JP5959783B1 - 電力管理装置 - Google Patents
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Abstract
Description
一方、このような創エネルギー機器、蓄エネルギー機器は、導入費用が高い。このため、導入した創エネルギー機器、蓄エネルギー機器および負荷機器を効率よく運用し、電力料金をより安くする電力管理装置(HEMS:home energy management system、以下、HEMSと称す)の開発が進められている。
具体的には、天気予報からPVの発電電力を予測し、予測結果に基づいてPVの余剰電力を算出する。この算出された余剰電力を蓄電池とヒートポンプに配分する際、システム評価関数によりエネルギー供給システムの振る舞いを管理し、コスト関数で運転コストを管理する。そして、運転コストが最小になるようにエネルギー供給システムの振る舞い(運転計画策定)を決定する制御方式が開示されている。
具体的な例として、特許文献2では、蓄電量の価値の一例として夏季においては最高気温が高い方が電力負荷の増加が予想されるため、高い価値を持つことが開示されている。
しかしながら、蓄エネルギー機器は、外気温によって効率や特性が変わる。また、ヒートポンプを採用している蓄エネルギー機器は、外気温度に加え、効率よく運転するための動作ポイントが異なる。
従って、従来の電力管理装置にて蓄エネルギー機器(例えば、蓄電機器として蓄電池、蓄熱機器としてエコキュート(登録商標、以下、ECと称す)を使用する場合)の制御パラメータ(運転計画)を作成する際、蓄電機器および蓄熱機器の特性を考慮していないため、例えば、蓄電池としてリチュウムイオンバッテリを使用する場合、高温、あるいは低温で充放電を行うと、蓄電池の劣化が進み、蓄電池の寿命に多大な影響を与えるといった問題点があった。なお、エコキュート(EcoCute)は、冷媒として二酸化炭素を使用し、空気の熱で湯を沸かすことができる自然冷媒CO2ヒートポンプ給湯機を表す商品名である。
具体的には、リチュウムイオンバッテリ等の蓄電池は、化学変化で電気エネルギーを蓄えるために、一般的に外気温度(正確にはセル温度)が0℃以下で充電を行うと、蓄電池の劣化が不必要に進んでしまう。同様に、セル温度が高くなると、蓄電池の劣化が進むため、充放電電流が制限され、40℃を越えると充放電が殆ど行えなくなる。また、蓄電池は、蓄電池の劣化を抑えるために、充電電力量が高くなると温度によらず充電電流に制限がかかる。一般的に、蓄電池においては、蓄電電力量が少ない範囲では定電流で充電が行われ、所定の充電量(蓄電池電圧)を超えると、定電流充電から定電圧での充電モードに移行する。
このように従来の電力管理装置は、蓄電池の特性を考慮していないため、例えば、夏の昼前後のPVの発電量がピークの時間帯の余剰電力を蓄電池に充電する運転計画を立てたとしても、外気温が35℃近くあると、余剰電力を蓄電池に殆ど充電することができないことがある。また、ECを制御する場合、外気温に対するエネルギー変換効率や動作ポイントを考慮せず運転計画を立てると、必要とする蓄熱量を確保するための消費電力の予測に誤差が生じるため、例えば予測結果に誤差が生じ、不必要な売電や買電が発生するという問題点があった。また、上述したように蓄電池は、温度によっては充放電が殆ど行えない場合がある。
しかし、特許文献1の場合と同様に、蓄エネルギー機器の特性を考慮せず運転計画を策定しているため、冬季の寒い時期の深夜電力を用いて蓄電池を充電し、昼間の温かい時間帯にPVの余剰電力と深夜に充電した安い深夜電力を用いてECを駆動し、湯を沸かす場合、蓄電池は、例えば0℃以下の気温では、想定していた充電電流(例えば、深夜電力でフル充電を計画していた場合)を確保することができずに、予定の半分も充電できない場合がある。このような場合、想定していた充電電力が確保できないため、昼間の高い電力料金で買電し、湯を沸かすことになるといった問題点があった。また、ECで湯を沸かす場合も、エネルギー変換効率を考慮していないため、必要以上に電力を使用してしまうといった問題点もあった。
しかしながら、このような従来の電力管理装置においては、外気温に対するエネルギー変換効率や、動作ポイントを考慮せず運転計画を立てているため、湯を使用する際に必要とする熱量が確保されていない、あるいは必要以上に加熱をしてしまうといった問題点があった。
以下、この発明を実施の形態である図を参照して説明する。
なお、各図中、同一符号は、同一あるいは相当部分を示すものとする。
図1は、本発明の実施の形態1に係る電力管理装置を含み、この電力管理装置により管理される創エネルギー機器、蓄電機器、蓄熱機器、負荷および商用系統から構成される家庭内の電力管理システム全体の構成を示す概要図である。
図において、太陽光パネル1は、太陽光パワーコンディショナ2(以下、太陽光PCNと称す)に接続され、太陽光パネル1から出力される直流電力が太陽光PCN2によって交流電力に変換される。ここでは、創エネルギー機器の一例として太陽光パネル1および太陽光PCN2で構成された太陽光発電装置を用いた場合について説明するが、創エネルギー機器は、太陽光発電装置に限るものではなく、例えば風力発電装置などでも良い。
また、蓄電池3は、蓄電池パワーコンディショナ4(以下、蓄電池PCNと称す)に接続され、蓄電池3の充放電電流が蓄電池PCN4によって制御される。ここでは、蓄電機器の一例としてリチュウムイオンバッテリを使用した蓄電池3と蓄電池PCN4で構成された蓄電装置を用いた場合について説明するが、蓄電機器は、蓄電池(リチュウムイオンバッテリ)に限るものではなく、例えば電気自動車のバッテリを蓄電池として利用する場合、あるいは鉛蓄電池を用いる場合でも良い。
さらに、蓄熱機器としては、EC5に限るものではなく、例えば、発電時に発生する熱を利用して湯を沸かす燃料電池等でも良い。また、燃料電池であれば、創エネルギー機器として利用することもできる。
また、各宅内負荷機器は、1台に限るものではなく、複数台(例えばACN21が3台等)でも良い。同様に、創エネルギー機器、蓄電機器、蓄熱機器も1台に限るものではなく、例えば蓄電機器は、蓄電池と電気自動車の組み合わせ、創エネルギー機器は、PV、風力、燃料電池の組み合わせ、蓄熱機器は、ECと燃料電池の余熱を利用するシステムでも良い。なお、電力管理装置100は、公衆回線網30を介してクラウドサーバー(登録商標)31に接続されている。
図において、電力管理装置100は、各種装置を制御し、かつデータを処理するCPU110(Central Processing Unit:中央処理装置)と、プログラムを記憶するROM111(Read Only Memory)と、プログラムを実行する際にデータを一次記憶し、プログラムを実行する際の作業領域として使用するRAM112(Random Access Memory)とを有し、Echonet Lite通信I/F(物理層はEthernet)113を介して太陽光PCN2、蓄電池PCN4、EC5、分電盤14、スマートメータ15、ACN21、冷蔵庫22、照明23、IHクッキングヒータ24などと接続される。ここでは、通信プロトコルの1例としてEchonet Liteを使用する場合について説明するが、これに限るものではなく、例えば独自に決めた通信プロトコル、あるいは他の規格を使用したプロトコルでも良い。
また、電力管理装置100は、公衆回線網30に接続するEthernet通信I/F(Interface)114を有している。ここでは、物理層としてイーサネットを使用する場合について説明するが、無線LAN(Local Area Network)や光通信I/F(Interface)を用いても良い。また、電力管理装置100を公衆回線網30に直接接続する場合について説明するが、これに限るものではなく、ホームゲートウェイなどを介して公衆回線網30に接続しても同様に実施することができる。
また、電力管理装置100は、負荷機器の動作を制御する負荷機器制御部120、家族のスケジュールを管理する家族スケジュール管理部121、デマンドレスポンス(Demand Response、以下、DRと称す)を受信した際に、使用電力の削減量や電力使用量を削減する機器の優先順位などを決定するDR対応部122を有し、各装置の信号をCPUバス123を介して相互に送受信するように構成されている。
図において、運転計画作成部118は、時刻管理部117から入力される日付、曜日、時刻データに加え、Ethenet通信I/F114を介して入手した現在の天気情報、および図示していない温度計により計測した現在の気温情報に基づいて電力計測部116から入力される情報によりEC5を含む負荷機器の消費電力を学習する負荷消費電力学習管理部200と、時刻管理部117から入力される日付、時刻データ、およびEthenet通信I/F114を介して入手した現在の天気に基づき、電力計測部116から入力される太陽光パネル1の発電量を学習するPV発電電力学習管理部201と、Ethenet通信I/F部114を介して入手した天気予報情報、気温情報(最高気温、最低気温)、家族スケジュール管理部121から入力される家族スケジュール、および負荷消費電力学習管理部200内のデータベースを基に負荷の消費電力を予測する負荷消費電力予測管理部202とを有している。ここで、負荷消費電力予測管理部202は、EC5の消費電力を除く負荷機器の消費電力の合計について予測するものとするが、負荷消費電力予測管理部202は、各負荷の消費電力量を個別に予測するように構成しても良い。
また、図10は、各天気における最高気温、最低気温情報を用いた外気温を予測する際に使用する負荷消費電力学習管理部200内のデータベースに格納された各時刻の気温情報をグラフ化したデータを示す図、図11は、天気予報に基づき予測した日射量予測情報に対して、実測したPV発電電力量から算出した日射量情報を基に予測結果に補正をかける際の動作を説明するための図、図12は、天気予報(最高気温、最低気温情報)に基づき推定した気温予測情報に対して、実測した気温情報に基づいて補正をかける際の動作を説明するための図、図13は、負荷消費電力予測フローを示す図、図14は、負荷消費電力予測情報に対して、実測した負荷使用電力情報に基づいて補正をかける際の動作を説明するための図である。
図19Aは、当日の天気予報情報、気温情報、PV発電電力量、負荷使用電力量等の情報を用いて運転計画に補正を与える当日運転計画策定に関するサブフローを示す図、図19Bは、図19Aにおいて分岐したサブフローを示す図である。
まず、宅内に設けられた各種機器は、通信ネットワーク12を介して電力管理装置100と接続されており、各負荷機器、蓄エネルギー機器、創エネルギー機器の電力量は、分電盤14内に設置された電力計測回路で計測され、この計測結果が電力管理装置100に通知される。
電力管理装置100の起動が完了すると、CPU110は、機器管理部119に対して接続されている機器の認証を実施するよう指示を出す。ここでは、Echonet Lite規格を使用するものとし、各機器との接続認証などの詳細な説明は省略する。各機器との接続認証が完了すると、CPU110は、機器管理部119に対して接続されている各機器の動作状況を確認するようEchonet Lite通信I/F部113に対して指示を出す。指示を受けたEchonet Lite通信I/F部113は、機器管理部119により指示された機器に対して動作状況を通知するようEchonet Lite規格で定義されたコマンドを通信ネットワーク12に送信する。Echonet Lite通信I/F部113から各機器に対して送付された上記コマンドを受信すると、各機器は、現在の動作状態をEchonet Lite規格で定義されたコマンドに基づきEchonet Lite通信I/F部113に通信ネットワーク12を介して送信する。各機器の動作状態を受信すると、Echonet Lite通信I/F部113は、機器管理部119にその内容を通知する。認証された機器全ての動作状態の取得を終了すると、機器管理部119はその旨をCPU110に通知する。
ここでは、天気予報情報として“晴れ”、“曇り”、“雨”または“雪”を使用するものとし、気温予測情報としては、最高気温情報と最低気温情報を使用するものとする。なお、天気情報は、上記4種類に限るものではなく、上記4種類以外に、“晴れ時々曇り”、“曇りのち晴れ”、“晴れのち雨”など更に細かい分類であっても良い。また、気温予測情報として、最高気温および最低気温情報を使用する場合について説明するが、これに限るものではなく、例えば1日の気温予測データが通知されるように構成すれば、そのデータを使用しても良い。CPU110は、天気予報情報を入手すると、運転計画作成部118に対して運転計画を作成するよう指示を出す。
図4(A)は、蓄電池3の特性を説明するための図で、横軸に充電電力割合(以下、SoCと称す)、縦軸に充電電流を示している。図4(B)は、同様に、横軸に充電時間、縦軸にSoCを示し、図4(C)は、横軸にSoC、縦軸に蓄電池3より出力される電圧を示している。
一般的に、蓄電池3は、過充電(蓄電池電圧が所定値を超えて充電)、過放電(蓄電池電圧が所定値以下になるまで放電)を行うと、蓄電池3の劣化が必要以上に進み、最悪壊れることがある。
図5(B)は、各セル温度に対する最大充電電流とSoC(蓄電池電圧)との関係を示すもので、図に示すように、蓄電池セル温度が室温(例えば20℃〜25℃)の場合は、蓄電池3は定格通りに充電が可能となる。なお、SoCが0.8以上になると、最大充電電流が絞られている理由は、上述した蓄電池3の充電制御が定電流制御から定電圧制御に切り替わることに起因している。室温からセル温度が上昇すると、最大充電電流は、徐々に小さくなり、また、SoC(充電終止電圧)も低くなる。そして、蓄電池セル温度が45℃を超えると、充電動作を禁止する。電池セル温度が室温から低くなると、図に示すように最大充電電流は、徐々に小さくなり、また、SoC(充電終止電圧)も低くなる。そして、蓄電池セル温度が0℃以下になると、充電動作を禁止する。
また、ヒートポンプサイクルを利用して湯を沸き上げるEC5は、図6(B)に示すように、外気温、負荷(湯量)等によって、最高効率で運転できる動作点(負荷率)も異なる。従って、この実施の形態1においては、各時刻における消費電力、沸き上げ完了時刻、蓄熱量等の予測値を、外気温と図6に示すEC5の特性により求めることによって予測誤差を最小限に抑えることができる。同様に、電気料金を予測する場合も、外気温と図6に示す特性に基づき各時刻の消費電力量を求め電気料金を算出することによって、電気料金の予測誤差を最小限に抑えることができる。なお、EC5の特性は、図6に示すものに限るものではなく、使用するEC5の持つ特性に合わせた特性テーブルデータ使用すればよい。
図において、運転計画作成部118は、CPU110から運転計画作成の指示を受け取ると、まず、ステップS11において、Ethernet通信I/F部114を介してクラウドサーバー31に現在契約している電気料金テーブルを送付するよう要求し、クラウドサーバー31は、現在ユーザが契約している電力料金テーブルをEthernet通信I/F部114を介して運転計画作成部118内の蓄電池・EC運転計画作成部206に送信する。なお、この電力料金テーブルには太陽光パネル1で発電した電力の売電価格情報も含まれているものとする。
この実施の形態1では、日射量予測用のデータベースとして、月ごとに天気情報の種類ごとのデータベーステーブルを持つものとする。同様に、気温予測用のデータベースとして、月ごとに天気情報の種類ごとのデータベーステーブルを持つものとする。なお、日射量予測用、気温予測用のデータベースを日ごと、週ごとあるいは季節ごとに持たせるように構成しても良い。
分電盤14内の電力計測回路で計測したPV発電電力は、PV発電電力学習管理部201内で30分間の平均発電量を算出する。そして、ステップS31で取得した緯度・経度情報、ステップS12で取得した月日、および時刻情報を基に太陽の高度を算出し、この太陽の高度の算出結果、太陽光パネル1の取り付け方位、取り付け角および実測した発電量から日射量を算出する。日射量の推定が完了すると、本日の月日、時刻、ステップS32で取得した天気情報に基づき学習データベースからデータを読み出し、上記算出した日射量を基に学習データに補正を加え、再度学習データベースに書き戻す。この学習用データベースから読み出した日射量予測値を図11(A)に示す。図において、縦軸は日射量予測値、横軸は時刻を示す。同様に、学習テーブル内に記憶されている各天気(“晴れ”、“曇り”、“雨”)の学習データを内挿して求めた日射量の学習結果を図9に示す(30分単位の棒グラフでは3種類のデータを表示できないため)。図において、縦軸は、日射量予測値、横軸は、時刻を示す。なお、データベースを30分単位で構成する場合について説明したが、これに限るものではなく、与えられたメモリサイズで例えば15分単位あるいは1時間単位で構成しても良い。また、冬季であれば”雪“についてもデータベースを作成する。
学習用データベースから読み出した外気温予測値を図12(A)に示す。図において、縦軸は、外気温予測値、横軸は時刻を示す。同様に、学習テーブル内に記憶されている各天気(“晴れ”、“曇り”、“雨”)の学習データを内挿し、求めた外気温の学習結果を図10に示す(30分単位の棒グラフでは3種類のデータを表示できないため)。図において、縦軸は外気温予測値、横軸は時刻を示す。なお、ここでは、データベースを30分単位で構成する場合について説明したが、これに限るものではなく、与えられたメモリサイズによって、例えば15分単位あるいは1時間単位で構成しても良い。
日射量補正係数=Σ実発電量の日射量換算結果/Σ日射量の予測結果
=1:(0時からPV発電開始前までの時間)……(式1)
以下、負荷消費電力予測管理部202および負荷消費電力学習管理部200の動作を図13および図14を用いて説明する。
負荷消費電力の予測・補正実施指示を受け取ると、負荷消費電力予測管理部202は、図13に示すステップS61で分電盤14内の電力計測回路から出力される負荷機器の消費電力の実測結果を基に負荷消費電力予測用のデータベースを更新する。ここで、負荷消費電力予測用のデータベースは、各月の曜日毎に天気情報の種類ごとにテーブルを持つものとする。また、データベースに記憶するデータは、EC5の消費電力を除く負荷機器の消費電力の合計を学習し持たせるものとする。なお、データベースは、接続されている負荷機器毎に持たせても良い。また、EC5は、負荷消費電力予測管理部202内に個別のデータベースを準備するものとし、その詳細は後述する。
翌日の負荷の消費電力量の予測が完了すると、負荷消費電力予測管理部202は、蓄電池・EC運転計画作成部206にその旨を通知して図13のフローを終了し、これにより図7におけるステップS14を終了することになる。
ステップS17において翌日の蓄電池3およびEC5の運転計画の作成が開始されると、運転計画作成部118内の蓄電池・EC運転計画作成部206は、図17Aに示すステップS201においてEC5の情報を収集する。具体的には、家族スケジュール管理部121からEC5の使用時刻および使用湯量を取得する。図16に取得するEC5の使用計画の一例を示す。EC5の使用計画を入手すると、水温情報を基に現在の蓄熱量を求める。なお、ここでは、翌日のEC5の運転計画を立てる際の水温は、EC5内の水温計で予め定められた時間に測定した本日の水温を使用するものとする。
蓄電池・EC運転計画作成部206は、ステップS201で取得した図16に示すEC5の使用計画から翌日必要となる蓄熱量を算出する。具体的には、深夜沸き上げに必要な熱量と、使用前に追いだきを行う際に必要な熱量に分けて熱量を算出する。なお、追いだき量を予測する場合は、深夜電力時間帯の沸き上げ完了後、使用するまでの間の貯湯期間の損出熱量を考慮して算出する。深夜電力時間帯での必要熱量の算出が完了すると、蓄電池・EC運転計画作成部206は、必要熱量情報および深夜電力時間帯の外気温予測情報をECモデル205に入力するとともに、深夜電力時間帯での使用電力を算出するよう指示を出す。
ステップS213では、上述したように深夜電力時間帯の安い深夜電力を蓄電池3にフル充電して、昼間時間帯に使用する。従って、蓄電池特性モデル204は、23時の気温予測結果を確認し、確認が完了すると、蓄電池特性モデル204は、23時までの蓄電池3の運転計画から23時の蓄電池セル温度の最大および最小を予測する。具体的には、運転計画に基づき電力損失を算出し、算出結果に基づき筐体内の蓄電池セルの雰囲気温度が外気温に対して何度上昇するかを算出する。そして、該算出結果と外気温の予測値とを加えることによって蓄電池セルの温度(最大値、および最小値)を予測する。蓄電池セル温度の予測が完了すると、23時の外気温予測から蓄電池セル温度の最大と最小のどちらを使用するかを決定する。ここでは、外気温が15℃を超えていた場合、蓄電池セル温度の最大を使用する。一般に、蓄電池セル温度の外気温に対する温度上昇は、できる限り小さく抑えるよう筐体の熱設計が行われる(最大15℃程度)。一方、蓄電池3は、15℃〜30℃の場合、充放電電流の制限が入らない(定格電流で充電が可能)ため、ここでは、境界を15℃に設定した。しかし、15℃に限るものではない。
上述したように、EC5の使用電力を含む余剰電力予測を算出すると、蓄電池・EC運転計画作成部206は、蓄電池特性モデル204に対して蓄電池放電計画を作成するよう指示を出す。作成指示を受け取ると、蓄電池特性モデル204は、余剰電力予測から、PVの余剰電力を売電している時間帯を特定し、この特定が完了すると、特定した時間帯に蓄電池3が売電最大モードで動作するよう運転計画を作成する。ここで、売電最大モードとは、太陽光パネル1で発電した電力がほぼ全て売電できるように、負荷の使用電力量に追随して蓄電池3から放電を行うモードを指す。
放電電流値が決まると、蓄電池特性モデル204は、例えば1分後の蓄電池セル温度の最大および最小値を算出する。上述したように蓄電池セル温度変化は、損失電力量に基づき決まるため、ここでは、損失電力全てが熱に変わり、筐体表面からの放熱量と損失電力に起因する発熱量の差および筐体の熱容量、外気温等の情報で算出する。1分後の蓄電池セル温度の算出が完了すると、算出した蓄電池セル温度に基づき特性テーブルを選択し、最大放電電流を求める。その際、1分間で放電された電力を蓄電池残量から減算し、減算結果から1分後の蓄電池3のSoCを算出する。そして、次の1分間を、同様の手順で、放電電流を決定し、蓄電池セル温度、充電電力量、SoCを算出し、次の1分間の最大放電電流を特性テーブルから求める。このような動作を蓄電池3がフル放電あるいは上記余剰電力の売電期間が終了するまで実施する。なお、ここでは、1分単位の最大充電電流値、蓄電電力量、蓄電池セル温度を30分単位で平均化したものを用いる。
まず、運転計画2のフローを開始すると、蓄電池・EC運転計画作成部206は、ステップS301でPVの発電電力量予測結果およびEC5を除く負荷の消費電力予測結果からPVの余剰電力が発生する時間帯を求め、求めた結果からステップS214に示す要領でEC5の運転計画を作成する。なお、ステップS214では外気温が最大となる時間帯を基に運転計画を作成したが、ステップS301では余剰電力が発生する時間帯を基に作成する部分が異なる。算出に際しては、ステップS214の場合と同様に、外気温の変化はそれほど大きくないものとして外気温予測結果の30分間の平均気温から使用電力、蓄熱量を算出して行く。蓄電池・EC運転計画作成部206は、ECモデル205に対して余剰電力時間帯の使用電力を算出するよう指示を出す。また、余剰電力時間帯は、上述したようにPV発電電力量予測結果からEC5を除く負荷の使用電力予測結果を引き算することで予測する。その際、余剰電力が発生する時間帯が複数検出される場合があるが、この場合は、最初に検出された余剰電力発生期間の先頭から最後の余剰電力発生期間が検出された終了までを余剰電力発生時間帯と定義するものとする。なお、各々の期間を余剰電力発生時間帯として扱っても良い。
具体的には、ステップS214と同様に、運転開始時刻から30分間の平均気温を、外気温予測結果を基に算出し、求めた平均値からCOPが最大となる負荷率を求める(図6(B)参照)。求めた負荷率およびCOPから30分間の消費電力および蓄熱量を算出する。次に、次の30分間の平均気温を求め、求めた平均気温からCOPが最大となる負荷率を求め、求めた負荷率およびCOPから30分間の消費電力および蓄熱量を算出する。このような動作を余剰電力発生時間帯に対して実施する。蓄熱量が必要熱量を超えると、差分(蓄熱量−必要熱量)を算出し、該算出結果と最後の30分の蓄熱量から比例配分で最後の蓄熱時間の算出を行う。そして、上記演算を繰り返している期間をEC5の余剰電力発生時間帯の運転計画として使用する電力量を求める。
具体的には、余剰電力発生時間帯の沸き上げ完了時刻から夜使用する時間までの損失熱量を算出し、追いだき運転計画を立案する。なお、運転計画作成の際は、余剰電力がピークの時間帯を中心に前後に30分単位で使用電力、蓄熱量を算出して求めても良い。
一方、ステップS332でNoと判断した場合、ステップS334に移行し、EC5の昼間および深夜時間帯を利用した沸き上げ計画を作成する。具体的には、ステップS331で電気料金算出のために作成した運転計画をそのまま使用する。ステップS333あるいはステップS334における処理を終了すると、蓄電池・EC運転計画作成部206は、ステップS335において蓄電池3を深夜充電した方が良いか判断する。具体的には、(昼間料金>深夜料金/蓄電池PCNの効率)の条件にて判断する。
ステップS336における深夜電力時間帯の蓄電池3の充電計画の策定が完了すると、ステップS337に移行し、EC5の深夜運転計画、蓄電池3の深夜の充電計画および負荷の深夜電力時間帯の消費電力予測から契約電力を超えていないかを確認する。契約電力を超えていない場合(Noの場合)は、翌日の蓄電池3とEC5の運転計画の作成を終了する。一方、ステップS337でYesと判断した場合は、ステップS338に移行し、EC5を一部沸き上げた方が電気料金を安くすることができるかを確認する。
ステップS338においてEC5を一部昼間に沸かしたほうが安いと判断した場合(Yesの場合)は、ステップS340に移行し、先にステップS338で電気料金を計算した際に作成したEC5の運転計画を選択し、翌日の蓄電池3とEC5の運転計画の作成を終了する。
従って、ステップS351においてEC5を深夜電力時間帯に沸き上げを行った場合の電気料金を算出する。なお、運転計画作成方法は、ステップS311で説明したものと同一であるため、詳細な説明は省略する。なお、EC5の運転計画作成の際には、使用電力量と蓄熱量の推移も算出する。ECモデル205で運転計画の作成を完了すると、蓄電池・EC運転計画作成部206は、使用電力量および電気料金体系(図15参照)からEC5の沸き上げに必要な電気料金を算出する。その際、PVの余剰電力は、全て売電するものとして電気料金を算出する。
EC5の運転計画策定を完了すると、蓄電池・EC運転計画作成部206は、ステップS359において蓄電池3を深夜充電するか判断する。この動作は、ステップS335と同様であるため、説明は省略する。ここで、深夜充電しないと判断した場合(Noの場合)は、翌日の蓄電池3とEC5の運転計画の作成を終了する。
また、蓄電池3の深夜電力時間帯での充電計画を変更する場合、契約電力を超える電力は、超えないように蓄電池3の充電計画を変更し、当初計画していた充電電力量に比べ減少した電力量を算出する。そして、(求めた電力量×蓄電池PCNの効率×昼間電気料金−求めた電力量×深夜電気料金)から蓄電池3の運転計画を変えた場合の電気料金増加分を算出し、どちらの方が安いかを判断する。
蓄電池3は、一般的に使用していなくても劣化が進み、この劣化は、蓄電池3が満充電に近い状態の方が進むため、放電計画がない場合は、蓄電池3が満充電に近い状態である時間を短くするために、放電を行うものとする。なお、時間帯別電気料金等、電気料金が高い時間帯ごとに放電電力量を決定し、放電計画を立てる。このとき、蓄電池セル温度および蓄電池3の特性を考慮する。
ステップS18が開始されると、蓄電池・EC運転計画作成部206は、ステップS401においてEC5の実測データの取得および学習を行う。ここでは、ECのデータベースとして沸き上げ時は、30分間の平均外気温、平均使用電力および蓄熱量(湯量と水温から算出)からCOPを計算し、外気温に対するCOP値を学習することによってデータベースを構築する。同様に、EC5が保温状態の場合は、30分間の平均外気温および蓄熱量の損失分(湯量と水温の変化から算出)から損失熱量を算出し、外気温に対する損失熱量値を学習することによってデータベースを構築する。
使用電力量が契約電力を超えている場合(Yesの場合)は、深夜電力時間帯の運転計画の見直しを実施する。具体的には、EC5は、昼間沸き上げの方が蓄電池3の深夜充電を一部行わない場合(契約電力を超える電力は充電しない場合)と比較して電気料金が安いか判断する(ステップS415)。詳細は、ステップS362の場合と同様であるため説明は省略する。ステップS415においてNoと判断した場合、ステップS416に移行し、蓄電池3の深夜充電計画を見直す。このステップS416もステップS363の場合と同様であるため説明を省略する。ステップS415においてYesと判断した場合、ステップS417に移行し、先にステップS415で電気料金を計算した際に作成したEC5の運転計画を選択する。
まず、ステップS431において、PVの売電価格と買電価格を比較し、(売電価格>買電価格)と判断した場合(Yesの場合)、PVの売電電力量が最大となるように蓄電池3およびEC5の運転計画を見直す。具体的には、ステップS432においてPVの売電電力量が最大であるか確認し、ステップS15で算出したPVの余剰電力量からPVの余剰電力が発生する時間帯を確認する。そして、蓄電池3の放電計画が上記PVの余剰電力が発生する時間帯に計画されていること、およびEC5の運転計画が余剰電力時間帯で行われていないことを確認する。なお、PVの余剰電力が発生する時間帯の放電計画(一部の時間帯に放電計画がない場合も含む)がなく、余剰電力が発生しない時間帯に蓄電池3の放電が計画されている場合、ここでは売電電力が最大ではないと判断する。また、PVの余剰電力が発生する時間帯にEC5の沸き上げが計画されている場合についても、売電電力が最大ではないと判断する。
一方、電力計測部116は、入力される電力の計測結果を図示していないデータベースに記憶し(ステップS20)、計測したPV発電電力量、各機器の消費電力、蓄電池3の充放電電力量および図示していない温度計により測定した蓄電池セル温度、外気温等の情報を収集し、ステップS13からステップS15で実施する予測誤差修正のため使用するデータの加工を実施する(ステップS21)。各計測データに対して予測誤差の修正用データの生成(ステップS21)が終了すると、運転計画の作成時刻か確認し、運転計画の作成時刻でない場合は、ステップS20からの動作を繰り返す。また、作成時刻である場合は、ステップS12に戻り、再度運転計画の作成を開始する。なお、ここでは、説明のため、ステップS20およびステップS21を図に示すように記載したが、実際は、運転計画作成中も各種計測データをデータベースに記憶し、加工する必要があるため、ステップS20およびステップS21は常に動作させておく必要がある。
図20および図21は、蓄電池3の特性を考慮せずに運転計画を作成した場合の動作を説明するための図である。図22および図23は、蓄電池3の特性を考慮して運転計画を作成した場合の動作を説明するための図である。なお、EC5の特性については、考慮するものとする(深夜給湯時のCOPは2.5、昼間給湯時のCOPは3.9程度)。また、太陽光パネル1で発電した電力の売電価格は、深夜電力料金とほぼ同じ料金として説明する。したがって、余剰電力は、売電するよりも自家消費する方が経済的なメリットが出ることになる。さらに、蓄電池3の充放電時の効率についても説明を簡単にするため、図中では100%とした。その際、蓄電池の充放電効率は、深夜電力の買電価格等の反映させるものとする。
しかし、実際は蓄電池セル温度が低いため、蓄電池3は、図20(B)に示すように深夜時間帯では充電電流を十分に稼ぐことができず、計画値の1/4程度の電力しか充電することができない。よって、上述したEC5の運転計画では、蓄電池3の充電電力は、18時までにほぼ使用してしまい、その後系統からの買電電力が発生することになる。
図22(A)は、蓄電池3を深夜電力にできる限り充電を行う運転計画を立てた場合の蓄電池3内の時刻ごとの充電電力量を示す。なお、図中、8時以降に蓄電池3の充電電力量が増加している理由は、太陽光パネル1の発電した電力の余剰分を蓄電池3に充電しているためである(昼間時間帯は、蓄電池3の蓄電池セル温度が高いため、数百W程度の余剰電力は全て充電することができる)。図21(B)は、EC5を除く負荷の消費電力とEC5の時刻ごとの運転計画を示す。なお、ここでは蓄電池3の特性を考慮しているため、運転計画作成部18は、深夜電力時間帯では蓄電池3には1/4程度までしか充電できないと予測できるため、EC5は、電気料金の安い深夜電力時間帯に給湯するよう運転計画を立てた場合を示す。図22(C)は、太陽光パネル1の発電電力、および蓄電池3からの時刻ごとの充放電電力を示し、図中、蓄電池電力は、正が充電電力、負は放電電力を示す。図22(D)は、系統からの時刻ごとの売電電力量を示す。
なお、蓄電池セル温度等の条件は、図20で説明した場合と同様とする。図22に示す場合、蓄電池3の特性を考慮するため、上述したように、運転計画作成部118は、図22(B)に示すように、EC5の給湯を昼間よりも深夜にした方が蓄電池3を効果的に使用できると判断し、深夜電力でEC5を給湯する運転計画を立案する。また、蓄電池3についても、電気料金の安い深夜電力をできる限り充電するように運転計画を立案する。上述のように、運転計画を立案した場合、蓄電池3は、太陽光パネル1で発電した電力の余剰電力を9時から15時まで(図22(C)の蓄電池電力参照)充電することができ、15時の時点で3900Wh程度の電力を確保することができる。この充電電力を15時以降負荷に供給することによって、図23に示すように昼間時間帯での買電電力をほぼゼロに抑えることができる。
ここで、昼間時間帯の電気料金が深夜電力時間帯の電気料金の3倍とした場合、EC5のCOPが深夜時間帯に2.5程度、昼間時間帯に3.9程度(1.56倍程度)とした場合でも、経済コストとしては、図21、および図23に示すケースでは電気料金を約30%程度削減(図21Bの運転計画での電気料金に対する図23の運転計画での電気料金)することができることになる。
なお、実施の形態1においては、説明を分かり易くするために、電力管理装置100内の電力計測部116、時刻管理部117、運転計画作成部118、機器管理部119、負荷機器制御部120、家族スケジュール管理部121、DR対応部122、負荷消費電力学習管理部200、PV発電電力学習管理部201、負荷消費電力予測管理部202、PV発電電力予測管理部203、蓄電池特性モデル204、ECモデル205をハードウエアで構成する場合について説明したが、これに限るものではなく、全ての回路あるいは一部の回路をCPU110上で動作するソフトウエアで実現してもよい。また、各回路の機能をS/WとH/Wに分割し、同様の機能を実現しても良い。
4:蓄電池パワーコンディショナ、 5:EC(電気式蓄熱機器)、
10:系統電源、 11:商用系統、 12:通信ネットワーク、
13:信号線、 14:分電盤、 15:スマートメータ、
21:エアコンディショナ、 22:冷蔵庫、 23:照明、
24:IHクッキングヒータ、 30:公衆回線網、 31:クラウドサーバー、
100:電力管理装置、 110:CPU、 111:ROM、 112:RAM、
113:Echonet Lite通信I/F部、114:Ethernet通信I/F部、
115:表示部、 116:電力計測部、 117:時刻管理部、
118:運転計画作成部、 119:機器管理部、 120:負荷機器制御部、
121:家族スケジュール管理部、 122:DR対応部、 123:CPUバス、
200:負荷消費電力学習管理部、 201:PV発電電力学習管理部、
202:負荷消費電力予測管理部、 203:PV発電電力予測管理部、
204:蓄電池特性モデル、 205:ECモデル
206:蓄電池・EC運転計画作成部(蓄電機器・蓄熱機器運転計画作成部)
Claims (14)
- 創エネルギー機器と、蓄電機器と、電気式蓄熱機器と、電気負荷とを有するシステムを管理する電力管理装置であって、
前記蓄電機器の情報を取得する蓄電機器情報取得部と、
前記電気式蓄熱機器の情報を取得する蓄熱機器情報取得部と、
前記蓄電機器および前記電気式蓄熱機器の運転計画を作成する蓄電機器・蓄熱機器運転計画作成部を備え、
前記蓄電機器・蓄熱機器運転計画作成部は、電力料金体系情報を入手し記憶する電力料金体系記憶部と、前記創エネルギー機器にて発電される電力の余剰電力を算出する余剰電力算出部とを有し、前記蓄電機器および前記電気式蓄熱機器の運転計画を作成する際、外気温の予測情報を元に、各時刻の前記電気式蓄熱機器のエネルギー変換効率を予測し、該エネルギー変換効率の予測結果を元に1つ、あるいは複数の前記電気式蓄熱機器の運転計画に基づき消費電力を算出するとともに、少なくとも外気温予測情報を用い各時刻の前記蓄電機器の温度を予測し、該蓄電機器の温度予測結果を用い前記蓄電機器の充放電時にかかる制限を決定し、
前記電気式蓄熱機器の運転計画に基づき算出された消費電力と、前記余剰電力算出部から出力される余剰電力算出結果と、前記蓄電機器の温度予測結果を用いて決定された前記充放電時に係る制限情報と、前記電力料金体系情報とから電気料金を算出し、該算出した電気料金を元に前記蓄電機器および前記電気式蓄熱機器の運転計画を作成することを特徴とする電力管理装置。 - 前記電力料金体系情報には、前記創エネルギー機器の余剰電力の売電価格情報を含むことを特徴とする請求項1記載の電力管理装置。
- 天気予報情報に基づき前記創エネルギー機器の各時刻の発電電力量を予測する創エネルギー機器発電量予測部を有し、
前記余剰電力算出部は、前記創エネルギー機器発電量予測部の発電電力予測結果を用いて余剰電力を算出するように制御することを特徴とする請求項1記載の電力管理装置。 - 天気予報情報に基づき前記創エネルギー機器の各時刻の発電電力量を予測する創エネルギー機器発電量予測部と、
前記電気式蓄熱機器の沸き上げ時に使用する消費電力を除く全負荷機器の各時刻における負荷使用電力量を予測する負荷使用電力予測部とを有し、
前記余剰電力算出部では、前記創エネルギー機器発電量予測部の発電量予測結果と前記負荷使用電力予測部の負荷使用電力量予測結果とから余剰電力を算出するように制御することを特徴とする請求項1記載の電力管理装置。 - 天気予報情報を基に前記創エネルギー機器の発電電力を予測する際、前記創エネルギー機器が発電を行っている時間帯については、現時点までの発電量実績に基づき前記発電量予測結果との予測誤差を算出し、前記予測誤差の算出結果に基づき、前記発電量予測結果に補正を与えるように制御することを特徴とする請求項4記載の電力管理装置。
- 前記外気温の予測情報は、最低気温および最高気温の予報情報に基づき生成することを特徴とする請求項1記載の電力管理装置。
- 少なくとも外気温の推移を予測するためのデータベースを有し、前記外気温の予測情報は、前記データベースに記憶された各季節の天気毎に少なくとも1つの情報からなることを特徴とする請求項6記載の電力管理装置。
- 前記電気式蓄熱機器の運転計画を作成する際、前記電気式蓄熱機器の動作点を前記電気式蓄熱機器が一番高い効率付近で動作するように運転計画を作成することを特徴とする請求項1記載の電力管理装置。
- 前記蓄電機器が蓄電池であり、前記蓄電池の充放電制限を決定する際、前記蓄電池の温度予測結果に加えて、前記蓄電池の充電電力量情報を元に前記蓄電池の充放電電力に制限を加えるように構成されていることを特徴とする請求項1記載の電力管理装置。
- 前記蓄電機器が蓄電池であり、充放電制限情報が前記蓄電池の最大充放電電力、最大充放電電流、あるいは前記蓄電池の充電終止電圧、放電終止電圧の少なくとも1つであることを特徴とする請求項1記載の電力管理装置。
- 前記外気温予測情報、および前記蓄電機器の充放電電流に基づき前記蓄電機器の温度を推定するよう構成されていることを特徴とする請求項1記載の電力管理装置。
- 前記蓄電機器の温度を推定する場合、少なくとも高温部と低温部の2つの温度を推定するよう構成し、充放電時にかかる制限を決定する際、前記2つの温度推定結果に基づき決定した充放電制限の厳しい方の条件を採用するように構成されていることを特徴とする請求項1記載の電力管理装置。
- 前記蓄電機器の温度を推定する際、前記蓄電機器のパワーコンデショナの効率に基づき内部で発生する熱量を求めるように構成されていることを特徴とする請求項1記載の電力管理装置。
- 前記蓄電機器の容量維持率を推定する容量維持率推定部を有し、充放電時にかかる制限を決定する際、前記容量維持率推定部で推定した容量維持率に基づき、制限を加えるように構成されていることを特徴とする請求項1記載の電力管理装置。
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