JP2023504564A - 分散型エネルギーリソースをアグリゲーションするシステム及び装置 - Google Patents

分散型エネルギーリソースをアグリゲーションするシステム及び装置 Download PDF

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Abstract

アグリゲーションエンジンは、１又は２以上のサイトの電力のアグリゲーション変化を要求するアグリゲーション機会情報を受信する。アグリゲーションエンジンは、参加機会情報を複数のサイトコントローラに送信する。参加機会情報は、電力のサイト変化を提供するためのサイト利益を示す。アグリゲーションエンジンはまた、複数のサイトコントローラからコミットメント情報を受信し、コミットメント情報は、アグリゲーション機会の電力の目標変化に対して電力のサイト変化を寄与する複数のサイトコントローラのコミットメントレベルを示す。アグリゲーションエンジンは、必要に応じて、１又は２以上のサイトの電力のアグリゲーション変化が電力の目標変化の閾値レベル内になるまで、調整された提案のサイト利益、電力の調整された提案のサイト変化、又はその両方を含む更新された参加機会情報を複数のサイトコントローラに更に送信する。【選択図】 図１

Description

（関連出願）
本出願は、米国特許法第１の１９号に基づいて、２０１９年１２月６日に出願された「ＳＹＳＴＥＭＳ ＡＮＤ ＡＰＰＡＲＡＴＵＳＥＳ ＴＯ ＡＧＧＲＥＧＡＴＥ ＤＩＳＴＲＩＢＵＴＥＤ ＥＮＥＲＧＹ ＲＥＳＯＵＲＣＥＳ」という名称の米国仮特許出願第６２／９４４，８９３号に対する優先権の利益を主張し、本仮出願は、その全体が引用により本明細書に組み込まれる。
電力供給及び配送コストは、特に遠隔地又は過密地域において上昇し続けている。更に、負荷中心（例えば、電気が消費される人口中心）は、ますます多くの電力を必要としている。これまで米国では、エネルギーインフラストラクチャーは、電力が主に内陸部のリソースで生成されるように体系化され、電力消費は、沿岸部に沿ったロードセンターで増加している。電力が生成される場所からロードセンターにて消費される場所まで電力を移動させるのに、送配電（Ｔ＆Ｄ）システムが使用されてきた。ロードセンターでの電力需要が増えるにつれ、特にピーク需要を満たすために、追加のＴ＆Ｄシステムが必要になっている。しかしながら、Ｔ＆Ｄシステムは高価であり、この追加のインフラストラクチャの完全利用は、比較的僅かなピーク需要期の間にのみに必要とされ、それ以外は利用されないか又は遊休となるので、追加のＴ＆Ｄシステムの建設は賢明ではなく、又は望ましくない場合がある。実際の利用が比較的低頻度である場合、追加のＴ＆Ｄリソースの建設にかかる多額のコストを正当化することは、ほとんど意味がない可能性がある。
分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）は、ピーク需要時に使用するために負荷中心又はその近傍で電気を貯蔵、発電、又は消費を控えることによって、追加のＴ＆Ｄ建設のコストを最小限に抑える実行可能な手段としてますます注目されている。ＤＥＲは、ＤＥＲによって供給される負荷、又はＤＥＲを含む負荷又はその近傍に配置される、様々なモジュール式の発電、蓄電、又は消費技術の１又は２以上を単独で又は組み合わせて呼ぶことがある。多くのＤＥＲアプリケーションは、地域の電力会社配電システム（「グリッド」）と相互接続される。
ＤＥＲの例としては、エネルギー貯蔵システム（ＥＳＳ）及び発電システムが挙げられる。個々のＤＥＲ（例えば、ビハインド・ザ・メーターＤＥＲ）は、エネルギー消費者にコスト管理の重要な能力を提供することができる。しかしながら、このビハインド・ザ・メーターＤＥＲによるコスト管理能力は、配電のグリッド側の電気事業者（例：電力会社）に発見されない。電気事業者は、ＤＥＲを利用する消費者にインセンティブ及び他の奨励を提供することができるが、ＤＥＲの導入及び所望の行動を提供する方法でのＤＥＲの利用は、消費者の意のままである。例えば、「需要ピーク」時には、消費者が電気事業者からではなくＤＥＲからの電気を利用する状態にならない複数のＤＥＲによって、グリッドが影響を受けないままにすることができる。電気事業者は、グリッド安定性を維持するために、独立したＤＥＲが突然の通知で協働して電力を供給することに単に依存することはできない。
電気事業者の利益のためにＤＥＲによるコスト削減を活用する試みには、ＤＥＲを協働方式でアグリゲーションし、グリッド上の需要に対する応答（例えば、協働又はアグリゲーション需要応答）を提供する取り組みを含めている。複数のＤＥＲを電子通信ネットワークによって互いに連結し、集中管理システムで遠隔制御することで、仮想発電プラント（ＶＰＰ）として運用し、ピーク時間帯の顧客のエネルギー需要を削減し、電気事業者に信頼できるエネルギー生成を提供し、消費者の需要を満たすためより多くの従来の電力源の必要性の一部を相殺することが可能である。米国及び欧州の電気事業者は、グリッドにわたって散在するＤＥＲの有用性を管理及び利用するためにＶＰＰの検証作業をますます進めている。
ＶＰＰのコンセプトは理論的には魅力的であるが、ＤＥＲを効果的にアグリゲーションするための実装は困難である。電力消費者のＤＥＲリソースを含む電力消費者サービスに悪影響を与えることなく、電気事業者が要求する電力レベル応答を提供するようにＤＥＲを活用することは、極めて困難である。例えば、ＶＰＰでは、ＤＥＲが設置されている場所で計画された活動、ＤＥＲのサイズ、特定の日に予想される運用コストなどが考慮されていない。例えば、ＶＰＰグループのサイトでは、既にＤＥＲを他のサービスに投入している可能性があり、従って、参加コストが高くなる可能性がある。別の例として、ＶＰＰグループのサイトでは、より大きなＤＥＲを有することができ、従って、他のサイトよりも利用可能な容量がより多くすることができ、そのためより低コストで参加することができる。従来のＶＰＰでは、個々のＤＥＲ及びサイトのこのような固有の要因は考慮されていない。
ＤＥＲのアグリゲーション（集約）を経済的に最適化するための集中最適化エンジンとして機能するアグリゲーションエンジン（例えば、集中コントローラ）が有用とすることができ、上述の欠点なしにグループの総電力関連コストを最小化することによってなど、ＤＥＲをより有効に利用するためにインテリジェントな動作を取ることを可能にすることが望ましいとすることができる。
何れかの特定の要素又は動作の議論を容易に識別するために、参照番号の最上位の桁又は数字は、その要素が最初に紹介される図面番号を指している。
本開示の一実施形態による、分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）をアグリゲーションするシステムの概略図である。 本開示の一実施形態による、アグリゲーションエンジン（例えば、集中最適化エンジン、アグリゲーションコントローラ）のブロック図である。 幾つかの実施形態による、アグリゲーション操作の準拠に向けた複数の異なるサイトにおけるＤＥＲの寄与をアグリゲーションする方法を示すフローチャートである。 幾つかの実施形態による、アグリゲーション操作の準拠に向けた複数の異なるサイトにおけるＤＥＲの寄与をアグリゲーションする方法を示すフローチャートである。 本開示の一実施形態による、あるサイトのシステムアーキテクチャを示すブロック図である。 本開示の一実施形態による、あるサイトの電気システムを制御する方法を示すフロー図である。 本開示の別の実施形態による、あるサイトのシステムアーキテクチャを示す制御図である。 本開示の一実施形態による、あるサイトの電気システムを制御する方法を示すフロー図である。 本開示の一実施形態による、あるサイトの電気システムを制御する方法を示すフロー図である。 本開示の一実施形態による、これから生じる時間領域中に電気システムの負荷及び／又は生成を予測する方法のフロー図である。 本開示の一実施形態による、これから生じる時間領域を複数の時間セグメントにセグメント化する一例を示すグラフである。 本開示の一実施形態による、コスト関数評価モジュールの概略図である。 本開示の一実施形態による、コスト関数を作成する方法のフロー図である。 本開示の一実施形態による、コスト関数を評価する方法のフロー図である。 本開示の一実施形態による、作成されたコスト関数を評価する方法を示すフロー図である。 本開示の一実施形態による、最適化サブシステムの概略図である。 バッテリエネルギー貯蔵システム（ＥＳＳ）の経済的オプティマイザからの結果の一例を示すグラフである。 本開示の一実施形態による、ダイナミックマネージャの方法である。 時間セグメント中の特定の４パラメータ制御集合の例示的な適用に関するプロットを示すグラフである。 本開示の一実施形態による、特定のバッテリ劣化モデルに対する摩耗率対充電状態のプロットを提供するグラフである。 本開示の一実施形態による、特定のバッテリ劣化モデルについての充電状態とエージング率（又はエージング要因）との間の関係を示すプロットを提供するグラフである。 バッテリの寿命を示すグラフのペアである。 本開示の一実施形態による、経済的オプティマイザの概略図である。 本開示の一実施形態による、ダイナミックマネージャの概略図である。 幾つかの実施形態による、電力制御システムの信号フロー図である。
特に遠隔地又は過密地域において、電力供給及び配送コストが増加するにつれて、分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）は、これらのコストを削減するための実行可能な手段としてますますみなされている。ますます多くの消費者が、ローカル発電及び／又はエネルギー貯蔵システム（例えば、ビハインド・ザ・メーター）を設置しているため、ＤＥＲは急速に普及しつつある。
ＤＥＲの急増の理由は数多くあるが、主にエネルギー貯蔵システム（ＥＳＳ）が、消費者に電気エネルギーの正味消費及び配送を制御する能力を提供することを可能にし、複数の方法で有用性を提供できるプログラム及び製品に起因する。
サイトは、エネルギーの消費者がエネルギー供給者からの正味消費を低減するか、他の方法で制御することを可能にすることができるＥＳＳを含むことができる。例えば、電力供給及び／又は配送コストが特定の時間帯で高い場合、１又は２以上のバッテリ又は他の貯蔵デバイスを含むことができるＥＳＳは、供給者からの純消費を低減するために、コストが高い時は電気エネルギーを生成／放電することができる。同様に、電気料金が安い場合、ＥＳＳは、供給や配送のコストが高い場合、上記のようなその後の状況で利用する予備エネルギーを有するように充電することができる。サイトのＥＳＳは、ＤＥＲとして利用又は入手することができる。
料金が低いときにＥＳＳ（例えばＤＥＲの）を充電し、料金が高いときに放電する手法は、使用時間（ＴｏＵ）供給料金の削減、需要料金の削減、ローカル発電の利用改善、及びインセンティブ操作の活用によって有用性を提供することが可能である。
ＴｏＵ供給料金は、通常、電力会社のタリフ文書において、１又は２以上の供給レート及び関連する時間窓によって予め定められる。ＴｏＵ供給料金は、供給レートと、時間窓の間に消費された総エネルギー量とを乗じたものとして計算することができる。ＥＳＳを放電させて、ＴｏＵ供給料金を低減することができる。
需要料金は、特定の時間窓（「需要窓」と呼ぶ）の間の電気エネルギー消費率（「需要量」とも呼ばれる）に基づいた電力会社料金である。ＥＳＳを放電させて、ピーク需要を下げることにより、需要料金を低減することができる。
ローカル発電の利用改善は、ＥＳＳを利用して：
（ａ）再生可能エネルギーの自家消費最大化を支援すること、
及び、
（ｂ）太陽光ＰＶアレイ上の雲通過時など、再生可能エネルギー発電機の変動を低減すること、
によって実現することができる。
また、ＥＳＳは、グリッドの安定性を高め、ピーク負荷を低減する、又は同様のことを行い得る動作（例えば、消費削減又はグリッドへの電力放出）をとることによって、消費者が地域の電力会社と協働する利点（例えば、明細書クレジット）又は他のインセンティブを提供するプログラムを活用する方法で充放電することができる。
サイトはまた、ロードセンターによる消費のため、後の消費のためのＥＳＳによる貯蔵のため、及び／又はグリッドに電力を戻すため、エネルギー生成に起動することができる生成システムを含むことができる。例えば、ＰＶシステム、風力発電ファーム、燃料発電機の何れかは、負荷に供給され、ＥＳＳによって貯蔵され、又はグリッドに戻される電気エネルギーを生成することができる。サイトの発電システムは、ＤＥＲとして利用又は入手することも可能である。
サイトは、グリッドへの需要を軽減するために、ピーク需要期に非作動にすることができる負荷などのエネルギー消費技術を含むことができる。例えば、空調システムは、サイトにおけるグリッドからの電力の正味消費を軽減するために、特定の需要期間中に非アクティブ化することができる。この例では、エネルギー貯蔵の要素も活用することができる。具体的には、需要期前に空調システムを稼働させて空間を目標温度未満に冷却することができ、これにより、空調システムが非作動になる需要期中に空間が上昇するであろうピーク温度を低下させることになる。この例から、電力を消費するものであれば何でもＤＥＲとして利用又は他の方法で入手できることは明らかであろうが、これらのもの全てが空調システムを参照して説明したようなエネルギー貯蔵要素を含むとは限らない。
個々のＤＥＲは、エネルギーの消費者にコストを制御するための重要な能力を提供することができる。しかしながら、このコスト制御能力は、配電のグリッド側での電気事業者又は配電業者（例えば、電力会社）を回避する。電気事業者又は配電業者は、消費者にＤＥＲの利用を促すインセンティブ及び他の奨励を提供できるが、消費者がＤＥＲを導入し、電気事業者や配電事業者のコスト削減を支援する行動を提供する方法でのＤＥＲの利用又は他の方法で入手可能にすることは、消費者の意のままである。例えば、「需要ピーク」時には、消費者がグリッドに電力供給するか又は電力消費を削減する状態にない複数のＤＥＲによって、グリッドが影響を受けないままにすることができる。電気事業者は、グリッド安定性を維持するために、独立したＤＥＲが突然の通知で協働して電力を供給することに単に依存することはできない。
電気事業者の利益のためにＤＥＲによるコスト削減を活用する試みには、ＤＥＲを協働方式でアグリゲーションし、グリッド上の需要に対する応答を提供する取り組みを含めている。複数のＤＥＲを電子通信ネットワークによって互いに連結又は他の方法で協働し、集中管理システムで遠隔制御することで、仮想発電プラント（ＶＰＰ）として運用し、ピーク時間帯の顧客のエネルギー需要を削減し、電気事業者に信頼できるエネルギー生成を提供し、消費者の需要を満たすためより多くの従来の電力源の必要性の一部を相殺することが可能である。米国及び欧州の電気事業者は、グリッドにわたって散在するＤＥＲの有用性を管理及び利用するためにＶＰＰの検証作業をますます進めている。
例として、個々のサイトは、最適なコントローラによって制御されるＤＥＲを有することができる。このサイトでは、何れかの所与の日において、最適コントローラは、特定の建物又はサイトの総エネルギー関連コストを最適化するようにＤＥＲをスケジューリングしている。ここで、各サイトでＤＥＲを用いた電力関連コストを管理するために全て最適コントローラを使用した、このようなサイトのグループについて考える。このサイトのグループがＶＰＰグループの一部である場合、ＶＰＰオーケストレーターは、ＶＰＰグループ内の各サイトからアグリゲーション目標を実現するための特定のエネルギー供給プロファイルを要求することができる。例えば、目標が、ある所与の日の午後６時から午後７時の間に１ＭＷｈのエネルギー供給であり、各グループが５つのサイトを有する場合、各サイトには、午後６時から午後７時の間に２ｋＷｈを供給するよう要請することができる。これによって、ＶＰＰ目標を実現することができる。しかしながら、この手法では、各サイトの計画された活動、ＤＥＲのサイズ、当該特定の日の予想される運用コストが考慮されない。例えば、ＶＰＰグループのサイトでは、既に他のサービス又は操作にＤＥＲを投入している場合があり、ＶＰＰグループの追加サービス又は操作の参加コストが高くなる可能性がある。加えて、ＶＰＰグループのサイトは、他のサイトと比較して、比較的大きなＤＥＲを有することができ、従って、比較的大きな利用可能容量を有することができ、そのため、他のサイトよりも低コストで参加することができる。
ＶＰＰよりも優れた手法は、最小の総電力関連コストでアグリゲーション目標を実現することである。このような手法が本明細書で開示されている。
本実施形態は、ＤＥＲをより効果的に利用するためにインテリジェントな動作を取るのを可能にすることによって、ＤＥＲのアグリゲーションを経済的に最適化するように機能することができるアグリゲーションシステム、コントローラ、及び方法を提供する。本開示は、分散型エネルギーリソースをアグリゲーションすることに向けられたシステム及び方法、及びより詳細には、自動的に制御される自己最適化分散型エネルギーリソースのインテリジェント及び／又は自動化されたアグリゲーションのためのシステム及び方法を含む。
図１は、本開示の一実施形態による、複数のサイト１１０、１１２、１１４における複数のＤＥＲの動作を制御するようにそれぞれ構成された複数のサイトコントローラ１０４、１０６、１０８とアグリゲーション応答を協働するアグリゲーションエンジン１０２（又は他の同様のシステム又はアグリゲーションコントローラ）を含む、ＤＥＲをアグリゲーションするシステム１００の概略図である。システム１００は、アグリゲーション機会の期間の電力レベルを提供するアグリゲーション応答を提供するために、或いは、他の方法でアグリゲーション応答イベントに参加するために、ＶＰＰとして又はこれに類似して動作することができる。図１において、集中型アグリゲーションエンジン１０２は、複数のサイトコントローラ１０４、１０６、１０８とネットワーク接続従って通信）することができ、これらの各々は、サイト１１０、１１２、１１４それぞれの１つにて１又は２以上のＤＥＲを制御する。サイト１１０、１１２、１１４は、複数の異なる場所を含む。例えば、サイト１１０は高層ビルを含むことができ、サイト１１２は戸建て住宅を含むことができ、サイト１１４は、工場又は他の産業場所又は事業を含むことができる。これらのサイト１１０、１１２、１１４の各々は、電力貯蔵、発電、及び／又は負荷リソースを含む１又は２以上のＤＥＲを含む。理解できるように、ＤＥＲの何れかの変動及び量又はこれらの組み合わせは、アグリゲーションエンジン１０２と通信しているサイトコントローラ１０４、１０６、１０８によって制御され、電力のアグリゲーション変化を提供するための１又は２以上の操作（例えば、アグリゲーション応答、需要応答操作）に参加する（例えば、電力生成を提供し、貯蔵電力を提供し、負荷を制限又は非作動化することにより電力消費を低減する、その他）ようにすることができる。アグリゲーションエンジン１０２は更に、ローカル電力会社１１６と通信して、操作の要求（例えば、１又は２以上のサイトの電力を変化させる要求）を受信し、このような要求に応答する応答及び／又は能力を通信することができる。アグリゲーションエンジン１０２は、電力を変化させる電力会社要求に応答して、複数のサイトコントローラ１０４、１０６、１０８を協働して、サイト１１０、１１２、１１４にてＤＥＲを制御し、電力会社要求の電力目標変化に整合した電力のアグリゲーション変化（例えば、電力の消費を削減し、ローカル電気事業者１１６のグリッドに提供できる電力を生成する）を提供することができる。
アグリゲーションエンジン１０２は、複数のサイト１１０、１１２、１１４におけるＤＥＲの最適化された制御となり得るものをアグリゲーションする動作を実行するための、回路、１又は２以上のプロセッサ、及び／又は他のコンピューティングデバイスを含むことができる。アグリゲーションエンジン１０２は更に、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８との通信及び地域の電力会社１１６との通信を容易にするための１又は２以上の通信インターフェースを含むことができる。アグリゲーションエンジン１０２は、電力変更又は他のアグリゲーション機会、アグリゲーション操作又は他の応答操作もしくは応答イベントへの参加の招待の要求を受信することができる。幾つかの実施形態では、要求は、地域の電力会社１１６から受信することができる。他の実施形態では、要求は、地域の電力会社１１６に存在するか、地域の電力会社１１６で受信することができる。要求は、一定期間にわたる（１又は２以上のサイトの）要求された電力の変化を指定することができる。要求は、期間中に要求された電力の変化を提供するための利益（例えば、アップショット）を指定することができる。本明細書で使用される場合、用語「電力のアグリゲーション変化」とは、サイト１１０、１１２、１１４で消費される電力（例えば、正味電力）の集合的又は全体的な変化を指し、電力生成又は提供（例えば、発電機及び／又はＥＳＳによる）、電力消費の減少又は停止（例えば、負荷による）、或いはこれらの組み合わせを含むことができる。「電力の目標変化」という用語は、本明細書において、電力の要求された変化を指すのに使用することができ、又は電力の要求された変化を実現するための電力の目標変化とすることができる。要求によって指定される利益又はアップショットは、アグリゲーション応答の期間内又は期間にわたって要求された電力の変化を提供するために受け取られるアグリゲーション利益（例えば、金銭的又は他の経済的インセンティブ）及び／又は期間にわたって要求された電力の変化を提供しないように課せられる又は受け取られるペナルティ（例えば、金銭的又は他の経済的ペナルティ）とすることができる。
アグリゲーションエンジン１０２は、アグリゲーション機会に基づいて、参加機会情報を１又は２以上のサイト１１０、１１２、１１４におけるサイトコントローラ１０４、１０６、１０８に送信することができる。参加機会情報は、１又は２以上のサイト１１０、１１２、１１４の電力のアグリゲーション変化を電力の目標変化に近づけることに寄与するための電力のサイト変化に関する１又は２以上のパラメータを示すことができる。電力の変化要求を記述するパラメータは、開始日時、終了日時、及び要求期間のうちの１又は２以上を含むことができる。
参加機会情報はまた、電力のサイト変化に関連の利益を示すことができる。１又は２以上のサイト１１０、１１２、１１４のより大きな（又はより小さな）参加を動機付けるために、関連の利益は、上昇方向（又は下降方向）に調整することができる。１又は２以上のサイト１１０、１１２、１１４の参加が、（アグリゲーション操作を実現するため、又はそうでなければ電力を変化させる要求への応答として）電力の目標変更の閾値内にある電力のアグリゲーション変化をもたらさない場合、アグリゲーションエンジン１０２は、関連の利益を増加させることによるなど、参加機会情報を修正することができる。対照的に、１又は２以上のサイト１１０、１１２、１１４の参加が、電力の目標変化の閾値を超える電力の過度なアグリゲーション変化をもたらす場合、アグリゲーションエンジン１０２は、関連の利益を減少させることによるなど、参加機会情報を修正することにより最適化（例えば、１又は２以上のサイト１１０、１１２、１１４に提供されるアグリゲーション利益を最小化又は他の方法で減少）させようとすることができる。
応答操作への参加に対する利益を通信し、利益を調整して応答操作を調整することによって、アグリゲーションエンジン１０２は、１又は２以上のサイト１１０、１１２、１１４をアグリゲーション応答に効果的にアグリゲーションすることができる。利点の伝達、及び結果として生じた参加に応じた利点の調整は、１又は２以上のサイト１１０、１１２、１１４の需要応答能力（例えば、電力のサイト変化に寄与する能力）に対する仮想市場のようなものを生成する。アグリゲーション応答への参加のための仮想市場を生成するこの方式において、アグリゲーションエンジン１０２は、指定された利益を受け取り及び／又は何れかの指定されたペナルティを回避するために、サイト１１０、１１２、１１４の１又は２以上のＤＥＲからの電力の変化をアグリゲーションするか又は他のアグリゲーション要求又は他のアグリゲーション機会を実現する操作を実行するかどうか、並びにその方法を決定することができる。
この実施形態では、アグリゲーションエンジン１０２は、参加機会情報を提供しており、サイト１１０、１１２、１１４の１又は２以上が容易に反応して、要求で示された電力の目標変化に向けて寄与するための電力のサイト変化のレベルを決定する。アグリゲーションエンジン１０２は、アグリゲーション応答を反復的にている。別の言い方をすれば、アグリゲーションエンジン１０２は、アグリゲーション機会の期間中にサイト１１０、１１２、１１４のうちの１又は２以上に参加機会情報を反復的に送信し（場合によっては調整されて）、対応するサイトコントローラ１０４、１０６、１０８によって報告された電力の実装されたサイト変化に基づいてアグリゲーション応答を調整している。
サイト１１０、１１２、１１４のうちの１又は２以上による参加（及びこれによる集合的応答）を最適化するために、アグリゲーションエンジン１０２は、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８の最適化能力を活用して、操作の負担の一部及びアップショットの一部を担うことに関連するサイト１１０、１１２、１１４に対するコスト及び利益のバランスをとるように構成される。例えば、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８は、サイト１１０、１１２、１１４に対応する電気システムの動作を経済的に最適化するように構成することができる。この経済的最適化を行う際に、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８は、電力のサイト変化を提供するために授与される提供利益（例えば、アグリゲーションエンジン１０２によって提供される）を考慮に入れることができる。本明細書で使用される場合、用語「電力のサイト変化」とは、サイトによる、（例えば、発電機及び／又はＥＳＳからの）電力の提供、サイトによる、（例えば、１又は２以上の負荷による）グリッドからの電力の消費の減少又は停止、或いはこれらの組み合わせを意味する。
別の実施形態では、アグリゲーションエンジン１０２は、アグリゲーション機会に基づいて、サイト１１０、１１２、１１４の１又は２以上におけるＤＥＲからの電力の指定された正味変化をアグリゲートするかどうか及びどのようにするかを決定する際、或いは指定された利益を受けるため及び／又は何れかの指定されたペナルティを回避するためにアグリゲーション機会を実現する操作を他の何らかの形で実行するかどうかを決定する際によりアクティブで中心的役割で機能することができる。アグリゲーションエンジン１０２は、サイト１１０、１１２、１１４に対して経済的に最適化される応答を（例えば、実装に先立って）決定することができる。アグリゲーションエンジン１０２は、アグリゲーション機会を実現する操作を行うかどうか及びその方法を決定する一部として、経済的に効率的な方法でサイト１１０、１１２、１１４間の操作の負担を割り当てる方法を決定することができる。これを行うために、アグリゲーションエンジン１０２は、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８の能力を利用して、操作の負担の一部及びアップショットの一部を担うことに関連するサイト１１０、１１２、１１４に対するコスト及び利益のバランスをとるように再び構成される。例えば、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８は、サイト１１０、１１２、１１４に対応する電気システムの動作を経済的に最適化するように構成することができる。この経済的最適化を行う際に、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８は、電力の提案されたサイト変化を提供するために授与される提供利益（例えば、アグリゲーションエンジン１０２によって提案された）を考慮に入れることができる。
アグリゲーションエンジン１０２は、通信インターフェースを介してサイトコントローラ１０４、１０６、１０８に対し、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８がアグリゲーション機会の電力の目標変化への準拠に向けて電力のサイト変化を提供する代わりに提供されるサイト利益（例えば、アグリゲート利益の一部）を示す配分情報の形態で参加機会情報を提供することができる。幾つかの実施形態では、電力の目標変化は、要求に準拠するか又は応答するのに必要な電力の最小の正味変化とすることができる。参加機会情報は、サイト利益がアグリゲーション利益の配分として示される場合、配分情報の形態をとることができる。アグリゲーションエンジン１０２は、アグリゲーション操作に準拠するための電力の目標（例えば、最小正味）変化及びこれに関連するアグリゲーション利益に基づいて、電力のサイト変化及び対応するサイト利益を決定することができる。別の言い方をすれば、配分情報は、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８がコミットする電力のサイト変化の単位あたりにどの程度のサイト利益が授与されるかをサイトコントローラ１０４、１０６、１０８に示す。理解できるように、配分情報は、電力のサイト変化及びサイト利益について別個の値を含むことができ、或いは配分情報は、電力のサイト変化とサイト利益との間の比率を示す単一の値を単に含むことができる。
アグリゲーションエンジン１０２が配分情報を決定する幾つかの実施形態では、アグリゲーションエンジン１０２は、配分情報を含む参加機会情報を提供しており、サイト１１０、１１２、１１４の１又は２以上が容易に反応して、配分情報に従って電力のサイト変化のレベルを決定する。アグリゲーションエンジン１０２は、アグリゲーション応答を反復しており、アグリゲーション機会の期間を通してサイト１１０、１１２、１１４のうちの１又は２以上に反復的に配分を送信し、対応するサイトコントローラ１０４、１０６、１０８によって報告された電力の実装サイトの変化に基づいて配分情報（及びこれによってアグリゲーション応答）を調整している。
アグリゲーションエンジン１０２が配分情報を決定する他の実施形態では、アグリゲーションエンジン１０２は、提案の配分情報を提供し、複数のサイトコントローラ１０４、１０６、１０８からコミットメント情報を受信し、次にコミットメント情報に基づいて提案の配分情報を調整することによって複数のサイトコントローラ１０４、１０６、１０８を事前にポーリングすることができる。成功した提案の配分情報が、成功した（例えば、最適化された）提案のアグリゲート操作を引き出すと、アグリゲーションエンジン１０２は、アグリゲート操作を実施するために複数のサイトコントローラ１０４，１０６，１０８に実際の配分情報を提供することができる。
サイトコントローラ１０４、１０６、１０８は、これらのサイト１１０、１１２、１１４におけるこれらの対応する電気システムの動作を経済的に最適化するこれらの能力に基づいて、電力の目標正味変化に寄与するコミットメントの経済的に最適なレベルを決定することができる。非限定的な例として、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８のうちの１つは、比較的大きな利益又はアグリゲーション利益の比較的大きな部分を受信するために、電力の目標変化の半分である電力のサイト変化を提供又は提供することをコミットすることが経済的に最も効率的であると決定することができる。言い換えれば、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８のうちの１つは、電力の目標変化の半分を提供するコストは、アグリゲーション利益の比較的大きな部分よりも小さいと決定することができる。サイトコントローラ１０４、１０６、１０８のうちの別のものは、電力の提案のサイト変化に全くコミットしないことが経済的に最も効率的であると決定することができる。言い換えれば、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８のうちの別のものは、そのサイトにおける電力の目標変更のあらゆるレベルの提供にもコミットするコストが、ローカルな利益よりも大きいと決定することができる。サイトコントローラ１０４、１０６、１０８は、電力の目標変化に寄与するためのサイトコントローラ１０４、１０６、１０８のコミットメントのレベルを示すサイトコミットメント情報を送信することができる。
幾つかの実施形態では、コミットメント情報は、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８がアグリゲーション操作の時間期間中に寄与するためにどれ程の電力のサイト変化をコミットしているかを示すことができる。非限定的な例として、コミットメント情報は、サイトがアグリゲーション操作の時間期間中（例えば、時間期間の一部又は時間期間の全体で）に提供するか又は他の方法で提供することをコミットする電力の離散量とすることができる電力値（例えば、ｋＷｈ単位）のサイト変化を含むことができる。また、非限定的な例として、コミットメント情報は、エネルギー生成値（例えば、１００ｋＷｈ）を含むことができる。更なる非限定的な例として、コミットメント情報は、サイトが提供している又は他の方法で提供することをコミットした単位時間当たりの電力又はエネルギーとして提供される電力のサイト変化を示す値又は時間変動プロファイルを含むことができる。他の非限定的な例では、コミットメント情報はまた、比率又は乗算係数及び生成ペア（例えば、０．３、６００ｋＷｈ）として通信することができ、生成値は、配分情報の電力の提案のサイト変化であり、比率又は乗算係数は、所与のサイトが提供をコミットする生成値の一部又は因数である。理解できるように、コミットメント値の上述の要素の他の組み合わせが利用することができる（例えば、比率、変化率、及び持続時間を含む配分集合）。
アグリゲーションエンジン１０２は、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８の各々からコミットメント情報を受信することができる。アグリゲーションエンジン１０２は、コミットメント情報を使用して、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８の電力のアグリゲーション変化又はコミットメントのアグリゲーションレベル（例えば、コミットメントのレベルの合計）を決定し、この電力のアグリゲーション変化又はコミットメントのアグリゲーションレベルを電力の目標変化又は電力の最小正味変化（例えば、電力の最小正味変化の周りの所与の範囲）と比較して、要求に応じることができる。幾つかの実施形態において、電力の正味変化からの所定の範囲の最小値は、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８のうちの１又は２以上がこれらのコミットメントのレベルを実現できないことを補償するために、電力の最小正味変化の超過を含むことができる。次に、アグリゲーションエンジン１０２は、必要に応じて、コミットメントのアグリゲーションレベルと電力の目標変化又は電力の最小正味変化との間の比較に基づいて、配分情報においてサイトコントローラ１０４、１０６、１０８に提案された関連の利益（例えば、サイト利益）及び／又はサイトの電力変化を調整する。
幾つかの実施形態において、アグリゲーションエンジン１０２は、電力の目標変化又は電力の最小正味変化と比較した電力のアグリゲーション変化又はコミットメントのアグリゲーションレベルが、電力の最小正味変化の所定の範囲外である場合に、サイト利益を調整することができる。
例えば、電力のアグリゲーション変化が、電力変化要求に応じるのに十分でない場合、アグリゲーションエンジン１０２は、サイト利益を増加させ、増加したサイト利益をサイトコントローラ１０４、１０６、１０８に（例えば、更新された配分情報において）送信することができる。また、電力のアグリゲーション変化が電力の目標変化よりも大きい場合（例えば、電力を変化させる要求に準拠するのに必要なものよりも大きい）、アグリゲーションエンジン１０２は、サイト利益を減少させ、減少したサイト利益をサイトコントローラ１０４、１０６、１０８に送信することができる。アグリゲーションエンジン１０２が、サイトコントローラの１０４、１０６、１０８にサイト利益の調整を送信すると、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８は、更新されたコミットメント情報で応答し、アグリゲーションエンジン１０２が電力の目標変更と比較する。コミットメントのアグリゲーションレベルが所望のレベルである場合（例えば、所定の範囲内にある、又は電力の目標変化の閾値内にある）、アグリゲーションエンジン１０２は、サイト利益を変更せずに維持し、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８がアグリゲーション操作のこれらのコミットメント部分の実行に進むことを許可することができる。幾つかの実施形態では、アグリゲーションエンジン１０２は、アグリゲート操作のこれらのコミットされた部分の実行を進めるようにサイトコントローラ１０４、１０６、１０８に指示するメッセージをサイトコントローラ１０４、１０６、１０８に送信することができる。
別の例として、コミットメントのアグリゲーションレベルが、アグリゲーション操作を完了するのに十分でない（例えば、所定の範囲より小さい）場合、アグリゲーションエンジン１０２は、サイト利益を増加させ（例えば、電力の対応するサイト変化を配分情報と同じに保持する）、増加したサイト利益をサイトコントローラ１０４、１０６、１０８に（例えば、更新した配分情報において）送信することができる。また、コミットメントのアグリゲーションレベルが必要とされるよりも大きい（例えば、所定の範囲よりも大きい）場合、アグリゲーションエンジン１０２は、サイト利益を減少させ（例えば、電力の対応するサイトの変化を配分情報と同じに保持する）、減少したサイト利益をサイトコントローラ１０４，１０６，１０８に（例えば、更新された配分情報において）送信することができる。アグリゲーションエンジン１０２が、サイトコントローラにサイト利益の調整を送信すると、サイトコントローラ１０４，１０６，１０８は、更新されたコミットメント情報を応答し、アグリゲーションエンジン１０２は、上述したように所定の範囲と比較する。コミットメントのアグリゲーションレベルが、所望のレベル（例えば、所定の範囲内）である場合、アグリゲーションエンジン１０２は、サイト利益を変更せずに維持し、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８がアグリゲーション操作のこれらのコミットメント部分の実行に進むことを許可することができる。幾つかの実施形態では、アグリゲーションエンジン１０２は、アグリゲート操作のこれらのコミットされた部分の実行を進めるようにサイトコントローラ１０４、１０６、１０８に指示するメッセージを、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８送信することができる。
幾つかの実施形態では、アグリゲーションエンジン１０２は、電力の最小正味変化に対するコミットメントのアグリゲーションレベルが、電力の最小正味変化の所定の範囲外である場合、提案されたサイト変化を調整することができる。例えば、コミットメントのアグリゲーションレベルが、アグリゲーション操作を完了するのに十分でない（例えば、所定の範囲より小さい）場合、アグリゲーションエンジン１０２は、電力の提案のサイト変化を減少させ（例えば、対応するサイト利益を配分情報と同じに保持する）、減少した電力のサイト変化をサイトコントローラ１０４，１０６，１０８に（例えば、更新した配分情報において）送信することができる。また、アグリゲートコミットメントレベルが、必要とされるよりも大きい（例えば、所定の範囲より大きい）場合、アグリゲーションエンジン１０２は、電力のサイト変化を増加させ（例えば、対応するサイト利益を配分情報と同じに保持する）、増加した電力のサイト変化をサイトコントローラ１０４，１０６，１０８に送信することができる（例えば、更新した配分情報において）。アグリゲーションエンジン１０２が、サイトコントローラ１０４，１０６，１０８に電力のサイト変化の調整を送信すると、サイトコントローラ１０４，１０６，１０８は、更新されたコミットメント情報で応答し、アグリゲーションエンジン１０２は上述のように所定の範囲と比較する。コミットメントのアグリゲーションレベルが所望のレベル（例えば、所定の範囲内）である場合、アグリゲーションエンジン１０２は、電力のサイト変化を変更せずに維持し、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８がアグリゲーション操作のこれらのコミットメント部分の実行に進むことを許可することができる。幾つかの実施形態では、アグリゲーションエンジン１０２は、アグリゲーション操作のこれらのコミットされた部分の実行を進めるようにサイトコントローラ１０４、１０６、１０８に指示するメッセージをサイトコントローラ１０４、１０６、１０８に送信することができる。
幾つかの状況では、コミットメントの適切なアグリゲーションレベルは、アグリゲーション操作のアグリゲーション利益（これは、準拠するアップショット及び／又は準拠しないペナルティを含むことができる）を超えるレベルまでサイト利益を増加することなく得られない場合がある。これらの状況において、アグリゲーションエンジン１０２は、参加のアグリゲーションコストがアグリゲーション利益を超えるので、アグリゲーション操作に参加しないと決定することができる。これらの状況では、アグリゲーションエンジン１０２は、アグリゲーション操作が準拠されないことを確認する準拠情報を生成し、これを地域の電力会社１１６に送信することができる。言い換えれば、これらの状況では、アグリゲーションエンジン１０２は、アグリゲーションコントローラ１０２及び対応する複数のサイトコントローラ１０４、１０６、１０８が操作又は応答イベントに参加しないことを示す準拠情報を生成し、これを地元の電気事業者１１６に送信することができる。
他の状況において、コミットメントの適切なアグリゲーションレベルは、サイト利益を、アグリゲーション操作のアグリゲーション利益に達するレベルに増加する前に得ることができ、その結果、電力の正味変化へのコミットされた寄与を行うための適切なサイト利益を分散させた後に資金の余剰が生じる可能性がある。これらの状況において、余剰は、サイト１１０、１１２、１１４の間で分割することができ（例えば、均等に、サイト１１０、１１２、１１４のコミットメントレベルに比例して、他の分配形態、その他）。また、アグリゲーションエンジン１０２は、アグリゲーション操作が準拠されることを確認する準拠情報を生成して、これを地域の電気事業者１１６に送信することができる。
サイトコントローラ１０４、１０６、１０８のうちの何れか所与の１つが、アグリゲート操作の電力の最小正味変化の所与の部分にコミットするためのコストは、他のサイトコントローラ１０４、１０６、１０８とは異なることができる。アグリゲーションエンジン１０２は、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８の各々が、アグリゲーション操作の電力の最小正味変化のそれぞれの部分にコミットする際に、これらの電気システムを動作する経済性を正確に最適化することに頼ることができるので、アグリゲーション操作の負担は、電力の最小正味変化に最も余裕を持って寄与できるサイトコントローラ１０４、１０６、１０８に最適に配分される。サイトコントローラ１０４、１０６、１０８による、電力の予め定義されたサイトの変化の単位に対する需要が、アグリゲーション操作の電力の最小正味変化に等しくなるように、アグリゲーションエンジン１０２がローカル利益の価格を設定する点は、最適サイト利益とすることができる。電力の最小正味変化の周りの所定の範囲は、正確な最適点から僅かな偏差を引き起こす可能性があるが、所定の範囲は、エラー及び／又は計画性能からの僅かな偏差に起因する準拠違反のリスクを低減することができる。
場合によっては、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８のうちの１つが、アグリゲーション操作の電力の最小正味変化の負担の一部を担うことを義務付けられた場合、そのコストが大きいので、大きな経済的損失を被るような状況が発生する可能性がある。具体的且つ非限定的な例として、生産施設は、生産期限が守られない場合、契約上課された壊滅的な制裁に直面する可能性があり、そのリソースを用いてアグリゲーション操作に参加した場合、その生産期限を守ることができない可能性がある。この例では、サイト１１０、１１２、１１４の他者にとって、アグリゲーション操作の負担を担うコストは、遙かに少ないとすることができる。従って、他のサイト１１０、１１２、１１４のサイトコントローラ１０４、１０６、１０８は、生産設備がコミットする前に、アグリゲーション操作の電力の最小正味変化を提供することをコミットすることができ、結果として、これらの他のサイトコントローラ１０４、１０６、１０８が配分及び対応する利益を受信することができるようになる。
図１のアグリゲーションエンジン１０２は、一実施形態によれば、集中型及び／又は専用の事業体である。他の実施形態では、アグリゲーションエンジン１０２は、複数の分散リソース上で動作する仮想マシン（例えば、クラウドコンピューティングシステム上）、及び／又はサイト１１０、１１２、１１４の１又は２以上のサイトコントローラ上に統合又は含めることができる。
図１のサイトコントローラ１０４、１０６、１０８は、一実施形態によれば、サイト１１０、１１２、１１４にそれぞれ配置されたローカルコントローラである。他の実施形態では、サイトコントローラ１０４、１０６、１０８の１又は２以上は、これらの対応するサイトから遠隔に配置され、１又は２以上の通信ネットワーク（例えば、インターネット）を介してこれらの対応するサイト１１０、１１２、１１４の電気構成要素と通信することができる。幾つかの実施形態では、単一のサイトコントローラは、２以上のサイトのサイトコントローラとして動作するように構成することができ、各サイトは、アグリゲーション機会に参加するために電力の正味変化の一部を提供する（例えば、電力を貯蔵、生成、又は消費を控える）ために活用することができる１又は２以上のＤＥＲを有する。
高層ビル１１０は、オフィスビル、アパート、又は他の複数ユニットの施設とすることができる。建物の種類は重要でないとすることができる。高層ビル１１０は、サイトコントローラ１０４と、ＥＳＳ１１８を含むＤＥＲと、燃焼エンジン発電機１２０、風力タービン１２２、及び光起電力（ＰＶ）セル１２４（例えば、ソーラーパネル）などの１又は２以上の電力生成デバイス（例えば、発電機）とを含むローカル電気システムを含むことができる。高層ビル１１０はまた、サイトコントローラ１０４を他の構成要素（例えば、ＥＳＳ１１８、燃焼エンジン発電機１２０、風力タービン１２２、及びＰＶセル１２４）と相互接続するための通信回線１２６を含むことができる。高層ビル１１０の電気システムは、当然ながら、１又は２以上の電気負荷を含む。別の言い方をすれば、高層ビル１１０の電気システムは、負荷、発電機、及び／又はＥＳＳを、これらの構成要素の様々な数及び組み合わせて含むことができる。例えば、電気システムは、負荷及びＥＳＳを有することができるが、ローカル発電機（例えば、光起電、風力）を有していない場合がある。電気システムは、電力会社配電システム（又はグリッド）に接続される場合、又はされない場合がある。電力会社配電システムに接続されていない場合、「オフグリッド」と呼ぶことができる。
高層ビル１１０の電気システムのＥＳＳ１１８は、１又は２以上のエネルギー貯蔵デバイスと、何れかの数の電力変換デバイスとを含むことができる。電力変換デバイスは、エネルギー貯蔵デバイスと、主電気接続部との間でエネルギーを転送することができ、主電気接続部は、電気システム負荷に、及び幾つかの実施形態ではグリッドに接続する。エネルギー貯蔵デバイスは、ＥＳＳ１１８の様々な実施構成において異なることができる。化学エネルギー貯蔵デバイスの身近な例として、バッテリがある。例えば、本開示の一実施形態では、バッテリを有する１又は２以上の電気自動車が、電気システムに接続することができ（例えば、駐車場において）、電気システムによって後で使用するためにエネルギーを貯蔵するのに使用することができる。フライホイールは、機械的エネルギー貯蔵デバイスの一例である。
高層ビル１２０の電気システムは、通信回線１２６を介して、建物の電気システム及び／又はそこの１又は２以上の構成要素（例えば、負荷、発電機、ＥＳＳ）のステータスに関する情報又はフィードバックの形態の入力をサイトコントローラ１０４に提供することができる。サイトコントローラ１０４は、入力から１又は２以上の出力（例えば制御変数）を決定して、電気システムの１又は２以上の構成要素に送信し、１又は２以上のサイト目的（例えば、規定の時間間隔にわたって需要（ｋＷ）を最小化する、規定の時間間隔にわたって需要料金（ドル）を最小化する、グリッドからの総電気料金（ドル）を最小化する、規定の時間窓の間にグリッドからの需要（ｋＷ）を規定の量だけ減らす、エネルギー貯蔵デバイス（複数可）の寿命を最大化する）を実現することができる。サイトコントローラ１０４はまた、電気システムの構成（例えば、設定要素の集合）を入力として受信することができ、この構成は、電気システムの１又は２以上の制約を指定することができる。サイトコントローラ１０４はまた、制御変数の値の決定を通知することができる外部入力（例えば、天気予報、変動タリフ、燃料コスト、イベントデータ）を受信することができる。外部入力の集合は、サイトコントローラ１０４によって受信することができる。外部入力の集合は、サイトコントローラ１０４、高層ビル１２０、及び／又は電気システムの外部にある１又は２以上の条件の指示を提供することができる。
サイトコントローラ１０４は、アグリゲーションエンジン１０２から、アグリゲーション機会に対する配分情報を受信することができ、配分情報は、入力及び／又は外部入力として処理することができる。サイトコントローラ１０４は、電力のサイト変化を提供するコストとこれに関連する提案のサイト利益を考慮することにより、配分情報を考慮に入れた電気システムの効率的な動作のための出力を決定することができる。サイトコントローラ１０４は、次に、サイトコントローラ１０４のコミットメントのレベルを示すコミットメント情報をアグリゲーションエンジン１０２に提供し、アグリゲーション機会の電力の最小正味変化に向けて電力のサイト変化を提供することができる。
一戸建て住宅１１２は、高層ビル１１０に類似することができ、住宅１１２の電気システムの一部としての構成要素の類似又は異なる組み合わせを有する。住居１１２は、サイトコントローラ１０６、ＥＳＳ１２８、及び燃焼エンジン発電機１３０などの１又は２以上の電力生成デバイス（例えば、発電機）、及びＰＶセル１３２（例えば、太陽電池パネル）を含むローカル電気システムを含むことができる。住居１１２はまた、サイトコントローラ１０６を他の構成要素（例えば、ＥＳＳ１２８、燃焼エンジン発電機１３０、及びＰＶセル１３２）と相互接続するための通信回線１３４を含むことができる。
住宅１１２の電気システムは、通信回線１３４を介して、電気システム及び／又はその１又は２以上の構成要素（例えば、負荷、発電機、ＥＳＳ）のステータスに関する情報又はフィードバックの形態の入力をサイトコントローラ１０６に提供することができる。サイトコントローラ１０６は、入力から１又は２以上の出力（例えば、制御変数）を決定して、電気システムの１又は２以上の構成要素に送信し、高層ビル１１０のサイトコントローラ１０４と同様に１又は２以上の目的を実現することができる。サイトコントローラ１０６はまた、電気システムの構成（例えば、構成要素の集合）を入力として受信することができ、この構成は、電気システムの１又は２以上の制約を指定することができる。サイトコントローラ１０６は、制御変数の値の決定を通知することができる外部入力（例えば、天気予報、変動タリフ、燃料コスト、イベントデータ）を受信することができる。外部入力の集合は、サイトコントローラ１０６によって受信することができる。外部入力の集合は、サイトコントローラ１０６及び住宅１１２の電気システムの外部にある１又は２以上の条件の指示を提供することができる。
サイトコントローラ１０６は、アグリゲーションエンジン１０２からアグリゲーション機会に対する配分情報を受信することができ、配分情報は、入力及び／又は外部入力として処理することができる。サイトコントローラ１０６は、電力のサイト変化を提供するコストとこれに関連する提案のサイト利益を考慮することにより、配分情報を考慮に入れた電気システムの効率的な動作のための出力を決定することができる。サイトコントローラ１０６は、次に、サイトコントローラ１０６のコミットメントのレベルを示すコミットメント情報をアグリゲーションエンジン１０２に提供し、アグリゲーション機会の電力の最小正味変化に向けて電力のサイト変化を提供することができる。
工場１１４は、高層ビル１１０及び／又は住居１１２に類似することができ、電気システムの一部としての構成要素の類似又は異なる組み合わせを有する。工場１１４は、サイトコントローラ１０８、ＥＳＳ１３６、及び燃焼エンジン発電機１３８などの１又は２以上の電力生成デバイス（例えば、発電機）、風力タービン１４０、及び／又はＰＶセル１４２（例えば、ソーラーパネル）を含むローカル電気システムを含むことができる。工場１１４はまた、サイトコントローラ１０８を他の構成要素（例えば、ＥＳＳ１３６、燃焼エンジン発電機１３８、風力タービン１４０、及びＰＶセル１４２）と相互接続するための通信回線１４４を含むことができる。
工場１１４の電気システムは、通信回線１４４を介して、電気システム及び／又はその１又は２以上の構成要素（例えば、負荷、発電機、ＥＳＳを含むＤＥＲ）のステータスに関する情報、又はフィードバックの形態の入力をサイトコントローラ１０８に提供することができる。サイトコントローラ１０８は、入力から１又は２以上の出力（例えば、制御変数）を決定して、電気システムの１又は２以上の構成要素に送信し、１又は２以上の目的を実現することができる。サイトコントローラ１０８はまた、電気システムの構成（例えば、構成要素の集合）を入力として受信することができ、この構成は、電気システムの１又は２以上の制約を指定することができる。サイトコントローラ１０８はまた、制御変数の値の決定を通知することができる外部入力（例えば、天気予報、変動タリフ、燃料コスト、イベントデータ）を受信することができる。外部入力の集合は、サイトコントローラ１０８によって受信することができる。外部入力の集合は、サイトコントローラ１０８及び工場１１４の電気システムの外部にある１又は２以上の条件の指示を提供することができる。
サイトコントローラ１０８は、アグリゲーションエンジン１０２からアグリゲーション機会に対する配分情報を受信することができ、配分情報は、入力及び／又は外部入力として処理することができる。サイトコントローラ１０８は、電力のサイト変化を提供するコストとこれに関連する提案のサイト利益を考慮することにより、配分情報を考慮に入れた電気システムの効率的な動作のための出力を決定することができる。サイトコントローラ１０８は、次に、サイトコントローラ１０８のコミットメントのレベルを示すコミットメント情報をアグリゲーションエンジン１０２に提供し、アグリゲーション機会の電力の最小正味変化に向けて電力のサイト変化を提供することができる。
図２は、本開示の一実施形態による、アグリゲーションエンジン２０２（例えば、集中最適化エンジン）のブロック図である。アグリゲーションエンジン２０２は、図１のアグリゲーションエンジン１０２と同一又は類似して、同様の動作を実行し及び／又は同様の機能を提供することができる。例えば、アグリゲーションエンジン２０２は、複数のサイトコントローラ２１６（例えば、図１のサイトコントローラ１０４ １０６、１０８）を協働して、需要応答を提供するなど、電力のアグリゲーション変化を生成するための動作を実行することができる。アグリゲーションエンジン２０２は、応答イベントに参加するためのアグリゲーション機会のアグリゲーション機会情報を（例えば、電力会社２１８から）受信することができる。一実施形態では、アグリゲーション機会は、要求に準拠する電力の目標変化を含む、１又は２以上のサイトの電力を変化させる要求を記述するパラメータを含むことができる。
アグリゲーションエンジン２０２は、複数のサイトコントローラ２１６から受信したアグリゲーション機会情報及びコミットメント情報に基づいて、参加機会情報を決定することができる。参加機会情報は、電力のアグリゲーション変化を電力の目標変化に近づけることへの寄与するための電力のサイト変化に関する１又は２以上のパラメータを示す。アグリゲーションエンジン２０２は、電力のアグリゲーション変化が電力の目標変化の閾値内になるまで、反復して、参加情報を複数のサイトコントローラに送信し、複数のサイトコントローラからコミットメント情報を受信し、コミットメント情報に基づいて、要求に準拠するためにサイトへの利益の最小合計で電力の目標変化の実現に向けて参加機会情報を適宜変更することができる。複数のサイトコントローラの各々からのコミットメント情報は、電力のアグリゲーション変化を電力の目標変化に近づけることに寄与する電力のサイト変化のレベルを示すことができる。
一実施形態において、アグリゲーションエンジン２０２は、配分情報を含む参加機会情報を複数のサイトコントローラに送信することができる。配分情報は、アグリゲート操作の電力の目標変化（例えば、電力の最小正味変化）の準拠に向けて電力の配分されたサイト変化を提供するためのサイト利益を示すことができる。アグリゲーションエンジン２０２は、複数のサイトコントローラ２１６から受信したアグリゲーション機会情報及びコミットメント情報に基づいて、（例えば、アグリゲーション機会情報に示されるように）利益を受けるため及び／又は何れかの指定ペナルティを回避するために、複数のサイトコントローラ２１６から電力のサイト変化をアグリゲーションするか、アグリゲーション機会を実現するための応答操作を実行する（例えば、アグリゲーション機会を実現する電力の正味変化の全てをサイトのうちの１つに配分する）かどうかを決定することができる。アグリゲーションエンジン２０２は、複数のサイトコントローラ２１６の支援を受けて、複数のサイトコントローラ２１６に対して経済的に最適化された応答（例えば、操作）を決定し、通信ネットワーク２１２を介して複数のサイトコントローラ２１６にコマンド、指示、及び／又は他のデータを通信することができる。
図２のアグリゲーションエンジン２０２は、１又は２以上のプロセッサ２０４、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース２０６、ネットワーク又は他の通信（ＣＯＭ）インターフェース２０８、メモリ２１０及び／又は他のコンピュータ可読記憶媒体、並びにシステムバス２３０を含む。
１又は２以上のプロセッサ２０４は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）、ＡＭＤ（登録商標）、又は他の標準的なマイクロプロセッサなどの１又は２以上の汎用デバイスを含むことができる。１又は２以上のプロセッサ２０４は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、システムオンチップ、システムイン・パッケージ（ＳｉＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルアレイロジック（ＰＡＬ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）、フィールド・プログラマブルロジックアレイ（ＦＰＬＡ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、又は他のカスタマイズ又はプログラマブルデバイスなどの特定用途処理デバイスを含むことができる。１又は２以上のプロセッサ２０４は、分散（例えば、並行）処理を実行して、本実施形態の機能を実行又は他の方法で実装する。１又は２以上のプロセッサ２０４は、標準オペレーティングシステムを実行し、標準オペレーティングシステム機能を実行することができる。例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ（登録商標）のＭａｃＯＳ（登録商標）、Ｄｉｓｋ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（ＤＯＳ）、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＩＲＪＸ、Ｓｏｌａｒｉｓ、ＳｕｎＯＳ、ＦｒｅｅＢＳＤ、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ｆｆｉＭ（登録商標）のＯＳ／２（登録商標）オペレーティングシステム、及び同様のものなど、何れかの標準オペレーティングシステムを使用できることが認識される。
Ｉ／Ｏインターフェース２０６は、１又は２以上の入力デバイス及び／又は１又は２以上の出力デバイスとのインターフェースを容易にすることができる。入力デバイスは、キーボード、マウス、タッチスクリーン、ライトペン、タブレット、マイク、センサ、又はファームウェア及び／又はソフトウェアを伴う他のハードウェアを含むことができる。出力デバイスは、モニタや他のディスプレイ、プリンタ、スピーチ又はテキスト合成装置、スイッチ、信号線、又はファームウェア及び／又はソフトウェアを伴う他のハードウェアを含むことができる。
ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２０８は、インターネット及び／又は他のコンピューティング及び／又は通信ネットワークなどの他のコンピューティングデバイス２１４及び／又はネットワーク２１２との通信を促進することができる。ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２０８は、例えば、イーサネット（ＩＥＥＥ ８０２．３）、トークンリング（ＩＥＥＥ ８０２．５）、ファイバ分散データリンクインターフェース（ＦＤＤＩ）、又は非同期転送モード（ＡＴＭ）などの従来のネットワーク接続を備えることができる。更に、ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２０８は、例えば、インターネットプロトコル（ＩＰ）、転送制御プロトコル（ＴＣＰ）、ＵＤＰ／ＴＣＰを介したネットワークファイルシステム、サーバメッセージブロック（ＳＭＢ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）の共通インターネットファイルシステム（ＣＩＦＳ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、ダイレクトアクセスファイルシステム（ＤＡＦＳ）、Ｒｅａｌ－Ｔｉｍｅ Ｐｕｂｌｉｓｈ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅ（ＲＴＰＳ）、オープンシステムインターコネクション（ＯＳＩ）プロトコル、Ｓｉｍｐｌｅ Ｍａｉｌ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＳＭＴＰ）、セキュアシェル（ＳＳＨ）、セキュアソケットレイヤー（ＳＳＬ）、及び同様のものなどの様々なネットワークプロトコルをサポートするよう構成することができる。
システムバス２３０は、１又は２以上のプロセッサ２０４、メモリ２１０、Ｉ／Ｏインターフェース２０６、及びネットワーク／ＣＯＭインターフェース２０８を含む、システムの他の構成要素間の通信及び／又は相互作用を促進することができる。
メモリ２１０は、静的Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ、フラッシュメモリ、１又は２以上のフリップフロップ、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）、Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ディスク、テープ、或いは磁気、光、又は他のコンピュータ記憶媒体を含むことができるが、これらに限定されるわけではない。メモリ２１０は、複数のプログラムモジュール２２０及びプログラムデータ２３２を含むことができる。
プログラムモジュール２２０は、アグリゲーションエンジン２０２の他の要素の全て又は一部を含むことができる。プログラムモジュール２２０は、１又は２以上のプロセッサ２０４によって、又は１又は２以上のプロセッサ２０４上で複数の動作を同時に又は並行して実行することができる。幾つかの実施形態では、開示されたモジュール、構成要素、及び／又は設備の一部は、ハードウェア又はファームウェア内に具現化された実行可能命令として具現化されるか、又は非一時的な機械可読記憶媒体に記憶される。命令は、プロセッサ及び／又はコンピューティングデバイスによって実行されたときに、本明細書に開示されるように、コンピューティングシステムに対して、特定の処理ステップ、手順、及び／又は動作を実施させるコンピュータプログラムコードを含むことができる。本明細書で開示されるモジュール、構成要素、及び／又は設備は、ドライバ、ライブラリ、インターフェース、ＡＰＩ、ＦＰＧＡ構成データ、ファームウェア（例えば、ＥＥＰＲＯＭに格納された）及び／又は同様のものとして実装及び／又は具現化することができる。幾つかの実施形態では、本明細書に開示されるモジュール、構成要素、及び／又は設備の一部は、回路、集積回路、処理構成要素、インターフェース構成要素、ハードウェアコントローラ、ストレージコントローラ、プログラマブルハードウェア、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、及び／又は同様のものを含むがこれらに限定されない、汎用及び／又はアプリケーション固有のデバイスなどの機械構成要素として具現化されている。従って、本明細書に開示されるモジュールは、コントローラ、レイヤ、サービス、エンジン、設備、ドライバ、回路、及び／又は同様のものと呼ぶことができる。
システムメモリ２１０はまた、データ２３２を含むことができる。プログラムモジュール２２０又は他のモジュールなど、アグリゲーションエンジン２０２によって生成されたデータは、例えば、格納されたプログラムデータ２３２としてシステムメモリ２１０上に格納することができる。格納されたプログラムデータ２３２は、１又は２以上のデータベースとして構成することができる。
モジュール２２０は、最適化エンジン２２２、ポーリングエンジン２２４、配分エンジン２２６、及びフォアキャスター２２８を含むことができる。
一実施形態では、最適化エンジン２２２は、アグリゲーション機会に対するアグリゲーション応答を協働（あるいは最適化）するために、参加機会情報を決定することができる。最適化エンジン２２２は、複数のサイトコントローラ２１６から受信したアグリゲーション機会情報及びコミットメント情報に基づいて、参加情報を決定することができる。参加機会情報は、電力のアグリゲーション変化を電力の目標変化に近づけるのに寄与する電力のサイト変化に関する１又は２以上のパラメータを示す。参加機会情報はまた、電力のサイト変化に対する関連の利益を示す。最適化エンジン２２２は、参加情報を反復的に決定し、次に、コミットメント情報における複数のサイトコントローラ２１６のフィードバックに基づいて参加情報を調整することができる。最適化エンジン２２２は、電力のアグリゲーション変化が電力の目標変化の閾値内になるまで、参加機会情報を反復的に改善することができる。
別の実施形態では、最適化エンジン２２２は、複数のサイトコントローラ２１６と連係して、アグリゲーション機会に参加するかどうか及びどのように参加するかを決定することができる。アグリゲーション機会は、需要応答イベントに参加する機会とすることができる。別の言い方をすれば、アグリゲーションエンジン２０２は、複数のサイトコントローラ２１６によって提供されたコミットメント情報に基づいて、アグリゲーション機会に従って電力又はエネルギーの要求された正味変化（例えば、消費における要求電力又はエネルギーレベルの生成又は削減）を提供するために複数のサイトコントローラ２１６をアグリゲーションする操作を行うかどうかを決定することができる。一実施形態では、電力の要求された正味変化は、ベースライン（例えば、非参加）レベルに対する量とすることができる。別の実施形態では、電力の要求された正味変化は、予想されるレベルに対する量とすることができる。アグリゲーション機会に参加するかどうか及びどのように参加するかを決定するために、最適化エンジン２２２は、配分情報を決定し、本質的に、複数のサイトコントローラ２１６との間で配分情報の経済性をテストして、アグリゲーション機会の最適な実施又は非参加に向けて複数のサイトコントローラ２１６から受信したコミットメント情報に基づいて配分情報を調整する方法を学習することができる。また、配分情報は、複数のサイトコントローラ２１６に対して、アグリゲーション機会の実現に向けた電力の提案のサイト変化の提供に対して授与される提案のサイト利益を定義する。配分情報は、これに関連する１又は２以上の数値を有することができる。第１の例として、配分情報は、特定の期間中に提供されるべき電力のサイト変化の一定量を示す電力の提案のサイト変化値と、電力の提案のサイト変化を提供することに対する利益（例えば、ドル額）を示す対応するサイト利益値とを指定することができる。或いは、他の例として、配分情報は、指定された期間にわたる電力のサイト変化の単位当たりのサイト利益（例えば、ドル／ｋＷ）又は単位利益当たりの電力のサイト変化（例えば、ｋＷ／ドル）を示す比率値を指定することができる。また、配分情報は、複数の期間と各期間に対応する配分情報（例えば、時間変動する配分情報）とを指定することができる。
配分情報を決定することは、初期配分情報を決定することを含むことができる。幾つかの実施形態では、初期配分情報を決定することは、提案のサイト利益及び対応する電力の提案のサイト変化に対するランダムな初期値、或いはサイト利益と電力のサイト変化との間の提案された比率に対するランダムな初期値を生成することを含む。最適化エンジン２２２は、次に、最適配分情報に収束するために、最急降下アルゴリズムを使用することができる。幾つかの実施形態では、初期配分情報は、これまでの平均化された最適配分情報、言い換えれば、過去に観察された最適配分情報の平均であると決定することができる。最適化エンジン２２２は、以前の過去に観察された最適配分情報と現在の最適配分情報との間の加重平均を計算することによって、過去に平均化された最適配分情報を更新することができる（例えば、現在の最適配分情報の非繰返しアーティファクトが、更新された過去に平均化された最適配分情報に過度の影響を与えることを防ぐために、以前の過去に観察された最適配分情報は現在の最適配分情報より重く重み付けすることができる）。
幾つかの実施形態では、最適化エンジン２２２は、ランダム変数（例えば、最適配分情報の履歴観測に基づく）を使用して、最適配分情報の確率分布をモデル化し、初期最適配分を最適配分情報の期待値であると決定することができる。最適化エンジン２２２の決定は、一部として、外部条件（例えば、外部データ２３６）に基づいて行うことができる。最適化エンジン２２２はまた、以前に決定され提案の配分情報（例えば、配分情報２３８）及び／又は決定変数の値（例えば、決定変数２４０）を考慮することができる。最適化エンジン２２２は、周囲状況全体及び最適化に向けて有効であると以前に決定された配分情報集合を考慮するように、履歴データ（例えば、履歴観測２４４）を考慮することができる。
最適化エンジン２２２は、サイトコントローラ２１６に初期配分情報をポーリングすることによって、初期配分情報がどれだけ最適に近いかを決定することができる。最適化エンジン２２２は、ポーリングエンジン２２４を利用して、ポーリング機能を提供するか又は他の方法で実行することができる。最適化アルゴリズムに従って、最適化エンジン２２２は、サイトコントローラ２１６を反復的にポーリングし、最適化された値又は値集合を見つけることができる。繰り返されるポーリングの間、提案の配分情報は、コミットメントの所望のレベルが実現されるまで、サイトコントローラ２１６に反復的に提供することができる。ポーリングを反復的にた場合と同様の結果は、サイトコントローラ２１６に複数トの配分情報集合を提供し、サイトコントローラ２１６から戻ってくる複数トの配分情報集合に対応する複数のコミットメント値を受信することによって得ることができる。最適化エンジン２２２は、ポーリングエンジン２２４を利用して、コミットメント情報（例えば、電力のコミットされたサイト変化）に関して各所与のサイトコントローラを反復的にポーリングし、複数のサイトコントローラ２１６のアグリゲーションコミットメントが、アグリゲーション機会の電力の最小正味変化の周りの所定の範囲内になるまで、コミットメント情報に基づいて配分情報を調整することができる。コミットメント情報によって示される複数のサイトコントローラ２１６のアグリゲーションコミットメントが、電力の最小正味変化の周りの所定の範囲より小さい場合、最適化エンジン２２２は、提案のサイト利益と電力の提案のサイト変化の間の比率を増加させる。しかしながら、複数のサイトコントローラ２１６のアグリゲーションコミットメントが、電力の最小正味変化の周りの所定の範囲より大きい場合、最適化エンジン２２２は、提案のサイト利益と電力の提案されたサイト変化との間の比率を減少させる。配分情報が提案のサイト利益及び電力の提案のサイト変化についての値を含む実施形態では、提案のサイト利益と電力の提案のサイト変化との間の比率の増加又は減少は、提案のサイト利益、電力の提案のサイト変化、又はその両方を調整することによって実現され得る。配分情報が比率自体の値を含む実施形態では、提案のサイト利益と電力の提案のサイト変化との間の比率の増加又は減少は、比率自体の値を調整することによって実現することができる。このようにして、最適化エンジン２２２は、制御理論（例えば、モデル予測制御）を利用して、複数のサイトコントローラ２１６のアグリゲーションコミットメントを、アグリゲーション機会の電力の最小正味変化周辺の所定の範囲内に収まるように制御することができる。
幾つかの実施形態では、アグリゲーション機会は、複数の異なるレベルの参加を提供することができる。非限定的な例として、アグリゲーション機会は、２レベルのアグリゲーション機会を含むことができる。２レベルの例では、アグリゲーションエンジン２０２は、電力会社２１８からアグリゲーション機会情報を受信することができ、アグリゲーション機会情報は、第１のレベルの電力の最小正味変化と、第１のレベルの電力の最小正味変化の準拠についての対応する第１のレベルのアグリゲーション利益及び／又は第１のレベルの電力の最小正味変化の非準拠についての第１のレベルのペナルティを示すことができる。また、アグリゲーション機会情報は、第２のレベルの電力の最小正味変化と、第２のレベルの電力の最小正味変化を準拠するための対応する第２のレベルのアグリゲーション利益及び／又は第２のレベルの電力の最小正味変化を非準拠のための第２のレベルのペナルティを示すことができる。最適化エンジン２２２がこの２つのレベルの例における配分情報を処理できる１つの方法は、複数のレベルのアグリゲーション情報（例えば、第１のレベルの準拠を目標とする第１のレベルのアグリゲーション情報及び第２のレベルの準拠を目標とする第２のレベルのアグリゲーション情報）を含むことである。複数のサイトコントローラ２１６の各々は、次に、２レベルのコミットメント情報（例えば、第１のレベルの配分情報に対応する第１のレベルのコミットメントと、第２のレベルの配分情報に対応する第２のレベルのコミットメント）に応答することができる。最適化エンジン２２２は、ポーリングエンジン２２４を利用して、複数のサイトコントローラ２１６に２レベルの配分情報の複数の異なるバリエーションをポーリングし、第１の及び第２のレベルの両方の配分情報に対する最適値に収束させることができる。最適化エンジン２２２は、アグリゲーション機会の第１及び第２のレベルとの準拠の全体的な経済性を比較して、より有益な準拠レベル（例えば、電力の提案のサイト変化及び対応する提案のサイト利益を提供するためこれらのコミットメントに基づいて、サイト利益が複数のサイトコントローラ２１６に分配された後、対応するアグリゲーション利益のより大きな超過をもたらすレベル）を選択することができる。この２レベルの例は、３レベル、４レベル、１０レベル、及びＮレベルのアグリゲーション機会（ここで、Ｎは何れかの正の整数）を含む何れかの数のレベルに拡張できることを理解されたい。
複数のサイトコントローラ２１６の各々によって返されるコミットメント情報は、複数のサイトコントローラ２１６の各々によって、アグリゲーション機会のサイト利益とは別に所与のサイトコントローラに適用できる何れかのインセンティブ、賞金支払い、又は他のインセンティブを考慮して決定することができる。従って、アグリゲーション機会は、複数のサイトコントローラ２１６に提供される他の機会と競合することができる。
以下の表１～３は、本開示の３つの例示的な実施形態について、複数の配分情報集合のポーリング又は提供を反復的にた場合の配分情報、コミットメント情報、アグリゲーションコミットメント、及びアグリゲーションコストの値を示している。表１～３の例は、最適な配分情報を得るために配分情報を変化させ得る様々な方法を示している。表１～３では、配分が様々な方法で変化するが、表１～３の各々によって示される最適化は、表の他のものと同等であることが分かるであろう。表１～３の各行は、アグリゲーションエンジン２０２による、配分情報及びそれに応答して複数のサイトコントローラ２１６（例えば、サイトＡ、サイトＢ、及びサイトＣ用）から受信した対応するコミットメント情報に対する別個の提案を表している。表１～３の各行はまた、サイトＡ、サイトＢ、サイトＣのアグリゲーションコミットメント（サイトＡ、サイトＢ、サイトＣの各々のコミットメント情報の合計）、及びコミットメント情報に基づいたサイトＡ、サイトＢ、サイトＣに提案されるサイト利益を提供するためのアグリゲーションコストを示している。
表１～３は、６ＭＷの電力の最小正味変化と対応する３万ドルのアグリゲーション利益とを有するアグリゲーション機会の最適化の例を示している。これらの例の各々において、複数のサイトコントローラ２１６のアグリゲーションコミットメントが、電力の最小正味変化の周りの所定の範囲内になるまで、配分情報が変化される。表１～３の実施例では、電力の最小正味変化の周りの所定の範囲は、６．５０ＭＷ～６．７５ＭＷで選択される（所定の範囲の最低値とアグリゲーション操作の電力の最小正味変化との間に少なくとも０．５ＭＷバッファを残し、電力のコミットしたサイト変化の提供における何れかの僅かなアンダーパフォーマンスを補償する）。
Figure 2023504564000002

表１
表１では、配分情報は、電力の提案のサイト変化と、電力の提案のサイト変化を提供するためのサイト利益を含む。この例では、最適な配分情報を見つけるために、電力の提案のサイト変化を一定にしながら（例えば、行毎に）、提案のサイト利益を変化させている。表１に示されるように、アグリゲーションエンジン２０２は、１０００ドルの初期提案のサイト利益値と１ＭＷの対応する電力の初期提案のサイト変化とを含む初期配分情報を生成することができる。これに応答して、複数のサイトコントローラ２１６（例えば、サイトＡ、サイトＢ、及びサイトＣのサイトコントローラ）は、サイトＡが１ＭＷの電力のサイト変化の提供をコミットし、サイトＢが２ＭＷの電力のサイト変化の提供をコミットし、サイトＣが初期提案の配分情報に対して電力のサイト変化の提供をしないことをコミットすることを示すコミットメント情報をアグリゲーションエンジン２０２に提供する。対応するアグリゲーションコミットメントは、３ＭＷ（アグリゲーションコスト３，０００ドルに相当）であり、これは、電力の最小正味変化の周りの所定の範囲（６，５００ＭＷ～６，７５０ＭＷ）より小さい。その結果、アグリゲーションエンジン２０２は、提案のサイト利益を、１ＭＷの電力のサイト変化に対して４，０００ドルに増加させる（表１の２行目）。これに応答して、サイトＡは３ＭＷ、サイトＢは５ＭＷ、サイトＣは２ＭＷをコミットメントする。対応するアグリゲーションコミットメントは、１０ＭＷ（アグリゲーションコスト４０，０００ドルに相当）であり、これは所定の範囲を超えている。その結果、アグリゲーションエンジン２０２は、１ＭＷの電力のサイト変化に対して提案のサイト利益を２５００ドルに減少させる（表１の３行目）。これに応答して、サイトＡは２ＭＷ、サイトＢは３ＭＷ、サイトＣは１ＭＷをコミットメントする。対応するアグリゲーションコミットメントは６ＭＷ（アグリゲーションコスト１５，０００ドルに相当）である。
このアグリゲーションコミットメントは、アグリゲーション機会の電力の最小正味変化に等しいが（従って、真の最適配分情報に相当する）、アグリゲーションコミットメントが所定の範囲より小さいので（サイトがそのコミットメントに対して不足するバッファを許容する）、アグリゲーションエンジン２０２は、提案のサイト利益を増大させる。アグリゲーションエンジン２０２は、電力のサイト変化１ＭＷに対して、提案のサイト利益を３０００ドルに増加させる（表１の４行目）。これに対し、サイトＡは２．３ＭＷ、サイトＢは３．５ＭＷ、サイトＣは１．２ＭＷをコミットメントする。対応するアグリゲーションコミットメントは、７ＭＷ（アグリゲーションコスト２１，０００ドルに相当）であり、これは所定の範囲を超えている。その結果、アグリゲーションエンジン２０２は、提案されたサイトアグリゲーション利益を、１ＭＷの電力のサイト変化に対して２，７５０ドルに減少させる（表１の５行目）。これに応答して、サイトＡは２．１５ＭＷ、サイトＢは３．２５ＭＷ、サイトＣは１．１ＭＷにコミットする。対応するアグリゲーションコミットメントは、６．５ＭＷ（アグリゲーションコスト１７，８７５ドルに相当）であり、これは所定の範囲内にある。アグリゲーションコミットメントは所定の範囲内であるので、アグリゲーションエンジン２０２は、対応するアグリゲーションコストがアグリゲーション機会のアグリゲーション利益（この場合、３万ドル）より小さいか否かを決定する。アグリゲーションコスト１７，８７５ドルは、アグリゲーション利益３０，０００ドルより小さいので、アグリゲーション機会は適合され、約１２，１２５ドルの推定余剰分が生じる。この余剰分は、各サイトに分配することができる。
Figure 2023504564000003

表２
表２は、最適な配分情報を求めるために、電力のサイト変化を変化させ、サイト利益を一定にした以外は、表１と同様である。
Figure 2023504564000004

表３
表３は、配分情報がサイト利益と電力のサイト変化との提案の比率を含む以外は、表１、表２と同様である。
表１～３から明らかなように、配分情報をどのように変化させるかにかかわらず、提案のサイト利益を変化させるか、電力の提案のサイト変化を変化させるか、サイト利益と電力のサイト変化との間の提案された比率、又はこれらの組み合わせであっても、配分情報の最適化について類似の又は同じ解決策を実現することができる。配分情報を変化させることは、方法に関係なく、電力のサイト変化のある量に対して提案のサイト利益を調整し、これは、複数のサイトコントローラ２１６が、アグリゲーション機会の電力の最小正味変化に寄与することに向けた電力のサイト変化の提供にコミットすることの経済性を評価するのに使用する。
最適化エンジン２２２は、コミットメント情報に示されるように、アグリゲーション機会で指定されたアグリゲーション利益（例えば、アグリゲーション機会情報において指定された）を、サイトコントローラの１又は２以上のサイトコントローラの電力のコミット全体のサイト変化に対する提案済みサイト利益の提供のアグリゲーションコストと比較することによって、アグリゲーション機会に参加するかどうかを決定することができる。アグリゲーションコストは、複数のサイトコントローラ２１６の電力のコミットされたサイト変化の合計に、電力の提案のサイト変化に対する提案のサイト利益の比率を乗じたものを含むことができる。アグリゲーション機会に従うためのアグリゲーション利益は、アグリゲーション機会に参加することに対する利益（例えば、経済的利益）及び／又はアグリゲーション機会に参加しないことに対するペナルティ（例えば、経済的ペナルティ）のうちの一方又は両方を含むことができる。例えば、アグリゲーション利益は、料金の引き下げ、明細書クレジット、或いは支払い又は他の有形の利益とすることができる。アグリゲーション利益はまた、ベースライン（例えば、参加）レベル及び／又は期待レベルの何れかを上回る電力レベル生成（例えば、実際の電力レベル生成）の関数とすることができる。アグリゲーション利益は、（例えば、アグリゲーション機会によって要求されたような）要求された電力レベル生成量の関数とすることができる。アグリゲーション利益は、アグリゲーション機会によって指定されたインセンティブ以外に、個々のサイトに適用可能な何れかのインセンティブ、賞金、又は他のインセンティブを考慮することもできる。
複数のサイトコントローラ２１６は、複数のサイトコントローラ２１６のうちのどれがアグリゲーション機会に応答してアグリゲーション操作に向けて寄与するかを自己決定することができる。アグリゲーション機会に準拠する操作のサイトの参加は、アグリゲーション機会の期間の少なくとも一部について、電力の要求された最小正味変化の少なくとも一部を提供することを含むことができる。電力の要求された正味変化の一部を生成又は他の方法で提供することは、（例えば、負荷、発電機、バッテリの制御を通じて）消費電力の削減を含むことができる。代替的に又は追加的に、要求された電力の変化の一部を生成又は他の方法で提供することは、（例えば、発電機、光起電パネルなどを介して）電力の当初の発電を含むことができる。
幾つかの実施形態では、アグリゲーション機会に参加するかどうかを決定すると、最適化エンジン２２２は、複数のサイトコントローラ２１６に対して、電力のコミットされたサイト変化を進めるように指示を提供することができる。例えば、最適化エンジン２２２は、ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２０８を介して、複数のサイトコントローラ２１６にアグリゲーション機会への参加をスケジュールするコマンドを送信することができる。別の例として、最適化エンジン２２２は、単に、複数のサイトコントローラ２１６がアグリゲーション機会の期間中にそのＤＥＲの動作のコマンドを提供せずに制御することを可能にすることができる。
理解できるように、他の実施形態では、最適化エンジン２２２の機能の一部又は全部は、アグリゲーションエンジン２０２の追加モジュール２２０又はサブモジュールによって提供することができる。最適化エンジン２２２は、オーケストレーションして、複数のサイトコントローラ２１６からの電力をアグリゲーションするための動作を実行するよう他のモジュール２２０を編成することができる。
ポーリングエンジン２２４は、ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２０８を介して、複数のサイトコントローラ２１６の各々をポーリングして、配分情報に基づいてアグリゲーション機会に参加している所与のサイトコントローラ２１６のコミットメントのレベルを問い合わせることができる。幾つかの実施形態では、各サイトコントローラ２１６をポーリングすることは、配分情報を提供して、次にアグリゲーション操作の時間期間中のサイトコントローラ２１６の予想動作の最適化に基づいて導出されるコミットメント情報をサイトコントローラ２１６から受信することを含むことができる。例えば、各サイトコントローラ２１６をポーリングすることは、提案の配分情報を提供し、次にサイトコントローラ２１６からコミットメント情報（例えば、コミットされた電力レベル値）を受信することを含むことができる。対応するサイトコントローラ２１６によって実行される最適化はまた、配分情報によって指定されるサイト利益以外に、個々のサイトコントローラ２１６に適用可能な何れかのインセンティブ、賞金、又は他のインセンティブを考慮することができる。
ポーリングエンジン２２４は、複数のサイトについて対応するサイトコントローラ２１６をポーリングすることによって、複数のサイトコントローラ２１６をポーリングすることができる。各サイトは、対応するサイトの１又は２以上のＤＥＲの動作の最適化を実行し得るサイトコントローラ２１６を含むことができる。これに応じて、所与のサイトのサイトコントローラ２１６は、配分情報に応答してポーリングエンジン２２４に戻るコミットメント情報を生成し提供することができる。ポーリングエンジン２２４は、サイトコントローラ２１６をポーリングして、アグリゲーション機会の電力の最小正味変化に寄与するためのサイトコントローラ２１６のコミットメントレベルを問い合わせる。サイトのサイトコントローラ２１６は、オンサイト（例えば、サイトに近接して位置する）とすることができ、或いは、サイトのＤＥＲをサービス又は他の方法で制御するためのクラウドベースコンピューティング環境又は他のリモートサーバなど、サイトからリモートに位置することができる。
配分エンジン２２６は、電力の提案のサイトの変化を提供するための提案のサイト利益及びサイトコントローラ２１６がアグリゲーション機会に参加するための期間をサイトコントローラ２１６に示すために配分情報を作成するルール、パラメータ、制御変数又は同様のものを決定することができる。期間は、アグリゲーション機会の期間の全て又は一部とすることができる。換言すると、配分情報に示された期間は、アグリゲーション機会の全期間のうちの一部分とすることができる。複数のサイトコントローラ２１６の他のサイトコントローラ２１６が、アグリゲーション機会の期間の他の部分の間に発電又は削減を処理することができるので、配分エンジン２２６は、所与のサイトコントローラ２１６がアグリゲーション機会の全体の期間の一部分のみ必要であると決定することができる。
配分情報は、電力のサイト変化の提案の量に対して提供される提案のサイト利益の表示を含む。これは、提案されたサイト利益の提案されたドル額と電力の提案のサイト変化に対する提案のエネルギー又は電力値に対する別個の量を含むことができる。幾つかの実施形態では、アグリゲーション情報は、単位電力当たりの単位値（例えば、単位電力当たりのドル（＄）の値－－＄／ｋＷ）のような、参加利益の観点での電力生成量の比率表示を含む。別の言い方をすれば、エンゲージメントルール集合は、参加利益を提供する観点から発電量を示すことができる（例えば、「アグリゲーション機会の期間中に発電、生成、貯蔵、又はグリッドへ他の方法で提供されるあらゆるｋＷに対して４０ドルを支払う」）。
幾つかの実施形態では、ポーリングエンジン２２４は、複数のサイトコントローラ２１６のうちの１又は２以上に、複数のサイトコントローラ２１６のうちの他のものに送信されるのとは異なる配分情報を送信することが可能である。これは、アグリゲータが各サイトと異なる補償契約を結んでいる場合に有用とすることができる。例えば、あるサイトは、参加に対して１ｋＷｈあたり０．５０ドルの提案を受け、別のサイトは、参加に対して１ｋＷｈあたり０．３０ドルの提案を受けることがある。
配分エンジン２２６は、複数のサイトコントローラ２１６からコミットメント情報を受信することができる。コミットメント情報は、複数のサイトコントローラ２１６の各々が提供することをコミットしている電力のコミットされたサイト変化（例えば、発電量又は削減量）の表示を含むことができ、これは電力単位（例えば、ｋＷ）又はエネルギー単位（例えば、ｋＷｈ）で指定することができる。
配分エンジン２２６は、各所与のサイトコントローラ２１６について、電力値のコミットされたサイト変化を決定することができる。配分エンジン２２６の決定は、複数のサイトコントローラ２１６から受信したコミットメント情報２４２に基づいて行われてもよい。
メモリ２１０上に格納されたデータ２３２は、構成データ２３４、外部データ２３６、配分情報２３８、決定変数２４０、コミットメント情報２４２、及び／又は履歴観測値２４４を含むことができる。
構成データ２３４は、複数のサイトコントローラ２１６の制約及び特性を伝達するために、複数のサイトコントローラ２１６の各々から受信することができる。例えば、データ２３２は、サイトコントローラ２１６のエネルギー貯蔵システムの１又は２以上のバッテリのサイズ又は他の容量情報を伝達することができる。構成データ２３４は、所与のサイトコントローラ２１６のタリフ情報を含むことができ、何れかの所与の日及び／又は時間の使用時間率及び／又は需要レートを提供することができる。幾つかの実施形態では、構成データ２３４は、市場データ（例えば、参加に対する利益の変化に関連するデータ）を含むことができる。幾つかの実施形態では、構成データ２３４は、呼び出しの前にアグリゲーション機会イベントがいつ呼び出される可能性があるかをオプティマイザが決定するのを助けるために、過去の配電システム負荷を示す情報を含む。モジュール２２０は、アグリゲーション機会が呼び出される前にアグリゲーション機会を予測し計画を開始するように構成されたフォアキャスター２２８を含むことができる。
外部データ２４４は、天気予報、変動タリフ、燃料コスト、イベントデータ、及びリソースの市場価値（例えば、バッテリなどのサイト構成要素のコスト）などの情報を含むことができ、これらは、配分情報の提案集合及び／又は決定変数の値の決定を通知するか又は影響を与える可能性がある。
配分情報２３８、決定変数２４０、コミットメント情報２４２は、最適化エンジン２２２、ポーリングエンジン２２４、及び／又は配分エンジン２２６によって決定され、メモリ２１０内に記録された、以前に提案された値及び／又は最終値の記録とすることができる。
コミットメント情報２４２は、複数のサイトコントローラ２１６によってアグリゲーションエンジン２０２に返される値とすることができる。コミットメント情報２４２は、アグリゲーション機会の電力の最小正味変化に向けて電力のサイト変化を寄与するためのサイトコントローラ２１６のコミットメントのレベルを示す情報を含むことができる。例えば、コミットメント情報２４２は、１又は２以上の電力又はエネルギー値（例えば、アグリゲーション機会の間の１又は２以上の期間）を含むことができる。コミットメント情報２４２は、最適化エンジン２２２、ポーリングエンジン２２４、及び／又は配分エンジン２２６のうちの１又は２以上によって参照又はその他の方法で利用することができる。
履歴観測２４４は、将来の最適化及び／又はアグリゲーション情報の決定及び決定変数２４０の値を通知するために、継続的に記録されメモリ２１０に格納することができる。
理解できるように、アグリゲーションエンジン２０２は、他のタイプのデータ２３２をメモリ２１０に格納することができる。他のタイプのデータ２３２は、最適化エンジン２２２、ポーリングエンジン２２４、及び配分エンジン２２６によって生成及び／又は利用することができる。
アグリゲーションエンジン２０２、又はアグリゲーションエンジン２０２の構成要素を組み合わせて、例えば電力会社２１８からアグリゲーション機会（例えば、アグリゲーション機会に参加するための需要応答コール）を受信することができる。アグリゲーション機会は、ある期間（将来の）において提供される電力の最小正味変化を指定することができる。アグリゲーション機会はまた、この期間に電力の要求された正味変化を提供するためのアグリゲーション利益を指定することができる。アグリゲーションエンジン２０２は、複数のサイトコントローラ２１６の各々をポーリングして、電力の最小正味変化を提供することに向けて電力の提案されたサイト変化を提供する提案のサイト利益を示すことができる。アグリゲーションエンジン２０２は、ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２０８を介して、複数のサイトコントローラ２１６からコミットメント情報を受信する。１又は２以上のポーリングの後、アグリゲーションエンジン２０２は、コミットメント情報、配分情報、電力の最小正味変化、及びアグリゲーション利益に基づいて、アグリゲーション機会に参加するかどうかを決定することができる。
アグリゲーションエンジン２０２はまた、コミットメント情報、配分情報、電力の最小正味変化、及びアグリゲーション利益に基づいて、複数のサイトコントローラ２１６の参加と引き換えに、アグリゲーション機会の参加のために受信されるアグリゲーション利益が複数のサイトコントローラ２１６の間で分割又は他の方法で分配できるかどうか及びその方法を決定することができる。アグリゲーションエンジン２０２は、一実施形態によれば、要求された総電力に対するサイトによって生成された電力の割合に応じて、アグリゲート利益を配分することができる。
図３は、幾つかの実施形態による、アグリゲーション操作の準拠に向けて複数の異なるサイトにおけるＤＥＲの寄与をアグリゲーションする方法３００を示すフローチャートである。方法３００は、アグリゲーションエンジンによって（例えば、電力会社から）、電力の目標正味変化及びアグリゲーション操作の時間期間のための電力の最小正味変化を提供するアグリゲーション利益を示すアグリゲーション機会情報を受信するステップ３０２を含む。方法３００はまた、電力のサイト変化を提供するためのサイト利益を示す参加機会情報を決定するステップ３０４を含む。方法３００は更に、複数の異なるサイトのサイトコントローラに参加機会情報を提供するステップ３０６を含む。サイトコントローラは、電力の目標変化に寄与することに向けた電力のサイト変化のレベル又は量を提供するコスト及び利点（例えば、提案されたサイト利点）を重み付けし、サイトコントローラが提供をコミットする電力のサイト変化を決定する。サイトコントローラは、コミットメント情報の電力のサイト変化をアグリゲーションエンジンに送信する。
方法３００は、アグリゲーションエンジンにおいて、サイトコントローラからコミットメント情報を受信するステップ３０８と、電力のアグリゲーション変化をアグリゲーション機会の電力の目標変化と比較するステップ３１０とを含む。アグリゲーションコミットメントが所定の範囲より小さい場合、方法３００は、参加機会情報の提案のサイト利益とコミットメント情報とに基づいて、複合サイト利益がアグリゲーション機会情報のアグリゲーション利益以上であるかどうかを判定するステップ３１２を含む。複合サイト利益がアグリゲーション利益以上である場合、方法３００は、アグリゲーション操作が準拠されないことを示す準拠情報を（例えば、電力会社に）送信するステップ３１８を含む。この非準拠は、準拠のコストがアグリゲーション操作のアグリゲーション利益を超えることに起因する。
複合サイト利益がアグリゲーション利益以上であるかどうかを判定するステップ３１２により、複合サイト利益がアグリゲーション利益未満であることが明らかになった場合、方法３００は、サイト利益を増加させることにより参加機会情報を更新するステップ３１４と、更新された参加機会情報をサイトコントローラに提供するステップ３０６と、更新された参加機会情報に基づいてサイトコントローラからコミットメント情報を受信するステップ３０８と、アグリゲーションコミットメントを、アグリゲーション機会の電力の最小正味変化の周りの所定の範囲と比較するステップ３１０とを含む。
アグリゲーションコミットメントが所定の範囲より大きい場合、方法３００は、サイト利益を減少させることによって参加機会情報を更新するステップ３１６と、更新された参加機会情報をサイトコントローラに提供するステップ３０６と、更新された参加機会情報に基づいてサイトコントローラからコミットメント情報を受信するステップ３０８と、アグリゲーションコミットメントをアグリゲーション機会の電力の最小正味変化の周りの所定の範囲と比較するステップ３１０とを含む。
アグリゲーションコミットメントが所定の範囲内である場合、方法３００は、アグリゲーション操作が準拠されることを示す準拠情報を（例えば、電力会社に）送信する３２０ステップを含む。
図４は、幾つかの実施形態による、アグリゲーション操作の準拠に向けて複数の異なるサイトにおけるＤＥＲの寄与をアグリゲーションする方法４００を示すフローチャートである。方法４００は、配分情報である参加機会情報を含み、図３を参照して議論したように、サイト利益をそれぞれ増加又は減少させることによって参加機会情報３１４、３１６を更新するのではなく、方法４００は、電力のサイト変化をそれぞれ減少又は増加させることによって配分情報を更新するステップ４０２、４０４を含むこと以外は、図３の方法３００と類似している。上記の表１～３を参照して上述したように、サイト利益を変化させるか、電力の提案のサイト変化を変更するか、サイト利益と電力の提案のサイト変化の両方を変更するか、サイト利益と電力の提案のサイト変化との間のある比率を変更することによって配分情報が更新される方法は、最適化を変更するものではない。言い換えれば、図３の方法３００、図４の方法４００、又は他の方法で配分情報を更新する他の何れかの方法を使用することにより、同じ最適化が実現されるであろう。
分散型エネルギーリソース及びそのローカル制御
図５は、本開示の一実施形態による、サイト５００のシステムアーキテクチャを例示するブロック図である。図５はまた、本開示の一実施形態による、サイト５００の制御図を提供する。別の言い方をすると、図５は、一実施形態による、サイトコントローラ５０４を含むサイト５００のシステムアーキテクチャの代表図である。サイト５００は、サイトコントローラ５０４によって制御される電気システム５０６を備える。電気システム５０６は、１又は２以上の負荷５０８、１又は２以上の発電機５１０及び１又は２以上のエネルギー貯蔵システム（ＥＳＳ）５１２を含むＤＥＲを含む。電気システム５０６は、電気会社配電システム５１４に結合されており、従って、オングリッドとみなすことができる。同様の電気システムは、太陽光発電プラント、オフグリッドの建物、その他など、他の用途で存在する。
図５の概略図において、サイトコントローラ５０４は左側に示されており、「プラント」と呼ばれることもある電気システム５０６は右側に示される。アグリゲーションエンジン５０２は、サイト５００のサイトコントローラ５０４及び電力会社配電システム５１４と相互接続し、アグリゲーションエンジン５０２が電力会社配電システム５１４からアグリゲーション機会を受信することができ、サイト５００のサイトコントローラ５０４と通信してアグリゲーション機会の操作を協働できるようにする。アグリゲーションエンジン５０２は、複数のサイトのサイトコントローラと相互接続することができる。
サイトコントローラ５０４は、サイト５００のサイトコントローラとすることができ、一実施形態では電子ハードウェア及びソフトウェアを含むことができる。一例の構成では、サイトコントローラ５０４は、１又は２以上のプロセッサと適切な記憶媒体と、を含み、記憶媒体は、プロセッサによって実行されて制御プロセスを実施する実行可能命令の形態でプログラミングを格納する。サイトコントローラ５０４は、図１のアグリゲーションエンジン５０２又は図２のアグリゲーションエンジン２０２と同様とすることができる、アグリゲーションエンジン５０２とネットワーク５１６を介して通信している。
電気システム５０６は、サイト５００の１又は２以上の負荷５０８、１又は２以上の発電機５１０、及び１又は２以上のＥＳＳ５１２の全ての組み合わせを含む。電気システム５０６は、電力会社配電システム５１４から、サイト５００の１又は２以上の負荷５０８、１又は２以上の発電機５１０、及び／又は１又は２以上のＥＳＳ５１２への又はこれらの間のローカルエネルギー配分又は接続を提供することができる。
負荷は、電気システム内の電気エネルギーの消費者である。負荷の例としては、空調システム、モータ、電気ヒータ、その他がある。負荷の電力消費率の合計は、電力単位（例えばｋＷ）で測定することができ、単に「負荷」と呼ぶことができる（例えば、建物負荷）。
発電機は、電気システム内で電気エネルギーを生成するためのデバイス、装置、又は他の手段とすることができる。例えば、太陽光発電システム、風力発電機、熱電併給（ＣＨＰ）システム、及びディーゼル発電機又は「発電集合」などである。１又は２以上の発電機５１０の電気エネルギー生成率の合計は、電力（例えば、ｋＷ）の単位で測定することができ、単に「生成」と呼ばれる。
理解できるように、負荷はまた、特定の時間に発生することができる。例として、キャリッジが下降するときに回生運転が可能なエレベータシステムを挙げることができる。従って、この負荷は、場合によっては、発電機に似たＤＥＲとして機能することができる。この文脈における分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）とは、エネルギーを生成又は消費することができ、多くの場合何らかの方法で制御可能な何れかのデバイスのことである。一実施形態では、電気的に接続されたＤＥＲ（ここではＤＥＲに簡略化）は、電気エネルギーを生成又は消費することができる。ほぼ全てのＤＥＲは、ある程度まで制御可能である。ＰＶ発電機、風力タービン、ディーゼル発電機はＤＥＲであり、同様にエネルギー貯蔵システム（ＥＳＳ）である。負荷もまたＤＥＲであり、それらのほとんど（照明など）は、電源を切ること、サーモスタットの設定を変えるなど他の手段を用いることにより限られた方法で制御することができる。ＤＥＲ又はＤＥＲの集合体の正味負荷は、負荷（電力消費）から生成（発電）を差し引いたものである。正味負荷は、正又は負とすることができる。
未調整の正味電力又は未調整の正味負荷は、本明細書では、サイトコントローラ５０４による能動制御のない正味負荷を指すことができる。例えば、ある所与の瞬間に、建物が１００ｋＷを消費する負荷と、２５ｋＷで発電する太陽光発電システムとを有する場合、未調整の正味電力は７５ｋＷである。同様に、ある所与の瞬間に、建物が、７０ｋＷの消費電力と１００ｋＷで発電する太陽光発電システムとを有する場合、未調整の正味電力は－３０ｋＷである。この結果、未調整の正味電力は、負荷エネルギー消費が発電を上回った場合はプラスに、発電が負荷エネルギー消費を上回った場合はマイナスになる。
ＥＳＳ電力とは、本明細書では、ＥＳＳの電気エネルギー消費の割合の合計を意味する。ＥＳＳ電力が正の場合、ＥＳＳは充電中（エネルギー消費中）である。ＥＳＳ電力が負の場合、ＥＳＳは発電中（エネルギー供給中）である。
調整正味電力とは、本明細書では、未調整の正味電力に、ＥＳＳなどの何れかの制御可能要素の電力寄与を加えたものである。従って、調整正味電力は、本明細書に記載されるコントローラによって制御されるように、システム内の全ての負荷、発電機、及びＥＳＳを考慮した電気システムの電気エネルギーの正味消費率である。
未調整の需要は、ローカルに適用可能なタリフによって定義される電力需要であるが、未調整の正味電力にのみ基づいている。言い換えれば、未調整の需要は、何らかのＥＳＳの寄与も考慮していない。
調整後需要又は単に「需要」とは、ローカルに適用できるタリフによって定義される需要であり、ＥＳＳのような何れか及び全ての制御可能要素からの寄与を含む、調整後正味電力をベースとしている。調整後需要とは、電力会社によって監視され、需要料金の算定に使用することができる需要である。
再び図５を参照すると、電気システム５０６は、プロセス変数を提供することなどにより、サイトコントローラ５０４に情報を提供することができる。プロセス変数は、電気システム５０６及び／又はそこの１又は２以上の構成要素（例えば、負荷、発電機、ＥＳＳ）のステータスに関する情報、又はフィードバックを提供することができる。例えば、プロセス変数は、電気システム５０６の状態の１又は２以上の測定値を提供することができる。サイトコントローラ５０４は、電気システム５０６のコントローラの目的を実現することに向けて電気システム５０６に変化をもたらすために、電気システム５０６に伝達されるべき制御変数の値を決定するためのプロセス変数を受信する。例えば、サイトコントローラ５０４は、１又は２以上の負荷５０８の１つを調整し、１又は２以上の発電機５１０による発電を増加又は減少させ、１又は２以上のＥＳＳ５１２を利用する（例えば、充電又は放電）制御変数を提供することができる。
サイトコントローラ５０４は、電気システム５０６の１又は２以上の制約を指定することができる構成（例えば、構成要素の集合）を受信することができる。構成は、制御変数の値の決定を通知することができる。
サイトコントローラ５０４はまた、制御変数の値の決定を知らせることができる外部入力（例えば、天気予報、変動タリフ、燃料コスト、イベントデータ）を受信することができる。外部入力の集合は、サイトコントローラ５０４によって受信することができる。外部入力の集合は、サイトコントローラ５０４及び電気システム５０６の外部にある１又は２以上の条件の指示を提供することができる。
サイトコントローラ５０４は、（例えば、アグリゲーションエンジン５０２から）参加機会情報（例えば、配分情報）を受信することができ、これは、サイト５００に対して、電力の提案のサイト変化を提供するためのサイト利益と、サイト５００がアグリゲーション機会に参加する期間とを提供することができる。例えば、参加機会情報は、１又は２以上の提案のサイト利益値、電力の１又は２以上の提案のサイト変化値、サイト利益と電力のサイト変化との間の１又は２以上の比率、制約、ルール、指示、及び／又はアグリゲーション機会に対するアグリゲーション操作に参加するためのアグリゲーションエンジン５０２からのコマンドを提供することができる。サイトコントローラ５０４は、制御変数の値の決定を通知するために、アグリゲーション情報を利用することができる。
参加機会情報は、シナリオ（例えば、潜在的に仮定上のシナリオ）を評価するのに利用して、サイトコントローラ５０４が、アグリゲーション操作の電力の最小正味変化に寄与するために電力のサイト変化を提供するコミットメントの最適レベルを決定できるようにする。幾つかの実施形態では、アグリゲーション情報は、提案された値を提供する。幾つかの実施形態では、アグリゲーション情報は、サイトコントローラ５０４がアグリゲーションエンジン５０２から更なる指示を受けることなく、電力のコミットされたサイト変化で配信するようにコミット値を提供する。幾つかの実施形態では、サイトコントローラ５０４は、アグリゲーションエンジン５０２からコマンドを受信して、電力のコミットされたサイト変化を提供する。
理解できるように、電力の提案のサイト変化を提供するための提案のサイト利益は、アグリゲーション情報、構成、外部入力、又は何れかの適切な入力及び／又は通信においてサイト５００のサイトコントローラ５０４に提供することができる。
上述のように、サイトコントローラ５０４は、必要に応じて、１又は２以上の制御変数に関連する値を変更することによって、特定の目的を実現することを試みることができる。目的は、予め定義することができ、また、時間、何れかの外部入力、何れかの参加機会情報、電気システム５０６から得られる何れかのプロセス変数、及び／又は制御変数自体に依存することができる。異なる用途のためのコントローラ目的の幾つかの例は、以下の通りである。
所定の期間にわたって、受信した電力の提案のサイト変化に比例する電力レベルを提供すること；
所定の期間にわたって、受信した電力の提案のサイト変化に比例して電力消費を低減すること；
所定の時間間隔にわたる需要量（ｋＷ）を最小にすること；
所定の時間間隔にわたる需要料金（料金）を最小にすること；
グリッドからの総電力料金（＄）を最小にすること；
所定の時間窓の間、グリッドからの需要（ｋＷ）を所定の量だけ減少させること；
及び
エネルギー貯蔵デバイス（例えば、１又は２以上のＥＳＳ５１２）の寿命を最大にすること。
目的はまた、複合目的とすることができ、すなわち、コントローラ目的は、複数の個別の目的を含むことができる。複合目的の１つの例は、エネルギー貯蔵デバイスの寿命を最大化しながら、需要料金を最小化することである。複合目的の他の例は、需要料金を最小化しながら、アグリゲーション機会の操作の少なくとも一部に対して、コミットされたレベルの電力のサイト変化を提供することである。個々の目的の異なる組み合わせを含む他の複合目的も可能である。
サイトコントローラ５０４が制御変数を決定する（又は他の方法で決定を通知する）のに使用できる入力は、構成、外部入力、参加機会情報、及びプロセス変数を含むことができる。
プロセス変数は、典型的には、電気システム５０６の状態の測定値とすることができ、サイトコントローラ５０４によって、とりわけ、サイトコントローラの目的がどの程度満たされているかを決定するために使用される。これらのプロセス変数は、新しい制御変数値を生成するために、サイト５００のサイトコントローラ５０４によって読み取られて使用することができる。プロセス変数がサイトコントローラ５０４によって読み取られて使用される割合は、アプリケーションに依存し、典型的には、１ミリ秒につき１回から１時間につき１回の範囲とすることができる。バッテリエネルギー貯蔵システムアプリケーションの場合、その割合は、多くの場合、１０回／秒から１回／１５分の間である。プロセス変数の例としては、以下のものが挙げられる。
・未調整の正味電力
・未調整の需要
・調整された正味電力
・需要
・負荷（例えば、１又は２以上の負荷５０８の負荷エネルギー消費量）
・１又は２以上の負荷の発電量
・１又は２以上の負荷に対する発電量
・１又は２以上のＥＳＳの実際のＥＳＳチャージ又は発電レート
・周波数
・１又は２以上のＥＳＳの蓄電デバイスの充電状態（ＳｏＣ）（％）
・１又は２以上のＥＳＳの蓄電デバイスの温度（ｄｅｇ．Ｃ）
・キロワットアワー（ｋＷｈ）又はデマンドなどの電力量計の出力
サイトコントローラ５０４によって受信された構成（又はサイトコントローラ５０４への入力）は、１又は２以上の構成要素（例えば、構成要素の集合）を含むか又は受信され得る。構成要素は、電気システム５０６の動作に関連する１又は２以上の制約を指定することができる。構成要素は、電気システム５０６の動作に関連する１又は２以上のコスト要素を定義することができる。各構成要素は、電気システム５０６の動作のステータス、状態、定数又は他の態様を設定することができる。構成要素は、サイトコントローラ５０４及びサイト５００の電気システム５０６の動作中に典型的には一定である値とすることができる。構成要素は、電気システム５０６の１又は２以上の制約を指定し、及び／又は電気システム５０６の動作に関連する１又は２以上のコスト要素を指定することができる。
構成要素の例は、以下を含むことができる。
・ＥＳＳタイプ（例えば、バッテリの場合：化学、製造業者、及びセルモデル）
・ＥＳＳの構成（例えば、バッテリの場合：直列及び並列のセル数）及び制約（最大充電及び放電電力など）
・ＥＳＳの効率特性
・ＥＳＳの劣化特性（ＳｏＣ、放電又は充電速度、及び時間の関数として）
・電力供給タリフ（ＴｏＵ供給レート及び関連する時間窓を含む）
・電力需要タリフ（需要レート及び関連する時間窓を含む）
・最低電力輸入などの電気システムの制約
・ＳｏＣ制限又は電力制限などのＥＳＳ制約
・未調整の正味電力又は未調整需要、気象データ、及び占有などの履歴データ
・ＥＳＳが指定された時間帯で指定された最小電力量を有することが要求されるなどの運転上の制約
外部入力は、サイトコントローラ５０４によって使用することができる変数であり、サイトコントローラ５０４の動作中に変化できる変数である。例としては、天気予報（例えば、太陽光発電の放射照度及び風力発電の風速）、イベントデータ（例えば、占有予測）がある。幾つかの実施形態では、タリフ（例えば、そこで定義される需要レート）は、サイトコントローラ５０４の動作中に変化する可能性があり、従って、外部入力として扱うことができる。幾つかの実施形態では、参加機会情報（例えば、電力の提案のサイト変化を提供するための提案のサイト利益）は、サイトコントローラ５０４によって受信することができる。
サイトコントローラ５０４の出力は、電気システム５０６の挙動に影響を与えることができる制御変数を含む。制御変数の例としては：
・ＥＳＳ電力コマンド（ｋＷ又は％）。例えば、５０ｋＷのＥＳＳ電力コマンドは、単位時間当たり５０ｋＷの割合で充電するようＥＳＳにコマンドし、－２０ｋＷのＥＳＳ電力コマンドは、単位時間当たり２０ｋＷの割合で放電するようＥＳＳにコマンドすることになる。
・建物又はサブシステムの正味電力の増加又は減少（ｋＷ又は％）。
・再生可能エネルギーの増加又は削減（ｋＷ又は％）。例えば、－１００ｋＷの太陽光発電システムの抑制コマンドは、－１００ｋＷ以上の発電を制限するようにＰＶシステムにコマンドする。この場合も同様に、負の符号は、値が発電（非消費）であることを示す。
幾つかの実施形態では、電力レベルを表す制御変数は、例えば、消費では正の、発電では負の符号にすることができる。
サイトコントローラ５０４の出力はまた、コミットメント情報を含むことができ、これは、サイト５００がアグリゲーション機会に参加するために提供することをコミットしている電力のサイト変化のコミットメントレベルを示すか、又は他の方法で表すことができる。幾つかの実施形態では、コミットメント情報は、アグリゲーション操作の１又は２以上の時間期間に対応する１又は２以上の電力又はエネルギー値を含むことができる。
１つの例示的な例では、サイトコントローラ５０４の目的は、バッテリ寿命を維持しながら需要料金を低減するものであるとを考える。この例では、１又は２以上のＥＳＳ５１２のみの制御をすることができる。この目的を実現するために、サイトコントローラ５０４は、需要レート及び関連する時間窓、バッテリ容量、バッテリタイプ及び配置、その他などの電気システム５０６の構成に関する知識を有するべきである。サイトコントローラ５０４がその目的を実現するのを助けるために、今後の負荷の予測及び／又は今後の天候の予測（例えば、温度、予想される太陽放射照度、風）などの他の外部入力も使用することができる。使用できる電気システム５０６からのプロセス変数は、電気システム５０６の正味電力、電力又はエネルギー消費、需要、バッテリＳｏＣ、未調整の建物負荷、及び実際のバッテリ充電又は放電電力に関する情報を提供することができる。この一例示的な例では、制御変数は、１又は２以上のＥＳＳ５１２の充電又は放電電力（例えば、１又は２以上のＥＳＳ５１２のバッテリの充電又は放電電力）とすることができる。目的をより効果的に満たすために、サイトコントローラ５０４は、各適用される時間窓にわたってピーク正味建物需要（ｋＷ）を連続的に追跡し、バッテリを使用して、需要料金を制限するために適切な時間で充電又は発電することができる。１つの具体的な例示的シナリオでは、１又は２以上のＥＳＳ５１２を利用して、需要チャージが適用される適用可能な時間窓の間に電力会社配電システム５１４（例えば、グリッド）からの実質的にフラット（又は一定）の需要を実現されることがある。
サイトコントローラ５０４の目的は、アグリゲーションエンジン５０２から参加機会情報を受信することによって構成することができ、この情報は、ある期間の電力の提案のサイト変化を提供するための提案のサイト利益を含むことができる。サイトコントローラ５０４は、次に、アグリゲーション情報に関して電気システム５０６の動作を最適化し（例えば、提案のサイト利益が利用される場合に動作がより最適となり得るかどうかを確認する）バッテリ寿命を維持しながら需要料金を低減する目的を維持するように制御変数値（複数可）を決定することになる。
以下により詳細に説明されるように、サイトコントローラ５０４は、最適化アルゴリズムを利用することができ、制御変数を使用する期間の前にこれらの制御変数を決定することができる。制御変数の事前決定は、アグリゲーションエンジン５０２によるサイト５００の繰り返される照会又はポーリングを可能にして、変化する参加機会情報をテストし最適化されたコミットメント情報を決定することによって、アグリゲーション機会への参加のコストを最小にすることができる。
図６は、本開示の一実施形態による、サイト（例えば、図５のサイト５００）の電気システムを制御する方法６００を例示する流れ図である。方法６００は、図５のサイト５００の電気システム５０６を制御しているサイトコントローラ５０４など、電気システムのサイトコントローラによって実施することができる。方法６００は、サイトコントローラが、サイトの電気システムの構成（例えば、構成要素の集合）を受信（例えば、読み取り又は他の方法で受信）するステップ６０２を含むことができる。上述のように、構成要素は、電気システムの構成に関する情報を提供することができる。
方法６００はまた、サイトコントローラが、リモートアグリゲーションエンジン（例えば、図５のアグリゲーションエンジン５０２）から参加機会情報（例えば、提案された電力のサイト変化を提供するための提案のサイト利益）を受信（例えば、読み取り又は他の方法で受信）するステップ６０４を含む。参加機会情報は、電力会社又は電力の追加の正味変化を得ることを望む他の事業者によってリモートアグリゲーションエンジンに公布されたアグリゲーション機会に関連して受信することができる。例えば、電力会社又は他の事業者は、追加の電力リソースを得ることを望む場合があり、複数のサイトのＤＥＲの使用によって提供される電力のアグリゲーションから電力を探し求めることができる。参加機会情報は、アグリゲーション機会の電力の最小正味変化に準拠することにむけて、電力の１又は２以上の提案のサイト変化を提供するための１又は２以上の提案のサイト利益を示すことができる。電力の提案のサイト変化及び／又は提案のサイト利益がある期間中に変化する場合など、状況によっては提案のサイト利益及び電力の提案のサイト変化の複数の集合が参加機会情報に含めることができる。例えば、アグリゲーション要求は、９０分の合計時間のうち６０分は１００ＭＷの合計要求電力レベルを、９０分の合計時間の残り３０分は７５ＭＷの合計要求電力レベルを指定することができる。従って、参加機会情報は、総要求電力レベルの変更に対応するために、提案のサイト利益と電力の提案のサイト変化の複数の集合を提供することができる（例えば、アグリゲーション要求がより大きな電力の正味変化を必要とする期間中に電力のサイト変化のより大きな提供を動機付けるために）。更に、又は代替的に、参加機会情報は、提案のサイト利益及び電力の提案のサイト変化に関する値の所与の集合に対応する時間量を含むか又は他の方法で伴うことができる。別の言い方をすれば、提案のサイト利益と提案されたサイトの電力の変化の各集合は、提案のサイト利益と提案されたサイトの電力の変化の集合が適用される持続時間又は期間を指定するタイミング値などのタイミング情報を含むことができる。アグリゲーション機会が利用可能でない場合、参加機会情報を受信するステップ６０２がなくてもよい。
方法６００はまた、サイトコントローラが、気象報告（例えば、温度、太陽放射照度、風速）、変動タリフ、イベントデータ（例えば、占有予測、場所又は会場での人々の大きな集まり）及び同様のものなどの外部入力を受信（例えば、読み取り又は他の方法で受信）するステップ６０６を含むことができる。
方法６００は更に、サイトコントローラが、電気システムの状態の測定値を含み、特にサイトコントローラの目的がどの程度満たされているかを示すプロセス変数を読み取る（例えば、読み取り又は他の方法で受け取る）ステップ６０８を含むことができる。プロセス変数は、フィードバックループの一部として、サイトの電気システムからサイトコントローラにフィードバックを提供する。
方法６００は、サイトコントローラが、アグリゲーション機会を実現することを含む、サイトコントローラの目的の実現を改善するのに使用できる新しい制御変数を決定するステップ６１０を含む。決定ステップ６１０は、構成、何れかの利用可能な参加機会情報、外部入力、及び／又はプロセス変数を用いて実行することができる。別の言い方をすれば、サイトコントローラは、電気システムの１又は２以上のコントローラの目的を実現することに向けた電気システムへの変化をもたらすであろう各制御変数の新しい値６１０を決定し、１又は２以上のコントローラの目的は、アグリゲーション機会に応答するための操作の参加（アグリゲーション機会の電力の最小正味変化に寄与することに向けた電力のサイト変化のコミットメントレベルを提供）を含むことができる。
方法６００はまた、サイトコントローラがコミットメント情報をアグリゲーションエンジンに送信するステップ６１４を含む。コミットメント情報は、電力又はエネルギー値としてを送信することができ６１４、これは、例えば、サイトコントローラが受信した参加機会情報に基づいて提供することをコミットした電力のコミットされたサイト変化を含むことができる。幾つかの実施形態では、コミットメント情報は、参加機会情報によって指定された異なる期間に対応する電力の複数のコミットされたサイトの変化を含むことができる。次に、アグリゲーションエンジンは、アグリゲーションエンジンによってアグリゲーションされているサイトコントローラ及び他のサイトコントローラに、新しい又は他の方法で修正された参加機会情報を提供することができる。
アグリゲーションエンジンの最適化アルゴリズムは、サイトコントローラの反復的にポーリングを含むことができ、アグリゲーションエンジンがアグリゲーション機会における複数のサイトコントローラ（インスタントサイトコントローラを含む）の参加を最適化を試みるときに、方法６００がサイトコントローラによって反復的に実行されるようになる。
最適化
幾つかの実施形態では、サイトのサイトコントローラは、アルゴリズム（例えば、最適化アルゴリズム）を使用して、例えば、サイトの電気システムの性能を向上させるために制御変数を決定する。最適化は、関数ｆ（ｘ）が最小化又は最大化される１又は複数の変数を見つけるプロセスとすることができる。最適化は、このようなグローバルな極値（例えば、グローバルな最大値及び／又は最小値）を参照して行うことができる。関数の最小値を求めるアルゴリズムは、一般に、それを否定によって同じ関数の最大値も求めることができることを考慮すると、本開示では、場合によっては、「最小化」、「最大化」及び「最適化」という用語は、互換的に用いることができる。
ＤＥＲの電気システムのサイトコントローラによる最適化の目的は、経済的最適化、すなわち、経済的効率（例えば、状況を考慮して、可能な限り低コストで電気システムを動作させる）を実現するために電気システムに１又は２以上の変化をもたらす経済的に最適な制御変数を決定することとすることができる。最適化のより複雑な目的は、アグリゲーション機会の電力の最小正味変化に向けて電力のコミットされたサイト変化を提供しながらの経済的最適化とすることができる。幾つかの実施形態では、参加機会情報は、最適化への入力及び／又は最適化の考慮事項とすることができ、経済的最適化は、アグリゲーション機会のための電力のサイト変化の寄与に関連の利益を利用する任意選択肢と共に目標とされる。理解されるように、他の目的も可能である（例えば、機器寿命の延長、システム信頼性、システム可用性、燃料消費量、その他）。
本開示は、経済的に最適な方法でサイトの電気システムの制御可能な構成要素を効果的に利用するための単一のパラメータ化コスト関数（又は目的関数）を最適化するサイトのサイトコントローラの実施形態を含む。特定の実施形態及び／又はシナリオでは、コスト関数は、アグリゲーション機会の参加機会情報に関連するコスト及び利点を含むか、或いは考慮することができる。サイトの電気システムを経済的に最適化するために、最適化の様々な形態が利用できる。
連続的な最適化
本開示の幾つかの実施形態による、１又は２以上のＤＥＲのサイトコントローラは、制御変数を決定するために連続的な最適化を使用することができる。より具体的には、サイトコントローラは、連続的最適化アルゴリズムを利用して、例えば、経済的に最適な制御変数を見つけてサイトの電気システムに１又は２以上の変化をもたらし、経済効率を実現する（例えば、状況を考慮して、可能な限り低コストで電気システムを動作させる）ことができる。コントローラは、一実施形態では、システム全体の経済性を最適化するという単一の目的に基づいて動作することができる。この手法は、１つだけの目的を有するので、目的間の競合は存在する可能性はない。また、システム経済性をコスト関数（又は目的関数）で適切に指定することにより、全ての目的及び価値の流れは、単一の価値メトリックに対する相対的な影響に基づいて同時に考慮することができる。コスト関数は、アグリゲーション機会の参加機会情報を含むか、又は他の方法で考慮することができる。コスト関数は、独立変数ｘが連続とすることができ、最適化は、連続関数に有効な連続最適化アルゴリズムで実行することができる。連続最適化は、可能な値の有限集合又は関数の有限集合から最適値を求めることを含む、離散最適化とは異なる。
理解できるように、別の実施形態では、コスト関数は、ｘにおいて不連続（例えば、離散又は有限）又はｘにおいて区分的連続とすることができ、最適化は、不連続又は区分的連続関数に対して有効な最適化アルゴリズムで実行することができる。
（制約付き最適化）
幾つかの実施形態では、サイトの電気システムのサイトコントローラは、制約付き最適化を利用して制御変数を決定する。特定の実施形態では、コントローラは、制約付き連続最適化を利用して、連続関数ｆ（ｘ）が許容ｘの制約条件に従って最小化又は最大化される変数又は変数集合ｘｏｐｔを見つけることができる。実施可能な制約は、等式又は不等式とすることができる。参加機会値が、実施可能な定数を科す可能性がある。
例として、以下の式：
Figure 2023504564000005
集合ｘは、独立変数ｘ１，ｘ２を含む。制約条件は、次式：
Figure 2023504564000006
で定義することができる。
ｌｎ（１＋ｆ（ｘ））対ｘ１及びｘ２の曲線は、輪郭のある単位円板内に制約を反映し、（０．７８６４、０．６１７７）で最小となるであろう。
制約条件付き連続最適化アルゴリズムは、科学及び工学の多くの分野で、プロセスの管理に影響を与える値の「最良」又は「最適」集合を見つけるのに有用である。これらは、特に、単一のメトリックを最適化すべきであり、そのメトリックと独立変数（ｘ）との関係が極めて複雑で、ｘの値の「最良」集合を閉じた形式で記号的に見つけることが容易でない場合に有用である。例えば、悪性腫瘍の成長速度が、ｐＨと、成長の各段階における特定の薬物の濃度に依存する場合を考えてみる。ｐＨと薬物濃度の関数として成長率を記述する式は知られており、書き出すことができるが、複雑で非線形である可能性がある。成長の様々な段階における最良ｐＨと薬剤濃度について、閉じた形で式を解くことは極めて困難か不可能とすることができる。また、温度などの外的要因に依存する場合もある。この問題を解くために、各成長段階でのｐＨ及び薬剤濃度は、２つの要素を有するｘベクトルに統合することができる。薬物濃度及びｐＨは実際の限界を有する可能性あるため、ｘに制約を定めることができる。そのため、関数は、制約付き連続最適化により最小化することができる。結果として得られるｘは、成長率が最小となる場合、成長率を最小化する「最良の」ｐＨ及び薬物濃度を含む。注目すべきは、この手法では、可能性の予め定義された有限集合からだけでなく、ｐＨ及び薬剤濃度の無限の可能性の連続から最適なｐＨ及び薬剤濃度（機械精度に対する、すなわち閾値以内）を求めることができる。
（一般化された最適化）
本開示の幾つかの実施形態によるサイトコントローラは、一般化された最適化を使用して、制御変数を決定することができる。より具体的には、コントローラは、一般化最適化アルゴリズムを利用して、例えば、経済的に最適な制御変数を見つけて電気システムに１又は２以上の変化をもたらし、経済効率を実現する（例えば、状況を考慮して、可能な限り低コストで電気システムを動作させる）ことができる。
何れかの形式の任意又は一般実関数ｆ（ｘ）に対して最適化を行うことができるアルゴリズムは、一般化最適化アルゴリズムと呼ぶことができる。一般連続実関数ｆ（ｘ）に対して、広範囲の可能な形式の最適化を行うことができるアルゴリズムは、一般化連続最適化アルゴリズムと呼ぶことができる。一部の一般化最適化アルゴリズムは、どこにおいても連続という訳ではない可能性があるか又はどこにおいても微分可能という訳ではない関数の最適値を求めることができる。一部の一般化最適化アルゴリズムはまた、制約条件を考慮し、一般化制約条件付き最適化アルゴリズムとすることができる。
（非線形最適化）
本開示の幾つかの実施形態によるコントローラは、非線形最適化を使用して、制御変数を決定することができる。より具体的には、コントローラは、非線形最適化アルゴリズムを利用して、例えば、経済的に最適な制御変数を見つけて電気システムに１又は２以上の変化をもたらし、経済効率を実現する（例えば、状況を考慮して、可能な限り低コストで電気システムを動作させる）ことができる。
非線形連続最適化又は非線形プログラミングは、一般化連続最適化と類似しており、非線形とすることができる連続関数又は制約が非線形とすることができる連続関数を最適化するための方法を記載するものである。
（多変数最適化）
本開示の幾つかの実施形態によるコントローラは、制御変数を決定するために多変数最適化を使用することができる。より具体的には、コントローラは、多変数最適化アルゴリズムを利用して、例えば、経済的に最適な制御変数を見つけて電気システムに１又は２以上の変化をもたらし、経済効率を実現することができる（例えば、状況を考慮して、アグリゲーション機会によって要求される電力の正味変化の一部を指定する参加機会価値を含む、可能な限り低コストで電気システムを動作させる）。
この場合も同様に、多変数式である次式：
Figure 2023504564000007
を考えてみる。
再び、次の式を考える。換言すると、ｘは２以上の要素から構成される集合である。従って、この最適化アルゴリズムは「多変数」である。最適化アルゴリズムのサブクラスは、ｘが２以上の要素を有する場合にｆ（ｘ）の最小値を求めることができる多変数最適化アルゴリズムである。従って、一般化制約付き連続多変数最適化は、幾つかの実施形態による手法とすることができる。
（経済的最適化電気システムコントローラ）
ここで、最適化を使用してサイトの電気システムを制御する例を提供するために、本開示の一実施形態による、サイトの電気システムのサイトコントローラについて説明する。最適化を使用する目的は、アグリゲーション機会の提案のサイト利益及び電力の提案のサイト変化を示す配分情報に従って電力のサイト変化を提供することに関連するコスト及び利益を考慮し、期間中の総電気システム運用コストを最小化することとすることができる。
例えば、サイトコントローラの手法は、現在時刻からある時間数（例えば、時間の整数、時間の端数、又はこれらの組み合わせ）だけ延長することができる今後の時間領域、又は将来の時間領域の間の動作コストを最小化することとすることができる。別の例として、今後の時間領域又は将来の時間領域は、将来の時間からある時間数だけ延びることができる。総電気システム運用コストに含まれるコストは、電気供給料金、電力需要料金、バッテリ劣化コスト、機器劣化コスト、効率損失、その他を含むことができる。電気システム運用コストを低減することができるインセンティブ支払いなどの利益は、（例えば、負の数又は値として）組み込むか又は他の方法で考慮することができる。他のコストは、将来の時間領域の開始と終了の間の追加エネルギーが評価されるようなＥＳＳにおけるエネルギーの変化に関連することができる。他のコストは、バックアップ電力目的のようなＥＳＳの予備エネルギーに関連することができる。他のコストは、電力のサイト変化を提供することをコミットすることに応じて発生することができ、これは、アグリゲーション機会によって要求される電力の総最小正味変化の一部である電力のサイト変化を提供する制約を課すものとして処理することができる。例えば、電力の正味変化を提供しないことに関連するコスト又はペナルティを組み込んでもよい。一部の実施形態では、アグリゲーション利益の何割かを組み込むことができる。コスト及び利益の全ては、正味コスト関数に合計することができ、これは単に「コスト関数」と呼ぶことができる。
特定の実施形態では、電気システムに適用されるべき制御パラメータ集合Ｘは、それらがどのように振る舞うべきか、及び将来の時間領域においてどのような時に適用されるべきかを（制御法則と組み合わせて）定義することができる。幾つかの実施形態では、コスト関数は、制御パラメータの提供された集合Ｘを用いた電気システム動作のシミュレーションを実行することによって評価することができる。制御法則は、制御変数を決定するために、Ｘ及びプロセス変数をどのように使用するかを指定する。次に、コスト関数は、制御パラメータ集合Ｘを考慮するために作成又は他の方法で開発することができる。
例えば、コストｆｃ（Ｘ）は、Ｘの制御パラメータ値を考慮し、これらの制御パラメータ値で電気システムを動作させるスカラー正味コストを返すことができる。制御パラメータ集合Ｘの全部又は一部は、最適化問題における変数集合Ｘｘ（例えば、上記のようなｘ）として扱うことができる。Ｘの残りの部分Ｘｌｏｇｉｃは、論理など他の手段（例えば、制約条件、入力、他の制御パラメータ、数式などに基づく論理）により決定することができる。Ｘｘに関わる制約条件は、要望があれば定義することができる。次いで、最適化アルゴリズムを実行し、最適Ｘｘを求めることができる。もしあれば、制約条件を受けてコスト関数を最小化するＸｘとＸｌｏｇｉｃの組み合わせの値としてＸｏｐｔを表すことができる。Ｘｏｐｔは、制御パラメータを表すので、この例示のプロセスは、将来の時間領域で最小コスト（例えば最適）動作を提供することになる制御を完全に特定する。更に、計算能力の限界まで、この最適化は、離散的可能性の有限集合だけでなく、可能性のあるＸｘ値の連続領域を考慮することができる。この例示の方法は、最適集合が見つかるまで、可能な制御集合を連続的に「調整」することができる。コントローラのこれらの特定の例示的な実施形態を、経済的に最適化する電気システムコントローラ（ＥＯＥＳＣ）として参照することができる。
他の電気システムコントローラと比較して、特定の実施形態によるＥＯＥＳＣを使用する多くの利点の幾つかは、重要である。
１）コスト関数において何れかの数の価値ストリームを表すことができ、全ての可能な価値ストリーム及びコストについて同時に最適化する能力をＥＯＥＳＣに与える。一例として、一般化連続最適化を用いて、バッテリの劣化コストを依然として全て考慮しながら、ＴｏＵ供給料金の削減及び需要料金の削減の両方を同時に行い、最適な制御を効果的に決定することができる。
２）十分に堅牢な最適化アルゴリズムを用いて、コスト関数、制御法則、及び制御パラメータの定義のみを開発する必要がある。これらの３つの構成要素が開発されると、比較的容易に保守及び拡張することができる。
３）Ｅｏｅｓｃは、コスト関数、制御法則、及び制御パラメータ定義によってのみ制限される、機械又はプロセッサの精度に対する真の経済的最適制御ソリューションをもたらすことができる。
４）Ｅｏｅｓｃは、現在のところ適用される制御だけでなく、将来の計画される制御シーケンスをもたらすことができる。これは、Ｅｏｅｓｃの１回の実行が、現在適用すべき単一の制御ではなく、将来にわたって使用できる持続的な制御の集合を生成できることを意味する。これは、ａ）最適化アルゴリズムが実行にかなりの時間がかかる場合、又はｂ）制御パラメータ値を計算するプロセッサと制御パラメータを解釈して制御変数を電気システムに送信するプロセッサとの間で通信の中断がある場合に有効とすることができる。
図７は、本開示の別の実施形態による、サイト７００のシステムアーキテクチャを示す制御図である。サイト７００は、ＥＯＥＳＣ７０４を含む。サイト７００は、ＥＯＥＳＣ７０４によって制御される電気システム７０６を備える。サイト７００のＥＯＥＳＣ７０４は、１又は２以上の負荷７０８、１又は２以上の発電機７１０、１又は２以上のＥＳＳ７１２、及びサイト７００の電気システム７０６の状態の測定又は他の表示を提供する１又は２以上のセンサ７２２（例えば、計器）の何れかを含むことができる。サイト７００の電気システム７０６は、電力会社配電システム７１４に結合され、従って、オングリッドと見なすことができる。太陽光発電プラント及びオフグリッド建物など、他の用途についても同様の概略図を描くことができる。
アグリゲーションエンジン７０２は、ＥＯＥＳＣ７０４及び電力会社配電システム７１４と相互接続する。この相互接続を通じて、アグリゲーションエンジン７０２は、電力会社配電システム７１４からアグリゲーション機会を受信することができ、サイト７００のＥＯＥＳＣ７０４と通信してアグリゲーション操作（アグリゲーション機会に応答するための）を協働することが可能である。アグリゲーションエンジン７０２は、参加機会情報をＥＯＥＳＣ７０４への入力として提供することができる。
ＥＯＥＳＣ７０４は、電気システム７０６、外部入力、参加機会情報、及び／又はプロセス変数の構成を受信又は他の方法で取得し、サイト７００の電気システム７０６に送信される制御変数を生成する。制御変数は、電気システム７０６に送られ、例えば、今後の時間領域中に、電気システム７０６の経済的最適化のためのコントローラ目的を実現することに向けて電気システム７０６に変化をもたらす。制御変数は、電気システム７０６に変化をもたらし、アグリゲーションエンジン７０２から受信した参加機会情報に応答してＥＯＥＳＣ７０４によって決定される電力のコミットされたサイト変化を提供することができる。ＥＯＥＳＣ７０４は、制御変数の各々の値を決定するために入力を処理する電子ハードウェア及びソフトウェアを含むことができる。ＥＯＥＳＣ７０４は、１又は２以上のプロセッサと、プロセッサによって実行されて制御プロセスを実施する実行可能命令の形態でプログラミングを格納する適切な記憶媒体とを含むことができる。
図７の実施形態では、ＥＯＥＳＣ７０４は、経済的オプティマイザ（ＥＯ）７１８とダイナミックマネージャ７２０（又は高速コントローラ（ＨＳＣ））とを含む。幾つかの実施形態によるＥＯ７１８は、現在の日付及び時間を測定又は取得する能力を有すると推定される。ＥＯ７１８は、制御パラメータ集合Ｘの値集合を決定し、この値集合及び／又は制御パラメータ集合ＸをＨＳＣ７２０に提供することができる。ＥＯ７１８は、一般化最適化アルゴリズムを使用して、制御パラメータ集合Ｘｏｐｔのための最適な値集合を決定する。ＨＳＣ７２０は、制御パラメータ集合Ｘの値集合（例えば、最適制御パラメータ集合Ｘｏｐｔ）を利用して、サイト７００の電気システム７０６に伝達する制御変数を決定する。幾つかの実施形態におけるＨＳＣ７２０はまた、現在の日付及び時間を測定又は取得する能力を有すると推定される。ＥＯＥＳＣ７０４の２部手法、すなわちＥＯ７１８が制御パラメータを決定し、次にＨＳＣ７２０が制御変数を決定することにより、現在適用すべき単一の制御ではなく、持続的な制御集合、すなわち将来にわたって使用できる制御ソリューション（又は計画）を生成することが可能となる。最適化アルゴリズムが実行するのに有意な時間がかかる場合、持続的な制御解の作成が有効とすることができる。制御パラメータ値を計算することと、プロセッサが制御パラメータを解釈して制御変数をサイト７００の電気システム７０６に送ることの間に通信の中断がある場合にも、持続的な制御ソリューションを作成することは有用とすることができる。ＥＯＥＳＣ７０４の２部手法は、ＥＯ７１８をＨＳＣ７２０とは異なる場所に配置又は位置決めすることも可能にする。このようにして、最適化が必要とする可能性のある集約的なコンピューティング動作は、サイト７００の電気システム７０６から離れて位置することができる、より高い処理能力を有するリソースによって実行することができる。これらの集約的コンピューティング演算は、例えば、データセンター又はサーバセンター（例えば、クラウド内）で実行することができる。
幾つかの実施形態では、将来の時間領域は、ＥＯ７１８が実行される時間に始まり、何れかの量の時間を延長することができる。特定の実施形態では、分析及び実験は、２４時間から４８時間の将来の時間領域の範囲が、ほとんどの場合において十分に最適な解を生成することを示唆している。
理解できるように、図７のＥＯＥＳＣ７０４は、他の実施形態において、図７に示される例とは異なるように配置及び構成することができる。例えば、ＥＯ７１８が制御パラメータ集合Ｘｏｐｔ（ＥＯ７１８の一般化最適化アルゴリズムによって見出された制御パラメータのフルセット）をＨＳＣ７２０に渡す代わりに、ＥＯ７１８はＸｏｐｔの部分集合をＨＳＣ７２０に渡すことができる。同様に、ＥＯ７１８は、Ｘｏｐｔと、Ｘｏｐｔに含まれない追加の制御パラメータをＨＳＣ７２０に渡すことができる。同様に、ＥＯ７１８は、Ｘｏｐｔの修正された要素をＨＳＣ７２０に渡すことができる。一実施形態では、ＥＯ７１８は、最適Ｘの部分集合Ｘｘを見つけるが、その後、追加の制御パラメータＸｌｏｇｉｃを決定し、ＸｌｏｇｉｃをＸｘと共にＨＳＣ７２０に渡す。換言すると、本実施例では、Ｘｘの値は、ＥＯ７１８の最適化処理により決定されることになり、Ｘｌｏｇｉｃの値は論理から決定することが可能である。ＥＯ７１８の目的は、最適化及び／又は論理を用いるかどうかにかかわらず、各制御パラメータの値を決定することである。
本開示において簡潔にするために、Ｘが独立（Ｘｘ）パラメータ及び従属（Ｘｌｏｇｉｃ）パラメータからなる実施形態を念頭に置いて、コスト関数対Ｘの最適化を説明する場合、意味するのは、最適（例えば、最小）コスト関数値が決定されるまで独立変数Ｘｘを変動することである。この場合、得られるＸｏｐｔは、最適なＸｘパラメータと関連するＸｌｏｇｉｃパラメータとの組み合わせを含む。
一実施形態では、ＥＯＥＳＣ７０４及びその構成要素の１又は２以上は、１又は２以上のプロセッサによってソフトウェア又はファームウェアとして（例えば、適切なメモリなどの非一時的媒体に格納される）実行される。例えば、ＥＯ７１８は、入力を処理し、制御パラメータ集合Ｘの値集合を生成するための１又は２以上のプロセッサを備えることができる。同様に、ＨＳＣ７２０は、制御パラメータ集合Ｘ及びプロセス変数を処理し、制御変数を生成するための１又は２以上のプロセッサを備えることができる。プロセッサは、コンピュータ、マイクロコントローラ、ＣＰＵ、論理デバイス、又は事前にプログラムされた命令で動作することができる他のデジタル又はアナログデバイスとすることができる。２以上のプロセッサが使用される場合、電気的に、無線で、光学的に接続されて、相互に信号を伝達することができる。更に、制御変数を電気グリッドの部品に電気的、無線的、光学的に、又は他の手段で伝達することができる。プロセッサは、幾つかの実施形態において、多次元アレイと見なすことができる値、アレイ、及び行列を記憶又は格納する能力を有する。この記憶は、リードアクセスメモリ（ＲＡＭ、ディスクドライブなど）のような１又は２以上のメモリデバイスを使用して実行することができる。
図８及び図９は、本開示の一実施形態による、サイトの電気システムを制御する方法８００を示す流れ図である。方法８００は、図７のＥＯＥＳＣ７０４が図７のサイト７００の電気システム７０６を制御するような、電気システムのサイトコントローラによって実施することができる。方法８００は、２つの別個のプロセス、すなわち経済的オプティマイザ（ＥＯ）プロセス８２６と高速コントローラ（ＨＳＣ）プロセス９１２とを含む。図９のＨＳＣプロセス９１２はまた、本明細書ではダイナミックマネージャプロセス９１２と呼ぶことができる。ＨＳＣプロセス９１２は、ＥＯプロセス８２６によって決定された制御パラメータ集合Ｘを利用することができる。しかしながら、ＨＳＣプロセス９１２は、より早い時期に（例えば、ＥＯプロセス８２６によって）決定された制御パラメータ集合Ｘに基づいて、ＥＯプロセス８２６とは別個に、或いは独立して実行することができる。ＥＯプロセス８２６は、ＨＳＣプロセス９１２とは別個に独立して実行できるので、これらのプロセス８２４，９１２の実行は、単一のシステム上で同一場所に配置することができ、又はリモートシステム上に分離することができる。
図８を参照すると、ＥＯプロセス８２６は、図７のＥＯ７１８のような１又は２以上のコンピューティングデバイスによって実行されるコンピュータに実装されたプロセスとすることができる。ＥＯプロセス８２６は、アグリゲーション機会に対して電力サイト変化を提供するためのコミットメントの最適レベルを決定するのに使用される。図８のＥＯプロセス８２６に移ると、ＥＯプロセス８２６は、電気システムの構成又は構成要素の集合を受信するステップ８０２を含む。構成は、電気システムの１又は２以上の定数を指定することができる。構成は、電気システムの動作に関連する１又は２以上のコスト要素を指定することができる。コスト要素は、電力コスト（例えば、電力供給料金、電力需要料金）、バッテリ劣化コスト、機器劣化コスト、タリフ定義（例えば、ＴｏＵ供給レート及び関連する時間窓を提供する電力供給タリフ、又は需要レート及び関連する時間窓を提供する電力需要タリフ）、ローカル発電コスト、運転計画からの逸脱に関連するペナルティ（例えば、所定の運転計画、契約した運転計画）、将来の時間領域の開始と終了との間の追加エネルギーが評価されるようなＥＳＳにおけるエネルギー変化に関連するコスト又は利益、契約された操作のコスト又は利益（例えば、支払い）、時間の関数としてＥＳＳに蓄積されたエネルギーの量に関連するコスト又は利益、１又は２以上の負荷の電力消費の低減に関連するコスト又は利益、建物温度などの他のプロセス変数の関数とすることができる快適性の価値の１又は２以上を含むことができる。
特定の実施形態では、構成要素の集合は、１又は２以上のコスト要素の各々について量を計算する方法を指定することによって、１又は２以上のコスト要素を定義する。例えば、コスト要素の定義は、コスト要素を計算するための数式を含むことができる。
特定の実施形態では、構成要素によって指定されるコスト要素は、電気システムの動作に関連する１又は２以上のインセンティブを含むことができる。インセンティブは、負のコストと見なすることができる。１又は２以上のインセンティブは、インセンティブ収益、需要応答収益、予備エネルギー又はバッテリ容量の値（例えば、時間の関数としてのバックアップ電力用）、契約操作、需要応答機会のための収益、補助サービスの収益、及び運転計画（例えば、所定の運転計画、契約運転計画）からの逸脱に関連する収益のうちの１又は２以上を含むことができる。
他の実施形態では、構成要素は、コスト要素のうちの１又は２以上の額を計算する方法を指定することができる。例えば、所与のコスト要素をどのように計算するかを示す数式を提供することができる。
ＥＯプロセス８２６はまた、ＥＯが、アグリゲーションエンジン（例えば、図７のアグリゲーションエンジン７０２）からのような、参加機会情報（例えば、電力の提案のサイト変化を提供するための提案のサイト利益を各々含む１又は２以上の集合）を受信するステップ８０４を含むことができる。配分情報は、電力のサイト変化を提供するコミットメントのレベルに関する情報を受信するために、電力の提案のサイト変化を提供するサイト利益を提案する。コミットメントのレベルに基づいて、アグリゲーションエンジンは、アグリゲーション機会にコミットするかどうかを決定すること、及び／又はサイトコントローラがアグリゲーション機会の電力の最小正味変化を実現することに向けて電力のサイト変化を提供することをコミットすることを可能にすることができる。
参加機会情報は、電力の正味変化（例えば、追加電力又は電力消費の削減）を得ることを望む電力会社又は他の事業者によってリモートアグリゲーションエンジンに公布されたアグリゲーション機会に関連して受信ことができる（８０４）。例えば、電力会社又は他の事業者は、追加の電力リソース又は電力消費の削減を得ることを望むことができ、複数のサイトによって提供又は削減された電力のアグリゲーションから電力を求めることができる。アグリゲーション機会が利用可能でない場合、参加機会情報は、利用可能及び／又は受信されない場合がある（８０４）。
特定の実施形態では、参加機会情報は、構成の一部として受信することができる。別の言い方をすると、特定の実施形態では、構成を受信するステップ８０２は、もしあれば、対応するアグリゲーション機会に参加するための参加機会情報を受信するステップ８０４を含むことができる。ＥＯプロセス８２６は、これに応じて、構成として受信した（８０２）他の構成要素と同様の方法で、参加機会情報を考慮することができる。
ＥＯプロセス８２６はまた、外部入力を受信するステップ８０６を含むことができる。外部入力は、コントローラ及び／又は電気システムの外部にある１又は２以上の状態の指示を提供することができる。例えば、外部入力は、温度、気象条件（例えば、パターン、予報）、及び同様のものの指示を提供することができる。
ＥＯプロセス８２６は、プロセス変数を受信するステップ８０８を含むことができる。プロセス変数は、電気システムの現在の状態の１又は２以上の測定値を提供する。プロセス変数の集合を用いて、電気システムの経済的最適化のための目的を実現することに向けた進展を決定することができる。プロセス変数は、電気システムを制御するための制御ループにおけるフィードバックとすることができる。
ＥＯプロセス８２６は、今後の時間領域中のローカル負荷及び／又は発電を予測するステップ８１０を含むことができる。予測されたローカル負荷及び／又はローカル発電は、後で考慮するために保存することができる。例えば、予測された負荷及び／又は発電は、コスト関数の最小化の間にコスト関数を評価する後のプロセスで使用することができる。
ＥＯプロセス８２６は、今後の時間領域中に適用される仮想制御パラメータ集合Ｘを定義するステップ８１２を含むことができる。制御パラメータ集合Ｘを定義するステップ８１２において、Ｘの各要素の意味が確立される。仮想制御パラメータ集合Ｘを定義するステップ８１２において、第１の態様は、制御法則を選択するステップを含むことができる。次に、例えば、Ｘは、Ｘの各列が、将来の時間領域の特定の時間セグメント中に適用される選択された制御法則の制御パラメータ集合を表すような値の行列として定義する（８１２）ことができる。この例では、Ｘの行は、制御法則によって使用される個々の制御パラメータを表している。更にこの例では、Ｘの最初の行は、将来の時間領域の特定の時間セグメントの間の公称ＥＳＳ電力を表すことができる。同様に、Ｘは更に、Ｘの第２の行が最大需要限界値（例えば、最大需要設定値）であるように定義する（８１２）ことができる。制御パラメータ集合Ｘを定義するステップ（８１２）における第２の態様は、今後の時間領域を感知可能なセグメントに分割し、各セグメント中に使用する制御パラメータの意味を選択するステップを含むことができる。今後の将来の時間領域は、将来の時間領域中にどのようなイベントが控えているかに応じて、異なる数のセグメントに分割することができる。例えば、供給料金がなく、需要期が１つだけの場合、今後の時間領域は、数個のセグメントに分割することができる。但し、変化するレート及び制約が多い複雑なシナリオがある場合、今後の時間領域は、多くのセグメントに分割することができる。（参加機会情報／コミットメント情報は、時間領域をセグメントに分割することに基づいて、値の数及び値の大きさの両方を調整することができる）。最後に、制御パラメータＸを定義するステップ８１２において、一部の制御パラメータＸｘは、最適化を用いて決定するようにマークすることができ、他のＸｌｏｇｉｃは、論理（例えば、制約、入力、他の制御パラメータ、数式、その他に基づく論理）を用いて決定するようにマークすることができる。
ＥＯプロセス８２６はまた、コスト関数を作成するステップ８１４又は取得するステップを含むことができる。コスト関数を作成するステップ８１４は、任意選択とすることができ、コスト関数が評価される度に必要となる特定の値を予め計算することによって、実行効率を高めることができる。コスト関数は、電気システムに対する何れかの制約を含むか又は考慮するために作成する（８１４）（又は構成する）ことができる。特定の実施形態において、制約条件は、アグリゲーション機会に対応することができる電力の１又は２以上のコミットされたサイト変化（もしあれば）を含むことができる。
仮想制御パラメータ集合Ｘが定義され（８１２）、コスト関数が作成される（８１４）と、ＥＯプロセス８２６は、仮想最適制御パラメータ集合Ｘｏｐｔをもたらすコスト関数の最小化又は最適化を実行するステップ８１６を含むことができる。例えば、連続最適化アルゴリズムを用いて、１又は２以上の制約、１又は２以上のコスト要素、及び何れかの参加機会情報（例えば、電力の提案のサイト変化を提供するための提案のサイト利益）に従って、仮想制御パラメータ集合Ｘｏｐｔの最適値集合を識別する（例えば、コスト関数を最小化するために）ことができる。連続最適化アルゴリズムは、多くのタイプのうちの１つとすることができる。例えば、連続最適化アルゴリズムは、一般化連続的最適化アルゴリズムとすることができる。連続最適化アルゴリズムは、多変数連続最適化アルゴリズムとすることができる。連続最適化アルゴリズムは、制約付き連続最適化アルゴリズムとすることができる。連続最適化アルゴリズムは、ニュートン型アルゴリズムとすることができる。連続最適化アルゴリズムは、共分散行列適応進化ストラテジー（ＣＭＡＥＳ）のような確率的アルゴリズムとすることができる。使用できる他のアルゴリズムは、ＢＯＢＹＱＡ（Ｂｏｕｎｄ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｂｙ Ｑｕａｄｒａｔｉｃ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）、及びＣＯＢＹＬＡ（Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｂｙ Ｌｉｎｅａｒ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）である。
コスト関数の最適化を実行するために、コスト関数は、何度も評価することができる。毎回、評価は、提供された制御パラメータ集合Ｘで将来の時間領域中に動作する電気システムのシミュレーションを実行し、次いで、その結果として生じるシミュレーション動作に関連するコストを計算するステップを含むことができる。コスト関数は、構成において受け取った（８０２）１又は２以上のコスト要素を含むか又は他の方法で考慮することができる。例えば、コスト関数は、１又は２以上のコスト要素（インセンティブ、収益、及び同様のものなど、何れかの負のコストを含む）の総和とすることができる。この例では、最適化操作８１６は、コスト関数を最小化する仮想的なＸｏｐｔを見つけることになる。コスト関数はまた、電気システム上の１又は２以上の制約を含むか又は他の方法で考慮することができる。コスト関数は、構成において受信（８０２）することができる電気システムに関連する何れかの値を含むか又は他の方法で考慮することができる。
コスト関数はまた、回収期間、内部収益率（ＩＲＲ）、投資収益率（ＲＯＩ）、正味現在価値（ＮＰＶ）、又は炭素排出量などの別の経済的指標を評価することができる。これらの例では、最小化又は最大化する関数を「目的関数」と適切に呼ばれる。目的関数がＩＲＲ、ＲＯＩ、ＮＰＶなどの最大化すべき値を表す場合、オプティマイザは、実行ステップ８１６時に目的関数を最大化するように設定する必要があり、或いは、最小化の前に目的関数を－１倍することがでできる。従って、理解できるように、本開示の他の場所において、「コスト関数」を「最小化」することはまた、他の実施形態では「目的関数」を「最適化」することと一般的に考えることができる。
連続最適化アルゴリズムは、コスト関数を最小化する仮想制御パラメータ集合Ｘｏｐｔに対する最適値集合を識別するために様々な仮想制御パラメータ集合Ｘを用いて、複数回コスト関数を実行（例えば、今後の時間領域をシミュレート）することができる。コスト関数は、１又は２以上のコスト要素の総和を含むことができ、コスト関数を評価することは、今後の時間領域にわたる制御システムのシミュレーション動作の間に発生した１又は２以上のコスト要素の総和を返すことを含むことができる。例えば、アグリゲーションエンジンから受信した参加機会情報８０４を使用して、アグリゲーション機会の電力の最小正味変化に向けて様々な異なる量の電力のサイト変化を提供するための様々なサイト利益を考慮することができる（例えば、コスト関数における負のコストとして）。
仮想制御パラメータ集合Ｘｏｐｔは、コスト関数を最小化／最適化するのに最適であるので、提案のサイト利益及び電力の提案のサイト変化の実施もまた最小化／最適化される。従って、ＥＯプロセス８２６は、仮想制御パラメータ集合Ｘｏｐｔに基づいて、アグリゲーション機会の電力の最小正味変化に向けて提供される電力の最適コミットメントサイト変化を決定するステップ８１８を含む。ＥＯプロセス８２６はまた、制御パラメータ集合Ｘｏｐｔに従って電力の最適なコミットされたサイト変化をアグリゲーションエンジンに通信するステップ８２０を含む。電力の最適なコミットされたサイト変化は、アグリゲーションエンジンが、アグリゲーション機会のアグリゲーション操作の準拠に向けてサイトコントローラが提供する電力のコミットされたサイト変化を決定できるように、コミットメント情報においてアグリゲーションエンジンに通信７１７される。
ＥＯプロセス８２６は、最適制御パラメータ集合Ｘｏｐｔを出力するステップ８２２を含む。幾つかの実施形態では、最適制御パラメータ集合Ｘｏｐｔは、ＥＯプロセス８２６にローカルに配置された、メモリ、記憶装置、回路、及び／又はプロセッサなどをローカルに格納することができる。幾つかの実施形態では、出力するステップ８２２は、図７のＨＳＣ７２０などのリモートコンピューティングデバイスに通信ネットワークを介して最適制御パラメータ集合Ｘｏｐｔを送信するステップを含むことができる。例えば、最適制御パラメータ集合Ｘｏｐｔは、ＨＳＣプロセス９１２に送信することができる。
ＥＯプロセス８２６は、今後の時間領域（新しい今度の時間領域）に対して繰り返される。ＥＯプロセス８２６は、どうかを決定するステップ８２４を含む。はいである場合、ＥＯプロセス８２６は、新しい構成を受信するステップ８０２を含む。いいえである場合、ＥＯプロセス８２６は、構成を受信するステップ８０２をスキップし、単に外部入力を受信する（８０６）ことができる。
理解できるように、他の実施形態において、ＥＯプロセスは、異なる順序で動作を実行するように、又は追加的及び／又は異なる動作を実行するように異なって構成することができる。特定の実施形態において、ＥＯプロセスは、ＨＳＣプロセスに伝達されるべき制御パラメータ集合の値を決定するのではなく、今後の時間領域中に電気システムの経済的最適化のためのコントローラ目的を実現することに向けた電気システムへの変化をもたらすために、電気システムに提供する制御変数の集合の値を決定することができる。ＥＯプロセスは、制御変数を電気システムに直接提供することができ、又はＨＳＣプロセスに、今後の時間領域の前又はその間に電気システムに適時通信するように制御変数を提供することができる。また、コントローラの別個の部分又はコントローラの同じ部分が、ＥＯプロセス８２６を実施するのに使用することができる。
図９を参照すると、ＨＳＣプロセス９１２は、図７のＨＳＣ７２０のような、１又は２以上のコンピューティングデバイスによって実行されるコンピュータに実装されたプロセスとすることができる。ＨＳＣプロセス９１２は、ＥＯプロセス８２６による最適制御パラメータ集合Ｘｏｐｔ出力８２２などの制御パラメータ集合Ｘを受信するステップ９０２を含むことができる。ＨＳＣプロセス９１２はまた、電気システムからプロセス変数を受信するステップ９０４を含む。プロセス変数は、電気システム及び／又はその１又は２以上の構成要素の現在の状態又はステータスに関する情報又はフィードバックを含む。
ＨＳＣプロセス９１２は、現在の時間において電気システムの１又は２以上の構成要素を制御する制御変数の集合について値を決定するステップ９０６を含む。ＨＳＣプロセス９１２は、最適制御パラメータ集合Ｘｏｐｔを制御法則と組み合わせて使用することにより、制御変数の値を決定する（９０６）。制御法則は、Ｘ（又はＸｏｐｔ）及びプロセス変数から制御変数を決定する方法を指定する。別の言い方をすれば、制御法則は、Ｘの定義を実施する。例えば、ある要素Ｘｉが現時点で適用すべき需要の上限となるように定義された制御パラメータ集合Ｘに対して、制御法則は、未調整の需要などのプロセス変数とＸｉを比較することができる。未調整の建物需要がＸｉを超える場合、制御法則は、調整された需要をＸｉと等しくするか又はＸｉより小さくする割合で放電するようにＥＳＳに指示するコマンド（制御変数の形態）で応答することができる。
ＨＳＣプロセス９１２は、ＨＳＣプロセスから制御変数を出力するステップ９０８を含む（新たに決定された値を含む）。制御変数は、電気システム及び／又はその１又は２以上の構成要素に伝達される。制御変数を出力するステップ９０８は、今後の時間領域及び／又はその適用可能な時間セグメントにおいて、又はその前に、もしくはその間に電気システムに制御変数を適時配信することを含むことができる。制御変数の適時配信は、今後の時間領域中に電気システムに所望の変化又は調整をもたらす目的を含むことができる。
次に、ＨＳＣプロセス９１２は、新しい最適制御パラメータ集合Ｘｏｐｔなどの新しい制御パラメータ集合Ｘ（及び／又はその値）が利用可能であるかどうかを決定するステップ９１０を含む。はいである場合、ＨＳＣプロセス９１２は、新しい制御パラメータ集合Ｘ（又は単にその値）を受信するステップ９０２を含み、ＨＳＣプロセス９１２が繰り返される。いいえである場合、ＨＳＣプロセス９１２は、新しい最適制御パラメータ集合Ｘｏｐｔのような新しい制御パラメータ集合Ｘを受信するステップ９０２なしで、繰り返す。
理解できるように、他の実施形態では、ＨＳＣプロセスは、異なる順序で動作を実行するように、又は追加的及び／又は異なる動作を実行するように異なって構成することができる。例えば、特定の実施形態において、ＨＳＣプロセスは、単に制御変数の集合に対する値を受信し、今後の時間領域の対応する時間セグメントにおいて電気システムに変化をもたらす適切な制御変数の適時な配信を協働することができる。
図５のサイトコントローラ５０４の例示的な実施形態及び図８～９の制御方法８００の実施形態は、制御問題を２つの要素（例えば、低速オプティマイザと高速ダイナミックマネージャ（又は高速コントローラ（ＨＳＣ）））に分割する２要素又は２段コントローラを例示している。サイトコントローラの２ダン又は要素、すなわちオプティマイザとダイナミックマネージャは、以下のセクションでより詳細に説明される。それでも、理解できるように、特定の実施形態では、制御問題に対する単一段の手法を利用して、電気システムにコマンドするための最適制御値を決定することができる。
経済的オプティマイザ（ＥＯ）
ここで、本開示の幾つかの実施形態による、ＥＯの幾つかの要素に関してより詳細な事項が提供される。
今後の時間領域の負荷／発電の予測
多くの電気システム制御アプリケーションにおいて、電気システムの負荷（例えば、建物負荷）は、時間の経過と共に変化する。負荷は、電力として、又はある指定された時間期間にわたるエネルギー変化として測定することができ、多くの場合、ｋＷの単位で測定される。図８を参照して上述したように、ＥＯプロセス８２６は、今後の時間領域中のローカル負荷及び／又は発電を予測する（８１０）ことができる。
図１０は、今後の時間領域中に電気システムの負荷及び／又は発電を予測する方法１０００のフロー図である。本開示の幾つかの実施形態によるコントローラは、今後の時間領域中に実現できる変化する負荷を予測する能力を有することができる。これらの負荷及び発電の予測は、コスト関数が評価されるときに使用することができる。需要料金削減のようなある種の価値の流れを考慮し、そこから利益を得るために、今後の負荷の正確な推定が重要とすることができる。今後の時間領域における負荷の正確な予測は、ＥＯが、需要料金削減のような価値の流れを利用するために、より良い制御決定を行うことを可能にする。
本開示の一実施形態による負荷を予測する方法は、１日の傾向又は形状などの履歴周期傾向又は形状を考慮して負荷予測を実行することができる。負荷予測は、ＥＯがＥＯプロセスを実行する度に実行することができ、より多く又はより少ない頻度で実行することができる。負荷予測は、一実施形態では、パラメータ化された履歴負荷形状の履歴負荷データ（典型的には２４時間以下）に対する回帰を実施することによって実行することができる。最小二乗法などの回帰アルゴリズムを使用することができる。履歴トレンドのコンパイルは、履歴平均（又は典型的な）プロファイル又は平均負荷形状として記録することができる。履歴平均プロファイル又は平均負荷形状は、典型的な１日を表す１日（２４時間）の履歴平均プロファイルとすることができる。履歴観測及び／又は履歴平均プロファイルの編集は、他のシステムから受信することができ、或いは、図１０を参照して以下に説明するように、負荷予測方法の一部として収集及び編集（又は学習）することができる。
図１０を参照すると、方法１０００は、負荷の履歴観測を記録するプロセス１００２を含む。例えば、負荷の履歴観測の最後のｈ時間は、連続的に記録され、メモリに格納することができ、各測定は、アレイのペアｈｉｓｔｏｒｉｃ＿ｌｏａｄ＿ｏｂｓｅｒｖｅｄ及びｈｉｓｔｏｒｉｃ＿ｌｏａｄ＿ｏｂｓｅｒｖｅｄ＿ｔｉｍｅ＿ｏｆ＿ｄａｙにおいて測定された対応する時間帯を有している。最後のｈ時間は、何れかの時間量とすることができ、一実施形態では、３時間～１８時間の間である。
ここで日平均負荷形状アレイ又はベクトルが、ａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅと名付けられてメモリ内にあり、各々が、同じ長さの対応するアレイａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ＿ｔｉｍｅ＿ｏｆ＿ｄａｙを有すると仮定する。ａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ及びａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ＿ｔｉｍｅ＿ｏｆ＿ｄａｙは、過去の平均プロファイル及び／又は過去のトレンドを表す。ａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ＿ｔｉｍｅ＿ｏｆ＿ｄａｙの時間領域は２４時間であり、ａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ＿ｔｉｍｅ＿ｏｆ＿ｄａｙの離散化の時間間隔は、何れかの値とすることができる。また、用途に応じて、５分～１２０分の間で使用することができる。例として、離散化の間隔が３０分で選択された場合、ａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅを含む４８個の値とａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ＿ｔｉｍｅ＿ｏｆ＿ｄａｙを含む４８個の値が存在することになる。
方法１０００は、ｈｉｓｔｏｒｉｃ＿ｌｏａｄ＿ｏｂｓｅｒｖｅｄ＿ｔｉｍｅ＿ｏｆ＿ｄａｙの時間の各々においてａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ値を求めるために補間を実行するステップ１００４を含む。この新しい補間されたアレイをａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ＿ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｅｄと呼ぶ。ａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ＿ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｅｄを、ａｖｅｒａｇｅ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ＿ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｅｄ＿ｐ ＝ ａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ＿ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｅｄ ＊ ｓｃａｌｅ ＋ ｏｆｆｓｅｔとして定義されるスケールとオフセットで数学的に考察する。ある実施形態では、補間は線形補間である。他の実施形態では、補間は、非線形補間である。
方法１０００は、スケール及びオフセットを決定するステップ１００６を含む。例えば、方法１０００は、スケール値ｓｃａｌｅ＿ｆｉｔ及びオフセット値ｏｆｆｓｅｔ＿ｆｉｔをもたらす、ａｖｅｒａｇｅ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ＿ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｅｄ＿ｐとｈｉｓｔｏｒｉｃ＿ｌｏａｄ＿ｏｂｓｅｒｖｅｄとの間の誤差の二乗和を最小化するスケール及びオフセットを決定する（１００６）ために最小二乗回帰を実行することができる。幾つかの実施形態では、スケール及びオフセットの決定ステップ１００６は、より最近の観測値を優先する加重最小二乗法を利用することができる。
方法１０００は、スケール及び／又はオフセットに基づいて、補正された日平均負荷形状を生成するステップ１００８を含む。例えば、補正された負荷形状は、ａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ＿ｆｉｔ＝ａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ＊ｓｃａｌｅ＿ｆｉｔ＋ｏｆｆｓｅｔ＿ｆｉｔとして全日で生成する（１００８）ことができる。方法１０００は、次に、補間などにより、将来の負荷値を推定するステップ１０１０を含むことができる。将来の時間領域における何れかの時間帯の将来の負荷値は、アレイａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ＿ｆｉｔ及びａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ＿ｔｉｍｅ＿ｏｆ＿ｄａｙのペアから当該時間帯に補間する１００４ことにより推定することができる。
制御パラメータ集合Ｘを定義する。
制御パラメータ集合Ｘの定義は、将来の時間領域の間に各制御パラメータが適用される時点と、将来の時間領域において各時点にて適用される制御法則とを定義する又は他の方法で指定するステップを含む。
本開示の特定の実施形態によるＥＯは、制御パラメータ集合Ｘを定義するように構成される。制御パラメータ集合Ｘを定義する多くの方法があるが、３つの実施可能な手法として、
１．今後の時間領域全体の間に適用される制御法則のパラメータの単一の集合；
２．今後の時間領域全体にわたって異なる連続した順次的な時間間隔で単一の制御法則に各々が適用されるパラメータ集合のシーケンス；
及び
３．将来の時間領域全体にわって異なる連続した順次的な時間間隔で適用される異なる制御法則を指定するパラメータのシーケンス
がある。
４パラメータ制御法則の制御パラメータ集合Ｘ（及び例示的な値）のパラメータの単一の集合の上記手法１の一例について、以下の表４に示す。
Figure 2023504564000008

表４
上記の手法２、３は、未来時間領域のセグメント化を利用している。
図１１は、本開示の一実施形態による、今後の時間領域を複数の時間セグメント１１０２にセグメント化する一例を示すグラフ１１００である。予測された未調整の正味電力（ｋＷ）対将来の時間（例えば、今後の時間領域の）のプロット１１０４が提供される。エネルギー供給レート（＄／ｋＷｈ）対将来の時間のプロット１１０６も提供される。需要レート（＄／ｋＷ）対将来の時間のプロット１１０８も提供される。２５時間の将来の時間領域は、９つの離散的な順次的時間セグメント１１０２（例えば、ｉ＝１、２、３、４、５、６、８、９）にセグメント化される。セグメント１１０２の各々には、当該時間セグメント中に適用される制御パラメータ集合Ｘからの１又は２以上のパラメータの単一の集合が割り当てられることになる。
将来の時間領域のセグメンテーションは、多くの方法で行うことができる。一実施形態では、セグメンテーションは、以下のように行われる。
ｉ． 電気料金（供給と需要の両方）が各時間セグメント内で一定である。
ｉｉ．セグメントの数は最小化されるが、著しく異なる動作挙動又は条件を有すると予想される将来の時間領域の各領域に対して異なるセグメントを提供するのに十分な大きさである。
ｉｉｉ．セグメントの長さが所定の最大セグメント長を超えないこと。
電気料金が極めて頻繁に（例えば１時間ごとに）変化する場合、許容可能な計算忠実度を維持しながら時間セグメント１１０２の数を低減するために、ある最小時間セグメント長を指定することができる（例えば４時間ごと）。同様に、最大セグメント長（例えば６時間）もまた、計算上の忠実度を高めるために規定することができる。
セグメント数が少ないほど、ＥＯプロセッサの計算上の負担が少なく、セグメント数が多いほど、最終的な最適化解においてより高い忠実度が得られる。幾つかの実施形態では、０．５時間～６時間の間の望ましいセグメント長は、これらの基準間の良好なバランスを提供することが判明している。
今後の時間領域の時間セグメント１１０２は、供給レートコスト要素及び配送レートコスト要素のうちの１又は２以上が各時間セグメント中に一定であるように定義することができる。今後の時間領域の時間セグメント１１０２は、契約操作、需要応答操作、及び補助サービス操作のうちの１又は２以上が、各時間セグメント中に連続であるように定義することができる。
図１１はまた、パラメータの複数の集合を含む制御パラメータ集合Ｘの一例の図１１１０を示す。制御パラメータ集合Ｘは、３パラメータ制御法則のものであり、表４で上に例示した集合トと同様に定義することができるが、ＵＢ０は含まれない。パラメータに対する値は初期化されていないが、図１１の表のセルＸは、値を関連付けることができるパラメータを表している。この例では、網掛けされていない値（Ｘｘ）は、ＥＯの最適化処理によって決定されることになるものであり、網掛けされた値（Ｘｌｏｇｉｃ）は論理から決定することができる。ＥＯの目的は、将来の時間領域中にサイトの電気システムを運用するコストを最小化する各制御パラメータの値を埋めることである。理解できるように、アグリゲーション機会の電力の要求された正味変化の一部を提供することにサイトが参加しているかどうかに応じて、制御パラメータに対して異なる値が結果として生じることができる。
幾つかの事例では、ＥＯ（又はＥＯＥＳＣ）が、単一の制御パラメータ（例えば、ＰｎｏｍなどのＸ内の単一の要素を有する単一の集合）で、又は複数の制御パラメータ（Ｐｎｏｍ、ＵＢ、及びＬＢなどのＸ内の複数の要素の単一の集合）で、将来の時間領域全体の間に適用されて動作することが有意義である。これらの２つのケースでは、将来の時間領域は、１つの時間セグメント１１０２にのみ分割されることになる。これに対応して、ＥＯは、この例では、将来の時間領域全体にわたって一定である制御パラメータのみを考慮することになる。
コスト関数を作成する
本開示の特定の実施形態によるＥＯは、コスト関数を作成するか又は他の方法で取得する。既に述べたように、コスト関数ｆｃ（Ｘ）は、特定の制御パラメータ（例えば、制御パラメータ集合Ｘ）を考慮し、将来の時間領域中にＸにより電気システムを動作させるスカラー正味コストを返す関数である。電気システムを動作させるこのスカラー正味コストは、アグリゲーション機会の電力の要求された正味変化の生成のための複数のサイト間の配分の最適化のためにアグリゲーションエンジンに提供することができる。
図１２は、本開示の一実施形態による、１又は２以上の電気システム構成要素（例えば、負荷、発電機、ＥＳＳ）に対するモジュール１２０４を含むコスト関数１２０２（ｆｃ（Ｘ））を実装するコスト関数評価モジュール１２００（又はコスト関数評価器）の概略図である。コスト関数評価モジュール１２００は、サイトの電気システムのサイトコントローラに含めることができる。コスト関数１２０２は、入力として、初期化情報１２０６及び制御パラメータ１２０８（例えば、制御パラメータ集合Ｘ）を受信する。コスト関数１２０２は、将来の時間領域中に電気システムを動作させるコストを表すスカラー値１２１０を出力として提供する。
コスト関数１２０２の出力である、コストを表すスカラー値１２１０は、異なる実施例において様々な異なる単位を有することができる。例えば、スカラー値１２１０は、何れかの通貨の単位を有することができる。或いは、コストは、電気エネルギー又はエネルギークレジットのような関連するコスト又は価値を有するものの単位を有することができる。また、コストは、絶対コスト、将来の時間領域当たりのコスト、又は１日当たりのコストのような単位時間当たりのコストとすることができる。一実施形態では、コストの単位は、１日当たりの米ドルである。
コスト関数を使用する前に、その幾つかの要素を初期化することができる。一実施形態によれば、提供される初期化情報は、以下を含むことができる。
適用可能な電力会社料金を決定するのに使用できる日付及び時間。
コスト計算の時間範囲を定義するのに使用できる将来の時間領域範囲。
電力会社がどのように料金を計算するかを定義することができるパラメータの集合である電力会社タリフ定義（Ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ ｔａｒｉｆｆ ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ）。
電気システムの構成要素の構成（例えば、サイズ、容量、許容範囲、閾値、その他）を指定する構成要素を含む、電気システム構成。バッテリ貯蔵システムの例では、エネルギー貯蔵デバイスのエネルギー容量である。
電気システム内の電気構成要素の動作を管理する物理的及び電気的挙動並びに関係を記述する解析的又は数値的モデルと連動できるモデルパラメータを含む、電気システム構成要素モデルパラメータ。バッテリエネルギー貯蔵システムの場合、「バッテリモデル」は構成要素であり、これらのパラメータは、バッテリのオーミック効率、クーロン効率、使用量の関数としての劣化率などのバッテリの特性を指定する。
経済的最適化にとって重要な電気システム内の構成要素の状態を特定する情報を含む、電気システムの状態。バッテリ貯蔵システムの場合、１つの例示的な状態は、エネルギー貯蔵デバイスのＳｏＣである。
最小輸入電力などの電気システムに対する何れかの追加的な運用制約を指定することができる、運用制約。幾つかの実施形態では、運用上の制約はまた、アグリゲーション要求に応答してアグリゲーション機会の期間中に提供することをサイトコントローラがコミットされる電力のコミットされたサイト変化を含むことができる。
Ｘの定義に関連する制御法則を含む制御法則。
将来の時間領域中に各制御パラメータが適用される時間を示すことができる、制御パラメータ集合Ｘの定義。制御パラメータ集合Ｘの定義は、将来の時間領域の各時間においてどの制御法則が適用されるかを示すことができる。
将来の時間領域の間に予測された未調整の正味負荷（又は予測された未調整の正味電力）を提供することができる、正味負荷（又は電力）予測。
予め計算された値。セグメントが定義されている間、コスト関数が実行効率を上げるために使用できる多くの値を計算することができる（より迅速に「評価」するのに役立つ）。これらの値の事前計算は、コスト関数がより効率的に（例えば、より迅速に、より少ないリソースで）評価することを可能にするために、コスト関数１２０２を作成する望ましい態様とすることができる。
アグリゲーション機会に対する配分された電力生成期待値。配分された電力生成は、電力値のコミットされたサイト変化、又はサイトがアグリゲーション機会の操作において提供することをコミットされているアグリゲーション機会の電力の総要求正味変化の一部の他の表示を含むことができる。幾つかの実施形態では、配分された電力生成期待値は、アグリゲーションエンジンから受信した配分情報に従って決定することができる。
コスト関数１２０２を作成することは、他の場合にコスト関数が評価されるたびに再計算されるであろう値（場合によってはＥＯ反復あたり数千回）が一回で事前計算されるので、ＥＯの実行効率を高めることができる。
図１３は、本開示の一実施形態による、コスト関数ｆｃ（Ｘ）を作成する方法１３００のフロー図である。方法１３００は、コスト関数初期化情報を受信するステップ１３０２を含む。方法１３００はまた、受け取ったコスト関数初期化情報を用いて電気システム動作のシミュレーションを初期化するステップ１３０４を含む。方法１３００は更に、コスト関数値を事前に計算するステップ１３０６と、コスト関数の評価中に後で使用するために事前に計算された値を格納するステップ１３０８とを含む。
特定の実施形態において、制御パラメータ集合Ｘを定義するステップと、コスト関数ｆｃ（Ｘ）を作成するステップは、並行して実現することができる。
（コスト関数の評価）
本開示の幾つかの実施形態による、ＥＯの実行中、コスト関数が評価される。コスト関数の評価の間、制御パラメータ集合Ｘを有する電気システムの動作がシミュレートされる。シミュレーションは、コスト関数を評価する一態様とすることができる。別の言い方をすれば、所与の制御パラメータ集合Ｘに対するコスト関数の評価の一部は、当該所与の制御パラメータ集合Ｘを有する電気システムのシミュレート動作とすることができる。シミュレーションでは、事前に予測された負荷及び発電が適用される。シミュレーションは、将来の時間領域で行われる。シミュレーションにおいて将来の時間領域を通じて時間が進むにつれて、コスト及び利益（負のコストとして）を蓄積することができる。シミュレーションによって最終的に返されるものは、制御Ｘが将来の時間領域で電気システム状態がどのように進化し、その間にどのようなコストが発生することができるかを表したものである。
幾つかの実施形態では、コスト関数は、評価されると、ある特定の制御パラメータ集合Ｘにより電気システムを動作させるコストを返す。理解できるように、電気システムを動作させるコストは、Ｘに応じて極めて異なる可能性がある。そこで、コスト関数の評価は、最初にＸによる電気システムのシミュレーション動作を含む。シミュレーションの結果を用いて、当該シナリオ（例えば、制御パラメータ集合Ｘ）に関連するコストを推定することができる。
上述したように、一実施形態におけるコスト関数によって考慮されるコストの一部は以下の通りである。
１． 電力供給料金（フラットレート及びＴｏＵレートの両方）
２． 電力需要料金
３． バッテリ劣化コスト
４． エネルギー貯蔵システムに蓄えられるエネルギーの削減
５． アグリゲーション操作に対する電力のサイト変化を提供することをコミットするサイト利益（負の数として）
電力供給及び需要料金については既に説明した。月単位のデマンド料金については、料金は、請求サイクルにおいて残り日数に応じて、料金を約３０日で除算すること、又は他の日数で除算することにより等価日額として算出することができる。バッテリの劣化コストについては、後のセクションで説明する。ＥＳＳに蓄積されるエネルギーの減少は、将来の時間領域の開始時点と終了時点での蓄積エネルギーの値の差を考慮している。アグリゲート操作に参加した場合のサイト利益は、１日当たりの利益として計算できるが、負の数として計算される。サイト利益は、幾つかの実施形態では、アグリゲーションエンジンから受信した配分情報において配分されたアグリゲーション機会のアップショットの一部を含むことができる。アップショットの一部は、配分情報にて指定された割合でサイトによって提供される電力のサイト変化に比例する部分とすることができる。
コスト関数の電気システムシミュレーションの間、幾つかの変数が追跡され、メモリに格納することができる。これらは、制御変数、様々な電気システムによって消費された又は電気システムから供給された電力、及び何れかのエネルギー貯蔵システムの充電状態を含む。他の変数も追跡しメモリに格納することができる。メモリに格納された変数の何れもが、コスト関数によって出力することができる。
図１４は、本開示の一実施形態による、外部ソースから受信されるか他の方法で作成されていないコスト関数を評価する方法１４００のフロー図である。方法１４００は、コスト関数初期化情報を受信するステップ１４０２と、受信したコスト関数初期化情報を用いて電気システム動作のシミュレーションを初期化するステップ１４０４とを含むことができる。方法１４００はまた、将来の時間領域にわたってＸによる電気システム動作のシミュレーションを行うステップ１４０６と、Ｘによる電気システム動作のコスト構成要素を計算するステップ１４０８とを含む。方法１４００は更に、コスト構成要素を合計して、Ｘによる電気システムを動作させる正味コストを得るステップ１４１０と、Ｘにより電気システムを動作させる正味コストを返すか又は他の方法で出力するステップ１４１２と、を含む。
図１５は、本開示の一実施形態による、作成されたコスト関数を評価する方法１５００を示すフロー図である。コスト関数は、図１３の方法１３００に従って作成することができる。方法１５００は、方法１５００への入力として予め計算された値を受信するステップ１５０２を含む。この値は、図１３の方法１３００のような、コスト関数を作成する操作の間に予め計算することができる。方法１５００はまた、将来の時間領域にわたって制御パラメータ集合Ｘで動作する電気システムのシミュレーションを実行するステップ１５０４を含む。方法１５００は更に、Ｘにより電気システムを動作させるコスト構成要素を計算するステップ１５０６と、Ｘにより電気システムを動作させる正味コストをもたらすようにコスト構成要素を合計するステップ１５０８とを含む。方法１５００は、Ｘにより電気システムを動作させる正味コストを返すか又は他の方法で出力するステップ１５１０を含む。
幾つかの実施形態では、将来の時間領域中にＸにより電気システムを動作させる正味コストを返す（１５１０）のではなく、返されるのは、単位時間当たりのコスト（１日当たりのドル単位の動作コストなど）としてＸにより電気システムを動作させる正味コストである。１日当たりのコストを返すことで、コスト関数を含む様々なコスト要素間のより良好な正規化を提供することができる。例えば、１日当たりのコストは、将来の時間領域中の動作コストに２４時間を乗じて、将来の時間領域の長さ（時間単位）で除算することによって決定することができる。
（コスト関数の連続最小化を実行する）
負荷及び発電が予測され、制御パラメータ集合Ｘが定義され、コスト関数が得られて初期化及び／又は作成されることで、コストの最小化を実行することができる。
コスト関数の最小化は、最適化アルゴリズムに基づく最適化プロセス及び／又は最適化モジュールによって実行することができる。最小化（又は最適化）は、最小コスト（例えば、コスト関数の最小値）が決定されるまで、制御パラメータ集合Ｘの値の異なる集合でコスト関数を反復的に評価する（例えば、初期値から異なる順列を試みる）ステップを含むことができる。言い換えれば、アルゴリズムは、コスト関数値（例えば結果）が最小で収束するまで（例えば、所定の許容差内にある、又は終了基準を満たす）制御パラメータ集合Ｘの値を反復的に更新又は他の方法で変更することができる。値の反復的な更新又は変更は、事前の１又は２以上の値に基づいて１又は２以上の値を摂動又は変化させるステップを含むことができる。
終了基準（例えば、所定の許容差、事前値からの差分、所定の反復回数）は、最小値での収束が実現される時期を決定し、有限で妥当な時間内で反復を停止するのを支援することができる。最小値を決定するために実行することができる反復の数は、ある最適化サイクルから次の最適化サイクルで変化することができる。最小値を返すコスト関数をもたらす制御パラメータ集合Ｘの値集合は、最適制御パラメータ集合Ｘｏｐｔであると決定することができる。
一実施形態では、数値的又は計算的な一般化制約付き非線形連続最適化（又は最小化）アルゴリズムが、コンピュータデバイスによって呼び出される（例えば、実行又は呼び出される）。
図１６は、本開示の一実施形態による、コスト関数ｆｃ（Ｘ）を最小化する最適制御パラメータ集合１６１０（Ｘｏｐｔ）を決定するために、最適化アルゴリズム１６０８を利用又は他の方法で実施する最適化サブシステム１６００の概略図である。図１６の実施形態において、最適化サブシステム１６００によって利用される最適化アルゴリズム１６０８は、一般化制約付き多変数連続最適化（又は最小化）アルゴリズムとすることができる。コスト関数ｆｃ（Ｘ）への参照１６０２は、最適化サブシステム１６００に提供される。
最適化アルゴリズム１６０８は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、又はこれらの何れかの組み合わせで実装することができる。最適化アルゴリズム１６０８は、本明細書の説明からの何れかの手法、予め書かれたコード、又は第一原理から開発されたものに基づいて実装することができる。また、最適化アルゴリズムの実装は、幾つかの実施形態において、必要に応じて電気システム経済最適化の特定の問題に調整することができる。
一般化制約付き多変数連続最適化のための幾つかのアルゴリズムは、以下を含む。
信頼領域反射型
アクティブセット
ＳＱＰ
内部点
共分散行列適応進化ストラテジー（ＣＭＡＥＳ）
二次近似による制約付き最適化（ＢＯＢＹＱＡ）
線形近似による制約条件付き最適化（ＣＯＢＹＬＡ）
また、最適化アルゴリズム１６０８は、２以上の最適化アルゴリズムのハイブリッドとすることができる。例えば、最適化アルゴリズム１６０８は、ＣＭＡＥＳを使用して大まかな解を見つけて、インテリアポイントを使用して最小コストに緊密に収束させることができる。このようなハイブリッド法は、単一アルゴリズム法よりも短時間で最適解への堅牢な収束をもたらすことができる。
選択されたアルゴリズムに関係なく、制御パラメータ集合Ｘの初期推測１６０４を行うことが有用とすることができる。この初期推測１６０４により、上に挙げたような反復アルゴリズムが、より迅速に最小値を見つけることが可能になる。一実施形態では、初期推測は、前のＥＯ実行結果から導かれる。
Ｘに関する何れかの制約１６０６もまた、定義又は他の方法で提供することができる。制約条件１６０６の例としては、電気システムのための何れかの最小又は最大制御パラメータが挙げられる。
（ＥＯ結果の一例）
図１７は、図１１と同じ例示的な今後の時間領域、今後の時間領域の複数の時間セグメントへのセグメント化１１０２、予測された未調整正味電力プロット１１０４、供給レートプロット１１０６、毎日の需要レートプロット１１０８、及び制御パラメータ集合Ｘの表現１１１０を用いて、小型バッテリエネルギー貯蔵システムに対するＥＯからの結果の一例を示すグラフ１７００である。
グラフ１７００はまた、ＵＢ（ｋＷ）１７０４、ＬＢ（ｋＷ）１７０６、Ｐｎｏｍ（ｋＷ）１７０８、ＥＳＳ電力（ｋＷ）１７１０、調整された正味電力（ｋＷ）１７１２、及びバッテリＳｏＣ１７１４のプロットを含む。
図１７では、図１１と同様に、将来の時間領域が９つのセグメント１１０２に分割され、９つの最適なパラメータ集合１７０２が決定された（例えば、各セグメント１１０２に対して１つの最適なパラメータ集合で、９つの最適なパラメータ集合に対する値を含む制御パラメータ集合Ｘｏｐｔ）。図示の例では、１日の需要料金が適用され、エネルギーの正味の輸出（例えば、グリッドへの）は許可されない。コントローラの目的は、電気システム制御パラメータの最適シーケンスを見つけることである。
この場合の制御パラメータ集合Ｘは、３つのパラメータ、すなわち、上述のようにＰｎｏｍ１７０８、ＵＢ１７０４、及びＬＢ１７０６を含むように定義される。本実施例では、最適化アルゴリズムの実行中に、Ｘの表現１１１０の網掛けなしボックス（Ｘｘ）内の最適値である、各時間セグメント化１１０２中のバッテリインバータ電力（ここでは充電値が正で、発電／放電値が負）であるＰｎｏｍ１７０８と、各時間セグメント化１１０２中の需要の上限であるＵＢ１７０４とが決定される。各特定制御パラメータを適用する日時は、Ｘの定義の一部である。Ｘの表現１１１０における網掛け値（ＬＢと一部のＵＢ値を含むＸｌｏｇｉｃ）は、論理によって決定される。例えば、需要料金が適用されない場合、ＵＢは無限大に設定することができる。また、この例では電力の正味輸出が認められないので、ＬＢはゼロに設定することができる。これらの網掛けパラメータは、制約条件やロジックによって値が決まるので、最適化を実行する際に最適値を決定する必要はない。
Ｘの最適値を適用すると、図１７の例における電気システムの運用の１日当たりの期待コストは、１日２０９．４２ドルである。この総コストは、ＴｏＵ供給コスト（２４８．５２ドル）、１日の需要コスト（６１．５２ドル）、バッテリエネルギー変化のコスト（１１５．９３ドル）、及びバッテリ劣化のコスト（１５．３２ドル）の合計である。
理解できるように、他の実施形態において、ＥＯは、制御パラメータ集合Ｘの代わりに、制御変数の集合に対する制御値集合を決定することができる。ＥＯは、電気システムの経済的最適化のためのコントローラ目的を実現することに向けて電気システムへの変更をもたらすように制御値集合を決定することができる。ＥＯは、次に、電気システムに直接配信するために、制御値又は制御変数の集合を出力することができる。このような実施形態では、ＥＯは、コントローラの主要構成要素とすることができ、コントローラは、ダイナミックマネージャ（例えば、高速コントローラ）を含まなくてもよい。
（ダイナミックマネージャ又は高速コントローラ（ＨＳＣ））
ここで、本開示の幾つかの実施形態によるダイナミックマネージャ、又はＨＳＣの幾つかの要素について、より詳細に説明する。制御パラメータ集合Ｘは高速コントローラに渡されるため、制御パラメータ集合Ｘの定義は、ＨＳＣの制御法則と緊密にリンクすることができる。以下、例示のＨＳＣと制御パラメータ集合Ｘとの間の相互作用について説明する。
制御プランの格納
既に述べたように、制御パラメータ集合Ｘは、パラメータの複数の集合と、これらのパラメータの集合がＨＳＣによって適用されることになる日時とを含むことができる。本開示の一実施形態は、このような手法をとる。パラメータの複数の集合は、パラメータの各集合がその集合が制御される電気システムに適用されることが意図される日時と共に、Ｘに含まれる。更に、電気システム内の各制御可能なシステムは、制御装置の別個の集合と、制御装置の集合が適用されることを意図する日時とを有することができる。ＨＳＣは、完全な制御パラメータ集合Ｘをメモリにコミットし、そのパラメータの各集合を適用して制御変数を生成し、指定された時間に電気システムに配信して場合によっては変化をもたらすようにする。言い換えれば、ＨＳＣは、適切な時間に各々が適用される、パラメータの最適な集合のシーケンスを格納しスケジューリングする。つまり、ＨＳＣは制御計画を格納している。高速コントローラによって最適な制御パラメータ集合のシーケンス（例えば、制御プラン）を格納しスケジューリングする第１のタスクは、他の制御アーキテクチャに優る彰かな利点を提供する。
例えば、ＨＳＣによる制御プランの格納により、コントローラの計算集約な（ＥＯ）部分が実行される頻度が低減される。これは、ＥＯが再び実行される前に最初の順次的時間間隔が満了した場合でも、ＨＳＣが適切な時点で次の順次的制御集合に切り換わることに起因する。つまり、複数の最適制御集合が順次的に待ち行列に入ることができるので、最初の順次的時間間隔が切れる前にＥＯを再度実行する必要がない。
別の例として、ＨＳＣによる制御プランの格納により、追加のＥＯ出力なしでかなりの期間での動作（例えば、電気システムの制御）が可能になる。このことは、例えば、ＥＯがクラウドコンピューティング環境などのリモートプロセッサにおいて実行され、ＨＳＣが建物にローカルなプロセッサ上で実行されている場合に重要とすることができる。通信が将来の時間領域よりも短い期間で失われる場合、ＨＳＣは、適切な時間に計算済みの最適制御パラメータ集合を引き続き使用することができる。停電時のこのような運用は最適とは言えないが（最新のデータを考慮した新鮮なＥＯの実行が望ましいので）、この手法は、単一の不変制御集合の使用又はシャットダウンと比較して有利とすることができる。
（現在適用可能な制御パラメータの適用）
一実施形態によるＨＳＣの第２のタスクは、現在適用可能な制御パラメータ集合に基づいて、電気システム内の電気システム構成要素の一部又は全部を制御することである。言い換えれば、ＨＳＣは、制御パラメータ集合Ｘの各パラメータ集合を制御法則と組み合わせて適用して、適切な時点で電気システムに配送し場合によっては変化をもたらすように制御変数を生成する。
制御可能なバッテリＥＳＳを有する電気システムの場合、ＨＳＣのこの第２のタスクは、各時間セグメントについて４つのパラメータを利用することができる。４つのパラメータの各々は、上記の表４と同様に定義することができる。一実施形態では、これらのパラメータは、ＨＳＣによって使用されて、エネルギー貯蔵デバイスを充電又は放電するようにバッテリインバータを制御する。バッテリＥＳＳの場合、プロセス変数がＨＳＣによって読み取られて使用され、新しい制御変数が生成される典型的な割合は、１０回／秒から１回／１５分とすることができる。所与の対応する時間セグメントのための制御変数（又は制御変数の集合のための値集合）は、今後の時間領域の所与の対応する時間セグメントにおいて（例えば、その前又は間に）電気システムに提供することができる。
理解できるように、他の実施形態において、制御計画全体（例えば、集合の集合を含む制御パラメータ集合Ｘ）は、ＨＳＣによって処理されて、制御変数の複数の集合、対応する時間セグメントに対する制御変数の各集合を決定することができる。制御変数の複数の集合は、一度に（例えば、今後の時間領域の前に、又は今後の時間領域の第１の時間セグメントの間よりも遅くないときに）提供することができる。或いは、複数の集合の各集合は、所与の対応する時間セグメントにおいて（例えば、その前又はその間に）電気システムに個別に提供することができる。
一実施形態によるＨＳＣの別の態様は、ＬＢによって指定された電気システム電力消費に対する下限を維持するために必要であれば、ＨＳＣを用いて、発電機（光起電力発電機など）を抑制することができることである。
図１８は、本開示の一実施形態による、最適制御パラメータＸｏｐｔの集合を制御法則と組み合わせて使用して、電気システムに命令する制御変数の集合の値を決定するダイナミックマネージャすなわちＨＳＣの方法１８００である。最適制御パラメータの集合（Ｘｏｐｔ）、未調整の建物負荷（Ｌｏａｄ）の測定値、及びＰＶ最大電力（ＰＶ＿ｍａｘ＿ｐｏｗｅｒ）は、方法１８００への入力として受け取られ又は他の方法で利用可能である。ダイナミックマネージャは、Ｘｏｐｔを処理して、今後の時間領域中に電気システムの経済的最適化の目的を実現することに向けて電気システムに変化をもたらす制御値集合を決定する。出力制御変数は、ＥＳＳ電力コマンド（ＥＳＳ＿ｃｏｍｍａｎｄ）及び光起電制限（ＰＶ＿ｌｉｍｉｔ）であり、これらは、ＥＳＳ及び光起電サブシステムに命令するために建物電気システムに出力される。
方法１８００は、Ｘｏｐｔから現在適用可能なＰｎｏｍ、ＵＢ、ＵＢ０、及びＬＢを抽出するステップ１８０２と、ＥＳＳ電力コマンド、ＥＳＳ＿ｃｏｍｍａｎｄをＰｎｏｍに等しく設定するステップ１８０４と、を含む。方法１８００はまた、光起電力制限ＰＶ＿ｌｉｍｉｔをＰＶ最大電力ＰＶ＿ｍａｘ＿ｐｏｗｅｒに等しく設定するステップ１８０６と、未調整の建物負荷、光起電力制限、及びＥＳＳ電力コマンドの合計として建物電力Ｐ＿ｂｕｉｌｄｉｎｇを計算する（Ｐ＿ｂｕｉｌｄｉｎｇ＝Ｌｏａｄ＋ＰＶ＿ｌｉｍｉｔ＋ＥＳＳ＿ｃｏｍｍａｎｄ）ステップ１８０８と、を含む。
方法１８００は更に、建物電力がＵＢ０より大きいかどうか（Ｐ＿ｂｕｉｌｄｉｎｇ＞ＵＢ０）、及びＥＳＳコマンドがゼロより大きいかどうか（ＥＳＳ＿ｃｏｍｍａｎｄ＞０）を決定するステップ１８１０を含む。はいである場合、本方法は、変数を次のように設定するステップ１８１２を含む。
ＥＳＳ＿ｃｏｍｍａｎｄ＝ＵＢ０－Ｌｏａｄ－ＰＶ＿ｌｉｍｉｔ
Ｐ＿ｂｕｉｌｄｉｎｇ＝Ｌｏａｄ＋ＰＶ＿ｌｉｍｉｔ＋ＥＳＳ＿ｃｏｍｍａｎｄ
方法１８００は、建物電力がＵＢより大きいかどうか（Ｐ＿ｂｕｉｌｄｉｎｇ＞ＵＢ）を決定するステップ１８１４を含む。はいである場合、方法１８００は、変数を以下のように設定するステップ１８１６を含む。
ＥＳＳ＿ｃｏｍｍａｎｄ＝ＵＢ－Ｌｏａｄ－ＰＶ＿ｌｉｍｉｔ
Ｐ＿ｂｕｉｌｄｉｎｇ＝Ｌｏａｄ＋ＰＶ＿ｌｉｍｉｔ＋ＥＳＳ＿ｃｏｍｍａｎｄ
方法１８００は、建物電力がＬＢより小さいかどうかを決定するステップ１８１８を含む（Ｐ＿ｂｕｉｌｄｉｎｇ＜ＬＢ）。はいである場合、方法１８００は、変数を以下
ＥＳＳ＿ｃｏｍｍａｎｄ＝ＬＢ－Ｌｏａｄ－ＰＶ＿ｌｉｍｉｔ
Ｐ＿ｂｕｉｌｄｉｎｇ＝Ｌｏａｄ＋ＰＶ＿ｌｉｍｉｔ＋ＥＳＳ＿ｃｏｍｍａｎｄ
のように設定するステップ１８２０を含み、方法１８００は、建物電力がＬＢより依然として小さいかどうか（Ｐ＿ｂｕｉｌｄｉｎｇ＜ＬＢ）を決定するステップ１８２２を含む。はいである場合、方法１８００は、光起電力制限ＰＶ＿ｌｉｍｉｔを、
ＰＶ＿ｌｉｍｉｔ＋（ＬＢ－Ｐ＿ｂｕｉｌｄｉｎｇ）
として設定するステップ１８２４を含む。次いで、方法１８００は、制御変数ＥＳＳ＿ｃｏｍｍａｎｄ及びＰＶ＿ｌｉｍｉｔを電気システムに出力するステップ１８２６を含む。
レジ的なＨＳＣの結果
図１９は、ある時間セグメント中の特定の４パラメータ制御集合の例示的な適用についてのプロットを示すグラフ１９００である。グラフ１９００では、上記の表４で定義されたＵＢ、ＵＢ０、ＬＢ、Ｐｎｏｍの各々の値が示されている。縦軸は消費電力（又は消費エネルギー率）であり、負の値が生成側である。最初の第１のプロット１９０２は、電気システム負荷に再生可能（光起電）発電を加えて、バッテリ動作を除いた電力消費量（ｋＷ）の未調整値を時間セグメントにわたって提供する。言い換えれば、第１のプロット１９０２は、本開示による、コントローラによって制御される制御可能なＥＳＳ（バッテリ）の恩恵なしの電気システムの動作を示している。第２のプロット１９０４は、時間セグメントにわたるバッテリ動作の電力消費量（ｋＷ）の値を提供する。第２のプロット１９０４は、サイトコントローラによって命令されたＥＳＳの動作を反映することができる。言い換えれば、第２のプロット１９０４は、ＥＳＳの制御変数である。バッテリ動作値は、ＥＳＳの動作をコマンドするためにＨＳＣによって提供される制御変数の値とすることができる。第３のプロット１９０６は、電気システム負荷に再生可能（光起電）発電を加えた、バッテリ動作を含む電力消費量（ｋＷ）の値を時間セグメントにわたって提供する。第３のプロット１９０６は、制御されたＥＳＳ（又はバッテリ）が、グリッドからの電気システムの電力消費にどのように影響するかを示すものである。具体的には、この例のバッテリは、（例えば、バッテリ動作値によって）放電するよう制御され、グリッド上の電気システムの負荷を低減し、所望のときにピーク需要をＵＢ値に制限する。更に、この例では、必要なときに、調整された正味電力がＬＢを下回らないように制限する量だけ充電するようにＥＳＳに命令することによって、ＬＢが強制されることを示している。更に、この例は、公称ＥＳＳ電力（Ｐｎｏｍ）が、ＵＢ、ＵＢ０、及びＬＢの要件を依然として満たしつつ、実施可能な範囲までコマンドされることを示している。
他の実施形態では、制御パラメータ集合Ｘは、上記の例示的な実施形態について説明した４つよりも少ないか又はより多くのパラメータを有することができる。例えば、制御パラメータ集合Ｘは、Ｐｎｏｍ、ＵＢ、ＬＢの３つのパラメータのみから構成することができる。或いは、制御パラメータ集合Ｘは、Ｐｎｏｍ及びＵＢの２つのパラメータのみから構成することができる。或いは、制御パラメータ集合Ｘは、ＵＢのみ又はＰｎｏｍのみを含むことができる。又は、制御パラメータ集合Ｘは、上記のリストの中から４以下のパラメータの他の何れかの組み合わせを含むことができる。
バッテリモデル
バッテリＥＳＳでは、バッテリのコストは、サイトのシステム全体コストのかなりの割合とすることができ、多くの場合、システム（サイト）のコストの６０％を上回ることができる。１年当たりのバッテリのコストは、バッテリの初期コストにほぼ比例し、バッテリの寿命に反比例する。また、使用済みバッテリの交換時のシステムダウン・タイムの何れかの推定コストを考慮することができる。バッテリの状態、寿命、及び／又は健康状態（ＳｏＨ）は、その劣化率（又は容量の減少率及び製品寿命の末期時の容量）によりモデル化及び／又は決定することができる。バッテリの劣化率は、時間、ＳｏＣ、放電又は充電率、エネルギー処理能力、及びバッテリの温度など、多くの要因に依存することができる。バッテリの劣化率は、バッテリの容量（又はその損失）を考慮することができる。バッテリの状態、寿命、及び／又はＳｏＨを評価することができる他の方法は、バッテリの最大放電電流又はバッテリの直列抵抗に基づくことができる。
本明細書に記載されるのは、バッテリの初期容量又はバッテリ寿命の開始時の容量と比較したバッテリ容量の関数としてのバッテリ劣化に基づくバッテリモデルである。別の言い方をすれば、開示されたバッテリモデルは、バッテリ寿命の開始時における容量から失われたバッテリ容量に従って、バッテリの状態又は健康状態を考慮する。理解できるように、他のバッテリモデルは、バッテリの最大放電電流、バッテリの直列抵抗又は同様のものなど、別の方法に従ってバッテリ状態をモデル化することができる。
一実施形態では、バッテリの劣化及びこれに関連するコストは、コスト関数内のコスト要素として含まれる。コスト関数にバッテリ劣化コストを含めることにより、ＥＯが最小コストを見つけるように実行するときに、ＥＯは、実施可能な各制御パラメータ集合Ｘについてバッテリ劣化コストの寄与を効果的に考慮することができる。つまり、ＥＯは、最適制御パラメータ集合Ｘｏｐｔを決定する際に（例えば、無限の制御可能性の連続から）、バッテリ劣化コストを考慮することができる。これを実現するために、バッテリ性能、特にその劣化率のパラメータ化されたモデルを開発し、潜在的制御ソリューション（例えば、制御パラメータＸの集合）のシミュレーション中にコスト関数に使用することができる。何らかのバッテリタイプにおいて、モデルと実際のバッテリの性能又は劣化の間に最も近い適合（又は所定の許容差内で十分に近い適合）をもたらすバッテリパラメータ（又は定数）を決定することができる。パラメータが決定されると、コスト関数は、幾つかの実装において、その制御シミュレーションにおいてモデルを使用できるように、これらのパラメータを含む構成情報で初期化することができる。
一実施形態では、バッテリ劣化は、将来の時間領域中のバッテリ劣化をもたらすためにコスト関数制御シミュレーションの一部として数値的に統合することができる時間又はＳｏＣ微分の形態で記述される。一実施形態では、この劣化微分は、摩耗要素（又はスループット要素）とエージング要素という２つの要素で構成することができる。これらの要素は、一実施形態では、各時間ステップにおけるバッテリＳｏＣの推定値を用いて時間に対して数値的に積分することができる。
これらの基準を満たす、一実施形態によるバッテリ劣化モデルの構成要素の例が、図２０及び図２１により例示される。図２０は、摩耗を含むバッテリ劣化モデルに基づく、鉛蓄電池の摩耗率対ＳｏＣの関係を示す図である。図２１は、鉛蓄電池について、エージングを含むバッテリモデルに基づいて、ＳｏＣとエージング率（又はエージング要因）の関係を示す図である。摩耗とエージングの両方を組み合わせたバッテリモデルは、図２２と同様の特定のバッテリのサイクル寿命に一致するように適合させることができる。
時間又はＳｏＣ微分としてバッテリ劣化モデルを作ることはまた、そのモデルを用いて何れかの任意のバッテリ動作プロファイルに対するバッテリ劣化を計算することができるので、有益である。（バッテリ動作プロファイルは、時間に対するバッテリのＳｏＣである）。バッテリの劣化を計算することは、バッテリＥＳＳの性能（物理的及び経済的の両方）をシミュレーションするのに有用である。一実施形態において、シミュレーションによってバッテリ動作プロファイルが生成された後、微分ベースの劣化モデルを当該プロファイルにわたって数値的に積分して、バッテリ劣化の正確な推定値を生成することができる。
他の一般的な劣化又は「寿命」モデルは、プロファイルのサイクル数に基づいた劣化を提供するだけである。これらのモデルでは、「サイクル」の定義に問題があり、一貫性がなく、任意のバッテリ動作プロファイルに対して計算的に使用することが困難である。
摩耗及びエージングモデルの他の実施形態、及びこれらの組み合わせは、図示され本明細書に記載されるものに加えて使用することができる。これらの他のモデルについては、モデルが時間に関して又はバッテリＳｏＣに関して微分係数（及び／又は偏微分係数）として表現可能である場合には、上述の利点が与えられ、ＥＯのコスト関数のコスト要素として容易に使用できることになる。
図２０及び図２１のグラフは、本開示の一実施形態による、バッテリ劣化モデルの異なる構成要素を示している。図示の例のバッテリ劣化モデルは、鉛蓄電池をモデル化することができ、摩耗構成要素及びエージング構成要素を含むことができる。摩耗要素は、バッテリの充放電率、バッテリのＳｏＣ、及びバッテリの温度の関数を含むことができる。エージング要素は、バッテリのＳｏＣとバッテリの温度を含むバッテリ状態の関数を含むことができる。
バッテリ状態の指標の１つである、最大バッテリ容量を寿命開始時（ＢｏＬ）の最大バッテリ容量で除算したバッテリ劣化の指標Ｃｆを考える。ＢｏＬ時では、Ｃｆ＝１．０である。バッテリの劣化に伴って、Ｃｆは減少する。寿命末期（ＥｏＬ）時では，Ｃｆ＝Ｃｆ，ＥｏＬである。Ｃｆ，ＥｏＬは、典型的には０．５～０．９であり、多くの場合、およそ０．８である。本開示の幾つかの実施形態では、Ｃｆの変化を用いて、その将来の時間領域中にバッテリを動作させるコスト（例えば、バッテリ劣化コスト）を以下のように推定することができる。
Figure 2023504564000009
ここで、ＢａｔｔｅｒｙＣｏｓｔtotalは総バッテリコスト（例えば、初期又は正味現在コスト）、及びＣf,t1－Ｃf,t2は、時間ｔ１とｔ２の間のＣｆの変化である。つまり、Ｃf,t1－Ｃf,t2は、時間ｔ１とｔ２の間のバッテリの劣化の指標である。バッテリ寿命は、Ｃｆが製造業者の故障限界（通常、初期最大容量の０．８又は８０％）であるＣｆ，ＥｏＬに達した時点である。
ある期間のバッテリ劣化コストを決定することは、Ｃｆの変化にコスト要因を乗算することを含むことができる。コスト要因は、バッテリの総コストを寿命末期のＣｆの総減少量で除算した、ＢａｔｔｅｒｙＣｏｓｔtotal／（１－Ｃf,EOL）とすることができる。言い換えれば、コスト要因は、バッテリの寿命コストを、バッテリの寿命末期をもたらすバッテリ劣化量で除算したものとして決定することができる。
時間ｔ１とｔ２との間のＣｆの変化を求めるには、２つの要素（摩耗と経年変化）をそれぞれＳｏＣ及びｔに関するＣｆの２つの偏微分係数として考えることができる。ｔ＝ｔ１からｔ＝ｔ２までのある将来の時間領域におけるバッテリの容量変化は、微積分を用いて次のように求めることができる。
Figure 2023504564000010
ここで、摩耗（スループット）に起因するＣｆの割合である「摩耗率」は、
Figure 2023504564000011
で表され、エージングに起因するＣｆの変化率である「エージング率」は、
Figure 2023504564000012
で表され、時間に対する充電状態（ＳｏＣで表され、０から１にわたる）の変化率は、
Figure 2023504564000013
で表される。この式は、台形法則又はシンプソン法則を含む、多くの一般的に知られた方法で数値積分することができる。微分係数
Figure 2023504564000014
は、コスト関数によって行われるシミュレーションから得ることができ、離散値
Figure 2023504564000015
として計算することができる。
摩耗に起因するＣｆの変化率については、バッテリが放電している、
Figure 2023504564000016
であるか、充電している、
Figure 2023504564000017
であるかに応じて異なる指数モデルを使用することができる。例えば、摩耗率は、次のように表すことができる。
Figure 2023504564000018
ここで、Ａ及びＢは放電時の劣化増加率を定め、Ｅは放電時のベースライン劣化を表し、Ｃ及びＤは充電時の劣化増加率を定め、Ｆは充電時のベースライン劣化を表している。
図２０は、本開示の一実施形態による、特定のバッテリ劣化モデルに対する指数関数的なバッテリ摩耗モデルのグラフ２０００である。図２０は、ＳｏＣに対する「摩耗率」
Figure 2023504564000019
の負のプロット２００２、２００４を示す。別の言い方をすれば、プロット２００２及び２００４は、バッテリの充電状態の変化に対するバッテリ容量の損失率を表している。グラフ２０００の縦軸は、摩耗率の負を無次元単位で示している。グラフ２０００の横軸は、バッテリのＳｏＣを示し、ここで１．０＝１００％（満充電状態）である。１つのプロット２００２は、充電時の摩耗率のマイナスを示し、第２のプロット２００４は、放電時の摩耗率のマイナスを示している。プロット２００２、２００４は、鉛蓄電池の種類に一致するように具体的に選択されたパラメータ（Ａ～Ｆ）を有する上記の対応する式を用いて計算される。この場合のパラメータは、Ａ＝４ｅ－３、Ｂ＝５．６３、Ｃ＝９ｅ－４、Ｄ＝２７．４、Ｅ＝３ｅ－５、Ｆ＝３ｅ－５ある。
経年変化に起因するＣｆの変化率については、時間に対する部分容量の変化率の指数関数モデルを用いることができる。例えば、経年変化率は、次のように表すことができる。
Figure 2023504564000020
ここで、Ｇは、時間に対して失われた部分容量の単位（例えば、１年当たり２％）の公称エージングエージング率を表す。エージング要因は、公称エージング率Ｇに－１を乗算することにより、エージング率が求まる。エージング要因が１．０は、エージング率が－Ｇであることを示す。また、Ｈ及びＩは、ＳｏＣが０に近づいたときのエージング率の増加率を定め、Ｊ及びＫは、ＳｏＣが１に近づいたときのエージング率の増加率を定める。
図２１は、本開示の一実施形態による、特定のバッテリ劣化モデルに対するエージング要因とＳｏＣとの間の関係を示すプロット２１０２を提供するグラフ２１００である。グラフ２１００の縦軸は、エージング要因を示す。グラフ２１００の横軸は、モデル化されているバッテリのＳｏＣを示す。プロット２１０２は、エージング要因の値：
Figure 2023504564000021
を反映している。ここで、この例では、エージングパラメータはＨ＝１５．０，Ｉ＝０．２，Ｊ＝２．５，Ｋ＝０．０２である。
上述のように、コスト関数は、一実施形態によれば、コスト関数が１日当たりのコストを決定し、ｔ１及びｔ２が時間の単位を有する実施形態において、コスト要素ＢａｔｔｅｒｙＣｏｓｔｔ１・・・ｔ２、又はＢａｔｔｅｒｙＣｏｓｔｔ１・・・ｔ２＊２４ｈｒ／（ｔ２－ｔ１）を含む、電気システムの動作に対する複数のコスト要素を合計することができる。
上記で説明したモデルは、失われた容量Ｃｆ，ｌｏｓｔの観点からも説明することができる。このモデルは、バッテリの摩耗に起因する容量損失（スループット）Ｃｆ，ｌｏｓｔ，ｗｅａｒと、バッテリのエージングに起因する容量損失Ｃｆ，ｌｏｓｔ，ａｇｉｎｇの両方を含む。つまり、失われた容量は次のように表すことができる。
Figure 2023504564000022
バッテリの寿命の末期は、Ｃｆ，ｌｏｓｔが１から製造業者の故障限界値（通常は０．２又は最初の容量の２０％、この場合も同様に、初期の容量の８０％を故障点とする）を減算した値に達した時点である。
バッテリの摩耗（スループット）に起因して失われる容量Ｃｆ，ｌｏｓｔ，ｗｅａｒは、ＳｏＣに対するＣｆ，ｌｏｓｔの変化率について指数モデルでモデル化することができる。例えば、ＳｏＣが減少しているときに適用可能な部分ＳｏＣの単位変化当たりの部分容量の損失の放電式は、以下のように表すことができる。
Figure 2023504564000023
また、ＳｏＣの増加中に適用可能な部分ＳｏＣの単位変化当たりの部分容量の損失の充電式は、次のように表すことができる。
Figure 2023504564000024
上述のように、ＳｏＣはバッテリの充電状態であり、Ａ及びＢは放電時の劣化増加率を定め、Ｅは放電時のベースライン劣化を表し、Ｃ及びＤは充電時の劣化増加率を定め、Ｆは充電時のベースライン劣化を表している。上述したように、図２０のグラフ２０００は、この特定のバッテリ劣化モデルについてのＳｏＣに対する
Figure 2023504564000025
のプロット２００２，２００４を示す。
所与のバッテリＳｏＣプロファイルについて、時間ｔ１とｔ２の間の摩耗に起因する総容量損失Ｃｆ，ｌｏｓｔ，ｗｅａｒは、次式で計算することができる。
Figure 2023504564000026

Figure 2023504564000027
バッテリのエージングに起因して失われた容量Ｃｆ，ｌｏｓｔ，ａｇｉｎｇは、時間に対するバッテリ容量の損失率、より具体的には一実施形態では、時間に対する失われた部分容量の変化率を定義することにより、微分的に表すことができる。一例では、このバッテリ容量損失の微分表現は、次のような指数形式をとることができる。
Figure 2023504564000028
ここで、上述と同様に、Ｇは時間に対して失われた部分容量（例えば、１年当たり２％）を単位とする公称エージング率を表す。エージング要因は、公称エージング率Ｇ及び－１を乗算すると、エージング率が得られる。エージング要因１．０は、エージング率が－Ｇであることを示す。また、Ｈ及びＩは、ＳｏＣが０に近づいたときのエージング率の増加率を定め、Ｊ及びＫは、ＳｏＣが１に近づいたときのエージング率の増加率を定める。
所与のバッテリＳｏＣプロファイルについて、時間ｔ１とｔ２の間のエージングに起因する総バッテリ容量損失Ｃｆ，ｌｏｓｔ，ａｇｉｎｇは、次式で計算することができる。
Figure 2023504564000029
上述のように、図２１のグラフ２１００は、この特定のバッテリ劣化モデルについて、ＳｏＣとエージング率（又はエージング要因）との間の関係を示すプロット２１０２を示す。前の例からの２つの要素（摩耗及びエージング）を組み合わせると、ｔ＝ｔ１からｔ２までのある将来の時間領域中に失われたバッテリの容量は、以下のように決定することができる。
Figure 2023504564000030

Figure 2023504564000031

Figure 2023504564000032
上式を数値積分することにより、将来の時間領域にわたって失われたバッテリ容量が決定されると、当該将来の時間領域におけるバッテリの運用コスト（例えば、バッテリ劣化コスト）は、以下のように算出することができる。
Figure 2023504564000033
ここで，ＢａｔｔｅｒｙＣｏｓｔtotalは、総バッテリコスト（例えば初期又は正味現在コスト）、及びＣｆ，ＥｏＬは、寿命末期で残っている部分バッテリ容量である。別の言い方をすれば、ある期間のバッテリ劣化コストを決定することは、その期間の総バッテリ劣化にコスト要因を乗算することを含む。コスト要因は、バッテリの総コストをバッテリの寿命中の総部分容量損失で除算したＢａｔｔｅｒｙＣｏｓｔtotal／（１－Ｃｆ，ＥＯＬ）とすることができる。言い換えれば、コスト要因は、バッテリの寿命コストを、バッテリの寿命末期に生じるバッテリ劣化の量で除算したものとして決定することができる。
図２２は、バッテリの寿命を例示すグラフ２２０２，２２０４のペアである。グラフ２２０２は、連続サイクル条件下での放電深度に対するバッテリサイクル寿命（サイクル数）に関する製造者データ２２０６を示している。グラフ２２０４は、１日あたりに１サイクルと仮定した場合の放電深度に対するバッテリ寿命（年単位）に関する製造者データ２２１０を示す。例示のバッテリについてのこの製造業者のサイクル寿命のデータに一致するように決定された係数は、以下とすることができる。
Ａ＝４ｅ－３，Ｂ＝５．６３，Ｃ＝９ｅ－４，Ｄ＝２７．４，Ｅ＝３ｅ－５，Ｆ＝３ｅ－５，Ｇ＝１．９５ｅ－６ｈｒ-1，Ｈ＝１５．０，Ｉ＝０．２，Ｊ＝２．５，Ｋ＝０．０２
グラフ２２０２は、上記の係数が製造者のデータ２２０６と整合し、予測バッテリサイクル寿命対放電深度を提供するモデルのプロット２２０８を含む。グラフ２２０４は、上記係数が製造者のデータ２２１０と整合し、予測されるバッテリ寿命対放電深度を提供するモデルのプロット２２１２を含む。
理解できるように、本開示によれば、ＥＳＳに配備されたバッテリのタイプに応じて、異なる係数及び／又は異なるバッテリ劣化モデルを使用することができる。
他のバッテリモデルを使用して、クーロン効率及びオーミック効率、又は充電及び放電の最大レートを推定することができる。上記の劣化モデルと同様に、効率及び最大充放電レートは、モデルと期待されるバッテリ性能との間の実質的な「適合」を実現する定数でパラメータ化することができる。これらのバッテリ性能モデルが定義され、パラメータが提供されると、これらは、様々な制御パラメータ集合の適用結果をより良く予測するために、コスト関数制御シミュレーションにおいて使用することができる。
（装置アーキテクチャ）
図２３は、本開示の一実施形態によるＥＯ２３００の概略図である。ＥＯ２３００は、今後の時間領域中にサイトの電気システム２３１８の制御を管理するための制御計画を決定し、制御計画を出力として提供することができる。決定された制御計画は、今後の時間領域内の異なる時間セグメントに対して各々適用されるパラメータの複数の集合を含むことができる。ＥＯ２３００は、電気システム２３１８の１又は２以上の制約を指定し、電気システム２３１８の動作に関連する１又は２以上のコスト要素を定義する構成要素の集合に基づいて、制御計画を決定することができる。ＥＯ２３００はまた、電気システム２３１８の状態の１又は２以上の測定値を提供するプロセス変数の集合に基づいて制御プランを決定することができる。ＥＯ２３００は、１又は２以上のプロセッサ２３０２、メモリ２３０４、入力／出力インターフェース２３０６、ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２３０８、及びシステムバス２３１０を含むことができる。
１又は２以上のプロセッサ２３０２は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）、ＡＭＤ（登録商標）、又は他の標準的なマイクロプロセッサなどの１又は２以上の汎用デバイスを含むことができる。１又は２以上のプロセッサ２３０２は、ＡＳＩＣ、ＳｏＣ、ＳｉＰ、ＦＰＧＡ、ＰＡＬ、ＰＬＡ、ＦＰＬＡ、ＰＬＤ、又は他のカスタマイズされたもしくはプログラム可能なデバイスなどの、特定用途処理デバイスを含むことができる。１又は２以上のプロセッサ２３０２は、分散（例えば、並列）処理を実行し、本実施形態の機能を実行又は他の方法で実装する。１又は２以上のプロセッサ２３０２は、標準オペレーティングシステムを実行し、標準オペレーティングシステム機能を実行することができる。例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標） Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ（登録商標） ＭａｃＯＳ（登録商標）、Ｄｉｓｋ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（ＤＯＳ）、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＩＲＪＸ、Ｓｏｌａｒｉｓ、ＳｕｎＯＳ、ＦｒｅｅＢＳＤ、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ｆｆｉＭ（登録商標） ＯＳ／２（登録商標）オペレーティングシステムなど、何れかの標準オペレーティングシステムを使用できることは理解される。
メモリ２３０４は、スタティックＲＡＭ、ダイナミックＲＡＭ、フラッシュメモリ、１又は２以上のフリップフロップ、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ディスク、テープ、又は磁気、光学、もしくは他のコンピュータ記憶媒体を含むことができる。メモリ２３０４は、複数のプログラムモジュール２３２０及びデータ２３３４を含むことができる。
プログラムモジュール２３２０は、ＥＯ２３００の他の要素の全て又は一部を含むことができる。プログラムモジュール２３２０は、１又は２以上のプロセッサ２３０２によって、又は１又は２以上のプロセッサ上で複数の動作を同時に又は並行して起動することができる。幾つかの実施形態では、開示されたモジュール、構成要素、及び／又は設備の一部は、ハードウェア中又はファームウェアにて具現化された実行可能命令として具現化され、又は非一時的機械可読記憶媒体に格納される。命令は、プロセッサ及び／又はコンピューティングデバイスによって実行されたとき、本明細書に開示されるように、コンピューティングシステムに特定の処理ステップ、手順、及び／又は動作を実施させるコンピュータプログラムコードを含むことができる。本明細書に開示されるモジュール、構成要素、及び／又は設備は、ドライバ、ライブラリ、インターフェース、ＡＰＩ、ＦＰＧＡ構成データ、ファームウェア（例えば、ＥＥＰＲＯＭに格納された）及び／又は同様のものとして実装及び／又は具現化することができる。幾つかの実施形態では、本明細書に開示されるモジュール、構成要素、及び／又は設備の一部は、限定ではないが、回路、集積回路、処理構成要素、インターフェース構成要素、ハードウェアコントローラ、ストレージコントローラ、プログラマブルハードウェア、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、及び／又は同様のものを含む、汎用及び／又は特定用途向けのデバイスなどの機械構成要素として具現化される。従って、本明細書に開示されるモジュールは、コントローラ、レイヤ、サービス、エンジン、設備、ドライバ、回路、サブシステム及び／又は同様のものと呼ぶことができる。
システムメモリ２３０４はまた、データ２３３４を含むことができる。プログラムモジュール２３２０又は他のモジュールによるなどのＥＯ２３００によって生成されたデータは、例えば、格納されたプログラムデータ２３３４として、システムメモリ２３０４上に格納することができる。データ２３３４は、１又は２以上のデータベースとして編成することができる。
入出力インターフェース２３０６は、１又は２以上の入力デバイス及び／又は１又は２以上の出力デバイスとのインターフェースを容易にすることができる。入力デバイスは、キーボード、マウス、タッチスクリーン、ライトペン、タブレット、マイクロフォン、センサ、又はファームウェア及び／又はソフトウェアを伴う他のハードウェアを含むことができる。出力デバイスは、モニタ又は他のディスプレイ、プリンタ、音声又はテキスト合成装置、スイッチ、信号線、又はファームウェア及び／又はソフトウェアを伴う他のハードウェアを含むことができる。
ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２３０８は、他のコンピューティングデバイス（例えば、ダイナミックマネージャ２３１４）及び／又はインターネット及び／又は他のコンピューティング及び／又は通信ネットワークなどのネットワーク２３１２との通信又は他の相互作用を容易にすることができる。ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２３０８は、例えば、イーサネット（ＩＥＥＥ ８０２．３）、トークンリング（ＩＥＥＥ ８０２．５）、ファイバ分散データリンクインターフェース（ＦＤＤＩ）、又は非同期転送モード（ＡＴＭ）などの従来のネットワーク接続を備えることができる。更に、ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２３０８は、例えば、インターネットプロトコル（ＩＰ）、転送制御プロトコル（ＴＣＰ）、ＵＤＰ／ＴＣＰを介したネットワークファイルシステム、サーバメッセージブロック（ＳＭＢ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）の共通インターネットファイルシステム（ＣＩＦＳ）、ハイパーテキスト・トランスファー・プロトコル（ＨＴＴＰ）、ダイレクトアクセスファイルシステム（ＤＡＦＳ）、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）、Ｒｅａｌ－Ｔｉｍｅ Ｐｕｂｌｉｓｈ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅ（ＲＴＰＳ）、オープン・システム・インターコネクション（ＯＳＩ）プロトコル、Ｓｉｍｐｌｅ Ｍａｉｌ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＳＭＴＰ）、セキュア・シェル（ＳＳＨ）、セキュア・ソケット・レイヤー（ＳＳＬ）及びその他などの様々なネットワークプロトコルをサポートするように構成することができる。ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２３０８は、他のシステム及び／又はデバイスと通信するための何れかの適切な通信インターフェースとすることができる。
システムバス２３１０は、１又は２以上のプロセッサ２３０２、メモリ２３０４、入力／出力インターフェース２３０６、及びネットワーク／ＣＯＭインターフェース２３０８を含む、システムの他の構成要素間の通信及び／又は相互作用を促進することができる。
モジュール２３２０は、履歴負荷形状学習器２３２２、負荷予測器２３２４、制御パラメータ定義器２３２６、コスト関数作成器／初期化器２３２８、コスト関数評価器２３３０、及びオプティマイザ２３３２を含むことができる。
履歴負荷形状学習器２３２２は、履歴トレンドをコンパイル又は他の方法で収集し、負荷予測に使用できる履歴プロファイル又は平均負荷形状を決定することができる。履歴負荷形状学習器２３２２は、負荷観測を記録して、複数の期間後の履歴負荷観測の適切な平均を決定する手法を使用することによって、ａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅアレイ及びａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅ＿ｔｉｍｅ＿ｏｆ＿ｄａｙアレイを決定及び更新することができる。履歴負荷形状学習器２３２２は、図１０を参照して上述したような履歴平均プロファイルを決定するプロセス又は手法を利用することができる。
負荷予測器２３２４は、今後の時間領域の間、電気システム２３１８に対する負荷を予測することができる。負荷予測器２３２４は、履歴負荷形状学習器２３２２によって提供される履歴プロファイル又は履歴負荷観測を利用することができる。負荷予測器２３２４は、図１０及び図１１を参照して上述したような負荷予測法を利用することができる。
制御パラメータ定義器２３２６は、制御法則に従って、制御パラメータ集合Ｘを生成、作成、又は他の方法で定義することができる。作成された制御パラメータ２３４６は、定義２３４８及び値２３５０を含むことができ、データ２３３４として格納することができる。
コスト関数作成器／初期化器２３２８は、制御パラメータ集合Ｘに作用するコスト関数を作成又は他の方法で取得する。コスト関数は、電気システム２３１８の動作に関連する１又は２以上の制約及び１又は２以上のコスト要素を含むことができる。コスト関数作成器／初期化器２３２８は、最適化に関わるコスト関数の反復評価中に使用できる特定の値を予め計算する。
コスト関数評価器２３３０は、制御パラメータ集合Ｘに基づいてコスト関数を評価する。コスト関数を評価することは、制御パラメータ集合Ｘに記載された所与の周囲状況下で所与の期間での電気システムの動作をシミュレートし、所与の期間中に電気システムを動作させるためのコストを返す。
オプティマイザ２３３２は、最適化アルゴリズムを利用して制御変数の集合の値集合を見つけることによって、コスト関数の最小化を実行することができる。コスト関数の最適化（例えば、最小化）は、最小コストが決定されるまで、制御パラメータ集合Ｘについて異なる値集合を用いてコスト関数を評価するコスト関数評価器２３３０を反復的に利用することを含むことができる。言い換えれば、アルゴリズムは、制御パラメータ集合Ｘの値を反復的に変更して、電気システムの動作に関連する１又は２以上の制約及び１又は２以上のコスト要素に従って最適な値集合を識別することができる。
データ２３３４は、構成データ２３３６、外部データ２３３８、プロセス変数２３４０、状態データ２３４２、履歴観測値２３４４、及び制御パラメータ２３４６（定義２３４８及び値２３５０を含む）を含むことができる。
構成データ２３３６は、電気システム２３１８の制約及び特性を通信するために、ＥＯ２３００に提供されて、ＥＯ２３００によって受信することができる。
外部データ２３３８は、外部入力（例えば、天気予報、変動タリフ、燃料コスト、イベントデータ）として受信することができ、最適な値集合の決定に情報を提供することができる。
プロセス変数２３４０は、電気システム２３１８からのフィードバックとして受信することができる。プロセス変数２３４０は、典型的には、電気システム２３１８の状態の測定値であり、とりわけ、電気システム２３１８を制御する目的がどの程度満たされているかを決定するために使用される。
状態データ２３４２は、１つのＥＯ反復と次のＥＯ反復との間で保持されることが有用とすることができる何れかのＥＯ状態情報であろう。例として、ａｖｇ＿ｌｏａｄ＿ｓｈａｐｅが挙げられる。
履歴観測２３４４は、受信したプロセス変数の記録である。良好な例は、負荷予測アルゴリズムにおいて有用とすることができる履歴負荷観測の集合である。
上述のように、制御パラメータ定義器２３２６は、定義２３４８及び値２３５０を含むことができ、データ２３３４として格納することができる制御パラメータ２３４６を作成することができる。コスト関数評価器２３３０及び／又はオプティマイザ２３３２は、制御パラメータ２３４６のための値２３５０を決定することができる。
ＥＯ２３００は、制御パラメータ集合Ｘとして１又は２以上の制御パラメータ２３４６を、ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２３０８を介して及び／又はネットワーク２３１２を介してダイナミックマネージャ２３１４に提供することができる。ダイナミックマネージャ２３１４は、次に、制御パラメータ集合Ｘを利用して、電気システム２３１８を制御するための１又は２以上の目的（例えば、経済的最適化）を実現することに向けて電気システム２３１８に変化をもたらすために、電気システム２３１８に配送する制御変数の集合に対する値を決定することができる。
他の実施形態では、ＥＯ２３００は、ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２３０８を介して及び／又はネットワーク２３１２を介して、制御パラメータ集合Ｘを電気システム２３１８に直接伝達することができる。このような実施形態では、電気システム２３１８は、制御パラメータ集合Ｘを直接処理して制御コマンドを決定することができ、ダイナミックマネージャ２３１４は含まれなくてもよい。
更に他の実施形態では、ＥＯ２３００は、（制御パラメータ集合Ｘではなく）制御変数の集合に対する値を決定することができ、制御変数に対する値集合をネットワーク／ＣＯＭインターフェース２３０８を介して及び／又はネットワーク２３１２を介して電気システム２３１８に直接通信することができる。
１又は２以上のクライアントコンピューティングデバイス２３１６は、ネットワーク２３１２を介して結合することができ、ＥＯ２３００、ダイナミックマネージャ２３１４、及び／又は電気システム２３１８に対する入力を構成、提供する、又はこのようなことを行うのに使用することができる。
図２４は、本開示の一実施形態による、ダイナミックマネージャ２４００の概略図である。ダイナミックマネージャ２４００は、本開示の一実施形態によれば、ＥＯ２４１４とは別個の第２のコンピューティングデバイスであり、図２３のＥＯ２３００と同様とすることができる。ダイナミックマネージャ２４００は、ＥＯ２４１４から受信した入力（例えば、制御パラメータ集合Ｘ）に基づいて動作することができる。ダイナミックマネージャ２４００は、今後の時間領域の所与の時間セグメントに対する制御変数の集合の制御値の集合を決定し、サイトの電気システム２４１８に制御値の集合を提供して、今後の時間領域中に電気システム２４１８の目的（例えば、経済的最適化、アグリゲーション機会イベントへの参加）を実現することに向けて、電気システム２４１８に対する変化をもたらすようにすることができる。ダイナミックマネージャ２４００は、制御法則及び所与の制御パラメータ集合Ｘの値集合に基づいて、制御値の集合を決定する。ダイナミックマネージャ２４００は、１又は２以上のプロセッサ２４０２、メモリ２４０４、入出力インターフェース２４０６、ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２４０８、及びシステムバス２４１０を含むことができる。
１又は２以上のプロセッサ２４０２は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）、ＡＭＤ（登録商標）、又は他の標準的なマイクロプロセッサのような１又は２以上の汎用デバイスを含むことができる。１又は２以上のプロセッサ２４０２は、ＡＳＩＣ、ＳｏＣ、ＳｉＰ、ＦＰＧＡ、ＰＡＬ、ＰＬＡ、ＦＰＬＡ、ＰＬＤ、又は他のカスタマイズされたもしくはプログラム可能なデバイスなどの特定用途処理デバイスを含むことができる。１又は２以上のプロセッサ２４０２は、分散（例えば、並列）処理を実行して、本実施形態の機能を実行又は他の方法で実装することができる。１又は２以上のプロセッサ２４０２は、標準オペレーティングシステムを実行し、標準オペレーティングシステム機能を実行することができる。例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標） Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ（登録商標） ＭａｃＯＳ（登録商標）、Ｄｉｓｋ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（ＤＯＳ）、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＩＲＪＸ、Ｓｏｌａｒｉｓ、ＳｕｎＯＳ、ＦｒｅｅＢＳＤ、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ｆｆｉＭ（登録商標） ＯＳ／２（登録商標）オペレーティングシステムなど、何れかの標準オペレーティングシステムを使用できることが認識される。
メモリ２４０４は、スタティックＲＡＭ、ダイナミックＲＡＭ、フラッシュメモリ、１又は２以上のフリップフロップ、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ディスク、テープ、又は磁気、光学、又は他のコンピュータ記憶媒体を含むことができる。メモリ２４０４は、複数のプログラムモジュール２４２０及びプログラムデータ２４２６を含むことができる。
プログラムモジュール２４２０は、ダイナミックマネージャ２４００の他の要素の全て又は一部を含むことができる。プログラムモジュール２４２０は、１又は２以上のプロセッサ２４０２によって、又は１又は２以上のプロセッサ２４０２上で複数の動作を同時に又は並行して実行することができる。幾つかの実施形態では、開示されたモジュール、構成要素、及び／又は設備の一部は、ハードウェア中又はファームウェア中に具現化された実行可能な命令として具現化され、又は非一時的機械可読記憶媒体に格納される。命令は、プロセッサ及び／又はコンピューティングデバイスによって実行されたとき、本明細書に開示されるように、コンピューティングシステムに特定の処理ステップ、手順、及び／又は動作を実施させるコンピュータプログラムコードを含むことができる。本明細書で開示されるモジュール、構成要素、及び／又は設備は、ドライバ、ライブラリ、インターフェース、ＡＰＩ、ＦＰＧＡ構成データ、ファームウェア（例えば、ＥＥＰＲＯＭに格納されて）及び／又は同様のものとして実装及び／又は具現化することができる。幾つかの実施形態では、本明細書に開示されるモジュール、構成要素、及び／又は設備の一部は、回路、集積回路、処理構成要素、インターフェース構成要素、ハードウェアコントローラ（複数可）、ストレージコントローラ、プログラマブルハードウェア、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、及び／又は同様のものを含むがこれらに限定されない、汎用及び／又はアプリケーション固有のデバイスなどの機械構成要素として具現化される。従って、本明細書に開示されるモジュールは、コントローラ、レイヤ、サービス、エンジン、設備、ドライバ、回路、及び／又は同様のものと呼ぶことができる。
システムメモリ２４０４はまた、データ２４２６を含むことができる。プログラムモジュール２４２０又は他のモジュールによるなどのダイナミックマネージャ２４００によって生成されたデータは、例えば、格納プログラムデータ２４２６としてシステムメモリ２４０４上に格納することができる。格納されたプログラムデータ２４２６は、１又は２以上のデータベースとして編成することができる。
入出力インターフェース２４０６は、１又は２以上の入力デバイス及び／又は１又は２以上の出力デバイスとのインターフェースを容易にすることができる。入力デバイスは、キーボード、マウス、タッチスクリーン、ライトペン、タブレット、マイク、センサ、又はファームウェア及び／又はソフトウェアを伴う他のハードウェアを含むことができる。出力デバイスは、モニタ又は他のディスプレイ、プリンタ、音声又はテキスト合成装置、スイッチ、信号線、又はファームウェア及び／又はソフトウェアを伴う他のハードウェアを含むことができる。
ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２４０８は、他のコンピューティングデバイス及び／又はインターネット及び／又は他のコンピューティング及び／又は通信ネットワークなどのネットワーク２４１２との通信を促進することができる。ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２４０８は、電気システム２４１８への通信経路に（例えば、直接又はネットワーク２４１２を介して）結合することができる（例えば、電気的に結合する）。ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２４０８は、例えば、イーサネット（ＩＥＥＥ ８０２．３）、トークンリング（ＩＥＥＥ ８０２．５）、ファイバ分散データリンクインターフェース（ＦＤＤＩ）、又は非同期転送モード（ＡＴＭ）などの従来のネットワーク接続を備えることができる。更に、ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２４０８は、例えば、インターネットプロトコル（ＩＰ）、転送制御プロトコル（ＴＣＰ）、ＵＤＰ／ＴＣＰを介したネットワークファイルシステム、サーバメッセージブロック（ＳＭＢ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）の共通インターネットファイルシステム（ＣＩＦＳ）、ハイパーテキスト・トランスファー・プロトコル（ＨＴＴＰ）、ダイレクトアクセスファイルシステム（ＤＡＦＳ）、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）、Ｒｅａｌ－Ｔｉｍｅ Ｐｕｂｌｉｓｈ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅ（ＲＴＰＳ）、オープン・システム・インターコネクション（ＯＳＩ）プロトコル、Ｓｉｍｐｌｅ Ｍａｉｌ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＳＭＴＰ）、セキュア・シェル（ＳＳＨ）、セキュア・ソケット・レイヤー（ＳＳＬ）及びその他などの様々なネットワークプロトコルをサポートするように構成することができる。
システムバス２４１０は、１又は２以上のプロセッサ２４０２、メモリ２４０４、入力／出力インターフェース２４０６、及びネットワーク／ＣＯＭインターフェース２４０８を含む、システムの他の構成要素間の通信及び／又は相互作用を促進することができる。
モジュール２４２０は、パラメータセレクタ２４２２及び制御法則アプリケータ２４２４を含むことができる。
パラメータセレクタは、所与の時間セグメントに従って、制御パラメータ集合Ｘからどのパラメータ集合を使用するかを選び出すことができる。
制御法則アプリケータ２４２４は、制御パラメータ集合Ｘから選択されたパラメータ集合を処理し、パラメータの個々の集合を制御変数（又はその値）に変換又は翻訳することができる。制御法則アプリケータ２４２４は、論理及び／又は変換処理を適用し、対応する時間セグメントに対する（制御パラメータ集合Ｘからの）所与のパラメータ集合に基づいて、制御変数の集合に対する値集合を決定することができる。例えば、制御法則アプリケータ２４２４は、図１８に示されるような方法及び／又は論理を適用することができる。
データ２４２６は、構成データ２４２８、プロセス変数２４３０、制御パラメータ２４３２（定義２４３４及び値２４３６を含む）、及び／又は制御変数２４３８（定義２４４０及び値２４４２を含む）を含むことができる。
構成データ２４２８は、電気システム２４１８の制約及び特性を伝達するために、ダイナミックマネージャ２４００に提供され、ダイナミックマネージャ２４００によって受信することができる。
プロセス変数２４３０は、電気システム２４１８からのフィードバックとして受信することができる。プロセス変数２４３０は、典型的には、電気システム２４１８の状態の測定値であり、とりわけ、電気システム２４１８を制御する目的がどの程度満たされているかを決定するために使用される。履歴プロセス変数２４３０は、例えばＨＳＣによって需要を計算するために利用することができ、これは、事前の１５分又は３０分にわたる平均建物電力として計算することができる。ダイナミックマネージャ２４００は、プロセス変数２４３０に基づいて、制御変数の集合に対する制御値の集合を決定することができる。
制御パラメータ２４３２は、今後の時間領域の対応する時間セグメントに対する１又は２以上のパラメータ集合をそれぞれ含む制御パラメータ集合Ｘを備えることができる。制御パラメータ２４３２は、追加的に又は異なるものとして、今後の時間領域のための制御計画を提供することができる。制御パラメータ２４３２は、最適制御パラメータ集合ＸｏｐｔとしてＥＯ２４１４から受信することができる。
制御変数２４３８は、最適制御パラメータ集合Ｘｏｐｔに基づいて、パラメータセレクタ２４２２によって生成することができる。
ダイナミックマネージャ２４００は、ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２４０８を介して及び／又はネットワーク２４１２を介して、ＥＯ２４１４から最適制御パラメータ集合Ｘｏｐｔを受信することができる。また、ダイナミックマネージャ２４００は、電気システム２４１８からネットワーク／ＣＯＭインターフェース２４０８を介して及び／又はネットワーク２４１２を介して、プロセス変数を受信することができる。
ダイナミックマネージャ２４００は、制御変数の集合に対する値を、ネットワーク／ＣＯＭインターフェース２４０８を介して及び／又はネットワーク２４１２を介して電気システム２４１８に提供することができる。
１又は２以上のクライアントコンピューティングデバイス２４１６は、ネットワーク２４１２を介して結合されてもよく、ＥＯ２４１４、ダイナミックマネージャ２４００、及び／又は電気システム２４１８に対する入力を構成、提供、又は同様のことを行うのに使用することができる。
（サイトコントローラの例）
図２５は、幾つかの実施形態による、電力制御システム２５００の信号フロー図である。電力制御システム２５００は、アグリゲーションエンジン２５０２と、サイトコントローラ２５０４と、サイト２５１４に位置する電気システム２５０６の１又は２以上のＤＥＲ２５１２とを含む。サイトコントローラ２５０４は、ストレージ２５１０に動作可能に結合された１又は２以上のプロセッサ２５０８を含む。１又は２以上のプロセッサ２５０８は、上記で議論され、以下でより詳細に議論されるように、サイトコントローラ２５０４の機能を実行するように構成される。幾つかの実施形態では、サイトコントローラ２５０４は、上述したサイトコントローラ１０４、１０６、１０８（図１）、２１６（図２）、５０４（図５）、及び７０４（図７）に類似している。サイトコントローラ２５０４は、１又は２以上のＤＥＲ２５１２と通信するように構成された制御インターフェースを含むことができる。１又は２以上のＤＥＲ２５１２は、制御インターフェースを介して１又は２以上のＤＥＲ２５１２に配信される１又は２以上の制御変数の１又は２以上の制御値によって電気的に制御可能とすることができる。１又は２以上のＤＥＲ２５１２は、１又は２以上のＥＳＳ、１又は２以上の電力発電機、１又は２以上の負荷、或いはこれらの組み合わせを含むことができる。
サイトコントローラ２５０４は、図７～図２４を参照して上述したように、１又は２以上のＤＥＲ２５１２の動作を、及び幾つかの実施形態では、電気システム２５０６の他の電気機器（図示せず）の動作を最適な方法で最適に制御するように構成される。従って、動作中の何れかの所与の瞬間において、サイトコントローラ２５０４は、サイトコントローラ２５０４が最適（例えば、経済的に最適）であると決定した方法で、電気システム２５０６の電気機器を制御している。
幾つかの実施形態では、アグリゲーションエンジン２５０２は、（例えば、電力会社又は他の機関の装置から）アグリゲーション機会情報２５１６を受信するように構成される。アグリゲーション機会情報２５１６は、アグリゲーション機会に準拠するための電力の最小正味変化、準拠に対して提供されるアグリゲーション利益及び／又は非準拠に対するペナルティ、並びに電力の最小正味変化が提供されるべきアグリゲーション機会の１又は２以上の期間を含むことができる。幾つかの実施形態では、アグリゲーションエンジン２５０２自体が、アグリゲーション機会情報２５１６を生成することができる。
アグリゲーションエンジン２５０２は、アグリゲーション操作の電力の最小正味変化に向けてサイト２５１４を電力のサイト変化の提供にコミットさせるかどうか及びどれだけコミットさせるかを決定する際に、サイトコントローラ２５０４を支援するように構成される。サイトコントローラ２５０４は、最適であると決定された方法で電気システム２５０６を既に制御しているので、アグリゲーション操作に参加するためのこの最適動作からの逸脱は、推定上、電気システム２５０６の動作に負の又は望ましくない影響（例えば、経済コストの増加、機器の摩耗及び破損など）を及ぼす。従って、アグリゲーションエンジン２５０２は、アグリゲーション操作の電力の最小正味変化への準拠に向けた電力のサイト変化の寄与のアップショットが、アグリゲーション操作に参加するために最適化された動作から逸脱することに関連する何れかの悪影響を相殺するのに十分であるかどうかをサイトコントローラ２５０４が決定できるように、情報をサイトコントローラ２５０４に提供する。例えば、アグリゲーションエンジン２５０２は、電力の提案のサイト変化を提供するための提案のサイト利益の１又は２以上の集合（例えば、アグリゲーション機会の時間期間内の１又は２以上の期間に対応する）を示す参加機会情報２５２０を生成する（２５１８）。このようにして、サイトコントローラ２５０４は、アグリゲーション操作の準拠に向けて電力のサイト変化を提供することをコミットする見返りとして期待されるある量のサイト利益に関して通知される。
サイトコントローラ２５０４は、参加機会情報２５２０を使用して、アグリゲーション機会の期間中に電力のサイト変化を提供するコミットメントの最適レベルを決定する。これに応じて、サイトコントローラ２５０４は、電力のサイト変化を提供するコミットメントレベルを決定し（２５２８）、サイトコントローラ２５０４がサイト２５１４に提供することをコミットした電力のサイト変化の１又は２以上のコミットメントレベル（例えば、アグリゲーション機会の期間内の１又は２以上の期間に対応する）を示すコミットメント情報２５３０を送信する。
サイトコントローラ２５０４が電力のサイト変化を提供するために行うコミットメントに起因して電気システム２５０６の制御が変化することになる範囲内で、サイトコントローラ２５０４は、コミットした電力のサイト変化を考慮に入れて、最適制御値２５２４の新しい集合を電気システム２５０６に送信することができる。
作動時には、中央コントローラは、アグリゲーション操作の電力の最小正味変化への準拠に向けて電力の提案のサイト変化を提供するための提案のサイト利益を示す参加機会情報２５２０を生成する（２５１８）。幾つかの実施形態では、参加機会情報２５２０は、サイト２５１４がそれ自体で参加することになるインセンティブ操作に対応する。幾つかの実施形態では、参加機会情報２５２０は、サイト２５１４が少なくとも１つの他のサイト（図示せず）と共に参加することになるインセンティブ操作に対応する。幾つかの実施形態では、アグリゲーション操作に関するアグリゲーション機会情報２５１６は、電力事業体（例えば、電力会社、その他）からアグリゲーションエンジン２５０２によって受信されている可能性がある。幾つかの実施形態では、アグリゲーションエンジン２５０２は、それ自体が電力事業体とすることができる。
アグリゲーションエンジン２５０２は、参加機会情報２５２０をサイトコントローラ２５０４に送信する。サイトコントローラ２５０４は、参加機会情報２５２０をストレージ２５１０に格納するように構成される。サイトコントローラ２５０４は、アグリゲーションエンジン２５０２から受信した参加機会情報２５２０に基づいて、電力のサイト変化を提供するコミットメントのレベルを決定する（２５２８）。サイトコントローラ２５０４は、決定されたコミットメントレベルを含むコミットメント情報２５３０を生成する。幾つかの実施形態において、サイトコントローラ２５０４は、参加機会情報２５２０によって示されるように、電力の提案のサイト変化を提供するためのサイト利益を考慮してサイト２５１４の電気システム２５０６の制御を最適化することにより、電力のサイト変化を提供するためのコミットメントレベル２５２８を決定する。
幾つかの実施形態では、電力のサイト変化を提供するコミットメントの決定されたレベルは、電力のサイト変化を提供するためのコミットメントの最適なレベルである。最適なコミットメントレベルとは、一実施形態では、電力のサイト変化を提供するための予測された経済的に最適なコミットメントレベルである。言い換えれば、電力のサイト変化を提供するコミットメントのレベルを決定すること（２５２８）は、対応する利益（例えば、参加機会情報２５２０の提案のサイト利益によって示されるような）と共に電力のサイト変化を提供するための様々なコミットメントのレベルを実施する予測コストを評価（例えば、コスト又は目的関数を使用して）すること、及び最もコスト効率の良いレベルのコミットを選択することを含むことができる。幾つかの実施形態では、サイトコントローラ２５０４は、最適なコミットメントレベルを決定する際に、コスト関数を構築する。コスト関数は、電気システム２５０６を動作させるための予測された経済コストの合計を含むことができる。非限定的な例として、コスト関数は、予測されたＴｏＵ供給料金及び予測された需要料金の合計を含むことができる。また、非限定的な例として、コスト関数は、１又は２以上のＤＥＲ２５１２のうちの少なくとも１つのＤＥＲの劣化（例えば、ＥＳＳ、発電機、その他の劣化）に関連する機器劣化コストと予測されたＴｏＵ供給料金及び予測された需要料金の合計を含むことができる。サイトコントローラ２５０４は、コスト関数を最適化することができる。サイトコントローラ２５０４は、電力のサイト変化を提供するために決定されたコミットメントのレベルを示すコミットメント情報２５３０をアグリゲーションエンジン２５０２に送信する。サイトコントローラ２５０４はまた、コミットメント情報２５３０によって示される電力のサイト変化のコミットメントレベルを実施するために選択された最適制御値２５２４を電気システム２５０６に提供する。最適制御値２５２４は、コミットメント情報２５３０によって示される電力のサイト変化のコミットメントレベルを提供するために、１又は２以上のＤＥＲ２５１２を利用するように電気システム２５０６を制御する。
アグリゲーションエンジン２５０２は、コミットメント情報２５３０を受信し、コミットメント情報２５３０を評価し、電力のサイト変化を提供するために示されたコミットメントのレベルが適切なレベルであるか否かを決定する。アグリゲーションエンジン２５０２が複数のサイトをアグリゲーションしている実施形態では、アグリゲーションエンジン２５０２は、サイトコントローラ２５０４から受け取ったコミットメント情報２５３０及び他のサイトコントローラから受け取った他のコミットメント情報に基づいて、電力のサイト変化を提供するためのコミットメントのアグリゲーションレベル（例えば、示されたコミットメントレベルの各々の合計）を決定することができる。このコミットメントのアグリゲーションレベルは、アグリゲーション操作に準拠する電力の最小正味変化（例えば、アグリゲーション機会情報２５１６によって示される）と比較することができる。具体的な非限定的な例として、コミットメントのアグリゲーションレベルが電力の最小正味変化の周りの範囲内に入るかどうかを決定することができる。幾つかの実施形態では、範囲の最も低い正味の出力変化は、アグリゲーション操作と準拠を保証するために最小の正味の出力変化よりも大きくすることができる。アグリゲーションエンジン２５０２がサイトコントローラ２５０４のみと協働し、他のサイトコントローラとは協働しない実施形態では、アグリゲーションエンジン２５０２は、コミットメント情報２５３０によって示されるコミットメントのレベルを、アグリゲート操作の電力の最小正味変化と、又は電力最小正味変化の周辺の範囲と比較することができる。
アグリゲーションエンジン２５０２が、コミットメントのアグリゲーションレベルが高すぎるか又は低すぎる（例えば、電力の最小正味変化の周りの範囲内に入らない）と決定した場合、アグリゲーションエンジン２５０２は、参加機会情報を更新（２５３６）して、更新した参加機会情報２５２２を生成するよう構成される。例えば、アグリゲーションエンジン２５０２は、提案のサイト利益、電力の提案のサイト変化、又は提案のサイト利益及び電力の提案のサイト変化の両方を調整することができる。コミットメントのアグリゲーションレベルが電力の最小正味変化の周りの範囲よりも小さい場合、参加機会情報を更新すること（２５３６）は、提案のサイト利益と電力の提案のサイト変化との間の比率を増加させることを含むことができる（例えば、提案のサイト利益を増加させる、電力の提案のサイト変化を減少させる、又はその両方によって）。コミットメントのアグリゲーションレベルが電力の最小正味変化の周りの範囲よりも大きい場合、参加機会情報を更新すること（２５３６）は、電力の提案のサイト利益と提案のサイト変化との間の比率を減少させること（例えば、提案のサイト利益を減少させる、電力の提案のサイト変化を増加させる、又はその両方によって）を含むことができる。アグリゲーションエンジン２５０２が参加機会情報２５３６を更新する場合、アグリゲーションエンジン２５０２は更新された参加機会情報２５２２をサイトコントローラ２５０４（及び他のサイトコントローラ）へ送信する。
サイトコントローラ２５０４は、更新された参加機会情報２５２２をストレージ２５１０に格納し、上述したように、コミットメントのレベル２５２８を決定して、電力のサイト変化を提供する。サイトコントローラ２５０４は、この決定されたコミットメントレベルを示すコミットメント情報２５３４をアグリゲーションエンジン２５０２に送信し、１又は２以上のＤＥＲ２５１２を制御し、最適制御値２５２６を電気システム２５０６へ提供するようにする。
アグリゲーションエンジン２５０２は、コミットメント情報２５３０の評価に関して上述したのと同様にコミットメント情報２５３４を評価する。必要に応じて、アグリゲーションエンジン２５０２は、更新（２５３６）、更新された参加機会情報の送信（２５２２）、及びサイトコントローラ２５０４からの対応するコミットメント情報の受信（２５３４）を、アグリゲートコミットメントがアグリゲート操作の電力の最小正味変化の周りの範囲内に収まるまで反復する。
幾つかの実施形態では、アグリゲーションエンジン２５０２が電力の最小正味変化が提供されるか又は提供されないか、及びアグリゲーション操作が準拠されるか又は準拠されないかを決定する何れかの時点で、アグリゲーションエンジン２５０２は、準拠情報２５３２を（公益事業又は他の機関が関与する場合に）公益事業又は他の機関に戻すことができる。準拠情報２５３２は、アグリゲーション操作が準拠されるか否かを示すことができる。
図２５は、サイト２５１４にあるものとしてサイトコントローラ２５０４を示しているが、幾つかの実施形態では、サイト２５１４は、サイト２５１４から遠隔に位置することができ、最適制御値２５２４、２５２６を電気システム２５０６に提供するために１又は２以上のネットワークを介して電気システム２５０６と通信することができる点に留意されたい。
（例示的な実施形態）
以下は、本開示の範囲内の幾つかの例示的な実施形態である。本開示の提供の際の複雑さを避けるために、以下に列挙された実施例の全ては、以下に列挙された実施例の他の全て及び本明細書に開示された他の実施形態と組み合わせ可能なものとして、本明細書で企図されるように別途に明示的に開示される訳ではない。当業者であれば、以下に列挙されたこれらの実施例（及び上記で開示された実施形態）が組み合わせ可能ではないことを理解している場合を除いて、このような実施例及び実施形態が組み合わせ可能であることは、本開示の範囲内で企図される。
実施例１：アグリゲーション機会のアグリゲーション操作を配分するアグリゲーションエンジンであって、上記アグリゲーションエンジンは、
アグリゲーション機会情報を格納するように構成された１又は２以上のデータ記憶装置であって、アグリゲーション機会情報が、アグリゲーション操作に準拠する電力の最小正味変化と、アグリゲーション操作に準拠するよう受信されるアグリゲーション利益とを示す、１又は２以上のデータ記憶装置と；
複数のサイトコントローラと通信するように構成されたサイト通信インターフェースであって、複数のサイトコントローラの各々が、電気システムの動作を経済的に最適化するためにサイトにおける電気システムの１又は２以上の分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）を制御するように構成された、サイト通信インターフェースと；
１又は２以上のデータ記憶装置及びサイト通信インターフェースに動作可能に結合された１又は２以上のプロセッサと；
を備え、１又は２以上のプロセッサが、
サイト通信インターフェースを介して複数のサイトコントローラに配分情報を送信するようにサイト通信インターフェースを制御し、配分情報が、アグリゲーション操作の電力の最小正味変化に準拠することに向けて電力の提案のサイト変化における提案のサイト利益を示すようにし、
複数のサイトコントローラから受信したコミットメント情報を処理し、コミットメント情報が、電力の最小正味変化に対する電力のサイト変化に寄与する複数のサイトコントローラのコミットメントのレベルを示すようにし、
上記複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが上記電力の最小正味変化の周りの所定の範囲外にあることを上記コミットメント情報が示す場合、上記複数のサイトコントローラに、調整された提案のサイト利益、調整された電力の提案のサイト変化、又はその両方を含む更新された配分情報を送信するように上記サイト通信インターフェースを制御する、
ように構成されている、アグリゲーションエンジン。
実施例２：電力のサイト変化を提供するための調整された提案のサイト利益は、複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが所定の範囲より小さい場合、サイト利益より大きく、複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが所定の範囲より大きい場合、サイト利益より小さい、実施例１に記載のアグリゲーションエンジン。
実施例３：提案のサイト利益を受信するための調整された電力の提案のサイト変化は、複数のサイトコントローラのアグリゲートコミットメントが所定の範囲より小さい場合、電力の提案のサイト変化より小さく、複数のサイトコントローラのアグリゲートコミットメントが所定の範囲より大きい場合、サイト利益より大きい、実施例１及び２の何れか１項に記載のアグリゲーションエンジン。
実施例４：１又は２以上のプロセッサは更に、更新された配分情報に応答して複数のサイトコントローラから受信された更新されたコミットメント情報を処理するように構成され、更新されたコミットメント情報は、電力の最小正味変化に寄与するための複数のサイトコントローラのコミットメントの更新レベルを示す、実施例１～３の何れか１つに記載のアグリゲーションエンジン。
実施例５：上記配分情報によって示される提案のサイト利益は、将来の期間の時点について、将来の期間にわたって変化する提案のサイト利益を含む、実施例１に記載のアグリゲーションエンジン。
実施例６：提案のサイト利益は、将来の期間にわたる電力需要の予想変動に基づいて、将来の期間にわたって変化する、実施例５に記載のアグリゲーションエンジン。
実施例７：提案のサイト利益は、電力に対する予想需要が増加している期間中に増加し、電力に対する予想需要が減少している期間中に減少する、実施例６に記載のアグリゲーションエンジン。
実施例８：１又は２以上のプロセッサは、将来の期間中に複数のサイトコントローラによって提供されるフィードバックに基づいて、提案のサイト利益を動的に更新するように構成される、実施例５～６の何れか１つに記載のアグリゲーションエンジン。
実施例９：配分情報によって示される提案のサイト利益は、将来の期間に対して適用される一定の提案のサイト利益を含む、実施例１～５及び８の何れか１つに記載のアグリゲーションエンジン。
実施例１０：１又は２以上のプロセッサは、将来の期間中に複数のサイトコントローラによって提供されるフィードバックに基づいて、一定の提案のサイト利益を動的に更新するように構成される、実施例９に記載のアグリゲーションエンジン。
実施例１１：アグリゲーション機会を提供する機関の機関デバイスと通信するように構成された機関インターフェースを更に備え、機関インターフェースは、機関デバイスからアグリゲーション機会情報を受信するように構成されている、実施例１～１０の何れか１つに記載のアグリゲーションエンジン。
実施例１２：１又は２以上のプロセッサは、準拠情報を機関デバイスに送信するように機関インターフェースを制御するよう構成され、準拠情報は、アグリゲーション操作が準拠されるかどうかを示す、実施例１１に記載のアグリゲーションエンジン。
実施例１３：１又は２以上のプロセッサは、コミットメント情報及び配分情報に基づいて、アグリゲート操作に準拠するコストを決定するように更に構成されている、実施例１～１２の何れか１つに記載のアグリゲーションエンジン。
実施例１４：１又は２以上のプロセッサは、アグリゲーション操作に準拠することの決定されたコストから非準拠に関連する何れかのペナルティを差し引いたものがアグリゲーション利益よりも大きい場合、アグリゲーション操作に準拠しないことを決定するように構成されている、実施例１３に記載のアグリゲーションエンジン。
実施例１５：１又は２以上のプロセッサは、アグリゲーション操作に準拠することの決定されたコストがアグリゲーション利益よりも大きい場合、アグリゲーション操作に準拠しないことを決定するように構成される、実施例１３に記載のアグリゲーションエンジン。
実施例１６：電力の最小正味変化からの所定の範囲の最小値は、電力の最小正味変化にサイト変化を寄与するコミットメントのレベルをサイトコントローラの１又は２以上が実現できないことを補償するため電力の最小正味変化の超過を含む、実施例１～１５の何れか１つに記載のアグリゲーションエンジン。
実施例１７：電気システムコントローラであって、
サイトにおける電気システムの１又は２以上の分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）と通信するように構成された電気システムインターフェースであって、１又は２以上のＤＥＲが、電気システムインターフェースを介して電気的に制御可能である、電気システムインターフェースと、
アグリゲーションエンジンと通信するように構成されたアグリゲーションインターフェースであって、アグリゲーションエンジンが、サイト及び１又は２以上の他のサイトの間のアグリゲーション操作の負担及び利益の配分を容易にするために１又は２以上の他のサイトで１又は２以上の他の電気システムコントローラとの通信する、アグリゲーションインターフェースと、
アグリゲーションインターフェースを介してアグリゲーションエンジンから受信した配分情報を格納するように構成された１又は２以上のデータ記憶装置であって、配分情報が、アグリゲーション操作の電力の最小正味変化の準拠に向けて電力の提案のサイト変化を提供するための提案のサイト利益を示す、データ記憶装置と、
１又は２以上のプロセッサと、
を備え、
上記１又は２以上のプロセッサは、
電力のサイト変化に寄与する電気システムコントローラのコミットメントのレベルを示すコミットメント情報を生成し、コミットメントのレベルが、電気システムを動作させるコストの経済的最適化に基づいて決定され、コストの経済的最適化が、コミットメントのレベルのコスト及び対応するサイト利益を考慮するようにし、
コミットメント情報をアグリゲーションエンジンに送信するようアグリゲーションインターフェースを制御し、
電気システムインターフェースを介して、電力のサイト変化のコミットされたレベルを提供するように１又は２以上のＤＥＲを制御する、
ように構成される、
電気システムコントローラ。
実施例１８：１又は２以上のプロセッサは、１又は２以上の電力発電機を動作させることによって、電力のサイト変化のコミットされたレベルを提供するために１又は２以上のＤＥＲを制御するように構成される、実施例１７に記載の電気システムコントローラ。
実施例１９：１又は２以上のプロセッサは、１又は２以上のエネルギー貯蔵システムから電力を放電することによって、電力のサイト変化のコミットされたレベルを提供するように１又は２以上のＤＥＲを制御するように構成される、実施例１７及び１８の何れか１つに記載の電気システムコントローラ。
実施例２０：１又は２以上のプロセッサは、１又は２以上の電力発電機を動作させることによって、電力のサイト変化のコミットされたレベルを提供するように１又は２以上のＤＥＲを制御するように構成されている、実施例１７～１９の何れか１つに記載の電気システムコントローラ。
実施例２１：１又は２以上のプロセッサは更に、アグリゲーションインターフェースを介して受信された更新された配分情報に応答して更新されたコミットメント情報を生成し、更新されたコミットメント情報をアグリゲーションエンジンに送信するようアグリゲーションインターフェースを制御し、更新されたコミットメント情報に従って電力のサイト変化の更新されたレベルの電力を提供するように電気システムインターフェースを介して１又は２以上のＤＥＲを制御する、ように構成されている、実施例１７～２０の何れか１つに記載の電気システムコントローラ。
実施例２２：分散型電力システムであって、
複数のサイトコントローラであって、各々が、サイトに位置する電気システムの１又は２以上の分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）を制御するように構成される、複数のサイトコントローラと、
アグリゲーションエンジンと、
を備え、
上記アグリゲーションエンジンが、
複数のサイトコントローラに配分情報を送信し、上記配分情報が、アグリゲーション操作の電力の最小正味変化に準拠することに向けて電力の提案のサイト変化を提供するための提案のサイト利益を示し、
複数のサイトコントローラからコミットメント情報を受信し、上記コミットメント情報が、電力の最小正味変化に向けて電力のサイト変化に寄与する複数のサイトコントローラのコミットメントのレベルを示し、
上記複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが上記電力の最小正味変化の周りから所定の範囲外であることを上記コミットメント情報が示す場合、上記複数のサイトコントローラに更新された配分情報を送信する、
ように構成される、
分散型電力システム。
実施例２３：上記更新された配分情報は、上記電力の提案のサイト変化を提供するための更新された提案のサイト利益を含み、上記更新された提案のサイト利益は、複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが所定の範囲より小さい場合、提案のサイト利益より大きく、複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが所定の範囲より大きい場合、提案のサイト利益より小さい、実施例２２に記載の分散型電力システム。
実施例２４：上記更新された配分情報は、複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが所定の範囲よりも大きい場合、電力の提案のサイト変化より大きい更新された電力のサイト変化を含み、複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが所定の範囲よりも小さい場合、上記提案されたサイト利益よりも小さい更新された電力のサイト変化を含む、実施例２２及び２３の何れか１つに記載の分散型電力システム。
実施例２５：複数のサイトコントローラの各サイトコントローラは、１又は２以上のＤＥＲを動作させるコストの最適化に基づいてコミットメント情報を生成するように構成され、最適化は、電力のサイト変化を提供するためにコミットメントのレベルを実施するコスト、提案のサイト利益、及びアグリゲーション操作に非参加であることに対応するコスト及び利益を考慮する、実施例２２～２４の何れか１つに記載の分散電力システム。
実施例２６：アグリゲーション機会のアグリゲーション操作を配分するためにアグリゲーションエンジンを動作させる方法であって、
アグリゲーション操作に準拠する電力の最小正味変化とアグリゲーション操作に準拠するよう受信されるアグリゲーション利益とを示すアグリゲーション機会情報を１又は２以上のデータ記憶装置に記憶するステップと、
サイト通信インターフェースを介して複数のサイトコントローラと通信するステップであって、複数のサイトコントローラの各々が、電気システムの動作を経済的に最適化するためにあるサイトにおいて電気システムの１又は２以上の分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）を制御するように構成される、ステップと、
サイト通信インターフェースを介して複数のサイトコントローラに配分情報を送信するようサイト通信インターフェースを制御するステップであって、配分情報が、アグリゲーション操作の電力の最小正味変化に準拠することに向けて電力の提案のサイト変更を提供するための提案のサイト利益を示す、ステップと、
複数のサイトコントローラから受信したコミットメント情報を処理するステップであって、上記コミットメント情報が、上記電力の最小正味変化に電力のサイト変化を寄与するための複数のサイトコントローラのコミットメントのレベルを示す、ステップと、
複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが上記電力の最小正味変化の周りの所定の範囲外にあることを上記コミットメント情報が示す場合、調整された提案のサイト利益、電力の調整された提案のサイト変化又はその両方を含む更新された配分情報を複数のサイトコントローラに送信するように上記サイト通信インターフェースを制御するステップと、
を含む、方法。
実施例２７：電力のサイト変化を提供するための調整された提案のサイト利益は、複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが所定の範囲より小さい場合にサイト利益より大きく、又は複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが所定の範囲より大きい場合にサイト利益より小さい、実施例２６に記載の方法。
実施例２８：提案のサイト利益を受信するための調整された電力の提案のサイト変化は、複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが所定の範囲より小さい場合、電力の提案のサイト変化より小さく、或いは複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが所定の範囲より大きい場合、サイト利益より大きい、実施例２６に記載の方法。
実施例２９：更新された配分情報に応答して、複数のサイトコントローラから受信された更新されたコミットメント情報を処理するステップを更に含み、更新されたコミットメント情報が、電力の最小正味変化に寄与するための複数のサイトコントローラのコミットメントの更新レベルを示す、実施例２６に記載の方法。
実施例３０：上記配分情報によって示される提案のサイト利益は、将来の期間の時点において、将来の期間にわたって変化する提案のサイト利益を含む、実施例２６に記載の方法。
実施例３１：提案されたサイト利益は、将来の期間にわたる電力需要の予想変動に基づいて、将来の期間にわたって変化する、実施例３０に記載の方法。
実施例３２：提案のサイト利益は、電力に対する予想需要が増加する期間中に増加し、電力に対する予想需要が減少する期間中に減少する、実施例３１に記載の方法。
実施例３３：将来の期間中に複数のサイトコントローラによって提供されるフィードバックに基づいて、提案のサイト利益を動的に更新するステップを更に含む、実施例３０に記載の方法。
実施例３４：上記配分情報によって示される提案のサイト利益は、将来の期間に適用される一定の提案のサイト利益を含む、実施例２６に記載の方法。
実施例３５：将来の期間中に複数のサイトコントローラによって提供されるフィードバックに基づいて、一定の提案のサイト利益を動的に更新するステップを更に含む、実施例３４に記載の方法。
実施例３６：アグリゲーション機会を提供する機関の機関デバイスからアグリゲーション機会情報を受信するステップを更に含む、実施例２６に記載の方法。
実施例３７：準拠情報を機関装置に送信するステップを更に含み、上記準拠情報は、アグリゲーション操作が準拠されるかどうかを示す、実施例３６に記載の方法。
実施例３８：コミットメント情報及び配分情報に基づいて、アグリゲーション操作に準拠するコストを決定するステップを更に含む、実施例２６に記載の方法。
実施例３９：アグリゲーション操作に準拠する決定されたコストから非準拠に関連する何れかのペナルティを差し引いたものがアグリゲーション利益より大きい場合、アグリゲーション操作に準拠しないことを決定するステップを更に含む、実施例３８に記載の方法。
実施例４０：アグリゲーション操作に準拠する決定されたコストが、アグリゲーション利益よりも大きい場合、アグリゲーション操作に準拠しないことを決定するステップを更に含む、実施例３８に記載の方法。
実施例４１：電力の最小正味変化からの所定の範囲の最小値は、サイトコントローラの１又は２以上が電力の最小正味変化にサイトの変化を寄与するコミットメントのレベルを実現できないことを補償するために、電力の最小正味変化の超過分を含む、実施例２６に記載の方法。
実施例４２：電気システムコントローラを制御する方法であって、本方法は、
あるサイトにおいて電気システムの１又は２以上の分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）と通信するステップであって、１又は２以上のＤＥＲは電気システムインターフェースを介して電気的に制御可能である、ステップと、
アグリゲーションインターフェースを介してアグリゲーションエンジンと通信するステップであって、アグリゲーションエンジンが、サイト及び１又は２以上の他のサイトの間でアグリゲーション操作の負担及び利益の配分を容易にするために、１又は２以上の他のサイトにおける１又は２以上の他の電気システムコントローラと通信している、ステップと、
アグリゲーションインターフェースを介してアグリゲーションエンジンから受信した配分情報を１又は２以上のデータ記憶装置に記憶するステップであって、配分情報が、アグリゲーション操作の電力の最小正味変化の準拠に向けて電力の提案されたサイト変化を提供するための提案のサイト利益を示す、ステップと、
電力のサイト変化に寄与するための電気システムコントローラのコミットメントのレベルを示すコミットメント情報を生成するステップであって、コミットメントのレベルが、電気システムを動作させるコストの経済的最適化に基づいて決定され、コストの経済的最適化は、コミットメントのレベルのコスト及び対応するサイト利益を考慮する、ステップと、
コミットメント情報をアグリゲーションエンジンに送信するようにアグリゲーションインターフェースを制御するステップと、
電力のサイト変化のコミットメントレベルを提供するために電気システムインターフェースを介して、１又は複数のＤＥＲを制御するステップと、
を含む。
実施例４３：１又は２以上の電力発電機を動作させることによって、電力のサイト変化のコミットされたレベルを提供するように１又は２以上のＤＥＲを制御するステップを更に含む、実施例４２に記載の方法。
実施例４４：１又は２以上のエネルギー貯蔵システムから電力を放電することによって、電力のサイト変化のコミットされたレベルを提供するように１又は２以上のＤＥＲを制御するステップを更に含む、実施例４２の方法。
実施例４５：１又は２以上の発電機を動作させることによって、電力のサイト変化のコミットされたレベルを提供するように１又は２以上のＤＥＲを制御するステップを更に含む、実施例４２に記載の方法。
実施例４６：アグリゲーションインターフェースを介して受信された更新された配分情報に応答する更新されたコミットメント情報を生成するステップと、更新されたコミットメント情報をアグリゲーションエンジンに送信するようアグリゲーションインターフェースを制御するステップと、電気システムインターフェースを介して、更新されたコミットメント情報に従って電力のサイト変化の更新されたレベルを提供するよう１又は２以上のＤＥＲを制御するステップと、を更に含む、実施例４２の方法。
実施例４７：分散型電力システムを制御する方法であって、
複数のサイトコントローラであって、各々が、サイトに位置する電力システムの１又は２以上の分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）を制御するように構成される、複数のサイトコントローラと、
アグリゲーションエンジンと、
を備え、
上記アグリゲーションエンジンが、
複数のサイトコントローラに配分情報を送信し、上記配分情報が、アグリゲーション操作の電力の最小正味変化に準拠することに向けて電力の提案のサイト変化を提供するための提案のサイト利益を示すようにし、
複数のサイトコントローラからコミットメント情報を受信し、上記コミットメント情報が、電力の最小正味変化に向けて電力のサイト変化に寄与するための複数のサイトコントローラのコミットメントのレベルを示すようにし、
上記複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが電力の最小正味変化の周りから所定の範囲外であることを上記コミットメント情報が示す場合、上記複数のサイトコントローラに更新された配分情報を送信する、
ように構成される、
方法。
実施例４８：更新された配分情報は、電力の提案されたサイト変化を提供するための更新された提案のサイト利益を含み、更新された提案のサイト利益は、複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが所定の範囲より小さい場合、提案のサイト利益より大きく、複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが所定の範囲より大きい場合、提案のサイト利益より小さい、実施例４７に記載の方法。
実施例４９：更新された配分情報は、上記複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが上記所定の範囲よりも大きい場合、電力の提案されたサイトの変化よりも大きい電力の更新された提案のサイト変化を含み、上記複数のサイトコントローラのアグリゲーションコミットメントが所定の範囲よりも小さい場合、上記サイト利益よりも小さい電力の更新された提案のサイト変化を含む、実施例４７に記載の方法。
実施例５０：複数のサイトコントローラの各サイトコントローラは、１又は２以上のＤＥＲを動作させるコストの最適化に基づいてコミットメント情報を生成し、最適化は、電力のサイト変化を提供するためにコミットメントのレベルを実施するコストと、提案のサイト利益、及びアグリゲーション操作に参加しないことに対応するコストと利益を考慮する、実施例４７に記載の方法。
実施例５１：実施例２６～５０の何れか１つに記載の方法の少なくとも一部を実行する手段。
実施例５２：そこに格納されたコンピュータ可読命令を含む１又は２以上のコンピュータ可読媒体であって、コンピュータ可読命令は、実施例２６～５０の何れか１つによる方法の少なくとも一部を実行するように１又は２以上のプロセッサに指示するよう構成される、１又は２以上のコンピュータ可読媒体。
実施例５３：コンピュータ可読媒体は、１又は２以上の非一時的のコンピュータ可読媒体を含む、実施例５２に記載の１又は２以上のコンピュータ可読媒体。
実施例５４：電力を変化させる要求に対するアグリゲーション応答を協働するアグリゲーションエンジンであって、上記アグリゲーションエンジンは、１又は２以上のサイトの電力（消費又は生成）を変化させる要求を記述するパラメータを格納するメモリであっって、上記パラメータは、上記要求に準拠するための電力の目標変化を含む、メモリと、上記メモリに動作可能に結合された１又は２以上のプロセッサと、を備え、
上記１又は２以上のプロセッサは、
１又は２以上のサイトのうちの１つのサイトにある電気システムの１又は２以上の分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）を各々が制御する複数のサイトコントローラに参加機会情報を送信して、参加機会情報に基づいて電気システムの動作を（例えば、経済的に）最適化し、参加機会情報が、電力のアグリゲーション変化を電力の目標変化に近づけることに寄与するための電力のサイト変化に関する１又は２以上のパラメータを示し、電力のサイト変化に関する関連の利益を示し、
上記複数のサイトコントローラの各々から、上記電力の目標変化に向けた上記電力のアグリゲーション変化に近づけることに寄与する電力のサイト変化のレベルを示すコミットメント情報を受信し、
上記コミットメント情報から上記電力のアグリゲーション変化を決定し、
上記コミットメント情報に基づいて上記参加機会情報を必要に応じて（要求に準拠するためにサイトへの利益の最小合計で電力の目標変化の実現に向けて）修正する、
ことを電力のアグリゲーション変化が電力の目標変化の閾値内になるまで反復的に行う、ことを特徴とするアグリゲーションエンジン。
実施例５５：電力を変化させる要求を記述するパラメータは、開始日時を含む、実施例５４に記載のアグリゲーションエンジン。
実施例５６：電力を変化させる要求を記述するパラメータは、終了日時を含む、実施例５４～５５の何れかに記載のアグリゲーションエンジン。
実施例５７：電力を変化させる要求を記述するパラメータは、要求期間を含む、実施例５４～５６の何れかに記載のアグリゲーションエンジン。
実施例５８：上記１又は２以上のプロセッサは、電力のサイト変化に対する関連の利益を変化させることにより、上記参加機会情報を修正する、実施例５４～５７の何れかに記載のアグリゲーションエンジン。
実施例５９：１又は２以上のプロセッサは、１又は２以上のサイトに対する最小のアグリゲーション利益で電力の目標変化を実現することに向けて、必要に応じて機会情報を修正する、実施例５８に記載のアグリゲーションエンジン。
実施例６０：１又は２以上のプロセッサは、電力のアグリゲーション変化を増加させようとし、１又は２以上のサイトに対するアグリゲーション利益を減少させようとすることによって、目標変化を実現することを最適化するように機会情報を修正する、実施例５８～５９の何れかに記載のアグリゲーションエンジン。
実施例６１：１又は２以上のプロセッサは、電力のアグリゲーション変化を最大化し、上記１又は２以上のサイトに対するアグリゲーション利益を最小化しようとすることによって、目標変化を実現することを最適化するように上記機会情報を修正する、実施例５４～６０の何れかに記載のアグリゲーションエンジン。
実施例６２：１又は２以上のプロセッサは、電力のサイト変化を最大化し、関連の利益を最小化しようとすることによって、目標変化を実現することを最適化するように上記機会情報を修正する、実施例５４～６１の何れかに記載のアグリゲーションエンジン。
実施例６３：参加機会情報は、電力のサイト変化に対する関連の利益が、将来の期間の時点においてどのように変化するかを示す、実施例５８～６２の何れかに記載のアグリゲーションエンジン。
実施例６４：関連の利益は、将来の期間にわたる電力需要の予想変動に基づいて、将来の期間にわたって変化する、実施例６３に記載のアグリゲーションエンジン。
実施例６５：電力を変化させる要求を記述する上記パラメータは、電力のアグリゲーション変化を電力の目標変化に近づけることによって、電力を変化させる要求に準拠するために受信されるアグリゲーション利益を含む、実施例５８～６４の何れかに記載のアグリゲーションエンジン。
実施例６６：１又は２以上のサイトに対する関連の利益の合計は、上記アグリゲーション利益より小さい、実施例６５に記載のアグリゲーションエンジン。
実施例６７：１又は２以上のサイトに対する関連の利益が金銭である、実施例６５のアグリゲーションエンジン。
実施例６８：電力を変化させる要求に対するアグリゲーション応答を協働するコンピュータ実装方法であって、上記方法は、１又は２以上のサイトの電力を変化させる要求を記述するパラメータを受信し、上記パラメータが、上記要求に準拠するための電力の目標変化を含むステップと、電力のアグリゲーション変化が電力の目標変化の閾値内になるまで、１又は２以上のサイトのうちの１つのサイトにある電気システムの１又は２以上の分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）を制御する複数のサイトコントローラに参加機会情報を送信して、参加機会情報に基づいて電気システムの動作を最適化し、参加機会情報が、電力のアグリゲーション変化を目標変化に近づけることに寄与する電力のサイト変化に関する１又は２以上のパラメータを示し、電力のサイト変化に対する関連の利益を示すこと、複数のサイトコントローラの各々から、上記電力の目標変化に向けた上記電力のアグリゲーション変化に近づけることに寄与する電力のサイト変化のレベルを示すコミットメント情報を受信すること、上記コミットメント情報から上記電力のコミットメントのアグリゲーション変化を決定すること、及び上記コミットメント情報に基づいて、要求に準拠するためサイトに対する利益の最小合計で上記電力の目標変化を実現することに向けて、必要に応じて上記参加機会情報を修正すること、を反復的に行うステップと、
を含む。
実施例６９：参加機会情報を修正することは、電力のサイト変化に対する関連の利益を変化させることを含む、実施例６８に記載の方法。
実施例７０：参加機会情報を修正することが、１又は２以上のサイトに対する最小のアグリゲーション利益で電力の目標変化を実現することに向けて必要に応じて機会情報を修正することを含む、実施例６９の方法。
実施例７１：参加機会情報を修正することは、電力のアグリゲーション変化を増加させようとし、１又は２以上のサイトに対するアグリゲーション利益を減少させようとすることによって、目標変化を実現することを最適化するように機会情報を修正することを含む、実施例６９に記載の方法。
実施例７２：参加機会情報を修正することは、電力のアグリゲーション変化を最大化し、１又は２以上のサイトに対するアグリゲーション利益を最小化しようとすることによって目標変化を実現することを最適化するように機会情報を修正することを含む、実施例６９に記載の方法。
実施例７３：参加機会情報を修正することは、電力のサイト変化を最大化し、関連の利益を最小化しようとすることによって、目標変化を実現することを最適化するように機会情報を修正することを含む、実施例６９～７２の何れかに記載の方法。
実施例７４：参加機会情報は、電力のサイト変化に対する関連の利益が、将来の期間の時点においてどのように変化するかを示す、実施例６８～７３の何れかに記載の方法。
実施例７５：関連の利益は、将来の期間にわたる電力需要の予想変動に基づいて、将来の期間にわたって変化する、実施例７４に記載の方法。
実施例７６：電力を変化させる要求を記述するパラメータは、電力のアグリゲーション変化を電力の目標変化に近づけることによって電力を変化させる要求に準拠するために受信されるアグリゲーション利益を含む、実施例６８～７５の何れかに記載の方法。
実施例７７：上記１又は２以上のサイトに対する関連の利益の合計は、上記アグリゲーション利益よりも小さい、実施例７６に記載の方法。
実施例７８：電気システムコントローラであって、
サイトにおける電気システムの１又は２以上の分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）と通信するように構成された電気システムインターフェースであって、１又は２以上のＤＥＲは、電気システムインターフェースを介して電気的に制御可能である、電気システムインターフェースと、
アグリゲーションエンジンと通信するように構成されたアグリゲーションインターフェースであって、アグリゲーションエンジンは、サイトを含む複数のサイトにて複数の電気システムコントローラと通信して、アグリゲーション機会に対しアグリゲーション応答を協働し、アグリゲーション機会が、複数のサイトのうちの１又は２以上のサイトの電力を変化させる要求を記述するパラメータを含み、パラメータが、要求に準拠する電力の目標変化を含む、アグリゲーションインターフェースと、
１又は２以上のプロセッサと、
を備え、
上記１又は２以上のプロセッサが、
（例えば、アグリゲーションインターフェースを介して）アグリゲーションエンジンから受信した参加機会情報に基づいて、今後の時間領域にわたって電気システムの動作を制御するための拡張制御計画を決定し、参加機会情報が、電力のアグリゲーション変化を電力の目標変化に近づけることに寄与する電力のサイト変化に関する１又は２以上のパラメータを示し、電力のサイト変化に対する関連の利益を示すようにし、１又は２以上のプロセッサが、電力のサイト変化へのコミットメントのレベルのコスト及び関連の利益の両方に基づいて拡張制御計画を決定し、電気システムインターフェースを介して、拡張制御計画に従って１又は２以上のＤＥＲを制御し、レベル（例えば、量又は大きさ）に寄与させるようにし、コミットメント情報に基づいて、要求に準拠するためにサイトに対する利益の最小限の合計で電力の目標変化を実現することに向けて、必要に応じて参加機会情報をアグリゲーションエンジンが調整できるように寄与されている電力のサイト変化のレベルを示すコミットメント情報をアグリゲーションエンジンに伝達する、ように構成される、電気システムコントローラ。
実施例７９：１又は２以上のプロセッサは、電力のサイト変化に対するコミットメントのレベルのコストと関連の利益の両方を最適化する最適拡張制御計画を決定することによって、拡張制御計画を決定する、実施例７８に記載の電気システムコントローラ。
実施例８０：１又は２以上のプロセッサは、電気システムを動作させるコスト要素の合計を含むコスト関数を構築し、コスト関数に対して最適化アルゴリズムを実行することによって、最適拡張制御プランを決定し、コスト要素は、電力のサイト変化に対するコミットメントレベルのコスト及び関連の利益との両方のコスト要素を含む、実施例７９に記載の電気システムコントローラ。
実施例８１：１又は２以上の分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）を有する電気システムを含むサイトを制御するコンピュータ実装方法であって、本方法は、
アグリゲーションエンジンから参加機会情報を受信するステップ（例えば、アグリゲーションエンジンインターフェースを介して）であって、アグリゲーションエンジンは、上記サイトを含む複数のサイトにて複数の電気システムコントローラと通信して、アグリゲーション機会に対するアグリゲーション応答を協働し、上記アグリゲーション機会は、上記複数のサイトのうちの１又は２以上のサイトの電力を変化させる要求及び上記要求に準拠するための電力の目標変更を提供し、上記参加機会情報は、電力のアグリゲーション変化を電力の目標変更に向けて近づけるのに寄与するための電力のサイト変化に関する１又は２以上のパラメータを示し、電力のサイト変化に対する関連の利益を示すステップと、電力のサイト変化に対するコミットメントのレベルのコストと、参加機会情報によって提供される関連の利益との両方に基づいて、今後の時間領域にわたって電気システムの動作を制御するための拡張制御計画を決定し、電気システムインターフェースを介して、拡張制御計画に従って、電気システムの１又は２以上のＤＥＲを制御して、電力のアグリゲーション変化に向けてサイト変化のレベルを寄与させるステップと、
上記コミットメント情報に基づいて、上記要求に準拠するために上記サイトに対する利益の最小限の合計で上記電力の目標変化を実現することに向けて必要に応じて上記参加機会情報をアグリゲーションエンジンが調整できるように寄与されている電力のサイト変化のレベルを示すコミットメント情報を上記アグリゲーションエンジンに伝達するステップと、を有する。
実施例８２：拡張制御計画を決定することは、電力のサイト変化に対するコミットメントのレベルのコスト及び関連の利益の両方を最適化する最適拡張制御計画を決定することを含む、実施例８１に記載の方法。
実施例８３：最適な拡張制御計画を決定することは、電気システムを動作させるコスト要素の合計を含むコスト関数を構築し、コスト関数に対して最適化アルゴリズムを実行することを含み、コスト要素は、電力のサイト変化へのコミットメントレベルのコスト及び関連の利益の両方に対するコスト要素を含む、実施例８２に記載の方法。
実施例８４：アグリゲーション機会に応答するためにアグリゲーション操作を協働するアグリゲーションエンジンであって、アグリゲーション操作を実現するために達成すべき電力の目標変化を示すアグリゲーション機会情報を格納するメモリと、メモリに動作可能に結合された１又は２以上のプロセッサと、を備え、
上記１又は２以上のプロセッサは、電力のアグリゲーション変化が電力の目標変化の閾値内にない間、
機会情報に基づいて電気システムの動作を最適化するためにサイトにおける電気システムの１又は２以上の分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）を各々が制御する複数のサイトコントローラに機会情報を送信し、機会情報は、電力のアグリゲーション変化を電力の目標変化に近づけることに寄与する電力のサイト変化に関する１又は２以上のパラメータを示し、電力のサイト変化に対する関連の利益を示し、電力のアグリゲーション変化を電力の目標変化に向けて近づけることに寄与する電力のサイト変化量を示す複数のサイトコントローラの各々からコミットメント情報を受信し、上記コミットメント情報から上記電力のアグリゲーション変化を決定し、上記コミットメント情報に基づいて、上記電力の目標変化を実現しこれによって上記アグリゲーション操作を実現することに向けて必要に応じて機会情報を修正する、ことを反復的に行う、ことを特徴とするアグリゲーションエンジン。
実施例８５：アグリゲーション機会は更に、アグリゲーション操作に準拠するよう受信されるアグリゲーション利益を示す、実施例８４に記載のアグリゲーションエンジン。
記載された特徴、動作、又は特性は、１又は２以上の実施形態において多種多様な異なる構成で配置及び設計され、及び／又は何れかの好適な方法で組み合わされることができる。従って、システム及び方法の実施形態の詳細な説明は、請求項に記載された本開示の範囲を限定することを意図しておらず、単に本開示の実施可能な実施形態を表している。更に、開示された実施形態に関連して記載された方法のステップ又は動作の順序は、当業者には明らかであるように変えることができることは容易に理解されるであろう。従って、図面又は詳細な説明における何れかの順序は、単に例示の目的であり、順序を要求するように指定されない限り、要求の順序を示唆するものではない。
実施形態は、汎用又は特定用途のコンピュータ（又は他の電子デバイス）によって実行される機械実行可能な命令で具現化することができる様々なステップを含むことができる。或いは、ステップは、ステップを実行するための特定の論理を含むハードウェア構成要素によって、又はハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアの組み合わせによって実行することができる。
実施形態はまた、本明細書に記載されたプロセスを実行するためにコンピュータ（又は他の電子デバイス）をプログラムするのに使用できる命令をそこに格納させたコンピュータ可読記憶媒体を含む、コンピュータプログラム製品として提供することができる。コンピュータ可読記憶媒体は、限定ではないが、ハードドライブ、フロッピーディスク、光ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気又は光カード、固体メモリデバイス、又は電子命令を格納するのに好適な他のタイプの媒体／機械可読媒体を含むことができる。
本明細書で使用される場合、ソフトウェアモジュール又は構成要素は、メモリデバイス及び／又はコンピュータ可読記憶媒体内に位置する何れかのタイプのコンピュータ命令又はコンピュータ実行可能コードを含むことができる。ソフトウェアモジュールは、例えば、１又は２以上のタスクを実行する、又は特定の抽象データタイプを実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造、その他として編成することができるコンピュータ命令の１又は２以上の物理的又は論理的ブロックを含むことができる。
特定の実施形態では、特定のソフトウェアモジュールは、メモリデバイスの異なる場所に格納された異なる命令を含むことができ、これらはモジュールの記載された機能を共に実装する。実際に、モジュールは、単一の命令又は多くの命令を含むことができ、また、複数の異なるコードセグメント、異なるプログラム間、及び複数のメモリデバイスにわたって分散することができる。幾つかの実施形態は、通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが実行される分散コンピューティング環境で実施することができる。分散コンピューティング環境では、ソフトウェアモジュールは、ローカル及び／又はリモートのメモリストレージデバイスに配置することができる。また、データベースレコードに結び付けられ又はレンダリングされるデータは、同じメモリデバイスに又は複数のメモリデバイスにわたって常駐することができ、ネットワークを介してデータベース内のレコードのフィールドに共にリンクすることができる。
上述の明細書は、最良の態様を含む様々な実施形態を参照して記載されている。しかしながら、当業者であれば、本開示の範囲及び本発明の基本原理から逸脱することなく、様々な修正及び変更を行うことができることは理解される。従って、本開示は、限定的な意味ではなく例示的な意味で捉えられるべきであり、全てのこのような修正は、その範囲内に含まれることが意図される。同様に、恩恵、他の利点、及び問題に対する解決策は、様々な実施形態に関して上述されてきた。しかしながら、恩恵、利点、問題に対する解決策、及び、何れかの恩恵、利点、又は解決策を生じさせるか又はより顕著にすることができる何れかの要素は、重要な、所要の、又は必須の特徴又は要素として解釈すべきではない。
本明細書で使用される場合、用語「ｃｏｍｐｒｉｓｅ」、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」、又は他の変形形態は、要素のリストを含むプロセス、方法、物品、又は装置が、これらの要素のみを含むのではなく、明示的にリストされていない他の要素又はかかるプロセス、方法、物品、又は装置に固有の要素を含むことができるように、非排他的な包含を保護することが意図される。また、本明細書で使用される場合、用語「結合」、「カップリング」又はその何れかの他の変形形態は、物理的接続、電気接続、磁気接続、光接続、通信接続、機能接続、及び／又は何れかの他の接続を保護することを意図している。
本開示の原理は、記憶媒体に具現化されたコンピュータ可読プログラムコード手段を有する有形のコンピュータ可読記憶媒体上のコンピュータプログラム製品に反映することができる。磁気記憶装置（ハードディスク、フロッピーディスク及び同様のもの）、光学記憶装置（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク及び同様のもの）、フラッシュメモリ、及び／又は同様のものを含む、何れかの好適なコンピュータ可読記憶媒体を利用することができる。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、特定用途コンピュータ、又は他のプログラム可能なデータ処理装置にロードされて機械を生成することができ、コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置上で実行される命令が、指定された機能を実施するための手段を作成するようになる。これらのコンピュータプログラム命令はまた、特定の方法で機能するようにコンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置に指示することができるコンピュータ可読メモリに格納することができ、コンピュータ可読メモリに格納された命令は、指定された機能を実施する命令手段を含む製造物品を生成するようになる。コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置にロードされて、一連の動作ステップをコンピュータに実装されたプロセスを生成するためコンピュータ又は他のプログラム可能な装置上で実行させて、コンピュータ又は他のプログラム可能な装置上で実行される命令が、指定された機能を実施するためのステップを提供するようにする。
本開示の原理は、１又は２以上のソフトウェアモジュール又は構成要素として実装されるコンピュータプログラムに反映することができる。本明細書で使用される場合、ソフトウェアモジュール又は構成要素（例えば、エンジン、システム、サブシステム）は、メモリデバイス及び／又はコンピュータ可読記憶媒体内に位置する何れかのタイプのコンピュータ命令又はコンピュータ実行可能コードを含むことができる。ソフトウェアモジュールは、例えば、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造、その他として編成することができ、１又は２以上のタスクを実行し又は特定のデータ型を実装する、コンピュータ命令の１又は２以上の物理的又は論理的ブロックを含むことができる。
特定の実施形態では、特定のソフトウェアモジュールは、メモリデバイスの異なる場所に格納された異なる命令を含むことができ、これらはモジュールの記載された機能を共に実装する。実際、モジュールは、単一の命令又は多くの命令を含むことができ、また、複数の異なるコードセグメント、異なるプログラム間、及び複数のメモリデバイスにわたって分散することができる。幾つかの実施形態は、通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが実行される分散コンピューティング環境で実施することができる。分散コンピューティング環境では、ソフトウェアモジュールは、ローカル及び／又はリモートのメモリストレージデバイスに配置することができる。また、データベースレコードに結び付けられ又はレンダリングされるデータは、同じメモリデバイスに又は複数のメモリデバイスにわたって常駐することができ、ネットワークを介してデータベース内のレコードのフィールドに共にリンクすることができる。
本発明の実施を支援する好適なソフトウェアは、本明細書に提示された教示と、Ｊａｖａ、Ｐａｓｃａｌ、Ｃ＋＋、Ｃ、データベース言語、ＡＰＩ、ＳＤＫ、アセンブリ、ファームウェア、マイクロコード、及び／又は他の言語とツールなどのプログラミング言語とツールを使用して、当業者により容易に提供される。
本明細書に開示される実施形態は、全部又は一部がデジタルコンピュータ上でコンピュータ実装することができる。デジタルコンピュータは、必要な計算を実行するプロセッサを含む。コンピュータは更に、コンピュータオペレーティングシステムを格納するために、プロセッサと電子的に通信するメモリを含む。コンピュータオペレーティングシステムは、限定ではないが、ＭＳ－ＤＯＳ、Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標）、ＡＩＸ、ＣＬＩＸ、ＱＮＸ、ＯＳ／２、及びＡｐｐｌｅを含む。或いは、将来の実施形態が他の将来のオペレーティングシステム上で実行されるように適合されることが期待される。
幾つかの場合において、周知の特徴、構造又は動作は、詳細に図示又は記載されない。更に、記載された特徴、構造、又は動作は、１又は２以上の実施形態において何れかの好適な方法で組み合わせることができる。また、本明細書で各図に一般的に記載及び例示された実施形態の構成要素は、多種多様な異なる構成で配置及び設計できることは、容易に理解されるであろう。
様々な動作ステップ、並びに動作ステップを実施するための構成要素は、特定の用途に応じて、又はシステムの動作に関連する何れかの数のコスト関数を考慮して代替の方法で実施することができ、例えば、ステップの１又は２以上は、削除、変更、又は他のステップと組み合わすることができる。
本開示の原理を様々な実施形態にて示されたが、特定の環境及び動作要件に特に適合される、実際に使用される構造、配置、比率、要素、材料及び構成要素の多くの変更が、本開示の原理及び範囲から逸脱することなく使用することができる。これら及び他の変更又は修正は、本開示の範囲に含まれることが意図されている。
従って、本発明の範囲は、以下の特許請求の範囲によってのみ決定されるべきである。
１００ システム
１０２ アグリゲーションエンジン
１０４ サイトコントローラ
１０６ サイトコントローラ
１０８ サイトコントローラ
１１０、１１２、１１４ サイト
１１６ ローカル電力会社
１１８ エネルギー貯蔵システム（ＥＳＳ）
１２０ 燃焼エンジン発電機
１２２ 風力タービン
１２４ 光起電力（ＰＶ）セル
１２６ 通信回線
１２８ エネルギー貯蔵システム（ＥＳＳ）
１３０ 燃焼エンジン発電機
１３２ 光起電力（ＰＶ）セル
１３４ 通信回線
１３６ エネルギー貯蔵システム（ＥＳＳ）
１３８ 燃焼エンジン発電機
１４０ 風力タービン
１４２ 光起電力（ＰＶ）セル
１４４ 通信回線

Claims (24)

  1. 電力を変化させる要求に対するアグリゲーション応答を協働するアグリゲーションエンジンであって、
    １又は２以上のサイトの電力を変化させる要求を記述するパラメータを格納するメモリであって、前記パラメータが、前記要求に準拠するための電力の目標変化を含む、メモリと、
    前記メモリに動作可能に結合された１又は２以上のプロセッサと、
    を備え、
    前記１又は２以上のプロセッサは、
    前記１又は２以上のサイトのうちの１つのサイトにある電気システムの１又は２以上の分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）を各々が制御する複数のサイトコントローラに参加機会情報を送信して、前記参加機会情報に基づいて前記電気システムの動作を最適化し、前記参加機会情報が、前記電力のアグリゲーション変化を前記電力の目標変化に近づけることに寄与する電力のサイト変化に関する１又は２以上のパラメータを示し、前記電力のサイト変化に対する関連の利益を示し、
    前記複数のサイトコントローラの各々から、前記電力の目標変化に向けた前記電力のアグリゲーション変化に近づけることに寄与する電力のサイト変化のレベルを示すコミットメント情報を受信し、
    前記コミットメント情報から前記電力のアグリゲーション変化を決定し、
    前記コミットメント情報に基づいて、前記参加機会情報を必要に応じて修正する、
    ことを電力のアグリゲーション変化が前記電力の目標変化の閾値内になるまで反復的に行う、ことを特徴とするアグリゲーションエンジン。
  2. 前記１又は２以上のプロセッサは、前記電力のサイト変化に対する関連の利益を変化させることにより、前記参加機会情報を修正する、請求項１に記載のアグリゲーションエンジン。
  3. 前記１又は２以上のプロセッサは、１又は２以上のサイトに対する最小のアグリゲーション利益で前記電力の目標変化を実現することに向けて、必要に応じて前記機会情報を修正する、請求項１に記載のアグリゲーションエンジン。
  4. 前記１又は２以上のプロセッサは、前記電力のアグリゲーション変化を増加させようとし、前記１又は２以上のサイトに対するアグリゲーション利益を減少させようとすることによって、前記目標変化を実現することを最適化するように前記機会情報を修正する、請求項２記載のアグリゲーションエンジン。
  5. 前記１又は２以上のプロセッサは、前記電力のアグリゲーション変化を最大化し、前記１又は２以上のサイトに対する前記アグリゲーション利益を最小化しようとすることによって、前記目標変化を実現することを最適化するように前記機会情報を修正する、請求項２に記載のアグリゲーションエンジン。
  6. 前記１又は２以上のプロセッサは、前記電力のサイト変化を最大化し、前記関連の利益を最小化しようとすることによって、前記目標変化を実現することを最適化するように前記機会情報を修正する、請求項２に記載のアグリゲーションエンジン。
  7. 前記参加機会情報は、前記電力のサイト変化に対する前記関連の利益が、将来の期間の時点においてどのように変化するかを示す、請求項１記載のアグリゲーションエンジン。
  8. 前記関連の利益は、前記将来の期間にわたる電力需要の予想変動に基づいて、前記将来の期間にわたって変化する、請求項１に記載のアグリゲーションエンジン。
  9. 前記電力を変化させる要求を記述する前記パラメータは、前記電力のアグリゲーション変化を前記電力の目標変化に近づけることによって、前記電力を変化させる要求に準拠するために受信されるアグリゲーション利益を含む、請求項１に記載のアグリゲーションエンジン。
  10. 前記１又は２以上のサイトに対する前記関連の利益の合計は、前記アグリゲーション利益より小さい、請求項９に記載のアグリゲーションエンジン。
  11. 前記１又は２以上のサイトに対する関連の利益が金銭である、請求項９に記載のアグリゲーションエンジン。
  12. 電力を変化させる要求に対するアグリゲーション応答を協働するコンピュータ実装方法であって、
    １又は２以上のサイトの電力を変化させる要求を記述するパラメータを受信し、前記パラメータが、前記要求に準拠するための電力の目標変化を含む、ステップと、
    電力のアグリゲーション変化が前記電力の目標変化の閾値内になるまで、
    前記１又は２以上のサイトのうちの１つのサイトにある電気システムの１又は２以上の分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）を各々が制御する複数のサイトコントローラに加機会情報を送信して、前記参加機会情報に基づいて前記電気システムの動作を最適化し、前記参加機会情報が、前記電力のアグリゲーション変化を前記電力の目標変化に近づけることに寄与する電力のサイト変化に関する１又は２以上のパラメータを示し、前記電力のサイト変化に対する関連の利益を示すこと、
    前記複数のサイトコントローラの各々から、前記電力の目標変化に向けた前記電力のアグリゲーション変化に近づけることに寄与する電力のサイト変化のレベルを示すコミットメント情報を受信すること、
    前記コミットメント情報から電力のコミットメントのアグリゲーション変化を決定すること、
    及び
    前記コミットメント情報に基づいて、前記要求に準拠するため前記サイトに対する利益の最小限の合計で前記電力の目標変化を実現することに向けて、必要に応じて前記参加機会情報を修正すること、
    を反復的に行うステップと、
    を含む、方法。
  13. 前記参加機会情報を修正することは、前記電力のサイト変化に対する前記関連の利益を変えることを含む、請求項１２に記載の方法。
  14. 前記参加機会情報を修正することは、１又は２以上のサイトに対する最小のアグリゲーション利益で電力の目標変化を実現することに向けて、必要に応じて前記機会情報を修正することを含む、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記参加機会情報を修正することは、前記電力のアグリゲーション変化を増加させようとし、前記１又は２以上のサイトに対するアグリゲーション利益を減少させようとすることによって、前記目標変化を実現することを最適化するように前記機会情報を修正することを含む、請求項１３記載の方法。
  16. 前記参加機会情報を修正することは、前記電力のアグリゲーション変化を最大化し、前記１又は２以上のサイトに対する前記アグリゲーション利益を最小化しようとすることによって、前記目標変化を実現することを最適化するように前記機会情報を修正することを含む、請求項１３に記載の方法。
  17. 前記参加機会情報を修正することは、前記電力のサイト変化を最大化し、前記関連の利益を最小化しようとすることによって、前記目標変化を実現することを最適化するように前記機会情報を修正することを含む、請求項１３に記載の方法。
  18. 前記参加機会情報は、前記電力のサイト変化に対する前記関連の利益が、将来の期間の時点においてどのように変化するかを示す、請求項１２に記載の方法。
  19. 前記関連の利益は、前記将来の期間にわたる電力需要の予想変動に基づいて、前記将来の期間にわたって変化する、請求項１８記載の方法。
  20. 前記電力を変化させる要求を記述する前記パラメータは、前記電力のアグリゲーション変化を前記電力の目標変化に近づけることによって、前記電力を変化させる要求に準拠するために受信されるアグリゲーション利益を含む、請求項１２に記載の方法。
  21. 前記１又は２以上のサイトに対する前記関連の利益の合計は、前記アグリゲーション利益より小さい、請求項２０に記載の方法。
  22. 電気システムコントローラであって、
    サイトにおける電気システムの１又は２以上の分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）と通信するように構成された電気システムインターフェースであって、前記１又は２以上のＤＥＲは、前記電気システムインターフェースを介して制御可能である、電気システムインターフェースと、
    アグリゲーションエンジンと通信するように構成されたアグリゲーションインターフェースであって、前記アグリゲーションエンジンは、前記サイトを含む複数のサイトにて複数の電気システムコントローラと通信して、アグリゲーション機会に対しアグリゲーション応答を協働し、前記アグリゲーション機会が、前記複数のサイトのうちの１又は２以上のサイトの電力を変化させる要求を記述するパラメータを含み、前記パラメータが、前記要求に準拠する電力の目標変化を含む、アグリゲーションインターフェースと、
    １又は２以上のプロセッサと、
    を備え、
    前記１又は２以上のプロセッサが、
    前記アグリゲーションエンジンから受信した参加機会情報に基づいて、今後の時間領域にわたって前記電気システムの動作を制御するための拡張制御計画を決定し、前記参加機会情報が、電力のアグリゲーション変化を前記電力の目標変化に近づけることに寄与する電力のサイト変化に関する１又は２以上のパラメータを示し、前記電力のサイト変化に対する関連の利益を示すようにし、
    前記電力のアグリゲーション変化に向けて前記サイト変化のレベルに寄与する前記拡張制御計画に従って、前記電気システムインターフェースを介して、前記１又は２以上のＤＥＲを制御し、
    寄与された前記電力のサイト変化のレベルを示すコミットメント情報を前記アグリゲーションエンジンに伝達する、
    ように構成される、電気システムコントローラ。
  23. 前記１又は２以上のプロセッサは、前記電力のサイト変化に対する前記コミットメントのレベルのコストと前記関連の利益の両方を最適化する最適拡張制御計画を決定することによって、前記拡張制御計画を決定する、請求項２２に記載の電気システムコントローラ。
  24. 前記１又は２以上のプロセッサは、前記電気システムを動作させるコスト要素の合計を含むコスト関数を構築し、前記コスト関数に対して最適化アルゴリズムを実行することによって前記最適拡張制御計画を決定し、前記コスト要素は、前記電力のサイト変化へのコミットメントレベルのコスト及び前記関連の利益の両方のコスト要素を含む、請求項２３に記載の電気システムコントローラ。
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