JP5990117B2 - 制御方法、制御サーバ及び制御プログラム - Google Patents

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Description

本発明は、制御方法等に関する。
近年、東日本大震災による電力供給不安等から、企業では需要電力の最大値となるピーク電力を抑えることが求められている。例えば、ピーク電力を抑える従来技術として、社内にある複数のノートＰＣ（Personal Computer）の各バッテリを利用するものがある。この従来技術は、過去の消費電力の推移や天気予報などの情報から、電力の需要曲線とノートＰＣバッテリ残量データを予測し、需要曲線に基づいて、ノートＰＣのバッテリの充放電計画を作成する。そして、従来技術は、充放電計画に基づいて、ネットワーク経由で、ノートＰＣの駆動モードを、バッテリ駆動、ＡＣ（Alternate Current）駆動、ＡＣ駆動しながらのバッテリ充電の何れかに切り替える制御を行う。
特開２０１２−１６１２０２号公報 特開２０１１−２５４６１７号公報
しかしながら、上述した従来技術では、少ない処理時間で、充放電計画を作成することができないという問題がある。
例えば、システムの規模が大きい場合に、社内にある全てのノートＰＣのバッテリについて、時間帯毎に充放電を計画し、シミュレートして最適な充放電計画を作成するには、膨大な処理を要してしまう。
１つの側面では、上記に鑑みてなされたものであって、少ない処理時間であっても充放電計画を作成することができる制御方法、制御サーバ及び制御プログラムを提供することを目的とする。
第１の案では、コンピュータが下記の処理を実行する。コンピュータは、複数の装置の有する蓄電池の残量に基づいて、グループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量の分布と、他のグループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量の分布とを均等にして、複数の装置を複数のグループに分類する。コンピュータは、グループ毎に、蓄電池を備えた装置それぞれの時間帯毎の充放電に関する状態を規定した制御計画に対して一部の装置の状態を切り替えた仮想の制御計画を生成する。コンピュータは、グループ毎に、仮想の制御計画を用いて時間帯毎の需要電力をシミュレートする。グループ毎に、シミュレートされた結果が、制御計画のシミュレート結果よりも改善している場合には、制御計画を仮想の制御計画に更新する。コンピュータは、所定時間を経過したか否かの終了条件を満たす場合には、制御計画を出力し、終了条件を満たさない場合には、終了条件を満たすまで、制御計画を更新させる処理を繰り返し実行させる。
本発明の１実施態様によれば、少ない処理時間で、充放電計画を作成することができるという効果を奏する。
図１は、本実施例１に係るシステムの構成を示す図である。 図２は、ノートＰＣの蓄電池の充放電に関する状態について説明するための図である。 図３は、本実施例１に係る制御サーバの構成を示す図である。 図４は、需要予測データの一例を示す図である。 図５は、ＰＣ情報テーブルの一例を示す図である。 図６は、充電データの一例を示す図である。 図７は、放電データの一例を示す図である。 図８は、制御計画テーブルの一例を示す図である。 図９は、本実施例１に係る分類部の処理を説明するための図である。 図１０は、本実施例１に係る分類結果の一例を示す図である。 図１１は、本実施例１に係る電力算出部の処理を説明するための図である。 図１２は、本実施例１に係る生成部の処理を説明するための図（１）である。 図１３は、本実施例１に係る生成部の処理を説明するための図（２）である。 図１４は、本実施例１に係る生成部の処理を説明するための図（３）である。 図１５は、本実施例１に係るシミュレート部の処理を説明するための図である。 図１６は、本実施例１に係る制御サーバの処理手順を示すフローチャートである。 図１７は、本実施例１に係る制御計画生成処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１８は、本実施例２に係るシステムの構成を示す図である。 図１９は、本実施例２に係る制御サーバの構成を示す図である。 図２０は、第１制御計画テーブルの一例を示す図である。 図２１は、本実施例２に係る分類部の処理を説明するための図である。 図２２は、本実施例２に係る分類結果の一例を示す図である。 図２３は、本実施例２に係る生成部の処理を説明するための図（１）である。 図２４は、本実施例２に係る生成部の処理を説明するための図（２）である。 図２５は、本実施例２に係る生成部の処理を説明するための図（３）である。 図２６は、本実施例２に係る制御サーバの処理手順を示すフローチャートである。 図２７は、制御プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
以下に、本願の開示する制御方法、制御サーバ及び制御プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
本実施例１に係るシステムの構成について説明する。図１は、本実施例１に係るシステムの構成を示す図である。図１に示すように、このシステムは、分電盤２０と、ノートＰＣ（Personal Computer）３０ａ，３０ｂ，３０ｃと、照明５０ａと、複合機５０ｂと、制御サーバ１００とを有する。分電盤２０、ノートＰＣ３０ａ，３０ｂ，３０ｃ、制御サーバ１００は、ネットワーク１０を介して相互に接続される。また、分電盤２０、ノートＰＣ３０ａ，３０ｂ，３０ｃ、照明５０ａ、複合機５０ｂは、電源線４０に接続される。
ネットワーク１０は、例えば、社内ＬＡＮ（Local Area Network）に対応する。社内ＬＡＮとしては、有線ＬＡＮや無線ＬＡＮなどの任意の種類の通信網が採用され、インターネットやＬＡＮなどの他のネットワークに接続されても良い。
図１に示す例では、制御サーバ１００にノートＰＣ３０ａ，３０ｂ，３０ｃが接続される場合を示したが、図示の構成に限定されない。例えば、制御サーバ１００には任意の数のノートＰＣが接続されて良い。
図１に示す例では、電源線４０にノートＰＣ３０ａ，３０ｂ，３０ｃや、照明５０ａ、複合機５０ｂが接続される場合を示したが、図示の構成に限定されない。つまり、電源線４０には任意の電気製品が接続されて良い。例えば、電源線４０にはテレビ、冷蔵庫、電子レンジ、などの電気製品が接続される。また、以下では、照明５０ａ、複合機５０ｂ及び他の電気製品を区別無く総称する場合には、電気製品５０と記載する。電気製品５０は、例えば、社内で電力を消費するあらゆる製品を含む。
制御サーバ１００は、社内に設置されたサーバ装置であり、複数のノートＰＣのバッテリの充放電を規定する制御計画を作成する。
分電盤２０は、電源線４０を介してノートＰＣ３０ａ，３０ｂ，３０ｃや、照明５０ａ、複合機５０ｂに電源を供給する。
ノートＰＣ３０ａ，３０ｂ，３０ｃは、社内の利用者が利用するノート型パーソナルコンピュータである。以下の説明では、ノートＰＣ３０ａ，３０ｂ，３０ｃを適宜、「ノートＰＣ３０」あるいは単に「ＰＣ」と記載する。
ノートＰＣ３０には、自装置に搭載された蓄電池の充放電を制御するクライアント用アプリケーションがインストールされる。例えば、ノートＰＣ３０は、自装置の蓄電池の充放電に関する状態を規定した制御計画を制御サーバ１００から受け付けて、受け付けた制御ポリシーにしたがって自装置の蓄電池の充放電に関する状態を切り替える。また、ノートＰＣ３０は、装置の一例である。また、ノートＰＣの蓄電池を適宜「バッテリ」とも記載する。
ここで、ノートＰＣ３０の蓄電池の充放電に関する状態について説明する。図２は、ノートＰＣの蓄電池の充放電に関する状態について説明するための図である。図２の横軸は時間を示し、縦軸は電力値［Ｗ］を示す。例えば、時間帯２ａ及び２ｄには、蓄電池は充放電を行わずノートＰＣ３０がＡＣ（Alternating Current）電源で稼働している状態を示す。この状態を「ＡＣ」とも記載する。また、例えば、時間帯２ｂには、蓄電池が放電することでノートＰＣ３０が稼働している状態を示す。この状態を「ＢＡ」とも記載する。また、例えば、時間帯２ｃには、蓄電池が充電しつつノートＰＣ３０がＡＣ電源で稼働している状態を示す。この状態を「ＣＨ」とも記載する。図２に示すように、ノートＰＣ３０は、「ＡＣ」、「ＢＡ」又は「ＣＨ」のいずれかの状態で稼働する。例えば、ノートＰＣ３０は、「９：００〜９：３０」の時間帯に「ＢＡ」で稼働する旨の制御計画を制御サーバ１００から受け付けると、指定された時間帯に「ＢＡ」で稼働する。
次に、図１に示した制御サーバ１００の構成について説明する。図３は、本実施例１に係る制御サーバの構成を示す図である。図３に示すように、この制御サーバ１００は、通信制御部１１０、記憶部１２０、制御部１３０を有する。
通信制御部１１０は、分電盤２０、ノートＰＣ３０との間でデータを送受信する処理部である。通信制御部１１０は、例えば、ネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ：Network Interface Card）等に対応する。後述する制御部１３０は、通信制御部１１０を介して、分電盤２０、ノートＰＣ３０とデータをやり取りする。
記憶部１２０は、需要予測データ１２１、ＰＣ情報テーブル１２２、充電データ１２３、放電データ１２４、制御計画テーブル１２５を有する。記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子などの記憶装置に対応する。
需要予測データ１２１は、システム内の予測される需要電力の時系列データである。例えば、需要予測データ１２１は、一日における各時間帯と需要電力値とを対応づけたデータである。この需要電力値は、例えば、過去の消費電力値の統計データから算出される。
図４は、需要予測データの一例を示す図である。図４の横軸は時間を示し、縦軸は電力値［ｋＷ］を示す。図４は、社内における一日の需要予測データ１２１を例示したものである。例えば、需要予測データ１２１は、社内で電力を消費するあらゆる製品によって消費された過去の消費電力値の統計データから算出される。図４では、需要予測データ１２１が１パターンである場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、需要予測データ１２１は、曜日や時期に違いがあり、複数の推移の仕方が予想されるような場合には、複数パターン存在する場合もある。
ＰＣ情報テーブル１２２は、例えば、ノートＰＣ３０に関する各種の情報を保持する。図５は、ＰＣ情報テーブルの一例を示す図である。図５に示すように、ＰＣ情報テーブル１２２は、「ＩＤ」と、「観測可否」と、「制御可否」と、「状態」と、「バッテリ容量」と、「充電率」とを対応づけて記憶する。
図５において、このうち、ＩＤは、社内のノートＰＣ３０を一意に識別するＩＤ（Identification）を示す。観測可否は、制御サーバ１００が該当するノートＰＣ３０を観測できているか否かを示す。例えば、観測可否「○」は、制御サーバ１００が該当するノートＰＣ３０を観測できている、つまり、該当するノートＰＣ３０が社内ＬＡＮ１０に接続されていることを示す。また、例えば、観測可否「×」は、制御サーバ１００が該当するノートＰＣ３０を観測できていない、つまり、該当するノートＰＣ３０が社内ＬＡＮ１０に接続されていないことを示す。
図５において、制御可否は、該当するノートＰＣ３０が電源線４０に接続されているか否かを示す。例えば、制御可否「○」は、該当するノートＰＣ３０が電源線４０に接続されていることを示す。また、例えば、制御可否「×」は、該当するノートＰＣ３０が電源線４０に接続されていないことを示す。
状態は、該当するノートＰＣ３０の現在の状態を示す。例えば、状態「ＡＣ」は、蓄電池が充放電を行わず、ノートＰＣがＡＣ電源で稼働している状態を示す。また、例えば、状態「ＢＡ」は、蓄電池が放電することでノートＰＣが稼働している状態を示す。また、例えば、状態「ＣＨ」は、蓄電池が充電しつつノートＰＣがＡＣ電源で稼働している状態を示す。バッテリ容量は、該当するノートＰＣ３０のバッテリの仕様として定められた電力の容量［Ｗｈ］を示す。充電率は、該当するノートＰＣ３０の現在の充電率［％］を示す。なお、ＰＣ情報テーブル１２２には、例えば、社内で利用されるノートＰＣ３０が予め登録されるものとする。また、図中の「−」は、該当するデータが存在しないことを示す。
図５に示すように、例えば、ＰＣ情報テーブル１２２は、ＩＤ「ＰＣ１」と、観測可否「○」と、制御可否「○」と、状態「ＡＣ」と、バッテリ容量「６５」と、充電率「８０」とを対応づけて記憶する。つまり、ＰＣ１がネットワーク１０及び電源線４０に接続され、ＡＣ電源で稼働している状態であり、バッテリ容量が６５［Ｗｈ］であり、現在の充電率が８０％であることを示す。また、ＰＣ情報テーブル１２２は、他のノートＰＣ３０についても同様に、情報を記憶する。
図３の説明に戻る。充電データ１２３は、例えば、バッテリを充電する際の充電率の変化を示すデータである。例えば、充電データ１２３は、ノートＰＣ３０のバッテリを充電する際の充電率と時間とを対応づけたデータである。充電データ１２３は、バッテリの仕様として定められたものである。また、充電データ１２３は、ノートＰＣ３０のバッテリを充電する際の時間ごとの充電率を記憶しておき、記憶したデータから算出しても良い。
図６は、充電データの一例を示す図である。図６の横軸は時間［秒］を示し、縦軸は充電率［％］を示す。図６には、ノートＰＣ３０のバッテリを充電する際の充電率を例示する。なお、ここでは、説明の都合上、あるノートＰＣ３０に搭載されたバッテリの充電データ１２３を示したが、充電データ１２３は、ノートＰＣ３０ごとに記憶されるものである。例えば、充電データ１２３は、ノートＰＣ３０のＩＤごとに対応づけて記憶される。
図３の説明に戻る。放電データ１２４は、例えば、バッテリを放電する際の充電率の変化を示すデータである。例えば、放電データ１２４は、ノートＰＣ３０のバッテリを放電する際の充電率と時間とを対応づけたデータである。放電データ１２４は、バッテリの仕様として定められたものである。放電データ１２４は、ノートＰＣ３０のバッテリを放電する際の時間ごとの充電率を記憶しておき、記憶したデータから算出しても良い。
図７は、放電データの一例を示す図である。図７の横軸は時間［秒］を示し、縦軸は充電率［％］を示す。図７には、ノートＰＣ３０のバッテリを放電する際の充電率を例示する。なお、ここでは、説明の都合上、あるノートＰＣ３０に搭載されたバッテリの放電データ１２４を示したが、放電データ１２４は、ノートＰＣ３０ごとに記憶されるものである。例えば、放電データ１２４は、ノートＰＣ３０のＩＤごとに対応づけて記憶される。
図３の説明に戻る。制御計画テーブル１２５は、蓄電池それぞれの充放電を時間帯ごとに規定する制御計画の情報を保持する。図８は、制御計画テーブルの一例を示す図である。図８に示すように、制御計画テーブル１２５は、ＩＤと、３０分ごとの時間帯とを対応づけて記憶する。例えば、時間帯「９：００」は、９時から９時半までの時間帯に対応する。また、制御計画テーブル１２５の１レコードは、該当するノートＰＣ３０の制御ポリシーに対応する。
図８に示すように、制御計画テーブル１２５は、例えば、ＩＤ「ＰＣ１」と、９時〜１１時半「ＡＣ」と、１１時半〜１２時半「ＣＨ」と、１２時半〜１３時半「ＢＡ」とを対応づけて記憶する。つまり、制御計画テーブル１２５は、ＰＣ１が、９時〜１１時半までＡＣ電源で稼働し、１１時半〜１２時半まで蓄電池を充電しつつ稼働し、１２時半〜１３時半まで蓄電池を放電させて稼働することを記憶する。また、制御計画テーブル１２５は、他のノートＰＣ３０についても同様に、時間帯ごとの状態を記憶する。なお、ここでは、制御計画テーブル１２５が３０分ごとにノートＰＣ３０の状態を規定する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、制御計画テーブル１２５は、１０分ごとにノートＰＣ３０の状態を規定しても良い。
制御部１３０は、取得部１３１と、測定部１３２と、作成部１３３と、出力部１３４とを有する。制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積装置に対応する。また、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路に対応する。
取得部１３１は、ノートＰＣ３０の各所情報を取得し、取得した情報をＰＣ情報テーブル１２２に登録する処理部である。なお、取得部１３１が情報を取得するタイミングは、制御サーバ１００を利用する者が任意のタイミングを設定して良い。例えば、取得部１３１は、後述する作成部１３３が制御計画を作成する直前に情報を取得しても良い。
図５を用いて、取得部１３１の処理を説明する。例えば、取得部１３１は、ＰＣ２の状態が「ＣＨ」であり、充電率が「５０％」であり、電源線４０に接続されている旨の情報をＰＣ２から取得する。取得部１３１は、取得した情報を図５のＰＣ情報テーブル１２２に記録する。例えば、取得部１３１は、ＰＣ２に対応づけて、制御可否「○」と、状態「ＣＨ」と、充電率「５０」とをＰＣ情報テーブル１２２に記録する。また、取得部１３１は、ＰＣ２から情報を取得したので、ＰＣ２が社内ＬＡＮ１０に接続されているものと判定し、観測可否「○」をＰＣ情報テーブル１２２に記録する。また、例えば、取得部１３１は、情報を取得できないＰＣについては、社内ＬＡＮ１０に接続されていないものと判定し、観測可否「×」をＰＣ情報テーブル１２２に記録する。例えば、取得部１３１は、他のＰＣについて情報を取得するタイミングでＰＣ３の情報を取得できない場合には、ＰＣ３が社内ＬＡＮ１０に接続されていないものと判定し、観測可否「×」をＰＣ情報テーブル１２２に記録する。
測定部１３２は、図１のシステム内で消費された電力を測定する。例えば、測定部１３２は、電源線４０に接続された電気製品により社内で消費された総電力量を測定する。測定部１３２は、測定した電力量の情報を記憶部１２０に記録する。記憶部１２０に記憶される電力の情報の図示は省略する。測定部１３２が社内で消費された電力を測定する方法は、従来のいかなる技術でも適用することができる。例えば、測定部１３２は、分電盤２０が電源線４０を介して供給された電力量を測定し、測定された電力量を分電盤２０から取得しても良い。また、例えば、測定部１３２は、社内の全てのコンセントから供給された電力量を測定し、その総和を算出しても良い。
作成部１３３は、各ノートＰＣ３０を蓄電池の残量に基づいて、複数のグループに分類した後に、グループ毎に局所探索法を実行し、制御計画を作成する処理部である。作成部１３３は、分類部１３３ａ、電力算出部１３３ｂ、生成部１３３ｃ、シミュレート部１３３ｄ、更新部１３３ｅ、実行部１３３ｆを有する。
分類部１３３ａは、各ノートＰＣ３０を蓄電池の残量に基づいて、複数のグループに分類する処理部である。分類部１３３ａは、あるグループに含まれるノートＰＣ３０の蓄電池の残量の合計値（または分布）が、他のグループに含まれる複数のノートＰＣ３０の蓄電池の残量の合計値と類似する値となるように、複数の装置を複数のグループに分類する。本実施例１では一例として、各グループに含まれるノートＰＣの数を、同数とする。なお、蓄電池の残量は、ＰＣ情報テーブル１２２に記録された、バッテリ容量に充電率を乗算した値に対応する。
図９は、本実施例１に係る分類部の処理を説明するための図である。図９では説明の便宜上、各ノートＰＣに内蔵される蓄電池のみを示し、ノートＰＣ３０の図を省略する。例えば、蓄電池１ａ〜１ｘを、それぞれ、ノートＰＣ３０ａ〜３０ｘに内蔵される蓄電池とする。蓄電池の網掛け部分が多い蓄電池ほど、蓄電池の残量が多いものとする。分類部１３３ａは、各蓄電池１ａ〜１ｘを、残量が少ないものから順に並び替えを行う。なお、残量が同じ蓄電池については、どちらを先に並べても良い。
例えば、分類部１３３ａが蓄電池１ａ〜１ｘの並び変えを行うと、蓄電池は残量の少ない順に、１ｈ，１ｌ，１ｅ，１ｑ，１ｓ，１ｍ，１ｕ，１ｐ，１ｗ，１ｊ，１ｏ，１ｘ，１ｇ，１ｄ，１ｉ，１ｂ，１ｔ，１ｎ，１ｖ，１ｒ，１ａ，１ｃ，１ｋ，１ｆとなる。
続いて、分類部１３３ａは、蓄電池１ｈ，１ｘ，１ｇ，１ｆをグループ２Ａに分類する。すなわち、グループ２Ａには、ノートＰＣ３０ｈ，３０ｘ，３０ｇ，３０ｆが含まれる。分類部１３３ａは、蓄電池１ｌ，１ｏ，１ｄ，１ｋをグループ２Ｂに分類する。すなわち、グループ２Ｂには、ノートＰＣ３０ｌ，３０ｏ，３０ｄ，３０ｋが含まれる。分類部１３３ａは、蓄電池１ｅ，１ｊ，１ｉ，１ｃをグループ２Ｃに分類する。すなわち、グループ２Ｃには、ノートＰＣ３０ｅ，３０ｊ，３０ｉ，３０ｃが含まれる。
分類部１３３ａは、蓄電池１ｑ，１ｗ，１ｂ，１ａをグループ２Ｄに分類する。すなわち、グループ２Ｄには、ノートＰＣ３０ｑ，３０ｗ，３０ｂ，３０ａが含まれる。分類部１３３ａは、蓄電池１ｓ，１ｐ，１ｔ，１ｒをグループ２Ｅに分類する。すなわち、グループ２Ｅには、ノートＰＣ３０ｓ，３０ｐ，３０ｔ，３０ｒが含まれる。分類部１３３ａは、蓄電池１ｍ，１ｕ，１ｎ，１ｖをグループ２Ｆに分類する。すなわち、グループ２Ｆには、ノートＰＣ３０ｍ，３０ｕ，３０ｎ，３０ｖが含まれる。
上記のように、分類部１３３ａは、各ノートＰＣ３０ａ〜３０ｘを、グループ２Ａ〜２Ｆに分類することで、各グループに含まれるノートＰＣ３０の蓄電池の残量の合計値と類似する値となる。分類部１３３ａは、分類結果の情報を、生成部１３３ｃ、シミュレート部１３３ｄ、更新部１３３ｅに出力する。図１０は、本実施例１に係る分類結果の一例を示す図である。図１０に示すように、この分類結果は、グループを一意に識別するグループ識別情報と、ＩＤ群とを対応付ける。ＩＤ群は、グループに含まれる各ノートＰＣ３０を一意に識別するＩＤが含まれる。例えば、ノートＰＣ３０ａ〜３０ｘのＩＤをそれぞれ、ＰＣ１〜ＰＣ２４とする。
図１０において、例えば、グループ識別情報「グループ２Ａ」に対応するＩＤ群は、「ＰＣ８，ＰＣ２４，ＰＣ７，ＰＣ６」となる。すなわち、グループ２Ａには、ノートＰＣ３０ｈ，３０ｘ，３０ｇ，３０ｆが含まれる。
図３の説明に戻る。電力算出部１３３ｂは、分類部１３３ａが分類した各グループに割り当てる電力を算出する処理部である。例えば、電力算出部１３３ｂは、式（１）に基づいて、各グループに割り当てる電力の値を算出する。式（１）に示すピーク電力予測値は、ノートＰＣ３０の消費電力を除いた、システム全体のピーク電力予測値である。現在の消費電力は、ノートＰＣ３０の消費電力を除いた、システム全体の現在の消費電力である。電力算出部１３３ｂは、各グループに割り当てる電力の情報を、シミュレート部１３３ｄに出力する。
各グループに割り当てる電力＝（ピーク電力予測値−現在の消費電力）／グループ数・・・（１）
続いて、電力算出部１３３ｂの処理をより詳細に説明する。電力算出部１３３ｂは、より具体的には、式（２）に示す最適化問題を解くことで、各時間帯でノートＰＣ３０が使用可能な電力を計算する。ただし、式（３）、（４）、（５）の条件を満たすものとする。式（２）〜（５）において「ｋ」は、各時間帯を示す変数である。図１１は、本実施例１に係る電力算出部の処理を説明するための図である。図１１において、横軸は、時間を示し、縦軸は電力値を示す。線分５ａは、ノートＰＣ３０の電力を除いた各時間帯の需要電力値の予測値を示す。線分５ｂは、ノートＰＣ３０の電力を除いた需要電力値の予測値の最大値であり、Ｄｍａｘに対応する。ｕ［ｋ］は、時間帯ｋにおいて、全ノートＰＣ３０に割り当てる電力の合計値である。Ｄ［ｋ］は、時間帯ｋにおける、全ノートＰＣ３０の電力を除いた需要電力値の予測値である。なお、需要電力値の予測値が最大値となる時間帯をｋ’とする。
ｍｉｎΣｕ［ｋ］・・・（２）
ｕ［ｋ］≦Ｄｍａｘ−Ｄ［ｋ］・・・（３）
Ｄ［ｋ−１］＋ｕ［ｋ−１］・・・（４）
Figure 0005990117
ここで、式（２）は、図１１の網掛け部分の面積を最小化するという最適化問題である。式（３）は、ある時間帯ｋの一つ前の時間帯にノートＰＣ３０に割り当てる電力が、需要電力の最大値を超えないようにするための条件式である。式（４）は、ｕ［ｋ］とＤ［ｋ］とを合計した値が、徐々に大きくなるという条件である。なお、式（５）は、時間帯ｋ’の一つ前の時間帯にノートＰＣ３０の蓄電池の平均残量が、所定値τ以上であることを示す。これにより、ノートＰＣ３０の電力を除いた需要電力値の予測値の最大値となる前に、ノートＰＣ３０の蓄電池の平均残量を所定値τ以上にすることができる。
電力算出部１３３ｂは、式（２）の最適化問題を解いて、各時間帯のｕ［ｋ］を算出し、ｕ［ｋ］をグループ数で除算することで、各時間帯において各グループに割り当てる電力を算出し、算出した電力の情報を、シミュレート部１３３ｄに出力する。
生成部１３３ｃは、分類部１３３ａによって分類されたグループ単位で、制御計画を作成する処理部である。まず、制御計画テーブル１２５のそれぞれのノートＰＣ３０に対して、時間帯ごとに状態を設定することで、初期の制御計画を生成する。図１２は、本実施例１に係る生成部の処理を説明するための図（１）である。図１２では一例として、制御情報テーブル１２５に含まれる各レコードのうち、グループ２Ａに含まれるＰＣ８，２４，７，６のみを示す。図１２に示すように、例えば、生成部１３３ｃは、ＰＣ情報テーブル１２２を参照し、制御可能なＰＣの全ての時間帯に対して、状態「ＡＣ」を設定する。また、生成部１３３ｃは、ＰＣ情報テーブル１２２を参照し、観測不能なＰＣの全ての時間帯に対して、状態「ＵＮ１」を設定する。
また、生成部１３３ｃは、ＰＣ情報テーブル１２２を参照し、観測可能であるが制御不能なＰＣの全ての時間帯に対して、状態「ＵＮ２」を設定する。なお、ここでは、制御可能なＰＣの全ての時間帯に対して状態「ＡＣ」が設定される場合を説明したが、これに限定されない。例えば、制御可能なＰＣの全ての時間帯に対して状態「ＢＡ」が設定されても良い。また、例えば、既に作成済みの制御計画のノートＰＣ３０の各時間帯の状態が、対応するノートＰＣ３０の各時間帯に設定されても良い。
ここで、「ＵＮ１」及び「ＵＮ２」について説明する。「ＵＮ１」は、観測不能なＰＣに対して想定される状態を示す。例えば、「ＵＮ１」は、蓄電池の充電率に関しては放電した状態で減少し、充電している状態の電力を使用する架空の状態として設定される。これは、観測不能なノートＰＣ３０の蓄電池が、観測されない間に放電されてしまうことを考慮したものである。また、観測不能なノートＰＣ３０が社内の電源線４０に接続され、需要電力を増やしてしまうことを考慮したものでる。また、「ＵＮ２」は、制御不能なＰＣに対して想定される状態を示す。例えば、「ＵＮ２」は、蓄電池の充電率に関しては放電した状態で減少し、ＡＣ電源で稼働している状態の電力を使用する架空の状態として設定される。これは、制御不能なノートＰＣ３０が社内の電源線４０に接続され、需要電力を増やしてしまうことを考慮したものである。
また、生成部１３３ｃは、生成した制御計画の制御可能なノートＰＣ３０の任意の時間帯を選択し、「ＡＣ」「ＢＡ」「ＣＨ」のいずれかの状態に切り替える。これを「切り替え指示」と記載する。図１３は、本実施例１に係る生成部の処理を説明するための図（２）である。図１３（１）には、切り替え前の制御計画テーブル１２５の一例を示し、図１３（２）には、切り替え後の制御計画テーブル１２５の一例を示す。図１３に示すように、例えば、生成部１３３ｃは、ＰＣ２４の「９：３０」を選択する。生成部１３３ｃは、選択した時間帯と、それ以降の時間帯の状態を「ＢＡ」に切り替える。なお、図１３の網掛け領域は、切り替え指示が出されたＰＣの時間帯を示す。また、生成部１３３ｃは、切り替え指示が出されたＰＣの時間帯を制御計画テーブル１２５に記録する。
また、状態を切り替える場合に、生成部１３３ｃは、次の時間帯以降に切り替え指示があるまでの状態を切り替える。図１４は、本実施例１に係る生成部の処理を説明するための図（３）である。図１４（１）には、切り替え前の制御計画テーブル１２５の一例を示し、図１４（２）には、切り替え後の制御計画テーブル１２５の一例を示す。図１４は、切り替え済みの状態が存在する場合を説明する。図１４（１）では、ＰＣ８の「１２：３０」の状態「ＢＡ」の切り替え指示がある場合を説明する。図１４に示すように、例えば、生成部１３３ｃは、ＰＣ８の「１１：３０」を選択し、「ＣＨ」に切り替える「切り替え指示」をだす。生成部１３３ｃは、選択したそれ以降の時間帯の状態を「ＣＨ」に切り替える。この場合、ＰＣ８の「１２：３０」の状態「ＢＡ」の切り替え指示があるので、生成部１３３ａは、「１２：００」までの状態を「ＣＨ」に切り替える。
生成部１３３ｃは、グループ毎に上記処理を実行し、グループ毎の制御計画の情報を、シミュレート部１３３ｄに出力する。
図３の説明に戻る。シミュレート部１３３ｄは、生成部１３３ｃによって生成されたグループ毎の制御計画を用いて、時間帯毎の需要電力をシミュレートする処理部である。例えば、シミュレート部１３３ｄは、需要予測データ１２１からノートＰＣ３０による電力使用量を減算し、ノートＰＣ３０が制御計画通りに稼働した場合の電力使用量を加算することで、需要電力をシミュレートする。なお、シミュレート部１３３ｄは、グループ毎に、需要電力をシミュレートする。シミュレート部１３３ｄは、グループ毎のシミュレート結果を、更新部１３３ｅに出力する。
図１５は、本実施例１に係るシミュレート部の処理を説明するための図である。図１５の横軸は時間を示し、縦軸は電力値［ｋＷ］を示す。図１５には、８時から２０時まで１０分間隔で制御計画が作成された場合のシミュレートの結果を示す。図１５に示すように、例えば、シミュレート部１３３ｄは、制御計画に基づいて、１０分間ごとの需要電力をシミュレートし、１０分間ごとの制御後ピーク１１ａを算出する。例えば、シミュレート部１３３ｄは、下記の式（６）を用いて、時間帯ごとの制御後ピークｍａｘｊを算出する。なお、１１ｂは、図４の需要予測データ１２１に対応する。
ｍａｘｊ（需要予測［ｊ］−ΣｉＥＡｉ＋ΣｉＥｓｉ［ｊ］）・・・（６）
式（６）において、ｉは、ノートＰＣ３０のインデックスを示す。ｊは、時間帯のインデックスを示す。例えば、ｊ＝１は、９時から９時半までの時間帯に対応する。需要予測［ｊ］は、ｊ番目の時間帯の需要予測値を示し、例えば、需要予測データ１２１から与えられる値である。Ｅｓｉ［ｊ］は、ｉ番目のノートＰＣ３０のｊ番目の時間帯における各状態の電力値を示す。例えば、状態「ＡＣ」の電力使用量ＥＡは、例えば、１０［Ｗ］である。また、状態「ＢＡ」の電力値ＥＢは、例えば、０［Ｗ］である。また、状態「ＣＨ」の電力値ＥＣは、例えば、６０［Ｗ］である。また、状態「ＵＮ１」の電力使用量ＥＵ１は、状態「ＣＨ」時の電力を使用するのでＥＣ［Ｗ］である。また、状態「ＵＮ２」の電力使用量ＥＵ２は、状態「ＡＣ」時の電力を使用するのでＥＡ［Ｗ］である。また、ＥＡｉは、ｉ番目のノートＰＣ３０の状態「ＡＣ」の電力使用量を示す。なお、上記の式（６）は一例であり、これに限定されるものではない。例えば、より余裕をもって制御する場合にはΣｉＥＡｉを減算しなくても良い。
更に、シミュレート部１３３ｄは、制御計画に制約条件を追加して時間帯ごとの需要電力をシミュレートする。例えば、シミュレート部１３３ｄは、ノートＰＣ３０ごとの各時間帯における蓄電池の充電率を算出する。例えば、シミュレート部１３３ｂは、ＰＣ情報テーブル１２２を参照し、ノートＰＣ３０の充電率を取得する。ノートＰＣ３０の蓄電池をある時間分充電する場合には、シミュレート部１３３ｂは、図６の充電データ１２３を参照し、上記時間経過後の充電率を推定する。ノートＰＣ３０の蓄電池からある時間分放電する場合には、シミュレート部１３３ｄは、図７の放電データ１２４を参照し、上記時間経過後の充電率を推定する。
そして、シミュレート部１３３ｂは、推定した充電率が式（７）の条件を満たし、式（８）を満たすか否かを判定する。式（７）の制約条件は、「最終時刻ｋ’’で、充電量が最大になる」というものである。式（７）のＣｉは、ｉ番目のノートＰＣ３０の電気容量を示す。式（８）のＮは、分類部１３３ａによって分類されたグループ数である。なお、ここで説明した制約条件やその数値は一例であり、これに限定されるものではない。制約条件及びその数値は、例えば、制御サーバ１００を利用する者が蓄電池の特性などを考慮して任意に設定して良い。
ｍａｘΣＣｉ［ｋ’’］・・・（７）
時間帯ｋでのグループ内の消費電力≦ｕ［ｋ］／Ｎ・・・（８）
シミュレート部１３３ｄは、式（７）、（８）を満たさないと判定した場合には、シミュレート部１３３ｄは、ノートＰＣ３０の状態を直前の時間帯の状態を継続する。シミュレート部１３３ｂは、変更した制御計画を用いて、制約条件を満たすまで再びシミュレートする。
更新部１３３ｅは、シミュレートされた結果が、切り替え前の制御計画のシミュレート結果よりも改善している場合には、制御計画テーブル１２５について、制御計画を切り替え後の制御計画に更新する処理部である。更新部１３３ｅは、グループ毎のシミュレート結果を評価して、グループ毎に、制御計画を更新するか否かを判定する。
例えば、更新部１３３ｅは、シミュレート結果からピーク電力を求める。更新部１３３ｅは、一日のうちで、現在時刻までの各時間帯における電力使用量を実測値として取得する。更新部１３３ｅは、一日のうちで、現在時刻以降の各時間帯における電力使用量をシミュレート結果から取得する。更新部１３３ｅは、取得した使用電力量のうちの最大値をピーク電力として算出する。更新部１３３ｅは、算出したピーク電力と、切り替え前の制御計画のシミュレート結果から算出したピーク電力とを比較する。更新部１３３ｅは、切り替え前の制御計画のシミュレート結果から算出したピーク電力よりもピーク電力が低下している場合に、制御計画を切り替え後の制御計画に更新する。更新部１３３ｅは、グループ毎に、制御計画を更新する。
なお、ここでは、更新部１３３ｅが評価値としてピーク電力を用いる場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、更新部１３３ｅは、現在時刻以降の電力使用量や蓄電池の充電量（充電率とバッテリ容量の積の和）、状態の切り替え回数、最小使用電力量などのうち、一つ又は複数を組み合わせて評価値として用いても良い。複数を組み合わせる場合にはそれぞれの評価関数に重みをつけて足すなどして単一の評価関数にすれば一つの評価関数として処理することができる。
実行部１３３ｆは、所定の終了条件を満たすか否かを判定する。例えば、実行部１３３ｆは、作成部１３３が処理を開始してから５分経過したか否かを判定する。実行部１３３ｆは、５分経過していない場合には、生成部１３３ｃ、シミュレート部１３３ｄ及び更新部１３３ｅの処理を繰り返し実行させる。なお、ここでは、終了条件が５分経過である場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、終了条件は任意の時間であっても良く、また、任意の繰り返し回数であっても良い。
一方、５分経過した場合には、実行部１３３ｆは、更新された制御計画テーブル１２５を出力部１３４に出力する。例えば、実行部１３３ｆは、シミュレート部１３３ｄにより制約条件を満足するように修正された制御計画テーブル１２５を出力部１３４に出力する。
出力部１３４は、制御計画を出力する。例えば、出力部１３４は、制御計画テーブル１２５を実行部１３３ｆから受け付ける。出力部１３４は、受け付けた制御計画テーブル１２５の各レコードを、対応するノートＰＣ３０に出力する。
次に、本実施例１に係る制御サーバ１００の処理手順について説明する。図１６は、本実施例１に係る制御サーバの処理手順を示すフローチャートである。例えば、図１６に示す処理は、所定の時間間隔で実行される。
図１６に示すように、制御サーバ１００は、ノートＰＣ３０からＰＣ情報テーブル１２２に関する各種のデータを取得する（ステップＳ１０１）。制御サーバ１００は、ＰＣ情報テーブル１２２を基にして、複数のノートＰＣ３０を複数のグループに分類する（ステップＳ１０２）。ステップ１０２において、制御サーバ１００は、グループに含まれる複数のノートＰＣの蓄電池の残量の合計値が、他のグループに含まれる複数のノートＰＣの蓄電池の残量の合計値と類似する値となるように、分類を行う。
制御サーバ１００は、最適化問題を解き、各時間帯でノートＰＣ３０全体が使用可能な電力ｕ［ｋ］を計算する（ステップＳ１０３）。制御サーバ１００は、各グループに、ｕ［ｋ］／Ｎの電力を配分する（ステップＳ１０４）。
制御サーバ１００は、制御計画生成処理を実行し（ステップＳ１０５）、制御計画に基づいて、ノートＰＣの駆動状態を制御する（ステップＳ１０６）。
次に、図１６のステップＳ１０５に示した制御計画生成処理の処理手順について説明する。図１７は、本実施例１に係る制御計画生成処理の処理手順を示すフローチャートである。図１７に示すように、制御サーバ１００は、処理タイミングであるか否かを判定する（ステップＳ２０１）。制御サーバ１００は、処理タイミングではない場合には（ステップＳ２０１，Ｎｏ）、再度ステップＳ２０１に移行する。
一方、制御サーバ１００は、処理タイミングである場合には（ステップＳ２０１，Ｙｅｓ）、制御計画を生成する（ステップＳ２０２）。制御サーバ１００は、制御計画の状態を切り替え（ステップＳ２０３）、需要曲線をシミュレートする（ステップＳ２０４）。
制御サーバ１００は、下層での制約条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５の制約条件は、例えば、式（７）、式（８）に示した条件に対応する。制御サーバ１００は、下層での制約条件を満たさない場合には（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、ステップＳ２０８に移行する。一方、制御サーバ１００は、下層での制約条件を満たす場合には（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０６に移行する。
制御サーバ１００は、需要曲線が改善したか否かを判定する（ステップＳ２０６）。制御サーバ１００は、需要曲線が改善しない場合には（ステップＳ２０６，Ｎｏ）、ステップＳ２０８に移行する。
一方、制御サーバ１００は、需要曲線が改善した場合には（ステップＳ２０６，Ｙｅｓ）、切り替え後の制御計画に更新する（ステップＳ２０７）。制御サーバ１００は、終了タイミングか否かを判定する（ステップＳ２０８）。制御サーバ１００は、終了タイミングではない場合には（ステップＳ２０８，Ｎｏ）、ステップＳ２０３に移行する。
一方、制御サーバ１００は、終了タイミングの場合には（ステップＳ２０８，Ｙｅｓ）、制御計画を出力する（ステップＳ２０９）。
次に、本実施例１に係る制御サーバ１００の効果について説明する。制御サーバ１００は、各ノートＰＣ３０の蓄電池の残量に基づいて、各ノートＰＣ３０を複数のグループに分類し、分類したグループ毎に、制御計画を生成する。このため、制御計画を生成する場合の局所探索法を行う対処を、グループ毎に分割して実行でき、少ない処理でも最適に近い計画を作成することができる。従って、集中制御では計算が間に合わないような台数のノートＰＣでも、ピーク電力を削減するための制御計画を短い時間で作成できる。
また、制御サーバ１００は、式（７）、（８）に示した制約条件を満たすように、制御計画を生成するので、各グループに割り当てられた電力値を超えることなく、最終時刻では、各ノートＰＣ３０の蓄電池の残量を最大にすることができる。
次に、本実施例２に係るシステムの構成について説明する。図１８は、本実施例２に係るシステムの構成を示す図である。図１８に示すように、このシステムは、分電盤２０と、ノートＰＣ３０ａ，３０ｂ，３０ｃと、照明５０ａと、複合機５０ｂと、制御サーバ２００とを有する。分電盤２０、ノートＰＣ３０ａ，３０ｂ，３０ｃ、制御サーバ２００は、ネットワーク１０を介して相互に接続される。また、分電盤２０、ノートＰＣ３０ａ，３０ｂ，３０ｃ、照明５０ａ、複合機５０ｂは、電源線４０に接続される。
図１８において、分電盤２０と、ノートＰＣ３０ａ，３０ｂ，３０ｃと、照明５０ａと、複合機５０ｂと、制御サーバ２００とを有する。分電盤２０、ノートＰＣ３０ａ，３０ｂ，３０ｃに関する説明は、実施例１と同様であるため、ここでは同一の符号を付して説明を省略する。
制御サーバ２００は、社内に設置されたサーバ装置であり、複数のノートＰＣのバッテリの充放電を規定する制御計画を作成する。本実施例２に係る制御サーバ２００は、ノートＰＣ３０の蓄電池の残量に基づいて、蓄電池の残量が類似するノートＰＣ同士をグループ化し、グループ化した各ノートＰＣを単一のノートＰＣとみなして、制御計画を作成する。
図１９は、本実施例２に係る制御サーバの構成を示す図である。図１９に示すように、この制御サーバ２００は、通信制御部２１０、記憶部２２０、制御部２３０を有する。
通信制御部２１０は、分電盤２０、ノートＰＣ３０との間でデータを送受信する処理部である。通信制御部２１０は、例えば、ネットワークインターフェースカード等に対応する。後述する制御部２３０は、通信制御部２１０を介して、分電盤２０、ノートＰＣ３０とデータをやり取りする。
記憶部２２０は、需要予測データ２２１、ＰＣ情報テーブル２２２、充電データ２２３、放電データ２２４、第１制御計画テーブル２２５、第２制御計画テーブル２２６を有する。記憶部２２０は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子などの記憶装置に対応する。
需要予測データ２２１は、システム内の予測される需要電力の時系列データである。例えば、需要予測データ２２１は、一日における各時間帯と需要電力値とを対応づけたデータである。需要予測データ２２１は、実施例１に示した需要予測データ１２１に対応する。
ＰＣ情報テーブル２２２は、例えば、ノートＰＣ３０に関する各種の情報を保持する。ＰＣ情報テーブル２２２は、実施例１に示したＰＣ情報テーブル１２２に対応する。
充電データ２２３は、バッテリを充電する際の充電率の変化を示すデータである。充電データ２２３は、実施例１に示した充電データ１２３に対応する。
放電データ２２４は、バッテリを放電する際の充電率の変化を示すデータである。放電データ２２４は、実施例１に示した放電データ１２４に対応する。
第１制御計画テーブル２２５は、同一グループに含まれる複数のノートＰＣ３０を、単一のノートＰＣとみなした場合において、蓄電池それぞれの充放電を時間帯毎に規定する制御計画の情報を保持する。図２０は、第１制御計画テーブルの一例を示す図である。図２０に示すように、この第２制御計画テーブル２２５は、グループＩＤと、３０分ごとの時間帯とを対応づけて記憶する。例えば、時間帯「９：００」は、９時から９時半までの時間帯に対応する。グループＩＤは、グループを一意に識別する情報である。
第２制御計画テーブル２２６は、各ノートＰＣ３０について、蓄電池それぞれの充放電を時間帯ごとに規定する制御計画の情報を保持する。第２制御計画テーブル２２６は、実施例１に示した制御計画テーブル１２５に対応する。
制御部２３０は、取得部２３１と、測定部２３２と、作成部２３３と、制御計画特定部２３４と、出力部２３６とを有する。制御部２３０は、例えば、ＡＳＩＣや、ＦＰＧＡなどの集積装置に対応する。また、制御部２３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等の電子回路に対応する。
取得部２３１は、ノートＰＣ３０の各所情報を取得し、取得した情報をＰＣ情報テーブル２２２に登録する処理部である。なお、取得部１３１が情報を取得するタイミングは、制御サーバ２００を利用する者が任意のタイミングを設定して良い。例えば、取得部２３１は、後述する作成部２３３が制御計画を作成する直前に情報を取得しても良い。取得部２３１に関するその他の説明は、実施例１の取得部１３１に対応する。
測定部２３２は、図１８のシステム内で消費された電力を測定する。例えば、測定部２３２は、電源線４０に接続された電気製品により社内で消費された総電力量を測定する。測定部２３２は、測定した電力量の情報を記憶部２２０に記録する。記憶部２２０に記憶される電力の情報の図示は省略する。
作成部２３３は、各ノートＰＣ３０を蓄電池の残量に基づいて、複数のグループに分類した後に、各グループを単一のノートＰＣとみなして、局所探索法を実行し、第１制御計画を作成する処理部である。作成部２３３は、分類部２３３ａ、生成部２３３ｂ、シミュレート部２３３ｃ、更新部２３３ｄ、実行部２３３ｅを有する。
分類部２３３ａは、各ノートＰＣ３０の蓄電池の残量に基づいて、複数のグループに分類する処理部である。分類部２３３ａは、蓄電池の残量が類似するノートＰＣ同士をグループ化することで、複数のノートＰＣ３０を複数のグループに分類する。
図２１は、本実施例２に係る分類部の処理を説明するための図である。図２１では説明の便宜上、各ノートＰＣに内蔵される蓄電池のみを示し、ノートＰＣ３０の図を省略する。例えば、蓄電池１ａ〜１ｘを、それぞれ、ノートＰＣ３０ａ〜３０ｘに内蔵される蓄電池とする。蓄電池の網掛け部分が多い蓄電池ほど、蓄電池の残量が多いものとする。分類部１３３ａは、各蓄電池１ａ〜１ｘを、残量が少ないものから順に並び替えを行う。なお、残量が同じ蓄電池については、どちらを先に並べても良い。
例えば、分類部２３３ａが蓄電池１ａ〜１ｘの並び変えを行うと、蓄電池は残量の少ない順に、１ｈ，１ｌ，１ｅ，１ｑ，１ｓ，１ｍ，１ｕ，１ｐ，１ｗ，１ｊ，１ｏ，１ｘ，１ｇ，１ｄ，１ｉ，１ｂ，１ｔ，１ｎ，１ｖ，１ｒ，１ａ，１ｃ，１ｋ，１ｆとなる。分類部２３３ａは、先頭１番から４番目までの蓄電池１ｈ，１ｑ，１ｌ，１ｅをグループ３Ａに分類する。なわち、グループ３Ａには、ノートＰＣ３０ｈ，３０ｑ，３０ｌ，３０ｅが含まれる。
分類部２３３ａは、５番目から８番目までの蓄電池１ｓ，１ｍ，１ｕ，１ｐをグループ３Ｂに分類する。なわち、グループ３Ｂには、ノートＰＣ３０ｓ，３０ｍ，３０ｕ，３０ｐが含まれる。
分類部２３３ａは、９番目から１２番目までの蓄電池１ｗ，１ｊ，１ｏ，１ｘをグループ３Ｃに分類する。すなわち、グループ３Ｃには、ノートＰＣ３０ｗ，３０ｊ，３０ｏ，３０ｘが含まれる。
分類部２３３ａは、１３番目から１６番目までの蓄電池１ｇ，１ｄ，１ｉ，１ｂをグループ３Ｄに分類する。すなわち、グループ３Ｄには、ノートＰＣ３０ｇ，３０ｄ，３０ｉ，３０ｂが含まれる。
分類部２３３ａは、１７番目から２０番目までの蓄電池１ｔ，１ｎ，１ｖ，１ｒをグループ３Ｅに分類する。すなわち、グループ３Ｅには、ノートＰＣ３０ｔ，３０ｎ，３０ｖ，３０ｒが含まれる。
分類部２３３ａは、２１番目から２４番目までの蓄電池１ａ，１ｃ，１ｋ，１ｆをグループ３Ｆに分類する。すなわち、グループ３Ｆには、ノートＰＣ３０ａ，３０ｃ，３０ｋ，３０ｆが含まれる。
上記のように、分類部２３３ａは、各ノートＰＣ３０ａ〜３０ｘを、グループ３Ａ〜３Ｆに分類することで、蓄電池の残量が類似するノートＰＣ同士をグループ化することができる。分類部１３３ａは、分類結果の情報を、生成部２３３ｂ、制御計画特定部２３４に出力する。図２２は、本実施例２に係る分類結果の一例を示す図である。図２２に示すように、この分類結果は、グループを一意に識別するグループ識別情報と、ＩＤ群とを対応付ける。ＩＤ群は、グループに含まれる各ノートＰＣ３０を一意に識別するＩＤが含まれる。例えば、ノートＰＣ３０ａ〜３０ｘのＩＤをそれぞれ、ＰＣ１〜ＰＣ２４とする。
図２２において、例えば、グループ識別情報「グループ３Ａ」に対応するＩＤ群は、「ＰＣ１７，ＰＣ８，ＰＣ１２，ＰＣ５」となる。すなわち、グループ３Ａには、ノートＰＣ３０ｈ，３０ｑ，３０ｌ，３０ｅが含まれる。
図１９の説明に戻る。生成部２３３ｂは、グループに含まれる複数のノートＰＣを単一のノートＰＣとみなして、制御計画を作成する処理部である。例えば、図２２のように、ノートＰＣ３０が分類されている場合には、ＰＣ１７，ＰＣ８，ＰＣ１２，ＰＣ５を単一のノートＰＣ「グループ３Ａ」とみなす。同様に、ＰＣ１６，ＰＣ１９，ＰＣ１３，ＰＣ２１を単一のノートＰＣ「グループ３Ｂ」とみなす。ＰＣ２３，ＰＣ１０，ＰＣ１５，ＰＣ２４を単一のノートＰＣ「グループ３Ｃ」とみなす。ＰＣ２，ＰＣ９，ＰＣ４，ＰＣ７を単一のノートＰＣ「グループ３Ｄ」とみなす。ＰＣ２０，ＰＣ１４，ＰＣ２２，ＰＣ１８を単一のノートＰＣ「グループ３Ｅ」とみなす。ＰＣ１，ＰＣ３，ＰＣ１１，ＰＣ６を単一のノートＰＣ「グループ３Ｆ」とみなす。
また、生成部２３３ｂは、単一のノートＰＣとみなした各グループの蓄電池を、グループに含まれる各蓄電池をまとめたものとする。例えば、グループ３Ａの蓄電池を、ＰＣ１７，ＰＣ８，ＰＣ１２，ＰＣ５の各蓄電池をまとめた蓄電池とする。
制御計画テーブル１２５のそれぞれのグループに対して、時間帯ごとに状態を設定することで、初期の制御計画を生成する。図２３は、本実施例２に係る生成部の処理を説明するための図（１）である。図２３では一例として、単一のノートＰＣとみなしたグループ３Ａ，３Ｂを用いて説明を行う。図２３に示すように、例えば、生成部２３３ｂは、ＰＣ情報テーブル２２２を参照し、制御可能なＰＣを含むグループ全ての時間帯に対して、状態「ＡＣ」を設定する。なお、ここでは説明を省略するが、グループに制御不能なＰＣが含まれる場合には、該グループに対応する各時間帯の状態を「ＵＮ１」または「ＵＮ２」を設定しても良い。
生成部２３３ｂは、生成した制御計画の任意の時間帯を選択し、「ＡＣ」「ＢＡ」「ＣＨ」のいずれかの状態に切り替える。これを「切り替え指示」と記載する。図２４は、本実施例２に係る生成部の処理を説明するための図（２）である。図２４（１）には、切り替え前の第１制御計画テーブル２２５の一例を示し、図２４（２）には、切り替え後の第１制御計画テーブル２２５の一例を示す。図２４に示すように、例えば、生成部２３３ｂは、グループ３Ｂの「９：３０」を選択する。生成部２３３ｂは、選択した時間帯と、それ以降の時間帯の状態を「ＢＡ」に切り替える。なお、図２４の網掛け領域は、切り替え指示が出されたグループの時間帯を示す。また、生成部２３３ｂは、切り替え指示が出されたグループの時間帯を第１制御計画テーブル２２５に記録する。
また、状態を切り替える場合に、生成部２３３ｂは、次の時間帯以降に切り替え指示があるまでの状態を切り替える。図２５は、本実施例２に係る生成部の処理を説明するための図（３）である。図２５（１）には、切り替え前の第１制御計画テーブル２２５の一例を示し、図２５（２）には、切り替え後の第１制御計画テーブル２２５の一例を示す。図２５は、切り替え済みの状態が存在する場合を説明する。図２５（１）では、グループ３Ａの「１２：３０」の状態「ＢＡ」の切り替え指示がある場合を説明する。図２５に示すように、例えば、生成部２３３ｂは、グループ３Ｂの「１１：３０」を選択し、「ＣＨ」に切り替える「切り替え指示」をだす。生成部２３３ｂは、選択したそれ以降の時間帯の状態を「ＣＨ」に切り替える。この場合、グループ３Ａの「１２：３０」の状態「ＢＡ」の切り替え指示があるので、生成部２３３ｂは、「１２：００」までの状態を「ＣＨ」に切り替える。
生成部２３３ｂは、グループに含まれる複数のノートＰＣを単一のノートＰＣとみなして、上記処理を実行し、各グループの制御計画の情報を、シミュレート部２３３ｃに出力する。
図３の説明に戻る。シミュレート部２３３ｃは、生成部２３３ｂによって生成されたグループ毎の制御計画を用いて、時間帯毎の需要電力をシミュレートする処理部である。例えば、シミュレート部２３３ｃは、需要予測データ２２１からグループによる電力使用量を減算し、グループが制御計画通りに稼働した場合の電力使用量を加算することで、需要電力をシミュレートする。シミュレート部２３３ｃは、シミュレート結果を、更新部２３３ｄに出力する。
シミュレート部２３３ｃは、制御計画に基づいて、１０分間ごとの需要電力をシミュレートし、１０分間ごとの制御後ピーク１１ａを算出する。例えば、シミュレート部２３３ｃは、実施例１で説明した式（６）を用いて、時間帯ごとの制御後ピークｍａｘｊを算出する。
ここで、シミュレート部２３３ｃが、式（６）を用いて制御後ピークｍａｘｊを算出する場合には、各状態の電力使用量を、グループに含まれるノートＰＣの台数で乗算する。本実施例２では、各グループに含まれるノートＰＣの台数を４とする。この場合には、状態「ＡＣ」の電力使用量ＥＡは、例えば、１０×４［Ｗ］である。また、状態「ＢＡ」の電力値ＥＢは、例えば、０×４［Ｗ］である。また、状態「ＣＨ」の電力値ＥＣは、例えば、６０×４［Ｗ］である。
更に、シミュレート部２３３ｃは、制御計画に制約条件を追加して時間帯ごとの需要電力をシミュレートする。例えば、シミュレート部２３３ｃは、グループの各時間帯における蓄電池の充電率を算出する。グループの各時間帯の充電池の充電率は、グループに含まれる各ノートＰＣの充電池を単一とみなした場合の充電率となる。また、シミュレート部２３３ｃは、グループの蓄電池の残量を、グループに含まれる各ノートＰＣの残量を平均値とする。
シミュレート部２３３ｃは、グループの蓄電池の充電率と、充電データ２２３を参照し、上記時間経過後の充電率を推定する。グループの蓄電池からある時間分放電する場合には、シミュレート部２３３ｃは、放電データ２２４を参照し、上記時間経過後の充電率を推定する。
シミュレート部２３３ｃは、推定した充電率が制約条件に適合するか否かを判定する。例えば、シミュレート部２３３ｃは、推定した充電率が制約条件「これまで生成された制御計画のうちで、計算区間の最後で、バッテリ残量の総和が最大となる」に適合するか否かを判定する。シミュレート部２３３ｃは、満たさないと判定した場合には、シミュレート部２３３ｃは、グループの状態を直前の時間帯の状態を継続する。シミュレート部２３３ｃは、変更した制御計画を用いて、制約条件を満たすまで再びシミュレートする。なお、ここで説明した制約条件やその数値は一例であり、これに限定されるものではない。制約条件及びその数値は、例えば、制御サーバ２００を利用する者が蓄電池の特性などを考慮して任意に設定して良い。
更新部２３３ｄは、シミュレートされた結果が、切り替え前の制御計画のシミュレート結果よりも改善している場合には、制御計画を切り替え後の制御計画に更新する。例えば、更新部２３３ｄは、シミュレートされた結果が、切り替え前の制御計画のシミュレート結果よりも改善している場合には、第１制御計画テーブル２２５について、制御計画を切り替え後の制御計画に更新する処理部である。
例えば、更新部２３３ｄは、シミュレート結果からピーク電力を求める。更新部２３３ｄは、一日のうちで、現在時刻までの各時間帯における電力使用量を実測値として取得する。更新部２３３ｄは、一日のうちで、現在時刻以降の各時間帯における電力使用量をシミュレート結果から取得する。更新部２３３ｄは、取得した使用電力量のうちの最大値をピーク電力として算出する。更新部２３３ｄは、算出したピーク電力と、切り替え前の制御計画のシミュレート結果から算出したピーク電力とを比較する。更新部２３３ｄは、切り替え前の制御計画のシミュレート結果から算出したピーク電力よりもピーク電力が低下している場合に、制御計画を切り替え後の制御計画に更新する。
実行部２３３ｅは、所定の終了条件を満たすか否かを判定する。例えば、実行部２３３ｅは、作成部２３３が処理を開始してから５分経過したか否かを判定する。実行部２３３ｅは、５分経過していない場合には、生成部２３３ｂ、シミュレート部２３３ｃ及び更新部２３３ｄの処理を繰り返し実行させる。なお、ここでは、終了条件が５分経過である場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、終了条件は任意の時間であっても良く、また、任意の繰り返し回数であっても良い。
一方、５分経過した場合には、実行部２３３ｅは、更新された第１制御計画テーブル２２５の情報を、制御計画特定部２３４に出力する。
制御計画特定部２３４は、第１制御計画テーブル２２５を基にして、ノートＰＣ３０毎の制御計画を生成し、生成したノートＰＣ３０毎の制御計画の情報を、第２制御計画テーブル２２６に登録する処理部である。制御計画特定部２３４は、第２制御計画テーブル２２６の情報を、出力部２３６に出力する。
制御計画特定部２３４は、グループに設定された各時間帯の状態を、グループ内の各ノートＰＣで消費できる最大値とする。例えば、各グループに含まれるノートＰＣの台数を４とする。この場合には、状態「ＡＣ」の電力使用量は、例えば、１０×４［Ｗ］である。また、状態「ＢＡ」の電力値は、例えば、０×４［Ｗ］である。また、状態「ＣＨ」の電力値は、例えば、６０×４［Ｗ］である。制御計画特定部２３４は、各時間帯に消費できる電力の最大値を制約条件に加えた上で、上記作成部２３３と同様に最適化問題を解くことで、グループに含まれる各ノートＰＣの制御計画を生成する。
例えば、第１の制御計画テーブル２２５が、図２０に示すものとなっている場合には、グループ３Ａに含まれる各ノートＰＣ３０に加える制約条件は、下記のようになる。すなわち、「９：００〜１１：２９」の間に消費できる電力の最大値は「４０Ｗ」、「１１：３０〜１１：２９」の間に消費できる電力の最大値は「２４０Ｗ」となる。また、「１２：３０〜１３：２９」の間に消費できる電力の最大値は「０Ｗ」となる。
出力部２３６は、第２制御計画テーブルのデータを該当するノートＰＣ３０に出力する。出力部２３６は、第２制御計画テーブルのデータを制御計画特定部２３４から受け付ける。
次に、本実施例２に係る制御サーバ２００の処理について説明する。図２６は、本実施例２に係る制御サーバの処理手順を示すフローチャートである。例えば、図２６に示す処理は、所定の時間間隔で実行される。
図２６に示すように、制御サーバ２００は、ノートＰＣ３０からＰＣ情報テーブル２２２に関する各種のデータを取得する（ステップＳ３０１）。制御サーバ２００は、ＰＣ情報テーブル２２２を基にして、蓄電池の残量が類似するノートＰＣ同士をグループ化する（ステップＳ３０２）。
制御サーバ２００は、グループに含まれる複数のノートＰＣ３０を単一のノートＰＣとみなし、制御計画生成処理を実行する（ステップＳ３０３）。ステップＳ３０３の処理により、第１制御計画テーブル２２５が生成される。
制御サーバ２００は、第１制御計画テーブル２２５を基にして、グループ内で割り当て可能な電力の最大値を特定する（ステップＳ３０４）。制御サーバ２００は、グループ内で割り当て可能な電力の最大値を制約条件に加えて、制御計画生成処理を実行する（ステップＳ３０５）。ステップＳ３０５の処理により、第２制御計画テーブル２２６が生成される。
そして、制御サーバ２００は、制御計画に基づいて、ノートＰＣの駆動状態を制御する（ステップＳ３０６）。
次に、本実施例２に係る制御サーバ２００の効果について説明する。制御サーバ２００は、各ノートＰＣ３０の蓄電池の残量に基づいて、蓄電池の残量が類似するノートＰＣ同士をグループ化し、グループ化した各ノートＰＣを単一のノートＰＣとみなして、制御計画を作成する。このため、制御計画を生成する場合の局所探索法を行う対処を、グループを単一の装置とみなして実行でき、少ない処理でも最適に近い計画を作成することができる。
また、制御サーバ２００は、グループの制御計画の各時間帯に割り当てられた状態を基にして、グループ内で使用できる各時間帯の電力を特定し、該グループ内の各ノートＰＣ３０の制御計画を特定する。このため、グループの制御計画を作成した後に、グループ内に含まれる少数のノートＰＣに対して、制御計画を生成できるため、処理負荷を軽減させることができる。
次に、上記の実施例に示した制御サーバ１００、２００と同様の機能を実現する制御プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図２７は、制御プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
図２７に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、ディスプレイ３０３を有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読取る読み取り装置３０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインターフェース装置３０５とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０６と、ハードディスク装置３０７を有する。そして、各装置３０１〜３０７は、バス３０８に接続される。
ハードディスク装置３０７は、例えば、分類プログラム３０７ａ、電力算出プログラム３０７ｂ、生成プログラム３０７ｃ、シミュレートプログラム３０７ｄ、更新プログラム３０７ｅ、実行プログラム３０７ｆを有する。ＣＰＵ３０１は、各プログラム３０７ａ〜３０７ｆを読み出してＲＡＭ３０６に展開する。
分類プログラム３０７ａは、分類プロセス３０６ａとして機能する。電力算出プログラム３０７ｂは、電力算出プロセス３０６ｂとして機能する。生成プログラム３０７ｃは、生成プロセス３０６ｃとして機能する。シミュレートプログラム３０７ｄは、シミュレートプロセス３０６ｄとして機能する。更新プログラム３０７ｅは、更新プロセス３０６ｅとして機能する。実行プログラム３０７ｆは、実行プロセス３０６ｆとして機能する。
例えば、分類プロセス３０６ａは、分類部１３３ａに対応する。電力算出プロセス３０６ｂは、電力算出部１３３ｂに対応する。生成プロセス３０６ｃは、生成部１３３ｃに対応する。シミュレートプロセス３０６ｄは、シミュレート部１３３ｄに対応する。更新プログラム３０６ｅは、更新部１３３ｅに対応する。実行プロセス３０６ｆは、実行部１３３ｆに対応する。
なお、各プログラム３０７ａ〜３０７ｆについては、必ずしも最初からハードディスク装置３０７に記憶させておかなくてもよい。例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらから各プログラム３０７ａ〜３０７ｆを読み出して実行するようにしてもよい。
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）コンピュータが実行する制御方法であって、
複数の装置の有する蓄電池の残量に基づいて、グループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量の分布と、他のグループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量の分布とを均等にして、前記複数の装置を複数のグループに分類し、
前記グループ毎に、前記蓄電池を備えた装置それぞれの時間帯毎の充放電に関する状態を規定した制御計画に対して一部の装置の状態を切り替えた仮想の制御計画を生成し、
前記グループ毎に、前記仮想の制御計画を用いて前記時間帯毎の需要電力をシミュレートし、
前記グループ毎に、シミュレートされた結果が、前記制御計画のシミュレート結果よりも改善している場合には、前記制御計画を前記仮想の制御計画に更新し、
所定時間を経過したか否かの終了条件を満たす場合には、前記制御計画を出力し、前記終了条件を満たさない場合には、前記終了条件を満たすまで、前記制御計画を更新させる処理を繰り返し実行させる
各処理を実行することを特徴とする制御方法。
（付記２）前記複数の装置に割り当てる合計電力を、前記グループの数で除算することで、各グループに割り当てる電力を算出する処理を更に実行し、
前記更新する処理は、シミュレートされた結果が、前記制御計画のシミュレート結果よりも改善しており、且つ、仮の制御計画の電力が前記グループに割り当てられた電力を超えない場合に、前記制御計画を前記仮想の制御計画に更新することを特徴とする付記１に記載の制御方法。
（付記３）コンピュータが実行する制御方法であって、
蓄電池を備えた複数の装置を、前記装置の蓄電池の残量に基づいて、前記蓄電池の残量が類似する装置同士をグループ化することで、前記複数の装置を複数のグループに分類し、
前記グループに含まれる複数の装置の蓄電池の容量を合計した値を、単一の装置の蓄電池の容量とみなすことで、各グループに含まれる複数の装置を、単一の装置とみなし、装置それぞれの時間帯毎の充放電に関する状態を規定した制御計画に対して一部の装置の状態を切り替えた仮想の制御計画を生成し、
前記仮想の制御計画を用いて前記時間帯毎の需要電力をシミュレートし、
グループ毎に、シミュレートされた結果が、前記制御計画のシミュレート結果よりも改善している場合には、前記制御計画を前記仮想の制御計画に更新し、
所定時間を経過したか否かの終了条件を満たす場合には、前記制御計画を出力し、前記終了条件を満たさない場合には、前記終了条件を満たすまで、前記制御計画を更新させる処理を繰り返し実行させる
各処理を実行することを特徴とする制御方法。
（付記４）前記グループに含まれる複数の装置を単一の装置とみなした場合の制御計画の各時間帯に割り当てられた状態を基にして、前記グループ内で使用できる各時間帯の電力を特定し、前記グループ内の各装置の制御計画を特定する処理を更に実行することを特徴とする付記３に記載の制御方法。
（付記５）複数の装置の有する蓄電池の残量に基づいて、グループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量の分布が、他のグループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量の分布と類似する値となるように、複数の装置を複数のグループに分類する分類部と、
グループ毎に、蓄電池を備えた装置それぞれの時間帯毎の充放電に関する状態を規定した制御計画に対して一部の装置の状態を切り替えた仮想の制御計画を生成する生成部と、
グループ毎に、前記仮想の制御計画を用いて前記時間帯毎の需要電力をシミュレートするシミュレート部と、
グループ毎に、シミュレートされた結果が、前記制御計画のシミュレート結果よりも改善している場合には、前記制御計画を前記仮想の制御計画に更新する更新部と、
所定時間を経過したか否かの終了条件を満たす場合には、前記制御計画を出力し、前記終了条件を満たさない場合には、前記終了条件を満たすまで、前記制御計画を更新させる処理を繰り返し実行させる実行部と
を有することを特徴とする制御サーバ。
（付記６）複数の装置に割り当てる合計電力を、グループの数で除算することで、各グループに割り当てる電力を算出する電力算出部を更に有し、
前記更新部は、シミュレートされた結果が、前記制御計画のシミュレート結果よりも改善しており、且つ、仮の制御計画の電力が前記グループに割り当てられた電力を超えない場合に、前記制御計画を前記仮想の制御計画に更新することを特徴とする付記５に記載の制御サーバ。
（付記７）蓄電池を備えた複数の装置を、前記装置の蓄電池の残量に基づいて、蓄電池の残量が類似する装置同士をグループ化することで、前記複数の装置を複数のグループに分類する分類部と、
前記グループに含まれる複数の装置の蓄電池の容量を合計した値を、単一の装置の蓄電池の容量とみなすことで、各グループに含まれる複数の装置を、単一の装置とみなし、装置それぞれの時間帯毎の充放電に関する状態を規定した制御計画に対して一部の装置の状態を切り替えた仮想の制御計画を生成する生成部と、
前記仮想の制御計画を用いて前記時間帯毎の需要電力をシミュレートするシミュレート部と、
グループ毎に、シミュレートされた結果が、前記制御計画のシミュレート結果よりも改善している場合には、前記制御計画を前記仮想の制御計画に更新する更新部と、
所定時間を経過したか否かの終了条件を満たす場合には、前記制御計画を出力し、前記終了条件を満たさない場合には、前記終了条件を満たすまで、前記制御計画を更新させる処理を繰り返し実行させる実行部と
を有することを特徴とする制御サーバ。
（付記８）前記グループに含まれる複数の装置を単一の装置とみなした場合の制御計画の各時間帯に割り当てられた状態を基にして、グループ内で使用できる各時間帯の電力を特定し、前記グループ内の各装置の制御計画を特定する制御計画特定部を更に有することを特徴とする付記７に記載の制御サーバ。
（付記９）コンピュータに、
複数の装置の有する蓄電池の残量に基づいて、グループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量の分布が、他のグループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量の分布と類似する値となるように、複数の装置を複数のグループに分類し、
グループ毎に、蓄電池を備えた装置それぞれの時間帯毎の充放電に関する状態を規定した制御計画に対して一部の装置の状態を切り替えた仮想の制御計画を生成し、
グループ毎に、前記仮想の制御計画を用いて前記時間帯毎の需要電力をシミュレートし、
グループ毎に、シミュレートされた結果が、前記制御計画のシミュレート結果よりも改善している場合には、前記制御計画を前記仮想の制御計画に更新し、
所定時間を経過したか否かの終了条件を満たす場合には、前記制御計画を出力し、前記終了条件を満たさない場合には、前記終了条件を満たすまで、前記制御計画を更新させる処理を繰り返し実行させる
各処理を実行させることを特徴とする制御プログラム。
（付記１０）複数の装置に割り当てる合計電力を、グループの数で除算することで、各グループに割り当てる電力を算出する処理を更に実行し、
前記更新する処理は、シミュレートされた結果が、前記制御計画のシミュレート結果よりも改善しており、且つ、仮の制御計画の電力が前記グループに割り当てられた電力を超えない場合に、前記制御計画を前記仮想の制御計画に更新することを特徴とする付記９に記載の制御プログラム。
（付記１１）コンピュータに、
蓄電池を備えた複数の装置を、前記装置の蓄電池の残量に基づいて、蓄電池の残量が類似する装置同士をグループ化することで、前記複数の装置を複数のグループに分類し、
前記グループに含まれる複数の装置の蓄電池の容量を合計した値を、単一の装置の蓄電池の容量とみなすことで、各グループに含まれる複数の装置を、単一の装置とみなし、装置それぞれの時間帯毎の充放電に関する状態を規定した制御計画に対して一部の装置の状態を切り替えた仮想の制御計画を生成し、
前記仮想の制御計画を用いて前記時間帯毎の需要電力をシミュレートし、
グループ毎に、シミュレートされた結果が、前記制御計画のシミュレート結果よりも改善している場合には、前記制御計画を前記仮想の制御計画に更新し、
所定時間を経過したか否かの終了条件を満たす場合には、前記制御計画を出力し、前記終了条件を満たさない場合には、前記終了条件を満たすまで、前記制御計画を更新させる処理を繰り返し実行させる
各処理を実行させることを特徴とする制御プログラム。
（付記１２）前記グループに含まれる複数の装置を単一の装置とみなした場合の制御計画の各時間帯に割り当てられた状態を基にして、グループ内で使用できる各時間帯の電力を特定し、前記グループ内の各装置の制御計画を特定する処理を更に実行させることを特徴とする付記１１に記載の制御プログラム。
１０ ネットワーク
２０ 分電盤
３０ａ，３０ｂ，３０ｃ ノートＰＣ
５０ａ 照明
５０ｂ 複合機
１００、２００ 制御サーバ

Claims (4)

  1. コンピュータが実行する制御方法であって、
    複数の装置の有する蓄電池の残量に基づいて、グループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量の分布と、他のグループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量の分布とを均等にして、前記複数の装置を複数のグループに分類し、
    前記グループ毎に、前記蓄電池を備えた装置それぞれの時間帯毎の充放電に関する状態を規定した制御計画に対して一部の装置の状態を切り替えた仮想の制御計画を生成し、
    前記グループ毎に、前記仮想の制御計画を用いて前記時間帯毎の需要電力をシミュレートし、
    前記グループ毎に、シミュレートされた結果が、前記制御計画のシミュレート結果よりも改善している場合には、前記制御計画を前記仮想の制御計画に更新し、
    所定時間を経過したか否かの終了条件を満たす場合には、前記制御計画を出力し、前記終了条件を満たさない場合には、前記終了条件を満たすまで、前記制御計画を更新させる処理を繰り返し実行させる
    各処理を実行することを特徴とする制御方法。
  2. 前記複数の装置に割り当てる合計電力を、前記グループの数で除算することで、各グループに割り当てる電力を算出する処理を更に実行し、
    前記更新する処理は、シミュレートされた結果が、前記制御計画のシミュレート結果よりも改善しており、且つ、仮の制御計画の電力が前記グループに割り当てられた電力を超えない場合に、前記制御計画を前記仮想の制御計画に更新することを特徴とする請求項１に記載の制御方法。
  3. 複数の装置の有する蓄電池の残量に基づいて、グループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量の分布が、他のグループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量の分布と類似する値となるように、複数の装置を複数のグループに分類する分類部と、
    グループ毎に、蓄電池を備えた装置それぞれの時間帯毎の充放電に関する状態を規定した制御計画に対して一部の装置の状態を切り替えた仮想の制御計画を生成する生成部と、
    グループ毎に、前記仮想の制御計画を用いて前記時間帯毎の需要電力をシミュレートするシミュレート部と、
    グループ毎に、シミュレートされた結果が、前記制御計画のシミュレート結果よりも改善している場合には、前記制御計画を前記仮想の制御計画に更新する更新部と、
    所定時間を経過したか否かの終了条件を満たす場合には、前記制御計画を出力し、前記終了条件を満たさない場合には、前記終了条件を満たすまで、前記制御計画を更新させる処理を繰り返し実行させる実行部と
    を有することを特徴とする制御サーバ。
  4. コンピュータに、
    複数の装置の有する蓄電池の残量に基づいて、グループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量の分布が、他のグループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量の分布と類似する値となるように、複数の装置を複数のグループに分類し、
    グループ毎に、蓄電池を備えた装置それぞれの時間帯毎の充放電に関する状態を規定した制御計画に対して一部の装置の状態を切り替えた仮想の制御計画を生成し、
    グループ毎に、前記仮想の制御計画を用いて前記時間帯毎の需要電力をシミュレートし、
    グループ毎に、シミュレートされた結果が、前記制御計画のシミュレート結果よりも改善している場合には、前記制御計画を前記仮想の制御計画に更新し、
    所定時間を経過したか否かの終了条件を満たす場合には、前記制御計画を出力し、前記終了条件を満たさない場合には、前記終了条件を満たすまで、前記制御計画を更新させる処理を繰り返し実行させる
    各処理を実行させることを特徴とする制御プログラム。
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