JP4087774B2 - 分散型エネルギーシステム運転計画作成装置および作成方法 - Google Patents

Description

本発明は、１つまたは複数のエネルギー発生装置とエネルギー蓄積装置を有し、電力系統とエネルギー負荷に接続された分散エネルギーシステムに関する。

現在、このような制御を行うシステムとしては特許文献１に記載されている電力需要供給制御システムがある。これは所定地域（コミュニティ）内の分散電源を備えた電力需要家を含む複数の電力需要家への配電とこれらの需要家間の電力需給を行う際に、所定地域内において低コストな発電を行う需要家の発電装置のような分散電源とエネルギーを貯蔵するエネルギー貯蔵設備を最大限に利用することによって例えば電気事業者からの高価な購入電力量を抑制し、需給制御を行うことによってコスト低減を図るものである。
特開平２００２−０１０５０６号公報

ここでエネルギー蓄積装置としては充電装置や水素タンク、貯湯槽等があるが、エネルギーのバランスを取らないでランニングコストを最小にする運転計画を作成すると、エネルギー蓄積装置のエネルギーを全て使い果たした方がランニングコストが下がるため、運転計画の最後の時間帯にはエネルギー蓄積装置にはエネルギーが残らない計画が作成される。この状態で次の運転計画を作成しようとすると、初期の時間帯に多くのエネルギー需要があったとしても、エネルギー蓄積装置にはエネルギーが蓄積されていないため、系統電力コストが割高な時間帯の場合でも系統電力を購入しなければならないという問題が生じる。

また、所定地域内における電力系統が突然停電し、発電装置が停止していた場合、エネルギー蓄積装置がある一定の容量を確保していなければ、後述する重要負荷に電力を供給できない場合が存在する。

本発明は上記の問題点に鑑みなされたもので、その目的とするところは、電力系統に分散エネルギーシステムを連系して運転制御する際に、エネルギーの蓄積や放出のバランスや停電を考慮してランニングコストを最小化する分散エネルギーシステム運転計画作成装置および作成方法を提供することにある。

本発明のエネルギーシステム運転計画作成装置は、過去の運転データを用いて初期運転計画を作成する初期運転計画作成手段と、初期運転計画を、ランニングコストを最小にするように修正し、修正された初期運転計画を最適運転計画として出力する運転計画修正手段を有している。

運転計画修正手段は、具体的には初期運転計画作成手段で作成された初期運転計画を、組合せ最適化問題を解く手法を用いて、全ての時間帯においてエネルギー発生装置およびエネルギー蓄積装置と電力系統からのエネルギー供給量が前記エネルギー負荷のエネルギー需要量を満足しながらエネルギー発生装置がエネルギーを発生させる際にかかる費用である燃料コストと、電力系統の電力価格で売買した金額の積算値である系統電力コストとの和であるランニングコストを最小化するように修正し、さらに一定期間内のエネルギー蓄積装置のエネルギーの蓄積量と放出量が等しくなるように修正し、なおかつエネルギー蓄積装置はある一定値以上のエネルギー蓄積装置容量を常に確保するように修正して、最適運転計画を作成する。

したがって、ランニングコストを最小化する最適運転計画が作成される。

ここで、一定期間内のエネルギーの放出量が蓄積量よりも多い運転計画が作成された場合には、エネルギー蓄積装置の容量範囲内で蓄積量を増加させていくことによって、一定期間内のエネルギー蓄積装置のエネルギーの蓄積量と放出量が等しくなるように初期運転計画を修正しながら、最適運転計画を作成していく。エネルギーの蓄積量を増加させていく過程において、エネルギー蓄積装置として蓄電池を用いた場合には、系統電力コストが最小となるようにするため、電力価格が最も安い時間帯から順次、蓄電池制約条件を満足しながら、充電電力量を増加させていくように初期運転計画を更新しながら最適運転計画を作成していく。

一定期間内のエネルギーの蓄積量が放出量よりも多い運転計画が作成された場合には、エネルギー蓄積装置容量範囲内で放出量を増加させていくことによって、一定期間内のエネルギー蓄積装置の蓄積量と放出量が等しくなるように初期運転計画を修正しながら、最適運転計画を作成していく。放出量を増加させていく過程において、エネルギー蓄積装置として蓄電池を用いた場合には、系統電力コストが最小となるようにするため、電力価格が最も高い時間帯から順次、蓄電池制約条件を満足しながら、放電電力量を増加させていくように初期運転計画を更新しながら最適運転計画を作成していく。

常時エネルギー供給を必要とする重要負荷のエネルギー需要をエネルギー蓄積装置からの供給エネルギーのみで必要なバックアップ時間以上満足できるように、あらかじめその前記重要負荷のエネルギー量分のエネルギー蓄積容量を計算しておき、どの時間帯においてもそのエネルギー蓄積容量を確保するように最適運転計画を作成する。

このように、重要エネルギー負荷分を常に確保しておくことで停電のような非常時にも対応できる。

以上説明したように本発明は、エネルギーのバランスを考慮してランニングコストを最小化してエネルギーを蓄積した状態を保つことができ、その蓄積したエネルギーを利用することにより、次の運転計画を立てる際に、様々な状況に対してコスト低減を図ることができる。

次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

以下の実施形態では、最適化問題を解く手法として、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm 以下ＧＡと称す）を用いるが、タブサーチやシミュレーティッド・アニーソング等、他の手法を用いてもよい。

図１は本発明の一実施形態の分散エネルギーシステム運転計画作成装置を含む分散エネルギーシステムの構成を示している。

この分散エネルギーシステム１は、エネルギー発生装置としての発電装置１１および熱発生装置１２と、エネルギー蓄積装置１３（熱用）と、エネルギー蓄積装置１４（電力用）と、電力変換装置１５と、サーバ１６と、分散エネルギーシステム運転計画作成装置１７と、制御装置１８を有している。

エネルギー蓄積装置１４（電力用）に例えば蓄電池を用いた場合、放電時には発電装置１１とエネルギー蓄積装置１４（電力用）からの直流を電力変換装置１５によって交流に変換し、電力系統３と連系してエネルギー負荷２に電力が供給される。また、充電時には発電装置１１からの電力と電力系統３からの交流を電力変換装置１５によって直流に変換してできる電力によってエネルギー蓄積装置１４（電力用）へ充電される。ここで発電装置１１としては燃料電池の他、ガスタービン等を用いてもよく、エネルギー蓄積装置１４（電力用）としては鉛蓄電池やニッケル水素電池等を用いるとよい。電力のエネルギー負荷２としては照明や空調、ホームサーバ等がある。また、発電装置の排熱を有効利用するために、エネルギー蓄積装置１３（熱用）として貯湯槽等が設けられている。その貯湯槽で蓄積された熱を熱のエネルギー負荷２である風呂などで利用するものとする。制御装置１８は上記の制御を行い、その制御値は、サーバ１６から需要予測データや前日の運転データ等を、ランニングコストの最小化を行う運転計画を作成する分散エネルギーシステム運転計画作成装置１７に取り込み、そこで作成された最適運転計画値によって決定される。サーバ１６は需要予測データや前日の運転データ等の保存を行なう。

図２は分散エネルギーシステム運転計画作成装置１７の構成例を示すブロック図である。この分散エネルギーシステム運転計画作成装置１７は初期運転計画作成部２１と設備データ記憶部２２と運転計画修正部２３で構成されている。

設備データ記憶部２２は機器の定格出力、効率等の設備データを記憶している。初期運転計画作成部２１は前日の運転計画を元に初期運転計画を作成する。運転計画修正部２３は当日のエネルギー負荷の需要電力量を予測する需要予測装置４から需要予測データを取り込み、その需用電力量を満足するように初期運転計画を修正し、さらに設備データ記憶部２２の設備データによってエネルギー蓄積装置制約条件（エネルギー蓄積装置の容量が下限値に達した時にエネルギー放出しないなどといった条件）を満たしながら初期運転計画をランニングコストを最小にするように修正し、修正された初期運転計画を最適運転計画として制御装置１８に出力する。

運転計画を例えば１時間単位で行なうとすると、図６のように２４個の運転指令値の組合せが考えられる。この指令値を電力価格とか、負荷電力を満たすようにするにはどうすれば一番安い組合せになるのかということを考える時、その組合せは膨大な数になるため、ある程度良さそうな解を効率よく探していかなければならない。メタヒューリスティクスとは、その組合せをそれぞれの手法がもつアルゴリズムでうまく探していく方法であり、例えばＧＡでは、運転計画を遺伝子配列に例える。図６が遺伝子配列であるが、自然界ではいい個体（運転計画）が生き残り、悪いものは淘汰される（自然淘汰）。同じ世代には異なる個体がいくつか存在し、自然淘汰によっていい個体を選び出す。そのいい固体を次の世代に残し、次はそのいい個体を参考に新しい個体を生み出したり（交叉、図７）、突然変異によっていい個体が生まれる（図８）といった遺伝的なアルゴリズムで最適解を求める。

次に、初期運転計画作成部２１における初期運転計画作成のフローチャートを図３に示す。この例では、前日の運転パターンをサーバ１６から読み込み（ステップ１０１）、初期遺伝子を作成して（ステップ１０２）、初期運転計画を作成するものであるが、前日の運転パターンの他に過去一週間、一ヶ月間の平均値や過去の曜日ごとの平均値等を用いてもよい。

また、図２の運転計画修正部２３における運転計画更新のフローチャートを図４に示す。この例では前日の運転データを元に初期運転計画作成部２１において得られた初期遺伝子作成データから当日のエネルギー負荷の予測である予測需用電力量を満たすように、遺伝子を交叉や突然変異によって操作し（ステップ２０１）、この操作によって一定期間内の充放電電力量（充電電力量をマイナス、放電電力量をプラスとする）の積算値が０になっていなかった場合、０になるようにする（ステップ２０２）（これを充放電のバランスを取ると言い、このバランス取りの具体例については後述する）。充放電のバランスを取った後、各遺伝子の適合度を計算し（ステップ２０３）、その適合度に応じて自然淘汰していく（ステップ２０４）。ここで適合度は例えば（１）式のように定義する。

適合度＝１／ランニングコスト （１）
また、ランニングコストは例えば（２）式のように定義する。なお、Σは一日にかかるランニングコストを積算することを意味し、発電電力や充放電電力は効率を考慮して出力されたものとし、売買電単価の例は図１０、１１に示す。

ランニングコスト＝Σ［（負荷電力−発電電力−充放電電力）×売買電単価＋電力と熱を発生するための燃料費］ （２）
これらの操作を行った後、収束判定（ステップ２０５）において一定世代において最小ランニングコストである解が更新されなかったり、一定時間が経過するとそれらは収束したものとし、得られた解の中で最もランニングコストが安い運転計画を最適運転計画として選定する（ステップ２０６）。

ここで、図４におけるエネルギーのバランス取り（ステップ２０２）について説明する。その一例として蓄電池における充放電のバランス取りの処理フローについて図５に示す。交叉や突然変異などの遺伝子操作を行った後は、一定期間内の充放電のバランスが崩れていることがある。ステップ３０１において、放電電力量が多い場合には系統電力の最も価格の安い時間帯から順次、充電電力量を増加させ、さらに電力系統が停電した場合に重要負荷電力に供給できるように最低負荷電力容量を確保し（後述する図１３において説明）、一定期間内の充放電バランスが取れるように充放電電力量を計算する（ステップ３０２〜３０４）。充放電バランスが取れれば、蓄電池容量と照らし合わせ、過充電や過放電が起こらないようにする。過充電や過放電が起こっていれば、充放電量が蓄電池容量範囲内に収まるように充放電電力量を再計算し（ステップ３０８〜３１０）、起こっていなければ、収束判定（ステップ２０５）に移るものとする。放電電力量が少ない場合にも同様に系統電力の最も価格の高い時間帯から順次、放電電力量を増加させ、最低負荷容量、充放電バランス、過充電や過放電を考慮しながら収束判定に移るものとする（ステップ３０５〜３１０）。ここで、充放電電力量とは１時間単位の蓄電池からの出力を示し、充放電量とは充放電電力量の２４時間分の積算値を示す。

次に、運転計画を遺伝子配列にする方法の一例について説明する。図６は発電装置１１として燃料電池の出力を１〜６として６段階、蓄電池１４の出力を充電−１〜−８、放電１〜８、充放電なしを０と出力して１７段階としたときの例である。このように一日を２４等分し、各時間帯ごとに発電装置１１、蓄電池１４の運転計画を出力するものとする。

次に、交叉の一例について説明する。例えば図７は図６の運転計画を０〜１２時、１２〜２４時の二つに分けたものである。０〜１２時の運転計画がＡ、１２〜２４時の運転計画がＢのものを個体１、０〜１２時の運転計画がＣ、１２〜２４時の運転計画がＤのものを個体２とする。ここで個体１のＢ、個体２のＤを入れ替えてできたものを新たな個体３、個体４とする。このようにして交叉を行うものとする。

次に、突然変異の一例について説明する。例えば図８は図６の燃料電池の運転計画であり、この中から出力を変える時間帯をランダムにひとつ選び、ランダムに出力を増減する。図８では０時から１時の出力を６から４にした。ここで突然変異させた結果、燃料電池の出力範囲内に収まらない運転計画値が作成された場合、削除するものとする。

これらの交叉や突然変異で出力を変えただけでは、燃料電池は問題ないが、蓄電池において一定期間内の充放電バランスが取れていない。そこで、放電の出力を＋（プラス）、充電の出力を−（マイナス）として一定期間内の充放電の積算値が０（ゼロ）になるように修正する。例えば修正された例である図９では０〜１２時の運転計画が出力１、１２〜２４時の運転計画が−１とした。これらエネルギー蓄積装置１４の各時間帯ごとの出力値を合計すると０になる。

価格帯を考慮した蓄電池の充放電について説明する。例えば、電力系統３から買い取る価格である買電単価が図１０、逆潮流させて電力を売る価格である売電単価が図１１のような場合、どちらも１５時付近に最大値がきているので、１５時付近にはなるべく系統電力を買わず、燃料電池や蓄電池から出力することによってランニングコストは低下する。また、深夜３時付近に最小値がきているので燃料電池や蓄電池から出力せず、系統電力を買い、エネルギー負荷２に供給するかあるいは蓄電池に充電することによってランニングコストは低下する。このときに、過放電のような制約範囲外の運転計画は除外し、制約範囲内でランニングコストが最小になるものを最適運転計画として選択するものとする。また、図１０、１１は例として正弦波のような価格設定になっているが、どのような価格設定でもよい。

図１２にこれらを元に計算した結果例である燃料電池と蓄電池の運転計画を示す。上段は燃料電池の運転計画であり、下段はエネルギー蓄積装置１４の運転計画である。縦軸は各出力電力値を示し、横軸は時間軸を示す。なお、エネルギー蓄積装置１４の充放電電力のプラスは放電電力量を示し、マイナスは充電電力量を示す。この例では電力需要の多い昼間は発電装置１１、エネルギー蓄積装置１４から共に発電し、電力需要の少ない深夜では発電装置１１からは発電せず、エネルギー蓄積装置１４に充電するようになっている。

図５における電力系統が停電した場合に重要負荷電力に供給できるように最低負荷電力容量を確保する方法について説明する。図１３にその系統電力の停電が発生した場合の制御フローチャートを示す。一部の照明やホームサーバといった常時給電しなければならない重要負荷に供給する重要負荷電力量をあらかじめ入力する（ステップ４０１）。その重要負荷電力量というのは停電してから発電装置が起動するまでの時間（バックアップ時間）において、蓄電池１４のみで重要負荷の電力量をまかなえる電力量であり、蓄電池１４はこの電力量を常に確保しておくように計算する。これにより停電が発生後、発電装置１１が起動していれば発電装置１１から重要負荷に電力を供給する（ステップ４０２〜４０４）ので問題ないが、起動していない場合にも蓄電池１４より重要負荷に電力を供給することができ（ステップ４０２，４０３，４０５）、発電装置１１の起動後（ステップ４０６）、発電装置１１から重要負荷へ電力を供給する（ステップ４０７）ことによって重要負荷には常時給電ができる。停電復旧後は通常通り、電力系統３、発電装置１１、蓄電池１４から負荷に供給する。このとき停電時の発電装置１１や蓄電池１４からの電力供給先である重要負荷はあらかじめ設定しておくものとする。

本発明の一実施形態の分散エネルギーシステム運転計画作成装置を有する分散エネルギーシステムの構成図である。 図１中の分散エネルギーシステム運転計画作成装置１７の構成を示すブロック図である。 図２中の初期運転計画作成部２１の処理を示すフローチャートである。 図２中の運転計画修正部２３の処理を示すフローチャートである。 図４中におけるエネルギーのバランス取りの詳細を示すフローチャートである。 燃料電池、蓄電池の運転計画を遺伝子配列にした例を示す。 交叉の一例を示す図である。 図７の燃料電池の運転計画の一部を突然変異させた例を示す。 一定期間内の充放電の積算値を０にした例を示す。 買電単価の例を時系列ごとに示す。 売電単価の例を時系列ごとに示す。 燃料電池と蓄電池の運転計画を計算した結果例を示す。 図５における電力系統が停電した場合に重要負荷電力に供給できるように最低負荷電力容量を確保する処理のフローチャートである。

符号の説明

１ 分散エネルギーシステム
２ エネルギー負荷
３ 電力系統
４ 需要予測装置
１１ 発電装置
１２ 熱発生装置
１３ エネルギー蓄積装置（熱用）
１４ エネルギー蓄積装置（電力用）
１５ 電力変換装置
１６ サーバ
１７ 分散エネルギーシステム運転計画作成装置
１８ 制御装置
２１ 初期運転計画作成部
２２ 設備データ記憶部
２３ 運転計画修正部
１０１〜１０２，２０１〜２０７，３０１〜３１０，４０１〜４０７ ステップ

Claims (8)

1. １つまたは複数のエネルギー発生装置とエネルギー蓄積装置を有し、電力系統とエネルギー負荷に接続された分散エネルギーシステムにおいて、
   初期運転計画を過去の運転データを用いて作成する初期運転計画作成手段と、
   前記初期運転計画を修正して最適運転計画を作成する運転計画修正手段とを備え、
   前記運転計画修正手段は、前記初期運転計画を、組合せ最適化問題を解く手法を用いて、全ての時間帯において前記エネルギー発生装置およびエネルギー蓄積装置と電力系統からのエネルギー供給量が前記エネルギー負荷のエネルギー需要量を満足しながら、前記エネルギー発生装置の燃料コストと、系統電力コストとの和であるランニングコストを最小化する運転計画の探索過程において、前記初期運転計画を、一定期間内のエネルギーの放出量が蓄積量よりも多い運転計画が作成された場合には、前記エネルギー蓄積装置の容量範囲内で前記蓄積量を増加させ、また、一定期間内のエネルギーの蓄積量が放出量よりも多い運転計画が作成された場合には、前記エネルギー蓄積装置の容量範囲内で放出量を増加させることによって、一定期間内の前記エネルギー蓄積装置のエネルギーの蓄積量と放出量が等しくなるように修正し、なおかつ前記エネルギー蓄積装置はある一定値以上のエネルギー蓄積装置容量を常に確保するように修正して、最適運転計画を作成することを特徴とする分散エネルギーシステム運転計画作成装置。
2. 前記運転計画修正手段は、エネルギーの蓄積量を増加させていく過程において、エネルギー蓄積装置として蓄電池を用いた場合には、前記電力価格が最も安い時間帯から順次、蓄電池制約条件を満足しながら、充電電力量を増加させていくように前記初期運転計画を更新しながら最適運転計画を作成していく、請求項１に記載の分散エネルギーシステム運転計画作成装置。
3. 前記運転計画修正手段は、前記放出量を増加させていく過程において、エネルギー蓄積装置として蓄電池を用いた場合には、前記電力価格が最も高い時間帯から順次、蓄電池制約条件を満足しながら、放電電力量を増加させていくように前記初期運転計画を更新しながら最適運転計画を作成していく、請求項１に記載の分散エネルギーシステム運転計画作成装置。
4. 前記運転計画修正手段は、前記ランニングコストを最小化する運転計画の探索過程において、重要負荷電力量分のエネルギー蓄積容量を計算しておき、どの時間帯においても前記重要負荷電力量を確保するように最適運転計画を作成する、請求項１に記載の分散エネルギーシステム運転計画作成装置。
5. １つまたは複数のエネルギー発生装置とエネルギー蓄積装置を有し、電力系統とエネルギー負荷に接続された分散エネルギーシステムにおいて、
   初期運転計画を過去の運転データを用いて作成する初期運転計画作成段階と、
   前記初期運転計画を修正して最適運転計画を作成する運転計画修正段階とを有し、
   前記運転計画修正段階は、前記初期運転計画を、組合せ最適化問題を解く手法を用いて、全ての時間帯において前記エネルギー発生装置およびエネルギー蓄積装置と電力系統からのエネルギー供給量が前記エネルギー負荷のエネルギー需要量を満足しながら、前記エネルギー発生装置の燃料コストと、系統電力コストとの和であるランニングコストを最小化する運転計画の探索過程において、前記初期運転計画を、一定期間内のエネルギーの放出量が蓄積量よりも多い運転計画が作成された場合には、前記エネルギー蓄積装置の容量範囲内で前記蓄積量を増加させ、また、一定期間内のエネルギーの蓄積量が放出量よりも多い運転計画が作成された場合には、前記エネルギー蓄積装置の容量範囲内で放出量を増加させることによって一定期間内の前記エネルギー蓄積装置のエネルギーの蓄積量と放出量が等しくなるように修正し、なおかつ前記エネルギー蓄積装置はある一定値以上のエネルギー蓄積装置容量を常に確保するように修正して、最適運転計画を作成することを特徴とする分散エネルギーシステム運転計画作成方法。
6. 前記運転計画修正段階は、エネルギーの蓄積量を増加させていく過程において、エネルギー蓄積装置として蓄電池を用いた場合には、前記電力価格が最も安い時間帯から順次、蓄電池制約条件を満足しながら、充電電力量を増加させていくように前記初期運転計画を更新しながら最適運転計画を作成していく、請求項５に記載の分散エネルギーシステム運転計画作成方法。
7. 前記運転計画修正段階は、前記放出量を増加させていく過程において、エネルギー蓄積装置として蓄電池を用いた場合には、前記電力価格が最も高い時間帯から順次、蓄電池制約条件を満足しながら、放電電力量を増加させていくように前記初期運転計画を更新しながら最適運転計画を作成していく、請求項５に記載の分散エネルギーシステム運転計画作成方法。
8. 前記運転計画修正段階は、前記ランニングコストを最小化する運転計画の探索過程において、重要負荷電力量分のエネルギー蓄積容量を計算しておき、どの時間帯においても前記重要負荷電力量を確保するように最適運転計画を作成する、請求項５に記載の分散エネルギーシステム運転計画作成方法。

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