JPWO2017217466A1 - 電力管理システム - Google Patents

Abstract

長期予測回路（２３）は、時刻に応じた需要家（１）の消費電力の時間的変化を表す長期予測モデルを用いて、需要家（１）の消費電力の時間的変化を長期予測電力として予測する。短期予測回路（２５）は、各負荷装置（１５）の消費電力が変化する前後の時間期間にわたる需要家（１）の消費電力の時間的変化を表す短期予測モデルを用いて、現在時刻の直前の時間期間にわたる需要家（１）の消費電力の時間的変化に基づいて、現在時刻の直後の時間期間にわたる需要家（１）の消費電力の時間的変化を短期予測電力として予測する。制御回路（２１）は、長期予測電力に基づいて所定の充電電力又は所定の放電電力を設定するように蓄電装置（１３）の充電及び放電を制御し、短期予測電力に基づいて所定の放電電力を設定するように蓄電装置（１３）の放電を制御する。

Description

本開示は、電力系統に接続され、かつ、複数の負荷装置及び少なくとも１つの蓄電装置を備えた需要家における蓄電装置の制御装置に関する。本開示はまた、そのような需要家のための電力管理システム、そのような複数の需要家を含む電力グリッドのための電力グリッド管理システム、及びそのような複数の電力グリッドを含む電力網のための電力網管理システムに関する。

電力系統に接続され、かつ、複数の負荷装置及び少なくとも１つの蓄電装置を備えた需要家に設けられる電力管理システムが知られている（特許文献１〜３を参照）。電力管理システムは、需要家の発電装置（太陽電池など）を備えることもある。

特開２０１６−０１５８５７号公報 特許第５４０２５６６号公報 国際公開第２０１４／１７５３７４号

需要家のいずれかの負荷装置の消費電力が変化するとき、需要家の全体の消費電力も変化する。例えば、需要家のいずれかの負荷装置の電源がオンされるとき、需要家の全体の消費電力が急激に変化する。電力系統からの受電電力のピークが電力会社との契約によるしきい値を超えると、電気料金の単価が増大する。また、需要家の全体の消費電力の急激な変化が電力系統に影響すると、電力系統を介して伝送される電力の品質が低下する。従って、電力系統からの受電電力の急激な変化を抑えるように蓄電装置の充電電力及び放電電力の大きさを決定することが求められる。

本開示は、電力系統に接続され、かつ、複数の負荷装置及び少なくとも１つの蓄電装置を備えた需要家において、電力系統からの受電電力の急激な変化を抑えるように蓄電装置の充電電力及び放電電力の大きさを決定する蓄電装置の制御装置を提供する。

本開示はまた、そのような需要家のための電力管理システム、そのような複数の需要家を含む電力グリッドのための電力グリッド管理システム、及びそのような複数の電力グリッドを含む電力網のための電力網管理システムを提供する。

本開示の一態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、
電力系統に接続され、かつ、複数の負荷装置及び少なくとも１つの蓄電装置を備えた需要家における前記蓄電装置の制御装置であって、
前記制御装置は、
時刻に応じた前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を表す第１の予測モデルを用いて、前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を第１の予測電力として予測する第１の予測回路と、
前記複数の負荷装置のそれぞれの消費電力が変化する前後の第１の時間期間にわたる前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を表す第２の予測モデルを用いて、現在時刻の直前の第２の時間期間にわたる前記需要家の全体の消費電力の時間的変化に基づいて、前記現在時刻の直後の第３の時間期間にわたる前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を第２の予測電力として予測する第２の予測回路と、
前記第１の予測電力に基づいて所定の第４の時間期間ごとに所定の充電電力又は所定の放電電力を設定するように前記蓄電装置の充電及び放電を制御し、前記第２の予測電力に基づいて前記第４の時間期間よりも短い第５の時間期間ごとに所定の放電電力を設定するように前記蓄電装置の放電を制御する制御回路とを備える。

本開示によれば、電力系統に接続され、かつ、複数の負荷装置及び少なくとも１つの蓄電装置を備えた需要家において、電力系統からの受電電力の急激な変化を抑えるように蓄電装置の充電電力及び放電電力の大きさを決定することができる。

実施形態１に係る需要家１の電力管理システムの構成を示すブロック図である。 図１の短期予測モデル生成回路２４及び短期予測回路２５の構成を示すブロック図である。 図２の学習器３１，３２及び判定回路３３で使用されるニューラルネットワークの例を示す図である。 図１の短期予測回路２５で使用される第１の例示的な短期予測モデルを示す図である。 図１の短期予測回路２５で使用される第２の例示的な短期予測モデルを示す図である。 図１の短期予測回路２５で使用される第３の例示的な短期予測モデルを示す図である。 図１の需要家１の全体の消費電力の時間的変化を示すグラフである。 図１の需要家１の全体の消費電力と、蓄電装置１３の放電電力との時間的変化を示すグラフである。 図１の需要家１が電力系統２から受電する電力の時間的変化を示すグラフである。 実施形態２に係る需要家１Ａの電力管理システムの構成を示すブロック図である。 実施形態３に係る需要家１Ｂの電力管理システムの構成を示すブロック図である。 実施形態４に係る需要家１Ｃの電力管理システムの構成を示すブロック図である。 実施形態５に係る需要家１Ｄの電力管理システムの構成を示すブロック図である。 実施形態６に係る電力グリッド１００の構成を示すブロック図である。 実施形態７に係る電力網の構成を示すブロック図である。

＜本開示に至った経緯＞
まず、本発明者が本開示に至った経緯を説明する。

２０１９年に再生可能エネルギーの固定価格買取制度（ＦＩＴ）が終了することが予定されている。これに伴い、太陽電池を備えた需要家自体による発電電力の消費が増加するとともに、発電電力を無駄なく消費するために蓄電装置の需要が増えると予想される。

従来の電力管理システムは、例えば３０分同時同量を達成するように受動的なフィードバック制御を行って、また、発電装置の発電電力に応じて、蓄電装置の充電電力及び放電電力の大きさを決定する。従来の電力管理システムは、蓄電装置の充電電力及び放電電力の大きさを３０分よりも短い周期で高速に制御することができず、また、夜間充電を除いては、未来の消費電力を考慮して能動的に制御することができない。

蓄電装置の初期投資費用は高額であり、投資費用の回収は困難であるか、非常に長い時間がかかる。従って、蓄電装置の導入により電気料金を削減する効果を最大化することが望まれる。

例えば特許文献１によれば、蓄電装置の導入により電気料金を削減する効果を最大化するために、系統から供給される電力を抑えて契約電力に基づき定められる基本料金を抑える。具体的には、系統からの電力が上限値以下となるように、消費電力の予測データに基づいて前もって蓄電装置の充放電を制御し、系統電力のピークを抑える。消費電力がある上限値に達する時間帯又は達すると予測される時間帯について、蓄電装置から放電される消費電力がある上限値を超えると予想される時間帯より前に、消費電力と上限値の差分を蓄電装置に蓄電し、必要な放電量を確保する。

消費電力の急激な変化に追従して放電電力を制御するためには、消費電力の短期の時間的変化を予測することが必要である。特許文献１の発明は、時間帯ごとの消費電力の予測値を有しているだけなので、消費電力の短期の急激な変化に追従することができない。

従って、電力系統からの受電電力の急激な変化を抑えるように蓄電装置の充電及び放電を制御することが求められる。

以上の知見及び考察により、本発明者らは、以下の発明の各態様を想到するに至った。

以下、本開示に係る実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下の各実施形態において、同様の構成要素については同一の符号を付している。

＜実施形態１＞
図１は、実施形態１に係る需要家１の電力管理システムの構成を示すブロック図である。需要家１は、分電盤１１、電力計１２、蓄電装置１３、発電装置１４、負荷装置１５−１，１５−２、及び制御装置１６を備える。需要家１は電力系統２及びサーバ装置３に接続される。

分電盤１１は、制御装置１６の制御下で、電力系統２、蓄電装置１３、発電装置１４、及び負荷装置１５−１，１５−２の間で電力を伝送する。分電盤１１は、ある場合には、電力系統２から受けた電力を蓄電装置１３及び／又は負荷装置１５−１，１５−２に送る。分電盤１１は、他の場合には、蓄電装置１３から受けた電力を負荷装置１５−１，１５−２及び／又は電力系統２に送る。分電盤１１は、他の場合には、発電装置１４から受けた電力を蓄電装置１３、負荷装置１５−１，１５−２、及び／又は電力系統２に送る。

電力計１２は、需要家１の全体の消費電力（すなわち、負荷装置１５−１，１５−２の合計の消費電力）を測定して制御装置１６に通知する。

蓄電装置１３は、発電装置１４で発電された電力、又は、電力系統２から受けた電力を充電し、充電された電力を放電して負荷装置１５−１，１５−２又は電力系統２に送る。蓄電装置１３は、バッテリと、交流から直流への電力変換回路と、直流から交流への電力変換回路とを備える。蓄電装置１３は電気自動車を含んでもよい。

発電装置１４は例えば太陽電池であるが、他の電源であってもよい。発電装置１４は、直流から交流への電力変換回路を備える。

負荷装置１５−１，１５−２は、照明器具、冷暖房装置、調理器具、テレビジョン装置、パーソナルコンピュータ、電気自動車など、任意の電気機器である。以下、負荷装置１５−１，１５−２を総称して負荷装置１５ともいう。図１等では、２つの負荷装置１５−１，１５−２のみを示すが、需要家１は任意個数の負荷装置を備える。

制御装置１６は、制御回路２１、長期予測モデル生成回路２２、長期予測回路２３、短期予測モデル生成回路２４、及び短期予測回路２５を備える。

制御回路２１は、蓄電装置１３の充電及び放電を制御する。

長期予測モデル生成回路２２は、時刻に応じた需要家１の全体の消費電力の時間的変化を表す長期予測モデルを生成する。長期予測モデル生成回路２２は、電力計１２によって測定された需要家１の全体の消費電力の時間的変化に基づいて、長期予測モデルを生成する。長期予測モデル生成回路２２は、長期予測モデルを生成するとき、オプションで、サーバ装置３から取得した他の情報（他の需要家の消費電力の時間的変化など）を参照してもよい。長期予測モデルは、例えば、１日の各時刻又は各時間帯（例えば、３０分ごと又は１時間ごと）について、需要家１の全体の消費電力の数日間にわたる平均値を計算することにより取得される。長期予測モデルでは、例えば、１時間ごとの１日分の平均電力を２０％以下の誤差で予測する。長期予測モデルは、曜日ごと、月ごと、及び／又は季節ごとに取得されてもよい。

長期予測回路２３は、長期予測モデルを用いて、需要家１の全体の消費電力の時間的変化を長期予測電力として予測する。

本明細書では、長期予測モデルを「第１の予測モデル」ともいい、長期予測電力を「第１の予測電力」ともいい、長期予測モデル生成回路２２を「第１の予測モデル生成回路」ともいい、長期予測回路２３を「第１の予測回路」ともいう。

短期予測モデル生成回路２４は、複数の負荷装置１５のそれぞれの消費電力が変化する前後の第１の時間期間にわたる需要家１の全体の消費電力の時間的変化を表す短期予測モデルを生成する。短期予測モデルは、例えば、複数の負荷装置１５のそれぞれの電源をオンする前後の第１の時間期間にわたる需要家１の全体の消費電力の時間的変化を表す。また、短期予測モデルは、例えば、負荷装置１５が異なる消費電力を有する複数の動作モードを有する場合、動作モードを切り換えるときの前後の第１の時間期間にわたる需要家１の全体の消費電力の時間的変化を表してもよい。複数の動作モードは、例えば、負荷装置１５が冷暖房装置及び調理器具などである場合には、その複数の異なる設定温度に対応する。複数の負荷装置１５のそれぞれの消費電力は、ユーザ操作によって、タイマ動作によって、又は予め決められたシーケンスによって変化してもよい。短期予測モデルは、消費電力のピークの大きさ、消費電力のピーク又は平均値が所定のしきい値を超える時間長、負荷装置１５の電源がオンされる時間帯、などによって特徴付けられる。短期予測モデル生成回路２４は、電力計１２によって測定された需要家１の全体の消費電力の時間的変化に基づいて、短期予測モデルを生成する。

短期予測モデル生成回路２４は、短期予測モデルを生成するとき、オプションで、サーバ装置３から取得した他の情報（他の需要家の消費電力の時間的変化など）を参照してもよい。

短期予測回路２５は、短期予測モデルを用いて、現在時刻の直前の第２の時間期間にわたる需要家１の全体の消費電力の時間的変化に基づいて、現在時刻の直後の第３の時間期間にわたる需要家１の全体の消費電力の時間的変化を短期予測電力として予測する。

本明細書では、短期予測モデルを「第２の予測モデル」ともいい、短期予測電力を「第２の予測電力」ともいい、短期予測モデル生成回路２４を「第２の予測モデル生成回路」ともいい、短期予測回路２５を「第２の予測回路」ともいう。

制御回路２１は、長期予測回路２３によって予測された需要家１の長期予測電力に基づいて所定の第４の時間期間ごとに所定の充電電力又は所定の放電電力を設定するように蓄電装置１３の充電及び放電を制御する。第４の時間期間は、例えば、３０分間又は１時間などである。制御回路２１は、さらに、短期予測回路２５によって予測された需要家１の短期予測電力に基づいて第４の時間期間よりも短い第５の時間期間ごとに所定の放電電力を設定するように蓄電装置１３の放電を制御する。第５の時間期間は、例えば１分間である。

図２は、図１の短期予測モデル生成回路２４及び短期予測回路２５の構成を示すブロック図である。

短期予測モデル生成回路２４は、学習器３１及び学習器３２を備える。学習器３１は、電力計１２によって測定された需要家１の全体の消費電力の時間的変化と、サーバ装置３から取得された他の需要家の消費電力の時間的変化とに基づいて、需要家１の全体の消費電力モデルを学習する。学習器３２は、電力計１２によって測定された需要家１の全体の消費電力の時間的変化に基づいて、個別の負荷装置１５の消費電力の短期予測モデルを学習する。

学習器３１は、さまざまな需要家の消費電力の時間的変化の情報及び他の情報（例えば他の需要家の負荷装置の情報）に基づいて、さまざまな負荷装置の消費電力の時間的変化のパターンを分類する。学習器３１は、需要家１の全体の消費電力に基づいて、需要家１が他の需要家の負荷装置と同じものを備えているか否かを判断する。需要家１が既知の消費電力の時間的変化のパターンを有する負荷装置を備えている場合、学習器３１の判断結果を考慮することで、学習器３２の学習効率及び学習精度が向上する。学習器３１は、さまざまな需要家の消費電力の時間的変化の情報及び他の情報に基づいて、住宅、店舗、及び工場などを含む、需要家の種類を分類する。学習器３１は、需要家１の全体の消費電力に基づいて、需要家１がどの種類に属するのかを判断する。需要家１が既知の種類に属する場合、学習器３１の判断結果を考慮することで、学習器３２による詳細な学習の負担が減り、学習器３２の学習効率及び学習精度が向上する。学習器３２は、需要家１の全体の消費電力の時間的変化に基づいて、需要家１に固有の消費電力の時間的変化のパターンを詳細に学習し、個別の負荷装置１５に対応する短期予測モデルを生成する。また、学習器３１が学習器３２の判断結果を考慮することで、さまざまな負荷装置の消費電力の時間的変化のパターンを分類するとき、及び、需要家の種類を分類するとき、学習器３１の学習効率及び学習精度が向上する。

短期予測回路２５は、判定回路３３及びパターン認識回路３４を備える。判定回路３３には、学習器３２によって生成された短期予測モデルが設定される。判定回路３３は、パターン認識回路３４の制御下で、電力計１２によって測定された需要家１の全体の消費電力の時間的変化が、学習器３２によって生成された短期予測モデルに一致するか否かを判定する。需要家１の全体の消費電力の時間的変化がある短期予測モデルの先頭部分に一致するとき、パターン認識回路３４は、同じ短期予測モデルの後続部分で表される需要家１の全体の消費電力の時間的変化を、制御回路２１に通知する。

図２の学習器３１，３２及び判定回路３３はニューラルネットワークを備えてもよい。

図３は、図２の学習器３１，３２及び判定回路３３で使用されるニューラルネットワークの例を示す図である。ニューラルネットワークは、入力層４１のノードＮ１−１〜Ｎ１−Ｐと、少なくとも１層の中間層４２のノードＮ２−１〜Ｎ２−Ｑ，…，Ｎ（Ｍ−１）−１〜Ｎ（Ｍ−１）−Ｒと、出力層４３のノードＮＭ−１〜ＮＭ−Ｓとを備える。学習器３２のニューラルネットワークの入力層４１には、生成する短期予測モデルの時間長よりも短い時間長（第２の時間期間）にわたる需要家１の全体の消費電力の時間的変化を表す時系列データが設定される。学習器３２のニューラルネットワークの出力層４３には、生成する短期予測モデルの時間長（第１の時間期間）にわたる需要家１の全体の消費電力の時間的変化を表す時系列データが設定される。学習器３２で学習された短期予測モデル、すなわち中間層４２の重み係数は、判定回路３３のニューラルネットワークの中間層４２に設定される。判定回路３３のニューラルネットワークの入力層４１には、学習器３２のニューラルネットワークの入力層４１に入力された時系列データと同じ時間長（第２の時間期間）にわたる需要家１の全体の消費電力の時間的変化を表す時系列データが入力される。判定回路３３のニューラルネットワークの出力層４３からは、短期予測モデルの時間長（第１の時間期間）にわたる需要家１の全体の消費電力の時間的変化を表す時系列データが出力される。判定回路３３のニューラルネットワークにおいて、入力層４１に入力された時系列データがある短期予測モデルの先頭部分に一致する場合、その出力層４３からは、同じ短期予測モデルの全体で表される需要家１の全体の消費電力の時間的変化を表す時系列データが出力される。

図２の学習器３２及び判定回路３３のニューラルネットワークの入力層４１には、例えばサーバ装置３又は制御回路２１から、以下のような他のデータがさらに入力されてもよい。

入力層４１には、住宅、店舗、及び工場などを含む、需要家１の種類を示すデータがさらに入力されてもよい。このデータを参照することにより、各負荷装置１５の機種及び消費電力、各負荷装置１５を動作させる時間帯などを推定し、学習及び予測の精度を向上させることができる。

入力層４１には、需要家１のユーザの人数又は家族構成を示すデータがさらに入力されてもよい。このデータを参照することにより、各負荷装置１５を動作させる時間帯などを推定し、学習及び予測の精度を向上させることができる。

入力層４１には、各負荷装置１５の機種又は型番を示すデータがさらに入力されてもよい。このデータを参照することにより、各負荷装置１５の消費電力などを推定し、学習及び予測の精度を向上させることができる。

入力層４１には、各負荷装置１５の通電状態又は消費電力を示すデータがさらに入力されてもよい（後述する実施形態２を参照）。

入力層４１には、需要家１のユーザの行動を示すデータがさらに入力されてもよい。このデータを参照することにより、各負荷装置１５を動作させる時間帯などを推定し、学習及び予測の精度を向上させることができる。例えば、需要家１のユーザの行動を示すデータを取得するために、サーバ装置３は、ユーザがどの負荷装置１５を、いつ、どのように使用するのかについて、ソーシャルネットワークサービスへのユーザの書き込みなどから抽出してもよい。

入力層４１には、天候を示すデータがさらに入力されてもよい。このデータを参照することにより、例えば冷暖房のための負荷装置１５を動作させる時間帯、消費電力などを推定し、学習及び予測の精度を向上させることができる。

入力層４１には、日時又は曜日を示すデータがさらに入力されてもよい。このデータを参照することにより、曜日ごと又は季節ごとに行われるイベント等の情報に基づいて各負荷装置１５を動作させる時間帯などを推定し、学習及び予測の精度を向上させることができる。

図４〜図６を参照して、図１の短期予測回路２５で使用される例示的な短期予測モデルを示す。

図４は、図１の短期予測回路２５で使用される第１の例示的な短期予測モデルを示す図である。例えば、平日の夜における帰宅時の行動として、最初に照明等を点灯してからテレビジョン装置（ＴＶ）の電源をオンする場合が多いとき、照明等の点灯を検知することにより、その後にテレビジョン装置の電源がオンされると予測することができる。この場合、制御回路２１は、テレビジョン装置の消費電力に合わせて放電電力を設定するように蓄電装置１３の放電を制御する。

図５は、図１の短期予測回路２５で使用される第２の例示的な短期予測モデルを示す図である。例えば入浴した後の行動として、風呂場の照明及び給湯器などの電源をオフしてからドライヤーの電源をオンする場合が多いとき、風呂場の照明及び給湯器の電源オフを検知することにより、その後にドライヤーの電源がオンされると予測することができる。この場合、制御回路２１は、ドライヤーの消費電力に合わせて放電電力を設定するように蓄電装置１３の放電を制御する。

図６は、図１の短期予測回路２５で使用される第３の例示的な短期予測モデルを示す図である。例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）の起動時の挙動として、電源をオンした直後に比較的に低い消費電力のブート処理を実行した後でより高い消費電力の起動状態になる場合、電源をオンした直後のブート処理を検知することにより、その後の消費電力を予測することができる。この場合、制御回路２１は、予測された消費電力に合わせて放電電力を設定するように蓄電装置１３の放電を制御する。

次に、図７〜図９を参照して、実施形態１の電力管理システムの効果について説明する。

図７は、図１の需要家１の全体の消費電力の時間的変化を示すグラフである。図７は、さらに、長期予測モデルに基づく蓄電装置１３の充電及び放電の制御を示す。需要家１の全体の消費電力が図７のしきい値未満になると予測されるとき、制御装置１６は、発電装置１４で発電された電力及び／又は電力系統２から受けた電力を負荷装置１５に供給しながら、さらに、蓄電装置１３に充電する。需要家１の全体の消費電力が図７のしきい値以上になると予測されるとき、制御装置１６は、発電装置１４で発電された電力及び／又は電力系統２から受けた電力を負荷装置１５に供給しながら、さらに、蓄電装置１３から放電した電力を負荷装置１５に供給する。制御装置１６は、需要家１の全体の消費電力が図７のしきい値以上になると予測される時間期間が到来する前に、放電する電力量を予測して蓄電装置１３に予め充電する。このように、長期予測モデルを用いることにより、充電量と放電量とを最適化することができる。

図８は、図１の需要家１の全体の消費電力と、蓄電装置１３の放電電力との時間的変化を示すグラフである。図９は、図１の需要家１が電力系統２から受電する電力の時間的変化を示すグラフである。需要家１が電力系統２から受電する電力は、需要家１の全体の消費電力から、蓄電装置１３の放電電力及び発電装置１４の発電電力を減算した残りである。図８及び図９は、図７の時間区間Ｔ１に対応する。制御装置１６は、長期予測モデルに基づいて例えば３０分同時同量を達成するように蓄電装置１３の充電及び放電を制御する（図８及び図９では「３０分ごとの制御」として示す）。これにより、例えば図８の時間区間Ｔ２において、消費電力の一時的な増大に合わせて放電電力を増大させている。３０分ごとの制御のみを用いる場合、３０分よりも短い時間期間での消費電力の時間的変化に、放電電力の大きさを追従させることができない。このとき、図９に示すように、電力系統２から見ると、需要家１の全体の消費電力の急激な変化が電力系統２に影響し、電力系統２を介して伝送される電力の品質が低下する。一方、長期予測モデルに加えて、短期予測モデルに基づいて蓄電装置１３の充電及び放電を制御する場合（図８及び図９では「１分ごとの制御」として示す）、需要家１の全体の消費電力の急激な変化に放電電力の大きさを追従させることができる。従って、このとき、図９に示すように、需要家１の全体の消費電力の急激な変化が、電力系統２に影響しにくくなり、電力系統２の電力を安定化することができる。

実施形態１の電力管理システムによれば、電力系統２からの受電電力の急激な変化を抑えるように蓄電装置１３の充電電力及び放電電力の大きさを決定することができる。

実施形態１の電力管理システムによれば、長期予測モデル及び短期予測モデルの両方を用いることにより、消費電力のピークを効果的に低減することができる。長期予測モデルを用いることにより、消費電力のピークを抑制するために必要な電力量を予測して、必要な電力量を計画的に蓄電装置１３に充電することができる。従って、不要な充電（余剰の電力）と過剰な放電（電力不足）とを抑制することができる。また、短期予測モデルを用いることにより、消費電力の急激な変化を予測し、この変化に追従するように放電を高速に制御することができる。従って、消費電力のピークを高精度に抑制することができる。

実施形態１の電力管理システムによれば、短期予測モデルを用いることにより、消費電力の変化に追従して蓄電装置１３から電力を放電するので、その結果、電力系統２から受ける電力量が減少して電気料金を低減することができる。

実施形態１の電力管理システムによれば、需要家１によって電力系統２からの受電電力の急激な変化を抑えるので、電力系統２によるデマンドレスポンスなどの複雑な処理が不要になる。

実施形態１の電力管理システムによれば、発電装置１４によって発電されて蓄電装置１３に充電された電力を有効に利用できるので、需要家１における電力の地産地消の効果が増大する。

消費電力の急激な変化に追従するように蓄電装置１３の放電を制御するためには、消費電力の短期の変動を捉える短期の予測及び制御が必要であり、ピークの抑制に必要な充電量を確保するには１日分などの長期の予測及び制御が必要である。短期の予測及び制御と長期の予測及び制御とを同じ予測周期及び同じ制御周期で行うと、データ量が膨大になる。しかしながら、実施形態１の電力管理システムによれば、目的に応じて長期予測モデル及び短期予測モデルを用いることで、必要なデータ量の増大を抑えることができる。

次に、実施形態１の電力管理システムの変形例について説明する。

短期予測モデルは長期予測モデルよりも頻繁に更新されてもよい。これにより、居住者の交替など、需要家１の環境の変化に、より良好に追従することができ、短期予測モデルの学習精度が向上する。

制御回路２１は、短期予測回路２５によって予測された短期予測電力に基づいて所定の放電電力を設定するとき、長期予測回路２３によって予測された長期予測電力に基づいて放電電力の上限を設定してもよい。負荷装置１５がオンされる時間期間の全体にわたって消費電力の増大を完全に相殺するには充電量が足りない場合であっても、この時間期間の全体にわたって電力のピークを多少でも下げるように放電する。言い換えると、将来の充電及び放電計画が現在の放電量の制約として作用し、よって、直近及び将来を考慮して蓄電装置１３の充電及び放電を最適に制御することができる。

制御回路２１は、外部のサーバ装置３と通信してサーバ装置３から電気料金のデータを取得してもよい。この場合、制御回路２１は、電気料金が第１のしきい値を超えるとき、負荷装置１５に電力を供給するために電力系統２よりも蓄電装置１３を優先し、所定の放電電力で蓄電装置１３に放電させる、また、制御回路２１は、電気料金が第２のしきい値未満になるとき、所定の充電電力で蓄電装置１３に充電させる。第２のしきい値は、第１のしきい値より高くても低くてもよい。これにより、電気料金を削減することができる。

需要家１は、発電装置１４を備えず、電力系統２のみから電力を受けてもよい。また、需要家１は、電力系統２に接続されず、発電装置１４のみから電力を受けてもよい。

負荷装置１５及び蓄電装置１３の少なくとも一方は電気自動車を含んでもよい。

需要家１は、複数の蓄電装置を備えてもよい。これにより、１つの蓄電装置あたりの充電容量を低減し、制御可能な最大電流を増やすことができる。

短期予測モデル生成回路２４は、３つ以上の学習器を備えてもよい。

例えば、実施形態６で説明するように複数の需要家の間で送電及び受電する場合、ある需要家が他の需要家の消費電力を考慮し、どの需要家からどの需要家へどれだけの電力を送電及び受電するかを考慮して、長期予測モデルを生成することができる。また、長期予測モデルを短期予測モデルと同じ方法で生成する場合、短期予測モデルと同様に、さまざまな需要家の消費電力の時間的変化の情報及び他の情報に基づいて、住宅、店舗、及び工場などを含む、需要家の種類を分類してもよい。長期予測モデル生成回路２２は、需要家１の全体の消費電力に基づいて、需要家１がどの種類に属するのかを判断し、この判断結果に基づいて長期予測モデルを生成する。このように、長期予測モデルを生成するときにも、他の需要家のデータを使用することで、学習効率及び学習精度が向上する。

＜実施形態２＞
図１０は、実施形態２に係る需要家１Ａの電力管理システムの構成を示すブロック図である。図１０の需要家１Ａは、図１の需要家１の制御装置１６に代えて制御装置１６Ａを備え、さらに、電力計１７−１，１７−２を備える。

電力計１７−１，１７−２は、負荷装置１５−１，１５−２の消費電力をそれぞれ測定して制御装置１６Ａに通知する。

図１０の制御装置１６Ａは、図１の制御装置１６の長期予測モデル生成回路２２、短期予測モデル生成回路２４、及び短期予測回路２５に代えて、長期予測モデル生成回路２２Ａ、短期予測モデル生成回路２４Ａ、及び短期予測回路２５Ａを備える。長期予測モデル生成回路２２Ａは、長期予測モデルを生成するとき、電力計１２によって測定された需要家１の全体の消費電力の時間的変化に加えて、電力計１７−１，１７−２によって測定された各負荷装置１５−１，１５−２の消費電力の時間的変化を参照する。短期予測モデル生成回路２４Ａは、短期予測モデルを生成するとき、電力計１２によって測定された需要家１の全体の消費電力の時間的変化に加えて、電力計１７−１，１７−２によって測定された各負荷装置１５−１，１５−２の消費電力の時間的変化を参照する。短期予測回路２５Ａは、電力計１２によって測定された需要家１の全体の消費電力の時間的変化に加えて、電力計１７−１，１７−２によって測定された各負荷装置１５−１，１５−２の消費電力の時間的変化を参照する。

実施形態２の電力管理システムによれば、電力計１７−１，１７−２によって測定された各負荷装置１５−１，１５−２の消費電力の時間的変化を参照することにより、需要家１の全体の消費電力の時間的変化を予測する精度を向上することができる。

＜実施形態３＞
図１１は、実施形態３に係る需要家１Ｂの電力管理システムの構成を示すブロック図である。図１１の需要家１Ａは、図１の需要家１の制御装置１６に代えて制御装置１６Ｂを備え、さらに、センサ１８を備える。

センサ１８は、最大充電電力量、現在の充電電力量、及び劣化状態など、蓄電装置１３の状態をモニタリングする。センサ１８は、蓄電装置１３の状態を制御装置１６Ｂに通知する。

図１１の制御装置１６Ｂは、図１の制御装置１６の制御回路２１、長期予測モデル生成回路２２、短期予測モデル生成回路２４、及び短期予測回路２５に代えて、制御回路２１Ｂ、長期予測モデル生成回路２２Ｂ、短期予測モデル生成回路２４Ｂ、及び短期予測回路２５Ｂを備える。長期予測モデル生成回路２２Ｂは、長期予測モデルを生成するとき、センサ１８から得た蓄電装置１３の状態をさらに参照する。短期予測モデル生成回路２４Ｂは、短期予測モデルを生成するとき、センサ１８から得た蓄電装置１３の状態をさらに参照する。短期予測回路２５Ｂは、センサ１８から得た蓄電装置１３の状態をさらに参照する。

制御回路２１Ｂもまた、蓄電装置１３の充電及び放電を制御するとき、センサ１８から得た蓄電装置１３の状態をさらに参照してもよい。

実施形態３の電力管理システムによれば、センサ１８から得た蓄電装置１３の状態を参照することにより、放電電力の大きさ及び放電量をより正確に把握することができる。

＜実施形態４＞
図１２は、実施形態４に係る需要家１Ｃの電力管理システムの構成を示すブロック図である。図１２の需要家１Ｃは、図１の需要家１の制御装置１６に代えて制御装置１６Ｃを備える。

発電装置１４が太陽電池である場合、制御装置１６Ｃは太陽電池の発電電力の時間的変化を予測してもよい。図１２の制御装置１６Ｃは、図１の制御回路２１に代えて制御回路２１Ｃを備え、さらに、発電電力予測モデル生成回路２６及び発電電力予測回路２７を備える。発電電力予測モデル生成回路２６は、外部のサーバ装置３Ｃと通信してサーバ装置３Ｃから天候のデータを取得し、天候のデータに基づいて、発電電力予測モデルを生成する。発電電力予測回路２７は、発電電力予測モデルに基づいて、太陽電池の発電電力の時間的変化を予測する。

実施形態４の電力管理システムによれば、発電装置１４の発電電力を予測することにより、蓄電装置１３の充電及び放電をより高精度に制御することができる。

＜実施形態５＞
図１３は、実施形態５に係る需要家１Ｄの電力管理システムの構成を示すブロック図である。図１３の需要家１Ｄは、図１の需要家１の制御装置１６に代えて制御装置１６Ｄを備える。

図１３の制御装置１６Ｄは、図１の制御装置１６の長期予測モデル生成回路２２及び短期予測モデル生成回路２４を持たない。長期予測モデル生成回路２２及び短期予測モデル生成回路２４は、外部のサーバ装置３Ｄに設けられる。制御装置１６Ｄは、外部のサーバ装置３Ｄと通信してサーバ装置３Ｄから長期予測モデル及び短期予測モデルを取得する。

実施形態５の電力管理システムによれば、サーバ装置３Ｄで長期予測モデル及び短期予測モデルを生成することにより、制御装置１６Ｄの構成及び処理を簡単化することができる。サーバ装置３Ｄの規模を拡張することにより、長期予測モデル及び短期予測モデルを生成するためのデータ量の増大に簡単に対処することができる。

一方、実施形態１等の電力管理システムのように需要家１の制御装置１６で長期予測モデル及び短期予測モデルを生成する場合には、制御装置１６が自立的に動作し、サーバ装置３がダウンしても動作を継続することができる。また、サーバ装置３との通信料金を低減することができる。短期予測モデル生成回路２４及び短期予測回路２５が需要家１に設けられている場合には、短期予測モデルの変化に迅速に対処することができる。

制御装置１６Ｄの長期予測回路２３及び短期予測回路２５もまた、サーバ装置３Ｄに設けられてもよい。これにより、制御装置１６Ｄの構成及び処理をさらに簡単化することができる。

＜実施形態６＞
図１４は、実施形態６に係る電力グリッド１００の構成を示すブロック図である。図１４の電力グリッド１００は、電力系統２に接続された複数の需要家１−１〜１−４と、サーバ装置３とを備える。複数の需要家１−１〜１−４のそれぞれは、実施形態１等の需要家１等と同様に構成される。サーバ装置３は、各需要家１−１〜１−４の制御装置１６を制御することにより各需要家１−１〜１−４の間における送電及び受電を制御する。実施形態６及び７において、電力グリッド１００のサーバ装置３を「第１のサーバ装置」ともいう。また、実施形態６を「電力グリッドの電力管理システム」又は「電力グリッド管理システム」ともいう。

サーバ装置３は、各需要家１−１〜１−４の長期予測モデルに基づいて、時刻に応じた電力グリッド１００の全体の消費電力の時間的変化を表す電力グリッド１００の長期予測モデルを生成する。サーバ装置３は、電力グリッド１００の長期予測モデルを用いて、電力グリッド１００の全体の消費電力の時間的変化を電力グリッド１００の長期予測電力として予測する。本明細書において、電力グリッド１００の長期予測モデルを「第３の予測モデル」ともいい、電力グリッド１００の長期予測電力を「第３の予測電力」ともいう。

サーバ装置３は、各需要家１−１〜１−４の長期予測モデル及び短期予測モデルに基づいて、各需要家１−１〜１−４において消費電力が変化する第６の時間期間にわたる電力グリッド１００の全体の消費電力の時間的変化を表す電力グリッド１００の短期予測モデルを生成する。サーバ装置３は、短期予測モデルを用いて、現在時刻の直前の第７の時間期間にわたる電力グリッド１００の全体の消費電力の時間的変化に基づいて、現在時刻の直後の第８の時間期間にわたる電力グリッド１００の全体の消費電力の時間的変化を短期予測電力として予測する。本明細書において、電力グリッド１００の短期予測モデルを「第４の予測モデル」ともいい、電力グリッド１００の短期予測電力を「第４の予測電力」ともいう。

サーバ装置３は、長期予測電力に基づいて所定の第９の時間期間ごとに所定の送電電力及び所定の受電電力を設定するように各需要家１−１〜１−４の間における送電及び受電を制御する。サーバ装置３は、短期予測電力に基づいて第９の時間期間よりも短い第１０の時間期間ごとに所定の送電電力及び所定の受電電力を設定するように各需要家１−１〜１−４の間における送電及び受電を制御する。

実施形態６の電力グリッド管理システムによれば、電力グリッドの全体にわたる消費電力の時間的変化を予測し、電力グリッドの全体を安定的に制御することができる。

＜実施形態７＞
図１５は、実施形態７に係る電力網の構成を示すブロック図である。図１５の電力網は、電力系統２に接続された複数の電力グリッド１００−１〜１００−４と、サーバ装置３Ｅとを備える、複数の電力グリッド１００−１〜１００−４のそれぞれは、実施形態６の電力グリッド１００と同様に構成される。サーバ装置３Ｅは、各電力グリッド１００−１〜１００−４の第１のサーバ装置３を制御することにより各電力グリッド１００〜１００−４の間における送電及び受電を制御する。実施形態７において、電力網のサーバ装置３Ｅを「第２のサーバ装置」ともいう。また、実施形態７を「電力網の電力管理システム」又は「電力網管理システム」ともいう。

サーバ装置３Ｅは、各電力グリッド１００−１〜１００−４の長期予測モデルに基づいて、時刻に応じた電力網の全体の消費電力の時間的変化を表す電力網の長期予測モデルを生成する。サーバ装置３Ｅは、電力網の長期予測モデルを用いて、電力網の全体の消費電力の時間的変化を電力網の長期予測電力として予測する。本明細書において、電力網の長期予測モデルを「第５の予測モデル」ともいい、電力網の長期予測電力を「第５の予測電力」ともいう。

サーバ装置３Ｅは、各電力グリッド１００−１〜１００−４の長期予測モデル及び短期予測モデルに基づいて、各電力グリッド１００−１〜１００−４において消費電力が変化する第１１の時間期間にわたる電力網の全体の消費電力の時間的変化を表す電力網の短期予測モデルを生成する。サーバ装置３Ｅは、電力網の短期予測モデルを用いて、現在時刻の直前の第１２の時間期間にわたる電力網の全体の消費電力の時間的変化に基づいて、現在時刻の直後の第１３の時間期間にわたる電力網の全体の消費電力の時間的変化を電力網の短期予測電力として予測する。本明細書において、電力網の短期予測モデルを「第６の予測モデル」ともいい、電力網の短期予測電力を「第６の予測電力」ともいう。

サーバ装置３Ｅは、電力網の長期予測電力に基づいて所定の第１４の時間期間ごとに所定の送電電力及び所定の受電電力を設定するように各電力グリッド１００−１〜１００−４の間における送電及び受電を制御する。サーバ装置３Ｅは、電力網の短期予測電力に基づいて第１４の時間期間よりも短い第１５の時間期間ごとに所定の送電電力及び所定の受電電力を設定するように各電力グリッド１００−１〜１００−４の間における送電及び受電を制御する。

実施形態７の電力網管理システムによれば、電力網の全体にわたる消費電力の時間的変化を予測し、電力網の全体を安定的に制御することができる。

また、実施形態７の電力網と同様に構成された複数の電力網を備えるさらに上位の電力管理システムを構成してもよい。

下位の電力管理システムにおける蓄電装置の充電及び放電は、上位の電力管理システムによる制約を受けてもよい。この場合、例えば電力グリッドにおいて、電力グリッドの全体の需給バランスをとるために需要家の間の送電及び受電などが制約され、下位の需要家は、その制約も考慮して蓄電装置の充電及び放電を制御する。

本開示の蓄電装置の制御装置、電力管理システム、電力グリッド管理システム、及び電力網管理システムは、以下の構成を備える。

第１の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、
電力系統に接続され、かつ、複数の負荷装置及び少なくとも１つの蓄電装置を備えた需要家における前記蓄電装置の制御装置であって、
前記制御装置は、
時刻に応じた前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を表す第１の予測モデルを用いて、前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を第１の予測電力として予測する第１の予測回路と、
前記複数の負荷装置のそれぞれの消費電力が変化する前後の第１の時間期間にわたる前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を表す第２の予測モデルを用いて、現在時刻の直前の第２の時間期間にわたる前記需要家の全体の消費電力の時間的変化に基づいて、前記現在時刻の直後の第３の時間期間にわたる前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を第２の予測電力として予測する第２の予測回路と、
前記第１の予測電力に基づいて所定の第４の時間期間ごとに所定の充電電力又は所定の放電電力を設定するように前記蓄電装置の充電及び放電を制御し、前記第２の予測電力に基づいて前記第４の時間期間よりも短い第５の時間期間ごとに所定の放電電力を設定するように前記蓄電装置の放電を制御する制御回路とを備える。

第２の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第１の態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記第２の予測回路は、前記第２の時間期間にわたる前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を表す時系列データが入力される入力層と、少なくとも１層の中間層と、前記第１の時間期間にわたる前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を表す時系列データが出力される出力層とを有するニューラルネットワークを備え、前記ニューラルネットワークは、前記第２の予測モデルを表すように学習されている。

第３の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第２の態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記入力層には、住宅、店舗、及び工場を含む、前記需要家の種類を示すデータがさらに入力される。

第４の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第２又は第３の態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記入力層には、前記需要家のユーザの人数又は家族構成を示すデータがさらに入力される。

第５の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第２〜第４のうちの１つの態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記入力層には、前記負荷装置の機種又は型番を示すデータがさらに入力される。

第６の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第２〜第５のうちの１つの態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記入力層には、前記負荷装置の通電状態又は消費電力を示すデータがさらに入力される。

第７の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第２〜第６のうちの１つの態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記入力層には、前記蓄電装置の状態を示すデータがさらに入力される。

第８の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第２〜第７のうちの１つの態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記入力層には、前記需要家のユーザの行動を示すデータがさらに入力される。

第９の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第２〜第８のうちの１つの態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記入力層には、天候を示すデータがさらに入力される。

第１０の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第２〜第９のうちの１つの態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記入力層には、日時又は曜日を示すデータがさらに入力される。

第１１の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第１〜第１０のうちの１つの態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記第２の予測モデルは、前記複数の負荷装置のそれぞれの電源をオンする前後の前記第１の時間期間にわたる前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を表す。

第１２の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第１〜第１１のうちの１つの態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記制御装置は、
前記第１の予測モデルを生成する第１の予測モデル生成回路と、
前記第２の予測モデルを生成する第２の予測モデル生成回路とをさらに備える。

第１３の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第１〜第１１のうちの１つの態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記制御装置は、外部のサーバ装置と通信して前記サーバ装置から前記第１及び第２の予測モデルを取得する。

第１４の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第１２又は第１３の態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記第１及び第２の予測モデルは他の需要家の消費電力を参照して生成される。

第１５の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第１２〜第１４のうちの１つの態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記第２の予測モデルは前記第１の予測モデルよりも頻繁に更新される。

第１６の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第１〜第１５のうちの１つの態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記制御回路は、前記第２の予測電力に基づいて所定の放電電力を設定するとき、前記第１の予測電力に基づいて放電電力の上限を設定する。

第１７の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第１〜第１６のうちの１つの態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記制御回路は、
外部のサーバ装置と通信して前記サーバ装置から電気料金のデータを取得し、
前記電気料金が第１のしきい値を超えるとき、所定の放電電力で前記蓄電装置に放電させ、
前記電気料金が第２のしきい値未満になるとき、所定の充電電力で前記蓄電装置に充電させる。

第１８の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第１〜第１７のうちの１つの態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記需要家は発電装置を備える。

第１９の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第１８の態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記発電装置は太陽電池であり、
前記制御装置は、外部のサーバ装置と通信して前記サーバ装置から天候のデータを取得し、前記天候のデータに基づいて、前記太陽電池の発電電力の時間的変化を予測する第３の予測回路を備える。

第２０の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第１〜第１９のうちの１つの態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記負荷装置は電気自動車を含む。

第２１の態様に係る電力管理システムによれば、
電力系統に接続された需要家のための電力管理システムであって、
前記需要家は、
複数の負荷装置と、
少なくとも１つの蓄電装置と、
第１〜第２０のうちの１つの態様に係る蓄電装置の制御装置とを備える、
電力管理システム。

第２２の態様に係る電力グリッド管理システムによれば、
電力系統に接続された複数の需要家を備える電力グリッドのための電力グリッド管理システムであって、
前記複数の需要家のそれぞれは第２１の態様に係る電力管理システムを備え、
前記電力グリッドは、前記各需要家の制御装置を制御することにより前記各需要家の間における送電及び受電を制御する第１のサーバ装置をさらに備える。

第２３の態様に係る電力グリッド管理システムによれば、第２２の態様に係る電力グリッド管理システムにおいて、
前記第１のサーバ装置は、
前記各需要家の第１の予測モデルに基づいて、時刻に応じた前記電力グリッドの全体の消費電力の時間的変化を表す第３の予測モデルを生成し、
前記第３の予測モデルを用いて、前記電力グリッドの全体の消費電力の時間的変化を第３の予測電力として予測し、
前記各需要家の第１及び第２の予測モデルに基づいて、前記各需要家において消費電力が変化する第６の時間期間にわたる前記電力グリッドの全体の消費電力の時間的変化を表す第４の予測モデルを生成し、
前記第４の予測モデルを用いて、現在時刻の直前の第７の時間期間にわたる前記電力グリッドの全体の消費電力の時間的変化に基づいて、前記現在時刻の直後の第８の時間期間にわたる前記電力グリッドの全体の消費電力の時間的変化を第４の予測電力として予測し、
前記第３の予測電力に基づいて所定の第９の時間期間ごとに所定の送電電力及び所定の受電電力を設定するように前記各需要家の間における送電及び受電を制御し、
前記第４の予測電力に基づいて前記第９の時間期間よりも短い第１０の時間期間ごとに所定の送電電力及び所定の受電電力を設定するように前記各需要家の間における送電及び受電を制御する。

第２４の態様に係る電力網管理システムによれば、
電力系統に接続された複数の電力グリッドを備える電力網のための電力網管理システムであって、
前記複数の電力グリッドのそれぞれは第２３の態様に係る電力グリッド管理システムを備え、
前記電力網は、前記各電力グリッドの第１のサーバ装置を制御することにより前記各電力グリッドの間における送電及び受電を制御する第２のサーバ装置をさらに備える。

第２５の態様に係る電力網管理システムによれば、第２４の態様に係る電力網管理システムにおいて、
前記第２のサーバ装置は、
前記各電力グリッドの第３の予測モデルに基づいて、時刻に応じた前記電力網の全体の消費電力の時間的変化を表す第５の予測モデルを生成し、
前記第５の予測モデルを用いて、前記電力網の全体の消費電力の時間的変化を第５の予測電力として予測し、
前記各電力グリッドの第３及び第４の予測モデルに基づいて、前記各電力グリッドにおいて消費電力が変化する第１１の時間期間にわたる前記電力網の全体の消費電力の時間的変化を表す第６の予測モデルを生成し、
前記第６の予測モデルを用いて、現在時刻の直前の第１２の時間期間にわたる前記電力網の全体の消費電力の時間的変化に基づいて、前記現在時刻の直後の第１３の時間期間にわたる前記電力網の全体の消費電力の時間的変化を第６の予測電力として予測し、
前記第５の予測電力に基づいて所定の第１４の時間期間ごとに所定の送電電力及び所定の受電電力を設定するように前記各電力グリッドの間における送電及び受電を制御し、
前記第６の予測電力に基づいて前記第１４の時間期間よりも短い第１５の時間期間ごとに所定の送電電力及び所定の受電電力を設定するように前記各電力グリッドの間における送電及び受電を制御する。

本開示によれば、電力系統に接続され、かつ、複数の負荷装置及び少なくとも１つの蓄電装置を備えた需要家において、電力系統からの受電電力の急激な変化を抑えるように蓄電装置の充電電力及び放電電力の大きさを決定することができる。

１，１Ａ〜１Ｄ，１−１〜１−４ 需要家
２ 電力系統
３，３Ｃ〜３Ｅ サーバ装置
１１ 分電盤
１２ 電力計
１３ 蓄電装置
１４ 発電装置
１５−１，１５−２ 負荷装置
１６，１６Ａ〜１６Ｄ 制御装置
１７−１，１７−２ 電力計
１８ センサ
２１，２１Ａ〜２１Ｃ 制御回路
２２，２２Ａ，２２Ｂ 長期予測モデル生成回路
２３ 長期予測回路
２４，２４Ａ，２４Ｂ 短期予測モデル生成回路
２５，２５Ａ，２５Ｂ 短期予測回路
２６ 発電電力予測モデル生成回路
２７ 発電電力予測回路
３１ 学習器（需要家１の全体）
３２ 学習器（個別の負荷装置１５）
３３ 判定回路
３４ パターン認識回路
４１ 入力層
４２ 中間層
４３ 出力層
１００，１００−１〜１００−４ 電力グリッド
Ｎ１−１〜Ｎ１−Ｐ 入力層のノード
Ｎ２−１〜Ｎ２−Ｑ， Ｎ（Ｍ−１）−１〜Ｎ（Ｍ−１）−Ｒ 中間層のノード
ＮＭ−１〜ＮＭ−Ｓ 出力層のノード

図１０の制御装置１６Ａは、図１の制御装置１６の長期予測モデル生成回路２２、短期予測モデル生成回路２４、及び短期予測回路２５に代えて、長期予測モデル生成回路２２Ａ、短期予測モデル生成回路２４Ａ、及び短期予測回路２５Ａを備える。長期予測モデル生成回路２２Ａは、長期予測モデルを生成するとき、電力計１２によって測定された需要家１Ａの全体の消費電力の時間的変化に加えて、電力計１７−１，１７−２によって測定された各負荷装置１５−１，１５−２の消費電力の時間的変化を参照する。短期予測モデル生成回路２４Ａは、短期予測モデルを生成するとき、電力計１２によって測定された需要家１Ａの全体の消費電力の時間的変化に加えて、電力計１７−１，１７−２によって測定された各負荷装置１５−１，１５−２の消費電力の時間的変化を参照する。短期予測回路２５Ａは、電力計１２によって測定された需要家１Ａの全体の消費電力の時間的変化に加えて、電力計１７−１，１７−２によって測定された各負荷装置１５−１，１５−２の消費電力の時間的変化を参照する。

実施形態２の電力管理システムによれば、電力計１７−１，１７−２によって測定された各負荷装置１５−１，１５−２の消費電力の時間的変化を参照することにより、需要家１Ａの全体の消費電力の時間的変化を予測する精度を向上することができる。

＜実施形態３＞
図１１は、実施形態３に係る需要家１Ｂの電力管理システムの構成を示すブロック図である。図１１の需要家１Ｂは、図１の需要家１の制御装置１６に代えて制御装置１６Ｂを備え、さらに、センサ１８を備える。

＜実施形態７＞
図１５は、実施形態７に係る電力網の構成を示すブロック図である。図１５の電力網は、電力系統２に接続された複数の電力グリッド１００−１〜１００−４と、サーバ装置３Ｅとを備える、複数の電力グリッド１００−１〜１００−４のそれぞれは、実施形態６の電力グリッド１００と同様に構成される。サーバ装置３Ｅは、各電力グリッド１００−１〜１００−４の第１のサーバ装置３を制御することにより各電力グリッド１００−１〜１００−４の間における送電及び受電を制御する。実施形態７において、電力網のサーバ装置３Ｅを「第２のサーバ装置」ともいう。また、実施形態７を「電力網の電力管理システム」又は「電力網管理システム」ともいう。

Claims (25)

1. 電力系統に接続され、かつ、複数の負荷装置及び少なくとも１つの蓄電装置を備えた需要家における前記蓄電装置の制御装置であって、
   前記制御装置は、
   時刻に応じた前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を表す第１の予測モデルを用いて、前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を第１の予測電力として予測する第１の予測回路と、
   前記複数の負荷装置のそれぞれの消費電力が変化する前後の第１の時間期間にわたる前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を表す第２の予測モデルを用いて、現在時刻の直前の第２の時間期間にわたる前記需要家の全体の消費電力の時間的変化に基づいて、前記現在時刻の直後の第３の時間期間にわたる前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を第２の予測電力として予測する第２の予測回路と、
   前記第１の予測電力に基づいて所定の第４の時間期間ごとに所定の充電電力又は所定の放電電力を設定するように前記蓄電装置の充電及び放電を制御し、前記第２の予測電力に基づいて前記第４の時間期間よりも短い第５の時間期間ごとに所定の放電電力を設定するように前記蓄電装置の放電を制御する制御回路とを備える、
   制御装置。
2. 前記第２の予測回路は、前記第２の時間期間にわたる前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を表す時系列データが入力される入力層と、少なくとも１層の中間層と、前記第１の時間期間にわたる前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を表す時系列データが出力される出力層とを有するニューラルネットワークを備え、前記ニューラルネットワークは、前記第２の予測モデルを表すように学習されている、
   請求項１記載の制御装置。
3. 前記入力層には、住宅、店舗、及び工場を含む、前記需要家の種類を示すデータがさらに入力される、
   請求項２記載の制御装置。
4. 前記入力層には、前記需要家のユーザの人数又は家族構成を示すデータがさらに入力される、
   請求項２又は３記載の制御装置。
5. 前記入力層には、前記負荷装置の機種又は型番を示すデータがさらに入力される、
   請求項２〜４のうちの１つに記載の制御装置。
6. 前記入力層には、前記負荷装置の通電状態又は消費電力を示すデータがさらに入力される、
   請求項２〜５のうちの１つに記載の制御装置。
7. 前記入力層には、前記蓄電装置の状態を示すデータがさらに入力される、
   請求項２〜６のうちの１つに記載の制御装置。
8. 前記入力層には、前記需要家のユーザの行動を示すデータがさらに入力される、
   請求項２〜７のうちの１つに記載の制御装置。
9. 前記入力層には、天候を示すデータがさらに入力される、
   請求項２〜８のうちの１つに記載の制御装置。
10. 前記入力層には、日時又は曜日を示すデータがさらに入力される、
    請求項２〜９のうちの１つに記載の制御装置。
11. 前記第２の予測モデルは、前記複数の負荷装置のそれぞれの電源をオンする前後の前記第１の時間期間にわたる前記需要家の全体の消費電力の時間的変化を表す、
    請求項１〜１０のうちの１つに記載の制御装置。
12. 前記制御装置は、
    前記第１の予測モデルを生成する第１の予測モデル生成回路と、
    前記第２の予測モデルを生成する第２の予測モデル生成回路とをさらに備える、
    請求項１〜１１のうちの１つに記載の制御装置。
13. 前記制御装置は、外部のサーバ装置と通信して前記サーバ装置から前記第１及び第２の予測モデルを取得する、
    請求項１〜１１のうちの１つに記載の制御装置。
14. 前記第１及び第２の予測モデルは他の需要家の消費電力を参照して生成される、
    請求項１２又は１３記載の制御装置。
15. 前記第２の予測モデルは前記第１の予測モデルよりも頻繁に更新される、
    請求項１２〜１４のうちの１つに記載の制御装置。
16. 前記制御回路は、前記第２の予測電力に基づいて所定の放電電力を設定するとき、前記第１の予測電力に基づいて放電電力の上限を設定する、
    請求項１〜１５のうちの１つに記載の制御装置。
17. 前記制御回路は、
    外部のサーバ装置と通信して前記サーバ装置から電気料金のデータを取得し、
    前記電気料金が第１のしきい値を超えるとき、所定の放電電力で前記蓄電装置に放電させ、
    前記電気料金が第２のしきい値未満になるとき、所定の充電電力で前記蓄電装置に充電させる、
    請求項１〜１６のうちの１つに記載の制御装置。
18. 前記需要家は発電装置を備える、
    請求項１〜１７のうちの１つに記載の制御装置。
19. 前記発電装置は太陽電池であり、
    前記制御装置は、外部のサーバ装置と通信して前記サーバ装置から天候のデータを取得し、前記天候のデータに基づいて、前記太陽電池の発電電力の時間的変化を予測する第３の予測回路を備える、
    請求項１８記載の制御装置。
20. 前記負荷装置は電気自動車を含む、
    請求項１〜１９のうちの１つに記載の制御装置。
21. 電力系統に接続された需要家のための電力管理システムであって、
    前記需要家は、
    複数の負荷装置と、
    少なくとも１つの蓄電装置と、
    請求項１〜２０のうちの１つに記載の制御装置とを備える、
    電力管理システム。
22. 電力系統に接続された複数の需要家を備える電力グリッドのための電力グリッド管理システムであって、
    前記複数の需要家のそれぞれは請求項２１記載の電力管理システムを備え、
    前記電力グリッドは、前記各需要家の制御装置を制御することにより前記各需要家の間における送電及び受電を制御する第１のサーバ装置をさらに備える、
    電力グリッド管理システム。
23. 前記第１のサーバ装置は、
    前記各需要家の第１の予測モデルに基づいて、時刻に応じた前記電力グリッドの全体の消費電力の時間的変化を表す第３の予測モデルを生成し、
    前記第３の予測モデルを用いて、前記電力グリッドの全体の消費電力の時間的変化を第３の予測電力として予測し、
    前記各需要家の第１及び第２の予測モデルに基づいて、前記各需要家において消費電力が変化する第６の時間期間にわたる前記電力グリッドの全体の消費電力の時間的変化を表す第４の予測モデルを生成し、
    前記第４の予測モデルを用いて、現在時刻の直前の第７の時間期間にわたる前記電力グリッドの全体の消費電力の時間的変化に基づいて、前記現在時刻の直後の第８の時間期間にわたる前記電力グリッドの全体の消費電力の時間的変化を第４の予測電力として予測し、
    前記第３の予測電力に基づいて所定の第９の時間期間ごとに所定の送電電力及び所定の受電電力を設定するように前記各需要家の間における送電及び受電を制御し、
    前記第４の予測電力に基づいて前記第９の時間期間よりも短い第１０の時間期間ごとに所定の送電電力及び所定の受電電力を設定するように前記各需要家の間における送電及び受電を制御する、
    請求項２２記載の電力グリッド管理システム。
24. 電力系統に接続された複数の電力グリッドを備える電力網のための電力網管理システムであって、
    前記複数の電力グリッドのそれぞれは請求項２３記載の電力グリッド管理システムを備え、
    前記電力網は、前記各電力グリッドの第１のサーバ装置を制御することにより前記各電力グリッドの間における送電及び受電を制御する第２のサーバ装置をさらに備える、
    電力網管理システム。
25. 前記第２のサーバ装置は、
    前記各電力グリッドの第３の予測モデルに基づいて、時刻に応じた前記電力網の全体の消費電力の時間的変化を表す第５の予測モデルを生成し、
    前記第５の予測モデルを用いて、前記電力網の全体の消費電力の時間的変化を第５の予測電力として予測し、
    前記各電力グリッドの第３及び第４の予測モデルに基づいて、前記各電力グリッドにおいて消費電力が変化する第１１の時間期間にわたる前記電力網の全体の消費電力の時間的変化を表す第６の予測モデルを生成し、
    前記第６の予測モデルを用いて、現在時刻の直前の第１２の時間期間にわたる前記電力網の全体の消費電力の時間的変化に基づいて、前記現在時刻の直後の第１３の時間期間にわたる前記電力網の全体の消費電力の時間的変化を第６の予測電力として予測し、
    前記第５の予測電力に基づいて所定の第１４の時間期間ごとに所定の送電電力及び所定の受電電力を設定するように前記各電力グリッドの間における送電及び受電を制御し、
    前記第６の予測電力に基づいて前記第１４の時間期間よりも短い第１５の時間期間ごとに所定の送電電力及び所定の受電電力を設定するように前記各電力グリッドの間における送電及び受電を制御する、
    請求項２４記載の電力網管理システム。

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