WO2017145462A1 - 電力需給予測システム、電力需給予測方法および電力需給予測プログラム - Google Patents

電力需給予測システム、電力需給予測方法および電力需給予測プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2017145462A1
WO2017145462A1 PCT/JP2016/084140 JP2016084140W WO2017145462A1 WO 2017145462 A1 WO2017145462 A1 WO 2017145462A1 JP 2016084140 W JP2016084140 W JP 2016084140W WO 2017145462 A1 WO2017145462 A1 WO 2017145462A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
demand
amount
power
consumer
power supply
Prior art date
Application number
PCT/JP2016/084140
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
恭之 江田
一希 笠井
紘 今井
皓正 高塚
冨実二 相田
Original Assignee
オムロン株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by オムロン株式会社 filed Critical オムロン株式会社
Priority to EP16891618.7A priority Critical patent/EP3422516B1/en
Priority to US15/750,506 priority patent/US10797484B2/en
Priority to CN201680046373.XA priority patent/CN107851994B/zh
Publication of WO2017145462A1 publication Critical patent/WO2017145462A1/ja

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B15/00—Systems controlled by a computer
    • G05B15/02—Systems controlled by a computer electric
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
    • H02J13/00004—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by the power network being locally controlled
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/003—Load forecast, e.g. methods or systems for forecasting future load demand
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/12—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load
    • H02J3/14—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load by switching loads on to, or off from, network, e.g. progressively balanced loading
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/381—Dispersed generators
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/34—Parallel operation in networks using both storage and other dc sources, e.g. providing buffering
    • H02J7/35—Parallel operation in networks using both storage and other dc sources, e.g. providing buffering with light sensitive cells
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/20—Pc systems
    • G05B2219/26—Pc applications
    • G05B2219/2639—Energy management, use maximum of cheap power, keep peak load low
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/10—Power transmission or distribution systems management focussing at grid-level, e.g. load flow analysis, node profile computation, meshed network optimisation, active network management or spinning reserve management
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/22—The renewable source being solar energy
    • H02J2300/24—The renewable source being solar energy of photovoltaic origin
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2310/00—The network for supplying or distributing electric power characterised by its spatial reach or by the load
    • H02J2310/10—The network having a local or delimited stationary reach
    • H02J2310/12—The local stationary network supplying a household or a building
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B70/00—Technologies for an efficient end-user side electric power management and consumption
    • Y02B70/30—Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for improving the carbon footprint of the management of residential or tertiary loads, i.e. smart grids as climate change mitigation technology in the buildings sector, including also the last stages of power distribution and the control, monitoring or operating management systems at local level
    • Y02B70/3225—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
    • Y02E10/56—Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
    • Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E70/00—Other energy conversion or management systems reducing GHG emissions
    • Y02E70/30—Systems combining energy storage with energy generation of non-fossil origin
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/50—Energy storage in industry with an added climate change mitigation effect
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/12—Monitoring or controlling equipment for energy generation units, e.g. distributed energy generation [DER] or load-side generation
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/12—Monitoring or controlling equipment for energy generation units, e.g. distributed energy generation [DER] or load-side generation
    • Y04S10/123—Monitoring or controlling equipment for energy generation units, e.g. distributed energy generation [DER] or load-side generation the energy generation units being or involving renewable energy sources
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/14—Energy storage units
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/30—State monitoring, e.g. fault, temperature monitoring, insulator monitoring, corona discharge
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S20/00—Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
    • Y04S20/20—End-user application control systems
    • Y04S20/222—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving

Definitions

  • the present invention relates to a power supply / demand prediction system, a power supply / demand prediction method, and a power supply / demand prediction program.
  • a power generation apparatus for example, a solar power generation apparatus
  • a surplus power purchase system has been established, so that electric power generated by a solar power generation device, a wind power generation device, or the like can be sold to an electric power company.
  • the limit hereinafter referred to as output suppression
  • the generated power cannot be sold to the power company, so the customer must temporarily store the generated power in a storage battery. There is.
  • these surplus electric power may be interchanged with another consumer.
  • An object of the present invention is to provide an electric power supply and demand prediction system, an electric power supply and demand prediction method, and an electric power supply and demand prediction program capable of accurately predicting the supply and demand of electric power in consideration of the above conventional problems.
  • a power supply and demand prediction system is a power supply and demand prediction system that predicts power supply and demand of a consumer group including a plurality of consumers, and includes an individual storage amount acquisition unit, an individual demand amount prediction unit, and an individual A power generation amount prediction unit; and an individual power storage amount prediction unit.
  • the individual storage amount acquisition unit acquires the storage amount of each of the plurality of storage batteries owned by the consumer group.
  • the individual demand amount prediction unit predicts the amount of power demand for each consumer.
  • the individual power generation amount prediction unit predicts the power generation amount of each of the plurality of power generation devices owned by the consumer group.
  • the individual power storage amount prediction unit predicts the power storage amount of each storage battery based on the power storage amount acquired for each storage battery, the demand amount predicted for each consumer, and the power generation amount predicted for each power generation device.
  • the storage amount of each storage battery can be predicted based on the storage amount obtained for each storage battery, the demand amount predicted for each consumer, and the power generation amount predicted for each power generation device. Thereby, it is possible to predict the amount of power that can be supplied from each amount of stored electricity. That is, since the amount of power that can be covered by each storage battery is known, the power supply and demand of the consumer group can be predicted.
  • the power supply / demand prediction system is the power supply / demand prediction system according to the first invention, wherein the consumer group supply / demand prediction unit is predicted for each storage battery and the amount of electricity stored for each consumer. Based on the demand amount and the power generation amount predicted for each power generator, the power supply and demand of the consumer group is predicted.
  • the electric power supply and demand of the consumer group can be predicted based on the amount of stored electricity acquired for each storage battery, the demand amount predicted for each consumer, and the power generation amount predicted for each power generation device. Since the total power demand of the consumer group can be predicted in this way, the power supply due to an increase in demand for the power distribution company of the consumer group or a decrease in demand for the power distribution company of the consumer group Surplus etc. can be predicted.
  • the power distribution company can predict the timing of requesting / controlling demand response to the consumer group.
  • DR request / control if a large amount of power is supplied to the customer group from the grid and the supply is tight, the DR request / control is requested to suppress or stop the use of power to the consumer, or to suppress or stop.
  • Including DR control and DR request / control if the amount of electricity stored in multiple storage batteries owned by the customer group is large, the customer is required to actively use or actively use the power. And controlling the load so that
  • a power supply and demand prediction system is the power supply and demand prediction system according to the second aspect of the present invention, further comprising a request target selection unit.
  • the consumer group supply and demand prediction unit predicts the power supply and demand of each of the plurality of consumer groups.
  • the request target selection unit selects the consumer group that is the target of a demand response request from a plurality of consumer groups based on the predicted power supply and demand. Thereby, the consumer group which becomes the object of DR request / control can be selected from a plurality of consumer groups. For example, a consumer group with tight power supply is selected as a target for DR request / control.
  • a power supply / demand prediction system is the power supply / demand prediction system according to the second or third invention, wherein a customer group demand amount prediction unit, a customer group power storage amount prediction unit, and a customer group power generation A quantity prediction unit.
  • the consumer group demand amount prediction unit predicts the sum of the demand amounts of the consumer group from the demand amount predicted for each consumer.
  • the consumer group electricity storage amount prediction unit predicts the sum of the electricity storage amounts of the plurality of storage batteries owned by the consumer group from the electricity storage amount predicted for each storage battery.
  • the consumer group power generation amount prediction unit predicts the sum of the power generation amounts of the plurality of power generation devices owned by the consumer group from the power generation amount predicted for each power generation device.
  • the consumer group supply and demand prediction unit predicts the power supply and demand based on the predicted total amount of demand, the predicted total amount of power generation, and the total amount of power storage.
  • the total demand amount of the customer group, the total power storage amount of the plurality of storage batteries owned by the consumer group, and the sum total of the power generation amount of the plurality of power generation devices owned by the consumer group are predicted.
  • the power supply and demand can be predicted.
  • a power supply / demand prediction system is the power supply / demand prediction system according to the first aspect of the present invention, further comprising a request target selection unit.
  • the request target selection unit demands a customer whose supplyable power amount predicted based on at least one of the storage amount predicted for each storage battery and the power generation amount predicted for each power generation device is equal to or greater than a predetermined threshold. Select as the target of the request. In this way, by selecting a consumer whose amount of power that can be supplied is equal to or greater than a predetermined threshold as a target of a DR request, it is possible to determine a consumer who makes a request when making a DR request.
  • a consumer whose power storage amount is equal to or greater than a predetermined threshold as a target of a DR request it is possible to determine a consumer who makes a request when making a DR request. Further, for example, when power supply from the grid is tight, it is possible to take measures such as interchange of power from a customer who is a target of DR request to another customer. Further, by selecting a consumer whose power generation amount is equal to or greater than a predetermined threshold as a target of a DR request, it is possible to determine a consumer who makes a request when making a DR request.
  • a power supply and demand prediction system is the power supply and demand prediction system according to the fifth aspect of the present invention, further comprising a notification unit that makes a demand response request to a consumer selected as a target. Thereby, the demand response request can be notified to the consumer selected as the target of the demand response request.
  • An electric power supply and demand prediction method is an electric power supply and demand prediction method for predicting electric power supply and demand of a consumer group including a plurality of consumers, and includes an individual storage amount acquisition step, an individual demand amount prediction step, and an individual A power generation amount prediction step; and an individual power storage amount prediction step.
  • the individual storage amount acquisition step acquires the storage amount of each of the plurality of storage batteries owned by the consumer group.
  • the individual demand amount prediction step predicts the amount of power demand for each consumer.
  • the individual power generation amount prediction step predicts the power generation amount of each of the plurality of power generation devices owned by the consumer group.
  • the individual storage amount prediction step calculates the storage amount of each storage battery based on the storage amount obtained for each storage battery, the demand amount predicted for each consumer, and the power generation amount predicted for each power generation device. Predict. As described above, the storage amount of each storage battery can be predicted based on the storage amount obtained for each storage battery, the demand amount predicted for each consumer, and the power generation amount predicted for each power generation device. Thereby, it is possible to predict the amount of power that can be supplied from each amount of stored electricity. That is, since the amount of power that can be covered by each storage battery is known, the power supply and demand of the consumer group can be predicted.
  • An electric power supply and demand prediction method program is an electric power supply and demand prediction program for predicting electric power supply and demand of a consumer group including a plurality of consumers, and includes an individual storage amount acquisition step, an individual demand amount prediction step, An electric power supply and demand prediction method computer comprising an individual power generation amount prediction step and an individual power storage amount prediction step is executed.
  • the individual storage amount acquisition step acquires the storage amount of each of the plurality of storage batteries owned by the consumer group.
  • the individual demand amount prediction step predicts the amount of power demand for each consumer.
  • the individual power generation amount prediction step predicts the power generation amount of each of the plurality of power generation devices owned by the consumer group.
  • the individual storage amount prediction step calculates the storage amount of each storage battery based on the storage amount obtained for each storage battery, the demand amount predicted for each consumer, and the power generation amount predicted for each power generation device. Predict.
  • the tightness of power supply due to the increase in demand for the power distribution company of the consumer group It is possible to predict surplus electricity due to a decrease in demand for power distribution companies. Thereby, the power distribution company can predict the timing of requesting / controlling demand response to the consumer group. (The invention's effect)
  • the block diagram which shows the relationship between the electric power supply-and-demand prediction system in embodiment which concerns on this invention, and several consumers.
  • movement of the electric power supply-and-demand prediction system shown in FIG. FIG. 3 is a diagram illustrating a predicted demand amount, a predicted power generation amount, and a predicted power storage amount predicted by FIG. 2.
  • movement of the electric power supply-and-demand prediction system shown in FIG. It shows an example of the charged amount ratio of the customer groups G 1. It shows the DR request target list in the group G 1.
  • the block diagram which shows the relationship between the electric power supply-and-demand prediction system and the some consumer in the modification of embodiment which concerns on this invention.
  • the customer A20 appearing in the following description has a power generation device (solar panel 21) and a storage battery (power storage device 23) as shown in FIG. When surplus power is generated, power can be sold to the outside.
  • ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • a consumer is a contract with an electric power company and is an individual, corporation, organization, etc. that uses electric power supplied from the electric power company via the grid 50 (see FIG. 1). , Condominiums), companies (business establishments, factories, facilities, etc.), local governments, national institutions, etc. Moreover, the above-mentioned outside includes an electric power company and other customers. That is, as the outside where customer A sells electricity, there are an electric power company, other consumers B, C, and the like.
  • the smart meter 28 (see FIG. 1) is installed in each consumer, measures power consumption, and transmits the measurement result to an electric power company or the like using a communication function. Means measuring equipment. By installing the smart meter 28, the electric power company can accurately grasp the real-time power situation in the customer A and can automate the meter-reading work performed every predetermined period.
  • the smart meter is attached also in the consumer B and the consumer C.
  • the load 24 means a power consumer such as an air conditioner, a refrigerator, a power range, an IH cooking heater, and a television when the consumer is a general household.
  • a consumer when a consumer is a company (a factory or the like), it means power consumers such as various facilities and air conditioning equipment installed in the factory.
  • the EMS (Energy Management System) 26 (FIG. 1) is installed in each consumer, and the amount of power generated, the amount of electricity stored, and the power consumption for each individual load in each consumer. It means a system provided to reduce power consumption, including a transmitter that measures the amount and transmits it to a host system using a communication function.
  • the EMS 26 is connected to the power supply and demand prediction system 10 via a network.
  • the power supply and demand prediction system 10 is a system that predicts the power supply and demand in a group G (an example of a consumer group). Specifically, the power supply and demand prediction system 10 predicts the sum of the demand amount in the group G, the sum of the power generation amount in the group G, and the sum of the power storage amount in the group G, and calculates the sum of the demand amount and the power generation amount. , And the power supply and demand in the group G are predicted based on the total sum of power storage amount.
  • the power supply and demand prediction system 10 also predicts the supply and demand of power for a plurality of groups G, narrows down the group G that is the target of the demand response (DR) request, and further, the demand that is the target of the DR request within the group G Select a house.
  • the solid line connecting the components shown in FIG. 1 indicates the flow of information such as data, and the alternate long and short dash line indicates the flow of electricity.
  • the configuration of the power supply and demand prediction system 10 of the present embodiment will be described in detail later.
  • the power supply and demand prediction system 10 of the present embodiment is connected to the EMS 26 of each consumer (for example, the consumer A20).
  • the consumer A20 includes a solar panel 21 (power generation device), a solar power generation power conversion device (PCS) 22, a power generation power sensor 22a, a power storage device 23 (storage battery), and power for stored power.
  • a sensor 23a, a load 24, a load power sensor 24a, a distribution board 25, an EMS (Energy Management System) 26, a communication unit 27, and a smart meter 28 are provided.
  • the solar panel 21 (power generation device) is a device that generates electricity using the photovoltaic effect using the light energy of sunlight, and is installed on the roof of the consumer A or the like. And the electric power generation amount in the solar panel 21 can be estimated based on the information regarding the sunshine time of a weather forecast.
  • a photovoltaic power generation converter (PCS (Power Conditioning System)) 22 is connected to a solar panel 21 and converts a direct current generated in the solar panel 21 into an alternating current.
  • PCS Power Conditioning System
  • the generated power sensor 22 a is connected to the solar power converter 22 and measures the amount of power generated by the solar panel 21.
  • the generated power sensor 22 a transmits the measurement result (power generation amount) to the EMS 26.
  • the power storage device 23 (storage battery) is provided to temporarily store surplus power that cannot be consumed by the load 24 among the power generated by the solar panel 21. As a result, even when the amount of power consumed by the load 24 is small during the daytime when power is generated by the solar panel 21, the excess power is stored in the power storage device 23 so that the generated power is discarded. Can be eliminated.
  • the stored power sensor 23 a is connected to the power storage device 23 and measures the amount of power stored in the power storage device 23. Then, the power sensor 23a for stored power transmits a measurement result (amount of stored power) to the EMS 26.
  • the load 24 is a power consumer such as a home appliance such as an air conditioner or a refrigerator in a general home, equipment in a factory, an air conditioner, etc., and is generated by the power supplied from the system 40 or the solar panel 21. The electric power and the electric power stored in the power storage device 23 are consumed.
  • the load power sensor 24 a is connected to the load 24 and measures the amount of power consumed by the load 24. Then, the load power sensor 24 a transmits the measurement result (power consumption amount) to the EMS 26.
  • the distribution board 25 is connected to a power sensor for generated power 22 a, a power sensor for stored power 23 a, a power sensor for load 24 a, and a smart meter 28. The distribution board 25 supplies the load 24 with the power generated by the solar panel 21, the power stored in the power storage device 23, or the power purchased from the system 40.
  • the EMS (Energy Management System) 26 is an energy management system provided to reduce power consumption in the consumer A20. As shown in FIG. It is connected to the stored power sensor 23a and the load power sensor 24a. The EMS 26 is connected to the communication unit 27. Furthermore, the EMS 26 efficiently supplies the load 24 with the power generated by the solar panel 21 and the amount of power stored in the power storage device 23 using the detection results received from the sensors 22a, 23a, and 24a. Thereby, the consumption of the electric power supplied from the system
  • the EMS 26 includes a power storage amount collecting unit 26 a connected to the power sensor 23 a for stored power, and the power storage amount collecting unit 26 a collects the power storage amount of the power storage device 23.
  • the amount of stored electricity is collected by the current or voltage detected by the stored power sensor 23a.
  • the communication unit 27 transmits the storage amount collected by the storage amount collection unit 26 a to the power supply and demand prediction system 10.
  • the communication unit 27 communicates with the communication unit 11 of the power supply and demand prediction system 10 by wireless or wired.
  • the smart meter 28 measures the power generation amount of the solar panel 21 owned by the customer A20, the power storage amount of the power storage device 23, and the power consumption amount of the load 24. And the smart meter 28 is connected with each sensor 22a, 23a, 24a via the distribution board 25, as shown in FIG. Furthermore, the smart meter 28 has a communication function, and transmits information on the amount of power generation, the amount of electricity stored, and the amount of power consumption in the customer A20 to the power company.
  • the consumer B and the consumer C in the group G 1 also have the same configuration as the consumer A.
  • the group G 1 are also included other customers. Other consumers may not own both the power generation device and the power storage device, or both.
  • the group G 1 which is one of the groups G will be mainly described, but the same applies to the other groups G 2 to G n .
  • the group G includes a consumer who has both the power generation apparatus and the power storage apparatus, a consumer who has one, or a consumer who does not have both.
  • the power supply / demand prediction system 10 predicts the power supply / demand for each group G.
  • the power supply / demand prediction system 10 includes a communication unit 11, a demand amount prediction unit 12, a power generation amount prediction unit 13, a power storage amount prediction unit 14, a consumer group supply / demand prediction unit 15, a request target selection unit 16, and a demand.
  • the home group demand amount prediction unit 17, the customer group power generation amount prediction unit 18, and the customer group power storage amount prediction unit 19 are included.
  • the communication unit 11 receives information on the power storage amount of each power storage device 23 owned by the group G. In other words, information on the amount of stored electricity is received from a consumer who owns the power storage device 23.
  • the other consumers B and C etc. who own an electrical storage apparatus also own a communication part, and the communication part 11 also receives the information of the electrical storage amount of the consumers B and C. That is, the communication unit 11 acquires the amount of stored electricity for each customer who owns the power storage device.
  • the communication unit 11 notifies the DR request to the consumer that is the target of the DR request.
  • the demand amount prediction unit 12 predicts the demand amount for each customer in the group G. For example, demand prediction unit 12 predicts customer A included in the group G 1, the customer B and the customer C, and demand, each requiring a ....
  • the demand amount can be predicted based on information such as a weather forecast. Further, the demand amount may be predicted based on past demand amount data such as a life pattern of each of the consumers A, B, C,.
  • the demand amount prediction unit 12 predicts a demand amount a (kw) at a predetermined time and an integrated demand amount as (kwh) from the current time to the predetermined time. In other words, the demand amount prediction unit 12 includes the occasional demand amount a (kw) predicted over time and the accumulated demand amount as (kwh) from the current time to the time when the demand amount a (kw) is predicted. ).
  • the power generation amount prediction unit 13 predicts the power generation amount of each of the solar panels 21 owned by the group G. In other words, the power generation amount prediction unit 13 predicts the power generation amount of the consumer who owns the solar panel 21.
  • the prediction of the power generation amount may be performed based on, for example, the power generation amount of the solar panel 21 based on information such as weather forecast (temperature, humidity), or may be performed based on past power generation amount data.
  • the power generation amount prediction unit 13 predicts the power generation amount b (kw) of the solar panel 21 at a predetermined time and the integrated power generation amount bs (kwh) from the current time to the predetermined time. In other words, the power generation amount prediction unit 13 generates a power generation amount b (kw) that is predicted as time passes, and an integrated power generation amount bs (kwh) from the current time to the time when the power generation amount b (kw) is predicted. ).
  • the power storage amount prediction unit 14 predicts the power storage amount of each power storage device 23 owned by the group G.
  • the storage amount prediction unit 14 stores each storage amount c (kwh) of the power storage device 23 at the current time acquired by the communication unit 11 and each accumulated demand amount as ( kwh) and the accumulated power generation amount bs (kwh) of each of the solar panels 21 predicted by the power generation amount prediction unit 13, the power storage amount d (kwh) of each power storage device 23 at a predetermined time is predicted.
  • the power storage amount d (kwh) at a predetermined time is calculated from the power storage amount c (kwh) at the current time of the power storage device 23 by the formula c + bs ⁇ as.
  • the charged amount d (kwh) at regular time intervals (the predetermined time) within a certain period from the current time can be predicted.
  • the consumer group demand amount prediction unit 17 calculates the total demand amount Ta (kw) of the group G that is predicted by adding the demand amount a for each consumer included in the group G. For example, if the group G 1, customer A, B, C ⁇ ⁇ ⁇ of demand a is summed are the total demand Ta in group G 1 and is calculated.
  • the consumer group power generation amount prediction unit 18 adds the predicted power generation amount b (kw) of each of the solar panels 21 owned by the group G, thereby predicting the expected time of the solar panel 21 owned by the group G.
  • the total power generation amount Tb (kw) is calculated.
  • the consumer group power storage amount prediction unit 19 adds the predicted power storage amount d of each power storage device 23 owned by the group Gn , thereby predicting the total power storage at the predicted time of the power storage device 23 owned by the group G.
  • the amount Td is calculated.
  • the consumer group supply and demand prediction unit 15 predicts the supply and demand of power to the group G based on the predicted total demand amount Ta, the predicted total power generation amount Tb, and the predicted total power storage amount Td.
  • the request target selection unit 16 selects a consumer as a target of the DR request based on the power storage amount of each power storage device 23 predicted by the power storage amount prediction unit 14. Specifically, a customer who owns the power storage device 23 whose power storage amount with respect to full charge is equal to or higher than a predetermined ratio is a target of the DR request.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the power supply and demand prediction system 10 of the present embodiment.
  • the power supply and demand prediction system 10 predicts the supply and demand of the groups G 1 , G 2 ,... G n in steps S11 to S20.
  • step S21 the DR request target group G is narrowed down, and DR target customers in the group G are selected.
  • step S11 the power supply and demand prediction system 10 selects one group G from the groups G 1 , G 2 ,. This selection may be in any order and may be predetermined. Any group that is selected to G 1.
  • step S12 the communication unit 11, the group G 1 is to receive information of the charged amount c (kwh) at the current time of each of the power storage device 23 owned.
  • step S13 the prediction in step S13, the demand prediction unit 12, for each customer in the group G 1, and demand a (kw) at a predetermined time, the accumulated demand as from the current time to a predetermined time a (kwh) To do.
  • step S14 the power generation amount prediction unit 13, a power generation amount b (kw) at a given time of the solar panel 21 group G 1 is owned, accumulated power generation amount bs from the current time to a predetermined time a (kwh) Predict.
  • step S15 the storage amount prediction unit 14 performs each of the storage amount of the prediction of the power storage device 23 which the group G 1 is owned. Specifically, as described above, in the case of the consumer A20, the power storage amount d (kwh) at a predetermined time is calculated from the power storage amount c (kwh) at the current time of the power storage device 23 by the equation c + bs-as. Is done. When c is a negative value, the amount is supplied from the system 50.
  • FIG. 3 is a graph showing the predicted demand amount a (predicted load amount), predicted power generation amount b, and predicted storage amount d for each hour of the consumer.
  • the power storage amount of the power storage device 23 of the customer is 1 kwh
  • the predicted demand amount a is 3 kw
  • the predicted power generation amount b is 4 kw.
  • the amount of the predicted power generation amount b exceeding the predicted demand amount a is stored in the power storage device 23. Therefore, the amount of power stored in the power storage device 23 at 2:00 is 2 kwh.
  • step S16 the customer group demand prediction unit 17, customer A included in the group G 1, B, C, by adding the demand a per ..., the prediction of the group G
  • the total demand amount Ta (kw) is calculated.
  • step S ⁇ b> 17 the consumer group power generation amount prediction unit 18 adds the expected power generation amount b (kw) of each of the solar panels 21 owned by the group G 1 , thereby obtaining the solar power owned by the group G.
  • the predicted total power generation amount Tb (kw) of the panel 21 is calculated.
  • step S18 the customer group storage amount prediction unit 19, by adding the accumulation amount d of the group G 1 is expected of each of the power storage device 23 owned, the power storage device 23 which the group G is owned The predicted total amount of electricity Td is calculated.
  • step S19 the customer group demand prediction unit 15, and the total demand Ta predicted, the total power generation amount Tb which is predicted, based on the total charged amount Td that is predicted, the power for the group G 1 Predict the supply and demand.
  • step S20 when the prediction of power supply and demand is not completed for all the groups G, the control returns to step S11.
  • the prediction of power supply and demand is completed for all the groups G of the groups G 1 , G 2 ,..., The control proceeds to step S21.
  • the above-described demand amount a, integrated demand amount as, power generation amount b, integrated power generation amount bs, power storage amount c, predicted power storage amount d, and total power storage amount Td are stored in a memory (not shown) or the like.
  • step S21 the request target selection unit 16 of the power supply and demand prediction system 10 narrows down the group G that is the target of the DR request, selects the customer that is the target of the DR request, and Make a DR request.
  • FIG. 4 is a diagram showing a flow for determining the target of the DR request in step S21.
  • step S ⁇ b> 30 the power supply and demand prediction system 10 narrows down the groups that are targets of the DR request.
  • the power supply and demand prediction system 10 predicts the supply and demand of power for each group G, and can predict that, for example, the power supply will be tight at a predetermined time in any group G.
  • the electric power supply-and-demand prediction system 10 narrows down the group G where electric power supply is tight as an object of DR request
  • step S31 requested object selecting unit 16 obtains the predicted storage amount d at a predetermined time of customer target groups G 1 stored in the memory (not shown) as described above.
  • the request target selection unit 16 acquires the predicted power storage amount d at a predetermined time for the consumer A.
  • the predetermined time is a time when it is necessary to make a DR request, and this time is detected by the request target selection unit 16 when narrowing down a DR request target group.
  • step S32 the request target selection unit 16 determines whether or not the predicted power storage amount at a predetermined time is 50% or more of the full charge amount. Add to request list. For example, when the amount of power stored in the customer A is 80% of the full charge amount, the target list of the DR request is obtained.
  • step S33 it is determined whether or not there are other customers. If there are other customers, in step S31, the predicted power storage amount at the predetermined time of the customer is acquired from the memory. Is done. Then, steps S32 and S33 are performed. That is, for all the customer groups G 1 is determined whether or not subject to DR requests.
  • the customer that owns the power storage device 23 of the customer which is present in the group G 1 customers A, B, and C.
  • the amount of electricity stored in customer A is 80% of the full charge amount
  • the amount of electricity stored in customer B is 50% of the full charge amount
  • the amount of electricity stored in customer C is fully charged.
  • the customer A and the customer B become the target list of the DR request.
  • the DR request is transmitted from the communication unit 11 to the consumer that is the target of the DR request (the customers A and B in the example of FIG. 6).
  • the power storage devices 23 of the consumers A and B are supplied from the power storage devices 23 of the consumers A and B to other consumers in the group G 1 at the predetermined time. Request to consumers A and B. Further, when the amount of stored electricity becomes excessive at a predetermined time, the consumers A and B are requested to actively use electric power in the vicinity of the predetermined time. In addition to the request, for example, the power storage devices 23 of the consumers A and B may be controlled to supply power to other consumers. Further, the load 24 may be controlled so that the loads 24 of the consumers A and B are actively operated.
  • the present invention may be realized as a power supply / demand prediction method program that causes a computer to execute a power supply / demand prediction method implemented according to the flowcharts shown in FIGS. 2 and 4.
  • one usage form of the power supply and demand prediction method program may be an aspect in which the program is recorded on a recording medium such as a ROM readable by a computer and operates in cooperation with the computer.
  • one usage form of the power supply and demand prediction method program is a mode in which it is transmitted through a transmission medium such as the Internet and a transmission medium such as light, radio wave, and sound wave, and is read by a computer and operates in cooperation with the computer.
  • a transmission medium such as the Internet
  • a transmission medium such as light, radio wave, and sound wave
  • the computer described above is not limited to hardware such as a CPU, and may include firmware, an OS, and peripheral devices.
  • the power supply / demand prediction method may be realized by software or hardware.
  • the power supply / demand prediction system 10 may be a virtual server in a cloud computing system, and a power supply prediction program may be executed by the virtual server.
  • the power supply / demand prediction system 10 of the above embodiment predicts the power supply / demand of a plurality of groups G, and narrows down the target group for DR request, but predicts only the power supply / demand of one group G, and DR in that group You may select the customer who is the target of request and control.
  • C In the power supply / demand prediction system 10 and the power supply / demand prediction method of the above embodiment, 50% or more of the full charge is set as the target of the DR request in step S32, but the amount of power may be used instead of the ratio.
  • the request target selection unit 16 targets a customer whose DR storage amount is equal to or greater than a predetermined threshold, but is not limited thereto.
  • a predetermined threshold For example, as in the power supply and demand prediction system 310 illustrated in FIG. 7, the power generation amount for each solar panel 21 predicted by the power generation amount prediction unit 13 and the power storage amount for each power storage device 23 predicted by the power storage amount prediction unit 14 A suppliable power amount prediction unit 30 that predicts the amount of power that can be supplied for each consumer from the sum may be provided.
  • the request target selection unit 16 selects a customer whose supplyable power amount predicted by the supplyable power amount prediction unit 30 is a predetermined threshold or more as a DR request target.
  • the request target selection unit 16 may select a customer whose power generation amount for each solar panel 21 predicted by the power generation amount prediction unit 13 is equal to or greater than a predetermined threshold as a target of the DR request.
  • the power supply and demand prediction system 10 acquires the amount of electricity stored in each consumer via a communication unit (for example, the communication unit 27) owned by the consumer, but is not limited thereto. is not.
  • the communication unit 11 of the power supply and demand prediction system 10 may acquire the amount of stored electricity from the smart meter 28 owned by each customer.
  • the power supply and demand prediction system, power supply and demand prediction method, and power supply and demand prediction program of the present invention have the effect of accurately predicting power supply and demand, and are useful for consumers who own storage batteries and power generation devices. .
  • 10 Electricity supply and demand prediction system 11: Communication unit (an example of an individual storage amount acquisition unit, an example of a notification unit) 12: Demand amount prediction unit (an example of an individual demand amount prediction unit) 13: Power generation amount prediction unit (an example of an individual power generation amount prediction unit) 14: Power storage amount prediction unit (an example of an individual power storage amount prediction unit) 15: Consumer group supply and demand prediction unit 16: Request target selection unit 17: Consumer group demand amount prediction unit 18: Consumer group power generation amount prediction unit 19: Consumer group power storage amount prediction unit 20: Customer A 21: Solar panel 22: Power conversion device 22a for solar power generation: Power sensor 23 for generated power 23: Power storage device 23a: Power sensor 24 for stored power 24: Load 24a: Power sensor 25 for load 25: Distribution board 26: EMS 26a: Storage amount collection unit 27: Communication unit 28: Smart meter 50: System

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

電力需給予測システム（１０）は、複数の需要家を含むグループＧの電力需給を予測する電力需給予測システムであって、通信部（１１）と、需要量予測部（１２）と、発電量予測部（１３）と、蓄電量予測部（１４）と、を備える。通信部（１１）は、グループＧが所有する複数の蓄電装置（２３）各々の蓄電量を取得する。需要量予測部（１２）は、需要家毎に電力の需要量を予測する。発電量予測部（１３）は、グループＧが所有する複数のソーラーパネル（２１）各々の発電量を予測する。蓄電量予測部（１４）は、蓄電装置（２３）毎に取得された蓄電量と、需要家毎に予測された需要量と、ソーラーパネル（２１）毎に予測された発電量に基づいて、蓄電池各々の蓄電量を予測する。

Description

電力需給予測システム、電力需給予測方法および電力需給予測プログラム
　本発明は、電力需給予測システム、電力需給予測方法および電力需給予測プログラムに関する。
　近年、再生可能エネルギーを利用して発電する発電電力装置（例えば、太陽光発電装置）が活用されている。わが国においては、余剰電力買い取り制度が制定されているため、太陽光発電装置や風力発電電装置等で発電された電力を電力会社に売ることができる。
　一方、電力会社が買い取れる電力量を超えた場合（以下、出力抑制という）には、発電した電力を電力会社に売ることができないため、需要家は発電した電力を一時的に蓄電池に貯めることがある。また、蓄電池の残電池容量に対して発電装置で発電される電力が多い場合、これらの余剰電力を他の需要家に融通することがある。
特開２０１４－１９０７２７号公報
　しかしながら、上記のように需要家間での電力融通が頻繁に行われると、配電事業者は、需要家群の受給の予測ができなかった。
　すなわち、蓄電池の現在の残容量を精度良く推定する方法（例えば、特許文献１参照）は提案されているが、蓄電池各々の蓄電量の予測については提案されておらず、需要家群において、どれだけの電力を蓄電池から賄えるかが判断できないためである。
　このように需要家群の需給を予測できない場合、配電事業者は、デマンドレスポンスの要請を行うタイミングも予測できない。
　本発明は、上記従来の課題を考慮して、精度よく電力の需給を予測可能な電力需給予測システム、および電力需給予測方法、電力需給予測プログラムを提供することを目的とする。
（課題を解決するための手段）
　第１の発明に係る電力需給予測システムは、複数の需要家を含む需要家群の電力需給を予測する電力需給予測システムであって、個別蓄電量取得部と、個別需要量予測部と、個別発電量予測部と、個別蓄電量予測部と、を備える。個別蓄電量取得部は、需要家群が所有する複数の蓄電池各々の蓄電量を取得する。個別需要量予測部は、需要家毎に電力の需要量を予測する。個別発電量予測部は、需要家群が所有する複数の発電装置各々の発電量を予測する。個別蓄電量予測部は、蓄電池毎に取得された蓄電量と、需要家毎に予測された需要量と、発電装置毎に予測された発電量に基づいて、蓄電池各々の蓄電量を予測する。
　このように、蓄電池毎に取得された蓄電量と、需要家毎に予測された需要量と、発電装置毎に予測された発電量に基づいて、蓄電池各々の蓄電量を予測することができる。
　これにより、各々の蓄電量から供給可能な電力量を予測できる。すなわち、各々の蓄電池によって賄えることができる電力量がわかるため、需要家群の電力需給を予測できる。
　第２の発明に係る電力需給予測システムは、第１の発明に係る電力需給予測システムであって、需要家群需給予測部は、蓄電池毎に予測された蓄電量と、需要家毎に予測された需要量と、発電装置毎に予測された発電量に基づいて、需要家群の電力需給を予測する。
　ここで、蓄電池毎に取得された蓄電量と、需要家毎に予測された需要量と、発電装置毎に予測された発電量に基づいて、需要家群の電力需給を予測することができる。
　このように需要家群の電力需要の総和を予測することができるため、需要家群の配電事業者に対する需要の増大による電力供給の逼迫や、需要家群の配電事業者に対する需要の減少による電力の余剰等を予測できる。
　これによって、配電事業者は、需要家群に対してデマンドレスポンスの要請・制御を行うタイミングを予測できる。
　なお、ＤＲ要請・制御は、系統から需要家群に供給する電力供給量が多く見込まれ供給が逼迫した場合には、需要家に電力使用の抑制もしくは停止を要求、または抑制もしくは停止するように負荷を制御することを含み、また、ＤＲ要請・制御は、需要家群の所有する複数の蓄電池の蓄電量が多い場合には、需要家に電力の積極的な使用を要請若しくは積極的な使用を行うように負荷を制御することも含む。
　第３の発明に係る電力需給予測システムは、第２の発明に係る電力需給予測システムであって、要請対象選定部を更に備える。需要家群需給予測部は、複数の需要家群各々の電力需給を予測する。要請対象選定部は、予測された電力需給に基づいて、複数の需要家群からデマンドレスポンス要請の対象とする前記需要家群を選定する。
　これにより、複数の需要家群からＤＲ要請・制御の対象とする需要家群を選定できる。例えば、電力供給が逼迫する需要家群が、ＤＲ要請・制御の対象として選定される。
　第４の発明に係る電力需給予測システムは、第２または３の発明に係る電力需給予測システムであって、需要家群需要量予測部と、需要家群蓄電量予測部と、需要家群発電量予測部と、を更に備える。需要家群需要量予測部は、需要家毎に予測された需要量から需要家群の需要量の総和を予測する。需要家群蓄電量予測部は、蓄電池毎に予測された蓄電量から前記需要家群が所有する前記複数の蓄電池の蓄電量の総和を予測する。需要家群発電量予測部は、発電装置毎に予測された発電量から前記需要家群が所有する前記複数の発電装置の発電量の総和を予測する。需要家群需給予測部は、予測された前記需要量の総和と、前記予測された前記発電量の総和と、前記蓄電量の総和と、に基づいて前記電力需給を予測する。
　このように、需要家群の需要量の総和と、需要家群が所有する前記複数の蓄電池の蓄電量の総和と、需要家群が所有する前記複数の発電装置の発電量の総和を予測することによって、電力需給を予測できる。
　第５の発明に係る電力需給予測システムは、第１の発明に係る電力需給予測システムであって、要請対象選定部を更に備える。要請対象選定部は、蓄電池毎に予測された蓄電量および発電装置毎に予測された発電量の少なくとも一方に基づいて予測される供給可能な電力量が、所定閾値以上である需要家をデマンドレスポンス要請の対象として選定する。
　このように、供給可能な電力量が所定閾値以上である需要家をＤＲ要請の対象と選定することで、ＤＲ要請を行う際に要請を行う需要家を判断できる。
　また、このように、蓄電量が所定閾値以上である需要家をＤＲ要請の対象と選定することで、ＤＲ要請を行う際に要請を行う需要家を判断できる。
　また、例えば、系統からの電力供給が逼迫する場合には、ＤＲ要請の対象となる需要家から他の需要家に電力を融通するなどの対応を行うことができる。
　また、このように、発電量が所定閾値以上である需要家をＤＲ要請の対象と選定することで、ＤＲ要請を行う際に要請を行う需要家を判断できる。
　第６の発明に係る電力需給予測システムは、第５の発明に係る電力需給予測システムであって、対象として選定された需要家に対してデマンドレスポンス要請を行う通知部を更に備える。
　これにより、デマンドレスポンス要請の対象に選定された需要家に、デマンドレスポンス要請の通知を行うことができる。
　第７の発明に係る電力需給予測方法は、複数の需要家を含む需要家群の電力需給を予測する電力需給予測方法であって、個別蓄電量取得ステップと、個別需要量予測ステップと、個別発電量予測ステップと、個別蓄電量予測ステップと、を備える。個別蓄電量取得ステップは、需要家群が所有する複数の蓄電池各々の蓄電量を取得する。個別需要量予測ステップは、需要家毎に電力の需要量を予測する。個別発電量予測ステップは、需要家群が所有する複数の発電装置各々の発電量を予測する。個別蓄電量予測ステップは、蓄電池毎に取得された蓄電量と、前記需要家毎に予測された需要量と、前記発電装置毎に予測された発電量に基づいて、前記蓄電池各々の蓄電量を予測する。
　このように、蓄電池毎に取得された蓄電量と、需要家毎に予測された需要量と、発電装置毎に予測された発電量に基づいて、蓄電池各々の蓄電量を予測することができる。
　これにより、各々の蓄電量から供給可能な電力量を予測できる。すなわち、各々の蓄電池によって賄えることができる電力量がわかるため、需要家群の電力需給を予測できる。
　第８の発明に係る電力需給予測方法プログラムは、複数の需要家を含む需要家群の電力需給を予測する電力需給予測プログラムであって、個別蓄電量取得ステップと、個別需要量予測ステップと、個別発電量予測ステップと、個別蓄電量予測ステップと、を備える電力需給予測方法コンピュータに実行させる。個別蓄電量取得ステップは、需要家群が所有する複数の蓄電池各々の蓄電量を取得する。個別需要量予測ステップは、需要家毎に電力の需要量を予測する。個別発電量予測ステップは、需要家群が所有する複数の発電装置各々の発電量を予測する。個別蓄電量予測ステップは、蓄電池毎に取得された蓄電量と、前記需要家毎に予測された需要量と、前記発電装置毎に予測された発電量に基づいて、前記蓄電池各々の蓄電量を予測する。
　このように、プログラムとして実行してもよく、需要家群の電力需要の総和を予測することができるため、需要家群の配電事業者に対する需要の増大による電力供給の逼迫や、需要家群の配電事業者に対する需要の減少による電力の余剰等を予測できる。
　これによって、配電事業者は、需要家群に対してデマンドレスポンスの要請・制御を行うタイミングを予測できる。
（発明の効果）
　本発明によれば、精度よく電力の需給を予測可能な電力需給予測システム、および電力需給予測方法、電力需給予測プログラムを提供することができる。
本発明に係る実施の形態における電力需給予測システムと複数の需要家の関係を示すブロック図。 図１に示す電力需給予測システムの動作を示すフロー図。 図２によって予測される予測需要量、予測発電量、および予測蓄電量を示す図。 図１に示す電力需給予測システムの動作を示すフロー図。 グループＧ１の需要家の蓄電量比率の例を示す図。 グループＧ１におけるＤＲ要請対象リストを示す図。 本発明に係る実施の形態の変形例における電力需給予測システムと複数の需要家の関係を示すブロック図。
　以下に、本発明に係る実施の形態における電力需給予測システム、電力需給予測方法および電力需給予測プログラムについて図面を参照して説明する。
　ここで、以下の説明において登場する需要家Ａ２０は、図１に示すように発電装置（ソーラーパネル２１）と蓄電池（蓄電装置２３）とを所有しており、電力が不足すると外部から電力を買い、余剰電力が生じると外部へと電力を売ることができる。
　他の需要家Ｂ、Ｃも、需要家Ａと同様に、発電装置（ソーラーパネル２１）と蓄電池（蓄電装置２３）を有している。
　これら需要家Ａ、Ｂ、Ｃは、需要家群の一例としてのグループＧに含まれている。また、グループＧは、複数設けられており、それぞれが系統に接続されている。図１において、複数のグループＧは、グループＧ１、Ｇ２、・・・Ｇｎとして記載されている。
　需要家とは、電力会社と契約を結んでおり、電力会社から系統５０（図１参照）を介して供給される電力を使用する個人、法人、団体等であって、例えば、一般家庭（戸建て、マンション）、企業（事業所、工場、設備等）、地方自治体、国の機関等が含まれる。
　また、上述した外部とは、電力会社、他の需要家を含む。すなわち、需要家Ａが売電する外部としては、電力会社、他の需要家Ｂ、Ｃ等が挙げられる。
　そして、以下の実施の形態において、スマートメータ２８（図１参照）とは、各需要家にそれぞれ設置され、電力消費量を計測し、通信機能を用いて、計測結果を電力会社等へ送信する計測機器を意味している。スマートメータ２８を設置したことにより、電力会社は、需要家Ａにおけるリアルタイムの電力状況を正確に把握できるとともに、所定期間ごとに実施される検針業務を自動化することができる。なお、図示していないが、需要家Ｂ、需要家Ｃにおいてもスマートメータが取り付けられている。
　更に、以下の実施の形態において、負荷２４（図１）とは、例えば、需要家が一般家庭の場合には、エアコン、冷蔵庫、電力レンジ、ＩＨクッキングヒータ、テレビ等の電力消費体を意味している。また、例えば、需要家が企業（工場等）の場合には、工場内に設置された各種設備、空調設備等の電力消費体を意味している。
　更に、以下の実施の形態において、ＥＭＳ（Energy Management System）２６（図１）とは、各需要家にそれぞれ設置されており、各需要家における発電量、蓄電量、個別の負荷ごとの電力消費量を計測し、通信機能を用いて、上位システムへ送信する送信器を含み、消費電力量を削減するために設けられたシステムを意味している。そして、ＥＭＳ２６は、ネットワークを介して電力需給予測システム１０に接続されている。
　（実施の形態）
　＜構成＞
　本実施の形態に係る電力需給予測システム１０は、グループＧ（需要家群の一例）における電力の需給を予測するシステムである。
　具体的には、電力需給予測システム１０は、グループＧにおける需要量の総和と、グループＧにおける発電量の総和と、グループＧにおける蓄電量の総和とを予測し、需要量の総和と、発電量の総和と、蓄電量の総和に基づいて、グループＧにおける電力の需給を予測する。
　また、電力需給予測システム１０は、複数のグループＧについて電力の需給の予測を行い、デマンドレスポンス（ＤＲ）要請の対象となるグループＧを絞り込み、更に、グループＧ内においてＤＲ要請の対象となる需要家を選定する。
　なお、図１に示す各構成をつなぐ実線は、データ等の情報の流れを示しており、一点鎖線は電気の流れを示している。
　また、本実施の形態の電力需給予測システム１０の構成については、後段において詳述する。
　（需要家）
　本実施の形態の電力需給予測システム１０は、図１に示すように、各需要家（例えば、需要家Ａ２０）のＥＭＳ２６と接続されている。
　需要家Ａ２０は、図１に示すように、ソーラーパネル２１（発電装置）、太陽光発電用電力変換装置（ＰＣＳ）２２、発電電力用電力センサ２２ａ、蓄電装置２３（蓄電池）、蓄電電力用電力センサ２３ａ、負荷２４、負荷用電力センサ２４ａ、分電盤２５、ＥＭＳ（Energy Management System）２６、通信部２７およびスマートメータ２８を備えている。
　ソーラーパネル２１（発電装置）は、太陽光の光エネルギーを用いた光起電力効果を利用して電気を発生させる装置であって、需要家Ａの屋根等に設置されている。そして、ソーラーパネル２１における発電量は、天気予報の日照時間に関する情報に基づいて予測することができる。
　太陽光発電用電力変換装置（ＰＣＳ（Power Conditioning System））２２は、図１に示すように、ソーラーパネル２１と接続されており、ソーラーパネル２１において発生した直流電流を交流電流に変換する。
　発電電力用電力センサ２２ａは、図１に示すように、太陽光発電用電力変換装置２２に接続されており、ソーラーパネル２１において発電した電力量を測定する。そして、発電電力用電力センサ２２ａは、ＥＭＳ２６に対して測定結果（発電量）を送信する。
　蓄電装置２３（蓄電池）は、ソーラーパネル２１において発電した電力のうち、負荷２４によって消費しきれなかった余剰電力を一時的に蓄えるために設けられている。これにより、ソーラーパネル２１によって発電する日中の時間帯において、負荷２４による電力消費量が少ない場合でも、余った電力を蓄電装置２３へ蓄えておくことで、発電した電力を捨ててしまう無駄を排除できる。
　蓄電電力用電力センサ２３ａは、図１に示すように、蓄電装置２３に接続されており、蓄電装置２３において蓄えられている電力量を測定する。そして、蓄電電力用電力センサ２３ａは、ＥＭＳ２６に対して測定結果（蓄電量）を送信する。
　負荷２４は、上述したように、一般家庭におけるエアコンや冷蔵庫等の家電製品、工場等における設備、空調装置等の電力消費体であって、系統４０から供給される電力、ソーラーパネル２１によって発生した電力、蓄電装置２３において蓄えられた電力を消費する。
　負荷用電力センサ２４ａは、図１に示すように、負荷２４に接続されており、負荷２４によって消費される電力量を測定する。そして、負荷用電力センサ２４ａは、ＥＭＳ２６に対して測定結果（消費電力量）を送信する。
　分電盤２５は、図１に示すように、発電電力用電力センサ２２ａ、蓄電電力用電力センサ２３ａ、負荷用電力センサ２４ａ、およびスマートメータ２８と接続されている。そして、分電盤２５は、ソーラーパネル２１において発電した電力、蓄電装置２３に蓄えられた電力、または系統４０から買った電力を負荷２４に対して供給する。
　ＥＭＳ（Energy Management System）２６は、上述したように、需要家Ａ２０における消費電力量を削減するために設けられたエネルギー管理システムであって、図１に示すように、発電電力用電力センサ２２ａ、蓄電電力用電力センサ２３ａおよび負荷用電力センサ２４ａと接続されている。また、ＥＭＳ２６は、通信部２７と接続されている。更に、ＥＭＳ２６は、各センサ２２ａ，２３ａ，２４ａから受信した検出結果を用いて、ソーラーパネル２１による発電電力、蓄電装置２３における蓄電量を効率よく負荷２４に対して供給する。これにより、系統４０から供給される電力の消費量を抑制して、需要家Ａ２０における電力コストを効果的に削減することができる。
　また、ＥＭＳ２６は、蓄電電力用電力センサ２３ａに接続された蓄電量収集部２６ａを有しており、蓄電量収集部２６ａは、蓄電装置２３の蓄電量を収集する。蓄電量の収集は、蓄電電力用電力センサ２３ａによって検出される電流または電圧によって行われる。
　通信部２７は、蓄電量収集部２６ａによって収集された蓄電量を電力需給予測システム１０へと送信する。通信部２７は、無線または有線によって、電力需給予測システム１０の通信部１１と通信を行う。
　スマートメータ２８は、上述したように、需要家Ａ２０が所有するソーラーパネル２１の発電量、蓄電装置２３の蓄電量、および負荷２４の消費電力量を計測する。そして、スマートメータ２８は、図１に示すように、分電盤２５を介して各センサ２２ａ，２３ａ，２４ａと接続されている。更に、スマートメータ２８は、通信機能を有しており、電力会社に対して、需要家Ａ２０における発電量、蓄電量、消費電力量に関する情報を送信する。
　なお、グループＧ１の需要家Ｂおよび需要家Ｃも需要家Ａと同様の構成を所有している。また、グループＧ１には、他の需要家も含まれている。他の需要家は、発電装置および蓄電装置の双方、若しくは両方を所有していなくてもよい。
　また、グループＧの一つであるグループＧ１について主に説明を行うが、他のグループＧ２～Ｇｎについても同様である。グループＧには、発電装置および蓄電装置の双方を備えている需要家、または一方を備えている需要家、または双方を備えていない需要家が含まれている。
　（電力需給予測システム）
　本実施の形態の電力需給予測システム１０は、グループＧ毎の電力需給を予測する。電力需給予測システム１０は、通信部１１と、需要量予測部１２と、発電量予測部１３と、蓄電量予測部１４と、需要家群需給予測部１５と、要請対象選定部１６と、需要家群需要量予測部１７と、需要家群発電量予測部１８と、需要家群蓄電量予測部１９と、を有する。
　通信部１１（蓄電量取得部）は、グループＧが所有する蓄電装置２３の各々の蓄電量の情報を受信する。いいかえると、蓄電装置２３を所有する需要家から蓄電量の情報を受信する。
　通信部１１は、例えばグループＧ１の需要家Ａ２０が所有する通信部２７と通信を行い、蓄電装置２３の充電量の情報を取得する。なお、蓄電装置を所有する他の需要家Ｂ、Ｃ等も通信部を所有しており、通信部１１は、需要家Ｂ、Ｃの蓄電量の情報も受信する。すなわち、通信部１１は、蓄電装置を所有する需要家毎に蓄電量を取得する。
　また、通信部１１は、ＤＲ要請の対象となった需要家にＤＲ要請を通知する。
　需要量予測部１２は、グループＧにおいて需要家毎の需要量の予測を行う。例えば、需要量予測部１２は、グループＧ１に含まれる需要家Ａ、需要家Ｂおよび需要家Ｃ、・・・の各々が必要とする需要量を予測する。需要量の予測は、天気予報などの情報に基づいて行うことができる。また、需要家Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・の各々の需要家の生活パターンや消費電力量の推移等の過去の需要量データに基づいて需要量の予測が行われても良い。
　需要量予測部１２は、所定時刻における需要量ａ（ｋｗ）と、現在時刻から所定時刻までの積算需要量ａｓ（ｋｗｈ）を予測する。いいかえると、需要量予測部１２は、時間経過に伴って予測される時々の需要量ａ（ｋｗ）と、現在時刻から需要量ａ（ｋｗ）が予測される時刻までの積算需要量ａｓ（ｋｗｈ）を予測する。
　発電量予測部１３は、グループＧが所有するソーラーパネル２１の各々の発電量の予測を行う。言い換えると、発電量予測部１３は、ソーラーパネル２１を所有する需要家の発電量を予測する。発電量の予測は、例えば、天気予報（温度、湿度）などの情報に基づくソーラーパネル２１の発電量等から行われてもよいし、過去の発電量のデータに基づいて行われてもよい。
　発電量予測部１３は、所定時刻におけるソーラーパネル２１の発電量ｂ（ｋｗ）と、現在時刻から所定時刻までの積算発電量ｂｓ（ｋｗｈ）を予測する。いいかえると、発電量予測部１３は、時間経過に伴って予測される時々の発電量ｂ（ｋｗ）と、現在時刻から発電量ｂ（ｋｗ）が予測される時刻までの積算発電量ｂｓ（ｋｗｈ）を予測する。
　蓄電量予測部１４は、グループＧが所有する蓄電装置２３の各々の蓄電量の予測を行う。蓄電量予測部１４は、通信部１１によって取得された現在時刻における蓄電装置２３の各々の蓄電量ｃ（ｋｗｈ）と、需要量予測部１２によって予測される需要家の各々の積算需要量ａｓ（ｋｗｈ）と、発電量予測部１３によって予測されるソーラーパネル２１の各々の積算発電量ｂｓ（ｋｗｈ）に基づいて、所定時刻における蓄電装置２３の各々の蓄電量ｄ（ｋｗｈ）を予測する。
　具体的には、需要家Ａ２０の場合、蓄電装置２３の現在時刻での蓄電量ｃ（ｋｗｈ）から、所定時刻における蓄電量ｄ（ｋｗｈ）は、ｃ＋ｂｓ－ａｓの式により算出される。
　現在時刻から一定期間内において、一定間隔の時刻（上記所定時刻）ごとに蓄電量ｄ（ｋｗｈ）を算出することによって、現在時刻から一定期間内における蓄電量の予測を行うことができる。
　需要家群需要量予測部１７は、グループＧに含まれる需要家毎の需要量ａを足し合わせることにより、グループＧの予測される時々の総需要量Ｔａ（ｋｗ）を算出する。例えば、グループＧ１の場合、需要家Ａ、Ｂ、Ｃ・・・の需要量ａが足し合されてグループＧ１における総需要量Ｔａが算出される。
　需要家群発電量予測部１８は、グループＧが所有するソーラーパネル２１の各々の予想される発電量ｂ（ｋｗ）を足し合わせることにより、グループＧが所有するソーラーパネル２１の予測される時々の総発電量Ｔｂ（ｋｗ）を算出する。
　需要家群蓄電量予測部１９は、グループＧｎが所有する蓄電装置２３の各々の予想される蓄電量ｄを足し合わせることにより、グループＧが所有する蓄電装置２３の予測される時々の総蓄電量Ｔｄを算出する。
　需要家群需給予測部１５は、予測される総需要量Ｔａと、予測される総発電量Ｔｂと、予測される総蓄電量Ｔｄに基づいて、グループＧに対する電力の需給を予測する。
　このように電力需給を予測することにより、例えば、グループＧにおいて所定時刻に総需要量Ｔａに対して総発電量Ｔｂが少なくなることが分かるため、蓄電量の多い需要家に対して電力を他の需要家に融通するようにＤＲ要請を行うことができる。
　要請対象選定部１６は、蓄電量予測部１４によって予測された各々の蓄電装置２３の蓄電量に基づいて、ＤＲ要請の対象とする需要家を選定する。詳しくは、満充電に対する蓄電量が所定割合以上の蓄電装置２３を所有する需要家をＤＲ要請の対象とする。
　＜動作＞
　次に、本発明に係る実施の形態の電力需給予測システム１０の動作について説明するとともに、電力需給予測方法の一例についても述べる。
　図２は、本実施の形態の電力需給予測システム１０の動作を示すフロー図である。
　図２に示すように、電力需給予測システム１０は、ステップＳ１１～２０において、グループＧ１、Ｇ２、・・・Ｇｎの需給の予測を行う。そして、ステップＳ２１において、ＤＲ要請対象のグループＧを絞り込むとともに、そのグループＧ内でのＤＲ対象の需要家を選定する。
　以下に順に説明する。
　ステップＳ１１において、電力需給予測システム１０は、グループＧ１、Ｇ２、・・・のうち１つのグループＧを選択する。この選択は、任意の順番で良く予め定められていてもよい。選択された任意のグループをＧ１とする。
　次に、ステップＳ１２において、通信部１１が、グループＧ１が所有する蓄電装置２３の各々の現在時刻における蓄電量ｃ（ｋｗｈ）の情報を受信する。
　次に、ステップＳ１３において、需要量予測部１２は、グループＧ１において需要家毎に、所定時刻における需要量ａ（ｋｗ）と、現在時刻から所定時刻までの積算需要量ａｓ（ｋｗｈ）を予測する。
　次に、ステップＳ１４において、発電量予測部１３は、グループＧ１が所有するソーラーパネル２１の所定時刻における発電量ｂ（ｋｗ）と、現在時刻から所定時刻までの積算発電量ｂｓ（ｋｗｈ）を予測する。
　次に、ステップＳ１５において、蓄電量予測部１４は、グループＧ１が所有する蓄電装置２３の各々の蓄電量の予測を行う。具体的には、上述したように、需要家Ａ２０の場合、蓄電装置２３の現在時刻での蓄電量ｃ（ｋｗｈ）から、所定時刻における蓄電量ｄ（ｋｗｈ）は、ｃ＋ｂｓ－ａｓの式により算出される。なお、ｃがマイナスの値の場合、その量は系統５０から供給される。
　現在時刻から一定期間内において、一定間隔の時刻（上記所定時刻）ごとに蓄電量ｄ（ｋｗｈ）を算出することによって、現在時刻から一定期間内における蓄電量の予測を行うことができる。ここで、図３は、需要家の１時間毎の予測需要量ａ（予測負荷量）、予測発電量ｂ、および予測蓄電量ｄを示すグラフである。図３では、例えば時刻１：００では、需要家の蓄電装置２３の蓄電量は１ｋｗｈとなっており、予測需要量ａは３ｋｗであり、予測発電量ｂは４ｋｗとなっている。ここで、予測需要量ａを上回る予測発電量ｂの分（余剰発電分）が蓄電装置２３に蓄電される。そのため、２：００における蓄電装置２３の蓄電量は２ｋｗｈとなっている。
　次に、ステップＳ１６において、需要家群需要量予測部１７は、グループＧ１に含まれる需要家Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・毎の需要量ａを足し合わせることにより、グループＧの予測される時々の総需要量Ｔａ（ｋｗ）を算出する。
　次に、ステップＳ１７において、需要家群発電量予測部１８は、グループＧ１が所有するソーラーパネル２１の各々の予想される発電量ｂ（ｋｗ）を足し合わせることにより、グループＧが所有するソーラーパネル２１の予測される時々の総発電量Ｔｂ（ｋｗ）を算出する。
　次に、ステップＳ１８において、需要家群蓄電量予測部１９は、グループＧ１が所有する蓄電装置２３の各々の予想される蓄電量ｄを足し合わせることにより、グループＧが所有する蓄電装置２３の予測される時々の総蓄電量Ｔｄを算出する。
　次に、ステップＳ１９において、需要家群需給予測部１５は、予測される総需要量Ｔａと、予測される総発電量Ｔｂと、予測される総蓄電量Ｔｄに基づいて、グループＧ１に対する電力の需給を予測する。
　次に、ステップＳ２０において、全てのグループＧについて、電力需給の予測が終了していない場合には、制御はステップＳ１１へと戻る。グループＧ１、Ｇ２、・・・の全てのグループＧについて電力需給の予測が終了すると、制御はステップＳ２１へと進む。
　なお、上述した需要量ａ、積算需要量ａｓ、発電量ｂ、積算発電量ｂｓ、蓄電量ｃ、予測蓄電量ｄ、総蓄電量Ｔｄは、図示しないメモリ等に記憶されている。
　次に、ステップＳ２１において、電力需給予測システム１０の要請対象選定部１６は、ＤＲ要請の対象をとなるグループＧを絞り込み、ＤＲ要請の対象となる需要家を選定し、その需要家に対してＤＲ要請を行う。
　図４は、ステップＳ２１のＤＲ要請の対象を決定するフローを示す図である。
　ステップＳ３０において、電力需給予測システム１０は、ＤＲ要請の対象となるグループを絞り込む。電力需給予測システム１０は、グループＧごとの電力の需給を予測しており、いずれかのグループＧにおいて所定の時刻において、例えば電力供給が逼迫するということが予測できる。そして、電力需給予測システム１０は、例えば、電力供給が逼迫するグループＧをＤＲ要請の対象として絞り込む。対称として絞りこんだグループＧをグループＧ１とする。
　次に、ステップＳ３１において、要請対象選定部１６は、上述したようにメモリ（図示せず）に記憶されている対象グループＧ１の需要家の所定時刻における予測蓄電量ｄを取得する。例えば、要請対象選定部１６は、需要家Ａについて所定の時刻における予測蓄電量ｄを取得する。ここで所定の時刻とは、ＤＲ要請を行う必要がある時刻のことであり、この時刻は、ＤＲ要請対象のグループを絞り込む際に要請対象選定部１６によって検出されている。
　次に、ステップＳ３２において、要請対象選定部１６は、所定の時刻における予測蓄電量が、満充電量の５０％以上であるか否かを判定し、５０％以上の場合、その需要家をＤＲ要請対象リストに加える。例えば、需要家Ａの蓄電量が満充電量の８０％である場合、ＤＲ要請の対象リストとなる。
　次に、ステップＳ３３において、他に需要家がいないか否かを判定し、他の需要家が存在する場合には、ステップＳ３１において、その需要家の所定の時刻における予測蓄電量がメモリから取得される。そして、ステップＳ３２、Ｓ３３が実施される。すなわち、グループＧ１の全ての需要家についてＤＲ要請の対象となるか否かについて判定される。
　グループＧ１に存在する需要家のうち蓄電装置２３を所有する需要家を需要家Ａ、Ｂ、Ｃとする。例えば、図５に示すように、需要家Ａの蓄電量が満充電量の８０％であり、需要家Ｂの蓄電量が満充電量の５０％であり、需要家Ｃの蓄電量が満充電量の２５％の場合、図６に示すように、需要家Ａと需要家ＢがＤＲ要請の対象リストとなる。
　そして、ステップＳ３５において、通信部１１からＤＲ要請の対象となった需要家（図６の例では、需要家Ａ，Ｂ）にＤＲ要請が送信される。
　例えば、所定時刻になると供給量が逼迫するという予測がされた場合には、所定時刻になると需要家Ａ，Ｂの蓄電装置２３からグループＧ１内の他の需要家へ電力を供給するように需要家Ａ，Ｂに要請する。また、所定時刻になると蓄電量が過剰になる場合には、所定時刻近辺において需要家Ａ，Ｂに積極的な電力の使用を要請する。
　なお、要請だけでなく、例えば需要家Ａ，Ｂの蓄電装置２３を制御して他の需要家に電力を供給するよう制御してもよい。また、需要家Ａ、Ｂの負荷２４を積極的に稼働させるように負荷２４を制御してもよい。
　［他の実施形態］
　以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
　（Ａ）
　上記実施の形態１では、本発明の一例である電力需給予測方法として、図２および図４に示すフローチャートに従って、電力需給予測方法を実施する例を挙げて説明したが、これに限定されるものではない。
　例えば、図２および図４に示すフローチャートに従って実施される電力需給予測方法をコンピュータに実行させる電力需給予測方法プログラムとして、本発明を実現しても良い。
　また、電力需給予測方法プログラムの一つの利用形態は、コンピュータにより読取可能な、ＲＯＭ等の記録媒体に記録され、コンピュータと協働して動作する態様であってもよい。
　また、電力需給予測方法プログラムの一つの利用形態は、インターネット等の伝送媒体、光・電波・音波などの伝送媒体中を伝送し、コンピュータにより読みとられ、コンピュータと協働して動作する態様であってもよい。
　また、上述したコンピュータは、ＣＰＵ等のハードウェアに限らずファームウェアや、ＯＳ、更に周辺機器を含むものであってもよい。
　なお、以上説明したように、電力需給予測方法はソフトウェア的に実現してもよいし、ハードウェア的に実現しても良い。
　また、電力需給予測システム１０は、クラウドコンピューティングシステムにおける仮想サーバであってもよく、電力供給予測プログラムが仮想サーバによって実行されてもよい。
　（Ｂ）
　上記実施の形態の電力需給予測システム１０は、複数のグループＧの電力需給を予測し、ＤＲ要請対象のグループを絞り込んでいるが、１つのグループＧの電力需給のみを予測し、そのグループにおいてＤＲ要請・制御の対象となる需要家を選定してもよい。
　（Ｃ）
　上記実施の形態の電力需給予測システム１０および電力需給予測方法では、ステップＳ３２において、ＤＲ要請の対象として満充電の５０％以上と設定しているが、割合でなく電力量であってもよい。
　（Ｄ）
　上記実施の形態では、要請対象選定部１６は、蓄電量が所定閾値以上の需要家をＤＲ要請の対象としているが、これに限られるものではない。例えば、図７に示す電力需給予測システム３１０のように、発電量予測部１３によって予測されたソーラーパネル２１毎の発電量と、蓄電量予測部１４によって予測された蓄電装置２３毎の蓄電量との和から需要家ごとに供給可能な電力量を予測する供給可能電力量予測部３０が設けられていてもよい。
　この場合、要請対象選定部１６は、供給可能電力量予測部３０によって予測された供給可能な電力量が所定閾値以上の需要家がＤＲ要請の対象として選定する。
　更に、要請対象選定部１６は、発電量予測部１３によって予測されたソーラーパネル２１毎の発電量が所定閾値以上の需要家をＤＲ要請の対象として選定しても良い。
　（Ｅ）
　上記実施の形態では、電力需給予測システム１０は、需要家が所有する通信部（例えば、通信部２７）を介して各々の需要家の蓄電量を取得しているが、これに限定されるものではない。例えば、各々の需要家が所有するスマートメータ２８から、電力需給予測システム１０の通信部１１が蓄電量を取得しても良い。
　（Ｆ）
　上記実施形態では、需要家が所有する発電装置として、ソーラーパネル２１（太陽光発電装置）を用いた例を挙げて説明したが、これに限定されるものではない。
　例えば、複数の需要家が所有する発電装置として、風力発電装置、地熱発電装置等の他の発電装置を用いてもよい。
　本発明の電力需給予測システム、および電力需給予測方法、電力需給予測プログラムは、精度よく電力の需給を予測可能な効果を有し、蓄電池および発電装置を所有する需要家などに対して有用である。
１０　　：電力需給予測システム
１１　　：通信部（個別蓄電量取得部の一例、通知部の一例）
１２　　：需要量予測部（個別需要量予測部の一例）
１３　　：発電量予測部（個別発電量予測部の一例）
１４　　：蓄電量予測部（個別蓄電量予測部の一例）
１５　　：需要家群需給予測部
１６　　：要請対象選定部
１７　　：需要家群需要量予測部
１８　　：需要家群発電量予測部
１９　　：需要家群蓄電量予測部
２０　　：需要家Ａ
２１　　：ソーラーパネル
２２　　：太陽光発電用電力変換装置
２２ａ　：発電電力用電力センサ
２３　　：蓄電装置
２３ａ　：蓄電電力用電力センサ
２４　　：負荷
２４ａ　：負荷用電力センサ
２５　　：分電盤
２６　　：ＥＭＳ
２６ａ　：蓄電量収集部
２７　　：通信部
２８　　：スマートメータ
５０　　：系統

Claims (8)

  1. 　複数の需要家を含む需要家群の電力需給を予測する電力需給予測システムであって、
    　前記需要家群が所有する複数の蓄電池各々の蓄電量を取得する個別蓄電量取得部と、
    　前記需要家毎に電力の需要量を予測する個別需要量予測部と、
    　前記需要家群が所有する複数の発電装置各々の発電量を予測する個別発電量予測部と、
    　前記蓄電池毎に取得された蓄電量と、前記需要家毎に予測された需要量と、前記発電装置毎に予測された発電量に基づいて、前記蓄電池各々の蓄電量を予測する個別蓄電量予測部と、
    を備えた、電力需給予測システム。
  2. 　前記蓄電池毎に予測された蓄電量と、前記需要家毎に予測された需要量と、前記発電装置毎に予測された発電量に基づいて、前記需要家群の電力需給を予測する需要家群需給予測部を更に備えた、
    請求項１に記載の電力需給予測システム。
  3. 　前記需要家群需給予測部は、複数の需要家群各々の電力需給を予測し、
    　前記予測された電力需給に基づいて、前記複数の需要家群からデマンドレスポンス要請の対象とする前記需要家群を選定する要請対象選定部を更に備えた、
    請求項２に記載の電力需給予測システム。
  4. 　前記需要家毎に予測された需要量から前記需要家群の需要量の総和を予測する需要家群需要量予測部と、
    　前記蓄電池毎に予測された蓄電量から前記需要家群が所有する前記複数の蓄電池の蓄電量の総和を予測する需要家群蓄電量予測部と、
    　前記発電装置毎に予測された発電量から前記需要家群が所有する前記複数の発電装置の発電量の総和を予測する需要家群発電量予測部と、を更に備え、
    　前記需要家群需給予測部は、前記予測された前記需要量の総和と、前記予測された前記発電量の総和と、前記予測された蓄電量の総和と、に基づいて前記電力需給を予測する、
    請求項２または３に記載の電力需給予測システム。
  5. 　前記蓄電池毎に予測された蓄電量および前記発電装置毎に予測された発電量の少なくとも一方に基づいて予測される供給可能な電力量が、所定閾値以上である前記需要家をデマンドレスポンス要請の対象として選定する要請対象選定部を更に備えた、
    請求項１に記載の電力需給予測システム。
  6. 　前記対象として選定された前記需要家に対してデマンドレスポンス要請を行う通知部を更に備えた、
    請求項５記載の電力需給予測システム。
  7. 　複数の需要家を含む需要家群の電力需給を予測する電力需給予測方法であって、
    　前記需要家群が所有する複数の蓄電池各々の蓄電量を取得する個別蓄電量取得ステップと、
    　前記需要家毎に電力の需要量を予測する個別需要量予測ステップと、
    　前記需要家群が所有する複数の発電装置各々の発電量を予測する個別発電量予測ステップと、
    　前記蓄電池毎に取得された蓄電量と、前記需要家毎に予測された需要量と、前記発電装置毎に予測された発電量に基づいて、前記蓄電池各々の蓄電量を予測する個別蓄電量予測部ステップと、
    を備えた、電力需給予測方法。
  8. 　複数の需要家を含む需要家群の電力需給を予測する電力需給予測プログラムであって、
    　前記需要家群が所有する複数の蓄電池各々の蓄電量を取得する個別蓄電量取得ステップと、
    　前記需要家毎に電力の需要量を予測する個別需要量予測ステップと、
    　前記需要家群が所有する複数の発電装置各々の発電量を予測する個別発電量予測ステップと、
    　前記蓄電池毎に取得された蓄電量と、前記需要家毎に予測された需要量と、前記発電装置毎に予測された発電量に基づいて、前記蓄電池各々の蓄電量を予測する個別蓄電量予測ステップと、を備えた、電力需給予測方法をコンピュータに実行させる電力需給予測プログラム。
PCT/JP2016/084140 2016-02-25 2016-11-17 電力需給予測システム、電力需給予測方法および電力需給予測プログラム WO2017145462A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP16891618.7A EP3422516B1 (en) 2016-02-25 2016-11-17 Power supply and demand prediction system, power supply and demand prediction method and power supply and demand prediction program
US15/750,506 US10797484B2 (en) 2016-02-25 2016-11-17 Power supply and demand prediction system, power supply and demand prediction method and recording medium storing power supply and demand prediction program
CN201680046373.XA CN107851994B (zh) 2016-02-25 2016-11-17 电力供需预测系统、方法及计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016033948A JP6402731B2 (ja) 2016-02-25 2016-02-25 電力需給予測システム、電力需給予測方法および電力需給予測プログラム
JP2016-033948 2016-02-25

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2017145462A1 true WO2017145462A1 (ja) 2017-08-31

Family

ID=59685065

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2016/084140 WO2017145462A1 (ja) 2016-02-25 2016-11-17 電力需給予測システム、電力需給予測方法および電力需給予測プログラム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10797484B2 (ja)
EP (1) EP3422516B1 (ja)
JP (1) JP6402731B2 (ja)
CN (1) CN107851994B (ja)
WO (1) WO2017145462A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3836334A4 (en) * 2018-08-07 2022-04-06 Kyocera Corporation CONTROL DEVICE AND CONTROL METHOD

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20200020050A1 (en) * 2017-01-18 2020-01-16 Coulomb Inc. Elimination of the protected loads panel through hardware-enabled dynamic load management
EP3406016B1 (de) * 2017-04-13 2019-07-31 SMA Solar Technology AG System zur verteilung lokal erzeugter energie auf mehrere lasteinheiten
JP6903531B2 (ja) * 2017-09-15 2021-07-14 東京瓦斯株式会社 分散型電源制御装置、分散型電源制御システム及び分散型電源制御方法
US20190094270A1 (en) * 2017-09-28 2019-03-28 Black & Veatch Holding Company System and computer-implemented method for determining load shapes for distributed generation customers
US20190123580A1 (en) * 2017-10-23 2019-04-25 Sigora International Inc. Management of a power-distribution system
JP7237851B2 (ja) * 2017-12-08 2023-03-13 京セラ株式会社 電力管理サーバ及び電力管理方法
JP2021022127A (ja) * 2019-07-26 2021-02-18 トヨタ自動車株式会社 エネルギー管理システム
CN112434974A (zh) * 2020-12-14 2021-03-02 上海玳鸽信息技术有限公司 基于区块链的电力调度方法、装置、电子设备和存储介质
KR102391449B1 (ko) * 2021-11-09 2022-04-27 한국전력기술 주식회사 독립운전 시 수소설비가 있는 전력 커뮤니티를 위한 에너지 제어 시스템
WO2024026534A1 (en) * 2022-08-03 2024-02-08 Powerhouse (By Synertec) Pty Ltd Renewable energy power generation, storage and management system

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012095455A (ja) * 2010-10-27 2012-05-17 Nomura Research Institute Ltd 制御装置および制御方法
JP2012175825A (ja) * 2011-02-22 2012-09-10 Mitsubishi Electric Corp 電力管理システム
JP2013192351A (ja) * 2012-03-13 2013-09-26 Omron Corp 電力調整装置、電力調整方法、プログラム、および電力システム
JP2015122836A (ja) * 2013-12-20 2015-07-02 積水化学工業株式会社 電力管理装置、電力管理方法及びプログラム

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8706650B2 (en) * 2009-01-14 2014-04-22 Integral Analytics, Inc. Optimization of microgrid energy use and distribution
JP5789792B2 (ja) 2010-01-12 2015-10-07 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 需給制御装置、需給制御方法、および、需給制御システム
EP2571138B1 (en) 2010-05-11 2016-04-20 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Electric power supply system
JP5101675B2 (ja) * 2010-09-09 2012-12-19 株式会社東芝 需給バランス制御装置
US8463449B2 (en) * 2011-01-28 2013-06-11 Dean Sanders Systems, apparatus, and methods of a solar energy grid integrated system with energy storage appliance
US9153964B2 (en) * 2011-09-09 2015-10-06 General Electric Company Systems and methods to aggregate loads for demand response events
JP5857646B2 (ja) * 2011-11-10 2016-02-10 ソニー株式会社 電力管理装置、電力管理方法およびデマンド通知装置
US9235847B2 (en) * 2011-12-16 2016-01-12 Palo Alto Research Center Incorporated Energy-disutility modeling for agile demand response
JP6178045B2 (ja) * 2012-04-16 2017-08-09 株式会社東芝 エネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバ装置
WO2014033800A1 (ja) * 2012-08-27 2014-03-06 株式会社日立製作所 需要家協調支援装置
JP6145670B2 (ja) 2012-08-31 2017-06-14 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 電力潮流制御システム、管理装置、プログラム
JP6054788B2 (ja) 2013-03-26 2016-12-27 Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 蓄電池の残量推定装置及び残量推定方法
US20160125339A1 (en) 2013-06-26 2016-05-05 Mitsubishi Electric Corporation Demand-supply planning device, demand-supply planning method, demand-supply planning program, and recording medium
WO2014208061A1 (ja) * 2013-06-28 2014-12-31 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 電力分配制御装置及び電力分配制御方法
EP3128638A4 (en) 2014-04-01 2017-11-22 Kabushiki Kaisha Toshiba Monitoring device, control device and control system
WO2016040774A1 (en) * 2014-09-11 2016-03-17 Sheble Gerald B Resource control by probability tree convolution production cost valuation by iterative equivalent demand duration curve expansion (aka. tree convolution)
JP6373476B2 (ja) * 2015-02-25 2018-08-15 京セラ株式会社 電力管理装置、電力管理システム、および電力管理方法
US9960637B2 (en) * 2015-07-04 2018-05-01 Sunverge Energy, Inc. Renewable energy integrated storage and generation systems, apparatus, and methods with cloud distributed energy management services
JP6384502B2 (ja) * 2016-02-25 2018-09-05 オムロン株式会社 売電タイミング最適制御システム、売電タイミング最適制御方法および売電タイミング最適制御プログラム
JP6672010B2 (ja) * 2016-02-25 2020-03-25 オムロン株式会社 電力連携制御システム、電力連携制御方法および電力連携制御プログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012095455A (ja) * 2010-10-27 2012-05-17 Nomura Research Institute Ltd 制御装置および制御方法
JP2012175825A (ja) * 2011-02-22 2012-09-10 Mitsubishi Electric Corp 電力管理システム
JP2013192351A (ja) * 2012-03-13 2013-09-26 Omron Corp 電力調整装置、電力調整方法、プログラム、および電力システム
JP2015122836A (ja) * 2013-12-20 2015-07-02 積水化学工業株式会社 電力管理装置、電力管理方法及びプログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3422516A4 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3836334A4 (en) * 2018-08-07 2022-04-06 Kyocera Corporation CONTROL DEVICE AND CONTROL METHOD
US11817710B2 (en) 2018-08-07 2023-11-14 Kyocera Corporation Control apparatus and control method for controlling charge and discharge of storage battery apparatuses

Also Published As

Publication number Publication date
CN107851994A (zh) 2018-03-27
EP3422516A4 (en) 2019-11-13
US20180248375A1 (en) 2018-08-30
JP6402731B2 (ja) 2018-10-10
US10797484B2 (en) 2020-10-06
CN107851994B (zh) 2020-11-10
JP2017153268A (ja) 2017-08-31
EP3422516B1 (en) 2021-02-17
EP3422516A1 (en) 2019-01-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6402731B2 (ja) 電力需給予測システム、電力需給予測方法および電力需給予測プログラム
JP6564264B2 (ja) 電力管理システム及び電力管理方法
JP5355147B2 (ja) 排出係数算定器および排出係数算定方法
JP4938750B2 (ja) 消費電力予測装置、消費電力予測方法およびプログラム
JP6249895B2 (ja) 電力制御システム、方法及び電力制御装置
JP6592454B2 (ja) 電力制御システム、電力制御方法及びプログラム
EP2953230A1 (en) Energy management system, energy management method, program and server
JP6384502B2 (ja) 売電タイミング最適制御システム、売電タイミング最適制御方法および売電タイミング最適制御プログラム
JP2017229233A (ja) エネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラム、サーバおよびクライアント装置
WO2014080667A1 (ja) エネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラム、サーバ装置およびローカルサーバ
EP3054410A1 (en) Power management device, power management method, and program
WO2016158027A1 (ja) 管理装置、管理システム、管理装置の制御方法および制御プログラム
Stoyanova et al. Model predictive control for cooperative energy management at city-district level
JP6402732B2 (ja) 蓄電装置管理システム、蓄電装置、蓄電装置管理方法および蓄電装置管理プログラム
JP5944225B2 (ja) 警報提示装置及び警報提示方法
JP7319838B2 (ja) 電力管理装置および電力管理方法
KR101744576B1 (ko) 중소형 분산 에너지 저장장치를 활용한 소비 전력 운영 시스템
JP2021086384A (ja) 電力管理装置、電力管理方法及び電力管理プログラム
JP6447536B2 (ja) 逆潮流管理装置、逆潮流管理システム、逆潮流管理方法、および逆潮流管理プログラム
Yao et al. Tackling the photovoltaic integration challenge in the distribution network with deferrable load
Stumpf Development of an Energy Management System for Smart Buildings in Order to Minimize Energy Cost and to Provide Flexibility
JP6258762B2 (ja) デマンド値予測装置、デマンド値予測方法およびデマンド値予測システム
JP2018207689A (ja) 電力管理システム、電力管理方法

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 15750506

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 16891618

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1