JP7519618B2 - 負荷制御システム、負荷制御方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、一般に負荷制御システム、負荷制御方法、及びプログラムに関する。より詳細には、本開示は、独自の制御アルゴリズムに従って動作する特定負荷を制御する負荷制御システム、負荷制御方法、及びプログラムに関する。

特許文献１には、太陽光発電装置の直流出力を使って電機製品に電力を供給する太陽光発電システムが開示されている。この太陽光発電システムでは、インバータに、太陽電池アレイとバッテリとが並列に接続されている。インバータは、太陽電池アレイ又はバッテリからの直流電力を交流に変換して、連系スイッチを介して電力系統に出力する。

特開平９－９１０４９号公報

本開示は、独自の制御アルゴリズムに従って動作する特定負荷の調整力が向上しやすい負荷制御システム、負荷制御方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

本開示の一態様に係る負荷制御システムは、取得部と、処理部と、を備える。前記取得部は、独自の制御アルゴリズムに従って動作する特定負荷から、前記特定負荷の制御に関する関連情報を取得する。前記処理部は、前記取得部にて取得した前記関連情報に基づいて、前記特定負荷の制御に関する処理を実行する。前記処理部は、前記特定負荷を制御する制御処理を実行する。前記制御処理は、前記特定負荷の前記独自の制御アルゴリズムに対抗する処理を含む。前記対抗する処理は、前記特定負荷の前記独自の制御アルゴリズムに優先して実行される。前記制御処理は、前記特定負荷に対して、前記特定負荷が実行し得る複数の制御指令を提案する処理を含む。

本開示の一態様に係る負荷制御方法は、取得ステップと、処理ステップと、を有する。前記取得ステップは、独自の制御アルゴリズムに従って動作する特定負荷から、前記特定負荷の制御に関する関連情報を取得するステップである。前記処理ステップは、前記取得ステップにて取得した前記関連情報に基づいて、前記特定負荷の制御に関する処理を実行するステップである。前記処理ステップでは、前記特定負荷を制御する制御処理を実行する。前記制御処理は、前記特定負荷の前記独自の制御アルゴリズムに対抗する処理を含む。前記対抗する処理は、前記特定負荷の前記独自の制御アルゴリズムに優先して実行される。前記制御処理は、前記特定負荷に対して、前記特定負荷が実行し得る複数の制御指令を提案する処理を含む。

本開示の一態様に係るプログラムは、１以上のプロセッサに、上記の負荷制御方法を実行させる。

本開示は、独自の制御アルゴリズムに従って動作する特定負荷の調整力が向上しやすい、という利点がある。

図１は、本開示の一実施形態に係る負荷制御システムの概要図である。 図２は、同上の負荷制御システムの第１制御の一例を示す説明図である。 図３は、比較例の負荷制御システムの動作の一例を示す説明図である。 図４は、本開示の一実施形態に係る負荷制御システムの第２制御の一例を示す説明図である。 図５は、同上の負荷制御システムの制御の一例を示す説明図である。 図６は、同上の負荷制御システムの動作を示すフローチャートである。

（１）概要
本実施形態に係る負荷制御システム１０は、図１に示すように、施設２００に設置された特定負荷３１を制御するためのシステムである。言い換えれば、負荷制御システム１０は、責任分界点Ｐ１（の需要家（customer’s facility）側）に設けられた特定負荷３１を制御するためのシステムである。本実施形態では、施設２００は、戸建住宅を想定しているが、集合住宅であってもよいし、商業施設、オフィスビル、工場、学校、又は病院等の非住宅施設であってもよい。

本開示でいう「特定負荷」は、動作することで電力を消費する負荷であって、かつ、独自の制御アルゴリズムに従って動作する負荷である。つまり、特定負荷３１を制御する場合、後述するように独自の制御アルゴリズムに対抗する手段を有していなければ、特定負荷３１に対する制御指令は、独自の制御アルゴリズムの範疇で実行される。このため、独自の制御アルゴリズムの範疇を超える制御指令を受け取った場合、特定負荷３１は、範疇を超える部分については、制御指令に従った制御を実行しないことになる。

負荷制御システム１０は、図１に示すように、取得部１１と、処理部１２と、を備えている。

取得部１１は、独自の制御アルゴリズムに従って動作する特定負荷３１から、特定負荷３１の制御に関する関連情報を取得する。本開示でいう「関連情報」は、一例として、特定負荷３１が独自の制御アルゴリズムに従って動作する場合の余力、つまり特定負荷３１の許容される制御量（以下、単に「許容制御量」ともいう）を含み得る。また、「関連情報」は、特定負荷３１の制御スケジュール、特定負荷３１の状態を表すパラメータの他、特定負荷３１の動作履歴（例えば、特定負荷３１の動作したタイミング、及び停止したタイミングの履歴）等を含み得る。

処理部１２は、取得部１１にて取得した関連情報に基づいて、特定負荷３１の制御に関する処理を実行する。本開示でいう「特定負荷の制御に関する処理」は、特定負荷３１を制御する制御処理を含む他、特定負荷３１の制御指令を生成する処理等を含み得る。制御指令は、特定負荷３１の独自の制御アルゴリズムに対抗する手段を有していないことを前提とした指令であってもよいし、対向する手段を有していることを前提とした指令であってもよい。

上述のように、本実施形態では、特定負荷３１から取得した関連情報に基づいて、特定負荷３１の制御に関する処理を実行する。このため、本実施形態では、例えば電力系統８（図１参照）の需給バランスを調整するための電力事業者からの要求に沿って、特定負荷３１にて電力を消費させたり、特定負荷３１の動作を停止させたりしやすくなる。その結果、本実施形態では、独自の制御アルゴリズムに従って動作する特定負荷３１の調整力が向上しやすい、という利点がある。

（２）詳細
以下、本実施形態の負荷制御システム１０について、図面を参照して詳細に説明する。本実施形態では、負荷制御システム１０は、複数の施設２００ごとに設置されるコントローラ４によって実現されている。各コントローラ４は、インターネット等のネットワークＮ１を介して電力管理システム１００と通信可能に構成されている。

ここで、電力管理システム１００は、複数の施設２００にそれぞれ設置された複数の分散型電源２の出力、つまり複数の分散型電源２の発電電力を管理するためのシステムである。本実施形態では、分散型電源２は、一例として太陽光発電システムである。なお、分散型電源２は、太陽光発電システムの他に、例えば燃料電池等の発電システムであってもよいし、風力、水力、地熱、及びバイオマス等、太陽光以外の再生可能エネルギーを利用した発電システムであってもよい。

本実施形態では、電力管理システム１００は、アグリゲータが管理するサーバ装置である。本開示でいう「アグリゲータ」は、需要家側エネルギーリソース又は分散型エネルギーリソースを統合制御し、ＶＰＰ（Virtual Power Plant）又はＤＲ（Demand Response）からエネルギーサービスを提供する事業者のことをいう。

本開示でいう「ＶＰＰ」は、複数の施設２００にそれぞれ設置されている複数の分散型電源２を、ＩｏＴ（Internet of Things）等を利用して統合的に制御することで、複数の施設２００をあたかも一つの仮想的な発電所として機能させる仕組みである。

アグリゲータは、リソースアグリゲータと、アグリゲーションコーディネータと、を含み得る。リソースアグリゲータは、需要家とＶＰＰに関するサービス契約を直接締結してリソース制御を行う事業者である。アグリゲーションコーディネータは、リソースアグリゲータが制御した電力量を束ね、一般送配電事業者、小売電気事業者、又は再生可能エネルギー発電事業者等の電力事業者と直接電力取引を行う事業者である。

本実施形態では、リソースアグリゲータが電力管理システム１００を管理し、アグリゲーションコーディネータが電力管理システム１００に対して指令を送出する上位システム３００を管理する、として説明する。なお、電力管理システム１００は、アグリゲーションコーディネータが管理してもよい。例えば、アグリゲーションコーディネータとリソースアグリゲータが同一の場合、アグリゲーションコーディネータが、電力管理システム１００を管理してもよい。また、上位システム３００は、一般送配電事業者、小売電気事業者、又は再生可能エネルギー発電事業者等の電力事業者が管理してもよい。

上位システム３００が送出する指令は、例えば小売電気事業者の計画値同時同量の達成、又は一般送配電事業者の需給バランスの調整を目的とした、ＶＰＰに対する指令である。上位システム３００が送出する指令は、一例として、電気の需要を減らす（抑制する）下げＤＲと、電気の需要を増やす（創出する）上げＤＲと、を含み得る。下げＤＲは、例えば電気のピーク需要のタイミングで負荷３としての需要機器３３の出力を落とす指令を含み得る。上げＤＲは、例えば分散型電源２の出力する電力（再生可能エネルギー）の過剰出力分を、負荷３としての需要機器３３を稼働して消費したり、負荷３としての蓄電設備３２を充電することにより吸収したりさせる指令を含み得る。

本開示でいう「需要機器」は、例えば家庭用の電気機器等の電力を消費する機器である。需要機器３３は、一例として、照明器具、空調設備、テレビ受像機等を含み得る。本実施形態では、負荷３としての需要機器３３は、電力管理システム１００により直接的又は間接的に制御可能な機器である。また、本実施形態では、負荷３としての蓄電設備３２は、施設２００に恒常的に設置された蓄電装置の他に、電気自動車（Electric Vehicle）に搭載されたバッテリを含み得る。

施設２００には、分散型電源２と、コントローラ４（負荷制御システム１０）と、電力変換システム５と、分電盤６と、スマートメータ７と、が設置されている。また、施設２００には、１以上の負荷３が設置されている。本実施形態では、施設２００には、１以上の特定負荷３１と、１以上の蓄電設備３２と、１以上の需要機器３３（図１に示す例では、照明器具）と、が負荷３として設置されている、と仮定する。なお、負荷３の構成は、施設２００ごとに異なっていてもよい。

本実施形態では、特定負荷３１は、電力系統８に分電盤６等を介して接続されており、基本的に電力系統８から商用電力の供給を受けて動作する。特定負荷３１は、湯水を貯める貯湯タンクと、貯湯タンクに貯められる湯水を加熱する加熱装置とを有し、貯湯タンク内の湯水によって給湯を行う貯湯式の電気給湯器である。加熱装置は、ヒートポンプ式であって、屋外に設置されている。また、本実施形態では、蓄電設備３２は、施設２００に恒常的に設置されている蓄電装置である。

コントローラ４は、例えばＨＥＭＳ（Home Energy Management System）コントローラである。コントローラ４は、施設２００における負荷３及び電力変換システム５の使用状況及び消費電力量等の情報を管理し、また、これらの動作を制御する。本実施形態では、コントローラ４は、電力管理システム１００から受信する発電計画に基づく指令に従って、負荷３及び電力変換システム５を制御する。本開示でいう「発電計画」は、例えば電力事業者等の上位システム３００に対して提出する複数の分散型電源２の各々の発電についての計画であって、複数の分散型電源２から電力系統８への逆潮流を含んでいる。また、コントローラ４は、ネットワークＮ１を介して、施設２００の外部に設置されている電力管理システム１００と通信を行うための通信インタフェースを有しており、電力管理システム１００と電力変換システム５との通信を中継する。

電力変換システム５は、例えばパワーコンディショナを有しており、分散型電源２及び蓄電設備３２を制御する。具体的には、電力変換システム５は、分散型電源２で発電される直流電力を交流電力に変換し、変換した交流電力を分電盤６を介して需要機器３３に供給したり、電力系統８へ逆潮流したりする機能を有している。また、電力変換システム５は、分散型電源２で発電される直流電力を所定の大きさの直流電力に変換し、変換した直流電力により蓄電設備３２を充電する機能を有している。さらに、電力変換システム５は、蓄電設備３２が放電する直流電力を交流電力に変換し、変換した交流電力を分電盤６を介して需要機器３３に供給する機能を有している。

負荷制御システム１０は、取得部１１と、処理部１２と、を備えている。本実施形態では、負荷制御システム１０（コントローラ４）は、同じ施設２００に設置された特定負荷３１を対象としている。つまり、取得部１１及び処理部１２は、複数の責任分界点Ｐ１のうちの１つの責任分界点Ｐ１（の需要家側）に設けられた特定負荷３１を対象としている。

本実施形態では、処理部１２は、１以上のプロセッサ及びメモリを有するコンピュータシステムを主構成とする。そのため、１以上のプロセッサがメモリに記録されているプログラムを実行することにより、処理部１２として機能する。プログラムはメモリに予め記録されていてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通して提供されてもよく、メモリカード等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。

取得部１１は、例えば分電盤６に設けられた計測アダプタを介して間接的に通信を行うための、又は特定負荷３１と直接通信を行うための通信インタフェースを有している。取得部１１は、特定負荷３１から特定負荷３１の制御に関する関連情報を取得する。取得部１１は、後述する取得ステップＳＴ１（図６参照）の実行主体である。具体的には、取得部１１は、同じ施設２００に設置されている特定負荷３１と直接的に又は間接的に通信することにより、特定負荷３１が自ら測定したパラメータ等を含む関連情報を、特定負荷３１から取得する。

本実施形態では、特定負荷３１は、既に述べたように貯湯型の電気給湯器である。したがって、上記パラメータは、一例として、使用された湯水量、貯湯タンクに残っている湯水量、湯水の水温、施設２００の外気温、又は沸き上げのレベル等を含み得る。本開示でいう「沸き上げのレベル」とは、湯水をどの程度沸かすかを示す指標である。

処理部１２は、取得部１１で取得した関連情報に基づいて、特定負荷３１の制御に関する処理を実行する。処理部１２は、後述する処理ステップＳＴ２（図６参照）の実行主体である。具体的には、処理部１２は、取得部１１で取得した関連情報に基づいて、特定負荷３１に対する制御指令を生成する。

ここで、処理部１２は、特定負荷３１から許容制御量を取得可能な場合、取得した許容制御量に基づいて、特定負荷３１に対する制御指令を生成する。一方、処理部１２は、特定負荷３１から許容制御量を取得できない場合、特定負荷３１の動作履歴に基づいて機械学習された学習済みモデルを用いて、許容制御量を推定し、推定した許容制御量に基づいて、特定負荷３１に対する制御指令を生成してもよい。つまり、処理部１２は、取得部１１にて取得した特定負荷３１の許容される制御量に基づいて、又は機械学習により推定される特定負荷３１の許容される制御量に基づいて、特定負荷３１を制御するための制御指令を生成する。

学習済みモデルは、例えばＳＶＭ（Support Vector Machine）等のモデルの他、ニューラルネットワークを用いたモデル、又は多層ニューラルネットワークを用いた深層学習（ディープラーニング）により生成されるモデルを含み得る。学習済みのニューラルネットワークは、例えばＣＮＮ（Convolutional Neural Network：畳み込みニューラルネットワーク）、ＢＮＮ（Bayesian Neural Network：ベイズニューラルネットワーク）、又はＲＮＮ（Recurrent Neural Network：再帰型ニューラルネットワーク）等を含み得る。

そして、処理部１２は、上記の生成した制御指令を特定負荷３１に与えることにより、特定負荷３１を制御する制御処理を実行する。ここで、本実施形態では、処理部１２は、特定負荷３１の独自の制御アルゴリズムに優先して、制御指令に基づく制御を特定負荷３１に実行させることが可能である。つまり、制御処理は、特定負荷３１の独自の制御アルゴリズムに対抗する処理を含んでいる。処理部１２は、特定負荷３１の独自の制御アルゴリズムの少なくとも一部について対抗できればよいが、全てについて対抗できてもよい。つまり、処理部１２は、特定負荷３１を制御する権限を有していてもよい。

以下、負荷制御システム１０の制御について列挙する。以下に示す各制御では、負荷制御システム１０の動作を説明するに当たり、比較例の負荷制御システムでの問題点について先んじて説明する。比較例の負荷制御システムは、取得部１１及び処理部１２を備えておらず、単に上位システム３００からの要求に沿った制御指令を特定負荷３１に与える点で、本実施形態の負荷制御システム１０と相違する。

＜第１制御＞
特定負荷３１は、比較的安価である深夜電力を利用して湯水を沸かすように制御される。一方、例えば比較例の負荷制御システムから、日中において電力を消費するような制御指令を受けた場合、深夜電力を利用して沸かす予定であった湯水の総量のうちの一部を日中で沸かすこともある。

しかしながら、特定負荷３１は、上述のように独自の制御アルゴリズムに従って動作するため、日中に沸かす湯水の量（言い換えれば、日中に消費する電力量）は、特定負荷３１自体が演算することで決定される。このため、例えば比較例の負荷制御システムから日中に３時間湯水を沸かすという制御指令を受けた場合でも、特定負荷３１が事前に決定した日中に湯水を沸かす量が１時間分であれば、上記の制御指令を満たすことができない、という問題が生じ得る。

そこで、本実施形態では、取得部１１は、特定負荷３１から関連情報を取得する。そして、処理部１２は、取得部１１にて取得した関連情報に基づいて、特定負荷３１の制御に関する処理を実行する。ここでは、処理部１２は、特定負荷３１から取得した各種パラメータに、コントローラ４が保有する施設２００での電力の利用状況、分散型電源２（ここでは、太陽光発電システム）の予測発電量、又は蓄電設備３２の充電状況等を加味して、特定負荷３１が実行すべき最適な制御指令を生成する。

このため、本実施形態では、特定負荷３１が実行可能な制御指令を、特定負荷３１に対して与えることが可能である。例えば、本実施形態では、特定負荷３１から各種パラメータを取得することで特定負荷３１の状況を把握できるため、特定負荷３１以外の負荷３での電力の消費を融通する等して、日中に１時間湯水を沸かすという特定負荷３１が実行可能な指令を与えることが可能である。この場合、処理部１２は、特定負荷３１の独自の制御アルゴリズムに沿った制御指令を与えるため、独自の制御アルゴリズムに対抗して制御処理を実行する必要がない。

ここで、特定負荷３１は、特定負荷３１が有する限られたデータを用いて、独自の制御アルゴリズムに従って目標湯量、及び最低限の残湯量を決定する判断基準を有している。そして、安全性を確保したり、品質を担保したりするために、特定負荷３１の最終的な動作の決定権は、特定負荷３１自体が有している場合もある。このような場合、処理部１２が特定負荷３１に制御指令を与える、つまり制御指令を提案したとしても、特定負荷３１が与えられた制御指令を受け入れない可能性がある。

そこで、処理部１２は、特定負荷３１に対して、特定負荷３１が実行し得る複数の制御指令を提案してもよい。言い換えれば、制御処理は、特定負荷３１に対して、特定負荷３１が実行し得る複数の制御指令を提案する処理を含んでいてもよい。具体的には、処理部１２は、取得部１１を介して特定負荷３１から運転モード及び／又は判断基準に関する情報を取得する。そして、処理部１２は、取得した情報に基づいて、運転モード及び／又は判断基準を変更した場合の制御指令を生成し、生成した制御指令を特定負荷３１に与える。ここで、処理部１２は、特定負荷３１に制御指令を与え、与えた制御指令に対する応答を特定負荷３１から受け取るという一連の流れを複数回繰り返すことにより、結果として複数の制御指令を提案してもよい。また、処理部１２は、特定負荷３１に対して、複数の制御指令を一括して与えてもよい。いずれの場合においても、複数の制御指令のうちのいずれの制御指令を採用するか否かは、特定負荷３１が判断すればよい。

また、処理部１２は、特定負荷３１にて設定された目標値を、目標値を超えた所定値に変更するように特定負荷３１に指示してもよい。一例として、特定負荷３１の目標湯量が摂氏４０度で５００リットルであり、目標湯量を達成するために計５時間の運転が必要である、と仮定する。この場合、特定負荷３１は、朝に温水が利用されることを想定して、総運転時間のうちの３時間は夜の時間帯に、残りの２時間は昼の時間帯にシフトすることが可能である、と負荷制御システム１０に応答する場合がある。この場合、処理部１２は、例えば目標湯量を、目標湯量を超えた所定値（例えば、７００リットル）に変更するように特定負荷３１に提案することで、昼の時間帯の運転時間を２時間から４時間まで増やすことも可能である。このように、この態様では、特定負荷３１での電力の消費効率の改善を図ったり、電力系統（８）の安定化への寄与を図ったりすることが可能である。

また、本実施形態では、処理部１２は、既に述べたように、特定負荷３１の独自の制御アルゴリズムに対抗して特定負荷３１を制御することも可能である。したがって、処理部１２は、例えば日中に３時間湯水を沸かすという制御指令を特定負荷３１に与え、特定負荷３１に与えた制御指令を強制的に実行させることも可能である。

図２は、本実施形態の負荷制御システム１０の第１制御の一例を表している。また、図３は、比較例の負荷制御システムの動作の一例を表している。図２及び図３は、いずれも所定期間（ここでは、０時～１８時）における特定負荷３１の動作を表している。図２及び図３において、一点鎖線Ｐ１０は、特定負荷３１を制御しない場合における実際の分散型電源２の発電量と、需要量（つまり、１以上の負荷３で消費される電力量）との差分、つまり余剰電力量を表している。また、図２及び図３において、ドット領域Ａ１は、特定負荷３１が湯水を沸かしている期間を表している。また、図２及び図３において、ドット領域Ａ１１は、特定負荷３１が独自の制御アルゴリズムに従って湯水を沸かしている期間を表しており、ドット領域Ａ１２は、特定負荷３１が制御指令に従って湯水を沸かしている期間を表している。

図３に示すように、比較例の負荷制御システムでは、ドット領域Ａ１に対してドット領域Ａ１２が占める割合が小さく、余剰電力量を特定負荷３１に十分に消費させることができていない。これに対して、図２に示すように、本実施形態の負荷制御システム１０では、ドット領域Ａ１に対してドット領域Ａ１２が占める割合が大きく、余剰電力量を特定負荷３１に十分に消費させることができている。

上述のように、本実施形態では、分散型電源２の発電量のうちの余剰電力量を特定負荷３１にて消費させやすくなり、結果として特定負荷３１の調整力の向上が期待できる、という利点がある。

＜第２制御＞
特定負荷３１は、既に述べたように、深夜電力を利用して沸かす予定であった湯水の総量のうちの一部を日中で沸かすことができる。これにより、特定負荷３１は、上位システム３００からの上げＤＲに対応することが可能である。しかしながら、比較例の制御システムでは、特定負荷３１は、例えば前日等の現時点よりも前に受け取った上げＤＲに対応することは可能であるが、リアルタイムに受け取った上げＤＲには対応することができず、即応性に乏しい、という問題があった。また、比較例の制御システムでは、特定負荷３１は、上げＤＲには対応することができても、下げＤＲには対応することができない、という問題があった。

そこで、本実施形態では、特定負荷３１の独自の制御アルゴリズムに割り込んで、特定負荷３１を制御する。つまり、制御処理は、特定負荷３１の独自の制御アルゴリズムに割り込んで対抗する処理を含んでいる。例えば、処理部１２は、特定負荷３１が独自の制御アルゴリズムに従って動作を停止している期間においても、特定負荷３１に湯水を沸かす制御を実行させることが可能である。また、例えば、処理部１２は、特定負荷３１が独自の制御アルゴリズムに従って湯水を沸かしている期間においても、特定負荷３１の動作を停止する制御を実行させることが可能である。

図４は、本実施形態の負荷制御システム１０の第２制御の一例を表している。図４は、所定期間（ここでは、０時～１８時）における特定負荷３１の動作を表している。図４において、一点鎖線Ｐ１０は、特定負荷３１を制御しない場合における実際の分散型電源２の発電量と、需要量（つまり、１以上の負荷３で消費される電力量）との差分、つまり余剰電力量を表している。また、図４において、ドット領域は、特定負荷３１が湯水を沸かしている期間を表している。

図４に示すように、特定負荷３１が時刻ｔ０～ｔ１の期間において、湯水を沸かす制御を実行している、と仮定する。この場合に、例えば時刻ｔ２～ｔ３の期間に、分散型電源２の発電量が一時的に低下すると、上位システム３００は、下げＤＲを要請することがある。このような場合でも、本実施形態では、処理部１２が特定負荷３１の独自の制御アルゴリズムに割り込んで、特定負荷３１を一時的に停止させることで、下げＤＲの要請を満たすことが可能である。

上述のように、本実施形態では、特定負荷３１をリアルタイムに制御することができるので、即応性の向上が期待できる、という利点がある。また、本実施形態では、特定負荷３１の独自の制御アルゴリズムに割り込んで特定負荷３１を一時的に停止させることができるので、上位システム３００からの下げＤＲの要請を満たすことが可能である、という利点がある。

（３）動作
以下、本実施形態の負荷制御システム１０の動作の一例について、図６を参照して説明する。電力管理システム１００による発電計画が開始された後に（Ｓ１）、上位システム３００からの要求（上げＤＲ又は下げＤＲ）を取得すると（Ｓ２：Ｙｅｓ）、負荷制御システム１０は、特定負荷３１から許容制御量を取得可能であるか否かを判定する（Ｓ３）。

特定負荷３１から許容制御量を取得可能である場合（Ｓ３：Ｙｅｓ）、処理部１２は、取得した許容制御量に基づいて制御指令を生成し、生成した制御指令を特定負荷３１に与えることで、特定負荷３１を制御する（Ｓ５）。

一方、特定負荷３１から許容制御量を取得できない場合（Ｓ３：Ｎｏ）、処理部１２は、学習済みモデルを用いて許容制御量を推定する（Ｓ４）。そして、処理部１２は、推定した許容制御量に基づいて制御指令を生成し、生成した制御指令を特定負荷３１に与えることで、特定負荷３１を制御する（Ｓ５）。処理Ｓ３，Ｓ４は、取得ステップＳＴ１に相当し、処理Ｓ５は、処理ステップＳＴ２に相当する。処理Ｓ２～Ｓ５は、発電計画が終了するまで（Ｓ６：Ｙｅｓ）適宜実行される。

（４）変形例
上述の実施形態は、本開示の様々な実施形態の一つにすぎない。上述の実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。また、負荷制御システム１０と同様の機能は、負荷制御方法の他に、（コンピュータ）プログラム、又はプログラムを記録した非一時的記録媒体等で具現化されてもよい。

一態様に係る負荷制御方法は、取得ステップＳＴ１と、処理ステップＳＴ２と、を有する。取得ステップＳＴ１は、独自の制御アルゴリズムに従って動作する特定負荷３１から、特定負荷３１の制御に関する関連情報を取得するステップである。処理ステップＳＴ２は、取得ステップＳＴ１にて取得した関連情報に基づいて、特定負荷３１の制御に関する処理を実行するステップである。一態様に係る（コンピュータ）プログラムは、１以上のプロセッサに、上記の負荷制御方法を実行させる。

以下、上述の実施形態の変形例を列挙する。以下に説明する変形例は、適宜組み合わせて適用可能である。

本開示における負荷制御システム１０は、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを主構成とする。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示における負荷制御システム１０としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されてもよく、電気通信回線を通じて提供されてもよく、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１ないし複数の電子回路で構成される。ここでいうＩＣ又はＬＳＩ等の集積回路は、集積の度合いによって呼び方が異なっており、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又はＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれる集積回路を含む。さらに、ＬＳＩの製造後にプログラムされる、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成若しくはＬＳＩ内部の回路区画の再構成が可能な論理デバイスについても、プロセッサとして採用することができる。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。ここでいうコンピュータシステムは、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するマイクロコントローラを含む。したがって、マイクロコントローラについても、半導体集積回路又は大規模集積回路を含む１ないし複数の電子回路で構成される。

また、負荷制御システム１０における複数の機能が、１つの筐体内に集約されていることは負荷制御システム１０に必須の構成ではなく、負荷制御システム１０の構成要素は、複数の筐体に分散して設けられていてもよい。さらに、負荷制御システム１０の少なくとも一部の機能がクラウド（クラウドコンピューティング）等によって実現されてもよい。

上述の実施形態において、処理部１２は、特定負荷３１に対する制御指令を生成する機能を有していなくてもよい。この場合、処理部１２は、例えば取得部１１にて取得した特定負荷３１の関連情報を電力管理システム１００に送信し、電力管理システム１００にて生成された制御指令を受信することで、制御指令を特定負荷３１に対して与えてもよい。

上述の実施形態において、処理部１２は、特定負荷３１の関連情報以外の情報を更に参照して、特定負荷３１の制御に関する処理を実行してもよい。本開示でいう「関連情報以外の情報」は、一例として、特定負荷３１以外の他の機器に関する情報の他、スケジューラからの情報、天気予報、発電・需要の予測データ、又は家族の行動の予測情報を含み得る。例えば、処理部１２は、各施設２００の管理するスケジューラの有する情報のうち制御指令を生成するに当たって必要な情報を参照することで、制御指令を生成してもよい。

また、上述の実施形態において、負荷制御システム１０（コントローラ４）は、同じ施設２００にある特定負荷３１から関連情報を取得するだけでなく、ネットワークＮ１を介して他の施設２００にある特定負荷３１からも関連情報を取得してもよい。つまり、特定負荷３１は、複数の責任分界点Ｐ１ごとに設けられている。そして、取得部１１は、複数の責任分界点Ｐ１の各々について関連情報を取得してもよい。

また、上述の実施形態において、負荷制御システム１０は、コントローラ４ではなく、電力管理システム１００にて実現されてもよい。つまり、特定負荷３１は、複数の責任分界点Ｐ１ごとに設けられている。そして、取得部１１及び処理部１２は、複数の責任分界点Ｐ１の各々の特定負荷３１を対象としてもよい。この場合、負荷制御システム１０（電力管理システム１００）は、複数の特定負荷３１を１つの群として群制御することが可能である。

上記の態様であれば、以下のような制御も可能である。すなわち、図５に示すように、負荷制御システム１０の管轄下に、複数の施設２００の他に、蓄電設備３２を備えた公共施設２０１、及び蓄電設備３２を備えた自動販売機２０２が含まれている、と仮定する。この場合、負荷制御システム１０は、いずれか１つの施設２００の特定負荷３１では上位システム３００からの上げＤＲの要請を満たせなければ、他の施設２００の特定負荷３１を動作させることで、上げＤＲの要請を満たし得る。また、負荷制御システム１０は、公共施設２０１又は自動販売機２０２が備える蓄電設備３２を充電させることで、上げＤＲの要請を満たし得る。

上述の実施形態において、複数の責任分界点Ｐ１のうちの２以上の責任分界点Ｐ１において、特定負荷３１は互いに異なるタイミングで動作を開始してもよい。例えば、全ての責任分界点Ｐ１の各々で、特定負荷３１が同時に動作を開始した場合、消費電力量が瞬間的に増大し、需給バランスに影響を与える可能性がある。これに対して、上記の態様では、特定負荷３１が同時に動作を開始する可能性が低くなることから、消費電力量が瞬間的に増大しにくく、電力系統８に掛かる負荷を低減しやすい。

上述の実施形態において、特定負荷３１は、貯湯型の電気給湯器に限らず、蓄電設備３２であってもよい。例えば、蓄電設備３２において、ＳｏＣ（State Of Charge）の上限値が９０％、下限値が１０％に設定されており、このパラメータを満たすように独自の制御アルゴリズムに従って充放電する、と仮定する。この場合、処理部１２は、蓄電設備３２に制御指令を与えることにより、上限値を９５％、下限値を５％に変更することも可能である。また、特定負荷３１は、例えば電力変換システム５であってもよい。この場合、処理部１２は、電力変換システム５に対して、出力抑制の目標値を変更する制御指令を与えることにより、例えば下げＤＲの要請に対応することが可能である。

また、特定負荷３１は、例えば空調システムであってもよい。空調システムは、全館空調システムであれば、部屋ごとに設置された温度センサの検知温度が設定温度となるように、部屋ごとに設けられたダンパを制御するという、独自の制御アルゴリズムに従って動作する。このような場合、処理部１２は、上記の独自の制御アルゴリズムに対抗して、全館空調システムを急速運転させたり、低速運転させたりすることで、全館空調システムでの消費電力量を変化させやすく（つまり、調整力を向上しやすくなる）効果が期待できる。

また、特定負荷３１は、例えば燃料電池であってもよい。この場合、処理部１２は、燃料電池に対して、運転時間帯を変更する制御指令を与えることにより、例えば下げＤＲの要請に対応することが可能である。

つまり、特定負荷３１は、独自の制御アルゴリズムに従って動作する機器であればよく、施設２００に恒常的に設置される蓄電装置の他、電気自動車に搭載されるバッテリ等であってもよい。例えば、特定負荷３１は、ヒートポンプ式給湯器、電気温水器、燃料電池、空調システム、蓄電装置、又は電動車両用の充電器のいずれか１つを含み得る。

（まとめ）
以上述べたように、第１の態様に係る負荷制御システム（１０）は、取得部（１１）と、処理部（１２）と、を備える。取得部（１１）は、独自の制御アルゴリズムに従って動作する特定負荷（３１）から、特定負荷（３１）の制御に関する関連情報を取得する。処理部（１２）は、取得部（１１）にて取得した関連情報に基づいて、特定負荷（３１）の制御に関する処理を実行する。

この態様によれば、独自の制御アルゴリズムに従って動作する特定負荷（３１）の調整力が向上しやすい、という利点がある。

第２の態様に係る負荷制御システム（１０）では、第１の態様において、処理部（１２）は、関連情報以外の情報を更に参照して、特定負荷（３１）の制御に関する処理を実行する。

この態様によれば、関連情報以外の情報を参照しない場合と比較して、特定負荷（３１）の調整力の向上が期待できる、という利点がある。

第３の態様に係る負荷制御システム（１０）では、第１又は第２の態様において、処理部（１２）は、特定負荷（３１）を制御する制御処理を実行する。制御処理は、特定負荷（３１）の独自の制御アルゴリズムに対抗する処理を含む。

この態様によれば、特定負荷（３１）を強制的に制御することができるので、特定負荷（３１）の調整力を確保しやすい、という利点がある。

第４の態様に係る負荷制御システム（１０）では、第３の態様において、処理部（１２）は、特定負荷（３１）を制御する権限を有する。

この態様によれば、特定負荷（３１）を強制的に制御することができるので、特定負荷（３１）の調整力を確保しやすい、という利点がある。

第５の態様に係る負荷制御システム（１０）では、第３又は第４の態様において、制御処理は、特定負荷（３１）の独自の制御アルゴリズムに割り込んで対抗する処理を含む。

この態様によれば、特定負荷（３１）を強制的に制御することができるので、特定負荷（３１）の調整力を確保しやすい、という利点がある。

第６の態様に係る負荷制御システム（１０）では、第３の態様において、制御処理は、特定負荷（３１）に対して、特定負荷（３１）が実行し得る複数の制御指令を提案する処理を含む。

この態様によれば、特定負荷（３１）が、実行し得る複数の制御指令から選択して制御するため、特定負荷（３１）の独自の制御アルゴリズムを強制的に変更する場合と比較して、制御エラーが発生しにくい、という利点がある。

第７の態様に係る負荷制御システム（１０）では、第３～第６のいずれかの態様において、処理部（１２）は、特定負荷（３１）にて設定された目標値を、目標値を超えた所定値に変更するように特定負荷（３１）に指示する。

この態様によれば、特定負荷（３１）が目標値に従って制御される場合と比較して、特定負荷（３１）の調整力の向上が期待できる、という利点がある。

第８の態様に係る負荷制御システム（１０）では、第１～第７のいずれかの態様において、特定負荷（３１）は、ヒートポンプ式給湯器、電気温水器、燃料電池、空調システム、蓄電池、又は電動車両用の充電器のいずれか１つを含む。

この態様によれば、特定負荷（３１）の調整力を確保しやすい、という利点がある。

第９の態様に係る負荷制御システム（１０）では、第１～第８のいずれかの態様において、特定負荷（３１）は、複数の責任分界点（Ｐ１）ごとに設けられている。取得部（１１）は、複数の責任分界点（Ｐ１）の各々について関連情報を取得する。

この態様によれば、負荷制御システム（１０）が属する責任分界点（Ｐ１）での関連情報のみならず、他の責任分界点（Ｐ１）での関連情報を参照することができるので、特定負荷（３１）の調整力が更に向上しやすい、という利点がある。

第１０の態様に係る負荷制御システム（１０）では、第１～第８のいずれかの態様において、取得部（１１）及び処理部（１２）は、複数の責任分界点（Ｐ１）のうちの１つの責任分界点（Ｐ１）に設けられた特定負荷（３１）を対象とする。

この態様によれば、１つの責任分界点（Ｐ１）に設けられた特定負荷（３１）を個別に制御することが可能である、という利点がある。

第１１の態様に係る負荷制御システム（１０）では、第１～第８のいずれかの態様において、特定負荷（３１）は、複数の責任分界点（Ｐ１）ごとに設けられている。取得部（１１）及び処理部（１２）は、複数の責任分界点（Ｐ１）の各々の特定負荷（３１）を対象とする。

この態様によれば、複数の責任分界点（Ｐ１）の各々に設けられた特定負荷（３１）を束ねて制御することが可能である、という利点がある。

第１２の態様に係る負荷制御システム（１０）では、第１１の態様において、複数の責任分界点（Ｐ１）のうちの２以上の責任分界点（Ｐ１）において、特定負荷（３１）は互いに異なるタイミングで動作を開始する。

この態様によれば、複数の特定負荷（３１）が同時に動作を開始することに起因する消費電力量の変動を抑制しやすい、言い換えれば、電力系統（８）に掛かる負荷を低減しやすい、という利点がある。

第１３の態様に係る負荷制御システム（１０）では、第１～第１２のいずれかの態様において、処理部（１２）は、取得部（１１）にて取得した特定負荷（３１）の許容される制御量に基づいて、又は機械学習により推定される特定負荷（３１）の許容される制御量に基づいて、特定負荷（３１）を制御するための制御指令を生成する。

この態様によれば、特定負荷（３１）の独自の制御アルゴリズムを阻害することなく特定負荷（３１）を制御しやすくなる、という利点がある。

第１４の態様に係る負荷制御方法は、取得ステップ（ＳＴ１）と、処理ステップ（ＳＴ２）と、を有する。取得ステップ（ＳＴ１）は、独自の制御アルゴリズムに従って動作する特定負荷（３１）から、特定負荷（３１）の制御に関する関連情報を取得するステップである。処理ステップ（ＳＴ２）は、取得ステップ（ＳＴ１）にて取得した関連情報に基づいて、特定負荷（３１）の制御に関する処理を実行するステップである。

この態様によれば、独自の制御アルゴリズムに従って動作する特定負荷（３１）の調整力が向上しやすい、という利点がある。

第１５の態様に係るプログラムは、１以上のプロセッサに、第１４の態様に係る負荷制御方法を実行させる。

この態様によれば、独自の制御アルゴリズムに従って動作する特定負荷（３１）の調整力が向上しやすい、という利点がある。

第２～第１３の態様に係る構成については、負荷制御システム（１０）に必須の構成ではなく、適宜省略可能である。

１０ 負荷制御システム
１１ 取得部
１２ 処理部
３１ 特定負荷
Ｐ１ 責任分界点
ＳＴ１ 取得ステップ
ＳＴ２ 処理ステップ

Claims (13)

1. 独自の制御アルゴリズムに従って動作する特定負荷から、前記特定負荷の制御に関する関連情報を取得する取得部と、
   前記取得部にて取得した前記関連情報に基づいて、前記特定負荷の制御に関する処理を実行する処理部と、を備え、
   前記処理部は、前記特定負荷を制御する制御処理を実行し、
   前記制御処理は、前記特定負荷の前記独自の制御アルゴリズムに対抗する処理を含み、
   前記対抗する処理は、前記特定負荷の前記独自の制御アルゴリズムに優先して実行され、
   前記制御処理は、前記特定負荷に対して、前記特定負荷が実行し得る複数の制御指令を提案する処理を含む、
   負荷制御システム。
2. 前記処理部は、前記関連情報以外の情報を更に参照して、前記特定負荷の制御に関する処理を実行する、
   請求項１記載の負荷制御システム。
3. 前記処理部は、前記特定負荷を制御する権限を有する、
   請求項１又は２に記載の負荷制御システム。
4. 前記制御処理は、前記特定負荷の前記独自の制御アルゴリズムに割り込んで対抗する処理を含む、
   請求項１～３のいずれか１項に記載の負荷制御システム。
5. 前記処理部は、前記特定負荷にて設定された目標値を、前記目標値を超えた所定値に変更するように前記特定負荷に指示する、
   請求項１～４のいずれか１項に記載の負荷制御システム。
6. 前記特定負荷は、ヒートポンプ式給湯器、電気温水器、燃料電池、空調システム、蓄電池、又は電動車両用の充電器のいずれか１つを含む、
   請求項１～５のいずれか１項に記載の負荷制御システム。
7. 前記特定負荷は、複数の責任分界点ごとに設けられており、
   前記取得部は、前記複数の責任分界点の各々について前記関連情報を取得する、
   請求項１～６のいずれか１項に記載の負荷制御システム。
8. 前記取得部及び前記処理部は、複数の責任分界点のうちの１つの責任分界点に設けられた前記特定負荷を対象とする、
   請求項１～６のいずれか１項に記載の負荷制御システム。
9. 前記特定負荷は、複数の責任分界点ごとに設けられており、
   前記取得部及び前記処理部は、前記複数の責任分界点の各々の前記特定負荷を対象とする、
   請求項１～６のいずれか１項に記載の負荷制御システム。
10. 前記複数の責任分界点のうちの２以上の責任分界点において、前記特定負荷は互いに異なるタイミングで動作を開始する、
    請求項９記載の負荷制御システム。
11. 前記処理部は、前記取得部にて取得した前記特定負荷の許容される制御量に基づいて、又は機械学習により推定される前記特定負荷の許容される制御量に基づいて、前記特定負荷を制御するための制御指令を生成する、
    請求項１～１０のいずれか１項に記載の負荷制御システム。
12. 独自の制御アルゴリズムに従って動作する特定負荷から、前記特定負荷の制御に関する関連情報を取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにて取得した前記関連情報に基づいて、前記特定負荷の制御に関する処理を実行する処理ステップと、を有し、
    前記処理ステップでは、前記特定負荷を制御する制御処理を実行し、
    前記制御処理は、前記特定負荷の前記独自の制御アルゴリズムに対抗する処理を含み、
    前記対抗する処理は、前記特定負荷の前記独自の制御アルゴリズムに優先して実行され、
    前記制御処理は、前記特定負荷に対して、前記特定負荷が実行し得る複数の制御指令を提案する処理を含む、
    負荷制御方法。
13. １以上のプロセッサに、
    請求項１２記載の負荷制御方法を実行させる、
    プログラム。

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