JP5596220B2 - エネルギー消費管理のためのシステム、方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、電気、ガス及び/又は水などのエネルギーの消費の管理（例えば予測及び/又は調整）のためのシステム、方法及びコンピュータプログラムに関する。

エネルギー流通基盤の低炭素社会への適合、安定供給の強化、経済性の強化を主目的にスマートグリッド技術の開発が世界的に進められている。多岐にわたるスマートグリッド技術のひとつに、需要家へ設備機器の稼働状態の変更を要請することにより電力系統の負荷集中の緩和や、分散電源による余剰電力の活用を図る、デマンドサイドマネジメントがある。

例えば特許文献１に、デマンドサイドマネジメント技術が記載されている。この技術は、電力供給系統において、翌日など将来に負荷集中が見込まれる時間帯が存在する場合に、需要家へエネルギー消費の削減を要請する。そして、要請に応えて他の時間帯にエネルギー利用を移した需要家は、見返りとして電力料金の割引を受けられるなどのインセンティブが付与される。結果として電力供給系統の負荷集中状態が低減又は分散されることが期待される。

デマンドサイドマネジメントでは、エネルギー消費の削減量（場合によっては、増加量）を適切に決定するために、事前に需要の大きさを予測することが重要である。需要予測はまた、エネルギー供給計画を適切に策定するためにも、重要である。

特許文献２には、デマンドサイドマネジメントのためのサーバにおいて、需要家の負荷設備（例えば空調機）に負荷調整を指令する制御信号に基づいて、その負荷設備の運用実績データ（例えば、起動時刻と停止時刻、運転時間、負荷率、負荷調整の有無、負荷調整の結果（例えば、負荷上限を定格の７０％に制限した）など）を生成して記憶し、そして、過去の負荷運用実績データに基づいて、将来の需要の予測及び負荷調整幅の決定を行うことが開示されている。

需要予測のための技術は、特許文献３、４などにも開示されている。

特開２００７−３３４５２３号公報 特開２０１０−２０４８３３号公報 特開２０１１−２４３１４号公報 特開２０１０−２７９１６０号公報

デマンドサイドマネジメントは、それを適切に行うために需要予測が重要である一方で、需要予測を困難にさせるという問題をもつ。この問題がより顕著に現れるのは、例えば各家庭のエネルギーを管理するHEMS（Home Energy Management System）のような、需要家ごとの個人的又は個別的なシステムより、むしろ、例えば多数の需要家を有するコミュニティ全体のエネルギー需要を管理するためのCEMS（Community Energy Management System）のような、公共的又は集団的なエネルギー管理システムにおいて、である。

どのような計算方法で需要予測を行うにせよ、確度の高い予測結果を得るために、需要家の過去のエネルギー需要を把握すべきである。しかし、需要家のスマートメータからCEMSに提供される方法は、その需要家のエネルギー消費の実績であって、需要家の真のエネルギー需要を必ずしも表していない。すなわち、デマンドサイドマネジメントが行われる場合、需要家のエネルギー消費実績は、意図的な消費調整が実施された結果としてのエネルギー消費であり、多くの場合、その需要家の本当のエネルギー需要とは異なるであろう。

さらに、需要予測を困難にする別の要因として、CEMSが需要家に対して消費調整を強制するべきではないという社会的制約がある。CEMSからコミュニティへ消費調整の要請を発したとしても、すべての需要家がその要請に応えて消費量を調整するとは限らない。また、どの程度の大きさの調整を行うかも、需要家が自由に決定できる。したがって、CEMSにとって、CEMSからの要請に応えて、どの需要家がどの程度の消費調整を行ったのかを把握することが困難である。需要家のスマートメータから提供されたエルギー消費実績から、消費調整分と本当の需要の分とを特定することは、CEMSにとって困難なのである。

したがって、一つの目的は、例えばコミュニティのような複数の需要家の集まり全体の将来のエネルギー需要をより適切に予測することにある。

別の目的は、例えばコミュニティのような複数の需要家の集まり全体のエネルギー消費をより適切に調整することにある。

本発明の一つに実施形態によれば、将来の特定時期（例えば翌日、あるいは翌日の各時間帯）におけるコミュニティのエネルギー消費を調整するために、各需要家へエネルギー消費調整を要請するための消費調整要請が生成される。この消費調整要請の宛先需要家として、コミュニティ内から一部の需要家が選択される。そして、それら選択された宛先需要家に対して、その消費調整要請が送信される。

上記将来の特定時期のための消費調整要請の内容を決めるために、その将来の特定時期におけるコミュニティのエネルギー需要が予測される。この予測は、次のように行われる。すなわち、過去の特定時期（例えば、翌日と季節や気候などの環境条件が類似した過去の日、又はその過去日の各時間帯）のための消費調整要請の宛先需要家として選択されなかった非宛先需要家が特定される。それら特定された非宛先需要家の上記過去の特定時期におけるエネルギー消費実績が把握される。これら把握されたエネルギー消費実績は、その過去の特定時期における、それら特定された非宛先需要家の本当のエネルギー需要を表している推定できる。したがって、それら非宛先需要家のエネルギー消費実績に基づいて、上記将来の特定時期におけるコミュニティの需要が予測可能である。

変形例として、エネルギー消費調整を行うべき第１の時期と、エネルギー消費調整を休止すべき第２の時期とが決定され、過去の第２の時期におけるコミュニティのエネルギー消費実績に基づいて、将来の第１の時期におけるコミュニティの需要が予測される。その需要予測に基づいて、将来の過去の第１の時期の消費調整のための要請が生成され、そして、その消費調整要請がコミュニティ内の需要家たちに送信される。

本発明の一つの側面によれば、コミュニティのような複数の需要家集団の将来のエネルギー需要をより適切に予測することができる。

本発明の別の側面によれば、コミュニティのような複数の需要家集団のエネルギー消費をより適切に調整することができる。

本発明の好適な一実施形態の構成を示す。 総需要実績推定部１２３の動作フローを示す。 総需要予測部１２５の動作フローを示す。 総発電予測部１２７の動作フローを示す。 総調整値決定部１２９の動作フローを示す。 総調整値の例を示す。 調整モデル決定部１３１の動作フローを示す。 調整モデル決定部１３１の動作フロー（続き）を示す。 インセンティブ値の例を示す。 調整モデルの例を示す。 調整要請生成部１３３の動作フローを示す。 調整要請生成部１３３の変形例の動作フローを示す。

以下に本発明の好適な一実施形態について説明する。以下では、電力の消費を管理するためのシステムを説明するが、これは説明のための例示であり、電力以外のエネルギー、例えばガスや水などの消費管理にも、本発明が適用できることは言うまでもない。また、本明細書において、電力の「消費」という用語は、一般的な消費の意味（プラスの消費）だけでなく、発電のような電力生成（マイナスの消費）も含む意味で使う。したがって、例えば、「電力消費機器」には、空調機のように電力を消費するだけの機器の限らず、発電機のような電力を生成する機器も含まれ得る。

図１は本発明の好適な一実施形態の構成を示す。

図１において、消費調整サーバ１００は、複数又は多数の需要家の電力需要を集団的に調整するためのサーバである。本明細書では、説明のための例示として、消費調整サーバ１００は、多数の需要家を有する或るコミュニティ全体の電力消費を管理するためのCEMS（Community Energy Management System）、又はそのCEMSの一部であるものと想定する。

そのような消費調整サーバ１００は、そのコミュニティに属する多数の需要家（例えば、家庭、ビル、工場、電気自動車など）の電力消費を個別に管理する多数の需要家EMS（需要家エネルギーマネジメントシステム）１４３と、通信ネットワーク１４１を通じて通信可能である。各需要家システム１４３は、例えば、各家庭のエネルギー消費を管理するためのHEMS（Home Energy Management System）、各ビルのエネルギー消費を管理するためのBEMS（Building Energy Management System）、各工場のエネルギー消費を管理するためのFEMS（Factory Energy Management System）、又は各電気自動車のエネルギー消費を管理するためのEV-EMS（EV Energy Management System）などであってよく、又はその一部であってもよい。

ここで、消費調整サーバ１００についての詳細な説明に入る前に、各需要家EMS１４３について説明する。

各需要家システム１４３は、消費調整サーバ１００と通信する通信部１５１、その需要家が保有する１又は複数の電力消費機器１５３の電力消費実績をリアルタイムに計測する消費計測部１５５、計測された電力消費実績を消費調整サーバ１００へ通信部１４１を通じてリアルタイムに又は周期的に通知する消費実績通知部１５７、消費調整サーバ１００から通信部１４１を通じて電力消費の調整の要請を受信する要請受信部１５９、受信された要請を入力して、１又は複数の電力消費機器１５３の電力消費を調整（削減又は増加）する消費調整部１６１を有する。

各需要家システム１４３の消費調整部１６１は、その需要家システム１４３のユーザ（図示せず）の指示に従って又は予め設定された設定値に従って、消費調整サーバ１００の要請に応えて消費調整を実施するか否か、並びに、消費調整を実施する場合における、調整される電力消費機器１５３の選択と調整量の決定を行う。

次に、消費調整サーバ１００について詳細に説明する。

消費調整サーバ１００は、将来におけるコミュニティ全体の電力の総需要を予測して、その総需要予測に基づいて、将来におけるコミュニティ全体の電力の総消費量を、そのコミュニティへの電力供給と釣り合うように調整するために、事前に電力消費量調整のための要請を生成して、その要請をコミュニティに配信するという役割をもつ。本実施形態では、説明のための例示として、消費調整サーバ１００は、毎日、翌日の時間帯ごと（例えば３０分ごと）のコミュニティ全体の電力の総需要を予測し、翌日の時間帯ごとのコミュニティ全体の電力の総消費を調整するための消費調整要請を生成し、そして、その翌日のための消費量調整を、本日中にコミュニティに配信するように構成されている。

消費調整サーバ１００が行う動作の中で、注目すべき点は、消費調整要請をコミュニティに配信する場合、その宛先をコミュニティ内のすべての需要家とはせずに、選択された一部の需要家に限定するという点である。換言すれば、毎日、消費調整要請を受信しない需要家たちがコミュニティ内に必ず存在するということである。消費調整要請を受信しなかった需要家たちの消費実績データは、その需要家たちの本当の電力需要を示していると推測される。したがって、消費調整サーバ１００は、消費調整要請を受信しなかった需要家たちの消費実績データを用いて、コミュニティの総需要を予測するように構成されている。

消費調整サーバ１００は、マイクロプロセッサと記憶装置（いずれも図示省略）を有し、記憶装置に格納された所与のコンピュータプログラムをマイクロプロセッサで実行するようになった、１又は複数のコンピュータマシンで実現可能であり、以下に説明されるデータベース１０１〜１１５及び機能部１２１〜１３３を有する。

それぞれのデータベース１０１〜１１５及び機能部１２１〜１３３は、１又は複数のコンピュータマシンにおいて、記憶装置に格納された所与のコンピュータプログラムを、マイクロプロセッサが実行することによって、あるいは、そのようなソフトウェア実行動作とコンピュータマシンが有する又はそれに接続された所定のハードウェアの動作との協働によって、実現され得る。データベース１０１〜１１５及び機能部１２１〜１３３の各々は、一つのコンピュータマシンによって集中的に実装されてもよいし、異なるコンピュータマシンに分散されて実装されてよい。

以下、まず、消費調整サーバ１００のデータベース１０１〜１１５について説明する。

コミュニティデータベース１０１には、そのコミュニティに属する多数の需要家についての需要家管理データが記録されている。各需要家の需要家管理データには、例えば、各需要家の需要家ID、需要家種別（家庭、ビル、工場又は電気自動車など）、電力供給会社との電力消費契約の内容、需要家EMS１４３の通信アドレス、保有する１又は複数の電力消費機器の機種や定格消費電力、などが含まれている。

気象データベース１０３には、そのコミュニティが存在する地域の気象状態（例えば、件（晴、曇又は雨などの天候種別、日照時間、気温及び湿度など）の過去の実績を示す気象実績データと翌日の予測を示す気象予測データが、日ごと及び時間帯ごと（例えば、３０分間毎）に整理されて蓄積されている。

消費調整サーバ１００は、通信部１２１を通じて、所定の気象情報源（気象情報会社の情報配信サーバ）１４５から、気象実績データと気象予測データを、周期的に受信し、それらのデータを気象実績データベース１０５に格納する。

消費実績データベース１０５には、多数の需要家システム１４３から収集された、そのコミュニティ内の多数の需要家の過去の電力消費実績［Ｗｈ］を示す消費実績データが、日ごと及び時間帯ごとに整理されて、蓄積される。

消費調整サーバ１００は、通信部１２１を通じて、各需要家EMS１４３から、その需要家EMS１４３により管理される１又は複数の電力消費機器１５３の電力消費実績を示すデータを、リアルタイム又は通気的に受信する。その受信データに基づいて、各需要家の時間帯別の消費実績データが消費実績データベース１０５に登録される。

総需要/消費実績データベース１０７には、総需要実績推定部１２３により毎日推定された、そのコミュニティ全体の過去（例えば昨日）のコミュニティ全体の電力の総需要実績値［Ｗｈ］及電力消費の総調整実績値［Ｗｈ］が、日ごと及び時間帯ごとに整理されて記録される。

総需要予測データベース１０９には、総需要予測部１２５により毎日計算された、そのコミュニティ全体の翌日のコミュニティ全体の電力の総需要予測値［Ｗｈ］が、日ごと及び時間帯ごとに整理されて記録される。

総発電予測データベース１１１には、総発電予測部に１２７より毎日計算された、そのコミュニティ全体の翌日のコミュニティ全体の総発電予測値［Ｗｈ］が、日ごと及び時間帯ごとに整理されて記録される。

調整モデルデータベース１１３には、調整モデル決定部１３１により毎日計算された、そのコミュニティの平均的な消費調整特性を表す調整モデルが記録される。調整モデルは、所望されるコミュニティ全体の総消費調整値と、その所望される総消費調整値を得るために必要な１以上のパラメータとの間の相関関係を定義したルックアップテーブル又は計算式などである。上記１以上のパラメータとしては、消費調整要請を受ける需要家の数、その消費調整要請の値（例えば、「消費電力を何％削減して欲しい」というような、消費調整の目標値）、及び/又は、それらの需要家たちに与えられるインセンティブ値（例えば、「電力の単価を何％割り引く」というような報酬の大きさ）などがある。

本実施形態で採用される調整モデルは、一例として、消費調整要請の要請値を、総消費調整値とインセンティブ値と需要家数の関数として定義したルックアップテーブル又は計算式などである。その調整モデルに、総消費調整値とインセンティブ値と需要家数を適用すれば、その総消費調整値を得るために必要な要請値を求めることができる。調整モデルの詳細は後に説明する。

調整要請データベース１１５には、調整要請生成部１３３により毎日に生成された、翌日の電力消費を調整するための消費調整要請（例えば、「消費電力を何％削減して欲しい」というような、消費調整の目標値を示す）が、その宛先として調整要請生成部１３３により選択された需要家の通信アドレス（つまり、対応する需要家ＥＭＳ１４３の通信アドレス）と共に蓄積される。

通信部１１１は、毎日、調整要請データベース１１５から翌日のための消費調整要請をその宛先の通信アドレスと共に読み出し、消費調整要請をその宛先の需要家ＥＭＳ１４３へその日のうちに送信する。消費調整要請を受信した各需要家ＥＭＳ１４３は、前述のように、その要請に応じるか否か、及び応じる場合は、翌日のどの時間帯に、どの程度の消費調整を、どの電力消費機器１５３に適用するかを、ユーザの指示又は予めの設定に従って決定し、その決定に応じて、翌日、その電力消費機器１５３の電力消費を制御することになる。

次に、消費調整サーバ１００の機能部１２１〜１３３について説明する。

通信部１１１は、既に説明したように、気象情報源１４５から毎日、気象実績データや気象予測データを受信してその受信データを気象データベース１０３に格納する処理、各需要家ＥＭＳ１４３からリアルタイム又は周期的に、各需要家の消費実績データを受信してその受信データを消費実績データベース１０５に格納する処理、及び、要請実績データベース１１５から毎日、翌日のための消費調整要請と宛先アドレスを読み出してその消費調整要請を宛先の需要家ＥＭＳ１４３へ配信する処理を行う。

総需要実績推定部１２３は、毎日、昨日の時間帯ごとのそのコミュニティ全体の電力の総需要実績値と総調整実績値を推定して、推定された総需要実績値と総調整実績値を総需要/調整実績データベース１０７に格納する。

ここで、コミュニティ全体の電力の総消費値C[Wh]は、次の（１）式と（２）式で表すことができる。

C = D(e) + F(r, i, n, e) …（１）

F(r, i, n) ≒ n × G(r, i, e) …（２）

ここに、
eは、季節や曜日や気象条件などの種々の環境条件を表す多次元の環境変数であり、
rは、需要家に送られる消費調整のための要請値（例えば、「電力消費を何％削減して欲しい」などの電力消費調整の目標値）であり、
iは、需要家に与えられるインセンティブ値（例えば、電力価格の割引額又は割引率）であり、
nは、消費調整要請が送信される宛先需要家の数であり、
D(e)は、コミュニティ全体の本当の電力需要(消費調整サーバ１００からの要請に応じた消費調整が全く行われなかった場合の総消費値) [Wh]であって、環境条件eの関数であり、
F(r, i, n, e)は、消費調整要請に応えてコミュニティ内の需要家たちが消費を調整した結果として得られる、コミュニティ全体の電力消費の総調整値[Wh]であって、要請値rと、インセンティブ値iと、宛先需要家数nと、環境変数eとの関数であり、
G(r, i, e)は、消費調整要請に応えて１つの平均的需要家（コミュニティの全需要家の中で平均的な消費調整特性をもった仮想的な需要家）が消費を調整した結果として得られる、その１つの平均的需要家の電力消費の調整値[Wh]であって、要請値rと、インセンティブ値iと、環境変数eとの関数である。

上記（１）式中のD(e)とF(r, i, n, e)の昨日の実績値が、総需要実績推定部１２３により推定される昨日の総需要実績値と総調整実績値に相当する。

図２に、総需要実績推定部１２３の動作フローが示されている。その概要は以下のとおりである。

昨日の総需要実績値を推定するために、総需要実績推定部１２３は、調整要請データベース１１５を参照することで、そのコミュニティに属する多数の需要家の中から、昨日の消費調整要請の宛先ではなかった（つまり、その要請を受けなかった）需要家を選別する。総需要実績推定部１２３は、消費実績データベースタ１０５に記録されている、それら選別された需要家の消費実績に基づいて、昨日のコミュニティ全体の総需要実績値を推定する。さらに、総需要実績推定部１２３は、消費実績データベースタ１０５内の昨日の消費実績データから、コミュニティ全体の昨日の総消費実績値を計算する。そして、総需要実績推定部１２３は、上記の推定された昨日の総需要実績値と、上記の計算された昨日の総消費実績値とから、昨日のコミュニティ全体の総調整実績値を計算する。

再び図１を参照して、総需要予測部１２５は、毎日、翌日の時間帯ごとのコミュニティ全体の総需要値を予測し、予測された総需要予測値を総需要予測データベース１０９に格納する。総需要予測値は、上記（１）式中のD(e)の翌日の予測値に相当する。

図３に、総需要予測部１２５の動作フローが示されている。その概要は以下のとおりである。

総需要予測部１２５は、翌日の総需要を予測するために、気象データベース１０３に記録された、翌日の気象予測データと、過去の多数日の気象実績データとを参照して、気象条件と季節が翌日と類似する過去の複数日を選別する。そして、総需要予測部１２５は、総需要/調整実績データベース１０７に記録されている、それら選別された類似条件の日の総需要実績値に基づいて、翌日のコミュニティ全体の総需要を予測する。

再び図１を参照して、総発電予測１２７は、毎日、翌日の時間帯ごとのコミュニティ全体の総発電値[Wh]を予測し、予測された総発電予測値[Wh]を総発電予測データベース１１１に格納する。

図４に、総発電予測部１２７の動作フローが示されている。その概要は以下のとおりである。

総発電予測１２７は、コミュニティデータベース１０１を参照して、コミュニティ内に存在する多数の太陽光発電機器の発電能力値を把握する。そして、総発電予測１２７は、それら太陽光発電機器の機種と発電能力値に基づいて、気象データベース１０３に記録されている翌日の日照時間を考慮して、翌日の時間帯ごとの総発電量[Wh]を予測する。

総調整値決定部１２９は、毎日、翌日の時間帯ごとのコミュニティ全体の消費調整（消費の削減又は増加）の目標値（所望値）を示す総調整値[Wh]を決定する。この総調整値は、上記（１）式中のF(r, i, n, e)の翌日の目標値に相当する。

図５に、総調整値決定部１２９の動作フローが示されている。その概要は以下のとおりである。

総調整値決定部１２９は、総発電予測データベース１１１に記録された翌日の総発電予測値[Wh]と、総需要予測データベース１０９に格納された翌日の総需要予測値[Wh]とから、そのコミュニティ全体の正味の総需要値（総発電値の全部を需要を満たすために消費した場合の残余の総需要値[Wh]であり、以下、総需要バランス値という）を計算する。そして、総調整値決定部１２９は、翌日の総需要バランス値[Wh]が、配電系統からそのコミュニティへ供給可能な電力量[Wh]の上限閾値と下限閾値の間の範囲から、逸脱するか否かを判断する。その結果、逸脱すると判断される場合には、総調整値決定部１２９は、その逸脱を相殺するように翌日の総調整値を決定する。

再び図１を参照して、調整モデル決定部１３１は、環境条件(本実施形態では、例えば、１月から１２月までの各月（換言すれば各季節）の平均的気象条件)ごとに、上述したような調整モデルを作成して、その調整モデルを調整モデルデータベース１１３に登録する。そして、調整モデル決定部１３１は、毎日、調整モデルデータベース１１３内の調整モデルを更新する。

図７〜図８に、調整モデル決定部１３１の動作フローが示されている。その概要は以下のとおりである。

調整モデル決定部１３１は、総需要/調整実績データベース１０７を参照して、過去の各月のそれぞれの日の各時間帯の総調整実績値を把握し、また、調整要請データベース１１１を参照して、過去の各月のそれぞれの日の各時間帯の消費調整要請の要請値と宛先需要家数とを把握する。さらに、調整モデル決定部１３１は、消費実績データベース１０５を参照して、過去の各月のそれぞれの日の各時間帯におけるそれぞれの宛先需要家の消費実績値を把握し、それらの消費実績値に基づいて、それぞれの日の各時間帯にそれぞれの宛先需要家に与えられたインセンティブ値を特定する。

なお、本実施形態では、インセンティブ値の一例として、或る時間区間ごと（例えば、日ごと、時間帯ごと）の消費実績値に応じて決まる電気料金単価の割引率又は割引金額が採用される。図９にその具体例が示されている。この具体例では、消費事績値が小さいほど、料金単価が安い、つまりインセンティブ値が大きくなる。

上記のようにして把握された、過去の各月のそれぞれの日の各時間帯における総調整実績値と、要請値と、宛先需要家数と、それぞれの宛先需要家のインセンティブ値とは、上記（１）式と（２）式における、環境変数eが固定された条件の下でのFの値と、rの値と、nの値と、iの値の、それぞれの日におけるサンプルに相当する。このような各月の多数の日のサンプルのセットを用いて、調整モデル決定部１３１は、所定の統計計算法、例えば最小二乗法を用いて、月ごと及び時間帯ごとの調整モデルを、ルックアップテーブル又は計算式の形式で割り出す。

図１０に、本実施形態で採用される調整モデルの一具体例が示されている。この調整モデルは、消費調整要請の要請値ｒを、その要請を受けた１つの平均的需要家当たりの消費調整値G（以下、単位調整値という）と、その需要家に与えられるインセンティブ値iとの関数H(G, i)として定義したルックアップテーブル又は計算式である。すなわち、１つの平均的需要家に、要請値rをもつ消費調整要求と、値iをもつインセンティブを与えたとき、その平均的需要家から得られると期待される消費調整値Gは

G＝G(r, i, e) …（３）
で定義される。この（３）式を変形して、要請値iを、消費調整値Gと、インセンティブ値iと、環境変数eの関数で表現すると、

i = H(G, i, e) …（３）
となる。この（３）式の環境変数eに、特定の環境変数e１（例えば、特定の月の平均的な気象条件と、１日のうちの特定の時間帯とのセット）を代入すると、その特定の環境条件（例えば、特定の月の特定の時間帯）に適用可能な次の（４）式

i = H(G, i, e1) …（４）
が得られる。図１０に示された調整モデルH(G, i)は、上記（４）式中のG(r, i, e１)に相当するものである。

図１０に示された調整モデルH(G,
i)は、次のように使用することができる。

すなわち、所望されるコミュニティ全体の総消費調整値をFとすると、その総消費調整値Fを、消費調整要請を与えたい需要家の数ｎで割れば、１需要家当たり平均的な消費調整値（単位調整値）Gが求まる。そして、その単位調整値Gと、それら需要家たちが受ける平均的なインセンティブ値iを、上記調整モデルH(G, i)に適用すれば、所望の総消費調整値Fを得るために必要な要請値ｒが算出されることになる。

再び図１を参照して、調整要請生成部１３３は、毎日、翌日のコミュニティ全体の実際の総調整値を、総調整値決定部１２９により決定された翌日の総調整値と等しくするために、そのコミュニティに配信すべき消費調整要請の要請値を決定し、その翌日の消費調整要請の宛先となるべき需要家をコミュニティ内から選定し、そして、その決定された翌日の要請値を示した要請予定データを、それら選定された宛先需要家の通信アドレスと関連付けて、調整要請データベース１１５に格納する。

図１１に、調整要請生成部１３３の動作フローが示されている。その動作において注目すべき点は、以下のとおりである。

調整要請生成部１３３は、毎日、コミュニティ内のすべての需要家ではなく、一部の需要家たちだけを、調整要請の宛先として選択する。宛先として選ばれなかった需要家は、消費調整要請を受けないから、それらの需要家たちの消費実績は、それらの需要家たちの本当の需要を表しているとみなしてよく、よって、総需要予測部１２５による総需要予測の基礎データとして使用されることになる。

また、調整要請生成部１３３は、毎日、調整要請データベース１１５内の過去の要請実績データを参照して、それぞれの需要家の過去に宛先として選ばれた回数又は頻度を把握し、その回数又は頻度に応じて、どの需要家を将来の要請の宛先として選択するかを判断する。これにより、調整要請の宛先が異なる需要家に分散させることができ、それにより、同じ需要家に要請が集中しすぎ、消費調整要請の効果が飽和状態になるという問題を低減することができる。

また、調整要請生成部１３３は、毎日、消費実績データベース１０３を参照して、それぞれの需要家の過去の消費実績値に応じて、換言すれば、消費実績値から推測されるインセンティブ値に応じて、どの需要家を将来の要請の宛先として選択するかを判断する。これにより、インセンティブ値の比較的に小さい需要家に優先的に要請を送れるようにすることができる。それにより、すでに限界まで消費を調整している需要家に要請が再び行くことで、消費調整要請の効果が飽和状態になるという問題を低減することができ、また、インセンティブのコストを抑制しつつ、消費調整要請の効果を得ることができる。

以下では、通信部１２１以外の機能部１２３〜１３３の動作について、より詳細に説明する。

図２には、総需要実績推定部１２３の動作フローが示されている。

総需要実績推定部１２３は、毎日、昨日のすべての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスＳ１を繰り返す。時間帯ごとのループプロセスＳ１では、コミュニティのすべての需要家について、需要家ごとのループプロセスＳ２が繰り返され、その後にステップＳ７〜Ｓ８のプロセスが行われる。

需要家ごとのループプロセスＳ２では、消費実績データベースタ１０５から、該当需要家の昨日の該当時間帯の消費実績値２０１が読まれる（Ｓ３）。その後、調整要請データベース１１５に記録されている、昨日の消費調整要請（これは、一昨日に送信されたもの）の宛先だった需要家たちの需要家ＩＤ２０２が参照されて、該当需要家が昨日の消費調整要請の宛先であったか否かが判断される（Ｓ４）。

上記判断の結果、該当需要家が宛先であった（つまり、昨日の消費調整要請を受信していた）ならば、読まれた消費実績値２０２が、総消費値（需要家ごとのループプロセスＳ２の開始時の初期値はゼロ）に加算される（Ｓ５）。他方、該当需要家が宛先でなかった（つまり、昨日の消費調整要請を受信していない）ならば、読まれた消費実績値２０２が、部分需要値（需要家ごとのループプロセスＳ２の開始時の初期値はゼロ）と、上述の総消費値の両方に加算される（Ｓ６）。

すべての需要家について、需要家ごとのループプロセスＳ２が実行され終わると、上記部分需要値は、昨日の要請の宛先でなかった需要家たち（コミュニティ内の一部の需要家たち）の該当時間帯における消費実績値（本当の需要値）の集計値を示し、また、上記の総消費値は、コミュニティ内のすべての需要家たちの消費実績値の集計値を示すことになる。

その後のステップＳ７では、上記宛先でなかった一部の需要家の数に対するコミュニティ全体のすべての需要家の数の倍率が、上記部分需要値に乗算される。それにより、上記部分需要値は、コミュニティ全体のすべての需要家の需要値の集計値とみなし得る値に拡張される。その拡張された値が、昨日の該当時間帯におけるコミュニティ全体の総需要実績値２０３として、総需要/調整実績データベース１０７に格納される。ここで、上述した「倍率」を決めるための「需要家の数」は、文字通りの単純な需要家のカウント値であってもいし、あるいは、各需要家が保有する電力消費機器の定格電力や数に応じて決まる各需要家の電力消費潜在能力に基づいた重荷付けを、上記需要家のカウント値に適用した値であってもよい。例えば、典型的な１つの家庭の需要家数を「１」とした場合、その家庭の約１０倍の電力消費潜在能力を有する１つの工場の需要家数を「１０」とすることができる。

さらに、ステップＳ８で、上記総消費値から上記総需要実績値２０２が差し引かれ、その差分値が、昨日の該当時間帯におけるコミュニティ全体の総調整実績値２０４として、
総需要/調整実績データベース１０７に格納される。

昨日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスＳ１が実行され終わると、総需要/調整実績データベース１０７には、昨日のすべての時間帯における総需要実績値２０２と総調整実績値２０４とが格納されたことになる。

図３に、総需要予測部１２５の動作フローが示されている。

総需要予測部１２５は、気象データベース１０３内の、気象予測データに示された翌日の気象条件２１１と、気象実績データに示された過去の多数日の気象条件２１２とを参照して、気象条件と季節において翌日と類似する過去の複数日を特定する（Ｓ１１）。その後、１日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスＳ１２が、繰り返される。時間帯ごとのループプロセスＳ１２では、ステップＳ１１で特定されたすべての類似日について、日ごとのループプロセスＳ１３が繰り返され、その後、ステップＳ１５が実行される。

日ごとのループプロセスＳ１３では、総需要/調整実績データベース１０７から、該当日の該当時間帯における総需要実績値２１３が読み出される（Ｓ１４）。

その後、ステップＳ１５で、総需要/調整実績データベース１０７から読み出された、上記すべての類似日の該当時間帯における総需要実績値２１３が集計される。そして、その集計値の平均値が計算され、その平均値が、翌日の該当時間帯におけるコミュニティ全体の総需要予測値２１４として、総需要予測データベース１０９に格納される。

１日のすべての時間帯について時間帯ごとのループプロセス（Ｓ１２）が終わると、は翌日の全ての時間帯に総需要予測値２１４が格納されたことになる。

図４に、総発電予測部１２７の動作フローが示されている。

総発電予測１２７は、コミュニティ内の全ての需要家について、需要家ごとのループプロセスＳ２１を繰り返す。需要家ごとのループプロセスＳ２１では、該当需要家が保有するすべて太陽光発電機器について、太陽光発電機器ごとのループプロセスＳ２２を繰り返す。太陽光発電機器ごとのループプロセスＳ２２では、コミュニティデータベース１０１から、該当太陽光発電機器の発電能力値２２１を読み出す（Ｓ２３）。これにより、コミュニティ内に存在するすべての太陽光発電機器の発電能力値２２１が読み出される。

ステップＳ２６で、コミュニティ内のすべての太陽光発電機器の発電能力値２２１が集計され、その集計値が総発電能力値として設定される。

その後、翌日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスＳ２７が繰り返される。時間帯ごとのループプロセスＳ２７では、気象データベース１０３から翌日の該当時間帯の日照時間２２２が読み出され（Ｓ２８）、そして、読み出された日照時間と上記の総発電能力値とに基づいて、(例えば、総発電能力値が単位日照時間当たりの総発電量を示しているならば、日照時間が総発電能力値に乗算されることにより)、翌日の該当時間帯の総発電値[Wh]が求められる。求まった総発電量[Wh]は、翌日の該当時間帯の総発電予測値２２３として、総発電予測データベース１１に格納される。

翌日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスＳ２７が終了すると、総発電予測データベース１１には、翌日のすべての時間帯における総発電予測値２２３が格納されたことになる。

図５に、総調整値決定部１２９の動作フローが示されている。

総調整値決定部１２９は、翌日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスＳ４１を繰り返す。時間帯ごとのループプロセスＳ４１では、以下のプロセスが行われる。

総発電予測データベース１１１から翌日の該当時間帯の総発電予測値[Wh]２３１が読み出され、総需要予測データベース１０９から翌日の該当時間帯の総需要予測値[Wh] ２３２が読み出される（Ｓ４２）。そして、その総需要予測値[Wh] ２３２からその総発電予測値[Wh]２３１が差し引かれ、その差分値が、翌日の該当時間帯の総需要バランス値として設定される（Ｓ４３）。

その後、その総需要バランス値が、該当時間帯にコミュニティへ供給可能な電力量の上限閾値及び下限閾値と比較される。本実施形態では、一例として、上限閾値及び下限閾値は、そのコミュニティのための配電系統の設備容量から予め決定された固定値とする。

上記比較の結果、その総需要バランス値が上限閾値より大きい場合は、上限閾値から総需要バランス値から差し引いたマイナスの差分値が、該当時間帯の消費削減用の総調整として設定される。上記比較の結果、その総需要バランス値が下限閾値より小さい場合は、下限閾値から総需要バランス値を差し引いたプラスの差分値が、該当時間帯の消費増加用の総調整値として設定される。上記比較の結果、その総需要バランス値が上限閾値以下で下限閾値以上であるならば、該当時間帯の総調整値はゼロと設定される。

翌日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスＳ４１が終了すると、翌日のすべての時間帯の総調整値が設定されたことになり、この総調整値は調整要請生成部１３３に入力される。

図６は、翌日のすべての時間帯の総需要バランス値と総調整値の例を示す。

図６に示された例では、総調整値は、時間帯Ｐ１でプラスの値をもち（消費増加用の調整値）、時間帯Ｐ５〜Ｐ７でマイナスの値をもち（消費削減用の調整値）、他の時間帯でゼロ（消費調整不用）である。

図７〜図８に、調整モデル決定部１３１の動作フローが示されている。

調整モデル決定部１３１は、１月から１２月までの十二の月について、月ごとのループプロセスＳ５１を繰り返す。月ごとのループプロセスＳ５１では、１日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスＳ５２が繰り返される。時間帯ごとのループプロセスＳ５２では、過去の１年または複数年における該当月のすべての日について、日ごとのループプロセスＳ５３が繰り返され、その後に、ステップＳ６５〜Ｓ６７のプロセスが行われる。

上記の日ごとのループプロセスＳ５３では、ステップＳ５５〜Ｓ５７のプロセスが行われ、その後に、該当日の消費調整要請の宛先であったすべての需要家について、需要家ごとのループプロセスＳ５８が繰り返され、その後に、ステップＳ６２〜Ｓ６３のプロセスが行われる。

上記の日ごとのループプロセスＳ５３では、ステップＳ５５で、総需要/調整実績データベース１０７から、該当日の該当時間帯の総調整実績値２４１が読み出される。また、ステップＳ５６で、調整要請データベース１１１から、該当日の消費調整要請が示す該当時間帯の要請値２４２が読み出される。さらに、ステップＳ５７で、調整要請データベース１１１に記録されている該当日の消費調整要請の宛先需要家の需要家ＩＤが読み出され、それらの需要家ＩＤから、その消費調整要請の宛先需要家が特定されるともに、それら宛先需要家の数がカウントされる。

その後、ステップＳ５７で特定されたすての宛先需要家について、宛先需要家ごとのループプロセスＳ５８が繰り返される。

宛先需要家ごとのループプロセスＳ５８では、ステップＳ５９で、消費実績データベース１０５から、該当日の該当時間帯における該当需要家の消費実績値２４４が読み出され、そして、ステップＳ６０で、その消費実績値２４４に対応するインセンティブ値が特定される。

図９には、本実施形態で一例として採用される、インセンティブ値が示されている。

図９に示される例では、時間帯当たりの消費実績値小さいほど電気料金単価が安くなるように、時間帯当たりの消費事績値に応じて電気料金単価が設定されている。このように設定された電気料金単価の安さ（割引額又は割引率）が、インセンティブ値に相当する。

再び図７〜図８を参照して、ステップＳ５７で特定されたすべての宛先需要家について、宛先需要家ごとのループプロセスＳ５８を繰り返すことで、該当日の要請の宛先だったすべての宛先需要家のインセンティブ値が得られる。ステップＳ６２で、それらのインセンティブ値の平均値が計算され、その平均値が、該当日の該当時間帯のインセンティブ値として設定される。また、ステップ」Ｓ６３で、ステップＳ５５で読まれた該当日の該当時間帯の総調整実績値を、ステップＳ５７で特定された該当日の宛先需要家の数で割り算することで、該当日の該当時間帯の１需要家当たりの調整実績値（単位調整実績値）を算出する。

該当月のすべての日について、日ごとのループプロセスＳ５３が繰り返されることで、該当時間について、該当月のすべての日の単位調整実績値(Ｇ)と要請値(r)とインセンティブ値(i)が得られる。ステップＳ６５では、それらの得られた値から、該当月の単位調整実績値(Ｇ)の平均値と要請値(r)の平均値とインセンティブ値(i)の平均値が計算される。

その後、ステップＳ６６で、ステップＳ６５で計算された単位調整実績値(Ｇ)の平均値と要請値(r)の平均値とインセンティブ値(i)の平均値のセットが、該当月における該当時間帯の座標サンプル２５１として、調整モデルデータベース２５１に格納される。ここで、座標サンプルとは、図１０に例示するような、単位調整実績値(Ｇ)の座標軸と、要請値(rの座標軸と、インセンティブ値(i)の座標軸とをもつ３次元座標系における座標サンプルという意味である。図１０では、各座標サンプルが黒円プロットとして示されている。

調整モデルデータベース２５１には、計算済みの該当月の該当時間帯の座標サンプルが多数格納されている。ステップＳ６７では、該当月の該当時間帯の多数の座標サンプルに基づいて、統計的計算方法、例えば最小二乗法で、該当月の該当時間帯の調整モデル２５２が算出される。調整モデル２５２は、本実施形態では、図１０に例示されるような、環境変数eを該当月の該当時間帯の固有値e1に固定した条件下で、要請値ｒを、単位調整値Gとインセンティブ値iの関数H(G, i, e１) として定義した、ルックアップテーブル又は計算式である。算出された該当月の該当時間帯の調整モデル２５２は、調整モデルデータベース２５２に格納される。

１日のすべての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスＳ５２が終わると、該当月のすべての時間帯の調整モデル２５２が、調整モデルデータベース２５２に格納されたことになる。そして、１月から１２月までのすべての月について、月ごとのループプロセスＳ５１が終わると、１月から１２月までのすべての月について、すべての時間帯の調整モデル２５２が、調整モデルデータベース２５２に格納されたことになる。

図１１に、調整要請生成部１３３の動作フローが示されている。

調整要請生成部１３３は、翌日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスＳ７１を繰り返し、その後に、ステップＳ７５〜Ｓ７７のプロセスを実行する。

時間帯ごとのループプロセスＳ７１では、総調整値決定部１２９から、該当時間帯の総調整値が入力され（Ｓ７２）、調整モデルデータベース１１３から、翌日が属する月の該当時間帯の調整モデル２６１が読み込まれる（Ｓ７３）。そして、ステップ７４で、所定のインセンティブ値と、所定の宛先需要家数（コミュニティ内の総需要家数より少ない）と、ステップＳ７２で入力された総調整値とのセットが、ステップＳ７３で読みこまれた調整モデル２６１に適用される。その結果として、ステップＳ７２で入力された総調整値を実現するための要請値が算出され、その算出された要請値が、翌日の該当時間帯の要請値として設定される。

１日のすべての時間帯についての時間帯ごとのループプロセスＳ７１が終わると、翌日のすべての時間帯の要請値が設定されたことになる。

その後、ステップＳ７５で、設定された翌日のすべての時間帯の要請値が統合されて、翌日の要請予定データ２６２が作られ、それが調整要請データベース１１５に格納される。

その後、ステップＳ７６で、調整要請データベース１１５内の過去の要請実績データ（過去の多数の日にそれぞれ配信された消費調整要請の要請値を示すデータ）２６３が参照される。それに加えて(又は、その代わりに)、消費実績データベース２６４から、コミュニティ内の多数の需要家の過去の消費実績値が参照される。そして、参照された情報に基づいて、翌日の消費調整要請の宛先となるべき所定数（例えば、ステップＳ７４で用いられた宛先需要家数と同じ数であり、コミュニティの総需要化数より少ない）の需要家が選定される。ここでは、例えば、過去の要請実績データに基づいて、過去に要請の宛先となった回数又は頻度が所定閾値以上の需要家は、選定対象から外される。それに加えて(又は、その代わりに)、例えば、それぞれの需要家の過去の消費実績値（または、それに対応するインセンティブ値）に基づいて、過去の消費実績値が所定閾値より小さい（または、対応するインセンティブ値が所定閾値より大きい）需要家は、選定対象から外される。その結果として、同じ需要家に集中し過ぎたり、あるいは、インセンティブ値の比較的に大きい需要家に集中し過ぎたりすることなしに、所定数の需要家が翌日の要請の宛先として選定される。選定された宛先の需要家の通信アドレスが、翌日の要請予定データ２６２に関連付けられて、調整要請データベース１１５に格納される。

上述したステップ７６で、宛先需要家を選択するための方法の変形例として、次のような方法を採用することもできる。この方法は、コミュニティへの給電電圧をコミュニティ全域において規定電圧に安定させることを目的としたものである。すなわち、予め判明しているコミュニティ内のそれぞれの需要家の配電網上の配置（例えば、その配電網を構成する多数の配電線路の配置、それぞれ配電線路に沿ったそれぞれの需要家の変電所からの距離など）が、予めコミュニティデータベース１０１に記録されている。ステップ７６では、コミュニティデータベース１０１が参照されることで、それぞれの需要家の配電網上の配置が把握される。また、消費実績データベース１０５が参照されることで、それぞれの需要家の過去（特に、明日に環境条件が類似した過去日）の消費実績が把握される。さらには、コミュニティデータベース１０１に記録されているそれぞれの需要家の発電設備の情報と、気象データベース１０３に記録されている明日の気象予測データとに基づいて、明日のぞれぞれの需要家の発電値も把握されてよい。そして、把握されたそれぞれの需要家の配電網上の配置及び過去の消費実績に基づいて、過去（例えば、明日と類似した過去日の）の配電網上の給電電圧の分布が推測でき、これは明日の配電網上の給電電圧の分布の予測として使うことができる。更には、過去の配電網上の給電電圧の分布に、明日の発電値も加味して、明日の配電網上の給電電圧の分布を予測してもよい。この電圧分布の予測に基づいて、その予測された電圧分布を規定電圧に均等にするために、配電網上のどの位置に存在するどの需要家に対して、電力消費調整を要請すべきかが決定される。この決定に従って、宛先需要家を決定することができる。

このようにして宛先需要家が決定された後、調整要請データベース１１５に格納された要請予定データとそれに関連付けられた宛先需要家の通信アドレスに従って、通信部１２１が、その日のうちに、翌日の消費調整要請を作成して、その消費調整要請をそれら宛先需要家の通信アドレスに送信する。

ところで、消費調整サーバ１００のサービスが開始した当初しばらくの間、上述した需要予測又は調整モデル決定などのための統計処理を行うには過去の消費実績データが少なすぎて、信頼できる需要予測や調整モデル決定ができないであろう。そこで、消費調整サーバ１００は、そのサービスが開始した当初、統計処理を行うに適した所定量の消費実績データが蓄積されるまでは、需要予測を省略した別の方法で、消費調整を行うことができる。その別の方法として、直近過去（例えば昨日）のコミュニティの総消費実績を評価して、その評価結果に基づいた変更を、直近過去（例えば昨日）のコミュニティの消費調整要請の要請値、宛先数又はインセンティブ値に加えることで、直近将来(例えば翌日)のコミュニティの消費調整要請の要請値、宛先数又はインセンティブ値を生成する、という方法を採用することができる。

図１２には、上記別の方法による消費調整を行うための調整要請生成部１３３の動作フローが示されている。

調整要請生成部１３３は、そのサービス開始日からの稼働日数が所定数以上か（又は、消費実績データベース１０３に蓄積された過去の消費実績データが所定量以上か）を判断し（Ｓ８１）、その結果がＹｅｓなら、上述の図１１に示されたプロセスを行う（Ｓ８２）。しかし、その結果がＮｏならば、ステップＳ８３で、消費実績データベース１０３から直近過去（例えば昨日）のコミュニティの全ての需要者の消費実績データ２７１を読み出し、それに基づいてコミュニティ全体の時間帯ごとの総消費実績を計算する。そして、その時間帯ごとの総消費実績が過大だったか、過少だったか、適当だったかを評価する（Ｓ８４）。この評価は、例えば、時間帯ごとの総消費実績が、所定の上限閾値と下限閾値の間の範囲から逸脱したか否かで判断できる。

その結果、適当であったならば、変更分としてゼロを設定する（Ｓ８５）。過大だったならば、その過大程度に応じた変更分を、過少だったならばその過少程度の応じた変更分設定する（Ｓ８６）。

その後、調整要請データベース１１５から、直近過去（昨日）の要請実績データ２７２を読み出し、それに基づいて、消費調整要請の要請値、宛先数又はインセンティ値を把握し、その値に上記に変更分を加える。その加えた結果として得られた消費調整要請の要請値、宛先数及びインセンティブ値を、直近将来(例えば翌日)消費調整要請の要請値、宛先数及びインセンティブ値として採用する（Ｓ８７）。

そして、ステップＳ８８で、上記採用された直近将来(例えば翌日)の消費調整要請の要請値、宛先数及びインセンティブ値に基づいて、直近将来(例えば翌日)の要請予定データ２７３と宛先アドレスを作成して、調整要請データベース２７２に格納する。

以上説明した本発明の一実施形態は、本発明の説明のために例示であり、本発明の要旨をそれのみに限定する趣旨ではない。本発明は、上記の一実施形態以外の形態でも実施可能である。

上述した実施形態では、消費調整サーバ１００は、コミュニティ内に必ず、消費調整要請を受信しない需要家たちを確保し、それらの需要家たちの消費実績に基づいて、コミュニティの将来の需要を予測する。しかし、これとは異なる変形例として、消費調整サーバ１００が、コミュニティに消費調整要請を全く送らない時期（日、時間帯）を間欠的に確保し、それらの時期のコミュニティの消費実績に基づいて、コミュニティの将来の需要を予測するようにしてもよい。例えば、毎月、消費調整要請を全く送らない日を１日か２日確保するとか、あるいは、毎日、他の日とは異なる１つか２つの時間帯に、消費調整要請の要請値をゼロにするというようなことができる。

上述した実施形態では、消費調整サーバ１００は、コミュニティ内の需要家たちの中から、過去に消費調整要請を受けた回数又は頻度が比較的に少ない需要家、又は比較的に小さいインセンティブを受けている需要家を、優先的に、消費調整要請の宛先として選定する。しかし、これとは異なる変形例として、消費調整サーバ１００が、コミュニティに消費調整要請を全く送らない時期（日、時間帯）を間欠的に確保し（つまり、消費調整を行う第１の時期と行わない第２の時期とを決定し）、過去の消費調整を行わなかった第２の時期におけるコミュニティの消費実績に基づいて、将来の消費調整を行う第１の時期におけるコミュニティの需要を予測するようにしてもよい。例えば、毎月、消費調整要請を全く送らない日を１日か２日確保するとか、あるいは、毎日、他の日とは異なる１つか２つの時間帯に、消費調整要請の要請値をゼロにするというようなことができる。

１００ 消費調整サーバ
１２３ 総需要実績計算部
１２５ 総需要予測部
１２７ 総発電予測部
１２９ 総調整値決定部
１３１ 調整モデル決定部
１３３ 調整要請生成部
１４３ 需要家EMS

Claims (14)

1. 多数の需要家を有するコミュニティのエネルギー消費を管理するためのシステムにおいて、
   コンピュータプログラムを格納する記憶装置、及び、前記コンピュータプログラムを実行するマイクロプロセッサを有する少なくとも一つのコンピュータを備え、
   前記コンピュータプログラムが、以下の処理A)、B)、C)及びD)：
   A) 将来の特定時期における前記コミュニティのエネルギー需要を予測する、
   B) 前記将来の特定時期におけるエネルギー需要の予測に基づき、前記将来の特定時期のための消費調整要請を生成する、
   C) 前記コミュニティ内の一部の１以上の需要家を、前記将来の特定時期のための宛先需要家として選択する、
   D) 前記将来の特定時期のための前記エネルギー消費調整要請を、前記将来の特定時期のための前記宛先需要家へ送信する、
   を行うための命令を有し、
   前記処理A)を行なうための命令が、以下の処理AA)、AB)及びAC)：
   AA）過去の前記処理C)で選択された過去の特定時期のための宛先需要家以外の、前記コミュニティ内の一部の１以上の需要家を、前記過去の特定時期のための非宛先需要家として特定する、
   AB) 前記過去の特定時期のための非宛先需要家の、前記過去の特定時期におけるエネルギー消費実績を把握する、
   AC) 前記非宛先需要家の前記把握されたエネルギー消費実績に基づき、前記コミュニティの前記将来の特定時期における前記エネルギー需要を予測する、
   を行うための命令を含む、システム。
2. 請求項１記載のシステムにおいて、
   前記処理C)を行うための命令が、以下の処理CA)及びCB)：
   CA) コミュニティ内のそれぞれの需要家が過去に宛先需要家として選択された回数又は頻度を把握する、
   CB) 前記それぞれの需要家の前記把握された回数又は頻度に基づいて、前記コミュニティ内から、前記将来の特定時期のための宛先需要家を選択する、
   を行うための命令を含む、システム。
3. 請求項１記載のシステムにおいて、
   前記処理C)を行うための命令が、以下の処理CC)及びCD)：
   CC) コミュニティ内のそれぞれの需要家の過去のエネルギー消費実績を把握する、
   CD) 前記それぞれの需要家の前記把握された過去のエネルギー消費実績に基づいて、前記コミュニティ内から、前記将来の特定時期のための宛先需要家を選択する、
   を行うための命令を含む、システム。
4. 請求項１記載のシステムにおいて、
   前記処理C)を行うための命令が、以下の処理CE)及びCF)：
   CE) コミュニティ内のそれぞれの需要家に与えられた過去のインセンティブ値を把握する、
   CF) 前記それぞれの需要家の前記把握された過去のインセンティブ値に基づいて、前記コミュニティ内から、前記将来の特定時期のための宛先需要家を選択する、
   を行うための命令を含む、システム。
5. 請求項１記載のシステムにおいて、
   前記処理C)を行うための命令が、以下の処理CG)及びCH)：
   CG) コミュニティ内のぞれぞれの需要家の配電網上の配置を把握する、
   CI) 前記それぞれの需要家の前記把握された配電網上の配置に基づいて、前記コミュニティの給電電圧を規定電圧で均一にするように、前記コミュニティ内から、前記将来の特定時期のための宛先需要家を選択する、
   を行うための命令を含む、システム。
6. 請求項１〜５のいずれか一項記載のシステムにおいて、
   前記処理AC)を行うための命令が、以下の処理ACA）、ACB)及びACC)：
   ACA) 前記非宛先需要家の数に対する前記コミュニティの需要家総数の倍率を把握する、
   ACB) 前記倍率を用いて、前記非宛先需要家の前記過去の特定時期における前記エネルギー消費実績を拡張する、
   ACC) 前記非宛先需要家の前記過去の特定時期における前記エネルギー消費実績の拡張された値に基づき、前記コミュニティの前記将来の特定時期における前記エネルギー需要を予測する、
   を行うための命令を含む、システム。
7. 請求項１〜５のいずれか一項記載のシステムにおいて、
   前記処理B)を行うための命令が、以下の処理BA)、BB)、BC)及びBE)：
   BA) 前記コミュニティの前記将来の特定時期におけるエネルギー需要の予測に基づき、前記コミュニティの前記将来の特定時期におけるエネルギー消費の調整値を決定する、
   BB) 過去の前記処理C)により選択された過去の所定時期のための宛先需要家の、前記過去の所定時期におけるエネルギー消費実績を把握する、
   BC) 過去の処理B)により生成された前記過去の所定時期のための消費調整要請の要請値を把握する、
   BD) 前記処理BB)により把握された前記エネルギー消費実績と、前記処理BC)で把握された前記要請値とに基づき、エネルギー消費実績と要請値との関係を把握する、
   BE) 前記処理BD)により把握された前記関係に、前記処理BA)により決定された前記調整値を適用することで、前記将来の特定時期のための消費調整要請の要請値を決定する、
   を行うための命令を含む、システム。
8. 請求項１〜５のいずれか一項記載のシステムにおいて、
   前記コンピュータプログラムが、さらに、以下の処理E)、F)及びG)：
   E) 前記コミュニティの過去の所定時期におけるエネルギー消費実績を把握する、
   F) 前記処理F)により把握された前記コミュニティの前記過去の所定時期における前記エネルギー消費実績に基づいて、過去に送信された前記過去の所定時期のための消費調整要請を変更することで、前記将来の特定時期のための消費調整要請を生成する、
   G) 前記処理A)とB)のセットと、前記処理E)とF)のセットのいずれか一方を選択する、
   を行うための命令を有する、システム。
9. 請求項８記載のシステムにおいて、
   前記処理G)を行うためお命令が、以下の処理GA)及びGB)：
   GA) 前記システムの稼働開始後の所定の初期期間には、前記処理E)とF)のセットを選択する、
   GB) 前記初期期間後には、前記処理A)とB)のセットを選択する、
   を行うための命令を含む、システム。
10. 多数の需要家を有するコミュニティのエネルギー消費を管理するためのシステムにおいて、
    コンピュータプログラムを格納する記憶装置、及び、前記コンピュータプログラムを実行するマイクロプロセッサを有する少なくとも一つのコンピュータを備え、
    前記コンピュータプログラムが、以下の処理A)、B)、C)及びD)：
    A) エネルギー消費の調整が実行されるべき第１の時期と、エネルギー消費の調整が休止されるべき第２の時期を決定する、
    B) 将来の第１の時期における前記コミュニティのエネルギー需要を予測する、
    C) 前記将来の第１の時期におけるエネルギー需要の予測に基づき、前記将来の第１の時期のための消費調整要請を生成する、
    D) 前記将来の第１の時期のための前記エネルギー消費調整要請を、前記コミュニティ内の１以上の需要家へ送信する、
    を行うための命令を有し、
    前記処理B)を行なうための命令が、以下の処理BA)、BB)及びBC)：
    BA) 過去の第２の時期における前記コミュニティのエネルギー消費実績を把握する、
    BB) 前記処理BA)により把握された前記過去の第２の時期におけるエネルギー消費実績に基づき、前記コミュニティの前記将来の第１の時期における前記エネルギー需要を予測する、
    を行うための命令を含む、システム。
11. 多数の需要家を有するコミュニティのエネルギー消費を管理するための、少なくとも一つのコンピュータによって行われる方法において、
    コンピュータが行う以下のステップA)、B)、C)及びD)：
    A) 将来の特定時期における前記コミュニティのエネルギー需要を予測する、
    B) 前記将来の特定時期におけるエネルギー需要の予測に基づき、前記将来の特定時期のための消費調整要請を生成する、
    C) 前記コミュニティ内の一部の１以上の需要家を、前記将来の特定時期のための宛先需要家として選択する、
    D) 前記将来の特定時期のための前記エネルギー消費調整要請を、前記将来の特定時期のための前記宛先需要家へ送信する、
    を有し、
    前記ステップA)は、以下のステップAA)、AB)及びAC)：
    AA）過去の前記処理C)で選択された過去の特定時期のための宛先需要家以外の、前記コミュニティ内の一部の１以上の需要家を、前記過去の特定時期のための非宛先需要家として特定する、
    AB) 前記過去の特定時期のための非宛先需要家の、前記過去の特定時期におけるエネルギー消費実績を把握する、
    AC) 前記非宛先需要家の前記把握されたエネルギー消費実績に基づき、前記コミュニティの前記将来の特定時期における前記エネルギー需要を予測する、
    を含む、方法。
12. 多数の需要家を有するコミュニティのエネルギー消費を管理するための、少なくとも一つのコンピュータによって行われる方法において、
    コンピュータが行う以下のステップA)、B)、C)及びD)：
    A) エネルギー消費の調整が実行されるべき第１の時期と、エネルギー消費の調整が休止されるべき第２の時期を決定する、
    B) 将来の第１の時期における前記コミュニティのエネルギー需要を予測する、
    C) 前記将来の第１の時期におけるエネルギー需要の予測に基づき、前記将来の第１の時期のための消費調整要請を生成する、
    D) 前記将来の第１の時期のための前記エネルギー消費調整要請を、前記コミュニティ内の１以上の需要家へ送信する、
    を有し、
    前記ステップB)は、以下のステップBA)、BB)及びBC)：
    BA) 過去の第２の時期における前記コミュニティのエネルギー消費実績を把握する、
    BB) 前記処理BA)により把握された前記過去の第２の時期におけるエネルギー消費実績に基づき、前記コミュニティの前記将来の第１の時期における前記エネルギー需要を予測する、
    を含む、方法。
13. 多数の需要家を有するコミュニティのエネルギー消費を管理するための方法をコンピュータに行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、以下のステップA)、B)、C)及びD)：
    A) 将来の特定時期における前記コミュニティのエネルギー需要を予測する、
    B) 前記将来の特定時期におけるエネルギー需要の予測に基づき、前記将来の特定時期のための消費調整要請を生成する、
    C) 前記コミュニティ内の一部の１以上の需要家を、前記将来の特定時期のための宛先需要家として選択する、
    D) 前記将来の特定時期のための前記エネルギー消費調整要請を、前記将来の特定時期のための前記宛先需要家へ送信する、
    を行うための命令を有し、
    前記ステップA)を行なうための命令が、以下のステップAA)、AB)及びAC)：
    AA）過去の前記処理C)で選択された過去の特定時期のための宛先需要家以外の、前記コミュニティ内の一部の１以上の需要家を、前記過去の特定時期のための非宛先需要家として特定する、
    AB) 前記過去の特定時期のための非宛先需要家の、前記過去の特定時期におけるエネルギー消費実績を把握する、
    AC) 前記非宛先需要家の前記把握されたエネルギー消費実績に基づき、前記コミュニティの前記将来の特定時期における前記エネルギー需要を予測する、
    を行うための命令を含む、コンピュータプログラム。
14. 多数の需要家を有するコミュニティのエネルギー消費を管理するための方法をコンピュータに行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、以下のステップA)、B)、C)及びD)：
    A) エネルギー消費の調整が実行されるべき第１の時期と、エネルギー消費の調整が休止されるべき第２の時期を決定する、
    B) 将来の第１の時期における前記コミュニティのエネルギー需要を予測する、
    C) 前記将来の第１の時期におけるエネルギー需要の予測に基づき、前記将来の第１の時期のための消費調整要請を生成する、
    D) 前記将来の第１の時期のための前記エネルギー消費調整要請を、前記コミュニティ内の１以上の需要家へ送信する、
    を行うための命令を有し、
    前記ステップB)を行なうための命令が、以下のステップBA)、BB)及びBC)：
    BA) 過去の第２の時期における前記コミュニティのエネルギー消費実績を把握する、
    BB) 前記処理BA)により把握された前記過去の第２の時期におけるエネルギー消費実績に基づき、前記コミュニティの前記将来の第１の時期における前記エネルギー需要を予測する、
    を行うための命令を含む、コンピュータプログラム。
    

Images