JP4896084B2

JP4896084B2 - 発電機運用計画作成方法

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Publication number: JP4896084B2
Application number: JP2008169778A
Authority: JP
Inventors: 康生佐藤; 滋田村; 満男鶴貝; 敏之澤
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2008-06-30
Filing date: 2008-06-30
Publication date: 2012-03-14
Anticipated expiration: 2028-06-30
Also published as: JP2010011670A

Description

本発明は、電力系統における発電機の運用計画、つまり、起動停止計画および経済負荷配分計画を作成する方式に関するものであり、特に、電力需要変動などの種々の不確実性が大きい状況下においても、需給バランスなどの諸制約条件を適正に満たしながら、燃料消費コスト，温暖化ガス排出量および電力売買コストなどの各種指標について、運用者の目的にあった期待コスト低減とリスク低減を実現するような運用計画を作成する方法および装置に関する。

電力系統の信頼度を維持するためには、電力需要と発電機による供給力を一致させながら、適正な予備力を確保した発電機の起動停止計画を作成する必要がある。信頼性と同時に経済的な運用を行うためには、発電コストが最小になるように、発電機の運転停止を計画する必要がある。近年では、発電コストだけでなく、発電行為で生じる温暖化ガスについても最小化するニーズが生じている。

このような発電機の運用計画を作成する上で、大規模な組合せ問題となる起動停止計画は、特に重要な技術となる。例えば、火力発電機１０台で２４時間の起動停止の全組合せ数は１０の７２乗にもなる。事実上、全ての組合せをチェックして最適解を求めることは不可能である。よって、起動停止を決定した上で、最も経済的になるような各発電機の出力を求める経済負荷配分計画を作成することも不可能となる。

そこで、たとえば特許文献１のようなヒューリスティックな手法、もしくは特許文献２のようなタブサーチなどの組合せ問題最適化手法を利用することで、有効な組合せ問題の解を探索することが検討されている。これにより得られた起動停止パターンをベースにして、与えられた条件下でコスト最小となる発電機の運用計画を立案する方法が採用されている。

特開２００１−２１１５４８号公報特開２００１−２５８１５７号公報

上記に説明した従来技術においては、入力条件を確定的に表現する必要がある。例えば、電力需要に関しては、予測需要の一日の変化について確定的な一つのシナリオを用意する。このように与えられた想定シナリオの条件下において、コスト最小化などを目指した数理計画演算を行っているものである。

しかしながら、実際には、発電機運用計画は不確実性がある状況下で立案する必要がある。例えば、計画段階においては、将来のある時点の電力需要に関する予測数値を用いる必要がある。これには予測誤差が含まれるため、一般に需要が若干高ぶれしたシナリオを確定的にひとつ決定して、これについて発電計画を解くことによって、安全サイドの運用を実現するなどの工夫で対応されている。

一方で、近年では、発電機の運用計画を取り巻く不確実性がさらに増大していく傾向にあると言える。例えば、電力自由化に伴って、電力取引を介した融通電力の電力価格変動が生じ、発電計画に影響を及ぼすことを想定される。また、ＩＰＰ事業者が運転している電源の故障や、中長期将来における燃料価格の変動などの不確実性も挙げられる。また、風力発電や太陽光発電などの制御不能でであり出力変動が大きい分散型電源の導入量も増え続けている。

これら不確実要因の全てについて従来のように安全サイドのシナリオを想定した場合には、非効率的な解しか求められない可能性が強くなる。最悪の場合には有効な解を見つけることができなくなる恐れがある。

そこで、本発明は、ひとつ以上の不確実要因について確率的に表現することによって有効な解を求め、現実的な計算時間のなかで運用計画作成を可能とする発電機運用計画作成方法を提供することを目的とする。

本発明の発電機運用計画作成方法は、起動停止計画処理に必要な想定条件を変動させながら各発電機の起動停止計画作成手段を繰り返す第一の反復処理と、前記第一の反復処理で得られた複数の起動停止計画の各々について、経済負荷配分処理に必要な想定条件を変動させながら各発電機の経済負荷配分決定手段を繰り返す第二の反復処理とで構成されており、前記起動停止計画の各々について想定条件が変動した場合の費用評価もしくは環境評価に関する確率的な統計情報を算出することを特徴とする。

また、前記起動停止計画処理および前記経済負荷配分決定に必要な想定条件として電力需要変動要因を採用し、電力需要変動の確率変動モデルを用いて乱数処理によって想定条件を作成することを特徴とする。

また、前記起動停止計画処理および前記経済負荷配分決定に必要な想定条件として自然エネルギーを利用する発電装置の発電出力変動要因を採用し、発電出力変動の確率変動モデルを用いて乱数処理によって想定条件を作成することを特徴とする。

また、前記起動停止計画処理および前記経済負荷配分決定に必要な想定条件として電力料金契約内容変更に対する需要家の電力消費行動変動要因を採用し、電力需要変動の確率変動モデルを用いて乱数処理によって想定条件を作成することを特徴とする。

また、前記起動停止計画処理に必要な想定条件を乱数処理によって作成する際に、起動停止計画の発電機構成が変化する需給バランス上の境界点について統計情報を保持しており、その統計情報から得られる確率分布と想定条件項目個別に規定される確率分布を合成した確率分布を用いることを特徴とする。

また、前記費用評価に関する確率的な統計情報として、発電コストもしくは燃料コスト・起動停止コストについて、期待値・分散値および所定の信頼区間におけるＶａＲ値を用いることを特徴とする。

また、前記環境評価に関する確率的な統計情報として、温暖化ガス排出量もしくはＣＯ₂排出量について、期待値・分散値および所定の信頼区間におけるＶａＲ値を用いることを特徴とする。

また、前記費用評価もしくは環境評価に関する確率的な統計情報を算出する際に、別途指定された統計情報内のデータ項目に関する選択条件選択に従って、起動停止計画を選別することを特徴とする。

本発明により、ひとつ以上の不確実要因について確率的に表現することによって有効な解を求め、現実的な計算時間のなかで運用計画作成が可能となる。

本発明の実施形態について説明する。発電機の運用計画に関する諸入力情報のそれぞれについて、確率的な表現を用いた確率変動モデルを用意する。これらの確率変動モデルに基づいて多数の将来シナリオを自動的に生成する機構も設ける。

第一段目の処理としては、これら多数の将来シナリオを入力から、起動停止計画の候補を多数策定する処理を実施する。上述の通り、起動停止計画を解く為には多くの計算時間が必要となる。単純なモンテカルロシミュレーションのようなアプローチによって将来シナリオを多数生成して、各々について起動停止計画策定を繰り返した場合、現実的な計算時間では解けない恐れがある。一方、発電機容量に比較して十分に小さい需給バランス変動要因に関しては、これを無視したとしても求められる起動停止計画への影響はないと考えることができる。そこで、第一段目の処理における将来シナリオの生成方法としては、異なる起動停止計画を得ることができるような大きな需給変動要因のみに着目する機構を設ける。

第二段目の処理としては、第一段目の処理で得られた複数の起動停止計画候補の各々について、詳細に評価する処理を実施する。この段階での計算は、経済負荷配分が中心となるため、計算量・時間の心配は少ない。そこで、それぞれの確率変動モデルについて詳細に将来シナリオを生成して、起動停止計画候補の各々について評価する機構を設ける。この評価においては、多数の将来シナリオによって評価されるため、統計的な表現で示されることになる。例えば、総燃料コストという評価においても、コスト削減の期待値だけでなく、そのバラつき程度で評価することが出来る機構を設ける。また、ここでの評価指標では、コスト最小化だけでなく、温暖化ガス排出量などの他の指標も検討できる機構を設ける。

上記機能を有した発電機の運用計画作成装置を構成することにより、種々の不確実性を考慮しながら運用者の意図に沿った運用計画を立案することが可能となる。

上記のような第一段目処理によって、想定した複数シナリオの範囲で、起動停止計画に関する解候補の複数を実現可能な計算時間内で得ることが可能となる。さらに、上記のような第二段目処理によって、第一段目処理で得られた複数の起動停止計画に関する解候補それぞれについて、多数の将来シナリオによって詳細な評価を得ることが可能となる。燃料コストや温暖化ガス排出量などの評価指標に関する統計値として詳細な評価を得ることが出来る。

このようにして得られた複数の運用計画候補の評価は、リスクと収益のような関係で判断することができる。例えば、燃料コストについて期待値が小さい一方で万が一のときのコスト上昇が高いようなハイリスクハイリターンの運用計画と、その逆に期待値が若干大きいがコスト上昇の危険も小さいようなローリスクローリターンの運用計画を得ることができる。

このように、本発明によって、種々の不確実性を考慮して運用計画を作成することが可能となり、また、計画策定時点における運用事業者の方針・運用者の意図に従って最も適切な運用計画を採用することが可能となる。

実施例として、電力系統に連系する複数発電機に関する運用計画を作成する発電機運用計画作成装置について、本発明を適用した場合について説明する。

上記装置は一般的な計算機システムで構成される。すなわち、演算プロセッサ，主記憶装置，外部記憶装置および操作員への情報出力を行うディスプレイなどの出力装置や情報入力を受け付けるキーボードなどの入力装置で構成されている計算機システムである。
このような一般的な計算機システム上で、運用計画作成のための処理フローが実行される。

この処理フローの演算手順を図１に示す。

まず、処理０１０１において、発電機特性の読み込み処理を実施する。外部記憶装置内に実装されたデータベースより、データテーブル０１０２として保存された発電機毎の燃料消費に関する諸特性を獲得する。上記データテーブルの具体的な内容は図１０のような構成となっている。

データテーブル０１０２は、発電機ごとにユニークな識別子１００１によって、インデックス付けされている。このデータテーブルには、各発電機について、発電機名称１００２、出力上限１００３、出力下限１００４や燃料コスト算出式パラメータ１００５が規定されている。今回の実施例では、発電機出力Ｐ［ＭＷｈ］に対する燃料コスト算出式cosｔ（Ｐ）として、以下のような二次関数で定義している。データテーブルには、これらの係数項ａ，ｂ，ｃが格納されている。

cosｔ(Ｐ)［￥］＝ａ×Ｐ²＋ｂ×Ｐ＋ｃ
このほかにも、起動停止コストや最小運転時間制約などに関する諸特性についても、データテーブル０１０２に格納されている。処理０１０１では、必要な発電機特性データを全てこのデータテーブル０１０２より読み込む。

次に、ループ処理０１０３によって、処理０１０４における起動停止パターン解候補作成を反復的に実行する。後述の通り、処理０１０４内部には将来の不確実性を模擬するために乱数的挙動を行う処理が含まれている。よって、ループ処理０１０３はモンテカルロシミュレーションのような意味合いを持つ。このようなループ処理によって、将来の不確実性の条件下で、有望な起動停止パターン解の候補を複数作成し、データベース内のデータテーブル０１０５に起動停止パターン解候補として格納していく。このループ処理は、所定の回数を繰り返す。ただし、起動停止パターン解作成処理０１０４は、一般に計算時間を要するため、それを反映した反復回数の設定がされるものである。

処理０１０４の詳細について、図２を用いて説明する。まず処理０２０１によって需給バランスを算出する。この処理のために、電力需要量変動モデル０２０２と新エネ発電量変動モデル０２０３を参照している。

電力需要量は、統計的には、図４のような概要で理解することが出来る。横軸０４０１に一日の一時間毎の推移、縦軸に各時間における電力需要量の大きさを取った場合、期待値としては、曲線０４０３のような昼間に高く夜間に低くなる傾向で示される。ただし、曲線０４０３は平均的な挙動を取った場合の想定であり、実際には需要量が上ブレしたり下ブレしたりすることがある。統計的な知見によると、計画段階で想定していた気温と実際段階での気温の差によって、このようなブレが生じることが考えられる。このため、大よその場合、一日全体として上下に変動する要因が強い。例えば、下ブレした場合には曲線０４０４となり、上ブレした場合には曲線０４０５となり得る。

厳密には、一日の途中においても、気象条件の急激な変化やその他の想定外のイベントに起因して、需要量が予想外に急変する場合も存在する。従って、実際の需要変動を詳細に模擬するモデルを構築するためには、一日全体の大きな需要変動だけでなく、時間毎の詳細な変動等まで定式化する必要がある。しかしながら、ここでの処理０１０４の目的は、一日全体の起動停止計画を作ることにある。一日の途中で発生する需要急変としては、起動停止計画に影響を及ぼす程度の大きさのものが発生することは想定しにくい。そこで、今回の実施例では、処理０２０１に用いる電力需要モデル０２０２において、電力需要量の予想期待値の推移曲線０４０３全体について、上下に移動させることだけで表現する簡易な模擬方法を採用している。

一般に、需要予想の誤差は、正規分布で整理することが出来る。図５のように、横軸０５０１に需要量を対数で取り、縦軸に発生頻度を取った場合には、曲線０５０３のように表現できる。ここで、中心０５０４が需要期待値に相当し、それとの偏差０５０５が需要予測誤差に相当する。

従って、電力需要モデル０２０２としては、以下のような処理を行う。まず、平均的な予想需要曲線０４０３相当のプロファイルをデータとして、期待需要量データｄｅ(ｔ)が時間ｔ＝１〜２４の間で与えられている。また、各時間について、その予測誤差に相当する分散の大きさもデータｄｓ(ｔ)として与えられている。その上で、大きさ１の正規分布に従う乱数関数ｎｄ（）を用いて、想定需要量ｄｎ(ｔ)は、以下のように算出される。

ｌｎ（ｄｎ(ｔ)）＝ｌｎ（ｄｅ(ｔ)）＋ｎｄ（）×ｌｎ（ｄｓ(ｔ)）ｔ＝１〜２４
ここに、ｌｎ（）は自然対数関数を表す。ｎｄ（）は時間ｔに依存せずに、一日で一つの値を採用する。このような処理によって、期待需要を一日全体として上下に変動させた想定需要量ｄｎ(ｔ)を確率的に生成することができる。このように求めた想定需要量を電力需要モデル０２０２の出力として扱うこともできる。

しかしながら、起動停止計画向けのモデルであるということを考慮した場合、単純に上述のように処理した場合には、無駄な処理を実施する可能性が存在する。その原因としては、電力系統全体の電源構成の観点では、容量が大きく発電効率が高い発電機が優先的に用いられて、容量が小さく発電効率の低い発電機は状況に応じて使われることが挙げられる。したがって、ある程度需要が小さいところでは、容量の大きな数台の発電機が起動発電機として割り当てられるため、需要が多少変動してもその発電機構成に影響することが少ない。その逆に、ある程度需要が大きいところでは、多少の需要量の変動によって、起動停止発電機の構成が変化する場合が起こりうるためである。上述のように、均等に上下に需要変動を模擬した場合、不必要に需要減少側の想定を計算する恐れがある。

そこで、電力需要モデル０２０２の出力として、発電機構成を考慮して、想定需要量を算出する処理を実施する。ある時間断面における起動発電機の選択状況について、模式的に表現すると図６のようになる。四角形の図形０６０１の高さは、発電機一台がもつ発電可能量を示している。縦軸０６０２に沿って、発電効率の高い順番に発電機Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３と積上げている。ここで、境界０６０３は、ある発電機組合せの発電可能限界を示している。つまり、この境界よりも低い需要量と高い需要量では、起動すべき発電機の組合せが異なることを意味する。以下、上記境界について発電計画境界と呼称する。

本実施例においては、この発電計画境界を利用して、電力需要モデル０２０２における想定需要量の算出処理に工夫を与える。まず、電力需要モデルの作成段階において、一年間の８７５６時間について、おおよそ同様の発電計画となり得る類似傾向を持つ季節範囲・時間範囲に範囲分けしておく。その上で、範囲ごとに、発電計画境界が発生状況を纏める。図７のように、横軸０７０１に発電可能量を、縦軸０７０２に発生頻度を取って、発電計画境界の分布曲線０７０３を生成する。この分布曲線は、線形もしくは高次式に近似したものである。

このようにして得られた発電計画境界分布状況を、電力需要モデル０２０２における想定需要量の算出処理に活用する。上述の処理で得られた想定需要量ｄｎ(ｔ)について、さらに、図７のような発電計画境界分布を合成したものであり、面積つまり合計発生頻度が１となるように正規化されている。このような処理によって、図８のような発生頻度分布を得ることができる。横軸０８０１が起動停止計画作成のために特化した想定需要であり、縦軸０８０２は発生させるべき頻度という意味合いになる。分布曲線０８０３のように、一般的には、上ブレ側に高頻度にさせるような曲線が得られる。本実施例においては、この分布に従って発生させた想定需要ｄ(ｔ)を、電力需要モデル０２０２における想定需要量として採用している。これによって、起動停止計画に影響を及ぼしうる需要変動現象については高頻度に、そうでないものについては低頻度に、起動停止計画の解の候補を立案する処理が実施することが可能となる。

新エネ発電量変動モデル０２０３についても、電力需要量変動モデル０２０２と同様に、起動停止計画立案に影響を及ぼしうる大きな需要変動のみモデル化している。例えば、風力発電量の模擬において、出力変動を周波数分解した上で、２０分以下となるような中短周期の出力変動については、本実施例では無視をしている。２０分以上の長周期成分のみ取り出し、成分毎の大きさについて、新エネ発電量変動モデル０２０３に格納している。計算上の出力模擬としては、各成分の位相を一様乱数で振らした上で、各成分を合成する。このような処理によって、風力発電量の確率的な出力変動を模擬している。

需給バランス算出処理０２０１においては、電力需要量変動モデル０２０２に従って発生させた需要量から、新エネ発電量変動モデル０２０３に従って発生させた発電量を差し引いて、残りを供給必要量とする。

次に、処理０２０４によって、仮想電源の特性を定義する。本実施例においては、ＤＲＰ効果量変動モデル０２０５を考慮する。ここに、ＤＲＰは需要反応プログラム（Demand Response Program）を指している。この挙動を確率的に模擬する上で、仮想的に電源のように取り扱うことで、運用計画作成計算に取り込む方式を採用している。

まずＤＲＰ効果量変動モデル０２０５においては、需要反応プログラムの料金体系に基づいて、需給バランスの効果を表現している。一般的な需給反応プログラム形態の一つとして、インセンティブ型の料金メニューが利用される。この場合、需要家（最終的な電力消費者）は、所定の需要量を削減することによって、一定の金銭報酬を受け取ることができる。このような料金特約を締結しておくことにより、緊急時に電力事業者より需要家に対して同プログラムの発動を依頼することが可能となる。電力事業者としては、電力需要が年間ピークを迎えて需給が逼迫するような場合に、低効率電源の起動や高単価の買電を行うことなく、需給バランスを維持しやすくできるようになる。このように、需要反応プログラムは需要量を削減する効果を持つものであり、見方を変えると、同量の発電能力を持つ発電リソースとして捉えることもできる。ただし、需要削減の最終意思決定は需要家に任されているため、契約締結した容量すべてが需要削減されるわけではなく、その効果は確率的に表現できる。

その様子を図９に示す。横軸０９０１は、需要反応プログラムによる需要削減量を示している。発電機に置き換えると、発電量に相当する。縦軸０９０２は、その需要削減の対価として需要家に支払う報奨を示している。発電機に置き換えると、発電コストに相当する。基本的には、需要削減量に応じた報奨を支払うため、コスト特性は線０９０３のように線形に近い形で表現できる。例えば、プロット０９０４では、一定の需要削減と一定のコストとして表現される。しかしながら、上述の通り、一部の需要家においては、需要削減を実施しないことが多い。需要家の立場としては、需要家個別の諸事情によって需要削減を実施できない時期・タイミングが存在する。そのため、一般的には、需要反応プログラムにはオプション条項が付帯しており、需要削減要請を所定のペナルティをもって拒否することができることが多い。これを図９内で示すと、プロット０９０４に対して、需要削減を拒否された場合、プロット０９０５の位置に到達することになる。ただし、ペナルティ受領によりコストは低減されるので、プロット０９０６の位置に達する。このように、契約量全体に関するコスト特性０９０３が、別の特性０９０７に推移することになる。

上記の整理に基づいて、ＤＲＰ効果量変動モデル０２０５においては、需要削減要請に対する拒否率を確率モデルで表現している。上述した需要変動モデルにおける予測誤差分布（図５）のときと同様に、需要家の行動は正規分布として表現することができる。ループ処理０１０４の各回において、乱数発生処理により需要削減要請拒否率を想定して、需要反応プログラムのコスト特性０９０７を算出する。これを仮想発電機として捉えて、図１０内の行１００６のように、発電機燃料消費データテーブルに追加する。

なお、上述の需要反応プログラムの他にも、確率的に変動する需要要素は挙げられる。例えば、今後普及が予想される電気自動車（Electric Vehicle）についても、発電計画に与える影響が懸念される。電気自動車の充電行動（開始時間・時間の長さ）について、需要反応プログラムと同様に、電気事業者から依頼できるような料金制度が考えられる。この場合には、電気自動車の協力台数について確立モデルによって表現した上で、夜間の充電量を揚水発電所の揚水行為として模擬できる。電気自動車の充電行動の不確実性を考慮した発電機運用計画を作成することも可能となる。

このようにして、処理０２０４によって仮想発電機を追加した発電機群を用いて、処理０２０１で求めた供給必要量について、処理０２０６によって起動停止計画作成計算を行う。ここでの起動停止計画作成方法は、確定的に定めた需給バランスに対して、確定的な特性を持つ発電機群の起動停止を検討することになるため、従来手法の適用が可能である。つまり、「従来の技術」で上述したような、公知の技術を用いて起動停止解を求めることができる。任意の手法を利用できるため、既存システムからの移行が容易となる利点もある。

次の処理０２０７において、処理０２０６で得られた起動停止パターン解をデータベースに追加する処理を実施する。ループ処理０１０４のうち一回の処理で得られる起動停止パターン解候補は、図１１のように、全発電機に関する起動停止状態を示す情報となる。識別子１１０１は、図７の発電機燃料消費特性で用いた識別子と同様に、各発電機にユニークな識別子である。他とデータテーブルとの照会は、この識別子をインデックスとして行われる。起動停止状態１１０２においては、時間毎の起動停止状態（０：停止，１：起動）を格納している。需要反応プログラムなどの仮想発電機は、基本的に起動停止制約がなく、固定費も存在しないため、上記起動状態の発電機として考えることができる。そのため、起動停止パターン解として得た範囲１１０３のフラグ情報に、仮想発電機が常時起動である情報を付加して、図１１のデータテーブルを更新する手続きを行う。

このように、ループ処理０１０４の各回によって、解候補は追加されていく。これら解候補群の情報は、図１２のようなデータテーブルで管理される。まず、管理番号１２０１によって、起動停止パターン解候補の各々にユニークなインデックスが採られる。これに付加する形で、その解候補を生成するために用いたシナリオの概要情報を付加する。本実施例では、需要変動シナリオから最大需要１２０２と最大需要と期待需要の偏差１２０３などに関する数値を付加している。得られた解候補の詳細については、ポインタ１２０４によって、図１１のデータテーブルへリンクされている。

図１２のような解候補管理データテーブルに、解候補を追加していくにあたり、解候補のスクリーニングを実施する。同様の起動停止パターン、つまり、範囲１１０３のフラグ情報が完全に一致するもの、および、コスト的観点で相違が小さいようなフラグ差異しかないものについては、既知の解であると判断して、解候補の追加は行わない。このようなスクリーニングによって、図１２の解候補管理データテーブルには、最終的に、異なる性質を持つ一つ以上の起動停止パターン解候補が記録されることになる。

また、上記の実施例においては、確率分布に従った乱数的な挙動によって解候補の生成を繰り返す方法を採用したが、別の手段としては、確率分布内を探索的に挙動させる方法もある。具体的には、期待値もしくは中央値を基準として、上ブレもしくは下ブレ方向に所定幅の変動を起こすことによって、これまでに獲得していないような起動停止パターンを得られるか否かをチェックする動作を繰り返す。信頼区間内について、このような探索的な処理を反復することによって、異なる性質を持つ一つ以上の起動停止パターン解候補を収集する方法も考えられる。

以上のように、ループ処理０１０４の中で想定条件を変えながら起動停止計画を繰り返すことによって、複数の起動停止計画の解候補を作成している。ただし、起動停止計画立案は計算量が大きいため、単純に繰り返した場合には、実用的な計算時間で処理できないことが懸念される。そこで、本実施例では、各種変動要因を詳細に変動させるのではなく、起動停止計画に必要な需要変動のみに着目するなどの工夫を採用している。

次の手順として、ループ処理０１０６によって、図１２の解候補管理データテーブルに管理されている複数の起動停止パターン解候補の評価処理を行う。起動停止パターン解候補の各々について、ループ処理０１０８によって、起動停止パターン解候補評価処理０１１０を実施する。処理０１１０内部には将来の不確実性を模擬するために乱数的挙動を行う処理が含まれている。よって、ループ処理０１０８はモンテカルロシミュレーションのような意味合いを持つ。このようなループ処理によって、将来の不確実性の条件下で、ひとつ起動停止パターン解の候補が、どのような経済的もしくは環境的な評価が得られるかを評価している。

まず、処理０１０７によって、起動停止パターン解候補をデータベースより読み込む。上述の通り、起動停止計画に関するループ処理によって、複数の起動停止パターン解候補が、図１１のようなデータテーブルとしてデータベースに格納されている。ループ処理０１０６では、これを順次読み込んで処理を行う。なお、仮想発電機については、ここでは読み込まない。

次に、ループ処理０１０８によって、不確実性を持つ要因に確率的な挙動を与えながら、起動停止パターン解候補の評価処理０１０９を実施する。処理０１０９の詳細を図３に示す。

まず、処理０３０１において、需給変動バランスを算出する。このために、電力需要変動モデル０３０２と新エネ発電量変動モデル０３０３を参照している。

電力需要変動モデル０３０２は、上述の起動停止パターン解候補作成処理０１０５で用いた電力需要変動モデル０２０２と同様に、不確実性を持つ要因を確率変動モデルとなっている。ただし、ここでは起動停止計画を作成することを目的としてはいない。よって、需要変動モデル０２０２で採用したような発電計画境界による工夫は行わずに、基本的に統計に従った需要変動を模擬する。つまり、図８のような分布ではなく、図５のような分布に従って、需要変動を乱数処理によって発生させる。同様に、新エネ発電量変動モデル０３０３についても、統計に従った出力変動を乱数処理によって決定する。需給変動バランス算出処理０３０１においては、これらを合算の数値より、必要供給量を算出する。

処理０３０４においても、上述の起動停止パターン解候補作成処理０１０５における仮想電源特性作成処理０２０４と同様に、仮想的な発電機の追加を行う。ここでは、処理０２０４で利用したＤＲＰ効果量変動モデル０２０５と再度利用して、仮想発電機を追加する。起動停止状態は全時間帯について起動状態としてセットする。

このようにして作成した仮想発電機を含む発電機群の構成およびその起動停止状態に従って、処理０３０１で求めた供給必要量について、処理０３０５によって経済負荷配分計算を行う。ここでの経済負荷配分方法は、確定的に定めた需給バランスに対して、確定的な特性を持つ発電機群の出力配分を決定することになるため、従来手法の適用が可能である。つまり、「従来の技術」で上述したような、公知の技術を用いて発電機出力配分を決定できる。任意の手法を利用できるため、既存システムからの移行が容易となる利点も挙げられる。

次の処理０３０６において、処理０３０４で得られた経済負荷配分計算の結果について、起動停止パターン解候補評価をして追加する処理を実施する。ループ処理０１０８のうち一回の処理で得られる経済負荷配分結果は、図１３のように、起動発電機に関する出力配分情報を示す情報となる。識別子１３０１は、図７の発電機燃料消費特性で用いた識別子と同様に、各発電機にユニークな識別子である。他とデータテーブルとの照会は、この識別子をインデックスとして行われる。割り当て出力１３０２においては、各時間で起動している発電機に対して割り当てられた出力配分を格納している。仮想発電機についても、適宜、発電出力が割り当てられている。

このように、ループ処理０１０８の各回によって、評価結果は追加されていく。これら評価結果の蓄積については、図１４のようなデータテーブルで管理される。まず、管理番号１４０１によって、評価結果の各々にユニークなインデックスが採られる。これに付加する形で、その評価結果を得るために用いたシナリオの概要情報１４０２を付加する。本実施例では、需要変動シナリオから最大需要などに関する数値を付加している。得られた評価結果の詳細については、ポインタ１４０３によって、図１３のデータテーブルへリンクされている。さらには、この評価結果における経済性・環境性の代表的な評価指標１４０４を付加している。ここでは、総コストデータ、そのうちの起動コスト内訳や、総ＣＯ２排出量データなどの数値を付加している。

図１４のように評価結果を追加していくと同時に、その評価結果について統計的に管理するデータテーブルについても、更新していく。本実施例では、図１５のような解候補評価結果管理テーブルを用いている。管理番号１５０１は、起動停止パターン解候補毎にユニークに付加されているインデックスであり、図１２の管理番号１２０１と紐付け可能になっている。よって、この解候補が、どのような発生条件のシナリオであったか、具体的にどのように各時間で起動停止するのかは、図１２のデータテーブルを参照することによって把握できる。これに付加して、評価結果の統計情報１５０２を格納する。ループ処理０１０８によって、図１４の評価結果が追加される都度に、これらの値を更新する処理を実施する。本実施例では、総コストの期待値（単純平均）や最大最小値、バリューアットリスク（ＶａＲ）値などを代表的数値として算出し、統計情報１５０２として更新していく処理を実装している。

以上のように、起動停止計画の解候補の各々について、ループ処理０１０８の中で想定条件を変えながら、経済性・環境性の確率的な評価を実施している。ここで得られた評価結果は、単純に優劣を決められるものとはならない。複数の運用計画候補の評価は、リスクと収益のような関係で判断することができる。例えば、燃料コストについて期待値が小さい一方で万が一のときのコスト上昇が高いようなハイリスクハイリターンの運用計画と、その逆に期待値が若干大きいがコスト上昇の危険も小さいようなローリスクローリターンの運用計画を得ることができる。

このような複数の解の選択は、確定的な重み付けで一意に決定できる性質のものではなく、時々刻々に当該事業者が置かれる事業環境に依存して決定されるべきものである。そこで、本実施例の運用計画作成システムの操作者は、処理０１１２によって、その時点で当該事業者が選択したい解の条件を入力する。

図１６に処理０１１２の入力画面を示す。ウィンドウ１６０１には、選定条件を複数入力できるＧＵＩが備わっている。まず、プルダウン１４０２によって、評価したい統計情報を選択する。このプルダウンでは、図１５の経済性・環境性評価に関する統計情報１５０２に格納されているデータ項目が選択可能となっている。選択したデータ項目について、数値入力欄１６０３とプルダウン１６０４による大小関係の選択を指定することによって、一つの解選出条件が設定される。必要に応じて選出条件を複数設定した上で、ボタン１６０５の押下によって、解候補の中から条件を満たすものが探索されて、ウィンドウ下部の表１６０６に表示される。

表１６０６においては、各行に、起動停止計画の解候補が表示される。評価結果の要約として、経済性・環境性に関する統計情報も合わせて表示される。この情報は、図１５の起動停止パターン解候補評価結果における統計情報１５０２の引用である。画面描画サイズの制約から表示しきれないデータ項目については、スクロールバー１６０７の操作によって、閲覧が可能となっている。その他にも表１６０６については、ソーティングなど一般的な表形式のデータシート表示機能が備えるＧＵＩを具備している。ボタン１６０８を押下すると、シナリオの概況として、図１２のような起動停止パターン解候補管理データテーブルからシナリオ概要情報を参照して、ポップアップウィンドウによって画面表示する。同様に、ボタン１６０９を押下すると、起動停止パターンの詳細情報として、図１１のような起動停止パターン解候補について起動停止状態を格納したデータテーブルを参照して、ポップアップウィンドウによって画面表示する。これらの操作によって、操作員は最も適切と判断される起動停止計画を選択して、ラジオボタン１６１０およびボタン１６１１の押下によって、起動停止の一つを選択する。

従来のような確定的な条件入力を前提とした発電機運用計画作成方法の場合、近年増大しつつある需要変動の不確実性に対応できない恐れがある。特に、従来のように不確実要因の全てについて安全サイドのシナリオを想定した場合、非効率的な解を算出する可能性がある。最悪の場合には、有効な解を見つけることができなくなる恐れがある。

このような状況に対して、上述した本発明の運用計画作成システムを構成することによって、種々の不確実性を考慮して運用計画を作成することができる。特に、起動停止計画計算と経済負荷配分計算を分割して、二段階で確率的な計画法を実行するなどの工夫によって、現実的な計算時間のなかで、上述の運用計画作成を可能としている。

また、複数の起動停止パターンを同時に求め、統計的な観点から評価を比較することも可能となる。計画策定時点における運用事業者の方針・運用者の意図に従って、最も適切な運用計画を採用することが可能となる。

また、起動停止計画および経済負荷配分の何れにしても、任意の手法を利用できることも特徴である。したがって、既存システムで利用している手法を組み込むことにより、運用業務手順などへの影響も最小化し、実業務の移行が容易となる利点も挙げられる。

本発明の発電機運用計画作成方法の全体フロー。本発明の起動停止パターン解候補作成処理のフロー。本発明の起動停止パターン解候補評価処理のフロー。１日２４時間における電力需要量の変動（例）。電力需要の分布（例）。運用計画境界（例）。運用計画境界の分布（例）。起動停止計画向け想定需要の分布（例）。需要反応プログラムの効果（例）。発電機の燃料消費特性データテーブル。起動停止パターン解候補。起動停止パターン解候補の管理テーブル。経済負荷配分による出力割り当て管理テーブル。起動停止パターン解候補における詳細評価テーブル。起動停止パターン解候補の評価結果要約管理テーブル。起動停止パターン解候補の選出条件入力画面。

Claims

発電機運用計画作成方法において、
起動停止計画処理に必要な想定条件を変動させながら各発電機の起動停止計画作成手段を繰り返す第一の反復処理と、
前記第一の反復処理で得られた複数の起動停止計画の各々について、経済負荷配分処理に必要な想定条件を変動させながら各発電機の経済負荷配分決定手段を繰り返す第二の反復処理とで構成されており、
前記起動停止計画の各々について想定条件が変動した場合の費用評価もしくは環境評価に関する確率的な統計情報を算出することを特徴とする発電機運用計画作成方法。
請求項１において、前記起動停止計画処理および前記経済負荷配分決定に必要な想定条件として電力需要変動要因を採用し、電力需要変動の確率変動モデルを用いて乱数処理によって想定条件を作成することを特徴とする発電機運用計画作成方法。
請求項１において、前記起動停止計画処理および前記経済負荷配分決定に必要な想定条件として自然エネルギーを利用する発電装置の発電出力変動要因を採用し、発電出力変動の確率変動モデルを用いて乱数処理によって想定条件を作成することを特徴とする発電機運用計画作成方法。
請求項１において、前記起動停止計画処理および前記経済負荷配分決定に必要な想定条件として電力料金契約内容変更に対する需要家の電力消費行動変動要因を採用し、電力需要変動の確率変動モデルを用いて乱数処理によって想定条件を作成することを特徴とする発電機運用計画作成方法。
請求項２〜４のいずれかにおいて、前記起動停止計画処理に必要な想定条件を乱数処理によって作成する際に、起動停止計画の発電機構成が変化する需給バランス上の境界点について統計情報を保持しており、その統計情報から得られる確率分布と想定条件項目個別に規定される確率分布を合成した確率分布を用いることを特徴とする発電機運用計画作成方法。
請求項１において、前記費用評価に関する確率的な統計情報として、発電コストもしくは燃料コスト・起動停止コストについて、期待値・分散値および所定の信頼区間におけるＶａＲ値を用いることを特徴とする発電機運用計画作成方法。
請求項１において、前記環境評価に関する確率的な統計情報として、温暖化ガス排出量もしくはＣＯ₂排出量について、期待値・分散値および所定の信頼区間におけるＶａＲ値を用いることを特徴とする発電機運用計画作成方法。
請求項１において、前記費用評価もしくは環境評価に関する確率的な統計情報を算出する際に、別途指定された統計情報内のデータ項目に関する選択条件選択に従って、起動停止計画を選別することを特徴とする発電機運用計画作成方法。