WO2015178256A1 - 電力需給ガイダンス装置および電力需給ガイダンス方法 - Google Patents

電力需給ガイダンス装置および電力需給ガイダンス方法 Download PDF

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浅野　一哉
正之 小室
政志 清水
新井　幸雄
一哉 小野
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Ｊｆｅスチール株式会社
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    • Y04S20/222—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving

Definitions

  • the present invention relates to an electric power supply / demand guidance device and an electric power supply / demand guidance method for predicting the amount of electric power used in a steelworks.
  • the maximum amount of electricity purchased from the power company is determined for a predetermined time, for example, every hour, based on a power purchase contract exchanged between the steel company and the power company. If the amount of power purchased from the power company exceeds the maximum contract amount, the steel company will pay a large penalty to the power company, and the power company will require more power generation / transmission load than expected, which is inconvenient for both parties. It becomes economy. For this reason, steel works often increase the amount of in-house power generation or decrease the amount of factory production so that the amount of power purchased does not exceed the amount of contracted power by predicting the power consumed by each plant.
  • Patent Document 1 describes a technique for predicting the amount of power used in a steel plant.
  • the time series pattern (electric power load pattern) of the electric energy of each factory in the steelworks is preliminarily calculated from past performance data for the inspection and repair period (regular maintenance), normal operation, and regular repair start / fall time.
  • the power consumption at each time is calculated from this and future fixed repair plan data. Thereby, the electric energy of the whole steelworks can be predicted in time series.
  • Patent Document 1 it is necessary to give a power load pattern during normal operation in advance. For this reason, there has been a problem that a hot rolling mill in which the amount of electric power used varies greatly according to the production amount is unpredictable at the timing when the variation in production amount greatly changes.
  • the present invention has been made in view of the above, and provides a power supply and demand guidance apparatus and a power supply and demand guidance method capable of predicting the amount of power to be used at a steelworks with high accuracy even at a timing when a fluctuation in production amount greatly changes.
  • the purpose is to provide.
  • a power supply and demand guidance apparatus includes a production plan acquisition means for acquiring a production plan of a product in a manufacturing factory belonging to an ironworks, and the acquired production Based on the plan, calculate the predicted power amount that predicted the power amount used in each manufacturing plant in time series, and add the calculated predicted power amount of each manufacturing plant to calculate the predicted power amount of the entire steel plant
  • Power generation means that determines the power prediction means, the amount of power generated in-house based on the predicted power amount of the entire steel plant and the predicted power amount of each manufacturing plant, the amount of power purchased from the power company, and the rate of product reduction
  • Electricity purchase determination means and visualization for displaying on the monitor time series changes of the predicted power amount of each manufacturing plant, the predicted power amount of the entire steelworks, the generated power amount, the purchased power amount, and the production reduction ratio hand
  • it comprises a and alarm notification means for alarm notifies the reduction production.
  • the production plan acquisition unit acquires a heating furnace extraction plan of a hot rolling factory, and the power prediction unit performs hot rolling based on the acquired heating furnace extraction plan. It is characterized in that predicted power is calculated by predicting, in time series, the amount of power used in each manufacturing factory using a power formula.
  • the power supply and demand guidance method includes a production plan acquisition step of acquiring a production plan of a product in a manufacturing factory belonging to an ironworks, and an amount of electric power used in each manufacturing factory based on the acquired production plan. Predicting the amount of power predicted in time series, and adding the calculated predicted power amount of each manufacturing plant to calculate the predicted power amount of the entire steel plant, and the predicted power of the entire steel plant.
  • a power generation purchase amount determining step for determining a power generation amount to be generated in-house based on the amount and a predicted power consumption of each manufacturing plant, a power purchase amount purchased from an electric power company, and a product production reduction ratio, and a prediction of each manufacturing plant Visualization step for displaying on a monitor a time series change of the electric energy, the predicted electric energy of the entire steelworks, the generated electric energy, the purchased electric energy, and the production reduction ratio, and the effect of the production reduction Characterized in that it comprises an alarm notification step of alarm notification, the.
  • the present invention it is possible to predict with high accuracy the amount of electric power used at a steel mill even at the timing when the fluctuation of the production amount changes greatly.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a schematic configuration of a power network to which the present invention is applied.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing a schematic configuration of a power supply / demand guidance apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a data configuration example related to the production plan of the present embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a data configuration example related to power according to the present embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the power supply / demand guidance processing procedure of the present embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the power generation / purchase amount determination processing procedure of the present embodiment.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram for explaining the effect of the embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram showing a prediction error of the electric energy by the conventional method.
  • FIG. 9 is a diagram showing a prediction error of the electric energy by this method.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a guidance screen showing the predicted value of the accumulated power purchase amount 25 minutes ahead (60 minutes) at the 35 minutes point according to the conventional method.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a guidance screen showing the predicted value of the accumulated power purchase amount 25 minutes ahead (60 minutes) at the time of 35 minutes according to the present method.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of a guidance screen showing the actual value of the accumulated power purchase amount at the 60-minute time point.
  • an electric power network 101 includes an electric power network 102 in an ironworks, a transmission line 103, a manufacturing factory (A factory 104, B factory 105), other demand sources 106, an in-house power station 107, an energy management facility 108, and electric power. Includes company power plant 109.
  • the A factory 104, the B factory 105, the other demand sources 106, the in-house power plant 107, and the energy management facility 108 belong to the power network 102 in the steelworks.
  • the A factory 104 and the B factory 105 specifically represent factories involved in the manufacture of steel products such as a hot rolling factory and a steel making factory.
  • the other demand source 106 represents a power demand source other than the manufacturing factory such as an office.
  • the on-site power plant 107 specifically represents a thermal power plant using on-site generated gas.
  • the energy management facility 108 grasps the power demand from the A factory 104, the B factory 105, and other power demand sources 106 and determines the transmission amount distribution, instructs the power amount in the on-site power plant 107 and grasps the results, and the power company power plant 109.
  • Responsible for instructing and grasping the amount of power purchased from A factory 104, B factory 105, other demand sources 106, in-house power plant 107, energy management facility 108, and electric power company power plant 109 are connected by a transmission line 103.
  • the A factory 104, the B factory 105, and the other demand sources 106 consume the power received via the power transmission line 103.
  • the received power of the A factory 104 and the B factory 105 is used for the manufacture (production) of products based on the production plan.
  • the on-site power plant 107 and the power company power plant 109 supply the power generated via the power transmission line 103.
  • the on-site power plant 107 can only generate power depending on the amount of heat generated by the on-site generated gas, so the maximum amount of power is limited in each time zone, and the supply power is actually increased after an instruction to increase the amount of power generation is issued. It takes time depending on the dynamic characteristics of the power generation equipment.
  • the amount of power transmitted from the power company power plant 109 is provided with the maximum contracted power amount exchanged between the steel company and the power company.
  • the power supply / demand guidance apparatus 200 includes an arithmetic processing unit 220, a ROM 230, a RAM 240, a data collection device 261, a database (DB) 262, a monitor 263, and an input device 264 that are included in the apparatus main body 210. Data can be sent and received via the path 250.
  • the data collection device 261 is configured to be able to transmit data via the transmission path 265 with the A factory server 271, the B factory server 272, and the energy management server 273.
  • the A factory server 271 holds an operation plan and an operation result of the A factory installed in the A factory 104.
  • the B factory server 272 holds an operation plan and an operation result of the B factory installed in the B factory 105.
  • the energy management server 273 is installed in the energy management facility 108.
  • the apparatus main body 210 is realized by using a general-purpose information processing apparatus such as a personal computer or a workstation, and includes an arithmetic processing unit 220, a ROM 230, and a RAM 240.
  • the arithmetic processing unit 220 is realized by hardware such as a CPU.
  • the arithmetic processing unit 220 uses the power supply / demand guidance device 200 based on programs and data stored in the ROM 230, display signals output to the monitor 263, operation signals input from the input device 264, various information acquired from the DB 262, and the like. Instructions and data transfer to the constituent parts are performed, and overall operation of the power supply / demand guidance apparatus 200 is controlled.
  • the arithmetic processing unit 220 includes a production plan acquisition unit 221 as a production plan acquisition unit, a power prediction unit 222 as a power prediction unit, a power generation purchase amount determination unit 223 as a power generation purchase amount determination unit, and an alarm notification unit.
  • the alarm notification unit 224 and the visualization unit 225 as a visualization unit function.
  • the ROM 230 stores a program for operating the power supply / demand guidance apparatus 200 and realizing various functions of the power supply / demand guidance apparatus 200, data used during the execution of these programs, and the like. Further, the power supply / demand for causing the arithmetic processing unit 220 to function as the production plan acquisition unit 221, the power prediction unit 222, the power generation purchase amount determination unit 223, the alarm notification unit 224, and the visualization unit 225 to execute a power supply / demand guidance process described later.
  • a guidance program 231 is stored.
  • the RAM 240 is a semiconductor memory used as a working memory for the arithmetic processing unit 220, and includes a memory area that temporarily stores programs executed by the arithmetic processing unit 220, data used during the execution, and the like.
  • the monitor 263 is realized by a display device such as an LCD, an EL display, or a CRT display, and displays various screens based on a display signal input from the device main body 210 and a display signal input from the input device 264. To do.
  • the input device 264 is realized by an input device such as a keyboard, a mouse, a touch panel, and various switches, for example, and outputs a signal corresponding to an operation input to the device main body 210 and the monitor 263.
  • the data collection device 261 is a well-known server computer, workstation, personal computer or the like equipped with an arithmetic device such as a CPU, a main storage device, an auxiliary storage device such as a hard disk or various storage media, a communication device, a display device, an input device, etc. Realized by a general-purpose computer.
  • the data collection device 261 performs data registration processing for collecting data related to production plans and electric power from the A factory server 271, the B factory server 272, and the energy management server 273 and registering the data in the DB 262.
  • the data collection device 261 receives a manufacturing number, a manufacturing start time, a manufacturing end time, a material number (hereinafter referred to as a material number) as a raw material of the product manufactured from the A factory server 271 from the A factory server 271.
  • the physical characteristics of the material hereinafter referred to as material characteristics
  • the product number the physical characteristics of the product
  • the data collection device 261 collects the manufacturing number, the manufacturing start time, the manufacturing end time, the material number, the material characteristic, the product number, and the product characteristic of the product manufactured at the B factory 105 from the B factory server 272, and the DB 262. Register with.
  • the data collection device 261 receives, from the energy management server 273, the power consumption (actual) of the factory A 104, the power consumption (actual) of the factory B 105, the power consumption (actual) of the other power demand source 106, the in-house Actual power generation amount of power plant 107 (hereinafter referred to as in-house power generation amount) and maximum power generation possible amount (hereinafter referred to as maximum power generation amount), actual power amount transmitted from power company power plant 109 to steelworks power grid 102 (hereinafter referred to as purchase) Electric energy) and contract maximum electric energy (hereinafter, maximum electric energy purchased) are collected and registered in the DB 262.
  • the DB 262 is a storage device that accumulates (holds) data collected by the data collection device 261, and is constructed by collecting, registering, and updating data at regular intervals.
  • the DB 262 holds data related to the production plan illustrated in FIG. 3 and data related to power illustrated in FIG. Of the data relating to the production plan shown in FIG. 3, the predicted power amount is calculated and registered in a power supply and demand guidance process described later. In addition, the total electric energy, the insufficient electric energy, and the subtraction rate among the data related to electric power shown in FIG. 4 are calculated and registered in the electric power supply and demand guidance process described later.
  • the priority mode means a supply method that is prioritized when the amount of power is insufficient, and either power generation priority or power purchase priority is determined and registered in advance for each time period.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a processing procedure of power supply / demand guidance processing performed by the arithmetic processing unit 220 in the apparatus main body 210.
  • the data collection device 261 performs the above-described data registration processing
  • the arithmetic processing unit 220 performs the power supply / demand guidance method by performing the power supply / demand guidance processing according to the processing procedure of FIG.
  • the power supply / demand guidance process is realized by the arithmetic processing unit 220 reading and executing the power supply / demand guidance program 231 stored in the ROM 230. This power supply / demand guidance process is started when the arithmetic processing unit 220 receives a calculation start command from the input device 264.
  • the production plan acquisition unit 221 acquires the production plan stored in the DB 262. That is, the production plan acquisition unit 221 manufactures from the DB 262 at each manufacturing factory (the A factory 104 and the B factory 105) from the current time to the future predetermined time ahead (in this embodiment, for example, the future 2 hours ahead). For the product to be processed, data of manufacturing No, manufacturing start time, manufacturing end time, material No, material characteristics, product No, and product characteristics is acquired.
  • the production plan acquisition unit 221 is not illustrated from the process computer 281 installed at the lower level of the A factory server 271. You may acquire a production plan with a fixed period (in this embodiment, for example, 1 minute period) via a gateway.
  • the process computer 281 receives the production plan from the A factory server 271 installed at the upper level, adds the manufacturing progress and the correction amount from the operator to the received production plan, and instructs the manufacturing facility 282 to manufacture at the corrected production timing. Computer to send. That is, since the manufacturing instruction from the process computer 281 substantially coincides with the actual manufacturing timing, a more accurate production plan can be acquired.
  • Such a process computer 281 may be installed in the factory B server 272, and in this case, the same processing can be performed.
  • the process computer 281 can be configured as a mill pacing computer that controls the slab extraction pitch from the heating furnace.
  • the hot rolling process consists of a series of equipment from the heating furnace to the rolling mill, the cooling equipment, and the winding equipment.
  • the mill pacing computer is the progress of rolling, cooling and winding of the slab already extracted from the heating furnace. The situation is acquired, and based on this progress information, the time required to complete winding after heating furnace extraction, rolling and cooling for the slab to be extracted from the heating furnace is predicted. Based on the amount of correction, the heating furnace extraction plan, which is a production plan acquired from the host computer (factory server), is corrected.
  • the mill pacing computer then sends a slab extraction instruction to the heating furnace at a timing according to the corrected heating furnace extraction plan.
  • the production plan acquisition unit 221 acquires the latest heating furnace extraction plan that has been corrected.
  • the power predicting unit 222 predicts the amount of power required up to two hours ahead in the predetermined time interval (in this embodiment, for example, in 1 minute increments) by the following method. . That is, the power predicting unit 222 first uses the following equation (1) with the amount of power used for manufacturing each product scheduled to be manufactured up to two hours in the future as input variables: material characteristics and product characteristics of the product. Is predicted by a function f expressed by:
  • the function f is specifically configured as the following equation (2).
  • the power prediction unit 222 writes the calculated power amount (predicted power amount) used for manufacturing each product in a data record related to the production plan of the DB 262 as shown in FIG.
  • the power predicting unit 222 calculates the power amount (predicted power amount) used at each manufacturing plant in units of 1 minute from the production plan and predicted power amount data of each manufacturing plant as shown in FIG. Calculate and predict according to (3).
  • the power prediction unit 222 searches for a demand power amount of the other demand source 106 in each time zone from a 12 ⁇ 2 two-dimensional lookup table using the month and day and night as keys.
  • the value of this lookup table is an average value calculated based on past performance data.
  • the power predicting unit 222 uses the power amount of the A factory 104 (used power amount), the power amount of the B factory 105 (used power amount), and the power amount of other demand sources 106 (used power amount) at each time determined above. Is the predicted value of the total amount of power (total power).
  • the power prediction unit 222 calculates an insufficient power amount obtained by subtracting the maximum generated power amount and the maximum purchased power amount from the total power amount.
  • the power predicting unit 222 calculates the power amount of the factory A 104, the power amount of the factory B 105, the power amount of the other demand source 106, the total power amount, and the shortage power amount in FIG. As shown, the data record related to the power of the DB 262 is written.
  • step S501 when the above-described mill pacing computer is used and the production plan acquisition unit 221 acquires the latest heating furnace extraction plan, the power prediction unit 222 in step S502 uses the heating furnace extraction plan. Based on the hot-rolled power formulas shown in the above formulas (1) to (3), the predicted power in which the amount of power used in each manufacturing plant is predicted in time series is calculated.
  • the generated power purchase amount determination unit 223 determines the distribution of the generated power amount and the purchased power amount for the next two hours ahead for each time slot in 1 minute increments.
  • the power generation / purchase amount determination unit 223 executes a power generation / purchase amount determination process according to the procedure of the flowchart shown in FIG. That is, the power generation / purchase amount determination unit 223 has the total power amount equal to or less than the sum of the maximum power generation amount and the maximum power purchase amount (S601, Yes), and the priority mode has power generation priority (step S602, Yes).
  • step S603 When the total power amount is equal to or less than the maximum generated power amount (step S603, Yes), the generated power amount is set to the same value as the total power amount, and the purchased power amount is set to 0 (step S604). Thereby, the process of step S503 is completed, and the power supply and demand guidance process proceeds to the process of step S504.
  • the total power amount is equal to or less than the sum of the maximum generated power amount and the maximum purchased power amount (step S601, Yes)
  • the priority mode is power generation priority (step S602, Yes)
  • the generated power purchase amount determining unit 223 sets the generated power amount to the same value as the maximum generated power amount, and the purchased power amount is calculated from the total power amount to the maximum generated power amount. A value obtained by subtracting the amount is set (step S605). Thereby, the process of step S503 is completed, and the power supply and demand guidance process proceeds to the process of step S504.
  • step S503 the total power amount is equal to or less than the sum of the maximum power generation amount and the maximum power purchase amount (step S601, Yes), the priority mode is power purchase priority (step S602, No), and
  • step S606 the generated power purchase amount determining unit 223 sets the power purchase power amount to the same value as the total power amount and sets the generated power amount to 0 (step S607). ).
  • step S503 the total power amount is equal to or less than the sum of the maximum power generation amount and the maximum power purchase amount (step S601, Yes), the priority mode is power purchase priority (step S602, No), and When the total power amount is larger than the maximum purchased power amount (step S606, No), the generated power purchase amount determining unit 223 sets the purchased power amount to the same value as the maximum purchased power amount, and the generated power amount is determined as the maximum purchase amount from the total power amount. A value obtained by subtracting the amount of electric power is set (step S608). Thereby, the process of step S503 is completed, and the power supply and demand guidance process proceeds to the process of step S504.
  • step S503 if none of the above applies, and the total power amount is larger than the sum of the maximum power generation amount and the maximum power purchase amount (step S601, No), the power generation power purchase amount determination unit 223 The power amount is set to the same value as the maximum generated power amount, and the purchased power amount is set to the same value as the maximum purchased power amount (step S609). Further, the power generation / purchase amount determination unit 223 sets the shortage power amount as a value obtained by subtracting the maximum power generation amount and the maximum power purchase amount from the total power amount, and sets a reduction rate (production reduction ratio) in advance from the shortage power amount. The value is divided by the amount of power used by the factory that is the candidate for reduced production (step S610).
  • the alarm notification unit 224 sends an alarm notification notifying that the production amount is reduced to the server and the monitor 263 of the factory for production reduction (Step S611). Thereby, the process of step S503 is completed, and the power supply and demand guidance process proceeds to the process of step S504.
  • the visualization unit 225 outputs the predicted power amount, the total power amount, the generated power amount, the purchased power amount, and the production reduction rate of each manufacturing factory calculated as described above to the monitor 263.
  • step S504 the arithmetic processing unit 220 performs the process of step S501 at a constant time interval (several tens of seconds to several tens of minutes) while receiving no arithmetic processing stop command from the input device 264 (step S504, No).
  • the process up to S503 is repeatedly executed.
  • the arithmetic processing unit 220 receives an arithmetic processing stop command from the input device 264 (step S504, Yes)
  • the arithmetic processing unit 220 ends a series of power supply / demand guidance processing.
  • FIG. 4 shows an embodiment in which the electric energy (MWh) at a certain time is indexed (non-dimensional) with a reference value of 100.
  • the power consumption of the factory A 104 is 100
  • the power consumption of the factory B 105 is 150
  • the power consumption of the other demand source 106 is 100
  • the total power The amount was 350.
  • the priority mode is power purchase priority and the maximum power purchase amount is 260
  • the on-site generated power amount is calculated as 100 and the purchased power amount is 260 by the power demand guidance process.
  • the power consumption of the factory A 104 is 120
  • the power consumption of the factory B 105 is 110
  • the power consumption at the other demand source 106 is 100
  • the total power The amount was 330.
  • the in-house generated power amount is 150
  • the purchased power amount is 150
  • the insufficient power amount is 30, and the reduction rate of the factory A 104 that is a candidate for reduction in production. was calculated to be 25%.
  • the power amount of each factory is predicted based on the production plan.
  • the amount can be predicted. Therefore, it is possible to prevent power purchase exceeding the contracted power amount, and to prevent inconvenience such as payment of penalty.
  • FIG. 7 is a diagram showing the actual value and the predicted value of the total electric energy in the steelworks having the electric power network 101 shown in FIG. 1, and the change in the production amount of each manufacturing factory (A factory 104, B factory 105).
  • a factory 104, B factory 105 the production quantities at the factory A 104 and the factory B 105 are rapidly increasing between the times t ⁇ 1 and t.
  • the amount of power is predicted by the power supply / demand guidance process at the timing between times t-1 and t.
  • the power amount is predicted by a method of extrapolating with the moving average of the total power amount obtained just before, so that the power amount at time t and t + 1 as shown by the broken line shown in the upper graph of FIG. Predicted to decrease from time t-1.
  • the production volume actually increased the amount of power increased as shown by the solid line, which was largely out of prediction.
  • the arithmetic processing unit 220 performs power amount prediction according to the increase in production volume, as shown by the dotted line in the upper graph of FIG. It can be seen that a predicted value closer to the actual value than the predicted value was obtained.
  • the prediction error of power demand by the conventional method is ⁇ 4.6 MWh, but as shown in FIG. 9, the prediction error by this method is ⁇ 1.7 MWh. From this, it can be seen that the prediction error of this method is smaller than that of the conventional method, and a predicted value close to the actual value is obtained. 8 and 9, the vertical axis represents the predicted value of the electric energy, the horizontal axis represents the actual value of the electric energy, and R 2 in the graph is the determination coefficient.
  • FIG. 10 to FIG. 12 are examples of the electricity purchase amount guidance screen, where the vertical axis represents the accumulated electricity purchase amount and the horizontal axis represents time.
  • the cumulative power purchase amount 25 minutes ahead (at 60 minutes) at the time of 35 minutes is predicted to be 77 MWh. Therefore, the conventional method has an error of 13 MWh as compared with the actual value 90 MWh of the accumulated power purchase amount at 60 minutes shown in FIG.
  • the accumulated power purchase amount 25 minutes ahead (at 60 minutes) at the time of 35 minutes is predicted to be 96 MWh, and the error from the actual value is 6 MWh. Therefore, it can be seen that, even in the prediction of the accumulated power purchase amount, the present method has a prediction error smaller than that of the conventional method, and a predicted value close to the actual value is obtained.
  • the ironworks having the power network for the two manufacturing factories shown in FIG. 1 has been described as an example, but the present invention is not limited to this, and three or more manufacturing factories are included. It can also be applied to the target power grid.
  • the power supply and demand guidance apparatus and the power supply and demand guidance method according to the present invention can be applied to steelworks equipped with power generation facilities because the amount of power used in the steelworks can be predicted with high accuracy.

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Abstract

　電力需給ガイダンス装置２００は、生産計画取得部２２１が、製鉄所に属する製造工場の生産計画を取得し、電力予測部２２２が、取得された生産計画を基に各製造工場で使用する電力量を時系列に予測した予測電力量を算出し、算出された各製造工場の予測電力量を合算して製鉄所全体の予測電力量を算出し、発電買電量決定部２２３が、製鉄所全体の予測電力量および各製造工場の予測電力量を基に自家発電する発電電力量と電力会社から購入する買電電力量と生産量削減割合とを決め、可視化部２２５が、各製造工場の予測電力量、製鉄所全体の予測電力量、発電電力量、買電電力量、および生産量削減割合の時系列変化をモニタ２６３に表示させ、アラーム通知部２２４が、生産量削減の旨をアラーム通知する。

Description

電力需給ガイダンス装置および電力需給ガイダンス方法
　本発明は、製鉄所における使用電力量を予測する電力需給ガイダンス装置および電力需給ガイダンス方法に関する。
　従来、製鉄会社は生産に必要とする多量の電力を、製鉄所内にある発電設備を使った自家発電（以下、発電）と電力会社からの購入（以下、買電）という２つの方法でまかなっている。このうち、電力会社からの購入する電力については、製鉄会社と電力会社との間で取り交わされた電力購入契約に基づき、所定時間、例えば１時間毎の最大量が定められている。電力会社から購入する電力量が契約最大量を越えれば、製鉄会社は多額の違約金を電力会社に支払うことになり、電力会社は想定以上の発電・送電負荷を要することになり、双方にとって不経済となる。そのため、製鉄所では、各工場の使用電力を予測することで、買電量が契約電力量を上回らないように、自家発電量を増やしたり工場の生産量を減少させたりすることが多い。
　特許文献１には、製鉄所における使用電力量を予測する技術が記載されている。この技術では、製鉄所内の各工場の電力量の時系列パターン（電力負荷パターン）を、点検修理期間（定修時）、通常操業時、定修立上／立下時について過去実績データからあらかじめ算出しておき、これと将来の定修計画データとから各時刻での使用電力量を算出する。これにより、製鉄所全体の電力量を時系列的に予測することができる。
特開平８－１８６９３２号公報
　しかしながら、特許文献１に記載の技術では、通常操業時の電力負荷パターンをあらかじめ与えておく必要がある。そのため、生産量に応じて使用電力量が大きく変動する熱間圧延工場については、生産量の変動が大きく変化するタイミングで予測が外れるという課題があった。
　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、生産量の変動が大きく変化するタイミングでも、製鉄所で使用する電力量を高精度に予測可能な電力需給ガイダンス装置および電力需給ガイダンス方法を提供することを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る電力需給ガイダンス装置は、製鉄所に属する製造工場において、製品の生産計画を取得する生産計画取得手段と、取得された前記生産計画を基に各製造工場で使用する電力量を時系列に予測した予測電力量を算出し、算出された前記各製造工場の予測電力量を合算して製鉄所全体の予測電力量を算出する電力予測手段と、前記製鉄所全体の予測電力量および各製造工場の予測電力量を基に自家発電する発電電力量と電力会社から購入する買電電力量と製品の生産量削減割合とを決める発電買電量決定手段と、前記各製造工場の予測電力量、前記製鉄所全体の予測電力量、前記発電電力量、前記買電電力量、および前記生産量削減割合の時系列変化をモニタに表示させる可視化手段と、生産量削減の旨をアラーム通知するアラーム通知手段と、を備えることを特徴とする。
　また、本発明に係る電力需給ガイダンス装置は、前記生産計画取得手段が、熱間圧延工場の加熱炉抽出計画を取得し、前記電力予測手段が、取得した加熱炉抽出計画を基に、熱延電力式を用いて各製造工場で使用する電力量を時系列に予測した予測電力を算出することを特徴とする。
　また、本発明に係る電力需給ガイダンス方法は、製鉄所に属する製造工場において、製品の生産計画を取得する生産計画取得ステップと、取得された前記生産計画を基に各製造工場で使用する電力量を時系列に予測した予測電力量を算出し、算出された前記各製造工場の予測電力量を合算して製鉄所全体の予測電力量を算出する電力予測ステップと、前記製鉄所全体の予測電力量および各製造工場の予測電力量を基に自家発電する発電電力量と電力会社から購入する買電電力量と製品の生産量削減割合とを決める発電買電量決定ステップと、前記各製造工場の予測電力量、前記製鉄所全体の予測電力量、前記発電電力量、前記買電電力量、および前記生産量削減割合の時系列変化をモニタに表示させる可視化ステップと、生産量削減の旨をアラーム通知するアラーム通知ステップと、を含むことを特徴とする。
　本発明によれば、生産量の変動が大きく変化するタイミングでも、製鉄所で使用する電力量を高精度に予測することができる。
図１は、本発明が適用される電力網の概略構成を示す模式図である。 図２は、本発明の一実施形態に係る電力需給ガイダンス装置の概略構成を示す模式図である。 図３は、本実施形態の生産計画に関わるデータ構成例を示す図である。 図４は、本実施形態の電力に関わるデータ構成例を示す図である。 図５は、本実施形態の電力需給ガイダンス処理手順を示すフローチャートである。 図６は、本実施形態の発電買電量決定処理手順を示すフローチャートである。 図７は、実施例による効果を説明するための説明図である。 図８は、従来の手法による電力量の予測誤差を示す図である。 図９は、本手法による電力量の予測誤差を示す図である。 図１０は、従来の手法による３５分時点における２５分先（６０分時点）の累積買電量の予測値を示すガイダンス画面の一例を示す図である。 図１１は、本手法による３５分時点における２５分先（６０分時点）の累積買電量の予測値を示すガイダンス画面の一例を示す図である。 図１２は、６０分時点における累積買電量の実績値を示すガイダンス画面の一例を示す図である。
　以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である電力需給ガイダンス装置および電力需給ガイダンス処理を詳細に説明する。なお、この実施の形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
［電力網の構成］
　まず、図１を参照して、本発明が適用される電力網１０１の構成について説明する。図１に示すように、電力網１０１は、製鉄所内の電力網１０２、送電線１０３、製造工場（Ａ工場１０４、Ｂ工場１０５）、その他需要源１０６、所内発電所１０７、エネルギー管理施設１０８、および電力会社発電所１０９を含む。Ａ工場１０４、Ｂ工場１０５、その他需要源１０６、所内発電所１０７、およびエネルギー管理施設１０８は、製鉄所内の電力網１０２に属する。Ａ工場１０４およびＢ工場１０５は、具体的には熱間圧延工場や製鋼工場等の鉄鋼製品の製造に関わる工場を表す。その他需要源１０６は、具体的には事務所等、製造工場以外の電力需要源を表す。所内発電所１０７は、具体的には所内発生ガスを利用した火力発電所等を表す。エネルギー管理施設１０８は、Ａ工場１０４、Ｂ工場１０５、およびその他電力需要源１０６からの電力需要の把握と送電量配分の決定、所内発電所１０７の電力量指示と実績把握、電力会社発電所１０９からの購入する電力量の指示と実績把握を担う。Ａ工場１０４、Ｂ工場１０５、その他需要源１０６、所内発電所１０７、エネルギー管理施設１０８、および電力会社発電所１０９は、送電線１０３で接続されている。
　Ａ工場１０４、Ｂ工場１０５、およびその他需要源１０６は、送電線１０３を介して受電した電力を消費する。ここで、Ａ工場１０４およびＢ工場１０５の受電電力は、生産計画に基づいた製品の製造（生産）のために利用される。
　所内発電所１０７、電力会社発電所１０９は、送電線１０３を介して発電された電力を供給する。ただし、所内発電所１０７は、所内発生ガスがもつ熱量に依存した発電しかできないため各時間帯で最大電力量が制限され、さらに、発電量増加指示が出されてから実際に供給電力が増加されるまでには、発電設備の動特性に依存した時間を要する。また、電力会社発電所１０９から送電される電力量には、製鉄会社と電力会社との間で取り交わされた契約最大電力量が設けられている。
［電力需給ガイダンス装置の構成］
　次に、図２を参照し、上記のような電力網１０１に適用される電力需給ガイダンス装置２００の構成について説明する。図２に示すように、電力需給ガイダンス装置２００は、演算処理部２２０、ＲＯＭ２３０、ＲＡＭ２４０、データ収集装置２６１、データベース（ＤＢ）２６２、モニタ２６３、および入力装置２６４が、装置本体２１０内にある伝送路２５０を介してデータ送受可能に構成されている。
　また、データ収集装置２６１が、Ａ工場サーバー２７１、Ｂ工場サーバー２７２、およびエネルギー管理サーバー２７３と、伝送路２６５を介してデータ伝送可能に構成されている。ここで、Ａ工場サーバー２７１は、Ａ工場１０４内に設置されているＡ工場の操業計画および操業実績を保持する。Ｂ工場サーバー２７２は、Ｂ工場１０５内に設置されているＢ工場の操業計画および操業実績を保持する。エネルギー管理サーバー２７３は、エネルギー管理施設１０８に設置されている。
　装置本体２１０は、パーソナルコンピュータやワークステーション等の汎用の情報処理装置を用いて実現されるものであり、演算処理部２２０と、ＲＯＭ２３０と、ＲＡＭ２４０とを含む。
　演算処理部２２０は、ＣＰＵ等のハードウェアによって実現される。この演算処理部２２０は、ＲＯＭ２３０に格納されるプログラムやデータ、モニタ２６３に出力する表示信号、入力装置２６４から入力される操作信号、ＤＢ２６２から取得した各種情報等を基に電力需給ガイダンス装置２００を構成する各部への指示やデータの転送等を行い、電力需給ガイダンス装置２００全体の動作を統括的に制御する。この演算処理部２２０は、生産計画取得手段としての生産計画取得部２２１と、電力予測手段としての電力予測部２２２と、発電買電量決定手段としての発電買電量決定部２２３と、アラーム通知手段としてのアラーム通知部２２４と、可視化手段としての可視化部２２５として機能する。
　ＲＯＭ２３０には、電力需給ガイダンス装置２００を動作させ、この電力需給ガイダンス装置２００が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、これらのプログラムの実行中に使用されるデータ等が格納される。また、演算処理部２２０を生産計画取得部２２１、電力予測部２２２、発電買電量決定部２２３、アラーム通知部２２４、可視化部２２５として機能させ、後述する電力需給ガイダンス処理を実行させるための電力需給ガイダンスプログラム２３１が格納される。
　ＲＡＭ２４０は、演算処理部２２０の作業用メモリとして用いられる半導体メモリであり、演算処理部２２０が実行するプログラムや、その実行中に使用されるデータ等を一時的に保持するメモリ領域を備える。
　モニタ２６３は、ＬＣＤやＥＬディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ等の表示装置によって実現されるものであり、装置本体２１０から入力される表示信号および入力装置２６４から入力される表示信号をもとに各種画面を表示する。入力装置２６４は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等の入力装置によって実現されるものであり、操作入力に応じた信号を装置本体２１０およびモニタ２６３に出力する。
　データ収集装置２６１は、ＣＰＵ等の演算装置、主記憶装置、ハードディスクや各種記憶媒体等の補助記憶装置、通信装置、表示装置、入力装置等を備えた周知のサーバーコンピュータやワークステーション、パソコン等の汎用コンピュータで実現される。このデータ収集装置２６１は、Ａ工場サーバー２７１、Ｂ工場サーバー２７２、およびエネルギー管理サーバー２７３から生産計画や電力に関わるデータを収集してＤＢ２６２に登録するデータ登録処理を行う。
　具体的に、データ収集装置２６１は、Ａ工場サーバー２７１から、Ａ工場１０４で製造される製品の製造Ｎｏ、製造開始時刻、製造終了時刻、製品の原料となる素材番号（以下、素材Ｎｏ）、素材がもつ物理特性（以下、素材特性）、製品Ｎｏ、製品がもつ物理特性（以下、製品特性）を収集し、ＤＢ２６２に登録する。また、データ収集装置２６１は、Ｂ工場サーバー２７２から、Ｂ工場１０５で製造される製品の製造Ｎｏ、製造開始時刻、製造終了時刻、素材Ｎｏ、素材特性、製品Ｎｏ、製品特性を収集し、ＤＢ２６２に登録する。また、データ収集装置２６１は、エネルギー管理サーバー２７３から、Ａ工場１０４の使用電力量（実績）、Ｂ工場１０５の使用電力量（実績）、その他電力需要源１０６の使用電力量（実績）、所内発電所１０７の発電量実績（以下、所内発電電力量）および発電可能最大量（以下、最大発電電力量）、電力会社発電所１０９から製鉄所電力網１０２に送電された電力量実績（以下、買電電力量）および契約最大電力量（以下、最大買電電力量）を収集し、ＤＢ２６２に登録する。
　ＤＢ２６２は、データ収集装置２６１にて収集されたデータを蓄積（保持）する記憶装置であり、一定時間ごとにデータを収集・登録・更新していくことで構築される。ＤＢ２６２は、図３に例示する生産計画に関わるデータと、図４に例示する電力に関わるデータとを保持している。なお、図３に示す生産計画に関わるデータのうち、予測電力量は、後述する電力需給ガイダンス処理で算出され登録される。また図４に示す電力に関わるデータのうち、合計電力量、不足電力量、および減算率は、後述する電力需給ガイダンス処理で算出され登録される。また、優先モードとは、電力量が不足した場合に優先される供給方法を意味し、発電優先、買電優先のいずれかが各時間帯について予め決定され登録される。
［電力需給ガイダンス処理］
　次に、電力需給ガイダンス処理について説明する。図５は、装置本体２１０において演算処理部２２０が行う電力需給ガイダンス処理の処理手順を示すフローチャートである。電力需給ガイダンス装置２００は、データ収集装置２６１が上記したデータ登録処理を行い、演算処理部２２０が、図５の処理手順に従って電力需給ガイダンス処理を行うことで電力需給ガイダンス方法を実施する。なお、電力需給ガイダンス処理は、演算処理部２２０がＲＯＭ２３０に格納された電力需給ガイダンスプログラム２３１を読み出して実行することで実現される。この電力需給ガイダンス処理は、演算処理部２２０が入力装置２６４から演算開始命令を受信した時点で開始される。
　はじめに、ステップＳ５０１の処理では、生産計画取得部２２１が、ＤＢ２６２に格納されている生産計画を取得する。すなわち、生産計画取得部２２１は、ＤＢ２６２から、現在時刻から未来所定時間先（本実施の形態では、例えば未来２時間先とする）までに各製造工場（Ａ工場１０４、Ｂ工場１０５）で製造される予定の製品について、製造Ｎｏ、製造開始時刻、製造終了時刻、素材Ｎｏ、素材特性、製品Ｎｏ、製品特性のデータを取得する。
　また、図２に記載しているように、ステップＳ５０１の処理で生産計画を取得する別の態様として、生産計画取得部２２１がＡ工場サーバー２７１の下位に設置されているプロセスコンピュータ２８１から図示しないゲートウェイを介して生産計画を一定周期（本実施形態では、例えば１分周期）で取得してもよい。プロセスコンピュータ２８１は、上位に設置されているＡ工場サーバー２７１から生産計画を受信し、受信した生産計画に製造進捗やオペレータからの修正量を加え、修正された生産タイミングで製造設備２８２に製造指示を送るコンピュータである。つまり、プロセスコンピュータ２８１からの製造指示は、実際の製造タイミングとほぼ一致しているため、より正確な生産計画を取得することができる。なお、このようなプロセスコンピュータ２８１はＢ工場サーバー２７２に設置してもよく、この場合も同様の処理を行うことができる。
　例えば、熱間圧延工場を例にとると、プロセスコンピュータ２８１は、加熱炉からのスラブ抽出ピッチを制御するミルペーシングコンピュータとして構成することができる。熱間圧延プロセスは加熱炉から圧延機、冷却設備を経て巻取設備に至る一連の設備で構成され、前記ミルペーシングコンピュータは、既に加熱炉から抽出されたスラブの圧延や冷却、巻取の進捗状況を取得し、この進捗情報を基に、これから加熱炉から抽出する予定のスラブに対する加熱炉抽出から圧延、冷却を経て巻取完了までに要する時間を予測し、予測された時間とオペレータからの修正量に基づいて上位コンピュータ（工場サーバー）から取得した生産計画である加熱炉抽出計画に修正を加える。そして、ミルペーシングコンピュータは、修正された加熱炉抽出計画に従ったタイミングで加熱炉にスラブ抽出指示を送る。ステップＳ５０１の処理にミルペーシングコンピュータを使用した場合、生産計画取得部２２１は前記修正された最新の加熱炉抽出計画を取得する。
　次に、ステップＳ５０２の処理では、電力予測部２２２が、未来２時間先までに必要な電力量を所定時間刻み（本実施の形態では、例えば１分刻みとする）で以下の方法により予測する。すなわち、電力予測部２２２は、先ず、未来２時間先までの製造予定の製品ひとつひとつに対して製造に使用する電力量を、当該製品の素材特性および製品特性を入力変数とする次式（１）で表される関数ｆによって予測する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　例えば、熱間圧延工場を例にとると、関数ｆは、具体的に次式（２）のように構成される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　電力予測部２２２は、算出した各製品の製造に使用する電力量（予測電力量）を、図３に示すように、ＤＢ２６２の生産計画に関わるデータレコードに書き込む。
　そして、電力予測部２２２は、図３に示すような各製造工場の生産計画と予測電力量とのデータから、１分刻みで各製造工場で使用される電力量（予測電力量）を次式（３）により算出して予測する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　また、電力予測部２２２は、各時間帯におけるその他需要源１０６の需要電力量を、月と昼夜とをキーとする１２×２の２次元ルックアップテーブルから検索する。このルックアップテーブルの値は、過去実績データをもとに算出された平均値である。電力予測部２２２は、以上で求めた各時刻におけるＡ工場１０４の電力量（使用電力量）、Ｂ工場１０５の電力量（使用電力量）、およびその他需要源１０６の電力量（使用電力量）の合計値を所全体の電力量（合計電力量）の予測値とする。また、電力予測部２２２は、合計電力量から最大発電電力量と最大買電電力量とを差し引いた不足電力量を算出する。最後に、電力予測部２２２は、算出した各時間帯におけるＡ工場１０４の電力量、Ｂ工場１０５の電力量、その他需要源１０６の電力量、合計電力量、および不足電力量を、図４に示すように、ＤＢ２６２の電力に関わるデータレコードに書き込む。
　なお、ステップＳ５０１において、前記したミルペーシングコンピュータを使用し、生産計画取得部２２１が修正された最新の加熱炉抽出計画を取得した場合、ステップＳ５０２において電力予測部２２２は、この加熱炉抽出計画を基に、上記式（１）～（３）に示す熱延電力式を用いて、各製造工場で使用する電力量を時系列に予測した予測電力を算出する。
　次に、ステップＳ５０３の処理では、発電買電量決定部２２３が、未来２時間先までの発電電力量と買電電力量との配分を１分刻みの各時間帯に対して決定する発電買電量決定処理を行う。具体的に、発電買電量決定部２２３は、図６に示すフローチャートの手順に従って発電買電量決定処理を実行する。すなわち、発電買電量決定部２２３は、合計電力量が最大発電電力量と最大買電電力量との和以下であり（Ｓ６０１，Ｙｅｓ）、かつ、優先モードが発電優先であり（ステップＳ６０２，Ｙｅｓ）、かつ、合計電力量が最大発電電力量以下である場合（ステップＳ６０３，Ｙｅｓ）、発電電力量を合計電力量と同じ値とし、買電電力量を０とする（ステップＳ６０４）。これにより、ステップＳ５０３の処理は完了し、電力需給ガイダンス処理はステップＳ５０４の処理に進む。
　ステップＳ５０３の処理で、合計電力量が最大発電電力量と最大買電電力量との和以下であり（ステップＳ６０１，Ｙｅｓ）、かつ、優先モードが発電優先であり（ステップＳ６０２，Ｙｅｓ）、かつ、合計電力量が最大発電電力量より大きい場合（ステップＳ６０３，Ｎｏ）、発電買電量決定部２２３は、発電電力量を最大発電電力量と同じ値とし、買電電力量を合計電力量から最大発電電力量を引いた値とする（ステップＳ６０５）。これにより、ステップＳ５０３の処理は完了し、電力需給ガイダンス処理はステップＳ５０４の処理に進む。
　ステップＳ５０３の処理で、合計電力量が最大発電電力量と最大買電電力量との和以下であり（ステップＳ６０１，Ｙｅｓ）、かつ、優先モードが買電優先であり（ステップＳ６０２，Ｎｏ）、かつ、合計電力量が最大買電電力量以下である場合（ステップＳ６０６，Ｙｅｓ）、発電買電量決定部２２３は、買電電力量を合計電力量と同じ値とし、発電電力量を０とする（ステップＳ６０７）。これにより、ステップＳ５０３の処理は完了し、電力需給ガイダンス処理はステップＳ５０４の処理に進む。
　ステップＳ５０３の処理で、合計電力量が最大発電電力量と最大買電電力量との和以下であり（ステップＳ６０１，Ｙｅｓ）、かつ、優先モードが買電優先であり（ステップＳ６０２，Ｎｏ）、かつ、合計電力量が最大買電電力量より大きい場合（ステップＳ６０６，Ｎｏ）、発電買電量決定部２２３は、買電電力量を最大買電電力量と同じ値とし、発電電力量を合計電力量から最大買電電力量を引いた値とする（ステップＳ６０８）。これにより、ステップＳ５０３の処理は完了し、電力需給ガイダンス処理はステップＳ５０４の処理に進む。
　ステップＳ５０３の処理で、以上のいずれにも該当せず、合計電力量が最大発電電力量と最大買電電力量との和より大きい場合（ステップＳ６０１，Ｎｏ）、発電買電量決定部２２３は、発電電力量を最大発電電力量と同じ値とし、買電電力量を最大買電電力量と同じ値とする（ステップＳ６０９）。また、発電買電量決定部２２３は、不足電力量を合計電力量から最大発電電力量と最大買電電力量とを引いた値とし、減産率（生産量削減割合）を不足電力量からあらかじめ定めておいた減産候補の工場の使用電力量で割った値とする（ステップＳ６１０）。また、アラーム通知部２２４が、減産候補の工場のサーバーとモニタ２６３とに対して、生産量削減の旨を通知するアラーム通知を送る（ステップＳ６１１）。これにより、ステップＳ５０３の処理は完了し、電力需給ガイダンス処理はステップＳ５０４の処理に進む。
　なお、可視化部２２５は、以上のように算出された各製造工場の予測電力量、合計電力量、発電電力量、買電電力量、減産率の時系列変化をモニタ２６３に出力する。
　ステップＳ５０４の処理では、演算処理部２２０は、入力装置２６４から演算処理停止命令を受信しない間（ステップＳ５０４，Ｎｏ）、一定の時間間隔（数十秒～数十分間隔）でステップＳ５０１の処理に戻してＳ５０３までの処理を繰り返し実行する。演算処理部２２０は、入力装置２６４から演算処理停止命令を受信した場合（ステップＳ５０４，Ｙｅｓ）、一連の電力需給ガイダンス処理を終了させる。
　図４は、ある時点での電力量（ＭＷｈ）を基準値１００として指数（無次元）化した実施例を示す。例えば、２０００年３月１日１０時００分００秒において、Ａ工場１０４の使用電力量は１００、Ｂ工場１０５の使用電力量は１５０、その他需要源１０６での使用電力量は１００、合計電力量は３５０であった。このとき、優先モードは買電優先、最大買電電力量が２６０であることから、電力需要ガイダンス処理により、所内発電電力量が１００、買電電力量が２６０と算出された。
　また、２０００年３月１日１１時３０分００秒において、Ａ工場１０４の使用電力量は１２０、Ｂ工場１０５の使用電力量は１１０、その他需要源１０６での使用電力量は１００、合計電力量は３３０であった。このとき、最大発電電力量が１５０、最大買電電力量が１５０であることから、所内発電電力量は１５０、買電電力量は１５０、不足電力量は３０、減産候補であるＡ工場１０４の減産率が２５％と算出された。
　以上、説明したように、本実施の形態の電力需給ガイダンス装置の電力需給ガイダンス処理によれば、生産計画に基づき各工場の電力量を予測するため、生産量が急変するタイミングにおいても精度よく電力量を予測することが可能となる。そのため、契約電力量を上回る買電を防ぐことができ、違約金支払い等の不経済を防止することができる。また、買電と発電との優先順に従った発電電力量、買電電力量、生産量削減割合を算出し、それらを各製造工場およびエネルギー管理施設のオペレータに操業ガイダンスできる。そのため、過剰な発電による発電コスト増、および、過剰な生産削減による生産性損失を防ぐ効果もある。
　以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述および図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例および運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
［実施例］
　次に、図７を参照し、本実施の形態の効果を説明する。図７は、図１記載の電力網１０１をもつ製鉄所における合計電力量の実績値および予測値と、各製造工場（Ａ工場１０４，Ｂ工場１０５）の生産量の変化とを示す図である。図７の中段グラフと下段グラフとでは、時刻ｔ－１とｔとの間を境に、Ａ工場１０４とＢ工場１０５との生産量が急増していることがわかる。本実施例では、この時刻ｔ－１とｔとの間のタイミングで、電力需給ガイダンス処理により電力量を予測した。 
　従来の手法では、直前における実績の合計電力量の移動平均等で外挿する方法で電力量を予測していたため、図７の上段グラフに示す破線で示すように、時刻ｔ，ｔ＋１の電力量は時刻ｔ－１より減少すると予測した。しかし、実際には生産量が増加したため、実線で示すように電力量は増加し、予測が大きく外れた。
　一方、本実施の形態の電力需給ガイダンス処理によれば、演算処理部２２０が生産量の増加に応じた電力量予測を行うため、図７の上段グラフに点線で示すように、従来の手法による予測値よりも実績値に近い予測値が得られたことがわかる。
　また、図８に示すように、従来の手法による需用電力の予測誤差はσ４．６ＭＷｈであったが、図９に示すように、本手法による予測誤差はσ１．７ＭＷｈであった。このことからも、本手法は従来よりも予測誤差が減っており、実績値に近い予測値が得られていることがわかる。なお、図８および図９に示すグラフの縦軸は電力量の予測値、横軸は電力量の実績値、グラフ内のＲ２は決定係数である。
　図１０～図１２は、買電量のガイダンス画面の一例であり、縦軸は累積買電量、横軸は時間である。従来の手法では、図１０に示すように、３５分時点における２５分先（６０分時点）の累積買電量を７７ＭＷｈと予測していた。そのため、従来の手法は、図１２に示す６０分時点における累積買電量の実績値９０ＭＷｈと比較すると、１３ＭＷｈの誤差があった。一方、本手法では、図１１に示すように、３５分時点における２５分先（６０分時点）の累積買電量を９６ＭＷｈと予測しており、実績値との誤差は６ＭＷｈである。従って、累積買電量の予測においても、本手法は従来よりも予測誤差が減っており、実績値に近い予測値が得られていることがわかる。
　なお、上記実施例においては、図１記載の２つの製造工場を対象とした電力網をもつ製鉄所を例に説明したが、本発明はこれに限られるものではなく、３つ以上の製造工場を対象とした電力網に適用することも可能である。
　以上のように、本発明に係る電力需給ガイダンス装置および電力需給ガイダンス方法は、製鉄所で使用する電力量を高精度に予測可能であるため、発電設備を備える製鉄所に適用することができる。
　１０１　電力網
　１０２　製鉄所内の電力網
　１０３　送電線
　１０４　Ａ工場
　１０５　Ｂ工場
　１０６　その他需要源
　１０７　所内発電所
　１０８　エネルギー管理施設
　１０９　電力会社発電所
　２００　電力需給ガイダンス装置
　２１０　装置本体
　２２０　演算処理部
　２２１　生産計画取得部
　２２２　電力予測部
　２２３　発電買電量決定部
　２２４　アラーム通知部
　２２５　可視化部
　２３０　ＲＯＭ
　２３１　電力需給ガイダンスプログラム
　２４０　ＲＡＭ
　２５０　伝送路
　２６１　データ収集装置
　２６２　データベース（ＤＢ）
　２６３　モニタ
　２６４　入力装置
　２６５　伝送路
　２７１　Ａ工場サーバー
　２７２　Ｂ工場サーバー
　２７３　エネルギー管理サーバー
　２８１　プロセスコンピュータ
　２８２　製造設備

Claims (3)

  1. 　製鉄所に属する製造工場において、製品の生産計画を取得する生産計画取得手段と、
    　取得された前記生産計画を基に各製造工場で使用する電力量を時系列に予測した予測電力量を算出し、算出された前記各製造工場の予測電力量を合算して製鉄所全体の予測電力量を算出する電力予測手段と、
    　前記製鉄所全体の予測電力量および各製造工場の予測電力量を基に自家発電する発電電力量と電力会社から購入する買電電力量と製品の生産量削減割合とを決める発電買電量決定手段と、
    　前記各製造工場の予測電力量、前記製鉄所全体の予測電力量、前記発電電力量、前記買電電力量、および前記生産量削減割合の時系列変化をモニタに表示させる可視化手段と、
    　生産量削減の旨をアラーム通知するアラーム通知手段と、
    　を備えることを特徴とする電力需給ガイダンス装置。
  2. 　前記生産計画取得手段は、熱間圧延工場の加熱炉抽出計画を取得し、
    　前記電力予測手段は、取得した加熱炉抽出計画を基に、熱延電力式を用いて各製造工場で使用する電力量を時系列に予測した予測電力を算出することを特徴とする請求項１に記載の電力需給ガイダンス装置。
  3. 　製鉄所に属する製造工場において、製品の生産計画を取得する生産計画取得ステップと、
    　取得された前記生産計画を基に各製造工場で使用する電力量を時系列に予測した予測電力量を算出し、算出された前記各製造工場の予測電力量を合算して製鉄所全体の予測電力量を算出する電力予測ステップと、
    　前記製鉄所全体の予測電力量および各製造工場の予測電力量を基に自家発電する発電電力量と電力会社から購入する買電電力量と製品の生産量削減割合とを決める発電買電量決定ステップと、
    　前記各製造工場の予測電力量、前記製鉄所全体の予測電力量、前記発電電力量、前記買電電力量、および前記生産量削減割合の時系列変化をモニタに表示させる可視化ステップと、
    　生産量削減の旨をアラーム通知するアラーム通知ステップと、
    　を含むことを特徴とする電力需給ガイダンス方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2018229895A1 (ja) * 2017-06-14 2019-12-19 株式会社日立製作所 エネルギー管理装置および方法、エネルギー管理システム並びにエネルギー管理システムの運転計画方法

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020152750A1 (ja) * 2019-01-21 2020-07-30 Ｊｆｅスチール株式会社 金属材料の設計支援方法、予測モデルの生成方法、金属材料の製造方法、及び設計支援装置
CN111367169A (zh) * 2020-02-07 2020-07-03 大连富士冰山智控系统有限公司 控制系统、控制装置以及控制方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08186932A (ja) * 1995-01-04 1996-07-16 Nippon Steel Corp 使用電力量予測装置
JP2000217253A (ja) * 1999-01-19 2000-08-04 Sumitomo Metal Ind Ltd 使用電力量予測方法
JP2010148185A (ja) * 2008-12-17 2010-07-01 Jfe Steel Corp 製造プラント発電設備の発電電力調整方法
WO2013121514A1 (ja) * 2012-02-14 2013-08-22 東芝三菱電機産業システム株式会社 電力平準化装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6240027A (ja) * 1985-08-14 1987-02-21 株式会社日立製作所 自家用発電設備の運転方法
JP4925356B2 (ja) * 2008-07-17 2012-04-25 郵船商事株式会社 機器運転パターン管理方法および負荷配分予測制御方法
JP6114532B2 (ja) * 2012-10-26 2017-04-12 株式会社日立製作所 エネルギー管理システム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08186932A (ja) * 1995-01-04 1996-07-16 Nippon Steel Corp 使用電力量予測装置
JP2000217253A (ja) * 1999-01-19 2000-08-04 Sumitomo Metal Ind Ltd 使用電力量予測方法
JP2010148185A (ja) * 2008-12-17 2010-07-01 Jfe Steel Corp 製造プラント発電設備の発電電力調整方法
WO2013121514A1 (ja) * 2012-02-14 2013-08-22 東芝三菱電機産業システム株式会社 電力平準化装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2018229895A1 (ja) * 2017-06-14 2019-12-19 株式会社日立製作所 エネルギー管理装置および方法、エネルギー管理システム並びにエネルギー管理システムの運転計画方法

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