JP2017112655A - 電力貯蔵システム管理装置、電力貯蔵システム管理方法、電力貯蔵システム - Google Patents

Abstract

【課題】蓄電池の劣化状態に応じて最適なＢＥＳＳの動作管理を行う。
【解決手段】ＢＥＳＳ管理装置７において、履歴データベース７１は、ＢＥＳＳの動作履歴に関する動作履歴データおよびサービスの価格履歴に関する価格履歴データを記憶する。状態推定部７２は、電池の充電状態および劣化状態を推定する。シミュレーション部７３は、履歴データベース７１に記憶された動作履歴データと、状態推定部７２により推定された電池の充電状態および劣化状態とに基づいて、サービスの提供に対するＢＥＳＳの実績スコアを算出する。価格予測部７４は、履歴データベース７１に記憶された価格履歴データに基づいて、サービスの価格予測値を算出する。制御パラメータ選択部７５は、実績スコアおよび価格予測値に基づいて、ＢＥＳＳの動作を制御するための制御パラメータを選択する。
【選択図】図２

Description

本発明は、電力貯蔵システムの管理装置および管理方法と、これを用いた電力貯蔵システムとに関する。

近年、地球温暖化問題の観点から、太陽光や風力などの再生可能エネルギーを利用して発電を行う電力システムを導入する重要性が増している。しかし、こうした再生可能エネルギーを用いた発電では、気象条件の変化により秒から分単位での電力変動が生じることで、送電網に流れる電力の周波数や電圧の安定性に悪影響を与えることが懸念される。

上記に関して、送電網に対する電力安定化サービス（アンシラリーサービス）を送電網の運営管理者に有償で提供するサービス事業者の存在が知られている。サービス事業者は、電池を用いて電力を貯蔵および放出することができる、電力貯蔵システム（Battery Energy Storage System：ＢＥＳＳ）を利用して、必要に応じて送電網との間で充放電を行う。これにより、送電網に流れる電力の周波数や電圧の変動を抑えて、電力安定化サービスを提供し、金銭的利益を得ている。

ＢＥＳＳに用いられる電池は、ＢＥＳＳの動作条件や、ＢＥＳＳが置かれる環境条件に応じて劣化し、その容量が徐々に減少すると共に、その内部抵抗が徐々に増加する。電池容量の減少はＢＥＳＳが充放電可能な電力量の低下につながり、内部抵抗の増加は放電電流の低下や熱損失の増大につながる。その結果、ＢＥＳＳの有用性が年々低下する。そのため、サービス事業者は、ＢＥＳＳの寿命を最大化すると共に、ＢＥＳＳの運用期間内での発揮性能を最大化することを目的として、電池の劣化を抑制しつつも良好な性能を発揮できる手法を求めている。

上記の手法に関して、特許文献１、２に記載の技術が知られている。特許文献１には、市場データに基づいて電力サービス設備を制御する技術が開示されている。特許文献２には、蓄電池の充放電に対する調整指令値を取得し、これに基づいて蓄電池の充放電を制御する蓄電池制御装置が開示されている。

米国特許出願公開第２０１２／０３２３３８９号明細書 国際公開第２０１４／０７６９１８号

前述のように、蓄電池は劣化により充放電性能や寿命が低下する。しかしながら、特許文献１、２に記載の技術では、いずれも蓄電池の劣化が考慮されていない。そのため、ＢＥＳＳの制御に適用した場合に、蓄電池の劣化状態に応じて最適なＢＥＳＳの動作管理を行うことができない。

本発明の第１の態様による電力貯蔵システム管理装置は、充放電可能な電池を用いて送電網に対する電力安定化のサービスを提供する電力貯蔵システムの動作を管理するための装置であって、前記電力貯蔵システムの動作履歴に関する動作履歴データを記憶する履歴データベースと、前記電池の劣化状態を推定する状態推定部と、前記履歴データベースに記憶された前記動作履歴データ、前記状態推定部により推定された前記電池の劣化状態、および前記サービスの価格予測値に基づいて、前記電力貯蔵システムの動作を制御するための制御パラメータを選択する制御パラメータ選択部と、を備える。
本発明の第２の態様による電力貯蔵システム管理方法は、充放電可能な電池を用いて送電網に対する電力安定化のサービスを提供する電力貯蔵システムの動作を管理するための方法であって、前記電力貯蔵システムの動作履歴に関する動作履歴データをデータベースに記憶し、コンピュータにより、前記電池の劣化状態を推定し、前記データベースに記憶された前記動作履歴データ、前記推定された前記電池の劣化状態、および前記サービスの価格予測値に基づいて、前記電力貯蔵システムの動作を制御するための制御パラメータを選択する。
本発明の第３の態様による電力貯蔵システムは、第１の態様の電力貯蔵システム管理装置と、充放電可能な電池と、前記電力貯蔵システム管理装置により選択された制御パラメータに基づいて前記電池の充放電を制御する充放電装置と、を備える。

本発明によれば、蓄電池の劣化状態に応じて最適なＢＥＳＳの動作管理を行うことができる。

本発明の一実施形態に係る電力貯蔵システムの概略構成図である。 ＢＥＳＳ管理装置の機能ブロック図である。 充放電電力需要とＢＥＳＳの応答との関係の例を示す図である。 シミュレーション部の機能ブロック図である。 シミュレーション部による感度分析のフローチャートを示す図である。 実績スコア下限値設定部および制御パラメータ範囲決定部の動作を説明する図である。 最適劣化方向決定部の動作を説明する図である。 統計処理部および制御モード選択部の動作を説明する図である。 制御パラメータ選択部の機能ブロック図である。 制御パラメータを組み合わせて充放電制御を行った場合の充放電電力需要とＢＥＳＳの応答との関係の例を示す図である。

以下の実施形態では、前述のようにＢＥＳＳと呼ばれる電力貯蔵システムについて説明する。

米国などの国や地域では、送電網の運営や維持管理を行う運営管理者として、ＲＴＯ（Regional Transmission Organization）やＩＳＯ（Independent Transmission Operator）と呼ばれる機関が存在する。こうした送電網の運営管理者には、多様な発電設備で発電された電力を利用しつつ、送電網から消費者に供給される電力の周波数や電圧を一定の範囲内に維持する責務がある。さらに、送電網の運営管理者に対して、供給電力の安定化のために、周波数調整、無効電力の供給および電圧制御、系統再起動などの補助的なサービスを提供するサービス事業者の存在が知られている。こうしたサービス事業者は、前述のようにＢＥＳＳを利用して、上記のような電力安定化サービスを提供し、その内容や提供時間に応じた対価を送電網の運営管理者から得ることで収益を上げている。さらに、電力安定化サービスの提供によってサービス事業者が受けられる対価は、複数の競業者からの入札額に応じて定まる市場清算価格にも左右される。こうした状況下で利益を最大化するためには、サービス事業者は、最小限の運営コストで最大限の性能を発揮できるようにＢＥＳＳを動作させる必要がある。

上記のような送電網への電力安定化サービスの提供に利用されるＢＥＳＳは、一般に、充放電可能な複数の電池、電力変換装置、ＢＥＳＳが設置される施設内の温度を調節する空調システム、電池の充放電を含めたＢＥＳＳ全体の動作を制御する電池管理システムなどから構成される。電池の特性は、容量（Ａｈ）、内部抵抗（Ω）、充電状態（State Of Charge）（％）などによって表される。また、電池の劣化が進むと、その容量が減少すると共に内部抵抗が増加していく。電池を劣化させる要因は、電池の充放電範囲、充放電サイクルの数や周期、充放電電流、外気温などを含む。

図１は、本発明の一実施形態に係る電力貯蔵システムの概略構成図である。図１に示す電力貯蔵システム（ＢＥＳＳ）１は、１つまたは複数の蓄電部２と、１つまたは複数の電力変換装置（Power Conditioning System：ＰＣＳ）４と、冷却システム５と、通信端末（Communication Terminal Unit：ＣＴＵ）６と、ＢＥＳＳ管理装置７とを有する。

蓄電部２は、直並列に接続された複数の電池セル２１と、センサ部２２とをそれぞれ有する。電池セル２１は、電気化学反応を用いて化学エネルギーと電気エネルギーを相互に変換することで充放電可能な二次電池である。センサ部２２は、電圧センサ、電流センサ、温度センサ等を有しており、これらの各種センサを用いて検出した各電池セル２１の電圧、電流、温度等をＢＥＳＳ管理装置７に出力する。

蓄電部２の各電池セル２１は、ＰＣＳ４を介してトランス８１と接続されている。ＰＣＳ４は、電池セル２１からの直流電力を交流電力に変換してトランス８１に出力したり、反対にトランス８１からの交流電力を直流電力に変換して電池セル２１に出力したりする。電池セル２１およびＰＣＳ４の動作は、ＢＥＳＳ管理装置７によって制御される。

冷却システム５は、ＢＥＳＳ１が設置された施設内の温度を、電池セル２１の安全性や劣化速度条件に応じた適切な温度範囲内に維持するための空調制御を行う。これにより、ＢＥＳＳ１の動作中に電池セル２１の温度が適切となるように調節される。冷却システム５の動作は、センサ部２２から出力された電池セル２１の温度に基づいて、ＢＥＳＳ管理装置７により制御される。

ＢＥＳＳ管理装置７は、管理センター８０から送信された情報をＣＴＵ６を介して受信する。管理センター８０は、送電網８３の運営や維持管理などを行う機関である前述のＲＴＯやＩＳＯに設置されており、これらの機関がＢＥＳＳ１に対して要求するサービスの内容を示す情報をＢＥＳＳ１に送信する。また、ＢＥＳＳ管理装置７は、各蓄電部２のセンサ部２２から電圧、電流、温度のデータを受信すると共に、ＰＣＳ４からのデータを受信する。受信したこれらのデータに基づいて、ＢＥＳＳ管理装置７は、電池セル２１およびＰＣＳ４に対する充放電制御や、冷却システム５の制御などを行う。

ＢＥＳＳ１は、トランス８１を介して送電網８３と接続されており、周波数調整などの電力安定化サービスを送電網８３に提供する。ＢＥＳＳ管理装置７は、送電網８３の電力需要に応じた充放電要求信号や、電力安定化サービスの対価に関する様々な市場データをリアルタイムで管理センター８０から受信し、これらに基づいてＰＣＳ４を動作させて電池セル２１の充放電制御を行うことにより、ＢＥＳＳ１の動作を制御する。なお、トランス８１と送電網８３の間には、電力計８２が設けられている。管理センター８０は、この電力計８２を介してＢＥＳＳ１の動作状態を監視することができる。

送電網８３の運営管理者であるＲＴＯやＩＳＯは、電力安定化サービスの提供元であるＢＥＳＳ１に対して、充放電要求信号および市場データを管理センター８０から送信する。充放電要求信号に対するＢＥＳＳ１の応答性能は、応答速度や応答精度を反映した実績スコアと呼ばれる値によって表され、実績スコアに基づいてＢＥＳＳ１を運営するサービス事業者が得られる利益が決定される。一方、ＢＥＳＳ１の動作条件は、電池セル２１の劣化現象および実績スコアの両方に影響する。そのため、サービス事業者は、ＢＥＳＳ１の寿命を最大化しつつ、ＢＥＳＳ１の運用期間内で得られる実績スコアを最大化できるように、ＢＥＳＳ１の充放電に対する制御方針を選択することが好ましい。

図２は、ＢＥＳＳ管理装置７の機能ブロック図である。ＢＥＳＳ管理装置７は、履歴データベース７１、状態推定部７２、シミュレーション部７３、価格予測部７４および制御パラメータ選択部７５の各機能ブロックを有する。これらの機能ブロックは、たとえば所定のプログラムをコンピュータで実行することにより実現される。

履歴データベース７１は、動作履歴データおよび価格履歴データを含む各種の履歴データを時刻と関連付けて記憶する。動作履歴データは、ＢＥＳＳ１の動作履歴に関するデータであり、過去に管理センター８０から受信した充放電要求信号の情報、過去の電池セル２１やＰＣＳ４の制御に用いられた制御パラメータ情報、過去の実績スコアの情報などを含む。管理センター８０は、充放電要求信号として、たとえば送電網８３の周波数を安定化するための周波数調整信号などをＢＥＳＳ１に送信する。一方、価格履歴データは、過去の電力安定化サービスの価格履歴に関するデータであり、過去に管理センター８０から受信した市場データなどを含む。管理センター８０は、市場データとして、たとえば市場清算価格の情報や、気象に関する情報などをＢＥＳＳ１に送信する。

状態推定部７２は、図１のセンサ部２２から入力される電圧、電流、温度等の情報に基づいて、各電池セル２１の充電状態（State Of Charge）と、各電池セル２１の容量および内部抵抗のそれぞれに対する劣化状態（State Of Health）とを推定する。そして、充電状態の推定値ＳＯＣをシミュレーション部７３に出力すると共に、容量劣化状態の推定値ＳＯＨ＿Ｑおよび内部抵抗劣化状態の推定値ＳＯＨ＿Ｒを、シミュレーション部７３および制御パラメータ選択部７５に出力する。

シミュレーション部７３は、履歴データベース７１から動作履歴データを取得すると共に、状態推定部７２から充電状態の推定値ＳＯＣおよび劣化状態の各推定値ＳＯＨ＿Ｑ、ＳＯＨ＿Ｒを取得する。これらの値に基づいて、シミュレーション部７３は、所定のシミュレーション処理によるＢＥＳＳ１の感度分析を行い、ＢＥＳＳ１の制御方針ごとに、実績スコアＰＳ、容量減少量ΔＱおよび内部抵抗増加量ΔＲを算出する。これらの算出結果は、シミュレーション部７３から制御パラメータ選択部７５に出力される。ここで、ＢＥＳＳ１には、制御方針ごとに制御パラメータＸ＿ｊが設定されている。なお、制御パラメータＸ＿ｊの識別子ｊは、制御方針の種類を表しており、１≦ｊ≦Ｎ（Ｎは適用可能な制御方針の数）である。

価格予測部７４は、履歴データベース７１から価格履歴データを取得し、この価格履歴データに基づいて、ＢＥＳＳ１が提供する電力安定化サービスの価格予測値ＭＣＰを算出する。ここでは、たとえば価格履歴データに含まれる過去の市場清算価格の情報から、将来のサービス提供時点での市場清算価格の予測値を算出することで、電力安定化サービスの価格予測値ＭＣＰを算出する。この算出結果は、価格予測部７４から制御パラメータ選択部７５に出力される。

制御パラメータ選択部７５は、履歴データベース７１から動作履歴データおよび価格履歴データを取得する。また、状態推定部７２、シミュレーション部７３および価格予測部７４からそれぞれ出力された情報を取得する。これらの情報に基づいて、制御パラメータ選択部７５は、ＢＥＳＳ１の寿命と実績スコアの両方を最大化するような制御方針を決定し、その制御方針に対応する制御パラメータを制御パラメータＸ＿ｊの中から選択する。そして、選択した制御パラメータを用いて、ＰＣＳ４に対する制御指令を出力することで、電池セル２１の充放電制御を行い、ＢＥＳＳ１の動作を制御する。

図３（ａ）、図３（ｂ）および図３（ｃ）は、ｊ＝１、２、３のときの制御パラメータＸ＿ｊに応じた充放電電力需要とＢＥＳＳ１の応答との関係の例を示す図である。

図３（ａ）は、ｊ＝１のときの制御パラメータＸ＿１（Ｘ＿１＞０）によりＢＥＳＳ１の充放電を開始する電力を定めた場合の例を示している。この場合、図に示すように、送電網８３の運営管理者から送信された電力需要信号が表す充放電電力需要の絶対値が制御パラメータＸ＿１の値よりも小さければ、ＢＥＳＳ１は充電、放電のいずれも行わないように制御される。一方、充放電電力需要の絶対値が制御パラメータＸ＿１を超えると、充放電電力需要に応じてＢＥＳＳ１が充電または放電を行うことにより、送電網８３からの供給電力を安定化するためのサービスが提供される。

図３（ｂ）は、ｊ＝２のときの制御パラメータＸ＿２（Ｘ＿２＞０）によりＢＥＳＳ１の充放電を制限する電力を定めた場合の例を示している。この場合、図に示すように、送電網８３の運営管理者から送信された電力需要信号が表す充放電電力需要の絶対値が制御パラメータＸ＿２の値よりも大きければ、ＢＥＳＳ１はそれ以上の充電または放電を行わないように制御される。一方、充放電電力需要の絶対値が制御パラメータＸ＿２以内であれば、充放電電力需要に応じてＢＥＳＳ１が充電または放電を行うことにより、送電網８３からの供給電力を安定化するためのサービスが提供される。

図３（ｃ）は、制御パラメータＸ＿３（Ｘ＿３＞０）によりＢＥＳＳ１の充放電電力を定めた場合の例を示している。この場合、図に示すように、送電網８３の運営管理者から送信された電力需要信号が表す充放電電力需要に、制御パラメータＸ＿３を比例係数として掛け算することで、ＢＥＳＳ１の充放電電力が制御される。

次に、シミュレーション部７３の詳細について説明する。図４は、シミュレーション部７３の機能ブロック図である。シミュレーション部７３は、制御アルゴリズム部１０１、ＢＥＳＳモデル部１０２、実績スコア算出部１０３およびセル劣化モデル部１０４の各機能ブロックを備える。これらの機能ブロックは、たとえば所定のプログラムをコンピュータで実行することにより実現される。

制御アルゴリズム部１０１には、履歴データベース７１に記録されている動作履歴データに基づいて、過去のＢＥＳＳ１の動作制御で用いられた周波数調整信号ＦＲ＿ｉ（１≦ｉ≦ｐ）および制御パラメータＸ＿ｊが入力される。なお、周波数調整信号ＦＲ＿ｉの識別子ｉの上限値ｐは、動作履歴データにおける周波数調整信号ＦＲ＿ｉの区分数および履歴数に応じて決定される。たとえば、動作履歴データにおいて周波数調整信号ＦＲ＿ｉの履歴が日ごとに三日分記録されている場合には、ｐ＝３である。これらの入力データに基づいて、制御アルゴリズム部１０１は、過去の各時点のおけるＢＥＳＳ１の出力電力を算出する。たとえば、周波数調整信号ＦＲ＿ｉおよび制御パラメータＸ＿ｊを引数とする所定の関数ｆ＿ｊ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）を用いて、以下の式（１）により、過去の各時点でのＢＥＳＳ１の出力電力Ｐ＿ＢＥＳＳ，ＡＣ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）を算出する。

ＢＥＳＳモデル部１０２には、ＢＥＳＳ１をモデル化したＢＥＳＳモデル情報が記憶されている。たとえば、蓄電部２における電池セル２１の直列数や並列数、ＰＣＳ４の数、電池セル２１の充放電範囲や充放電特性、ＰＣＳ４の効率特性などのＢＥＳＳモデル情報が、ＢＥＳＳモデル部１０２に記憶されている。ＢＥＳＳモデル部１０２は、このＢＥＳＳモデル情報と、制御アルゴリズム部１０１で算出されたＢＥＳＳ１の出力電力と、状態推定部７２から入力されたＳＯＣ、ＳＯＨ＿ＱおよびＳＯＨ＿Ｒの値とに基づいて、過去の各時点でのＢＥＳＳ１の充放電応答ＢＥＳＳ＿ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）を算出する。なお、算出された充放電応答ＢＥＳＳ＿ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）は、ＢＥＳＳモデル部１０２内でフィードバックされ、ＢＥＳＳモデル情報の更新などに利用される。

実績スコア算出部１０３には、実績スコアを算出するためのアルゴリズムが記憶されている。実績スコア算出部１０３は、このアルゴリズムを用いて、ＢＥＳＳモデル部１０２で算出されたＢＥＳＳ１の充放電応答ＢＥＳＳ＿ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）に対応する実績スコアＰＳ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）を算出する。

セル劣化モデル部１０４には、劣化による電池セル２１の容量減少や内部抵抗増加をモデル化したセル劣化モデル情報が記憶されている。たとえば、電池セル２１の製造者によって実施された充放電サイクル試験や経年劣化試験などから得られたセル劣化モデル情報を、セル劣化モデル部１０４に記憶させておくことができる。セル劣化モデル部１０４は、このセル劣化モデル情報を用いて、ＢＥＳＳモデル部１０２で算出されたＢＥＳＳ１の充放電応答ＢＥＳＳ＿ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）に対応する容量減少量ΔＱおよび内部抵抗増加量ΔＲを算出する。たとえば、時刻ｔにおける容量減少量ΔＱ、内部抵抗増加量ΔＲを、それぞれΔＱ（ｔ）、ΔＲ（ｔ）と表すと、これらの値は、時刻ｔ、電流Ｉ、充放電範囲ΔＳＯＣおよび電圧Ｖをそれぞれ引数とする所定の関数ｇ＿Ｑ（ｔ、Ｉ，ΔＳＯＣ，Ｖ）、ｇ＿Ｒ（ｔ、Ｉ，ΔＳＯＣ，Ｖ）を用いて、以下の式（２）、（３）でそれぞれ求められる。セル劣化モデル部１０４は、この式（２）、（３）の関係を基に、充放電応答ＢＥＳＳ＿ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）に対応する容量減少量ΔＱ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）および内部抵抗増加量ΔＲ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）を算出する。

シミュレーション部７３は、以上説明したような処理を行うことにより、ＢＥＳＳ１の感度分析を実行することができる。その結果、動作履歴データの周波数調整信号ＦＲ＿ｉおよび制御パラメータＸ＿ｊに対して、実績スコアＰＳ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）、容量減少量ΔＱ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）および内部抵抗増加量ΔＲ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）が算出される。算出されたこれらの値は、前述のようにシミュレーション部７３から制御パラメータ選択部７５に出力される。

なお、シミュレーション部７３が実行する上記の感度分析において、変数ｋに対する制御パラメータＸ＿ｊ（１≦ｊ≦Ｎ）の値をＸ＿ｊ（ｋ）と表すと、このパラメータ値Ｘ＿ｊ（ｋ）は以下の式（４）で定義される。式（４）において、Ｘ＿ｊ，ｍｉｎは制御パラメータＸ＿ｊの下限値を表し、σ＿ｊは制御パラメータＸ＿ｊの増加係数を表している。また、変数ｋは、０≦ｋ≦ｋ＿ｊ，ｍａｘの範囲内における任意の整数である。なお、変数ｋの最大値ｋ＿ｊ，ｍａｘは、制御パラメータＸ＿ｊの上限値Ｘ＿ｊ，ｍａｘとの間に、Ｘ＿ｊ（ｋ＿ｊ，ｍａｘ）≦Ｘ＿ｊ，ｍａｘの関係式が成り立つように設定される。この関係式におけるＸ＿ｊ（ｋ＿ｊ，ｍａｘ）は、変数ｋの最大値ｋ＿ｊ，ｍａｘに対応する制御パラメータＸ＿ｊの値を表している。

図５は、シミュレーション部７３による感度分析のフローチャートを示す図である。

ステップＳ１において、シミュレーション部７３は、ｉの値を１に初期化する。

ステップＳ２において、シミュレーション部７３は、ｊの値を１に初期化する。

ステップＳ３において、シミュレーション部７３は、ｋの値を０に初期化する。

ステップＳ４において、シミュレーション部７３は、制御アルゴリズム部１０１において、現在設定されているｉ，ｊ，ｋの各値に対応する出力電力Ｐ＿ＢＥＳＳ，ＡＣ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ（ｋ））を算出する。

ステップＳ５において、シミュレーション部７３は、ＢＥＳＳモデル部１０２において、ステップＳ４で算出された出力電力Ｐ＿ＢＥＳＳ，ＡＣ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ（ｋ））の値に基づいて、現在設定されているｉ，ｊ，ｋの各値に対応する充放電応答ＢＥＳＳ＿ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ（ｋ））を算出する。

ステップＳ６において、シミュレーション部７３は、実績スコア算出部１０３において、ステップＳ５で算出された充放電応答ＢＥＳＳ＿ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ（ｋ））の値に基づいて、現在設定されているｉ，ｊ，ｋの各値に対応する実績スコアＰＳ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ（ｋ））を算出する。さらに、シミュレーション部７３は、セル劣化モデル部１０４において、ステップＳ５で算出された充放電応答ＢＥＳＳ＿ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ（ｋ））の値に基づいて、現在設定されているｉ，ｊ，ｋの各値に対応する容量減少量ΔＱ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ（ｋ））および内部抵抗増加量ΔＲ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ（ｋ））を算出する。

ステップＳ７において、シミュレーション部７３は、ステップＳ６で算出された実績スコアＰＳ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ（ｋ））、容量減少量ΔＱ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ（ｋ））および内部抵抗増加量ΔＲ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ（ｋ））を、制御パラメータ選択部７５に出力する。

ステップＳ８において、シミュレーション部７３は、現在のｋに１を加えたｋ＋１の値と、現在のｊの値に対応するｋの最大値ｋ＿ｊ，ｍａｘとを比較する。その結果、ｋ＋１が最大値ｋ＿ｊ，ｍａｘよりも大きければ処理をステップＳ９に進め、最大値ｋ＿ｊ，ｍａｘ以下であれば処理をステップＳ１１に進める。

ステップＳ９において、シミュレーション部７３は、現在のｊに１を加えたｊ＋１の値と、ｊの最大値Ｎとを比較する。その結果、ｊ＋１が最大値Ｎよりも大きければ処理をステップＳ１０に進め、最大値Ｎ以下であれば処理をステップＳ１２に進める。

ステップＳ１０において、シミュレーション部７３は、現在のｉに１を加えたｉ＋１の値と、ｉの最大値ｐとを比較する。その結果、ｉ＋１が最大値ｐよりも大きければ図５のフローチャートを終了し、最大値ｐ以下であれば処理をステップＳ１３に進める。

ステップＳ１１において、シミュレーション部７３は、現在のｋの値に１を加える。ステップＳ１１を実行したら、処理をステップＳ４に戻す。

ステップＳ１２において、シミュレーション部７３は、現在のｊの値に１を加える。ステップＳ１２を実行したら、処理をステップＳ３に戻す。

ステップＳ１３において、シミュレーション部７３は、現在のｉの値に１を加える。ステップＳ１３を実行したら、処理をステップＳ２に戻す。

次に、図６〜９を参照して、制御パラメータ選択部７５による制御パラメータの選択について説明する。

図９は、制御パラメータ選択部７５の機能ブロック図である。制御パラメータ選択部７５は、実績スコア下限値設定部１２１、制御パラメータ範囲決定部１２２、最適劣化方向決定部１２３、統計処理部１２４、制御モード選択部１２５および最適化部１２６の各機能ブロックを備える。これらの機能ブロックは、たとえば所定のプログラムをコンピュータで実行することにより実現される。

実績スコア下限値設定部１２１は、履歴データベース７１に記憶された動作履歴データにおける過去の実績スコアの情報と、シミュレーション部７３による感度分析結果とに基づいて、実績スコアの下限値ＰＳｍｉｎを設定する。

制御パラメータ範囲決定部１２２は、実績スコア下限値設定部１２１により設定された実績スコアの下限値ＰＳｍｉｎに基づいて、ＢＥＳＳ１の制御に用いる制御パラメータの範囲を決定する。

最適劣化方向決定部１２３は、状態推定部７２により推定された容量劣化状態の推定値ＳＯＨ＿Ｑおよび内部抵抗劣化状態の推定値ＳＯＨ＿Ｒに基づいて、電池セル２１の容量と内部抵抗に対する劣化進行状態の最適な組み合わせを示す最適劣化方向を決定する。

統計処理部１２４は、価格予測部７４により算出された電力安定化サービスの価格予測値ＭＣＰと、履歴データベース７１に記憶された価格履歴データにおける過去の市場データとに基づいて、所定の統計処理を行い、制御モードを選択するための価格閾値を設定する。

制御モード選択部１２５は、統計処理部１２４により設定された価格閾値に基づいて、ＢＥＳＳ１の制御モードを選択する。

最適化部１２６には、シミュレーション部７３による感度分析結果と、制御パラメータ範囲決定部１２２により決定された制御パラメータの範囲と、最適劣化方向決定部１２３により決定された最適劣化方向と、制御モード選択部１２５により選択された制御モードとが入力される。最適化部１２６は、入力されたこれらの情報に基づいて、ＢＥＳＳ１の制御方針を決定し、その制御方針に対応する制御パラメータＸ＿ｊ０を選択する。そして、選択した制御パラメータＸ＿ｊ０に対して、制御モードに応じた変数ｋの最適値ｋ０を設定し、この最適値ｋ０に対応する制御パラメータ値Ｘ＿ｊ０（ｋ０）をＰＣＳ４に対する制御指令として出力する。

制御パラメータ選択部７５は、以上説明した各機能ブロックの処理により、ＢＥＳＳ１の制御に用いる制御パラメータの選択を行う。

図６は、実績スコア下限値設定部１２１および制御パラメータ範囲決定部１２２の動作を説明する図である。図６のグラフ６１〜６６上の各点は、シミュレーション部７３から実績スコア下限値設定部１２１に入力される感度分析結果の例をそれぞれ示している。図６において、グラフ６１〜６３上の各点は、ｊ＝１のときの制御パラメータＸ＿１に対する実績スコアＰＳ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿１（ｋ））、容量減少量ΔＱ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿１（ｋ））および内部抵抗増加量ΔＲ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿１（ｋ））をそれぞれ示している。グラフ６４〜６６上の各点は、ｊ＝Ｎのときの制御パラメータＸ＿Ｎに対する実績スコアＰＳ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿Ｎ（ｋ））、容量減少量ΔＱ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿Ｎ（ｋ））および内部抵抗増加量ΔＲ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿Ｎ（ｋ））をそれぞれ示している。なお、図６では２≦ｊ≦Ｎ−１の場合を省略しているが、これらの場合にもグラフ６１〜６６と同様の感度分析結果がそれぞれ求められる。

実績スコア下限値設定部１２１は、図６に示すような感度分析結果に基づいて、実績スコアの下限値ＰＳｍｉｎを設定する。具体的には、たとえばグラフ６１に示す感度分析結果に対して、最初に実績スコア下限値設定部１２１は、グラフ６１上の各点に対する近似曲線１０５を設定することで、ｉ＝１〜ｐにおける制御パラメータＸ＿１と実績スコアＰＳ（Ｘ＿ｊ（ｋ））との関係を求める。同様に、グラフ６２、６３上の各点に対しても近似曲線をそれぞれ設定することで、ｉ＝１〜ｐにおける制御パラメータＸ＿１と容量減少量ΔＱ（Ｘ＿ｊ（ｋ））、内部抵抗増加量ΔＲ（Ｘ＿ｊ（ｋ））との関係を求める。次に実績スコア下限値設定部１２１は、履歴データベース７１に記憶された動作履歴データにおける過去の実績スコアの情報を基に、グラフ６１において符号１０６に示すように実績スコアの下限値ＰＳｍｉｎを設定する。この実績スコアの下限値ＰＳｍｉｎは、たとえば、電力安定化サービスの提供市場でＢＥＳＳ１が十分な競争力を維持するために必要な実績スコアの値から定められる。

制御パラメータ範囲決定部１２２は、実績スコア下限値設定部１２１により設定された上記の近似曲線１０５および実績スコアの下限値ＰＳｍｉｎに基づいて、制御パラメータＸ＿１の下限値Ｘ＿１，ＬＢおよび上限値Ｘ＿１，ＵＢを決定する。なお、下限値Ｘ＿１，ＬＢは、符号１０８に示すように、近似曲線１０５と実績スコアの下限値ＰＳｍｉｎの交点として求められる。また、グラフ６１の各点の横方向の間隔は、前述の式（４）においてｊ＝１のときの増加係数σ＿１を表している。

以上説明したように制御パラメータＸ＿１の下限値Ｘ＿１，ＬＢおよび上限値Ｘ＿１，ＵＢを決定したら、制御パラメータ範囲決定部１２２は、これらの値を最適化部１２６に出力する。

実績スコア下限値設定部１２１および制御パラメータ範囲決定部１２２は、シミュレーション部７３からの感度分析結果に対して、以上で説明したような処理を制御パラメータＸ＿ｊ（ｊ＝１〜Ｎ）に対してそれぞれ行う。これにより、各制御パラメータＸ＿ｊの下限値Ｘ＿ｊ，ＬＢおよび上限値Ｘ＿ｊ，ＵＢが決定され、制御パラメータの範囲が決定される。また、各制御パラメータＸ＿ｊと対応する実績スコアＰＳ（Ｘ＿ｊ（ｋ））、容量減少量ΔＱ（Ｘ＿ｊ（ｋ））、内部抵抗増加量ΔＲ（Ｘ＿ｊ（ｋ））との関係がそれぞれ求められる。

図７は、最適劣化方向決定部１２３の動作を説明する図である。図７では、劣化による電池セル２１の容量減少と内部抵抗増加の関係を表すＥＯＬ特性テーブルの例を示している。このＥＯＬ特性テーブルにおいて、ハッチング部分は、電池セル２１の容量および内部抵抗のいずれか少なくとも一方が劣化により寿命（ＥＯＬ：End Of Life）に到達したと判断される領域を示している。

最適劣化方向決定部１２３は、状態推定部７２から入力された容量劣化状態の推定値ＳＯＨ＿Ｑおよび内部抵抗劣化状態の推定値ＳＯＨ＿Ｒに基づいて、たとえば符号１０８に示すように、現在の電池セル２１の劣化状況をＥＯＬ特性テーブル上で特定する。こうして現在の電池セル２１の劣化状況を特定したら、最適劣化方向決定部１２３は、そこから右下に向かう方向の中でＥＯＬ領域までの距離が最も遠い矢印１０９の方向を、最適劣化方向として決定する。この最適劣化方向１０９は、電池セル２１の劣化が進行したときの寿命到達までの時間が最も長くなる容量減少量ΔＱと内部抵抗増加量ΔＲの比率を表している。すなわち、容量減少量ΔＱと内部抵抗増加量ΔＲの比率が最適劣化方向１０９で示される値となるように電池セル２１の充放電を制御することで、電池セル２１の劣化を抑制しつつ、実績スコアＰＳの値をある程度確保することができる。

図８は、統計処理部１２４および制御モード選択部１２５の動作を説明する図である。図８では、過去の電力安定化サービスの価格変動状況と、価格予測部７４により算出された電力安定化サービスの価格予測値ＭＣＰとの関係の一例を示している。統計処理部１２４は、履歴データベース７１に記憶された価格履歴データにおける過去の市場データに基づいて、たとえば図８に示すような価格変動状況を取得する。この価格変動状況に対して、統計処理部１２４は、周知の統計技術を用いた処理により、図８に示すような２つの価格閾値ＭＣＰ＿ｈｉｇｈおよびＭＣＰ＿ｌｏｗを設定する。価格閾値ＭＣＰ＿ｈｉｇｈは上側すなわち高価格側の閾値に該当し、価格閾値ＭＣＰ＿ｌｏｗは下側すなわち低価格側の閾値に該当する。なお、ここでは２つの価格閾値を設定する例を示したが、１つまたは３つ以上の価格閾値を設定してもよい。

制御モード選択部１２５は、価格予測部７４から入力された価格予測値ＭＣＰと、統計処理部１２４により設定された上記の価格閾値ＭＣＰ＿ｈｉｇｈおよびＭＣＰ＿ｌｏｗとを比較し、その比較結果に基づいて制御モードの設定を行う。具体的には、以下の３種類の制御モードのいずれかを選択する。

価格予測値ＭＣＰが下側の価格閾値ＭＣＰ＿ｌｏｗよりも低い場合には、制御モード選択部１２５は、第１制御モードを選択する。この第１制御モードでは、ＢＥＳＳ１において、実績スコアよりも電池セル２１の劣化抑制を優先した充放電制御が行われる。

価格予測値ＭＣＰが上側の価格閾値ＭＣＰ＿ｈｉｇｈよりも高い場合には、制御モード選択部１２５は、第２制御モードを選択する。この第２制御モードでは、ＢＥＳＳ１において、電池セル２１の劣化抑制よりも実績スコアを優先し、最も高い実績スコアが得られるような充放電制御が行われる。

価格予測値ＭＣＰが上側の価格閾値ＭＣＰ＿ｈｉｇｈと下側の価格閾値ＭＣＰ＿ｌｏｗの間にある場合には、制御モード選択部１２５は、第３制御モードを選択する。この第３制御モードでは、ＢＥＳＳ１において、電池セル２１の劣化抑制と実績スコアを両立させて、電池セル２１の劣化を抑制しつつも高い実績スコアが得られるような充放電制御が行われる。

制御モード選択部１２５は、以上説明したようにしてＢＥＳＳ１の制御モードを選択する。なお、図８の例では、符号１１０に示すように、価格予測値ＭＣＰが上側の価格閾値ＭＣＰ＿ｈｉｇｈと下側の価格閾値ＭＣＰ＿ｌｏｗの間にある。したがってこの場合には、第３制御モードが選択される。

最適化部１２６は、制御モード選択部１２５により選択された制御モードに従って、ＢＥＳＳ１に対する制御方針を決定し、その制御方針に対応する制御パラメータＸ＿ｊ０を選択する。そして、選択した制御パラメータＸ＿ｊ０に対して変数ｋの最適値ｋ０を設定し、この最適値ｋ０に対応する制御パラメータ値Ｘ＿ｊ０（ｋ０）を求める。具体的には、上記の３種類の制御モードに対して、それぞれ以下のように制御パラメータ値Ｘ＿ｊ０（ｋ０）を決定する。

第１制御モードが選択された場合には、最適化部１２６は、制御パラメータ範囲決定部１２２で決定された各制御パラメータＸ＿ｊの下限値Ｘ＿ｊ，ＬＢから上限値Ｘ＿ｊ，ＵＢまでの全範囲について、前述の近似曲線を基に、容量減少量ΔＱ（Ｘ＿ｊ）および内部抵抗増加量ΔＲ（Ｘ＿ｊ）がそれぞれ最小となるｊとｋの値を求める。そして、求められたｊおよびｋの値をそれぞれｊ０、ｋ０として、制御パラメータ値Ｘ＿ｊ０（ｋ０）を決定する。

第２制御モードが選択された場合には、最適化部１２６は、各制御パラメータＸ＿ｊの下限値Ｘ＿ｊ，ＬＢから上限値Ｘ＿ｊ，ＵＢまでの全範囲について、前述の近似曲線を基に、実績スコアＰＳ（Ｘ＿ｊ（ｋ））が最大となるｊとｋの値を求める。そして、求められたｊおよびｋの値をそれぞれｊ０、ｋ０として、制御パラメータ値Ｘ＿ｊ０（ｋ０）を決定する。なお、実績スコアＰＳ（Ｘ＿ｊ（ｋ））が最大となるｊおよびｋの値の組み合わせが複数存在する場合には、その中で容量減少量ΔＱ（Ｘ＿ｊ）および内部抵抗増加量ΔＲ（Ｘ＿ｊ）が最小となる組み合わせを選択すればよい。

第３制御モードが選択された場合には、最適化部１２６は、各制御パラメータＸ＿ｊの下限値Ｘ＿ｊ，ＬＢから上限値Ｘ＿ｊ，ＵＢまでの全範囲について、容量減少量ΔＱ（Ｘ＿ｊ）と内部抵抗増加量ΔＲ（Ｘ＿ｊ）の比率が最適劣化方向決定部１２３で決定された最適劣化方向とそれぞれ一致し、かつ実績スコアＰＳ（Ｘ＿ｊ（ｋ））が最大となるｊとｋの値を求める。そして、求められたｊおよびｋの値をそれぞれｊ０、ｋ０として、制御パラメータ値Ｘ＿ｊ０（ｋ０）を決定する。

最適化部１２６は、以上説明したようにしてｊ０の値を決定することで、いずれかの制御モードに応じた制御方針を選択することができる。そして、選択した制御方針に従って最適な制御パラメータ値Ｘ＿ｊ０（ｋ０）を決定し、ＰＣＳ４を制御することができる。

以上説明した本発明の一実施形態によれば、以下の作用効果を奏する。

（１）ＢＥＳＳ管理装置７は、充放電可能な電池セル２１を用いて送電網８３に対する電力安定化のサービスを提供するＢＥＳＳ１の動作を管理するための装置である。ＢＥＳＳ管理装置７は、履歴データベース７１と、状態推定部７２と、制御パラメータ選択部７５と、を備える。履歴データベース７１は、ＢＥＳＳ１の動作履歴に関する動作履歴データを記憶する。状態推定部７２は、電池セル２１の劣化状態を推定する。制御パラメータ選択部７５は、履歴データベース７１に記憶された動作履歴データ、状態推定部７２により推定された電池セル２１の劣化状態、およびサービスの価格予測値に基づいて、ＢＥＳＳ１の動作を制御するための制御パラメータを選択する。このようにしたので、蓄電池である電池セル２１の劣化状態に応じて最適なＢＥＳＳ１の動作管理を行うことができる。

（２）状態推定部７２は、電池セル２１の充電状態をさらに推定する。ＢＥＳＳ管理装置７は、履歴データベース７１に記憶された動作履歴データと、状態推定部７２により推定された電池セル２１の充電状態および劣化状態とに基づいて、サービスの提供に対するＢＥＳＳ１の実績スコアを算出するシミュレーション部７３をさらに備える。制御パラメータ選択部７５は、実績スコアおよび価格予測値に基づいて制御パラメータを選択する。このようにしたので、ＢＥＳＳ１が提供するサービスの程度や価格を適切に予測し、最適な制御パラメータを選択できる。

（３）シミュレーション部７３は、制御方針ごとに設定された複数の制御パラメータＸ＿ｊについて、実績スコアＰＳ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）をそれぞれ算出する。このようにしたので、制御方針ごとに異なる実績スコアを考慮して、最適なＢＥＳＳ１の動作管理を行うことができる。

（４）シミュレーション部７３は、複数の制御パラメータＸ＿ｊについて、さらに電池セル２１の容量減少量ΔＱ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）および内部抵抗増加量ΔＲ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）をそれぞれ算出する。制御パラメータ選択部７５は、実績スコアＰＳ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）および価格予測値ＭＣＰと、電池セル２１の容量減少量ΔＱ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）および内部抵抗増加量ΔＲ（ＦＲ＿ｉ，Ｘ＿ｊ）とに基づいて、ＢＥＳＳ１の制御に用いる制御パラメータＸ＿ｊ０を選択する。このようにしたので、制御方針ごとに異なる電池セル２１の劣化進行状況をさらに考慮して、最適なＢＥＳＳ１の動作管理を行うことができる。

（５）履歴データベース７１は、サービスの価格履歴に関する価格履歴データをさらに記憶する。ＢＥＳＳ管理装置７は、履歴データベース７１に記憶された価格履歴データに基づいて、サービスの価格予測値を算出する価格予測部７４をさらに備える。このようにしたので、サービスの価格予測値を正確に求めることができる。

（６）価格予測部７４は、価格予測値ＭＣＰとして、将来のサービスの市場清算価格の予測値を算出することができる。このようにすれば、将来のサービス提供市場における需要と供給を考慮して、最適な価格予測値を求めることができる。

（７）制御パラメータ選択部７５は、動作履歴データが表す過去の実績スコアに基づいて、実績スコア下限値設定部１２１および制御パラメータ範囲決定部１２２により、ＢＥＳＳ１の制御に用いる制御パラメータの範囲を決定する。このようにしたので、過去の実績スコアを考慮して最適な制御パラメータの範囲を決定することができる。

（８）制御パラメータ選択部７５は、状態推定部７２により推定された電池セル２１の劣化状態を表す容量劣化状態の推定値ＳＯＨ＿Ｑおよび内部抵抗劣化状態の推定値ＳＯＨ＿Ｒに基づいて、最適劣化方向決定部１２３により、電池セル２１の最適劣化方向を決定する。このようにしたので、電池セル２１の劣化を抑制しつつ、実績スコアをある程度確保することができる。

（９）制御パラメータ選択部７５は、価格予測値ＭＣＰおよび価格履歴データに基づいて、統計処理部１２４および制御モード選択部１２５により、電池セル２１の劣化抑制を優先する第１制御モードと、実績スコアを優先する第２制御モードと、電池セル２１の劣化抑制と実績スコアを両立させる第３制御モードとを少なくとも含む複数の制御モードの中から、いずれかの制御モードを選択する。そして、選択した制御モードに基づいて、最適化部１２６により、ＢＥＳＳ１の制御に用いる制御パラメータを選択する。このようにしたので、状況に応じて最適な制御モードを選択し、その制御モードに従ってＢＥＳＳ１の制御を行うことができる。

なお、本発明は、以上説明した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例を本発明に含めることができる。たとえば、複数の制御パラメータを同時に用いて制御方針を定めてもよい。この場合、制御パラメータ選択部７５は、複数の制御パラメータに基づいてＰＣＳ４の動作を制御することで、電池セル２１の充放電制御を行うことができる。図１０は、図３（ａ）、図３（ｂ）、図３（ｃ）でそれぞれ説明した制御パラメータＸ＿１、Ｘ＿２およびＸ＿３を組み合わせて充放電制御を行った場合の充放電電力需要とＢＥＳＳ１の応答との関係の例を示す図である。このように複数の制御パラメータを組み合わせて用いることで、ユーザは、充放電電力需要の変動に応じて、ＢＥＳＳ１の動作制御をきめ細かく行うことができる。その結果、ＢＥＳＳ１の寿命を最大化し、かつ利益の総額を最大化するために、最適な制御の実現が可能となる。

また、価格予測部７４が電力安定化サービスの価格予測値ＭＣＰを算出する時間間隔は一定でなくともよい。たとえば、ＢＥＳＳ１の形態等に応じて時間間隔を変化させてもよい。また、価格予測値ＭＣＰを算出するのに様々な外部データを利用してもよい。

また、価格予測部７４をＢＥＳＳ管理装置７の内部に設けずに、制御パラメータ選択部７５がＢＥＳＳ管理装置７の外部から電力安定化サービスの価格予測値ＭＣＰを取得するようにしてもよい。この場合、ＢＥＳＳ管理装置７は、たとえば他の関係者やサービス事業者が所有する装置との間に設けられた通信回線を介して、当該装置から価格予測値ＭＣＰを取得することができる。なお、この場合には履歴データベース７１に価格履歴データが記録されていなくてもよい。

以上説明した実施形態や各種の変化例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されない。本発明は上述した実施形態や変形例に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。

１ 電力貯蔵システム（ＢＥＳＳ）
２ 蓄電部
４ 電力変換装置（ＰＣＳ）
５ 冷却システム
６ 通信端末
７ ＢＥＳＳ管理装置
２１ 電池セル
２２ センサ部
７１ 履歴データベース
７２ 状態推定部
７３ シミュレーション部
７４ 価格予測部
７５ 制御パラメータ選択部
８０ 管理センター
８１ トランス
８２ 電力計
８３ 送電網
１０１ 制御アルゴリズム部
１０２ ＢＥＳＳモデル部
１０３ 実績スコア算出部
１０４ セル劣化モデル部
１２１ 実績スコア下限値設定部
１２２ 制御パラメータ範囲決定部
１２３ 最適劣化方向決定部
１２４ 統計処理部
１２５ 制御モード選択部
１２６ 最適化部

Claims (19)

1. 充放電可能な電池を用いて送電網に対する電力安定化のサービスを提供する電力貯蔵システムの動作を管理するための装置であって、
   前記電力貯蔵システムの動作履歴に関する動作履歴データを記憶する履歴データベースと、
   前記電池の劣化状態を推定する状態推定部と、
   前記履歴データベースに記憶された前記動作履歴データ、前記状態推定部により推定された前記電池の劣化状態、および前記サービスの価格予測値に基づいて、前記電力貯蔵システムの動作を制御するための制御パラメータを選択する制御パラメータ選択部と、を備える電力貯蔵システム管理装置。
2. 請求項１に記載の電力貯蔵システム管理装置において、
   前記状態推定部は、前記電池の充電状態をさらに推定し、
   前記電力貯蔵システム管理装置は、前記履歴データベースに記憶された前記動作履歴データと、前記状態推定部により推定された前記電池の充電状態および劣化状態とに基づいて、前記サービスの提供に対する前記電力貯蔵システムの実績スコアを算出するシミュレーション部をさらに備え、
   前記制御パラメータ選択部は、前記実績スコアおよび前記価格予測値に基づいて前記制御パラメータを選択する電力貯蔵システム管理装置。
3. 請求項２に記載の電力貯蔵システム管理装置において、
   前記シミュレーション部は、制御方針ごとに設定された複数の前記制御パラメータについて、前記実績スコアをそれぞれ算出する電力貯蔵システム管理装置。
4. 請求項３に記載の電力貯蔵システム管理装置において、
   前記シミュレーション部は、複数の前記制御パラメータについて、さらに前記電池の容量減少量および内部抵抗増加量をそれぞれ算出し、
   前記制御パラメータ選択部は、前記実績スコアおよび前記価格予測値と、前記電池の容量減少量および内部抵抗増加量とに基づいて、前記制御パラメータを選択する電力貯蔵システム管理装置。
5. 請求項１乃至４のいずれか一項に記載の電力貯蔵システム管理装置において、
   前記履歴データベースは、前記サービスの価格履歴に関する価格履歴データをさらに記憶し、
   前記電力貯蔵システム管理装置は、前記履歴データベースに記憶された前記価格履歴データに基づいて、前記サービスの価格予測値を算出する価格予測部をさらに備える電力貯蔵システム管理装置。
6. 請求項５に記載の電力貯蔵システム管理装置において、
   前記価格予測部は、前記価格予測値として、将来の前記サービスの市場清算価格の予測値を算出する電力貯蔵システム管理装置。
7. 請求項２乃至４のいずれか一項に記載の電力貯蔵システム管理装置において、
   前記制御パラメータ選択部は、過去の前記実績スコアに基づいて、前記制御パラメータの範囲を決定する電力貯蔵システム管理装置。
8. 請求項１乃至４のいずれか一項に記載の電力貯蔵システム管理装置において、
   前記制御パラメータ選択部は、前記状態推定部により推定された前記電池の劣化状態に基づいて、前記電池の最適劣化方向を決定する電力貯蔵システム管理装置。
9. 請求項１に記載の電力貯蔵システム管理装置において、
   前記履歴データベースは、前記サービスの価格履歴に関する価格履歴データをさらに記憶し、
   前記状態推定部は、前記電池の充電状態をさらに推定し、
   前記電力貯蔵システム管理装置は、前記履歴データベースに記憶された前記動作履歴データと、前記状態推定部により推定された前記電池の充電状態および劣化状態とに基づいて、前記サービスの提供に対する前記電力貯蔵システムの実績スコアを算出するシミュレーション部をさらに備え、
   前記制御パラメータ選択部は、前記価格予測値および前記価格履歴データに基づいて、前記電池の劣化抑制を優先する第１制御モードと、前記実績スコアを優先する第２制御モードと、前記電池の劣化抑制と前記実績スコアを両立させる第３制御モードとを少なくとも含む複数の制御モードの中から、いずれかの制御モードを選択し、選択した制御モードに基づいて前記制御パラメータを選択する電力貯蔵システム管理装置。
10. 充放電可能な電池を用いて送電網に対する電力安定化のサービスを提供する電力貯蔵システムの動作を管理するための方法であって、
    前記電力貯蔵システムの動作履歴に関する動作履歴データをデータベースに記憶し、
    コンピュータにより、
    前記電池の劣化状態を推定し、
    前記データベースに記憶された前記動作履歴データ、前記推定された前記電池の劣化状態、および前記サービスの価格予測値に基づいて、前記電力貯蔵システムの動作を制御するための制御パラメータを選択する電力貯蔵システム管理方法。
11. 請求項１０に記載の電力貯蔵システム管理方法において、
    前記コンピュータにより、
    前記電池の充電状態を推定し、
    前記データベースに記憶された前記動作履歴データと、前記推定された前記電池の充電状態および劣化状態とに基づいて、前記サービスの提供に対する前記電力貯蔵システムの実績スコアを算出し、
    前記実績スコアおよび前記価格予測値に基づいて前記制御パラメータを選択する電力貯蔵システム管理方法。
12. 請求項１１に記載の電力貯蔵システム管理方法において、
    前記コンピュータにより、制御方針ごとに設定された複数の前記制御パラメータについて、前記実績スコアをそれぞれ算出する電力貯蔵システム管理方法。
13. 請求項１２に記載の電力貯蔵システム管理方法において、
    前記コンピュータにより、
    複数の前記制御パラメータについて、さらに前記電池の容量減少量および内部抵抗増加量をそれぞれ算出し、
    前記実績スコアおよび前記価格予測値と、前記電池の容量減少量および内部抵抗増加量とに基づいて、前記制御パラメータを選択する電力貯蔵システム管理方法。
14. 請求項１０乃至１３のいずれか一項に記載の電力貯蔵システム管理方法において、
    前記サービスの価格履歴に関する価格履歴データを前記データベースにさらに記憶し、
    前記コンピュータにより、前記データベースに記憶された前記価格履歴データに基づいて、前記サービスの価格予測値を算出する電力貯蔵システム管理方法。
15. 請求項１４に記載の電力貯蔵システム管理方法において、
    前記コンピュータにより、前記価格予測値として、将来の前記サービスの市場清算価格の予測値を算出する電力貯蔵システム管理方法。
16. 請求項１１乃至１３のいずれか一項に記載の電力貯蔵システム管理方法において、
    前記コンピュータにより、過去の前記実績スコアに基づいて、前記制御パラメータの範囲を決定する電力貯蔵システム管理方法。
17. 請求項１０乃至１３のいずれか一項に記載の電力貯蔵システム管理方法において、
    前記コンピュータにより、前記推定された前記電池の劣化状態に基づいて、前記電池の最適劣化方向を決定する電力貯蔵システム管理方法。
18. 請求項１０に記載の電力貯蔵システム管理方法において、
    前記サービスの価格履歴に関する価格履歴データを前記データベースにさらに記憶し、
    前記コンピュータにより、
    前記電池の充電状態を推定し、
    前記データベースに記憶された前記動作履歴データと、前記推定された前記電池の充電状態および劣化状態とに基づいて、前記サービスの提供に対する前記電力貯蔵システムの実績スコアを算出し、
    前記価格予測値および前記価格履歴データに基づいて、前記電池の劣化抑制を優先する第１制御モードと、前記実績スコアを優先する第２制御モードと、前記電池の劣化抑制と前記実績スコアを両立させる第３制御モードとを少なくとも含む複数の制御モードの中から、いずれかの制御モードを選択し、選択した制御モードに基づいて前記制御パラメータを選択する電力貯蔵システム管理方法。
19. 請求項１乃至９のいずれか一項に記載の電力貯蔵システム管理装置と、
    充放電可能な電池と、
    前記電力貯蔵システム管理装置により選択された制御パラメータに基づいて前記電池の充放電を制御する充放電装置と、を備える電力貯蔵システム。

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