JP2018026033A - 電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラム - Google Patents

電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2018026033A
JP2018026033A JP2016158514A JP2016158514A JP2018026033A JP 2018026033 A JP2018026033 A JP 2018026033A JP 2016158514 A JP2016158514 A JP 2016158514A JP 2016158514 A JP2016158514 A JP 2016158514A JP 2018026033 A JP2018026033 A JP 2018026033A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
amount
power demand
power
state parameter
consumer
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2016158514A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6635895B2 (ja
Inventor
剛久 三輪
Takehisa Miwa
剛久 三輪
北上 眞二
Shinji Kitagami
眞二 北上
利宏 妻鹿
Toshihiro Mega
利宏 妻鹿
修一 村山
Shuichi Murayama
修一 村山
冬樹 佐藤
Fuyuki Sato
冬樹 佐藤
小林 直樹
Naoki Kobayashi
小林  直樹
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Mitsubishi Electric Building Solutions Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp, Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Priority to JP2016158514A priority Critical patent/JP6635895B2/ja
Priority to PCT/JP2017/000273 priority patent/WO2018029871A1/ja
Publication of JP2018026033A publication Critical patent/JP2018026033A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6635895B2 publication Critical patent/JP6635895B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/12Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load
    • H02J3/14Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load by switching loads on to, or off from, network, e.g. progressively balanced loading
    • H02J3/144Demand-response operation of the power transmission or distribution network
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J13/00Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2310/00The network for supplying or distributing electric power characterised by its spatial reach or by the load
    • H02J2310/50The network for supplying or distributing electric power characterised by its spatial reach or by the load for selectively controlling the operation of the loads
    • H02J2310/56The network for supplying or distributing electric power characterised by its spatial reach or by the load for selectively controlling the operation of the loads characterised by the condition upon which the selective controlling is based
    • H02J2310/58The condition being electrical
    • H02J2310/60Limiting power consumption in the network or in one section of the network, e.g. load shedding or peak shaving
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02BCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B70/00Technologies for an efficient end-user side electric power management and consumption
    • Y02B70/30Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for improving the carbon footprint of the management of residential or tertiary loads, i.e. smart grids as climate change mitigation technology in the buildings sector, including also the last stages of power distribution and the control, monitoring or operating management systems at local level
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02BCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B70/00Technologies for an efficient end-user side electric power management and consumption
    • Y02B70/30Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for improving the carbon footprint of the management of residential or tertiary loads, i.e. smart grids as climate change mitigation technology in the buildings sector, including also the last stages of power distribution and the control, monitoring or operating management systems at local level
    • Y02B70/3225Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S20/00Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
    • Y04S20/20End-user application control systems
    • Y04S20/222Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S20/00Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
    • Y04S20/20End-user application control systems
    • Y04S20/242Home appliances

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】アグリゲータにて算出される、DR指令量の配分基準となるDR可能量の妥当性の判断を可能とし、それによりDR可能量の推定精度を従来よりも向上させる。
【解決手段】アグリゲータシステム10は、それぞれの需要家電力管理システム12から、順次所定の時間間隔で、電気機器56の電力需要に関連する状態パラメータを取得するデータベース36と、状態パラメータと、所定のモデル式に基づいて、需要家電力管理システム12に対する第1電力需要抑制可能量を算出する第1電力需要抑制可能量推定部46と、第1電力需要抑制可能量に基づいて求められた電力需要抑制指令量を、第1電力需要抑制可能量の算出に用いられた状態パラメータである算出基準状態パラメータ(DB)とともに、それぞれの需要家電力管理システム12に送信する送信部34と、を備える。
【選択図】図2

Description

本発明は、いわゆるデマンドレスポンス(DR)を通して電力需要を制御する、電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラムに関する。
近年、電力供給事業者による全体の発電量に占める、太陽光発電や風力発電等の再生可能エネルギーによる発電量の割合が増加している。再生可能エネルギーによる発電量は天候(日射量、風量等)に応じて増減することから、このような変動に対応可能な、電力の需給バランスの調整システムが必要となる。
例えば近年では、特許文献1のように、電力供給事業者側の発電量の変動に応じて、電力を消費する需要家側が受電電力(買電力)を一時的に制御する、デマンドレスポンス(DR)と呼ばれる電力需給調整が知られている。
さらにこのデマンドレスポンスに関して、特許文献2のように、電力供給事業者と複数の需要家との間に入って電力需給を調整する、アグリゲータと呼ばれる事業者が知られている。アグリゲータは増減させる電力量の要請(DR指令量)を電力供給事業者から受けると、これを適宜複数の需要家に配分する。各需要家の電力量の増減実績(DR実績量)に応じて、例えば、電力供給事業者から各需要家に電力料金軽減等のインセンティブが与えられる。また、デマンドレスポンスの成功率(DR実績量/DR指令量)に応じて、例えば所定の報酬が電力供給事業者からアグリゲータに支払われる。
電力供給事業者から受けたDR指令量を各需要家に振り分けるに際して、アグリゲータは、予め各需要家の余力(電力需要抑制可能量、DR可能量)を算出しておく。例えば、空調機器や照明機器の電力消費の時間変化、利用人数の増減、施設(会議室等)の利用状況等の、電力需要に関連する状態パラメータを、アグリゲータが定期的に各需要家から取得する。
アグリゲータは、これらの状態パラメータを蓄積するとともに、これらの状態パラメータの時間変化等から、各需要家のDR可能量(余力)を導くモデル式を算出する。さらにこのモデル式と状態パラメータに基づいて、当該状態パラメータに対応する各需要家のDR可能量が求められる(推定される)。推定されたDR可能量に基づいて、アグリゲータは各需要家にDR指令量を配分する。例えばDR可能量を超過しない範囲で、各需要家のDR指令量を配分する。
特開2015−27257号公報 特開2013−161144号公報
ところで、アグリゲータの配下にある、つまりDR指令量の配分対象である需要家が多くなるほど、アグリゲータが各需要家から取得する状態パラメータ(データ量)が増える。したがって通信負荷を考慮して、常時同時に各需要家から状態パラメータを受信する代わりに、所定の時間間隔(例えば4時間)を置いて、各需要家から順次アグリゲータに状態パラメータを取得する場合がある。
しかしながらこのような場合、アグリゲータでは上記時間間隔分の遅れを伴う状態パラメータ(DR指令時点より前の状態パラメータ)に基づいてDR可能量が求められることになる。このようなDR可能量は、DR指令時点の状態パラメータに基づくDR可能量と乖離するおそれがある。この乖離に起因して、例えばDR指令時点における実際のDR可能量を超過するDR指令量が各需要家に配分されるおそれがある。
そこで本発明は、アグリゲータにて配分されるDR指令量の配分基準となるDR可能量の妥当性の判断を可能とし、それによりDR可能量の推定精度を従来よりも向上させることの可能な、電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラムを提供することを目的とする。
本発明は、電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に電力需要抑制指令量を配分する、アグリゲータシステムと、前記各需要家に設けられ、前記アグリゲータシステムから配分される前記電力需要抑制指令量に応じて前記各需要家に設けられた電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムと、を備える、電力需要制御システムに関する。前記アグリゲータシステムは、それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得するデータベースと、前記状態パラメータと所定のモデル式とに基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第1電力需要抑制可能量を算出する第1電力需要抑制可能量推定部と、前記第1電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を、前記第1電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータとともに、それぞれの前記需要家電力管理システムに送信する送信部と、を備える。前記需要家電力管理システムは、前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する比較部を備える。
また、上記発明において、前記比較部は、前記算出基準状態パラメータと、前記指令時状態パラメータとの差分を、前記アグリゲータシステムに送信するようにしてもよい。
また、上記発明において、前記需要家電力管理システムには、前記電力需要抑制指令量、及び、前記算出基準状態パラメータとともに、前記第1電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記モデル式も送信されるようにしてもよい。この場合において、前記需要家電力管理システムは、前記算出基準状態パラメータと、前記指令時状態パラメータとの差分が所定の閾値を超過したときに、前記指令時状態パラメータと前記モデル式に基づいた、第2電力需要抑制可能量を求める、第2電力需要抑制可能量推定部を備えてもよい。
また、上記発明において、前記需要家電力管理システムは、前記第2電力需要抑制可能量が前記電力需要抑制指令量以上であるときに、前記電力需要抑制指令量に基づいて前記電気機器の電力管理を行う指令を出力する判定部を備えるようにしてもよい。
また、本発明の別態様は、電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に電力需要抑制指令量を配分する、アグリゲータシステムと、前記各需要家に設けられ、前記アグリゲータシステムから配分される前記電力需要抑制指令量に応じて前記各需要家に設けられた電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムと、を備える、電力需要制御システムにおける電力需要制御方法に関する。前記アグリゲータシステムは、それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得し、前記状態パラメータと所定のモデル式とに基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第1電力需要抑制可能量を算出し、前記第1電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を、前記第1電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータとともに、それぞれの前記需要家電力管理システムに送信する。前記需要家電力管理システムは、前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する。
また、本発明の別態様は、電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に設けられた需要家電力管理システムに対して、電力需要抑制指令量を配分し、当該需要家電力管理システムに、前記電力需要抑制指令量に応じて前記各需要家に設けられた電気機器の電力管理を実行させる、アグリゲータシステムに関する。当該アグリゲータシステムは、それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得するデータベースと、前記状態パラメータと所定のモデル式とに基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第1電力需要抑制可能量を算出する第1電力需要抑制可能量推定部と、前記第1電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を前記需要家電力管理システムが受信した受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとの比較対象として、前記第1電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記電力需要抑制指令量とともに、前記需要家電力管理システムに送信する送信部と、を備える。
また、本発明の別態様は、電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づいてアグリゲータシステムにより配分される電力需要抑制指令量に応じて、電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムに関する。当該需要家電力管理システムは、前記需要家電力管理システムから所定の時間間隔で取得された前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータと、所定のモデル式とに基づいて算出された、前記需要家電力管理システムに対する第1電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量と、前記第1電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記アグリゲータシステムから受信する受信部と、前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する比較部と、を備える。
また、本発明の別態様は、コンピュータを、電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に設けられた需要家電力管理システムに対して、電力需要抑制指令量を配分し、当該需要家電力管理システムに、前記電力需要抑制指令量に応じて前記各需要家に設けられた電気機器の電力管理を実行させる、アグリゲータシステムとして機能させるためのプログラムに関する。当該プログラムは、前記コンピュータを、それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得するデータベースと、前記状態パラメータと、所定のモデル式に基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第1電力需要抑制可能量を算出する第1電力需要抑制可能量推定部と、前記第1電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を前記需要家電力管理システムが受信した受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとの比較対象として、前記第1電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記電力需要抑制指令量とともに、前記需要家電力管理システムに送信する送信部と、として機能させる。
また、本発明の別態様は、コンピュータを、電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づいてアグリゲータシステムにより配分された電力需要抑制指令量に応じて、電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムとして機能させるためのプログラムに関する。当該プログラムは、前記コンピュータを、前記需要家電力管理システムから所定の時間間隔で取得された前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータと、所定のモデル式とに基づいて算出された、前記需要家電力管理システムに対する第1電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量と、前記第1電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記アグリゲータシステムから受信する受信部と、前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する比較部と、として機能させる。
本発明によれば、アグリゲータにて算出される、DR指令量の配分基準となるDR可能量の妥当性の判断を可能とし、それによりDR可能量の推定精度を従来よりも向上させることが可能となる。
本実施形態に係る電力需要抑制システムを含む、電力系統図を例示する図である。 アグリゲータシステムの機能ブロックを例示する図である。 需要家電力管理システムのハード構成を例示する図である。 需要家電力管理システムの機能ブロックを例示する図である。 本実施形態に掛かるDR指令量配分フロー(アグリゲータシステム側フロー 1/2)を例示する図である。 本実施形態に掛かるDR指令量配分フロー(アグリゲータシステム側フロー 2/2)を例示する図である。 本実施形態に掛かるDR指令量配分フロー(需要家電力管理システム側フロー 1/2)を例示する図である。 本実施形態に掛かるDR指令量配分フロー(需要家電力管理システム側フロー 2/2)を例示する図である。 本実施形態に掛かるDR指令量配分フロー実行時のシーケンス(1/3)を例示する図である。 本実施形態に掛かるDR指令量配分フロー実行時のシーケンス(2/3)を例示する図である。 本実施形態に掛かるDR指令量配分フロー実行時のシーケンス(3/3)を例示する図である。
<全体構成>
図1に、本実施形態に係る電力需要抑制システムを含む、電力系統図を例示する。本実施形態に係る電力需要抑制システムは、アグリゲータシステム10及び需要家電力管理システム12を備える。なお、図1では図示を簡略化するために、需要家電力管理システム12A,12Bの2者のみ示しているが、この形態に限らない。例えばアグリゲータシステム10は、数十件から数百件程度の需要家電力管理システム12を配下(配分先)に持つ。
アグリゲータシステム10は、電力会社等の電力供給事業者14と複数の需要家の間に入り、電力需要抑制指令量(DR指令量)を調整する。アグリゲータシステム10は、需要家を集約(aggregate)し、各需要家の電力需要抑制可能量(余力、DR可能量)の総和をもとに、電力供給事業者14からの電力需要抑制指令に応じる。例えば後述するように、電力供給事業者14からの電力需要抑制指令量(DR指令量)を、各需要家のDR可能量を超えない範囲で、各需要家(需要家電力管理システム12)に配分する。
後述するように、アグリゲータシステム10は、DR指令量の配分の際に、DR指令量(電力需要抑制指令量)と併せて、DR可能量の算出基準となった状態ベクトル(状態パラメータ)と、モデル行列(モデル式)とを各需要家電力管理システムに送信する。
アグリゲータシステム10は、例えばエネルギー利用情報管理運営者に設けられる。すなわち、例えばビル等の建築設備の監視制御システムであるBEMS(Building and Energy Management System)を、複数の建築設備に亘って集中的に管理するエネルギー支援サービスを提供する企業等に、アグリゲータシステム10が設けられる。
需要家電力管理システム12は、ビル等の各需要家に設けられ、アグリゲータシステム10から配分されたDR指令量に応じて、当該需要家電力管理システム12が設けられた需要家(ビル)における、電気機器56の電力管理を行う。需要家電力管理システム12は、例えば上述したBEMSから構成される。
後述するように、需要家電力管理システム12は、アグリゲータシステム10から受信した状態ベクトル(状態ベクトル(DB)、算出基準状態パラメータ)と、その受信時に需要家電力管理システム12が配下のセンサ58等から取得した状態ベクトル(状態ベクトル(BEMS)、指令時状態パラメータ)とを比較し、両者に乖離があるか否かを判定する。乖離がある場合、需要家電力管理システム12は、乖離のあったパラメータやその差分等をアグリゲータシステム10に報告する。アグリゲータシステム10は、この乖離に基づいてモデル行列や状態ベクトルの推定(学習アルゴリズム等)を調整する。その結果、DR可能量の推定精度が向上する。
<アグリゲータシステムの詳細>
アグリゲータシステム10は、電力供給事業者14や各需要家電力管理システム12との間でデマンドレスポンスに関する情報通信を可能とする。例えばアグリゲータシステム10は、デマンドレスポンスのプロトコルであるOpenADRに準拠し、インターネット等のネットワークを介して、電力供給事業者14や各需要家電力管理システム12と通信可能となっている。
アグリゲータシステム10は、例えば計算機システム(コンピュータ)から構成される。図1のハード構成図に例示されるように、アグリゲータシステム10は、CPU16(Central Processing Unit)、メモリ18、ハードディスクドライブ20(HDD)、入力部22、出力部24、及び入出力インターフェース26を備え、これらの機器がシステムバスを介してそれぞれ接続される。
入力部22はマウスやキーボード等の入力手段から構成される。また出力部24はディスプレイ等の表示装置やプリンタ等の印刷装置を含んで構成される。ハードディスクドライブ20は、後述するDR指令量配分フローを実行するためのプログラムが記憶された記憶媒体である。当該プログラムがCPU16によって実行されることで、アグリゲータシステム10を構成するコンピュータは、図2に例示する各機能部として機能する。なお、DR指令量配分フローを実行するためのプログラムを記憶させたCDやDVD等の記憶媒体をCPU16に読み込ませて、アグリゲータシステム10を構成するコンピュータを、図2に例示する各機能部として機能させてもよい。
アグリゲータシステム10の機能部は、DR指令受信部28、指令配分部30、指令送信部32、データ送受信部34、実績データベース36、DR可能量モデル学習部38、状態ベクトルデータベース40、モデル行列データベース42、外部情報収集部44、及びDR可能量推定部46(第1電力需要抑制可能量推定部)を含んで構成される。これらの機能部は、仮想的にあるいは説明を容易にするために便宜的にそれぞれ独立して図示されている。例えばCPU16やメモリ18、ハードディスクドライブ20のリソースを適宜割り当ててそれぞれの機能部が構成される。
データ送受信部34は、需要家電力管理システム12から各種情報を受信する。具体的には、需要家電力管理システム12の配下にあるセンサやスケジューラ等から取得した消費電力や施設の利用状況等、需要家電力管理システム12の配下にある電気機器の電力需要に関連する状態ベクトル(状態パラメータ)を受信する。
なお、以降、状態ベクトルデータベース40や実績データベース36に格納された状態ベクトル(状態パラメータ)と、需要家電力管理システム12が、その配下にあるセンサやスケジューラ等から取得した状態ベクトル(状態パラメータ)を、適宜以下のように区別して表記する。すなわち、需要家電力管理システム12が、その配下にあるセンサやスケジューラ等から取得した状態ベクトルを状態ベクトル(BEMS)で示す。また、そこから一旦実績データベース36や状態ベクトルデータベース40に格納された状態ベクトルを状態ベクトル(DB)で示す。
また、データ送受信部34は、需要家電力管理システム12から、DR再配分要請量と、状態ベクトル(DB)と状態ベクトル(BEMS)の差分値を受信する。この差分値は、アグリゲータシステム10が各需要家のDR可能量を算出するに当たって基準となった状態ベクトル(算出基準状態パラメータ)と、当該DR可能量に基づいてDR指令量が配分された、配分時点(DR指令量の受信時点)における状態ベクトル(指令時状態ベクトル)との差分であり、後述するように、アグリゲータシステム10における、DR可能量の推定精度を示す指標となる。
また上述したように、アグリゲータシステム10の配下には複数の需要家電力管理システム12A,12B・・・があり、これらから同時に状態ベクトル(BEMS)を受信しようとすると通信回線の容量負荷が過大となる。そこでデータ送受信部34は、所定の時間間隔を置いて、各需要家電力管理システム12A,12B・・・から順次状態ベクトル(BEMS)を受信する。上記所定の時間間隔、つまり、所定の需要家電力管理システム12が一度アグリゲータシステム10に状態ベクトル(BEMS)を送信してから次に送信するまでの待ち時間は、例えば1時間以上10時間以内に定められ、例えば4時間に定められる。
実績データベース36には、需要家電力管理システム12から取得した、状態ベクトル(BEMS)、及び、状態ベクトル(DB)と状態ベクトル(BEMS)の差分が格納される。実績データベース36には、例えば直近5年程度の、各需要家の状態ベクトル(BEMS)及び状態ベクトルの差分が格納される。
外部情報収集部44は、例えば外部の予報業務の許可事業者等から、各需要家における電力需要に関連のある状態ベクトルの一部として、気温、天候、湿度等の予報値や現在値を取得する。さらにこれらのデータをDR可能量モデル学習部38及びDR可能量推定部46に送信する。
DR可能量モデル学習部38は、各需要家のDR可能量を求めるためのモデル行列(モデル式)を学習及び算出する。DR可能量モデル学習部38は、実績データベース36から状態ベクトル(DB)、及び、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)との差分を取得するとともに、外部情報収集部44から天候等の状態パラメータを取得する。DR可能量モデル学習部38は、これら取得した各パラメータを所定の学習アルゴリズムに基づいて演算し、モデル行列(モデル式)を算出する。学習アルゴリズムとしては、例えば繰り返し計算を行う重回帰モデリングや多層のニューラルネットワークなどが非リアルタイム処理で繰り返し実行される。
DR可能量(電力需要抑制可能量)、モデル行列(モデル式)、及び状態ベクトル(状態パラメータ)は、下記数式(1)のように表すことができる。また、数式(1)の具体例として、下記数式(2)が示される。
Figure 2018026033
DR可能量モデル学習部38により算出されたモデル行列は、モデル行列データベース42に格納される。また当該モデル行列を算出した際のベースとなった状態ベクトル(DB)(算出基準状態パラメータ)は、状態ベクトルデータベース40に格納される。
DR可能量推定部46(第1電力需要抑制可能量推定部)は、DR指令受信部28からDR可能量の算出指令を受けると、モデル行列データベース42から、直近のモデル行列を取得する。さらにDR可能量推定部46は、取得したモデル行列を算出したときのベースとなった、算出基準状態ベクトルである状態ベクトル(DB)を状態ベクトルデータベース40から取得する。DR可能量推定部46は、取得したモデル行列と状態ベクトル(DB)に基づいて、DR可能量(第1電力需要抑制可能量)を算出する。
DR可能量推定部46は、算出されたDR可能量を指令配分部30に送る。また、DR可能量に併せて、各需要家電力管理システム12にDR指令量を配分するための指標となる、評価関数を指令配分部30に送るようにしてもよい。また、DR可能量推定部46は、DR可能量を算出するベースとなった状態ベクトル(DB)及びモデル式をデータ送受信部34に送信する。
指令配分部30では、DR指令受信部28から取得したDR指令量(アグリゲータ単位の大口のDR指令量)を各需要家電力管理システム12向けの小口のDR指令量に配分する。指令配分部30は、DR可能量推定部46から取得したDR可能量と評価関数に基づいて、各需要家電力管理システム12向けの小口のDR指令量を配分する。例えば、線形計画法、二次計画法、一般化逆行列による資源配分等の手法を用いて、評価関数の値を最小にする最適制御問題を解くことで、小口のDR指令量が配分される。例えば評価関数は、DR指令量がDR可能量未満となると値が小さくなるような項や、需要家電力管理システム12のそれぞれの負担が均等になるほど値が小さくなるような項を含み、これらの項に適宜重み付けが加えられる。
また、評価関数には、DR制御の実行履歴を反映させたパラメータを含んでいてもよい。例えば1ヶ月間に亘るDR指令量の配分先が均等となるように、既にDR指令量が配分された需要家電力管理システム12は、まだDR指令量が配分されていない需要家電力管理システム12よりも優先度が低くなるように、適宜重み付けされる。
DR指令量の配分に当たり、DR可能量の総和が電力供給事業者14から受信した大口のDR指令量に満たない場合は、アグリゲータシステム10は、電力供給事業者14に対してDR指令量の軽減を求めるようにしてもよい。
なお、指令配分部30により求められたDR指令量は、需要家電力管理システム12にて最終的にデマンドレスポンスの実行時に用いられるDR指令量とは異なる場合がある。両者を区別するために、指令配分部30により求められるDR指令量を、以下適宜初期DR指令量と呼ぶ。
指令配分部30は、求めた初期DR指令量を指令送信部32を介してデータ送受信部34に送る。データ送受信部34は、DR可能量推定部46から送られたモデル行列及び状態ベクトル(BEMS)と、指令送信部32から送られた初期DR指令量とを、各需要家電力管理システム12に送信する。また、初期DR指令量に併せて、デマンドレスポンスの開始時刻等を送信してもよい。
<需要家電力管理システムの詳細>
図3に、需要家電力管理システム12のハード構成図を例示する。需要家電力管理システム12は、ビル等の建築設備の監視制御システムであるBEMS(Building and Energy Management System)であり、ビルシステム用通信規約であるBACnet(Building Automation and Control Networks)に準拠している。
需要家電力管理システム12は、中央装置48、サブコントローラ50、デジタルコントローラ52、リモートステーション54、及びセンサ58を備え、各種電気機器56を制御する。電気機器56はビル内に設置される種々の設備機器であり、例えば空調機器、照明機器、衛生機器、防災機器、防犯機器、及び動力機器等が含まれる。センサ58は上記の状態ベクトルを構成するパラメータの少なくとも一部を測定する。例えばセンサ58は、電力計、温度センサ、照度センサ、流量センサ等が含まれる。
中央装置48は、例えばいわゆるB−OWS(BACnet Operator Workstation)から構成されており、監視スタッフ等により操作監視されるクライアントPCとしての機能と、データ保存やアプリケーション処理等を行うサーバーとしての機能を備えている。中央装置48では、例えば画面表示や設定操作が行われる。
サブコントローラ50は主に制御機能を担う。サブコントローラ50は、デジタルコントローラ52やリモートステーション54等の端末伝送機器と通信し、ポイントデータやスケジュール制御等を管理する。例えばサブコントローラ50は、空調設備系統、照明設備系統、衛生設備系統、防犯設備系統等、各機能別系統(サブシステム)ごとに一つずつ設けられる。
中央装置48及びサブコントローラ50は需要家電力管理システム12の上位システムを構成する。この上位システムでは、複数の設備機器を統括制御する。例えば空調スケジュールに基づく発停制御等の機能を備える。
デジタルコントローラ52はいわゆるDDC(Direct Digital Controller)であってよく、BEMSにおける分散制御を実現するための調節器としての機能を備える。例えばデジタルコントローラ52はサブコントローラ50から送られたタイマ設定に基づくプログラム制御や、同じくサブコントローラ50から送られた目標値に基づくフィードバック制御等により、接続先の電気機器56を制御する。また、デジタルコントローラ52はセンサ58の計測値や電気機器56の警告等を上記システムや他のデジタルコントローラ52に送信する。
リモートステーション54はアウトステーション、ローカルステーションとも呼ばれ、接続先のセンサ58や電気機器56の監視や制御を行う。機能的にはデジタルコントローラ52と重複するため、デジタルコントローラ52及びリモートステーション54は接続先の電気機器56やセンサ58に応じて適宜どちらか一方が選択される。
中央装置48、サブコントローラ50、デジタルコントローラ52、及びリモートステーション54はコンピュータから構成される。例えばそのいずれにも、CPU60、メモリ62、ハードディスクドライブ64、入力部66、出力部68、及び入出力インターフェース70が設けられる。
例えば需要家電力管理システム12はいわゆる垂直分散制御方式を採っている。例えば、中央装置48にて作成された空調スケジュールがサブコントローラ50を介してデジタルコントローラ52やリモートステーション54のハードディスクドライブ64に記憶される。このようにすることで、上位システム(中央装置48及びサブコントローラ50)がダウンしても、下位システム(デジタルコントローラ52、リモートステーション54、及びセンサ58)によって各電気機器の制御が可能となる。
図4には、中央装置48の機能ブロックが例示されている。中央装置48は、データ送受信部72A,72B、実績データベース74、推定条件検証部76(比較部)、DR可能量推定部78(第2電力需要抑制可能量推定部)、DR量調整部80(判定部)、及びDR指令通知部82を含んで構成される。これらの機能部は、仮想的にあるいは理解を容易にするために便宜的に、それぞれ独立して図示されている。例えばハードディスクドライブ64等の記憶媒体に記憶された、DR指令量配分フロープログラムをCPU60が実行することで、中央装置48を構成するコンピュータのCPU60やメモリ62、ハードディスクドライブ64のリソースが適宜割り当てられ、それぞれの機能部が構成される。なお、DR指令量配分フロープログラムを記憶させたCDやDVD等の記憶媒体をCPU60に読み込ませることで、中央装置48を構成するコンピュータを、各機能部として機能させるようにしてもよい。
データ送受信部72Aは、アグリゲータシステム10から、初期DR指令量、ならびに、その算出のベースとなったモデル行列及び状態ベクトル(DB)を受信する。また、アグリゲータシステム10に対して、状態ベクトル(BEMS)、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)の差分、及び、DR再配分要請を出力する。
データ送受信部72Bは、サブコントローラ50から、各電気機器の状態やセンサ58の測定値等を含む状態ベクトル(BEMS)を受信する。また中央装置48において確定したDR量(確定DR指令量)をサブコントローラ50に送信する。
実績データベース74は、サブコントローラ50から送られた状態ベクトル(BEMS)を格納する。サブコントローラ50から中央装置48には、例えば常時状態ベクトル(BEMS)が送信され、常時実績データベース74に格納される。実績データベース74は例えばアグリゲータシステム10の実績データベース36よりも小規模であり、例えば直近1ヶ月程度の状態ベクトル(BEMS)が記憶される。
推定条件検証部76(比較部)は、アグリゲータシステム10によるDR可能量の推定精度を検証する。推定条件検証部76は、データ送受信部72Aから、初期DR指令量、及び初期DR指令量を算出したベースとなった状態ベクトル(DB)(算出基準状態パラメータ)を受信する。さらに、実績データベース74から、初期DR指令量を受信した時点における状態ベクトル(BEMS)(指令時状態パラメータ)を受信する。
さらに推定条件検証部76は、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)を比較し、両者の値に乖離があるか否かを判定する。ここで、乖離の有無判定は、例えば両者の差分値が0であるか否かを判定することであってよく、また両者の差分値が所定の閾値を超過しているか否かを判定することであってもよい。求められた差分値はデータ送受信部72Aを介してアグリゲータシステム10に送られる。
このように本実施形態では、需要家電力管理システム12において、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)との乖離判定を行い、当該判定を通じて、アグリゲータシステム10におけるDR可能量の妥当性を判定している。
仮に、DR可能量の妥当性判定に当たり、モデル行列の妥当性を判定するとなると、その学習過程の検討など、高度な演算処理が求められる。これに対して本実施形態のように、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)の乖離を判定するという、相対的に簡便な操作によってDR可能量の妥当性判定を行うことで、需要家電力管理システム12が当該妥当性判定に拠出されるリソース(演算負荷)は相対的に軽減されたものとなる。
状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)の間に乖離がない場合は、状態ベクトル(DB)とモデル行列に基づいて求められたDR可能量は、これを受信した時点におけるDR可能量(実際のDR可能量)が精度良く推定されていると考えられる。そこで推定条件検証部76は、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)の間に乖離がない場合に、初期DR指令量を確定DR指令量としてDR指令通知部82に送信する。
一方、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)との間に乖離が認められる場合は、推定条件検証部76は、状態ベクトル(BEMS)をDR可能量推定部78(第2電力需要抑制可能量推定部)に送信する。またDR可能量推定部78には、データ送受信部72Aからモデル行列が送られる。DR可能量推定部78は、モデル行列と、初期DR指令量を受信した時点における状態ベクトル(BEMS)とに基づいて、初期DR指令量を受信した時点におけるDR可能量(修正DR可能量、第2電力需要抑制可能量)を求める。
修正DR可能量(第2電力需要抑制可能量)は、DR量調整部80(判定部)に送られる。DR量調整部80には、データ送受信部72Aから初期DR指令量が送られる。DR量調整部80は、初期DR指令量が修正DR可能量を超過しているか否かを判定する。初期DR指令量が修正DR可能量以下に収まる場合には、需要家電力管理システム12の配下にある電気機器56の電力需要を抑制することで初期DR指令量を消化できる。そこでDR量調整部80は、初期DR指令量を確定DR指令量としてDR指令通知部82に送信する。
一方、初期DR指令量が修正DR可能量を超過する場合は、需要家電力管理システム12の配下にある電気機器56の電力需要を抑制しても初期DR指令量の全量を消化できない。そこでDR量調整部80は、修正DR可能量を確定DR指令量としてDR指令通知部82に送信する。更に初期DR指令量から修正DR可能量を差し引いた差分値をDR再配分要請量として、データ送受信部72Aを介してアグリゲータシステム10に送信する。
<DR指令量配分フロー>
図5、図6に、アグリゲータシステム10によるDR指令量配分フローを例示する。アグリゲータシステム10は、所定の時間間隔を置いて、複数の需要家電力管理システム12、12・・・から順次状態ベクトル(BEMS)を受信する。さらに受信した状態ベクトル(BEMS)を実績データベース36に格納する(S10)。次に、外部情報収集部44が、外部の予報業務の許可事業者等から気温、湿度、天候等の外部情報を取得する(S12)。
DR可能量モデル学習部38は、実績データベース36から状態ベクトル(DB)を呼び出すとともに、外部情報収集部44から外部情報を取得し、これらのパラメータに基づいてモデル行列を算出する(S14)。さらにDR可能量モデル学習部38は、モデル行列をモデル行列データベース42に、モデル行列の算出に用いた状態ベクトル(DB)を状態ベクトルデータベース40に、それぞれ格納する(S16)。
さらにアグリゲータシステム10は、電力供給事業者14からDR指令量を受信したか否かを判定する(S18)。DR指令量を受信していない場合、さらにアグリゲータシステム10は所定の待機時間が経過したか否かを判定する(S20)。待機時間が経過していない場合、ステップS18まで戻り、待機時間が経過するか、DR指令量を受信するまで、ステップS18とステップS20を繰り返す。
ステップS20にて所定の待機時間が経過すると、ステップS10に戻り、モデル行列及び状態ベクトル(DB)の更新が行われる。
ステップS18にて、電力供給事業者14からDR指令量を受信すると、DR可能量推定部46は、モデル行列データベース42から直近のモデル行列を呼び出す。また状態ベクトルデータベース40から直近の状態ベクトル(DB)を呼び出し、DR可能量を算出する(S22)。
なお、DR可能量の算出は、DR指令量の受信をトリガーにする代わりに、ステップS14におけるモデル行列の更新時に併せて行ってもよい。
指令配分部30はDR可能量、(大口の)DR指令量、及び評価関数に基づき、各需要家電力管理システム12向けの(小口の)DR指令量(初期DR指令量)を配分する(S24)。さらにデータ送受信部34から、初期DR指令量、DR可能量の算出基準となった状態ベクトル(DB)及びモデル行列が各需要家電力管理システム12に送信される(S26)。
初期DR指令量の配分後、アグリゲータシステム10は、需要家電力管理システム12からDR再配分要請量を受信したか否かを判定する(S28)。DR再配分要請量を受信した場合は、DR再配分要請量の送信がなかった需要家電力管理システム12の中から再配分先を選択する(S30)。例えばDR可能量と初期DR指令量の差分が最大の需要家電力管理システム12を再配分先に指定する。再配分先が決定されると、その再配分先の需要家電力管理システム12にDR再配分量が送信される(S32)。
DR再配分量の送信後、及び、ステップS28でいずれの需要家電力管理システム12からもDR再配分要請量を受信しなかった場合、アグリゲータシステム10は、DR開始時刻に到達したか否かを判定する(S34)。DR開始時刻に到達していない場合、ステップS28まで戻り、DR再配分のフローを再度実行する。
ステップS34にてDR開始時刻に到達した場合、DR制御が実行される(S36)。DR制御については既知であることから、ここでは簡単に説明する。DR制御が実行されると、アグリゲータシステム10は、各需要家電力管理システム12におけるDR実績量を監視する。DR実績量が確定DR指令量に未達の場合、アグリゲータシステム10はその未達分を他の需要家電力管理システム12に配分する。
DR終了時刻に至ると、アグリゲータシステム10は、各需要家電力管理システム12から、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)の乖離情報を受信する(S38)。乖離情報は単純に状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)の差分値(0を含む)であってよい。DR可能量モデル学習部38は、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)の乖離情報を、モデル行列の学習演算に反映させる(S40)。乖離情報がモデル行列の学習演算に反映されることで、モデル行列の精度及びこれに伴うDR可能量の推定精度が向上する。したがって、DR再配分要請の発生頻度が低くなり、需要家電力管理システム12との通信頻度が軽減される。
なお本実施形態では、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)の乖離情報の送受信を、DR制御の終了後に行っている。アグリゲータシステム10と需要家電力管理システム12との通信頻度が高くなるDR制御中に乖離情報を送る場合と比較して、通信負荷が軽減される。
また、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)の乖離情報を、モデル行列の学習演算に反映させるのに加えて、当該乖離情報を評価関数に反映させてもよい。例えばDR制御の実施履歴を参照し、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)との乖離頻度の高い需要家電力管理システム12については、DR可能量の予測が相対的に(乖離頻度の低い需要家電力管理システム12と比較して)困難と考えられる。このことから、DR可能量推定部46は、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)との乖離頻度の高い需要家電力管理システム12について、DR指令量の配分先としての優先度を低くするように、評価関数の重み付けを調整する。
図7、図8には、需要家電力管理システム12(より詳細には中央装置48)における、DR指令量配分フローが例示されている。需要家電力管理システム12(中央装置48)は、アグリゲータシステム10から初期DR指令量と、その算出基準となったモデル行列及び状態ベクトル(DB)を受信する。さらにこれを受けて、実績データベース74から直近の状態ベクトル(BEMS)を呼び出し、状態ベクトル(DB)と状態ベクトル(BEMS)とが等しいか否かを判定する(S50)。
状態ベクトル(DB)と状態ベクトル(BEMS)が等しい場合、例えば数式(2)に例示された状態ベクトル中の全てのパラメータ(状態パラメータ)が、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)とで等しい場合、推定条件検証部76は初期DR指令量を確定DR指令量に設定する(S52)。
一方、状態ベクトル(DB)と状態ベクトル(BEMS)が乖離する(異なる)場合、言い換えると両者の差分値が閾値=0を超過する場合、DR可能量推定部78はモデル行列と状態ベクトル(BEMS)に基づいて、修正DR可能量を算出する(S54)。なお、状態ベクトル(DB)と状態ベクトル(BEMS)が乖離する(異なる)場合とは、例えば数式(2)に例示された状態ベクトル中のパラメータ(状態パラメータ)のうち少なくとも一つが、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)とで異なる場合が含まれる。
次に、DR量調整部80は、初期DR指令量が修正DR可能量以下であるか否かを判定する(S56)。初期DR指令量が修正DR可能量以下に収まる場合、DR量調整部80は、確定DR指令量を初期DR指令量に設定する(S52)。
初期DR指令量が修正DR可能量を超過する場合、DR量調整部80は、確定DR指令量を修正DR可能量に設定する(S58)。さらに初期DR指令量から修正DR可能量を差し引いた不足分をDR再配分要請量としてアグリゲータシステム10に送信する(S60)。
さらに需要家電力管理システム12(中央装置48)は、アグリゲータシステム10からDR再配分要請量を受信したか否かを判定する(S62)。DR再配分要請量を受信した場合、DR可能量推定部78は、修正DR可能量を算出する(S64)。さらにDR量調整部80は、ステップS52またはステップS58にて設定された確定DR指令量にDR再配分量を加えた値が、修正DR可能量以下に収まるか否かを判定する(S66)。
確定DR指令量にDR再配分量を加えた値が、修正DR可能量以下に収まる場合、DR量調整部80は、確定DR指令量にDR再配分量を加えた値を、新たな確定DR指令量に設定する(S68)。一方、確定DR指令量にDR再配分量を加えた値が、修正DR可能量未満である場合、DR量調整部80は、修正DR可能量を確定DR指令量に設定し(S70)、不足分をDR再配分要請量としてアグリゲータシステム10に送信する(S72)。
ステップS72にてDR再配分要請量の送信後、ステップS68にて確定DR指令量の設定後、及び、ステップS62にてアグリゲータシステム10からDR再配分要請量の受信がない場合、需要家電力管理システム12(中央装置48)はDR開始時刻に到達したか否かを判定する(S74)。DR開始時刻に到達していない場合、ステップS62まで戻る。
DR開始時刻に到達した場合、需要家電力管理システム12(中央装置48)は、確定DR指令量に基づいた電気機器56の電力制御を行う(S76)。DR終了時刻に至ると、需要家電力管理システム12(中央装置48)は、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)の乖離をアグリゲータシステム10に報告(送信)する(S78)。
<実施例>
図9〜図11に、本実施形態に掛かるDR指令配分フローを実行した際のシーケンスが例示されている。なお、図9〜図11のステップは、図5〜図8のステップに対応する。
アグリゲータシステム10は、所定の時間間隔を置いて、需要家電力管理システム12A、12B、12Cから状態パラメータを受信する(S10)。更に外部情報収集部44は気象実績や気象予報等の外部情報を取得する(S12)。DR可能量モデル学習部38は、状態ベクトル(DB)に基づいてモデル行列のパラメータを学習演算する(S14)。更に算出されたモデル行列がモデル行列データベース42に格納され、モデル行列の算出に用いられた状態ベクトルは状態ベクトルデータベース40に格納される(S16)。
電力供給事業者14からDR指令を受信すると(S18)、DR可能量推定部46はモデル行列データベース42から直近のモデル行列を呼び出し、また状態ベクトルデータベース40から直近の状態ベクトル(DB)を呼び出してDR可能量を算出する(S22)。さらにDR可能量に基づいて初期DR指令量を配分する(S24)。図10に進み、配分された初期DR指令量は、その算出基準となったモデル式及び状態ベクトル(DB)とともに、需要家電力管理システム12A、12B、12Cに送信される(S26)。
需要家電力管理システム12Aでは、状態ベクトル(DB)と状態ベクトル(BEMS)との比較が行われ(S50)、乖離有りとの判定を得る。さらにこれを受けて需要家電力管理システム12Aは、モデル行列と状態ベクトル(BEMS)に基づいて、修正DR可能量を算出する(S54)。さらに初期DR指令量と修正DR可能量とを比較して(S56)、初期DR指令量が修正DR可能量を超過すると判定される。
これを受けて需要家電力管理システム12Aは、修正DR可能量を確定DR指令量に設定する(S58)とともに、初期DR指令量から修正DR可能量を差し引いた不足分ΔAをアグリゲータシステム10に送信する(S60)。その後DR開始時刻まで待機する。
需要家電力管理システム12Bでは、状態ベクトル(DB)と状態ベクトル(BEMS)との比較が行われ(S50)、乖離有りとの判定を得る。さらにこれを受けて需要家電力管理システム12Bは、モデル行列と状態ベクトル(BEMS)に基づいて、修正DR可能量を算出する(S54)。さらに初期DR指令量と修正DR可能量とを比較して(S56)、初期DR指令量が修正DR可能量以下に収まっていると判定される。
これを受けて需要家電力管理システム12Bは、初期DR指令量を確定DR指令量に設定する(S52)。その後DR開始時刻まで待機する。
需要家電力管理システム12Cでは、状態ベクトル(DB)と状態ベクトル(BEMS)との比較が行われ(S50)、乖離なしとの判定を得る。さらにこれを受けて需要家電力管理システム12Cは、初期DR指令量を確定DR指令量に設定する(S52)。その後DR開始時刻まで待機する。
アグリゲータシステム10は、DR再配分要請量ΔAの再配分先の選択(S30)に当たり、図11に進んで、需要家電力管理システム12Bを再配分先に設定する(S32)。需要家電力管理システム12Bでは、直近の確定DR指令量にDR再配分要請量ΔAを加えた値が、修正DR可能量以下に収まるか否かを判定し(S66)、修正DR可能量以下(不足分なし)との判定を得る。これに伴い、需要家電力管理システム12Bは、直近の確定DR指令量にDR再配分要請量ΔAを加えた値を、新たな確定DR指令量として更新する(S68)。
その後DR開始時刻に到達すると、需要家電力管理システム12Aでは、修正DR可能量に基づいてDR制御が実行される(S76)。需要家電力管理システム12Bでは、直近の確定DR指令量にDR再配分要請量ΔAを加えた値に基づいて、DR制御が実行される(S76)。需要家電力管理システム12Cでは、初期DR指令量に基づいて、DR制御が実行される(S76)。
DR終了時刻に到達すると、需要家電力管理システム12A、12B、12Cは、それぞれ、状態ベクトル(BEMS)と状態ベクトル(DB)の乖離情報を、順次アグリゲータシステム10に送信する(S78)。
10 アグリゲータシステム、12 需要家電力管理システム、14 電力供給事業者、28 DR指令受信部、30 DR指令配分部、32 指令送信部、34 アグリゲータシステムのデータ送受信部(送信部)、36 アグリゲータシステムの実績データベース、38 DR可能量モデル学習部、40 状態ベクトルデータベース、42 モデル行列データベース、44 外部情報収集部、46 アグリゲータシステムのDR可能量推定部(第1電力需要抑制可能量推定部)、48 中央装置、50 サブコントローラ、52 デジタルコントローラ、54 リモートステーション、56 電気機器、58 センサ、72A,72B 需要家電力管理システムのデータ送受信部、74 需要家電力管理システムの実績データベース、76 推定条件検証部(比較部)、78 需要家電力管理システムのDR可能量推定部(第2電力需要抑制可能量推定部)、80 DR量調整部(判定部)、82 DR指令通知部。

Claims (9)

  1. 電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に電力需要抑制指令量を配分する、アグリゲータシステムと、
    前記各需要家に設けられ、前記アグリゲータシステムから配分される前記電力需要抑制指令量に応じて前記各需要家に設けられた電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムと、
    を備える、電力需要制御システムであって、
    前記アグリゲータシステムは、
    それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得するデータベースと、
    前記状態パラメータと、所定のモデル式に基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第1電力需要抑制可能量を算出する第1電力需要抑制可能量推定部と、
    前記第1電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を、前記第1電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータとともに、それぞれの前記需要家電力管理システムに送信する送信部と、
    を備え、
    前記需要家電力管理システムは、前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する比較部を備える、電力需要制御システム。
  2. 請求項1に記載の電力需要抑制システムであって、
    前記比較部は、前記算出基準状態パラメータと、前記指令時状態パラメータとの差分を、前記アグリゲータシステムに送信する、電力需要抑制システム。
  3. 請求項1または2に記載の電力需要抑制システムであって、
    前記需要家電力管理システムには、前記電力需要抑制指令量、及び、前記算出基準状態パラメータとともに、前記第1電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記モデル式も送信され、
    前記需要家電力管理システムは、前記算出基準状態パラメータと、前記指令時状態パラメータとの差分が所定の閾値を超過したときに、前記指令時状態パラメータと前記モデル式に基づいた、第2電力需要抑制可能量を求める、第2電力需要抑制可能量推定部を備える、電力需要抑制システム。
  4. 請求項3に記載の電力需要抑制システムであって、
    前記需要家電力管理システムは、前記第2電力需要抑制可能量が前記電力需要抑制指令量以上であるときに、前記電力需要抑制指令量に基づいて前記電気機器の電力管理を行う指令を出力する判定部を備える、電力需要抑制システム。
  5. 電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に電力需要抑制指令量を配分する、アグリゲータシステムと、
    前記各需要家に設けられ、前記アグリゲータシステムから配分される前記電力需要抑制指令量に応じて前記各需要家に設けられた電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムと、
    を備える、電力需要制御システムにおける電力需要制御方法であって、
    前記アグリゲータシステムは、
    それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得し、
    前記状態パラメータと、所定のモデル式に基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第1電力需要抑制可能量を算出し、
    前記第1電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を、前記第1電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータとともに、それぞれの前記需要家電力管理システムに送信し、
    前記需要家電力管理システムは、前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する、電力需要制御方法。
  6. 電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に設けられた需要家電力管理システムに対して、電力需要抑制指令量を配分し、当該需要家電力管理システムに、前記電力需要抑制指令量に応じて前記各需要家に設けられた電気機器の電力管理を実行させる、アグリゲータシステムであって、
    それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得するデータベースと、
    前記状態パラメータと、所定のモデル式に基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第1電力需要抑制可能量を算出する第1電力需要抑制可能量推定部と、
    前記第1電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を前記需要家電力管理システムが受信した受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとの比較対象として、前記第1電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記電力需要抑制指令量とともに、前記需要家電力管理システムに送信する送信部と、
    を備える、アグリゲータシステム。
  7. 電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づいてアグリゲータシステムにより配分される電力需要抑制指令量に応じて、電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムであって、
    前記需要家電力管理システムから所定の時間間隔で取得された前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータと、所定のモデル式とに基づいて算出された、前記需要家電力管理システムに対する第1電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量と、前記第1電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記アグリゲータシステムから受信する受信部と、
    前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する比較部と、
    を備える、需要家電力管理システム。
  8. コンピュータを、
    電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に設けられた需要家電力管理システムに対して、電力需要抑制指令量を配分し、当該需要家電力管理システムに、前記電力需要抑制指令量に応じて前記各需要家に設けられた電気機器の電力管理を実行させる、アグリゲータシステムとして機能させるためのプログラムであって、
    前記コンピュータを、
    それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得するデータベースと、
    前記状態パラメータと、所定のモデル式に基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第1電力需要抑制可能量を算出する第1電力需要抑制可能量推定部と、
    前記第1電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を前記需要家電力管理システムが受信した受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとの比較対象として、前記第1電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記電力需要抑制指令量とともに、前記需要家電力管理システムに送信する送信部と、
    として機能させる、プログラム。
  9. コンピュータを、
    電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づいてアグリゲータシステムにより配分された電力需要抑制指令量に応じて、電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムとして機能させるためのプログラムであって、
    前記コンピュータを、
    前記需要家電力管理システムから所定の時間間隔で取得された前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータと、所定のモデル式とに基づいて算出された、前記需要家電力管理システムに対する第1電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量と、前記第1電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記アグリゲータシステムから受信する受信部と、
    前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する比較部と、
    として機能させる、プログラム。
JP2016158514A 2016-08-12 2016-08-12 電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラム Active JP6635895B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016158514A JP6635895B2 (ja) 2016-08-12 2016-08-12 電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラム
PCT/JP2017/000273 WO2018029871A1 (ja) 2016-08-12 2017-01-06 電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016158514A JP6635895B2 (ja) 2016-08-12 2016-08-12 電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018026033A true JP2018026033A (ja) 2018-02-15
JP6635895B2 JP6635895B2 (ja) 2020-01-29

Family

ID=61161880

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016158514A Active JP6635895B2 (ja) 2016-08-12 2016-08-12 電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP6635895B2 (ja)
WO (1) WO2018029871A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020188648A (ja) * 2019-05-17 2020-11-19 アズビル株式会社 デマンドレスポンスシステムおよび方法

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10600307B2 (en) * 2015-10-30 2020-03-24 Global Design Corporation Ltd. Energy consumption alerting method, energy consumption alerting system and platform
JP7275547B2 (ja) * 2018-11-30 2023-05-18 株式会社明電舎 電力削減要請配分最適化装置および電力削減要請配分最適化方法
WO2021064936A1 (ja) * 2019-10-03 2021-04-08 富士通株式会社 制御方法、情報処理装置、情報処理システム及び制御プログラム

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007129873A (ja) * 2005-11-07 2007-05-24 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> エネルギー需要管理装置および方法
JP2013161144A (ja) * 2012-02-02 2013-08-19 Hitachi Ltd 電力需給の統合計画システム
JP2015226434A (ja) * 2014-05-29 2015-12-14 住友電気工業株式会社 電力消費管理装置、電力消費管理システム、電力消費管理方法および電力消費管理プログラム
JP2016045570A (ja) * 2014-08-20 2016-04-04 三菱電機株式会社 節電量算出装置
JP2016116283A (ja) * 2014-12-12 2016-06-23 住友電気工業株式会社 需要家装置、電力消費管理装置、電力消費管理システム、電力消費管理方法および電力消費管理プログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007129873A (ja) * 2005-11-07 2007-05-24 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> エネルギー需要管理装置および方法
JP2013161144A (ja) * 2012-02-02 2013-08-19 Hitachi Ltd 電力需給の統合計画システム
JP2015226434A (ja) * 2014-05-29 2015-12-14 住友電気工業株式会社 電力消費管理装置、電力消費管理システム、電力消費管理方法および電力消費管理プログラム
JP2016045570A (ja) * 2014-08-20 2016-04-04 三菱電機株式会社 節電量算出装置
JP2016116283A (ja) * 2014-12-12 2016-06-23 住友電気工業株式会社 需要家装置、電力消費管理装置、電力消費管理システム、電力消費管理方法および電力消費管理プログラム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020188648A (ja) * 2019-05-17 2020-11-19 アズビル株式会社 デマンドレスポンスシステムおよび方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP6635895B2 (ja) 2020-01-29
WO2018029871A1 (ja) 2018-02-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Vardakas et al. A survey on demand response programs in smart grids: Pricing methods and optimization algorithms
EP2954377B1 (en) Cloud enabled building automation system
WO2018029871A1 (ja) 電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラム
EP3331119B1 (en) Management server and management method
US11374409B2 (en) Power system load flexibility forecasting
US11387672B2 (en) Energy management system
JP2017516247A (ja) 電力消費の最適化のためのスマートシステムの動作方法及び装置
US11949269B2 (en) Management server, management system, and management method
CN110114766B (zh) 对分配电能的现有电网进行构造的方法
JP2016033817A (ja) 電力制御システム、方法、及び、情報伝達能力制御システム、方法
US20200272187A1 (en) Open automated demand response (openadr) server
JP2015154590A (ja) 電力需要調整システム、電力需要調整方法、および電力需要調整装置
US10389122B2 (en) Method and a system for controlling energy supply to a client
US10199830B2 (en) Method and a system for controlling energy supply to different units
WO2018203423A1 (ja) 電力管理装置及びプログラム
JP6059671B2 (ja) 業務管理システムおよび業務スケジューリング方法
KR20220042928A (ko) 복수의 액세스 네트워크 장치들에 대한 자동 구성 네트워크를 구현하는 방법 및 이를 수행하는 전자 장치
US20230170697A1 (en) Techniques for predictive control of energy use in a structure
Gubba et al. Energy management by controlling air conditioning systems in residential settings
US10051569B2 (en) Methods for enterprise based socially aware energy budget management and devices thereof
WO2020036907A1 (en) Managing flexible grid resources
WO2018037583A1 (ja) 電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラム
CN112262404A (zh) 基于iot技术的针对能量资源的消耗的全球控制系统
US11962152B2 (en) Method for supervisory control of building power consumption
US20150268650A1 (en) Power modeling based building demand management system

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180713

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190820

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20191007

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20191119

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20191217

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6635895

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S533 Written request for registration of change of name

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250