JP2017028897A - 電力需要誘導装置、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】デマンドレスポンスによる需要変化量を、きめ細かく調整できるようにし、電力需要が目標値に近くなるようにする。【解決手段】需要家選択部３２は、不図示の電力需要予測部、目標値決定部、実施対象選択部から成る。電力需要予測部は、各需要家毎に、デマンドレスポンス実施の場合と不実施の場合それぞれについての電力需要予測値を求める。目標値決定部は、上記需要家グループの総電力需要に関する目標値を決定する。実施対象選択部は、上記需要家グループの総電力需要が上記目標値に近くなるように（あるいは目標値以下になるように）、各需要家の中で前記デマンドレスポンス実施とする需要家を決定する。【選択図】図３

Description

本発明は、デマンドレスポンスを管理して安定的な電力の需給バランスを実現する装置に関する。

電力需要は、季節や時間帯、曜日等の様々な要因によって時々刻々と変化するが、電力の需要と供給のバランスが崩れると電力系統の周波数や電圧の変化、停電などが発生し、安定的な電力の供給に支障が生じる。

そのため電力会社は、日々電力需要の予測を行い、需要と供給のバランスを維持するように発電量を制御している。
一方で、近年、より安定的な電力の需給バランスを実現するため、需要家の電力需要を誘導するデマンドレスポンス（以下、Demand Response（DR）とも記す）の試行も始まっている（例えば、非特許文献１、非特許文献２参照）。

上記電力需要の予測は、様々な既存手法が考えられているが、例えば非特許文献３に記載の方法等では、ＤＲを実施した場合とＤＲを実施しない場合それぞれについて、電力消費量の予測値を算出することができる。

また、特許文献１に記載の従来技術が知られている。
特許文献１の発明では、電力運用装置（需要家管理システム；ＥＭＳ等）が設置されていない需要家を含めた需要予測が可能となり、デマンドレスポンス実施時の需要予測の精度向上を図ることができる。

その為に、特許文献１の技術では、需要家グループ管理部１５は、需要家管理システム２の有無やデマンドレスポンス実施の有無に応じて需要家をグループ分けし、需要予測部１４等によって各グループ毎に電力需要予測が行われる。更に、デマンドレスポンス実施有りのグループに関しては、ＤＲ予測部１６が、予め設定される価格弾力係数を用いて、各時間帯毎の電力価格単価変化に応じた電力需要変化量を算出し、これによって電力需要予測値を補正する。これによって、インセンティブ付与時の電力需要予測値が得られる。

特開２０１４−１２４０６５号公報

樺澤明裕、外４名、「北九州スマートコミュニテイ実証におけるデマンドレスポンス実証試験結果」、電気学会全国大会、平成25年3月、6-079（2013-3）、p。144-145 服部徹、外１名、「米国における家庭用デマンドレスポンス・プログラムの現状と展望 −パイロットプログラムの評価と本格導入における課題−」、電力中央研究所報告、電力中央研究所、2011年3月、Y10005 石橋直人・飯坂達也・樺澤明裕・勝野徹・斉藤俊哉・大野健：「デマンドレスポンスを考慮した需要予測へのJITモデリングの適用」、電気学会論文誌B、Vol。134、No。1 pp。89 (2014)

デマンドレスポンスで電力需要（負荷）を誘導させるためには、電力価格型デマンドレスポンスでは電力価格単価を変化させ、インセンティブ型デマンドレスポンスではインセンティブ支払い金を変化させる。一般的には、電力価格が高ければ高いほど電力の誘導量（変化量）は大きくなり、インセンティブ支払金が高ければ高いほど電力の誘導量（変化量）は大きくなる。

しかし、電力価格単価やインセンティブ料金を変化させることで、電力の誘導量（変化量）が大きくなり、電力需要を目標値に合わせることが難しくなる場合がある。例えば、電力需要が大きいので目標値まで下げたい場合でも、変化量（減少量）が大き過ぎる為、下がり過ぎて、目標値よりも低くなってしまう事態も起こり得る。

このように、デマンドレスポンスによる需要変化量を、電力価格やインセンティブ料金によって制御しようとする場合、電力需要を目標値に合わせることが難しくなる課題がある。

ここで、仮に、ガス、石油等の発電機によって発電するものとし、太陽光発電、風力発電等も考慮しないものとする。つまり、当日に、発電量が計画と違う（自然環境により変動）することは無いものとする。一方、上記発電機による発電量には、当然、最大値がある。

事前に（例えば前日に）電力需要予測を行った結果、時間帯によっては、電力需要が上記最大発電量を超える場合もあり得る。この時間帯に関して、ＤＲによる需要抑制を図る。

ＤＲを従来のように例えば電気料金のみで行った場合、需要変動が荒いものとなる。つまり、ＤＲなしの場合の需要が‘１００’であり、一方で上記最大発電量が‘９０’であるものとする。この場合、事前の発電計画で目標値が最大発電量（９０）となっても、足りないので、ＤＲ実施の決定を行うことになる。

ここで、仮に、ＤＲありの場合（価格を上げた場合）、需要変動が−２０となるものとすると、電力需要が８０になることになる。つまり、目標値を大きく下回ってしまう。これが上記“需要変動が荒い”ことの意味である。

この為、よりきめ細かい制御を可能にし、電力需要が目標値に近くなるようにすることが、要望されている。
本発明の課題は、デマンドレスポンスによる需要変化量を、きめ細かく調整できるようにし、電力需要が目標値に近くなるようにする電力需要誘導装置等を提供することである。

本発明の電力需要誘導装置は、複数の需要家からなる需要家グループの総電力需要に関して、デマンドレスポンスによって前記総電力需要を目標値に誘導するための装置であって、下記の構成を有する。

・前記各需要家毎に、デマンドレスポンス実施の場合と不実施の場合それぞれについての電力需要予測値を求める電力需要予測手段；
・前記需要家グループの総電力需要に関する目標値を決定する目標値決定手段；
・前記需要家グループの総電力需要が前記目標値に近くなるように、前記各需要家の中で前記デマンドレスポンス実施とする需要家を選択する実施対象選択手段；
・該選択された需要家に対して、デマンドレスポンスを実施するＤＲ実施手段。

本発明の電力需要誘導装置等によれば、デマンドレスポンスによる需要変化量を、きめ細かく調整できるようにし、電力需要が目標値に近くなるようにすることができる。

本例の電力需要誘導装置を含む電力管理システムの全体構成図である。 エネルギーマネジメントシステムのハードウェア構成の一例を示す図である。 エネルギーマネジメントシステムの機能ブロック図である。 エネルギーマネジメントシステムの記憶装置の記憶内容の一例である。 ユーザ端末のハードウェア構成例を示す図である。 ユーザ端末の記憶装置の記憶内容の一例である。 スマートメータのハードウェア構成例を示す図である。 需要家グループ管理データベースのデータ構成例である。 電力使用実績データベースのデータ構成例である。 エネルギーマネジメントシステムの処理フローチャート図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
尚、本説明では、一例として、主に電力価格型デマンドレスポンスを例にして説明するが、勿論、上記インセンティブ型デマンドレスポンスを用いても構わない。また、デマンドレスポンスを、ＤＲと記す場合もあるものとする。

上記課題を解決する為、本手法のＤＲ実施方法は、従来では「電気料金単価の変更」であったのに対して、「電気料金単価の変更＋ＤＲ対象の選択」とする。これによってきめ細かい負荷誘導が可能となり、例えば上記具体例のようなＤＲ実施に応じた電力需要変動量が−２０となってしまうケースでも、例えば変動量を−１０近辺に抑えることができ、以って電力需要を目標値近辺（９０）に誘導することが可能となる。

その為に、本手法では、ＤＲ実施を決定した場合、全ての需要家に対してＤＲ実施を行うのではない。但し、結果的に、全ての需要家に対してＤＲ実施を行うことになる可能性はある。本手法は、複数の需要家からなる需要家グループの電力需要を所定の電力目標値に誘導するための電力需要誘導装置に係わる。そして、任意の需要家グループに属する複数の需要家の中からＤＲ実施対象の需要家を選択する処理機能を有し、選択した需要家に対してのみＤＲを実施することで、電力需要を目標値近辺に誘導する。

上記需要家の選択方法は、例えば、まず、任意の需要家グループに属する各需要家毎に、ＤＲ実施の場合の電力需要予測値と、ＤＲ不実施の場合の電力需要予測値を求める。続いて、全ての需要家についてＤＲ実施とＤＲ不実施の総当りの組み合わせを求める。これは、簡単な例として需要家Ａ、Ｂ、Ｃの３件のみであった場合、総当りの組み合わせは、
[需要家Ａ、需要家Ｂ、需要家Ｃ]＝[不実施、不実施、不実施]、[実施、不実施、不実施]、[不実施、実施、不実施]、[不実施、不実施、実施]、[不実施、実施、実施]、[実施、不実施、実施]、[実施、実施、不実施]、[実施、実施、実施]の８通りとなる。

そして、各組み合わせについて、上記算出した電力需要予測値（ＤＲ実施、ＤＲ不実施）を用いて、総電力需要予測値を求める。上記一例では、上記８通りのパターンについて、それぞれ総電力需要予測値を求めるので、８つの総電力需要予測値が求まることになる。

尚、上記一例の場合には、
総電力需要予測値＝需要家Ａの電力需要予測値＋需要家Ｂの電力需要予測値＋需要家Ｃの電力需要予測値
となる。

たとえば上記[実施、不実施、不実施]のパターンに対する総電力需要予測値は、
総電力需要予測値＝需要家ＡのＤＲ実施の場合の電力需要予測値＋需要家ＢのＤＲ不実施の場合の電力需要予測値＋需要家ＣのＤＲ不実施の場合の電力需要予測値
となる。

そして、上記算出した複数の（上記例では８つの）総電力需要予測値の中で最も目標値に近いものを求めて、それに対応するパターンを採用する。仮に上記[実施、不実施、不実施]の総電力需要予測値が、上記８つのなかで最も目標値に近いものであったならば、需要家ＡのみＤＲを実施するものとし、他の需要家はＤＲを実施しないものと決定する。そして、需要家ＡのみにＤＲ実施を通知することで、電力消費を抑制させる。これによって、実際の総電力需要が、目標値近辺となることが期待できる。尚、一例としては、上記目標値近辺とは、必ず目標値以下とするという前提条件が更に加わっても構わない。

尚、目標値は、例えば一例としては供給可能な最大電力であるが、この例に限らない。
図１は、本例の電力需要誘導装置を含む電力管理システム１の全体構成図である。
尚、図示のエネルギーマネジメントシステム１０が、電力需要誘導装置の一例である。

図示の例の電力管理システム１は、エネルギーマネジメントシステム１０と、各スマートメータ２１Ａ、２１Ｂと、各ユーザ端末２３Ａ、２３Ｂと、がネットワーク２を介して通信可能に接続されて構成される。またネットワーク２には、気象情報提供装置３が通信可能に接続されている。また、図示の例では、任意の需要家グループに属する複数の需要家として、需要家Ａ，Ｂを示すが、これは複数の需要家の一部のみを示してあり、他の需要家は省略していると見做しても構わない。

また、図示の例では、各需要家Ａ、Ｂ（オフィス、工場、一般家庭等）が、それぞれ、スマートメータ２１、電力消費装置２２（負荷設備；例えば各種家電製品など）、ユーザ端末２３を有する構成であるが、この例に限らず、例えばユーザ端末２３を備えない需要家があってもよい。あるいは、ユーザ端末２３を備えていても、スマートメータ２１やエネルギーマネジメントシステム１０と通信を行わない（本手法の処理とは関係ない）ものであっても構わない。

尚、需要家Ａが備えるスマートメータ２１をスマートメータ２１Ａ、需要家Ｂが備えるスマートメータ２１をスマートメータ２１Ｂと記すものとする。他の構成についても同様である。

スマートメータ２１Ａは、需要家Ａ（オフィス、工場、一般家庭等）が有する電力消費装置２２Ａの電力消費量（以下、電力需要あるいは電力使用量とも記す）を定期的に計測し、計測結果をエネルギーマネジメントシステム１０やユーザ端末２３Ａに所定時間ごとに送信する機能を有する計測器である。

ユーザ端末２３Ａは、需要家Ａが有するコンピュータや携帯電話機、スマートフォン、宅内表示器（In-Home Display）等の情報処理装置である。
スマートメータ２１Ｂは、需要家Ｂ（オフィス、工場、一般家庭等）が有する電力消費装置２２Ｂの電力消費量を定期的に計測し、計測結果をエネルギーマネジメントシステム１０やユーザ端末２３Ｂに所定時間ごとに送信する機能を有する計測器である。

ユーザ端末２３Ｂは、需要家Ｂが有するコンピュータや携帯電話機、スマートフォン、宅内表示器（In-Home Display）等の情報処理装置である。
エネルギーマネジメントシステム１０は、詳細は後述するが、需要家Ａや需要家Ｂなどの電力の需要家の電力消費量を、事前に定められた所定の目標値である電力目標値に誘導するための電力消費量誘導装置である。なお、例えばＤＲ実施に係わる電気料金単価を需要家に通知すること等によって、需要家グループの電力消費量を所定の電力目標値に誘導することを、以下の説明において、デマンドレスポンス（ＤＲ）を実施するとも記す。

例えばエネルギーマネジメントシステム１０は、デマンドレスポンスを実施する場合に、デマンドレスポンスを行う時間帯の電力消費量の予測値とその時間帯の電力目標値との差から、需要家の電力消費量の目標変化量を求め、その時間帯の需要家の電力消費量が目標変化量だけ変化するように、デマンドレスポンスを実施する。

これは、例えば、上記電力目標値は、その時間帯に発電設備によって供給可能な最大電力（最大供給電力）、あるいは当該最大供給電力よりも多少小さい値（最大供給電力−α；αは予め設定される所定値等）であるものとする。尚、ここでは、発電設備は、基本的には例えば火力発電、水力発電のように発電量を任意に制御可能なものであり、太陽光発電や風力発電のように天候によって発電量が変わる為に制御できないようなものではないものとするが、この例に限らない。

そして、ＤＲ不実施の場合の総電力需要予測値が、上記電力目標値以下である場合、すなわち上記時間帯における電力消費量の予測値や各発電所の稼働状況などから、例えば、その時間帯に必要となる電力需要を賄えるだけの発電量が十分に確保できると判定される場合には、ＤＲ（デマンドレスポンス）を行わないでもよい。

一方、その時間帯に十分な発電量を確保することが困難な場合には、デマンドレスポンスを行うことが考慮される。すなわち、ＤＲ不実施の場合の総電力需要予測値が、上記電力目標値（最大供給電力など）を越える場合には、ＤＲ実施すると判定する。ここまでは従来と略同様であってもよいが、本手法ではＤＲ実施対象の需要家を、需要家グループの全需要家とせずに、一部の需要家のみとする。つまり、ＤＲ実施対象の需要家を選択する。この選択処理の一例は、既に具体例も用いて説明してあるが、基本的には例えば、電力需要予測値が電力目標値に最も近くなるように、需要家を選択して、以って実際の電力需要が目標値近辺となるように誘導する。

尚、選択された需要家に対しては、ネットワーク２を介してユーザ端末２３に対してＤＲ実施を通知する。この通知には、例えば上記の時間帯における電気料金単価を、通常よりも高くする旨のメッセージ等が含まれていてもよい。これによって、通知を受けた需要家が、上記の時間帯における電力需要を抑える行動を採ることが期待できる。この様なこと自体は、従来と同じであると見做して構わない。

上記のように、各時間帯に、電力需要の予測値や発電可能量（最大発電量など）などを考慮して、電力消費量の目標値である電力目標値が設定される。上記の説明では、電力目標値≒発電可能量としたが、この例に限らない。

例えば、需要家を複数のグループに分けて、各グループ毎に、電力目標値の設定や、ＤＲの実施／不実施の決定や、ＤＲ実施と判定した場合の上記需要家の選択を行うようにしてもよい。この例の場合、各グループ毎に、そのグループの総電力需要が、そのグループの電力目標値近辺となるように、上記処理を行うことになる。また、この例の場合、各グループ毎の電力目標値は、例えば単純な例では、グループ数がＮである場合には、全グループで“電力目標値＝発電可能量÷Ｎ”等としてもよいが、勿論、この例に限らない。

また、例えば予め各需要家のＤＲ実施の上限回数が設定されており、各需要家のＤＲ実施回数が上限回数を越えないように制御するようにしてもよい。これは、例えば、後述する需要家グループ管理データベース４２を参照して、“デマンドレスポンス実績回数”７４が、デマンドレスポンス契約回数”７３に達している需要家は、全て、総当りの組み合わせを作成する際に強制的に“ＤＲ不実施”とする。上記具体例において、仮に、需要家ＡのＤＲ実施回数が上限回数に達しているとした場合には、上記総当りの組み合わせは、
[需要家Ａ、需要家Ｂ、需要家Ｃ]＝[不実施、不実施、不実施]、[不実施、実施、不実施]、[不実施、不実施、実施]、[不実施、実施、実施]
の４通りとなる。

尚、気象情報提供装置３は、気温や天気、湿度、日射量、風速等の各種気象情報を提供するコンピュータである。エネルギーマネジメントシステム１０は、気象情報提供装置３からこれら様々な気象情報を取得して電力需要の予測値や、発電可能量の予測値を算出する。この処理自体は、従来技術であるので、特に説明しないものとする。また、ネットワーク２は、例えばインターネットや専用回線等の通信網である。

図２に、エネルギーマネジメントシステム１０のハードウェア構成の一例を示す。
エネルギーマネジメントシステム１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２、通信装置１３、記憶装置１４、入力装置１５、出力装置１６、記録媒体読取装置１７等を有して構成されるコンピュータである。

ＣＰＵ１１は、エネルギーマネジメントシステム１０の全体の制御を司る演算プロセッサ等である。記憶装置１４には、例えば図４に示すように、本実施形態に係る各種の動作を行うためのコードから構成されるエネルギーマネジメントシステム制御プログラム４１が、予め記憶されている。ＣＰＵ１１が、この制御プログラム４１をメモリ１２に読み出して実行することにより、エネルギーマネジメントシステム１０としての各種機能が実現される。

例えば、詳細は後述するが、ＣＰＵ１１によりエネルギーマネジメントシステム制御プログラム４１が実行され、メモリ１２や通信装置１３、記憶装置１４等のハードウェア機器と協働することにより、図３に示す需要反応データ記憶部３１、需要家選択部３２、通信部３３などの各種機能が実現される。尚、図３は、エネルギーマネジメントシステム１０の機能ブロック図である。

尚、需要反応データ記憶部３１は、例えば図４に示す需要家グループ管理データベース４２、電力使用実績データベース４３等を記憶するものである。また、通信部３３は、ネットワーク２を介して外部のコンピュータ等（例えば各スマートメータ２１やユーザ端末２３など）との通信を行う機能部である。需要家選択部３２は、例えば後述する図１０の処理によって、ＤＲ実施対象の需要家を選択する機能部である。

尚、図３には示していないが、需要家選択部３２は、下記の不図示の電力需要予測部、目標値決定部、実施対象選択部から成るものと見做しても構わない。あるいは、下記の実施対象選択部が需要家選択部３２に相当し、それ以外に電力需要予測部、目標値決定部があるものと見做しても構わない。

・電力需要予測部は、各需要家毎に、デマンドレスポンス実施の場合と不実施の場合それぞれについての電力需要予測値を求める。
・目標値決定部は、上記需要家グループの総電力需要に関する目標値を決定する。

・実施対象選択部は、上記需要家グループの総電力需要が上記目標値に近くなるように（あるいは目標値以下になるように）、各需要家の中で前記デマンドレスポンス実施とする需要家を選択する。

また、エネルギーマネジメントシステム１０は、更に、該選択された需要家に対して、デマンドレスポンスを実施するＤＲ実施部（不図示）を更に有するものであってもよい。
そして、例えば、上記実施対象選択部（不図示）は、上記需要家グループ内の全需要家の各々をデマンドレスポンスの実施／不実施の何れかとするパターンを複数生成し、該各パターン毎の総電力需要予測値を求め、該求めた総電力需要予測値が最も目標値に近いパターンによって、上記デマンドレスポンス実施とする需要家を決定するようにしてもよいが、この例に限らない。

また、上記複数のパターン生成は、例えば、総当りの組み合わせで生成するものであるが、この例に限らない。
また、エネルギーマネジメントシステム１０は、更に、上記需要家グループの全需要家が上記デマンドレスポンス不実施とした場合の上記電力需要予測値の合計が、上記目標値を超えた場合に、上記実施対象選択部とＤＲ実施部の処理を実行させる管理部（不図示）を更に有するものであってもよい。

また、例えば、上記実施対象選択部は、上記デマンドレスポンス実施とする需要家を選択する際に、各需要家のデマンドレスポンス実施実績回数が、予め設定される上限回数を越えないようにして決定するものであってもよい。

図２において、メモリ１２は、例えば半導体記憶装置により構成することができる。
通信装置１３は、ネットワークカードなどのネットワークインタフェースである。通信装置１３は、ネットワーク２を介して不図示の他のコンピュータから送信されたデータを受信し、受信したデータを記憶装置１４やメモリ１２に記憶する。また通信装置１３は、記憶装置１４やメモリ１２に記憶されているデータを、ネットワーク２を介して他のコンピュータへ送信する。

入力装置１５は、キーボードやマウス、マイク等の装置であり、エネルギーマネジメントシステム１０の操作者による情報の入力を受け付けるための装置である。出力装置１６は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やプリンタ、スピーカ等の装置であり、情報を出力するための装置である。

記憶装置１４は、例えばハードディスク装置や半導体記憶装置等により構成することができる。記憶装置１４は、各種プログラムやデータ、テーブル等を記憶するための物理的な記憶領域を提供する装置である。

記憶装置１４には、例えば図４に示すように、エネルギーマネジメントシステム制御プログラム４１、需要家グループ管理データベース４２、電力使用実績データベース４３等のプログラム／データ等が記憶されている。詳細は後述する。

記憶装置１４は、エネルギーマネジメントシステム１０に内蔵されている形態とすることもできるし、外付されている形態とすることもできる。
なお、エネルギーマネジメントシステム制御プログラム４１、需要家データ管理データベース４２、電力使用実績データベース４３は、記録媒体読取装置１７を用いて、可搬型の記録媒体１８（各種の光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリ等）から記憶装置１４に読み出すことで、エネルギーマネジメントシステム１０に格納されるようにすることもできる。あるいは、エネルギーマネジメントシステム制御プログラム４１、需要家データ管理データベース４２、電力使用実績データベース４３は、通信装置１３を介して通信可能に接続される他のコンピュータから取得することで、エネルギーマネジメントシステム１０に格納されるようにすることもできる。

上記通信装置１３を用いる場合には、エネルギーマネジメントシステム１０は、記憶装置１４を備えずに、上記他のコンピュータに記憶されている上記のプログラムやテーブル等の各種データを用いて、エネルギーマネジメントシステム１０としての機能を実現する形態も可能である。

図５は、ユーザ端末２３のハードウェア構成例を示す図である。
尚、ユーザ端末２３は、一例としては図示のように上記エネルギーマネジメントシステム１０と略同様のハードウェア構成であってもよいが、この例に限らない。

ユーザ端末２３は、ＣＰＵ５１、メモリ５２、通信装置５３、記憶装置５４、入力装置５５、出力装置５６、記録媒体読取装置５７等を有して構成されるコンピュータである。
ＣＰＵ５１は、ユーザ端末２３の全体の制御を司る演算プロセッサである。

記憶装置５４には、例えば図６に示すように、本実施形態に係るユーザ端末２３の各種の動作を行うためのコードから構成されるユーザ端末制御プログラム６１が、予め記憶されている。ＣＰＵ５１が、この制御プログラム６１をメモリ５２に読み出して実行することにより、ユーザ端末２３としての各種機能が実現される。

メモリ５２は、例えば半導体記憶装置により構成することができる。
通信装置５３は、ネットワークカードなどのネットワークインタフェースである。通信装置５３は、ネットワーク２を介して不図示の他のコンピュータから送信されたデータを受信し、受信したデータを記憶装置５４やメモリ５２に記憶する。また通信装置５３は、記憶装置５４やメモリ５２に記憶されているデータを、ネットワーク２を介して他のコンピュータへ送信する。

入力装置５５は、キーボードやマウス、マイク等の装置であり、ユーザ端末２３０の操作者による情報の入力を受け付けるための装置である。出力装置５６は、ＬＣＤやプリンタ、スピーカ等の装置であり、情報を出力するための装置である。

記憶装置５４は、例えばハードディスク装置や半導体記憶装置等により構成することができる。記憶装置５４は、各種プログラムやデータ、テーブル等を記憶するための物理的な記憶領域を提供する装置である。

本実施形態では、図６に示すように、記憶装置５４には、ユーザ端末制御プログラム６１が記憶されているが、このプログラムについては後述する。
記憶装置５４は、ユーザ端末２３に内蔵されている形態とすることもできるし、外付されている形態とすることもできる。

なお、ユーザ端末制御プログラム６１は、記録媒体読取装置５７を用いて、可搬型の記録媒体５８から記憶装置５４に読み出すことで、ユーザ端末２３に格納されるようにすることもできる。あるいは、ユーザ端末制御プログラム６１は、通信装置５３を介して通信可能に接続される不図示の他のコンピュータから取得することで、ユーザ端末２３に格納されるようにすることもできる。また、通信装置５３を用いる場合、ユーザ端末２３は、記憶装置５４を備えずに、上記他のコンピュータに記憶されている上記のプログラムやテーブル等の各種データを用いて、ユーザ端末２３としての機能を実現する形態も可能である。

図７に、スマートメータ２１のハードウェア構成例を示す。
図７に示すように、スマートメータ２１は、メータ部２１ａ、制御部２１ｂ等を備えて構成される計測器である。本実施形態に係るスマートメータ２１は、制御部２１ｂに、不図示のＣＰＵやメモリ、通信装置等が含まれており、メモリに記憶されている制御プログラムをＣＰＵが実行することで、本実施形態におけるスマートメータ２１としての機能を実現するコンピュータである。

メータ部２１ａは、需要家が有する電力消費装置２２の電力消費量を定期的に計測する。また、制御部２１ｂは、メータ部２１ａが計測した電力消費量を、ネットワーク２を介して所定時間毎にエネルギーマネジメントシステム１０に送信する。

次に、以下、上記図４に示した各種データベースのデータ構成例について、図８、図９を参照して説明する。
図８は、上記需要家グループ管理データベース４２のデータ構成例である。

図８に示すように、需要家グループ管理データベース４２は、需要家グループを規定し、グループに属する各需要家の情報を記録したデータベースである。
需要家グループ管理データベース４２には、グループ名７１、“グループに属する需要家ＩＤ”７２、デマンドレスポンス契約回数７３、デマンドレスポンス実績回数７４などが記録されている。

ここでは一例として、管理対象となる多数の需要家を、複数のグループに分類して、各グループには任意のグループ名が予め付与されているものとする。グループ名７１には、任意のグループのグループ名が格納される。“グループに属する需要家ＩＤ”７２には、グループ名７１のグループに属する任意の需要家の識別情報（ＩＤ）が格納される。

デマンドレスポンス契約回数７３、デマンドレスポンス実績回数７４には、それぞれ、“グループに属する需要家ＩＤ”７２の需要家のデマンドレスポンス契約回数、デマンドレスポンス実績回数が、格納される。

各需要家のデマンドレスポンス契約回数７３は、その需要家と電力事業者の間で契約された契約期間内にデマンドレスポンスを実施する予定回数である。デマンドレスポンス実績回数７４は、各需要家が契約期間内においてそれまでに実施したデマンドレスポンスの回数を記録するもので、契約期間の最初にゼロにリセットされ、デマンドレスポンスを実施する度に実績として回数が更新されていく。

図９は、電力使用実績データベース４３のデータ構成例である。
電力使用実績データベース４３は、各需要家のスマートメータ２１からエネルギーマネジメントシステム１０に所定時間毎に送信されてくる電力消費量に関するデータやその関連情報等を、需要家毎に記録したデータベースである。図９には、一例として需要家a1について記録した電力使用実績データベース４３（テーブル）を示す。尚、当該各需要家毎に設けられる各テーブルには、対応する需要家の需要家ＩＤが、予め割付けられている。

図９に示す電力使用実績データベース４３は、日時８１、ベースライン負荷８２、消費電力８３、変化量８４、変化率８５、ＤＲ８６、電力価格単価８７、インセンティブ係数８８の各データ項目を有する。

日時８１の欄には、スマートメータ２１が需要家ａ１の電力消費量を計測した日時等が記録される。消費電力８３の欄には、この日時８１における上記電力消費量の計測値が格納される。図示の各データ項目のうち、少なくとも日時８１と消費電力８３のデータは、スマートメータ２１から送られてきたものである。

ベースライン負荷８２の欄には、デマンドレスポンスを行わない場合の需要家ａ１の電力消費量であるベースライン負荷が格納される。例えば、デマンドレスポンスを行わなかった過去の所定期間における需要家ａ１の電力消費量の平均値が記録される。具体例としては、エネルギーマネジメントシステム１０は、同一需要家のデマンドレスポンスを行わなかった直近の過去５日分の同一時刻の電力消費量を、電力使用実績データベース４３から読み出して、これらの平均値をベースライン負荷として算出する。過去の電力消費量は、電力使用実績データベース４３の消費電力８３から取得できる。また過去にデマンドレスポンスを行ったか否かは、電力使用実績データベース４３のＤＲ８６から取得できる。

尚、ベースライン負荷の算出方法は、上記平均値の例に限らず、例えば最大値や最小値、中央値など様々な方法を用いることができる。また、図９に示すベースライン負荷８２には、消費電力が示されているが、所定時間当たり（例えば１時間当たりあるいは３０分当たり）の消費電力量に換算された値を用いてもよい。

消費電力８３の欄には、スマートメータ２１によって計測された需要家ａ１の電力消費量が格納される。また、図９に示す消費電力８３には、消費電力が示されているが、所定時間当たり（例えば１時間当たりあるいは３０分当たり）の消費電力量に換算された値を用いてもよい。

尚、基本的には、日時８１と消費電力８３が、スマートメータ２１から送信されてくる計測データに相当する。他のデータ項目は、例えば、エネルギーマネジメントシステム１０側で算出したものが格納されるものとするが、この例に限らない。例えばベースライン負荷８２は上記のように算出され、変化量８４、変化率８５は下記のように算出される。

変化量８４の欄には、ベースライン負荷８２（デマンドレスポンスを行わない場合の需要家ａ１の電力消費量など）と、消費電力８３に格納されている電力消費量との差分である電力消費量の変化量が、算出されて格納される。図示の例では、変化量８４＝消費電力８３−ベースライン負荷８１であるが、この例に限らない。

デマンドレスポンスを実施した場合には、変化量８４の欄には、デマンドレスポンスを行ったことによる需要家ａ１の電力消費量の変化量が記録されることになる。
変化率８５の欄には、ベースライン負荷８２（デマンドレスポンスを行わない場合の需要家ａ１）の電力消費量に対する、変化量８４（電力消費量の変化量）の割合が、算出されて格納される。図示の例では、変化率８５＝（変化量８４÷ベースライン負荷８２）×１００であるが、この例に限らない。

ＤＲ８６の欄には、日時８１の欄に格納された日時にデマンドレスポンスが実施されていたか否かを示す情報が、格納される。
電力価格単価８７の欄には、日時８１の欄に格納された日時に需要家ａ１に適用されていた電気料金の単価が、格納される。

インセンティブ係数８８の欄には、日時８１の欄に格納された日時に需要家ａ１に適用されていたインセンティブの単価が記録される。
尚、電力価格単価８７とインセンティブ係数８８の何れか一方にのみデータが格納されていてもよい。つまり、上述した電力価格型デマンドレスポンスでは電力価格単価を変化させるので電力価格単価８７にデータが格納され、上述したインセンティブ型デマンドレスポンスではインセンティブ支払い金を変化させるのでインセンティブ係数８８にデータが格納される。

図１０は、エネルギーマネジメントシステム１０の処理フローチャート図である。
これは、デマンドレスポンス実施に係わる処理の流れを示すものである。
エネルギーマネジメントシステム１０は、例えば定期的にデマンドレスポンス実施内容を決定する為に図１０の処理を実行する。尚、図１０の処理は、例えば主に上記需要家選択部３２が実行するものと見做しても良いが、この例に限らない。また、図１０におけるステップＳ１５の処理の際には、通信部３３によってネットワーク２を介して、ＤＲ実施対象の需要家のユーザ端末２３へＤＲ実施を通知する。

図１０の処理例では、処理開始すると、まず、任意の需要家グループに係わる需要家グループ管理データベース４２を読み込み、この需要家グループに属する各需要家のデマンドレスポンスに係わる契約情報や実績等の情報を取得する（ステップＳ１１）。

次に、エネルギーマネジメントシステム１０は、デマンドレスポンス実施予定期間（例えば翌日の１３時から１７時の時間帯）に、デマンドレスポンスを実施した場合、およびデマンドレスポンスを実施しなかった場合の両ケースについて、各需要家の電力消費量（電力需要）の予測値を算出する（ステップＳ１２）。エネルギーマネジメントシステム１０は、気象情報提供装置３から取得した各種気象データや、過去の電力消費量の実績データなどを用いて、電力消費量の予測値を求める。

電力需要予測は、様々な手法を用いて行うことが可能である。例えば、非特許文献３に記載されているように、過去の電力消費量の実績データや、天候、気温、季節、曜日、電力価格単価等を入力データとして電力消費量の予測値を出力とするような需要予測モデルを構築することにより、ＤＲを実施した場合とＤＲを実施しなかった場合の電力消費量の予測値を算出することができる。

次にエネルギーマネジメントシステム１０は、上記実施予定期間の電力消費量の目標値を算出する（ステップＳ１３）。電力消費量の目標値は、上記実施予定期間の電力消費量の予測値や発電可能量などを考慮して、各需要家グループに対して設定される。目標値の算出方法については、既に具体例を説明してあるが、この例に限らない。

何れにしても、予測値が目標値と異なる場合には、デマンドレスポンスを実施して電力需要を変化させるようにして、電力需要が目標値近辺となるように誘導する必要があることになる。これは、例えば、予測値が目標値を上回る場合には、デマンドレスポンスを実施して電力需要を抑制し、電力需要が目標値近辺（目標値以下）となるように誘導する必要があることになるが、この例に限らない。この点自体は、従来と略同様であってもよいが、本手法では需要家グループの全需要家をデマンドレスポンス実施対象とするのではなく、ＤＲ実施対象を選択する。但し、結果的に全需要家がＤＲ実施対象に選択されることになる可能性は有り得る。

上記ＤＲ実施対象の選択処理の一例としては、エネルギーマネジメントシステム１０は、まず、各需要家がデマンドレスポンス（ＤＲ）を実施する場合と実施しない場合を、全需要家について組み合わせて、最も目標値に近くなるように需要家の組み合わせを決定する（ステップＳ１４）。この組み合わせを決定するために、既に具体例を用いて説明したように全ての組合せについて計算して判定しても良いが、この例に限らず、例えば動的計画法等により組合せを決定しても良い。

更に、この組み合わせ決定時に、各需要家のデマンドレスポンス実績回数を考慮するようにしてもよい。デマンドレスポンスの実施回数（実績回数７４）が、契約期間内の実施予定回数（契約回数７３）を越えないようにする必要がある。つまり、特定の需要家のみが選択されることを避ける必要がある。そこで、組合せ決定時に、各需要家のデマンドレスポンス実績回数７４とデマンドレスポンス契約回数７３を参照し、各需要家の実績回数が契約回数を超えないようにしつつ需要家組合せを決定する。これについても既に具体例を説明してあるが、この例に限らない。

次に、上記ステップＳ１４で決定した組合せに基づいて、ＤＲ実施対象に選定した需要家に対して、ＤＲを実施する（ステップＳ１５）。これは、例えば、ネットワーク２を介して、当該ＤＲ実施対象の需要家のユーザ端末２３へＤＲ実施を通知する。その際、例えば、ＤＲ実施時間帯における電気料金単価も通知するようにしてもよい。

最後に、需要家グループ管理データベースのデマンドレスポンス実績回数７４を更新する（ステップＳ１６）。需要家グループの中で、デマンドレスポンスを実施した需要家は実績回数７４が＋１インクリメントされ、デマンドレスポンスを実施しなかった需要家は実績回数７４が変化しない。

このような処理を行うことで、需要家グループの需要変化量をきめ細かく制御可能なデマンドレスポンスの実施が可能となり、以って電力需要を目標値近辺に誘導することが可能となる。尚、上記説明では一例として、電力需要予測値が目標値を超える場合に、ＤＲ実施することで、実際の電力需要が目標値以下となるように誘導するものとしたが、この例に限らない。例えば、電力需要予測値が目標値未満である場合に、ＤＲ実施することで、実際の電力需要が目標値近辺となるように誘導する場合もあってもよい。何れにしても、需要変化量をきめ細かく制御できることで、実際の電力需要が目標値近辺となるように誘導することができる。

以上、本実施形態に係るエネルギーマネジメントシステム１０によれば、需要変化量をきめ細かく制御可能なデマンドレスポンスの実施を可能とし、デマンドレスポンスのより一層の普及促進を図ることも可能となる。

尚、ユーザ端末２３のユーザ端末制御プログラム６１による処理は、例えば、上記エネルギーマネジメントシステム制御プログラム４１の処理と、略同様であってもよい。つまり、ユーザ端末２３が、エネルギーマネジメントシステム１０と略同様の機能を有するものであっても構わない。尚、これを実現するために必要な各種データは、ユーザ端末２３が記憶していてもよいし、エネルギーマネジメントシステム１０から取得してもよい。

尚、本説明における“／”は、ＯＲ条件（“または”や“あるいは”）を意味するものとする。

１ 電力管理システム
２ ネットワーク
３ 気象情報提供装置
１０ エネルギーマネジメントシステム
１１ ＣＰＵ
１２ メモリ
１３ 通信装置
１４ 記憶装置
１５ 入力装置
１６ 出力装置
１７ 記録媒体読取装置
１８ 可搬型記録媒体
２１（２１Ａ、２１Ｂ） スマートメータ
２１ａ メータ部
２１ｂ 制御部
２２（２２Ａ、２２Ｂ） 電力消費装置
２３（２３Ａ、２３Ｂ） ユーザ端末
３１ 需要反応データ記憶部
３２ 需要家選択部
３３ 通信部
４１ エネルギーマネジメントシステム制御プログラム
４２ 需要家データ管理データベース
４３ 電力使用実績データベース
５１ ＣＰＵ
５２ メモリ
５３ 通信装置
５４ 記憶装置
５５ 入力装置
５６ 出力装置
５７ 記録媒体読取装置
５８ 可搬型の記録媒体
６１ ユーザ端末制御プログラム
７１ グループ名
７２ “グループに属する需要家ＩＤ”
７３ デマンドレスポンス契約回数
７４ デマンドレスポンス実績回数
８１ 日時
８２ ベースライン負荷
８３ 消費電力
８４ 変化量
８５ 変化率
８６ ＤＲ
８７ 電力価格単価
８８ インセンティブ係数

Claims (6)

1. 複数の需要家からなる需要家グループの総電力需要に関して、デマンドレスポンスによって前記総電力需要を目標値に誘導するための電力需要誘導装置であって、
   前記各需要家毎に、デマンドレスポンス実施の場合と不実施の場合それぞれについての電力需要予測値を求める電力需要予測手段と、
   前記需要家グループの総電力需要に関する目標値を決定する目標値決定手段と、
   前記需要家グループの総電力需要が前記目標値に近くなるように、前記各需要家の中で前記デマンドレスポンス実施とする需要家を選択する実施対象選択手段と、
   該選択された需要家に対して、デマンドレスポンスを実施するＤＲ実施手段と、
   を有することを特徴とする電力需要誘導装置。
2. 前記実施対象選択手段は、前記需要家グループ内の全需要家の各々をデマンドレスポンスの実施／不実施の何れかとするパターンを複数生成し、該各パターン毎の総電力需要予測値を求め、該求めた総電力需要予測値が最も目標値に近いパターンによって、前記デマンドレスポンス実施とする需要家を決定することを特徴とする請求項１記載の電力需要誘導装置。
3. 前記複数のパターン生成は、総当りの組み合わせで生成するものであることを特徴とする請求項２記載の電力需要誘導装置。
4. 前記需要家グループの全需要家が前記デマンドレスポンス不実施とした場合の前記電力需要予測値の合計が、前記目標値を超えた場合に、前記実施対象選択手段とＤＲ実施手段の処理を実行させる管理手段を更に有することを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の電力需要誘導装置。
5. 前記実施対象選択手段は、前記デマンドレスポンス実施とする需要家を選択する際に、各需要家のデマンドレスポンス実施実績回数が、予め設定される上限回数を越えないようにして決定することを特徴とする請求項１記載の電力需要誘導装置。
6. 複数の需要家からなる需要家グループの総電力需要に関して、デマンドレスポンスによって前記総電力需要を目標値に誘導するためのコンピュータを、
   前記各需要家毎に、デマンドレスポンス実施の場合と不実施の場合それぞれについての電力需要予測値を求める電力需要予測手段と、
   前記需要家グループの総電力需要に関する目標値を決定する目標値決定手段と、
   前記需要家グループの総電力需要が前記目標値に近くなるように、前記各需要家の中で前記デマンドレスポンス実施とする需要家を選択する実施対象選択手段と、
   該選択された需要家に対して、デマンドレスポンスを実施するＤＲ実施手段、
   として機能させる為のプログラム。
   

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