JP2023525582A - 分散型エネルギー資源システムデザイン及び運転 - Google Patents

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Abstract

分散型エネルギー資源システムのデザイン及び運転を改善するためのエネルギー管理システムは、２レベルデザインシステム及び階層的最適化ベースの制御システムを含んでいる。２レベルデザインシステムは、個々のエネルギー資源に対して分散化された下位レベルのデザイナーを調整して、信頼レベル内で目標配置場所のエネルギー需要を満たすデザインされた分散型エネルギー資源システムに対する全体目標を求めるように構成された上位レベルのデザイナーと、局所的エネルギーサブシステムの詳細なデザインを改善するように構成された複数の下位レベルのデザイナーと、を含む。階層的最適化ベースの制御システムは、第１のレベルにおいて、長期制約及び将来事象に基づいて、長期運転スケジュールを決定するように構成された一次コントローラと、第２のレベルにおいて、運転中に分散型エネルギー資源システムの毎日の調整を制御するように構成された１つ以上の二次コントローラと、第３のレベルにおいて、種々のハードウェアを迅速に調整するように構成された複数の三次コントローラ及びアグリゲータと、を含む。【選択図】図１

Description

［関連出願の相互参照］
本出願は、米国仮出願第６３／０２４，７９８号、発明の名称「Ｏｐｔｉｍａｌ Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ａ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｅｎｅｒｇｙ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ」（２０２０年５月１４日に出願）からの優先権及びこの出願の利益を主張する。なおこの文献はその全体において参照により本明細書に組み込まれている。
［技術分野］
本開示は全般的に、分散型エネルギー資源システムに対するモデルベースのデザイン及び運転に関する。
このセクションでは、後述する本開示の種々の態様に関連し得る種々の技術態様を読み手に紹介することを目的としている。この説明は、本開示の種々の態様のより良好な理解を促すために読み手に背景情報を示すのに有用であると考えられる。したがって、これらの記載はこの観点から読むべきであって、従来技術を承認するものではないと理解すべきである。
分散型エネルギー資源システムには、種々の再生可能エネルギー源、例えば、地熱、太陽光発電、風力発電、小水力発電、バイオマス、バイオガス、またはそれらの組み合わせが含まれ得る。従来の電力システム（例えば、集中型電力グリッドシステム）とは違って、分散型エネルギー資源システムは、供給する負荷に近いところに配置される非集中型、モジュール方式、及びより柔軟なシステムであり得る。分散型エネルギー資源システムには、インテリジェントまたはスマートグリッド内でデザイン及び運転され得る複数のエネルギー発生及び貯蔵コンポーネントが含まれ得る。分散型エネルギー発生及び貯蔵によって、種々のエネルギー源からのエネルギーの収集が可能になる場合があり、環境影響が低くなり及び／またはエネルギー使用のコストが下がる場合がある。
種々のエネルギー資源（例えば、電気、地熱、太陽光、風力発電など）を統合することは、分散型エネルギー資源システムデザイン及び運転に対して課題を示す場合がある。例えば、地熱、太陽光、及び風力発電は、これらのエネルギー資源の不確かな性質（例えば、地面または地下の温度変化、気象変化など）の影響を受ける場合がある。場合によっては、分散型エネルギー資源システムのデザイン及び／または運転（例えば、種々のエネルギー資源の調整）は、非環境要因（例えば、電気料金または電力契約の変化）の影響を受けることがある。
この概要は、以下の詳細な説明で更に説明する考え方を選んで紹介するために設けている。この概要は、特許請求の範囲に記載される対象の主要または本質的な特徴を特定するためのものではなく、特許請求の範囲に記載される対象の範囲を限定する手助けとして用いるためのものでもない。
ある実施形態では、分散型エネルギー資源システムに対するエネルギー管理システムは、デザインシステム及び階層的最適化ベースの制御システムを含んでいる。デザインシステムは、上位レベルのデザイナーを含む。これは、個々のエネルギー資源に対して分散化された下位レベルのデザインルーチンを調整して、信頼レベル内で目標配置場所のエネルギー需要を満足する分散型エネルギー資源システムに対するデザイン入力に基づいて、上位レベルにおける全体的なデザインを求めるように構成されている。またデザインシステムは、複数の下位レベルのデザイナーを含む。これらは、分散化された下位レベルのデザインルーチンを実行して複数の局所的エネルギーサブシステムの詳細なデザインを作成するように構成されている。上位レベルのデザイナーは、詳細なデザインの少なくとも一部を用いて上位レベルにおける全体的なデザインを更新する。またデザインシステムは、上位レベルのデザイナー及び複数の下位レベルのデザイナーにデザイン入力を提供し、全体的なデザイン及び詳細なデザインを出力するように構成されたユーザインターフェースを含む。階層的最適化ベースの制御システムは、第１のレベルにおいて、長期制約及び将来事象に基づいて長期運転スケジュールを決定するように構成された一次コントローラと、第２のレベルにおいて、分散型エネルギー資源システムの毎日または短期（例えば、２日間、４日間、１週間など）の調整を制御するように構成された１つ以上の二次コントローラと、第３のレベルにおいて、種々のハードウェアを迅速に調整するように構成された複数の三次コントローラと、を含む。
本開示のこれら及び他の特徴、態様、並びに利点は、以下の詳細な説明を、添付図面を参照し読むことにより良好に理解される。図面の全体にわたって同様の文字は同様の部分を表す。
は、分散型エネルギー資源システムのデザイン及び制御用に実装されるエネルギー管理システムの実施形態の概略図であり、エネルギー管理システムはデザインシステム及び制御システムを含む図である。
は、図１のエネルギー管理システムのブロック図である。
は、図１のデザインシステムのアーキテクチャ例のブロック図である。
は、図３のデザインシステムを用いる分散型エネルギー資源システムのデザインに対する方法例のフロー図である。
は、図１の制御システムのアーキテクチャ例のブロック図である。
は、図５の制御システムを用いる分散型エネルギー資源システムの制御に対する方法例のフロー図である。
本開示の特定の実施形態について以下に説明する。これらの実施形態について簡潔に説明するために、本明細書では実際の実施態様のすべての特徴部について説明されない場合がある。当然のことながら、任意のこのような実際の実施態様を開発する際に、任意のエンジニアリングまたはデザインプロジェクトの場合と同様に、開発者の特定の目標を実現するために多くの実施固有の決定（例えば、実施ごとに変わり得るシステム関連の制約及びビジネス関連の制約との適合）をしなければならない。また、当然のことながら、このような開発努力は複雑で時間がかかる場合があるが、それにもかかわらず、本開示の利益を受ける当業者にとってデザイン、作製、及び製造のルーチン仕事である。
方法、デバイス、システム、及び応用例について本明細書で説明する。当然のことながら、用語「例」はここでは、例、具体例、または説明として機能することを意味するために用いる。本明細書に例として記載している任意の実施形態または特徴は、そのように述べていない限り、必ずしも他の実施形態または特徴よりも好都合であると構成されているわけではない。種々の実施形態を用いることができ、本明細書で示す主題の範囲から逸脱することなく変更を行うことができる。
更に、本明細書における要素、ブロック、または処理ステップのどんな列挙も明瞭さを目的とするものである。したがって、このような列挙が、これらの要素、ブロック、または処理ステップが特定の配列に忠実であることまたは特定の順番で行われることを意味すると解釈してはならない。
更に、種々の実施形態の要素を導入するとき、冠詞「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」、及び「前記」は、その要素の１つ以上が存在することを意味することを意図している。用語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、及び「有する（ｈａｖｉｎｇ）」は、包含的であって、列記した要素以外のさらなる要素が存在し得ることを意味することを意図している。
緒言
前述したように、種々のエネルギー資源（例えば、電気、地熱、太陽光、風力発電など）を統合することは、分散型エネルギー資源システムデザイン及び／または運転にとって困難であり得る。場合によっては、分散型エネルギー資源システムのデザイン及び／または運転（例えば、種々のエネルギー資源の調整）は、分散型エネルギー資源システムにおいて用いる地熱システム（複数可）、太陽光発電システム（複数可）、風力発電システム（複数可）、またはそれらの組み合わせの性能の変動を引き起こし得る環境要因（例えば、地面及び／または地下の温度変化、気象変化など）の影響を受けることがある。場合によっては、分散型エネルギー資源システムのデザイン及び／または運転は、非環境要因（例えば、電気料金、電力契約、他の関連する要因（複数可）、またはそれらの組み合わせの変化）の影響を受けることがある。
ある実施形態では、２レベルデザインシステム（上位レベルのデザイナーと複数の下位レベルのデザイナーとを含む）を用いて、分散型エネルギー資源システムのデザインをデザイン及び／または改善してもよい。分散型エネルギー資源システムは、居住地、商業及び工業施設、複数建物の商業及び工業用地、大学キャンパス、学校、病院、地方自治体、遠隔地、及び島などに対して用い得る。場合によっては、２レベルデザインシステムによって、特定の変化（例えば、変更）を受けている場合がある確立された分散型エネルギー資源システムに対する改善されたデザインが得られ得る。２レベルデザインシステムは、分散化されたエンジニアリングデザインルーチン（例えば、個々のエネルギー資源に対する詳細なデザインを作成するために下位レベルのデザイナーによって実行される下位レベルのデザインルーチン）を調整して、信頼レベル内で目標配置場所のエネルギー需要を満たすデザインされたエネルギーシステムに対する全体目標を求めるインテリジェント上位レベルのアグリゲータデザイナーを含んでいてもよい。ある実施形態では、２レベルデザインシステムは、集約場所レベル、施設レベル、器具レベル、配管レベルなどにおける目標配置場所のエネルギー消費量の特徴付けをもたらしてもよい。
更に、ある実施形態では、階層的最適化ベースの制御システムを用いて、運転中に分散型エネルギー資源システムに対する制御をもたらしてもよい。階層的最適化ベースの制御システムは、第１のレベル（例えば、上位レベル）における一次コントローラ、第２のレベル（例えば、より低いレベル）における１つ以上の二次コントローラ、並びに第３のレベル（例えば、下位レベル）における複数の三次コントローラ及びアグリゲータを含んでいてもよい。運転中に分散型エネルギー資源システムの毎日または短期（例えば、２日間、４日間、１週間など）の調整を改善するように構成された１つ以上の二次コントローラに、上位レベルにおいて長期制約及び将来事象に基づいて長期運転スケジュールを決定するように構成された一次コントローラをオーバーレイしてもよい。複数の三次コントローラ及びアグリゲータを、一次コントローラ及び１つ以上の二次コントローラに通信可能に接続してもよく、三次コントローラ及びアグリゲータを、種々のハードウェアコンポーネント（例えば、負荷、センサ、再生可能エネルギー発生要素、エネルギー貯蔵要素、長時間スケールを伴う要素、またはそれらの組み合わせ）を迅速に調整して、一次コントローラ及び１つ以上の二次コントローラからの決定したプラン、スケジュール、命令、またはそれらの組み合わせに基づいて目標運転状態にするように構成してもよい。階層的最適化ベースの制御システム内では、一次コントローラが分散型エネルギー資源システムの簡略化した記述を用いて、より長期の解（例えば、上位レベルのプランまたはスケジュール）を作成し、そして上位レベルのプランまたはスケジュールの１つ以上の短期部分（例えば、前日に対する要件）を、分散型エネルギー資源システムの設定点のレベルまで精緻化すべき１つ以上の二次コントローラに送ってもよい。これを、複数の三次コントローラ及びアグリゲータに送って、対応するハードウェアコンポーネント（例えば、温度制御、環境センシング、エネルギー発生など）を調整してもよい。
エネルギー管理システム例
図１は、分散型エネルギー資源システムのデザイン及び制御用に実装されるエネルギー管理システムの実施形態の概略図である。エネルギー管理システムはデザインシステム及び制御システムを含んでいる。例示した実施形態では、分散型エネルギー資源システムは複数のヒートポンプシステム（例えば、ヒートポンプシステム１０Ａ、１０Ｂ、及び１０Ｃ）を含んでいる。各ヒートポンプシステムを用いて建物内に暖気または冷気を送ってもよい。例えば、第１のヒートポンプシステム１０Ａを用いて第１の建物１２Ａ内に暖気または冷気を送ってもよく、第２のヒートポンプシステム１０Ｂを用いて第２の建物１２Ｂ内に暖気または冷気を送ってもよく、第３のヒートポンプシステム１０Ｃを用いて第３の建物１２Ｃ内に暖気または冷気を送ってもよい。
ある実施形態では、種々の構成の分散型エネルギー資源システムをデザインまたは実装してもよい。例えば、複数の地熱システム（例えば、ヒートポンプシステム）を、複数建物を含む目標場所（例えば、キャンパス）において用いてもよい。各建物はヒートポンプを有していてもよいが、いくつかの建物（複数可）は地熱システムを有していなくてもよい。表面パイプネットワークを用いて種々の地下の地中熱交換器を接続して、地熱資源（例えば、地熱システム）を種々の建物間で共有できるようにしてもよい。
例示するように、各ヒートポンプシステムはヒートポンプ及び地熱システムを含んでいてもよい。例えば、第１のヒートポンプシステム１０Ａは、第１のヒートポンプ１４Ａ及び第１の地熱システム１６Ａを含んでいてもよい。第１のヒートポンプ１４Ａは、第１の建物１２Ａ内の温度を制御するように構成され、第１の地熱システム１６Ａは、第１のヒートポンプ１４Ａに伝熱流体を送って第１のヒートポンプ１４Ａから伝熱流体を受け取るように構成されている。例えば、第１の建物１２Ａ内の空気の温度を上げるために、第１のヒートポンプ１４Ａは伝熱流体から空気に熱を伝達して、その結果、空気を加熱してもよい。伝熱流体から空気に熱を伝達すると、伝熱流体の温度が下がる。より冷たい伝熱流体が入口導管１８Ａを介して第１の地熱システム１６Ａ内に流れ、第１の地熱システム１６Ａは伝熱流体の温度を上げる。そして、より暖かい伝熱流体が出口導管２０Ａを介して第１のヒートポンプ１４Ａに流れ戻る。加えて、第１の建物１２Ａ内の空気の温度を下げるために、第１のヒートポンプ１４Ａは空気から伝熱流体に熱を伝達して、その結果、空気を冷却してもよい。空気から伝熱流体に熱を伝達すると、伝熱流体の温度が上がる。より暖かい伝熱流体が入口導管１８Ａを介して第１の地熱システム１６Ａ内に流れ、第１の地熱システム１６Ａは伝熱流体の温度を下げる。そして、より冷たい伝熱流体が出口導管２０Ａを介して第１のヒートポンプ１４Ａに流れ戻る。
第１の地熱システム１６Ａ内では、地面２２と伝熱流体との間で熱が伝達される。例示した実施形態では、地熱システム１６Ａは複数の地中熱交換器２４Ａを含み、各地中熱交換器は地面２２内の個々の裸孔／ボアホール内に配置されている。各地中熱交換器は、入口導管１８Ａから伝熱流体を受け取り、伝熱流体と地面２２との間の熱伝達を促進し、伝熱流体が出口導管２０Ａまで流れることを可能にするように構成されている。例えば、第１のヒートポンプ１４Ａが第１の建物１２Ａ内の空気を冷却する間、各地中熱交換器２４Ａは、より暖かい伝熱流体から地面２２への熱の伝達を促進してもよい。加えて、第１のヒートポンプ１４Ａが第１の建物１２Ａ内の空気を加熱する間、各地中熱交換器２４Ａは、地面２２からより冷たい伝熱流体への熱の伝達を促進してもよい。第１の地熱システム１６Ａは、任意の好適なタイプの伝熱流体（例えば水、プロピレングリコール、エチレングリコール、またはそれらの組み合わせ）を用いてもよい。更に、例示した実施形態では、第１のヒートポンプシステム１０Ａは、単一の入口導管１８Ａ及び単一の出口導管２０Ａを含んでいるが、他の実施形態では、ヒートポンプシステムは、さらなる入口導管（複数可）（例えば、１、２、３、４、またはそれ以上のさらなる入口導管）及び／またはさらなる出口導管（複数可）（例えば、１、２、３、４、またはそれ以上のさらなる出口導管）を有していてもよい。各入口／出口導管は、対応する地中熱交換器または対応する地中熱交換器群に流体的に結合される。例えば、ヒートポンプシステムは、地熱システムの各地中熱交換器に対して入口導管及び出口導管を含んでいてもよい。
前述した第１の建物１２Ａ内の温度制御を他の建物に適用してもよい。例えば、第２の建物１２Ｂに、第２のヒートポンプ１４Ｂ、第２の地熱システム１６Ｂ、入口導管１８Ｂ、出口導管２０Ｂ、及び地中熱交換器２４Ｂを介して適用してもよく、及び／または第３の建物１２Ｃに、第３のヒートポンプ１４Ｃ、第３の地熱システム１６Ｃ、入口導管１８Ｃ、出口導管２０Ｃ、及び地中熱交換器２４Ｃを介して適用してもよい。更に、第１のヒートポンプシステム１０Ａに関して前述で開示した任意の変動を、第２のヒートポンプシステム１０Ｂ及び／または第２のヒートポンプシステム１０Ｃに適用してもよい。
更に、各地中熱交換器は任意の好適な構成を有していてもよい。例えば、ある実施形態では、少なくとも１つの地中熱交換器が単一のＵ字管を含んでいてもよい。伝熱流体が、ヒートポンプから単一のＵ字管の第１の通路内に、第１の通路の長さ（例えば、対応する裸孔の長さの実質的な部分に沿って延びる）に沿って、Ｕベンドを通って、単一のＵ字管の第２の通路の長さに沿って流れ、そしてヒートポンプに戻る。更に、ある実施形態では、少なくとも１つの地中熱交換器が複数のＵ字管を含んでいてもよい。各Ｕ字管は、裸孔内の任意の好適な場所に位置し、裸孔内の任意の好適な角度に配向される。このような実施形態では、伝熱流体は、単一のＵ字管に関して前述で開示した経路に沿って各Ｕ字管を貫流してもよい。更に、ある実施形態では、少なくとも１つの地中熱交換器は１つ以上の同軸管を含んでいてもよい。各同軸管は内部流路及び外部流路を有している。このような実施形態では、伝熱流体は、ヒートポンプから内部流路内に、内部流路の長さ（例えば、個々の裸孔の長さの実質的な部分に沿って延びる）に沿って、同軸管の端部を通って、外部流路の長さに沿って流れ、そしてヒートポンプに戻ってもよい。代替的に、伝熱流体は、ヒートポンプから外部流路内に、外部流路の長さ（例えば、個々の裸孔の長さの実質的な部分に沿って延びる）に沿って、同軸管の端部を通って、内部流路の長さに沿って流れ、そしてヒートポンプに戻ってもよい。前述したように、伝熱流体は各地中熱交換器を通って流れ、熱は地面と伝熱流体との間を伝達する。
各裸孔を掘削機によって形成してもよい。掘削機は、遠位（例えば、低い側の）端に掘削ビットを有する掘削ストリングを含んでいてもよい。掘削機は、掘削ストリングを駆動して回転させながら、掘削ビットを地面２２内に付勢することによって、裸孔を形成してもよい。掘削プロセスの間、掘削流体（例えば、泥）を裸孔内に注入してもよい。掘削流体は、他にも機能があるが、掘削ビットを冷却し、掘削プロセスに対する潤滑をもたらし、及び表面まで切断を送るように構成されている。掘削機は、掘削ストリングをサポートするマストを含んでいる。ある実施形態では、マストを地面２２の表面２６に対して種々の角度で配向して、掘削機が裸孔を表面２６に対して種々の角度で形成できるようにしてもよい。各裸孔を形成した後で、地中熱交換器（例えば、地中熱交換器２４Ａ）を対応する裸孔内に配置してもよく、セメントを対応する裸孔内に注入して、地中熱交換器を対応する裸孔内の目標位置に固定してもよい。
例示した実施形態では、各裸孔／地中熱交換器は、地面２２の表面２６に垂直に延びるラインに対して角度が付いている。しかし、他の実施形態では、少なくとも１つの裸孔／地中熱交換器は、表面２６に垂直に延びるラインに実質的に平行であってもよい。更に、ある実施形態では、少なくとも１つの裸孔／地中熱交換器は、外れた経路に沿って水源容器から地面２２内に延びてもよい。例えば、外れた経路は、表面２６に垂直に延びるラインに実質的に平行に延びる第１のセクションと、表面２６に垂直に延びるラインに対してある角度で延びる第２のセクションとを含んでいてもよい。
ある実施形態では、少なくとも１つの建物を、対応するヒートポンプシステムと、１つ以上の再生可能エネルギー発生システム（例えば、太陽光発電システム、風力発電システム、小水力発電システム、バイオマス発電システム、バイオガス発電システム、別の好適な再生可能エネルギーシステム、またはそれらの組み合わせ）に接続してもよい。例えば、第３の建物１２Ｃは、第３の地熱システム１６Ｃ及び太陽光発電システム４０に接続されている。太陽光発電システム４０は、第３の建物１２Ｃにさらなる電力を提供してもよい。
例示した実施形態では、エネルギー管理システム５０は、分散型エネルギー資源システム５１に通信可能に接続されている。分散型エネルギー資源システム５１は、１つ以上のヒートポンプシステム（例えば、１０Ａ、１０Ｂ、及び１０Ｃ）と、１つ以上の再生可能エネルギー発生システム（例えば、限定することなく、太陽光発電システム（例えば、太陽光発電システム４０）、風力発電システム、小水力発電システム、バイオマス発電システム、バイオガス発電システム、任意の他の好適な再生可能エネルギーシステム、またはそれらの組み合わせ）とを含んでいる。ある実施形態では、分散型エネルギー資源システム５１は、ユーザ需要に基づいてさらなるエネルギー源（複数可）を加えることができる漸進的システムであってもよい。エネルギー管理システム５０を、地熱システム（例えば、１６Ａ、１６Ｂ、及び１６Ｃ）、他の再生可能エネルギー発生システム（例えば、太陽光発電システム４０）、建物（例えば、建物１２Ａ、１２Ｂ、及び１２Ｃ）内の種々の負荷及び／またはセンサ、並びに分散型エネルギー資源システム５１の他のコンポーネントに、（例えば、ネットワークを介して）通信可能に結合してもよい。エネルギー管理システム５０を用いて、分散型エネルギー資源システム５１に対するシステムデザイン及び制御を得てもよい。
例示した実施形態では、エネルギー管理システム５０はデザインシステム５２を含んでいる。デザインシステム５２は、分散型エネルギー資源システムのデザインをデザイン及び／または改善してもよい。分散型エネルギー資源システムは、居住地、商業及び工業施設、複数建物の商業及び工業用地、大学キャンパス、学校、病院、地方自治体、遠隔地、及び島などに対して用い得る。場合によっては、デザインシステム５２によって、特定の変化（例えば、変更）を受けている場合がある確立された分散型エネルギー資源システムに対する改善されたデザインが得られ得る。デザインシステム５２に関するさらなる詳細について、図３及び４を参照して後述する。
例示した実施形態では、エネルギー管理システム５０は制御システム５４も含んでいる。制御システム５４は、分散型エネルギー資源システム５１に対する制御をもたらし得る。例えば、制御システム５４を用いて再生可能エネルギー発生システム及び／または負荷を制御して、エネルギー使用量を制御し、対応するコストを減らしてもよい。制御システム５４に関するさらなる詳細について、図５及び６を参照して後述する。例示した実施形態では、エネルギー管理システム５０はデザインシステム５２及び制御システム５４を含んでいるが、他の実施形態では、デザインシステムまたは制御システムを省略してもよい。
またエネルギー管理システム５０は、データベース５５を含んでいてもよい。データベース５５を用いて、デザインシステム５２及び制御システム５４に提供されるデータ、デザインシステム５２及び制御システム５４から出力されるデータ、及び他の好適なデータ（例えば、現時点でデザイン中の分散型エネルギー資源システムと同様の分散型エネルギー資源システムに対する履歴デザインデータ、現時点で運転中の分散型エネルギー資源システムに対する履歴運転／制御データ、他の履歴データ（例えば、エネルギー価格データ、局所気象履歴データ、局所地球物理／地理履歴データ）など））を記憶してもよい。
デザインシステム５２、制御システム５４、及びデータベース５５に加えて、エネルギー管理システム５０は、他の好適なコンポーネント（例えば、ユーザインターフェース、ネットワークインターフェース、メモリ及び記憶装置など）を含んでいてもよい。エネルギー管理システム５０に関するさらなる詳細について、図２を参照して後述する。
図２は、図１のエネルギー管理システム５０のブロック図である。例示するように、エネルギー管理システム５０はユーザインターフェース５６及び処理システム５８を含んでいる。ある実施形態では、処理システム５８は、分散型エネルギー資源システムをデザイン及び／または制御するように構成されている。例示した実施形態では、処理システム５８は１つ以上のプロセッサ６０を含んでいる。１つ以上のプロセッサ６０を用いて、分散型エネルギー資源システムをデザイン及び／または制御するソフトウェア（例えば、デザインソフトウェア、運転制御ソフトウェアなど）を実行してもよい。またプロセッサ（複数可）６０は、１つ以上のマイクロプロセッサ（例えば、１つ以上の「汎用」マイクロプロセッサ、１つ以上の専用マイクロプロセッサ、及び／もしくは特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣＳ）、またはそれらのいくつかの組み合わせ）を含んでいてもよい。例えば、プロセッサ（複数可）６０は、１つ以上の縮小命令セット（ＲＩＳＣ）プロセッサを含んでいてもよい。
例示するように、エネルギー管理システム５０のユーザインターフェース５６は、オペレータが処理システム５８に入力を与えて出力を受け取ることを可能にするように構成された複数のデバイスを含んでいる。例示した実施形態では、ユーザインターフェース５６は、データを入力すること、選択を行うこと、エネルギー管理システム５０を運転すること、またはそれらの組み合わせを行うためのキーボード６２及びマウス６４を含んでいる。更に、ユーザインターフェース５６は、データをプリントするため（例えば、ユーザ入力の目的に基づいた上位レベルのデザイン、個々のエネルギー資源（例えば、エネルギーサブシステム）の下位レベルの詳細なデザイン、またはそれらの組み合わせをプリントするため）のプリンター６６を含んでいる。またユーザインターフェース５６は、エネルギー管理を促進するために、オペレータに視覚データ（例えば、種々の分散型エネルギー資源及び／または負荷の設定点に対応するデータ）を示すように構成されたディスプレイ６８を含む。ある実施形態では、ディスプレイ６８は、オペレータがデータを入力することを可能にするように構成されたタッチスクリーンを含んでいてもよい。例示した実施形態には、キーボード６２、マウス６４、プリンター６６、及びディスプレイ６８が含まれているが、代替的な実施形態では、ユーザインターフェース５６は、より多いかまたはより少ない入力及び／または出力デバイスを含んでいてもよい。
例示した実施形態では、エネルギー管理システム５０は、記憶デバイス（複数可）７０（例えば、非一時的な記憶媒体）、例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードドライブ、または任意の他の好適な光学、磁気、または固体記憶媒体、またはそれらの組み合わせを含んでいる。記憶デバイス（複数可）７０は、前述したデータベース５５を格納していてもよい。記憶デバイス（複数可）７０は、データ（例えば、入力データ、出力データなど）、命令（例えば、分散型エネルギー資源システムをデザイン及び／または制御するためのソフトウェアまたはファームウェア）、及び任意の他の好適なデータを記憶してもよい。例えば、例示した実施形態では、記憶デバイス（複数可）７０は、入力媒体７２、命令媒体７４、及び出力媒体７６を含んでいる。入力媒体７２は、上位レベルにおける初期のユーザ入力の目的を示すデータ、下位レベルにおける個々のエネルギー資源の初期の詳細なデザインを示すデータ、種々の分散型エネルギー資源もしくは負荷の初期の設定点を示すデータ、種々の分散型エネルギー資源及び／もしくは負荷をモニタリングする種々のセンサから受け取ったデータ、他の好適なデータ、またはそれらの組み合わせを記憶してもよい。加えて、命令媒体７４は、他にもデータがあるが、種々の分散型エネルギー資源及び／または負荷の調整された設定点を決定するための命令を示すデータを記憶してもよい。出力媒体７６は、上位レベルのデザインを示すデータ、個々のエネルギー資源の下位レベルの詳細なデザインを示すデータ、種々の分散型エネルギー資源及び／もしくは負荷の調整された設定点を示すデータ、他の好適なデータ、またはそれらの組み合わせを記憶してもよい。例示した記憶デバイス（複数可）７０は入力媒体、命令媒体、及び出力媒体を含んでいるが、ある実施形態では、これらの媒体を、１つまたは２つの媒体に結合してもよく、またはさらなる媒体（例えば、各入力に対する媒体、各出力に対する媒体など）に分離してもよい。更に、記憶デバイス（複数可）７０はさらなる媒体を含んでいてもよく、及び／または代替的な実施形態において、少なくとも１つの例示した媒体を省略してもよい。
例示した実施形態では、エネルギー管理システム５０は、揮発性メモリ、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及び／または不揮発性メモリ、例えばＲＯＭを有するメモリデバイス（複数可）７８を含んでいる。メモリデバイス（複数可）７８は、種々の情報を記憶してもよく、種々の目的のために用いてもよい。例えば、メモリデバイス（複数可）７８は、処理システム５８が実行するプロセッサ実行可能命令（例えば、ファームウェアまたはソフトウェア）、例えば、分散型エネルギー資源システムをデザイン及び／または制御するための命令を記憶してもよい。
更に、例示した実施形態では、エネルギー管理システム５０は、処理システム５８とプライベートネットワーク（例えば、企業ネットワーク）またはインターネット８２との間のデータ接続を確立するように構成されたネットワークインターフェース８０を含んでいる。ネットワークインターフェース８０は、種々の通信プロトコル、例えば、オープンデータベースコネクティビティ（ＯＤＢＣ）、ＴＣＰ／ＩＰプロトコル、分散リレーショナルデータベースアーキテクチャ（ＤＲＤＡ）プロトコル、データベース変更プロトコル（ＤＣＰ）、ＨＴＴＰプロトコル、他の好適な現在または将来のプロトコル、またはそれらの組み合わせを用いてもよい。ある実施形態では、ネットワークインターフェース８０を、遠隔処理システムから入力データを受け取るように構成してもよく、及び／またはネットワークインターフェース８０を、遠隔処理システムに出力データを送るように構成してもよい。例えば、ネットワークインターフェース８０を、ユーザ入力の目的に基づいた初期の上位レベルのデザインを示すデータ、個々のエネルギー資源の初期の下位レベルの詳細なデザインを示すデータ、種々の分散型エネルギー資源及び／もしくは負荷の初期の設定点を示すデータ、種々の分散型エネルギー資源及び／もしくは負荷をモニタリングする種々のセンサから受け取ったデータ、他の好適なデータ、またはそれらの組み合わせを受け取るように構成してもよい。加えて、ネットワークインターフェース８０を、他にもデータがあるが、ユーザ入力の目的に基づいた決定した上位レベルのデザインを示す出力データ、個々のエネルギー資源の決定した下位レベルの詳細なデザインを示すデータ、種々の分散型エネルギー資源及び／または負荷の調整された設定点を示すデータを送るように構成してもよい。
例えば、例示した実施形態では、ネットワークインターフェース８０は、プライベートネットワークまたはインターネット８２を介して分散型エネルギー資源システム８４にデータを出力するように構成されている。分散型エネルギー資源システム８４は、種々のエネルギー源８６、例えば、電気グリッドパワー、地熱発電、太陽光発電（例えば、図１を参照して前述で開示した太陽光発電システム）、風力発電、小水力発電、バイオマス発電、バイオガス発電、またはそれらの組み合わせを含んでいてもよい。例示した実施形態では、分散型エネルギー資源システム８４は、ハードウェア８８及びハードウェアコントローラ９０も含んでいる。ハードウェア８８は、種々の負荷（例えば、空調装置、ファン、ボイラー、バーナー、ポンプなど）、センサ（例えば、温度センサ）、エネルギー貯蔵要素（例えば、燃料電池、バッテリ、キャパシタ、フライホイール、圧縮空気、揚水、超磁石、水素など）、などを含んでいてもよい。ハードウェアコントローラ９０は、ハードウェア８８の動作を制御するように構成された種々の対応するコントローラを含んでいてもよい。例えば、ハードウェアコントローラ９０は、建物内の温度を制御するために空調装置の運転を調整する空調装置コントローラを含んでいてもよい。
例示した実施形態では、処理システム５８は、分散型エネルギー資源システム８４のシステムデザイン及び制御を改善するように構成されている。このような実施形態では、プロセッサ（複数可）６０は、デザイン入力データを受け取り、デザイン入力データと下位レベルのデザイナーからの入力データとに基づいて第１の目的関数を低減することによって上位レベルのデザインを決定するように構成されている。またプロセッサ（複数可）６０は、インターフェースを介して、下位レベルのデザイナーに制約を出力し、エネルギーサブシステムからプラグインに対するリクエストを受け取るように構成されている。加えて、プロセッサ（複数可）６０は、インターフェースを介して、上位レベルのデザインへの反復精緻化を行うために下位レベルのデザイナーから初期推測及びデザイン結果を受け取り、デザイン出力データを出力するように構成されている。ある実施形態では、分散型エネルギー資源システムが目標場所に配置されて運転された後に、プロセッサ（複数可）６０は、上位レベルの一次コントローラによって長期運転制御に対する入力データを受け取る工程と、入力データに基づいて第２の目的関数を低減することによって長期運転スケジュールを決定する工程であって、長期運転スケジュールの１つ以上の短期部分を用いて制約を生成する、決定する工程と、複数の二次コントローラに制約を出力する工程と、一次コントローラによって、複数の二次コントローラからシステム状態を受け取る工程と、一次コントローラ及び複数の二次コントローラによって、要件に対するシステム状態の適合をモニタリングする工程であって、分散型エネルギー資源システムの動的な予想モデルを用いて、適合をモニタリングする妥当なシナリオをシミュレートし、要件はシステム関連の制約またはビジネス関連の制約を含む、モニタリングする工程と、システム状態の適合をモニタリングすることに基づいて相違を検出する工程と、相違の検出に応じて、一次コントローラをトリガして長期運転スケジュールを再プランまたは更新する工程と、更新した長期運転スケジュールの１つ以上の更新した短期部分（例えば、新しい毎日または短期の部分）を複数の二次コントローラに送り、分散型エネルギー資源システムの毎日または短期の運転を調整する工程と、複数の三次コントローラによって、ハードウェアの運転を調整して、更新した長期運転スケジュールの１つ以上の更新した短期部分に基づいて分散型エネルギー資源システムの運転を制御すること、を行うように構成されている。
分散型エネルギー資源システムのデザイン
前述したように、エネルギー管理システム５０は、分散型エネルギー資源システム（例えば、居住地、商業及び工業施設、複数建物の商業及び工業用地、大学キャンパス、学校、病院、地方自治体、遠隔地、及び島などに対して用いられるシステムを含む）のデザインを提供し及び／またはデザインを改善するように構成されたデザインシステム５２を含んでいてもよい。ある実施形態では、デザインシステム５２は、確立された分散型エネルギー資源システムに対する改善されたデザインを提供してもよい。例えば、確立された分散型エネルギー資源システムは、変更（例えば、太陽光発電システムまたは太陽光パネルを加える／取り除くこと、風力発電システムを加える／取り除くこと、１つ以上のエネルギー貯蔵要素を加える／取り除くことなど）を受けている場合がある。したがって、デザインシステムは、開発すべき分散型エネルギー資源システムに対するデザインを提供し、確立された分散型エネルギー資源システムにおける特定の変化に応じて、確立された分散型エネルギー資源システムに対するデザインを改善するように構成されている。
前述したことを念頭に置いて、図３は、図１のデザインシステム５２のアーキテクチャ例のブロック図である。デザインシステム５２は、２レベルにおける分散型エネルギー資源システムのデザインを提供してもよい。ユーザ入力の目的に基づいた上位レベルのデザインと、個々のエネルギー資源（例えば、エネルギーサブシステム）の下位レベルの詳細なデザインとである。ユーザ入力の目的は、種々のエネルギー使用関連の目的（例えば、限定することなく、プロジェクト設備投資、プロジェクト投資回収期間、エネルギーシステム運転コスト、エネルギーシステム炭素強度、他の好適なオブジェクト、またはそれらの組み合わせ）を含んでいてもよい。
例示した実施形態では、デザインシステム５２は上位レベルのデザイナー１０２を含み、上位レベルのデザイン１０２は、ユーザ入力の目的と他の入力データとに基づいた上位レベルのデザインを作成するように構成されている。またデザインシステム５２は、下位レベルのデザイナー１０３（例えば、地熱システム１６Ａの詳細なデザインを作成するように構成された地熱サブシステムデザイナー１０４Ａ、及び太陽光発電システム４０の詳細なデザインを作成するように構成された太陽光発電サブシステムデザイナー１０４Ｂ）を含んでいる。上位レベルのデザイナー１０２及び下位レベルのデザイナー１０３は、種々のモデル（例えば、限定することなく、シミュレーションモデル（複数可）、最適化モデル（複数可）、予想モデル（複数可）、予測モデル（複数可）、任意の他の好適なモデル（複数可）、またはそれらの組み合わせ）を用いるオプティマイザを含んでいてもよい。例えば、地熱サブシステムデザイナー１０４Ａは、ヒートポンプ及び表面配管モデル１０８と表面モデル１１０とを含んでいてもよく、太陽光発電サブシステムデザイナー１０４Ｂは、太陽光起電（ＰＶ）モデル１１２を含んでいてもよい。このようなモデルは、連続的に／実質的にオープンで、分散型エネルギー資源システムに対する種々の変形を受け入れる機能を伴って働くエバーグリーンモデルであってもよい。上位レベルのデザイナー１０２及び下位レベルのデザイナー１０３は、分散型エネルギー資源システムが配置される目標配置場所（例えば、集約場所レベル、施設レベル、器具レベル、配管レベルなど）のエネルギー消費量を予測するように構成された予測モデルを含んでいてもよい。ある実施形態では、予測モデルは、エネルギー価格、エネルギー需要、エネルギー発生、環境要因、エネルギー貯蔵容量、他の好適な要因であって分散型エネルギー資源システムに対応付けられるもの、またはそれらの組み合わせを予測するように構成されている。
上位レベルのデザイナー１０２は、個々のエネルギー資源に対して下位レベルのデザイナー１０３を自動的に調整して、分散型エネルギー資源システムに対する全体目標を求めてもよい。ある実施形態では、上位レベルのデザイナー１０２は、上位レベルのデザイナー１０２と下位レベルのデザイナー１０３との間のインターフェース１０６が考慮される場合、下位レベルのデザイナー１０３に非依存型であってもよい。
上位レベルのデザイナー１０２は、オプティマイザ（複数可）（例えば、種々のモデルを用いる）に対するデザイン入力１１８を受け取ってもよい。オプティマイザ（複数可）は、デザイン出力１２０（分散型エネルギー資源システムに対するユーザ入力の目的に基づいた上位レベルのデザインを含む）を作成してもよい。デザイン入力１１８は、種々の入力（例えば、限定することなく、電力グリッド安定性制約、熱的快適性レベル、不確実性を伴うエネルギー価格予測、不確実性（例えば、建物使用法、占有率、気象などに基づく）を伴うエネルギー需要予測、建物エネルギーモデル、不確実性を伴うエネルギー発生予測、太陽光起電（ＰＶ）モデル、地下モデル、他の好適な入力、またはそれらの組み合わせ）を含んでいてもよい。またデザイン出力１２０は、種々のデザイン目標（例えば、限定することなく、プロジェクト設備投資または資本経費（ＣＡＰＥＸproject）、プロジェクト投資回収期間、分散型エネルギー資源システム運転コストまたは運転費（ＯＰＥＸ）、エネルギー節約、メンテナンスに関連する分散型エネルギー資源システム運転コスト（ＯＰＥＸmaintenance）、分散型エネルギー資源システム炭素強度（ＣＯ2強度）、カーボンフットプリント節約、またはそれらの組み合わせ）を含んでいてもよい。例えば、前述したように、エネルギー管理システム５０は、ユーザが、処理システムに入力を与えること（例えば、デザイン入力１１８の一部として）と、処理システムから出力を受け取る（例えば、デザイン出力１２０の一部として）ことを可能にするように構成された複数のデバイス（例えば、ユーザインターフェース）を含んでいてもよい。このような入力及び出力を、入力媒体及び出力媒体を用いる記憶デバイス（複数可）に記憶してもよい。
下位レベルのデザイナー１０３（例えば、地熱サブシステムデザイナー１０４Ａ、太陽光発電サブシステムデザイナー１０４Ｂ）は、個々のエネルギー資源（例えば、地熱システム、太陽光発電システム、風力発電システムなどを含むエネルギーサブシステム）の下位レベルの詳細なデザインを作成するように構成されている。いくつかの実施形態では、上位レベルのデザイナー１０２と下位レベルのデザイナー１０３との間のインターフェース１０６が考慮される場合、下位レベルの詳細なデザインの特定の機能を１つ以上の外部デザインモデルまたはソフトウェアによって提供してもよい。いくつかの実施形態では、上位レベルのデザイナー１０２と下位レベルのデザイナー１０３との間のインターフェース１０６が考慮される場合、エネルギー消費量（例えば、目標配置場所の予測されるエネルギー消費量）を、１つ以上の外部デザインモデルまたはソフトウェアによって提供してもよい。
デザインシステム５２は、分散型エネルギー資源システムのデザインに対して階層的最適化アプローチを用いてもよい。階層的最適化アプローチは２レベルを含んでいてもよい。エネルギーシステム全体に対するデザインを作成するように構成された上位レベルのデザイナー１０２（例えば、アグリゲータ）と、互いに分離され、局所的エネルギーサブシステムの詳細なデザインを作成するように構成された１つ以上の下位レベルのデザイナー１０３（例えば、地熱サブシステムデザイナー１０４Ａ及び太陽光発電サブシステムデザイナー１０４Ｂ）とである。上位レベルのデザイナーは、エネルギーシステム全体に対するユーザ入力の目的（例えば、プロジェクト経済性及び運転中の炭素強度）を最適化しようとする。これには、局所的エネルギーサブシステムからのエネルギー限界及び他の制約を考慮することが含まれる。各下位レベルのデザイナーは、対応するエネルギーサブシステム（例えば、地熱サブシステム（例えば、地熱システム１６Ａ）及び太陽光発電サブシステム（例えば、太陽光発電システム４０））の詳細なエンジニアリングデザインを最適化しようとする。
互いに連係して働くために、下位レベルのデザイナー１０３は、インターフェース１０６を介して上位レベルのデザイナー１０２と連動してもよい。上位レベルのデザイナーと下位レベルのデザイナー１０３との間のインターフェース１０６を、上位レベルのデザイナー１０２から制約１１４を通り、下位レベルのデザイナー１０３から物理的パラメータ（例えば、デザイン結果１１６）を通るように構成してもよい。ある実施形態では、下位レベルのデザイナー１０３は上位レベルのデザイナー１０２から制約１１４を受け取ってもよい。制約１１４は、最小エネルギー出力、最大コスト、最大エネルギー消費量、別のサブシステムデザイナーによって規定される他の好適なパラメータ、またはそれらの組み合わせを含んでいてもよい。例えば、太陽熱発生サブシステムのサブシステムデザイナーからもたらされる流体温度を、インターフェース１０６を介して上位レベルのデザイナー１０２に送ってもよい。流体温度が目標配置場所の要求を満たす場合、流体温度を、地中熱ヒートポンプサブシステムのサブシステムデザイナーに、制約として送ってもよい。ある実施形態では、下位レベルのデザイナーは、デザイン結果１１６（詳細なパラメータを含む）を上位レベルのデザイナー１０２に送ってもよい。パラメータは、実際のＣＡＰＥＸproject、実際のエネルギー消費量、実際の発生エネルギー、種々の物理的パラメータ、他の好適なパラメータ、またはそれらの組み合わせを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、特定の下位レベルのデザイナー（例えば、地熱サブシステムデザイナー１０４Ａ）は、上位レベルのデザイナー１０２に送らなくてもよい他のデザイン結果（複数可）１２２を形成してもよい。例えば、他のデザイン結果（複数可）１２２は、地熱井デザイン、ヒートポンプ、及び／または配管デザインなどを含んでいてもよい。他のデザイン結果（複数可）１２２を、目標配置場所で働いているフィールドエンジニアが用いてもよい。
２レベル（上位レベルのデザイナー１０２及び下位レベルのデザイナー１０３を含む）は、収束または満足のいく目的値に到達するまで、最適化プロセスの間連絡して繰り返してもよい。２レベルデザインは、インテリジェント上位レベルのアグリゲータデザイナーを提供する。これは、分散化された下位レベルのデザイナー（例えば、個々のエネルギー資源に対する下位レベルのデザイナー）を調整して、信頼レベル内で目標配置場所のエネルギー需要を満たすデザインされたエネルギーシステムに対する全体目標を求める。ある実施形態では、２レベルデザインは、集約場所レベル、施設レベル、器具レベル、配管レベルなどにおける目標配置場所のエネルギー消費量の特徴付けを提供してもよい。
本明細書に記載の２レベルデザインアーキテクチャによって、デザインシステム５２は、デザインアーキテクチャが異なる他のデザインシステムよりも効率的にデザインプロセスを実行することができる。例えば、デザインシステム５２を用いて、デザインプロセスは上位レベルのデザインプロセスと複数の下位レベルのデザインプロセスとに分割し得る。下位レベルのデザイナー１０３は、対応する下位レベルのデザインプロセスを互いに独立かつ並列に実行し得る。したがって、デザインシステム５２は、個々のデザインプロセス（例えば、サブシステムデザインに対する）を順次に実行し得る他のデザインシステムと比べて、短いターンアラウンドタイム及び／または少ないコンピューティング能力でデザインプロセスを実行し得る。
ある実施形態では、デザインシステム５２を、上位レベル及び下位レベルの両方におけるデザインを改善するようにトレーニングしてもよい（例えば、機械学習によって）。例えば、トレーニングデータ（例えば、現時点でデザイン下の分散型エネルギー資源システムと同様の分散型エネルギー資源システムに対する履歴デザインデータ及び／または他の履歴データ、例えば、エネルギー価格データ、局所気象履歴データ、局所地球物理／地理履歴データなど）を入力データとして用いて、デザインシステム５２を、機械学習アルゴリズムを用いてトレーニングしてもよい。機械学習によるトレーニング後に、デザインシステム５２は、デザインパラメータ（複数可）及び／またはモデル（複数可）（例えば、シミュレーションモデル、最適化モデル、予想モデル、予測モデルなど）を改善している場合がある。機械学習アルゴリズムを、データベース５５に記憶された履歴デザインデータ及び他の履歴データにアクセスし得る機械学習回路またはソフトウェアを用いて実装してもよい。推論に応じて、機械学習回路またはソフトウェアは、種々の形態の機械学習を実装してもよい。いくつかの実施形態では、教師あり機械学習を実装してもよい。いくつかの実施形態では、教師なし機械学習を実装してもよい。本明細書で用いる場合、機械学習とは、明瞭な指示を用いてまたは用いずに特定のタスクを実行するためにデザインシステムが用いるアルゴリズム及び統計モデルを指す場合がある。例えば、機械学習プロセスは、クリーンデータ（「トレーニングデータ」として知られる）のサンプルに基づいて、数学的なモデル（例えば、シミュレーションモデル、最適化モデル、予想モデル、予測モデル、建物エネルギーモデル、太陽光起電（ＰＶ）モデル、地下モデルなど）を作成して、タスクを実行するように明示的にプログラムされることなく予想または決定を行ってもよい。
前述したように、デザインシステムによってデザインされた分散型エネルギー資源システムを、居住地、商業及び工業施設、複数建物の商業及び工業用地、大学キャンパス、学校、病院、地方自治体、遠隔地、及び島などに対して用いてもよい。漸進的システム（例えば、用地／キャンパス開発プロジェクトにおいて起きるもの）に適応するために、２レベルデザインを用いて、分散型エネルギー資源システムの複数の将来の構成（例えば、エネルギー資源または負荷が追加または除去されている）に対するデザインを提供してもよい。２レベルデザインに関するさらなる詳細について、図４を参照して後述する。
デザインシステム５２のアーキテクチャに関して前述したコンポーネントは典型的なコンポーネントであり、デザインシステム５２には、図示したようにさらなるまたはより少ないコンポーネントが含まれていてもよいことに留意されたい。
一実施形態では、デザインシステム５２を用いて、大学キャンパスにおいて用いる複数の太陽光発電サブシステムを含む分散型エネルギー資源システムに対する改善されたデザインが提供される。上位レベルのデザイナー１０２は初期デザインを受け取る。初期デザインには、大学キャンパスにおいて用いるある数量の太陽光起電（ＰＶ）パネルが含まれる。また上位レベルのデザイナー１０２は、ユーザ入力の目的（例えば、プロジェクト設備投資、プロジェクト投資回収期間、エネルギーシステム運転コスト、エネルギーシステム炭素強度など）と、他のデザイン入力（例えば、エネルギー価格予測、太陽光起電ＰＶモデル、局所気象履歴データなど）とを受け取ってもよい。更に、上位レベルのデザイナー１０２は、新しいデザイン入力、例えば、特定の気候予測モデル（複数可）に基づいた長時間スケールの（例えば、１０年間に渡る）局所的な気象予報を受け取る。新しいデザイン入力に基づいて、上位レベルのデザイナー１０２は、分散型エネルギー資源システムを再デザインして、更新された制約（例えば、太陽光発電システムからの更新された最小エネルギー出力、更新された最大エネルギー消費量など）を作成する。これらは、インターフェースを通って下位レベルのデザイナー１０３（例えば、太陽光発電サブシステムデザイナー）に送られる。それに応じて、下位レベルのデザイナー１０３は、詳細なデザイン（例えば、長時間スケールの局所的な気象予報に基づいた太陽光発電サブシステムエネルギー発生）を再現する。これらは、インターフェースを通って上位レベルのデザイナー１０２に戻る。上位レベルのデザイナー１０２は、受け取った詳細なデザインを用いて上位レベルにおけるデザインを更新する。これには、大学キャンパスにおいて用いる太陽光ＰＶパネルの更新された数量が含まれる。最適化プロセスは、収束または満足のいく目的値に到達するまで複数回繰り返すことを含んでいてもよい。更に、１つ以上のヒートポンプサブシステムを分散型エネルギー資源内に加えてもよい。上位レベルのデザイナーは、太陽光発電サブシステムと熱ポンプサブシステムとの間の詳細なデザインのバランスを取るように、上位レベルにおけるデザインを更新してもよい。例えば、太陽光ＰＶパネルの数量及び／または熱ポンプもしくは熱交換器の数量を更新してもよい。
図４は、図３のデザインシステムを用いる分散型エネルギー資源システムのデザインに対する方法例１５０のフロー図である。図４で説明する方法例１５０は特定の順番で説明しているが、方法例１５０は任意の好適な順番で行ってもよく、本明細書で提示した順番に限定されない。各処理ブロックを、本方法においてデザインシステムによって実行されていると以下に説明するが、他の好適なコンピューティングシステム（複数可）が、本明細書に記載の方法ステップのうちの少なくとも１つを実行してもよい。
プロセスブロック１５２において、上位レベルのデザイナーは、上位レベルのデザインに対するデザイン入力データを受け取ってもよい。デザイン入力データは以下、電力グリッド安定性制約、熱的快適性レベル、不確実性を伴うエネルギー価格予測、不確実性を伴うエネルギー需要予測（例えば、建物使用法、占有率、気象などに基づく）、建物エネルギーモデル、不確実性を伴うエネルギー発生予測、太陽光起電（ＰＶ）モデル、地下モデル、表面占有面積制限、設備投資もしくは資本経費（ＣＡＰＥＸ）制限、またはそれらの組み合わせ、を含んでいてもよい。ある実施形態では、ユーザ選好及びユーティリティオペレータ制約を、上位レベルのデザイナーへの入力として用いてもよい。
ある実施形態では、特定の外部入力を上位レベルのデザイナーが用いてもよい。例えば、１つ以上の予測モデル（例えば、化石燃料エネルギー価格予測モデル、気候変動予測モデルなど）からの結果である。このような結果は、予測されるエネルギー消費量、予測されるエネルギー発生可能性、予測されるエネルギー価格、エネルギー需要、エネルギー発生、環境要因、エネルギー貯蔵容量などを含んでいてもよい。このような結果には、対応する不確実性が伴い得る。不確実性（σとマーキングされる）は、特定の決定変数及び中間変数に対する上位レベルのデザインの重要な特徴であり得る。本明細書に記載の２レベルデザインアーキテクチャによって、フレームの不確実性問題に対する頑強な最適化アプローチが提供される。上位レベルのデザインの場合、長スケール期間（例えば、１年）を外部入力に対して与えてもよい。
プロセスブロック１５４において、上位レベルのデザイナーは、デザイン入力データ（初期反復）と下位レベルのデザイナーからの入力データ（後続の反復）とに基づいて目的関数を低減する（例えば、最小限にする）ことによって、上位レベルのデザインを決定してもよい。初期反復、上位レベルのデザイナーは、下位レベルのデザイナーから入力データを受け取らなくてもよく、デザイン入力データに基づいて目的関数を低減しても（例えば、最小限にしても）よい。異議機能、Ｚ（ＣＡＰＥＸproject、ＯＰＥＸ、ＯＰＥＸmaintenance、ＣＯ2強度、ＰＥＲＣＥＮＴrenewables）（ＰＥＲＣＥＮＴrenewablesは、用いる再生可能エネルギーのパーセンテージである）は、上位レベルのデザイナーが低減すべき（例えば、最小限にすべき）多目的関数であってもよい。デザインシステムは、様々な目標目的を満たす複数の将来のシナリオを提供してもよく、ユーザは「モードタイプ」ゴールを選択してもよい。ある実施形態では、多目的は、クライアントの要求（例えば、数１０年にわたる温度、極端な出来事など）に適応させ得る。多目的は、列記したデザイン目標（例えば、設備投資、運転費用、メンテナンスに関連する運転コスト、ＣＯ2強度、プロジェクト投資回収期間、エネルギー節約、カーボンフットプリント節約など）のいずれかもしくは全て、他の好適な目標、またはそれらの組み合わせを含んでいてもよい。
解く際には（初期反復において）、上位レベルのデザイナーは、下位レベルのデザイナーに対する種々の制約を提供し得る。制約は、各エネルギーサブシステムに対する最小エネルギー出力要件、予算上の制約（複数可）（例えば、最大コストＣＡＰＥＸmax、最大エネルギー消費量／使用など）、任意の他の好適なパラメータ（例えば、伝熱流体温度、蓄熱に対する地面の熱容量など）、またはそれらの組み合わせを含んでいてもよい。したがって、上位レベルの決定変数（例えば、各エネルギーサブシステムに対する最小エネルギー出力要件及び予算上の制約（複数可））は、下位レベルのデザイナーに対する制約であり得る。ある実施形態では、上位の決定変数及び制約のいくつかは時間ベースのベクトル（プロジェクトライフまたは別の好適な範囲に渡る）である。上位レベルのデザイナーと下位レベルのデザイナーとの間のインターフェースは、このような次元をサポートするように構成されている。
プロセスブロック１５６において、上位レベルのデザイナーは、インターフェースを介して、１つ以上の下位レベルのデザイナー（例えば、地熱サブシステムデザイナー及び／または太陽光発電サブシステムデザイナー）に制約を送ってもよい。受け取った制約に基づいて、各下位レベルのデザイナーは、対応するエネルギーサブシステムの対応する局所的な詳細デザインを作成して、特定の目標目的（例えば、正味のエネルギー出力、地熱発電比率、太陽光発電比率など）を改善し（例えば、最大にし）、一方で、上位レベルのデザイナーが提供した制約（例えば、ＣＡＰＥＸ、エネルギー消費量、最小エネルギー出力など）、並びにその局所的なサブシステムに対する特定の技術的制約（例えば、地中熱ヒートポンプサブシステムの場合の地熱井における流体温度限界）を満たそうとするように構成されている。
ある実施形態では、特定の外部入力を局所的なデザインプロセスに対して用いてもよい（例えば、局所的な予測モデルからの結果）。このような結果は、予測されるエネルギー消費量、予測されるエネルギー発生可能性、予測されるエネルギー価格、エネルギー需要、履歴エネルギー発生、環境要因、エネルギー貯蔵容量などを含んでいてもよい。このような結果には、対応する不確実性が伴い得る。下位レベルのデザイナーの場合、短時間スケール期間（例えば、１日）を外部入力に対して与えてもよい。
各エネルギーサブシステムに対する局所的なデザインを、別個かつ漸進的に決定してもよい。対応するエネルギーサブシステムに対応付けられる各下位レベルのデザイナーは、システムモデルを有していてもよい。例えば、エネルギーサブシステムのＣＡＰＥＸ及びＯＰＥＸ（エネルギー使用量、メンテナンスなどから）が、作成されたエネルギープロファイル（例えば、エネルギー発生及び消費量）にどのように関係するかの近似的関係を含む。システムモデルはまた、デザインパラメータ「ｘ」とデザイン結果（例えば、ＣＡＰＥＸ、エネルギー発生、不確実性を伴う消費プロファイルなど）との間の詳細な関係を含んでいてもよい。
局所的なデザインが収束する場合には、解ｘ*（ＣＡＰＥＸi、Ｅi out、Ｅi in）（Ｅi outは反復「ｉ」の最小／最大エネルギー発生であり、Ｅi inは反復「ｉ」の最小／最大エネルギー消費量である）を、インターフェースを介して、反復精緻化に対する初期推測として上位レベルのデザイン最適化に送る。
局所的なデザインが収束しない場合には、下位レベルのデザイナーは、上位レベルのデザイナーに、デザインパラメータｘ（ＣＡＰＥＸi、Ｅi out、Ｅi in）の初期推測をどのように改善するかについて通知してもよい。いくつかの実施形態では、ある形態の勾配または経験則を決定することを用いてもよい。いくつかの実施形態では、履歴データを用いてもよい。このような履歴データはデータベース５５に記憶してもよい。
ある実施形態では、インターフェースを、下位レベルのデザイナーのうちの１つから生じる関連パラメータを、他の下位レベルのデザイナーのうちの１つ以上に送ることをサポートするように構成してもよい。
ある実施形態では、上位レベルのデザイナーが送った予算及びエネルギー出力制約を、下位レベルのデザイナーのシステムモデルにおいて直接用いてもよい。場合によっては、これらの制約を直接的な制約に（例えば、デザインパラメータ「ｘ」上で）変換する前処理ステップによって、局所的なデザインプロセスを促進してもよい。
プロセスブロック１５８において、上位レベルのデザイナーは、インターフェースを介して、プラグインに対するリクエストを、１つ以上の下位レベルのデザイナーに対応付けられる１つ以上のエネルギーサブシステム（例えば、地熱システム、太陽光発電システム、風力発電システムなど）から受け取ってもよい。本明細書で用いる場合、プラグインは、具体的な特徴（例えば、詳細なデザイン特徴）を既存のシステム（例えば、上位レベルのデザイナー）に加えようとするコンポーネント（例えば、下位レベルのデザイナー）を指してもよい。プラグインに対するリクエストは、プラグインに対するリクエストが上位レベルのデザイナーによって許可された場合に、１つ以上のエネルギーサブシステムの１つ以上の下位レベルのデザイナーが上位レベルのデザイナーに特定のデザイン情報を送ることを可能にしてもよい。
プロセスブロック１６０において、１つ以上のエネルギーサブシステムからプラグインに対するリクエストを受け入れることに応じて、上位レベルのデザイナーは、インターフェースを介して、下位レベルのデザイナーから、初期推測（例えば、デザインパラメータｘ（ＣＡＰＥＸi、Ｅi out、Ｅi in）の初期推測、勾配または経験則、またはデータベースに記憶された何らかの履歴データ）及びデザイン結果（例えば、解ｘ*（ＣＡＰＥＸi、Ｅi out、Ｅi in））を受け取ってもよい。受け取った初期推測及びデザイン結果をプロセスブロック１５４に送り返して、上位レベルのデザインに対する反復精緻化を行ってもよい。
プロセスブロック１６２において、デザインシステムはデザイン出力データを作成してもよい。上位レベルのデザイナーは、分散型エネルギー資源システムに対する全体的なデザインを作成してもよい。例えば、プロジェクト設備投資または資本経費（ＣＡＰＥＸproject）、プロジェクト投資回収期間、エネルギーシステム運転コストまたは運転費用（ＯＰＥＸ）、エネルギー節約、メンテナンスに関連するエネルギーシステム運転コスト（ＯＰＥＸmaintenance）、エネルギーシステム炭素強度（ＣＯ2強度）、カーボンフットプリント節約、またはそれらの組み合わせである。下位レベルのデザイナーは、個々のエネルギー資源（例えば、エネルギーサブシステム）に対する詳細なデザインを作成してもよい。例えば、地熱サブシステムデザイナーは、目標場所におけるヒートポンプシステム（複数可）に対するデザインパラメータを作成してもよい。例えば、配置すべき熱交換器の数、地面内の対応する裸孔／ボアホール内に配置すべき熱交換の深さ、配置すべき入口導管及び出口導管の数などである。例えば、太陽光発電サブシステムデザイナーは、目標場所における太陽光発電システムに対するデザインパラメータを作成してもよい。例えば、配置すべき太陽光起電（ＰＶ）パネルの数、ＰＶパネルの位置（例えば、建物の上にまたは地面に）及び／または方向（例えば、太陽を追跡できるか否か）などである。デザインシステムは、前述で列記したデザイン結果を、ユーザインターフェースを介して（例えば、プリンターまたはディスプレイを用いて）１人以上のユーザに示してもよい。１人以上のユーザは、デザイン結果に基づいて、デザインされた分散型エネルギーシステムの性能を決定してもよい。デザインシステムのデザイン結果によって、目標場所における最終的にデザインされる分散型エネルギー資源システムの構築が促進され得る。
上位レベルのデザイナー及び下位レベルのデザイナーを、単一のコンピューティングデバイス（例えば、サーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップ、タブレットなど）において実装してもよいし、または下位レベルのデザイナーを、種々のコンピューティングデバイス（複数可）（例えば、各下位レベルのデザイナーに対する種々のコンピューティングデバイス、上位レベルのデザイナーとは異なるコンピューティングデバイスなど）において、他の場所（例えば、クラウド上）に配置された外部シミュレータ（複数可）として、実装してもよい。
分散型エネルギー資源システムの運転
分散型エネルギー資源システムが（例えば、本デザインシステムまたは別のシステムによって）デザインされて目標場所（例えば、居住地、商業及び工業施設、複数建物の商業及び工業用地、大学キャンパス、学校、病院、地方自治体、遠隔地、及び島など）に配置された後で、エネルギー管理システム５０を用いて、分散型エネルギー資源システムに対するシステム制御を与えて、エネルギー効率の向上（例えば、特定のエネルギー消費量の削減、再生可能エネルギー使用量の増加、メンテナンスコストの削減等）を行ってもよい。エネルギー管理システムは、階層的最適化ベースの制御システム（例えば、コントローラ）を用いてもよい。ここでは、短期コントローラが、分散型エネルギー資源システムの毎日の調整を制御及び改善し、短期コントローラに長期適応プランニングシステム（例えば、長期コントローラ）をオーバーレイする。長期適応プランニングシステムは、上位レベルにおける長期制約及び将来事象（例えば、予想されるハードウェアメンテナンス作業）に基づいて長期運転スケジュールを決定するように構成されている。階層的最適化ベースの制御システムの価値は、長期コントローラが、分散型エネルギー資源システムの簡略化した記述を用いて、より長期の解（例えば、上位レベルのプランまたはスケジュール）を作成し、そして、長期運転スケジュールの短期部分（例えば、前日に対する要件）を、分散型エネルギー資源システムのより低いレベル（例えば、設定点レベル）まで精緻化すべき短期コントローラに送ってもよい。
エネルギー管理システムは、階層的最適化ベースの制御システムを用いて、制御システムの上位レベル（例えば、第１のレベル）における動的な予想モデル及び下位レベル（例えば、第２のレベル、第３のレベルなど）における種々の動的な予想モデルを介して、要件に対する将来のシステム状態の適合を自動的にモニタリングし、上位レベルにおける長期適応プランニングシステムを自動的にトリガして長期運転スケジュールを再プランしてもよい。要件は、実施態様ごとに変わり得る任意のシステム関連の制約及び／またはビジネス関連の制約（例えば、設備投資、エネルギー消費量、最小エネルギー出力など）を含んでいてもよい。要件は、開発者の特定のゴールを実現するために形成すべきデザインプロジェクトの多くの実施態様固有の決定に関連付けてもよい。上位レベルにおける動的な予想モデル及び下位レベルにおける種々の動的な予想モデルを、分散型エネルギー資源システムの運転寿命を通して構成して反復的に改善してもよい。これらのモデルを、エネルギー需要、エネルギー発生、及びエネルギー貯蔵容量に対する予測モデル（階層的最適化ベースの制御システムに制約を与える）が用いてもよい。
いくつかの実施形態では、動的な予想モデルのうちの１つが、分散型エネルギー資源システムの運転データ（例えば、エネルギー消費量）を含んでいてもよい。目標配置場所のエネルギー消費量を、分散型エネルギー資源システムにおけるエネルギー生産資源の運転データから特徴付けてもよい。エネルギー管理システムは、運転データを用いて、目標配置場所のエネルギー消費量の動的な予想モデルを反復的に改善してもよい。ある実施形態では、エネルギー管理システムは、マイクロテスティングを用いて、エネルギーサブシステム（例えば、地熱システム（複数可）、太陽光発電システム（複数可）、風力発電システム（複数可）等）などの分散型エネルギー資源の動的な予想モデルを構成して反復的に改善してもよい。
このことを念頭において、図５は、図１の制御システム５４のアーキテクチャ例のブロック図である。制御システム５４は、運転中に分散型エネルギー資源システムに対する改善された制御をもたらし得る。例えば、制御システム５４を用いて再生可能エネルギー発生システム及び／または負荷を制御して、エネルギー効率を改善し、対応するコストを減らしてもよい。制御システム５４は、２つ以上のレベルにおける制御ハードウェア（例えば、コントローラ）を含んでいてもよい。例示した実施形態では、制御システム５４は以下、長期コントローラ２０２、１つ以上の短期コントローラ２０４、及び種々の局所コントローラ（例えば、局所環境コントローラ２０６）、負荷コントローラ２０８Ａ（負荷２１０Ａ（例えば、空調装置）に通信可能に接続されている）、負荷コントローラ２０８Ｂ（負荷２１０Ｂ（例えば、電気ヒーター）に通信可能に接続されている）、再生可能エネルギー発生要素コントローラ２０８Ｃ（再生可能エネルギー発生要素２１０Ｃ（例えば、太陽光発電システム、風力発電システム）に通信可能に接続されている）、エネルギー貯蔵要素コントローラ２０８Ｄ（エネルギー貯蔵要素２１０Ｄ（例えば、燃料電池、バッテリ、キャパシタ、フライホイール、圧縮空気、揚水発電、超磁石、水素など）に通信可能に接続されている）、長時間スケール要素コントローラ２０８Ｅ（長時間スケールコンポーネント（例えば、その変化が短期コントローラ２０４の予想範囲外にあり得るように長期ダイナミクスを有する特定のエネルギー資源）を伴う要素２１０Ｅに通信可能に接続されている）、測定アグリゲータ２１４（種々のセンサ２１６（例えば、温度センサ、水分センサなど）に通信可能に接続されている）、分散型エネルギー資源システムが用い得る任意の好適なハードウェア、またはそれらの組み合わせ、を含む。
上位レベルにおける長期コントローラ２０２は、自動動的プランナー、制約プログラムミングソルバー、モデルベースの予想コントローラ、または別の時間ベースの最適化プログラム（分散型エネルギー資源システムの運転を自動的に再プランニングすることができる）として実装してもよい。制御システム５４は、上位レベルにおける長期コントローラ２０２及び第２のレベルにおける短期コントローラ２０４を用いて、種々の局所コンポーネントコントローラ２０５（例えば、負荷コントローラ２０８Ａ及び２０８Ｂ、再生可能エネルギー発生要素コントローラ２０８Ｃ、エネルギー貯蔵要素コントローラ２０８Ｄ）及びアグリゲータ（例えば、測定アグリゲータ２１４）の運転を制御してもよい。上位レベルにおけるプランニング範囲は、以下が得られるように長期（例えば、２５年）であってもよい、（ｉ）長期運転スケジュールに基づいた分散型エネルギー資源システムの運転が、現れるのに長時間スケールがかかるシステム状態制約（例えば、地中熱ヒートポンプシステムにおける地面との熱伝達の安定性）を満たし、（ｉｉ）長期運転スケジュールに基づいたプランニングが、将来事象、例えば分散型エネルギー資源システム設備の予想メンテナンス、エネルギー消費行動における予想される変化、例えば、エネルギー消費者または他のユーザからの不在期間を予想する。制御システム５４は、これらの将来事象を考慮した全体運転スケジュールを決定する。
第２のレベルにおける短期コントローラ２０４を、モデルベースの予想コントローラまたは他の時間ベースの制御プログラム／ルーチンとして実装してもよい。全体運転スケジュールを、局所コンポーネントコントローラ２０５と短期コントローラ２０４のシステムモデル２４０とが実行する。これらは、動的な予想モデルとして実装され、前述した要件に対する将来の状態の適合をモニタリングするための妥当なシナリオのシミュレーションを行うために用いられる。相違が生じた場合、エネルギー管理システムが長期コントローラ２０２を自動的にトリガして長期運転スケジュールを再プランしてもよい。更新した長期運転スケジュールを、第２のレベルにおける短期コントローラ２０４に自動的に配置してもよいし、または承認を得るために人間の意思決定者に伝達してもよい。
短期コントローラ２０４は、エネルギー発生、貯蔵、電力と熱との間の変換、及び制御可能な負荷を調整して、終日または短期運転に対する電力／エネルギーの供給と需要との間の整合（コストを減らし、利益を増加させ、炭素強度を減らし、またはそれらの組み合わせを行う）を実現するように構成されている。階層的最適化ベースの制御システムによって、短期コントローラ２０４は、上位レベルのプラン（例えば、長期運転スケジュール）から特定の運転パラメータに対する制約を受け取ることができる。第２のレベルにおける短期コントローラ２０４は、三次コントローラ（例えば、局所コンポーネントコントローラ２０５）を制御する二次コントローラとして動作してもよい。三次コントローラは、個々のエネルギー資源に対する設定点追跡を実行している。
個々のエネルギー資源のうちの一部（例えば、長時間スケールを伴う要素２１０Ｅ）は、その状態（複数可）の変化が短期コントローラ２０４の予想範囲外になり得るように長期ダイナミクスを有していてもよい。地中熱ヒートポンプシステムにおける地面との熱伝達の安定性は一例である。これらの長期ダイナミクスは、短期コントローラ２０４に対する一定の挙動（例えば、１日の範囲内）として説明され、長期コントローラ２０２によって制御される。
局所コンポーネントコントローラ２０５（例えば、ハードウェアコントローラ及び／またはアグリゲータ）を、個々のエネルギー資源に対する長期運転スケジュールの１つ以上の短期部分に基づいて設定点スケジュールを実行するように構成してもよい。各設定点スケジュールは、対応するコンポーネント（例えば、ハードウェア、センサなど）を改善された方法で運転するための詳細な設定点を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、再生可能エネルギー発生要素コントローラ２０８Ｃ及びエネルギー貯蔵要素コントローラ２０８Ｄは、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介して、短期コントローラ２０４と直接通信してもよい。いくつかの実施形態では、負荷コントローラ２０８Ａ及び２０８Ｂは、局所環境コントローラ２０６を通して短期コントローラ２０４と通信してもよい。局所ハードウェアコントローラ２０８Ａ及び２０８Ｂは、負荷２１０Ａ及び２１０Ｂの運転を制御して、建物の暖気または冷気を、より低いレベルにおける局所環境コントローラ２０６によって（例えば、オンデマンドで）、短期コントローラ２０４によって（例えば、毎日）、及び長期コントローラ２０２によって（例えば、毎月または毎年）によって制御される特定の調整により、もたらしてもよい。
各レベルにおけるコントローラ（複数可）は、エネルギー価格、エネルギー需要、エネルギー発生、環境要因、エネルギー貯蔵容量などを与える予測モデルから入力を受け取ってもよい。また各レベルにおけるコントローラ（複数可）は、ユーティリティオペレータからユーザ選好及び／または制約の入力を受け取ってもよい。例示した実施形態では、長期コントローラ２０２は運転入力２３０を受け取ってもよい。運転入力２３０は、ユーザ入力及び他の入力、例えば電力グリッド安定性制約、熱的快適性レベル、不確実性を伴うエネルギー価格予測、不確実性を伴うエネルギー需要予測（例えば、建物使用法、占有率、気象など）、建物エネルギーモデル、不確実性を伴うエネルギー発生予測、太陽光起電（ＰＶ）モデル、地下モデル、またはそれらの組み合わせを含んでいてもよい。
ある実施形態では、長期コントローラ２０２は、長時間スケール要素コントローラ２０８Ｅと長期コントローラ２０２との間のデータ交換を制御するアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）２４２を含んでいてもよい。短期コントローラ２０４は、短期コントローラ２０４と局所コンポーネントコントローラ２０５との間のデータ交換を制御するＡＰＩ２４４を含んでいてもよい。これらのＡＰＩは、種々のレベルにおけるアプリケーション（例えば、運転制御）を、２つのアプリケーションがより効率的に互いに通信できるようにすることによって促進してもよい。
ある実施形態では、動的な予想モデル（例えば、制御システム５４並びに目標配置場所におけるエネルギー消費要素の局所ハードウェアコントローラの、上位レベルにおける動的な予想モデル及び下位レベルにおける種々の動的な予想モデル）を、エネルギー管理システムが取得した運転データによって規則的に（例えば、１日、１週間、１ヶ月ごと）更新してもよい。制御システム５４の更新したモデルを、規則的に及び／またはエンドユーザのリクエストにより作成して、例えば、エネルギー資源または負荷が追加または除去された分散型エネルギー資源システムの新しい漸進的デザインを評価してもよい。新しい漸進的デザインは、制御システムによって実行されるときに、分散型エネルギー資源システムのより正確な制御をもたらし得る。
ある実施形態では、制御システム５４を、種々のレベルにおける運転／制御を改善するように、機械学習によってトレーニングしてもよい。例えば、トレーニングデータ（例えば、運転中の分散型エネルギー資源システムに対する履歴運転／制御データ、及び／または他の履歴データ、例えば、エネルギー価格データ、局所気象履歴データ、局所地球物理／地理履歴データ、他の好適なデータ、またはそれらの組み合わせ）を入力データとして用いて、制御システム５４を、機械学習アルゴリズムを用いてトレーニングしてもよい。このような機械学習アルゴリズムは、データベースに記憶された履歴運転／制御データ及び／または他の履歴データにアクセスし得る機械学習回路またはソフトウェアを用いて実装してもよい。形成すべき推論に応じて、機械学習回路は異なる形態の機械学習を実装してもよい。機械学習回路またはソフトウェアは、前述したデザインシステムをトレーニングするために用いた同じ回路もしくはソフトウェアであってもよいし、または異なる回路もしくはソフトウェアであってもよい。いくつかの実施形態では、教師あり機械学習を実装してもよい。いくつかの実施形態では、教師なし機械学習を実装してもよい。本明細書で用いる場合、「機械学習」は、明瞭な指示を用いてまたは用いずに特定のタスクを実行するためにコンピュータシステムが用いるアルゴリズム及び統計モデルを指す場合がある。例えば、機械学習プロセスは、クリーンデータ（「トレーニングデータ」として知られる）のサンプルに基づいて、数学的なモデル（例えば、制御システム５４の上位レベルにおける動的な予想モデル及び／または下位レベルにおける種々の動的な予想モデル）を作成して、タスクを実行するように明示的にプログラムされることなく予想または決定を行ってもよい。
ある実施形態では、動的な予想モデルを、個々のエネルギー資源（例えば、エネルギーサブシステム、例えば、地熱システム（複数可）、太陽光発電システム（複数可）、風力発電システム（複数可）など）をマイクロテストすることによって構成及び／または改善してもよい。例えば、予想モデルベースのコントローラは、特定の設定点において変動を生じさせて、それぞれの個々のエネルギー資源に対する局所的（例えば、線形）モデルのパラメータを較正してもよい。一連の局所ドメインモデル（例えば、短期コントローラ２０４内）を、種々の条件下でエネルギー管理システムの運転使用の全体にわたって構成してよい。これにより、長期コントローラまたは短期コントローラが、分散型エネルギー資源システムの以前の運転条件に近い運転条件に迅速に適応できるようにし得る。このような「局所ドメイン」モデルは、付加情報及びモデルが基づく物理に応じて、線形またはより複雑（例えば、非線形）であってもよい。
ある実施形態では、エネルギー管理システムは、長期コントローラ２０２及び短期コントローラ２０４に対する実行フィードバックを作成する状態推定器を含んでいてもよい。実行フィードバックは、エネルギーの流れ、貯蔵システム（複数可）に対する充填状態、設備（例えば、局所ハードウェア）の健康状態、予想される耐用年数の終了、性能劣化傾向などを含んでいてもよい。
前述したように、運転中の分散型エネルギー資源システムを、居住地、商業及び工業施設、複数建物の商業及び工業用地、大学キャンパス、学校、病院、地方自治体、遠隔地、及び島などで用いてもよい。階層的最適化ベースの制御システムを用いて、動的な分散型エネルギー資源システム（例えば、エネルギー資源または負荷が付加／除去された）の運転に対する改善された制御をもたらして、用地（例えば、大学キャンパス）開発プロジェクトにおいて生じる変化に適応してもよい。階層的最適化ベースの制御システムに関するさらなる詳細について、図６を参照して以下に説明する。
制御システム５４のアーキテクチャに関して前述したコンポーネントは典型的なコンポーネントであり、制御システム５４は、図示したようにさらなるまたはより少ないコンポーネントを含んでいてもよいことに注意されたい。
図６は、図５の制御システムを用いる分散型エネルギー資源システムの制御に対する方法例のフロー図である。図６で説明する方法例２５０は特定の順番で説明しているが、方法例２５０は任意の好適な順番で行ってもよく、本明細書で提示した順番に限定されない。各処理ブロックを、本方法において制御システムによって実行されていると以下に説明するが、他の好適なコンピューティングシステム（複数可）が、本明細書に記載の方法ステップのうちの少なくとも１つを実行してもよい。
プロセスブロック２５２において、長期コントローラは長期運転制御に対する入力データを受け取ってもよい。入力データは、電力グリッド安定性制約、熱的快適性レベル、不確実性を伴うエネルギー価格予測、不確実性を伴うエネルギー需要予測（例えば、建物使用法、占有率、気象など）、建物エネルギーモデル、不確実性を伴うエネルギー発生予測、太陽光起電（ＰＶ）モデル、地下モデル、またはそれらの組み合わせを含んでいてもよい。ある実施形態では、長期コントローラは、エネルギー価格、エネルギー需要、エネルギー発生、環境要因、エネルギー貯蔵容量、またはそれらの組み合わせを与える予測モデルから入力データを受け取ってもよい。ある実施形態では、長期コントローラは、ユーティリティオペレータから、ユーザ選好及び／または制約に関連する入力データを受け取ってもよい。ある実施形態では、入力データは、測定アグリゲータからの測定値を含んでいてもよい。このような測定値は、センサ（例えば、建物温度を測定する温度センサなど）によって取得してもよい。
プロセスブロック２５４において、長期コントローラは、入力データに基づいて目的関数を低減する（例えば、最小限にする）ことによって長期運転スケジュールを決定してもよい。目的関数は、運転評価基準、例えばコスト、利益、炭素強度、任意の好適な評価基準、またはそれらの組み合わせを含んでいてもよい。例えば、長期運転制御は、コストを下げること、利益を増加させること、炭素強度を下げること、またはそれらの組み合わせを含んでいてもよい。特定の運転評価基準を短期コントローラに対する制約として用いてもよい。長期コントローラは、分散型エネルギー資源システムの簡略化した記述を用いて、より長期の解（例えば、上位レベルのプランまたはスケジュール）を作成し、そして上位レベルのプランまたはスケジュールの短期部分を短期コントローラに送ってもよい。
プロセスブロック２５６において、長期コントローラは短期コントローラに制約を出力してもよい。前述したように、制約は、上位レベルのプランまたはスケジュールの１つ以上の短期部分（例えば、長期運転スケジュール）、例えば、前日に対する要件（例えば、毎日の電力制約、毎日の熱流制約など）を、分散型エネルギー資源及び／または負荷の設定点のレベルまで精緻化すべき短期コントローラに対して含んでいてもよい。短期コントローラは、前日のプラン／実行及び／または日内のプラン／実行を実行してもよい。例えば、短期コントローラは、エネルギー発生、貯蔵、電力と熱との間の変換、及び制御可能な負荷を調整して、終日に対する電力及びエネルギーの供給と需要との間の整合（コストを減らすこと、利益を増加させること、炭素強度を下げること、またはそれらの組み合わせを行う）を実現してもよい。本明細書に記載の制御フレームワークによって、上位レベルのプランまたはスケジュールによって課される特定の運転パラメータ（複数可）に対する制約を受け取ることができる。また短期コントローラは、局所ハードウェアコントローラ及び／または他のコントローラ（例えば、局所環境コントローラ）から入力を受け取って、第２のレベルにおける改善された制御を実行する。入力は、局所ハードウェア及び／もしくは設備の要素タイプ、モデルパラメータ、他の好適なパラメータ（複数可）、またはそれらの組み合わせを含んでいてもよい。長期運転スケジュールの１つ以上の短期部分が短期コントローラによって実行されると、システムモデルは妥当なシナリオをシミュレートして、システム状態を作成し得る。
プロセスブロック２５８において、長期コントローラは短期コントローラからシステム状態を受信してもよい。システム状態は、長期運転スケジュールの１つ以上の短期部分を実行した後のフィードバック、例えば、エネルギーの流れ、貯蔵システムに対する充填状態、設備（例えば、局所ハードウェア）の健康状態、予想される耐用年数の終了、性能劣化傾向などを含んでいてもよい。
プロセスブロック２６０において、長期コントローラは、特定の要件、例えば、システム関連の制約及び／またはビジネス関連の制約（例えば、設備投資、エネルギー消費量、最小エネルギー出力など）に対するシステム状態の適合をモニタリングしてもよい。モニタリングは、短期コントローラから受け取ったシステム状態に基づいて予想モデルが実行するシミュレーションに基づいてもよい。モニタリングプロセスは、将来のシステム状態（例えば、分散型エネルギー資源システムに対応付けられる種々のシナリオのシミュレーションに基づいて予測される）が適合要件と相違する相違を特定／検出してもよい。
プロセスブロック２６２において、長期コントローラは、相違が検出されたかどうかを判定してもよい。相違が検出された場合、エネルギー管理システムは長期コントローラを自動的にトリガして、長期運転スケジュールを再プランしてもよい。更新した長期運転スケジュールを、第２のレベルにおける短期コントローラ２０４に自動的に配置してもよく、または承認を得るために人間の意思決定者に伝達してもよい。例えば、ある実施形態では、人間の意思（例えば、オペレータの決定）を用いて再プランが望ましいかどうかを判定してもよい。
プロセスブロック２６２において、相違は検出されないと長期コントローラが判定した場合、プロセス２５０はプロセスブロック２５８に戻って、短期コントローラからシステム状態を連続的に受け取り、可能な相違（複数可）を検出するためにシステム状態の適合をモニタリングしてもよい。
局所コンポーネントコントローラ（例えば、負荷コントローラ、再生可能エネルギー発生要素コントローラ、エネルギー貯蔵要素コントローラ）及びアグリゲータ（例えば、測定アグリゲータ）は、局所ハードウェアを迅速に調整して、第３のレベルにおける分散型エネルギー資源システムの運転を、１つ以上の短期コントローラからの更新した長期運転スケジュールの１つ以上の更新した短期部分、１つ以上の命令、またはそれらの組み合わせに基づいて制御してもよい。
長期コントローラ及び短期コントローラを、単一のコンピューティングデバイス（例えば、サーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップ、タブレットなど）において実装してもよく、または短期コントローラを、種々のコンピューティングデバイス（複数可）（例えば、各短期コントローラに対する異なるコンピューティングデバイス、上位レベルのコントローラとは異なるコンピューティングデバイスなど）において、他の場所（例えば、クラウド上）に配置された外部シミュレータ（複数可）として、実装してもよい。
デザイン及び運転の応用例
一実施形態では、デザイン中の分散型エネルギー資源システムは、クローズドループにおいて地中熱ヒートポンプシステムを含んでいてもよく、これを、太陽光起電（ＰＶ）モデル及び／または熱モデル、乾燥空気熱交換器、及び補助供給源（例えばガスボイラー及び／または冷却機）に結合してもよい。このような複雑さを伴う分散型エネルギー資源システムを、以下の基準、例えば、初期投資コスト（ＣＡＰＥＸ）、運転コスト（ＯＰＥＸ）（電気、ガス、及び／またはメンテナンスのコストを含む）、分散型エネルギー資源システムの寿命上でのエネルギーの平準化コスト、またはＣＯ2／温室効果ガス（ＧＨＧ）放出（例えば、年間またはフォームのライフサイクルの両方、設備の製造を含む）のうちの少なくとも１つ（しかしこれに限定することなく）に基づいて、デザインしてもよい。
例えば、プロジェクトゴールがＣＯ２放出を減らす（例えば、最小限にする）ことである場合、デザインプロセスの出力は、補助ガスボイラー（複数可）を減らすかまたはなくすことを含んでいてもよく、したがって、地熱井の数及びヒートポンプの容量が増加し、その結果、ＣＡＰＥＸが増加する。またエネルギー管理システムは、例えば、夏の間に地熱井を再充填し得る太陽熱モデルを使用することで、冬の間のヒートポンプの性能を改善して消費電力を減らして、予想されるＯＰＥＸを減らしても（例えば、最小限にしても）よい。更に、地表温度は夏の方が冬よりも高いため、エネルギー管理システムによって季節間の蓄熱が促進され得る。
一実施形態では、分散型エネルギー資源システムの改善された運転によって、システム寿命（例えば２５年）にわたって高性能を維持することができる。例えば、地熱井内をクローズドループで循環する流体の温度は、常に所定の範囲を下回り得る（例えば、－３Ｃ～４０℃）。このような改善された運転には、複数の時間スケールにおける予想モデルベースのプランニングが含まれていてもよい（例えば、流体の温度を、予想モデルを定期的に（例えば、１週間、１ヶ月、四半期ごとに）用いて推定する）。
別の実施形態では、建物の熱慣性を用いて負荷をシフトさせ、より低い電気料金から利益を得てもよい。熱慣性を用いた最適化ベースの制御は、電気料金、気象、及び建物エネルギー消費量の予測を入力として用いてもよい。
エネルギー管理システムは、建物の挙動（例えば、熱慣性及びエネルギー消費量）及び個々のエネルギー資源の挙動を（例えば、機械学習を用いて）学習することによって、時間の経過とともに改善され得る。またエネルギー管理システムは、故障の検出／予想（例えば、ヒートポンプに対する予想健康管理）を可能にし、故障を防ぐ遠隔修正処置、現場にチームを送って故障を直し及び／または防ぐこと、メンテナンス中の非稼働設備の影響を軽減すること（例えば、予想／プラン上に基づいて）などを含む種々の処置をトリガし得る。このような故障検出／予想によって、クライアント経験が改善され、運転及び／またはメンテナンスコストが減り得る。
本開示の技術的効果には、種々の再生可能エネルギー資源を含む分散型エネルギー資源システムのデザイン及び運転を改善することが含まれる。このような改善されたデザイン及び制御は、予想モデルに基づいてもよく、予測モデルを用いてシステム状態を現在のデザイン及び／または運転スケジュールに基づいて推定してもよく、それに応じてデザイン及び／または運転スケジュールを自動的に調整してもよい。ある実施形態では、目標配置場所（例えば、建物）がすでに、室内（例えばオフィス）温度を制御する局所管理システム（例えば、局所温度制御システム）を有している場合がある。開示した技術によって、エネルギー管理をより高いレベル（複数可）で動的に調整して、より良好なゴール、例えば、コスト削減、利益増加、または炭素強度削減を短期スケール（例えば、１日）及び／または長期スケール（例えば、１年以上）の両方において実現することが、可能になり得る。
本明細書では特定の特徴のみを例示して説明してきたが、多くの変更及び修正が当業者には想起される。したがって、添付の特許請求の範囲は、本開示の真の趣旨に含まれるすべての変更及び変形に及ぶことが意図されていることを理解されたい。
本明細書で提示及び請求される手法は、現在の技術分野を明らかに改善する実用的な性質の物質及び具体例に参照及び適用され、したがって、抽象的でも、無形でも、純粋に理論的なものでもない。更に、本明細書の終わりに添付の任意の請求項に、「［機能］を［実行する］ための手段」または「［機能］を［実行する］ためのステップ」として示される１つ以上の要素が含まれている場合、このような要素は米国特許法１１２（ｆ）の下で解釈すべきであることが意図されている。しかし、何らかの他の方法で示される要素を含む任意の請求項に対しては、このような要素は米国特許法１１２（ｆ）の下で解釈すべきではないことが意図されている。

Claims (22)

  1. 分散型エネルギー資源システムに対するエネルギー管理システムであって、
    デザインシステムであって、
    個々のエネルギー資源に対して分散化された下位レベルのデザイナーを調整して、上位レベルの全体的なデザインを、信頼レベル内で目標配置場所のエネルギー需要を満たす前記分散型エネルギー資源システムに対するデザイン入力に基づいて求めるように構成された上位レベルのデザイナーと、
    複数の局所的エネルギーサブシステムの詳細なデザインを作成するように構成された複数の下位レベルのデザイナーであって、前記上位レベルのデザイナーは、前記詳細なデザインの少なくとも一部を用いて前記上位レベルの全体的なデザインを更新する、前記複数の下位レベルのデザイナーと、
    を含むデザインシステムと、
    前記全体的なデザイン及び前記詳細なデザインを出力するように構成されたユーザインターフェースと、
    を備えたことを特徴とするエネルギー管理システム。
  2. 前記分散型エネルギー資源システムは、１つ以上の居住地、１つ以上の商業及び工業施設、１つ以上の複数建物の商業及び工業用地、１つ以上の大学キャンパス、１つ以上の学校、１つ以上の病院、１つ以上の地方自治体、１つ以上の遠隔地、またはそれらの組み合わせ、に対して用いられる
    ことを特徴とする請求項１に記載のエネルギー管理システム。
  3. 前記デザイン入力は、プロジェクト設備投資、プロジェクト投資回収期間、分散型エネルギー資源システム運転コスト、もしくは分散型エネルギー資源システム炭素強度、またはそれらの組み合わせ、を含むユーザ入力を含む
    ことを特徴とする請求項１に記載のエネルギー管理システム。
  4. 前記詳細なデザインの複数の機能は、複数の外部デザインモデルまたはソフトウェアによって提供される
    ことを特徴とする請求項１に記載のエネルギー管理システム。
  5. 前記エネルギー管理システムは、１つ以上の予測モデルの結果を前記デザイン入力の一部として用いる
    ことを特徴とする請求項１に記載のエネルギー管理システム。
  6. 前記１つ以上の予測モデルの前記結果は、エネルギー価格、エネルギー需要、エネルギー発生、環境要因、エネルギー貯蔵容量、またはそれらの組み合わせ、を含む
    ことを特徴とする請求項５に記載のエネルギー管理システム。
  7. 分散型エネルギー資源システムに対するエネルギー管理システムであって、
    階層的最適化ベースの制御システムであって、
    第１のレベルにおいて、長期制約及び将来事象に基づいて、分散型エネルギー資源システムに対する長期運転スケジュールを決定するように構成された一次コントローラと、
    第２のレベルにおいて、前記分散型エネルギー資源システムの毎日の調整を制御するために前記長期運転スケジュールの１つ以上の短期部分を受け取るように構成された１つ以上の二次コントローラと、
    前記一次コントローラ及び前記１つ以上の二次コントローラからの前記長期運転スケジュールの少なくとも一部、前記長期運転スケジュールの前記１つ以上の短期部分、１つ以上の命令、またはそれらの組み合わせ、に基づいて、第３のレベルにおいて、前記分散型エネルギー資源システムの運転を制御するために複数のハードウェアを迅速に調整するように構成された複数の三次コントローラと、
    を含む階層的最適化ベースの制御システム
    を備えたことを特徴とするエネルギー管理システム。
  8. 前記将来事象は、設備メンテナンス作業、不在期間などのエネルギー消費行動における予想される変化、またはそれらの組み合わせ、を含む
    ことを特徴とする請求項７に記載のエネルギー管理システム。
  9. 前記１つ以上の二次コントローラは、前記毎日の調整を前記分散型エネルギー資源システムの設定点のレベルまで精緻化するように構成されている
    ことを特徴とする請求項７に記載のエネルギー管理システム。
  10. 前記一次コントローラ及び前記１つ以上の二次コントローラは、複数の予想モデルを含み、
    前記一次コントローラ及び前記１つ以上の二次コントローラは、前記エネルギー管理システムの運転使用において測定されたデータに基づいて前記複数の予想モデルを反復的に改善するように構成され、
    前記複数の予想モデルのうちの少なくとも１つは、目標配置場所のエネルギー消費量を特徴付ける前記分散型エネルギー資源システムの運転データを含む
    ことを特徴とする請求項７に記載のエネルギー管理システム。
  11. 前記一次コントローラ及び前記１つ以上の二次コントローラは、個々のエネルギー資源をマイクロテストすることによって前記複数の予想モデルを反復的に改善するように構成され、
    前記マイクロテスティングは、特定の設定点において変動を生じさせて前記個々のエネルギー資源に対する複数の局所ドメインモデルのパラメータを較正することを含み、
    前記１つ以上の二次コントローラは、前記複数の局所ドメインモデルを種々の条件下で前記エネルギー管理システムの運転使用の全体にわたって構築して、前記一次コントローラまたは前記１つ以上の二次コントローラが前記分散型エネルギー資源システムの以前の運転条件に近い運転条件に迅速に適応することを可能にするように構成されている
    ことを特徴とする請求項１０に記載のエネルギー管理システム。
  12. 前記一次コントローラが、前記第１のレベルにおいて前記分散型エネルギー資源システムの前記長期運転スケジュールを自動的に更新し、前記１つ以上の二次コントローラが、前記第２のレベルにおいて前記分散型エネルギー資源システムの毎日の調整を自動的に更新する、というように、前記一次コントローラ及び前記１つ以上の二次コントローラは、自動動的プランナー、制約プログラミングソルバー、モデルベースの予想コントローラ、または別の時間ベースの最適化プログラム、として実装される
    ことを特徴とする請求項７に記載のエネルギー管理システム。
  13. 前記一次コントローラは、将来の状態の要件とシミュレーションによって推定された妥当な将来の状態との間で検出された相違に応じて、前記長期運転スケジュールを自動的に更新するように構成され、
    前記１つ以上の二次コントローラは、前記制御最適化プロセスにおいて検出された前記相違に応じて毎日の調整を自動的に更新するように構成され、
    または、それらの組み合わせである
    ことを特徴とする請求項１２に記載のエネルギー管理システム。
  14. 分散型エネルギー資源システムをデザインするための方法であって、
    上位レベルのデザイナーによって、デザイン入力データを受け取る工程と、
    前記上位レベルのデザイナーによって、上位レベルのデザインを、前記デザイン入力データと複数の下位レベルのデザイナーからの入力データとに基づいて第１の目的関数を低減することによって決定する工程と、
    前記上位レベルのデザイナーによって、前記複数の下位レベルのデザイナーにインターフェースを介して制約を出力する工程と、
    前記上位レベルのデザイナーによって、前記インターフェースを介して前記複数の下位レベルのデザイナーから初期デザイン及びデザイン結果を受け取る工程であって、前記受け取った初期デザイン及び前記デザイン結果を前記上位レベルのデザイナーが用いて、前記上位レベルのデザインに対する反復精緻化を行う、前記受け取る工程と、
    前記上位レベルのデザインを出力する工程と、
    を備えたことを特徴とする方法。
  15. 目標配置場所レベル、集約場所レベル、施設レベル、器具レベル、または配管レベル、での前記分散型エネルギー資源システムのエネルギー消費量を特徴付ける工程を含む
    ことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
  16. 前記分散型エネルギー資源システムの前記エネルギー消費量は、複数の外部デザインモデルまたはソフトウェアによって提供される
    ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
  17. 前記分散型エネルギー資源システムの前記エネルギー消費量は、前記分散型エネルギー資源システムにおけるエネルギー生産資源の運転データから特徴付けられる
    ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
  18. 前記デザイン入力データは、ユーザ選好、ユーティリティオペレータ制約、またはそれらの組み合わせ、を含む
    ことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
  19. 前記分散型エネルギー資源システムが目標場所に配置されて運転された後に、
    一次コントローラによって、長期運転制御に対する制御入力データを受け取る工程と、
    前記一次コントローラによって、前記制御入力データに基づいて第２の目的関数を低減することによって長期運転スケジュールを決定する工程と、
    前記一次コントローラによって、前記長期運転スケジュールの１つ以上の短期部分に基づいて複数の制約を生成する工程と、
    前記一次コントローラによって、複数の二次コントローラに前記複数の制約を出力する工程と、
    前記一次コントローラによって、前記複数の二次コントローラから複数のシステム状態を受け取る工程と、
    前記一次コントローラ及び前記複数の二次コントローラによって、複数の要件との前記複数のシステム状態の適合をモニタリングする工程と、
    前記複数のシステム状態と前記複数の要件との間の相違の検出に応じて、前記一次コントローラをトリガして前記長期運転スケジュールを更新させる工程と、
    前記更新した長期運転スケジュールの１つ以上の更新した短期部分を前記複数の二次コントローラに送り、前記分散型エネルギー資源システムの毎日または短期の運転を調整する工程と、
    複数の三次コントローラによって、複数のハードウェアの運転を調整して、前記分散型エネルギー資源システムの運転を、前記更新した長期運転スケジュールの前記１つ以上の更新した短期部分、１つ以上の命令、またはそれらの組み合わせに基づいて制御する工程と、
    を備えたことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
  20. 前記一次コントローラまたは前記１つ以上の二次コントローラは、１つ以上の予測モデルの結果を入力として用いる
    ことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
  21. 前記１つ以上の予測モデルの前記結果は、エネルギー価格、エネルギー需要、エネルギー発生、環境要因、またはエネルギー貯蔵容量、を含む
    ことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
  22. 前記分散型エネルギー資源システムの動的な予想モデルを用いて妥当なシナリオをシミュレートして、前記複数の要件に対する前記適合をモニタリングし、前記複数の要件はシステム関連の制約またはビジネス関連の制約を含む
    ことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
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