JP7084231B2

JP7084231B2 - 目標達成可否判定方法、需要家選定方法および装置

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Publication number: JP7084231B2
Application number: JP2018124026A
Authority: JP
Inventors: 智洋近田; 淳黒崎
Original assignee: Azbil Corp
Current assignee: Azbil Corp
Priority date: 2018-06-29
Filing date: 2018-06-29
Publication date: 2022-06-14
Anticipated expiration: 2038-06-29
Also published as: JP2020004160A

Description

本発明は、需要家が目標電力削減量を達成できるかどうかを判定する目標達成可否判定方法および目標達成可否判定装置と、この判定結果に基づいてデマンドレスポンスの発動対象となる需要家を選定する需要家選定方法および需要家選定装置に関するものである。

日本国内全国的な電力不足を契機に、電力供給側の取り組みだけでなく、需要家側でのエネルギー削減の取り組みの重要度が増している。特に、これまで精力的に進められてきた省エネルギーの取り組みに加え、需給逼迫等により調整が必要となった時のみエネルギー抑制を実施するデマンドレスポンス（以下、ＤＲ）の仕組みが注目されている。

ＤＲを実施するに当たり、個々の需要家と電力供給側との間に入り、複数の需要家を取りまとめて効率的にＤＲサービスを提供するサービスプロバイダーの役割が重要になる。一般に、このサービスプロバイダーはＤＲアグリゲータと呼ばれる。

ＤＲアグリゲータは、電力供給側から需要抑制の要請や電力料金情報を受けると、需要抑制契約を締結した同じＤＲグループに属する需要家の中から、今回のＤＲ発動対象とする需要家を選定する。この際、ＤＲアグリゲータは、節電効果や環境悪化等を踏まえた需要家間の公平性に着目して需要家を選定するが、既存の需要家選定方法としては例えば特許文献１に開示された方法がある。

ところで、需要家の中には、ＤＲとは関係なく、省エネルギー、省コスト、省ＣＯ₂を目的として、あるいは最大デマンドが契約電力を超えないように節電を目的として、ＤＲ方策の対象設備について省エネルギー制御、節電制御（デマンド制御）を実施している場合がある。ＤＲ発動対象として選定した需要家が、このような制御や施策を既に実施している場合には、ＤＲ方策による需要削減余地が減少する。このため、ＤＲアグリゲータは、その需要家のＤＲの実施に失敗する可能性が高くなる。

そこで、ＤＲ発動対象とする需要家を選定する際に、当日のベースラインに既にデマンド制御運転の影響を受けている需要家を抽出し、その需要家に対するＤＲ発動の優先度を下げることで、選定した需要家がＤＲ実施に失敗するリスクを低減するという、需要家選定方法が開示されている（特許文献２参照）。

特許文献１に開示された需要家選定方法では、各需要家に、例えばＤＲアグリゲータで独自に提供する自動データ収集システムが導入され、日々のデマンド制御運転情報を収集できる環境が整備されていることを前提とし、デマンド制御運転の実施有無の判断に使用している。このように、特許文献１に開示された需要家選定方法では、デマンド制御運転情報に基づいて、需要削減余地が残されていない需要家をＤＲ発動の優先需要家に選択するリスクを低減している。

しかしながら、特許文献１に開示されたデマンド制御運転情報は、時刻毎のデマンド制御運転の実施の有無を示す情報、または日毎の一定時間帯におけるデマンド制御運転の実施の有無を示す情報である。このようなデマンド制御運転情報だけでは、ＤＲの対象設備の個々の運転が反映されておらず、需要家が例えばＤＲの対象設備のうち、一部または全部に対してＤＲ実施時間帯の前に、ＤＲ施策と同様な省エネルギーや省ＣＯ₂（例えば設定温度抑制、空調オフなど）の施策を実施している場合には、ＤＲ実施による需要削減量が減少する。したがって、ＤＲアグリゲータが、需要家の目標達成の可否を誤って判定する可能性があり、目標達成ができないと推定される需要家を誤って選定してしまうと、ＤＲ実施に失敗する可能性が高くなる。

特開２０１４－２３３１０３号公報特開２０１８－５３１４号公報

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、需要家が電力削減予定の当日に目標電力削減量を達成できるかどうかを従来よりも高い精度で判定することができる目標達成可否判定方法および目標達成可否判定装置を提供することを目的とする。
また、本発明は、ＤＲ実施に成功する可能性が高い需要家をＤＲ発動対象として優先的に選定できる需要家選定方法および需要家選定装置を提供することを目的としている。

本発明の目標達成可否判定方法は、需要家から電力削減に関する実績情報を収集する第１のステップと過去の前記実績情報から、前記需要家の過去の電力削減時の電力削減量を算出する第２のステップと、過去の前記実績情報から、前記需要家の過去の電力削減時の目標達成に関係する、電力削減実施前の状況の特徴パラメータを算出する第３のステップと、前記第２のステップによって算出された電力削減量と前記第３のステップによって算出された特徴パラメータとに基づいて、前記需要家が電力削減予定の当日に目標電力削減量を達成できるかどうかを判定する第４のステップとを、ＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータにおいて前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、前記第４のステップは、前記第２のステップによって算出された過去の電力削減量に基づいて、過去の電力削減実施日に前記需要家が前記目標電力削減量を達成できたかどうかを判定するステップと、過去の電力削減実施日の前記特徴パラメータと、この電力削減実施日について前記目標電力削減量を達成できたかどうかの判定結果とに基づいて、前記目標電力削減量を達成できる特徴パラメータを特定する目標達成条件を求めるステップと、前記需要家について電力削減予定の当日の前記特徴パラメータを算出し、算出した特徴パラメータと当該需要家の前記目標達成条件とを比較して、前記需要家が電力削減予定の当日に前記目標電力削減量を達成できるかどうかを判定するステップとを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の目標達成可否判定方法の１構成例において、前記実績情報は、実績需要電力量の情報、設備運転情報、室内環境情報、気象情報を含むことを特徴とするものである。

また、本発明の目標達成可否判定方法の１構成例において、前記特徴パラメータは、過去の電力削減実施日の実施前の対象設備の制御の特徴を示す制御性パラメータと、過去の電力削減実施日のベースラインの当日調整量である電力補正パラメータと、過去の電力削減実施日の実施前の気象の特徴を示す気象情報パラメータとを少なくとも含み、前記第３のステップは、前記制御性パラメータを算出するステップと、前記電力補正パラメータを算出するステップと、前記気象情報パラメータを算出するステップとを含むことを特徴とするものである。

また、本発明の需要家選定方法は、前記の各ステップと、前記第４のステップの判定結果に基づいて、デマンドレスポンスの発動候補として予め登録されている需要家のうち、前記目標電力削減量を達成できると判定された需要家をデマンドレスポンス発動対象の優先需要家として選定する第５のステップとを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、前記第１のステップは、デマンドレスポンスの発動候補として予め登録されている各需要家から前記実績情報を収集するステップを含み、前記第２のステップは、過去のデマンドレスポンス実施時の前記電力削減量を需要家毎に算出するステップを含み、前記第３のステップは、過去のデマンドレスポンス実施日の目標達成に関係する、デマンドレスポンス実施前の状況の前記特徴パラメータを需要家毎に算出するステップを含み、前記第４のステップは、デマンドレスポンス発動予定の当日に前記目標電力削減量を達成できるかどうかを需要家毎に判定するステップを含むことを特徴とするものである。

また、本発明の目標達成可否判定装置は、需要家から電力削減に関する実績情報を収集するように構成された需要家実績情報取得部と、過去の前記実績情報から、前記需要家の過去の電力削減時の電力削減量を算出するように構成された削減量推定部と、過去の前記実績情報から、前記需要家の過去の電力削減時の目標達成に関係する、電力削減実施前の状況の特徴パラメータを算出するように構成された削減時特徴抽出部と、前記削減量推定部によって算出された電力削減量と前記削減時特徴抽出部によって算出された特徴パラメータとに基づいて、前記需要家が電力削減予定の当日に目標電力削減量を達成できるかどうかを判定するように構成された目標達成判定部とを備え、前記目標達成判定部は、前記削減量推定部によって算出された過去の電力削減量に基づいて、過去の電力削減実施日に前記需要家が前記目標電力削減量を達成できたかどうかを判定するように構成された目標達成情報生成部と、過去の電力削減実施日の前記特徴パラメータと、この電力削減実施日について前記目標電力削減量を達成できたかどうかの判定結果とに基づいて、前記目標電力削減量を達成できる特徴パラメータを特定する目標達成条件を求めるように構成された目標達成条件生成部と、前記需要家について電力削減予定の当日の前記特徴パラメータを算出し、算出した特徴パラメータと当該需要家の前記目標達成条件とを比較して、前記需要家が電力削減予定の当日に前記目標電力削減量を達成できるかどうかを判定するように構成された目標達成可否推定部とから構成されることを特徴とするものである。

また、本発明の需要家選定装置は、目標達成可否判定装置と、前記目標達成可否判定装置の判定結果に基づいて、デマンドレスポンスの発動候補として予め登録されている需要家のうち、前記目標電力削減量を達成できると判定された需要家をデマンドレスポンス発動対象の優先需要家として選定するように構成された需要家選定部とを備え、前記目標達成可否判定装置の需要家実績情報取得部は、デマンドレスポンスの発動候補として予め登録されている各需要家から前記実績情報を収集し、前記目標達成可否判定装置の削減量推定部は、過去のデマンドレスポンス実施時の前記電力削減量を需要家毎に算出し、前記目標達成可否判定装置の削減時特徴抽出部は、過去のデマンドレスポンス実施日の目標達成に関係する、デマンドレスポンス実施前の状況の前記特徴パラメータを需要家毎に算出し、前記目標達成可否判定装置の目標達成判定部は、デマンドレスポンス発動予定の当日に前記目標電力削減量を達成できるかどうかを需要家毎に判定することを特徴とするものである。

本発明によれば、需要家から電力削減に関する実績情報を収集し、過去の実績情報から、需要家の過去の電力削減時の電力削減量を算出すると共に、需要家の過去の電力削減時の目標達成に関係する、電力削減実施前の状況の特徴パラメータを算出し、電力削減量と特徴パラメータとに基づいて、需要家が電力削減予定の当日に目標電力削減量を達成できるかどうかを判定するので、需要家が目標電力削減量を達成できるかどうかを従来よりも高い精度で判定することができる。また、本発明は、デマンドレスポンスに限らず、需要家が独自に行う通常の省エネルギー施策や節電施策の達成可否の判定に適用可能である。

また、本発明では、特徴パラメータとして、制御性パラメータと電力補正パラメータと気象情報パラメータとを算出することにより、需要家が目標電力削減量を達成できるかどうかを高い精度で判定することができる。

また、本発明では、需要家が目標電力削減量を達成できるかどうかの判定結果に基づいて、デマンドレスポンスの発動候補として予め登録されている需要家のうち、目標電力削減量を達成できると判定された需要家をデマンドレスポンス発動対象の優先需要家として選定することができる。その結果、本発明では、デマンドレスポンスの失敗のリスクを低減することができる。

図１は、本発明の実施例に係る需要家選定装置の構成を示すブロック図である。図２は、本発明の実施例に係る需要家選定装置の動作を説明するフローチャートである。図３は、本発明の実施例に係る需要家選定装置の削減時特徴抽出部の動作を説明するフローチャートである。図４は、本発明の実施例に係る需要家選定装置の目標達成判定部の動作を説明するフローチャートである。図５は、本発明の実施例における目標達成条件の算出例を示す図である。図６は、需要家の目標電力削減量と目標達成可否判定結果の例を示す図である。図７は、優先需要家のリストの例を示す図である。図８は、本発明の実施例に係る需要家選定装置を実現するコンピュータの構成例を示すブロック図である。

［発明の原理］
ＤＲ実施時の需要削減量は、ＤＲ実施前後のＤＲ施策の効果によるものである。このとき、ＤＲアグリゲータは、需要家に対して、当初想定したＤＲ対象設備に対して、ＤＲ施策を実施するものと期待している。つまり、いつも同じＤＲ施策を実施するものと期待している。しかしながら、ＤＲアグリゲータの予想とは別に、需要家側では、その日のデマンド削減や省エネルギー、省ＣＯ₂を目的として、あるいはイベント状況に応じて、既にＤＲ対象設備においてＤＲ施策と同様な運用を実施しているために、ＤＲ実施前後の効果が減少し、ＤＲ実施時間帯に期待どおりの需要削減量を得られない場合がある。

また、外気温度など外部要因による需要増加の影響を受けるため、同じＤＲ施策を実施した場合でも、その効果が同じとならない場合もある。
ＤＲアグリゲータは、ＤＲ発動により、電力会社と約束した需要削減量を達成できるように、ＤＲ実施に失敗する可能性が低い需要家を優先的にＤＲ発動対象として選定したい。

そこで、発明者は、ＤＲアグリゲータがＤＲ発動対象とする需要家を選定する際に、過去と現在のＤＲ実施日の電力情報、ＤＲ対象設備の運転情報、気象情報を利用して、対象需要家が目標どおりの需要削減量を達成できるかどうかを判定し、この判定結果に基づき、期待どおりの需要削減量を達成できないと見込まれる需要家を抽出して、抽出した需要家に対するＤＲ発動の優先度を下げることで、選定した需要家がＤＲ実施に失敗するリスクを低減することができるということに想到した。

［実施例］
以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図１は本発明の実施例に係る需要家選定装置の構成を示すブロック図である。需要家選定装置１は、ＤＲアグリゲータがＤＲを発動する際に、ＤＲの発動対象として優先的に選定すべき優先需要家を、ＤＲの発動候補として登録されている複数の需要家のうちから選定する機能を有している。

需要家選定装置１は、ＤＲの発動候補として予め登録されている各需要家から電力削減に関する需要家実績情報を取得する需要家実績情報取得部１０と、需要家実績情報取得部１０が取得した需要家実績情報を蓄積する需要家実績情報データベース（以下、需要家実績情報ＤＢ）１１と、過去の需要家実績情報から、需要家の過去のＤＲ実施時（電力削減時）の電力削減量を算出する削減量推定部１２と、過去の需要家実績情報から、需要家の過去の電力削減時の目標達成に関係する、電力削減実施前の状況の特徴パラメータを算出する削減時特徴抽出部１３と、電力削減量と特徴パラメータとに基づいて、電力削減予定の当日に需要家が目標電力削減量を達成できるかどうかを判定する目標達成判定部１４と、ＤＲの発動候補として予め登録されている需要家のうち、目標電力削減量を達成できると判定された需要家をＤＲ発動対象の優先需要家として選定する需要家選定部１５とを備えている。

削減時特徴抽出部１３は、制御特徴抽出部１３－１と、需要電力量特徴抽出部１３－２と、気象情報特徴抽出部１３－３とから構成される。
目標達成判定部１４は、目標達成情報生成部１４－１と、目標達成条件生成部１４－２と、目標達成可否推定部１４－３とから構成される。

図１のような需要家選定装置１は、例えばＤＲアグリゲータの管理センターなどに設置される。
また、ＤＲの発動候補として予め登録されている各需要家の施設（例えばビル）には、需要家管理装置２－１～２－ｎが設置されている。各需要家管理装置２－１～２－ｎは、各需要家の実績情報を定期的に取得し、取得したデータをネットワーク３を介して需要家選定装置１に送信する。

図２は本実施例の需要家選定装置１の動作を説明するフローチャートである。まず、需要家選定装置１の需要家実績情報取得部１０は、各需要家の需要家管理装置２－１～２－ｎから、時刻毎（例えば３０分毎）の需要家実績情報をネットワーク３を介して収集し、需要家実績情報ＤＢ１１へ蓄積する（図２ステップＳ１）。

需要家実績情報としては、時刻毎（例えば３０分毎）に計測された実績需要電力量の情報、設備運転情報（本実施例では空調制御運転情報）、室内環境情報、気象情報がある。空調制御運転情報は、需要家の施設に設置された各空調機の時刻毎の発停情報、各空調機の時刻毎の制御設定値（例えば室内温度設定値）情報などを含む。室内環境情報は、時刻毎に計測された、需要家の施設の各空間の室内温度情報などを含む。気象情報は、時刻毎に計測された外気温度情報を含む。

次に、需要家選定装置１の削減量推定部１２は、需要家実績情報ＤＢ１１に蓄積された過去の需要家実績情報から、過去のＤＲ実施時の電力削減量を需要家毎およびＤＲ実施日毎に算出する（図２ステップＳ２）。

各需要家の過去のＤＲ実施期間の情報は、このＤＲ実施を要請したＤＲアグリゲータによって予め需要家実績情報ＤＢ１１に蓄積されている。ＤＲ実施期間の情報としては、例えばＤＲ開始日時（需要家が需要削減を約束した時間帯の開始日時）、ＤＲ終了日時（需要家が需要削減を約束した時間帯の終了日時）、開始日時から終了日時までの持続時間などがある。

電力削減量の算出に際して、まず削減量推定部１２は、過去のＤＲ実施日の時刻毎の、ＤＲ実施がなかった場合に想定される電力需要量であるベースラインを、需要家実績情報（ここでは実績需要電力量）から推計する。

ベースラインは、例えば参考文献（“ネガワット取引に関するガイドライン”，資源エネルギー庁，平成２７年３月３０日策定，平成２８年９月１日改訂）に開示されているＨｉｇｈ４ｏｆ５や同等日採用法などを利用して推計すればよい。削減量推定部１２は、このようなベースラインの推計を過去のＤＲ実施日毎および時刻毎（例えば３０分毎）に行えばよい。

そして、削減量推定部１２は、ＤＲ実施日毎および時刻毎のベースラインを基に、過去のＤＲ実施日の電力削減量を、ＤＲ実施日の評価対象期間（例えばＤＲ開始日時から終了日時までの期間）中の時刻毎に算出する。ＤＲ実施日の評価対象期間中のある時刻の実績需要電力量をＥ、このＤＲ実施日の当該時刻のベースラインをＢＬとすれば、ある時刻の電力削減量ｘｉは次式のようになる。
ｘｉ＝ＢＬ－Ｅ・・・（１）
ＤＲ実施日の評価対象期間のｘｉを算出し、その積算値を電力削減量とする。

削減量推定部１２は、以上のようなベースラインＢＬと電力削減量の算出を需要家毎に行うようにすればよい。

次に、需要家選定装置１の削減時特徴抽出部１３は、需要家実績情報ＤＢ１１に蓄積された過去の需要家実績情報から、過去のＤＲ実施日のＤＲ目標達成に関係する、ＤＲ実施前の状況の特徴パラメータを需要家毎およびＤＲ実施日毎に算出する（図２ステップＳ３）。図３は削減時特徴抽出部１３の動作を説明するフローチャートである。

特徴パラメータとしては、過去のＤＲ実施日のＤＲ実施前のＤＲ対象設備の制御の特徴を示す制御性パラメータと、過去のＤＲ実施日のベースラインの当日調整量である電力補正パラメータと、過去のＤＲ実施日のＤＲ実施前の気象の特徴を示す気象情報パラメータとがある。

制御特徴抽出部１３－１は、制御性パラメータを需要家毎およびＤＲ実施日毎に算出する（図３ステップＳ１０）。制御性パラメータの算出方法には２つの方法があるので、以下に説明する。

［第１の算出方法］
第１の算出方法は室内温度を利用する場合で、この場合、制御特徴抽出部１３－１は、ＤＲ実施対象の空調系統について、ＤＲ実施時間帯の前、例えば４時間前から１時間前における室内温度設定値ＳＰと室内温度ＰＶとの差分の総和ΔＴを計算する。時刻毎の室内温度設定値ＳＰは、空調制御運転情報から取得することができる。一方、時刻毎の室内温度ＰＶは、室内環境情報から取得することができる。

空調系統ｉまたは空調機ｉ（ｉ＝１，２，・・・・，Ｎで、ＮはＤＲ実施対象の空調系統または空調機の総数）の算出対象時刻ｔにおける室内温度設定値をＳＰ_i,t、空調系統ｉまたは空調機ｉの制御の対象となる空間の算出対象時刻ｔにおける室内温度の計測値をＰＶ_i,tとすると、空調系統ｉまたは空調機ｉのＳＰ_i,tとＰＶ_i,tとの差分の総和ΔＴは、式（１）のようになる。

制御特徴抽出部１３－１は、式（１）により算出対象時刻ｔ＝ｔ１（例えばＤＲ実施時間帯の４時間前）からｔ＝ｔ１＋Ｔ（例えばＤＲ実施時間帯の１時間前）までのＳＰ_i,tとＰＶ_i,tとの差分の総和ΔＴを空調系統ｉ（または空調機ｉ）毎に計算し、需要家のＤＲ実施対象の全ての空調系統（またはＤＲ実施対象の全ての空調機）についてΔＴを平均化したものを制御性パラメータとする。

［第２の算出方法］
第２の算出方法は機器の発停情報を利用する場合で、この場合、制御特徴抽出部１３－１は、ＤＲ実施対象の設備（ここでは空調機）について、ＤＲ実施時間帯の前、例えば４時間前から１時間前における平均稼働時間を算出する。発停情報は、空調制御運転情報から取得することができる。

ＤＲ実施対象の設備ｉ（ここでは空調機）の算出対象時刻ｔにおける稼働実績値をＦ_i,t、ＤＲ実施時間帯の４時間前から１時間前までの算出対象時刻数をＴとすると、算出対象時刻ｔ＝ｔ１（ＤＲ実施時間帯の４時間前）からｔ＝ｔ１＋Ｔ（ＤＲ実施時間帯の１時間前）までのＤＲ対象設備ごとの平均稼働時間ｏｐｔは式（２）のようになる。ＤＲ実施時間帯の４時間前から１時間前まで３０分毎の発停情報が得られているとすると、算出対象時刻数Ｔは６である。また、算出対象時刻ｔにおいて設備ｉが稼働していた場合にはＦ_i,t＝１、算出対象時刻ｔにおいて設備ｉが停止していた場合には、Ｆ_i,t＝０となる。

こうして、制御特徴抽出部１３－１は、式（２）により算出したＤＲ対象設備ごとの平均稼働時間ｏｐｔを計算し、ＤＲ実施対象の全ての設備について平均稼働時間ｏｐｔを平均化したものを制御性パラメータとする。制御特徴抽出部１３－１は、上記第１の算出方法、第２の算出方法のいずれかにより制御性パラメータを算出すればよい。なお、ＤＲ実施直前ではなく、例えば前日の情報を用いて制御性パラメータを算出するようにしてもよい。

一方、需要電力量特徴抽出部１３－２は、過去のＤＲ実施日のベースラインの当日調整量である電力補正パラメータを需要家毎およびＤＲ実施日毎に算出する（図３ステップＳ１１）。具体的には、需要電力量特徴抽出部１３－２は、ＤＲ実施日のＤＲ実施時間帯の前、例えば４時間前から１時間前までの３０分単位の６コマの各々について実績需要電力量ＥとベースラインＢＬとの差Ｅ－ＢＬを算出し、その平均値を電力補正パラメータとする。

気象情報特徴抽出部１３－３は、過去のＤＲ実施日のＤＲ実施前の気象の特徴を示す気象情報パラメータを需要家毎およびＤＲ実施日毎に算出する（図３ステップＳ１２）。具体的には、気象情報特徴抽出部１３－３は、ＤＲ実施日のＤＲ実施時間帯の前、例えば４時間前から１時間前までの３０分単位の６コマにおける外気温度の平均値を気象情報パラメータとする。なお、ＤＲ実施直前ではなく、例えば前日の外気温度の情報を用いて気象情報パラメータを算出するようにしてもよい。以上で、削減時特徴抽出部１３の処理が終了する。

次に、需要家選定装置１の目標達成判定部１４は、削減量推定部１２によって算出された電力削減量と削減時特徴抽出部１３によって算出された特徴パラメータとから、ＤＲ発動予定の当日（本日）に目標どおりの需要削減ができるかどうかを需要家毎に判定する（図２ステップＳ４）。図４は目標達成判定部１４の動作を説明するフローチャートである。

まず、目標達成判定部１４の目標達成情報生成部１４－１は、過去のＤＲ実施日に目標どおりの需要削減ができたかどうかを需要家毎およびＤＲ実施日毎に判定する（図４ステップＳ２０）。目標達成情報生成部１４－１は、削減量推定部１２によって算出された、過去のＤＲ実施日の電力削減量が、予め定められた需要家の目標電力削減量の±１０％の範囲内であれば、目標達成（ＯＫ）と判定し、電力削減量が目標電力削減量の±１０％の範囲外であれば、目標未達（ＮＧ）と判定する。なお、目標電力削減量は、需要家毎にＤＲアグリゲータとの契約によって予め定められている。

続いて、目標達成判定部１４の目標達成条件生成部１４－２は、過去のＤＲ実施日の特徴パラメータと、当該ＤＲ実施日についての目標達成情報生成部１４－１の判定結果とに基づいて、パターン判別技術により、目標電力削減量を達成できる特徴パラメータを特定する目標達成条件を、需要家毎に算出する（図４ステップＳ２１）。

パターン判別技術として、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いた場合の例を図５に示す。ここでは、制御性パラメータとして上記第１の算出方法で算出したパラメータを用いている。また、本実施例では、制御性パラメータと電力補正パラメータと気象情報パラメータの３次元のパラメータを用いるが、図５の例では記載を容易にするため、特徴空間を制御性パラメータと電力補正パラメータの２次元で表している。図５の１００の領域が目標達成の領域、１０１が目標未達の領域である。領域１００と１０１の境界が目標達成条件である。

こうして、目標達成条件生成部１４－２は、目標電力削減量を達成できる制御性パラメータと電力補正パラメータと気象情報パラメータの組み合わせである目標達成条件を求めることができる。なお、線形判別関数や分類木などの他の判別技術を用いて目標達成条件を求めるようにしてもよい。

目標達成判定部１４の目標達成可否推定部１４－３は、ＤＲ発動予定の当日（本日）の特徴パラメータ（制御性パラメータ、電力補正パラメータ、気象情報パラメータ）を需要家毎に算出し、算出した特徴パラメータと目標達成条件生成部１４－２によって算出された当該需要家の目標達成条件とを比較して、目標どおりの需要削減ができるかどうかを需要家毎に判定する（図４ステップＳ２２）。

目標達成可否推定部１４－３は、本日の現在時刻の４時間前から１時間前を対象として、削減時特徴抽出部１３の動作で説明した方法により、本日の制御性パラメータ、電力補正パラメータおよび気象情報パラメータを需要家毎に算出すればよい。

そして、目標達成可否推定部１４－３は、算出した制御性パラメータ、電力補正パラメータおよび気象情報パラメータが需要家の目標達成条件の範囲内であれば、需要家が目標電力削減量を達成できると判定し、算出した制御性パラメータ、電力補正パラメータおよび気象情報パラメータのうち少なくとも１つが需要家の目標達成条件の範囲外であれば、需要家が目標電力削減量を達成できないと判定する。以上で、目標達成判定部１４の処理が終了する。

次に、需要家選定装置１の需要家選定部１５は、目標達成判定部１４の判定結果に基づいて、ＤＲの発動候補として登録されている需要家のうち、目標電力削減量を達成できると判定された需要家をＤＲ発動対象の優先需要家として選定する（図２ステップＳ５）。図６に需要家Ａ～Ｅの目標電力削減量と目標達成可否判定結果の例を示す。

そして、需要家選定部１５は、選定した優先需要家のリストを作成して出力する（図２ステップＳ６）。図７に優先需要家のリストの例を示す。

ＤＲアグリゲータの担当者は、需要家選定装置１から受け取ったリストを基に、ＤＲ発動対象の需要家を選定し、ＤＲ発動予告時刻になった時点で、選定した需要家に対しＤＲの発動を要請する。また、担当者を介さずに、ＤＲアグリゲータの管理装置が優先需要家リストの中から需要家を自動的に抽出してもよい。
また、選定した需要家に対するＤＲの発動要請の方法は限定されない。例えばＤＲの発動を要請する制御信号を送信してもよいし、ＤＲの発動を要請する電子メールを送信するようにしてもよい。

需要家選定装置１は、以上のステップＳ２～Ｓ６の処理を、例えば需要家選定装置１のオペレータからの指示に応じて実行する。
こうして、本実施例では、ＤＲ発動予定の当日（本日）に需要家が目標電力削減量を達成できるかどうかを高い精度で判定することができ、ＤＲ実施に成功する可能性が高い需要家をＤＲ発動対象として優先的に選定することができる。

なお、本実施例では、ＤＲを対象として、需要家が目標電力削減量を達成できるかどうかを判定しているが、これに限るものではない。すなわち、本実施例で説明した「ＤＲ」を「電力削減」に置き換えるようにすれば、ＤＲアグリゲータからの要請に応じて行われるＤＲに限らず、需要家が独自に行う通常の省エネルギー施策や節電施策の達成可否の判定に本発明を適用可能である。

この場合、図１の需要家選定装置１のうち、需要家実績情報取得部１０と需要家実績情報ＤＢ１１と削減量推定部１２と削減時特徴抽出部１３と目標達成判定部１４とは、目標達成可否判定装置１６を構成している。

本実施例で説明した目標達成可否判定装置１６および需要家選定装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。このコンピュータの構成例を図８に示す。

コンピュータは、ＣＰＵ２００と、記憶装置２０１と、インターフェース装置（以下、Ｉ／Ｆと略する）２０２とを備えている。Ｉ／Ｆ２０２には、ネットワーク３等が接続される。このようなコンピュータにおいて、本発明の目標達成可否判定方法および需要家選定方法を実現させるためのプログラムは記憶装置２０１に格納される。ＣＰＵ２００は、記憶装置２０１に格納されたプログラムに従って本実施例で説明した処理を実行する。

本発明は、デマンドレスポンスを発動する際に需要家を選定する技術に適用することができる。

１…需要家選定装置、２－１～２－ｎ…需要家管理装置、３…ネットワーク、１０…需要家実績情報取得部、１１…需要家実績情報データベース、１２…削減量推定部、１３…削減時特徴抽出部、１３－１…制御特徴抽出部、１３－２…需要電力量特徴抽出部、１３－３…気象情報特徴抽出部、１４…目標達成判定部、１４－１…目標達成情報生成部、１４－２…目標達成条件生成部、１４－３…目標達成可否推定部、１５…需要家選定部、１６…目標達成可否判定装置。

Claims

需要家から電力削減に関する実績情報を収集する第１のステップと
過去の前記実績情報から、前記需要家の過去の電力削減時の電力削減量を算出する第２のステップと、
過去の前記実績情報から、前記需要家の過去の電力削減時の目標達成に関係する、電力削減実施前の状況の特徴パラメータを算出する第３のステップと、
前記第２のステップによって算出された電力削減量と前記第３のステップによって算出された特徴パラメータとに基づいて、前記需要家が電力削減予定の当日に目標電力削減量を達成できるかどうかを判定する第４のステップとを、ＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータにおいて前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、
前記第４のステップは、
前記第２のステップによって算出された過去の電力削減量に基づいて、過去の電力削減実施日に前記需要家が前記目標電力削減量を達成できたかどうかを判定するステップと、
過去の電力削減実施日の前記特徴パラメータと、この電力削減実施日について前記目標電力削減量を達成できたかどうかの判定結果とに基づいて、前記目標電力削減量を達成できる特徴パラメータを特定する目標達成条件を求めるステップと、
前記需要家について電力削減予定の当日の前記特徴パラメータを算出し、算出した特徴パラメータと当該需要家の前記目標達成条件とを比較して、前記需要家が電力削減予定の当日に前記目標電力削減量を達成できるかどうかを判定するステップとを含むことを特徴とする目標達成可否判定方法。
請求項１記載の目標達成可否判定方法において、
前記実績情報は、実績需要電力量の情報、設備運転情報、室内環境情報、気象情報を含むことを特徴とする目標達成可否判定方法。
請求項１または２記載の目標達成可否判定方法において、
前記特徴パラメータは、過去の電力削減実施日の実施前の対象設備の制御の特徴を示す制御性パラメータと、過去の電力削減実施日のベースラインの当日調整量である電力補正パラメータと、過去の電力削減実施日の実施前の気象の特徴を示す気象情報パラメータとを少なくとも含み、
前記第３のステップは、
前記制御性パラメータを算出するステップと、
前記電力補正パラメータを算出するステップと、
前記気象情報パラメータを算出するステップとを含むことを特徴とする目標達成可否判定方法。
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の各ステップと、
前記第４のステップの判定結果に基づいて、デマンドレスポンスの発動候補として予め登録されている需要家のうち、前記目標電力削減量を達成できると判定された需要家をデマンドレスポンス発動対象の優先需要家として選定する第５のステップとを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、
前記第１のステップは、デマンドレスポンスの発動候補として予め登録されている各需要家から前記実績情報を収集するステップを含み、
前記第２のステップは、過去のデマンドレスポンス実施時の前記電力削減量を需要家毎に算出するステップを含み、
前記第３のステップは、過去のデマンドレスポンス実施日の目標達成に関係する、デマンドレスポンス実施前の状況の前記特徴パラメータを需要家毎に算出するステップを含み、
前記第４のステップは、デマンドレスポンス発動予定の当日に前記目標電力削減量を達成できるかどうかを需要家毎に判定するステップを含むことを特徴とする需要家選定方法。
需要家から電力削減に関する実績情報を収集するように構成された需要家実績情報取得部と、
過去の前記実績情報から、前記需要家の過去の電力削減時の電力削減量を算出するように構成された削減量推定部と、
過去の前記実績情報から、前記需要家の過去の電力削減時の目標達成に関係する、電力削減実施前の状況の特徴パラメータを算出するように構成された削減時特徴抽出部と、
前記削減量推定部によって算出された電力削減量と前記削減時特徴抽出部によって算出された特徴パラメータとに基づいて、前記需要家が電力削減予定の当日に目標電力削減量を達成できるかどうかを判定するように構成された目標達成判定部とを備え、
前記目標達成判定部は、
前記削減量推定部によって算出された過去の電力削減量に基づいて、過去の電力削減実施日に前記需要家が前記目標電力削減量を達成できたかどうかを判定するように構成された目標達成情報生成部と、
過去の電力削減実施日の前記特徴パラメータと、この電力削減実施日について前記目標電力削減量を達成できたかどうかの判定結果とに基づいて、前記目標電力削減量を達成できる特徴パラメータを特定する目標達成条件を求めるように構成された目標達成条件生成部と、
前記需要家について電力削減予定の当日の前記特徴パラメータを算出し、算出した特徴パラメータと当該需要家の前記目標達成条件とを比較して、前記需要家が電力削減予定の当日に前記目標電力削減量を達成できるかどうかを判定するように構成された目標達成可否推定部とから構成されることを特徴とする目標達成可否判定装置。
請求項５記載の目標達成可否判定装置において、
前記実績情報は、実績需要電力量の情報、設備運転情報、室内環境情報、気象情報を含むことを特徴とする目標達成可否判定装置。
請求項５または６記載の目標達成可否判定装置において、
前記特徴パラメータは、過去の電力削減実施日の実施前の対象設備の制御の特徴を示す制御性パラメータと、過去の電力削減実施日のベースラインの当日調整量である電力補正パラメータと、過去の電力削減実施日の実施前の気象の特徴を示す気象情報パラメータとを少なくとも含み、
前記削減時特徴抽出部は、
前記制御性パラメータを算出するように構成された制御特徴抽出部と、
前記電力補正パラメータを算出するように構成された需要電力量特徴抽出部と、
前記気象情報パラメータを算出するように構成された気象情報特徴抽出部とから構成されることを特徴とする目標達成可否判定装置。
請求項５乃至７のいずれか１項に記載の目標達成可否判定装置と、
前記目標達成可否判定装置の判定結果に基づいて、デマンドレスポンスの発動候補として予め登録されている需要家のうち、前記目標電力削減量を達成できると判定された需要家をデマンドレスポンス発動対象の優先需要家として選定するように構成された需要家選定部とを備え、
前記目標達成可否判定装置の需要家実績情報取得部は、デマンドレスポンスの発動候補として予め登録されている各需要家から前記実績情報を収集し、
前記目標達成可否判定装置の削減量推定部は、過去のデマンドレスポンス実施時の前記電力削減量を需要家毎に算出し、
前記目標達成可否判定装置の削減時特徴抽出部は、過去のデマンドレスポンス実施日の目標達成に関係する、デマンドレスポンス実施前の状況の前記特徴パラメータを需要家毎に算出し、
前記目標達成可否判定装置の目標達成判定部は、デマンドレスポンス発動予定の当日に前記目標電力削減量を達成できるかどうかを需要家毎に判定することを特徴とする需要家選定装置。