JP6022050B2 - 需要家電力制御システム及び需要家電力制御方法 - Google Patents
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Description
本発明は、デマンドレスポンス（需要応答）に対応した需要家電力制御システム及び需要家電力制御方法に関するものである。
電力価格の高騰時や系統信頼性の低下時に、電気料金価格の設定またはインセンティブの支払いに応じて需要家が電力の使用を抑制する、デマンドレスポンスという仕組みがある。前者の電気料金価格の設定に応じたデマンドレスポンスは、電力供給不足時のピーク料金を従来料金より割高に設定することにより、需要家の自発的な電力削減を促す仕組みである。また、後者のインセンティブの支払いに応じたデマンドレスポンスは、電力事業者またはエネルギー管理者と需要家との間で、電力供給不足時に需要調整することを受け入れる代わりに対価を受け取る契約をあらかじめ結んでおく仕組みである。
後者の仕組みにおいて、電力供給不足時に需要調整を行う需要家は、必要とされる電力削減量を確保するために、設備がどのくらい電力を使用していて、どのくらい削減余力があるのかを把握しておく必要がある。オフィスビルなどでは、空調と照明の電力がビル全体の電力消費量の大部分を占めている。
例えば、空調設備を電力削減の対象として、あらかじめ空調機の消費電力特性や建物の熱容量特性などを予測し、デマンドレスポンスの要求に応えて電力を削減しつつ、快適性をなるべく損なわない室温となるように空調機を制御する方法がある（例えば特許文献１）。
また、複数の管理エリアの各種設備を電力削減の対象とし、どの管理エリアのどの設備の電力をどれだけ削減するかを決めるために、フロアの人口密度、機器が電力抑制可能か否か、フロアの居住者の属性（ＶＩＰ、ゲストなど）の違い、などに優先度を設定し、その優先度に応じて電力削減の対象設備やその削減量を決定し、それぞれの設備に電力を配分する方法がある（例えば特許文献２）。
また、複数の管理エリアの各種設備を電力削減の対象とし、どの管理エリアのどの設備の電力をどれだけ削減するかを決めるために、フロアの人口密度、機器が電力抑制可能か否か、フロアの居住者の属性（ＶＩＰ、ゲストなど）の違い、などに優先度を設定し、その優先度に応じて電力削減の対象設備やその削減量を決定し、それぞれの設備に電力を配分する方法がある（例えば特許文献２）。
しかし、特許文献１に示されている従来の方法は、空調設備だけを電力削減の対象としているので、他の設備も含めた場合にどの設備の電力を削減するか決めることができないという課題があった。
また、特許文献２に示されている従来の方法は、設備の種類や環境条件など異なる複数の指標に基づいてルール化しているが、電力１ｋＷの削減に対する設備の快適性や利便性の低下度合いの違いは設備の種類によって異なるため、優先度を決めるための公平なルール作りが難しいという課題があった。
本発明は、以上のような課題を解決するためになされたもので、空調や照明などの各種設備が複数の管理エリアで使用されており、また、管理エリアによって環境条件、人の動き、設備構成、などが異なるオフィスビルや工場などの需要家内において、デマンドレスポンスで消費可能上限電力値が制限された場合に、異なる種類の設備の快適性や利便性の低下への影響を単一の評価指標で評価し、電力削減の対象設備とその削減量を決定することができる需要家電力制御システム及び需要家電力制御方法を提供することを目的としている。
本発明に係る需要家電力制御システムは、電力管理対象とする各種設備の運転状態を示す設備データと、電力管理対象とする各種設備の運転環境を示す環境データと、を含む需要家データを記憶する需要家データ記憶手段と、前記需要家データ記憶手段に記憶された過去の前記需要家データに基づいて需要家日常データを作成する需要家日常データ作成手段と、電力削減開始時刻、電力削減期間、及び電力削減量に関するデータである電力指令値を取得する電力指令値取得手段と、前記電力指令値に基づき、電力削減対象設備、電力削減量、電力削減開始時刻、及び電力削減期間の組み合わせを含む電力削減シナリオを複数作成する電力削減シナリオ作成手段と、複数の前記電力削減シナリオのそれぞれに基づいて前記各種設備を制御した場合の前記需要家データである需要家予測データを予測して求める需要家データ予測手段と、前記需要家予測データの、前記需要家日常データとの傾向の異なり度合いを表す状態変化指標を、前記複数の電力削減シナリオに対応して複数算出する状態変化指標算出手段と、前記複数の状態変化指標に基づいて前記複数の電力削減シナリオから一つの前記電力削減シナリオを決定し、その決定した電力削減シナリオに基づいて設備運用パターンを決定する設備運用判定手段と、前記設備運用パターンに基づいて前記各種設備を制御する設備運用制御手段と、を備えたものである。
本発明に係る需要家電力制御システムによれば、デマンドレスポンスで消費可能上限電力値が制限された場合に、異なる種類の設備の快適性や利便性の低下への影響を単一の評価指標で評価できるので、容易に電力削減の対象設備とその削減量を決定することができる。
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。なお、以下に説明する実施の形態によって本発明が限定されるものではない。
本発明は、電力の需要家、すなわちオフィスビル、店舗、工場、などの施設内にある空調や照明などの負荷設備を制御するシステムとして実現される。
本発明は、電力の需要家、すなわちオフィスビル、店舗、工場、などの施設内にある空調や照明などの負荷設備を制御するシステムとして実現される。
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る需要家電力制御システム２０の構成図、図２は、本発明の実施の形態１に係る需要家電力制御システム２０の機能ブロック図である。
電力指令値取得手段１は、電力事業者またはエネルギー管理者から、電力削減開始時刻、電力削減期間、及び電力削減量に関するデータである電力指令値を、ネットワークを介して、または人のデータ入力を介して取得する。
電力削減シナリオ作成手段２は、電力指令値に基づき、どの設備に対してどれだけ電力を削減するかを決定するものであり、電力削減対象設備、電力削減量、電力削減開始時刻、及び電力削減期間の組み合わせからなる電力削減シナリオを作成する。
図１は、本発明の実施の形態１に係る需要家電力制御システム２０の構成図、図２は、本発明の実施の形態１に係る需要家電力制御システム２０の機能ブロック図である。
電力指令値取得手段１は、電力事業者またはエネルギー管理者から、電力削減開始時刻、電力削減期間、及び電力削減量に関するデータである電力指令値を、ネットワークを介して、または人のデータ入力を介して取得する。
電力削減シナリオ作成手段２は、電力指令値に基づき、どの設備に対してどれだけ電力を削減するかを決定するものであり、電力削減対象設備、電力削減量、電力削減開始時刻、及び電力削減期間の組み合わせからなる電力削減シナリオを作成する。
設備データ１０１は、電力管理対象とする各種設備の運転状態を示すデータであり、環境データ１０２は、電力管理対象とする各種設備の運転環境を示すデータであり、それぞれ需要家データ記憶手段１０に所定の周期で定期的に記憶される。
設備データ１０１は、例えば空調設備２１の場合、室外機の消費電力や周波数、冷媒の状態（圧力、流量など）、室内機の消費電力、送風量、風向き、などがあり、照明設備２２の場合、管理単位毎の消費電力や調光率などがある。また、環境データ１０２は、例えば空調設備２１の場合、外気温度、外気湿度、日射量、室内温度、室内湿度、などがあり、照明設備２２の場合、照度がある。
なお、これら環境データ１０２は、センサによる計測値の他に、設備の特性データなどから計算して求めたものや、インターネットなどを通して外部の情報源から収集したものを含んでよい。
以下、設備データ１０１と環境データ１０２を合わせて需要家データと称する。
設備データ１０１は、例えば空調設備２１の場合、室外機の消費電力や周波数、冷媒の状態（圧力、流量など）、室内機の消費電力、送風量、風向き、などがあり、照明設備２２の場合、管理単位毎の消費電力や調光率などがある。また、環境データ１０２は、例えば空調設備２１の場合、外気温度、外気湿度、日射量、室内温度、室内湿度、などがあり、照明設備２２の場合、照度がある。
なお、これら環境データ１０２は、センサによる計測値の他に、設備の特性データなどから計算して求めたものや、インターネットなどを通して外部の情報源から収集したものを含んでよい。
以下、設備データ１０１と環境データ１０２を合わせて需要家データと称する。
需要家データ予測手段３は、日常的な運用とは異なり、電力削減シナリオに基づいて電力削減期間中に各種設備を制御した場合の需要家データである需要家予測データを予測して求める。例えば空調設備２１の場合、所定の電力で制御した時の室温変化などを求める。
需要家日常データ作成手段７は、過去の需要家データから、需要家データの日常的な変化パターンである需要家日常データを作成する。需要家データ記憶手段１０から、過去の所定日数分の需要家データ群を抽出し、需要家日常データとして決定して求める。前日から過去１週間、過去１ヶ月、１年前の同日、最高気温、平均気温などの環境条件が同じ日など、当日と設備の運転状態が類似する可能性のある日のデータを選択する。
あるいは、現在時刻までの当日の需要家データと過去の所定日数分の需要家データを抽出し、当日の運用パターンとの類似度合いを求め、当日と最も類似していると判定した過去の需要家データ群を需要家日常データとして決定して求める。
需要家日常データ作成手段７は、過去の需要家データから、需要家データの日常的な変化パターンである需要家日常データを作成する。需要家データ記憶手段１０から、過去の所定日数分の需要家データ群を抽出し、需要家日常データとして決定して求める。前日から過去１週間、過去１ヶ月、１年前の同日、最高気温、平均気温などの環境条件が同じ日など、当日と設備の運転状態が類似する可能性のある日のデータを選択する。
あるいは、現在時刻までの当日の需要家データと過去の所定日数分の需要家データを抽出し、当日の運用パターンとの類似度合いを求め、当日と最も類似していると判定した過去の需要家データ群を需要家日常データとして決定して求める。
状態変化指標算出手段４は、需要家予測データの、需要家日常データとの傾向の異なり度合いを表す状態変化指標を算出するものであり、状態変化指標として表すマハラノビス距離を、それぞれの電力削減シナリオについて算出する。つまり、需要家予測データと需要家日常データから、全ての電力削減シナリオについて、状態変化指標であるマハラノビス距離を算出する。
設備運用判定手段５は、状態変化指標算出手段４によって算出した、各電力削減シナリオのマハラノビス距離を比較し、マハラノビス距離が最も小さい電力削減シナリオが、快適性や利便性の低下が最も少ないと判断し、その電力削減シナリオを電力削減期間中の設備運用パターンとして決定する。なお、マハラノビス距離は、需要家予測データの時間間隔毎に、瞬時値として求められるが、電力削減シナリオを判定するために、電力削減期間の最大値、平均値、積算値などに加工した値を判定条件として用いてもよい。
設備運用制御手段６は、決定した設備運用パターンに基づいて電力削減対象及び電力削減非対称の設備の制御を行う。
設備運用判定手段５は、状態変化指標算出手段４によって算出した、各電力削減シナリオのマハラノビス距離を比較し、マハラノビス距離が最も小さい電力削減シナリオが、快適性や利便性の低下が最も少ないと判断し、その電力削減シナリオを電力削減期間中の設備運用パターンとして決定する。なお、マハラノビス距離は、需要家予測データの時間間隔毎に、瞬時値として求められるが、電力削減シナリオを判定するために、電力削減期間の最大値、平均値、積算値などに加工した値を判定条件として用いてもよい。
設備運用制御手段６は、決定した設備運用パターンに基づいて電力削減対象及び電力削減非対称の設備の制御を行う。
次に、これら各種手段の動作について、空調設備２１と照明設備２２の制御を例に説明する。
電力事業者またはエネルギー管理者から、電力指令値取得手段１にて電力削減開始時刻、電力削減期間、及び電力削減量に関するデータである電力指令値を取得する。なお、それら電力指令値は数分から数時間前、または前日、あるいは前日よりも前に、ネットワークを介して自動的に取得する、またはネットワークを介さない書面などの手段で通知され、需要家のエネルギー管理者が入力するなどして取得する。
電力事業者またはエネルギー管理者から、電力指令値取得手段１にて電力削減開始時刻、電力削減期間、及び電力削減量に関するデータである電力指令値を取得する。なお、それら電力指令値は数分から数時間前、または前日、あるいは前日よりも前に、ネットワークを介して自動的に取得する、またはネットワークを介さない書面などの手段で通知され、需要家のエネルギー管理者が入力するなどして取得する。
電力指令値は、使用可能電力の絶対値、電力削減量の絶対値、電力の削減比率、などで表される。電力指令値を取得すると、電力削減シナリオ作成手段２は、取得した電力削減量に基づいて空調設備２１の電力と照明設備２２の電力の削減量割り当てを決定する。例えば、１０％の電力削減の電力指令値を取得した場合、空調設備２１で５％、照明設備２２で５％をそれぞれ電力削減するパターンを電力削減シナリオ１とする。
なお、電力削減シナリオの作成にあたっては、まず初期値として１つのシナリオを定型的に作成し、その後、各種設備への配分量を微調整しながら複数のシナリオを求めてもよい。また、空調設備２１と照明設備２２の定格電力など、設備の仕様に関するデータや、過去の需要家データの電力使用量を参考にして配分を決めてもよい。サーバ室や来客用エリアなど、電力削減対象外のエリアを考慮し、そのエリアの担当設備の電力は削減不可とするなどの制約を設けていてもよい。
なお、電力削減シナリオの作成にあたっては、まず初期値として１つのシナリオを定型的に作成し、その後、各種設備への配分量を微調整しながら複数のシナリオを求めてもよい。また、空調設備２１と照明設備２２の定格電力など、設備の仕様に関するデータや、過去の需要家データの電力使用量を参考にして配分を決めてもよい。サーバ室や来客用エリアなど、電力削減対象外のエリアを考慮し、そのエリアの担当設備の電力は削減不可とするなどの制約を設けていてもよい。
需要家データ予測手段３は、電力削減シナリオに基づいて設備を運用した場合の需要家データを予測する。空調設備２１の場合、電力期間における空調機の運転状態や室温などの変化を予測する。これらを予測するために、まず空調の熱負荷を予測する。空調の熱負荷を予測する手段として、室内外の熱収支を熱回路網のモデルとして表す方法があり、過去の需要家運転データから事前に熱回路網のパラメータを同定してモデルを構築しておく。そして、天気予報から入手したり、過去の環境データ１０２から予測した電力削減期間の外気温度予測値や、電力削減開始前の室温などを用いて電力削減期間の空調の熱負荷を予測したりすることにより、使用可能な電力が制限された場合の、空調機の運転状態や室温などの環境の変化を予測する。なお、その時の空調機電力は、空調機の熱負荷と電力の関係を表す特性式またはデータを用いて求める。
複数の空調機の運転組み合わせを複数パターン作成し、電力削減シナリオに基づいて空調設備２１で使用可能な消費電力の上限値を評価値、室温の上下限値を制約条件として需要家予測データに対する最適化計算を行う。そして、電力上限値以下で室温制約条件を満たす空調機の運転パターンと、その時の電力や室温を需要家予測データとして求める。例えば、制約条件として設定室温に対する変化量（例えば設定室温±１℃）があるが、建物の運用条件によって異なる値で設定してもよい。
照明設備２２の場合、照明設備２２の電力と調光率、照度の関係を表す式あるいはデータを備え、調光率を下げた場合の電力や照度の変化量を予測する。照明設備毎に調光率を設定する調光パターンの組合せを複数作成し、電力削減シナリオに基づいて照明設備２２で使用可能な消費電力上限値を評価値、照度の下限値を制約条件として予測データに対する最適化計算を行い、電力上限値以下で照度制約条件を満たす調光パターンとそのときの電力、照度を需要家予測データとして求める。制約条件として、例えば、労働安全衛生法（通称：安衛法）に関する事務所衛生基準規則で、精密な作業を行う執務環境として定められた３００ルクス以上の照度を設定する。建物の環境などによって制約条件の照度を異なる値としてもよい。
なお、その他設備２３については後述する。
照明設備２２の場合、照明設備２２の電力と調光率、照度の関係を表す式あるいはデータを備え、調光率を下げた場合の電力や照度の変化量を予測する。照明設備毎に調光率を設定する調光パターンの組合せを複数作成し、電力削減シナリオに基づいて照明設備２２で使用可能な消費電力上限値を評価値、照度の下限値を制約条件として予測データに対する最適化計算を行い、電力上限値以下で照度制約条件を満たす調光パターンとそのときの電力、照度を需要家予測データとして求める。制約条件として、例えば、労働安全衛生法（通称：安衛法）に関する事務所衛生基準規則で、精密な作業を行う執務環境として定められた３００ルクス以上の照度を設定する。建物の環境などによって制約条件の照度を異なる値としてもよい。
なお、その他設備２３については後述する。
図３は、本発明の実施の形態１に係る需要家電力制御システム２０の需要家日常データ作成手段７の処理フロー図である。
次に、需要家日常データ作成手段７が、需要家日常データを作成する処理フローを、図３を用いて説明する。
次に、需要家日常データ作成手段７が、需要家日常データを作成する処理フローを、図３を用いて説明する。
まず初めに需要家データ記憶手段１０から過去の所定日数分の需要家データを抽出し（Ｓ１）、需要家データの各データ項目について、正規化を行う（Ｓ２）。ここで正規化とは、設備データ１０１及び環境データ１０２の各種データはそれぞれの物理量の大きさや分散が異なるため、計測したそれらのデータを平均１、分散１となるように標準化する方法である。具体的には、Ｐ個のデータ項目についてそれぞれＮ個のデータがある場合、需要家データｘ’ｎｐ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ、ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）を用いる代わりに、以下の（１）式で計算したデータを用いる。
ここで、ｘｍｐはデータ項目ｐ番目のデータの平均値、σｐはデータ項目ｐ番目のデータの分散である。
正規化されたデータについて、各データ項目間の相関関係を表す相関行列を求める（Ｓ３）。相関行列Ｒは、正規化された需要家データＸ＝［ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｐ］（ｘｐ＝［ｘ１ｐ，ｘ２ｐ，・・・，ｘｎｐ］）を用いて、以下の（２）式で求められる。
次に、当日の需要家データのうち、現在時刻までのデータを需要家データ記憶手段１０から抽出し、（１）式で正規化する（Ｓ４）。そして、正規化した当日の需要家データｔｎ＝［ｔｎ１，ｔｎ２，・・・，ｔｎＭ ］（ｔｎＭ＝[ｔ１Ｍ，ｔ２Ｍ，・・・，ｔｎＭ]）と、（２）式で求めた、過去の所定日数分の需要家データの相関行列を用いて、当日の現在時刻までの需要家データの、需要家データＸの傾向に対する乖離度合いを表すマハラノビス距離（ＭＤ）を以下の（３）式で求める（Ｓ５）。
ここで、ｋはデータのサンプル数である。
図４は、本発明の実施の形態１に係る需要家電力制御システム２０の状態変化指標であるマハラノビス距離の説明図である。
マハラノビス距離は、データ分布からの距離を、分散を考慮して求めるものである。対象データがデータ分布から離れた値を取った際のマハラノビス距離の増加程度は、データの分散が小さいほど大きく、分散が大きいほど小さい。例えば図４において、データＡ’とデータＢ’の、それぞれが属するデータ群Ａ、Ｂの重心からのユークリッド距離は同じだが、データ群Ａはデータ群Ｂより狭い範囲にデータが集中、即ち分散が小さいため、マハラノビス距離は、データＢ’よりも大きくなる。このように、マハラノビス距離はデータ分布や傾向からの乖離具合を表すので、マハラノビス距離は異常検知や状態変化の検知などに用いられている。
マハラノビス距離は、データ分布からの距離を、分散を考慮して求めるものである。対象データがデータ分布から離れた値を取った際のマハラノビス距離の増加程度は、データの分散が小さいほど大きく、分散が大きいほど小さい。例えば図４において、データＡ’とデータＢ’の、それぞれが属するデータ群Ａ、Ｂの重心からのユークリッド距離は同じだが、データ群Ａはデータ群Ｂより狭い範囲にデータが集中、即ち分散が小さいため、マハラノビス距離は、データＢ’よりも大きくなる。このように、マハラノビス距離はデータ分布や傾向からの乖離具合を表すので、マハラノビス距離は異常検知や状態変化の検知などに用いられている。
次に、前回と今回のマハラノビス距離を比較し（Ｓ６）、前回の距離より今回の距離の方が小さければ当日の傾向に近いデータとして、需要家データを需要家日常データの候補として残す（Ｓ７）。そして、別の日の需要家データを加えたり、今回の需要家データを別の日の需要家データと入れ替えたりして、次の需要家日常データの候補を作成する。そして、Ｓ１〜Ｓ７を所定の回数繰り返したか否かを判定し（Ｓ８）、所定の回数繰り返していればその時点で残ったマハラノビス距離最小の需要家データを、当日の電力削減開始前の運用に最も近い需要家日常データとして決定する（Ｓ９）。一方、所定の回数繰り返していなければ需要家データの抽出日を変更し（Ｓ１０）、Ｓ１に戻って処理を実行する。
以上のようにして、需要家日常データを求める。なお、当日のデータに類似する過去データを需要家日常データとして求める手法には、外気温度など環境データ１０２の類似の過去データを抽出したり、他のパターン認識手法を用いて類似性を判定し抽出したりしてもよい。例えば、クラスター分析を用いて過去の需要家データを複数の需要家日常データとしてグループ分けし、当日のデータがどのグループに属するかを求めるなどの手法を用いてもよい。
以上の需要家日常データ作成手段７は、当日のデータとの類似データを自動抽出して作成するだけでなく、季節単位、月単位、週単位など所定の周期で需要家日常データを定期的に抽出し、保存しておいてもよい。また、制御対象とする設備構成や、制御対象エリアの座席レイアウトが変更されるなど、過去とは設備の運転傾向が変わることが明らかな場合に需要家電力制御システム２０の管理者が需要家日常データ作成手段７の実行を指示してもよい。
以上のようにして、需要家日常データを求める。なお、当日のデータに類似する過去データを需要家日常データとして求める手法には、外気温度など環境データ１０２の類似の過去データを抽出したり、他のパターン認識手法を用いて類似性を判定し抽出したりしてもよい。例えば、クラスター分析を用いて過去の需要家データを複数の需要家日常データとしてグループ分けし、当日のデータがどのグループに属するかを求めるなどの手法を用いてもよい。
以上の需要家日常データ作成手段７は、当日のデータとの類似データを自動抽出して作成するだけでなく、季節単位、月単位、週単位など所定の周期で需要家日常データを定期的に抽出し、保存しておいてもよい。また、制御対象とする設備構成や、制御対象エリアの座席レイアウトが変更されるなど、過去とは設備の運転傾向が変わることが明らかな場合に需要家電力制御システム２０の管理者が需要家日常データ作成手段７の実行を指示してもよい。
図５は、本発明の実施の形態１に係る需要家電力制御システム２０の状態変化指標算出手段４の処理フロー図である。
次に、状態変化指標算出手段４が、マハラノビス距離を算出する処理フローを、図５を用いて説明する。
次に、状態変化指標算出手段４が、マハラノビス距離を算出する処理フローを、図５を用いて説明する。
まず初めに、複数の電力削減シナリオから評価対象のシナリオを選択し（Ｓ１１）、需要家日常データ計算で求めた平均値や分散を用いて需要家予測データを（１）式で正規化する（Ｓ１２）。正規化した需要家予測データと、需要家日常データとの相関行列を用いて（２）式でマハラノビス距離を求める（Ｓ１３）。そして、Ｓ１１〜Ｓ１３を繰り返し、全ての電力削減シナリオのマハラノビス距離を求める（Ｓ１４）。
以上のようにして、マハラノビス距離を求める。
以上のようにして、マハラノビス距離を求める。
次に、設備運用判定手段５によって各電力削減シナリオの需要家予測データのマハラノビス距離を比較し、マハラノビス距離が最も小さい需要家予測データの電力削減シナリオが、快適性や利便性の低下が最も少ないと判断し、その電力削減シナリオを、電力削減期間中の設備運用パターンとして決定する。なお、マハラノビス距離は、需要家予測データの時間間隔毎に、瞬時値として求められるが、電力削減期間のマハラノビス距離の最大値、平均値、積算値などに加工した値を判定条件として用いてもよい。
そして、設備運用制御手段６によって、決定した設備運用パターンに基づいて電力削減対象及び電力削減非対称の設備の制御を行う。その結果、電力はデマンドレスポンスの要求通りに削減でき、快適性や利便性の低下を最小限に抑えることができる。
以上のように構成された需要家電力制御システム２０を用いることにより、デマンドレスポンスで消費可能上限電力値が制限された場合に、異なる種類の設備の快適性や利便性の低下への影響を単一の評価指標で評価し、容易に電力削減の対象設備とその削減量を決定することができる。
また、状態変化指標としてマハラノビス距離を用いることにより、設備の日常的な運用データのばらつき度合いを考慮した上で、状態の変化を定量化することができる。
また、状態変化指標としてマハラノビス距離を用いることにより、設備の日常的な運用データのばらつき度合いを考慮した上で、状態の変化を定量化することができる。
なお、本実施の形態１では空調設備２１と照明設備２２を制御対象として扱ったが、設備の電力や運転状態を予測できるモデルを備えていれば、図１に示すようにエレベータやＰＣなど、その他設備２３を電力削減の対象に含めてもよい。
実施の形態２．
図６は、本発明の実施の形態２に係る需要家電力制御システムの電力削減シナリオ作成手段２で、電力削減対象設備の判定にＳ／Ｎ比の差を用いることを表す説明図である。
以下、本実施の形態２について説明するが、本実施の形態１と重複するものについては省略する。
電力削減シナリオを作成するにあたり、設備毎に電力削減時の快適性や利便性の低下への影響の大きさを評価しておき、影響の小さい設備に優先的に電力削減量を割り当てるようにする。
なお、影響の大きさは、ノイズに対する信号の比であるＳ／Ｎ比を用いて判定する。
具体的には、感度分析の評価指標としてＳ／Ｎ比を用いて需要家データの状態変化指標に対する感度分析を行い、感度が小さい設備に電力削減量を優先的に割り当てる。
図６は、本発明の実施の形態２に係る需要家電力制御システムの電力削減シナリオ作成手段２で、電力削減対象設備の判定にＳ／Ｎ比の差を用いることを表す説明図である。
以下、本実施の形態２について説明するが、本実施の形態１と重複するものについては省略する。
電力削減シナリオを作成するにあたり、設備毎に電力削減時の快適性や利便性の低下への影響の大きさを評価しておき、影響の小さい設備に優先的に電力削減量を割り当てるようにする。
なお、影響の大きさは、ノイズに対する信号の比であるＳ／Ｎ比を用いて判定する。
具体的には、感度分析の評価指標としてＳ／Ｎ比を用いて需要家データの状態変化指標に対する感度分析を行い、感度が小さい設備に電力削減量を優先的に割り当てる。
マハラノビス距離を計算するにあたって、いくつかの需要家データを除いて繰り返し計算することにより、需要家データの各データ項目のマハラノビス距離の増加に対する感度の大きさが認知できる。
例えば、Ａ、Ｂ、Ｃの３つの需要家データのうち、Ａがマハラノビス距離の増加に最も影響を与えているとする。そして、データＡを除いてマハラノビス距離を計算した場合は、影響が小さいデータＢ、Ｃのみが考慮されるので、マハラノビス距離も小さくなる。一方、データＢまたはＣを除いてマハラノビス距離を計算した場合は、影響が大きいデータＡが考慮されるので、マハラノビス距離はあまり小さくならない。
例えば、Ａ、Ｂ、Ｃの３つの需要家データのうち、Ａがマハラノビス距離の増加に最も影響を与えているとする。そして、データＡを除いてマハラノビス距離を計算した場合は、影響が小さいデータＢ、Ｃのみが考慮されるので、マハラノビス距離も小さくなる。一方、データＢまたはＣを除いてマハラノビス距離を計算した場合は、影響が大きいデータＡが考慮されるので、マハラノビス距離はあまり小さくならない。
このように、マハラノビス距離を求めるための需要家データの組み合わせを網羅して計算することにより、どのデータが最も影響が大きいかを知ることができる。そこで、例えば需要家データが７種類の場合は、各データ項目をマハラノビス距離の計算に含める、含めないの組み合わせは、全部で２７＝１２８通りである。また、その多数の組み合わせのうち、より少数の組み合わせで全体の傾向を把握できるタグチメソッドの直交表を用いて計算することにより、計算量を削減できる。例えば、７つの変数に対し、Ｌ８直交表を用いれば８通りの計算で傾向を網羅することができる。なお、データ項目数が異なる場合は、別の直交表を用いる。
図７は、本発明の実施の形態２に係る需要家電力制御システムの電力削減シナリオ作成手段２の処理フロー図である。
次に、電力削減シナリオ作成手段２が、電力削減シナリオを作成する処理フローを、図７を用いて説明する。
次に、電力削減シナリオ作成手段２が、電力削減シナリオを作成する処理フローを、図７を用いて説明する。
まず初めに、Ｓ１５で正規化した需要家日常データと当日の需要家データのうち、図６に示す直交表の各組み合わせに基づき、計算対象のデータを抽出し（Ｓ１６）、マハラノビス距離を計算する（Ｓ１７）。マハラノビス距離の変化に対する各需要家データの感度を、Ｓ／Ｎ比で表す。Ｓ／Ｎ比が大きいほど、その需要家データの組み合わせがマハラノビス距離の増加に大きく影響していることを意味する。そして、ｎ番目の組み合わせにおけるＳ／Ｎ比を、以下の（４）式で計算する（Ｓ１８）。
ここで、ｋは判定期間のサンプル数であり、ＭＤｊは各需要家データのｊ番目のデータ項目におけるマハラノビス距離、ηｎはｎ番目の組み合わせにおけるＳ／Ｎ比である。
次に、直交表の全ての組み合わせについてＳ／Ｎ比の計算が完了したか否かを判定し（Ｓ１９）、全ての計算が完了するまでＳ１６〜Ｓ１８を繰り返す。
各組み合わせのＳ／Ｎ比から、計算対象とする需要家データを含む組み合わせのＳ／Ｎ比の平均値を求めることで、個々の需要家データのＳ／Ｎ比が求められる。例えば第１の需要家データのＳ／Ｎ比を求める場合、直交表で第１の需要家データを考慮している組み合わせのＳ／Ｎ比の平均値を取ればよい。Ｌ８直交表で、第１の需要家データのＳ／Ｎ比を求めるには、直交表組み合せ１〜４のＳ／Ｎ比を平均すれば求められる。また反対に、第１の需要家データの影響を排除した場合のＳ／Ｎ比は、組み合せ５〜８のＳ／Ｎ比を平均すれば求められる。これを全ての需要家データについて行うことで、各需要家データの考慮有無によるＳ／Ｎ比の違いが図６のように求められる。マハラノビス距離計算に含めるか含めないかでＳ／Ｎ比の差が大きいデータがマハラノビス距離変化に対する感度が高いことを示しており、マハラノビス距離の変化に感度の高い需要家データが特定できる。
次に、設備毎に、その設備に関係する需要家データの考慮有無のＳ／Ｎ比差の平均値を計算し（Ｓ２０）、Ｓ／Ｎ比差の平均値が小さい設備が電力を削減しても快適性や利便性の低下への影響が少ないと判断し、優先的に電力削減量を割り当てる電力削減シナリオを作成する（Ｓ２１）。
以上のように構成された需要家電力制御システムを用いることにより、快適性や利便性の低下への影響が少ない設備を選んで電力削減シナリオを作成することが容易となる。
また、需要家データの状態変化指標に対する感度分析を行うことにより、電力削減対象設備の決定時に、快適性や利便性の低下への影響が少ない設備の絞り込みが容易になる。
また、感度分析の評価指標としてＳ／Ｎ比を用いることにより、電力削減時の影響度合いを需要家データのデータ項目毎に定量的に比較できるので、影響の少ない設備を容易に判断することができる。
また、需要家データの状態変化指標に対する感度分析を行うことにより、電力削減対象設備の決定時に、快適性や利便性の低下への影響が少ない設備の絞り込みが容易になる。
また、感度分析の評価指標としてＳ／Ｎ比を用いることにより、電力削減時の影響度合いを需要家データのデータ項目毎に定量的に比較できるので、影響の少ない設備を容易に判断することができる。
１ 電力指令値取得手段、２ 電力削減シナリオ作成手段、３ 需要家データ予測手段、４ 状態変化指標算出手段、５ 設備運用判定手段、６ 設備運用制御手段、７ 需要家日常データ作成手段、１０ 需要家データ記憶手段、２０ 需要家電力制御システム、２１ 空調設備、２２ 照明設備、２３ その他設備、１０１ 設備データ、１０２ 環境データ。
Claims (10)
- 電力管理対象とする各種設備の運転状態を示す設備データと、電力管理対象とする各種設備の運転環境を示す環境データと、を含む需要家データを記憶する需要家データ記憶手段と、
前記需要家データ記憶手段に記憶された過去の前記需要家データに基づいて需要家日常データを作成する需要家日常データ作成手段と、
電力削減開始時刻、電力削減期間、及び電力削減量に関するデータである電力指令値を取得する電力指令値取得手段と、
前記電力指令値に基づき、電力削減対象設備、電力削減量、電力削減開始時刻、及び電力削減期間の組み合わせを含む電力削減シナリオを複数作成する電力削減シナリオ作成手段と、
複数の前記電力削減シナリオのそれぞれに基づいて前記各種設備を制御した場合の前記需要家データである需要家予測データを予測して求める需要家データ予測手段と、
前記需要家予測データの、前記需要家日常データとの傾向の異なり度合いを表す状態変化指標を、前記複数の電力削減シナリオに対応して複数算出する状態変化指標算出手段と、
前記複数の状態変化指標に基づいて前記複数の電力削減シナリオから一つの前記電力削減シナリオを決定し、その決定した電力削減シナリオに基づいて設備運用パターンを決定する設備運用判定手段と、
前記設備運用パターンに基づいて前記各種設備を制御する設備運用制御手段と、を備えた
需要家電力制御システム。 - 前記複数の需要家予測データの前記状態変化指標を比較し、前記状態変化指標の値が最も小さい前記需要家予測データの前記電力削減シナリオを前記設備運用パターンに決定する
請求項１に記載の需要家電力制御システム。 - 前記状態変化指標としてマハラノビス距離を用いる
請求項１または２に記載の需要家電力制御システム。 - 前記電力削減シナリオ作成手段は、
前記需要家データの前記状態変化指標に対する感度分析を行い、感度が小さい設備に電力削減量を優先的に割り当てる
請求項１〜３のいずれか一項に記載の需要家電力制御システム。 - 前記感度分析の評価指標として、Ｓ／Ｎ比を用いる
請求項４に記載の需要家電力制御システム。 - 電力管理対象とする各種設備の運転状態を示す設備データと、電力管理対象とする各種設備の運転環境を示す環境データと、を含む需要家データのうち、過去の前記需要家データに基づいて需要家日常データを作成し、
電力削減開始時刻、電力削減期間、及び電力削減量に関するデータである電力指令値を取得し、
前記電力指令値に基づき、電力削減対象設備、電力削減量、電力削減開始時刻、及び電力削減期間の組み合わせを含む電力削減シナリオを複数作成し、
前記複数の電力削減シナリオのそれぞれに基づいて前記各種設備を制御した場合の前記需要家データである需要家予測データを予測して求め、
前記需要家予測データの、前記需要家日常データとの傾向の異なり度合いを表す状態変化指標を、前記複数の電力削減シナリオに対応して複数算出し、
前記複数の状態変化指標に基づいて前記複数の電力削減シナリオから一つの前記電力削減シナリオを決定し、その決定した電力削減シナリオに基づいて設備運用パターンを決定し、
前記設備運用パターンに基づいて前記各種設備を制御する
需要家電力制御方法。 - 前記複数の需要家予測データの前記状態変化指標を比較し、前記状態変化指標の値が最も小さい前記需要家予測データの前記電力削減シナリオを前記設備運用パターンに決定する
請求項６に記載の需要家電力制御方法。 - 前記状態変化指標としてマハラノビス距離を用いる
請求項６または７に記載の需要家電力制御方法。 - 前記電力削減シナリオは、
前記需要家データの前記状態変化指標に対する感度分析を行い、感度が小さい設備に電力削減量を優先的に割り当てるように作成されている
請求項６〜８のいずれか一項に記載の需要家電力制御方法。 - 前記感度分析の評価指標として、Ｓ／Ｎ比を用いる
請求項９に記載の需要家電力制御方法。
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