WO2017098631A1 - 電力制御装置、運転計画立案方法、及び、プログラム - Google Patents

電力制御装置、運転計画立案方法、及び、プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2017098631A1
WO2017098631A1 PCT/JP2015/084661 JP2015084661W WO2017098631A1 WO 2017098631 A1 WO2017098631 A1 WO 2017098631A1 JP 2015084661 W JP2015084661 W JP 2015084661W WO 2017098631 A1 WO2017098631 A1 WO 2017098631A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
power
prediction
predicted value
value
operation plan
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2015/084661
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
矢部　正明
雄喜 小川
一郎 丸山
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Priority to EP15910247.4A priority Critical patent/EP3389162A4/en
Priority to PCT/JP2015/084661 priority patent/WO2017098631A1/ja
Priority to CN201580084842.2A priority patent/CN108292860B/zh
Priority to US15/759,245 priority patent/US11271400B2/en
Priority to BR112018008377-1A priority patent/BR112018008377A2/ja
Priority to JP2017554736A priority patent/JP6598876B2/ja
Publication of WO2017098631A1 publication Critical patent/WO2017098631A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J3/003—Load forecast, e.g. methods or systems for forecasting future load demand
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G01W1/10—Devices for predicting weather conditions
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote monitoring or remote control of equipment in a power distribution network
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote monitoring or remote control of equipment in a power distribution network
    • H02J13/14—Circuit arrangements for providing remote monitoring or remote control of equipment in a power distribution network the power network being locally controlled, e.g. home energy management systems [HEMS]
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; 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
    • H02J3/004—Generation forecast, e.g. methods or systems for forecasting future energy generation
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J3/12—Arrangements for adjusting voltage in AC networks by changing a characteristic of the network load
    • H02J3/14—Arrangements for adjusting voltage in AC networks by changing a characteristic of the network load by switching loads on to, or off from, the networks, e.g. progressively balanced loading
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; 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 feeding a single network from two or more generators or sources in parallel; Arrangements for feeding already energised networks from additional generators or sources in parallel
    • H02J3/381—Dispersed generators
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; 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 feeding a single network from two or more generators or sources in parallel; Arrangements for feeding already energised networks from additional generators or sources in parallel
    • H02J3/388—Arrangements for the handling of islanding, e.g. for disconnection or for avoiding the disconnection of power
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; 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 feeding a single network from two or more generators or sources in parallel; Arrangements for feeding already energised networks from additional generators or sources in parallel
    • H02J3/46—Controlling the sharing of generated power between the generators, sources or networks
    • H02J3/466—Scheduling or selectively controlling the operation of the generators or sources, e.g. connecting or disconnecting generators to meet a demand
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02S—GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
    • H02S50/00—Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02S—GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
    • H02S50/00—Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
    • H02S50/10—Testing of PV devices, e.g. of PV modules or single PV cells
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2101/00—Supply or distribution of decentralised, dispersed or local electric power generation
    • H02J2101/20—Dispersed power generation using renewable energy sources
    • H02J2101/22—Solar energy
    • H02J2101/24—Photovoltaics
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2103/00—Details of circuit arrangements for mains or AC distribution networks
    • H02J2103/30—Simulating, planning, modelling, reliability check or computer assisted design [CAD] of electric power networks
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2105/00—Networks for supplying or distributing electric power characterised by their spatial reach or by the load
    • H02J2105/40—Networks for supplying or distributing electric power characterised by their spatial reach or by the load characterised by the loads connecting to the networks or being supplied by the networks
    • H02J2105/42—Home appliances
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A30/00—Adapting or protecting infrastructure or their operation
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B70/00—Technologies for an efficient end-user side electric power management and consumption
    • Y02B70/30—Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for improving the carbon footprint of the management of residential or tertiary loads, i.e. smart grids as climate change mitigation technology in the buildings sector, including also the last stages of power distribution and the control, monitoring or operating management systems at local level
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B70/00—Technologies for an efficient end-user side electric power management and consumption
    • Y02B70/30—Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for improving the carbon footprint of the management of residential or tertiary loads, i.e. smart grids as climate change mitigation technology in the buildings sector, including also the last stages of power distribution and the control, monitoring or operating management systems at local level
    • Y02B70/3225—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
    • Y02E10/56—Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
    • Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/12—Monitoring or controlling equipment for energy generation units, e.g. distributed energy generation [DER] or load-side generation
    • Y04S10/123—Monitoring or controlling equipment for energy generation units, e.g. distributed energy generation [DER] or load-side generation the energy generation units being or involving renewable energy sources
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S20/00—Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
    • Y04S20/20—End-user application control systems
    • Y04S20/222—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S20/00—Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
    • Y04S20/20—End-user application control systems
    • Y04S20/242—Home appliances

Definitions

  • the present invention relates to a technique for appropriately utilizing a predicted value for electric power.
  • HEMS Home Energy Management System
  • Patent Document 1 discloses an invention of a PV (solar power generation) system capable of performing detailed solar radiation amount prediction.
  • Patent Document 1 describes the improvement of prediction accuracy, the accuracy of the prediction value, that is, how reliable the prediction value is, is used without any consideration. It was not possible to carry out energy management control that appropriately utilized.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a power control device, an operation planning method, and a program that can appropriately use a predicted value for power. And
  • a power control apparatus includes: A power control device that controls power consumed or generated in a home, and a power control device that displays a predicted value about the power on a display device, A display control means for displaying a time transition of the predicted value, and displaying a graph showing variations in the predicted value on the display device; Is provided.
  • the predicted value for power can be appropriately utilized.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an example of the overall configuration of a home system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • the home system 1 includes a power storage facility 10 that stores power, a power generation facility 20 that generates power, a breaker 30 that blocks power supplied to the residence H, and power that is consumed or generated within the residence H.
  • Power measuring device 40 that measures power
  • device 50 that consumes power in residence H
  • power control device 60 that controls home system 1 as a whole
  • terminal device 70 that is used by the user.
  • the thick line in FIG. 1 indicates the power line PL. That is, the power storage facility 10, the power generation facility 20, the breaker 30, and the device 50 are connected via the power line PL so that power can be supplied or output. And near them, current transformer CT for measuring the electric power which flows into electric power line PL is arranged.
  • the dotted line in FIG. 1 indicates the communication line CL. That is, the power storage facility 10, the power generation facility 20, the power measuring device 40, the device 50, the power control device 60, and the terminal device 70 are connected to the home network N1 through the communication line CL.
  • the communication line CL and the home network N1 are, for example, a wired LAN (Local Area Network) or a wireless LAN.
  • the home system 1 can communicate with the server 80 arranged outside the residence H.
  • the server 80 stores, for example, an electricity bill table 81 that defines electricity charges (electricity purchase charges) for each time zone for the commercial power source PS, that is, the commercial power system.
  • the electricity rate table 81 also includes a purchase fee (power sale fee) for the generated power. This purchase fee does not need to be uniform, and may be defined for each time zone.
  • the server 80 stores weather forecast information 82.
  • the weather forecast information 82 includes, for example, forecast weather, precipitation probability, forecast temperature, forecast humidity, and forecast solar radiation.
  • the power control device 60 is connected to the server 80 via the outside network N2 and can read the electricity rate table 81 and the weather forecast information 82.
  • the power storage facility 10 is, for example, a power storage system that includes a stationary storage battery (for example, a lithium ion battery) and can store (charge) and discharge electric power.
  • the power storage facility 10 is controlled by the power control device 60 via the communication line CL (home network N1), and charges the storage battery and discharges the storage battery.
  • the power storage facility 10 may be a charge / discharge system using an electric vehicle.
  • the power generation facility 20 is, for example, a solar power generation system that includes a solar panel that generates power using sunlight and a power conditioner that converts DC power into AC power.
  • the power generation facility 20 is controlled by the power control device 60 via the communication line CL, supplies the generated power to the device 50 in the residence H, and causes surplus power to flow backward to the commercial power source PS.
  • the power generation facility 20 may be a power generation system using wind power or a fuel cell.
  • Breaker 30 appropriately cuts off the supply of power from commercial power source PS to power line PL in residence H.
  • the breaker 30 cuts off the electrical connection between the commercial power source PS and the power line PL when the power supplied from the commercial power source PS into the residence H exceeds a predetermined capacity.
  • the capacity of the breaker 30 is determined, for example, when a user makes a contract with an electric power company.
  • the breaker 30 may be an earth leakage breaker.
  • the breaker 30 may cut
  • the power measuring device 40 detects the amount of power flowing through the power line PL using the above-described current transformer CT. Then, the power measuring device 40 transmits information on the detected power amount to the power control device 60. In other words, the power measuring device 40 uses the current transformer CT, the amount of power sold by the reverse flow from the power generation facility 20 to the commercial power source PS through the power line PL, the amount of power purchased by the commercial power source PS flowing into the power line PL, and the power generation facility 20. The amount of power generated by, the amount of power consumed by the device 50, the amount of charge to the power storage facility 10, and the amount of discharge from the power storage facility 10 to the power line PL are measured. The power measuring device 40 transmits these to the power control device 60 as information on the amount of purchased and sold power, the amount of power generation, the amount of power consumption, and the amount of charge / discharge, for example.
  • the device 50 is an electric device and a facility device, and is a power consuming device that consumes power in the residence H.
  • the device 50 includes a heat pump type water heater. This water heater is also called a heat storage device because it stores electricity as heat.
  • FIG. 1 shows a case where two devices 50 are arranged in the house H, this is for ease of explanation, and the number of the devices 50 can be changed as appropriate according to the actual situation. .
  • the power control device 60 is, for example, a HEMS (Home Energy Management System) controller capable of integrally controlling the devices 50 in the residence H.
  • the power control device 60 predicts the amount of power generated by the power generation facility 20 and the amount of power consumed by the device 50, and drafts an operation plan.
  • the operation plan includes not only control for the device 50 but also charge / discharge control for the power storage facility 10.
  • the electric power control apparatus 60 controls the electrical storage equipment 10 and the apparatus 50 according to the planned operation plan.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the power control device 60.
  • the power control device 60 includes an in-home communication unit 61, an out-of-home communication unit 62, a data storage unit 63, and a control unit 64.
  • the in-home communication unit 61 is a communication unit for connecting to the in-home network N1 through the communication line CL. Under the control of the control unit 64, the power storage facility 10, the power generation facility 20, the power measuring device 40, the device 50, and the terminal Communication with the device 70 is performed. For example, the in-home communication unit 61 receives information on the amount of power transmitted from the power measuring device 40. Further, the in-home communication unit 61 transmits screen data generated by the control unit 64, more specifically, a display control unit 644 described later, to the terminal device 70.
  • the external communication unit 62 is a communication adapter for connecting to an external external network N2, and communicates with the external server 80 under the control of the control unit 64.
  • the outside communication unit 62 receives the above-described electricity rate table 81 and weather forecast information 82 sent from the server 80.
  • the data storage unit 63 is composed of, for example, a nonvolatile semiconductor memory, and stores various information. Specifically, user setting information 631, management information 632, a prediction model 633, and an operation plan 634 are stored in the data storage unit 63.
  • the user setting information 631 includes, for example, information such as a user schedule and a user policy set by the user.
  • the user policy is information representing a policy for formulating an operation plan, and as an example, one of economic, energy saving, and comfort policies is set by the user.
  • the management information 632 includes, for example, information acquired from the server 80, information such as the actual value and predicted value regarding the electric energy, and the current state of the device 50.
  • the actual value is the amount of power generation or power consumption measured by the power measurement device 40.
  • the predicted value is a predicted power generation value or a predicted load value predicted by the control unit 64, more specifically, a prediction calculation unit 643 described later.
  • the prediction model 633 includes a model for predicting the amount of power generated by the power generation facility 20 and a model for predicting the amount of power consumed by the device 50.
  • the prediction model 633 is used by the prediction calculation unit 643, and the power generation amount and the power consumption amount are predicted every unit time, for example, every 30 minutes.
  • the operation plan 634 is an operation plan designed by the control unit 64, more specifically, an operation plan planning unit 645 described later.
  • the operation plan 634 includes, for example, the content of energy saving control for the device 50 and the content of charge / discharge control for the power storage facility 10.
  • the operation plan 634 is referred to by the control unit 64, more specifically, the device control unit 646 described later, and the device 50 and the power storage facility 10 are controlled.
  • the control unit 64 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), and a RAM (Random Access Memory), and controls the entire power control device 60. Functionally, the control unit 64 includes an information acquisition unit 641, a prediction model update unit 642, a prediction calculation unit 643, a display control unit 644, an operation plan planning unit 645, and a device control unit 646. These functions are realized by the CPU using the RAM as a work memory and appropriately executing various programs stored in the ROM.
  • a CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • the information acquisition unit 641 acquires necessary information. For example, the information acquisition unit 641 controls the out-of-home communication unit 62 and acquires the electricity rate table 81 and the weather forecast information 82 from the server 80 via the out-of-home network N2. In addition to this, the information acquisition unit 641 acquires an aggregator, that is, a DR (demand response) command or power generation amount suppression issued from an aggregator, that is, the power retailer, via the outside network N2.
  • Demand response is an incentive system that encourages consumers to suppress demand or shift demand in order to maintain a balance of power demand.
  • the power generation amount suppression is, for example, a command issued from the aggregator in order to stop the power sale from the consumer when the power supply greatly exceeds the power demand.
  • the information acquisition unit 641 controls the home communication unit 61 to acquire the power generation amount and the power consumption amount from the power measurement device 40 via the home network N1, and also obtains the user schedule and user policy from the terminal device 70. get.
  • the information acquisition unit 641 updates the user setting information 631 and the management information 632 based on the acquired information.
  • the prediction model update unit 642 uses the power generation amount and power consumption amount predicted by the prediction calculation unit 643, that is, the predicted value, and the power generation amount and power consumption amount acquired by the information acquisition unit 641, that is, the actual value.
  • the prediction model 633 is updated.
  • the prediction model update unit 642 performs statistical processing on the amount of error with respect to the prediction value using the prediction value for each unit time and the actual value corresponding to the prediction value, and updates the prediction model 633.
  • the prediction model update unit 642 holds an error amount with respect to the prediction value as accuracy information for the prediction value for each unit time.
  • the prediction model update unit 642 updates such a prediction model 633 periodically, for example, once a day.
  • the prediction model updating unit 642 removes the prediction model 633 except for the information on the time zone in which the reason occurred. Update. For example, if a water heater included in the device 50 is shifted to a time zone different from the operation plan and operated by a user's manual operation, a demand response (DR command) is issued. And when power generation amount suppression is issued.
  • DR command demand response
  • the prediction calculation unit 643 obtains a predicted value using the prediction model 633 updated by the prediction model update unit 642. That is, the prediction calculation unit 643 predicts the amount of power generated by the power generation facility 20 and the amount of power consumed by the device 50. Specifically, the prediction calculation unit 643 obtains a prediction value every 30 minutes as an example, and gives accuracy information to the prediction value.
  • This accuracy information is a value that appears in the form of a variance of multiple samples under the same conditions and a hit rate for the predicted value, depending on the relationship between the predicted value per unit time and the actual value. That is, a value that numerically represents the relationship between the predicted value and the actual value is used. Therefore, when the variance is large or the hit ratio is low, it indicates that the prediction accuracy is low.
  • the prediction calculation unit 643 may weight the accuracy according to the weather forecast different from the actual value, for example, the predicted weather and the precipitation probability. Specifically, the prediction calculation unit 643 weights the accuracy with a large value when the forecast weather is sunny and the forecast is easy to hit, and conversely the accuracy is obtained when the forecast weather is cloudy and the forecast is likely to deviate. Is weighted with a small value.
  • the accuracy may be weighted according to time, age, and equipment conditions.
  • the prediction calculation unit 643 may weight the accuracy according to the ratio of the abnormal value. Specifically, the prediction calculation unit 643 weights the accuracy with a small value when there are many abnormal values. In addition, the prediction calculation unit 643 may compare the predicted value with the actual value and reflect it in the accuracy information according to the degree of deviation. Moreover, when using a some predicted value, the prediction calculating part 643 may provide new accuracy information using each accuracy information.
  • the prediction calculation unit 643 performs such a prediction calculation, for example, at a timing when new weather forecast information 82 is acquired from the server 80 or a periodic planning timing of an operation plan. And if the electric power generation prediction value and load prediction value which gave the accuracy information to the calculated
  • the display control unit 644 generates screen data to be provided to the terminal device 70. Specifically, the display control unit 644 generates screen data constituting a power generation amount prediction screen P1 as shown in FIG. 3A and a power consumption amount prediction screen P2 as shown in FIG. 3B.
  • the power generation amount prediction screen P1 in FIG. 3A shows a transition of the predicted power generation prediction value in a graph.
  • the accuracy of the predicted value is represented by the degree of variation.
  • a time zone with little variation indicates that the accuracy of the prediction value is high, that is, the reliability of the prediction value is high, while a time zone with a large variation has a low accuracy of the prediction value, that is, This indicates that the reliability of the predicted value is low.
  • the display control unit 644 generates such a power generation amount prediction screen P1 based on the predicted value and accuracy information for each unit time for the power generation amount obtained by the prediction calculation unit 643 described above.
  • the power consumption prediction screen P2 in FIG. 3B represents the transition of the predicted load predicted value (power consumption) in a graph. Also in this graph, the accuracy of the predicted value is represented by the degree of variation.
  • the display control unit 644 generates such a power consumption amount prediction screen P2 based on the predicted value and accuracy information for each unit time for the power consumption amount obtained by the prediction calculation unit 643 described above.
  • the power generation amount prediction screen P1 and the power consumption amount prediction screen P2 are examples, and other screens may be used.
  • the display control unit 644 may generate a power generation amount prediction screen P3 as shown in FIG. 4A and a power consumption amount prediction screen P4 as shown in FIG. 4B.
  • the power generation prediction value and the prediction accuracy are represented by separate graphs. That is, the predicted power generation prediction value is represented by a bar graph for each time zone, while the prediction accuracy is represented by a time-series graph.
  • the load prediction value (power consumption amount) and the prediction accuracy are represented by separate graphs. That is, the predicted load prediction value is represented by a bar graph for each time zone, while the prediction accuracy is represented by a time-series graph.
  • the operation planning unit 645 obtains the predicted value obtained by the prediction calculation unit 643, the user schedule included in the user setting information 631, and the electricity price table 81 and weather forecast information 82 acquired from the server 80. Use it to make an operation plan.
  • the accuracy of the predicted value obtained by the prediction calculation unit 643 is lower than a predetermined reference value, for example, when the variance is large, the operation planning unit 645 does not use the predicted value, Create an operation plan with other information alone.
  • the operation plan planning unit 645 may set the tolerance for the predicted value to be larger than when the accuracy of the predicted value is high, and plan the operation plan. Good.
  • the operation plan drafting unit 645 stores the operation plan drafted in this way in the data storage unit 63.
  • the device control unit 646 controls the power storage facility 10 and the device 50 according to the operation plan planned by the operation plan planning unit 645, that is, the operation plan 634 of the data storage unit 63. In addition, the device control unit 646 periodically acquires the state of the device 50 by automatic control other than the operation plan 634 and adds or overwrites the management information 632 to the management information 632 for storage.
  • the terminal device 70 is a mobile terminal including, for example, a tablet terminal and a smartphone, and is used by the user. Based on the screen data sent from the power control device 60, the terminal device 70 displays, for example, the power generation amount prediction screen P1 and the power consumption amount prediction screen P2 described above. In addition, the terminal device 70 receives a manual operation from the user and transmits the operation content to the power control device 60.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of an operation plan planning process executed by the control unit 64. This operation planning process is started, for example, periodically or in response to a request from a user who operates the terminal device 70.
  • the control unit 64 acquires a user policy (step S101). That is, the information acquisition unit 641 acquires a user policy for expressing a policy for making an operation plan from the terminal device 70. Specifically, the information acquisition unit 641 acquires any user policy of economy, energy saving, and comfort. Note that the information acquisition unit 641 acquires the set user policy from the management information 632 if there is no new user request.
  • the control unit 64 changes the parameter (step S102). For example, the control unit 64 changes parameters for optimizing the power supply selection in accordance with the acquired user policy.
  • the control unit 64 acquires the electricity rate table 81 (step S103). That is, the information acquisition unit 641 controls the out-of-home communication unit 62 and acquires the electricity rate table 81 from the server 80 via the out-of-home network N2. Note that the information acquisition unit 641 accesses the server 80 to check whether or not the electricity rate table 81 has been updated. If the information has not been updated, the information acquisition unit 641 may acquire the acquired electricity rate table from the management information 632.
  • the control unit 64 predicts the amount of power generation (step S104). That is, the prediction calculation unit 643 predicts the amount of power generated by the power generation facility 20. Specifically, the prediction calculation unit 643 obtains a prediction value every 30 minutes as an example, and gives accuracy information to the prediction value.
  • the control unit 64 predicts the load (step S105). That is, the prediction calculation unit 643 predicts the amount of power consumed by the device 50. Also in this case, the prediction calculation unit 643 obtains a prediction value every 30 minutes as an example, and gives accuracy information to the prediction value.
  • the control unit 64 may generate screen data for the predicted values predicted in steps S104 and S105 and display the screen data on the terminal device 70. That is, the display control unit 644 causes the terminal device 70 to display the above-described power generation amount prediction screen P1 illustrated in FIG. 3A and the above-described power consumption amount prediction screen P2 illustrated in FIG. 3B.
  • the accuracy of the predicted value is represented by the degree of variation. In other words, a time zone with a small variation indicates that the accuracy of the predicted value is high, while a time zone with a large variation indicates that the accuracy of the predicted value is low. Therefore, the user can easily grasp the reliability of the predicted value of the power generation amount and the predicted value of the power consumption amount.
  • the control unit 64 determines whether or not the prediction accuracy is lower than the reference value A (step S106). As the reference value A, a minimum value for trusting the predicted value is determined in advance. That is, the control unit 64 determines whether or not the predicted value is below the minimum reliability from the accuracy information given to the predicted value.
  • control unit 64 determines whether the prediction accuracy is lower than the reference value B (step S107). For this reference value B, a lower limit value for sufficiently trusting the predicted value is determined in advance. That is, the control unit 64 determines whether or not the predicted value is below a sufficiently reliable lower limit.
  • control unit 64 determines that the prediction accuracy is greater than or equal to the reference value B (step S107; No)
  • the control unit 64 advances the process to step S109 described later.
  • step S107 when it is determined that the prediction accuracy is lower than the reference value B (step S107; Yes), the control unit 64 corrects the prediction value (step S108). That is, since the accuracy of the predicted value does not exceed a sufficiently reliable standard, the control unit 64 takes into account the loss of prediction when the prediction is lost, for example, purchase of power for an insufficient amount of power. The predicted value is corrected to a low value so that it can be reduced.
  • the control unit 64 drafts the heat storage control plan 1 (step S109). That is, the operation plan drafting unit 645 drafts an operation plan for the hot water heater included in the device 50, that is, the heat storage device, using the electricity rate table 81 acquired from the server 80. For example, the operation plan drafting unit 645 drafts an operation plan that shifts boiling of the water heater into a daytime time zone. The water heater is usually operated at midnight, but if there is a time zone where the electricity bill is low even in the daytime, the electricity bill table 81 is shifted to that time zone. At that time, for example, the operation planning unit 645 shifts boiling of the water heater on the condition that the power consumption in the shifted time zone does not exceed the peak cut level.
  • the control unit 64 drafts the heat storage control plan 2 (step S110).
  • the operation plan drafting unit 645 drafts an operation plan for the heat storage device using the generated power that is expected to be surplus in response to the power generation amount suppression. For example, when there is a time zone in which the surplus power generated during the daytime is larger than the power consumption of the water heater, the operation planning unit 645 shifts the boiling of the water heater during that time zone. That is, the operation planning unit 645 shifts the heating of the water heater on the condition that the power consumption amount in the shifted time zone does not exceed the predicted power generation amount.
  • step S106 If it is determined in step S106 described above that the prediction accuracy is lower than the reference value A (step S106; Yes), the control unit 64 does not shift the boiling of the water heater (step S111).
  • the control unit 64 re-predicts the load (step S112). That is, the prediction calculation unit 643 predicts the amount of power consumed by the device 50 based on the heat storage control plans 1 and 2 planned in steps S109 and S110 described above. Also in this case, the prediction calculation unit 643 obtains a prediction value every 30 minutes as an example, and gives accuracy information to the prediction value. At this time, the control unit 64 may generate screen data for the re-predicted predicted value and display the screen data on the terminal device 70.
  • the control unit 64 determines whether or not the prediction accuracy is lower than the reference value A ′ (step S113).
  • the reference value A ′ is a minimum value for trusting the predicted value. For example, a value that is more relaxed than the reference value A described above is determined in advance.
  • the reference value A may be used instead of the reference value A ′.
  • the control unit 64 determines whether the prediction accuracy is lower than the reference value B ′ (step S114).
  • the reference value B ′ is a lower limit value for sufficiently trusting the predicted value. For example, a value that is more relaxed than the reference value B described above is determined in advance.
  • the reference value B may be used instead of the reference value B ′.
  • step S114 determines that the prediction accuracy is greater than or equal to the reference value B ′ (step S114; No).
  • the control unit 64 proceeds to step S116 described later.
  • step S114; Yes when it is determined that the prediction accuracy is lower than the reference value B ′ (step S114; Yes), the control unit 64 corrects the prediction value (step S115).
  • the control unit 64 drafts a power saving control plan 1 (step S116).
  • the operation plan drafting unit 645 drafts a power saving operation plan for each time zone for the device 50 capable of power saving control so as to be within the target electricity bill.
  • the control unit 64 makes a power saving control plan 2 (step S117).
  • the operation plan drafting unit 645 drafts a power saving operation plan for each time zone for the device 50 capable of power saving control in response to a demand response, that is, a DR command.
  • the control unit 64 re-predicts the load (step S118). That is, the prediction calculation unit 643 predicts the amount of power consumed by the device 50 based on the power saving control plans 1 and 2 planned in steps S116 and S117 described above. Also in this case, the prediction calculation unit 643 obtains a prediction value every 30 minutes as an example, and gives accuracy information to the prediction value. At this time, the control unit 64 may generate screen data for the re-predicted predicted value and display the screen data on the terminal device 70.
  • the control unit 64 determines whether or not the prediction accuracy is lower than the reference value A ′′ (step S119).
  • This reference value A ′′ is a minimum value for trusting the predicted value, for example, A value that is more relaxed than the reference value A described above is determined in advance. In place of the reference value A ′′, the reference value A may be used.
  • control unit 64 determines whether the prediction accuracy is lower than the reference value B ′′ (step S120).
  • the reference value B ′′ is a lower limit value for sufficiently trusting the predicted value, and for example, a value that is more relaxed than the above-described reference value B is determined in advance. Instead of, reference value B may be used.
  • step S120 determines that the prediction accuracy is greater than or equal to the reference value B ′′ (step S120; No).
  • the control unit 64 proceeds to step S122 described later.
  • the control unit 64 determines that the prediction accuracy is lower than the reference value B ′′. Then (step S120; Yes), the control unit 64 corrects the predicted value (step S121).
  • the control unit 64 optimizes power supply selection (step S122). For example, the control unit 64 causes the power storage facility 10 to optimize charge / discharge control.
  • step S119 If it is determined in step S119 described above that the prediction accuracy is lower than the reference value A ′′ (step S119; Yes), the control unit 64 notifies the power storage facility 10 that there is no change in charge / discharge control ( Step S123).
  • Such an operation plan making process makes it possible to make an appropriate operation plan using the accuracy of the predicted value.
  • the surplus power of the generated power is used to store or store heat, that is, in the case where the charging control of the storage facility 10 or the water heater included in the device 50 is operated, depending on the weather
  • the fluctuation in the amount of power generated by the power generation facility 20 becomes large, and the actual value deviates significantly from the predicted value.
  • a device 50 whose capacity cannot be easily changed such as a heat pump type hot water heater
  • the power consumption exceeds the surplus power and power purchase occurs.
  • an operation plan is created without using a predicted value with low accuracy or using a predicted value corrected according to accuracy. This can be avoided in advance.
  • the operation calculation unit 643 can grasp the reliability of the predicted value in the operation planning unit 645 by statistically processing the relationship between the predicted value and the actual value and providing it as accuracy information of the predicted value.
  • an operation plan utilizing the reliability of the predicted value can be made. For this reason, even if a prediction failure occurs, it is possible to suppress adverse effects that may occur while maintaining the operation of the device 50 in accordance with the user policy.
  • the power control device 60 can change the handling of the predicted value according to the accuracy, and the processing load And no increase in memory requirements. Therefore, even if the power control device 60 is relatively low cost, the function can be realized.
  • the display control unit 644 may generate an operation plan selection screen P5 as shown in FIG. 6A or an operation plan selection screen P6 as shown in FIG. 6B and display it on the terminal device 70. .
  • These operation plan selection screens P5 and P6 allow the user to grasp the reliability of the prediction, thereby making it easier to select the operation plan.
  • a display unit may be provided in the power control device 60 and various screens may be displayed on the display unit.
  • the home system 1 has been described as an example, but the present invention can be similarly applied to, for example, a building system arranged in a building.
  • the power control device 60 is disposed in the house H.
  • the power control device 60 may be disposed outside the house H.
  • the server 80 illustrated in FIG. 1 may function as the power control device 60.
  • the cost of consumed power can be appropriately visualized and displayed.
  • a program distribution method is arbitrary.
  • a computer-readable medium including a CD-ROM (Compact Disc Read-Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disc), an MO (Magneto Optical Disc), and a memory card can be read. It may be distributed by being stored in a recording medium, or distributed via a communication network including the Internet.
  • the present invention can be employed in a power control apparatus, an operation plan planning method, and a program that can appropriately use a predicted value for power.
  • 1 home system 10 power storage facility, 20 power generation facility, 30 breaker, 40 power measuring device, 50 device, 60 power control device, 61 in-home communication unit, 62 out-of-home communication unit, 63 data storage unit, 631 user setting information, 632 Management information, 633 prediction model, 634 operation plan, 64 control unit, 641 information acquisition unit, 642 prediction model update unit, 643 prediction calculation unit, 644 display control unit, 645 operation plan planning unit, 646 device control unit, 70 terminal device , 80 server, 81 electricity price table, 82 weather forecast information

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)

Abstract

予測演算部（643）は、予測モデル（633）を用いて、発電設備による発電量、及び、機器による消費電力量についての予測値を求める。この予測値には、確度情報が付与されている。運転計画立案部（645）は、予測演算部（643）が求めた予測値、ユーザ設定情報（631）に含まれるユーザスケジュール、並びに、電気料金テーブルや気象予報情報を用いて、運転計画を立案する。その際、予測値の確度が予め定められた基準値よりも低い場合に、運転計画立案部（645）は、その予測値を用いずに、他の情報だけで運転計画を立案する。

Description

電力制御装置、運転計画立案方法、及び、プログラム
　本発明は、電力についての予測値を適切に活用する技術に関する。
　近年、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）に代表されるホームシステムに、発電設備や蓄電設備を導入し、エネルギーマネジメント制御が行われている。
　このようなホームシステムの先行技術として、例えば、特許文献１には、詳細な日射量予測を行うことのできるＰＶ（太陽光発電）システムの発明が開示されている。
特開２０１４－９８６０１号公報
　上述した特許文献１の発明では、計測された太陽光パネルの出力値から日射と温度パラメータを抽出し、それらのパラメータからＰＶの出力を計算により予測する。そして、予測値と実測値との相関をとり、相関係数が最大となるようにして求めた温度補正係数を用いて日射量を求めている。
　しかしながら、特許文献１には、予測精度の向上に関する記載はあるものの、予測値の確度、つまり、その予測値がどの程度信頼できるかについては、何ら考慮することなく、使用されており、予測値を適切に活用したエネルギーマネジメント制御を行うことができていなかった。
　そのため、電力についての予測値を適切に活用する技術が求められていた。
　本発明は、上記のような問題点を解決するためになされたもので、電力についての予測値を適切に活用することできる電力制御装置、運転計画立案方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本発明に係る電力制御装置は、
　家庭内で消費又は発電される電力を制御する電力制御装置であり、前記電力についての予測値を表示装置に表示させる電力制御装置であって、
　前記予測値の時間推移を表すグラフであり、前記予測値のばらつきを示したグラフを、前記表示装置に表示させる表示制御手段、
　を備える。
　本発明によれば、電力についての予測値を適切に活用することができる。
本発明の実施形態に係るホームシステムの全体構成の一例を示す模式図である。 電力制御装置の構成の一例を示すブロック図である。 発電量予測画面の一例を示す模式図である。 消費電力量予測画面の一例を示す模式図である。 他の発電量予測画面の一例を示す模式図である。 他の消費電力量予測画面の一例を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る運転計画立案処理の一例を示すフローチャートである。 運転計画選択画面の一例を示す模式図である。 他の運転計画選択画面の一例を示す模式図である。
　以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付す。以下では、具体例として、本発明がホームシステムに適用される場合について説明するが、後述するように、ビルシステムについても同様に本発明を適用することができる。すなわち、以下に説明する実施形態は説明のためのものであり、本発明の範囲を制限するものではない。従って、当業者であればこれらの各要素又は全要素をこれと均等なものに置換した実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
（実施形態）
　図１は、本発明の実施形態に係るホームシステム１の全体構成の一例を示す模式図である。図示するように、ホームシステム１は、電力を蓄える蓄電設備１０と、発電する発電設備２０と、住居Ｈ内に供給される電力を遮断するブレーカ３０と、住居Ｈ内で消費や発電される電力を計測する電力計測装置４０と、住居Ｈ内で電力を消費する機器５０と、ホームシステム１全体を制御する電力制御装置６０と、ユーザに使用される端末装置７０とを備えている。
　図１における太線は、電力線ＰＬを示している。つまり、蓄電設備１０、発電設備２０、ブレーカ３０、及び、機器５０には、電力線ＰＬを介して電力が供給可能、又は、出力可能に接続されている。そして、それらの近傍には、電力線ＰＬに流れる電力を計測するための変流器ＣＴが配置されている。
　また、図１における点線は、通信線ＣＬを示している。つまり、蓄電設備１０、発電設備２０、電力計測装置４０、機器５０、電力制御装置６０、及び、端末装置７０は、通信線ＣＬを通じて宅内ネットワークＮ１と接続されている。なお、通信線ＣＬ、及び宅内ネットワークＮ１は、例えば、有線ＬＡＮ（Local Area Network）や無線ＬＡＮからなる。
　また、ホームシステム１は、住居Ｈ外に配置されたサーバ８０と通信可能となっている。このサーバ８０は、商用電源ＰＳ、つまり、商用の電力系統について、例えば、時間帯別の電気料金（買電料金）を規定した電気料金テーブル８１を記憶している。なお、電気料金テーブル８１には、発電された電力の買い取り料金（売電料金）も含まれている。この買い取り料金は、一律である必要はなく、時間帯別に規定されていてもよい。また、サーバ８０は、気象予報情報８２を記憶している。気象予報情報８２は、例えば、予想天気、降水確率、予想気温、予想湿度、及び、予想日射量が含まれている。電力制御装置６０は、宅外ネットワークＮ２を介してサーバ８０に通信接続し、これら電気料金テーブル８１、及び、気象予報情報８２を読み出すことが可能となっている。
　蓄電設備１０は、例えば、定置型の蓄電池（一例として、リチウムイオン電池）を備え、電力の蓄電（充電）及び放電が可能な蓄電システムである。蓄電設備１０は、通信線ＣＬ（宅内ネットワークＮ１）を介して電力制御装置６０に制御され、蓄電池への充電及び、蓄電池からの放電を行う。なお、蓄電設備１０は、この他にも、電気自動車を利用した充放電システムであってもよい。
　発電設備２０は、例えば、太陽光によって発電を行うソーラーパネル、及び、直流電力を交流電力に変換するパワーコンディショナを備えた太陽光発電システムである。発電設備２０は、通信線ＣＬを介して電力制御装置６０に制御され、発電した電力を住居Ｈ内の機器５０に供給し、また、余剰電力を商用電源ＰＳに逆潮流させる。なお、発電設備２０は、この他にも、風力や燃料電池を利用した発電システムであってもよい。
　ブレーカ３０は、商用電源ＰＳから住居Ｈ内の電力線ＰＬへの電力の供給を適宜遮断する。例えば、ブレーカ３０は、商用電源ＰＳから住居Ｈ内に供給されている電力が定められた容量を超えた場合に、商用電源ＰＳと電力線ＰＬとの電気的な接続を遮断する。ブレーカ３０の容量は、例えば、ユーザが電力会社と契約する際に定められている。なお、ブレーカ３０は、漏電ブレーカであってもよい。また、ブレーカ３０は、停電時に、商用電源ＰＳとの接続を遮断し、住居Ｈ内における自立運転を可能としてもよい。
　電力計測装置４０は、上述した変流器ＣＴを用いて、電力線ＰＬを流れる電力量を検出する。そして、電力計測装置４０は、検出した電力量の情報を、電力制御装置６０に送信する。すなわち、電力計測装置４０は、変流器ＣＴを用いて、発電設備２０から電力線ＰＬを通じて商用電源ＰＳへ逆潮流させた売電量、商用電源ＰＳから電力線ＰＬに流入させた買電量、発電設備２０による発電量、機器５０による消費電力量、蓄電設備１０への充電量、及び、蓄電設備１０から電力線ＰＬへの放電量を計測する。電力計測装置４０は、これらを例えば、売買電量、発電量、消費電力量、及び、充放電量の情報として、電力制御装置６０に送信する。
　機器５０は、電気機器、及び、設備機器であり、住居Ｈ内にて電力を消費する電力消費機器である。例えば、機器５０には、ヒートポンプ式の給湯機が含まれている。この給湯機は、電気を熱として蓄えていることから、蓄熱機器とも呼ばれる。なお、図１では、住宅Ｈ内に機器５０が２台配置されている場合を示しているが、説明を容易にするためであり、機器５０の台数は、実情に応じて適宜変更可能である。
　電力制御装置６０は、例えば、住居Ｈ内の機器５０を統合的に制御することが可能なＨＥＭＳ（Home Energy Management System）コントローラである。電力制御装置６０は、発電設備２０による発電量、及び、機器５０による消費電力量を予測し、運転計画を立案する。なお、後述するように、運転計画には、機器５０に対する制御だけでなく、蓄電設備１０に対する充放電制御も含まれている。そして、電力制御装置６０は、立案した運転計画に従って、蓄電設備１０、及び、機器５０を制御する。
　この電力制御装置６０の構成の一例について、以下、図２を参照して説明する。図２は、電力制御装置６０の構成の一例を示すブロック図である。図示するように、電力制御装置６０は、宅内通信部６１と、宅外通信部６２と、データ記憶部６３と、制御部６４とを備える。
　宅内通信部６１は、通信線ＣＬを通じて宅内ネットワークＮ１に接続するための通信ユニットであり、制御部６４による制御の下、蓄電設備１０、発電設備２０、電力計測装置４０、機器５０、及び、端末装置７０との通信を行う。例えば、宅内通信部６１は、電力計測装置４０から送られる電力量の情報を受信する。また、宅内通信部６１は、制御部６４、より詳細には、後述する表示制御部６４４が生成した画面データを端末装置７０に送信する。
　宅外通信部６２は、外部の宅外ネットワークＮ２に接続するための通信アダプタであり、制御部６４による制御の下、外部のサーバ８０との通信を行う。例えば、宅外通信部６２は、サーバ８０から送られる上述した電気料金テーブル８１、及び、気象予報情報８２を受信する。
　データ記憶部６３は、例えば、不揮発性の半導体メモリからなり、種々の情報を記憶する。具体的に、データ記憶部６３には、ユーザ設定情報６３１、管理情報６３２、予測モデル６３３、及び、運転計画６３４が記憶される。
　ユーザ設定情報６３１には、例えば、ユーザによって設定されたユーザスケジュールやユーザ方針といった情報が含まれている。なお、ユーザ方針とは、運転計画を立案する上での方針を表す情報であり、一例として、経済性、省エネ性、及び、快適性の何れかの方針がユーザによって設定される。
　管理情報６３２には、例えば、サーバ８０から取得した情報、電力量についての実績値や予測値、並びに、機器５０の現在状態といった情報が含まれる。なお、実績値は、電力計測装置４０によって計測された発電量や消費電力量である。また、予測値は、制御部６４、より詳細には、後述する予測演算部６４３によって予測された発電予測値や負荷予測値である。
　予測モデル６３３には、発電設備２０による発電量を予測するためのモデル、及び、機器５０による消費電力量を予測するためのモデルが含まれている。予測モデル６３３は、予測演算部６４３によって使用され、単位時間毎、一例として、３０分単位毎に、発電量、及び、消費電力量が予測される。
　運転計画６３４は、制御部６４、より詳細には、後述する運転計画立案部６４５によって立案された運転計画である。運転計画６３４には、例えば、機器５０に対する省エネ制御の内容や、蓄電設備１０に対する充放電制御の内容が含まれている。この運転計画６３４は、制御部６４、より詳細には、後述する機器制御部６４６によって参照され、機器５０、及び、蓄電設備１０が制御される。
　制御部６４は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit），ＲＯＭ（Read Only Memory），ＲＡＭ（Random Access Memory）を備え、電力制御装置６０全体を制御する。制御部６４は、機能的には、情報取得部６４１と、予測モデル更新部６４２と、予測演算部６４３と、表示制御部６４４と、運転計画立案部６４５と、機器制御部６４６とを備える。これらの機能は、ＣＰＵが、ＲＡＭをワークメモリとして用い、ＲＯＭに記憶されている各種プログラムを適宜実行することにより実現される。
　情報取得部６４１は、必要な情報を取得する。例えば、情報取得部６４１は、宅外通信部６２を制御し、宅外ネットワークＮ２を介して、サーバ８０から電気料金テーブル８１や気象予報情報８２を取得する。これ以外にも、情報取得部６４１は、宅外ネットワークＮ２を介して、アグリゲータ、つまり、電力小売事業者から発せられたＤＲ（デマンドレスポンス）指令や発電量抑制を取得する。なお、デマンドレスポンスとは、電力需要バランスを維持するために需要家に対して需要抑制や需要シフトを促すインセンティブ制度である。発電量抑制とは、例えば、電力供給が電力需要を大きく上回った場合に、需要家からの売電を停止させるため、アグリゲータから発せられる指令である。
　また、情報取得部６４１は、宅内通信部６１を制御し、宅内ネットワークＮ１を介して、電力計測装置４０から発電量や消費電力量を取得し、また、端末装置７０からユーザスケジュールやユーザ方針を取得する。情報取得部６４１は、これら取得した情報を元に、ユーザ設定情報６３１や管理情報６３２を更新する。
　予測モデル更新部６４２は、予測演算部６４３が予測した発電量や消費電力量、つまり、予測値と、情報取得部６４１が取得した発電量や消費電力量、つまり、実績値とを用いて、予測モデル６３３を更新する。例えば、予測モデル更新部６４２は、単位時間毎の予測値と、予測値に対応する実績値とを用いて、予測値に対する誤差量を統計処理し、予測モデル６３３を更新する。その際、予測モデル更新部６４２は、予測値に対する誤差量を単位時間毎の予測値に対する確度情報として保持する。予測モデル更新部６４２は、このような予測モデル６３３の更新を定期的、一例として、１日に１回行う。
　なお、実測値が予測値から大きく外れ、その要因が予め定められた事由であった場合には、予測モデル更新部６４２は、その事由が生じた時間帯の情報を除いて、予測モデル６３３を更新する。なお、予め定められた事由には、例えば、機器５０に含まれる給湯機が、ユーザの手動操作により、運転計画とは異なる時間帯にシフトして運転した場合、デマンドレスポンス（ＤＲ指令）が発せられた場合、及び、発電量抑制が発せられた場合が含まれている。
　予測演算部６４３は、予測モデル更新部６４２によって更新された予測モデル６３３を用いて、予測値を求める。つまり、予測演算部６４３は、発電設備２０による発電量、及び、機器５０による消費電力量を予測する。具体的に予測演算部６４３は、単位時間毎、一例として、３０分毎の予測値を求め、その予測値に確度情報を付与する。
　この確度情報は、単位時間当たりの予測値と実績値との関係により、同条件の複数サンプルの分散や、予測値に対する的中率といった形で現れる値である。つまり、予測値と実績値との関係を数値的に表現した値が用いられている。そのため、分散が大きい、又は、的中率が低い場合には、予測の精度が低いことを示している。
　なお、確度情報は、予測値に対する信頼性を示すパラメータであるため、他の要素を加えてもよい。例えば、実績値に基づき予測モデルを構築した場合、予測演算部６４３は、実績値と異なる気象予報、一例として、予想天気や降水確率に応じて、確度に重み付けを行ってもよい。具体的に予測演算部６４３は、予想天気が晴れの条件で予測が当たりやすい場合に、確度に対して大きな値で重み付けし、逆に、予想天気が曇り条件で予測が外れやすい場合に、確度に対して小さな値で重み付けする。この他にも、例えば、時間、経年数、及び、設備条件によって、確度に重み付けを行ってもよい。
　また、予測モデル６３３を構築した際に用いた実績値に異常値が含まれる場合に、予測演算部６４３は、異常値の割合に応じて確度に重み付けを行ってもよい。具体的に予測演算部６４３は、異常値が多い場合に、確度に対して小さな値で重み付けする。また、予測演算部６４３は、予測値と実績値を比較し、外れた度合に応じて確度情報に反映させてもよい。また、複数の予測値を用いる場合に、予測演算部６４３は、それぞれの確度情報を用いて、新たな確度情報を設けてもよい。
　予測演算部６４３は、このような予測演算を、例えば、サーバ８０から新たな気象予報情報８２が取得されたタイミングや運転計画の周期的な立案タイミングにて行う。そして、求めた予測値に、確度情報を付与した発電予測値及び負荷予測値を演算すると、それらの予測値にて管理情報６３２を更新する。
　表示制御部６４４は、端末装置７０に提供するための画面データを生成する。具体的に、表示制御部６４４は、図３Ａに示すような発電量予測画面Ｐ１、及び、図３Ｂに示すような消費電力量予測画面Ｐ２を構成する画面データを生成する。
　図３Ａの発電量予測画面Ｐ１は、予測される発電予測値の推移をグラフで表している。なお、このグラフでは、ばらつきの程度によって、予測値の確度が表されている。つまり、ばらつきが少ない時間帯は、その予測値の確度が高い、つまり、予測値の信頼度が高いことを表しており、一方、ばらつきが多い時間帯は、その予測値の確度が低い、つまり、予測値の信頼度が低いことを表している。表示制御部６４４は、上述した予測演算部６４３が求めた発電量についての単位時間毎の予測値と確度情報とに基づいて、このような発電量予測画面Ｐ１を生成する。
　図３Ｂの消費電力量予測画面Ｐ２は、予測される負荷予測値（消費電力量）の推移をグラフで表している。なお、このグラフでも、ばらつきの程度によって、予測値の確度が表されている。表示制御部６４４は、上述した予測演算部６４３が求めた消費電力量についての単位時間毎の予測値と確度情報とに基づいて、このような消費電力量予測画面Ｐ２を生成する。
　これら発電量予測画面Ｐ１、及び、消費電力量予測画面Ｐ２は、一例であり、他の画面であってもよい。例えば、表示制御部６４４は、図４Ａに示すような発電量予測画面Ｐ３、及び、図４Ｂに示すような消費電力量予測画面Ｐ４を生成してもよい。
　図４Ａの発電量予測画面Ｐ３では、発電予測値と予測確度とを別々のグラフで表している。つまり、予測される発電予測値を時間帯別の棒グラフで表し、一方、予測確度の方を時系列のグラフで表している。同様に、図４Ｂの消費電力量予測画面Ｐ４では、負荷予測値（消費電力量）と予測確度とを別々のグラフで表している。つまり、予想される負荷予測値を時間帯別の棒グラフで表し、一方、予測確度の方を時系列のグラフで表している。
　図２に戻って、運転計画立案部６４５は、予測演算部６４３が求めた予測値、ユーザ設定情報６３１に含まれるユーザスケジュール、並びに、サーバ８０から取得した電気料金テーブル８１や気象予報情報８２を用いて、運転計画を立案する。なお、予測演算部６４３が求めた予測値の確度が、予め定められた基準値よりも低い場合、一例として、分散が大きい場合に、運転計画立案部６４５は、その予測値を用いずに、他の情報だけで運転計画を立案する。この他にも、予測値の確度が低い場合に、運転計画立案部６４５は、予測値の確度が高い場合よりも、予測値に対する裕度を大きく設定し、運転計画を立案するようにしてもよい。運転計画立案部６４５は、このようにして立案した運転計画を、データ記憶部６３に記憶させる。
　機器制御部６４６は、運転計画立案部６４５によって立案された運転計画、つまり、データ記憶部６３の運転計画６３４に従って、蓄電設備１０や機器５０を制御する。また、機器制御部６４６は、運転計画６３４以外の自動制御によって、定期的に機器５０の状態を取得し、管理情報６３２に追加又は上書きして保存する。
　図１に戻って、端末装置７０は、例えば、タブレット端末やスマートフォンを含む携帯端末であり、ユーザによって使用される。端末装置７０は、電力制御装置６０から送られた画面データに基づいて、例えば、上述した発電量予測画面Ｐ１や消費電力量予測画面Ｐ２を表示する。また、端末装置７０は、ユーザからの手動操作を受け付け、その操作内容を電力制御装置６０に送信する。
　以下、本発明の実施形態に係る電力制御装置６０（制御部６４）の動作について、図５を参照して説明する。図５は、制御部６４が実行する運転計画立案処理の一例を示すフローチャートである。この運転計画立案処理は、例えば、定期的に、又は、端末装置７０を操作するユーザの要求に応じて開始される。
　まず、制御部６４は、ユーザ方針を取得する（ステップＳ１０１）。すなわち、情報取得部６４１は、端末装置７０から運転計画を立案する上での方針を表すためのユーザ方針を取得する。具体的に、情報取得部６４１は、経済性、省エネ性、及び、快適性の何れかのユーザ方針を取得する。なお、情報取得部６４１は、新たなユーザ要求がなければ、設定済みのユーザ方針を管理情報６３２から取得する。
　制御部６４は、パラメータを変更する（ステップＳ１０２）。例えば、制御部６４は、取得したユーザ方針に沿って、電源選択を最適化するためのパラメータを変更する。
　制御部６４は、電気料金テーブル８１を取得する（ステップＳ１０３）。すなわち、情報取得部６４１は、宅外通信部６２を制御し、宅外ネットワークＮ２を介して、サーバ８０から電気料金テーブル８１を取得する。なお、情報取得部６４１は、サーバ８０にアクセスして電気料金テーブル８１の更新の有無を確認し、更新されていなければ、取得済みの電気料金テーブルを管理情報６３２から取得してもよい。
　制御部６４は、発電量を予測する（ステップＳ１０４）。すなわち、予測演算部６４３は、発電設備２０による発電量を予測する。具体的に予測演算部６４３は、単位時間毎、一例として、３０分毎の予測値を求め、その予測値に確度情報を付与する。
　制御部６４は、負荷を予測する（ステップＳ１０５）。すなわち、予測演算部６４３は、機器５０による消費電力量を予測する。この場合も予測演算部６４３は、単位時間毎、一例として、３０分毎の予測値を求め、その予測値に確度情報を付与する。
　この際、制御部６４は、ステップＳ１０４，Ｓ１０５にて予測した予測値についての画面データを生成して、端末装置７０に表示させてもよい。すなわち、表示制御部６４４は、上述した図３Ａに示す発電量予測画面Ｐ１、及び、上述した図３Ｂに示す消費電力量予測画面Ｐ２を、端末装置７０に表示させる。これら発電量予測画面Ｐ１、及び、消費電力量予測画面Ｐ２は、上述したように、ばらつきの程度によって、予測値の確度が表されている。つまり、ばらつきが少ない時間帯は、その予測値の確度が高いことを表しており、一方、ばらつきが多い時間帯は、その予測値の確度が低いことを表している。そのため、ユーザは、発電量の予測値、及び、消費電力量の予測値についての信頼度を容易に把握することができる。
　制御部６４は、予測確度が基準値Ａよりも低いか否かを判別する（ステップＳ１０６）。この基準値Ａには、予測値を信頼する上での最低限の値が、予め定められている。つまり、制御部６４は、予測値に付与された確度情報から、予測値が最低限の信頼度を下回るものであるかどうかを判別する。
　制御部６４は、予測確度が基準値Ａ以上であると判別すると（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、予測確度が基準値Ｂよりも低いか否かを判別する（ステップＳ１０７）。この基準値Ｂには、予測値を十分に信頼する上での下限の値が、予め定められている。つまり、制御部６４は、予測値が十分に信頼できる下限を下回るものであるかどうかを判別する。
　制御部６４は、予測確度が基準値Ｂ以上であると判別した場合（ステップＳ１０７；Ｎｏ）に、後述するステップＳ１０９に処理を進める。
　一方、予測確度が基準値Ｂよりも低いと判別すると（ステップＳ１０７；Ｙｅｓ）、制御部６４は、予測値を補正する（ステップＳ１０８）。つまり、予測値の確度が十分に信頼できる基準を超えていないため、予測が外れることを考慮して、制御部６４は、予測が外れた場合の損失、例えば、不足する電力量の買電を低減できるように、予測値を低い値に補正する。
　制御部６４は、蓄熱制御計画１を立案する（ステップＳ１０９）。すなわち、運転計画立案部６４５は、サーバ８０から取得した電気料金テーブル８１を用いて、機器５０に含まれる給湯機、つまり、蓄熱機器の運転計画を立案する。例えば、運転計画立案部６４５は、給湯機の沸き上げを昼間の時間帯にシフトさせる運転計画を立案する。なお、給湯機は、通常、深夜の時間帯に運転させるものであるが、電気料金テーブル８１によって、昼間でも電気料金が安い時間帯があれば、その時間帯にシフトさせる。その際、運転計画立案部６４５は、例えば、シフトさせた時間帯の消費電力がピークカットレベルを超えないことを条件に、給湯機の沸き上げをシフトさせる。
　制御部６４は、蓄熱制御計画２を立案する（ステップＳ１１０）。すなわち、運転計画立案部６４５は、発電量抑制に対応し、余剰と見込まれる発電電力を用いた蓄熱機器の運転計画を立案する。例えば、運転計画立案部６４５は、昼間に見込まれる発電余剰電力が、給湯機の消費電力よりも大きい時間帯がある場合に、その時間帯に給湯機の沸き上げをシフトさせる。つまり、運転計画立案部６４５は、シフトさせた時間帯の消費電力量が予測された発電量を超えないことを条件に、給湯機の沸き上げをシフトさせる。
　また、上述したステップＳ１０６にて、予測確度が基準値Ａよりも低いと判別すると（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、制御部６４は、給湯機の沸き上げをシフトさせない（ステップＳ１１１）。
　制御部６４は、負荷を再予測する（ステップＳ１１２）。すなわち、予測演算部６４３は、上述したステップＳ１０９，Ｓ１１０にて立案された蓄熱制御計画１，２に基づいて、機器５０による消費電力量を予測する。この場合も予測演算部６４３は、単位時間毎、一例として、３０分毎の予測値を求め、その予測値に確度情報を付与する。この際、制御部６４は、再予測した予測値についての画面データを生成して、端末装置７０に表示させてもよい。
　制御部６４は、予測確度が基準値Ａ’よりも低いか否かを判別する（ステップＳ１１３）。この基準値Ａ’には、予測値を信頼する上での最低限の値であり、例えば、上述した基準値Ａよりも緩和した値が、予め定められている。なお、基準値Ａ’の代わりに、基準値Ａを用いてもよい。
　制御部６４は、予測確度が基準値Ａ’以上であると判別すると（ステップＳ１１３；Ｎｏ）、予測確度が基準値Ｂ’よりも低いか否かを判別する（ステップＳ１１４）。この基準値Ｂ’には、予測値を十分に信頼する上での下限の値であり、例えば、上述した基準値Ｂよりも緩和した値が、予め定められている。なお、基準値Ｂ’の代わりに、基準値Ｂを用いてもよい。
　制御部６４は、予測確度が基準値Ｂ’以上であると判別した場合（ステップＳ１１４；Ｎｏ）に、後述するステップＳ１１６に処理を進める。一方、予測確度が基準値Ｂ’よりも低いと判別すると（ステップＳ１１４；Ｙｅｓ）、制御部６４は、予測値を補正する（ステップＳ１１５）。
　制御部６４は、節電制御計画１を立案する（ステップＳ１１６）。例えば、運転計画立案部６４５は、目標電気代に収まるように、節電制御が可能な機器５０について、時間帯別に節電用の運転計画を立案する。
　制御部６４は、節電制御計画２を立案する（ステップＳ１１７）。例えば、運転計画立案部６４５は、デマンドレスポンス、つまり、ＤＲ指令に対応して、節電制御が可能な機器５０について、時間帯別に節電用の運転計画を立案する。
　制御部６４は、負荷を再予測する（ステップＳ１１８）。すなわち、予測演算部６４３は、上述したステップＳ１１６，Ｓ１１７にて立案された節電制御計画１，２に基づいて、機器５０による消費電力量を予測する。この場合も予測演算部６４３は、単位時間毎、一例として、３０分毎の予測値を求め、その予測値に確度情報を付与する。この際、制御部６４は、再予測した予測値についての画面データを生成して、端末装置７０に表示させてもよい。
　制御部６４は、予測確度が基準値Ａ”よりも低いか否かを判別する（ステップＳ１１９）。この基準値Ａ”には、予測値を信頼する上での最低限の値であり、例えば、上述した基準値Ａよりも緩和した値が、予め定められている。なお、基準値Ａ”の代わりに、基準値Ａを用いてもよい。
　制御部６４は、予測確度が基準値Ａ”以上であると判別すると（ステップＳ１１９；Ｎｏ）、予測確度が基準値Ｂ”よりも低いか否かを判別する（ステップＳ１２０）。この基準値Ｂ”には、予測値を十分に信頼する上での下限の値であり、例えば、上述した基準値Ｂよりも緩和した値が、予め定められている。なお、基準値Ｂ”の代わりに、基準値Ｂを用いてもよい。
　制御部６４は、予測確度が基準値Ｂ”以上であると判別した場合（ステップＳ１２０；Ｎｏ）に、後述するステップＳ１２２に処理を進める。一方、予測確度が基準値Ｂ”よりも低いと判別すると（ステップＳ１２０；Ｙｅｓ）、制御部６４は、予測値を補正する（ステップＳ１２１）。
　制御部６４は、電源選択を最適化する（ステップＳ１２２）。例えば、制御部６４は、蓄電設備１０に充放電制御を最適化させる。
　また、上述したステップＳ１１９にて、予測確度が基準値Ａ”よりも低いと判別すると（ステップＳ１１９；Ｙｅｓ）、制御部６４は、蓄電設備１０に対し、充放電制御に変更なしを通知する（ステップＳ１２３）。
　このような運転計画立案処理によって、予測値の確度を活用した適切な運転計画を立案することができる。
　例えば、発電量抑制のため、発電電力の余剰電力のみを用いて、蓄電や蓄熱を行うケース、つまり、蓄電設備１０の充電制御や機器５０に含まれる給湯機を運転するケースでは、天候によっては発電設備２０による発電量の変動が大きくなり、実績値が予測値から大きく外れる場合がある。特に、ヒートポンプ式の給湯機のように、能力を容易に変化できない機器５０を、予測値を基に運転してしまうと、消費電力が余剰電力を超過し、買電が発生してしまうことになる。本願発明では、このような場合に、確度の低い予測値を使用せずに、若しくは、確度に応じて補正した予測値を使用して、運転計画を立案するため、買電が発生する事態を事前に回避することが可能となる。
　すなわち、予測演算部６４３が、予測値と実績値との関係を統計処理し予測値の確度情報として、付与することで、運転計画立案部６４５において、予測値の信頼性を把握することが可能となり、予測値の信頼性を活用した運転計画を立案できる。このため、予測外れが生じても、ユーザ方針に沿った機器５０の運転を維持しつつ、生じ得る悪影響を抑制することが可能となる。
　また、予測精度を向上させるためには、予測モデル６３３の高機能化が必要となり、それに伴って、電力制御装置６０にて処理負荷や必要メモリ量の増加が、通常であれば、懸念される。それでも、本願発明では、予測値に対して、信頼性を示す指標とも言える確度情報を付与することにより、電力制御装置６０において、予測値の扱いを確度に応じて変えることが可能となり、処理負荷や必要メモリ量の増加を必要としない。そのため、比較的低コストな電力制御装置６０であっても、機能の実現が可能となる。
（他の実施形態）
　上記の実施形態では、電力制御装置６０が運転計画を立案し、そのまま使用する場合について説明したが、複数の運転計画をユーザに提示し、ユーザが何れかの運転計画を選択できるようにしてもよい。その際、上述した図３Ａの発電量予測画面Ｐ１や図３Ｂの消費電力量予測画面Ｐ２を含めて提示することで、予測の信頼性を把握したユーザが、何れかの運転計画を選択し易くしてもよい。
　具体的に、表示制御部６４４は、図６Ａに示すような運転計画選択画面Ｐ５や、図６Ｂに示すような運転計画選択画面Ｐ６を生成して、端末装置７０に表示させるようにしてもよい。これら運転計画選択画面Ｐ５，Ｐ６により、予測の信頼性をユーザに把握させることで、運転計画の選択をより容易にすることができる。
　上記の実施形態では、上記各種画面を、端末装置７０に表示させる場合について説明したが、電力制御装置６０に表示部を設けて、その表示部に各種画面を表示させてもよい。
　上記の実施形態では、ホームシステム１を一例として説明したが、例えば、ビルに配置されるビルシステムにも、同様に適用可能である。
　上記の実施形態では、電力制御装置６０が住宅Ｈ内に配置された場合について説明したが、電力制御装置６０を住宅Ｈ外に配置するようにしてもよい。例えば、図１に示すサーバ８０を電力制御装置６０として機能させてもよい。この場合も、消費された電力のコストを適切に視覚化して表示することができる。
　また、上記実施形態では、専用の電力制御装置６０を用いる場合について説明したが、この電力制御装置６０の動作を規定する動作プログラムを既存のパーソナルコンピュータや情報端末機器に適用することで、当該パーソナルコンピュータを本発明に係る電力制御装置６０として機能させることも可能である。
　また、このようなプログラムの配布方法は任意であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＭＯ（Magneto Optical Disc）、メモリカードを含むコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布してもよいし、インターネットを含む通信ネットワークを介して配布してもよい。
　本発明は、広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。
　本発明は、電力についての予測値を適切に活用することができる電力制御装置、運転計画立案方法、及び、プログラムに採用され得る。
１　ホームシステム、１０　蓄電設備、２０　発電設備、３０　ブレーカ、４０　電力計測装置、５０　機器、６０　電力制御装置、６１　宅内通信部、６２　宅外通信部、６３　データ記憶部、６３１　ユーザ設定情報、６３２　管理情報、６３３　予測モデル、６３４　運転計画、６４　制御部、６４１　情報取得部、６４２　予測モデル更新部、６４３　予測演算部、６４４　表示制御部、６４５　運転計画立案部、６４６　機器制御部、７０　端末装置、８０　サーバ、８１　電気料金テーブル、８２　気象予報情報

Claims (6)

  1. 　家庭内で消費又は発電される電力を制御する電力制御装置であり、前記電力についての予測値を表示装置に表示させる電力制御装置であって、
    　前記予測値の時間推移を表すグラフであり、前記予測値のばらつきを示したグラフを、前記表示装置に表示させる表示制御手段、
    　を備える電力制御装置。
  2. 　家庭内で消費又は発電される電力を制御する電力制御装置であり、前記電力についての予測値を用いる電力制御装置であって、
    　前記予測値に付与された確度情報に応じて、前記予測値を用いて、若しくは、前記予測値を用いずに運転計画を立案する計画立案手段、
    　を備える電力制御装置。
  3. 　前記計画立案手段は、前記確度情報に応じて、前記予測値を補正した後に、前記運転計画を立案する、
    　請求項２に記載の電力制御装置。
  4. 　前記予測値及び前記確度情報を演算する予測演算手段を更に備える、
    　請求項２に記載の電力制御装置。
  5. 　家庭内で消費又は発電される電力を制御する電力制御装置における運転計画立案方法であって、
    　前記電力についての予測値に付与された確度情報に応じて、前記予測値を用いて、若しくは、前記予測値を用いずに運転計画を立案する計画立案ステップ、
    　を備える運転計画立案方法。
  6. 　家庭内で消費又は発電される電力を制御するコンピュータを、
    　前記電力についての予測値に付与された確度情報に応じて、前記予測値を用いて、若しくは、前記予測値を用いずに運転計画を立案する計画立案部、
    　として機能させるプログラム。
PCT/JP2015/084661 2015-12-10 2015-12-10 電力制御装置、運転計画立案方法、及び、プログラム Ceased WO2017098631A1 (ja)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP15910247.4A EP3389162A4 (en) 2015-12-10 2015-12-10 Power control device, operation plan planning method, and program
PCT/JP2015/084661 WO2017098631A1 (ja) 2015-12-10 2015-12-10 電力制御装置、運転計画立案方法、及び、プログラム
CN201580084842.2A CN108292860B (zh) 2015-12-10 2015-12-10 电力控制装置、运转计划制定方法以及记录介质
US15/759,245 US11271400B2 (en) 2015-12-10 2015-12-10 Power control device, operation plan planning method, and recording medium
BR112018008377-1A BR112018008377A2 (ja) 2015-12-10 2015-12-10 A power control unit, an operation planning method, and a program
JP2017554736A JP6598876B2 (ja) 2015-12-10 2015-12-10 電力制御装置、運転計画立案方法、及び、プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2015/084661 WO2017098631A1 (ja) 2015-12-10 2015-12-10 電力制御装置、運転計画立案方法、及び、プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2017098631A1 true WO2017098631A1 (ja) 2017-06-15

Family

ID=59013996

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2015/084661 Ceased WO2017098631A1 (ja) 2015-12-10 2015-12-10 電力制御装置、運転計画立案方法、及び、プログラム

Country Status (6)

Country Link
US (1) US11271400B2 (ja)
EP (1) EP3389162A4 (ja)
JP (1) JP6598876B2 (ja)
CN (1) CN108292860B (ja)
BR (1) BR112018008377A2 (ja)
WO (1) WO2017098631A1 (ja)

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019009868A (ja) * 2017-06-22 2019-01-17 住友電気工業株式会社 制御計画作成装置、制御計画作成方法およびコンピュータプログラム
JP2019160291A (ja) * 2018-03-12 2019-09-19 株式会社Ｅ．Ｉ．エンジニアリング 運転支援システム、運転支援方法、これを実行させるためのコンピュータプログラム及びこのプログラムを記録した記録媒体
WO2019187372A1 (ja) * 2018-03-30 2019-10-03 Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 予測システム、モデル生成システム、方法およびプログラム
WO2020009649A1 (en) * 2018-07-04 2020-01-09 Epiroc Rock Drills Aktiebolag Method and arrangement for managing power consumption in a mine
JP2020058101A (ja) * 2018-09-28 2020-04-09 大和ハウス工業株式会社 電力供給システム
KR20200100626A (ko) * 2017-11-27 2020-08-26 아이에이치아이 인코포레이티드 에너지 저장 시스템의 최적의 제어를 위한 시스템 및 방법
JP2021032486A (ja) * 2019-08-26 2021-03-01 三菱電機株式会社 制御装置、給湯システム、給湯機制御方法およびプログラム
JP2021100326A (ja) * 2019-12-20 2021-07-01 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 電力制御ユニット、及び分電盤システム
JP2022103551A (ja) * 2020-12-28 2022-07-08 国立大学法人東京工業大学 系統協調／分散型エネルギーシステムおよび情報プラットフォーム
JP2022550507A (ja) * 2019-08-26 2022-12-02 ヨアヒム・シュターツ 電気エネルギー供給網の安定化のための方法
JP2023008053A (ja) * 2021-07-05 2023-01-19 三菱電機株式会社 エネルギーマネジメントシステム、機器制御サーバ、エネルギーマネジメント方法、及び、プログラム
JP2023107061A (ja) * 2022-01-21 2023-08-02 株式会社エナリス 電力協調制御システム、電力協調制御方法及び電力協調制御プログラム
WO2024262093A1 (ja) * 2023-06-23 2024-12-26 株式会社日立製作所 電力需給管理装置および電力需給管理方法
CN120728626A (zh) * 2025-05-16 2025-09-30 中国大唐集团科技创新有限公司 一种基于秒级风光功率预测的风光氢储系统中制氢功率前馈补偿方法

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10444719B2 (en) * 2016-07-29 2019-10-15 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Energy management device and energy management method
EP3703221A4 (en) * 2017-10-23 2021-06-16 Sumitomo Electric Industries, Ltd. ENERGY MANAGEMENT DEVICE, ENERGY MANAGEMENT SYSTEM AND ENERGY MANAGEMENT PROCEDURE
JP7143148B2 (ja) * 2018-08-23 2022-09-28 三菱重工業株式会社 予測装置、予測方法、及びプログラム
JP7216566B2 (ja) * 2019-02-19 2023-02-01 日立造船株式会社 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム
CN113519104A (zh) 2019-03-04 2021-10-19 旭化成株式会社 计划装置、控制装置、方法及程序
WO2020195525A1 (ja) * 2019-03-22 2020-10-01 株式会社カネカ 電力制御システムおよび電力制御方法
EP3739710B1 (en) * 2019-05-13 2022-06-29 Siemens Schweiz AG Control of photovoltaic systems
FR3105516B1 (fr) * 2019-12-20 2021-12-17 Sagemcom Energy & Telecom Sas Procédé de délestage de sorties d’une installation de production d’énergie électrique
KR102384980B1 (ko) * 2020-05-15 2022-04-08 한국지역난방공사 신재생 열병합발전소를 활용한 가상발전소 시스템 및 이를 이용한 가상발전소 운영 방법
US12047029B2 (en) * 2020-09-10 2024-07-23 Eric Robert ANDERSON Electricity generation system and method
JP7824837B2 (ja) * 2022-07-01 2026-03-05 株式会社東芝 情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理システム
US20240177068A1 (en) * 2022-11-29 2024-05-30 Fmr Llc Predicting user attributes using uncertainty estimate modeling
FR3142446A1 (fr) * 2022-11-30 2024-05-31 Psa Automobiles Sa Procede de reutilisation de composants d’un systeme de chaine de traction de vehicule electrique dans un systeme d’alimentation electrique autonome non automobile

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004336890A (ja) * 2003-05-08 2004-11-25 Hitachi Ltd 電力売買支援システム
JP2011259656A (ja) * 2010-06-11 2011-12-22 Mitsubishi Heavy Industries Mechatronics Systems Ltd エネルギー管理装置、エネルギー管理方法、及びエネルギー管理プログラム
JP2014098601A (ja) 2012-11-14 2014-05-29 Hitachi Ltd 日射量計算方法及び供給電力決定方法

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3966236B2 (ja) * 2003-06-19 2007-08-29 株式会社日立製作所 発電設備の運転計画方法及び発電設備の運転計画システム
US7860555B2 (en) * 2005-02-02 2010-12-28 Voyage Medical, Inc. Tissue visualization and manipulation system
JP4245583B2 (ja) 2005-04-15 2009-03-25 日本電信電話株式会社 分散型エネルギーシステムの制御装置、制御方法、プログラム、および記録媒体
JP4808754B2 (ja) 2008-08-28 2011-11-02 三菱電機株式会社 自然エネルギー発電制御システム
JP5294980B2 (ja) * 2009-05-20 2013-09-18 株式会社日立製作所 プラント運転データ予測システム及び方法
JP5659486B2 (ja) * 2009-12-17 2015-01-28 富士電機株式会社 発電計画作成方法および発電計画作成システム
US8392031B2 (en) * 2011-02-28 2013-03-05 General Electric Company System and method for load forecasting
US9081374B2 (en) * 2011-03-10 2015-07-14 Deteotent Inc. Calibrating algorithms for determining electrical load and lifestyle characteristics
JP5740215B2 (ja) * 2011-06-10 2015-06-24 クラリオン株式会社 エネルギー消費量計算装置とそのエネルギー消費量計算方法
JP2013012080A (ja) * 2011-06-29 2013-01-17 Sharp Corp 予測方法及び予測システム
JP5743881B2 (ja) * 2011-12-28 2015-07-01 株式会社東芝 電力管理システム、電力管理方法、需要家端末及び電力管理装置
JP5842654B2 (ja) * 2012-02-14 2016-01-13 オムロン株式会社 システム制御装置およびシステム制御方法
JP5842994B2 (ja) * 2012-03-12 2016-01-13 富士通株式会社 運転計画作成方法、運転計画作成プログラムおよび運転計画作成装置
EP3016229B1 (en) * 2013-06-27 2017-08-09 Panasonic Corporation Power adjustment device, power adjustment method, power adjustment system, power storage device, server, program
JP6180826B2 (ja) * 2013-07-02 2017-08-16 株式会社東芝 エネルギー管理サーバ、エネルギー管理方法およびプログラム
JP6179237B2 (ja) * 2013-07-22 2017-08-16 富士通株式会社 電力消費量予測システム、方法、及びプログラム
US9846886B2 (en) * 2013-11-07 2017-12-19 Palo Alto Research Center Incorporated Strategic modeling for economic optimization of grid-tied energy assets
JP2015162925A (ja) * 2014-02-26 2015-09-07 株式会社Ｎｔｔファシリティーズ 電力管理システム
CN103778486A (zh) * 2014-02-28 2014-05-07 国家电网公司 一种配电网负荷预测方法
JP6404650B2 (ja) * 2014-09-11 2018-10-10 株式会社東芝 機器運転設定値決定装置、機器運転設定値決定方法、及び、機器運転設定値決定プログラム
JP6414743B2 (ja) * 2014-11-28 2018-10-31 富士通株式会社 電源制御装置、電源制御プログラム、電源制御方法及び電源制御システム
KR101529678B1 (ko) * 2014-12-31 2015-06-19 연세대학교 산학협력단 태양광 발전량을 극대화할 수 있는 복합식 태양광 추미 방법, 이를 이용한 태양광 추미 장치 및 태양광 발전 블라인드 시스템

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004336890A (ja) * 2003-05-08 2004-11-25 Hitachi Ltd 電力売買支援システム
JP2011259656A (ja) * 2010-06-11 2011-12-22 Mitsubishi Heavy Industries Mechatronics Systems Ltd エネルギー管理装置、エネルギー管理方法、及びエネルギー管理プログラム
JP2014098601A (ja) 2012-11-14 2014-05-29 Hitachi Ltd 日射量計算方法及び供給電力決定方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3389162A4

Cited By (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021192586A (ja) * 2017-06-22 2021-12-16 住友電気工業株式会社 制御計画作成装置、制御計画作成方法およびコンピュータプログラム
JP2019009868A (ja) * 2017-06-22 2019-01-17 住友電気工業株式会社 制御計画作成装置、制御計画作成方法およびコンピュータプログラム
KR102749895B1 (ko) * 2017-11-27 2025-01-07 아이에이치아이 인코포레이티드 에너지 저장 시스템의 최적의 제어를 위한 시스템 및 방법
US11876374B2 (en) 2017-11-27 2024-01-16 Ihi Terrasun Solutions Inc. System and method for optimal control of energy storage system
JP2023129546A (ja) * 2017-11-27 2023-09-14 アイエイチアイ テラサン ソリューションズ インコーポレイテッド エネルギ貯蔵システムを最適に制御するためのシステム及び方法
KR20200100626A (ko) * 2017-11-27 2020-08-26 아이에이치아이 인코포레이티드 에너지 저장 시스템의 최적의 제어를 위한 시스템 및 방법
JP7320503B2 (ja) 2017-11-27 2023-08-03 アイエイチアイ テラサン ソリューションズ インコーポレイテッド エネルギ貯蔵システムを最適に制御するためのシステム及び方法
JP2021505103A (ja) * 2017-11-27 2021-02-15 アイエイチアイ インコーポレイテッド エネルギ貯蔵システムを最適に制御するためのシステム及び方法
JP2019160291A (ja) * 2018-03-12 2019-09-19 株式会社Ｅ．Ｉ．エンジニアリング 運転支援システム、運転支援方法、これを実行させるためのコンピュータプログラム及びこのプログラムを記録した記録媒体
JPWO2019187372A1 (ja) * 2018-03-30 2021-02-12 Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 予測システム、モデル生成システム、方法およびプログラム
CN111937084A (zh) * 2018-03-30 2020-11-13 日本电气方案创新株式会社 预测系统、模型生成系统、方法和程序
WO2019187372A1 (ja) * 2018-03-30 2019-10-03 Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 予測システム、モデル生成システム、方法およびプログラム
JP7007027B2 (ja) 2018-03-30 2022-01-24 Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 予測システム、モデル生成システム、方法およびプログラム
WO2020009649A1 (en) * 2018-07-04 2020-01-09 Epiroc Rock Drills Aktiebolag Method and arrangement for managing power consumption in a mine
JP2020058101A (ja) * 2018-09-28 2020-04-09 大和ハウス工業株式会社 電力供給システム
JP7203551B2 (ja) 2018-09-28 2023-01-13 大和ハウス工業株式会社 電力供給システム
JP7601859B2 (ja) 2019-08-26 2024-12-17 ヨアヒム・シュターツ 電気エネルギー供給網の安定化のための方法
JP7267149B2 (ja) 2019-08-26 2023-05-01 三菱電機株式会社 制御装置、給湯システム、給湯機制御方法およびプログラム
JP2022550507A (ja) * 2019-08-26 2022-12-02 ヨアヒム・シュターツ 電気エネルギー供給網の安定化のための方法
JP2021032486A (ja) * 2019-08-26 2021-03-01 三菱電機株式会社 制御装置、給湯システム、給湯機制御方法およびプログラム
JP2021100326A (ja) * 2019-12-20 2021-07-01 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 電力制御ユニット、及び分電盤システム
JP2022103551A (ja) * 2020-12-28 2022-07-08 国立大学法人東京工業大学 系統協調／分散型エネルギーシステムおよび情報プラットフォーム
JP7671486B2 (ja) 2020-12-28 2025-05-02 国立大学法人東京科学大学 系統協調／分散型エネルギーシステム
JP2023008053A (ja) * 2021-07-05 2023-01-19 三菱電機株式会社 エネルギーマネジメントシステム、機器制御サーバ、エネルギーマネジメント方法、及び、プログラム
JP2023107061A (ja) * 2022-01-21 2023-08-02 株式会社エナリス 電力協調制御システム、電力協調制御方法及び電力協調制御プログラム
WO2024262093A1 (ja) * 2023-06-23 2024-12-26 株式会社日立製作所 電力需給管理装置および電力需給管理方法
CN120728626A (zh) * 2025-05-16 2025-09-30 中国大唐集团科技创新有限公司 一种基于秒级风光功率预测的风光氢储系统中制氢功率前馈补偿方法
CN120728626B (zh) * 2025-05-16 2026-04-03 中国大唐集团科技创新有限公司 一种基于秒级风光功率预测的风光氢储系统中制氢功率前馈补偿方法

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2017098631A1 (ja) 2018-03-22
CN108292860B (zh) 2022-04-08
CN108292860A (zh) 2018-07-17
JP6598876B2 (ja) 2019-10-30
EP3389162A1 (en) 2018-10-17
EP3389162A4 (en) 2018-12-05
US11271400B2 (en) 2022-03-08
US20180262003A1 (en) 2018-09-13
BR112018008377A2 (ja) 2018-10-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6598876B2 (ja) 電力制御装置、運転計画立案方法、及び、プログラム
US11502534B2 (en) Electrical energy storage system with battery state-of-charge estimation
JP5959783B1 (ja) 電力管理装置
JP5095495B2 (ja) 電力システムおよびその制御方法
US10298056B2 (en) Power control system, power control method, and recording medium
JP6249895B2 (ja) 電力制御システム、方法及び電力制御装置
JP6069738B2 (ja) 充放電制御システム、充放電制御方法、および充放電制御プログラム
JP2020054214A (ja) 蓄電池管理装置および蓄電池管理方法
US9651975B2 (en) System, method and apparatus for power demand adjustment based on consumer annoyance
JP6676477B2 (ja) 建物の消費電力予測システム、蓄電装置の制御システム、及び蓄電装置の制御方法
JP6403875B2 (ja) 機器管理装置、機器管理システム、機器管理方法及びプログラム
US20180254636A1 (en) Management device and control method
CN104285353B (zh) 能量管理设备、能量管理方法
JP5143209B2 (ja) 中水利用管理システム
JP6664479B2 (ja) 制御装置、電力管理システム、充放電の制御方法及びプログラム
JP2020022339A (ja) 電力管理システム、電力管理装置及びプログラム
WO2016031065A1 (ja) 消費電力推定装置、機器管理システム、消費電力推定方法及びプログラム
JP2022066217A (ja) 給湯方法、及び、制御装置
JP2025035895A (ja) 電源制御装置、電源制御方法、プログラム
JP2013242165A (ja) 表示装置及び表示方法

Legal Events

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

Ref document number: 15910247

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2017554736

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 15759245

Country of ref document: US

REG Reference to national code

Ref country code: BR

Ref legal event code: B01A

Ref document number: 112018008377

Country of ref document: BR

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 112018008377

Country of ref document: BR

Kind code of ref document: A2

Effective date: 20180425