JP6837761B2

JP6837761B2 - デマンドレスポンス計画装置、方法及びプログラム

Info

Publication number: JP6837761B2
Application number: JP2016124767A
Authority: JP
Inventors: 知史大槻; 愛須　英之; 英之愛須; 和正本田; 和明草清; 茂雄松澤
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Energy Systems and Solutions Corp
Current assignee: Toshiba Corp; Toshiba Energy Systems and Solutions Corp
Priority date: 2016-06-23
Filing date: 2016-06-23
Publication date: 2021-03-03
Anticipated expiration: 2036-06-23
Also published as: JP2017228148A

Description

本発明は、デマンドレスポンス計画装置、方法及びプログラムに関する。

電力の使用抑制を促し、ピーク利用時の電力消費を抑制して、電力の安定を図るためのデマンドレスポンス（電力削減）が提唱されている。
具体的には、アグリゲート事業者（アグリゲータ）が、料金設定を行ったり、ピーク時に使用を控えた需要家に対して対価を支払ったりするなどの方法でネガワット（Negative Watt）を需要家から収集することで、電力削減を促している。ここで、ネガワットとは、通常の電力需要（正の電力）と対比する意味で、電力需要の減少分（負の電力）をいう。

特開２０１３−１６１１４４号公報

ところで、アグリゲート事業者がデマンドレスポンス要請を各需要家に実施するに際して、デマンドレスポンスの実行に必要とされる所定のコスト、確実性、応答速度等などの優先順位に応じてデマンドレスポンス要請対象の需要家を選択するのが一般的であった。
しかしながら、例えば、失敗時（デマンドレスポンス要請に応えられなかった場合）のペナルティ条件が設定されている場合には、優先順位に応じてデマンドレスポンス要請対象の需要家を選択しても、アグリゲート事業者が負担するペナルティが大きくなり、非効率なデマンドレスポンス計画となってしまう虞があった。

上記課題を達成するために本発明の実施形態は、ペナルティを最小化しつつ、デマンドレスポンス要請量を満たすことが可能な適切なデマンドレスポンス計画を立てることが可能なデマンドレスポンス計画装置、方法及びプログラムを提供することを目的としている。

実施形態のデマンドレスポンス計画装置は、電力供給事業者からの要求に基づいて複数の需要家のうちから選択した需要家に対して需要電力の削減を要請するためのデマンドレスポンスを計画する。
ペナルティ算出部は、需要電力の削減要請対象の前記需要家の組合せ毎に電力供給事業者との契約情報及び前記需要家との契約情報に基づいて需要電力の削減目標と需要家の組合せ毎の需要電力の削減予測量との乖離の度合いに基づいて課されると予測されるペナルティ金額の期待値を算出する。
計画作成部は、算出されたペナルティ金額の期待値のうち、当該期待値を最小化する需要家の組合せに対応する需要家に需要電力の削減を要請するためのデマンドレスポンス計画を作成する。

図１は、実施形態の電力需給システムの概要構成ブロック図である。図２は、アグリゲート事業者システムを構成しているデマンドレスポンス計画装置の機能構成ブロック図である。図３は、電力削減要請データの一例の説明図である。図４は、需要家履歴データベースのデータ例の説明図である。図５は、契約情報データベースのデータ例の説明図である。図６は、デマンドレスポンス要請データの一例の説明図である。図７は、実施形態の動作フローチャートである。図８は、ペナルティ関数の一例の説明図である。図９は、需要家Ａ及び需要家Ｂの電力削減量の予測分布をヒストグラムとして作成した場合の説明図である。図１０は、ｋ＝１である需要家組合せＳ（１）＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝の場合のステップＳ５の処理の説明図である。図１１は、ｋ＝２である需要家組合せＳ（２）＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ｝の場合のステップＳ５の処理の説明図である。図１２は、ｋ＝１〜５とした場合のペナルティ期待値Ｐｅｎａｌｔｙ算出結果の説明図である。図１３は、選択された需要家組合せとペナルティ期待値の演算結果の説明図である。図１４は、第２実施形態の処理フローチャートである。図１５は、デマンドレスポンス計画装置をコンピュータとして構成した場合の概要構成ブロック図である。

［１］第１実施形態
次に図面を参照して実施形態について詳細に説明する。
図１は、実施形態の電力需給システムの概要構成ブロック図である。
電力需給システム１００は、大別すると、電力供給事業者として発電電力を供給する発電事業者が運用を行い発電を行う発電事業者システム１１１と、電力供給事業者として商用電力を供給する系統事業者が運用を行い商用電力を供給する系統事業者システム１１２と、複数の需要家がそれぞれ運用を行う需要家システム１１４と、需要家１１４に対し、電力供給事業者からのデマンドレスポンス要請を実行するアグリゲート事業者が運用を行うアグリゲート事業者システム１１５と、電力取引市場を運営する電力取引所が運用する電力取引所システム１１６と、を備えている。

図２は、アグリゲート事業者システムを構成しているデマンドレスポンス計画装置の機能構成ブロック図である。

デマンドレスポンス計画装置１０は、大別すると、デマンドレスポンス計画の最適化を行うデマンドレスポンス（ＤＲ）計画最適化部１１と、発電事業者システム１１１、系統事業者システム１１２あるいは各需要家システムとデマンドレスポンス計画最適化部と通信を行うための通信インタフェース動作を行う通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）部１２と、オペレータが各種操作入力を行うための操作入力部１３と、各種情報を表示するため表示部１４と、操作入力部１３あるいは表示部１４との間の入出力インタフェース動作を行う入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）部１５と、各需要家のデマンドレスポンス履歴に関する情報を作成する履歴情報作成部１６と、履歴情報作成部１６が作成したデマンドレスポンス履歴を格納する需要家履歴データベース（ＤＢ）１７と、電力消費の削減目標に関する情報を記憶する削減目標情報データベース（ＤＢ）２０と、アグリゲート事業者と需要家との間で交わされたデマンドレスポンスに関する契約情報を格納した契約情報データベース（ＤＢ）２１と、デマンドレスポンス計画を作成するための各種計画作成パラメータを格納した計画作成パラメータデータベース（ＤＢ）２２と、デマンドレスポンス要請対象の需要家の組合せを格納したデマンドレスポンス要請需要家組合データベース（ＤＢ）２３と、を備えている。

上記構成において、デマンドレスポンス計画最適化部１１は、削減目標情報データベース１９を参照して目標達成度ペナルティを計算する目標達成度ペナルティ計算部３１と、デマンドレスポンス要請対象の需要家組合せを作成する需要家組合せ作成部３３と、を備えている。

次に発電事業者あるいは系統事業者等のエネルギー供給業者からの電力削減要請データについて説明する。
図３は、電力削減要請データの一例の説明図である。
電力削減要請データ４１は、電力削減要請対象の日付が格納された日付データ４２と、要請対象の電力削減の実施時間帯を格納した一又は複数の実施時刻データ４３と、各実施時刻データ４３にそれぞれ対応する一又は複数の削減目標データ４４と、を備えている。

より具体的には、図３の例の場合、日付データ４２＝「８月１０日」であり、第１の実施時刻データ４３−１＝「１４：００−１４：３０」であり、第２の実施時刻データ４３−２＝「１４：３０−１５：００」であり、第１の実施時刻データ４３−１に対応する時間帯の削減目標データ４４−１＝「２０００．０ｋＷｈ」であり、第２の実施時刻データ４３−２に対応する時間帯の削減目標データ４４−２＝「２０００．０ｋＷｈ」である。

図４は、需要家履歴データベースのデータ例の説明図である。
図４においては、理解の容易のため、需要家として四需要家（需要家Ａ〜需要家Ｄ）が存在する場合を例として説明する。

需要家履歴データベース１７は、デマンドレスポンス実行日付が格納された日付データ５１と、各需要家における電力削減時間帯を格納した実施時刻データ５２と、電力削減時間帯毎の全需要家の削減電力量（負値の場合は、追加消費電力量）を格納した電力削減データ５３と、需要家毎の平均削減量を格納した平均削減量データ５４と、電力削減量の標準偏差データ５５と、を備えている。

より具体的には、例えば、日付データ＝「８月３日」の実施時刻データ＝「１３：３０−１４：００」における需要家Ａの削減電力量＝「６９５．２ｋＷｈ」であり、需要家Ｂの削減電力量＝「−３０．４ｋＷｈ」であり、需要家Ｃの削減電力量＝「０．０ｋＷｈ」であり、需要家Ｄの削減電力量＝「８１８．３ｋＷｈ」である。そして、８月３日１３：００〜９月８日１５：００までの需要家Ａの平均削減量＝「７２０．８ｋＷｈ」であり、需要家Ｂの平均削減量＝「４９８．６ｋＷｈ」であり、需要家Ｃの平均削減量＝「９２７．９ｋＷｈ」であり、需要家Ｄの平均削減量＝「８３２．４ｋＷｈ」である。

さらに需要家Ａの標準偏差＝「σＡ」であり、需要家Ｂの標準偏差＝「σＢ」であり、需要家Ｃの標準偏差＝「σＣ」であり、需要家Ｄの標準偏差＝「σＤ」である。

図５は、契約情報データベースのデータ例の説明図である。
図５においても、理解の容易のため、需要家として四需要家（需要家Ａ〜需要家Ｄ）が存在する場合を例として説明する。

契約情報データデータベース２１は、各需要家における電力削減時間帯を格納した実施時刻データ２１Ａと、電力削減時間帯毎の全需要家の削減可能電力量（最大削減可能電力量）を格納した電力削減可能量データ２１Ｂと、を備えている。

図５において、電力削減可能量データにおいて、数値が記入されていない部分は、削減可能電力が零、すなわち、電力削減に対応できない旨の契約（契約情報）を表している。逆に数値が記入されている部分については、記載された電力量まで削減を行う旨の契約（契約情報）となっている。

より具体的には、例えば、実施時刻データ５２＝「１３：００−１３：００」における需要家Ａの削減可能電力量＝「７００．０ｋＷｈ」であり、需要家Ｂの削減可能電力量＝「５００．０ｋＷｈ」であり、需要家Ｃの削減可能電力量＝「０．０ｋＷｈ」であり、需要家Ｄの削減可能電力量＝「８００．０ｋＷｈ」である。

同様に、例えば、実施時刻データ＝「１４：３０−１５：００」における需要家Ａの削減可能電力量＝「７００．０ｋＷｈ」であり、需要家Ｂの削減可能電力量＝「５００．０ｋＷｈ」であり、需要家Ｃの削減可能電力量＝「１０００．０ｋＷｈ」であり、需要家Ｄの削減可能電力量＝「８００．０ｋＷｈ」である。

図６は、デマンドレスポンス要請データの一例の説明図である。
デマンドレスポンス要請データ６０は、大別すると、デマンドレスポンス要請対象の需要家を示す要請対象データ６１と、デマンドレスポンス要請データ６２と、を備えている。

上記構成において、デマンドレスポンス要請データ６２は、デマンドレスポンスを要請する時間帯を表す実施時刻データ６３と、各需要家Ａ〜Ｄへのデマンドレスポンス要請状態を表すデマンドレスポンス要請状態データ６４と、を備えている。

図６の例の場合、デマンドレスポンス要請対象の需要家は、需要家Ａ〜Ｄの４需要家であるので、デマンドレスポンス要請状態データ６４は、需要家Ａに対応するデマンドレスポンス要請状態を表すデマンドレスポンス要請状態データ６４Ａ、需要家Ｂに対応するデマンドレスポンス要請状態を表すデマンドレスポンス要請状態データ６４Ｂ、需要家Ｃに対応するデマンドレスポンス要請状態を表すデマンドレスポンス要請状態データ６４Ｃ及び需要家Ｄに対応するデマンドレスポンス要請状態を表すデマンドレスポンス要請状態データ６４Ｄを含んでいる。

ある日付のある時間帯における需要家組合せ作成部により作成されたＤＲ要請対象の需要家の組合せが、図６に示すように、需要家の組合せ＝「需要家Ａ、需要家Ｂ及び需要家Ｄ」であった場合には、当該日付の当該時間帯において需要家Ｃに電力削減要請がなされることは無い。

一方、需要家Ａ、需要家Ｂ及び需要家Ｄに対しても、実施時刻データ＝「１３：００−１３：３０」、「１３：３０−１４：００」、「１５：００−１５：３０」、「１５：３０−１６：００」においては、電力削減要請がなされることは無い。

これらに対し、実施時刻データ＝「１４：００−１４：３０」及び実施時刻データ＝「１４：３０−１５：００」の２つの時間帯においては、需要家Ａに対する削減要請電力量＝「７００．０ｋＷｈ」であり、需要家Ｂに対する削減要請電力量＝「５００．０ｋＷｈ」であり、需要家Ｄの削減要請電力量＝「８００．０ｋＷｈ」である。
これらの結果、要請通りの電力削減がなされれば、合計２０００．０（＝７００．０＋５００．０＋８００．０）ｋｗｈの電力削減が行えることとなる。

次に実施形態の動作を説明する。
図７は、実施形態の動作フローチャートである。
まず最適デマンドレスポンス計画選択部は、需要家の電力削減状態（例えば、電力削減失敗時）に対応するペナルティ関数を作成する（ステップＳ１）。

図８は、ペナルティ関数の一例の説明図である。
図８においては、ペナルティ関数として、削減目標に対する削減実績の平均二乗誤差関数を用いる場合（ペナルティ関数Ｆ１）、削減目標を中心値とする井戸型関数を用いる場合（ペナルティ関数Ｆ２）、削減目標未達の場合にのみペナルティを課す関数（ペナルティ関数Ｆ３）等を示している。

すなわち、平均二乗誤差関数（ペナルティ関数Ｆ１）の場合は、削減実績と削減目標との差の二乗に比例してペナルティが大きくなるようにされる。また井戸型関数（ペナルティ関数Ｆ２）の場合は、削減実績と削減目標との差の絶対値又は比率がある大きさ以上の場合に一定のペナルティが科されるようにされる。また削減目標に未達の場合にのみ一定のペナルティを課す関数（ペナルティ関数Ｆ３）の場合は、削減量が、削減目標、削減目標マイナス一定値、又は削減目標に一定の比率をかけた値、に未達の場合にペナルティが課されるようにされる。
これらの関数は、一例であり、ペナルティの値は、削減実績と削減目標との関係に基づいて適宜設定することが可能である。
さらに需要家に対し、デマンドレスポンスの実行におけるコスト、確実性、応答速度等に関する各需要家の優先順位を考慮する場合には、所定の優先順位からのずれを、以上説明したペナルティ値に加えることも可能である。

次に最適デマンドレスポンス計画選択部は、各需要家の過去のデマンドレスポンス実績に基づいて電力削減量の予測分布を作成する（ステップＳ２）。
この場合において、需要家ごとに独立に分布関数を推定する手法を用いてもよいし、需要家の各組合せに対する分布関数を推定する手法を用いてもよい。また、ヒストグラムを作ってそのまま削減量をサンプリングに用いる手法を使ってもよいし、正規分布などの関数形を仮定してパラメータ推定した上でサンプリングする手法を用いてもよい。また複数の需要家の間に、業種が同じなどの理由から、削減量の傾向に共通性がみられる場合は、共通の事前分布を使った上でサンプリングするようなベイズ的な手法を用いてもよい。さらに、需要家の情報がない最初の段階では分散の大きな分布を利用し、情報が集まるにつれて確度が高まるような手法である、強化学習、バンデッドアルゴリズム等の手法を用いても良い。

図９は、需要家Ａ及び需要家Ｂの電力削減量の予測分布をヒストグラムとして作成した場合の説明図である。
図９に示す、需要家Ａの予測分布と需要家Ｂの予測分布とが異なるように、需要家毎に電力削減量の予測分布が大きく異なっていることが分かる。

そして、最適デマンドレスポンス計画選択部は、ペナルティ最小値を格納する変数であるペナルティ最小値ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎを無限大（＋∞）の値を設定し、需要家の最適組合せを格納する集合Ｓ＊を空集合（＝φ）とする（ステップＳ３）。

続いて、最適デマンドレスポンス計画選択部は、ループパラメータｋ＝１として（ステップＳ４）、ｋ番目の需要家組合せＳ（ｋ）を作成する（ステップＳ５）。
需要家組合せＳ（ｋ）の作成方法としては、ランダムに作成したり、全ての組合せをしらみつぶしに作成するようにしたり、直前に作成した需要家組合せＳ（ｋ−１）に近い組合せ（需要家の一部を他の需要家と置き換えたり、削除したり、新たな需要家を追加する等）を選択したりするようにしてもよい。あるいは、シミューレーティッドアニーリング、タブーサーチ、遺伝的アルゴリズム等の公知のメタヒューリスティック手法を用いて作成するようにしてもよい。

次に最適デマンドレスポンス計画選択部は、ステップＳ１で作成したペナルティ関数及びステップＳ２で作成した需要家毎の電力削減についての予測分布に基づいてステップＳで作成したｋ番目の需要家組合せＳ（ｋ）に電力削減を行わせた場合のペナルティ期待値Ｐｅｎａｌｔｙを計算する（ステップＳ６）。

より詳細には、需要家組合せＳ（ｋ）に対して、例えば、ステップＳ２で作成した各需要家の削減量予測分布を用いてＴ回サンプリングし、各需要家の削減量の組合せを生成する。
ここで、ｔ回目の需要家ｉの削減量をｘ_ｔｉとする。
このとき需要家の削減量の合計量は、次式で表される。

これに対し、ペナルティ関数が、削減目標Ａとの二乗誤差により計算される場合は、ｔ回目のペナルティは、次式で表される。

したがって、Ｔ回試行時の、ペナルティ期待値Ｐｅｎａｌｔｙは、次式により計算される。

次に、最適デマンドレスポンス計画選択部は、ステップＳ６で計算したペナルティ期待値Ｐｅｎａｌｔｙが現在のペナルティ最小値ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ未満であるか否かを判別する（ステップＳ７）。すなわち、最適デマンドレスポンス計画選択部は、次式を満たしているか否かを判別する。
Ｐｅｎａｌｔｙ＜ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ

ステップＳ７の判別において、
Ｐｅｎａｌｔｙ＜ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ
を満たしていると判別した場合には（ステップＳ７；Ｙｅｓ）、ペナルティ最小値ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎにステップＳ６で計算したペナルティ期待値Ｐｅｎａｌｔｙを代入して置き換え、集合Ｓ＊を需要家組合せＳ（ｋ）とする（ステップＳ８）。
ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ←Ｐｅｎａｌｔｙ
Ｓ＊←Ｓ（ｋ）
そして、処理を再びステップＳ５に移行し、ｋ＝ｋ＋１とし、ｋ＝ｋｍａｘとなるまで同様の処理を繰り返す。

また、ステップＳ７の判別において、
Ｐｅｎａｌｔｙ≧ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ
の場合、すなわち、
Ｐｅｎａｌｔｙ＜ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ
を満たしていないと判別した場合には（ステップＳ７；Ｎｏ）、処理を再びステップＳ５に移行し、ｋ＝ｋ＋１とし、ｋ＝ｋｍａｘとなるまで同様の処理を繰り返す。

ここで、ペナルティ期待値の計算の具体例について説明する。
説明の簡略化のため、全体として４つの需要家Ａ〜Ｄのうち、少なくとも３つの需要家で電力を削減する場合を例として説明する。

４つの需要家Ａ〜Ｄから少なくとも３つの需要家を選択する組合せＣＸの数は、以下に示すように、４つの需要家から４つの需要家を選択する組合せ_４Ｃ_４と、４つの需要家から３つの需要家を選択する組合せ_４Ｃ_３と、の和で表される。
ＣＸ＝_４Ｃ_４＋_４Ｃ_３
＝１＋４
＝５（通り）

より具体的には、以下の５通りの組み合わせＳ(１)〜Ｓ（５）である（ｋｍａｘ＝５）。
需要家組合せＳ（１）＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝
需要家組合せＳ（２）＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ｝
需要家組合せＳ（３）＝｛Ａ，Ｂ，Ｄ｝
需要家組合せＳ（４）＝｛Ａ，Ｃ，Ｄ｝
需要家組合せＳ（５）＝｛Ｂ，Ｃ，Ｄ｝

まず、ｋ＝１である場合、すなわち、需要家組合せＳ（１）＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝の場合のステップＳ５の処理について具体的に説明する。
図１０は、ｋ＝１である需要家組合せＳ（１）＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝の場合のステップＳ５の処理の説明図である。

具体的には、図１０の例は、目標量（＝目標電力削減量）が２０００．０ｋＷｈの場合に、各需要家Ａ〜Ｄの削減電力量予測分布及びペナルティ関数に基づいて需要家組合せＳ（１）＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝について各需要家Ａ〜Ｄのそれぞれの予測需要量と、需要家組合せに対する合計予測需要量、目標量（目標需要量）及び目標量に対する超過量（＝予測超過量）、超過量に対するペナルティ演算結果（＝ペナルティ値）を示している。

具体的には、第１回目（ｔ＝１）の場合の需要家Ａの予測需要量＝８１２．２６７４ｋＷ、需要家Ｂの予測需要量＝７２８．３９３８ｋＷ、需要家Ｃの予測需要量＝５０４．８５０２ｋＷ、需要家Ｄの予測需要量＝９２０．８０８５ｋＷとなっている。

したがって、需要家組合せＳ（１）＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝に対する合計予測需要量＝２９６６．３２ｋＷとなり、目標量＝２０００ｋＷを差し引いた超過量＝９６６．３１９８ｋＷとなる。
この結果、得られるペナルティ値は、例えば、９３３７７４となる。

次に、ｋ＝２である場合、すなわち、需要家組合せＳ（２）＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ｝の場合のステップＳ５の処理について具体的に説明する。
図１１は、ｋ＝２である需要家組合せＳ（２）＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ｝の場合のステップＳ５の処理の説明図である。

具体的には、図１１の例は、第１回目（ｔ＝１）の場合の需要家Ａの予測需要量＝９１７．０６６７ｋＷ、需要家Ｂの予測需要量＝８２２．９５７８ｋＷ、需要家Ｃの予測需要量＝５１９．６０６５ｋＷとなる。

したがって、需要家組合せＳ（２）＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ｝に対する合計予測需要量＝２２５９．６３１ｋＷとなり、目標量＝２０００ｋＷを差し引いた超過量＝２５９．６３１ｋＷとなる。
この結果、得られるペナルティ値は、例えば、６７４０８．２７となる。

同様にして条件を変えてｔ＝１〜５の場合に得られた合計５個のペナルティ値は、６７４０８．２７、６８３３７．８６、６８７３２．６４、５５５８８．４９、５０５１８．５９となったので、それらの平均値である６２１１７．１７をペナルティ期待値Ｐｅｎａｌｔｙとする。

以下、同様にして、ｋ＝３である需要家組合せＳ（３）＝｛Ａ，Ｂ，Ｄ｝、ｋ＝４である需要家組合せＳ（４）＝｛Ａ，Ｃ，Ｄ｝及びｋ＝５である需要家組合せＳ（５）＝｛Ｂ，Ｃ，Ｄ｝のそれぞれについてペナルティ期待値Ｐｅｎａｌｔｙを算出する。

図１２は、ｋ＝１〜５とした場合のペナルティ期待値Ｐｅｎａｌｔｙ算出結果の説明図である。
図１２に示すように、ｋ＝１とした場合の需要家組合せＳ（１）＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝に対するペナルティ期待値Ｐｅｎａｌｔｙ＝９２６６８２．３を算出した時点では、ペナルティ最小値ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ＝無限大（＋∞）の値となっており、
Ｐｅｎａｌｔｙ＜ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ
を満たしている（ステップＳ７；Ｙｅｓ）。

したがって、
ペナルティ最小値ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ＝９２６６８２．３
とされる（ステップＳ８）。さらに、
集合Ｓ＊＝需要家組合せＳ（１）
＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝
とされる。

つづいて、ｋ＝２とした場合の需要家組合せＳ（２）＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ｝に対するペナルティ期待値Ｐｅｎａｌｔｙ＝６２１１７．７を算出した時点では、ペナルティ最小値ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ＝９２６６８２．３となっており、
Ｐｅｎａｌｔｙ＜ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ
を満たしている（ステップＳ７；Ｙｅｓ）。

したがって、
ペナルティ最小値ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ＝６２１１７．７
とされる（ステップＳ８）。さらに、
集合Ｓ＊＝需要家組合せＳ（２）
＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ｝
とされる。

つづいて、ｋ＝３とした場合の需要家組合せＳ（３）＝｛Ａ，Ｂ，Ｄ｝に対するペナルティ期待値Ｐｅｎａｌｔｙ＝２６８６．０を算出した時点では、ペナルティ最小値ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ＝６２１１７．７となっており、
Ｐｅｎａｌｔｙ＜ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ
を満たしている（ステップＳ７；Ｙｅｓ）。

したがって、
ペナルティ最小値ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ＝２６８６．０
とされる（ステップＳ８）。さらに、
集合Ｓ＊＝需要家組合せＳ（３）
＝｛Ａ，Ｂ，Ｄ｝
とされる。

つづいて、ｋ＝４とした場合の需要家組合せＳ（４）＝｛Ａ，Ｃ，Ｄ｝に対するペナルティ期待値Ｐｅｎａｌｔｙ＝１２３１４６７．７を算出した時点では、ペナルティ最小値ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ＝２６８６．０となっており、
Ｐｅｎａｌｔｙ＜ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ
を満たしていない（ステップＳ７；Ｎｏ）。

したがって、
ペナルティ最小値ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ＝２６８６．０
のままとされ、
集合Ｓ＊＝需要家組合せＳ（３）
＝｛Ａ，Ｂ，Ｄ｝
のままとされる。

つづいて、ｋ＝５とした場合の需要家組合せＳ（５）＝｛Ｂ，Ｃ，Ｄ｝に対するペナルティ期待値Ｐｅｎａｌｔｙ＝６７０５９．８を算出した時点でも、ペナルティ最小値ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ＝２６８６．０となっており、
Ｐｅｎａｌｔｙ＜ｐｅｎａｌｔｙ＿ｍｉｎ
を満たしていない（ステップＳ７；Ｎｏ）。

図１３は、選択された需要家組合せとペナルティ期待値の演算結果の説明図である。
上述の処理の結果、需要家組合せとペナルティ期待値の演算結果をまとめると、図１３のようになるので、ペナルティ期待値ｐｅｎａｌｔｙが最小となる、
集合Ｓ＊＝需要家組合せＳ（３）
＝｛Ａ，Ｂ，Ｄ｝
が処理結果として確定される。

そして、需要家組合せとして、例えば、上述した需要家組合せＳ（３）＝｛Ａ，Ｂ，Ｄ｝が選択された場合には、例えば、図６に示したように実施時刻１４：００−１４：３０において、需要家Ａには需要量＝７００．０ｋＷがデマンドレスポンス要請され、需要家Ｂには需要量＝５００．０ｋＷがデマンドレスポンス要請され、需要家Ａには需要量＝８００．０ｋＷがデマンドレスポンス要請されることとなる。

同様に、実施時刻１４：３０−１５：００において、需要家Ａには需要量＝７００．０ｋＷがデマンドレスポンス要請され、需要家Ｂには需要量＝５００．０ｋＷがデマンドレスポンス要請され、需要家Ｄには需要量＝８００．０ｋＷがデマンドレスポンス要請されることとなる。

以上の説明のように、本第１実施形態によれば、ペナルティを最小化したデマンドレスポンス計画を立てることが可能なデマンドレスポンス計画装置を提供することができる。
また、需要家の電力需要を賄いつつ、より一層の収益を上げることが可能となる。
［２］第２実施形態
次に第２実施形態について説明する。
上記第１実施形態のように、単純に、各需要家の電力需要の削減量予測分布（図９に示したヒストグラム）をそれぞれの需要家について独立に生成する方法を用いる場合は、需要家間の削減量の相関に関する情報が失われる。

このため、例えば、気温が高い日にすべての需要家の電力需要の削減量が少なくなる、といった傾向を反映できなくなってしまう虞があった。
そこで、本第２実施形態は、需要家の電力需要の削減量の共分散を考慮した各需要家の電力需要の削減量予測分布を作成したものである。

この場合において、削減量予測分布は、下記の２つの条件を満たす分布である。
第１条件：各需要家の分布は、需要家の過去のデマンドレスポンスデータベースに基づいて得られる各需要家の削減量のヒストグラムに近いものとなる。

第２条件：各需要家対(需要家i と需要家j の組) に関する同時分布の共分散は、需要家の過去のデマンドレスポンス履歴データベースにおいて需要家i と需要家j に同時に削減要請があった場合に関する、サンプルの共分散に近いものとなる。

したがって、この共分散を考慮した各需要家の電力需要の削減量予測分布を作成するためには、例えば、下記ＵＲＬに示される接合分布関数に関する手法を用いることができる。
http://ebsa.ism.ac.jp/ebooks/sites/default/_les/ebook/1881/pdf/vol3 ch5.pdf

図１４は、第２実施形態の処理フローチャートである。
まず、需要家の過去のデマンドレスポンス履歴データベースのデータに基づいて、各需要家の削減分布を標準正規化した上で、すべての需要家の対のそれぞれに対して、同時にデマンドレスポンスが発生した時間帯（スロット）のデータのみを利用して、サンプルの共分散を計算する（ステップＳ１１）。

次にステップＳ１１で得られた共分散の値を利用して、分散共分散行列を作成する（ステップＳ１２）。
ここで、共分散行列が正定にならない場合は、非対角成分に１未満の一定値を乗じるなどの補正を行ってもよい。

続いて、パラメータｔ＝１とし（ステップＳ１３）、ステップＳ１４〜ステップＳ１６の処理をパラメータｔ＝ＴとなるまでＴ回繰り返すことで、Ｔセットの需要家削減量データを作成する。

以下、より詳細に説明する。
まず、ステップＳ１２で作成した分散共分散行列に従う正規乱数を生成する（ステップＳ１４）。

続いて、ステップＳ１２で生成された各需要家に相当する乱数データを、標準正規分布の分布関数の逆関数により、パーセントデータに戻す（ステップＳ１５）。
そして、各需要家i に対し、削減量のヒストグラムから、Mi パーセントのデータにあたるデータＸ_ｔ，ｉとする（ステップＳ１６）。

これらの結果、上記第１条件及び第２条件を満たす各需要家の電力需要の削減量予測分布が得られる。

以上のような構成とし、第１実施形態のステップＳ２の需要家の削減量予測分布に換えて、共分散を考慮した各需要家の電力需要の削減量予測分布を用いてペナルティ期待値を算出することにより、本第２実施形態によれば、第１実施形態の効果に加えて、需要家間の削減量の相関に関する情報を考慮したデマンドレスポンス計画装置を提供することが可能となる。

［３］実施形態の変形例
以上の説明においては、アグリゲート事業者に課されるペナルティ（例えば、ペナルティ金額）を最小化する手法について述べたが、電力会社から得られる金額、需要家に支払うインセンティブ額もしくはアグリゲート事業者として受け取るインセンティブ額又は支払う罰金額を考慮して、「アグリゲート事業者が得る金額−アグリゲート事業者が支払う罰金額」を最大化するような最適化を実施しても構わない。この場合、第１実施形態におけるステップＳ５の処理において、期待値計算部分を入れ替えるだけで実現可能である。

図１５は、デマンドレスポンス計画装置をコンピュータとして構成した場合の概要構成ブロック図である。
デマンドレスポンス計画装置１０は、ＣＰＵなどの制御装置７１と、キーボードやマウスなどの入力装置７２と、ディスプレイ装置などの表示装置７３と、通信ネットワークなどを介して外部装置と通信を行う通信装置７４と、ＲＯＭ、ＲＡＭなど半導体記憶装置あるいは、ＨＤＤ、ＣＤドライブ装置などの外部記憶装置を含む記憶装置７５と、を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

本実施形態のデマンドレスポンス計画装置で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（FD）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されるようにしてもよい。

また、本実施形態のデマンドレスポンス計画装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態のデマンドレスポンス計画装置で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するように構成しても良い。

また、本実施形態のデマンドレスポンス計画装置のプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０デマンドレスポンス計画装置
１１デマンドレスポンス計画最適化部
１２通信Ｉ／Ｆ部
１３操作入力部
１４表示部
１５入出力Ｉ／Ｆ部
１６履歴情報作成部
１７需要家履歴データベース
２１契約情報データデータベース
２１Ａ実施時刻データ
２１Ｂ電力削減可能量データ
３１目標達成度ペナルティ計算部
３３組合せ作成部
４１電力削減要請データ
４２日付データ
４３実施時刻データ
４４削減目標データ
５１日付データ
５２実施時刻データ
５３電力削減データ
５４平均削減量データ
５５標準偏差データ
６０デマンドレスポンス要請データ
６１要請対象データ
６２デマンドレスポンス要請データ
６ｔ３実施時刻データ
７１制御装置
７２入力装置
７３表示装置
７４通信装置
７５記憶装置
１００電力需給システム
１１１発電事業者システム
１１２系統事業者システム
１１４需要家
１１４需要家システム
１１５アグリゲート事業者システム
１１６電力取引所システム
Ｆ１〜Ｆ３ペナルティ関数
Ｐｅｎａｌｔｙペナルティ期待値

Claims

電力供給事業者からの要求に基づいて複数の需要家のうちから選択した需要家に対して需要電力の削減を要請するためのデマンドレスポンスを計画するデマンドレスポンス計画装置であって、
需要電力の削減要請対象の前記需要家の組合せ毎に前記電力供給事業者との契約情報及び前記需要家との契約情報に基づいて前記需要電力の削減目標と前記需要家の組合せ毎の需要電力の削減予測量との乖離の度合いに基づいて課されると予測されるペナルティ金額の期待値を算出するペナルティ算出部と、
前記ペナルティ金額の期待値を最小化する前記需要家の組合せに対応する需要家に需要電力の削減を要請するためのデマンドレスポンス計画を作成する計画作成部と、
を備えたデマンドレスポンス計画装置。
前記ペナルティ算出部は、前記乖離の度合いに加えて、削減実績と削減目標との関係に基づいて設定されるペナルティ計算用の算式に基づいて課されると予測されるペナルティ金額の期待値を算出する、
請求項１に記載のデマンドレスポンス計画装置。
前記ペナルティ算出部は、前記乖離の度合いに加えて平均二乗誤差関数、井戸型関数、削減目標に未達の場合にのみ一定のペナルティを課す関数のいずれかからなる削減実績と削減目標との関係に基づいて設定されるペナルティ計算用の算式に基づいて課されると予測されるペナルティ金額の期待値を算出する、
請求項１に記載のデマンドレスポンス計画装置。
前記ペナルティ算出部は、前記需要家の過去の需要電力削減の履歴に基づいて、前記ペナルティ金額の期待値を算出する、
請求項１に記載のデマンドレスポンス計画装置。
前記ペナルティ算出部は、前記需要家の過去の需要電力削減の履歴に基づいて、電力削減量の予測分布を作成し、作成した前記予測分布に基づいて前記ペナルティ金額の期待値を算出する、
請求項４記載のデマンドレスポンス計画装置。
前記ペナルティ算出部は、前記需要家の過去の需要電力削減の履歴に基づくとともに、前記需要家の電力需要の削減量の共分散を考慮して電力削減量の予測分布を作成し、作成した前記予測分布に基づいて前記ペナルティ金額の期待値を算出する、
請求項５記載のデマンドレスポンス計画装置。
アグリゲート事業者に課されるペナルティ金額を最小化する場合を前記期待値を最小化する場合とし、あるいは、前記作成したデマンドレスポンス計画の実行に伴って前記アグリゲート事業者が得られる金額から前記アグリゲート事業者が支払う金額を差し引いた金額を最大化する場合を前記期待値を最小化する場合とした、
請求項１乃至請求項６のいずれか一項記載のデマンドレスポンス計画装置。
電力供給事業者からの要求に基づいて複数の需要家のうちから選択した需要家に対して需要電力の削減を要請するためのデマンドレスポンスを計画するデマンドレスポンス計画装置で実行される方法であって、
需要電力の削減要請対象の前記需要家の組合せ毎に前記電力供給事業者との契約情報及び前記需要家との契約情報に基づいて前記需要電力の削減目標と前記需要家の組合せ毎の需要電力の削減予測量との乖離の度合いに基づいて課されると予測されるペナルティ金額の期待値を算出する過程と、
前記ペナルティ金額の期待値を最小化する前記需要家の組合せに対応する需要家に需要電力の削減を要請するためのデマンドレスポンス計画を作成する過程と、
を備えた方法。
電力供給事業者からの要求に基づいて複数の需要家のうちから選択した需要家に対して需要電力の削減を要請するためのデマンドレスポンスを計画するデマンドレスポンス計画装置をコンピュータにより制御するためのプログラムであって、
前記コンピュータを、
需要電力の削減要請対象の前記需要家の組合せ毎に前記電力供給事業者との契約情報及び前記需要家との契約情報に基づいて前記需要電力の削減目標と前記需要家の組合せ毎の需要電力の削減予測量との乖離の度合いに基づいて課されると予測されるペナルティ金額の期待値を算出する手段と、
前記ペナルティ金額の期待値を最小化する前記需要家の組合せに対応する需要家に需要電力の削減を要請するためのデマンドレスポンス計画を作成する手段と、
して機能させるプログラム。