JP5530831B2 - 機器運転制御方法およびシステム - Google Patents

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Description

本発明は、エネルギー創生機器、エネルギー蓄積機器、エネルギー消費機器の運用計画を作成し、省エネルギー、エネルギーコストの低減などを行うシステムに関する。
近年、エネルギー問題や環境問題を解決する手段として、自然エネルギーを利用した太陽光発電システムや、風力発電システムなどが注目を集めている。これらの自然のエネルギーを利用した発電システムは、発電量が大きく変化するため、エネルギー蓄積機器を併用することで安定した電力供給を可能にするシステムが検討されている。
公知技術として、気象条件により発電量が大きく変動する太陽光発電システムと電気を充電することのできる蓄電装置とを併用することで電力供給を安定させた複合的なシステムに関する技術がある。(特許文献1)
一方、情報家電等の普及に伴い、通信によりエアコン等の家電製品を制御できるようになってきている。ユーザの利便性および省エネの効率性に優れたシステムとして、複数の電気機器をスケジューリングする技術が検討されており、コストやCO2排出量の最小化など目的に応じた最適化を可能とする技術がある。(特許文献2)
特開2003−18763号公報 特開2008−289276号公報
開示されている方法(特許文献1)は、太陽光発電システムと蓄電池の電力の余剰分や不足分を考慮して安定した電力供給を実現する方法であるため、電気機器と連携した制御は困難である。
開示されている方法(特許文献2)は、制約条件(例えば、時刻情報や天候情報)を考慮して太陽光発電システム、蓄電装置および電気機器の運転計画のスケジューリングを行い、運転計画に従って蓄電装置や電気機器を制御する技術である。
しかし、接続される複数の機器の各機器が要求する制約条件(上記の制約条件は異なる各機器が満たすべき条件)を満たしつつ、目的条件(例えば、コストやCO2排出量)に応じて最適化を行うように機器の運用計画をスケジューリングしているため、機器のスケジューリングに必要な計算量が膨大であるという問題点がある。
本発明は、このような課題に鑑み創案されたもので、運用計画の最適化に必要な計算量を削減しつつユーザの利便性、省エネの効率性に優れた制御システムおよび制御方法の提供を目的とする。
本発明の機器運転制御装置は、電力供給設備とユーザからの入力を受け付ける複数の機器に接続される機器運転制御装置であって、前記機器の統計情報を収集する統計情報収集部と前記機器の統計情報に含まれる情報に基づいて前記機器の種類を判別し、前記機器を分類集約する分類部と前記機器の運転計画を作成し前記機器を制御する最適化部と、を備えることを特徴とする。
また、前記複数の機器は、自然エネルギーを利用してエネルギーを創生するエネルギー創生機器、エネルギーを蓄積するエネルギー蓄積機器、エネルギーを消費するエネルギー消費機器を1つ以上含み、前記機器の種類は、エネルギー創生、エネルギー蓄積、エネルギー消費、を1つ以上含むことを特徴とする。
また、本発明の機器運転制御装置は、ユーザの運用計画方針を受け付ける方針手段を更に有し、方針手段を用いて運転計画を作成することを特徴とする。また、本発明の機器運転制御装置は、機器の将来のエネルギー量を予測する予測手段を更に有し、前記予測手段を用いて運用計画を作成することを特徴とする。また、本発明の機器運転制御装置は、機器の将来のエネルギー量を予測する予測手段を更に有し、前記方針手段を用いて前記予測量を補正することを特徴とする。また、本発明の機器運転制御装置は、予測手段を用いて問題を検出する監視手段を更に有することを特徴とする。また、本発明の機器運転制御装置は、前記運転計画を表示する表示手段を更に有し、ユーザに通知することを特徴とする。
本発明によれば、機器の動作や特徴に応じて機器を分類集約し、実効的な制御対象を少なくすることにより演算量が削減され、製品の低コスト化、省エネ化が図れる。
また、本発明によれば、ユーザが指定したエネルギー消費機器の運用方針を加味してスケジューリングすることにより、利便性を損ねることのない実用的な運用スケジューリングが可能となる。また、本発明によれば、運用情報を蓄積し将来のエネルギー量を予測することによって運用計画の精度を向上させることが可能となる。
本発明の機器運転制御機器および機器運転制御機器に接続される機器の概略を示すブロック図である。 エネルギー消費機器に係るハードウエア図面である。 本発明の機器運転制御装置に係るハードウエア図面である。 本発明の機器運転制御装置の構成を示すブロック図である。 統計情報収集部(DB)において収集する情報の一例である。 統計情報収集部(DB)のシーケンス図である。 エネルギー消費機器の運用方針例である。 エネルギー消費機器のフローチャートである。 エネルギー消費機器の運用方針のプリセット内容である。 エネルギー消費機器の運用方針のプリセット内容を作成するフローチャートである。 予測部の説明に用いる図である。 予測部のフローチャートである。 分類部のフローチャートである。 分類部の説明に用いる図(実施例1)である。 最適化部のフローチャートである。 監視部のシーケンス図である。 全体のシーケンス図(実施例1)である。 分類部の説明に用いる図(実施例2)である。 全体のシーケンス図(実施例2)である。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
図1は、本発明の機器運転制御機器および機器運転制御機器に接続される機器の概略を示すブロック図である。
エネルギー消費機器100―1〜100−n、エネルギー供給機器であるエネルギー蓄積機器(蓄電池)200−1〜200−n、エネルギー創生機器(太陽光発電)210、エネルギー創生機器(風力発電)220、エネルギー創生機器230は、電力供給設備300と電力線400で接続されており、電力供給設備からの電力の購入(機器への電力供給)および電力の売却(逆潮流)が可能である。
エネルギー創生機器は、エネルギー消費機器への供給および蓄電機器への供給を可能とする。
エネルギー蓄積機器は、電力供給設備およびエネルギー創生機器のエネルギーを蓄積する機能と、エネルギー消費機器へ供給する機能を有する。
機器運転制御装置500は、これらエネルギー消費機器、エネルギー供給機器であるエネルギー蓄積機器、エネルギー創生機器(太陽光発電)、エネルギー創生機器(風力発電)、エネルギー創生機器と通信線600が接続されており、ネットワークを介してこれらの機器と相互の通信が可能である。また機器運転制御機器はインターネット700およびサーバ群800と通信線で接続されており、相互の通信が可能である。
なお、接続されるエネルギー消費機器100―1〜100−nの数、エネルギー蓄積機器200−1〜200−nの数、エネルギー創生機器(太陽光発電)210、エネルギー創生機器(風力発電)220の数は、これに限定されるものではない。
また、PLC(Power Line Communications)のように電力線を用いて情報の伝送が行える場合は、通信線で接続されていなくてもよい。
図2は、エネルギー消費機器100に係るハードウエア図面である。エネルギー消費機器100は、機器および機器運転制御装置と通信を行うための通信部110、エネルギー消費機器の制御を行うプロセッサ120、キャッシュ130、メモリ140、またエネルギー消費機器で消費される電力を測定する電力計測部150から構成される。図2はエネルギー消費機器の一例として示したが、エネルギー蓄積機器、エネルギー創生機器の構成の一部も同様の機能を有するため、説明を割愛する。なお、電力計測機能を有する電力計測部150は、エネルギー消費機器、エネルギー蓄積機器、エネルギー創生機器に内蔵されている必要はなく、パワーコンディショナーや配電盤など別の機器に内蔵されている電力計測機能を用いてもよい。
図3は、機器運転制御装置500に係るハードウエア図面である。機器運転制御装置500は、機器および機器運転制御装置と通信を行うための通信部510、機器運転制御装置の制御を行うプロセッサ520、キャッシュ530、機器運転制御を行うための機器運転制御プログラムを格納するメモリ540から構成される。
図4は、機器運転制御装置500の構成を示すブロック図である。図41に示す通り、機器運転制御装置500は、統計情報収集部(DB)501、エネルギー消費機器設定部502、予測部503、分類部504、最適化部505、監視部506、表示部507、通信部510より構成される。以下、機器運転制御装置500の構成について詳述する。
[実施例1]
本発明の実施例1による機器運転制御方法について、図面を参照して詳細に説明する。実施例1では、エネルギー消費機器の運用方針を加味した上で、エネルギー消費機器設定部よりエネルギー消費機器を制御し、最適化部よりエネルギー供給機器(エネルギー蓄積機器、エネルギー創生機器)を制御する。
統計情報収集部(DB)501では、例えば図5に示すような、インターネットを介して得られる情報、エネルギー消費機器、エネルギー供給機器(エネルギー蓄積機器、エネルギー創生機器)から得られる情報、およびユーザによって登録された情報を収集し、統計情報として蓄積する。
時間情報は、日時、曜日などであり、インターネットやサーバ、あるいは機器運転制御装置に内蔵されている時計機能から取得する。機器固有情報は、機器の型番、運転状態種類などであり、これは、インターネットから取得してもよいし、機器から直接情報を収集してもよい。運用情報は、エネルギー消費機器の消費電力量、エネルギー創生機器の発電電力量や、エネルギー蓄電機器の蓄積電力量、運転状態などであり、機器から取得する。使用環境情報は、機器の使用場所、使用ユーザなどであり、インターネットまたは機器から取得してもよいし、ユーザによって登録された情報であってもよい。変換情報は、電力量を価格(売電、買電)に変換するための情報や、電力量をCO2排出量に変換するための情報などであり、インターネットまたは機器から取得する。
図6は、統計情報収集部(DB)に関する処理手順を示すシーケンス図である。統計情報収集部の動作について図2、図3を参照しながら説明する。
統計情報収集部(DB)は、時間情報、環境情報、機器情報(機器固有情報、運用情報、使用環境情報)、変換情報を収集する。統計情報収集部(DB)は、周期的(x時間)に作動する(S11)。統計情報収集部(DB)が作動したら、図3の通信部510で情報要求パケットを作成し、通信線600を介して通信部510より送信される。
時間情報を収集する場合、インターネットやサーバにおいて情報要求パケットを受信したら、時間情報を格納した応答パケットを作成し、機器運転制御装置へ送信する。機器運転制御装置の統計情報収集部(DB)501で受信された応答パケットの中の情報をプロセッサ520が解析し、図5に示す時刻情報として格納する。
環境情報を収集する場合、インターネットやサーバにおいて情報要求パケットを受信したら、環境情報を格納した応答パケットを作成し、機器運転制御装置へ送信する。機器運転制御装置の統計情報収集部(DB)501で受信された応答パケットの中の情報をプロセッサ520が解析し、図5に示す環境情報として格納する。
機器情報を収集する場合、エネルギー消費機器の通信部110が情報要求パケットを受信したら、電力測定部150で測定した消費電力量などの運用情報を格納した応答パケットを作成し、統計情報収集部(DB)501へ送信する。統計情報収集部(DB)501で受信されたパケットの中の情報をプロセッサ120が解析し、図5に示す機器情報として格納する。またインターネットにおいて情報要求パケットを受信したら、機器固有情報や使用環境情報を格納した応答パケットを作成し、機器運転制御装置へ送信する。機器運転制御装置の統計情報収集部(DB)501で受信された応答パケットの中の情報をプロセッサ120が解析し、図5に示す機器情報として格納する。なお、ここではエネルギー消費機器の機器情報を収集する場合を例に挙げて説明したが、エネルギー蓄積機器およびエネルギー創生機器の構成の一部も同様の機能を有するため、説明を割愛する。
変換情報を収集する場合、インターネットやサーバにおいて情報要求パケットを受信したら、変換情報を格納した応答パケットを作成し、機器運転制御装置へ送信する。機器運転制御装置の統計情報収集部(DB)501で受信された応答パケットの中の情報をプロセッサ520が解析し、図5に示す変換情報として格納する。
なお、これらの時間情報、環境情報、機器情報、変換情報は、図3に示すように、時刻とともにテーブルとして管理されており、同一タイミングあるいは同一の期間内に取得した情報について相互に関連付けを行って蓄積する。
なお、以上の時間情報、環境情報、機器情報、変換情報を取得するタイミングはこの順でなくてもよく、他の機能および機器から開始指示を受けたタイミングで作動してもよい。
エネルギー消費機器設定部502では、ユーザの希望に応じてエネルギー消費機器の運用方法を設定する。
エネルギー消費機器設定部において運用方法を設定する一例を図7に示す。図7は、統計情報収集部(DB)において取得した機器情報をもとに作成した設定可能な運用情報を示している。機器毎に動作を指定する方法や、複数機器の運用方針を指定する方法をユーザに選択させる機能を有する。これらの設定は、組み合わせて使用してもよく、また機器の運用時間は任意に設定可能であってもよい。
図8は、エネルギー消費機器設定部に関する処理手順を示すフローチャートである。
エネルギー消費機器設定部は、まず統計情報収集部(DB)よりエネルギー消費機器の設定可能な運転状態を取得する(S21)。エネルギー消費機器の運用方法として機器毎の動作を指定(S22)した場合、S21で取得した指定されたエネルギー消費機器の運転状態をエネルギー消費機器、予測部、分類部に通知する(S23)。複数機器の運用方針を指定(S24)した場合、予め用意されたエネルギー消費機器の運用方針のプリセット内容を読み込み(S25)、指定されたエネルギー消費機器の運転状態をエネルギー消費機器、予測部、分類部に通知する(S26)。それ以外の場合、全てのエネルギー消費機器を通常運転としてエネルギー消費機器、予測部、分類部に通知する(S27)。
エネルギー消費機器の運用方針のプリセット内容の一例を図9に示す。プリセット1は、コスト優先制御の場合であり、全ての機器を省エネ運転で動作させる方法である。プリセット2は、空調優先制御の場合であり、空調に関わる機器は通常運転で、その他の機器は省エネ運転で動作させる方法である。プリセット3は、特定ユーザ優先制御の場合であり、特定ユーザに関わる機器を通常制御で、その他の機器は省エネ運転で動作させる方法である。プリセット4は、特定場所優先制御の場合であり、特定場所に関わる機器を通常運転で、その他の機器は省エネ運転で動作させる方法である。プリセット5は、特定時間優先制御の場合であり、特定時間に関わる機器を通常運転で、その他の機器は省エネ運転で動作させる方法である。
図10は、エネルギー消費機器の運用方針のプリセット内容を作成する処理手順を示すフローチャートである。まず、統計情報収集部(DB)より機器情報を取得(S2A)する。プリセット1の場合、機器固有情報より空調機器に関連する機器を抽出する(S2B)。空調機器への分類方法として、例えば機器固有情報から機器の種別を分類するためのDBを予め作成しておき、機器固有情報から空調機器を抽出する。、該当機器を通常運転に分類(S2C)、非該当機器を通常運転に分類(S2D)する。プリセット2の場合、使用環境情報より指定された使用ユーザの機器を抽出する(S2E)。使用ユーザの分類方法として、例えばエネルギー消費機器に入力されたユーザ情報などから使用ユーザを分類する。該当機器を通常運転に分類(S2F)、非該当機器を通常運転に分類(S2G)する。プリセット3の場合、使用環境情報より指定された使用場所の機器を抽出する(S2H)。使用場所の分類方法として、例えばエネルギー消費機器によって検出された位置情報などから使用場所を分類する。該当機器を通常運転に分類(S2I)、非該当機器を通常運転に分類(S2J)する。プリセット4の場合、時間情報より指定された時間の機器を抽出し(S2K)、該当機器を通常運転に分類(S2L)、非該当機器を通常運転に分類(S2M)する。
なお、プリセット内容は、上記の通り、統計情報収集部(DB)の機器情報を用いて作成してもよいし、ユーザによって登録された情報であってもよい。
予測部503では、統計情報収集部(DB)の情報を用いて将来のエネルギー量を予測する。
図11を用いて予測部の概要を説明する。図11の横軸は時間、縦軸は電力量を示している。エネルギー消費機器であれば縦軸は消費電力量、エネルギー創生機器であれば縦軸は発電電力量、エネルギー消費機器であれば縦軸は残電力量を示している。統計情報収集部(DB)において収集される時間情報、環境情報、機器情報およびエネルギー消費機器設定部から通知されるエネルギー消費機器の運転状態をもとに、予測情報すなわち将来のエネルギー消費機器の電力量、エネルギー創生機器の電力量、エネルギー蓄積機器の電力量などを個別に予測する。
図12は、予測部に関する処理手順を示すフローチャートである。
予測部では、エネルギー消費機器設定部よりエネルギー消費機器の運転状態を取得する(S31)。さらに統計情報収集部よりエネルギー消費機器の運転状態に関連する時間情報、環境情報、機器情報を取得する(S32)。これらの情報をもとに、将来のエネルギー消費機器の電力量、エネルギー創生機器の電力量、エネルギー蓄積機器の電力量を予測し予測情報を作成する(S33)。最後に、作成した予測情報を分類部、監視部へ通知する(S34)。ただし、エネルギー消費機器設定部より通知されるエネルギー消費機器の運転状態は、本予測部において必須の情報ではなく、後述の分類部において最適化の条件を作成する際のみ考慮してもよい。
分類部504では、統計情報収集部(DB)、エネルギー消費機器設定部、予測部から通知される情報を用いて、機器をスケジューリングするための最適化の準備を行う。複数の独立した制御対象、条件を扱うと処理量が膨大となるため、最適化を行う情報を分類集約し、分類集約した単位で最適化の制御対象と条件を決定する機能を有する。
図13は、分類部に関する処理手順を示すフローチャートである。
分類部では、予測部より予測情報を取得する(S41)。統計情報収集部(DB)より機器情報を取得する(S42)。統計情報収集部(DB)より変換情報を取得する(S43)。エネルギー消費機器設定部よりエネルギー消費機器の運転状態を取得する(S44)。最後に、最適化を行う情報を分類集約し(S45)、最適化の制御対象、条件を決定する(S46)。
以下、最適化を行う情報を分類集約し(S45)、最適化の制御対象、条件を決定する(S46)動作について、図14を参照しながら説明する。本実施例1のように最適化部より電力供給機器(エネルギー蓄積機器、エネルギー創生機器)を制御する場合は、機器の動作すなわち蓄積(エネルギーを扱う時間の変更は容易であるがエネルギー量の変更が困難な動作)、消費(エネルギーを扱う時間の変更は困難であるユーザに働きかけることでエネルギー量の変更が可能な動作)、創生(エネルギーを扱う時間、エネルギー量ともに変更が困難な動作)に応じて分類集約する。ただし、機器の特性上、集約して扱うと制御が困難な制御対象、制約条件および目的条件は独立して与えてもよい。
次に、分類集約した単位で最適化の制御対象、制約条件と目的条件を決定する。以下に、制御対象、制約条件および目的条件の一例を示す。
制御対象は、電力を売却する売電力量、電力を購入する買電力量、発電装置が発電する電力を使用する使用発電電力量、蓄積装置がエネルギー消費機器へ放出する放出電力量、蓄積装置へ蓄積する蓄積電力量などである。
制約条件は、予測部から通知される予測情報、例えばエネルギー消費機器の予測電力量、エネルギー蓄積機器の蓄電容量や残電力量、エネルギー創生機器の予測電力量、買電力量、売電力量の上限などである。
目的条件は、統計情報収集部(DB)において収集された変換情報、すなわち電力とコスト、電力とCO2の変換情報などである。なお、目的条件は、ユーザの希望する動作目的に応じて選択する。
以上で決定した最適化の制御対象、制約条件および目的条件を、最適化部へ通知する。ここに示した例以外に、制約条件としてコストやCO2の上限値、目的条件としてエネルギー消費機器の消費電力量などを与えてもよい。
最適化部505では、制約条件を満たしつつ目的条件を達成するための解を計算し、計算結果に従ってエネルギー消費機器を制御する。
図15は、最適化部に関する処理手順を示すフローチャートである。
最適化部では、まず分類部より制御対象、制約条件および目的条件を取得する(S51)。次に、最適化計算を実施し(S52)、エネルギー供給機器(エネルギー創生機器、エネルギー蓄積機器)を制御する(S53)。
最適化手法として線形計画法を用いた場合、制約条件をAeq、beq、A、b、lb、ub、目的条件をfとし
Figure 0005530831
においてxを計算する。xは制御対象の運転計画案であり、例えば分類部で示したような、電力を売却する売電力量、電力を購入する買電力量、発電装置が発電する電力を使用する使用発電電力量、蓄積装置がエネルギー消費機器へ放出する放出電力量、買電力を蓄積装置へ蓄積する蓄積電力量が該当する。
次に、計算結果xによって示された運転計画に従ってエネルギー供給機器(エネルギー創生機器、エネルギー蓄積機器)を制御する。最適化手法としてここでは線形計画法を一例に挙げたが、遺伝的アルゴリズムなどの他の最適化手法を用いてもよい。
監視部506では、機器運転制御に問題が発生しているかどうかの検出を行う。
図16は、監視部に関する処理手順を示すシーケンス図である。
監視部は、周期的(y時間)に作動する(S61)。作動したら、予測部において予測された予測情報と、機器より取得した機器情報(運用情報)とを取得する。予測情報と運用情報の差が大きければ(S62)問題が発生しているとみなしユーザへ通知する(S63)。問題が発生した場合は、予測情報を補正してもよいし、エネルギー消費機器設定部においてエネルギー消費機器の運用方針を変更してもよい。
なお、以上の予測情報、機器情報を取得するタイミングはこの順でなくてもよく、他の機能および機器から開始指示を受けたタイミングで作動してもよい。
表示部507では、図7で示したように、エネルギー消費機器設定部の運用方法や、運用方法を実施した場合に発生するコストやCO2排出量などの計算結果を表示する。また監視部によって問題が検出された際には、ユーザに通知する機能を有する。
機器運転制御装置の機能ブロック間のシーケンス図(実施例1)を図17に示す。
統計情報収集部(DB)に対し、エネルギー消費機器設定部は、設定可能な運転情報を要求・取得する。その後エネルギー消費機器の運用方針を指定する(S101)。指定した運用情報は、予測部およびエネルギー消費機器に通知される(S102)。予測部は、取得した運用情報および消費機器設定部から電力量を予測する(S103)。分類部は、予測部から通知される予測情報および統計情報収集部(DB)へ要求・取得した機器情報、変換情報を用いて分類集約し、最適化の制御対象および条件を作成する(S104)。最適化部は、分類部から通知される制御対象および条件を用いて、最適化を行う(S105)。その後、最適化部の計算結果を用いて、エネルギー供給機器に対して制御を行う(S106)。
[実施例2]
本発明の実施例2による機器運転制御方法について、図面を参照して詳細に説明する。上記実施例1による機器運転制御方法は、エネルギー消費機器の運用方針を加味しエネルギー消費機器設定部より直接エネルギー消費機器を制御し、最適化部よりエネルギー供給機器(エネルギー蓄積機器、エネルギー創生機器)を制御していた。実施例2では、エネルギー消費機器の運用方針を加味し、最適化部がエネルギー消費機器も制御対象として計算するように処理に改良を加えたものである。すなわち、最適化部においてエネルギー供給機器(エネルギー蓄積機器、エネルギー創生機器)に加え、エネルギー消費機器もあわせて最適化を実施する。実施例2は、エネルギー消費機器設定部、分類部、最適化部以外は上記実施例1と同様であるため説明を省略する。
エネルギー消費機器設定部502において、実施例1ではエネルギー消費機器に運転状態を通知していたが、通知する手段を持たなくてもよい。
分類部504では、統計情報収集部(DB)、エネルギー消費機器設定部、予測部から通知される情報を用いて、最適化の制御を行う。最適化を行う情報を分類集約し、分類集約した単位で最適化の制御対象と条件を決定する機能を有する。エネルギー供給機器(エネルギー蓄積機器、エネルギー創生機器)を制御対象とする実施例1では、機器の動作で分類集約していたが、本実施例2では、図17のようにエネルギー消費機器の特徴すなわちエネルギー消費機器設定部において運用方針の分類を行った機器固有情報、使用環境情報(機器の使用場所、使用ユーザ)、時間情報などを用いて分類集約する。
また制御対象は、実施例1に加えて、上記特徴に応じて分類を行ったエネルギー消費機器毎の電力量などが追加される。制約条件は、実施例1に加えて、上記特徴に応じて分類を行ったエネルギー消費機器毎の予測電力量などが追加される。
最適化部505では、制約条件を満たしつつ目的条件を達成するための解を計算し、計算結果に従ってエネルギー消費機器を制御する。
図18は、最適化部に関する処理手順を示すフローチャートである。
最適化部では、まず分類部より制御対象、条件を取得する(S51)。次に、最適化部においてエネルギー供給機器に加え、エネルギー消費機器もあわせて最適化を実施する(S53)。計算結果に従って、エネルギー供給機器(エネルギー創生機器、エネルギー蓄積機器)およびエネルギー消費機器を制御する(S54)。
機器運転制御装置の機能ブロック間のシーケンス図(実施例2)を図19に示す。
統計情報収集部(DB)に対し、エネルギー消費機器設定部は、設定可能な運転情報を要求・取得する。その後エネルギー消費機器の運用方針を指定する(S201)。指定した運用情報は、予測部に通知される。予測部は、取得した運用情報および消費機器設定部から電力量を予測する(S202)。分類部は、予測部から通知される予測情報および統計情報収集部(DB)へ要求・取得した機器情報、変換情報を用いて分類集約し、最適化の制御対象および条件を作成する(S203)。最適化部は、分類部から通知される制御対象および条件を用いて、最適化を行う(S204)。その後、最適化部の計算結果を用いて、エネルギー消費機器(S205)およびエネルギー供給機器(S206)に対して制御を行う。
100−1〜100−n・・・エネルギー消費機器
110・・・通信部
120・・・プロセッサ
130・・・キャッシュ
140・・・メモリ
150・・・電力計測部
200−1〜200−n・・・エネルギー蓄積機器(蓄電池)
210・・・エネルギー創生機器(太陽光発電)
220・・・エネルギー創生機器(風力発電)
230・・・エネルギー創生機器
200・・・インターネット
300・・・電力供給設備
400・・・電力線
500・・・機器運転制御装置
501・・・統計情報収集部(DB)
502・・・エネルギー消費機器設定部
503・・・予測部
504・・・分類部
505・・・最適化部
506・・・監視部
507・・・表示部
510・・・通信部
520・・・プロセッサ
530・・・キャッシュ
540・・・メモリ
600・・・通信線
700・・・インターネット
800・・・サーバ群

Claims (6)

  1. 電力供給設備とユーザからの入力を受け付ける複数の機器に接続される機器運転制御装置であって、
    前記機器の統計情報を収集する統計情報収集部と
    前記機器の統計情報に含まれる情報に基づいて前記機器の種類を判別し、前記機器を分
    類集約する分類部と
    前記機器の運転計画を作成し前記機器を制御する最適化部と、を備え
    前記複数の機器は、自然エネルギーを利用してエネルギーを創生するエネルギー創生機器、エネルギーを蓄積するエネルギー蓄積機器、エネルギーを消費するエネルギー消費機器、を1つ以上含み、
    前記分類部は、前記機器を、前記エネルギー創生機器、前記エネルギー蓄積機器、前記エネルギー消費機器に分類集約し、前記分類集約した単位で制御対象、制約条件、及び目的条件を決定し、
    前記最適化部は、前記制御対象、前記制約条件、及び前記目的条件に基づいて、前記運転計画を作成することを特徴とする機器運転制御装置。
  2. 請求項1に記載の機器運転制御装置において、
    前記統計情報収集部は、前記エネルギー消費機器を使用するユーザ、使用場所、使用時間を収集することを特徴とする機器運転制御装置。
  3. 請求項1に記載の機器運転制御装置において、
    前記ユーザの運用計画方針を受け付ける方針手段を更に有し、
    前記方針手段を用いて前記運転計画を作成することを特徴とする機器運転制御装置。
  4. 請求項3に記載の機器運転制御装置において、
    前記ユーザの運用計画方針を用いて、前記機器の将来のエネルギー量を予測する予測手段を更に有し、
    前記予測手段を用いて前記運用計画を作成することを特徴とする機器運転制御装置。
  5. 請求項4に記載の機器運転制御装置において、
    前記予測手段を用いて問題を検出する監視手段を更に有することを特徴とする機器運転制御装置。
  6. 請求項1に記載の機器運転制御装置において、
    前記運転計画を表示する表示手段を更に有し、
    前記ユーザに通知することを特徴とする機器運転制御装置。
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