JP5255462B2 - 電力需給運用管理サーバ、および電力需給運用管理システム - Google Patents

電力需給運用管理サーバ、および電力需給運用管理システム Download PDF

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Description

本発明は、電力需給運用管理サーバ、および電力需給運用管理システムに関する。
電力系統を運用制御するに際し、最も懸念されることは供給力が不足することである。その場合、需要家の電力消費を一時的に抑制する対策がとられることがある。
例えば、一つの方法として、米国カリフォルニア州のユーティリティ事業者では、「デマンドレスポンス」と称するプログラムを需要家向けに提供している例が見られる。このプログラムには幾つかのタイプがあるが、例えば、Critical Peak Pricing（ＣＰＰ）と称されるプログラムは、以下のように機能する。
すなわち、このプログラムへの参加者は、事前にユーティリティ事業者と契約する。参加者は、電気従量単価を割安に設定された優遇料金の適用を受ける。ユーティリティ事業者は、毎日、翌日をＣＰＰイベント日とするかを決定し、ＣＰＰイベント日と決定すれば、前日のうちに、参加者に対して翌日がＣＰＰイベント日であることを通知する。
次に、ＣＰＰイベント日のピーク時間帯（１２：００〜１８：００）の従量単価が割高（例えば通常の５倍）に設定される。参加者側では、ＣＰＰイベント日のピーク時間帯の電気代増加を回避し、その他の時間における優遇料金運用による年間電気代削減のメリットを確保するため、ＣＰＰイベント日のピーク時間帯の電気機器の使用を抑制して電力消費量を抑制する対策をとる（例えば、非特許文献１参照）。具体的には、エアコンの設定温度を上げる等を行う。
前記したＣＰＰによれば、参加者側における電気機器使用の調整は人手に依存している。従って、ＣＰＰイベント発生のたびに参加者側の作業が煩わしく、また、電力消費抑制行動の不確実性が懸念されるといった問題があった。
このため、従来、Auto Demand Response（Ａｕｔｏ−ＤＲ）と称されるプログラムが提供されている。このＡｕｔｏ−ＤＲでは、ユーティリティ事業者側に、ＣＰＰイベント日を通知するＣＰＰイベントシグナルを配信するためのサーバを設置する。そして、参加者側に、ＣＰＰイベントシグナルを受信する設備と、ＣＰＰイベントシグナルに応じて、電気機器を予め定めたＣＰＰイベント対応制御ロジックに従って制御するシステムとを設置し、ＣＰＰイベント配信から電気機器制御までを自動化するものである（例えば、非特許文献２参照）。
Critical Peak Pricing Rate Schedule. DataSheet. [online]. Southern California Edison. [retrieved on 2008-11-18]. Retrieved from the Internet:<URL:http://www.sce.com/NR/rdonlyres/B73F4175-162B-4C4F-B953-4E0A94863390/0/08June_CPPFactSheet.pdf>. Automated Demand Response. DataSheet. [online]. Southern California Edison. [retrived on 2008-11-18]. Retrived from the Internet:<URL:http://www.sce.com/NR/rdonlyres/08EBB404-C15D-4FD1-ABBD-E364A82C2A57/0/2008_0201_AutoDRFactSheet.pdf>.
前記したＡｕｔｏ−ＤＲプログラムによれば、一旦、ＣＰＰイベント対応制御ロジックを定めた後は、ＣＰＰイベント発生のたびの参加者の煩わしさが解消され、また、電力消費抑制行動も自動的に確実に実施される。
しかしながら、電気機器による電力消費量は、気温等の気象状況によっても影響を受けるため、ＣＰＰイベント対応制御ロジックによる電力消費量抑制、およびそれによる電気代削減の効果を期待通り確保できるのかが不確実となる。一方、その効果を確実にするために多めの抑制を実施すると、ユーザの利便性や快適性（以下、総称して快適性という）を損なうことが懸念される。また、ユーティリティ事業者側の発電その他の計画でも、需要予測値をもとに計画を立てるため、ＣＰＰイベント発生時の電力需要抑制量が精度良く予測できなければ与える影響が大きい。
本発明は前記した課題を解決するためになされたものであり、個々の需要家における電気代節約の目標を達成しながら快適性に与える影響を最小化することができ、電力系統全体の需要抑制計画量の最適な確保を実現することができる、電力需給運用管理サーバ、および電力需給運用管理システムを提供することを目的とする。
前記課題を解決するため、本発明の電力需給運用管理サーバ、および電力需給運用管理システムは、需要者の快適性および電気代についての制約内容を規定する情報を取得した電力需給運用管理サーバが、快適性および電気代超過を評価するための指標であるコスト評価値をシミュレーションし、そのコスト評価値が最小となる電気機器の制御内容を算出し、需要家へ配信する。また、電力需給運用管理サーバは、各需要家の電力日負荷曲線に基づき、電力系統全体として必要な需要抑制計画量を確保する電気従量単価を算出することを特徴とする。
本発明によれば、個々の需要家における電気代節約の目標を達成しながら快適性に与える影響を最小化することができ、電力系統全体の需要抑制計画量の最適な確保を実現することができる、電力需給運用管理サーバ、および電力需給運用管理システムを提供することができる。
本実施形態に係る電力需給運用管理システムの構成例を示す機能ブロック図である。 本実施形態に係る需要家ＤＢのデータ構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る制御プレファレンスデータのデータ構成を示す図である。 本実施形態に係る電気機器制御テーブルのデータ構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る電力需給運用管理サーバの構成例を示す機能ブロック図である。 本実施形態に係る電力需給運用管理サーバの個別需要家制御最適化部の処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態に係る電力需給運用管理サーバの個別需要家制御シミュレーション部の処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態に係る電力需給運用管理サーバの需要家全体最適化部の処理の流れを示すフローチャートである。
次に、本発明を実施するための形態（以下「実施形態」という）について、適宜図面を参照にしながら詳細に説明する。
図１は、本実施形態に係る電力需給運用管理システム４の構成例を示す機能ブロック図である。
図１に示すように、本実施形態に係る電力需給運用管理システム４は、各需要家に電力を提供するユーティリティ事業者側に設置される電力管理装置１と、その電力管理装置１と通信ネットワーク３を介して接続され、各需要家側に設置される需要家電力運用装置（電力運用装置）２とを含んで構成される。
需要家側の需要家電力運用装置２は、電気機器２１と、需要家ＥＭＳ（Energy Management System）２２と、需給協調運用クライアント２３と、ＰＣ（Personal Computer）２４と、検針端局装置２５とを含んで構成される。
電気機器２１は、エアコンや照明機器を含む需要家側における電力消費抑制の対象となる機器である。
需要家ＥＭＳ２２は、電気機器２１を制御する装置であり、例えば、エアコンの温度設定の変更やＯＮ／ＯＦＦを行う。
需給協調運用クライアント２３は、ユーティリティ事業者から、電気従量単価やその変更に関する情報、および各電気機器２１の制御内容を示す情報（後記する図４に示す「電気機器制御テーブル」）を受信し、これを需要家ＥＭＳ２２に引き渡す装置である。需要家ＥＭＳ２２は、この需給協調運用クライアント２３が受信した最良解の電気機器制御テーブルに基づいて、電気機器の制御を行う。
ＰＣ２４は、例えば、キーボートやディスプレイを備え、電気機器制御のために必要な情報の入力や、制御結果の出力を行う入出力装置である。ＰＣ２４は、需給協調運用クライアント２３や、通信ネットワーク３を介して電力管理装置１との間で、情報の送受信を行う。
検針端局装置２５は、需要家に設置される電力量計の検針データを収集し、ユーティリティ事業者に送信する通信端局である。
次に、ユーティリティ事業者側の電力管理装置１について説明する。
電力管理装置１は、電力需給運用管理サーバ１０と、系統運用管理サーバ２０と、気象情報サーバ３０と、需要家ＤＢ（Data Base）４０と、通信サーバ６０と、検針サーバ７０とを含んで構成される。
通信サーバ６０は、ユーティリティ事業者側の電力需給運用管理サーバ１０、系統運用管理サーバ２０等を含む各種サーバが、通信ネットワーク３を介して、需要家電力運用装置２の需給協調運用クライアント２３やＰＣ２４と行う通信を管理する。
検針サーバ７０は、通信ネットワーク３経由で需要家側の検針端局装置２５と通信し、需要家の電力量計の検針データを収集する。
収集された検針データは、需要家ＤＢ４０に格納される。なお、検針データを格納するデータベースを独自に設置する構成も考えられるが、ここでは需要家ＤＢ４０に格納するものとして説明する。
系統運用管理サーバ２０は、発電機等の発電量を管理し、電力系統全体の需要抑制計画量を決定して電力需給運用管理サーバ１０に提供する装置である。
気象情報サーバ３０は、地域毎の気温や湿度等の気象状態の過去データを蓄積するとともに、未来の気象状態に関する予測値を電力需給運用管理サーバ１０に提供する装置である。
但し、この気象情報サーバ３０の本実施形態に係る電力需給運用管理システム４への接続は必須ではなく、ユーザが手入力でそのデータを入力してもよく、また、外部機関の気象情報システムと連携することにより逐次データを更新するようにしてもよい。
需要家ＤＢ４０は、電力供給に必要な需要家の設備や機器設定に関するデータを記憶するサーバである。
図２は、本実施形態に係る需要家ＤＢ４０のデータ構成の一例を示す図である。
図２に示すように、需要家ＤＢ４０は、需要家基本情報４１、所有機器情報４２、適用料金プラン群データ（適用料金プラン群情報）４３、検針データ４４、料金実績データ４５、制御対象機器データ（制御対象機器情報）４６、制御プレファレンスデータ（制御プレファレンス情報）４７、電気機器制御テーブル（電気機器制御情報）４８、電気機器制御テーブル評価データ４９、およびエネルギ消費モデル５０を含んで構成される。
需要家基本情報４１には、需要家の建物用途、規模、所在地等のデータが記憶される。
所有機器情報４２には、需要家が所有する機器の機種、容量、設定時期、使用時間帯等のデータが記憶される。
適用料金プラン群データ４３は、複数の料金プランデータを含んで構成される。各料金プランデータは、料金プラン名データ、時間帯区分データ、時間帯区分毎電気従量単価データ、基本料金データで構成される料金単価データ、および年間でその料金単価データを適用する期間を指定する適用期間データを含んで構成される。
ここで、料金プラン名データは、全需要家を通じて共通に設定される料金プラン名とする。つまり、２つの需要家が適用する料金プラン群データ４３に含まれる料金プランデータの料金プラン名が同じ場合は、これらの需要家に該当する料金プランデータの電気従量単価データとその適用期間データは同一となる。
検針データ４４は、需要家の検針端局装置２５から送信され、通信ネットワーク３を介して検針サーバ７０が受信した、各需要家の電力量計の検針データである。例えば、需要家の３０分刻みや時間帯区分刻みの電力消費量を表すデータが記憶される。
料金実績データ４５は、検針データ４４と適用料金プラン群データ４３に基づいて計算される電気料金を表すデータである。
制御対象機器データ４６は、本実施形態に係る電力需給運用管理システム４で制御対象とする各需要家の電気機器２１を設定するデータである。
制御プレファレンスデータ４７は、各需要家の機器制御による快適性および電気代に関する制約条件を規定する。
図３は、本実施形態に係る制御プレファレンスデータ４７のデータ構成を示す図である。図３（ａ）は、快適性制約データ４７１を示し、図３（ｂ）は、電気代制約データ４７２を示している。快適性制約データ４７１および電気代制約データ４７２は、快適性、電気代それぞれに関する状態を、後記する電力需給運用管理サーバ１０において、統一基準で評価するための値であるコスト評価値に対応付けて構成される。なお、このコスト評価値は需要家が予め設定しておくものであり、快適性が失われる程、あるいは、コストがかかる程その数値が高くなるものとして設定する。
図３（ａ）に示すように、快適性制約データ４７１は、制約対象とする電気機器、およびそのパラメータの取り得る値における範囲毎に、コスト評価値を対応付けて構成される。また、快適性制約データ４７１は、１時間刻み等、時間区分毎にテーブルを持ち、各時間区分内のコスト評価値の最大値をその制約対象のコスト評価値とする。
例えば、図３（ａ）に示す例では、１２時〜１３時の各エアコンの設定温度が最大で２３℃〜２８℃であったとすれば、１２時〜１３時の快適性制約データ４７１のテーブルにおいて、設定温度が複数の範囲に跨るため高い方のコスト評価値を選択し、コスト評価値は「６０」となる。ただし、設定温度が複数に範囲に跨る場合に、その平均値をとるようにすることもできる。
また、電気自動車の場合は、充電電流率と充電停止継続時間という２つのパラメータに関するコスト評価値を定義する。充電電流率とは、電気自動車における充電時の充電電流の上限が制御できる場合に、その最大値に対する割合を意味する。図３（ａ）に示す例では、１２時〜１３時の充電電流率の最大値が、５０％であれば、コスト評価値は「２０」となる。
充電停止継続時間とは、充電していない状態が継続している時間（分）を意味する。図３（ａ）に示す例では、１２時〜１３時の充電停止継続時間が最大３０分であれば、コスト評価値は「１００」となる。
ここで、上限として設定している値は、パラメータの値がその値以下である場合にその範囲に該当するものとする。
次に、電気代制約データ４７２は、年間従量料金の目標値を示すデータと、その目標値を超過する程度に応じたコスト評価値とが対応付けられて構成される。図３（ｂ）に示す例では、年間従量料金が１２０（百）万円であれば、目標超過率は２０％であり、コスト評価値は「４００」になる。
図２に戻り、電気機器制御テーブル４８は、各需要家における年間の電気機器の制御内容を規定するデータである。
図４は、本実施形態に係る電気機器制御テーブル４８のデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、電気機器制御テーブル４８は、適用期間４８１毎に、制御対象情報４８２と制御内容情報４８３とが対応付けて記憶される。また、制御対象情報４８２は、制御対象とする機器とその制御要素に関する情報とで構成される。制御内容情報４８３は、制御を反映させる時間帯の始端時刻、終端時刻、および制御目標値のデータで構成される。
例えば、図４に示す例では、６／１〜９／３０の期間では、エアコンの設定温度を、９：００〜１３：００の間は２８℃に、１３：００〜１４：００の間は３０℃に、１５：００〜１６：００の間は３０℃に、１６：００〜１８：００の間は２８℃に設定制御することを意味する。また、エアコンの運転状態を、１４：００〜１５：００の間はＯｆｆにすることを意味している。
この電気機器制御テーブル４８において、制御内容情報４８３が定義されている時間帯は、需要家の手操作による設定が行われた場合でも、電気機器制御テーブル４８の設定が優先されることとする。一方、制御内容情報４８３が定義されていない時間帯については、電気機器の制御は行われないことを意味する。
図２に戻り、電気機器制御テーブル評価データ４９は、電気機器制御テーブル４８が規定する電気機器２１の制御内容を実行した場合に、電力需給運用管理サーバ１０によって算出される、電力日負荷曲線、電気代、快適性への影響評価等の結果を示すデータである。
電気機器制御テーブル評価データ４９は、例えば、３０分刻みの電力消費量データ４８個で構成される電力日負荷曲線（以下、「３０分刻み電力日負荷曲線」という）、その電力日負荷曲線に適用料金プラン群データ４３に規定されている時間帯区分毎従量単価を適用した場合の年間の電気代（以下、「年間電気代」という）、制御プレファレンスデータ４７の快適性制約データ４７１に規定されている制約対象毎のコスト評価値の合計値（以下、「快適性コスト評価値」という）、制御プレファレンスデータ４７に規定されている電気代制約に対するコスト評価値（以下、「電気代コスト評価値」という）、「快適性コスト評価値」と「電気代コスト評価値」との合計（以下、「総合コスト評価値」という）を含んで構成される。
エネルギ消費モデル５０は、各需要家の電気機器制御内容、気象状況、電気従量単価等に対して電力日負荷曲線を予測するモデルを規定するデータである。
例えば、以下に示す（式１）は、日間の３０分刻みにおける４８個の電力消費量を、３０分刻みの気象状況（外気温）、エアコン設定温度、電気従量単価のパラメータから予測するモデルの一例である。
Ｙｉ＝ａ１ｉ×ＡＴｉ＋ａ２ｉ×ＡＴｉ×ＡＴｉ
＋ｂ１ｉ×ＡＣＴｉ＋ｂ２ｉ×ＡＣＴｉ×ＡＣＴｉ
＋ｃ１ｉ×Ｐｉ＋ｃ２ｉ×Ｐｉ×Ｐｉ
＋ｄｉ …（式１）
但し、Ｙｉ ：第ｉ時間区分の電力消費量（ｋＷｈ）
ＡＴｉ ：第ｉ時間区分の外気温（℃）
ＡＣＴｉ：第ｉ時間区分のエアコン設定温度（℃）
Ｐｉ ：第ｉ時間区分の電気従量単価（円／ｋＷｈ）
ａ１ｉ ：第ｉ時間区分の外気温に関する１次の係数
ａ２ｉ ：第ｉ時間区分の外気温に関する２次の係数
ｂ１ｉ ：第ｉ時間区分のエアコン設定温度に関する１次の係数
ｂ２ｉ ：第ｉ時間区分のエアコン設定温度に関する２次の係数
ｃ１ｉ ：第ｉ時間区分の電気従量単価に関する１次の係数
ｃ２ｉ ：第ｉ時間区分の電気従量単価に関する２次の係数
ｄｉ ：第ｉ時間区分の外気温、エアコン設定温度、電気従量単価
に関する０次の係数の合成
この（式１）の右辺に外気温、エアコン設定温度、電気従量単価を代入することで、電力消費量を予測することができる。この他にも、２次の項を全て削除したエネルギ消費モデル、３次の項まで含めたエネルギ消費モデル等も考えられる。さらに、季節別や時間帯別にモデルを組み合わせることも考えられる。
（電力需給運用管理サーバ）
図１に戻り、電力需給運用管理サーバ１０は、需要家電力運用装置２が備える電気機器２１の制御内容、気象状況、電気従量単価等に基づき、エネルギ消費モデルを生成する。 そして、電力需給運用管理サーバ１０は、生成したエネルギ消費モデルと、需要家の快適性に関する条件や年間電気代に関する制御プレファレンスデータ４７とを用いて、電力日負荷曲線、年間電気代、総合コスト評価値等をシミュレーションし、最良解の電気機器制御テーブル４８を生成する。
また、電力需給運用管理サーバ１０は、系統運用管理サーバ２０から与えられる、電力系統全体の需要抑制計画量に対して、これを必要最小限で確保できる電気従量単価を求める。
図５は、本実施形態に係る電力需給運用管理サーバ１０の構成例を示す機能ブロック図である。
図５に示すように、電力需給運用管理サーバ１０は、制御部１００と、入出力部２００と、通信部３００と、記憶部４００と、を含んで構成される。
入出力部２００は、電気従量単価の変更情報や電気機器制御テーブル４８の送信設定時、電力需給運用管理サーバ２の保守運用時に、ユーティリティ事業者により操作され、もしくは処理経過が表示されるものであり、例えば、キーボートやディスプレイにより構成される。
通信部３００は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）経由で接続される系統運用管理サーバ２０、気象情報サーバ３０、需要家ＤＢ４０、通信サーバ６０、検針サーバ７０、もしくは、通信サーバ６０および通信ネットワーク３経由で接続される需要家電力運用装置２との通信インタフェースを司る。
記憶部４００は、ハードディスク等の補助記憶装置と、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメインメモリとからなり、制御部１００の処理において必要な情報を記憶する。
なお、本実施形態においては、前記した需要家ＤＢ４０をデータベースサーバとして独立した構成としているが、記憶部４００内に需要家ＤＢ４０に記憶された情報を格納するようにしてもよい。
制御部１００は、各需要家において、電気代節約目標値を確保しながら快適性への影響を必要最小限とする最良解の電気機器制御テーブル４８を生成し、電力系統全体の需要抑制計画量を必要最小限確保できるように適切な電気従量単価を算出する。そして、制御部１００は、需要家通信管理部（通信管理部）１０１と、個別需要家制御シミュレーション部（制御シミュレーション部）１０２と、需要家ＬＰ（Load Profiling）部１０３と、個別需要家制御最適化部１０４と、需要家全体最適化部１０５と、を含んで構成される。なお、この制御部１００は、電力需給運用管理サーバ１０に備わる補助記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ（Central Processing Unit）がメインメモリに展開し実行することで実現される。
需要家通信管理部１０１は、通信部３００、通信サーバ６０を介し、需要家電力運用装置２のＰＣ２４の表示部に、制御プレファレンスデータ４７（図３参照）および電気機器制御テーブル４８（図４参照）の設定画面を表示させる。そして、需要家通信管理部１０１は、ＰＣ２４の表示部に、個別需要家制御最適化部起動画面および個別需要家制御シミュレーション部起動画面を表示させ、処理結果である電気機器制御テーブル４８や電気機器制御テーブル評価データ４９を表示させる。また、需要家通信管理部１０１は、ＰＣ２４により設定入力された制御プレファレンスデータ４７および電気機器制御テーブル４８に関する情報を通信サーバ６０を介して取得し、需要家ＤＢ４０に記憶させる。また、需要家通信管理部１０１は、電力需給運用管理サーバ１０の入出力部２００に、需要家全体最適化部起動画面を表示させる。
具体的には、需要家通信管理部１０１は、制御プレファレンスデータ４７の設定の際、ＰＣ２４の表示部上に、例えば、図３（ａ）および図３（ｂ）に示すフォーマットからなる入力画面を表示する。
そして、例えば図３（ａ）の快適性制約データ４７１では、快適性に関して制約対象となる機器およびパラメータの欄において、需要家毎に予め設定してある候補の選択指定を促し、それに対応する範囲（下限、上限）、およびコスト評価値を入力指定させる。また、図３（ｂ）の電気代制約データ４７２では、年間従量料金目標値や目標超過コストの各欄が、需要家により入力指定させる。
また、需要家通信管理部１０１は、電気機器制御テーブル４８の設定の際、ＰＣ２４の表示部上に、例えば、図４に示すフォーマットからなる入力画面を表示する。
そして、適用期間４８１の始端・終端の日付指定、制御対象情報４８２の機器と制御要素の予め設定してある候補からの選択指定、制御内容情報４８３の時刻および制御目標値の選択指定をそれぞれ需要家に促す。
そして、需要家通信管理部１０１は、ＰＣ２４上に個別需要家制御最適化部の起動用のボタンが表示された個別需要家制御最適化部起動画面、および個別需要家制御シミュレーション部の起動用のボタンが表示された個別需要家制御シミュレーション部起動画面を表示する。需要家通信管理部１０１は、例えば、起動用のボタンがクリックされると、そのクリック情報を通信ネットワーク３経由で受信して、各処理を起動する。また、電力需給運用管理サーバ１０の入出力部２００上の需要家全体最適化部起動画面についても同様に、起動用のボタンが表示され、そのクリック情報を取り込んで、需要家全体最適化部１０５の処理を起動する。
需要家全体最適化部１０５の処理は、需要家サイドのＰＣ２４からは起動しないので、需要家サイドのＰＣ２４上には起動ボタンは表示しない。系統運用管理サーバ２０が需要抑制計画を需要家全体最適化部１０５に指示してその処理を起動する。
また、需要家通信管理部１０１は、個別需要家制御最適化部１０４の処理結果である最良解の電気機器制御テーブル４８を、通信部３００を介して需要家電力運用装置２（ＰＣ２４および需給協調運用クライアント２３）へ送信する。そして、個別需要家制御シミュレーション部１０２の処理結果として、電気機器制御テーブル評価データ４９を需要家電力運用装置２（ＰＣ２４）へ送信する。さらに、需要家全体最適化部１０５の処理結果である最適な電気従量単価を、需要家電力運用装置２へ送信する。
なお、需要家通信管理部１０１は、情報取得部と送信部の機能を備えるものである。
次に、個別需要家制御シミュレーション部１０２は、需要家ＬＰ部１０３により生成される需要家毎のエネルギ消費モデル５０（図２参照）を用いて、対象となる需要家が、電気機器制御テーブル４８に記憶された電気機器２１の制御内容を実行した場合の、電力日負荷曲線、年間電気代、快適性コスト評価値、電気代コスト評価値および総合コスト評価値をシミュレーションする。
なお、個別需要家制御シミュレーション部１０２の処理については、後記する図７において詳細に説明する。
需要家ＬＰ部１０３は、個別需要家制御シミュレーション部１０２が前記したシミュレーションを実行するにあたり、需要家の電気機器２１の制御内容、気象状況、および電気従量単価をパラメータとして電力日負荷曲線を予測するためのエネルギ消費モデル５０を生成する。
具体的には、前記した（式１）のようなエネルギ消費モデル５０の構造式を定めておき、その係数を、各需要家の電気機器制御内容、気象状況（外気温）、電気従量単価、電力日負荷曲線の過去実績データ等を用いて、誤差最小となるように回帰分析により決定する処理を行う。
個別需要家制御最適化部１０４は、需要家ＤＢ４０に記憶された制御プレファレンスデータ４７で規定されている条件を最大限満足する電気機器制御テーブル４８を生成する。
具体的には、個別需要家制御最適化部１０４は、対象とする需要家について、需要家ＤＢ４０に記憶された制御プレファレンスデータ４７を取り込み、電気機器制御テーブル４８に規定されている機器の制御内容を変更してランダムに設定する。そして、個別需要家制御シミュレーション部１０２により計算された総合コスト評価値が最小の電気機器制御テーブル４８を最良解として選択する。
なお、個別需要家制御最適化部１０４の処理については、後記する図６において詳細に説明する。
需要家全体最適化部１０５は、系統運用管理サーバ２０（図１参照）から需要抑制計画量に関する情報を受け取り、個別需要家制御シミュレーション部１０２により出力される各需要家の電力日負荷曲線に基づき、電力系統全体の需要抑制計画量を必要最小限で確保できる最適な電気従量単価を算出する。また、需要家全体最適化部１０５は、算出した電気従量単価を需要家通信管理部１０１を介して、各需要家の需要家電力運用装置２へ送信する。
なお、需要家全体最適化部１０５の処理については、後記する図８において詳細に説明する。
次に、図１〜図５を参照しつつ、図６〜図８に沿って、本実施形態に係る電力需給運用管理システムの処理を説明する。
（個別需要家制御最適化部の処理）
図６は、本実施形態に係る電力需給運用管理サーバ１０の個別需要家制御最適化部１０４の処理の流れを示すフローチャートである。
個別需要家制御最適化部１０４は、対象とする需要家について、制御プレファレンスデータ４７で規定されている条件を最大限満足する電気機器制御テーブル４８、および電気機器制御テーブル評価データ４９を生成する処理を行う。
まず、個別需要家制御最適化部１０４は、対象とする需要家の制御対象機器データ４６と制御プレファレンスデータ４７（図３参照）とを、需要家ＤＢ４０（図２参照）から取得する（ステップＳ６０１）。
制御対象機器データ４６と制御プレファレンスデータ４７は、既に、需要家通信管理部１０１（図５参照）により需要家電力運用装置２のＰＣ２４を介して需要家に設定入力が促され、需要家による設定入力後、その情報が需要家ＤＢ４０に記憶されているものである。
次に、個別需要家制御最適化部１０４は、電気機器制御テーブル４８の候補データの生成を行う（ステップＳ６０２）。
具体的には、個別需要家制御最適化部１０４は、対象とする需要家の制御対象機器データ４６に規定されている電気機器２１の制御時刻（始端時刻・終端時刻）と制御目標値とからなる情報を電気機器制御テーブル４８の候補データとして、複数個ランダムに生成する。
続いて、個別需要家制御最適化部１０４は、計算対象日の電気機器制御シミュレーションを実行する（ステップＳ６０３）。
個別需要家制御最適化部１０４は、個別需要家制御シミュレーション部１０２に対して、ステップＳ６０２で生成した電気機器制御テーブル４８の各候補データを引き渡してシミュレーションの実行を指示する。そして、個別需要家制御最適化部１０４は、個別需要家制御シミュレーション部１０２によるシミュレーションの結果として、各候補データの、３０分刻みの電力日負荷曲線、年間電気代、快適性コスト評価値、電気代コスト評価値、および総合コスト評価値を受け取る。個別需要家制御シミュレーション部１０２によるシミュレーションの詳細は後記する図７において説明する。
そして、個別需要家制御最適化部１０４は、ステップＳ６０２で生成した電気機器制御テーブル４８の候補データの全てを処理したか否かを判断する（ステップＳ６０４）。ここで、まだ処理していない電気機器制御テーブル４８の候補データがあれば（ステップＳ６０４→Ｎｏ）、ステップＳ６０３に戻り、個別需要家制御シミュレーション部１０２によるシミュレーションを続ける。一方、全ての電気機器制御テーブル４８の候補データの処理を終えていれば（ステップＳ６０４→Ｙｅｓ）、次のステップＳ６０５へ進む。
次に、個別需要家制御最適化部１０４は、ステップＳ６０２で生成した複数個の電気機器制御テーブル４８のうち、ステップＳ６０３のシミュレーション実行の結果、総合コスト評価値が最小のものを最良解として選択する（ステップＳ６０５）
そして、個別需要家制御最適化部１０４は、最良解として選択した電気機器制御テーブル４８と、そのシミュレーションにより算出された、３０分刻み電力日負荷曲線、年間電気代、快適性コスト評価値、電気代コスト評価値、および総合コスト評価値を含む電気機器制御テーブル評価データ４９とを、需要家通信管理部１０１を介して、需要家ＤＢ４０に記憶し、また、需要家電力運用装置２へ送信する（ステップＳ６０６）。
このようにすることで、個別需要家制御最適化部１０４は、需要家通信管理部１０１を介して、最良解の電気機器制御テーブル４８を、需要家電力運用装置２のＰＣ２４および需給協調運用クライアント２３へ送信することができる。そして、需給協調運用クライアント２３が需要家ＥＭＳ２２に、最良解の電気機器制御テーブル４８を提供することで、年間従量料金目標値を達成しながら、快適性に与える影響を最小化した電気機器２１の制御が可能となる。
（個別需要家制御シミュレーション部の処理）
図７は、本実施形態に係る電力需給運用管理サーバ１０の個別需要家制御シミュレーション部１０２の処理の流れを示すフローチャートである。
個別需要家制御シミュレーション部１０２は、対象とする需要家について、与えられた電気機器制御テーブル４８が規定する電気機器２１の制御内容を実行した場合の、電力日負荷曲線、年間電気代、快適性コスト評価値、電気代コスト評価値、および総合コスト評価値をシミュレーションする。
まず、個別需要家制御シミュレーション部１０２は、対象とする需要家のエネルギ消費モデル５０を、需要家ＤＢ４０から取得する（ステップＳ７０１）。
具体的には、個別需要家制御シミュレーション部１０２は、需要家ＬＰ部１０３を介して、需要家ＤＢ４０からエネルギ消費モデル５０を取得する。そして、需要家ＬＰ部１０３は、前記した（式１）のようなエネルギ消費モデル５０の構造式に基づき、その係数を、各需要家の電気機器制御内容、気象状況（外気温）、電気従量単価、電力日負荷曲線の過去実績データを用いて、誤差最小となるように決定する処理を行う。
例えば、前記した日間の３０分刻みの４８個の電力消費量を予測するモデルの例では、過去の３０分刻み電力消費量、外気温、エアコン設定温度、電気従量単価の実績データを用いて、（式１）において回帰分析により誤差最小となる係数を決定する。この（式１）の例では、需要家ＬＰ部は、時間区分毎に７個の係数（ａ１ｉ、ａ２ｉ、ｂ１ｉ、ｂ２ｉ、ｃ１ｉ、ｃ２ｉ、ｄｉ）を決定する。
次に、個別需要家制御シミュレーション部１０２は、年間の各日について、エネルギ消費モデル５０のパラメータを取得する（ステップＳ７０２）。前記した（式１）の例では、計算対象日の時間区分毎の外気温（ＡＴｉ）とエアコン設定温度（ＡＣＴｉ）と電気従量単価（Ｐｉ）を取得する。
ここで、外気温（ＡＴｉ）は、需要家ＤＢ４０内の需要家基本情報４１の所在地データが示す地域の気象データを気象情報サーバ３０から取得する。また、エアコン設定温度（ＡＣＴｉ）は、与えられた電気機器制御テーブル４８から抽出する。電気機器制御テーブル４８内に規定がない場合には、需要家ＤＢ４０内に蓄積されている過去の電気機器制御テーブル４８を参照し、外気温が同等の際のエアコン設定温度を抽出し、その平均温度とする。電気従量単価（Ｐｉ）は、適用料金プラン群データ４３の該当する期間の料金プランデータに規定されている値を参照する。
続いて、個別需要家制御シミュレーション部１０２は、各日の３０分刻み時間区分毎にエネルギ消費モデル５０の各係数にステップＳ７０１で取得した係数値を当てはめ、そのモデル式にステップＳ７０２で取得したパラメータを代入して、当該３０分刻み時間区分毎の電力消費量を算出して３０分刻み電力日負荷曲線を生成する（ステップＳ７０３）。
次に、個別需要家制御シミュレーション部１０２は、ステップＳ７０３で求めた年間各日の３０分刻み電力日負荷曲線に基づき、各３０分刻み時間区分毎の電力消費量に、適用料金プラン群データ４３に規定されている該当期間の時間区分毎の単価を乗じて、当該３０分刻み時間区分の電気従量料金を計算し、年間分を集計して、年間電気代を計算する（ステップＳ７０４）。
そして、個別需要家制御シミュレーション部１０２は、年間の各日の各３０分刻み時間区分毎に、電気機器制御テーブル４８が示す機器制御について、制御プレファレンスデータ４７の快適性制約データ４７１と突き合わせて、該当する制約対象に関するコスト評価値を計算し、それらの年間分を集計して、快適性コスト評価値を計算する（ステップＳ７０５）。
続いて、個別需要家制御シミュレーション部１０２は、ステップＳ７０４で求めた年間電気代を、制御プレファレンスデータ４７の電気代制約データ４７２と突き合わせて、該当する目標超過率に対するコスト評価値の計算を行い、電気代コスト評価値を計算する（ステップＳ７０６）。
次に、個別需要家制御シミュレーション部１０２は、ステップＳ７０５で計算した快適性コスト評価値と、ステップＳ７０６で計算した電気代コスト評価値とを合計して、総合コスト評価値を計算する（ステップＳ７０７）。
そして、個別需要家制御シミュレーション部１０２は、３０分刻み電力日負荷曲線、年間電気代、快適性コスト評価値、電気代コスト評価値、および総合コスト評価値のシミュレーション結果を個別需要家制御最適化部１０４へ出力する（ステップＳ７０８）。
このようにすることで、個別需要家制御シミュレーション部１０２は、対象となる需要家が、電気機器制御テーブル４８に記憶された電気機器２１の制御内容を実行した場合の、電力日負荷曲線、年間電気代、快適性コスト評価値、電気代コスト評価値、および総合コスト評価値を示す電気機器制御テーブル評価データ４９を生成することができる。
個別需要家制御シミュレーション部１０２は、この電気機器制御テーブル評価データ４９を、個別需要家制御最適化部１０４に出力するとともに、需要家通信管理部１０１を介して需要家ＤＢ４０に記憶する。また、需要家電力運用装置２のＰＣ２４からの個別需要家制御シミュレーション部起動画面による起動処理に基づき、処理結果である電気機器テーブル評価データ４９を、需要家通信管理部１０１を介して、ＰＣ２４の表示部上に表示させる。
（需要家全体最適化部の処理）
図８は、本実施形態に係る電力需給運用管理サーバ１０の需要家全体最適化部１０５の処理の流れを示すフローチャートである。
需要家全体最適化部１０５は、系統運用管理サーバ２０（図１参照）から需要抑制計画量の情報を受け取り、個別需要家制御シミュレーション部１０２により出力される各需要家の電力日負荷曲線に基づき、電力系統全体の需要抑制計画量を必要最小限で確保できる最適な電気従量単価を算出する。
まず、需要家全体最適化部１０５は、系統運用管理サーバ２０から、需要抑制期間および時間帯毎の需要抑制計画量に関するデータを、通信部３００を介して取得する（ステップＳ８０１）。
次に、需要家全体最適化部１０５は、全ての料金プランについて電気従量単価を現状のままとして、需要抑制の対象として想定する各需要家の３０分刻み電力日負荷曲線を求め、それらを合成してベースラインを計算する（ステップＳ８０２）。
続いて、需要家全体最適化部１０５は、調整対象とする料金プランや時間帯区分、電気従量単価の調整幅等をランダムに設定する（ステップＳ８０３）。
そして、需要家全体最適化部１０５は、設定した料金プラン等を適用する需要家の３０分刻み電力日負荷曲線の計算を行う（ステップＳ８０４）。
ここでは、調整対象とした料金プランを適用している各需要家の適用料金プラン群データ４３を、仮にステップＳ８０３で設定した内容に変更し、該当する需要家について、個別需要家制御最適化部１０４による処理を起動し、個別需要家制御最適化部１０４からその結果として３０分刻み電力日負荷曲線を取得する。
なお、個別需要家制御最適化部１０４では、個別需要家制御シミュレーション部１０２を介し、電気従量単価をパラメータとするエネルギ消費モデル５０に基づいて、３０分刻み電力日負荷曲線を計算するため、制御プレファレンスデータ４７が同じであっても、３０分刻み電力日負荷曲線が変化する可能性がある。
続いて、需要家全体最適化部１０５は、設定した料金プランが非適用の需要家の３０分刻み電力日負荷曲線の計算を行う（ステップＳ８０５）。ここで、ステップＳ８０３で設定した料金プランを適用していない各需要家の３０分刻み電力日負荷曲線は、ステップＳ８０４で計算した３０分刻み日負荷曲線と同様に、個別需要家制御最適化部１０４による処理を起動して取得する。
そして、需要家全体最適化部１０５は、需要抑制の対象として想定する需要家について、ステップＳ８０４およびＳ８０５で計算した各需要家の３０分刻み電力日負荷曲線を合成して、これを需要抑制パターンとして計算する（ステップＳ８０６）。
続いて、需要家全体最適化部１０５は、需要抑制期待量の計算を行う（ステップＳ８０７）、ここでは、ステップＳ８０６で計算した需要抑制パターンと、ステップＳ８０２で計算したベースラインからの差分を、需要抑制期待量として算出する。ここで算出される需要抑制期待量は、３０分刻みのデータになる。
次に、需要家全体最適化部１０５は、ステップＳ８０３で設定した調整対象となるすべてのパターンについて、処理を終えたか否かを判断する（ステップＳ８０８）。
そして、全てのパターンについて処理を終えていない場合には（ステップＳ８０８→Ｎｏ）、ステップＳ８０４に戻り処理を続ける。一方、全てのパターンについての処理を終えた場合には（ステップＳ８０８→Ｙｅｓ）、次のステップＳ８０９へ進む。
次に、ステップＳ８０９において、需要家全体最適化部１０５は、需要抑制期間内の時間帯毎の需要抑制期待量が需要抑制計画量を上回り、かつ、需要抑制期間内の需要抑制期待量総量が同期間内の需要抑制計画量総量を上回る量が最小となるパターンの電気従量単価を最良解として選択する（ステップＳ８０９）。
そして、需要家全体最適化部１０５は、需要家通信管理部１０１を介して、最良解として選択した電気従量単価を含む情報を需要家電力運用装置２へ送信する（ステップＳ８１０）。
このように、需要家全体最適化部１０５は、電力系統全体として必要な需要抑制計画量を確保する最適な電気従量単価を算出する。そして、各需要家電力運用装置２にその電気従量単価に関する情報が送信され適用されることで、ユーティリティ事業者は、電力系統全体の需要抑制計画量の最適な確保を実現することができる。
以上のように、本実施形態に係る電力需給運用管理サーバ、および電力需給運用管理システムによれば、個別需要家制御最適化部１０４が、電気機器の制御内容、気象状況、電気従量単価等の変化に基づく電力日負荷曲線をシミュレーションすることにより、各需要家において、電気代目標値を確保しながら快適性への影響が最小となるように、電気機器２１の制御内容を変更することができる。
また、ユーティリティ事業者側においても、需要家全体最適化部１０５により、ＣＰＰイベント発生時の電力需要抑制量を精度良く予測することができ、ユーティリティ事業者は、電力系統全体の需要抑制計画量を必要最小限確保できるような適切な電気従量単価を設定することができる。
なお、前記した本実施形態に係る電力需給運用管理システム４によれば、系統運用管理サーバ２０により需要抑制計画量が予め設定されており、これを電力需給運用管理サーバ１０の需要家全体最適化部１０５に引き渡し、需要家全体最適化部１０５がその需要抑制計画量を最小限で確保できるように、料金プランの電気従量単価を調整するものとして説明した。
これに対し、本実施形態の変形例に係る電力需給運用管理システム４として、系統運用管理サーバ３０が以下のようにして、需要抑制計画量を決定するものとしてもよい。
まず、需要家全体最適化部１０５が、料金プランの電気従量単価を調整した複数の変更案を設定し、その各案について図８のステップＳ８０４〜Ｓ８０７と同様の処理により需要抑制期待量を求める。そして、需要家全体最適化部１０５は、この場合の全需要家の電気従量料金総額の変化量を需要抑制コストとして求め、その需要抑制コストと需要抑制期待量とを対応付けた需要抑制コストテーブルを生成して、系統運用管理サーバ２０に送信する。系統運用管理サーバ２０は、受信した需要抑制コストテーブルを用いて、需要抑制期待量を増やした場合の需要抑制コストと発電機器の発電量を増やした場合の発電コストとを合計したトータルコストが最小となるような需要抑制計画量を決定し、これを電力需給運用管理サーバ１０の需要家全体最適化部１０５に引き渡す。
このようにすることで、系統運用管理サーバ２０が、発電機器の発電コストを含めた最適な需要抑制計画量を決定する。そして、電力需給運用管理サーバ１０は、その需要抑制計画量を系統運用サーバ２０から取得して、需要家全体最適化部１０５により電気従量単価の設定を行うことが可能となる。
１ 電力管理装置
２ 需要家電力運用装置
３ 通信ネットワーク
４ 電力需給運用管理システム
１０ 電力需給運用管理サーバ
２０ 系統運用管理サーバ
２１ 電気機器
２２ 需要家ＥＭＳ
２３ 需要協調運用クライアント
２４ ＰＣ
２５ 検針端局装置
３０ 気象情報サーバ
４０ 需要家ＤＢ
６０ 通信サーバ
７０ 検針サーバ
１００ 制御部
１０１ 需要家通信管理部（通信管理部）
１０２ 個別需要家制御シミュレーション部（制御シミュレーション部）
１０３ 需要家ＬＰ部
１０４ 個別需要家制御最適化部
１０５ 需要家全体最適化部
２００ 入出力部
３００ 通信部
４００ 記憶部

Claims (8)

  1. 電気機器の制御を行う複数の電力運用装置と通信ネットワークを介して接続され、前記電力運用装置に対し、前記電気機器の制御内容を規定する制御情報を配信する電力需給運用管理サーバであって、
    前記電力運用装置の制御対象機器情報、前記電力運用装置に適用される電気従量単価とその適用期間とを示す適用料金プラン群情報、および前記電気機器の制御内容と気象状況とをパラメータとして所定時間刻みの電力消費量を示す電力日負荷曲線を予測するための所定のエネルギ消費モデル、が記憶される記憶部と、
    前記電力運用装置により設定入力される、需要家毎の快適性および電気代についての制約条件の適合度を示す指標であるコスト評価値を含む制御プレファレンス情報を取得する情報取得部と、
    前記記憶部から前記エネルギ消費モデルを取得して前記電力日負荷曲線を計算し、前記計算された電力日負荷曲線と前記記憶部に記憶された適用料金プラン群情報と前記取得した制御プレファレンス情報とを用いて、前記快適性および電気代についての前記コスト評価値の所定期間の合計である総合コスト評価値をシミュレーションする制御シミュレーション部と、
    前記記憶部から前記制御対象機器情報を取得し、前記電気機器の制御内容を変更して設定する複数の候補データを生成し、前記生成した候補データについて前記制御シミュレーション部にシミュレーションを指示し、前記シミュレーションの結果、前記候補データのうち前記総合コスト評価値が最小となる前記電気機器の制御内容を選択し、当該選択した制御内容に基づいて前記電気機器制御情報を生成する個別需要家制御最適化部と、
    前記生成された電気機器制御情報を前記電力運用装置に送信する送信部と、
    を備えることを特徴とする電力需給運用管理サーバ。
  2. 前記記憶部に記憶される所定のエネルギ消費モデルを用い、当該エネルギ消費モデルに定義される前記パラメータの係数として、前記パラメータおよび前記電力日負荷曲線の過去の実績データにより誤差が最小になる値を回帰分析により計算し、前記需要家毎のエネルギ消費モデルを生成する需要家ＬＰ（Load Profiling）部を
    さらに備えることを特徴とする請求項１に記載の電力需給運用管理サーバ。
  3. 前記制御シミュレーション部は、
    前記需要家ＬＰ部により生成される前記需要家毎のエネルギ消費モデルを取得し、当該エネルギ消費モデルにより、年間各日における所定時間刻みの前記電力日負荷曲線を計算し、当該計算された電力日負荷曲線に、前記取得した適用料金プラン群情報に基づいて、前記適用期間における時間区分毎の電気従量単価を乗算して年間電気代を計算し、前記年間電気代と前記取得した電気代についてのコスト評価値とを照合して電気代コスト評価値を計算し、前記電気機器の制御内容と前記取得した快適性についてのコスト評価値とを照合して快適性コスト評価値を計算し、前記電気代コスト評価値と前記快適性コスト評価値とを合計して前記総合コスト評価値を計算すること
    を特徴とする請求項２に記載の電力需給運用管理サーバ。
  4. 前記通信ネットワークには更に発電機器の管理運用を行う系統運用管理サーバが接続され、
    前記系統運用管理サーバから需要抑制計画量に関する情報を受信し、前記個別需要家制御最適化部の指示により前記制御シミュレーション部が計算した各需要家の前記電力日負荷曲線を取得し、電力系統全体として必要な需要抑制計画量を確保する最小の電気従量単価を計算する需要家全体最適化部を、さらに備え、
    前記需要家全体最適化部は、前記送信部を介して、前記最小の電気従量単価に関する情報を前記電力運用装置に送信すること
    を特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の電力需給運用管理サーバ。
  5. 前記需要家全体最適化部は、
    前記個別需要家制御最適化部の指示により前記制御シミュレーション部が計算した各需要家の前記電力日負荷曲線を取得し、前記取得した各電力日負荷曲線を合成して需要抑制パターンを生成し、前記生成した需要抑制パターンと、現状の電気従量単価に基づき計算される各需要家の電力日負荷曲線との差分を需要抑制期待量として計算し、需要抑制期間内の時間帯毎の前記需要抑制期待量が前記需要抑制計画量を上回り、かつ、前記需要抑制期間内における需要抑制期待量総量が前記需要抑制期間内の需要抑制計画量総量を上回る量が最小となるパターンを選択して前記電気従量単価を計算すること
    を特徴とする請求項４に記載の電力需給運用管理サーバ。
  6. 電気機器の制御を行う複数の電力運用装置と、前記電力運用装置に対し前記電気機器の制御内容を規定する制御情報を配信する電力需給運用管理サーバと、発電機器の管理運用を行う系統運用管理サーバと、が通信ネットワークを介して接続される電力供給運用管理システムであって、
    前記電力供給運用管理サーバは、
    前記電力運用装置の制御対象機器情報、前記電力運用装置に適用される電気従量単価とその適用期間とを示す適用料金プラン群情報、および前記電気機器の制御内容と気象状況とをパラメータとして所定時間刻みの電力消費量を示す電力日負荷曲線を予測するための所定のエネルギ消費モデル、が記憶される記憶部と、
    前記電力運用装置により設定入力される、需要家毎の快適性および電気代についての制約条件の適合度を示す指標であるコスト評価値を含む制御プレファレンス情報を取得する情報取得部と、
    前記記憶部から前記エネルギ消費モデルを取得して前記電力日負荷曲線を計算し、前記計算された電力日負荷曲線と前記記憶部に記憶された適用料金プラン群情報と前記取得した制御プレファレンス情報とを用いて、前記快適性および電気代についての前記コスト評価値の所定期間の合計である総合コスト評価値をシミュレーションする制御シミュレーション部と、
    前記記憶部から前記制御対象機器情報を取得し、前記電気機器の制御内容を変更して設定する複数の候補データを生成し、前記生成した候補データについて前記制御シミュレーション部にシミュレーションを指示し、前記シミュレーションの結果、前記候補データのうち前記総合コスト評価値が最小となる前記電気機器の制御内容を選択し、当該選択した制御内容に基づいて前記電気機器制御情報を生成する個別需要家制御最適化部と、
    前記系統運用管理サーバから需要抑制計画量に関する情報を受信し、前記個別需要家制御最適化部の指示により前記制御シミュレーション部が計算した各需要家の前記電力日負荷曲線を取得し、電力系統全体として必要な需要抑制計画量を確保する最小の電気従量単価を計算する需要家全体最適化部と、
    前記生成された電気機器制御情報および前記電力運用装置に適用される前記最小の電気従量単価に関する情報を、前記電力運用装置に送信する送信部と、
    を備えることを特徴とする電力供給運用管理システム。
  7. 前記電力供給運用管理サーバの前記需要家全体最適化部は、
    前記個別需要家制御最適化部の指示により前記制御シミュレーション部が計算した各需要家の前記電力日負荷曲線を取得し、前記取得した各電力日負荷曲線を合成して需要抑制パターンを生成し、前記生成した需要抑制パターンと、現状の電気従量単価に基づき計算される各需要家の電力日負荷曲線との差分を需要抑制期待量として計算し、需要抑制期間内の時間帯毎の前記需要抑制期待量が前記需要抑制計画量を上回り、かつ、前記需要抑制期間内における需要抑制期待量総量が前記需要抑制期間内の需要抑制計画量総量を上回る量が最小となるパターンを選択して前記電気従量単価を計算すること
    を特徴とする請求項６に記載の電力需給運用管理システム。
  8. 前記電力供給運用管理サーバの前記需要家全体最適化部は、
    前記電気従量単価を変更した場合の需要家全体の前記需要抑制期待量を計算し、前記変更した電気従量単価における電気従量料金の総額の変化量を需要抑制コストとして計算し、前記需要抑制期待量と前記需要抑制コストとを対応付けて需要抑制コスト情報を生成して、前記系統運用管理サーバに送信し、
    前記系統運用管理サーバは、
    前記需要家全体最適化部から取得した需要抑制コスト情報に基づき、前記需要抑制期待量を増加した場合の前記需要抑制コストと、前記発電機器の発電量を増加した場合の発電コストとを合計したコストが最小となるように前記需要抑制計画量を決定し、前記決定した需要抑制計画量に関する情報を前記電力供給運用管理サーバの前記需要家全体最適化部に送信すること
    を特徴とする請求項７に記載の電力供給運用管理システム。

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