WO2013157481A1 - エネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラム、サーバ装置およびクライアント装置 - Google Patents
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Definitions
- Embodiment of this invention is related with the technique which manages energy.
- FC units fuel cells
- Energy saving can be achieved by operating electrical equipment in a planned manner. However, it takes a lot of labor and labor for the user to manage the operation schedules of a plurality of electrical devices. Therefore, in order to manage energy supply and demand in an integrated manner, introduction of an energy management system (EMS: “Energy Management System”) has been studied.
- EMS Energy Management System
- HEMS Home Energy Management System
- the power generation amount of the PV device and the power demand are predicted, respectively, and the operation schedule of the electric device is determined based on the predicted power generation amount and the predicted demand. It is proposed to calculate and determine.
- An object is to provide an energy management system, an energy management method, a program, a server device, and a client device that can solve such problems.
- the energy management system includes a plurality of client devices and a server device capable of communicating with the plurality of client devices.
- the server device includes an acquisition unit, a prediction unit, a calculation unit, and a control unit.
- the acquisition unit acquires data related to the electric device supplied with power from the power grid from the client device.
- the prediction unit predicts the energy demand of the electric device based on the data.
- the calculation unit calculates the operation of the electric device to optimize the energy related to the electric device.
- the control unit transmits control information for controlling the electrical device to the client device based on the calculated operation.
- FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a system according to the embodiment.
- FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an energy management system according to the embodiment.
- FIG. 3 is a functional block diagram illustrating an example of the energy management system according to the first embodiment.
- FIG. 4 is a diagram for explaining the control target model.
- FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure according to the first embodiment.
- FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of the flow of the optimization calculation according to the embodiment.
- FIG. 7 is a schematic diagram showing the transition of the calculation load during the day.
- FIG. 8 is a diagram for explaining the operation of the energy management system according to the second embodiment.
- FIG. 9 is a functional block diagram illustrating an example of an energy management system according to the third embodiment.
- FIG. 10 is a diagram for explaining the operation of the energy management system according to the fifth embodiment.
- FIG. 11 is a diagram for explaining the operation in the fifth embodiment.
- FIG. 12 is a diagram for explaining the operation in the fifth embodiment.
- FIG. 13 is a functional block diagram illustrating an example of an energy management system according to the sixth embodiment.
- FIG. 14 is a diagram for explaining the operation of the energy management system according to the sixth embodiment.
- FIG. 15 is a diagram illustrating an example of contents displayed on the terminal 105 in the sixth embodiment.
- FIG. 16 is a functional block diagram showing features of the energy management system according to the seventh embodiment.
- FIG. 17 is a diagram for explaining the operation in the seventh embodiment.
- FIG. 18 is a diagram for explaining the operation in the seventh embodiment.
- FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a system according to the embodiment.
- FIG. 1 shows an example of a system known as a so-called smart grid.
- existing grid grid
- existing power plants such as nuclear power, thermal power, and hydropower are connected to a wide variety of consumers such as ordinary households, buildings, and factories through the power grid.
- distributed power sources such as photovoltaic (Powervoltaic Power Generation: PV) systems and wind power generators, power storage devices, new transportation systems and charging stations are connected to the power grid. Is done.
- PV photovoltaic Power Generation
- EMS Energy Management System
- HEMS Home Energy Management System
- BEMS Building Energy Management System
- MEMS Mansion Energy Management System
- CEMS Common Energy Management System
- FEMS Fractory Energy Management System
- FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an energy management system according to the embodiment.
- This system includes a client system and a cloud computing system 300 as a server system capable of communicating with the client system.
- a client system and a cloud computing system 300 as a server system capable of communicating with the client system.
- a cloud computing system 300 as a server system capable of communicating with the client system.
- the home 100 supplied with power from the power grid includes a home gateway (Home Gateway: HGW) 7 as an example of a client system.
- the home gateway 7 can be provided with various services from the cloud computing system 300.
- the cloud computing system 300 includes a server computer SV and a database DB.
- the server computer SV may be single or plural.
- the database DB may be provided in one server computer SV or may be distributed in a plurality of server computers SV.
- the power (AC power) supplied from the power grid 6 is distributed to each home through a power pole transformer 61 and the like.
- the distributed electric power is supplied to a distribution board 20 of the home 100 through an electric energy meter (smart meter) 19.
- the watt-hour meter 19 is a function for measuring a power generation amount of the renewable energy power generation system provided in the home 100, a power consumption amount of the home 100, a power amount flowing from the power grid 6, or a power amount flowing backward to the power grid 6. Is provided.
- the distribution board 20 is connected to the electrical equipment (lighting, air conditioner, heat pump water heater (HP), etc.) 5 connected to the distribution board 20 and the power conditioning system (PCS) 104 via the distribution line 21. Supply power. Moreover, the distribution board 20 is provided with the measuring device which measures the electric energy for every feeder.
- the electrical device 5 is a device that can be connected to the distribution line 21 in the customer's house, and corresponds to at least one of a device that consumes power, a device that generates power, and a device that consumes and generates power.
- the electric vehicle EV and the PV system 101 are also the electric devices 5.
- the electric device 5 is detachably connected to the distribution line 21 via an outlet (not shown), and is connected to the distribution board 20 via the distribution line 21.
- the PV system 101 includes a solar panel installed on the roof or outer wall of the home 100. DC power generated in the PV system 101 is supplied to the PCS 104. The PCS 104 applies this DC power to the storage battery 102 to charge the storage battery 102 of the home 100.
- the PV system 101 is positioned as an energy production apparatus that produces energy for operating the electrical equipment 5 from renewable energy. Wind power generation systems are also in the category of energy production equipment.
- the PCS 104 includes a converter (not shown), converts AC power from the distribution line 21 to DC power, and supplies it to the storage battery 102.
- the power sent from the power grid 6 can be charged to the storage battery 102 even at midnight.
- the PCS 104 includes an inverter (not shown), converts DC power supplied from the storage battery 102 or the FC unit 103 into AC power, and supplies the AC power to the distribution line 21.
- the PCS 104 makes it possible to supply electric power from the storage battery 102 or the FC unit 103 to the electric device.
- the PCS 104 has a function as a power converter for transferring energy between the storage battery 102 and the FC unit 103 and the distribution line 21.
- the PCS 104 also has a function of stably controlling the storage battery 102 and the FC unit 103.
- the PCS 104 also distributes power to the connector 106 that can be connected to the electric vehicle EV. Thereby, it becomes possible to charge / discharge the vehicle-mounted battery of the electric vehicle EV.
- the home 100 includes a home network 25.
- the home network 25 is a communication line such as a LAN (Local Area Network).
- the home network 25 may be a wired line or a wireless line.
- the home gateway 7 is detachably connected to the home network 25 and the IP network 200 via an interface (not shown) or the like. As a result, the home gateway 7 can communicate with the watt-hour meter 19, the distribution board 20, the PCS 104, and the electrical device 5 connected to the home network 25.
- the home gateway 7 includes a communication unit 7a as a processing function according to the embodiment.
- the communication unit 7a transmits various data to the cloud computing system 300 and receives various data from the cloud computing system 300. That is, the home gateway 7 transmits various data to the cloud computing system 300 and receives various data from the cloud computing system 300.
- the home gateway 7 is a computer having a Central Processing Unit (CPU) and a memory (not shown).
- the memory stores a program according to the embodiment.
- This program reflects, for example, a command for communicating with the cloud computing system 300, a command for requesting the cloud computing system 300 to calculate an operation schedule related to the operation of the electric device, or a customer's intention in the control of the system.
- Including instructions for The functions of the home gateway 7 are realized by the CPU functioning based on various programs.
- the home gateway 7 is a client device that can communicate with the cloud computing system 300 and the server computer SV. Various data transmitted from the home gateway 7 includes request signals for requesting the cloud computing system 300 to perform various calculations.
- the home gateway 7 is connected to the terminal 105 via a wired line or a wireless line.
- a function as a client device can be realized by cooperative processing between the home gateway 7 and the terminal 105.
- the terminal 105 may be a so-called touch panel or the like, for example, a general-purpose portable information device, a personal computer, or a tablet terminal.
- the terminal 105 notifies the user of the operating status and power consumption of the electric device 5, the FC unit 103, the storage battery 102, and the PV device 101. Examples of methods for informing the user of such information include display on an LCD (Liquid Crystal Display) and voice guidance.
- the terminal 105 includes an operation panel and accepts various operations and setting inputs by the user.
- the IP network 200 is the so-called Internet or a system vendor's VPN (Virtual Private Network).
- the home gateway 7 can communicate with the server computer SV via the IP network 200 and exchange data with the database DB.
- the IP network 200 may include a wireless or wired communication infrastructure for creating a two-way communication environment between the home gateway 7 and the cloud computing system 300.
- the cloud computing system 300 includes a collection unit 300a, a prediction unit 300b, a calculation unit 300c, a control unit 300d, a detection unit 300e, and a change unit 300f.
- the database DB of the cloud computing system 300 stores a control target model 300g and various data 300h.
- the collection unit 300 a, the prediction unit 300 b, the calculation unit 300 c, the control unit 300 d, the detection unit 300 e, and the change unit 300 f are functional objects distributed and arranged in a single server computer SV or the cloud computing system 300. Those skilled in the art will readily understand how to implement these functional objects in the system.
- the collection unit 300a, the prediction unit 300b, the calculation unit 300c, the control unit 300d, the detection unit 300e, and the change unit 300f are realized as programs executed by the server computer SV of the cloud computing system 300.
- This program can be executed by a single computer or can be executed by a system including a plurality of computers.
- Various functions according to the embodiment are realized by executing the instructions described in the program.
- the collection unit 300a acquires various data related to the electrical equipment 5 of the home 100 from the home gateway 7 of each home 100.
- the acquired data is stored as data 300h in the database DB.
- the data 300h includes the power demand of each home 100, the power consumption of each electric device 5, the amount of hot water supply, the operating state, the remaining charge and charge / discharge power of the storage battery 102, the amount of power generated by the PV system 101, and the like. These data are data relating to devices connected to the distribution line 21 of the home 100, and are used for energy demand prediction and the like.
- the prediction unit 300b predicts the energy demand for each hour of each electrical device 5 and the energy demand for each time of the home 100 in total based on the data acquired by the collection unit 300a. Prediction unit 300 predicts power demand, hot water supply demand, PV power generation amount, and the like of home 100.
- the control target model 300g is a model obtained by abstracting the storage battery 102 or the FC unit 103.
- the calculation unit 300c calculates the charge / discharge schedule of the storage battery 102 based on the control target model 300g of the storage battery 102, the predicted power demand, the predicted hot water supply demand, and the PV power generation amount.
- the calculation unit 300c calculates the power generation schedule of the FC unit 103 based on the control target model 300g of the FC unit 103, the predicted power demand, the predicted hot water supply demand, and the PV power generation amount.
- the calculation unit 300c determines the operation of the electric device 5 in order to optimize the energy in the home 100 based on the predicted energy demand. That is, the calculation unit 300c calculates an operation schedule related to the operation of the electric device 5 that can optimize the energy balance in the home 100 based on the predicted energy demand. This process is called optimal scheduling.
- Energy balance is, for example, utility bill.
- the utility bill is evaluated based on, for example, a balance between the cost of power consumed by the electrical equipment 5 and the power sales fee of power generated mainly by the PV system 101.
- the calculated time series operation schedule of the electric device 5 is stored in the database DB.
- the control unit 300d generates control information for controlling the electric device 5 based on the calculated operation schedule. That is, the control unit 300d generates a charge / discharge of the storage battery 102, an operation, an operation / stop instruction for power generation of the FC unit 103, an output target value, and the like based on the result of the optimal scheduling. Such control information is transmitted to the terminal 105 of the home 100 and the home gateway 7 via the communication line 40.
- the detection unit 300e detects a load related to the calculation of the operation schedule by the calculation unit 300c.
- the load is a processing load of the server computer SV, a time taken to read data from the database DB, a communication load in the cloud computing system 300, or the like.
- the changing unit 300f changes parameters related to the calculation of the operation schedule in order to suppress deviation from the detected load standard.
- the terminal 105 of the home 100 includes an interface unit (interface unit 105a shown in FIG. 3).
- the interface unit 105a can be used to reflect the user's intention in the control information transmitted from the control unit 300d. That is, the electric device 5 can be controlled not only based on the control information but also based on the user's intention.
- the interface unit 105a includes a display.
- the display displays a charge / discharge schedule of the storage battery 102, a power generation schedule of the FC unit 103, and the like.
- the user can check the schedule by looking at the contents displayed on the display, and can select whether to allow or reject the execution of the displayed schedule. Thereby, a consumer's intention can be reflected in execution of a schedule.
- the consumer can input an instruction (command) for requesting the cloud computing system 300 to recalculate the schedule and information necessary for the calculation of the schedule via the interface unit 105a.
- the server computer is positioned as a main device
- the home gateway is positioned as a sub device that receives a control signal from the main device.
- FIG. 3 is a functional block diagram illustrating an example of the energy management system according to the first embodiment.
- various data from the PCS 104 of the home 100, the electrical device 5, the storage battery 102, the FC unit 103, the watt hour meter 19, and the distribution board 20 are regularly or irregularly sent to the cloud via the home gateway 7. Transmitted to the computing system 300.
- the data includes, for example, the power consumption for each predetermined time of each electric device 5, the operating state, the remaining charge amount and charge / discharge power amount of the storage battery 102, the power demand of the home 100, the hot water supply demand, the PV power generation amount, and the like.
- the home gateway 7 transmits the corresponding data to the cloud computing system 300.
- Irregular means transmission at such timing.
- the specified value indicating the range where the data should be can be set by the consumer via the interface unit 105a.
- the operation history of the customer terminal 105 is also transmitted to the cloud computing system 300.
- the prediction unit 300b uses the collected power demand, hot water supply demand, PV power generation amount, weather information such as a weather forecast, etc. to calculate the power demand, hot water supply demand, and PV power generation amount for each predetermined time of the target day. Predict. Weather information is distributed from other servers (such as the Japan Meteorological Agency) at several times a day. The prediction calculation may be executed in accordance with the timing when the weather information is received.
- the calculation unit 300c executes optimal scheduling related to the operation control of the electric device 5 based on the energy demand for each predetermined time calculated by the prediction calculation, the electricity charge, and the control target model 300g.
- the prediction unit 300b and the calculation unit 300c can be implemented in the cloud computing system 300 as, for example, a dedicated functional object for each consumer. That is, the functions of the prediction unit 300b and the calculation unit 300c can be provided for each consumer. For example, such a form is possible by creating a plurality of threads in the program execution process. According to such a form, there is an advantage such as easy security.
- the prediction unit 300b and the calculation unit 300c can be implemented as functional objects provided for a plurality of consumers. That is, the calculation by the prediction unit 300b and the calculation unit 300c can be executed in units of a plurality of consumers. According to such a form, it is possible to obtain merits such as saving of calculation resources.
- a case where the prediction unit 300b includes a PV power generation amount prediction function has high affinity with such a form. That is, it is possible to provide a module (PV power generation prediction unit: not shown) for predicting PV power generation amount or a prediction unit 300b in a form common to consumers in a predetermined area. It is closely related, because weather is a phenomenon that takes a certain area as a unit. Details will be described later.
- FIG. 4 is a diagram for explaining the controlled object model.
- the control target model according to the embodiment includes both the storage battery 102 and the FC unit 103, or any one of the input / output models, and both the power and heat, or any one of the supply and demand balance models.
- This control target model includes a constraint condition for limiting the reverse power flow rate of power to the power grid 6 and a constraint condition that means one of the storage battery capacity and the hot water tank capacity of the FC unit.
- the power supply-demand balance model can be expressed as shown in Equation (2), for example.
- PD (t) indicates the power consumption of the electric equipment 5, that is, the power demand.
- P C (t) indicates purchased power from the power grid 6 or sold power to the power grid 6.
- P PV (t) indicates the power generation amount of the PV system 101.
- the heat supply / demand balance model can be expressed by, for example, equations (3) and (4).
- Q D (t) indicates a hot water supply demand.
- H (t) indicates the amount of hot water stored. It is assumed that hot water supply demand Q B (t) that cannot be covered by hot water supply Q ST (t) from the hot water storage tank is supplied from an auxiliary boiler.
- the gas supply amount G (t) is obtained by adding the supply G B (t) to the auxiliary boiler to G FC (t).
- a constraint condition for prohibiting reverse power flow from the FC unit 103 and the storage battery 102 to the power grid 6 is expressed by, for example, Expression (5).
- the constraint condition indicating the capacity of the storage battery 102 is expressed by, for example, Expression (6).
- the constraint condition indicating the hot water storage capacity of the FC unit 103 is expressed by, for example, Expression (7).
- the calculation unit 300c performs an optimization calculation for minimizing the utility bill (energy cost) based on the power demand, the hot water supply demand, the PV power generation amount, the electricity / gas unit price, the power purchase price, and the like.
- the schedule of the power generation P FC (t) of 103 and the schedule of charge / discharge P SB (t) of the storage battery 102 are calculated.
- a genetic algorithm can be used as the optimization algorithm.
- the function of Expression (8) can be considered.
- the right side of equation (8) is the sum of the monotonically increasing function f (C) (f (C)> 0) with the daily energy bill C as an argument and the cost of discontinuity in equipment operation. It is the reciprocal number.
- the utility cost balance C is shown in equation (9). The reason why the monotonically increasing function of f (C)> 0 is used is that the utility bill C may be negative in the case where the amount of power generation greatly exceeds the household power demand.
- the control unit 300d generates a charge / discharge of the storage battery 102, an operation / stop instruction for power generation of the FC unit 103, an output target value, and the like (hereinafter collectively referred to as control information) based on the result of optimal scheduling. .
- the control information is generated every time optimal scheduling is performed, for example.
- the generated control information is transmitted to the home gateway 7 of the home 100.
- the consumer instructs the system via the user interface 105a whether control is possible based on the transmitted control information.
- FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure according to the first embodiment.
- the optimization calculation requires a predicted power demand, a predicted hot water supply demand, a predicted PV power generation amount, and the like. Therefore, the optimization calculation is executed in accordance with the execution timing of the prediction calculation several times a day, for example.
- the prediction unit 300b acquires the power demand, the hot water supply demand, and the PV power generation amount for each predetermined time from the database DB (step S1-1). In this step, past log data may be acquired. Next, the prediction unit 300b predicts a power demand, a hot water supply demand, and a PV power generation amount for each predetermined time in order to calculate an operation schedule (step S1-2).
- the calculation unit 300c calculates a schedule for each predetermined time of the power generation amount of the FC unit 103 and a schedule for each predetermined time of the charge / discharge amount of the storage battery 102 in order to minimize the utility bill (step S1- 3).
- the calculated operation schedule is stored in the database DB.
- the system transmits a message signal including the operation schedule of the storage battery 102 or the operation schedule of the FC unit 103 to the terminal 105 via the IP network 200.
- the terminal 105 decodes the message signal and displays each operation schedule on the interface (step S1-4). Routines related to transmission from message signal display are executed periodically or in response to a request from the user.
- the cloud computing system 300 waits for the arrival of the permission message signal (step S1-5).
- the permission message signal indicates that the user has been permitted to execute the driving schedule.
- the control unit 300c transmits control information to the home gateway 7 of the home 100 via the IP network 200 (step S1-6).
- the control information includes information for controlling the electric device 5 of the home 100 according to the permitted operation schedule.
- the control information includes, for example, charge / discharge of the storage battery 102, an operation / stop instruction for power generation of the FC unit 103, an output target value, and the like. Steps S1-1 to S1-6 are repeated for each scheduling time interval.
- FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of the flow of the optimization calculation according to the embodiment.
- a genetic algorithm is taken as an example of an optimization algorithm. The processing procedure based on the genetic algorithm will be described below.
- Step S2-1 Generation of initial population
- the calculation unit 300c generates n initial individuals.
- n is a random value or a value based on past performance values.
- the individual gene includes, for example, operation / stop of the FC unit 103 at time t, power generation amount of the FC unit 103, charge / discharge power of the storage battery 102, and the like. For example, one day (24 hours) can be provided as a gene string.
- Each individual is a set of gene sequences of the FC unit 103 and the storage battery 102.
- Step S2-2 Fitness Evaluation
- the calculation unit 300c bit-inverts the gene of an individual that does not satisfy the constraint condition, and modifies the individual so that the constraint condition is satisfied.
- the calculation unit 300c calculates the fitness of each individual and the average fitness of the generation. The average fitness in a certain generation is compared with the average fitness of the previous two generations, and if the result is less than or equal to the arbitrarily set value ⁇ , the calculation unit 300c ends the algorithm.
- Step S2-3) the calculation unit 300c excludes individuals that do not satisfy the constraint conditions. Therefore, individuals who do not satisfy the constraints are deceived. If there are more than a predetermined number of individuals, individuals with poor fitness (small fitness) are excluded, and the number of individuals is kept below the predetermined number.
- Step S2-4 Proliferation In this step, when the number of individuals is smaller than the number of individuals defined in advance, the calculation unit 300c proliferates individuals with the best fitness.
- Crossover Calculation unit 300c performs pairing at random. Pairing is performed as much as the ratio (crossover rate) to the total number of individuals, and gene loci are randomly selected for each pair and crossed at one point.
- Step S2-6) Mutation In this step, the calculation unit 300c randomly selects individuals by a ratio (mutation rate) with respect to the total number of individuals, and genes at arbitrary (determined randomly) loci of each individual. Invert the bit.
- Step S2-7) Restriction Condition Check The procedures from (Step S2-2) to (Step S2-7) are repeated while incrementing the number of generations until the condition of the number of generations ⁇ the maximum number of generations is satisfied (Step S1). -7 loop). If this condition is satisfied, the calculation unit 300c outputs the result (step S2-8) and ends the calculation procedure.
- the power generation schedule of the FC unit and the charge / discharge schedule of the storage battery are efficiently obtained so that the total energy cost of each home 100 can be minimized or kept low. It becomes possible. That is, in the first embodiment, optimal scheduling is performed using the service (or resource) of the cloud computing system 300. Therefore, it is possible to reduce the load on the information equipment installed in the home 100.
- FIG. 7 is a schematic diagram showing the transition of the calculation load during the day.
- the calculation of the optimal schedule with a high load is executed several times a day at the timing immediately after receiving the distribution of weather information. For example, if the distribution time of weather information is 21:00 and 6 o'clock, the peak of the calculation load is concentrated in the surrounding time zone. Therefore, by using the cloud service and distributing the calculation load in this time zone, it becomes possible for the service provider to significantly reduce capital investment and the like. This is because it is possible to flexibly increase the computer resources in accordance with the changing calculation load, instead of providing the service with the fixed dedicated server computer resources.
- server computers SV1 to SV5 are involved in the calculation. Assume that one server computer SV1 among them calculates 100 homes 100. Even if the server computer SV1 is able to cover the low-load time zone, the load increases during a predetermined period (for example, 30 minutes) after receiving the weather information, and the server computer SV1 may run out of resources. There is.
- this calculation is shared by the other server computers SV2 to SV5, and the calculation result is stored in the database DB. If it does in this way, the data concerning the result of calculation will be acquired from database DB, and the electric equipment of each consumer can be controlled.
- the server computer SV1 first transmits an inquiry message signal to the other server computers SV2 to SV5 to inquire whether there are sufficient resources for calculation.
- the server computer SV1 sends various data to be processed to the server computer SV that has returned a response message signal indicating that the sharing has been accepted, and requests the sharing of calculations.
- an identifier (customer number or the like) that can identify the customer is given to the data required for the calculation. Based on this identifier, the server computer SV1 can identify individual consumers, and can individually control the consumer's electrical equipment.
- the first embodiment it is possible to eliminate the risk of an increase in calculation load and database capacity for both the customer and the service provider, and thus it is possible to reduce the equipment cost. Furthermore, according to 1st Embodiment, it becomes possible to reflect a consumer's intention to the energy-saving of an electric equipment. As described above, according to the first embodiment, it is possible to provide an energy management system, an energy management method, a program, a server device, and a client device that can reduce the burden on calculation.
- FIG. 8 is a diagram for explaining the operation of the energy management system according to the second embodiment.
- the configuration in the second embodiment is the same as that in the first embodiment.
- a calendar as shown in FIG. 8 is displayed on the interface of the terminal 105.
- the calendar is displayed on the interface of the terminal 105 together with the schedule information in step S1-4 in FIG.
- the user designates an arbitrary date in the past from the displayed calendar.
- the date designation message signal indicating the designated date is transmitted to the prediction unit 300b of the cloud computing system 300. Receiving the date designation message signal, the prediction unit 300b reads the power demand and hot water supply demand for the date from the database DB and passes them to the calculation unit 300c.
- the prediction unit 300b only needs to read existing data from the database DB instead of executing the demand prediction calculation. Therefore, it is possible to greatly simplify the processes related to power demand prediction and hot water supply demand prediction, and it is possible to greatly reduce the calculation load of the server computer SV.
- FIG. 9 is a functional block diagram illustrating an example of an energy management system according to the third embodiment.
- the same reference numerals are given to the portions common to FIG. 3, and only different portions will be described here.
- the prediction unit 300b uses the power demand at the same time on the same day of the week one week before the prediction date (the date on which the demand should be predicted) as the predicted power demand.
- the actual value is read from the database DB.
- a hot water supply demand actual value at the same time on the same day of the week one week before the prediction date of the prediction target consumer is set as the predicted hot water supply demand.
- Past performance values read from the database DB are passed to the calculation unit 300c as predicted values. Even in this way, the processing for power demand prediction and hot water supply demand prediction can be greatly simplified, and the calculation load on the server computer SV can be greatly reduced.
- Such a processing mode can be set when a consumer makes a request to the cloud computing system via the terminal 105.
- Setting registration information for determining OK / NG for execution of the processing mode is stored in the database DB.
- the terminal 105 transmits a message signal related to the setting content to the cloud computing system 300 via the IP network 200.
- the cloud computing system 300 that has received this message signal stores the setting contents in the storage area related to the transmission source user in the database DB.
- the prediction unit 300b confirms whether or not a flag (not shown) indicating the presence / absence of mode setting is registered during the control routine. If the flag is registered, the prediction unit 300b reads the value of the same time on the same day of the week of the target customer from the database DB as described above and passes it to the calculation unit 300c.
- the prediction unit 300b includes, as the predicted power demand, the actual power demand value on the day when the daily power demand is the maximum, and the power on the day when the daily power demand is the minimum. Two kinds of power demands including the demand actual value are read from the database DB and passed to the calculation unit 300c. Similarly, the prediction unit 300b similarly determines that the prediction unit 300b has the hot water demand actual value on the day when the daily power demand is the maximum and the daily power demand as the predicted hot water supply demand. Two types of hot water supply demand, that is, the hot water supply demand actual value on that day, are read from the database DB and passed to the calculation unit 300c.
- the search target period is a certain range corresponding to, for example, the season (spring, summer, autumn, winter), the calculation load is reduced. Can do.
- the calculation unit 300c sets the operation schedule of the target home 100 (the charge / discharge schedule of the storage battery 102, the power generation schedule of the FC unit 103, etc.) and the two demand patterns (predicted power demand, predicted hot water demand). Calculate every.
- the calculated driving schedule is transmitted to the home gateway 7 and notified to the consumer from the terminal 105.
- the customer selects and designates one of the operation schedules and gives the control unit 300d permission to execute the selected schedule.
- a dialogue environment can be formed between the energy management system and the customer, and the electric device can be operated under a schedule close to the desire of the customer.
- FIG. 10 is a diagram for explaining the operation of the energy management system according to the fifth embodiment.
- the system configuration in the fifth embodiment is the same as that in the first embodiment.
- the changing unit 300f changes parameters related to the calculation of the driving schedule based on the demand prediction calculated by the prediction unit 300b and the calculation load detected by the detection unit 300e.
- the parameter includes, for example, a schedule time interval, that is, a schedule calculation cycle.
- the schedule interval is changed by the schedule interval changing unit 300f1.
- schedule period is changed by the schedule period changing unit 300f2.
- each data item stored in the database DB can also be considered as a parameter.
- the operation schedule is calculated every predetermined period.
- the schedule calculation cycle is changed for each consumer. For example, since the energy demand hardly fluctuates when the customer is out, the calculation cycle is made longer than when the user is at home. As a result, the load on the cloud computing system 300 side, particularly the processing load on the server computer SV, can be suppressed, and the computing resources of the entire system can be used efficiently.
- the schedule calculation cycle is changed from the short mode to the long mode as a whole. As a result, the load on the cloud computing system 300 side can be suppressed.
- FIG. 11 and FIG. 12 are diagrams for explaining the operation in the fifth embodiment.
- the changing unit 300f reduces the calculation load on the calculation unit 300c by setting the schedule interval longer than usual. If the calculation load of the server computer SV becomes equal to or greater than a predetermined threshold, the changing unit 300f increases the scheduling interval in order to reduce the calculation load.
- the changing unit 300f reduces the load on the calculation unit 300c by extending the schedule period.
- the calculation load of the cloud computing system 300 can be reduced.
- the calculation tasks are distributed to multiple servers using the difference in calculation load among multiple customers, thereby avoiding load concentration on a specific server computer and leveling the load. You can also
- the calculation load of the server computer is increased by changing the parameter of the optimization calculation according to the request of a specific customer, by distributing the optimization calculation of the customer to another server computer, The load can be leveled. In this way, it is possible to improve the quality of service after receiving an increase in cost from the consumer.
- FIG. 13 is a functional block diagram illustrating an example of an energy management system according to the sixth embodiment.
- the prediction unit 300b reads a plurality of power demands (predicted values) and hot water supply demands (predicted values) on the date selected by the consumer from the database DB as shown in FIG.
- the plurality of demand prediction values are converted into communication data and sent to the terminal 105 or the home gateway 7 via the IP network 200.
- the terminal 105 visually displays a plurality of transmitted demand predicted values. Thereby, as shown in FIG. 15, a plurality of demand prediction results are presented to the consumer.
- FIG. 15 shows two prediction results for the predicted power demand. The same applies to the predicted hot water supply demand.
- the consumer selects one of the demand prediction results by, for example, clicking a radio button or designating on the touch panel. The selection result is notified to the cloud computing system 300 via the IP network 200.
- the calculation unit 300c calculates the charge / discharge schedule of the storage battery 102 or the power generation schedule of the FC unit 103 corresponding to the demand prediction (demand pattern) selected by the consumer.
- the operation schedule calculated in this way is transmitted to the HEMS, and is reflected in the control of the electric equipment 5 after receiving the execution permission of the consumer by the terminal 105, for example.
- an interface for reflecting the intention of the customer in the energy demand prediction can be provided. That is, the consumer can select the demand prediction over a plurality of patterns presented by the system.
- Customer behaviors include unpredictable behaviors such as sudden outings and sudden behaviors in addition to relatively patterned living behaviors that can be divided into holidays and weekdays. Behavior that deviates from the normal pattern greatly affects the demand for electricity and hot water supply. The operation schedule of storage batteries and FC units also varies according to demand. However, it is difficult to predict consumer behavior on the system side. This is a situation peculiar to HEMS being for home use as compared with BEMS and FEMS.
- a plurality of demand patterns that can be predicted according to the behavior pattern is presented to the consumer, and any one of the patterns is selected by the consumer.
- a plurality of driving schedules that have already been calculated are presented, whereas in the sixth embodiment, a plurality of prediction patterns that are the basis of schedule calculation are presented. is there.
- the consumer determines whether the operation schedule of the storage battery or the FC unit, which is the calculation result, is appropriate or inappropriate.
- the consumer should be able to judge the suitability or non-suitability to some extent from the schedule of going out, staying at home, etc., regardless of the power or hot water supply.
- the standard for predicting power demand and hot water supply demand is not limited to the behavior of the consumer, and it is of course possible to apply other different standards such as weather forecasts and requests for planned power outages.
- power supply and demand prediction using a weather forecast will be described.
- FIG. 16 is a functional block diagram showing features of the energy management system according to the seventh embodiment.
- the amount of energy supplied by the PV system 101 provided in the customer's house is predicted.
- the prediction unit 300b acquires weather information from the weather information server WS.
- cloud movement prediction information is taken as an example of weather information.
- the cloud movement prediction information can be generated by processing an image acquired by, for example, a weather radar or a weather satellite.
- the database DB stores a PV power generation model 300i and map data 300j as data according to the embodiment.
- the PV power generation amount model 300i is data obtained by modeling the characteristics of the PV system 101. For example, parameters such as the amount of power generation with respect to sunshine (Lux) are recorded.
- the map data 300j is a database obtained by digitally mapping areas to be controlled (such as municipalities, prefectures, and states where the home 100 is located) in a mesh shape, for example.
- the resolution of the map data 300j is made fine enough to be processed in combination with cloud movement prediction information.
- the prediction unit 300b acquires cloud movement prediction information from the weather information server WS and refers to the map data 300j to predict cloud movement in the target area. Then, the prediction unit 300b predicts a time zone covered with clouds and a time zone when the clouds are clear for each mesh area in a time series. Based on the result, the prediction unit 300b predicts the power generation amount of the PV system 101 for each mesh with reference to the PV power generation amount model 300i.
- FIG. 17 is a diagram for explaining the operation in the seventh embodiment.
- FIG. 17 also shows a moving cloud on the map indicated by the map data 300j. For example, in the case of Colorado in the United States, the eastern half is covered with clouds. The enlarged view shows a mesh that divides Colorado into four areas C1-C4.
- the power generation amount should be able to be calculated in time series.
- the power generation amount in the areas C1 and C3 can be predicted to be higher than the power generation amount in the areas C2 and C4, and a specific numerical value can be calculated by using the PV power generation model 300i.
- cloud movement is predicted, and the result is applied to the PV power generation amount model 300i to predict the power generation amount, and the map data 300j is also referred to to determine the energy supply amount in the target home 100.
- Predict In order to specify the customer's house on the digital map, the address applied at the time of the service contract may be referred to, or the position of the customer's house may be specified using Global Positioning System (GPS).
- GPS Global Positioning System
- FIG. 18 is a diagram for explaining the operation in the seventh embodiment.
- FIG. 18 shows an example of Minato Ward in Tokyo's 23 wards.
- FIG. 18 shows that the same effect can be obtained even if the geographical scale is changed.
- the area M in Minato Ward is divided into four meshes M1 to M4.
- the PV system power generation amount is higher in the cloudless sections M1 and M4 than in the clouded sections M1 and M3. Therefore, it can be predicted that the power generation amount of the building H1 in the section M1 is higher than the power generation amount of the building H4 in the section M4.
- the cloud moves, darkens, and disappears with the passage of time, such changes can be predicted by using weather information, so that the PV power generation amount can also be predicted in time series.
- the seventh embodiment it is possible to collectively perform PV power generation amount prediction in buildings belonging to the same area or section in units of geographical areas (areas or sections, or similar areas).
- the PV power generation amount is not predicted individually for each building H1, but the PV power generation amount may be predicted for a plurality of buildings H1 in the same section.
- Such a form corresponds to a form in which the prediction unit 300b and the calculation unit 300c shown in FIG. 3, FIG. 9, or FIG. 13 are implemented as functional objects provided for a plurality of consumers.
- the amount of calculation can be greatly reduced, the load on the cloud computing system 300 can be reduced, and calculation resources can be saved.
- the computing resource of the prediction unit 300b can be shared by a plurality of consumers, and for example, the energy self-sufficiency of the home 100 over a predetermined area can be predicted. . Thereby, the effect that the calculation accuracy of the driving schedule is increased can be obtained.
- a PV power generation model 300i that models the power generation performance of the PV system 101 is used. Since the PV power generation amount model 300i can be used in common across a plurality of consumers, it is possible to collectively execute prediction calculations for the plurality of consumers. This makes it possible to drastically reduce the computational load compared to predicting the PV power generation amount for each individual consumer.
- the geographical area can be specified by dividing it into, for example, a mesh shape, so that it is possible to apply to more detailed optimum control without being limited to prediction of PV power generation amount.
- the government may request a power saving request, a planned power outage, or a rotating power outage. Since these requests are issued by designating an area, the compatibility with the seventh embodiment is high.
- demand prediction and power generation amount prediction can be carried out for each area, so by incorporating power saving requests into prediction parameters, it becomes possible to realize more detailed distribution optimization control.
- control such as storing power in units of areas in accordance with the scheduled power outage schedule and distributing charging power to the power outage area.
- control such as storing power in units of areas in accordance with the scheduled power outage schedule and distributing charging power to the power outage area.
- control such as storing power in units of areas in accordance with the scheduled power outage schedule and distributing charging power to the power outage area.
- it is possible to dynamically change the geographical area related to the optimal control in time series by arbitrarily combining a plurality of area meshes.
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Abstract
実施形態によれば、エネルギー管理システムは、クライアント装置と、クライアント装置と通信可能なサーバ装置とを具備する。サーバ装置は取得部、予測部、計算部、制御部を備える。取得部は電力グリッドから電力を供給される需要家の電気機器に係わるデータをクライアント装置から取得する。予測部は取得されたデータに基づいて電気機器のエネルギーデマンドを予測する。計算部は予測されたエネルギーデマンドに基づいて需要家におけるエネルギー収支を最適化可能な電気機器の運転スケジュールを計算する。制御部は計算された運転スケジュールに基づいて電気機器を制御するための制御情報をクライアント装置に送信する。
Description
本発明の実施形態は、エネルギーを管理する技術に関する。
省エネへの取り組みは、ビルや工場などの大規模設備だけでなく、個別家庭においてもますます重要になってきている。電力を消費するだけの電気機器でなく、太陽光発電(Photovoltaic Power Generation:PV)装置や、蓄電池(バッテリー)、燃料電池(Fuel Cell:以下FCユニットと表記する)などといった生産型の電気機器を導入しようとするニーズが、高まってきている。
電気機器を計画的に運転させることで省エネルギー化を図ることができる。しかし、ユーザが複数の電気機器の運転スケジュールを管理するのは大変な労力と手間を要する。そこで、エネルギー需給を統合的に管理するために、エネルギー管理システム(EMS: Energy Management System)を導入することが検討されている。例えば家庭向けの管理システムは、HEMS(Home Energy Management System)と称して知られている。
ところで、PV装置と蓄電装置とを含むエネルギー管理システムにあっては、PV装置の発電量と、電力デマンドとをそれぞれ予測し、予測発電量と予測デマンドとに基づいて、電気機器の運転スケジュールを計算し、決定することが提案されている。
また、電気機器の運転スケジュールを計算するために、制約条件下で評価関数を最小化する最適化計算により電気機器の運転スケジュールを最適化することも提案されている。
エネルギー予測や運転スケジュールの算出には多くの要素が複雑に絡み合うので、一般的に、計算にかかる負荷が高い。この種の処理には計算能力の高いコンピュータが必要である。このようなコンピュータを需要家が個々に用意しなければならないとなれば、需要家の負担は大きい。
目的は、かかる課題を解決し得るエネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラム、サーバ装置およびクライアント装置を提供することにある。
目的は、かかる課題を解決し得るエネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラム、サーバ装置およびクライアント装置を提供することにある。
実施形態によれば、エネルギー管理システムは、複数のクライアント装置と、前記複数のクライアント装置と通信可能なサーバ装置とを具備する。サーバ装置は取得部、予測部、計算部、制御部を備える。取得部は電力グリッドから電力を供給される電気機器に係わるデータを前記クライアント装置から取得する。予測部は前記データに基づいて電気機器のエネルギーデマンドを予測する。計算部は予測されたエネルギーデマンドに基づいて、前記電機機器に係わるエネルギーを最適化すべく前記電気機器の動作を計算する。制御部は計算された動作に基づいて前記電気機器を制御するための制御情報を前記クライアント装置に送信する。
図1は、実施形態に係わるシステムの一例を示す図である。図1は、いわゆるスマートグリッドとして知られるシステムの一例を示す。既存の電力網(grid)では原子力、火力、水力などの既存発電所と、一般家庭や、ビル、工場といった多種多様な需要家とが電力網によって接続される。次世代の電力系統(Power grid)ではこれらに加えて太陽光発電(Photovoltaic Power Generation:PV)システムや風力発電装置などの分散型電源や蓄電装置、新交通システムや充電スタンドなどが電力系統に接続される。これら多種多様な要素は通信グリッドを介して通信することが可能である。
エネルギーを管理するシステムは、エネルギーマネジメントシステム(Energy Management System:EMS)と総称される。EMSはその規模などに応じて幾つかに分類される。例えば一般家庭向けのHEMS(Home Energy Management System)、ビルディング向けのBEMS(Building Energy Management System)などがある。このほか、集合住宅向けのMEMS(Mansion Energy Management System)、コミュニティ向けのCEMS(Community Energy Management System)、工場向けのFEMS(Factory Energy Management System)などがある。これらのシステムが連携することできめ細かなエネルギー最適化制御が実現される。
これらのシステムによれば既存の発電所、分散型電源、太陽光や風力などの再生可能エネルギー源、および需要家の相互間で高度な協調運用が可能になる。これにより自然エネルギーを主体とするエネルギー供給システムや、需要家と事業者との双方向連携による需要家参加型のエネルギー需給といった、新規かつスマートな形態の電力供給サービスが生み出される。
図2は、実施形態に係るエネルギー管理システムの一例を示す図である。このシステムは、クライアントシステムと、クライアントシステムと通信可能なサーバシステムとしてのクラウドコンピューティングシステム300とを備える。以下では、電力グリッドから電力を供給される需要家(ユーザ)のエネルギーを管理する一例について説明する。需要家は電気機器を備え、電気機器も電力グリッドから電力を供給される。
電力グリッドから電力を供給されるホーム100は、クライアントシステムの一例としての、ホームゲートウェイ(Home Gateway:HGW)7を備える。ホームゲートウェイ7は、クラウドコンピューティングシステム300から各種のサービスを提供されることができる。
クラウドコンピューティングシステム300は、サーバコンピュータSVとデータベースDBとを備える。サーバコンピュータSVは単体でも複数でも良い。データベースDBは一つのサーバコンピュータSVに備えられていても、複数のサーバコンピュータSVに分散配置されていてもよい。
図2において、電力グリッド6から供給される電力(交流電力)は、電柱の変圧器61などを経て各家庭に分配される。分配された電力は、電力量計(スマートメータ)19を経てホーム100の分電盤20に供給される。電力量計19は、ホーム100に備わる再生可能エネルギー発電システムの発電量、ホーム100の電力消費量、電力グリッド6から流れ込む電力量、あるいは電力グリッド6に逆潮流する電力量など、を計測する機能を備える。
分電盤20は、この分電盤20に接続される電気機器(照明、エアコン、あるいはヒートポンプ式給湯器(HP)など)5や、パワーコンディショニングシステム(PCS)104に、配電線21を介して電力を供給する。また分電盤20は、フィーダごとの電力量を計測する計測装置を備える。
電気機器5は需要家宅内の配電線21に接続されることの可能な機器であり、電力を消費する機器、電力を生成する機器、および電力を消費し生成する機器の少なくともいずれかが該当する。例えば、電気自動車EVやPVシステム101も、電気機器5である。電気機器5はコンセント(図示せず)を介して配電線21に着脱可能に接続され、配電線21を介して分電盤20に接続される。
PVシステム101は、ホーム100の屋根や外壁に設置される太陽光パネルを備える。PVシステム101で発生された直流電力はPCS104に供給される。PCS104は、この直流電力を蓄電池102に与えて、ホーム100の蓄電池102を充電する。PVシステム101は、電気機器5を運転させるためのエネルギーを再生可能エネルギーから生産する、エネルギー生産装置としての位置付けにある。風力発電システムなども、エネルギー生産装置の範疇に入る。
PCS104はコンバータ(図示せず)を備え、配電線21からの交流電力を直流電力に変換して蓄電池102に供給する。電力グリッド6から送られる電力は、深夜においても蓄電池102に充電されることができる。
PCS104はインバータ(図示せず)を備え、蓄電池102、あるいはFCユニット103から供給される直流電力を交流電力に変換して配電線21に供給する。PCS104は、蓄電池102やFCユニット103から電気機器に電力を供給することを可能にする。
要するにPCS104は、蓄電池102およびFCユニット103と、配電線21との間でエネルギーを授受するための、電力変換器としての機能を備える。PCS104は、蓄電池102やFCユニット103を安定に制御する機能も備える。さらにPCS104は、電気自動車EVに接続可能なコネクタ106にも電力を分配する。これにより、電気自動車EVの車載バッテリーを充放電することが可能になる。
ホーム100は、ホームネットワーク25を備える。ホームネットワーク25は、例えばLAN(Local Area Network)などの通信回線である。ホームネットワーク25は有線回線、あるいは無線回線のいずれでも良い。
ホームゲートウェイ7は、ホームネットワーク25とIPネットワーク200とに、インタフェース(図示せず)などを介して、着脱可能に接続される。これによりホームゲートウェイ7は、ホームネットワーク25に接続される電力量計19、分電盤20、PCS104、および電気機器5と相互に通信可能である。
ホームゲートウェイ7は、実施形態に係る処理機能として通信部7aを備える。通信部7aは、クラウドコンピューティングシステム300に各種のデータを送信し、また、クラウドコンピューティングシステム300から各種のデータを受信する。すなわちホームゲートウェイ7は、クラウドコンピューティングシステム300に各種のデータを送信し、また、クラウドコンピューティングシステム300から各種のデータを受信する。
ホームゲートウェイ7はCentral Processing Unit(CPU)とメモリ(図示せず)を備えるコンピュータである。メモリは、実施形態に係わるプログラムを記憶する。このプログラムは、例えばクラウドコンピューティングシステム300と通信するための命令、電気機器の動作に係わる運転スケジュールの計算をクラウドコンピューティングシステム300に要求する命令、あるいは、システムの制御に需要家の意思を反映させるための命令などを含む。CPUが各種のプログラムに基づいて機能することで、ホームゲートウェイ7に係る諸機能が実現される。
ホームゲートウェイ7は、クラウドコンピューティングシステム300およびサーバコンピュータSVと通信可能なクライアント装置である。ホームゲートウェイ7から送信される各種データには、クラウドコンピューティングシステム300に各種の演算を要求するための要求信号が含まれる。
ホームゲートウェイ7は有線回線または無線回線を介して端末105に接続される。ホームゲートウェイ7と端末105との協調的な処理により、クライアント装置としての機能を実現することも可能である。端末105はいわゆるタッチパネルなどのほか、例えば汎用的な携帯情報機器やパーソナルコンピュータ、あるいはタブレット端末などでもよい。
端末105は電気機器5、FCユニット103、蓄電池102、PV装置101の稼働状況や電力消費量をユーザに報知する。これらの情報をユーザに報知する方法には、例えばLCD(Liquid Crystal Display)への表示や、音声ガイダンスなどがある。端末105は操作パネルを備え、ユーザによる各種の操作や設定入力を受け付ける。
IPネットワーク200は、いわゆるインターネット、あるいはシステムベンダのVPN(Virtual Private Network)などである。ホームゲートウェイ7は、IPネットワーク200を経由してサーバコンピュータSVと通信したり、データベースDBとデータを授受したりできる。IPネットワーク200は、ホームゲートウェイ7とクラウドコンピューティングシステム300との間に双方向の通信環境を形成するための、無線または有線の通信インフラストラクチャを含むことができる。
クラウドコンピューティングシステム300は、収集部300a、予測部300b、計算部300c、制御部300d、検知部300e、および変更部300fを備える。クラウドコンピューティングシステム300のデータベースDBは、制御対象モデル300gおよび各種のデータ300hを記憶する。収集部300a、予測部300b、計算部300c、制御部300d、検知部300e、および変更部300fは、単体のサーバコンピュータSV、あるいは、クラウドコンピューティングシステム300に分散配置される機能オブジェクトである。これらの機能オブジェクトを如何にしてシステムにインプリメントするかは、当業者によれば容易に理解されるであろう。
例えば収集部300a、予測部300b、計算部300c、制御部300d、検知部300e、および変更部300fは、クラウドコンピューティングシステム300のサーバコンピュータSVにより実行されるプログラムとして実現される。このプログラムは単体のコンピュータにより実行されることもできるし、複数のコンピュータを備えるシステムにより実行されることも可能である。プログラムに記載される命令が実行されることで、実施形態に係わる諸機能が実現される。
収集部300aは、ホーム100の電気機器5に係わる各種データを、各ホーム100のホームゲートウェイ7から取得する。取得されたデータはデータベースDBにデータ300hとして保持される。データ300hは、各ホーム100の電力デマンド、各電気機器5の電力消費量、給湯量、運転状態、蓄電池102の充電残量や充放電電力、PVシステム101の発電量などを含む。これらのデータは、ホーム100の配電線21に接続される機器に係わるデータであり、エネルギーデマンドの予測などに利用される。
予測部300bは、収集部300aにより取得されたデータに基づいて、各電気機器5の時間ごとのエネルギーデマンド、および、ホーム100のトータルでの時間ごとのエネルギーデマンドを予測する。予測部300は、ホーム100の電力デマンド、給湯デマンド、PV発電量などを予測する。
制御対象モデル300gは、蓄電池102、あるいはFCユニット103を抽象化したモデルである。計算部300cは、蓄電池102の制御対象モデル300gと、予測された電力デマンド、予測された給湯デマンドおよびPV発電量とに基づいて、蓄電池102の充放電スケジュールを計算する。また計算部300cは、FCユニット103の制御対象モデル300gと、予測された電力デマンド、予測された給湯デマンドおよびPV発電量とに基づいて、FCユニット103の発電スケジュールを計算する。
すなわち計算部300cは、予測されたエネルギーデマンドに基づいてホーム100におけるエネルギーを最適化すべく、電気機器5の動作を決定する。つまり計算部300cは、予測されたエネルギーデマンドに基づいてホーム100におけるエネルギー収支を最適化可能な、電気機器5の動作に係わる運転スケジュールを計算する。この処理を最適スケジューリングと称する。
エネルギー収支とは例えば光熱費収支である。光熱費収支は、例えば、電気機器5により消費される電力のコストと主にPVシステム101により生成される電力の売電料金とのバランスにより評価される。計算された電気機器5の時系列の運転スケジュールは、データベースDBに記憶される。
制御部300dは、電気機器5を制御するための制御情報を、計算された運転スケジュールに基づいて生成する。すなわち制御部300dは、最適スケジューリングの結果に基づいて蓄電池102の充放電、運転、またはFCユニット103の発電のための運転・停止指示、出力目標値などを生成する。これらの制御情報は、通信回線40を介してホーム100の端末105やホームゲートウェイ7に送信される。
検知部300eは、計算部300cによる運転スケジュールの計算に係わる負荷を検知する。負荷とはサーバコンピュータSVの処理負荷、データベースDBからデータを読み出すのにかかる時間、あるいはクラウドコンピューティングシステム300内における通信負荷などである。変更部300fは、検知された負荷の基準からの逸脱を抑制すべく、運転スケジュールの計算に係わるパラメータを変更する。
ホーム100の端末105は、インタフェース部(図3に示されるインタフェース部105a)を備える。インタフェース部105aは、制御部300dから送信された制御情報にユーザの意思を反映させるために用いられることができる。つまり電気機器5は、制御情報だけでなく、ユーザの意思に基づいても制御されることができる。
インタフェース部105aは、表示器を備える。表示器は、蓄電池102の充放電スケジュールや、FCユニット103の発電スケジュールなどを表示する。ユーザは、表示器に表示された内容を見てスケジュールを確認したり、表示されたスケジュールの実行の許可または拒否を選択したりすることができる。これによりスケジュールの実行に需要家の意思を反映させることができる。
また、需要家は、スケジュールの再計算をクラウドコンピューティングシステム300に要求するための指示(コマンド)や、スケジュールの計算に要する情報を、インタフェース部105aを介して入力することができる。
上記構成において、サーバコンピュータはメイン装置としての位置付けにあり、ホームゲートウェイは、メイン装置からの制御信号を受信するサブ装置としての位置付けにあると理解することが可能である。次に、上記構成を基礎として複数の実施形態について説明する。
上記構成において、サーバコンピュータはメイン装置としての位置付けにあり、ホームゲートウェイは、メイン装置からの制御信号を受信するサブ装置としての位置付けにあると理解することが可能である。次に、上記構成を基礎として複数の実施形態について説明する。
[第1の実施形態]
図3は、第1の実施形態に係るエネルギー管理システムの一例を示す機能ブロック図である。図3において、ホーム100のPCS104、電気機器5、蓄電池102、FCユニット103、電力量計19および分電盤20から、各種のデータがホームゲートウェイ7を介して定期的、あるいは不定期に、クラウドコンピューティングシステム300に送信される。データには、例えば各電気機器5の所定時間ごとの電力消費量、運転状態、蓄電池102の充電残量や充放電電力量、ホーム100の電力デマンド、給湯デマンドおよびPV発電量などがある。
図3は、第1の実施形態に係るエネルギー管理システムの一例を示す機能ブロック図である。図3において、ホーム100のPCS104、電気機器5、蓄電池102、FCユニット103、電力量計19および分電盤20から、各種のデータがホームゲートウェイ7を介して定期的、あるいは不定期に、クラウドコンピューティングシステム300に送信される。データには、例えば各電気機器5の所定時間ごとの電力消費量、運転状態、蓄電池102の充電残量や充放電電力量、ホーム100の電力デマンド、給湯デマンドおよびPV発電量などがある。
例えば、いずれかのデータのセンシング値が規定値を逸脱すると、ホームゲートウェイ7は該当するデータをクラウドコンピューティングシステム300に送信する。不定期とは、このようなタイミングでの送信を意味する。データのあるべき範囲を示す規定値は、需要家によりインタフェース部105aを介して設定されることができる。また需要家の端末105の操作履歴なども、クラウドコンピューティングシステム300に送信される。これらのデータや情報はデータベースDB群に格納される。
予測部300bは、収集された電力デマンド、給湯デマンド、PV発電量に加え、天気予報などの気象情報なども用いて、対象とする日の所定時間毎の電力デマンド、給湯デマンド、PV発電量を予測する。気象情報は1日数回のタイミングで他のサーバ(気象庁など)から配信される。予測計算はこの気象情報を受信したタイミングに合わせて実行してもよい。
計算部300cは、予測計算により算出された所定時間ごとのエネルギーデマンドと、電気料金と、制御対象モデル300gとに基づいて、電気機器5の動作制御に係わる最適スケジューリングを実行する。
予測部300bおよび計算部300cは、例えば、個々の需要家ごとの専用の機能オブジェクトとして、クラウドコンピューティングシステム300にインプリメントされることが可能である。つまり予測部300bおよび計算部300cの機能を、需要家ごとに設けることが可能である。例えば、プログラムの実行過程においてスレッドを複数立てることで、このような形態が可能である。このような形態によればセキュリティを確保し易いなどのメリットがある。
予測部300bおよび計算部300cは、例えば、個々の需要家ごとの専用の機能オブジェクトとして、クラウドコンピューティングシステム300にインプリメントされることが可能である。つまり予測部300bおよび計算部300cの機能を、需要家ごとに設けることが可能である。例えば、プログラムの実行過程においてスレッドを複数立てることで、このような形態が可能である。このような形態によればセキュリティを確保し易いなどのメリットがある。
あるいは、予測部300bおよび計算部300cを、複数の需要家に対して設けられる機能オブジェクトとしてインプリメントすることも可能である。つまり予測部300bおよび計算部300cによる演算を、複数の需要家をまとめた単位で実行することも可能である。このような形態によれば計算リソースの節約などのメリットを得ることが可能である。
例えば、予測部300bがPV発電量の予測機能を含むケースは、このような形態と親和性が高い。つまり、PV発電量を予測するモジュール(PV発電予測部:図示せず)、または予測部300bを、所定のエリアの需要家に共通する形態で設けることが可能である、PV発電量は気象と密接に関連し、気象は或る程度の広さのエリアを単位とする現象であるからである。詳しくは後述する。
図4は制御対象モデルについて説明するための図である。実施形態に係る制御対象モデルは、蓄電池102およびFCユニット103の双方、あるいはいずれか一方の入出力モデルと、電力および熱の双方あるいはいずれか一方の需給バランスモデルとを含む。この制御対象モデルは、電力グリッド6への電力の逆潮流量を制限するための制約条件と、蓄電池容量およびFCユニットの貯湯槽容量あるいはいずれか一方を意味する制約条件とを含む。
ガス供給GFC(t)に対するFCユニット103の発電量をPFC(t)とすると、FCユニット103の入出力モデルにおいて、PFC(t)=f(GFC(t))と表せる。(t)は時刻tを示すインデックスである。供給GFC(t)に対するFCユニット103の排熱量をQFC(t)とすると、QFC(t)=g(GFC(t))と表せる。
電力の需給バランスモデルは、例えば式(2)のように表すことができる。PD(t)は、電気機器5の電力消費量すなわち電力デマンドを示す。PC(t)は、電力グリッド6からの購入電力、または電力グリッド6への売電電力を示す。PPV(t)は、PVシステム101の発電量を示す。
熱の需給バランスモデルは、例えば式(3)、(4)のように表すことができる。QD(t)は給湯デマンドを示す。H(t)は貯湯量を示す。貯湯槽からの給湯QST(t)で賄いきれない給湯デマンドQB(t)は、補助ボイラから供給されるとする。ガス供給量G(t)は、GFC(t)に補助ボイラへの供給GB(t)を加算したものである。
FCユニット103および蓄電池102からの、電力グリッド6への逆潮流を禁止する制約条件は、例えば式(5)に示される。蓄電池102の容量を示す制約条件は、例えば式(6)に示される。FCユニット103の貯湯容量を示す制約条件は、例えば式(7)に示される。
計算部300cは、電力デマンド、給湯デマンド、PV発電量、電気・ガスの料金単価および電力買い取り価格などに基づいて、光熱費収支(エネルギーコスト)を最小化するための最適化計算により、FCユニット103の発電PFC(t)のスケジュールと、蓄電池102の充放電PSB(t)のスケジュールとを、算出する。最適化アルゴリズムには例えば遺伝的アルゴリズムを用いることができる。
遺伝的アルゴリズムで最大化すべき適合度Fitの一例として、式(8)の関数を考えることができる。式(8)の右辺は、1日あたりの光熱費収支Cを引数とする単調増加関数f(C)(f(C)>0)と機器運転の不連続性にかかるコストとの和、の逆数である。光熱費収支Cは式(9)に示される。f(C)>0なる単調増加関数を用いた理由は、家庭の電力デマンドを発電量が大きく上回るケースで、光熱費収支Cが負となる可能性があるからである。
制御部300dは、蓄電池102の充放電、あるいは、FCユニット103の発電のための運転・停止指示、出力目標値など(以下、制御情報と総称する)を、最適スケジューリングの結果に基づいて生成する。制御情報は、例えば最適スケジューリングの実施されるたびに生成される。生成された制御情報は、ホーム100のホームゲートウェイ7に送信される。需要家は、送信された制御情報に基づく制御の可否を、ユーザインタフェース105aを介してシステムに指示する。
図5は、第1の実施形態における処理手順の一例を示すフローチャートである。最適化演算には予測された電力デマンド、予測された給湯デマンド、予測されたPV発電量などが必要である。よって最適化演算は、例えば1日数回の、予測計算の実施タイミングに合わせて実行される。
図5において、予測部300bは所定時間ごとの電力デマンド、給湯デマンド、PV発電量をデータベースDBから取得する(ステップS1-1)。このステップでは過去のログデータが取得されても良い。次に予測部300bは、運転スケジュールの算出のため、所定時間ごとの電力デマンド、給湯デマンド、PV発電量を予測する(ステップS1-2)。
次に計算部300cは、光熱費収支を最小とすべく、FCユニット103の発電量の所定時間ごとのスケジュールと、蓄電池102の充放電量の所定時間ごとのスケジュールとを算出する(ステップS1-3)。算出された運転スケジュールはデータベースDBに記憶される。
次にシステムは、蓄電池102の運転スケジュールまたはFCユニット103の運転スケジュールを含むメッセージ信号を、IPネットワーク200を介して端末105に送信する。端末105はメッセージ信号を解読し、各運転スケジュールをインタフェースに表示する(ステップS1-4)。メッセージ信号の送信から表示に係わるルーチンは、定期的に、あるいはユーザからの要求に応じて実行される。
次に、クラウドコンピューティングシステム300は、許可メッセージ信号の到来を待ち受ける(ステップS1-5)。許可メッセージ信号は、運転スケジュールの実行がユーザにより許可されたことを示す。許可メッセージ信号が到来すると(ステップS1-5でYes)、制御部300cは、IPネットワーク200経由でホーム100のホームゲートウェイ7に制御情報を送信する(ステップS1-6)。
制御情報は、許可された運転スケジュールに従ってホーム100の電気機器5を制御するための情報を含む。制御情報は、例えば蓄電池102の充放電、FCユニット103の発電のための運転・停止指示、出力目標値などを含む。ステップS1-1~ステップS1-6の手順は、スケジューリングの時間間隔ごとに繰り返される。
図6は、実施形態に係る最適化演算の流れの一例を示すフローチャートである。最適化アルゴリズムの一例として遺伝的アルゴリズムを採りあげる。以下、遺伝的アルゴリズムに基づく処理手順につき説明する。
(ステップS2-1) 初期個体群の生成
このステップにおいて、計算部300cは、n個の初期個体を発生させる。nはランダムな値、または過去の実績値に基づく値である。個体の遺伝子は、例えば時刻tでのFCユニット103の運転・停止、FCユニット103の発電量、蓄電池102の充放電電力などである。遺伝子列として例えば1日分(24時間分)を設けることができる。それぞれの個体は、FCユニット103、蓄電池102の各遺伝子列の集合である。
(ステップS2-1) 初期個体群の生成
このステップにおいて、計算部300cは、n個の初期個体を発生させる。nはランダムな値、または過去の実績値に基づく値である。個体の遺伝子は、例えば時刻tでのFCユニット103の運転・停止、FCユニット103の発電量、蓄電池102の充放電電力などである。遺伝子列として例えば1日分(24時間分)を設けることができる。それぞれの個体は、FCユニット103、蓄電池102の各遺伝子列の集合である。
(ステップS2-2) 適合度評価
このステップにおいて、計算部300cは、制約条件を満足していない個体の遺伝子をビット反転させ、制約条件を満足するようにその個体を改変する。制約条件を満足する個体がn個生成されると、計算部300cは、各個体の適合度、およびその世代の平均適合度を計算する。或る世代における平均適応度をその前2世代の平均適応度と比較し、その結果が任意に設定した値ε以下であれば、計算部300cはアルゴリズムを終了する。
このステップにおいて、計算部300cは、制約条件を満足していない個体の遺伝子をビット反転させ、制約条件を満足するようにその個体を改変する。制約条件を満足する個体がn個生成されると、計算部300cは、各個体の適合度、およびその世代の平均適合度を計算する。或る世代における平均適応度をその前2世代の平均適応度と比較し、その結果が任意に設定した値ε以下であれば、計算部300cはアルゴリズムを終了する。
(ステップS2-3) 淘汰
このステップにおいて、計算部300cは、制約条件を満足しない個体を排除する。よって、制約条件を満足しない個体は淘汰される。既定数以上の個体が存在する場合には適応度の悪い(適応度の小さい)個体を排除して、個体の数を既定数以下に保つようにする。
このステップにおいて、計算部300cは、制約条件を満足しない個体を排除する。よって、制約条件を満足しない個体は淘汰される。既定数以上の個体が存在する場合には適応度の悪い(適応度の小さい)個体を排除して、個体の数を既定数以下に保つようにする。
(ステップS2-4) 増殖
このステップにおいて、個体数が予め定義した個体数より少ない場合には、計算部300cは、適応度が最良の個体を増殖させる。
このステップにおいて、個体数が予め定義した個体数より少ない場合には、計算部300cは、適応度が最良の個体を増殖させる。
(ステップS2-5) 交叉
計算部300cは、ランダムにペアリングを行う。ペアリングは全個体数に対する割合(交叉率)分だけ行い、各ペアごとにランダムに遺伝子座を選び、一点交叉させる。
計算部300cは、ランダムにペアリングを行う。ペアリングは全個体数に対する割合(交叉率)分だけ行い、各ペアごとにランダムに遺伝子座を選び、一点交叉させる。
(ステップS2-6) 突然変異
このステップにおいて、計算部300cは、全個体数に対する割合(突然変異率)分だけランダムに個体を選び、各個体の任意(ランダムに決定する)の遺伝子座の遺伝子をビット反転させる。
このステップにおいて、計算部300cは、全個体数に対する割合(突然変異率)分だけランダムに個体を選び、各個体の任意(ランダムに決定する)の遺伝子座の遺伝子をビット反転させる。
(ステップS2-7) 制約条件チェック
(ステップS2-2)~(ステップS2-7)の手順は、世代数<最大世代数の条件が満たされるまで、世代数をインクリメントしつつ繰り返される(ステップS1-7のループ)。この条件が満たされれば、計算部300cは結果を出力し(ステップS2-8)、計算手順を終了する。
(ステップS2-2)~(ステップS2-7)の手順は、世代数<最大世代数の条件が満たされるまで、世代数をインクリメントしつつ繰り返される(ステップS1-7のループ)。この条件が満たされれば、計算部300cは結果を出力し(ステップS2-8)、計算手順を終了する。
以上説明したようにこの実施形態によれば、各ホーム100のトータルのエネルギーコストを最小にする、または低く抑えられるようにするための、FCユニットの発電スケジュールや蓄電池の充放電スケジュールを効率良く求めることが可能になる。すなわち第1の実施形態では、最適スケジューリングが、クラウドコンピューティングシステム300のサービス(あるいはリソース)を利用して実施される。従って、ホーム100に設置される情報機器の負荷を低減することが可能になる。
図7は一日のなかでの計算負荷の推移を示す模式図である。負荷の高い最適スケジュールの計算は、気象情報の配信を受けた直後のタイミングで、1日数回実行される。例えば気象情報の配信時刻を21時と6時とすれば、その周辺の時間帯に計算負荷のピークが集中する。従って、クラウドサービスを利用して、この時間帯の計算負荷を分散することで、サービス提供者にとっては、設備投資などを格段に抑えることが可能となる。固定された専用サーバコンピュータ資源によりサービスを提供するのでなく、変動する計算負荷に合わせて、計算機資源を柔軟に増強することが可能になるからである。
例えば、複数のサーバコンピュータSV1~SV5が、演算に関係するとする。このうち1つのサーバコンピュータSV1に、100件分のホーム100の計算を行わせるとする。低負荷の時間帯であればサーバコンピュータSV1の能力で賄えるとしても、気象情報の配信を受けた後の所定期間(例えば、30分)は負荷が高くなり、サーバコンピュータSV1のリソースが足りなくなる虞がある。
そこで、高負荷の時間帯においてはこの計算を他のサーバコンピュータSV2~SV5にも分担させ、計算の結果をデータベースDBに記憶させる。このようにすれば、計算の結果に係るデータをデータベースDBから取得して、各需要家の電気機器を制御することができる。
このようなケースでは、サーバコンピュータSV1は先ず他のサーバコンピュータSV2~SV5に問い合わせメッセージ信号を送信し、計算のためのリソースが十分にあるか否かを問い合わせる。サーバコンピュータSV1は、分担を了承したことを示す応答メッセージ信号を返送したサーバコンピュータSVに、処理対象の各種データを送信して計算の分担を依頼する。
なお、計算に要するデータには需要家を特定可能な識別子(需要家番号など)が付与される。サーバコンピュータSV1は、この識別子に基づいて、個別の需要家を特定することができ、さらに、需要家の電気機器を個別に制御することができる。
既存の技術では、インターネットアプリケーションサービスプロバイダ(ASP)に最適化計算を委ね、データセンタ等に設置されるサーバコンピュータのリソースを用いることで、需要家の計算機リソースを少なくすることも考えられている。しかしながらサービス提供者にとっては、需要家が増大するにつれデータベース容量を増やしたり、計算負荷のピークに合わせて専用サーバコンピュータの最大計算機能力を増強するなど、多大な設備投資が継続的に必要になることが考えられる。
これに対し第1の実施形態によれば、需要家およびサービス提供者の双方にとって、計算負荷やデータベース容量の増大というリスクを解消することができ、従って設備コストを抑えることが可能になる。さらに第1の実施形態によれば、電気機器の省エネルギー化に需要家の意思を反映させることも可能になる。以上から第1の実施形態によれば、演算にかかる負担を軽減し得るエネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラム、サーバ装置およびクライアント装置を提供することが可能となる。
[第2の実施形態]
図8は、第2の実施形態に係わるエネルギー管理システムの作用を説明するための図である。第2の実施形態における構成は、第1の実施形態と同様である。
第2の実施形態では、図8に示されるようなカレンダーが、端末105のインタフェースに表示される。カレンダーは、例えば図5のステップS1-4において、スケジュール情報と共に、端末105のインタフェースに表示される。ユーザは、表示されたカレンダーから過去の任意の日を指定する。指定された日付を示す日付指定メッセージ信号は、クラウドコンピューティングシステム300の予測部300bに送信される。日付指定メッセージ信号を受けた予測部300bは、当該日付の電力デマンドおよび給湯デマンドをデータベースDBから読み出し、計算部300cに渡す。
図8は、第2の実施形態に係わるエネルギー管理システムの作用を説明するための図である。第2の実施形態における構成は、第1の実施形態と同様である。
第2の実施形態では、図8に示されるようなカレンダーが、端末105のインタフェースに表示される。カレンダーは、例えば図5のステップS1-4において、スケジュール情報と共に、端末105のインタフェースに表示される。ユーザは、表示されたカレンダーから過去の任意の日を指定する。指定された日付を示す日付指定メッセージ信号は、クラウドコンピューティングシステム300の予測部300bに送信される。日付指定メッセージ信号を受けた予測部300bは、当該日付の電力デマンドおよび給湯デマンドをデータベースDBから読み出し、計算部300cに渡す。
以上の手順により、予測部300bは、デマンド予測計算を実行する代わりに、データベースDBから既存のデータを読み出すだけでよくなる。従って電力デマンド予測と給湯デマンド予測にかかる処理を大幅に簡略化することができ、サーバコンピュータSVの計算負荷を大きく低減することが可能になる。
[第3の実施形態]
図9は、第3の実施形態に係るエネルギー管理システムの一例を示す機能ブロック図である。図9において図3と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。
図9は、第3の実施形態に係るエネルギー管理システムの一例を示す機能ブロック図である。図9において図3と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。
第3の実施形態において、予測部300bは、予測された電力デマンドとして、予測対象の需要家の、予測日(デマンドを予測すべき日付)の1週間前の同じ曜日の同じ時刻の電力デマンドの実績値を、データベースDBから読み出す。同様に、予測対象の需要家の、予測日の1週間前の同じ曜日の同じ時刻における給湯デマンド実績値を、予測された給湯デマンドとする。データベースDBから読み出された過去の実績値は、予測値として計算部300cに渡される。このようにしても電力デマンド予測と給湯デマンド予測にかかる処理を大幅に簡略化することができ、サーバコンピュータSVの計算負荷を大きく低減することが可能になる。
需要家が端末105を介してクラウドコンピューティングシステムに対して要求することで、このような処理モードを設定することが可能である。処理モードの実行のOK/NGを決めるための設定登録情報は、データベースDBに記憶される。
具体的には、ユーザから端末105のインタフェースに設定入力が与えられると、端末105は設定内容に係るメッセージ信号を、IPネットワーク200を介してクラウドコンピューティングシステム300に送信する。このメッセージ信号を受信したクラウドコンピューティングシステム300は、データベースDBにおける、送信元のユーザに係る記憶領域に設定内容を記憶する。
具体的には、ユーザから端末105のインタフェースに設定入力が与えられると、端末105は設定内容に係るメッセージ信号を、IPネットワーク200を介してクラウドコンピューティングシステム300に送信する。このメッセージ信号を受信したクラウドコンピューティングシステム300は、データベースDBにおける、送信元のユーザに係る記憶領域に設定内容を記憶する。
予測部300bは、制御ルーチンの途中で、モード設定の有無を示すフラグ(図示せず)が登録されているか否かを確認する。フラグが登録されていれば、予測部300bは上記のとおり、対象の需要家の、1週間前の同じ曜日の同じ時刻の値をデータベースDBから読み出して計算部300cに渡す。
[第4の実施形態]
第4の実施形態において、予測部300bは、予測された電力デマンドとして、一日の電力デマンドが最大であった日の電力デマンド実績値と、一日の電力デマンドが最小であった日の電力デマンド実績値との、2通りの電力デマンドをデータベースDBから読み出し、計算部300cに渡す。同様に、予測部300bは、同様に、予測部300bは、予測された給湯デマンドとして、一日の電力デマンドが最大であった日の給湯デマンド実績値と、一日の電力デマンドが最小であった日の給湯デマンド実績値との、2通りの給湯デマンドをデータベースDBから読み出し、計算部300cに渡す。
第4の実施形態において、予測部300bは、予測された電力デマンドとして、一日の電力デマンドが最大であった日の電力デマンド実績値と、一日の電力デマンドが最小であった日の電力デマンド実績値との、2通りの電力デマンドをデータベースDBから読み出し、計算部300cに渡す。同様に、予測部300bは、同様に、予測部300bは、予測された給湯デマンドとして、一日の電力デマンドが最大であった日の給湯デマンド実績値と、一日の電力デマンドが最小であった日の給湯デマンド実績値との、2通りの給湯デマンドをデータベースDBから読み出し、計算部300cに渡す。
データベースDBに記憶される全てのデータを検索するのでなく、検索対象期間を、例えば季節(春、夏、秋、冬)に対応する、或る範囲の期間とすれば、計算負荷を軽減することができる。
計算部300cは、対象とするホーム100の運転スケジュール(蓄電池102の充放電スケジュール、FCユニット103の発電スケジュールなど)を、この2通りの需要パターン(予測された電力デマンド、予測された給湯デマンド)ごとに計算する。計算された運転スケジュールはホームゲートウェイ7に送信され、端末105から需要家に通知される。
需要家はいずれかの運転スケジュールを選択指定し、選択したスケジュールの実行許可を制御部300dに与える。このようにすることでエネルギー管理システムと需要家との間に対話環境を形成することができ、需要家の希望に近いスケジュールのもとで電気機器を運転させることができる。
[第5の実施形態]
図10は第5の実施形態に係わるエネルギー管理システムの作用を説明するための図である。第5の実施形態におけるシステム構成は、第1の実施形態と同様である。
第5の実施形態において、変更部300fは、予測部300bにより算出されたデマンド予測と検知部300eにより検知された計算負荷とに基づいて、運転スケジュールの計算に係わるパラメータを変更する。パラメータには、例えばスケジュールの時間的な間隔、つまりスケジュール演算の周期がある。スケジュールの間隔は、スケジュール間隔変更部300f1により変更される。
図10は第5の実施形態に係わるエネルギー管理システムの作用を説明するための図である。第5の実施形態におけるシステム構成は、第1の実施形態と同様である。
第5の実施形態において、変更部300fは、予測部300bにより算出されたデマンド予測と検知部300eにより検知された計算負荷とに基づいて、運転スケジュールの計算に係わるパラメータを変更する。パラメータには、例えばスケジュールの時間的な間隔、つまりスケジュール演算の周期がある。スケジュールの間隔は、スケジュール間隔変更部300f1により変更される。
パラメータには、この他に、スケジューリングの対象とする期間(スケジュール期間)などがある。スケジュール期間は、スケジュール期間変更部300f2により変更される。さらに、データベースDBに記憶される各データ項目のそれぞれも、パラメータとして考慮されることができる。
第1の実施形態では所定期間ごとに運転スケジュールを算出した。第5の実施形態では、需要家ごとに生活パターンが異なることを考慮し、スケジュール演算の周期を需要家ごとに変化させる。例えば、需要家が外出しているとエネルギー需要がほとんど変動しないので、在宅時に比べて演算の周期を長くする。これによりクラウドコンピューティングシステム300側の負荷、特にサーバコンピュータSVの処理負荷を抑えることができ、システム全体としての演算リソースを効率的に利用することが可能になる。
在宅する需要家が多くなると演算の周期が全体として短くなり、クラウドコンピューティングシステム300側の負荷が大きくなる。そこで、比較的大きな需要変動を示す需要家の数が既定の閾値以上になれば、スケジュールの演算周期を短いモードから長いモードへと全体として変更する。これによりクラウドコンピューティングシステム300側の負荷を抑制することが可能になる。
図11および図12は第5の実施形態における作用を説明するための図である。図11に示されるように、予測された電力デマンドの一定期間の平均値が既定の閾値以下になれば、需要家は、例えば外出していると判断できる。そこで、変更部300fは、スケジュール間隔を通常より長くして、計算部300cの計算負荷を低減させる。また、サーバコンピュータSVの計算負荷が既定の閾値以上になれば、変更部300fは、計算負荷を低減させるためにスケジューリング間隔を長くする。
図12に示されるように、サーバコンピュータSVの計算負荷が既定の閾値以上になると、変更部300fは、スケジュール期間を長くすることで計算部300cの負荷を低減させる。
第5の実施形態によれば、クラウドコンピューティングシステム300の計算負荷を低減させることが可能になる。計算負荷を低減可能な状況下では、複数の需要家間の計算負荷の差異を利用して複数のサーバに計算タスクを振り分けることで、特定のサーバコンピュータへの負荷集中を避け、負荷を平準化することもできる。
逆に、特定の需要家の求めに応じて最適化計算のパラメータを変更したことでサーバコンピュータの計算負荷が増大したとしても、当該需要家の最適化計算を別のサーバコンピュータに振り分けることで、負荷を平準化できる。このようにすれば、需要家からコストの増加の了承を受けたうえで、サービス品質の向上を図ることが可能になる。
[第6の実施形態]
図13は、第6の実施形態に係るエネルギー管理システムの一例を示す機能ブロック図である。図13において図9と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。
第6の実施形態において予測部300bは、需要家により選択された日付の電力デマンド(予測値)、および給湯デマンド(予測値)を、図14に示されるように、データベースDBからそれぞれ複数読み出す。これら複数のデマンド予測値は通信データに変換され、IPネットワーク200を経由して端末105またはホームゲートウェイ7に送られる。
図13は、第6の実施形態に係るエネルギー管理システムの一例を示す機能ブロック図である。図13において図9と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。
第6の実施形態において予測部300bは、需要家により選択された日付の電力デマンド(予測値)、および給湯デマンド(予測値)を、図14に示されるように、データベースDBからそれぞれ複数読み出す。これら複数のデマンド予測値は通信データに変換され、IPネットワーク200を経由して端末105またはホームゲートウェイ7に送られる。
端末105は送信された複数のデマンド予測値を視覚的に表示する。これにより図15に示されるように、複数のデマンド予測結果が需要家に提示される。図15には予測された電力デマンドについて二通りの予測結果が示される。予測された給湯デマンドについても同様である。需要家はいずれかのデマンド予測結果を、例えばラジオボタンをクリックしたりタッチパネル上で指定するなどして選択する。選択の結果はIPネットワーク200を経由してクラウドコンピューティングシステム300に通知される。
計算部300cはこの通知を受けて、需要家により選択されたデマンド予測(需要パターン)に対応する、蓄電池102の充放電スケジュール、またはFCユニット103の発電スケジュールを計算する。このようにして算出された運転スケジュールはHEMSに送信され、例えば端末105による需要家の実行許可を受けてから電気機器5の制御に反映される。
第6の実施形態ではエネルギーデマンド予測に需要家の意思を反映させるためのインタフェースを提供できるようにしている。つまり需要家は、システムにより提示された複数のパターンにわたるデマンド予測を自ら選択できるようになっている。
需要家の行動には、休日と平日などに区分可能な比較的パターン化された生活行動のほかに、急な外出や突発的な行動など、予測不能な行動もある。通常のパターンから逸脱する行動は電力や給湯のデマンドに大きく影響する。蓄電池やFCユニットなどの稼働スケジュールも、デマンドに応じて変動する。しかし、需要家の行動をシステム側で予測することは困難である。これはBEMSやFEMSに比較して、HEMSが家庭向けであることに特有の事情である。
そこで第6の実施形態では、例えば行動パターンに応じて予測可能な複数の需要パターンを需要家に提示し、いずれかのパターンを需要家に選択させる。第4の実施形態では既に計算された運転スケジュールが複数、提示されるのに対し、第6の実施形態では、スケジュールの計算の元になる予測パターンが複数、提示される点が、特徴的である。
例えば、計算結果である蓄電池やFCユニットの運転スケジュールの適、不適を需要家が判断することは必ずしも容易ではない。これに対し、需要ベースの情報であれば外出、在宅などの予定から、電力、給湯のいずれにしても需要家は或る程度、その適、不適を判断できるはずである。これにより、需要家の突発的な行動や急な予定変更が生じても、これに追従して最適な運転スケジュールを算出することが可能になる。
なお電力デマンド、給湯デマンドを予測する基準は、需要家の行動に限られるものではなく、天気予報や計画停電の要請など、異なる他の基準を適用することももちろん可能である。第7の実施形態では天気予報を利用した電力の需給予測について説明する。
なお電力デマンド、給湯デマンドを予測する基準は、需要家の行動に限られるものではなく、天気予報や計画停電の要請など、異なる他の基準を適用することももちろん可能である。第7の実施形態では天気予報を利用した電力の需給予測について説明する。
[第7の実施形態]
図16は、第7の実施形態に係るエネルギー管理システムの特徴を示す機能ブロック図である。第7の実施形態ではエネルギーデマンドに代えて、需要家宅に備わるPVシステム101によるエネルギーの供給量を予測する。
図16は、第7の実施形態に係るエネルギー管理システムの特徴を示す機能ブロック図である。第7の実施形態ではエネルギーデマンドに代えて、需要家宅に備わるPVシステム101によるエネルギーの供給量を予測する。
図16において予測部300bは、気象情報サーバWSから気象情報を取得する。第7の実施形態では気象情報の一例として、雲の移動予測情報を採り上げる。雲の移動予測情報は、例えば気象レーダや気象衛星により取得された画像を処理して生成されることが可能である。
データベースDBは、実施形態に係るデータとして、PV発電量モデル300iとマップデータ300jとを記憶する。PV発電量モデル300iは、PVシステム101の特性をモデル化したデータであり、例えば日照(Lux)に対する発電量といったパラメータが記録される。
マップデータ300jは、制御対象とするエリア(ホーム100がある市町村、県、州など)を、例えばメッシュ状に区切ってディジタルマップ化したデータベースである。好ましくは、マップデータ300jの解像度を、雲の移動予測情報と組み合わせて処理可能な程度に細かくする。
マップデータ300jは、制御対象とするエリア(ホーム100がある市町村、県、州など)を、例えばメッシュ状に区切ってディジタルマップ化したデータベースである。好ましくは、マップデータ300jの解像度を、雲の移動予測情報と組み合わせて処理可能な程度に細かくする。
予測部300bは、雲の移動予測情報を気象情報サーバWSから取得し、マップデータ300jを参照して対象エリアの雲の移動を予測する。そして予測部300bは、雲に覆われる時間帯と雲の晴れる時間帯とを、メッシュ区域ごとに、時系列的に予測する。その結果に基づいて、予測部300bは、PVシステム101の発電量を、PV発電量モデル300iを参照してメッシュごとに予測する。
図17は、第7の実施形態における作用を説明するための図である。図17にはマップデータ300jにより示される地図上に、移動する雲が併せて示される。例えば米国のコロラド州を例に取れば、丁度その東側半分が雲に覆われている。拡大図にはコロラド州を4つのエリアC1~C4に分けるメッシュが示される。
雲の有無とPVシステム101の発電量とは密接に関係するので、雲の移動や形状の変化を予測できれば、発電量を時系列で算出できるはずである。例えばエリアC1,C3における発電量は、エリアC2,C4における発電量よりも高いことを予測でき、PV発電量モデル300iを用いれば具体的な数値も算出可能である。
そこで第7の実施形態では雲の移動を予測し、その結果をPV発電量モデル300iに当てはめて発電量を予測するとともに、マップデータ300jも参照して、対象とするホーム100におけるエネルギー供給量を予測する。なおディジタルマップ上で需要家宅を特定するには、サービス契約時に申請された住所を参照しても良いし、Global Positioning System(GPS)などを用いて需要家宅の位置を特定しても良い。
図18は、第7の実施形態における作用を説明するための図である。図18は日本の東京都内23区における港区を一例として示す。図18は、地理的スケールを変更しても上記と同様の効果を得られることを示す。
港区におけるエリアMは、M1~M4の4つのメッシュに区切られているとする。このうち雲のかかっている区画M2,M4よりも、雲のかかっていない区画M1,M3のほうがPVシステムの発電量は高い。よって区画M1における建物H1の発電量が、区画M4における建物H4の発電量よりも高いことを予測できる。雲は時間の経過とともに移動したり、濃くなったり、消えたりするが、気象情報を利用すればこのような変化をも予測できるので、PV発電量も時系列で予測することが可能になる。
また第7の実施形態では、同じエリアあるいは区画に属する建物におけるPV発電量予測を、地理的領域(エリアあるいは区画、またはそれに類する領域)を単位としてまとめて実施することが可能になる。例えば区画M1においては建物H1ごとにPV発電量を個別に予測するのでなく、同じ区画に在る複数の建物H1についてまとめてPV発電量を予測すれば良い。区画M2,3,4においても同様である。
このような形態は、図3、図9、あるいは図13に示される予測部300b、計算部300cを、複数の需要家に対して設けられる機能オブジェクトとしてインプリメントする形態に対応する。これにより計算量を大幅に低減することができ、クラウドコンピューティングシステム300の負荷を減らすことや、計算リソースの節約を図ることが可能になる。また、クラウドコンピューティングシステム300に予測計算機能を設けることのメリットを最大限に享受することが可能になる。
以上のようにしたので第7の実施形態によれば、複数の需要家で予測部300bの演算リソースを共用し、例えば既定のエリアにわたるホーム100のエネルギー自給量をも予測することが可能になる。これにより、運転スケジュールの算出の精度が高まるなどの効果も得られる。
また第7の実施形態では、PVシステム101の発電性能をモデル化したPV発電量モデル300iを用いている。このPV発電量モデル300iは複数の需要家にわたって共通に用いることができるので、複数の需要家に対する予測演算をまとめて実行することが可能になる。これにより個々の需要家ごとにPV発電量を予測するのに比べて演算の負荷を飛躍的に軽減することが可能になる。
さらに第7の実施形態では、地理的領域を例えばメッシュ状に区切って特定できるようにしているので、PV発電量の予測に限ることなく、よりきめ細かな最適制御への応用を図ることも可能になる。
例えば、電力供給量に比べて電力デマンドが上回ることが予測されると、行政から節電要求や計画停電、あるいは輪番停電を要請されることがある。これらの要請はエリアを指定して発令されるので第7の実施形態との親和性が高い。
例えば、電力供給量に比べて電力デマンドが上回ることが予測されると、行政から節電要求や計画停電、あるいは輪番停電を要請されることがある。これらの要請はエリアを指定して発令されるので第7の実施形態との親和性が高い。
つまりデマンド予測、発電量予測をエリアごとに実施できることから、節電要請を予測のパラメータに取り入れることで、よりきめ細やかな配電最適化制御を実現することが可能になる。例えば計画停電のスケジュールに併せてエリア単位で蓄電し、充電電力を停電エリアに分配するなどの制御が可能になる。さらには、複数のエリアメッシュを任意に組み合わせることで、最適制御に係わる地理的領域を時系列で動的に変化させるようにすることも可能である。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
Claims (46)
- 複数のクライアント装置と、前記複数のクライアント装置と通信可能なサーバ装置とを具備するエネルギー管理システムにおいて、
前記サーバ装置は、
電力グリッドから電力を供給される電気機器に係わるデータを前記クライアント装置から取得する取得部と、
前記データに基づいて前記電気機器のエネルギーデマンドを予測する予測部と、
前記予測されたエネルギーデマンドに基づいて、前記電気機器に係わるエネルギーを最適化すべく前記電気機器の動作を計算する計算部と、
前記計算された動作に基づいて、前記電気機器を制御するための制御情報を前記クライアント装置に送信する制御部とを備える、エネルギー管理システム。 - 前記クライアント装置は、
前記制御部から送信された制御情報に前記電力の需要家の意思を反映させるためのインタフェース部を備える、請求項1に記載のエネルギー管理システム。 - 前記エネルギーデマンドを保持するデータベースを備え、
前記予測部は、前記データベースに保持された過去のエネルギーデマンドを読み出して前記エネルギーデマンドを予測する、請求項1に記載のエネルギー管理システム。 - 前記予測部は、前記エネルギーデマンドを異なる基準に基づいて複数予測し、
前記計算部は、前記予測された複数のエネルギーデマンドにそれぞれ対応する複数の前記動作を計算し、
前記制御部は、前記計算された複数の動作に基づく複数の制御情報を前記クライアント装置に送信し、
前記インタフェース部は、前記制御部から送信された複数の制御情報のうち前記需要家により選択された制御情報に基づく制御を許可する、請求項2に記載のエネルギー管理システム。 - 前記取得されたデータと、前記電気機器の制御対象モデルとを保持するデータベースを備え、
前記計算部は、前記データベースに保持されるデータおよび制御対象モデルに基づいて前記動作を計算する、請求項1に記載のエネルギー管理システム。 - 前記計算部は、エネルギー単価および前記予測されたエネルギーデマンドに基づいて遺伝的アルゴリズムにより前記動作を計算する、請求項1に記載のエネルギー管理システム。
- 前記サーバ装置は、さらに、
前記予測されたエネルギーデマンドに基づいて前記動作の計算に係わるパラメータを変更する変更部を備える、請求項1に記載のエネルギー管理システム。 - 前記サーバ装置は、さらに、
前記計算部による前記動作の計算に係わる負荷を検知する検知部と、
前記負荷の基準からの逸脱を抑制すべく前記動作の計算に係わるパラメータを変更する変更部とを備える、請求項1に記載のエネルギー管理システム。 - 前記予測部は、前記エネルギーデマンドを異なる基準に基づいて複数予測し、
前記インタフェース部は、前記予測された複数のエネルギーデマンドを前記需要家に提示し、前記提示された複数のエネルギーデマンドのうちから前記需要家により選択されたエネルギーデマンドを前記サーバ装置に通知し、
前記計算部は、前記需要家により選択されたエネルギーデマンドに基づく前記動作を計算し、
前記制御部は、前記計算された動作に基づく複数の制御情報を前記クライアント装置に送信する、請求項2に記載のエネルギー管理システム。 - 前記予測部は、再生可能エネルギーから前記電気機器を運転させるためのエネルギーを生産するエネルギー生産装置によるエネルギー供給量を予測する、請求項1に記載のエネルギー管理システム。
- 前記エネルギー生産装置は太陽光発電システムであり、
前記予測部は、雲の移動予測を示す気象情報と、前記太陽光発電システムの特性をモデル化した太陽光発電モデルと、制御対象とするエリアのマップデータとに基づいて、前記エリアにおける前記太陽光発電システムの発電量を予測する、請求項10に記載のエネルギー管理システム。 - 前記クライアント装置は、
前記サーバ装置に前記データを送信して前記動作の計算を要求する通信部を備える、請求項1に記載のエネルギー管理システム。 - 前記取得部、前記予測部、前記計算部、および前記制御部の少なくともいずれか1つは、クラウドコンピューティングシステムに分散配置される機能オブジェクトである、請求項1に記載のエネルギー管理システム。
- 複数のクライアント装置と前記複数のクライアント装置と通信可能なサーバ装置とを具備するエネルギー管理システムに適用可能なエネルギー管理方法であって、
前記クライアント装置は、
電力グリッドから電力を供給される電気機器に係わるデータを前記サーバ装置に送信して、前記電気機器の動作の計算を要求し、
前記サーバ装置は、
前記データを前記クライアント装置から取得し、
前記データに基づいて前記電気機器のエネルギーデマンドを予測し、
前記予測されたエネルギーデマンドに基づいて、前記電気機器に係わるエネルギーを最適化すべく前記電気機器の動作を計算し、
前記計算された動作に基づいて、前記電気機器を制御するための制御情報を前記クライアント装置に送信する、エネルギー管理方法。 - 前記クライアント装置は、前記サーバ装置から送信された前記制御情報に前記電力の需要家の意思を反映させる、請求項14に記載のエネルギー管理方法。
- 前記予測することは、前記エネルギーデマンドを保持するデータベースに保持された過去のエネルギーデマンドを読み出して前記エネルギーデマンドを予測する、請求項14に記載のエネルギー管理方法。
- 前記予測することは、前記エネルギーデマンドを異なる基準に基づいて複数予測し、
前記計算することは、前記予測された複数のエネルギーデマンドにそれぞれ対応する複数の前記動作を計算し、
前記制御することは、前記計算された複数の動作に基づく複数の制御情報を前記クライアント装置に送信し、
前記反映させることは、前記クライアント装置から送信された複数の制御情報のうち前記需要家により選択された制御情報に基づく制御を許可する、請求項15に記載のエネルギー管理方法。 - 前記計算することは、前記取得されたデータと前記電気機器の制御対象モデルとを保持するデータベースに保持されるデータおよび制御対象モデルに基づいて、前記動作を計算する、請求項14に記載のエネルギー管理方法。
- 前記計算することは、エネルギー単価および前記予測されたエネルギーデマンドに基づいて遺伝的アルゴリズムにより前記動作を計算する、請求項14に記載のエネルギー管理方法。
- さらに、前記予測されたエネルギーデマンドに基づいて前記動作の計算に係わるパラメータを変更する、請求項14に記載のエネルギー管理方法。
- さらに、前記サーバ装置による前記動作の計算に係わる負荷を検知し、
前記負荷の基準からの逸脱を抑制すべく前記動作の計算に係わるパラメータを変更する、請求項14に記載のエネルギー管理方法。 - コンピュータにより実行されるプログラムであって、
前記プログラムは、
電力グリッドから電力を供給される電気機器に係わるデータをクライアント装置から取得し、
前記データに基づいて前記電気機器のエネルギーデマンドを予測し、
前記予測されたエネルギーデマンドに基づいて、前記電気機器に係わるエネルギーを最適化すべく前記電気機器の動作を計算し、
前記計算された動作に基づいて、前記電気機器を制御するための制御情報を前記クライアント装置に送信する、プログラム。 - 前記予測することは、前記エネルギーデマンドを保持するデータベースに保持された過去のエネルギーデマンドを読み出して前記エネルギーデマンドを予測する、請求項22に記載のプログラム。
- 前記予測することは、前記エネルギーデマンドを異なる基準に基づいて複数予測し、
前記計算することは、前記予測された複数のエネルギーデマンドにそれぞれ対応する複数の前記動作を計算し、
前記制御することは、前記計算された複数の動作に基づく複数の制御情報を前記クライアント装置に送信する、請求項22および23のいずれか1項に記載のプログラム。 - 前記計算することは、前記取得されたデータと前記電気機器の制御対象モデルとを保持するデータベースに保持されるデータおよび制御対象モデルに基づいて、前記動作を計算する、請求項22に記載のプログラム。
- 前記計算することは、エネルギー単価および前記予測されたエネルギーデマンドに基づいて遺伝的アルゴリズムにより前記動作を計算する、請求項22に記載のプログラム。
- さらに、前記予測されたエネルギーデマンドに基づいて前記動作の計算に係わるパラメータを変更する命令を含む、請求項22に記載のプログラム。
- さらに、前記動作の計算に係わる負荷を検知する命令と、
前記負荷の基準からの逸脱を抑制すべく前記動作の計算に係わるパラメータを変更する命令とを含む、請求項22に記載のプログラム。 - 電力グリッドから電力を供給される需要家のコンピュータにより実行されるプログラムであって、
前記需要家の電気機器に係わるデータを、前記コンピュータと通信可能なサーバ装置に送信して、当該サーバ装置に前記電気機器の動作の計算を要求する、プログラム。 - さらに、前記サーバ装置から送信された制御情報に前記需要家の意思を反映させるための命令を含む、請求項29に記載のプログラム。
- 前記反映させることは、前記サーバ装置から送信された複数の制御情報のうち前記需要家により選択された制御情報に基づく制御を許可する、請求項30に記載のプログラム。
- クライアント装置と通信可能なサーバ装置において、
電力グリッドから電力を供給される電気機器に係わるデータを前記クライアント装置から取得する取得部と、
前記データに基づいて前記電気機器のエネルギーデマンドを予測する予測部と、
前記予測されたエネルギーデマンドに基づいて、前記電気機器に係わるエネルギーを最適化すべく前記電気機器の動作を計算する計算部と、
前記計算された動作に基づいて、前記電気機器を制御するための制御情報を前記クライアント装置に送信する制御部とを備える、サーバ装置。 - 前記予測部は、前記エネルギーデマンドを保持するデータベースに保持された過去のエネルギーデマンドを読み出して前記エネルギーデマンドを予測する、請求項32に記載のサーバ装置。
- 前記予測部は、前記エネルギーデマンドを異なる基準に基づいて複数予測し、
前記計算部は、前記予測された複数のエネルギーデマンドにそれぞれ対応する複数の前記動作を計算し、
前記制御部は、前記計算された複数の動作に基づく複数の制御情報を前記クライアント装置に送信する、請求項32および33のいずれか1項に記載のサーバ装置。 - 前記計算部は、前記取得されたデータと前記電気機器の制御対象モデルとを保持するデータベースに保持されるデータおよび制御対象モデルに基づいて前記動作を計算する、請求項32に記載のサーバ装置。
- 前記計算部は、エネルギー単価および前記予測されたエネルギーデマンドに基づいて遺伝的アルゴリズムにより前記動作を計算する、請求項32に記載のサーバ装置。
- さらに、前記予測されたエネルギーデマンドに基づいて前記動作の計算に係わるパラメータを変更する変更部を備える、請求項32に記載のサーバ装置。
- さらに、
前記計算部による前記動作の計算に係わる負荷を検知する検知部と、
前記負荷の基準からの逸脱を抑制すべく前記動作の計算に係わるパラメータを変更する変更部とを備える、請求項32に記載のサーバ装置。 - 前記予測部は、前記エネルギーデマンドを異なる基準に基づいて複数予測し、
前記計算部は、前記予測された複数のエネルギーデマンドのうちから前記電力の需要家により選択されたエネルギーデマンドに基づく前記動作を計算し、
前記制御部は、前記計算された動作に基づく複数の制御情報を前記クライアント装置に送信する、請求項32および33のいずれか1項に記載のサーバ装置。 - 前記予測部は、再生可能エネルギーから前記電気機器を運転させるためのエネルギーを生産するエネルギー生産装置によるエネルギー供給量を予測する、請求項32に記載のサーバ装置。
- 前記エネルギー生産装置は太陽光発電システムであり、
前記予測部は、雲の移動予測を示す気象情報と、前記太陽光発電システムの特性をモデル化した太陽光発電モデルと、制御対象とするエリアのマップデータとに基づいて、前記エリアにおける前記太陽光発電システムの発電量を予測する、請求項40に記載のサーバ装置。 - 前記取得部、前記予測部、前記計算部、および前記制御部の少なくともいずれか1つは、クラウドコンピューティングシステムに分散配置される機能オブジェクトである、請求項32に記載のサーバ装置。
- 電力グリッドから電力を供給される電気機器の動作を計算するサーバ装置と通信可能なクライアント装置であって、
前記電気機器に係わるデータを前記サーバ装置に送信して前記動作の計算を要求する通信部を備える、クライアント装置。 - さらに、前記サーバ装置から送信された制御情報に前記電力の需要家の意思を反映させるためのインタフェース部を備える、請求項43に記載のクライアント装置。
- 前記インタフェース部は、前記サーバ装置から送信された複数の制御情報のうち前記需要家により選択された制御情報に基づく制御を許可する、請求項44に記載のクライアント装置。
- 前記インタフェース部は、
前記サーバ装置により予測された複数のエネルギーデマンドを前記需要家に提示し、
前記提示された複数のエネルギーデマンドのうちから前記需要家により選択されたエネルギーデマンドを前記サーバ装置に通知する、請求項44に記載のクライアント装置。
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