JP5975276B2

JP5975276B2 - 運転管理装置、デマンドレスポンス制御発動時の電力実測値補正方法

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Publication number: JP5975276B2
Application number: JP2012178581A
Authority: JP
Inventors: 慧古川
Original assignee: Shimizu Corp
Current assignee: Shimizu Corp
Priority date: 2012-08-10
Filing date: 2012-08-10
Publication date: 2016-08-23
Anticipated expiration: 2032-08-10
Also published as: JP2014035759A

Description

本発明は、運転管理装置、デマンドレスポンス制御発動時の電力実測値補正方法に関する。

効果的な電力ピークカットを行う手法として、デマンドレスポンス（ＤＲ）がある。ＤＲとは、電力網における需要に応答して、需給逼迫時に顧客が電力消費を低減させること、またはそのような制御技術である。このＤＲを効果的に実施するために、需要家単位で電力需要予測（以下、予測）をすることが求められている。
この電力需要予測を行う技術としては、例えば、下記の特許文献１の技術がある。この特許文献１の技術では、過去の同時刻における電力の平均需要量を算出し、この平均需要量と実際の需要量との偏差を算出し、平均需要量と偏差を基本とする予測式を推定して需要量を予測している。
このような予測を行う方法としては、過去の電力需要データを使って当日において予測をするのが一般的である。

特開２００９−２５１７４２号公報

しかしながら、ＤＲを行うとその間の消費電力は強制的に削減されるため、本来の電力需要とかけ離れた値となってしまい、その日のデータは、その後の予測に使えなくなってしまう。ＤＲ発動時の制御対象機器の消費電力を個別にモニタリングしていれば、ＤＲによってどれほど消費電力が削減されたのかがわかるが、実際には全ての機器をモニタリングすることは難しい。また、デマンドレスポンスの発動時に機器の電力を節電するように自動化されていない場合も多く、その場合、手動で既設の機器を節電することとなり、消費電力削減量の把握が難しい。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、デマンドレスポンスが発動された場合における消費電力に関する情報をその後の予測に用いることができる運転管理装置、デマンドレスポンス制御発動時の電力実測値補正方法を提供することにある。

上述した課題を解決するために、本発明は、施設において使用された電力の実測値である電力実測値に基づいて電力需要の予測を行う運転管理装置であって、デマンドレスポンス制御が行われた過去の日時を含む所定の期間における、前記電力実測値と前記施設において使用される電力が予測された値である需要予測値とについて時間毎に記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された過去の日時であって電力需要の予測に用いる日である予測使用日のデマンドレスポンス制御が行われた日時における前記需要予測値と前記電力実測値との比であるＤＲ補正係数を前記デマンドレスポンス制御が行われた日時毎に算出し、前記デマンドレスポンス制御が行われた複数の日の同じ時間の前記ＤＲ補正係数の平均値であるＤＲ補正係数平均値を算出する補正係数算出部と、前記算出されたＤＲ補正係数平均値を前記デマンドレスポンス制御が行われた日時の電力実測値に乗じて予測対象日の前記時間における電力実測値を補正する実測値補正部とを有することを特徴とする。

また、本発明は、上述の運転管理装置において、前記実測値補正部は、前記デマンドレスポンス制御が行われた時間毎に、前記電力実測値の補正を行うことを特徴とする。

また、本発明は、施設において使用された電力の実測値である電力実測値に基づいて電力需要の予測を行う運転管理装置におけるデマンドレスポンス制御発動時の電力実測値補正方法であって、補正係数算出部が、デマンドレスポンス制御が行われた過去の日時を含む所定の期間における、前記電力実測値と前記施設において使用される電力が予測された値である需要予測値とについて時間毎に記憶する記憶部に記憶された過去の日時であって電力需要の予測に用いる日である予測使用日のデマンドレスポンス制御が行われた日時における前記需要予測値と前記電力実測値との比であるＤＲ補正係数を前記デマンドレスポンス制御が行われた日時毎に算出し、前記デマンドレスポンス制御が行われた複数の日の同じ時間の前記ＤＲ補正係数の平均値であるＤＲ補正係数平均値を算出し、実測値補正部が、前記算出されたＤＲ補正係数平均値を前記デマンドレスポンス制御が行われた日時の電力実測値に乗じて予測対象日の前記時間における電力実測値を補正することを特徴とする。

以上説明したように、この発明によれば、ＤＲ制御が行われた日時における需要予測値と電力実測値との比であるＤＲ補正係数をＤＲ制御が行われた日時毎に算出し、電力需要の予測に用いるそれぞれの日の同じ時間のＤＲ補正係数の平均値であるＤＲ補正係数平均値を算出し、算出されたＤＲ補正係数平均値をＤＲ制御が発動された日の電力実測値に乗じて電力実測値を補正するようにした。
これにより、ＤＲ制御によって削減された消費電力を考慮し、ＤＲ制御が発動されなかった場合の電力実測値を推定することができるので、補正された電力実測値を予測に用いることが可能となる。

この発明の一実施形態による運転管理装置を含むスマートグリッドシステムの構成を示す概略ブロック図である。記憶部４１に記憶される情報の一例を表す図である。運転管理装置４の予測用データの管理を行う動作を説明するフローチャートである。需要予測値と電力実測値とを説明する図である。

以下、本発明の一実施形態による運転管理装置について図面を参照して説明する。
図１は、この発明の一実施形態による運転管理装置を含むスマートグリッドシステムの構成を示す概略ブロック図である。
スマートグリッドシステムとは、太陽光発電などの分散型電源と電力会社からの集中型電源とを組み合わせ、需要と供給のバランスをリアルタイムに調整することで効率的な電力供給を行うように構築された電力受給システムである。
また、図１に示すスマートグリッドシステムは、電力の需要家が所有する設備である。そのうえで、同図に示すスマートグリッドシステムの需要家は、電力会社から買電するにあたりデマンド契約を結んでいることを前提とする。つまり、定められた単位時間による計測期間（デマンド時限、例えば３０分）あたりの設備等において使用される需要電力を計測し、計測した複数の需要電力のうち最も大きい需要電力に応じて契約電力（デマンド目標値）とこれに応じた料金が設定される。
このため、需要家は、デマンド時限ごとの買電電力がデマンド目標値を越えないようにする必要がある。本実施形態のスマートグリッドシステムは、デマンド時限ごとの買電電力がデマンド目標値を越えないように負荷および電源設備を制御するデマンドレスポンス制御（ＤＲ制御）機能を備える。

この図において、スマートグリッドシステムは、空調熱源設備１と、作業設備２と、電源設備３と、運転管理装置４と、負荷出力制御装置５と、電源出力制御装置６とを有する。空調熱源設備１と作業設備２は、電源設備３により供給される電力を受けて運転・機能する負荷である。この空調熱源設備１と作業設備２は、以下、負荷設備とも称する。
運転管理装置４、負荷出力制御装置５および電源出力制御装置６は、ＤＲ制御に対応する機能を実現する装置である。

空調熱源設備１は、空調熱源機、空調システム、熱循環機構等を有しており、空調熱源機によって媒体の加熱や冷却を行い、パイプ等によって構成される熱循環機構によって空調システムに媒体を供給し、空調を行う対象の空間に対し空調システムによって冷房や暖房等によって空調を行う。
作業設備２は、施設内に設けられる各種の作業用機器である。作業用機器には、例えば、コンピュータ、照明機器、ＯＡ（ＯｆｆｉｃｅＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ）機器等がある。
電源設備３は、発電機や蓄電池、買電電源等を有しており、発電電力、蓄電電力および買電電力などによる電力を、負荷である空調熱源設備１や作業設備２に供給する。また、電源設備３は、供給電力に余裕がある状態においては、発電電力や買電電力を蓄電池に蓄積する。

運転管理装置４は、ＤＲ制御を行うことにより、施設（例えば、建築物）において使用された電力の実測値である電力実測値に基づいて電力需要の予測を行い、買電電力がデマンド目標値を超えないように負荷設備（空調熱源設備１、作業設備２等）と電源設備３の運転を管理する。

記憶部４１は、予測を行うために用いられる各種の予測用データを記憶する。例えば、記憶部４１は、ＤＲ制御が行われた過去の日時を含む所定の期間における、電力実測値と、施設において使用される電力が予測された値である需要予測値と、ＤＲ制御が行われたか否かを表すＤＲ発動情報と、を時間毎に記憶する。
また、記憶部４１は、予測用データとして、過去の日時における天気予報データ、電力負荷パターンデータ等も記憶する。

予測データ管理部４２は、判定部４２１、補正部４２２を有しており、電力需要の予測に用いる対象期間の指定とともに予測部４３からの予測用データの読み出し要求を受けると、この要求に応じて、記憶部４１から各種情報を読み出して予測部４３に予測用データを供給する。予測用データは、予測部４３が、予測対象の日における消費電力が予測された値である電力予測値を算出するために必要となるデータであり、電力実測値、予測データ管理部４２によって補正された電力実測値である電力需要推定値、天気予報データ、電力負荷パターンデータ等が含まれる。
また、予測データ管理部４２は、予測部４３によって予測された需要予測値を記憶部４１に記憶する。需要予測値とは、予測部４３が予測することによって算出した結果である予測対象の日時毎の電力需要の予測値である。

判定部４２１は、記憶部４１に記憶されたＤＲ発動情報を参照し、対象期間内の日時における電力実測値がＤＲ制御が発動された日時における値であるか否かを判定する。

補正部４２２は、補正係数算出部４２３と、実測値補正部４２４とを有しており、判定部４２１の判定結果に応じて、ＤＲ制御が行われた日時における電力実測値に対して補正を行い、電力需要推定値を算出する。

補正係数算出部４２３は、記憶部４１に記憶された過去の日時であって電力需要の予測に用いる日である予測使用日（対象期間）うちＤＲ制御が行われた日時における需要予測値と電力実測値との比であるＤＲ補正係数をＤＲ制御が行われた日時毎に算出し、予測使用日のうちＤＲ制御が行われた複数の日の同じ時間のＤＲ補正係数の平均値であるＤＲ補正係数平均値を算出する。

ここで、補正係数算出部４２３は、ＤＲ補正係数ｘ_ｉｊを、下記の（１）式に従って算出する。ここで、ｘ_ｉｊは、ｊ日のｉ時におけるＤＲ補正係数である。ｉは、一日のうちのある時間であり、例えば、一日を一定間隔の時間帯（例えばデマンド時限）で区分したうちのいずれかの時間であり、より具体的には、０時００分から２３時５９分をデマンド時間（例えば３０分単位）で区切った時間のうちいずれかを用いることができる。ｊは、過去の日のうち予測使用日として用いる対象の期間に含まれる日であってＤＲ制御が発動された日の日付である。ＰＦ_ｉｊは、ｊ日のｉ時における需要予測値である。ＰＡ_ｉｊは、ｊ日のｉ時における電力実測値である。ＤＲ補正係数ｘ_ｉｊは、ｊ日のｉ日におけるＤＲ補正係数を表す。

また、補正係数算出部４２３は、ＤＲ補正係数平均値Ｘ_ｉを、下記の（２）式に従って算出する。Ｘ_ｉは、ｉ時におけるＤＲ補正係数平均値である。このＤＲ補正係数平均値Ｘ_ｉは、ＤＲ補正係数平均値を求めるために用いる最初の日から最後の日までのうちＤＲ制御が発動された各日のｉ時におけるＤＲ補正係数ｘ_ｉｊの和をＤ_ＤＲで割ることによって求められる。ここで、ＤＲ補正係数平均値を求めるために用いる日は、予測使用日と異なっていてもよい。例えば、予測使用日は直近一週間分を用い、ＤＲ補正係数平均値を求めるために用いる日は、過去の１ヶ月分を用いることができる。Ｄ_ＤＲは、予測用データとして用いる対象となる期間においてＤＲを発動した日数、すなわち、過去の日のうち予測に用いる対象の期間に含まれる日であってＤＲ制御が発動された日の日数である。

実測値補正部４２４は、算出されたＤＲ補正係数平均値をＤＲ制御が行われた日時の電力実測値に乗じて予測使用日の算出対象の時間における電力実測値を補正し、この補正された電力実測値を算出する。実測値補正部４２４は、この補正された電力実測値を、過去の日のうち予測に用いる予測使用日に含まれる日であってＤＲ制御が発動された日数での平均値を算出することで、電力需要推定値を算出する。実測値補正部４２４は、ＤＲ制御が行われた時間毎に、電力実測値の補正をして電力需要推定値を算出する。

実測値補正部４２４は、電力需要推定値Ｐ_ｉｋを、以下の（３）式に従って算出する。電力需要推定値Ｐ_ｉｋは、ｋ日のｉ時における電力需要推定値である。ｋは、予測する日の日付である。Ｐ_ｉｊは、ｊ日のｉ時における電力需要実測値である。このＰ_ｉｊにおけるｊ日は、ＰＡ_ｉｊにおけるｊ日と同じ日ではない場合でもよい。Ｄ_ＦＣは、予測に使う日の日数である。これは上述のｊの日数の合計値と等しい。

予測部４３は、将来の一定期間における一定間隔の時間帯ごとに負荷設備（空調熱源設備１、作業設備２）に設けられた各種の機器によって消費される電力を予測した値である電力予測値を、記憶部４１に記憶された各種データや予測データ管理部４２から得られる予測用データに基づいて算出する。例えば、予測部４３は、将来の一定期間（例えば１日（２４時間））における一定間隔の時間帯（例えばデマンド時限）ごとの予測値を算出する。
この予測値としては、例えば、将来の一定期間（例えば１日（２４時間））における一定間隔の時間帯（例えばデマンド時限）ごとに空調熱源機が必要とする熱量である空調熱負荷予測値を空調熱負荷予測用データに基づいて予測する。空調熱負荷予測用データには、例えば、天気予報データや負荷電力パターンデータや電力実測値等がある。この電力実測値として、予測データ管理部４２から供給される電力実測値や電力需要推定値や、天気予報データ、電力負荷パターンデータが用いられる。負荷電力パターンデータは、負荷設備（空調熱源設備１や作業設備２）における機器毎の消費電力について時間経過に応じたパターンである。負荷電力パターンは、利用する対象の設備（例えば部屋）、設備を利用する人数、そこで利用される負荷（コンピュータや照明、ＯＡ機器）、空調、季節、その日の気温、湿度、日当たり等の様々な状況に応じて決まる。
また、予測部４３は、将来の一定期間における一定間隔の時間帯ごとに空調システムに含まれる空調システム機器の各々が消費する電力である空調システム機器消費電力予測値を空調システム機器消費電力予測用データに基づいて予測する。
また、予測部４３は、将来の一定期間における一定間隔の時間帯ごとに発電装置が出力する電力である発電電力予測値を発電電力予測用データに基づいて予測する。

運転計画作成部４４は、予測部４３を有しており、予測部４３により予測された空調熱負荷予測値、空調システム機器消費電力予測値、発電電力予測値と、記憶部４１に記憶される負荷電力パターンデータとに基づいて、少なくとも１日よりも前の日までに、１日分の運転計画を示す運転計画データを作成する。運転計画作成部４４は、この運転計画として、最適化を行う専用プログラムを実行し、最適な空調熱源運転計画および電源設備運転計画を作成することができる。
運転計画作成部４４は、運転計画として、空調熱源機運転計画と空調システム機器運転計画と電源設備運転計画を作成する。
空調熱源機運転計画は、１日における一定間隔の時間帯（デマンド時限）ごとに、空調熱負荷と加算熱量（空調熱源機が製造する製造熱量と蓄熱槽が放熱する放熱量の和）が等しくなるように空調熱源機の運転状態を表す情報である。
空調システム機器運転計画は、消費電力がピークであるとして予測された時間を基準とし、外調機、空調機、パッケージ空調機ごとに、停止期間やその直前の準備運転期間等を考慮した運転状態を表す情報である。準備運転期間は、外調機、空調機、パッケージ空調機等を消費電力低減のため一旦停止する場合、その停止期間において快適性が失われないように、予冷運転や予熱運転を行う期間である。
電源設備運転計画は、１日における一定間隔の時間帯ごとに負荷設備（空調熱源設備１と作業設備２）に電力を供給するにあたり、第１発電機、第２発電機、蓄電池および買電電源の各々から出力させる電力量の割り振りの内訳を表した情報である。
運転計画作成部４４は、空調熱源機運転計画、空調システム機器運転計画および電源設備運転計画を作成するため、例えば数理計画法のアルゴリズムに従ってコンピュータ処理によって生成する。

負荷出力制御装置５は、運転管理装置４が作成した空調熱源機運転計画に基づいて一定間隔の時間帯ごとに空調熱源機の出力を制御し、空調システム機器運転計画に基づいて一定間隔の時間帯ごとに空調システムの出力を制御する。
電源出力制御装置６は、運転管理装置４が作成した空調熱源機運転計画に基づいて、一定間隔の時間帯ごとに、第１発電機、第２発電機、蓄電池および買電電源から負荷設備（空調熱源設備１、作業設備２）へ供給する電力を制御する。

上述のように、運転計画（空調熱源機運転計画、空調システム機器運転計画等）にしたがって、空調熱源機と空調システムの運転状態を制御するとともに、電源設備３における各電源から出力される電力を制御する。これにより、買電電源から出力させる電力（買電電力）がデマンド目標値を越えないようにするＤＲ制御を実現している。

図２は、記憶部４１に記憶される情報の一例であり、特に、記憶部４１に記憶された情報のうちＤＲ発動情報（ＤＲ発動フラグに対応）と電力実測値と需要予測値とが、日付及び時間毎に記憶された情報を図示している。また、この図では、これらの情報にさらに、ＤＲ補正係数平均値と電力需要推定値とが対応付けられて記憶されている。また、ＤＲ補正係数平均値、電力需要推定値が算出されない日時には、情報が記憶されていないことを表す「−」が図示されている。

ＤＲ発動情報は、ＤＲ制御が発動されたか否かを表す情報である。このＤＲ発動情報としては、例えばフラグで表され、「１」が発動されたことを表し、「０」が発動されていないことを表す。
日付は、電力実測値が測定された日であり、時間は、その測定された時間を表している。

例えば、８月３日１１時においては、ＤＲ制御が発動しており、需要予測値がａ１（ｋＷ）、電力実測値がｂ１（ｋＷ）、ＤＲ補正係数平均値がｃ１、電力需要推定値（電力実測値を補正した後の値）がｄ１（ｋＷ）である。
８月４日１８時においては、ＤＲ制御が発動していなく、需要予測値がａ５（ｋＷ）、電力実測値がｂ５（ｋＷ）であり、ＤＲ補正係数平均値、電力需要推定値については情報が記憶されていない。
また、８月５日については、まだ到来していなく、予測を行うタイミングも到来していないので、ＤＲ発動情報が「０」であり、需要予測値、電力実測値、ＤＲ補正係数平均値、電力需要推定値も「−」である。

次に、運転管理装置４の動作を説明する。図３は、運転管理装置４の予測用データの管理を行う動作を説明するフローチャートである。
まず、予測データ管理部４２の判定部４２１は、予測部４３から、電力需要の予測に用いる対象期間が指定されるとともに、予測用データ取得の要求があると（ステップＳ１０）、指定された予測使用日に含まれる日時に対応する電力実測値を記憶部４１から読み出す（ステップＳ１１）。そして、判定部４２１は、読み出した各電力実績値に対応付けられたＤＲ発動情報がＤＲ制御が発動されたことを表しているか否かを判定する（ステップＳ１３）。
ＤＲ発動情報がＤＲ制御が発動されたことを表していない場合には、そのＤＲ発動情報に対応付けられた電力実測値を予測用データとして予測部４３へ出力する（ステップＳ１８）。ここでは、この他に必要な予測用データも記憶部４１から読み出され出力される。
一方、ＤＲ発動情報が、ＤＲ制御が発動されたことを表している場合、補正部４２２は、その電力実測値にＤＲ補正係数平均値が対応づけて記憶されているか否かを判定する（ステップＳ１４）。

ＤＲ補正係数平均値が対応づけて記憶されている場合、補正部４２２は、実測値補正部４２４によって、予測使用日におけるＤＲ制御が発動されたそれぞれの日の同じ時間の電力実測値に対し、それぞれＤＲ補正係数平均値を乗じ、それぞれの補正された電力実測値を得てこれらの平均値を算出することで、電力需要推定値を算出し（ステップＳ１７）、算出された電力需要推定値を予測用データとして予測部４３へ供給する（ステップＳ１８）。ここでは、予測使用日においてＤＲ制御が発動された時間のそれぞれについて電力需要推定値を算出し、予測部４３へ供給される。また、この他に必要な予測用データも記憶部４１から読み出され出力される。

一方、補正部４２２は、電力実測値にＤＲ補正係数平均値が対応づけされていない場合には、補正係数算出部４２３によって、ＤＲ補正係数を算出し（ステップＳ１５）、同じ時間のＤＲ補正係数の平均値を算出することで、ＤＲ補正係数平均値を算出し（ステップＳ１６）、対応する電力実測値に対応づけて記憶部４１に記憶する。そして、補正部４２２は、実測値補正部４２４によって、電力実測値に対し、得られたＤＲ補正係数平均値を乗じ、それぞれの補正された電力実測値を得てこれらの平均値を算出することで、電力需要推定値を算出し（ステップＳ１７）、算出された電力需要推定値を予測用データとして予測部４３へ供給する（ステップＳ１８）。ここでは、予測使用日においてＤＲ制御が発動された時間のそれぞれについて電力需要推定値を算出し、予測部４３へ供給される。また、この他に必要な予測用データも記憶部４１から読み出され出力される。

次に、図２を参照してさらに説明する。電力需要の予測に用いる対象期間が８月３日０時から８月４日２３時として指定され、予測用データ取得の要求があった場合、補正部４２２は、記憶部４１に記憶された情報を参照し、電力実測値を読み出し、ＤＲ制御が発動された日時の電力実測値であるか否かを判定する。例えば、８月４日１８時の電力実測値ｂ５は、ＤＲ制御が行われていない時間における電力実測値であるため、予測用データとして予測部４３へ供給される。８月３日１１時、１２時、８月４日１１時、１２時の電力実測値であるｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４は、ＤＲ制御が発動されている時間の電力実測値であるため、補正を行ってから予測部４３へ供給する。

補正係数算出部４２３は、ＤＲ補正係数を算出する場合、８月３日１１時の需要予測値ａ１と電力実測値ｂ１との比（ａ１／ｂ１）であるＤＲ補正係数を算出し、さらに、読み出しの対象期間内であって時間が同じである８月４日１１時の需要予測値ａ３と電力実測値ｂ３との比（ａ３／ｂ３）であるＤＲ補正係数を算出し、このＤＲ補正係数の平均値（（（ａ１／ｂ１）＋（ａ３／ｂ３））／２）を算出し、この算出結果であるＤＲ補正係数平均値Ｃ１を得る。そして補正係数算出部４２３は、得られたＤＲ補正係数平均値ｃ１を、８月３日１１時と、８月４日１１時のＤＲ補正係数平均値として電力実測値に対応付けて記憶部４１に記憶する。

補正係数算出部４２３は、８月３日１２時の需要予測値ａ２と電力実測値ｂ２との比（ａ２／ｂ２）であるＤＲ補正係数を算出し、さらに、読み出しの対象期間内であって時間が同じである８月４日１２時の需要予測値ａ４と電力実測値ｂ４との比（ａ４／ｂ４）であるＤＲ補正係数を算出し、このＤＲ補正係数の平均値（（（ａ２／ｂ２）＋（ａ４／ｂ４））／２）を算出し、この算出結果であるＤＲ補正係数平均値ｃ３を得る。そして補正係数算出部４２３は、得られたＤＲ補正係数平均値ｃ３を、８月３日１２時と、８月４日１２時のＤＲ補正係数平均値として電力実測値に対応付けて記憶部４１に記憶する。
このようにして、補正係数算出部４２３は、ＤＲ制御が行われた日時におけるＤＲ補正係数平均値を算出し、記憶部４１に記憶する。ここでは、１１時と１２時のＤＲ補正係数平均値を算出したが、例えば、８月３日及び４日の１３時、８月３日及び４日の１４時においてもＤＲ制御が行われていた場合には、同様に、ＤＲ補正係数平均値を算出し、記憶部４１に記憶する。

実測値補正部４２４は、ＤＲ制御が行われた８月３日１１時の電力実測値ｂ１に、ＤＲ補正係数平均値ｃ１を乗じることで、補正された電力実測値を算出し、８月４日１１時について、電力実測値ｂ３にＤＲ補正係数平均値ｃ１を乗じて補正された電力実測値を算出する。そして、実測値補正部４２４は、８月３日１１時の補正された電力実測値と８月４日１１時の補正された電力実測値との平均値を算出することで、８月３日と８月４日とにおける１１時の電力需要推定値ｄ１を算出し、記憶部４１に記憶し、予測用データとして予測部４３へ供給する。
また、実測値補正部４２４は、８月３日１２時について、電力実測値ｂ２にＤＲ補正係数平均値ｃ３を乗じて補正された電力実測値を算出し、８月４日１２時について、電力実測値ｂ４にＤＲ補正係数平均値ｃ３を乗じて補正された電力実測値を算出し、これらの平均値を得ることで、８月３日と８月４日における１２時の電力需要推定値ｄ２を算出し、記憶部４１に記憶し、予測用データとして予測部４３へ供給する。
なお、次回の予測を行う場合には、記憶部４１に記憶されたＤＲ補正係数平均値と電力需要推定値を消去し、新たな予測使用日に応じて新たに算出する。

図４は、需要予測値と電力実測値とを説明する図である。この図において横軸は時間を表しており、縦軸は電力を表している。ここでは、需要予測値と電力実測値とが時間毎に表されている。また、そのグラフのうちＤＲ制御が発動された時間帯の一部のグラフが符号１００に示す領域に拡大して図示されている。例えば、１３時における需要予測値（符号Ａ）は、契約電力（デマンド目標値）（符号Ｃ）を超えるため、ＤＲ制御が発動された結果、電力実測値（符号Ｂ）がデマンド目標値を下回ることができている。この場合、電力実測値（符号Ｂ）については、ＤＲ補正係数平均値（ｘ_１３）を乗じ、この日の前後の連続する日における同じ時間の電力実測値にＤＲ補正係数平均値が乗じられた数と平均値を算出することで電力需要推定値を得て、予測用データとして用いることができる。

以上説明した実施形態において、運転管理装置４が予測データ管理部４２を有する構成について説明したが、予測データ管理部４２を運転管理装置４の外部に設けて独立の装置（予測データ管理装置）としてもよい。この場合、運転管理装置４が予測データ管理装置に、予測データの読み出し要求を送信し、予測データ管理装置が、この要求を受け、上述と同様の処理を行うことで、運転管理装置４の記憶部４１にアクセスし、予測用データを読み出すようにしてもよい。また、この場合、記憶部４１は、運転管理装置４や予測データ管理装置の外部に設けられてもよいし、予測データ管理装置の内部に設けられてもよい。

なお、上述の実施形態においては、単純平均によってＤＲ補正係数平均値や電力需要推定値を算出したが、加重平均によって算出するようにしてもよい。

以上説明した実施形態においては、ＤＲ制御が発動された場合、電力実測値は、ＤＲ制御が仮に発動されなかった場合に想定される電力実測値に比べて低減する。
需要予測値は、一般に、過去における電力実測値とその時の気温、湿度、風向き等の気候や施設内において活動する人の数、空調による負荷や照明等の負荷の利用状況等を基に算出される。そのため、ある環境（気温、湿度、風向き等の気候や施設内において活動する人の数、空調による負荷や照明等の負荷の利用状況等）において、本来ならば電力実測値としてある値が得られるが、ＤＲ制御が発動すると、その本来の値よりも低い電力実測値が得られてしまう。そうすると、ＤＲ制御を発動しなかった場合に実際に消費されたであろう電力実測値から離れてしまうため、その時の電力実測値を今後の予測用データとして用いることができない。
例えば、ＤＲ制御を発動したことにより、このときの電力実測値を利用できないこととなった場合には、ＤＲ制御が発動されていない期間のデータを利用することとなる。そうすると、例えば、予測を行う対象日の１日前から３日前までのデータを利用したい場合であっても、この１日前から３日前までＤＲ制御が発動されていると、この間のデータを利用することができない。そのため、ＤＲ制御が発動されていない期間、例えば２週間前のデータ等を利用しようとすると、それらの日と予測日とにおいて、需要が変わってしまっている可能性が高くなる。例えば、最近新たなコンピュータを設置したり、人事異動によって人の配置の変化や業務内容の変化により設備負荷の利用状況が大きく変わる場合がある。そのため、できるだけ直近のデータも含めより多くのデータを基に電力需要予測を行うことが望まれており、ＤＲ制御が発動された日時における電力実測値も利用したいという要望がある。すなわち、できるだけ最近のデータも用い、予測対象日となるべく近い環境（状態、気象条件等）を反映した電力需要予測を行うことが望まれている。

そこで、上述した実施形態において説明したように、ＤＲ制御が発動された日時における電力実測値に対し、ＤＲ補正係数平均値を算出して乗じることで、その日時においてＤＲ制御が発動されなかった場合の電力実測値を推定することで、これを予測に用いることが可能となる。

また、上述した実施形態によれば、ＤＲ制御の対象となる機器の電力を測定しなくても電力実測値の推定をすることができるので、機器の電力を計測する計測装置を設置するコストを抑えることができる。

また、上述した実施形態によれば、ＤＲ制御の発動時に手動で電源を切断した機器の消費電力の削減分を考慮して電力実測値の推定をすることができる。

また、図１における運転管理装置４の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより運転管理や予測データ管理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。

また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１空調熱源設備
２作業設備
３電源設備
４運転管理装置
５負荷出力制御装置
６電源出力制御装置
４１記憶部
４２予測データ管理部
４３予測部
４４運転計画作成部
４２１判定部
４２２補正部
４２３補正係数算出部
４２４実測値補正部

Claims

施設において使用された電力の実測値である電力実測値に基づいて電力需要の予測を行う運転管理装置であって、
デマンドレスポンス制御が行われた過去の日時を含む所定の期間における、前記電力実測値と前記施設において使用される電力が予測された値である需要予測値とについて時間毎に記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された過去の日時であって電力需要の予測に用いる日である予測使用日のデマンドレスポンス制御が行われた日時における前記需要予測値と前記電力実測値との比であるＤＲ補正係数を前記デマンドレスポンス制御が行われた日時毎に算出し、前記デマンドレスポンス制御が行われた複数の日の同じ時間の前記ＤＲ補正係数の平均値であるＤＲ補正係数平均値を算出する補正係数算出部と、
前記算出されたＤＲ補正係数平均値を前記デマンドレスポンス制御が行われた日時の電力実測値に乗じて予測対象日の前記時間における電力実測値を補正する実測値補正部と
を有することを特徴とする運転管理装置。
前記実測値補正部は、前記デマンドレスポンス制御が行われた時間毎に、前記電力実測値の補正を行うことを特徴とする請求項１記載の運転管理装置。
施設において使用された電力の実測値である電力実測値に基づいて電力需要の予測を行う運転管理装置におけるデマンドレスポンス制御発動時の電力実測値補正方法であって、
補正係数算出部が、デマンドレスポンス制御が行われた過去の日時を含む所定の期間における、前記電力実測値と前記施設において使用される電力が予測された値である需要予測値とについて時間毎に記憶する記憶部に記憶された過去の日時であって電力需要の予測に用いる日である予測使用日のデマンドレスポンス制御が行われた日時における前記需要予測値と前記電力実測値との比であるＤＲ補正係数を前記デマンドレスポンス制御が行われた日時毎に算出し、前記デマンドレスポンス制御が行われた複数の日の同じ時間の前記ＤＲ補正係数の平均値であるＤＲ補正係数平均値を算出し、
実測値補正部が、前記算出されたＤＲ補正係数平均値を前記デマンドレスポンス制御が行われた日時の電力実測値に乗じて予測対象日の前記時間における電力実測値を補正する
ことを特徴とするデマンドレスポンス制御発動時の電力実測値補正方法。