JP2021083301A - 計算装置、計算方法 - Google Patents

Abstract

【課題】次区間の開始時に、蓄電装置に対して、次区間以降に生じる電力の過不足分を吸収するべき余力を確保する。【解決手段】電力系統１と連系し、蓄電装置１５を備えたグリッドＳ１のエネルギーの利用効率を最適化する計算装置２０であって、前記蓄電装置１５の予測対象区間の最終充電状態の範囲を、次区間以降の電力の需給予測に基づいて決定し、前記予測対象区間の前記最適化計算にて、区間の最終充電状態が前記範囲と合致しているか否かを評価する。【選択図】図１２

Description

本発明は、グリッドのエネルギーの利用効率を最適化する技術に関する。

化石燃料に対する依存の低減や環境問題の観点から、太陽光発電（ＰＶ：Photovoltaic）システムに代表される分散型電源の導入が進められている。ＰＶシステムは太陽光発電パネルで発電された電力を、電力制御装置のインバータ回路を用いて、直流から交流に変換して出力している。

下記特許文献１には、電力貯蔵型太陽光発電システムにおいて、分散型電源の発電電力と電力貯蔵手段からの電力の両方の出力時に、受電電力検出手段によって検出された受電電力が所定の電力を下回らないように、第２の電力変換手段を制御する技術を開示している。これにより、電力貯蔵手段からの電力が電力系統に逆潮流することを防いでいる。

特許第４７６５１６２号公報

蓄電装置を備えたグリッドは、蓄電装置に十分な余力がある場合、電力の過不足分を充放電により吸収して補うことができる。余力とは、電力の余剰分を充電して蓄える場合、充電できる容量の空きである。電力の不足分を放電により補う場合、放電できる容量である。

グリッドのエネルギーの利用効率を最適化する計算を行う場合、当該区間の電力の需給予測だけで蓄電装置の充電状態を決定すると、次区間の開始時に、次区間以降で生じる電力の過不足分を吸収するべき余力を、蓄電装置に確保できない場合がある。

電力系統と連系し、蓄電装置を備えたグリッドのエネルギーの利用効率を最適化する計算装置であって、前記蓄電装置の予測対象区間の最終充電状態の範囲を、次区間以降の電力の需給予測に基づいて決定し、前記予測対象区間の前記最適化計算にて、区間の最終充電状態が前記範囲と合致しているか否かを評価する。

上記態様は、電力系統と連系し、蓄電装置を備えたグリッドのエネルギーの利用効率を最適化する計算方法に適用することが出来る。最適化計算を行うプログラムに適用することが出来る。

次区間の開始時において、蓄電装置に対して、次区間以降に生じる電力の過不足分を吸収するべき余力を確保することが出来る。

マイクログリッドのブロック図 マイクログリッドのブロック図 日射量と発電電力の相関特性を示すグラフ 発電電力の予測値と消費電力の予測値の推移を示すグラフ マイクログリッドの簡易的なブロック図 蓄電池の充電状態の推移を示すグラフ 蓄電池の充電状態の推移を示すグラフ 受電電力の候補数を示す図 受電電力の候補数を示す図 予測対象期間の分割例を示す図 各区間の電力の需給量を示すグラフ 算出処理のフローチャート 図１０の一部を拡大した図 マイクログリッドのブロック図

電力系統と連系し、蓄電装置を備えたグリッドのエネルギーの利用効率を最適化する計算装置は、前記蓄電装置の予測対象区間の最終充電状態の範囲を、次区間以降の電力の需給予測に基づいて決定し、前記予測対象区間の前記最適化計算にて、区間の最終充電状態が前記範囲と合致しているか否かを評価する。

この構成では、区間の最終充電状態の範囲が、次区間以降の電力の需給予測に基づいて決定される。区間の最終充電状態は、次区間の開始充電状態であることから、区間の最終充電状態が、決定した範囲と合致するようにすることで、次区間の開始時に、蓄電装置に対して、次区間以降に生じる電力の過不足分を吸収するべき余力を確保することが出来る。

前記次区間以降の電力の需給予測に基づいて、前記次区間以降において電力の供給が需要を上回る第１期間の余剰電力量を算出し、前記区間の最終充電状態の上限値を、前記蓄電装置の使用範囲上限に対して、前記余剰電力量に相当する数値をマイナスした値に決定してもよい。この構成では、次区間の開始時点において、グリッドの余剰電力を充電する余力（容量の空き）を、蓄電装置に確保することが出来る。そのため、エネルギーのロスを抑えることが出来る。

前記次区間以降の電力の需給予測に基づいて、前記第１期間の最小余剰電力量を算出し、前記区間の最終充電状態の上限値を、前記蓄電装置の使用範囲上限に対して、前記最小余剰電力量に相当する数値をマイナスした値に決定してもよい。この構成では、次区間の開始時点において、少なくとも最小余剰電力量を充電する余力（容量の空き）を、蓄電装置に確保することが出来る。

前記次区間の開始から前記第１期間までの第２期間を対象として、電力の供給が需要を下回って電力が不足する不足電力量を算出し、前記区間の最終充電状態の下限値を、前記蓄電装置の使用範囲下限に対して、前記不足電力量に相当する数値をプラスした値に決定してもよい。この構成では、次区間の開始時点において、グリッドの不足電力を放電する余力を、蓄電装置に確保することが出来る。そのため、エネルギーを効率的に使用することが出来る。

前記次区間以降の電力の需給予測に基づいて、前記第２期間の最大不足電力量を算出し、前記区間の最終充電状態の下限値を、前記蓄電装置の使用範囲下限に対して、前記最大不足電力量に相当する数値をプラスした値に決定してもよい。この構成では、次区間の開始時点において、最大不足電力量を放電する余力を蓄電装置に確保することが出来る。

＜実施形態１＞
１．マイクログリッドＳ１の説明
マイクログリッドＳは、電力系統１に連系する小規模電力系統であり、分散型電源、蓄電装置、負荷を少なくとも備える。電力系統１は、電力事業者のものでもよいし、大型パワーコンディショナの自立運転出力で成り立っている独立した電力系統でもよい。

図１は、マイクログリッドＳ１のブロック図である。マイクログリッドＳ１は、分散型電源である太陽光発電パネル１０と、蓄電装置である蓄電池１５と、電力制御装置であるパワーコンディショナ２０と、負荷Ｌから構成されている。

パワーコンディショナ２０は、第１コンバータ回路２１と、第２コンバータ回路２３と、ＤＣリンク部２５と、双方向インバータ回路３１と、リレー３７と、制御装置５０と、直流電圧検出部２７と、出力電流検出部３３と、出力電圧検出部３５と、を備えている。

第１コンバータ回路２１には、太陽光発電パネル１０が接続されている。第１コンバータ回路２１は、ＤＣ／ＤＣコンバータであり、太陽光発電パネル１０の出力電圧（直流）を昇圧して出力する。第１コンバータ回路２１はチョッパでもよい。

第２コンバータ回路２３には、蓄電池１５が接続されている。蓄電池１５は、例えば、二次電池である。第２コンバータ回路２３は、蓄電池１５の放電と充電を行う双方向のＤＣ／ＤＣコンバータである。第２コンバータ回路２３は双方向チョッパでもよい。

太陽光発電パネル１０と蓄電池１５は、第１コンバータ回路２１と第２コンバータ回路２３を介して、ＤＣリンク部２５に対して並列に接続されている。

ＤＣリンク部２５は、コンバータ回路の接続点２４と双方向インバータ回路３１の間に位置している。ＤＣリンク部２５には、電解コンデンサＣ１が設けられている。電解コンデンサＣ１は、ＤＣリンク部２５の電圧Vdcを安定させるために設けられている。

直流電圧検出部２７は、ＤＣリンク部２５の電圧Vdcを検出する。直流電圧検出部２７により検出されたＤＣリンク部２５の電圧Vdcは、制御装置５０に対して入力される。

双方向インバータ回路３１は、ＤＣをＡＣに変換する逆変換（インバータ）と、ＡＣをＤＣに変換する順変換（コンバータ）を選択的に行う、双方向の変換回路である。双方向インバータ回路３１は、ＤＣリンク部２５に接続されており、逆変換動作時には、ＤＣリンク部２５より入力される直流電力を交流電力に変換して出力する。詳細には、双方向インバータ回路３１には、太陽光発電パネル１０の発電によりＤＣリンク部２５において基準値より増加した電圧分に相当する電力が入力される。従って、基準値より増加した電圧分に相当する電力が、直流から交流に変換され、双方向インバータ回路３１から出力される。

蓄電池１５は、第２コンバータ回路２３を介して、太陽光発電パネル１０の余剰電力を蓄電することが出来る。蓄電池１５は、太陽光発電パネル１０の発電電力が不足している場合、第２コンバータ回路２３を介して、放電して発電電力の不足を補うことが出来る。

双方向インバータ回路３１は、リレー３７を介して、系統電源２を交流電源とする電力系統１に接続されている。

リレー３７は、電力系統１との連系用として設置されている。リレー３７を閉じることで、マイクログリッドＳ１を電力系統１に連系させることが出来る。

出力電流検出部３３は、双方向インバータ回路３１の出力電流Iinvを検出する。出力電圧検出部３５は、双方向インバータ回路３１の出力側に位置しており、双方向インバータ回路３１の出力電圧Vinvを検出する。

出力電流検出部３３により検出された双方向インバータ回路３１の出力電流Iinvと、出力電圧検出部３５により検出された双方向インバータ回路３１の出力電圧Vinvは、制御装置５０に対して入力される。制御装置５０は、双方向インバータ回路３１の出力電流Iinvと出力電圧Vinvとに基づいて、双方向インバータ回路３１の出力電力（有効電力）Pinvを算出する。出力電力Pinvは、逆変換時を「正」とし、順変換時を「負」とする。

双方向インバータ回路３１と電力系統１とを接続する電力線（幹線）５には、分岐線４を介して、需要設備である負荷Ｌが接続されている。負荷Ｌに対して、パワーコンディショナ２０と電力系統１の双方から電力を供給することが出来る。

受電点３は、電力系統１による電力の供給地点であり、図１に示すように、電力系統１と構内（マイクログリッドＳ１）との境界部分である。

電力系統１には、受電点３の電力検出用の計器として、外部トランスデューサ等の外部計測器４０が設けられている。

外部計測器４０は、受電電流検出部４１と、系統電圧検出部４３とを有している。外部計測器４０は受電点３に対応して設置されており、受電電流検出部４１は、受電点３の受電電流を検出する。系統電圧検出部４３は電力系統１の系統電圧を検出する。

外部計測器４０は、受電電流と系統電圧とに基づいて、受電電力（有効電力）P_RCVを算出する。外部計測器４０により検出された受電電力P_RCVは、制御装置５０に対して入力される。受電電力P_RCVは、電力潮流（以下、単に潮流とする）の状態判定に使用することが出来る。外部計測器４０は、受電点３の受電電力P_RCVを計測する計測器である。

受電電力P_RCVは、順潮流（図１：電力系統１からマイクログリッドＳ１に向かう電気の潮流）を「正」とし、逆潮流（図２：マイクログリッドＳ１から電力系統１に向かう電気の潮流）を「負」とする。

制御装置５０は、ＣＰＵ５１とメモリ５３を有する。メモリ５３には、マイクログリッドＳ１の電力の需給予測を行うプログラムや、マイクログリッドＳ１のエネルギーの利用効率を最適化する最適化計算を実行するプログラムが記憶されている。制御装置５０は、本発明の「計算装置」の一例である。

制御装置５０は、双方向インバータ回路３１に指令を与えることで、順変換動作、逆変換動作の切り換えを制御できる。双方向インバータ回路３１の出力、つまり出力電力Pinvを制御できる。出力電力Pinvは、出力電流Iinvの調整により制御できる。

制御装置５０は、第１コンバータ回路２１の入り切りにより、ＤＣリンク部２５に対する太陽光発電パネル１０の接続／非接続を制御できる。第２コンバータ回路２３の入り切りにより、ＤＣリンク部２５に対する蓄電池１５の接続／非接続を制御できる。制御装置５０は、第２コンバータ回路２３を介して、蓄電池１５の充電と放電の切り換え制御できる。第２コンバータ回路２３を介して、蓄電池１５の充電電流と放電電流を制御できる。

２．マイクログリッドＳ１の発電予測と負荷予測
制御装置５０は、太陽光発電パネル１０の発電電力［kW］と、負荷Ｌの消費電力［kW］とを予測する。

太陽光発電パネル１０の発電電力P_PVは、図３に示すように、日射量Ｘと相関性がある。発電電力P_PVの予測値は、ネットワークＮＷを介して、予測データ提供所７０から入手することが出来る。予測データ提供所７０は、パワーコンディショナ２０のサプライヤによる提供所でもいいし、発電事業者の提供所でもよい。太陽光発電パネル１０の発電電力P_PVは、双方向インバータ回路３１により交流に変換される。変換効率ηは、直流ＤＣを交流ＡＣに変換する時のインバータ回路３１の変換効率である。

負荷Ｌの消費電力P_LOADは、過去のデータから予測することができる。例えば、数日間の消費電力P_LOADのデータを統計的に処理することで翌日の消費電力を予測することが出来る。

負荷Ｌの消費電力P_LOADは、受電点３の受電電力P_RCVと双方向インバータ回路３１の出力電力Pinvとから求めることが出来る。順潮流（P_RCV＞０）の場合、負荷Ｌの消費電力P_LOADは出力電力Pinvと受電電力P_RCVの合計である。逆潮流（P_RCV＜０）の場合、負荷Ｌの消費電力P_LOADは出力電力Pinvと受電電力P_RCVの差である。

P_LOAD＝Pinv＋P_RCV （Ａ）

図４は、マイクログリッドＳ１の発電予測と負荷予測の結果を示すグラフである。破線は、マイクログリッドＳ１の発電電力の予測値であり、実線はマイクログリッドＳ１の消費電力の予測値である。この例では、予測対象期間Ｔを１日として、発電予測と負荷予測を１時間ごとに行っており、予測値は、１時間ごとに値が変化するステップ状の波形である。マイクログリッドＳ１の発電予測と負荷予測は、制御装置５０で行ってもよいし、別の装置で予測したデータを入手してもよい。

３．マイクログリッドのエネルギー効率を最適化する最適化計算
図５は、マイクログリッドＳ１の簡易的なブロック図である。
制御装置５０は、マイクログリッドＳ１のエネルギーの利用効率を最適化する最適化計算を行う。最適化計算は、発電予測と負荷予測（図４）に基づいて、数式１の目的関数Fを最小とする受電電力P_RCVの目標値（以下、受電電力の目標値P_RCVref）の最適値を求めるものである。

数式１は、マイクログリッドＳ１のエネルギーの利用効率を評価するための目的関数である。

目的関数Ｆの第１項と第２項は、蓄電池１５の使用制限期間を評価する項である。第３項と第４項は、マイクログリッドＳ１の電気料金を評価する項である。

使用制限期間には、充電制限期間T_MAXと放電制限期間T_MINの２つの期間がある。充電制限期間T_MAXは、充電が制限される期間であり、例えば、蓄電池１５のSOCが使用範囲上限（満充電の場合）に位置する場合である。放電制限期間T_MINは、放電が制限される期間であり、例えば、蓄電池１５のSOCが使用範囲下限に位置する場合である。

この例では、k₁＞k₂＞k₃＞k₄であり、マイクログリッドＳ１のエネルギーの利用効率の評価において、蓄電池１５の使用制限期間の評価が優先される。k₁＝k₂、k3＝k4でもよい。

受電電力目標値P_RCVrefを最適化する演算を行うにあたり、制約条件として、受電電力目標値P_RCVrefの上限及び下限（数式２）と、蓄電池１５の出力電力［kW］の上限及び下限（数式３）の２つの条件がある。

SOC（State Of Charge）は蓄電池１５の定格容量に対する充電量の比率である。ＳＯＣは、蓄電池１５の「充電状態」の一例である。目的関数Ｆを計算するには蓄電池１５のSOCの推定が必要である。以下に、蓄電池１５のSOCと、受電電力P_RCVtの推定値のシミュレート方法を説明する。

時間断面tにおける充電制限期間T_MAXと放電制限期間T_MINの算出方法について説明する。
＜ＳＴＥＰ１＞
数式４と数式５から、時間断面tにおける蓄電池１５の暫定出力電力予測値P_BATtmptを算出する。

＜ＳＴＥＰ２＞
数式６〜数式９より、時間断面tにおける蓄電池１５の暫定充電状態予測値SOC_{tmp t}を算出する。
（ａ）ｔ＝０の場合

（ｂ）ｔ≠０の場合

＜ＳＴＥＰ３＞
時間断面tにおける上下限逸脱有無または上下限合致有無を判定し、蓄電池１５の充電状態予測値SOC_t、蓄電池の出力電力P_BATt、充電制限期間T_MAX、放電制限期間T_MINを決定する。
（ａ）SOC_tmpt≧SOCMAXの場合

（ｂ）SOC_tmpt≦SOCMINの場合

（ｃ）SOCMIN＜SOC_tmpt＜SOCMAXの場合

次に、数式１６、１７より、蓄電池１５の充電量予測値Wh_BATtの初期値（ｔ＝０の場合）を求めることが出来る。

次に、数式１８より各時間断面（ｔ≠０の場合）について、蓄電池１５の充電量予測値Wh_BATtを求めることが出来る。数式１９より、蓄電池１５のSOCの予測値SOC_tを求めることが出来る。

時間断面tにおける受電電力予測値P_RCVは、数式２０、２１より、算出することが出来る。

予測対象期間Tにおける受電電力ピーク予測値P_PEAKは、数式２２より、算出することが出来る。

数式４〜１９より、発電電力予測値P_PVt×ηと負荷Ｌの消費電力予測値P_LOADtに対して、受電電力目標値P_RCVreftが決まれば、蓄電池１５のSOC_tを推定することができる。

制御装置５０は、各時間断面tにおいて、受電電力目標値P_RCVreftを変数として、蓄電池１５のSOC_tを推定し、その結果から、目的関数Ｆの４つの項を計算する。

このような演算を、予測対象期間Ｔについて実行（予測対象期間Ｔが１日で、演算周期が１時間の場合、２４サイクル分実行）する。そして、受電電力目標値P_RCVreftの組み合わせのパターンについて、目的関数Ｆの値を比較することで、目的関数Ｆを最小とする受電電力目標値の組み合わせ、つまり、予測対象期間Ｔについて、各時間断面tの受電電力目標値P_RCVreftを決定することが出来る。

図６、７は、横軸を時間[h]、左縦軸を電力[kW]、右縦軸をSOC[％]としたグラフである。Ｙ１（太線）は受電電力[ｋＷ]の推移、Ｙ２は発電電力[ｋＷ]の推移を示す。Ｙ３は負荷の消費電力[ｋＷ]の推移、Ｙ４は蓄電池の出力電力[ｋＷ]の推移、Ｙ５（破線）は蓄電池１５のSOC[％]の推移を示す。

図６は、受電電力目標値P_RCVrefを経験則で決定した場合、図７は、受電電力目標値P_RCVrefを目的関数Ｆに基づいて決定した場合である。

受電電力目標値P_RCVrefを経験則で決めた場合（図６）、１６時〜１８時の時間帯において、蓄電池１５のSOCが１００[％]付近を維持している。そのため、１６時〜１８時の時間帯、蓄電池１５は、充電の受け入れを制限する必要がある。

受電電力目標値P_RCVrefを目的関数Ｆに基づいて決定した場合（図７）、蓄電池１５のSOCは、SOC上限線Lim1（SOCMAX＝１００[％]）と、SOC下限線Lim2（SOCMIN＝１０[％]）に対して、余裕を持って推移しており、常に充電と放電の双方が可能な状態である。つまり、受電電力目標値P_RCVrefを、経験則から決めた場合と比較すると、１６時〜１８時の時間帯（Ａ部）について、SOCが低く抑えられており、この時間帯の充電が制限されない点が改善されている。

４．マイクログリッドの電力制御
制御装置５０は、マイクログリッドＳ１の受電電力P_RCVが、目的関数Ｆを用いて算出した受電電力目標値P_RCVrefに追従するように、マイクログリッドＳ１の電力制御を行う。

例えば、受電点３は順潮流、インバータ回路３１は逆変換動作時において、受電電力P_RCVの計測値が受電電力目標値P_RCVrefより低い場合、蓄電池１５の出力電力を絞ることにより、受電電力P_RCVの計測値と受電電力目標値P_RCVrefとの差を小さくする。受電電力P_RCVの計測値が受電電力目標値P_RCVrefより高い場合、蓄電池１５の出力電力を増加することにより、受電電力P_RCVの計測値と受電電力目標値P_RCVrefとの差を小さくする。

以上のように、受電電力P_RCVの計測値と目標値との差に応じて、蓄電池１５の出力調整を行うことにより、マイクログリッドＳ１の受電電力P_RCVを、目的関数Ｆを用いた算出した受電電力目標値P_RCVrefに追従させることが出来る。

５．計算負荷の低減手法
受電電力目標値P_RCVrefの最適値を決定するには、予測対象期間Ｔの各時間断面tのそれぞれについて、受電電力目標値P_RCVrefの候補数分だけ、蓄電池１５のSOCなどを推定し、目的関数Ｆの各項を計算する必要がある。例えば、予測対象期間Ｔが１日で、時間断面数が２４の場合、受電電力目標値P_RCVrefを０〜１０［ｋＷ］の範囲で、１［ｋＷ］刻みで変化させた場合、受電電力目標値P_RCVrefの総候補数は、１１^２４＝９．８５×１０^２４個であり、総候補数に比例して、計算負荷は大きくなる。

以下の２つの方法を用いることで、最適化計算の計算負荷を小さくすることが出来る。
（Ａ）受電電力目標値の変化幅の制約
（Ｂ）予測対象期間Ｔの分割

（Ａ）について説明する。
受電電力P_RCVの変化は、電力系統１の電力品質に影響を及ぼす可能性があるため、変化幅は極力小さいほうが望ましい。そこで、数式２３に示すように、時間断面t当たりの受電電力目標値P_RCVrefの変化幅に、制約を設ける。

図８Ａ、図８Ｂは、受電電力目標値P_RCVreftの候補の組み合わせを示す図である。図８Ａは受電電力目標値P_RCVrefの変化幅に制約を設けない場合であり、図８Ｂは、受電電力目標値P_RCVrefの変化幅の最大値を±２［ｋＷ］とした場合である。

時間断面t当たりの受電電力目標値P_RCVrefの候補数は、受電電力目標値P_RCVrefの変化幅に制約を設けない場合（図８Ａの場合）、「１１」である。一方、受電電力目標値P_RCVrefの変化幅の最大値を±２［ｋＷ］とした場合（図８Ｂの場合）、「５」である。

このように受電電力目標値P_RCVrefの変化幅に制約を設けることで、時間断面t当たりの受電電力目標値P_RCVrefの候補数を削減することが出来、計算負荷を大幅に削減することが出来る。電力系統１への影響を小さくすることが出来、電気の品質維持が可能となる。

（Ｂ）について説明する。
Ｂ１．区間の分割
予測対象期間Ｔを複数の区間ΔTに分割する。そして、分割した各区間ΔTを、１つの予測対象期間として、制御装置５０にて、マイクログリッドＳ１のエネルギー効率を最適化する最適化計算を行う。つまり、目的関数Ｆを用いて各時間断面tの受電電力目標値P_RCVrefの最適値を決定する。

例えば、予測対象期間Ｔが１日の場合、図９に示すように、ΔT₁〜ΔT₄の４つの区間ΔTに分割する。そして、各区間ΔTを１つ予測対象期間として、制御装置５０にて、目的関数Ｆを用いて、受電電力目標値P_RCVrefの最適値を求める。

この場合、全予測対象期間Ｔの受電電力目標値P_RCVrefは、最適値として決定された各区間ΔTの各時間断面tの受電電力目標値P_RCVrefを、時系列に従って繋ぎ合わせたものとなる。

予測対象区間Ｔの分割により、全予測対象期間Ｔの受電電力目標値P_RCVrefを、複数回に分けて計算することになる。そのため、１回当たりの受電電力目標値P_RCVrefの候補の組み合わせが減少するため、計算負荷を大幅に削減することが出来る。

予測対象期間Ｔの分割数Ｎは、３分割など４以外でも勿論よい。各区分ΔTの時間断面数は、同じでもいいし、同じでなくてもよい。各区間ΔTは発電予測、負荷予測の周期よりも長くすることが好ましい。図９の例では、ΔT＝６時間、発電予測、負荷予測の周期＝１時間である。

Ｂ２．次区間開始時の蓄電池の余力確保
図１０は、予測対象区間Ｔについて、電力の需給予測を示すグラフである。電力の需給予測は、太陽光発電パネル１０の発電電力の予測値と、負荷Ｌの消費電力の予測値と、電力系統１からの受電電力目標値とから行うことが出来る。図１０のＹ１は、受電電力目標値（最小）、Ｙ２は発電電力予測値、Ｙ３は消費電力の予測値を示している。

予測対象区間Ｔを分割して区間ΔTごとに最適化計算を行う場合、その区間ΔT_n内の需給予測だけを考慮して計算を行うと、次区間ΔT_n+1の開始時に、次区間ΔT_n+1で電力の過不足分を吸収するべき余力を、蓄電池１５に確保できない場合がある。そのため、当該区間ΔT_nの最終時点で、次区間ΔT_n+1の電力の需給予測を見越して、蓄電池１５の余力をどのように確保べきか、課題がある。余力とは、電力の余剰分を充電して蓄える場合、充電できる容量の空きである。電力の不足分を放電により補う場合、放電できる容量である。

上記課題を解決するため、パワーコンディショナ２０の制御装置５０は、区間ΔT_nの蓄電池１５の最終SOCの範囲を、次区間ΔT_n+1の電力の需給予測に基づいて算出する。

区間ΔT_nの最終SOC＝次区間ΔT_n+1の開始SOCであることから、当該区間ΔT_nの蓄電池１５の最終SOCを算出した範囲と合致させることで、区間ΔT_n+1の開始時点で、蓄電池１５の余力を確保することが出来る。つまり、蓄電池１５を、使用範囲上限SOCMAX及び使用範囲下限SOCMINに対して、余裕をもって運用することが可能となり、電力の過不足分を充放電により吸収して補うことができる。図１１は、SOCの範囲を算出する算出処理のフローチャートである。

（Ｓ１０）最終SOCの上限値SOC_UPPERの算出
制御装置５０は、区間ΔT_nの蓄電池１５の最終SOCの上限値SOC_UPPERを、次区間ΔT_n+1の余剰電力量WCから算出する。

余剰電力量WCは、次の区間ΔT_n+1において、分散型電源である太陽光発電パネル１０の発電電力予測値P_PVtと負荷Ｌの消費電力予測値P_LOADtの差が連続して正となる第１期間（図１０のＡ１）について、余剰電力を積算した値である。

余剰電力は、発電電力P_PVに対して、消費電力P_LOADと受電電力P_RCVの差を、加えた値である。余剰電力は、電力系統１から供給される受電電力P_RCVの大きさに依存しており、受電電力P_RCVが小さいほど、小さい。

蓄電池１５が、少なくとも最小余剰電力量WCを充電できる余力がないと、エネルギーのロスが発生する。そのため、この例では、発電電力予測値P_PVtと、消費電力予測値P_LOADtと、最小受電電力目標値P_{RCVrefmin t}に基づいて、次区間ΔT_n+1の最小余剰電力量WCを算出する。

次区間ΔT_n+1の最小受電電力目標値P_{RCVrefmin t}は、区間ΔT_nの最終受電電力予測値P_{RCV tend}から、時間断面ごとに、（Ａ）で設定した変化幅の最大分を減じることで求めることが出来る。

余剰電力量WCは、ΔT_n+1とΔT_n+2など、複数の区間に跨って算出してもよい（一例として、6〜8時間分あってもよい）。

第１期間Ａ１の余剰電力量WCを充電できる空き容量を確保できるように、蓄電池１５の使用範囲上限SOCMAXから余剰電力量WCに相当するSOCを減算した値が、区間ΔT_nの蓄電池１５の最終SOCの上限値SOC_UPPERである。余剰電力量WCは、最小値でもいいし、それ以外でもよい。

図１２において、「Lim1」は使用範囲上限SOCMAXを示し、「Lim3」は最終SOCの上限値SOC_UPPERを示す。「Y5」は、蓄電池１５のSOCである。使用範囲上限SOCMAXは、SOCの充電側の限界値（それ以上、充電できない値）である。

マイクログリッドＳ１は、電力の需給バランスにより、電力が余剰となる場合だけでなく、不足する場合がある。蓄電池１５の最終SOCが使用範囲下限SOCMIN近傍であった場合、次区間において、区間開始から電力が供給過多となる時間断面t_crossまでの放電に対応できない場合がある。そのため、制御装置５０は、放電できる余力を残せるように最終SOCの下限値SOC_LOWERを算出する。

（Ｓ２０）最終SOCの下限値SOC_LOWERの算出
区間ΔT_nの蓄電池１５の最終SOCの下限値SOC_LOWERは、次区間ΔT_n+1の開始から第１期間Ａ２まで（供給過多となる時間断面t_crossまで）の第２期間Ａ２を対象として、不足電力量WDを算出する。不足電力量WDは、上記の第２期間Ａ２について、不足電力を積算した値である。

不足電力は、消費電力P_LOADから発電電力P_PVと受電電力P_RCVを引いた値である。不足電力は、電力系統から供給される受電電力P_RCVの大きさに依存しており、受電電力P_RCVが小さいほど、大きい。

蓄電池１５が最大不足電力量WDを放電できる余力が有れば、最小受電電力を維持することができ、エネルギーの利用効率が高い。そのため、この例では、発電電力予測値P_PVtと、負荷Ｌの消費電力予測値P_LOADtと、最小受電電力目標値P_RCVrefmintに基づいて、次区間ΔT_n+1の第２期間Ａ２を対象として、最大不足電力WDを算出する。

蓄電池１５の放電量が、不足電力量WDを超過すると逆潮流が発生することから、蓄電池１５から系統に逆潮流してしまうことになるため、不足電力量WDを超過することは許容できない。

不足電力量WDを放電できる容量を確保できるように、蓄電池１５の使用範囲下限SOCMINに、不足電力量WDに相当するSOCを加算した値が、区間ΔT_nの最終SOCの下限値SOC_LOWERである。不足電力量WDは、最大値でもいいし、それ以外でもよい。図１２において、「Lim2」は、使用範囲下限SOCMINを示し、「Lim4」は最終SOCの下限値SOC_LOWERを示す。Y5は、蓄電池１５のSOCである。使用範囲下限SOCMINは、SOCの放電側の限界値（それ以上、放電できない値）である。

（Ｓ３０）逸脱時のペナルティ
以上により、区間ΔT_nにおける蓄電池１５の最終SOCについて、SOC_LOWERを下限、SOC_UPPERを上限とする範囲Ｚ（図１２参照）を求めることが出来る。

蓄電池１５の最終SOCが、範囲Ｚから逸脱する場合、つまり合致しない場合は、ペナルティとして演算する。逸脱していない場合、つまり合致する場合は、ペナルティ無しとする。

２７式は、目的関数Ｆに対して、ぺナルティの評価項を４項目に追加した目的関数Ｅである。区間ΔTを１つ予測対象期間として、目的関数Eを用いて、受電電力目標値P_RCVrefの最適値を演算する。

そして、各区間ΔT_nについて、最適化計算を行う場合、区間ΔT_nの蓄電池１５の最終SOCを、次の分割区間ΔT_n+1の蓄電池１５の初期SOC_INIとし、Ｓ１０からＳ３０のステップを、区間数だけ繰り返し実施する。そして、全区間完了にて、予測対象期間Tについて、マイクログリッドＳ１のエネルギーの利用効率を最適化する受電電力目標値P_RCVrefの最適解を得ることができる。

目的関数Eにペナルティの評価項を加えることで、ペナルティの無い又は小さい解が最適解として得られるので、区間ΔT_nの最終SOCが範囲Ｚと合致しないことを抑制することが出来る。

ペナルティの重みを決める係数k₅、k₆と他の係数との大小関係は、k₁＞k₂＞k₃＞k₄＞k₅＞k₆でもよい。k₅＞k₆＞k₁＞k₂＞k₃＞k₄でもよい。２つの係数の大小関係は、k₅＞k₆でもいいし、k₅＜k₆でもよい。

６．効果
蓄電池１５は、マイクログリッドＳ１の余剰電力を充電し、電力の不足時に放電することで、電力の不足を補う。蓄電池１５の使用が制限される場合、余剰電力を貯めることが出来ずエネルギーのロスになることから、マイクログリッドＳ１のエネルギーの利用効率は低下する。

この構成では、目的関数Ｅや目的関数Ｆに基づいて、受電電力目標値P_RCVreftの最適値を求めることで、蓄電池１５の使用制限期間を最小とすることが出来る。そのため、蓄電池１５の利用効率の観点から、マイクログリッドＳ１のエネルギーの利用効率を最適化することが出来る。

この構成では、予測対象期間Ｔを複数の区間ΔTに分割して、マイクログリッドＳ１のエネルギーの利用効率を最適化する最適化計算を行う。そのため、計算負荷を低減することが出来、最適解を算出するための時間を短縮できる。

この構成では、区間ΔT_nの最終SOCの範囲Ｚが、次区間ΔT_n+1以降の電力の需給予測に基づいて決定される。区間ΔTの最終SOCは、次区間ΔT_n+1の開始SOCであることから、区間ΔT_nの最終SOCを範囲Ｚと合致するようにすることで、次区間ΔT_n+1の開始時に、次区間ΔT_n+1以降の電力の過不足分を吸収するべき余力を、蓄電池１５に確保することが出来る。

この構成では、次区間ΔT_n+1以降の電力の需給予測に基づいて、電力の供給が需要を上回る第１期間Ａ１の余剰電力量WCを算出する。そして、蓄電池１５の当該区間ΔT_nの最終SOCの上限値SOC_UPPERを、使用範囲上限SOCMAXに対して、余剰電力量WCに相当するSOCをマイナスした値に決定する。この構成では、次区間ΔT_n+1の開始時点において、マイクログリッドＳ１の余剰電力を充電する余力を、蓄電池１５に確保することが出来る。そのため、エネルギーのロスを抑えることが出来る。

この構成では、次区間ΔT_n+1の開始から第１期間Ａ１までの第２期間Ａ２を対象として、不足電力量WDを算出する。そして、蓄電池１５の当該区間ΔT_nの最終SOCの下限値SOC_LOWERを、使用範囲下限SOCMINに対して、前記不足電力量WDに相当するSOCをプラスした値に決定する。この構成では、次区間ΔT_n+1の開始時点において、マイクログリッドＳ１の不足電力を放電する余力を、蓄電池１５に確保することが出来る。そのため、エネルギーを効率的に使用することが出来る。

＜他の実施形態＞
本発明は上記記述及び図面によって説明した実施形態に限定されるものではなく、例えば次のような実施形態も本発明の技術的範囲に含まれる。

（１）実施形態１では、マイクログリッドＳ１の一例として、ライン状の電力線（幹線）５を持つグリッドを示したが、サークル状の電力線（幹線）をもつグリッドでもよい。図１３に示す、マイクログリッドＳ２は、サークル状をした電力線１００を有している。電力線１００には、太陽光発電パネル１１０と風力発電機１２０が電力変換器１１５、１２５を介して接続されている。電力線１００には、負荷１３０と、蓄電池１４０がそれぞれ接続されている。マイクログリッドＳ２の電力線１００は、連系線１０５を介して、電力系統１に接続されている。

マイクログリッドＳ２は、制御装置１５０を有している。制御装置１５０は、予測対象期間Ｔを複数の区間に分割して、マイクログリッドＳ２のエネルギーの利用効率を最適化する最適化計算を行い、受電電力目標値P_RCVrefの最適解を算出する。制御装置１５０は、受電点３の受電電力が、算出した受電電力目標値P_RCVrefに追従するように、マイクログリッドＳ２の電力制御を行う。具体的には、受電点３に設けられた計器１６０の出力に基づいて、受電点３の受電電力P_RCVをモニタする。そして、制御装置１５０は、受電電力目標値P_RCVrefに対して差がある場合、電力変換器１４５を介して、蓄電池１４０を充電又は放電することにより、その差を小さくする。このようにすることで、受電電力P_RCVを、算出した目標値P_RCVrefに追従させることができ、マイクログリッドＳ２のエネルギーの利用効率を最適化することが出来る。制御装置１５０は、本発明の「計算装置」の一例である。

尚、分散型電源は、需要地に隣接して分散配置される小規模な発電設備全般の総称である。分散型電源は、太陽光発電パネル１０や風力発電機１２０以外に、例えば、バイオマス発電装置などでもよい。分散型電源は、再生可能エネルギーを利用した電源でもいいし、化石燃料を利用した電源でもいい。

（２）実施形態１では、受電電力目標値を変数として、マイクログリッドＳ１のエネルギーの利用効率を最適化する計算を行った。蓄電池１５のSOCを変数として、マイクログリッドのエネルギーの利用効率を最適化する計算を行ってもよい。本技術は、マイクログリッド（小規模電力系統）に限らず、別の電力系統と連係し、蓄電装置を備えたグリッド（電力系統）であれば、適用することが出来る。実施形態１では、蓄電装置として蓄電池１５を例示したが、蓄電装置はキャパシタなどでもよい。

（３）実施形態１では、目的関数Ｆを、第１項から第４項の４つの項から構成し、それら４つの項に重み係数k₁〜k₄を乗じて加算する関数とした。実施形態１では、重み係数の大小関係を、k₁＞k₂＞k₃＞k₄としたが、k₃＞k₄＞k₁＞k₂でもよい。重み係数の大小関係を逆転させることで、マイクログリッドの電気料金を優先して評価することが出来るので、電気料金の観点から、マイクログリッドのエネルギーの利用効率を最適化することが出来る。目的関数Ｆは、蓄電池１５の使用制限期間を評価する第１項と第２項だけでもいいし、マイクログリッドの電気料金を評価する第３項、第４項だけでもいい。目的関数Ｆは、マイクログリッドのエネルギーの利用効率を最適化する関数であれば、それ以外の関数でもよい。目的関数Ｅについても同様である。

（４）実施形態１では、マイクログリッドのエネルギーの利用効率を最適化する最適化計算を、パワーコンディショナ２０の制御装置５１で行った。計算主体は、パワーコンディショナ２０に限らず、パワーコンディショナ２０とは別に設けられた演算装置でもよい。

（５）実施形態１では、マイクログリッドのエネルギーの利用効率を最適化する計算を、目的関数E,Fを利用した計算例を示したが、例えば、ＡＩを利用して算出してもよい。

（６）実施形態１では、区間ΔT_nの最終SOCの上限値SOC_UPPERと下限値SOC_LOWERを求めた。例えば、次区間ΔT_n+1において、第１期間Ａ１以前に、電力が不足する第２期間Ａ２が存在していない場合、第１期間Ａ１の余剰電力量WCに基づいて最終SOCの上限値SOC_UPPERを求め、最終SOCの下限値は使用範囲下限SOCMINとしてもよい。反対に、次区間ΔT_n+1において、電力の不足する期間だけが存在している場合、不足電力量WDに基づいて最終SOCの下限値SOC_LOWERを求め、最終SOCの上限値は使用範囲上限SOCMAXとしてもよい。

（７）実施形態１では、マイクログリッドのエネルギーの利用効率を最適化する計算において、蓄電池１５のSOC[％]を評価した。SOC[％]に代えて、蓄電池１５の残存容量[Ah]を評価してもよい。つまり、蓄電池１５の予測対象区間ΔT_nの最終残存容量の範囲を、次区間以降の電力の需給予測に基づいて決定し、予測対象区間ΔT_nの最適化計算にて、区間ΔT_nの最終残存容量が、決定した範囲と合致しているか否かを評価してもよい。SOC及び残存容量は、蓄電池の「充電状態」の一例である。

（８）実施形態１では、最適化計算の負荷を低減するため、予測対象期間Ｔを複数の区間に分割した。本技術は、予測対象期間を分割する、分割しないに限らず、任意の予測対象区間について、最適化計算を行う場合には、適用することが出来る。

１ 電力系統
２ 系統電源
３ 受電点
１０ 太陽光発電パネル（本発明の「分散型電源」の一例）
１５ 蓄電装置
２０ パワーコンディショナ（本発明の「計算装置」の一例）
２１ 第１コンバータ回路
２３ 第２コンバータ回路
３１ インバータ回路
４０ 外部計測器
５０ 制御装置
Ｓ１、Ｓ２ マイクログリッド

Claims (6)

1. 電力系統と連系し、蓄電装置を備えたグリッドのエネルギーの利用効率を最適化する計算装置であって、
   前記蓄電装置の予測対象区間の最終充電状態の範囲を、次区間以降の電力の需給予測に基づいて決定し、前記予測対象区間の前記最適化計算にて、区間の最終充電状態が前記範囲と合致しているか否かを評価する、計算装置。
2. 請求項１に記載の計算装置であって、
   前記次区間以降の電力の需給予測に基づいて、前記次区間以降において電力の供給が需要を上回る第１期間の余剰電力量を算出し、
   前記区間の最終充電状態の上限値を、前記蓄電装置の使用範囲上限に対して、前記余剰電力量に相当する数値をマイナスした値に決定する計算装置。
3. 請求項２に記載の計算装置であって、
   前記次区間以降の電力の需給予測に基づいて、前記第１期間の最小余剰電力量を算出し、
   前記区間の最終充電状態の上限値を、前記蓄電装置の使用範囲上限に対して、前記最小余剰電力量に相当する数値をマイナスした値に決定する計算装置。
4. 請求項２又は請求項３に記載の計算装置であって、
   前記次区間の開始から前記第１期間までの第２期間を対象として、電力の供給が需要を下回って電力が不足する不足電力量を算出し、
   前記区間の最終充電状態の下限値を、前記蓄電装置の使用範囲下限に対して、前記不足電力量に相当する数値をプラスした値に決定する計算装置。
5. 請求項４に記載の計算装置であって、
   前記次区間以降の電力の需給予測に基づいて、前記第２期間の最大不足電力量を算出し、
   前記区間の最終充電状態の下限値を、前記蓄電装置の使用範囲下限に対して、前記最大不足電力量に相当する数値をプラスした値に決定する計算装置。
6. 電力系統と連系し、蓄電装置を備えたグリッドのエネルギーの利用効率を最適化する計算方法であって、
   前記蓄電装置の予測対象区間の最終充電状態の範囲を、次区間以降の電力の需給予測に基づいて決定し、前記予測対象区間の前記最適化計算にて、区間の最終充電状態が前記範囲と合致しているか否かを評価する、計算方法。

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