JP2021136757A

JP2021136757A - 分散リソース管理装置および分散リソース管理方法

Info

Publication number: JP2021136757A
Application number: JP2020030776A
Authority: JP
Inventors: 哲嗣小野; Tetsushi Ono; 亮介中村; Ryosuke Nakamura; 勉河村; Tsutomu Kawamura
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2020-02-26
Filing date: 2020-02-26
Publication date: 2021-09-13
Anticipated expiration: 2040-02-26
Also published as: DE112020006258T5; GB202212245D0; CN115136438A; JP7313300B2; GB2607530A; WO2021171676A1

Abstract

【課題】各分散エネルギーリソース群の運用計画を高速に演算する。【解決手段】分散エネルギー管理システムは、系統トポロジー情報と、各分散エネルギーリソースの接続母線情報と、エネルギーリソース管理システムから取得された各分散エネルギーリソースの設備情報とから作成した、分散エネルギーリソースのコスト指標を最小化または最大化する最適化問題を、線形制約を有する主問題と非線形制約を有する従属問題とへ分解する。また、従属問題の双対問題における感度情報に基づいて主問題の新たな制約条件を推定し、新たな制約条件を主問題の制約条件に追加して、主問題の解の探索範囲を限定し、各分散エネルギーリソースの出力組み合わせの範囲を演算する。また、出力組み合わせの範囲に基づいて、主問題として定義される最適化問題を解くことで、各分散エネルギーリソースの発電量を算出し、算出した発電量をエネルギーリソース管理システムへ出力する。【選択図】図１

Description

本願は、分散リソース管理装置および分散リソース管理方法に関する。

基幹系統では、温室効果ガスを排出しない再生可能エネルギー電源（以下、再エネ）の導入が急速に進んでいる。しかし、再エネは気象条件よって出力が変動する不確実性を有するため、確定的な電力の供給源として見込むことはできない。基幹系統が国境を跨ぐ欧州では、出力変動対策の一手段として電力の輸出入を活用できる。一方、日本は国内で需給をバランスさせる必要があるため、比較的少ない再エネ比率（１５〜２０％）で系統安定性の課題が顕在化する。

配電系統では、太陽光発電（以下、ＰＶ：Photovoltaics）や電気自動車（以下、ＥＶ：Electric Vehicle）、熱電併給システム（以下、ＣＨＰ：Combined Heat and Power）といった分散エネルギーリソース（以下、ＤＥＲ：Distributed Energy Resources）の導入増加が見込まれる。そのため、地方ではＰＶ電力の逆潮流による電圧逸脱や過電流、都市部ではＥＶの急速充電による過電流が課題として顕在化すると考えられる。

以上より、配電系統に点在するＤＥＲを協調運用することにより、基幹系統への需給調整力提供と、配電系統内における電圧逸脱や過電流の防止が求められる。ＤＥＲは、個々で確保できる容量は微小であるが、それを積み上げることで大きな容量を確保し、系統安定化に利用できる。そのため、膨大な数のＤＥＲを適切に協調運用する土台としてのプラットフォームである、分散エネルギーリソースマネジメントシステム（以下、ＤＥＲＭＳ：Distributed Energy Resources Management System）のニーズが高まっている。

ＤＥＲＭＳにおけるＤＥＲ協調運用計画は、エネルギーコストなどの目的関数を最小化する最適化問題として定義され、ＤＥＲの機器制約の下で解くことで求められる。ＤＥＲの特性が全て線形である場合、線形計画問題となるため、ＤＥＲ数が多く大規模な最適化問題となっても求解は容易である。しかし、熱電併給システムをはじめとする非線形特性を持つＤＥＲが入ると、大規模非線形計画問題となり、求解が困難になる。

複数のＤＥＲから成る大規模非線形計画問題を効率的に解く技術の一つとして、特許文献１に記載される技術が知られている。この特許文献１には、「複数サイトからなるマイクログリッドの電力および熱のエネルギーコスト低減の全体最適化を高速に計算できる運転計画装置および方法、並びにマイクログリッドの運転計画装置で使用される地域エネルギー管理装置およびエネルギー管理装置を提供する」と記されている。

特開２０１７−２００３１１号公報

ここで、配電系統に点在するＤＥＲは、それぞれ異なる事業者が所有していると想定される。各事業者は、公共機関である配電系統運用事業者は、全体最適となる運用を約束し、ＤＥＲ運用事業者からＤＥＲの一部容量の運用権を得る。そのため、配電系統運用事業者は、一部のＤＥＲ運用事業者が有利になるように運用計画を恣意的に操作してはならない。よって、配電系統運用事業者は、運用計画が最適解であること、もしくは最適解からの誤差範囲を保証する必要がある。

また、配電系統運用事業者は、ＤＥＲＭＳが出力するＤＥＲ運用計画を実際に採用するかどうかは人間系が決定する場合が多いと考えられる。そのため、ＤＥＲ運用計画の信頼性を知りたいというニーズがある。たとえば、システムの出力した解の信頼性が高い場合、その解を安心して運用計画に使用できる。逆に信頼性が低い場合、過去の運用計画で代用するなどの代替手段を検討するといった判断が可能になる。信頼性を評価する手段としては、例えば、システムが出力した解の目的関数値が、厳密な最適解からどれだけ以下の誤差内に収まっているかを示すことが挙げられる。

しかし、特許文献１に開示された技術は、ＤＥＲの協調運用計画を出力するのみであり、その計画が最適解であるか否か、または最適解からの誤差範囲を保証する枠組みを持っていない。

本発明は、上述の点を考慮してなされたものであって、各ＤＥＲ群の運用計画を高速に演算することを１つの目的とし、さらには運用計画の信頼性を保証することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明においては、一態様として、分散エネルギー管理システムは、系統トポロジー情報と、各分散エネルギーリソースの接続母線情報と、エネルギーリソース管理システムから取得された各分散エネルギーリソースの設備情報とから、前記分散エネルギーリソースのコスト指標を最小化または最大化する最適化問題を作成し、該最適化問題を、線形制約を有する主問題と非線形制約を有する従属問題とへ分解する最適化問題作成部と、前記従属問題の双対問題における感度情報に基づいて前記主問題の新たな制約条件を推定し、該新たな制約条件を前記主問題の制約条件に追加することで、前記主問題の解の探索範囲を限定し、各分散エネルギーリソースの出力組み合わせの範囲を演算する出力組み合わせ演算部と、前記出力組み合わせ演算部によって演算された出力組み合わせの範囲に基づいて、前記主問題として定義される最適化問題を解くことで、各分散エネルギーリソースの発電量を算出し、算出した発電量を前記エネルギーリソース管理システムへ出力する発電量算出部とを備えるようにした。

本発明によれば、例えば、各ＤＥＲ群の運用計画を高速に演算し、さらには運用計画の信頼性保証することができる。

実施例１のＤＥＲＭＳを含むシステムの全体構成例を示すブロック図。各ＤＥＲの発電量の例を示す図。ＤＥＲ接続母線情報の例を示す図。ベンダーズカットを用いた繰り返し演算による探索領域の変化例を示す図。最適解の上界・下界の出力例を示す図。実施例１のＤＥＲＭＳの処理例を示すフローチャート。実施例２のＤＥＲＭＳを含むシステムの全体構成例を示すブロック図。実施例２のＤＥＲＭＳの処理例を示すフローチャート。実施例３のＤＥＲＭＳを含むシステムの全体構成例を示すブロック図。実施例３のＤＥＲＭＳの処理例を示すフローチャート。ＤＥＲＭＳを実現するコンピュータのハードウェア例を示す図。

以下、本発明の実施に好適な実施例を説明する。以下において、同一または類似の要素および処理に同一の符号を付し、重複説明を省略する。また、後出の実施例では、既出の実施例との差異のみを説明し、重複説明を省略する。

また、以下の説明および各図で示す構成および処理は、本発明の理解および実施に必要な程度で実施例の概要を例示するものであり、本発明に係る実施の態様を限定することを意図する趣旨ではない。また、各実施例および各変形例は、本発明の趣旨を逸脱せず、互いに整合する範囲内で、一部または全部を組合せることができる。

＜実施例１のＤＥＲＭＳ１０１を含むシステムの全体構成＞
図１は、実施例１のＤＥＲＭＳ１０１を含むシステムの全体構成例を示すブロック図である。

ＤＥＲＭＳ１０１は、最適化問題作成部１０２、ＤＥＲパラメータ推定部１０３、感度情報算出部１０４、出力組み合わせ演算部１０５、およびＤＥＲ群別発電量算出部１０６を備える。

ＤＥＲＭＳ１０１の入出力について説明する。ＤＥＲＭＳ１０１は、まず、配電事業者１１２から収束条件１２１を受け取る。収束条件１２１は、最適解の上界と下界の差の許容範囲、これらの計算時間、またはエネルギーコストなどであり、これら２つ以上の組み合わせであっても良い。ＤＥＲＭＳ１０１は、ＥＭＳ１１１(ＥＭＳ：Energy Management System（エネルギー管理システム）)に各ＤＥＲの発電量１２２を出力する。このときの、各ＤＥＲの発電量１２２は暫定値で構わない。

ＥＭＳ１１１は、各ＤＥＲの発電量１２２およびエネルギー価格・需要１２４の各情報を入力とし、目的関数であるエネルギーコストを最小化する各ＤＥＲの運用計画１２５およびエネルギーコスト１２６を求める。なお、エネルギーコストの最小化の代わりに、送電ロスの最小化、温室効果ガス排出量の最小化、系統安定性最大化、上位系統への調整力確保量の最大化等のように、各種コスト指標を目的関数とし、各種コスト指標を最小化または最大化する各ＤＥＲの運用計画１２５およびエネルギーコスト１２６を求めるとしても良い。

ＥＭＳ１１１は、制御対象のＤＥＲの設備情報１２３に加え、ＥＭＳ１１１の入出力データであるエネルギー価格・需要１２４、各ＤＥＲの運用計画１２５およびエネルギーコスト１２６をＤＥＲＭＳ１０１に出力する。設備情報１２３は、例として、ＥＭＳ１１１が制御するＤＥＲの機器種別や数、各ＤＥＲの出力の上限および下限や燃料消費特性、最低連続運転時間や最低連続停止時間などがある。設備情報１２３は、事前にＥＭＳ１１１より受け取り、ＤＥＲＭＳ１０１内でデータベースへ保存しておいても良い。

ＤＥＲＭＳ１０１内の最適化問題作成部１０２には、予め最適化問題の数式テンプレートを用意しておく。数式テンプレートの例は、後述の式（４）〜（５）に示すものである。最適化問題作成部１０２は、数式テンプレート内のパラメータを、配電事業者の持つ系統トポロジー情報１３１およびＤＥＲ接続母線情報１３２、ならびにＥＭＳ１１１から取得される制御対象のＤＥＲの設備情報１２３を基に決定し、作成した最適化問題を出力する。

但し、設備情報１２３等の開示を全てのＥＭＳ１１１が許可するとか限らないことから、最適化問題作成部１０２への入力情報が不足し、未決定のまま出力されるパラメータが存在する場合がある。

例えば、設備情報１２３の一部である熱電併給システムの燃料消費特性の開示を拒否した場合、式（５）中のＡ_i3、Ａ_i2、Ａ_i1、ｃ_iのパラメータが未決定となる。また、出力の上限、下限の開示を拒否した場合、式（５）中のＡ_i4、ｃ_i4のパラメータが未決定となる。未決定のパラメータは、ＤＥＲパラメータ推定部１０３にて推定する。

ＤＥＲパラメータ推定部１０３は、パラメータ推定に用いるデータである、エネルギー価格・需要１２４、各ＤＥＲの運用計画１２５およびエネルギーコスト１２６をＥＭＳ１１１より取得する。

パラメータ推定の例として、式（５）中のＡ_i3、Ａ_i2、Ａ_i1、ｃ_iのパラメータが未決定の場合、過去に取得した各ＤＥＲの運用計画１２５とエネルギーコスト１２６を散布図にプロットし、近似曲線を定義することで、これらのパラメータを推定できる。また、式（５）中のＡ_i4、ｃ_i4のパラメータが未決定の場合、過去に取得した各ＤＥＲの運用計画１２５の最大値および最小値から、これらのパラメータを推定できる。

ＥＭＳ１１１とＤＥＲＭＳ１０１の協調には、後述のようにベンダーズカットと呼ばれる制約が必要である。ベンダーズカットの生成には、目的関数値に対する各制約の感度情報が必要になる。しかし、一般的にＥＭＳ１１１はＤＥＲＭＳ１０１との協調を想定していないため、感度情報の算出機能を持たないと考えられる。そこで、感度情報算出部１０４は、感度情報を推定する。感度情報の推定手法の詳細は後述する。

出力組み合わせ演算部１０５は、感度情報に基づき、後述の式（１０）で示されるベンダーズカットを推定する。ＤＥＲ群別発電量算出部１０６では、ベンダーズカットを新たな制約条件として式（４）の最適化問題に設定し、解くことで、各ＤＥＲの発電量１２２を算出する。各ＤＥＲの発電量１２２を、再びＥＭＳ１１１に入力することで、新たなＤＥＲの運用計画１２５およびエネルギーコスト１２６を得る。この演算を繰り返し、収束条件１２１を満足した時点で計算を終了し、最終演算結果としての各ＤＥＲの発電量１２２を、ＥＭＳ１１１および配電事業者１１２に出力する。加えて、配電事業者１１２に、最適解の上界・下界１２７を出力する。

なお、ＥＭＳ１１１は１つでも、複数であっても良い。また、ＥＭＳ１１１が制御するＤＥＲは複数であって良いし、１つであっても良い。配電事業者１１２に出力する最適解の上界・下界１２７は、運用計画の信頼度保証が目的であるため、最適解の範囲など他の形式をとっても良い。

また、図１では、収束条件１２１に達するまでの繰り返し演算の際、ＤＥＲＭＳ１０１とＥＭＳ１１１が通信しながら情報交換しているが、ＥＭＳ１１１のモデルを事前にＤＥＲＭＳ１０１内に作成しておき、これと情報交換しながら収束計算しても良い。

＜各ＤＥＲの発電量１２２＞
図２は、各ＤＥＲの発電量１２２の例を示す図である。表２０１には、ＤＥＲのＩＤ２１１および時刻２１３が格納されており、各時刻２１３におけるＤＥＲの発電量計画２１２を、ＩＤ２１１毎に保持している。発電量計画２１２の単位は、例としてkWhなどが使用でき、マイナスの発電量は充電を表す。また、系統安定化に使用可能な空き容量が無い時間帯や、ＥＶが走行中などの影響でそもそも可制御でない時間帯は、ＩＤ１０００４に示すように、発電量０として表すことができる。また、表２０１の時間間隔は例として１０分としているが、この限りではない。表２０１は、例として、ＤＥＲが４個の場合を示しているが、ＤＥＲの数はこの限りではない。

各ＤＥＲは、ＤＥＲの発電量１２２を満足するよう運用される。ＥＶの場合、運用計画は各時間断面でどれだけ充放電するか（＝充放電計画）であるため、ＤＥＲの発電量１２２が決まれば運用計画は一意に定まる。一方、熱電併給システムは電力だけでなく熱も扱うため、ＤＥＲの発電量１２２だけでは定まらない。そのため、ＥＭＳ１１１にて別途運用計画を定める必要がある。

＜ＤＥＲ接続母線情報＞
図３は、ＤＥＲ接続母線情報の例を示す図である。表３０１は、母線ＩＤ３１１を保持する。また、母線ＩＤ３１１毎に、接続しているＤＥＲのＩＤ２１１を保持する。母線によっては、母線ＩＤ＝３のようにＤＥＲが接続されていないもの、また、母線ＩＤ＝４のように、接続されているＤＥＲ数が他のＤＥＲと比較して少ないものがあるため、表内に空欄（図中の斜線）があっても構わない。

表３０１は、例として、母線数を４としているが、母線数はこの限りではない。また、表３０１は、各母線ＩＤ３１１を列とし、これに対する接続ＤＥＲのＩＤ２１１を保持しているが、逆にＤＥＲのＩＤ２１１を列とし、これに対して接続される母線ＩＤ３１１を保持しても良い。また、ＥＶ等の移動式のＤＥＲを考慮する場合、表３０１は動的に変更を加えても良い。

以下、ＤＥＲ協調運用計画の生成例として、ＤＥＲＭＳ１０１で下記式（１）の最適化問題を扱う場合を説明する。以下、下記式（１）を適宜、元問題と呼ぶ。

s.t.
系統の制約・・・(1-1)，
熱電併給システムの機器制約・・・(1-2)，
ＥＶの機器制約・・・(1-3)
但し、

上記式（１）に示すように、元問題は、各熱電併給システムのエネルギーコストと全ＥＶの充放電コストの総和で表されるトータルエネルギーコストを目的関数とし、これを最小化する最適化問題として定義される。熱電併給システムについては添え字ｉを用いてシステムごとに区別しているが、ＥＶに関しては区別していない。制約条件は、配電系統の潮流や電圧等の制約、ＣＨＰの機器制約、ＥＶの機器制約である。なお、本実施例では、ＤＥＲの例としてＥＶと熱電併給システムを挙げているが、これ以外のＤＥＲがであっても良い。上記式（１−１）〜（１−３）の各制約条件は、下記式（２−１）〜（２−３）のように定義することができる。

但し、

最適化変数ベクトルｘは、各ＤＥＲ（本実施例では、各ＥＶおよび各熱電併給システム）の発電量である。系統の制約およびＥＶの機器制約は線形性を持つ。線形制約のみの場合、線形計画法により容易に計算できる。ところが、非線形性を持つ熱電併給システムの機器制約を考慮に入れると、全体を非線形計画問題として解く必要がある。加えて、ＤＥＲＭＳ１０１は一般に膨大な数のＤＥＲの運用計画を立案するため、大規模非線形計画問題となり、元問題をそのまま解くと計算時間が膨大になる。

なお、熱電併給システムの特性は、上記式（２−２）に示すように３次関数としたが、２次関数等の他の関数としても良い。また、系統の制約は、配電系統を想定して線形としたが、ループ形状を持つ系統の場合など、非線形制約としても良い。また、ＥＶの充放電特性は線形特性を持つとしているが、電池劣化特性などを考慮することで、非線形特性を持つとすることもできる。

上記式（１）の目的関数の各項は、下記式（３−１）〜（３−２）のように定義することができる。

但し、

以下、上記式（２）および式（３）におけるＡ，ｂ，ｃをパラメータ情報と呼ぶ。Ａ，ｂ，ｃの中でも、添え字にＣＨＰを含むものを熱電併給システムパラメータ情報、添え字にＥＶを含むものをＥＶパラメータ情報、添え字にＰＦを含むものを系統パラメータ情報とする。

系統やＥＶは、ＤＥＲＭＳ１０１の制御下にあるため、ＥＶパラメータ情報および系統パラメータ情報は、直接ＤＥＲＭＳに入ってくると考えられる。一方で、熱電併給システムの運用計画は、ＤＥＲＭＳ１０１と協調するＥＭＳ１１１にて立案されるため、ＤＥＲＭＳ１０１は、熱電併給システムパラメータ情報を受け取れるとは限らない。

そこで、ＤＥＲＭＳ１０１は、各ＤＥＲの設備情報１２３、ＥＭＳ１１１の入出力データであるエネルギー価格・需要１２４、各ＤＥＲの運用計画１２５およびエネルギーコスト１２６をもとに、熱電併給システムパラメータ情報を推定する。なお、本実施例ではＥＭＳ１１１の制御対象を熱電併給システムと仮定しているが、これ以外のＤＥＲであっても良い。その場合、ＥＭＳ１１１の制御下にあるＤＥＲに関するパラメータ情報を推定することになる。

そして、ＤＥＲＭＳ１０１は、大規模非線形計画問題となる元問題を効率的に求解するため、ベンダーズ分解を用い、元問題を主問題と従属問題ｉ（ｉは熱電併給システムのＩＤ）に分割する。主問題は下記式（４）、従属問題ｉは下記式（５）として示される。なお、ベンダーズ分解に限らず、その他の分解手法を用いても良い。

s.t.

但し、

s.t.

但し、

上記式（４）で表される主問題は、系統制約とＥＶの機器制約から成る線形計画問題であり、目的関数Φ_MPを最小化する最適化変数ベクトルｘ_MP（＝各時間断面における各ＤＥＲの発電量）を決定する。従属問題ｉは熱電併給システムｉの制約を持つ非線形計画問題であり、目的関数Φ_SPiを最小化する最適化変数ベクトルｘ_SPi（＝熱電併給システムｉを構成する発電機や冷凍機といった各機器の運用計画）を決定する。従属問題ｉは、主問題の解を固定した状態（ｘ_MP＝ｘ_MP ^*）で解く。但し、主問題の解をｘ_MP ^*とおく。また、元問題、主問題、および従属問題ｉの各問題の最適化変数ベクトル間では下記式（６）の関係が成り立つ。

上記式（６）から、元問題の最適化変数ベクトルｘを分割することで、主問題や従属問題の最適化問題の規模を小さくしていることが分かる。

主問題における目的関数および制約条件が全て線形で表されているため、線形計画法で解くことができる。線形計画法であれば、数百万の最適化変数に対しても数秒程度で求解できることから、将来的にＥＶが急速に普及し、ＥＶの制御対象数が膨大となる場合にも対応可能である。

熱電併給システムｉの運用計画は、従属問題ｉとして定式化される最適化問題を解くことで運用計画を生成する。従属問題ｉは熱電併給システムｉ内の機器（例えば、発電機や冷凍機）の運用計画を生成する最適化問題に相当する。熱電併給システムが複数ある場合、従属問題は複数個とすることができる。以下では一般化した従属問題ｉのみについて述べる。また、後述の実施例では非線形特性を持つＤＥＲの例として熱電併給システムを挙げているが、これ以外のＤＥＲであっても良い。なお、従属問題ｉにおけるＡ，b，cの少なくのともいずれか一つは、主問題の解の従属関数であるが、ここでは主問題の求解で得られた結果ｘ_MP ^*を固定値として用いる。

主問題では、元問題の目的関数における熱電併給システムｉのエネルギーコストΦ_iを、新たな最適化変数θ_iで置き換え、熱電併給システムｉの制約を除去している。θ_iは、熱電併給システムｉを最適運用したときのエネルギーコスト以上の値をとる最適化変数として、下記式（７）に示すように定義する。なお、主問題内のθ_iに関する制約は非負条件のみであり、下記式（７）を満たすとは限らない。そこで、ベンダーズカットと呼ばれる制約を後から追加することで実行可能領域を制限し、下記式（７）が成立するようにする。

但し、

ベンダーズカットの効果は、１つは前述のように、θ_iについて仮定した上記式（７）を成立させることである。もう１つは、目的関数の適切でない領域を探索領域から除去することで、全体最適解へと速やかに収束させることである。

以下ではベンダーズカットを生成する方法を検討する。従属問題ｉの双対問題（以下、ＤＳＰｉ）を考える。ＤＳＰｉは従属問題ｉの下限値を最大化する問題と捉えることができるため、双対定理より、ＤＳＰｉの目的関数値Φ_DSPiは常に従属問題ｉの目的関数値Φ_SPi以下になる。このことから、下記式（８）が成り立つ。

但し、

下記式（８）の右辺をいかに推定するかが難しさとなる。単純な方法として、ｘの全実行可能解に対するΦ_DSPを１つ１つ計算すれば求まるが、主問題と従属問題に分割して効率的に解くという当初の目的に背く。そこで、ｘ_MP＝ｘ_MP ^*におけるＤＳＰの最適解Φ_DSP ^*から上記式（７）の右辺を推定することを考える。このとき、ＤＳＰの最適解として求まる最適化変数をｚ^*とおく。ｚ^*は感度情報、或いはshadow priceとも呼ばれ、各制約を緩めた／厳しくした時、目的関数値がどれだけ改善／悪化するかを表している。この感度情報ｚ^*を用い、上記式（８）の右辺を、下記式（９）のように推定する。

但し、

上記式（９）に基づいて、θ_iに対する不等式を導出したものが下記式（１０）で表されるベンダーズカットである。ベンダーズカットを主問題の制約条件として追加することで、θ_iの定義である上記式（７）が満足される。以上の考え方に基づき、ベンダーズ分解では最適化問題を主問題と問題に分割する。

以上のように、ベンダーズカットの生成には感度情報ｚ^*が必要になる。しかし、既存のＥＭＳは従属問題に相当する問題を解いているだけであり、双対問題化はしていないため、感度情報ｚ^*を出力する仕組みを持っていないと考えられる。

そこで、ＤＥＲＭＳ１０１内の感度情報算出部１０４にて、感度情報ｚ^*を推定する。推定の手法としては以下の２つが考えられる。

１つ目はＤＳＰを感度情報算出部１０４にて解くことである。これにより、感度情報ｚ^*は求まるが、ＥＭＳ１１１の演算と同様の演算をＤＥＲＭＳ１０１で繰り返すことになり、計算時間が長くなると考えられる。

そこで、２つ目の手法では、ＥＭＳ１１１との間の入出力データを活用することで、感度情報ｚ^*を推定する。例えば、感度情報ｚ^*の推定には、相補性定理を適用する。相補性定理は以下の（I）と（II）が同値であることを示す定理である。
（I）主問題の解ｘおよび双対問題の解ｚが最適解である。
（II）Ａ^Ｔｚ≦ｃとｘ≧０の何れか一方は等号成立、かつＡｚ≧ｃとｚ≧０の何れか一方は等号成立する。

感度情報ｚ^*はＤＳＰの最適解であることを踏まえると、感度情報ｚ^*は上記（II）より、Ａ，ｃ，ｘから求められることがわかる。このうち、Ａ，ｃはＤＥＲパラメータ推定部１０３から、ｘはＥＭＳ１１１から取得可能である。

出力組み合わせ演算部１０５では、感度情報算出部１０４にて推定した感度情報ｚ^*を元に、ベンダーズカットを生成し、主問題の探索可能領域を出力する。なお、出力形式としては、例えば、各ＤＥＲの出力組み合わせのリストや範囲などが考えられる。繰り返し計算の過程で、ベンダーズカットによる制約条件が増加するため、組み合わせのリストや範囲は小さくなっていく。

＜ベンダーズカットを用いた最適解の探索＞
図４は、ベンダーズカットを用いた繰り返し演算による探索領域の変化例を示す図である。図４は、縦軸および横軸でＤＥＲ１およびＤＥＲ２の各ＤＥＲの出力を示しており、これらのＤＥＲの最適な出力組み合わせの決定問題を表している。図４の左方図に示すように、イタレーションｊの探索領域において、暫定解４０１は最適解４０２からやや離れた位置にある局所解に陥っている。図４の右方図に示すように、イタレーション（ｊ＋１）の探索領域において、ベンダーズカット４０３が新たに制約条件として加わり、探索領域がさらに狭くなる。これにより、暫定解４０１は局所解を抜け出し、最適解４０２に近づくことができる。

ＤＥＲ群別発電量算出部１０６では、出力組み合わせの範囲の中から、最適な出力範囲の組み合わせを算出する。具体的には、主問題として定義される最適化問題を解く。最適化手法としては、線形計画法以外にも、内点法や遺伝的アルゴリズム等でも良い。

さらに、ＤＥＲ群別発電量算出部１０６では、最適解の上界（ＵＢ）および下界（ＬＢ）を算出する。主問題は元問題の一部制約を緩和した場合に相当するので、得られた目的関数値は最適解より小さいと考えられる。従って、下記式（１１）に示すように、主問題の目的関数値Φ_MPが下界ＬＢに相当する。

一方、従属問題ｉの目的関数値Φ_SPiは、元問題の第１〜ｎ項の各項の値に相当するが、ｘ_MP=ｘ_MP ^*という制約を追加した条件下で解いているため、ｘ_MPも含め一括で最適化する元問題より自由度が低く、目的関数値は最適解より大きいと考えられる。また、従属問題の最適解に対する目的関数値Φ_SPi ^*は、ＤＳＰｉの最適解に対する目的関数値Φ_DSPi ^*とほぼ一致する。以上より、Φ_DSPi ^*の総和（元問題の第１〜ｎ項の和）に、目的関数の最終項に相当する値（上記式（１１）の２項目以降）を足し合わせたものを最適解の上界ＵＢとする。

なお暫定解の目的関数値はＵＢとなる。ＵＢとＬＢの差分が最適解に対する暫定誤差の大きさを表す。繰り返し計算の過程でＵＢとＬＢの差は小さくなり、収束条件１２１を満足した段階で計算を終了する。

＜最適解の上界・下界１２７の出力＞
図５は、最適解の上界・下界１２７の出力例を示す図である。ＵＢとＬＢは収束判定以外にも、解の信頼性評価に用いることができるため、最適解の上界・下界１２７として配電事業者１１２に出力する。図５に示す表示５００は、ＤＥＲＭＳ１０１に接続された表示部（不図示）あるいは配電事業者１１２のコンピュータの表示部（不図示）に表示できる。図５の表示５００において、横軸は演算回数、縦軸は目的関数値である。ＵＢ５０１は演算回数が増えるに従い減少し、逆にＬＢ５０２は増加している。これに伴い、ＵＢとＬＢの差分により定義される、最適解４０２から暫定解４０１の誤差範囲５０３が減少している。なお、図５では例として各演算回数におけるＵＢ５０１、ＬＢ５０２を出力しているが、最終的な解に対するＵＢ５０１、ＬＢ５０２、または解の精度を担保できるＵＢとＬＢの差分が所定値以下である解に対するＵＢ５０１、ＬＢ５０２を出力しても良い。

＜実施例１のＤＥＲＭＳ１０１の処理＞
図６は、実施例１のＤＥＲＭＳ１０１の処理例を示すフローチャートである。ＤＥＲＭＳ１０１は、配電事業者１１２から収束条件１２１を受け取ると、収束条件１２１を充足するまで、各ＤＥＲの発電量１２２を繰り返し演算しＥＭＳ１１１へ出力する。

先ずステップＳ１０２では、最適化問題作成部１０２は、上記式（４）〜（５）に示す数式テンプレート内のパラメータを、配電事業者の持つ系統トポロジー情報１３１およびＤＥＲ接続母線情報１３２、ならびにＥＭＳ１１１から取得される制御対象のＤＥＲの設備情報１２３を基に決定した最適化問題を作成する。

次にステップＳ１０３では、ＤＥＲパラメータ推定部１０３は、各ＥＭＳ１１１からエネルギー価格・需要１２４、各ＤＥＲの運用計画１２５およびエネルギーコスト１２６をＥＭＳ１１１より取得し、これらに基づいて、ステップＳ１０２の処理で未決定となった最適化問題のパラメータの値を推定する。

次にステップＳ１０４では、感度情報算出部１０４は、感度情報の推定値を算出する。次にステップＳ１０５では、出力組み合わせ演算部１０５は、感度情報に基づき、上記式（１０）で示されるベンダーズカットを推定する。次にステップＳ１０６では、ＤＥＲ群別発電量算出部１０６は、ステップＳ１０５で推定されたベンダーズカットを新たな制約条件として上記式（４）の最適化問題に設定して解くことで、各ＤＥＲの発電量１２２およびこの解の上界・下界１２７を算出する。

次にステップＳ１０７では、ＤＥＲ群別発電量算出部１０６は、ステップＳ１０６において収束条件１２１が充足されたか否かを判定する。収束条件１２１が充足された場合（ステップＳ１０７Ｙｅｓ）、ＤＥＲＭＳ１０１の処理を終了し、収束条件１２１が充足されていない場合（ステップＳ１０７Ｎｏ）、ステップＳ１０４へ処理を移す。

本実施例によれば、線形特性を有する分散エネルギーリソースと非線形特性を有する分散エネルギーリソースを含んだ全ての分散エネルギーリソースにおいて目的関数を最小化する目的関数値および最適解を算出する最適化問題を解く際に、最適化問題を、線形制約の主問題と、非線形制約の従属問題とに分割する。そして、従属問題の双対問題における感度情報に基づいて推定される制約条件を主問題に追加することで、最適解の探索範囲を絞っていくことで、最適解または最適解により近い解を速やかに算出することができる。

また各ＤＥＲ群の運用計画に加え、最適解の上界および下界を出力することで、運用計画の精度を示し、信頼性を保証することができる。

＜実施例２のＤＥＲＭＳ１０１Ｂを含むシステムの全体構成＞
図７は、実施例２のＤＥＲＭＳ１０１Ｂを含むシステムの全体構成例を示すブロック図である。実施例２のＤＥＲＭＳ１０１Ｂは、実施例１のＤＥＲＭＳ１０１と比較して、ＤＥＲ制御指令部６０１をさらに備える。

ＤＥＲ制御指令部６０１は、ＥＭＳ１１１へ出力する各ＤＥＲの発電量１２２に応じた各制御指令６２１を各ＤＥＲ６１１に対して出力することで、ＤＥＲ６１１を直接制御する。ＤＥＲ６１１は１つでも複数でも構わない。また、ＤＥＲＭＳ１０１Ｂの制御対象ＤＥＲのうちの一部を直接制御するようにしても良い。

＜実施例２のＤＥＲＭＳ１０１Ｂの処理＞
図８は、実施例２のＤＥＲＭＳ１０１Ｂの処理例を示すフローチャートである。実施例２のＤＥＲＭＳ１０１Ｂの処理は、実施例１のＤＥＲＭＳ１０１の処理（図６参照）と比較して、ステップＳ６０１のＤＥＲ制御指令処理をさらに備える。

ステップＳ６０１では、ＤＥＲ制御指令部６０１は、ステップＳ１０７で収束条件１２１を充足したと判定された各ＤＥＲの発電量１２２に基づいて各ＤＥＲ６１１を直接制御する制御指令６２１を各ＤＥＲ６１１に対して出力する。

＜実施例３のＤＥＲＭＳ１０１Ｃを含むシステムの全体構成＞
図９は、実施例３のＤＥＲＭＳ１０１Ｃを含むシステムの全体構成例を示すブロック図である。実施例３のＤＥＲＭＳ１０１Ｃは、実施例１のＤＥＲＭＳ１０１と比較して、収束条件算出部７０１をさらに備える。ＤＥＲＭＳ１０１Ｃは、入力データとして配電系統状態量７３１がさらに入力される。また、図１では配電事業者１１２から収束条件１２１が入力されていたが、実施例３では外部から収束条件１２１の入力はなく、ＤＥＲＭＳ１０１Ｃが自装置内で収束条件１２１を算出する。

実施例１では、収束条件１２１としての要求解精度は、配電事業者１１２が決定する前提であったが、実施例３では、電圧や周波数といった配電系統状態量７３１を随時入力し、収束条件算出部７０１にて、収束条件１２１を自動で決定する。例えば、収束条件１２１の一部である最大計算時間は、負荷の変動が小さい時や、電圧が余裕を持って閾値内に収まっているときは、最大計算時間を大きくし、エネルギーコストが少しでも安い運用計画を探索する。一方、事故時や負荷急変時、あるいは電圧が閾値近くの場合は、いち早く制御指令を出すことが優先であるため、最大計算時間を小さくする。

また、収束条件１２１の一部であるエネルギーコストについては、まず、各系統状態に対応する、配電事業者の過去の運用計画およびその時のコストをテーブルで格納しておく。例えば、ＤＥＲＭＳ１０１Ｃが出力する新たな運用計画は、同一の配電系統状態量７３１の条件下では、過去の運用計画と比較して、エネルギーコストがより安くなくてはならないという収束条件１２１を設定しておく。現在の配電系統状態量７３１において、設定された収束条件１２１を満たす新たな運用計画が見つからない場合は、ＤＥＲＭＳ１０１Ｃは、同一の配電系統状態量７３１に対応してテーブルに格納された過去の運用計画をそのまま出力する。

＜実施例３のＤＥＲＭＳ１０１Ｂの処理＞
図１０は、実施例３のＤＥＲＭＳ１０１Ｃの処理例を示すフローチャートである。実施例３のＤＥＲＭＳ１０１Ｃの処理は、実施例１のＤＥＲＭＳ１０１の処理（図６参照）と比較して、ステップＳ１０２の前に、ステップＳ７０１の収束条件算出処理をさらに備える。ステップＳ７０１では、収束条件算出部７０１は、配電系統状態量７３１に基づいて収束条件１２１を自動設定する。

＜ＤＥＲＭＳ１０１，１０１Ｂ，１０１Ｃを実現するコンピュータ＞
図１１は、ＤＥＲＭＳ１０１，１０１Ｂ，１０１Ｃを実現するコンピュータのハードウェア例を示す図である。ＤＥＲＭＳ１０１，１０１Ｂ，１０１Ｃを実現するコンピュータ５０００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）に代表されるプロセッサ５３００、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ５４００、入力装置５６００（例えばキーボード、マウス、タッチパネル等）、および出力装置５７００（例えば外部ディスプレイモニタに接続されたビデオグラフィックカード）が、メモリコントローラ５５００を通して相互接続される。コンピュータ５０００において、ＤＥＲＭＳを実現するためのプログラムがＩ／Ｏ（Input／Output）コントローラ５２００を介してＳＳＤやＨＤＤ等の外部記憶装置５８００から読み出されて、プロセッサ５３００およびメモリ５４００の協働により実行されることにより、ＤＥＲＭＳが実現される。あるいは、ＤＥＲＭＳを実現するための各プログラムは、ネットワークインターフェース５１００を介した通信により外部のコンピュータから取得されてもよい。または、ＤＥＲＭＳを実現するためのプログラムは、可搬型記憶媒体に格納され、媒体読み取り装置によって読み取られて、プロセッサ５３００およびメモリ５４００の協働により実行されても良い。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例を含む。例えば、上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、矛盾しない限りにおいて、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成で置き換え、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、構成の追加、削除、置換、統合、または分散をすることが可能である。また実施例で示した構成および処理は、処理効率または実装効率に基づいて適宜分散、統合、または入れ替えることが可能である。

１０１，１０１Ｂ，１０１Ｃ：ＤＥＲＭＳ、１０２：最適化問題作成部、１０３：ＤＥＲパラメータ推定部、１０４：感度情報算出部、１０５：出力組み合わせ演算部、１０６：ＤＥＲ群別発電量算出部、１１１：ＭＥＳ、１１２：配電事業者、１２１：収束条件、１２２：各ＤＥＲの発電量、１２３：設備情報、１２４：エネルギー価格・需要、１２５：ＤＥＲの運用計画、１２６：エネルギーコスト、１２７：最適解の上界・下界、１３１：系統トポロジー情報、１３２：ＤＥＲ接続母線情報、６０１：ＤＥＲ制御指令部、７０１：収束条件算出部、７３１：配電系統状態量、５０００：コンピュータ、５３００：プロセッサ、５４００：メモリ

Claims

系統トポロジー情報と、各分散エネルギーリソースの接続母線情報と、エネルギーリソース管理システムから取得された各分散エネルギーリソースの設備情報とから、前記分散エネルギーリソースのコスト指標を最小化または最大化する最適化問題を作成し、該最適化問題を、線形制約を有する主問題と非線形制約を有する従属問題とへ分解する最適化問題作成部と、
前記従属問題の双対問題における感度情報に基づいて前記主問題の新たな制約条件を推定し、該新たな制約条件を前記主問題の制約条件に追加することで、前記主問題の解の探索範囲を限定し、各分散エネルギーリソースの出力組み合わせの範囲を演算する出力組み合わせ演算部と、
前記出力組み合わせ演算部によって演算された出力組み合わせの範囲に基づいて、前記主問題として定義される最適化問題を解くことで、各分散エネルギーリソースの発電量を算出し、算出した発電量を前記エネルギーリソース管理システムへ出力する発電量算出部と
を備えたことを特徴とする分散エネルギー管理システム。
前記主問題の計算が収束条件を充足するまで、
前記出力組み合わせ演算部が、
前記従属問題の双対問題における感度情報に基づいて前記主問題の新たな制約条件を推定し、該新たな制約条件を前記主問題の制約条件に追加することで、前記主問題の解の探索範囲を限定し、各分散エネルギーリソースの出力組み合わせの範囲を演算する処理と、
前記発電量算出部が、
前記出力組み合わせ演算部によって演算された出力組み合わせの範囲に基づいて、前記主問題を解くことで、各分散エネルギーリソースの発電量を算出し、算出した発電量を前記エネルギーリソース管理システムへ出力する処理と
を繰り返す繰り返し演算を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の分散エネルギー管理システム。
前記主問題または前記従属問題の目的関数および制約条件に含まれるパラメータのうち値が未決定のパラメータの値を、前記エネルギーリソース管理システムから取得された情報に基づいて推定するパラメータ推定部
をさらに備えたことを特徴とする請求項２に記載の分散エネルギー管理システム。
前記主問題または前記従属問題の目的関数および制約条件に含まれるパラメータ、および、前記エネルギーリソース管理システムから取得された情報に基づいて、前記感度情報を算出する感度情報算出部
をさらに備えたことを特徴とする請求項３に記載の分散エネルギー管理システム。
配電系統状態量に基づいて前記収束条件を算出する収束条件算出部
をさらに備えたことを特徴とする請求項２に記載の分散エネルギー管理システム。
前記発電量算出部は、
前記主問題から算出した各分散エネルギーリソースの発電量と共に、該算出した各分散エネルギーリソースの発電量の精度を表す前記主問題の最適解の上界および下界をさらに出力する
ことを特徴とする請求項２に記載の分散エネルギー管理システム。
前記発電量算出部は、
前記主問題から算出した各分散エネルギーリソースの発電量と、前記主問題の最適解の上界および下界とを、計算ログとして前記繰り返し演算ごとに出力する
ことを特徴とする請求項６に記載の分散エネルギー管理システム。
前記発電量算出部によって算出された各分散エネルギーリソースの発電量に基づいて各分散エネルギーリソースを制御する制御指令部
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載の分散エネルギー管理システム。
分散エネルギー管理システムが実行する分散エネルギー管理方法であって、
前記分散エネルギー管理システムの最適化問題作成部が、系統トポロジー情報と、各分散エネルギーリソースの接続母線情報と、エネルギーリソース管理システムから取得された各分散エネルギーリソースの設備情報とから、前記分散エネルギーリソースのコスト指標を最小化または最大化する最適化問題を作成し、該最適化問題を、線形制約を有する主問題と非線形制約を有する従属問題とへ分解し、
前記分散エネルギー管理システムの出力組み合わせ演算部が、前記従属問題の双対問題における感度情報に基づいて前記主問題の新たな制約条件を推定し、該新たな制約条件を前記主問題の制約条件に追加することで、前記主問題の解の探索範囲を限定し、各分散エネルギーリソースの出力組み合わせの範囲を演算し、
前記分散エネルギー管理システムの発電量算出部が、前記出力組み合わせ演算部によって演算された出力組み合わせの範囲に基づいて、前記主問題として定義される最適化問題を解くことで、各分散エネルギーリソースの発電量を算出し、算出した発電量を前記エネルギーリソース管理システムへ出力する
各処理を含んだことを特徴とする分散エネルギー管理方法。