WO2014136352A1 - エネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバ - Google Patents

Abstract

　実施形態によれば、エネルギー管理システムは、車載バッテリーを搭載する車両に接続され車載バッテリーと電力を授受可能なコネクタと、発電ユニットとを備える需要家のエネルギーを管理する。エネルギー管理システムは、予測部と、作成部と、制御部とを具備する。予測部は、需要家におけるデマンドを予測してデマンド予測値を得て、発電ユニットの電力生産量を予測して生産量予測値を得る。作成部は、売電利益から買電損益を減算した値を車載バッテリーの放電による売電量の押し上げ効果を利用して最大化可能な放電戦略を、車載バッテリーの利用に伴う制約のもとで、デマンド予測値および生産量予測値に基づいて作成する。制御部は、デマンドの実現値、生産量の実現値および放電戦略に基づいて車載バッテリーの放電を制御する。

Description

エネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバ

　本発明の実施形態は、需要家（カスタマー）のエネルギーを管理するエネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバに関する。

　近年の環境保全意識の高まりと電力不足への不安を背景に、家庭エネルギー管理システム（Home Energy Management System：ＨＥＭＳ）が注目されている。また、時間帯により変動する電気料金制度（リアルタイムプライシング）の実証実験なども既に始まっている。需要家にとってはできる限り低コストでエネルギーを利用できることが望ましい。そのため、特許出願（特願２０１２－０６５３００）をはじめとして種々の提案がなされている。

　ＨＥＭＳは、太陽光発電（Photovoltaic Power Generation：ＰＶ）システム、蓄電池、あるいは燃料電池（Fuel Cell：ＦＣ）などの分散型電源（以下、新エネルギー機器と総称する）と既存の家電機器とをネットワークに接続し、これらを総合的に管理可能とするシステムである。近年では電気自動車（ＥＶ）の普及が進み、車載バッテリーをＨＥＭＳに接続して新エネルギー機器のひとつとして利用することが考えられている。

特開２０１１－７２１６６号公報 特開２０１１－９２００２号公報 特開２０１１－２４４６８２号公報

　日本では、再生可能エネルギーの固定価格買取制度（feed in tariff：ＦＩＴ）が２０１２年７月１日から開始した。この制度のもとでは、電力会社とダブル発電契約を結んでいる需要家は、ＰＶ発電時におけるエネルギー需要（energy demand）を蓄電装置の放電で賄うことでＰＶシステムに由来する売電量を増やすことが可能である。ダブル発電とは、ＰＶシステムに自家発電設備など（蓄電装置など）を併設する形態である。つまりダブル発電モードでは、自家発電設備などを放電させることで売電量の押し上げ効果を期待することができる。

　このような条件下で光熱費の削減を追求するためには、押し上げ効果を加味した蓄電池の放電戦略（discharge strategy）を立てる必要がある。放電戦略の作成には需要家におけるエネルギーデマンドやＰＶ発電量の予測値なども考慮しなくてはならない。しかし多くの場合、予測値と実運用時の値（実現値）とが異なるので期待した光熱費削減を実現できないケースもある。特に、車載バッテリーは需要家宅（ホーム）に常時接続されるわけではないので、このような特性をも考慮して放電戦略を立てる必要がある。

　目的は、車載バッテリーの特性を活かし、新エネルギー機器を有利に運用することを可能とするエネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバ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、車載バッテリーを搭載する車両に接続され車載バッテリーと電力を授受可能なコネクタと、再生可能エネルギーに由来する電力を発電する発電ユニットとを備える需要家のエネルギーを管理する。エネルギー管理システムは、予測部と、作成部と、制御部とを具備する。予測部は、需要家におけるエネルギーのデマンドを予測してデマンド予測値を得て、発電ユニットの電力の生産量を予測して生産量予測値を得る。作成部は、売電利益から買電損益を減算した差し引きを車載バッテリーの放電による売電量の押し上げ効果を利用して最大化可能な放電戦略を、車載バッテリーの利用に伴う制約のもとで、デマンド予測値および生産量予測値に基づいて作成する。制御部は、デマンドの実現値、生産量の実現値および放電戦略に基づいて車載バッテリーの放電を制御する。

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２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図である。 図３は、ホームサーバ７の一例を示す機能ブロック図である。 図４は、車載バッテリー４の充放電効率表の一例を示す図である。 図５Ａは、買電単価の時間帯ごとの値の一例を示す図である。 図５Ｂは、ＰＶユニット１０１による余剰電力の買い取り価格の一例を示す。 図６は、ホームサーバ７のハードウェアブロックの一例を示す図である。 図７は、放電ルールの作成に係わる処理手順の一例を示すフローチャートである。 図８Ａは、図５Ａに示される電気料金表を示すグラフである。 図８Ｂは、車載バッテリー４の充電スケジュールの一例を示す図である。 図９Ａは、ＰＶ予測値ＰＶ（ｔ）の一例を示すグラフである。 図９Ｂは、デマンド予測値Ｄ（ｔ）の一例を示すグラフである。 図９Ｃは、放電価値Ｖ（ｔ）の予測値の一例を示すグラフである。 図９Ｄは、放電価値率Ｅ（ｔ）の予測値の一例を示すグラフである。 図１０は、放電価値率Ｅ（ｔ）の時系列から放電ルールを得るための処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１１は、放電可能量ＤＷを算出するための処理手順の一例を示す図である。 図１２は、車両ＥＶから取得される情報の一例を示す図である。 図１３Ａは、車載バッテリー４の充電可能時間と、充電可能量ＣＨとの関係の一例を示す図である。 図１３Ｂは、車載バッテリー４の充電可能時間と、充電可能量ＣＨとの関係の一例を示す図である。 図１４Ａは、車載バッテリー４の充電可能時間と、充電可能量ＣＨと、放電可能量ＤＷとの関係の一例を示す図である。 図１４Ｂは、車載バッテリー４の充電可能時間と、充電可能量ＣＨと、放電可能量ＤＷとの関係の一例を示す図である。 図１４Ｃは、車載バッテリー４の充電可能時間と、充電可能量ＣＨと、放電可能量ＤＷとの関係の一例を示す図である。 図１５は、制御部７５による放電指令の生成に係わる処理手順を示すフローチャートである。 図１６は、第２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ブロック図である。 図１７は、第２の実施形態に係るサーバコンピュータＳＶの一例を示す図である。

　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。

　［第１の実施形態］
　図２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図である。実施形態に係るＨＥＭＳは、需要家宅（ホーム）１００に備わるクライアントシステムと、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（以下、クラウドと略称する）３００とを備える。特に実施形態では、電気自動車（以下、車両と称する）ＥＶを接続可能なホーム１００を想定する。

　クライアントシステムは、ホーム１００に設置されるホームサーバ７を備える。ホームサーバ７は例えばＩＰネットワーク２００上の通信回線４０を介してクラウド３００と通信可能である。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。ホームサーバ７はクラウド３００と通信可能なクライアント装置である。ホームサーバ７は、クラウド３００に各種のデータを送信し、またクラウド３００から各種のデータを受信する。

　図２において、電力グリッド６から供給される電力（交流電圧）は、変圧器６１などを経て各家庭に分配され、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に備わるエネルギー生産機器の発電量、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。周知のように、再生可能エネルギーに基づいて発電された電力は、電力グリッド６に逆潮流することを許される。

　分電盤２０は配電線２１を介して、この分電盤２０に接続される家電機器（照明、エアコンなど）５やパワーコンディショニングシステム（ＰＣＳ）１０４に電力を供給する。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。

　ホーム１００は、電気機器を備える。電気機器はホーム１００内の配電線２１に接続可能な機器である。電力を消費する機器（負荷）、電力を生成する機器、電力を消費し生成する機器、および蓄電池などが電気機器に該当する。つまり家電機器５、ＰＶユニット１０１、車載バッテリー４および燃料電池（以下、ＦＣユニットと表記する）１０３などが、いずれも電気機器に相当する。電気機器はコンセント（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。

　ホーム１００の例えば駐車場に、コネクタ１０２が設置される。車両ＥＶはコネクタ１０２を介して配電線２１に接続されることが可能である。配電線２１からの電力により車載バッテリー４を充電可能であるし、また、車載バッテリー４から放電された電力を配電線２１に供給することも可能である。　
　コネクタ１０２は、ホーム１００と車載バッテリー４との間で電力を授受可能とするためのインタフェースとしての機能を担う。またコネクタ１０２に、車両ＥＶとホームサーバ７とが通信するためのインタフェースとしての機能を持たせるようにしても良い。

　ホーム１００の屋根や外壁にはＰＶユニット１０１が設置される。ＰＶユニット１０１は、再生可能エネルギーから電力エネルギーを生産する創エネルギー機器である。風力発電システムなども創エネルギー機器の範疇に入る。再生可能エネルギーに由来する余剰電力が生じれば、この余剰電力は電力グリッド６に売電されることが可能である。

　ＦＣユニット１０３は、非再生可能エネルギー源である、都市ガスやＬＰガス（液化プロパンガス）から電力を生産する発電ユニットである。ＦＣユニット１０３により生成された電力は電力グリッド６に逆潮流することを禁止されるので、余剰電力を生じることがある。この余剰電力は車載バッテリー４に充電されることが可能である。

　ＰＣＳ１０４はコンバータ（図示せず）を備える。ＰＣＳ１０４はコンバータにより、配電線２１からの交流電力を直流電力に変換して車載バッテリー４に供給する。また、ＰＣＳ１０４はインバータ（図示せず）を備える。ＰＣＳ１０４はＰＶユニット１０１、車載バッテリー４あるいはＦＣユニット１０３から供給される直流電力をインバータで交流電力に変換して、配電線２１に供給する。これにより、電気機器はＰＣＳ１０４を介して、車載バッテリー４やＦＣユニット１０３からも電力の供給を受けることができる。

　要するにＰＣＳ１０４は、車載バッテリー４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は車載バッテリー４やＦＣユニット１０３を安定して稼働させるために制御する機能も備える。なお図２において、ＰＣＳ１０４がＰＶユニット１０１、車載バッテリー４およびＦＣユニット１０３に共通に接続される形態が示される。この形態に限らず、ＰＶユニット１０１、車載バッテリー４およびＦＣユニット１０３がそれぞれ個々にＰＣＳの機能を備えてもよい。

　ホーム１００には無線ＬＡＮ（Local Area Network）などのホームネットワーク２５が形成される。ホームサーバ７はホームネットワーク２５とＩＰネットワーク２００との双方に、コネクタ（図示せず）などを介して着脱可能に接続される。これによりホームサーバ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。なおホームネットワーク２５は無線、あるいは有線のいずれでも良い。

　ホームサーバ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３００に各種のデータを送信し、またクラウド３００から各種のデータを受信する、ネットワークインタフェースである。　
　ホームサーバ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。ホームサーバ７と端末１０５とを合わせてローカルサーバ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、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、ＰＶユニット１０１、車載バッテリー４、ＦＣユニット１０３の稼働状況や消費電力量を例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）に表示したり、音声ガイダンスなどで需要家（ユーザ）に報知する。また端末１０５は操作パネルを備え、需要家による各種の操作や設定入力を受け付ける。ユーザは、クラウド３００に電気機器５の稼動スケジュールの再計算を要求したり、そのために必要になる情報をシステムに与えたりするための指示（コマンド）を、端末１０５を介して入力することができる。

　端末１０５は、電気機器５の制御にユーザの意思を反映させるためのユーザインタフェースを備える。このユーザインタフェースは、車載バッテリー４の充放電スケジュールなどを表示する表示器を備える。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ユーザの意思を反映させることができる。

　図３は、ホームサーバ７の一例を示す機能ブロック図である。ホームサーバ７は、デマンド予測部７１、ＰＶ予測部７２、放電価値率計算部７３、ルール作成部７４、制御部７５およびＥＶプロセッサ７６を備える。　
　デマンド予測部７１は、需要家におけるエネルギーデマンドを予測（estimate）して、デマンド予測値を得る。デマンド予測部７１は、例えばホーム１００の過去のデマンドの履歴に基づいて翌日のデマンドを予測する。翌日のデマンド予測は、例えば一週間前の同じ曜日のデマンドを利用して得られる。

　あるいは、デマンド予測部７１は、予測する当日の或る時刻までのデマンドから、その時刻以降のデマンドを予測する。当日の或る時刻以降のデマンド予測値は、その時刻までのデマンドカーブと類似するデマンドカーブを過去の履歴から検索し、マッチしたカーブのその時刻以降のカーブに基づいて、求められることができる。これらの手法に限らず、デマンドは他の様々な手法により予測可能である。また、デマンド予測値を、天気情報などを利用して補正することも可能である。

　ＰＶ予測部７２は、ＰＶユニット１０１による電力の生産量（以下、発電量と表記する）を予測して、発電量の予測値（ＰＶ予測値）を得る。ＰＶ予測値の時系列をＰＶ（ｔ）とする。　
　例えば発電量の過去の実績値、あるいは天気予報に基づいてＰＶ予測値を算出することが可能である。例えば、３時間ごとの天気予報から日射量を予測する手法が文献『島田、黒川、“天気予報と天気変化パターンを用いた日射予測”，IEEJ Trans. PE, pp1219-1225, Vol. 127, No.11, 2007.』に記載されている。

　放電価値率計算部７３は、放電価値と、放電価値率とを算出する。放電価値とは、押し上げ効果を加味した売電利益を評価するための指標である。放電価値率は、単位電力量あたりの放電価値である。　
　また放電価値率計算部７３は、放電価値および放電価値率のそれぞれについて、予測値と、現実の値である実現値との双方を算出する。つまり放電価値率計算部７３は、放電価値の予測値と、放電価値率の予測値と、放電価値の実現値と、放電価値率の実現値とを算出する。

　放電価値の予測値は、デマンド予測値を車載バッテリー４の放電で賄うとしたときの買電損益の打ち消し額とＰＶ予測値に基づく売電利益との和、として算出される。放電価値の予測値を算出するために、放電価値率計算部７３は、デマンド予測値および発電量の予測値だけでなく、図４に示される充放電効率表と、図５Ａ，Ｂに示される電気料金表とを参照する。

　充放電効率表は、車載バッテリー４の充電電力（放電電力）の値と、その値の電力を充電する（放電する）効率とを対応付けた表である。図４によれば、例えば５００ワット［Ｗ］の電力の充電効率および放電効率は０．８であることが示される。図４の表に無い値は補間により求めることができる。

　電気料金表は時間帯別の電気料金の一覧表である。図５Ａは、買電単価の時間帯ごとの値の一例を示す。図５Ａに示される契約によれば、昼間のデマンドピークを含む時間帯における料金は夜間における料金の３倍を超えることが分かる。図５Ｂは、ＰＶユニット１０１による余剰電力の買い取り価格の一例を示す。図５Ｂの例では、買い取り価格は時間帯によらず一律３４円である。　
　放電価値率の予測値は、放電価値の予測値を、車載バッテリー４の放電量（デマンド予測値）で除算して算出される。

　放電価値の実現値は、デマンドの実現値を車載バッテリー４の放電で賄うとしたときの買電損益の打ち消し額と、ＰＶ発電量の実現値に基づく売電利益との和、として算出される。放電価値率の実現値は、放電価値の実現値をデマンドの実現値で除算した値である。

　ＥＶプロセッサ７６は、ホームネットワーク２５を介して車両ＥＶと通信して、車両ＥＶの次の出発予定時刻と、その予定時刻における車載バッテリー４の予約残量（ＳＯＣ_Ｒ）と、現在のバッテリー残量（ＳＯＣ：State of Charge）とを取得する。またＥＶプロセッサ７６は、現在の充電単価（円／ｋＷｈ）も併せて取得する。そしてＥＶプロセッサ７６は、取得されたこれらの値に基づいて、車載バッテリー４の放電可能量ＤＷを算出する。

　ルール作成部７４は、放電価値率の予測値と、車載バッテリー４の放電可能量ＤＷとに基づいて車載バッテリー４の放電ルールを決定する。決定された放電ルールは制御部７５に渡される。制御部７５は、上記放電ルールと放電価値率の実現値とに基づいて、車載バッテリー４の放電を制御する。

　放電価値率計算部７３およびルール作成部７４は、デマンド予測値と発電量の予測値とに基づいて車載バッテリー４の放電戦略を作成する作成部、として機能する。放電価値率計算部７３により算出される放電価値率を用いることで、押し上げ効果を利用して、売電利益から買電損益を減算した差し引き額を最大化可能な放電戦略を作成することが可能になる。

　制御部７５は、デマンドの実現値と、発電量の実現値と、放電戦略とに基づいて、車載バッテリー４の放電を制御する。車載バッテリー４は、制御部７５から与えられる充放電指示に従って電力を充電し、放電する。

　図６は、ホームサーバ７のハードウェアブロックの一例を示す図である。ホームサーバ７は、例えば、汎用のコンピュータを基本ハードウェアとして用いることで実現することが可能である。ホームサーバ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、このコンピュータを制御するプログラムを記憶する。

　プログラムは、クラウド３００と通信したり、電気機器５や車載バッテリー４、ＦＣユニット１０３の運転スケジュールの計算をクラウド３００に要求したり、システムの制御に需要家の意思を反映させたりするための命令を含む。ＣＰＵが各種のプログラムに基づいて機能することで、ホームサーバ７に係る諸機能が実現される。

　すなわち、ホームサーバ７における各機能ブロックは、メモリに記憶されるプログラムを、コンピュータのＣＰＵに実行させることで実現可能である。ホームサーバ７は、上記プログラムをコンピュータにインストールすることで実現可能である。あるいは上記プログラムをＣＤ－ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、またはネットワークを介して配信してコンピュータにインストールすることで実現してもよい。

　図６に示されるように、コンピュータは、バスを介して相互に接続される、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスク、インタフェース（ＩＦ）、および、グラフィックインタフェース（ＧＵＩ）を備える。このうちインタフェースは、ＰＶ発電量および電力デマンドを計測するためのインタフェースと、車両ＥＶおよび車載バッテリー４とのインタフェースと、ネットワークに接続されるインタフェースとを備える（図示せず）。ホームサーバ７の機能を実現するプログラムはハードディスク上に格納され、実行時にメモリに展開されたのち手順に従って実行される。

　特に、ホームサーバ７は図３に示される機能ブロックに加え、パワーコンディショニングシステムを備えても良い。このような形態では、ホームサーバ７を組み込み機器（embedded device）として実現して屋外に設置しても良い。

　図７は、放電ルールの作成に係わる処理手順の一例を示すフローチャートである。ＰＶ予測部７２はＰＶ予測値を算出し（ステップＳ１）、その時系列ＰＶ（ｔ）を得る。デマンド予測部７１は、電力デマンドの予測値を算出し（ステップＳ２）、その時系列Ｄ（ｔ）を得る。　
　ｔは、１日における時刻を示す変数である。例えば１日（基準期間）を１分（単位期間）の集合で表すとすれば、ｔは０～１４３９の値をとる。

　次に、ルール作成部７４は、車載バッテリー４の充電ルールを作成する（ステップＳ３）。電力料金の安い時間帯にできるだけ短期間で充電が完了する充電ルールを作成することで、買電損益を最小にすることができる。電力料金が最低の時間帯の終了時刻をＴｅとすると、ルール作成部７４は、時刻Ｔｅに車載バッテリー４が満充電となるスケジュールを生成する。

　図８Ａは、図５Ａに示される電気料金表を示すグラフであり、Ｔｅは午前７：００である。充電前の車載バッテリー４の残量を空とし、電池容量を５ｋＷｈ、充電可能電力を５ｋＷとする。例えば図８Ｂに示されるように、６：００～７：００の間に車載バッテリー４を５ｋＷで充電するというスケジュールを立てることができる。

　次に、放電価値率計算部７３は、式(1)～(3)に基づいて放電価値の予測値Ｖ（ｔ）の時系列を算出する（ステップＳ４）。第１の実施形態では、時刻Ｔｅから電気料金が最低の時間帯の開始時刻Ｔｓまでの時系列が算出されるとする。つまりＶ（ｔ）は、単位期間である１分ごとの値が算出される。　

　式(1)におけるＤovＰＶ（ｔ）は、デマンド予測値Ｄ（ｔ）がＰＶ予測値ＰＶ（ｔ）を超えるときには両者の差になり、デマンド予測値がＰＶ予測値以下のときには０になる系列である。　
　式(2)のＰＶpush（ｔ）は、ＰＶ（ｔ）とＤ（ｔ）とのうち小さいほうの値である。このＰＶpush（ｔ）は、電力デマンドの予測値を車載バッテリー４の放電で賄うことでＰＶ売電量を押し上げ可能な発電量、の系列である。　
　式(3)のＶ（ｔ）が、その時刻にＤ（ｔ）分放電したときに得られる価値、すなわち放電価値である。ここでＰＲsellはＰＶ売電買い取り価格を示し、ＰＲ（ｔ）は電力料金を示す。右辺第１項は、押し上げられたＰＶ発電量の分の売電価格であり、ＰＶユニット１０１の発電量に基づく売電利益の予測値を示す。右辺第２項は電力デマンドの予測値を車載バッテリー４の放電で賄う際の、買電損益の打ち消し額を示す。

　次に放電価値率計算部７３は、式(4)に基づいて、放電価値率の予測値Ｅ（ｔ）の時系列を算出する（ステップＳ５）。つまりＥ（ｔ）は、放電価値Ｖ（ｔ）を放電量（またはデマンドの予測値）で除算して得られる値である。　

　式(5)におけるｆ（Ｄ（ｔ））は、Ｄ（ｔ）の電力を得るために車載バッテリー４から放電される放電量を表す関数である。例えば１ｋＷに対する放電効率を９５％とすると、ｆ（１ｋＷ）＝１．０５２ｋＷとなる。関数ｆによる変換後の値は充放電効率表（図４）を利用して求められる。

　図９Ａは、ＰＶ予測値ＰＶ（ｔ）の一例を示すグラフである。図９Ｂは、デマンド予測値Ｄ（ｔ）の一例を示すグラフである。図９Ｃは、放電価値Ｖ（ｔ）の予測値の一例を示すグラフである。図９Ｄは、放電価値率Ｅ（ｔ）の予測値の一例を示すグラフである。図９Ａ、図９Ｂ、図９Ｃおよび図９Ｄの各グラフにおいて横軸は時間であり、０時から通算した“分”の累積値を示す。縦軸は各分ごとの値を示す。　
　特に、図９ＣはＰＶ（ｔ）およびＤ（ｔ）から式(3)により算出された放電価値Ｖ（ｔ）を示す。計算において、図５Ａに示される値がＰＲ（ｔ）として用いられ、図５Ｂに示される値がＰＲsellとして用いられた。　
　図９ＤのグラフはＴｅ（７：００）～Ｔｓ（２３：００）間におけるＥ（ｔ）を示す。なお充放電効率を１とした。図９Ｄにおいて、例えば１０００分（１６：４０）以降の値に比べて６００分（１０：００）近傍におけるＥ（ｔ）の値のほうが高い。従って、６００分の近傍で車載バッテリー４を放電させるほうが、高い効率を得られる。つまり売電利益と買電損益との差し引きを、より高い金額にすることができる。

　図１０は、放電価値率Ｅ（ｔ）の時系列から放電ルールを得るための処理手順の一例を示すフローチャートである。図７のステップＳ５までの手順でＥ（ｔ）が算出されると、放電価値率計算部７３は、時刻インデックスｔを、Ｅ（ｔ）の高い順に並べ替える（ステップＳ２１）。仮にＥ（ｔ）の値の等しい時刻ｔが有れば、Ｄ（ｔ）の大きいほうの時刻ｔの順位を高くする。

　ただしこのステップでは、車両ＥＶの在宅している時間帯の時刻インデックスｔだけが並べ替えの対象とされる。つまり車両ＥＶがホーム１００の配電線２１に接続されている期間におけるｔだけが並べ替えの対象とされ、車両ＥＶが不在の時間帯のｔは並べ替えの対象から排除される。

　次に放電価値率計算部７３は、並べ替えたｔの順にＤ（ｔ）を累積加算（accumulate）する。つまりＤ（ｔ）は放電価値率Ｅ（ｔ）の高い順に加算されてゆき、その合計値が次第に大きくなる。そして、この合計値が車載バッテリー４の充電量（放電可能量ＤＷ）を初めて超える時刻ｔを、時刻ｔthとする（ステップＳ２２）。

　つまり放電価値率計算部７３は、放電価値率の予測値Ｅ（ｔ）の高い時刻ｔから順にデマンド予測値Ｄ（ｔ）を加算したとき、Ｄ（ｔ）の合計が車載バッテリー４の放電可能量ＤＷ以上となる時刻ｔthを特定する。時刻ｔthにおける放電価値率Ｅ（ｔth）が、車載バッテリー４を放電させるか否かを判定するための閾値である。放電価値率計算部７３は、閾値Ｅ（ｔth）を制御部７５に渡す（ステップＳ２３）。

　図９Ｄの例では例えばｔth＝６６７分目となり、その時のＥ（６６７）＝３３．９６（円／ｋＷｈ）である。つまり閾値は３３．９６円／ｋＷである。そこで、第１の実施形態では、予測対象とする日の放電ルールを、『放電価値率Ｅの実現値が３３．９６以上になれば、車載バッテリー４を放電する』と定める。この値に基づいて、放電価値率計算部７３は、閾値Ｅ（６６７）＝３３．９６を制御部７５に渡す。

　以上の手順において、車載バッテリー４の放電量を、それぞれの単位期間に、放電価値率の予測値の高さの順に配分する放電戦略が作成される。なお、車載バッテリー４の放電可能量ＤＷが放電価値率計算部７３に予め与えられている必要がある。次に、ＥＶプロセッサ７６による放電可能量ＤＷの算出の手順について説明する。

　図１１は、放電可能量ＤＷを算出するための処理手順の一例を示す図である。先ず、ＥＶプロセッサ７６は、車両ＥＶから次の出発予定時刻、その予定時刻における車載バッテリー４の予約残量（ＳＯＣ_Ｒ）、現在のバッテリー残量および現在の充電単価（円／ｋＷｈ）を取得する（ステップＳ３１）。なお現在の充電単価を、他のサーバ（図示せず）からＩＰネットワーク２００経由で取得することも可能である。

　図１２に示されるように、車両ＥＶの次の出発予定時刻として１６：００が指定されているとし、その時点（１６：００）でのバッテリーの予約残量として７０％が指定されているとする。つまり、車両ＥＶのユーザは１６：００に出かける予定であり、その時点で車載バッテリー４に、容量の少なくとも７０％の電力が残っていることを求めている。それまでは車載バッテリー４の電力を自由に使って利益を得ても良いが、１６：００の時点では必ず７０％にまで車載バッテリー４を充電しておかなくてはならない。以下では、このような制約のもとでの車載バッテリー４の放電戦略について説明する。

　図１１に戻り、次にＥＶプロセッサ７６は、ＰＶ予測値ＰＶ（ｔ）とデマンド予測値Ｄ（ｔ）とに基づいて、車載バッテリー４の放電開始時刻を決定する（ステップＳ３２）。実施形態ではＰＶユニット１０１により発電された電力が売電可能となる時刻を放電開始時刻とする。従って車載バッテリー４は、この放電開始時刻までに充電される。

　次にＥＶプロセッサ７６は、放電開始時刻から出発時までの、充電可能量ＣＨと充電単価とのセットを算出する（ステップＳ３３）。充電可能量ＣＨは、余剰電力または電力グリッド６から購入した電力で、車載バッテリー４の放電開始後も車載バッテリー４を充電可能な電力量である。図１３Ａ、図１３Ｂを参照して説明する。

　図１３Ａ、図１３Ｂは、車載バッテリー４の充電可能時間と、充電可能量ＣＨとの関係の一例を示す図である。充電可能時間とは、出発予定時刻（１６：００）の直前の或る期間であるとする。図１３Ａ、図１３Ｂにおける(1)は充電可能時間が０分のケースを示し、(2)は３０分のケースを示し、(3)は６０分のケースを示す。

　図１３Ａにおいて、放電開始時刻を７：００とする。ケース(1)では充電可能時間が０分なので、出発予定時刻（１６：００）までにＳＯＣの３０％分（１００％－７０％）しか利用できない。ケース(2)では充電可能時間が３０分なので、１５：３０の時点でＳＯＣの８０％分（１００％－２０％）までを利用できる。ケース(3)では６０分の充電可能時間を生かして、１５：００の時点までで１００％のＳＯＣを利用することができる。

　図１３Ｂに示されるように、ケース(1)では充電可能量ＣＨは０である。ケース(2)では３０分間でＳＯＣの５０％を充電することになり、充電可能量ＣＨは５０％である。ケース(3)では６０分間でＳＯＣの７０％を充電することになり、充電可能量ＣＨは７０％である。

　このように、押し上げ効果を得るために利用可能な電力は充電可能時間に応じて変化する。充電可能時間が短ければ充電可能量ＣＨは少なくなり、充電可能時間が長ければ長いほど充電可能量ＣＨが増える。しかし充電可能時間の時間帯は電力単価が高いので、充電量が多いほど充電単価が高くなる。実施形態では充電量とコストとのバランスを考慮し、充電単価を設定することで、充電可能量ＣＨを算出するようにする。

　図１１に戻り、ＥＶプロセッサ７６は、算出した充電可能量ＣＨと充電単価とに基づいて、充電可能量ＣＨと充電価値との最適値を決定する（ステップＳ３４）。充電単価が高いと放電機会の損失などのリスクが高くなるので、充電単価の決定をユーザの判断に委ねるようにしても良い。例えば、安定性モードと経済性モードといった複数の運用モードを端末１０５で設定できるようにする。そして、安定性モードが指定されると充電単価の安い充電可能量ＣＨが選択されるようにしても良い。また経済性モードが指定されると、充電単価は高いが売電利益も大きい充電可能量ＣＨが選択されるようにしてもよい。

　次にＥＶプロセッサ７６は、決定された充電可能量ＣＨに基づいて放電可能量ＤＷを算出する（ステップＳ３５）。放電可能量ＤＷは、放電開始時のＳＯＣ（SOC_C）と出発時のＳＯＣ（SOC_R）とに基づき次式を用いて求められる。　

　この式における（i）、（ii）、(iii）の各条件は、（SOC_C）と（SOC_R）との大小関係を示す。

　図１４Ａ，Ｂ，Ｃは、車載バッテリー４の充電可能時間と、充電可能量ＣＨと、放電可能量ＤＷとの関係の一例を示す図である。図１４Ａは条件（i）に対応する。図１４Ａに示されるように、(1)、(2)、(3)の順に高い放電可能量ＤＷを得られることがわかる。(3)のケースでの放電可能量はＳＯＣの１００％分である。

　図１４Ｂに示されるケース(4)は条件（ii）に対応する。この条件では放電可能量ＤＷは０であり、押し上げ効果を期待できない。ケース(5)は条件（iii）に対応し、例えば６０分の充電可能時間でＳＯＣの５０％分の放電可能量ＤＷを得られる。

　制御部７５による充放電指令の生成について説明する。車載バッテリー４は、制御部７５から与えられる充放電指令により、電力を放電し、充電する。実施形態では、充電単価ＣＨＧval（ｔ）の時系列が算出される。そして充電単価ＣＨＧval（ｔ）がＥ（ｔth）より小さければ、制御部７５は車載バッテリー４を充電する。ＣＨＧval（ｔ）は、時刻ｔにおいてＣＨＧamount（ｔ）分充電したときに支払われる価値と、売電可能であったＰＶ発電量が０になることによる損失との合計である。式(5)～(8)を用いてＣＨＧamount（ｔ）およびＣＨＧval（ｔ）を求めることができる。

　式(5)におけるＰＶovＤ（ｔ）は、ＰＶ予測値ＰＶ（ｔ）がデマンド予測値Ｄ（ｔ）を超えるときには両者の差になり、ＰＶ予測値がデマンド予測値以下のときには０となる系列である。式(6)は式(1)と同様である。

　式(7)におけるＣＨＧamount（ｔ）は、時刻ｔにおいて車載バッテリー４に充電可能な電力である。式(7)におけるＬｉｍｉｔは、契約電力の上限を示す。充電単価ＣＨＧval（ｔ）は式(8)により表される。式(8)において、ＰＲbuy（ｔ）は時刻ｔにおける電力料金を示す。ＰＲsell（ｔ）は時刻ｔにおけるＰＶ買い取り価格を示す。

　図１５は、制御部７５による放電指令の生成に係わる処理手順を示すフローチャートである。制御部７５は、先ず、放電ルールとしての閾値Ｅ（ｔth）を取得する（ステップＳ４１）。次に制御部７５は、ＰＶ発電量の実現値（ＰＶact）と、デマンドの実現値（Ｄact）とを取得する（ステップＳ４２，Ｓ４３）。ＰＶactは例えばＰＶユニット１０１に内蔵のセンサにより計測される。Ｄactは例えば分電盤２０に接続されるセンサにより計測される。

　次に制御部７５は、現在時刻の放電価値、つまり放電価値の実現値Ｖactを式(9)～(11)により求める（ステップＳ４４）。なお式(9)～(11)および(12)における添え字actは、実現値であることを示す。　

　式(9)におけるＤovＰＶactは、デマンドの実現値がＰＶ発電量の実現値を超えると両者の差になり、デマンドの実現値がＰＶ発電量の実現値以下であれば０になる系列である。　
　式(10)のＰＶpushactは、ＰＶactとＤactとのうち小さいほうの値である。このＰＶpushactは、デマンドの実現値を車載バッテリー４の放電で賄うことでＰＶ売電量を押し上げ可能な発電量の系列である。　
　式(11)のＶactは、現在時刻にＤact分放電したときに得られる価値、すなわち放電価値を示す。

　次に制御部７５は、ＶactおよびＤactから式(12)に基づいて放電価値率の実現値Ｅactを算出する（ステップＳ４５）。　

　つまりＥactは、Ｄactを車載バッテリー４の放電で賄うケースでの買電損益の打ち消し額とＰＶactに基づく売電利益との和を、効率を加味した放電量で除算した値である。なお式(12)の分母をデマンドの実現値Ｄactにしても良い。

　制御部７５は、Ｅact≧Ｅ（ｔth）であれば（ステップＳ４６でＹｅｓ）Ｄact分の電力を放電すべく、車載バッテリー４に放電指示を与える。Ｅact＜Ｅ（ｔth）であれば（ステップＳ４６でＮｏ）、制御部７５はその時点で放電する価値は低いと看做して放電しない。

　ステップＳ４６でＹｅｓであれば、制御部７５は、Ｅactと平均充電単価ＡＶＥ_ＣＨＧvalとを比較する。平均充電単価ＡＶＥ_ＣＨＧvalは式(13)により求められる。　

　制御部７５は、ＳＯＣがＳＯＣ_Ｒよりも大きければ車載バッテリー４を放電する。しかしＳＯＣがＳＯＣ_Ｒよりも小さければ、制御部７５は、ＡＶＥ_ＣＨＧvalを算出し、その値とＥactとの比較に基づいて放電の可否を決定する。ＡＶＥ_ＣＨＧvalは、放電希望量だけ放電した場合の、ＳＯＣとＳＯＣ_Ｒとの差を充電可能時間で充電する場合の平均充電単価である。

　例えば、車両ＥＶをその出発直前の３０分間で充電するケース（ユーザにより指定可能）において、現在のＳＯＣが７０％であり、ＳＯＣ_Ｒが８０％であり、放電希望量が１０％であるとすると、ＳＯＣ_Ｒ－（ＳＯＣ－１０％）＝２０％となる。つまりＳＯＣ_Ｒに戻すために、３０分間で２０％ぶん、充電する必要がある。　
　制御部７５は、この２０％を１５：３０から充電するとしたときの、平均充電単価ＡＶＥ_ＣＨＧvalを算出する。そして制御部７５は、ＡＶＥ_ＣＨＧval＜Ｅactであれば放電を実行し、そうでなければ放電しない。

　以上説明したように第１の実施形態では、押し上げ効果を考慮した正味の買電利益（あるいは売電損益）を評価しうる指標としての放電価値、が算出される。その際、車載バッテリー４がコネクタ１０２を介してホーム１００に接続されているという制約を盛り込む。さらに、放電量あたりの放電価値である放電価値率が算出される。そして、この放電価値率に基づいて、買電利益を最大化（あるいは売電損益を最小化）し得る放電戦略が作成される。さらに、車両ＥＶの出発予定時刻までに車載バッテリー４の充電残量を指定された値にまで戻すこと、も考慮される。

　つまり、限りある車載バッテリー４の電力を、放電価値の高い時間帯に放電させることの可能な放電ルールを作成することが可能になる。従って第１の実施形態によれば、売電による正味の利益を最大にすることが可能になる。

　放電ルールは放電価値率の閾値Ｅ（ｔth）により与えられる。車載バッテリー４の放電の可否は、放電価値率の実現値が閾値Ｅ（ｔth）以上となるか否かに基づいて判定される。これにより、単純に時刻に基づいて放電オン／オフを制御する既存の技術に比べ、ルールの量を減らして、制御に要するリソースを節約することが可能になる。

　例えば、図９に示される時刻は、ＰＶ発電予測とデマンド予測とが完全に正解した場合の放電時刻である。しかし、ＰＶ発電量や電力デマンドを完全に正確に予測することは難しい。車載バッテリー４の放電を、時刻ベースの「スケジュール」という形で制御すると、放電価値率が低い時刻での放電や、放電価値が高い時刻での放電見送りが生じる可能性がある。つまり予測値だけに頼って運転スケジュールを作成すると、予測値と実現値とのずれによって、期待された光熱費削減を実現できない可能性がある。

　これに対し上記説明したように、「放電価値率に基づいて放電オン／オフを判定する」という、いわばルールベースでの制御を実行することで、より妥当な放電戦略を得ることができる。つまり第１の実施形態では予測に基づく放電時刻でなく、放電価値という、全く新たな指標に基づいて放電制御を行うようにしている。しかも、実現値と閾値との比較結果に基づいて放電の可否が決定される。これにより、予測値と実現値との乖離が生じてもなお、光熱費の削減を期待することの可能な制御を実現することができる。

　従って、車両ＥＶに搭載される車載バッテリー４を適切な機会に充電したり、ホーム１００のエネルギー源として使用したりする際に、より経済的に車両ＥＶを利用できるようになる。ひいては、光熱費の削減を促すことが可能になる。これらのことから、車載バッテリーの特性を活かし、新エネルギー機器を有利に運用することを可能とするエネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバを提供することが可能になる。

　［第２の実施形態］
　図１６は、第２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ブロック図である。図１６において図２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２の実施形態においては、第１の実施形態により実現される機能を、クラウド３００と、ホームサーバ７との協調動作により実現する。

　クラウド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。また、クラウド３００は、第２の実施形態に係る処理機能としてデマンド予測部７１、ＰＶ予測部７２、放電価値率計算部７３、ＥＶプロセッサ７６およびルール作成部７４を備える。これらの機能ブロックは複数のサーバコンピュータＳＶの協調動作により実現されても良いし、単体のサーバコンピュータＳＶに備えられていても良い。

　図１７は、第２の実施形態に係るサーバコンピュータＳＶの一例を示す図である。図１７は、図１６のクラウド３００に備わる機能ブロックを備えるサーバコンピュータＳＶを示す。第２の実施形態ではこのサーバコンピュータをＳＶをクラウドＨＥＭＳ７０と称する。

　デマンド予測部７１やＰＶ予測部７２は、クラウドコンピューティングシステムに備わる膨大なデータベースや計算機リソースを利用することが可能である。これによりデマンド、ＰＶ発電量のいずれも、より正確な予測値を得られることを期待できる。

　放電価値率計算部７３は、第１の実施形態と同様に、放電価値率の予測値の時系列を算出する。ＥＶプロセッサ７６は、車両ＥＶの出発予定時刻と車載バッテリー４の残量とを通信回線４０を介してホームサーバ７から取得し、ルール作成部７４に渡す。ルール作成部７４は、第１の実施形態と同様に、放電価値率の閾値Ｅ（ｔth）を算出する。これに加えてルール作成部７４は、放電ルール（放電戦略）としての閾値Ｅ（ｔth）を、通信回線４０を介してホームサーバ７に通知する機能も備える。

　以上述べたように第２の実施形態では、エネルギー管理システムに係わる機能オブジェクトをクラウド３００に配置した。つまりクラウド３００において放電戦略を決定し、放電ルールを通信回線４０を介してホームサーバ７に通知する。また、放電戦略の作成に要する情報はクラウド３００において取得するか、ホームサーバ７から通信回線４０を介してクラウド３００に通知するようにした。

　このような形態によれば、クラウドコンピューティングシステムの膨大な計算機リソースを利用することが可能になる。例えばＰＶ発電予測やデマンド予測は負荷の高い計算を要する場合があるが、第２の実施形態によれば予測値を高精度で、かつ、短時間で算出することが可能になる。精度の高いＰＶ発電量予測値やデマンド予測値を利用すれば、放電戦略の妥当性をさらに高められることは言うまでもない。

　これらのことから第２の実施形態によっても、新エネルギー機器を有利に運用することを可能とするエネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバを提供することが可能になる。

　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 (14)

1. 　車載バッテリーを搭載する車両に接続され前記車載バッテリーと電力を授受可能なコネクタと、再生可能エネルギーに由来する電力を発電する発電ユニットとを備える需要家のエネルギーを管理するエネルギー管理システムであって、
   　前記需要家におけるエネルギーのデマンドを予測してデマンド予測値を得て、前記発電ユニットの電力の生産量を予測して生産量予測値を得る予測部と、
   　売電利益から買電損益を減算した差し引きを前記車載バッテリーの放電による売電量の押し上げ効果を利用して最大化可能な放電戦略を、前記車載バッテリーの利用に伴う制約のもとで、前記デマンド予測値および前記生産量予測値に基づいて作成する作成部と、
   　前記デマンドの実現値、前記生産量の実現値および前記放電戦略に基づいて前記車載バッテリーの放電を制御する制御部とを具備することを特徴とする、エネルギー管理システム。
2. 　さらに、前記車両が前記コネクタに接続される期間の指定と、当該期間の終了時における前記車載バッテリーの残量の指定とを受け付けるユーザインタフェースを具備し、
   　前記作成部は、前記指定された期間および残量を満たす制約のもとで前記放電戦略を作成し、
   　前記制御部は、前記放電戦略に基づいて放電された前記車載バッテリーを、充電単価を反映する充電価値に基づいて充電することを特徴とする、請求項１に記載のエネルギー管理システム。
3. 　前記作成部は、
   　　前記デマンド予測値を前記車載バッテリーの放電で賄う場合の前記買電損益の打ち消し額と前記生産量予測値に基づく売電利益との和である放電価値の予測値を、基準期間内における単位期間ごとに算出し、
   　　前記放電価値の予測値を前記車載バッテリーの放電量で除算した値である放電価値率の予測値を前記単位期間ごとに算出し、
   　　前記車載バッテリーの放電量をそれぞれの単位期間に、前記放電価値率の予測値の高さの順に配分する放電戦略を作成することを特徴とする、請求項１に記載のエネルギー管理システム。
4. 　前記作成部は、
   　　前記車載バッテリーが前記コネクタに接続されている期間における前記デマンド予測値を前記放電価値率の予測値の高い単位期間から順に加算したとき、当該デマンド予測値の合計が前記車載バッテリーの放電可能量以上となる単位期間を特定し、
   　　前記特定された単位期間における放電価値率の予測値を閾値とし、
   　前記制御部は、
   　　前記デマンドの実現値を前記車載バッテリーの放電で賄う場合の前記買電損益の打ち消し額と前記生産量の実現値に基づく売電利益との和を前記放電量で除算した値である放電価値率の実現値を算出し、
   　　前記放電価値率の実現値が前記閾値以上のときに前記車載バッテリーを放電させることを特徴とする、請求項３に記載のエネルギー管理システム。
5. 　前記需要家に設けられるローカルサーバと、このローカルサーバにネットワークを介して接続されるクラウドサーバとを具備し、
   　前記クラウドサーバは、前記放電戦略を前記ネットワークを介して前記ローカルサーバに通知する通知部と、前記予測部と、前記作成部とを備え、
   　前記ローカルサーバは、前記制御部と、前記通知された放電戦略を受信する受信部とを備えることを特徴とする、請求項１に記載のエネルギー管理システム。
6. 　車載バッテリーを搭載する車両に接続され前記車載バッテリーと電力を授受可能なコネクタと、再生可能エネルギーに由来する電力を発電する発電ユニットとを備える需要家のエネルギーを管理するエネルギー管理方法であって、
   　前記需要家におけるエネルギーのデマンドを予測してデマンド予測値を得て、
   　前記発電ユニットの電力の生産量を予測して生産量予測値を得て、
   　売電利益から買電損益を減算した差し引きを前記車載バッテリーの放電による売電量の押し上げ効果を利用して最大化可能な放電戦略を、前記車載バッテリーの利用に伴う制約のもとで、前記デマンド予測値および前記生産量予測値に基づいて作成し、
   　前記デマンドの実現値、前記生産量の実現値および前記放電戦略に基づいて前記車載バッテリーの放電を制御することを特徴とする、エネルギー管理方法。
7. 　前記車両が前記コネクタに接続される期間と、当該期間の終了時における前記車載バッテリーの残量とを満たす制約のもとで前記放電戦略を作成し、
   　前記放電戦略に基づいて放電された前記車載バッテリーを、充電単価を反映する充電価値に基づいて充電することを特徴とする、請求項６に記載のエネルギー管理方法。
8. 　前記デマンド予測値を前記車載バッテリーの放電で賄う場合の前記買電損益の打ち消し額と前記生産量予測値に基づく売電利益との和である放電価値の予測値を、基準期間内における単位期間ごとに算出し、
   　前記放電価値の予測値を前記車載バッテリーの放電量で除算した値である放電価値率の予測値を前記単位期間ごとに算出し、
   　前記車載バッテリーの放電量をそれぞれの単位期間に、前記放電価値率の予測値の高さの順に配分する放電戦略を作成することを特徴とする、請求項６に記載のエネルギー管理方法。
9. 　前記車載バッテリーが前記コネクタに接続されている期間における前記デマンド予測値を前記放電価値率の予測値の高い単位期間から順に加算したとき、当該デマンド予測値の合計が前記車載バッテリーの放電可能量以上となる単位期間を特定し、
   　前記特定された単位期間における放電価値率の予測値を閾値とし、
   　前記デマンドの実現値を前記車載バッテリーの放電で賄う場合の前記買電損益の打ち消し額と前記生産量の実現値に基づく売電利益との和を前記放電量で除算した値である放電価値率の実現値を算出し、
   　前記放電価値率の実現値が前記閾値以上のときに前記車載バッテリーを放電させることを特徴とする、請求項８に記載のエネルギー管理方法。
10. 　請求項６乃至９のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるための命令を含むことを特徴とする、プログラム。
11. 　車載バッテリーを搭載する車両に接続され前記車載バッテリーと電力を授受可能なコネクタと、再生可能エネルギーに由来する電力を発電する発電ユニットとを備える需要家のエネルギーを管理するサーバであって、
    　前記需要家におけるエネルギーのデマンドを予測してデマンド予測値を得て、前記発電ユニットの電力の生産量を予測して生産量予測値を得る予測部と、
    　売電利益から買電損益を減算した差し引きを前記車載バッテリーの放電による売電量の押し上げ効果を利用して最大化可能な放電戦略を、前記車載バッテリーの利用に伴う制約のもとで、前記デマンド予測値および前記生産量予測値に基づいて作成する作成部と、
    　前記デマンドの実現値、前記生産量の実現値および前記放電戦略に基づいて前記車載バッテリーの放電を制御する制御部とを具備することを特徴とする、サーバ。
12. 　さらに、前記車両が前記コネクタに接続される期間の指定と、当該期間の終了時における前記車載バッテリーの残量の指定とを受け付けるユーザインタフェースを具備し、
    　前記作成部は、前記指定された期間および残量を満たす制約のもとで前記放電戦略を作成し、
    　前記制御部は、前記放電戦略に基づいて放電された前記車載バッテリーを、充電単価を反映する充電価値に基づいて充電することを特徴とする、請求項１１に記載のサーバ。
13. 　前記作成部は、
    　　前記デマンド予測値を前記車載バッテリーの放電で賄う場合の前記買電損益の打ち消し額と前記生産量予測値に基づく売電利益との和である放電価値の予測値を、基準期間内における単位期間ごとに算出し、
    　　前記放電価値の予測値を前記車載バッテリーの放電量で除算した値である放電価値率の予測値を前記単位期間ごとに算出し、
    　　前記車載バッテリーの放電量をそれぞれの単位期間に、前記放電価値率の予測値の高さの順に配分する放電戦略を作成することを特徴とする、請求項１１に記載のサーバ。
14. 　前記作成部は、
    　　前記車載バッテリーが前記コネクタに接続されている期間における前記デマンド予測値を前記放電価値率の予測値の高い単位期間から順に加算したとき、当該デマンド予測値の合計が前記車載バッテリーの放電可能量以上となる単位期間を特定し、
    　　前記特定された単位期間における放電価値率の予測値を閾値とし、
    　前記制御部は、
    　　前記デマンドの実現値を前記車載バッテリーの放電で賄う場合の前記買電損益の打ち消し額と前記生産量の実現値に基づく売電利益との和を前記放電量で除算した値である放電価値率の実現値を算出し、
    　　前記放電価値率の実現値が前記閾値以上のときに前記車載バッテリーを放電させることを特徴とする、請求項１３に記載のサーバ。

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