JP7209545B2 - 蓄電池制御システム、蓄電池制御方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、蓄電池制御システム、蓄電池制御方法及びプログラムに関する。

電力系統から受電される電力は、電力計で計測することができる。現在、通信機能を有する電力計（いわゆるスマートメータ）で計測された電力量（以下「総需要」ともいう）を分析して需要地に存在する機器毎の電力量（以下「需要」という）を推定する技術が提案されている。この技術は、電力ディスアグリゲーション技術等と呼ばれている。今日、電力ディスアグリゲーション技術は、需要地内で電力の供給を受ける機器毎の需要を視覚化する目的で使用されている。

"一般家庭向けの電力管理・効率化サービス「Bidgely」"、［online］、The SV Startups100、［平成３０年１１月２６日検索］、インターネット（URL:https://svs100．com/bidgely/）

電力系統から受電する電力のピーク値を下げるには、ピーク値が現れる期間に、蓄電池から電力を供給すればよい。ところが、総需要の時間変化の予測の精度は一般に低い。このため、容量が大きい蓄電池の設置が必要とされている。ただし、容量の大きい蓄電池は高額であるため、需要家の費用負担が大きくなる。一方、容量が小さい蓄電池を設置したのでは、予測が外れた場合に、電力系統から受電する電力のピーク値を下げることができない。

本発明は、容量が小さい蓄電池を用いる場合でも、電力系統から受電する電力のピーク値を低減できるようにすることを目的とする。

請求項１に記載の発明は、需要家の総需要を分析して機器毎の需要を推定する推定手段と、前記需要家に対応する蓄電池の容量を取得する取得手段と、機器毎の需要の時間変化波形と蓄電池の容量とに基づいて、蓄電池を放電する時間帯を事前に制御する制御手段と、を有する蓄電池制御システムである。
請求項２に記載の発明は、前記制御手段は、蓄電池の容量と、他の機器に比して稼働時間の割合が小さい機器の需要の時間変化波形のみに基づいて、蓄電池を放電する時間帯を事前に制御する、請求項１に記載の蓄電池制御システムである。
請求項３に記載の発明は、前記制御手段は、蓄電池の容量と、需要地の気象又は環境に関する予測データを用いて推定された機器毎の需要の時間変化波形のみに基づいて、蓄電池を放電する時間帯を事前に制御する、請求項１又は２に記載の蓄電池制御システムである。
請求項４に記載の発明は、前記制御手段は、蓄電池の容量と、需要地内における稼働時間の自由度が他の機器に比して高い機器の需要の時間変化波形のみに基づいて、蓄電池を放電する時間帯を事前に制御する、請求項１に記載の蓄電池制御システムである。
請求項５に記載の発明は、需要地の気象又は環境に関する予測データに基づいて一部の機器に対して稼働スケジュールの変更を指示する指示手段を更に有し、前記制御手段は、変更後の稼働スケジュールを用いて予測された需要の時間変化波形を蓄電池の放電の制御に使用する、請求項１に記載の蓄電池制御システムである。
請求項６に記載の発明は、前記制御手段は、需要地内における稼働時間の自由度が他の機器に比して高い機器に対して稼働スケジュールの変更を指示する指示手段を更に有し、前記制御手段は、変更後の稼働スケジュールを用いて予測された需要の時間変化波形を蓄電池の放電の制御に使用する、請求項１に記載の蓄電池制御システムである。
請求項７に記載の発明は、前記制御手段は、蓄電池の容量と、変更後の需要の時間変化情報を反映した総需要の時間変化波形に基づいて、蓄電池を放電する時間帯を事前に制御する、請求項５又は６に記載の蓄電池制御システムである。
請求項８に記載の発明は、前記制御手段は、総需要が目標値を超える可能性がある場合、優先順位が低い機器を個別に制御して需要を個別に低下させる、請求項１に記載の蓄電池制御システムである。
請求項９に記載の発明は、前記制御手段は、総需要が目標値を超える可能性がある場合、推奨される操作の案、又は、特定の機器の稼働スケジュールの変更案を前記需要家に通知する、請求項１に記載の蓄電池制御システムである。
請求項１０に記載の発明は、需要家の総需要の分析により推定された機器毎の需要を取得する処理と、前記需要家について取得された機器毎の需要の時間変化波形と当該需要家に対応する蓄電池の容量とに基づいて、当該需要家に対応する蓄電池を放電する時間帯を事前に制御する処理とを有する蓄電池制御方法である。
請求項１１に記載の発明は、コンピュータに、需要家の総需要を分析して機器毎の需要を推定する機能と、前記需要家に対応する蓄電池の容量を取得する機能と、機器毎の需要の時間変化波形と蓄電池の容量とに基づいて、蓄電池を放電する時間帯を事前に制御する機能と、を実現させるためのプログラムである。

請求項１記載の発明によれば、容量が小さい蓄電池を用いる場合でも、電力系統から受電する電力のピーク値を低減できる。
請求項２記載の発明によれば、総需要のピークを簡易に特定できる。
請求項３記載の発明によれば、総需要のピークの予測精度を高めることができる。
請求項４記載の発明によれば、総需要のピークを簡易に特定できる。
請求項５記載の発明によれば、総需要のピークを低減できる。
請求項６記載の発明によれば、総需要のピークを低減できる。
請求項７記載の発明によれば、総需要のピークの予測精度を高めることができる。
請求項８記載の発明によれば、総需要のピークを低減できる。
請求項９記載の発明によれば、需要者に具体的な行動を促すことができる。
請求項１０記載の発明によれば、容量が小さい蓄電池を用いる場合でも、電力系統から受電する電力のピーク値を低減できる。
請求項１１記載の発明によれば、容量が小さい蓄電池を用いる場合でも、電力系統から受電する電力のピーク値を低減できる。

実施の形態１で想定するネットワークシステムの概要を説明する図である。 実施の形態１で使用する放電タイミング制御サーバの機能構成の一例を示す図である。 実施の形態１で使用する放電タイミング制御サーバによる制御例を説明するフローチャートである。 ディスアグリゲーションを説明する図である。（Ａ）はディスアグリゲーション前の総需要の時間変化を示し、（Ｂ）はディスアグリゲーション後の機器別の需要の時間変化を示す。 実施の形態１による放電タイミングの制御例を説明する図である。（Ａ）は実施の形態１による放電タイミングの制御例であり、（Ｂ）は比較例による放電タイミングの制御例である。 実施の形態２で想定するネットワークシステムの概要を説明する図である。 実施の形態２で使用する放電タイミング制御サーバの機能構成の一例を示す図である。 実施の形態２で使用する放電タイミング制御サーバによる制御例を説明するフローチャートである。 実施の形態２による放電タイミングの制御例を説明する図である。（Ａ）は、実施の形態１による制御例であり、（Ｂ）は実施の形態２による制御例である。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。

＜実施の形態１＞
＜ネットワークシステムの説明＞
図１は、実施の形態１で想定するネットワークシステム１の概要を説明する図である。
図１に示すネットワークシステム１は、電力系統１０を通じて受電する需要家システム２０と、需要家側に設けられた蓄電池２１の放電タイミングを制御する放電制御システム３０と、通信網としてのインターネット４０とで構成されている。
ここでの放電制御システム３０は、蓄電池制御システムの一例である。
本実施の形態における放電制御システム３０は、複数の需要家に対し、各需要家に対応付けられている蓄電池２１の放電タイミングを制御するサービスを提供する。なお、蓄電池２１は、需要家の所有物である必要はない。

本実施の形態の場合、需要家システム２０は、補助電源としての蓄電池２１と、電力系統１０から単位時間毎に受電する総需要を計測する電力計２２と、需要地内での電力の供給に使用される電力線２３と、電力を消費する機器２４と、インターネット４０との通信と需要地内における通信とを制御するルータ（ＲＴ）２５とを有している。
ここでの蓄電池２１は、需要が少ない時間帯に充電され、需要が多い時間帯に放電される。放電のタイミングを制御するアルゴリズムやスケジュールは、放電制御システム３０から与えられる。

電力計２２は、例えば３０分毎に計測される総需要をインターネット４０経由で総需要データベース３２に送信する通信機能を有している。この種の電力計２２は、スマートメータとも呼ばれる。もっとも、本実施の形態では、電力計２２で計測された総需要は、機器毎の需要の推定に用いられるため、推定の精度を上げるには計測単位が短い方が望ましい。例えば電力計２２は、１０分毎、５分毎又は１分毎に計測された総需要を総需要データベース３２に送信してもよい。
本実施の形態における機器２４は、モーター等の動力機器である。もっとも、機器２４は動力機器に限定されない。例えばルータ２５も機器２４の一形態である。なお、図中のＮは２以上の自然数である。

本実施の形態における放電制御システム３０は、需要家毎に蓄電池２１の放電タイミングを制御する放電タイミング制御サーバ３１と、需要家毎の総需要の情報を蓄積する総需要データベース（総需要ＤＢ）３２と、各需要家に対応付けられている蓄電池２１の現在時刻における容量の情報を蓄積する蓄電池容量データベース（蓄電池容量ＤＢ）３３とを有している。
総需要データベース３２には、需要家システム２０に設置された電力計２２から通知される総需要の値が需要家に対応付けて記録されている。蓄電池２１からの放電がない場合、電力計２２で計測された総需要の値と需要家システム２０内の機器２４等で消費された電力の合計である総需要の値とは一致する。本実施の形態では、蓄電池２１を放電するタイミングを決定する時点であるので、計測された総需要の値を記録するデータベースを総需要データベース３２と呼ぶ。

蓄電池容量データベース３３には、需要家システム２０に設けられている蓄電池２１の現在時刻における容量（以下では単に「容量」ともいう）の情報が需要家毎に対応付けて記録されている。現在時刻における容量とは、蓄電池２１の各時点における残容量（放電可能電力量）に対応し、ルータ２５との通信を通じて蓄電池容量データベース３３に登録される。残容量（放電可能電力量）の更新は、予め定めた時刻や間隔で実行される。なお、蓄電池容量データベース３３には、蓄電池２１の容量の初期値（定格容量）が登録されていてもよい。
図１に示す放電制御システム３０には、放電タイミング制御サーバ３１と総需要データベース３２と蓄電池容量データベース３３が含まれているが、総需要データベース３２と蓄電池容量データベース３３はそれぞれ、別の事業者が運用するシステム内に存在してもよい。ここでの放電タイミング制御サーバ３１も、蓄電池制御システムの一例である。

図２は、実施の形態１で使用する放電タイミング制御サーバ３１の機能構成の一例を示す図である。
放電タイミング制御サーバ３１は、コンピュータとしての構成を有している。すなわち、放電タイミング制御サーバ３１は、プログラム（基本ソフトウェアを含む）の実行を通じて装置全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）と、プログラムの実行領域として使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）と、不揮発性の記憶装置等を有している。不揮発性の記憶装置には、例えば半導体メモリ、ハードディスク装置を使用する。

本実施の形態の場合、放電タイミング制御サーバ３１は、プログラムの実行を通じて図２に示す機能を実現する。
図２の場合、放電タイミング制御サーバ３１は、各需要家の総需要から需要家システム２０（図１参照）内に設けられた機器２４（図１参照）毎の需要に分解するディスアグリゲーション部３１１と、過去の実績値、直前の需要の状況、需要地に関する天気予報等に基づいて機器２４別の需要を予測する需要予測部３１２と、需要家別に蓄電池２１（図１参照）の容量を取得する蓄電池容量取得部３１３と、機器毎に予測された需要やそれらの和として計算される総需要と蓄電池２１の容量との関係に基づいて蓄電池２１の放電タイミングを制御する放電タイミング制御部３１４としての機能を実行する。

なお、ディスアグリゲーション部３１１には、既知の技術の使用が可能である。例えば需要家システム２０を構成する機器２４（図１参照）は必ずしも既知である必要はなく、全ての機器２４が未知でもよい。もっとも、既知の機器２４が多ければ推定の精度も高くなる。本実施の形態におけるディスアグリゲーション部３１１は、例えば総需要を機器毎の需要に分解する学習済みモデルを用い、機器毎の需要を推定する。

例えば需要地が工場である場合、総需要は、気温などに依存する空調機器の需要、稼働が必須である（稼働のタイミングをコントロールできない）工場設備の需要、稼働のタイミングをコントロール可能な工場設備の需要に分解される。
本実施の形態では、個々の機器に分解した後に、需要の変動パターンが類似するグループ毎に分類している。ここでの分類には、例えば需要の変動パターンと機器の稼働タイミングとの関係を学習したモデルを使用してもよい。なお、稼働のタイミングがコントロール可能であることは、稼働のタイミングの自由度が高いことを意味する。

本実施の形態における需要予測部３１２は、同じ需要家について蓄積されている機器毎の需要の傾向から需要を予測する。もっとも、規模や業種が類似する需要家に共通する需要の傾向から各機器の需要を予測してもよい。
なお、電力計２２（図１参照）からほぼリアルタイムで総需要が通知され、各機器における直前（例えば数時間前から現在時刻まで）の需要の情報も利用可能である場合には、直前の変化パターンに基づいて現在時刻以降に発生する需要の変化を予測してもよい。

また、当日の気象又は環境に関する予測データを利用可能な場合には、予測データに基づいて現在時刻以降に発生する需要の変化を予測してもよい。ここでの予測データには、例えば天気予報、微小粒子状物質の濃度の予報、気温の予報、湿度の予報等が含まれる。気象や環境に関する予測データを利用できれば、空調機器の当日の稼働状態も高い精度で予測できる。

本実施の形態におけるディスアグリゲーション部３１１は、推定手段の一例として機能する。なお、ディスアグリゲーション部３１１の機能は、需要予測部３１２の機能とは別の事業者が実行してもよく、処理結果だけを需要予測部３１２が取得してもよい。
蓄電池容量取得部３１３は、放電タイミングの制御サービスを利用する需要家毎に蓄電池２１の現在時刻における容量の情報を取得する。取得された容量の情報は、需要家別に放電タイミング制御部３１４に与えられる。ここでの蓄電池容量取得部３１３は、取得手段の一例である。

放電タイミング制御部３１４は、蓄電池２１を放電するタイミングを、機器毎に予測された需要と使用可能な蓄電池２１の現在時刻における容量との関係に基づいて決定する。
本実施の形態の場合、蓄電池２１の現在時刻における容量として、蓄電池容量データベース３３に蓄積されている容量値を使用する。放電タイミングを決定する時点における蓄電池２１の容量を計測又は計算可能である場合には、最新の容量値を用いることが望ましい。
なお、放電タイミング制御部３１４は、制御手段の一例である。

放電タイミングの決定方法には、幾つかの方法がある。
例えば総需要のピーク部分（極大部分）に着目する方法がある。ピーク部分は、総需要の周期毎に探索される。例えば１日単位で探索される。なお、過去１年間を単位に探索してもよい。
まず、放電タイミング制御部３１４は、機器別に推定された需要の総和として総需要の波形を計算する。
次に、放電タイミング制御部３１４は、ある電力値を底辺として総需要の波形のピーク部分を含む領域の面積（すなわち電力量）を計算する。

さらに、放電タイミング制御部３１４は、総需要の波形のピーク部分を含む領域の面積（電力量）が、蓄電池２１の現在時刻における容量と一致するように底辺を与える電力値を求める。このとき、ピーク部分を含む領域の底辺を与える電力値が総需要の波形と交差する時点が、蓄電池２１の放電を開始する時刻と放電を終了する時刻となる。もっとも、放電を終了する時刻に蓄電池２１の残容量がゼロになる場合には、放電を終了する時刻を決定しなくてもよい。

本実施の形態のように、ディスアグリゲーション後に予測された機器別の需要の総和として計算される総需要は、ディスアグリゲーションなしに総需要を単純に予測する場合に比して予測の精度が高くなる。
このため、従前技術のように予測が外れる場合に備えて、大型の容量を用いなくて済む。すなわち、容量の小さい蓄電池２１を用いても、総需要のピーク値を下げるように蓄電池２１の放電を制御することが可能である。

この他、需要の変化が相対的に大きい機器２４に着目し、該当する機器２４の需要のピーク値を下げるように放電タイミングを決定してもよい。需要の変化が少ない機器２４は、需要を一時的に低減する必要性が小さく、総需要の低減への貢献も少ないと考えられるためである。
因みに、他の機器２４に比して需要の変化が大きい機器２４を特定できる場合には、特定された単一の機器２４又はそれらの集合を対象に蓄電池２１の放電タイミングを決定する。

本実施の形態の場合、需要の変化が大きい機器２４の特定には、例えば総需要のピークが出現する時刻付近にピークが現れる個別の需要に着目する。需要の変化幅が短時間のうち大きく変化する機器２４であったとしても、そのピークが出現する位置が、総需要のピークから遠く離れている場合には、該当する機器２４の需要を低減するように蓄電池２１を放電しても総需要のピークの低減効果は大きくないためである。
もっとも、需要の変化の大きさが予め定めた値以上であれば、単独の需要のピークが出現する時刻と総需要のピークが出現する時刻との間には多くの場合、高い相関が期待される。この条件が成立する場合には、総需要のピークが出現する時刻の近傍にピークを有する需要を探索する処理は不要である。

例えば総需要のピークが出現する時刻から予め定めた時間軸方向の予め定めた範囲内に需要のピークが出現する機器２４又はその集合が１つ見つかる場合、放電タイミング制御部３１４は、該当する機器２４の需要を対象として蓄電池２１の放電タイミングを決定する。
例えば放電タイミング制御部３１４は、該当する機器２４の需要単独の波形のピーク部分を含む領域の面積（電力量）が、蓄電池２１の現在時刻における容量と一致するように底辺を与える電力値を求める。このとき、ピーク部分を含む領域の底辺を与える電力値が該当する機器２４の需要の波形と交差する時点が、蓄電池２１の放電を開始する時刻と放電を終了する時刻となる。

なお、該当する機器２４の需要よりも蓄電池２１から供給可能な電力量の方が大きい場合には、蓄電池２１の放電によって想定される低減後の需要のピークを基準に、別の機器単独の需要と蓄電池２１の残容量との関係により放電タイミングを決定してもよい。
このように、単一の機器２４の需要だけに着目して放電タイミングを決定しても、総需要のピークを低減する効果が実現できる。もっとも、低減の効果を高めるには、総需要の波形に着目する方法がより望ましい。

また、総需要のピークが出現する時刻から予め定めた時間以内に需要のピークが出現する機器２４が複数見つかる場合、放電タイミング制御部３１４は、時間変化率の情報に着目して蓄電池２１の放電タイミングを決定してもよい。
時間変化率が大きいほど、需要の波形が急峻な山型になり、総需要のピークを持ち上げる効果が大きいと考えられるためである。

＜制御例＞
図３は、実施の形態１で使用する放電タイミング制御サーバ３１（図１参照）による制御例を説明するフローチャートである。なお、図中の記号Ｓはステップを表している。
まず、放電タイミング制御サーバ３１は、需要家の総需要を取得する（ステップ１）。総需要は、電力計２２（図１参照）で計測される実績値である。
次に、放電タイミング制御サーバ３１は、取得された総需要から機器毎の需要を推定する（ステップ２）。この処理はディスアグリゲーション部３１１（図２参照）が実行する。

図４は、ディスアグリゲーションを説明する図である。（Ａ）はディスアグリゲーション前の総需要の時間変化を示し、（Ｂ）はディスアグリゲーション後の機器別の需要の時間変化を示す。ここでの横軸は時間であり、縦軸は需要である。図４の場合、横軸は１日であり、時間軸の左端が０時、右端が２４時である。従って、時間軸の中央は１２時である。
図４（Ａ）に示すディスアグリゲーション前の総需要の時間変化を示す波形からは、総需要の時間変化を把握することは可能でも、１２時付近に総需要のピークが現れる理由までは分からない。

一方、図４（Ｂ）に示すディスアグリゲーション後の波形からは、総需要の時間変化を示す波形だけでなく、需要地で用いられている機器毎の需要の時間変化も把握できる。
図４（Ｂ）の場合、総需要は、１日を通してほぼ一定の待機電力と、気温などに依存して変動する空調機器の需要と、稼働が必須である工場設備に対応するほぼ一定の需要と、稼働のタイミンをコントロール可能である工場設備に対応する需要とに分解される。図４では、待機電力を各機器の需要とは独立に表している。

図３の説明に戻る。本実施の形態の場合、放電タイミング制御サーバ３１は、ステップ２の後に、需要家が設けている蓄電池２１（図１参照）の現在時刻における容量を取得する（ステップ３）。この処理は、蓄電池容量取得部３１３（図２参照）が実行する。なお、蓄電池２１の現在時刻における容量の取得は、ステップ５の処理が開始されるまでに実行されればよい。
次に、放電タイミング制御サーバ３１は、需要地の天気予報等を用いて機器別に需要を予測する（ステップ４）。例えば空調機器の需要は、予測の対象とする日の気温や湿度の影響を受けて変動し易い。また例えば受注量に応じて稼働の状態が変動する工場設備の需要は、予測の対象とする日の生産スケジュールの影響を受けて変動し易い。

図５は、実施の形態１による放電タイミングの制御例を説明する図である。（Ａ）は実施の形態１による放電タイミングの制御例であり、（Ｂ）は比較例による放電タイミングの制御例である。ここでの横軸は時間であり、縦軸は需要（ｋＷ）である。図４の場合には縦軸が実績値である需要であったが、図５の場合には将来の需要である消費需要である。
図５の場合も、横軸は１日であり、時間軸の左端が０時、右端が２４時である。従って、時間軸の中央は１２時である。

図５（Ａ）に示すように、ディスアグリゲーション後に機器別に需要を予測することで予測の精度が高くなる。特に、気温の影響を受ける空調機器の需要や生産スケジュールの影響を受ける工場設備の需要を高い精度で予測できる。結果的に、総需要の変化を表す波形は、現実の総需要の変化を表す波形と高い精度で一致する。

このため、ディスアグリゲーション後に機器別に予測された需要の変化の合計として計算される総需要の変化を表す波形のピーク部分を含むように放電を開始する時刻と放電を終了する時刻を決定することで、容量の小さい蓄電池２１（図１参照）を用いる場合でも、総需要のピーク値を低下させることが可能になる。特に、総需要のピーク値が１年間のピーク値に該当する場合には、該当する需要家の契約電力の低減を、より容量の小さい蓄電池２１によって実現できる。

一方、ディスアグリゲーションしない場合の制御では、図５（Ｂ）に示すように、蓄電池２１から放電を開始する時刻と放電を終了する時刻が実際の需要のピーク値を含まない事態が起こり得る。
この場合、需要家が電力系統１０（図１参照）から受電する電力を低減することができない。そこで、総需要の予測精度が低い従前のシステムでは、予測が外れる場合を考慮して、ピーク容量が大きい蓄電池２１を設置するのである。

図３の説明に戻る。ステップ４の実行後、放電タイミング制御サーバ３１は、機器毎に予測された需要の和として計算される総需要のピーク値を下げるように蓄電池２１の放電タイミングを決定し、蓄電池２１に指示する（ステップ５）。
本実施の形態による制御によれば、総需要がピークにある時間帯に蓄電池２１を放電できるため、使用可能な蓄電池２１の容量が小さくても、需要家が電力系統１０から受電する電力のピーク値を低減することができる。

＜実施の形態２＞
前述の実施の形態１の場合には、機器毎に予測された需要を前提として蓄電池２１の放電タイミングを制御しているが、本実施の形態では、より積極的に総需要のピーク値を下げる技術を組み合わせる場合について説明する。
図６は、実施の形態２で想定するネットワークシステム１Ａの概要を説明する図である。図６には、図１との対応部分に対応する符号を付して示している。
図６に示すネットワークシステム１Ａは、電力系統１０を通じて受電する需要家システム２０Ａと、需要家側に設けられた蓄電池２１の放電タイミングを制御する放電制御システム３０Ａと、通信網としてのインターネット４０とで構成されている。ここでの放電制御システム３０Ａは、蓄電池制御システムの一例である。

本実施の形態２における需要家システム２０Ａには、機器２４の動作を制御する機器制御端末２６が追加されている点で、実施の形態１における需要家システム２０と異なっている。
機器制御端末２６は、通信機能を備えるコンピュータであり、放電制御システム３０Ａからの指示に従って、管理下にある機器２４の動作スケジュールや動作モードの切り替えを制御する。機器制御端末２６と機器２４とは、ルータ２５を介して接続される。
一方、放電制御システム３０Ａは、蓄電池２１からの放電に加えて、総需要のピーク自体の低減を実現する機能を備える放電タイミング制御サーバ３１Ａを有する点で、実施の形態１における放電制御システム３０と異なっている。ここでの放電タイミング制御サーバ３１Ａも、蓄電池制御システムの一例である。

図７は、実施の形態２で使用する放電タイミング制御サーバ３１Ａの機能構成の一例を示す図である。図７には、図２との対応部分に対応する符号を付して示している。
本実施の形態における放電タイミング制御サーバ３１Ａには、機器毎に予測された需要に基づいて各機器の稼働スケジュールを変更する稼働スケジュール変更部３１５を追加する点で異なっている。

稼働スケジュール変更部３１５は、例えば空調機器の需要のピークを低減させる稼働スケジュールの変更、稼働のタイミングをコントロール可能な機器の需要のピークを低減させる稼働スケジュールの変更その他の変更を実行する。
また、本実施の形態の場合、稼働スケジュールの変更後における総需要と蓄電池２１からの放電とによって予測される需要が契約電力を超える場合、稼働スケジュール変更部３１５は、優先順位の低い機器の需要を選択的に下げるように稼働スケジュールを変更する機能も有している。ここでの契約電力は目標値の一例である。
なお、稼働スケジュールの変更の指示は、稼働スケジュール変更部３１５から機器制御端末２６に通知され、機器制御端末２６によって対応する機器２４（図６参照）の動作が個別に変更される。ここでの稼働スケジュール変更部３１５は、指示手段の一例である。

＜制御例＞
図８は、実施の形態２で使用する放電タイミング制御サーバ３１Ａ（図７参照）による制御例を説明するフローチャートである。なお、図８には、図３との対応部分に対応する符号を付して示している。従って、図中の記号Ｓはステップを表している。
放電タイミング制御サーバ３１Ａも、需要家毎に取得した総需要を機器毎の需要にディスアグリゲーションすると共に（ステップ１及びステップ２）、対応する需要家で使用可能な蓄電池２１の現在時刻における容量を取得する（ステップ３）。

次に、放電タイミング制御サーバ３１Ａは、需要地の天気予報等を用いて空調機器の稼働スケジュールを変更すると共に、各機器の需要を予測する（ステップ１１）。
例えば気温の上昇が予測される場合、空調機器を稼働させる時間が長くなるように稼働スケジュールを変更する。具体的には、標準的な稼働スケジュールよりも早い時刻に空調機器の稼働を開始して室温の維持に要する需要の急増を抑制する。各機器の需要の予測については、実施の形態１の場合と同様である。

続いて、放電タイミング制御サーバ３１Ａは、稼働タイミングを制御可能な機器の稼働時間を分散させるように稼働スケジュールを変更すると共に、変更後の対応機器の需要を再び予測（再推定）する（ステップ１２）。
例えば稼働時間が集中することで需要が増加している機器については、稼働時間を延長することで単位時間当たりの需要を低減しながら、必要とされる生産量を確保する。
次に、放電タイミング制御サーバ３１Ａは、修正後の総需要のピーク値を下げるように蓄電池２１の放電タイミングを決定し、蓄電池２１に指示する（ステップ１３）。
本実施の形態の場合、放電タイミング制御サーバ３１Ａは、稼働スケジュールの変更と蓄電池２１からの放電とを組み合わせる場合に予測される電力系統１０から受電する電力のピーク値が契約電力より小さいか否かを判定する（ステップ１４）。

ステップ１４で肯定結果が得られる場合、放電タイミング制御サーバ３１Ａによる制御は終了する。
一方、ステップ１４で否定結果が得られた場合、放電タイミング制御サーバ３１Ａは、優先順位の低い機器の需要を下げるように制御を実行し（ステップ１５）、その後、ステップ１１に戻る。

ここでの優先順位は、需要地での活動との関係で予め定めた規則に基づき決定される。例えば工場であれば、稼働が必須である工場設備の優先順位は、稼働タイミングのコントロールが可能な工場設備の優先順位より高くなる。なお、室温等の室内環境の変動が生産に与える影響が低い場合には、空調機器の優先順位は低くなる。勿論、室温等の室内環境の変動が生産される製品の品質に影響する場合には、空調機器の優先順位が高くなる。
需要を下げる制御には、例えば対応機器の動作を停止させる制御が含まれる。また例えば動作モードを低速モードに切り替えることで、単位時間当たりに消費される電力を低下させる制御もある。なお、空調機器の設定温度を上げることも単位時間当たりに消費される電力を低下させる効果がある。

図９は、実施の形態２による放電タイミングの制御例を説明する図である。（Ａ）は、実施の形態１による制御例であり、（Ｂ）は実施の形態２による制御例である。
図９（Ｂ）に示すように、本実施の形態では、空調機器による空調制御を早めに開始することで、空調機器の需要の平坦化が実現されている。
なお、稼働が必須である工場設備の需要に変化はない。従って、図９（Ｂ）に示す待機電力に空調機器の需要と稼働が必須の工場設備の需要を加えた総需要の波形は、実施の形態１の場合に比して低くなる。

また、図９（Ｂ）の例では、稼働のタイミングをコントロール可能な工場設備の稼働スケジュールが、実施の形態１の場合の稼働スケジュールよりも前後に延長されている。具体的には、稼働のタイミングをコントロール可能な工場設備の稼働時間は、稼働が必須の工場設備の稼働時間の前後に拡張されている。
このため、この需要家における総需要の変化を示す波形は、実施の形態１に比してピークを押し潰したような形状に変化する。
本実施の形態の場合には、図９（Ｂ）に示す総需要の波形のピークを含む領域の面積（電力量）が、蓄電池２１の容量と一致するように底辺を与える電力値を求める。このとき、ピーク部分を含む領域の底辺を与える電力値が総需要の波形と交差する時点を、蓄電池２１の放電を開始する時刻と放電を終了する時刻に決定する。図９（Ｂ）に示す放電時間は、図９（Ａ）に示す放電時間よりも長くなっている。

本実施の形態による制御によれば、使用可能な蓄電池２１の容量が小さくても、総需要がピークになるタイミングに蓄電池２１を放電できることは勿論、稼働スケジュールのシフトにより総需要のピーク自体を低減することが可能である。このため、電力系統１０（図１参照）から受電する最大電力を規定する契約電力の低減にも有利である。

＜他の実施の形態＞
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は、前述の実施の形態に記載の範囲に限定されない。前述した実施の形態に、種々の変更又は改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。

例えば実施の形態１に示す放電タイミング制御サーバ３１にも、実施の形態２で説明したステップ１４及び１５（図８参照）の機能を設けても良い。この組み合わせを採用する場合には、蓄電池２１（図１参照）からの放電中に電力系統１０（図１参照）から受電される電力量のピーク値が契約電力を超えないように、空調機器を停止させる等の制御を組み合わせればよい。

前述の実施の形態１及び２の場合には、放電タイミング制御サーバ３１及び３１Ａがインターネット４０上に配置されている場合について説明したが、放電タイミング制御サーバ３１が需要家システム２０（図１参照）又は２０Ａ（図６参照）に設けられていてもよい。この場合、放電タイミング制御サーバ３１及び３１Ａによる制御は、特定の需要家だけを対象とする専用の制御となる。なお、放電タイミング制御サーバ３１及び３１Ａの機能は、蓄電池２１の一部として実装されてもよい。

前述の実施の形態１及び２においては、天気予報などによって需要が変動する機器の一例として空調機器を例示しているが冷蔵機器でもよい。
また、前述の実施の形態１及び２の場合には、需要家システム２０を構成する機器２４の一例として動力機器を例示しているが、機器２４は動力機器に限らず事務機器や家庭用機器でもよい。

前述の実施の形態１及び２においては、３０分単位で需要を計測する電力計２２を使用しているが、需要の計測単位は３０分に限らない。例えば１分単位でもよい。また、需要の予測単位も３０分に限らず、１分その他の時間長を単位としてもよい。
また、前述の実施の形態２の場合には、稼働のタイミングをコントロール可能な工場設備の稼働スケジュールを１日の範囲で再スケジュールしているが、ある日の作業を別の日に割り当てる等、複数日にわたって再スケジュールしてもよい。
前述の実施の形態２の場合には、放電タイミング制御サーバ３１Ａの制御により、優先順位の低い機器２４の動作モードを低速モードに切り替える例や動作を停止させる例について説明しているが、制御の実行前に、需要家に対して、推奨される操作（例えば動作モードの変更）や稼働スケジュールの案を提供してもよい。情報の提供は、メール、メッセージ、作業者の端末の表示画面上のポップアップ表示等により実現してもよい。

１、１Ａ…ネットワークシステム、１０…電力系統、２０、２０Ａ…需要家システム、２１…蓄電池、２２…電力計、２３…電力線、２４…機器１～Ｎ、２５…ルータ、２６…機器制御端末、３０、３０Ａ…放電制御システム、３１、３１Ａ…放電タイミング制御サーバ、３２…総需要データベース、３３…蓄電池容量データベース、４０…インターネット、３１１…ディスアグリゲーション部、３１２…需要予測部、３１３…蓄電池容量取得部、３１４…放電タイミング制御部、３１５…稼働スケジュール変更部

Claims (11)

1. 需要家の総需要を分析して機器毎の需要を推定する推定手段と、
   前記需要家に対応する蓄電池の容量を取得する取得手段と、
   機器毎の需要の時間変化波形と蓄電池の容量とに基づいて、蓄電池を放電する時間帯を事前に制御する制御手段と、
   を有する蓄電池制御システム。
2. 前記制御手段は、蓄電池の容量と、他の機器に比して稼働時間の割合が小さい機器の需要の時間変化波形のみに基づいて、蓄電池を放電する時間帯を事前に制御する、請求項１に記載の蓄電池制御システム。
3. 前記制御手段は、蓄電池の容量と、需要地の気象又は環境に関する予測データを用いて推定された機器毎の需要の時間変化波形のみに基づいて、蓄電池を放電する時間帯を事前に制御する、請求項１又は２に記載の蓄電池制御システム。
4. 前記制御手段は、蓄電池の容量と、需要地内における稼働時間の自由度が他の機器に比して高い機器の需要の時間変化波形のみに基づいて、蓄電池を放電する時間帯を事前に制御する、請求項１に記載の蓄電池制御システム。
5. 需要地の気象又は環境に関する予測データに基づいて一部の機器に対して稼働スケジュールの変更を指示する指示手段を更に有し、
   前記制御手段は、変更後の稼働スケジュールを用いて予測された需要の時間変化波形を蓄電池の放電の制御に使用する、請求項１に記載の蓄電池制御システム。
6. 前記制御手段は、需要地内における稼働時間の自由度が他の機器に比して高い機器に対して稼働スケジュールの変更を指示する指示手段を更に有し、
   前記制御手段は、変更後の稼働スケジュールを用いて予測された需要の時間変化波形を蓄電池の放電の制御に使用する、請求項１に記載の蓄電池制御システム。
7. 前記制御手段は、蓄電池の容量と、変更後の需要の時間変化情報を反映した総需要の時間変化波形に基づいて、蓄電池を放電する時間帯を事前に制御する、請求項５又は６に記載の蓄電池制御システム。
8. 前記制御手段は、総需要が目標値を超える可能性がある場合、優先順位が低い機器を個別に制御して需要を個別に低下させる、請求項１に記載の蓄電池制御システム。
9. 前記制御手段は、総需要が目標値を超える可能性がある場合、推奨される操作の案、又は、特定の機器の稼働スケジュールの変更案を前記需要家に通知する、請求項１に記載の蓄電池制御システム。
10. 需要家の総需要の分析により推定された機器毎の需要を取得する処理と、
    前記需要家について取得された機器毎の需要の時間変化波形と当該需要家に対応する蓄電池の容量とに基づいて、当該需要家に対応する蓄電池を放電する時間帯を事前に制御する処理と
    を有する蓄電池制御方法。
11. コンピュータに、
    需要家の総需要を分析して機器毎の需要を推定する機能と、
    前記需要家に対応する蓄電池の容量を取得する機能と、
    機器毎の需要の時間変化波形と蓄電池の容量とに基づいて、蓄電池を放電する時間帯を事前に制御する機能と、
    を実現させるためのプログラム。

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