８では、３０分間の平均放電電力を算出する。従って、放電中に、蓄電池３や蓄電池パワコン４での損失により蓄電池セルの温度が上昇し、充電の前半と後半では最大放電電流が変わってくる場合も想定されるためである。

図２１に戻って説明を続ける。
ステップＳ１０６において、買電電力がない場合は（Ｎｏの場合）、売電電力があるかを確認する（Ｓ１０７）。そして、売電電力がある場合は、蓄電池運転モード決定部１２３は、図２６に示すフローＦ５を実行する。フローＦ５は、ＰＶ発電ありで、蓄電池３は放電、系統への売電がある場合に使用する。この場合、売電最大モードと買電最小モードの２種類のモードが考えられる。

図２６に示すように、フローＦ５では、フローＦ４の場合と同様に、まず、通知された放電電力（充放電電力）と蓄電池３の電圧から放電電流を算出し（Ｓ２０１）、蓄電池３の最大放電電流を算出する（Ｓ２０２）。
次に、放電電力が負荷消費電力と等しいかを確認する（Ｓ２０３）。なお、この場合も上述したように、一定の誤差を許容して等しいと判断する。以降、一定の誤差を許容して等しい事をほぼ等しいと表わす。
ステップＳ２０３において、放電電力が負荷消費電力とほぼ等しい場合は、蓄電池３の運転モードを充電最大モードに決定し（Ｓ２０４）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。

ステップＳ２０３において、放電電力が負荷消費電力とほぼ等しくない場合、放電電流と最大放電電流がほぼ等しいかを確認する（Ｓ２０５）。ほぼ等しい場合は、ステップＳ２０４に移行して、蓄電池３の運転モードを売電最大モードに決定し、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
ステップＳ２０５において、放電電流と最大放電電流がほぼ等しくない場合、売電価格が買電価格より高いかを判断する（Ｓ２０６）。売電価格の方が高い場合は、余剰電力を売ったほうが経済的にメリットがあると判断し、ステップＳ２０４に移行して、蓄電池３の運転モードを売電最大モードに決定し、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
ステップＳ２０６において、売電価格の方が高くない場合は、蓄電池３の運転モードを買電最小モードに決定し（Ｓ２０７）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
なお、買電最小モード選択時にＰＶ発電の余剰電力が発生した場合は、蓄電池３に充電するものとする。これは、運転計画部１１８内の蓄電池モデル２０４で作成した蓄電池モデルの内容にもよるが、蓄電池３に用いられるリチュウムイオンバッテリはＳｏＣの値により蓄電池３内の内部抵抗の値が変わる。特に蓄電残量がほとんどない場合、あるいは満充電に近い状態では内部抵抗は高くなる。また、内部抵抗は蓄電池セル温度や蓄電池３の劣化状態によっても変わる。従って、買電最小モードで動作することを想定した運転計画であっても、蓄電池３の例えば上記内部抵抗の特性等を考慮することで、消費電力予測結果よりも放電電力が大きくなり、数値上売電が発生するように見えることもあるためである。

図２１に戻って説明を続ける。
ステップＳ１０７において、売電電力がない場合（Ｎｏの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、図２７に示すフローＦ６を実行する。フローＦ６は、ＰＶ発電ありで、蓄電池３は放電、系統との間で売買電がない場合に使用する。この場合、ＰＶ発電電力および蓄電池３の放電電力と、負荷消費電力とのバランスがとれている。従って、蓄電池３の運転モードとして、売電最大モードと買電最小モードの２種類のモードが考えられる。

図２７に示すように、フローＦ６では、まず、売電電力充電時の電力料金、即ち、売電価格で購入した電力を蓄電池３に充電する場合を想定した電力料金を、蓄電池３の充放電での損失と蓄電池パワコン４での充放電に伴う電力変換損失を考慮した充放電効率で除算した値を算出する（Ｓ２２１）。そして、売電価格が買電価格より高いかを判断し（Ｓ２２２）、売電価格の方が高い場合は、蓄電池３の運転モードを売電最大モードに決定し（Ｓ２２３）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
ステップＳ２２２で、売電価格の方が高くない場合は、現時刻以降、例えば深夜電力時間帯に入るまで（２３時まで）の買電価格の最大値が、ステップＳ２２１にて算出した売電電力充電時の電力料金と比較する（Ｓ２２４）。売電電力充電時の電力料金の方が高い場合は、ステップＳ２２３に移行し、蓄電池３の運転モードを売電最大モードに決定して、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
ステップＳ２２４において、売電電力充電時の電力料金の方が高くない場合は、蓄電池３の運転モードを買電最小モードに決定して（Ｓ２２５）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。なお、買電最小モード選択時にＰＶ発電の余剰電力が発生した場合は、蓄電池３に充電するものとする。

図２１に戻って説明を続ける。
ステップＳ１０５において、蓄電池３が放電しない場合（Ｎｏの場合）、蓄電池３は充放電なしであり、蓄電池運転モード決定部１２３は、買電電力があるか確認する（Ｓ１０８）。そして、買電電力がある場合は（Ｙｅｓの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、図２８に示すフローＦ７を実行する。フローＦ７は、ＰＶ発電ありで、蓄電池３の充放電はなく、系統からの買電がある場合に使用する。この場合、蓄電池３の運転モードとしては、待機モード、ピークカットモード、余剰電力充電モードの３種類のモードが考えられる。

図２８に示すように、フローＦ７では、まず、蓄電池運転モード決定部１２３は、ＤＲ要求があったか確認する（Ｓ２４１）。ＤＲ要求があった場合は、買電電力を所定値以下に抑える必要がある。この実施の形態１では、ＤＲ要求があったと判断した場合は、蓄電池３の運転モードをピークカットモードに決定して（Ｓ２４２）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。なお、ピークカットモード時の買電電力は判らないため、このモードでは買電が０となるように制御する。
ステップＳ２４１において、ＤＲ要求がなかった場合は、現時刻以降、例えば深夜電力時間帯に入るまで（２３時まで）の買電価格の最大値と、売電電力充電時の電力料金（売電価格で購入した電力を蓄電池３に充電する場合を想定した電力料金を、蓄電池３の充放電での損失と蓄電池パワコン４での充放電に伴う電力変換損失を考慮した充放電効率で除算した値）と比較する（Ｓ２４３）。売電電力充電時の電力料金の方が高い場合は、蓄電池３の運転モードを待機モードに決定して（Ｓ２４４）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
ステップＳ２４３において、売電電力充電時の電力料金の方が高くない場合は、蓄電池３の運転モードを余剰電力充電モードに決定して（Ｓ２４５）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。

図２１に戻って説明を続ける。
ステップＳ１０８において、買電電力がない場合は（Ｎｏの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、売電電力があるか確認する（Ｓ１０９）。そして、売電電力がある場合は（Ｙｅｓの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、図２９に示すフローＦ８を実行する。フローＦ８は、ＰＶ発電ありで、蓄電池３の充放電はなく、系統への売電がある場合に使用する。この場合、蓄電池３の運転モードとしては、待機モード、あるいは買電最小モードが考えられる。

図２９に示すように、フローＦ８では、まず、蓄電池運転モード決定部１２３は、現在の買電価格が、現時刻以降、例えば深夜電力時間帯に入るまで（２３時まで）の買電価格の中で一番高いかを確認する（Ｓ２６１）。一番高い価格帯であれば、蓄電池３に充電した電力を使用するため、蓄電池３の運転モードを買電最小モードに決定して（Ｓ２６２）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。なお、買電最小モードにおいて余剰電力は売電する。これは、蓄電池３に充電した電力は、電力料金が一番高い時間帯に放電するほうが電力料金削減の効果が大きくなるためである。
ステップＳ２６１において、現在の買電価格が一番高い価格帯でなければ、蓄電池３の運転モードを待機モードに決定して（Ｓ２６３）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。

図２１に戻って説明を続ける。
ステップＳ１０９において、売電電力がない場合は（Ｎｏの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、図３０に示すフローＦ９を実行する。フローＦ９は、ＰＶ発電ありで、蓄電池３の充放電はなく、系統との間で売買電がない場合に使用する。この場合、蓄電池３の運転モードとしては、待機モード、買電最小モードおよび余剰電力充電モードの３つの運転モードが考えられる。

図３０に示すように、フローＦ９では、まず、蓄電池運転モード決定部１２３は、現在の買電価格が、現時刻以降、例えば深夜電力時間帯に入るまで（２３時まで）の買電価格の中で一番高いかを確認する（Ｓ２８１）。一番高い価格帯であれば、蓄電池３に充電した電力を使用するため、蓄電池３の運転モードを買電最小モードに決定して（Ｓ２８２）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
ステップＳ２８１において、現在の買電価格が一番高い価格帯でなければ、現時刻以降、例えば深夜電力時間帯に入るまで（２３時まで）の買電価格の最大値と、売電電力充電時の電力料金（売電価格で購入した電力を蓄電池３に充電する場合を想定した電力料金を、蓄電池３の充放電での損失と蓄電池パワコン４での充放電に伴う電力変換損失を考慮した充放電効率で除算した値）と比較する（Ｓ２８３）。売電電力充電時の電力料金の方が高い場合は、蓄電池３の運転モードを待機モードに決定して（Ｓ２８４）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
ステップＳ２８３において、売電電力充電時の電力料金の方が高くない場合は、蓄電池３の運転モードを余剰電力充電モードに決定して（Ｓ２８５）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。

図２１に戻って説明を続ける。
ステップＳ１０１において、ＰＶ発電がないと判断すると（Ｎｏの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、蓄電池３の運転計画（充放電電力）から蓄電池３は充電するかを確認する（Ｓ１１０）。蓄電池３が充電する場合（Ｙｅｓの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、図３１に示すフローＦ１０を実行する。フローＦ１０は、ＰＶ発電なしで、蓄電池３は充電で、系統から買電がある場合に使用する。なお、ＰＶ発電なしで蓄電池３が充電している場合、系統からの買電がないケースはあり得ない。
この場合、蓄電池３は強制充電モード（充電電力固定）、もしくはピークカットモードで運転される。

図３１に示すように、フローＦ１０では、まず、蓄電池運転モード決定部１２３は、ＤＲ要求があったか確認する（Ｓ３０１）。ＤＲ要求があった場合は、買電電力を所定値以下に抑える必要がある。この実施の形態１では、ＤＲ要求があったと判断した場合は、蓄電池３の運転モードをピークカットモードに決定して（Ｓ３０２）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
ステップＳ３０１において、ＤＲ要求がなかった場合は、蓄電池３の運転モードを強制充電モードに決定して（Ｓ３０３）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。この強制充電モードは、安い深夜電力の充電等で使用し、蓄電池３は、運転計画部１１８より通知された充電電力（充放電電力）で充電される。なお、強制充電モード使用時に、負荷消費電力が増加し、買電電力が契約電力を越える場合は、蓄電池３の充電電力量を絞り、買電電力を抑えるように制御することは言うまでもない。

図２１に戻って説明を続ける。
ステップＳ１１０において、蓄電池３が充電しない場合（Ｎｏの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、蓄電池３が放電するかを確認する（Ｓ１１１）。蓄電池３が放電する場合は（Ｙｅｓの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、買電電力があるか確認する（Ｓ１１２）。そして、買電電力がある場合は（Ｙｅｓの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、図３２に示すフローＦ１１を実行する。フローＦ１１は、ＰＶ発電なしで、蓄電池３は放電で、系統から買電がある場合に使用する。なお、ＰＶ発電しておらず、蓄電池が放電し、系統へ売電するケースはあり得ない。
この場合、蓄電池３の運転モードとしては、ピークカットモード、強制放電モード、買電最小モードの３種類のモードが考えられる。

図３２に示すように、フローＦ１１では、まず、通知された放電電力（充放電電力）と蓄電池３の電圧から放電電流を算出する（Ｓ３２１）。そして、蓄電池３の最大放電電流を算出する。この実施の形態１では、蓄電池セル温度、および蓄電池３のＳｏＣ情報から、蓄電池３の特性（充放電電流の制限テーブル）を用いて最大放電電流を算出する（Ｓ３２２）。
次に、算出した放電電流と最大放電電流がほぼ等しいか否かを確認する（Ｓ３２３）。放電電流と最大放電電流がほぼ等しくないと判断すると（Ｎｏの場合）、蓄電池３の運転モードをピークカットモードに決定し（Ｓ３２４）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。

ステップＳ３２３において、放電電流と最大放電電流が等しい場合（Ｙｅｓの場合）、所定の時刻かを判断する。以下、所定の時刻の判別方法について説明する。この実施の形態１では、図１３に示す電力料金体系を用い、２３時〜翌朝の７時までは深夜電力時間帯として電力料金が昼間の時間帯の１／３程度となっている。蓄電池３を有効活用するためには、電力料金が安くなる２３時までに全ての電力を放電し、２３時以降は、翌日のＰＶの発電電力予測結果および負荷消費電力予測結果に基づき充放電の運転計画を立案することが望ましい。従って、この実施の形態１では、蓄電池３の充電電力量、および負荷消費電力予測結果に基づき、２３時までに蓄電池３が全ての電力を放電できるように放電開始時刻のリミットを求め、そのリミット時刻を上記所定の時刻として判断する。
なお、負荷消費電力予測結果の予測誤差を考慮し、１時間前の２２時に蓄電池３の残量がなくなるように放電開始時刻のリミットを算出する。また、放電開始時刻のリミットを算出するに当たっては、２３時に完了するように算出しても良く、また２時間前に放電が完了するように算出しても良いことは言うまでもない。さらに、気温特性を考慮して、蓄電池３の劣化の進行が一番抑えられる時刻に放電を完了しても良いことは言うまでもない（Ｓ３２５）。

所定の時刻である放電開始時刻のリミットになると、蓄電池３の運転モードを強制放電モードに決定し（Ｓ３２６）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。強制放電モードでは、蓄電池３は、通知された放電電力（充放電電力）にて放電される。
ステップＳ３２５において、所定の時刻である放電開始時刻のリミットになっていない場合は、蓄電池３の運転モードを買電最小モードに決定し（Ｓ３２７）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。

図２１に戻って説明を続ける。
ステップＳ１１２において、買電電力がない場合は（Ｎｏの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、図３３に示すフローＦ１２を実行する。フローＦ１２は、ＰＶ発電なしで、蓄電池３は放電で、系統との間で売買電がない場合に使用する。この場合、蓄電池３の運転モードとしては、買電最小モードと強制放電モードとの２つの運転モードが考えられる。

図３３に示すように、フローＦ１２では、まず、フローＦ１１で説明した所定の時刻である放電開始時刻のリミットかを判断する（Ｓ３４１）。所定の時刻である放電開始時刻のリミットになると、蓄電池３の運転モードを強制放電モードに決定し（Ｓ３４２）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。強制放電モードでは、蓄電池３は、通知された放電電力（充放電電力）にて放電される。
ステップＳ３４１において、所定の時刻である放電開始時刻のリミットになっていない場合は、蓄電池３の運転モードを買電最小モードに決定し（Ｓ３４３）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。

図２１に戻って説明を続ける。
ステップＳ１１１において、蓄電池３が放電しない場合は（Ｎｏの場合）、蓄電池運転モード決定部１２３は、図３４に示すフローＦ１３を実行する。フローＦ１３は、ＰＶ発電なしで、蓄電池３は充放電なしで、系統から買電する場合に使用する。なお、ＰＶ発電なしで、蓄電池３が充放電なしの場合、系統からの買電がないケースはあり得ない。
この場合、蓄電池３の運転モードとしては、ピークカットモードと待機モードの２つの運転モードが考えられる。

図３４に示すように、フローＦ１３では、まず、蓄電池運転モード決定部１２３は、ＤＲ要求があったか確認する（Ｓ３６１）。ＤＲ要求があった場合は、買電電力を所定値以下に抑える必要がある。この実施の形態１では、ＤＲ要求があったと判断した場合は、蓄電池３の運転モードをピークカットモードに決定して（Ｓ３６２）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
ステップＳ３６１において、ＤＲ要求がなかった場合は、蓄電池３の運転モードを待機モードに決定して（Ｓ３６３）、蓄電池３の運転モード決定処理を終了する。
以上で、ステップＳ２０における、蓄電池３の運転モードの決定処理を終了する。

決定された蓄電池３の運転モードは、Ｅｃｈｏｎｅｔ Ｌｉｔｅ通信Ｉ／Ｆ１１３を介して蓄電機器Ｂに通知される。また、充放電電力が固定になる運転モード、この場合、強制充電モード、強制放電モードでは、運転モードと共に充放電電力も蓄電機器Ｂに通知される。

以上説明したように、この実施の形態１による電力管理装置１００は、蓄エネ機器（蓄電機器Ｂおよび蓄熱機器Ｃ）の運転計画を作成する際、蓄エネ機器Ｂ、Ｃの特性、および電力料金体系を考慮して二次計画法等の最適化手法を用いて運転計画を作成する。その際、電力管理装置１００内のＣＰＵ１１０の処理速度、各機器と接続する通信Ｉ／Ｆ１１３の速度等により、例えば３０分毎に運転計画が作成される。その際使用されるＰＶ発電電力予測結果や負荷消費電力予測結果等は３０分間、あるいは予め定められた時間（例えば、５分、１５分等）の平均電力が使用される。よって、運転計画部１１８で作成される蓄電池３の運転計画（充放電電力）は、３０分間、あるいは予め定められた時間（例えば、５分、１６分等）の平均充放電電力となる。

一方、実際のＰＶ発電電力や負荷消費電力は時々刻々と変化する。そのため、仮に、通知された平均充放電電力で蓄電池３を動作させた場合、負荷消費電力の変化やＰＶ発電電力の変化により、蓄電池３から放電すべき電力が足らない、あるいは多い、蓄電池３へ充電すべき電力が少ない、あるいは多いといった問題点が生じるものであった。
この実施の形態１では、運転計画部１１８から出力される蓄電池３の運転計画（充放電電力）を元に蓄電池運転モード決定部１２３で蓄電池３の運転モードを決定することで、二次計画法等の算術計算で算出した最適な充放電電力を元に、最適に蓄電池３を制御することができ、蓄電池３の放電電力の逆潮流の抑制、あるいは不必要な買電電力の充電、不必要な電力の蓄電池３からの放電を防ぐことができる効果がある。

さらに、蓄電池３の運転計画作成の際に二次計画法のような算術演算で最適解を算出するように構成したので、電力料金体系が大きく変わった場合においても、条件設定が変わっただけで算術演算にて最適な運転計画の作成ができ、作成した運転結果から最適な蓄電池の運転モードを選択できるので、不必要な買電電力の充電、不必要な電力の蓄電池３からの放電を抑制することができる効果がある。
なお、この実施の形態１では、運転計画作成の際の最適化手法として二次計画法を用いたがこれに限るものではなく、例えば機械学習法等の他の算術演算により他の最適化手法により求めた運転計画でも、蓄電池運転モード決定部１２３で最適な蓄電池３の運転モードを選択することで同様の効果を奏することは言うまでもない。

また、蓄エネ機器Ｂ、Ｃの運転計画を作成する際、蓄エネ機器Ｂ、Ｃの特性、および電力料金体系を考慮して運転計画を作成するので、運転コストを最小限に抑えた運転計画を実行することができる効果を達成できる。
また、蓄電池３の充放電電流の制限、蓄電池３の充電電力量に起因する充電電流の制限などが予め蓄電池モデルに組み込まれているため、例えば、蓄電池の充電を予定していた時間帯に気温が高く蓄電池セル温度が高すぎる、あるいは蓄電電力量が多く計画していた充電電流を確保できない等の問題の発生を抑制できる効果がある。同様に、気温による蓄熱機器Ｃ（給湯機５）の効率等が、給湯機モデルに組み込まれているため、気温が低く予定していた消費電力では必要となる蓄熱量が確保できない等の問題の発生を抑制できる効果がある。

さらに、ヒートポンプを利用した蓄熱機器Ｃの気温、および負荷特性に基づくエネルギ変換効率を考慮して運転計画を作成するので、実動作において蓄熱機器Ｃの特性に起因する消費電力、および蓄熱量の予測誤差を最小限に抑えることができる効果がある。例えば、この実施の形態１による電力管理装置１００では、電力料金体系やＰＶ発電による余剰電力の発生状況にもよるが、上記のような蓄熱機器Ｃの特性を考慮して蓄電池３の運転計画を立案するため、気温が比較的に高い正午過ぎの時間帯は蓄熱機器Ｃの運転に割り当て、気温が比較的低い午前中、あるいは気温が下がり始める１６時以降に蓄電池３を充電する充電計画を立てることで効果的な電力管理を行うことができる。

また、この実施の形態１では、電力管理装置１００からの給湯機５の起動回数を２回としたが、これに限るものではないことは言うまでもない。さらに、この実施の形態１では、給湯機５は二次系のモデルに近似するのではなく、予め運転パターンを複数用意しておき運転計画を作成するものとしたがこれに限るものではなく、蓄電池３と同様に重回帰分析等の手法を用い、二次系のモデルに近似しても良いことは言うまでもない。また、給湯機５の運転計画（運転パターン）の数を、予め給湯機モデル２０５内で絞るように構成したがこれに限るものではなく、全ての運転計画に基づき運転計画作成部２０６で最適化を行って、最適な運転計画を求めても良いことは言うまでもない。

さらに、家族の行動スケジュールに合わせて蓄熱機器Ｃを制御するので、湯量を適切に設定することができ、不必要な使用電力を抑えることができる。また、不在の人の部屋の照明やエアコンといった機器は動作しないが、蓄電機器Ｂおよび蓄熱機器Ｃの運転計画を作成する際、家族スケジュールに基づき使用電力を予測するので、負荷消費電力を見積もる場合の精度も向上できる効果がある。

また、この実施の形態１では、図１３に示すように深夜電力時間帯と昼間電力時間帯の２種類（夏季を含めると３種類）の電力料金体系の場合について説明しているが、ＤＲの一方式として、インセンティブ情報を含む電力料金体系、即ち、ピーク時間帯の電力料金を通常の電力料金よりもさらに高くし電力消費の行動を抑えるような方式にしても良い。その場合も、入力される電力料金体系を変えるだけで、算術演算にて最適な運転計画の作成ができ、作成した運転結果から最適な蓄電池３の運転モードを選択できるので、不必要な買電電力の充電、不必要な電力の蓄電池３からの放電を抑制することができる効果がある。

また、運転計画をリアルタイム（３０分単位）で更新するように構成したので、当日に、例えば特定の時間帯の電力料金が上がる場合、あるいは需要抑制依頼がきた場合でも、蓄電池３の蓄電電力量、ＰＶ発電電力予測結果、負荷消費電力予測結果等（需要抑制の場合はインセンティブも使用）により、電力料金が最小となる運転計画を再度立てることができる。例えば、蓄電池３の蓄電電力量が少ないと判断した場合は、昼間の時間帯であっても、蓄電池３を充電し、電力料金が高くなる時間帯は買電を行わないよう制御することで、電力料金をできる限り最小に抑えることができる効果ある。また、給湯機５の沸き上げタイミングを変える、あるいは蓄電池３の放電タイミングを変えることにより同様の効果がある。同様に、天気予報が外れた場合でも、リアルタイムに運転計画を修復するので、電力料金をできる限り最小に抑えることができる効果がある。

さらに、電力料金体系が変わった場合も、クラウドサーバ３１経由で最新の電力料金体系を電力管理装置１００に取り込むので、将来電力料金体系が変わっても、電力料金をできる限り最小に抑えることができる効果がある。

また、この実施の形態１では、負荷消費電力を学習しているので、例えば、エアコンなど新しい負荷機器２０が増えた場合、あるいは負荷機器２０を取り換えて消費電力が変わった場合でも、負荷消費電力を学習することで、ユーザは負荷機器２０の更新を意識することなく、電力料金をできる限り最小に抑える効果を享受することができる効果がある。 なお、負荷機器２０の取り換え時、追加時において、負荷消費電力の学習が完了するまでは負荷消費電力の予測誤差が大きくなる。しかし、機器管理部１１０で新たな機器、あるいは機器の取り換えを検出した場合に、そのことを考慮し学習することで、負荷消費電力の予測誤差の発生期間を短く抑えることができることは言うまでもない。

また、蓄電池３および給湯機５についても同様に学習を行うので、カタログなどに記載されたスペックではなく、実測値を元に特性を把握することができ、より予測誤差を抑えた運転計画を立案することができる効果がある。
また、蓄電池３の容量は、カタログ値に対して、実際に使用できる容量は、新品の蓄電池であっても８０〜９０％程度でどの程度使用できるかはバラツキもある。従って、蓄電池３の容量についても、学習することで、電力管理装置１００で、実際に使用できる蓄電池３の容量を把握でき、運転計画を実機に基づき立てることができる効果がある。
また、蓄電池３の劣化は、蓄電池３のばらつきに加え、使用環境や使用方法に大きく依存する。従って、蓄電池３の充放電履歴（充放電電流、充電終止電圧、放電終止電圧等）、環境情報（気温、蓄電池セル温度）を記憶し、記憶情報および実測した蓄電池容量などから蓄電池３の劣化を判断する。これにより、蓄電池劣化の推定精度を上げることができ、より適切な充放電制限テーブルを使用することができる効果がある。

また、蓄エネ機器として蓄熱機器Ｃを使用することで、蓄電機器Ｂに比べ１ｋＷｈのエネルギを蓄エネする際の機器コストを抑えることができ、高価な蓄電池３の容量を小さくすることができる効果がある。これにより、全体のシステムを導入するためのコストを抑えることができる効果があることは言うまでもない。

さらに、この実施の形態１では、蓄電池３の容量維持率（劣化度合い）に応じて蓄電池３の特性テーブルを切換えるように構成するので、蓄電池３の不必要な劣化を抑えることができるとともに、劣化度合いに応じた蓄電池３の制御を考慮し、充放電計画を作成できる。劣化度合いに応じた蓄電池３の制御とは、最大充放電電流、充電終止電圧、放電終止電圧、定電流制御から定電圧制御への移行タイミング（ＳｏＣに対する最大充放電電流を制限することでも実現は可能）などである。
これにより、蓄電池３の実動作をほぼ正確に模擬して充放電計画を作成することができ、運転計画作成時の誤差を最小限に抑えることができる効果がある。

なお、蓄電池３の運転計画（充放電電力）、および給湯機５の運転計画（運転パターン）は、この実施の形態１で述べた方法に限るものではない。
また、蓄電池３の運転モード決定方法も、実施の形態１で述べた方法に限るものではない。例えば、この実施の形態１では、運転モードを決定する際、現時刻以降の３０分間のＰＶ発電電力予測結果、負荷消費電力予測結果、蓄電池３の運転計画、ＳｏＣ情報、気温予測結果、蓄電池セル温度予測結果、蓄電池特性（充放電電流制限テーブル）、給湯機特性、ＤＲ要求の有無等を元に決定したがこれに限るものではなく、例えば現時刻以降の２時間分のＰＶ発電電力予測結果、負荷消費電力予測結果、蓄電池３の運転計画、ＳｏＣ情報、気温予測結果、蓄電池セル温度予測結果から運転モードを決定しても良いことは言うまでもない。連続する複数時間の予測データを用いて運転モードを決定することで、より運転計画部１１８で計画した蓄電池３の動作に近い運転モードを選択することができる効果がある。

また、蓄電池３の運転モードを決定する際に、蓄電池セル温度情報を使用しているため、精度よく蓄電池３の運転モードを決定することができる。具体的には、蓄電池３の充放電電流の最大値を求める際の精度が向上できるため、蓄電池３の充放電電流と最大充放電電流の比較の際の精度が上がる効果がある。
なお、蓄電池セル温度情報は、気温情報から蓄電池セル温度を推定して用いることもできる。

また、この実施の形態１では、蓄電池３として定置型のリチュウムイオンバッテリを使用した場合について説明したがこれに限るものではなく、例えば、鉛蓄電池やニッケル水素蓄電でも同様の効果を奏することは言うまでもない。また、定置蓄電池ではなくＥＶ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ）やＰＨＥＶ（Ｐｌｕｇ−ｉｎ Ｈｙｂｒｉｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ）等の電気自動車に搭載されたバッテリを使用しても良いことは言うまでもない。
さらに、この実施の形態１では、蓄電池３として１台の定置型蓄電池を使用した場合について説明したがこれに限るものではなく、２台以上の複数の蓄電池３を連携して使用しても良いことは言うまでもない。その際、蓄電池３の特性が異なれば、電力管理装置１００は個々の蓄電池３の特性を元に電力料金が最小になるように各々の蓄電池３の運転計画を立案し、立案された各々の蓄電池３の運転計画に基づき運転モードを決定するよう制御する。これにより、複数の蓄電池３を使用する場合も、効果的に各々の蓄電池３を制御して電力料金を抑えることができる。
なお、複数台の蓄電池３を連携して使用する場合、その中の１つ、あるいは複数がＥＶやＰＨＥＶ等の電気自動車であっても良いことは言うまでもない。

なお、上記実施の形態１では、説明を分かりやすくするために電力管理装置１００内の電力計測部１１６、時刻管理部１１７、運転計画部１１８、機器管理部１１９、負荷機器制御部１２０、家族スケジュール管理部１２１、ＤＲ対応部１２２、蓄電池運転モード決定部１２３、負荷消費電力学習管理部２００、ＰＶ発電電力学習管理部２０１、負荷消費電力予測部２０２、ＰＶ発電電力予測部２０３等をＨ／Ｗ（ハードウェア）である回路で構成する場合について説明したが、これに限るものではない。即ち、全ての回路、あるいは一部の回路を、ＣＰＵ１１０上で動作するＳ／Ｗ（ソフトウェア）で実現しても同様の効果を奏することはいうまでもない。また、上記各回路の機能をＳ／ＷとＨ／Ｗとに分割し同様の機能を実現しても良いことは言うまでもない。

また、この実施の形態１では、負荷消費電力学習管理部２００やＰＶ発電電力学習管理部２０１等、比較的に大きなデータベース（メモリ）を必要とする機能については、電力管理装置１００内に実装せず、クラウドサーバ３１内に同様の機能を実装し機能分割してシステムを構築しても同様の効果を奏することは言うまでもない。
また、蓄電池３の劣化度合い等を推定するために必要となる充放電履歴データなどはデータ量が膨大となるため電力管理装置１００内で管理するのではなく、クラウドサーバ３１内で管理するように構成しても同様の効果を奏することは言うまでもない。
更に、天気予報から日射量を推定するＰＶ発電電力予測部２０３内の機能は、天気予報が地域単位で出されることを考慮すると必ずしも電力管理装置１００内で持つ必要はなく、クラウドサーバ３１内で天気予報に基づき地域毎の日射量を推定し、推定結果を電力管理装置１００に送付するよう構成しても良いことは言うまでもない。

またこの発明は、その発明の範囲内において、実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

Claims (11)

1. 蓄電機器と、創エネ機器と、電気負荷を有するシステムの電力需給を管理する電力管理装置において、
   上記蓄電機器の情報を取得する蓄電機器情報取得手段と、
   需要者の契約に基づき電力料金体系を入手し管理する電力料金体系管理手段と、
   上記創エネ機器にて発電される電力を予測する発電電力予測手段と、
   上記電気負荷の消費電力を予測する負荷電力予測手段と、
   上記蓄電機器情報取得手段にて取得した蓄電機器情報、上記発電電力予測手段にて予測した発電電力予測情報、上記負荷電力予測手段にて予測した負荷電力予測情報、および上記電力料金体系に基づいて、上記システムで発生する電力料金が最小になるように上記蓄電機器に計画される充放電電力を決定する運転計画作成手段と、
   上記充放電電力に基づいて上記蓄電機器を制御する運転モードを決定する運転モード決定手段と、
   決定された上記運転モードを上記蓄電機器に通知する運転モード通知手段とを備え、
   上記運転モード決定手段は、上記充放電電力、上記発電電力予測情報、および上記負荷電力予測情報に基づいて、上記創エネ機器の発電電力の有無、上記蓄電機器の充放電電力の有無、上記システムと系統との間の売買電力の有無を導出し、該導出結果に基づき、上記蓄電機器を制御する為に予め設定された複数モードの中から上記蓄電機器の上記運転モードを決定することを特徴とする電力管理装置。
2. 上記複数モードは、充電モードと、上記系統からの買電電力の最大量を制限するピークカットモードと、上記創エネ機器の発電電力の余剰電力を充電する余剰電力充電モードとを含むことを特徴とする請求項１に記載の電力管理装置。
3. 上記運転モード決定手段は、上記導出結果に基づいて上記複数モードの中から１あるいは複数を抽出し、抽出されたモードが複数の場合に、上記電力料金体系に基づいて、該抽出されたモードの中から上記蓄電機器の上記運転モードを決定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の電力管理装置。
4. 上記蓄電機器に蓄電池を用い、
   上記蓄電機器情報取得手段にて取得した上記蓄電機器情報は、上記蓄電池の充電電力量情報および温度情報を含み、
   上記運転計画作成手段は、上記蓄電機器情報に基づいて上記蓄電機器の最大充放電電流を取得し、該最大充放電電流に基づいて上記蓄電機器の上記充放電電力を決定することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の電力管理装置。
5. 上記蓄電池の温度情報を補正する蓄電池温度補正手段を有し、
   上記運転計画作成手段は、上記蓄電池温度補正手段による補正後の上記温度情報および上記蓄電池の上記充電電力量情報に基づいて上記最大充放電電流を取得することを特徴とする請求項４に記載の電力管理装置。
6. 上記運転モード決定手段は、決定された上記充放電電力が、上記蓄電機器の上記最大充放電電流に基づいて制限されているか否かを判断し、該判断結果と上記導出結果とに基づいて上記運転モードを決定することを特徴とする請求項４または請求項５に記載の電力管理装置。
7. 上記運転計画作成手段は、所定の周期毎に、上記システムで現時刻以降、当該日が終了までに発生する電力料金が最小になるように、上記蓄電機器の上記充放電電力を決定し、
   上記運転モード決定手段は、上記所定の周期毎に更新される上記充放電電力に基づいて上記運転モードを決定することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の電力管理装置。
8. 上記運転モード通知手段は、上記運転モードの種別に応じて、上記運転計画作成手段で決定した上記充放電電力を上記運転モードと共に上記蓄電機器に通知することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の電力管理装置。
9. 上記電力料金体系には、上記創エネ機器の余剰電力の売電価格情報を含むことを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の電力管理装置。
10. 上記電力料金体系には、デマンドレスポンス時のインセンティブ情報を含むことを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の電力管理装置。
11. 上記システムが蓄熱機器であるヒートポンプ式の給湯機を有し、
    上記給湯機の情報を取得する給湯機情報取得手段を備え、
    上記運転計画作成手段は、上記蓄電機器情報、上記発電電力予測情報、上記負荷電力予測情報、上記電力料金体系と、さらに上記給湯機の情報に基づいて、上記システムで発生する電力料金が最小になるように上記給湯機の運転パターンと上記蓄電機器の上記充放電電力との組み合わせを決定することを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の電力管理装置。

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