JP6122364B2 - 電力制御装置、電力制御方法及び電力制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は負荷に電力を供給するシステムにおいて、蓄電池の充放電量を制御する電力制御装置、電力制御方法及び電力制御プログラムに関する。

近年、電力需要者の地球環境問題に対する意識が高まり、自然エネルギーを利用した太陽光発電（以下「ＰＶ」（Photovoltaics）と表記する）が注目されている。例えばＰＶの発電電力と電力会社から供給される系統電力を併用するシステムが存在する。当該システムに、自然エネルギーによる電力供給の不安定さを解消するために蓄電池を併設する場合がある。ここで、従来、日射量データを用いて太陽光発電の発電量を予測し、発電量の予測値、予測電力需要、蓄電池残容量から蓄電池の運転計画を作成し、作成された運転計画に従って蓄電池の制御を行う方法が知られている。

例えば、特許文献１に記載の供給電力計画作成装置は、上述の運転計画を充放電スケジュールとして取得することを特徴とする。特許文献１の供給電力計画作成装置は、供給電力算出部１３と、供給電力計画算出部１４とを含み、供給電力算出部１３は、内燃力発電設備の発電機と二次電池とによって供給すべき電力を予測する。供給電力計画算出部１４は、この供給電力予測値を入力し、発電機の発電スケジュール及び二次電池の充放電スケジュールを作成する。充放電スケジュールは、発電機に関する各種制約条件及び二次電池に関する各種制約条件を満たし電力の需給バランスが取れるスケジュールであって、目的関数による評価が最も高いもの、すなわち発電コストが最も低いスケジュールに最適化される。

特開２０１１−１１４９４５号公報

上記従来技術の制御装置は、目的関数は発電コストが設定され、経済性に重点が置かれている。しかし、蓄電池が設置された多くの装置は災害時のバックアップが目的として設置されており、最適化をする場合には災害発生による停電を考慮する必要がある。また、発電コストに注力した場合は積極的にサイクル充放電を行うため、余計に蓄電池劣化を引き起こす可能性がある。

そこで本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、発電コスト削減を可能とすると共に、災害対策も可能とする電力制御装置、電力制御方法及び電力制御プログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の電力制御装置は、蓄電池と商用電力系統とを含む、無線装置に電力を供給するシステムにネットワーク経由で接続可能とされ、商用電力系統から蓄電池への充電量と蓄電池から無線装置への放電量とを制御することで蓄電池の充放電量を制御する電力制御装置であって、無線装置のトラフィック量を取得し、周辺のトラフィック量が増大している無線装置の数又は増大時間に基づいて当該電力制御装置に影響のある災害情報を取得し、取得した災害情報に基づいて無線装置及び商用電力系統の災害に関するパラメータの予測値を取得する災害予測手段と、災害予測手段によって取得された予測値に基づいて、蓄電池の充放電量の最適化に関する目的関数のペナルティを決定するペナルティ決定手段と、目的関数とペナルティ決定手段によって決定されたペナルティとに基づいて、蓄電池の充放電量の制御計画である運転計画を作成する最適化手段と、最適化手段によって作成された運転計画をシステムに出力する出力手段と、を備える。

このような電力制御装置によれば、外部から取得した災害情報に基づいて災害に関するパラメータの予測値が取得され、蓄電池の充放電量の最適化に関する目的関数と取得された予測値に基づいて決定されたペナルティとに基づいて、運転計画が作成される。かかる構成を採れば、蓄電池の充放電量の最適化に関する目的関数を利用して運転計画が作成されるため、発電コスト削減が可能となる。さらに、目的関数のペナルティとして、災害情報に基づいたペナルティが利用されるため、災害対策も可能となる。すなわち、発電コスト削減を可能とすると共に、災害対策も可能とする。また、トラフィック量を用いることにより、無駄な充放電を控えて災害時の十分なバックアップ時間の確保や、蓄電池の長寿命化のできる蓄電池の充放電量制御が可能である。

また、本発明の電力制御装置において、無線装置及び商用電力系統の災害に関するパラメータの予測値は、災害発生確率であることが好ましい。かかる構成を採れば、災害発生確率を用いることにより、無駄な充放電を控えて災害時の十分なバックアップ時間の確保や、蓄電池の長寿命化のできる蓄電池の充放電量制御が可能である。

また、本発明の電力制御装置において、災害情報は、実際に発生した災害に関する情報であり、無線装置及び商用電力系統の災害に関するパラメータの予測値は、災害規模であることが好ましい。かかる構成を採れば、実際に発生した災害に関する情報を用いることにより、無駄な充放電を控えて災害時の十分なバックアップ時間の確保や、蓄電池の長寿命化のできる蓄電池の充放電量制御が可能である。

また、本発明の電力制御装置において、システムは、太陽電池をさらに含み、当該電力制御装置は、さらに、太陽電池から蓄電池への充電量を制御することで蓄電池の充放電量を制御し、外部から取得した気象データに基づいて日照に関するパラメータの予測値を取得する天候予測手段をさらに備え、ペナルティ決定手段は、災害予測手段によって取得された予測値と天候予測手段によって取得された予測値とに基づいて、蓄電池の充放電量の最適化に関する目的関数のペナルティを決定することが好ましい。かかる構成を採れば、さらに日照に関するパラメータの予測値に基づいたペナルティを利用するため、太陽電池をさらに含めたシステムにおいて蓄電池の充放電量を制御することが可能となり、さらなる発電コスト削減を可能とすると共に、さらなる災害対策も可能とする。

また、本発明の電力制御装置において、日照に関するパラメータの予測値は、日射量予測値、太陽電池の発電量予測値、又は雲量予測値の何れか一つ以上であることが好ましい。かかる構成を採れば、日射量予測値を用いることにより、日射量の多少に応じて適切な充放電となるように最適運転計画を作成できるため、無駄な充放電を控えて災害時の十分なバックアップ時間の確保や、蓄電池の長寿命化のできる蓄電池の充放電量制御が可能である。あるいは、発電量予測値を用いることにより、発電量の多少に応じて適切な充放電となるように最適運転計画を作成できるため、無駄な充放電を控えて災害時の十分なバックアップ時間の確保や、蓄電池の長寿命化のできる蓄電池の充放電量制御が可能である。あるいは、雲量予測値を用いることにより、雲量の多少に応じて適切な充放電となるように最適運転計画を作成できるため、無駄な充放電を控えて災害時の十分なバックアップ時間の確保や、蓄電池の長寿命化のできる蓄電池の充放電量制御が可能である。

また、本発明の電力制御装置において、最適化手段は、ペナルティ決定手段によって決定されたペナルティが所定の条件を充たす場合に、運転計画としてフロート充電制御を採用することが好ましい。かかる構成を採れば、フロート充電制御を採用することで、最適化処理を省略することができるため、計算量を削減することが可能である。

ところで、本発明は、上記のように装置の発明として記述できる他に、以下のようにそれぞれ方法及びプログラムの発明としても記述することができる。これはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。

即ち、本発明に係る電力制御方法は、蓄電池と商用電力系統とを含む、無線装置に電力を供給するシステムにネットワーク経由で接続可能とされ、商用電力系統から蓄電池への充電量と蓄電池から無線装置への放電量とを制御することで蓄電池の充放電量を制御する電力制御装置により実行される電力制御方法であって、無線装置のトラフィック量を取得し、周辺のトラフィック量が増大している無線装置の数又は増大時間に基づいて当該電力制御装置に影響のある災害情報を取得し、取得した災害情報に基づいて無線装置及び商用電力系統の災害に関するパラメータの予測値を取得する災害予測ステップと、災害予測ステップにおいて取得された予測値に基づいて、蓄電池の充放電量の最適化に関する目的関数のペナルティを決定するペナルティ決定ステップと、目的関数とペナルティ決定ステップにおいて決定されたペナルティとに基づいて、蓄電池の充放電量の制御計画である運転計画を作成する最適化ステップと、最適化ステップにおいて作成された運転計画をシステムに出力する出力ステップと、を含む。

また、本発明に係る電力制御プログラムは、蓄電池と商用電力系統とを含む、無線装置に電力を供給するシステムにネットワーク経由で接続可能とされ、商用電力系統から蓄電池への充電量と蓄電池から無線装置への放電量とを制御することで蓄電池の充放電量を制御する電力制御装置を、無線装置のトラフィック量を取得し、周辺のトラフィック量が増大している無線装置の数又は増大時間に基づいて当該電力制御装置に影響のある災害情報を取得し、取得した災害情報に基づいて無線装置及び商用電力系統の災害に関するパラメータの予測値を取得する災害予測手段と、災害予測手段によって取得された予測値に基づいて、蓄電池の充放電量の最適化に関する目的関数のペナルティを決定するペナルティ決定手段と、目的関数とペナルティ決定手段によって決定されたペナルティとに基づいて、蓄電池の充放電量の制御計画である運転計画を作成する最適化手段と、最適化手段によって作成された運転計画をシステムに出力する出力手段、として機能させる。

本発明によれば、発電コスト削減を可能とすると共に、災害対策も可能とする。

本発明の実施形態に係るハイブリッド電力供給システムと、実施例１の制御装置の構成を示すブロック図である。 実施例１の制御装置の動作の概要を示すフローチャートである。 実施例１の制御装置の災害予測部の構成を示すブロック図である。 実施例１の制御装置のペナルティ決定部の構成を示すブロック図である。 実施例１の制御装置の動作の詳細を示すフローチャートである。 実施例１のペナルティの有無による運転計画の変化を示す図である。 実施例１のペナルティの大小による運転計画の変化を示す図である。 本発明の実施形態に係るハイブリッド電力供給システムと、実施例２の制御装置の構成を示すブロック図である。 実施例２の制御装置の災害判定部の構成を示すブロック図である。 実施例２の制御装置のペナルティ決定部の構成を示すブロック図である。 実施例２の制御装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係るハイブリッド電力供給システムと、実施例３の制御装置の構成を示すブロック図である。 実施例３の制御装置の災害判定部の構成を示すブロック図である。 実施例３の制御装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係るハイブリッド電力供給システムと、実施例４の制御装置の構成を示すブロック図である。 実施例４の制御装置の天候予測部の構成を示すブロック図である。 実施例４の制御装置のペナルティ決定部の構成を示すブロック図である。 実施例４の制御装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係るハイブリッド電力供給システムと、実施例５の制御装置の構成を示すブロック図である。 実施例５の制御装置の天候予測部の構成を示すブロック図である。 実施例５の制御装置のペナルティ決定部の構成を示すブロック図である。 実施例５の制御装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係るハイブリッド電力供給システムと、実施例６の制御装置の構成を示すブロック図である。 実施例６の制御装置の天候予測部の構成を示すブロック図である。 実施例６の制御装置のペナルティ決定部の構成を示すブロック図である。 実施例６の制御装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係るハイブリッド電力供給システムと、実施例７の制御装置の構成を示すブロック図である。 実施例７の制御装置の動作を示すフローチャートである。 実施例８の制御装置の構成を示すブロック図である。 実施例８の変形例の制御装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る制御装置のペナルティの操作による電力量料金の変化を示す図である。 本発明の実施形態に係る制御装置のハードウェア構成を示す図である。 本発明の実施形態に係る電力制御プログラムの構成を、記憶媒体と共に示す図である。

以下、本発明の実施形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。

［実施例１］
以下、図１を参照して負荷に電力を供給するシステムと、蓄電池の充放電量を制御する実施例１の制御装置（電力制御装置）について説明する。図１は、ハイブリッド電力供給システム９と、本実施例の制御装置１の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、負荷９５に電力を供給するハイブリッド電力供給システム９は、蓄電池９２、商用電力系統９３、太陽電池９４、コントローラ９６を含む。コントローラ９６は、充放電コントローラ９６１と、整流器９６２と、太陽電池制御コントローラ９６３を含む（なお、経済化構成の場合は、充放電コントローラ９６１及び太陽電池制御コントローラ９６３を省略可能である。後述の実施例２〜７についても同様）。これ以外に、災害情報取得装置９１、および本実施例の制御装置１が存在するものとする。制御装置１は、網８によって外部の災害情報取得装置９１やコントローラ９６と相互に通信可能に接続されている。網８は、移動体通信網、インタネット網などによって構成される通信ネットワークである。網８による通信経路を図中の破線で示す。災害情報取得装置９１は、気象庁や国土交通省などの災害情報を取得し、蓄積する。蓄積した災害情報は、網８を通じて制御装置１へ送信される。

制御装置１は、災害情報取得装置９１から受信した気象データに基づいて最適運転計画を作成して、当該最適運転計画をコントローラ９６へ送信する装置である。最適運転計画とは、蓄電池９２の単位時間あたりの充放電量の指示値の時系列を示す。制御装置１の詳細については後述する。

コントローラ９６の充放電コントローラ９６１は、単位時間あたりの蓄電池９２の充放電量を制御する装置である。充放電量を制御する仕組みは様々あるが、例えば、蓄電池９２にかかる電圧を変動させることによって蓄電池９２の充放電の電流値を変化させることができる。制御装置１は、充放電コントローラ９６１に最適運転計画を送信して蓄電池９２を制御してもよいが、これ以外にも例えば商用電力系統に関わる整流器９６２に最適運転計画を送信して蓄電池９２を制御してもよいし、太陽電池制御コントローラ９６３に最適運転計画を送信して蓄電池９２を制御してもよい。

以下では、制御装置１が充放電コントローラ９６１に最適運転計画を送信する場合について述べる。この場合、充放電コントローラ９６１は制御装置１で作成された単位時間あたりの充放電量の指示値の時系列である最適運転計画に従って、蓄電池９２の充放電量を制御する。充放電コントローラ９６１は、太陽電池９４と商用電力系統９３からの充電量、負荷９５への放電量を制御することにより、蓄電池９２の充放電量を制御する。

蓄電池９２は、充放電コントローラ９６１の充電指示に従って商用電力系統９３、太陽電池９４から電力を取得し、充電する。また蓄電池９２は、充放電コントローラ９６１の放電指示に従って負荷９５に対して放電し、電力供給を行う。

商用電力系統９３は、電力を負荷９５に供給するためのシステムであり、電力会社から電力を購入する際に使用する。図１に示すようなハイブリッド電力供給システム９を用いて負荷９５に電力を供給することにより、太陽電池９４や蓄電池９２の放電により負荷９５へ電力供給することができ、昼間の商用電力系統９３の使用を抑えて電気料金を下げることが可能である。

太陽電池９４は、太陽光を受光して発電する装置であり、太陽電池９４固有のパラメータであるパネル容量、温度ロス、パワコン変換ロス、その他（配線、回線逆流防止素子、受光面の汚れによる損失など）のロスによって発電量が異なる。

負荷９５はどんなものでもよいが、例えば携帯電話の基地局のような消費電量の変動が小さいものであれば好適である。

本実施例の制御装置１は、通信部１１（出力手段）と、災害予測部１２（災害予測手段）と、ペナルティ決定部１３（ペナルティ決定手段）と、最適化部１４（最適化手段）とを含む。以下、図２に示すフローチャートを参照して本実施例の制御装置１の動作の概要について説明する。通信部１１は、災害情報取得装置９１から災害情報を受信する（図２のＳ１）。災害予測部１２は災害情報取得装置９１から取得した災害情報に基づいて災害発生確率を取得する（図２のＳ２）。ペナルティ決定部１３は、当該予測値に基づいて蓄電池充放電制御最適化の目的関数に加算するペナルティを決定する（図２のＳ３）。最適化部１４は、目的関数にペナルティを加算して時間間隔毎に充放電量の指示値を持つ初期運転計画を作成し、予め定義した評価関数に基づいて初期運転計画を評価して最適運転計画を作成する（図２のＳ４）。通信部１１は、コントローラ９６に最適運転計画を送信する（図２のＳ５）。

以下、新たに図３、図４、図５を参照して本実施例の制御装置１の各構成部の詳細について説明する。図３は本実施例の制御装置１の災害予測部１２の構成を示すブロック図である。図４は本実施例の制御装置１のペナルティ決定部１３の構成を示すブロック図である。図５は本実施例の制御装置１の動作の詳細を示すフローチャートである。

図３に示すように、本実施例の制御装置１の災害予測部１２は、災害情報記憶部１２１と、災害予測部１２２とを含む。災害情報記憶部１２１は、災害情報取得装置９１から取得した気象庁の防災気象情報などの災害情報を記憶する。災害予測部１２２は、災害発生確率を取得する。より詳細には、気象庁の気象、地震、津波、火山の警報・予報や「台風の暴風域に入る確率」、防災科学技術研究所のＪ−ＳＨＩＳなどが挙げられる。例えば、気象庁の「台風の暴風域に入る確率」を災害情報記憶部１２１に取得・記憶し、災害予測部１２２で基地局（負荷９５）や基地局の電力供給元が暴風域に入ると判断した場合はその暴風域に入る確率をペナルティ決定部１３に出力する。

図４に示すように、本実施例の制御装置１のペナルティ決定部１３は、災害確率判定部１３１と、閾値記憶部１３２とを含む。閾値記憶部１３２には、所定の時間の間に災害発生確率がどの程度の大きさかを判断するための閾値が予め記憶されている。例えば、気象庁の「台風の暴風域に入る確率」に対する閾値として５０％等の数値を用いることができる。この場合、災害確率判定部１３１は、台風の暴風域に入る確率及び閾値記憶部１３２に記憶された閾値に基づいて蓄電池の充放電制御最適化の目的関数に加算するペナルティを決定する。

図５に示すフローチャートを用いて、より詳細な処理について説明する。まず、通信部１１は、災害情報を取得し、災害情報記憶部１２１に記憶する（図５のＳ１０）。次に、災害予測部１２は、災害情報に基づいて災害発生確率を取得する（図５のＳ１１）。次に、災害確率判定部１３１は、閾値記憶部１３２に予め記憶された閾値と、気象庁の「台風の暴風域に入る確率」を比較して（図５のＳ１２）、「台風の暴風域に入る確率」が閾値未満となる場合には、ペナルティをｐ（ｐは任意の実数）と決定する（図５のＳ１３）。一方、災害確率判定部１３１は、「台風の暴風域に入る確率」が閾値以上となる場合にペナルティをＰ（ＰはＰ＞ｐを充たす任意の実数、または関数）と決定する（図５のＳ１４）。次に、最適化部１４は、予め定義した評価関数により初期運転計画を評価して最適運転計画を作成する（図５のＳ１５）。

なお、上述の実施の形態では、災害発生確率と閾値との比較によりペナルティを決定していたが、必ずしも閾値を使用する必要はない。例えば、予め定めた関数を用いて災害発生確率からペナルティを計算することとしてもよいし、災害発生確率と予め制御装置１内に記憶されたペナルティの対応表とを用意しておき、対応表を用いてペナルティを決定することとしてもよい。

ここで、ペナルティを与える効果について図６を用いて説明する。図６は目的関数を年間の電力量料金、ペナルティを蓄電池残量（以下「ＳＯＣ」（State Of Charge）と表記する）が１ｋＷｈ下がるごとに１円の架空の金額を加算した場合の充放電量を最適化した例を示す。図６のように加算金額を与えるだけでＳＯＣが１００％に近い値に変化していることがわかる。架空の加算金額を除いた電力量料金はペナルティの有無で変化は無く、最小の電力量料金のままＳＯＣのみ変化させることを示している。このように、ペナルティを与えることにより災害対策のために蓄電池残量をコントロールできる。すなわち、高いＳＯＣを保ったままで適切に蓄電池の充放電量を制御することができる。このことにより、災害時の十分なバックアップ時間の確保や、蓄電池の長寿命化につながる。

最適化部１４は、災害確率が閾値以下のとき、ペナルティｐを目的関数に加算して充放電量の指示値を持つ蓄電池の初期運転計画を作成する。一方、最適化部１４は、災害確率が閾値以上のとき、ペナルティＰを目的関数に加算して充放電量の指示値を持つ蓄電池の初期運転計画を作成する。最適化部１４が実行するステップについて図７を参照して補足説明する。

図７はペナルティの大きさの違いによる初期運転計画の違いの例を示す図であって、目的関数を1週間の電力量料金、ペナルティをＳＯＣが１ｋＷｈ下がるごとに１円の架空の金額を加算した場合と5円を加算した場合の充放電量を最適化した例である。Ｐ＝５円と設定すると、災害発生確率が閾値以上の場合で作成される初期運転計画は図７の加算金額５円のようになる。一方、ｐ＝１円と設定した場合、災害発生確率が閾値以下の場合で作成される初期運転計画は図７の加算金額１円のようになる。図７に示すように、最適化部１４は、災害発生確率が低い場合には最小ＳＯＣを低くして余剰電力を十分活用できる制御を実現し、災害発生確率が高い場合には最小ＳＯＣを高くして災害対策が可能である十分なバックアップ時間を保つ制御を実現する初期運転計画を作成することができる。Ｐ、ｐは、関数で設定することも可能である。

次に、最適化部１４は、予め定義した評価関数に基づいて作成された初期運転計画を評価して最適運転計画を作成する。最適化部１４は、最適運転計画の計算を行なう際、コストや二酸化炭素排出量を最小化する等の運転計画での目的達成の度合いを評価するための目的関数を設定し、所定の期間における目的関数の値が最良となる運転計画を探索する（参考文献１参照）。この探索には例えば、遺伝的アルゴリズム、タブーサーチ、線形計画法などのアルゴリズムを用いることができる。
（参考文献１）特開２０１０−１２４６４４号公報

通信部１１は、最適化部１４が作成した最適運転計画をコントローラ９６に送信する。

このように、本実施例の制御装置１によれば、災害発生確率を用いることにより、無駄な充放電を控えて災害時の十分なバックアップ時間の確保や、蓄電池の長寿命化のできる蓄電池の充放電量制御が可能である。

［実施例２］
以下、図８、図９、図１０、図１１を参照して、実施例２の制御装置２について説明する。図８は本実施例の制御装置２の構成を示すブロック図である。図９は本実施例の制御装置２の災害判定部２２の構成を示すブロック図である。図１０は本実施例の制御装置２のペナルティ決定部２３の構成を示すブロック図である。図１１は本実施例の制御装置２の動作を示すフローチャートである。本実施例の制御装置２は、災害情報として災害発生後の情報を用いることを特徴とし、それ以外の処理については実施例１の制御装置１と同様である。本実施例の制御装置２と実施例１の制御装置１の主な相違点は、実施例１の制御装置１における災害予測部１２が、本実施例の制御装置２において災害判定部２２に変更されている点である。

図９に示すように、災害判定部２２は、災害情報記憶部１２１、災害識別部２２２を含む。図１０に示すように、ペナルティ決定部２３は、災害規模判定部２３１と、閾値記憶部２３２とを含む。図１１に示すように、災害情報の取得は実施例１と同様に実行されるが、取得してくる内容が違う。予報ではなく、気象庁や国土交通省が発表している災害情報を用いる。また、災害情報には災害伝言板への書き込みやＳＮＳなどへの書き込みを利用しても良い。

災害識別部２２２は、数ある災害情報の中から装置全体に影響のある災害を識別して影響のある災害情報を取得する。より詳細には、装置の位置と災害情報が出ている位置が合致していたり、装置に影響を与える規模（震度、風速、津波の高さなど）かを判断して取得する（図１１のＳ２１）。災害規模判定部２３１は、閾値記憶部２３２に予め記憶された閾値と災害規模を比較する（図１１のＳ２２）。規模が大きい場合はペナルティＰを、小さい場合はペナルティｐを設定する。以下実施例１と同様の操作を行う。例えば、気象庁の台風情報を災害情報記憶部１２１に取得・記憶し、災害識別部２２２で基地局が２５ｍ／ｓ以上の暴風域に入っている情報を検出した場合はペナルティをＰ、１５ｍ／ｓ以上の暴風域、もしくは入っていない場合はペナルティｐを設定するという閾値設定が挙げられる。

このように、本実施例の制御装置２によれば、災害情報を用いることにより、無駄な充放電を控えて災害時の十分なバックアップ時間の確保や、蓄電池の長寿命化のできる蓄電池の充放電量制御が可能である。

［実施例３］
以下、図１２、図１３、図１４を参照して、実施例３の制御装置３について説明する。図１２は本実施例の構成を示すブロック図である。本実施例は災害情報としてトラフィック量を用いることを特徴としているため、負荷９５が基地局のような無線装置であることに限定される。図１３は本実施例の制御装置３の災害判定部３２の構成を示すブロック図である。図１４は本実施例の制御装置３の動作を示すフローチャートである。本実施例の制御装置３は、主にトラフィック量を用いること以外の処理については実施例２の制御装置２と同様である。

図１３に示すように、災害判定部３２は、トラフィック量記憶部３２１、災害識別部３２２を含む。図１４に示すように、トラフィック量記憶部３２１はまず無線装置（負荷）９５からトラフィック量を取得し記憶する（図１４のＳ３０）。次に、災害識別部３２２は、数あるトラフィック量情報の中から、周辺のトラフィック量が増大している基地局の数、増大時間などから装置全体に影響のある災害を識別して影響のある災害情報を取得する（図１４のＳ３１）。以下実施例２と同様の操作を行う。

このように、本実施例の制御装置３によれば、トラフィック量を用いることにより、無駄な充放電を控えて災害時の十分なバックアップ時間の確保や、蓄電池の長寿命化のできる蓄電池の充放電量制御が可能である。

［実施例４］
以下、図１５、図１６、図１７、図１８を参照して、実施例４の制御装置４について説明する。図１５は本実施例の制御装置４の構成を示すブロック図である。図１６は本実施例の制御装置４の天候予測部４２（天候予測手段）の構成を示すブロック図である。図１７は本実施例の制御装置４のペナルティ決定部４３の構成を示すブロック図である。図１８は本実施例の制御装置４の動作を示すフローチャートである。本実施例の制御装置４は、日照に関するパラメータとして日射量予測値を用いることを特徴とし、それ以外の処理については実施例１の制御装置１と同様である。本実施例の制御装置４と実施例１の制御装置１の主な相違点は、実施例１の制御装置１における災害予測部１２、ペナルティ決定部１３と災害情報取得装置９１が、本実施例の制御装置４においてそれぞれ天候予測部４２、ペナルティ決定部４３と気象センサ９１に変更されている点である。

図１６に示すように、天候予測部４２は、気象データ記憶部４２１、日射量予測部４２２を含む。図１７に示すように、ペナルティ決定部４３は、日射量判定部４３１、閾値記憶部４３２を含む。

図１８に示すように、まず、気象データ記憶部４２１は、気象センサ９１から取得した日射量、気温、気圧、湿度などの気象データを記憶する（図１８のＳ４０）。日射量予測部４２２は、日照に関するパラメータとして日射量予測値を取得する（図１８のＳ４１）。より詳細には、日射量予測部４２２は、気象データ記憶部４２１に蓄積された気象データを取得し、過去の日射量をベースに日射量予測値を算出する。日射量予測部４２２は、例えば気象センサ９１から取得された気象データを、既存の気象モデル（例えば、気象モデルＷＲＦを用いたＮｕＷＦＡＳや、気象数値予報モデルＭＳＭ−ＧＰＶを用いたＪＩＴ Ｍｏｄｅｌｉｎｇなど）に入力し、日射量予測値を取得することができる。既存の気象モデルでは、所定の時間間隔で日射量の計算が実行され、所定の時間先までの時間単位の日射量が算出される。例えば、気象数値予報モデルＭＳＭ−ＧＰＶでは毎日３時間おきの初期時刻（０，３，６，９，１２，１５，１８，２１時）に数値計算され、各初期時刻において３３時間先までの日射量予測値が算出される。

日射量判定部４３１は、閾値記憶部４３２に予め記憶された閾値と日射量予測値を比較する（図１８のＳ４２）。より詳細には、閾値記憶部４３２には充放電による蓄電池劣化影響と、充放電による余剰電力活用効果を比較して、余剰電力活用効果の方が大きい場合の日射量の境界値が記憶されている。日射量が閾値より小さい場合はペナルティＰを、大きい場合はペナルティｐを設定する。以下実施例１と同様の操作を行う。

このように、本実施例の制御装置４によれば、日射量予測値を用いることにより、日射量の多少に応じて適切な充放電となるように最適運転計画を作成できるため、無駄な充放電を控えて災害時の十分なバックアップ時間の確保や、蓄電池の長寿命化のできる蓄電池の充放電量制御が可能である。

［実施例５］
以下、図１９、図２０、図２１、図２２を参照して、実施例５の制御装置５について説明する。図１９は本実施例の制御装置５の構成を示すブロック図である。図２０は本実施例の制御装置５の天候予測部５２の構成を示すブロック図である。図２１は本実施例の制御装置５のペナルティ決定部５３の構成を示すブロック図である。図２２は本実施例の制御装置５の動作を示すフローチャートである。本実施例の制御装置５は、日照に関するパラメータとして太陽電池９４の発電量予測値を用いることを特徴とし、それ以外の処理については実施例４の制御装置４と同様である。すなわち、制御装置５は、商用電力系統９３から蓄電池９２への充電量と、太陽電池９４から蓄電池９２への充電量と、蓄電池９２から負荷９５への放電量とを制御することで、蓄電池９２の充放電量を制御する。本実施例の制御装置５と実施例４の制御装置４の主な相違点は、実施例４の制御装置４における天候予測部４２、ペナルティ決定部４３が、本実施例の制御装置５においてそれぞれ天候予測部５２、ペナルティ決定部５３に変更されている点である。

図２０に示すように、天候予測部５２は、気象データ記憶部４２１、日射量予測部４２２に加え、発電量予測部５２３を含む。図２１に示すように、ペナルティ決定部５３は、発電量判定部５３１と、閾値記憶部５３２とを含む。図２２に示すように、実施例４と同様にまずは気象データを取得し記憶する（図２２のＳ５０）。次に、発電量予測部５２３は、日射量予測値と太陽電池のパラメータに基づいて発電量予測値を取得する（図２２のＳ５１）。より詳細には、発電量予測部５２３は、日射量予測値と太陽電池の条件であるパネル容量、温度ロス、パワコン変換ロス、その他（配線、回線逆流防止素子、受光面の汚れによる損失など）のロスの積とに基づいて発電量予測値を取得することができる。

具体的には、発電量予測値は、（日射量予測値）×（太陽電池の条件）で計算可能である。太陽電池の条件は、（パネル容量）×（太陽電池損失／温度補正係数）×（パワーコンディショナ損失）×（その他損失）により算出することができる。パネル容量は設置されているパネルの量から算出することができる。パネル容量の単位は［ｋＷ］で、簡単に言えばパネル設置量を表すものである。従ってパネル容量は設置者により任意に決定される条件であり、システム毎に異なる値となる。各ロスについては、設置されているパネルのメーカが公表している数値を用いることができる。実使用時の出力（発電電力）は日射の強さ、設置条件（方位・角度・周辺環境）、地域差、及び温度条件により異なる。発電電力は最大でも次の損失により、太陽電池容量の７０％〜８０％程度となる。
（１）太陽電池損失／温度補正係数−あるメーカの公称値で３〜５月及び９〜１１月：８．７％、６〜８月：１１．６％、１２〜２月：５．８％である。
（２）パワーコンディショナ損失−あるメーカの公称値で５％である。
（３）その他損失（受光面汚れ・配線・回路ロス）：あるメーカの公称値で合計５％である。

次に、発電量判定部５３１は、実施例４の日射量にあたる部分を発電量に置き換えて閾値と比較を行う（図２２のＳ５２）。以下実施例４と同様の操作を行う。

このように、本実施例の制御装置５によれば、発電量予測値を用いることにより、発電量の多少に応じて適切な充放電となるように最適運転計画を作成できるため、無駄な充放電を控えて災害時の十分なバックアップ時間の確保や、蓄電池の長寿命化のできる蓄電池の充放電量制御が可能である。

［実施例６］
以下、図２３、図２４、図２５、図２６を参照して、実施例６の制御装置６について説明する。図２３は本実施例の制御装置６の構成を示すブロック図である。図２４は本実施例の制御装置６の天候予測部６２の構成を示すブロック図である。図２５は本実施例の制御装置６のペナルティ決定部６３の構成を示すブロック図である。図２６は本実施例の制御装置６の動作を示すフローチャートである。本実施例の制御装置６は、日照に関するパラメータとして雲量予測値を用いることを特徴とし、それ以外の処理については実施例４の制御装置４と同様である。本実施例の制御装置６と実施例４の制御装置４の主な相違点は、実施例４の制御装置４における天候予測部４２、ペナルティ決定部４３が、本実施例の制御装置６においてそれぞれ天候予測部６２、ペナルティ決定部６３に変更されている点である。

図２４に示すように、天候予測部６２は、気象データ記憶部６２１、雲量予測部６２２を含む。図２５に示すように、ペナルティ決定部６３は、雲量判定部６３１と、閾値記憶部６３２とを含む。なお本実施例において通信部１１は、気象センサ９１から気象データとして雲量データを受信するものとする。

図２６に示すように、実施例１と同様にまず気象データを取得、記憶する（図２６のＳ６０）。次に、雲量予測部６２２は、日照に関するパラメータとして雲量予測値を取得する（図２６のＳ６１）。より詳細には、雲量予測部６２２は気象センサ９１から、雲量データを取得し、当該雲量データに基づいて雲量予測値を取得する。雲量データは１日単位、または時間単位で取得することができる。例えば気象センサ９１が雲量計を用いて雲量データを観測する場合、雲量データは任意の時間に取得可能である。この場合は、気象センサ９１が雲量計を含む構成であることが必要である。例えば気象センサ９１が雲量データを気象庁などから取得する場合、雲量データは１日２回〜４回の測定員の目視によるデータである。気象庁から雲量データを取得する場合、雲量予測部６２２は、例えば朝９時の雲量データのみを気象センサ９１から取得し、取得した朝９時の雲量データに基づいて一日の雲量予測値を取得すればよい。例えば気象通報に使用される地上実況気象通報式（ＳＹＮＯＰ）では、雲量は０〜８および「雲量不明」を表す９の１０個の数字で表現される。また、日本式天気記号においては、雲量は０〜１０の数値および「不明」の１２段階で表現される。いずれも数値が小さいほど雲量が少ないことを意味する。

次に、雲量判定部６３１は、雲量予測値に基づいて目的関数に加算するペナルティを決定する。実施例４の日射量予測値を雲量予測値に置き換えて、閾値と雲量予測値を比較する（図２６のＳ６２）。ただし、雲量の場合は大きいほど発電量は小さくなるため、雲量が閾値より小さい場合はペナルティｐ、大きい場合はＰを設定する（図２６のＳ６３、Ｓ６４）。以下、実施例４と同様に実行される。

このように、本実施例の制御装置６によれば、雲量予測値を用いることにより、雲量の多少に応じて適切な充放電となるように最適運転計画を作成できるため、無駄な充放電を控えて災害時の十分なバックアップ時間の確保や、蓄電池の長寿命化のできる蓄電池の充放電量制御が可能である。

［実施例１〜６の変形例］
図示を省略するが、ここまで述べてきた実施例１から実施例６を複合させることも可能である。例えば実施例１と実施例３と実施例４を複合させた場合は、災害発生確率とトラフィック量と日射量予測値をそれぞれ閾値と比較し、いずれかがペナルティＰを設定する条件を満たした場合はペナルティＰで初期運転計画を作成する。実施例を複合させることにより、さらに災害対策や蓄電池長寿命化に重視した制御を実現することができる。

［実施例７］
以下、図２７、図２８を参照して、実施例７の制御装置７について説明する。図２７は本実施例の制御装置７の構成を示すブロック図である。図２８は本実施例の制御装置７の動作を示すフローチャートである。本実施例の制御装置７は、災害確率が高い場合にフロート充電制御を用いることにより、実施例１の制御装置１よりもさらに災害対策、蓄電池長寿命化を重視することができる。また、計算量も削減できることを特徴としており、それ以外の処理については実施例１の制御装置１と同様である。本実施例の制御装置７と実施例１の制御装置１の主な相違点は、実施例１の制御装置１における最適化部１４が、本実施例の制御装置７において最適化部７４に変更されている点である。

図２８に示すように、ペナルティ決定部１３までは実施例１と同様に実行される。最適化部７４は、災害確率が高確率の場合に、フロート充電制御を行う（図２８のＳ７３）。従って、災害確率が高確率の場合には、最適化処理を省略することができるため、計算量を削減することが可能である。

また、このフロート充電制御の導入は実施例２から実施例６のペナルティにＰが設定された場合に使用することで同様の効果を得ることができる。

［実施例８］
以下、図２９、図３０を参照して実施例８のグリーン基地局について説明する。図２９は本実施例のグリーン基地局１０００の構成を示すブロック図である。図３０は本実施例の変形例のグリーン基地局２０００の構成を示すブロック図である。本実施例のグリーン基地局１０００は、負荷９５を無線基地局とし、蓄電池９２、太陽電池９４、負荷９５、コントローラ９６を全て一箇所に集め、網８などのネットワークは使わずにローカルのみの構成とした例である。これにより、ネットワークによる制御の反応の影響を無くすことができる。

［実施例８の変形例］
上述のグリーン基地局の変形例として、気象センサ９１と実施例１〜６の制御装置１〜６も局内に含む構成としたグリーン基地局２０００としてもよい。グリーン基地局２０００が専用の気象センサ９１を含む構成であるため、グリーン基地局２０００周辺のピンポイントの気象データを取得することができ、高精度な予測を行うことができる。

［本実施形態に係る制御装置１〜７の効果］
蓄電池の充放電量を制御する一般的な電力制御装置において、災害対策や長寿命化をするためには蓄電池のサイクル充放電をなるべく抑える必要がある。一方、発電コスト削減のためには積極的なサイクル充放電が必要である。上述の通り、本実施形態に係る制御装置１〜７は、このトレードオフの関係にある「災害対策、長寿命化」と「発電コスト削減」とを共に満たす運転計画を作成することが可能である。

図３１は、本発明の実施形態に係る制御装置１〜７のペナルティの操作による電力量料金の変化を示す図である。図３１は、加算金額（円／ｋＷｈ）に応じた最小ＳＯＣ（％）及び電力量料金（円／年）の関係を示した図である。図３１に示す通り、ペナルティとしてＳＯＣ減少による架空の金額を目的関数に追加することにより、削減料金を変化させずにＳＯＣを高くする運転計画を算出することができる。また、ペナルティ値を変化させることにより、上述のトレードオフの比重をコントロールすることが可能である。

［コンピュータ構成］
上述の制御装置１〜７及びグリーン基地局１０００、２０００はそれぞれ、ＣＰＵ等のハードウェアから構成されているものである。図３２は、各装置及び基地局のハードウェア構成の一例を示す図である。各装置及び基地局は、物理的には、図３２に示すように、ＣＰＵ１００、主記憶装置であるＲＡＭ１０１及びＲＯＭ１０２、ディスプレイ等の入出力装置１０３、通信モジュール１０４、及び補助記憶装置１０５などを含むコンピュータシステムとして構成されている。

各装置及び基地局の各機能ブロックの機能は、図３２に示すＣＰＵ１００、ＲＡＭ１０１等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１００の制御のもとで入出力装置１０３、通信モジュール１０４、及び補助記憶装置１０５を動作させるとともに、ＲＡＭ１０１におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。

［プログラム構成］
引き続いて、上述した一連の制御装置１〜７による処理をコンピュータに実行させるためのプログラム１００を説明する。図３３に示すように、電力制御プログラム１０２は、コンピュータに挿入されてアクセスされる、あるいはコンピュータが備える記録媒体１００に形成されたプログラム格納領域１０１内に格納される。より具体的には、電力制御プログラム１０２は、制御装置１が備える記録媒体１００に形成されたプログラム格納領域１０１内に格納される。

電力制御プログラム１０２は、災害予測モジュール１０３とペナルティ決定モジュール１０４と最適化モジュール１０５とを備えて構成される。災害予測モジュール１０３とペナルティ決定モジュール１０４と最適化モジュール１０５とを実行させることにより実現される機能は、上述した制御装置１〜７の各機能とそれぞれ同様である。

なお、電力制御プログラム１０２は、その一部若しくは全部が、通信回線等の伝送媒体を介して伝送され、他の機器により受信されて記録（インストールを含む）される構成としてもよい。また、電力制御プログラム１０２の各モジュールは、１つのコンピュータでなく、複数のコンピュータのいずれかにインストールされてもよい。その場合、当該複数のコンピュータによるコンピュータシステムよって上述した一連の電力制御プログラム１０２の処理が行われる。

１・２・３・４・５・６・７…制御装置、８…網、９…ハイブリッド電力供給システム、１１…通信部、１２…災害予測部、１３…供給電力算出部、１３…ペナルティ決定部、１４…最適化部、２２…災害判定部、２３…ペナルティ決定部、３２…災害判定部、４２…天候予測部、４３…ペナルティ決定部、５２…天候予測部、５３…ペナルティ決定部、６２…天候予測部、６３…ペナルティ決定部、７４…最適化部、９１…災害情報取得装置／気象センサ、９２…蓄電池、９３…商用電力系統、９４…太陽電池、９５…負荷、９６…コントローラ、１００…記憶媒体、１０１…プログラム格納領域、１０２…電力制御装置、１０３…災害予測モジュール、１０４…ペナルティ決定モジュール、１０５…最適化モジュール、１２１…災害情報記憶部、１２２…災害予測部、１３１…災害確率判定部、１３２…閾値記憶部、２２２…災害識別部、２３１…災害規模判定部、２３２…閾値記憶部、３２１…トラフィック量記憶部、３２２…災害識別部、４２１…気象データ記憶部、４２２…日射量予測部、４３１…日射量判定部、４３２…閾値記憶部、５２３…発電量予測部、５３１…発電量判定部、５３２…閾値記憶部、６２１…気象データ記憶部、６２２…雲量予測部、６３１…雲量判定部、６３２…閾値記憶部、９６１…充放電コントローラ、９６２…整流器、９６３…太陽電池制御コントローラ、１０００・２０００…グリーン基地局。

Claims (8)

1. 蓄電池と商用電力系統とを含む、無線装置に電力を供給するシステムにネットワーク経由で接続可能とされ、前記商用電力系統から前記蓄電池への充電量と前記蓄電池から前記無線装置への放電量とを制御することで前記蓄電池の充放電量を制御する電力制御装置であって、
   前記無線装置のトラフィック量を取得し、周辺のトラフィック量が増大している前記無線装置の数又は増大時間に基づいて当該電力制御装置に影響のある災害情報を取得し、取得した災害情報に基づいて前記無線装置及び前記商用電力系統の災害に関するパラメータの予測値を取得する災害予測手段と、
   前記災害予測手段によって取得された予測値に基づいて、前記蓄電池の充放電量の最適化に関する目的関数のペナルティを決定するペナルティ決定手段と、
   前記目的関数と前記ペナルティ決定手段によって決定されたペナルティとに基づいて、前記蓄電池の充放電量の制御計画である運転計画を作成する最適化手段と、
   前記最適化手段によって作成された運転計画を前記システムに出力する出力手段と、
   を備える電力制御装置。
2. 前記無線装置及び前記商用電力系統の災害に関するパラメータの予測値は、災害発生確率である、
   請求項１に記載の電力制御装置。
3. 災害情報は、実際に発生した災害に関する情報であり、
   前記無線装置及び前記商用電力系統の災害に関するパラメータの予測値は、災害規模である、
   請求項１に記載の電力制御装置。
4. 前記システムは、太陽電池をさらに含み、
   当該電力制御装置は、さらに、前記太陽電池から前記蓄電池への充電量を制御することで前記蓄電池の充放電量を制御し、
   外部から取得した気象データに基づいて日照に関するパラメータの予測値を取得する天候予測手段をさらに備え、
   前記ペナルティ決定手段は、前記災害予測手段によって取得された予測値と前記天候予測手段によって取得された予測値とに基づいて、前記蓄電池の充放電量の最適化に関する目的関数のペナルティを決定する、
   請求項１〜３の何れか一項に記載の電力制御装置。
5. 日照に関するパラメータの予測値は、日射量予測値、前記太陽電池の発電量予測値、又は雲量予測値の何れか一つ以上である、
   請求項４に記載の電力制御装置。
6. 前記最適化手段は、前記ペナルティ決定手段によって決定されたペナルティが所定の条件を充たす場合に、運転計画としてフロート充電制御を採用する、
   請求項１〜５の何れか一項に記載の電力制御装置。
7. 蓄電池と商用電力系統とを含む、無線装置に電力を供給するシステムにネットワーク経由で接続可能とされ、前記商用電力系統から前記蓄電池への充電量と前記蓄電池から前記無線装置への放電量とを制御することで前記蓄電池の充放電量を制御する電力制御装置により実行される電力制御方法であって、
   前記無線装置のトラフィック量を取得し、周辺のトラフィック量が増大している前記無線装置の数又は増大時間に基づいて当該電力制御装置に影響のある災害情報を取得し、取得した災害情報に基づいて前記無線装置及び前記商用電力系統の災害に関するパラメータの予測値を取得する災害予測ステップと、
   前記災害予測ステップにおいて取得された予測値に基づいて、前記蓄電池の充放電量の最適化に関する目的関数のペナルティを決定するペナルティ決定ステップと、
   前記目的関数と前記ペナルティ決定ステップにおいて決定されたペナルティとに基づいて、前記蓄電池の充放電量の制御計画である運転計画を作成する最適化ステップと、
   前記最適化ステップにおいて作成された運転計画を前記システムに出力する出力ステップと、
   を含む電力制御方法。
8. 蓄電池と商用電力系統とを含む、無線装置に電力を供給するシステムにネットワーク経由で接続可能とされ、前記商用電力系統から前記蓄電池への充電量と前記蓄電池から前記無線装置への放電量とを制御することで前記蓄電池の充放電量を制御する電力制御装置を、
   前記無線装置のトラフィック量を取得し、周辺のトラフィック量が増大している前記無線装置の数又は増大時間に基づいて当該電力制御装置に影響のある災害情報を取得し、取得した災害情報に基づいて前記無線装置及び前記商用電力系統の災害に関するパラメータの予測値を取得する災害予測手段と、
   前記災害予測手段によって取得された予測値に基づいて、前記蓄電池の充放電量の最適化に関する目的関数のペナルティを決定するペナルティ決定手段と、
   前記目的関数と前記ペナルティ決定手段によって決定されたペナルティとに基づいて、前記蓄電池の充放電量の制御計画である運転計画を作成する最適化手段と、
   前記最適化手段によって作成された運転計画を前記システムに出力する出力手段、
   として機能させるための電力制御プログラム。

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