WO2018029871A1 - 電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラム - Google Patents

電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラム Download PDF

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power
consumer
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冬樹 佐藤
小林　直樹
修一 村山
利宏 妻鹿
剛久 三輪
北上　眞二
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三菱電機株式会社
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    • Y04S20/20—End-user application control systems
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Definitions

  • the present invention relates to a power demand control system, a power demand control method, an aggregator system, a consumer power management system, and a program for controlling power demand through so-called demand response (DR).
  • DR demand response
  • Patent Document 1 a demand side (DR) in which a consumer side that consumes power temporarily controls received power (purchased power) in accordance with fluctuations in the amount of power generated on the side of the power supplier. Electric power supply and demand adjustment called is known.
  • an operator that adjusts power supply and demand by entering between a power supply operator and a plurality of consumers.
  • the aggregator receives a request for the amount of power to be increased or decreased (DR command amount) from the power supplier, the aggregator appropriately distributes the request to a plurality of consumers.
  • DR record amount an incentive such as a reduction in power charge is given to each consumer from the power supply company.
  • a predetermined reward is paid from the power supply company to the aggregator according to the success rate of the demand response (DR actual amount / DR command amount).
  • the aggregator calculates the remaining power (a possible power demand suppression amount, a DR possible amount) of each customer in advance. For example, the aggregator periodically obtains state parameters related to power demand from each consumer, such as changes in the power consumption of air conditioners and lighting equipment, changes in the number of users, usage status of facilities (meeting rooms, etc.), etc. To do.
  • the aggregator accumulates these state parameters and calculates a model formula that derives the DR possible amount (remaining power) of each consumer from the time change of these state parameters. Further, based on the model formula and the state parameter, the DR possible amount of each consumer corresponding to the state parameter is obtained (estimated). Based on the estimated DR possible amount, the aggregator allocates a DR command amount to each consumer. For example, the DR command amount of each consumer is allocated within a range that does not exceed the DR possible amount.
  • the state parameters may be sequentially acquired from each customer to the aggregator at predetermined time intervals (for example, 4 hours). .
  • the aggregator obtains the DR possible amount based on the state parameter (state parameter before the DR command point) with a delay corresponding to the time interval.
  • a DR possible amount may be different from the DR possible amount based on the state parameter at the time of the DR command. Due to this divergence, for example, a DR command amount that exceeds the actual DR possible amount at the time of the DR command may be distributed to each consumer.
  • the present invention makes it possible to determine the adequacy of the DR possible amount serving as a reference for distributing the DR command amount distributed by the aggregator, thereby improving the estimation accuracy of the DR possible amount as compared with the conventional case.
  • An object is to provide a power demand control system, a power demand control method, an aggregator system, a consumer power management system, and a program.
  • the present invention is based on a power demand restraint command sent from a power supplier, and is provided in each consumer of the aggregator system and the plurality of consumers for distributing the power demand restraint command amount to a plurality of consumers,
  • a power demand control system comprising: a consumer power management system that performs power management of electrical equipment provided to each of the plurality of consumers according to the power demand suppression command amount distributed from the aggregator system About.
  • the aggregator system is based on a database for acquiring state parameters related to the power demand of the electrical equipment sequentially from each of the consumer power management systems at predetermined time intervals, and the state parameters and a predetermined model formula.
  • a first power demand restrainable amount estimation unit that calculates a first power demand restrainable amount for the consumer power management system, and the power demand restraint command amount obtained based on the first power demand restrainable amount Are transmitted to each of the consumer power management systems together with the calculation reference state parameter that is the state parameter used for calculating the first power demand suppression possible amount.
  • the consumer power management system includes a comparison unit that compares the calculated reference state parameter with a command-time state parameter that is the state parameter when the power demand suppression command amount is received.
  • the comparison unit may transmit a difference between the calculated reference state parameter and the command-time state parameter to the aggregator system.
  • the consumer power management system also sends the model formula used for calculating the first power demand suppression possible amount together with the power demand suppression command amount and the calculation reference state parameter. You may be made to do.
  • the consumer power management system is based on the command-time state parameter and the model formula when a difference between the calculated reference state parameter and the command-time state parameter exceeds a predetermined threshold. You may provide the 2nd electric power demand controllable quantity estimation part which calculates
  • the consumer power management system is configured to manage power of the electrical device based on the power demand suppression command amount when the second power demand suppression possible amount is equal to or greater than the power demand suppression command amount. You may make it provide the determination part which outputs the instruction
  • Another aspect of the present invention is an aggregator system that distributes a power demand control command amount to a plurality of consumers based on a power demand control command sent from a power supplier, and each consumer of the plurality of consumers. And a consumer power management system that performs power management of electrical equipment provided to each consumer of the plurality of consumers according to the power demand suppression command amount distributed from the aggregator system.
  • the present invention relates to a power demand control method in a power demand control system.
  • the aggregator system sequentially obtains a state parameter related to the power demand of the electric device at a predetermined time interval from each of the consumer power management systems, and based on the state parameter and a predetermined model formula, A first power demand restrainable amount for the consumer power management system is calculated, and the power demand restraining command amount obtained based on the first power demand restrainable amount is calculated as the first power demand restrainable amount.
  • the calculated reference state parameter which is the state parameter used in the above, is transmitted to each consumer power management system.
  • the consumer power management system compares the calculated reference state parameter with a command-time state parameter that is the state parameter when the power demand suppression command amount is received.
  • another aspect of the present invention distributes a power demand suppression command amount to a consumer power management system provided to a plurality of consumers based on a power demand suppression command sent from a power supply company
  • the present invention relates to an aggregator system that causes a consumer power management system to execute power management of electrical devices provided to each of the plurality of consumers according to the power demand suppression command amount.
  • the aggregator system is based on a database for acquiring state parameters related to the power demand of the electrical equipment sequentially from each of the consumer power management systems at a predetermined time interval, and the state parameters and a predetermined model formula.
  • a first power demand restrainable amount estimation unit that calculates a first power demand restrainable amount for the consumer power management system, and the power demand restraint command amount obtained based on the first power demand restrainable amount As a comparison target with the command-time state parameter that is the state parameter at the time of reception received by the consumer power management system, the calculation reference state that is the state parameter used for calculating the first power demand suppression possible amount
  • a transmission unit that transmits parameters to the consumer power management system together with the power demand suppression command amount; Equipped with a.
  • another aspect of the present invention is a consumer power management that performs power management of electrical equipment in accordance with a power demand suppression command amount distributed by an aggregator system based on a power demand suppression command sent from a power supplier.
  • the consumer power management system is configured to calculate the demand based on a state parameter related to the power demand of the electrical equipment acquired from the consumer power management system at a predetermined time interval and a predetermined model formula.
  • the power demand control command amount obtained based on the first power demand controllable amount for the home power management system and the calculation reference state parameter which is the state parameter used for calculating the first power demand controllable amount A receiving unit that receives from the aggregator system, and a comparison unit that compares the calculated reference state parameter with a command-time state parameter that is the state parameter at the time when the power demand suppression command amount is received.
  • a computer distributes a power demand suppression command amount to a consumer power management system provided to a plurality of consumers based on a power demand suppression command sent from a power supplier.
  • the program stores the computer from each of the consumer power management systems, a database that sequentially obtains a state parameter related to the power demand of the electrical device at predetermined time intervals, the state parameter, and a predetermined model.
  • a first power demand restrainable amount estimation unit that calculates a first power demand restrainable amount for the consumer power management system, and the power demand obtained based on the first power demand restrainable amount
  • the state parameter used to calculate the first power demand suppression possible amount as a comparison target with the command state parameter that is the state parameter at the time of reception when the consumer power management system received the suppression command amount
  • the calculation reference state parameter is transmitted to the consumer power management system together with the power demand suppression command amount.
  • a computer that performs power management of electrical equipment in accordance with a power demand suppression command amount distributed by an aggregator system based on a power demand suppression command sent from a power supplier.
  • the present invention relates to a program for functioning as a home power management system.
  • the program calculates the demand on the computer based on a state parameter related to the power demand of the electrical equipment acquired from the consumer power management system at a predetermined time interval and a predetermined model formula.
  • the power demand control command amount obtained based on the first power demand controllable amount for the home power management system and the calculation reference state parameter which is the state parameter used for calculating the first power demand controllable amount
  • a reception unit that receives from the aggregator system, and a comparison unit that compares the calculated reference state parameter and a command-time state parameter that is the state parameter at the time of reception of the power demand suppression command amount.
  • the present invention it is possible to determine the appropriateness of the DR possible amount that is calculated by the aggregator and serves as a reference for distributing the DR command amount, thereby improving the estimation accuracy of the DR possible amount. It becomes.
  • FIG. 1 It is a figure which illustrates an electric power system diagram including the electric power demand control system concerning this embodiment. It is a figure which illustrates the functional block of an aggregator system. It is a figure which illustrates the hardware constitutions of a consumer power management system. It is a figure which illustrates the functional block of a consumer power management system. It is a figure which illustrates DR command amount distribution flow (Aggregator system side flow 1/2) concerning this embodiment. It is a figure which illustrates DR command amount distribution flow (Aggregator system side flow 2/2) concerning this embodiment. It is a figure which illustrates DR command amount distribution flow (customer electric power management system side flow 1/2) concerning this embodiment.
  • DR command amount distribution flow (customer power management system side flow 2/2) concerning this embodiment. It is a figure which illustrates the sequence (1/3) at the time of DR command amount distribution flow execution concerning this embodiment. It is a figure which illustrates the sequence (2/3) at the time of DR command amount distribution flow execution which concerns on this embodiment. It is a figure which illustrates the sequence (3/3) at the time of DR command amount distribution flow execution which concerns on this embodiment.
  • FIG. 1 illustrates a power system diagram including a power demand control system according to the present embodiment.
  • the power demand control system according to the present embodiment includes an aggregator system 10 and a consumer power management system 12.
  • consumer power management system 12A, 12B are shown, it is not restricted to this form.
  • the aggregator system 10 has tens to hundreds of customer power management systems 12 under control (distribution destination).
  • the aggregator system 10 enters between a power supplier 14 such as an electric power company and a plurality of consumers, and adjusts a power demand suppression command amount (DR command amount).
  • the aggregator system 10 aggregates consumers and responds to a power demand suppression command from the power supplier 14 based on the total amount of power demand suppression (remaining power, DR possible amount) of each consumer. .
  • the power demand suppression command amount (DR command amount) from the power supplier 14 is set to each customer (customer power management system 12) within a range not exceeding the DR possible amount of each customer. To distribute.
  • the aggregator system 10 includes a state vector (state parameter) that is a calculation criterion for the DR possible amount, together with the DR command amount (power demand suppression command amount), when the DR command amount is allocated.
  • the model matrix (model formula) is transmitted to each consumer power management system.
  • the aggregator system 10 is provided, for example, by an energy usage information management operator. That is, for example, the aggregator system 10 is provided to companies that provide energy support services that centrally manage BEMS (Building and Energy Management System), which is a monitoring control system for building equipment such as buildings, over a plurality of building equipment. Provided.
  • BEMS Building and Energy Management System
  • the consumer power management system 12 is provided in each consumer such as a building, and according to the DR command amount allocated from the aggregator system 10, the consumer (building) in which the consumer power management system 12 is provided, The power management of the electrical device 56 is performed.
  • the consumer power management system 12 is composed of the above-described BEMS, for example.
  • the consumer power management system 12 includes a state vector (state vector (DB), calculation reference state parameter) received from the aggregator system 10, and a sensor 58 under the control of the consumer power management system 12 at the time of reception.
  • state vector state vector (BEMS), command-time state parameter) acquired from the above, and it is determined whether or not there is a difference between the two. If there is a divergence, the consumer power management system 12 reports the divergence parameter, the difference, etc. to the aggregator system 10.
  • the aggregator system 10 adjusts model matrix and state vector estimation (such as learning algorithm) based on this deviation. As a result, the estimation accuracy of the DR possible amount is improved.
  • the aggregator system 10 enables information communication regarding demand response between the power supply provider 14 and each consumer power management system 12.
  • the aggregator system 10 is compliant with OpenADR, which is a demand response protocol, and can communicate with the power supplier 14 and each consumer power management system 12 via a network such as the Internet.
  • the aggregator system 10 is composed of, for example, a computer system (computer). As illustrated in the hardware configuration diagram of FIG. 1, the aggregator system 10 includes a CPU 16 (Central Processing Unit), a memory 18, a hard disk drive 20 (HDD), an input unit 22, an output unit 24, and an input / output interface 26. These devices are connected to each other via a system bus.
  • the input unit 22 includes input means such as a mouse and a keyboard.
  • the output unit 24 includes a display device such as a display and a printing device such as a printer.
  • the hard disk drive 20 is a storage medium that stores a program for executing a DR command amount distribution flow to be described later.
  • the program is executed by the CPU 16
  • the computer configuring the aggregator system 10 functions as each functional unit illustrated in FIG.
  • a computer that configures the aggregator system 10 by causing the CPU 16 to read a storage medium such as a CD or a DVD that stores a program for executing the DR command amount distribution flow functions as each functional unit illustrated in FIG. You may let them.
  • the functional units of the aggregator system 10 include a DR command receiving unit 28, a command distributing unit 30, a command transmitting unit 32, a data transmitting / receiving unit 34, a performance database 36, a DR possible model learning unit 38, a state vector database 40, and a model matrix database 42.
  • the external information collection unit 44 and the DR possible amount estimation unit 46 are configured. These functional units are illustrated independently of each other for convenience or for convenience of explanation. For example, the functions of the CPU 16, the memory 18, and the hard disk drive 20 are appropriately allocated to configure each functional unit.
  • the data transmitting / receiving unit 34 receives various information from the consumer power management system 12. Specifically, the state related to the power demand of the electrical equipment under the consumer power management system 12, such as the power consumption acquired from the sensors and schedulers under the consumer power management system 12 and the usage status of the facility Receive a vector (state parameter).
  • state vector (state parameter) stored in the state vector database 40 and the result database 36 and the state vector (state parameter) acquired by the consumer power management system 12 from the subordinate sensors, schedulers, and the like are used.
  • state vector (BEMS) indicates the state vector acquired by the consumer power management system 12 from the sensors, schedulers, and the like under its control.
  • state vector once stored in the result database 36 or the state vector database 40 is indicated by a state vector (DB).
  • the data transmitting / receiving unit 34 receives from the consumer power management system 12 the DR redistribution request amount and the difference value between the state vector (DB) and the state vector (BEMS).
  • This difference value is a distribution in which the aggregator system 10 is based on a state vector (calculation reference state parameter) used as a reference when calculating the DR possible amount of each consumer, and the DR command amount is distributed based on the DR possible amount.
  • This is a difference from the state vector (command state vector) at the time point (DR command amount reception time point), and serves as an index indicating the estimation accuracy of the DR possible amount in the aggregator system 10, as will be described later.
  • the data transmitter / receiver 34 sequentially receives the state vector (BEMS) from each consumer power management system 12A, 12B,... At a predetermined time interval.
  • the predetermined time interval that is, the predetermined waiting time from when the consumer power management system 12 transmits the state vector (BEMS) once to the aggregator system 10 until the next transmission is, for example, within 1 hour to 10 hours For example, 4 hours.
  • the performance database 36 stores the state vector (BEMS) and the difference between the state vector (DB) and the state vector (BEMS) acquired from the consumer power management system 12.
  • the results database 36 for example, the state vector (BEMS) of each customer and the difference between the state vectors for the latest five years are stored.
  • the external information collection unit 44 obtains forecast values and current values such as temperature, weather, and humidity as part of a state vector related to power demand at each consumer, for example, from a licensed company for external forecasting work, etc. To do. Further, these data are transmitted to the DR possible amount model learning unit 38 and the DR possible amount estimating unit 46.
  • the DR possible amount model learning unit 38 learns and calculates a model matrix (model formula) for obtaining the DR possible amount of each customer.
  • the DR possible amount model learning unit 38 obtains the state vector (DB) and the difference between the state vector (BEMS) and the state vector (DB) from the result database 36 and the state such as the weather from the external information collection unit 44. Get parameters.
  • the DR possible amount model learning unit 38 calculates these acquired parameters based on a predetermined learning algorithm, and calculates a model matrix (model formula).
  • a learning algorithm for example, multiple regression modeling for performing repetitive calculation, a multilayer neural network, and the like are repeatedly executed by non-real time processing.
  • the DR possible amount (power demand restrainable amount), the model matrix (model equation), and the state vector (state parameter) can be expressed as the following equation (1).
  • the following numerical formula (2) is shown as a specific example of numerical formula (1).
  • M is a matrix for converting the state into a DR possible amount
  • b is an offset vector (constant term) of the DR possible amount.
  • a 1 is component received power represents how affects how the DR allows the amount of air conditioning
  • a 2 is a component to adapt the DR possible amount of a 1 likewise the air conditioning operation state and the air conditioning.
  • b 1 are constants component in DR possible amount of air conditioning, a component contributing to the DR can amount regardless of operating conditions, such as standby power.
  • the model matrix calculated by the DR possible amount model learning unit 38 is stored in the model matrix database 42. Further, the state vector (DB) (calculation reference state parameter) that is a base when the model matrix is calculated is stored in the state vector database 40.
  • DB simulation reference state parameter
  • DR possible amount estimation unit 46 (first power demand suppression possible amount estimation unit) acquires the latest model matrix from the model matrix database 42 when receiving a DR possible amount calculation command from the DR command receiving unit 28. Further, the DR possible amount estimation unit 46 acquires a state vector (DB), which is a calculation reference state vector, which is a base when the acquired model matrix is calculated from the state vector database 40. The DR possible amount estimation unit 46 calculates a DR possible amount (first power demand suppression possible amount) based on the acquired model matrix and state vector (DB).
  • DB state vector
  • DB a calculation reference state vector
  • the DR possible amount estimation unit 46 sends the calculated DR possible amount to the command distribution unit 30.
  • an evaluation function serving as an index for allocating the DR command amount to each consumer power management system 12 may be sent to the command distribution unit 30 together with the DR possible amount.
  • the DR possible amount estimation unit 46 transmits the state vector (DB) and the model formula that are the basis for calculating the DR possible amount to the data transmitting / receiving unit 34.
  • the command distribution unit 30 distributes the DR command amount (large DR command amount in aggregator units) acquired from the DR command receiving unit 28 to the small DR command amount for each consumer power management system 12.
  • the command distribution unit 30 distributes the small DR command amount for each consumer power management system 12 based on the DR possible amount acquired from the DR possible amount estimation unit 46 and the evaluation function. For example, by using a method such as linear programming, quadratic programming, resource allocation by generalized inverse matrix, etc., the optimal control problem that minimizes the value of the evaluation function is solved, and the small amount of DR command is allocated.
  • the evaluation function includes a term that decreases when the DR command amount is less than the DR possible amount, and a term that decreases as the respective burdens of the consumer power management system 12 are equalized. The term is appropriately weighted.
  • the evaluation function may include a parameter reflecting the DR control execution history.
  • the customer power management system 12 to which the DR command amount has already been allocated so that the DR command amount is distributed evenly over one month is the customer power management system 12 to which the DR command amount has not yet been allocated. Is weighted appropriately so that the priority is lower than that.
  • the aggregator system 10 When distributing the DR command amount, if the sum of DR possible amounts is less than the large DR command amount received from the power supply operator 14, the aggregator system 10 reduces the DR command amount for the power supply operator 14. May be requested.
  • the DR command amount obtained by the command distribution unit 30 may be different from the DR command amount finally used when the demand response is executed in the consumer power management system 12.
  • the DR command amount obtained by the command distribution unit 30 is hereinafter referred to as an initial DR command amount as appropriate.
  • the command distribution unit 30 sends the obtained initial DR command amount to the data transmission / reception unit 34 via the command transmission unit 32.
  • the data transmission / reception unit 34 transmits the model matrix and state vector (BEMS) sent from the DR possible amount estimation unit 46 and the initial DR command amount sent from the command transmission unit 32 to each consumer power management system 12. To do.
  • BEMS model matrix and state vector
  • the start time of the demand response may be transmitted together with the initial DR command amount.
  • FIG. 3 illustrates a hardware configuration diagram of the consumer power management system 12.
  • the consumer power management system 12 is a building and energy management system (BEMS) that is a monitoring and control system for building facilities such as buildings, and conforms to BACnet (Building Automation and Control Networks) that is a communication protocol for building systems. .
  • BEMS building and energy management system
  • BACnet Building Automation and Control Networks
  • the customer power management system 12 includes a central device 48, a sub-controller 50, a digital controller 52, a remote station 54, and a sensor 58, and controls various electrical devices 56.
  • the electrical equipment 56 is various equipment installed in the building, and includes, for example, air conditioning equipment, lighting equipment, sanitary equipment, disaster prevention equipment, crime prevention equipment, and power equipment.
  • the sensor 58 measures at least some of the parameters constituting the state vector.
  • the sensor 58 includes a power meter, a temperature sensor, an illuminance sensor, a flow sensor, and the like.
  • the central device 48 is composed of, for example, a so-called B-OWS (BACnet Operator Workstation), and has a function as a client PC that is monitored and operated by a monitoring staff and a server that performs data storage and application processing. ing. In the central device 48, for example, screen display and setting operations are performed.
  • B-OWS BACnet Operator Workstation
  • the sub-controller 50 is mainly responsible for the control function.
  • the sub-controller 50 communicates with terminal transmission devices such as the digital controller 52 and the remote station 54, and manages point data, schedule control, and the like.
  • terminal transmission devices such as the digital controller 52 and the remote station 54
  • point data, schedule control, and the like For example, one sub-controller 50 is provided for each function-specific system (sub-system) such as an air-conditioning equipment system, a lighting equipment system, a sanitary equipment system, and a security equipment system.
  • sub-system function-specific system
  • the central device 48 and the sub-controller 50 constitute a host system of the consumer power management system 12.
  • a host system a plurality of facility devices are controlled in an integrated manner. For example, it has functions such as start / stop control based on the air conditioning schedule.
  • the digital controller 52 may be a so-called DDC (Direct Digital Controller), and has a function as a regulator for realizing distributed control in BEMS.
  • DDC Direct Digital Controller
  • the digital controller 52 controls the connection-destination electric device 56 by program control based on timer settings sent from the sub-controller 50, feedback control based on target values sent from the sub-controller 50, or the like. Further, the digital controller 52 transmits the measurement value of the sensor 58, the warning of the electric device 56, and the like to the system and other digital controllers 52.
  • the remote station 54 is also called an out-station or a local station, and monitors and controls the connection destination sensor 58 and the electric device 56. Functionally, the digital controller 52 and the remote station 54 are appropriately selected depending on the electrical device 56 and the sensor 58 to be connected.
  • the central device 48, the sub controller 50, the digital controller 52, and the remote station 54 are composed of computers.
  • a CPU 60, a memory 62, a hard disk drive 64, an input unit 66, an output unit 68, and an input / output interface 70 are provided in each of them.
  • the consumer power management system 12 adopts a so-called vertical distributed control system.
  • the air conditioning schedule created by the central device 48 is stored in the digital controller 52 or the hard disk drive 64 of the remote station 54 via the sub-controller 50.
  • the host system the central device 48 and the sub-controller 50
  • the host system the central device 48 and the sub-controller 50
  • FIG. 4 illustrates functional blocks of the central device 48.
  • the central device 48 includes data transmission / reception units 72A and 72B, a performance database 74, an estimation condition verification unit 76 (comparison unit), a DR possible amount estimation unit 78 (second power demand suppression possible amount estimation unit), and a DR amount adjustment unit 80 ( A determination unit), and a DR command notification unit 82.
  • These functional units are illustrated independently of each other for the sake of convenience or for ease of understanding. For example, when the CPU 60 executes a DR command amount distribution flow program stored in a storage medium such as the hard disk drive 64, resources of the CPU 60, the memory 62, and the hard disk drive 64 of the computer constituting the central device 48 are appropriately allocated. Each functional unit is configured.
  • the computer constituting the central device 48 may function as each functional unit by causing the CPU 60 to read a storage medium such as a CD or DVD in which the DR command amount distribution flow program is stored.
  • the data transmission / reception unit 72A receives from the aggregator system 10 the initial DR command amount and the model matrix and state vector (DB) that are the basis for the calculation. Further, the state vector (BEMS), the difference between the state vector (BEMS) and the state vector (DB), and the DR redistribution request are output to the aggregator system 10.
  • the data transmitter / receiver 72B receives a state vector (BEMS) including the state of each electrical device, the measured value of the sensor 58, and the like from the sub-controller 50.
  • BEMS state vector
  • the DR amount determined in the central device 48 (determined DR command amount) is transmitted to the sub-controller 50.
  • the performance database 74 stores the state vector (BEMS) sent from the sub-controller 50. For example, a constant state vector (BEMS) is transmitted from the sub controller 50 to the central device 48 and stored in the constant result database 74.
  • the performance database 74 is smaller than the performance database 36 of the aggregator system 10, for example, and stores, for example, the state vector (BEMS) for the most recent month.
  • the estimation condition verification unit 76 (comparison unit) verifies the estimation accuracy of the DR possible amount by the aggregator system 10.
  • the estimation condition verification unit 76 receives the initial DR command amount and the state vector (DB) (calculated reference state parameter) that is the basis for calculating the initial DR command amount from the data transmitting / receiving unit 72A. Further, a state vector (BEMS) (command state parameter) at the time when the initial DR command amount is received is received from the result database 74.
  • DB state vector
  • BEMS command state parameter
  • the estimation condition verification unit 76 compares the state vector (BEMS) and the state vector (DB) and determines whether or not there is a difference between the two values.
  • the presence / absence determination of divergence may be, for example, determining whether or not the difference value between the two is 0, and determining whether or not the difference value between the two exceeds a predetermined threshold value. It may be.
  • the obtained difference value is sent to the aggregator system 10 via the data transmitter / receiver 72A.
  • the consumer power management system 12 determines the divergence between the state vector (BEMS) and the state vector (DB), and determines the validity of the DR possible amount in the aggregator system 10 through the determination. is doing.
  • the validity of the model matrix is determined when determining the validity of the DR possible amount, advanced arithmetic processing such as studying the learning process is required.
  • the validity of the DR possible amount is determined by a relatively simple operation of determining the divergence between the state vector (BEMS) and the state vector (DB). The resource (calculation load) that the force management system 12 contributes to the validity determination is relatively reduced.
  • the estimation condition verification unit 76 transmits the initial DR command amount to the DR command notification unit 82 as a confirmed DR command amount.
  • the estimation condition verification unit 76 converts the state vector (BEMS) into the DR possible amount estimation unit 78 (second power demand can be suppressed).
  • the DR matrix estimation unit 78 receives a model matrix from the data transmission / reception unit 72A. Based on the model matrix and the state vector (BEMS) at the time when the initial DR command amount is received, the DR possible amount estimation unit 78 determines the DR possible amount (modified DR possible amount, 2) The amount of power demand that can be suppressed is obtained.
  • the corrected DR possible amount (second power demand suppression possible amount) is sent to the DR amount adjusting unit 80 (determination unit).
  • the initial DR command amount is sent from the data transmitting / receiving unit 72A to the DR amount adjusting unit 80.
  • the DR amount adjusting unit 80 determines whether or not the initial DR command amount exceeds the corrected DR possible amount. When the initial DR command amount is less than or equal to the corrected DR possible amount, the initial DR command amount can be digested by suppressing the power demand of the electrical device 56 under the customer power management system 12. Therefore, the DR amount adjusting unit 80 transmits the initial DR command amount as a confirmed DR command amount to the DR command notifying unit 82.
  • the DR amount adjusting unit 80 transmits the corrected DR possible amount to the DR command notifying unit 82 as a confirmed DR command amount. Further, a difference value obtained by subtracting the corrected DR possible amount from the initial DR command amount is transmitted as a DR redistribution request amount to the aggregator system 10 via the data transmitting / receiving unit 72A.
  • ⁇ DR command amount distribution flow> 5 and 6 illustrate DR command amount distribution flows by the aggregator system 10.
  • the aggregator system 10 receives state vectors (BEMS) sequentially from the plurality of consumer power management systems 12, 12... At predetermined time intervals. Further, the received state vector (BEMS) is stored in the result database 36 (S10).
  • the external information collection unit 44 acquires external information such as air temperature, humidity, weather, etc. from an outside forecast business licensed business operator (S12).
  • the DR possible amount model learning unit 38 calls a state vector (DB) from the result database 36, acquires external information from the external information collection unit 44, and calculates a model matrix based on these parameters (S14). Further, the DR possible amount model learning unit 38 stores the model matrix in the model matrix database 42 and the state vector (DB) used for calculating the model matrix in the state vector database 40 (S16).
  • DB state vector
  • the aggregator system 10 determines whether or not a DR command amount has been received from the power supplier 14 (S18). If the DR command amount has not been received, the aggregator system 10 further determines whether or not a predetermined standby time has elapsed (S20). If the standby time has not elapsed, the process returns to step S18, and steps S18 and S20 are repeated until the standby time elapses or a DR command amount is received.
  • step S20 When a predetermined waiting time has elapsed in step S20, the process returns to step S10, and the model matrix and state vector (DB) are updated.
  • step S18 when the DR command amount is received from the power supplier 14, the DR possible amount estimation unit 46 calls the latest model matrix from the model matrix database 42. Further, the latest state vector (DB) is called from the state vector database 40, and the DR possible amount is calculated (S22).
  • DB latest state vector
  • the DR possible amount may be calculated at the time of updating the model matrix in step S14 instead of using the reception of the DR command amount as a trigger.
  • the command distribution unit 30 allocates a (small) DR command amount (initial DR command amount) for each consumer power management system 12 based on the DR possible amount, the (large) DR command amount, and the evaluation function (S24). ). Further, the data transmitter / receiver 34 transmits the initial DR command amount, the state vector (DB) and the model matrix, which are the calculation criteria of the DR possible amount, to each consumer power management system 12 (S26).
  • the aggregator system 10 determines whether or not the DR redistribution request amount has been received from the customer power management system 12 (S28).
  • the redistribution destination is selected from the customer power management system 12 that did not transmit the DR redistribution request amount (S30).
  • the customer power management system 12 having the largest difference between the DR possible amount and the initial DR command amount is designated as the redistribution destination.
  • the DR redistribution amount is transmitted to the consumer power management system 12 of the redistribution destination (S32).
  • the aggregator system 10 determines whether or not the DR start time has been reached. Determine (S34). If the DR start time has not been reached, the process returns to step S28, and the DR redistribution flow is executed again.
  • DR control is executed (S36). Since DR control is known, it will be briefly described here.
  • the aggregator system 10 monitors the actual DR amount in each customer power management system 12. When the actual DR amount does not reach the final DR command amount, the aggregator system 10 distributes the unachieved amount to other consumer power management systems 12.
  • the aggregator system 10 receives the divergence information between the state vector (BEMS) and the state vector (DB) from each consumer power management system 12 (S38).
  • the deviation information may simply be a difference value (including 0) between the state vector (BEMS) and the state vector (DB).
  • the DR possible amount model learning unit 38 reflects the deviation information between the state vector (BEMS) and the state vector (DB) in the learning calculation of the model matrix (S40). Since the deviation information is reflected in the learning calculation of the model matrix, the accuracy of the model matrix and the estimation accuracy of the DR possible amount associated therewith are improved. Therefore, the frequency of DR redistribution requests is reduced, and the frequency of communication with the consumer power management system 12 is reduced.
  • transmission / reception of deviation information between the state vector (BEMS) and the state vector (DB) is performed after the end of the DR control.
  • the communication load is reduced as compared with the case where the deviation information is transmitted during the DR control in which the communication frequency between the aggregator system 10 and the consumer power management system 12 increases.
  • the deviation information may be reflected in the evaluation function.
  • the DR possible amount prediction is relatively (low divergence frequency). This is considered difficult (compared to the consumer power management system 12).
  • the DR possible quantity estimation unit 46 lowers the priority as the allocation destination of the DR command quantity for the consumer power management system 12 having a high divergence frequency between the state vector (BEMS) and the state vector (DB).
  • the weighting of the evaluation function is adjusted.
  • FIG. 7 and 8 illustrate the DR command amount distribution flow in the customer power management system 12 (more specifically, the central device 48).
  • the customer power management system 12 receives the initial DR command amount, the model matrix and the state vector (DB) serving as the calculation reference from the aggregator system 10.
  • the latest state vector (BEMS) is called from the result database 74, and it is determined whether or not the state vector (DB) is equal to the state vector (BEMS) (S50).
  • the estimation condition verification unit 76 sets the initial DR command amount to the confirmed DR command amount (S52).
  • the DR possible amount estimation unit 78 determines the model matrix and the state vector (BEMS). ) To calculate the corrected DR possible amount (S54). Note that when the state vector (DB) and the state vector (BEMS) are different (different), for example, at least one of the parameters (state parameters) in the state vector exemplified in Equation (2) is the state vector ( (BEMS) and state vector (DB) are different.
  • the DR amount adjusting unit 80 determines whether or not the initial DR command amount is equal to or less than the corrected DR possible amount (S56). When the initial DR command amount falls below the corrected DR possible amount, the DR amount adjustment unit 80 sets the confirmed DR command amount as the initial DR command amount (S52).
  • the DR amount adjusting unit 80 sets the confirmed DR command amount as the corrected DR possible amount (S58). Further, the shortage obtained by subtracting the corrected DR possible amount from the initial DR command amount is transmitted to the aggregator system 10 as a DR redistribution request amount (S60).
  • the consumer power management system 12 determines whether or not the DR redistribution request amount has been received from the aggregator system 10 (S62).
  • the DR possible amount estimation unit 78 calculates a corrected DR possible amount (S64).
  • the DR amount adjusting unit 80 determines whether or not the value obtained by adding the DR redistribution amount to the confirmed DR command amount set in step S52 or step S58 is less than or equal to the corrected DR possible amount (S66).
  • the DR amount adjusting unit 80 sets the value obtained by adding the DR redistribution amount to the confirmed DR command amount as a new confirmed DR command.
  • the command amount is set (S68).
  • the DR amount adjusting unit 80 sets the corrected DR possible amount as the confirmed DR command amount (S70), and is insufficient.
  • the minutes are transmitted to the aggregator system 10 as the DR redistribution request amount (S72).
  • step S72 After transmitting the DR redistribution request amount in step S72, after setting the confirmed DR command amount in step S68, and when no DR redistribution request amount is received from the aggregator system 10 in step S62, consumer power management
  • the system 12 central device 48 determines whether or not the DR start time has been reached (S74). If the DR start time has not been reached, the process returns to step S62.
  • the consumer power management system 12 (central device 48) performs power control of the electrical device 56 based on the confirmed DR command amount (S76).
  • the consumer power management system 12 (central device 48) reports (transmits) the deviation between the state vector (BEMS) and the state vector (DB) to the aggregator system 10 (S78).
  • FIGS. 9 to 11 illustrate sequences when the DR command distribution flow according to the present embodiment is executed.
  • the steps in FIGS. 9 to 11 correspond to the steps in FIGS.
  • the aggregator system 10 receives state parameters from the consumer power management systems 12A, 12B, and 12C at predetermined time intervals (S10). Further, the external information collection unit 44 acquires external information such as weather results and weather forecasts (S12). The DR possible amount model learning unit 38 learns and calculates the parameters of the model matrix based on the state vector (DB) (S14). Further, the calculated model matrix is stored in the model matrix database 42, and the state vector used for calculating the model matrix is stored in the state vector database 40 (S16).
  • DB state vector
  • the DR possible amount estimation unit 46 calls the latest model matrix from the model matrix database 42, and also calls the latest state vector (DB) from the state vector database 40.
  • the DR possible amount is calculated (S22). Further, the initial DR command amount is distributed based on the DR possible amount (S24). Proceeding to FIG. 10, the allocated initial DR command amount is transmitted to the consumer power management systems 12A, 12B, and 12C together with the model formula and the state vector (DB) as the calculation reference (S26).
  • the customer power management system 12A compares the state vector (DB) and the state vector (BEMS) (S50), and obtains a determination that there is a divergence. In response to this, the consumer power management system 12A calculates a corrected DR possible amount based on the model matrix and the state vector (BEMS) (S54). Further, the initial DR command amount is compared with the corrected DR possible amount (S56), and it is determined that the initial DR command amount exceeds the corrected DR possible amount.
  • DB state vector
  • BEMS state vector
  • the consumer power management system 12A sets the corrected DR possible amount to the fixed DR command amount (S58) and transmits the shortage ⁇ A obtained by subtracting the corrected DR possible amount from the initial DR command amount to the aggregator system 10. (S60). After that, it waits until the DR start time.
  • the state vector (DB) and the state vector (BEMS) are compared (S50), and it is determined that there is a divergence.
  • the consumer power management system 12B calculates a corrected DR possible amount based on the model matrix and the state vector (BEMS) (S54). Further, the initial DR command amount is compared with the corrected DR possible amount (S56), and it is determined that the initial DR command amount is within the corrected DR possible amount.
  • the consumer power management system 12B sets the initial DR command amount to the confirmed DR command amount (S52). After that, it waits until the DR start time.
  • the state vector (DB) and the state vector (BEMS) are compared (S50), and it is determined that there is no deviation.
  • the consumer power management system 12C sets the initial DR command amount to the confirmed DR command amount (S52). After that, it waits until the DR start time.
  • the aggregator system 10 selects the redistribution destination of the DR redistribution request amount ⁇ A (S30), proceeds to FIG. 11, and sets the consumer power management system 12B as the redistribution destination (S32).
  • the consumer power management system 12B determines whether or not the value obtained by adding the DR redistribution request amount ⁇ A to the latest confirmed DR command amount falls below the corrected DR possible amount (S66), and below the corrected DR possible amount ( No deficiency is obtained. Accordingly, the customer power management system 12B updates the value obtained by adding the DR redistribution request amount ⁇ A to the latest confirmed DR command amount as a new confirmed DR command amount (S68).
  • the consumer power management system 12A executes DR control based on the corrected DR possible amount (S76).
  • DR control is executed based on a value obtained by adding the DR redistribution request amount ⁇ A to the latest confirmed DR command amount (S76).
  • DR control is executed based on the initial DR command amount (S76).
  • the consumer power management systems 12A, 12B, and 12C sequentially transmit the deviation information between the state vector (BEMS) and the state vector (DB) to the aggregator system 10 (S78).

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Abstract

アグリゲータシステム（１０）は、それぞれの需要家電力管理システム（１２）から、順次所定の時間間隔で、電気機器（５６）の電力需要に関連する状態パラメータを取得するデータベース（３６）と、状態パラメータと、所定のモデル式に基づいて、需要家電力管理システム（１２）に対する第１電力需要抑制可能量を算出する第１電力需要抑制可能量推定部（４６）と、第１電力需要抑制可能量に基づいて求められた電力需要抑制指令量を、第１電力需要抑制可能量の算出に用いられた状態パラメータである算出基準状態パラメータ（ＤＢ）とともに、それぞれの需要家電力管理システム（１２）に送信する送信部（３４）とを備える。需要家電力管理システム（１２）は、算出基準状態パラメータ（ＤＢ）と、電力需要抑制指令量の受信時点における状態パラメータである指令時状態パラメータ（ＢＭＥＳ）とを比較する比較部（７６）を備える。

Description

電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラム
　本発明は、いわゆるデマンドレスポンス（ＤＲ）を通して電力需要を制御する、電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラムに関する。
　近年、電力供給事業者による全体の発電量に占める、太陽光発電や風力発電等の再生可能エネルギーによる発電量の割合が増加している。再生可能エネルギーによる発電量は天候（日射量、風量等）に応じて増減することから、このような変動に対応可能な、電力の需給バランスの調整システムが必要となる。
　例えば近年では、特許文献１のように、電力供給事業者側の発電量の変動に応じて、電力を消費する需要家側が受電電力（買電力）を一時的に制御する、デマンドレスポンス（ＤＲ）と呼ばれる電力需給調整が知られている。
　さらにこのデマンドレスポンスに関して、特許文献２のように、電力供給事業者と複数の需要家との間に入って電力需給を調整する、アグリゲータと呼ばれる事業者が知られている。アグリゲータは増減させる電力量の要請（ＤＲ指令量）を電力供給事業者から受けると、これを適宜複数の需要家に配分する。各需要家の電力量の増減実績（ＤＲ実績量）に応じて、例えば、電力供給事業者から各需要家に電力料金軽減等のインセンティブが与えられる。また、デマンドレスポンスの成功率（ＤＲ実績量／ＤＲ指令量）に応じて、例えば所定の報酬が電力供給事業者からアグリゲータに支払われる。
　電力供給事業者から受けたＤＲ指令量を各需要家に振り分けるに際して、アグリゲータは、予め各需要家の余力（電力需要抑制可能量、ＤＲ可能量）を算出しておく。例えば、空調機器や照明機器の電力消費の時間変化、利用人数の増減、施設（会議室等）の利用状況等の、電力需要に関連する状態パラメータを、アグリゲータが定期的に各需要家から取得する。
　アグリゲータは、これらの状態パラメータを蓄積するとともに、これらの状態パラメータの時間変化等から、各需要家のＤＲ可能量（余力）を導くモデル式を算出する。さらにこのモデル式と状態パラメータに基づいて、当該状態パラメータに対応する各需要家のＤＲ可能量が求められる（推定される）。推定されたＤＲ可能量に基づいて、アグリゲータは各需要家にＤＲ指令量を配分する。例えばＤＲ可能量を超過しない範囲で、各需要家のＤＲ指令量を配分する。
特開２０１５－２７２５７号公報 特開２０１３－１６１１４４号公報
　ところで、アグリゲータの配下にある、つまりＤＲ指令量の配分対象である需要家が多くなるほど、アグリゲータが各需要家から取得する状態パラメータ（データ量）が増える。したがって通信負荷を考慮して、常時同時に各需要家から状態パラメータを受信する代わりに、所定の時間間隔（例えば４時間）を置いて、各需要家から順次アグリゲータに状態パラメータを取得する場合がある。
　しかしながらこのような場合、アグリゲータでは上記時間間隔分の遅れを伴う状態パラメータ（ＤＲ指令時点より前の状態パラメータ）に基づいてＤＲ可能量が求められることになる。このようなＤＲ可能量は、ＤＲ指令時点の状態パラメータに基づくＤＲ可能量と乖離するおそれがある。この乖離に起因して、例えばＤＲ指令時点における実際のＤＲ可能量を超過するＤＲ指令量が各需要家に配分されるおそれがある。
　そこで本発明は、アグリゲータにて配分されるＤＲ指令量の配分基準となるＤＲ可能量の妥当性の判断を可能とし、それによりＤＲ可能量の推定精度を従来よりも向上させることの可能な、電力需要制御システム、電力需要制御方法、アグリゲータシステム、需要家電力管理システム、及びプログラムを提供することを目的とする。
　本発明は、電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に電力需要抑制指令量を配分する、アグリゲータシステムと、前記複数の需要家の各需要家に設けられ、前記アグリゲータシステムから配分される前記電力需要抑制指令量に応じて前記複数の需要家の各需要家に設けられた電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムと、を備える、電力需要制御システムに関する。前記アグリゲータシステムは、それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得するデータベースと、前記状態パラメータと所定のモデル式とに基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第１電力需要抑制可能量を算出する第１電力需要抑制可能量推定部と、前記第１電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を、前記第１電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータとともに、それぞれの前記需要家電力管理システムに送信する送信部と、を備える。前記需要家電力管理システムは、前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する比較部を備える。
　また、上記発明において、前記比較部は、前記算出基準状態パラメータと、前記指令時状態パラメータとの差分を、前記アグリゲータシステムに送信するようにしてもよい。
　また、上記発明において、前記需要家電力管理システムには、前記電力需要抑制指令量、及び、前記算出基準状態パラメータとともに、前記第１電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記モデル式も送信されるようにしてもよい。この場合において、前記需要家電力管理システムは、前記算出基準状態パラメータと、前記指令時状態パラメータとの差分が所定の閾値を超過したときに、前記指令時状態パラメータと前記モデル式に基づいた、第２電力需要抑制可能量を求める、第２電力需要抑制可能量推定部を備えてもよい。
　また、上記発明において、前記需要家電力管理システムは、前記第２電力需要抑制可能量が前記電力需要抑制指令量以上であるときに、前記電力需要抑制指令量に基づいて前記電気機器の電力管理を行う指令を出力する判定部を備えるようにしてもよい。
　また、本発明の別態様は、電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に電力需要抑制指令量を配分する、アグリゲータシステムと、前記複数の需要家の各需要家に設けられ、前記アグリゲータシステムから配分される前記電力需要抑制指令量に応じて前記複数の需要家の各需要家に設けられた電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムと、を備える、電力需要制御システムにおける電力需要制御方法に関する。前記アグリゲータシステムは、それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得し、前記状態パラメータと所定のモデル式とに基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第１電力需要抑制可能量を算出し、前記第１電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を、前記第１電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータとともに、それぞれの前記需要家電力管理システムに送信する。前記需要家電力管理システムは、前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する。
　また、本発明の別態様は、電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に設けられた需要家電力管理システムに対して、電力需要抑制指令量を配分し、当該需要家電力管理システムに、前記電力需要抑制指令量に応じて前記複数の需要家の各需要家に設けられた電気機器の電力管理を実行させる、アグリゲータシステムに関する。当該アグリゲータシステムは、それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得するデータベースと、前記状態パラメータと所定のモデル式とに基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第１電力需要抑制可能量を算出する第１電力需要抑制可能量推定部と、前記第１電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を前記需要家電力管理システムが受信した受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとの比較対象として、前記第１電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記電力需要抑制指令量とともに、前記需要家電力管理システムに送信する送信部と、を備える。
　また、本発明の別態様は、電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づいてアグリゲータシステムにより配分される電力需要抑制指令量に応じて、電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムに関する。当該需要家電力管理システムは、前記需要家電力管理システムから所定の時間間隔で取得された前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータと、所定のモデル式とに基づいて算出された、前記需要家電力管理システムに対する第１電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量と、前記第１電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記アグリゲータシステムから受信する受信部と、前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する比較部と、を備える。
　また、本発明の別態様は、コンピュータを、電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に設けられた需要家電力管理システムに対して、電力需要抑制指令量を配分し、当該需要家電力管理システムに、前記電力需要抑制指令量に応じて前記複数の需要家の各需要家に設けられた電気機器の電力管理を実行させる、アグリゲータシステムとして機能させるためのプログラムに関する。当該プログラムは、前記コンピュータを、それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得するデータベースと、前記状態パラメータと、所定のモデル式に基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第１電力需要抑制可能量を算出する第１電力需要抑制可能量推定部と、前記第１電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を前記需要家電力管理システムが受信した受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとの比較対象として、前記第１電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記電力需要抑制指令量とともに、前記需要家電力管理システムに送信する送信部と、として機能させる。
　また、本発明の別態様は、コンピュータを、電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づいてアグリゲータシステムにより配分された電力需要抑制指令量に応じて、電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムとして機能させるためのプログラムに関する。当該プログラムは、前記コンピュータを、前記需要家電力管理システムから所定の時間間隔で取得された前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータと、所定のモデル式とに基づいて算出された、前記需要家電力管理システムに対する第１電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量と、前記第１電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記アグリゲータシステムから受信する受信部と、前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する比較部と、として機能させる。
　本発明によれば、アグリゲータにて算出される、ＤＲ指令量の配分基準となるＤＲ可能量の妥当性の判断を可能とし、それによりＤＲ可能量の推定精度を従来よりも向上させることが可能となる。
本実施形態に係る電力需要制御システムを含む、電力系統図を例示する図である。 アグリゲータシステムの機能ブロックを例示する図である。 需要家電力管理システムのハード構成を例示する図である。 需要家電力管理システムの機能ブロックを例示する図である。 本実施形態に係るＤＲ指令量配分フロー（アグリゲータシステム側フロー１／２）を例示する図である。 本実施形態に係るＤＲ指令量配分フロー（アグリゲータシステム側フロー２／２）を例示する図である。 本実施形態に係るＤＲ指令量配分フロー（需要家電力管理システム側フロー１／２）を例示する図である。 本実施形態に係るＤＲ指令量配分フロー（需要家電力管理システム側フロー２／２）を例示する図である。 本実施形態に係るＤＲ指令量配分フロー実行時のシーケンス（１／３）を例示する図である。 本実施形態に係るＤＲ指令量配分フロー実行時のシーケンス（２／３）を例示する図である。 本実施形態に係るＤＲ指令量配分フロー実行時のシーケンス（３／３）を例示する図である。
＜全体構成＞
　図１に、本実施形態に係る電力需要制御システムを含む、電力系統図を例示する。本実施形態に係る電力需要制御システムは、アグリゲータシステム１０及び需要家電力管理システム１２を備える。なお、図１では図示を簡略化するために、需要家電力管理システム１２Ａ，１２Ｂの２者のみ示しているが、この形態に限らない。例えばアグリゲータシステム１０は、数十件から数百件程度の需要家電力管理システム１２を配下（配分先）に持つ。
　アグリゲータシステム１０は、電力会社等の電力供給事業者１４と複数の需要家の間に入り、電力需要抑制指令量（ＤＲ指令量）を調整する。アグリゲータシステム１０は、需要家を集約（ａｇｇｒｅｇａｔｅ）し、各需要家の電力需要抑制可能量（余力、ＤＲ可能量）の総和をもとに、電力供給事業者１４からの電力需要抑制指令に応じる。例えば後述するように、電力供給事業者１４からの電力需要抑制指令量（ＤＲ指令量）を、各需要家のＤＲ可能量を超えない範囲で、各需要家（需要家電力管理システム１２）に配分する。
　後述するように、アグリゲータシステム１０は、ＤＲ指令量の配分の際に、ＤＲ指令量（電力需要抑制指令量）と併せて、ＤＲ可能量の算出基準となった状態ベクトル（状態パラメータ）と、モデル行列（モデル式）とを各需要家電力管理システムに送信する。
　アグリゲータシステム１０は、例えばエネルギー利用情報管理運営者に設けられる。すなわち、例えばビル等の建築設備の監視制御システムであるＢＥＭＳ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ　ａｎｄ　Ｅｎｅｒｇｙ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｙｓｔｅｍ）を、複数の建築設備に亘って集中的に管理するエネルギー支援サービスを提供する企業等に、アグリゲータシステム１０が設けられる。
　需要家電力管理システム１２は、ビル等の各需要家に設けられ、アグリゲータシステム１０から配分されたＤＲ指令量に応じて、当該需要家電力管理システム１２が設けられた需要家（ビル）における、電気機器５６の電力管理を行う。需要家電力管理システム１２は、例えば上述したＢＥＭＳから構成される。
　後述するように、需要家電力管理システム１２は、アグリゲータシステム１０から受信した状態ベクトル（状態ベクトル（ＤＢ）、算出基準状態パラメータ）と、その受信時に需要家電力管理システム１２が配下のセンサ５８等から取得した状態ベクトル（状態ベクトル（ＢＥＭＳ）、指令時状態パラメータ）とを比較し、両者に乖離があるか否かを判定する。乖離がある場合、需要家電力管理システム１２は、乖離のあったパラメータやその差分等をアグリゲータシステム１０に報告する。アグリゲータシステム１０は、この乖離に基づいてモデル行列や状態ベクトルの推定（学習アルゴリズム等）を調整する。その結果、ＤＲ可能量の推定精度が向上する。
＜アグリゲータシステムの詳細＞
　アグリゲータシステム１０は、電力供給事業者１４や各需要家電力管理システム１２との間でデマンドレスポンスに関する情報通信を可能とする。例えばアグリゲータシステム１０は、デマンドレスポンスのプロトコルであるＯｐｅｎＡＤＲに準拠し、インターネット等のネットワークを介して、電力供給事業者１４や各需要家電力管理システム１２と通信可能となっている。
　アグリゲータシステム１０は、例えば計算機システム（コンピュータ）から構成される。図１のハード構成図に例示されるように、アグリゲータシステム１０は、ＣＰＵ１６（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、メモリ１８、ハードディスクドライブ２０（ＨＤＤ）、入力部２２、出力部２４、及び入出力インターフェース２６を備え、これらの機器がシステムバスを介してそれぞれ接続される。
　入力部２２はマウスやキーボード等の入力手段から構成される。また出力部２４はディスプレイ等の表示装置やプリンタ等の印刷装置を含んで構成される。ハードディスクドライブ２０は、後述するＤＲ指令量配分フローを実行するためのプログラムが記憶された記憶媒体である。当該プログラムがＣＰＵ１６によって実行されることで、アグリゲータシステム１０を構成するコンピュータは、図２に例示する各機能部として機能する。なお、ＤＲ指令量配分フローを実行するためのプログラムを記憶させたＣＤやＤＶＤ等の記憶媒体をＣＰＵ１６に読み込ませて、アグリゲータシステム１０を構成するコンピュータを、図２に例示する各機能部として機能させてもよい。
　アグリゲータシステム１０の機能部は、ＤＲ指令受信部２８、指令配分部３０、指令送信部３２、データ送受信部３４、実績データベース３６、ＤＲ可能量モデル学習部３８、状態ベクトルデータベース４０、モデル行列データベース４２、外部情報収集部４４、及びＤＲ可能量推定部４６（第１電力需要抑制可能量推定部）を含んで構成される。これらの機能部は、仮想的にあるいは説明を容易にするために便宜的にそれぞれ独立して図示されている。例えばＣＰＵ１６やメモリ１８、ハードディスクドライブ２０のリソースを適宜割り当ててそれぞれの機能部が構成される。
　データ送受信部３４は、需要家電力管理システム１２から各種情報を受信する。具体的には、需要家電力管理システム１２の配下にあるセンサやスケジューラ等から取得した消費電力や施設の利用状況等、需要家電力管理システム１２の配下にある電気機器の電力需要に関連する状態ベクトル（状態パラメータ）を受信する。
　なお、以降、状態ベクトルデータベース４０や実績データベース３６に格納された状態ベクトル（状態パラメータ）と、需要家電力管理システム１２が、その配下にあるセンサやスケジューラ等から取得した状態ベクトル（状態パラメータ）を、適宜以下のように区別して表記する。すなわち、需要家電力管理システム１２が、その配下にあるセンサやスケジューラ等から取得した状態ベクトルを状態ベクトル（ＢＥＭＳ）で示す。また、そこから一旦実績データベース３６や状態ベクトルデータベース４０に格納された状態ベクトルを状態ベクトル（ＤＢ）で示す。
　また、データ送受信部３４は、需要家電力管理システム１２から、ＤＲ再配分要請量と、状態ベクトル（ＤＢ）と状態ベクトル（ＢＥＭＳ）の差分値を受信する。この差分値は、アグリゲータシステム１０が各需要家のＤＲ可能量を算出するに当たって基準となった状態ベクトル（算出基準状態パラメータ）と、当該ＤＲ可能量に基づいてＤＲ指令量が配分された、配分時点（ＤＲ指令量の受信時点）における状態ベクトル（指令時状態ベクトル）との差分であり、後述するように、アグリゲータシステム１０における、ＤＲ可能量の推定精度を示す指標となる。
　また上述したように、アグリゲータシステム１０の配下には複数の需要家電力管理システム１２Ａ，１２Ｂ・・・があり、これらから同時に状態ベクトル（ＢＥＭＳ）を受信しようとすると通信回線の容量負荷が過大となる。そこでデータ送受信部３４は、所定の時間間隔を置いて、各需要家電力管理システム１２Ａ，１２Ｂ・・・から順次状態ベクトル（ＢＥＭＳ）を受信する。上記所定の時間間隔、つまり、需要家電力管理システム１２が一度アグリゲータシステム１０に状態ベクトル（ＢＥＭＳ）を送信してから次に送信するまでの所定の待ち時間は、例えば１時間以上１０時間以内に定められ、例えば４時間に定められる。
　実績データベース３６には、需要家電力管理システム１２から取得した、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）、及び、状態ベクトル（ＤＢ）と状態ベクトル（ＢＥＭＳ）の差分が格納される。実績データベース３６には、例えば直近５年程度の、各需要家の状態ベクトル（ＢＥＭＳ）及び状態ベクトルの差分が格納される。
　外部情報収集部４４は、例えば外部の予報業務の許可事業者等から、各需要家における電力需要に関連のある状態ベクトルの一部として、気温、天候、湿度等の予報値や現在値を取得する。さらにこれらのデータをＤＲ可能量モデル学習部３８及びＤＲ可能量推定部４６に送信する。
　ＤＲ可能量モデル学習部３８は、各需要家のＤＲ可能量を求めるためのモデル行列（モデル式）を学習及び算出する。ＤＲ可能量モデル学習部３８は、実績データベース３６から状態ベクトル（ＤＢ）、及び、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）との差分を取得するとともに、外部情報収集部４４から天候等の状態パラメータを取得する。ＤＲ可能量モデル学習部３８は、これら取得した各パラメータを所定の学習アルゴリズムに基づいて演算し、モデル行列（モデル式）を算出する。学習アルゴリズムとしては、例えば繰り返し計算を行う重回帰モデリングや多層のニューラルネットワークなどが非リアルタイム処理で繰り返し実行される。
　ＤＲ可能量（電力需要抑制可能量）、モデル行列（モデル式）、及び状態ベクトル（状態パラメータ）は、下記数式（１）のように表すことができる。また、数式（１）の具体例として、下記数式（２）が示される。
　下記数式（２）において、Ｍは状態をＤＲ可能量に変換する行列、ｂはＤＲ可能量のオフセットベクトル（定数項）である。また、ａ１は受電電力が空調のＤＲ可能量にどう影響するかを表した成分、ａ２はａ１同様に空調運転状態と空調のＤＲ可能量を対応させる成分である。さらに、ｂ１は空調のＤＲ可能量における定数成分であり、待機電力など運転状態にかかわらずＤＲ可能量に寄与する成分である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ＤＲ可能量モデル学習部３８により算出されたモデル行列は、モデル行列データベース４２に格納される。また当該モデル行列を算出した際のベースとなった状態ベクトル（ＤＢ）（算出基準状態パラメータ）は、状態ベクトルデータベース４０に格納される。
　ＤＲ可能量推定部４６（第１電力需要抑制可能量推定部）は、ＤＲ指令受信部２８からＤＲ可能量の算出指令を受けると、モデル行列データベース４２から、直近のモデル行列を取得する。さらにＤＲ可能量推定部４６は、取得したモデル行列を算出したときのベースとなった、算出基準状態ベクトルである状態ベクトル（ＤＢ）を状態ベクトルデータベース４０から取得する。ＤＲ可能量推定部４６は、取得したモデル行列と状態ベクトル（ＤＢ）に基づいて、ＤＲ可能量（第１電力需要抑制可能量）を算出する。
　ＤＲ可能量推定部４６は、算出されたＤＲ可能量を指令配分部３０に送る。また、ＤＲ可能量に併せて、各需要家電力管理システム１２にＤＲ指令量を配分するための指標となる、評価関数を指令配分部３０に送るようにしてもよい。また、ＤＲ可能量推定部４６は、ＤＲ可能量を算出するベースとなった状態ベクトル（ＤＢ）及びモデル式をデータ送受信部３４に送信する。
　指令配分部３０では、ＤＲ指令受信部２８から取得したＤＲ指令量（アグリゲータ単位の大口のＤＲ指令量）を各需要家電力管理システム１２向けの小口のＤＲ指令量に配分する。指令配分部３０は、ＤＲ可能量推定部４６から取得したＤＲ可能量と評価関数に基づいて、各需要家電力管理システム１２向けの小口のＤＲ指令量を配分する。例えば、線形計画法、二次計画法、一般化逆行列による資源配分等の手法を用いて、評価関数の値を最小にする最適制御問題を解くことで、小口のＤＲ指令量が配分される。例えば評価関数は、ＤＲ指令量がＤＲ可能量未満となると値が小さくなるような項や、需要家電力管理システム１２のそれぞれの負担が均等になるほど値が小さくなるような項を含み、これらの項に適宜重み付けが加えられる。
　また、評価関数には、ＤＲ制御の実行履歴を反映させたパラメータを含んでいてもよい。例えば１ヶ月間に亘るＤＲ指令量の配分先が均等となるように、既にＤＲ指令量が配分された需要家電力管理システム１２は、まだＤＲ指令量が配分されていない需要家電力管理システム１２よりも優先度が低くなるように、適宜重み付けされる。
　ＤＲ指令量の配分に当たり、ＤＲ可能量の総和が電力供給事業者１４から受信した大口のＤＲ指令量に満たない場合は、アグリゲータシステム１０は、電力供給事業者１４に対してＤＲ指令量の軽減を求めるようにしてもよい。
　なお、指令配分部３０により求められたＤＲ指令量は、需要家電力管理システム１２にて最終的にデマンドレスポンスの実行時に用いられるＤＲ指令量とは異なる場合がある。両者を区別するために、指令配分部３０により求められるＤＲ指令量を、以下適宜初期ＤＲ指令量と呼ぶ。
　指令配分部３０は、求めた初期ＤＲ指令量を指令送信部３２を介してデータ送受信部３４に送る。データ送受信部３４は、ＤＲ可能量推定部４６から送られたモデル行列及び状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と、指令送信部３２から送られた初期ＤＲ指令量とを、各需要家電力管理システム１２に送信する。また、初期ＤＲ指令量に併せて、デマンドレスポンスの開始時刻等を送信してもよい。
＜需要家電力管理システムの詳細＞
　図３に、需要家電力管理システム１２のハード構成図を例示する。需要家電力管理システム１２は、ビル等の建築設備の監視制御システムであるＢＥＭＳ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ　ａｎｄ　Ｅｎｅｒｇｙ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｙｓｔｅｍ）であり、ビルシステム用通信規約であるＢＡＣｎｅｔ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ　Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）に準拠している。
　需要家電力管理システム１２は、中央装置４８、サブコントローラ５０、デジタルコントローラ５２、リモートステーション５４、及びセンサ５８を備え、各種電気機器５６を制御する。電気機器５６はビル内に設置される種々の設備機器であり、例えば空調機器、照明機器、衛生機器、防災機器、防犯機器、及び動力機器等が含まれる。センサ５８は上記の状態ベクトルを構成するパラメータの少なくとも一部を測定する。例えばセンサ５８は、電力計、温度センサ、照度センサ、流量センサ等が含まれる。
　中央装置４８は、例えばいわゆるＢ－ＯＷＳ（ＢＡＣｎｅｔ　Ｏｐｅｒａｔｏｒ　Ｗｏｒｋｓｔａｔｉｏｎ）から構成されており、監視スタッフ等により操作監視されるクライアントＰＣとしての機能と、データ保存やアプリケーション処理等を行うサーバーとしての機能を備えている。中央装置４８では、例えば画面表示や設定操作が行われる。
　サブコントローラ５０は主に制御機能を担う。サブコントローラ５０は、デジタルコントローラ５２やリモートステーション５４等の端末伝送機器と通信し、ポイントデータやスケジュール制御等を管理する。例えばサブコントローラ５０は、空調設備系統、照明設備系統、衛生設備系統、防犯設備系統等、各機能別系統（サブシステム）ごとに一つずつ設けられる。
　中央装置４８及びサブコントローラ５０は需要家電力管理システム１２の上位システムを構成する。この上位システムでは、複数の設備機器を統括制御する。例えば空調スケジュールに基づく発停制御等の機能を備える。
　デジタルコントローラ５２はいわゆるＤＤＣ（Ｄｉｒｅｃｔ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）であってよく、ＢＥＭＳにおける分散制御を実現するための調節器としての機能を備える。例えばデジタルコントローラ５２はサブコントローラ５０から送られたタイマ設定に基づくプログラム制御や、同じくサブコントローラ５０から送られた目標値に基づくフィードバック制御等により、接続先の電気機器５６を制御する。また、デジタルコントローラ５２はセンサ５８の計測値や電気機器５６の警告等を上記システムや他のデジタルコントローラ５２に送信する。
　リモートステーション５４はアウトステーション、ローカルステーションとも呼ばれ、接続先のセンサ５８や電気機器５６の監視や制御を行う。機能的にはデジタルコントローラ５２と重複するため、デジタルコントローラ５２及びリモートステーション５４は接続先の電気機器５６やセンサ５８に応じて適宜どちらか一方が選択される。
　中央装置４８、サブコントローラ５０、デジタルコントローラ５２、及びリモートステーション５４はコンピュータから構成される。例えばそのいずれにも、ＣＰＵ６０、メモリ６２、ハードディスクドライブ６４、入力部６６、出力部６８、及び入出力インターフェース７０が設けられる。
　例えば需要家電力管理システム１２はいわゆる垂直分散制御方式を採っている。例えば、中央装置４８にて作成された空調スケジュールがサブコントローラ５０を介してデジタルコントローラ５２やリモートステーション５４のハードディスクドライブ６４に記憶される。このようにすることで、上位システム（中央装置４８及びサブコントローラ５０）がダウンしても、下位システム（デジタルコントローラ５２、リモートステーション５４、及びセンサ５８）によって各電気機器の制御が可能となる。
　図４には、中央装置４８の機能ブロックが例示されている。中央装置４８は、データ送受信部７２Ａ，７２Ｂ、実績データベース７４、推定条件検証部７６（比較部）、ＤＲ可能量推定部７８（第２電力需要抑制可能量推定部）、ＤＲ量調整部８０（判定部）、及びＤＲ指令通知部８２を含んで構成される。これらの機能部は、仮想的にあるいは理解を容易にするために便宜的に、それぞれ独立して図示されている。例えばハードディスクドライブ６４等の記憶媒体に記憶された、ＤＲ指令量配分フロープログラムをＣＰＵ６０が実行することで、中央装置４８を構成するコンピュータのＣＰＵ６０やメモリ６２、ハードディスクドライブ６４のリソースが適宜割り当てられ、それぞれの機能部が構成される。なお、ＤＲ指令量配分フロープログラムを記憶させたＣＤやＤＶＤ等の記憶媒体をＣＰＵ６０に読み込ませることで、中央装置４８を構成するコンピュータを、各機能部として機能させるようにしてもよい。
　データ送受信部７２Ａは、アグリゲータシステム１０から、初期ＤＲ指令量、ならびに、その算出のベースとなったモデル行列及び状態ベクトル（ＤＢ）を受信する。また、アグリゲータシステム１０に対して、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）の差分、及び、ＤＲ再配分要請を出力する。
　データ送受信部７２Ｂは、サブコントローラ５０から、各電気機器の状態やセンサ５８の測定値等を含む状態ベクトル（ＢＥＭＳ）を受信する。また中央装置４８において確定したＤＲ量（確定ＤＲ指令量）をサブコントローラ５０に送信する。
　実績データベース７４は、サブコントローラ５０から送られた状態ベクトル（ＢＥＭＳ）を格納する。サブコントローラ５０から中央装置４８には、例えば常時状態ベクトル（ＢＥＭＳ）が送信され、常時実績データベース７４に格納される。実績データベース７４は例えばアグリゲータシステム１０の実績データベース３６よりも小規模であり、例えば直近１ヶ月程度の状態ベクトル（ＢＥＭＳ）が記憶される。
　推定条件検証部７６（比較部）は、アグリゲータシステム１０によるＤＲ可能量の推定精度を検証する。推定条件検証部７６は、データ送受信部７２Ａから、初期ＤＲ指令量、及び初期ＤＲ指令量を算出したベースとなった状態ベクトル（ＤＢ）（算出基準状態パラメータ）を受信する。さらに、実績データベース７４から、初期ＤＲ指令量を受信した時点における状態ベクトル（ＢＥＭＳ）（指令時状態パラメータ）を受信する。
　さらに推定条件検証部７６は、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）を比較し、両者の値に乖離があるか否かを判定する。ここで、乖離の有無判定は、例えば両者の差分値が０であるか否かを判定することであってよく、また両者の差分値が所定の閾値を超過しているか否かを判定することであってもよい。求められた差分値はデータ送受信部７２Ａを介してアグリゲータシステム１０に送られる。
　このように本実施形態では、需要家電力管理システム１２において、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）との乖離判定を行い、当該判定を通じて、アグリゲータシステム１０におけるＤＲ可能量の妥当性を判定している。
　仮に、ＤＲ可能量の妥当性判定に当たり、モデル行列の妥当性を判定するとなると、その学習過程の検討など、高度な演算処理が求められる。これに対して本実施形態のように、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）の乖離を判定するという、相対的に簡便な操作によってＤＲ可能量の妥当性判定を行うことで、需要家電力管理システム１２が当該妥当性判定に拠出されるリソース（演算負荷）は相対的に軽減されたものとなる。
　状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）の間に乖離がない場合は、状態ベクトル（ＤＢ）とモデル行列に基づいて求められたＤＲ可能量は、これを受信した時点におけるＤＲ可能量（実際のＤＲ可能量）が精度良く推定されていると考えられる。そこで推定条件検証部７６は、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）の間に乖離がない場合に、初期ＤＲ指令量を確定ＤＲ指令量としてＤＲ指令通知部８２に送信する。
　一方、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）との間に乖離が認められる場合は、推定条件検証部７６は、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）をＤＲ可能量推定部７８（第２電力需要抑制可能量推定部）に送信する。またＤＲ可能量推定部７８には、データ送受信部７２Ａからモデル行列が送られる。ＤＲ可能量推定部７８は、モデル行列と、初期ＤＲ指令量を受信した時点における状態ベクトル（ＢＥＭＳ）とに基づいて、初期ＤＲ指令量を受信した時点におけるＤＲ可能量（修正ＤＲ可能量、第２電力需要抑制可能量）を求める。
　修正ＤＲ可能量（第２電力需要抑制可能量）は、ＤＲ量調整部８０（判定部）に送られる。ＤＲ量調整部８０には、データ送受信部７２Ａから初期ＤＲ指令量が送られる。ＤＲ量調整部８０は、初期ＤＲ指令量が修正ＤＲ可能量を超過しているか否かを判定する。初期ＤＲ指令量が修正ＤＲ可能量以下に収まる場合には、需要家電力管理システム１２の配下にある電気機器５６の電力需要を抑制することで初期ＤＲ指令量を消化できる。そこでＤＲ量調整部８０は、初期ＤＲ指令量を確定ＤＲ指令量としてＤＲ指令通知部８２に送信する。
　一方、初期ＤＲ指令量が修正ＤＲ可能量を超過する場合は、需要家電力管理システム１２の配下にある電気機器５６の電力需要を抑制しても初期ＤＲ指令量の全量を消化できない。そこでＤＲ量調整部８０は、修正ＤＲ可能量を確定ＤＲ指令量としてＤＲ指令通知部８２に送信する。更に初期ＤＲ指令量から修正ＤＲ可能量を差し引いた差分値をＤＲ再配分要請量として、データ送受信部７２Ａを介してアグリゲータシステム１０に送信する。
＜ＤＲ指令量配分フロー＞
　図５、図６に、アグリゲータシステム１０によるＤＲ指令量配分フローを例示する。アグリゲータシステム１０は、所定の時間間隔を置いて、複数の需要家電力管理システム１２、１２・・・から順次状態ベクトル（ＢＥＭＳ）を受信する。さらに受信した状態ベクトル（ＢＥＭＳ）を実績データベース３６に格納する
（Ｓ１０）。次に、外部情報収集部４４が、外部の予報業務の許可事業者等から気温、湿度、天候等の外部情報を取得する（Ｓ１２）。
　ＤＲ可能量モデル学習部３８は、実績データベース３６から状態ベクトル（ＤＢ）を呼び出すとともに、外部情報収集部４４から外部情報を取得し、これらのパラメータに基づいてモデル行列を算出する（Ｓ１４）。さらにＤＲ可能量モデル学習部３８は、モデル行列をモデル行列データベース４２に、モデル行列の算出に用いた状態ベクトル（ＤＢ）を状態ベクトルデータベース４０に、それぞれ格納する（Ｓ１６）。
　さらにアグリゲータシステム１０は、電力供給事業者１４からＤＲ指令量を受信したか否かを判定する（Ｓ１８）。ＤＲ指令量を受信していない場合、さらにアグリゲータシステム１０は所定の待機時間が経過したか否かを判定する（Ｓ２０）。待機時間が経過していない場合、ステップＳ１８まで戻り、待機時間が経過するか、ＤＲ指令量を受信するまで、ステップＳ１８とステップＳ２０を繰り返す。
　ステップＳ２０にて所定の待機時間が経過すると、ステップＳ１０に戻り、モデル行列及び状態ベクトル（ＤＢ）の更新が行われる。
　ステップＳ１８にて、電力供給事業者１４からＤＲ指令量を受信すると、ＤＲ可能量推定部４６は、モデル行列データベース４２から直近のモデル行列を呼び出す。また状態ベクトルデータベース４０から直近の状態ベクトル（ＤＢ）を呼び出し、ＤＲ可能量を算出する（Ｓ２２）。
　なお、ＤＲ可能量の算出は、ＤＲ指令量の受信をトリガーにする代わりに、ステップＳ１４におけるモデル行列の更新時に併せて行ってもよい。
　指令配分部３０はＤＲ可能量、（大口の）ＤＲ指令量、及び評価関数に基づき、各需要家電力管理システム１２向けの（小口の）ＤＲ指令量（初期ＤＲ指令量）を配分する（Ｓ２４）。さらにデータ送受信部３４から、初期ＤＲ指令量、ＤＲ可能量の算出基準となった状態ベクトル（ＤＢ）及びモデル行列が各需要家電力管理システム１２に送信される（Ｓ２６）。
　初期ＤＲ指令量の配分後、アグリゲータシステム１０は、需要家電力管理システム１２からＤＲ再配分要請量を受信したか否かを判定する（Ｓ２８）。ＤＲ再配分要請量を受信した場合は、ＤＲ再配分要請量の送信がなかった需要家電力管理システム１２の中から再配分先を選択する（Ｓ３０）。例えばＤＲ可能量と初期ＤＲ指令量の差分が最大の需要家電力管理システム１２を再配分先に指定する。再配分先が決定されると、その再配分先の需要家電力管理システム１２にＤＲ再配分量が送信される（Ｓ３２）。
　ＤＲ再配分量の送信後、及び、ステップＳ２８でいずれの需要家電力管理システム１２からもＤＲ再配分要請量を受信しなかった場合、アグリゲータシステム１０は、ＤＲ開始時刻に到達したか否かを判定する（Ｓ３４）。ＤＲ開始時刻に到達していない場合、ステップＳ２８まで戻り、ＤＲ再配分のフローを再度実行する。
　ステップＳ３４にてＤＲ開始時刻に到達した場合、ＤＲ制御が実行される（Ｓ３６）。ＤＲ制御については既知であることから、ここでは簡単に説明する。ＤＲ制御が実行されると、アグリゲータシステム１０は、各需要家電力管理システム１２におけるＤＲ実績量を監視する。ＤＲ実績量が確定ＤＲ指令量に未達の場合、アグリゲータシステム１０はその未達分を他の需要家電力管理システム１２に配分する。
　ＤＲ終了時刻に至ると、アグリゲータシステム１０は、各需要家電力管理システム１２から、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）の乖離情報を受信する（Ｓ３８）。乖離情報は単純に状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）の差分値（０を含む）であってよい。ＤＲ可能量モデル学習部３８は、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）の乖離情報を、モデル行列の学習演算に反映させる（Ｓ４０）。乖離情報がモデル行列の学習演算に反映されることで、モデル行列の精度及びこれに伴うＤＲ可能量の推定精度が向上する。したがって、ＤＲ再配分要請の発生頻度が低くなり、需要家電力管理システム１２との通信頻度が軽減される。
　なお本実施形態では、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）の乖離情報の送受信を、ＤＲ制御の終了後に行っている。アグリゲータシステム１０と需要家電力管理システム１２との通信頻度が高くなるＤＲ制御中に乖離情報を送る場合と比較して、通信負荷が軽減される。
　また、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）の乖離情報を、モデル行列の学習演算に反映させるのに加えて、当該乖離情報を評価関数に反映させてもよい。例えばＤＲ制御の実施履歴を参照し、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）との乖離頻度の高い需要家電力管理システム１２については、ＤＲ可能量の予測が相対的に（乖離頻度の低い需要家電力管理システム１２と比較して）困難と考えられる。このことから、ＤＲ可能量推定部４６は、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）との乖離頻度の高い需要家電力管理システム１２について、ＤＲ指令量の配分先としての優先度を低くするように、評価関数の重み付けを調整する。
　図７、図８には、需要家電力管理システム１２（より詳細には中央装置４８）における、ＤＲ指令量配分フローが例示されている。需要家電力管理システム１２（中央装置４８）は、アグリゲータシステム１０から初期ＤＲ指令量と、その算出基準となったモデル行列及び状態ベクトル（ＤＢ）を受信する。さらにこれを受けて、実績データベース７４から直近の状態ベクトル（ＢＥＭＳ）を呼び出し、状態ベクトル（ＤＢ）と状態ベクトル（ＢＥＭＳ）とが等しいか否かを判定する（Ｓ５０）。
　状態ベクトル（ＤＢ）と状態ベクトル（ＢＥＭＳ）が等しい場合、例えば数式（２）に例示された状態ベクトル中の全てのパラメータ（状態パラメータ）が、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）とで等しい場合、推定条件検証部７６は初期ＤＲ指令量を確定ＤＲ指令量に設定する（Ｓ５２）。
　一方、状態ベクトル（ＤＢ）と状態ベクトル（ＢＥＭＳ）が乖離する（異なる）場合、言い換えると両者の差分値が閾値＝０を超過する場合、ＤＲ可能量推定部７８はモデル行列と状態ベクトル（ＢＥＭＳ）に基づいて、修正ＤＲ可能量を算出する（Ｓ５４）。なお、状態ベクトル（ＤＢ）と状態ベクトル（ＢＥＭＳ）が乖離する（異なる）場合とは、例えば数式（２）に例示された状態ベクトル中のパラメータ（状態パラメータ）のうち少なくとも一つが、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）とで異なる場合が含まれる。
　次に、ＤＲ量調整部８０は、初期ＤＲ指令量が修正ＤＲ可能量以下であるか否かを判定する（Ｓ５６）。初期ＤＲ指令量が修正ＤＲ可能量以下に収まる場合、ＤＲ量調整部８０は、確定ＤＲ指令量を初期ＤＲ指令量に設定する（Ｓ５２）。
　初期ＤＲ指令量が修正ＤＲ可能量を超過する場合、ＤＲ量調整部８０は、確定ＤＲ指令量を修正ＤＲ可能量に設定する（Ｓ５８）。さらに初期ＤＲ指令量から修正ＤＲ可能量を差し引いた不足分をＤＲ再配分要請量としてアグリゲータシステム１０に送信する（Ｓ６０）。
　さらに需要家電力管理システム１２（中央装置４８）は、アグリゲータシステム１０からＤＲ再配分要請量を受信したか否かを判定する（Ｓ６２）。ＤＲ再配分要請量を受信した場合、ＤＲ可能量推定部７８は、修正ＤＲ可能量を算出する（Ｓ６４）。さらにＤＲ量調整部８０は、ステップＳ５２またはステップＳ５８にて設定された確定ＤＲ指令量にＤＲ再配分量を加えた値が、修正ＤＲ可能量以下に収まるか否かを判定する（Ｓ６６）。
　確定ＤＲ指令量にＤＲ再配分量を加えた値が、修正ＤＲ可能量以下に収まる場合、ＤＲ量調整部８０は、確定ＤＲ指令量にＤＲ再配分量を加えた値を、新たな確定ＤＲ指令量に設定する（Ｓ６８）。一方、確定ＤＲ指令量にＤＲ再配分量を加えた値が、修正ＤＲ可能量未満である場合、ＤＲ量調整部８０は、修正ＤＲ可能量を確定ＤＲ指令量に設定し（Ｓ７０）、不足分をＤＲ再配分要請量としてアグリゲータシステム１０に送信する（Ｓ７２）。
　ステップＳ７２にてＤＲ再配分要請量の送信後、ステップＳ６８にて確定ＤＲ指令量の設定後、及び、ステップＳ６２にてアグリゲータシステム１０からＤＲ再配分要請量の受信がない場合、需要家電力管理システム１２（中央装置４８）はＤＲ開始時刻に到達したか否かを判定する（Ｓ７４）。ＤＲ開始時刻に到達していない場合、ステップＳ６２まで戻る。
　ＤＲ開始時刻に到達した場合、需要家電力管理システム１２（中央装置４８）は、確定ＤＲ指令量に基づいた電気機器５６の電力制御を行う（Ｓ７６）。ＤＲ終了時刻に至ると、需要家電力管理システム１２（中央装置４８）は、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）の乖離をアグリゲータシステム１０に報告（送信）する（Ｓ７８）。
＜実施例＞
　図９～図１１に、本実施形態に係るＤＲ指令配分フローを実行した際のシーケンスが例示されている。なお、図９～図１１のステップは、図５～図８のステップに対応する。
　アグリゲータシステム１０は、所定の時間間隔を置いて、需要家電力管理システム１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃから状態パラメータを受信する（Ｓ１０）。更に外部情報収集部４４は気象実績や気象予報等の外部情報を取得する（Ｓ１２）。ＤＲ可能量モデル学習部３８は、状態ベクトル（ＤＢ）に基づいてモデル行列のパラメータを学習演算する（Ｓ１４）。更に算出されたモデル行列がモデル行列データベース４２に格納され、モデル行列の算出に用いられた状態ベクトルは状態ベクトルデータベース４０に格納される（Ｓ１６）。
　電力供給事業者１４からＤＲ指令を受信すると（Ｓ１８）、ＤＲ可能量推定部４６はモデル行列データベース４２から直近のモデル行列を呼び出し、また状態ベクトルデータベース４０から直近の状態ベクトル（ＤＢ）を呼び出してＤＲ可能量を算出する（Ｓ２２）。さらにＤＲ可能量に基づいて初期ＤＲ指令量を配分する（Ｓ２４）。図１０に進み、配分された初期ＤＲ指令量は、その算出基準となったモデル式及び状態ベクトル（ＤＢ）とともに、需要家電力管理システム１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃに送信される（Ｓ２６）。
　需要家電力管理システム１２Ａでは、状態ベクトル（ＤＢ）と状態ベクトル（ＢＥＭＳ）との比較が行われ（Ｓ５０）、乖離有りとの判定を得る。さらにこれを受けて需要家電力管理システム１２Ａは、モデル行列と状態ベクトル（ＢＥＭＳ）に基づいて、修正ＤＲ可能量を算出する（Ｓ５４）。さらに初期ＤＲ指令量と修正ＤＲ可能量とを比較して（Ｓ５６）、初期ＤＲ指令量が修正ＤＲ可能量を超過すると判定される。
　これを受けて需要家電力管理システム１２Ａは、修正ＤＲ可能量を確定ＤＲ指令量に設定する（Ｓ５８）とともに、初期ＤＲ指令量から修正ＤＲ可能量を差し引いた不足分ΔＡをアグリゲータシステム１０に送信する（Ｓ６０）。その後ＤＲ開始時刻まで待機する。
　需要家電力管理システム１２Ｂでは、状態ベクトル（ＤＢ）と状態ベクトル（ＢＥＭＳ）との比較が行われ（Ｓ５０）、乖離有りとの判定を得る。さらにこれを受けて需要家電力管理システム１２Ｂは、モデル行列と状態ベクトル（ＢＥＭＳ）に基づいて、修正ＤＲ可能量を算出する（Ｓ５４）。さらに初期ＤＲ指令量と修正ＤＲ可能量とを比較して（Ｓ５６）、初期ＤＲ指令量が修正ＤＲ可能量以下に収まっていると判定される。
　これを受けて需要家電力管理システム１２Ｂは、初期ＤＲ指令量を確定ＤＲ指令量に設定する（Ｓ５２）。その後ＤＲ開始時刻まで待機する。
　需要家電力管理システム１２Ｃでは、状態ベクトル（ＤＢ）と状態ベクトル（ＢＥＭＳ）との比較が行われ（Ｓ５０）、乖離なしとの判定を得る。さらにこれを受けて需要家電力管理システム１２Ｃは、初期ＤＲ指令量を確定ＤＲ指令量に設定する（Ｓ５２）。その後ＤＲ開始時刻まで待機する。
　アグリゲータシステム１０は、ＤＲ再配分要請量ΔＡの再配分先の選択（Ｓ３０）に当たり、図１１に進んで、需要家電力管理システム１２Ｂを再配分先に設定する（Ｓ３２）。需要家電力管理システム１２Ｂでは、直近の確定ＤＲ指令量にＤＲ再配分要請量ΔＡを加えた値が、修正ＤＲ可能量以下に収まるか否かを判定し（Ｓ６６）、修正ＤＲ可能量以下（不足分なし）との判定を得る。これに伴い、需要家電力管理システム１２Ｂは、直近の確定ＤＲ指令量にＤＲ再配分要請量ΔＡを加えた値を、新たな確定ＤＲ指令量として更新する（Ｓ６８）。
　その後ＤＲ開始時刻に到達すると、需要家電力管理システム１２Ａでは、修正ＤＲ可能量に基づいてＤＲ制御が実行される（Ｓ７６）。需要家電力管理システム１２Ｂでは、直近の確定ＤＲ指令量にＤＲ再配分要請量ΔＡを加えた値に基づいて、ＤＲ制御が実行される（Ｓ７６）。需要家電力管理システム１２Ｃでは、初期ＤＲ指令量に基づいて、ＤＲ制御が実行される（Ｓ７６）。
　ＤＲ終了時刻に到達すると、需要家電力管理システム１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃは、それぞれ、状態ベクトル（ＢＥＭＳ）と状態ベクトル（ＤＢ）の乖離情報を、順次アグリゲータシステム１０に送信する（Ｓ７８）。
　１０　アグリゲータシステム、１２　需要家電力管理システム、１４　電力供給事業者、２８　ＤＲ指令受信部、３０　ＤＲ指令配分部、３２　指令送信部、３４　アグリゲータシステムのデータ送受信部（送信部）、３６　アグリゲータシステムの実績データベース、３８　ＤＲ可能量モデル学習部、４０　状態ベクトルデータベース、４２　モデル行列データベース、４４　外部情報収集部、４６　アグリゲータシステムのＤＲ可能量推定部（第１電力需要抑制可能量推定部）、４８　中央装置、５０　サブコントローラ、５２　デジタルコントローラ、５４　リモートステーション、５６　電気機器、５８　センサ、７２Ａ，７２Ｂ　需要家電力管理システムのデータ送受信部、７４　需要家電力管理システムの実績データベース、７６　推定条件検証部（比較部）、７８　需要家電力管理システムのＤＲ可能量推定部（第２電力需要抑制可能量推定部）、８０　ＤＲ量調整部（判定部）、８２　ＤＲ指令通知部。

Claims (9)

  1. 　電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に電力需要抑制指令量を配分する、アグリゲータシステムと、
    　前記複数の需要家の各需要家に設けられ、前記アグリゲータシステムから配分される前記電力需要抑制指令量に応じて前記複数の需要家の各需要家に設けられた電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムと、
    を備える、電力需要制御システムであって、
    　前記アグリゲータシステムは、
    　それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得するデータベースと、
    　前記状態パラメータと、所定のモデル式に基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第１電力需要抑制可能量を算出する第１電力需要抑制可能量推定部と、
    　前記第１電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を、前記第１電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータとともに、それぞれの前記需要家電力管理システムに送信する送信部と、
    を備え、
    　前記需要家電力管理システムは、前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する比較部を備える、電力需要制御システム。
  2. 　請求項１に記載の電力需要制御システムであって、
    　前記比較部は、前記算出基準状態パラメータと、前記指令時状態パラメータとの差分を、前記アグリゲータシステムに送信する、電力需要制御システム。
  3. 　請求項１または２に記載の電力需要制御システムであって、
    　前記需要家電力管理システムには、前記電力需要抑制指令量、及び、前記算出基準状態パラメータとともに、前記第１電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記モデル式も送信され、
    　前記需要家電力管理システムは、前記算出基準状態パラメータと、前記指令時状態パラメータとの差分が所定の閾値を超過したときに、前記指令時状態パラメータと前記モデル式に基づいた、第２電力需要抑制可能量を求める、第２電力需要抑制可能量推定部を備える、電力需要制御システム。
  4. 　請求項３に記載の電力需要制御システムであって、
    　前記需要家電力管理システムは、前記第２電力需要抑制可能量が前記電力需要抑制指令量以上であるときに、前記電力需要抑制指令量に基づいて前記電気機器の電力管理を行う指令を出力する判定部を備える、電力需要制御システム。
  5. 　電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に電力需要抑制指令量を配分する、アグリゲータシステムと、
    　前記複数の需要家の各需要家に設けられ、前記アグリゲータシステムから配分される前記電力需要抑制指令量に応じて前記複数の需要家の各需要家に設けられた電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムと、
    を備える、電力需要制御システムにおける電力需要制御方法であって、
    　前記アグリゲータシステムは、
    　それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得し、
    　前記状態パラメータと、所定のモデル式に基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第１電力需要抑制可能量を算出し、
    　前記第１電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を、前記第１電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータとともに、それぞれの前記需要家電力管理システムに送信し、
    　前記需要家電力管理システムは、前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する、
    電力需要制御方法。
  6. 　電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に設けられた需要家電力管理システムに対して、電力需要抑制指令量を配分し、当該需要家電力管理システムに、前記電力需要抑制指令量に応じて前記複数の需要家の各需要家に設けられた電気機器の電力管理を実行させる、アグリゲータシステムであって、
    　それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得するデータベースと、
    　前記状態パラメータと、所定のモデル式に基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第１電力需要抑制可能量を算出する第１電力需要抑制可能量推定部と、
    　前記第１電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を前記需要家電力管理システムが受信した受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとの比較対象として、前記第１電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記電力需要抑制指令量とともに、前記需要家電力管理システムに送信する送信部と、
    を備える、アグリゲータシステム。
  7. 　電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づいてアグリゲータシステムにより配分される電力需要抑制指令量に応じて、電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムであって、
    　前記需要家電力管理システムから所定の時間間隔で取得された前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータと、所定のモデル式とに基づいて算出された、前記需要家電力管理システムに対する第１電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量と、前記第１電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記アグリゲータシステムから受信する受信部と、
    　前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する比較部と、
    を備える、需要家電力管理システム。
  8. 　コンピュータを、
    　電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づき、複数の需要家に設けられた需要家電力管理システムに対して、電力需要抑制指令量を配分し、当該需要家電力管理システムに、前記電力需要抑制指令量に応じて前記複数の需要家の各需要家に設けられた電気機器の電力管理を実行させる、アグリゲータシステムとして機能させるためのプログラムであって、
    　前記コンピュータを、
    　それぞれの前記需要家電力管理システムから、順次所定の時間間隔で、前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータを取得するデータベースと、
    　前記状態パラメータと、所定のモデル式に基づいて、前記需要家電力管理システムに対する第１電力需要抑制可能量を算出する第１電力需要抑制可能量推定部と、
    　前記第１電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量を前記需要家電力管理システムが受信した受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとの比較対象として、前記第１電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記電力需要抑制指令量とともに、前記需要家電力管理システムに送信する送信部と、
    として機能させる、プログラム。
  9. 　コンピュータを、
    　電力供給事業者から送られる電力需要抑制指令に基づいてアグリゲータシステムにより配分された電力需要抑制指令量に応じて、電気機器の電力管理を行う、需要家電力管理システムとして機能させるためのプログラムであって、
    　前記コンピュータを、
    　前記需要家電力管理システムから所定の時間間隔で取得された前記電気機器の電力需要に関連する状態パラメータと、所定のモデル式とに基づいて算出された、前記需要家電力管理システムに対する第１電力需要抑制可能量に基づいて求められた前記電力需要抑制指令量と、前記第１電力需要抑制可能量の算出に用いられた前記状態パラメータである算出基準状態パラメータを、前記アグリゲータシステムから受信する受信部と、
    　前記算出基準状態パラメータと、前記電力需要抑制指令量の受信時点における前記状態パラメータである指令時状態パラメータとを比較する比較部と、
    として機能させる、プログラム。
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