WO2014119153A1 - エネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバ - Google Patents

Abstract

　実施形態によれば、エネルギー管理システムは、予測部と、計算部と、作成部と、制御部とを具備する。予測部は、需要家におけるエネルギーのデマンドを予測してデマンドの予測値を得て、再生可能エネルギーに由来する電力を発電する第１発電ユニットの発電量を予測して発電量の予測値を得る。計算部は、デマンドの予測値と、発電量の予測値とに基づいて、非再生可能エネルギーに由来する電力を発電する第２発電ユニットの運転スケジュールを計算する。作成部は、売電利益から買電損益を減算した差し引き額を蓄電装置の放電による売電量の押し上げ効果を利用して最大化可能な放電戦略を、デマンドの予測値、発電量の予測値および運転スケジュールに基づいて作成する。制御部は、デマンドの実現値、発電量の実現値、運転スケジュールおよび放電戦略に基づいて蓄電装置の放電を制御する。

Description

エネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバ

　本発明の実施形態は、家庭などの需要家（カスタマー）のエネルギー収支を管理するエネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバに関する。

　近年の環境保全意識の高まりと電力不足への不安を背景に、家庭エネルギー管理システム（Home Energy Management System：ＨＥＭＳ）に注目が集まっている。ＨＥＭＳは、太陽光発電（Photovoltaic Power Generation：ＰＶ）システム、蓄電池、あるいは燃料電池（Fuel Cell：ＦＣ）などの分散型電源（以下、新エネルギー機器と総称する）と既存の家電機器とをネットワークに接続し、これらを総合的に管理可能とするシステムである。

　ＰＶユニットは再生可能エネルギーの固定価格買取制度（feed in tariff：ＦＩＴ）や補助金などの後押しにより普及が進み、多くの家庭に設置されるようになってきている。家庭用の蓄電池も実用化され、停電対策や電力の負荷平準化の一翼を担っている。これらを組み合わせれば、ＰＶ発電時の電力デマンドを蓄電池の放電で賄うことで再生可能エネルギーに由来する売電量を増やすことができる。これは、いわゆる押し上げ効果によるメリットである。関連技術が特許出願されている（特願２０１２－２５５３０１号）。

　新エネルギー機器のなかでも、ＦＣは今後の普及が期待されている。ＦＣは、昼夜、天候を問わず安定して発電でき、排熱を利用して熱エネルギーを供給することができる。例えば家庭の給湯デマンド予測に基づいてＦＣを制御する技術がある。また、ＦＣと蓄電池とを組み合わせて、系統への逆潮流や系統からの無駄な買電を避ける技術が知られている。ＦＣを含む家庭用分散電源をモデル化して運転スケジュールを計算する技術も、既に知られている。

特開２０１０－６７５１２号公報 特開２００９－２４００８０号公報 特開２０１０－２７３４０７号公報

　ＦＣは、電力と熱の双方を同時に発生する（熱電併給）という特性を有する。蓄電池の充放電はＦＣの発電量に影響を及ぼすので、蓄電池の最適な充放電タイミングはそのときのＦＣの発電量を抜きにして決めることができない。このような相互作用のため、ＰＶユニット、蓄電池、およびＦＣを総合的に管理し、エネルギーコストを電気料金とガス料金との双方から削減することは難しい。エネルギーの無駄な消費をなくし、エネルギーコストをできる限り削減可能な技術が要望されている。

　目的は、燃料電池の特性を活かし、新エネルギー機器を有利に運用することの可能なエネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバを提供することにある。

　実施形態によれば、エネルギー管理システムは、再生可能エネルギーに由来する電力を発電する第１発電ユニットと、非再生可能エネルギーに由来する電力を発電する第２発電ユニットと、蓄電装置とを備える需要家のエネルギーを管理する。エネルギー管理システムは、予測部と、計算部と、作成部と、制御部とを具備する。予測部は、需要家におけるエネルギーのデマンドを予測してデマンドの予測値を得て、第１発電ユニットの発電量を予測して発電量の予測値を得る。計算部は、デマンドの予測値と、発電量の予測値とに基づいて、第２発電ユニットの運転スケジュールを計算する。作成部は、売電利益から買電損益を減算した差し引き額を蓄電装置の放電による売電量の押し上げ効果を利用して最大化可能な放電戦略を、デマンドの予測値、発電量の予測値および運転スケジュールに基づいて作成する。制御部は、デマンドの実現値、発電量の実現値、運転スケジュールおよび放電戦略に基づいて蓄電装置の放電を制御する。

図１は、実施形態に係わるシステムの一例を示す図である。 図２は、実施形態に係るエネルギー管理システムの一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係るＨＥＭＳの要部を示す機能ブロック図である。 図４は、制御対象モデル３００ｇについて説明するための図である。 図５は、図３に示される蓄電池ルール作成部１２２の一例を示す機能ブロック図である。 図６は、蓄電池１０２の充放電効率表の一例を示す図である。 図７は、第１の実施形態における処理手順を示すフローチャートである。 図８は、実施形態に係る遺伝的アルゴリズムの遺伝子設計の一例を示す概念図である。 図９は、実施形態に係る最適化演算の流れの一例を示すフローチャートである。 図１０は、第１の実施形態における放電ルールの作成に係わる処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１１Ａは、ＰＶ発電量予測値Ｐ_PV（ｔ）の一例を示すグラフである。 図１１Ｂは、電力デマンド予測値の補正値~Ｐ_D（ｔ）の一例を示すグラフである。 図１１Ｃは、放電価値Ｖ（ｔ）の一例を示すグラフである。 図１１Ｄは、放電価値率の予測値Ｅ（ｔ）の一例を示すグラフである。 図１２は、バッテリーコントローラ１３１の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１３は、第２の実施形態に係るＨＥＭＳの要部を示す機能ブロック図である。 図１４は、図１３に示される蓄電池ルール作成部１２２の一例を示す機能ブロック図である。 図１５は、第２の実施形態における放電ルールの作成に係わる処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１６Ａは、蓄電池１０２のＳＯＣの日内変動の一例を示す図である。 図１６Ｂは、蓄電池１０２のＳＯＣの日内変動の一例を示す図である。 図１７は、第２の実施形態により得られる効果を説明するための図である。

　図１は、実施形態に係わるシステムの一例を示す図である。図１は、いわゆるスマートグリッドとして知られるシステムの一例を示す。既存の電力網（grid）では原子力、火力、水力などの既存発電所と、一般家庭や、ビル、工場といった多種多様な需要家とが電力網によって接続される。次世代の電力系統（Power grid）ではこれらに加えて太陽光発電（Photovoltaic Power Generation：ＰＶ）システムや風力発電装置などの分散型電源や蓄電装置、新交通システムや充電スタンドなどが電力系統に接続される。これら多種多様な要素は通信グリッドを介して通信することが可能である。

　エネルギーを管理するシステムは、エネルギーマネジメントシステム（Energy Management System：ＥＭＳ）と総称される。ＥＭＳはその規模などに応じて幾つかに分類される。例えば一般家庭向けのＨＥＭＳ（Home Energy Management System）、ビルディング向けのＢＥＭＳ（Building Energy Management System）などがある。このほか、集合住宅向けのＭＥＭＳ（Mansion Energy Management System）、コミュニティ向けのＣＥＭＳ（Community Energy Management System）、工場向けのＦＥＭＳ（Factory Energy Management System）などがある。これらのシステムが連携することできめ細かなエネルギー最適化制御が実現される。

　これらのシステムによれば既存の発電所、分散型電源、太陽光や風力などの再生可能エネルギー源、および需要家の相互間で高度な協調運用が可能になる。これにより自然エネルギーを主体とするエネルギー供給システムや、需要家と事業者との双方向連携による需要家参加型のエネルギー需給といった、新規かつスマートな形態の電力供給サービスが生み出される。

　図２は、実施形態に係るエネルギー管理システムの一例を示す図である。ＨＥＭＳは、クライアントシステムと、クラウドコンピューティングシステム（以下、クラウドと略称する）３００とを備える。クラウド３００は、クライアントシステムと通信可能なサーバシステムとして理解されることができる。

　クライアントシステムは、ホームゲートウェイ（Home Gateway：ＨＧＷ）７を備える。ホームゲートウェイ７は、ホーム１００に設置される通信装置であり、クラウド３００から各種のサービスの提供を受けることができる。

　クラウド３００は、サーバコンピュータＳＶとデータベースＤＢとを備える。サーバコンピュータＳＶは単体でも複数でも良い。データベースＤＢは一つのサーバコンピュータＳＶに備えられていても、複数のサーバコンピュータＳＶに分散して配置されていてもよい。

　図２において、電力グリッド６から供給される電力（交流電圧）は、変圧器６１などを経て各家庭に分配され、電力量計（スマートメータ）１９を経てホーム１００の分電盤２０に供給される。電力量計１９は、ホーム１００に備わるエネルギー生産機器の発電量、ホーム１００の消費電力量、電力グリッド６から流れ込む電力量、および、電力グリッド６に逆潮流する電力量などを計測する機能を備える。周知のように、再生可能エネルギーに基づいて発電された電力は、電力グリッド６に逆潮流することを許される。

　分電盤２０は、この分電盤２０に接続される家電機器（照明、エアコンなど）５やパワーコンディショニングシステム（ＰＣＳ）１０４に、配電線２１を介して電力を供給する。また分電盤２０は、フィーダごとの電力量を計測する計測装置を備える。

　ホーム１００は、電気機器を備える。電気機器はホーム１００内の配電線２１に接続可能な機器である。電力を消費する機器（負荷）、電力を生成する機器、電力を消費し生成する機器、および蓄電池などが電気機器に該当する。つまり家電機器５、ＰＶユニット１０１、蓄電池１０２および燃料電池（以下、ＦＣユニットと表記する）１０３などが、いずれも電気機器に相当する。電気機器はコンセント（図示せず）を介して配電線２１に着脱可能に接続され、配電線２１を介して分電盤２０に接続される。

　ホーム１００の屋根や外壁にはＰＶユニット１０１が設置される。ＰＶユニット１０１は、再生可能エネルギーから電力エネルギーを生産する創エネルギー機器である。風力発電システムなども創エネルギー機器の範疇に入る。再生可能エネルギーに由来する余剰電力が生じれば、この余剰電力は電力グリッド６に売電されることが可能である。

　ＦＣユニット１０３は、非再生可能エネルギー源である都市ガスやＬＰガス（液化プロパンガス）から電力を生産する発電ユニットである。ＦＣユニット１０３により生成された電力は電力グリッド６に逆潮流することを禁止されているので、余剰電力を生じることがある。余剰電力は蓄電池１０２に充電されることが可能である。

　ＰＣＳ１０４はコンバータ（図示せず）を備える。ＰＣＳ１０４は、配電線２１からの交流電力をコンバータで直流電力に変換して蓄電池１０２に供給する。また、ＰＣＳ１０４はインバータ（図示せず）を備える。ＰＣＳ１０４は、ＰＶユニット１０１、蓄電池１０２あるいはＦＣユニット１０３から供給される直流電力をインバータで交流電力に変換して、配電線２１に供給する。これにより、電気機器はＰＣＳ１０４を介して、ＰＶユニット１０１、蓄電池１０２およびＦＣユニット１０３から電力の供給を受けることができる。

　要するにＰＣＳ１０４は、ＰＶユニット１０１、蓄電池１０２およびＦＣユニット１０３と配電線２１との間でエネルギーを授受するための、電力変換器としての機能を備える。ＰＣＳ１０４は蓄電池１０２やＦＣユニット１０３を安定して稼働させるために制御する機能も備える。なお図２において、ＰＣＳ１０４がＰＶユニット１０１、蓄電池１０２およびＦＣユニット１０３に共通に接続される形態が示される。この形態に限らず、ＰＶユニット１０１、蓄電池１０２およびＦＣユニット１０３がそれぞれ個々にＰＣＳの機能を備えてもよい。

　ホーム１００には無線ＬＡＮ（Local Area Network）などのホームネットワーク２５が形成される。ホームゲートウェイ７はホームネットワーク２５とＩＰネットワーク２００との双方に、コネクタ（図示せず）などを介して着脱可能に接続される。これによりホームゲートウェイ７は、ホームネットワーク２５に接続される電力量計１９、分電盤２０、ＰＣＳ１０４、および家電機器５と相互に通信可能である。なおホームネットワーク２５は無線、あるいは有線のいずれでも良い。

　ホームゲートウェイ７は、実施形態に係る処理機能として通信部７ａを備える。通信部７ａは、クラウド３００に各種のデータを送信し、またクラウド３００から各種のデータを受信する、ネットワークインタフェースである。

　ホームゲートウェイ７はCentral Processing Unit（ＣＰＵ）とメモリ（図示せず）を備えるコンピュータである。メモリは、このコンピュータを制御するプログラムを記憶する。プログラムは、クラウド３００と通信したり、家電機器５や蓄電池１０２、ＦＣユニット１０３の運転スケジュールの計算をクラウド３００に要求したり、システムの制御に需要家の意思を反映させたりするための命令を含む。ＣＰＵが各種のプログラムに基づいて機能することで、ホームゲートウェイ７に係る諸機能が実現される。

　すなわちホームゲートウェイ７は、クラウド３００に各種のデータを送信し、またクラウド３００から各種のデータを受信する。ホームゲートウェイ７は、クラウド３００、サーバコンピュータＳＶと通信可能なクライアント装置である。ホームゲートウェイ７から送信される各種データには、クラウド３００に各種の演算を要求するための要求信号が含まれる。

　ホームゲートウェイ７は有線回線または無線回線を介して端末１０５に接続される。ホームゲートウェイ７と端末１０５とを合わせてローカルサーバとしての機能を実現することも可能である。端末１０５はいわゆるタッチパネルなどのほか、例えば汎用的な携帯情報機器、パーソナルコンピュータ、あるいはタブレット端末などでもよい。

　端末１０５は家電機器５、ＰＶユニット１０１、蓄電池１０２、ＦＣユニット１０３の稼働状況や消費電力量を例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）に表示したり、音声ガイダンスなどで需要家（ユーザ）に報知する。また端末１０５は操作パネルを備え、需要家による各種の操作や設定入力を受け付ける。

　ＩＰネットワーク２００は、いわゆるインターネット、あるいはシステムベンダのＶＰＮ（Virtual Private Network）などである。ホームゲートウェイ７は、ＩＰネットワーク２００を経由してサーバコンピュータＳＶと通信したり、データベースＤＢとデータを授受したりできる。なおＩＰネットワーク２００は、ホームゲートウェイ７とクラウド３００との間に双方向の通信環境を形成するための、無線または有線の通信インフラストラクチャを含んで良い。

　クラウド３００は、収集部３００ａ、予測部３００ｂ、計算部３００ｃ、および制御部３００ｄを備える。また、蓄電池１０２およびＦＣユニット１０３の制御対象モデル３００ｇ、および各種のデータ３００ｈがクラウド３００のデータベースＤＢに記憶される。収集部３００ａ、予測部３００ｂ、計算部３００ｃ、および制御部３００ｄは、単体のサーバコンピュータＳＶ、あるいは、クラウド３００に分散配置される機能オブジェクトである。これらの機能オブジェクトを如何にしてシステムにインプリメントするかは、当業者によれば容易に理解されるであろう。

　例えば収集部３００ａ、予測部３００ｂ、計算部３００ｃ、および制御部３００ｄは、クラウド３００のサーバコンピュータＳＶにより実行されるプログラムとして実現される。このプログラムは単体のコンピュータにより実行されることもできるし、複数のコンピュータを備えるシステムにより実行されることも可能である。プログラムに記載される命令が実行されることで、実施形態に係わる諸機能が実現される。

　収集部３００ａは、ホーム１００の家電機器５、ＰＶユニット１０１、蓄電池１０２およびＦＣユニット１０３などに係わる各種データを各ホーム１００のホームゲートウェイ７から、定期的、あるいは不定期に取得する。また収集部３００ａは、端末１０５におけるユーザの操作履歴などを端末１０５から取得する。なお収集部３００ａと端末１０５とが通信回線４０を介して直接通信することも可能である。

　取得されたデータはデータベースＤＢにデータ３００ｈとして記憶される。データ３００ｈは、各ホーム１００の電力デマンド、各家電機器５の消費電力量、給湯量、稼動状態、蓄電池１０２の充電残量や充放電電力、ＰＶユニット１０１の発電量などを含む。加えて、気象庁などから提供される気象データなどもデータ３００ｈに含めることが可能である。

　予測部３００ｂは、収集部３００ａにより取得されたデータ３００ｈに基づいて、ホーム１００におけるエネルギーデマンド（電力デマンドや給湯デマンド）およびエネルギー生産量（発電量）を予測する。予測部３００ｂは、例えばホーム１００の電力デマンド、給湯デマンド、ＰＶの発電量などを予測する。

　計算部３００ｃは、制御対象モデル３００ｇと、予測されたエネルギーデマンドおよびエネルギー生産量とに基づいて、蓄電池１０２、ＦＣユニット１０３の運転スケジュールを計算する。つまり計算部３００ｃは、例えば電力デマンド、給湯デマンド、およびＰＶ発電量に基づいて、例えば蓄電池１０２の充放電スケジュール、またはＦＣユニット１０３の発電スケジュール（ＦＣ発電スケジュール）を計算する。

　すなわち計算部３００ｃは、ホーム１００におけるエネルギー収支を最適化すべく、蓄電池１０２、ＦＣユニット１０３の運転スケジュールを決定する。この処理を最適スケジューリングと称する。エネルギー収支とは例えば光熱費収支であり、家電機器５により消費される電力エネルギーのコストと、主にＰＶユニット１０１により生成されるエネルギーの売電料金とのバランスにより評価される量である。計算された蓄電池１０２、ＦＣユニット１０３の時系列の運転スケジュールはデータベースＤＢに記憶される。

　制御部３００ｄは、計算された運転スケジュールに基づいて蓄電池１０２およびＦＣユニット１０３を制御するための制御情報を生成する。すなわち制御部３００ｄは、最適スケジューリングの結果から蓄電池１０２の充放電、稼動、またはＦＣユニット１０３の発電のための運転・停止指示、出力目標値などを生成する。これらの制御情報は、通信回線４０を介して端末１０５やホームゲートウェイ７に送信される。

　ホーム１００の端末１０５は、制御部３００ｄから送信された制御情報に基づく家電機器５の制御に、需要家の意思を反映させるためのインタフェース部（図３のユーザインタフェース１０５ａ）を備える。ユーザインタフェース１０５ａは、蓄電池１０２の充放電スケジュールやＦＣユニット１０３の発電スケジュールを表示するために表示器を備える。需要家は、表示器に表示された内容を見てスケジュールを確認したり、表示されたスケジュールの実行の許可または拒否を選択したりすることができる。これによりスケジュールの実行に需要家の意思を反映させることができる。

　また、需要家は、クラウド３００にスケジュールの再計算を要求したり、そのために必要になる情報をシステムに与えたりするための指示（コマンド）を、ユーザインタフェース１０５ａを介して入力することができる。以上の構成を基礎として、以下に、複数の実施形態を説明する。

　［第１の実施形態］
　図３は、第１の実施形態に係るＨＥＭＳの要部を示す機能ブロック図である。図３において、ホームゲートウェイ７は、ホーム１００の電力デマンド、給湯デマンド、ＰＶ発電量、蓄電池１０２のＳＯＣ（State of Charge）、ＦＣユニット１０３の貯湯量、蓄電池１０２の充放電量、ＦＣユニット１０３の貯湯量などの実績データを、ＨＥＭＳ（クラウド３００）に定期的、あるいは不定期に送信する。これらのデータはＨＥＭＳのデータベースＤＢに蓄積される。また需要家の端末１０５の操作履歴なども、クラウド３００に送信される。実績データは現実の値を示す計測値であり、予測値とは区別される。

　ＨＥＭＳの予測部３００ｂは、収集した電力デマンド、給湯デマンド、ＰＶ発電量などのデータ、および気象データ（天気予報）なども用いて、対象とする日の所定時間ごとの電力デマンド、給湯デマンド、ＰＶ発電量を予測する。気象データは１日数回のタイミングで他のサーバ（気象庁など）から配信される。この気象データを受信したタイミングに合わせて予測計算を実行してもよい。

　計算部３００ｃは、予測計算により算出された所定時間ごとのエネルギーデマンド、エネルギー供給量、エネルギー単価、および制御対象モデル３００ｇなどに基づいて、蓄電池１０２、ＦＣユニット１０３の動作制御に係わる最適スケジューリングを実行する。最適スケジューリングにより、例えば蓄電池１０２の充放電スケジュール、およびＦＣユニット１０３の発電スケジュールが得られる。

　予測部３００ｂ、計算部３００ｃ、および制御部３００ｄは、例えば需要家ごとに専用に設けられる機能オブジェクトとしてインプリメントされることが可能である。つまり予測部３００ｂ、計算部３００ｃ、および制御部３００ｄの機能を需要家ごとに設けることが可能である。例えばプログラムの実行過程においてスレッドを複数立てることで、このような形態が可能である。このような形態によればセキュリティを確保し易いなどのメリットがある。

　あるいは、予測部３００ｂ、計算部３００ｃ、および制御部３００ｄを、複数の需要家を対象にして設けられる機能オブジェクトとしてインプリメントすることも可能である。つまり予測部３００ｂ、計算部３００ｃによる演算を、複数の需要家をまとめた単位で実行することも可能である。このような形態によれば計算リソースの節約などのメリットを得ることが可能である。

　制御部３００ｄは、売電利益から買電損益を減算した差し引き額を蓄電池１０２の放電による売電量の押し上げ効果を利用して最大化可能な放電戦略、を作成する。放電戦略は、電力デマンド予測値、ＰＶ発電量の予測値、およびＦＣユニット１０３の発電スケジュールなどに基づいて作成される。制御部３００ｄは、実施形態に係る処理機能として、ＦＣルール作成部１２１、および蓄電池ルール作成部１２２を備える。

　ＦＣルール作成部１２１は、計算部３００ｃにより作成された発電スケジュールに従う起動／停止指令、および発電量目標値（制御ルール）を生成する。この制御ルールは、通信回線４０を介してＦＣコントローラ１３２に通知される。ＦＣコントローラ１３２は、通知された制御ルールと、電力デマンド（計測値）、ＰＶ発電量（計測値）、ＦＣユニット１０３の発電スケジュールなどに基づいてＦＣユニット１０３を制御する。

　ＦＣユニット１０３の起動および停止には時間やコストがかかるし、発電量目標値の変更からその実現に至るまでにはやはり時間がかかる。このため発電量目標値はある程度固定化されるのが好ましい。また、ＦＣユニット１０３の起動／停止もできるだけ少ないのが好ましい。

　蓄電池ルール作成部１２２は、蓄電池１０２を制御するための制御ルールを作成する。制御ルールは通信回線４０を介してバッテリーコントローラ１３１に通知される。バッテリーコントローラ１３１は、制御ルールと、電力デマンド（計測値）、ＰＶ発電量（計測値）などに基づいて、蓄電池１０２の充放電量や充放電タイミングを制御する。

　図４は制御対象モデル３００ｇについて説明するための図である。制御対象モデル３００ｇは、電力グリッド６、ＦＣユニット１０３、蓄電池１０２、ＰＶユニット１０１、および負荷（家電）２０５の各構成要素を含む。ＦＣユニット１０３は、ＦＣ本体２２０、補助ボイラ２２１、逆潮流防止ヒータ２２２、および貯湯槽２２３の各構成要素を含む。図４に示される変量は表１に示される。

　制御対象モデル３００ｇは、それぞれの構成要素の入出力関係と、構成要素間の入力変数、あるいは出力変数の間の関係式を示す。例えば式(1)～(9)により制御対象モデル３００ｇを表現することが可能である。

　式(1)において、ガス供給量Ｆ（ｔ）は、ＦＣ本体２２０への供給量Ｆ_FC（ｔ）と補助ボイラへの供給量Ｆ_B（ｔ）との和として示される。ＦＣ本体２２０は、Ｆ_FC（ｔ）のガス供給量に対してＰ_FC（ｔ）だけ発電し、Ｑ_FC（ｔ）だけ排熱するとする。このＦＣ本体２２０の入出力特性は、式(2)、(3)のように近似して示される。式(2)、(3)は、ＦＣ本体２２０におけるガス供給量、発電量、および排熱量の関係を示す。

　逆潮流防止ヒータ２２２は、余剰電力Ｐ_H（ｔ）を熱量Ｑ_H（ｔ）の熱に変換にして消費させる。つまり逆潮流防止ヒータ２２２は、熱量Ｑ_H（ｔ）の熱を廃棄することで、余剰電力が電力グリッド６に逆潮流しないように制御する。補助ボイラ２２１は、給湯デマンドのうち貯湯槽２２３からの給湯Ｑ_ST（ｔ）で賄いきれない分の給湯Ｑ_B（ｔ）を供給する。

　貯湯槽２２３の貯湯量Ｈ（ｔ）は、式(4)に示されるように、ＦＣ本体２２０の排熱Ｑ_FC（ｔ）、逆潮流防止ヒータ２２２の発熱量Ｑ_H（ｔ）、および給湯Ｑ_ST（ｔ）により増減する。なお放熱などで失われる熱量は貯湯効率ｒにより表現される。式(5)は貯湯槽２２３の容量制約を示す。蓄電池１０２は、充放電電力Ｐ_SB（ｔ）により充電残量Ｓ（ｔ）が増減するモデルとしてモデル化することが可能である。

　式(6)は、電力の需給バランスを示す。Ｐ_D（ｔ）はホーム１００の電力デマンドを示し、Ｐ_C（ｔ）は購入電力または売電電力を示し、Ｐ_PV（ｔ）はＰＶ１０１の発電量を示す。式(7)、(8)はＦＣ本体２２０と蓄電池１０２からの逆潮流を禁止するという制約条件を示す。式(9)は蓄電池１０２の容量の制約条件を示す。

　計算部３００ｃ（図２、図３）は、以上のような条件のもとで、光熱費収支（エネルギーコスト）が最小となるように、ＦＣユニット１０３の発電Ｐ_FC（ｔ）のスケジュールと、蓄電池１０２の充放電Ｐ_SB（ｔ）のスケジュールとを求める。最適化演算には、電力・給湯デマンドとＰＶ発電量、電気・ガスの料金単価および電力買い取り価格なども用いられる。最適化アルゴリズムには例えば遺伝的アルゴリズムを用いることができる。

　図５は、図３に示される蓄電池ルール作成部１２２の一例を示す機能ブロック図である。蓄電池ルール作成部１２２は、補正部３０１、放電価値率計算部３０２、およびルール決定部３０３を備える。蓄電池ルール作成部１２２は、蓄電池１０２の充放電制御のための設定値となる、放電価値率の閾値、を出力する。

　補正部３０１は、ＦＣ発電スケジュールを計算部３００ｃから取得し、電力デマンド予測値を予測部３００ｂから取得する。補正部３０１は、取得した電力デマンド予測値を、ＦＣ発電スケジュールに基づくＦＣユニット１０３の発電量で補正する。

　放電価値率計算部３０２は、充放電効率表（図６）を例えばデータベースＤＢから取得し、電気料金表を例えばクラウド３００における他サーバから取得し、ＰＶ発電量予測値を予測部３００ｂから取得する。

　放電価値率計算部３０２は、充放電効率表（図６）、電気料金表と、電力デマンド予測値とＰＶ発電予測値とに基づいて放電価値率（予測値）を算出する。放電価値率はルール決定部３０３に渡される。

　放電価値率は、放電価値を蓄電池１０２の放電量で除算した値である。放電価値率には、予測値と実現値との２通りの値がある。放電価値率の予測値は、放電価値の予測値を放電量で割って算出される。放電価値率の実現値は、放電価値の実現値を放電量で割って算出される。

　放電価値の予測値は、電力デマンド予測値の補正値を蓄電池１０２の放電で賄う場合の買電損益の打ち消し額と、ＰＶ発電量の予測値に基づく売電利益との和、として表される。放電価値、および放電価値率のいずれも基準期間（例えば１日）における単位期間（１日のうちの１時間、あるいは１分）ごとに算出される。

　図６は、蓄電池１０２の充放電効率表の一例を示す図である。充放電効率表は、蓄電池１０２の充電電力の値（または放電電力の値）と、その値の電力を充電する（放電する）際の効率とを対応付けた表である。図６によれば、例えば５００ワット［Ｗ］の電力の充電効率および放電効率は０．８であることが示される。図６の表に無い値は補間により求めることができる。

　図５に戻り、ルール決定部３０３は、蓄電池１０２のＳＯＣをデータベースＤＢから取得する。そしてルール決定部３０３は、放電価値率と蓄電池ＳＯＣとに基づいて、蓄電池１０２の放電ルールを決定する。　
　すなわちルール決定部３０３は、放電価値率の予測値の高い単位期間から順に、電力デマンド予測値の補正値を加算する。そして、その合計値が蓄電池１０２の総放電量以上となる単位期間を特定する。この特定された単位期間における放電価値率の予測値が、放電ルールとしての閾値となる。

　図７は、第１の実施形態における処理手順を示すフローチャートである。最適化演算は、電力デマンド予測、給湯デマンド予測、ＰＶ発電量予測などを必要とする。最適化演算は、これらの予測計算が実行される１日数回のタイミングに合わせて実行される。

　図７において、予測部３００ｂは所定時間ごとの電力デマンド、給湯デマンド、ＰＶ発電量をデータベースＤＢから取得する（ステップＳ１１）。このステップでは現在のデータだけでなく、例えば前年同日のデータなど、過去のデータが取得されても良い。次に予測部３００ｂは、所定時間ごとの電力デマンド、給湯デマンドおよびＰＶ発電量を予測する（ステップＳ１２）。

　次に計算部３００ｃは、ＦＣユニット１０３の発電量のスケジュールと、蓄電池１０２の充放電量のスケジュールとを、光熱費収支を最小とすべく算出する（ステップＳ１３）。算出されたスケジュールはデータベースＤＢに記憶される。

　次にシステムは、蓄電池１０２の充放電量スケジュール、または、ＦＣユニット１０３の発電量のスケジュール、を示すメッセージ信号を、ＩＰネットワーク２００を介して端末１０５に送信する。端末１０５はメッセージ信号を解読して各種スケジュールをインタフェースに表示する（ステップＳ１４）。メッセージ信号の送信から表示に係わるルーチンは定期的に、あるいはユーザからの要求に応じて実行される。

　次に、クラウド３００は、機器運転スケジュールの実行がユーザにより許可されたことを示す許可メッセージ信号、の到来を待ち受ける（ステップＳ１５）。許可されれば、蓄電池ルール作成部１２２は、蓄電池１０２を制御するための制御ルールを作成し、この制御ルールを、ＩＰネットワーク２００経由でホーム１００のホームゲートウェイ７に送信する（ステップＳ１６）。制御ルールは、例えば蓄電池１０２の充放電のための運転・停止指示、出力目標値などを含む。

　また、ＦＣルール作成部１２１は、ＦＣ発電スケジュールを取得し、ＦＣユニット１０３の発電のための運転・停止時刻、出力目標値などを、ＩＰネットワーク２００経由でホーム１００のホームゲートウェイ７に送信する（ステップＳ１７）。以上の手順はスケジュールの時間間隔ごとに繰り返される。

　図７に示されるフローチャートにおいて、ステップＳ１２の予測手順と、ステップＳ１３の最適スケジューリングとを組み合せることで、一日分程度のまとまった期間の電力デマンド予測、給湯デマンド予測、ＰＶ発電予測に応じて、ＦＣユニット１０３の発電スケジュールや蓄電池１０２の充放電スケジュールといった需給プランを、全体のバランスを考慮したうえで作成できるようになる。従って、蓄電池１０２が満充電になり、ＦＣユニット１０３の余剰電力を充電できないケースや、蓄電池１０２から放電すべきときに充電残量が足りないといったケースを回避することが可能になる。

　図８は、実施形態に係る遺伝的アルゴリズムの遺伝子設計の一例を示す概念図である。実施形態では、ＦＣユニット１０３の発電量Ｐ_FC（ｔ）と蓄電池１０２の充放電電力Ｐ_SB（ｔ）とが遺伝子に組み込まれる。１日分の蓄電池１０２およびＦＣユニット１０３の運転スケジュールを個体とし、世代は複数の個体を含む。

　式(10)は、最大化すべき適合度Ｆｉｔを示す。このＦｉｔを目的関数として最適化することにより、運転スケジュールを算出することができる。式(11)は光熱費収支Ｃを示す。式(12)は機器稼動の不連続性に掛かるコストｇ（Ｐ_FC（ｔ），Ｐ_SB（ｔ）)を示す。光熱費収支Ｃにおけるｔ＝０～ｔ＝２３までの総和は、２４時間にわたっての和を求めることに相当する。　

　式(10)に示される適合度Ｆｉｔは、１日あたりの光熱費収支Ｃを変数とする単調増加関数ｆ（Ｃ）と機器稼動の不連続性に掛かるコストｇ（Ｐ_FC（ｔ），Ｐ_SB（ｔ）)＞０との和の、逆数である。ＰＶ発電量がホーム１００の電力デマンドを大きく上回ると光熱費収支Ｃが負になることがあるので、光熱費収支Ｃの減少と適合度Ｆｉｔの増加とを対応させるために、式(10)のフォームが採用される。第１の実施形態ではｆ（Ｃ）＞０となる関数が用いられる。

　以上の式に、電力デマンド、給湯デマンド、ＰＶ発電量、太陽熱温水量、電気料金単価、ガス料金単価、およびＰＶ買取価格を与え、突然変異、交差、淘汰など、遺伝的操作を繰り返してＦｉｔを最大化する。このような操作により、光熱費収支Ｃを最適化し得る、ＦＣユニット１０３の発電量Ｐ_FC（ｔ）の系列と、蓄電池１０２の充放電Ｐ_SB（ｔ）の系列とを求めることが可能になる。

　以上の式に、電力デマンド、給湯デマンド、ＰＶ発電量、電気料金単価、ガス料金単価、およびＰＶ買取価格を与え、突然変異、交差、淘汰など、遺伝的操作を繰り返してＦｉｔが最大化される。このような操作により、光熱費収支Ｃを最適化し得る、ＦＣユニット１０３の発電量Ｐ_FC（ｔ）の系列と、蓄電池１０２の充放電Ｐ_SB（ｔ）の系列とを求めることが可能になる。

　図９は、第１の実施形態に係る最適化演算の流れの一例を示すフローチャートである。最適化アルゴリズムの一例として遺伝的アルゴリズムを採りあげる。以下、遺伝的アルゴリズムに基づく処理手順につき説明する。　
　（ステップＳ２１）　初期個体群の生成
　このステップにおいて、計算部３００ｃは、ｎ個の初期個体を発生させる。個体の遺伝子は、例えば時刻ｔでのＦＣユニット１０３の運転・停止、ＦＣユニット１０３の発電量、蓄電池１０２の充放電電力などである。遺伝子列として例えば１日分（２４時間分）を設けることができる。それぞれの個体は、ＦＣユニット１０３、蓄電池１０２の各遺伝子列の集合である。制約条件を満足しない固体は遺伝子をビット反転させて、制約条件を満足させるように改変する。

（ステップＳ２２）
　ステップＳ２２のループは、ステップＳ２３～Ｓ２６の処理を繰り返す処理である。このループが規定回数になれば、アルゴリズム演算が終了する。また、各個体の適合度およびその世代での平均適合度が計算される。その世代における平均適応度は前２世代の平均適応度と比較される。比較の結果が任意に設定された値ε以下であれば、アルゴリズム演算が終了する。

　（ステップＳ２３）　淘汰
　このステップにおいて、計算部３００ｃは、制約条件を満足しない個体を排除する。よって、制約条件を満足しない個体は淘汰される。既定数以上の個体が存在する場合には適応度の悪い（適応度の小さい）個体を排除して、個体の数を既定数以下に保つようにする。

（ステップＳ２４）　増殖
　このステップにおいて、個体数が予め定義した個体数より少ない場合には、計算部３００ｃは、適応度が最良の個体を増殖させる。

（ステップＳ２５）　交叉
　計算部３００ｃは、ランダムにペアリングを行う。ペアリングは全個体数に対する割合（交叉率）分だけ行い、各ペアごとにランダムに遺伝子座を選び、一点交叉させる。

（ステップＳ２６）　突然変異
　このステップにおいて、計算部３００ｃは、全個体数に対する割合（突然変異率）分だけランダムに個体を選び、各個体の任意（ランダムに決定する）の遺伝子座の遺伝子をビット反転させる。

　（ステップＳ２３）～（ステップＳ２６）の手順は、世代数＜最大世代数の条件が満たされるまで、世代数をインクリメントしつつ繰り返される（ステップＳ２２のループ）。この条件が満たされれば、計算部３００ｃは結果を出力し（ステップＳ２７）、計算手順を終了する。

　式(10)、(11)に示されるように、最大化すべき適合度Ｆｉｔを示す関数が、ＦＣユニット１０３の稼働に要するガス料金を含む。これにより、逆潮流防止ヒータ２２２を無駄に動作させるようなスケジュールは、可能解が存在するという条件下で、最適化計算の過程で淘汰される。

　図１０は、蓄電池１０２の放電ルールの作成に係わる処理手順の一例を示すフローチャートである。制御部３００ｄは、電力デマンド予測値Ｐ_D（ｔ）の時系列を、ＦＣ発電スケジュールに示されるＦＣ発電量の時系列Ｐ_FC（ｔ）に基づいて補正する（ステップＳ３１）。すなわち式(13)により、補正された電力デマンド予測値~Ｐ_D（ｔ）が得られる。tilde(~)は、補正値であることを示す。

　ｔは、１日における時刻を示す変数である。例えば１日（基準期間）を１分（単位期間）の集合で表すとすれば、ｔは０～１４３９の値をとる。なお、式(13)に示されるようにＦＣ発電量が電力デマンド予測値を上回る時刻では、補正後された電力デマンド予測値~Ｐ_D（ｔ）をゼロ（０）とする。

　次に制御部３００ｄは、蓄電池１０２の充電ルールを作成する（ステップＳ３２）。電力料金の安い時間帯にできるだけ短期間で充電が完了する充電ルールを作成することで、買電損益を最小にすることができる。電力料金が最低の時間帯の終了時刻をＴｅとすると、制御部３００ｄは、時刻Ｔｅに蓄電池１０２が満充電となるスケジュールを生成する。

　充電前の蓄電池１０２を空（ＳＯＣ＝０）とし、電池容量を６ｋＷｈとし、充電可能電力を２ｋＷとする。また、電力料金が最低の時間帯を、例えば前日２３：００から当日の７：００とする。このようなコンディションでは、３：００～６：００の間に２ｋＷで蓄電池を充電する、というスケジュールを作成することができる。

　次に、制御部３００ｄは、式(11)～(14)に基づいて放電価値の予測値Ｖ（ｔ）の時系列を算出する（ステップＳ３３）。第１の実施形態では、時刻Ｔｅから、電気料金が最低の時間が開始する時刻Ｔｓまでの時系列が算出される。つまり、単位期間である１分ごとのＶ（ｔ）の値が算出される。　

　式(14)におけるＤ_OVＰＶ（ｔ）は、電力デマンド予測値（補正値）がＰＶ発電量の予測値を超えるときには両者の差になり、電力デマンド予測値（補正値）がＰＶ発電量の予測値以下になるときには０になる系列である。　
　式(15)におけるＰＶpush（ｔ）は、Ｐ_PV（ｔ）と~Ｐ_D（ｔ）とのうち小さいほうの値である。このＰＶpush（ｔ）は、電力デマンドを蓄電池１０２の放電で賄うことでＰＶ売電量を押し上げ可能な発電量、の系列である。

　式(16)のＶ（ｔ）が、その時刻に~Ｐ_D（ｔ）分放電したときに得られる価値、すなわち放電価値である。ここでＰＲsellはＰＶ売電買い取り価格を示し、ＰＲ（ｔ）は電力料金を示す。右辺第１項は、押し上げられたＰＶ発電量の分の売電価格であり、ＰＶユニット１０１の発電量に基づく売電利益の予測値を示す。右辺第２項は電力デマンド予測値（補正値）を蓄電池１０２の放電で賄う際の、買電損益の打ち消し額を示す。

　次に制御部３００ｄは、式(17)に基づいて、放電価値率の予測値Ｅ（ｔ）の時系列を算出する（ステップＳ３４）。つまりＥ（ｔ）は、放電価値Ｖ（ｔ）を、放電量で除算した値である。

　式(17)におけるｆ（~Ｐ_D（ｔ））は、~Ｐ_D（ｔ）の放電量を得るために蓄電池１０２から放電される電力量を表す関数である。例えば１ｋＷに対する放電効率を９５％とすると、ｆ（１ｋＷ）＝１．０５２ｋＷとなる。関数ｆによる変換後の値は充放電効率表（図６）により求められる。なお簡単のために、式(17)の右辺の分母を、補正された電力デマンド~Ｐ_D（ｔ）の予測値に置き換えても良い。

　次に制御部３００ｄは、以下に説明するようにして、時刻ｔthを算出する（ステップＳ３５）。このステップにおいて制御部３００ｄは、先ず、Ｅ（ｔ）の値の大きい順に時刻インデックスｔを並べ替える。仮にＥ（ｔ）の値の等しい時刻ｔが有れば、~Ｐ_D（ｔ）の大きいほうの時刻ｔの順位を高くする。

　そして制御部３００ｄは、並べ替えたｔの順に~Ｐ_D（ｔ）を積算（accumulate）する。つまり~Ｐ_D（ｔ）は放電価値率Ｅ（ｔ）の高い順に加算されてゆき、その合計値が次第に大きくなる。そして、この合計値が蓄電池１０２の充電量（放電可能量）を初めて超える時刻ｔを、時刻ｔthとする。

　つまり制御部３００ｄは、放電価値率の予測値Ｅ（ｔ）の高い時刻ｔから順に~Ｐ_D（ｔ）を加算したとき、~Ｐ_D（ｔ）の合計が蓄電池１０２の蓄電残量となる時刻ｔthを特定する。時刻ｔthにおける放電価値率Ｅ（ｔth）が、蓄電池１０２を放電させるか否かを判定するための閾値である。そして制御部３００ｄは、閾値Ｅ（ｔth）をバッテリーコントローラ１３１に通知する（ステップＳ３６）。

　図１１ＡはＰＶ発電量予測値Ｐ_PV（ｔ）の一例を示すグラフである。図１１Ｂは電力デマンド予測値の補正値~Ｐ_D（ｔ）の一例を示すグラフである。図１１Ｃは放電価値Ｖ（ｔ）の一例を示すグラフである。図１１Ｄは放電価値率の予測値Ｅ（ｔ）の一例を示すグラフである。図１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｃおよび１１Ｄの各グラフにおいて横軸は時間であり、０時から通算した“分”の累積値を示す。縦軸は各分ごとの値を示す。

　図１１ＤのグラフはＴｅ（７：００）～Ｔｓ（２３：００）間におけるＥ（ｔ）を示す。例えば１０００分（１６：４０）以降の値に比べて６００分（１０：００）近傍におけるＥ（ｔ）の値のほうが高いので、６００分の近傍で蓄電池１０２を放電させるほうが効率が高い。つまり売電利益と買電損益との差し引きをより高められることが分かる。

　図１１Ｄの例では、図１０のステップＳ３５で算出されるｔthは、ｔth＝６６７分目となり、このときＥ（６６７）＝３３．９６（円／ｋＷｈ）である。つまり閾値は３３．９６円／ｋＷである。以上から第１の実施形態では、予測対象とする日の放電ルールを、『放電価値率Ｅ（ｔ）の実現値が３３．９６以上になれば、蓄電池１０２を放電する』と定める。また、放電量を、時刻ごとの電力デマンド~Ｐ_D（ｔ）とする。

　図１２は、バッテリーコントローラ１３１の処理手順の一例を示すフローチャートである。バッテリーコントローラ１３１は閾値Ｅ（ｔth）に基づいて蓄電池１０２の放電をオン／オフする。なお充電については図１０のステップＳ３２で決定されたルールに従えば良いので、ここでは放電の制御について説明する。

　バッテリーコントローラ１３１は、放電ルールとしての放電価値率閾値Ｅ（ｔth）を取得する（ステップＳ４１）。次にバッテリーコントローラ１３１は、電力デマンドの計測値（Ｐ_Dact）と、ＰＶ発電量の計測値（Ｐ_PVact）と、ＦＣ発電量の計測値Ｐ_FCactとを取得する（ステップＳ４２～Ｓ４４）。Ｐ_Dactは例えば分電盤２０に接続されるセンサにより計測される。Ｐ_PVactは例えばＰＶユニット１０１に内蔵のセンサにより計測される。Ｐ_FCactは例えばＦＣユニット１０３に備わるセンサにより計測される。添え字actは、各量が計測された実現値（actual value）であることを示す。

　次にバッテリーコントローラ１３１は、ＦＣ発電スケジュールに基づくＦＣ発電量（Ｐ_FCact）により電力デマンド（Ｐ_Dact）を補正し、~Ｐ_Dactを得る（ステップＳ４５）。式(18)に示されるように、~Ｐ_DactはＰ_DactからＰ_FCactを減じた値としてあらわされる。ただし、この値が負になれば、つまりＦＣ発電量が電力デマンドを上回る場合には、~Ｐ_Dactは０に置き換えられる。　

　次にバッテリーコントローラ１３１は、現在時刻における放電価値、つまり放電価値の実現値Ｖactを式(19)～(21)により求める（ステップＳ４６）。

　式(19)におけるＤ_OVPVは、補正された電力デマンドの実現値がＰＶ発電量の実現値を超えるときには両者の差になり、補正された電力デマンドの実現値がＰＶ発電量の実現値以下のときには０になる系列である。　
　式(20)のＰＶpushactは、Ｐ_PVactと~Ｐ_Dactとのうち小さいほうの値である。このＰＶpushactは、電力デマンドの補正値を蓄電池１０２の放電で賄うことでＰＶ売電量を押し上げ可能な発電量、の系列である。　
　式(21)のＶactは、現在時刻にＤact分放電したときに得られる価値である。すなわちＶactは放電価値の実現値である。

　次にバッテリーコントローラ１３１は、ＶactとＤactとを用いて式(22)に基づいて放電価値率の実現値Ｅactを算出する（ステップＳ４７）。　

　つまりＥactは、~Ｐ_Dactを蓄電池１０２の放電で賄うときの買電損益の打ち消し額とＰPVactに基づく売電利益との和を、効率を加味した放電量で除算した値である。

　バッテリーコントローラ１３１は、Ｅact≧Ｅ（ｔth）であれば、~Ｐ_Dact分の電力を放電すべく、蓄電池１０２に放電指示を与える。Ｅact＜Ｅ（ｔth）であれば、バッテリーコントローラ１３１はその時点で放電する価値は低いと看做して、蓄電池１０２を放電させない。

　以上説明したように第１の実施形態では、押し上げ効果を考慮した正味の買電利益（あるいは売電損益）を評価しうる指標として、放電価値を算出する。そして、放電量あたりの放電価値である放電価値率を算出し、この放電価値率に基づいて、買電利益を最大化（あるいは売電損益を最小化）し得る放電戦略を作成するようにしている。

　つまり、限りある蓄電池１０２の電力を、放電価値の高い時間帯に放電させることの可能な放電ルールを作成することが可能になる。従って第１の実施形態によれば、売電による正味の利益を最大にすることが可能になる。

　放電ルールは放電価値率の閾値Ｅ（ｔth）により与えられる。実施形態では、放電価値率の実現値が閾値Ｅ（ｔth）以上となるか否かに基づいて、蓄電池１０２の放電の可否が判定される。これにより、単純に時刻に基づいて放電オン／オフを制御する既存の技術に比べ、ルールの量を減らして、制御に要するリソースを節約することが可能になる。

　ＰＶ発電予測や電力デマンド予測を１００％正確に予測することは難しい。蓄電池１０２の放電を、時刻ベースの「スケジュール」という形で制御すると、放電価値率が低い時刻での放電や、放電価値が高い時刻での放電見送りが生じてしまう可能性がある。つまり予測値だけに頼って運転スケジュールを作成すると、予測値と実現値とのずれによって、期待された光熱費削減を実現できない可能性がある。

　これに対し上記説明したように、「放電価値率に基づいて放電オン／オフを判定する」という、いわばルールベースでの制御を実行することで、より妥当な放電戦略を得ることができる。つまり第１の実施形態では予測に基づく放電時刻でなく、放電価値という、全く新たな指標に基づいて放電制御を行うようにしている。しかも、実現値と閾値との比較結果に基づいて放電の可否が決定される。これにより、予測値と実現値との乖離が生じてもなお、光熱費の削減を期待することの可能な制御を実現することができる。

　さらに第１の実施形態では、ＦＣユニット１０３の発電量を加味して、ホーム１００における電力デマンドを補正するという処理を新たに実施するようにしている。これによりＰＶユニット１０１および蓄電池１０２に加えてＦＣユニット１０３という、３種の新エネルギー機器を連携して制御することが可能になる。従って電気料金とガス料金との双方を考慮したコスト削減が可能となる。

　これらのことから、燃料電池の特性を活かし、新エネルギー機器を有利に運用することの可能なエネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバを提供することが可能になる。

　［第２の実施形態］
　図１３は、第２の実施形態に係るＨＥＭＳの要部を示す機能ブロック図である。図１３において図３と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。第１の実施形態ではＦＣ発電スケジュールを考慮して蓄電池１０２の放電ルールを決定した。第２の実施形態では、計算部３００ｃにより作成された蓄電池１０２の充放電スケジュールを考慮して放電ルールが決定される。

　図１４は、図１３に示される蓄電池ルール作成部１２２の一例を示す機能ブロック図である。図１４においてルール決定部３０３は、充電ルール決定部３０３ａおよび放電ルール決定部３０３ｂを備える。充電ルール決定部３０３ａは、蓄電池１０２の充放電スケジュールから蓄電池１０２の充電量の値を取得し、その値を積算して総充電量を算出する。算出された総充電量は放電ルール決定部３０３ｂに渡される。なお充放電スケジュールにおける放電時間および充電量目標値は、ホームゲートウェイ７に通知される。

　放電ルール決定部５１２は、蓄電池ＳＯＣと、放電価値率と、総充電量とを取得し、放電価値率の閾値を算出する。この閾値は蓄電池１０２の放電ルールとしてホームゲートウェイ７に通知される。

　図１５は、第２の実施形態における放電ルールの作成に係わる処理手順の一例を示すフローチャートである。第２の実施形態において、制御部３００ｄは、図１０のステップＳ３１～ステップＳ３４と同様の処理により放電価値率Ｅ（ｔ）を算出する。

　次に制御部３００ｄは、蓄電池１０２の充電スケジュールに基づいて充電量を積算し、蓄電池１０２の総充電量を算出する（ステップＳ５１）。

　次に制御部３００ｄは、Ｅ（ｔ）の値の大きい順に時刻インデックスｔを並べ替える。仮にＥ（ｔ）の値の等しい時刻ｔが有れば、~Ｐ_D（ｔ）の大きいほうの時刻ｔの順位を高くする。次に制御部３００ｄは、並べ替えたｔの順に~Ｐ_D（ｔ）を積算（accumulate）する。そして制御部３００ｄは、その合計値が蓄電池１０２の総充電量を初めて超える時刻ｔを、時刻ｔthとする（ステップＳ５２）。

　第１の実施形態では、~Ｐ_D（ｔ）の合計が蓄電池１０２の放電可能量（制御日の開始時点におけるＳＯＣ）を初めて超える時刻ｔthにおけるＥ（ｔth）を、閾値とした。これに代えて第２の実施形態では、~Ｐ_D（ｔ）の合計が蓄電池１０２の総充電量を初めて超える時刻ｔthにおけるＥ（ｔth）を閾値とする。

　なお、スケジューリングの対象期間の前後で蓄電池１０２のＳＯＣが同じであれば、総充電量は総放電量と同義である。総放電量は、放電開始時（例えば７：００）におけるＳＯＣと、１日の中での蓄電池１０２への充電量とを含む。

　図１６Ａおよび１６Ｂは、蓄電池１０２のＳＯＣの日内変動の一例を示す図である。図１６Ａは、放電開始以降において充電を行わないケースを示す。図１６Ｂは、放電開始以降においても充電を行うケースを示す。図１６Ｂにおいては、ＰＶ発電量の増加などにより１２：００～１３：００、１７：００～１８：００に蓄電池１０２が充電されていることがわかる。

　このように第２の実施形態では、放電の開始後（７：００）にも蓄電池１０２が充電されるケースを想定して放電ルール（閾値）を決定することが可能になる。

　図１７は、第２の実施形態により得られる効果を説明するための図である。図１７は、蓄電池１０２およびＦＣユニット１０３の１日分の運転スケジュールの一例を示す。各スケジュールは、ホーム１００の１日にわたる、電力デマンドの予測結果と給湯デマンドの予測結果とに基づいて算出される。

　図１７においては、昼夜別の電気料金単価が想定され、例えば７：００から２３：００までを２８円／ｋＷｈ、２３：００から翌日７：００までを９円／ｋＷｈとする。また、売電による光熱費収支の改善については想定されない。つまり図７に示されるグラフは、電力デマンド、給湯デマンド、電気料金単価、およびガス料金単価を用いて計算される。

　蓄電池１０２の運転スケジュールは、電気料金単価の安い時間帯（０：００～６：００）に充電し、電気料金単価の高い時間帯（７：００～１０：００、１３：００～２２：００）に放電するようになっている。これにより、電気料金単価の高い時間帯の購入電力が減るので電気代を減らすことできる。

　ＦＣユニット１０３は最大出力で運転され、発電量が電力デマンドを上回る時間（１２：００～１４：００）は余剰発電量が蓄電池１０２に充電される。よって発電された電力が逆潮流防止ヒータ２２２で無駄に消費（廃棄）されることを防止でき、ガス代も削減することが可能になる。逆潮流防止ヒータ２２２は、２４時間に渡って稼働することなく推移していることが分かる。

　ＦＣユニット１０３がシステムに加わると、余剰電力が発生するか否かにより、充電に適当な時間帯が電気料金単価から必ずしも一意に決まらない。第２の実施形態によれば、電気料金単価の安い時間帯だけでなく、蓄電池１０２のＳＯＣの増加分を考慮して蓄電池の放電を行うことができる。これにより、さらなるコストメリットを得ることが可能になる。

　なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば運転スケジュールを算出するための解法として遺伝的アルゴリズムは唯一のものではない。他の種々のアルゴリズムを用いて最適な運転スケジュールを算出することが可能である。

　本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

Claims (14)

1. 　再生可能エネルギーに由来する電力を発電する第１発電ユニットと、非再生可能エネルギーに由来する電力を発電する第２発電ユニットと、蓄電装置とを備える需要家のエネルギーを管理するエネルギー管理システムであって、
   　前記需要家におけるエネルギーのデマンドを予測して前記デマンドの予測値を得て、前記第１発電ユニットの発電量を予測して前記発電量の予測値を得る予測部と、
   　前記デマンドの予測値と、前記発電量の予測値とに基づいて、前記第２発電ユニットの運転スケジュールを計算する計算部と、
   　売電利益から買電損益を減算した差し引き額を前記蓄電装置の放電による売電量の押し上げ効果を利用して最大化可能な放電戦略を、デマンドの予測値、前記発電量の予測値および前記運転スケジュールに基づいて作成する作成部と、
   　前記デマンドの実現値、前記発電量の実現値、前記運転スケジュールおよび前記放電戦略に基づいて前記蓄電装置の放電を制御する制御部とを具備する、エネルギー管理システム。
2. 　前記作成部は、
   　前記デマンドの予測値を前記運転スケジュールに基づく前記第２発電ユニットの発電量で補正する補正部と、
   　放電価値率計算部と、
   　決定部とを備え、
   　　前記放電価値率計算部は、
   　前記補正されたデマンドの予測値を前記蓄電装置の放電で賄う場合の前記買電損益の打ち消し額と前記発電量の予測値に基づく売電利益との和である放電価値の予測値を、基準期間内における単位期間ごとに算出し、
   　前記放電価値の予測値を前記蓄電装置の放電量で除算した値である放電価値率の予測値を前記単位期間ごとに算出し、
   　　前記決定部は、
   　前記蓄電装置の放電量をそれぞれの単位期間に、前記放電価値率の予測値の高さの順に配分すべく前記放電戦略を決定する、請求項１に記載のエネルギー管理システム。
3. 　前記決定部は、
   　　前記補正されたデマンドの予測値を前記放電価値率の予測値の高い単位期間から順に加算したとき、当該デマンドの合計が前記蓄電装置の総放電量以上となる単位期間を特定し、
   　　前記特定された単位期間における放電価値率の予測値を閾値とし、
   　前記制御部は、
   　　前記デマンドの実現値を前記運転スケジュールに基づく前記第２発電ユニットの発電量で補正した値を前記蓄電装置の放電で賄う場合の前記買電損益の打ち消し額と前記発電量の実現値に基づく売電利益との和を前記放電量で除算した値である放電価値率の実現値を算出し、
   　　前記放電価値率の実現値が前記閾値以上のときに前記蓄電装置を放電させる、請求項２に記載のエネルギー管理システム。
4. 　前記総放電量は、放電開始時における前記蓄電装置の放電可能量と、前記基準期間内における前記蓄電装置への充電量とを含む、請求項３に記載のエネルギー管理システム。
5. 　前記需要家に設けられるローカルサーバと、このローカルサーバにネットワークを介して接続されるクラウドサーバとを具備し、
   　前記クラウドサーバは、前記予測部と、前記作成部と、前記計算部と、前記放電戦略を前記ネットワークを介して前記ローカルサーバに通知する通知部とを備え、
   　前記ローカルサーバは、前記制御部と、前記通知された放電戦略を受信するインタフェースとを備える、請求項１に記載のエネルギー管理システム。
6. 　再生可能エネルギーに由来する電力を発電する第１発電ユニットと、非再生可能エネルギーに由来する電力を発電する第２発電ユニットと、蓄電装置とを備える需要家のエネルギーを管理するエネルギー管理方法であって、
   　前記需要家におけるエネルギーのデマンドを予測して前記デマンドの予測値を得て、
   　前記第１発電ユニットの発電量を予測して前記発電量の予測値を得て、
   　前記デマンドの予測値と、前記発電量の予測値とに基づいて、前記第２発電ユニットの運転スケジュールを計算し、
   　売電利益から買電損益を減算した差し引き額を前記蓄電装置の放電による売電量の押し上げ効果を利用して最大化可能な放電戦略を、デマンドの予測値、前記発電量の予測値および前記運転スケジュールに基づいて作成し、
   　前記デマンドの実現値、前記発電量の実現値、前記運転スケジュールおよび前記放電戦略に基づいて前記蓄電装置の放電を制御する、エネルギー管理方法。
7. 　前記デマンドの予測値を前記運転スケジュールに基づく前記第２発電ユニットの発電量で補正し、
   　前記補正されたデマンドの予測値を前記蓄電装置の放電で賄う場合の前記買電損益の打ち消し額と前記発電量の予測値に基づく売電利益との和である放電価値の予測値を、基準期間内における単位期間ごとに算出し、
   　前記放電価値の予測値を前記蓄電装置の放電量で除算した値である放電価値率の予測値を前記単位期間ごとに算出し、
   　前記蓄電装置の放電量をそれぞれの単位期間に、前記放電価値率の予測値の高さの順に配分すべく前記放電戦略を決定する、請求項６に記載のエネルギー管理方法。
8. 　前記補正されたデマンドの予測値を前記放電価値率の予測値の高い単位期間から順に加算したとき、当該デマンドの合計が前記蓄電装置の総放電量以上となる単位期間を特定し、
   　前記特定された単位期間における放電価値率の予測値を閾値とし、
   　前記デマンドの実現値を前記運転スケジュールに基づく前記第２発電ユニットの発電量で補正した値を前記蓄電装置の放電で賄う場合の前記買電損益の打ち消し額と前記発電量の実現値に基づく売電利益との和を前記放電量で除算した値である放電価値率の実現値を算出し、
   　前記放電価値率の実現値が前記閾値以上のときに前記蓄電装置を放電させる、請求項７に記載のエネルギー管理方法。
9. 　前記総放電量は、放電開始時における前記蓄電装置の放電可能量と、前記基準期間内における前記蓄電装置への充電量とを含む、請求項８に記載のエネルギー管理方法。
10. 　請求項６乃至９のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるための命令を含む、プログラム。
11. 　再生可能エネルギーに由来する電力を発電する第１発電ユニットと、非再生可能エネルギーに由来する電力を発電する第２発電ユニットと、蓄電装置とを備える需要家のエネルギーを管理するサーバであって、
    　前記需要家におけるエネルギーのデマンドを予測して前記デマンドの予測値を得て、前記第１発電ユニットの発電量を予測して前記発電量の予測値を得る予測部と、
    　前記デマンドの予測値と、前記発電量の予測値とに基づいて、前記第２発電ユニットの運転スケジュールを計算する計算部と、
    　売電利益から買電損益を減算した差し引き額を前記蓄電装置の放電による売電量の押し上げ効果を利用して最大化可能な放電戦略を、デマンドの予測値、前記発電量の予測値および前記運転スケジュールに基づいて作成する作成部と、
    　前記放電戦略をネットワークを介して前記需要家に通知する通知部とを具備する、サーバ。
12. 　前記作成部は、
    　前記デマンドの予測値を前記運転スケジュールに基づく前記第２発電ユニットの発電量で補正する補正部と、
    　放電価値率計算部と、
    　決定部とを備え、
    　　前記放電価値率計算部は、
    　前記補正されたデマンドの予測値を前記蓄電装置の放電で賄う場合の前記買電損益の打ち消し額と前記発電量の予測値に基づく売電利益との和である放電価値の予測値を、基準期間内における単位期間ごとに算出し、
    　前記放電価値の予測値を前記蓄電装置の放電量で除算した値である放電価値率の予測値を前記単位期間ごとに算出し、
    　　前記決定部は、
    　前記蓄電装置の放電量をそれぞれの単位期間に、前記放電価値率の予測値の高さの順に配分すべく前記放電戦略を決定する、請求項１１に記載のサーバ。
13. 　前記決定部は、
    　　前記補正されたデマンドの予測値を前記放電価値率の予測値の高い単位期間から順に加算したとき、当該デマンドの合計が前記蓄電装置の総放電量以上となる単位期間を特定し、
    　　前記特定された単位期間における放電価値率の予測値を閾値とし、
    　前記通知部は、前記閾値を前記需要家に通知する、請求項１２に記載のサーバ。
14. 　前記総放電量は、放電開始時における前記蓄電装置の放電可能量と、前記基準期間内における前記蓄電装置への充電量とを含む、請求項１３に記載のサーバ。

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