JP5510019B2 - 電力制御方法、プログラム及び装置 - Google Patents

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Description

本技術は、商用電源から供給する電力を制御する技術に関する。
近年、電力負荷のピークを抑制し、電力負荷を平準化するための取り組みが盛んに行われている。
電力負荷の平準化により、電力の供給側（例えば電力会社）は、安定的に電力を供給できるようになると共に、電力負荷のピークに備えて過剰な発電設備を用意しておく必要がなくなる。また、昼間の電力負荷を、火力発電により発電する電力の割合が低い夜間にシフトすることにより、単位電力量を発電する際に排出する二酸化炭素の量を削減することができる。一方、電力の需要側（例えばオフィスや工場）にとっては、受電設備や基本料金を削減することができるといったメリットがある。
ところで、電力負荷を平準化するための取り組みの一つとして、電力の需要側において蓄電装置を用意し、電力負荷が大きくなる時間帯に蓄電装置から放電を行うことにより、商用電源から供給する電力のピーク値を抑制することが行われている。
例えば、商用系統から供給される電力が所定値を超過した場合に、電力貯蔵装置から超過分の電力を放電することにより、商用系統から供給される電力が目標値（目標デマンド値）を超えないように制御する技術が存在する。しかし、このような技術では、需要電力が予想を超えて大きく増加するような場合には、電力貯蔵装置からの放電では需要電力の増加に対応できなくなるため、目標値を大幅に超えるような電力を商用系統から供給しなければならなくなるという問題があった。
特開２００３−２４４８４０号公報
従って、本技術の目的は、需要電力のリアルタイムな変化に応じて商用電源から供給する電力を適切に制御するための技術を提供することである。
第１の態様に係る電力制御方法は、電力データベースに格納されている、実際の需要電力の推移のデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、直近の単位期間における実際の需要電力と予測の需要電力との乖離度合いを算出するステップと、算出された乖離度合いに応じ、商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値の補正量を算出するステップと、商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、補正量で補正された平準化目標値の電力を商用電源から供給するように制御するステップとを含む。
第２の態様に係る電力制御方法は、商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値と、バッテリーの性能に関するデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、バッテリー残量の予測データを生成するステップと、バッテリー残量データベースに格納されている、バッテリーの実際の残量の推移のデータと、バッテリー残量の予測データとを用いて、直近の単位期間におけるバッテリーの実際の残量と予測の残量との乖離度合いを算出するステップと、算出された乖離度合いに応じ、平準化目標値の補正量を算出するステップと、バッテリーを含み且つ商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、補正量で補正された平準化目標値の電力を商用電源から供給するように制御するステップとを含む。
需要電力のリアルタイムな変化に応じて商用電源から供給する電力を適切に制御することができるようになる。
図１は、本技術の実施の形態に係るシステムの構成図である。 図２は、電力管理サーバの機能ブロック図である。 図３は、バッテリーＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図４は、需要電力ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図５は、分析データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。 図６は、予測データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。 図７は、本実施の形態におけるメインの処理フローを示す図である。 図８は、平準化目標値とバッテリー残量との関係を説明するための図である。 図９は、平準化目標値とバッテリー残量との関係を説明するための図である。 図１０は、平準化目標値とバッテリー残量との関係を説明するための図である。 図１１は、平準化目標値と供給電力のピーク値との関係を説明するための図である。 図１２は、平準化シミュレーション１の処理フローを示す図である。 図１３は、実際の需要電力と予測の需要電力との乖離について説明するための図である。 図１４は、平準化目標値を補正の仕方について説明するための図である。 図１５は、リアルタイム補正処理１の処理フローを示す図である。 図１６は、充電する時間帯を制限することについて説明するための図である。 図１７は、平準化シミュレーション２の処理フローを示す図である。 図１８は、平準化シミュレーション２の処理フローを示す図である。 図１９は、理想的なバッテリー残量の推移を説明するための図である 図２０は、実際のバッテリー残量と予測のバッテリー残量との乖離について説明するための図である。 図２１は、リアルタイム補正処理２の処理フローを示す図である。 図２２は、コンピュータの機能ブロック図である。
[実施の形態１]
図１に、本実施の形態に係るシステムの構成図を示す。例えば社内ＬＡＮ（Local Area Network）であるネットワーク１には、電力管理サーバ３と、給電装置５と、計測装置７と、管理端末１３とが接続されている。また、例えば受電設備である商用電源９は、給電装置５に電力を供給する。給電装置５は、例えばＵＰＳ（Uninterruptible Power Supply）であり、例えばパーソナルコンピュータやプリンタ、照明といった、電力を消費する機器である負荷１１に電力を供給する。
給電装置５は、通信部５０１と、電力演算部５０３と、バッテリー５０５と、充電制御部５０７と、放電制御部５０９と、需要電力監視部５１１とを含む。
通信部５０１は、バッテリー残量のデータを電力管理サーバ３に送信したり、商用電源９から供給する最大電力の目標値（以下、平準化目標値と呼ぶ）のデータを含む制御依頼を電力管理サーバ３から受信する処理等を実施する。電力演算部５０３は、充電電力及び放電電力を算出し、算出された充電電力を充電するように充電制御部５０７に指示したり、算出された放電電力を放電するように放電制御部５０９に指示する処理等を実施する。充電制御部５０７は、電力演算部５０３から指示された充電電力をバッテリー５０５に充電したり、バッテリー残量を計測し、電力演算部５０３に通知する処理等を実施する。放電制御部５０９は、電力演算部５０３から指示された放電電力を負荷１１に放電する処理等を実施する。需要電力監視部５１１は、負荷１１の需要電力を計測し、電力演算部５０３に通知する処理等を実施する。
計測装置７は、通信部７０１と需要電力計測部７０３とを含む。
通信部７０１は、需要電力のデータを電力管理サーバ３に送信する。需要電力計測部７０３は、負荷１１の需要電力を計測し、通信部７０１に通知する。
図２に、電力管理サーバ３の機能ブロック図を示す。電力管理サーバ３は、最適制御部３０１と、リアルタイム補正部３０３と、長期予測部３０５と、短期傾向データ生成部３０７と、分析データ格納部３０９と、分析部３１１と、需要電力ＤＢ３１３と、バッテリーＤＢ３１５と、通信部３１７と、制御データ格納部３１９とを含む。
最適制御部３０１は、平準化シミュレータ３０１１と、最適値探索部３０１３とを含む。
リアルタイム補正部３０３は、補正量算出部３０３１と、平準化制御部３０３３とを含む。
長期予測部３０５は、予測データ生成部３０５１と、予測データ格納部３０５３と、予測データ検索部３０５５とを含む。
通信部３１７は、バッテリー残量のデータを給電装置５から受信し、バッテリーＤＢ３１５に格納する。また、通信部３１７は、計測された需要電力のデータを計測装置７から受信し、需要電力ＤＢ３１３に格納する。分析部３１１は、需要電力ＤＢ３１３に格納されているデータに対して、例えば３０分等の単位期間における平均値を算出する処理等を行い、分析データ格納部３０９に格納する。予測データ生成部３０５１は、分析データ格納部３０９に格納されるデータを用いて、例えば曜日やイベント等、需要電力を計測した日の特徴毎に需要電力の予測データを生成し、予測データ格納部３０５３に格納する。予測データ検索部３０５５は、本実施の形態の処理を実施する日（以下、制御対象日と呼ぶ）の特徴に対応する予測データを予測データ格納部３０５３から抽出し、最適値探索部３０１３に通知する。短期傾向データ生成部３０７は、需要電力及びバッテリー残量の短期傾向のデータを生成する処理を実施し、補正量算出部３０３１に通知する。
また、通信部３１７は、制御対象日の特徴のデータ及びバッテリー仕様のデータを管理端末１３から受信し、制御データ格納部３１９に格納する。最適値探索部３０１３は、制御データ格納部３１９に格納されているデータ及び予測データ検索部３０５５から通知されたデータに基づき、平準化目標値を探索する処理を実施する。平準化シミュレータ３０１１は、後で説明する平準化シミュレーションを実施する。補正量算出部３０３１は、最適値探索部３０１３及び短期傾向データ生成部３０７から通知されたデータに基づき、後で説明するリアルタイム補正処理を実施し、処理結果を平準化制御部３０３３に通知する。平準化制御部３０３３は、補正後の平準化目標値のデータを含む制御依頼を生成し、通信部３１７に制御依頼の送信を指示する。通信部３１７は、制御依頼を給電装置５に送信する。
図３に、バッテリーＤＢ３１５に格納されるデータの一例を示す。図３の例では、日時の列と、電力量の列とが含まれる。
図４に、需要電力ＤＢ３１３に格納されるデータの一例を示す。図４の例では、日時の列と、電力の列とが含まれる。
図５に、分析データ格納部３０９に格納されるデータの一例を示す。図５の例では、日時の列と、電力の列とが含まれる。図５の例では、３０分毎の需要電力のデータが格納されるようになっている。
図６に、予測データ格納部３０５３に格納されるデータの一例を示す。図６の例では、特徴の列と、日時の列と、電力の列とが含まれる。予測データは、例えば、共通する特徴を有する日の需要電力のデータを平均することにより生成する。図６の例では、特徴として曜日のデータが格納されているが、例えば月やイベントのデータ等であってもよいし、それらの組み合わせであってもよい。なお、特徴のデータは、例えば社内のスケジューラ等から抽出するようにしてもよい。
次に、図７乃至図１５を用いて、図１に示したシステムの処理内容について説明する。まず、管理端末１３は、管理者から制御対象日の特徴のデータ（例えば曜日、月、予定されているイベント等）及びバッテリー仕様のデータ（例えばバッテリーの容量、初期残量、充電及び放電電力の最大値等）の入力を受け付け、当該制御対象日の特徴のデータ及びバッテリー仕様のデータを含む目標値設定要求を電力管理サーバ３に送信する。そして、電力管理サーバ３の通信部３１７は、管理端末１３から目標値設定要求を受信し、制御データ格納部３１９に格納する（図７：ステップＳ１）。
そして、最適値探索部３０１３は、予測データ検索部３０５５に、制御対象日に対応する需要電力の予測データの抽出を依頼する。そして、予測データ検索部３０５５は、制御対象日に対応する需要電力の予測データを予測データ格納部３０５３から抽出し、最適値探索部３０１３に出力する（ステップＳ３）。
また、最適値探索部３０１３は、平準化目標値の候補値ｅを１つ特定する（ステップＳ５）。平準化目標値の候補値ｅの特定には、例えばＰＳＯ（Particle Swarm Optimization）やＧＡ（Genetic Algorithm）等のメタヒューリスティック手法を用いる。これらは本実施の形態の主要な部分ではないので、ここでは詳しくは述べない。なお、ステップＳ５において、最適値探索部３０１３は、候補値ｅ、制御データ格納部３１９に格納されているデータ及び制御対象日に対応する需要電力の予測データを平準化シミュレータ３０１１に出力する。
次に、平準化シミュレータ３０１１は、平準化シミュレーションを実施する（ステップＳ７）。平準化シミュレーションについては、図８乃至図１２を用いて説明する。
本実施の形態における平準化シミュレーションでは、各候補値について、商用電源から供給する電力のピーク値を算出する。まず、図８乃至図１０を用いて、候補値ｅの大きさと、バッテリー残量の予測値及び商用電源から供給する電力の予測値との関係について説明する。図８乃至図１０では、左側の縦軸が電力［ｋＷ］を表し、右側の縦軸がバッテリー残量［％］を表し、横軸が時間を表す。
図８は、候補値ｅを１４ｋＷに設定した場合における図である。図８の例では、時刻Ｔ1において需要電力が大きくなり平準化目標値（１４ｋＷ）を上回ると、バッテリーからの放電が開始し、バッテリー残量が減少している。その後、時刻Ｔ２までバッテリー残量の減少が続くが、時刻Ｔ2において需要電力が小さくなり平準化目標値を下回ると、バッテリーへの充電が開始し、バッテリー残量が増加している。その後、時刻Ｔ3までバッテリ残量の増加が続くが、時刻Ｔ3において需要電力が大きくなり平準化目標値を上回ると、バッテリーからの放電が開始し、バッテリー残量は再び減少している。そして、時刻Ｔ4においてバッテリー残量が０％に達すると、商用電源から供給する電力が急激に増加している（図８の点線で囲まれた部分）。これは、商用電源からの供給電力だけで需要電力を賄っているためである。その後、時刻Ｔ5になり、需要電力が平準化目標値を下回ると、商用電源からの供給電力は平準化目標値に戻ると共に、バッテリーへの充電が開始する。
一方、図９は候補値ｅを１５ｋＷに設定した場合における図である。図９の例では、バッテリー残量の推移の仕方は図８の場合と類似しているが、バッテリー残量は０％に達することはない。これは、図８の例よりも候補値ｅを大きい値に設定しているので、バッテリーからの放電量は少なくて済んでいるからである。これにより、図８の例のように商用電源から供給する電力が急激に増加することを防いでいる。
また、図１０は候補値ｅを１６ｋＷに設定した場合における図である。図１０の例においても、図９の例と同様に、図８の例よりも候補値ｅを大きい値に設定しているので、商用電源から供給する電力が急激に増加することはない。但し、図１０の例の場合は、バッテリー残量が最も少なくなるＴ2及びＴ5においても、約２５％の余裕があり、図９の例ほどバッテリーを有効に活用できているとは言えない。
図１１に、商用電源から供給する電力のピーク値と候補値との関係を示す。図１１の縦軸は商用電源から供給する電力のピーク値［ｋＷ］を表し、横軸は候補値［ｋＷ］を表す。図１１の例では、候補値が１４ｋＷ以下である場合には、バッテリー残量が０に達したため、商用電源から供給する電力が大幅に大きくなっている。これに対し、平準化目標値が１５ｋＷ以上である場合には、バッテリー残量が０に達することはなく、商用電源から供給する電力のピーク値が平準化目標値と同じ大きさになっている。このような場合には、平準化目標値として最適な値を１５ｋＷとする。すなわち、本実施の形態では、各候補値について平準化シミュレーションを実施し、商用電源から供給する電力のピーク値を算出し、ピーク値が最小となる候補値を平準化目標値として特定する。
次に、図１２を用いて、平準化シミュレーションの処理内容について説明する。まず、平準化シミュレータ３０１１は、初期値としてＰpeak＝０及びＴ＝Ｔstartと設定する（ステップＳ２１）。Ｐpeakは商用電源から供給する電力のピーク値である。Ｔstartは、計算を行う期間の最初の時刻である。
そして、平準化シミュレータ３０１１は、ＴがＴendを超えたか判断する（ステップＳ２３）。Ｔendは、計算を行う期間の最後の時刻である。ＴがＴendを超えたと判断された場合（ステップＳ２３：Ｙｅｓルート）、計算が終了したので、平準化シミュレータ３０１１は、計算結果（商用電源から供給する電力のピーク値）を最適値探索部３０１３に通知する。そして、元の処理に戻る。
一方、ＴがＴendを超えていないと判断された場合には（ステップＳ２３：Ｎｏルート）、平準化シミュレータ３０１１は、候補値ｅ及び需要電力の予測値Ｄを用いてバッテリーの充放電量の予測値を算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ２５）。例えばＤ−ｅにより算出する。Ｄ＜ｅである場合には充電が行われ、Ｄ＞ｅである場合には放電が行われる。なお、ステップＳ１において受信したバッテリー仕様のデータに最大充電電力及び最大放電電力のデータが含まれる場合には、これらの値を超えないように充放電量が算出される。
次に、平準化シミュレータ３０１１は、バッテリーの充放電量の予測値を用いて、充放電後のバッテリー残量Ｂの予測値を算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ２７）。例えばＢ＝Ｂ−（充放電量の予測値）により算出する。なお、ステップＳ１において受信したバッテリー残量のデータにバッテリーの容量又は初期残量のデータが含まれる場合には、これらの値が用いられる。
また、平準化シミュレータ３０１１は、充放電後のバッテリー残量の予測値Ｂから、供給電力の予測値Ｐを算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ２９）。例えばＢ＝０であれば、需要電力を商用電源からの供給電力だけで賄うため、供給電力の予測値Ｐは需要電力の予測値Ｄと等しい値とする。一方、Ｂ≠０であれば、供給電力の予測値Ｐは、需要電力の予測値Ｄが未だ候補値ｅに達していない場合には需要電力の予測値Ｄと等しい値とし、需要電力の予測値Ｄが既に候補値ｅに達した場合には候補値ｅと等しい値とする。
そして、平準化シミュレータ３０１１は、Ｐpeak＜Ｐであるか判断する（ステップＳ３１）。Ｐpeak＜Ｐでない場合（ステップＳ３１：Ｎｏルート）、ステップＳ３５の処理に移行する。
一方、Ｐpeak＜Ｐである場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓルート）、平準化シミュレータ３０１１は、Ｐpeak＝Ｐと設定する（ステップＳ３３）。そして、平準化シミュレータ３０１１は、Ｔを単位時間分先に進行し（ステップＳ３５）、ステップＳ２３の処理に移行する。
以上のような処理を実施することにより、商用電源から供給する電力のピーク値の最小化という観点から平準化目標値を特定することができるようになる。
図７の説明に戻り、最適値探索部３０１３は、平準化シミュレーションを所定回数実施したか判断する（ステップＳ９）。そして、所定回数実施していないと判断された場合には（ステップＳ９：Ｎｏルート）、次の候補値について処理を実施するため、ステップＳ５の処理に戻る。一方、所定回数実施したと判断された場合には（ステップＳ９：Ｙｅｓルート）、最適値探索部３０１３は、商用電源から供給する電力のピーク値が最小となる候補値を平準化目標値Ｅとして特定する（ステップＳ１１）。また、ステップＳ１１において、最適値探索部３０１３は、需要電力の予測データ及び特定された平準化目標値Ｅを補正量算出部３０３１に通知する。
次に、補正量算出部３０３１は、リアルタイム補正処理を実施する（ステップＳ１３）。リアルタイム補正処理については、図１３乃至図１５を用いて説明する。
図１３は、実測の需要電力及び予測の需要電力の推移を示す図である。図１３の縦軸は電力［ｋＷ］を表し、横軸は時間を表す。本リアルタイム補正処理を実施する時点が、時刻Ｔ2であるとする。図１３の例では、時刻Ｔ1までは実測の需要電力は予測から大きく乖離せずに推移しているが、時刻Ｔ1からＴ2までの間に乖離が徐々に大きくなり、時刻Ｔ2においては乖離が非常に大きくなっている。このままの状態では、バッテリーからの放電電力が予想より大きいため、バッテリー残量が０％に達し、商用電源から供給する電力のピーク値が大幅に大きくなってしまうおそれがある。
そこで、本実施の形態におけるリアルタイム補正処理においては、平準化目標値を補正する処理を行う。図１４は、平準化目標値をより大きな値に設定していることを示す図であり、縦軸は電力［ｋＷ］を表し、横軸は時間を表す。図１４の例では、平準化目標値が時刻Ｔ2において補正されたため、バッテリーからの放電電力が少なくなっている。以下で説明するように、本実施の形態では単位期間（例えば３０分）が経過する毎にリアルタイム補正処理を実施することにより、商用電源から供給する電力のピーク値が大幅に大きくなってしまうことを防いでいる。
次に、図１５を用いて、リアルタイム補正処理の処理内容について説明する。まず、補正量算出部３０３１は、需要電力の予測データに基づき、直近の単位期間における需要電力の予測値の平均値を算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（図１５：ステップＳ４１）。例えば、需要電力の予測データが図６に示したような３０分毎のデータであり、直近の単位期間が１１時００から１１時３０分までの３０分間である場合には、１１時００分における実際の需要電力の予測値と１１時３０分における需要電力の予測値との平均値を算出する。
次に、補正量算出部３０３１は、短期傾向データ生成部３０７に、実際の需要電力の短期傾向のデータの生成を指示する。そして、短期傾向データ生成部３０７は、需要電力ＤＢ３１３から、直近の単位期間における需要電力のデータを抽出し、直近の単位期間における需要電力の平均値を算出し、補正量算出部３０３１に通知する（ステップＳ４３）。
そして、補正量算出部３０３１は、ステップＳ４３において算出された実際の需要電力の平均値から、ステップＳ４１において算出された予測の需要電力の平均値を差し引くことにより、Ｐdiffを算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ４５）。
そして、補正量算出部３０３１は、Ｐdiff＞０であるか判断する（ステップＳ４７）。Ｐdiff＞０ではないと判断された場合（ステップＳ４７：Ｎｏルート）、ステップＳ５１に移行する。なお、ステップＳ４７においては、０より大きいかを判断しているが、所定の閾値より大きいかを判断するようにしてもよい。
一方、Ｐdiff＞０であると判断された場合（ステップＳ４７：Ｙｅｓルート）、補正量算出部３０３１は、Ｅ＝Ｅ＋αＰdiffを算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ４９）。例えばαが０の場合には平準化目標値Ｅの補正が行われず、α＝１の場合には不足分の電力を全て補うことができるように補正が行われる。
次に、補正量算出部３０３１は、補正後の平準化目標値Ｅを平準化制御部３０３３に通知する。そして、平準化制御部３０３３は、補正後の平準化目標値Ｅのデータを含む制御依頼を生成し、給電装置５に送信する（ステップＳ５１）。
ここで、給電装置５において行われる処理について説明する。給電装置５の通信部５０１は、電力管理サーバ３から制御依頼を受信し、メインメモリ等の記憶装置に格納する。また、通信部５０１は、制御依頼に含まれる平準化目標値Ｅのデータを電力演算部５０３に通知する。電力演算部５０３は、需要電力監視部５１１から通知された実際の需要電力と、平準化目標値Ｅとを比較し、充電又は放電のいずれを行うかを決定する。ここでは、実際の需要電力が平準化目標値Ｅよりも大きいので、バッテリー５０５から放電を行う。そして、電力演算部５０３は、バッテリー５０５からの放電及び商用電源９からの供給電力を制御するように放電制御部５０９に指示する。放電制御部５０９は、平準化目標値Ｅの電力を供給するように商用電源９を制御すると共に、不足分の電力を放電するようにバッテリー５０５を制御する。
図１５の説明に戻り、補正量算出部３０３１は、単位期間が経過するまで待機する（ステップＳ５３）。そして、単位期間が経過した場合には、リアルタイム補正をすべき期間（例えば１日）が経過したかを判断する（ステップＳ５５）。リアルタイム補正をすべき期間が経過していないと判断された場合には（ステップＳ５５：Ｎｏルート）、次の単位期間について処理を実施するため、ステップＳ４１に戻る。一方、リアルタイム補正をすべき期間が経過したと判断された場合には（ステップＳ５５：Ｙｅｓルート）、元の処理に戻り、処理を終了する。
以上のような処理を実施することにより、実際の需要電力が予想と大きく乖離しているような場合であっても、商用電源から供給する電力のピーク値が大幅に大きくなることを防止することができる。
[実施の形態２]
次に、第２の実施の形態について説明する。上で説明した第１の実施の形態では、商用電源から供給する電力のピーク値が最小となるように平準化目標値を特定した。これに対し、第２の実施の形態では、商用電源から供給する電力のピーク値だけでなく、発電により排出される二酸化炭素の量を少なくすることができるような平準化目標値を特定する。
本実施の形態に係るシステムの構成図及び電力管理サーバ３の機能ブロック図は第１の実施の形態で説明したものと同じであるため、ここでは説明を省略する。
次に、本実施の形態における平準化シミュレーション（ステップＳ７）について図１６乃至図１８を用いて説明する。まず、図１６を用いて、本実施の形態における平準化シミュレーションの概念について説明する。図１６において、縦軸は電力［ｋＷ］を表し、横軸は時間を表す。図１６の例では、夜間（例えば２３時〜翌７時）である時刻Ｔ0から時刻Ｔ1まで及び時刻Ｔ4から時刻Ｔ5までを充電可能時間帯としている。そして、図１６の例においては、時刻Ｔ0から時刻Ｔ1まで及び時刻Ｔ4から時刻Ｔ5までの間に充電を行い、時刻Ｔ1から時刻Ｔ2まで及び時刻Ｔ3から時刻Ｔ4までの間は充電及び放電を行わず、時刻Ｔ2から時刻Ｔ3までの間に放電を行っている。
このように、単位電力量の発電により排出される二酸化炭素の量が少ない夜間等の時間帯に発電する電力量の割合を相対的に大きくすることにより、全体として二酸化炭素排出量を削減することができる。なお、非特許文献１（梶山他、「ライフサイクルからみた蓄電池の電力負荷平準化等によるエネルギー・環境改善効果」、日本ＬＣＡ学会誌、Vol.2 No.4、2006年10月）によれば、１ｋＷｈを発電する際に排出される二酸化炭素の量は、昼間（８時から２３時）が５１４ｇ、夜間（２３時から翌８時）が３９１ｇであるとされている。これは、夜間においては、火力発電により発電される電力の割合が少なく、原子力発電により発電される電力の割合が大きいこと等による。
次に、図１７及び図１８を用いて、本実施の形態における平準化シミュレーションの処理内容について説明する。まず、平準化シミュレータ３０１１は、初期値としてＣemit＝０、Ｐpeak＝０及びＴ＝Ｔstartと設定する（ステップＳ６１）。Ｃemitは、発電により排出される二酸化炭素の量である。Ｐpeakは、商用電源から供給する電力のピーク値である。Ｔstartは、計算を行う期間の最初の時刻である。
そして、平準化シミュレータ３０１１は、ＴがＴendを超えたか判断する（ステップＳ６３）。Ｔendは、計算を行う期間の最後の時刻である。ＴがＴendを超えたと判断された場合（ステップＳ６３：Ｙｅｓルート）、平準化シミュレータ３０１１は、目的関数ｆ＝βＰpeak＋γＣemitを算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ６５）。β及びγは、商用電源から供給する電力のピーク値の最小化及び二酸化炭素排出量の最小化のいずれを重視するかにより変更する。なお、β＝１且つγ＝０と設定する場合には、第１の実施の形態と同様に、商用電源から供給する電力のピーク値が最小となる候補値が平準化目標値として特定される。また、ステップＳ６５において、平準化シミュレータ３０１１は計算結果（目的関数ｆ）を最適値探索部３０１３に通知し、元の処理に戻る。そして、ステップＳ１１においては、商用電源から供給する電力のピーク値Ｐpeakの代わりに、目的関数ｆが最小となる候補値ｅが平準化目標値として特定される。
一方、ＴがＴendを超えていないと判断された場合には（ステップＳ６３：Ｎｏルート）、平準化シミュレータ３０１１は、候補値ｅ＜需要電力の予測値Ｄであるかを判断する（ステップＳ６７）。
そして、候補値ｅ＜需要電力の予測値Ｄであると判断された場合（ステップＳ６７：Ｙｅｓルート）、平準化シミュレータ３０１１は、Ｐdisch＝Ｄ−ｅを算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ６９）。Ｐdischは、バッテリーからの放電量である。また、平準化シミュレータ３０１１は、Ｐch＝０と設定し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ７１）。Ｐchは、バッテリーへの充電量である。
一方、候補値ｅ＜需要電力の予測値Ｄでないと判断された場合（ステップＳ６７：Ｎｏルート）、平準化シミュレータ３０１１は、Ｐdisch＝０と設定し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ７３）。また、平準化シミュレータ３０１１は、Ｔが充電可能時間帯に含まれるか判断する（ステップＳ７５）。
そして、充電可能時間帯に含まれないと判断された場合（ステップＳ７５：Ｎｏルート）、平準化シミュレータ３０１１は、Ｐch＝０と設定し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ７７）。
一方、充電可能時間帯に含まれると判断された場合（ステップＳ７５：Ｙｅｓルート）、平準化シミュレータ３０１１は、Ｐch＝ｅ−Ｄと設定し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ７９）。そして、処理は端子Ａを介して図１８のステップ８１に移行する。
なお、ステップＳ１において受信したバッテリー仕様のデータに最大充電電力及び最大放電電力のデータが含まれる場合には、これらの値を超えないようにＰch及びＰdischが算出される。
図１８を用いて端子Ａ以降の処理について説明する。まず、平準化シミュレータ３０１１は、Ｐch及びＰdischから充放電後のバッテリー残量の予測値Ｂを算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ８１）。例えば、Ｂ＝Ｂ＋Ｐch−Ｐdischにより算出する。なお、ステップＳ１において受信したバッテリー残量のデータにバッテリーの容量又は初期残量のデータが含まれる場合には、これらの値を用いてＢを算出する。
また、平準化シミュレータ３０１１は、充放電後のバッテリー残量の予測値Ｂから、供給電力の予測値Ｐを算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ８３）。例えばＢ＝０であれば、需要電力を商用電源からの供給電力だけで賄うため、供給電力の予測値Ｐは需要電力の予測値Ｄと等しい値とする。一方、Ｂ≠０であれば、供給電力の予測値Ｐは、需要電力の予測値Ｄが未だ候補値ｅに達していない場合には需要電力の予測値Ｄと等しい値とし、需要電力の予測値Ｄが既に候補値ｅに達した場合には候補値ｅと等しい値とする。
そして、平準化シミュレータ３０１１は、Ｐpeak＜Ｐであるか判断する（ステップＳ８５）。Ｐpeak＜Ｐでない場合（ステップＳ８５：Ｎｏルート）、ステップＳ８９の処理に移行する。
一方、Ｐpeak＜Ｐである場合（ステップＳ８５：Ｙｅｓルート）、平準化シミュレータ３０１１は、Ｐpeak＝Ｐと設定し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ８７）。また、平準化シミュレータ３０１１は、Ｃemit＝Ｃemit＋δＰと設定し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ８９）。δは、単位電力量を発電する際に排出される二酸化炭素の量（ｇ／ｋＷｈ）であり、時間帯に応じて異なる値を設定する。
次に、平準化シミュレータ３０１１は、Ｔを単位時間分先に進行する（ステップＳ９１）。そして、処理は端子Ｂを介して図１７のステップＳ６３に戻る。
以上のような処理を実施することにより、商用電源から供給する電力のピーク値及び二酸化炭素排出量の最小化という観点から平準化目標値を特定することができるようになる。
[実施の形態３]
次に、第３の実施の形態について説明する。上で説明した第１の実施の形態では、実際の需要電力と予測の需要電力との乖離を監視し、乖離の度合いに応じて平準化目標値の補正を行った。これに対し、本実施の形態では、実際のバッテリー残量と予測のバッテリー残量との乖離を監視し、乖離の度合いに応じて平準化目標値を補正する。
本実施の形態に係るシステムの構成図及び電力管理サーバ３の機能ブロック図は第１の実施の形態で説明したものと同じであるため、ここでは説明を省略する。
次に、本実施の形態におけるリアルタイム補正処理について図１９乃至図２１を用いて説明する。まず、図１９及び図２０を用いて、本実施の形態におけるリアルタイム補正の概念について説明する。図１９及び図２０において、左側の縦軸は電力［ｋＷ］を表し、右側の縦軸はバッテリー残量［％］を表し、横軸は時間を表す。
図１９の例では、時刻Ｔ1までは需要電力が平準化目標値よりも小さいため、バッテリー残量に変化はない。その後、需要電力が時刻Ｔ1において平準化目標値を上回ると、バッテリーからの放電が開始するため、バッテリー残量が減少し始める。そして、時刻Ｔ2において需要電力が平準化目標値を下回ると、バッテリーへの充電が開始し、バッテリー残量が増加し始める。このように、需要電力が予測どおりに推移すれば、バッテリー残量が０に達することはない。
しかしながら、図２０の例のように、バッテリー残量の減少速度が予測よりも速くなってしまうことがある。図２０の例は、バッテリー残量の減少速度が予測よりも速いため、そのままバッテリー残量の減少が続くと、時刻Ｔ3においてバッテリー残量が０％に達してしまうことを示している。そこで、図２０の例では、時刻Ｔ1から時刻Ｔ2までの間平準化目標値をより大きな値に設定している。これにより、バッテリー残量の減少速度を遅くし、バッテリー残量が０に達することを防いでいる。以下で説明するように、本実施の形態では、単位期間（例えば３０分）が経過する毎にバッテリー残量の乖離度合いを監視し、必要に応じて平準化目標値を補正することにより、商用電源から供給する電力のピーク値が大幅に大きくなってしまうことを防いでいる。
次に、図２１を用いて、本実施の形態におけるリアルタイム補正処理（ステップＳ１３）の処理内容について説明する。まず、補正量算出部３０３１は、バッテリー残量の予測値を算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（図２１：ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１における処理は、平準化目標値Ｅ、需要電力の予測値Ｄ及びバッテリー仕様のデータを用いて、ステップＳ２５及びＳ２７と同様の処理を行う。なお、ステップＳ１０１においては、リアルタイム補正を行う期間（例えば１日）分のバッテリー残量の予測値を算出する。
次に、補正量算出部３０３１は、短期傾向データ生成部３０７に、実際のバッテリー残量のデータの通知を指示する。そして、短期傾向データ生成部３０７は、バッテリーＤＢ３１５から、本リアルタイム補正処理を実施する時点におけるバッテリー残量のデータを読み出し、補正量算出部３０３１に通知する（ステップＳ１０３）。
そして、補正量算出部３０３１は、ステップＳ１０３において通知された実際のバッテリー残量から、ステップＳ１０１において算出された予測のバッテリー残量を差し引くことにより、Ｒdiffを算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ１０５）。
そして、補正量算出部３０３１は、Ｒdiff＞０であるか判断する（ステップＳ１０７）。Ｒdiff＞０ではないと判断された場合（ステップＳ１０７：Ｎｏルート）、ステップＳ１１３に移行する。なお、ステップＳ１０７においては、０より大きいかを判断しているが、所定の閾値より大きいかを判断するようにしてもよい。
一方、Ｒdiff＞０であると判断された場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓルート）、補正量算出部３０３１は、単位期間でＲdiffの電力量を商用電源から供給するための補正量εを算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ１０９）。例えば、ε＝Ｒdiff／（単位期間）により算出する。また、補正量算出部３０３１は、Ｅ＝Ｅ＋αεを算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ１１１）。例えばαが０の場合には平準化目標値Ｅの補正が行われず、α＝１の場合には不足分のバッテリー残量を全て補うことができるように補正が行われる。
次に、補正量算出部３０３１は、補正後の平準化目標値Ｅを平準化制御部３０３３に通知する。そして、平準化制御部３０３３は、補正後の平準化目標値Ｅのデータを含む制御依頼を生成し、給電装置５に送信する（ステップＳ１１３）。ステップＳ１１３の処理の後に給電装置５において行われる処理については、第１の実施の形態において説明したとおりである。
そして、補正量算出部３０３１は、単位期間が経過するまで待機する（ステップＳ１１５）。そして、単位期間が経過した場合には、リアルタイム補正をすべき期間が経過したかを判断する（ステップＳ１１７）。リアルタイム補正をすべき期間が経過していないと判断された場合には（ステップＳ１１７：Ｎｏルート）、次の単位期間について処理を実施するため、ステップＳ１０３に戻る。一方、リアルタイム補正をすべき期間が経過したと判断された場合には（ステップＳ１０３：Ｙｅｓルート）、元の処理に戻り、処理を終了する。
以上のような処理を実施することにより、バッテリー残量の減少速度が予想よりも速い場合においても、バッテリー残量が無くなってしまうことを防ぎ、商用電源から供給する電力のピーク値を抑制することができる。
以上、本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、上で説明した電力管理サーバ３、給電装置５及び計測装置７の機能ブロック図は必ずしも実際のプログラムモジュール構成に対応するものではない。
また、上で説明した各テーブルの構成は一例であって、必ずしも上記のような構成でなければならないわけではない。さらに、処理フローにおいても、処理結果が変わらなければ処理の順番を入れ替えることも可能である。さらに、並列に実行させるようにしても良い。
なお、図１に示したクライアントサーバ型のシステムは、一例であって、例えばスタンドアローン型で実施するようにしても良い。
また、上で述べたリアルタイム補正処理では、実際の需要電力又はバッテリー残量が予測を上回っている場合に平準化目標値の補正を行っている。しかし、予測を下回っている場合に、平準化目標値を小さくするように補正してもよい。
また、上で述べた例では、電力管理サーバ３は給電装置５に対して平準化目標値の制御依頼を送信し、給電装置５を介して平準化目標値を制御している。しかし、電力管理サーバ３が商用電源９に平準化目標値の制御依頼を送信し、平準化目標値を直接制御するような構成であってもよい。そして、給電装置５は、電力管理サーバ３から通知された平準化目標値及び計測された需要電力に基づき、バッテリー５０５の充放電量を算出し、バッテリー５０５の充放電を制御する。
なお、電力管理サーバ３及び管理端末１３は、図２２に示すように、メモリ２５０１（記憶部）とＣＰＵ２５０３（処理部）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。ＯＳ及びＷｅｂブラウザを含むアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。このようなコンピュータは、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
以上述べた本技術の実施の形態をまとめると以下のようになる。
第１の態様に係る電力制御方法は、電力データベースに格納されている、実際の需要電力の推移のデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、直近の単位期間における実際の需要電力と予測の需要電力との乖離度合いを算出するステップと、算出された乖離度合いに応じ、商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値の補正量を算出するステップと、商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、補正量で補正された平準化目標値の電力を商用電源から供給するように制御するステップとを含む。
これにより、平準化目標値がリアルタイムで補正され、実際の需要電力の状況に応じた適切な平準化が行われるようになる。
また、平準化目標値の複数の候補値の各々について、当該候補値と給電装置に含まれるバッテリーの性能に関するデータと需要電力の予測データとを用いて、特定の期間において商用電源から供給する電力の予測データを生成する生成ステップと、複数の候補値のうち、特定の期間において商用電源から供給する電力のピーク値が最も小さくなる候補値を平準化目標値として特定するステップとをさらに含むようにしてもよい。商用電源から供給する電力のピーク値を抑制できる平準化目標値を特定することにより、需要側にとっては受電設備や基本料金の削減等につながり、供給側にとっては安定的な電力供給や発電設備の削減等につながる。
また、平準化目標値の複数の候補値の各々について、当該候補値と給電装置に含まれるバッテリーの性能に関するデータと需要電力の予測データとを用いて、特定の期間において商用電源から供給する電力の予測データを生成する生成ステップと、複数の候補値の各々について、当該候補値について生成された予測データと、単位電力量当たりの二酸化炭素排出量のデータとを用いて、特定の期間における二酸化炭素排出量を算出する排出量算出ステップと、複数の候補値のうち、特定の期間において商用電源から供給する電力のピーク値と特定の期間における二酸化炭素排出量とに基づき算出される指標値が最も小さくなる候補値を、平準化目標値として特定するステップとをさらに含むようにしてもよい。これにより、商用電源から供給する電力のピーク値だけでなく二酸化炭素排出量を考慮に入れた上で、最適な平準化目標値を設定できるようになる。
また、上で述べた生成ステップが、複数の候補値の各々について、当該候補値とバッテリーの性能に関するデータと需要電力の予測データとを用いて、特定の期間におけるバッテリーの充放電量を算出し、当該バッテリーの充放電量に基づき、特定の期間におけるバッテリー残量の予測データを生成するステップと、複数の候補値の各々について、当該候補値と需要電力の予測データとバッテリー残量の予測データとを用いて、特定の期間において商用電源から供給する電力の予測データを生成するステップとを含むようにしてもよい。このような処理を実施し、商用電源から供給する電力を予測することにより、商用電源から供給する電力のピーク値を特定できるようになる。なお、バッテリー残量が０になった場合には、需要電力を商用電源からの供給電力だけで賄うため、ピーク値が平準化目標値よりも大幅に大きくなってしまう。
第２の態様に係る電力制御方法は、商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値と、バッテリーの性能に関するデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、バッテリー残量の予測データを生成するステップと、バッテリー残量データベースに格納されている、バッテリーの実際の残量の推移のデータと、バッテリー残量の予測データとを用いて、直近の単位期間におけるバッテリーの実際の残量と予測の残量との乖離度合いを算出するステップと、算出された乖離度合いに応じ、平準化目標値の補正量を算出するステップと、バッテリーを含み且つ商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、補正量で補正された平準化目標値の電力を商用電源から供給するように制御するステップとを含む。
これにより、平準化目標値がリアルタイムで補正され、バッテリーを有効に利用した適切な平準化が行われるようになる。
なお、上記方法による処理をコンピュータに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。尚、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
電力データベースに格納されている、実際の需要電力の推移のデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、直近の単位期間における実際の需要電力と予測の需要電力との乖離度合いを算出するステップと、
算出された前記乖離度合いに応じ、商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値の補正量を算出するステップと、
前記商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、前記補正量で補正された前記平準化目標値の電力を前記商用電源から供給するように制御するステップと、
を含む電力制御方法。
（付記２）
前記平準化目標値の複数の候補値の各々について、当該候補値と前記給電装置に含まれるバッテリーの性能に関するデータと前記需要電力の予測データとを用いて、特定の期間において前記商用電源から供給する電力の予測データを生成する生成ステップと、
前記複数の候補値のうち、前記特定の期間において前記商用電源から供給する電力のピーク値が最も小さくなる候補値を前記平準化目標値として特定するステップと、
をさらに含む付記１記載の電力制御方法。
（付記３）
前記平準化目標値の複数の候補値の各々について、当該候補値と前記給電装置に含まれるバッテリーの性能に関するデータと前記需要電力の予測データとを用いて、特定の期間において前記商用電源から供給する電力の予測データを生成する生成ステップと、
前記複数の候補値の各々について、当該候補値について生成された前記予測データと、単位電力量当たりの二酸化炭素排出量のデータとを用いて、前記特定の期間における二酸化炭素排出量を算出する排出量算出ステップと、
前記複数の候補値のうち、前記特定の期間において前記商用電源から供給する電力のピーク値と前記特定の期間における二酸化炭素排出量とに基づき算出される指標値が最も小さくなる候補値を、前記平準化目標値として特定するステップと、
をさらに含む付記１記載の電力制御方法。
（付記４）
前記生成ステップが、
前記複数の候補値の各々について、当該候補値と前記バッテリーの性能に関するデータと前記需要電力の予測データとを用いて、前記特定の期間における前記バッテリーの充放電量を算出し、当該バッテリーの充放電量に基づき、前記特定の期間におけるバッテリー残量の予測データを生成するステップと、
前記複数の候補値の各々について、当該候補値と前記需要電力の予測データと前記バッテリー残量の予測データとを用いて、前記特定の期間において前記商用電源から供給する電力の予測データを生成するステップと、
を含む付記２又は３記載の電力制御方法。
（付記５）
商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値と、バッテリーの性能に関するデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、バッテリー残量の予測データを生成するステップと、
バッテリー残量データベースに格納されている、前記バッテリーの実際の残量の推移のデータと、前記バッテリー残量の予測データとを用いて、直近の単位期間における前記バッテリーの実際の残量と予測の残量との乖離度合いを算出するステップと、
算出された前記乖離度合いに応じ、前記平準化目標値の補正量を算出するステップと、
前記バッテリーを含み且つ前記商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、前記補正量で補正された前記平準化目標値の電力を前記商用電源から供給するように制御するステップと、
を含む電力制御方法。
（付記６）
電力データベースに格納されている、実際の需要電力の推移のデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、直近の単位期間における実際の需要電力と予測の需要電力との乖離度合いを算出するステップと、
算出された前記乖離度合いに応じ、商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値の補正量を算出するステップと、
前記商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、前記補正量で補正された前記平準化目標値の電力を前記商用電源から供給するように制御するステップと、
を、コンピュータに実行させるための電力制御プログラム。
（付記７）
電力データベースに格納されている、実際の需要電力の推移のデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、直近の単位期間における実際の需要電力と予測の需要電力との乖離度合いを算出し、算出された前記乖離度合いに応じ、商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値の補正量を算出する手段と、
前記商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、前記補正量で補正された前記平準化目標値の電力を前記商用電源から供給するように制御する手段と、
を有する電力制御装置。
（付記８）
商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値と、バッテリーの性能に関するデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、バッテリー残量の予測データを生成するステップと、
バッテリー残量データベースに格納されている、前記バッテリーの実際の残量の推移のデータと、前記バッテリー残量の予測データとを用いて、直近の単位期間における前記バッテリーの実際の残量と予測の残量との乖離度合いを算出するステップと、
算出された前記乖離度合いに応じ、前記平準化目標値の補正量を算出するステップと、
前記バッテリーを含み且つ前記商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、前記補正量で補正された前記平準化目標値の電力を前記商用電源から供給するように制御するステップと、
を、コンピュータに実行させるための電力制御プログラム。
（付記９）
商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値と、バッテリーの性能に関するデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、バッテリー残量の予測データを生成し、バッテリー残量データベースに格納されている、前記バッテリーの実際の残量の推移のデータと、前記バッテリー残量の予測データとを用いて、直近の単位期間における前記バッテリーの実際の残量と予測の残量との乖離度合いを算出し、算出された前記乖離度合いに応じ、前記平準化目標値の補正量を算出する手段と、
前記バッテリーを含み且つ前記商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、前記補正量で補正された前記平準化目標値の電力を前記商用電源から供給するように制御する手段と、
を有する電力制御装置。
１ ネットワーク ３ 電力管理サーバ
５ 給電装置 ７ 計測装置
９ 商用電源 １１ 負荷
１３ 管理端末
３０１ 最適制御部 ３０１１ 平準化シミュレータ
３０１３ 最適値探索部
３０３ リアルタイム補正部 ３０３１ 補正量算出部
３０３３ 平準化制御部
３０５ 長期予測部 ３０５１ 予測データ生成部
３０５３ 予測データ格納部 ３０５５ 予測データ検索部
３０７ 短期傾向データ生成部 ３０９ 分析データ格納部
３１１ 分析部 ３１３ 需要電力ＤＢ
３１５ バッテリーＤＢ ３１７ 通信部
３１９ 制御データ格納部

Claims (9)

  1. 電力データベースに格納されている、実際の需要電力の推移のデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、直近の単位期間における実際の需要電力と予測の需要電力との乖離度合いを算出するステップと、
    算出された前記乖離度合いに応じ、商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値の補正量を算出するステップと、
    前記商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、前記補正量で補正された前記平準化目標値の電力を前記商用電源から供給するように制御するステップと、
    を含む電力制御方法。
  2. 前記平準化目標値の複数の候補値の各々について、当該候補値と前記給電装置に含まれるバッテリーの性能に関するデータと前記需要電力の予測データとを用いて、特定の期間において前記商用電源から供給する電力の予測データを生成する生成ステップと、
    前記複数の候補値のうち、前記特定の期間において前記商用電源から供給する電力のピーク値が最も小さくなる候補値を前記平準化目標値として特定するステップと、
    をさらに含む請求項１記載の電力制御方法。
  3. 前記平準化目標値の複数の候補値の各々について、当該候補値と前記給電装置に含まれるバッテリーの性能に関するデータと前記需要電力の予測データとを用いて、特定の期間において前記商用電源から供給する電力の予測データを生成する生成ステップと、
    前記複数の候補値の各々について、当該候補値について生成された前記予測データと、単位電力量当たりの二酸化炭素排出量のデータとを用いて、前記特定の期間における二酸化炭素排出量を算出する排出量算出ステップと、
    前記複数の候補値のうち、前記特定の期間において前記商用電源から供給する電力のピーク値と前記特定の期間における二酸化炭素排出量とに基づき算出される指標値が最も小さくなる候補値を、前記平準化目標値として特定するステップと、
    をさらに含む請求項１記載の電力制御方法。
  4. 前記生成ステップが、
    前記複数の候補値の各々について、当該候補値と前記バッテリーの性能に関するデータと前記需要電力の予測データとを用いて、前記特定の期間における前記バッテリーの充放電量を算出し、当該バッテリーの充放電量に基づき、前記特定の期間におけるバッテリー残量の予測データを生成するステップと、
    前記複数の候補値の各々について、当該候補値と前記需要電力の予測データと前記バッテリー残量の予測データとを用いて、前記特定の期間において前記商用電源から供給する電力の予測データを生成するステップと、
    を含む請求項２又は３記載の電力制御方法。
  5. 商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値と、バッテリーの性能に関するデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、バッテリー残量の予測データを生成するステップと、
    バッテリー残量データベースに格納されている、前記バッテリーの実際の残量の推移のデータと、前記バッテリー残量の予測データとを用いて、直近の単位期間における前記バッテリーの実際の残量と予測の残量との乖離度合いを算出するステップと、
    算出された前記乖離度合いに応じ、前記平準化目標値の補正量を算出するステップと、
    前記バッテリーを含み且つ前記商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、前記補正量で補正された前記平準化目標値の電力を前記商用電源から供給するように制御するステップと、
    を含む電力制御方法。
  6. 電力データベースに格納されている、実際の需要電力の推移のデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、直近の単位期間における実際の需要電力と予測の需要電力との乖離度合いを算出するステップと、
    算出された前記乖離度合いに応じ、商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値の補正量を算出するステップと、
    前記商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、前記補正量で補正された前記平準化目標値の電力を前記商用電源から供給するように制御するステップと、
    を、コンピュータに実行させるための電力制御プログラム。
  7. 電力データベースに格納されている、実際の需要電力の推移のデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、直近の単位期間における実際の需要電力と予測の需要電力との乖離度合いを算出し、算出された前記乖離度合いに応じ、商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値の補正量を算出する手段と、
    前記商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、前記補正量で補正された前記平準化目標値の電力を前記商用電源から供給するように制御する手段と、
    を有する電力制御装置。
  8. 商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値と、バッテリーの性能に関するデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、バッテリー残量の予測データを生成するステップと、
    バッテリー残量データベースに格納されている、前記バッテリーの実際の残量の推移のデータと、前記バッテリー残量の予測データとを用いて、直近の単位期間における前記バッテリーの実際の残量と予測の残量との乖離度合いを算出するステップと、
    算出された前記乖離度合いに応じ、前記平準化目標値の補正量を算出するステップと、
    前記バッテリーを含み且つ前記商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、前記補正量で補正された前記平準化目標値の電力を前記商用電源から供給するように制御するステップと、
    を、コンピュータに実行させるための電力制御プログラム。
  9. 商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値と、バッテリーの性能に関するデータと、予測データ格納部に格納されている、需要電力の予測データとを用いて、バッテリー残量の予測データを生成し、バッテリー残量データベースに格納されている、前記バッテリーの実際の残量の推移のデータと、前記バッテリー残量の予測データとを用いて、直近の単位期間における前記バッテリーの実際の残量と予測の残量との乖離度合いを算出し、算出された前記乖離度合いに応じ、前記平準化目標値の補正量を算出する手段と、
    前記バッテリーを含み且つ前記商用電源から供給する電力を制御する給電装置を、前記補正量で補正された前記平準化目標値の電力を前記商用電源から供給するように制御する手段と、
    を有する電力制御装置。
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