JP2019091106A - 電力計画装置、電力需給制御システム、および、電力計画方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】調達用電源を電力市場から調達するときのリスクを盛り込んだ需給制御計画の立案を支援すること。【解決手段】電力需給制御装置１は、電力市場から調達するリスクを伴う調達用電源ごとに、過去に制御を行ったときの制御が指令通りに達成された度合いを示す制御達成確率３３ｃと、調達用電源ごとの電源出力とをもとに、必要とされる電源出力を調達用電源が出力できなくなる確率である電源調達リスクデータ３４を算出する電源調達リスク算出部１４と、電源調達リスクデータ３４が所定基準に達するまで、需給制御計画データ３２に対して調達用電源を追加する需給制御計画修正部１５とを有する。【選択図】 図２
Description
本発明は、電力計画装置、電力需給制御システム、および、電力計画方法に関わる。
近年、太陽光発電や風力発電に代表される自然エネルギーが発電系統に大量導入されつつある。それらの自然エネルギーは急峻かつ事前想定困難な発電出力変動を伴う出力制御ができない電力供給源である。
特許文献１には、自然エネルギーによる出力変動と一般負荷による需要変動を切り分けて地域要求電力（ＡＲ：Area Requirement）を算出する需給制御システムが記載されている。この需給制御システムにより、自然エネルギーの急激な出力変動に対してもＬＦＣ発電機の出力追従が可能となり、需給制御性能を向上させることが可能となる。
特許文献１には、自然エネルギーによる出力変動と一般負荷による需要変動を切り分けて地域要求電力（ＡＲ：Area Requirement）を算出する需給制御システムが記載されている。この需給制御システムにより、自然エネルギーの急激な出力変動に対してもＬＦＣ発電機の出力追従が可能となり、需給制御性能を向上させることが可能となる。
電力系統を安定して運用するために、電力の需要量に対して、発電機で発電される電力の供給量が一致するような需給制御計画の立案が、電力系統運用者に求められている。需給制御計画に盛り込む電力の需要量や供給量は、時間とともに変動するため、正確な予測値を事前に計算することは困難である。そのため、需給制御計画の実行時点において、電力の供給量が需要量に対して不足することも起こりうる。
ところで、従来、電力会社は、自前で保有している発電施設（以下、「自前電源」）を用いて、火力発電、水力発電、原子力発電などを行ってきた。これらの自前電源は、発電時期や発電量などをきめ細かく制御しやすいため、電源制御の不確実性が低く安定した電力供給源といえる。しかし、発電量が不足したときに新たな発電施設を追加するには、発電所の建設段階から長期間の準備がかかるため、急な電力調達には不向きである。
一方、新たな電力供給源として、外部の電力市場を通じて調達可能な電源（以下、「調達用電源」）が注目されている。調達用電源を柔軟に調達し、取引を行うことができる電力市場（需給調整市場）を2020年を目途に創設することで、調達用電源の確保を加速化させることが期待される。よって、電力会社は、自前電源であらかじめ用意した電力の供給量が急に不足したときには、電力市場から調達用電源を確保することで、需給制御計画における電力不足を解消することができる。つまり、電力系統運用者は、事前調達した調達用電源に対し適切な制御指令を送信することで需要と供給とを一致させ、系統周波数を閾値内に収め、系統の安定運用を実現することができる。
調達用電源の例として、蓄電池制御、揚水発電のポンプアップ、電気自動車の充放電制御、デマンドレスポンス（ＤＲ：Demand Response）があげられる。また、複数の調達用電源を包含するマイクログリッド、仮想発電所（ＶＰＰ：Virtual Power Plant）も存在する。火力発電、水力発電の休廃止により自前電源の規模が減少するなか、外部の調達用電源を需給制御計画に盛り込む割合は、増加傾向にある。
ここで、自前電源に比べて、電力市場から調達する調達用電源は、多様な制御性能および運用制約を持つ。例えば、ＤＲは制御指令の形態やインセンティブの多寡により需要家の応答性が変化するため、事前に想定した電力出力を発揮できないなどのリスクを伴う。
ここで、自前電源に比べて、電力市場から調達する調達用電源は、多様な制御性能および運用制約を持つ。例えば、ＤＲは制御指令の形態やインセンティブの多寡により需要家の応答性が変化するため、事前に想定した電力出力を発揮できないなどのリスクを伴う。
しかし、従来の技術では、調達用電源を電力市場から調達するときのリスクを需給制御計画に盛り込む仕組みは提案されていない。例えば、特許文献１に記載の需給制御システムでは、自然エネルギーの発電出力変動のようなもともと人間には制御できない気候の変化についての考慮にとどまり、人間には制御できるものの、電力市場から調達するときのリスクを伴う調達用電源は、対象外である。
そこで、本発明は、調達用電源を電力市場から調達するときのリスクを盛り込んだ需給制御計画の立案を支援することを、主な課題とする。
前記課題を解決するために、本発明の電力計画装置は、以下の特徴を有する。
本発明は、電力市場から調達するリスクを伴う調達用電源ごとに、過去に制御を行ったときの制御が指令通りに達成された度合いを示す制御達成確率と、前記調達用電源ごとの電源出力とをもとに、需給制御計画データに含まれる制御対象の前記調達用電源が、必要とされる電源出力を出力できなくなる確率である電源調達リスクデータを算出する電源調達リスク算出部と、
前記電源調達リスクデータが所定基準に達するまで、前記需給制御計画データに対して前記調達用電源を制御対象として追加する需給制御計画部とを有することを特徴とする。
その他の手段は、後記する。
本発明は、電力市場から調達するリスクを伴う調達用電源ごとに、過去に制御を行ったときの制御が指令通りに達成された度合いを示す制御達成確率と、前記調達用電源ごとの電源出力とをもとに、需給制御計画データに含まれる制御対象の前記調達用電源が、必要とされる電源出力を出力できなくなる確率である電源調達リスクデータを算出する電源調達リスク算出部と、
前記電源調達リスクデータが所定基準に達するまで、前記需給制御計画データに対して前記調達用電源を制御対象として追加する需給制御計画部とを有することを特徴とする。
その他の手段は、後記する。
本発明によれば、調達用電源を電力市場から調達するときのリスクを盛り込んだ需給制御計画の立案を支援することができる。
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。
図１は、電力需給制御システムの構成図である。
電力需給制御システムは、電力需給制御装置１が、電力会社が保有する自前電源の設備と、電力市場管理システム３００を介して調達される調達用電源とをそれぞれ管理するように構成される。
電力需給制御システムは、電力需給制御装置１が、電力会社が保有する自前電源の設備と、電力市場管理システム３００を介して調達される調達用電源とをそれぞれ管理するように構成される。
電力需給制御装置１の内部構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１と、表示装置２０２と、通信手段２０３と、入力手段２０４と、メモリ２０５と、記憶装置２０６とがバス線２１１に接続されている。
ＣＰＵ２０１は、計算プログラムを実行して、系統状態の算出や、制御信号の生成などを行う。メモリ２０５は、表示用の画像データ、系統状態の算出結果データなどを一旦格納するメモリであり、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを用いて構成される。メモリ２０５は、ＣＰＵ２０１により必要な画像データを生成して表示装置２０２に表示する。
電力系統運用者などのユーザは、入力手段２０４の所定のインタフェースを通じて各種閾値などのパラメータを設定・変更し、電力需給制御装置１の動作を適切に設定できる。また、ユーザは、入力手段２０４の所定のインタフェースを通じて確認したいデータの種類を選択し、表示装置２０２に表示させることができる。
ＣＰＵ２０１は、計算プログラムを実行して、系統状態の算出や、制御信号の生成などを行う。メモリ２０５は、表示用の画像データ、系統状態の算出結果データなどを一旦格納するメモリであり、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを用いて構成される。メモリ２０５は、ＣＰＵ２０１により必要な画像データを生成して表示装置２０２に表示する。
電力系統運用者などのユーザは、入力手段２０４の所定のインタフェースを通じて各種閾値などのパラメータを設定・変更し、電力需給制御装置１の動作を適切に設定できる。また、ユーザは、入力手段２０４の所定のインタフェースを通じて確認したいデータの種類を選択し、表示装置２０２に表示させることができる。
通信手段２０３は、通信ネットワーク１０８を通じて計測装置２１および計測装置２１から潮流値、電圧値などの系統状態量を取得する。
記憶装置２０６は、各種プログラムおよびデータを保持する。記憶装置２０６は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はフラッシュメモリなどで構成される。記憶装置２０６は、例えば、後述する各種機能を実現し得るプログラムおよびデータなどを保持する。記憶装置２０６に記憶されているプログラムおよびデータは、必要に応じてＣＰＵ２０１に読み出されて実行される。なお、記憶装置２０６は各種のデータベース（ＤＢ）で構成されている。
記憶装置２０６は、各種プログラムおよびデータを保持する。記憶装置２０６は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はフラッシュメモリなどで構成される。記憶装置２０６は、例えば、後述する各種機能を実現し得るプログラムおよびデータなどを保持する。記憶装置２０６に記憶されているプログラムおよびデータは、必要に応じてＣＰＵ２０１に読み出されて実行される。なお、記憶装置２０６は各種のデータベース（ＤＢ）で構成されている。
電力市場管理システム３００は、発電事業者および送配電事業者が電力の売買を行う電力市場の取引を管理する。市場運用の方式は取引される商品の種別により多様な形態が存在する。例えば、需給制御の１日前までに入札・約定を完了するスポット市場の市場運用形態を用いてもよいし、需給制御を行う当日に調達用電源を追加取引するリアルタイム市場の市場運用形態を用いてもよい。
電力市場管理システム３００は、電力取引情報、および調達対象、調達スケジュールなどにより規定される電力計画データを、情報通信ネットワーク１０８を介して電力需給制御装置１と送受信する。この電力取引情報には、売電価格、売電量、売電対象電源の制御性能・制御要件などが含まれている。
電力市場管理システム３００は、火力発電電源、水力発電電源、蓄電池制御電源、揚水発電電源、電気自動車の充放電制御電源、ＤＲ電源、マイクログリッド制御電源、および、ＶＰＰ制御電源のうちの少なくとも１つの電源を、調達用電源として電力市場から提供する。
電力市場管理システム３００は、電力取引情報、および調達対象、調達スケジュールなどにより規定される電力計画データを、情報通信ネットワーク１０８を介して電力需給制御装置１と送受信する。この電力取引情報には、売電価格、売電量、売電対象電源の制御性能・制御要件などが含まれている。
電力市場管理システム３００は、火力発電電源、水力発電電源、蓄電池制御電源、揚水発電電源、電気自動車の充放電制御電源、ＤＲ電源、マイクログリッド制御電源、および、ＶＰＰ制御電源のうちの少なくとも１つの電源を、調達用電源として電力市場から提供する。
電力会社が保有する自前電源の設備として、例えば、発電機１０１（１０１ａ、１０１ｂ）と、変電所１０２と、調相機器１０３と、電力負荷１０４と、外部電力系統１０５と、計測装置１２１（１２１ａ〜１２１ｅ）とが図示されており、これらの各設備は情報通信ネットワーク１０８を介して電力需給制御装置１と接続される。
情報通信ネットワーク１０８は、双方向にデータを伝送可能なネットワークである。情報通信ネットワーク１０８は、例えば、有線ネットワーク若しくは無線ネットワーク、又はそれらの組み合わせで構成される。情報通信ネットワーク１０８は、いわゆるインターネットであってもよいし、専用線のネットワークであってもよい。
情報通信ネットワーク１０８は、双方向にデータを伝送可能なネットワークである。情報通信ネットワーク１０８は、例えば、有線ネットワーク若しくは無線ネットワーク、又はそれらの組み合わせで構成される。情報通信ネットワーク１０８は、いわゆるインターネットであってもよいし、専用線のネットワークであってもよい。
発電機１０１は、発電力を生じる発電機であり、火力発電、水力発電、原子力発電、太陽光発電、風力発電、バイオマス発電、潮流発電を含むいずれかの発電手法により発電力を生じる発電機である。
発電機１０１ａは、電力系統の高電圧側に設置される火力発電、水力発電、原子力発電などを含む大規模発電機である。発電機１０１ａは計測装置１２１ａ経由で発電量を含む系統状態量を電力需給制御装置１に送信し、電力需給制御装置１から送信された制御指令情報に応じて発電量を含む系統状態量を変化させる。
発電機１０１ｂは、電力系統の低電圧側に設置される太陽光発電、風力発電、コジェネレーションなどを含む中小規模発電機であり、図１では、太陽光発電を行うソーラーパネルを図示している。発電機１０１ｂは、計測装置１２１ｄ経由で発電量を含む系統状態量を電力需給制御装置１に送信する。
発電機１０１ａは、電力系統の高電圧側に設置される火力発電、水力発電、原子力発電などを含む大規模発電機である。発電機１０１ａは計測装置１２１ａ経由で発電量を含む系統状態量を電力需給制御装置１に送信し、電力需給制御装置１から送信された制御指令情報に応じて発電量を含む系統状態量を変化させる。
発電機１０１ｂは、電力系統の低電圧側に設置される太陽光発電、風力発電、コジェネレーションなどを含む中小規模発電機であり、図１では、太陽光発電を行うソーラーパネルを図示している。発電機１０１ｂは、計測装置１２１ｄ経由で発電量を含む系統状態量を電力需給制御装置１に送信する。
変電所１０２は、電力系統内の送電線間に設置され、大規模発電機である発電機１０１ａが設置される高電圧側から送電される電力の電圧値を変更し、電力負荷１０４が設置されている低電圧側に送電する。変電所１０２には、電力コンデンサ、分路リアクトルなどの調相機器１０３が接続される。
調相機器１０３は、電力系統内における無効電力を変化させることにより、電力系統内の電圧分布を制御する機器であり、電力コンデンサ、分路リアクトル、ＳＴＡＴＣＯＭ、ＳＶＣなどを含む。一部の調相機器１０３は、電力需給制御装置１から送信された制御指令情報を計測装置１２１ｂ経由で受信し、制御指令情報に応じて発電量を含む系統状態量を変化させる。
電力負荷１０４は、電力を消費する電動機、照明器具などをその内部に含む家庭、工場、ビル、施設である。外部電力系統１０５は、電力需給制御装置１からの制御が不可能である外部の電力系統であり、連系線により自系統と接続している。
調相機器１０３は、電力系統内における無効電力を変化させることにより、電力系統内の電圧分布を制御する機器であり、電力コンデンサ、分路リアクトル、ＳＴＡＴＣＯＭ、ＳＶＣなどを含む。一部の調相機器１０３は、電力需給制御装置１から送信された制御指令情報を計測装置１２１ｂ経由で受信し、制御指令情報に応じて発電量を含む系統状態量を変化させる。
電力負荷１０４は、電力を消費する電動機、照明器具などをその内部に含む家庭、工場、ビル、施設である。外部電力系統１０５は、電力需給制御装置１からの制御が不可能である外部の電力系統であり、連系線により自系統と接続している。
各計測装置１２１（１２１ａ〜１２１ｅ）は、各発電機１０１における発電量、調相機器１０３における調相量、送電線における潮流値、電圧値、などの系統状態量を計測するセンサを内部に含む。
各計測装置１２１と電力需給制御装置１とは、情報通信ネットワーク１０８を通じて通信する。各計測装置１２１から電力需給制御装置１に送信するデータは、例えば、計測した系統状態量である。各計測装置１２１が電力需給制御装置１から受信するデータは、例えば、送信された系統の系統状態量および内部に蓄積された情報を用いて算出した制御指令情報である。
各計測装置１２１と電力需給制御装置１とは、情報通信ネットワーク１０８を通じて通信する。各計測装置１２１から電力需給制御装置１に送信するデータは、例えば、計測した系統状態量である。各計測装置１２１が電力需給制御装置１から受信するデータは、例えば、送信された系統の系統状態量および内部に蓄積された情報を用いて算出した制御指令情報である。
図２は、電力需給制御装置１の構成図である。
電力需給制御装置１のＣＰＵ２０１が構成する処理部１０は、需給変動予測部１１と、需給制御計画作成部１２と、電源制御不確実性算出部１３と、電源調達リスク算出部１４と、需給制御計画修正部１５とを含めて構成される。
電力需給制御装置１のメモリ２０５には、処理部１０の計算経過データとして、需給変動予測データ３１と、需給制御計画データ３２と、電源制御不確実性データ３３と、電源調達リスクデータ３４と、リスク考慮計画データ３５とが格納される。
電力需給制御装置１の記憶装置２０６には、周波数変動値２１と、連系潮流変動値２２と、発電量変動値２３と、気象変動値２４と、電力市場入札データ２５と、制御指令応答実績データ２６と、電源調達リスク上限データ２７とが記憶される。なお、各種変動値２１〜２４（周波数変動値２１と、連系潮流変動値２２と、発電量変動値２３と、気象変動値２４）は、時間とともに変動する値として、センサで計測した実績値でもよいし、予測モデルによる予測値でもよいし、ある時点では実績値で別の時点では予測値などのように混在していてもよい。
電力需給制御装置１のＣＰＵ２０１が構成する処理部１０は、需給変動予測部１１と、需給制御計画作成部１２と、電源制御不確実性算出部１３と、電源調達リスク算出部１４と、需給制御計画修正部１５とを含めて構成される。
電力需給制御装置１のメモリ２０５には、処理部１０の計算経過データとして、需給変動予測データ３１と、需給制御計画データ３２と、電源制御不確実性データ３３と、電源調達リスクデータ３４と、リスク考慮計画データ３５とが格納される。
電力需給制御装置１の記憶装置２０６には、周波数変動値２１と、連系潮流変動値２２と、発電量変動値２３と、気象変動値２４と、電力市場入札データ２５と、制御指令応答実績データ２６と、電源調達リスク上限データ２７とが記憶される。なお、各種変動値２１〜２４（周波数変動値２１と、連系潮流変動値２２と、発電量変動値２３と、気象変動値２４）は、時間とともに変動する値として、センサで計測した実績値でもよいし、予測モデルによる予測値でもよいし、ある時点では実績値で別の時点では予測値などのように混在していてもよい。
以下が、処理部１０の概要である。
需給変動予測部１１は、各種変動値２１〜２４を入力として、図３の需給変動予測データ３１を算出する（算出処理の詳細は図１０）。
需給制御計画作成部１２は、需給変動予測データ３１と、図４の電力市場入札データ２５とを入力として、図５の需給制御計画データ３２を作成する。
電源制御不確実性算出部１３は、図６の制御指令応答実績データ２６を入力として、図７の電源制御不確実性データ３３を算出する（算出処理の詳細は図１１）。
電源調達リスク算出部１４は、需給変動予測データ３１と、需給制御計画データ３２と、電源制御不確実性データ３３とを入力として、図８の電源調達リスクデータ３４を算出する（算出処理の詳細は図１２）。
需給制御計画修正部１５は、電源調達リスクデータ３４と、図９の電源調達リスク上限データ２７とを入力として、需給制御計画データ３２をリスク考慮計画データ３５へと修正する（修正処理の詳細は図１４）。
需給変動予測部１１は、各種変動値２１〜２４を入力として、図３の需給変動予測データ３１を算出する（算出処理の詳細は図１０）。
需給制御計画作成部１２は、需給変動予測データ３１と、図４の電力市場入札データ２５とを入力として、図５の需給制御計画データ３２を作成する。
電源制御不確実性算出部１３は、図６の制御指令応答実績データ２６を入力として、図７の電源制御不確実性データ３３を算出する（算出処理の詳細は図１１）。
電源調達リスク算出部１４は、需給変動予測データ３１と、需給制御計画データ３２と、電源制御不確実性データ３３とを入力として、図８の電源調達リスクデータ３４を算出する（算出処理の詳細は図１２）。
需給制御計画修正部１５は、電源調達リスクデータ３４と、図９の電源調達リスク上限データ２７とを入力として、需給制御計画データ３２をリスク考慮計画データ３５へと修正する（修正処理の詳細は図１４）。
図３は、需給変動予測データ３１を示す構成図である。需給変動予測データ３１は、１行目の変動周期ごとに、周波数変動値２１の予測値と、連系潮流変動値２２の予測値と、発電量変動値２３の予測値と、気象変動値２４の予測値と、総需給変動値３１ａと、その総需給変動値３１ａに関する予測誤差である総需給誤差値３１ｂとが対応付けられている。入力された各種変動値２１〜２４である一定の時間長を持つ時系列データから変動周期ごとの需給変動予測データ３１を算出する際には、需給変動予測部１１は、フーリエ変換、ウェーブレット変換などの周波数分解手法を適用すればよい。
図４は、電力市場入札データ２５を示す構成図である。電力市場入札データ２５は、電力市場に出されている調達用電源ごとのレコードデータ（行データ）として、制御性能を表す指標（最大制御量、最大出力変化速度、持続時間、起動可能時間）と、電源調達コスト（調達に要する単価の情報）とが対応付けられている。電力市場入札データ２５は、例えば、電力市場管理システム３００から電力需給制御装置１に配布される。
図５は、需給制御計画データ３２を示す構成図である。需給制御計画データ３２は、電力市場入札データ２５から計画に組み込むために選択された調達用電源Ａ，Ｂに対し、制御量、出力変化速度、制御開始時刻、制御終了時刻が、計画内容として対応付けられている。
需給制御計画作成部１２は、需給変動予測データ３１に基づき、変動周期に応じて必要となる電力の供給量を算出し、電力市場入札データ２５に基づき、必要となる供給量を達成するよう調達用電源を選定する。例えば、電力市場入札データ２５に含まれる最大出力変化速度に基づき、各変動周期に割り当てる調達用電源の候補を選定し、電源調達コストに基づくメリットオーダに従い制御する調達用電源を決定する。
需給制御計画作成部１２は、需給変動予測データ３１に基づき、変動周期に応じて必要となる電力の供給量を算出し、電力市場入札データ２５に基づき、必要となる供給量を達成するよう調達用電源を選定する。例えば、電力市場入札データ２５に含まれる最大出力変化速度に基づき、各変動周期に割り当てる調達用電源の候補を選定し、電源調達コストに基づくメリットオーダに従い制御する調達用電源を決定する。
このとき、総需給変動値３１ａが需要増加の傾向を示す場合、需給制御計画作成部１２は、電源調達コストの低い調達用電源から順に出力を増加させるように調達用電源を制御する需給制御計画データ３２を作成する。
一方、総需給変動値３１ａが需要減少の傾向を示す場合、電源調達コストの高い調達用電源から順に出力を減少させるように調達用電源を制御する需給制御計画データ３２を作成する。
選定した調達用電源の出力が制御上下限に達した場合、メリットオーダで次の順位の制御候補となる調達用電源を選定する。以上の工程を繰り返し、需給制御計画作成部１２は、必要となる供給量を満たすまで調達用電源を追加し、最終的な制御候補を決定する。
一方、総需給変動値３１ａが需要減少の傾向を示す場合、電源調達コストの高い調達用電源から順に出力を減少させるように調達用電源を制御する需給制御計画データ３２を作成する。
選定した調達用電源の出力が制御上下限に達した場合、メリットオーダで次の順位の制御候補となる調達用電源を選定する。以上の工程を繰り返し、需給制御計画作成部１２は、必要となる供給量を満たすまで調達用電源を追加し、最終的な制御候補を決定する。
図６は、制御指令応答実績データ２６を示す構成図である。
制御指令応答実績データ２６は、調達用電源ごとに、その制御指令データ２６ａと、応答実績データ２６ｂと、需給条件データ２６ｃとを対応付けた実績データ（つまり、過去に行われた電源制御の結果を示すデータ）である。
制御指令データ２６ａは、制御量、出力変化速度、起動時刻で示される。応答実績データ２６ｂは、制御指令データ２６ａと同じデータ形式であり、制御指令データ２６ａへの応答結果を示す。例えば、調達用電源Ａは、15:00に起動する旨の制御指令データ２６ａが指示されたが、その結果として15分遅れの15:15に起動してしまった旨の応答実績データ２６ｂが記録されている。このように、調達用電源が指示通りに動作するとは限らないことは、電源制御の不確実性となる。
制御指令応答実績データ２６は、調達用電源ごとに、その制御指令データ２６ａと、応答実績データ２６ｂと、需給条件データ２６ｃとを対応付けた実績データ（つまり、過去に行われた電源制御の結果を示すデータ）である。
制御指令データ２６ａは、制御量、出力変化速度、起動時刻で示される。応答実績データ２６ｂは、制御指令データ２６ａと同じデータ形式であり、制御指令データ２６ａへの応答結果を示す。例えば、調達用電源Ａは、15:00に起動する旨の制御指令データ２６ａが指示されたが、その結果として15分遅れの15:15に起動してしまった旨の応答実績データ２６ｂが記録されている。このように、調達用電源が指示通りに動作するとは限らないことは、電源制御の不確実性となる。
需給条件データ２６ｃは、応答実績データ２６ｂにおいて制御が実行された時点での条件データである。需給条件データ２６ｃは、需給変動パターンに影響を与えると推定される情報として、日種（平日、休日、特別日など）、気象（天候、気温など）、時刻・時間帯（朝、昼、夕、夜など）、電源種別、制御直前の時点での現在出力、定格出力の情報を含む。
電源種別は、最左列の調達用電源の種別として、火力発電、水力発電、蓄電池制御、揚水発電、電気自動車の充放電制御、ＤＲ、マイクログリッド制御、ＶＰＰ制御のいずれかを含む。
電源種別は、最左列の調達用電源の種別として、火力発電、水力発電、蓄電池制御、揚水発電、電気自動車の充放電制御、ＤＲ、マイクログリッド制御、ＶＰＰ制御のいずれかを含む。
図７は、電源制御不確実性データ３３を示す構成図である。
電源制御不確実性データ３３は、調達用電源ごとに、その制御指令データ３３ａと、需給条件データ３３ｂと、制御達成確率３３ｃとを対応付けたデータである。制御指令データ３３ａは、制御指令データ２６ａと同様に、制御量、出力変化速度で規定される。需給条件データ３３ｂは、需給条件データ２６ｃと同様に、日種、気象、時刻、現在出力、定格出力で規定される。
制御達成確率３３ｃは、調達用電源の制御に関する不確実性の指標であり、例えば、調達用電源Ａが需給条件データ３３ｂの条件下では、制御指令データ３３ａを９５％の確率で正しく実行する旨が登録される。電源制御不確実性算出部１３は、制御指令応答実績データ２６に対して統計解析を適用することにより、制御達成確率３３ｃを算出する。この制御達成確率３３ｃは、調達用電源および需給条件データ３３ｂの組み合わせごとに算出してもよいし、調達用電源ごとに算出してもよい。
電源制御不確実性データ３３は、調達用電源ごとに、その制御指令データ３３ａと、需給条件データ３３ｂと、制御達成確率３３ｃとを対応付けたデータである。制御指令データ３３ａは、制御指令データ２６ａと同様に、制御量、出力変化速度で規定される。需給条件データ３３ｂは、需給条件データ２６ｃと同様に、日種、気象、時刻、現在出力、定格出力で規定される。
制御達成確率３３ｃは、調達用電源の制御に関する不確実性の指標であり、例えば、調達用電源Ａが需給条件データ３３ｂの条件下では、制御指令データ３３ａを９５％の確率で正しく実行する旨が登録される。電源制御不確実性算出部１３は、制御指令応答実績データ２６に対して統計解析を適用することにより、制御達成確率３３ｃを算出する。この制御達成確率３３ｃは、調達用電源および需給条件データ３３ｂの組み合わせごとに算出してもよいし、調達用電源ごとに算出してもよい。
図８は、電源調達リスクデータ３４を示す構成図である。
電源調達リスクデータ３４は、需給変動予測データ３１の変動周期ごとの総需給変動値３１ａと、変動周期ごとの需給制御計画データ３２と、変動周期ごとの電源調達リスク値３４ａとを対応付けたデータである。
例えば、変動周期10[min]に着目すると、17[MW]の総需給変動値に対応するために、出力6[MW]の調達用電源Ｇ２と、出力3[MW]の調達用電源Ｇ４とを組み合わせた需給制御計画データ３２が立案されている。しかし、変動周期10[min]における調達用電源の電源調達リスク値３４ａは0.8%であるため、調達用電源の供給量のうちの0.8%分が制御指令に従わずに供給されないというリスクがあると、電源調達リスク算出部１４により算出されている。
電源調達リスクデータ３４は、需給変動予測データ３１の変動周期ごとの総需給変動値３１ａと、変動周期ごとの需給制御計画データ３２と、変動周期ごとの電源調達リスク値３４ａとを対応付けたデータである。
例えば、変動周期10[min]に着目すると、17[MW]の総需給変動値に対応するために、出力6[MW]の調達用電源Ｇ２と、出力3[MW]の調達用電源Ｇ４とを組み合わせた需給制御計画データ３２が立案されている。しかし、変動周期10[min]における調達用電源の電源調達リスク値３４ａは0.8%であるため、調達用電源の供給量のうちの0.8%分が制御指令に従わずに供給されないというリスクがあると、電源調達リスク算出部１４により算出されている。
図９は、電源調達リスク上限データ２７を示す構成図である。電源調達リスク上限値２７ａは、電源調達リスクデータ３４の変動周期ごとに許容される電源調達リスク値３４ａの範囲（例えば上限値）が規定される。この電源調達リスク上限データ２７は、例えば、事前にユーザにより手入力されたデータである。
以上、電力需給制御装置１が扱うデータ内容に着目して説明した。以下では、電力需給制御装置１の処理部１０による処理内容について、フローチャートを中心に説明する。
以上、電力需給制御装置１が扱うデータ内容に着目して説明した。以下では、電力需給制御装置１の処理部１０による処理内容について、フローチャートを中心に説明する。
図１０は、需給変動予測部１１による需給変動予測データ３１を算出するフローチャートである。
Ｓ１０１として、需給変動予測部１１は、各計測データを記憶装置２０６から取得する。ここで取得する計測データは、例えば、過去のある時点における各種変動値２１〜２４だけでなく、応答実績データ２６ｂや、需給変動に関連する情報（総需給変動値３１ａ、総需給誤差値３１ｂ）を含めてもよい。
Ｓ１０２として、需給変動予測部１１は、Ｓ１０１にて取得した計測データを需給条件データ２６ｃにより分類する。これにより、例えば、気象が「晴」のときの計測データと、気象が「雨」のときの計測データとが別々にグループ化される。
Ｓ１０１として、需給変動予測部１１は、各計測データを記憶装置２０６から取得する。ここで取得する計測データは、例えば、過去のある時点における各種変動値２１〜２４だけでなく、応答実績データ２６ｂや、需給変動に関連する情報（総需給変動値３１ａ、総需給誤差値３１ｂ）を含めてもよい。
Ｓ１０２として、需給変動予測部１１は、Ｓ１０１にて取得した計測データを需給条件データ２６ｃにより分類する。これにより、例えば、気象が「晴」のときの計測データと、気象が「雨」のときの計測データとが別々にグループ化される。
Ｓ１０３として、需給変動予測部１１は、Ｓ１０２で分類した需給条件データ２６ｃごとの計測データと、需給条件データ２６ｃごとに該当する応答実績データ２６ｂとを入力として、需給変動予測モデルを作成する。つまり、需給変動予測部１１は、Ｓ１０１の各種変動値２１〜２４のうちの少なくとも１つの変動値を入力として、重回帰分析、機械学習、多変量解析などのモデル化手法を適用することで、需給変動に関連する情報を出力とする需給変動予測モデルを作成する。なお、需給変動に関連する情報は、需要変動、他系統連系潮流変動、再生可能エネルギー変動に由来する情報である。
なお、需給変動予測部１１は、各種変動値２１〜２４について個別に需給変動予測モデルを作成してもよい。また、需給変動予測部１１は、各種変動値２１〜２４の計測値または予測値を以下の（式１）に入力して総需給変動値３１ａを算出し、その総需給変動値３１ａを出力とする需給変動予測モデルを構築してもよい。
ΔG＝ΔL＋ΔLw−KΔF …（式１）
ここで、ΔGは総需給変動値３１ａを示し、ΔLは連系潮流変動値２２を示し、ΔLwは発電量変動値２３を示し、Kは系統定数を示し、ΔFは周波数変動値２１を示す。
ΔG＝ΔL＋ΔLw−KΔF …（式１）
ここで、ΔGは総需給変動値３１ａを示し、ΔLは連系潮流変動値２２を示し、ΔLwは発電量変動値２３を示し、Kは系統定数を示し、ΔFは周波数変動値２１を示す。
Ｓ１０４として、需給変動予測部１１は、Ｓ１０３で作成した需給変動予測モデルを用いて、予測対象となる時点における需給変動予測データ３１を算出する。なお、予測対象となる時点において計測値が存在する場合には、予測値に代えて計測値を需給変動予測データ３１に含めてもよい。
ここで、予測値にはばらつきが存在するため、需給変動予測データ３１は、予測値の代表値を示す総需給変動値３１ａと、その総需給変動値３１ａからのばらつきの幅を示す総需給誤差値３１ｂとを組み合わせとして算出される。
つまり、総需給誤差値３１ｂは、総需給変動値３１ａに関する予測誤差である。需給変動予測部１１は、総需給変動値３１ａについての計測値と予測値との差分を統計解析することにより、例えば誤差分布を正規分布として仮定した場合の3σ値（σは標準偏差を表す）として、総需給誤差値３１ｂを算出してもよい。
ここで、予測値にはばらつきが存在するため、需給変動予測データ３１は、予測値の代表値を示す総需給変動値３１ａと、その総需給変動値３１ａからのばらつきの幅を示す総需給誤差値３１ｂとを組み合わせとして算出される。
つまり、総需給誤差値３１ｂは、総需給変動値３１ａに関する予測誤差である。需給変動予測部１１は、総需給変動値３１ａについての計測値と予測値との差分を統計解析することにより、例えば誤差分布を正規分布として仮定した場合の3σ値（σは標準偏差を表す）として、総需給誤差値３１ｂを算出してもよい。
図１１は、調達用電源ごとの電源制御不確実性データ３３を算出するフローチャートである。
Ｓ２０１として、電源制御不確実性算出部１３は、制御指令応答実績データ２６から制御指令データ２６ａと応答実績データ２６ｂとを取得する。
Ｓ２０２として、電源制御不確実性算出部１３は、Ｓ２０１で取得した各データ（制御指令データ２６ａと、応答実績データ２６ｂ）を、需給条件データ２６ｃにより分類する。
Ｓ２０３として、電源制御不確実性算出部１３は、Ｓ２０２で分類した各データ（制御指令データ２６ａと、応答実績データ２６ｂ）を用いて、各調達用電源について、需給条件データ２６ｃ（需給条件データ３３ｂ）ごとの制御達成確率３３ｃを含む電源制御不確実性データ３３を算出する。
Ｓ２０１として、電源制御不確実性算出部１３は、制御指令応答実績データ２６から制御指令データ２６ａと応答実績データ２６ｂとを取得する。
Ｓ２０２として、電源制御不確実性算出部１３は、Ｓ２０１で取得した各データ（制御指令データ２６ａと、応答実績データ２６ｂ）を、需給条件データ２６ｃにより分類する。
Ｓ２０３として、電源制御不確実性算出部１３は、Ｓ２０２で分類した各データ（制御指令データ２６ａと、応答実績データ２６ｂ）を用いて、各調達用電源について、需給条件データ２６ｃ（需給条件データ３３ｂ）ごとの制御達成確率３３ｃを含む電源制御不確実性データ３３を算出する。
図１２は、電源調達リスクデータ３４を算出するフローチャートである。
Ｓ３０１として、電源調達リスク算出部１４は、需給変動予測データ３１と、需給制御計画データ３２と、電源制御不確実性データ３３とを取得する。
Ｓ３０２として、電源調達リスク算出部１４は、Ｓ３０１で取得した各データから、変動周期ごとの総電源不確実性データを算出する。総電源不確実性データは、変動周期ごとに需給制御計画データ３２に含まれる全ての調達用電源についての電源出力（電源出力総和）に対する不確実性データである。
Ｓ３０３として、電源調達リスク算出部１４は、Ｓ３０１で取得した需給変動予測データ３１およびＳ３０２で算出した総電源不確実性データに基づき電源調達リスク値３４ａを含む電源調達リスクデータ３４を算出する。
Ｓ３０１として、電源調達リスク算出部１４は、需給変動予測データ３１と、需給制御計画データ３２と、電源制御不確実性データ３３とを取得する。
Ｓ３０２として、電源調達リスク算出部１４は、Ｓ３０１で取得した各データから、変動周期ごとの総電源不確実性データを算出する。総電源不確実性データは、変動周期ごとに需給制御計画データ３２に含まれる全ての調達用電源についての電源出力（電源出力総和）に対する不確実性データである。
Ｓ３０３として、電源調達リスク算出部１４は、Ｓ３０１で取得した需給変動予測データ３１およびＳ３０２で算出した総電源不確実性データに基づき電源調達リスク値３４ａを含む電源調達リスクデータ３４を算出する。
図１３は、Ｓ３０２の総電源不確実性データの算出処理を示す確率分布のグラフである。グラフの横軸が需給制御計画データ３２に含まれる全ての調達用電源についての電源出力（制御出力）を示し、グラフの縦軸が各制御出力の発生確率を示す。
電源調達リスク算出部１４は、Ｓ３０１で取得した個々の電源制御不確実性データ３３の制御達成確率３３ｃから、個々の調達用電源についての制御出力に対する確率分布を推定する。そして、電源調達リスク算出部１４は、推定した個々の確率分布の畳み込み和の算出結果から、図１３のような割り当てられた調達用電源の総出力に対する確率分布を総電源不確実性データとして推定する。
電源調達リスク算出部１４は、Ｓ３０１で取得した個々の電源制御不確実性データ３３の制御達成確率３３ｃから、個々の調達用電源についての制御出力に対する確率分布を推定する。そして、電源調達リスク算出部１４は、推定した個々の確率分布の畳み込み和の算出結果から、図１３のような割り当てられた調達用電源の総出力に対する確率分布を総電源不確実性データとして推定する。
さらに、Ｓ３０３として、電源調達リスク算出部１４は、図１３の確率分布に対して需給変動予測データ３１と同量の供給量を確保不可となる（つまり、電源供給が不足する）確率の値として電源調達リスク値３４ａを定義する。
このとき、電源調達リスク算出部１４は、図１３の確率分布をもとに、制御出力指令値を平均値μ、事前に設定した分散をσ2を用いて規定される正規分布を採用し、ある出力変動範囲r1以内の制御出力を実現する確率（図１３の斜線領域）が制御達成確率３３ｃと等しくなるようなr1を算出する。
そして、電源調達リスク算出部１４は、算出したr1を電源調達リスク値３４ａとしてもよい。また、電源調達リスク算出部１４は、制御指令応答実績データを入力とする統計解析手法により分散σ2を求めてもよい。
このとき、電源調達リスク算出部１４は、図１３の確率分布をもとに、制御出力指令値を平均値μ、事前に設定した分散をσ2を用いて規定される正規分布を採用し、ある出力変動範囲r1以内の制御出力を実現する確率（図１３の斜線領域）が制御達成確率３３ｃと等しくなるようなr1を算出する。
そして、電源調達リスク算出部１４は、算出したr1を電源調達リスク値３４ａとしてもよい。また、電源調達リスク算出部１４は、制御指令応答実績データを入力とする統計解析手法により分散σ2を求めてもよい。
図１４は、リスク考慮計画データ３５を算出するフローチャートである。
Ｓ４０１として、需給制御計画修正部１５は、電源調達リスクデータ３４と、電源調達リスク上限データ２７とを取得する。
Ｓ４０２として、需給制御計画修正部１５は、現在の計画データ（需給制御計画データ３２またはリスク考慮計画データ３５）にまだ含まれていない追加制御可能な調達用電源を、電力市場入札データ２５から抽出する。
Ｓ４０１として、需給制御計画修正部１５は、電源調達リスクデータ３４と、電源調達リスク上限データ２７とを取得する。
Ｓ４０２として、需給制御計画修正部１５は、現在の計画データ（需給制御計画データ３２またはリスク考慮計画データ３５）にまだ含まれていない追加制御可能な調達用電源を、電力市場入札データ２５から抽出する。
Ｓ４０３として、需給制御計画修正部１５は、Ｓ４０２で抽出した調達用電源の中から、今回新たに計画データに追加する調達用電源を選択する。この追加する調達用電源により電力供給に余裕ができるので、電源調達リスク値３４ａを改善することができる。
なお、需給制御計画修正部１５は、追加する調達用電源の判定基準として、出力変化速度などの制御性能の要件を満たし、メリットオーダに基づき電源調達コストの低い調達用電源を出力増加対象として、あるいは電源調達コストの高い調達用電源を出力減少対象として選択することが望ましい。つまり、供給不足時にはなるべくコストの安い調達用電源を優先的に追加し、供給過剰時にはなるべくコストの高い調達用電源を優先的に解放することで、調達用電源のトータルコストを効率的に削減できる。
なお、需給制御計画修正部１５は、追加する調達用電源の判定基準として、出力変化速度などの制御性能の要件を満たし、メリットオーダに基づき電源調達コストの低い調達用電源を出力増加対象として、あるいは電源調達コストの高い調達用電源を出力減少対象として選択することが望ましい。つまり、供給不足時にはなるべくコストの安い調達用電源を優先的に追加し、供給過剰時にはなるべくコストの高い調達用電源を優先的に解放することで、調達用電源のトータルコストを効率的に削減できる。
Ｓ４０４として、需給制御計画修正部１５は、Ｓ４０３で選択した調達用電源を現在の計画データに追加したリスク考慮計画データ３５を作成する（換言すると、新たな調達用電源を追加することで、現在の計画データを修正する）。そして、電源調達リスク算出部１４は、修正された最新のリスク考慮計画データ３５についても、図１２のフローチャートと同様に電源調達リスク値３４ａを算出する。
Ｓ４０５として、需給制御計画修正部１５は、Ｓ４０４で算出した電源調達リスク値３４ａが判定基準以内か否かを判定する。Ｓ４０５でＮｏならＳ４０３に戻る。Ｓ４０５でＹｅｓなら電源調達リスク値３４ａを考慮したリスク考慮計画データ３５が作成されたので、処理を終了する。なお、電源調達リスク値３４ａは低いほどユーザにとって望ましいパラメータなので、Ｓ４０５の判定基準の判定処理は、例えば、Ｓ４０１で取得した電源調達リスク上限データ２７の電源調達リスク上限値２７ａを電源調達リスク値３４ａが下回っている場合には、需給制御計画修正部１５は判定基準以内であると判定する。
Ｓ４０５として、需給制御計画修正部１５は、Ｓ４０４で算出した電源調達リスク値３４ａが判定基準以内か否かを判定する。Ｓ４０５でＮｏならＳ４０３に戻る。Ｓ４０５でＹｅｓなら電源調達リスク値３４ａを考慮したリスク考慮計画データ３５が作成されたので、処理を終了する。なお、電源調達リスク値３４ａは低いほどユーザにとって望ましいパラメータなので、Ｓ４０５の判定基準の判定処理は、例えば、Ｓ４０１で取得した電源調達リスク上限データ２７の電源調達リスク上限値２７ａを電源調達リスク値３４ａが下回っている場合には、需給制御計画修正部１５は判定基準以内であると判定する。
図１５〜図１７は、図１４の処理の補足説明をするためのグラフである。グラフの横軸はＣ１，Ｃ２，Ｃ３の３期間に区切った変動周期を示し、グラフの縦軸は各変動周期における電力需給の変動幅を示す。
図１５は、電源調達リスクを考慮せずに、調達用電源においても自前電源と同様に、１００％制御指令データ２６ａ通りの応答実績データ２６ｂが得られるという楽観的な仮定でのグラフである。
このグラフの右上がりの曲線は、３本の内の中央の実線が総需給変動値３１ａを示し、その実線を上下ではさむ２本の破線が総需給変動値３１ａに総需給誤差値３１ｂを加味した値を示す。
このグラフの６つの四角形は、需給制御計画データ３２としてそれぞれ各変動周期に割り当てられた調達用電源の出力を示す（図８なら例えばＧ１の右の「５」という値）。
このグラフの右上がりの曲線は、３本の内の中央の実線が総需給変動値３１ａを示し、その実線を上下ではさむ２本の破線が総需給変動値３１ａに総需給誤差値３１ｂを加味した値を示す。
このグラフの６つの四角形は、需給制御計画データ３２としてそれぞれ各変動周期に割り当てられた調達用電源の出力を示す（図８なら例えばＧ１の右の「５」という値）。
図１５では、３期間の変動周期のうちのいずれの期間においても、総需給変動値３１ａの最も需要が高い場合（一番上の破線）を、調達用電源の出力総和がカバーしているので、制御不足（供給不足）は発生しない。例えば、変動周期Ｃ１では、２つの調達用電源Ｇ１ａ，Ｇ２ａの出力総和の需給変動幅（Ｇ２ａの四角形の上辺の高さ）が、一番上の破線よりも充分に余裕を持って高い位置にある。
図１６は、図１５とは異なり、実際には電源調達リスクが存在するために、調達用電源で制御不足が発生してしまう場合のグラフである。
まず、図１５の各調達用電源Ｇ１ａ〜Ｇ５ａと、図１６の各調達用電源Ｇ１ｂ〜Ｇ５ｂとは、互いに１：１対応する。ここで、電源調達リスクにより調達用電源が調達できなくなったという事象を反映し、各調達用電源の制御量（四角形の大きさ）は、図１５の理論値よりも図１６の実測値のほうが低下してしまっている。例えば、変動周期Ｃ３における調達用電源Ｇ４ａよりも調達用電源Ｇ４ｂのほうが低下し、調達用電源Ｇ５ａよりも調達用電源Ｇ５ｂのほうが低下している。換言すると、各調達用電源には電源制御不確実性データ３３（制御達成確率３３ｃ）が反映される。
まず、図１５の各調達用電源Ｇ１ａ〜Ｇ５ａと、図１６の各調達用電源Ｇ１ｂ〜Ｇ５ｂとは、互いに１：１対応する。ここで、電源調達リスクにより調達用電源が調達できなくなったという事象を反映し、各調達用電源の制御量（四角形の大きさ）は、図１５の理論値よりも図１６の実測値のほうが低下してしまっている。例えば、変動周期Ｃ３における調達用電源Ｇ４ａよりも調達用電源Ｇ４ｂのほうが低下し、調達用電源Ｇ５ａよりも調達用電源Ｇ５ｂのほうが低下している。換言すると、各調達用電源には電源制御不確実性データ３３（制御達成確率３３ｃ）が反映される。
これにより、変動周期Ｃ３において、総需給誤差値３１ｂを加味した総需給変動値３１ａのグラフ線（３本線のうちの上側の破線）が、調達用電源Ｇ４ｂ、Ｇ５ｂの総和である需給変動幅（Ｓ３０２の総電源不確実性データ）よりも大きくなってしまう「制御不足分」が発生してしまう。つまり、図１６のような電源調達リスクにより「制御不足分」が存在する需給制御計画データ３２を、需給制御計画修正部１５は修正する必要がある。
図１７は、図１６の状態に対して、需給制御計画修正部１５が需給制御計画データ３２を修正したリスク考慮計画データ３５を示すグラフである。図１６の需給制御計画データ３２には６つの調達用電源Ｇ１ａ〜Ｇ５ａが含まれていたが、図１７のリスク考慮計画データ３５には新たな７つめの調達用電源Ｇ６が追加される。
これにより、図１６のような「制御不足分」が解消されることで、電源調達リスク値３４ａを下げることができる。つまり、修正前の需給制御計画データ３２ではＳ４０５の判定処理を通過できなかったが（Ｎｏ）、修正後のリスク考慮計画データ３５ではＳ４０５の判定処理を通過できる（Ｙｅｓ）。
これにより、図１６のような「制御不足分」が解消されることで、電源調達リスク値３４ａを下げることができる。つまり、修正前の需給制御計画データ３２ではＳ４０５の判定処理を通過できなかったが（Ｎｏ）、修正後のリスク考慮計画データ３５ではＳ４０５の判定処理を通過できる（Ｙｅｓ）。
以上説明した本実施形態では、電源調達リスク算出部１４が個々の調達用電源の過去の制御達成確率３３ｃをもとに、需給制御計画データ３２に含まれる調達用電源の電源調達リスクデータ３４を算出する。そして、需給制御計画修正部１５は、電源調達リスク上限データ２７が示す基準を満たす程度に、調達用電源を追加投入することで、需給制御計画データ３２の評価値である電源調達リスク値３４ａを下げる。
そして、電力需給制御装置１は、基準を満たしたリスク考慮計画データ３５を用いて電力市場管理システム３００から調達用電源を制御することにより、異常気象などにより発電量変動値２３が想定外に大きく変動することで供給量不足が発生した場合でも、安定な需給制御を実現することができる。
さらに、電力需給制御装置１は、計画データに含まれる調達用電源のトータルコストをなるべく低くするように、電力市場入札データ２５から電源調達コストを参照して調達用電源を選ぶことで、需給制御性能に不確実性を内包する調達用電源を経済的に活用できる。
そして、電力需給制御装置１は、基準を満たしたリスク考慮計画データ３５を用いて電力市場管理システム３００から調達用電源を制御することにより、異常気象などにより発電量変動値２３が想定外に大きく変動することで供給量不足が発生した場合でも、安定な需給制御を実現することができる。
さらに、電力需給制御装置１は、計画データに含まれる調達用電源のトータルコストをなるべく低くするように、電力市場入札データ２５から電源調達コストを参照して調達用電源を選ぶことで、需給制御性能に不確実性を内包する調達用電源を経済的に活用できる。
なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。
また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計するなどによりハードウェアで実現してもよい。
また、前記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。
また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。
また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計するなどによりハードウェアで実現してもよい。
また、前記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記録装置、または、ＩＣ（Integrated Circuit）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
さらに、各装置を繋ぐ通信手段は、無線ＬＡＮに限定せず、有線ＬＡＮやその他の通信手段に変更してもよい。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
さらに、各装置を繋ぐ通信手段は、無線ＬＡＮに限定せず、有線ＬＡＮやその他の通信手段に変更してもよい。
１ 電力需給制御装置（電力計画装置）
１０ 処理部
１１ 需給変動予測部
１２ 需給制御計画作成部
１３ 電源制御不確実性算出部
１４ 電源調達リスク算出部
１５ 需給制御計画修正部（需給制御計画部）
２１ 周波数変動値
２２ 連系潮流変動値
２３ 発電量変動値
２４ 気象変動値
２５ 電力市場入札データ
２６ 制御指令応答実績データ
２６ａ 制御指令データ
２６ｂ 応答実績データ
２６ｃ 需給条件データ
２７ 電源調達リスク上限データ
２７ａ 電源調達リスク上限値
３１ 需給変動予測データ
３１ａ 総需給変動値
３１ｂ 総需給誤差値
３２ 需給制御計画データ
３３ 電源制御不確実性データ
３３ａ 制御指令データ
３３ｂ 需給条件データ
３３ｃ 制御達成確率
３４ 電源調達リスクデータ
３４ａ 電源調達リスク値
３５ リスク考慮計画データ
１０ 処理部
１１ 需給変動予測部
１２ 需給制御計画作成部
１３ 電源制御不確実性算出部
１４ 電源調達リスク算出部
１５ 需給制御計画修正部（需給制御計画部）
２１ 周波数変動値
２２ 連系潮流変動値
２３ 発電量変動値
２４ 気象変動値
２５ 電力市場入札データ
２６ 制御指令応答実績データ
２６ａ 制御指令データ
２６ｂ 応答実績データ
２６ｃ 需給条件データ
２７ 電源調達リスク上限データ
２７ａ 電源調達リスク上限値
３１ 需給変動予測データ
３１ａ 総需給変動値
３１ｂ 総需給誤差値
３２ 需給制御計画データ
３３ 電源制御不確実性データ
３３ａ 制御指令データ
３３ｂ 需給条件データ
３３ｃ 制御達成確率
３４ 電源調達リスクデータ
３４ａ 電源調達リスク値
３５ リスク考慮計画データ
Claims (7)
- 電力市場から調達するリスクを伴う調達用電源ごとに、過去に制御を行ったときの制御が指令通りに達成された度合いを示す制御達成確率と、前記調達用電源ごとの電源出力とをもとに、需給制御計画データに含まれる制御対象の前記調達用電源が、必要とされる電源出力を出力できなくなる確率である電源調達リスクデータを算出する電源調達リスク算出部と、
前記電源調達リスクデータが所定基準に達するまで、前記需給制御計画データに対して前記調達用電源を制御対象として追加する需給制御計画部とを有することを特徴とする
電力計画装置。 - 前記調達用電源に対する過去の制御指令データと、その制御指令データに従って実際に行われた制御内容を示す応答実績データとをもとに、前記制御達成確率を計算して前記電源調達リスク算出部に入力する電源制御不確実性算出部を有することを特徴とする
請求項１に記載の電力計画装置。 - 前記電源調達リスク算出部は、前記需給制御計画データごとの前記電源調達リスクデータを算出するときに、前記必要とされる電源出力と、前記調達用電源が出力する電源出力とを需給変動の変動周期ごとに分けて算出することを特徴とする
請求項１に記載の電力計画装置。 - 周波数変動値、連系潮流変動値、発電量変動値、および、気象変動値のうちの少なくとも１つの変動値をもとに、前記必要とされる電源出力の予測値を計算する需給変動予測部を有することを特徴とする
請求項１に記載の電力計画装置。 - 前記需給制御計画部は、すでに１つ以上の前記調達用電源が含まれている前記需給制御計画データの入力を受け付け、その入力された前記需給制御計画データに対して前記調達用電源を追加することを特徴とする
請求項１に記載の電力計画装置。 - 請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の電力計画装置と、前記需給制御計画データに含める前記調達用電源を提供するための電力市場管理システムとをネットワークで接続して構成され、
前記電力市場管理システムは、火力発電電源、水力発電電源、蓄電池制御電源、揚水発電電源、電気自動車の充放電制御電源、ＤＲ電源、マイクログリッド制御電源、および、ＶＰＰ制御電源のうちの少なくとも１つの電源を、前記調達用電源として提供することを特徴とする
電力需給制御システム。 - 電力計画装置は、電源調達リスク算出部と、需給制御計画部とを有しており、
前記電源調達リスク算出部は、電力市場から調達するリスクを伴う調達用電源ごとに、過去に制御を行ったときの制御が指令通りに達成された度合いを示す制御達成確率と、前記調達用電源ごとの電源出力とをもとに、需給制御計画データに含まれる制御対象の前記調達用電源が、必要とされる電源出力を出力できなくなる確率である電源調達リスクデータを算出し、
前記需給制御計画部は、前記電源調達リスクデータが所定基準に達するまで、前記需給制御計画データに対して前記調達用電源を制御対象として追加することを特徴とする
電力計画方法。
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|---|---|---|---|---|
| JP2021027629A (ja) * | 2019-07-31 | 2021-02-22 | 株式会社東芝 | 電力需給制御装置、電力需給制御プログラムおよび電力需給制御方法 |
| JP2021087298A (ja) * | 2019-11-27 | 2021-06-03 | Kddi株式会社 | 需要家の電力取引に対する調整電力量を制御する電力取引制御装置、プログラム及び方法 |
| WO2021220381A1 (ja) * | 2020-04-28 | 2021-11-04 | 三菱電機株式会社 | 電力約定システムおよび電力約定方法 |
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001318970A (ja) * | 2000-05-12 | 2001-11-16 | Nippon Steel Corp | 電力の需給制御方法、電力の需給制御装置、電力の需給制御システム及び記憶媒体 |
| JP2002345154A (ja) * | 2001-05-18 | 2002-11-29 | Hitachi Ltd | 電力需給方法及び表示装置 |
| JP2004274915A (ja) * | 2003-03-10 | 2004-09-30 | Osaka Gas Co Ltd | 給電計画システム |
| JP2015230544A (ja) * | 2014-06-04 | 2015-12-21 | 株式会社Ｎｔｔファシリティーズ | 電力管理装置 |
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2017
- 2017-11-10 JP JP2017217501A patent/JP6936117B2/ja active Active
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- 2018-09-27 WO PCT/JP2018/035970 patent/WO2019093009A1/ja active Application Filing
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001318970A (ja) * | 2000-05-12 | 2001-11-16 | Nippon Steel Corp | 電力の需給制御方法、電力の需給制御装置、電力の需給制御システム及び記憶媒体 |
| JP2002345154A (ja) * | 2001-05-18 | 2002-11-29 | Hitachi Ltd | 電力需給方法及び表示装置 |
| JP2004274915A (ja) * | 2003-03-10 | 2004-09-30 | Osaka Gas Co Ltd | 給電計画システム |
| JP2015230544A (ja) * | 2014-06-04 | 2015-12-21 | 株式会社Ｎｔｔファシリティーズ | 電力管理装置 |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021027629A (ja) * | 2019-07-31 | 2021-02-22 | 株式会社東芝 | 電力需給制御装置、電力需給制御プログラムおよび電力需給制御方法 |
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