JP2018207745A - 需要家電力管理システム及びアグリゲータシステム - Google Patents

Abstract

【課題】デマンドレスポンスを含め、蓄電池の放電電力によるピークカットや、負荷制御（例えば空調の出力低減）に伴う利用者の作業効率の低下等を勘案し、トータルの電力コストを低減させるデマンドレスポンス計画を作成可能とする。【解決手段】需要家電力管理システム１４は、購入電力コストＣE、デマンドレスポンス対応コストＣDR、及び負荷制御コストＣLCの、複数の時間帯に亘る総和を最小化させる蓄電池４９の充放電電力量及び負荷４７の消費電力調整量を求める。【選択図】図１

Description

本発明は、電力の需給バランスを調整する、需要家電力管理システム及びアグリゲータシステムに関する。

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、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（以下適宜ＤＲとも記載する）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、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。アグリゲータは電力供給事業者から増減させる電力量の要請（大口ＤＲ要請）を受けると、これを適宜小口に分けて複数の需要家に電力調整を要請する（小口ＤＲ要請）。

各需要家の電力量の増減実績（小口ＤＲ実績）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（リベート）が与えられる。また、各需要家のデマンドレスポンスの成功率（小口ＤＲ実績／小口ＤＲ要請）の総和に応じて、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。

電力需給調整には、機器による消費電力量そのものを減らす「負荷制御」が行われることが多い。しかし、負荷制御によって需要家の快適性が低下することから、負荷制御に代わり、またはこれと併用する形で、蓄電池を需要家内に設置し、蓄電池の放電により受電を減らす電力需給調整を行うことも検討されている。

デマンドレスポンスを行う需給計画装置として、特許文献１では、デマンドレスポンスの発生確率に基づいてデマンドレスポンスによるリベート分を評価関数に組み込み、発電または放電のために必要な経費をリベート期待値から減算することにより利益期待値を算出する。そして、利益期待値に基づいて、蓄電池の発電／充放電プロファイルが生成される。

また特許文献２では、蓄電池の充電残量に応じて、ピークカットのための放電電力量とデマンドレスポンスのための放電電力量とを決定している。すなわち、電力需要の予測結果と、節電要請（ＤＲ要請）の内容と、蓄電池の充電残量とに基づいて、蓄電池の充放電計画を立てている。

特許第５４９６４３１号公報 特開２０１５−１８６２９０号公報

ところで、デマンドレスポンスに当たり、電力購入量を調整するために、電気機器の消費電力を調整する負荷制御や蓄電池の充放電制御が実行される。しかしながら、蓄電池の放電電力によるピークカットや、負荷制御（例えば空調の出力低減）に伴う利用者の作業効率の低下等を考慮すると、需要家にとっては小口ＤＲ要請に応じるよりもコスト的に有利な電力運用が存在し得る。そこで本発明は、デマンドレスポンスを含めそれ以外の事象を勘案し、トータルの電力コストを低減させるデマンドレスポンス計画を作成可能な、需要家電力管理システム及びアグリゲータシステムを提供することを目的とする。

本発明は、需要家に分配される小口デマンドレスポンス要請量に応じて需要家に設けられた蓄電池及び負荷の電力管理を行う、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、デマンドレスポンス予測部、デマンドレスポンス対応コスト算出部、負荷制御コスト算出部、及び最適電力算出部を備える。デマンドレスポンス予測部は、電力供給事業者の電力供給能力及び当該電力供給事業者に対する電力需要予測に基づいて、デマンドレスポンス発令確率を求めるとともに、デマンドレスポンス発令確率に応じたデマンドレスポンス要請予測量を複数の時間帯別に求める。デマンドレスポンス対応コスト算出部は、デマンドレスポンス発令確率及び要請予測量と、蓄電池の充放電及び負荷の消費電力調整によるデマンドレスポンス実施予定量とに基づいた、インセンティブ金額及びペナルティ金額を含むデマンドレスポンス対応コストを求める。負荷制御コスト算出部は、負荷の消費電力調整量に応じて変化する快適性を金額換算した負荷制御コストを求める。最適電力算出部は、購入電力コスト、デマンドレスポンス対応コスト、及び負荷制御コストの、複数の時間帯に亘る総和を最小化させる蓄電池の充放電電力量及び負荷の消費電力調整量を求める。

また、上記発明において、需要家電力管理システムは、蓄電池制御計画作成部及びデマンドレスポンス回答部を備えてもよい。蓄電池制御計画作成部は、最適電力算出部により求められた、複数の時間帯に亘る蓄電池の充放電電力量に基づいて、複数の時間帯に亘る蓄電池電力管理計画を作成する。デマンドレスポンス回答部は、最適電力算出部によって求められた蓄電池の充放電力量及び負荷の消費電力調整量から求められる最適デマンドレスポンス実施予定量と、需要家に分配された小口デマンドレスポンス要請量とに基づいて、デマンドレスポンスの参加可否を複数の時間帯別に決定する。

また、上記発明において、所定の時間帯における最適デマンドレスポンス実施予定量が非ゼロであって、かつ、需要家に分配された前記所定の時間帯における小口デマンドレスポンス要請量がゼロである場合に、最適電力算出部は、前記所定の時間帯における最適デマンドレスポンス実施予定量を再度求めるようにしてもよい。

また本発明は、電力供給事業者から受信した大口デマンドレスポンス要請量を複数の小口デマンドレスポンス要請量に分けて、上記発明に係る複数の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に関する。アグリゲータシステムは、収集部及び演算部を備える。収集部は、複数の需要家電力管理システムから、負荷制御コストの算出式を取得する。演算部は、複数の需要家電力管理システムのぞれぞれの負荷制御コストの算出式に基づいて、負荷制御コストが平準化するように、小口デマンドレスポンス要請量を求める。

また上記発明において、収集部は複数の需要家電力管理システムから、最適デマンドレスポンス実施予定量を収集してもよい。この場合、演算部によって求められた小口デマンドレスポンス要請量が最適デマンドレスポンス実施予定量を超過するときに、小口デマンドレスポンス要請量を引き下げる調整部を備えてもよい。

また上記発明において、アグリゲータシステムは、出力部及び調整部を備えてもよい。出力部は、演算部によって求められた小口デマンドレスポンス要請量を仮要請として複数の需要家電力管理システムに出力する。調整部は、小口デマンドレスポンス要請量に対するデマンドレスポンスの参加可否の仮回答が不参加である場合に、当該不参加の仮回答をした需要家電力管理システムに対する小口デマンドレスポンス要請量を引き下げる。

本発明によれば、デマンドレスポンス対応コストに加えて、購入電力コストと負荷制御コストを勘案することで、トータルの電力コストを低減させるデマンドレスポンス計画を作成可能となる。

本実施形態に係る需要家電力管理システムを含む電力管理システムを例示する図である。 需要家電力管理システムの機能構成を例示する図である。 本実施形態に係る、電力コスト算出に基づく電力管理フロー（１／２）を例示する図である。 本実施形態に係る、電力コスト算出に基づく電力管理フロー（２／２）を例示する図である。 本実施形態に係る電力管理フローのうち、電力需要予測フローを例示する図である。 電力需要予測量をデマンドレスポンス時間帯別に示すグラフである。 負荷ごとの電力需要予測量をデマンドレスポンス時間帯別に示すグラフである。 本実施形態に係る電力管理フローのうち、ＤＲ発令確率予測フローを例示する図である。 ＤＲ発令確率特性式のグラフを例示する図である。 ＤＲ発令確率をデマンドレスポンス時間帯別に示すグラフである。 本実施形態に係る電力管理フローのうち、ＤＲ要請量予測フローを例示する図である。 ＤＲ要請予測量特性式のグラフを例示する図である。 ＤＲ要請予測量をデマンドレスポンス時間帯別に示すグラフである。 本実施形態に係る電力管理フローのうち、ＰＶ発電量予測フローを例示する図である。 太陽光発電量モデルのグラフを例示する図である。 デマンドレスポンスに対するインセンティブを、デマンドレスポンス時間帯別に示すグラフである。 所定の時間帯（１３：００−１３：３０）におけるインセンティブの変化を例示したグラフである。 負荷制御コストのグラフを例示する図である。 購入電力コストＣ_E、ＤＲ対応コストＣ_DR、負荷制御コストＣ_LCの総和を最小化させるプロセスを例示する図である。 アグリゲータシステムの構成を例示する図である。 小口ＤＲ要請量の分配フローを例示する図である。 小口ＤＲ要請量の分配フローの別例を示す図である。 小口ＤＲ要請量の分配フローの更なる別例を示す図である。

＜電力管理システムのシステム構成＞
図１に、本実施形態に係る電力管理システム１０を含む、全体的な電力の送配電システムの構成を例示する。電力管理システム１０は、アグリゲータシステム１２及び需要家電力管理システム１４（電力管理システム：Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ、ＥＭＳ）を含んで構成される。なお、図示を簡略化するために、図１では、アグリゲータシステム１２に接続される需要家電力管理システム１４は一つのみ例示されているが、複数の需要家電力管理システム１４，１４，１４・・・がアグリゲータシステム１２に接続される。

なお一般的に、デマンドレスポンスの例として、デマンドレスポンスの発令によって電気の需要量（購入電力）を増加させるいわゆる「上げＤＲ」と、デマンドレスポンスの発令によって電気の需要量（購入電力）を減少させるいわゆる「下げＤＲ」とが存在する。さらに両者を混合させた、いわゆる「上げ下げＤＲ」が存在する。

上げＤＲは例えば再生可能エネルギーの過剰出力分を消費するようなデマンドレスポンスの類型を指す。下げＤＲは例えば電気需要のピーク時に電力供給事業者等からの電力購入を減らすようなデマンドレスポンスの類型を指す。いずれにしても、デマンドレスポンス要請量に応じて蓄電池４９の充放電および負荷４７の消費電力調整が行われる。以下では代表的なデマンドレスポンスの類型である、下げＤＲを例に挙げて説明するが、本実施形態に係るデマンドレスポンスでは、上げＤＲも上げ下げＤＲも対応可能となっている。

アグリゲータシステム１２は、電力供給事業者１６と複数の需要家電力管理システム１４，１４，１４・・・との間に入り、電力供給事業者１６から送られる、大口の電力制限要請量である、大口デマンドレスポンス要請量Ｗ_DR__LL（以下適宜、大口ＤＲ要請量と記載する）を分配（小分け）して、各需要家電力管理システム１４，１４，・・・に対して小口の電力制限要請量である、小口デマンドレスポンス要請量（以下適宜、小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}と記載する）を割り当てる。

需要家電力管理システム１４は、インターネット網または電力網を含むネットワーク１８を介してアグリゲータシステム１２と接続される。加えて需要家電力管理システム１４は、ネットワーク１８を介して、電力供給事業者１６、卸電力取引所２０及び気象情報提供者２１とも接続される。

需要家がビルや大型商業施設等である場合、需要家電力管理システム１４はいわゆるビル・エネルギー・マネージメント・システム（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ、ＢＥＭＳ）から構成される。これを受けて、複数の需要家電力管理システム１４を束ねるアグリゲータシステム１２は、いわゆるＢＥＭＳアグリゲータとなる。

需要家電力管理システム１４は、自身が設けられた需要家に設置された、各種電気機器の電力管理を行う。図１に示す実施形態では、需要家電力管理システム１４は、太陽光発電装置４５（Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓ、以下適宜ＰＶ発電装置と記載する）、負荷４７、及び蓄電池４９の電力管理を行う。後述するように、需要家電力管理システム１４は、アグリゲータシステム１２から分配される小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}に応じて、上記電気機器の電力管理を行う。

負荷４７は、例えば照明装置や空調装置、昇降機等が含まれる。また蓄電池４９は、例えばニッケル水素二次電池やリチウムイオン二次電池から構成される。また、需要家電力管理システム１４が制御可能であれば、蓄電池４９として、需要家に固定設置する定置型蓄電池の他に、電気自動車等の、需要家に対して電力供給可能な蓄電池を搭載した車両、及び、エレベーターシステム等の需要家内機器に付帯された蓄電池等も対象とすることが可能である。需要家電力管理システム１４は、これらの電気機器のエネルギー使用に関する方針・目的・目標等を需要家のオーナー等から予め取得し、これを実現するための計画を立て、当該計画に沿って各種電気機器の制御を行う。

需要家電力管理システム１４は、例えば計算機システム（コンピュータ）を含んで構成される。需要家電力管理システム１４は、ＣＰＵ２２（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、メモリ２４、検出部２５、入力部２６、表示部２７、及び入出力インターフェース２８がシステムバスを介して接続される。

メモリ２４は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリや、ハードディスク等のストレージデバイスを含む、揮発性及び不揮発性メモリ（記憶媒体）から構成される。後述するように、メモリ２４には、コンピュータを需要家電力管理システム１４として機能させるプログラムが記憶されている。なお、当該プログラムが記憶された、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ等の記憶媒体を読み込むことで、コンピュータを需要家電力管理システム１４として機能させてもよい。また、メモリ２４には図２に示すように電力価格データベース３０、要求仕様データベース３１、電力使用実績データベース３２、及びデマンドレスポンス実績データベース３４（以下適宜、ＤＲ実績データベースと記載する）が構成される。これらの機能等については後述する。

ＣＰＵ２２は、メモリ２４やＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ等の記憶媒体に記憶されたプログラムの実行に伴い、図２に示すように、仮想的に複数の機能部が構築される。具体的には、ＣＰＵ２２は、電力需要予測部３６、デマンドレスポンス発令確率予測部３８（以下適宜、ＤＲ発令確率予測部と記載する）、デマンドレスポンス要請量予測部４０（以下適宜、ＤＲ要請量予測部と記載する）、太陽光発電量予測部４２（以下適宜、ＰＶ発電量予測部と記載する）、デマンドレスポンス対応コスト算出部４４（以下適宜、ＤＲ対応コスト算出部と記載する）、負荷制御コスト算出部４６、最適電力算出部４８、蓄電池制御計画作成部５０、コントローラ５２、負荷制御計画作成部６０、及び比較部６２（デマンドレスポンス回答部）を備える。なお、これらの構成のうち、ＤＲ発令確率予測部３８及びＤＲ要請量予測部４０をまとめてデマンドレスポンス予測部（ＤＲ予測部）として捉えてもよい。

入力部２６は、例えばキーボードやマウス等で構成され、需要家電力管理システム１４の運用者等が電力管理に関する各種情報を入力可能となっている。表示部２７は例えばＬＣＤ等で構成され、ＣＰＵ２２の演算処理結果やメモリ２４に記憶された各種データベースの記憶内容を表示可能となっている。検出部２５は、図示しない電力計、電圧センサ、電流センサ、温度センサ等から、需要家電力管理システム１４が管理対象とする負荷（電気機器）の消費電力、電圧、電流、及び温度変化等を検出する。入出力インターフェース２８は、アグリゲータシステム１２から送信される各種情報を受信する受信部及びアグリゲータシステム１２に情報を送信する送信部として機能する。また入出力インターフェース２８は、卸電力取引所２０から電力価格情報を受信し、気象情報提供者２１から気象情報を受信し、電力供給事業者１６から電力使用情報を取得する。

＜電力コスト算出に基づく電力管理プロセス＞
図３，４に、需要家電力管理システム１４による、電力コスト算出に基づく電力管理プロセスの概要が例示されている。当該プロセスでは、実際に電力供給事業者１６からアグリゲータシステム１２に大口ＤＲ要請量が送信される前に、需要家電力管理システム１４は、その制御対象である需要家の電気機器（負荷４７、蓄電池４９、及びＰＶ発電装置４５）のトータルの電力コストを算出して、当該需要家にとって当該電力コストが最も安価となるような電力管理プランを立案する。

後述するように、需要家にとって安価な電力管理を行うことを目的とすることから、算出されるトータルの電力コストの内容次第では、デマンドレスポンスに応じない、または一部応じないという判定が得られる場合もある。しかしながらそのような場合であっても、電力コストの算出はデマンドレスポンスの実行前に行われることから、需要家電力管理システム１４は、事前にアグリゲータシステム１２にデマンドレスポンスへの不参加（オプトアウト）を申請可能となる。事前にデマンドレスポンスへの不参加が明確になることで、アグリゲータシステム１２としては当該需要家を除いたデマンドレスポンスの計画立案が可能となる。

例えば図３のフローは、電力供給事業者１６からアグリゲータシステム１２に大口ＤＲ要請量が送信される前、したがって当然に、アグリゲータシステム１２から需要家電力管理システム１４に小口ＤＲ要請量が送信される前に実行される。加えて、各需要家に設置された蓄電池４９の蓄電量が比較的多い（例えば、平均ＳＯＣが７０％以上）であるときに実行される。例えば、相対的に電気需要の少ない深夜帯に蓄電池４９に充電が行われるように、蓄電池４９の運用が定められているような場合には、早朝（例えば午前６時）や前日の夜間（例えば午後８時）に当該フローが実行される。

まず、電力需要予測部３６は、電力需要予測処理を実行し（Ｓ１００）、需要家電力管理システム１４が管理下に置く電気機器（負荷４７及び蓄電池４９）の電力需要予測量Ｗ_DMを求める。電力需要予測量Ｗ_DMは、所定時間帯における電力量［Ｗｈ］であってよい。この電力量の単位として、電気事業法で定める同時同量の単位である３０分電力量（３０分間の電力総量）を用いてもよい。

図５には、ステップＳ１００の電力需要予測処理の詳細が例示されている。電力需要予測部３６は、メモリ２４内の電力使用実績データベース３２から、電力使用実績データを取得する（Ｓ１０２）。

取得する電力使用実績データは、図３のフローが実行される日（以下適宜、単にフロー実行日と呼ぶ）と電力使用条件が近似する日の電力使用実績データに基づくベースラインであってよい。ベースラインとは、デマンドレスポンスの要請がなかった場合に想定される電力消費量［Ｗｈ］である。

ベースラインは、例えば、経済産業省のガイドラインにより定められた、いわゆるＨｉｇｈ ｋ ｏｆ ｎの手法を用いてよい。すなわち、フロー実行日が平日である場合には、土曜日、日曜日、及び祝日を除く直近ｎ日間（例えば５日間）のうち、平均電力需要量の多いｋ日間（例えば４日間）の電力需要データ（消費電力量）の平均値（平均値１）を、３０分単位で求める。さらに、図３のフロー実行時刻の４時間前から1時間前までの３０分単位の６コマについて、「（フロー実行日の消費電力量）−（平均値１）」の平均値（平均値２）を算出する。さらに、平均値１に平均値２を加算したものをベースラインとする。ベースラインは、フロー開始時間帯（例えば８：００〜８：３０）から所定の終了時間帯（例えば２０：００〜２０：３０）までの３０分単位で求められる。

次に電力需要予測部３６は、電力需要に関連度の高いパラメータを取得する（Ｓ１０４）。例えば需要家施設がオフィスビルである場合、オフィスビル全体の電力消費に対する、空調の電力消費の比率は約５０％となることが知られている。空調の運転状況は気温や湿度に応じて変化する。これを受けて電力需要予測部３６は、電力需要に関連度の高いパラメータとして、気象情報提供者２１より、フロー実行日における、予想気温や予想湿度を含む気象情報を取得してもよい。また、アグリゲータシステム１２が気象情報提供者２１から気象情報を取得し、電力需要予測部３６はアグリゲータシステム１２から当該気象情報を取得してもよい。

また、需要家施設の利用状況も電力需要に関連することから、電力需要予測部３６は、需要家施設の利用状況等のデータを取得してもよい。利用状況のデータは、例えば、営業日カレンダー、設備予約状況、テナント入居状況、従業員出勤予定、節電施策の実施有無、設備異常・故障の有無、機器のリプレース情報を示すデータが含まれる。その他、需要家施設の利用者増減に関わる情報として、需要家施設付近の鉄道事業者の運転状況や、需要家施設近辺での交通規制状況、サミットや要人来訪等の交通規制を伴う大規模イベントの開催有無等を含んでもよい。

次に電力需要予測部３６は、電力使用実績データベース３２から取得した電力使用実績と、電力需要に関連度の高いパラメータから、フロー実行日の電力需要を予測する（Ｓ１０６）。例えばステップＳ１０２にて取得した電力使用実績に、需要家施設内の利用状況に応じた補正係数を乗じた値を、フロー実行日の電力需要予測量Ｗ_DMとする。電力需要予測量Ｗ_DMは、例えば図６に示すように、フロー開始時間帯（例えば８：００〜８：３０）から所定の終了時間帯（例えば２０：００〜２０：３０）までの３０分単位で求められる。

なお、図６に示されているように、時間帯別の電力需要予測量Ｗ_DMに、エラーバーを設けてもよい。エラーバーの上限値は例えば電力需要予測量Ｗ_DMの１１０％の値であり、エラーバーの下限値は例えば電力需要予測量Ｗ_DMの９０％の値である。後述する目的関数の演算実行プロセス（Ｓ１４０）において、所定の時間帯における電力需要予測量Ｗ_DMとして取り得る値として、エラーバー内の数値が選択される。エラーバーの上限値及び下限値は、上記の設定に限らず、例えば需要家電力管理システム１４のユーザー（管理者や利用者）が任意のパーセンテージを指定してもよい。また、直近ｎ日間の電力需要データの分布の最大値や最小値を示してもよい。

また、図６では、需要家における全体の電力需要予測量Ｗ_DMを求めていたが、この形態に限らない。例えば電気機器別に電力需要予測量Ｗ_DMを求めてもよい。図7にはこの例として、空調器と照明機器の電力需要予測量Ｗ_DMが示されている。

図３に戻り、需要家電力管理システム１４のＤＲ発令確率予測部３８及びＤＲ要請量予測部４０（両者をまとめてデマンドレスポンス予測部としてもよい）は、デマンドレスポンス発令確率Ｐ_DR（以下適宜、ＤＲ発令確率と記載する）及びデマンドレスポンス要請予測量Ｗ_{DR_EST}（以下適宜、ＤＲ要請予測量と記載する）を求める（Ｓ１１０）。

図８には、ＤＲ発令確率Ｐ_DRを求めるフローが例示されている。ＤＲ発令確率予測部３８は、電力供給事業者１６から、電力供給能力、電力供給事業者に対する電力需要予測（予想電力使用量）、過去の電力使用実績データ、及び過去のＤＲ実績データを取得する（Ｓ１１２）。例えば、各電力会社が運営する電力需要のデータシステムである「でんき予報（登録商標）」から、これらのデータを取得する。これらのデータは所定の時間区切り、例えば３０分単位に区切って提供される。

次に、ＤＲ発令確率予測部３８は、予めメモリ２４に記憶された、ＤＲ発令確率特性式に基づいて、ＤＲ発令確率Ｐ_DRを算出する（Ｓ１１４）。図９に、ＤＲ発令確率特性式のグラフが例示されている。横軸は予想電力使用率であり、電力供給事業者の予想電力使用量を電力供給能力で除したパラメータである。また、縦軸はＤＲ発令確率Ｐ_DRが示されている。

ＤＲ発令確率特性式は、曲線式を用いる場合、下記数式（１）のようなロジスティック回帰によって求めることができる。

数式（１）のうちｙはＤＲ発令確率Ｐ_DR、Ｋは任意の定数、−ａｘ＋ｂは説明変数を表す。この説明変数には、デマンドレスポンスの発令に関連するパラメータが含まれる。例えば、電力使用率とＤＲ発令確率Ｐ_DRは高い相関を持つことが予想される。よって、過去の電力使用率の推移及びこれに併せたＤＲ発令の有無の傾向から、ＤＲ発令確率Ｐ_DRを記述する説明変数を導き出すことも可能である。また、卸電力取引所におけるフロー実行日の電力卸価格が相対的に低額であれば、電力供給事業者１６は卸電力取引所２０から電力を調達すると見込まれるので、ＤＲ発令確率Ｐ_DRはその分低くなる。ＤＲ発令確率予測部３８は、卸電力取引所２０（図１参照）または電力価格データベース３０から電力卸価格を取得して、これをＤＲ発令確率特性式のパラメータに含める。また、過去の電力使用率の推移及びこれに併せたＤＲ発令の有無のデータを、ＤＲ発令確率特性式のパラメータに含める。

さらに、夏季の晴天時や高温時、及び高湿時には空調の消費電力が高くなることが見込まれることから、これらの情報も数式（１）の説明変数に含めてもよい。この場合、ＤＲ発令確率予測部３８は、気象情報提供者２１（図１参照）よりフロー実行日の天気予報、予想最高気温、予想最高湿度等の情報を取得し、数式（１）に適宜代入する。

なお、図９に示す例では、ＤＲ発令確率特性式が予想最高気温で変動する例が示されている。ＤＲ発令確率予測部３８は、数式（１）に各種パラメータを代入することで得られたＤＲ発令確率特性式に、予想電力使用率をプロットし、これに対応するＤＲ発令確率Ｐ_DRを求める。

ＤＲ発令確率Ｐ_DRは、図１０に例示するように、フロー開始時間帯（例えば８：００〜８：３０）から所定の終了時間帯（例えば２０：００〜２０：３０）までの３０分単位で求められる。なお、各時間帯のＤＲ発令確率Ｐ_DRにエラーバーを設けて、当該時間帯のＤＲ発令確率Ｐ_DRとして採り得る値に幅を設けてもよい。

次に、ＤＲ要請量予測部４０は、アグリゲータシステム１２から需要家電力管理システム１４に分配されると予想されるＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST}を求める。図１１には、ＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST}の算出フローが例示されている。

ＤＲ要請量予測部４０は、メモリ２４のＤＲ実績データベース３４を参照して、アグリゲータシステム１２から需要家電力管理システム１４に配分された、過去の小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}を取得する（Ｓ１１６）。

ＤＲ実績データベース３４には、実際にデマンドレスポンスが発令された割合や、実際にデマンドレスポンスが発令されたときの、需要家電力管理システム１４への小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}が記憶されている。ＤＲ要請量予測部４０は、これらのデータに基づいて、図１２に示すようなＤＲ要請予測量特性式を求める。

図１２に例示するＤＲ要請予測量特性式では、横軸にＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST}、縦軸にＤＲ発令確率Ｐ_DRが示される。例えばこの特性式は、線形回帰によって求められる。一般的に、時間帯に応じてＤＲ発令確率Ｐ_DR及びこれに対応するＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST}が変化する。例えば早朝はＤＲ発令確率Ｐ_DRが相対的に低く、仮に発令されてもＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST}は相対的に小さい。また日中はＤＲ発令確率Ｐ_DRが相対的に高く、ＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST}も相対的に大きい値となる。これを踏まえて、ＤＲ発令確率予測部３８及びＤＲ要請量予測部４０は、ＤＲ要請予測量特性式を時間帯（ｉ）ごとに複数生成する。

ＤＲ要請量予測部４０は、ＤＲ要請予測量特性式にステップＳ１１４（図８）で取得したＤＲ発令確率Ｐ_DRをプロットし、これに対応するＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST}を求める（Ｓ１１８）。

上述したように、ＤＲ発令確率Ｐ_DRは、フロー開始時間帯（例えば８：００〜８：３０）から所定の終了時間帯（例えば２０：００〜２０：３０）までの３０分単位で求められる。これに対応して、ＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST}もフロー開始時間帯から所定の終了時間帯まで、３０分単位で求められる。図１３には時間帯ごとのＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST}が示されている。なお、各時間帯のＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST}にエラーバーを設けて、当該時間帯のＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST}として採り得る値を設定してもよい。

なおここで、ＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST}は、蓄電池４９の放電（上げＤＲの場合は充電）によるデマンドレスポンス応答分と、負荷４７の消費電力制限（上げＤＲの場合は消費電力増加）によるデマンドレスポンス応答分との和から構成される。

図３に戻り、需要家電力管理システム１４は、自身が管理対象とする電気機器に、ＰＶ発電装置４５が含まれているか否かを判定する（Ｓ１２２）。自身が管理対象とする電気機器にＰＶ発電装置４５が含まれていない場合、需要家電力管理システム１４は、次のステップＳ１３０をスキップしてステップＳ１４０に進む。

自身が管理対象とする電気機器にＰＶ発電装置４５が含まれている場合、需要家電力管理システム１４のＰＶ発電量予測部４２は、ＰＶ発電装置４５による発電量を予測する（Ｓ１３０）。図１４には、ＰＶ発電予測フローが例示されている。

ＰＶ発電量予測部４２は、太陽光発電に関連度の高いパラメータを取得する（Ｓ１３２）。当該パラメータは、例えば太陽光発電装置に関連するものと、外部環境に関連するものに大別される。前者は例えばパネル方位や定格発電量を指し、需要家電力管理システムのメモリ２４に予め記憶させておくことができる。また後者は例えば天気（晴天、曇天、雨天等）、日射量、気温、降水量、雲量等であり、気象情報提供者２１から取得できる。

次にＰＶ発電量予測部４２は、例えば図１５に示すような太陽光発電量モデルを用いて太陽光発電予測量Ｗ_PV（以下適宜ＰＶ予測量と記載する）を求める（Ｓ１３４）。太陽光発電量モデルでは、横軸を日射量（予測値）、縦軸を太陽光発電量Ｗ_PVとし、日射量の予測値をプロットすることでＰＶ予測量Ｗ_PVを求める。また、太陽光発電量モデルの別例として、例えば需要家の所在地（ビル住所等）の大気外日射量と天気別発電係数を学習しておき、天気予報に基づいてＰＶ予測量Ｗ_PVを求めてもよい。また、天気別に過去数日分の太陽光発電実績量を平均化してＰＶ予測量Ｗ_PVを求めてもよい。

なお、ＰＶ予測量Ｗ_PVは、フロー開始時間帯（例えば８：００〜８：３０）から所定の終了時間帯（例えば２０：００〜２０：３０）まで、時間帯別に算出される。

図３に戻り、ＣＰＵ２２の最適電力算出部４８は、下記数式（２）の目的関数を最小化させる演算を実行する（Ｓ１４０）。

数式（２）において、購入電力コストＣ_E（ｉ）、デマンドレスポンス対応コストＣ_DR（ｉ）（以下適宜ＤＲ対応コストと記載する）、及び負荷制御コストＣ_LC（ｉ）が代入される。なお、Σの基点ｉ＝０は図３のフロー開始時間帯（例えば８：００〜８：３０）を指す。またΣの終点時間帯ｉ＝ｔはフロー開始時間帯からの所定の終了時間帯（例えば２０：００〜２０：３０）を指す。

購入電力コストＣ_E（ｉ）は、下記数式（３）から求められる。

数式（３）において、Ａ（ｉ）は時間帯ｉにおける電力量料金単価［円／ｋＷｈ］である。この値は例えば電力供給事業者１６と需要者との契約や、卸電力取引所２０（図１参照）で示された電力価格等に基づいて定められる。

Ｗ_DM（ｉ）はステップＳ１００にて求められた各時間帯の電力需要予測量である。Ｗ_PV（ｉ）はステップＳ１３０で求めた各時間帯のＰＶ発電量である。さらにＷ_DR（ｉ）は各時間帯のデマンドレスポンス実施候補量（以下適宜ＤＲ実施候補量と記載する）である。ＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）は、蓄電池ＤＲ候補量Ｗ_BatDR（ｉ）及び負荷制御候補量Ｗ_LC（ｉ）の和となる（Ｗ_DR（ｉ）＝Ｗ_BatDR（ｉ）＋Ｗ_LC（ｉ））。

なおＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）は、インセンティブやペナルティの有無やその値に応じて充電時の電力価格と放電時の電力価格とが異なる場合がある。そこで数式（３）では、電力需要予測量Ｗ_DM（ｉ）からＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）を差し引いて（控除して）購入電力コストを求めている。ＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）は後述する数式（６）（８）（９）（１０）の制約を満たす条件下で、任意の値を採り得る。

数式（２）に戻り、ＤＲ対応コストＣ_DRは例えば下記数式（４）を用いて、ＤＲ対応コスト算出部４４によって求められる。

数式（４）において、ＤＲ発令確率Ｐ_DR（ｉ）はステップＳ１１０にて求められる。ＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）は数式（３）で用いるものと同一の値が用いられる。またα，βはＤＲ対応優先度係数であり、例えばα（ｉ），β（ｉ）のように時間帯別やα（ｄａｙ），β（ｄａｙ）のように日替わりで値が変更され得る。これにより、例えば需要家がビルであり、特定の日時に多数の利用者が見込まれるイベント等が予定されている場合に、デマンドレスポンスを見送る等、需要家の利用計画に基づいたデマンドレスポンスの優先順位が反映される。

また、Ｉ（ｉ）は時間帯ｉにおけるインセンティブ、Ｊ（ｉ）は時間帯ｉにおけるペナルティを表す。インセンティブＩ［円／３０分電力量］は例えばＤＲ要請量を超えない範囲でデマンドレスポンスを実行したときに、そのＤＲ実施量に応じて需要家に与えられる報酬である。ペナルティＪ［円／３０分電力量］は例えばＤＲ実施量がＤＲ要請量を超過した（節電し過ぎた）場合にこれに対応する罰則（罰金）である。

図１６には、インセンティブの変動グラフが例示されている。このグラフは、横軸に時間を取り縦軸にインセンティブＩ［円／３０分電力量］を取る。インセンティブＩは例えばＤＲ実績データベース３４から過去の実績に基づいて導き出される。または、予め電力供給事業者１６やアグリゲータシステム１２との契約に基づいたインセンティブＩがプロットされていてもよい。さらに、各時間帯のインセンティブＩにエラーバーを設けて、当該時間帯のインセンティブＩとして採り得る値を設定してもよい。また、複数の電力供給事業者とデマンドレスポンス契約（電力需給調整契約）を結んだ場合など、表示するインセンティブに複数の契約データが存在する場合には、複数のグラフを表示してもよい。複数のインセンティブ条件を表示することにより、需要家は最も高いインセンティブ条件の電力需給調整契約を選択可能となる。

例えばインセンティブＩは図１６のように３０分刻みの時間帯単位で変動する。例えばインセンティブＩは、フロー開始時間帯（例えば８：００〜８：３０）から所定の終了時間帯（例えば２０：００〜２０：３０）までの３０分単位で求められる。

またペナルティＪもインセンティブＩと同様にして３０分刻みの時間帯単位で変動する。ペナルティＪは例えば、ＤＲ実績データベース３４から過去の実績に基づいて導き出される。または予め電力供給事業者１６やアグリゲータシステム１２と需要者との間の契約等で定められる。

図１７は、所定の時間帯（１３：００−１３：３０）における、数式（４）を図式化したものである。横軸はＤＲ実施候補量Ｗ_DRを示し、縦軸はＤＲ対応コストＣ_DR［円］を示す。この例では、原点からＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST}まで、特性線の傾きは負となる。つまりインセンティブが得られることでＤＲ対応コストＣ_DRが減少する（負に増加する）。一方、ＤＲ実施候補量Ｗ_DRがＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST}を超えると、特性直線の傾きは正になり、これ以降はペナルティによりＤＲ対応コストＣ_DRが増加する。

数式（２）に戻り、負荷制御コストＣ_LC（ｉ）は負荷４７の消費電力調整量に応じて変化する快適性を金額換算したものであり、下記数式（５）に基づいて負荷制御コスト算出部４６により求められる。

数式（５）において、Ｋ，Ｌ，Ｍはいずれも負荷制御量に対する快適性低下仮想ペナルティ係数［円／ｋＷｈ］であり、過去の電力管理実績等から求められる。例えばＫ＜Ｌ＜Ｍとなるようにそれぞれの係数が設定される。また、γ、δ、εは予測外れに対応する安全係数である。

図１８には数式（５）のグラフが例示されている。このグラフは横軸に負荷制御候補量Ｗ_LCを取り、縦軸に負荷制御コストＣ_LCを取る。このグラフに示されているように、負荷制御候補量Ｗ_LC（ｉ）が増加するほど（消費電力を絞るほど）負荷制御コストＣ_LCが増加する。なお後述するように、負荷制御候補量Ｗ_LC（ｉ）は数式（６）（９）（１０）の制約下で任意の値を取る。

なお、数式（４）の係数α及び数式（５）の係数γを調整することで、ＤＲ対応、負荷制御、及び電力購入の優先度を調整可能となる。例えば係数αを相対的に引き下げればＤＲ対応コストが安価になるので、その分電力需要予測量Ｗ_DM（ｉ）に占めるＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）の割合が高くなる。また反対に係数αを相対的に引き上げると電力需要予測量Ｗ_DM（ｉ）に占めるＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）の割合が低くなり、その分蓄電池４９の電力をピークカット等の電力により多く割り当てることができる。なお、数式（４）の係数α及び数式（５）の係数γは、すべての時間帯（ｉ）において一定値（定数）である必要はなく、時間帯（ｉ）ごとに異なる値を取ってもよい。

最適電力算出部４８は、上記数式（３）〜（６）に基づいて、数式（２）のトータルコストを最小化させる購入電力コストＣ_E、ＤＲ対応コストＣ_DR、負荷制御コストＣ_LCの組み合わせを求める。

例えば、任意の時間帯ｉ＝ｔ１について、最適電力算出部４８は、電力需要予測部３６からステップＳ１００で求められた電力需要予測量Ｗ_DM（ｔ１）を取得する。加えてＰＶ発電量予測部４２から、時間帯ｉ＝ｔ１におけるＰＶ予測量Ｗ_PV（ｔ１）を取得する。

さらに最適電力算出部４８は、ＤＲ発令確率予測部３８及びＤＲ要請量予測部４０から、時間帯ｔ１におけるＤＲ要請予測量特性式（図１９参照）を取得する。最適電力算出部４８は、時間帯ｔ１におけるＤＲ要請予測量特性式から、エラーバー内に含まれる任意のプロット（Ｗ_{DR_EST_q}（ｔ１），Ｐ_{DR_q}（ｔ１））を抽出する。

また最適電力算出部４８は、電力需要予測量Ｗ_{DM_EST_q}（ｔ１）下における、ＤＲ実施候補量Ｗ_{DR_r}（ｔ１）及び負荷制御候補量Ｗ_{LC_r}（ｔ１）を出力する。ここで、ＤＲ実施候補量Ｗ_{DR_r}（ｔ１）及び負荷制御候補量Ｗ_{LC_r}（ｔ１）は、下記数式（６）〜（１０）による制約を満たす条件で抽出される。

数式（６）は、需要家内での電力需要と電力供給とのバランスを取るための制約条件である。数式（６）において、購入電力量Ｗ_Buy（ｉ）［Ｗｈ］は時間帯ｉにおける購入電力量を表す。例えば上述したように時間帯ｉが３０分単位である場合、購入電力量Ｗ_Buy（ｉ）は３０分電力量を表す。また、充放電電力量はデマンドレスポンス以外に利用された蓄電池４９の充放電量を示すものであり、蓄電池ピークカット候補量Ｗ_BatPC（ｉ）がこれに当たる。蓄電池ピークカット候補量Ｗ_BatPC（ｉ）について、充電時は負の値を取り、放電時は正の値を取る。また、電力需要抑制量である（蓄電池ＤＲ候補量Ｗ_BatDR（ｉ）＋負荷制御候補量Ｗ_LC（ｉ））は、電力需要抑制（下げＤＲ）時には０以上の値を取る。また、電力需要増加（上げＤＲ）時には０未満（負）の値を取る。

数式（７）は、需要家から電力系統に対して逆潮流を発生させないための制約条件である。逆潮流が発生すると、電力系統が不安定になるおそれがあり、電力供給事業者１６から禁止されていることが多い。ただし、電力供給事業者１６と協議を行い、電力供給事業者１６からのＤＲ要請に応じるために逆潮流が認められている場合は、ＤＲ要請時間帯もしくはＤＲ要請予測時間帯についてのみ、ＤＲ要請量を上限値として、逆潮流を認める制約条件に変更してもよい。なお、数式（７）の下段（ｅｌｓｅの場合）とは、デマンドレスポンス要請が無い時間帯の条件を指す。また契約電力最大値Ｗ_DMmaxはいわゆるデマンド上限値であって、電力供給事業者１６と需要家との間で契約等によって予め定められる。もしくは、需要家またはアグリゲータが、需要家の電気料金削減のために自主的に設定してもよい。

数式（８）は、蓄電池４９の充放電量が蓄電池４９の能力及び想定利用範囲を超えないための制約条件である。数式（８）において、効率η、ＳＯＣ下限値ＳＯＣ_min、ＳＯＣ上限値ＳＯＣ_maxは需要家、アグリゲータ、または蓄電池メーカーの設計によって予め定められる。また充放電電力最小値Ｗ_Batmin及び充放電電力最大値Ｗ_Batmaxは、蓄電池４９の充放電能力を表すものであり、時間帯ｉにおいて蓄電池４９が可能な、大充放電の規模と小充放電の規模を表すものである。これは蓄電池４９の仕様に応じて予め定められる。

数式（９）は、ＤＲ要請時に電力需要抑制量を制限するための制約条件である。本制約条件がなければ、電力需要は削減するほど電気料金が低下することから、電力需要＝０との解が求まり、需要家の快適性は著しく低下する。数式（９）において、電力需要抑制最大値W_DRmaxは、例えばＤＲ要請量Ｗ_{DR_EST}（ｉ）であってよい。

最適電力算出部４８は、ＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST_q}（ｉ），ＤＲ発令確率Ｐ_{DR_q}（ｉ）、ＤＲ実施候補量Ｗ_{DR_r}（ｉ）及び負荷制御候補量Ｗ_{LC_r}（ｉ）の抽出を、全時間帯ｔ１〜ｔｎに亘って実行する。

なお、ＤＲ実施候補量Ｗ_{DR_r}（ｔ１）及び負荷制御候補量Ｗ_{LC_r}（ｔ１）の抽出に当たり、数式（６）〜（１０）以外の制約条件を加えてもよい。例えばＤＲ発生確率やＤＲ要請量が最も高くなるいわゆる最悪ケースに対応するＤＲ実施候補量Ｗ_{DR_r}（ｔ１）及び負荷制御候補量Ｗ_{LC_r}（ｔ１）を抽出してもよい。

次にＤＲ対応コスト算出部４４は、ＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST_q}（ｔ１），ＤＲ発令確率Ｐ_{DR_q}（ｔ１）、ＤＲ実施候補量Ｗ_{DR_r}（ｔ１）を数式（４）に代入して、時間帯ｔ１におけるＤＲ対応コストＣ_{DR_qr}（ｔ１）を求める。これを残りの全時間帯ｔ２〜ｔｎに亘って実行する。

また負荷制御コスト算出部４６は、負荷制御候補量Ｗ_{LC_r}（ｔ１）を数式（５）に代入して、時間帯ｔ１における負荷制御コストＣ_{LC_qr}（ｔ１）を求める。これを残りの全時間帯ｔ２〜ｔｎに亘って実行する。

さらに最適電力算出部４８は、電力需要予測量Ｗ_DM（ｔ１）、ＰＶ予測量Ｗ_PV（ｔ１）、及びＤＲ実施候補量Ｗ_{DR_r}（ｔ１）を数式（３）に代入して購入電力コストＣ_{E_qr}（ｔ１）を求める。これを残りの全時間帯ｔ２〜ｔｎに亘って実行する。

続いて最適電力算出部４８は、時間帯ｔ１のトータル電力コスト（Ｃ_{DR_qr}（ｔ１）＋Ｃ_{LC_qr}（ｔ１）＋Ｃ_{E_qr}（ｔ１））を求める。これを残りの時間帯ｔ２〜ｔｎに亘って実行し、全時間帯に亘るトータル電力コストが求められる。

最適電力算出部４８は、以上のトータル電力コストの算出を、複数回実行する。例えばＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST_q}（ｔ１）及びＤＲ発令確率Ｐ_{DR_q}（ｔ１）に対応して、前回とは異なるＤＲ実施候補量Ｗ_{DR_r1}（ｔ１）及び負荷制御候補量Ｗ_{LC_r1}（ｔ１）の組み合わせを抽出する。例えばモンテカルロ・シミュレーションに基づいて１００点ほど異なるプロットを抽出する（ｒ＝１００）。これを全時間帯ｔ１〜ｔｎに亘って実行し、それぞれのケースにおけるトータル電力コストが算出される。

また最適電力算出部４８は、図１９において、エラーバーの範囲内で、前回とは異なるＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST_q1}（ｔ１）及びＤＲ発令確率Ｐ_{DR_q1}（ｔ１）のプロットを抽出する。さらにこれに併せてｒ通りのＤＲ実施候補量Ｗ_{DR_r1}（ｔ１）及び負荷制御候補量Ｗ_{LC_r1}（ｔ１）の組み合わせを抽出する。これを全時間帯ｔ１〜ｔｎに亘って実行し、それぞれのケースにおけるトータル電力コストが算出される。

例えばＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST_q}（ｉ）及びＤＲ発令確率Ｐ_{DR_q}（ｉ）の抽出が１００点（ｑ＝１００）であり、このそれぞれに対応するＤＲ実施候補量Ｗ_{DR_r}（ｔ１）及び負荷制御候補量Ｗ_{LC_r}（ｔ１）の組み合わせの抽出が１００点（ｒ＝１００）であり、さらに時間帯が例えば８：００〜８：３０から２０：００〜２０：３０までの２４区間である場合、１００×１００×２４＝２４００００通りの候補群が生成される。またトータル電力コストとして、１００×１００通りの解候補が得られる。

最適電力算出部４８は、１００×１００通りのトータル電力コストの中から最小値を取る値を探索する。最小値の探索に当たり、最適電力算出部４８は、既存の機械学習を実行してもよい。例えば確率勾配法や貪欲法等のアルゴリズムを利用して最小値の探索を行う。

トータル電力コストが最小値となる、最適購入電力コストＣ_{E_OPT}（ｉ）、最適ＤＲ対応コストＣ_{DR_OPT}（ｉ）、及び最適負荷制御コストＤ_{LC_OPT}（ｉ）の組み合わせが求められると、最適電力算出部４８は、これに基づく各種電力量パラメータを求める。

例えば最適負荷制御コストＣ_{LC_OPT}（ｉ）に代入された負荷制御候補量Ｗ_LC（ｉ）を抽出する。また、最適ＤＲ対応コストＣ_{DR_OPT}（ｉ）に代入されたＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）（最適デマンドレスポンス実施予定量）を抽出する。上述したようにＷ_DR（ｉ）＝Ｗ_LC（ｉ）＋Ｗ_BatDR（ｉ）であるから、これから蓄電池ＤＲ候補量Ｗ_BatDR（ｉ）が求められる。蓄電池ＤＲ候補量Ｗ_BatDR（ｉ）が求められると、数式（８）から蓄電池ピークカット候補量Ｗ_BatPC（ｉ）が求められる。最適電力算出部４８は、全時間帯ｉ＝ｔ１〜ｔｎに亘ってこれらの値を求める。

その後、蓄電池制御計画作成部５０は、初期時間帯ｔ１における蓄電池４９のＳＯＣ（ｔ１）、蓄電池ＤＲ候補量Ｗ_BatDR（ｉ）及び蓄電池ピークカット候補量Ｗ_BatPC（ｉ）に基づいて、時間帯ｔ１〜ｔｎに亘る蓄電池４９の充放電計画を算出する（Ｓ１４２）。また、負荷制御計画作成部６０は、負荷制御候補量Ｗ_LC（ｉ）に基づいて、時間帯ｔ１〜ｔｎに亘る負荷４７の制御計画（負荷制御計画）を算出する（Ｓ１４４）。

さらに所定時間（例えば３０分）待機後（Ｓ１４６）、ＣＰＵ２２はアグリゲータシステム１２からデマンドレスポンス要請（小口ＤＲ要請）を受信したか否か判定する（Ｓ１４８）。なお、デマンドレスポンス要請として、複数の時間帯ｉに亘って小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）が設定されている。

需要家電力管理システム１４がデマンドレスポンス要請を受信していない場合、蓄電池放電計画及び負荷制御計画を更新する（Ｓ１５０）ために、ステップＳ１００まで戻る。一方、需要家電力管理システム１４がデマンドレスポンス要請を受信した場合、小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}＝０である時間帯のうち、ステップＳ１１０にて求めたＤＲ発令確率Ｐ_DR＞０かつＤＲ実施候補量Ｗ_DR＞０である時間帯が含まれるか否かが判定される（Ｓ１５２）。

すなわち、小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}＝０であって、ＤＲ発令確率Ｐ_DR＞０かつＤＲ実施候補量Ｗ_DR＞０である場合とは、デマンドレスポンス要請ありと予測してＤＲ実施候補量Ｗ_DRを確保したものの実際にはＤＲ要請が来ない時間帯が存在する場合を指す。当該時間帯にてＤＲ実施候補量Ｗ_DRに沿ってデマンドレスポンスを実行してもインセンティブを受け取れないことから、その分トータルの電力コストは増加する。そこで最適電力算出部４８は、小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}＝０であって、ＤＲ発令確率Ｐ_DR＞０かつＤＲ実施候補量Ｗ_DR＞０である時間帯のＤＲ発令確率Ｐ_DR（ｉ）及びＤＲ要請予測量Ｗ_{DR_EST}（ｉ）を補正した上で（Ｓ１５４）ＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）（最適デマンドレスポンス実施予定量）を再度求め、蓄電池放電計画及び負荷制御計画を更新する（Ｓ１５０）。

ステップＳ１５２にて、小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}＝０であって、ＤＲ発令確率Ｐ_DR＞０かつＤＲ実施候補量Ｗ_DR＞０である時間帯が含まれない場合、比較部６２（デマンドレスポンス回答部）はデマンドレスポンスの実行要請がされた時間帯ｉにおける小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）とＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）とを比較する。

具体的には比較部６２は、時間帯ｉを初期値ｔ１に設定する（Ｓ１５６）。次に比較部６２は、時間帯ｉにおける小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）がゼロであるか否かを判定する（Ｓ１５８）。Ｗ_{DR_SL}（ｉ）＝０である場合、ステップＳ１７２までスキップされる。

Ｗ_{DR_SL}（ｉ）≠０（Ｗ_{DR_SL}（ｉ）＞０）である場合、比較部６２は、ＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）がゼロであるか否かを判定する（Ｓ１６０）。Ｗ_DR（ｉ）＝０である場合、比較部６２は、時間帯ｉにおけるデマンドレスポンスに参加しない（オプトアウトする）旨の指令をアグリゲータシステム１２に回答する（Ｓ１６２）。

このように本実施形態では、時間帯ｉごとにＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）が求められ、さらにＷ_DR（ｉ）＝０とする設定を許容しているため、この値からデマンドレスポンスの参加可否を決定可能となっている。

ステップＳ１６０にてＷ_DR（ｉ）≠０である場合、比較部６２は、ＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）が小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）以上であるか否かを判定する（Ｓ１６４）。ＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）が小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）未満である場合には、比較部６２は、デマンドレスポンスの参加を意味するオプトイン回答をするとともに、ＤＲ可能量としてＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）を出力する（Ｓ１６６）。またはこれに代えて、ＤＲ可能量が小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）に満たないことから、時間帯ｉのオプトアウトをアグリゲータシステム１２に回答してもよい。

一方、ＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）が小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）以上である場合には、比較部６２は、オプトイン回答とともにＤＲ可能量としてアグリゲータシステム１２が割り当てた小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）をＤＲ可能量として出力する（Ｓ１６８）。

さらにその後、蓄電池制御計画作成部５０は、時間帯ｉ以降の蓄電池４９の充放電計画を更新する（Ｓ１７０）。例えば時間帯ｉにおけるＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）から小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）を差し引いた残余に基づいて、時間帯ｉ以降の蓄電池４９のＳＯＣを更新する。

さらに比較部６２は判定対象の時間帯（ｉ）が終了時間帯ｔｎに到達したか否かを判定する（Ｓ１７２）。終了時間帯ｔｎに未到達の場合は、時間帯ｉをインクリメントして（Ｓ１７４）ステップＳ１５８まで戻る。

判定対象の時間帯（ｉ）が終了時間帯ｔｎに到達した場合、需要家電力管理システム１４は時間帯ｔ１に到達したか否かを判定する（Ｓ１７８）。時間帯ｔ１に未到達の場合は所定時間待機して（Ｓ１７６）、再びステップＳ１７８に戻る。

時間帯ｔ１に到達した場合、コントローラ５２は、時間帯ｉ＝ｔ１に設定し（Ｓ１８０）、時間帯（ｉ）における蓄電池ＤＲ候補量Ｗ_BatDR（ｉ）及び蓄電池ピークカット候補量Ｗ_BatPC（ｉ）に基づいて蓄電池４９の充放電制御を実行する（Ｓ１８２）。またコントローラ５２は、時間帯（ｉ）における負荷制御候補量Ｗ_LC（ｉ）に基づいて負荷４７の電力消費を制御する。（Ｓ１８４）。

さらにコントローラ５２は、時間帯ｉが終了したか否かを判定する（Ｓ１８６）。時間帯ｉが終了していない場合、ステップＳ１８２まで戻る。終了した場合は時間帯ｉが終了時間帯ｔｎに到達しているか否かを判定する（Ｓ１８８）。時間帯ｉが終了時間帯ｔｎに到達していない場合は時間帯ｉをインクリメントして（Ｓ１９０）ステップＳ１８２まで戻る。時間帯ｉが終了時間帯ｔｎに到達した場合、本フローが終了する。

なお、図３、図４のフローでは、アグリゲータシステム１２からのデマンドレスポンス要請を受信し、その回答としてＤＲ可能量及びオプトイン／オプトアウト回答をアグリゲータシステム１２に送信していたが、この形態に限らない。例えばデマンドレスポンス要請がアグリゲータシステム１２から送信される前に、需要家電力管理システム１４から時間帯別のＤＲ可能量及びオプトイン／オプトアウト回答を送信してもよい。

ＤＲ可能量を取得することで、アグリゲータシステム１２は、成功率の高い小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}の設定が可能となる。また、予めオプトアウト回答を取得することで、アグリゲータシステム１２は、より早期にデマンドレスポンスに参加しない需要家及びその時間帯を把握可能となり、小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}の割り当てに当該オプトアウトの有無を反映可能となる。事前にオプトアウトの意思が示されている需要家及びその時間帯が把握できることで、成功率の高い小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}の割り当てが可能となる。

＜アグリゲータシステムにおける処理＞
上述した実施形態では、需要家電力管理システム１４がＤＲ可能量としてＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）（図４Ｓ１６６）または小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）（図４Ｓ１６８）をアグリゲータシステム１２に出力していたが、その他のパラメータや算出式をアグリゲータシステム１２に送り、アグリゲータシステム１２にて、各需要家の負荷制御の平準化（均等化）を図るようにしてもよい。

図２０には、アグリゲータシステム１２のハードウエア構成が例示されている。アグリゲータシステム１２は、ＣＰＵ７２、メモリ７４、入力部７６、表示部７７、及び入出力インターフェース７８を備える。これらの機器はシステムバスを介して接続される。

メモリ７４は、例えばＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリや、ハードディスク等のストレージデバイスを含む、揮発性及び不揮発性メモリ（記憶媒体）から構成される。メモリ７４には、コンピュータをアグリゲータシステム１２として機能させるプログラムが記憶されている。なお、当該プログラムが記憶された、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ等の記憶媒体を読み込むことで、コンピュータをアグリゲータシステム１２として機能させてもよい。また、メモリ７４には図２０に示すようにＤＲ実績データベース８０が構成される。この機能等については後述する。

ＣＰＵ７２は、メモリ７４やＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ等の記憶媒体に記憶されたプログラムの実行に伴い、図２０に示すように、仮想的に複数の機能部が構築される。具体的には、ＣＰＵ７２は、需要家情報収集部９０、平準化演算部９２、ＤＲ要請量調整部９４、及びＤＲ要請量出力部９６を備える。これらの機能等については後述する。

入力部７６は、例えばキーボードやマウス等で構成される。表示部７７は例えばＬＣＤ等で構成され、ＣＰＵ７２の演算処理結果やメモリ７４に記憶された各種データベースの記憶内容を表示可能となっている。

アグリゲータシステム１２は、電力供給事業者１６から大口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_LL}を受信すると、これを小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}に分けて契約先の複数の需要家電力管理システム１４に分配する。本実施形態に係るアグリゲータシステム１２は、この分配の際に、各需要家の負荷制御コストを平準化させ、負荷制御に伴う快適性の低下を需要家間で均等化させる。

＜小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}の分配フロー１＞
図２１には、時間帯ｉ別の小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）の分配フローが例示されている。なお、図２１、図２２、図２３ともに、分配フローは定期的（例えば１０分ごと）に繰り返し実行されてよい。需要家情報収集部９０は、各需要家電力管理システム１４からＤＲコスト算出式（数式（４））を収集する（Ｓ２１０）。続いて需要家情報収集部９０は、各需要家電力管理システム１４から負荷制御コスト算出式（数式（５））を収集する（Ｓ２１２）。さらに需要家情報収集部９０は、各需要家電力管理システム１４から、電力需要予測量Ｗ_DM（ｉ）、ＰＶ発電量予測量Ｗ_PV（ｉ）、及び蓄電池制御計画を収集する（Ｓ２１４）。

次に平準化演算部９２は、各需要家電力管理システム１４の負荷制御コストＣ_LC（ｉ）が均等となるような小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）を算出する（Ｓ２１６）。例えば所定の需要家電力管理システム１４Ａに対する小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）を任意に設定する。次に平準化演算部９２は需要家電力管理システム１４Ａから収集した蓄電池制御計画から、蓄電池ＤＲ候補量Ｗ_BatDR（ｉ）を取得する。さらに両者の差Ｗ_{DR_SL}（ｉ）−Ｗ_BatDR（ｉ）を求めこれを需要家電力管理システム１４Ａの負荷制御量Ｗ_LC（ｉ）とする。次に平準化演算部９２は、求めた負荷制御量Ｗ_LC（ｉ）を、需要家電力管理システム１４Ａから収集した負荷制御コスト算出式（数式（５））に代入して負荷制御コストＣ_LC（ｉ）を得る。

平準化演算部９２は、上記のようにして小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）に対応する負荷制御コストＣ_LC（ｉ）を需要家電力管理システム１４ごとに求め、それぞれの負荷制御コストＣ_LC（ｉ）が平準化するように、小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）を調整する。

なお、全需要家に対する小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）の総和ΣＷ_{DR_SL}（ｉ）と安全係数ｑ（０＜ｑ≦１）との積が、電力供給事業者１６から受信した大口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_LL}（ｉ）と等しくなるとの制約条件（ΣＷ_{DR_SL}（ｉ）×ｑ＝Ｗ_{DR_LL}（ｉ））も加えられた上で、小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）の調整が実行される。

次にＤＲ要請量出力部９６は、平準化処理後の小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）を各需要家電力管理システム１４に送信する（Ｓ２１８）。需要家電力管理システム１４では、図４のステップＳ１５８〜Ｓ１６８に沿って、オプトイン／オプトアウトをアグリゲータシステム１２に回答する。

アグリゲータシステム１２は、オプトイン回答が得られた全需要家に対する小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）の総和ΣＷ_{DR_SL}（ｉ）をデマンドレスポンス可能量として電力供給事業者１６に送信する。なお、ΣＷ_{DR_SL}（ｉ） ＞ Ｗ_{DR_LL}（ｉ）である場合、大口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_LL}（ｉ）をデマンドレスポンス可能量として電力供給事業者１６に送信してもよい。

＜小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}の分配フロー２＞
図４のステップＳ１６６等にて説明されたように、平準化処理後の小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）が需要家電力管理システム１４にて算出されたＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）（最適デマンドレスポンス実施予定量）を超過する場合、需要家電力管理システム１４によりオプトアウトが選択される可能性がある。例えば、複数の需要家電力管理システム１４の中で相対的に負荷制御コストＣ_LC（ｉ）が小さい値に算出された需要家電力管理システム１４に対して、平準化処理によって小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）が引き上げられると、その小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）がＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）を超過し、オプトアウトに繋がる場合がある。

このような場合に、需要家電力管理システム１４からオプトイン回答をより確実に得るために、平準化処理後の小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}を調整してもよい。図２２には図２１とは別例の小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}の分配フローが例示されている。なお、図２１のフローと同一のステップ符号が付されたものについては同一の処理が行われることから、適宜説明を省略する。

ステップＳ２１５にて需要家情報収集部９０は、各需要家電力管理システム１４から、電力需要予測量Ｗ_DM（ｉ）、ＰＶ発電量予測量Ｗ_PV（ｉ）、及び蓄電池制御計画に加えて、ＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）（最適デマンドレスポンス実施予定量）を収集する（Ｓ２１５）。

さらにステップＳ２１６にて平準化処理された小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）が算出されると、ＤＲ要請量調整部９４は、それぞれの需要家電力管理システム１４に対応する小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）が、当該それぞれの需要家電力管理システム１４から収集したＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）を超過するか否かを判定する（Ｓ２２０）。

全ての需要家電力管理システム１４に対する、全ての時間帯ｉにおける小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）がＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）以下に収まっていれば、そのままステップＳ２１８に進む。一方、ＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）を超過するような小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）が存在する場合、ＤＲ要請量調整部９４により、小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）に対する調整（目減らし）が行われる（Ｓ２２２）。

例えばステップＳ２２２では、小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）と調整係数λとの積を新たな小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）とする。調整係数λはＤＲ実績データベース８０に記憶されており、需要家電力管理システム１４ごとに記憶されている。

調整係数λは例えば１未満の係数である。または、小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）とＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）との差分ΔＷ_DRに応じて値が変化する関数λ（ΔＷ_DR）であってもよい。この場合、差分ΔＷ_DRが増加するほど引き下げ幅が増加するような関数であってよい。

調整係数λによって引き下げられた小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）はＤＲ要請量出力部９６に送られ、調整係数λが掛けられていない他の小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）とともに需要家電力管理システム１４に送信される（Ｓ２１８）。

さらにアグリゲータシステム１２は、各需要家電力管理システム１４からオプトイン／オプトアウトの回答を受信する（Ｓ２２４）。この回答結果と、当該回答に対応するＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）及び小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）の差分とがＤＲ実績データベース８０に記憶される（Ｓ２２６）。なお、差分を記憶する代わりに、またはこれに加えて、ＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）及び小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）そのものを記憶してもよい。

ＤＲ要請量調整部９４は、オプトイン／オプトアウトの回答結果を受けて、各需要家電力管理システム１４に対応する調整係数λを更新する（Ｓ２２８）。例えばオプトイン回答が得られた需要家電力管理システム１４に対応する調整係数λについてはその値が維持される。

オプトアウト回答が得られた需要家電力管理システム１４に対応する調整係数λについてはその値が引き下げられる。また、調整係数λが小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）とＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）との差分ΔＷ_DRに応じて値が変化する関数である場合は、差分ΔＷ_DRの増加率に対する引き下げ幅を増加させる。

なお、オプトイン／オプトアウトの回答状況や調整係数λによる小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）の引き下げに伴い、最終的にオプトイン回答が得られた全需要家に対する小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）の総和ΣＷ_{DR_SL}（ｉ）が、電力供給事業者１６から受信した大口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_LL}（ｉ）未満となる場合がある。このような場合、アグリゲータシステム１２は、上記の総和ΣＷ_{DR_SL}（ｉ）をデマンドレスポンス可能量として電力供給事業者１６に送信する。

＜小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}の分配フロー３＞
図２２のフローでは、調整係数λによって引き下げられた小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）を決定値としてオプトイン・オプトアウトの回答を待つプロセスを採っていたが、より確実にオプトイン回答に結びつくようなフローを構築することもできる。図２３には図２１、図２２とは異なる小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}の分配フローが例示される。なお、図２１、図２２と同一のステップ符号については同一の処理が実行されるため、以下では適宜説明を省略する。

ステップＳ２１６にて平準化処理された小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）が需要家電力管理システムごとに算出されると、ＤＲ要請量調整部９４は、複数の需要家電力管理システム１４の識別番号ｊを初期値１に設定する（Ｓ２３０）。またＤＲ要請量調整部９４は需要家電力管理システム１４＿ｊとの折衝回数ｋを初期値１に設定する（Ｓ２３１）。

さらにＤＲ要請量調整部９４は、ＤＲ要請量出力部９６を介して、需要家電力管理システム１４＿ｊに、仮要請として小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）＿ｊを送信する（Ｓ２３２）。これに対して需要家電力管理システム１４＿ｊからオプトイン／オプトアウトの仮回答がアグリゲータシステム１２に送信される。

ＤＲ要請量調整部９４は、需要家電力管理システム１４＿ｊからの仮回答がオプトアウトであったか否かを判定する（Ｓ２３４）。オプトアウトではない（オプトインである）場合、ＤＲ要請量調整部９４は識別番号ｊが最終番号ｎであるか否かを判定する（Ｓ２４４）。ｊ≠ｎである場合、識別番号ｊをインクリメントして（Ｓ２４６）、次の需要家電力管理システム１４＿ｊの回答を参照する。

ステップＳ２３４にて、需要家電力管理システム１４＿ｊからオプトアウトの仮回答が得られた場合、ＤＲ要請量調整部９４は、折衝回数ｋが所定の閾値回数ｋ＿ｔｈ以上であるか否かを判定する（Ｓ２３６）。ｋ＜ｋ＿ｔｈである場合、ＤＲ要請量調整部９４は、調整係数λに基づいて小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）＿ｊを調整する（Ｓ２３８）。例えば上述したように調整係数λによって小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）＿ｊを引き下げる。その後ＤＲ要請量調整部９４は、折衝回数ｋをインクリメントする（Ｓ２４０）。

調整後の小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）＿ｊは、再び需要家電力管理システム１４＿ｊに送信される（Ｓ２３２）。以下、オプトアウトの回答を得た場合には、閾値回数ｋ＿ｔｈに達するまで調整係数λによる小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）＿ｊの調整（目減らし）が繰り返し行われる。この折衝の過程で需要家電力管理システム１４Ａからオプトインの回答を得た場合には、これを最終回答としてステップＳ２４４に進む。

一方、オプトアウトの仮回答を得た場合で、かつ、ステップＳ２３６にて折衝回数ｋが閾値回数ｋ＿ｔｈ以上である場合、ＤＲ要請量調整部９４は需要家電力管理システム１４＿ｊからのオプトアウト回答を最終回答として受諾する（Ｓ２４２）。

このように、小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）の調整を行うことで、需要家電力管理システム１４が受け入れ易い条件が得られる。また、一旦オプトアウト回答を得た後に条件（小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ））を調整して再度需要家電力管理システム１４にオプトイン／オプトアウトの回答を求めることで、電力需給調整に参加する（オプトインする）需要家の増加が見込まれる。需要家の参加率が高くなるほど大口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_LL}（ｉ）の達成率（成功率）が高くなる。このように本実施形態に係るアグリゲータシステム１２は、電力供給事業者１６及び需要家に対して質の高い電力需給調整を行うことが可能となる。

ステップＳ２４４にて全ての需要家電力管理システム１４＿ｊに対してオプトイン／オプトアウトの最終回答が得られた場合、この最終回答と、当該最終回答に対応するＤＲ実施候補量Ｗ_DR（ｉ）及び小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）の差分とがＤＲ実績データベース８０に記憶される（Ｓ２２６）。ＤＲ要請量調整部９４は、オプトイン／オプトアウトの回答結果を受けて、各需要家電力管理システム１４に対応する調整係数λを更新する（Ｓ２２８）。さらにアグリゲータシステム１２は、オプトイン回答が得られた全需要家に対する小口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_SL}（ｉ）の総和ΣＷ_{DR_SL}（ｉ）をデマンドレスポンス可能量として電力供給事業者１６に送信する。なお、ΣＷ_{DR_SL}（ｉ） ＞ Ｗ_{DR_LL}（ｉ）である場合、大口ＤＲ要請量Ｗ_{DR_LL}（ｉ）をデマンドレスポンス可能量として電力供給事業者１６に送信してもよい。

１０ 電力管理システム、１２ アグリゲータシステム、１４ 需要家電力管理システム、１６ 電力供給事業者、３０ 電力価格データベース、３１ 要求仕様データベース、３２ 電力使用実績データベース、３４ 需要家側ＤＲ実績データベース、３６ 電力需要予測部、３８ デマンドレスポンス発令確率予測部、４０ デマンドレスポンス要請量予測部、４２ 太陽光発電量予測部、４４ デマンドレスポンス対応コスト算出部、４５ 太陽光発電装置、４６ 負荷制御コスト算出部、４７ 負荷、４８ 最適電力算出部、４９ 蓄電池、５０ 蓄電池制御計画作成部、６０ 負荷制御計画作成部、６２ 比較部、８０ アグリゲータ側ＤＲ実績データベース、９０ 需要家情報収集部、９２ 平準化演算部、９４ デマンドレスポンス要請量調整部、９６ デマンドレスポンス要請量出力部。

Claims (6)

1. 需要家に分配される小口デマンドレスポンス要請量に応じて前記需要家に設けられた蓄電池及び負荷の電力管理を行う、需要家電力管理システムであって、
   電力供給事業者の電力供給能力及び当該電力供給事業者に対する電力需要予測に基づいて、デマンドレスポンス発令確率を求めるとともに、前記デマンドレスポンス発令確率に応じたデマンドレスポンス要請予測量を複数の時間帯別に求める、デマンドレスポンス予測部と、
   前記デマンドレスポンス発令確率及び要請予測量と、前記蓄電池の充放電及び前記負荷の消費電力調整によるデマンドレスポンス実施予定量とに基づいた、インセンティブ金額及びペナルティ金額を含むデマンドレスポンス対応コストを求める、デマンドレスポンス対応コスト算出部と、
   前記負荷の消費電力調整量に応じて変化する快適性を金額換算した負荷制御コストを求める、負荷制御コスト算出部と、
   購入電力コスト、前記デマンドレスポンス対応コスト、及び前記負荷制御コストの、前記複数の時間帯に亘る総和を最小化させる前記蓄電池の充放電電力量及び前記負荷の消費電力調整量を求める最適電力算出部と、
   を備える、需要家電力管理システム。
2. 請求項１に記載の需要家電力管理システムであって、
   前記最適電力算出部により求められた、前記複数の時間帯に亘る前記蓄電池の充放電電力量に基づいて、前記複数の時間帯に亘る蓄電池電力管理計画を作成する蓄電池制御計画作成部と、
   前記最適電力算出部によって求められた前記蓄電池の充放電力量及び前記負荷の消費電力調整量から求められる最適デマンドレスポンス実施予定量と、前記需要家に分配された前記小口デマンドレスポンス要請量とに基づいて、デマンドレスポンスの参加可否を前記複数の時間帯別に決定するデマンドレスポンス回答部と、
   を備える、需要家電力管理システム。
3. 請求項２に記載の需要家電力管理システムであって、
   所定の時間帯における前記最適デマンドレスポンス実施予定量が非ゼロであって、かつ、前記需要家に分配された前記所定の時間帯における前記小口デマンドレスポンス要請量がゼロである場合に、前記最適電力算出部は、前記所定の時間帯における前記最適デマンドレスポンス実施予定量を再度求める、需要家電力管理システム。
4. 前記電力供給事業者から受信した大口デマンドレスポンス要請量を複数の前記小口デマンドレスポンス要請量に分けて、請求項１から３のいずれか一つに記載の複数の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であって、
   前記アグリゲータシステムは、
   複数の前記需要家電力管理システムから、前記負荷制御コストの算出式を取得する収集部と、
   複数の前記需要家電力管理システムのぞれぞれの前記負荷制御コストの算出式に基づいて、前記負荷制御コストが平準化するように、前記小口デマンドレスポンス要請量を求める演算部と、
   を備える、アグリゲータシステム。
5. 請求項２または３に従属する請求項４に記載のアグリゲータシステムであって、
   前記収集部は複数の前記需要家電力管理システムから、前記最適デマンドレスポンス実施予定量を収集し、
   前記演算部によって求められた前記小口デマンドレスポンス要請量が前記最適デマンドレスポンス実施予定量を超過するときに、前記小口デマンドレスポンス要請量を引き下げる調整部を備える、アグリゲータシステム。
6. 請求項２または３に従属する請求項４に記載のアグリゲータシステムであって、
   前記演算部によって求められた前記小口デマンドレスポンス要請量を仮要請として複数の前記需要家電力管理システムに出力する出力部と、
   前記小口デマンドレスポンス要請量に対する前記デマンドレスポンスの参加可否の仮回答が不参加である場合に、当該不参加の仮回答をした前記需要家電力管理システムに対する前記小口デマンドレスポンス要請量を引き下げる調整部を備える、アグリゲータシステム。