JP6113066B2 - 制御方法、制御サーバ及び制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、制御方法等に関する。

近年、例えば、再生可能エネルギーの導入や電力売買など、エネルギー供給の仕組みが変わりつつある。オフィスでは、オフィス内にある蓄電池を活用し、ピーク電力を抑えるために、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従来技術がある。

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を規定する制御計画を作成する。そして、従来技術は、制御計画に基づいて、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２０１３−１３２１９５号公報

しかしながら、上述した従来技術には、少ない処理時間で制御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制御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、少ない処理時間で制御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、複数の装置が有する蓄電池の残量に基づいて、蓄電池の残量が類似する装置を同一のグループに追加して、複数の装置を複数の第１グループに分類する。コンピュータは、各第２グループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量分布が均一となるように、第１グループ単位で複数の装置を第２グループに分類する。コンピュータは、電力の需要予測データを基にして、ある区間に第２グループに配分する電力を計算し、計算した電力を制約条件として、第２グループに属する装置の時間毎の充放電に関する状態を規定した制御計画を作成する。

本発明の１実施態様によれば、少ない処理時間で制御計画を作成できるという効果を奏する。

図１は、本実施例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８Ａは、第１制御計画テーブルの一例を示す図である。 図８Ｂは、第２制御計画テーブルの一例を示す図である。 図９は、分類部の処理を説明するための図である。 図１０は、残量分布の一例を示す図である。 図１１は、階層化されたノードＰＣの一例を示す図である。 図１２は、本実施例に係る分類結果の一例を示す図である。 図１３は、本実施例に係る電力算出部の処理を説明するための図である。 図１４は、本実施例に係る生成部の処理を説明するための図（１）である。 図１５は、本実施例に係る生成部の処理を説明するための図（２）である。 図１６は、本実施例に係る生成部の処理を説明するための図（３）である。 図１７は、本実施例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１８は、本実施例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１９は、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２０は、マルチタイムスケジューリングによる３階層での制御の一例を示す図である。 図２１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、第１制御計画テーブル１２５、第２制御計画テーブル１２６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、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。

第１制御計画テーブル１２５は、同一の第１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。第１グループに関する詳しい説明は後述する。図８Ａは、第１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、この第１制御計画テーブル１２５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１２６は、各ノートＰＣ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。図８Ｂは、第２制御計画テーブルの一例を示す図である。図８Ｂに示すように、第２制御計画テーブル１２６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、第２制御計画テーブル１２６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。

制御部１３０は、取得部１３１と、測定部１３２と、作成部１３３と、制御計画特定部１３４と、出力部１３５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の各種の情報を取得し、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。測定部１３２は、測定した消費電力の情報を、作成部１３３に出力する。

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。まず、分類部１３３ａは、複数のノートＰＣ３０が有する蓄電池の残量に基づいて、蓄電池の残量が類似する装置を同一のグループに追加して、複数のノートＰＣ３０を複数の第１グループに分類する。そして、分類部１３３ａは、各第２グループに含まれる複数のノートＰＣの蓄電池の残量分布が均一となるように、第１グループ単位で複数のノートＰＣ３０を複数の第２グループに分類する。

まず、分類部１３３ａが、ノートＰＣ３０を複数の第１グループに分類する処理の一例について説明する。図９は、分類部の処理を説明するための図（１）である。図９では説明の便宜上、各ノートＰＣ３０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。分類部１３３ａは、先頭１番から４番目までの蓄電池１ｈ，１ｑ，１ｌ，１ｅを第１グループ３Ａに分類する。なわち、第１グループ３Ａには、ノートＰＣ３０ｈ，３０ｑ，３０ｌ，３０ｅが含まれる。

分類部１３３ａは、５番目から８番目までの蓄電池１ｓ，１ｍ，１ｕ，１ｐを第１グループ３Ｂに分類する。なわち、第１グループ３Ｂには、ノートＰＣ３０ｓ，３０ｍ，３０ｕ，３０ｐが含まれる。

分類部１３３ａは、９番目から１２番目までの蓄電池１ｗ，１ｊ，１ｏ，１ｘを第１グループ３Ｃに分類する。すなわち、第１グループ３Ｃには、ノートＰＣ３０ｗ，３０ｊ，３０ｏ，３０ｘが含まれる。

分類部１３３ａは、１３番目から１６番目までの蓄電池１ｇ，１ｄ，１ｉ，１ｂを第１グループ３Ｄに分類する。すなわち、第１グループ３Ｄには、ノートＰＣ３０ｇ，３０ｄ，３０ｉ，３０ｂが含まれる。

分類部１３３ａは、１７番目から２０番目までの蓄電池１ｔ，１ｎ，１ｖ，１ｒを第１グループ３Ｅに分類する。すなわち、第１グループ３Ｅには、ノートＰＣ３０ｔ，３０ｎ，３０ｖ，３０ｒが含まれる。

分類部１３３ａは、２１番目から２４番目までの蓄電池１ａ，１ｃ，１ｋ，１ｆを第１グループ３Ｆに分類する。すなわち、第１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１３３ａは、各ノートＰＣ３０ａ〜３０ｘを、第１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。

続いて、分類部１３３ａは、各ノートＰＣ３０を複数の第１グループに分類した後に、各第２グループに含まれる複数のノートＰＣの蓄電池の残量分布が均一となるように、第１グループ単位で、複数のノートＰＣ３０を複数の第２グループに分類する。ここで、残量分布は、ノートＰＣ３０の台数と、蓄電池の残量との関係を示す分布である。図１０は、残量分布の一例を示す図である。図１０において、縦軸がノートＰＣ３０の台数を示し、横軸が蓄電池の残量（％）を示す。

分類部１３３ａは、第１グループからｎ個の第１グループをまとめてＭ個の第２グループを生成する。例えば、分類部１３３ａは、第１グループから３個の第１グループをまとめて２つの第２グループを生成する。分類部１３３ａは、第２グループに含まれるノートＰＣの台数と蓄電池の残量とを基にして、残量分布を求め、各第２グループの残量分布の類似度を算出する。分類部１３３ａは、上記処理を繰り返し実行して、類似度が最大となる第１グループの組み合わせを特定し、特定した組み合わせによって、各ノートＰＣ３０を第２グループに分類する。

例えば、第１グループ３Ａ，３Ｃ，３Ｆをまとめた第２グループの残量分布と、第１グループ３Ｂ，３Ｄ，３Ｅをまとめた第２グループの残量分布との類似度が他の組み合わせよりも大であるとする。この場合には、分類部１３３ａは、第１グループ３Ａ，３Ｃ，３Ｆをまとめて第２グループ４Ａとし、第１グループ３Ｂ，３Ｄ，３Ｅをまとめて第２グループ４Ｂとする。なお、分類部１３３ａは、如何なる従来技術を用いて、類似度を算出しても良い。

例えば上記のように、分類部１３３ａは、各ノートＰＣ３０ａ〜３０ｘを、第１グループ３Ａ〜３Ｆに分類し、第１グループ３Ａ〜３Ｆを第２グループ４Ａ，４Ｂに分類する。分類部１３３ａがこのような分類を行うことで、各ノートＰＣ３０は、図１１に示すように階層化される。

図１１は、階層化されたノードＰＣの一例を示す図である。図１１に示すように、グループ化する前の層を下層５Ａとする。第１グループに分類した層を中層５Ｂとする。第２グループに分類した層を上層５Ｃとする。分類部１３３ａは、分類結果の情報を、電力計算部１３３ｂ、生成部１３３ｃ、シミュレート部１３３ｄ、更新部１３３ｅ、制御計画特定部１３４に出力する。

図１２は、本実施例に係る分類結果の一例を示す図である。図１２に示すようにこの分類結果は、第２グループを一意に識別する第２グループ識別情報と、第１グループを一意に識別する第１グループ識別情報と、各ノートＰＣを一意に識別するＩＤとを対応付ける。例えば、各ノートＰＣ３０ａ〜３０ｘに対応するＩＤをそれぞれ３０ａ〜３０ｘとする。図１２に示す例では、第１グループ３ＡにノートＰＣ３０ａ，３０ｈ，３０ｌ，３０ｑが含まれる。また、第１グループ３Ａは、第２グループ４Ａに含まれる。

電力計算部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、各第２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、各第２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。

各第２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）／第２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１３は、本実施例に係る電力算出部の処理を説明するための図である。図１３において、横軸は、時間を示し、縦軸は電力値を示す。線分６ａ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６ｂ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、Ｄ_ｍａｘ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］≦Ｄ_ｍａｘ−Ｄ［ｋ］・・・（３）

Ｄ［ｋ−１］＋ｕ［ｋ−１］＋ｇ［ｋ-１］≦Ｄ［ｋ］＋ｕ［ｋ］＋ｇ［ｋ］・・・（４）

ここで、式（２）は、図１３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ｇ［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。ここで、ｇ［ｋ］は、ｇ［ｋ］＝０（Ｄ_max−Ｄ［ｋ］≦全ノートＰＣをＣＨした時の電力）、ｇ［ｋ］＝Ｄ_ｍａｘ−Ｄ［ｋ］（Ｄ_ｍａｘ−Ｄ［ｋ］＞全ノートＰＣをＣＨした時の電力）で定められる。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］を第２グループ数で除算することで、各時間帯において各第２グループに割り当てる電力を算出する。電力算出部１３３ｂは、各第２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。

なお、電力算出部１３３ｂが各第２グループに割り当てる電力を算出する区間は、第１制御計画テーブルの区間よりも大きな区間となる。例えば、図８Ａに示した第１制御計画テーブルの区間は３０分区切りであるが、電力算出部１３３ｂが、９０分区切りで、各第２グループに割り当てる電力を算出する。電力算出部１３３ｂは、需要電力値の予測値の最大値を含む大まかなトレンドを基に、各区間で使用可能な電力を割り出す。

生成部１３３ｃは、第１グループに含まれる複数のノートＰＣを単一のノートＰＣ３０とみなして、制御計画を生成する処理部である。例えば、図１２のようにノートＰＣ３０が分類されている場合には、ノートＰＣ３０ｅ，３０ｈ，３０ｌ，３０ｑを単一のノートＰＣ「第１グループ３Ａ」とみなす。

生成部１３３ｃは、単一のノートＰＣとみなした各第１グループの蓄電池を、第１グループに含まれる各ノートＰＣの蓄電池をまとめたものとする。例えば、第１グループ３Ａの蓄電池を、ノートＰＣ３０ｅ，３０ｈ，３０ｌ，３０ｑの各蓄電池をまとめた蓄電池とする。例えば、第１グループの蓄電池の残量を、第１グループに含まれる各ノートＰＣ３０の残量を平均した値とする。

生成部１３３ｃは、第１制御テーブル１２５のそれぞれの第１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第１制御計画を生成する。図１４〜図１６は、本実施例に係る生成部の処理を説明するための図である。図１４では一例として、単一のノートＰＣとみなした第１グループ３Ａ，３Ｂを用いて説明を行う。図１４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、制御可能なノートＰＣを含む第１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、第１グループに制御不能なノート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１３３ｃ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１５（１）には、切り替え前の第１制御計画テーブル１２５の一例を示し、図１５（２）には、切り替え後の第１制御計画テーブル１２５の一例を示す。図１５に示すように、例えば、生成部１３３ｃは、第１グループ３Ｂ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１５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１３３ｃは、切り替え指示が出された第１グループの時間帯を第１制御計画テーブル１２５に記録する。

また、生成部１３３ｃは、状態を切り替える場合に、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１６（１）には、切り替え前の第１制御計画テーブル１２５の一例を示し、図１６（２）には、切り替え後の第１制御計画テーブル１２５の一例を示す。図１６は、切り替え済みの状態が存在する場合を説明する。図１６（１）では、第１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１６に示すように、例えば、生成部１３３ｃは、第１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、第１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１３３ｃは、「１２：００」までの状態を「ＣＨ」に切り替える。

生成部１３３ｃは、第１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、各第１グループの第１制御計画の情報を、シミュレート部１３３ｄに出力する。なお、生成部１３３ｃは、第２グループ毎に第１制御計画の情報を生成する。例えば、第２グループ４Ａ，４Ｂが存在する場合には、第２グループ４Ａに含まれる第１グループ３Ａ，３Ｃ，３Ｆをそれぞれ単一のノートＰＣとみなして、第１制御計画を生成する。制御部１３３ｃは、第２グループ４Ｂに含まれる第１グループ３Ｂ，３Ｄ，３Ｅをそれぞれ単一のノートＰＣとみなして、第１制御計画を生成する。

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第１グループ毎の第１制御計画を用いて、各時間帯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から第１グループによる電力使用量を減算し、グループが第１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１３３ｄは、シミュレート結果を、更新部１３３ｅに出力する。

図１７は、本実施例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１７の横軸は時間を示し、縦軸は電力値［ｋＷ］を示す。図１７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１７に示すように、例えば、シミュレート部１３３ｄは、第１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ｍａｘ_ｊ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。

ｍａｘ_ｊ（需要予測［ｊ］−Σ_ｉＥ_Ａｉ＋Σ_ｉＥ_{ｓｉ［ｊ］}）・・・（６）

式（６）において、ｉは、単一のノートＰＣとみなした第１グループ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。Ｅ_{ｓｉ［ｊ］}は、ｉ番目の第１グループの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Ｅ_Ａは、例えば、１０［Ｗ］に第１グループに含まれるノートＰＣの台数を乗算した値である。また、状態「ＢＡ」の電力値Ｅ_Ｂは、例えば、０［Ｗ］に第１グループに含まれるノートＰＣの台数を乗算した値である。また、状態「ＣＨ」の電力値Ｅ_Ｃは、例えば、６０［Ｗ］に第１グループに含まれるノートＰＣの台数を乗算した値である。

また、状態「ＵＮ１」の電力使用量Ｅ_Ｕ１は、状態「ＣＨ」時の電力を使用するのでＥ_Ｃ［Ｗ］に第１グループに含まれるノートＰＣの台数を乗算した値である。また、状態「ＵＮ２」の電力使用量Ｅ_Ｕ２は、状態「ＡＣ」時の電力を使用するのでＥ_Ａ［Ｗ］に第１グループに含まれるノートＰＣの台数を乗算した値である。また、Ｅ_Ａｉは、ｉ番目の第１グループの状態「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Σ_ｉＥ_Ａｉを減算しなくても良い。

更に、シミュレート部１３３ｄは、第１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、第１グループ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１３３ｄは、ＰＣ情報テーブル１２２を参照し、第１グループの充電率を取得する。第１グループ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１３３ｄ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。第１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１３３ｄ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Ｃ_ｉは、ｉ番目の第１グループの電気容量を示す。式（８）のＮは、分類部１３３ａによって分類された第２グループの数である。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。

ｍａｘΣＣ_ｉ［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、第１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１３３ｄは、変更した第１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、シミュレート部１３３ｄは、第２グループ毎に、第１制御計画をシミュレートする。例えば、第２グループ４Ａと、第２グループ４Ｂが存在する場合には、第２グループ４Ａに対する第１制御計画をシミュレートし、第２グループ４Ｂに対する第１制御計画をシミュレートする。

更新部１３３ｅは、シミュレートされた結果が、切り替え前の第１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制御計画を切り替え後の第１制御計画に更新する。例えば、更新部１３３ｅは、シミュレートされた結果が、切り替え前の第１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、第１制御計画を切り替え後の第１制御計画に更新する。

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、切り替え前の第１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、切り替え前の第１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、第１制御計画を切り替え後の第１制御計画に更新する。

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、電力計算部１３３ｂ、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、更新された第１制御計画テーブル１２５の情報を、制御計画特定部１３４に出力する。

制御計画特定部１３４は、第１制御計画テーブル１２５を基にして、ノートＰＣ３０毎の第２制御計画を生成し、生成したノートＰＣ３０毎の第２制御計画の情報を、第２制御計画テーブル１２６に登録する処理部である。制御計画特定部１３４は、第２制御計画テーブル１２６の情報を、出力部１３６に出力する。

制御計画特定部１３４は、第１グループに設定された各時間帯の状態を、第１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、各第１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１３４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１３３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の第２制御計画を生成する。

例えば、第１制御計画テーブル１２５が、図８Ａに示すものとなっている場合には、第１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、「９：００〜１１：３０」の間に消費できる電力の最大値は「４０Ｗ」、「１１：３０〜１１：３０」の間に消費できる電力の最大値は「２４０Ｗ」となる。また、「１２：３０〜１３：３０」の間に消費できる電力の最大値は「０Ｗ」となる。

出力部１３５は、第２制御計画テーブル１２６のデータを該当するノートＰＣ３０に出力する。出力部１３５は、第２制御計画テーブル１２６のデータを制御計画特定部１３４から受け付ける。

出力部１３５から第２制御計画のデータを取得した各ノートＰＣ３０は、第２制御計画のデータのうち、最初の区間に対応する状態を適用する。例えば、ノートＰＣ３０ａが、図８Ａに示す第２制御計画のデータを取得し、現在の時刻が「８：３０〜９：００」の場合には、時刻が「９：００」になった時点で、ノートＰＣ３０ａは、状態を「ＡＣ」にして、駆動する。

ところで、上記分類部１３３ａは、最適化計算を行って、最適な第２グループの数、第１グループの数、第１グループに含まれるノートＰＣの数を計算し、計算結果に基づいて、各ノートＰＣを階層化しても良い。以下において、分類部１３３ａが実行する最適化計算の一例について説明する。ここでは一例として、ノートＰＣ全体の数をｓ、第１グループに含まれるノートＰＣの数をｓ_１、第１グループの数をｓ_２、第２グループの数をｓ_３と定義する。このため、式（９）の条件が成り立つ。

ｓ＝ｓ_１×ｓ_２×ｓ_３・・・（９）

分類部１３３ａは、式（１０）のｓ_１、ｓ_２、ｓ_３、ｈの値を変更して、Minimizeが最小値となるｓ_１、ｓ_２、ｓ_３、ｈの値を探索する。分類部１３３ａは、式（１０）で探索したｓ_１、ｓ_２、ｓ_３を基にして、各ノートＰＣ３０を第１グループ、第２グループに分類しても良い。

ここで、式（１０）に含まれるｈは、制御計画の区間数である。例えば、ｈは、ｈ_requiredからｈ_maxまで変化する。式（１０）に含まれるｔ（ｓ_２、ｈ）は、ｓ_２とｈの値によって所定の値を出力する関数であり、例えば、制御計画の計算時間を求めるものである。分類部１３３ａは、ｓ_２およびｈの値と、ｔ（ｓ_２、ｈ）の値との関係を定義したテーブルを保持しているものとする。

Minimize＝ｔ（ｓ_２、ｈ）×ｓ_１×ｓ_３・・・（１０）

なお、例えば、分類部１３３ａは、式（１１）、（１２）、（１３）の制約条件のもと、Minimizeが最小値となるｓ_１、ｓ_２、ｓ_３、ｈの値を探索するものとする。制約条件は、適宜、管理者が変更してもよい。

ｓ_１≦ｓ・・・（１１）

ｓ_１＝ｓ_３・・・（１２）

６００≦ｔ（ｓ_２、ｈ）≦９００・・・（１３）

次に、本実施例に係る制御サーバ１００の処理について説明する。図１８は、本実施例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１８に示す処理は、所定の時間間隔で実行される。

図１８に示すように、制御サーバ１００は、各ノートＰＣ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、各ノートＰＣ３０の台数を計数する（ステップＳ１０２）。

制御サーバ１００の分類部１３３ａは、階層化構造の計算処理を実行する（ステップＳ１０３）。例えば、ステップＳ１０３において、分類部１３３ａは、上記の式（１０）のMinimizeが最小値をとるｓ_１、ｓ_２、ｓ_３、ｈの値を探索する。制御サーバ１００の分類部１３３ａは、各ノートＰＣ３０を分類して階層化する（ステップＳ１０４）。制御サーバ１００は、上層の各第２グループに割り当てる電力を計算する（ステップＳ１０５）。

制御サーバ１００は、制御計画生成処理を実行し（ステップＳ１０６）、各ノートＰＣ３０の駆動状態の制御を行う（ステップＳ１０７）。

次に、図１８のステップＳ１０６に示した制御計画生成処理の処理手順の一例について説明する。図１９は、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１９に示すように、制御サーバ１００の生成部１３３ｃは、第１グループに含まれる複数のノートＰＣ３０を単一のノートＰＣと見なし、第１制御計画を生成する（ステップＳ２０１）。

制御サーバ１００の生成部１３３ｄは、第１制御計画の状態を切り替え（ステップＳ２０２）、シミュレート部１３３ｄは、需要電力をシミュレートする（ステップＳ２０３）。シミュレート部１３３ｄは、シミュレートした結果が制約条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０４）。シミュレート部１３３ｄは、制約条件を満たさない場合には（ステップＳ２０４，Ｎｏ）、ステップＳ２０７に移行する。

一方、制御サーバ１００のシミュレート部１３３ｄは、制約条件を満たす場合には（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０５に移行する。制御サーバ１００の更新部１３３ｅは、シミュレート結果が切り替え前の第１制御計画よりも改善しているか否かを判定する（ステップＳ２０５）。更新部１３３ｅは、シミュレート結果が改善されていない場合には（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、ステップＳ２０７に移行する。

一方、制御サーバ１００の更新部１３３ｅは、シミュレート結果が改善されている場合には（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、切り替え後の第１制御計画に更新する（ステップＳ２０６）。制御サーバ１００の実行部１３３ｆは、終了タイミングであるか否かを判定する（ステップＳ２０７）。実行部１３３ｆが終了タイミングではないと判定した場合には（ステップＳ２０７，Ｎｏ）、ステップＳ２０２に移行する。

一方、制御サーバ１００は、実行部１３３ｆが終了タイミングであると判定した場合には（ステップＳ２０７，Ｙｅｓ）、制御サーバ１００の制御計画特定部１３４は、第１制御計画を基にして、第２制御計画を生成する（ステップＳ２０８）。

次に、本実施例に係る制御サーバ１００の効果について説明する。本実施例１００に係る制御サーバ１００は、各ノートＰＣ３０が有する蓄電池の残量に基づいて、各ノートＰＣを第１グループ、第２グループに分類することで階層化し、制御計画を生成する。このため、少ない処理時間で制御計画を作成することができる。

また、本実施例に係る制御サーバ１００は、第１グループに含まれる複数のノートＰＣを単一のノートＰＣ３０とみなして、制御計画を生成するため、制御計画を作成する時間を短縮することができる。

また、本実施例に係る制御サーバ１００は、階層に合った時間分解能、目的関数を使って制御することができる。図２０は、マルチタイムスケジューリングによる３階層での制御の一例を示す図である。図２０の縦軸は電力値であり、横軸は時間を示す。また、線分７Ａは、電力需要予測曲線であり、点７Ｂは、電力需要予測曲線のピークを示す点である。図２０に示すように、上層５Ｃでは、ピーク点７Ｂを含む電力需要予測カーブの大まかな動きを長期間見ることにより、グローバルな視点で制御することができる。また、中層５Ｂでは、短期的かつローカルな視点で制約や目的関数を策定しやすくなり、第１グループ毎の異なる特性を考慮して、目的関数を設定することができる。また、下層５Ａでは、各区間単位で、各ノートＰＣ３０を制御することができる。

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２１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２１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、
複数の装置が有する蓄電池の残量に基づいて、蓄電池の残量が類似する装置を同一のグループに追加して、前記複数の装置を複数の第１グループに分類し、
各第２グループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量分布が均一となるように、前記第１グループ単位で複数の装置を第２グループに分類し、
電力の需要予測データを基にして、ある区間に前記第２グループに配分する電力を計算し、計算した電力を制約条件として、前記第２グループに属する装置の時間毎の充放電に関する状態を規定した制御計画を作成する
処理を実行することを特徴とする制御方法。

（付記２）前記制御計画を作成する処理は、前記第１グループに含まれる複数の装置を単一の装置とみなして、前記制御計画を作成することを特徴とする付記１に記載の制御方法。

（付記３）前記制御計画の一部変更して仮の制御計画を作成し、
前記仮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、
第１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の制御計画に更新する処理を繰り返し実行する処理を更に実行することを特徴とする付記１に記載の制御方法。

（付記４）複数の装置が有する蓄電池の残量に基づいて、蓄電池の残量が類似する装置を同一のグループに追加して、前記複数の装置を複数の第１グループに分類し、各第２グループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量分布が均一となるように、前記第１グループ単位で複数の装置を第２グループに分類する分類部と、
電力の需要予測データを基にして、ある区間に前記第２グループに配分する電力を計算し、計算した電力を制約条件として、前記第２グループに属する装置の時間毎の充放電に関する状態を規定した制御計画を作成する作成部と
を有することを特徴とする制御サーバ。

（付記５）前記作成部は、前記第１グループに含まれる複数の装置を単一の装置とみなして、前記制御計画を作成することを特徴とする付記４に記載の制御サーバ。

（付記６）前記作成部は、前記制御計画の一部変更して仮の制御計画を生成し、前記仮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、第１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の制御計画に更新する処理を繰り返し実行することを特徴とする付記４に記載の制御サーバ。

（付記７）コンピュータに
複数の装置が有する蓄電池の残量に基づいて、蓄電池の残量が類似する装置を同一のグループに追加して、前記複数の装置を複数の第１グループに分類し、
各第２グループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量分布が均一となるように、前記第１グループ単位で複数の装置を第２グループに分類し、
電力の需要予測データを基にして、ある区間に前記第２グループに配分する電力を計算し、計算した電力を制約条件として、前記第２グループに属する装置の時間毎の充放電に関する状態を規定した制御計画を作成する
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８）前記制御計画を作成する処理は、前記第１グループに含まれる複数の装置を単一の装置とみなして、前記制御計画を生成することを特徴とする付記７に記載の制御プログラム。

（付記９）前記制御計画の一部変更して仮の制御計画を生成し、
前記仮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、
第１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の制御計画に更新する処理を繰り返し実行する処理を更に実行させることを特徴とする付記７に記載の制御プログラム。

１００ 制御サーバ
１１０ 通信制御部
１２０ 記憶部
１３０ 制御部

Claims (5)

1. コンピュータが実行する制御方法であって、
   複数の装置が有する蓄電池の残量に基づいて、蓄電池の残量が類似する装置を同一のグループに追加して、前記複数の装置を複数の第１グループに分類し、
   各第２グループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量分布が均一となるように、前記第１グループ単位で複数の装置を第２グループに分類し、
   電力の需要予測データを基にして、ある区間に前記第２グループに配分する電力を計算し、計算した電力を制約条件として、前記第２グループに属する装置の時間毎の充放電に関する状態を規定した制御計画を作成する
   処理を実行することを特徴とする制御方法。
2. 前記制御計画を作成する処理は、前記第１グループに含まれる複数の装置を単一の装置とみなして、前記制御計画を作成することを特徴とする請求項１に記載の制御方法。
3. 前記制御計画の一部変更して仮の制御計画を作成し、
   前記仮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、
   第１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の制御計画に更新する処理を繰り返し実行する処理を更に実行することを特徴とする請求項１に記載の制御方法。
4. 複数の装置が有する蓄電池の残量に基づいて、蓄電池の残量が類似する装置を同一のグループに追加して、前記複数の装置を複数の第１グループに分類し、各第２グループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量分布が均一となるように、前記第１グループ単位で複数の装置を第２グループに分類する分類部と、
   電力の需要予測データを基にして、ある区間に前記第２グループに配分する電力を計算し、計算した電力を制約条件として、前記第２グループに属する装置の時間毎の充放電に関する状態を規定した制御計画を作成する作成部と
   を有することを特徴とする制御サーバ。
5. コンピュータに
   複数の装置が有する蓄電池の残量に基づいて、蓄電池の残量が類似する装置を同一のグループに追加して、前記複数の装置を複数の第１グループに分類し、
   各第２グループに含まれる複数の装置の蓄電池の残量分布が均一となるように、前記第１グループ単位で複数の装置を第２グループに分類し、
   電力の需要予測データを基にして、ある区間に前記第２グループに配分する電力を計算し、計算した電力を制約条件として、前記第２グループに属する装置の時間毎の充放電に関する状態を規定した制御計画を作成する
   処理を実行させることを特徴とする制御プログラム。

Images