JP6257538B2 - 電力需給調整要請量決定装置及びその方法 - Google Patents

Description

本発明は、需要家の集合体であるコミュニティでの電力管理が可能な電力需給調整要請量決定装置、及び、電力需給調整要請量決定方法に関する。

限定された地域内の複数の需要家に電力を供給する地域内事業者、需要家群を一括管理して電力会社と一括受電契約を結ぶ事業者、あるいは電力を調達して上記複数の需要家に電力を販売及び供給する事業者が存在する。これら事業者が用いるコミュニティエネルギー管理システム（以下「ＣＥＭＳ」と記す）においては、コミュニティ内の電力が逼迫するなどの理由で特定の時間帯で電力使用を抑制したり、ピークシフトのために特定の時間帯で電力使用を促進したりする需給調整が行われている。このような需給調整を目的として、需要家に対して需要抑制や需要促進を要請するデマンドレスポンス（以下「ＤＲ」と記すこともある）を実施することがある。ＤＲに関して、要請対象の需要家を決定したり、需要家ごとの要請量を決定したりする電力需給調整要請量決定方法が提案されている。

例えば特許文献１には、配電系統全体の需要と供給との差分をＤＲの実施によって吸収し、電力供給コストを最小化する技術が開示されている。この技術では、各配電系統の設備能力の高低やＤＲ対応可能な需要家の増減などの差分調整能力に合わせて、ＤＲによる要請量（以下「ＤＲ要請量」と記すこともある）が配分される。

例えば特許文献２には、複数需要家による電力使用量の予測値が目標値を超えていた場合に、ＤＲによる要請（以下「ＤＲ要請」と記すこともある）の対象となる需要家を選択する技術が開示されている。この技術では、需要家ごとの平均使用量と追従率との積で求められる期待値の大きい順に、ＤＲ要請の対象となる需要家が選択される。

例えば非特許文献１には、コミュニティ内でＤＲを実施する際に、需要家のＤＲ可能量である調整可能量と過去の追従率の積で求められる調整期待値によって、コミュニティ全体のＤＲ要請量を比例配分することにより、需要家ごとのＤＲ要請量を決定する技術が開示されている。

国際公開第２０１４／１１５５５６号 特開２０１４−１５８３７５号公報

井野本、坂上、伊藤、田熊、「けいはんな学研都市実証事業への取組み」、技術雑誌スマートグリッド、２０１４年４月、第４巻、第２号、ｐ．１９−２４

需要家がエネルギー管理機器、蓄エネルギー機器、省エネルギー機器を保有しているか否か、それらの機器の容量の大小、ＤＲに対する需要家の関心度や協力度、営業時間、生産スケジュール、生活パターン、ＤＲを誘導するためのインセンティブの大小によって、需要家ごと及び時間帯ごとのＤＲ応答性が大きく左右される。さらに、当日の気候変動や予定変更など、ＤＲの実施直前の需要家状況によっても、ＤＲ応答性は変化する。

したがって、需要家ごと及び時間帯ごとのＤＲ応答性、並びにＤＲの実施直前の需要家の状況を考慮した、需要家ごとのＤＲ要請量の配分を行う必要がある。

しかしながら、特許文献１の技術では、ＤＲに対応した需要家に対するインセンティブコストや蓄電池制御にかかる発電コストを含むコストを最小化するようなＤＲ要請量の配分を行うが、需要家ごとのＤＲ可能量を考慮したＤＲ要請量の配分を行うことができない。また、いずれの先行技術文献に記載された技術によっても、ＤＲの実施直前の需要家の応答可能量を考慮したＤＲ要請量の配分を行うことができない。

そこで、本発明は、上記のような問題点を鑑みてなされたものであり、デマンドレスポンスによる要請量を適切に配分することが可能な技術を提供することを目的とする。

本発明に係る電力需給調整要請量決定装置は、過去のデマンドレスポンスに応じた、需要家ごと及び時間帯ごとの過去の電力使用量に関する電力使用量情報を蓄積する電力使用量実績記憶部と、前記電力使用量実績記憶部に蓄積された前記電力使用量情報に基づいて、需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量に関する応答量期待値を算出する応答量期待値算出部と、需要家ごとの電力機器の状態に関する機器状態情報をリアルタイムに収集する機器状態収集部と、実施対象のデマンドレスポンスを実施する直前に収集された前記機器状態情報に基づいて、前記応答量期待値算出部で算出された前記応答量期待値を修正する応答量期待値修正部と、前記応答量期待値修正部で修正された前記応答量期待値に基づいて、需要家の集合体であるコミュニティ全体に対する、前記実施対象のデマンドレスポンスによる要請量を、需要家ごとに配分する要請量配分決定部とを備える。前記応答量期待値は、需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量の予測値、増加余力、最大値、削減余力、及び、最小値の少なくともいずれか１つを含み、前記要請量が、前記コミュニティ全体の電力の需要を促進するための増加要請量である場合、前記応答量期待値は前記増加余力を含み、かつ、前記応答量期待値修正部は、前記応答量期待値算出部で算出された第１の前記増加余力を、前記機器状態情報に基づいて算出された第２の前記増加余力に置き換えることによって、前記応答量期待値である前記増加余力の修正を行い、前記要請量が、前記コミュニティ全体の電力の需要を抑制するための削減要請量である場合、前記応答量期待値は前記削減余力を含み、かつ、前記応答量期待値修正部は、前記応答量期待値算出部で算出された第１の前記削減余力を、前記機器状態情報に基づいて算出された第２の前記削減余力に置き換えることによって、前記応答量期待値である前記削減余力の修正を行う。

本発明に係る電力需給調整要請量決定方法は、（ａ）過去のデマンドレスポンスに応じた、需要家ごと及び時間帯ごとの過去の電力使用量に関する電力使用量情報を蓄積する工程と、（ｂ）前記工程（ａ）で蓄積された前記電力使用量情報に基づいて、需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量に関する応答量期待値を算出する工程と、（ｃ）需要家ごとの電力機器の状態に関する機器状態情報をリアルタイムに収集する工程と、（ｄ）実施対象のデマンドレスポンスを実施する直前に収集された前記機器状態情報に基づいて、前記工程（ｂ）で算出された前記応答量期待値を修正する工程と、（ｅ）前記工程（ｄ）で修正された前記応答量期待値に基づいて、需要家の集合体であるコミュニティ全体に対する、前記実施対象のデマンドレスポンスによる要請量を、需要家ごとに配分する工程とを備える。前記応答量期待値は、需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量の予測値、増加余力、最大値、削減余力、及び、最小値の少なくともいずれか１つを含み、前記要請量が、前記コミュニティ全体の電力の需要を促進するための増加要請量である場合、前記応答量期待値は前記増加余力を含み、かつ、前記工程（ｄ）は、前記工程（ｂ）で算出された第１の前記増加余力を、前記機器状態情報に基づいて算出された第２の前記増加余力に置き換えることによって、前記応答量期待値である前記増加余力の修正を行うことを含み、前記要請量が、前記コミュニティ全体の電力の需要を抑制するための削減要請量である場合、前記応答量期待値は前記削減余力を含み、かつ、前記工程（ｄ）は、前記工程（ｂ）で算出された第１の前記削減余力を、前記機器状態情報に基づいて算出された第２の前記削減余力に置き換えることによって、前記応答量期待値である前記削減余力の修正を行うことを含む。

本発明によれば、デマンドレスポンスによる要請量を適切に配分することができる。

実施の形態１に係る電力需給調整要請量決定装置の概略構成を示すブロック図である。 電力使用量情報の一例を示す図である。 実施の形態１に係る応答量期待値修正部の処理を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る応答量期待値修正部の処理を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る要請量配分決定部の処理を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る電力需給調整要請量決定装置の概略構成を示すブロック図である。 実施の形態３に係る電力需給調整要請量決定装置の概略構成を示すブロック図である。 デマンドレスポンス条件の一例を示す図である。 ペナルティの設定例を示す図である。

＜実施の形態１＞
図１は、本発明の実施の形態１に係る電力需給調整要請量決定装置１の概略構成を示すブロック図である。図１の電力需給調整要請量決定装置１は、電力使用量実績記憶部１１と、応答量期待値算出部１２と、機器状態収集部１３と、応答量期待値修正部１４と、要請量配分決定部１５とを備えている。

まず、各構成要素の概略について説明する。電力使用量実績記憶部１１は、過去のデマンドレスポンス（ＤＲ）に応じた、需要家ごと及び時間帯ごとの過去の電力使用量に関する電力使用量情報を蓄積する。応答量期待値算出部１２は、電力使用量実績記憶部１１に蓄積された電力使用量情報に基づいて、需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量に関する応答量期待値を算出する。

機器状態収集部１３は、需要家ごとの電力機器の状態に関する機器状態情報をリアルタイムに収集する。応答量期待値修正部１４は、実施対象のＤＲを実施する直前に収集された機器状態情報に基づいて、応答量期待値算出部１２で算出された応答量期待値を修正する。要請量配分決定部１５には、需要家の集合体であるコミュニティ全体に対する、デマンドレスポンスによる要請量（ＤＲ要請量合計）が入力される。要請量配分決定部１５は、応答量期待値修正部１４で修正された応答量期待値に基づいて、入力された要請量を需要家ごとに配分する。

なお、電力使用量実績記憶部１１は、例えば、図示しない半導体メモリやハードディスクドライブなどの記憶装置から構成される。応答量期待値算出部１２、機器状態収集部１３、応答量期待値修正部１４及び要請量配分決定部１５は、例えば、図示しないシステムＬＳＩ（Large Scale Integration）などに含まれるＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサが、記憶装置等に記憶されたプログラムを実行することにより、当該プロセッサの機能として実現される。ただし、応答量期待値算出部１２等は、これに限ったものではなく、例えば、複数のプロセッサが連携して実現されてもよい。なお、ソフトウェアプログラムに従って動作する応答量期待値算出部１２等に代えて、応答量期待値算出部１２等は、当該動作をハードウェアの電気回路で実現する信号処理回路により実現されてもよい。ソフトウェアの応答量期待値算出部１２と、ハードウェアの応答量期待値算出部１２とを合わせた概念として、「部」という語に代えて「処理回路」という語を用いることもできる。このことは、機器状態収集部１３、応答量期待値修正部１４及び要請量配分決定部１５についても同様である。

図２は、電力使用量実績記憶部１１に蓄積される電力使用量情報の一例を示す図である。電力使用量情報は、年月日フィールド２１、時間帯フィールド２２、需要家ＩＤフィールド２３、ＤＲ有無フィールド２４、予測値フィールド２５及び実績値フィールド２６を含む。この電力使用量情報は、一定の周期（例えば３０分）で電力量メータから読み取られた直近のメータ指示値と、前回収集時のメータ指示値との差分を、当該期間の電力使用量の実績値として算出して蓄積する。

ＤＲ要請を実施した３０分周期で電力使用量の実績値を計測する例について説明する。需要家ＩＤ「０００１」の需要家について、２０１４年１０月１日の６時のメータ指示値が１０００Ｗｈであり、２０１４年１０月１日の６時３０分のメータ指示値が２０００Ｗｈであった場合、６時から６時３０分までの時間帯の電力使用量の実績値は、１０００Ｗｈ（＝２０００−１０００）と算出される。したがって、この場合には年月日フィールド２１には「２０１４１００１」、時間帯フィールド２２には「０６３０」、需要家ＩＤフィールド２３には「０００１」、実績値フィールド２６には「１０００」がそれぞれ格納される。

ＤＲ有無フィールド２４には、当該日時に当該需要家に対してＤＲを実施したか否かを示すフラグが格納される。実施した場合には「１」が、実施しなかった場合には「０」が格納される。予測値フィールド２５に格納される予測値はベースラインとも呼ばれるものであり、後述する応答量期待値算出部１２で算出される予測値を格納する。

電力使用量実績記憶部１１は、需要家が太陽光発電システムなどの発電設備、蓄電池などの蓄電設備を保有している場合には、発電量、充電量、放電量、蓄電池残量ＳＯＣ（State of Charge）を、電力使用量情報としてさらに格納してもよい。その場合、電力使用量は系統からの受電量を示してもよいし、さらに需要家が消費した電力量として消費電力量を格納してもよい。さらに、電力使用量の予測を行う目的で予測対象の状態と類似する類似日を検索するためのパラメータに使用可能な、過去の気温、平日／休日、営業時間、生産計画などを、電力使用量情報として格納してもよいし、ＤＲを実施した場合には要請量、応答量及び応答率を、電力使用量情報として格納してもよい。

応答量期待値算出部１２は、電力使用量情報（電力使用量の実績値）に基づいて、需要家ごと及び時間帯ごとの応答量期待値を算出する。

本実施の形態１では、応答量期待値算出部１２で算出される応答量期待値は、需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量の予測値を含む。予測値は、ベースラインと呼ばれるものであり、ＤＲを実施した日時においてＤＲを実施しなかったと仮定した場合の電力使用量を示す。応答量期待値算出部１２は、例えば、需要家ごと及び時間帯ごとに、算出しようとする予測値の気温、平日／休日、営業時間、生産計画などと類似する過去の電力使用量の実績値の平均値の算出や回帰分析などを行うことにより、予測値を算出する。

また、ＤＲ要請量が、コミュニティ全体の電力を促進するための増加要請量である場合には、応答量期待値は、需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量の増加余力及び最大値を含み、ＤＲ要請量が、コミュニティ全体の電力を抑制するための削減要請量である場合には、応答量期待値は、需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量の削減余力及び最小値を含む。

例えば実績値＞予測値の場合について、応答量期待値算出部１２は、次式（１）のような回帰式を用いて、過去の電力使用量の予測値と実績値との差の回帰分析を行うことにより、増加余力及び最大値を算出する。

なお、応答量期待値算出部１２は、式（１）の最大値の代わりに、予測値の気温、平日／休日、営業時間、生産計画などと類似する過去の電力使用量の実績値の最大値を算出してもよい。この場合、ＤＲの実施の有無によらずに最大値を算出することができる。さらに、予測誤差の影響を排除するために、ＤＲを実施していない日時の予測値と実績値との差に基づいて補正した予測値を用いて、式（１）の回帰分析を行ってもよい。

また例えば予測値＞実績値の場合について、応答量期待値算出部１２は、上式（１）と同様の次式（２）のような回帰式を用いて、過去の電力使用量の予測値と実績値との差の回帰分析を行うことにより、削減余力及び最小値を算出する。応答量期待値算出部１２は、地域全体の要請量が需要促進方向（増加方向）であれば増加余力を、需要抑制方向（削減方向）であれば削減余力を算出する。

なお、式（１）及び式（２）により、予測値が算出されている場合には、増加余力及び最大値の一方を算出すれば他方を算出することができ、削減余力及び最小値の一方を算出すれば他方を算出することができる。

機器状態収集部１３は、需要家ごとの電力機器の状態に関する情報（例えば電力機器の状態及び電力使用状況に影響を与える要因などの情報）を、機器状態情報としてリアルタイムに収集する。ここで、電力機器には、例えば電力使用機器、発電設備及び蓄電池（蓄電設備）の少なくともいずれか１つが含まれる。また、機器状態情報には、例えば＜１＞電力使用量の測定値、＜２＞天気、気温などの気象現況、気象予測、＜３＞電力使用機器の動作または停止状態、＜４＞電力使用機器に電力を供給可能な蓄電池の蓄電残量、蓄電スケジュール（稼働スケジュール）、＜５＞電力使用機器に電力を供給可能な発電設備の発電量などの発電状況、発電スケジュール（稼働スケジュール）、発電予測、＜６＞電力使用機器の運転スケジュール（稼働スケジュール）の少なくともいずれか１つが含まれる。

応答量期待値修正部１４は、機器状態情報に基づいて応答量期待値を修正する。

図３は、応答量期待値修正部１４の処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１にて、応答量期待値修正部１４は、実施対象のデマンドレスポンスを実施する直前に機器状態収集部１３で収集された機器状態情報を用いて、余力（応答量）を予測する。その後、ステップＳ２にて、応答量期待値修正部１４は、上述の機器状態情報と、予測した余力（応答量）とを用いて、応答量期待値算出部１２で算出された応答量期待値を修正する。以下、ステップＳ１及びステップＳ２の処理についてそれぞれ詳細に説明する。

＜ステップＳ１＞
図４は、応答量期待値修正部１４のステップＳ１の処理を詳細に示すフローチャートである。以下、ステップＳ１（図３）における余力（応答量）の予測方法として、時間Ｔにおける応答量（需要抑制方向、削減方向）の最大値ＲＥＳＤＥＣ（Ｔ）を算出する方法について説明する。

なお以下の説明では、機器状態情報は、電力使用量と蓄電池残量と蓄電スケジュールとを含むものとする。また、蓄電スケジュールでは、１日分の計画が、３０分の時間帯を１単位とする合計４８単位の時間帯で規定されており、各時間ｔ（各時間帯ｔ）（ｔ＝１〜４８）において、蓄電池の充放電計画に含まれる充電計画ＣＨＧ（ｔ）及び放電計画ＤＣＨＧ（ｔ）が規定されているものとする。

そして、時間Ｔ−２または時間帯Ｔ−２は、機器状態収集部１３で機器状態情報が収集される時間または時間帯であるものとし、時間Ｔ−１または時間帯Ｔ−１は、実施対象のＤＲが実施（発令）される時間または時間帯であるものとし、時間Ｔまたは時間帯Ｔは、実施対象のＤＲを実施されることによって適切化される時間または時間帯であるものとする。そして、時間Ｔ−１と時間Ｔ−２の間において図４の動作が行われるものとする。さらに、ＳＯＣ（Ｔ−２）は、実施対象のデマンドレスポンスを実施する直前に機器状態収集部１３で収集された蓄電池残量であるものとする。

まず、ステップＳ１１〜Ｓ２０では、充電計画ＣＨＧ（ｔ）及び放電計画ＤＣＨＧ（ｔ）に基づいて、ＳＯＣ計画値としてのＳＯＣｐ（ｔ）が生成される。具体的には、ｔをパラメータとして、最終時間帯のＳＯＣｐ（４８）からＳＯＣｐ（Ｔ−２）までのそれぞれが、この順に、予め定められた範囲（ＳＯＣ下限とＳＯＣ上限との間）に収まるようにＳＯＣｐ（ｔ）が生成される。

具体的には、ステップＳ１１にて、応答量期待値修正部１４は、最終時間帯のＳＯＣｐ（ｔ）＝ＳＯＣｐ（４８）に、ＳＯＣ下限を設定する。ＳＯＣ下限は、蓄電池の仕様や需要家の設備運用計画などにより異なるので不明な場合には、実績のある過去のＳＯＣの最小値または０を、ＳＯＣ下限とすればよい。

ステップＳ１２にて、応答量期待値修正部１４は、ＳＯＣ計画値ＳＯＣｐ（ｔ）と、１つ前の時間帯における充電計画ＣＨＧ（ｔ−１）及び放電計画ＤＣＨＧ（ｔ−１）とに基づいて、１つ前の時間帯におけるＳＯＣ計画値ＳＯＣｐ（ｔ−１）を算出する。

ステップＳ１３にて、応答量期待値修正部１４は、ＳＯＣｐ（ｔ−１）がＳＯＣ下限よりも小さいか否かを判定する。小さいと判定した場合にはステップＳ１４に進み、そうでない場合にはステップＳ１６に進む。

ステップＳ１４にて、応答量期待値修正部１４は、ＳＯＣｐ（ｔ）、…、ＳＯＣｐ（４８）のそれぞれからＳＯＣｐ（ｔ−１）とＳＯＣ下限との差を減じる。そして、ステップＳ１５にて、応答量期待値修正部１４は、ＳＯＣｐ（ｔ−１）に、ＳＯＣ下限を設定する。このように、ＳＯＣｐ（ｔ−１）がＳＯＣ下限を逸脱する場合には、ＳＯＣｐ（ｔ−１）、…、ＳＯＣｐ（４８）のそれぞれが、その逸脱量だけシフトされてＳＯＣ下限以上となるように変更される。その後、ステップＳ１６に進む。

ステップＳ１６にて、応答量期待値修正部１４は、ＳＯＣｐ（ｔ−１）がＳＯＣ上限よりも大きいか否かを判定する。ＳＯＣ上限は、蓄電池の仕様や需要家の設備運用計画などにより異なるので不明な場合には、実績のある過去のＳＯＣの最大値を、ＳＯＣ上限とすればよい。大きいと判定した場合にはステップＳ１７に進み、そうでない場合にはステップＳ１９に進む。

ステップＳ１７にて、応答量期待値修正部１４は、ＳＯＣｐ（ｔ）、…、ＳＯＣｐ（４８）のそれぞれから、ＳＯＣ上限とＳＯＣｐ（ｔ−１）との差を減じる。そして、ステップＳ１８にて、応答量期待値修正部１４は、ＳＯＣｐ（ｔ−１）に、ＳＯＣ上限を設定する。このように、ＳＯＣｐ（ｔ−１）がＳＯＣ上限を逸脱する場合には、ＳＯＣｐ（ｔ−１）、…、ＳＯＣｐ（４８）のそれぞれが、その逸脱量だけシフトされてＳＯＣ上限以下となるように変更される。その後、ステップＳ１９に進む。

ステップＳ１９にて、応答量期待値修正部１４は、ｔ＝Ｔ−１であるか否かを判定する。ｔ＝Ｔ−１でないと判定した場合にはステップＳ２０に進み、ｔ＝Ｔ−１であると判定した場合にはステップＳ２１に進む。

ステップＳ２０にて、応答量期待値修正部１４は、ｔ＝ｔ−１として、ｔを１つ前の時間帯に設定する。その後、ステップＳ１２に進む。これにより、ステップＳ１９にてｔ＝Ｔ−１と判定されるまで、ステップＳ１２〜Ｓ２０が繰り返される。

ステップＳ１９からステップＳ２１に進んだ場合には、応答量期待値修正部１４は、ＳＯＣ（Ｔ−２）とＳＯＣｐ（Ｔ−２）との差を、需要抑制方向（削減方向）の応答量の最大値ＲＥＳＤＥＣ（Ｔ）として算出する。その後、図４に示す動作（図３のステップＳ１の動作）を終了する。

なお、ここでは需要抑制方向（削減方向）の応答量の最大値ＲＥＳＤＥＣ（Ｔ）の算出についてのみ説明したが、応答量期待値修正部１４は、需要促進方向（増加方向）の応答量の最大値ＲＥＳＩＮＣ（Ｔ）についても同様に算出する。

＜ステップＳ２＞
図３のステップＳ２にて、応答量期待値修正部１４は、ステップＳ１で算出した需要抑制方向（削減方向）の応答量の最大値ＲＥＳＤＥＣ（Ｔ）によって、削減余力を修正する。具体的には、応答量期待値修正部１４は、応答量期待値算出部１２で算出された式（２）の削減余力（第１の削減余力）を、機器状態情報に基づいて図４の処理により算出されたＲＥＳＤＥＣ（第２の削減余力）に置き換えることによって、削減余力の修正を行う。

同様に、応答量期待値修正部１４は、ステップＳ１で算出した需要促進方向（増加方向）の応答量の最大値ＲＥＳＩＮＣ（Ｔ）によって、増加余力を修正する。具体的には、応答量期待値修正部１４は、応答量期待値算出部１２で算出された式（１）の増加余力（第１の増加余力）を、機器状態情報に基づいて図４の処理と同様の処理により算出されたＲＥＳＩＮＣ（第２の増加余力）に置き換えることによって、増加余力の修正を行う。

一方、削減余力ではなく最小値を用いる場合には、応答量期待値修正部１４は、次式（３）により最小値を修正する。具体的には、応答量期待値修正部１４は、応答量期待値算出部１２で算出された式（２）の最小値（第１の最小値）を、電力使用量実績記憶部１１に蓄積された電力使用量情報に基づいて算出された予測値から、機器状態情報に基づいて算出されたＲＥＳＤＥＣ（削減余力）を減じた最小値（第２の最小値）に置き換えることによって、最小値の修正を行う。

同様に、増加余力ではなく最大値を用いる場合には、応答量期待値修正部１４は、次式（３）により最大値を修正する。具体的には、応答量期待値修正部１４は、応答量期待値算出部１２で算出された式（１）の最大値（第１の最大値）を、電力使用量実績記憶部１１に蓄積された電力使用量情報に基づいて算出された予測値に、機器状態情報に基づいて算出されたＲＥＳＩＮＣ（増加余力）を加えた最大値（第２の最大値）に置き換えることによって、最大値の修正を行う。

また、応答量期待値修正部１４は、例えば、機器状態収集部１３により直近の時間帯Ｔ−２に収集される機器状態情報である実績値（Ｔ−２）と、時間帯Ｔ−２の予測値（Ｔ−２）との差が、時間帯Ｔにおいても継続するものとして、次式（４）により時間帯Ｔの応答量期待値である電力使用量の予測値を修正してもよい。

以上では収集した機器状態が、蓄電設備の蓄電残量、及び、運転スケジュールである場合の、応答量期待値の修正例について説明した。

次に、収集した機器状態が、需要家から電力使用機器の動作／停止状態である場合の、応答量期待値の修正例について説明する。例えば、エアコンのＯＮ／ＯＦＦや設定温度、ＩＨクッキングヒータのＯＮ／ＯＦＦの情報を各機器から直接、または機器が接続されているブレーカーから取得して、ＯＮ／ＯＦＦの切り替え、または、電力量の増加／削減が可能であるか否かを判定する。この判定は、例えば、過去の実績や設定からエアコンの動作／停止状態と気温との相関を求め、当該相関に基づいてエアコンのＯＦＦが住民の快適性に与える影響の大小を判定することによって行う。または、この判定は、例えば、過去の実績や設定から家族のスケジュールを求め、当該家族のスケジュールに基づいて調理を完了する必要がある時刻を判定して、ＩＨクッキングヒータの使用時間を遅らせることが可能か否かを判定することによって行う。そして、動作状態から停止状態に変更可能か機器があれば、当該機器が使用中の電力量または当該機器の定格電力量を削減余力に加えることによって、応答量期待値の修正を行う。

次に、収集した機器状態が、発電設備の発電状況である場合の、応答量期待値の修正例について説明する。例えば、太陽光発電（ＰＶ）が設置されている場合、天候の変動や天気予報の変化によって、予定していた発電量が得られない場合、または予定以上に発電する場合がある。そこで、このような場合に、予定していた発電量と現状の発電量との差を取得し、将来においてもその差がある程度継続するとして、発電量予測の変化分を削減余力あるいは増加余力に加えることによって、応答量期待値の修正を行う。

図１に戻って、要請量配分決定部１５は、応答量期待値修正部１４が修正した応答量期待値に基づいて、要請量を需要家ごとに配分して要請量配分を決定する。

図５は、本実施の形態１に係る要請量配分決定部１５の処理を示すフローチャートである。以下、実施対象のデマンドレスポンスの要請量は、時間帯Ｔにおけるコミュニティ全体の電力使用量の削減要請量Ｐであるものとして説明する。

まずステップＳ３１にて、要請量配分決定部１５は、要請対象となる時間帯Ｔにおける各需要家ｉの削減余力ＲＥＳＤＥＣ（ｉ）を取得する。ステップＳ３２にて、要請量配分決定部１５は、要請対象となる時間帯Ｔにおけるコミュニティ全体の削減要請量Ｐを取得する。

ステップＳ３３にて、要請量配分決定部１５は、次式（５）により、コミュニティ全体の削減要請量Ｐを各需要家ｉの削減余力ＲＥＳＤＥＣ（ｉ）で按分して、各需要家ｉに対する要請量ＲＥＱ（ｉ）を算出する。

ステップＳ３４にて、要請量配分決定部１５は、算出した要請量ＲＥＱ（ｉ）が、削減余力（＝予測値−最小値）を超えている需要家がいるかどうかを判定する。なお、ここで用いられる予測値及び最小値は、応答量期待値修正部１４によって修正された予測値及び最小値である。このステップＳ３４にて、超えていると判定した場合にはステップＳ３５に進み、そうでない場合にはステップＳ３７に進む。

ステップＳ３５にて、要請量配分決定部１５は、要請量が削減余力を超えた需要家ｉｅに対する要請量ＲＥＱ（ｉｅ）を、削減余力（＝予測値−最小値）として決定する。そして、要請量配分決定部１５は、需要家ｉｅに配分した要請量ＲＥＱ（ｉｅ）の合計をＰｄとして算出する。

ステップＳ３６にて、要請量配分決定部１５は、コミュニティ全体の削減要請量ＰからＰｄを減算し、ステップＳ３３に戻る。そのステップＳ３３では、要請量配分決定部１５は、Ｐｄが減算された削減要請量Ｐを、まだ配分されていない需要家ｉの削減余力ＲＥＳＤＥＣ（ｉ）で按分する。これにより、ステップＳ３４にて、各需要家ｉの要請量ＲＥＱ（ｉ）が削減余力を超えていないと判定されるまで、ステップＳ３３〜Ｓ３６が繰り返される。

ステップＳ３４からステップＳ３７に進んだ場合、つまり全ての需要家の要請量が削減余力の範囲内に収まった場合には、各需要家ｉに対して要請量ＲＥＱ（ｉ）を出力（送信）する。その後、図５の動作を終了する。

なお、実施対象のデマンドレスポンスの要請量が、時間帯Ｔにおけるコミュニティ全体の電力使用量の増加要請量についても、以上と同様にして配分することができる。ただしこの場合には、ステップＳ３４及びＳ３５における「予測値−最小値」が「最大値−予測値」に置き換えられる。

＜実施の形態１のまとめ＞
以上のような本実施の形態１に係る電力需給調整要請量決定装置１及びその方法によれば、需要家ごと及び時間帯ごとの過去の電力使用量に関する電力使用量情報に基づいて、ＤＲ要請量の配分に用いる応答量期待値を算出するので、需要家ごとの能力を考慮したＤＲ要請量の配分を行うことができる。また、ＤＲを実施する直前の機器状態情報に基づいて応答量期待値を修正するので、ＤＲの実施直前の需要家の能力を考慮したＤＲ要請量の配分を行うことができる。

また、本実施の形態１によれば、ＤＲ要請量が、増加方向の増加要請量であるか、削減方向の削減要請量であるかに分けて応答量期待値を算出するので、方向別に応答量を精度よく見積もることができる。

なお、以上の説明では、応答量期待値は、需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量の予測値、増加余力、最大値、削減余力、及び、最小値の全てを含んでいた。しかしこれに限ったものではなく、応答量期待値は、需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量の予測値、増加余力、最大値、削減余力、及び、最小値の少なくともいずれか１つを含んでいればよい。

＜実施の形態２＞
図６は、本発明の実施の形態２に係る電力需給調整要請量決定装置６の機略構成を示すブロック図である。図６の電力需給調整要請量決定装置６は、実施の形態１に対して、応答量期待値算出部６１及び要請量配分決定部６２における処理が工夫されている。その他の点については、実施の形態１と同様の構成及び動作を採用することができるので、説明を省略する。

応答量期待値算出部６１は、実施の形態１に係る応答量期待値算出部１２と同様に、電力使用量の予測値、最大値、最小値などの値、または、電力使用量の予測値、増加余力、削減余力などの値を算出する。応答量期待値算出部６１は、それに加えて、電力使用量実績記憶部１１に蓄積された電力使用量情報に基づいて電力使用量（電力使用量の実績値）のばらつきを、需要促進方向（増加方向）及び需要抑制方向（削減方向）のそれぞれに関して算出する。電力使用量のばらつきは、例えば、統計手法により計算される標準偏差、歪度、四分位数などである。

要請量配分決定部６２は、電力使用量実績記憶部１１に蓄積された電力使用量情報に基づいて算出された当該電力使用量のばらつきと、応答量期待値修正部１４で修正された予測値とに基づいて、要請量を需要家ごとに配分する。ここで、ＤＲを過不足なく実施するために、増加方向及び削減方向のばらつきは、なるべく小さいことが好ましい。このことに鑑みて、本実施の形態２に係る要請量配分決定部６２は、増加方向のばらつき、削減方向のばらつきの少なくとも一方を設定して、電力使用量のばらつきを最小化するように要請量を配分する。

以下、ばらつきとして上述の歪度を用い、需要抑制（需要削減）を行う場合を想定して具体的な例について説明する。なお、需要促進（需要増加）を行う場合も以下と同様である。

応答量期待値算出部６１は、次式（６）により、各ばらつきを算出する。ここで、重み（ｉ）は、需要家ｉへの要請量の配分における割合を示す値であり、この時点では未知数である。歪度は、データの分布が左右対称の場合に歪度＝０、左に偏った分布の場合に歪度＞０、右に偏った分布の場合に歪度＜０となる特性がある。

要請量配分決定部６２は、ばらつきを最小化するための目的関数として、次式（７）の関数ｆ１を規定し、関数ｆ１が最小となるように最適化を行う。なお、式（７）のａ，ｂは、ペナルティ関数法のペナルティ係数であり、増加方向のばらつきのみを最適化する場合にはｂ＝０、削減方向のばらつきのみを最適化する場合にはａ＝０、いずれも最適化する場合にはａ≠０及びｂ≠０とする。

ここで、目的関数ｆ１は、次式（８）の式、つまり、需要家への要請量の合計がコミュニティ全体の要請量となるという制約条件を満たす必要がある。式（８）の予測値（ｉ）は、応答量期待値修正部１４によって修正された予測値であり、最小値（ｉ）は、応答量期待値算出部１２で算出された最小値である。ただしこれに代えて、最小値（ｉ）は、応答量期待値修正部１４によって修正された最小値であってもよい。

要請量配分決定部６２は、式（８）を制約条件として、式（７）を最小化する最適化問題を解く処理を行うことにより、重み（ｉ）を算出する。そして、要請量配分決定部６２は、需要家ｉに関する（予測値（ｉ）−最小値（ｉ））に重み（ｉ）を乗ずることにより、各需要家に対する要請量を算出する。

＜実施の形態２のまとめ＞
以上のような本実施の形態１に係る電力需給調整要請量決定装置６及びその方法によれば、電力使用量のばらつきと、修正された予測値とに基づいて、要請量が需要家ごとに配分される。したがって、応答量のばらつきを考慮した要請量の配分を行うので、コミュニティ全体の要請量に対して過不足が抑制された高精度のＤＲを実施することができる。

＜実施の形態３＞
図７は、本発明の実施の形態３に係る電力需給調整要請量決定装置７の機略構成を示すブロック図である。図７の電力需給調整要請量決定装置７は、実施の形態２に対して、デマンドレスポンス（ＤＲ）条件記憶部７１が追加されているとともに、要請量配分決定部７２における処理が工夫されている。その他の点については、実施の形態２と同様の構成及び動作を採用することができるので、説明を省略する。

ＤＲ条件記憶部７１は、デマンドレスポンスに対して予め定められたデマンドレスポンス条件（ＤＲ条件）を記憶している。図８は、ＤＲ条件記憶部７１に記憶されているＤＲ条件の一例を示す図である。ＤＲ条件は、年月日フィールド８１、時間帯フィールド８２、ＤＲ目的フィールド８３、調達価格フィールド８４、販売価格フィールド８５、インセンティブ価格フィールド８６からなる。

ＤＲ目的フィールド８３には、特定時間帯において電力使用量の削減を要請する「ピークカット」や、各時間帯の電力使用量の実績値を予め定めた計画に一致させる「同時同量」などが格納される。調達価格フィールド８４には、ＣＥＭＳが自家発電設備、市場調達などにより電力を調達する原価を格納する。販売価格フィールド８５には、ＣＥＭＳが需要家に電力を販売する単価を格納する。インセンティブ価格フィールド８６には、需要家がＤＲを達成した度合に応じてＣＥＭＳが需要家に支払う単価または価格が格納される。

なお、ＤＲ目的フィールド８３、調達価格フィールド８４、販売価格フィールド８５、インセンティブ価格フィールド８６は全てのフィールドに設定値が格納されている必要はなく、これらフィールドの少なくともいずれか１つに設定値が格納されていればよい。例えば、ＤＲ目的フィールド８３のみ、インセンティブ価格フィールド８６のみ、または、調達価格フィールド８４、販売価格フィールド８５、インセンティブ価格フィールド８６のうちいずれか２つのみに設定値が格納されてもよい。

図７の要請量配分決定部７２は、ＤＲ条件記憶部７１に記憶されたＤＲ条件と、電力使用量実績記憶部１１に蓄積された電力使用量情報に基づいて算出された当該電力使用量のばらつきと、応答量期待値修正部１４で修正された予測値とに基づいて、要請量を需要家ごとに配分する。

ここで、ＤＲ目的と、調達価格、販売価格、インセンティブの大小によって、許容できるばらつきが異なる。例えば、ＤＲ目的が同時同量である場合には、需要を促進し過ぎても削減し過ぎても望ましくないので、増加方向、削減方向ともばらつきを小さくすることが好ましいが、ＤＲ目的がピークカットである場合には、コミュニティ全体の要請量は実際の要請量よりも多くてもよく、しかも削減すればするほどより望ましいので、削減方向のばらつきは許容される。また、インセンティブ価格が高いときはＤＲを過不足なく確実に実施することができるように、ばらつきが小さい需要家により多くのＤＲ要請を行うことが望ましいが、インセンティブ価格が安いときはばらつきが大きくても許容される。さらに、販売価格が調達価格よりも十分高い場合には、増加方向のばらつきは大きくても許容される。以上のように、ＤＲ目的、電力調達価格及び電力販売価格の大小、及び、インセンティブの大小によって、要請量の配分において望ましい電力使用量のばらつき具合が異なる。

そこで、本実施の形態３に係る応答量期待値修正部１４は、ＤＲ目的、電力調達価格及び電力販売価格及びインセンティブに基づいて、増加方向のばらつき及び削減方向のばらつきの少なくともいずれか一方を最適化する上述の重み（ｉ）を算出するように構成されている。

以下、ばらつきとして上述の歪度を用い、需要抑制（需要削減）を行う場合を想定して具体的な例に説明する。なお、需要促進（需要増加）を行う場合も以下と同様である。

応答量期待値算出部６１は、上式（６）と同じ次式（９）により、各ばらつきを算出する。ここで、重み（ｉ）は、需要家ｉへの要請量の配分における割合を示す値であり、この時点では未知数である。歪度は、データの分布が左右対称の場合に歪度＝０、左に偏った分布の場合に歪度＞０、右に偏った分布の場合に歪度＜０となる特性がある。

以下、販売利益の最大化を目的とする場合を想定して説明する。この場合、要請量配分決定部７２は、次式（１０）により販売利益を算出する。式（１０）の予測値（ｉ）は、応答量期待値修正部１４によって修正された予測値であり、最小値（ｉ）は、応答量期待値算出部１２で算出された最小値である。ただしこれに代えて、最小値（ｉ）は、応答量期待値修正部１４によって修正された最小値であってもよい。このことは、後述する式（１２）の予測値（ｉ）及び最小値（ｉ）においても同様である。

要請量配分決定部７２は、販売利益を最大化するための目的関数として、次式（１１）の関数ｆ２を規定し、関数ｆ２が最大となるように最適化を行う。ここで、要請量配分決定部７２は、ＤＲ目的、電力調達価格及び電力販売価格及びインセンティブに基づいて、式（１１）のペナルティ関数法のペナルティ係数ａ，ｂを設定する。

例えば、要請量配分決定部７２は、ＤＲ目的、電力調達価格及び電力販売価格及びインセンティブに基づいて、増加方向のばらつきのみを最適化すればよいと判定した場合にはｂ＝０とし、削減方向のばらつきのみを最適化すればよいと判定した場合にはａ＝０とする。また、重視する程度に応じてａ，ｂの値を大きくしてもよい。

図９は、ＤＲ条件ごとに重視する目的とペナルティの設定例を示す図である。ＤＲ目的９１，インセンティブ９２，販売価格−調達価格９３は、ＤＲ条件記憶部７１に記憶されている各ＤＲ条件に対応する。重視目的９４には、重視する目的の例が記載され、ペナルティ９５は、ペナルティ係数、ひいては目的関数の一例を示す。例えば、ＤＲ目的がピークカットであり、インセンティブが予め定められた第１閾値よりも小さく、販売価格から調達価格を減じた値が予め定められた第２閾値よりも大きい場合には、ペナルティ９５として「増加方向のばらつき」と規定されていることから、要請量配分決定部７２は、ｂ＝０として増加方向のばらつきのみを最適化する。なお、重視目的が「−」である場合には、実施の形態２と同様にしてペナルティ、ひいてはばらつきを最小化する。目的が複数ある場合には、それらを重み付けして組み合わせてもよい。

このように、要請量配分決定部７２は、ＤＲ目的、電力調達価格及び電力販売価格及びインセンティブに基づいて、目的関数を変更することにより、販売利益に対してＣＥＭＳの選好度を判定することができる。

さて、目的関数ｆ２は、次式（１２）の式、つまり、需要家への要請量の合計がコミュニティ全体の要請量となるという制約条件を満たす必要がある。

要請量配分決定部７２は、式（１２）を制約条件として、式（１１）を最大化する最適化問題を解く処理を行うことにより、重み（ｉ）を算出する。そして、要請量配分決定部７２は、需要家ｉに関する（予測値（ｉ）−最小値（ｉ））に重み（ｉ）を乗ずることにより、各需要家に対する要請量を算出する。

＜実施の形態３のまとめ＞
以上のような本実施の形態３に係る電力需給調整要請量決定装置７及びその方法によれば、ＤＲ条件と、電力使用量のばらつきと、修正された予測値とに基づいて、要請量が需要家ごとに配分される。したがって、応答量のばらつきをＤＲ条件に応じて許容することができるので、ＤＲの目的に沿って費用対効果などを高めることが可能なＤＲを実現することができる。

なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。

１，６，７ 電力需給調整要請量決定装置、１１ 電力使用量実績記憶部、１２，６１ 応答量期待値算出部、１３ 機器状態収集部、１４ 応答量期待値修正部、１５，６２，７２ 要請量配分決定部、７１ ＤＲ条件記憶部。

Claims (6)

1. 過去のデマンドレスポンスに応じた、需要家ごと及び時間帯ごとの過去の電力使用量に関する電力使用量情報を蓄積する電力使用量実績記憶部と、
   前記電力使用量実績記憶部に蓄積された前記電力使用量情報に基づいて、需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量に関する応答量期待値を算出する応答量期待値算出部と、
   需要家ごとの電力機器の状態に関する機器状態情報をリアルタイムに収集する機器状態収集部と、
   実施対象のデマンドレスポンスを実施する直前に収集された前記機器状態情報に基づいて、前記応答量期待値算出部で算出された前記応答量期待値を修正する応答量期待値修正部と、
   前記応答量期待値修正部で修正された前記応答量期待値に基づいて、需要家の集合体であるコミュニティ全体に対する、前記実施対象のデマンドレスポンスによる要請量を、需要家ごとに配分する要請量配分決定部と
   を備え、
   前記応答量期待値は、
   需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量の予測値、増加余力、最大値、削減余力、及び、最小値の少なくともいずれか１つを含み、
   前記要請量が、前記コミュニティ全体の電力の需要を促進するための増加要請量である場合、
   前記応答量期待値は前記増加余力を含み、かつ、
   前記応答量期待値修正部は、
   前記応答量期待値算出部で算出された第１の前記増加余力を、前記機器状態情報に基づいて算出された第２の前記増加余力に置き換えることによって、前記応答量期待値である前記増加余力の修正を行い、
   前記要請量が、前記コミュニティ全体の電力の需要を抑制するための削減要請量である場合、
   前記応答量期待値は前記削減余力を含み、かつ、
   前記応答量期待値修正部は、
   前記応答量期待値算出部で算出された第１の前記削減余力を、前記機器状態情報に基づいて算出された第２の前記削減余力に置き換えることによって、前記応答量期待値である前記削減余力の修正を行う、電力需給調整要請量決定装置。
2. 過去のデマンドレスポンスに応じた、需要家ごと及び時間帯ごとの過去の電力使用量に関する電力使用量情報を蓄積する電力使用量実績記憶部と、
   前記電力使用量実績記憶部に蓄積された前記電力使用量情報に基づいて、需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量に関する応答量期待値を算出する応答量期待値算出部と、
   需要家ごとの電力機器の状態に関する機器状態情報をリアルタイムに収集する機器状態収集部と、
   実施対象のデマンドレスポンスを実施する直前に収集された前記機器状態情報に基づいて、前記応答量期待値算出部で算出された前記応答量期待値を修正する応答量期待値修正部と、
   前記応答量期待値修正部で修正された前記応答量期待値に基づいて、需要家の集合体であるコミュニティ全体に対する、前記実施対象のデマンドレスポンスによる要請量を、需要家ごとに配分する要請量配分決定部と
   を備え、
   前記応答量期待値は、
   需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量の予測値、増加余力、最大値、削減余力、及び、最小値の少なくともいずれか１つを含み、
   前記要請量が、前記コミュニティ全体の電力の需要を促進するための増加要請量である場合、
   前記応答量期待値は前記最大値を含み、かつ、
   前記応答量期待値修正部は、
   前記応答量期待値算出部で算出された第１の前記最大値を、前記電力使用量実績記憶部に蓄積された前記電力使用量情報に基づいて算出された前記予測値に、前記機器状態情報に基づいて算出された前記増加余力を加えた第２の前記最大値に置き換えることによって、前記応答量期待値である前記最大値の修正を行い、
   前記要請量が、前記コミュニティ全体の電力の需要を抑制するための削減要請量である場合、
   前記応答量期待値は前記最小値を含み、かつ、
   前記応答量期待値修正部は、
   前記応答量期待値算出部で算出された第１の前記最小値を、前記電力使用量実績記憶部に蓄積された前記電力使用量情報に基づいて算出された前記予測値から、前記機器状態情報に基づいて算出された前記削減余力を減じた第２の前記最小値に置き換えることによって、前記応答量期待値である前記最小値の修正を行う、電力需給調整要請量決定装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の電力需給調整要請量決定装置であって、
   前記機器状態情報は、
   需要家の電力使用機器の電力使用量、前記電力使用機器の動作または停止状態、前記電力使用機器に電力を供給可能な蓄電設備の蓄電残量、前記電力使用機器に電力を供給可能な発電設備の発電状況、並びに、前記電力使用機器、前記蓄電設備及び前記発電設備の稼働スケジュールの、少なくともいずれか１つを含む、電力需給調整要請量決定装置。
4. （ａ）過去のデマンドレスポンスに応じた、需要家ごと及び時間帯ごとの過去の電力使用量に関する電力使用量情報を蓄積する工程と、
   （ｂ）前記工程（ａ）で蓄積された前記電力使用量情報に基づいて、需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量に関する応答量期待値を算出する工程と、
   （ｃ）需要家ごとの電力機器の状態に関する機器状態情報をリアルタイムに収集する工程と、
   （ｄ）実施対象のデマンドレスポンスを実施する直前に収集された前記機器状態情報に基づいて、前記工程（ｂ）で算出された前記応答量期待値を修正する工程と、
   （ｅ）前記工程（ｄ）で修正された前記応答量期待値に基づいて、需要家の集合体であるコミュニティ全体に対する、前記実施対象のデマンドレスポンスによる要請量を、需要家ごとに配分する工程と
   を備え、
   前記応答量期待値は、
   需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量の予測値、増加余力、最大値、削減余力、及び、最小値の少なくともいずれか１つを含み、
   前記要請量が、前記コミュニティ全体の電力の需要を促進するための増加要請量である場合、
   前記応答量期待値は前記増加余力を含み、かつ、
   前記工程（ｄ）は、
   前記工程（ｂ）で算出された第１の前記増加余力を、前記機器状態情報に基づいて算出された第２の前記増加余力に置き換えることによって、前記応答量期待値である前記増加余力の修正を行うことを含み、
   前記要請量が、前記コミュニティ全体の電力の需要を抑制するための削減要請量である場合、
   前記応答量期待値は前記削減余力を含み、かつ、
   前記工程（ｄ）は、
   前記工程（ｂ）で算出された第１の前記削減余力を、前記機器状態情報に基づいて算出された第２の前記削減余力に置き換えることによって、前記応答量期待値である前記削減余力の修正を行うことを含む、電力需給調整要請量決定方法。
5. （ａ）過去のデマンドレスポンスに応じた、需要家ごと及び時間帯ごとの過去の電力使用量に関する電力使用量情報を蓄積する工程と、
   （ｂ）前記工程（ａ）で蓄積された前記電力使用量情報に基づいて、需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量に関する応答量期待値を算出する工程と、
   （ｃ）需要家ごとの電力機器の状態に関する機器状態情報をリアルタイムに収集する工程と、
   （ｄ）実施対象のデマンドレスポンスを実施する直前に収集された前記機器状態情報に基づいて、前記工程（ｂ）で算出された前記応答量期待値を修正する工程と、
   （ｅ）前記工程（ｄ）で修正された前記応答量期待値に基づいて、需要家の集合体であるコミュニティ全体に対する、前記実施対象のデマンドレスポンスによる要請量を、需要家ごとに配分する工程と
   を備え、
   前記応答量期待値は、
   需要家ごと及び時間帯ごとの電力使用量の予測値、増加余力、最大値、削減余力、及び、最小値の少なくともいずれか１つを含み、
   前記要請量が、前記コミュニティ全体の電力の需要を促進するための増加要請量である場合、
   前記応答量期待値は前記最大値を含み、かつ、
   前記工程（ｄ）は、
   前記工程（ｂ）で算出された第１の前記最大値を、前記工程（ａ）で蓄積された前記電力使用量情報に基づいて算出された前記予測値に、前記機器状態情報に基づいて算出された前記増加余力を加えた第２の前記最大値に置き換えることによって、前記応答量期待値である前記最大値の修正を行うことを含み、
   前記要請量が、前記コミュニティ全体の電力の需要を抑制するための削減要請量である場合、
   前記応答量期待値は前記最小値を含み、かつ、
   前記工程（ｄ）は、
   前記工程（ｂ）で算出された第１の前記最小値を、前記工程（ａ）で蓄積された前記電力使用量情報に基づいて算出された前記予測値から、前記機器状態情報に基づいて算出された前記削減余力を減じた第２の前記最小値に置き換えることによって、前記応答量期待値である前記最小値の修正を行うことを含む、電力需給調整要請量決定方法。
6. 請求項４または請求項５に記載の電力需給調整要請量決定方法であって、
   前記機器状態情報は、
   需要家の電力使用機器の電力使用量、前記電力使用機器の動作または停止状態、前記電力使用機器に電力を供給可能な蓄電設備の蓄電残量、前記電力使用機器に電力を供給可能な発電設備の発電状況、並びに、前記電力使用機器、前記蓄電設備及び前記発電設備の稼働スケジュールの、少なくともいずれか１つを含む、電力需給調整要請量決定方法。

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