JPWO2019116960A1 - 電力管理システム - Google Patents

Abstract

要約長期予測器（２３）は、需要家（１）の消費電力の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。短期予測器（２５）は、需要家（１）の消費電力の短期予測モデルを用いて、現在時刻の直前の需要家（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。コントローラ（２１）は、長期予測電力及び短期予測電力に基づいて所定の時間期間ごとに蓄電装置（１３）の充電及び放電を制御する。コントローラ（２１）は、長期予測電力及び短期予測電力に基づいて蓄電装置（１３）の充電電力、放電電力、及び蓄電量の時間的変化を予測し、蓄電装置（１３）の放電により蓄電量が下限値に達すると予測したとき、予め電力系統（２）から蓄電装置（１３）に充電する。

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に関し、また、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動するとき、需要家の全体の消費電力も変動する。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動する。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動に応じて電力系統からの受電電力が急激に変動すると、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動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動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を提供し、また、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の予測器と、
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の予測器と、
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３及び第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するコントローラとを備え、
前記コントローラは、
前記第１及び第２の予測電力に基づいて前記蓄電装置の充電電力、放電電力、及び蓄電量の時間的変化を予測し、
前記蓄電装置の放電により前記蓄電量が下限値に達すると予測したとき、予め前記電力系統から前記蓄電装置に充電する。

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動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。

第１の実施形態に係る需要家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器２４及び短期予測器２５の構成を示すブロック図である。 図２の学習器３１，３２及び判定器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の短期予測器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の短期予測器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の短期予測器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のコントローラ２１によって実行される電力管理処理を示すフローチャートである。 図１の需要家１において消費電力Ｐｃｓが受電電力Ｐｒの電力しきい値ＴｈＡを超えるときの動作を示すグラフである。 図１の需要家１において蓄電装置１３の蓄電量が放電により下限値Ｔｈ１に達するときの動作を示すグラフである。 図１の需要家１において消費電力Ｐｃｓが急激に増大するときの動作を示すグラフである。 図１の需要家１において消費電力Ｐｃｓが急激に減少するときの動作を示すグラフである。 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からの受電電力の時間的変化を示すグラフである。 第２の実施形態に係る需要家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１５のコントローラ２１Ａによって実行される電力管理処理の第１の部分を示すフローチャートである。 図１５のコントローラ２１Ａによって実行される電力管理処理の第２の部分を示すフローチャートである。 図１５の需要家１Ａにおいて消費電力Ｐｃｓ及び発電電力Ｐｇの差電力Ｐｃｓ−Ｐｇが受電電力Ｐｒの電力しきい値ＴｈＡを超えるときの動作を示すグラフである。 図１５の需要家１Ａにおいて蓄電装置１３の蓄電量が充電により上限値Ｔｈ２に達するときの動作を示すグラフである。 第３の実施形態に係る需要家１Ｂの電力管理システムの構成を示すブロック図である。 第４の実施形態に係る需要家１Ｃの電力管理システムの構成を示すブロック図である。 第５の実施形態に係る電力グリッド１００の構成を示すブロック図である。 第６の実施形態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。

日本では、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動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動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動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。

＜第１の実施形態＞
図１は、第１の実施形態に係る需要家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、センサ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、電力線２ａを介して電力系統２に接続され、さらに、サーバ装置３に接続される。図１他のブロック図において、太線は電力を示し、細線は制御信号を示す。

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、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から電力線２ａを介して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。

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、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。

センサ１４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１４は、蓄電装置１３の状態を制御装置１６に通知する。

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、コントローラ２１、長期予測モデル生成器２２、長期予測器２３、短期予測モデル生成器２４、及び短期予測器２５を備える。

コントローラ２１は、図７を参照して後述する電力管理処理を実行し、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器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器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器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。

長期予測器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。長期予測モデルにより消費電力が予測される時間期間を、「長期予測期間」ともいう。長期予測期間は、例えば２４時間である。長期予測モデル生成器２２によって複数の長期予測モデルが生成されている場合には、長期予測器２３は、電力計１２によって測定された需要家１の全体の現在の消費電力に基づいて、現在の消費電力に最も近い長期予測モデルを選択してもよい。

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器２２を「第１の予測モデル生成器」ともいい、長期予測器２３を「第１の予測器」ともいう。

短期予測モデル生成器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器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器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。

短期予測器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。短期予測モデルにより消費電力が予測される時間期間（第３の時間期間）を、「短期予測期間」ともいう。短期予測期間は、例えば１分間である。

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器２４を「第２の予測モデル生成器」ともいい、短期予測器２５を「第２の予測器」ともいう。

コントローラ２１は、長期予測器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。コントローラ２１は、さらに、短期予測器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３及び第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５の時間期間を「単位時間期間」ともいう。単位時間期間は、例えば１秒間である。

このように、コントローラ２１は、長期予測電力及び短期予測電力の両方に基づいて蓄電装置１３の充電及び放電を制御する。コントローラ２１は、需要家１の全体の消費電力が急激に変動しても電力系統２からの受電電力の急激な変動を抑えるために、蓄電装置１３の充電及び放電を制御するとき、長期予測電力よりも短期予測電力を優先する。

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

短期予測モデル生成器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。

短期予測器２５は、判定器３３及びパターン認識器３４を備える。判定器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。判定器３３は、パターン認識器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、パターン認識器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、コントローラ２１に通知する。

図２の学習器３１，３２及び判定器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及び判定器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、判定器３３のニューラルネットワークの中間層４２に設定される。判定器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。判定器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。判定器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及び判定器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又はコントローラ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（後述する第３の実施形態を参照）。

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、天気予報、現在の気温など、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の短期予測器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の短期予測器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、コントローラ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の短期予測器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、コントローラ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の短期予測器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、コントローラ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。

図４〜図６において、符号Ｔ１は、短期予測モデルの時間期間（第１の時間期間）を示す。符号Ｔ２は、短期予測モデルにあてはめられる、現在時刻の直前の需要家１の全体の消費電力の時間的変化を表す時系列データの時間期間（第２の時間期間）を示す。符号Ｔ３は、短期予測期間、すなわち予測された短期予測電力の時間期間（第３の時間期間）を示す。

コントローラ２１は、短期予測器２５によって予測された短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とき、長期予測器２３によって予測された長期予測電力に基づいて充電電力又は放電電力の上限又は蓄電量の上限及び下限を設定する。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蓄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受電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充電電力及び放電電力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。

需要家１のユーザの想定外の行動（夜更かしなど）もしくは急な来客などに応じて負荷装置１５の電源をオン又はオフするとき、又は、負荷装置１５が故障したとき、など、需要家１の全体の消費電力が急激に変動することがある。需要家１の全体の消費電力の急激な変動に応じて電力系統２からの受電電力が急激に変動すると、電力系統２を介して伝送される電力の品質を低下させるおそれがある。従って、電力系統２からの受電電力の急激な変動を抑えるように蓄電装置１３の充電及び放電を制御することが求められる。

また、需要家１のユーザの想定外の行動もしくは急な来客などに応じて、短期予測期間における需要家１の全体の消費電力が、長期予測電力として予測された消費電力よりも増大し、その結果、蓄電装置１３の蓄電量が不足することがある。蓄電装置１３の蓄電量が下限値に達すると、その後は、需要家１は、需要家１の全体の消費電力に応じて電力系統２から受電しなければならない。この場合、需要家１の全体の消費電力の急激な変動に応じて電力系統２からの受電電力が急激に変動するおそれがあり、また、電力系統２からの受電電力が、電力会社との契約によって決まる上限を超えるおそれがある。従って、蓄電量の不足が生じにくいように蓄電装置１３の充電及び放電を制御することが求められる。

次に、図７〜図１１を参照して、図１のコントローラ２１によって実行される電力管理処理について説明する。

図７は、図１のコントローラ２１によって実行される電力管理処理を示すフローチャートである。

図７のステップＳ１において、コントローラ２１は、長期予測器２３及び短期予測器２５から、現在時刻の直後の短期予測期間（又は現在時刻を含む短期予測期間）における長期予測電力及び短期予測電力をそれぞれ取得する。さらに、コントローラ２１は、長期予測電力及び短期予測電力に基づいて、短期予測期間における蓄電装置１３の充電電力、放電電力、及び蓄電量の時間的変化を予測する。前述のように、コントローラ２１は、短期予測期間よりも短い単位時間期間ごとに蓄電装置１３の充電及び放電を制御する。ステップＳ２において、コントローラ２１は、ステップＳ１で取得された短期予測電力から、次の単位時間期間における、予測された需要家１の全体の消費電力Ｐｃｓを取得する。

ステップＳ３において、コントローラ２１は、次の単位時間期間における消費電力Ｐｃｓが電力しきい値ＴｈＡを超えるか否かを判断し、ＹＥＳのときはステップＳ４に進み、ＮＯのときはステップＳ５に進む。電力しきい値ＴｈＡは、例えば、電力会社との契約によって決まる、電力系統２からの受電電力Ｐｒの上限を示す。ステップＳ４において、コントローラ２１は、次の単位時間期間に進み、電力しきい値ＴｈＡに等しい受電電力Ｐｒを電力系統２から負荷装置１５に供給し、消費電力Ｐｃｓに足りない電力を蓄電装置１３から負荷装置１５に放電する。

図８は、図１の需要家１において消費電力Ｐｃｓが受電電力Ｐｒの電力しきい値ＴｈＡを超えるときの動作を示すグラフである。図８他において、符号Ｔ１１は現在の単位時間期間を示す。図８の上段に示すように、ある単位時間期間Ｔ１１において、消費電力Ｐｃｓが電力しきい値ＴｈＡを超えることがある。消費電力Ｐｃｓの増大に応じて電力系統２から電力しきい値ＴｈＡを超えて受電すると、前述のように、電気料金の単価が増大する。従って、図８の下段に示すように、コントローラ２１は、消費電力Ｐｃｓが電力しきい値ＴｈＡを超えると予測したとき、消費電力Ｐｃｓが電力しきい値ＴｈＡを超えている間に蓄電装置１３から負荷装置１５に放電する。これにより、受電電力Ｐｒの大きさを電力しきい値ＴｈＡ以下にすることができる。

図７のステップＳ５において、コントローラ２１は、短期予測期間において蓄電装置１３の蓄電量の不足が予測されているか否かを判断し、ＹＥＳのときはステップＳ６に進み、ＮＯのときはステップＳ７に進む。ステップＳ６において、コントローラ２１は、次の単位時間期間に進み、消費電力Ｐｃｓに等しい電力を電力系統２から負荷装置１５に供給しながら、電力系統２から蓄電装置１３に充電する。

図９は、図１の需要家１において蓄電装置１３の蓄電量が放電により下限値Ｔｈ１に達するときの動作を示すグラフである。蓄電装置１３は、長期予測電力に基づいて設定された充電電力又は放電電力の上限に応じて決まる、蓄電量の下限値Ｔｈ１及び上限値Ｔｈ２を有する。図９の１段目に示すように、蓄電装置１３から放電すると、図９の２段目に示すように、蓄電装置１３の蓄電量が下限値Ｔｈ１に達することがある。従って、コントローラ２１は、図９の３段目に示すように、蓄電装置１３の放電により蓄電量が下限値Ｔｈ１に達すると予測したとき、現在の単位時間期間Ｔ１１において、予め電力系統２から蓄電装置１３に充電する。これにより、図９の４段目に示すように、蓄電装置１３から放電しても、蓄電量が下限値Ｔｈ１に達しにくくすることができる。

図７のステップＳ７において、コントローラ２１は、消費電力Ｐｃｓの変動速度ｄ（Ｐｃｓ）／ｄｔを計算する。さらに、コントローラ２１は、変動速度ｄ（Ｐｃｓ）／ｄｔが正の速度しきい値ＴｈＢよりも高いか否かを判断し、ＹＥＳのときはステップＳ８に進み、ＮＯのときはステップＳ９に進む。速度しきい値ＴｈＢは、例えば、電力系統２を介して伝送される電力の許容可能な変動速度の上限を示す。ステップＳ８において、コントローラ２１は、次の単位時間期間に進み、電力系統２からの受電電力Ｐｒの大きさを維持しながら、消費電力Ｐｃｓに足りない電力を蓄電装置１３から負荷装置１５に放電する。

図１０は、図１の需要家１において消費電力Ｐｃｓが急激に増大するときの動作を示すグラフである。図１０の上段に示すように、消費電力Ｐｃｓが急激に増大することがある。消費電力Ｐｃｓの急激な増大に応じて電力系統２からの受電電力Ｐｒを急激に増大させると、電力系統を介して伝送される電力の品質を低下させるおそれがある。従って、図１０の下段に示すように、コントローラ２１は、消費電力Ｐｃｓが急激に増大すると予測したとき、消費電力Ｐｃｓが急激に増大する瞬間（単位時間期間Ｔ１１）において蓄電装置１３から負荷装置１５に放電し始める。コントローラ２１は、消費電力Ｐｃｓが急激に増大したあと、消費電力Ｐｃｓに合わせて、受電電力Ｐｒを次第に増大させ、放電電力を次第に減少させる。これにより、受電電力Ｐｒの急激な増大を生じにくくすることができる。

図７のステップＳ９において、コントローラ２１は、消費電力Ｐｃｓの変動速度ｄ（Ｐｃｓ）／ｄｔが負の速度しきい値−ＴｈＢより低いか否かを判断し、ＹＥＳのときはステップＳ１０に進み、ＮＯのときはステップＳ１１に進む。ステップＳ１０において、コントローラ２１は、次の単位時間期間に進み、電力系統２からの受電電力Ｐｒの大きさを維持しながら、受電電力Ｐｒのうち、消費電力Ｐｃｓを超えた電力を蓄電装置１３に充電する。

図１１は、図１の需要家１において消費電力Ｐｃｓが急激に減少するときの動作を示すグラフである。図１１の上段に示すように、消費電力Ｐｃｓが急激に減少することがある。消費電力Ｐｃｓの急激な減少に応じて電力系統２からの受電電力Ｐｒを急激に減少させると、電力系統を介して伝送される電力の品質を低下させるおそれがある。従って、図１１の下段に示すように、コントローラ２１は、消費電力Ｐｃｓが急激に減少すると予測したとき、消費電力Ｐｃｓが急激に減少する瞬間（単位時間期間Ｔ１１）において電力系統２から蓄電装置１３に充電し始める。コントローラ２１は、消費電力Ｐｃｓが急激に減少したあと、消費電力Ｐｃｓに合わせて、充電電力（すなわち受電電力Ｐｒ）を次第に減少させる。これにより、受電電力Ｐｒの急激な減少を生じにくくすることができる。

図７のステップＳ１１において、コントローラ２１は、次の単位時間期間に進み、長期予測電力に基づいて蓄電装置１３の充電及び放電を制御する。

ステップＳ１２において、コントローラ２１は、単位予測期間における最後の単位時間期間に達したか否かを判断し、ＹＥＳのときはステップＳ１３に進み、ＮＯのときはステップＳ２に戻る。ステップＳ１３において、コントローラ２１は、次の短期予測期間に進み、ステップＳ１に戻る。

次に、図１２〜図１４を参照して、第１の実施形態の電力管理システムの効果について説明する。

図１２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１２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１２のしきい値未満になると予測されるとき、制御装置１６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１２のしきい値以上になると予測されるとき、制御装置１６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１２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１３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１４は、図１の需要家１が電力系統２からの受電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の放電電力を減算した残りである。図１３及び図１４は、図１２の時間期間Ｔ２１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１３及び図１４では「３０分ごとの制御」として示す）。これにより、例えば図１３の時間期間Ｔ２２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１４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動が電力系統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１３及び図１４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動に充電電力及び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１４に示すように、需要家１の全体の消費電力の急激な変動が、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。

第１の実施形態の電力管理システムによれば、短期予測電力に基づいて蓄電装置１３の充電及び放電を単位時間期間ごとに高速に制御することにより、電力系統２からの受電電力の急激な変動を抑えることができる。電力系統２からの受電電力の急激な変動を抑えることにより、電力系統２を介して伝送される電力の品質を低下させにくくすることができる。

第１の実施形態の電力管理システムによれば、短期予測電力に基づいて蓄電装置１３の充電及び放電を単位時間期間ごとに高速に制御することにより、蓄電装置１３の蓄電量の不足を生じにくくすることができる。長期予測電力に基づいて想定された蓄電量の制約を守りながら、電力系統２からの受電電力の急激な変動を生じにくくすることができる。

第１の実施形態の電力管理システムによれば、需要家１の全体の消費電力が長期予測電力として予測された消費電力から外れても、短期予測電力に基づいて、電力系統２からの受電電力の急激な変動を抑えるように蓄電装置１３の充電及び放電を制御することができる。

第１の実施形態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の充電及び放電を制御するので、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。第１の実施形態の電力管理システムによれば、長期予測電力及び短期予測電力の両方に基づいて蓄電装置１３の充電及び放電を制御することにより、蓄電装置１３を従来よりも効率的に使用することができる。従って、蓄電装置１３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できる。

第１の実施形態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動を抑えるので、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。

需要家１の全体の消費電力の急激な変動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る。電力系統２からの受電電力の急激な変動を抑制するために必要な蓄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、第１の実施形態の電力管理システムによれば、長期予測モデルのサンプル時間を短期予測モデルのサンプル時間よりも長く設定し、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、第１の実施形態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。

コントローラ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、コントローラ２１は、図７のステップＳ３の電力しきい値ＴｈＡを、電気料金に応じて動的に設定してもよい。また、コントローラ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から負荷装置１５に放電してもよい。また、コントローラ２１は、電気料金が第２のしきい値未満になるとき、所定の充電電力で電力系統２から蓄電装置１３に充電してもよい。第２のしきい値は、第１のしきい値に等しくてもよく、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。

長期予測モデル生成器２２は、長期予測モデルを生成するとき、センサ１４から得た蓄電装置１３の状態をさらに参照してもよい。短期予測モデル生成器２４は、短期予測モデルを生成するとき、センサ１４から得た蓄電装置１３の状態をさらに参照してもよい。短期予測器２５は、センサ１４から得た蓄電装置１３の状態をさらに参照してもよい。コントローラ２１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１４から得た蓄電装置１３の状態をさらに参照してもよい。センサ１４から得た蓄電装置１３の状態を参照することにより、蓄電装置１３の充電電力、放電電力、及び蓄電量をより正確に把握することができる。

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器２４は、３つ以上の学習器を備えてもよい。

例えば、第５の実施形態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器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。

＜第２の実施形態＞
第２の実施形態では、発電装置をさらに備える需要家の電力管理システムについて説明する。

図１５は、第２の実施形態に係る需要家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１５の需要家１Ａは、図１の需要家１の分電盤１１及び制御装置１６に代えて分電盤１１Ａ及び制御装置１６Ａを備え、さらに、発電装置１７及び電力計１８を備える。需要家１Ａは電力系統２及びサーバ装置３Ａに接続される。

発電装置１７は所定の発電電力Ｐｇを発生する。発電装置１７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１７は、直流から交流への電力変換回路を備える。

電力計１８は、発電装置１７の発電電力を測定して制御装置１６Ａに通知する。

分電盤１１Ａは、制御装置１６Ａの制御下で、電力系統２、蓄電装置１３、発電装置１７、及び負荷装置１５−１，１５−２の間で電力を伝送する。分電盤１１Ａ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１１Ａ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１１Ａは、他の場合には、発電装置１７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。

制御装置１６Ａは、図１の制御装置１６のコントローラ２１に代えてコントローラ２１Ａを備え、さらに、発電電力の時間的変化を予測するための長期予測モデル生成器２６、長期予測器２７、短期予測モデル生成器２８、及び短期予測器２９を備える。制御装置１６Ａの長期予測モデル生成器２２、長期予測器２３、短期予測モデル生成器２４、及び短期予測器２５は、図１の制御装置１６の対応する構成要素と同様に、需要家１の全体の消費電力の時間的変化を予測するために設けられる。

コントローラ２１Ａは、図１６及び図１７を参照して後述する電力管理処理を実行し、蓄電装置１３の充電及び放電を制御する。

発電電力の長期予測モデル生成器２６は、時刻に応じた発電装置１７の発電電力の時間的変化を表す発電電力の長期予測モデルを生成する。発電電力の長期予測器２７は、発電電力の長期予測モデルを用いて、長期予測期間にわたる発電電力の時間的変化を発電電力の長期予測電力として予測する。発電装置１７が太陽電池である場合、長期予測モデル生成器２６は、サーバ装置３Ａから天候のデータを取得し、天候のデータに基づいて、時刻に応じた太陽電池の発電電力の時間的変化を示す長期予測モデルを生成してもよい。同様に、発電装置１７が太陽電池である場合、長期予測器２７は、サーバ装置３Ａから天候のデータを取得し、天候のデータに基づいて、長期予測期間にわたる太陽電池の発電電力の時間的変化を発電電力の長期予測電力として予測してもよい。

本明細書では、発電電力の長期予測モデルを「第３の予測モデル」ともいい、発電電力の長期予測電力を「第３の予測電力」ともいい、長期予測モデル生成器２６を「第３の予測モデル生成器」ともいい、長期予測器２７を「第３の予測器」ともいう。

発電電力の短期予測モデル生成器２８は、現在時刻の直後の短期予測期間にわたる発電装置１７の発電電力の時間的変化を表す発電電力の短期予測モデルを生成する。発電電力の短期予測器２９は、発電電力の短期予測モデルを用いて、現在時刻の直後の短期予測期間にわたる発電電力の時間的変化を発電電力の短期予測電力として予測する。発電装置１７が太陽電池である場合、短期予測モデル生成器２８は、サーバ装置３Ａから天候のデータを取得し、天候のデータに基づいて、現在時刻の直後の短期予測期間にわたる太陽電池の発電電力の時間的変化を示す短期予測モデルを生成してもよい。同様に、発電装置１７が太陽電池である場合、短期予測器２９は、サーバ装置３Ａから天候のデータを取得し、天候のデータに基づいて、現在時刻の直後の短期予測期間にわたる太陽電池の発電電力の時間的変化を発電電力の短期予測電力として予測してもよい。

本明細書では、発電電力の短期予測モデルを「第４の予測モデル」ともいい、発電電力の短期予測電力を「第４の予測電力」ともいい、短期予測モデル生成器２８を「第４の予測モデル生成器」ともいい、短期予測器２９を「第４の予測器」ともいう。

発電装置１７が太陽電池である場合、短期予測モデル生成器２８及び短期予測器２９には、長期予測モデル生成器２６及び長期予測器２７に入力されるものよりも細かい時間的粒度を有する天候のデータが入力される。長期予測モデル生成器２６及び長期予測器２７には、例えば、１日、１週間、又は１ヶ月後までの天気予報などのデータが入力されてもよい。一方、短期予測モデル生成器２８及び短期予測器２９には、例えば、数分又は数時間後までの天気予報、気象衛星などによって撮影された画像（例えば雲の動きを示す画像）、などのデータが入力されてもよい。

発電電力の短期の予測予備長期の予測を同じ予測周期で行うと、データ量が膨大になる。しかしながら、発電電力の長期予測モデルのサンプル時間を発電電力の短期予測モデルのサンプル時間よりも長く設定し、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。

発電装置１７が太陽電池である場合、その発電電力は、天候などの変化により急激に変動することがある。また、発電装置１７の故障により、その発電電力が急激に変動することがある。急激に変動する発電電力が電力系統２に流れると、電力系統２を介して伝送される電力の品質が低下するおそれがある。従って、発電装置１７の発電電力の急激な変動を吸収するように蓄電装置１３の充電及び放電を制御することが求められる。

図１６及び図１７は、図１５のコントローラ２１Ａによって実行される電力管理処理を示すフローチャートである。

図１６のステップＳ２１において、コントローラ２１Ａは、長期予測器２３及び短期予測器２５から、現在時刻の直後の短期予測期間（又は現在時刻を含む短期予測期間）における消費電力の長期予測電力及び短期予測電力をそれぞれ取得する。さらに、コントローラ２１Ａは、長期予測器２７及び短期予測器２９から、現在時刻の直後の短期予測期間（又は現在時刻を含む短期予測期間）における発電電力の長期予測電力及び短期予測電力をそれぞれ取得する。さらに、コントローラ２１Ａは、消費電力の長期予測電力及び短期予測電力と、発電電力の長期予測電力及び短期予測電力とに基づいて、短期予測期間における蓄電装置１３の充電電力、放電電力、及び蓄電量の時間的変化を予測する。ステップＳ２２において、コントローラ２１Ａは、ステップＳ２１で取得された消費電力の短期予測電力及び発電電力の短期予測電力から、次の単位時間期間における、予測された需要家１の全体の消費電力Ｐｃｓ及び予測された発電電力Ｐｇを取得する。

ステップＳ２３において、コントローラ２１Ａは、次の単位時間期間における発電電力Ｐｇが消費電力Ｐｃｓを超えるか否かを判断し、ＹＥＳのときはステップＳ２４に進み、ＮＯのときはステップＳ２５に進む。ステップＳ２４において、コントローラ２１Ａは、次の単位時間期間に進み、発電電力Ｐｇが消費電力Ｐｃｓを超えている間、消費電力Ｐｃｓに等しい電力を発電装置１７から負荷装置１５に供給し、残りの電力Ｐｇ−Ｐｃｓを発電装置１７から蓄電装置１３に充電する。

ステップＳ２５において、コントローラ２１Ａは、次の単位時間期間における消費電力Ｐｃｓ及び発電電力Ｐｇの差電力Ｐｃｓ−Ｐｇが電力しきい値ＴｈＡを超えるか否かを判断し、ＹＥＳのときはステップＳ２６に進み、ＮＯのときはステップＳ２７に進む。ステップＳ２６において、コントローラ２１Ａは、次の単位時間期間に進み、電力しきい値ＴｈＡに等しい受電電力Ｐｒを電力系統２から負荷装置１５に供給し、差電力Ｐｃｓ−Ｐｇに足りない電力を蓄電装置１３から負荷装置１５に放電する。

図１８は、図１５の需要家１Ａにおいて消費電力Ｐｃｓ及び発電電力Ｐｇの差電力Ｐｃｓ−Ｐｇが受電電力Ｐｒの電力しきい値ＴｈＡを超えるときの動作を示すグラフである。消費電力Ｐｃｓが増大することによって、又は、図１８の上段に示すように、発電電力Ｐｇが減少することによって、ある単位時間期間Ｔ１１において、図１８の中段に示すように、差電力Ｐｃｓ−Ｐｇが電力しきい値ＴｈＡを超えることがある。差電力Ｐｃｓ−Ｐｇの増大に応じて電力系統２から電力しきい値ＴｈＡを超えて受電すると、前述のように、電気料金の単価が増大する。従って、図１８の下段に示すように、コントローラ２１Ａは、差電力Ｐｃｓ−Ｐｇが電力しきい値ＴｈＡを超えると予測したとき、差電力Ｐｃｓ−Ｐｇが電力しきい値ＴｈＡを超えている間に蓄電装置１３から負荷装置１５に放電する。これにより、受電電力Ｐｒの大きさを電力しきい値ＴｈＡ以下にすることができる。

ステップＳ２７において、コントローラ２１Ａは、短期予測期間において蓄電装置１３の蓄電量の不足が予測されているか否かを判断し、ＹＥＳのときはステップＳ２８に進み、ＮＯのときはステップＳ２９に進む。ステップＳ２８において、コントローラ２１Ａは、次の単位時間期間に進み、差電力Ｐｃｓ−Ｐｇに等しい電力を電力系統２から負荷装置１５に供給しながら、電力系統２から蓄電装置１３に充電する。

ステップＳ２７〜Ｓ２８において、コントローラ２１Ａは、図７のステップＳ５〜Ｓ６と同様に、蓄電装置１３の放電により蓄電量が下限値Ｔｈ１に達すると予測したとき、現在の単位時間期間Ｔ１１において、予め電力系統２から蓄電装置１３に充電する。これにより、図９を参照して説明したように、蓄電装置１３から放電しても、蓄電量が下限値Ｔｈ１に達しにくくすることができる。

ステップＳ２９において、コントローラ２１Ａは、短期予測期間において蓄電装置１３の蓄電量の余剰が予測されているか否かを判断し、ＹＥＳのときは図１７のステップＳ３０に進み、ＮＯのときはステップＳ３１に進む。ステップＳ３０において、コントローラ２１Ａは、次の単位時間期間に進み、差電力Ｐｃｓ−Ｐｇの少なくとも一部に等しい電力を蓄電装置１３から負荷装置１５に放電する。

図１９は、図１５の需要家１Ａにおいて蓄電装置１３の蓄電量が充電により上限値Ｔｈ２に達するときの動作を示すグラフである。図１９の１段目に示すように、発電装置１７から蓄電装置１３に充電すると、図１９の２段目に示すように、蓄電装置１３の蓄電量が上限値Ｔｈ２に達することがある。この場合、蓄電装置１３にさらに充電できなくなり、発電電力が無駄になる。従って、コントローラ２１Ａは、図１９の３段目に示すように、蓄電装置１３の充電により蓄電量が上限値Ｔｈ２に達すると予測したとき、現在の単位時間期間Ｔ１１において、予め蓄電装置１３から負荷装置１５に放電する。これにより、図１９の４段目に示すように、蓄電装置１３に充電しても、蓄電量が上限値Ｔｈ２に達しにくくすることができる。

図１７のステップＳ３１において、コントローラ２１Ａは、差電力Ｐｃｓ−Ｐｇの変動速度ｄ（Ｐｃｓ−Ｐｇ）／ｄｔを計算する。さらに、コントローラ２１Ａは、変動速度ｄ（Ｐｃｓ−Ｐｇ）／ｄｔが正の速度しきい値ＴｈＢよりも高いか否かを判断し、ＹＥＳのときはステップＳ３２に進み、ＮＯのときはステップＳ３３に進む。ステップＳ３２において、コントローラ２１Ａは、次の単位時間期間に進み、電力系統２からの受電電力Ｐｒの大きさを維持しながら、差電力Ｐｃｓ−Ｐｇに足りない電力を蓄電装置１３から負荷装置１５に放電する。

ステップＳ３１〜Ｓ３２において、コントローラ２１Ａは、図７のステップＳ７〜Ｓ８と同様に、差電力Ｐｃｓ−Ｐｇが急激に増大すると予測したとき、差電力Ｐｃｓ−Ｐｇが急激に増大する瞬間において蓄電装置１３から負荷装置１５し始める。これにより、図１０を参照して説明したように（ただし、図１０の上段の消費電力Ｐｃｓを差電力Ｐｃｓ−Ｐｇで読み替える）、受電電力Ｐｒの急激な増大を生じにくくすることができる。

ステップＳ３３において、コントローラ２１Ａは、変動速度ｄ（Ｐｃｓ−Ｐｇ）／ｄｔが負の速度しきい値−ＴｈＢよりも低いか否かを判断し、ＹＥＳのときはステップＳ３４に進み、ＮＯのときはステップＳ３５に進む。ステップＳ３４において、コントローラ２１Ａは、次の単位時間期間に進み、電力系統２からの受電電力Ｐｒの大きさを維持しながら、受電電力Ｐｒのうち、差電力Ｐｃｓ−Ｐｇを超えた電力を蓄電装置１３に充電する。

ステップＳ３３〜Ｓ３４において、コントローラ２１Ａは、図７のステップＳ９〜Ｓ１０と同様に、差電力Ｐｃｓ−Ｐｇが急激に減少すると予測したとき、差電力Ｐｃｓ−Ｐｇが急激に減少する瞬間において電力系統２から蓄電装置１３に充電し始める。これにより、図１１を参照して説明したように（ただし、図１１の上段の消費電力Ｐｃｓを差電力Ｐｃｓ−Ｐｇで読み替える）、受電電力Ｐｒの急激な減少を生じにくくすることができる。

図１６のステップＳ３５において、コントローラ２１Ａは、次の単位時間期間に進み、長期予測電力に基づいて蓄電装置１３の充電及び放電を制御する。

ステップＳ３６において、コントローラ２１Ａは、最後の単位時間期間に達したか否かを判断し、ＹＥＳのときはステップＳ３７に進み、ＮＯのときはステップＳ２２に戻る。ステップＳ３７において、コントローラ２１Ａは、次の短期予測期間に進み、ステップＳ２１に戻る。

第２の実施形態の電力管理システムによれば、短期予測電力に基づいて蓄電装置１３の充電及び放電を単位時間期間ごとに高速に制御することにより、発電装置１７の発電電力の急激な変動を吸収することができる。発電装置１７の発電電力の急激な変動を吸収することにより、電力系統２を介して伝送される電力の品質を低下させにくくすることができる。発電装置１７の発電電力を予測することにより、蓄電装置１３の充電及び放電を高精度に制御することができる。

第２の実施形態の電力管理システムによれば、これにより、電力系統２の安定性を保持したまま、再生可能エネルギーの導入量を拡大することができる。発電装置１７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１Ａにおける電力の地産地消の効果が増大する。

＜第３の実施形態＞
図２０は、第３の実施形態に係る需要家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２０の需要家１Ｂは、図１５の需要家１Ａの制御装置１６Ａに代えて制御装置１６Ｂを備え、さらに、電力計１９−１，１９−２を備える。需要家１Ｂは電力系統２及びサーバ装置３Ｂに接続される。

電力計１９−１，１９−２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１６Ｂに通知する。

図２０の制御装置１６Ｂは、図１５の制御装置１６Ａの長期予測モデル生成器２２、長期予測器２３、短期予測モデル生成器２４、及び短期予測器２５に代えて、長期予測モデル生成器２２Ｂ、長期予測器２３Ｂ、短期予測モデル生成器２４Ｂ、及び短期予測器２５Ｂを備える。長期予測モデル生成器２２Ｂ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１９−１，１９−２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。長期予測器２３Ｂ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１９−１，１９−２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器２４Ｂ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１９−１，１９−２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。短期予測器２５Ｂ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１９−１，１９−２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。

第３の実施形態の電力管理システムによれば、電力計１９−１，１９−２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。

＜第４の実施形態＞
図２１は、第４の実施形態に係る需要家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２１の需要家１Ｃは、図１５の需要家１Ａの制御装置１６Ａに代えて制御装置１６Ｃを備える。需要家１Ｃは電力系統２及びサーバ装置３Ｃに接続される。

図２１の制御装置１６Ｃは、図１５の制御装置１６Ａの長期予測モデル生成器２２、短期予測モデル生成器２４、長期予測モデル生成器２６、及び短期予測モデル生成器２８を持たない。長期予測モデル生成器２２、短期予測モデル生成器２４、長期予測モデル生成器２６、及び短期予測モデル生成器２８は、外部のサーバ装置３Ｃに設けられる。制御装置１６Ｃは、外部のサーバ装置３Ｃに、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、センサ１４によって測定された蓄電装置１３の状態、及び、電力計１８によって測定された発電装置１７の発電電力を通知する。制御装置１６Ｃは、サーバ装置３Ｃから消費電力の長期予測モデル及び短期予測モデルと、発電電力の長期予測モデル及び短期予測モデルとを取得する。

第４の実施形態の電力管理システムによれば、サーバ装置３Ｃによって、消費電力の長期予測モデル及び短期予測モデルと、発電電力の長期予測モデル及び短期予測モデルとを生成することにより、制御装置１６Ｃの構成及び処理を簡単化することができる。サーバ装置３Ｃの規模を拡張することにより、消費電力の長期予測モデル及び短期予測モデルと、発電電力の長期予測モデル及び短期予測モデルと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、第２の実施形態等の電力管理システムのように、需要家１Ａの制御装置１６Ａによって、消費電力の長期予測モデル及び短期予測モデルと、発電電力の長期予測モデル及び短期予測モデルとを生成する場合には、制御装置１６Ａが自立的に動作し、サーバ装置３Ａ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３Ａ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器２４及び短期予測器２５が需要家１Ａに設けられている場合には、消費電力の短期予測モデルの変化に迅速に対処することができる。

＜第５の実施形態＞
図２２は、第５の実施形態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２２の電力グリッド１００は、電力線２ａを介して電力系統２に接続された複数の需要家１Ａ−１〜１Ａ−４と、サーバ装置３Ａとを備える。複数の需要家１Ａ−１〜１Ａ−４のそれぞれは、第２の実施形態の需要家１Ａ（又は、第２〜第３の実施形態の需要家１Ｂ〜１Ｃ）と同様に構成される。以下、需要家１Ａ−１〜１Ａ−４を総称して需要家１Ａともいう。サーバ装置３Ａは、各需要家１Ａの制御装置１６Ａを制御することにより各需要家１Ａの間における送電及び受電を制御する。

サーバ装置３Ａは、各需要家１Ａの消費電力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（すなわち、各需要家１Ａの合計の消費電力）の時間的変化を表す電力グリッド１００の消費電力の長期予測モデルを生成する。サーバ装置３Ａは、電力グリッド１００の消費電力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の消費電力の長期予測電力として予測する。

サーバ装置３Ａは、各需要家１Ａの消費電力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１Ａ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の消費電力の短期予測モデルを生成する。サーバ装置３Ａは、電力グリッド１００の消費電力の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、電力グリッド１００の消費電力の短期予測電力として予測する。

サーバ装置３Ａは、電力グリッド１００の消費電力の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１Ａの間における送電及び受電を制御する。サーバ装置３Ａは、電力グリッド１００の消費電力の短期予測電力に基づいて、第８及び第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１Ａの間における送電及び受電を制御する。

サーバ装置３Ａは、各需要家１Ａの発電装置１７を考慮しない場合（又は、電力グリッド１００が発電装置を持たない図１の需要家１からなる場合）、以下のように動作する。

サーバ装置３Ａは、電力グリッド１００の消費電力の長期予測電力及び短期予測電力に基づいて、電力グリッド１００の全体の充電電力、放電電力、及び蓄電量（すなわち、各需要家１Ａの蓄電装置１３の合計値）の時間的変化を予測する。サーバ装置３Ａは、各需要家１Ａの蓄電装置１３の放電により蓄電量が下限値に達すると予測したとき、予め電力系統２から各需要家１Ａの蓄電装置１３に充電する。

サーバ装置３Ａは、電力グリッド１００の消費電力の短期予測電力に基づいて、電力グリッド１００の全体の消費電力が急激に増大すると予測したとき、電力グリッド１００の全体の消費電力が急激に増大する瞬間において、ある需要家１Ａの蓄電装置１３から他の需要家１Ａの負荷装置１５に放電する。サーバ装置３Ａは、電力グリッド１００の消費電力の短期予測電力に基づいて、電力グリッド１００の全体の消費電力が急激に減少すると予測したとき、電力グリッド１００の全体の消費電力が急激に減少する瞬間において、電力系統２から各需要家１Ａの蓄電装置１３に充電する。

サーバ装置３Ａは、電力グリッド１００の消費電力の短期予測電力に基づいて、電力グリッド１００の全体の消費電力が所定の電力しきい値を超えると予測したとき、電力グリッド１００の全体の消費電力が電力しきい値を超えている間に、ある需要家１Ａの蓄電装置１３から他の需要家１Ａの負荷装置１５に放電する。

サーバ装置３Ａは、各需要家１Ａの発電装置１７を考慮する場合、以下のように動作する。

サーバ装置３Ａは、時刻に応じた電力グリッド１００の全体の発電電力（すなわち、各需要家１Ａの発電装置１７の合計の発電電力）の時間的変化を、電力グリッド１００の発電電力の長期予測電力として予測する。また、サーバ装置３Ａは、現在時刻の直後の短期予測期間にわたる電力グリッド１００の全体の発電電力の時間的変化を、電力グリッド１００の発電電力の短期予測電力として予測する。サーバ装置３Ａは、電力グリッド１００の消費電力の長期予測電力及び短期予測電力と、電力グリッド１００の発電電力の長期予測電力及び短期予測電力とに基づいて、電力グリッド１００の全体の充電電力、放電電力、及び蓄電量の時間的変化を予測する。

サーバ装置３Ａは、各需要家１Ａの蓄電装置１３の充電により電力グリッド１００の全体の蓄電量が上限値に達すると予測したとき、予め、ある需要家１Ａの蓄電装置１３から他の需要家１Ａの負荷装置１５に放電する。

サーバ装置３Ａは、電力グリッド１００の消費電力の短期予測電力及び発電電力の短期予測電力に基づいて、電力グリッド１００の全体の消費電力から電力グリッド１００の全体の発電電力を減算した差電力が急激に増大すると予測したとき、差電力が急激に増大する瞬間において、ある需要家１Ａの蓄電装置１３から他の需要家１Ａの負荷装置１５に放電する。サーバ装置３Ａは、電力グリッド１００の消費電力の短期予測電力及び発電電力の短期予測電力に基づいて、差電力が急激に減少すると予測したとき、差電力が急激に減少する瞬間において、電力系統２から各需要家１Ａの蓄電装置１３に充電する。

サーバ装置３Ａは、電力グリッド１００の消費電力の短期予測電力及び発電電力の短期予測電力に基づいて、電力グリッド１００の全体の消費電力から電力グリッド１００の全体の発電電力を減算した差電力が所定の電力しきい値を超えると予測したとき、差電力が電力しきい値を超えている間に、ある需要家１Ａの蓄電装置１３から他の需要家１Ａの負荷装置１５に放電する。

サーバ装置３Ａは、電力グリッド１００の消費電力の短期予測電力及び発電電力の短期予測電力に基づいて、電力グリッド１００の全体の発電電力が電力グリッド１００の全体の消費電力を超えると予測したとき、電力グリッド１００の全体の発電電力が電力グリッド１００の全体の消費電力を超えている間に、ある需要家１Ａの発電装置１７から他の需要家１Ａの蓄電装置１３に充電する。

第５の実施形態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。

＜第６の実施形態＞
図２３は、第６の実施形態に係る電力網の構成を示すブロック図である。図２３の電力網は、電力線２ａを介して電力系統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３Ｄとを備える、複数の電力グリッド１００−１〜１００−４のそれぞれは、第５の実施形態の電力グリッド１００と同様に構成される。以下、電力グリッド１００−１〜１００−４を総称して電力グリッド１００ともいう。サーバ装置３Ｄは、各電力グリッド１００のサーバ装置３Ａ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。

サーバ装置３Ｄは、各電力グリッド１００の消費電力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消費電力の長期予測モデルを生成する。サーバ装置３Ｄは、電力網の消費電力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、電力網の消費電力の長期予測電力として予測する。

サーバ装置３Ｄは、各電力グリッド１００の消費電力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消費電力の短期予測モデルを生成する。サーバ装置３Ｄは、電力網の消費電力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、電力網の消費電力の短期予測電力として予測する。

サーバ装置３Ｄは、電力網の消費電力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の間における送電及び受電を制御する。サーバ装置３Ｄは、電力網の消費電力の短期予測電力に基づいて、第１３及び第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の間における送電及び受電を制御する。

サーバ装置３Ｄは、各電力グリッド１００の発電装置１７を考慮しない場合（又は、電力網が発電装置を持たない電力グリッドからなる場合）、以下のように動作する。

サーバ装置３Ｄは、電力網の消費電力の長期予測電力及び短期予測電力に基づいて、電力網の全体の充電電力、放電電力、及び蓄電量（すなわち、各電力グリッド１００の蓄電装置１３の合計値）の時間的変化を予測する。サーバ装置３Ｄは、各電力グリッド１００の蓄電装置１３の放電により蓄電量が下限値に達すると予測したとき、予め電力系統２から各電力グリッド１００の蓄電装置１３に充電する。

サーバ装置３Ｄは、電力網の消費電力の短期予測電力に基づいて、電力網の全体の消費電力が急激に増大すると予測したとき、電力網の全体の消費電力が急激に増大する瞬間において、ある電力グリッド１００の蓄電装置１３から他の電力グリッド１００の負荷装置１５に放電する。サーバ装置３Ｄは、電力網の消費電力の短期予測電力に基づいて、電力網の全体の消費電力が急激に減少すると予測したとき、電力網の全体の消費電力が急激に減少する瞬間において、電力系統２から各電力グリッド１００の蓄電装置１３に充電する。

サーバ装置３Ｄは、電力網の消費電力の短期予測電力に基づいて、電力網の全体の消費電力が所定の電力しきい値を超えると予測したとき、電力網の全体の消費電力が電力しきい値を超えている間に、ある電力グリッド１００の蓄電装置１３から他の電力グリッド１００の負荷装置１５に放電する。

サーバ装置３Ｄは、各電力グリッド１００の発電装置１７を考慮する場合、以下のように動作する。

サーバ装置３Ｄは、時刻に応じた電力網の全体の発電電力（すなわち、各電力グリッド１００の発電装置１７の合計の発電電力）の時間的変化を、電力網の発電電力の長期予測電力として予測する。また、サーバ装置３Ｄは、現在時刻の直後の短期予測期間にわたる電力網の全体の発電電力の時間的変化を、電力網の発電電力の短期予測電力として予測する。サーバ装置３Ｄは、電力網の消費電力の長期予測電力及び短期予測電力と、電力網の発電電力の長期予測電力及び短期予測電力とに基づいて、電力網の全体の充電電力、放電電力、及び蓄電量の時間的変化を予測する。

サーバ装置３Ｄは、各電力グリッド１００の蓄電装置１３の充電により電力網の全体の蓄電量が上限値に達すると予測したとき、予め、ある電力グリッド１００の蓄電装置１３から他の電力グリッド１００の負荷装置１５に放電する。

サーバ装置３Ｄは、電力網の消費電力の短期予測電力及び発電電力の短期予測電力に基づいて、電力網の全体の消費電力から電力網の全体の発電電力を減算した差電力が急激に増大すると予測したとき、差電力が急激に増大する瞬間において、ある電力グリッド１００の蓄電装置１３から他の電力グリッド１００の負荷装置１５に放電する。サーバ装置３Ｄは、電力網の消費電力の短期予測電力及び発電電力の短期予測電力に基づいて、差電力が急激に減少すると予測したとき、差電力が急激に減少する瞬間において、電力系統２から各電力グリッド１００の蓄電装置１３に充電する。

サーバ装置３Ｄは、電力網の消費電力の短期予測電力及び発電電力の短期予測電力に基づいて、電力網の全体の消費電力から電力網の全体の発電電力を減算した差電力が所定の電力しきい値を超えると予測したとき、差電力が電力しきい値を超えている間に、ある電力グリッド１００の蓄電装置１３から他の電力グリッド１００の負荷装置１５に放電する。

サーバ装置３Ｄは、電力網の消費電力の短期予測電力及び発電電力の短期予測電力に基づいて、電力網の全体の発電電力が電力網の全体の消費電力を超えると予測したとき、電力網の全体の発電電力が電力網の全体の消費電力を超えている間に、ある電力グリッド１００の発電装置１７から他の電力グリッド１００の蓄電装置１３に充電する。

第６の実施形態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、第６の実施形態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、及び電力グリッド管理システムは、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の予測器と、
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の予測器と、
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３及び第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するコントローラとを備え、
前記コントローラは、
前記第１及び第２の予測電力に基づいて前記蓄電装置の充電電力、放電電力、及び蓄電量の時間的変化を予測し、
前記蓄電装置の放電により前記蓄電量が下限値に達すると予測したとき、予め前記電力系統から前記蓄電装置に充電する。

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、
前記コントローラは、
前記第２の予測電力に基づいて、前記需要家の全体の消費電力が急激に増大すると予測したとき、前記需要家の全体の消費電力が急激に増大する瞬間において前記蓄電装置から前記負荷装置に放電し、
前記第２の予測電力に基づいて、前記需要家の全体の消費電力が急激に減少すると予測したとき、前記需要家の全体の消費電力が急激に減少する瞬間において前記電力系統から前記蓄電装置に充電する。

第３の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第１又は第２の態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記コントローラは、
前記第２の予測電力に基づいて、前記需要家の全体の消費電力が所定の電力しきい値を超えると予測したとき、前記需要家の全体の消費電力が前記電力しきい値を超えている間に前記蓄電装置から前記負荷装置に放電する。

第４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、
前記需要家は、所定の発電電力を発生する発電装置を備える。

第５の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第４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、
時刻に応じた前記発電電力の時間的変化を第３の予測電力として予測する第３の予測器と、
前記現在時刻の直後の前記第３の時間期間にわたる前記発電電力の時間的変化を第４の予測電力として予測する第４の予測器とを備え、
前記コントローラは、
前記第１〜第４の予測電力に基づいて前記蓄電装置の充電電力、放電電力、及び蓄電量の時間的変化を予測し、
前記蓄電装置の充電により前記蓄電量が上限値に達すると予測したとき、予め前記蓄電装置から前記負荷装置に放電する。

第６の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第５の態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記コントローラは、
前記第２及び第４の予測電力に基づいて、前記需要家の全体の消費電力から前記発電電力を減算した差電力が急激に増大すると予測したとき、前記差電力が急激に増大する瞬間において前記蓄電装置から前記負荷装置に放電し、
前記第２及び第４の予測電力に基づいて、前記差電力が急激に減少すると予測したとき、前記差電力が急激に減少する瞬間において前記電力系統から前記蓄電装置に充電する。

第７の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第５又は第６の態様に係る蓄電装置の制御装置において、
前記コントローラは、
前記第２及び第４の予測電力に基づいて、前記需要家の全体の消費電力から前記発電電力を減算した差電力が所定の電力しきい値を超えると予測したとき、前記差電力が前記電力しきい値を超えている間に前記蓄電装置から前記負荷装置に放電する。

第８の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第５〜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、
前記コントローラは、
前記第２及び第４の予測電力に基づいて、前記発電電力が前記需要家の全体の消費電力を超えると予測したとき、前記発電電力が前記需要家の全体の消費電力を超えている間に前記発電装置から前記蓄電装置に充電する。

第９の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第５〜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、
前記発電装置は太陽電池であり、
前記第３及び第４の予測器は、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前記第３及び第４の予測電力としてそれぞれ予測する。

第１０の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第１〜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、
前記第２の予測器は、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の予測モデル生成器と、
前記第２の予測モデルを生成する第２の予測モデル生成器とをさらに備える。

第１３の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第１２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１５の態様に係る蓄電装置の制御装置によれば、第１〜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、
前記コントローラは、前記第２の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とき、前記第１の予測電力に基づいて充電電力又は放電電力の上限を設定する。

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、
前記コントローラは、
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の料金しきい値を超えるとき、前記蓄電装置から前記負荷装置に放電し、
前記電気料金が第２の料金しきい値未満になるとき、前記電力系統から前記蓄電装置に充電する。

第１７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１６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。

第１８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１７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サーバ装置をさらに備える。

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動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〜１Ｃ，１Ａ−１〜１Ａ−４ 需要家
２ 電力系統
２ａ 電力線
３，３Ａ〜３Ｄ サーバ装置
１１，１１Ａ 分電盤
１２ 電力計
１３ 蓄電装置
１４ センサ
１５−１，１５−２ 負荷装置
１６，１６Ａ〜１６Ｃ 制御装置
１７ 発電装置
１８，１９−１，１９−２ 電力計
２１，２１Ａ〜２１Ｃ コントローラ
２２，２２Ｂ 長期予測モデル生成器（消費電力）
２３，２３Ｂ 長期予測器（消費電力）
２４，２４Ｂ 短期予測モデル生成器（消費電力）
２５，２５Ｂ 短期予測器（消費電力）
２６ 長期予測モデル生成器（発電電力）
２７ 長期予測器（発電電力）
２８ 短期予測モデル生成器（発電電力）
２９ 短期予測器（発電電力）
３１ 学習器（需要家１の全体）
３２ 学習器（個別の負荷装置１５）
３３ 判定器
３４ パターン認識器
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

Claims (18)

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の予測器と、
   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の予測器と、
   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３及び第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するコントローラとを備え、
   前記コントローラは、
   前記第１及び第２の予測電力に基づいて前記蓄電装置の充電電力、放電電力、及び蓄電量の時間的変化を予測し、
   前記蓄電装置の放電により前記蓄電量が下限値に達すると予測したとき、予め前記電力系統から前記蓄電装置に充電する、
   制御装置。
2. 前記コントローラは、
   前記第２の予測電力に基づいて、前記需要家の全体の消費電力が急激に増大すると予測したとき、前記需要家の全体の消費電力が急激に増大する瞬間において前記蓄電装置から前記負荷装置に放電し、
   前記第２の予測電力に基づいて、前記需要家の全体の消費電力が急激に減少すると予測したとき、前記需要家の全体の消費電力が急激に減少する瞬間において前記電力系統から前記蓄電装置に充電する、
   請求項１記載の制御装置。
3. 前記コントローラは、
   前記第２の予測電力に基づいて、前記需要家の全体の消費電力が所定の電力しきい値を超えると予測したとき、前記需要家の全体の消費電力が前記電力しきい値を超えている間に前記蓄電装置から前記負荷装置に放電する、
   請求項１又は２記載の制御装置。
4. 前記需要家は、所定の発電電力を発生する発電装置を備えた、
   請求項１記載の制御装置。
5. 前記制御装置は、
   時刻に応じた前記発電電力の時間的変化を第３の予測電力として予測する第３の予測器と、
   前記現在時刻の直後の前記第３の時間期間にわたる前記発電電力の時間的変化を第４の予測電力として予測する第４の予測器とを備え、
   前記コントローラは、
   前記第１〜第４の予測電力に基づいて前記蓄電装置の充電電力、放電電力、及び蓄電量の時間的変化を予測し、
   前記蓄電装置の充電により前記蓄電量が上限値に達すると予測したとき、予め前記蓄電装置から前記負荷装置に放電する、
   請求項４記載の制御装置。
6. 前記コントローラは、
   前記第２及び第４の予測電力に基づいて、前記需要家の全体の消費電力から前記発電電力を減算した差電力が急激に増大すると予測したとき、前記差電力が急激に増大する瞬間において前記蓄電装置から前記負荷装置に放電し、
   前記第２及び第４の予測電力に基づいて、前記差電力が急激に減少すると予測したとき、前記差電力が急激に減少する瞬間において前記電力系統から前記蓄電装置に充電する、
   請求項５記載の制御装置。
7. 前記コントローラは、
   前記第２及び第４の予測電力に基づいて、前記需要家の全体の消費電力から前記発電電力を減算した差電力が所定の電力しきい値を超えると予測したとき、前記差電力が前記電力しきい値を超えている間に前記蓄電装置から前記負荷装置に放電する、
   請求項５又は６記載の制御装置。
8. 前記コントローラは、
   前記第２及び第４の予測電力に基づいて、前記発電電力が前記需要家の全体の消費電力を超えると予測したとき、前記発電電力が前記需要家の全体の消費電力を超えている間に前記発電装置から前記蓄電装置に充電する、
   請求項５〜７のうちの１つに記載の制御装置。
9. 前記発電装置は太陽電池であり、
   前記第３及び第４の予測器は、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前記第３及び第４の予測電力としてそれぞれ予測する、
   請求項５〜８のうちの１つに記載の制御装置。
10. 前記第２の予測器は、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１〜９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の予測モデル生成器と、
    前記第２の予測モデルを生成する第２の予測モデル生成器とをさらに備えた、
    請求項１〜１１のうちの１つに記載の制御装置。
13. 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記載の制御装置。
14. 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又は１３記載の制御装置。
15. 前記コントローラは、前記第２の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とき、前記第１の予測電力に基づいて充電電力又は放電電力の上限を設定する、
    請求項１〜１４のうちの１つに記載の制御装置。
16. 前記コントローラは、
    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の料金しきい値を超えるとき、前記蓄電装置から前記負荷装置に放電し、
    前記電気料金が第２の料金しきい値未満になるとき、前記電力系統から前記蓄電装置に充電する、
    請求項１〜１５のうちの１つに記載の制御装置。
17. 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１〜１６のうちの１つに記載の制御装置とを備えた、
    電力管理システム。
18. 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１７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サーバ装置をさらに備えた、
    電力グリッド管理システム。

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