JP7110624B2 - Operation planning method, operation planning device and program - Google Patents

Operation planning method, operation planning device and program Download PDF

Info

Publication number
JP7110624B2
JP7110624B2 JP2018036821A JP2018036821A JP7110624B2 JP 7110624 B2 JP7110624 B2 JP 7110624B2 JP 2018036821 A JP2018036821 A JP 2018036821A JP 2018036821 A JP2018036821 A JP 2018036821A JP 7110624 B2 JP7110624 B2 JP 7110624B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
state
solution
operation planning
partial
subproblem
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018036821A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2019154120A (en
Inventor
亮平 鈴木
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fuji Electric Co Ltd
Original Assignee
Fuji Electric Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fuji Electric Co Ltd filed Critical Fuji Electric Co Ltd
Priority to JP2018036821A priority Critical patent/JP7110624B2/en
Publication of JP2019154120A publication Critical patent/JP2019154120A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7110624B2 publication Critical patent/JP7110624B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Description

本発明は、運転計画方法、運転計画装置およびプログラムに関する。 The present invention relates to an operation planning method, an operation planning device, and a program.

従来、離散的な制約条件を緩和した緩和問題を求解する緩和問題最適化部と、部分問題を求解する部分問題最適化部とを備える制御装置が知られている(例えば、特許文献1参照)。
特許文献1 特開2013-64245号公報
Conventionally, a control device is known that includes a relaxed problem optimization unit that solves a relaxed problem with relaxed discrete constraints and a subproblem optimization unit that solves a subproblem (see, for example, Patent Document 1). .
Patent document 1 JP 2013-64245 A

離散的な状態を取る対象装置について部分問題に分割して運転計画を作成する場合、部分最適にならないように運転計画を作成することが好ましい。 When creating an operation plan by dividing a target device that takes a discrete state into partial problems, it is preferable to create an operation plan so as not to result in partial optimization.

上記課題を解決するために、本発明の第1の態様においては、コンピュータにより、複数の対象装置の運転計画を生成する運転計画方法を提供する。運転計画方法は、予め定められた目的および制約条件を満たすことができる、それぞれの対象装置の離散的な状態を演算するための元問題を取得する問題取得段階を備えてよい。運転計画方法は、元問題においてそれぞれの対象装置が連続的な状態を取り得ると仮定した緩和問題を解き、それぞれの対象装置の連続的な状態を演算する緩和問題演算段階を備えてよい。運転計画方法は、元問題を複数の部分問題に分割して、緩和問題の解と部分問題の解との距離を用いてそれぞれの部分問題を解き、それぞれの対象装置の離散的な状態を演算する部分問題演算段階を備えてよい。 In order to solve the above problems, a first aspect of the present invention provides an operation planning method for generating operation plans for a plurality of target devices by a computer. The trip planning method may comprise a problem acquisition step of acquiring an original problem for computing discrete states of each target device that can satisfy predetermined objectives and constraints. The operation planning method may include a relaxation problem calculation step of solving a relaxation problem assuming that each target device can assume a continuous state in the original problem, and calculating a continuous state of each target device. The operation planning method divides the original problem into a plurality of subproblems, solves each subproblem using the distance between the solution of the relaxation problem and the solution of the subproblem, and calculates the discrete state of each target device. There may be a subproblem computing stage for

部分問題演算段階において、緩和問題の解に対する距離が最小となるように、部分問題の解を演算してよい。 In the subproblem computation stage, the subproblem solution may be computed such that the distance to the solution of the relaxation problem is minimized.

元問題の目的を示す目的関数は、予め定められた目的パラメータを最小にする条件を含んでよい。部分問題演算段階において、部分問題の目的関数として、目的パラメータと、距離に応じた距離パラメータとの和を最小にする関数を用いてよい。 The objective function indicating the objective of the original problem may include a condition for minimizing a predetermined objective parameter. In the subproblem calculation stage, a function that minimizes the sum of the objective parameter and the distance parameter corresponding to the distance may be used as the objective function of the subproblem.

部分問題演算段階において、元問題を複数の時間断面に対応する複数の部分問題に分割し、それぞれの時間断面に対して演算した部分問題の解を次の時間断面における部分問題の初期値として用い、複数の部分問題の解を順次演算してよい。 In the subproblem calculation stage, the original problem is divided into a plurality of subproblems corresponding to a plurality of time sections, and the solution of the subproblem calculated for each time section is used as the initial value of the subproblem in the next time section. , the solutions of multiple subproblems may be computed sequentially.

元問題の制約条件は、複数の時間断面に関する条件を含んでよい。部分問題演算段階において、複数の時間断面における対象装置の状態を一つの部分問題として演算してよい。 The original problem constraints may include conditions on multiple time slices. In the partial problem calculation stage, states of the target device in a plurality of time slices may be calculated as one partial problem.

対象装置は、負荷に電力を供給する電源装置であってよい。負荷の予測が更新された場合に、緩和問題の解を再演算してよい。 The target device may be a power supply that supplies power to a load. The solution to the mitigation problem may be recomputed when the load prediction is updated.

本発明の第2の態様においては、コンピュータに、第1の態様に係る運転計画方法を実行させるためのプログラムを提供する。 A second aspect of the present invention provides a program for causing a computer to execute the operation planning method according to the first aspect.

本発明の第3の態様においては、複数の対象装置の運転計画を生成する運転計画装置を提供する。運転計画装置は、予め定められた目的および制約条件を満たすことができる、それぞれの対象装置の離散的な状態を演算するための元問題を取得する問題取得部を備えてよい。運転計画装置は、元問題においてそれぞれの対象装置が連続的な状態を取り得ると仮定した緩和問題を解き、それぞれの対象装置の連続的な状態を演算する緩和問題演算部を備えてよい。運転計画装置は、元問題を複数の部分問題に分割して、緩和問題の解を用いてそれぞれの部分問題を解き、それぞれの対象装置の離散的な状態を演算する部分問題演算部を備えてよい。 A third aspect of the present invention provides an operation planning device that generates operation plans for a plurality of target devices. The operation planning device may comprise a problem acquisition unit that acquires an original problem for computing discrete states of each target device that can satisfy predetermined objectives and constraints. The operation planning device may include a relaxation problem calculation unit that solves a relaxation problem that assumes that each target device can assume a continuous state in the original problem, and calculates the continuous state of each target device. The operation planning device divides the original problem into a plurality of subproblems, solves each subproblem using the solution of the relaxation problem, and has a subproblem calculation unit that calculates the discrete state of each target device. good.

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。 It should be noted that the above summary of the invention does not list all the necessary features of the invention. Subcombinations of these feature groups can also be inventions.

本発明の一つの実施形態に係る運転計画方法の一例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of the operation planning method concerning one embodiment of the present invention. 図1において説明した運転計画方法の概要を示す図である。It is a figure which shows the outline|summary of the operation planning method demonstrated in FIG. 本発明の一つの実施形態に係る運転計画装置300が制御する、対象装置の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the target apparatus which the operation planning apparatus 300 which concerns on one embodiment of this invention controls. 複数の対象装置の運転計画の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the operation plan of several target apparatuses. 図4に示した例における、電源装置304の運転台数と、総消費電力の推移を示す図である。5 is a diagram showing changes in the number of operating power supply devices 304 and total power consumption in the example shown in FIG. 4. FIG. 図4に示した例における、蓄電池306の電池残量、放電量および充電量の推移を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing changes in remaining battery capacity, discharged amount, and charged amount of storage battery 306 in the example shown in FIG. 4 ; 元問題を解いた厳密解、緩和問題を解いた緩和解、緩和解を利用して部分問題を解いた実施例解のそれぞれを用いた場合の、消費電力の推移例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of transition of power consumption when using a strict solution that solves the original problem, a relaxed solution that solves the relaxed problem, and an example solution that solves the partial problem using the relaxed solution. 元問題を解いた厳密解、緩和問題を解いた緩和解、緩和解を利用して部分問題を解いた実施例解のそれぞれを用いた場合の、電池残量の推移例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of transition of the remaining battery charge when using a strict solution that solves the original problem, a relaxed solution that solves the relaxed problem, and an example solution that solves the partial problem using the relaxed solution. 元問題を解いた厳密解、緩和問題を解いた緩和解、緩和解を利用して部分問題を解いた実施例解のそれぞれを用いた場合の、出力電力の推移例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of transition of output power when using a strict solution that solves the original problem, a relaxed solution that solves the relaxed problem, and an example solution that solves the partial problem using the relaxed solution. 運転計画装置300の構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of an operation planning device 300; FIG. 本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ2200の例を示す。An example computer 2200 is shown in which aspects of the present invention may be embodied in whole or in part.

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。 Hereinafter, the present invention will be described through embodiments of the invention, but the following embodiments do not limit the invention according to the claims. Also, not all combinations of features described in the embodiments are essential for the solution of the invention.

図1は、本発明の一つの実施形態に係る運転計画方法の一例を示すフローチャートである。運転計画方法においては、コンピュータにより、複数の対象装置の運転計画を生成する。コンピュータは、汎用のコンピュータであってよく、運転計画を生成するための専用コンピュータであってもよい。 FIG. 1 is a flow chart showing an example of an operation planning method according to one embodiment of the present invention. In the operation planning method, a computer generates an operation plan for a plurality of target devices. The computer may be a general-purpose computer or a dedicated computer for generating the operation plan.

対象装置は、離散的な状態を取る装置である。例えば対象装置は電源装置であり、離散的な状態は「起動」と「停止」である。本明細書では、状態パラメータとして装置の「起動」を「1」で表し、「停止」を「0」で表す場合がある。なお対象装置は電源装置に限られない。また、離散的な状態は「起動」および「停止」には限られない。また、対象装置は、3値以上の離散的な状態を取る装置であってもよい。 A target device is a device that assumes discrete states. For example, the target device is a power supply device, and the discrete states are "start" and "stop". In this specification, "start" of the device may be represented by "1" and "stop" by "0" as the state parameter. Note that the target device is not limited to the power supply device. Also, the discrete states are not limited to "start" and "stop". Also, the target device may be a device that takes three or more discrete states.

対象装置の運転計画とは、例えば複数の電源装置のそれぞれを「起動」または「停止」するタイミングの計画である。一例として対象装置の運転計画は、予め定められた制約条件を満たしつつ、予め定められた目的を満たすように、各時刻における複数の対象装置の状態を設定する。例えば制約条件は、電源装置の出力電力の最大値、最小値等のように、対象装置の性能に起因する条件を含んでよく、人為的に取り決められた条件を含んでもよい。運転計画の目的は、消費電力の最小化、運転コストの最小化等のように、所定のパラメータの最小化であってよい。運転計画の目的は、所定のパラメータの最大化であってよく、所定のパラメータを基準値に近づけるものであってもよい。 The operation plan of the target device is, for example, a plan of the timing to "start" or "stop" each of the plurality of power supply devices. As an example, the operation plan of the target device sets the states of a plurality of target devices at each time so as to satisfy a predetermined purpose while satisfying predetermined constraints. For example, the constraint conditions may include conditions caused by the performance of the target device, such as the maximum and minimum values of the output power of the power supply device, and may include conditions determined artificially. The objective of the operation plan may be the minimization of certain parameters, such as minimizing power consumption, minimizing operating costs, and the like. The purpose of the operation plan may be maximization of a given parameter, or may bring the given parameter closer to a reference value.

まずコンピュータは、上述した目的および制約条件を満たすことができる、それぞれの対象装置の離散的な状態を演算するための元問題を取得する(問題取得段階S102)。元問題は、一例として下式で示すことができる。

Figure 0007110624000001
式(1.1)は運転計画の目的を示す目的関数であり、「s.t.」以下に示される式(1.2)~(1.4)は運転計画の制約条件を示す。iは時間断面(すなわち離散的な時刻)を示しており、xおよびyは対象装置の時間断面iにおける状態を示す状態パラメータである。本明細書では、x、y等の状態パラメータを、単に「状態x」、「状態y」等のように称する場合がある。xおよびyは、それぞれ異なる対象装置の状態を示してよい。fは対象装置の状態xおよびyに応じた所定の目的パラメータを時間断面毎に示す関数である。目的パラメータとは、例えば上述したように運転コスト等である。本例の目的関数は、各時間断面における目的パラメータの総和を最小化することを示している。 First, the computer acquires an original problem for computing the discrete states of each target device that can satisfy the above-mentioned objectives and constraints (problem acquisition step S102). The original problem can be expressed by the following formula as an example.
Figure 0007110624000001
Formula (1.1) is an objective function indicating the purpose of the operation plan, and formulas (1.2) to (1.4) below "st" indicate the constraints of the operation plan. i indicates a time section (that is, a discrete time), and x i and y i are state parameters indicating the state of the target device in time section i. State parameters such as x, y, etc. may be simply referred to herein as "state x", "state y", and so on. x i and y i may each indicate a different target device state. f i is a function that indicates a predetermined target parameter corresponding to the states x i and y i of the target device for each time section. The target parameter is, for example, the operating cost, etc., as described above. The objective function in this example indicates minimization of the sum of objective parameters in each time section.

は対象装置の状態xおよびyに応じた所定値と、基準値0との関係を時間断面毎に規定する関数である。本例では、所定値が基準値0以下となることを制約条件としている。またhは対象装置の状態xおよびyに応じた所定値と、基準値0との関係を複数、あるいは全ての時間断面で規定する関数である。なお、制約条件は、所定値が基準値以下となることを規定するものに限定されない。制約条件として、対象装置の様々な特性値を所定の条件に制約するものを用いることができる。 g i is a function that defines the relationship between the predetermined value corresponding to the states x i and y i of the target device and the reference value 0 for each time section. In this example, the constraint condition is that the predetermined value is equal to or less than the reference value 0. Also, h is a function that defines the relationship between the predetermined values corresponding to the states x i and y i of the target device and the reference value 0 in a plurality of or all time sections. Note that the constraint is not limited to specifying that the predetermined value is equal to or less than the reference value. Constraints that constrain various characteristic values of the target device to predetermined conditions can be used.

式(1.4)におけるRは任意の実数の値を取ることを示しており、{0,1}は、0または1の離散的な値を取ることを示している。式(1.4)に示されるように、状態xは、一つの対象装置におけるn個の特性の連続的な値の状態を示してよく、n個の対象装置のそれぞれの状態を示してもよい。状態yは、停止(0)および起動(1)の離散的な2値の状態を示す状態パラメータである。状態yは、一つの対象装置におけるm個の特性の状態を示してよく、m個の対象装置のそれぞれの状態を示してもよい。 R in equation (1.4) indicates that it takes any real value, and {0, 1} indicates that it takes a discrete value of 0 or 1. As shown in equation (1.4), the state x i may denote the state of continuous values of n characteristics in one target device, and denote the states of each of the n target devices. good too. State yi is a state parameter that indicates a discrete binary state of stop (0) and start (1). The state y i may indicate the state of m characteristics in one target device, or may indicate the respective states of m target devices.

元問題を解くと、目的関数および制約条件を満たす、各時間断面における対象装置の状態x、yを求解できる。しかし式(1.1)および式(1.2)~(1.4)で示される元問題は、混合整数非線形計画問題である。混合整数非線形計画問題は、対象装置の数等が大規模になると演算量が膨大になり、解を得ることが困難になる。本例の運転計画方法においては、元問題を解く代わりに、元問題においてそれぞれの対象装置が連続的な状態を取り得ると仮定した緩和問題を解く(緩和問題演算段階S104)。S104においては、元問題における目的関数および制約条件を用いつつ、制約条件においてそれぞれの対象装置が連続的な状態を取り得ると仮定して、対象装置の連続的な状態を演算する。緩和問題および元問題における目的関数および制約条件は、状態パラメータが離散値をとるか連続値を取るかの相違を除き、同一であってよい。 By solving the original problem, the state x, y of the target device at each time slice that satisfies the objective function and constraints can be obtained. However, the original problem given by equations (1.1) and (1.2)-(1.4) is a mixed-integer nonlinear programming problem. The mixed-integer nonlinear programming problem becomes difficult to solve when the number of target devices becomes large, and the amount of calculation becomes enormous. In the operation planning method of this example, instead of solving the original problem, a relaxation problem is solved assuming that each target device can take a continuous state in the original problem (relaxation problem calculation step S104). In S104, while using the objective function and constraint conditions in the original problem, assuming that each target device can take a continuous state under the constraint conditions, the continuous state of the target device is calculated. The objective function and constraints in the relaxed problem and the original problem may be the same, except for whether the state parameters take discrete or continuous values.

緩和問題は、一例として下式で示すことができる。

Figure 0007110624000002
式(4)における[0,1]は、0以上1以下の任意の実数を取り得ることを示している。本例の緩和問題の目的関数(式(2.1))および制約条件(式(2.2)~(2.4))は、離散的な状態yに代えて、0から1の間の任意の値を取り得る連続変数である状態y'を用いること以外は、元問題の目的関数(式(1.1))および制約条件(式(1.2)~(1.4))と同一である。式(2.1))および制約条件(式(2.2)~(2.4))で示される緩和問題は、非線形計画問題である。非線形計画問題は、逐次二次計画法等の手法で高速に解くことができる。本明細書では、緩和問題で求めた解(すなわち離散的でなく、0から1の間の任意の値を取り得る解)を緩和解と称する場合がある。 The mitigation problem can be illustrated by the following equation as an example.
Figure 0007110624000002
[0, 1] in Equation (4) indicates that it can take any real number from 0 to 1 inclusive. The objective function (formula (2.1)) and the constraints (formulas (2.2) to (2.4)) of the relaxation problem in this example are expressed as Except for using the state y′, which is a continuous variable that can take any value, the objective function (formula (1.1)) and the constraint conditions (formulas (1.2) to (1.4)) of the original problem are are identical. (2.1)) and constraints (Equations (2.2)-(2.4)) are nonlinear programming problems. Nonlinear programming problems can be solved at high speed by techniques such as sequential quadratic programming. In this specification, a solution obtained from a relaxation problem (that is, a solution that is not discrete and can take any value between 0 and 1) is sometimes referred to as a relaxation solution.

次に、緩和問題において、実行可能解(すなわち、制約条件を満たす状態x、y)が存在するか否かを判定する(第1判定段階S106)。実行可能解が存在しない場合、処理を終了する。実行可能解が存在する場合、元問題を複数に分割した部分問題を解く。本例では、部分問題を解くための初期値を設定する(初期値設定段階S108)。 Next, it is determined whether there exists a feasible solution (ie states x, y that satisfy the constraints) in the relaxation problem (first decision step S106). If no feasible solution exists, the process ends. If a feasible solution exists, divide the original problem into multiple subproblems and solve them. In this example, an initial value for solving the partial problem is set (initial value setting step S108).

一例として部分問題は、元問題を複数の時間断面に対応する複数の部分に分割した問題である。それぞれの部分問題は、時間断面を一つ含んでよく、複数の時間断面を含んでもよい。それぞれの部分問題に含まれる時間断面の個数は同一であってよく、部分問題間で異なっていてもよい。 As an example, a partial problem is a problem obtained by dividing the original problem into multiple parts corresponding to multiple time sections. Each subproblem may contain one time slice or may contain multiple time slices. The number of time slices included in each subproblem may be the same, or may differ between subproblems.

S108においては、いずれかの時間断面における状態x、yを設定してよい。例えばS108においては、複数の部分問題に対応する複数の時間断面のうち、最初の時間断面における状態x、yを設定する。最初の時間断面における状態x、yは、現在または過去の対象装置の状態に基づいて定めてもよい。一例として最初の時間断面における状態x、yは、対象装置の現在の状態である。状態x、yの初期値は、現在または過去の対象装置の状態に基づいて定めてもよい。例えば以下の式(3)の例では、現在の状態xは1断面過去の状態xi-1およびyi-1より定義される。ここでの状態xi-1およびyi-1は現在の状態xの初期値となる。

Figure 0007110624000003
In S108, states x and y in any time section may be set. For example, in S108, the states x and y in the first time slice among the multiple time slices corresponding to the multiple partial problems are set. The states x, y in the first time slice may be determined based on current or past states of the target device. As an example, states x, y in the first time slice are the current states of the target device. The initial values for states x and y may be determined based on the current or past state of the target device. For example, in the example of equation (3) below, the current state x i is defined by the states x i−1 and y i−1 one section past. The states x i-1 and y i-1 here are the initial values of the current state x i .
Figure 0007110624000003

次に、元問題を複数に分割したそれぞれの部分問題を解く(部分問題演算段階S110)。本例の運転計画方法においては、それぞれの時間断面における部分問題を順番に解いていく。部分問題を解く順番は、時刻順であってよい。また、S108においては、S110において部分問題を解いて得られた状態x、yを、次の時刻における部分問題の初期値として用いてよい。 Next, each of the subproblems obtained by dividing the original problem into a plurality of subproblems is solved (subproblem calculation step S110). In the operation planning method of this example, the partial problems in each time section are solved in order. The order of solving the partial problems may be chronological order. Also, in S108, the states x and y obtained by solving the partial problem in S110 may be used as the initial values of the partial problem at the next time.

なお、それぞれの部分問題を解く場合には、緩和問題の緩和解(すなわち、任意の実数の値を取り得る状態x'と、0から1の間の任意の値を取り得る状態y')と、部分問題の解(すなわち、状態xと、0または1の離散値であるy)との距離を用いる。解の距離とは、それぞれの状態パラメータ(本例ではxおよびy)空間における、それぞれの解に対応する2つの点の離れ具合を表す尺度を意味する。距離の種類としては、ユークリッド距離やチェビシェフ距離などがある。または距離のほかに類似度、近接度などの指標を用いてもよい。一例としてS110においては、緩和問題の解に対するユークリッド距離が最小となるように、部分問題の解を演算してよい。 When solving each subproblem, the relaxed solution of the relaxed problem (that is, state x' that can take any real number value and state y' that can take any value between 0 and 1) and , the distance between the solution of the subproblem (ie, state x and y, a discrete value of 0 or 1). Solution distance refers to a measure of how far apart two points corresponding to each solution are in their respective state parameter (x and y in this example) space. Types of distance include Euclidean distance, Chebyshev distance, and the like. Alternatively, indices such as similarity and proximity may be used in addition to the distance. As an example, in S110, the solution of the subproblem may be computed such that the Euclidean distance to the solution of the relaxation problem is minimized.

部分問題は、一例として下式で示すことができる。本例では、部分問題における目的関数は、それぞれの時間断面において、所定の目的パラメータfを最小化する。本例の部分問題では、それぞれの時間断面において、元問題に含まれる全ての対象装置の全ての状態を求解する。

Figure 0007110624000004
本例の部分問題では、それぞれ時間断面iについて、式(4.2)~(4.4)を満たす状態x"、y"を演算する。部分問題における状態x"は、式(4.4)に示すように任意の実数の値を取る。また状態y"は、緩和問題で求めた緩和解y'(すなわち、0から1の間の任意の値を取り得る)に所定の偏差Δを加算したものであり、0または1の2値のいずれかの値を取る。偏差Δは、状態y"と緩和解y'との差分(すなわち距離)を示している。 A subproblem can be shown by the following formula as an example. In this example, the objective function in the subproblem minimizes a given objective parameter f i at each time slice. In the partial problem of this example, all states of all target devices included in the original problem are solved in each time section.
Figure 0007110624000004
In the subproblem of this example, states x″ i and y″ i that satisfy equations (4.2) to (4.4) are calculated for each time section i. The states x''i in the subproblem take arbitrary real values as shown in equation (4.4 ) . can take any value between ) and a predetermined deviation Δ, and takes either a binary value of 0 or 1. The deviation Δ indicates the difference (ie distance) between the state y″ i and the relaxed solution y′ i .

部分問題の目的関数および制約条件においては、元問題の目的関数および制約条件における状態yに代えて状態y"を用いる。状態y"は、緩和解y'に対して偏差Δの差を有している。本例では、部分問題の目的関数として、式(4.1)で示されるように、関数fで規定される目的パラメータと、偏差Δに応じた距離パラメータdとの和を最小にする目的関数を用いる。なおdは偏差Δの大きさを表す尺度であり、ユーザーが任意に設定してよい。 In the objective function and constraints of the subproblem , the states y''i are used in place of the states yi in the original problem's objective function and constraints. have a difference. In this example, as the objective function of the subproblem, as shown in equation (4.1), the objective is to minimize the sum of the objective parameter defined by the function f i and the distance parameter d according to the deviation Δ Use functions. Note that d is a scale representing the magnitude of the deviation Δ, and may be arbitrarily set by the user.

このような部分問題を解くことで、元問題を複数の部分問題に分割して、緩和問題の緩和解と、部分問題の離散値解との距離を用いてそれぞれの部分問題を解くことができる。部分問題で演算した対象装置の状態x、yを用いることで、目的及び制約条件を満たすように対象装置を制御できる。 By solving such a subproblem, the original problem can be divided into multiple subproblems, and each subproblem can be solved using the distance between the relaxed solution of the relaxed problem and the discrete value solution of the subproblem. . By using the states x and y of the target device calculated by the partial problem, the target device can be controlled so as to satisfy the objective and constraint conditions.

部分問題においては、元問題を複数に分割するので、一つの問題の規模が小さくなる。このため、離散的な状態yを含んでいても高速に演算できる。部分問題の演算は、例えば分枝限定法等を用いることで高速に実行できる。 In a subproblem, the original problem is divided into multiple parts, so the scale of one problem becomes smaller. Therefore, even if a discrete state y is included, it can be calculated at high speed. The calculation of the partial problem can be executed at high speed by using, for example, the branch-and-bound method.

そして、目的関数に距離パラメータ(本例ではd)を導入して部分問題を解くことで、部分問題の解が、一つの部分問題だけを考慮して最適化された部分最適となることを避けることができる。特に、緩和解y'と、部分問題の解y"との距離を最小にするように目的関数を設定することで、厳密解に近い妥当な解を、高速に得ることができる。 Then, by introducing a distance parameter (d in this example) into the objective function and solving the subproblem, the solution of the subproblem is prevented from becoming a suboptimal solution optimized by considering only one subproblem. be able to. In particular, by setting the objective function so as to minimize the distance between the relaxed solution y'i and the subproblem solution y''i , it is possible to quickly obtain a reasonable solution close to the exact solution.

数4に示した例では、緩和解y'を用いていたが、緩和解x'を用いてもよい。この場合、x''=x'+Δとなる。また、緩和解x'およびy'の両方を用いてもよい。 In the example shown in Equation 4, the relaxed solution y' i was used, but the relaxed solution x' i may also be used. In this case, x'' i =x' i +Δ. Alternatively, both relaxed solutions x' i and y' i may be used.

一つの部分問題について解を求めた後、全ての部分問題について解を求めたか否かを判定する(第2判定段階S112)。全ての部分問題について解を求めた場合、処理を終了する。解を求めていない部分問題が存在する場合、次の部分問題に対してS108からS112までの処理を繰り返す。本例では、次の部分問題とは、次の時間断面(つまり次の時刻)の部分問題である。全ての部分問題について求解することで、全ての時間断面について、全ての対象装置の状態を規定できる。 After solving one subproblem, it is determined whether all subproblems have been solved (second determination step S112). If all the subproblems have been solved, the process ends. If there is a partial problem for which no solution has been obtained, the processing from S108 to S112 is repeated for the next partial problem. In this example, the next subproblem is the subproblem of the next time slice (that is, the next time). By solving all subproblems, the states of all target devices can be defined for all time sections.

図2は、図1において説明した運転計画方法の概要を示す図である。図2における横軸は状態yの値を示し、縦軸は状態yの値を示している。状態y、yにおいて、対象装置が実際にとり得る離散値を、菱形の複数のマーク204でプロットしている。直線202は、制約条件を満たす状態y、yの境界線を示している。直線202の外側において破線でハッチングされている領域が、制約条件を満たさない領域であり、ハッチングされていない領域が制約条件を満たす領域である。図2においては、ある時間断面における直線202を示している。 FIG. 2 is a diagram showing an outline of the operation planning method explained in FIG. The horizontal axis in FIG . 2 indicates the value of state y1, and the vertical axis indicates the value of state y2. Discrete values that the target device can actually take in the states y 1 and y 2 are plotted with a plurality of diamond-shaped marks 204 . A straight line 202 indicates the boundary between states y 1 and y 2 that satisfy the constraint. A region hatched with broken lines outside the straight line 202 is a region that does not satisfy the constraint, and a non-hatched region is a region that satisfies the constraint. FIG. 2 shows a straight line 202 in a certain time section.

また、緩和解に対応する位置を丸形のマーク206でプロットしている。緩和解は、制約条件を満たす領域内で、目的関数に最も適合する解である。これに対して、部分問題では、制約条件を満たす領域内の離散的な解(マーク204)のうち、緩和解との偏差Δが最小となる解(マーク208)を演算する。このような処理により、元問題から求まる厳密解とは必ずしも一致しないが、緩和解に対する距離が近く妥当性が高い解を、高速に求解できる。 Also, the positions corresponding to the relaxation solutions are plotted with circular marks 206 . A relaxed solution is the solution that best fits the objective function within a region that satisfies the constraints. On the other hand, in the partial problem, among the discrete solutions (mark 204) within the region that satisfies the constraint conditions, the solution (mark 208) that minimizes the deviation Δ from the relaxed solution is computed. Through such processing, a solution that does not necessarily match the exact solution obtained from the original problem, but that is close to the relaxed solution and has high validity can be solved at high speed.

図3は、本発明の一つの実施形態に係る運転計画装置300が制御する、対象装置の一例を示す図である。本例における対象装置は、1つ以上の電源装置304、および、1つ以上の蓄電池306である。電源装置304は、発電した電力を1つ以上の外部装置302に供給してよく、外部から受け取った電力の電圧等を変換して、外部装置302に供給してもよい。 FIG. 3 is a diagram showing an example of target devices controlled by the operation planning device 300 according to one embodiment of the present invention. The target devices in this example are one or more power supply devices 304 and one or more storage batteries 306 . The power supply 304 may supply generated power to one or more external devices 302 , and may convert the voltage or the like of power received from the outside and supply it to the external devices 302 .

蓄電池306は、電源装置304等から電力を受け取って蓄電する。蓄電池306は、電源装置304が稼働できなくなったときに外部装置302に電力を供給するバックアップ電源としての機能と、電源装置304と共同して外部装置302に電力を供給するアシスト電源としての機能とを有してよい。例えば蓄電池306は、予め定められたバックアップ容量に対応する蓄電量を維持していることを条件として、非常時以外にも外部装置302に電力を供給する。一例として外部装置302は複数のサーバーであるが、これに限定されない。外部装置302は、より大電力を消費する装置であってもよい。複数の電源装置304および複数の蓄電池306は、同一の建物に配置されていてよく、異なる建物に分散して配置されていてもよい。複数の外部装置302も、同一の建物に配置されていてよく、異なる建物に分散して配置されていてもよい。 The storage battery 306 receives and stores electric power from the power supply device 304 or the like. The storage battery 306 functions as a backup power source that supplies power to the external device 302 when the power source device 304 cannot operate, and as an assist power source that supplies power to the external device 302 in cooperation with the power source device 304. may have For example, the storage battery 306 supplies power to the external device 302 even in times other than emergencies, on condition that the storage battery 306 maintains an amount of electricity corresponding to a predetermined backup capacity. By way of example, external device 302 is a plurality of servers, but is not so limited. External device 302 may be a device that consumes more power. The plurality of power supply devices 304 and the plurality of storage batteries 306 may be arranged in the same building, or may be arranged dispersedly in different buildings. A plurality of external devices 302 may also be located in the same building, or may be distributed in different buildings.

図4は、複数の対象装置の運転計画の一例を示す図である。本例では、各時間断面における、複数の外部装置302の総負荷の予測値を実線で示している。また、それぞれの時間断面における複数の電源装置304の発電量を棒グラフで示している。本例の電源装置304は5個である。また、複数の蓄電池306からの総放電量を破線で示し、複数の蓄電池306への総充電量を一点鎖線で示している。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an operation plan for a plurality of target devices; In this example, the solid line indicates the predicted value of the total load of the plurality of external devices 302 in each time section. Also, the power generation amounts of the plurality of power supply devices 304 in each time section are shown by bar graphs. There are five power supply devices 304 in this example. Also, the total amount of discharge from the plurality of storage batteries 306 is indicated by a dashed line, and the total amount of charge to the plurality of storage batteries 306 is indicated by a dashed-dotted line.

本例の運転計画では、電源装置304における消費電力を最小化することを目的としている。消費電力は、電源装置304の起動時、停止時、スタンバイ時の消費電力を含む。消費電力は、外部装置302の総負荷から蓄電池306からの供給電力を減じ、蓄電池306への充電電力を加算したものでもある。 The operation plan of this example aims at minimizing the power consumption of the power supply device 304 . The power consumption includes power consumption when the power supply device 304 is started, stopped, and on standby. The power consumption is also obtained by subtracting the power supplied from the storage battery 306 from the total load of the external device 302 and adding the charging power to the storage battery 306 .

また、制約条件は以下の通りである。
・電源装置304は、常に少なくとも一台は起動している。
・蓄電池306の充電と放電は同時に行わない。
・それぞれの蓄電池306のSOC(充電率)が放電指定値を下回った場合は、当該蓄電池306は放電不可。
・それぞれの蓄電池306のSOC(充電率)が充電指定値を上回った場合は、当該蓄電池306は充電不可。
・それぞれの蓄電池306のSOC(充電率)が放電指定値を下回った場合は、放電指定値よりも大きい指定値を上回るまで、当該蓄電池306は放電不可。
・蓄電池306の出力が、設定される上下限の範囲内。
・電源装置304の出力が、設定される上下限の範囲内。
・蓄電池306の総残容量が、設定されるバックアップ容量以上。
・蓄電池306を用いて、負荷のピーク時における電源装置304の出力を緩和する(ピークカット)。
Also, the constraints are as follows.
- At least one power supply device 304 is always activated.
- Charging and discharging of the storage battery 306 are not performed at the same time.
- When the SOC (state of charge) of each storage battery 306 is below the specified discharge value, the storage battery 306 cannot be discharged.
- When the SOC (rate of charge) of each storage battery 306 exceeds the specified charging value, the storage battery 306 cannot be charged.
- When the SOC (rate of charge) of each storage battery 306 falls below the specified discharge value, the storage battery 306 cannot be discharged until it exceeds a specified value larger than the specified discharge value.
- The output of the storage battery 306 is within the set upper and lower limits.
- The output of the power supply device 304 is within the set upper and lower limits.
- The total remaining capacity of the storage battery 306 is greater than or equal to the set backup capacity.
- The storage battery 306 is used to reduce the output of the power supply device 304 during peak loads (peak cut).

図4に示すように、負荷がピークになったときに、蓄電池306から電力を供給することで、電源装置304の出力を緩和できる。ただし、負荷がピークになる前に、予め蓄電池306に充電していなければならない。このため、それぞれの時間断面だけに着目して、電源装置304の状態を最適化すると、将来のピーク負荷時における効率が低下してしまう場合がある。 As shown in FIG. 4, by supplying power from the storage battery 306 when the load reaches a peak, the output of the power supply device 304 can be relaxed. However, the storage battery 306 must be charged in advance before the load peaks. Therefore, if the state of the power supply device 304 is optimized by focusing only on each time slice, the efficiency may decrease at peak load in the future.

図1において説明した運転計画方法によれば、複数の時間断面について緩和問題を解いて緩和解を算出し、緩和解を用いてそれぞれの部分問題を解いている。このため、複数の時間断面を考慮した、妥当性の高い解を高速に演算できる。 According to the operation planning method described in FIG. 1, the relaxation problem is solved for a plurality of time sections to calculate the relaxation solution, and each partial problem is solved using the relaxation solution. Therefore, it is possible to quickly calculate a solution with high validity considering a plurality of time sections.

図1に示すS108からS112の処理において、それぞれの時間断面に対して演算した部分問題の解を、次の時間断面における部分問題の初期値として用い、複数の部分問題の解を順次演算する。このため、複数の部分問題を順番に1回ずつ解くことで、それぞれの時間断面における妥当な解を得られる。 In the processing from S108 to S112 shown in FIG. 1, the solutions of the partial problems calculated for each time slice are used as the initial values of the partial problems in the next time slice, and the solutions of a plurality of partial problems are sequentially calculated. Therefore, by solving a plurality of subproblems once in order, it is possible to obtain reasonable solutions in each time section.

なお、制約条件に複数の時間断面に関する条件が含まれている場合、複数の時間断面における対象装置の状態を、一つの部分問題として演算してよい。例えば、それぞれの電源装置304において、所定数の時間断面に渡る発電量の変化の上限が制約されている場合、所定数の時間断面毎に元問題を分割してよい。それぞれの部分問題は、一部の時間断面が重複していてよい。 If the constraints include conditions relating to a plurality of time slices, the state of the target device in the plurality of time slices may be calculated as one partial problem. For example, if each power supply 304 has an upper limit on the change in power generation over a predetermined number of time slices, the original problem may be divided into each predetermined number of time slices. Each subproblem may overlap in some time slices.

また、図1に示した運転計画方法において、図4に示したような負荷の予測が更新された場合に、S104からの処理を開始してよい。つまり、緩和問題の緩和解を再演算して、新たに取得した緩和解に基づいて、当該時刻以降の分割問題を解いてよい。運転計画装置300には、負荷の予測が随時与えられてよい。 Further, in the operation planning method shown in FIG. 1, the processing from S104 may be started when the load prediction as shown in FIG. 4 is updated. That is, the relaxed solution of the relaxed problem may be recalculated, and the division problem after the time may be solved based on the newly acquired relaxed solution. The load prediction may be given to the operation planning device 300 at any time.

以下では、目的関数および制約条件の一例を定式化する。運転計画の目的および制約条件の概要は、図4において説明した通りである。定式化にあたり、以下の記号を導入する。

Figure 0007110624000005
また、変数を以下の通りに定義する。
Figure 0007110624000006
An example objective function and constraints are formulated below. A summary of the objectives and constraints of the operation plan is as described in FIG. For formulation, the following symbols are introduced.
Figure 0007110624000005
Also, the variables are defined as follows.
Figure 0007110624000006

蓄電池306および電源装置304の運転計画の元問題の一例は、以下の通りとなる。コンピュータは、当該元問題を取得してよい(S102)。元問題は混合整数非線形計画問題となる。このため、時間断面および装置台数が大規模になると、解を得ることが困難である。

Figure 0007110624000007
An example of the original problem of the operation plan of the storage battery 306 and the power supply device 304 is as follows. The computer may acquire the original question (S102). The original problem becomes a mixed-integer nonlinear programming problem. Therefore, it is difficult to obtain a solution when the time section and the number of devices are large.
Figure 0007110624000007

数5に示す元問題において、数2に示した例と同様に、uit PSU、u cBCU、u dBCUの状態パラメータを、0から1の任意の値をとる状態パラメータに緩和して緩和問題を解くことで、それぞれの状態パラメータの緩和解が得られる(S104、S105)。 In the original problem shown in Equation 5, similarly to the example shown in Equation 2, the state parameters of u it PSU , u t cBCU , and u t dBCU are relaxed to state parameters that take arbitrary values from 0 to 1. By solving the problem, a relaxed solution for each state parameter is obtained (S104, S105).

数5に示した元問題の緩和問題における緩和解を用いる。この場合、数5に示した問題は、下式のように変形される。

Figure 0007110624000008
なお、x''およびu''は、緩和問題を解くことで得られた緩和解を示している。数6に示す問題においては、偏差Δx、Δuを導入している。また偏差のノルムΔx 2、Δu 2を距離として用いている。wx、wuは重み係数であり、どれだけ距離の最小化を考慮するかを決定するパラメータである。したがって、ここでの距離パラメータdはwxΔx 2とwuΔu 2を足し合わせたものに相当する。電源装置304の運転台数制御における時間断面の集合の数Tが、蓄電池306の時間断面の集合の数Tよりも十分小さいことで、数6に示した問題の規模が小さくなり、高速に解くことができる。本例では、数6に示した問題を、時間断面毎の部分問題に分割して求解する(S108-S112)。 A relaxed solution in the relaxed problem of the original problem shown in Equation 5 is used. In this case, the problem shown in Equation 5 is transformed into the following equation.
Figure 0007110624000008
Note that x'' and u'' indicate the relaxed solution obtained by solving the relaxed problem. In the problem shown in Equation 6, deviations Δ x and Δ u are introduced. Also, the norms Δ x 2 and Δ u 2 of the deviation are used as distances. w x , w u are weighting factors, parameters that determine how much distance minimization is considered. Therefore, the distance parameter d here corresponds to the sum of w x Δx 2 and w u Δ u 2 . Since the number T2 of sets of time slices in the control of the number of operating power supply units 304 is sufficiently smaller than the number T1 of sets of time slices of the storage battery 306, the scale of the problem shown in Equation 6 is reduced, and the speed is increased. can be solved. In this example, the problem shown in Equation 6 is divided into partial problems for each time section and solved (S108-S112).

図5は、図4に示した例における、電源装置304の運転台数と、総消費電力の推移を示す図である。低負荷時には運転台数を削減して、消費電力を低減できている。 FIG. 5 is a diagram showing changes in the number of operating power supply devices 304 and total power consumption in the example shown in FIG. When the load is low, the number of units in operation is reduced, reducing power consumption.

図6は、図4に示した例における、蓄電池306の電池残量、放電量および充電量の推移を示す図である。運用開始時(時刻0)と、運用終了時(時刻23)とで、電池残量を一致させることができている。 FIG. 6 is a diagram showing changes in the remaining battery level, the amount of discharge, and the amount of charge of storage battery 306 in the example shown in FIG. It is possible to match the remaining battery levels at the start of operation (time 0) and at the end of operation (time 23).

図7、図8および図9は、元問題を解いた厳密解、緩和問題を解いた緩和解、緩和解を利用して部分問題を解いた実施例解のそれぞれを用いた場合の、消費電力、電池残量、出力電力の推移例を示す図である。なお厳密解は、演算に非常に時間がかかるが、より最適な解である。図7から図9に示すように、実施例解を用いた場合、負荷ピーク時におけるピークカット効果は若干減少しているものの、他の時間断面においては、厳密解と類似の結果を算出している。 7, 8, and 9 show the power consumption when using the exact solution that solved the original problem, the relaxed solution that solved the relaxed problem, and the example solution that solved the partial problem using the relaxed solution. , battery level, and output power transition example. Note that the exact solution is the more optimal solution, although it takes much longer to compute. As shown in FIGS. 7 to 9, when the example solution is used, the peak cut effect at the time of load peak is slightly reduced, but at other time cross sections, results similar to the exact solution are calculated. there is

図10は、運転計画装置300の構成例を示す図である。運転計画装置300は、問題取得部1102、緩和問題演算部1104および部分問題演算部1106を備える。緩和問題演算部1104および部分問題演算部1106は、共通の演算部1110であってよい。 FIG. 10 is a diagram showing a configuration example of the operation planning device 300. As shown in FIG. The operation planning device 300 includes a problem acquisition unit 1102 , a relaxation problem calculation unit 1104 and a partial problem calculation unit 1106 . The relaxation problem calculator 1104 and the partial problem calculator 1106 may be a common calculator 1110 .

問題取得部1102は、図1に示した問題取得段階S102を実行する。緩和問題演算部1104は、図1に示した緩和問題演算段階S104および第1判定段階S106を実行する。部分問題演算部1106は、図1に示したS108からS112までの処理を実行する。このような構成により、図1から図9において説明した運転計画方法を実行できる。 The question acquisition unit 1102 executes the question acquisition step S102 shown in FIG. The mitigation problem calculation unit 1104 executes the mitigation problem calculation step S104 and the first determination step S106 shown in FIG. The partial problem calculation unit 1106 executes the processing from S108 to S112 shown in FIG. With such a configuration, the operation planning method described with reference to FIGS. 1 to 9 can be executed.

図11は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ2200の例を示す。コンピュータ2200にインストールされたプログラムは、コンピュータ2200に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の1または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該1または複数のセクションを実行させることができ、および/またはコンピュータ2200に、本発明の実施形態に係る方法または当該方法の段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ2200に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、CPU2212によって実行されてよい。 FIG. 11 illustrates an example computer 2200 upon which aspects of the invention may be implemented in whole or in part. Programs installed on the computer 2200 may cause the computer 2200 to function as one or more sections of an operation or apparatus associated with an apparatus according to embodiments of the invention, or may Sections can be executed and/or computer 2200 can be caused to perform methods or steps of methods according to embodiments of the invention. Such programs may be executed by CPU 2212 to cause computer 2200 to perform certain operations associated with some or all of the flowchart and block diagram blocks described herein.

本実施形態によるコンピュータ2200は、CPU2212、RAM2214、グラフィックコントローラ2216、およびディスプレイデバイス2218を含み、それらはホストコントローラ2210によって相互に接続されている。コンピュータ2200はまた、通信インタフェース2222、ハードディスクドライブ2224、DVD-ROMドライブ2226、およびICカードドライブのような入/出力ユニットを含み、それらは入/出力コントローラ2220を介してホストコントローラ2210に接続されている。コンピュータはまた、ROM2230およびキーボード2242のようなレガシの入/出力ユニットを含み、それらは入/出力チップ2240を介して入/出力コントローラ2220に接続されている。 Computer 2200 according to this embodiment includes CPU 2212 , RAM 2214 , graphics controller 2216 , and display device 2218 , which are interconnected by host controller 2210 . Computer 2200 also includes input/output units such as communication interface 2222, hard disk drive 2224, DVD-ROM drive 2226, and IC card drive, which are connected to host controller 2210 via input/output controller 2220. there is The computer also includes legacy input/output units such as ROM 2230 and keyboard 2242 , which are connected to input/output controller 2220 through input/output chip 2240 .

CPU2212は、ROM2230およびRAM2214内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ2216は、RAM2214内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にCPU2212によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス2218上に表示されるようにする。 CPU 2212 operates according to programs stored in ROM 2230 and RAM 2214, thereby controlling each unit. Graphics controller 2216 retrieves image data generated by CPU 2212 into a frame buffer or the like provided in RAM 2214 or itself, and causes the image data to be displayed on display device 2218 .

通信インタフェース2222は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ2224は、コンピュータ2200内のCPU2212によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。DVD-ROMドライブ2226は、プログラムまたはデータをDVD-ROM2201から読み取り、ハードディスクドライブ2224にRAM2214を介してプログラムまたはデータを提供する。ICカードドライブは、プログラムおよびデータをICカードから読み取り、および/またはプログラムおよびデータをICカードに書き込む。 Communication interface 2222 communicates with other electronic devices over a network. Hard disk drive 2224 stores programs and data used by CPU 2212 within computer 2200 . DVD-ROM drive 2226 reads programs or data from DVD-ROM 2201 and provides programs or data to hard disk drive 2224 via RAM 2214 . The IC card drive reads programs and data from IC cards and/or writes programs and data to IC cards.

ROM2230はその中に、アクティブ化時にコンピュータ2200によって実行されるブートプログラム等、および/またはコンピュータ2200のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入/出力チップ2240はまた、様々な入/出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入/出力コントローラ2220に接続してよい。 ROM 2230 stores therein programs that are dependent on the hardware of computer 2200, such as a boot program that is executed by computer 2200 upon activation. Input/output chip 2240 may also connect various input/output units to input/output controller 2220 via parallel ports, serial ports, keyboard ports, mouse ports, and the like.

プログラムが、DVD-ROM2201またはICカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ2224、RAM2214、またはROM2230にインストールされ、CPU2212によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ2200に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ2200の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。 A program is provided by a computer-readable medium such as a DVD-ROM 2201 or an IC card. The program is read from a computer-readable medium, installed in hard disk drive 2224 , RAM 2214 , or ROM 2230 , which are also examples of computer-readable medium, and executed by CPU 2212 . The information processing described within these programs is read by computer 2200 to provide coordination between the programs and the various types of hardware resources described above. An apparatus or method may be configured by implementing the manipulation or processing of information in accordance with the use of computer 2200 .

例えば、通信がコンピュータ2200および外部デバイス間で実行される場合、CPU2212は、RAM2214にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース2222に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース2222は、CPU2212の制御下、RAM2214、ハードディスクドライブ2224、DVD-ROM2201、またはICカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。 For example, when communication is performed between the computer 2200 and an external device, the CPU 2212 executes a communication program loaded into the RAM 2214 and sends communication processing to the communication interface 2222 based on the processing described in the communication program. you can command. The communication interface 2222 reads transmission data stored in a transmission buffer processing area provided in a recording medium such as the RAM 2214, the hard disk drive 2224, the DVD-ROM 2201, or an IC card under the control of the CPU 2212, and transmits the read transmission data. Data is transmitted to the network, or received data received from the network is written to a receive buffer processing area or the like provided on the recording medium.

また、CPU2212は、ハードディスクドライブ2224、DVD-ROMドライブ2226(DVD-ROM2201)、ICカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がRAM2214に読み取られるようにし、RAM2214上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。CPU2212は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。 In addition, the CPU 2212 causes the RAM 2214 to read all or necessary portions of files or databases stored in external recording media such as a hard disk drive 2224, a DVD-ROM drive 2226 (DVD-ROM 2201), an IC card, etc. Various types of processing may be performed on the data in RAM 2214 . CPU 2212 then writes back the processed data to the external recording medium.

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。CPU2212は、RAM2214から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索/置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をRAM2214に対しライトバックする。また、CPU2212は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第2の属性の属性値に関連付けられた第1の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、CPU2212は、第1の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第2の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第1の属性に関連付けられた第2の属性の属性値を取得してよい。 Various types of information, such as various types of programs, data, tables, and databases, may be stored on recording media and subjected to information processing. CPU 2212 performs various types of operations on data read from RAM 2214, information processing, conditional decision making, conditional branching, unconditional branching, and retrieval of information, as specified throughout this disclosure and by instruction sequences of programs. Various types of processing may be performed, including /replace, etc., and the results written back to RAM 2214 . In addition, the CPU 2212 may search for information in a file in a recording medium, a database, or the like. For example, if a plurality of entries each having an attribute value of a first attribute associated with an attribute value of a second attribute are stored in the recording medium, the CPU 2212 determines that the attribute value of the first attribute is specified. search the plurality of entries for an entry that matches the condition, read the attribute value of the second attribute stored in the entry, and thereby associate it with the first attribute that satisfies the predetermined condition. an attribute value of the second attribute obtained.

上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ2200上またはコンピュータ2200近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはRAMのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ2200に提供する。 The programs or software modules described above may be stored in a computer readable medium on or near computer 2200 . Also, a recording medium such as a hard disk or RAM provided in a server system connected to a dedicated communication network or the Internet can be used as a computer-readable medium, thereby providing the program to the computer 2200 via the network. do.

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。 Although the present invention has been described above using the embodiments, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiments. It is obvious to those skilled in the art that various modifications and improvements can be made to the above embodiments. It is clear from the description of the scope of claims that forms with such modifications or improvements can also be included in the technical scope of the present invention.

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。 The execution order of each process such as actions, procedures, steps, and stages in the devices, systems, programs, and methods shown in the claims, the specification, and the drawings is particularly "before", "before" etc., and it should be noted that they can be implemented in any order unless the output of the previous process is used in the subsequent process. Regarding the operation flow in the claims, the specification, and the drawings, even if the description is made using "first," "next," etc. for the sake of convenience, it means that it is essential to carry out in this order. not a thing

202・・・直線、204、206、208・・・マーク、300・・・運転計画装置、302・・・外部装置、304・・・電源装置、306・・・蓄電池、1102・・・問題取得部、1104・・・緩和問題演算部、1106・・・部分問題演算部、1110・・・演算部、2200・・・コンピュータ、2201・・・DVD-ROM、2210・・・ホストコントローラ、2212・・・CPU、2214・・・AM、2216・・・グラフィックコントローラ、2218・・・ディスプレイデバイス、2220・・・入/出力コントローラ、2222・・・通信インタフェース、2224・・・ハードディスクドライブ、2226・・・DVD-ROMドライブ、2230・・・ROM、2240・・・入/出力チップ、2242・・・キーボード 202... straight line, 204, 206, 208... mark, 300... operation planning device, 302... external device, 304... power supply device, 306... storage battery, 1102... problem acquisition Section 1104 Relaxation Problem Calculation Section 1106 Partial Problem Calculation Section 1110 Calculation Section 2200 Computer 2201 DVD-ROM 2210 Host Controller 2212 CPU, 2214 AM, 2216 graphic controller, 2218 display device, 2220 input/output controller, 2222 communication interface, 2224 hard disk drive, 2226 DVD-ROM drive, 2230 ROM, 2240 input/output chip, 2242 keyboard

Claims (9)

コンピュータにより、複数の対象装置の運転計画を生成する運転計画方法であって、
前記複数の対象装置は、それぞれが発電した電力を、または、それぞれが外部から受け取った電力を変換した電力を、負荷に供給する複数の電源装置、および、電力を受け取って充電し、負荷に電力を供給する複数の蓄電池を含み、
それぞれの前記電源装置は、起動しているか停止しているかを示す状態パラメータが離散的な値で示され、
それぞれの前記蓄電池は、充電しているか、または、放電しているかを示す状態パラメータが離散的な値で示され、
前記複数の蓄電池および前記複数の電源装置の前記状態パラメータに応じて定まる目的パラメータを所定の状態にする目的関数、前記蓄電池の前記状態パラメータに応じて変動するそれぞれの前記蓄電池のSOCに関する制約条件含み、前記目的関数および前記制約条件を満たすことができる、それぞれの前記蓄電池および前記電源装置の離散的な前記状態パラメータを演算するための元問題を取得する問題取得段階と、
前記元問題においてそれぞれの前記蓄電池の前記状態パラメータが、前記離散的な値の間の連続的なを取り得ると仮定した緩和問題を解き、それぞれの前記蓄電池の仮想的な状態に対応する連続的な前記状態パラメータを演算する緩和問題演算段階と、
前記元問題を、複数の部分問題に分割して、前記緩和問題の解と部分問題の解との距離を用いてそれぞれの部分問題を解き、それぞれの前記対象装置の離散的な前記状態パラメータを演算する部分問題演算段階と
を備え、
前記部分問題演算段階において、前記元問題を複数の時間断面に対応する前記複数の部分問題に分割し、それぞれの時間断面に対して演算した前記部分問題の解を次の時間断面における前記部分問題の初期値として用い、複数の前記部分問題の解を順次演算する運転計画方法。
An operation planning method for generating an operation plan for a plurality of target devices by a computer,
The plurality of target devices include a plurality of power supply devices that supply the power generated by each or the power converted from the power received from the outside to the load, and the power that is received, charged, and supplied to the load. including a plurality of accumulators for supplying
Each of the power supply devices has a discrete value indicating a state parameter indicating whether it is activated or deactivated,
A state parameter indicating whether each storage battery is charging or discharging is indicated by a discrete value,
An objective function that sets objective parameters determined according to the state parameters of the plurality of storage batteries and the plurality of power supply devices to a predetermined state, and a constraint condition regarding the SOC of each of the storage batteries that fluctuates according to the state parameters of the storage batteries. a problem acquisition step of acquiring an original problem for computing the discrete state parameters of each of the storage battery and the power supply , which can satisfy the objective function and the constraints ;
Solving a relaxation problem assuming that the state parameter of each of the batteries in the original problem can take continuous values between the discrete values ; a relaxation problem calculation step of calculating the state parameters ,
dividing the original problem into a plurality of subproblems, solving each subproblem using the distance between the solution of the relaxation problem and the solution of the subproblem, and obtaining the discrete state parameters of each of the target devices; and a subproblem computation stage that computes
In the subproblem calculation step, the original problem is divided into the plurality of subproblems corresponding to a plurality of time sections, and the solutions of the subproblems calculated for the respective time sections are the subproblems in the next time section. and sequentially calculating solutions to the plurality of partial problems .
前記部分問題演算段階において、前記緩和問題の解に対する距離が最小となるように、前記部分問題の解を演算する
請求項1に記載の運転計画方法。
2. The operation planning method according to claim 1, wherein, in the partial problem calculation step, the solution of the partial problem is calculated such that the distance to the solution of the relaxation problem is minimized.
前記目的関数は、前記目的パラメータを最小にする条件を含み、
前記部分問題演算段階において、前記部分問題の目的関数として、前記目的パラメータと、前記距離に応じた距離パラメータとの和を最小にする関数を用いる
請求項2に記載の運転計画方法。
The objective function includes a condition that minimizes the objective parameter,
3. The operation planning method according to claim 2, wherein in the partial problem calculation step, a function that minimizes the sum of the objective parameter and the distance parameter according to the distance is used as the objective function of the partial problem.
前記元問題の前記制約条件は、複数の時間断面に関する条件を含み、
前記部分問題演算段階において、前記複数の時間断面における前記蓄電池前記状態パラメータを一つの部分問題として演算する
請求項1から3のいずれか一項に記載の運転計画方法。
the constraints of the original problem include conditions on a plurality of time slices;
The operation planning method according to any one of claims 1 to 3 , wherein in the partial problem calculation step, the state parameters of the storage battery in the plurality of time slices are calculated as one partial problem.
記負荷の予測が更新された場合に、前記緩和問題の解を再演算する
請求項1からのいずれか一項に記載の運転計画方法。
The operation planning method according to any one of claims 1 to 4 , wherein the solution of the mitigation problem is recalculated when the load prediction is updated.
前記元問題における前記蓄電池の前記状態パラメータは、それぞれの前記蓄電池が充電しているか、放電しているかを2値で示し、 The state parameter of the storage battery in the original problem indicates whether each storage battery is charging or discharging in binary,
前記緩和問題における前記蓄電池の前記状態パラメータは、それぞれの前記蓄電池が充填している状態か、放電している状態かを前記2値の間の連続的な値で示すパラメータであり、 The state parameter of the storage battery in the mitigation problem is a parameter that indicates whether the storage battery is in a charged state or a discharged state by a continuous value between the two values,
前記制約条件は、それぞれの前記蓄電池のSOCが、前記状態パラメータに所定の充電効率を乗算した値と、前記状態パラメータに所定の放電効率の逆数を乗じた値に応じて変動する条件を含む The constraint conditions include a condition that the SOC of each storage battery fluctuates according to the value obtained by multiplying the state parameter by a predetermined charging efficiency and the value obtained by multiplying the state parameter by the reciprocal of the predetermined discharge efficiency.
請求項1から5のいずれか一項に記載の運転計画方法。 The operation planning method according to any one of claims 1 to 5.
前記目的パラメータは、前記電源装置の消費電力または運転コストである The objective parameter is the power consumption or operating cost of the power supply
請求項1から6のいずれか一項に記載の運転計画方法。 The operation planning method according to any one of claims 1 to 6.
コンピュータに、請求項1からのいずれか一項に記載の運転計画方法を実行させるためのプログラム。 A program for causing a computer to execute the operation planning method according to any one of claims 1 to 7 . 複数の対象装置の運転計画を生成する運転計画装置であって、
前記複数の対象装置は、それぞれが発電した電力を、または、それぞれが外部から受け取った電力を変換した電力を、負荷に供給する複数の電源装置、および、電力を受け取って充電し、負荷に電力を供給する複数の蓄電池を含み、
それぞれの前記電源装置は、起動しているか停止しているかを示す状態パラメータが離散的な値で示され、
それぞれの前記蓄電池は、充電しているか、または、放電しているかを示す状態パラメータが離散的な値で示され、
前記運転計画装置は、
前記複数の蓄電池および前記複数の電源装置の前記状態パラメータに応じて定まる目的パラメータを所定の状態にする目的関数、前記蓄電池の前記状態パラメータに応じて変動するそれぞれの前記蓄電池のSOCに関する制約条件含み、前記目的関数および前記制約条件を満たすことができる、それぞれの前記蓄電池および前記電源装置の離散的な前記状態パラメータを演算するための元問題を取得する問題取得部と、
前記元問題においてそれぞれの前記蓄電池の前記状態パラメータが、前記離散的な値の間の連続的なを取り得ると仮定した緩和問題を解き、それぞれの前記蓄電池の仮想的な状態に対応する連続的な前記状態パラメータを演算する緩和問題演算部と、
前記元問題を、複数の部分問題に分割して、前記緩和問題の解と部分問題の解との距離を用いてそれぞれの部分問題を解き、それぞれの前記対象装置の離散的な前記状態パラメータを演算する部分問題演算部と
を備え、
前記部分問題演算部は、前記元問題を複数の時間断面に対応する前記複数の部分問題に分割し、それぞれの時間断面に対して演算した前記部分問題の解を次の時間断面における前記部分問題の初期値として用い、複数の前記部分問題の解を順次演算する運転計画装置。
An operation planning device that generates an operation plan for a plurality of target devices,
The plurality of target devices include a plurality of power supply devices that supply the power generated by each or the power converted from the power received from the outside to the load, and the power that is received, charged, and supplied to the load. including a plurality of accumulators for supplying
Each of the power supply devices has a discrete value indicating a status parameter indicating whether it is activated or deactivated,
A state parameter indicating whether each storage battery is charging or discharging is indicated by a discrete value,
The operation planning device is
An objective function that sets objective parameters determined according to the state parameters of the plurality of storage batteries and the plurality of power supply devices to a predetermined state, and a constraint condition regarding the SOC of each of the storage batteries that fluctuates according to the state parameters of the storage batteries. a problem acquisition unit for acquiring an original problem for computing the discrete state parameters of each of the storage battery and the power supply , which can satisfy the objective function and the constraint ;
Solving a relaxation problem assuming that the state parameter of each of the batteries in the original problem can take continuous values between the discrete values ; a relaxation problem calculation unit for calculating the relevant state parameters ;
dividing the original problem into a plurality of subproblems, solving each subproblem using the distance between the solution of the relaxation problem and the solution of the subproblem, and obtaining the discrete state parameters of each of the target devices; and a subproblem computing unit that computes
The partial problem calculation unit divides the original problem into the plurality of partial problems corresponding to a plurality of time sections, and converts the solutions of the partial problems calculated for the respective time sections into the partial problems in the next time section. An operation planning device that sequentially calculates solutions to the plurality of partial problems .
JP2018036821A 2018-03-01 2018-03-01 Operation planning method, operation planning device and program Active JP7110624B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018036821A JP7110624B2 (en) 2018-03-01 2018-03-01 Operation planning method, operation planning device and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018036821A JP7110624B2 (en) 2018-03-01 2018-03-01 Operation planning method, operation planning device and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019154120A JP2019154120A (en) 2019-09-12
JP7110624B2 true JP7110624B2 (en) 2022-08-02

Family

ID=67947318

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018036821A Active JP7110624B2 (en) 2018-03-01 2018-03-01 Operation planning method, operation planning device and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7110624B2 (en)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7310191B2 (en) * 2019-03-19 2023-07-19 富士電機株式会社 Operation planning method and operation planning device
JP6971297B2 (en) * 2019-12-25 2021-11-24 西日本電信電話株式会社 Decision support device, decision support program and decision support method

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120150504A1 (en) 2010-12-13 2012-06-14 Siemens Corporation Primal-dual interior point methods for solving discrete optimal power flow problems implementing a chain rule technique for improved efficiency
JP2013064245A (en) 2011-09-16 2013-04-11 Hitachi Ltd Water intake/conveyance operation controller
US20130238148A1 (en) 2012-03-06 2013-09-12 Siemens Corporation Interior point method for reformulated optimal power flow model
JP2014133802A (en) 2013-01-09 2014-07-24 Dic Corp Protective and tacky-adhesive film, screen panel, and touch panel
JP2015136625A (en) 2014-01-23 2015-07-30 三菱電機株式会社 Method for optimizing radiation dose for radiation therapy treatment and radiation therapy system
WO2017073007A1 (en) 2015-10-26 2017-05-04 日本電気株式会社 Water supply operation system, water supply operation method, and recording medium

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3517477B2 (en) * 1995-04-07 2004-04-12 キヤノン株式会社 Hypertext system and display method thereof

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120150504A1 (en) 2010-12-13 2012-06-14 Siemens Corporation Primal-dual interior point methods for solving discrete optimal power flow problems implementing a chain rule technique for improved efficiency
JP2013064245A (en) 2011-09-16 2013-04-11 Hitachi Ltd Water intake/conveyance operation controller
US20130238148A1 (en) 2012-03-06 2013-09-12 Siemens Corporation Interior point method for reformulated optimal power flow model
JP2014133802A (en) 2013-01-09 2014-07-24 Dic Corp Protective and tacky-adhesive film, screen panel, and touch panel
JP2015136625A (en) 2014-01-23 2015-07-30 三菱電機株式会社 Method for optimizing radiation dose for radiation therapy treatment and radiation therapy system
WO2017073007A1 (en) 2015-10-26 2017-05-04 日本電気株式会社 Water supply operation system, water supply operation method, and recording medium

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
大原 健一 KENNICHI OOHARA,大規模エネルギーマネージメントシステムを支える省エネソリューション,計測と制御 第53巻 第1号 JOURNAL OF THE SOCIETY OF INSTRUMENT AND CONTROL ENGINEERS,日本,公益社団法人計測自動制御学会,第53巻

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019154120A (en) 2019-09-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5208585B2 (en) Method, computer program and system for identifying instructions for obtaining representative traces
JP2018010475A (en) Machine learning management program, machine learning management device and machine learning management method
JP5452714B2 (en) Power generation plan creation device
JP7011162B2 (en) Performance adjustment program and performance adjustment method
WO2020116043A1 (en) Power supply/demand planning apparatus
US20200334562A1 (en) Reserve optimization method and apparatus based on support outage event constrained unit commitment
JP7110624B2 (en) Operation planning method, operation planning device and program
US20210241393A1 (en) Production allocation determining apparatus and production allocation determining method
JP2009223689A (en) Apparatus and method for controlling number of tasks, and computer program
US9305259B2 (en) Apparatus, program, and method for solving mathematical programming problem
WO2019157171A1 (en) Predicting voltage stability of a power system post-contingency
JP2016005347A (en) Facility scale estimation device, facility scale estimation method and facility scale estimation program
JP7234566B2 (en) Operation planning method, operation planning device and program
AU2020260535B2 (en) Operation plan creation apparatus, operation plan creation method, and program
JP2012029389A (en) Electrical power supply-demand matching control system and electrical power supply-demand matching control method
JP6950805B1 (en) Power distribution device, power distribution method, and program
JP2023057945A (en) Optimization problem solving device, and optimization problem solving method
Kasilingam et al. Optimal design of damping control of oscillations in power system using power system stabilizers with novel improved BBO algorithm
US8606736B2 (en) Technique for solving optimization problem
US20170228678A1 (en) Control apparatus, control system, computer-readable recording medium, and control method
JP2009225490A (en) Apparatus and method for planning demand-supply of generators
JP7310191B2 (en) Operation planning method and operation planning device
JP7455644B2 (en) Power generation plan decision system, power generation plan decision method, and program
JP7249873B2 (en) SYSTEM OPERATION COOPERATION SUPPORT DEVICE AND METHOD THEREOF
CN118336763B (en) Method and device for identifying and evaluating power grid frequency support capability

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210215

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220301

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20220427

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220603

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220621

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220704

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7110624

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150