JP4346584B2

JP4346584B2 - デマンド制御装置およびプログラム

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Publication number: JP4346584B2
Application number: JP2005197048A
Authority: JP
Inventors: 英樹中島; 毅川合; 和雄伊藤; 正人藤原
Original assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Current assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Priority date: 2004-08-12
Filing date: 2005-07-06
Publication date: 2009-10-21
Anticipated expiration: 2025-07-06
Also published as: JP2007014179A

Description

本発明は、デマンド制御装置およびこれに用いて好適な消費電力予測方法ならびにそれらにかかるプログラムに関するものである。

電力会社との契約形態として、需要者は、デマンド契約を適用することができる。このデマンド契約では、デマンド値をもとに契約電力量が設定される仕組みとなっている。ここで、デマンド値とは、ある一定の時間単位（例えば１ヶ月）分の需要電力量のうち、電力量計（デマンドメーター）が３０分毎に算出した最大需要電力量の値のことである。電力量計は、その最大需用電力量値を逐次記憶することができる。

基本料金算定の基となる契約電力量は、過去のデマンド値をもとに決定される。契約電力量は、３０分毎に消費し得る電力量の上限値として設定されており、この契約電力量を需要電力量が超過することが、ある月に一度でも生じると、その翌月に需要電力量が契約電力量を超過しなかったとしても、その月から直ちに契約電力量が再設定され、これにより基本料金が以降１2ヶ月間にわたって変更される。

このような電力システムを円滑に運用するための制御装置として、デマンド制御装置が用いられている。デマンド制御装置は、契約電力量の設定時限である前記３０分内において、電力量計から負荷機器全体（例えば空調機器、ショーケース、照明など）の現時点の消費電力量を取得し、その都度、契約電力量に対する残り時限内の使用可能な電力量を算出する。その一方で、その都度、残りの時限内における負荷機器全体の消費電力量の予測値を算出する。そして、算出した使用可能な電力量と予測消費電力量を比較し、予測消費電力量が使用可能な電力量を超過する惧れがある場合は、例えば空調機器に動作停止指令を出力し、空調機器の冷房あるいは暖房動作又は送風動作等を停止させて電力使用量を削減させる。その後も、デマンド制御装置は、前述の設定時間毎に、残り時限内における使用可能な電力量の算出と、予測消費電力量の算出を逐次行いつつ、需要電力量が契約電力量を超過しないように、各負荷機器の動作の制限ないし制御を行う。

こうしたデマンド制御装置の一例として、特許文献１等に記載の装置がある。

なお、残りの時限内における負荷機器全体の予測消費電力量を算出する方法として、現在の微小時間中に消費した電力量の変動値を基に線形的に予測する方法が知られている。これについて以下で図を用いて説明する。

図１は、ある３０分の区間における消費電力の線形的な予測の仕方を表している。図１を参照して、横軸は時間軸、縦軸は積算消費電力量軸であり、あるタイミングＴ₂までの消費電力量が実線のグラフで表されている。積算消費電力量は３０分毎に零にリセットされる。タイミングＴ₂において当該３０分の契約電力量に対して、残り時限内における使用可能な電力量の演算、および消費電力量の予測を行いつつ、契約電力量を超過しないように、各負荷機器の動作の制限、制御を行う。

消費電力量の予測においては、タイミングＴ₂での消費電力量Ｗ₂（グラフ上の点Ｘ₂）
と、タイミングＴ₂から微小時間ΔＴだけ遡ったタイミングＴ₁での消費電力量Ｗ₁（グラフ上の点Ｘ₁）との電力量の偏差ΔＷを使用する。つまり、この電力量偏差ΔＷからＴ＝３０分における消費電力量を予測する。具体的には、点Ｘ₁と点Ｘ₂を結ぶ直線ｌ’（破線のグラフ）を使用し、Ｔ＝３０分における予測消費電力量Ｗ’を算出する。なお、直線ｌ’の傾きは（ΔＷ／ΔＴ）である。

このとき、予測消費電力量Ｗ’が契約電力量を超過する場合には負荷機器の動作の制限を行い、電力量消費の削減を行い、タイミングＴ₂以降の消費電力量が契約電力量を超過しないよう制御する。図１において直線ｌ（点線のグラフ）がこの電力量消費の制限を行った場合の予測消費電力量を示している。つまり、Ｔ＝３０分における予測消費電力量Ｗが契約電力量を超過しないよう制御する。
特開平７−１４３６７０

しかしながら、かかる従来技術によれば、残りの時限内における負荷機器全体の予測消費電力量を算出する方法として、現在の微小時間中に消費した電力量の変動値のみを基に予測するものであるので、予測が困難な負荷機器の動作等により、予測を誤る場合が生じ、その結果、残りの時限内において、使用可能な電力量が逼迫する場合がおこりうる。こうした場合には、負荷機器のほぼ全部を動作停止させるといった制御を行わねばならない場合もあり得、例えば、ショーケースが動作停止となれば、陳列した食品の品質が劣化するという問題が生じてしまう。

また、あるタイミングにおいて微小時間内に消費した電力量の変動値が大きく、その結果、当該時限内において消費電力量が契約電力量を超過するとデマンド制御装置が予測し、対応する負荷機器の動作を停止させたが、実際は負荷機器の動作を停止させずにそのまま維持してもその後の消費電力量が予測値を下回り、負荷機器の動作を停止させなくても当該時限内において契約電力量を超過しなかったような場合もおこりうる。この場合には、短時間でも負荷機器の動作をむやみに停止させてしまうといった問題点も存在する。

そこで、本発明は、上記のような問題点を回避すべく、各時限内における消費電力量の予測を精度よく行い、これにより契約電力を超過することなく機器制御を円滑に行い得るデマンド制御装置、およびそこで用いられる消費電力予測方法ならびにそれらにかかるプログラムを提供することを課題とする。

本発明は、主だっては負荷機器の動作状態とその時の消費電力量の関係の履歴を使用することで、各時限内における消費電力量の予測を精度よく行うことが可能なデマンド制御装置、およびそこで用いられる消費電力予測方法ならびにそれらにかかるプログラムを提供するものである。

請求項１の発明に係るデマンド制御装置は、時間単位の終了タイミングまでに消費が予測される予測消費電力量に基づいて負荷機器の制御を行うデマンド制御装置において、デマンド制御の対象ユニットにおける実消費電力量の履歴に関する情報テーブルを生成するテーブル生成手段と、該テーブル生成手段によって生成された情報テーブルを用いて前記予測消費電力量を算出する予測算出手段とを有し、前記テーブル生成手段は、前記対象ユニット内の負荷機器のうち予め設定された負荷機器の動作状態と、そのときの実消費電力量の関係を履歴として前記情報テーブルに格納する格納手段を有し、前記予測算出手段は、前記予め設定された負荷機器の現時点の動作状態に対応する履歴位置を前記情報テーブル上において特定し、特定された履歴位置に続いて前記情報テーブルから取得される前記実消費電力量を基に、前記予測消費電力量を算出する算出手段を有する、ことを特徴とする。

過去のあるタイミングにおける負荷機器の動作状態と現在の動作状態が同じである場合、その後の負荷機器の挙動は、その過去のあるタイミング以降と同じとなり、電力量消費も同様の変化を辿る可能性が高い。つまり、過去のあるタイミングにおいて負荷機器の動作状態が一致すれば、その後の履歴と同様にして、現時点以降の動作状態が変化する可能性が高く、したがって、その後の履歴において消費された実消費電力をもとに現時点以降の消費電力を予測することにより、予測消費電力の精度を高めることができる。よって、請求項１の発明のように、履歴を情報テーブルに格納し、情報テーブルから取得される消費電力量を基に、予測消費電力量を算出することにより、負荷機器全体の消費電力量を精度高く予測することができる。

上記のデマンド制御装置おいて、前記格納手段は、前記履歴位置を特定するための情報として、時刻情報を前記動作状態とそのときの実消費電力に関連付けて前記情報テーブルに併せて格納し、前記算出手段は、前記情報テーブル上において、前記予め設定された負荷機器の現時点の動作状態に対応する履歴位置が複数特定される場合は、このうち現時点の時刻に最も近い時刻の履歴位置を前記予測消費電力量の算出にて特定すべき履歴位置として選択してもよい。

設定が必要な負荷機器においては、当該設定内容は毎日同じである可能性が高い。つまり、負荷機器の動作状態が毎日のほぼ同時刻に、同じとなる可能性が高い。よって、履歴において毎日のほぼ同時刻に一致する箇所が存在し、さらにその後の動作状態の変化が全く一致する、といった履歴位置が存在する可能性が高い。よって、時刻情報を情報テーブルに併せて格納し、現時点の負荷機器の動作状態に対応する履歴位置が複数特定される場合は、現時点の時刻に最も近い時刻の履歴位置を選択することにより、負荷機器全体の消費電力量の予測精度をさらに高めることが可能となる。

上記のデマンド制御装置において、前記算出手段は、前記予め設定された負荷機器の現時点の動作状態に対応する履歴位置が前記情報テーブル上に存在しない場合は、直前に取得された前記実消費電力量と現時点における前記実消費電力量の偏差から線形予測により、前記予測消費電力量を算出してもよい。

履歴に現在の負荷機器の動作状態と一致する動作状態が存在しない場合は、直前の消費電力量と現時点の消費電力量の偏差情報から線形予測を用いて算出した予測値を基に、予測消費電力量を算出する。つまり、履歴に現在の負荷機器の動作状態と一致する動作状態が存在しない場合に、デマンド制御装置の機能を補完する機能を有する。また、デマンド制御装置は、使用開始直後は履歴を十分に具備していないので、その場合に、上記のデマンド制御装置によって予測消費電力量を算出しつつ、一方で履歴を蓄積して、時間とともに履歴を使用し、予測の精度を高めてゆく。上記のデマンド制御装置は、こうした過程で役立つものである。

上記のデマンド制御装置において、前記格納手段は、前記実消費電力量が、前記情報テーブルにおける消費電力量の平均値から所定の範囲内にある場合のみ、当該実消費電力量を前記動作状態に関連付けて前記情報テーブルに格納してもよい。

デマンド制御装置は、履歴を用いて精度の高い消費電力量の予測を行う。よって、履歴において、例外的な情報が混入していると、後日の消費電力量の予測において、その位置を参照した場合に影響度の高い誤差を及ぼす惧れがある。そこで、消費電力量が、情報テーブルにおける消費電力量の平均値から所定の範囲内に収まった場合のみ、当該消費電力量を前記機器の動作状態に関連付けて情報テーブルに格納することによって、例外的な情報を排除することは、非常に有益である。

前記予め設定された負荷機器としてショーケースが含まれている場合、前記格納手段は、前記ショーケースの霜取りおよび冷却動作の状態と前記実消費電力量の関係を履歴として前記情報テーブルに格納する処理を含んでもよい。

前記予め設定された負荷機器として空調機が含まれている場合、前記格納手段は、前記空調機の強弱およびＯＮ／ＯＦＦ動作の状態と前記実消費電力量の関係を履歴として前記情報テーブルに格納する処理を含んでもよい。

前記格納手段は、前記関係に併せて、そのときの前記ショーケースの庫内温度と設定温度との差を前記情報テーブルに格納してもよい。

大きな電力量消費の可能性がある負荷機器は消費電力量に最も影響を与える可能性が高い。よって、こうした負荷機器の消費電力量に最も影響を与える可能性の高い動作状態を履歴として情報テーブルに格納する。

なお、ショーケースに関しては、多数のショーケースと１台の冷凍機が接続されている例が多く、その結果、ショーケースの電力消費量の変化の予測を簡易な理論計算によって行う場合には、その精度はきわめて低く、精度を高めるためには大掛かりな演算を要する。そこで、ショーケースの動作状態と消費電力量の関係が履歴として格納された情報テーブルを使用することは、非常に有益である。また、同じショーケースの状態でも庫内温度と設定温度との差が異なれば、消費電力量や挙動が変わる可能性が高いのでこれも履歴として格納する。

上記のデマンド制御装置において、前記情報テーブルには、前記対象ユニット内の負荷機器のうち予め設定された負荷機器の動作状態と、そのときの前記対象ユニットにおける実消費電力量の増加量の平均的な値である第１基準値および／または該第１基準値より大きい値である第２基準値とが関連付けて格納され、前記予測算出手段は、前記予め設定された負荷機器の現時点の動作状態と同一の動作状態が前記情報テーブルに存在するかどうかを判定し、同一の動作状態が存在する場合には、該動作状態に対応する前記第１基準値あるいは前記第２基準値に基づいて前記予測消費電力量を算出してもよい。

対象ユニット内の負荷機器のうち予め設定された負荷機器、即ち、動作状態（運転状態）が監視されている負荷機器の動作状態が同一であっても、それ以外の負荷機器の動作状態の影響により、対象ユニットにおける実消費電力量の所定時間毎の増加量にばらつきが発生する場合がある。このため、該増加量の平均的な値である第１基準値にもばらつきが発生する場合がある。したがって、第１基準値に基づいて算出した予測消費電力量についても精度は高いものの、ばらつきを発生する場合がある。

例えば第２基準値を、第１基準値よりも大きい値で、これに基づいて算出した予測消費電力量が必ず実消費電力量を超過するように設定した場合、予測消費電力量を算出する際には、例えば時間単位の終了タイミングまでの残り時間等の状況に応じて、第１基準値を使用するか、あるいは第２基準値を使用するかを選択することができ、この結果、状況に応じて適切な予測消費電力量を算出し、これに基づいて契約電力を超過しないデマンド制御を行うことができる。
尚、上述の第１基準値は、例えば、対象ユニットにおける実消費電力量の増加量の平均値や中央値、最頻値、分散値およびそれらの近似値等を含むものとし、以下においても同様である。

請求項１に係るデマンド制御装置においてはさらに、前記情報テーブルには、時間帯毎に、各時間帯における前記予め設定された負荷機器の動作状態と、そのときの前記対象ユニットにおける実消費電力量の増加量の平均的な値である第１基準値と、該第１基準値より大きい値である第２基準値とが関連付けて格納され、前記予測算出手段は、現時点の時刻が属する時間帯と該時刻における前記予め設定された負荷機器の動作状態との組み合わせが前記情報テーブルに存在する場合において、現時点から終了タイミングまでの残り時間が多いときには、該時間帯と該動作状態との組み合わせに対応する前記第１基準値に基づいて前記予測消費電力量を算出し、現時点から終了タイミングまでの残り時間が少ないときには、前記第２基準値に基づいて前記予測消費電力量を算出する、ことを特徴とする。

対象ユニット内の負荷機器のうち予め設定された負荷機器の動作状態と対象ユニットにおける実消費電力量との関係をばらつかせる環境運転条件の一つとして時間帯の影響が考えられる。例えば、負荷機器にショーケースやこれを冷却する冷凍機が含まれる場合には、ショーケースの庫内への食料品等の搬入状況や該ショーケースや冷凍機が設置されている店舗・施設への来店者数は時間帯の影響を受ける。したがって、食料品等の搬入や来店者の入退場や体温等により温度が上昇したショーケースの庫内を冷却するために消費される電力量も時間帯の影響を受ける。

請求項１の発明によると、さらに上記の如く時間帯、該時間帯における予め設定された負荷機器の動作状態を考慮し、このときの第１基準値あるいは第２基準値に基づいて予測消費電力量を算出しているため、精度よく予測消費電力量を算出することができる。

前記予測算出手段は、現時点の時刻から前記終了タイミングまでの残り時間を算出する残り時間算出手段をさらに備え、前記予測算出手段は、前記残り時間が所定時間以上であれば、前記第１基準値に基づいて前記予測消費電力量を算出し、前記残り時間が所定時間未満であれば、前記第２基準値に基づいて前記予測消費電力量を算出してもよい。

上記の如く第１基準値に基づいて算出する予測消費電力量にはばらつきが発生し、実消費電力量が予測消費電力量を超過する場合も考えられる。このような予測消費電力量に基づいてデマンド制御を行った結果、対象ユニットにおける実消費電力量が予測消費電力量を超過する場合も考えられるが、このような場合であっても、残り時間が十分ある場合には、その後の負荷機器の制御でリカバリーすることができる。

一方、第２基準値に基づいて算出した予測消費電力量に基づいてデマンド制御を行うと、実消費電力量が所定値を越えないことを重視したデマンド制御を行うことができる。

残り時間が十分ある場合には、第１基準値に基づいて予測消費電力量を算出し、これに基づいて、店舗・施設の快適さの維持を重視して余裕のあるデマンド制御を行うことができ、逆に、残り時間が残り少ない場合には、第２基準値に基づいて予測消費電力量を算出し、これに基づいて実消費電力量が所定値を越えないことを重視したデマンド制御を行うことができる。

前記予め設定された負荷機器は、複数のショーケースを含み、前記予め設定された負荷機器の動作状態は、各ショーケースがプルダウン運転をしている状態を含んでもよい。

複数のショーケースが霜取り運転後に一斉にプルダウン運転を行うと、これらのショーケースが接続されている冷凍機の消費電力量が急激に増加し、負荷機器全体の実消費電力量に大きな影響を及ぼす場合がある。

予め設定された負荷機器が複数のショーケースを含んでいる場合には、該予め設定された負荷機器の動作状態として各ショーケースがプルダウン運転をしている状態を含め、ショーケースのプルダウン運転による急激な消費電力量の増加を考慮しているため、より精度よく予測消費電力量を算出することができる。

上記において、前記第２基準値は、前記対象ユニットにおける実消費電力量の増加量の最大値であってもよい。

第２基準値として対象ユニットにおける実消費電力量の増加量の最大値を採用しているため、かかる第２基準値に基づいて算出した予測消費電力量を確実に実消費電力量より大きい値とすることができる。

上記のデマンド制御装置は、時間単位の終了タイミングまでに消費が予測される予測消費電力量に基づいて負荷機器の制御を行うデマンド制御装置において、デマンド制御の対象ユニット内における負荷機器の動作状態の時系列的な変化の代表的なパターンを記述した代表パターンテーブルを生成する代表パターン生成手段と、該代表パターン生成手段によって生成された前記代表パターンテーブルを用いて前記予測消費電力量を算出する予測算出手段とを有してよい。

上記のデマンド制御装置によると、上記負荷機器の動作状態の時系列的な変化の代表的なパターン（以下、モデル化パターン）を記述したテーブルを使用することにより、保存・テーブル化した負荷機器に関する動作状態のばらつきを低減することができ、この結果、テーブルの情報量を削減することができる一方、検索に要する時間や必要なメモリ量を削減することができる。

負荷機器間には個体差が存在している上、負荷機器の置かれた環境が例えば前日の同時間帯と比較しても若干の差異が高い確率で存在しうるため、負荷機器に関する動作状態をテーブルに保存した場合に、その動作状態データのばらつきの範囲は膨大である。

そこで、上で述べたようなばらつきの影響を排除するため、例えば時刻に対する各負荷機器の動作状態を、その特徴的な要部等が現実の場合と比して実質的に同一又は近似的になるように類比化、単純化、抽象化、形式化等することでモデル化し、負荷機器の状態がモデルに示されている状態にあるとみなして、その情報を参照することで、上記テーブルの情報量削減、検索に要する時間や必要なメモリ量の削減等を達成できる。なお当該モデルに、例えば、負荷機器への動作指令スケジュールを使用する事で、参照すべき動作状態データ等を容易に作成できる。

また、前記対象ユニット内の負荷機器の動作状態を使用する場合において、前記負荷機器と通信等を行うことで前記負荷機器から動作状態を直接受信する代わりに、前記生成された代表パターンテーブルを参照することで前記負荷機器の動作状態を得て前記消費電力量の予測を行うことができる。これにより、例えば通信のオーバーヘッドを回避することができる。

上記のデマンド制御装置において、直前に取得された実消費電力量と現時点における実消費電力量の偏差から、線形予測により予測消費電力量を算出する線形予測消費電力量算出手段を有し、該線形予測消費電力量算出手段により算出された線形予測消費電力量と、前記予測算出手段により算出された前記予測消費電力量とを用いて、補正予測消費電力量を算出してもよい。

上記のデマンド制御装置において、前記線形予測消費電力量と、前記予測消費電力量とを加重平均して、前記補正予測消費電力量を算出してもよい。

直前に取得された実消費電力量と現時点における実消費電力量の偏差から線形予測により線形予測消費電力量を算出し、該線形予測消費電力量と、前記予測算出手段により算出された前記予測消費電力量とを用い、例えばこれらの加重平均を取って補正予測消費電力量を算出することで、前記消費電力量の予測の精度を向上させることができる。

上記のデマンド制御装置において、デマンド制御の対象ユニット内における実消費電力量の履歴に関する情報テーブルを生成するテーブル生成手段を有し、前記情報テーブルには、前記対象ユニット内の負荷機器のうち予め設定された負荷機器の動作状態と、そのときの前記対象ユニットにおける実消費電力量の増加量の平均的な値である第１基準値および／または該第１基準値より大きい値である第２基準値とが関連付けて格納され、前記予測算出手段は、前記代表パターンテーブルから得られる前記予め設定された負荷機器の現時点の動作状態と同一の動作状態が前記情報テーブルに存在するかどうかを判定し、同一の動作状態が存在する場合には、該動作状態に対応する前記第１基準値あるいは前記第２基準値に基づいて前記予測消費電力量を算出してもよい。

上記のデマンド制御装置において、デマンド制御の対象ユニット内における実消費電力量の履歴に関する情報テーブルを生成するテーブル生成手段を有し、前記情報テーブルには、１又は２以上の時間帯、各時間帯における前記予め設定された負荷機器の動作状態、ならびにそのときの前記対象ユニットにおける実消費電力量の増加量の平均的な値である第１基準値および／または該第１基準値より大きい値である第２基準値とが関連付けて格納され、前記予測算出手段は、現時点の時刻が属する時間帯と前記代表パターンテーブルから得られる該時刻における前記予め設定された負荷機器の動作状態との組み合わせが前記情報テーブルに存在する場合には、該時間帯と該動作状態との組み合わせに対応する前記第１基準値あるいは前記第２基準値に基づいて前記予測消費電力量を算出してもよい。

消費電力予測方法は、時間単位の終了タイミングまでに電力監視ユニット内にて消費が予測される電力量を算出取得する消費電力予測方法において、前記ユニット内の負荷機器のうち予め設定された負荷機器の動作パターンとそのときに前記ユニット内にて消費された実消費電力量の履歴に関する情報を更新記憶し、該履歴情報を用いて、前記時間単位の終了タイミングまでに当該ユニット内にて消費される電力量を予測算出し、前記履歴情報から、前記予め設定された負荷機器の動作パターンに対応する動作パターンを特定し、それ以降の履歴における前記実消費電力量を基に、前記時間単位の終了タイミングまでに当該ユニット内にて消費される電力量を算出してよい。

消費電力予測方法は、時間単位の終了タイミングまでに電力監視ユニット内にて消費が予測される予測消費電力量を算出取得する消費電力予測方法において、前記電力監視ユニット内の負荷機器のうち予め設定された負荷機器の動作状態と、そのときの前記電力監視ユニットにおける実消費電力量の増加量の平均的な値である第１基準値および／または該第１基準値より大きい値である第２基準値とを関連付けて情報テーブルに格納し、前記予め設定された負荷機器の現時点の動作状態と同一の動作状態が前記情報テーブルに存在するかどうかを判定し、同一の動作状態が存在する場合には、該動作状態に対応する前記第１基準値あるいは前記第２基準値に基づいて前記予測消費電力量を算出してよい。

尚、上述の電力監視ユニットとは、例えば、デマンド制御を行う場合には、デマンド制御の対象ユニットに相当するものであり、以下においても同様である。
また、上述の第１基準値は、例えば、電力監視ユニットにおける実消費電力量の増加量の平均値、分散値およびそれらの近似値等を含むものとし、以下においても同様である。

消費電力予測方法は、時間単位の終了タイミングまでに電力監視ユニット内にて消費が予測される予測消費電力量を算出取得する消費電力予測方法において、１又は２以上の時間帯、各時間帯における前記予め設定された負荷機器の動作状態、ならびにそのときの前記電力監視ユニットにおける実消費電力量の増加量の平均的な値である第１基準値および／または該第１基準値より大きい値である第２基準値とを関連付けて格納し、現時点の時刻が属する時間帯と該時刻における前記予め設定された負荷機器の動作状態との組み合わせと同一の時間帯と動作状態との組み合わせが前記情報テーブルに存在するかどうかを判定し、同一の時間帯と動作状態との組み合わせが存在する場合には、該時間帯と該動作状態との組み合わせに対応する前記第１基準値あるいは前記第２基準値に基づいて前記予測消費電力量を算出してよい。

現時点の時刻から前記終了タイミングまでの残り時間を算出し、前記残り時間が所定時間以上であれば、前記第１基準値に基づいて前記予測消費電力量を算出し、前記残り時間が所定時間未満であれば、前記第２基準値に基づいて前記予測消費電力量を算出してもよい。

上記において、前記第２基準値は、前記電力監視ユニットにおける実消費電力量の増加量の最大値であってもよい。

消費電力予測方法は、時間単位の終了タイミングまでに電力監視ユニット内にて消費が予測される予測消費電力量を算出取得する消費電力予測方法において、前記電力監視ユニット内の負荷機器の動作状態の時系列的な変化の代表的なパターンを記述した代表パターンテーブルを生成し、該代表パターンテーブルを用いて前記予測消費電力量の予測を行い、デマンド制御の対象ユニット内における実消費電力量の履歴に関する情報テーブルを生成し、前記電力監視ユニット内の負荷機器のうち予め設定された負荷機器の動作状態と、そのときの前記電力監視ユニットにおける実消費電力量の増加量の平均的な値である第１基準値および／または該第１基準値より大きい値である第２基準値とを関連付けて情報テーブルに格納し、前記予め設定された負荷機器の現時点の動作状態と同一の動作状態が前記情報テーブルに存在するかどうかを判定し、同一の動作状態が存在する場合には、該動作状態に対応する前記第１基準値あるいは前記第２基準値に基づいて前記予測消費電力量を算出してよい。

直前に取得された実消費電力量と現時点における実消費電力量の偏差から線形予測により予測消費電力量を算出し、該線形予測消費電力量算出手段により算出された線形予測電力量と、前記予測算出手段により算出された前記予測消費電力量とを用いて、又は前記予測算出手段により算出された前記予測消費電力量との加重平均の値を用いて、補正予測消費電力量を算出してもよい。

消費電力予測方法は、時間単位の終了タイミングまでに電力監視ユニット内にて消費が予測される予測消費電力量を算出取得する消費電力予測方法において、前記電力監視ユニット内の負荷機器の動作状態の時系列的な変化の代表的なパターンを記述した代表パターンテーブルを生成し、該代表パターンテーブルを用いて前記予測消費電力量の予測を行い、デマンド制御の対象ユニット内における実消費電力量の履歴に関する情報テーブルを生成し、１又は２以上の時間帯、各時間帯における前記予め設定された負荷機器の動作状態、ならびにそのときの前記電力監視ユニットにおける実消費電力量の増加量の平均的な値である第１基準値および／または該第１基準値より大きい値である第２基準値とを関連付けて格納し、現時点の時刻が属する時間帯と該時刻における前記予め設定された負荷機器の動作状態との組み合わせと同一の時間帯と動作状態との組み合わせが前記情報テーブルに存在するかどうかを判定し、同一の時間帯と動作状態との組み合わせが存在する場合には、該時間帯と該動作状態との組み合わせに対応する前記第１基準値あるいは前記第２基準値に基づいて前記予測消費電力量を算出してよい。

直前に取得された実消費電力量と現時点における実消費電力量の偏差から線形予測により予測消費電力量を算出し、該線形予測消費電力量算出手段により算出された線形予測電力量と、前記予測算出手段により算出された前記予測消費電力量とを用いて又は加重平均して、補正予測消費電力量を算出してもよい。

上記の発明では、テーブルの情報量削減、検索に要する時間や必要なメモリ量の削減、通信のオーバーヘッドの回避などといった効果も具備でき、また前記消費電力量の予測の精度向上も図ることができる。

なお、前記第２基準値は、実消費電力量の増加量の最大値に加え、第１基準値より大きい値であれば、第１基準値を定数倍した値、中央値や最頻値、測定データの上位３０％のものの平均値等であってよい。さらに、測定データの分散や標準偏差を使用したものであってもよい。前記第１基準値を定数倍した値を格納する場合には、その代わりに当該定数を格納し、都度第２基準値を算出してもよい。これによりメモリ量を節約できる。

該第２基準値として、簡易かつ信頼性の高いリスク管理という点からは、最大値を採用することが好ましい。

請求項２の発明は前記請求項１に記載されたデマンド制御装置の各手段の機能をコンピュータに付与するプログラムである。

なお、消費電力予測方法を実行する機能をコンピュータに付与するプログラムであってもよい。

本発明の意義ないし効果は、以下に示す実施の形態の説明により更に明らかとなろう。

ただし、以下の実施の形態は、あくまでも、本発明の一つの実施形態であって、本発明ないし各構成要件の用語の意義は、以下の実施の形態に記載されたものに制限されるものではない。

（第１実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態（以下、本実施形態１と記載する。）につき図面に沿って説明する。

本実施形態１は、ある時限内における負荷機器全体の消費電力量を予測するのに、従来と異なり、主だった負荷機器の動作状態とその時の負荷機器全体の消費電力量、およびその時の時間情報等が関連付けられた履歴が格納された情報テーブルを用いる。主だった負荷機器は、例えば電力消費量の大きいショーケースや空調機などである。もし予測消費電力量が残りの時限内において使用可能な電力量を上回る場合には、例えば、任意の空調機の室外機を停止させる、さらには空調機全体の動作を停止させる等の制御によって、消費電力量を削減するものである。これは、空調機の室外機を停止させても送風動作だけで屋内の快適さは十分確保できるからである。また、空調機全体の動作を停止させても、多少の時間では屋内の快適さ欠落を人には感じられにくく、影響が小さいからである。

図２に、本実施形態１に係るデマンド制御装置および負荷機器の接続構成図を示す。

図２を参照して、１１は電力系統につながる負荷機器全体の電力量を計測する電力メータ、１２はデマンド制御装置である店舗コントローラ、１３は照明、１４は任意のその他の負荷機器、１５はショーケース冷却用の冷凍機、１６は単数又は複数台のショーケース、１７は空調機、１８はその室外機、１９は冷媒配管である。

なお、同図では、電力メータ１１ないし室外機１８と電源線および通信網によって一つの電力制御系が構成され、店舗コントローラにてデマンド制御が行われる。この電力制御系は特許請求の範囲における「対象ユニット」又は「電力監視ユニット」に相当するものである。

各々の負荷機器には、図に示すように、店舗コントローラ１２と通信網で接続される負荷機器側のコントローラが接続されており、各コントローラは接続される機器の設定、制御を行う。これらの設定、制御は店舗コントローラ１２からの指令に応じてなされるものであるが、各機器側でも手動で設定、制御が行える。また、コントローラは接続される機器の動作状態も収集しており、店舗コントローラ１２が必要に応じてそれらのデータを読み込む。店舗コントローラ１２は、上記の動作以外に、電力メータから任意のタイミングで、当該タイミングにおける電力量を読み込む動作も行う。なお、店舗コントローラ１２はインターネット網に接続可能であり、管理者が遠隔操作で、店舗コントローラや機器の設定、制御、監視、計測、管理等を行うことが可能である。

なお、１台の冷凍機１５と単数又は複数台のショーケース１６は冷却系統の接続で１組となる。図２中には１組しか図示されていないが、これらは複数組存在してもよく、本実施形態１では複数組存在する。空調機１７と室外機１８の組も、図２中には一組しか図示されていないが、複数組存在している。

さて、冷却系統の接続とは、１台の冷凍機１５と単数又は複数台のショーケース１６が、同一の冷媒配管１９で接続されているもので、各ショーケースには電磁弁が付いており、流れる冷媒の量が任意の開度で制御可能となっている。これによりショーケース側の制御で冷却用冷媒の取入れ量が調節され、冷却具合が調節される。

冷凍機１５は、ショーケース１６での冷却動作のために使用されるので、ショーケース１６での冷却動作と連動して動作するが、ショーケース１６から直接ＯＮ／ＯＦＦの制御を受けるのではない。冷凍機１５は全てのショーケースに対する電磁弁が閉じられたときにＯＦＦ状態となる。つまり、全ショーケース１６が電磁弁を閉じた場合に冷凍機１５は動作を停止するのであり、一台でもショーケース１６が動作していれば、冷凍機１５は動作を継続する。

なお、ショーケース１６は冷却動作の間に霜取り（デフロスト）と呼ばれる動作を行う。すなわち、陳列棚に配管されている冷却管（熱交換器、蒸発器）に霜が成長してきて、この霜により冷却性能が低下することが知られている。よって、この霜を除去する必要があるため、霜取り動作を行う。この場合には、霜取りのため、ショーケース１６は電磁弁を閉じ、霜取りヒーターをＯＮにする。なお、霜を除去できたと考えられる規定の時間だけ霜取り動作を行った後は、霜取りヒーターをＯＦＦにして、再び電磁弁を開いて急速冷却を行い、冷却動作を再開する。

なお、この急速冷却が電力量消費のピーク発生の要因の一つとなっている。各ショーケースにおける霜取り動作はあらかじめスケジューリングされており、毎日ほぼ同じ時間帯に霜取り動作が行われているが、多数のショーケースの消費電力のピークが重ならないよう霜取り時間の分散化が考慮されている。スケジューリングは店舗コントローラ１２又はショーケース１６のコントローラから設定される。

なお、各ショーケース１６の挙動は、その個体差、ショーケース周りの環境および冷却物の違いにより一定でなく、ショーケース１６が多数同時に使用されている場合は、それら全体の電力消費の特性把握は極めて困難である。すなわち、理論計算により複数のショーケース１６の消費電力量を高い精度で予測するには、前述の個体差など様々な要因が加味されなければならず、極めて複雑な計算を要する。なお、上記の様々な要因には空調の影響も含まれ、ショーケースにおける商品の冷却に空調の影響は少なからぬ影響を及ぼしており、画一的な計算では対応できない。

そこで、本実施形態１では、消費電力の予測に理論計算値を用いずに、例えば電力消費量の大きいショーケースや空調機などの主だった負荷機器の動作状態の動的な履歴が格納された情報テーブルを用いる。この場合は、理論計算が不要な上、個別に具体的な状況に応じた予測が可能となる。

以下において、本実施形態１における店舗コントローラ１２での消費電力量予測の仕方、負荷機器の制御の仕方について述べる。

図３に店舗コントローラ１２の機能ブロック図を示す。図３を参照して、２１は電力メータ１１から電力量データを入手する電力量取得部、２２は時計など時間管理を行うためのタイマー、２３は店舗コントローラ１２の各部の制御、処理等を行うＣＰＵ、２４はメモリ、ストレージ等の記憶部、２５は各負荷機器のコントローラと通信を行う通信部、２６は通信部２５を通じて各負荷機器の制御、データ収集等を行う機器制御部、２７は店舗コントローラ１２の設定等を行うための入力部、２８は店舗コントローラ１２の設定等の際に使用する液晶画面などの表示部である。

店舗コントローラ１２は予測動作の際に以下に示すような動作を行う。

店舗コントローラ１２は現在の使用可能な電力量を算出するため、電力量取得部２１を通じて電力メータ１１から電力量データを入手する。この値と契約電力量から使用可能な電力量を算出する。

次に、店舗コントローラ１２は今後の消費電力量を予測する。そのために、機器制御部２６、通信部２５を通じて各負荷機器のコントローラと通信を行い、現在の各機器の設定や動作状態を入手する。なお、各機器の設定は、店舗コントローラ１２からなされたものであるが、直接各機器において手動で設定変更を行っている可能性もありうるので、動作状態入手を行うことで最新の設定を把握する。

ここで得られた現在の各機器の設定、状態をもとに、機器制御部２６は記憶部２４に格納されている情報テーブル上の履歴において（詳細は後述）、一致する履歴部分がないか検索を行い、一致する位置（以下、“履歴位置”と呼ぶ）を特定する。もし、履歴位置が複数特定される場合は、このうち現時点の時刻に最も近い時刻の履歴位置を特定すべき履歴位置として選択する。また、負荷機器の現時点の動作状態に対応する履歴位置が前記情報テーブル上に存在しない場合は、検索動作を終了する。

なお、消費電力量の予測値の算出には、情報テーブル内の実消費電力の値を使用する。すなわち、前記情報テーブル内の、特定された履歴位置から続いて未来方向に向けて取得される実消費電力量を基に、前記予測消費電力量を算出する。なお、負荷機器の現時点の動作状態に対応する履歴位置が前記情報テーブル上に存在しない場合は、前記情報テーブル内に使用できる実消費電力量が存在しないことを示しているので、直前に取得された前記積算実消費電力量と現時点における前記積算実消費電力量の偏差から線形予測により、前記予測消費電力量を算出する。この方法は、図１を参照して説明を行った従来の予測方法と同じである。以上の方法により、主にＣＰＵ２３が、消費電力量の予測値の算出を行う。

最後に、店舗コントローラ１２は消費電力量の予測値をもとに、使用電力量が契約電力量を超過しないか判定を行い、もし予測消費電力量が残りの時限内において使用可能な電力量を上回る場合には、その後の消費電力量を削減するため、特定の機器の動作制限を行う。すなわち、例えば他への影響が比較的少ないと考えられる任意の空調機の室外機の停止、空調機全体の動作停止等の制御を、機器制御部２６が通信部２５を通じて行う。これによって消費電力量を削減する。なお、それでも消費電力量の削減が達成できないと判断された場合には、店舗コントローラ１２はブザーを鳴らすなどの動作を行い、人間に消費電力量の削減が達成できない旨を報知し、人間の判断に任せる。すなわち、人間に対応、判断を委ね、手動によって各機器の動作制限を行い、消費電力量の削減を行うということである。

次に、前述の情報テーブルに関して説明する。

情報テーブルには、主だった負荷機器の動作状態とその時の負荷機器全体の消費電力量、およびその時の時間情報等が関連付けられた履歴が格納されている。主だった負荷機器は、例えば電力消費量の大きいショーケースや空調機などである。図４に本実施形態１における情報テーブルの模式図を示す。

図４を参照して、一番左の列が当該テーブルに格納されている項目であり、その右隣の列が一番最初に格納された各項目の内容で、各機器の動作状態や電力量などである。本実施形態１では、１分毎にテーブルの右方へ向けて履歴が追加されていく。前述の履歴位置特定においては時間軸方向に検索を行うものであるので、履歴位置とは何れかの時間の列の位置を表すことになる。なお、情報テーブルは、例えば１０日分の履歴を有する。

一番上の行は、店舗コントローラ１２における時刻であり、タイマー２２から得られる値である。

上から２行目は、ショーケース１グループの動作状態を表している。ここで言うグループとは、多数存在するショーケースのうち、同期して動作の設定、制御を受ける集合体の事で、当然動作状態も同期関係にある。つまり、この集合体は前述の冷却系統の接続による１台の冷凍機１５と複数台のショーケース１６からなる１組の集合体とは異なるものである。なお、テーブル中の動作状態を表す数値のうち、零は動作の切り替わり、すなわち霜取り動作から冷却動作へ、又は冷却動作から霜取り動作への切り替わりを表し、正の値は霜取り動作を行ってからの経過時間を表している。負の値は冷却動作を行ってからの経過時間を表している。

その次の行は、ショーケース１グループの中からの代表する一台のショーケースにおける庫内温度偏差、すなわち「設定温度−庫内温度」の値から決まるレベルを表している。代表する一台のショーケースの選出の仕方は任意であり、レベルは「設定温度−庫内温度」の絶対値が零からある範囲内に収まればａであり、その範囲を超過するが次の範囲内に収まればｂ、ｃはさらにその範囲を超過するがまた別の次の範囲内に収まる場合、というように定まるものである。例えば、前記絶対値が零以上１以下ならａ、１を超過し２以下ならｂ、２を超過し３以下ならｃ、それ以上の場合はｄと定義する。

上から４行目から９行目までは、ショーケース２グループないしショーケース４グループに関するものであり、内容はショーケース１の場合と同じである、
上から１０行目、１１行目は空調機１、２の室外機に関するものであり、室外機が動作しているかすなわちコンプレッサが動作しているかを表すものである。本実施形態１では２台の空調機に関して履歴を格納している。なお、履歴の内容としては室外機の動作のＯＮ／ＯＦＦ以外に空調機の強、中、弱の動作状態を加味してもよい。

その次の行は、その時刻における全体の実消費電力量である。本実施形態１では１分前の実消費電力量との差分値を格納することとしている。この他、その時刻における実消費電力量をそのまま格納するものであってもよい。

情報テーブルの最下の行は、その実消費電力量を後に履歴情報として使用する場合に、使用してよい値であるかどうかを示すフラグである。テーブル中で１の場合は有効（使用可）であることを示す。

消費電力量が有効な値であるかどうかの情報が必要となるのは、例えば、以下のような理由が考えられるからである。すなわち、ある一日だけ実演販売等を行った時間帯があった場合に、電力量消費が平常と異なって増大するが、これは毎日のシーケンシャルな動作とは異なる例外的なケースであるので、後日この値を学習データとして使用すると精度の高い予測が行えるとは考えにくい、すなわち予測値に大きな誤差が生じてしまう可能性が高いと考えられる。

ここで、消費電力量Ｗが有効とされる場合とは、情報テーブル中の過去１０日間におけるその時刻の消費電力量の平均値Ｍ、標準偏差σに対して、Ｍ−３σ≦Ｗ≦Ｍ＋３σの範囲に収まる場合をいう。この範囲は、正規分布において平均値を中心に９９％の標本が含まれる範囲である。なお、電力量が有効な値でない場合はテーブルに格納しなくてもよいが、本実施形態１では時系列的にデータを全てテーブルに格納することとしている。

なお、図４の情報テーブル中の諸項目の値は、便宜的な値を用いており、よって実際の場合の動作を表すものではない。

最後に、図５を参照して、店舗コントローラ１２における動作をフローチャートを用いて説明する。なお、本動作では、任意の時間（例えば１分）経過する毎に、消費電力量の予測および該予測値とその時点での消費電力量との和と契約電力量との比較、それに応じた負荷機器制御ならびに情報テーブルの更新処理が行われる。

ステップＳ１０１では、電力量取得部２１が電力メータ１１から現時刻における電力量を取得し、１分前の電力量との差分値を求める。

ステップＳ１０２では、ステップＳ１０１において取得した電力量の差分値を１分前の積算電力量に加算し、現時点における設定時限（３０分）の開始時点からの積算電力量を算出する。なお、積算電力量は設定時限毎にリセットされる。

ステップＳ１０３では、タイマー２２から時刻に関する情報を入手し、現在時刻が得られる。

ステップＳ１０４では、現時点のショーケースの動作状態（霜取り動作／冷却動作）および庫内温度、空調機の室外機動作状態等の各機器の動作状態を通信部２５を通じて入手する。

ステップＳ１０５では、ステップＳ１０４で入手した現時点の各機器の動作状態をもとに、記憶部２４に格納されている情報テーブルを参照し、該当する履歴位置が存在するか検索を行い、履歴位置を特定する。その際、前述の有効フラグを参照して検索を行う。

ステップＳ１０６では、履歴位置が特定できたかどうかの判定を行う。すなわち、ステップＳ１０５で情報テーブル上に該当する履歴位置が特定できていればステップＳ１０８へ進み、特定できていなければステップＳ１０７へ進む。

ステップＳ１０７では、履歴位置が前記情報テーブル上で特定されていない、すなわち、一致する状況の履歴上の値が存在しないので、直前の積算電力量と現在の積算電力量の偏差電力量を用いて線形予測により、現時点から設定時限の終了までの間に消費される消費電力量を予測する。この方法は、図１を参照して説明を行った従来の予測方法と同じである。

ステップＳ１０８では、履歴位置を検索した際に、複数の箇所に該当箇所が存在したかどうかの判定を行う。複数箇所該当した場合はステップＳ１１０へ進み、１箇所のみ該当した場合はステップＳ１０９へ進む。

ステップＳ１０９では、情報テーブル中に格納されている実消費電力量を用いて、現時点から設定時限の終了までの間に消費される消費電力量を予測する。具体的には、テーブルにおいて特定された履歴位置以降の、現時点から設定時限の終了までの時間間隔分の電力量の値を加算して予測値とする。

ステップＳ１１０では、履歴位置の候補が複数箇所に該当しているので、日付に関わらず過去１０日間において現時刻に最も近い履歴位置を選択して特定する。もし、さらにその時刻直近の履歴位置が同時刻で複数存在した場合は、当日又は当日に近い日の履歴位置を選択して特定する。

ステップＳ１１１では、ステップＳ１０９と同様に、情報テーブル中に格納されている実消費電力量を用いて、現時点から設定時限の終了までの間に消費される消費電力量を予測する。具体的には、テーブルにおいて特定された履歴位置以降の、現時点から設定時限の終了までの時間間隔分の電力量の値を加算して予測値とする。

ステップＳ１１２では、契約電力量に対して、積算消費電力量と消費電力量の予測値の和が超過するかどうかの比較を行う。超過することが判明した場合は、各機器の動作の制限・制御を行う。本実施形態１では、具体的には、優先度を参酌して適当数の空調機の室外機を停止させるなどの動作制限を行う。また、空調機室内室外全体の動作停止、さらには全数の空調機を停止させる等の制御を行う。

ステップＳ１１３では、現時刻における各機器の動作状態と時刻情報、ステップＳ１０１にて取得した電力量との差分値等を履歴情報として情報テーブルに追加する。具体的には、ショーケースの霜取り／冷却経過時間、庫内温度偏差の判定を行い、その結果と電力量との差分値を情報テーブルに追加する。この時、併せて電力量の差分値をもとに有効フラグの設定も行う。

なお、先に述べた、機器制御部２６、通信部２５を通じて各負荷機器のコントローラから入手した各機器の動作状態と、店舗コントローラ１２が設定した動作状態とが異なる場合は、直接機器において手動で設定変更を行ったものであり、毎日のシーケンシャルな動作とは異なる例外的なケースと考えられるので、後日この値を使用することで精度の高い予測が行えることは考えにくい、すなわち予測値に大きな誤差が生じてしまう可能性が高い。よって、情報テーブルにその旨の情報を、例えば識別ビットとして格納するようにしてもよい。この場合には、ステップＳ１０５において履歴位置を特定する際、前述の有効フラグとともに識別ビットも参酌して検索を行うことになる。
（第２実施形態）
以下、本発明の第２の実施形態（以下、本実施形態２と記載する。）につき図面に沿って説明する。

本実施形態２に係るデマンド制御装置および負荷機器の接続構成は、基本的には、
図２に示した本実施形態１のデマンド制御装置および負荷機器の接続構成と同じである。したがって本実施形態２に係るデマンド制御装置、負荷機器の接続構成および負荷機器の説明のうち、本実施形態１と共通する部分の説明を省略する。

本実施形態２に係るデマンド制御装置において、店舗コントローラ１２は、デマンド制御を行う所定時限内での負荷機器全体の消費電力量を所定の予測周期毎に予測する。消費電力量を予測するときには、店舗コントローラ１２は、主だった負荷機器の過去における動作状態とそのときの負荷機器全体の消費電力量の予測周期毎の増加量の平均値（以下、平均消費電力増加量と記載する。）又は消費電力量の予測周期毎の増加量の最大値（以下、最大消費電力増加量と記載する。）とそのときの時間情報が関連づけられた情報テーブルを用いる。店舗コントローラ１２は、所定時限終了までの残り時間が多い場合は、平均消費電力増加量に基づいて負荷機器全体の消費電力量を予測し、残り時間が少ない場合は、最大消費電力増加量に基づいて負荷機器全体の消費電力量を予測する。主だった負荷機器は、例えば電力消費電力量の大きいショーケース、空調機あるいは該空調機の室外機等である。

図２に示すショーケース１６は、店舗が閉店しているときには、その庫内照明が消され、冷気を逃がさないようカバーが取り付けられる。これによりショーケース１６の熱負荷が軽減する。さらにショーケース１６の目標庫内設定温度も変更される。このような閉店中におけるショーケース１６の動作状態はＮＳＢ（ＮｉｇｈｔＳｅｔＢａｃｋ）と呼ばれる。

ショーケース１６は、開店中であっても省エネ効果を目的として庫内の照明の照
度が下げられるとともに庫内設定温度が上げられる場合がある。このような開店中
におけるショーケースの動作状態はＤＳＢ（ＤｅｍａｎｄＳｅｔＢａｃｋ）と呼
ばれる。

ショーケース１６の動作状態がＮＳＢあるいはＤＳＢである場合には、ショーケ
ース１６による消費電力量は小さくなる。

ショーケース１６の動作状態がＮＳＢであるかＤＳＢであるかは、負荷機器全体の消費電力量の予測に少なからず影響を与えるため、本実施形態２では、負荷機器全体の消費電力量を精度よく予測するために、上述のショーケース１６の動作状態がＮＳＢであるかＤＳＢであるかを考慮する。

ショーケース１６のコントローラは、ショーケース１６がＮＳＢであるか、ＤＳＢであるかを判定し、店舗コントローラ１２へ通知する。

尚、ショーケース１６が複数台存在する場合、これら複数台のショーケース１６の動作状態がＮＳＢとなるタイミング、ＤＳＢとなるタイミングは、通常、ショーケース１６全体でほぼ同じになるようにスケジューリングされている。但し、個々のショーケース１６で別々にスケジューリングされる場合もある。

ショーケース１６は、また、霜取り動作後に、加熱され高温となった庫内温度が所定の設定値となるまで急速冷却を行う。

このようなショーケース１６の霜取り動作後の急速冷却は、プルダウン運転と呼ばれる。ショーケース１６が複数台存在する場合、これら複数台のショーケース１６の大半が一斉にプルダウン運転となった場合には、ショーケース１６全てを冷却する冷凍機１５の消費電力量が急激にしかも大幅に増加する。

ショーケース１６の動作状態がプルダウン運転であるか否かは、負荷機器全体の消費電力量の予測に少なからず影響を与えるため、本実施形態２では、負荷機器全体の消費電力量を精度よく予測するために、ショーケース１６の動作状態の一つとして、プルダウン運転を考慮する。

尚、個々のショーケース１６が霜取り動作の開始後どのくらい時間が経過してからプルダウン運転となるかは、ショーケース１６個々の運転条件に依存するため、事前に把握することはできない。ショーケース１６のコントローラは、各ショーケース１６の運転パターンを監視しながら各ショーケース１６がプルダウン運転であるかどうかを判定し、店舗コントローラ１２へ通知する。

空調機１７は、暖房、冷房、ドライの３つの動作状態に加えて、店舗内の温度が目標温度に到達後、第４の動作状態（以下、「サーモ」と記載する。）を取ることができる。空調機１７のコントローラは、空調機１７が上記４つの動作状態のいずれであるかを判定し、店舗コントローラ１２へ通知する。

また、空調機１７のコントローラは、室外機１８がオンであるかオフであるかについても判定し、店舗コントローラ１２へ通知する。

ここで、室外機１８がオフとは、空調機１７が完全に停止している場合であり、それ以外はオンと判断される。

尚、図２では、室外機１８に空調機１７が１台のみ接続されているが、複数の空調機が接続されている場合もある。

図６に、本実施形態２に係る情報テーブルの模式図を示す。

本実施形態２に係る情報テーブルは、店舗コントローラ１２によって予測周期毎に構築される。

情報テーブルは、所定時間毎の時間帯が格納される「時間帯」欄３０、ショーケース１６の動作状態が格納される「ショーケース全体」欄３１、「ショーケースＮｏ．１」欄３２、「ショーケースＮｏ．２」欄３３、空調機１７の動作状態が格納される「空調機」欄３４、室外機１８の動作状態が格納される「室外機」欄３５および負荷機器全体の消費電力量に関連する情報を格納する「消費電力量」欄３６から構成される。

「時間帯」欄３０には、２４時間を所定の時間毎に分割してなした時間帯、例えば図６の情報テーブルには、２４時間を２時間毎に分割してなした「０時〜２時」、「２時〜４時」・・・が格納されている。

「ショーケース全体」欄３１は、ショーケース１６全体がＮＳＢであるかＤＳＢであるかを示す識別情報を格納する「ＮＳＢ」欄３７および「ＤＳＢ」欄３８からなる。ショーケース１６全体がＮＳＢである場合は、「ＮＳＢ」欄３７に“ＯＮ”、「ＤＳＢ」欄３８に“ＯＦＦ”が格納されている。

本実施形態２においては、ショーケース１６が複数台のショーケースから構成される場合であっても、ＮＳＢとＤＳＢの切り替えについてはショーケース１６全体で同じタイミングとなるようにスケジューリングされているものとしている。

尚、各ショーケース毎に異なるタイミングでスケジューリングされている場合には、各ショーケース毎に「ＮＳＢ」欄および「ＤＳＢ」欄を設けることとなる。

「ショーケースＮｏ．１」欄３２および「ショーケースＮｏ．２」欄３３には、ショーケース１６が複数台、例えば２台のショーケースＮｏ.1（図示せず。）およびショーケースＮｏ．２（図示せず。）から構成されるとした場合に、ショーケースＮｏ.1およびショーケースＮｏ．２それぞれの動作状態が格納される。

具体的には、「ショーケースＮｏ．１」欄３２はショーケースＮｏ．１の動作状態が霜取り状態か、プルダウン状態かを示す識別情報を格納するための、「霜取」欄３９および「プルダウン」欄４０からなる。

ショーケースＮｏ．１の動作状態が霜取り状態である場合には、「霜取」欄３９に“ＯＮ”が、「プルダウン」欄４０に“ＯＦＦ”が格納される。

ショーケースＮｏ．１の動作状態がプルダウン運転の状態である場合には、「霜取」欄３９に“ＯＦＦ”が、「プルダウン」欄４０に“ＯＮ”が格納される。

ショーケースＮｏ．１の動作状態が通常の冷却運転である場合には、「霜取」欄３９に“ＯＦＦ”が、「プルダウン」欄４０にも“ＯＦＦ”が格納される。
「ショーケースＮｏ．２」欄３３は、「霜取」欄４１および「プルダウン」欄４２からなり「ショーケースＮｏ．１」欄３２の「霜取」欄３９および「プルダウン」欄４０と同様のルールに従って“ＯＮ”、“ＯＦＦ”が格納される。

「空調機」欄３４は、空調機１７が冷房、暖房、ドライおよびサーモのうちのいずれの動作状態であるかを示す識別情報を格納するための「冷房」欄４３、「暖房」欄４４、「ドライ」欄４５および「サーモ」欄４６からなる。

空調機１７が、上記４つの動作状態のいずれか一つである場合には、該状態に対応する欄に“ＯＮ”が格納され、それ以外の欄には“ＯＦＦ”が格納される。尚、空調機１７が停止している場合には、「空調機」欄３４を構成する全ての欄に“ＯＦＦ”が格納される。

「室外機」欄３５には、室外機１８が停止したかどうかを示す識別情報が格納される。
室外機１８が停止している場合には、「室外機」欄３５に“ＯＦＦ”が、停止していない場合には、“ＯＮ”が格納される。

「消費電力量」欄３６は、負荷機器全体の平均消費電力増加量が格納される「平均値」欄４７、該平均消費電力増加量を算出した回数が格納される「平均回数」欄４８、負荷機器全体の最大消費電力増加量が格納される「最大値」欄４９および該最大消費電力増加量が記録された日、時等が格納される「記録日」欄５０からなる。

図６に示す情報テーブルにおいて、例えば番号５１を付した行では、主だった負荷機器が、
「時間帯」欄３０＝“０時〜２時”
「ショーケース全体」３１の「ＮＳＢ」欄３７＝“ＯＮ”
「ショーケース全体」３１の「ＤＳＢ」欄３８＝“ＯＦＦ”
「ショーケースＮｏ．１」欄３２の「霜取」欄３９＝“ＯＦＦ”
「ショーケースＮｏ．１」欄３２の「プルダウン」欄４０＝“ＯＦＦ”
「ショーケースＮｏ．２」欄３３の「霜取」欄４１＝“ＯＦＦ”
「ショーケースＮｏ．２」欄３３の「プルダウン」欄４２＝“ＯＦＦ”
「空調機」欄３４の「冷房」欄４３＝“ＯＮ”
「空調機」欄３４の「暖房」欄４４＝“ＯＦＦ”
「空調機」欄３４の「ドライ」欄４５＝“ＯＦＦ”
「空調機」欄３４の「サーモ」欄４６＝“ＯＦＦ”
「室外機」欄３５＝“ＯＮ”
となる動作状態パターンをとったことを示している。

番号５１を付した行の、
「消費電力量」欄３６の「平均値」欄４７＝１５００ｋｗ
「消費電力量」欄３６の「平均回数」欄４８＝１０回
「消費電力量」欄３６の「最大値」欄４９＝１７５０ｋｗ
「消費電力量」欄３６の「記録日」欄５０＝２００５．３．１
より、過去に主だった負荷機器において、上記動作状態パターンと同じ動作状態パターンが１０回発生し（「消費電力量」欄３６の「平均回数」欄４８＝１０回）、この１０回の発生による平均消費電力増加量が１５００ｋｗ（「消費電力量」欄３６の「平均値」欄４７＝１５００ｋｗ）であり、最大消費電力増加量が１７５０ｋｗ（「消費電力量」欄３６の「最大値」欄４９＝１７５０ｋｗ）、該最大消費電力増加量を記録した日が２００５年３月１日（「消費電力量」欄３６の「記録日」欄５０＝２００５．３．１）であることを示している。

尚、後述するように、本実施形態２では、「消費電力量」欄３６の「平均回数」欄４８に格納される値の上限値が定められており、係る上限値は１００回である。

本実施形態２に係るデマンド制御装置は、店舗コントローラ１２が、主だった負荷機器の動作状態を学習することにより、情報テーブルを構築し、該情報テーブルに基づいて負荷機器全体の消費電力量を予測する。

まず、店舗コントローラ１２による前記情報テーブルの構築の仕方について説明する。

店舗コントローラ１２は、所定のタイミングでショーケース１６を構成するショーケースＮｏ．１、ショーケースＮｏ．２の各コントローラからショーケースＮｏ１とショーケースＮｏ．２の動作状態を示す識別情報を取得し、空調機１７のコントローラから空調機１７の動作状態を示す識別情報を取得し、室外機１８の動作状態を示す識別情報を取得する。さらに、前記所定のタイミングと同じタイミングで電力メータ１１から負荷機器全体の消費電力量を取得する。電力メータ１１は、デマンド制御を行う所定時限毎に負荷機器全体の消費電力量の積算を行う。本実施形態２では、デマンド制御を行う所定時限は３０分時限であり、電力メータ１１は３０分時限の０分時点から新たに３０分間の消費電力量の積算を開始する。なお、この０分時点のタイミングは電力会社が電力料金計算用に利用する電力量計のタイマーに同期させる必要があり、本実施形態２では、かかる調整はあらかじめなされているものとする。

店舗コントローラ１２は、取得したショーケースＮｏ．１、ショーケースＮｏ．２、空調機１７、室外機１８の動作状態を示す識別情報および該識別情報を取得した時刻が属する時間帯からなる主だった負荷機器の動作状態パターンと同じパターンが前記情報テーブルに存在するか否かを検索する。検索の結果、前記動作状態パターンが前記情報テーブルに存在する場合には、前記情報テーブルにおける前記動作状態パターンに対応する「平均値」欄４７、「平均回数」欄４８、「最大値」欄４９および「記録日」欄５０を電力メータ１１から取得した消費電力量に基づいて更新する。

店舗コントローラ１２は、次式（１）の平均値処理により平均消費電力増加量を算出し、「平均値」欄４７に格納する。
平均消費電力増加量＝（過去に記録された平均消費電力増加量×記録回数＋増加量）
／（記録回数＋１）・・・（１）
ここで、過去に記録された平均消費電力増加量とは、「平均値」欄４７に先に格納されている平均消費電力増加量であり、記録回数とは、平均消費電力増加量の算出がおこなわれた回数であり、増加量とは、今回電力メータ１１から取得した負荷機器全体の消費電力量と前回電力メータ１１により取得した負荷機器全体の消費電力量との差分である。

尚、店舗コントローラ１２は、記録回数が１００回に達した場合には、主だった負荷機器の動作状態の学習が一応終了したとして、負荷機器全体の消費電力量予測に該学習の結果を利用する。

また、店舗コントローラ１２は、その内蔵記憶装置（図示せず。）に記録回数を記憶するとともに、情報テーブルにおける「平均回数」欄４８に格納する。ただし、記録回数が１００回に達した後は、「平均回数」欄４８の更新を停止する。

最大値処理とは、「最大値」欄４８に先に格納されている最大消費電力増加量と今回電力メータ１１から取得した消費電力量から算出した増加量とを比較し、該増加量が先に格納されている最大消費電力増加量より大きい場合には、該増加量を最大消費電力増加量として「最大値」欄４９に格納し、取得した日を「記録日」欄５０に格納する処理をいう。

また、最大値処理では、前記増加量の方が小さい場合であっても、「記録日」欄５０に格納されている過去の最大消費電力発生日と今回取得した日付を比較し、過去の最大消費電力増加量発生日から1ヶ月以上経過している場合には、前記増加量によって「最大値」欄４９と「記録日」欄５０を更新する。尚、この更新にあたっては、新たに算出した平均消費電力増加量と前記増加量とを比較し、大きい方の値で更新するようにする。

取得した動作状態パターンが情報テーブルに存在しない場合は、該情報テーブルに新たに格納領域を増設し、該動作状態パターンを増設した格納領域の該当欄へ格納する。この際、「平均値」欄４７および「最大値」欄４９には電力メータ１１から取得した消費電力量から算出した増加量を格納し、「平均回数」欄４８には「１」、「記録日」欄５０には、消費電力量を取得した日を格納する。

このようにして、店舗コントローラ１２は、主だった負荷機器の動作状態を所定期間毎に学習し、前記情報テーブルを構築する。

店舗コントローラ１２は、その内蔵記憶装置（図示せず。）に、前回取得した主だった負荷機器の動作状態パターンを記憶しており、記憶している前回の動作状態パターンと今回取得した動作状態パターンとの間で、「時間帯」欄３０以外に相違する箇所がある場合には、予測周期が経過する間に主だった負荷機器の動作状態が変化したものと判断する。この場合は、取得した消費電力量に異なる動作状態の影響が生じているので、取得した動作状態パターンおよび消費電力量は情報テーブルに反映しない。

また、店舗コントローラ１２は、主だった負荷機器の動作状態パターンの全てに対応する情報テーブルの格納領域を予め準備するのではなく、新たな動作状態パターンが発生するたびに情報テーブルの格納領域を拡大していく。店舗の環境条件によって発生する動作状態パターンが異なり、可能性はあっても発生しない動作状態パターンも多数ある。よって上述のように新たな動作状態パターンが発生するたびに情報テーブルの格納領域を拡大していくという方法を採用することにより、可能性はあっても実際に発生しない動作状態パターンのための格納領域を削減することができる。

次に、店舗コントローラ１２によるデマンド制御のための負荷機器全体の消費電力量の予測の仕方について説明する。

店舗コントローラ１２は、予測周期毎に取得した主だった負荷機器の動作状態パターンに基づいて情報テーブルを更新するとともに、該動作状態パターンがデマンド制御を行う３０分時限の終了時まで継続するものとして、負荷機器全体の消費電力量を予測する。尚、予測周期は１０秒から１分までとするのが一般的であり、本実施形態２では３０秒としている。

具体的には、情報テーブル内において、取得した動作状態パターンと同じ動作状態パターンに対応する「平均回数」欄４８の値が１００かどうかを判断する。「平均回数」欄４８の値が１００に達していない場合には、当該動作状態パターンについては、学習が十分なされていないと判断し、電力メータ１１から取得した負荷機器全体の消費電力量から算出した増加量のみを用いて３０分時限終了時の消費電力量を予測する。即ち、店舗コントローラ１２は、電力メータ１１より取得した負荷機器全体の消費電力量のみから次式（２）に基づいて３０分時限終了時における負荷機器全体の予測消費電力量を算出する。

予測消費電力量＝（増加量／予測周期）×残り時間＋現在までの消費電力量
・・・（２）
ここで、増加量は式（１）における増加量と同じである。残り時間は現時点から３０分時限終了時までの残り時間である。現在までの消費電力量は、デマンド制御開始時点から現在までの累積消費電力量である。

例えば、デマンド制御開始から４分３０秒経過している場合、増加量は、デマンド制御開始後４分経過時点の消費電力量からデマンド制御開始後４分３０秒経過時点の消費電力量の増加量であり、残り時間は１５３０秒、現在までの消費電力量はデマンド制御開始から４分３０秒経過時点までの累積消費電力量となる。

前記動作状態パターンに対応する「平均回数」欄４８の回数が１００回に達している場合には、当該動作状態パターンに対応する「平均値」欄４７あるいは「最大値」欄４９の値に基づいて３０分時限終了時の消費電力量を予測する。

具体的には、３０分時限の終了までの残り時間が多い場合、例えば、残り時間が１０分以上である場合には「平均値」欄４７に格納されている平均消費電力増加量を読み出し、残り時間が少ない場合、例えば１０分未満の場合は「最大値」欄４９に格納されている最大消費電力増加量を読み出し、次式（３）に基づいて３０分時限終了時点の負荷機器全体の予測消費電力量を算出する。

予測消費電力量＝（増加量／予測周期）×残り時間＋現在までの消費電力量
・・・（３）
ここで、増加量は、残り時間が１０分以上の場合は、平均消費電力増加量、１０分未満んである場合には、最大消費電力増加量となる。

残り時間が１０分以上である場合には、平均消費電力増加量に基づき式（３）より予測消費電力量を算出する。

残り時間が１０分未満の場合は、最大消費電力増加量に基づき予測消費電力量を算出する。

本実施形態２に係るデマンド制御装置では、店舗コントローラ１２は、上述した方法で算出した予測消費電力量に基づき、店舗コントローラ１２が管理する主だった負荷機器に対し例えば、以下のような制御を行う。

予測消費電力量があらかじめ設定する所定の値よりも大きい場合は、契約電力量を超える可能性があるとして、所定のルールで空調機停止の運転制御を行う。このルールは予め定めておくが、所定値を超える程度に応じて停止する空調機を決めておいてもいいし、停止する空調機の優先順位を決めておいてもいいし、停止する空調機が偏らないように停止する空調機をローテーションする順番を予め決めておく方法でもよい。ショーケース１６や冷凍機１５を運転停止する方法も考えられるが、ショーケース１６の庫内に保存される食料品の保存状態に悪影響を与えることもありうるので、本実施形態２では空調機１７を運転停止するものとしている。

また、３０分時限の終了までの残り時間が１０分より残り時間が多いときは、終了までに余裕があるため、店舗・施設の快適さの維持を重視して、余裕のあるデマンド制御を行う。逆に、１０分未満で残り時間が少ない時は、消費電力量が所定値を越えないことを重視し、早めに消費電力量削減となる制御を行う。

図７は、店舗コントローラ１２によるデマンド制御動作のフローチャートを示している。

ステップＳ２００では、店舗コントローラ１２は、主だった負荷機器の動作状態とこのときの負荷機器全体の消費電力量の学習を行う。即ち、店舗コントローラ１２は、予測周期毎に主だった負荷機器の動作状態パターンおよび負荷機器全体の消費電力量を取得し、図６に示す情報テーブルを構築する。

ステップＳ３００では、店舗コントローラ１２は、取得した動作状態パターンおよび消費電力量あるいは情報テーブル内の取得した動作状態パターンに対応する平均消費電力増加量又は最大消費電力増加量に基づいて負荷機器全体の予測消費電力量を算出する。

次に、ステップＳ４００では、店舗コントローラ１２は、予測消費電力量に基づいて、所定時限内において、契約電力量を超えないように、店舗コントローラ１２が管理する負荷機器の運転制御を行う。

店舗コントローラ１２は、予測周期毎にステップＳ２００、Ｓ３００、Ｓ４００を繰り返す。

図８は、図７に示すフローチャートのうち、ステップＳ２００の学習処理における店舗コントローラ１２の詳細動作のフローチャートを示している。

ステップＳ２０１では、店舗コントローラ１２は、主だった負荷機器から動作状態の識別情報を取得するとともに、電力メータ１１から負荷機器全体の消費電力量を取得し、ステップＳ２０２へ移行する。

ステップＳ２０２では、店舗コントローラ１２は、自身の時計機能より、前記識別情報および前記消費電力量を取得した時刻を取得し、ステップＳ２０３へ進む。

ステップＳ２０３では、取得した時刻が属する時間帯を算出し、ステップＳ２０４へ進む。

ステップＳ２０４では、情報テーブルを検索し、取得した主だった負荷機器の動作状態および算出した前記時間帯からなる動作状態パターンと同じ動作状態パターンが情報テーブルに存在するかどうかを判断する。同じ動作状態パターンが存在する場合には、ステップＳ２０５へ進み、そうでない場合には、ステップＳ２０６へ進む。

ステップＳ２０５では、情報テーブル内に存在する取得した動作状態パターンと同じ動作状態パターンが存在する行を選択し、ステップＳ２０７へ進む。

ステップＳ２０６では、情報テーブルに、取得した動作状態パターンおよび消費電力量から算出する値を格納するための領域として新しい行を追加し、前記動作状態パターンを該当欄に格納し、ステップＳ２０７へ進む。

ステップＳ２０７では、情報テーブル内の選択した行あるいは追加した行の動作状態パターンに対応する負荷機器全体の平均消費電力増加量、平均回数、最大消費電力増加量および最大消費電力増加量が発生した日時を更新する。

図９は、図７に示すフローチャートのうち、ステップＳ３００の消費電力量予測処理における店舗コントローラ１２の詳細動作のフローチャートを示している。

ステップＳ３０１では、店舗コントローラ１２は、主だった負荷機器から動作状態の識別情報を取得するとともに、電力メータ１１から負荷機器全体の消費電力量を取得し、ステップＳ３０２へ移行する。

ステップＳ３０２では、店舗コントローラ１２は、自身の時計機能より、前記識別情報および前記消費電力量を取得した時刻を取得し、ステップＳ３０３へ進む。

ステップＳ３０３では、取得した時刻が属する時間帯を算出し、ステップＳ３０４へ進む。

ステップＳ３０４では、情報テーブルを検索し、取得した主だった負荷機器の動作状態および算出した前記時間帯からなる動作状態パターンと同じ動作状態パターンが情報テーブルに存在するかどうかを判断する。同じ動作状態パターンが存在する場合には、ステップＳ３０５へ進み、そうでない場合には、ステップＳ３０６へ進む。

ステップＳ３０５では、所定時限終了時までの残り時間が１０分以内かどうか判断し、１０分以内であればステップＳ３０７へ進み、そうでなければステップＳ３０８へ進む。

ステップＳ３０６では、取得した負荷機器全体の消費電力量から予測周期における消費電力量の増加量を算出しステップＳ３０９へ進む。

ステップＳ３０７では、情報テーブル内の取得した動作状態パターンと同じ動作状態パターンに対応する最大消費電力増加量を更新し、これを増加量としステップＳ３０９へ進む。

ステップＳ３０８では、情報テーブル内の取得した動作状態パターンと同じ動作状態パターンに対応する平均消費電力増加量を更新し、これを増加量としステップＳ３０９へ進む。

ステップＳ３０９では、上記式（２）あるいは（３）に基づいて所定時限終了時における負荷機器全体の予測消費電力量を算出する。

図１０は、図７に示すフローチャートのうち、ステップＳ４００のデマンド制御処理における店舗コントローラ１２の詳細動作のフローチャートを示している。

ステップＳ４０１では、予測消費電力量が電力会社と契約した契約電力量を超えているか否かを判断する。契約電力量を超えている場合には、ステップＳ４０２へ進み、そうでなければ処理を終了する。

ステップＳ４０２では、空調機１７が複数台ある場合には、空調機１７全てが停止しているかどうかを判断し、停止している場合には、ステップＳ４０３へ進み、そうでなければ、ステップＳ４０４へ進む。

ステップＳ４０３では、店舗コントローラ１２が備える警報ブザー（図示せず。）を鳴らし、店舗管理者等に注意喚起する。

ステップＳ４０４では、全ての空調機１７を停止する。

以上のように、本実施形態２に係るデマンド制御装置では、店舗コントローラ１２は、店舗コントローラ１２が管理する主だった負荷機器の動作状態パターン、そのときの負荷機器全体の平均消費電力増加量、最大消費電力増加量、消費電力増加量を学習し、情報テーブルを構築する。

また、店舗コントローラ１２は、取得した主だった負荷機器の動作状態パターンに対応する情報テーブル内の平均消費電力増加量又は最大消費電力に基づいて、あるいは取得した負荷機器全体の消費電力量から算出した消費電力増加量に基づいて所定時限終了時における予測消費電力量を算出する。

さらにまた、店舗コントローラ１２は、予測消費電力量が契約電力量を超えている場合には、店舗コントローラ１２が管理する主だった負荷機器、例えば空調機を停止する。

本実施形態２によると、店舗管理コントローラ１２は、店舗における負荷機器すべてを管理および制御するものではない。したがって店舗コントローラ１２が管理する主だった負荷機器の動作状態が同一であっても、店舗コントローラ１２が管理していない負荷機器の消費電力による影響を受け、負荷機器全体の消費電力量にはバラツキが生じる場合がある。このような場合に、主だった負荷機器の動作状態に基づく負荷機器全体の平均消費電力増加量のみにより３０分時限終了時の消費電力量を予測し、これに基づきデマンド制御を行うと、実際の消費電力量が予測消費電力量を超えてしまうことがある。このような場合でも、３０分時限終了時までの残り時間が多い場合であれば、予測消費電力量を再度算出し、デマンド制御を修正することにより、３０分時限終了時に契約電力量を超えないような制御とすることができるが、３０分時限終了時までの残り時間が少ない場合には、予測消費電力量を再度計算し、デマンド制御を修正したとしても、３０分時限終了時に契約電力量を超えてしまう虞もある。

本実施形態２では、上述の如く３０分時限の終了時までの残り時間が少ない場合には、平均消費電力増加量ではなく最大消費電力増加量を採用して予測消費電力量を算出するため、実際の消費電力量が多少増加したとしても、予測消費電力量を超えることを回避することができる。

また、主だった負荷機器の動作状態と負荷機器全体の消費電力量の関係をばらつかせる原因の一つとして時間帯の影響が考えられる。例えば、ショーケース１６あるいは冷凍機１５の動作状態や消費電力量は、ショーケース１６の庫内への食料品の搬入や来店者数の影響を受けるが、庫内への食料品搬入や来店者数は時間帯に依存する。また、店舗コントローラ１２で管理していない他の負荷機器も時間帯に依存している可能性が高い。従って、本実施形態２の如く主だった負荷機器の動作状態を時間帯毎に分類することにより、予測消費電力量を精度よく算出することができる。

また、ショーケースＮｏ．１やショーケースＮｏ．２が霜取り運転となっている場合は、その動作状態パターンに基づいて予測消費電力量を算出しても、予期せぬ時期にプルダウン運転を開始し、このため実施の消費電力量が予測消費電力量を超えてしまうこととなり、デマンド制御での対応が遅れてしまう虞がある。

したがって、本実施形態２において、ショーケースＮｏ．１やショーケースＮｏ．２が霜取り運転となっている場合は、これらがプルダウン運転に変化した場合の動作状態パターンに基づいて算出した予測消費電力量と比較し、プルダウン運転の場合の予測消費電力量の方が大きい場合には、こちらの予測消費電力を採用することとしてもよい。尚、この処理においても、最大消費電力増加量を使用するか、平均消費電力増加量を使用するかは残り時間のルールに従う。

また、本実施形態２では、主だった負荷機器として、ショーケース１６、空調機１７、室外機１８の動作状態を採用したが、このほか、店舗・施設の消費電力量の中で占める割合の大きい照明１３やその他機器１４を採用することとしてもよい。

また、本実施形態２では、主だった負荷機器の動作状態パターンは時間帯を除いて、個々の運転パターンの二値をＯＮとＯＦＦで示しているが、実際のソフトでは「１」と「０」で表すことになる。すべてオンオフの二値で表すことができるので、ソフトのメモリ上では個々の項目に１ビットを割り当てることしてもよい。これによると、個々の項目に1バイト程度を割り振るよりも、メモリ容量が当然少なくて済む。また、情報テーブル内の動作状態パターンの検索を行う上でも、学習データを容易に扱うことができる。なお、図６では「時間帯」欄３０へ格納する時間帯をも０時〜２時のように表現しているが、２４時間で時間帯は１２あるので０から１１までの４ビットで表現することとしてもよい。
（第３実施形態）
以下、本発明の第３の実施形態（以下、本実施形態３と記載する。）につき図面に沿って説明する。

本実施形態３に係るデマンド制御装置および負荷機器の接続構成は、基本的には、図２に示した本実施形態１のデマンド制御装置および負荷機器の接続構成と同じである。したがって本実施形態３に係るデマンド制御装置、負荷機器の接続構成および負荷機器の説明のうち、本実施形態１と共通する部分の説明を省略する。また、本実施形態３に係る学習処理、予測処理、デマンド制御処理は、基本的には、本実施形態２に示した処理と同じである。したがって本実施形態３に係る上記３つの処理のうち、本実施形態２と共通する部分の説明を省略する。

先述のようにショーケース１６は、霜取り動作後に、加熱され高温となった庫内温度が所定の設定値となるまでプルダウン運転を行うが、このプルダウン運転は霜取り動作後の加熱運転と比較してもその消費電力量は大きな値となる。ショーケース１６が複数台存在する場合、さらにはこれら複数台のショーケース１６の大半が一斉にプルダウン運転となった場合には、冷凍機１５の消費電力量が急激に増加する。このように、ショーケース１６の動作状態がプルダウン運転であるか否かは、負荷機器全体の消費電力量の予測に少なからず影響を与える。

一方で、個々のショーケース１６が霜取り動作の開始後どのくらい時間が経過してからプルダウン運転となるか、どれくらいの時間プルダウン運転が行われるかは、ショーケース１６各々の個体差や、各ショーケース１６の置かれた環境等に依存するため、事前に把握することはできないうえ、そのばらつきの範囲は膨大である。このことから図６の情報テーブルを作成する場合を考察すると、例えば図８のステップＳ２０１で取得した動作状態パターンは、前日の同時間帯と比較しても若干の差異が高い確率で存在しうる。結果、ステップＳ２０４でステップＳ２０６へ分岐する、すなわち情報テーブルに新しい行が追加されるケースが主となりうる。この結果、情報テーブルの情報量は膨大となり、検索に要する時間や必要なメモリ量が増加する。

そこで、本実施形態３では、上で述べたようなばらつきの影響を排除するため、ショーケースの時系列方向の運転状態をモデル化することでモデル化パターンを作成する。なお、実際における消費電力量への影響を考慮して、負荷機器全体の消費電力量の予測に少なからず影響を与えるプルダウン運転、およびショーケースの霜取り、水切りの各運転に着目してモデル化する（以下、霜取りモデルと呼ぶ）。具体的には、ステップ２０１で行っていた負荷機器の動作状態を取得する代わりに、霜取り運転のスケジュールを基に、上記モデルを適用して各ショーケースの動作状態をモデル的に作成し（以下、動作状態モデルと呼ぶ）、各ショーケース群が当該動作状態モデルに示されている状態にあるとみなして、その情報を参照する。よって、本実施形態１，２のような、ショーケース１６のコントローラから店舗コントローラ１２へ通知される、当該ショーケース１６がプルダウン運転であるかどうか等の情報を使用することを必要としない。

具体的には、霜取りモデルにおいては、霜取り、水切り、プルダウンの各所要時間を予め設定する。この各設定時間は、実験、計測等により最適な値を前もって決定しておく。本実施形態３では、各々５分、１０分、３０分である。なお、この設定はショーケース毎に変更してもよい。この霜取りモデルと霜取り運転のスケジュールを使用して各時刻における各ショーケースの動作状態モデルを作成する。この動作状態モデルにより、どのショーケースが何時何分にどの様な状態にあるとみなす事ができるかが決定できる。

動作状態モデルを図１１に示す。このテーブルは、図４に示されている本実施形態１における情報テーブルの模式図に相当するものである。縦軸方向が各ショーケース毎の状態を表している。図中の「１」は、ショーケースがその状態にあることを示す。例えば８時２分を例にとると、ショーケース１は霜取り状態に、ショーケース２、３はプルダウン状態にあることを示している。

図１２は、本実施形態３における第２テーブルで、本実施形態２における図６に相当するものである。図中の平均値や最大値は、１分間における値である。なお、本実施形態３では図示していないが、このテーブルに、ショーケース以外の各負荷機器、例えば空調機や室外機などの、図３の通信部２５を通じて入手した動作状態を含めてもよい。

本実施形態３における第２テーブルでは、説明上からＮＳＢ，ＤＳＢを使用する場合を省略している。また霜取りモデルでは、ショーケースにおける霜取り後の、氷が融解して発生した水の水切り運転も考慮する。当該情報テーブル中の、各ショーケースの霜取り、水切り、プルダウンの各運転のＯＮ／ＯＦＦの情報は、先に述べたように、霜取り運転のスケジュールに霜取りモデルを適用して作成された各ショーケースの動作状態モデルに依存する。これについては、後で詳説するフローの説明の中に含める。

図１３は、本実施形態３における、店舗コントローラ１２によるデマンド制御動作のフローチャートを示している。本実施形態３では、当該フロー中のループ（ステップＳ２００〜Ｓ４００）は１分毎に実行される。本実施形態３では、３０分を単位にデマンド制御を行う例で説明する。そこで、以下では、開始時刻から３０分後を最終時限、当該３０分内における現在時刻のタイミングを現在時限（０〜２９分の範囲となる）と呼ぶ。なお、本実施形態２の図７の場合と比べて、ステップＳ５００が追加されている。

ステップＳ５００では、店舗コントローラ１２に設定されている霜取り運転スケジュールを読み出す。これに霜取りモデルを適用して先に述べた動作状態モデルを作成しておく。

図１４は、図１３に示すフローチャートのうち、ステップＳ２００の学習処理における店舗コントローラ１２の詳細動作のフローチャートを示している。本実施形態２の図８の場合と比べて、ステップＳ２０１が行われない。これは、先述のように、本実施形態３では負荷機器の動作状態を取得することを必要としないからである。また、図８の場合と比べて、ステップＳ２１０〜Ｓ２１２が追加されている。これらについて以下で詳説する。

ステップＳ２１０では、ステップＳ５００で作成された動作状態モデルから、現在のショーケースの運転状態を抽出する。

ステップＳ２１１では、電力メータ１１から現在の負荷機器全体の消費電力量を取得する。

ステップＳ２１２では、ステップＳ２１０、ステップＳ２１１で得られた情報をメモリへ格納する（このデータを第１テーブルと呼ぶ。図示せず。）。なお、本実施形態３では用いないが、この第１テーブルに、ショーケース以外の各負荷機器、例えば空調機や室外機などの、図３の通信部２５を通じて入手した動作状態を含めてもよい。

ステップＳ２１３〜Ｓ２１５では、本実施形態２のステップＳ２０４〜Ｓ２０６に準じ、第２テーブルに同じデータが存在しているか確認し、第２テーブルに動作状態パターンおよび消費電力量から算出する値を記録するための領域として新しい行を追加して格納するか、第２テーブル内に存在する取得した動作状態パターンと同じ動作状態パターンが存在する行（既存行）を更新する対象として選択するか、を決定する。

ステップＳ２１６では、本実施形態２のステップＳ２０７に準じ、動作状態パターンとそれに対応する負荷機器全体の平均消費電力増加量、平均回数、最大消費電力増加量および最大消費電力増加量が発生した日時を、時間帯毎に格納する第２テーブルを更新する。具体的には、情報テーブル内における上述の追加行あるいは選択行に、対応する負荷機器全体の平均消費電力増加量、平均回数、最大消費電力増加量および最大消費電力増加量が発生した日時を、格納する。第２テーブルは図８のステップＳ２０７で作成される情報テーブルに相当するものであるが、本実施形態２と比べその構成要素は異なる（図１１参照）。

なお、当該ステップＳ２１６は２時間毎に実行され、当該２時間分の第２テーブルの更新を行う。当該更新のタイミングは、例えば８時ジャスト、１０時ジャスト等である。

図１５は、図１３に示すフローチャートのうち、ステップＳ３００の消費電力量予測処理における店舗コントローラ１２の詳細動作のフローチャートを示している。本実施形態２の図９の場合と比べて、ステップＳ３０１が行われない。これは、先述のように、本実施形態３では負荷機器の動作状態を取得することを必要としないからである。また、図８の場合と比べて、ステップＳ３１０〜Ｓ３１２、およびステップＳ３１７、Ｓ３１８が追加されている。なお、ステップＳ３１３〜Ｓ３１６は、本実施形態２のステップＳ３０６〜Ｓ３０９に準ずるものである。これらについて以下で詳説する。

ステップＳ３１０では、当該時刻における消費電力量を第１テーブルから読み出す。

ステップＳ３１１では、線形予測により、直前１分前の積算電力量と現在の積算電力量の偏差電力量を用いて、現在時限から１分間後までに消費される予測消費電力量を算出する（この予測電力量を線形予測値Ｐと呼ぶ）。なお、後出のループタイマｉを２９にセットしてから、ステップＳ３１２へ移行する。

ステップＳ３１２では、所定時刻におけるショーケースの運転状態等を第１テーブルから読み出す。なお、ループタイマｉは現在より未来の時間を表すこととなるが、霜取りモデルを適用して動作状態モデルを作成しているので、動作状態モデルには未来における各負荷機器の動作状態が記載されているので、読出し可能である。

ステップＳ３０４では、本実施形態２に準じ、第２テーブルに同じデータが存在しているか確認し、同じデータが存在していなければステップＳ３０５へ移行し、同じデータが存在していればステップＳ３０６へ移行する。

ステップＳ３０５では、現在時限が終了時限から１０分以内かどうかを判断する。

ステップＳ３１３〜Ｓ３１５では、本実施形態２に準じ、各増加量又は線形予測値Ｐをテーブル予測値Ｑとする。

ステップＳ３１６では、１分間分の予測値ＰＯＷ_ｉを算出する（ループタイマｉ＝０〜２９）。線形予測値Ｐに、テーブル予測値Ｑと線形予測値Ｐの差にα倍だけ重み付けした値を加算することで予測値とする（ＰＯＷ_ｉ＝Ｐ＋α（Ｑ−Ｐ））。このαの値は、制御対象の環境に応じて最適な値にカスタマイズ可能である。

なお、上記１分間分の予測値ＰＯＷ_ｉを求める際、過去の平均値あるいは最大値（Ｐ’とする）を用いることができる。この結果、計算式として、ＰＯＷ_ｉ＝Ｐ＋α（Ｑ−Ｐ’））を用いることができる。

上で述べたように、本実施形態では線形予測値Ｐを主に使用して、電力量の予測を行い、第２テーブルを使用した予測値（テーブル予測値Ｑ）は線形予測値Ｐを補正する目的で使用する。

ステップＳ３１７では、現在時限から終了時限までの各１分間のＰＯＷ_ｉを算出するべく、ループタイマｉを都度デクリメントし、ステップＳ３１２〜Ｓ３１６のループを残時間分実行する。つまり、各ループ毎に現在時限以降のデータを得るべく、ステップＳ３１２で第１テーブルを読出し、ステップＳ３０４で第２テーブルを検索し、ステップＳ３１６で各１分間のＰＯＷ_ｉを算出する。

ステップＳ３１８では、現在時限から終了時限までのＰＯＷ_ｉを積算して、現在時限の消費電力量に対する終了時限の予測消費電力量の増加量を算出する。

図１３に示すフローチャートのうち、ステップＳ４００のデマンド制御処理における店舗コントローラ１２の詳細動作のフローチャートは図１０と同じである。

以上により、情報テーブル上の負荷機器に関する動作状態のばらつきを低減することができ、この結果、情報テーブルの情報量を削減することができる一方、検索に要する時間や必要なメモリ量を削減することができ、デマンドコントローラ−負荷機器間の通信のオーバーヘッドを回避することができるなどの効果が達成される。また、線形予測による予測消費電力量と、第２テーブルを用いた予測消費電力量とを用いて、例えば上記のように、これらの加重平均を取って予測消費電力量を補正的に算出することで、線形予測による予測と第２テーブルを用いた予測の双方の予測法における欠点を補うことが期待でき、消費電力量予測の精度を向上させることができる。

上記本実施の形態におけるデマンド制御装置およびこれに用いられる消費電力予測方法は、ハードウェア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩなどで実現できる。また、ソフトウェア的には、メモリにロードされたデマンド制御機能および消費電力予測機能のあるプログラムなどによって実現される。前記の図３には、ハードウェアおよびソフトウェアによって実現されるデマンド制御装置の機能ブロック図が示されている。ただし、これらの機能ブロックが、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、あるいは、それらの組合せ等、いろいろな形態で実現できることは言うまでもない。

本発明の実施の形態は、特許請求の範囲に示された技術的思想の範囲内において、適宜、種々の変更が可能である。

実施の形態に係る消費電力の線形的な予測の仕方を説明する図である。実施の形態に係るデマンド制御装置および負荷機器の接続構成を示す図である。実施の形態に係るデマンド制御装置の機能ブロック図である。実施の形態に係る情報テーブルの模式図である。実施の形態に係るデマンド制御装置における動作を説明するフローチャートである。第２の実施の形態に係る情報テーブルの模式図である。第２の実施の形態に係るデマンド制御装置における動作を説明するフローチャートである。第２の実施の形態に係るデマンド制御装置における動作を説明するフローチャートである。第２の実施の形態に係るデマンド制御装置における動作を説明するフローチャートである。第２の実施の形態に係るデマンド制御装置における動作を説明するフローチャートである。第３の実施の形態に係る動作状態モデルの模式図である。第３の実施の形態に係る第２テーブルの模式図である。第３の実施の形態に係るデマンド制御装置における動作を説明するフローチャートである。第３の実施の形態に係るデマンド制御装置における動作を説明するフローチャートである。第３の実施の形態に係るデマンド制御装置における動作を説明するフローチャートである。

符号の説明

１１電力メータ
１２店舗コントローラ
１６ショーケース
１７空調機
１８室外機
２１電力量取得部
２３ＣＰＵ
２４記憶部
２５機器制御部
２６通信部

Claims

時間単位の終了タイミングまでに消費が予測される予測消費電力量に基づいて負荷機器の制御を行うデマンド制御装置において、
デマンド制御の対象ユニットにおける実消費電力量の履歴に関する情報テーブルを生成するテーブル生成手段と、
該テーブル生成手段によって生成された情報テーブルを用いて前記予測消費電力量を算出する予測算出手段とを有し、
前記テーブル生成手段は、前記対象ユニット内の負荷機器のうち予め設定された負荷機器の動作状態と、そのときの実消費電力量の関係を履歴として前記情報テーブルに格納する格納手段を有し、
前記予測算出手段は、前記予め設定された負荷機器の現時点の動作状態に対応する履歴位置を前記情報テーブル上において特定し、特定された履歴位置に続いて前記情報テーブルから取得される前記実消費電力量を基に、前記予測消費電力量を算出する算出手段を有し、
前記情報テーブルには、時間帯毎に、各時間帯における前記予め設定された負荷機器の動作状態と、そのときの前記対象ユニットにおける実消費電力量の増加量の平均的な値である第１基準値と、該第１基準値より大きい値である第２基準値とが関連付けて格納され、
前記予測算出手段は、現時点の時刻が属する時間帯と該時刻における前記予め設定された負荷機器の動作状態との組み合わせが前記情報テーブルに存在する場合において、現時点から終了タイミングまでの残り時間が多いときには、該時間帯と該動作状態との組み合わせに対応する前記第１基準値に基づいて前記予測消費電力量を算出し、現時点から終了タイミングまでの残り時間が少ないときには、前記第２基準値に基づいて前記予測消費電力量を算出する、
ことを特徴とするデマンド制御装置。
前記請求項１に記載されたデマンド制御装置の各手段の機能をコンピュータに付与するプログラム。