JP7104561B2 - エネルギー運用装置及び方法並びにシステム - Google Patents

Description

本発明はエネルギー運用装置及び方法並びにシステムに関し、例えば、それぞれ管理エリア内のエネルギーの需要及び又は供給を予測し、予測結果に基づいて当該管理エリア内のエネルギーの運用を行う複数のエネルギー運用装置から構成される分散型のエネルギー運用システムに適用して好適なものである。

日時変動するエネルギーの需要に対して供給を行うため、１時間先、２時間先、３時間先、翌日、１週間先、１ヶ月先又は１年先など、さまざまな指定時間（時間断面）の需要の予測と、供給の計画及び制御とからなるエネルギー運用が行われている。エネルギー需要は気温等の自然現象の影響を受け確率的に変動する。またエネルギー供給に関わる発電も、再エネ発電への風、日照の影響、火力発電等の冷却水の取水温度等の影響、及び、燃料の石炭等の産地の違いでの熱価の相違等の影響があり、厳密な正解を得ることはできない。そのためエネルギー需要の予測とエネルギー供給の計画及び制御とは、ある程度の誤差を許容することが必要となっている。

特許文献１には、電力需要予測の対象地点の周辺の気象予測データを平均化したデータから、電力需要を予測することが記されている。これにより、気象予測の位置ずれが生じたときにも平均的な電力需要を予測することができる。

また、特許文献２には、エネルギーの供給の計画の解を求める際に、厳密解から外れた解を許容して最終解の候補とすることが記されている。これにより、需要や発電機の最低稼働時間など、制約条件が多くても、厳密解での発電機の起動停止のパターンに近い、発電機の起動停止を計画することができる。

特開２０１７－５３８０４号公報 特開２０１５－９９４１７号公報

ところが、特許文献１では、エネルギーの運用装置（以下、これをエネルギー運用装置と呼ぶ）が管理する対象範囲（管理対象の需要がある地域のほか、管理対象の需要や需要のグループ又はエネルギー運用システム１内で互いに連携するエネルギー運用装置１０のグループを指す。以下、これを管理エリアと呼ぶ）に応じたエネルギー供給の計画や制御の許容精度にあった、適切な予測精度の目標を設けることが考慮されていない。平均的なエネルギー需要を想定するだけでは、稀な気象条件の下でのエネルギー供給の計画及び制御を行い難いという問題がある。

また、特許文献２では、エネルギー運用装置の目的に対して適切な厳密解からの緩和の量を決定することが考慮されていない。エネルギー運用装置が連携してエネルギー供給の制御やそのための計画するときに、過大な需要制約の緩和と、それによる発電計画の厳密解の過大な緩和を行うおそれがある。

従って、特許文献１及び特許文献２に開示された従来技術によっては、複数のエネルギー運用装置が連携稼動する分散システムにおいて、エネルギー運用装置がエネルギー運用システム内における自己の役割と、そのエネルギー運用装置の管理エリアにおけるエネルギー需要に合致したエネルギー供給の計画及び制御を行うことができないという問題がある。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、エネルギー需給の状況にふさわしい予測精度及び計画精度でエネルギーの安定した供給及び調整制御を行い得るエネルギー運用装置及び方法並びにシステムを提案しようとするものである。

かかる課題を解決するため本発明においては、それぞれ管理エリア内のエネルギーの需要及び又は供給の予測結果に基づいて当該管理エリア内の前記エネルギーの運用を行うエネルギー運用装置において、前記管理エリア内の将来の前記エネルギーの需要量及び又は発電量を予測する需要予測部と、前記需要予測部の予測結果に基づいて、前記管理エリアにおける将来のエネルギー供給の計画を立案する計画部と、前記管理エリア内の将来の気象と、前記管理エリア内のエネルギー需要と、前記管理エリア内の将来の前記エネルギーの需要密度及び又は発生密度との少なくとも一つを含む需給コンディションを評価する評価部と、前記評価部の評価結果に基づいて、前記需要予測部の予測解及び又は前記計画部の前記エネルギー供給の計画の品質をコントロールするよう制御する解品質コントロール部とを設けるようにした。

また本発明においては、それぞれ管理エリア内のエネルギーの需要及び又は供給の予測結果に基づいて当該管理エリア内の前記エネルギーの運用を行うエネルギー運用装置において実行されるエネルギー運用方法であって、前記管理エリア内の将来の前記エネルギーの需要量及び又は発電量を予測する第１のステップと、前記エネルギーの需要量及び又は発電量の予測結果に基づいて、前記管理エリアにおける将来のエネルギー供給の計画を立案する第２のステップとを設け、前記第１のステップに、前記管理エリア内の将来の気象と、前記管理エリア内のエネルギー需要と、前記管理エリア内の将来の前記エネルギーの需要密度及び又は発生密度との少なくとも一つを含む需給コンディションを評価する評価ステップと、評価ステップにおける評価結果に基づいて、前記エネルギーの需要量及び又は発電量の予測解及び又は前記エネルギー供給の計画の品質をコントロールするよう制御する解品質コントロールステップとを設けるようにした。

さらに本発明においては、それぞれ管理エリア内のエネルギーの需要及び又は供給を予測し、予測結果に基づいて当該管理エリア内の前記エネルギーの運用を行う複数のエネルギー運用装置から構成されるエネルギー運用システムにおいて、各前記エネルギー運用装置に、前記管理エリア内の将来の前記エネルギーの需要量及び又は発電量を予測する需要予測部と、前記需要予測部の予測結果に基づいて、前記管理エリアにおける将来のエネルギー供給の計画を立案する計画部と、前記管理エリア内の将来の気象と、前記管理エリア内のエネルギー需要と、前記管理エリア内の将来の前記エネルギーの需要密度及び又は発生密度との少なくとも一つを含む需給コンディションを評価する評価部と、前記評価部の評価結果に基づいて、前記需要予測部の予測解及び又は前記計画部の前記エネルギー供給の計画の品質をコントロールするよう制御する解品質コントロール部とを設けるようにした。

本発明のエネルギー運用システム、装置及び方法によれば、エネルギー運用装置が、管理エリア内の需要コンディションに基づいて、管理エリア内の将来のエネルギーの需要量及び又は発電量の予測解やエネルギー供給計画の品質をコントロールすることができる。従って、管理エリア内の需要コンディションに対して適切な品質（安定性及び厳密性）でエネルギーの需要量及び又は発生量を予測することができる。

本発明によれば、エネルギーの安定した供給及び調整制御を行い得るエネルギー運用装置及び方法並びにシステムを実現できる。

エネルギー自由化前の分散型エネルギー運用システムの構成例を示すブロック図である。 エネルギー自由化後の分散型エネルギー運用システムの構成例を示すブロック図である。 将来の分散型エネルギー運用システムの構成例を示すブロック図である。 将来の分散型エネルギー運用システムの構成例を示すブロック図である。 第１の実施の形態によるエネルギー運用装置のハードウェア構成の構成例を示すブロック図である。 第１の実施の形態によるエネルギー運用装置の論理構成の構成例を示すブロック図である。 第１のテーブルの構成例を示す図表である。 第２のテーブルの構成例を示す図表である。 第３のテーブルの構成例を示す図表である。 第４のテーブルの構成例を示す図表である。 エネルギー需給に関連してエネルギー運用装置において実行される一連の処理の流れを示すフローチャートである。 第１予測処理の処理手順を示すフローチャートである。 第２予測処理の処理手順を示すフローチャートである。 コンディション評価処理の処理手順を示すフローチャートである。 コンフィグレーション入力処理の処理手順を示すフローチャートである。 解品質コントロール処理の処理手順を示すフローチャートである。 第３予測処理の処理手順を示すフローチャートである。 計画処理の処理手順を示すフローチャートである。 第２の実施の形態によるエネルギー運用装置の論理構成の構成例を示すブロック図である。

以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。

（１）第１の実施の形態
（１－１）エネルギー運用システムの構成
図１は、エネルギー運用システム１（１Ａ）の構成を示す。このエネルギー運用システム１は、複数のエネルギー運用装置２（２ＡＡ）～２（２ＡＤ）が連携してエネルギー供給の制御やそのための計画を行う分散システムである。

図１において、「EM1」は、複数の電力会社３間における電力融通を制御するための処理を実行するエネルギー運用装置（ＥＭ：Energy Manager）２（２ＡＡ）を示し、「EM2」は、各電力会社３の中央給電指令所に設けられたエネルギー運用装置２（２ＡＢ）、「EM4」は、複数の需要家４の電力需要を束ねたエネルギーマネージメントサービスを提供するアグリゲータ８のエネルギー運用装置２（２ＡＤ）や、各需要家４又は発電所５に設置されたエネルギー運用装置２（２ＡＤ）をそれぞれ示す。

各エネルギー運用装置２（２ＡＢ）は、連携するエネルギー運用装置２（２ＡＤ）と２（２ＡＡ）の状態（ここでの「状態」とは、発電の余力及び電力会社３間の電力融通を行う連系線の残存容量を指す）と、現在の電力需要状況及び気象状況や将来の電力需要予測及び気象予測とに基づいて予め自エネルギー運用装置２（２ＡＢ）において立案した発電計画に基づいて、下位のエネルギー運用装置２ＡＤに対して発電指令や、ネガワット又はポジワットの生成指令を送信する。

そして最下層のエネルギー運用装置２ＡＤ（各需要家４や発電所５のエネルギー運用装置２ＡＤ）は、上位のエネルギー運用装置２ＡＡ，２ＡＢから与えられた発電指令や、ネガワット又はポジワットの生成指令に応じて発電機６を駆動したり、負荷７の稼動を制御する。

例えば、発電所５に設置されたエネルギー運用装置２ＡＤは、上位のエネルギー運用装置２ＡＢから与えられた発電指令に応じて施設内の発電機６を駆動することにより、要求された電力量の発電を行わせる。

また発電施設を有する大規模需要家４のエネルギー運用装置２ＡＤは、上位のエネルギー運用装置２ＡＢから与えられた発電指示に応じて、当該大規模需要家４の発電機６を駆動して要求された電力量の発電を行わせたり、上位のエネルギー運用装置２ＡＢから与えられたネガワット又はポジワットの生成指令に応じて施設内の負荷７の稼動を制御することによりネガワット又はポジワットを生成させる。

さらにアグリゲータ８のエネルギー運用装置２ＡＤは、上位のエネルギー運用装置２ＡＢから与えられたネガワット又はポジワットの生成指令に応じて、契約した小規模需要家４に設置されたエネルギー運用装置２ＡＤを介してその小規模需要家４が所有する負荷７を制御することにより、ネガワット又はポジワットを生成させる。

一方、図１との対応部分に同一符号を付した図２は、発電及び小売を行う発電小売会社と、送電を行う地域送電会社が異なる発送電分離のエネルギー自由化の制度のもとでのエネルギー運用システム１（１Ｂ）の構成例を示す。

エネルギー自由化によって電力の売買が自由化され、これに伴って供給力としての電力を取引する取引市場（以下、これを電力取引市場と呼ぶ）２ＢＡが開設した。また各電力会社３（図１）が地域送電会社と発電小売会社とに分割され、それまで電力会社３が所有していた中央給電指令所のエネルギー運用装置２ＡＢ（図１）が地域送電用のエネルギー運用装置２ＢＢＡとして地域送電会社に引き継がれ、大規模需要家４の発電機６により発電された電力や、小規模需要家４で生成されたポジワット及びネガワットを電力取引市場２ＢＡで取引すべく、発電小売会社により新たにエネルギー運用装置２ＢＢＢが設置され、当該エネルギー運用装置２ＢＢＢが大規模需要家４や小規模需要家４のエネルギー運用装置２ＡＤと接続された。

一方、近年では、複数の各電力会社３の管理範囲を跨いだ需給調整を行うことが提案されており、図２との対応部分に同一符号を付した図３に示すように、そのような需給調整を行うためのエネルギー運用装置２ＡＣを設置すること形態をとることがある。さらに、図３との対応部分に同一符号を付した図４に示すように、調整力としての電力を取引する調整力取引市場２ＡＢを設置する形態を取ることもある。

ところで、図１～図４について上述したようなエネルギー運用装置２ＡＡ～２ＡＤ，２ＢＡ，２ＢＢＡ，２ＢＢＢ（以下、これらをまとめてエネルギー運用装置２と呼ぶ）が階層化されたエネルギー運用システム１（１Ａ～１Ｄ）では、上位のエネルギー運用装置２は下位のエネルギー運用装置２を制御する役割を有し、最下位のエネルギー運用装置２は発電機６や負荷７を制御する役割を有する。

このような階層的な分散システムでは、基本的には、下位に行くほどエネルギー運用装置２がより高い精確さでエネルギー供給計画の立案を行う必要がある。ただし、各エネルギー運用装置２が立案するエネルギー供給計画の精確さは、他のエネルギー運用装置２との連携の有無によっても異なる。

ここで、かかる「精確さ（accuracy）」とは正確さ（trueness）と精密さ（precision）を含めた意味での、計算出力値との真の値との一致の度合いである。「正確さ」とは、計算出力値の期待値と真の値との差の小ささの程度である。「精密さ」とは、独立した計算出力値のばらつきの小ささである。予測の計算においては計算出力値（予測値）が正確であることと、計算出力値（予測値）が精密であることとは、かならずしも同時に達成されるとは限らない。

そのため、下位にいくほどエネルギー運用装置２が精密さを高くし、上位に行くほど正確さを高くすることが望ましい。また逆に、下位に行くほどエネルギー運用装置が正確さを高くし、上位に行くほど精密さを高くすることが望ましい。そして正確さと、精密さ（厳密さ、厳密性と記載することもある）の異なる目的をもったエネルギー運用装置２間が連携することで、結果として、精確さ（総合精度、単に精度と記載することもある）に優れたエネルギーに関する予測とその供給計画が可能となる。

一方で、各エネルギー運用装置２の管理エリア内のエネルギー需要量は、当該管理エリア内の気象状況と、エネルギー需要密度（単位面積当たりの交通量や単位面積当たりの通信発生量、あるいは全産業就労者数などに相関する単位面積当たりのエネルギーの需要量）、及び、発電密度（単位面積当たりの太陽光発電装置の設置数やそれぞれの発電容量、コージェネレーション（電熱供給装置）の設置数やそれぞれの発電容量、及び、発電機の設置数やそれぞれの発電容量に相関する発電密度）などのエネルギー需給状況とに依存し、これらを考慮したエネルギー供給の計画立案が必要となる。

そこで本実施の形態のエネルギー運用装置２は、エネルギー運用システム１における自己の役割と、自己の管理エリアにおける気象状況及びエネルギーの需給状況とに基づいて自エネルギー運用装置２の管理エリアにおけるエネルギー供給計画を立案する点を特徴とする。以下、このような本実施の形態のエネルギー運用装置２について説明する。

（１－２）本実施の形態のエネルギー運用装置の構成
図５は、図４においてエネルギー運用装置２として適用される本実施の形態によるエネルギー運用装置１０の構成を示す。このエネルギー運用装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メインメモリ１２、外部記憶装置１３、入出力インタフェース１４及び複数の通信装置１５を備えて構成される。

ＣＰＵ１１は、本エネルギー運用装置１０全体の動作制御を司るプロセッサである。またメインメモリ１２は、例えば揮発性の半導体メモリから構成され、ＣＰＵ１１のワークメモリとして利用される。

外部記憶装置１３は、ハードディスク装置やＳＳＤ（Solid-State Drive）などの大容量の不揮発性の記憶装置から構成され、各種プログラムやデータを長期間保存するために利用される。後述する参照データ蓄積部３０、第１～第３予測部３１～３３、コンディション評価部３４、コンフィグレーション入力部３５、解品質コントロール部３６及び計画部３７をそれぞれ構成する各プログラムもこの外部記憶装置１３に格納されて保持される。

外部記憶装置１３に格納されたプログラムがエネルギー運用装置１０の起動時や必要時にメインメモリ１２にロードされ、ロードされたプログラムをＣＰＵ１１が実行することにより、後述のようなエネルギー運用装置１０全体としての各種処理が行われる。

入出力インタフェース１４は、外部通信端子２０、入力装置２１及び表示装置２２を備えて構成される。外部通信端子２０は、例えばＵＢＳ（Universal Serial Bus）端子から構成される。また入力装置２１は、キーボード、マウス及び又はタッチパネルなどから構成され、ユーザが必要な情報を入力するために利用する。表示装置２２は、例えば液晶パネルや有機ＥＬ（Electro Luminescence）パネルなどから構成され、必要な画面や情報を表示するために利用される。

通信装置１５は、本エネルギー運用装置１０が他のエネルギー運用装置１０や、気象情報や交通情報などのエネルギー・インフォメーション・サービスを提供する官庁、企業及び団体のサーバ装置、負荷設備及び又は発電設備などと通信を行う際のプロトコル制御を行う。

図６は、かかる本エネルギー運用装置１０の論理構成を示す。この図６に示すように、エネルギー運用装置１０は、参照データ蓄積部３０、第１予測部３１、第２予測部３２、第３予測部３３、コンディション評価部３４、コンフィグレーション入力部３５、解品質コントロール部３６及び計画部３７を備えて構成される。

参照データ蓄積部３０は、メインメモリ１２や外部記憶装置１３の一部の記憶領域から構成され、需要データ蓄積部４０、気象データ蓄積部４１、需要要因データ蓄積部４２及び市場データ蓄積部４３を備える。

需要データ蓄積部４０は、自エネルギー運用装置１０の管理エリア内の過去のエネルギー需要を蓄積するデータベースである。需要データ蓄積部４０には、当該管理エリア内の各需要家の電力メータシステム４４からそれぞれ定期的に取得したこれら需要家の電力消費量がそれぞれ需要データとして順次格納される。

また気象データ蓄積部４１は、気温、日射、湿度、風速、風向及び気圧などの各気象要素の過去の観測データ（気象データ）を蓄積するデータベースである。気象データ蓄積部４１には、気象庁や民間の気象予報会社の気象観測システム４５から定期的に取得した気象グリッドごとの各気象要素の観測データと、気象庁や民間の気象予報会社の気象予測システム４６から定期的に取得した気象グリッドごとの各気象要素の予測データ（気象予測データ）とが順次格納される。なお「気象グリッド」とは、地表面上及び地表面から所定高さの上空までの空間内に緯度方向、経度方向及び鉛直方向にそれぞれ一定間隔で設定されたポイントを指す。

需要要因データ蓄積部４２は、エネルギー運用装置１０の管理エリア内における道路交通量や、通信発生量、産業就業者数及び鉄道乗客数などの電力需要の各要因（以下、これらを需要要因と呼ぶ）に関する観測値を蓄積するデータベースである。需要要因データ蓄積部４２には、例えば道路交通公社の交通データ配信サーバ４７などから定期的に取得した自エネルギー運用装置１０の管理エリア内の道路交通量に関する観測値や、各大口需要家のデータ配信サーバ４８からそれぞれ定期的に取得したその大口需要家の通信発生量の観測値などの各需要要因に関する観測値が順次格納される。

市場データ蓄積部４３は、電力取引市場における取引の情報を蓄積するデータベースである。市場データ蓄積部には、電力取引市場での電力の入札情報や単価などの情報が市場データとして格納される。

一方、第１予測部３１は、後述のように解品質コントロール部３６から指定される品質で自エネルギー運用装置１０の管理エリア内の気象予測を行う機能を有する機能部である。第１予測部３１は、参照ポイント調整処理部５０及びデータ同化処理部５１から構成される第１データ同化部５２と、機動的観測用参照ポイント調整処理部５３、逐次データ同化処理部５４及び物理シミュレーション部５５とを備えて構成される。

第１データ同化部５２の参照ポイント調整処理部５０は、外部記憶装置１３（図５）に格納された対応する参照ポイント調整処理プログラム５０Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。参照ポイント調整処理部５０は、解品質コントロール部３６から指定された品質で管理エリア内の気象予測を行うために、後述のようにデータ同化処理部５１が実行するデータ同化処理において重視すべき気象グリッドを参照ポイントとして決定する。

実際上、第１予測部３１には、かかる品質として、後述のようにそのエネルギー運用装置１０が目標とすべき予測結果の安定性を表す１～５の数値（以下、これを予測解目標安定指数と呼ぶ）が解品質コントロール部３６から通知される。また第１予測部３１は、図７に示すように、予測解目標安定指数の各値に対してそれぞれどの高度の気象グリッドを参照ポイントとして決定すべきかを予めユーザが規定した第１のテーブル５６を保持している。

かくして、参照ポイント調整処理部５０は、解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に対して第１のテーブル５６において規定された気象グリッド（図７では上層の各気象グリッドである「上層気象グリッド」又は地表面の各気象グリッドである「地表面気象グリッド」）であって、自エネルギー運用装置１０の管理エリア内の気象グリッドをかかる参照ポイントとして決定し、これをデータ同化処理部５１に通知する。

なお、通常、地表面付近で取得した気象データを用いて気象予測を行う場合、地表面上で直接計測された気象データを用いて予測を行うために高い精度の予測結果が得られるものの、地表面付近は日射、気圧、風向及び風量などが不安定であるために予測結果も不安定に（当たり外れが大きく）なる。これに対して、上空で取得した気象データを用いて気象予測を行う場合、上空は気温、気圧、風向及び風量などが安定しているために安定した予測結果（外れが少ない予測結果）が得られるものの、低い精度の予測結果しか得られない。このため第１のテーブル５６では、予測解目標安定指数の値が大きいほど（安定性の品質が高いほど）気象状態が安定した上層の気象グリッドが対応付けられ、予測解目標安定指数の値が小さいほど（解の安定性の品質が低いかわりに、精密さが高いほど）高い精度の予測結果が得られる地表面付近の気象グリッドが対応付けられている。

また第１データ同化部５２のデータ同化処理部５１は、外部記憶装置１３に格納された対応するデータ同化処理プログラム５１Ｐ（図５）をＣＰＵ１１（図５）が実行することにより具現化される機能部である。データ同化処理部５１は、参照ポイント調整処理部５０により決定された参照ポイントを重視した観測データ（気象データ）と、後述のように物理シミュレーション部５５により実行された物理シミュレーションのシミュレーション結果のデータとをデータ同化させる処理を実行する。

実際上、データ同化処理部５１は、気象データ蓄積部４１から上述の各参照ポイントの気象データを読み出し、これらの気象データと、物理シミュレーション部５５のシミュレーション結果とを、参照ポイント調整処理部５０により決定された参照ポイントを重視しながらデータ同化させるデータ同化処理を実行する。これにより、かかる気象データから過去を再現し将来の時間断面での値を推定（予測）することができる。

機動的観測用参照ポイント調整処理部５３は、外部記憶装置１３（図５）に格納された対応する機動的観測用参照ポイント調整処理プログラム５３Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。機動的観測用参照ポイント調整処理部５３は、気象バルーンや観測用レーダなどを用いた機動的な観測により得られた現在の気象データに基づいて後述のように物理シミュレーション部５５が生成したシミュレーションモデルを補正するための参照ポイントを決定する。具体的に、機動的観測用参照ポイント調整処理部は、参照ポイント調整処理部５０と同様にして、解品質コントロール部３６から指定された品質で管理エリア内の気象予測を行うために、逐次データ同化処理部５４が実行するデータ同化処理で重視すべき参照ポイントを、現在の気象データが得られた気象グリッドの中から決定する。

逐次データ同化処理部５４は、外部記憶装置１３に格納された逐次データ同化処理プログラム５４Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。逐次データ同化処理部５４は、機動的観測用参照ポイント調整処理部５３により参照ポイントとして決定された各気象グリッドの気象データと、物理シミュレーション部５５の物理シミュレーションにより得られたデータとを、機動的観測用参照ポイント調整処理部５３により決定された参照ポイントを重視しながらデータ同化させるデータ同化処理を実行する。

物理シミュレーション部５５は、外部記憶装置１３に格納された物理シミュレーションプログラム５５Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。物理シミュレーション部５５は、第１データ同化部５２のデータ同化処理部５１から与えられる各参照ポイントの気象データと、逐次データ同化処理部５４から与えられる各参照ポイントの現在の気象データとに基づいて、これら各参照ポイントにおける各気象要素の物理シミュレーション（数値シミュレーション）を実行する。

具体的に、物理シミュレーション部５５は、気体と水蒸気からなる大気の熱力学方程式、大気の質量保存及びエネルギー保存の運動方程式に従う、微少時間ごとの大気気温、水蒸気量の変化とそれに伴う地表面日射等の各気象要素の値とを、太陽からの放射エネルギーを入力にした気象システムのシミュレーションにより推定する。そして物理シミュレーション部５５は、かかる物理シミュレーションのシミュレーション結果をコンディション評価部３４に出力する。

なお、かかる構成を有する第１予測部３１において、例えば、解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数が「４」であった場合、上述のように参照ポイント調整処理部５０により参照ポイントとして「上層気象グリッド」が決定されて、航空機観測、レーダ観測又はバルーン観測等で取得されたこれら「上層気象グリッド」の気象データに基づいて気象予測が行われるが、「上層気象グリッド」のうちの気象データが欠落している気象グリッドについては、周囲の気象グリッドの地上で観測した気象データで代替するものとする。

代替は、地上で観測した気象データから上層気象グリッドの値を推定するカルマンフィルタでのオブザーバを用いる、又は、局所気象グリッドの物理シミュレーションで推定した値を用いることで達成される。このようにすることで、気象物理的に安定している上層での物理シミュレーションによる安定的な予測が行え、気性物理現象が不安定な場合にも比較的正確な近似による予測値を得られる。これは大きな時間粒度で、大きな空間領域の気象の物理シミュレーションを行うときには、上層気象グリッドの気象データをすることで、良好な精度の物理シミュレーションが行い得るためである。

また第１予測部３１において、例えば、解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数が「１」であった場合には、「地表面気象グリッド」の気象データを利用することになるが、これにより30分に満たないような短い時間間隔（時間粒度が細かい）、かつ自エネルギー運用装置１０の管理エリアの詳細（空間粒度が細かい）を観測及び物理シミュレーションにより厳密性の高い予測が行え、気象物理現象が安定しているときにより正確な予測値を得られる。

第２予測部３２は、後述のように解品質コントロール部３６から指定された品質（後述のように解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた予測の安定性）で自エネルギー運用装置１０の管理エリア内のデータ需要密度の予測を行う機能を有する機能部であり、参照ポイント調整処理部６０及びデータ同化処理部６１から構成される第２データ同化部６２と、物理シミュレーション部６３とを備えて構成される。

第２データ同化部６２の参照ポイント調整処理部６０は、外部記憶装置１３に格納された対応する参照ポイント調整処理プログラム６０Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。参照ポイント調整処理部６０は、解品質コントロール部３６から通知された予測解目標安定指数の値に応じた品質（予測の安定性）で管理エリア内のエネルギー需要密度を予測するために、後述のようにデータ同化処理部６１が実行するデータ同化処理で重視すべき参照ポイントを決定する。

具体的に、参照ポイント調整処理部６０は、解品質コントロール部３６から通知された予測解目標安定指数の値が大きいほど時間的粒度及び空間的粒度が大きく、予測解目標安定指数の値が小さいほど時間的粒度及び空間的粒度が小さくなるよう自エネルギー運用装置１０の管理エリア内の地表面上の幾つかの地点を参照ポイントとして決定する。そして参照ポイント調整処理部６０は、参照ポイントとして決定した地点をデータ同化処理部６１に通知する。

データ同化処理部６１は、外部記憶装置１３に格納された対応するデータ同化処理プログラム６１Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。データ同化処理部６１は、第１予測部３１のデータ同化処理部５１と同様にして、需要要因データ蓄積部４２に蓄積された対応する需要要因の観測データに基づくエネルギー需要密度のデータと、後述のように物理シミュレーション部６３により実行される物理シミュレーションのシミュレーション結果のデータとを、参照ポイント調整処理部６０により決定された参照ポイントを重視しながらデータ同化させるデータ同化処理を実行する。

実際上、データ同化処理部６１は、参照ポイント調整処理部６０により決定された上述の各地点における各需要要因の観測値を需要要因データ蓄積部４２から読み出し、これら各需要要因の観測値と、物理シミュレーション部６３において実行される需要要因ごとの物理シミュレーションのシミュレーション結果とを利用して、かかる各需要要因の観測値から過去を再現し将来の時間断面での値を推定（予測）するためのデータ同化処理を実行する。

物理シミュレーション部６３は、外部記憶装置１３に格納された物理シミュレーションプログラム６３Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。物理シミュレーション部６３は、データ同化処理部６１から与えられる各参照ポイントにおける各需要要因のデータ同化処理された観測値に基づいて、需要要因ごとに、これら各参照ポイントにおけるエネルギー需要密度の数値シミュレーション（マルチエージェントシミュレーション又は需要要因を流体として模擬したシミュレーション）をそれぞれ実行する。そして物理シミュレーション部６３は、かかる数値シミュレーションのシミュレーション結果を第３予測部３３及びコンディション評価部３４に出力する。

第３予測部３３は、需要データ蓄積部４０に蓄積された需要データ、気象データ蓄積部４１に蓄積された気象データ、需要要因データ蓄積部４２に蓄積された各需要要因の観測データ、及び、市場データ蓄積部４３に蓄積された市場データのうちの必要なデータと、第２予測部３２により予測された管理エリア内のエネルギー需要密度とに基づいて、後述のように解品質コントロール部３６から指定された品質（後述のように解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた予測の安定性）で自エネルギー運用装置１０の管理エリア内のエネルギー需要量を予測する機能を有する機能部であり、参照ポイント調整処理部７０、回帰モデル生成部７１及び回帰予測処理部７２を備えて構成される。

参照ポイント調整処理部７０は、外部記憶装置１３に格納された対応する参照ポイント調整処理プログラム７０Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。参照ポイント調整処理部７０は、そのとき解品質コントロール部３６から指定された予測解目標安定指数の値に応じた品質で自エネルギー運用装置１０の管理エリア内のエネルギー需要の予測を行うために、回帰モデル生成部７１が生成すべき回帰モデルの種類及びその回帰モデルの条件を選択する。

実際上、参照ポイント調整処理部７０は、解品質コントロール部３６から指定される予測解目標安定指数の値に対して、回帰モデル生成部７１が生成すべき回帰モデルの種類及びその回帰モデルに用いる説明変数（各気象要素、各需要要因及び又はデータ需要密度）の条件を規定した図８に示すような第２のテーブル７３を予め保持している。この第２のテーブル７３は、予めユーザにより作成されたものである。この場合、かかる「回帰モデルに用いる説明変数の条件」として説明変数の重要度Ｐの閾値（図８の「閾値」の欄）が設定される。

かくして、参照ポイント調整処理部７０は、解品質コントロール部３６から指定された予測解目標安定指数の値に対して第２のテーブル７３において規定された回帰モデルと、当該回帰モデルに用いる説明変数の条件（説明変数の重要度の閾値）とをそれぞれ選択し、これを回帰モデル生成部７１に出力する。

回帰モデル生成部７１は、参照ポイント調整処理部７０から与えられた回帰モデルの種類と、当該回帰モデルに用いる説明変数の条件とに基づいて、自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおけるエネルギー需要と説明変数との間の回帰モデルを生成し、生成した回帰モデルを回帰予測処理部７２に出力する。

具体的に、回帰モデル生成部７１は、説明変数となり得る各気象要素、各需要要因及び各データ需要密度について、それぞれその重要度Ｐの指数を一般に知られたランダムフォレストのアルゴリズムにより算出すると共にその指数を０～１に正規化し、正規化した重要度Ｐの値が参照ポイント調整処理部７０から通知された「回帰モデルに用いる説明変数の条件」を満たす各気象要素、各需要要因及び各データ需要密度をそれぞれ説明変数として、参照ポイント調整処理部７０から通知された回帰モデルを生成する。

また、説明変数が、気象観測所（例えば、東京、前橋、横浜）の地点や、需要を管理する単位面（例えば気象グリッドごとに設ける）ごとにある場合、説明変数を減らす処理として、複数の地点（あるいは単位面）のデータを、重み付き平均とった１つのデータに集約することをしてもよい。また加重平均を取るときに、第２予測部で算出した需要密度や発電密度を重み係数とする。このようにデータを集約することで、予測結果はより平均的なものとなる。

従って、例えば、解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値が「５」であった場合には、正規化した重要度Ｐが「0.9」以上の気象要素、需要要因及び又はデータ需要密度を説明変数とする「Lasso回帰モデル」が生成されることになる。このように回帰モデルの説明変数を限定することにより、生成される回帰モデルを適切に簡単化することができる。そして簡単化した説明変数が少ない回帰モデルを利用することにより、安定したエネルギー需要の予測を行うことができる。

また解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値が「１」であった場合には、正規化した重要度Ｐが「0.2」以上の気象要素、需要要因及びデータ需要密度を説明変数とした、説明変数が多い厳密な「Ridge回帰モデル」が生成される。これにより、精密なエネルギー需要の予測を行うことができ、特に気象や需要要因が通常の範囲内にあり、回帰モデルによる予測が行い易い場合に精度の良い予測値を得ることができる。

このように第２のテーブル７３では、予測解目標安定指数の値が大きいほど（品質が高いほど）回帰モデルとしてより簡単な回帰モデルが指定されると共に、説明変数の重要度Ｐの閾値の値が大きく設定され、予測解目標安定指数の値が小さいほど（品質が低いほど）回帰モデルとしてより複雑な回帰モデルが設定されると共に、説明変数の重要度Ｐの閾値の値が小さく設定される。

回帰予測処理部７２は、外部記憶装置１３に格納された対応する回帰予測処理プログラム７２Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。回帰予測処理部７２は、必要な説明変数の値を気象データ蓄積部４１、需要要因データ蓄積部４２及び第２予測部３２の物理シミュレーション部６３から与えられるシミュレーション結果から取得し、取得した値を回帰モデル生成部７１から与えられた回帰モデルに当てはめるようにして自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおける時間断面（指定時刻）のエネルギー需要量の予測値を算出する。そして回帰予測処理部７２は、算出したエネルギー需要の予測値を後述する計画部３７の計画処理部１０１に出力する。

本実施形態の回帰予測処理部７２に代えて、時系列予測、類似する暦日と気象の条件の過去の需要実績を利用した類似日予測や、類似日候補の一日/一週間とうの所定期間の需要の推移のパターンを用いた需要パターン予測を行なっても良い。例えば、時系列予測では、安定した予測を行うときには、サンプリング間隔を広げた予測を行い微細な需要に変動（フリンジ）を無視するようにできる。類似日予測では、暦日での祭日や気象条件の場合わけの数を増減し、安定した予測を行うときには場合わけの数を減らすことで、過去実績の寄り平均的な値を予測値とすることができる。

一方、コンディション評価部３４は、第１及び第２予測部３１，３２の各物理シミュレーション部５５，６３によりそれぞれ実行された物理シミュレーションの各シミュレーション結果に対する時間断面及び空間断面ごとのデータの分布形状をそれぞれ評価する機能を有する機能部であり、時間的データ分布形状評価部８０、空間的データ分布形状評価部８１及びタグデータ書出し部８２を備えて構成される。

時間的データ分布形状評価部８０は、外部記憶装置１３に格納された時間的データ分布形状評価プログラム８０Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。時間的データ分布形状評価部８０は、第１の予測部３１の物理シミュレーション部５５により実行された物理シミュレーションのシミュレーション結果として得られた各参照ポイントの気象データの予測結果の時間的な変化の大きさを、例えば、これら予測値の分散状態（分散値）により評価し加重平均する。

また空間的データ分布形状評価部８１は、外部記憶装置１３に格納された空間的データ分布形状評価プログラム８１Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。空間的データ分布形状評価部８１は、第１及び第２予測部３１，３２の各物理シミュレーション部５５，６３により実行された物理シミュレーションで得られた各参照ポイントの予測結果に基づいて、水平方向と平行な同一平面上の各参照ポイント間や、鉛直方向と平行な同一平面上の各参照ポイント間の予測値の変化を、同一時間断面での予測値の分散状態（分散値）により評価する。

タグデータ書出し部８２は、外部記憶装置１３に格納されたタグデータ書出しプログラム８２Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。タグデータ書出し部８２は、時間的データ分布形状評価部８０の評価結果（分散値）と、空間的データ分布形状評価部８１の評価結果（分散値）とに基づいて、第１予測部３１の物理シミュレーション部５５により実行された物理シミュレーションで得られた将来的な気象状況（以下、これを気象コンディションと呼ぶ）と、第２予測部３２の物理シミュレーション部６３により実行されたシミュレーションで得られた将来的なエネルギー需要密度の状況（以下、これをエネルギー需要密度コンディションと呼ぶ）との安定性を判定する。

実際上、タグデータ書出し部８２は、時間的データ分布形状評価部８０の評価結果（分散値）と、空間的データ分布形状評価部８１の評価結果（分散値）とをそれぞれ予め設定された閾値と比較することにより、将来的な気象コンディションやエネルギー需要密度コンディションが安定（分散が小さい）及び不安定（分散が大きい）のいずれかであるかを判定し、判定結果を例えば外部記憶装置１３内の所定の記憶領域に書き出す。

なお本実施の形態の場合、気象コンディションの安定性を表すタグ値としては、安定を表す「擾乱小」と、不安定を表す「擾乱大」とがあり、エネルギー需要密度コンディションの安定性を表すタグ値としては、安定を表す「穏健」と、不安定を表す「シビア」と、安定及び不安定の中間状態を表す「通常」とがある。

コンフィグレーション入力部３５は、外部記憶装置１３に格納されたコンフィグレーション入力プログラム３５Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。コンフィグレーション入力部３５は、連携する上位のエネルギー運用装置１０から通知され又は入出力インタフェース１４（図５）の入力装置２１（図５）を用いてユーザにより設定された後述の下位ＥＭ向け目標安定指数を取り込み、取り込んだ下位ＥＭ向け目標安定指数を解品質コントロール部３６に出力する。

解品質コントロール部３６は、第１～第３予測部３１～３３におけるシミュレーション（物理シミュレーション又は回帰モデルによる予測値のシミュレーション）や、後述する計画部３７において実行されるシミュレーション（内点方などの計画問題の近似解のシミュレーションや制御計算のシミュレーション）の解の品質をコントロールする機能を有する機能部である。

解品質コントロール部３６は、コンディション評価部３４のタグデータ書出し部８２が外部記憶装置１３内の所定領域に書き出した気象コンディションのタグ値及びデータ需要密度コンディションのタグ値と、コンフィグレーション入力部３５から与えられる下位ＥＭ向け目標安定指数と、図９に示す第３のテーブル９０とに基づいて、後述する緩和解目標安定指数と、上述した第１～第３予測部３１～３３に対する予測解目標安定指数と、下位のエネルギー運用装置１０に与える上述の下位ＥＭ向け目標安定指数とをそれぞれ取得し、取得したこれらの目標安定指数を計画部３７や第１～第３予測部３１～３３及び下位のエネルギー運用装置１０に出力する。

ここで第３のテーブル９０について説明する。この第３のテーブル９０は、気象コンディションのタグ値及びエネルギー需要密度コンディションのタグ値の組合せパターン（以下、これらをコンディションタグ値組合せパターンと呼ぶ）に対してそれぞれ予め設定された上述の緩和解目標安定指数、第１～第３予測部３１～３３への各予測解目標安定指数及び下位ＥＭ向け目標安定指数を管理するために利用されるテーブルであり、予めユーザによりエネルギー運用装置１０ごとに専用のものが作成される。

この第３のテーブル９０は、図９に示すように、役割タグ欄９０Ａ、気象コンディション評価タグ値欄９０Ｂ、エネルギー需要密度コンディション評価タグ値欄９０Ｃ、第１予測解目標安定指数欄９０Ｄ、第２予測解目標安定指数欄９０Ｅ、第３予測解目標安定指数欄９０Ｆ、緩和解目標安定指数欄９０Ｇ及び下位ＥＭ向け目標安定指数欄９０Ｈを備えて構成される。第３のテーブル９０では、１つの行が１つのコンディションタグ値組合せパターンに対応しており、すべてのコンディションタグ値組合せパターンの数と同じ数の行が設けられる。

そして役割タグ欄９０Ａには、エネルギー運用システム１全体におけるそのエネルギー運用装置１０の役割が格納される。また気象コンディション評価タグ値欄９０Ｂ及びエネルギー需要密度コンディション評価タグ値欄９０Ｃには、対応するコンディションタグ値組合せパターンにおける気象コンディションのタグ値や、エネルギー需要密度コンディションのタグ値がそれぞれ格納される。

また第１予測解目標安定指数欄９０Ｄ、第２予測解目標安定指数欄９０Ｅ及び第３予測解目標安定指数欄９０Ｆには、対応するコンディションタグ値組合せパターンに対して予め設定された、第１～第３予測部３１～３３に対する予測解目標安定指数がそれぞれ格納される。さらに緩和解目標安定指数欄９０Ｇには、対応するコンディションタグ値組合せパターンに対して予め設定された緩和解目標安定指数が格納され、下位ＥＭ向け目標安定指数欄９０Ｈには、対応するコンディションタグ値組合せパターンに対して予め設定された下位ＥＭ向け目標安定指数が格納される。

従って、図９の例の場合、例えば、気象コンディションのタグ値が「擾乱大」、エネルギー需要密度コンディションのタグ値が「通常」であるコンディションタグ値組合せパターンについては、第１～第３予測部３１～３３に対する予測解目標安定指数がそれぞれ「４」、「３」、「４」に設定され、緩和解目標安定指数が「５」に設定され、下位ＥＭ向け目標安定指数が「４」に設定されていることが示されている。

なお第３のテーブル９０では、より安定したコンディションタグ値組合せパターンについては、安定したエネルギー需要の予測ができるように、緩和解目標安定指数、各予測解目標安定指数及び下位ＥＭ向け目標安定指数の値も全体的に大きい値に設定され、より不安定なコンディションタグ値組合せパターンについては、より精密なエネルギー需要の予測ができるように、緩和解目標安定指数、各予測解目標安定指数及び下位ＥＭ向け目標安定指数の値も全体的に小さい値に設定される。

また図５のエネルギー運用システム１において下位のエネルギー運用装置１０や他のエネルギー運用装置１０と連携していない（つまりバックアップしてくれるエネルギー運用装置１０が存在しない）エネルギー運用装置１０の第３のテーブル９０は、上位のエネルギー運用装置１０や、他のエネルギー運用装置１０の第３のテーブル９０と比べて、より正確な予測を行い得るように、全体的に緩和解目標安定指数、各予測解目標安定指数及び下位ＥＭ向け目標安定指数の値が大きく設定される。

本実施の形態のように目標安定指数が連携するエネルギー運用装置１０から通知される構成に加え、自エネルギー運用装置が計画や制御での余裕分となる電源や調整力の残存量を連携するエネルギー運用装置１０に通知するようにしても良い。通知を受けたエネルギー運用装置１０は、バックアップとなる他のエネルギー運用装置での余裕分が少ない場合には、緩和解目標安定指数、各予測解目標安定指数及び下位ＥＭ向け目標安定指数の値を大きくなるよう第３のテーブル９０を自動的に更新し、又は、当該エネルギー運用装置１０の第３のテーブル９０をユーザが上述のように適宜更新する。このようにしてバックアップがない状況では、エネルギー運用装置１０は、自らの役割の最終責任を担うものとして規定し、多少の需要と気象の条件の変動があってもエネルギーの供給に影響が生じないように余裕分をとった安定性の品質の高い（正確さが高く、精密さは低い）予測と計画とを行うことができる。

一方、解品質コントロール部３６は、緩和解目標安定指数算出部９１、予測解目標安定指数算出部９２及び下位ＥＭ向け目標安定指数算出部９３を備えて構成されている。

緩和解目標安定指数算出部９１は、外部記憶装置１３に格納された緩和解目標安定指数算出プログラム９１Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。緩和解目標安定指数算出部９１は、コンディション評価部３４のタグデータ書出し部８２が外部記憶装置１３の所定の記憶領域に書き出した気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値に基づいて、第３のテーブル９０におけるこれらタグ値の組合せパターン（コンディションタグ値組合せパターン）に対応する行の緩和解目標安定指数欄９０Ｇに格納されている数値を読み出し、これを緩和解目標安定指数として計画部３７に出力する。

また予測解目標安定指数算出部９２は、外部記憶装置１３に格納された予測解目標安定指数算出プログラム９２Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。予測解目標安定指数算出部９２は、かかる気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値に基づいて、第３のテーブル９０におけるこれらタグ値の組合せパターン（コンディションタグ値組合せパターン）に対応する行の第１予測解目標安定指数欄９０Ｄ、第２予測解目標安定指数欄９０Ｅ及び第３予測解目標安定指数欄９０Ｆにそれぞれ格納されている数値を読み出す。また予測解目標安定指数算出部９２は、これら読み出した数値のうち、第１予測解目標安定指数欄９０Ｄに格納されていた数値を第１の予測部３１、第２予測解目標安定指数欄９０Ｅに格納されていた数値を第２の予測部３２、第３予測解目標安定指数欄９０Ｆに格納されていた数値を第３の予測部３３にそれぞれ予測解目標安定指数として出力する。

さらに下位ＥＭ向け目標安定指数算出部９３は、外部記憶装置１３に格納された下位ＥＭ向け目標安定指数算出プログラム９３Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。下位ＥＭ向け目標安定指数算出部９３は、かかる気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値に基づいて、第３のテーブル９０におけるこれらタグ値の組合せパターン（コンディションタグ値組合せパターン）に対応する行の下位ＥＭ向け目標安定指数欄９０Ｈに格納されている数値を読み出し、これを下位ＥＭ向け目標安定指数として対応する通信装置１５（図５）を介して下位のエネルギー運用装置１０に送信する。

なお緩和解目標安定指数算出部９１や、予測解目標安定指数算出部９２及び下位ＥＭ向け目標安定指数算出部９３が、コンフィグレーション入力部３５から与えられる下位ＥＭ向け目標安定指数に基づいて、緩和解目標安定指数、予測解目標安定指数又は下位ＥＭ向け目標安定指数を補正するようにしてもよい。この場合には、緩和解目標安定指数、予測解目標安定指数又は下位ＥＭ向け目標安定指数をＡ、上位のエネルギー運用装置から通知された下位ＥＭ向け目標安定指数をＢ（例えば、「0.2」）、定数をａ（例えば、「３」）、補正後の緩和解目標安定指数、予測解目標安定指数又は下位ＥＭ向け目標安定指数をＡ´として、緩和解目標安定指数算出部９１や、予測解目標安定指数算出部９２及び下位ＥＭ向け目標安定指数算出部９３が次式

により補正後の緩和解目標安定指数、予測解目標安定指数又は下位ＥＭ向け目標安定指数を算出するようにすればよい。

ただし、このように補正した場合、補正後の緩和解目標安定指数、予測解目標安定指数及び又は下位ＥＭ向け目標安定指数が小数点以下の値を持つようになる場合がある。この場合には、緩和解目標安定指数算出部９１や、予測解目標安定指数算出部９２及び下位ＥＭ向け目標安定指数算出部９３が、算出した緩和解目標安定指数や、予測解目標安定指数又は下位ＥＭ向け目標安定指数をそのまま計画部３７や、第１～第３予測部３１～３３又は下位のエネルギー運用装置１０に出力し、その緩和解目標安定指数、予測解目標安定指数又は下位ＥＭ向け目標安定指数を受領した計画部３７、第１～第３予測部３１～３３又は下位のエネルギー運用装置１０において、その緩和解目標安定指数、予測解目標安定指数又は下位ＥＭ向け目標安定指数の整数部分の値に基づいて上述と同様の処理を実行するようにエネルギー運用装置１０を構築すればよい。

他方、計画部３７は、第３予測部３３の回帰予測処理部７２から与えられたエネルギー需要の予測値と、解品質コントロール部３６の緩和解目標安定指数算出部９１から与えられた緩和解目標安定指数とに基づいて自エネルギー運用装置１０の役割に応じた計画を立案する機能を有する機能部であり、制約緩和処理部１００及び計画処理部１０１から構成される。

制約緩和処理部１００は、外部記憶装置１３に格納された制約緩和処理プログラム１００Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。制約緩和処理部１００は、解品質コントロール部３６の緩和解目標安定指数算出部９１から与えられる緩和解目標安定指数の値に基づいて、後述のように計画処理部１０１が立案する計画に対する厳密解からの許容ギャップ率を当該計画処理部１０１に設定する。

実際上、制約緩和処理部１００は、図１０に示すように、緩和解目標安定指数の各値に対して予め設定された厳密解からの許容ギャップ率が規定された第４のテーブル１０２を保持している。この第４のテーブル１０２は、予めユーザにより作成されたものである。なお、第４のテーブル１０２では、予測解目標安定指数の値が大きいほど（品質が高いほど）、より安定的かつ迅速に予測結果を得られるように許容ギャップ率が大きく、予測解目標安定指数の値が小さいほど（品質が低いほど）、より精密な予測結果が得られるように許容ギャップ率が小さく設定される。

そして制約緩和処理部１００は、解品質コントロール部３６の緩和解目標安定指数算出部９１から緩和解目標安定指数が与えられると、その緩和解目標安定指数の値について設定された許容ギャップ率を第４のテーブル１０２から読み出し、読み出した許容ギャップ率を計画処理部１０１に設定する。

計画処理部１０１は、外部記憶装置１３に格納された計画処理プログラム１０１Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。計画処理部１０１は、第３予測部３３の回帰予測処理部７２から与えられたエネルギー需要の予測値に基づき、制約緩和処理部１００により設定された許容ギャップ率の範囲内で自エネルギー運用装置１０の役割に応じたエネルギー供給に関する計画を立案し、立案した計画に従って対応する外部装置を制御する。

例えば、図４に示すエネルギー運用システム１において、各需要家４のエネルギー運用装置２ＡＤや発電所５のエネルギー運用装置２ＡＤは、自エネルギー運用装置２ＡＤに接続された発電機６や負荷７を制御する計画を立案し、立案した計画に従ってこれら発電機６や負荷７を制御する。またアグリゲータ８のエネルギー運用装置２ＡＤは、自エネルギー運用装置２ＡＤに接続された下位のエネルギー運用装置２ＡＤを制御する計画を立案し、立案した計画に従って、これら下位のエネルギー運用装置２ＡＤを制御する。

さらに発電小売会社のエネルギー運用会社のエネルギー運用装置２ＢＢＢは、電力取引所に電力を受発注する計画や管理エリア内の発電機６や負荷７を制御する計画を立案し、立案した計画に従って、電力取引所に電力を受発注したり、下位のエネルギー運用装置２ＡＤにエネルギー供給に関する指示を与える。通常、電力取引所２ＢＡは30分単位（あるいは15分や１時間単位）での電力取引を行うため、エネルギー運用装置２ＢＢＢも30分単位での予測や計画を行う。

さらに地域送電会社のエネルギー運用装置２ＢＢＡは、30分に満たない時間間隔を含めた、瞬時瞬時の電力の発生（ポジワット、ネガワットの発生）を瞬時瞬時の電力の消費に一致させる計画と制御を行う。瞬時瞬時に電力を実際の需要の変動に合わせて発生させることを調整力と呼び、エネルギー運用装置２ＢＢＡは、必要となる調整力の量を将来の時間断面に対して予測し、調整力取引所２ＢＣに対して調整力を発注する計画を行い、受注した調整力の供出元である発電所のエネルギー運用装置２ＡＤと、アグリゲータ８のエネルギー運用装置２ＡＤに対して制御の指示を行う。調整力の制御の指示に対しては、発電所のエネルギー運用装置２ＡＤと、アグリゲータ８のエネルギー運用装置２ＡＤは、他に優先してこれに従う。

（１－３）処理の流れ
（１－３－１）エネルギー運用装置における処理の流れ
図１１は、本エネルギー運用装置１０において実行されるエネルギー供給の計画及び制御に関する一連の処理の流れ（以下、これをエネルギー供給計画及び制御処理と呼ぶ）を示す。このエネルギー供給計画及び制御処理は、定期的に実行される。

本エネルギー運用装置１０では、まず、解品質コントロール部３６（図６）において、前回のエネルギー供給計画及び制御処理においてコンディション評価部３４（図６）のタグデータ書出し部８２（図６）により外部記憶装置１３の所定の記憶領域に書き出された気象コンディションのタグ値及びエネルギー需要密度コンディションのタグ値と、前回のエネルギー供給計画及び制御処理においてコンフィグレーション入力部３５（図６）から与えられた下位ＥＭ向け目標安定指数とに基づいて、緩和解目標安定指数と、第１～第３予測部３１～３３（図６）に与える予測解目標安定指数と、下位のエネルギー運用装置１０に与える下位ＥＭ向け目標安定指数とをそれぞれ算出する（Ｓ１）。

続いて、第１予測部３１が、気象データ蓄積部４１（図６）に蓄積された過去の気象データと、解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数とに基づいて、自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおける将来の気象を予測し、予測結果をコンディション評価部３４に出力する（Ｓ２）。

次いで、第２の予測部３２が、需要要因データ蓄積部４２に蓄積された各需要要因の観測値と、解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数とに基づいて、自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおける将来のエネルギー需要密度を予測し、予測結果を第３予測部３３及びコンディション評価部３４にそれぞれ出力する（Ｓ３）。

この後、コンディション評価部３４が、第１予測部３１から与えられた自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおける気象の予測結果と、第２の予測部３２から与えられた自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおける将来のエネルギー需要密度の予測結果とに基づいて、気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの時間的及び空間的な分散状態を評価し、気象コンディションの将来の状況を表すタグ値と、エネルギー需要密度コンディションの将来の状況を表すタグ値とをそれぞれ外部記憶装置１３の所定の記憶領域に書き出す（Ｓ４）。

続いて、コンフィグレーション入力部３５（図６）が、上位のエネルギー運用装置１０から与えられ又は入出力インタフェース１４（図５）の入力装置２１（図５）を用いてユーザにより指定された下位ＥＭ向け目標安定指数を取り込み、これを解品質コントロール部３６に出力する（Ｓ５）。

次いで、解品質コントロール部３６が、そのときコンディション評価部３４が外部記憶装置１３の所定の記憶領域に書き出した気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値と、そのときコンフィグレーション入力部３５から与えられた下位ＥＭ向け目標安定指数とに基づいて、緩和解目標安定指数と、第１～第３予測部３１～３３に対する予測解目標安定指数と、下位のエネルギー運用装置１０に対する下位ＥＭ向け目標安定指数とをそれぞれ取得する。また解品質コントロール部３６は、取得した緩和解目標安定指数を計画部３７（図６）に出力し、取得した第１～第３予測部３１～３３に対する予測解目標安定指数をそれぞれ対応する第１～第３予測部３１～３３に出力し、下位ＥＭ向け目標安定指数を通信装置１５（図５）を介して下位のエネルギー運用装置１０に出力する（Ｓ６）。

また第３予測部３３が、参照データ蓄積部３０（図６）の需要データ蓄積部４０（図６）に蓄積された需要データ、気象データ蓄積部４１（図６）に蓄積された気象データ、需要要因データ蓄積部４２（図６）に蓄積された各需要要因に関する計測値、及び、市場データ蓄積部４３（図６）に蓄積された市場データのうちの必要なデータと、第２予測部３２から与えられた自エネルギー運用装置の管理エリアにおける将来のエネルギー需要密度の予測結果とに基づいて、当該管理エリアにおける将来のエネルギー需要を予測し、予測結果を計画部３７に出力する（Ｓ７）。

さらに計画部３７が、第３予測部３３から与えられた自エネルギー運用装置の管理エリアにおける将来のエネルギー需要密度の予測結果と、解品質コントロール部３６から与えられた緩和解目標安定指数とに基づいて、当該管理エリアにおける将来のエネルギー供給の計画を立案し、立案した計画に従って対応する外部機器を制御する（Ｓ８）。

以上により、一連のエネルギー供給計画及び制御処理が終了する。なお、ステップＳ２及びステップＳ３の処理や、ステップＳ４及びステップＳ５の処理を並列的に実行するようにしてもよく、さらにステップＳ７の処理をステップＳ４～ステップＳ６の処理と並列的に実行するようにしてもよい。

（１－３－２）第１予測処理
図１２は、図１１について上述したエネルギー供給計画及び制御処理のステップＳ２において、第１予測部３１により実行される第１予測処理の具体的な処理内容を示す。

エネルギー供給計画及び制御処理がステップＳ１に進むと、第１予測部３１においてこの図１２に示す第１予測処理が開始され、まず、参照ポイント調整処理部５０（図６）が、そのとき解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた品質で自エネルギー運用装置１０の管理エリアの将来の気象を予測するための参照ポイントを決定する（Ｓ１０）。この決定は、第１のテーブル５６（図７）において規定された、解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた気象グリッドを参照ポイントとして決定することにより行われる。

続いて第１データ同化部５２（図６）のデータ同化処理部５１（図６）が、参照ポイント調整処理部５０により決定された参照ポイントを重視した、気象データと、物理シミュレーション部により実行された物理シミュレーションのシミュレーション結果のデータとをデータ同化させるデータ同化処理を実行する（Ｓ１１）。

次いで、物理シミュレーション部５５（図６）が、データ同化処理部５１から与えられた各参照ポイントの気象データに基づいて、これら各参照ポイントにおける気象の物理シミュレーションを実行する（Ｓ１２）。また物理シミュレーション部５５は、かかる物理シミュレーションのシミュレーション結果が予め設定された閾値以内に収束したか否かを判定する（Ｓ１３）。

そしてステップＳ１３の判定で否定結果が得られた場合、この後、かかる物理シミュレーションのシミュレーション結果が予め設定された閾値以内に収束するまでステップＳ１１～ステップＳ１３の処理が繰り返される。

またステップＳ１３の判定で肯定結果が得られた場合、機動的観測用参照ポイント調整処理部５３（図６）が、機動的な観測によりそのとき気象データが得られた気象グリッドの中から、そのとき解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた品質で自エネルギー運用装置１０の管理エリアの将来の気象を予測するための参照ポイントを決定する（Ｓ１４）。

続いて逐次データ同化処理部５４（図６）が、機動的観測用参照ポイント調整処理部５３により決定された参照ポイントを重視した気象データと、物理シミュレーション部５５により実行された物理シミュレーションのシミュレーション結果のデータとをデータ同化させるデータ同化処理を実行する（Ｓ１５）。

次いで、物理シミュレーション部５５が、逐次データ同化処理部５４から与えられた各参照ポイントの気象データと、ステップＳ１２の物理シミュレーションで生成したシミュレーションモデルとに基づいて、これら各参照ポイントにおける気象の物理シミュレーションを実行する（Ｓ１６）。これによりステップＳ１２で生成されたシミュレーションモデルが機動的観測により得られた現在の気象データに基づいて補正される。また物理シミュレーション部５５は、この物理シミュレーションのシミュレーション結果が予め設定された閾値以内に収束したか否かを判定する（Ｓ１７）。

そしてステップＳ１７の判定で否定結果が得られた場合、この後、かかる物理シミュレーションのシミュレーション結果が予め設定された閾値以内に収束するまでステップＳ１５～ステップＳ１７の処理が繰り返される。また、この後、ステップＳ１７の判定で肯定結果が得られた場合、物理シミュレーション部５５がかかる物理シミュレーションのシミュレーション結果をコンディション評価部３４に出力した後にこの第１予測処理が終了する。

（１－３－３）第２予測処理
図１３は、図１１について上述したエネルギー供給計画及び制御処理のステップＳ３において、第２予測部３２により実行される第２予測処理の具体的な処理内容を示す。

エネルギー供給計画及び制御処理がステップＳ３に進むと、第２予測部３２においてこの図１３に示す第２予測処理が開始され、まず、第２データ同化部６２の参照ポイント調整処理部６０（図６）が、そのとき解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた品質で自エネルギー運用装置１０の管理エリアの将来のエネルギー需要密度を予測するための参照ポイントを決定する（Ｓ２０）。

続いて第２データ同化部６２のデータ同化処理部６１が、参照ポイント調整処理部６０により決定された参照ポイントを重視した、各需要要因の観測データと、物理シミュレーション部６３により実行された物理シミュレーションのシミュレーション結果のデータとをデータ同化させるデータ同化処理を実行する（Ｓ２１）。

次いで、物理シミュレーション部６３が、データ同化処理部６１から与えられた各参照ポイントにおける需要要因の観測データに基づいて、これら各参照ポイントにおけるエネルギー需要密度の物理シミュレーションを実行する（Ｓ２２）。また物理シミュレーション部６３は、かかる物理シミュレーションのシミュレーション結果が予め設定された閾値以内に収束したか否かを判定する（Ｓ２３）。

そしてステップＳ２３の判定で否定結果が得られた場合、この後、かかる物理シミュレーションのシミュレーション結果が予め設定された閾値以内に収束するまでステップＳ２１～ステップＳ２３の処理が繰り返される。そして、この後、ステップＳ２３の判定で肯定結果が得られると、物理シミュレーション部６３が物理シミュレーション結果を第３予測部３３の回帰予測処理部７２（図６）と、コンディション評価部３４（図６）とに出力した後にこの第２予測処理が終了する。

（１－３－４）コンディション評価処理
図１４は、図１１について上述したエネルギー供給計画及び制御処理のステップＳ４において、コンディション評価部３４により実行されるコンディション評価処理の具体的な処理内容を示す。

エネルギー供給計画及び制御処理がステップＳ４に進むと、コンディション評価部３４においてこの図１４に示すコンディション評価処理が開始され、まず、時間的データ分布形状評価部８０（図６）が、第１の予測部３１の物理シミュレーション部５５により実行された物理シミュレーションのシミュレーション結果として得られた各参照ポイントの気象データの予測値の時間的な変化の大きさを、例えば、これら予測値の分散状態（分散値）により評価し加重平均する（Ｓ３０）。

続いて、空間的データ分布形状評価部８１（図６）が、第１及び第２予測部３１，３２の各物理シミュレーション部５５，６３において実行された物理シミュレーションで得られた各参照ポイントの予測値に基づいて、水平方向と平行な同一平面上の各参照ポイント間や、鉛直方向と平行な同一平面上の各参照ポイント間の予測値の変化を、同一時間断面での予測値の分散状態（分散値）により評価する（Ｓ３１）。

予測値の分散状況（分散値）に変わり、予測値の分布の形状の多峰性の程度によりコンディション評価を行なうようにしてもよい。空間的データからのオブジェクト抽出数（例えば気象の同一気圧平面の分割数）から決定してもよく、また、所定時間（例えば１時間）毎に設けた時間断面の予測時の時系列のスペクトル解析でのパワースペクトル密度（変動の強さ）で評価しても良い。これらの分布形状評価では、計算処理時間が増えるが、より適切な評価が行えることがある。

次いで、タグデータ書出し部８２（図６）が、時間的データ分布形状評価部８０の評価結果（分散値）と、空間的データ分布形状評価部８１の評価結果（分散値）とに基づいて、第１予測部３１の物理シミュレーション部５５により実行されたシミュレーションで得られた将来的な気象コンディションと、第２予測部３２の物理シミュレーション部６３により実行されたシミュレーションで得られた将来的なエネルギー需要密度コンディションとの安定性を判定し、判定結果に応じたこれら気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値を外部記憶装置１３の所定の記憶領域に書き出す（Ｓ３２）。以上により、このコンディション評価処理が終了する。

空間的データ分布形状評価では、将来時間断面のデータ分布よりも、直近時刻のデータの分布や、参照データ蓄積部に蓄積された観測データのそのものの分布（標本分布）に対しての評価を行うことが含まれる。また、空間的データ分布形状評価は、各時間断面に対して行われ、タグデータは各々の評価に対して付与されるようにしてもよい。本実施の形態では、主たる予測対象の時間断面（例えば翌日14時）の評価結果に対してタグデータを付与している。

（１－３－５）コンフィグレーション入力処理
図１５は、図１１について上述したエネルギー供給計画及び制御処理のステップＳ５において、コンフィグレーション入力部３５（図６）により実行されるコンフィグレーション入力処理の具体的な処理内容を示す。

エネルギー供給計画及び制御処理がステップＳ５に進むと、コンフィグレーション入力部３５においてこの図１５に示すコンフィグレーション入力処理が開始され、まず、連携する上位のエネルギー運用装置１０又は入出力インタフェース１４を介してユーザにより設定された下位ＥＭ向け目標安定指数を取り込む（Ｓ４０）。そしてコンフィグレーション入力部３５は、この後、このコンフィグレーション入力処理を終了する。

（１－３－６）解品質コントロール処理
図１６は、図１１について上述したエネルギー供給計画及び制御処理のステップＳ６において、解品質コントロール部３６により実行される解品質コントロール処理の具体的な処理内容を示す。

エネルギー供給計画及び制御処理がステップＳ６に進むと、解品質コントロール部３６においてこの図１６に示す解品質コントロール処理が開始され、まず、緩和解目標安定指数算出部９１（図６）が、コンディション評価処理（図１４）のステップＳ３２でタグデータ書出し部８２が外部記憶装置１３の所定の記憶領域に書き出した気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値を読み出す。また緩和解目標安定指数算出部９１は、読み出したこれらのタグ値に基づいて、対応する緩和解目標安定指数を第３のテーブル９０（図９）から読み出し、読み出した緩和解目標安定指数を計画部３７（図６）の制約緩和処理部１００（図６）に出力する（Ｓ５０）。

続いて、予測解目標安定指数算出部９２（図６）が、緩和解目標安定指数算出部９１と同様にして気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値を読み出し、読み出したこれらのタグ値に基づいて、対応する第１～第３予測部３１～３３ごとの予測解目標安定指数を第３のテーブル９０からそれぞれ読み出し、読み出したこれらの予測解目標安定指数をそれぞれ対応する第１～第３予測部３１～３３に出力する（Ｓ５１）。

次いで、下位ＥＭ向け目標安定指数算出部９３が、緩和解目標安定指数算出部９１と同様にして気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値を読み出し、読み出したこれらのタグ値に基づいて、対応する下位ＥＭ向け目標安定指数を第３のテーブル９０から読み出し、読み出した下位ＥＭ向け目標安定指数を連携する下位のエネルギー運用装置１０に送信する（Ｓ５２）。以上により、この解品質コントロール処理が終了する。

（１－３－７）第３予測処理
図１７は、図１１について上述したエネルギー供給計画及び制御処理のステップＳ７において、第３予測部３３により実行される第３予測処理の具体的な処理内容を示す。

エネルギー供給計画及び制御処理がステップＳ７に進むと、第３予測部３３においてこの図１７に示す第３予測処理が開始され、まず、参照ポイント調整処理部７０が、そのとき解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた品質で自エネルギー運用装置１０の管理エリア内の将来のエネルギー需要（電力需要）の予測を行うために、回帰モデル生成部７１（図６）が生成すべき回帰モデルの種類及びその回帰モデルの条件を第２のテーブル７３（図８）から読み出し、読み出した回帰モデルの種類及びその回帰モデルの条件を回帰モデル生成部７１に出力する（Ｓ６０）。

続いて、回帰モデル生成部７１が、参照ポイント調整処理部７０から与えられた回帰モデルの種類及びその回帰モデルの条件に合致した、自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおけるエネルギー需要と説明変数との間の回帰モデルを生成し（Ｓ６１）、生成した回帰モデルを回帰予測処理部７２（図６）に出力する。

次いで、回帰予測処理部７２が、必要な説明変数の値を参照データ蓄積部３０及び第２予測部３２の物理シミュレーション部６３から与えられるシミュレーション結果から取得し、取得した値を回帰モデル生成部７１から与えられた回帰モデルに当てはめることにより自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおける時間断面（指定時刻）のエネルギー需要の予測値を算出する。そして回帰予測処理部７２は、算出したエネルギー需要の予測値を計画部３７（図６）の計画処理部１０１（図６）に出力する（Ｓ６２）。以上により、この第３予測処理が終了する。

（１－３－８）計画処理
図１８は、図１１について上述したエネルギー供給計画及び制御処理のステップＳ８において、計画部３７において実行される計画処理の具体的な処理内容を示す。

エネルギー供給計画及び制御処理がステップＳ８に進むと、計画部３７においてこの図１８に示す計画処理が開始され、まず、制約緩和処理部１００（図６）が、解品質コントロール部３６の緩和解目標安定指数算出部９１から与えられた緩和解目標安定指数の値に基づいて、計画処理部１０１が立案する計画に対する厳密解からの許容ギャップ率を当該計画処理部１０１に設定する（Ｓ７０）。

続いて、計画処理部１０１が、第３予測部３３の回帰予測処理部７２から与えられたエネルギー需要の予測値に基づき、制約緩和処理部１００により設定された許容ギャップ率の範囲内で自エネルギー運用装置１０の役割に応じたエネルギー供給の計画を立案し、立案した計画に従って外部装置を制御する（Ｓ７１）。以上により、この計画処理が終了する。

計画処理部１０１の処理は、発電（市場からの買電とネガワットを含む）をいつ起動し稼働させるかという起動停止問題の制約条件付き最適化問題の解法として知られている分岐限定法や、内点法の処理を行う。分岐限定法又は内点法の計算の打ち切り条件であるギャップ（上界と下界の差）の上界/下界からの率を許容ギャップ率として用いている。

本実施の形態のほかに、需要や気象の条件を場合分けし、条件のもとでどのような発電の稼働により供給を得るかのデータを分類した発電パターンをもとに、条件に該当する発電パターンを計画結果とする発電パターン式計画処理を行なうようにしても良い。需要と気象の場合分け数又は類似する発電パターンの生成数を増加減するようにしてもよい。

この場合、解品質コントロール部から目標安定指数が小さい（解の安定性の品質が低いかわりに、精密な計画が意図される）ときには、制約緩和処理部は、需要と気象の場合分けの数又は発電パターンの生成の数を増やし、目標安定指数が大きい（解の安定性の品質が高く、多少の需要と気象の条件の算定誤差があっても計画の解が大きく変わらない）ときには、制約緩和処理部は、需要と気象の場合分けの数又は発電パターンの生成の数を減らすようするにする。

場合分けの数や発電パターンの数が多いと、最適化問題の厳密解により近い発電パターンが計画結果として得られるが、需要や気象の条件の誤りによっては発電の運用が困難になる。一方で、場合分けの数や発電パターンの数が少ないと、余裕のある平均的な発電パータンが計画結果として出力され、最適化問題の厳密解との一致度は低いが、需要や気象の条件に微細な変動（フリンジ）があっても発電の運用を行うことができる。

（１－４）本実施の形態の効果
以上のように本実施の形態のエネルギー運用システム１では、エネルギー運用装置１０がその管理エリア内における気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションと、上位のエネルギー運用装置１０から与えられた目標安定指数（下位ＥＭ向け目標安定指数）の値とに基づいて当該管理エリア内のエネルギー需要やエネルギー供給の計画の精度をコントロールする。

この場合において、エネルギー運用システム１の形態によっては、将来のエネルギー需要の予測で利用できる情報が電力系統の発電所や１次変電所で計測されるデータに限られる場合がある。このように需要家の活動地域での空調利用や交通利用や産業の物理モデルを十分に利用できない限定的な物理モデルに基づく予測では、系統誤差バイアスが発生し、エネルギー需要の予測精度が低下する。この点について、本実施の形態のエネルギー運用装置１０では、管理エリアの道路交通量や、通信発生量などの各種需要要因の観測値（観測データ）をも利用してエネルギー需要を予測するため、エネルギー需要の予測精度が低下するのを未然に防止することができる。

またエネルギー需要の予測で利用できる情報がデータベースに記録された観測値（観測データ）に限られている場合には、十分な再現性のある回帰モデルの生成を行えず、回帰モデルが不安定化する問題がある。このような不安定な回帰モデルを利用した予測では、例えば、10年来の最高気温日の感想データといった希少な数値の観測データの数個の追加により回帰モデルが変化するおそれがあり、確率的な誤差バリアンスが発生し、エネルギーの需要予測の精度が低下する。この点について、本実施の形態のエネルギー運用装置１０では、第１予測部３１において、現在の気象データをも利用するため、このような問題が発生することを抑制することができる。

そして本実施の形態のエネルギー運用装置１０では、以上のような処理を行うことにより、高バイアス・低バリアンスな予測や、低バイアス・高バリアンスな予測といった、各種気象及びエネルギー需要密度のコンディションに適した予測を行うといった予測処理の切り替えが可能となる。あるいは、予測モデル（回帰モデル）を用いた将来状態の探求した解である予測値に関わり、安定性の高い解を得るか、又は、厳密性の高い解を得るか予測処理の切り替えが可能となる。

ここで、「厳密性の高い解」とは、精密なモデル（再現性（reproducibility）の良好なモデル）から得られた解を指す。例えば、多数の説明変数を用いた誤りのない精緻な回帰モデルが生成されているという理想的な環境下での予測処理では、誤差が少ない高精度な予測値（すなわち厳密性の高い予測値）となる。しかしながら、誤りを含まない精緻なモデルを生成できるとは限らない。例えば、回帰モデルは、サンプルデータの集合の境界付近のサンプル（例えば、気温が10年来の最高気温であった場合の気温を含む複雑な気象データと需要データとの関係のサンプルデータ）が複数追加された場合にサンプルの追加に比例して大きく変化してしまう。

また「安定性の高い解」とは、例えば、サンプルデータの追加など数学的な条件変化に対して、大きな変化がない正確さの高い回帰モデルによる解を指す。「安全性の高い解」は、多少の誤差を含むが、都度サンプルの追加を行いながら、予測処理を繰り返した場合にも平均として大きな誤差を生じさせず、また解の各々の間の偏差は小さい（つまり安定している）。例えば、過去10年間の需要データの加重平均モデルの解を予測値とする予測処理では、数日のデータが追加されても解の変化は微小となり、解と解との偏差は小さい。

このように、本実施の形態のエネルギー運用システム１では、各エネルギー運用装置１０がその管理エリア内における気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションに基づいて当該管理エリア内のエネルギー需要やエネルギー供給の計画の精度をコントロールするため、管理エリア内の気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションに対して適切な解の品質であるところの解の安定性及び厳密性（解の正確性や解の時間粒度の細かさ）を満たす解を得ることができ、このような解に基づくエネルギーの運用を行うことができるため、エネルギーの安定した供給や調整制御を行うことができる。

（２）第２の実施の形態
図６との対応部分に同一符号を付して示す図１９は、第１の実施の形態のエネルギー運用装置１０に変えて図４に示すエネルギー運用システム１に適用される第２の実施の形態によるエネルギー運用装置１１０を示す。このエネルギー運用装置１１０は、第２予測部１１１が、自エネルギー運用装置１１０の管理エリア内の将来のエネルギー需要密度に代えて、当該管理エリア内の将来の発電密度を予測する点が第１の実施の形態のエネルギー運用装置１０と大きく相違し、これ以外は第１の実施の形態のエネルギー運用装置１０とほぼ同様である。

実際上、本エネルギー運用装置１１０では、参照データ蓄積部１１２に、市場データ蓄積部４３（図６）に代えて、エネルギー運用システム１内の太陽光発電装置、風力発電装置、火力発電装置などの発電を行う各発電デバイス１１３（発電機６）をそれぞれ管理するエネルギー運用装置１１４から収集したこれら発電デバイス１１３の発電状態を表すデータ（以下、これを発電状態データと呼ぶ）を蓄積する発電状態データ蓄積部１１５が設けられている。

そして第２予測部１１１の物理シミュレーション部１１６は、自エネルギー運用装置１１０の管理エリア内の発電デバイス１１３の将来の発電密度（単位面積当たりの発電量）の物理シミュレーションを実行し、データ同化処理部６１は、かかる発電状態データ蓄積部１１５に蓄積された発電状態データと、物理シミュレーション部１１６により実行された物理シミュレーションのシミュレーション結果のデータ（つまり参照ポイント調整処理部６０により決定された各参照ポイントにおける発電密度の予測結果）とをデータ同化させるデータ同化処理を実行する。

かかる発電密度の予測は、例えば、気象シミュレーションの気象グリッドで区切られた例えば20〔km〕×20〔km〕のメッシュの面（以下、これをメッシュ面と呼ぶ）内に設置されている発電デバイス１１３の発電ポテンシャルを表す発電密度（kw/メッシュ面）を各時刻において推定することにより行われる。ただし、第２予測部１１１において、発電密度に代えて、自エネルギー運用装置１１０の管理エリア内の将来の発電量を予測するようにしてもよい。

かかる第２予測部１１１の物理シミュレーション部１１６による物理シミュレーションのシミュレーション結果は第３予測部１１７に出力される。

第３予測部１１７は、需要データ蓄積部４０に蓄積された需要データ、気象データ蓄積部４１に蓄積された気象データ、需要要因データ蓄積部４２に蓄積された各需要要因の観測データ、及び、発電状態データ蓄積部１１５に蓄積された発電状態データのうちの必要なデータと、第２予測部１１１により予測された管理エリア内の発電密度とに基づいて、解品質コントロール部３６から指定された品質（解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた予測の安定性）で自エネルギー運用装置１０の管理エリア内の発電量を予測する機能を有する機能部であり、参照ポイント調整処理部１１８、回帰モデル生成部１１９及び回帰予測処理部１２０を備えて構成される。これら参照ポイント調整処理部１１８、回帰モデル生成部１１９及び回帰予測処理部１２０は、外部記憶装置１３（図５）に格納された対応するプログラム（図示せず）をＣＰＵ１１（図５）が実行することにより具現化される機能部である。

そして参照ポイント調整処理部１１８は、第１の実施の形態における第３予測部３３（図６）の参照ポイント調整処理部７０（図６）と同様にして、参照ポイントを決定し、決定結果を回帰モデル生成部１１９に出力する。

また回帰モデル生成部１１９は、第２テーブル７３（図８）と同様のテーブルを保持しており、第１の実施の形態における回帰モデル生成部７１（図６）と同様にして、自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおける発電と説明変数との間の回帰モデルを生成し、生成した回帰モデルを回帰予測処理部１２０に出力する。

さらに回帰モデル生成部７１は、必要な説明変数の値を気象データ蓄積部４１、需要要因データ蓄積部４２及び第２予測部１１１の物理シミュレーション部１１６から与えられるシミュレーション結果から取得し、取得した値を回帰モデル生成部１１９から与えられた回帰モデルに当てはめるようにして自エネルギー運用装置１１０の管理エリアにおける時間断面（指定時刻）の発電量の予測値を算出する。そして回帰予測処理部１２０は、算出した発電量の予測値を計画部１２１に出力する。

計画部１２１には、計画処理部１０１（図６）に代えて制御部１２２が設けられている。この制御部１２２は、発電デバイス１１３からのフィードバック制御又はフィードフォワード制御を行う。具体的に、制御部１２２は、発電デバイス１１３から発電の値のフィードバック入力を受信し、望ましい量の発電が行われるように、発電デバイス１１３が太陽光発電装置の場合にはパワーコンディショナの設定値や、パワーコンディショナに接続される太陽光パネルの枚数を変更（例えば、発電が過剰であるときには太陽光パネルとの接続を切断）する。また制御部１２２は、発電デバイス１１３が火力発電装置の場合には、蒸気ガバナや燃料ガバナの開度を調整する。

制御部１２２による発電デバイス１１３の制御の制御ロジックは、最適制御、ＰＩＤ（Proportional-Integral-Differential）制御、モデル規範制御、ファジイ制御、又は、ニューラルネットとして知られているアルゴリズムによる制御を利用することができる。

制約緩和の処理として、制御誤差（すなわち目標とする発電量と実際の発電量の偏差の時系列）の許容量を与える処理を行う。最適制御のロジックでは、偏差の上限を満たす許容最適制御が行われるようにパラメータ調整を行う。ＰＩＤ制御では、厳密解での計画に基づいた制御（偏差を極めて小さくすることを目的とした制御）が要求されたときには、ＰＩＤ制御のＤ係数のパラメータを増加させる処理を行う。これにより制御は偏差を常に解消するべく、発電をすばやく変化させるものとなる。安定性を要求された解での計画に基づいた制御が要求されたときには、Ｄ係数のパラメータを減少させ、Ｉ係数のパラメータを増加させる制御を行う、これにより制御結果は、偏差を含むものの、発電の変化が穏やかなもとなり、制御の安定性が向上する。

以上のような本実施の形態のエネルギー運用装置１１０によれば、第１の実施の形態のエネルギー運用装置１０（図６）により得られる効果と同様の効果を得ることができる。

（３）他の実施の形態
なお上述の第１及び第２の実施の形態においては、各エネルギー運用装置１０，１１０が利用する気象要素のデータ（気象データ）や生活活動のデータ（各需要要因の観測データ）の区別を行わないようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えばエネルギー運用システム１において上位のエネルギー運用装置１０，１１０と、下位のエネルギー運用装置１０，１１０とが異なる高度の気象グリッドの気象データや、異なる各地点の需要要因の観測データを利用してエネルギー需要を予測するようにしてもよい。このようにすることによって、各エネルギー運用装置１０，１１０が同時に予測を誤ることを回避でき、エネルギー運用システム１全体として安定したエネルギー運用を行うことができる。

また上述の第１及び第２の実施の形態においては、エネルギー運用システム１において、地域送電会社が管理する、エネルギーの需要と供給の偏差の解消を行う役割を有するエネルギー運用装置１０，１１０と、小売発電事業者が管理する、供給力の調整を行うエネルギー運用装置１０，１１０とが利用する気象データを区別しないようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、前者のエネルギー運用装置１０，１１０は上層よりの気象グリッドの気象データを利用し、後者のエネルギー運用装置１０，１１０は地表面よりの気象データを利用してエネルギー需要を予測するようにエネルギー運用システムを構築するようにしてもよい。このようにすることにより、前者のエネルギー運用装置１０，１１０は、地域全体の気象状態を安定的に予測でき、後者のエネルギー運用装置１０，１１０は、大口の需要家の需要の増減などを正確に捉え、経済的な発電機運用を行うことができる。

さらに上述の第１の実施の形態においては、第１予測部３１の第１データ同化部５２のデータ同化処理部５１が参照ポイント調整処理部５０により決定された参照ポイントを重視したデータ同化処理を行うようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、データ同化処理部５１が、第２予測部３２の予測結果に基づいて、管理エリア内のエネルギー需要密度が高い地点を判定し、これら地点について上述したようなデータ同化処理を実行するようにしてもよい。このようにすることにより、エネルギー需要が多い地域において、気温、日射、湿度、風速、風向、気圧などの気象要素の値の予測・推定の精度が改善され、気象要素に依存するエネルギー需要の予測精度を改善させることができる。

同様に、上述の第２の実施の形態において、例えば、第１予測部３１のデータ同化処理部５１が、第２予測部３２の予測結果に基づいて、管理エリア内の発電密度が高い地点を判定し、これら地点について上述したようなデータ同化処理を実行するようにしてもよい。このようにすることによりエネルギー発生密度が多い地域の気象要素の値の予測・推定の精度が改善され、気象要素に依存するエネルギー発生の予測精度を改善させることができる。

さらに上述の第１及び第２の実施の形態においては、解品質コントロール部３６が予測解の品質を１つの数値（予測解目標安定指数）のみで第１～第３予測部３１～３３に指定するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、予測解の品質を安定性、厳密性、正確性、救解速度、解の時間粒度及び解の空間粒度などの複数の項目に分け、解品質コントロール部３６がこれらの項目ごとの品質を第１～第３予測部３１～３３にそれぞれ指定し、第１～第３予測部３１～３３が、これらの項目ごとの品質の指定に応じた予測解を得られるように予測解を算出等するようにしてもよい。

さらに上述の第１の実施の形態においては、エネルギー運用装置１０の管理エリア内の気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションに基づいて第１～第３予測部３１～３３の予測解の解品質をコントロールし、第２の実施の形態においては、エネルギー運用装置１１０の管理エリア内の気象コンディション及び発電密度コンディションに基づいて第１～第３予測部３１，１１１，１１７の予測解の解品質をコントロールするようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、第１及び第２の実施の形態の構成を組合せ、エネルギー運用装置の管理エリア内の気象コンディション、エネルギー需要密度コンディション及び発電密度コンディションの３つの条件に基づいて第１～第３予測部における予測解の解品質をコントロールするようにしてもよい。

本発明は、それぞれ管理エリア内のエネルギーの需要及び又は供給を予測し、予測結果に基づいて当該管理エリア内の前記エネルギーの運用を行う複数のエネルギー運用装置から構成される種々のエネルギー運用システムに広く適用することができる。

１，１Ａ～１Ｄ……エネルギー運用システム、２，１０，１１０……エネルギー運用装置、４……需要家、５……発電所、６……発電機、１１……ＣＰＵ、３１……第１予測部、３２，１１１……第２予測部、３３……第３予測部、３４……コンディション評価部、３５……コンフィグレーション入力部、３６……解品質コントロール部、３７，１２１……計画部、５６……第１のテーブル、７３……第２のテーブル、９０……第３のテーブル、１０２……第４のテーブル、１１３……発電デバイス。

Claims (12)

1. 管理エリア内のエネルギーの需要及び供給のうちの少なくとも一方の予測結果に基づいて当該管理エリア内の前記エネルギーの運用を行うエネルギー運用装置において、
   前記管理エリア内の将来の前記エネルギーの需要量及び発電量のうちの少なくとも一方を予測する需要予測部と、
   前記需要予測部の予測結果に基づいて、前記管理エリアにおける将来のエネルギー供給の計画を立案する計画部と、
   前記管理エリア内の将来の気象と、前記管理エリア内のエネルギー需要と、前記管理エリア内の将来のエネルギーの需要密度及び発生密度のうちの少なくとも一方との少なくとも一つを含む需給コンディションを評価する評価部と、
   前記評価部の評価結果に基づいて、前記需要予測部の予測解及び前記計画部の前記エネルギー供給の計画のうちの少なくともの一方の品質をコントロールする解品質コントロール部と、
   前記管理エリア内の前記エネルギーの将来の需要密度及び発生密度のうちの少なくとも一方を予測する需要密度予測部と
   を備え、
   前記需要予測部は、前記需要密度予測部の予測結果に基づいて、前記管理エリア内の前記エネルギーの将来の需要量及び発電量のうちの少なくとも一方を予測し、
   前記評価部は、前記管理エリア内の前記需要密度予測部の予測結果を含む、需供コンディションを評価する
   ことを特徴とするエネルギー運用装置。
2. 請求項１に記載のエネルギー運用装置であって、
   前記管理エリア内の将来の気象を予測する気象予測部を更に備え、
   前記評価部は、前記管理エリア内の前記気象予測部の予測結果を含む、前記需給コンディションを評価する
   ことを特徴とするエネルギー運用装置。
3. 請求項２に記載のエネルギー運用装置であって、
   前記気象予測部は、
   前記管理エリア内の過去の気象要素の観測データと、前記気象の予測結果とのデータ同化を行う第１のデータ同化部と、
   前記管理エリア内の現在の気象要素の観測データと、前記気象の予測結果とのデータ同化を行う第２のデータ同化部と
   を備えることを特徴とするエネルギー運用装置。
4. 請求項３に記載のエネルギー運用装置であって、
   前記第１のデータ同化部は、
   前記需要密度予測部の予測結果に基づいて前記管理エリア内の前記エネルギーの高い需要密度及び発生密度のうちの少なくとも一方に対応する地点を判定し、当該地点に対する前記気象の予測結果と、当該地点における前記気象要素の観測データとのデータ同化を行う
   ことを特徴とするエネルギー運用装置。
5. 請求項１に記載のエネルギー運用装置であって、
   前記管理エリア内の将来の気象を予測する気象予測部を更に備え、
   前記評価部は、
   時間的及び空間的なデータのうちの少なくとも一方の分散状態に基づいて前記気象予測部及び前記需要密度予測部の予測結果を評価する
   ことを特徴とするエネルギー運用装置。
6. 請求項１に記載のエネルギー運用装置であって、
   前記解品質コントロール部は、
   前記計画部の前記エネルギー供給計画と、前記エネルギー運用装置及びユーザのうちの一方により指定された前記需要予測部の予測解とのうちの少なくとも一方に応じて、前記需要予測部の前記予測解及び又は前記計画部の前記エネルギー供給計画の品質をコントロールする
   ことを特徴とするエネルギー運用装置。
7. 管理エリア内のエネルギーの需要及び供給のうちの少なくとも一方の予測結果に基づいて当該管理エリア内の前記エネルギーの運用を行うエネルギー運用装置において実行されるエネルギー運用方法であって、
   前記管理エリア内の将来の前記エネルギーの需要量及び発電量のうちの少なくとも一方を予測する第１のステップと、
   前記エネルギーの需要量及び発電量の少なくとも一方の予測結果に基づいて、前記管理エリアにおける将来のエネルギー供給の計画を立案する第２のステップと
   を有し、
   前記第１のステップは、
   前記管理エリア内の将来の気象と、前記管理エリア内のエネルギー需要と、前記管理エリア内の将来のエネルギーの需要密度及び発生密度の少なくとも一方との少なくとも一つを含む需給コンディションを評価する評価ステップと、
   評価ステップにおける評価結果に基づいて、前記エネルギーの需要量及び発電量の少なくとも一方の予測解及び前記エネルギー供給のうちの少なくとも一方の計画の品質をコントロールする解品質コントロールステップと
   を備え、
   前記第１のステップでは、
   前記管理エリア内の前記エネルギーの将来の需要密度及び発生密度のうちの少なくとも一方を更に予測し、
   前記エネルギーの需要密度及び発生密度のうちの少なくとも一方の予測結果に基づいて、前記管理エリア内の前記エネルギーの将来の需要量及び発電量のうちの少なくとも一方を予測し、
   前記管理エリア内の前記エネルギーの需要量及び発電量の少なくとも一方の予測結果を含む、前記需給コンディションを評価する
   ことを特徴とするエネルギー運用方法。
8. 請求項７に記載のエネルギー運用方法であって、
   前記第１のステップでは、
   前記管理エリア内の将来の気象を予測し、
   前記管理エリア内の前記気象の予測結果を含む、前記需給コンディションを評価する
   ことを特徴とするエネルギー運用方法。
9. 請求項８に記載のエネルギー運用方法であって、
   前記第１のステップでは、
   前記管理エリア内の過去の気象要素の観測データと、前記気象の予測結果とのデータ同化を行うと共に、前記管理エリア内の現在の気象要素の観測データと、前記気象の予測結果とのデータ同化を行いながら、前記管理エリア内の将来の気象を予測する
   ことを特徴とするエネルギー運用方法。
10. 請求項９に記載のエネルギー運用方法であって、
    前記管理エリア内の過去の気象要素の観測データと、前記気象の予測結果とのデータ同化では、
    前記エネルギーの需要密度及び発生密度のうちの少なくとも一方の予測結果に基づいて前記管理エリア内の前記エネルギーの高い需要密度及び発生密度のうちの少なくとも一方に対応する地点を判定し、当該地点に対する前記気象の予測結果と、当該地点における前記気象要素の観測データとのデータ同化を行う
    ことを特徴とするエネルギー運用方法。
11. 管理エリア内のエネルギーの需要及び供給のうちの少なくとも一方を予測し、予測結果に基づいて当該管理エリア内の前記エネルギーの運用を行う複数のエネルギー運用装置から構成されるエネルギー運用システムにおいて、
    各前記エネルギー運用装置は、
    前記管理エリア内の前記エネルギーの将来の需要量及び発電量のうちの少なくとも一方を予測する需要予測部と、
    前記需要予測部の予測結果に基づいて、前記管理エリアにおける将来のエネルギー供給の計画を立案する計画部と、
    前記管理エリア内の将来の気象と、前記管理エリア内のエネルギー需要と、前記管理エリア内の将来のエネルギーの需要密度及び発生密度の少なくとも一方との少なくとも一つを含む需給コンディションを評価する評価部と、
    前記評価部の評価結果に基づいて、前記需要予測部の予測解及び前記計画部の前記エネルギー供給の計画のうちの少なくとも一方の品質をコントロールする解品質コントロール部と、
    前記管理エリア内の将来の気象を予測する気象予測部と、
    前記管理エリア内の前記エネルギーの将来の需要密度及び発生密度のうちの少なくとも一方を予測する需要密度予測部とを備え、
    前記需要予測部は、前記需要密度予測部の予測結果に基づいて、前記管理エリア内の前記エネルギーの将来の需要量及び発電量のうちの少なくとも一方を予測し、
    前記評価部は、前記管理エリア内の前記気象予測部の予測結果及び前記需要密度予測部の予測結果のうちの少なくとも一方を含む、前記需給コンディションを評価し、
    上位の前記エネルギー運用装置の前記気象予測部と、下位の前記エネルギー運用装置の前記気象予測部とが、それぞれ異なる気象要素のデータに基づいて前記管理エリア内の前記気象を予測し、
    上位の前記エネルギー運用装置の前記需要密度予測部と、下位の前記エネルギー運用装置の前記需要密度予測部とが、それぞれ異なる地点のデータに基づいて前記管理エリア内の前記エネルギーの需要密度及び発生密度のうちの少なくとも一方を予測する
    ことを特徴とするエネルギー運用システム。
12. 請求項１１に記載のエネルギー運用システムであって、
    上位の前記エネルギー運用装置の前記気象予測部は、上層の気象要素の観測データに基づいて前記管理エリア内の気象を予測し、
    下位の前記エネルギー運用装置の前記気象予測部は、地表面付近の気象要素の観測データに基づいて前記管理エリア内の気象を予測する
    ことを特徴とするエネルギー運用システム。

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