JPWO2008117392A1 - 電力システム - Google Patents

電力システム

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Abstract

【課題】 複数の電力需給家が、電力需給制御機器により相互接続されて構成された、従来の電力系統に拠らず自立できることは勿論、従来の電力系統と並存もできる電力システムを提供する。【解決手段】 発電機器１０１、蓄電機器１０２および複数の負荷１０３と、電力需給制御機器１０４とを備えた電力需給家の複数が電力需給線路Ｗを介して相互接続されてなり、前記電力需給制御機器５１は、ニューラルネットワークで予測した各電力需給家における翌日の総電力量，最大電力需要量，総電力需要量に関するデータに基づいて当該電力需給制御機器５１が備えられた前記電力需給家１１において電力不足が生じるか否か、または電力余剰が生じるか否かを判断し、当該電力需給家１１において電力不足が生じる場合には、前記発電機器１０１，１５１および／または前記蓄電機器１０２，１５２を備えた他の電力需給家１２〜１５から電力を受け取り、当該電力需給家１１において電力余剰が生じる場合には、他の電力需給家１２〜１５に電力を渡す制御をする。

Description

本発明は、複数の電力需給家が、電力需給制御機器により相互接続されてなる電力システムに関する。
従来の電力系統は、図９に示すように、大規模発電所９１を頂点とし需要家９２を裾野とする「放射状系統」が基本である。図９では、複数の送電系統を確保するために、一部で「ループ系統」が導入されている。この種の電力系統は、広域（たとえば数万ｋｍ2）であり、かつ大規模（数十ＧＷ）に、単一システムとして構成されている。
一方、近年、ソーラー発電、燃料電池による系統連系型の分散発電システム（たとえば、特許文献１、同２など参照）が注目されている。系統連系型の分散発電システムは、通常、従来の放射状の電力系統の末端領域あるいは末端に近い局所領域に構築されるもので、当該電力系統との連系を前提としている。
特開平６−３２７１４６号公報 特開２００４−１５８８２公報
図９に示した従来の電力系統構造では、電力の移送が大量に長距離に、かつ、常時連続して行われる（「同時同量則」）ため損失が多く、また太陽エネルギー・風力エネルギー等の再生可能なエネルギー由来の発電ではその再生可能エネルギーが遍在しているため、これらのエネルギーを利用した大規模発電所を構築しにくい。
本発明の目的は、電力を需要し、かつ、電力を供給もする複数の電力需給家が、電力需給制御機器により相互接続されて構成された、従来の電力系統に拠ることなく自立できる電力システムを提供することである。このことは本発明システムが従来の電力系統と並存することを排除する趣旨ではない。
上記課題を解決するための本発明電力システムの第一の構成は、１つまたは複数の発電機器と、１つまたは複数の蓄電機器および１つまたは複数の電力消費機器と、電力需給制御機器とを備えた電力需給家の複数が直接又は間接に相互接続されていて、各電力需給家間において過不足電力を融通し合う自律分散型の電力システムにおいて、
前記の各電力需給制御機器は、当該電力需給制御機器が備えられた各電力需給家において電力不足が生じるか否か、または電力余剰が生じるか否かを判断し、当該電力需給家において電力不足が生じる場合には前記他の電力需給家から電力を受け取り、当該電力需給家において電力余剰が生じる場合には他の電力需給家に電力を渡す制御をする、
上記の判断と制御は、コンピュータに、ニューラルネットワーク用のパターン分類モデルを形成する、
少なくとも過去の実績データ，翌日の天気予報，カレンダー情報，当日の理論快晴時日射量や風力などに基づいて、翌日の総発電量，最大電力需要量，総電力需要量を予測する、
ニューラルネットワーク再学習のため少なくとも当日を含む過去一定期間の前記予測項目と天気，カレンダー情報，理論日射量や風力などの実績データを収集する、
前記予測データと当日の実績データに基づき誤差逆伝搬法による再学習を行う、
更新したニューラルネットワークで、翌日の総発電量，最大電力需要量，総電力需要量を予測する、
ことに基づいて自動的又は手動的に判断し制御する、
ことを特徴とする。
また、本発明電力システムの第二の構成は、１つまたは複数の発電機器と、１つまたは複数の蓄電機器および１つまたは複数の電力消費機器のうちから選ばれた少なくとも１つの機器と、電力需給制御機器とを備えた電力需給家の複数が相互接続されてなる電力システムにおいて、
前記複数の電力需給家は、複数の群に区分され、
各群に属する電力需給制御機器は、
当該群において電力不足が生じるか否か、または電力余剰が生じるか否かを判断し、
当該群において電力不足が生じる場合には前記発電機器および／または前記蓄電機器を備えた電力需給家が属する他の群から電力を受け取り、当該群において電力余剰が生じる場合には他の群に電力を渡す制御をする、
各群間での電力受け渡しにおいては、各群の各電力需給家における複数の発電機器を制御する、
上記の判断と制御は、コンピュータに、ニューラルネットワーク用のパターン分類モデルを形成する、
少なくとも過去の実績データ，翌日の天気予報，カレンダー情報，当日の理論快晴時日射量や風力などに基づいて、翌日の総発電量，最大電力需要量，総電力需要量を予測する、
ニューラルネットワーク再学習のため少なくとも当日を含む過去一定期間の前記予測項目と天気，カレンダー情報，理論日射量の実績データを収集する、
前記予測データと当日の実績データに基づき誤差逆伝搬法による再学習を行う、
更新したニューラルネットワークで、翌日の総発電量，最大電力需要量，総電力需要量を予測する、
ことに基づいて自動的又は手動的に判断し制御する、
ことを特徴とする。
本発明電力システムの各電力需給家は、他の電力需給家から得られる当該他の電力需給家の翌日の総発電量，最大電力需要量，総電力需要量の予測情報に基づいて、当該各電力需給家の電力需給制御機器の動作条件を設定又は変更することができる。
各電力需給家間で需給される余剰電力と不足電力のやり取りにおいては、送電側から受電側に、並びに、受電側から送電側にインターネットなどの通信網を介して需，給電力に関する情報（例えば、送電するトータル電力量や送電時期、並びに、受電している電力量／時間や受電時期など）を交換し、これによって発電の需給が適切に実行されるか否かを監視し、例えば途中で盗電されていないかなどをチェックすることができる。
本発明電力システムにおいては、電力需給家における蓄電機器には、蓄電池と電気二重層コンデンサを併用することができる。また、各電力需給家における個々の冷蔵庫やエアコンなどの電気機器には、所定時間、例えば、２時間くらい当該機器を運転できるバッテリ等のバックアップ電源となる蓄電装置を装備したものを用いることがある。
この蓄電装置は、各電力需給家における発電機器や蓄電機器による電力供給能力から見て、予測し難い一般家庭やオフィスなどの電力需要のピークを、そのピーク時における電力不足を補って各電力需給家における余計な予備電力設備を小さくできる利点がある。
因みに、従来の電力系統に依存した電力システムでは、各需要家層を幾つかに分け各需要家層のピーク消費電力を取込んで必要と考えられる予備電力を設定していたため、大きな予備電力設備を不可欠としていた。この点、本発明システムでは、需要ピークが読みにくい一般家庭などでピーク時に不足する電力をいわば自己補填するから、国やその地域におけるトータルな予備電力設備を小さくできる。
この場合において、蓄電池の蓄電量の変化とその充放電過度動作特性を定量的に把握することが望ましい。これにより、蓄電池と電気二重層コンデンサの充放電現象を、適切に把握して解析することができる。
蓄電池の蓄電量を検出すると、その検出値が所定の下限未満とならないように充放電量を制御できることになり、蓄電池の無駄な消耗を伴うことなく前記コンデンサの過度応答特性を活用することができる。
さらに本発明においては、図示しないが、いずれかの電力供給家が備える移動可能な発電機器、及び／又は、移動可能な蓄電機器を、他の電力供給家に向け移動し、そこで必要な電力の受け渡しを行うこともできる。
本発明システムにおいては、各電力需給家においてなお余る余剰電力は、各電力需給家から前記余剰電力のデータを集め、これらをとりまとめて集計，処理し、蓄積した電力データに基づいて複数の電力需給家における電力状況乃至電力情報としてとりまとめ、とりまとめた電力情報に基づいて、電力や地球温暖化気体の排出権などの売買取引の対象とすることができる。なお、国や地域などのルールによっては余剰電力のみならず再生可能エネルギー起源の全ての電力も対象となりうる。
例えば、各電力需給家における余剰電力を計測した各電力データを時系列に沿ってそれぞれの電力情報として蓄積し、任意に設定できる所定時間毎にそれら蓄積した前記電力情報をとりまとめサーバ手段に対して送信し、とりまとめサーバ手段は、複数の電力需給家から送られてきた前記電力情報を受信して集計し、とりまとめサーバ手段内のデータベースに登録してとりまとめる。
そして、前記電力情報は、とりまとめサーバ手段で、統計的処理を行い、過去の実績を演繹し、それに基づいて予測される将来の電力を、電力売買市場に売り出すことができる。
また、前記電力情報は、とりまとめサーバ手段で、積算処理を行い、さらに制定された法令，規則などに従った演繹方法、又は、適宜の演繹方法で、地球温暖化気体の削減量に換算し、過去の換算された地球温暖化気体の削減量の実績に基づいて予測される将来の地球温暖化気体の削減量を、地球温暖化気体の排出権として売買市場に売り出すことができる。
本発明では、従来の電力系統を持たずに、基本的には各電力需給家が自立している電力システムである。すなわち、各電力需給家では、電力不足・電力余剰が生じたときは、他の電力需給家との間で電力の授受（受け渡しともいう、以下、同じ）の制御を、ニューラルネットワークにより各電力需給家の予測発電量や予測電力需要量などの予測データに基づいて行うようにしたから、各電力需給家を電力ネットワークで結合したシステム全体での自立が可能になる。
本発明では、複数の前記電力需給家は、分枝状電力需給線路、数珠つなぎ状電力需給線路、放射状電力需給線路、網状電力需給線路またはこれらを組み合わせた電力需給線路（以下、前記の各線路を本発明では電力需給ネットワークともいう）に接続することができる。
本発明では、各電力需給家同士が、夫々の前記電力需給制御機器の間で、相互の電力の需給情報を交換しながら、各電力需給家の電力供給と需要とを制御する。このときの情報交換は、インターネットなどのデータ通信ネットワークを介して行うことができる。
本発明では、ＤＣ送配電の利点を十分に活用するために、複数の前記電力需給家を、相互にＤＣ接続することができる。
さらに本発明では、各電力供給家間での電力の受け渡しを、移動可能に備えている発電機器、及び／又は、蓄電機器を移動させて行うようにすると、各電力の需給家間を結ぶ接続を簡素化することができる。
図１は本発明の電力システムの一実施形態を示す説明図、図２は一の電力需給家とその電力需給制御機器の構成を例示したブロック図、図３は本発明の電力システムにおいて、電力需給家の電力需給制御機器が、他の電力需給家とＡＣ電力の需給を行うときの説明図、図４は本発明の電力システムにおいて、電力需給家の電力需給制御機器が、他の電力需給家とＤＣ電力の需給を行うときの説明図、図５は本発明の電力システムにおいて、電力需給家の屋内配線を介してＤＣ電力を負荷に給電する場合の説明図、図６は本発明の電力システムにおける、電力需給家が階層化されている様子を示す説明図、図７は、（Ａ）は電力需給家が分枝状に接続されている場合の説明図、（Ｂ）は電力需給家が星状に接続されている場合の説明図、（Ｃ）は電力需給家が網状に接続されている場合の説明図、図８は複数の他の電力需要家と異なる電力需給線路を介して接続された電力需給家の例を示す図、図９はニューラルネットワークの工程例を示すブロック図、図１０は従来の電力系統を示す説明図である。
図１の電力システム１は、複数の電力需給家１１〜１５の電力需給家のみを示す。各電力需給家１１〜１５は、電力需給線路Ｗを介して相互に接続されている。
電力需給家１１は、発電機器１０１と、蓄電機器１０２と、複数の負荷（電気機器）１０３と、電力需給制御機器１０４を備えている。なお、複数の電気機器１０３は、Ａ１，Ａ２，・・・，Ａｎで示してある。また、図１では、他の電力需給家１２，１３，１４および図示しない他の電力需給家も電力需給家１１と同様、発電機器と、蓄電機器と、複数の負荷（電気機器）と、電力需給制御機器とを備えており、各機器は枝状の屋内配線に接続されているものとする。なお、各電力需給家のすべて、或は、任意の電力需給家では、発電機器１０１、又は／及び、蓄電機器１０２を、トラック等の荷台に搭載して、或は、搭載可能に設置しておき、必要に応じて前記発電機器１０１や蓄電機器１０２を、他の電力需給家へ指向け、そこで電力の受け渡しを行うこともある。
本発明では、各電力需給家間は疎結合している。すなわち、各電力需給家は、基本的には自立型であり、電力不足が生じたときに他の電力需給家から電力の供給を受け、電力余剰が生じたときに他の電力需給家に電力を供給することができる。
電力需給家１１は、たとえば、一般家屋、集合住宅、小・中・大規模工場、低層・中層・高層ビルディング等である。さらにこれら一般家屋、集合住宅等が複数集合した群も本発明の電力需給家１１として扱うことができる。
典型的には、発電機器１０１は、ソーラー発電器、燃料電池等のＤＣ電源である。発電機器１０１として風力発電やバイオマス発電、或は、ガスエンジン方式，ガスタービン方式，燃料電池方式などによるコ・ジェネレーションシステム（以下、この明細書ではコ・ジェネという）が用いられることもある。風力発電機器やバイオマス発電機器、コ・ジェネは通常ＡＣ電源であるが、その出力をＡＣ／ＤＣ変換してＤＣ電源として使用することができる。また、蓄電機器１０２は、ＤＣ電源である。
さらに、発電機器１０１には、図示しないが、フライホイールユニットを用いることもできる。蓄電機器１０２にも、フライホイールユニットを用いることができる。また、蓄電池と電気二重層コンデンサを組合せた蓄電機器を含む。上記の発電機器１０１、及び／又は、蓄電機器１０２は、トラックの荷台などに搭載しておき、他の電力供給家へ向けて移動してそこで電力の受け渡しをすることがある。負荷１０３は、たとえば、電灯、空調機、冷蔵庫、電磁調理器、炊飯器等のＤＣ機器またはＡＣ機器である。
電力需給制御機器１０４は、一例として図２に示すように、電力需給家１１において電力余剰が生じたとき、たとえば負荷１０３の電力使用量が低減しかつ蓄電機器１０２が満充電あるいは満充電に近くなったときを制御部１０４ｂで検出し、発電機器１０１が生成する電力を、電力授受部１０４ａから電力需給線路Ｗに接続された他の電力需給家（図示せず）、あるいは図２に例示した他の電力需給家１５に供給することができる。この電力の供給においては、発電機器１０１の移動、又は、蓄電機器１０２の移動により電力需給線路Ｗを用いないで行うこともある。また、電力需給制御機器１０４は、電力需給家１１において電力不足が生じたとき、たとえば負荷１０３の電力使用量が急増したときを制御部１０４ｂで検出し、電力需給線路Ｗに接続された電力余剰が生じている他の電力需給家１２，１３，１４の電力需給制御機器、あるいは電力需給家１５の後述する電力需給制御機器１５３を介して電力授受部１０４ａに電力の供給を受け、制御部１０４ｂの制御を介して負荷１０３を駆動し、あるいは蓄電機器１０２に蓄電することができる。
図２に例示した他の電力需給家１５は、発電機器１５１と、蓄電機器１５２と、電力需給制御機器１５３とを備えている。なお、電力需給家は、発電機器と、蓄電機器の何れかのみを備えることができる。発電機器１５１は、典型的にはコ・ジェネやバイオマス発電設備を含む火力，水力，風力等の中小規模設備であり、蓄電機器１５２は、典型的には二次電池であるが、蓄電池（二次電池）と電気二重層コンデンサを組合せたものもある。電力需給家１５は、電力需給制御機器１５３を介して、前述したように電力需給家１１（あるいは、他の電力需給家１２〜１４等）に電力を供給できる。また逆に、電力需給家１５は、電力需給家１１（あるいは、他の電力需給家１２〜１４等）から電力の供給を受けることもできる。この電力需給家１５における電力の受け渡しも、電力需給制御機器を介してなされるが、先に述べたように他の電力需給家の移動可能な発電機器や蓄電機器を、当該需給家１５に持ち込むことによっても行うことができる。
電力需給家１５が電力需給家１１等に供給する電力は、発電機器１５１により生成した電力または蓄電機器１５２に蓄電された電力であり、電力需給家１５が電力需給家１１等から供給される電力は蓄電機器１５２に蓄電される。本発明電力システムでは、各電力需給家での電力需給制御機器を介しての電力授受（受け渡し）において、各電力需給家におけるコ・ジェネやバイオマス発電機を含む複数の発電機器を、予測される天候，電力需要の予測，熱需要の予測などに基づく値、或は、各電力需給家による設定値などに基づいて自動的にも手動的にも制御することができる（図２の１０４Ｃ参照）。さらに、各電力需給家は、他の電力需給家における電力需給制御機器からの種々の情報を参照し、当該電力需給家で予測される電力消費量に基づいて、当該電力需給家の電力需給制御機器の動作条件を設定又は変更することができる（図２参照）。
上記の各発電機器１０１，１０５において、例えばソーラー発電器はコンディショナーにより、燃料電池やマイクロ・コ・ジェネレータはパワーコンディショナーなどにより、個々の発電機器ごとに個々に制御されるものでもよいが、本発明電力システムでは、電力需給制御機器１０４，１０５により各発電機器に共通した制御要素を統括的に制御し、個々の発電機器に固有の制御要素は個々に制御することにより、一括りの電力需給家１１や同１５における発電機器１０１や１５１を、全体として最適に制御することができる。
因みに、従来のソーラー発電器や燃料電池等の各発電機機器は、夫々のパワーコンディショナーにより、フル出力の制御と系統の接続を制御するだけであったが、本発明では、各発電機器の出力をゼロからフル出力の間で、フライホイールユニット等を利用して需給される電力を平準化し、電力需給制御機器１０４，１５３により自在に制御することができるようにしている。
一方、上記の蓄電機器１０２や１５２は、ＤＣ電源として典型的には二次電池を単独で用いるが、本発明電力システムでは、蓄電機器１０２，１５２に蓄電池（二次電池）と電気二重層コンデンサを併用することができる。
前記蓄電池と電気二重層コンデンサを併用すると、例えば蓄電特性や放電特性に応じた使い分けをする制御などを、電力需給制御機器１０４，１５３により制御することにより、各電力需給家における電力の需要態様の多様化、或は、各需給家における電力の供給態様の多様化に合理的に対応することができる。
ここで、蓄電池と電気二重層コンデンサを分散して配置する、例えば、電気二重層コンデンサは電力需給制御機器１０４や同１５３に、蓄電池は別置きか電気機器１０３に搭載するなどして、蓄電機器１０２や１５２の電池残量を、一例として電力需要先の優先順位に従った供給に回すことが可能になる。
更に、電力需給家１１に備えられた負荷１０３としての各種の電気機器は、従来は、単純に個別に電力を投入，遮断（ＯＮ，ＯＦＦ）することにより、個々に運転されている。
しかし、本発明電力システムでは、当該電力需給家１１における負荷１０３を構成する個々の電気機器、例えば、冷蔵庫，エアコン，ＴＶなどを、電力需給制御機器１０４に起動優先順や起動電力の大きさ（大きい順、又は、その逆順）などを設定しておき、例えば起動の順序（又は、遮断の順序）を設定した順、或は、起電力が大きい順などとなるように制御することにより、消費電力の平準化を図ることが可能になる。
また、起動電力の大きな電気機器が起動されるときは、その起動時の電力を、電気二重層コンデンサを備えた蓄電池やフライホイールユニットから供給するように、電力需給制御機器１０４を作動させることができる。
さらに、予測し難い一般家庭の電力需要やそのピーク時に対しては、各家庭の冷蔵庫やエアコンなどの電気機器１０３に、例えば２時間程度当該機器１０３の運転が可能なバッテリ等の蓄電機器を搭載しておき、需要ピーク時の電力不足を当該電力需要家の内部において補うようにすることができる。この手法も、消費電力の平準化に寄与する。
上記のように起動時の優先順など制御することなどにより消費電力の平準化ができると、各電気機器１０３の起動時に電力需給制御機器１０４や各電器機器１０３に流れ易い過大電流を分散制御できるから、当該制御機器１０４自体や各電気機器、或はそれらの間を繋ぐ配線などの配線部品の寿命を延ばすことができる。
また、電力需給制御機器１０４によって、電流が最大になったり最小になったりする大きな脈動を生じないか、或は、脈動が生じにくい制御ができるから、当該電力需給制御機器１０４や個々の電気機器１０３のより安定した動作を確保する上でも有用である。
さらには、電力需給制御機器１０４と使用電力のＤＣ化によって、例えばＴＶの待機状態やその他の機器の待機運転の不要化が図れるので、無駄な電力消費を抑止できる。
図１に示した電力システムでは、電力需給制御機器１０４は、他の電力需給家１２〜１５との間で過不足電力の需給を行う場合には、当該電力需給制御機器１０４が、当該他の電力需給家の電力需給制御機器と情報交換をして需給条件等を決定する。
上記の情報交換される情報は、本発明電力システムにおいては、図９に例示した制御ブロックのニューラルネットワークによって予測値が得られる、各電力需給家の翌日の総発電量，最大電力需要量，総電力需要量をすることができる。この点について、以下に説明する。
本発明では、まず、翌日の各電力需給家の「太陽電池総発電量」と「日最大電力需要量」及び「日総電力需要量」を推定（予測）する。推定には当該各需給家の地域およびその隣接地域の翌日の天気予報と過去の天気情報及び、「太陽電池総発電量」，「日最大電力需要量」，「日総電力需要量」の各実績，カレンダー情報（曜日，祝祭日）、理論日射量データを階層型ニューラルネットワークに入力することで行う。
ニューラルネットワークは、各電力需給家の地域及び周辺地域の気候パターンと、地域の総発電量，電力需要の実績のデータ組み合わせをパターンとして学習し、翌日の天気予想パターンを過去のパターンと照合することで非線型補間推定をするものである。
このパターン学習は、毎日観測データを用いてモデルを更新を行うので推定精度も日々向上を続ける。また、各電力需給家の各地域内の環境変化（太陽電池総容量，需要家の変化，長期的な気象変動，中期的な異常気象など）に対しても自立的なモデル更新により対応する。なお、各電力需要家の地域内における各需給家データベースの構築も不要である。
上記予測は、次の手順で実行する。
(i) 発電量及び電力需要量を予測するニューラルネットワークモデルを準備する（存在しない場合は、ダミーデータで仮モデルを作成する）。このモデルに過去の実績データ、及び、翌日の天気予報、及び、カレンダー情報、及び、当日の快晴時の日射量（理論値）を入力する。（このとき、予測精度向上のため当該地域だけではなく、近隣地域の天気情報も付加することが望ましい）
(ii) 総発電量，最大電力需要量，総電力需要量を予測する。（パターン照合による非線型補間推定）
(iii) ニューラルネットワーク再学習のための実績データを収集する。
実績データを収集し、ニューラルネットワーク再学習の準備をする。実績データとは、当日を含む過去一定期間の各種実績データ（発電量，最大電力，総電力，天気，カレンダー情報，理論快晴時日射量）である。
(iv) ニューラルネットワークにバックプロパゲーション（誤差逆伝搬法）を用いて再学習させる。
(v) 更新したニューラルネットワークで、翌日の総発電量，最大電力需要量，総電力需要量を予測する。
以下、(i)〜(v)の繰返して予測データの精度を上げる。
上記のようにして、各電力需給家における翌日の総発電量，最大電力需要量，総電力量の予測値（データ）が得られたら、各電力需給家間でその情報（データ）を交換して各データを相互に比較考量した上で、各電力需給家間での翌日の電力の授受を前もって決める。当日の電力授受の実績データは残しておき、翌々日（当日から見れば翌日）以降の各電力需給家間における電力授受の基礎データの一つとする。
図１に示した電力システムでは、電力需給家間の電力の需給をＡＣで行うこともできるし、ＤＣで行うこともできるが、何れにしても、局所的な電力システムとして構築することもできるし、これらの電力システムが組み合わされた大きな電力システムとして構築することもできる。
図１に示した電力システムでは、図示はしないが、負荷のみからなる電力需給家が電力需給線路Ｗに接続されることもある。また、図１の電力システムでは、多数かつ多様な電力需給家を相互接続することで、需給電力の平準化が行われる。
電力需給家１１の蓄電機器１０２を大容量とした場合に、コスト高となる場合には、蓄電機器１０２として小容量のものを使用し（あるいは、蓄電機器１０２を備えずに）、他の電力需給家から供給される電力により負荷をまかなうようにすることができる。この場合、電力システム１には、時間帯消費電力パターンが異なる電力需給家（たとえば、住宅と事業所）が混在していることが好ましい。また、電力需給家１５として、発電形態が異なるもの（たとえば、ソーラー発電機器と風力発電機器やバイオマス発電機器）が混在していることが好ましい。
図３は、電力需給家の電力需給制御機器が、他の電力需給家とＡＣ電力の需給を行う電力システムを示す説明図である。
図２の電力需給家１１ａ，１２ａ，１３ａ，１４ａおよび１５ａは、図１の電力需給家１１，１２，１３，１４および１５に対応している。図３における電力需給家１１ａの電力需給制御機器５１は、制御装置５１１と、双方向ＡＣ／ＤＣ変換器５１２とを備えている。
各電力需給家の制御装置同士は通信ラインＣＬによりデータ通信が可能に構成されており、電力需給に際して需給情報の交換を行うことができる。
また、電力需給家１５ａの電力需給制御機器６１は、制御装置６１１と、双方向ＡＣ／ＡＣまたはＤＣ／ＡＣ変換器６１２とを備えている。電力需給家間でＡＣ電力の需給が行われるときには、両者の間で電圧・電流・周波数・位相の整合をとらなければならない。この整合は、電力需給制御機器５１，６１が行う。なお、図３には図示していないが、電力需給制御機器５１，６１には遮断器、限流器、積算電力計等をさらに備えることができる。また、積算電力計や蓄電器を備えた電力需給家では、その制御機器５１，６１が，放電を制御し、太陽光発電セルを備える電力需給家では非線型の起電力から最大電力を取出して定格特性の電力に整えるコンディショナーを備える。
図４は、電力需給家の電力需給制御機器が、他の電力需給家とＤＣ電力の需給を行う電力システムを示す説明図である。
図４の電力需給家１１ｂ，１２ｂ，１３ｂ，１４ｂおよび１５ｂは、図１の電力需給家１１，１２，１３，１４および１５に対応している。図３における電力需給家１５ｂの電力需給制御機器７１は、制御装置７１１と、双方向ＤＣ／ＤＣ変換器７１２とを備えている。
各電力需給家の制御装置同士は通信ラインＣＬによりデータ通信が可能に構成されており、電力需給に際して需給情報の交換を行うことができる。
また、電力需給家１１ｂの電力需給制御機器８１は、制御装置８１１と、双方向ＤＣ／ＤＣまたはＤＣ／ＡＣ変換器８１２とを備えている。電力需給家間でＤＣで電力の需給が行われるときには、電圧・電流の調整を行う。なお、図４には図示していないが、電力需給制御機器７１，８１には限流器、積算電力計等をさらに備えることができる。また、積算電力計や蓄電器を備えた電力需給家では、その制御機器５１，６１が充，放電を制御し、太陽光発電セルを備える電力需給家では、非線型の起電力から最大電力を取出して定格特性の電力に整えるコンディショナーを備える。
図５は、電力需給家の屋内配線を介してＤＣ電力を負荷に配電する場合の説明図である。
図５の電力需給家１１ｃでは、図１に示した電力需給家１１における発電機器と蓄電機器と複数の負荷とが具体的に示されている。なお、図４の電力需給制御機器７１は、図４の電力需給制御機器７１と同一のものである。
電力需給家１１ｃにおいて、発電機器は一例としてソーラー発電器７０１であり、蓄電機器はバッテリー７０２であり、複数の負荷はＤＣ負荷７０３１とＡＣ負荷７０３２である。
ここでは、双方向ＤＣ／ＤＣ変換器７１２は、バッテリー７０２、ソーラー発電器７０１、ＤＣ負荷７０３１との間で電力の需給を行うとともに、ＤＣ／ＡＣ変換器７０６を介してＡＣ負荷７０３２との間で電力の需給を行う。
ソーラー発電器７０１が生成する電力は、たとえば双方向ＤＣ／ＤＣ変換器７１２を介してバッテリー７０２、ＤＣ負荷７０３１に供給され、あるいはＤＣ／ＡＣ変換器７０６を介してＡＣ負荷７０３２には供給される。
電力需給制御機器７１は、バッテリー７０２の充電を制御する機能、屋内配線Ｌ側への安定出力を補償する機能を備えている。
ＤＣ負荷７０３１には、電力需給制御機器７１からの電力が屋内配線Ｌ、ＤＣコンセント７０５１を介して供給され、ＡＣ負荷７０３２には、電力需給制御機器７１からの電力が屋内配線Ｌ、ＤＣ／ＡＣ変換器７０６、ＡＣコンセント７０５２を介して供給される。なお、図４では、ＤＣコンセント，ＡＣコンセントはそれぞれ１つしか示していないが、それぞれ複数設け、これらにＤＣ負荷、ＡＣ負荷を接続することができる。
以上に述べた本発明の電力システムにおける各電力需給家１１，１５などは、夫々が備えた電力需給制御機器１０４，１５３などをノードとし各電力需給家１１，１５などの間の送電線Ｗをリンクとして、電力ネットワークが形成されている。従って、各電力需給制御機器１０４，１５３などには各電力需給家１１，１５の間での電力のやり取りを制御する機能を備えている。
電力需給制御機器１０４，１５３の基本機能は、電力のやり取りをする相手方となる電力需給家１１，１５などの判別、相手方との電力のやり取りは送り出しか取り込みかの判別、電力率と電力量の制御などの機能である。この機能は、電力ネットワーク間を通信回路で結び、各電力需給家相互の必要な電力や供給可能な電力、その電力量や電力率、或は、これらに関する将来的な予測などのデータを交換，処理して各電力需給家相互間で電力を融通し合うことを、高度なレベルで制御する。
上記の電力需給制御機器１０４，１５３の機能は、種々の制御機能を備えた例えば電圧変換器（Voltage Converter）、電流制御器、スイッチなどを基準にして構成し、当該変換器などの制御により必要な電力の伝達経路を個々に切換え、送電電流の大きさや過渡現象の特性解析に基づくことなどによって、遮断器や限流器の機能を果すようにした。これによって、ある電力需給家に、例えば、電気的な事故が発生したとき、当該需給家の各電気機器（負荷１０３）と蓄電機器１０２や発電機器１０１は、全面遮断ではなく、必要なラインのみを遮断し、他のラインは遮断せず利用できるように、電力需給制御機器１０４，１５３で制御することができる。
ところで、図１の電力システムでは、電力需給家の適宜数を集めた群を、一つの電力需給家として扱うことができる。図５に示すように、電力需給家群Ｇ１１，Ｇ１２，・・・は、このときの群（たとえば、数十〜１万戸程度）を示している。
図６では、電力需給家群Ｇ１１，Ｇ１２，・・・同士は、電力需給制御機器Ｓ１を介して相互に接続されている。また、電力需給家群Ｇ１１，Ｇ１２，・・・の上位階層は、Ｇ２１，Ｇ２２，・・・で示され、更に上位階層はＧ３１，Ｇ３２，Ｇ３３，・・・で示されている。ここでは、図示はされていないが、Ｇ３１，Ｇ３２，Ｇ３３，・・・より更に上位の階層が形成される。
たとえば、電力需給家群Ｇ１１，Ｇ１２，・・・は「町」単位、Ｇ２１，Ｇ２２，・・・は「市」単位、Ｇ３１，Ｇ３２，Ｇ３３，・・・は、「県」単位とされる。
図６では、電力需給家群Ｇ１１，Ｇ１２，・・・は、電力需給制御機器Ｓ１により他の電力需給家と相互接続されているが、各上位階層と下位階層とは、電力需給制御機器Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４・・・を介して相互に階層接続されている。
上記の実施形態では、各電力需給家が、図７（Ａ）に示すような分枝状に接続されている場合を説明した。各電力需給家は、図７（Ｂ）に示すように星状に接続してもよいし、図７（Ｃ）に示すように網状に接続してもよい。さらに、これらを複合した態様で接続してもよい。
図８は、複数の他の電力需要家と異なる電力需給線路を介して接続された電力需給家の例を示す図である。図８では、双方向ＤＣ／ＤＣ変換器７１２は、たとえば図７（Ｃ）に示したような電力需給家同士の接続態様において、電力需給線路Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３間で電力の移動をして他の電力需給家同士の電力需給を仲介することができる。前記の電力需給線路Ｗ１〜Ｗ３の間での電力の移動には、移動可能な発電機器、及び／又は、移動可能な蓄電機器を移動させて電力を需給する形態を含む。
本発明によれば、複数の電力需給家が、電力需給制御機器により相互接続されて構成された、従来の電力系統に拠らない電力システムを提供することができる。
本発明の電力システムの一実施形態を示す説明図。 一の電力需給家とその電力需給制御機器の構成を例示したブロック図。 本発明の電力システムにおいて、電力需給家の電力需給制御機器が、他の電力需給家とＡＣ電力の需給を行うときの説明図。 本発明の電力システムにおいて、電力需給家の電力需給制御機器が、他の電力需給家とＤＣ電力の需給を行うときの説明図。 本発明の電力システムにおいて、電力需給家の屋内配線を介してＤＣ電力を負荷に給電する場合の説明図。 本発明の電力システムにおける、電力需給家が階層化されている様子を示す説明図。 （Ａ）は電力需給家が分枝状に接続されている場合の説明図、（Ｂ）は電力需給家が星状に接続されている場合の説明図、（Ｃ）は電力需給家が網状に接続されている場合の説明図。 複数の他の電力需要家と異なる電力需給線路を介して接続された電力需給家の例を示す図。 ニューラルネットワークの工程例を示すブロック図。 従来の電力系統を示す説明図。
符号の説明
１ 電力システム
１１，１２，１３，１４、１１ａ，１２ａ，１３ａ，１４ａ、１１ｂ，１２ｂ，１３ｂ，１４ｂ、１１ｃ，１１ｄ，１２ｃ，１３ｃ，１４ｃ，１５，１５ａ，１５ｂ 電力需給家
５１，６１，７１，８１，１０４，１５３ 電力需給制御機器
１０１，１５１ 発電機器
１０２，１５２ 蓄電機器
１０３ 負荷
５１１，６１１，７１１，８１１ 制御装置
５１２ 双方向ＡＣ／ＤＣ変換器
６１２ 双方向ＡＣ／ＡＣまたはＤＣ／ＡＣ変換器
７０６ ＤＣ／ＡＣ変換器
７１２ 双方向ＤＣ／ＤＣ変換器
８１２ 双方向ＤＣ／ＤＣまたはＤＣ／ＡＣ変換器
ＣＣ 通信ライン
ＣＬ 通信ライン
Ｌ 屋内配線
Ｗ，Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３ 電力需給線路

Claims (8)

  1. １つまたは複数の発電機器、１つまたは複数の蓄電機器および１つまたは複数の電力消費機器と、電力需給制御機器とを備えた電力需給家の複数が相互接続されてなる電力システムにおいて、
    前記の各電力需給制御機器は、当該電力需給制御機器が備えられた各電力需給家において電力不足が生じるか否か、または電力余剰が生じるか否かを判断し、当該電力需給家において電力不足が生じる場合には、前記発電機器および／または前記蓄電機器を備えた他の電力需給家から電力を受け取り、当該電力需給家において電力余剰が生じる場合には、他の電力需給家に電力を渡す制御をする、
    各電力需給家間での電力の受け渡しにおいては、各電力需給家における複数の発電機器を制御する、
    前記制御は、コンピュータに、ニューラルネットワーク用のパターン分類モデルを形成する、
    少なくとも過去の実績データ，翌日の天気予報，カレンダー情報，当日の理論快晴時日射量に基づいて、翌日の総発電量，最大電力需要，総電力需要を予測する、
    ニューラルネットワーク再学習のため少なくとも当日を含む過去一定期間の前記予測項目と天気，カレンダー情報，理論日射量の実績データを収集する、
    前記予測データと当日の実績データに基づき誤差逆伝搬法による再学習を行う、
    更新したニューラルネットワークで、翌日の総発電量，最大電力需要量，総電力需要量を予測する、
    ことに基づいて自動的又は手動的に制御する、
    ことを特徴とする電力システム。
  2. 各電力需給家は、ニューラルネットワークにより予測した各電力需給家ごとの総発電量，最大電力需要量，総電力需要量に基づいて各電力需給家間において過不足電力の融通受け渡しをするとき、その電力量とタイミングに関する情報を、夫々の電力需給制御機器間において情報交換する請求項１の電力システム。
  3. 各電力需給家における冷蔵庫やエアコン等の消費電力が大きいか起動電力が大きい電気機器に、当該電気機器を所定時間運転できるバッテリなどの蓄電機器を搭載した請求項１又は２の電力システム。
  4. １つまたは複数の発電機器、１つまたは複数の蓄電機器および１つまたは複数の電力消費機器のうちから選ばれた少なくとも１つの機器と、電力需給制御機器とを備えた電力需給家の複数が相互接続されてなる電力システムにおいて、
    前記複数の電力需給家は、複数の群に区分され、
    各群に属する電力需給制御機器は、
    当該群において電力不足が生じるか否か、または電力余剰が生じるか否かを判断し、
    当該群において電力不足が生じる場合には、前記発電機器および／または前記蓄電機器を備えた電力需給家が属する他の群から電力を受け取り、当該群において電力余剰が生じる場合には、他の群に電力を渡す制御をする、
    各群間での電力受け渡しにおいては、各群の各電力需給家における複数の発電機器を制御する、
    前記制御は、コンピュータに、ニューラルネットワーク用のパターン分類モデルを形成する、
    少なくとも過去の実績データ，翌日の天気予報，カレンダー情報，当日の理論快晴時日射量に基づいて、翌日の総発電量，最大電力需要，総電力需要を予測する、
    ニューラルネットワーク再学習のため少なくとも当日を含む過去一定期間の前記予測項目と天気，カレンダー情報，理論日射量の実績データを収集する、
    前記予測データと当日の実績データに基づき誤差逆伝搬法による再学習を行う、
    更新したニューラルネットワークで、翌日の総発電量，最大電力需要量，総電力需要量を予測する、
    ことに基づいて自動的又は手動的に制御する、
    ことを特徴とする電力システム。
  5. 各電力需給家は、ニューラルネットワークにより予測した各電力需給家ごとの総発電量，最大電力需要量，総電力需要量に基づいて各電力需給家間において過不足電力の融通受け渡しをするとき、その電力量とタイミングに関する情報を、夫々の電力需給制御機器間において情報交換する請求項４の電力システム。
  6. 各電力需給家における冷蔵庫やエアコン等の消費電力が大きいか起動電力が大きい電気機器に、当該電気機器を所定時間運転できるバッテリなどの蓄電機器を搭載した請求項４又は５の電力システム。
  7. 複数の前記電力需給家は、分枝状電力需給線路、数珠つなぎ状電力需給線路、放射状電力需給線路、網状電力需給線路またはこれらを組み合わせた電力需給線路に接続されていることを特徴とする請求項１〜６のいずれかの電力システム。
  8. 複数の前記電力需給家は、相互にＤＣ接続されていることを特徴とする請求項１〜７のいずれかの電力システム。
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