WO2014136362A1 - エネルギー管理システム、エネルギー管理方法およびプログラム - Google Patents

エネルギー管理システム、エネルギー管理方法およびプログラム Download PDF

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WO2014136362A1
WO2014136362A1 PCT/JP2013/084464 JP2013084464W WO2014136362A1 WO 2014136362 A1 WO2014136362 A1 WO 2014136362A1 JP 2013084464 W JP2013084464 W JP 2013084464W WO 2014136362 A1 WO2014136362 A1 WO 2014136362A1
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WO
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value
discharge
power
storage device
charge
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PCT/JP2013/084464
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和人 久保田
恭介 片山
清高 松江
酢山　明弘
卓久 和田
谷本　智彦
博司 平
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株式会社 東芝
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/004—Generation forecast, e.g. methods or systems for forecasting future energy generation
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    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
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    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E70/00—Other energy conversion or management systems reducing GHG emissions
    • Y02E70/30—Systems combining energy storage with energy generation of non-fossil origin
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Definitions

  • Embodiments of the present invention relate to a technique for managing an energy balance in a customer (customer) such as a home.
  • HEMS Home Energy Management System
  • new energy devices such as photovoltaic power generation (PV) units, power storage devices, or fuel cells (FC), and existing home appliances. It is a system that can be connected and managed comprehensively.
  • PV photovoltaic power generation
  • FC fuel cells
  • JP 2011-72166 A Japanese Patent Application Laid-Open No. 2011-92002
  • Double power generation is a form in which a private power generation facility (power storage device or the like) is provided in the PV system. In other words, in the double power generation mode, it is possible to expect an increase in the amount of electric power sold by discharging the private power generation facility.
  • the purpose is to provide an energy management system, an energy management method, and a program capable of operating a power storage device under an advantageous charge / discharge strategy.
  • the energy management system manages energy of a customer including a power generation device that generates electric power derived from renewable energy and a chargeable / dischargeable power storage device.
  • the energy management system includes a prediction unit, a creation unit, and a control unit.
  • the prediction unit predicts a demand for energy in a consumer to obtain a demand prediction value, and predicts a power generation amount of the power generation device to obtain a power generation amount prediction value.
  • the creation unit creates a charge / discharge schedule of the power storage device that can minimize the power purchase cost by using the effect of boosting the power sale profit due to the discharge of the power storage device based on the demand prediction value and the power generation amount prediction value.
  • the control unit includes a control unit that controls the power storage device based on the charge / discharge schedule.
  • 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 home server 7.
  • FIG. 4 is a functional block diagram illustrating an example of the scheduler 73.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the charge / discharge value table 4a.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the charge / discharge amount table 4b.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of hardware blocks of the home server 7.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a processing procedure related to creation of a charge / discharge schedule of the storage battery system 102.
  • FIG. 9 is a conceptual diagram for explaining an algorithm in which a branch and bound method is applied to the ternary search tree method.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure related to calculation of a provisional solution.
  • FIG. 11A is a diagram illustrating an example of a relationship between a power charge and a charging period.
  • FIG. 11B is a diagram illustrating an example of a charging schedule of the storage battery system 102.
  • FIG. 12A is a graph illustrating an example of the PV predicted value PV (t).
  • FIG. 12B is a graph illustrating an example of the demand prediction value D (t).
  • FIG. 12C is a graph showing an example of a predicted value of the discharge value V (t).
  • FIG. 13A is a diagram illustrating an example of an electricity bill.
  • FIG. 13B is a diagram illustrating an example of a PV surplus power purchase price.
  • FIG. 14 is a graph illustrating an example of a time series of Efficiency (t).
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an example of discharge on / off control of the storage battery system 102.
  • FIG. 16 is a block diagram illustrating an example of an energy management system according to the fourth 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 the energy management system according to the first embodiment.
  • the HEMS according to the embodiment includes a client system provided in a customer's home (home) 100 and a cloud computing system (hereinafter abbreviated as cloud) 300 as a server system.
  • cloud cloud computing system
  • the client system includes a home server 7 installed in the home 100.
  • the home server 7 can communicate with the cloud 300 via the communication line 40 on the IP network 200, for example.
  • the IP network 200 is the so-called Internet or a system vendor's VPN (Virtual Private Network).
  • the home server 7 is a client device that can communicate with the cloud 300, transmits various data to the cloud 300, and receives various data from the cloud 300.
  • power (AC voltage) supplied from the power grid 6 is distributed to each home via a transformer 61 and the like, and supplied to a distribution board 20 of the home 100 via a watt-hour meter (smart meter) 19.
  • the watt-hour meter 19 has a function of measuring the power generation amount of the energy production equipment provided in the home 100, the power consumption amount of the home 100, the power amount flowing from the power grid 6, the power amount flowing backward to the power grid 6, and the like.
  • the electric power generated based on the renewable energy is allowed to flow backward to the power grid 6.
  • the distribution board 20 supplies electric power to home appliances (lighting, air conditioners, heat pump water heaters (HP), etc.) 5 and a power conditioning system (PCS) 104 connected to the distribution board 20 via a distribution line 21. Supply. Moreover, the distribution board 20 is provided with the measuring device which measures the electric energy for every feeder.
  • home appliances lighting, air conditioners, heat pump water heaters (HP), etc.
  • PCS power conditioning system
  • the electric device is a device that can be connected to the distribution line 21 in the home 100.
  • Devices that consume electric power (loads), devices that generate electric power, devices that consume and generate electric power, storage batteries, and the like correspond to electric devices. That is, the home appliance 5, the PV unit 101, the storage battery system 102, and the fuel cell (hereinafter referred to as FC unit) 103 all correspond to electrical devices.
  • the electric device 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 unit 101 is installed on the roof and outer wall of the home 100.
  • the PV unit 101 is an energy creation device that produces electric power energy from renewable energy. Wind power generation systems are also in the category of energy creation equipment. If surplus power derived from renewable energy is generated, this surplus power can be sold to the power grid 6.
  • the storage battery system 102 converts alternating current power from the power grid 6 and the distribution line 21 into direct current and stores it in itself. If it is necessary to cover the demand of the customer, the electric power stored in the storage battery system 102 is converted into alternating current and supplied to the distribution line 21.
  • PCS 104 includes a converter (not shown).
  • the PCS 104 converts AC power from the distribution line 21 into DC power and supplies it to the storage battery system 102.
  • the PCS 104 includes an inverter (not shown), converts DC power supplied from the PV unit 101 or the storage battery system 102 into AC power, and supplies the AC power to the distribution line 21.
  • the electric device can also receive power supply from the PV unit 101 and the storage battery system 102 via the PCS 104.
  • the PCS 104 has a function as a power converter for transferring energy between the PV unit 101 and the storage battery system 102 and the distribution line 21.
  • the PCS 104 also has a function of controlling the storage battery system 102 to operate stably.
  • FIG. 2 shows a form in which the PCS 104 is commonly connected to the PV unit 101 and the storage battery system 102. Not limited to this form, the PV unit 101 and the storage battery system 102 may each have a PCS function.
  • a home network 25 such as a wireless local area network (LAN) is formed in the home 100.
  • Home server 7 is detachably connected to both home network 25 and IP network 200 via a connector (not shown) or the like. Thereby, the home server 7 can communicate with the watt-hour meter 19, the distribution board 20, the PCS 104, and the home appliance 5 connected to the home network 25.
  • the home network 25 may be either wireless or wired.
  • the home server 7 includes a communication unit 7a as a processing function according to the embodiment.
  • the communication unit 7 a is a network interface that transmits various data to the cloud 300 and receives various data from the cloud 300.
  • the home server 7 is connected to the terminal 105 via a wired line or a wireless line.
  • the home server 7 and the terminal 105 can be combined to realize a function as a local server.
  • 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 displays the operating status and power consumption of the home appliance 5, the PV unit 101, and the storage battery system 102 on, for example, an LCD (Liquid Crystal Display) or informs a consumer (user) by voice guidance or the like. Further, the terminal 105 includes an operation panel, and accepts various operations and setting inputs by consumers and users.
  • LCD Liquid Crystal Display
  • FIG. 3 is a functional block diagram illustrating an example of the home server 7.
  • the home server 7 includes a demand prediction unit 71, a PV prediction unit 72, and a scheduler 73.
  • the demand prediction unit 71 predicts a demand amount of energy (hereinafter referred to as demand) in a consumer, and obtains a demand prediction value.
  • the demand prediction unit 71 predicts the next day's demand from the past demand history of the home 100, for example.
  • the demand forecast for the next day can be obtained, for example, using the demand on the same day of the week before.
  • the demand prediction unit 71 predicts demand after that time from the demand up to a certain time on the day of prediction.
  • the demand prediction value after a certain time on the current day can be obtained based on the curve after the time of the matched curve by searching the demand curve similar to the demand curve up to that time from the past history.
  • the demand is not limited to these methods, and the demand can be predicted by various other methods. It is also possible to correct the demand prediction value using weather information or the like.
  • time series of demand forecast values is D (t).
  • t is a variable indicating the time of the day. For example, if one day (reference period) is represented by a set of one minute (unit period), t takes a value from 0 to 1439.
  • the PV prediction unit 72 predicts the amount of power produced by the PV unit 101 (hereinafter referred to as power generation amount), and obtains a predicted value of power generation (PV prediction value).
  • PV (t) be a time series of PV predicted values.
  • the PV predicted value can be calculated based on the past actual value of the power generation amount or the weather forecast.
  • the method of predicting the amount of solar radiation from the weather forecast every three hours is the document “Shimada, Kurokawa,“ Solar radiation prediction using weather forecast and weather change pattern ”, IEEJ Trans. PE, pp1219-1225, Vol. 127, No. .11, 2007. ”.
  • the scheduler 73 creates a charge / discharge schedule for the storage battery system 102 based on the demand prediction value, the PV prediction value, the electricity rate table, and the like, and controls the storage battery system 102 based on this schedule. That is, the scheduler 73 generates a charge / discharge command for controlling the storage battery system 102 based on the calculated charge / discharge schedule.
  • the storage battery system 102 charges or discharges electric power based on this charge / discharge command, or holds the charge amount at a constant value without charging or discharging.
  • FIG. 4 is a functional block diagram showing an example of the scheduler 73.
  • the scheduler 73 includes a discharge value calculation unit 1, a charge value calculation unit 2, a retention value calculation unit 3, and an optimization unit 4.
  • the discharge value calculation unit 1 calculates a time series of the discharge value DisCHGval (t) based on the following equations (1) to (4).
  • PVovD (t) in equation (1) is the difference between the two when the PV predicted value PV (t) exceeds the demand predicted value D (t), and 0 when the PV predicted value is less than the demand predicted value. It is a series.
  • DovPV (t) in Equation (2) is the difference between the demand predicted value D (t) and the PV predicted value PV (t), and is 0 when the demand predicted value is less than or equal to the PV predicted value. It is a series.
  • PV push (t) in equation (3) is the smaller value of PV (t) and D (t). This PV push (t) means a series of power generation amounts that can boost the PV power sales amount by covering the demand predicted value D (t) with the discharge power from the storage battery system 102.
  • the discharge value DisCHGval (t) is expressed by equation (4).
  • PriceBuy (t) indicates the power charge at time t.
  • PriceSell (t) indicates the PV purchase price at time t.
  • the first term on the right side of Equation (4) is a power selling price corresponding to the pushed-up PV power generation amount, and indicates a predicted value of power sales profit based on the power generation amount of the PV unit 101.
  • the second term on the right side shows the amount of cancellation of power purchase profit / loss when the demand forecast value is covered by the discharge of the storage battery system 102.
  • Discharge value DisCHGval (t) indicates a value obtained when D (t) is discharged at time t.
  • the charging value calculation unit 2 calculates a time series of the charging value CHGval (t) based on the following equations (5) to (8).
  • Equations (5) and (6) are the same as equations (1) and (2), respectively.
  • CHGamount (t) in the equation (7) indicates a time series of power that can be charged from the power grid 6 to the storage battery system 102.
  • the upper limit of contract power with the power grid 6 is defined as Limit.
  • CHGval (t) Charge value CHGval (t) is expressed by equation (8).
  • CHGval (t) is expressed as the sum of the value paid when charging for CHGamount (t) at time t and the loss due to the PV power generation amount that can be sold being zero.
  • the holding value calculation unit 3 calculates the time series of the electricity charge Val (t) when the charge / discharge function of the storage battery system 102 is not used.
  • Val (t) is referred to as holding value.
  • Equations (9) and (10) are the same as Equations (1) and (2), respectively.
  • the retention value Val (t) in the equation (11) indicates the balance of the electricity rate when the storage battery system 102 is neither charged nor discharged, that is, when the state of charge (State of Charge) is retained.
  • the optimization unit 4 creates a charge / discharge schedule for the storage battery system 102 based on the calculated discharge value, charge value, and retention value, and the charge amount and discharge amount of the storage battery system 102.
  • the optimization unit 4 stores the charge / discharge value table 4a and the charge / discharge amount table 4b in a memory (not shown) or the like.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the charge / discharge value table 4a.
  • the charge / discharge value table 4a is a table that describes the calculated discharge value, charge value, and retention value, for example, for each time in a day.
  • FIG. 6 shows an example of the charge / discharge amount table 4b.
  • the charge / discharge amount table 4b is a table in which the charge / discharge amount when the charge / discharge is executed is described for each time.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a hardware block of the home server 7.
  • the home server 7 can be realized by using, for example, a general-purpose computer as basic hardware.
  • the home server 7 is a computer provided with Central Processing Unit (CPU) and memory.
  • the memory stores a program for controlling the computer.
  • CPU Central Processing Unit
  • the program communicates with the cloud 300, calculates the operation schedule of the home appliance 5, the storage battery system 102, and the FC unit 103, or requests the calculation to the cloud 300, and the intention of the customer and the user to control the system.
  • Including instructions to reflect Various functions related to the home server 7 are realized by the CPU functioning based on various programs.
  • each functional block in the home server 7 can be realized by causing a CPU of a computer to execute a program stored in a memory.
  • the home server 7 can be realized by installing the program on a computer.
  • the program may be stored in a storage medium such as a CD-ROM, or distributed via a network and installed in a computer.
  • the computer includes a CPU, a memory, a hard disk, an interface (IF), and a graphic interface (GUI), which are connected via a bus.
  • the interface includes an interface for measuring the PV power generation amount and the energy demand, an interface with the storage battery system 102, and an interface connected to the network.
  • a program that realizes the function of the home server 7 is stored on the hard disk, and is expanded in the memory at the time of execution, and then executed according to the procedure.
  • the home server 7 may include a power conditioning system in addition to the functional blocks shown in FIG.
  • the home server 7 may be realized as an embedded device and installed outdoors.
  • the charge / discharge schedule takes any case of charging, discharging, or holding at each time. For example, in a case where a charging / discharging schedule is established in increments of one minute, any one of charging, discharging, and holding is assigned (assigned) every minute. However, since the limit of the lower limit and the upper limit of the charge amount of the storage battery system 102 must be satisfied, charge / discharge cannot be randomly assigned. Based on the above, an algorithm for assigning charge / discharge to each time will be described.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a processing procedure related to creation of a charge / discharge schedule of the storage battery system 102.
  • the optimization unit 4 of the home server 7 will be mainly described.
  • the optimization unit 4 first creates all combinations of charge / discharge sequences (step S1). That is, the optimization unit 4 creates a combination in which each time is any one of charging, discharging, and holding over all the times, and creates a set S having each combination as an element s.
  • the optimization unit 4 sequentially extracts the element s from the set S and calculates the cost (such as utility cost) (step S2).
  • the cost such as utility cost
  • the contents managed by the charge / discharge value table 4a and the contents managed by the charge / discharge amount table 4b are referred to.
  • the optimization unit 4 calculates the SOC (state of charge) of the storage battery system 102 for each element s.
  • the optimization unit 4 determines whether or not the calculated SOC is between the upper limit and the lower limit of the capacity of the storage battery system 102 (step S4). If it is outside this limit (No), the s is discarded as unrealistic (step S5).
  • the upper limit and the lower limit of the capacity of the storage battery system 102 are restrictions based on the specifications of the storage battery system 102.
  • steps S2 to S5 are repeated for all elements s included in the set S (step S6).
  • steps S6 When the procedure for all combinations is completed, s with the lowest cost is selected from the remaining s that are not discarded (step S7).
  • the optimization unit 4 outputs a charge / discharge schedule corresponding to the selected s (step S8).
  • parameters (charging value, discharging value, holding value) indicating values are calculated for each of the three states of charging, discharging and holding that the storage battery system 102 can take.
  • the cost and SOC are calculated for all combinations of charging, discharging, and holding, and the sequence that minimizes the cost is selected as the charging / discharging schedule among those satisfying the restrictions.
  • the energy management system, the energy management method, and the A program can be provided.
  • calc_price is a function that calculates the cost and SOC at each time when the charge / discharge strategy is executed in order of time.
  • the character strings “CHG”, “DIS”, and “NON” indicate charging, discharging, and holding (no charging or discharging), respectively.
  • the function is described in a recursive call format, and calc_price is called assuming charging, discharging, and holding at each time.
  • the return value is the total cost after that time and the sequence of charge / discharge strategies. If the time is tmax, the cost at the time tmax is calculated and the return value is returned without recursively calling the function. val returns the value when act is performed at the time t.
  • the pseudo code string describes a sequence based on the breadth-first search method. In addition, it is also possible to search for a solution by a depth-first search method.
  • the first embodiment one cost is calculated for each minute case.
  • the second embodiment only one calculation is required for the common part from the head in the branch. In other words, it is possible to reach the best solution without calculating all cases, and thus the calculation time can be drastically reduced.
  • the solution is generated by the binary search tree method.
  • a solution search is further performed by applying a branch and bound method to the binary search tree method. The algorithm will be described below.
  • This algorithm is the same as the algorithm of the second embodiment except that processing for determining the magnitude relationship between the provisional solution and the best solution and reducing the search space for the solution based on the result is added. This process is called a so-called pruning process.
  • the binary search tree method is an algorithm in which three nodes are connected for each node, and an evaluation value for each node is calculated. If charging is indicated by c, discharging is indicated by d, and holding is indicated by n, the number of nodes increases by 3 to the power of T as time T advances. Therefore, a provisional solution is given to the above algorithm, and a node that exceeds the provisional solution does not execute the subsequent calculation, thereby greatly reducing the steps involved in the calculation. By adding this pruning process, the solution search space can be reduced, and the processing speed can be increased.
  • the best solution is to charge at the cheapest price in the remaining time zone if the amount of money obtained when discharging to the demand for all the remaining times and this demand cannot be covered by the current value of the SOC It is calculated as the difference from the calculated amount.
  • Provisional solutions are updated sequentially using the solutions calculated by the above algorithm. However, if a provisional solution that is close to the best solution cannot be calculated in the initial stage, the solution search procedure increases, and calculation time is required.
  • a method for calculating a provisional solution close to the best solution will be described.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure related to calculation of a provisional solution.
  • the optimization unit 4 of the home server 7 will be mainly described.
  • the optimization unit 4 first calculates a predicted value of the PV power generation amount and obtains the time series PV (t) (step S11).
  • the optimization unit 4 calculates a demand prediction value and obtains a time series D (t) (step S12).
  • t is a variable indicating the time of day. For example, if one day (reference period) is represented by a set of one minute (unit period), t takes a value from 0 to 1439.
  • the optimization unit 4 creates a charging schedule for the storage battery system 102 (step S13).
  • a charging schedule is required so that charging can be completed in as short a time as possible in a time zone where the electricity rate is cheap. If the time at which the time zone with the lowest power rate ends is Te, the optimization unit 4 generates a schedule for the storage battery system 102 to be fully charged at this Te.
  • FIG. 11A is a diagram illustrating an example of a relationship between a power charge and a charging period.
  • Te is 7:00 am.
  • the remaining amount of the storage battery system 102 before charging is empty, the battery capacity is 5 kWh, and the chargeable power is 5 kW.
  • a schedule can be established in which the storage battery system 102 is charged at 5 kW between 6:00 and 7:00.
  • the optimization unit 4 calculates a time series of the predicted value Value (t) (also expressed as V (t)) of the discharge value based on the following equations (12) to (15) ( Step S14).
  • Value (t) is calculated as a unit period of one minute.
  • Equations (12), (13), and (14) are the same as Equations (1), (2), and (3), respectively.
  • the right side of Equation (15) is the same as the right side of Equation (4). That is, Value (t) indicates the value obtained when discharging for D (t) at time t.
  • FIG. 12A is a graph showing an example of the PV predicted value PV (t).
  • FIG. 12B is a graph illustrating an example of the demand prediction value D (t).
  • FIG. 12C is a graph showing an example of a predicted value of the discharge value V (t).
  • the predicted value of the discharge value V (t) is calculated by the formula (15) from PV (t) and D (t).
  • the horizontal axis represents time, and represents the cumulative value of “minutes” from 0 o'clock.
  • the vertical axis shows the value for each minute.
  • V (t) shown in FIG. 12C for example, the value shown in FIG. 13A is used as Priceell (t).
  • a value shown in FIG. 13B is used as PriceBuy (t). That is, the purchased power shown in FIG. 13A is PriceBuy (t), and the PV surplus power purchase price shown in FIG. 13B is Priceell (t).
  • the optimization unit 4 next calculates a time series of the discharge value rate Efficiency (t) (also expressed as E (t)) from the discharge value V (t) and the demand D (t) by the equation (16). ) Based on (step S15). That is, Efficiency (t) is a value obtained by dividing Value (t) by the demand prediction value.
  • FIG. 14 is a graph showing an example of the time series of Efficiency (t).
  • the graph of FIG. 14 shows Efficiency (t) between Te (7:00) and Ts (23:00).
  • Efficiency (t) between Te (7:00) and Ts (23:00).
  • the optimization unit 4 sorts the time index t in descending order of E (t). If E (t) is the same, the order of time t having the largest D (t) is increased (step S16). Then, the optimization unit 4 cumulatively adds D (t) in the order of the sorted t (step S17), and the cumulative addition value of D (t) is the total discharge amount (charge amount or dischargeable amount) of the storage battery system 102. The time tth exceeding the first time is calculated (step S18).
  • the optimization unit 4 sequentially adds the demand predicted value D (t) from the time t at which the discharge value rate E (t) is high, the sum of D (t) is equal to or greater than the total discharge amount of the storage battery system 102 in one day.
  • the time tth that becomes is specified.
  • E (t) at time tth be Etth.
  • tth 667 minutes
  • E (667) 33.96 (yen / kWh) at that time. That is, the threshold value is 33.96 yen / kW.
  • the obtained discharge value rate Etth is output to the optimization unit 4 (step S19).
  • the subscript th indicates a threshold value.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an example of discharge on / off control of the storage battery system 102.
  • the discharge is performed (discharge on) is indicated as 1, and the discharge is not performed (discharge off) as 0.
  • FIG. 15 shows a case where the threshold value of discharge value for determining on / off of discharge is 33.96 yen / kW.
  • the calculated Etth is the initial value of the provisional solution.
  • FIG. 16 is a block diagram illustrating an example of an energy management system according to the fourth embodiment.
  • parts common to FIG. 2 are given the same reference numerals, and only different parts will be described here.
  • the function realized by the first embodiment is realized by the cooperative operation of the cloud computing system 300 and the home server 7.
  • the cloud 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 home server 7 can communicate with the server computer SV via the IP network 200 and exchange data with the database DB.
  • functional objects related to the energy management system are arranged in the cloud 300, and an interface between the cloud 300 and the home server 7 is defined. That is, a charge / discharge schedule is created in the cloud 300, and this charge / discharge schedule is notified to the home server 7 via the communication line 40. In addition, the information necessary for creating the charge / discharge schedule is acquired by the cloud 300 independently, or is notified from the home server 7 to the cloud 300 via the communication line 40.
  • PV prediction and demand prediction require calculation with high load, but according to the fourth embodiment, it is possible to calculate a prediction value with high accuracy and in a short time. Needless to say, the use of highly accurate PV prediction values and demand prediction values can further increase the validity of the charge / discharge schedule.
  • the fourth embodiment it is possible to provide an energy management system, an energy management method, and a program capable of operating the power storage device under an advantageous charge / discharge strategy.

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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、再生可能エネルギーに由来する電力を発生する発電装置と、充放電可能な蓄電装置とを備える需要家のエネルギーを管理する。この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、発電装置の発電量を予測して発電量予測値を得る。作成部は、蓄電装置の放電による売電利益の押し上げ効果を利用して買電コストを最小化可能な蓄電装置の充放電スケジュールを、デマンド予測値と発電量予測値とに基づいて作成する。制御部は、充放電スケジュールに基づいて蓄電装置を制御する制御部とを具備する。

Description

エネルギー管理システム、エネルギー管理方法およびプログラム
　本発明の実施形態は、家庭などの需要家（カスタマー）におけるエネルギー収支を管理する技術に関する。
　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として、エネルギーのスマート化に関する数多くの実証実験が実施されている。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）を適用したデマンドレスポンスに関する実験は、その一例である。
　また、家庭エネルギー管理システム（Home Energy Management System：ＨＥＭＳ）にも注目が集まっている。ＨＥＭＳは、太陽光発電（Photovoltaic Power Generation：ＰＶ）ユニット、蓄電装置、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。関連技術が特許出願されている（特願２０１２－２５５３０１号）。
特開２０１１－７２１６６号公報 特開２０１１－９２００２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装置の充放電戦略（charge and discharge strategy）を立てる必要がある。充放電戦略の作成には需要家におけるエネルギー需要や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。
　目的は、蓄電装置を有利な充放電戦略のもとで運用可能なエネルギー管理システム、エネルギー管理方法およびプログラム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、再生可能エネルギーに由来する電力を発生する発電装置と、充放電可能な蓄電装置とを備える需要家のエネルギーを管理する。この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、発電装置の発電量を予測して発電量予測値を得る。作成部は、蓄電装置の放電による売電利益の押し上げ効果を利用して買電コストを最小化可能な蓄電装置の充放電スケジュールを、デマンド予測値と発電量予測値とに基づいて作成する。制御部は、充放電スケジュールに基づいて蓄電装置を制御する制御部とを具備する。
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、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、スケジューラ７３の一例を示す機能ブロック図である。 図５は、充放電価値テーブル４ａの一例を示す図である。 図６は、充放電量テーブル４ｂの一例を示す図である。 図７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８は、蓄電池システム１０２の充放電スケジュールの作成に係わる処理手順の一例を示す図である。 図９は、三分探索木法に分枝限定法を適用したアルゴリズムを説明するための概念図である。 図１０は、暫定解の算出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１１Ａは、電力料金と充電期間との関係の一例を示す図である。 図１１Ｂは、蓄電池システム１０２の充電スケジュールの一例を示す図である。 図１２Ａは、ＰＶ予測値ＰＶ（ｔ）の一例を示すグラフである。 図１２Ｂは、デマンド予測値Ｄ（ｔ）の一例を示すグラフである。 図１２Ｃは、放電価値Ｖ（ｔ）の予測値の一例を示すグラフである。 図１３Ａは、電気料金表の一例を示す図である。 図１３Ｂは、ＰＶ余剰発電買取価格の一例を示す図である。 図１４は、Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ（ｔ）の時系列の一例を示すグラフである。 図１５は、蓄電池システム１０２の放電オン／オフ制御の一例を示す図である。 図１６は、第４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。
　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り、クラウド３００に各種のデータを送信し、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の消費電力量、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、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、蓄電池システム１０２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。
　蓄電池システム１０２は、電力グリッド６や配電線２１からの交流電力を直流に変換し、自らに蓄電する。需要家のデマンドを賄う必要が生じれば、蓄電池システム１０２に蓄えられた電力は交流に変換されて配電線２１に供給される。
　ＰＣＳ１０４はコンバータ（図示せず）を備える。ＰＣＳ１０４は、配電線２１からの交流電力を直流電力に変換して蓄電池システム１０２に供給する。また、ＰＣＳ１０４はインバータ（図示せず）を備え、ＰＶユニット１０１あるいは蓄電池システム１０２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。これにより、電気機器はＰＣＳ１０４を介して、ＰＶユニット１０１や蓄電池システム１０２からも電力の供給を受けることができる。
　要するにＰＣＳ１０４は、ＰＶユニット１０１および蓄電池システム１０２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は蓄電池システム１０２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および蓄電池システム１０２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および蓄電池システム１０２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および家電機器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は家電機器５、ＰＶユニット１０１、蓄電池システム１０２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、需要家やユーザによる各種の操作や設定入力を受け付ける。
　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およびスケジューラ７３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の需要量（以下、デマンドと表記する）を予測して、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から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ることができる。
　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。
　デマンド予測値の時系列をＤ（ｔ）とする。ここで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。
　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。
　スケジューラ７３は、デマンド予測値、ＰＶ予測値および電気料金表などに基づいて、蓄電池システム１０２の充放電スケジュールを作成し、このスケジュールに基づいて蓄電池システム１０２を制御する。すなわちスケジューラ７３は、算出された充放電スケジュールに基づいて、蓄電池システム１０２を制御するための充放電指令を生成する。蓄電池システム１０２はこの充放電指令に基づいて電力を充電し、または放電し、あるいは充電も放電もせず充電量を一定の値に保持する。
　図４は、スケジューラ７３の一例を示す機能ブロック図である。スケジューラ７３は、放電価値計算部１と、充電価値計算部２と、保持価値計算部３と、最適化部４とを備える。
　放電価値計算部１は、次式（１）～（４）に基づいて、放電価値ＤｉｓＣＨＧval（ｔ）の時系列を算出する。　
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　式（１）におけるＰＶovＤ（ｔ）は、ＰＶ予測値ＰＶ（ｔ）がデマンド予測値Ｄ（ｔ）を超えるケースでは両者の差となり、ＰＶ予測値がデマンド予測値以下の場合には０となる系列である。　
　式（２）におけるＤovＰＶ（ｔ）は、デマンド予測値Ｄ（ｔ）がＰＶ予測値ＰＶ（ｔ）を超えるケースでは両者の差となり、デマンド予測値がＰＶ予測値以下の場合には０となる系列である。　
　式（３）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、蓄電池システム１０２からの放電電力でデマンド予測値Ｄ（ｔ）を賄うことでＰＶ売電量を押し上げ可能な発電量、の系列を意味する。　
　放電価値ＤｉｓＣＨＧval（ｔ）は式（４）により表される。式（４）において、ＰｒｉｃｅBuy（ｔ）は時刻ｔにおける電力料金を示す。ＰｒｉｃｅSell（ｔ）は時刻ｔにおけるＰＶ買い取り価格を示す。　
　式（４）の右辺第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項はデマンド予測値を蓄電池システム１０２の放電で賄う場合の、買電損益の打ち消し額を示す。放電価値ＤｉｓＣＨＧval（ｔ）は、時刻ｔにおいてＤ（ｔ）分放電したときに得られる価値を示す。
　充電価値計算部２は、次式（５）～（８）に基づいて、充電価値ＣＨＧval（ｔ）の時系列を算出する。　
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　式（５）、（６）はそれぞれ式（１）、（２）と同様である。式（７）におけるＣＨＧamount（ｔ）は、電力グリッド６から蓄電池システム１０２に充電可能な電力の時系列を示す。なお電力グリッド６との契約電力の上限をＬｉｍｉｔとする。
　充電価値ＣＨＧval（ｔ）は式（８）により表される。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として表される。
　保持価値計算部３は、次式（９）～（１１）に基づいて、蓄電池システム１０２の充放電機能を利用しない場合の電気料金Ｖａｌ（ｔ）の時系列を算出する。以下ではＶａｌ（ｔ）を、保持価値と称する。　
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　式（９）、（１０）はそれぞれ式（１）、（２）と同様である。式（１１）の保持価値Ｖａｌ（ｔ）は、蓄電池システム１０２が充電も放電もされないとき、つまり充電状態（State of Charge）が保持されるときの電力料金の収支を示す。
　最適化部４は、上記算出された放電価値、充電価値および保持価値と、蓄電池システム１０２の充電量および放電量に基づいて、蓄電池システム１０２の充放電スケジュールを作成する。最適化部４は、充放電価値テーブル４ａと充放電量テーブル４ｂとをメモリ（図示せず）などに記憶する。
　図５は充放電価値テーブル４ａの一例を示す図である。充放電価値テーブル４ａは、それぞれ計算された放電価値、充電価値および保持価値を、例えば１日における時刻ごとに記載するテーブルである。　
　図６は充放電量テーブル４ｂの一例を示す図である。充放電量テーブル４ｂは、充放電を実行した際の充放電量を、時刻ごとに記載したテーブルである。図５および図６に示されるテーブルにおいて、ｔ＝０は０時０分に対応する。ｔ＝１は０時１分に対応する。このように１日を分で表すと、ｔ＝１４３９は２３時５９分に対応する。
　図７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、家電機器５や蓄電池システム１０２、ＦＣユニット１０３の運転スケジュールを計算したり、あるいはこの計算をクラウド３００に要求したり、システムの制御に需要家やユーザの意思を反映させたりす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７に示されるように、コンピュータは、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、これらはバスを介して接続される。このうちインタフェースは、ＰＶ発電量およびエネルギーデマンドを計測するためのインタフェースと、蓄電池システム１０２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。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。
　次に、上記構成における作用を説明する。蓄電池システム１０２の充放電スケジュールを最適化することを考える。充放電スケジュールは、時刻毎に、充電、放電、あるいは保持の、いずれかのケースをとる。例えば１分刻みで充放電スケジュールを立てるケースでは充電、放電および保持のいずれかが１分毎に割り付けられ（アサインされ）る。しかし、蓄電池システム１０２の充電量の下限と上限という制限を満たさなければならないので、充放電を無作為に割り当てることはできない。以上を踏まえ、充放電を各時刻に割り付けるためのアルゴリズムを説明する。
　図８は、蓄電池システム１０２の充放電スケジュールの作成に係わる処理手順の一例を示す図である。ここではホームサーバ７の最適化部４を主体として説明する。最適化部４は、先ず、充放電シーケンスの全ての組み合わせを作成する（ステップＳ１）。すなわち最適化部４は、各時刻が充電、放電および保持のいずれかとなる組み合わせを全ての時刻にわたって作成し、組み合わせのそれぞれを要素ｓとする集合Ｓを作成する。
　次に最適化部４は、集合Ｓから要素ｓを順次抜き出し、コスト（光熱費など）を算出する（ステップＳ２）。コストの算出にあたっては充放電価値テーブル４ａにより管理される内容と、充放電量テーブル４ｂにより管理される内容とが参照される。また最適化部４は、要素ｓごとの蓄電池システム１０２のＳＯＣ（state of charge）を計算する。そして最適化部４は、計算されたＳＯＣが蓄電池システム１０２の容量の上限と下限との間にあるか否かを判定する（ステップＳ４）。この制限から外れていれば（Ｎｏ）、そのｓは非現実的であるとして破棄される（ステップＳ５）。蓄電池システム１０２の容量の上限と下限は、つまり、蓄電池システム１０２の諸元に基づく制限である。
　ステップＳ２～Ｓ５の手順は、集合Ｓに含まれる全ての要素ｓについて繰り返される（ステップＳ６）。全ての組み合わせについての手順が完了すると、破棄されず残ったｓのうちコストが最小のｓが選択される（ステップＳ７）。最適化部４は、この選択されたｓに対応する充放電スケジュールを出力する（ステップＳ８）。
　以上説明したように第１の実施形態では、蓄電池システム１０２のとり得る充電、放電および保持の３つの状態ごとに、その価値を示すパラメータ（充電価値、放電価値、保持価値）を算出する。また、充電、放電および保持の全ての組み合わせについてコストおよびＳＯＣを算出し、ＳＯＣが制限を満たすもののうちコストが最小となるシーケンスを充放電スケジュールとして選択する。
　このようにしたので、放電だけでなく、充電、および放電も充電もしないケースをも含めた形で最適化した、蓄電池システム１０２の充放電スケジュール、を作成できるようになる。つまり、気象条件や時間帯、あるいは売電（買電）単価によっては押し上げ効果を利用しないほうがコスト面で有利であったり、むしろ積極的に充電をするほうが有利であったりすることがある。
　第１の実施形態ではこのような状況をも総合的に考慮した充放電スケジュールを作成することが可能になる。つまり蓄電池システムの充放電を繰り返すことで、さらなるコスト削減を期待できるスケジュールを作成できるようになり、従って、蓄電装置を有利な充放電戦略のもとで運用可能なエネルギー管理システム、エネルギー管理方法およびプログラムを提供することが可能となる。
　［第２の実施形態］
　第１の実施形態では、充放電シーケンスの全ての組み合わせを列挙して、その中から充放電制約を満たし、かつコストが最小のものを選択した。しかし組み合わせの数は時間の刻み幅が細かくなればなるほど幾何級数的に増えるので、計算が実用時間内に終了しないことが考えられる。そこで第２の実施形態では、三分探索木（ternary search tree）と称されるアルゴリズムを用いることで、処理時間の短縮を図る。このアルゴリズムに基づく最適化手法を以下の擬似コードに示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　この擬似コード列において、calc_priceは、時刻順に充放電戦略を実施した時のコストと時刻毎のＳＯＣを計算する関数である。ここで文字列”CHG”，“DIS”，“NON”はそれぞれ、充電、放電、保持（充電も放電もせず）を示す。関数は再帰呼び出しの形式で記述され、それぞれの時刻で、充電、放電、保持を実施した場合を想定してcalc_priceを呼ぶ。返り値は、その時刻以降のコストの合計と充放電戦略のシーケンスである。時刻がｔｍａｘであれば関数を再帰呼び出しせずに、時刻ｔｍａｘにおけるコストを計算して返り値を返す。ｖａｌは、その時刻ｔでａｃｔを実施した際の価値を返す。なお上記擬似コード列は幅優先探索法に基づくシーケンスを記述する。このほか、深さ優先探索法で解を探索することも可能である。
　第１の実施形態では、１分毎のケースについて一つずつコストを計算した。これに対し第２の実施形態では、分岐における先頭から共通の部分については計算の回数が１度だけで済む。つまり全てのケースを計算することなく最良解に到達することが可能になり、従って計算時間を飛躍的に短縮することが可能になる。
　［第３の実施形態］
　第２の実施形態では三分探索木法により解を生成した。第３の実施形態ではさらに、三分探索木法に分枝限定法を適用して解を探索する。以下にアルゴリズムを説明する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　このアルゴリズムは、第２の実施形態のアルゴリズムに、暫定解と最良解との大小関係を判定し、その結果により解の探索空間を縮小する処理を追加したものである。この処理は、いわゆる枝刈り処理と称される。
　図９に示されるように、三分探索木法は一つのノードごとに３つのノードが接続され、各ノードに対する評価値を算出するアルゴリズムである。充電をｃ、放電をｄ、保持をｎで示すと、時刻Ｔが進行するにつれ３のＴ乗でノードの数が増える。そこで、上記アルゴリズムに暫定解を与え、この暫定解を超えるノードはそれ以降の計算を実行しないことで計算にかかるステップを大幅に削減することができる。この枝刈り処理を加えることで解の探索空間を縮めることができ、処理の高速化を図ることが可能となる。
　最良解は、残りの全ての時刻についてデマンド分まで放電した際に得られる金額と、このデマンドをＳＯＣの現状値で賄えない場合、残りの時間帯のなかで最も安い価格で充電したと仮定して算出した金額との差として計算される。
　暫定解は、上記アルゴリズムにより計算された解を用いて順次更新される。しかし最良解に近い暫定解を初期に算出できなければ解の探索手順が多くなり、計算時間を要することとなる。以下に、最良解に近い暫定解を算出する手法の一例を説明する。
　図１０は、暫定解の算出に係わる処理手順の一例を示すフローチャートである。ここではホームサーバ７の最適化部４を主体として説明する。最適化部４は、先ず、ＰＶ発電量の予測値を算出してその時系列ＰＶ（ｔ）を得る（ステップＳ１１）。また最適化部４はデマンド予測値を算出し、その時系列Ｄ（ｔ）を得る（ステップＳ１２）。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。
　次に最適化部４は、蓄電池システム１０２の充電スケジュールを作成する（ステップＳ１３）。買電損益を最小にするため、電力料金の安い時間帯になるべく短期間で充電が完了するような充電スケジュールを求める。電力料金が最低の時間帯が終了する時刻をＴｅとすると、最適化部４は、このＴｅに蓄電池システム１０２が満充電となるスケジュールを生成する。
　図１１Ａは、電力料金と充電期間との関係の一例を示す図である。図１１ＡにおいてＴｅは午前７：００である。充電前の蓄電池システム１０２の残量を空とし、電池容量を５ｋＷｈ、充電可能電力を５ｋＷとする。例として図１１Ｂに示されるように、６：００～７：００の間に蓄電池システム１０２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。
　図１０に戻り、次に最適化部４は、次式（１２）～（１５）に基づいて放電価値の予測値Ｖａｌｕｅ（ｔ）（Ｖ（ｔ）とも表記する）の時系列を算出する（ステップＳ１４）。第１の実施形態では、時刻Ｔｅから、電気料金が最低の時間が開始する時刻Ｔｓまでの時系列を算出するとする。つまりＶａｌｕｅ（ｔ）は、単位期間である１分ごとの値が算出される。　
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　式（１２）、（１３）、（１４）はそれぞれ式（１）、（２）、（３）と同様である。式（１５）の右辺は式（４）の右辺と同じである。つまりＶａｌｕｅ（ｔ）は、時刻ｔにおいてＤ（ｔ）分放電したときに得られる価値を示す。
　図１２Ａは、ＰＶ予測値ＰＶ（ｔ）の一例を示すグラフである。図１２Ｂは、デマンド予測値Ｄ（ｔ）の一例を示すグラフである。図１２Ｃは、放電価値Ｖ（ｔ）の予測値の一例を示すグラフである。放電価値Ｖ（ｔ）の予測値は、ＰＶ（ｔ）およびＤ（ｔ）から式（１５）により算出される。図１２Ａ，１２Ｂおよび１２Ｃ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。
　図１２Ｃに示されるＶ（ｔ）の算出にあたり、Ｐｒｉｃｅsell（ｔ）として例えば図１３Ａに示される値が用いられる。また、ＰｒｉｃｅBuy（ｔ）として例えば図１３Ｂに示される値が用いられる。すなわち、図１３Ａに示される買い電力がＰｒｉｃｅBuy（ｔ）であり、図１３Ｂに示されるＰＶ余剰発電買取価格がＰｒｉｃｅsell（ｔ）である。
　図１０に戻り、次に最適化部４は、放電価値Ｖ（ｔ）およびデマンドＤ（ｔ）から放電価値率Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ（ｔ）（Ｅ（ｔ）とも表記する）の時系列を、式（１６）に基づいて算出する（ステップＳ１５）。つまりＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙ（ｔ）は、Ｖａｌｕｅ（ｔ）をデマンド予測値で除算した値である。　
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　図１４はＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙ（ｔ）の時系列の一例を示すグラフである。図１４のグラフはＴｅ（７：００）～Ｔｓ（２３：００）間におけるＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙ（ｔ）を示す。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Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ（ｔ）の値のほうが高いので、６００分の近傍で蓄電池システム１０２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、より高くすることができる。
　次に最適化部４は、時刻インデックスｔを、Ｅ（ｔ）の高い順にソートする。Ｅ（ｔ）が同じであれば、Ｄ（ｔ）の大きい時刻ｔの順位を高くする（ステップＳ１６）。そして最適化部４は、ソートしたｔの順にＤ（ｔ）を累積加算し（ステップＳ１７）、Ｄ（ｔ）の累積加算値が蓄電池システム１０２の総放電量（充電量、あるいは放電可能量）を初めて超える時刻ｔthを算出する（ステップＳ１８）。
　つまり最適化部４は、デマンド予測値Ｄ（ｔ）を放電価値率Ｅ（ｔ）の高い時刻ｔから順に加算したとき、Ｄ（ｔ）の合計が蓄電池システム１０２の１日における総放電量以上となる時刻ｔthを特定する。時刻ｔthにおけるＥ（ｔ）をＥｔthとする。図１４の例では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となる。得られた放電価値率Ｅｔthは最適化部４に出力される（ステップＳ１９）。添え字thは閾値（threshold）であることを示す。
　図１５は、蓄電池システム１０２の放電オン／オフ制御の一例を示す図である。放電実施する（放電オン）を１、放電実施せず（放電オフ）を０として示す。図１５は、放電のオン／オフを決定する放電価値の閾値を、３３．９６円／ｋＷとしたケースを示す。
　第３の実施形態では、算出されたＥｔthを暫定解の初期値とする。三分探索木法にこの暫定解を与えることでアルゴリズムの初期段階からの枝刈りが進み、早期に解を収束させることができる。従って第３の実施形態によれば解の探索空間を縮小でき、処理時間を大幅に高速化することが可能になる。
　［第４の実施形態］
　図１６は、第４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４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が、クラウドコンピューティングシステム３００とホームサーバ７との協調動作により実現される。
　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。ホームサーバ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。
　第４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がクラウド３００に配置され、クラウド３００とホームサーバ７とのインタフェースが規定される。つまりクラウド３００において充放電スケジュールを作成し、この充放電スケジュールを通信回線４０を介してホームサーバ７に通知する。また、充放電スケジュールの作成に要する情報はクラウド３００が主体的に取得するか、または、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、幾つかのケースではＰＶ予測やデマンド予測は負荷の高い計算を要するが、第４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予測値やデマンド予測値を利用すれば、充放電スケジュール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４の実施形態によっても、蓄電装置を有利な充放電戦略のもとで運用可能なエネルギー管理システム、エネルギー管理方法およびプログラムを提供することが可能となる。
　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. 　再生可能エネルギーに由来する電力を発生する発電装置と充放電可能な蓄電装置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、前記発電装置の発電量を予測して発電量予測値を得る予測部と、
    　前記蓄電装置の放電による売電利益の押し上げ効果を利用して買電コストを最小化可能な前記蓄電装置の充放電スケジュールを、前記デマンド予測値と前記発電量予測値とに基づいて作成する作成部と、
    　前記充放電スケジュールに基づいて前記蓄電装置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. 　　前記作成部は、
    　基準期間内における単位期間毎の、前記蓄電装置を放電することの価値である放電価値を計算する放電価値計算部と、
    　前記単位期間毎の、前記蓄電装置を充電することの価値である充電価値を計算する充電価値計算部と、
    　前記単位期間毎の、前記蓄電装置の状態を保持することの価値である保持価値を計算する保持価値算出部と、
    　前記買電コストを最小化する、前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記単位期間毎の組み合わせを、前記放電価値、前記充電価値および前記保持価値に基づいて算出する最適化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。
  3. 　前記最適化部は、
    　前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記基準期間にわたる全ての組み合わせについて、前記買電コストおよび前記蓄電装置のＳＯＣ（state of charge）を算出し、
    　前記算出されたＳＯＣが前記蓄電装置の諸元に基づく制限内で、かつ前記買電コストを最小とする組み合わせを選択し、
    　前記選択された組み合わせに基づく前記充放電スケジュールを出力することを特徴とする、請求項２に記載のエネルギー管理システム。
  4. 　前記最適化部は、
    　前記蓄電装置のＳＯＣ（state of charge）が前記蓄電装置の諸元に基づく制限内で、かつ前記買電コストを最小化する、前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記単位期間毎の組み合わせを三分探索木アルゴリズムに基づいて探索し、
    　前記探索された組み合わせに基づく前記充放電スケジュールを出力することを特徴とする、請求項２に記載のエネルギー管理システム。
  5. 　前記最適化部は、与えられた暫定解に基づく分枝限定法により最適解を探索することを特徴とする、請求項４に記載のエネルギー管理システム。
  6. 　前記暫定解は、前記放電価値を前記デマンドで除算した値である放電価値率の高さの順に、前記蓄電装置の放電量をそれぞれの単位期間に配分する放電スケジュールであることを特徴とする、請求項５に記載のエネルギー管理システム。
  7. 　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、前記充放電スケジュール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、前記通知された充放電スケジュールを受信するインタフェース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。
  8. 　再生可能エネルギーに由来する電力を発生する発電装置と、充放電可能な蓄電装置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、
    　前記発電装置の発電量を予測して発電量予測値を得て、
    　前記蓄電装置の放電による売電利益の押し上げ効果を利用して買電コストを最小化可能な前記蓄電装置の充放電スケジュールを、前記デマンド予測値と前記発電量予測値とに基づいて作成し、
    　前記充放電スケジュールに基づいて前記蓄電装置を制御することを特徴とする、エネルギー管理方法。
  9. 　基準期間内における単位期間毎の、前記蓄電装置を放電することの価値である放電価値を計算し、
    　前記単位期間毎の、前記蓄電装置を充電することの価値である充電価値を計算し、
    　前記単位期間毎の、前記蓄電装置の状態を保持することの価値である保持価値を計算し、
    　前記買電コストを最小化する、前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記単位期間毎の組み合わせを、前記放電価値、前記充電価値および前記保持価値に基づいて算出す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. 　前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記基準期間にわたる全ての組み合わせについて、前記買電コストおよび前記蓄電装置のＳＯＣ（state of charge）を算出し、
    　前記算出されたＳＯＣが前記蓄電装置の諸元に基づく制限内で、かつ前記買電コストを最小とする組み合わせを選択し、
    　前記選択された組み合わせに基づく前記充放電スケジュールを出力することを特徴とする、請求項９に記載のエネルギー管理方法。
  11. 　前記蓄電装置のＳＯＣ（state of charge）が前記蓄電装置の諸元に基づく制限内で、かつ前記買電コストを最小化する、前記蓄電装置の放電と、充電と、保持との前記単位期間毎の組み合わせを三分探索木アルゴリズムに基づいて探索し、
    　前記探索された組み合わせに基づく前記充放電スケジュールを出力することを特徴とする、請求項９に記載のエネルギー管理方法。
  12. 　与えられた暫定解に基づく分枝限定法により最適解を探索することを特徴とする、請求項１１に記載のエネルギー管理方法。
  13. 　前記暫定解は、前記放電価値を前記デマンドで除算した値である放電価値率の高さの順に、前記蓄電装置の放電量をそれぞれの単位期間に配分する放電スケジュールであることを特徴とする、請求項１２に記載のエネルギー管理方法。
  14. 　請求項８乃至１３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。
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