JP6365069B2 - エネルギーマネジメントシステム、電力需給計画最適化方法および電力需給計画最適化プログラム - Google Patents

Description

本発明は、エネルギーマネジメントシステム、電力需給計画最適化方法および電力需給計画最適化プログラムに関する。

特許文献１に記載されるように、太陽光発電機である発電システムと電気負荷とを備え、外部電力系統に接続された電力供給システムが知られている。このシステムは、充放電計画制御部を備えている。充放電計画制御部は、電力負荷の使用履歴に基づいて算出される電気負荷の予測電力量と、天気予測によって予測される発電システムの予測発電量とを算出する。充放電計画制御部は、電気負荷の消費電力量の時間毎の推移を示す予測消費スケジュールと、発電システムの発電量の時間毎の推移を示す予測発電スケジュールとを算出する。充放電計画制御部は、予測電力量と予測発電量とに基づいて、予測蓄電量を決定し、予測消費スケジュールと予測発電スケジュールとに基づいて、充放電計画を決定する。

充放電計画制御部は、充放電計画に基づく予測値と、蓄電量の推移に基づく実測値とを比較する。充放電計画制御部は、予測値と実測値との差を算出し、その差が許容値の範囲内であるか否かを判断する。充放電計画制御部は、その差が許容値の範囲外である場合、予測消費スケジュールと予測発電スケジュールとを再び算出し、充放電計画を新たに決定する。

特開２０１２−２２２８６０号公報

上記したように、従来のシステムでは、予測値と実測値との差が許容値の範囲内であるか否かを判断している。この手法をマイクログリッドのエネルギーの需給計画に適用した場合、予測値と実測値との差（ずれ）の許容値を大きくすると、その分、需給計画に対する実測値の乖離を許すことになる。よって、経済性が損なわれるおそれがある。一方で、予測値と実測値との差（ずれ）の許容値を小さくすると、最適化計算を頻繁に行うことになり、計算の負荷が大きくなる。特に、マイクログリッドの規模が大きい場合には、高い計算能力を持つ計算機が必要になる。このように、従来の技術では、需給計画を高速で修正することは難しい。

本発明は、計算の負荷を低減することにより、マイクログリッドにおけるエネルギーの需給計画を高速で修正することができるエネルギーマネジメントシステム、電力需給計画最適化方法および電力需給計画最適化プログラムを提供することを目的とする。

本発明は、再生可能エネルギーにより発電を行う発電機と蓄電装置と負荷とを備えると共に外部電力系統に接続されたマイクログリッドにおける、エネルギーの需給計画を最適化するエネルギーマネジメントシステムであって、無制約問題とされた目的関数の最適化問題を解くことにより、需給計画を計算する需給計画計算部と、目的関数の既得の最適解近傍における二次の近似関数から求められる感度行列を用いて、需給計画を修正する需給計画修正部と、を備える。

このエネルギーマネジメントシステムによれば、需給計画計算部によって、マイクログリッドにおけるエネルギーの需給計画が計算される。この需給計画は、無制約問題とされた目的関数の最適化問題を解くことによって計算される。通常、需給計画の最適化問題は制約条件を伴うが、適当な手法を用いて無制約問題に還元し、最適解を求めることができる。需給計画修正部によって、感度行列を用いて、需給計画が修正される。この感度行列は、既得の最適解近傍における目的関数の二次の近似関数から求められる。感度行列を用いることにより、パラメータの変化量に基づく最適解の変化量が計算され得る。よって、需給計画を修正するたびに最適化問題を解く必要はなく、感度行列を用いた需給計画の修正が可能である。これにより、計算の負荷が低減される。したがって、需給計画を高速で修正することができる。

いくつかの態様において、需給計画計算部は、需給計画を計算する際に感度行列を計算し、需給計画修正部は、需給計画計算部によって計算された当該感度行列と、発電機、蓄電装置および負荷の少なくとも１つに関する現在値または予測値を含むパラメータの変化量とに基づいて需給計画の最適解の修正量を求めることにより、需給計画を修正する。この場合、需給計画の計算時に、最適解が計算されると同時に感度行列が計算される。需給計画を修正する際、既に求められた感度行列を用いることができる。よって、簡易かつ高速に需給計画を修正することができる。

いくつかの態様において、需給計画修正部が需給計画を修正するよりも高い頻度で、発電機、蓄電装置および負荷の少なくとも１つに関する現在値または予測値を含むパラメータを取得するパラメータ更新部を更に備え、需給計画修正部は、パラメータ更新部によって取得された最新のパラメータを用いて最適解の変化量を計算する。この場合、需給計画が修正されるよりも高い頻度で取得されたパラメータの中で、最新のパラメータが用いられる。よって、需給計画の修正精度が高められる。

いくつかの態様において、需給計画は、蓄電装置の各時刻における充放電電力の最適解を含む。この場合、最適解として、蓄電装置の充放電計画が計算されるので、蓄電装置の効率的な運転が可能になる。

いくつかの態様において、マイクログリッドは、化石燃料により発電を行う原動機を更に備えており、需給計画は、原動機の各時刻における発電電力の最適解を含む。この場合、最適解として、原動機の発電計画が計算されるので、原動機の効率的な運転が可能になる。

いくつかの態様において、需給計画修正部によって用いられるパラメータは、発電機、原動機、蓄電装置および負荷の少なくとも１つに関する現在値または予測値を含む。この場合、マイクログリッドを構成する各機器の状態が反映された、妥当な需給計画が計算される。

いくつかの態様において、最適化問題は、制約領域からの逸脱量がペナルティとして原目的関数に加算された、拡大目的関数の無制約最適化問題である。この場合、原目的関数の最適化問題が制約条件を伴っていても、無制約問題を容易に作成することができる。

本発明は、再生可能エネルギーにより発電を行う発電機と蓄電装置と負荷とを備えると共に外部電力系統に接続されたマイクログリッドにおける、エネルギーの需給計画を最適化する電力需給計画最適化方法であって、エネルギーマネジメントシステムが、無制約問題とされた目的関数の最適化問題を解くことにより、需給計画を計算するステップと、エネルギーマネジメントシステムが、目的関数の既得の最適解近傍における二次の近似関数から求められる感度行列を用いて、需給計画を修正するステップと、を含む。この電力需給計画最適化方法によれば、上記したエネルギーマネジメントシステムと同様の作用効果が奏される。

本発明は、再生可能エネルギーにより発電を行う発電機と蓄電装置と負荷とを備えると共に外部電力系統に接続されたマイクログリッドにおけるエネルギーの需給計画を、エネルギーマネジメントシステムに最適化させる電力需給計画最適化プログラムであって、エネルギーマネジメントシステムを、無制約問題とされた目的関数の最適化問題を解くことにより、需給計画を計算する需給計画計算部と、目的関数の既得の最適解近傍における二次の近似関数から求められる感度行列を用いて、需給計画を修正する需給計画修正部と、して機能させる。この電力需給計画最適化プログラムによれば、上記したエネルギーマネジメントシステムおよび電力需給計画最適化方法と同様の作用効果が奏される。

本発明によれば、計算の負荷を低減することにより、マイクログリッドにおけるエネルギーの需給計画を高速で修正することができる。

本発明の一実施形態のエネルギーマネジメントシステムが適用された電力供給システムの概略構成を示すブロック図である。 図１中のエネルギーマネジメントシステムの機能ブロック図である。 図２のエネルギーマネジメントシステムにおいて実行される処理を示すフローチャートである。 （ａ）は図３中のパラメータ更新処理を示すフローチャート、（ｂ）は図３中の需給バランス処理を示すフローチャート、（ｃ）は図３中の需給計画処理を示すフローチャートである。 図４（ｂ）中の修正需給計画の計算処理を示すフローチャートである。 図３に示される３つの処理の実行周期と参照データを示す概念図である。 外点ペナルティ法の概念図である。 本発明の一実施形態の電力需給計画最適化プログラムが格納された記憶媒体を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、図面の説明において同一要素には同一符号を付し、重複する説明は省略する。

図１および図２を参照して、本実施形態に係るエネルギーマネジメントシステムが適用された電力供給システム１について説明する。図１に示されるように、電力供給システム１は、複数種類の発電機と電力消費機器とを備えたマイクログリッドＧと、マイクログリッドＧにおける各機器の制御値を計算するエネルギーマネジメントシステム２０とを備える。以下の説明において、「エネルギーマネジメントシステム」を「ＥＭＳ」と略称する。図１において、実線の矢印は電気の流れを示しており、破線の矢印は情報の流れを示している。

電力供給システム１は、たとえばビルまたは工場等を所有する需要家によって利用され得る。電力供給システム１は、たとえば再生可能エネルギー発電機を所有する売電事業者によって利用され得る。ＥＭＳ２０は、このような需要家または売電事業者に対して、最適化されたエネルギーの需給計画を提供する。

マイクログリッドＧは、太陽光発電機３および風力発電機４を含む再生可能エネルギー発電機５と、化石燃料を用いて発電を行う原動機７とを備える。原動機７としては、たとえばガスタービンを用いることができる。また、原動機７として、コージェネレーション用ガスタービンを用いることもできる。マイクログリッドＧは、マイクログリッドＧ内の電力を消費する負荷６と、マイクログリッドＧ内の電力を用いて走行する電気自動車８とを更に備える。負荷６は、電力を消費する複数の機器を含み得る。電気自動車８は、たとえば充電スタンドを含み得る。マイクログリッドＧは、電力を蓄電および放電可能な蓄電池（蓄電装置）９を更に備える。蓄電池９としては、たとえばリチウムイオン電池を用いることができる。マイクログリッドＧは、上記した複数の電力機器が電気的に接続されたグリッド制御装置１０を備える。グリッド制御装置１０は、外部電力系統２に接続されている。言い換えれば、上記した複数の電力機器のそれぞれは、グリッド制御装置１０を介して外部電力系統２に接続されている。

マイクログリッドＧにおける使用電力は、再生可能エネルギー発電機５または原動機７または電気自動車８または蓄電池９によって賄われる。その他、マイクログリッドＧでは、外部電力系統２から電力を購入（すなわち買電）したり、外部電力系統２に対する逆潮流により電力を売却（すなわち売電）したりすることが可能である。一般的に、買電価格は電力会社との契約に依存するが、本実施形態では、買電価格は時間帯に依存して変化することを想定する。売電価格は、たとえば「電気事業者による再生可能エネルギー電気の調達に関する特別措置法」により規定される。なお、買電価格または売電価格は、上記の制度とは別に定められてもよい。

グリッド制御装置１０は、たとえばＣＰＵ（Central Processing Unit)、ＲＯＭ(Read Only Memory)、およびＲＡＭ(Random Access Memory)等のハードウェアと、ＲＯＭに記憶されたプログラム等のソフトウェアと、を備えている。グリッド制御装置１０は、グリッド制御装置１０に接続された電力機器を統括的に制御する。グリッド制御装置１０は、電気の流れを制御するための制御回路および蓄電池等を備える。グリッド制御装置１０と各電力機器とは、互いに情報通信を行うことができる。グリッド制御装置１０は、各電力機器の現在状態に関する情報等を取得する。グリッド制御装置１０は、各電力機器に制御値を出力する。グリッド制御装置１０は、取得した各電力機器に関する情報を記憶する。グリッド制御装置１０は、各電力機器に関する情報をＥＭＳ２０に送信する。

ＥＭＳ２０は、たとえばＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等のハードウェアと、ＲＯＭに記憶されたプログラム等のソフトウェアと、から構成されたコンピュータである。ＥＭＳ２０は、後述する電力需給計画最適化プログラム１２０を含んでいる。ＥＭＳ２０とグリッド制御装置１０とは、互いに情報通信を行うことができる。ＥＭＳ２０とグリッド制御装置１０とは、インターネットを介して通信可能であってもよいし、有線または無線のＬＡＮ等を介して通信可能であってもよい。ＥＭＳ２０は、マイクログリッドＧ内の各電力機器に対する制御値を計算する機能を有する。言い換えれば、ＥＭＳ２０は、グリッド制御装置１０に制御値を送信することにより、グリッド制御装置１０を通じて、マイクログリッドＧ内の各電力機器を制御する。

より詳細には、ＥＭＳ２０は、ある一定の指標を目的関数として、マイクログリッドＧにおける将来一定期間のエネルギーの需給計画を最適化する。最適化の指標すなわち目的関数としては、たとえば、計画期間（一例として、一日）を通しての電気料金の最小化、計画期間を通しての受電電力変動量の最小化、排出ＣＯ_２の最小化等が挙げられる。ＥＭＳ２０は、目的関数の最適化問題を解くことにより、需給計画を計算する。目的関数は、上記した３つの指標以外の指標であってもよい。後述するように、最適化問題が制約条件を有していた場合でも、適当な手法を用いて無制約最適化問題に還元されていればよい。目的関数とされる指標は、特に限定されない。

目的関数の独立変数としては、たとえば、以下の表１に示される変数が挙げられる。独立変数は、マイクログリッドＧ内において制御可能なものであれば、何であってもよい。

一方で、電力供給システム１は、マイクログリッドＧにおける需要電力量および発電量の予測値を記憶する需要・発電量予測データベース１２を備える。ＥＭＳ２０と需要・発電量予測データベース１２とは、互いに情報通信を行うことができる。ＥＭＳ２０は、特定の日時における需要電力量および発電量の予測値を需要・発電量予測データベース１２から取得する。需要・発電量予測データベース１２に記憶される需要電力量および発電量の予測値は、定期的に更新される。

ＥＭＳ２０は、グリッド制御装置１０から取得するマイクログリッドＧの各電力機器に関する最新の情報（たとえば機器状態等）と、需要・発電量予測データベース１２から取得する発電量および需要電力量に関する最新の情報（たとえば予測値等）とに基づいて、需給計画を修正する（すなわち需給計画を更新する）。マイクログリッドＧの各電力機器に関する情報（たとえば機器状態等）および／または発電量および需要電力量に関する情報（たとえば予測値等）は、需給計画の計算において、パラメータとして用いられる。すなわち、パラメータは、再生可能エネルギー発電機５、原動機７、蓄電池９および負荷６の少なくとも１つに関する現在値または予測値を含んでいる。具体的なパラメータとしては、たとえば、以下の表２に示される各種のパラメータが挙げられる。

上表において、ＳＯＣは充放電状態（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を意味し、満充電の状態を１００％としたときの充電率を表す。ＰＣＳはパワーコンディショナ（Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ）を意味する。

なお、マイクログリッドＧにおいては、独立変数やパラメータは最適化問題の構築の仕方に依存するため、同じグリッドに対して唯一には定まらない。たとえば、蓄電池９の充放電電力を独立変数にとると、ＳＯＣは従属変数となる。一方、ＳＯＣを独立変数とすると、蓄電池９の充放電電力を従属変数とする定式化も可能である。

ＥＭＳ２０は、所与の目的関数を最小化するような独立変数の値を求める。たとえば、ＥＭＳ２０は、目的関数の最適化問題を解くことにより、原動機７における各時刻の発電電力を計算する。ＥＭＳ２０は、電気自動車８における各時刻の充放電電力を計算する。ＥＭＳ２０は、蓄電池９における各時刻の充放電電力を計算する。

図２を参照して、ＥＭＳ２０の機能構成について説明する。ＥＭＳ２０は、統括制御部２０ａと、通信部２１と、計算部２２と、記憶部２３と、表示部２４とを備える。統括制御部２０ａは、ＥＭＳ２０における処理を統括制御する。通信部２１は、グリッド制御装置１０および需要・発電量予測データベース１２に対して情報通信を行う入出力部である。計算部２２は、需給計画を計算し、さらに、需給計画を逐次修正する。計算部２２は、パラメータを一定時間ごとに更新するパラメータ更新部２２ａと、需給計画を計算する需給計画計算部２２ｃと、需給計画を一定時間ごとに修正する需給計画修正部２２ｂとを含む。

パラメータ更新部２２ａは、グリッド制御装置１０および需要・発電量予測データベース１２から、パラメータを取得する。需給計画計算部２２ｃは、目的関数の最適化問題を解くことにより、マイクログリッドＧにおけるエネルギーの需給計画を計算する。需給計画修正部２２ｂは、既得の最適解近傍における目的関数の二次の近似関数から求められる感度行列を用いて、需給計画計算部２２ｃによって計算された需給計画を修正する。計算部２２における処理の詳細については、後述する。

記憶部２３は、ハードディスク装置またはフラッシュメモリなどを有している。記憶部２３は、パラメータ更新部２２ａによって取得されたパラメータを記憶するパラメータ記憶部２３ａと、需給計画計算部２２ｃによって計算された需給計画を記憶する需給計画記憶部２３ｃと、需給計画修正部２２ｂによって修正された需給計画すなわち修正需給計画を記憶する修正需給計画記憶部２３ｂとを含む。記憶部２３は、需給計画計算部２２ｃによって計算される感度行列を記憶する感度行列記憶部２３ｄを含む。

表示部２４は、たとえばディスプレイであり、パラメータ、需給計画または修正需給計画等を表示する。表示部２４は、パラメータ、需給計画または修正需給計画等に含まれる詳細な情報を表示してもよい。たとえば、表示部２４は、タッチパネル等を備えており、マイクログリッドＧ内の電力機器が選択されることにより、当該電力機器の運転スケジュール（充放電スケジュールまたは発電スケジュール等）を表示してもよい。表示部２４は、計算部２２によって制御されて、ＥＭＳ２０のユーザに対して所定のメッセージ（たとえば案内メッセージまたは警告メッセージ等）を表示してもよい。

続いて、需給計画計算部２２ｃによって解かれる最適化問題と、需給計画修正部２２ｂによって用いられる感度行列とについて説明する。本実施形態では、最適化問題は、無制約問題とされている。需給計画の最適化問題は、通常、制約条件を伴う。そこで、制約領域からの逸脱量をペナルティとして原目的関数に加算する外点ペナルティ法を用いて、制約条件付き最適化問題が無制約最適化問題に変換されている（図７参照）。外点ペナルティ法は、最適化問題を無制約問題にするための一手法であるが、他の手法によって最適化問題を無制約問題に変換してもよい。無制約問題とされた最適化問題は、予め定式化されて、需給計画記憶部２３ｃに記憶されている。

需給計画の最適化問題は、現在の機器状態、発電量・需要量の予測値等をパラメータとして目的関数を構成し、各機器の出力を最適化する問題である。本実施形態では、需給計画の計算によって得られた最適解が存在するとして、最適解を基準に、パラメータも一種の変数とみなして目的関数を二次近似する。そして、パラメータが変化したときの最適な需給計画を解析的に求める。この際、感度行列が計算される。

この手法の基礎となる理論は、以下のように説明され得る。

ここで、ｘは独立変数、ｕはパラメータである。

目的関数ｆ（ｘ；ｕ）の無制約最適化問題は、下記式（１）で表される。

ここで、パラメータｕ^＊に対する最適解ｘ^＊が与えられているとする。パラメータｕが微小量Δｕだけ変動したときの最適解の修正量Δｘを近似的に求める。目的関数ｆ（ｘ；ｕ）のｘ，ｕをともに独立変数とみなし、最適解（ｘ^＊Ｔ；ｕ^＊Ｔ）^Ｔの周りで二次の項までＴａｙｌｏｒ展開すると、下記式（２）が得られる。

ここで、式（２）における各行列は、以下のとおりである。

上記の２次の近似関数（式（２））に基づく最適性条件は、下記式（３）で表される。

この条件を満たすΔｘは、元の最適解における最適性条件である下記式（４）に注意すれば、下記式（５）と計算できる。

上記式（５）中の−（Ｈ_ｘｘ）^-1Ｈ_ｘuが、需給計画修正部２２ｂによって用いられる感度行列である。すなわち、最適解の修正量Δｘは、感度行列−（Ｈ_ｘｘ）^-1Ｈ_ｘuにパラメータｕの変化量Δｕを乗じることにより求められる。このように、最適解の修正量Δｘは、解析的に算出される。

図３〜図５を参照して、ＥＭＳ２０において実行される処理、すなわち本実施形態の電力需給計画最適化方法について説明する。以下の処理は、ＥＭＳ２０が起動している間、定期的に実行される。図３に示されるように、ＥＭＳ２０のパラメータ更新部２２ａは、グリッド制御装置１０および需要・発電量予測データベース１２からパラメータを取得する(ステップＳ０１)。ここでは、パラメータ更新部２２ａは、グリッド制御装置１０から各機器の現在情報と、発電量の予測値および需要電力量の予測値とを取得する。パラメータ更新部２２ａは、必要に応じて、需要・発電量予測データベース１２から気象データを取得する。パラメータ更新部２２ａは、取得時刻を示す情報とともに、取得したパラメータをパラメータ記憶部２３ａに記憶させる(ステップＳ０２)。

次に、需給計画計算部２２ｃは、初回の需給計画を計算し、計算によって得られた需給計画を需給計画記憶部２３ｃに保存する(ステップＳ０３)。需給計画計算部２２ｃは、無制約問題とされた目的関数の最適化問題を解くことにより、需給計画を計算する。このステップＳ０３を行う際、需給計画計算部２２ｃは、上記式（５）に基づいて感度行列を計算し、計算によって得られた感度行列を感度行列記憶部２３ｄに記憶させる(ステップＳ０４)。

続いて、統括制御部２０ａは、第１の処理であるパラメータ更新処理と、第２の処理である需給バランス処理（すなわち需給計画修正処理）と、第３の処理である需給計画処理（すなわち需給計画計算処理）とを非同期的かつ、それぞれ定期的に実行する(ステップＳ０６，Ｓ０７，Ｓ０８)。より具体的には、パラメータ更新部２２ａは、第１時間ごとに（たとえば数秒間隔で）、パラメータ更新処理を実行する(ステップＳ０６)。需給計画修正部２２ｂは、第２時間ごとに（たとえば数秒〜数十秒間隔で）、需給バランス処理を実行する(ステップＳ０７)。需給計画計算部２２ｃは、第３時間ごとに（たとえば数十秒〜数十分間隔で）、需給計画処理を実行する(ステップＳ０８)。

図６に示されるように、計算部２２が実行する３種類の処理のうち、パラメータ更新処理の頻度がもっとも高く、需給計画処理の頻度がもっとも低い。すなわち、パラメータ更新部２２ａは、需給計画修正部２２ｂが需給計画を修正するよりも高い頻度で、パラメータを取得する。需給計画修正部２２ｂは、需給計画計算部２２ｃが需給計画を計算するよりも高い頻度で、需給計画を修正する。言い換えれば、需給計画修正部２２ｂは、需給計画計算部２２ｃが需給計画を計算する間隔である第３時間内に、需給計画の微修正を複数回実行する。

ステップＳ０６，Ｓ０７，Ｓ０８の実行後、統括制御部２０ａは、すべての処理が継続されるか否かを判断する(ステップＳ０９)。すなわち、いずれかの処理で継続判定がＮｏとなった場合、統括制御部２０ａは、図３に示される処理を終了する。このように、継続判定に用いられるフラグは、３つの処理で共有される。

図４（ａ）に示されるように、パラメータ更新処理では、パラメータ更新部２２ａは、パラメータの更新時刻であるか否かを判断する(ステップＳ１１)。パラメータ更新部２２ａは、前回の処理から第１時間（たとえば数秒）が経過したか否かを判断する。前回の処理から第１時間が経過している場合、パラメータ更新部２２ａは、パラメータ更新時刻であると判断して、グリッド制御装置１０から各機器の現在値（すなわち実測値）等の現在情報と、発電量の予測値および需要電力量の予測値のデータを取得する(ステップＳ１２)。これと同時に、パラメータ更新部２２ａは、必要に応じて、需要・発電量予測データベース１２から気象データ等を取得する。次に、パラメータ更新部２２ａは、取得したパラメータをパラメータ記憶部２３ａに記憶させる(ステップＳ１３)。以上の処理によって、パラメータが更新および保存され、パラメータ更新処理が終了する。ステップＳ１１において、前回の処理から第１時間が経過していない場合、パラメータ更新部２２ａは、パラメータ更新時刻ではないと判断して、パラメータ更新処理を終了する。

図４（ｂ）に示されるように、需給バランス処理では、需給計画修正部２２ｂは、需給バランス時刻であるか否かを判断する(ステップＳ２１)。需給計画修正部２２ｂは、前回の処理から第２時間（たとえば数秒〜数十秒）が経過したか否かを判断する。前回の処理から第２時間が経過している場合、需給計画修正部２２ｂは、需給計画時刻であると判断して、感度行列を用いた需給計画の修正処理を実行する(ステップＳ２２)。

図５に示されるように、修正需給計画処理では、需給計画修正部２２ｂは、感度行列記憶部２３ｄから最新の感度行列を取得する(ステップＳ４１)。需給計画修正部２２ｂは、パラメータ記憶部２３ａから最新のパラメータを取得する(ステップＳ４２）。需給計画修正部２２ｂは、パラメータのずれ、すなわちパラメータの予測値と実測値との差Δｕを計算する(ステップＳ４３）。そして、需給計画修正部２２ｂは、感度行列とパラメータ（機器状態、発電量予測、需要電力量予測）のずれΔuから、最適解修正量Δｘを計算する(ステップＳ４４)。需給計画修正部２２ｂは、需給計画記憶部２３ｃから最新の需給計画を取得し、その需給計画に示される最適解ｘに最適解修正量Δｘを加算して、制御値を生成する(ステップＳ４５)。需給計画修正部２２ｂは、修正後の需給計画を修正需給計画記憶部２３ｂに記憶させる。統括制御部２０ａは、修正後の制御値をグリッド制御装置１０に送信することにより、需給バランスを実行する(ステップＳ２３)。以上の処理によって、需給計画が修正され、需給バランス処理が終了する。ステップＳ２１において、前回の処理から第２時間が経過していない場合、需給計画修正部２２ｂは、需給計画時刻ではないと判断して、需給バランス処理を終了する。

ステップＳ０７（ステップＳ２１〜Ｓ２３およびステップＳ４１〜Ｓ４５）の需給バランス処理では、実際の発電量や需要電力量が予測と異なっている場合でも、計画と実際の状態との乖離が修正された制御値が、マイクログリッドＧに送信され、各電力機器の制御に用いられる。需給バランス処理では、上記式（５）に示される簡易な計算によって最適解修正量Δｘが計算されるので、計算済みの需給計画に沿う修正解を高速に提示することができる。

図４（ｃ）に示されるように、需給計画処理では、需給計画計算部２２ｃは、需給計画時刻であるか否かを判断する(ステップＳ３１)。需給計画計算部２２ｃは、前回の処理から第３時間（たとえば数十秒〜数十分）が経過したか否かを判断する。前回の処理から第３時間が経過している場合、需給計画計算部２２ｃは、需給計画時刻であると判断して、無制約問題とされた目的関数の最適化問題を解くことにより、需給計画を計算し、計算によって得られた需給計画を需給計画記憶部２３ｃに記憶させる(ステップＳ３２)。また、需給計画計算部２２ｃは、上記式（５）に基づいて感度行列を計算し、計算によって得られた感度行列を感度行列記憶部２３ｄに記憶させる(ステップＳ３３)。以上の処理によって、需給計画が計算され、需給計画処理が終了する。ステップＳ３１において、前回の処理から第３時間が経過していない場合、需給計画計算部２２ｃは、需給計画時刻ではないと判断して、需給バランス処理を終了する。

ＥＭＳ２０によれば、需給計画計算部２２ｃによって、マイクログリッドＧにおけるエネルギーの需給計画が計算される。この需給計画は、無制約問題とされた目的関数の最適化問題を解くことによって計算される。通常、需給計画の最適化問題は制約条件を伴うが、適当な手法を用いて無制約問題に還元し、最適解を求めることができる。需給計画修正部２２ｂによって、感度行列を用いて、需給計画が修正される（上記式（５）およびステップＳ４３，Ｓ４４参照）。この感度行列は、既得の最適解近傍における目的関数の二次の近似関数から求められる（上記式（１）〜（５）参照）。感度行列を用いることにより、パラメータの変化量Δｕに基づく最適解の変化量Δｘが計算される。よって、需給計画を修正するたびに最適化問題を解く必要はなく、感度行列を用いた需給計画の修正が可能である。これにより、計算の負荷が低減されており、需給計画を高速で修正することができる。しかも、計算の負荷が低減され、需給計画が高速で修正されると、予測値と実測値との差が大きくなるよりも前に需給計画を修正することができる。言い換えれば、実測値を直ちに需給計画に反映できる。このことは、需給計画に対する実測値の乖離を防止するという結果につながるため、経済性が損なわれることが防止される。

ＥＭＳ２０では、需給計画を修正する際、反復的計算により最適解を求めるのではなく、目的関数を（制約条件も含めて）既得の最適解まわりで二次近似しておき、解の形を予め解析的に求めている。また、上記特許文献１に示される技術とは異なり、ＥＭＳ２０では、予測値と実測値との差が許容値の範囲内であるか否かを判断していない。このような内的要因により、需給計画の高速修正が可能になっている。また、感度解析の成立条件としては、「ずれ」の大きさが小さいことが挙げられるが、需給計画の最適化問題において、たとえば「ずれ」の一因となる再生可能エネルギー発電機５の発電量予測値は、通常、緩やかに変化する。このような外的要因によっても、感度解析による近似が効果を発揮する。

需給計画計算部２２ｃによれば、需給計画の計算時に、最適解が計算されると同時に感度行列が計算される。よって、需給計画修正部２２ｂが需給計画を修正する際、既に求められた感度行列を用いることができる。よって、簡易かつ高速に需給計画を修正することができる。さらには、感度行列にパラメータの変化量Δｕを乗じるだけの簡易な演算により、最適解の修正量Δｘが求められる。しかも、初回の需給計画計算時に感度行列を併せて求めておくことにより、その感度行列をその後の需給計画の修正に用いることができる（ステップＳ０３，Ｓ０４、ステップＳ３２，Ｓ３３およびステップＳ４３，Ｓ４４参照）。感度行列は初回の需給計画計算時の副産物であるので、計算の負荷が増大することなく、需給計画の高速修正が可能になっている。

需給計画修正部２２ｂによれば、需給計画が修正されるよりも高い頻度で取得されたパラメータの中で、最新のパラメータが用いられる。よって、需給計画の修正精度が高められている。

需給計画計算部２２ｃによって実行される需給計画処理において、需給計画は、蓄電池９の各時刻における充放電電力の最適解を含む。よって、最適解として、蓄電池９の充放電計画が計算されるので、蓄電池９の効率的な運転が可能になる。

需給計画計算部２２ｃによって実行される需給計画処理において、需給計画は、原動機７の各時刻における発電電力の最適解を含む。よって、最適解として、原動機７の発電計画が計算されるので、原動機７の効率的な運転が可能になる。

パラメータ更新部２２ａによって取得されるパラメータは、再生可能エネルギー発電機５、原動機７、蓄電池９および負荷６の少なくとも１つに関する現在値または予測値を含む。よって、マイクログリッドＧを構成する各機器の状態が反映された、妥当な需給計画が計算される。

需給計画計算部２２ｃによって用いられる最適化問題は、原目的関数の制約領域からの逸脱量に応じたペナルティが原目的関数に加算された、拡大目的関数の最適化問題である。よって、原目的関数の最適化問題が制約条件を伴っていても、無制約問題を容易に作成することができる。

引き続いて、上述した一連の処理をＥＭＳ２０に実行させるための電力需給計画最適化プログラムを説明する。図８に示されるように、電力需給計画最適化プログラム１２０は、コンピュータに挿入されてアクセスされる。あるいは、電力需給計画最適化プログラム１２０は、コンピュータが備える記憶媒体１００に形成されたプログラム格納領域１１０に格納される。

電力需給計画最適化プログラム１２０は、パラメータ更新モジュール１２１と、需給計画修正モジュール１２２と、需給計画計算モジュール１２３とを含んで構成される。パラメータ更新モジュール１２１と、需給計画修正モジュール１２２と、需給計画計算モジュール１２３とを実行させることにより実現される機能は、上述したＥＭＳ２０のパラメータ更新部２２ａと、需給計画修正部２２ｂと、需給計画計算部２２ｃとの機能とそれぞれ同様である。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限られない。たとえば、感度行列は、解析的に算出される場合に限られず、数値微分等によって近似的に求められてもよい。上記実施形態では、一定時間である第２時間ごとに（たとえば数秒〜数十秒間隔で）需給バランス処理を実行する場合について説明したが、需給バランス処理は、一定時間ごとに実行される場合に限られず、予測値と実測値との差を監視し、その差の大きさに基づくタイミングで実行されてもよい。

上記実施形態では、ＥＭＳ２０がマイクログリッドＧとは別に設けられる場合について説明したが、マイクログリッドＧのグリッド制御装置１０が、ＥＭＳ２０と同様の機能を備えていてもよい。マイクログリッドＧは、たとえば燃料電池システムを備えていてもよい。

１ 電力供給システム
２ 外部電力系統
３ 太陽光発電機
４ 風力発電機
５ 再生可能エネルギー発電機
６ 負荷
７ 原動機
８ 電気自動車
９ 蓄電池
２０ エネルギーマネジメントシステム
２２ 計算部
２２ａ パラメータ更新部
２２ｂ 需給計画修正部
２２ｃ 需給計画計算部
Ｇ マイクログリッド

Claims (9)

1. 再生可能エネルギーにより発電を行う発電機と蓄電装置と負荷とを備えると共に外部電力系統に接続されたマイクログリッドにおける、エネルギーの需給計画を最適化するエネルギーマネジメントシステムであって、
   無制約問題とされた目的関数の最適化問題を解くことにより、前記需給計画を計算する需給計画計算部と、
   前記目的関数の既得の最適解近傍における二次の近似関数から求められる感度行列を用いて、前記需給計画を修正する需給計画修正部と、
   を備えるエネルギーマネジメントシステム。
2. 前記需給計画計算部は、前記需給計画を計算する際に前記感度行列を計算し、
   前記需給計画修正部は、前記需給計画計算部によって計算された当該感度行列と、前記発電機、前記蓄電装置および前記負荷の少なくとも１つに関する現在値または予測値を含むパラメータの変化量とに基づいて前記需給計画の最適解の修正量を求めることにより、前記需給計画を修正する、請求項１に記載のエネルギーマネジメントシステム。
3. 前記需給計画修正部が前記需給計画を修正するよりも高い頻度で、前記発電機、前記蓄電装置および前記負荷の少なくとも１つに関する現在値または予測値を含むパラメータを取得するパラメータ更新部を更に備え、
   前記需給計画修正部は、前記パラメータ更新部によって取得された最新のパラメータを用いて前記最適解の変化量を計算する、請求項１または２に記載のエネルギーマネジメントシステム。
4. 前記需給計画は、前記蓄電装置の各時刻における充放電電力の最適解を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載のエネルギーマネジメントシステム。
5. 前記マイクログリッドは、化石燃料により発電を行う原動機を更に備えており、
   前記需給計画は、前記原動機の各時刻における発電電力の最適解を含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載のエネルギーマネジメントシステム。
6. 前記需給計画修正部によって用いられるパラメータは、前記発電機、前記原動機、前記蓄電装置および前記負荷の少なくとも１つに関する現在値または予測値を含む、請求項５に記載のエネルギーマネジメントシステム。
7. 前記最適化問題は、制約領域からの逸脱量がペナルティとして原目的関数に加算された、拡大目的関数の無制約最適化問題である、請求項１〜６のいずれか一項に記載のエネルギーマネジメントシステム。
8. 再生可能エネルギーにより発電を行う発電機と蓄電装置と負荷とを備えると共に外部電力系統に接続されたマイクログリッドにおける、エネルギーの需給計画を最適化する電力需給計画最適化方法であって、
   エネルギーマネジメントシステムが、無制約問題とされた目的関数の最適化問題を解くことにより、前記需給計画を計算するステップと、
   前記エネルギーマネジメントシステムが、前記目的関数の既得の最適解近傍における二次の近似関数から求められる感度行列を用いて、前記需給計画を修正するステップと、
   を含む電力需給計画最適化方法。
9. 再生可能エネルギーにより発電を行う発電機と蓄電装置と負荷とを備えると共に外部電力系統に接続されたマイクログリッドにおけるエネルギーの需給計画を、エネルギーマネジメントシステムに最適化させる電力需給計画最適化プログラムであって、
   前記エネルギーマネジメントシステムを、
   無制約問題とされた目的関数の最適化問題を解くことにより、前記需給計画を計算する需給計画計算部と、
   前記目的関数の既得の最適解近傍における二次の近似関数から求められる感度行列を用いて、前記需給計画を修正する需給計画修正部と、
   して機能させる電力需給計画最適化プログラム。

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