JP6154264B2 - 機器動作解析システムおよび情報通信システム - Google Patents

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Description

本発明は、機器動作解析システムおよび情報通信システムに関する。
従来、スマートメーターなどのメーター値から行動を推測するシステムが知られている。例えば、非特許文献1には、メーターから得られる電力値を用いて高齢者の行動を把握する非侵入型モニタリングシステムが開示されている。
由本 勝久、天野 好輝、中野 幸夫、「非侵入型モニタリングシステム(家庭消費電力の推定)」、電力中央研究所、2013年8月22日検索、インターネット<http://criepi.denken.or.jp/jp/kenkikaku/report/download/Vuz8tSgvcgkA4mtzlL3n0Wra6l3qqrBr/report.pdf>
しかし、非特許文献1の従来技術では、デマンドレスポンス(DR)を行うアグリゲーターや電力会社がそのサービスを行うにあたり、サービスの対象住戸を選定する目的で、その為に必要な情報をメーターから得るという情報の利活用はなかった。すなわち、メーターから得られる電力値を用いてデマンドレスポンスに都合が良い家庭だけを抽出することができなかった。
本発明は、スマートメーター値を使ってその家庭がデマンドレスポンスに都合が良いかどうかを判定することのできる機器動作解析システムおよび情報通信システムを提供することを目的とする。
本発明の実施形態にかかる機器動作解析システムは、分散電源により自家発電された電力を制御する自家発電電力制御システムと通信可能に接続された管理サーバーが機器の動作を解析する機器動作解析システムである。前記管理サーバーは、過去のスマートメーターの電力消費量値の履歴から電力消費量値の集合を抽出し、抽出した集合が含む電力消費量値の数が多く、かつ、当該電力消費量値の電力消費量軸における分布が均等であるほど、デマンドレスポンスの制御により適していると判定する。
また、本発明の実施形態にかかる機器動作解析システムは、分散電源により自家発電された電力を制御する自家発電電力制御システムと通信可能に接続された管理サーバーが機器の動作を解析する機器動作解析システムである。前記管理サーバーは、過去のスマートメーターの電力消費量値の履歴から電力消費量値の集合を抽出し、抽出した集合が含む電力消費量値の数が少なく、かつ、制御可能な機器が持つ電力消費量が大きいほど、デマンドレスポンスの制御により適していると判定する。
また、前記分散電源は太陽光発電装置であり、前記管理サーバーは、前記太陽光発電装置の余剰電力予想に基づいて機器の動作を解析してもよい。
また、本発明の実施形態にかかる情報通信システムは、管理サーバーと、家庭の機器と、HEMS機器と、分散電源と、スマートメーターとを備える。管理サーバーは、上記いずれかの処理を行う。HEMS機器は、前記機器を制御する。分散電源は、系統電源以外の電源である。スマートメーターは、前記管理サーバーおよび前記HEMS機器と通信可能に接続されている。
本発明によれば、スマートメーター値を使ってその家庭がデマンドレスポンスに都合が良いかどうかを判定することのできる機器動作解析システムおよび情報通信システムを提供することが可能となる。
図1は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの概要の説明図である。 図2は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの全体構成図である。 図3は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの機能ブロック図である。 図4は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの機能ブロック図である。 図5は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの機能ブロック図である。 図6は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムにおける電力需給構成図である。 図7は、本発明の実施形態にかかる自家発電電力制御システムの制御フロー図である。 図8は、HEMSを使って重回帰解析を計算する方法の説明図である。 図9は、HEMSを使ってクラウドで計算する方法の説明図である。 図10は、PCで重回帰解析を計算させる方法の説明図である。 図11は、表1の内部構成図である。 図12は、優先度マップ処理のフロー図である。 図13は、買電・売電選択のフロー図である。 図14は、表2の内部構成図である。 図15は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムで用いる式を示す図である。 図16は、電力消費予測のフロー図である。 図17は、発電量予測のフロー図である。 図18は、電力消費予測のフロー図である。 図19は、発電予測量の時間帯配分の説明図である。 図20は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムで用いる式を示す図である。 図21は、制御機器候補抽出のフロー図である。 図22は、(説明変数x=気温)の重回帰解析の例を示す図である。 図23は、(説明変数x=気温)の例を示す図である。 図24は、(説明変数x=気温、湿度、日射量、天気情報)の例を示す図である。 図25は、Data(過去履歴)を示す図である。 図26は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムで用いる式を示す図である。 図27は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムで用いる式を示す図である。 図28は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムで用いる式を示す図である。 図29は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムで用いる式を示す図である。 図30は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムで用いる式を示す図である。 図31は、スマートメーターでの機器動作解析の説明図である。 図32は、スマートメーターでの機器動作解析の説明図である。
以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、以下の複数の実施形態には、同様の構成要素が含まれている。よって、以下では、それら同様の構成要素には共通の符号を付与するとともに、重複する説明を省略する。
《概要》
図1は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの概要の説明図である。この情報通信システムは、機能的には、自家発電電力制御システムVと、自家発電電力スケジューリングQと、機器動作による行動判定Xと、ECHONET−Liteでの機器動作解析Wと、DR平準化調整Yと、スマートメーターでの機器動作解析Zとを備える。この図に示すように、自家発電電力スケジューリングQと、機器動作による行動判定Xと、ECHONET−Liteでの機器動作解析Wは、自家発電電力制御システムVの一部の機能として実現される。
(V:自家発電電力制御システムの概要)
自家発電電力制御システムVでは、電力供給が不安定な分散電源により自家発電された電力(例えば、太陽光発電装置の余剰電力)を有効に活用することを目的とする。そこで、PV発電量予測と電力消費量履歴に基づき、家庭の負荷を制御しながらPV発電で自家発電される電力を有効活用する(蓄電池も利用する)。これにより、行動状態に従った優先度を設定することが可能となる。
(Q:自家発電電力スケジューリングの概要)
自家発電電力スケジューリングQでは、複数機器があったとき、人間の要望も含め負荷形成のための制御スケジュールを調整することを目的とする。そこで、スケジュール上で優先のルールを決め、それに従って人間の希望を含めスケジュール調整する。これにより、調整ルールに従って人の希望と負荷形成を加味した最適な制御が可能となる。
(X:機器動作による行動判定の概要)
機器動作による行動判定Xでは、機器の操作から行動を予測すること(これにより、デマンドレスポンス制御などに繋げること)を目的とする。そこで、行動状態に合わせ、機器の優先度の順位、売買電の条件を変化させる。これにより、電力の買取を抑えながら余った電力を活用することが可能となる。
(W:ECHONET−Liteでの機器動作解析の概要)
ECHONET−Liteでの機器動作解析Wでは、ある機器がある時間帯で電力利用が支配的であった場合に簡易に温度設定(ピークカット)することを目的とする。そこで、ある機器の気温と湿度と設定温度を説明変数とする重回帰解析後の関数を使って、電力使用予測量で抑えたところの設定温度候補を抽出する。これにより、ある機器(または機器群)の電力がその時間帯でほぼ大部分を占める場合に、過去の機器の設定温度を推定することが可能となる。
(Y:DR平準化調整(バックオフ)の概要)
DR平準化調整Yでは、帰宅時間などの行動を予測できればそれを使って電力平滑化(デマンドレスポンス)することを目的とする。そこで、外出情報としてみなす場合の時間帯の詳細時間(例えば30分単位)によって、外出から帰宅時間を推測し、帰宅時間から制御情報で選ばれたタイマー機器を管理サーバーからの指示で各々ある時間差で動かす。これにより、デマンドレスポンスを実行することが可能となる。
(Z:スマートメーターでの機器動作解析の概要)
スマートメーターでの機器動作解析Zでは、スマートメーター値を使って契約したい家庭がDRによる削減効果が高いかどうかを判定することを目的とする。そこで、過去のスマートメーターの電力消費量値の履歴から電力消費量値の集合を抽出し、集合数を機器数と仮定して、その集合の取り得る分布の状態によって、デマンドレスポンスの制御での電力消費量の削減効果が高いかどうかを判定する。これにより、デマンドレスポンスに都合が良い家庭だけを抽出し、そのDR制御の集合体を構成することができ、効率の良いアグリゲーション制御が可能となる。
《実施例》
以下、本発明の実施形態にかかる機器動作解析システムについて詳細に説明する。機器動作解析システムはスマートメーターでの機器動作解析Zに相当するシステムであるため、以下の説明では、同じ符号を用いて「機器動作解析システムZ」という場合がある。また、自家発電電力制御システムVは、機器動作解析システムZと関連の深い機能であるため、自家発電電力制御システムVについても詳細に説明する。
(機器の接続構成)
図2は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの全体構成図である。また、図3〜図5は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの機能ブロック図である。
これらの図に示すように、管理サーバー1は、制御ネットワーク300(Aルート)と制御ネットワーク600に接続している。スマートメーター7は、制御ネットワーク300と制御ネットワーク100(Bルート)に接続している。HEMS(HEMS機器)5は、制御ネットワーク100と制御ネットワーク200(HAN)と制御ネットワーク700に接続している。ルーター9は、制御ネットワーク700と制御ネットワーク500に接続している。携帯端末6は、制御ネットワーク200と制御ネットワーク400に接続している。蓄電池3と太陽光発電装置(PV)2と負荷機器群は、制御ネットワーク200に接続している。パワコンを蓄電池3と共有する創蓄連携なら、PV2は接続していなくてもよい。制御ネットワーク400、500、600は、インターネット網または携帯端末網8(Cルート)とする。
(サーバー側構成)
管理サーバー1は、Cルートを介して携帯端末6と互いに通信する。また、管理サーバー1は、Cルートおよびルーター9を介してHEMS5と互いに通信する。さらに、管理サーバー1は、Aルートを介してスマートメーター7と互いに通信する。
(家庭側構成)
スマートメーター7は、Bルートを介してHEMS5と互いに通信する。HEMS5は、蓄電池3、PV2、携帯端末6、および負荷機器群と通信する。具体的には、HEMS5は、電力消費量履歴を管理し、PV発電量を予測し、蓄電池3の充放電を制御し、負荷機器4を制御する。パワコンを蓄電池3と共有する創蓄連携なら、HEMS5はPV2と通信しなくてもよい。また、HEMS5は、Cルートを介して携帯端末6(遠隔通信)および管理サーバー1と通信する。PV2は太陽光発電装置であり、分散電源の一例である。分散電源は系統電源以外の電源であり、太陽光発電装置の他、風力発電装置なども該当する。負荷機器4は、遠隔操作が可能である。
(電力配線)
図6は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムにおける電力需給構成図である。図6に示すように、スマートメーター7は、1台または複数台の負荷機器4、携帯端末6、およびHEMS5に分電盤10を経由して接続し、電源供給を行う。PV2は、太陽光発電で得られた電気を蓄電池3に蓄電する。蓄電池3は、HEMS5の情報配線からの指示に従って、スマートメーター7、1台または複数台の負荷機器4、携帯端末6、およびHEMS5に分電盤10を経由して接続し、電源供給を行う。スマートメーター7を経由して系統側へ電源供給を行うことを「系統側への逆潮流」と呼ぶ。
(蓄電池、PV、パワコンの関係)
蓄電池3とPV2が異なるパワコンを持ち電力を交流で渡す独立型と、同じパワコン下で電力を直流で渡す直流配電(創蓄連携型)とがあるが、ここでは直流配電の場合を示す。電力を交流で渡す独立型の場合、HEMS5からPV2単体への制御が行われる。直流配電の場合、PV2の制御は、蓄電池3またはPV2に属する単一のパワコンから行われる。単一の場合は、図6に示すように、蓄電池3側に属するパワコンを制御すれば分電盤10への電源供給を制御できる。
(スマートメーターの管理)
管理サーバー1は、発電所の系統運用を行う電力会社が管理している。各家庭には、スマートメーター7とHEMS5のそれぞれが少なくとも1台設置されている。HEMS5は、スマートメーター7と定期的に通信することが許される。ただし、場合によっては家庭の需要家がスマートメーター7を所有し、電力会社に電力の検針をさせる場合もある。
(V:自家発電電力制御システムの詳細)
図7は、本発明の実施形態にかかる自家発電電力制御システムVの制御フロー図である。自家発電電力制御システムVは、下記の各処理V1のための計算資源をHEMS5自身が持つか、あるいは管理サーバー1のクラウド上(またはPCなど)に置くことにより実現することができる。例えば、図8に示すように、制御HEMSだけでなく重回帰解析の計算もHEMS5で行うようにしてもよい。また、図9に示すように、制御HEMSと重回帰解析の計算はクラウドで行うようにしてもよい。さらに、図10に示すように、制御HEMSと重回帰解析の計算はPCで行うようにしてもよい。尚、図8〜図10のW、D、Sは、それぞれ、図16の日射量、機器ID、時間帯でのスマートメーター7の積算電力消費量を示す。これらを用いて図8〜図10の各計算資源で重回帰解析の計算をすることで、目的関数の係数と残差を抽出することができる。図16では電力消費予測、図17では同様に発電予測を行う。
(V1:電力消費予測、発電量予測、蓄電量予測)
1.電力消費予測V001、発電量予測V002、蓄電量予測V003を行う。
(V1:制御機器候補の抽出)
2.制御機器候補V004では、予測したい日の時間帯(朝、昼、晩、夜間)で予測された利用可能な自家発電由来の電力量に収まるように、過去の履歴から動作が予測される負荷機器群を抽出する。
(V1:機器の優先度によるふるいがけ)
3.機器優先度選択V005では、負荷機器4に所定の候補選択の優先度が設定してあれば、そこで動作させたい負荷機器4の候補が絞られる。
(V1:稼動機器の選定完了)
4.稼動機器選定V006では、自家発電電力で動作させたい負荷機器4が決定される。
(V1:稼動機器選定の確認および運転スケジュールの調整)
5.稼動スケジュールV007では、予測した日の時間帯(朝、昼、晩、夜間)で自家発電の電力予測量と過去の運転履歴を由来として負荷機器群を抽出し、それらを自動で動作することを「ある意味勝手」にスケジュール運転する。そのため、ここでは、HEMS5が選んだ負荷機器群およびその運転を設定したスケジュールについて、住戸の人間が携帯端末等を用いて確認と調整を行うことも可能とする。HEMS5が選んだ機器に対して運転時間(タイムスロット)の調整だけを行うことも可能であるが、オプションとして、携帯端末の画面設定等で機器を選ぶ優先度マップV010を設定者が直接書き換えることも可能である。
(V1:稼動機器のタイマー設定)
6.機器タイマー設定V008では、HEMS5と負荷機器群とが制御ネットワークを介して接続されているため、通信処理によって稼動時間のタイマーの設定が可能である。また、熱機器であれば、設定温度等のパラメーター設定が可能である。例えば、ある稼働時間帯(晩)で自家発電の電力を使ってエアコンを動かしたいのであれば、HEMS5が通信制御によってタイマーを設定することができる。HEMS5は、スケジュール機能などの事前設定機能を負荷機器4が備えている場合は、極力その事前設定機能を利用するが、事前設定機能を負荷機器4が備えていない場合は、時間帯を覚えていてその時間まで待って直接制御することも可能である。
(V1:稼動機器の温度設定)
7.機器温度設定V009では、HEMS5と負荷機器群とが制御ネットワークを介して接続されているため、通信処理によって特にエアコンなどの熱源機器への温度設定や除湿、送風等のパラメーター設定が可能である。例えば、ある稼働時間帯(晩)で自家発電の電力を使ってエアコンを動かしたいのであれば、HEMS5が通信制御によって温度等を設定することができる。HEMS5は、スケジュール機能などの事前設定機能を負荷機器4が備えている場合は、極力その事前設定機能を利用するが、事前設定機能を負荷機器4が備えていない場合は、時間帯を覚えていてその時間まで待って直接制御することも可能である。
(V1:優先度マップ)
8.優先度マップV010では、表1(図11参照)のように、機器名称(機器IDでもよい)とその最大または平均の消費電力(kW)等のテーブルを持つ。この機器名称(機器ID)に対して機器優先度設定V021で携帯端末等を使って優先度を設定することができる。機器優先度選択V005で抽出された負荷機器群をさらにこの優先度マップで選別する(図12、図13参照)。
このとき、機器名称に紐づいたその最大または平均の消費電力(kW)等の値を活用し、優先度を使って電力発電予測量以内に収まるように選別することもできる。優先度順に自家発電量を割り当てていくので、電力発電予測量が小さい場合は、下位の優先度では稼動されないこともある。この場合、優先度順に割り当てながら機器名称に紐づいたその最大または平均の消費電力(kW)等の値(所定時間帯分の時間を掛けてkWhに換算)と、割り当てで差し引かれ残った電力発電予測量(kWh)との差をとり、その値が正か負によって判断する。もし負になれば候補エントリーに入らない。
(V1:買電売電選択)
9.優買電売電選択V031を含む場合は、表1にあるように、{買電、売電}の項目を設け、下記の9−1〜9−4のように処理する。
9−1.機器に買電マーク(○)があれば、電力発電予測量に加えて、候補の負荷機器4を稼動できる分の電力を買電する。
9−2.機器に買電マーク(△)があれば、電力発電予測量に加えて、もしある設定より安い価格なら候補の負荷機器4を稼動できる分の電力を買電する。
9−3.機器に売電マーク(×)があれば、その負荷機器4を稼動できない程度の電力発電予測量ならばその分の電力を売電する(稼動させない)。
9−4.機器に売電マーク( )が無ければ、その負荷機器4を稼動できない程度の電力発電予測量ならば、その分の電力は使用されない。
このとき、稼動可能であるかどうかは、優先度順に割り当てながら機器名称に紐づいたその最大または平均の消費電力(kW)等の値と、割り当てで差し引かれ残った電力発電予測量との差をとり、その値が正か負によって判断する。もし負になっても買電マークが○、△であれば、一旦候補エントリーに入る。もし負で買電マークが×であれば、残った電力発電予測量は売電とされる。
もし買電、売電の両方に全くマークがなければ、電力は蓄電されるか使用されない。買電マークが○であれば、残った電力発電予測量と機器名称に紐づいたその最大または平均の消費電力(kW)との差分の電力は買電が確定し、その負荷機器4は稼動候補となる。買電マークが△であれば、表2(図14参照)の買電・売電価格取得V030より得られた価格表(円/kWh)およびクーポン(割引%/kWh)と差分の電力(kWh)を掛算する。その計算結果を請求される電力の買電金額(円)に換算後、機器優先度設定V021から入力された設定額(円)を超えないと判断されれば、負荷機器4は稼動候補となる。尚、表2のように買電の条件(g)だけでなく、ある価格以上なら売電という売電の条件(h)をつけてもよい。
(V1:電力消費予測)
電力消費予測V001では、電力消費量の目的関数(式1)を導出する(図15参照)。具体的には、HEMS5または管理サーバー1の計算資源を用い、過去のスマートメーター7の電力消費量の履歴を目的変数とし、ある時間帯(t)での気象情報および過去の制御情報を説明変数とする(図16参照)。気象情報は、{気温、湿度、日射量、天気情報}などである。制御情報は、{機器ID、機器状態、付加情報}などである。{説明変数の数}だけ係数を増やすこともできる。
(V1:発電量予測)
発電量予測V002では、電力発電量の目的関数(式2)を導出する(図15参照)。具体的には、HEMS5または管理サーバー1の計算資源を用い、PV2の電力発電量を目的変数とし、ある時間帯(t)での気象情報を説明変数とする(図17参照)。上記同様、気象情報は、{気温、湿度、日射量、天気情報}などである。{説明変数の数}だけ係数を増やすこともできる。
また、PV発電と蓄電池3を一体化してPV2の電力発電量を蓄電池3の供給電力量を含む電力量と考える場合は、説明変数に蓄電情報を付加して目的関数を導出すればよい(図18参照)。蓄電情報は、{蓄電池3の残量、付加情報}とすることができる。付加情報には、蓄電池3の{温度、使用頻度}なども含めることができる。{説明変数の数}だけ係数を増やすこともできる。
また、発電予測量の分配の比率を時間帯毎に変化させてもよい。重回帰解析は時間帯毎に行うが、その総発電予測量を図19の表に従って{晩、朝、昼、夜間}の比率の{40%、30%、20%、10%}で割り振ることで、機器制御の配分も変わってくる。これにより、ある時間帯によく動かす負荷の大きい機器でも動かすことができる。
また、気象情報は、前の{1時間、数週間、1ヶ月}としてもよい。{1時間、数週間、1ヶ月}の単位等はHEMS5から設定する。全天時の過去の{平均日射量(kWh/m2・日)}に{PVパネルの枚数}を掛けてもよい。さらに補正のため、{PVパネルの{方位(南向き)、角度(15度)}、{地域、時期(何月末など)、予測天候(晴天)、予測気温(30.2℃)、予測湿度(35%)、予測屋根温度、予測モジュール温度}などの変数を組合せた計算式を含めてもよい。予測天候、気温、湿度は気象庁などの天候情報から得る。予測屋根温度、予測モジュール温度は過去のデータを利用する。{PV発電予測}では気象庁等の提供データを用いるのではなく、直近の予測であれば日射量計等のセンサーを取り付け、家庭内で独自に測定したデータを用いてもよい。この場合は日射量計、温度、湿度計等のセンサーを屋内外に取り付けるか、またはPV2にセンサーを取り付け、それらセンサーデータをHEMS5に転送して予測してもよい。気象情報サービス(ソラエコ)、ウエザーニュースなどから提供される情報をHEMS5がインターネットから取得し、そのままPV2の発電量予測に使ってもよい。
(V1:蓄電量予測)
蓄電量予測V003では、式3によって{蓄電池3の残量、付加情報}を説明変数とし、式1,2の情報を使って蓄電残量予測をすることができる。付加情報には、蓄電池3の{温度、使用頻度}なども含めることができる。{説明変数の数}だけ係数を増やすこともできる。
(V1:蓄電池容量の予測電力量の計算)
ある家庭の{PV発電量予測}をした場合(1日単位)、{PV発電予測}と{電力消費量履歴}から蓄電残量予測(%)を計算する。蓄電残量予測(%)は、PV発電予測値[kWh]と蓄電残量[kWh]から消費電力量予測値[kWh]を減算し、最大蓄電容量値[kWh]で割った値に100を掛算(%換算)することで得られる(図20参照)。
(V1:制御機器候補)
制御機器候補V004では、電力消費予測V001、発電量予測V002、蓄電量予測V003で得た目的関数の式1〜式3を用いて、制御機器の候補を抽出する。図21に示すように、ある気象予測情報Xに基づいて、目的関数式1,2の組合せの制約αX+β+ε<yに当てはまる負荷機器群xの中から、条件に当てはまる負荷機器Dの集合を抽出する。これにより、ある気象条件が予測された際に、過去のデータに基づいて重回帰解析で導出した目的関数を利用して、過去のケースに照らしてどの機器が動いていたかを示す機器リストを抽出することができる。
(V1:式1と式1−1の具体例)
以下、式1と式1−1をより具体的に説明する。既に説明した通り、式1と式1−1の一般形は次の通りであり、これを表にすると、図22のようになる。
式1: (電力消費量)0〜t-1=(気象情報)0〜t-1+(制御情報)0〜t-1
式1−1: y0=a0+a1x1+a2x2+・・・+ap-1xp-1
気象情報は、{気温、湿度、日射量、天気情報}のうちの1個または複数個の組合せである。図22では簡単のため、気象情報は1個(説明変数x=気温)とし、時間帯別(朝、昼、晩、夜)で重回帰解析を分けている。図22の内容を係数、説明変数毎に整理すると、図23のようになる。
また、図24に示すように、気象情報に{気温、湿度、日射量、天気情報}の全部を含める場合は、重回帰解析の説明変数が4つに増える。6台の機器{機器1、機器2、機器3、機器4、機器5、機器6}がある場合、これら6台の機器の全部を制御情報に含めるときは、重回帰解析の説明変数がさらに6つ増える。そこで、具体的には、図25に示されるデータを式1に代入して、係数と残差のaを導出するようになっている。
尚、ここでは、分散電源として太陽光発電装置を採用した場合を例示しているが、分散電源として風力発電装置を採用してもよい。この場合は、{風速、風向、降水量、気温、日照時間}等の情報を重回帰解析に用いることができる。
(V1:優先順位条件)
図26に示すように、機器優先度を示した表の制約の下で、抽出した機器(候補)リストからさらにリストを絞り込み、自家発電電力で起動する機器リストとしてもよい。これにより、過去に使った機器リストから優先順位で選別することで、より有効な自家発電電力の利用が可能となる。
(V1:売買条件)
図27に示すように、抽出した電力発電(予測)量に売買電量加えた値を制約条件とすることで、自家発電電力で起動する機器リストとしてもよい(式5)。これにより、電力の売買条件を加え、機器稼動に柔軟性を持たせることで、より有効な自家発電電力の利用が可能となる。
(V1:優先度と売買設定)
図28に示すように、機器優先度を示した表、および売買設定の制約の下で、抽出した機器(候補)リストからさらにリストを絞り込み、自家発電電力で起動する機器リストとしてもよい(式6)。これにより、過去に使った機器リストから優先順位および売買設定で選別することで、売買を含めたより有効な自家発電電力の利用が可能となる。
(V1:行動情報条件)
図29に示すように、機器条件(行動状態に対しては機器条件)、電力状態(行動状態の時の電力消費量)を説明変数としてもよい。また、行動情報(状態)を示す目的関数(式7)を導出し、式1に行動情報を説明変数として加えた電力消費量を示す目的関数(式8)を導出してもよい。さらに、抽出した電力発電(予測)量に売買電量加えた値を制約条件とすることで、自家発電電力で起動する機器リストとしてもよい(式9)。ある電力消費量(売買時を含む)または発電予測量での行動状態を特定する。これにより、電力量情報から行動状態の推測が可能となる。
(V1:優先度詳細条件)
図30に示すように、機器の優先度は機器名、機器の消費電力(kW)、売買電の有無を含み、消費電力量が所定の制約に収まるようにしてもよい。これにより、過去に使った機器リストから機器毎に優先順位で選別することで、より有効な自家発電電力の利用が可能となる。
(Z:スマートメーターでの機器動作解析の詳細)
次に、図31、図32を用いて、スマートメーターでの機器動作解析Zについて説明する。
スマメ負荷パターン分析Z001では、過去のスマートメーター7の電力消費量値の履歴から電力消費量値の集合を抽出し、抽出した集合数を機器数と仮定して、その集合の取り得る分布の状態によってデマンドレスポンスの制御がしやすいかどうかを判定する。これにより、デマンドレスポンスに都合が良い家庭(削減効果が高い家庭)だけを抽出し、制御することが可能となる。
例えば、図31に示すように、スマートメーター7は、30分値の時間t毎に電力量値W(t)を持つものとする。このとき、集合Wをある時間単位(1ヶ月など)で収集する。次に、収集したWの標準偏差をとり、これと管理サーバー1が収集した複数のHEMS機器のWの平均との分散をとり、3つにクラスターを分類する。分散が大きい順に、均等型、大小分離型、集中型と呼ぶ。ここで、分散が大きければ、その家庭の各負荷機器4の電力消費は段階的(均等型)であるとし、分散が小さければ、同じ電力消費を行う機器が多い(集中型)であるとし、分散がその中間であれば、大小分離型であるとする。
DR優良家庭抽出Z002では、対象となる住戸のHEMS機器のIDが{大小分離型、均等型、集中型}のどのクラスに属するかが分かり、{大小分離型、均等型、集中型}のクラスの順にデマンドレスポンスの優位度を判定する。
ここでは、分散でクラスターを行ったが、その家庭の機器数Nが分かっていれば、分散をNで割った値を基準とすることもできる。もし、大小分離型でもNが大きい場合はデマンドレスポンスに少し向かないと考えられ、逆に、均等型ではNが大きいほどデマンドレスポンスに向くと考えられる(図32参照)。また、制御可能機器の最大消費電力をHEMS5が管理サーバー1に通知することで、その消費電力値が、スマートメーター7で取り得る電力の最大値に近いほど(差分値が小さいほど)、さらにデマンドレスポンスに向いていると考える。
家庭選択手段Z003では、DR優良家庭抽出Z002が選んだHEMS_IDを優先リストとして追加する。帰宅処理Y001では、優先リストにないHEMS_IDのHEMS機器にはDRの負荷平準化を行わない。
以上のように、本発明の実施形態にかかる機器動作解析システムZは、分散電源により自家発電された電力を制御する自家発電電力制御システムVと通信可能に接続された管理サーバー1が機器の動作を解析するシステムである。管理サーバー1は、過去のスマートメーター7の電力消費量値の履歴から電力消費量値の集合を抽出し、抽出した集合数を機器数と仮定して、その集合の取り得る分布の状態によってデマンドレスポンスの制御がしやすいかどうかを判定する。これにより、スマートメーター値を使ってその家庭がデマンドレスポンスに都合が良いかどうかを判定することのできる機器動作解析システムZを提供することが可能となる。
また、管理サーバー1は、その集合の取り得る分布から、制御可能な負荷が大きな負荷を持つと判定することで、デマンドレスポンスの制御に適していると判定してもよい。これにより、デマンドレスポンスに都合が良い家庭だけを抽出し、制御することが可能となる。
また、管理サーバー1は、その集合の取り得る分布から、負荷が多く(N数が多く)、負荷の電力消費量が均等な(分散が大きい)負荷を持つと判定することで、デマンドレスポンスの制御に適していると判定してもよい。これにより、デマンドレスポンスに都合が良い家庭だけを抽出し、制御することが可能となる。
また、管理サーバー1は、その集合の取り得る分布から、負荷数が少なく、制御可能な負荷が大きな負荷を持つことを判定することで、デマンドレスポンスの制御に適していると判定してもよい。これにより、デマンドレスポンスに都合が良い家庭だけを抽出し、制御することが可能となる。
また、分散電源は太陽光発電装置であり、管理サーバー1は、太陽光発電装置の余剰電力予想に基づいて機器の動作を解析してもよい。これにより、太陽光発電装置の余剰電力に基づいてデマンドレスポンスに都合が良い家庭だけを抽出し、制御することが可能となる。
また、本発明の実施形態にかかる情報通信システムは、管理サーバー1と、家庭の負荷機器4と、HEMS機器5と、分散電源と、スマートメーター7とを備える。管理サーバー1は、上記いずれかの処理を行う。HEMS機器5は、負荷機器4を制御する。分散電源は、系統電源以外の電源である。スマートメーター7は、管理サーバー1およびHEMS機器5と通信可能に接続されている。これにより、スマートメーター値を使ってその家庭がデマンドレスポンスに都合が良いかどうかを判定することのできる情報通信システムを提供することが可能となる。
なお、ここでは、機器動作解析システムZは、自家発電電力制御システムVから得られる情報を解析することとしているが、解析対象はこれに限定されるものではない。すなわち、デマンドレスポンスを行う様々な電力制御システムを解析対象とすることが可能である。
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態には限定されず、種々の変形が可能である。例えば、分散電源として太陽光発電装置や風力発電装置を例示したが、その他の分散電源を採用した場合も同様の効果を得ることが可能である。
Z 機器動作解析システム
V 自家発電電力制御システム
1 管理サーバー
4 負荷機器
5 HEMS機器(HEMS)
7 スマートメーター

Claims (4)

  1. 分散電源により自家発電された電力を制御する自家発電電力制御システムと通信可能に接続された管理サーバーが機器の動作を解析する機器動作解析システムであって、
    前記管理サーバーは、過去のスマートメーターの電力消費量値の履歴から電力消費量値の集合を抽出し、抽出した集合が含む電力消費量値の数が多く、かつ、当該電力消費量値の電力消費量軸における分布が均等であるほど、デマンドレスポンスの制御により適していると判定することを特徴とする機器動作解析システム。
  2. 分散電源により自家発電された電力を制御する自家発電電力制御システムと通信可能に接続された管理サーバーが機器の動作を解析する機器動作解析システムであって、
    前記管理サーバーは、過去のスマートメーターの電力消費量値の履歴から電力消費量値の集合を抽出し、抽出した集合が含む電力消費量値の数が少なく、かつ、制御可能な機器が持つ電力消費量が大きいほど、デマンドレスポンスの制御により適していると判定することを特徴とする機器動作解析システム。
  3. 前記分散電源は太陽光発電装置であり、
    前記管理サーバーは、前記太陽光発電装置の余剰電力予想に基づいて機器の動作を解析することを特徴とする請求項1または2に記載の機器動作解析システム。
  4. 請求項1〜3のいずれか1項に記載の処理を行う管理サーバーと、
    家庭の機器と、
    前記機器を制御するHEMS機器と、
    系統電源以外の電源である分散電源と、
    前記管理サーバーおよび前記HEMS機器と通信可能に接続されたスマートメーターと
    を備えることを特徴とする情報通信システム。
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