JP2017511683A - 実時間演算のための動的で協調的なマイクログリッドを有する電力分配システム - Google Patents

Abstract

分配ネットワーク内の最適の結託形成によってマイクログリッド同士の協調を行うシステムおよび方法が開示される。ユーティリティＥＭＳに対して、マイクログリッド協調モジュール（ＭＣＭ）が設計される。ＭＣＭは、結託形成ユニットとエネルギー交換決定ユニットとを含む。さらに、２つのマイクログリッド間のエネルギー交換のための通信プロトコルが設計される。結託形成ユニットは、革新的な階層的結託形成アルゴリズムを用いて、実時間演算のための最適の結託を提供する。マイクログリッドの実時間エネルギー状態が、電力損失を最小化するためにマイクログリッド間の結託を判定する（距離閾値を考慮）結託形成ユニットに提供される。エネルギー交換決定ユニットは、結託内のマイクログリッド対間の実エネルギー伝達を判定する。通信チャネルを介してエネルギー伝達情報を受け取ると、マイクログリッドは、通信を開始し、エネルギー伝達を行う。形成された結託の最適性は、結託ゲーム理論的分析を行うことでよって確保される。

Description

本発明は、電力分配システムおよびマイクログリッドシステムの技術分野にある。より詳細には、本発明は、電力分配システムを含む電力系統において、その分配システム内でマイクログリッド同士の協調を動的に形成することによって、エネルギーを最適化し、電力損失を最小化する技術分野にある。

関連技術の説明
１．米国特許明細書第2013/0046668号（米国特許出願第13/276,392号）、「再生可能エネルギーソースを組み入れた居住施設のアプリケーションのための集積型電力マイクログリッド（Aggregator-based electric microgrid for residential applications incorporating renewable energy sources）」
この特許は、居住消費者のグループを組み入れているマイクログリッドの設計、およびユーティリティ会社とマイクログリッドとの間の構成を提供している。一般的なユーティリティと居住消費者とのアーキテクチャは、複数の居住消費者を含む集積型マイクログリッドを形成することによって形を変えている。

２．「ＧＴ−ＣＦＳ：マイクログリッド内の電力損失を低減させるゲーム理論的な結託公式化方策（GT-CFS: A Game Theoretic Coalition Formulation Strategy for Reducing Power Loss in Micro Grids）」というタイトルの記事、2013年、IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems
この記事は、マイクログリッドに対する併合−分割式の結託方式を使用して結託機構を形成するための分散型手法を提示している。このモデルでは、複数のマイクログリッドが、低圧線によって互いに相互接続される（環状接続）とともに、中圧線で電力系統と接続されると想定されている。各マイクログリッドは、他のマイクログリッドの空間およびエネルギー状態情報を定期的な間隔で（スマートメータを介して）交換する必要がある。結託は、併合／分割の演算によって形成される。併合／分割は、安定した区画を提供することができる（「K. R. AptおよびA. Witzelの記事、「結託形成のための包括的手法（A generic approach to coalition formation）」、International Game Theory Review、vol.11、no.03、347〜367頁、2009年」で紹介および実証されている）。実時間演算は、想定される分散型の演算の計算的な複雑性または併合／分割および通信の複雑性のため、実現することができない。併合および分割の演算の計算的な複雑性は、最悪ケースでＯ（２^｜Ｎ｜）である（ここで、Ｎはマイクログリッドの集合である）。したがって、併合／分割の演算は、ＮＰ困難問題である（記事、「加重投票ゲームにおける確率的バンザフパワー指数に対する併合および分割の複雑性（Complexity of Merging and Splitting for the Probabilistic Banzhaf Power Index in Weighted Voting Games）」、Proceedings of the 2010 conference on ECAI 2010: 19th European Conference on Artificial Intelligence）。

３．米国特許明細書第2013/0085921号（米国特許出願第13/248,318号）、「家庭エネルギーの協調的なメッシュプラットホーム（Home energy collaborative mesh platform）」
この特許は、エネルギー交換のための協調的なプラットホームを形成するために家屋に設置される通信フレームワークを提供している。

４．米国特許明細書第2011/0231028号（米国特許出願第13/080,541号）、「小規模発電網のエネルギー使用および分配の最適化（Optimize microgrid energy use and distribution）」
この特許は、個人使用者の需要、エネルギー価格などの予測されるデータを使用することによって、エネルギーの分配、エネルギーの使用、およびサービスのコストを最適化するシステムを提供している。

また、この特許は、エンドユーザの予測データ、エンドユーザの好み、および関連する気象情報を使用することによって、マイクログリッド内のエネルギーを最適化するシステムおよび方法を提供している。

５．米国特許明細書第2013/0024042号（米国特許出願第13/543,818号）、「蓄電池寿命の延長とエネルギー費用の低減のための、電力系統につなぐ小規模発電網の実時間電力管理のための方法（Method for real time power management of a grid-tied microgrid to extend storage lifetime and reduce cost of energy）」
この特許は、エネルギー装置の寿命推定およびエネルギーの価格に基づいて最大のエネルギー貯蔵寿命を実現するための管理フレームワークを提供している。

６．米国特許明細書第2013/0076140号（米国特許出願第13/247,944号）、「マイクログリッド発電および管理用システムおよび方法（System and methods for microgrid power generation and management）」
この特許は、所定の地域に位置する分配システム内でエネルギー資源と負荷とを連係させる方法を提供している。
発明の背景
スマートグリッドの導入とあいまって、電力市場の規制緩和により、いくつかの分散されたエネルギー資源（ＤＥＲ）、蓄電装置、および負荷をグループ化して、相互作用する自動化された１つの実体とすることによって、電力分配システム（ＤＳ）の一部を新しくする必要がある。そのような実体形成の考え方は、地域（および／またはいくつかの空間的制約）に応じたマイクログリッドという概念を取り込んだものであるが、１つのＤＳに含まれる効率的に管理する必要のあるマイクログリッドは相当な数に上る可能性がある。マイクログリッドの動作モードには、１）マイクログリッドが双方向のエネルギーおよび通信流線を通って電力系統に接続されるグリッド接続モードと、２）マイクログリッドがユーティリティとのいかなる接続もなく別個に動作する単独モードとがあると考えられる。

マイクログリッドは、その供給と需要とのバランスを確保するために、ユーティリティ会社（または単にユーティリティ）との電力交換を必要とする。供給および需要は、時間とともにエネルギー要件に応じて動的に変動する。マイクログリッドの内部エネルギー管理システムは、そのようなエネルギーの差を実時間で示す役割を担っている。しかし、ユーティリティは中圧線上で動作するのに対して、マイクログリッドは低圧線上で動作することから、マイクログリッドの変電所内に変圧器が存在するため、ユーティリティとの電力交換は電力の損失を招く。さらに、マイクログリッド内には再生可能資源が存在するため、需要曲線は、実時間演算の場合に電力系統に余分な負担をかける不確実性を含んでいる。したがって、このシステムには、ユーティリティにかかる実時間のエネルギー負荷を最小化することが大いに期待されている。加えて、ユーティリティ会社は、最終消費者に供給するための大量の電力を提供するために、燃料ベースの電力システムに大部分を依拠しているため、これらの会社に対するエネルギー要件は最小化されるべきである。

したがって、スマートグリッド環境では、ローカルエネルギー資源のエネルギー使用量を最大化することに重点が置かれている。加えて、膨大な数のマイクログリッドを管理するために、ユーティリティのエネルギー管理システムは、特に実時間または近実時間演算の場合、拡張可能であること、および可能な限り最適化されることが必要である。したがって、電力分配システムアーキテクチャは、次のような実時間演算を実行することができる必要がある。

１．電力系統にかかるエネルギー負荷を最小化する。

２．マイクログリッド内のローカルエネルギー使用量を可能な限り最大化する。

３．ネットワーク上で生じる電力損失を最小化する。

本発明は、当技術分野に残されている必要に対処するものであり、協調的なマイクログリッドを動的に形成することによって実時間および最適のエネルギー交換動作を確実にするための電気分配システムおよび適当な方法をモデル化することに関する。
分配システムのモデル化
本発明は、いくつかのマイクログリッドと、ユーティリティ会社と、相互接続された通信用ネットワークとを含んでいるスマート分配システムをモデル化している。分配システム内のすべてのマイクログリッドは、中圧線を通って電力系統に接続されることが予期されている。マイクログリッド同士は、低圧線で互いに接続することができる。動作時間中、すべてのマイクログリッドが、そのマイクログリッド自体のエネルギー状態を、ユーティリティ会社へ（マイクログリッドのエネルギーコントローラユニット（ＥＣＵ）を介して）送る（ユーティリティのエネルギー管理システム（ＥＭＳ）によって受け取られる）。ユーティリティＥＭＳは、最適の結託を決定する役割を担っているマイクログリッド協調モジュール（ＭＣＭ、本発明の目的で設計されているものであり、本明細書の後の部分で詳述する）を含んでいる。ＭＣＭから得られるエネルギー伝達マトリックスは、参加しているマイクログリッドへ通信システムを介して送られる。マイクログリッド同士は対で通信し、エネルギー伝達を開始し、低圧線を介して伝達を実現する。この通信モジュールもまた、本発明の目的で設計されている（本明細書の後の部分で詳述する）。
マイクログリッド同士のエネルギー交換の例
マイクログリッド同士の協調は、マイクログリッド同士の効果的な電力交換によって実現することができる。本質的には、マイクログリッド間で交換される電力を最大化することで、電力系統にかかる負荷が最小化される。たとえば、マイクログリッドＡは、特定の期間で１０ｋＷｈのエネルギーを必要とするのに対して、マイクログリッドＢは、６ｋＷｈの余分のエネルギーを有している。従来の電力分配システム（以下、分配システムと呼ぶ）では、Ａはユーティリティに接続されて１０ｋＷｈのエネルギーを購入し、Ｂは６ｋＷｈのエネルギーを販売するが、それによって分配および電力系統で合計１６ｋＷｈのエネルギー交換プロセスが必要になる。１６ｋＷｈのエネルギーを伝達するということは、特定の量の電力損失をもたらす。ここで、ＡおよびＢが結託を形成し、協働してエネルギー交換を管理する（すなわち、ＢがＡに６ｋＷｈを提供し、したがってＡはユーティリティから４ｋＷｈのみを購入すればよい）場合、電力系統にかかる負荷を４ｋＷｈまで減らすことができ（したがって、エネルギー要件をさらに１２ｋＷｈ分低減させることができる）、それによりネットワーク内で同等の電力損失が低減される。
本発明における結託形成のゲーム理論的な公式化
本発明は、著しい数のマイクログリッドに対する分配ネットワークプロファイルおよびマイクログリッド間の距離閾値を考慮した上でマイクログリッド間の最適の結託を形成するコンピュータ実施プロセスを含んでいる。この機能は、動的な結託の形成を実行するためにユーティリティのエネルギー管理システム内に設置されていると考えられる。マイクログリッドのエネルギー状態は各期間中に変化を受けるため、結託はそれにより作り直され、協調的なマイクログリッドの集合は異なるものとなる。

実時間演算では、非常に効率的に結託を形成する方法が必要である。最適の結託の形成はＮＰ完全問題であるため、速く効率的に結託を形成する方法が必要とされる。分配システムにおけるマイクログリッド−ユーティリティのシナリオは、結託ゲームへと形を変える。本発明のプロセスの最適性は、結託ゲーム理論を適用することによって確実になり、各マイクログリッドは１人のプレーヤと見なされ、全体として協調な均衡状態に到達することとなる。本発明は、マイクログリッド同士の特定の結託内でのエネルギー交換方式を提供するコンピュータ実施プロセスをさらに含んでいる。
結託形成ゲームにおけるプレーヤに対する効用関数
マイクログリッドｉの供給（ここでｉ∈Ｎであり、Ｎはマイクログリッドの集合である）をＳ_ｉとし、ｉの需要をＤ_ｉとする。このとき、ｉのエネルギー状態はＥ_ｉ＝Ｓ_ｉ−Ｄ_ｉである。結託ゲーム理論を使用して本発明の方法の特徴を分析するために、潜在的なタイプのプレーヤの効用関数を定義する必要がある。このマイクログリッド結託形成ゲームでは、１）マイクログリッド、２）結託という２つのタイプのプレーヤを示す。効用関数は、ある方策を選択した後にプレーヤが受ける幸福度を測定する。この文脈で、マイクログリッドの方策は、結託を選ぶことである。マイクログリッドに対する効用関数は、次のように定義される。

上記の等式は、その正のエネルギー状態が０に近づくにつれて、マイクログリッドがより高いユーティリティを受け取り、すなわち供給と需要との差が最小化されることを示唆している。結託Ｃの効用関数を記述するために、まず、総合エネルギー状態Ｅ_Ｃが、次のように定義される。

結託Ｃ内のエネルギー取引で生じる潜在的な損失は、次の通りである。

ここで、ＥＴ_Ｃは、マイクログリッドｉとマイクログリッドｊとの間のエネルギー伝達を示す固有の対（ｉ，ｊ）の集合である。簡略化された損失関数が、次のように定義される。

ここでＶは、搬送線の電圧であり、Ｐ（Ｅ_ｉ，ｊ）は、ｉとｊとの間のエネルギー量Ｅ_ｉ，ｊを伝達するために必要とされる電力である。αは線の抵抗であり、βは変圧器の係数である。電力系統との取引があるとき（その場合、ｉまたはｊが電力系統であり、０で示される）は変圧器が存在し、そうでない場合はβが０であることに留意されたい。

最後に、結託Ｃに対する効用関数は、次のように定義される。

シャープレイ値に基づく公平分割
シャープレイ値は、結託内のマイクログリッド間で利益を公平に分割するために採用される。シャープレイ値は、対応する結託によって実現される利益に対する特定のマイクログリッドの平均限界寄与を計算することができる。シャープレイ値の標準的な定義は、以下の等式によって与えられる。

シャープレイ値は、結託の付値に一致するのに役立つ特徴関数の定義を必要とする。この文脈で、特徴関数は、結託内の電力系統とのエネルギー伝達の最大の低減を計算するはずである。したがって、特徴関数は、次のように定義される。

本発明によって形成される最適の結託は、特徴関数を最大化しようとする。典型的には、結託形成の最適性は、物品の完全な列挙によってのみ実現することができる。したがって、最適のマイクログリッド結託を形成するために、一部の方法では、予想されるすべてのマイクログリッドの組合せ（すなわち、２^Ｎ個の物品の集合）を調べる必要があるが、これは計算コストが高い。本発明の結託形成方法は、最適の結託を迅速に形成し、したがってユーティリティＥＭＳに対する実時間のエネルギー管理方式を提供することを実証した。形成された結託の最適性は、結託ゲームの理論的分析を適用することによって実証される。

中圧線および低圧線によって接続されるいくつかのマイクログリッドおよびユーティリティシステムを含んでいる通信インターフェース（たとえば無線）分配システムの全体図である。 ユーティリティエネルギー管理システム内に位置するマイクログリッド協調モジュール（ＭＣＭ）内の機能ユニットを示す。 ２つのマイクログリッド間のエネルギー交換に対する例示的な通信シーケンス図である。 結託形成ユニット（図２の手順１）のプロセスの流れである。 エネルギー交換決定ユニット（図３の手順２）のプロセスの流れである。 １０個のマイクログリッドを有する分配システムに対する手順１および手順２後のユーティリティの増大を示す例示的な図である。 図６と同じシステムデータを使用して１０個のマイクログリッドを有する分配システムに対する手順１および手順２後のシャープレイ値の増大を示す図である。 １００個のマイクログリッドを有する分配システム内の結託のユーティリティ値を示す例示的な図である。 ２００個のマイクログリッドを有する分配システムに対する例示的な電力損失低減の比較である。 ５００個のマイクログリッドを有する分配システムに対する例示的な電力損失低減の比較である。 異なる拡張型分配システムに対する要約された電力損失現象である。 分配システム（例示的な５個のマイクログリッドから５００個のマイクログリッドを有するシステム）のサイズに対する平均実行時間（ＡＥＴ）のパターンである。

以下、モデル、方法、および数値試験結果を含む本発明のいくつかの例示的な実施形態について、添付の図面を参照しながら詳細に記載する。
本発明に対する分配システムのモデル化
通常、マイクログリッドは、グリッド接続モードで動作する。すなわち、マイクログリッドがその内部需要を満たすためにエネルギーを必要とするとき、電力系統が追加のエネルギーを提供する。同様に、マイクログリッドは、余剰のエネルギーを有するときはいつでも、そのエネルギーを電力系統に販売する。したがって、従来の分配システムアーキテクチャは、マイクログリッドとユーティリティ会社／電力系統との間の双方向のエネルギーおよび電気通信で構成されている。

高レベルの例示的な分配システム図を図１に示す。例示的なシステムは、それぞれ中圧線を介して電力系統に接続された５つのマイクログリッドからなる。各マイクログリッドからの実時間エネルギー状態（信号の形）は、通信回線を通ってユーティリティのエネルギー管理システム（ＥＭＳ）へ伝えられる。ユーティリティＥＭＳは、同時に、通信回線を介してマイクログリッドへ適当な信号を送ることができる。マイクログリッドの部分集合は、低圧線を介して互いに接続することができる。これらの低圧線は、地理的位置および空間的構成に応じて確立される。物理的に接続されたこれらのマイクログリッドは、通信インフラストラクチャを介して通信チャットを確立することができる（詳細は図３に記載）。
従来技術２に記載のモデルとの違い
従来技術２に示すシステムもまた、異なる電圧レベルの送電線を介して１つのユーティリティ会社と接続されるいくつかのマイクログリッドを含んでいる。しかし、通信インフラストラクチャ、ネットワークアーキテクチャ、およびシステムモデルは、本発明のモデルとはかなり異なっている。大きな違いは次の通りである。

１．従来技術２では、マイクログリッドは、分散された形で動作しており、すべてのマイクログリッドが、そのエネルギー状態ならびに空間情報を、ネットワーク内の他のすべてのマイクログリッドに報告する必要がある。そのようなインフラストラクチャは、機密漏えいに対して非常に脆弱であり、信頼性に関する問題を有している。本発明では、マイクログリッドは、「エネルギー状態」をユーティリティＥＭＳに報告するのみである（マイクログリッドは最小限の情報だけをユーティリティ会社と共有しているため、必要とされる通信は最小限であり、十分に確実かつ安全であると考えられる）。

２．従来技術２では、すべてのマイクログリッド内（場合により、スマートメータまたは他のマイクログリッドエネルギーユニット内であるが、これは従来技術２の説明から明らかでない）に、結託形成の知能を設置する必要がある。本発明では、結託形成およびエネルギー交換の知能は、ユーティリティＥＭＳ（より正確にはＭＣＭ内）に一元的に配置されている。
ＭＣＭ内の本発明の機能ユニットの詳細な説明
ユーティリティＥＭＳ内で結託形成およびエネルギー交換管理方法のホストとして働くように設計された機能ユニットについて、図２に詳述する。ユーティリティＥＭＳは、典型的には、その特定のユーティリティ会社における分配システムの最適化されたエネルギー動作を担っている。ユーティリティＥＭＳは、通信回線を介してマイクログリッドからエネルギー状態情報を周期的に受け取る（図２に示す）。マイクログリッド協調モジュール（ＭＣＭ）は、１）結託形成ユニット（ＣＦＵ）、および２）エネルギー交換決定ユニット（ＥＤＵ）という、２つの機能ユニットを含んでいる。分配ネットワークプロファイルは、これらのサブユニットの両方に対して、それぞれのタスクを実行するための空間情報を提供している。そのような情報は、ローカルのデータベース内で維持され、必要に応じて更新される。結託形成サブユニットは、マイクログリッドからエネルギー状態情報を受け取ると、ユーティリティ会社とのエネルギー交換を最小化しかつマイクログリッド間エネルギー伝達を最大化するマイクログリッドの最適の結託を形成する。最適の結託を実現した後、ＥＤＵは、マイクログリッド間で可能な最適のエネルギー交換エネルギー交換を判定する。このユニットは、エネルギー伝達マトリックスを作成し、それをマイクログリッドレベルに細分化する。次いで、関連付けられた信号および表が、通信ネットワークを介して対応するマイクログリッドへ送られる。この信号は、「エネルギーを送る」または「エネルギーを受け取る」のいずれかを含んでおり、その後に、全体的な他のマイクログリッドに対するエネルギー量の表が続く（図２）。
結託形成ユニット（ＣＦＵ）
ＣＦＵの詳細なプロセスの流れを図４に示す。このプロセスは基本的に、予想される結託の更新ができなくなるまで、２つの既存の結託を対にしようとするものであり、一方は最も高い総合負荷を有しており、他方は最も高い総合供給を有している（重心が事前定義された近傍内に位置する場合）。本発明の結託機構は、階層的優先権に基づく結託形成または「ＨＲ結託」と呼ぶことができる。明らかなように、ｉは、Ｅ_ｉ＜０である場合およびその場合に限って、負荷マイクログリッドであり、またはＥ_ｉ＞０である場合およびその場合に限って、提供者マイクログリッドである。

・ステップ１：このプロセスは、初期化ステップから始まり、参加しているすべてのマイクログリッドが個々の結託として扱われ、それらの重心は実際の位置である。

・ステップ２：次のステップは、これらの結託を、１）負のエネルギー状態を有しているマイクログリッドを含んでいる負荷グループ（ＬｃＧ）、および２）正のエネルギー状態を含んでいる提供者グループ（ＰｃＧ）という、２つの集合にグループ化することでる。第３および第４のステップは、結託に変化が生じる限り繰り返される。

・ステップ３：第３のステップは、高レベルから低レベルへの負荷需要に応じてＬｃＧを順序付け（ＯＬＧ）、高レベルから低レベルへの供給に応じてＰｃＧを順序付ける（ＯＰＧ）。

・ステップ４：第４のステップは、いくつかのサブステップを含む。ＯＬＧ内の各結託Ｃ_ｌに対して、
− Ｃ_ｐは、ＯＰＧ内の第１の結託であり、その中心はＣ_ｌの近傍内に位置している。そのようなＣ_ｐがＯＰＧ内に見られない場合、変化は加えず、リスト上の次のＣ_ｌを走査する。

− 結託Ｃ_ｌおよびＣ_ｐを統合してＣ_ｌにする。

− ＰｃＧからＣ_ｐを除去する。

− Ｃ_ｌのエネルギー状態および重心情報を更新する。

− 結託のいずれかに何らかの変化が存在している場合、このプロセスはステップ３に戻る。

・ステップ５：結託内に変化がまだ存在しているかどうかを確かめる。変化が存在している（すなわち、いくつかの結託が更新されている）場合、このプロセスはステップ２へ戻る。

・ステップ６：最終の結託Ｃ_ｆ＝Ｃ_ｌ∪Ｃ_ｐで終了する。
エネルギー交換決定ユニット（ＥＤＵ）
次いでＣＦＵは、最終のマイクログリッド結託Ｃ_ｆをＥＤＵへ送り、エネルギー伝達マトリックスを判定する。ＣＦＵ内のプロセスは、階層的優先権に基づく知的結託方式（ＨＲ結託）と解釈することができる。ＥＤＵの詳細なプロセスの流れを図５に示す。各結託では、ＥＤＵは基本的に、近傍閾値内に位置している負荷マイクログリッドと供給マイクログリッドとの間の１対１のマッピングを形成する。このマッピングプロセスが開始する前に、ＥＤＵは、それらのエネルギー状態に応じてマイクログリッドを順序付ける。

・負荷マイクログリッドは、より大きい負荷からより小さい負荷の順で順序付けられる。

・供給者マイクログリッドは、より大きい供給量からより小さい供給量の順で順序付けられる。

そのような技法は、マイクログリッド内で可能な最大のエネルギー伝達を確実にする。
最適の結託の形成および比較のアルゴリズムの複雑性
マイクログリッドの最適の結託を形成することで、電力損失を最小化すること、ならびにマイクログリッド間のエネルギー交換を最大化することが確実になる。しかし、そのような結託を形成することで、マイクログリッドの数が多くなるにつれて計算も多くなり、分配ネットワークプロファイルを考慮すると、本質的に複雑になる。従来の数学的な最適化方法（リニアプログラミングなど）は、正しい数学的モデルが公式化されることを条件として、最適性を確保することができる。しかし、そのような方法の複雑性は、マイクログリッドの数に対して指数的である。より正確には、この方法ではすべての可能な組合せを確かめる必要があるため、アルゴリズムの複雑性はＯ（２^｜Ｎ｜）である。したがって、最適の結託の形成はＮＰ完全問題である。したがって、マイクログリッドの数が特定の閾値を超過しているとき、数学的な最適化方法を使用して最適の結託の形成を実行することは、計算上ほぼ不可能である。さらに、上記で指摘したように、ゲーム理論的な併合／分割の演算は、ＮＰ困難問題である。したがって、マイクログリッドの数が特有の数を超えている場合、多項式時間で演算を解くことは不可能である。何らかの発見法および想定（従来技術２と同様）を適用することで、複雑性を許容可能な範囲まで引き下げることができる。しかし、併合および分割の複雑性が低減された場合でも、非常に多くの数のマイクログリッドに対して実時間演算で適用可能とするには十分でない。一方、本発明の結託形成アルゴリズム（すなわちＨＲ結託）は、優先権に基づく階層的方式であり、マイクログリッドのエネルギー状態に基づいて結託を形成しようとする。したがって、ＨＲ結託の計算の複雑性は、Ｏ（｜Ｎ｜^２）である。

従来技術２で使用される併合／分割の演算の通信の複雑性は、エネルギーおよびネットワーク情報を受け取るため、この場合もエネルギーの伝達の際に、すべてのマイクログリッドが他のすべてのマイクログリッドと通信する必要があることから、Ｏ（｜Ｎ｜^３）である。一方、本発明の最悪ケースの通信の複雑性はＯ（｜Ｎ｜^２）である。なぜなら、マイクログリッド間のエネルギー伝達を決定した後、各マイクログリッドは、その対応するマイクログリッドと一度通信するだけでよいからである。
マイクログリッド間通信のための本発明のプロトコルの説明
２つのマイクログリッド間のエネルギー取引を処理するための簡略化された例示的な通信シーケンス図を図３に示す。通信プロトコルは、同期式であると仮定する。まず、通信しているマイクログリッドはどちらも、ユーティリティＥＭＳから信号およびエネルギー取引表を受け取る。負荷マイクログリッド（図３のＭＧ１）は通信を開始するのに対して、提供者マイクログリッド（図３のＭＧ４）は、いずれかの負荷マイクログリッドが「開始」信号を送ってくるまで待機している。「開始」信号はまた、通信リンクがアクティブであるか否かを確かめる。この信号を受け取った後、ＭＧ４は応答する。次いでＭＧ１は、ＭＧ１がＭＧ４から必要とするエネルギー量に関する「要求」信号を送る（ユーティリティＥＭＳによって最初に送られたものである）。ＭＧ４は、「要求」信号を受け取ると、その信号によって、ＭＧ４がユーティリティＥＭＳから受け取るエネルギー量を確かめる。理論上、これらの２つの量は同じになるはずである。しかしＭＧ４は、ＭＧ４がＭＧ１から受け取ったエネルギー量信号がユーティリティＥＭＳからのエネルギー量信号と同じでない場合、その要求を拒否することができる。これらの信号が整合する場合、ＭＧ４は、ＭＧ４から電力を受け取るために必要とされる必要なハードウェアおよびロジスティクス（変電所設備、必要なスイッチ、回路遮断機など）を準備するようにＭＧ１に指示する「準備」信号をＭＧ１へ送る。準備後、ＭＧ１は、ＭＧ１がエネルギー（この場合、１８．１０ｋＷｈ）を受け取ることができる状態にあることを示す「動作可能」信号をＭＧ４へ送る。次いで提供者マイクログリッド（ＭＧ４）は、両者の間に接続された低圧線を使用して、負荷マイクログリッド（ＭＧ１）へ電力を伝達する。伝達が成功したかそれとも失敗したかを示す「伝達状態」をＭＧ４が送った後、通信は終了する。
数値的シミュレーションおよび分析
ＣＦＵにおける方法の有効性を比較するために、同等の距離に基づくクラスタ化結託方式が実施される。
１０個のマイクログリッドおよび１００個のマイクログリッドのケース
分配システムにおける１０個のマイクログリッドの例示的なケースを考慮する。これらのマイクログリッドは、５平方キロメートルの領域にわたってランダムに散乱していると仮定する。電力系統は、この領域の中心に位置していると仮定する。結託内の距離閾値は、２．５ｋｍであると設定されている。図６は、結託を形成した後の各マイクログリッドのユーティリティを示す。この図から、ＨＲ結託方式を使用して結託を形成することでマイクログリッドのユーティリティが効果的に増大する（または少なくとも同じに維持される）ことが明らかである。図７は、シャープレイ値現象を示す。ＣＦＵとして発明されたＨＲ結託方式によって形成された結託に参加することによって、マイクログリッドには限界寄与がもう一度もたらされる。１００個のマイクログリッドが１０ｋｍ隔置され、内部の結託の重心距離閾値が１．５ｋｍである、別の例示的なケースを考慮する。形成される結託の数は３８である。各結託に対するユーティリティを図８に示す。
電力損失現象
本発明のＣＦＵおよびＥＤＵによって実現される電力損失低減現象を、いくつかの例示的なシステムに関して図９、図１０、および図１１に示す。図９は、１０個のマイクログリッドのケースによって実現される電力損失の低減、および同等のＤＯ結託方式との比較を示す。この結果は、これらの方法をどちらも１００回走行させることによって行われたものである。ＨＲ結託方式（ＣＦＵ内）は、これらの回数のほぼ大部分（８６％）で、ネットワーク内の電力の損失を効果的に低減させている。平均損失低減は２６％である。図１０は、マイクログリッドの数が５００であるときの損失低減現象を示す。この場合、損失がすべての走行（１００％）で（著しく）低減されているのを見ることは、非常に興味深い。さらに、平均損失低減はまた、７７％まで改善されている。したがって、ＣＦＵ方式によって形成される結託は、拡張可能であり、より高レベルで拡張されたシステムでより良好に実行される。損失低減現象を要約するため、図１１を提示する。この図は、異なるサイズのシステムにＨＲ結託方式を適用した後に低減された電力損失の平均的な割合を示す。本発明のＨＲ結託方式では、システムサイズが大きくなると、ネットワーク内の電力損失が低減される。言及すべき別の顕著な点は、マイクログリッドごとの平均損失もシステムサイズとともに低減されることである。正確に言えば、１０個のマイクログリッドのケースにおけるマイクログリッドごとの平均損失は０．２０ｋＷであり、５００ＭＧのケースでは、０．１４ｋＷであり、どちらのケースでもＣＦＵを通じて結託形成を実行している。
平均実行時間パターン
結託を形成する平均実行時間（ＡＥＴ、秒単位）のパターンを図１２に示す。ＣＦＵおよびＥＤＵにおけるこれらのプロセスは、５個のマイクログリッドから５００個のマイクログリッドの仮想の分配ネットワーク（ステップサイズは５）に対してそれぞれ１００回行われたものである。図１２は、ＡＥＴがマイクログリッドの数に対して２次関係を有していることを示唆する。従来の結託形成方法（ＡＥＴとマイクログリッドの数との間に指数関係をもたらす）と比較すると、本発明の方法は極めて速い。したがって、本発明の方法は、実時間で効果的に適用可能となることができる。

Claims (7)

1. いくつかのマイクログリッドおよび１つのユーティリティ会社を含む電力分配システムであって、各マイクログリッドは、中圧線によってユーティリティ会社と電気的に接続されなければならず、各マイクログリッドは、低圧線によって他のマイクログリッドと接続されてもよく、前記ユーティリティ会社およびマイクログリッドは、通信ネットワーク（たとえば無線）を介して互いにインターフェース接続されており、前記電力分配システムは、
   ネットワーク内の電力損失を可能な限り低減させることを目的とするユーティリティエネルギー管理システム（ＥＭＳ）をさらに含む、電力分配システム。
2. 請求項１に記載の電力分配システムにおいて、
   前記ユーティリティＥＭＳが、
   − ２つの機能ユニット、すなわち
   １）ネットワーク内の電力損失を最小化するエネルギー状態を考慮してマイクログリッドの結託を動的に形成する結託形成ユニット（ＣＦＵ）と、
   ２）距離閾値を考慮して特定の結託内でマイクログリッド間の最適化されたエネルギー交換のためのエネルギー交換決定ユニット（ＥＤＵ）とを含むマイクログリッド協調モジュール（ＭＣＭ）と、
   − マイクログリッドの必要な空間および時間情報をＣＦＵとＥＤＵとの両方に提供する分配ネットワークプロファイルデータベースとを含む、電力分配システム。
3. 請求項２に記載の電力分配システムにおいて、
   前記マイクログリッドは、分散されたエネルギー資源を含み、総需要と総供給との差を示すエネルギー状態を、通信回線を介してＭＣＭへ周期的に宣言することが可能である、電力分配システム。
4. 請求項２に記載の電力分配システムにおいて、
   前記ＣＦＵは、前記受け取ったマイクログリッドのエネルギー状態を処理することが可能であり、分配ネットワークプロファイルデータベースの助けにより、マイクログリッドの最適の結託を形成することができ、マイクログリッドの最適の結託は、
   − 結託内のエネルギー交換を最大化することと、
   − マイクログリッド間で低圧線を利用することによって分配ネットワーク電力損失を最小化することと、
   − ユーティリティ会社にかかるエネルギー負荷を低減させることとを確実にすることができる、電力分配システム。
5. 請求項２に記載の電力分配システムにおいて、
   前記ＥＤＵは、２つのマイクログリッド間の許容可能な最大の距離を示す事前定義された距離閾値でエネルギー交換を開始することを可能にすることによって、結託内の正確なエネルギー交換プロファイルを決定することが可能である、電力分配システム。
6. 請求項１に記載の電力分配システムにおいて、
   ２つのマイクログリッド間のエネルギー交換のための通信プロトコルをさらに含む、電力分配システム。
7. 請求項４に記載の電力分配システムにおいて、
   前記ＣＦＵは、最適の結託を提供するために、階層的優先権に基づく拡張可能な速いＨＲ結託方式を含み、前記ＨＲ結託方式の最適性は、結託ゲーム理論によって実証されている、電力分配システム。