JP2021131627A - Dr発動予測システム - Google Patents
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Abstract
Description
外部から第1乃至第4の基礎データを取得し、取得した前記基礎データから作成される前記DRの発動予測に使用する複数種のDR関連データを格納する情報取得部と、
前記情報取得部に格納された前記DR関連データに基づいて、一連の演算処理を行い、前記DRの発動有無の予測に使用する指標値を算出する演算部と、
前記演算部が算出した前記指標値が所定の第1条件を満足した場合に所定の出力先に発動予測情報を出力する情報出力部と、を備え、
前記複数種のDR関連データは、前記情報取得部及び前記演算部の少なくとも何れか一方によって作成され、国内の全電力需給範囲を所定数に分割してなる複数のエリアの内、前記発動予測の対象となる1以上の予測対象エリアと前記予測対象エリアから電力の融通を受け得る関係にある1以上の関連エリアからなる処理対象エリアのそれぞれにおける、
1)前記各エリアの送配電事業者または所定の広域機関が予測対象日の当日または前記予測対象日より前に公表する前記第1の基礎データに含まれる、予測対象日の特定の時間帯における予想最大需要電力及び予想供給電力を含む予想需給データ、
2)所定の気象予報機関が公表する前記第2の基礎データから導出される前記予測対象日の所定の気象要素の予想値を含む予想気象データであって、前記第1の基礎データの公表時点前の直近に公表された前記第2の基礎データから導出される第1予想気象データを含み、前記第1の基礎データの公表時点以降、前記演算部が前記一連の演算処理を開始する前までに前記第2の基礎データが公表されている場合は、前記演算部が前記一連の演算処理を開始する前の直近に公表された前記第2の基礎データから導出される第2予想気象データを含む予想気象データ、
3)前記第3の基礎データから導出される気象感応度を含む気象感応度データ、及び、
4)前記第4の基礎データから導出される前記予想需給データの公表時点以降の発電所の供給能力の変動に関する供給力変動データ
を含んで構成され、
前記演算部は、前記予測対象エリアと前記関連エリアのそれぞれに対して、前記予想需給データの前記特定の時間帯が複数指定されている場合は前記特定の時間帯別に、
前記予想気象データに前記第2予想気象データが含まれている場合は、前記第1予想気象データと前記第2予想気象データの前記気象要素の予想値の差に前記気象感応度を乗じて気象補正値を算出し、算出した前記気象補正値により前記予想需給データに含まれる前記予想最大需要電力を補正して補正予想最大需要電力を算出し、前記予想気象データに前記第2予想気象データが含まれていない場合は、前記気象補正値を算出せず、前記予想最大需要電力を補正せずに前記補正予想最大需要電力とする第1演算処理と、
前記供給力変動データに基づいて、前記予想供給電力の作成時に考慮されていない供給力変動量を算出して、前記予想需給データに含まれる前記予想供給電力を、前記供給力変動量で補正して補正予想供給電力を算出する第2演算処理と、
前記補正予想最大需要電力と前記補正予想供給電力を変数とする計算式で与えられる暫定指標値を算出する第3演算処理を行い、
前記予測対象エリアのそれぞれに対して、前記予想需給データの前記特定の時間帯が複数指定されている場合は前記特定の時間帯別に、前記関連エリアの前記暫定指標値に基づいて、前記予測対象エリアの前記暫定指標値を補正して、前記予測対象エリアの前記指標値を算出する第4演算処理を行うように構成されていることを特徴とする。
前記演算部が、前記特定処理対象エリアに対する前記第1演算処理において、前記予想気象データに前記第2予想気象データが含まれている場合は、前記気象要素別に、前記補正予想最大需要電力を算出し、算出した複数の前記補正予想最大需要電力の最大値を、前記第3演算処理において使用するように構成されていることが好ましい。
前記演算部は、前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザの属する前記エリアを特定し、特定された前記エリアを前記予測対象エリアとして設定し、設定された前記予測対象エリアに基づいて1以上の前記関連エリアを選択するように構成されていることが好ましい。
前記情報出力部は、前記ユーザ情報に登録されている前記ユーザの送信先に前記発動予測情報を送信するように構成されていることが好ましい。
本システム1は、DR発動の有無を予測する対象である予測対象エリアと、予測対象エリアから電力の融通を受け得る関係にある関連エリアからなる処理対象エリアのそれぞれに対して、各種外部機関がそれぞれ定期的または不定期に公表する複数種の基礎データから作成される複数種のDR関連データを組み合わせて適用して、各処理対象エリアにおけるDR発動の有無を評価する暫定指標値を、エリア間での広域融通を考慮せずに算出した上で、予測対象エリアの暫定指標値を関連エリアの暫定指標値に基づいて補正して広域融通を考慮した指標値を算出することにより、予測対象エリアにおけるDR発動の有無を、例えば、DR関連データの1つである後述する予想需給データのみに基づいて予測する場合に比べて高精度に予測できるシステムである。
次に、本システム1の情報取得部11、演算部12、及び、情報出力部13の処理手順の一例について図面を参照して説明する。
次に、上記実施形態の別実施態様について説明する。
11 : 情報取得部
12 : 演算部
13 : 情報出力部
20 : インターネット
21 : ローカルエリア・ネットワーク(LAN)
2a〜2d: 第1乃至第4の基礎データを公表する外部機関のウェブサイト
3 : オペレータのコンピュータ端末
4 : ユーザのコンピュータ端末
Claims (13)
- DR(デマンドレスポンス)の発動の有無を予測するDR発動予測システムであって、
外部から第1乃至第4の基礎データを取得し、取得した前記基礎データから作成される前記DRの発動予測に使用する複数種のDR関連データを格納する情報取得部と、
前記情報取得部に格納された前記DR関連データに基づいて、一連の演算処理を行い、前記DRの発動有無の予測に使用する指標値を算出する演算部と、
前記演算部が算出した前記指標値が所定の第1条件を満足した場合に所定の出力先に発動予測情報を出力する情報出力部と、を備え、
前記複数種のDR関連データは、前記情報取得部及び前記演算部の少なくとも何れか一方によって作成され、国内の全電力需給範囲を所定数に分割してなる複数のエリアの内、前記発動予測の対象となる1以上の予測対象エリアと前記予測対象エリアから電力の融通を受け得る関係にある1以上の関連エリアからなる処理対象エリアのそれぞれにおける、
1)前記各エリアの送配電事業者または所定の広域機関が予測対象日の当日または前記予測対象日より前に公表する前記第1の基礎データに含まれる、予測対象日の特定の時間帯における予想最大需要電力及び予想供給電力を含む予想需給データ、
2)所定の気象予報機関が公表する前記第2の基礎データから導出される前記予測対象日の所定の気象要素の予想値を含む予想気象データであって、前記第1の基礎データの公表時点前の直近に公表された前記第2の基礎データから導出される第1予想気象データを含み、前記第1の基礎データの公表時点以降、前記演算部が前記一連の演算処理を開始する前までに前記第2の基礎データが公表されている場合は、前記演算部が前記一連の演算処理を開始する前の直近に公表された前記第2の基礎データから導出される第2予想気象データを含む予想気象データ、
3)前記第3の基礎データから導出される気象感応度を含む気象感応度データ、及び、
4)前記第4の基礎データから導出される前記予想需給データの公表時点以降の発電所の供給能力の変動に関する供給力変動データ
を含んで構成され、
前記演算部は、前記予測対象エリアと前記関連エリアのそれぞれに対して、前記予想需給データの前記特定の時間帯が複数指定されている場合は前記特定の時間帯別に、
前記予想気象データに前記第2予想気象データが含まれている場合は、前記第1予想気象データと前記第2予想気象データの前記気象要素の予想値の差に前記気象感応度を乗じて気象補正値を算出し、算出した前記気象補正値により前記予想需給データに含まれる前記予想最大需要電力を補正して補正予想最大需要電力を算出し、前記予想気象データに前記第2予想気象データが含まれていない場合は、前記気象補正値を算出せず、前記予想最大需要電力を補正せずに前記補正予想最大需要電力とする第1演算処理と、
前記供給力変動データに基づいて、前記予想供給電力の作成時に考慮されていない供給力変動量を算出して、前記予想需給データに含まれる前記予想供給電力を、前記供給力変動量で補正して補正予想供給電力を算出する第2演算処理と、
前記補正予想最大需要電力と前記補正予想供給電力を変数とする計算式で与えられる暫定指標値を算出する第3演算処理を行い、
前記予測対象エリアのそれぞれに対して、前記予想需給データの前記特定の時間帯が複数指定されている場合は前記特定の時間帯別に、前記関連エリアの前記暫定指標値に基づいて、前記予測対象エリアの前記暫定指標値を補正して、前記予測対象エリアの前記指標値を算出する第4演算処理を行うように構成されていることを特徴とするDR発動予測システム。 - 前記演算部は、前記第4演算処理において、少なくとも1つの前記関連エリアの前記暫定指標値が所定の第2条件を満足した場合であって、前記第2条件を満足した前記関連エリアの前記暫定指標値の前記特定の時間帯が、当該関連エリアに対応する前記予測対象エリアの前記暫定指標値の前記特定の時間帯と同時か所定時間以内である場合に、当該関連エリアに対応する前記予測対象エリアの前記暫定指標値の補正を行うように構成されていることを特徴とする請求項1に記載のDR発動予測システム。
- 前記演算部が、前記第4演算処理において、前記予測対象エリアの前記暫定指標値の補正を、前記予測対象エリアの前記暫定指標値に対して所定の演算を行い、前記第1条件を満足し易くなる方向へ変化させることにより行うように構成されていることを特徴とする請求項1または2に記載のDR発動予測システム。
- 前記予想需給データの前記特定の時間帯が、予測対象日当日における使用率ピーク時と需要ピーク時の内、少なくとも使用率ピーク時のピーク時間帯であり、
前記予想需給データが、前記ピーク時間帯における予想最大需要電力及び予想供給電力を含むことを特徴とする請求項1〜3の何れか1項に記載のDR発動予測システム。 - 前記予測対象エリアの前記予想需給データが、前記特定の時間帯として、予測対象日当日における互いに異なる使用率ピーク時と需要ピーク時の両方のピーク時間帯を含み、前記両方のピーク時間帯における予想最大需要電力及び予想供給電力を含む場合、
前記情報出力部は、前記両方のピーク時間帯の少なくとも一方の前記指標値が前記第1条件を満足した場合に、前記第1条件を満足した前記ピーク時間帯に対する前記発動予測情報を出力するように構成されていることを特徴とする請求項1〜4の何れか1項に記載のDR発動予測システム。 - 前記演算部が、前記予測対象エリアの前記予想需給データの前記特定の時間帯が、前記一連の演算処理を開始する時点において、少なくとも1つの前記予測対象エリアの前記予想需給データの前記特定の時間帯が既に超過しているか、或いは、所定時間以内に超過する場合は、当該予測対象エリアが、他の前記予測対象エリアの前記関連エリアでない場合に限り、当該予測対象エリアに対して、前記第1演算処理から前記第4演算処理までを行なわず、他の前記予測対象エリアの前記関連エリアである場合は、当該予測対象エリアに対して、前記第1演算処理から前記第3演算処理までを行うように構成されていることを特徴とする請求項1〜5の何れか1項に記載のDR発動予測システム。
- 前記演算部が、前記第1の基礎データの公表時点以降であって、前記第2予想気象データの導出に使用される前記第2の基礎データが公表された後に、前記一連の演算処理を開始するように構成されていることを特徴とする請求項1〜6の何れか1項に記載のDR発動予測システム。
- 前記第3演算処理において前記暫定指標値の算出に使用する前記計算式が、前記補正予想最大需要電力と前記補正予想供給電力の一方を分子、他方を分母とする分数式を含むことを特徴とする請求項1〜7の何れか1項に記載のDR発動予測システム。
- 前記処理対象エリアの内の少なくとも1つの特定処理対象エリアにおいて、前記予想気象データが複数の前記気象要素の予想値を含み、前記気象感応度データが複数の前記気象要素に各別に対応する前記気象感応度を含む場合、
前記演算部が、前記特定処理対象エリアに対する前記第1演算処理において、前記予想気象データに前記第2予想気象データが含まれている場合は、前記気象要素別に、前記補正予想最大需要電力を算出し、算出した複数の前記補正予想最大需要電力の最大値を、前記第3演算処理において使用するように構成されていることを特徴とする請求項1〜8の何れか1項に記載のDR発動予測システム。 - 前記情報取得部は、前記DR関連データに加えて、前記発動予測情報の前記出力先である1以上のユーザに関するユーザ情報を前記エリア別に格納しており、
前記演算部は、前記ユーザ情報に基づいて、前記ユーザの属する前記エリアを特定し、特定された前記エリアを前記予測対象エリアとして設定し、設定された前記予測対象エリアに基づいて1以上の前記関連エリアを選択するように構成されていることを特徴とする請求項1〜9の何れか1項に記載のDR発動予測システム。 - 前記情報取得部は、前記DR関連データに加えて、前記発動予測情報の前記出力先である1以上のユーザに関するユーザ情報を前記エリア別に格納しており、
前記情報出力部は、前記ユーザ情報に登録されている前記ユーザの送信先に前記発動予測情報を送信するように構成されていることを特徴とする請求項1〜10の何れか1項に記載のDR発動予測システム。 - 前記情報取得部は、前記予測対象エリア別及び前記予測対象日別に、前記演算部が算出した前記指標値に基づく前記DRの発動有無の予測結果と、前記DRが実際に発動されたか否かを示すDR実績情報を関連付けてDR発動情報として格納することを特徴とする請求項1〜11の何れか1項に記載のDR発動予測システム。
- 前記所定の第1条件が複数の条件で構成され、前記情報出力部は、前記指標値が前記複数の条件の何れを満足したかに応じて、異なる内容の前記発動予測情報を出力するように構成されていることを特徴とする請求項1〜12の何れか1項に記載のDR発動予測システム。
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WO2023017734A1 (ja) | 2021-08-12 | 2023-02-16 | 国立大学法人 名古屋工業大学 | 架橋ポリエステル樹脂 |
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005031927A (ja) * | 2003-07-11 | 2005-02-03 | Hitachi Ltd | 電力需要予測装置及びその方法 |
JP2018033273A (ja) * | 2016-08-26 | 2018-03-01 | 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 | 電力管理システム、電力管理方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラム |
JP2019046281A (ja) * | 2017-09-05 | 2019-03-22 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 電力価格予測システム |
-
2020
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005031927A (ja) * | 2003-07-11 | 2005-02-03 | Hitachi Ltd | 電力需要予測装置及びその方法 |
JP2018033273A (ja) * | 2016-08-26 | 2018-03-01 | 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 | 電力管理システム、電力管理方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラム |
JP2019046281A (ja) * | 2017-09-05 | 2019-03-22 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 電力価格予測システム |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023017734A1 (ja) | 2021-08-12 | 2023-02-16 | 国立大学法人 名古屋工業大学 | 架橋ポリエステル樹脂 |
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