WO2015136642A1 - 電力予測装置、電力予測プログラムおよび電力予測方法 - Google Patents

電力予測装置、電力予測プログラムおよび電力予測方法 Download PDF

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WO2015136642A1
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power
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prediction
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English (en)
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Inventor
山村朝雄
坂本清志
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Tohoku University
Original Assignee
Tohoku University
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R21/00—Arrangements for measuring electric power or power factor
    • G01R21/133—Arrangements for measuring electric power or power factor by using digital technique

Definitions

  • the present invention relates to a power prediction device, a power prediction program, and a power prediction method, and to a power prediction device that predicts output power of a natural energy power generation device.
  • Patent Documents 1 and 2 disclose a method for predicting the generated power of natural energy power generation based on weather prediction such as climate, temperature, wind speed, and wind direction.
  • the generated power is predicted based on information input from the outside such as weather forecast. Since this method depends on external information, the generated power cannot be predicted at a place or time when external information cannot be obtained.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to perform power prediction without depending on information from the outside.
  • the power information representing the input / output power that is input to or output from the node by one or more power devices including the natural energy power generation device is time-sequentially divided from a plurality of sections divided by a certain period, immediately before
  • An extraction unit that extracts a section similar to the power information of the first and a prediction unit that predicts the input / output power after the current time based on the power information after the time corresponding to the current time in the similar section;
  • a power predicting apparatus comprising:
  • the power device includes a load
  • the power prediction device is configured to perform the current time based on the natural energy power generation device predicted by the prediction unit and the input / output power after the current time of the load. It can be set as the structure which comprises the determination part which determines the subsequent electric power supply-demand balance.
  • the power device includes a power storage device, and the prediction unit predicts a stored power amount of the power storage device based on the predicted natural energy power generation device and the input / output power after the current time of the load.
  • the said determination part can be set as the structure which determines the electric power supply-and-demand balance after the said current time based on the stored electric energy after the said current time.
  • the value related to the input / output power may be a summary statistic of the input / output power for each period shorter than the predetermined period.
  • the value related to the input / output power may be a summary statistic of the input / output power for each period and a summary statistic of the fluctuation amount of the input / output power for each period.
  • the extraction unit extracts a plurality of the similar sections, and the prediction unit calculates a similarity between the plurality of power information corresponding to the plurality of similar sections and the immediately preceding power information. Based on the above, the input / output power after the current time can be predicted.
  • the power device includes a storage device that stores the power information, and when the power device is connected to the node, the extraction unit extracts the storage device from the storage device of the connected power device. It can be set as the structure which reads electric power information.
  • the node may not be connected to an external power supply system.
  • the natural energy power generation device may be a power generation device using sunlight, and the fixed period may be 24 hours.
  • the present invention provides a processor or a computer with a plurality of sections in which power information that represents in time series values related to input / output power input or output to or from a node by one or more power devices including a natural energy power generation device
  • the present invention is a power prediction method that is executed by a processor or a computer, and includes power information that represents in time series values related to input / output power that one or more power devices including a natural energy power generation device inputs or outputs to a node. Extracting a section similar to the immediately preceding power information from a plurality of sections divided at a fixed period, and the input after the current time from the power information after the time corresponding to the current time in the similar section. And a step of predicting output power.
  • power prediction can be performed without depending on information from the outside.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a system in which the power prediction apparatus according to the first embodiment is used.
  • FIG. 2A is a block diagram of the control unit in the first embodiment
  • FIG. 2B is a functional block diagram of the power prediction apparatus.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating the operation of the power prediction apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 4A and FIG. 4B are diagrams illustrating power with respect to time for explaining power prediction in the first embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating the operation of the power prediction apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating power information in one section of each power device in the second embodiment.
  • FIG. 7A is a diagram illustrating an example of the average C (t) of the calculated stored power amount with respect to time t
  • FIG. 7B is a standard deviation ⁇ C (t) of the calculated stored power amount with respect to time
  • FIG. 7C is a diagram showing an example of C (t) ⁇ ⁇ C (t).
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the operation of the determination unit according to the second embodiment.
  • FIG. 9A is a diagram illustrating an example of a screen of a PMS display device
  • FIG. 9B is a diagram illustrating an example of a load outlet.
  • FIG. 10A to FIG. 10C are diagrams showing the generated voltage, current, and power of the solar cell, respectively.
  • FIG. 11C are diagrams showing the generated voltage, current, and power of the wind turbine generator, respectively.
  • FIG. 12A and FIG. 12B are diagrams showing the output power of the solar cell and wind power generation, respectively, subjected to Fourier transform and shown with respect to the period.
  • 13 (a) and 13 (b) are diagrams showing the power of the solar cell and the amount of power fluctuation with respect to time in a certain day, respectively, and
  • FIG. 13 (c) is a diagram for explaining each symbol in FIG. 13 (a). It is.
  • FIG. 14A and FIG. 14B are diagrams showing the average value, standard deviation, skewness, and kurtosis of power and power fluctuation amount with respect to time in a certain day, respectively.
  • FIG. 15 is a diagram showing the distribution of the calculated similarity factor SF.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a system in which the power prediction apparatus according to the first embodiment is used.
  • a power system 100 includes a plurality of PMS (power management systems) 10 and 25 connected in a network.
  • the node 16 of each PMS 10 and 25 is set to a constant voltage.
  • the voltage of the node 16 is, for example, a DC voltage and is 48V.
  • the nodes 16 of each PMS 10 and 25 are set to substantially the same voltage.
  • the node 16 may be set to an alternating voltage. When the node 16 is an alternating voltage, the voltage, frequency, phase, etc. of the nodes 16 of the PMSs 10 and 25 are substantially the same.
  • the power devices 21 to 25 are connected to the PMS 10.
  • Power devices 21 to 25 are a solar cell, a wind power generator, a load, a power storage device, and other PMS, respectively.
  • the load is a device that consumes power, such as a home appliance or an information device.
  • the power storage device is a device that stores electric power, such as a secondary battery or an electric double layer capacitor.
  • the power devices 21 to 24 may include a storage device 26.
  • the storage device 26 is, for example, a hard disk or a semiconductor memory. Between the power devices 21 to 25, a converter for converting a voltage and / or a DC-AC converter and the like are provided.
  • the PMS 10 includes measuring units 11 to 15 and a control unit 18.
  • the measuring units 11 to 15 measure the power output from or input to the node 16 by the power devices 21 to 25.
  • the control unit 18 controls the measurement units 11 to 15 and the power devices 21 to 24.
  • the node 16 may be connected to an external power supply system through another PMS or directly. Further, the node 16 may be independent without being connected to an external power supply system.
  • FIG. 2A is a block diagram of the control unit in the first embodiment
  • FIG. 2B is a functional block diagram of the power prediction apparatus.
  • the control unit 18 includes a processor 32, a storage device 34, an input device 36, an output device 38, and a bus 35.
  • the processor 32 is, for example, a CPU (Central Processing Unit).
  • the storage device 34 is, for example, a hard disk or a semiconductor memory.
  • the input device 36 is an input circuit for inputting information from, for example, the measuring units 11 to 15.
  • the output device 38 is, for example, a display device or an output circuit that outputs information.
  • the bus 35 transmits data between the processor 32, the storage device 34, the input device 36 and the output device 38.
  • the control unit 18 is, for example, a computer, a microprocessor, or a dedicated circuit.
  • the control unit 18 or the processor 32 executes a power prediction program and a power prediction method.
  • a portable storage medium can be used as a storage medium for storing the power prediction program.
  • a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) disc, a DVD (Digital Video Disc) disc, a Blu-ray disc, or a USB (Universal Serial Bus) memory can be used as the portable storage medium.
  • a CD-ROM Compact Disc Read Only Memory
  • DVD Digital Video Disc
  • Blu-ray disc Blu-ray disc
  • USB Universal Serial Bus
  • a flash memory or HDD may be used as the storage medium.
  • the power prediction apparatus 30 includes an extraction unit 42, a prediction unit 44, and a determination unit 46.
  • the control unit 18 or the processor 32 functions as the extraction unit 42, the prediction unit 44, and the determination unit 46 in cooperation with the software.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating the operation of the power prediction apparatus according to the first embodiment.
  • the extraction unit 42 acquires past power information and immediately preceding power information (step S ⁇ b> 10).
  • the power information is information represented in a time series of values related to input / output power measured by the measurement units 11 to 15.
  • the power information may be information representing input / output power in time series or information obtained by processing input / output power.
  • the input / output power is the power output from power devices 21 and 22 to node 16.
  • input / output power is power input from the node 16 to the power device 23.
  • the input / output power is the power output or input from node 16 to power devices 24 and 25.
  • the stored power amount of the power device 24 can be calculated by integrating input / output power with respect to time. Further, the stored power amount of the power device 24 can be calculated from the SOC (State of Charge) of the power storage device.
  • the input / output power is obtained by measuring input / output power or input / output current between the power devices 21 to 25 and the node 16.
  • the input / output power may be obtained by measuring power, voltage, current, or the like in the power devices 21 to 25.
  • the past power information and the immediately preceding power information are stored in, for example, the storage device 34 or the storage device 26 included in the power devices 21 to 24.
  • the extraction unit 42 extracts a section similar to the immediately preceding power information from a plurality of sections obtained by dividing past power information at a constant period (step S12).
  • the fixed period is an arbitrary preset period such as 1 hour, 24 hours, 4 days, or 7 days.
  • the prediction unit 44 predicts input / output power after the current time from the power information of the section extracted by the extraction unit 42 (step S14).
  • the determination unit 46 determines the power supply / demand balance after the current time based on the prediction of the prediction unit 44 (step S16). For example, the determination unit 46 determines to warn when the future power supply falls below the power demand.
  • the determination unit 46 outputs the determination result (step S18). For example, the determination unit 46 outputs the determination result to the output device 38. For example, the user can suppress power consumption of the load by displaying the output device 38. Further, the control unit 18 may control the load based on the determination result.
  • FIG. 4A and FIG. 4B are diagrams illustrating power with respect to time for explaining power prediction in the first embodiment.
  • electric power shows the electric power input / output in either of the electric power apparatuses 21-25.
  • Time t0 is the current time.
  • Sections T0 to T3 have a constant period, for example, 24 hours. The time is traced backward from the time t0 and divided into fixed sections, which are defined as sections T0 to T3, respectively. If the time t0 is 11:00 am, the start time t1 of the section T0 is 11:00 am one day ago. Similarly, the start times t2 to t4 of the sections T1 to T3 are 11:00 am two to four days ago, respectively.
  • the extraction unit 42 extracts a section similar to the section T0 from the sections T1 to T3.
  • the section for determining the similarity may be a part of the sections T0 to T3.
  • the similarity between the section T0 and the sections T1 to T3 may be determined in the period from 6:00 am to 11:00 am.
  • the sections T0 to T3 may be sections that start from a predetermined start time. For example, it is possible to set a predetermined section from midnight to midnight the next day, and extract the section from the similarity between 6:00 am and 11 am in the section.
  • the solid line indicates the past power
  • the broken line indicates the predicted power.
  • the prediction unit 44 predicts the power after the time t0 from the power after the time t3 in FIG.
  • the predicted power is the power after time t3.
  • one section T3 is extracted. However, a plurality of similar sections may be extracted, and power may be predicted from the plurality of sections.
  • power devices 21 to 24 including at least a natural energy power generation device (solar cell or wind power generation device) are connected to the node 16.
  • a natural energy power generation device a solar power generation device, a solar thermal power generation device, a tidal power generation device, a wave power generation device, an ocean current power generation device, or a temperature difference power generation device can be used in addition to a solar battery and a wind power generation device.
  • the natural energy power generation device may be any device that converts natural energy into electric energy.
  • the output power of the natural energy power generator fluctuates at a constant cycle. For example, the output power of the power generation device using sunlight is a 24-hour cycle. Other power generations fluctuate with a period of 24 hours, shorter than 24 hours, or longer than 24 hours.
  • the extraction unit 42 extracts a section T3 similar to the immediately preceding power information from a plurality of sections obtained by dividing past power information at a constant period.
  • the prediction unit 44 predicts input / output power after the current time t0 based on the power information after the time t3 corresponding to the current time t0 in the similar section T3. Thereby, input / output information can be predicted regardless of external information.
  • a plurality of natural energy power generation devices may be provided. For example, the solar cell and the wind power generator may have different fixed periods for dividing the section.
  • a load is connected to the node 16.
  • the power consumed by the load is affected by human activity and / or the natural environment. Therefore, the input power of the load fluctuates at a constant cycle such as 24 hours and / or 7 days. For example, the life pattern of a worker in a cycle of three days night shift, one day vacation, three days lunch, and two days vacation is a nine day cycle. In this case, 9 days is a fixed period.
  • the determination unit 46 determines the power supply / demand balance after the current time based on the input / output power after the current time of the natural energy power generation apparatus and the load predicted by the prediction unit 44. Thereby, it is possible to determine the power supply / demand balance without depending on external information.
  • the node 16 is connected to a power storage device.
  • the predicting unit 44 predicts the stored power amount of the power storage device based on the predicted natural energy power generation device and the input / output power after the current time of the load.
  • the determination unit 46 determines the power supply / demand balance after the current time based on the accumulated power amount after the current time.
  • the future power supply / demand balance can be determined from the amount of power stored in the power storage device.
  • the stored power amount of the power storage device can be calculated, for example, by integrating the difference between the predicted output power of the natural energy power generation device and the predicted input power of the load. Further, the stored power amount may be calculated from the integral of the predicted input / output power between the node 16 and the power storage device.
  • the node 16 may not be connected to an external power supply system.
  • the PMS 10 is a self-supporting system, and power is not supplied from the outside.
  • the power consumed by the load is covered by the natural energy power generation apparatus. If the power supply / demand balance is not sufficiently predicted, the power cannot be used when necessary. sell. Therefore, it is preferable to use a power prediction device.
  • the first embodiment can be applied even if the node 16 is connected to an external power source.
  • Example 2 is a specific example of Example 1.
  • the block diagram of the system of the second embodiment and the functional block diagram of the power prediction apparatus are the same as those of the first embodiment, and a description thereof will be omitted.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating the operation of the power prediction apparatus according to the second embodiment. As shown in FIG. 5, when each of the power devices 21 to 24 includes a storage device 26, past power information may be stored in the storage device 26. In this case, when the power devices 21 to 24 are connected to the node 16, the control unit 18 acquires power information from the storage device 26 (step S50). If the storage device 34 of the control unit 18 stores the power information, this step may be omitted.
  • the control unit 18 causes the measurement units 11 to 15 to measure the input / output power between each power device 25 and the node 16 (step S32).
  • the sampling time for measurement is, for example, 10 seconds.
  • the control unit 18 determines whether a certain period has elapsed (step S34). The certain period is a period shorter than the section, for example, one hour. If No in step S34, the process returns to step S32.
  • step S34 summary statistics of input / output power within a certain period are calculated (step S36). A summary statistic of the fluctuation amount of the input / output power may be calculated. Summary statistics are the mean and / or standard deviation.
  • the summary statistic for example, at least one of average value, variance, standard deviation, median value, quartile, maximum value, minimum value, kurtosis (kurtosis), and skewness (skewness) can be used. . Since the median and quartile can be easily calculated from the mean and standard deviation, the median and / or quartile may be used as summary statistics.
  • the control unit 18 stores the summary statistics for the period in the storage device 34 or 26 as part of the power information.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating power information in one section of each power device in the second embodiment.
  • the power information in one section includes information from period 1 to period 24.
  • One section is, for example, 24 hours, and each period 1 to 24 is 1 hour.
  • the power information for one section includes average values A (1,1) to A (1,24) of input / output power, standard deviations A (2,1) to A (2,24) of input / output power, and power fluctuation amount.
  • Is a 24-row ⁇ 4-column matrix of B (1,1) to B (1,24) and standard deviation B (2,1) to B (2,24) of the power fluctuation amount. Rows correspond to periods 1 to 24 and are arranged in time series.
  • the average value and standard deviation are the average value and standard deviation within the period.
  • the power fluctuation amount is a fluctuation rate of power per unit time.
  • the storage device 34 or 26 stores power information of a plurality of past sections.
  • the extraction unit 42 calculates the similarity between the power information of a plurality of sections and the power information of the immediately preceding section.
  • the extraction unit 42 extracts a section having a high similarity from the similarities of the plurality of sections (step S40). For example, the extraction unit 42 extracts n sections having a high degree of similarity.
  • Equation 1 is also expressed as Equation 2.
  • W is a weight coefficient of the power fluctuation rate and can be set as appropriate. Compared with power, the power fluctuation rate is considered less likely to affect the similarity. Therefore, W is set to 1 or less. For example, W is set to 0.2.
  • the similarity factor SF is expressed by Equation 3.
  • SF ⁇ log (diff) Equation 3
  • a similarity factor can be calculated as the similarity between two sections.
  • the prediction unit 44 predicts the input / output power from the current time from the input / output power of the extracted section (step S42).
  • the input / output power P (t) is predicted from n Ak (1, t).
  • t corresponds to periods 1 to 24 (ie, time).
  • the predicted input / output power P (t) is a linear combination of Ak (1, t), and is given by Equation 4.
  • P (t) ⁇ k ( ak ⁇ Ak (1, t)) Equation 4
  • k is an integer from 1 to n.
  • P (t) is a simple average of Ak (1, t). A weighted average is obtained when the coefficients ak are different.
  • the coefficient a k can be calculated as follows. It is assumed that the similarity factor SF k of the section having the highest similarity is k. The relative position within the overall similarity factor SF k can be evaluated. In this case, it is kth from the highest. When the relative position of the similarity factor SF k is high (similarity is high), it is preferable to increase the coefficient a k . Therefore, for example, the coefficient ak is expressed by Equation 5.
  • a k cdf (SF k ) / ⁇ k cdf (SF k ) Equation 5
  • cdf is a cumulative distribution function of SF. In this way, the predicted input / output power P (t) of each power device is calculated.
  • the prediction unit 44 calculates the stored power amount of the power storage device and its standard deviation (step S44).
  • the predicted input power of the load is P D (t)
  • the predicted output power of the solar cell is P PV (t)
  • the predicted output power of the wind turbine generator is P WP (t)
  • the predicted input / output power of the power storage device is P B ( Assuming that t) and the amount of stored power C B (t) of the power storage device, these relationships are expressed by Equation 6.
  • C B (t) P PV (t) + P WP (t) + dC B (t) / dt Equation 6 Therefore, C B (t) can be predicted from P PV (t), P WP (t), and P D (t). Note that the current stored power amount of the power storage device is used as the integration constant.
  • the calculated C B (t) corresponds to the average value of the stored electric energy.
  • the predicted input / output power P (t) corresponds to a weighted average of a plurality of Al (1, t).
  • a weighted standard deviation ⁇ P (t) can be obtained.
  • P (t) and ⁇ P (t) may be a simple average and a simple standard deviation.
  • the standard deviation ⁇ C (t) of the stored electric energy can be calculated from ⁇ P (t).
  • FIG. 7A is a diagram illustrating an example of the average C (t) of the calculated stored power amount with respect to time t
  • FIG. 7B is a standard deviation ⁇ C (t) of the calculated stored power amount with respect to time
  • FIG. 7C is a diagram showing an example of C (t) ⁇ ⁇ C (t).
  • C (t) changes with time.
  • ⁇ C (t) also changes with time.
  • FIG. 7C the range of C (t) ⁇ ⁇ C (t) with respect to time is shown.
  • the determination unit 46 determines whether or not the future supply-demand balance is stable by using the average C (t) and the standard deviation ⁇ C (t) of the stored electric energy (step S46). In the case of Yes, the determination part 46 determines with being stable (step S50). In the case of No, the determination unit 46 determines that it is unstable (step S48). The control part 18 determines whether it is complete
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the operation of the determination unit according to the second embodiment.
  • the determination unit 46 makes a determination based on C (t) and ⁇ C (t) (step S60).
  • the determination unit 46 determines that the supply-demand balance is stable when C (t) ⁇ C (t)> 0 (step S62). This corresponds to the case where the straight line C1 is 0 in FIG.
  • the determination unit 46 determines that the power supply / demand balance is caution (step S64). This corresponds to the case where the straight line C2 is 0 in FIG.
  • the determination unit 46 determines that the supply and demand balance is unstable when C (t) ⁇ 0 (step S66). This corresponds to the case where the straight line C3 is 0 in FIG. Then exit.
  • the determination criterion of the determination unit 46 can be arbitrarily set.
  • the determination unit 46 can determine the power supply / demand balance stability using C (t) + S ⁇ ⁇ C (t) as a determination criterion.
  • S is an arbitrarily set real number.
  • FIG. 9A is a diagram showing an example of a screen of a PMS display device
  • FIG. 9B is a diagram showing an example of a load outlet.
  • the display device 60 is provided with a plurality of display areas 62.
  • the determination unit 46 determines that the display unit is stable, the display device 60 lights the display area 62 in blue.
  • the determination unit 46 determines that it is attention, the display device 60 lights up the display area 62 in yellow.
  • the determination unit 46 determines that the display unit is unstable, the display device 60 lights the display area 62 in red.
  • the determination by the determination unit 46 may be performed in a plurality of periods, and the stability of each period may be displayed in the plurality of display areas 62.
  • the display area 62 may display a color corresponding to the power supply / demand balance for the next 1 hour, 24 hours, 4 days, 7 days. By displaying the instability in color in this way, the power supply / demand balance can be visually recognized.
  • the display device 60 may display a time when the power supply / demand balance is predicted to be unstable.
  • the display area 62 can be arranged near the outlet 64 to which the load is connected. Further, when a plurality of loads are connected to the node 16, the display area 62 can be arranged for each outlet.
  • FIG. 10A to FIG. 10C are diagrams showing the generated voltage, current, and power of the solar cell, respectively.
  • 11/1 on the horizontal axis indicates November 1st.
  • FIG. 11A to FIG. 11C are diagrams showing the generated voltage, current, and power of the wind turbine generator, respectively.
  • the generated voltage, current and power of the solar cell have periodicity.
  • the generated voltage, the electric current, and electric power of the solar cell of a wind power generator have little periodicity.
  • FIG. 12 (a) and 12 (b) are diagrams showing the output power of the solar cell and the wind power generation, respectively, subjected to Fourier transform and shown with respect to the period.
  • Fig.12 (a) in a solar cell, a peak appears when a period is 24 hours. There are times when peaks appear in other periods. In the wind turbine generator, no peak is observed.
  • solar cells have periodicity. Although no periodicity was observed in the wind power generator, it is considered that there is a 24-hour period in the coastal region, for example. In addition, the cycle of output power may appear depending on the climate cycle.
  • FIG. 13 (a) and 13 (b) are diagrams showing the power of the solar cell and the amount of power fluctuation with respect to time in a certain day, respectively, and FIG. 13 (c) is a diagram for explaining each symbol in FIG. 13 (a). It is. As shown in FIG. 13 (c), the left and right center lines 70 of the rectangle are the median value within one hour, the rectangular upper and lower lines 72 are the quartiles, the small +74 is the maximum value, and the small ⁇ 76 is the minimum value. The large +78 is an outlier.
  • 14 (a) and 14 (b) are diagrams showing the average value, standard deviation, skewness and kurtosis of power and power fluctuation amount with respect to time in a certain day, respectively.
  • FIG. 15 is a diagram showing the distribution of the calculated similarity factor SF. As shown in FIG. 15, it can be seen that the similarity factor SF is close to a normal distribution.
  • the output power prediction in Example 2 can be applied at least for the solar cell. It is considered that there is a periodicity peculiar to the place where the wind turbine generator is installed. It is considered that there is a periodicity peculiar to the place of installation and the user to be used in the input power of the load.
  • values related to input / output power are used as summary statistics for input / output power for a certain period.
  • the storage capacity of the storage device 34 or 26 can be reduced and the processing load on the processor 32 can be reduced.
  • Summary statistics can be the mean and standard deviation.
  • the input / output power within the period can be represented more.
  • one or more of the other summary statistics may be used to represent input / output power during the period.
  • the values related to the input / output power are the summary statistics of the input / output power for each fixed period and the summary statistics of the fluctuation of the input / output power for each fixed period.
  • step S40 of FIG. 5 by calculating the similarity including the fluctuation amount, a section with higher similarity can be extracted.
  • the similarity can be calculated based on the square error.
  • the similarity is used as the similarity factor. Thereby, the precision of similarity can be improved more. Similarity can also be calculated by other methods.
  • the prediction unit 44 predicts input / output power after the current time based on the similarity between the power information corresponding to a plurality of similar sections and the immediately preceding power information. Thereby, the accuracy of prediction can be improved.
  • the input / output power is predicted as a linear combination of a plurality of pieces of power information. Thereby, the accuracy of prediction can be further increased.
  • the storage devices 26 of the power devices 21 to 24 store power information.
  • the extraction unit 42 reads power information from the connected power devices. Thereby, even when the power device is connected to a different PMS 10, the power information can be continuously used.

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Abstract

　自然エネルギー発電装置を含む１または複数の電力装置２１－２５がノード１６に入力または出力する入出力電力に関する値を時系列に表した電力情報を一定周期で区切った複数の区間の中から、直前の電力情報に類似する区間を抽出する抽出部と、前記類似する区間における現在の時刻に対応する時刻以降の前記電力情報に基づき、前記現在の時刻以降の前記入出力電力を予測する予測部と、を具備する電力予測装置。　

Description

電力予測装置、電力予測プログラムおよび電力予測方法
　本発明は、電力予測装置、電力予測プログラムおよび電力予測方法に関し、自然エネルギー発電装置の出力電力を予測する電力予測装置に関する。
　太陽電池や風力発電等の自然エネルギー発電は、再生可能エネルギーの一つとして注目されている。しかしながら、自然エネルギー発電の発電電力は、自然に大きく影響されるため、その予測が重要である。特許文献１、２には、気候、気温、風速や風向き等の気象予測に基づき、自然エネルギー発電の発電電力を予測する方法が開示されている。
特開２０１２－１２０４１９号公報 特開２０１０－５７２６２号公報
　しかしながら、特許文献１、２の方法では、気象予測等の外部から入力される情報に基づき発電電力を予測する。この方法では、外部情報に依存しているため、外部情報が得られない場所や時間においては、発電電力を予測できない。
　本発明は、上記課題に鑑みなされたものであり、外部からの情報に依存せず電力予測を行なうことを目的とする。
　本発明は、自然エネルギー発電装置を含む１または複数の電力装置がノードに入力または出力する入出力電力に関する値を時系列に表した電力情報を一定周期で区切った複数の区間の中から、直前の電力情報に類似する区間を抽出する抽出部と、前記類似する区間における現在の時刻に対応する時刻以降の前記電力情報に基づき、前記現在の時刻以降の前記入出力電力を予測する予測部と、を具備することを特徴とする電力予測装置である。
　上記構成において、前記電力装置は負荷を含み、前記電力予測装置は、前記予測部が予測した前記自然エネルギー発電装置および前記負荷の前記現在の時刻以降の前記入出力電力に基づき、前記現在の時刻以降の電力需給バランスを判定する判定部を具備する構成とすることができる。
　上記構成において前記電力装置は蓄電装置を含み、前記予測部は、予測した前記自然エネルギー発電装置および前記負荷の前記現在の時刻以降の前記入出力電力に基づき、前記蓄電装置の蓄積電力量を予測し、前記判定部は、前記現在の時刻以降の蓄積電力量に基づき、前記現在の時刻以降の電力需給バランスを判定する構成とすることができる。
　上記構成において、前記入出力電力に関する値は、前記一定周期より短い期間毎の前記入出力電力の要約統計量である構成とすることができる。
　上記構成において、前記入出力電力に関する値は、前記期間毎の前記入出力電力の要約統計量、および前記期間毎の前記入出力電力の変動量の要約統計量である構成とすることができる。
　上記構成において、前記抽出部は、複数の前記類似する区間を抽出し、前記予測部は、前記複数の類似する区間に対応する複数の前記電力情報と、直前の前記電力情報と、の類似度に基づき、前記現在の時刻以降の前記入出力電力を予測する構成とすることができる。
　上記構成において、前記電力装置は、前記電力情報を記憶する記憶装置を備え、前記電力装置が前記ノードに接続されたときに、前記抽出部は、接続された前記電力装置の前記記憶装置から前記電力情報を読み出す構成とすることができる。
　上記構成において、前記ノードは外部の電源系統に接続されていない構成とすることができる。
　上記構成において、前記自然エネルギー発電装置は太陽光を用いた発電装置であり、前記一定周期は２４時間である構成とすることができる。
　本発明は、プロセッサまたはコンピュータに、自然エネルギー発電装置を含む１または複数の電力装置がノードに入力または出力する入出力電力に関する値を時系列に表した電力情報を一定周期で区切った複数の区間から、直前の電力情報に類似する区間を抽出するステップと、前記類似する区間における現在の時刻に対応する時刻以降の前記電力情報から前記現在の時刻以降の前記入出力電力を予測するステップと、を実行させることを特徴とする電力予測プログラムである。
　本発明は、プロセッサまたはコンピュータが実行する電力予測方法であって、自然エネルギー発電装置を含む１または複数の電力装置がノードに入力または出力する入出力電力に関する値を時系列に表した電力情報を一定周期で区切った複数の区間から、直前の電力情報に類似する区間を抽出するステップと、前記類似する区間における現在の時刻に対応する時刻以降の前記電力情報から前記現在の時刻以降の前記入出力電力を予測するステップと、を含むことを特徴とする電力予測方法である。
　本発明によれば、外部からの情報に依存せず電力予測を行なうことができる。
図１は、実施例１に係る電力予測装置が用いられるシステムを示すブロック図である。 図２（ａ）は、実施例１における制御部のブロック図、図２（ｂ）は、電力予測装置の機能ブロック図である。 図３は、実施例１における電力予測装置の動作を示すフローチャートである。 図４（ａ）および図４（ｂ）は、実施例１における電力予測を説明するための時間に対する電力を示す図である。 図５は、実施例２に係る電力予測装置の動作を示すフローチャートである。 図６は、実施例２における各電力装置の１つの区間内の電力情報を示す図である。 図７（ａ）は、時間ｔに対する算出された蓄積電力量の平均Ｃ（ｔ）の例を示す図、図７（ｂ）は、時間に対する算出された蓄積電力量の標準偏差σＣ（ｔ）の例を示す図、図７（ｃ）は、Ｃ（ｔ）±σＣ（ｔ）の例を示す図である。 図８は、実施例２における判定部の動作の例を示すフローチャートである。 図９（ａ）は、ＰＭＳの表示装置の画面の例を示す図、図９（ｂ）は、負荷のコンセントの例を示す図である。 図１０（ａ）から図１０（ｃ）は、太陽電池のそれぞれ発電電圧、電流および電力を示す図である。 図１１（ａ）から図１１（ｃ）は、風力発電装置のそれぞれ発電電圧、電流および電力を示す図である。 図１２（ａ）および図１２（ｂ）は、それぞれ太陽電池および風力発電の出力電力をフーリエ変換し、周期に対し示した図である。 図１３（ａ）および図１３（ｂ）は、ある一日における時間に対するそれぞれ太陽電池の電力および電力変動量を示す図、図１３（ｃ）は図１３（ａ）の各記号を説明する図である。 図１４（ａ）および図１４（ｂ）は、ある一日における時間に対するそれぞれ電力および電力変動量の平均値、標準偏差、スキューネスおよびクルトシスを示す図である。 図１５は、算出した類似性因子ＳＦの分布を示す図である。
　以下、図面を参照し本発明の実施例について説明する。
　図１は、実施例１に係る電力予測装置が用いられるシステムを示すブロック図である。図１に示すように、電力システム１００は、複数のＰＭＳ（パワーマネージメントシステム）１０および２５がネットワーク状に接続されている。各ＰＭＳ１０および２５のノード１６は、一定の電圧に設定されている。ノード１６の電圧は例えば直流電圧であり４８Ｖである。各ＰＭＳ１０および２５のノード１６は、ほぼ同じ電圧に設定されている。ノード１６は、交流電圧に設定されていてもよい。ノード１６が交流電圧の場合、各ＰＭＳ１０および２５のノード１６の電圧、周波数、位相等をほぼ同じとする。
　ＰＭＳ１０には、電力装置２１から２５が接続されている。電力装置２１から２５は、それぞれ太陽電池、風力発電装置、負荷、蓄電装置および他のＰＭＳである。負荷は、例えば家電機器、情報機器等の電力を消費する機器である。蓄電装置は、例えば二次電池または電気二重層キャパシタ等の電力を蓄積する機器である。電力装置２１から２４は、記憶装置２６を備えていてもよい。記憶装置２６は、例えばハードディスクまたは半導体メモリである。電力装置２１から２５との間には、電圧を変換するコンバータおよび／または直流－交流コンバータ等が設けられている。ＰＭＳ１０は、計測部１１から１５、および制御部１８を備えている、計測部１１から１５は、電力装置２１から２５がノード１６に出力または入力される電力を計測する。制御部１８は、各計測部１１から１５、電力装置２１から２４を制御する。ノード１６は、他のＰＭＳを介し、または直接外部の電源系統に接続されていてもよい。また、ノード１６は、外部の電源系統に接続されておらず、自立していてもよい。
　図２（ａ）は、実施例１における制御部のブロック図、図２（ｂ）は、電力予測装置の機能ブロック図である。図２（ａ）に示すように、制御部１８は、プロセッサ３２、記憶装置３４、入力装置３６、出力装置３８およびバス３５を備えている。プロセッサ３２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。記憶装置３４は、例えばハードディスクまたは半導体メモリである。入力装置３６は、例えば計測部１１から１５等から情報が入力する入力回路である。出力装置３８は、例えば表示装置または情報を出力する出力回路等である。バス３５は、プロセッサ３２、記憶装置３４、入力装置３６および出力装置３８間のデータを伝送する。制御部１８は、例えば、コンピュータ、マイクロプロセッサ、または専用回路である。制御部１８またはプロセッサ３２は、電力予測プログラムおよび電力予測方法を実行する。電力予測プログラムを格納する記憶媒体として可搬型記憶媒体を用いることができる。可搬型記憶媒体としては、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）ディスク、ＤＶＤ（Digital Video Disc）ディスク、ブルーレイディスクまたはＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等を用いることができる。記憶媒体として、フラッシュメモリまたはＨＤＤ等を用いてもよい。
　図２（ｂ）に示すように、電力予測装置３０は、抽出部４２、予測部４４および判定部４６を備えている。制御部１８またはプロセッサ３２がソフトウェアと協働して、抽出部４２、予測部４４および判定部４６として機能する。
　図３は、実施例１における電力予測装置の動作を示すフローチャートである。図２（ｂ）および図３に示すように、抽出部４２は、過去の電力情報および直前の電力情報を取得する（ステップＳ１０）。電力情報は、計測部１１から１５が計測する入出力電力に関する値の時系列に表した情報である。電力情報は、入出力電力を時系列に表した情報でもよいし、入出力電力を加工した情報でもよい。電力装置２１および２２（太陽電池および風力発電装置）では、入出力電力は、電力装置２１および２２からノード１６に出力される電力である。電力装置２３（負荷）では、入出力電力は、電力装置２３にノード１６から入力される電力である。電力装置２４（蓄電装置）および２５（他のＰＭＳ）では、入出力電力は、電力装置２４および２５にノード１６から出力または入力される電力である。電力装置２４の蓄積電力量は、入出力電力を時間に対し積分することにより算出することができる。また、電力装置２４の蓄積電力量は、蓄電装置のＳＯＣ（State of Charge）から算出することもできる。入出力電力は、電力装置２１から２５とノード１６との間の入出力電力または入出力電流を測定することにより得られる。また、入出力電力は、電力装置２１から２５内での電力、電圧もしくは電流等を測定することにより求めてもよい。過去の電力情報および直前の電力情報は、例えば記憶装置３４、または電力装置２１から２４が備える記憶装置２６に記憶されている。抽出部４２は、過去の電力情報を一定周期で区切った複数の区間から直前の電力情報に類似する区間を抽出する（ステップＳ１２）。ここで、一定周期は、１時間、２４時間、４日または７日等の任意の予め設定された周期である。
　予測部４４は、抽出部４２が抽出した区間の電力情報から現在の時刻以降の入出力電力を予測する（ステップＳ１４）。判定部４６は、予測部４４の予測に基づき現在の時刻以降の電力需給バランスを判定する（ステップＳ１６）。例えば、判定部４６は、今後の電力供給が電力需要を下回る場合、警告するように判定する。判定部４６は、判定結果を出力する（ステップＳ１８）。判定部４６は、例えば判定結果を出力装置３８に出力する。例えば、ユーザは、出力装置３８の表示により負荷の電力消費を抑制することができる。また、制御部１８は、判定結果に基づき、負荷を制御してもよい。
　図４（ａ）および図４（ｂ）は、実施例１における電力予測を説明するための時間に対する電力を示す図である。図４（ａ）を参照し、電力は、電力装置２１から２５のいずれかに入出力する電力を示す。時刻ｔ０は現在の時刻である。区間Ｔ０からＴ３は一定周期であり、例えば２４時間である。時刻ｔ０を起点に時間を遡り一定区間で区切り、それぞれ区間Ｔ０からＴ３とする。時刻ｔ０が午前１１時とすると、区間Ｔ０の開始時刻ｔ１は１日前の午前１１時である。同様に、区間Ｔ１から３の開始時刻ｔ２からｔ４は、それぞれ２から４日前の午前１１時である。
　抽出部４２は、区間Ｔ１からＴ３から区間Ｔ０に類似する区間を抽出する。類似性を判断する区間は、区間Ｔ０からＴ３の一部でもよい。例えば、午前６時から午前１１時の期間において区間Ｔ０と区間Ｔ１からＴ３との類似性を判断してもよい。区間Ｔ０からＴ３は、予め定めた開始時刻から開始される区間でもよい。例えば、午前０時から翌日の午前０時を予め定めた１区間とし、区間内の午前６時から午前１１の類似性から区間を抽出することもできる。
　図４（ｂ）を参照し、実線は過去の電力、破線は予測した電力である。例えば、区間Ｔ３が類似する区間の場合、予測部４４は、時刻ｔ０以降の電力を図４（ａ）の時刻ｔ３以降の電力から予測する。例えば予測電力を時刻ｔ３以降の電力とする。図４（ａ）および図４（ｂ）では、１つの区間Ｔ３を抽出しているが、類似する区間を複数抽出し、複数の区間から電力を予測してもよい。
　実施例１によれば、図１のように、ノード１６には、少なくとも自然エネルギー発電装置（太陽電池またはを風力発電装置）を含む電力装置２１から２４が接続されている。自然エネルギー発電装置としては、太陽電池および風力発電装置以外にも、太陽光発電装置、太陽熱発電装置、潮汐発電装置、波力発電装置、海流発電装置または温度差発電装置を用いることができる。このように、自然エネルギー発電装置は、自然エネルギーを電気エネルギーに変換するものであればよい。自然エネルギー発電装置の出力電力は一定周期で変動する。例えば、太陽光を用いた発電装置の出力電力は、２４時間周期となる。その他の発電でも、２４時間、２４時間より短い、または２４時間より長い周期で変動する。
　そこで、図４（ａ）のように、抽出部４２は、過去の電力情報を一定周期で区切った複数の区間の中から、直前の電力情報に類似する区間Ｔ３を抽出する。図４（ｂ）のように、予測部４４は、類似する区間Ｔ３における現在の時刻ｔ０に対応する時刻ｔ３以降の電力情報に基づき、現在の時刻ｔ０以降の入出力電力を予測する。これにより、外部情報によらず、入出力情報を予測できる。自然エネルギー発電装置は複数設けられていてもよい。例えば、太陽電池と風力発電装置とでは、区間を区切る一定周期を異ならせてもよい。
　さらに、ノード１６には、負荷が接続されている。負荷が消費する電力は、人間の活動および／または自然環境に影響される。よって、負荷の入力電力は、２４時間およびまたは７日等の一定周期で変動する。例えば、３日夜勤、１日休暇、３日昼勤、２日休暇のサイクルの勤労者の生活パターンは９日周期である。この場合、９日を一定周期とする。このように、判定部４６は、予測部４４が予測した自然エネルギー発電装置および負荷の現在の時刻以降の入出力電力に基づき、現在の時刻以降の電力需給バランスを判定する。これにより、外部情報に依存せず、電力需給バランスを判定できる。
　さらに、ノード１６は、蓄電装置に接続されている。予測部４４は、予測した自然エネルギー発電装置および負荷の現在の時刻以降の入出力電力に基づき、蓄電装置の蓄積電力量を予測する。判定部４６は、現在の時刻以降の蓄積電力量に基づき、現在の時刻以降の電力需給バランスを判定する。このように、蓄電装置の蓄積電力量から今後の電力需給バランスを判定することができる。蓄電装置の蓄積電力量は、例えば、自然エネルギー発電装置の予測出力電力と負荷の予測入力電力の差の積分により算出することができる。また、ノード１６と蓄電装置との間の予測入出力電力の積分から蓄積電力量を算出してもよい。
　さらに、ノード１６は外部の電源系統に接続されていないことがある。例えば、ＰＭＳ１０は、自立したシステムであり、外部から電力が供給されない。このように、オフグリッドのＰＭＳ１０の場合、自然エネルギー発電装置で負荷が消費する電力をまかなうことになり、電力の需給バランスの予測が十分でないと、必要なときに電力を使用できないということが起こりうる。そこで、電力予測装置を用いることが好ましい。なお、ノード１６が外部電力源に接続されていても実施例１を適用することもできる。
　実施例２は、実施例１の具体例である。実施例２のシステムのブロック図および電力予測装置の機能ブロック図は、実施例１と同じであり説明を省略する。図５は、実施例２に係る電力予測装置の動作を示すフローチャートである。図５に示すように、各電力装置２１から２４が記憶装置２６を備えている場合、過去の電力情報は記憶装置２６に記憶させてもよい。この場合、電力装置２１から２４がノード１６に接続されたときに、制御部１８は、記憶装置２６から電力情報を取得する（ステップＳ５０）。電力情報を制御部１８の記憶装置３４が記憶する場合、このステップはなくてもよい。
　制御部１８は、計測部１１から１５に各電力装置２５とノード１６との間の入出力電力を計測させる（ステップＳ３２）。計測のサンプリング時間は例えば１０秒である。制御部１８は、一定期間経過したか判定する（ステップＳ３４）。一定期間は、区間より短い期間であり、例えば１時間である。ステップＳ３４においてＮｏの場合、ステップＳ３２に戻る。ステップＳ３４において、Ｙｅｓの場合、一定期間内の入出力電力の要約統計量を算出する（ステップＳ３６）。入出力電力の変動量の要約統計量を算出してもよい。要約統計量は、平均値および／または標準偏差である。要約統計量としては、例えば平均値、分散、標準偏差、中央値、四分位点、最大値、最小値、尖度（クルトシス）、および歪度（スキューネス）の少なくとも１つを用いることができる。中央値および四分位点は平均値および標準偏差より簡単に算出できるため、要約統計量として、中央値および／または四分位点を用いてもよい。制御部１８は、期間の要約統計量を電力情報の一部として記憶装置３４または２６に記憶させる。
　図６は、実施例２における各電力装置の１つの区間内の電力情報を示す図である。図６に示すように、１つの区間内の電力情報には、期間１から期間２４までの情報が含まれる。１つの区間は例えば２４時間であり、各期間１から２４はそれぞれ１時間である。１区間の電力情報は、入出力電力の平均値Ａ（１，１）からＡ（１，２４）、入出力電力の標準偏差Ａ（２，１）からＡ（２，２４）、電力変動量の平均値Ｂ（１，１）からＢ（１，２４）、電力変動量の標準偏差Ｂ（２，１）からＢ（２，２４）の２４行×４列行列である。行は期間１から２４に対応し、時系列に配列されている。平均値および標準偏差は、期間内の平均値および標準偏差である。電力変動量は単位時間当たりの電力の変動率である。記憶装置３４または２６には、過去の複数区間の電力情報が記憶されている。
　図５に戻り、抽出部４２は、複数の区間の電力情報と直前の区間の電力情報との類似度を算出する。抽出部４２は、複数の区間の類似度から類似度の大きい区間を抽出する（ステップＳ４０）。例えば、抽出部４２は、類似度の大きい区間をｎ個抽出する。
　類似度の算出方法の例を説明する。ある区間１の電力情報を図６のようにＡ１（ｉ，ｔ）、Ｂ１（ｉ，ｔ）、別の区間２の電力情報をＡ２（ｉ，ｔ）、Ｂ２（ｉ，ｔ）とする。このとき、区間１と区間２との自乗誤差ｄｉｆｆを式１とする。
　ｄｉｆｆ＝Σｉｔ（Ａ1（ｉ，ｔ）－Ａ２（ｉ，ｔ））２＋Ｗ×Σｉｔ（Ｂ１（ｉ，ｔ）－Ｂ２（ｉ，ｔ））２　　　式１
　式１は式２でも表される。
　ｄｉｆｆ＝ｓｕｍ（ｓｕｍ（（Ａ１－Ａ２）＊（Ａ１－Ａ２））＋Ｗ＊ｓｕｍ（ｓｕｍ（（Ｂ１－Ｂ２）＊（Ｂ１－Ｂ２））　　　式２
　ここで、Ｗは、電力変動率の重み係数で、適宜設定できる。電力に比べ、電力変動率は、類似性に影響しにくいと考えられる。そこで、Ｗを１以下とする。例えばＷを０．２とする。
　類似性因子ＳＦを式３で表す。
　ＳＦ＝－ｌｏｇ（ｄｉｆｆ）　　　式３
　このように、２つの区間の類似度として類似性因子を算出できる。
　次に、予測部４４は、抽出された区間の入出力電力から現在の時刻からの入出力電力を予測する（ステップＳ４２）。例えば、ｎ個のＡｋ（１，ｔ）から入出力電力Ｐ（ｔ）を予測する。ｔは期間１から２４（つまり時間）に対応する。ｔ＝１は現在の時刻直後の期間に対応する。例えば現在の時刻が午前１１の場合、期間１は午前１１から午前１２の期間である。
　入出力電力Ｐ（ｔ）の予測の例を説明する。予測入出力電力Ｐ（ｔ）を、Ａｋ（１，ｔ）の線形結合とし、式４とする。
　Ｐ（ｔ）＝Σｋ（ａｋ×Ａｋ（１、ｔ））　　　式４
　ここで、ｋは１からｎの整数である。係数ａｋはΣkａk＝１のように全ての係数ａｋの和は１である。係数ａkが全て１／ｎのとき、Ｐ（ｔ）は、Ａｋ（１，ｔ）の単純平均となる。係数ａkが異なるとき加重平均となる。
　例えば、類似性因子ＳＦが正規分布である場合、係数ａkは以下のように算出できる。類似度がｋ番目に高い区間の類似性因子ＳＦkとする。類似性因子ＳＦkの全体の中の相対的位置は評価できる。この場合、高いほうからｋ番目である。類似性因子ＳＦｋの相対的位置が高い（類似度が高い）場合係数ａｋを高くすることが好ましい。そこで、例えば係数ａｋを式５とする。
　ａｋ＝ｃｄｆ（ＳＦｋ）／Σｋｃｄｆ（ＳＦｋ）　　　式５
　ここで、ｃｄｆはＳＦの累積分布関数である。
　このようにして、各電力装置の予測入出力電力Ｐ（ｔ）が算出される。
　予測部４４は、蓄電装置の蓄積電力量とその標準偏差を算出する（ステップＳ４４）。負荷の予測入力電力をＰＤ（ｔ）、太陽電池の予測出力電力をＰＰＶ（ｔ）、風力発電装置の予測出力電力をＰＷＰ（ｔ）、蓄電装置の予測入出力電力をＰＢ（ｔ）および蓄電装置の蓄電電力量ＣＢ（ｔ）とすると、これらの関係は式６で表される。
　ＰＤ（ｔ）＝ＰＰＶ（ｔ）＋ＰＷＰ（ｔ）＋ＰＢ（ｔ）
　　　　　＝ＰＰＶ（ｔ）＋ＰＷＰ（ｔ）＋ｄＣＢ（ｔ）／ｄｔ　　　式６
　よって、ＰＰＶ（ｔ）、ＰＷＰ（ｔ）およびＰＤ（ｔ）から、ＣＢ（ｔ）を予測できる。なお、積分定数として、現在の蓄電装置の蓄積電力量を用いる。
　算出されるＣＢ（ｔ）は蓄積電力量の平均値に相当する。ここで、予測入出力電力Ｐ（ｔ）は複数のＡｌ（１，ｔ）の加重平均に相当する。同様に、加重した標準偏差σＰ（ｔ）を求めることができる。なお、Ｐ（ｔ）およびσＰ（ｔ）は単純平均および単純な標準偏差でもよい。σＰ（ｔ）から蓄積電力量の標準偏差σＣ（ｔ）を算出することができる。
　図７（ａ）は、時間ｔに対する算出された蓄積電力量の平均Ｃ（ｔ）の例を示す図、図７（ｂ）は、時間に対する算出された蓄積電力量の標準偏差σＣ（ｔ）の例を示す図、図７（ｃ）は、Ｃ（ｔ）±σＣ（ｔ）の例を示す図である。図７（ａ）に示すように、この例では、時間に対し、Ｃ（ｔ）が変化する。図７（ｂ）に示すように、この例では、時間に対し、σＣ（ｔ）も変化する。図７（ｃ）に示すように、時間に対するＣ（ｔ）±σＣ（ｔ）の範囲を示す。
　図５に戻り、判定部４６は、蓄積電力量の平均Ｃ（ｔ）と標準偏差σＣ（ｔ）を用い、今後の需給バランスが安定か否かを判定する（ステップＳ４６）。Ｙｅｓの場合、判定部４６は、安定と判定する（ステップＳ５０）。Ｎｏの場合、判定部４６は不安定と判断する（ステップＳ４８）。制御部１８は、終了か否かを判定する（ステップＳ５２）。例えば、電力装置をノード１６に接続または離脱する場合、制御部１８はＹｅｓと判定し、電力装置をノード１６に接続または離脱した後、ステップＳ３０から開始する。ステップＳ４６において、Ｙｅｓの場合終了する。Ｎｏの場合、ステップＳ３２に戻る。
　図８は、実施例２における判定部の動作の例を示すフローチャートである。図８に示すように、判定部４６は、Ｃ（ｔ）およびσＣ（ｔ）に基づき判定する（ステップＳ６０）。判定部４６は、Ｃ（ｔ）－σＣ（ｔ）＞０の場合、需給バランスは安定と判定する（ステップＳ６２）。この場合、図７（ｃ）において、直線Ｃ１が０の場合に相当する。判定部４６は、Ｃ（ｔ）＞０かつＣ（ｔ）－σＣ（ｔ）≦０の場合、電力需給バランスは注意と判定する（ステップＳ６４）。この場合、図７（ｃ）において、直線Ｃ２が０の場合に相当する。判定部４６は、Ｃ（ｔ）≦０の場合、需給バランスは不安定と判定する（ステップＳ６６）。この場合、図７（ｃ）において、直線Ｃ３が０の場合に相当する。その後終了する。なお、判定部４６の判定基準は任意に設定できる。例えば判定部４６は、Ｃ（ｔ）＋Ｓ×σＣ（ｔ）を判定基準に電力需給バランス安定性を判定できる。ここで、Ｓは任意に設定した実数である。
　図９（ａ）は、ＰＭＳの表示装置の画面の例を示す図、図９（ｂ）は、負荷のコンセントの例を示す図である。図９（ａ）に示すように、表示装置６０に複数の表示領域６２が設けられている。判定部４６が安定と判断した場合、表示装置６０は、表示領域６２に青色を点灯する。判定部４６が注意と判定した場合、表示装置６０は、表示領域６２に黄色を点灯する。判定部４６が不安定と判定した場合、表示装置６０は、表示領域６２に赤色を点灯する。判定部４６の判定は、複数の期間において行い、複数の表示領域６２にそれぞれの期間の安定性を表示してもよい。例えば、表示領域６２は、今後１時間の間、２４時間の間、４日の間、７日の間の電力需給バランスに対応した色を表示してもよい。このように色で不安定性を表示することにより、電力需給バランスを視覚的に認識することができる。表示装置６０は、電力需給バランスが不安定になると予測される時刻を表示してもよい。
　図９（ｂ）に示すように、負荷が接続されるコンセント６４の近くに表示領域６２を配置することもできる。さらに、複数の負荷がノード１６に接続される場合、コンセント毎に表示領域６２を配置することもできる。
　太陽電池および風力発電装置の出力電力について、測定を行なった。太陽電池および風力発電装置は、宮城県仙台市に設置した。測定は、２０１３年１１月６日から２０１４年２月８日まで行なった。図１０（ａ）から図１０（ｃ）は、太陽電池のそれぞれ発電電圧、電流および電力を示す図である。例えば横軸の１１／１は１１月１日を示している。図１１（ａ）から図１１（ｃ）は、風力発電装置のそれぞれ発電電圧、電流および電力を示す図である。図１０（ａ）から図１０（ｃ）に示すように、太陽電池の発電電圧、電流および電力は周期性がある。図１１（ａ）および図１１（ｃ）に示すように、風力発電装置の太陽電池の発電電圧、電流および電力は周期性があまりない。
　図１２（ａ）および図１２（ｂ）は、それぞれ太陽電池および風力発電の出力電力をフーリエ変換し、周期に対し示した図である。図１２（ａ）に示すように、太陽電池では、周期が２４時間のときにピークが現れる。その他の周期においてもピークが現れる時間がある。風力発電装置では、ピークは観察されない。
　このように、太陽電池には周期性がある。風力発電装置には周期性は認められなかったが、例えば沿岸地域では２４時間周期があると考えられる。また、気候周期により出力電力の周期が現れる場合もあると考えられる。
　図１３（ａ）および図１３（ｂ）は、ある一日における時間に対するそれぞれ太陽電池の電力および電力変動量を示す図、図１３（ｃ）は図１３（ａ）の各記号を説明する図である。図１３（ｃ）に示すように、長方形の左右の中心線７０が１時間の期間内の中央値、長方形の上下線７２が四分位点、小さい＋７４が最大値、小さい－７６が最小値、大きい＋７８は外れ値である。
　図１４（ａ）および図１４（ｂ）は、ある一日における時間に対するそれぞれ電力および電力変動量の平均値、標準偏差、スキューネスおよびクルトシスを示す図である。
　図１３（ａ）および図１３（ｂ）と、図１４（ａ）および図１４（ｂ）を比較すると、平均値と標準偏差を用い、各期間の電力および電力変動量をほぼ代表できることがわかる。
　太陽電池について、午前０時から翌日の午前０時までの２４時間を区間として、図６のような区間毎の電力情報を作成した。各区間の間の類似性因子ＳＦを算出した。重み係数Ｗを０．２とした。算出方法は前述のとおりである。図１５は、算出した類似性因子ＳＦの分布を示す図である。図１５に示すように、類似性因子ＳＦは正規分布に近いことがわかる。
　このように、少なくとも太陽電池については、実施例２における出力電力の予測が適用できることがわかる。風力発電装置においても設置される場所特有な周期性があると考えられる。負荷の入力電力においても設置される場所および使用するユーザ特有の周期性があると考えられる。
　実施例２によれば、図６のように、入出力電力に関する値を、一定期間毎の入出力電力の要約統計量とする。このように、要約統計量で期間の入出力電力を代表させることにより、記憶装置３４または２６の記憶容量の削減、プロセッサ３２の処理負担の軽減ができる。要約統計量は平均値と標準偏差とすることができる。これにより、図１４（ａ）および図１４（ｂ）のように、より期間内の入出力電力を代表できる。電力装置の種類および／または設置場所により、その他の要約統計量の１つまたは複数で期間内の入出力電力を代表させることもできる。
　また、図６のように、入出力電力に関する値を、一定期間毎の入出力電力の要約統計量、および一定期間毎の入出力電力の変動量の要約統計量とする。このように、図５のステップＳ４０において、類似度を変動量も含め算出することで、より類似性の高い区間を抽出できる。
　式１から式３のように、類似度は自乗誤差に基づき算出することができる。例えば類似度を類似性因子とする。これにより、類似度の精度をより向上できる。類似度は、その他の方法で算出することもできる。
　さらに、予測部４４は、複数の類似する区間に対応する電力情報と、直前の電力情報と、の類似度に基づき、現在の時刻以降の入出力電力を予測する。これにより、予測の精度を向上させることができる。式４および式５のように、入出力電力を複数の電力情報の線形結合として予測する。これにより、予測の精度をより高めることができる。
　さらに、電力装置２１から２４の記憶装置２６が、電力情報を記憶する。図５のステップＳ３０のように、電力装置２１から２４がノード１６に接続されたときに、抽出部４２は、接続された電力装置から電力情報を読み出す。これにより、電力装置を異なるＰＭＳ１０に接続した場合も電力情報を継続して用いることができる。
　以上、発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
　　１０　　　　　　ＰＭＳ
　　１１－１５　　　計測部
　　１６　　　　　　ノード
　　１８　　　　　　制御部
　　２１－２５　　　電力装置
　　２６　　　　　　記憶装置
　　３０　　　　　　電力予測装置
　　４２　　　　　　抽出部
　　４４　　　　　　予測部
　　４６　　　　　　判定部

Claims (11)

  1. 　自然エネルギー発電装置を含む１または複数の電力装置がノードに入力または出力する入出力電力に関する値を時系列に表した電力情報を一定周期で区切った複数の区間の中から、直前の電力情報に類似する区間を抽出する抽出部と、
    　前記類似する区間における現在の時刻に対応する時刻以降の前記電力情報に基づき、前記現在の時刻以降の前記入出力電力を予測する予測部と、
    　を具備することを特徴とする電力予測装置。
  2. 　前記電力装置は負荷を含み、
    　前記電力予測装置は、前記予測部が予測した前記自然エネルギー発電装置および前記負荷の前記現在の時刻以降の前記入出力電力に基づき、前記現在の時刻以降の電力需給バランスを判定する判定部を具備することを特徴とする請求項１記載の電力予測装置。
  3. 　前記電力装置は蓄電装置を含み、
    　前記予測部は、予測した前記自然エネルギー発電装置および前記負荷の前記現在の時刻以降の前記入出力電力に基づき、前記蓄電装置の蓄積電力量を予測し、
    　前記判定部は、前記現在の時刻以降の蓄積電力量に基づき、前記現在の時刻以降の電力需給バランスを判定することを特徴とする請求項２記載の電力予測装置。
  4. 　前記入出力電力に関する値は、前記一定周期より短い期間毎の前記入出力電力の要約統計量であることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項記載の電力予測装置。
  5. 　前記入出力電力に関する値は、前記期間毎の前記入出力電力の要約統計量、および前記期間毎の前記入出力電力の変動量の要約統計量であることを特徴とする請求項４記載の電力予測装置。
  6. 　前記抽出部は、複数の前記類似する区間を抽出し、
    　前記予測部は、前記複数の類似する区間に対応する複数の前記電力情報と、直前の前記電力情報と、の類似度に基づき、前記現在の時刻以降の前記入出力電力を予測することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項記載の電力予測装置。
  7. 　前記電力装置は、前記電力情報を記憶する記憶装置を備え、
    　前記電力装置が前記ノードに接続されたときに、前記抽出部は、接続された前記電力装置の前記記憶装置から前記電力情報を読み出すことを特徴とする請求項１から６のいずれか一項記載の電力予測装置。
  8. 　前記ノードは外部の電源系統に接続されていないことを特徴とする請求項１から７のいずれか一項記載の電力予測装置。
  9. 　前記自然エネルギー発電装置は太陽光を用いた発電装置であり、前記一定周期は２４時間であることを特徴とする請求項１記載の電力予測装置。
  10. 　プロセッサまたはコンピュータに、
    　自然エネルギー発電装置を含む１または複数の電力装置がノードに入力または出力する入出力電力に関する値を時系列に表した電力情報を一定周期で区切った複数の区間の中から、直前の電力情報に類似する区間を抽出するステップと、
    　前記類似する区間における現在の時刻に対応する時刻以降の前記電力情報に基づき、前記現在の時刻以降の前記入出力電力を予測するステップと、
    　を実行させることを特徴とする電力予測プログラム。
  11. 　プロセッサまたはコンピュータが実行する電力予測方法であって、
    　自然エネルギー発電装置を含む１または複数の電力装置がノードに入力または出力する入出力電力に関する値を時系列に表した電力情報を一定周期で区切った複数の区間の中から、直前の電力情報に類似する区間を抽出するステップと、
    　前記類似する区間における現在の時刻に対応する時刻以降の前記電力情報に基づき、前記現在の時刻以降の前記入出力電力を予測するステップと、
    　を含むことを特徴とする電力予測方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020202716A1 (ja) * 2019-03-29 2020-10-08 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 計測システム、計測方法及びプログラム
JP2024170379A (ja) * 2023-05-11 2024-12-10 トタルエナジーズ ワンテク 断続的な負荷を受ける装置の性能変化予測

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009217873A (ja) * 2008-03-07 2009-09-24 Sony Corp コンテンツ選定装置、コンテンツ再生装置、コンテンツ選定方法、コンテンツ再生方法、コンテンツ選定プログラム、コンテンツ再生プログラム及び連携再生システム
JP2012152081A (ja) * 2011-01-21 2012-08-09 Shimizu Corp 需要電力制御装置
JP2012157132A (ja) * 2011-01-25 2012-08-16 Chugoku Electric Power Co Inc:The 電力供給システムの制御方法、及び電力供給システム
JP2013114630A (ja) * 2011-11-30 2013-06-10 Fujitsu Ltd 算出装置、算出プログラムおよび算出方法
JP2013143901A (ja) * 2012-01-12 2013-07-22 Chugoku Electric Power Co Inc:The 分散電源制御装置、分散電源制御システム及び分散電源制御方法
JP2013143838A (ja) * 2012-01-11 2013-07-22 Sanyo Electric Co Ltd 充放電制御装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003032890A (ja) * 2001-07-19 2003-01-31 Senaa Kk 負荷電力制御装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009217873A (ja) * 2008-03-07 2009-09-24 Sony Corp コンテンツ選定装置、コンテンツ再生装置、コンテンツ選定方法、コンテンツ再生方法、コンテンツ選定プログラム、コンテンツ再生プログラム及び連携再生システム
JP2012152081A (ja) * 2011-01-21 2012-08-09 Shimizu Corp 需要電力制御装置
JP2012157132A (ja) * 2011-01-25 2012-08-16 Chugoku Electric Power Co Inc:The 電力供給システムの制御方法、及び電力供給システム
JP2013114630A (ja) * 2011-11-30 2013-06-10 Fujitsu Ltd 算出装置、算出プログラムおよび算出方法
JP2013143838A (ja) * 2012-01-11 2013-07-22 Sanyo Electric Co Ltd 充放電制御装置
JP2013143901A (ja) * 2012-01-12 2013-07-22 Chugoku Electric Power Co Inc:The 分散電源制御装置、分散電源制御システム及び分散電源制御方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020202716A1 (ja) * 2019-03-29 2020-10-08 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 計測システム、計測方法及びプログラム
JP2020165929A (ja) * 2019-03-29 2020-10-08 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 計測システム、計測方法及びプログラム
JP7129662B2 (ja) 2019-03-29 2022-09-02 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 計測システム、計測方法、プログラム及び連携システム
JP2024170379A (ja) * 2023-05-11 2024-12-10 トタルエナジーズ ワンテク 断続的な負荷を受ける装置の性能変化予測
KR102928863B1 (ko) * 2023-05-11 2026-02-20 토탈에너지스 원테크 간헐적 부하를 받는 장치를 위한 성능 변화 예측
JP7902218B2 (ja) 2023-05-11 2026-08-07 トタルエナジーズ ワンテク 断続的な負荷を受ける装置の性能変化予測

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