JP2019092293A - アグリゲーション装置、電力需要制御方法、及び電力需要制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】制御依頼が達成しやすい各需要家のリソースを用いてアグリゲーションサービスの成功確度を向上させるアグリゲーション装置を提供する。【解決手段】複数の需要家に接続され、一または複数の需要家に電力需要の制御を指令するアグリゲーション装置３において、需要家毎の電力需要の実績値、電気設備情報、及び電力需要の制御量に基づいて、アグリゲーションサービス実施時間帯を分割した複数の区分時間帯を組み合わせた各制御実施パターンに対する電力需要の制御シミュレーションを需要家毎に行い、各制御実施パターンに対する電力需要の制御成功率を需要家毎に計算する制御成功率計算部３６２と、計算した各制御実施パターンの制御成功率に基づいて、アグリゲーションサービス実施時間帯における電力需要の制御の有無及び制御実施パターンを含む需要家毎の制御計画を作成する制御計画作成部３６３とを備えてアグリゲーション装置３を構成する。【選択図】図３

Description

本発明は、アグリゲーション装置、電力需要制御方法、及び電力需要制御プログラムに関する。

近年、電力システムでは、従来のように大規模集中電源を中心とするのではなく、再生可能エネルギー発電設備や蓄電池等のエネルギー設備といった分散電源の活用が期待されている。また、需要家の電力需要を制御することによって、電力の供給量に応じて電力の需要量を削減することが期待されている。

需要家の電力需要を制御する場合、系統運用事業者等の電力の供給側の事業者が契約を結んでいる需要家へ電力需要の制御を依頼する。しかしながら、近年は供給側の事業者と需要家との仲介を行うアグリゲータと呼ばれる事業者が登場している。

アグリゲータは、複数の需要家と契約を結び、定期的に各需要家の電力需給状況を把握する。そして、供給側の事業者から電力需要の制御（以下、アグリゲーションサービスと記載することがある）を依頼された場合、アグリゲータは、各需要家に対してそれぞれの電力需給状況に適した電力需要の制御指令を行い、アグリゲーションサービスの依頼達成を図る（非特許文献１）。アグリゲーションサービスの依頼を達成すると、供給側の事業者はアグリゲータに対して報酬を支払い、アグリゲータは電力需要の制御を実施した需要家に対して報酬を支払う。

なお、関連する技術として、特許文献１及び２に記載の技術が知られている。
特許文献１に記載の電力需給制御装置は、電力の供給と需要に応じて、消費電力量を調整可能な複数の要請対象に対して消費電力量の調整量を指定した要請を行う装置であり、第１算出部を備える。第１算出部は、第１時刻における供給電力量の予測値と需要電力量の予測値とが異なる場合に、最小調整時間が第２時刻と第１時刻との間の時間間隔以下の一部または全ての要請対象に対して第２時刻までに要請を行うべき第１調整量を第１時刻において算出する。第１時刻は、調整を開始する時刻であり、第２時刻は、第１時刻よりも前において電力需給制御装置が要請を行う時刻である。最小調整時間は、要請を受けてから要請により指定された調整を開始するまでの最小の時間を示す。

特許文献２に記載のベースライン負荷推定装置は、需要家のベースライン負荷を推定する装置であり、ベースライン計算部及びベースライン調整部を備える。ベースライン計算部は、需要家によって選択された需要家のベースライン負荷の推定方式に応じて、需要家の過去の電力需要の情報を含む実績データを用いてベースライン負荷を推定する。ベースライン調整部は、需要家によって選択された、推定されたベースライン負荷を調整するベースライン負荷調整方式であって、ベースライン負荷の推定日と異なる日の実績データを基準として調整するベースライン負荷調整方式に応じて、実績データを用いて推定されたベースライン負荷を調整する。

特許第６０１０６８２号明細書 特開２０１７−３４７９７号公報

資源エネルギー庁、『ネガワット取引に関するガイドライン』、２０１５年３月

供給側の事業者とアグリゲータとの間の契約、及びアグリゲータと需要家との間の契約では、アグリゲーションサービスを実施する前に電力需要の制御量が予め定められていることがある。例えば、アグリゲータの制御量を−１００ＭＷとした場合に、アグリゲータが所定の時間帯におけるアグリゲーションサービスの実行依頼を受信すると、アグリゲータは該時間帯の電力需要をベースラインから１００ＭＷ低い値に可能な限り近付ける。なお、ベースラインとは、制御を行わなかった場合の電力需要の推定値であり、計算方法は契約で定められる。

また、供給側の事業者とアグリゲータとの間の契約、及びアグリゲータと需要家との間の契約では、電力需要の制御量の許容範囲が予め定められていることがある。例えば、アグリゲータの電力需要の制御量の許容範囲を９０％〜１１０％とした場合、アグリゲーションサービス実施時間帯における制御量実績が契約によって指定された制御量の９０％〜１１０％の範囲に収まればアグリゲーションサービスの成功となり、９０％〜１１０％を逸脱したら失敗となる。なお、アグリゲーションサービスに失敗した場合にはペナルティが発生する場合がある。

アグリゲーションサービスに失敗する原因としては、ベースラインと実際の電力需要とに乖離があるか、制御量の設定に問題があるかである。ベースラインの計算方法は、予め推定精度の確認作業（ベースラインテスト）を経て決められるため、アグリゲーションサービスの成功確度を高めるためには、契約時に決められるアグリゲータ及び各需要家の制御量を適切な値にすることが重要である。

しかしながら、ベースラインと実際の電力需要との間の差分は季節や時間帯よって変動し得る。加えて、需要家が電力需要の制御のために実際に動かす電気設備に対して制御可能な電力（以下、ｋＷ制御可能量と記載することがある）や利用可能な電力量（以下、ｋＷｈ利用可能量と記載することがある）が季節や時間帯よって異なる場合がある。このため、アグリゲーションサービスが実施される時間帯の中で、制御依頼が達成しやすい時間帯と達成が困難な時間帯とが各需要家に発生する可能性がある。こうした状況において、アグリゲーションサービス実施時間帯と同じ時間帯に各需要家に制御依頼をアグリゲータが掛けた場合、各需要家の負担は大きく、制御に失敗する虞がある。

この点、例えば、特許文献１では、需要家への負担が大きくなりそうな場合は、需要家に維持する調整量を需要家の負担が減る方向に調整している。しかしながら、特許文献１では、アグリゲーションサービス実施時間帯において需要家は常に消費電力を制御することを前提としている。このため、アグリゲーションサービス実施時間帯の中で制御依頼の達成が容易な時間帯と制御依頼の達成が困難な時間帯とが混在する需要家に対しては制御依頼を全く掛けない場合が多く、制御依頼を達成しやすい時間帯のリソースを無駄にしてしまう可能性がある。

本発明の一側面にかかる目的は、制御依頼が達成しやすい各需要家のリソースを用いてアグリゲーションサービスの成功確度を向上させるアグリゲーション装置を提供することである。

一実施形態に従ったアグリゲーション装置は、複数の需要家に接続され、一または複数の需要家に電力需要の制御を指令する装置であり、制御成功率計算部及び制御計画作成部を備える。制御成功率計算部は、需要家毎の電力需要の実績値、電気設備情報、及び電力需要の制御量に基づいて、各制御実施パターンに対する電力需要の制御シミュレーションを需要家毎に行う。各制御実施パターンは、アグリゲーション装置が供給事業者から依頼を受けるアグリゲーションサービス実施時間帯を分割した複数の区分時間帯の組み合わせである。制御成功率計算部は、各制御実施パターンに対する電力需要の制御成功率を需要家毎に計算する。制御計画作成部は、需要家毎に計算した各制御実施パターンに対する電力需要の制御成功率に基づいて、アグリゲーションサービス実施時間帯における電力需要の制御の有無及び電力需要の制御を実施する場合の制御実施パターンを含む需要家毎の制御計画を作成する。

一実施形態に従ったアグリゲーション装置によれば、制御依頼が達成しやすい各需要家のリソースを用いてアグリゲーションサービスの成功確度を向上させることができる。

実施形態に従ったアグリゲーション装置を含むシステム構成例を示す概要図である。 実施形態に従ったアグリゲーション装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に従ったアグリゲーション装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 ベースラインの一例を示す図である。 実施形態に従った制御成功率の計算方法の一例を示すフローチャートである。 実施形態に従ったアグリゲーションサービス実施時間帯及び制御実施パターンの一例を示す図である。 需要家のベースラインと実際の電力需要との差分の確率密度関数の一例を示す図である。 実施形態に従った制御シミュレーションによる、需要家の制御成功率の計算結果の一例を示す図である。 実施形態に従った制御計画作成方法の一例を示すフロー図である。 実施形態に従った、需要家への制御指令の作成例を示す図である。 実施形態に従った、需要家の制御の成功／失敗の判定例を示す図である。 実施形態に従った、需要家の報奨金及びペナルティの計算例を示す図である。

以下、図面に基づいて実施形態について詳細を説明する。
＜アグリゲーション装置を含むシステム構成例＞
図１は、実施形態に従ったアグリゲーション装置を含むシステム構成例を示す概要図である。図１に示すアグリゲーション装置１は、実施形態に従ったアグリゲーション装置の一例である。アグリゲーション装置１は、電力の供給事業者Ｐ等から電力需要の削減又は促進の制御依頼、すなわち、アグリゲーションサービスの実行依頼を受け取り、アグリゲータＡが契約する各需要家Ｕ（Ｕ１及びＵ２）に電力需要の削減又は促進の制御指令を出力する装置である。

図１に示す構成例では、アグリゲーション装置１は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークＮを介して供給事業者Ｐや電力市場Ｍに接続する。アグリゲーション装置１は、供給事業者Ｐからアグリゲーションサービスの実行依頼を受ける。供給事業者Ｐは、需要家Ｕ１及びＵ２に電力を供給する組織である。供給事業者Ｐには、系統運用事業者、小売事業者、及び発電事業者等が含まれてもよく、アグリゲーション装置１は複数の供給事業者Ｐに接続してもよい。なお、図１に示す一例では、アグリゲータＡがアグリゲーション装置１を保有するが、供給事業者Ｐがアグリゲーション装置１を保有してもよい。電力市場Ｍは、電力需要の制御量を取引する組織である。

また、図１に示す構成例では、アグリゲーション装置１は、アグリゲータＡと契約している需要家Ｕが保有する電気設備ＥＥのコントローラＣ、該電気設備ＥＥの出力を計測する電力メータＰＭ１、及び需要家Ｕの電力需要を計測する電力メータＰＭ２に接続する。なお、図１には、２つの需要家Ｕ１及びＵ２が示されているが、需要家Ｕの数は任意であってよい。電気設備ＥＥは、アグリゲーションサービスでの電力の制御対象となる設備であり、電力を消費する負荷設備であってもよいし、電力を供給する発電設備であってもよい。また、図１に示すように、需要家Ｕは、制御対象である電気設備ＥＥ以外に負荷設備ＬＥや発電設備ＰＥを保有してもよく、全ての設備は需要家Ｕ域内の送配電設備にて接続し、需要家Ｕ域内の送配電設備は連系点を介して商用電力系統（図示せず）に接続する。

なお、図１に示す需要家Ｕ２のように、アグリゲーション装置１と需要家Ｕの各設備との間にエネルギーマネジメントシステムＥＭＳを挟んでもよい。エネルギーマネジメントシステムＥＭＳは、需要家Ｕ内の電力メータＰＭ１及びＰＭ２の計測データを受信し、需要家Ｕにとって最適な設備運転計画を作成し、該計画に基づいて各設備の制御を行う。設備運転計画には、発電設備の発電計画、蓄電設備の充放電計画、及び負荷設備の計画が含まれ得る。エネルギーマネジメントシステムＥＭＳは、アグリゲーション装置１に電気設備情報を送信し、アグリゲーション装置１から制御指令を受信した場合には、制御指令と需要家Ｕの設備運転計画との整合をとった上で電気設備ＥＥの制御を行う。

＜アグリゲーション装置のハードウェア構成例＞
図２は、実施形態に従ったアグリゲーション装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。アグリゲーション装置２は、実施形態に従ったアグリゲーション装置の一例である。アグリゲーション装置２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、記憶装置２２、ネットワークＩ／Ｆ（interface）２３、入力Ｉ／Ｆ２４、及び出力Ｉ／Ｆ２５を備える。アグリゲーション装置２は、ＰＣ（Personal Computer）、サーバ、又はワークステーション等の情報処理装置、すなわち、コンピュータであってもよい。

ＣＰＵ２１は、アグリゲーション装置２が行う各種処理を実現するための演算と各種データの加工とを行う演算装置である。また、ＣＰＵ２１はアグリゲーション装置２が備えるハードウェアを制御する制御装置である。

記憶装置２２は、アグリゲーション装置２が使うデータ、プログラム、及び設定値等を記憶する。記憶装置２２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリである。なお、記憶装置２２は、ハードディスク等の補助記憶装置を備えてもよい。

ネットワークＩ／Ｆ２３は、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して接続する装置と各種データ等を送受信する。例えば、ネットワークＩ／Ｆ２３は、ＮＩＣ（Network Interface Controller）及びＬＡＮケーブルを接続するコネクタ等である。なお、ネットワークＩ／Ｆ２３は、ネットワークを利用するＩ／Ｆに限られず、ケーブル、無線又はコネクタ等によって外部装置と送受信するＩ／Ｆであってもよい。

入力Ｉ／Ｆ２４は、アグリゲーション装置２を使うユーザ（例えば、アグリゲータＡ）とのインタフェースである。具体的には、入力Ｉ／Ｆ２４は、ユーザが行う各種操作を入力する。例えば、入力Ｉ／Ｆ２４は、キーボード等の入力装置及び該入力装置をアグリゲーション装置２に接続するコネクタ等によって構成される。

出力Ｉ／Ｆ２５は、アグリゲーション装置２を使うユーザ（例えば、アグリゲータＡ）とのインタフェースである。具体的には、出力Ｉ／Ｆ２５は、アグリゲーション装置２が行う各種処理の処理結果等をユーザに出力する。例えば、出力Ｉ／Ｆ２５は、ディスプレイ等の出力装置及び該出力装置をアグリゲーション装置２に接続するコネクタ等である。

なお、アグリゲーション装置２は、各ハードウェア資源による処理等を補助する補助装置を更に備えてもよい。また、アグリゲーション装置２は、各種処理を並列、冗長又は分散して処理するための装置を内部又は外部に更に備えてもよい。さらに、アグリゲーション装置２は、複数の情報処理装置で構成されてもよい。

＜アグリゲーション装置の機能構成例＞
図３は、実施形態に従ったアグリゲーション装置の機能構成の一例を示すブロック図である。アグリゲーション装置３は、実施形態に従ったアグリゲーション装置の一例である。図３に示す一例では、アグリゲーション装置３は、入力部３１、出力部３２、通信部３３、データベース３４、制御部３５、及び計算部３６を含む。

入力部３１及び出力部３２は、ユーザインタフェースである。例えば、入力部３１は、ユーザ（例えば、アグリゲータＡ）の入力操作を受け付ける操作入力手段で実現され、出力部３２は、ユーザが出力を視認できるように、表示画面等を表示する出力手段で実現される。

入力部３１は、アグリゲーション装置３に入力されるデータを制御部３５に送る。入力部３１は、例えば、ネットワークＩ／Ｆ２３又は入力Ｉ／Ｆ２４等によって実現される。

出力部３２は、制御部３５から送られる入力応答結果及び計算結果等のデータを出力する。出力部３２は、例えば、ネットワークＩ／Ｆ２３又は出力Ｉ／Ｆ２５等によって実現される。

通信部３３は、供給事業者Ｐ、電力市場Ｍ、及び需要家ＵのコントローラＣ、電力メータＰＭ１、ＰＭ２若しくはエネルギーマネジメントシステムＥＭＳと所定の通信方式によって通信する。例えば、通信部３３は、アグリゲーションサービスの実行依頼や、アグリゲータＡが依頼される具体的な制御量を供給事業者Ｐ等から受信する。通信部３３は、例えば、ネットワークＩ／Ｆ２３等によって実現される。

データベース３４は、アグリゲーション装置３が入力部３１若しくは通信部３３によって取得した、又は計算部３６等が生成した実績データ、予測データ、計画データ、及び設備データ等を記憶する。データベース３４は、例えば、記憶装置２２等によって実現される。例えば、アグリゲーション装置３がアグリゲーションサービスの実施を依頼された場合、アグリゲーションサービス実施時における各需要家Ｕのベースラインと、該アグリゲーションサービスを実施しなかった場合の各需要家Ｕの実際の電力需要とがデータベース３４に蓄積される。なお、アグリゲーションサービスを実施しなかった場合の各需要家Ｕの実際の電力需要は、各需要家Ｕのベースラインと、アグリゲーションサービスの実施時に各需要家Ｕが行った実際の制御量とを加算することで取得可能である。アグリゲーションサービス実施時における各需要家Ｕの実際の制御量は、例えば、各需要家ＵのコントローラＣ及び電力メータＰＭ１及びＰＭ２から通信部３３を介して取得し得る。

制御部３５は、データ及び信号等を処理又は加工し、アグリゲーション装置３が備える各部とデータ等を送受信する。制御部３５は、例えば、ＣＰＵ２１等によって実現される。

計算部３６は、ベースライン計算部３６１、制御成功率計算部３６２、制御計画作成部３６３、制御指令作成部３６４、及び制御実績計算部３６５を含む。例えば、計算部３６は、各需要家Ｕに対する制御指令を作成し、作成した制御指令を通信部３３を介して各需要家Ｕに送信する。計算部３６は、例えば、ＣＰＵ２１等によって実現される。

計算部３６が備える各部の詳細を以下で説明する。
＜＜ベースライン計算部＞＞
ベースライン計算部３６１は、アグリゲータＡが契約している各需要家Ｕに対するベースラインをアグリゲータＡが指定したタイミングで計算する。また、ベースライン計算部３６１は、需要家Ｕのベースラインを集計してアグリゲータＡに対するベースラインをアグリゲータＡが指定したタイミングで計算する。ベースライン計算部３６１は、例えば、非特許文献１のようなガイドラインで決められた方法に従ってベースラインを計算してもよい。

図４は、ベースラインの一例を示す図である。ベースライン計算部３６１は、電力需要の制御対象である電気設備ＥＥに対する各時間のベースラインを計算する。例えば、アグリゲーション装置３から受け取った制御指令に従ってコントローラＣが電気設備ＥＥの消費電力を所定量だけ削減すると、電気設備ＥＥを保有する需要家Ｕの消費電力がベースラインと同じ量の場合には、当該消費電力は所定の制御期間に渡ってベースラインよりも所定量だけ削減される。

＜＜制御成功率計算部＞＞
制御成功率計算部３６２は、需要家Ｕ毎の電力需要の実績値、電気設備情報、及び電力需要の制御量に基づいて、各制御実施パターンに対する電力需要の制御シミュレーションを需要家Ｕ毎に行い、各制御実施パターンに対する電力需要の制御成功率を需要家Ｕ毎に計算する。制御実施パターンとは、アグリゲーション装置３が供給事業者Ｐ等から依頼を受けるアグリゲーションサービス実施時間帯を分割した複数の区分時間帯の組み合わせを指す。

制御成功率計算部３６２が行う制御成功率の計算処理の一例を図５を参照しながら説明する。図５は、実施形態に従った制御成功率の計算方法の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ１０１において、制御成功率計算部３６２は、供給事業者Ｐ等から依頼されるアグリゲーションサービスの実施時間帯の情報を取得及び設定する。図６（Ａ）は、実施形態に従ったアグリゲーションサービス実施時間帯の一例を示す図である。図６（Ａ）に示すように、アグリゲーションサービスの実施時間帯は、アグリゲーション装置３が需要家Ｕに電力需要の制御を指令する単位時間に分割された複数の区分時間帯で表示されてもよい。図６（Ａ）に示した一例では、単位時間は３０分であり、０：００〜２４：００の２４時間が３０分単位で分割されている。そして、０：００から順に各区分時間帯に時間帯番号が付され、図６（Ａ）に示した一例では、斜線で示した１３：００〜１５：００のアグリゲーションサービス時間帯に対して２７〜３０の時間帯番号が付されている。なお、単位時間は、アグリゲーション装置３が需要家Ｕに電力需要の制御を指令する最小単位時間であってもよいし、最小単位時間帯よりも大きな単位時間であってもよい。

ステップＳ１０２において、制御成功率計算部３６２は、取得及び設定したアグリゲーションサービス実施時間帯及び単位時間に基づいて、アグリゲーション装置３が需要家Ｕに対して指令可能な制御実施パターンを列挙する。図６（Ｂ）は、実施形態に従った制御実施パターンの一例を示す図である。図６（Ｂ）に示す一例では、時間帯番号が２７〜３０であるアグリゲーションサービス実施時間帯に対して、単位時間が３０分である斜線で示した区分時間帯の組み合わせが制御実施パターンとして列挙されている。図６（Ｂ）に示した各制御実施パターンでは、需要家Ｕは、アグリゲーションサービス実施時間中に１回の連続した電力需要の制御を実施する。なお、アグリゲーション装置３は、予め設定した最低連続区分時間帯数及び最大連続区分時間帯数に基づいて制御実施パターンを列挙してもよい。また、最低連続区分時間帯数及び最大連続区分時間帯数は、需要家Ｕ毎に異なってもよく、制御実施パターンが需要家Ｕ毎に異なってもよい。

制御成功率計算部３６２は、ステップＳ１０３〜ステップＳ１０８の繰り返しの処理を、アグリゲーション装置３が制御指令の対象とする各需要家Ｕに対して行う。

ステップＳ１０４において、制御成功率計算部３６２は、各需要家Ｕの需要家特性を計算する。例えば、制御成功率計算部３６２は、アグリゲーションサービス実施時間帯における各需要家Ｕのベースラインと実際の電力需要との間の差分実績を用いて、ベースラインと実際の電力需要との間の差分の確率密度関数をアグリゲーションサービスの種別毎、時間帯別に計算する。図７は、需要家のベースラインと実際の電力需要との差分の確率密度関数の一例を示す図である。図７には、アグリゲーションサービスが実行される制御時間帯ＸＸ：ＸＸ〜ＹＹ：ＹＹにおける、需要家ＩＤ“ＡＡＡ”の需要家Ｕに対する差分の確率密度関数が示されている。図７に示す一例では、予め設定されたベースラインと実際の消費電力との差分は、その時々よって異なるものの、正規分布に従い得ることを表している。なお、需要家Ｕが保有する電気設備ＥＥの性能によっては、制御成功率計算部３６２は、電力需要の制御対象である電気設備ＥＥの種別に応じて、電気設備ＥＥの制御可能出力量（ｋＷ制御可能量）や利用可能量（ｋＷｈ利用可能量）の確率密度関数を更に作成してもよい。

ステップＳ１０５〜ステップＳ１０７において、制御成功率計算部３６２は、需要家Ｕの制御成功率を計算する制御シミュレーションを、該制御シミュレーションの対象として設定した制御実施パターンの数だけ繰り返し行う。具体的には、制御成功率計算部３６２は、需要家特性として求めた、ベースラインと実際の消費電力との間の差分の確率密度関数に基づいて、ベースラインと実際の消費電力との間の差分の値を制御シミュレーションの試行回数分だけ作成する。すなわち、制御成功率計算部３６２は、シミュレーションの試行回数分の差分値を、需要家特性として求めた確率密度関数に従うように作成する。制御成功率計算部３６２は、上述の確率密度関数に従って作成した誤差値と、需要家Ｕの制約条件とに基づいて電力需要の制御シミュレーションを行い、予め設定された制御成功条件に対する制御成功率を計算する。需要家Ｕの制約条件は、例えば、連系点需要の上下限、電気設備ＥＥの制御可能量の上下限（ｋＷ上下限）、利用可能量の上下限（ｋＷｈ上下限）、制御による電気設備ＥＥの電力変化率（ｋＷ変化率）、電気設備ＥＥの使用可否スケジュール等である。なお、制御成功条件、制御シミュレーションの試行回数、及び制御成功率の計算を行う制御量といったパラメータ値は、アグリゲーション装置３の運用者（例えば、アグリゲータＡ）が入力部３１を介して設定し得る。また、制御成功率計算部３６２は、上述した差分の確率密度関数に加えて、電気設備ＥＥの制御可能出力量（ｋＷ制御可能量）や利用可能量（ｋＷｈ利用可能量）の確率密度関数を更に用いて制御シミュレーションを行ってもよい。

図８は、実施形態に従った制御シミュレーションによる、需要家の制御成功率の計算結果の一例を示す図である。図８に示す一例では、シミュレーション対象のアグリゲーションサービスは、１３：００〜１５：００に渡って消費電力を削減するアグリゲーションサービスである。また、シミュレーション対象の制御実施パターンは、単位時間が３０分である斜線で示した区分時間帯の組み合わせであるパターン１〜パターン１０である。そして、アグリゲーションサービスにおける制御成功条件は、アグリゲーションサービス実施時間帯の制御実績が、アグリゲータＡが供給事業者Ｐ等と取り決めた契約制御量の９０％〜１１０％の範囲に収まることである。制御成功率計算部３６２は、こうしたアグリゲーションサービスを対象として、需要家ＩＤ（Identifier）“ＡＡＡ”の需要家Ｕの各制御実施パターンに対して１０００回制御シミュレーションを実行することで、需要家Ｕの各制御実施パターンの制御成功率を計算する。

＜＜制御計画作成部＞＞
制御計画作成部３６３は、需要家Ｕ毎に計算した各制御実施パターンに対する電力需要の制御成功率に基づいて需要家Ｕ毎の制御計画を作成する。需要家Ｕ毎の制御計画は、アグリゲーションサービス実施時間帯における電力需要の制御の有無及び制御実施パターンを含む。制御計画作成部３６３が行う制御計画作成方法の一例を以下に説明する。

＜＜制御計画作成方法の第１例＞＞
図９（Ａ）は、実施形態に従った制御計画作成方法の第１例のフロー図である。

ステップＳ２０１において、制御計画作成部３６３は、需要家Ｕ毎に計算した各制御実施パターンに対する電力需要の制御成功率を用いて、アグリゲーションサービス時間帯における電力需要の総制御量が多く且つ制御成功率が高い順に需要家Ｕ毎の制御実施パターンを並び替える。需要家Ｕ毎の電力需要の総制御量は、電力需要の制御が実施される区分時間帯の数が多い制御実施パターン程多くなる。なお、需要家Ｕ毎に所定以上の制御成功率を確保するために、制御計画作成部３６３は、所定の下限閾値以上の制御実施パターンのみを並び替えてもよい。

ステップＳ２０２において、制御計画作成部３６３は、並び替えた順番に従って需要家Ｕ毎の制御計画を作成する。具体的には、制御計画作成部３６３は、アグリゲーションサービス時間帯を分割した各区分時間帯において、アグリゲーション装置３が行う電力需要の制御量が、供給事業者Ｐ等とアグリゲータＡとの間で予め設定された契約制御量の範囲に収まるように、電力需要の制御を実施する需要家Ｕと該需要家Ｕの制御実施パターンとを並び替えた順番に従って選択する。

制御計画作成方法の第１例によれば、制御依頼が達成しやすい各需要家Ｕのリソースを用いてアグリゲーションサービスの成功確度を向上させる制御計画を作成することができる。また、制御計画作成方法の第１例によれば、需要家Ｕ毎の電力需要の総制御量が多い順に需要家Ｕ毎の制御実施パターンが選択されるため、アグリゲータＡが制御を依頼する需要家Ｕの数を抑制した制御計画を作成でき、アグリゲータＡによる電力需要の制御を簡易化できる。

＜＜制御計画作成方法の第２例＞＞
図９（Ｂ）は、実施形態に従った制御計画作成方法の第２例のフロー図である。

ステップＳ３０１において、制御計画作成部３６３は、需要家Ｕ毎に計算した各制御実施パターンに対する電力需要の制御成功率を用いて、アグリゲータＡの目的を満たす需要家Ｕの制御計画を作成するための最適化問題の数理モデル（数式）を作成する。アグリゲータＡの目的は、例えば、アグリゲーションサービスに対する成功確度を高くすること、アグリゲータＡの収益を多くすること、及びそれら両方等が挙げられる。なお、作成する最適化問題としては、例えば、組み合わせ最適問題を用いることが可能である。

最適化問題では、目的関数と制約条件を定式化する。目的関数は、最適化計算において最大化あるいは最小化したい値を定式化したものであり、制約条件は、最適化において満足しなければならない条件を定式化したものである。

例えば、目的関数Objectは、アグリゲータＡの収益の期待値の最大化であり、次の式(1)〜式(3)に示すように定式化する。

式(1)において、E[Income^Aggregtor]は、アグリゲータの収入の期待値であり、次の式(2)に示すように定式化する。

式(2)において、E[Bounty^Aggregtor]は、供給事業者Ｐ等からアグリゲータＡへの報奨金の期待値である。また、E[Penalty^Consumer]は、各需要家ＵからアグリゲータＡへの違約金の期待値である。

また、式(1)において、E[Expense^Aggregtor]は、アグリゲータの支出の期待値であり、次の式(3)に示すように定式化する。

式(3)において、E[Penalty^Aggregtor]は、アグリゲータＡから供給事業者Ｐ等への違約金の期待値である。また、E[Bounty^Consumer]は、アグリゲータＡから各需要家Ｕへの違約金の期待値である。

また、制約条件には、例えば、アグリゲーションサービスにおいてアグリゲータＡが確保する電力需要の制御量に関する制約がある。アグリゲータＡが確保する電力需要の制御量合計値に関する制約条件は、例えば、次の式(4)〜式(6)に示すように定式化する。

式(4)において、Control_t ^Aggregtorは、区分時間帯ｔにおけるアグリゲータＡの電力需要の制御量であり、次の式(5) に示すように定式化する。Control_t ^Upperlimitは、区分時間帯ｔにおけるアグリゲータＡの電力需要の制限量許容上限値であり、Control_t ^Lowerlimitは、区分時間帯ｔにおけるアグリゲータＡの電力需要の制限量許容下限値であり、これらは、供給事業者Ｐ等とアグリゲータＡとの契約により設定される。P^Lowerlimitは、アグリゲータＡのアグリゲーション成功率の許容下限値である。

式(5)において、Control_i,j,t ^Consumerは、需要家ｉの制御実施パターンｊ中の区分時間ｔにおける需要家ｉの消費電力の制御量計画値である。Ｕ_i,j,t ^Consumerは、需要家ｉの制御実施パターンｊ中の区分時間ｔにおける需要家ｉに対する制御実施の有無であり０又は１である。

ステップＳ３０２において、制御計画作成部３６３は、上述したような最適化問題の数理モデルを解くことで、最適化問題の作成において設定した目的を達成するのに適した各需要家Ｕの制御計画を計算する。すなわち、制御計画作成部３６３は、アグリゲーションサービス時間帯における電力需要の制御の有無、及び制御を実施する場合の制御実施パターンを各需要家Ｕについて決定する。なお、最適化問題の解法としては、例えば、分枝限定法、動的計画法、及びメタヒューリスティック手法等を用いることが可能である。

制御計画作成方法の第２例によれば、制御依頼が達成しやすい各需要家Ｕのリソースを用いてアグリゲーションサービスの成功確度を向上させる制御計画を作成することができる。また、制御計画作成方法の第２例によれば、アグリゲータＡが実現を望む目的に適した需要家Ｕ毎の制御計画を作成することができる。

＜＜制御指令作成部＞＞
制御指令作成部３６４は、アグリゲーション装置３が供給事業者Ｐ等からアグリゲーションサービスの実行依頼を受信した際に、アグリゲータＡと契約している全て或いは一部の需要家Ｕに送信する制御指令を作成する。通信部３３は、作成された制御指令を各需要家Ｕへ送信する。

需要家Ｕへの制御指令の内容は、アグリゲーションサービスの実施時間帯の内、当該需要家Ｕに対する制御計画の制御実施パターンにより指定された区分時間帯においてベースラインから制御量に相当する電力需要の調整を指示することである。そこで、例えば、制御指令作成部３６３は、ベースラインに制御量を加算した値である電力需要の目標値を、制御指令として作成してもよい。

図１０は、実施形態に従った、需要家への制御指令の作成例を示す図である。図１０に示した一例では、実施予定のアグリゲーションサービスは、１３：００〜１５：００に渡って消費電力を削減するアグリゲーションサービスであり、アグリゲーション装置３が需要家Ｕに電力需要の制御を指令する単位時間は３０分である。例えば、需要家ＩＤ”ＡＡＡ”の需要家Ｕでは、電力制御を実施する時間帯である制御実施パターンは１４：００〜１５：００であり、契約制御量は−１００ｋＷであり、ベースラインは８００ｋＷである。そこで、制御指令作成部３６４は、１４：００〜１５：００において７００ｋＷ（８００ｋＷ−１００ｋＷ）を消費電力の目標値とする、需要家ＩＤ”ＡＡＡ”の需要家Ｕに対する制御指令を作成する。同様に、制御指令作成部３６４は、作成した各需要家Ｕの制御計画に従って各需要家Ｕに対する制御指令を作成する。

このように、制御指令作成部３６４は、作成された制御計画に従って各需要家Ｕに制御指令を行う。したがって、実施形態に従ったアグリゲーション装置によれば、御依頼が達成しやすい各需要家Ｕのリソースを用いてアグリゲーションサービスの成功確度を向上させることができる。

＜＜制御実績計算部＞＞
制御実績計算部３６５は、アグリゲーションサービスの終了後に、アグリゲーションサービスの実施時間帯における各需要家Ｕの制御実績とアグリゲータＡの制御実績とを計算する。制御実績は、アグリゲーションサービスの実施時間帯におけるベースラインと消費電力実績との差分である。

また、制御実績計算部３６５は、各需要家Ｕの制御の成功／失敗とアグリゲータＡのアグリゲーションサービスの成功／失敗との判定を行ってもよい。こうした判定を行う場合、制御実績計算部３６５は、供給事業者Ｐ等とアグリゲータとの間或いはアグリゲータＡと需要家Ｕとの間で契約した成功／失敗の条件に基づいて判定を行う。

図１１は、実施形態に従った、需要家の制御の成功／失敗の判定例を示す図である。図１１に示した一例では、１３：００〜１５：００に渡って消費電力を削減するアグリゲーションサービスが評価対象である。また、アグリゲーションサービスにおける制御成功条件は、アグリゲーションサービス実施時間帯の制御実績が契約制御量の９０％〜１１０％の範囲に収まることである。制御実績計算部３６５は、こうしたアグリゲーションサービスが実行された際の各需要家Ｕの契約制御量及び消費電力の実績を各需要家Ｕから取得する。そして、制御実績計算部３６５は、各需要家Ｕの契約制御量、ベースライン、及び消費電力の実績に基づいて、各需要家Ｕの制御実績、（制御実績／契約制御量）の百分率、及び上述した制御条件における制御の成功／失敗の判定結果を求める。なお、図１１に示した各項目を含む実績データはデータベース３４に記録される。

さらに、制御実績計算部３６５は、供給事業者Ｐ等がアグリゲータＡに支払う報奨金、アグリゲータＡが各需要家Ｕに支払う報奨金、供給事業者Ｐ等がアグリゲータＡに課すペナルティ、及びアグリゲータＡが各需要家Ｕに課すペナルティを計算してもよい。報奨金及びペナルティを計算する場合、制御実績計算部３６５は、供給事業者Ｐ等とアグリゲータＡとの間或いはアグリゲータＡと需要家Ｕとの間で契約した報奨金及びペナルティの算定方法に基づいて計算する。

図１２は、実施形態に従った、需要家の報奨金及びペナルティの計算例を示す図である。図１２には、図１１に示したアグリゲーションサービスに対して制御実績計算部３６５が需要家Ｕの報奨金及びペナルティを計算した場合が示されている。また、制御成功時の基本報酬は１０００円／ｋＷに、制御成功時の従量報酬は２０円／ｋＷに、制御失敗時のペナルティ（従量）は２０円／ｋＷに契約で予め決められている。制御実績計算部３６５は、こうした条件の下で、制御の成功／失敗の判定結果と制御成功条件からの消費電力の逸脱量に基づいて、制御が成功した場合の基本報酬及び従量報酬と、従量ペナルティとを各需要家Ｕに対して計算する。なお、図１２に示した各項目を含む実績データはデータベース３４に記録される。

制御実績計算部３６５が求めた制御実績は、例えば、図７に示すような確率密度関数の計算等、制御成功率計算部３６２の計算に反映されてもよい。

本発明は、以上の実施の形態に限定されるものでなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変更が可能である。

例えば、アグリゲーション装置３が行う上述の電力需要制御方法は、該電力需要制御の手順を規律する電力需要制御プログラムを実行するコンピュータによっても実現可能である。

具体的には、例えば、アグリゲーション装置２は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又はフラッシュメモリ等の可搬型記憶媒体に記憶された電力需要制御プログラムを、記憶媒体駆動装置（図示せず）を介して読み取り、記憶装置２２にインストールする。或いは、アグリゲーション装置２は、他のコンピュータ装置に格納された電力需要制御プログラムをネットワークＩ／Ｆ２３を介して取得し、記憶装置４５にインストールする。ＣＰＵ２１は、電力需要制御プログラムを記憶装置２２から読み出し、電力需要制御プログラムに従った処理を実行する。

実施形態に従った電力需要制御プログラムをコンピュータに実行させることによっても、実施形態に従った電力需要制御方法から得られる上述の効果を得ることができる。

１、２、３ アグリゲーション装置
２１ ＣＰＵ
２２ 記憶装置
２３ ネットワークＩ／Ｆ
２４ 入力Ｉ／Ｆ
２５ 出力Ｉ／Ｆ
３１ 入力部
３２ 出力部
３３ 通信部
３４ データベース
３５ 制御部
３６ 計算部
３６１ ベースライン計算部
３６２ 制御成功率計算部
３６３ 制御計画作成部
３６４ 制御指令作成部
３６５ 制御実績計算部
Ａ アグリゲータ
Ｃ コントローラ
ＥＥ 電気設備
ＥＭＳ エネルギーマネジメントシステム
ＬＥ 負荷設備
Ｍ 電力市場
Ｎ 通信ネットワーク
Ｐ 供給事業者
ＰＥ 発電設備
ＰＭ１、ＰＭ２ 電力メータ
Ｕ（Ｕ１、Ｕ２） 需要家

Claims (7)

1. 複数の需要家に接続され、一または複数の需要家に電力需要の制御を指令するアグリゲーション装置において、
   需要家毎の電力需要の実績値、電気設備情報、及び前記電力需要の制御量に基づいて、前記アグリゲーション装置が供給事業者から依頼を受けるアグリゲーションサービス実施時間帯を分割した複数の区分時間帯を組み合わせた各制御実施パターンに対する前記電力需要の制御シミュレーションを前記需要家毎に行い、前記各制御実施パターンに対する前記電力需要の制御成功率を前記需要家毎に計算する制御成功率計算部と、
   前記需要家毎に計算した前記各制御実施パターンに対する前記電力需要の前記制御成功率に基づいて、前記アグリゲーションサービス実施時間帯における前記電力需要の制御の有無及び前記電力需要の制御を実施する場合の制御実施パターンを含む前記需要家毎の制御計画を作成する制御計画作成部と
   を備えることを特徴とするアグリゲーション装置。
2. 前記制御成功率計算部は、
   前記アグリゲーションサービス実施時間帯における前記電力需要の前記実績値を用いてベースラインと実際の電力需要との間の誤差の確率密度関数を需要家毎に計算し、
   前記確率密度関数を基に作成した、ベースラインと実際の電力需要との間の差分値と、前記電力需要の制御対象である電気設備に従った前記電力需要の制御の制約条件とに基づく電力需要の制御シミュレーションを前記需要家毎に前記各制御実施パターンに対して行い、予め設定された制御成功条件に対する成功率を前記需要家毎に計算する
   ことを特徴とする、請求項１に記載のアグリゲーション装置。
3. 前記制御成功率計算部は、前記電力需要の制御対象である電気設備の種別に応じて、前記電気設備の制御可能出力量及び利用可能量の確率密度関数を前記電気設備情報として計算することを特徴とする、請求項１又は２に記載のアグリゲーション装置。
4. 前記制御計画作成部は、
   前記需要家毎に計算した前記各制御実施パターンに対する前記電力需要の前記制御成功率を用いて、前記アグリゲーションサービス時間帯における前記電力需要の総制御量が多く且つ前記制御成功率が高い順に前記需要家毎の前記制御実施パターンを並び替え、
   前記各区分時間帯において前記アグリゲーション装置が行う前記電力需要の制御量が予め設定された契約制御量の範囲に収まるように、並び替えた順番に従って前記電力需要の制御を実施する需要家と前記制御実施パターンとを選択する
   ことを特徴とする、請求項１〜３の何れか一項に記載のアグリゲーション装置。
5. 前記制御計画作成部は、
   前記需要家毎に計算した前記各制御実施パターンに対する前記電力需要の前記制御成功率を用いて、アグリゲーションサービスの成功確度を高くすること及びアグリゲータの収益を多くすることの内の少なくとも１つの目的を満たす最適化問題の数理モデルを作成し、
   前記数理モデルを解くことで、前記電力需要の制御の有無及び前記制御実施パターンを含む前記需要家毎の制御計画を計算する
   ことを特徴とする、請求項１〜３の何れか一項に記載のアグリゲーション装置。
6. 需要家毎の電力需要の実績値、電気設備情報、及び前記電力需要の制御量に基づいて、前記アグリゲーション装置が供給事業者から依頼を受けるアグリゲーションサービス実施時間帯を分割した複数の区分時間帯を組み合わせた各制御実施パターンに対する前記電力需要の制御シミュレーションを前記需要家毎に行い、前記各制御実施パターンに対する前記電力需要の制御成功率を前記需要家毎に計算し、
   前記需要家毎に計算した前記各制御実施パターンに対する前記電力需要の前記制御成功率に基づいて、前記アグリゲーションサービス実施時間帯における前記電力需要の制御の有無及び前記電力需要の制御を実施する場合の制御実施パターンを含む前記需要家毎の制御計画を作成する
   処理を含むことを特徴とする電力需要制御方法。
7. 需要家毎の電力需要の実績値、電気設備情報、及び前記電力需要の制御量に基づいて、前記アグリゲーション装置が供給事業者から依頼を受けるアグリゲーションサービス実施時間帯を分割した複数の区分時間帯を組み合わせた各制御実施パターンに対する前記電力需要の制御シミュレーションを前記需要家毎に行い、前記各制御実施パターンに対する前記電力需要の制御成功率を前記需要家毎に計算し、
   前記需要家毎に計算した前記各制御実施パターンに対する前記電力需要の前記制御成功率に基づいて、前記アグリゲーションサービス実施時間帯における前記電力需要の制御の有無及び前記電力需要の制御を実施する場合の制御実施パターンを含む前記需要家毎の制御計画を作成する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする電力需要制御プログラム。

Images