JP5996460B2 - エネルギー管理装置、エネルギー管理システム、エネルギー管理方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、家庭などの需要家におけるエネルギー収支を管理する技術に関する。

近年の環境保全意識の高まりと電力不足への不安を背景として、エネルギーのスマート化に関する数多くの実証実験が実施されている。時間帯により変動する電気料金制度（リアルタイムプライシング）を適用したデマンドレスポンスに関する実験は、その一例である。

また、家庭エネルギー管理システム（Home Energy Management System：ＨＥＭＳ）にも注目が集まっている。ＨＥＭＳは、太陽光発電（Photovoltaic Power Generation：ＰＶ）ユニット、蓄電装置、あるいは燃料電池（Fuel Cell：ＦＣ）などの分散型電源（以下、新エネルギー機器と総称する）と既存の家電機器とをネットワークに接続し、これらを総合的に管理可能とするシステムである。関連技術が特許出願されている（特願２０１２−２５５３０１号）。

特開２０１１−７２１６６号公報 特開２０１１−９２００２号公報

日本では、再生可能エネルギーの固定価格買取制度（feed in tariff：ＦＩＴ）が２０１２年７月１日から開始した。この制度のもとではＰＶシステムに自家発電設備など（蓄電装置など）を併設する形態（いわゆるダブル発電）では、ＰＶ発電時の電力需要量を蓄電装置の放電で賄うことでＰＶシステムに由来する売電量を増やすことが可能である。つまりダブル発電モードでは、自家発電設備などを放電させることで売電量の押し上げ効果を期待することができる。

このような条件下で光熱費の削減を追求するためには、押し上げ効果を加味した蓄電装置の充放電戦略（charge and discharge strategy）を立てる必要がある。充放電戦略の作成には需要家における電力需要量（energy demand）やＰＶ発電量の予測値なども考慮しなくてはならない。しかし多くの場合、予測値と実運用時の値（実現値）とが異なるので期待した光熱費削減を実現できないケースもある。

目的は、蓄電装置を有利な充放電戦略のもとで運用可能なエネルギー管理装置、エネルギー管理システム、エネルギー管理方法およびプログラムを提供することにある。

実施形態によれば、エネルギー管理装置は、デマンド予測部と、発電量予測部と、放電価値計算部と、充電価値計算部と、保持価値算出部と、最適化部と、作成部と、制御部とを具備する。デマンド予測部は、再生可能エネルギーに由来する電力を発生する発電装置および充放電可能な蓄電装置を有する需要家のエネルギーのデマンドを予測してデマンド予測値を得る。発電量予測部は、需要家の発電装置の発電量を予測して発電量予測値を得る。放電価値計算部は、蓄電装置を放電する際の電力料金の収支を示す放電価値を、デマンド予測値と発電量予測値とに基づいて計算する。充電価値計算部は、蓄電装置を充電する際の電力料金の収支を示す充電価値を、デマンド予測値と発電量予測値とに基づいて計算する。保持価値計算部は、蓄電装置の状態を保持する際の電力料金の収支を示す保持価値を、デマンド予測値と発電量予測値とに基づいて計算する。最適化部は、蓄電装置の放電と、充電と、保持との単位期間毎の組み合わせのうち、コストを最小化可能な組み合わせを、放電価値、充電価値および保持価値に基づいて選択する。作成部は、選択された組み合わせに基づいて、コストを最小化可能な蓄電装置の充放電スケジュールを作成する。制御部は、充放電スケジュールに基づいて蓄電装置を制御する。

図１は、実施形態に係わるシステムの一例を示す図である。 図２は、実施形態に係るエネルギー管理システムの一例を示す図である。 図３は、ホームサーバ７の一例を示す機能ブロック図である。 図４は、スケジューラ７３の一例を示す機能ブロック図である。 図５は、充放電価値テーブル４ａの一例を示す図である。 図６は、充放電量テーブル４ｂの一例を示す図である。 図７は、ホームサーバ７のハードウェアブロックの一例を示す図である。 図８は、蓄電池システム１０２の充放電スケジュールの作成に係わる処理手順の一例を示す図である。 図９は、三分探索木法に分枝限定法を適用したアルゴリズムを説明するための概念図である。 図１０は、暫定解の算出に係わる処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１１は、電力料金と充電期間との関係の一例を示す図である。 図１２は、ＰＶ（ｔ）、Ｄ（ｔ）およびＶ（ｔ）各予測値の一例を示すグラフである。 図１３は、電気料金表の一例を示す図である。 図１４は、Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ（ｔ）の時系列の一例を示すグラフである。 図１５は、蓄電池システム１０２の放電オン／オフ制御の一例を示す図である。 図１６は、第４の実施形態に係るエネルギー管理システムの一例を示すブロック図である。

図１は、実施形態に係わるシステムの一例を示す図である。図１は、いわゆるスマートグリッドとして知られるシステムの一例を示す。既存の電力網（grid）では原子力、火力、水力などの既存発電所と、一般家庭や、ビル、工場といった多種多様な需要家とが電力網によって接続される。次世代の電力系統（Power grid）ではこれらに加えて太陽光発電（Photovoltaic Power Generation：ＰＶ）システムや風力発電装置などの分散型電源や蓄電装置、新交通システムや充電スタンドなどが電力系統に接続される。これら多種多様な要素は通信グリッドを介して通信することが可能である。

エネルギーを管理するシステムは、エネルギーマネジメントシステム（Energy Management System：ＥＭＳ）と総称される。ＥＭＳはその規模などに応じて幾つかに分類される。例えば一般家庭向けのＨＥＭＳ（Home Energy Management System）、ビルディング向けのＢＥＭＳ（Building Energy Management System）などがある。このほか、集合住宅向けのＭＥＭＳ（Mansion Energy Management System）、コミュニティ向けのＣＥＭＳ（Community Energy Management System）、工場向けのＦＥＭＳ（Factory Energy Management System）などがある。これらのシステムが連携することできめ細かなエネルギー最適化制御が実現される。

これらのシステムによれば既存の発電所、分散型電源、太陽光や風力などの再生可能エネルギー源、および需要家の相互間で高度な協調運用が可能になる。これにより自然エネルギーを主体とするエネルギー供給システムや、需要家と事業者との双方向連携による需要家参加型のエネルギー需給といった、新規かつスマートな形態の電力供給サービスが生み出される。

［第１の実施形態］
図２は、第１の実施形態に係るエネルギー管理システムの一例を示す図である。実施形態に係るＨＥＭＳは、需要家宅（ホーム）１００に備わるクライアントシステムと、サーバシステムとしてのクラウドコンピューティングシステム（以下、クラウドと略称する）３００とを備える。

クライアントシステムは、ホーム１００に設置されるホームサーバ７を備える。ホームサーバ７は例えばＩＰネットワーク２００上の通信回線４０を介してクラウド３００と通信可能である。ＩＰネットワーク２００は、いわゆるインターネット、あるいはシステムベンダのＶＰＮ（Virtual Private Network）などである。ホームサーバ７はクラウド３００と通信可能なクライアント装置であり、クラウド３００に各種のデータを送信し、またクラウド３００から各種のデータを受信する。

図２において、電力グリッド６から供給される電力（交流電圧）は、変圧器６１などを経て各家庭に分配され、電力量計（スマートメータ）１９を経てホーム１００の分電盤２０に供給される。電力量計１９は、ホーム１００に備わるエネルギー生産機器の発電量、ホーム１００の消費電力量、電力グリッド６から流れ込む電力量、あるいは電力グリッド６に逆潮流する電力量などを計測する機能を備える。周知のように、再生可能エネルギーに基づいて発電された電力は、電力グリッド６に逆潮流することを許される。

分電盤２０は、この分電盤２０に接続される電気機器（照明、エアコンなど）５やパワーコンディショニングシステム（ＰＣＳ）１０４に配電線２１を介して電力を供給する。また分電盤２０は、フィーダごとの電力量を計測する計測装置を備える。

電気機器５はホーム１００内の配電線２１に接続されることの可能な機器である。電気機器５はコンセント（図示せず）を介して配電線２１に着脱可能に接続され、配電線２１を介して分電盤２０に接続される。電気機器５により電力が消費される。

ホーム１００の屋根や外壁にはＰＶユニット１０１が設置される。ＰＶユニット１０１は、再生可能エネルギーから電気機器５を稼動させるためのエネルギーを生産する創エネルギー機器である。なお、風力発電システムなども創エネルギー機器の範疇に入る。再生可能エネルギーに由来する余剰電力が生じれば、この余剰電力は電力グリッド６に売電されることが可能である。

蓄電池システム１０２は、電力グリッド６や配電線２１からの交流電力を直流に変換し、自らに蓄電する。蓄電池システム１０２に蓄えられた電力は交流に変換されて需要家の電力需要を賄う。

ＰＣＳ１０４はコンバータ（図示せず）を備え、配電線２１からの交流電力を直流電力に変換して蓄電池システム１０２に供給する。また、ＰＣＳ１０４はインバータ（図示せず）を備え、ＰＶユニット１０１あるいは蓄電池システム１０２から供給される直流電力を交流電力に変換して配電線２１に供給する。これにより、電気機器はＰＣＳ１０４を介して、ＰＶユニット１０１や蓄電池システム１０２からも電力の供給を受けることができる。

要するにＰＣＳ１０４は、ＰＶユニット１０１および蓄電池システム１０２と配電線２１との間でエネルギーを授受するための変換器としての機能を備える。ＰＣＳ１０４は蓄電池システム１０２を安定に制御する機能も備える。なおＰＣＳ１０４は、ＰＶユニット１０１、蓄電池システム１０２のそれぞれに個別に設けられても良い。

ホーム１００には無線ＬＡＮ（Local Area Network）などのホームネットワーク２５が形成される。ホームサーバ７はホームネットワーク２５とＩＰネットワーク２００との双方に、コネクタ（図示せず）などを介して着脱可能に接続される。これによりホームサーバ７は、ホームネットワーク２５に接続される電力量計１９、分電盤２０、ＰＣＳ１０４および電気機器５と相互に通信可能である。なおホームネットワーク２５は無線、あるいは有線のいずれでも良い。

ホームサーバ７は通信部７ａを備える。通信部７ａは、クラウド３００に各種のデータを送信し、またクラウド３００から各種のデータを受信する、ネットワークインタフェースである。
ホームサーバ７は有線回線または無線回線を介して端末１０５に接続される。ホームサーバ７と端末１０５とを合わせてローカルサーバとしての機能を実現することも可能である。端末１０５はいわゆるタッチパネルなどのほか、例えば汎用的な携帯情報機器、パーソナルコンピュータ、あるいはタブレット端末などでもよい。

端末１０５は電気機器５、ＰＶユニット１０１、蓄電池システム１０２の稼働状況や消費電力量を例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）に表示したり、音声ガイダンスなどで需要家（ユーザ）に報知する。また端末１０５は操作パネルを備え、需要家による各種の操作や設定入力を受け付ける。

図３は、ホームサーバ７の一例を示す機能ブロック図である。ホームサーバ７は、デマンド予測部７１、ＰＶ予測部７２およびスケジューラ７３を備える。
デマンド予測部７１は、需要家におけるエネルギーの需要量（以下、デマンドと表記する）を予測して、デマンド予測値を得る。デマンド予測部７１は、例えばホーム１００の過去のデマンドの履歴から翌日のデマンドを予測する。翌日のデマンド予測は、例えば一週間前の同じ曜日のデマンドを利用して得られる。

あるいは、デマンド予測部７１は、予測する当日の或る時刻までのデマンドから、その時刻以降のデマンドを予測する。当日の或る時刻以降のデマンドは、その時刻までのデマンドカーブと類似するデマンドカーブを過去の履歴から検索し、マッチしたカーブのその時刻以降のカーブを予測値とすることができる。これらの手法に限らず、デマンドは他の様々な手法により予測可能である。また、デマンド予測値を、天気情報などを利用して補正することも可能である。

デマンド予測値の時系列をＤ（ｔ）とする。ここでｔは１日における時刻を示す変数である。例えば１日（基準期間）を１分（単位期間）の集合で表すとすれば、ｔは０〜１４３９の値をとる。

ＰＶ予測部７２は、ＰＶユニット１０１による電力の生産量（以下、発電量と表記する）を予測して、発電量の予測値（ＰＶ予測値）を得る。ＰＶ予測値の時系列をＰＶ（ｔ）とする。
例えば発電量の過去の実績値、あるいは天気予報に基づいてＰＶ予測値を算出することが可能である。例えば、３時間ごとの天気予報から日射量を予測する手法が文献『島田、黒川、“天気予報と天気変化パターンを用いた日射予測”，IEEJ Trans. PE, pp1219-1225, Vol. 127, No.11, 2007.』に記載されている。

スケジューラ７３は、デマンド予測値、ＰＶ予測値および電気料金表などに基づいて、蓄電池システム１０２の充放電スケジュールを作成し、このスケジュールに基づいて蓄電池システム１０２を制御する。すなわちスケジューラ７３は、算出された充放電スケジュールに基づいて、蓄電池システム１０２を制御するための充放電指令を生成する。蓄電池システム１０２はこの充放電指令に基づいて電力を充電し、または放電し、あるいは充電も放電もせず充電量を一定の値に保持する。

図４は、スケジューラ７３の一例を示す機能ブロック図である。スケジューラ７３は、放電価値計算部１と、充電価値計算部２と、保持価値計算部３と、最適化部４とを備える。

放電価値計算部１は、次式（１）〜（４）に基づいて、放電価値ＤｉｓＣＨＧval（ｔ）の時系列を算出する。

式（１）におけるＰＶovＤ（ｔ）は、ＰＶ予測値ＰＶ（ｔ）がデマンド予測値Ｄ（ｔ）を超える場合には両者の差をとり、ＰＶ予測値がデマンド予測値以下の場合には０となる系列である。
式（２）におけるＤovＰＶ（ｔ）は、デマンド予測値Ｄ（ｔ）がＰＶ予測値ＰＶ（ｔ）を超える場合には両者の差をとり、デマンド予測値がＰＶ予測値以下の場合には０となる系列である。
式（３）のＰＶpush（ｔ）は、ＰＶ（ｔ）とＤ（ｔ）とのうち小さいほうの値である。このＰＶpush（ｔ）は、デマンド予測値Ｄ（ｔ）を蓄電池システム１０２の放電で賄うことでＰＶ売電量を押し上げ可能な発電量の系列である。
放電価値ＤｉｓＣＨＧval（ｔ）は式（４）により表される。式（４）において、ＰｒｉｃｅBuy（ｔ）は時刻ｔにおける電力料金を示す。ＰｒｉｃｅSell（ｔ）は時刻ｔにおけるＰＶ買い取り価格を示す。
式（４）の右辺第１項は、押し上げられたＰＶ発電量の分の売電価格であり、ＰＶユニット１０１の発電量に基づく売電利益の予測値を示す。右辺第２項はデマンド予測値を蓄電池システム１０２の放電で賄う場合の、買電損益の打ち消し額を示す。放電価値ＤｉｓＣＨＧval（ｔ）は、時刻ｔにおいてＤ（ｔ）分放電したときに得られる価値を示す。

充電価値計算部２は、次式（５）〜（８）に基づいて、充電価値ＣＨＧval（ｔ）の時系列を算出する。

式（５）、（６）はそれぞれ式（１）、（２）と同様である。式（７）におけるＣＨＧamount（ｔ）は、電力グリッド６から蓄電池システム１０２に充電可能な電力の時系列を示す。なお電力グリッド６との契約電力の上限をＬｉｍｉｔとする。

充電価値ＣＨＧval（ｔ）は式（８）により表される。ＣＨＧval（ｔ）は、時刻ｔにおいてＣＨＧamount（ｔ）分充電したときに支払われる価値と、売電可能であったＰＶ発電量が０になることによる損失との合計として表される。

保持価値計算部３は、次式（９）〜（１１）に基づいて、蓄電池システム１０２の充放電機能を利用しない場合の電気料金Ｖａｌ（ｔ）の時系列を算出する。以下ではＶａｌ（ｔ）を、保持価値と称する。

式（９）、（１０）はそれぞれ式（１）、（２）と同様である。式（１１）の保持価値Ｖａｌ（ｔ）は、蓄電池システム１０２を充電も放電もしないとき、つまり充電状態（State of Charge）を保持する際の電力料金の収支を示す。

最適化部４は、上記算出された放電価値、充電価値および保持価値と、蓄電池システム１０２の充電量および放電量に基づいて蓄電池システム１０２の充放電スケジュールを作成する。最適化部４は、充放電価値テーブル４ａと充放電量テーブル４ｂとをメモリ（図示せず）などに記憶する。

図５は充放電価値テーブル４ａの一例を示す図である。充放電価値テーブル４ａは、それぞれ計算された放電価値、充電価値および保持価値を、例えば１日における時刻ごとに記載するテーブルである。
図６は充放電量テーブル４ｂの一例を示す図である。充放電量テーブル４ｂは、充放電を実行した際の充放電量を、時刻ごとに記載したテーブルである。図５および図６に示されるテーブルにおいて、ｔ＝０は０時０分に対応する。ｔ＝１は０時１分に対応する。このように１日を分で表すと、ｔ＝１４３９は２３時５９分に対応する。

図７は、ホームサーバ７のハードウェアブロックの一例を示す図である。ホームサーバ７は、例えば、汎用のコンピュータを基本ハードウェアとして用いることで実現することが可能である。ホームサーバ７はCentral Processing Unit（ＣＰＵ）とメモリを備えるコンピュータである。メモリは、このコンピュータを制御するプログラムを記憶する。

プログラムは、クラウド３００と通信したり、電気機器５や蓄電池システム１０２、ＦＣユニット１０３の運転計画を計算したり、あるいはこの計算をクラウド３００に要求したり、システムの制御に需要家の意思を反映させたりするための命令などを含む。ＣＰＵが各種のプログラムに基づいて機能することで、ホームサーバ７に係る諸機能が実現される。

すなわち、ホームサーバ７における各機能ブロックは、メモリに記憶されるプログラムを、コンピュータのＣＰＵに実行させることで実現可能である。ホームサーバ７は、上記プログラムをコンピュータにインストールすることで実現可能である。あるいは上記プログラムをＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、またはネットワークを介して配信してコンピュータにインストールすることで実現してもよい。

図７に示されるように、コンピュータは、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスク、インタフェース（ＩＦ）およびグラフィックインタフェース（ＧＵＩ）を備え、これらはバスを介して接続される。このうちインタフェースは、ＰＶ発電量および電力需要（デマンド）を計測するためのインタフェースと、蓄電池システム１０２とのインタフェースと、ネットワークに接続されるインタフェースとを備える。ホームサーバ７の機能を実現するプログラムはハードディスク上に格納され、実行時にメモリに展開されたのち手順に従って実行される。

特に、ホームサーバ７は図３に示される機能ブロックに加え、パワーコンディショニングシステムを備えても良い。このような形態では、ホームサーバ７を組み込み機器（embedded device）として実現して屋外に設置しても良い。

次に、上記構成における作用を説明する。蓄電池システム１０２の充放電スケジュールを最適化することを考える。充放電スケジュールは、時刻毎に充電、放電、あるいは保持の、いずれかのケースをとる。例えば１分刻みで充放電スケジュールを立てるケースでは充電、放電および保持のいずれかが１分毎に割り付けられ（アサインされ）る。しかし、蓄電池システム１０２の充電量の下限と上限という制限を満たさなければならないので、充放電を無作為に割り当てることはできない。以上を踏まえ、充放電を各時刻に割り付けるためのアルゴリズムを説明する。

図８は、蓄電池システム１０２の充放電スケジュールの作成に係わる処理手順の一例を示す図である。ここではホームサーバ７の最適化部４を主体として説明する。最適化部４は、先ず、充放電シーケンスの全ての組み合わせを作成する（ステップＳ１）。すなわち最適化部４は、各時刻が充電、放電および保持のいずれかとなる組み合わせを全ての時刻にわたって作成し、組み合わせのそれぞれを要素ｓとする集合Ｓを作成する。

次に最適化部４は、集合Ｓから要素ｓを順次抜き出し、コスト（光熱費など）を算出する（ステップＳ２）。コストの算出にあたっては充放電価値テーブル４ａにより管理される内容と、充放電量テーブル４ｂにより管理される内容とが参照される。また最適化部４は、要素ｓごとの蓄電池システム１０２のＳＯＣ（state of charge）を計算する。そして最適化部４は、計算されたＳＯＣが蓄電池システム１０２の容量の上限と下限との間にあるか否かを判定する（ステップＳ４）。この制限から外れていれば（Ｎｏ）、そのｓは非現実的であるとして破棄される（ステップＳ５）。

ステップＳ２からＳ５の手順は、集合Ｓに含まれる全ての要素ｓについて繰り返される（ステップＳ６）。全ての組み合わせについての手順が完了すると、破棄されず残ったｓのうちコストが最小のｓが選択される（ステップＳ７）。最適化部４は、この選択されたｓに対応する充放電スケジュールを出力する（ステップＳ８）。

以上説明したように第１の実施形態では、蓄電池システム１０２のとり得る充電、放電および保持の３つの状態ごとに、その価値を示すパラメータ（充電価値、放電価値、保持価値）を算出する。また、充電、放電および保持の全ての組み合わせについてコストおよびＳＯＣを算出し、ＳＯＣが制限を満たすもののうちコストが最小となるシーケンスを充放電スケジュールとして選択する。

このようにしたので、放電だけでなく、充電、および放電も充電もしないケースをも含めた形で最適化した、蓄電池システム１０２の充放電スケジュールを作成できるようになる。つまり、気象条件や時間帯、あるいは売電（買電）単価によっては押し上げ効果を利用しないほうがコスト面で有利であったり、むしろ積極的に充電をするほうが有利であったりすることがある。第１の実施形態ではこのような状況をも総合的に考慮した充放電スケジュールを作成することが可能になる。つまり蓄電池システムの充放電を繰り返すことで、さらなるコスト削減を期待できるスケジュールを作成できるようになり、従って、蓄電装置を有利な充放電戦略のもとで運用可能なエネルギー管理装置、エネルギー管理システム、エネルギー管理方法およびプログラムを提供することが可能となる。

［第２の実施形態］
第１の実施形態では、充放電シーケンスの全ての組み合わせを列挙して、その中から充放電制約を満たし、かつコストが最小のものを選択した。しかし組み合わせの数は時間の刻み幅が細かくなればなるほど幾何級数的に増えるので、計算が実用時間内に終了しないことが考えられる。そこで第２の実施形態では、三分探索木（ternary search tree）と称されるアルゴリズムを用いることで、処理時間の短縮を図る。このアルゴリズムに基づく最適化手法を以下の擬似コードに示す。

この擬似コード列において、calc_priceは、時刻順に充放電戦略を実施した時のコストと時刻毎のＳＯＣを計算する関数である。ここで文字列”CHG”，“DIS”，“NON”はそれぞれ、充電、放電、保持（充電も放電もせず）を示す。関数は再帰呼び出しの形式で記述され、それぞれの時刻で、充電、放電、保持を実施した場合を想定してcalc_priceを呼ぶ。返り値は、その時刻以降のコストの合計と充放電戦略のシーケンスである。時刻がｔｍａｘであれば関数を再帰呼び出しせずに、時刻ｔｍａｘにおけるコストを計算して返り値を返す。ｖａｌは、その時刻ｔでａｃｔを実施した際の価値を返す。なお上記擬似コード列は幅優先探索法に基づくシーケンスを記述する。このほか、深さ優先探索法で解を探索することも可能である。

第１の実施形態では、１分毎のケースについて一つずつコストを計算した。これに対し第２の実施形態では、分岐における先頭から共通の部分については計算の回数が１度だけで済む。つまり全てのケースを計算することなく最良解に到達することが可能になり、従って計算時間を飛躍的に短縮することが可能になる。

［第３の実施形態］
第２の実施形態では三分探索木法により解を生成した。第３の実施形態ではさらに、三分探索木法に分枝限定法を適用して解を探索する。以下にアルゴリズムを説明する。

このアルゴリズムは、第２の実施形態のアルゴリズムに、暫定解と最良解との大小関係を判定し、その結果により解の探索空間を縮小する処理を追加したものである。この処理は、いわゆる枝刈り処理と称される。

図９に示されるように、三分探索木法は一つのノードごとに３つのノードが接続され、各ノードに対する評価値を算出するアルゴリズムである。充電をｃ、放電をｄ、保持をｎで示すと、時刻Ｔが進行するにつれ３のＴ乗でノードの数が増える。そこで、上記アルゴリズムに暫定解を与え、この暫定解を超えるノードはそれ以降の計算を実行しないことで計算にかかるステップを大幅に削減することができる。この枝刈り処理を加えることで解の探索空間を縮めることができ、処理の高速化を図ることが可能となる。

最良解は、残りの全ての時刻について需要分まで放電した際に得られる金額と、この需要をＳＯＣの現状値で賄えない場合、残りの時間帯で最も安い価格で充電したと仮定して算出した金額との差として計算される。

暫定解は、上記アルゴリズムにより計算された解を用いて順次更新される。しかし最良解に近い暫定解を初期に算出できなければ解の探索手順が多くなり、計算時間を要することとなる。以下に、最良解に近い暫定解を算出する手法の一例を説明する。

図１０は、暫定解の算出に係わる処理手順の一例を示すフローチャートである。ここではホームサーバ７の最適化部４を主体として説明する。最適化部４は、先ず、ＰＶ発電量の予測値を算出してその時系列ＰＶ（ｔ）を得る（ステップＳ１１）。また最適化部４はデマンド予測値を算出し、その時系列Ｄ（ｔ）を得る（ステップＳ１２）。ｔは１日における時刻を示す変数である。例えば１日（基準期間）を１分（単位期間）の集合で表すとすれば、ｔは０〜１４３９の値をとる。

次に最適化部４は、蓄電池システム１０２の充電計画を作成する（ステップＳ１３）。買電損益を最小にするため、電力料金の安い時間帯になるべく短期間で充電が完了するような充電計画を求める。電力料金が最低の時間帯が終了する時刻をＴｅとすると、最適化部４は、このＴｅに蓄電池システム１０２が満充電となる計画を生成する。

図１１は、電力料金と充電期間との関係の一例を示す図である。図１１（ａ）においてＴｅは午前７：００である。充電前の蓄電池システム１０２の残量を空とし、電池容量を５ｋＷｈ、充電可能電力を５ｋＷとする。例として図１１（ｂ）に示されるように、６：００〜７：００の間に蓄電池システム４を５ｋＷで充電するという計画を立てることができる。

図１０に戻り、次に最適化部４は、次式（１２）〜（１５）に基づいて放電価値の予測値Ｖａｌｕｅ（ｔ）（Ｖ（ｔ）とも表記する）の時系列を算出する（ステップＳ１４）。第１の実施形態では、時刻Ｔｅから、電気料金が最低の時間が開始する時刻Ｔｓまでの時系列を算出するとする。つまりＶａｌｕｅ（ｔ）は、単位期間である１分ごとの値が算出される。

式（１２）、（１３）、（１４）はそれぞれ式（１）、（２）、（３）と同様である。式（１５）の右辺は式（４）の右辺と同じである。つまりＶａｌｕｅ（ｔ）は、時刻ｔにおいてＤ（ｔ）分放電したときに得られる価値を示す。

図１２は、ＰＶ（ｔ）、Ｄ（ｔ）およびＶ（ｔ）の各予測値の一例を示すグラフである。図１２（ａ）はＰＶ予測値ＰＶ（ｔ）を示し、図１２（ｂ）はデマンド予測値Ｄ（ｔ）を示す。図１２（ｃ）はＰＶ（ｔ）およびＤ（ｔ）から式（１５）により算出した放電価値Ｖ（ｔ）を示す。図１２（ａ）〜図１２（ｃ）の各グラフにおいて横軸は時間であり、０時から通算した“分”の累積値を示す。縦軸は各分ごとの値を示す。

図１２（ｃ）に示されるＶ（ｔ）の算出にあたり、Ｐｒｉｃｅsell（ｔ）およびＰｒｉｃｅBuy（ｔ）として図１３に示される値を用いた。図１３（ａ）の買い電力がＰｒｉｃｅBuy（ｔ）であり、図１３（ｂ）のＰＶ余剰発電買取価格がＰｒｉｃｅsell（ｔ）である。

図１０に戻り、次に最適化部４は、放電価値Ｖ（ｔ）およびデマンドＤ（ｔ）から放電価値率Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ（ｔ）（Ｅ（ｔ）とも表記する）の時系列を、式（１６）に基づいて算出する（ステップＳ１５）。つまりＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙ（ｔ）は、Ｖａｌｕｅ（ｔ）をデマンド予測値で除算した値である。

図１４はＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙ（ｔ）の時系列の一例を示すグラフである。図１４のグラフはＴｅ（７：００）〜Ｔｓ（２３：００）間におけるＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙ（ｔ）を示す。例えば１０００分（１６：４０）以降の値に比べて６００分（１０：００）近傍におけるＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙ（ｔ）の値のほうが高いので、６００分の近傍で蓄電池システム４を放電させるほうが効率が高い、つまり売電利益と買電損益との差し引きをより高められることが分かる。

次に最適化部４は、時刻インデックスｔを、Ｅ（ｔ）の高い順にソートする。Ｅ（ｔ）が同じであれば、Ｄ（ｔ）の大きい時刻ｔの順位を高くする（ステップＳ１６）。そして最適化部４は、ソートしたｔの順にＤ（ｔ）を累積加算し（ステップＳ１７）、Ｄ（ｔ）の累積加算値が蓄電池システム１０２の総放電量（充電量、あるいは放電可能量）を初めて超える時刻ｔthを算出する（ステップＳ１８）。

つまり最適化部４は、デマンド予測値Ｄ（ｔ）を放電価値率Ｅ（ｔ）の高い時刻ｔから順に加算したとき、Ｄ（ｔ）の合計が蓄電池システム１０２の１日における総放電量以上となる時刻ｔthを特定する。時刻ｔthにおけるＥ（ｔ）をＥｔthとする。図１４の例ではｔth＝６６７分目となり、その時のＥ（６６７）＝３３．９６（円／ｋＷｈ）である。つまり閾値は３３．９６円／ｋＷとなる。得られた放電価値率Ｅｔthは最適化部４に出力される（ステップＳ１９）。

図１５は、蓄電池システム１０２の放電オン／オフ制御の一例を示す図である。放電実施する（放電オン）を１、放電実施せず（放電オフ）を０として示す。図１５は、放電のオン／オフを決定する放電価値の閾値を、３３．９６円／ｋＷとしたケースを示す。

第３の実施形態では、算出されたＥｔthを暫定解の初期値とする。三分探索木法にこの暫定解を与えることでアルゴリズムの初期段階からの枝刈りが進み、早期に解を収束させることができる。従って第３の実施形態によれば解の探索空間を縮小でき、処理時間を大幅に高速化することが可能になる。

［第４の実施形態］
図１６は、第４の実施形態に係るエネルギー管理システムの一例を示すブロック図である。図１６において図２と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。第４の実施形態においては、第１の実施形態により実現される機能を、クラウドコンピューティングシステム３００と、ホームサーバ７との協調動作により実現する。

クラウド３００は、サーバコンピュータＳＶとデータベースＤＢとを備える。サーバコンピュータＳＶは単体でも複数でも良い。データベースＤＢは一つのサーバコンピュータＳＶに備えられていても、複数のサーバコンピュータＳＶに分散配置されていてもよい。ホームサーバ７は、ＩＰネットワーク２００を経由してサーバコンピュータＳＶと通信したり、データベースＤＢとデータを授受したりできる。

第４の実施形態では、エネルギー管理システムに係わる機能オブジェクトをクラウド３００に配置し、クラウド３００とホームサーバ７とのインタフェースを規定する。つまりクラウド３００において充放電スケジュールを作成し、この充放電スケジュールを通信回線４０を介してホームサーバ７に通知する。また、充放電スケジュールの作成に要する情報はクラウド３００において取得するか、ホームサーバ７から通信回線４０を介してクラウド３００に通知するようにした。

このような形態によれば、クラウドコンピューティングシステムの膨大な計算機リソースを利用することが可能になる。例えばＰＶ予測やデマンド予測は負荷の高い計算を要する場合があるが、第４の実施形態によれば予測値を高精度で、かつ、短時間で算出することが可能になる。精度の高いＰＶ予測値やデマンド予測値を利用すれば、充放電スケジュールの妥当性をさらに高められることは言うまでもない。

これらのことから第４の実施形態によっても、蓄電装置を有利な充放電戦略のもとで運用可能なエネルギー管理装置、エネルギー管理システム、エネルギー管理方法およびプログラムを提供することが可能となる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１００…ホーム、３００…クラウドコンピューティングシステム、７…ホームサーバ、２００…ＩＰネットワーク、４０…通信回線、６…電力グリッド、６１…変圧器、１９…電力量計、２０…分電盤、５…電気機器、１０４…パワーコンディショニングシステム、２１…配電線、１０１…ＰＶユニット、１０２…蓄電池システム、２５…ホームネットワーク、７ａ…通信部、１０５…端末、７１…デマンド予測部、７２…ＰＶ予測部、７３…スケジューラ、１…放電価値計算部、２…充電価値計算部、３…保持価値計算部、４…最適化部、４ａ…充放電価値テーブル、４ｂ…充放電量テーブル

Claims (16)

1. 再生可能エネルギーに由来する電力を発生する発電装置および充放電可能な蓄電装置を有する需要家のエネルギーのデマンドを予測してデマンド予測値を得るデマンド予測部と、
   前記需要家の前記発電装置の発電量を予測して発電量予測値を得る発電量予測部と、
   前記蓄電装置を放電する際の電力料金の収支を示す放電価値を、前記デマンド予測値と前記発電量予測値とに基づいて計算する放電価値計算部と、
   前記蓄電装置を充電する際の前記電力料金の収支を示す充電価値を、前記デマンド予測値と前記発電量予測値とに基づいて計算する充電価値計算部と、
   前記蓄電装置の状態を保持する際の前記電力料金の収支を示す保持価値を、前記デマンド予測値と前記発電量予測値とに基づいて計算する保持価値算出部と、
   前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との単位期間毎の組み合わせのうち、コストを最小化可能な組み合わせを、前記放電価値、前記充電価値および前記保持価値に基づいて選択する最適化部と、
   前記選択された組み合わせに基づいて、前記コストを最小化可能な前記蓄電装置の充放電スケジュールを作成する作成部と、
   前記充放電スケジュールに基づいて前記蓄電装置を制御する制御部とを具備する、エネルギー管理装置。
2. 前記最適化部は、
   前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との基準期間にわたる全ての組み合わせについて、前記コストおよび前記蓄電装置のＳＯＣ（state of charge）を算出し、
   前記算出されたＳＯＣが前記蓄電装置の諸元に基づく制限内で、かつ前記コストを最小とする組み合わせを選択し、
   前記選択された組み合わせに基づく前記充放電スケジュールを出力する、請求項１に記載のエネルギー管理装置。
3. 前記最適化部は、
   前記蓄電装置のＳＯＣ（state of charge）が前記蓄電装置の諸元に基づく制限内で、かつ前記コストを最小化する、前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記単位期間毎の組み合わせを三分探索木アルゴリズムに基づいて探索し、
   前記探索された組み合わせに基づく前記充放電スケジュールを出力する、請求項１に記載のエネルギー管理装置。
4. 再生可能エネルギーに由来する電力を発生する発電装置と、充放電可能な蓄電装置とを備える需要家のエネルギーを管理するエネルギー管理装置であって、
   前記需要家におけるエネルギーのデマンドを予測してデマンド予測値を得て、前記発電装置の発電量を予測して発電量予測値を得る予測部と、
   前記蓄電装置の放電による売電利益の押し上げ効果を利用して買電コストを最小化可能な前記蓄電装置の充放電スケジュールを、前記デマンド予測値と前記発電量予測値とに基づいて作成する作成部と、
   前記充放電スケジュールに基づいて前記蓄電装置を制御する制御部とを具備し、
   前記作成部は、
   基準期間内における単位期間毎の、前記蓄電装置を放電することの価値である放電価値を計算する放電価値計算部と、
   前記単位期間毎の、前記蓄電装置を充電することの価値である充電価値を計算する充電価値計算部と、
   前記単位期間毎の、前記蓄電装置の状態を保持することの価値である保持価値を計算する保持価値算出部と、
   前記買電コストを最小化する、前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記単位期間毎の組み合わせを、前記放電価値、前記充電価値および前記保持価値に基づいて算出する最適化部とを備え、
   前記最適化部は、
   前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記基準期間にわたる全ての組み合わせについて、前記買電コストおよび前記蓄電装置のＳＯＣ（state of charge）を算出し、
   前記算出されたＳＯＣが前記蓄電装置の諸元に基づく制限内で、かつ前記買電コストを最小とする組み合わせを選択し、
   前記選択された組み合わせに基づく前記充放電スケジュールを出力する、エネルギー管理装置。
5. 再生可能エネルギーに由来する電力を発生する発電装置と、充放電可能な蓄電装置とを備える需要家のエネルギーを管理するエネルギー管理装置であって、
   前記需要家におけるエネルギーのデマンドを予測してデマンド予測値を得て、前記発電装置の発電量を予測して発電量予測値を得る予測部と、
   前記蓄電装置の放電による売電利益の押し上げ効果を利用して買電コストを最小化可能な前記蓄電装置の充放電スケジュールを、前記デマンド予測値と前記発電量予測値とに基づいて作成する作成部と、
   前記充放電スケジュールに基づいて前記蓄電装置を制御する制御部とを具備し、
   前記作成部は、
   基準期間内における単位期間毎の、前記蓄電装置を放電することの価値である放電価値を計算する放電価値計算部と、
   前記単位期間毎の、前記蓄電装置を充電することの価値である充電価値を計算する充電価値計算部と、
   前記単位期間毎の、前記蓄電装置の状態を保持することの価値である保持価値を計算する保持価値算出部と、
   前記買電コストを最小化する、前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記単位期間毎の組み合わせを、前記放電価値、前記充電価値および前記保持価値に基づいて算出する最適化部とを備え、
   前記最適化部は、
   前記蓄電装置のＳＯＣ（state of charge）が前記蓄電装置の諸元に基づく制限内で、かつ前記買電コストを最小化する、前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記単位期間毎の組み合わせを三分探索木アルゴリズムに基づいて探索し、
   前記探索された組み合わせに基づく前記充放電スケジュールを出力する、エネルギー管理装置。
6. 前記最適化部は、与えられた暫定解に基づく分枝限定法により最適解を探索する、請求項３または５のいずれか１項に記載のエネルギー管理装置。
7. 前記暫定解は、前記放電価値を前記デマンドで除算した値である放電価値率の高さの順に、前記蓄電装置の放電量をそれぞれの単位期間に配分する放電スケジュールである、請求項６に記載のエネルギー管理装置。
8. 請求項１乃至７のいずれか１項に記載のエネルギー管理装置と、
   前記需要家に設けられるローカルサーバとを具備し、
   前記エネルギー管理装置は、前記充放電スケジュールを前記ローカルサーバに通知する通知部を備え、
   前記ローカルサーバは、前記通知された充放電スケジュールを受信するインタフェースを備える、エネルギー管理システム。
9. コンピュータが、再生可能エネルギーに由来する電力を発生する発電装置および充放電可能な蓄電装置を有する需要家のエネルギーのデマンドを予測してデマンド予測値を得ることと、
   前記コンピュータが、前記需要家の前記発電装置の発電量を予測して発電量予測値を得ることと、
   前記コンピュータが、前記蓄電装置を放電する際の電力料金の収支を示す放電価値を、前記デマンド予測値と前記発電量予測値とに基づいて計算することと、
   前記コンピュータが、前記蓄電装置を充電する際の前記電力料金の収支を示す充電価値を、前記デマンド予測値と前記発電量予測値とに基づいて計算することと、
   前記コンピュータが、前記蓄電装置の状態を保持する際の前記電力料金の収支を示す保持価値を、前記デマンド予測値と前記発電量予測値とに基づいて計算することと、
   前記コンピュータが、前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との単位期間毎の組み合わせのうち、コストを最小化可能な組み合わせを、前記放電価値、前記充電価値および前記保持価値に基づいて選択することと、
   前記コンピュータが、前記選択された組み合わせに基づいて、前記コストを最小化可能な前記蓄電装置の充放電スケジュールを作成することと、
   前記コンピュータが、前記充放電スケジュールに基づいて前記蓄電装置を制御することとを具備する、エネルギー管理方法。
10. 前記選択することは、
    前記コンピュータが、前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との基準期間にわたる全ての組み合わせについて、前記コストおよび前記蓄電装置のＳＯＣ（state of charge）を算出することと、
    前記コンピュータが、前記算出されたＳＯＣが前記蓄電装置の諸元に基づく制限内で、かつ前記コストを最小とする組み合わせを選択することと、
    前記コンピュータが、前記選択された組み合わせに基づく前記充放電スケジュールを出力することとを含む、請求項９に記載のエネルギー管理方法。
11. 前記選択することは、
    前記コンピュータが、前記蓄電装置のＳＯＣ（state of charge）が前記蓄電装置の諸元に基づく制限内で、かつ前記コストを最小化する、前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記単位期間毎の組み合わせを三分探索木アルゴリズムに基づいて探索することと、
    前記コンピュータが、前記探索された組み合わせに基づく前記充放電スケジュールを出力することとを含む、請求項９に記載のエネルギー管理方法。
12. 再生可能エネルギーに由来する電力を発生する発電装置と、充放電可能な蓄電装置とを備える需要家のエネルギーを管理するエネルギー管理方法であって、
    コンピュータが、前記需要家におけるエネルギーのデマンドを予測してデマンド予測値を得て、前記発電装置の発電量を予測して発電量予測値を得ることと、
    前記コンピュータが、前記蓄電装置の放電による売電利益の押し上げ効果を利用して買電コストを最小化可能な前記蓄電装置の充放電スケジュールを、前記デマンド予測値と前記発電量予測値とに基づいて作成することと、
    前記コンピュータが、前記充放電スケジュールに基づいて前記蓄電装置を制御することとを具備し、
    前記作成することは、
    前記コンピュータが、基準期間内における単位期間毎の、前記蓄電装置を放電することの価値である放電価値を計算することと、
    前記コンピュータが、前記単位期間毎の、前記蓄電装置を充電することの価値である充電価値を計算することと、
    前記コンピュータが、前記単位期間毎の、前記蓄電装置の状態を保持することの価値である保持価値を計算することと、
    前記コンピュータが、前記買電コストを最小化する、前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記単位期間毎の組み合わせを、前記放電価値、前記充電価値および前記保持価値に基づいて算出することとを備え、
    前記組み合わせを算出することは、
    前記コンピュータが、前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記基準期間にわたる全ての組み合わせについて、前記買電コストおよび前記蓄電装置のＳＯＣ（state of charge）を算出することと、
    前記コンピュータが、前記算出されたＳＯＣが前記蓄電装置の諸元に基づく制限内で、かつ前記買電コストを最小とする組み合わせを選択することと、
    前記コンピュータが、前記選択された組み合わせに基づく前記充放電スケジュールを出力することとを含む、エネルギー管理方法。
13. 再生可能エネルギーに由来する電力を発生する発電装置と、充放電可能な蓄電装置とを備える需要家のエネルギーを管理するエネルギー管理方法であって、
    コンピュータが、前記需要家におけるエネルギーのデマンドを予測してデマンド予測値を得て、前記発電装置の発電量を予測して発電量予測値を得ることと、
    前記コンピュータが、前記蓄電装置の放電による売電利益の押し上げ効果を利用して買電コストを最小化可能な前記蓄電装置の充放電スケジュールを、前記デマンド予測値と前記発電量予測値とに基づいて作成することと、
    前記コンピュータが、前記充放電スケジュールに基づいて前記蓄電装置を制御することとを具備し、
    前記作成することは、
    前記コンピュータが、基準期間内における単位期間毎の、前記蓄電装置を放電することの価値である放電価値を計算することと、
    前記コンピュータが、前記単位期間毎の、前記蓄電装置を充電することの価値である充電価値を計算することと、
    前記コンピュータが、前記単位期間毎の、前記蓄電装置の状態を保持することの価値である保持価値を計算することと、
    前記コンピュータが、前記買電コストを最小化する、前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記単位期間毎の組み合わせを、前記放電価値、前記充電価値および前記保持価値に基づいて算出することとを備え、
    前記組み合わせを算出することは、
    前記コンピュータが、前記蓄電装置のＳＯＣ（state of charge）が前記蓄電装置の諸元に基づく制限内で、かつ前記買電コストを最小化する、前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記単位期間毎の組み合わせを三分探索木アルゴリズムに基づいて探索することと、
    前記コンピュータが、前記探索された組み合わせに基づく前記充放電スケジュールを出力することとを含む、エネルギー管理方法。
14. 前記組み合わせを算出することは、
    前記コンピュータが、与えられた暫定解に基づく分枝限定法により最適解を探索することを含む、請求項１１または１３のいずれか１項に記載のエネルギー管理方法。
15. 前記暫定解は、前記放電価値を前記デマンドで除算した値である放電価値率の高さの順に、前記蓄電装置の放電量をそれぞれの単位期間に配分する放電スケジュールである、請求項１４に記載のエネルギー管理方法。
16. 請求項９乃至１４のいずれか１項に記載の方法を前記コンピュータに実行させるための命令を含む、プログラム。

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