WO2023074134A1 - 基地局管理装置 - Google Patents

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WO2023074134A1
WO2023074134A1 PCT/JP2022/033615 JP2022033615W WO2023074134A1 WO 2023074134 A1 WO2023074134 A1 WO 2023074134A1 JP 2022033615 W JP2022033615 W JP 2022033615W WO 2023074134 A1 WO2023074134 A1 WO 2023074134A1
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power
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昌恭 角谷
郁瑛 五十嵐
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株式会社Ｎｔｔドコモ
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    • 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
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    • H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
    • 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

Definitions

  • the present disclosure provides one or more solar power generation device-equipped wireless communication base stations (that is, , relates to a base station management device that manages a wireless communication base station (hereinafter abbreviated as “base station” in this specification) that has a photovoltaic power generation device and a storage battery.
  • Patent Document 1 discloses a power monitoring and control device that self-consigns surplus generated power according to a planned value in order to prevent excess imbalance in which too much power is sent when self-consigning power.
  • it may be difficult to deal with a case in which measures that can be implemented with similar equipment, such as response to demand response, occur at the same time.
  • the consignment destination is fixed, for example, the power consumption of the consignment destination is small, and a situation occurs in which the surplus generated power has to be discarded, and the surplus generated power There is also the possibility of loss of opportunities for utilization.
  • the present disclosure determines which of the two measures is effective to implement in one or more base stations that are capable of both responding to demand response and self-consignment of generated power.
  • the purpose is to automatically create an effective control schedule by doing so, and to reduce the opportunity loss of using surplus power generation.
  • a base station management device manages one or more base stations that are equipped with a solar power generation device and a storage battery and are capable of both responding to demand response and self-consignment of generated power.
  • a device based on the actual value of power generation in the base station, the weather information at the date and time when the actual value of power generation was obtained, and the weather forecast value at the target date and time for prediction.
  • a power generation amount prediction unit that derives a power generation amount prediction value of the base station; a power generation amount prediction value of the base station at the prediction target date and time derived by the power generation amount prediction unit; and power generation in the base station.
  • the power generation amount prediction unit generates power based on the actual value of power generation in the base station, the weather information at the date and time when the actual value of power generation was obtained, and the weather forecast value at the date and time to be predicted. Then, the predicted power generation amount of the base station at the prediction target date and time is derived. Then, the schedule creation unit calculates the power generation amount based on the predicted power generation amount of the base station at the prediction target date and time derived by the power generation amount prediction unit, and information related to the power generation amount and power consumption amount of the base station.
  • the schedule creation unit compares the effect of performing self-consignment based on the created schedule and the effect of responding to demand response, and compares self-consignment and demand response. Select the most effective method to be implemented, and create an implementation schedule for that method. In this way, one or more base stations capable of responding to demand response and self-consignment of generated power can determine which of the two measures is effective to implement.
  • a control schedule can be created automatically to reduce the opportunity loss of using surplus power generation.
  • one or more base stations capable of responding to demand response and self-consignment of generated power determine which of the two measures is effective to implement, and the effect A control schedule can be created automatically to reduce the opportunity loss of using surplus power generation.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a wireless communication system in first to third embodiments;
  • FIG. 1 is a flow diagram illustrating processing performed in a wireless communication system;
  • FIG. (a) is a diagram for explaining data collection from a weather observation point, and
  • (b) is a diagram for explaining a case where no weather observation point exists within the collection range.
  • (a) is a diagram for explaining machine learning related to prediction of power generation amount, and
  • (b) is a diagram for explaining prediction using a machine learning model.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of selecting a base station that supports DR;
  • FIG. 11 is a diagram for explaining base station exclusion in the second embodiment; (a) is a graph showing the predicted power generation value and the like in the base station A of the third embodiment; (b) is a graph showing the predicted power generation value and the like in the base station B of the third embodiment; ) is a graph showing a predicted power generation value and the like in the base station C of the third embodiment.
  • FIG. 11 is a flowchart showing processing related to schedule creation in the third embodiment; It is a figure which shows the hardware structural example of a base station management apparatus.
  • the first embodiment is an embodiment for explaining the basic form of a base station management device according to the present disclosure.
  • This is an embodiment in which a station is excluded from target base stations for self-consignment schedule creation.
  • the pairing setting between the transmitting side base station and the receiving side base station is changed every arbitrary time interval.
  • FIG. 1 shows a base station management device 10 according to the present disclosure, and one or more wireless communication base stations with solar power generation devices ("base stations" in this specification) to be managed by the base station management device 10. ) 20 and one or more external servers 30 . Although only one base station 20 and one external server 30 are illustrated in FIG. 1, there may be a plurality of each.
  • the base station 20 includes a solar power generation device 21, a storage battery 22, a power consumption device (base station equipment) 23, a rectifier 25, and a control unit 24 for controlling the operation of each component in the base station. and self-consignment of generated power.
  • the control unit 24 of the base station 20 provides the base station management device 10 with information on the amount of power generated in the base station 20 (for example, actual power generation value) and information on the amount of power consumption (for example, actual power consumption value).
  • Demand response notification information and weather information are provided from the external server 30 to the base station management apparatus 10 .
  • the base station management device 10 includes a communication unit 11, a database unit 12, a power generation amount prediction unit 13, and a schedule creation unit 14.
  • the communication unit 11 acquires information related to the amount of power generated and the amount of power consumed in the base station 20, as well as demand response notification information and weather information from the external server 30, and controls the base station 20. It is a functional unit that transmits control signals to the unit 24 and the external server 30 .
  • the database unit 12 stores various information acquired by the communication unit 11, a power generation amount prediction value of the base station 20 obtained by prediction processing by the power generation amount prediction unit 13, which will be described later, and a power generation amount generated by the schedule creation unit 14, which will be described later.
  • a database that stores schedule information and the like.
  • the power generation amount prediction unit 13 obtains the actual power generation amount of the base station 20 acquired by the communication unit 11, the weather information at the date and time when the power generation actual value is obtained, and the weather forecast value at the date and time to be predicted. is a functional unit that derives the predicted power generation amount of the base station 20 at the prediction target date and time based on.
  • the power generation amount prediction unit 13 uses the actual power generation amount of the base station 20 as an objective variable and the weather information at the date and time when the power generation amount actual value is obtained as an explanatory variable.
  • a machine learning model 13A is generated and stored inside.
  • FIG. 4A shows temperature as an example of weather information, but the weather information includes, for example, temperature, humidity, weather type (sunny, cloudy, light rain, heavy rain, etc.), amount of precipitation, probability of precipitation. etc.
  • the schedule creation unit 14 generates the predicted power generation amount of the base station 20 at the prediction target date and time derived by the power generation amount prediction unit 13, and the information related to the power generation amount of the base station 20 acquired by the communication unit 11 ( This is a functional unit that creates a schedule for self-consignment of generated power based on information related to power consumption (for example, actual power consumption value) and information related to power consumption (for example, actual power consumption value). Furthermore, when receiving a demand response notification via the communication unit 11, the schedule creation unit 14 compares the economic effects of performing self-consignment based on the created schedule and responding to demand response, It also has the function of selecting the method to be implemented that has the higher economic effect from self-consignment and response to demand response, and creating an implementation schedule for that method.
  • the communication unit 11 of the base station management device 10 periodically acquires weather information (past weather information, future weather forecast values, etc.) from the external server 30 (step S1), and stores the acquired information in the database unit 12. (step S2). Note that the communication unit 11 receives demand response notification information from the external server 30 at any time, although it is not subject to the periodic acquisition described above. Processing after receiving the notification of the demand response will be described later in steps S12 and S13.
  • the communication unit 11 receives the actual generated power value as information related to the amount of power generated in the base station 20, the actual power consumption value as information related to the amount of power consumed in the base station 20, and Obtained weather information) is periodically obtained (step S3), and the obtained information is stored in the database unit 12 (step S4).
  • Meteorological observation points M (connected to the communication unit 11 by solid lines) located inside a predetermined collection range P centered on 20 are collected, and weather observation points located outside the collection range P are collected. M (which is connected to the communication unit 11 by a dotted line) is not collected.
  • the weather information collected for each base station 20 is used as weather information related to the base station 20 by taking an average value or the like. Teacher data (objective variables and explanatory variables) used for prediction are created.
  • the power generation amount prediction unit 13 obtains the power generation actual value of the base station 20 and the power generation actual value as information necessary for prediction. Obtained from the database unit 12 the weather information for the date and time of the forecast and the weather forecast value for the date and time to be predicted (step S6), the actual value of the amount of power generated by the base station 20 as the objective variable, and the actual value of the amount of generated power is obtained. Further learning of the built-in machine learning model 13A is performed by performing machine learning using the weather information for the date and time as an explanatory variable. Furthermore, as shown in FIG.
  • the power generation amount prediction unit 13 inputs the obtained weather forecast value for the prediction target date and time to the machine learning model 13A, thereby A power generation predicted value is derived and stored in the database unit 12 (step S7).
  • machine learning models that are effective for time series data, such as LSTM (Long Short Term Memory) and Convolution LSTM, can be used. Further learning of the machine learning model 13A described above does not have to be performed every time prior to derivation of the predicted value, and further learning may be performed less frequently.
  • the schedule creation unit 14 generates information on the predicted power generation amount of the base station 20 at the prediction target date and time derived by the power generation amount prediction unit 13, and the power generation actual value and power consumption actual value of the base station 20. is obtained from the database unit 12 (step S8), and based on the obtained information, a schedule for self-consignment of generated power is created as described later and stored in the database unit 12 (step S9).
  • the communication unit 11 acquires the stored self-consignment schedule information of the generated power from the database unit 12 (step S10), and notifies the control unit 24 of the base station 20 of a control signal based on the self-consignment schedule. (step S11).
  • the base station 20 performs self-consignment according to the self-consignment schedule.
  • the schedule creation unit 14 performs self-consignment as follows, for example, so as to maximize self-consumption of generated power in all of one or more base stations to be managed. create a schedule for For each base station 20, the schedule creation unit 14 calculates the amount of power to be purchased from the system power at each time based on the predicted power generation amount and the actual power consumption value. At this time, since the power consumption of each base station 20 does not fluctuate greatly on a daily basis, there is no need to perform advanced prediction of power consumption. It is used as a "predicted power consumption amount".
  • the schedule creation unit 14 selects a base station from among the base stations 20 for which the amount of power purchased from the system power supply is zero. In this way, the base station 20 with the purchased power amount of 0 is a base station with surplus power generated by photovoltaic power generation. Carry out consignment. At this time, a base station that is expected to purchase more power than the surplus generated power of the self-consignment base station is selected as a partner to be paired with the self-consignment base station.
  • 5(a) to (c) show the predicted power generation value, predicted power consumption value (here, for example, the previous day's actual power consumption value in the same time zone), and predicted purchased power value for each of the base stations A to C.
  • the predicted value of the purchased power (the one-dot chain line in FIG. 5(b) ) is less than the surplus power generation of base station A is excluded from the selection target, and the predicted value of purchased power like base station C (Fig. 5 A base station whose (c) chain line) exceeds the surplus power generated by the base station A is selected.
  • step S12 when the demand response is notified in advance (step S12), the processes of steps S6 to S11 are executed again (step S13).
  • step S9 the schedule creation unit 14 compares the economic effects of self-consignment based on the created schedule and demand response, and implements the one with the higher economic effect. Select the method to be implemented and create an implementation schedule for the method.
  • the respective economic effects of self-consignment and demand response can be derived, for example, as follows.
  • DR the amount of power requested and its unit price (kw/yen) are presented, and the above "remuneration D for DR request" is obtained by multiplying these.
  • the self-consignment scheduled for the relevant time slot is not implemented in all base stations.
  • the above formula is an example of a formula for calculating the respective economic effects when responding to a DR request and when performing self-consignment, and is not limited to the contents of the above formula. Moreover, the comparison is not limited to the economic effect, and the effect based on another viewpoint may also be considered and compared comprehensively.
  • base stations that respond to DR requests are not fixed, but base stations that respond to DR requests are selected at arbitrary time intervals.
  • the base station corresponding to the DR request is selected by solving the optimization problem shown in the following equation.
  • the DR success rate ⁇ in the above-described formula is calculated, for example, by simulating how many times the base station selected as described above succeeded in performing DR at the same time in the past. That is, it is calculated by dividing the number of successful DRs by the total number of DRs performed.
  • the method with the higher economic effect is selected from among self-consignment and response to demand response, and a control signal based on the implementation schedule of the selected method is sent from the communication unit 11 to the base station 20. is notified to the control unit 24 of.
  • the base station 20 implements either the self-consignment or the response to the demand response, whichever is more economically effective.
  • one or more base stations capable of responding to demand response and self-consignment of generated power can determine which of the two measures is effective. It is possible to make a decision, automatically create an effective control schedule, and reduce the opportunity loss of using the surplus generated power.
  • the schedule creation unit 14 in the second embodiment determines that the weather pattern in which the prediction of the amount of power generated by photovoltaic power generation is likely to go wrong, specifically, the error in the predicted value of the amount of power generation does not exceed a predetermined allowable standard.
  • Excessive weather patterns e.g., cloudy weather
  • base stations located in areas corresponding to the extracted weather patterns are assigned to the self-consignment schedule. Exclude from target base stations for creation.
  • clustering such as k-means clustering is performed on weather data, and the average forecast error of the cluster to which the data for the day that is forecast belongs is It can be determined by comparing whether or not an arbitrarily set threshold is exceeded.
  • the average prediction error (%) of base stations A to C is obtained.
  • the average prediction error is less than or equal to the threshold (5%), but the average prediction error of base station C exceeds the threshold (5%), so base station C is excluded from the target base stations for self-consignment scheduling.
  • the generated power amount can be predicted by excluding the base station in the area corresponding to the weather pattern that tends to cause the generated power amount prediction to be off from the target base stations for self-consignment schedule creation.
  • a more appropriate self-consignment schedule can be created after eliminating the influence of errors.
  • the pairing between the base station on the transmitting side and the base station on the receiving side of surplus generated power is set at arbitrary time intervals so that the period during which self-consignment is not performed is the shortest. An example of changing to is explained.
  • the schedule creation unit 14 in the third embodiment in order to minimize the period during which self-consignment is not performed, sets the amount of surplus generated power in the self-consignment to the transmission side base station. Change the pairing setting between the station and the receiving base station every arbitrary time interval. As a result, it is possible to minimize the amount of power that is discarded because the surplus generated power cannot be self-consigned.
  • the schedule creation unit 14 calculates the surplus power generation amount of each base station (step S21), and calculates the purchased power amount of each base station (step S22).
  • the schedule creation unit 14 determines whether or not the surplus power generation amount exceeds 0 for each base station (step S23), and adds the base station whose surplus power generation amount does not exceed 0 to the receiving side base station list. (step S24), and the base stations are arranged in descending order of power consumption in the list of base stations on the receiving side (step S25).
  • the schedule creation unit 14 adds the base station whose surplus power generation amount exceeds 0 in step S23 to the transmitting side base station list (step S26), and adds the base stations in the transmitting side base station list in descending order of surplus power generation amount. Stations are arranged (step S27).
  • the schedule creation unit 14 selects base stations in order from the top of the transmitting side base station list (step S28), and the selected base station (the highest base station in the transmitting side base station list at this time) transmits If it is not the last base station in the side base station list (NO in step S29), whether the amount of power purchased by the top base station in the receiving side base station list exceeds the surplus power generation amount of the selected base station (step S30), and if it exceeds (if YES in step S30), the selected base station (the base station at the top of the list of base stations on the transmitting side) is moved to the top of the list of base stations on the receiving side. Pairing with the upper base station is performed (step S31).
  • the base station with the largest amount of surplus power generation and the base station with the largest amount of purchased power at that time are paired, realizing effective pairing and maximizing the economic effect of self-consignment.
  • the base station at the top of the paired base station list on the sending side and the base station at the top on the base station on the receiving side are excluded from the respective lists, and the process returns to step S28 to perform the transmission side base station list again. is selected, and the processing of steps S29 to S31 is executed.
  • step S30 if the amount of power purchased by the base station at the top of the list of receiving base stations does not exceed the amount of surplus power generated by the selected base station (if NO in step S30), step S31. , the top base station on the transmitting side base station list that has not been paired is excluded from the list, and the process returns to step S28, and the top base station on the transmitting side base station list is selected again. is selected, and the processes of steps S29 to S31 are executed.
  • the surplus generated power cannot be self-consigned. It is possible to avoid the situation of discarding, and to minimize the amount of electric power to be discarded.
  • the base station with the largest amount of surplus power generated at that time and the base station with the largest amount of purchased power will be paired, realizing effective pairing and maximizing the economic effect of self-consignment. can do.
  • the amount of power purchased by the base station at the top of the list of base stations on the receiving side does not exceed the amount of surplus power generated by the selected base station (the base station on the top of the base station on the transmission side).
  • the receiving side base station list contains only base stations with less surplus power generation than the surplus power generation amount of the base station at the top of the transmitting side base station list.
  • avoiding the pairing in step S31 may cause problems when a base station that purchases a small amount of power is targeted for pairing (for example, the problem that it is difficult to effectively utilize surplus generated power, and the default power It is possible to prevent the occurrence of penalties (problems such as imbalance fees) due to failure to achieve the transfer of
  • each functional block may be implemented using one device that is physically or logically coupled, or directly or indirectly using two or more devices that are physically or logically separated (e.g. , wired, wireless, etc.) and may be implemented using these multiple devices.
  • a functional block may be implemented by combining software in the one device or the plurality of devices.
  • the base station management device 10 may function as a computer that performs the processing in the above embodiments.
  • FIG. 10 is a diagram showing a hardware configuration example of the base station management device 10.
  • the base station management device 10 described above may be physically configured as a computer device including a processor 1001, a memory 1002, a storage 1003, a communication device 1004, an input device 1005, an output device 1006, a bus 1007, and the like.
  • the term "apparatus” can be read as a circuit, device, unit, or the like.
  • the hardware configuration of the base station management device 10 may be configured to include one or more of the devices shown in the figure, or may be configured without some of the devices.
  • Each function in the base station management apparatus 10 is performed by the processor 1001 by loading predetermined software (program) onto hardware such as the processor 1001 and the memory 1002, and the processor 1001 performs calculations, controls communication by the communication apparatus 1004, It is realized by controlling at least one of data reading and writing in the memory 1002 and the storage 1003 .
  • Input/output information may be stored in a specific location (for example, memory) or may be managed using a management table. Input/output information and the like can be overwritten, updated, or appended. The output information and the like may be deleted. The entered information and the like may be transmitted to another device.
  • a and B are different may mean “A and B are different from each other.”
  • the term may also mean that "A and B are different from C”.
  • Terms such as “separate,” “coupled,” etc. may also be interpreted in the same manner as “different.”

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Abstract

太陽光発電装置(21)および蓄電池(22)を備えDRへの対応と発電電力の自己託送の両方を実施可能な１つ以上の基地局(20)、を管理する基地局管理装置(10)は、基地局(20)の発電電力量実績値、当該実績値を得た日時の気象情報、および予測対象日時の気象予報値に基づき、予測対象日時における基地局の発電電力量予測値を導出する発電量予測部(13)と、上記基地局の発電電力量予測値等に基づいて発電電力の自己託送のスケジュールを作成し、DR通知が有った場合、上記スケジュールに基づく自己託送とDRへの対応のうち効果が高い方を選択し、当該方法の実施スケジュールを作成するスケジュール作成部(14)と、を備える。

Description

基地局管理装置
　本開示は、デマンドレスポンス（Demand　Response（以下「ＤＲ」ともいう））への対応および発電電力の自己託送の両方を可能とされた１つ以上の太陽光発電装置併設型無線通信基地局（即ち、太陽光発電装置と蓄電池を併設した無線通信基地局（以下、本明細書では「基地局」と略称する））を管理する基地局管理装置に関する。
　近年、化石エネルギーの使用、二酸化炭素排出量増加等に伴う環境汚染の問題に注目が集まっており、その解決策の一つとして再生可能エネルギーの活用が注目されている。とりわけ、電力分野に限ると、デマンドレスポンスと自己託送の両方の施策を通して、電力を発電するタイミングだけでなく、電力を消費するタイミングを調整することで、発電した電力を有効活用することによる電力の需給バランスを適切に調整することが期待されている。但し、デマンドレスポンスと自己託送の両方の施策を実施可能な基地局において上記いずれかを実施する場合、当日実施する施策を都度選択する必要がある。
特開２０２１－１４１７６９号公報
　特許文献１には、電力を自己託送する際に電力を送りすぎる超過インバランスを防ぐべく、余剰発電電力を計画値通りに自己託送する電力監視制御装置が開示されている。しかしながら、特許文献１に開示された技術では、デマンドレスポンスへの対応など、同様の設備で実施可能な施策が同時に発生したケースには対応困難となる可能性がある。また、特許文献１に開示された技術では、託送先が固定されているため、例えば、その託送先の消費電力が少なくて、余剰発電電力を破棄せざるを得ない事態が生じ、余剰発電電力活用の機会損失が発生してしまう可能性もある。
　本開示は、上記の状況に鑑み、デマンドレスポンスへの対応および発電電力の自己託送の両方を可能とされた１つ以上の基地局において両施策のうちどちらを実施するのが効果的かを判定して、効果的な制御スケジュールを自動で作成し、余剰発電電力活用の機会損失の低減を図ることを目的とする。
　本開示に係る基地局管理装置は、太陽光発電装置および蓄電池を備えデマンドレスポンスへの対応および発電電力の自己託送の両方を実施可能とされた１つ以上の基地局、を管理する基地局管理装置であって、前記基地局における発電電力量実績値、当該発電電力量実績値が得られた日時における気象情報、および、予測対象の日時における気象予報値に基づいて、前記予測対象の日時における前記基地局の発電電力量予測値を導出する発電量予測部と、前記発電量予測部により導出された前記予測対象の日時における前記基地局の発電電力量予測値、並びに、前記基地局における発電電力量および消費電力量に係る情報に基づいて、発電電力の自己託送のスケジュールを作成し、デマンドレスポンスの通知が有った場合に、作成されたスケジュールに基づく自己託送を行う場合の効果と前記デマンドレスポンスに対応する場合の効果との比較に基づき、前記自己託送と前記デマンドレスポンスへの対応のうち前記効果が高い方を、実施すべき方法として選択し、当該方法の実施スケジュールを作成するスケジュール作成部と、を備える。
　上記の基地局管理装置では、発電量予測部が、基地局における発電電力量実績値、当該発電電力量実績値が得られた日時における気象情報、および、予測対象の日時における気象予報値に基づいて、予測対象の日時における基地局の発電電力量予測値を導出する。そして、スケジュール作成部は、発電量予測部により導出された予測対象の日時における基地局の発電電力量予測値、並びに、基地局における発電電力量および消費電力量に係る情報に基づいて、発電電力の自己託送のスケジュールを作成する。その後、デマンドレスポンスの通知が有った場合、スケジュール作成部は、作成されたスケジュールに基づく自己託送を行う場合の効果とデマンドレスポンスに対応する場合の効果との比較に基づき、自己託送とデマンドレスポンスへの対応のうち効果が高い方を、実施すべき方法として選択し、当該方法の実施スケジュールを作成する。このようにして、デマンドレスポンスへの対応および発電電力の自己託送の両方を可能とされた１つ以上の基地局において両施策のうちどちらを実施するのが効果的かを判定して、効果的な制御スケジュールを自動で作成し、余剰発電電力活用の機会損失の低減を図ることができる。
　本開示によれば、デマンドレスポンスへの対応および発電電力の自己託送の両方を可能とされた１つ以上の基地局において両施策のうちどちらを実施するのが効果的かを判定して、効果的な制御スケジュールを自動で作成し、余剰発電電力活用の機会損失の低減を図ることができる。
第１～第３実施形態における無線通信システムの構成図である。 無線通信システムにおいて実行される処理を示すフロー図である。 （ａ）は気象観測地点からのデータ収集を説明するための図であり、（ｂ）は収集範囲内に気象観測地点が存在しない場合について説明するための図である。 （ａ）は発電電力量の予測に係る機械学習について説明するための図であり、（ｂ）は機械学習モデルを用いた予測について説明するための図である。 （ａ）は第１実施形態の基地局Ａにおける発電電力予測値等を示すグラフであり、（ｂ）は第１実施形態の基地局Ｂにおける発電電力予測値等を示すグラフであり、（ｃ）は第１実施形態の基地局Ｃにおける発電電力予測値等を示すグラフである。 ＤＲに対応する基地局の選定方法を説明するための図である。 第２実施形態における基地局除外について説明するための図である。 （ａ）は第３実施形態の基地局Ａにおける発電電力予測値等を示すグラフであり、（ｂ）は第３実施形態の基地局Ｂにおける発電電力予測値等を示すグラフであり、（ｃ）は第３実施形態の基地局Ｃにおける発電電力予測値等を示すグラフである。 第３実施形態におけるスケジュール作成に係る処理を示すフロー図である。 基地局管理装置のハードウェア構成例を示す図である。
　以下、図面を参照しながら、本開示に係る基地局管理装置のさまざまな実施形態を説明する。以下では、３つの実施形態を説明するが、まず、それらの概要を述べる。第１実施形態は、本開示に係る基地局管理装置の基本形を説明する実施形態であり、第２実施形態は、太陽光発電による発電電力量予測が外れやすい天候パターンに該当するエリア内の基地局を、自己託送のスケジュール作成の対象基地局から除外する実施形態であり、第３実施形態は、自己託送のスケジュール作成において、自己託送を実施しない期間が最短となるように、余剰発電電力の送信側基地局と受領側基地局とのペアリング設定を任意の時間間隔毎に変更する実施形態である。
　［第１実施形態］
　図１には、本開示に係る基地局管理装置１０、並びに、基地局管理装置１０による管理対象となる１つ以上の太陽光発電装置併設型無線通信基地局（本明細書では「基地局」と略称する）２０および１つ以上の外部サーバ３０、を含んで構成される無線通信システム１の構成を示す。図１には、基地局２０および外部サーバ３０はそれぞれ１台のみ図示しているが、それぞれ複数台であってもよい。基地局２０は、太陽光発電装置２１、蓄電池２２、電力消費機器（基地局設備）２３、整流器２５、および基地局内の各構成要素の動作を制御する制御部２４を備え、デマンドレスポンス（ＤＲ）への対応および発電電力の自己託送の両方を実施可能に構成されている。基地局２０においては、電力消費機器２３に対し、(1)系統電力の商用電源２６から供給され整流器２５により整流された直流電力、(2)太陽光発電装置２１により発電された電力（「太陽光発電電力」とも称する）、および(3)蓄電池２２から放電された電力、のうち何れかが供給されるように構成され、この電力供給動作は制御部２４によって制御される。図１の基地局２０において実線は電力供給ラインを、破線は制御信号線を、それぞれ示している。基地局２０の制御部２４から基地局管理装置１０に対し、基地局２０における発電電力量に係る情報（例えば発電電力実績値）および消費電力量に係る情報（例えば消費電力実績値）が提供され、外部サーバ３０から基地局管理装置１０へは、デマンドレスポンスの通知情報および気象情報（例えば過去の気象情報および将来の気象予報値など）が提供される。
　基地局管理装置１０は、通信部１１、データベース部１２、発電量予測部１３、およびスケジュール作成部１４を備える。このうち通信部１１は、基地局２０における発電電力量に係る情報および消費電力量に係る情報、並びに、外部サーバ３０からのデマンドレスポンスの通知情報および気象情報を取得するとともに、基地局２０の制御部２４および外部サーバ３０へ制御信号を送信する機能部である。
　データベース部１２は、通信部１１により取得された様々な情報、後述する発電量予測部１３による予測処理で得られた基地局２０の発電電力量予測値、後述するスケジュール作成部１４により作成されたスケジュール情報などを記憶するデータベースである。
　発電量予測部１３は、通信部１１により取得された、基地局２０の発電電力量実績値、当該発電電力量実績値が得られた日時における気象情報、および、予測対象の日時における気象予報値に基づいて、予測対象の日時における基地局２０の発電電力量予測値を導出する機能部である。また、発電量予測部１３は、図４（ａ）に示すように、基地局２０の発電電力量実績値を目的変数、当該発電電力量実績値が得られた日時における気象情報を説明変数として機械学習を行うことで、機械学習モデル１３Ａを生成し、内部に記憶している。なお、図４（ａ）には、気象情報の一例として気温を記載しているが、気象情報は、例えば気温、湿度、天候種別（晴れ、曇り、少雨、豪雨など）、降水量、降水確率などを広く含む。
　スケジュール作成部１４は、発電量予測部１３により導出された予測対象の日時における基地局２０の発電電力量予測値、並びに、通信部１１により取得された基地局２０における発電電力量に係る情報（例えば発電電力実績値）および消費電力量に係る情報（例えば消費電力実績値）に基づいて、発電電力の自己託送のスケジュールを作成する機能部である。さらに、スケジュール作成部１４は、通信部１１経由でデマンドレスポンスの通知を受けた場合に、作成した上記スケジュールに基づく自己託送を行う場合とデマンドレスポンスに対応する場合のそれぞれの経済効果を比較し、自己託送とデマンドレスポンスへの対応のうち経済効果が高い方を、実施すべき方法として選択し、当該方法の実施スケジュールを作成する機能も有する。
　次に、図２のフロー図に沿って、図１の無線通信システム１において実行される処理を説明する。基地局管理装置１０の通信部１１は、外部サーバ３０からの気象情報（過去の気象情報および将来の気象予報値など）の定期取得を行い（ステップＳ１）、取得した情報をデータベース部１２へ保存する（ステップＳ２）。なお、上記の定期取得の対象ではないが、通信部１１は、外部サーバ３０からデマンドレスポンスの通知情報を随時受信する。デマンドレスポンスの通知を受けた後の処理は、ステップＳ１２～Ｓ１３で後述する。また、通信部１１は、基地局２０における発電電力量に係る情報として発電電力実績値を、基地局２０における消費電力量に係る情報として消費電力実績値、および当該時点（発電電力量実績値が得られた時点）の気象情報を、それぞれ定期的に取得し（ステップＳ３）、取得した上記情報をデータベース部１２へ保存する（ステップＳ４）。
　通信部１１による気象情報の取得について、図３（ａ）、（ｂ）を用いて補足すると、例えば、気象情報は基地局２０ごとに収集され、図３（ａ）に示すように、基地局２０を中心とする予め定められた収集範囲Ｐの内側に位置する気象観測地点Ｍ（通信部１１と実線で結ばれたもの）が収集対象とされ、収集範囲Ｐの外側に位置する気象観測地点Ｍ（通信部１１と点線で結ばれたもの）は収集対象とされない。基地局２０ごとに収集された気象情報は、平均値を取るなどして基地局２０に係る気象情報とされ、当該基地局２０の発電電力量実績値と上記気象情報とを組み合わせることで、後述する予測に使用される教師データ（目的変数および説明変数）が作成される。
　一方、図３（ｂ）に示すように、基地局２０を中心とする収集範囲Ｐの内側に気象観測地点Ｍが存在しない場合は、基地局２０から最近傍の気象観測地点Ｍにおける当該時点（発電電力量実績値が得られた時点）の気象情報が収集され、基地局２０の発電電力量実績値と上記収集された気象情報とを組み合わせることで、後述する予測に使用される教師データ（目的変数および説明変数）が作成される。
　その後、予め定められたスケジュール作成時刻が到来すると（ステップＳ５）、発電量予測部１３は、予測に必要な情報として、基地局２０の発電電力量実績値、当該発電電力量実績値が得られた日時における気象情報、および、予測対象の日時における気象予報値をデータベース部１２から取得し（ステップＳ６）、基地局２０の発電電力量実績値を目的変数、当該発電電力量実績値が得られた日時における気象情報を説明変数として機械学習を行うことで、内蔵した機械学習モデル１３Ａの更なる学習を行う。さらに、図４（ｂ）に示すように、発電量予測部１３は、取得された予測対象の日時における気象予報値を機械学習モデル１３Ａに入力することで、予測対象の日時における基地局２０の発電電力量予測値を導出し、データベース部１２へ保存する（ステップＳ７）。予測手法としては、LSTM（Long　Short　Term　Memory）、Convolution　LSTMなどの、時系列データに対して有効な機械学習モデルなどを用いることができる。なお、上述した機械学習モデル１３Ａの更なる学習を、予測値導出に先立ち毎回実施することは必須ではなく、更なる学習はもっと少ない頻度で実行してもよい。
　次に、スケジュール作成部１４は、発電量予測部１３により導出された予測対象の日時における基地局２０の発電電力量予測値の情報、並びに、基地局２０における発電電力実績値および消費電力実績値をデータベース部１２から取得し（ステップＳ８）、取得した上記情報に基づいて、後述するように発電電力の自己託送のスケジュールを作成し、データベース部１２へ保存する（ステップＳ９）。そして、通信部１１は、保存された発電電力の自己託送のスケジュールの情報をデータベース部１２から取得し（ステップＳ１０）、自己託送のスケジュールに基づいた制御信号を基地局２０の制御部２４へ通知する（ステップＳ１１）。これにより、基地局２０では自己託送のスケジュールに沿った自己託送が実施される。
　ステップＳ９の自己託送のスケジュール作成については、スケジュール作成部１４は、管理対象となる１つ以上の基地局全体における発電電力の自家消費量を最大化するように、例えば以下のようにして自己託送のスケジュールを作成する。スケジュール作成部１４は、各基地局２０について、発電電力量予測値と消費電力実績値から、各時刻の系統電力から購入する電力量を算出する。このとき、各基地局２０では、日々の消費電力の大きな変動が生じないため、高度な消費電力量の予測を行う必要はなく、同じ時間帯における「前日の消費電力実績値」を「当日の消費電力量予測値」として用いる。但し、これは一例であって、既存の消費電力量予測技術を用いて「当日の消費電力量予測値」を導出し、スケジュール作成に用いてもよい。スケジュール作成部１４は、各基地局２０の中から、系統電源から購入する購入電力量が０となる基地局を選定する。このように購入電力量が０となる基地局２０は、太陽光発電の発電電力が余剰する基地局であるため、同じタイミングで、系統電源から電力を購入する他の基地局に対し電力の自己託送を行う。このとき、自己託送を行う基地局にペアリングする相手として、当該自己託送を行う基地局の余剰発電電力よりも多くの購入電力が予想される基地局を選定する。
　また、自己託送における複数の基地局のペアリングについて説明する。図５（ａ）～（ｃ）に、基地局Ａ～Ｃそれぞれの発電電力予測値、消費電力予測値（ここでは例えば、同時間帯の前日の消費電力実績値）、購入電力予測値を示すが、図５（ａ）のように余剰発電電力が発生し自己託送を行う基地局Ａにペアリングする相手として、基地局Ｂのような購入電力の予測値（図５（ｂ）の一点鎖線）が基地局Ａの余剰発電電力を下回る基地局は、選定対象から除外され、基地局Ａにて余剰発電電力が発生する全時間帯において基地局Ｃのような購入電力の予測値（図５（ｃ）の一点鎖線）が基地局Ａの余剰発電電力を上回る基地局が選定される。なお、基地局Ａにペアリングする相手として適当な基地局が存在しない場合は、基地局Ａの自己託送スケジュールは作成されず、自己託送は実施されない。これにより、購入電力量が少ない基地局をペアリングの対象としてしまう場合の問題（例えば、余剰発電電力の有効活用が困難となる問題、および、既定の電力の授受が達成できなかったことによるペナルティ（インバランス料金など）が生じる問題）の発生を未然に防止することができる。
　その後、デマンドレスポンスの事前通知がなされると（ステップＳ１２）、上記ステップＳ６～Ｓ１１の処理が再度実行される（ステップＳ１３）。その際、ステップＳ９の処理において、スケジュール作成部１４は、作成されたスケジュールに基づく自己託送を行う場合とデマンドレスポンスに対応する場合のそれぞれの経済効果を比較し、経済効果が高い方を、実施すべき方法として選択し、当該方法の実施スケジュールを作成する。
　自己託送を行う場合とデマンドレスポンスに対応する場合のそれぞれの経済効果は、例えば、以下のように導出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 なお、ＤＲでは要請電力量とその単価（kw/円）が提示され、これらの乗算により上記の「ＤＲ要請による報酬D」が求められる。当該要請電力量に応じられる基地局を選定し、選定された基地局がＤＲ要請に対応する場合の経済効果（円）と、ＤＲに応答せずスケジュール通りに自己託送を行う場合の経済効果とを比較し、経済効果の高い方の運用方法に切り替える。ここで、ＤＲ要請に対応する場合には、該当の時間帯に予定されていた自己託送は全基地局において実施しない。なお、上記の式は、ＤＲ要請に対応する場合と自己託送を行う場合のそれぞれの経済効果を算出する式の一例であり、上記式の内容に限定されるものではない。また、比較するのは、経済効果に限るものではなく、別の観点に基づく効果も考慮して総合的に比較してもよい。
　本実施形態では、ＤＲ要請に対応する基地局は固定されたものではなく、任意の時間間隔毎に、ＤＲ要請に対応する基地局は選定される。このとき、基地局の消費電力は常時ほぼ一定であることを利用し、例えば図６に示すように、ＤＲ要請を達成するように、ＤＲ要請に対応する基地局の実質的な消費電力（消費電力から蓄電容量を引いた分）を積み上げることで選定するため、下式のような最適化問題を解くことで、ＤＲ要請に対応する基地局を選定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 なお、前述した式におけるＤＲ成功率αは、例えば、上記のようにして選定した基地局によって過去の同時刻でＤＲを行った場合のうち、何回成功したかをシミュレーションすることによって算出する。即ち、ＤＲを行ったトータル回数によってＤＲ成功回数を除算することで算出される。
　以上のようにして、自己託送とデマンドレスポンスへの対応のうち経済効果が高い方が実施すべき方法として選択され、選択された方法の実施スケジュールに基づいた制御信号が通信部１１から基地局２０の制御部２４へ通知される。これにより、基地局２０では、自己託送とデマンドレスポンスへの対応のうち経済効果が高い方が実施される。
　以上説明した第１実施形態によれば、デマンドレスポンスへの対応および発電電力の自己託送の両方を可能とされた１つ以上の基地局において両施策のうちどちらを実施するのが効果的かを判定して、効果的な制御スケジュールを自動で作成し、余剰発電電力活用の機会損失の低減を図ることができる。
　［第２実施形態］
　第２実施形態では、太陽光発電による発電電力量予測が外れやすい天候パターンに該当するエリア内の基地局を、自己託送のスケジュール作成の対象基地局から除外する例を説明する。
　第２実施形態におけるスケジュール作成部１４は、図２のステップＳ９において、太陽光発電による発電電力量予測が外れやすい天候パターン、具体的には、発電電力量予測値の誤差が所定の許容基準を超える天候パターン（例えば曇りなど）を、過去の発電電力量の予測結果と実測値とを照らし合わせることで抽出し、抽出された天候パターンに該当するエリアに位置する基地局を、自己託送のスケジュール作成の対象基地局から除外する。上記で、過去の傾向から予測精度が悪化しやすい天候かどうかの判断は、例えば天候データでk-meansクラスタリングなどのクラスタリングを実施し、当日予想される日のデータが属するクラスタの平均予測誤差が任意に設定した閾値を超えているかどうかを比較することで判断することができる。
　例えば、図７に示すように、基地局Ａ～Ｃそれぞれの平均予測誤差（%）が得られ、所定の許容基準である閾値を予測誤差５％とした場合には、基地局Ａ、Ｂの平均予測誤差は閾値（５％）以下であるが、基地局Ｃの平均予測誤差は閾値（５％）を超えるため、基地局Ｃは自己託送のスケジュール作成の対象基地局から除外される。
　以上説明した第２実施形態によれば、発電電力量予測が外れやすい天候パターンに該当するエリア内の基地局を、自己託送のスケジュール作成の対象基地局から除外することで、発電電力量の予測誤差の影響を無くした上で、より適切な自己託送のスケジュールを作成することができる。
　［第３実施形態］
　第３実施形態では、自己託送のスケジュール作成において、自己託送を実施しない期間が最短となるように、余剰発電電力の送信側基地局と受領側基地局とのペアリング設定を任意の時間間隔毎に変更する例を説明する。
　第３実施形態におけるスケジュール作成部１４は、図２のステップＳ９において自己託送のスケジュールを作成する際に、自己託送を実施しない期間が最短となるように、自己託送における余剰発電電力の送信側基地局と受領側基地局とのペアリング設定を任意の時間間隔毎に変更する。これにより、余剰発電電力を自己託送できず廃棄してしまう電力の量を最小限に抑えることが可能となる。
　例えば図９に示す処理を任意の時間間隔毎に実行することで、余剰発電電力の送信側基地局と受領側基地局とのペアリング設定を任意の時間間隔毎に適切に変更することができる。即ち、スケジュール作成部１４は、各基地局の余剰発電電力量を算出し（ステップＳ２１）、各基地局の購入電力量を算出する（ステップＳ２２）。
　そして、スケジュール作成部１４は、各基地局について余剰発電電力量が０を超えるか否かを判断し（ステップＳ２３）、余剰発電電力量が０を超えない基地局を受領側基地局リストに追加し（ステップＳ２４）、受領側基地局リストにおいて購入電力量の多い順に基地局を並べる（ステップＳ２５）。
　一方、スケジュール作成部１４は、ステップＳ２３で余剰発電電力量が０を超えた基地局を送信側基地局リストに追加し（ステップＳ２６）、送信側基地局リストにおいて余剰発電電力量の多い順に基地局を並べる（ステップＳ２７）。
　さらに、スケジュール作成部１４は、送信側基地局リストの上から順に基地局を選択し（ステップＳ２８）、選択された基地局（当該時点で送信側基地局リストの最上位の基地局）が送信側基地局リストの最後の基地局でなければ（ステップＳ２９でＮＯ）、受領側基地局リストの最上位の基地局の購入電力量が当該選択された基地局の余剰発電電力量を超えるか否かを判断し（ステップＳ３０）、超えていれば（ステップＳ３０でＹＥＳであれば）、当該選択された基地局（送信側基地局リストの最上位の基地局）を受領側基地局リストの最上位の基地局とペアリングする（ステップＳ３１）。これにより、当該時点で余剰発電電力量が最も多い基地局と、購入電力量が最も多い基地局とがペアリングされることとなり、効果的なペアリングが実現し、自己託送による経済効果を最大化することができる。その後、ペアリングされた送信側基地局リストの最上位の基地局および受領側基地局リストの最上位の基地局は、それぞれのリストから除外されて、ステップＳ２８へ戻り、改めて送信側基地局リストの最上位の基地局が選択され、ステップＳ２９～Ｓ３１の処理を実行する。
　一方、ステップＳ３０で、受領側基地局リストの最上位の基地局の購入電力量が当該選択された基地局の余剰発電電力量を超えていなければ（ステップＳ３０でＮＯであれば）、ステップＳ３１のペアリングを実行せずに、ペアリングされなかった送信側基地局リストの最上位の基地局は当該リストから除外されて、ステップＳ２８へ戻り、改めて送信側基地局リストの最上位の基地局が選択され、ステップＳ２９～Ｓ３１の処理を実行する。
　図８（ａ）～（ｃ）に、基地局Ａ～Ｃそれぞれの発電電力予測値、消費電力予測値（ここでは例えば、同時間帯の前日の消費電力実績値）、購入電力予測値を示すが、基地局Ａにペアリングする相手として、図８（ａ）の時間帯Ｔ１においては基地局Ｂが選定され、その後の時間帯Ｔ２においては基地局Ｃが選定される。なぜなら、時間帯Ｔ１およびＴ２において余剰発電電力が生じる基地局Ａに対し、時間帯Ｔ１では、基地局Ｃ（図８（ｃ））には購入電力が生じず、基地局Ｂ（図８（ｂ））に購入電力が生じるため、基地局Ｂが選定される。一方、時間帯Ｔ２では、基地局Ｂ（図８（ｂ））には購入電力が生じず、基地局Ｃ（図８（ｃ））に購入電力が生じるため、基地局Ｃが選定される。
　以上のような第３実施形態によれば、上図の様に任意の時間間隔毎に、余剰発電電力の有る基地局のペアリング先を変更することで、余剰発電電力を自己託送できずに廃棄してしまう事態を回避し、廃棄される電力量を最小限に抑えることが可能となる。また、当該時点で余剰発電電力量が最も多い基地局と、購入電力量が最も多い基地局とがペアリングされることとなり、効果的なペアリングが実現し、自己託送による経済効果を最大化することができる。さらに、ステップＳ３０で、受領側基地局リストの最上位の基地局の購入電力量が、選択された基地局（送信側基地局リストの最上位の基地局）の余剰発電電力量を超えていない場合は、受領側基地局リストには、送信側基地局リストの最上位の基地局の余剰発電電力量よりも購入電力量が少ない基地局しか存在しない状況であると判断できるため、このような状況ではステップＳ３１のペアリングを回避することで、購入電力量が少ない基地局をペアリングの対象としてしまう場合の問題（例えば、余剰発電電力の有効活用が困難となる問題、および、既定の電力の授受が達成できなかったことによるペナルティ（インバランス料金など）が生じる問題）の発生を未然に防止することができる。
　［用語、変形態様などについて］
　なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
　例えば、基地局管理装置１０は、上記実施形態における処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図１０は、基地局管理装置１０のハードウェア構成例を示す図である。上述の基地局管理装置１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
　なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。基地局管理装置１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
　基地局管理装置１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。
　以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
　本開示において説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
　入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
　本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
　本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
　本開示において、例えば、英語でのa,　an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。
　本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。
　１…無線通信システム、１０…基地局管理装置、１１…通信部、１２…データベース部、１３…発電量予測部、１３Ａ…機械学習モデル、１４…スケジュール作成部、２０…基地局、２１…太陽光発電装置、２２…蓄電池、２３…電力消費機器、２４…制御部、２５…整流器、２６…商用電源、３０…外部サーバ、１００１…プロセッサ、１００２…メモリ、１００３…ストレージ、１００４…通信装置、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００７…バス。

Claims (6)

  1. 　太陽光発電装置および蓄電池を備えデマンドレスポンスへの対応および発電電力の自己託送の両方を実施可能とされた１つ以上の基地局、を管理する基地局管理装置であって、
    　前記基地局における発電電力量実績値、当該発電電力量実績値が得られた日時における気象情報、および、予測対象の日時における気象予報値に基づいて、前記予測対象の日時における前記基地局の発電電力量予測値を導出する発電量予測部と、
    　前記発電量予測部により導出された前記予測対象の日時における前記基地局の発電電力量予測値、並びに、前記基地局における発電電力量および消費電力量に係る情報に基づいて、発電電力の自己託送のスケジュールを作成し、デマンドレスポンスの通知が有った場合に、作成されたスケジュールに基づく自己託送を行う場合の効果と前記デマンドレスポンスに対応する場合の効果との比較に基づき、前記自己託送と前記デマンドレスポンスへの対応のうち前記効果が高い方を、実施すべき方法として選択し、当該方法の実施スケジュールを作成するスケジュール作成部と、
    　を備える基地局管理装置。
  2. 　前記発電量予測部は、
    前記基地局の発電電力量実績値を目的変数、当該発電電力量実績値が得られた日時における気象情報を説明変数として機械学習を行って機械学習モデルを生成し、前記予測対象の日時における気象予報値を前記機械学習モデルに入力することで、前記予測対象の日時における前記基地局の発電電力量予測値を導出する、
    　請求項１に記載の基地局管理装置。
  3. 　前記スケジュール作成部は、前記発電電力の自己託送のスケジュール作成については、管理対象となる基地局全体における発電電力の自家消費量を最大化するように、前記発電電力の自己託送のスケジュールを作成する、
    　請求項１又は２に記載の基地局管理装置。
  4. 　前記スケジュール作成部は、
    前記デマンドレスポンスの通知が有った場合に、前記作成されたスケジュールに基づく自己託送による経済効果と、前記デマンドレスポンスに対応する場合の経済効果とを比較し、前記自己託送と前記デマンドレスポンスへの対応のうち経済効果が高い方を、実施すべき方法として選択し、当該方法の実施スケジュールを作成する、
    　請求項１～３の何れか一項に記載の基地局管理装置。
  5. 　前記スケジュール作成部は、
    前記発電電力量予測値の誤差が所定の許容基準を超える天候パターンを過去の発電電力量の予測結果に基づいて抽出し、抽出された前記天候パターンに該当するエリアに位置する基地局を、前記自己託送のスケジュール作成の対象基地局から除外する、
    　請求項１～４の何れか一項に記載の基地局管理装置。
  6. 　前記スケジュール作成部は、
    前記発電電力の自己託送のスケジュールを作成する際に、自己託送を実施しない期間が最短となるように、自己託送における余剰発電電力の送信側基地局と受領側基地局とのペアリング設定を任意の時間間隔毎に変更する、
    　請求項１～５の何れか一項に記載の基地局管理装置。
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