JP2018112796A

JP2018112796A - 電力抑制量制御システムおよびその方法

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Publication number: JP2018112796A
Application number: JP2017001514A
Authority: JP
Inventors: 田中　洋一; Yoichi Tanaka; 洋一田中; 英治東馬; Eiji Toma; 一弘西口; Kazuhiro Nishiguchi; 拓也山▲崎▼; Takuya Yamazaki
Original assignee: Toho Gas Co Ltd
Current assignee: Toho Gas Co Ltd
Priority date: 2017-01-09
Filing date: 2017-01-09
Publication date: 2018-07-19
Anticipated expiration: 2037-01-09
Also published as: JP6761759B2

Abstract

【課題】小口需要家を対象とする場合であっても精度の高いネガワットが期待できる電力抑制量制御システムおよびその方法を提供すること。【解決手段】電力需要家を複数の需要家群に区分しておき，過去の電力需要実績を記憶しておく。電力需要実績に基づいて不実施日におけるベースラインを需要家群ごとに算出する。節電要請をした時間帯における電力需要の削減量であるネガワットを，需要家群ごとに，実施日ごとに算出する。複数の実施日のネガワットの平均値であるネガワット期待値を，需要家群ごとに算出する。２つの需要家群についての，ネガワットからネガワット期待値を引いた差の積の，複数の実施日についての平均値である共分散を算出し，これを二次元に配列した二次元共分散行列を算出する。需要家群における要請率を１次元に並べてなる要請ベクトルを考え，これを，二次元共分散行列との関係で，またネガワット目標値との関係で最適化する。【選択図】図１０

Description

本発明は，電力供給事業者から電力需要家への電力供給量を抑制向きに制御する電力抑制量制御システムおよびその方法に関する。さらに詳細には，電力需要のピークを抑制する目的で電力供給量を制御する制御システムおよびその方法に関するものである。

従来から，電力需要のピークを抑制するデマンドレスポンスを実施するためのシステムおよびその方法が提案されている。特許文献１はその例である。同文献の技術では，消費電力値データに基づいて，期待削減電力値を算出することとしている。消費電力値データとは，複数の需要家の消費電力値の履歴を示すデータである。期待削減電力値とは，電力抑制を依頼した場合に期待される各需要家の削減電力値である。そして，算出された各需要家の期待削減電力値に基づいて，需要家の組み合わせを選択することとしている。その際，総期待削減電力値に対する各需要家の消費電力値のばらつきが小さくなるようにしている。総期待削減電力値とは，各需要家の期待削減電力値の合計のことである。また，総期待削減電力値が電力抑制の削減電力値に関する条件を満たすようにしている。

特開２０１５−１０４１３７号公報

しかしながら前記した従来の技術には，次のような問題点があった。すなわち，一般家庭等の小口の需要家への適用が容易でないのである。前記従来の技術では前述のように，電力抑制依頼の対象とする需要家を個別に選択する。しかし小口需要家の場合，電力抑制依頼を受けてもそれに応じるか否か，またどの程度の電力抑制が実行されるか，その都度まちまちとなる傾向が強い。一応同文献では，このようなばらつきを考慮した最適化を行っているものの，計画値通りのネガワット（電力削減量）を実現できる見込みはさほど高いものではない。

本発明は，前記した従来の技術が有する問題点を解決するためになされたものである。すなわちその課題とするところは，大口需要家が主な対象である場合のみならず，小口需要家が対象需要家に含まれている場合であっても精度の高いネガワットが期待できる電力抑制量制御システムおよびその方法を提供することにある。

本発明の一態様における電力抑制量制御システムは，デマンドレスポンスに参加する電力需要家に対して電力需要状況に応じて節電要請を行うことで電力抑制量を制御するシステムであって，電力需要家を複数の需要家群に区分し，各電力需要家について，いずれの需要家群に属するかを記憶する群区分記憶部と，各電力需要家の過去の，節電要請の実施日および不実施日を含む期間にわたる電力需要実績を記憶する需要実績記憶部と，需要家群ごとの電力需要実績に基づいて，節電要請の不実施日における電力需要の経時パターンであるベースラインを，需要家群ごとに算出するベースライン算出部と，需要家群ごとの節電要請をした時間帯の電力需要実績と，ベースラインにおける節電要請がなされた時間帯と同じ時間帯の電力需要との差であるネガワットを，需要家群ごとに，かつ節電要請の実施日ごとに算出するネガワット算出部と，算出されたネガワットの，複数の節電要請の実施日についての平均値であるネガワット期待値を，需要家群ごとに算出する期待値算出部と，複数の需要家群のうちの第１の需要家群および第２の需要家群についての，ネガワットもしくは該当する時間帯の電力需要実績もしくはそれらの１次結合から，ネガワット期待値を引いた差の積の，複数の節電要請の実施日についての平均値である共分散を，第１の需要家群および第２の需要家群のすべての組み合わせについて二次元に配列した二次元共分散行列を算出する共分散算出部と，各需要家群について，含まれる電力需要家のうち次回の節電要請の対象とする者の割合である要請率を決定する最適化部とを有し，最適化部は，各需要家群における要請率を１次元に並べてなる要請ベクトルとその転置ベクトルとを，二次元共分散行列に左右から掛けて得られる第１スカラー値がなるべく小さい値となり，かつ，要請ベクトルとその転置ベクトルとのいずれか一方と，需要家群ごとのネガワット期待値を１次元に並べてなる期待値ベクトルとその転置ベクトルとのいずれか一方とを掛けて得られる第２スカラー値が，あらかじめ定めたネガワット目標値以上の値となるように，要請ベクトルを最適化し，最適化された要請ベクトルの各成分を，各需要家群の要請率と決定するものである。

また，本発明の別の一態様における電力抑制量制御方法は，デマンドレスポンスに参加する電力需要家に対して電力需要状況に応じて節電要請を行うことで電力抑制量を制御する方法であって，電力需要家を複数の需要家群に区分するとともに，各電力需要家について，いずれの需要家群に属するかを群区分記憶部に記憶しておき，各電力需要家の過去の，節電要請の実施日および不実施日を含む期間にわたる電力需要実績を記憶しておき，需要家群ごとの電力需要実績に基づいて，節電要請の不実施日における電力需要の経時パターンであるベースラインを，需要家群ごとに算出するベースライン算出過程と，需要家群ごとの節電要請をした時間帯の電力需要実績と，ベースラインにおける節電要請がなされた時間帯と同じ時間帯の電力需要との差であるネガワットを，需要家群ごとに，かつ節電要請の実施日ごとに算出するネガワット算出過程と，算出されたネガワットの，複数の節電要請の実施日についての平均値であるネガワット期待値を，需要家群ごとに算出する期待値算出過程と，複数の需要家群のうちの第１の需要家群および第２の需要家群についての，ネガワットもしくは該当する時間帯の電力需要実績もしくはそれらの１次結合から，ネガワット期待値を引いた差の積の，複数の節電要請の実施日についての平均値である共分散を，第１の需要家群および第２の需要家群のすべての組み合わせについて二次元に配列した二次元共分散行列を算出する共分散算出過程と，各需要家群について，含まれる電力需要家のうち次回の節電要請の対象とする者の割合である要請率を決定する最適化過程とを行い，最適化過程では，各需要家群における要請率を１次元に並べてなる要請ベクトルとその転置ベクトルとを，二次元共分散行列に左右から掛けて得られる第１スカラー値がなるべく小さい値となり，かつ，要請ベクトルとその転置ベクトルとのいずれか一方と，需要家群ごとのネガワット期待値を１次元に並べてなる期待値ベクトルとその転置ベクトルとのいずれか一方とを掛けて得られる第２スカラー値が，あらかじめ定めたネガワット目標値以上の値となるように，要請ベクトルを最適化し，最適化された要請ベクトルの各成分を，各需要家群の要請率と決定するものである。

上記の電力抑制量制御システムおよび電力抑制量制御方法では，電力需要家が複数の需要家群に区分されている。そして，各電力需要家がいずれの需要家群に属するか，群区分記憶部にあらかじめ記憶されている。また，各電力需要家の過去の電力需要実績が集積されている。その電力需要実績は，節電要請の実施日および不実施日を含む期間にわたっている。

本システムおよび方法ではまず，ベースラインが算出される。ベースラインとは，節電要請の不実施日における電力需要の経時パターンである。ここでは需要家群ごとにベースラインが算出される。そのため，前述の電力需要実績を需要家群ごとにまとめたデータに基づいてベースラインが決定される。

次いで，過去の電力需要実績におけるネガワットが算出される。ネガワットとは，節電要請により削減された電力需要量のことである。具体的には，節電要請をした時間帯の電力需要実績と，ベースラインにおける節電要請がなされた時間帯と同じ時間帯の電力需要との差であり，需要家群ごとに算出される。また，節電要請の実施日ごとにネガワットが算出される。複数の節電要請の実施日についてのネガワットの需要家群ごとの平均値がネガワット期待値とされる。

続いて，共分散が算出される。この算出ではまず，ネガワットからネガワット期待値を引いた差が，２つの需要家群（同一の需要家群である場合を含む）について求められ，それらの積が求められる。この積の，複数の節電要請の実施日についての平均値が共分散である。そして，「２つの需要家群」のすべての組み合わせについての共分散を二次元に配列したものが二次元共分散行列である。

この共分散の算出において，「ネガワット」を，該当する時間帯の電力需要実績で置き替えてもよい。すなわち，「ネガワットからネガワット期待値を引いた差」を，「ネガワットに該当する時間帯の電力需要実績からネガワット期待値を引いた差」で置き替えてもよい。あるいは，「ネガワット」を，「ネガワットと，該当する時間帯の電力需要実績との１次結合」で置き替えてもよい。

そして，最適化が行われる。すなわち，需要家群ごとに，含まれる電力需要家のうち次回の節電要請の対象とする者の割合である要請率が決定される。この最適化では，各需要家群における要請率を１次元に並べてなる要請ベクトルの各成分が，次の２つの条件を満たすように調整される。第１の条件は，要請ベクトルとその転置ベクトルとを，二次元共分散行列に左右から掛けて得られる第１スカラー値がなるべく小さい値となることである。第２の条件は，要請ベクトルとその転置ベクトルとのいずれか一方と，需要家群ごとの前記ネガワット期待値を１次元に並べてなる期待値ベクトルとその転置ベクトルとのいずれか一方とを掛けて得られる第２スカラー値が，あらかじめ定めたネガワット目標値以上の値となることである。

このようにして最適化された要請ベクトルの各成分が，各需要家群の要請率として決定される。これが最適化である。次回の節電要請の実施時には，このようにして決定された各需要家群の要請率に従い，電力需要家への節電要請が行われる。

上記の電力抑制量制御システムおよび電力抑制量制御方法では，共通の属性を有する電力需要家が同一の需要家群に属するようにされていることが好ましい。属性が共通する電力需要家は，節電要請を受けた際の節電量も互いに近いと考えられるので，需要家群としてまとめて取り扱うことにより，より高い精度でのデマンドレスポンスが期待できるからである。

本構成によれば，大口需要家が主な対象である場合のみならず，小口需要家が対象需要家に含まれている場合であっても精度の高いネガワットが期待できる電力抑制量制御システムおよびその方法が提供されている。

実施の形態に係る電力抑制量制御システムの構成を示すブロック図である。記憶部の構成を示すブロック図である。最適化部の構成を示すブロック図である。群区分ファイルの内容の例を示す図である。需要実績ファイルの内容の例を示す図である。需要実績ファイルの内容を需要家群ごとにまとめた表示例を示す図である。要請実績ファイルの内容の例を示す図である。ベースラインの例を示すグラフである。求められた共分散の例を示す図である。決定された要請率の例を示す図である。実施の形態に係る電力抑制量制御方法の手順を示すフローチャートである。

以下，本発明を具体化した実施の形態について，添付図面を参照しつつ詳細に説明する。本形態に係る電力抑制量制御システムは，図１に示すように構成されている。図１に示す電力抑制量制御システム１０は，記憶部１と，ＣＰＵ９とを有している。これらはバス８で接続されている。ＣＰＵ９には，電力需要データ取得部２と，ベースライン算出部３と，ネガワット算出部４と，期待値算出部５と，共分散算出部６と，最適化部７とが設けられている。

かかる電力抑制量制御システム１０は，電力供給者１１から需要家団１２への電力供給Ｐにおける，需要家団１２の電力需要の状況を把握し（矢印Ｑ），それに基づいて需要家団１２への節電要請Ｒを行うシステムである。この節電要請Ｒにより需要家団１２全体としての電力需要を抑制して省エネルギーを図るのがデマンドレスポンスである。記憶部１には図２に示すように，群区分ファイル１３と，需要実績ファイル１４と要請実績ファイル１７とが設けられている。最適化部７には図３に示すように，第１スカラー値算出部１５と，第２スカラー値算出部１６とが設けられている。

図４に，群区分ファイル１３の内容の例を示す。群区分ファイル１３には，群ＩＤと需要家ＩＤとが記録されている。需要家ＩＤは，個々の電力需要家を個別に識別する識別情報である。群ＩＤは，電力需要家をグループ分けした需要家群を識別する識別情報である。群ＩＤにより特定される各需要家群には，それぞれ複数の，好ましくは２０件以上の電力需要家が属している。各電力需要家はむろん，需要家ＩＤにより特定される。また，各電力需要家は，いずれか１つの需要家群に属している。群区分ファイル１３により，各電力需要家がどの需要家群に属しているか，また，各需要家群にどの電力需要家が属しているか，が分かる。また，群区分ファイル１３に記録されている電力需要家の全体が，図１中の需要家団１２に相当する。

図５に，需要実績ファイル１４の内容の例の一部を示す。需要実績ファイル１４には，各需要家についての過去の電力需要の実績が記録されている。図５中の「計測時刻」の欄には日付および時間帯の情報が含まれている。この日付には，デマンドレスポンスによる節電要請Ｒを実施した日も実施しなかった日も含まれている。図５の「電力［Ｗ］」の欄の数字は，過去の電力需要の実績である。ＣＰＵ９中の電力需要データ取得部２は，この電力需要データを取得（図１中の矢印Ｑ）する機能部分である。この計測には，電力スマートメーターやホームエナジーマネジメントシステムが用いられる。

図５のデータを需要家群ごとにまとめたものが図６である。図６中の「電力［Ｗ］」の欄の数字は，該当する需要家群に属するすべての需要家の該当する時刻における需要実績の合計である。すなわち，需要家群Ｇ（ｊ）の各日各時間帯における電力需要ε（ｊ，ｄ，ｈ）は，属する個々の電力需要家の各日各時間帯における電力需要ｅ（ｉ，ｄ，ｈ）を用いて数１で表される。
ｊ：群ＩＤ
ｉ：需要家ＩＤ
ｄ：日
ｈ：時間帯

ＣＰＵ９中のベースライン算出部３は，図６のデータに基づいて需要家群ごとのベースラインを算出する機能部分である。ベースラインとは，節電要請Ｒの不実施日における電力需要の経時パターンである。したがってベースラインの算出には，図６のデータのうち節電要請Ｒの不実施日に係るものが利用される。また，節電要請Ｒの実施日であっても，実施時間帯以外の時間帯のデータであればベースラインの算出に利用できる。節電要請Ｒを実施した日，時間帯，および対象とした需要家ＩＤは，図７に一部を例示するように要請実績ファイル１７に記録されている。

ベースラインについては，例えば経済産業省資源エネルギー庁の「ネガワット取引に関するガイドライン」に算出方法が定められている。本形態のベースライン算出部３は，このような公知の算出方法を利用してベースラインを算出するものである。なお，上記ガイドラインには，複数の算出方法が定められているが，どれでもよい。あるいは上記以外の公知の算出方法でもよい。一般的にベースラインは，図８に示されるように，１日全体に対して山成りの負荷分布のカーブとなる。またベースラインは，平日，休日などといった日の属性ごとに算出されてもよい。以下，算出したベースラインにおける時間帯ごとの電力需要を数２で表す。

ＣＰＵ９中のネガワット算出部４は，図５，図６のデータに基づいて，節電要請Ｒの実施により得られたネガワットを算出する機能部分である。ネガワットは，節電要請Ｒを実施した日において，当該節電要請Ｒにより節約できた電力需要のことである（図８参照）。ここでは需要家群ごとにまとめた値としている。需要家群Ｇ（ｊ）についてのある実施日ｄ（ｋ）のネガワットｐ（ｊ，ｋ）は，数３で与えられる。なお，ベースラインが日の属性ごとに算出されている場合には，実施日ｄ（ｋ）と同一の属性の日についてのベースラインを使用する。
Ｈ：節電要請Ｒの対象となった時間帯

ＣＰＵ９中の期待値算出部５は，新たに節電要請Ｒを実施することにより得られるネガワットの期待値を算出する機能部分である。本形態では，過去の複数の節電要請Ｒの実施日に得られたネガワットｐ（ｊ，ｋ）の平均値をもって期待値とする。期待値ｐ（ｊ）（バー）は，数４で計算される。このように複数の実施日についての平均を取ることで，ばらつきを軽減している。なお，ベースラインが日の属性ごとに算出されている場合には，同一の属性の実施日のみを対象とする。
Ｄ：実施日ｄ（ｋ）の総数

ＣＰＵ９中の共分散算出部６は，二次元共分散行列を算出する機能部分である。二次元共分散行列は，上記のように得られたネガワットとその期待値との差に基づいて算出される二次元行列であって，新たな節電要請Ｒの対象の選択を最適化するために用いられる行列である。具体的には，ある実施日ｄ（ｋ）について，各需要家群ごとに，前述のネガワット（数３）からネガワット期待値（数４）を引いた差を求める。そして，任意の２組の需要家群について求められた差の積を求める。この積の，すべての実施日ｄ（ｋ）についての平均値を求める。この平均値が共分散である。この共分散σ（ｎ，ｍ）は，上記より数５で表される。
ｎ，ｍ：群ＩＤ（ｎとｍとが同じであってもよい）

求められた平均値である共分散（ｎ，ｍ）の例を図９に示す。そして，得られた共分散σ（ｎ，ｍ）を２つの群ＩＤにより２次元に配列してなる数６の行列Ａが，二次元共分散行列である。
Ｎ：需要家群の総数

ここで，上記の共分散σ（ｎ，ｍ）の算出において，ネガワット（数３）の代わりに，該当実施日および該当時間帯の電力需要そのものを用いてもよい。ここでいう電力需要ｑ（ｊ，ｋ）は，数７で与えられる。これは数３と比較して，ベースラインの減算を行っていない形である。

よってこの場合の二次元共分散行列Ａ（数６）の各成分は，数５の代わりに数８で与えられる。

ＣＰＵ９中の最適化部７は，要請ベクトルを決定し，決定された要請ベクトルの各成分を，各需要家群における要請率と決定する機能部分である。要請率とは，需要家群に含まれる電力需要家のうち次回の節電要請Ｒの対象とする者の割合のことである。つまり要請ベクトルとは，各需要家群における要請率を１次元に並べてなるベクトルのことである。要請ベクトルの決定は，次の２つの条件を満たすための最適化により行われる。

第１の条件（数９）は，第１スカラー値ｕがなるべく小さい値となるようにすることである。第１スカラー値ｕとは，前述の二次元共分散行列Ａ（数６）に，数１０で示される要請ベクトルＷとその転置ベクトルＷ^T とを左右から掛けて得られるスカラー値，すなわち数１１で定義されるスカラー値のことである。第１スカラー値ｕ（数１１）をなるべく小さくするということは，節電要請Ｒを行うことによる電力需要の削減量のばらつきをなるべく小さくする，ということである。なお，「転置ベクトル」とは，列ベクトルを行ベクトルに変換したベクトル，あるいは行ベクトルを列ベクトルに変換したベクトルをいうものとする。
ｗ（１）〜ｗ（Ｎ）：需要家群ごとの要請率（０以上１以下）

第２の条件（数１２）は，第２スカラー値ｖが，節電要請Ｒを行うことによる電力需要削減の目標値ρ以上となるようにすることである。第２スカラー値ｖとは，要請ベクトルの転置ベクトルＷ^T と，期待値ベクトルＰ（バー）（数１３）とのスカラー積（数１４）として定義されるスカラー値である。期待値ベクトルＰ（バー）は，数４に示した期待値ｐ（ｊ）（バー）のすべての需要家群に付いての値を１次元に並べてなるベクトルである。

あるいは第２スカラー値ｖは，期待値ベクトルの転置ベクトルＰ（バー）^T と要請ベクトルＷとのスカラー積（数１５）として定義してもよい。この第２スカラー値ｖは，節電要請Ｒを行うことにより期待できる電力需要削減量である。目標値ρは，節電要請Ｒの実施の都度，この最適化演算に先立ち，電力供給能力の逼迫状況に応じて決定される。

上記２つの条件（数９，数１２）による最適化は，ポートフォリオ選択問題の代表的モデルである平均・分散モデルと同じ形式であり，解ける問題であることが分かっている（参考文献：枇々木規雄，田辺隆人著「ポートフォリオ最適化と数理計画法」朝倉書店（２００５））。こうして最適化された要請ベクトルＷの各成分ｗ（ｊ）が，各需要家群Ｇ（ｊ）についての要請率として決定される。決定された要請率の例を図１０に示す。例えば，図１０中の需要家群「Ｇ０００１」について，需要家数が１００戸であると仮定すれば，そのうち５５戸の電力需要家が次回の節電要請Ｒの対象とされる。具体的にどの５５戸を対象とするかについては，特定の電力需要家がいつも節電要請Ｒの対象となることがないように適宜の方法で定めればよい。このようにして各需要家群Ｇ（ｊ）への節電要請Ｒを割り振ることで，精度の高い電力需要削減量が得られると期待できるものである。

次に，上記のように構成された電力抑制量制御システムにより電力抑制量制御を実行する際の手順を，図１１のフローチャートにより説明する。このフローの手順を実行する際には，図４に示した群区分ファイル１３はすでに確定しているものとする。図１１ではまず，ネガワットの期待値ｐ（ｊ）（バー）（数４）の算出や，共分散σ（ｎ，ｍ）（数５または数８）の算出が済んでいるか否かを判定する（Ｓ１）。つまり，最適化を行うための準備ができているかどうかを判定するのである。

準備ができていない場合には（Ｓ１：Ｎｏ），必要な準備を行う。このためまず，最新の電力需要データを取得する（Ｓ２）。すなわち，図５，図６に示した需要実績ファイル１４の内容を更新する。こうして，必要なデータを揃えてから，種々の演算処理を行うのである。必要なデータが揃ったら，ネガワットの期待値ｐ（ｊ）（バー）（数４）を算出する（Ｓ３）。すなわち，ベースラインを算出し（図８，数２），その上でネガワットｐ（ｊ，ｋ）を算出する（数３）。そしてネガワットの期待値ｐ（ｊ）（バー）（数４）を算出するのである。

次いで，共分散σ（ｎ，ｍ）を算出する（Ｓ４）。これは前述のように数５または数８による。準備ができたら（Ｓ１：Ｙｅｓ），最適化を行う（Ｓ５）。すなわち，数９に示した第１の条件と数１２に示した第２の条件とが満たされるように，数１０に示した要請ベクトルＷを決定するのである。こうして，各需要家群Ｇ（ｊ）に割り振られる節電要請Ｒの要請率が決まる。こうして定められた要請率に従い，電力需要家への節電要請Ｒを行うのである。

以上詳細に説明したように本実施の形態によれば，群区分ファイル１３において需要家群という概念を導入し，電力需要家をグループ分けして把握するようにしている。そして，デマンドレスポンスの節電要請Ｒを，電力需要家のグループ分けを前提として行うようにしている。すなわち，過去の電力需要実績に照らして，各需要家群への節電要請Ｒの割り振りを最適化することとしている。これにより，各電力需要化における節電要請Ｒへの対応にある程度ばらつきがあっても，各需要家群単位ではばらつきがならされるようになっている。このため，小口需要家が対象需要家に含まれていても需要家団１２全体で見れば，精度の高いネガワットが期待できる電力抑制量制御システムおよびその方法が実現されている。

なお，本実施の形態は単なる例示にすぎず，本発明を何ら限定するものではない。したがって本発明は当然に，その要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良，変形が可能である。例えば，前記実施の形態では群区分ファイル１３における電力需要家のグループ分けの仕方については言及しなかったが，好ましいグループ分けの仕方を考えることができる。例えば，電力需要家の属性（家庭か事業者か，家庭の場合の家族構成，事業者の場合の営業日パターン，等）考え，共通する属性ごとにグループ分けすることが考えられる。このようにすることで，ネガワットの精度をより高めることができる。属性が共通する電力需要家は節電要請Ｒを受けた場合の節電実行の程度も近いと考えられる。このため，節電要請Ｒの割り振りを需要家群単位で最適化しても，毎回の節電要請Ｒの効果がばらつきにくいと考えられるからである。

また，共分散σ（ｎ，ｍ）の算出において，ネガワット（数３）を用いる算出（数５）と，電力需要そのもの（数７）を用いる算出（数８）との２通りを挙げたが，さらに，ネガワットｐ（ｊ，ｋ）と電力需要ｑ（ｊ，ｋ）との１次結合を用いてもよい。その場合，両者の係数の合計が１になっているとよりよい。

１記憶部
３ベースライン算出部
４ネガワット算出部
５期待値算出部
６共分散算出部
７最適化部
１０電力抑制量制御システム
１３群区分ファイル
１４需要実績ファイル
Ｒ節電要請

Claims

デマンドレスポンスに参加する電力需要家に対して電力需要状況に応じて節電要請を行うことで電力抑制量を制御する電力抑制量制御システムであって，
前記電力需要家を複数の需要家群に区分し，各前記電力需要家について，いずれの前記需要家群に属するかを記憶する群区分記憶部と，
各前記電力需要家の過去の，節電要請の実施日および不実施日を含む期間にわたる電力需要実績を記憶する需要実績記憶部と，
前記需要家群ごとの前記電力需要実績に基づいて，節電要請の不実施日における電力需要の経時パターンであるベースラインを，前記需要家群ごとに算出するベースライン算出部と，
前記需要家群ごとの節電要請をした時間帯の前記電力需要実績と，前記ベースラインにおける節電要請がなされた時間帯と同じ時間帯の電力需要との差であるネガワットを，前記需要家群ごとに，かつ節電要請の実施日ごとに算出するネガワット算出部と，
算出された前記ネガワットの，複数の節電要請の実施日についての平均値であるネガワット期待値を，前記需要家群ごとに算出する期待値算出部と，
前記複数の需要家群のうちの第１の需要家群および第２の需要家群についての，前記ネガワットもしくは該当する時間帯の前記電力需要実績もしくはそれらの１次結合から，前記ネガワット期待値を引いた差の積の，複数の節電要請の実施日についての平均値である共分散を，第１の需要家群および第２の需要家群のすべての組み合わせについて二次元に配列した二次元共分散行列を算出する共分散算出部と，
各前記需要家群について，含まれる前記電力需要家のうち次回の節電要請の対象とする者の割合である要請率を決定する最適化部とを有し，
前記最適化部は，
各前記需要家群における前記要請率を１次元に並べてなる要請ベクトルとその転置ベクトルとを，前記二次元共分散行列に左右から掛けて得られる第１スカラー値がなるべく小さい値となり，かつ，
前記要請ベクトルとその転置ベクトルとのいずれか一方と，前記需要家群ごとの前記ネガワット期待値を１次元に並べてなる期待値ベクトルとその転置ベクトルとのいずれか一方とを掛けて得られる第２スカラー値が，あらかじめ定めたネガワット目標値以上の値となるように，
前記要請ベクトルを最適化し，
最適化された前記要請ベクトルの各成分を，各前記需要家群の要請率と決定することを特徴とする電力抑制量制御システム。
請求項１に記載の電力抑制量制御システムであって，前記群区分記憶部では，
共通の属性を有する前記電力需要家が同一の前記需要家群に属するようにされていることを特徴とする電力抑制量制御システム。
デマンドレスポンスに参加する電力需要家に対して電力需要状況に応じて節電要請を行うことで電力抑制量を制御する電力抑制量制御方法であって，
前記電力需要家を複数の需要家群に区分するとともに，各前記電力需要家について，いずれの前記需要家群に属するかを群区分記憶部に記憶しておき，
各前記電力需要家の過去の，節電要請の実施日および不実施日を含む期間にわたる電力需要実績を記憶しておき，
前記需要家群ごとの前記電力需要実績に基づいて，節電要請の不実施日における電力需要の経時パターンであるベースラインを，前記需要家群ごとに算出するベースライン算出過程と，
前記需要家群ごとの節電要請をした時間帯の前記電力需要実績と，前記ベースラインにおける節電要請がなされた時間帯と同じ時間帯の電力需要との差であるネガワットを，前記需要家群ごとに，かつ節電要請の実施日ごとに算出するネガワット算出過程と，
算出された前記ネガワットの，複数の節電要請の実施日についての平均値であるネガワット期待値を，前記需要家群ごとに算出する期待値算出過程と，
前記複数の需要家群のうちの第１の需要家群および第２の需要家群についての，前記ネガワットもしくは該当する時間帯の前記電力需要実績もしくはそれらの１次結合から，前記ネガワット期待値を引いた差の積の，複数の節電要請の実施日についての平均値である共分散を，第１の需要家群および第２の需要家群のすべての組み合わせについて二次元に配列した二次元共分散行列を算出する共分散算出過程と，
各前記需要家群について，含まれる前記電力需要家のうち次回の節電要請の対象とする者の割合である要請率を決定する最適化過程とを行い，
前記最適化過程では，
各前記需要家群における前記要請率を１次元に並べてなる要請ベクトルとその転置ベクトルとを，前記二次元共分散行列に左右から掛けて得られる第１スカラー値がなるべく小さい値となり，かつ，
前記要請ベクトルとその転置ベクトルとのいずれか一方と，前記需要家群ごとの前記ネガワット期待値を１次元に並べてなる期待値ベクトルとその転置ベクトルとのいずれか一方とを掛けて得られる第２スカラー値が，あらかじめ定めたネガワット目標値以上の値となるように，
前記要請ベクトルを最適化し，
最適化された前記要請ベクトルの各成分を，各前記需要家群の要請率と決定することを特徴とする電力抑制量制御方法。
請求項３に記載の電力抑制量制御方法であって，前記群区分記憶部には，
共通の属性を有する前記電力需要家が同一の前記需要家群に属するように記憶されていることを特徴とする電力抑制量制御方法。