JP6230055B2 - 電力需要予測装置及び電力需要予測方法 - Google Patents
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Description
なお、前記した因子として、不快指数、外気エンタルピ、湿球温度、及び気温のうち、いずれか一種類が用いられる。
なお、詳細については、発明を実施するための形態において説明する。
図1は、本実施形態に係る電力需要予測装置を含む電力管理システムの構成図である。電力管理システムSは、電力系統Kから供給される電力や、発電機G1,G2,G3の発電電力によって、負荷装置L1,…,Lmに電力を供給するシステムである。また、電力管理システムSは、負荷装置L1,…,Lmの電力需要に応じて、蓄電池B1,…,Bnを充放電させるように構成されている。
以下では、まず、負荷装置L1,…,Lm、発電機G1,G2,G3、及び蓄電池B1,…,Bnについて簡単に説明した後、電力管理システムSの各構成について説明する。
負荷装置L1は、電力系統Kから供給される電力を消費する機器である。負荷装置L1として、例えば、工場設備の生産ラインに設置される機械設備、室内を照らす照明設備、機械設備を駆動させるためのエネルギ(例えば、圧縮空気)を供給するユーティリティ設備、室内を空調する空調設備が挙げられる(図2(a)参照)。他の負荷装置L2,…,Lmについても同様である。
太陽光発電機G1は、太陽光が照射されることで発電する太陽光発電パネル(図示せず)を有し、PCS21及び引込線k2を介して変圧器Trに接続されている。
風力発電機G2は、風力によって回転するブレード(図示せず)と、このブレードの回転軸に連結される発電機と、を有し、PCS22及び引込線k2を介して変圧器Trに接続されている。
発電機G1,G2,G3によって発電される電力は、PCS21〜23による制御に応じて負荷装置L1,…,Lmに供給されたり、蓄電池B1,…,Bnに充電されたりする。
なお、発電機の種類及び個数は、図1に示すものに限定されない。
蓄電池B1は、直列又は直並列に接続された複数の電池セル(図示せず)を有し、PCS31及び引込線k2を介して変圧器Trに接続されている。なお、他の蓄電池B2,…,Bnについても同様である。
電力計P0は、電力系統Kを介して工場設備に供給される電力を検出するセンサであり、引込線k2に接続されている。電力計P0は、有線又は無線通信によって、検出した電力値を電力情報管理サーバ100に送信するように構成されている。
電力計PL1は、負荷装置L1の消費電力を検出し、その電力値を電力情報管理サーバ100に送信する(電力計PL2,…,PLmについても同様)。
電力計PB1は、蓄電池B1の充放電電力を検出し、その電力値を電力情報管理サーバ100に送信する(電力計PB2,…,PBnについても同様)。
なお、前記した各電力計として、自身が制御機能を有するスマートメータを用いてもよいし、単に検出機能と通信機能のみを有する電力計を用いてもよい。
PCS21は、インバータ回路、開閉器等を有しており、太陽光発電機G1の発電状態に応じて、直流/交流変換や電力変動補償を実行する(PCS22についても同様)。
PCS23は、電力情報管理サーバ100からの指令に応じて、ガスエンジン発電機G3の発電電力を制御する。なお、ガスエンジン発電機G3の運転開始/停止を手動で行うようにしてもよい。
PCS31は、電力情報管理サーバ100からの指令に応じて、蓄電池B1の充放電電力を制御したり、充放電に伴う電圧変動を抑制したりする(PCS32,…,3nについても同様)。
気象情報管理サーバ400は、例えば、気象庁(図示せず)から取得した気象情報を管理するサーバであり、ネットワークNを介して電力情報管理サーバ100に接続されている。なお、前記した気象情報には、各地の気温予測値・湿度予測値・日射量予測値(つまり、将来の気象情報)と、各地の気温実測値・湿度実測値・日射量実測値(つまり、現在又は過去の気象情報)と、が含まれる。
管理用PC500は、例えば、入力手段(マウス、キーボード等)を介した操作に応じて電力情報管理サーバ100に各種情報を送信するコンピュータであり、ネットワークNを介して電力情報管理サーバ100に接続されている。前記した操作は、例えば、電力管理システムSの管理者によって行われる。
電力情報管理サーバ100は、工場設備を含む所定地域の電力情報を管理するサーバである。電力情報管理サーバ100は、電力需要予測装置110と、制御信号生成装置120と、を備えている。
電力需要予測装置110は、気象情報管理サーバ400から取得した気象情報を用いて、所定地域における電力需要を予測する装置であり、ネットワークNを介して気象情報管理サーバ400及び管理用PC500に接続されている。まず、電力需要予測装置110が実行する処理の概要を説明する。
図2(a)は、電力需要の内訳を示す説明図である。工場設備に設置される負荷装置Lの電力需要は、例えば、図2(a)に示す内訳になる。ここで、生産ライン、照明、及びユーティリティ(例えば、圧縮空気の生成)の電力需要は、外気条件(温湿度)や日射量の変化に影響されにくい「定常負荷」に相当する。図2(b)は、電力需要の内訳の時間的変化を示すグラフである。図2(b)に示す「定常負荷」は、工場設備の稼働スケジュール等に基づいて推定される。
すなわち、電力需要予測装置110は、外気エンタルピhと、日射量予測値Srと、に基づいて、以下に示す(数式1)によって工場設備の電力需要予測値P1を算出する。
(数式1)のうち(α・h+β・Sr)の部分が、外気条件及び日射によって変化する「変動負荷」に相当する。
(数式1)のうち(γ+σ)の部分が、外気条件及び日射の影響を受けない「定常負荷」に相当する。電力需要予測装置110は、「変動負荷」と「定常負荷」との和をとることで、電力需要予測値P1を算出する。
なお、(数式1)に示す各パラメータの詳細については後記する。
気象情報受信部112(気象情報受信手段)は、工場設備を含む所定地域の気象情報を気象情報管理サーバ400から受信し、記憶部115に格納する。なお、前記した「気象情報」には、気温予測値と、湿度予測値と、日射量予測値と、が含まれる。
気象情報受信部112は、受信した気象情報のうち温湿度に関する情報を温湿度データベース115bに格納し、日射量に関する情報を日射量データベース115cに格納する。
電力需要予測部114(電力需要予測値算出手段)は、記憶部115に格納された情報を用いて、所定の日付・時間帯(例えば、翌日の1時間ごと)における工場設備の電力需要を予測する。
なお、電力需要予測装置110が実行する処理の詳細については、後記する。
図4(a)に示すように、電力情報データベース115aには、電力計Pの識別情報である電力計IDと、予測(又は検出)対象を特定するための日付・時間帯・位置と、電力需要予測値と、電力需要実績と、を含む電力情報が格納される。
ここで、「電力需要予測値」とは、負荷装置L(図1参照)の電力需要であり、電力需要予測部114(図2参照)によって予測される。また、「電力需要実績」とは、負荷装置Lの消費電力であり、電力計Pによって検出される。
気温予測値・湿度予測値は、所定地域について予測される将来(例えば、翌日)の気温・湿度である。一方、気温実測値・湿度実測値は、所定地域において実際に検出された気温・湿度である。温湿度データベース115bに格納される情報は、気象情報受信部112によって、気象情報管理サーバ400から取得される(図3参照)。
日射量予測値は、所定地域について予測される将来(例えば、翌日)の日射量である。一方、日射量実測値は、所定地域において実際に検出された日射量である。日射量データベース115cに格納される情報は、気象情報受信部112によって、気象情報管理サーバ400から取得される(図3参照)。
前記した面積・壁厚・材質・建物区分は、ネットワークNを介して管理用PC500から取得される。なお、図4(d)に示す遅れ時間Δtについては後記する。
イベントIDとは、各イベントの識別情報であり、電力需要予測装置110によって付与される。日付・時間帯は、イベントの時期を特定するための情報である。
一方、電力需要に対する影響が同等とみなせるイベント(例えば、春季の日曜日の昼間と、秋季の日曜日の昼間)は、同一のイベント区分に分類される。
図3に示す制御信号生成装置120は、電力需要予測装置110によって予測された電力需要と、電力情報データベース115aに格納されている電力情報と、に基づいて制御信号を生成し、PCS20及び発電機Gに出力する。
なお、制御信号生成装置120が実行する処理については後記する。
図5は、電力管理システムの動作の流れを示すシーケンスである。
ステップS101において電力情報管理サーバ100は、管理用PC500から設定情報を受信する。この設定情報には、電力需要の予測対象とする地域を特定するための情報と、当該地域内に存在する建物の住所・建物ID・面積・壁厚・材質・建物区分(図4(d)参照)と、が含まれる。なお、図4(d)に示す遅れ時間Δtは、次のステップS102の処理で算出される。電力情報管理サーバ100は、管理用PC500から受信した情報を建物情報データベース115d(図3参照)に格納する。
電力情報管理サーバ100は、以下の相関係数分析を実行し、建物情報データベース115d(図4(d)参照)に格納された建物区分ごとに最適な遅れ時間Δtを算出する。
ちなみに、電力情報管理サーバ100は、相関係数が最大値ρMaxとなる遅れ時間(図6(b)では、1.5h)を遅れ時間Δtとして設定し、建物情報データベース115dに格納する(図4(d)参照)。
なお、ステップS201,S202の処理は、所定時間ごとに逐次実行される。
ステップS204において電力情報管理サーバ100は、パラメータ算出部113(図3参照)によって、ステップS201,S202で取得した情報を用いてパラメータ算出処理を実行する。
つまり、前記した(数式1)の外気エンタルピ係数αは、外気エンタルピ(の変化)が電力需要(の変化)に与える影響度を表している。
パラメータ算出部113は、過去1年間に取得した電力情報及び気象情報を用いてイベント区分ごとに外気エンタルピ係数αを算出し、イベント区分に対応付けてイベント情報データベース115eに格納する(図4(e)参照)。
補正値σは、例えば、工場設備の昼休憩において一時的に機器が停止される(つまり、一時的に電力需要が小さくなる)場合を考慮して算出される。補正値σは、電力計Pから入力される電力情報(実測値)と、工場設備の運営状況と、に基づいて算出される。
ステップS203,S204の処理は、例えば、一年ごとに行われる(つまり、過去の電力需要実績に基づいて、定期的にパラメータが更新される)。
なお、外気エンタルピに関する情報は温湿度データベース115b(図4(b)参照)に格納され、日射量に関する情報は日射量データベース115c(図4(c)参照)に格納される。
ステップS1において電力需要予測部114は、前記した所定地域に属する区域を指定して電力需要の予測対象を特定する。ここで「区域」とは、例えば、緯度・経度を指定することで外縁が定まる領域である。
ステップS4において電力需要予測部114は、イベント情報データベース115e(図4(e)参照)からイベント情報を読み込む。このイベント情報には、イベント区分、外気エンタルピ係数α等が含まれている。
なお、管理用コンピュータ500が、ネットワークN(図1参照)を介して区域の指定(S1)や時間帯の指定(S3)を行ってもよい。
なお、定数γ及び補正値σは、前記したパラメータ算出処理(S204:図5参照)で算出され、予め記憶部115に格納されている。
ステップS7において電力需要予測部114は、ステップS6で読み込んだ温度予測値及び湿度予測値を用いて、前記した(数式1の外気エンタルピhを算出する。
予測が完了していない区域が存在する場合(S12→No)、電力需要予測部114の処理はステップS13に進む。ステップS13において電力需要予測部114は、他の区域を指定する。一方、全ての区域について予測が完了した場合(S12→Yes)、電力需要予測部114は処理を終了する(END)。
図11は、電力需要の時間的変化と、蓄電池の充放電を行う時間帯と、ガスエンジン発電機を駆動する時間帯と、を示す説明図である。図11に示すように、工場設備を運営する事業者は、電力会社との契約に基づいて、電力系統Kからの供給電力の目標上限値PSを予め設定している。
ちなみに、ガスエンジン発電機G3(図1参照)は、通常時において停止している。
ステップS25において制御信号生成装置120は、PCS20に対して蓄電池Bの放電指令を出力する。その結果、蓄電池Bからの放電電力が負荷装置Lに供給される。
なお、ガスエンジン発電機G3は、ステップS9(図8参照)で予測した電力需要予測値に基づき、電力需要をピークカットできる程度の発電電力を供給するように制御される。
本実施形態に係る電力需要予測装置110によれば、気象情報管理サーバ400から取得される外気エンタルピh及び日射量予測値Srに基づいて電力需要予測値P1を算出するため((数式1)を参照)、従来よりも電力需要を正確に予測できる。
例えば、実際の電力需要が電力需要予測値を大幅に超えた場合、蓄電池Bやガスエンジン発電機G3では不足分を補うことができず、系統電力Kからの供給電力が目標上限値PS(図11参照)を超える可能性がある。また、実際の電力需要が電力需要予測値よりも小さい場合、ガスエンジン発電機G3を無駄に発電することでエネルギロスが発生する可能性がある。
また、外気エンタルピ係数α及び日射係数βを随時補正する必要はない(更新する場合でも、1年間に1回程度でよい)。したがって、イベント区分や建物区分を特定することで、係数α,βを簡単に特定できる。
また、電力需要予測装置110は、外気エンタルピ係数αと外気エンタルピhの積と、日射係数βと日射量予測値Srの積と、の和に基づいて電力需要予測値P1を算出する((数式1)を参照)。このように、電力需要予測値の算出式が単純であるため、電力需要予測装置110の演算量を低減できる。
以上、本発明に係る電力需要予測装置110について説明したが、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
例えば、前記実施形態では、(数式1)に基づいて電力需要を予測する場合について説明したが、これに限らない。例えば、指数関数、対数関数等を用いた他の計算式を用いて電力需要予測値を算出してもよい。
また、建物の伝熱特性を反映させた建物区分のみに対応付けて日射係数βを設定し、日射係数データベース115fに格納してもよい。この場合、需要電力予測部114は、日射量実測値と、消費電力検出値と、に基づく相関係数分析によって、建物区分ごとに日射係数を算出する。
また、前記実施形態では、負荷装置L(図1参照)、発電機G、及び蓄電池Bが引込線k2を介して同一の変圧器Trに接続されている場合について説明したが、これらの構成の一部が電力系統Kを介して他の変圧器に接続されていてもよい。
また、電力計P(図1参照)としてスマートメータを用いた自律分散型のスマートグリッドシステムに前記実施形態を適用してもよい。
100 電力情報管理サーバ
110 電力需要予測装置
111 電力情報受信部(電力情報受信手段)
112 気象情報受信部(気象情報受信手段)
113 パラメータ算出部
114 電力需要予測部(電力需要予測値算出手段)
115 記憶部(記憶手段)
115a 電力情報データベース
115b 温湿度データベース
115c 日射量データベース
115d 建物情報データベース
115e イベント情報データベース
115f 日射係数データベース
120 制御信号生成装置
400 気象情報管理サーバ
500 管理用PC
L1,…,Lm 負荷装置
B1,…,Bn 蓄電池
G1 太陽光発電機
G2 風力発電機
G3 ガスエンジン発電機
K 電力系統
P 電力計
Claims (7)
- 気象情報を管理する気象情報管理サーバから、所定地域における気温予測値と、湿度予測値と、日射量予測値と、を含む気象情報を受信する気象情報受信手段と、
前記気温予測値及び前記湿度予測値に対応する外気エンタルピが電力需要に与える影響度を表す外気エンタルピ係数と、前記日射量予測値が電力需要に与える影響度を表す日射係数と、がそれぞれ格納される記憶手段と、
前記気象情報受信手段によって受信される前記気象情報と、前記記憶手段に格納される前記外気エンタルピ係数及び前記日射係数と、に基づいて、前記所定地域における電力需要の予測値である電力需要予測値を算出する電力需要予測値算出手段と、を備え、
前記記憶手段は、さらに、建物への日射が当該建物の室内温度の上昇に反映されるまでの遅れ時間が格納される建物情報データベースを有し、
前記電力需要予測値算出手段は、
前記遅れ時間の候補となる複数の遅れ時間候補ごとに、日射量の時間的変化を前記遅れ時間候補だけ遅らせたグラフと、前記電力需要の時間的変化を示すグラフと、の相関を表す相関係数を算出し、複数の前記遅れ時間候補のうち前記相関係数が最大となるものを前記遅れ時間として設定し、
将来の所定時刻について前記電力需要予測値を算出する際、前記建物情報データベースを参照し、前記所定時刻よりも前記遅れ時間だけ遡った時刻における前記日射量予測値を用いて、前記電力需要予測値を算出すること
を特徴とする電力需要予測装置。 - 前記電力需要予測値算出手段は、複数の前記遅れ時間候補のうち前記相関係数が最大となるものを、前記建物の識別情報に対応付けて、前記遅れ時間として前記建物情報データベースに格納すること
を特徴とする請求項1に記載の電力需要予測装置。 - 前記記憶手段は、
前記外気エンタルピ係数が、電力需要の予測対象を特定するための時間帯を少なくとも含むイベントに対応付けて格納されるイベント情報データベースと、
前記日射係数が、前記所定地域に存在する建物の伝熱特性を反映させた建物区分に対応付けて格納される日射係数データベースと、を有し、
前記電力需要予測値算出手段は、前記イベントに対応する前記外気エンタルピ係数と、前記建物区分に対応する前記日射係数と、を用いて前記電力需要予測値を算出すること
を特徴とする請求項1に記載の電力需要予測装置。 - 前記電力需要予測値算出手段は、前記外気エンタルピ係数と前記外気エンタルピの積と、前記日射係数と前記日射量予測値の積と、の和に基づいて、前記電力需要予測値を算出すること
を特徴とする請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の電力需要予測装置。 - 前記所定地域内の負荷装置に接続される電力計から、前記負荷装置の消費電力検出値を含む電力情報を受信する電力情報受信手段を備え、
前記記憶手段は、前記電力情報受信手段によって前記電力計から受信した前記電力情報が格納される電力情報データベースを有し、
前記気象情報受信手段は、前記所定地域における温度実測値及び湿度実測値をさらに含む前記気象情報を前記気象情報管理サーバから受信して前記記憶手段に格納し、
前記電力需要予測値算出手段は、前記温度実測値及び前記湿度実測値を用いて外気エンタルピを算出し、当該外気エンタルピと、前記消費電力検出値と、に基づく相関係数分析によって、前記イベントごとに前記外気エンタルピ係数を算出すること
を特徴とする請求項3に記載の電力需要予測装置。 - 前記所定地域内の負荷装置に接続される電力計から、前記負荷装置の消費電力検出値を含む電力情報を受信する電力情報受信手段を備え、
前記記憶手段は、前記電力情報受信手段によって前記電力計から受信した前記電力情報が格納される電力情報データベースを有し、
前記気象情報受信手段は、前記所定地域における日射量実測値をさらに含む前記気象情報を前記気象情報管理サーバから受信して前記記憶手段に格納し、
前記電力需要予測値算出手段は、前記日射量実測値と、前記消費電力検出値と、に基づく相関係数分析によって、前記建物区分ごとに前記日射係数を算出すること
を特徴とする請求項3に記載の電力需要予測装置。 - 所定地域における電力需要を予測する電力需要予測装置が実行する電力需要予測方法であって、
前記電力需要予測装置は、気温予測値及び湿度予測値に対応する外気エンタルピが電力需要に与える影響度を表す外気エンタルピ係数と、日射量予測値が電力需要に与える影響度を表す日射係数と、がそれぞれ格納される記憶手段を備えており、
前記記憶手段は、さらに、建物への日射が当該建物の室内温度の上昇に反映されるまでの遅れ時間が格納される建物情報データベースを有しており、
気象情報を管理する気象情報管理サーバから、所定地域における前記気温予測値と、前記湿度予測値と、前記日射量予測値と、を含む気象情報を受信する気象情報受信ステップと、
前記気象情報受信ステップで受信した前記気象情報と、前記記憶手段に格納される前記外気エンタルピ係数及び前記日射係数と、に基づいて、前記所定地域における電力需要の予測値である電力需要予測値を算出する電力需要予測値算出ステップと、を含み、
前記電力需要予測値算出ステップにおいて、
前記遅れ時間の候補となる複数の遅れ時間候補ごとに、日射量の時間的変化を前記遅れ時間候補だけ遅らせたグラフと、前記電力需要の時間的変化を示すグラフと、の相関を表す相関係数を算出し、複数の前記遅れ時間候補のうち前記相関係数が最大となるものを前記遅れ時間として設定し、
将来の所定時刻について前記電力需要予測値を算出する際、前記建物情報データベースを参照し、前記所定時刻よりも前記遅れ時間だけ遡った時刻における前記日射量予測値を用いて、前記電力需要予測値を算出すること
を特徴とする電力需要予測方法。
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