JP2021192140A - Electric power system control support system and electric power system control support method - Google Patents
Electric power system control support system and electric power system control support method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021192140A JP2021192140A JP2020098285A JP2020098285A JP2021192140A JP 2021192140 A JP2021192140 A JP 2021192140A JP 2020098285 A JP2020098285 A JP 2020098285A JP 2020098285 A JP2020098285 A JP 2020098285A JP 2021192140 A JP2021192140 A JP 2021192140A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- power
- behavior
- reward
- consumer
- adjustment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 17
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims abstract description 157
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims abstract description 65
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 33
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 25
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 79
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 12
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000007429 general method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
- Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明は、電力系統の電力調整を支援する電力系統制御支援システム及び電力系統制御支援方法に関する。 The present invention relates to a power system control support system and a power system control support method that support power adjustment of the power system.
近年、電力の需給ミスマッチや送配電系統(電力系統)における局所的な電圧変動のため、需要家が有する電気自動車や蓄電池などのDER(Distributed Energy Resources)から、電力を集約し、送配電系統に提供するアグリゲーション・ビジネスが広がりつつある。 In recent years, due to power supply-demand mismatch and local voltage fluctuations in the power transmission and distribution system (power system), power has been consolidated from DER (Distributed Energy Resources) such as electric vehicles and storage batteries owned by consumers into the power transmission and distribution system. The aggregation business we provide is expanding.
特に、太陽光発電システムの増加により、局所的な電圧変動のため、局所的な電力調整が必要となる。 In particular, due to the increase in photovoltaic power generation systems, local voltage fluctuations require local power adjustment.
そして、こうした局所的な電力調整に対して、需要家が電力調整を支援し、需要家が負荷調整に協力する場合、需要家の負荷調整に対するインセンティブを評価する電力抑制制御システムが提案されている。 Then, for such local power adjustment, a power suppression control system has been proposed that evaluates the incentive for the load adjustment of the consumer when the consumer supports the power adjustment and the consumer cooperates with the load adjustment. ..
こうした技術分野における背景技術として、特許第5998046号公報(以下、「特許文献1」と称する。)がある。 As a background technique in such a technical field, there is Japanese Patent No. 5998046 (hereinafter referred to as "Patent Document 1").
そして、特許文献1には、配電用変電所の系統情報、この系統に連系する分散型電源、蓄電池、並びに負荷の機器情報及び運転情報が記憶されるデータベースと、所定時刻毎に、配電用変電所の負荷調整量を制御するため、蓄電池の放電、分散型電源の発電及び負荷の負荷抑制でなる負荷抑制量と、蓄電池の充電及び時間的にシフト可能な負荷の起動で負荷創出される負荷創出量と、を算出し、配電用変電所に要求される負荷調整量を、算出される負荷抑制量と負荷創出量とに基づき、配電用変電所のフィーダ単位に配分する第1の配分計算装置と、所定時間毎に、フィーダ単位の負荷調整量を制御するため、フィーダ単位の負荷抑制量とフィーダ単位の負荷創出量とを算出し、第1の配分計算装置から送信される負荷調整量を、算出されるフィーダ単位の負荷抑制量とフィーダ単位の負荷創出量とに基づき、柱上変圧器毎に配分する第2の配分計算装置と、所定時間毎に、柱上変圧器単位の負荷調整量を制御するため、柱上変圧器単位の負荷抑制量と柱上変圧器単位の負荷創出量指とを算出し、第2の配分計算装置から送信される負荷調整量を、算出される柱上変圧器単位の負荷抑制量と柱上変圧器単位の負荷創出量とに基づき、需要家毎の負荷調整量に対する貢献度を、需要家の負荷調整量と配電用変電所の負荷量とを使用して算出する第3の配分計算装置と、を有する電力抑制制御システムが記載されている(段落0018参照)。 Further, Patent Document 1 includes a database for storing system information of a distribution substation, a distributed power source connected to this system, a storage battery, and load device information and operation information, and for distribution at predetermined time intervals. In order to control the load adjustment amount of the substation, the load is created by the load suppression amount consisting of the discharge of the storage battery, the power generation of the distributed power supply and the load suppression of the load, and the charging of the storage battery and the activation of the load that can be shifted in time. The first allocation that calculates the load creation amount and allocates the load adjustment amount required for the distribution substation to the feeder unit of the distribution substation based on the calculated load suppression amount and load creation amount. In order to control the load adjustment amount in the feeder unit with the calculation device, the load suppression amount in the feeder unit and the load creation amount in the feeder unit are calculated, and the load adjustment amount transmitted from the first distribution calculation device is calculated. A second distribution calculation device that distributes the amount to each pillar transformer based on the calculated load suppression amount in the feeder unit and the load creation amount in the feeder unit, and the pillar transformer unit at predetermined time intervals. In order to control the load adjustment amount, the load suppression amount for each pillar transformer and the load creation amount finger for each pillar transformer are calculated, and the load adjustment amount transmitted from the second distribution calculation device is calculated. Based on the load suppression amount of each pillar transformer and the load creation amount of each pillar transformer, the degree of contribution to the load adjustment amount for each consumer is determined by the load adjustment amount of the consumer and the load amount of the distribution substation. A power suppression control system with a third distribution calculator, which is calculated using and, is described (see paragraph 0018).
特許文献1には、負荷調整した調整量のインセンティブを適切に評価することができる電力抑制制御システムが記載されている。 Patent Document 1 describes a power suppression control system capable of appropriately evaluating an incentive for a load-adjusted adjustment amount.
つまり、特許文献1に記載する電力抑制制御システムは、需要家の負荷調整に対して、契約済みの需要家の対象機器に、必要な調整量を配分し、配分される調整量に応じて貢献度を計算する。 That is, the power suppression control system described in Patent Document 1 allocates the necessary adjustment amount to the contracted consumer's target device for the load adjustment of the consumer, and contributes according to the distributed adjustment amount. Calculate the degree.
しかし、特許文献1には、局所的な電圧変動に基づく局所的な電力調整に対して、需要家に、臨時に、自発的な協力による、柔軟な調整力の確保を促す場合、調整力の確保を促すために付与すべき報酬レベルを、事前に決定することは、記載されていない。 However, in Patent Document 1, when the consumer is urged to temporarily and voluntarily cooperate to secure a flexible adjustment force for the local power adjustment based on the local voltage fluctuation, the adjustment force of the adjustment force is provided. It is not stated that the level of reward to be granted to encourage securing is determined in advance.
そこで、本発明は、対象機器の所有者の需要家へ、臨時に、調整力の確保を促すために付与すべき報酬レベル(付与報酬)を、事前に、決定する電力系統制御支援システム及び電力系統制御支援方法を提供する。 Therefore, the present invention is a power system control support system and electric power that determine in advance a reward level (grant reward) to be granted to the consumer of the owner of the target device in order to temporarily encourage the securing of adjustment power. Provide a system control support method.
上記した課題を解決するため、本発明の電力系統制御支援システムは、調整力に関連する行動を指定する調整力関連行動指定部と、需要家の行動を保存する需要家行動データベースに保存される行動と、調整力関連行動指定部で指定される行動と、を紐づけて、該当する行動の有無を学習し、調整力の関連行動学習モデルを生成する調整力関連行動学習部と、需要家に対して付与される付与報酬とその結果行動とを保存する付与報酬+結果行動データベースに保存される情報から、需要家の報酬感応度を生成する報酬感応度生成部と、報酬感応度生成部で生成される需要家の報酬感応度と、調整力関連行動学習部で生成される調整力の関連行動学習モデルと、送配電事業者が所有する調整力及び調整力の確保のための行動に対応する調整力に関連する行動を保存する調整力データベースに保存される情報と、を使用して、需要家が調整力に関連する行動を実施する際の付与すべき適切な付与報酬を算出し、算出される付与報酬を、前記送配電事業者へ通知する調整力提供報酬レベル算出部と、を有することを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problems, the power system control support system of the present invention is stored in the coordination power-related behavior designation unit that specifies the behavior related to the coordination power and the consumer behavior database that stores the behavior of the consumer. The Coordinating Power-related Behavior Learning Department and the consumer, which link the behavior and the behavior specified by the Coordinating Power-Related Behavior Designation Department to learn the presence or absence of the corresponding behavior and generate a Coordinating Power-related Behavior Learning Model. A reward sensitivity generation unit that generates a consumer's reward sensitivity from information stored in a grant reward + result behavior database that stores the grant reward given to the user and the resulting behavior, and a reward sensitivity generation unit. For the behavioral learning model of the consumer's reward sensitivity generated in, the behavioral learning model of the coordinating power generated by the coordinating power-related behavior learning department, and the behavior for securing the coordinating power and coordinating power owned by the power transmission and distribution company. Using the information stored in the Coordinating Power database, which stores the behavior related to the corresponding Coordinating Power, the appropriate grant reward to be granted when the consumer performs the behavior related to the Coordinating Power is calculated. It is characterized by having a coordinating power providing fee level calculation unit for notifying the power transmission / distribution business operator of the calculated grant fee.
また、上記した課題を解決するため、本発明の電力系統制御支援方法は、調整力関連行動指定部で、調整力に関連する行動を指定し、調整力関連行動学習部で、需要家の行動を保存する需要家行動データベースに保存される行動と、調整力関連行動指定部で指定される行動と、を紐づけて、該当する行動の有無を学習し、調整力の関連行動学習モデルを生成し、報酬感応度生成部で、需要家に対して付与される付与報酬とその結果行動とを保存する付与報酬+結果行動データベースに保存される情報から、需要家の報酬感応度を生成し、調整力提供報酬レベル算出部で、報酬感応度生成部で生成される需要家の報酬感応度と、調整力関連行動学習部で生成される調整力の関連行動学習モデルと、送配電事業者が所有する調整力及び調整力の確保のための行動に対応する調整力に関連する行動を保存する調整力データベースに保存される情報と、を使用して、需要家が調整力に関連する行動を実施する際の付与すべき適切な付与報酬を算出し、算出される付与報酬を、送配電事業者へ通知する、ことを特徴とする。 Further, in order to solve the above-mentioned problems, in the power system control support method of the present invention, the behavior related to the coordinating power is designated by the coordinating power-related behavior designating unit, and the behavior of the consumer is designated by the coordinating power-related behavior learning unit. By associating the behavior saved in the consumer behavior database with the behavior specified by the coordinating ability-related behavior designation unit, the presence or absence of the corresponding behavior is learned, and a coordinating ability-related behavior learning model is generated. Then, in the reward sensitivity generation unit, the reward sensitivity of the consumer is generated from the information stored in the grant reward + result behavior database that stores the grant reward given to the consumer and the resulting behavior. Coordinating power provision In the reward level calculation department, the consumer's reward sensitivity generated by the reward sensitivity generation unit, the behavioral learning model related to the coordination power generated by the coordination power related behavior learning department, and the power transmission and distribution company Using the information stored in the Coordination Power database, which stores the Coordination Power-related behaviors that correspond to the Coordination Power and the Behavior for Ensuring Coordination Power, the consumer can perform the Coordination Power-related behavior. It is characterized by calculating an appropriate grant fee to be granted at the time of implementation and notifying the power transmission and distribution company of the calculated grant fee.
本発明によれば、対象機器の所有者の需要家へ、臨時に、調整力の確保を促すために付与すべき報酬レベル(付与報酬)を、事前に、決定する電力系統制御支援システム及び電力系統制御支援方法を提供することができる。 According to the present invention, a power system control support system and electric power that determine in advance a reward level (grant reward) to be granted to the consumer of the owner of the target device in order to temporarily encourage the securing of adjustment power. A system control support method can be provided.
なお、上記した以外の課題、構成及び効果については、下記する実施例の説明により、明らかにされる。 Issues, configurations and effects other than those described above will be clarified by the explanation of the following examples.
以下、本発明の実施例を、図面を使用して、説明する。なお、実質的に同一又は類似の構成には、同一の符号を付し、説明が重複する場合には、その説明を省略する場合がある。 Hereinafter, examples of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, substantially the same or similar configurations are designated by the same reference numerals, and if the explanations are duplicated, the description may be omitted.
まず、実施例1に記載する電力系統制御支援システム101を説明する。
First, the power system
図1は、実施例1に記載する電力系統制御支援システム101を説明する説明図である。
FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating the power system
実施例1に記載する電力系統制御支援システム101は、以下の構成を有する。
(1)調整力に関連する行動(情報)を指定する調整力関連行動指定部102、
(2)対象機器の所有者である家庭などの需要家の様々な行動(情報)を保存する需要家行動データベース(以下、「需要家行動DB」と称する。)103に保存される行動(情報)と、調整力関連行動指定部102で指定される行動と、を紐づけて、該当する行動の有無及びその行動の頻度を学習し、調整力の関連行動学習モデルを生成する調整力関連行動学習部104、
(3)需要家に対して付与される付与報酬(報酬レベル)とその結果行動とを保存する付与報酬+結果行動データベース(以下、「付与報酬+結果行動DB」と称する。)105に保存される情報から、需要家の報酬感応度を生成する報酬感応度生成部106、
(4)報酬感応度生成部106で生成される需要家の報酬感応度と、調整力関連行動学習部104で生成される調整力の関連行動学習モデルと、送配電事業者107が所有する調整力及び調整力の確保のための行動に対応する調整力に関連する行動が実施された位置や時間帯(日時を含む、以下、同様)を保存する調整力データベース(以下、「調整力DB」と称する。)108に保存される調整力情報と、を使用して、需要家が調整力に関連する行動を実施する際の付与すべき適切な付与報酬(報酬レベル)を算出し、算出される付与報酬を、送配電事業者107へ通知する調整力提供報酬レベル算出部109。
The power system
(1) Coordination ability-related
(2) Behaviors (information) stored in a consumer behavior database (hereinafter referred to as "customer behavior DB") 103 that stores various behaviors (information) of consumers such as homes that are owners of the target device. ) And the behavior specified by the coordination power-related
(3) The grant reward (reward level) given to the consumer and the resulting behavior are stored in the grant reward + result behavior database (hereinafter referred to as “grant reward + result behavior DB”) 105. Reward
(4) The consumer's reward sensitivity generated by the reward
このように、電力系統制御支援システム101は、電力系統の電力調整に必要な調整力の確保を支援する。
In this way, the power system
なお、調整力は、需要家が制御可能な対象機器における調整可能な電力である。 The adjusting power is the adjustable power in the target device that can be controlled by the consumer.
これにより、需要家へ、臨時に、調整力の確保(負荷調整)のための行動を促すために、付与すべき付与報酬を、事前に、決定することができる。 As a result, it is possible to determine in advance the reward to be granted in order to temporarily encourage the consumer to take action to secure the adjusting power (load adjustment).
調整力関連行動指定部102は、調整力に関連する行動を指定する演算部(例えば、CPUなど)である。
The adjustment force-related
特に、実施例1では、家庭用の太陽光発電システムなどを有する個別の需要家が対象であるため、大型の発電機により発電され、周波数が調整される電力などは、調整力に該当しない。 In particular, in the first embodiment, since an individual consumer having a household solar power generation system or the like is targeted, electric power generated by a large-scale generator and whose frequency is adjusted does not correspond to the adjusting power.
そして、実施例1における調整力の確保のための行動は、需給バランスを維持するため、例えば、
(1)夏の昼間、猛暑の時間帯で、需要される電力が、供給することができる電力を、上回ると想定される場合に、需要家に対して、消費する電力を抑制してもらうネガワット(行動)、
(2)消費する電力が少ない時間帯(例えば、夜間の時間帯など)における風力発電システムや中間期(夏期と冬期との間の季節)の昼間などにおける太陽光発電システムで、発電する電力が余剰する場合に、こうした再生可能エネルギシステムの発電を抑制しないため、需要家に対して、消費する電力を増加してもらうポジワット(行動)、
などがある。
Then, in order to maintain the balance between supply and demand, the action for securing the adjusting power in the first embodiment is, for example,
(1) Negawatts that ask consumers to curb power consumption when it is expected that the power demanded will exceed the power that can be supplied during the summer daytime and the heat wave. (Action),
(2) The power generated by the wind power generation system during the time when the power consumption is low (for example, at night time) and the solar power generation system during the daytime during the middle period (season between summer and winter) is generated. In order not to suppress the power generation of such a renewable energy system when there is a surplus, the positive watt (action) that asks the consumer to increase the power consumed.
and so on.
なお、ポジワットとしては、今後、更に、太陽光発電システムで発電する電力が増加し、局所的な電圧変動が発生する場合に、局所的な電圧変動を抑制するため、需要家に対して、消費する電力を増加してもらうだけではなく、電気自動車や家庭に設置されるインバータ機器から、無効電力を出力してもらうことも考えられる。 In the future, positive watts will be consumed by consumers in order to suppress local voltage fluctuations when the power generated by the solar power generation system increases and local voltage fluctuations occur. It is conceivable not only to increase the amount of power generated, but also to have the power output from electric vehicles and inverter equipment installed in homes.
また、実施例1における調整力に関連する行動は、上記した調整力の確保のための行動に紐づくものであり、例えば、
(1)ネガワットに対して、夏の昼間、猛暑の時間帯でも外出する、
(2−1)ポジワットに対して、夜間の時間帯などに消費する電力を増加する、
(2−2)ポジワットに対して、中間期の平日の昼間などでも家にいる、
(2−3)ポジワットに対して、局所的な電圧変動を抑制するため、特定の場所の充電スタンドで電気自動車を充電する、
などの行動がある。それぞれの調整力に関連する行動は、それぞれの調整力の確保のための行動に、対応する。
Further, the action related to the adjusting force in the first embodiment is linked to the above-mentioned action for securing the adjusting force, for example.
(1) For negawatts, go out during the summer daytime and even during the hottest hours.
(2-1) Increase the power consumed during night time, etc., with respect to positive watts.
(2-2) In contrast to Posiwatt, I stay at home even during the daytime on weekdays during the middle period.
(2-3) Charging an electric vehicle at a charging station at a specific location in order to suppress local voltage fluctuations with respect to positive watts.
There are actions such as. The actions related to each coordinating power correspond to the actions for ensuring each coordinating power.
また、夜間の時間帯については、1:00〜4:00といった詳細な時間帯を指定してもよい。また、特定の場所については、1箇所の特定の地域(位置)に限定されず、範囲(例えば、2Km2以内)といった範囲を指定してもよい。また、特定の場所については、位置に限定されず、特定のショッピングセンタといった施設名を指定してもよい。 Further, as for the time zone at night, a detailed time zone such as 1: 00 to 4:00 may be specified. Further, the specific place is not limited to one specific area (location), and a range such as a range (for example, within 2 km 2 ) may be specified. Further, the specific place is not limited to the location, and a facility name such as a specific shopping center may be specified.
また、調整力に関連する行動としては、ここに記載するもの以外であっても、調整力の確保と関連が深い行動であれば、どのような行動であってもよい。 In addition, the behavior related to the coordinating power may be any behavior other than those described here as long as it is closely related to the securing of the coordinating power.
つまり、調整力に関連する行動とは、局所的な電圧変動に対して、需要家が使用する電力を、使用する時間帯に対して、増加してもらう、又は、減少してもらう、などの需要家の行動である。 In other words, the behavior related to the adjusting power is to have the power used by the consumer increase or decrease with respect to the time zone in which it is used in response to local voltage fluctuations. It is the behavior of consumers.
需要家行動DB103は、需要家の様々な行動が保存されるデータベースである。
The
ここで、実施例1に記載する需要家行動DB103を説明する。
Here, the
図2は、実施例1に記載する需要家行動DB103を説明する説明図である。
FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating the
実施例1に記載する需要家行動DB103は、表形式のリレーショナルデータベースであるが、必ずしもこの方式に限定されず、種々の方式を使用することができる。
The
需要家行動DB103には、需要家毎に、日付毎に、需要家の様々な行動内容に対して、行動の時間帯、行動の実施有無、行動の継続時間について、保存される。例えば、行動Aのように、その行動Aについて、時間帯(AM)、実施有無(有:〇)、その継続時間(1h)が含まれる、詳細な内容で、保存することもでき、又は、行動Bのように、その行動Bについて、実施有無(有:〇)のみが含まれ、その日に実施されたか否かの内容で、保存することもできる。
In the
なお、需要家行動DB103に保存される行動は、これに限定されず、例えば、行動内容として、特定の場所の充電スタンドで電気自動車を充電する場合は、その電気自動車が充電した電力(充電量)などの具体的な数値を、保存してもよい。
The action stored in the
調整力関連行動学習部104は、調整力の関連行動学習モデルを生成する演算部(例えば、CPUなど)である。
The coordinating force-related
そして、調整力関連行動学習部104は、需要家行動DB103に保存される行動と、調整力関連行動指定部102で指定される行動と、を紐づけて、需要家行動DB103に保存される行動と、調整力関連行動指定部102で指定される行動と、が同一の行動(該当する行動の有無及びその行動の頻度)を探索し、その行動を抽出する。
Then, the coordinating power-related
なお、調整力の関連行動学習モデルは、需要家毎に、調整力に関連する行動が記載される表形式のリレーショナルデータベースであるが、必ずしもこの方式に限定されず、種々の方式を使用することができる。 The adjustment power-related behavior learning model is a tabular relational database in which behaviors related to adjustment power are described for each consumer, but the method is not necessarily limited to this method, and various methods should be used. Can be done.
つまり、調整力の関連行動学習モデルは、需要家行動DB103に保存される行動と、調整力関連行動指定部102で指定される行動と、から探索され、抽出された行動である。
That is, the coordinating power-related behavior learning model is a behavior searched and extracted from the behavior stored in the
なお、同一の行動を探索する方法としては、調整力関連行動指定部102で指定される行動について、同一と考えられる行動を、需要家行動DB103から、構文解析によって選択する。
As a method of searching for the same behavior, the behavior considered to be the same is selected from the
また、特定の行動データベースが存在する場合には、この行動データベースに保存される行動と需要家行動DB103に保存される行動とを紐づけ、この行動データベースに保存される行動の記載内容と調整力関連行動指定部102で指定される行動の記載内容とを合わせ、これら記載内容が同一のものを選択してもよい。
In addition, when a specific behavior database exists, the behavior stored in this behavior database and the behavior stored in the
また、需要家行動DB103を新たに作成する場合には、調整力に関連する行動のみを需要家行動DB103に保存してもよい。
Further, when the
付与報酬+結果行動DB105は、需要家に対して付与される付与報酬とその結果行動とが保存されるデータベースである。
The grant reward +
付与報酬+結果行動DB105に保存されるデータは、一般的な顧客管理システムから取得されるデータである。付与報酬とは、例えば、買い物に使用することできる各種クーポン券や各種割引サービスなどの金銭ベースのものであり、結果行動とは、付与されたクーポン券や割引サービスなどに応じて対象の需要家が実行した行動である。
The data stored in the grant reward +
つまり、付与報酬+結果行動DB105は、付与報酬と、付与報酬に応じて対象の需要家が実行した結果行動とを保存するデータベースである。
That is, the grant reward +
実施例1では、付与報酬+結果行動DB105に保存されるデータは、一般的な顧客管理システムから取得されるデータであるが、付与報酬とその結果行動とについては、上記したものに限定されることはない。
In the first embodiment, the data stored in the grant reward +
報酬感応度生成部106は、付与報酬+結果行動DB105に保存される情報から需要家の報酬感応度を生成する演算部(例えば、CPUなど)である。
The reward
ここで、実施例1に記載する報酬感応度(付与報酬と行動実施割合との関係)を説明する。 Here, the reward sensitivity (relationship between the granted reward and the action implementation ratio) described in the first embodiment will be described.
図3は、実施例1に記載する報酬感応度(付与報酬と行動実施割合との関係)を説明する説明図である。 FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating the reward sensitivity (relationship between the granted reward and the action implementation ratio) described in the first embodiment.
報酬感応度は、需要家に付与される付与報酬(¥)に対する行動実施割合(%)を示す曲線301で与えられる。
The reward sensitivity is given by a
つまり、報酬感応度は、付与報酬の大きさに応じた需要家の行動実施割合(行動の度合い)であり、需要家に付与される付与報酬に対して、需要家にどの程度の行動が予測されるかを示すものである。一般的に、付与報酬が増加すると、行動実施割合も増加する。 In other words, the reward sensitivity is the behavior implementation ratio (degree of behavior) of the consumer according to the size of the grant reward, and the degree of behavior predicted by the consumer with respect to the grant reward given to the consumer. It shows whether it will be done. In general, as the rewards granted increase, so does the rate of action implementation.
ここで、実施例1に記載する報酬感応度生成部106における処理フローを説明する。
Here, the processing flow in the reward
図4は、実施例1に記載する報酬感応度生成部106における処理フローを説明する説明図である。
FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating a processing flow in the reward
報酬感応度(曲線301)は、以下の工程で、生成される。
(1)まず、付与報酬に対して実施した需要家の行動履歴から、付与報酬に対する需要家の行動実施割合を算出する(S401)。
(2)次に、数点(図3の三角印、実施例1では4点)の付与報酬に対する行動実施割合から、点(ある付与報酬に対する需要家の行動実施割合)と点(ある付与報酬に対する需要家の行動実施割合)との間を補間する。そして、付与報酬に対する需要家の行動実施割合を算出し、報酬感応度(曲線301)を生成する(S402)。
The reward sensitivity (curve 301) is generated in the following steps.
(1) First, the behavior implementation ratio of the consumer to the grant reward is calculated from the behavior history of the consumer executed for the grant reward (S401).
(2) Next, from the action implementation ratio of several points (triangle mark in Fig. 3, 4 points in Example 1) to the grant reward, points (consumer's action implementation ratio to a certain grant reward) and points (certain grant reward) Interpolate between (consumer's action implementation ratio) and. Then, the behavior implementation ratio of the consumer to the granted reward is calculated, and the reward sensitivity (curve 301) is generated (S402).
なお、補間の方法には、多項式、指数関数、その他の曲線の近似など、一般的な方法を使用することができる。 As the interpolation method, a general method such as a polynomial, an exponential function, or other curve approximation can be used.
調整力DB108は、送配電事業者107が所有する調整力及び調整力に関連する行動が実施された位置や時間帯が保存されるデータベースである。
The coordinating
調整力提供報酬レベル算出部109は、報酬感応度生成部106で生成される需要家の報酬感応度と、調整力関連行動学習部104で生成される調整力の関連行動学習モデルと、調整力DB108に保存される情報(送配電事業者107から入力する調整力情報)と、を使用して、需要家が調整力に関連する行動を実施する際の付与すべき適切な付与報酬(報酬レベル)を算出する演算部(例えば、CPUなど)である。
The adjustment power providing reward
そして、調整力提供報酬レベル算出部109は、算出される付与報酬を、送配電事業者107へ通知する。
Then, the adjustment power providing reward
また、調整力提供報酬レベル算出部109は、送配電事業者107から入力する調整力情報に基づいて、調整力に関連する行動が、調整力の関連行動学習モデルに存在するか否かを判定し、存在する場合には、報酬感応度を増加させ、存在しない場合には、報酬感応度を減少させ、報酬感応度を決定する。
Further, the adjustment power provision reward
ここで、実施例1に記載する調整力提供報酬レベル算出部109における処理フローを説明する。
Here, the processing flow in the adjustment power providing reward
図5は、実施例1に記載する調整力提供報酬レベル算出部109における処理フローを説明する説明図である。
FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating a processing flow in the adjustment power providing reward
付与報酬(報酬レベル)は、以下の工程で、算出される。
(1)まず、送配電事業者107から調整力情報を入力する(S501)。なお、調整力情報とは、送配電事業者107が所有する調整力及び調整力に関連する行動が実施された位置や時間帯の情報であり、また、特定の位置や時間帯に需要家に調整してほしい調整力(確保したい調整力)の情報である。
(2)次に、需要家毎に、調整力DB108に保存される調整力情報から、需要家に関連する調整力情報を選択する(S502)。
(3)次に、該当する調整力情報がある需要家の報酬感応度を増加させ、該当する調整力情報がない需要家の報酬感応度を減少させる(S503)。
(4)最後に、調整力の期待値が条件を上回り、必要な付与報酬(金額)が最小となる、各需要家に提示する付与報酬を決定する(S504)。
The grant reward (reward level) is calculated in the following process.
(1) First, the adjustment power information is input from the power transmission and distribution business operator 107 (S501). The adjustment power information is information on the position and time zone in which the power transmission and
(2) Next, for each consumer, the adjustment force information related to the consumer is selected from the adjustment force information stored in the adjustment force DB 108 (S502).
(3) Next, the reward sensitivity of the consumer who has the corresponding adjustment power information is increased, and the reward sensitivity of the consumer who does not have the corresponding adjustment power information is decreased (S503).
(4) Finally, the grant reward to be presented to each consumer is determined (S504), in which the expected value of the adjusting power exceeds the condition and the required grant reward (amount) is minimized.
以上により、調整力を提供してもらうために、各需要家に提示すべき付与報酬を決定する。 Based on the above, the grant reward to be presented to each consumer is determined in order to have the adjustment power provided.
このように付与報酬は、調整力情報に基づいて、その調整力に関連する行動が、調整力の関連行動学習モデルに存在するか否かを判定し、存在する場合には、報酬感応度を増加させ、また、存在しない場合には、報酬感応度を減少させ、付与報酬に対する行動実施割合を求め、決定される。 In this way, the granted reward determines whether or not the behavior related to the adjustment power exists in the related behavior learning model of the adjustment power based on the adjustment power information, and if so, determines the reward sensitivity. If it does not exist, the reward sensitivity is reduced, and the action implementation ratio for the granted reward is obtained and determined.
なお、調整力の関連行動学習モデルと調整力に関連する行動との関係は、例えば、ある特定の場所の充電スタンドで電気自動車を充電してほしい場合に、その需要家がその特定の場所の近辺に出かけることがあるか否かといった情報、夜間の時間帯に消費する電力を増加してほしい場合に、その需要家が夜間の時間帯によく電力を使用することがあるか否かといった情報、などである。そして、こうした情報と関連する調整力情報とに基づいて、報酬感応度を増加又は減少させる。 The relationship between the coordinating power-related behavior learning model and the coordinating power-related behavior is, for example, when the consumer wants the electric vehicle to be charged at a charging station in a specific place. Information such as whether or not you may go out in the vicinity, and information such as whether or not the consumer often uses electricity during the nighttime when you want to increase the power consumed during the nighttime. , And so on. Then, the reward sensitivity is increased or decreased based on such information and the relevant adjustment power information.
このように、実施例1によれば、需要家へ、臨時に、調整力の確保のための行動を促すために、付与すべき付与報酬を、事前に、決定することができる。 As described above, according to the first embodiment, it is possible to determine in advance the reward to be granted in order to temporarily encourage the consumer to take an action for securing the adjustment ability.
ここで、実施例1に記載する付与報酬と行動実施割合との関係において報酬感応度の調整を説明する。 Here, the adjustment of the reward sensitivity will be described in relation to the grant reward described in Example 1 and the action implementation ratio.
図6は、実施例1に記載する付与報酬と行動実施割合との関係において報酬感応度の調整を説明する説明図である。 FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating the adjustment of the reward sensitivity in the relationship between the granted reward and the action implementation ratio described in the first embodiment.
図6は、図5に示すS503の報酬感応度の増加や報酬感応度の減少について、示す。
(1)必要な調整力の条件に相当する行動が、需要家に含まれる場合は、報酬感応度を増加させる(曲線601)。
(2)必要な調整力の条件に相当する行動が、需要家に含まれない場合は、報酬感応度を減少させる(曲線602)。
FIG. 6 shows an increase in the reward sensitivity and a decrease in the reward sensitivity of S503 shown in FIG.
(1) When the consumer includes an action corresponding to the necessary adjustment power condition, the reward sensitivity is increased (curve 601).
(2) If the behavior corresponding to the required adjustment power condition is not included in the consumer, the reward sensitivity is reduced (curve 602).
この際、増加率や減少率は、ある一定の値を設定してもよいし、又は、需要家毎に別の値を使用してもよい。 At this time, the increase rate and the decrease rate may be set to a certain value, or different values may be used for each consumer.
次に、図5に示すS504における計算について、数1と数2とを使用して、説明する。 Next, the calculation in S504 shown in FIG. 5 will be described using the equation 1 and the equation 2.
ここで、iは、各需要家の番号、s(i)は、各需要家の調整力の提供量、p(i)は、各需要家の行動実施割合、Sは、確保したい調整力の値、m(p(i))は、付与報酬(金額)を示す。なお、数1は制約条件であり、数2は目的関数である。 Here, i is the number of each consumer, s (i) is the amount of adjustment power provided by each customer, p (i) is the action implementation ratio of each customer, and S is the adjustment power to be secured. The value, m (p (i)), indicates the grant reward (amount). The equation 1 is a constraint condition, and the equation 2 is an objective function.
数1では、調整力の期待値(数1の左辺)が、確保したい調整力の値(数1の右辺)を上回るようにする。そして、数2では、付与報酬を最小化する。 In the number 1, the expected value of the adjusting force (the left side of the number 1) exceeds the value of the adjusting force to be secured (the right side of the number 1). Then, in the equation 2, the grant reward is minimized.
なお、s(i)は、付与報酬+結果行動DB105に保存される、付与報酬に応じて対象の需要家が実行した結果行動から導出され、p(i)は、付与報酬+結果行動DB105に保存される情報から生成される。例えば、s(i)は、ある需要家であれば、ある特定の場所の充電スタンドで電気自動車を充電してほしい場合には、所定の調整力を提供するとの情報に基づいて導出され、p(i)は、その情報に関する、その需要家の行動実施割合である。
Note that s (i) is derived from the result action executed by the target consumer according to the grant reward +
そして、m(p(i))は、調整力提供報酬レベル算出部109にて、需要家の報酬感応度と、調整力の関連行動学習モデルと、調整力DB108に保存される情報とに基づいて、算出される。つまり、その需要家の行動実施割合に対する付与報酬である。
Then, m (p (i)) is based on the reward sensitivity of the consumer, the related behavior learning model of the adjustment power, and the information stored in the
そして、m(p(i))とp(i)との積の和を最小化し、需要家が調整力に関連する行動を実施する際の付与すべき適切な付与報酬(各需要家に提示する付与報酬)を算出する。 Then, the sum of the products of m (p (i)) and p (i) is minimized, and the appropriate grant reward to be given when the consumer carries out the action related to the adjustment power (presented to each consumer). Grant reward) is calculated.
なお、数1については、左辺又は右辺に、係数を掛けることにより、より必要な期待値が、必要な調整力の何倍になるかを指定してもよい。 For the equation 1, by multiplying the left side or the right side by a coefficient, it is possible to specify how many times the required expected value becomes the required adjusting force.
また、数2については、最適化問題(最適化変数)の解法であり、非線形問題として、NLP(Non Linear Programming)を使用してもよいし、非線形特性を線形区分するMILP(Mixed Integer Linear Programming)を使用してもよい。又は、粒子群最適化などのヒューリスティックな手法を使用してもよい。 Further, the number 2 is a solution of an optimization problem (optimization variable), and NLP (Non Linear Programming) may be used as a nonlinear problem, or MILP (Mixed Integer Linear Programming) that linearly divides a nonlinear characteristic. ) May be used. Alternatively, heuristic methods such as particle swarm optimization may be used.
また、確保したい調整力に対して、余裕率を持たせ、必要な調整力を確保してもよい。 Further, a margin ratio may be provided for the adjustment force to be secured, and the necessary adjustment force may be secured.
このように、実施例1によれば、対象機器の所有者の需要家へ、臨時に、調整力の確保を促すために付与すべき付与報酬(報酬レベル)を、事前に、決定することができる。 In this way, according to the first embodiment, it is possible to determine in advance the reward (reward level) to be granted to the consumer of the owner of the target device in order to temporarily promote the securing of the adjustment ability. can.
次に、実施例2に記載する電力系統制御支援システム101を説明する。
Next, the power system
図7は、実施例2に記載する電力系統制御支援システム101を説明する説明図である。
FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating the power system
実施例2では、各需要家の行動に基づいて、報酬感応度の調整を修正する。 In the second embodiment, the adjustment of the reward sensitivity is modified based on the behavior of each consumer.
つまり、実施例2に記載する電力系統制御支援システム101は、実施例1に記載する電力系統制御支援システム101に比較して、その調整力提供報酬レベル算出部109は、更に、各需要家701からの情報を使用する点で相違する。
That is, the power system
送配電事業者107は、調整力提供報酬レベル算出部109から通知される付与報酬(報酬レベル)(調整力の確保を促すために付与すべき付与報酬(報酬レベル))を、各需要家701に通知し、調整力の確保のための行動に対応する調整力に関連する行動を要請する。
The power transmission and
調整力提供報酬レベル算出部109は、各需要家701が、送配電事業者107からの要請に対して、実際に応答したか否かの情報を、入力する。
The adjustment power provision fee
そして、調整力提供報酬レベル算出部109は、この情報に基づいて、報酬感応度の調整(増加又は減少)の度合いを変化させる。例えば、報酬感応度の調整に係数を掛け、応答がある場合にはその係数を増加させ、応答がない場合にはその係数を減少させる。
Then, the adjustment power providing reward
これを繰り返すことにより、需要家に、積極的に、自発的な協力による、柔軟な調整力の確保を得る、調整力に関連する行動を実行してもらうことができる。 By repeating this, the consumer can be actively and voluntarily cooperated to secure flexible coordinating power and take actions related to coordinating power.
このように、実施例2によれば、対象機器の所有者の需要家へ、臨時に、調整力の確保を促すために付与すべき付与報酬を、事前に、決定することができると共に、更に、積極的に、調整力に関連する行動を実行してもらうことができる。 As described above, according to the second embodiment, it is possible to determine in advance the reward to be granted to the consumer of the owner of the target device in order to temporarily encourage the securing of the adjustment ability, and further. , You can actively perform actions related to coordination.
次に、実施例3に記載する電力系統制御支援システム101を説明する。
Next, the power system
図8は、実施例3に記載する電力系統制御支援システム101を説明する説明図である。
FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating the power system
実施例3では、各需要家107に提供するインセンティブについて、各種クーポン券や各種割引サービスなどの金銭ベースのものに加えて(又は、変えて)、アプリゲームのアイテムやキャラクターなどのデータを、インセンティブとして提供する。
In the third embodiment, regarding the incentives provided to each
つまり、実施例3に記載する電力系統制御支援システム101は、実施例2に記載する電力系統制御支援システム101に比較して、その調整力提供報酬レベル算出部109は、更に、運営会社が所有するアプリゲームサーバ801からの情報を使用する点で相違する。
That is, in the power system
実施例3では、各需要家701と、調整力提供報酬レベル算出部109と、の間に、アプリゲームサーバ801が接続される。
In the third embodiment, the
アプリゲームサーバ801は、各需要家701が所有する個人端末(スマートフォンなど)とネットワークを介して、接続される。そして、アプリゲームサーバ801には、各需要家701が、そのアプリゲームを実施していることやアイテムやキャラクターなどに課金している金額などの情報(各需要家701のアプリゲーム利用状況)が、保存される。
The
調整力提供報酬レベル算出部109は、こうした情報を入力する。そして、調整力提供報酬レベル算出部109は、こうした情報に基づいて、別途算出された各需要家に提示する付与報酬の全部又は一部を、アイテムやキャラクターなどのデータ(付与報酬に相当するアプリゲームデータ)として、入手することができる旨を、アプリゲームサーバ801を介して、各需要家701に、通知する。
The adjustment power provision reward
なお、インセンティブとしては、金銭ベースの報酬とアプリゲームデータの報酬とを組み合わせてもよし、いずれか一方でもよい。 As an incentive, a monetary-based reward and an application game data reward may be combined, or either one may be used.
また、調整力提供報酬レベル算出部109は、アプリゲームサーバ801を介して、各需要者701の位置情報を入力してもよい。
Further, the adjustment power providing reward
例えば、太陽光発電システムによる、局所的な電圧変動への対応のため、特定の場所の充電スタンドで電気自動車を充電してほしい場合に、各需要家701が、その特定の場所の充電スタンドで電気自動車を充電する場合、各需要者701の位置情報を、アプリゲームサーバ801を介して、入力する。
For example, in order to respond to local voltage fluctuations by a photovoltaic power generation system, when an electric vehicle is to be charged at a charging station at a specific location, each
そして、各需要家701の位置情報を、アプリゲームサーバ801を介して、送電事業者107に通知し、この位置情報の提供を含めて、インセンティブを提示してもよい。
Then, the location information of each
このように、調整力提供報酬レベル算出部109は、調整力を提供してほしい場所(特定の場所)における各需要家701の調整力の提供と共に、各需要家701が、アプリゲームサーバ801を介して、各需要家701の位置情報を提供する場合には、この位置情報の提供を含めて、インセンティブを提示する。
In this way, the adjustment power providing reward
つまり、調整力提供報酬レベル算出部109は、各需要家701が、その位置情報を含めて、特定の場所で、所定の調整力を提供する場合には、この位置情報の提供を含めて、付与報酬を付与する。
That is, when each
このように、実施例3によれば、各需要家107に提供するインセンティブについて、金銭ベースのものに加えて(又は、変えて)、アプリゲームのデータを、インセンティブとして提供することができる。
As described above, according to the third embodiment, as for the incentive to be provided to each
このように、実施例3によれば、対象機器の所有者の需要家へ、臨時に、調整力の確保を促すために付与すべき付与報酬(報酬レベル)を、事前に、決定することができると共に、更に、積極的に、調整力に関連する行動を実行してもらうことができ、アプリゲームのデータを、インセンティブとして提供することもできる。 As described above, according to the third embodiment, it is possible to determine in advance the reward (reward level) to be granted to the consumer of the owner of the target device in order to temporarily promote the securing of the adjustment ability. In addition to being able to do this, it is also possible to have people actively perform actions related to coordination, and it is also possible to provide app game data as an incentive.
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、様々な変形例が含まれる。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有するものに限定されるものではない。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes various modifications. The above-mentioned examples have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the described configurations.
また、ある実施例の構成の一部を、他の実施例の構成の一部に、置き換えることも可能であり、ある実施例の構成に、他の実施例の構成を、追加することも可能である。 It is also possible to replace a part of the configuration of one embodiment with a part of the configuration of another embodiment, and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment. Is.
101・・・電力系統制御支援システム
102・・・調整力関連行動指定部
103・・・需要家行動DB
104・・・調整力関連行動学習部
105・・・付与報酬+結果行動DB
106・・・報酬感応度生成部
107・・・送配電事業者
108・・・調整力DB
109・・・調整力提供報酬レベル算出部
301、601、602・・・曲線
701・・・各需要者
801・・・アプリゲームサーバ
101 ・ ・ ・ Power system
104 ・ ・ ・ Coordination ability related
106 ・ ・ ・ Reward
109 ... Adjustment power provision reward
Claims (8)
需要家の行動を保存する需要家行動データベースに保存される行動と、前記調整力関連行動指定部で指定される行動と、を紐づけて、該当する行動の有無を学習し、調整力の関連行動学習モデルを生成する調整力関連行動学習部と、
前記需要家に対して付与される付与報酬とその結果行動とを保存する付与報酬+結果行動データベースに保存される情報から、前記需要家の報酬感応度を生成する報酬感応度生成部と、
前記報酬感応度生成部で生成される需要家の報酬感応度と、前記調整力関連行動学習部で生成される調整力の関連行動学習モデルと、送配電事業者が所有する調整力及び調整力の確保のための行動に対応する調整力に関連する行動を保存する調整力データベースに保存される情報と、を使用して、前記需要家が調整力に関連する行動を実施する際の付与すべき適切な付与報酬を算出し、算出される付与報酬を、前記送配電事業者へ通知する調整力提供報酬レベル算出部と、
を有することを特徴とする電力系統制御支援システム。 Coordinating power-related behavior designation unit that specifies behavior related to coordinating power,
By associating the behavior saved in the consumer behavior database that stores the behavior of the consumer with the behavior specified by the coordination power-related behavior designation unit, the presence or absence of the corresponding behavior is learned, and the relationship between the coordination power is related. Coordinating ability-related behavior learning department that generates behavior learning model,
From the information stored in the grant reward + result behavior database that stores the grant reward given to the consumer and the resulting behavior, the reward sensitivity generation unit that generates the reward sensitivity of the consumer, and the reward sensitivity generation unit.
The consumer's reward sensitivity generated by the reward sensitivity generation unit, the related behavior learning model of the adjustment power generated by the adjustment power-related behavior learning unit, and the adjustment power and adjustment power owned by the power transmission and distribution business operator. The information stored in the coordinating power database, which stores the coordinating power-related behavior corresponding to the behavior for ensuring, is given to the consumer when performing the coordinating power-related behavior. The adjustment power provision fee level calculation unit that calculates the appropriate grant fee and notifies the calculated grant fee to the power transmission and distribution business operator, and
A power system control support system characterized by having.
前記需要家行動データベースは、前記需要家の行動内容、時間帯、実施有無、継続時間を保存することを特徴とする電力系統制御支援システム。 In the power system control support system according to claim 1,
The consumer behavior database is a power system control support system characterized by storing the behavior content, time zone, implementation presence / absence, and duration of the consumer.
前記報酬感応度は、付与報酬に対する行動実施割合であることを特徴とする電力系統制御支援システム。 In the power system control support system according to claim 1,
The power system control support system is characterized in that the reward sensitivity is an action implementation ratio with respect to the granted reward.
前記調整力提供報酬レベル算出部は、前記送配電事業者から入力する調整力情報に基づいて、前記調整力に関連する行動が、前記関連行動学習モデルに存在するか否かを判定し、存在する場合には、報酬感応度を増加させ、存在しない場合には、報酬感応度を減少させ、前記報酬感応度を決定することを特徴とする電力系統制御支援システム。 In the power system control support system according to claim 1,
The adjustment power provision reward level calculation unit determines whether or not an action related to the adjustment power exists in the related behavior learning model based on the adjustment power information input from the power transmission and distribution business operator, and exists. A power system control support system characterized in that the reward sensitivity is increased when the reward sensitivity is applied, and the reward sensitivity is decreased when the reward sensitivity does not exist, and the reward sensitivity is determined.
前記調整力提供報酬レベル算出部は、前記需要家が、前記送配電事業者からの要請に対して、実際に応答したか否かの情報に基づいて、報酬感応度の調整の度合いを変化させることを特徴とする電力系統制御支援システム。 In the power system control support system according to claim 1,
The adjustment power provision reward level calculation unit changes the degree of adjustment of the reward sensitivity based on the information of whether or not the consumer actually responded to the request from the power transmission and distribution business operator. A power system control support system characterized by this.
前記調整力提供報酬レベル算出部は、前記需要家に提供するインセンティブとして、金銭ベースのものに加えて、又は、変えて、アプリゲームのデータを提供することを特徴とする電力系統制御支援システム。 In the power system control support system according to claim 1,
The adjustment power provision reward level calculation unit is a power system control support system characterized in that, as an incentive to be provided to the consumer, data of an application game is provided in addition to or changed from a money-based one.
前記調整力提供報酬レベル算出部は、アプリゲームサーバを介して、需要者の位置情報を入力することを特徴とする電力系統制御支援システム。 In the power system control support system according to claim 6,
The adjustment power provision reward level calculation unit is a power system control support system characterized in that the position information of a consumer is input via an application game server.
調整力関連行動学習部で、需要家の行動を保存する需要家行動データベースに保存される行動と、前記調整力関連行動指定部で指定される行動と、を紐づけて、該当する行動の有無を学習し、調整力の関連行動学習モデルを生成し、
報酬感応度生成部で、前記需要家に対して付与される付与報酬とその結果行動とを保存する付与報酬+結果行動データベースに保存される情報から、前記需要家の報酬感応度を生成し、
調整力提供報酬レベル算出部で、前記報酬感応度生成部で生成される需要家の報酬感応度と、前記調整力関連行動学習部で生成される調整力の関連行動学習モデルと、送配電事業者が所有する調整力及び調整力の確保のための行動に対応する調整力に関連する行動を保存する調整力データベースに保存される情報と、を使用して、前記需要家が調整力に関連する行動を実施する際の付与すべき適切な付与報酬を算出し、算出される付与報酬を、前記送配電事業者へ通知する、
ことを特徴とする電力系統制御支援方法。 In the coordinating power-related behavior designation section, specify the behavior related to coordinating power,
In the coordinating ability-related behavior learning department, the behavior saved in the consumer behavior database that stores the behavior of the consumer and the behavior specified in the coordinating ability-related behavior designation unit are linked, and the presence or absence of the corresponding behavior is present. To generate a behavioral learning model related to coordination,
In the reward sensitivity generation unit, the reward sensitivity of the consumer is generated from the information stored in the grant reward + result behavior database that stores the grant reward given to the consumer and the resulting behavior.
Coordinating power provision In the reward level calculation unit, the customer's reward sensitivity generated by the reward sensitivity generation unit, the behavior-related behavior learning model of the coordination power generated by the coordination power-related behavior learning unit, and the power transmission and distribution business. The consumer is associated with the coordinating power by using the information stored in the coordinating power database, which stores the coordinating power and the behavior related to the coordinating power corresponding to the behavior for ensuring the coordinating power owned by the person. Calculate the appropriate grant reward to be granted when carrying out the action to be performed, and notify the power transmission and distribution company of the calculated grant reward.
A power system control support method characterized by this.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020098285A JP7475202B2 (en) | 2020-06-05 | 2020-06-05 | Power system control support system and power system control support method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020098285A JP7475202B2 (en) | 2020-06-05 | 2020-06-05 | Power system control support system and power system control support method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021192140A true JP2021192140A (en) | 2021-12-16 |
JP7475202B2 JP7475202B2 (en) | 2024-04-26 |
Family
ID=78890688
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020098285A Active JP7475202B2 (en) | 2020-06-05 | 2020-06-05 | Power system control support system and power system control support method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7475202B2 (en) |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008295193A (en) | 2007-05-24 | 2008-12-04 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Device, system and method for controlling power demand |
JP5016704B2 (en) | 2010-05-31 | 2012-09-05 | 株式会社エナリス | Power demand management apparatus and power demand management system |
JP2013061717A (en) | 2011-09-12 | 2013-04-04 | Osaka Gas Co Ltd | Game-linked type energy use management system and user participation type game program for use in system |
JP5745565B2 (en) | 2013-04-11 | 2015-07-08 | 株式会社エプコ | Game program and game terminal |
-
2020
- 2020-06-05 JP JP2020098285A patent/JP7475202B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7475202B2 (en) | 2024-04-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Akbari et al. | Network flexibility regulation by renewable energy hubs using flexibility pricing-based energy management | |
Faddel et al. | Automated distributed electric vehicle controller for residential demand side management | |
Hajforoosh et al. | Real-time charging coordination of plug-in electric vehicles based on hybrid fuzzy discrete particle swarm optimization | |
Mohamed et al. | Real-time energy management scheme for hybrid renewable energy systems in smart grid applications | |
Agamah et al. | Energy storage system scheduling for peak demand reduction using evolutionary combinatorial optimisation | |
Park et al. | Interaction-based virtual power plant operation methodology for distribution system operator’s voltage management | |
Suresh et al. | Demand response-integrated economic dispatch incorporating renewable energy sources using ameliorated dragonfly algorithm | |
Zhang et al. | Electric vehicle participated electricity market model considering flexible ramping product provisions | |
Hemmatpour et al. | Voltage and energy control in distribution systems in the presence of flexible loads considering coordinated charging of electric vehicles | |
Agamah et al. | A heuristic combinatorial optimization algorithm for load-leveling and peak demand reduction using energy storage systems | |
Kumar et al. | A multi-objective optimization solution for distributed generation energy management in microgrids with hybrid energy sources and battery storage system | |
Geng et al. | Chance-constrained optimal capacity design for a renewable-only islanded microgrid | |
Alhasnawi et al. | A novel economic dispatch in the stand-alone system using improved butterfly optimization algorithm | |
Chai et al. | A two-stage optimization method for Vehicle to Grid coordination considering building and Electric Vehicle user expectations | |
Ferraz et al. | MILP model for volt-var optimization considering chronological operation of distribution systems containing DERs | |
Erazo-Caicedo et al. | Model predictive control for optimal power flow in grid-connected unbalanced microgrids | |
Visser et al. | An operational bidding framework for aggregated electric vehicles on the electricity spot market | |
Gheouany et al. | Hybrid-integer algorithm for a multi-objective optimal home energy management system | |
Herath et al. | Scalable residential demand response management | |
Hossain et al. | Deep reinforcement learning assisted co-optimization of Volt-VAR grid service in distribution networks | |
Bhattarai et al. | Smart grid constraint violation management for balancing and regulating purposes | |
Ostovar et al. | Flexibility provision of residential energy hubs with demand response applications | |
Roy et al. | Smart energy management for optimal economic operation in grid-connected hybrid power system | |
Mohseni-Bonab et al. | Multi-objective optimal reactive power dispatch considering uncertainties in the wind integrated power systems | |
JP2021192140A (en) | Electric power system control support system and electric power system control support method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230208 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20231214 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20240123 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240206 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240326 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240416 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7475202 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |