(57)【要約】  電力供給システムの負荷の大きさについての、所定周期ごとの履歴データを分類対象としたクラスタリングを行う方法であって、前記履歴データの各々について、前記電力供給システムの負荷となるものとして特定された特定負荷の分を差し引く、減算処理を行い、前記減算処理のなされた前記履歴データの各々を分類対象として、クラスタリングを行う方法とする。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力供給システムの負荷の大きさについての、所定周期ごとの履歴データを分類対象としたクラスタリングを行う方法であって、
前記履歴データの各々について、前記電力供給システムの負荷となる予め特定された特定負荷の分を差し引く減算処理を行い、
前記減算処理のなされた前記履歴データの各々を分類対象として、クラスタリングを行う方法であり、
前記特定負荷が前記電力供給システムの負荷となった期間の履歴である、特定負荷履歴を記録しておき、
前記特定負荷履歴に基づいて、前記履歴データについての前記減算処理を行うべき箇所を認識することを特徴とするクラスタリング方法。
【請求項２】
電力供給システムの負荷の大きさについての、所定周期ごとの履歴データを分類対象としたクラスタリングを行う方法であって、
前記履歴データの各々について、前記電力供給システムの負荷となる予め特定された特定負荷の分を差し引く減算処理を行い、
前記減算処理のなされた前記履歴データの各々を分類対象として、クラスタリングを行う方法であり、
前記履歴データにおいて、一定時間内における負荷の大きさの増大と減少が所定閾値を超えたという条件を満たしている箇所を、前記履歴データについての前記減算処理を行うべき箇所と認識することを特徴とするクラスタリング方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載のクラスタリング方法により同じクラスタに分類されたもの同士の履歴データについて、前記特定負荷の発生状況に基づいて、更に細かくクラスタリングを行うことを特徴とするクラスタリング方法。
【請求項４】
前記特定負荷は、不定期的に前記電力供給システムの負荷となることを特徴とする請求項１から請求項３の何れかに記載のクラスタリング方法。
【請求項５】
前記特定負荷は、
該記特定負荷を除く前記電力供給システムの全ての負荷を合わせたものの水準に対して、ある比率以上の大きさの負荷であることを特徴とする請求項１から請求項４の何れかに記載のクラスタリング方法。
【請求項６】
前記特定負荷は、ＥＶを充電するときの負荷であることを特徴とする請求項１から請求項３の何れかに記載のクラスタリング方法。
【請求項７】
請求項１から請求項６の何れかに記載のクラスタリング方法により得られたクラスタ毎に、前記電力供給システムの制御方法を最適化することを特徴とする最適化方法。
【請求項８】
請求項１から請求項６の何れかに記載のクラスタリング方法によるクラスタリングを行うものであり、
前記履歴データを取得して蓄積する負荷履歴データ蓄積部と、
前記負荷履歴データ蓄積部に蓄積されている履歴データを用いて、前記クラスタリングを行うクラスタリング実行部と、を備え、
前記クラスタリング実行部が行ったクラスタリングの結果に基づいて特定した制御方法により、前記電力供給システムの制御を行うことを特徴とする電力供給制御装置。
【請求項９】
前記電力供給システムは、蓄電池の放電を利用して前記負荷への電力供給を行うものである請求項８に記載の電力供給制御装置であって、
前記電力供給システムの制御として、前記蓄電池の充放電の制御を行うことを特徴とする電力供給制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、負荷に関する履歴データのクラスタリング方法、これを利用して電力供給システムの制御方法を最適化する最適化方法、および電力供給制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、接続された負荷に電力を供給する電力供給システムについて、制御方法を最適化する処理が行われている。当該処理の一例としては、負荷の大きさの履歴データに基づいて負荷の大きさの変動パターンを特定し、この変動パターンを利用するものが挙げられる。【０００３】
なお当該処理においては、履歴が類似すると考えられる所定周期（例えば２４時間）ごとの履歴データを分類対象とした、クラスタリングが行われることがある。この場合、変動パターンの特定をクラスタ毎に行うことで、より細かな最適化の処理を実現することが可能となる。【０００４】
例えば１年分の履歴データを用いて、１年分の制御について纏めて最適化を行う場合、１日ごとについての最適化が出来ていないおそれがある。このような問題を解消するためには、１年分の履歴データを１日ごとのデータに分けておき、これらをクラスタリングしてクラスタ毎に最適化を行うようにすれば良い。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−３０２６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで電力供給システムに接続される負荷の一つとして、クラスタリングにおいて無視できない程度の不定期的な特定負荷が発生する場合、上述したクラスタリングを適切に行うことが難しくなる。なお本願では、特定負荷が電力供給システムの負荷となることを、このように「特定負荷が発生する」と表現することがある。【０００７】
例えば、同じような傾向の履歴データ同士であっても、特定負荷の発生状況（例えば発生回数や発生するタイミングなど）が異なっていれば、異なるクラスタに分類されてしまう。その結果、クラスタの数が非常に多くなり、最適化の処理に多大な時間がかかる。【０００８】
本発明は上述した問題に鑑み、不定期的に特定負荷が発生する場合であっても、負荷の大きさの履歴データについてより適切にクラスタリングを行うことが可能となるクラスタリング方法の提供を目的とする。また本発明は、当該クラスタリング方法を利用した、電力供給システムの制御方法についての最適化方法、および電力供給制御装置の提供をも目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係るクラスタリング方法は、電力供給システムの負荷の大きさについての、所定周期ごとの履歴データを分類対象としたクラスタリングを行う方法であって、前記履歴データの各々について、前記電力供給システムの負荷となるものとして特定された特定負荷の分を差し引く減算処理を行い、前記減算処理のなされた前記履歴データの各々を分類対象として、クラスタリングを行う方法であり、前記特定負荷が前記電力供給システムの負荷となった期間の履歴である、特定負荷履歴を記録しておき、前記特定負荷履歴に基づいて、前記履歴データについての前記減算処理を行うべき箇所を認識する方法とする。【００１０】
また本発明に係るクラスタリング方法は、電力供給システムの負荷の大きさについての、所定周期ごとの履歴データを分類対象としたクラスタリングを行う方法であって、前記履歴データの各々について、前記電力供給システムの負荷となるものとして特定された特定負荷の分を差し引く減算処理を行い、前記減算処理のなされた前記履歴データの各々を分類対象として、クラスタリングを行う方法であり、前記履歴データにおいて、一定時間内における負荷の大きさの増大と減少が所定閾値を超えたという条件を満たしている箇所を、前記履歴データについての前記減算処理を行うべき箇所と認識する方法とする。【００１１】
また本発明に係る最適化方法は、上記のクラスタリング方法により得られたクラスタ毎に、前記電力供給システムの制御方法を最適化する方法とする。【００１２】
また本発明に係る電力供給制御装置は、上記のクラスタリング方法によるクラスタリングを行うものであり、前記履歴データを取得して蓄積する負荷履歴データ蓄積部と、前記負荷履歴データ蓄積部に蓄積されている履歴データを用いて、前記クラスタリングを行うクラスタリング実行部と、を備え、前記クラスタリング実行部が行ったクラスタリングの結果に基づいて特定した制御方法により、前記電力供給システムの制御を行う構成とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係るクラスタリング方法によれば、不定期的に特定負荷が発生する場合であっても、負荷の大きさの履歴データについてより適切にクラスタリングを行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る電力供給システム、および最適化装置についての構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係るクラスタリングの手順に関するフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に係るクラスタリングの手順に関する説明図である。
【図４】本発明の実施形態に係るクラスタリングの手順に関する説明図である。
【図５】本発明の実施形態に係るクラスタリングの手順に関する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の実施形態について、第１実施形態および第２実施形態を例に挙げて、以下に説明する。
【００１６】
１．第１実施形態
［電力供給システムおよび最適化装置の構成等について］
まず本発明の第１実施形態について説明する。図１は、本実施形態に係る電力供給システム１および最適化装置２の構成図である。本図に示すように当該電力供給システム１は、蓄電池１１、および電力供給ライン１２を備えている。
【００１７】
蓄電池１１は、充放電が可能となっており、例えば既存の電力系統（商用電源）の電力を用いて充電させたり、負荷への電力供給のために放電させたりすることが可能となっている。蓄電池１１の充放電の制御は、最適化装置２によって最適化された制御方法に従って行われる。
【００１８】
電力供給ライン１２は、蓄電池１１および電力系統に接続されているとともに、複数の負荷（図１では、特定負荷、負荷Ａ、負荷Ｂが例示されている）を接続させることが可能となっている。電力供給ライン１２は、蓄電池１１や電力系統から得られる電力を、例えば定電圧によって各負荷に供給する。電力供給ライン１２の負荷の大きさ（複数の負荷がある場合は、これらの大きさの総和）が増大するほど、電力供給システムの供給電力は増大することになる。
【００１９】
なお電力供給システム１の負荷には、上述したように、特定負荷が含まれる。この特定負荷は、不定期的に（例えば、ランダムであるタイミングで一時的に）電力供給システム１の負荷となる、特定の負荷である。特定負荷は、一例としては、ＥＶ（Electric  Vehicle）を充電（特に急速充電）するときの負荷である。ＥＶの充電は、通常、ＥＶの使用者等により任意のタイミングで行われることから、不定期的に行われることとなる。
【００２０】
また以降、電力供給システム１の負荷について、特定負荷を除く全ての負荷を合わせたものを、「ベース負荷」と称することがある。なお特定負荷は、ベース負荷の水準に対してある比率以上の大きさであり、後述する制御方法の最適化（特に、負荷履歴データのクラスタリング）に影響する大きさとなっている。
【００２１】
また図１に示すように、最適化装置２は、負荷履歴データ蓄積部２１、特定負荷履歴データ蓄積部２２、クラスタリング実行部２３、および最適化部２４などを備えている。
【００２２】
負荷履歴データ蓄積部２１は、電力供給ライン１２の電力状態を監視し、電力供給システム１の負荷の大きさについての履歴データ（以下、「負荷履歴データ」とする）を取得して蓄積する。なお負荷履歴データは、所定周期（本実施形態では一例として、２４時間の周期）ごとのデータに分けられており、それぞれの負荷履歴データが、年月日や曜日などの付随情報とともに蓄積される。負荷履歴データは、出来るだけ長期間の分（例えば１年分程度）が蓄積されていることが望ましい。
【００２３】
特定負荷履歴データ蓄積部２２は、特定負荷が電力供給システム１の負荷となっていた期間の履歴（例えば、負荷となっていた期間の、始まりと終わりにおける年月日や時刻）のデータ（以下、「特定負荷履歴データ」とする）を、所定の手段により取得して蓄積する。なお特定負荷履歴データ蓄積部２２は、例えば特定負荷から接続信号（電力供給システム１に接続されている旨を表す信号）を受け取ることにより、特定負荷が電力供給システム１の負荷となっている期間を検出することが可能である。
【００２４】
クラスタリング実行部２３は、現在までに蓄積されている負荷履歴データについてのクラスタリングを実行する。なおクラスタリング実行部２３が行う処理の内容については、改めてより詳細に説明する。
【００２５】
最適化部２４は、クラスタリング実行部２３が行ったクラスタリングの処理により得られたクラスタ毎に、蓄電池１１の充放電の制御方法（電力供給システム１の制御方法の一例と見ることも出来る）を最適化する。なお、クラスタ毎に電力供給システムの制御方法を最適化する手順としては、様々な形態のものが存在し、そのうちの何れを採用することも可能である。本実施形態では、一例として、以下に説明する手順が採用されている。
【００２６】
最適化部２４は、上述したクラスタ毎に、電力供給システム１の負荷についての変動パターン（以下、単に「変動パターン」と称することがある）を特定する。変動パターンは、これまでの履歴（実績）上、負荷の大きさの平均的な変動のパターンとして特定されるものであり、例えば、同じクラスタに分類された負荷履歴データ同士の平均として特定される。
【００２７】
なお変動パターンは、特定負荷の分が考慮されたものとしても良く、考慮されていないもの（つまり、特定負荷は発生しないと仮定した場合のパターン）としても良い。なお、同じクラスタに分類されたデータ同士は類似していることになるため、変動パターンは通常、そのクラスタにおける負荷履歴データの各々と近似したものになる。
【００２８】
そして最適化部２４は、電力供給システム１の負荷の大きさが変動パターンの通りに変動すると仮定し、所定の方針に照らして（例えば所定のアルゴリズムを用いて）最適な充放電が実現されるように、蓄電池１１の充放電の制御方法を最適化する。最適化された制御方法によれば、例えば、変動パターンによって近いうちに負荷が大幅に増大すると見込まれるときは、蓄電池１１の放電を抑えて十分な蓄電量が確保されるようにし、負荷が増大しても電力を適切に供給することが出来るようになる。
【００２９】
このようにして最適化された制御方法は、先述した通り、蓄電池１１の充放電の制御に反映されることとなる。なお、どのクラスタに基づいて最適化された制御方法を、蓄電池１１の充放電の制御に反映させるかについては、例えば、最も多くのデータが分類されたクラスタとすれば良い。しかしこれは一例であり、必要に応じて他の形態としても構わない。
【００３０】
［クラスタリングの手順について］
次に、クラスタリング実行部２３によって実行される、負荷履歴データについてのクラスタリングの手順について、図２に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００３１】
また当該説明にあたっては理解容易とするため、負荷履歴データとして、図３に示すように、Ｄ１〜Ｄ６の６個の（６日分の）負荷履歴データがある場合を例に挙げる。なお図３において、横軸は時刻を、縦軸は負荷の大きさを、それぞれ表している。また図３に示されている着色部分は、特定負荷の分を表している。
【００３２】
先ずクラスタリング実行部２３は、負荷履歴データ蓄積部２１に蓄積されている負荷履歴データの各々について、特定負荷の分を差し引く処理（減算処理）を行う（ステップＳ１）。なお減算処理のなされた負荷履歴データ（以降、「減算済み負荷履歴データ」と称することがある）は、ベース負荷のみについての負荷履歴データと見ることが出来る。
【００３３】
なお、負荷履歴データについての減算処理を行うべき箇所（つまり、特定負荷が電力供給システム１の負荷となっていた期間）については、特定負荷履歴データ蓄積部２２に蓄積されている特定負荷履歴データに基づいて認識される。
【００３４】
但し、このような形態の他、負荷履歴データのグラフにおける突出の度合が所定条件（例えば、一定時間内における負荷の大きさの増大と減少が、所定閾値を超えたという条件）を満たしている箇所を、負荷履歴データについての減算処理を行うべき箇所と認識するようにしても良い。ベース負荷の変動が特定負荷に比べて十分に緩やかな傾向にある場合（逆に言えば、特定負荷の変動がベース負荷に比べて急峻である場合）は、このようにして、減算処理を行うべき箇所を認識することが可能である。なおこのようにする場合、特定負荷履歴データの蓄積などを省略することが可能である。
【００３５】
ステップＳ１の処理によれば、負荷履歴データＤ（１）〜Ｄ（６）の各々は、図４に示すように、それぞれ、減算済み負荷履歴データＤ’（１）〜Ｄ’（６）となる。
【００３６】
次にクラスタリング実行部２３は、減算済み負荷履歴データＤ’（１）〜Ｄ’（６）の各々について、クラスタリングを実行する（ステップＳ２）。クラスタリングは既に知られているように、所定の類似判断基準に従って、分類対象をクラスタに分類する処理である。すなわち類似する分類対象同士は、同じクラスタに分類されることとなる。
【００３７】
ステップＳ２の処理によれば、減算済み負荷履歴データＤ’（１）〜Ｄ’（６）は、例えば図４に破線の囲いで示すように、Ｄ’（１）〜Ｄ’（４）が同じクラスタに分類され、Ｄ’（５）およびＤ’（６）はこのクラスタに分類されない。このようにして負荷履歴データ（減算済み負荷履歴データ）についてのクラスタリングが達成される。
【００３８】
上述したように本実施形態のクラスタリングの手順によれば、電力供給システム１の負荷のうち、特定負荷の分については考慮せず、ベース負荷のみを考慮してクラスタリングを行うことが可能となっている。そのため当該手順によれば、クラスタリングをより適切に実行することが可能となっている。
【００３９】
例えば図３に示されている各負荷履歴データ（減算処理がなされる前の状態）について見ると、不定期的な特定負荷の分が含まれているため、何れの負荷履歴データ同士についても類似の度合が極めて低い。そのためこのままでは、クラスタリングを実行しても、クラスタの数が非常に多くなる等の不具合が生じる。
【００４０】
この点、本実施形態のクラスタリングの手順によれば、特定負荷の発生状況に関わらず、ベース負荷の変動状況が類似していれば同じクラスタに分類される。これにより、上述した不具合を回避することが可能となっている。
【００４１】
２．第２実施形態
次に本発明の第２実施形態について説明する。なお第２実施形態は、負荷履歴データについてのクラスタリングの手順に関する点を除き、第１実施形態と基本的に同等である。第２実施形態の説明にあたっては、第１実施形態と異なる部分に重点を置き、同じ部分については説明を省略することがある。
【００４２】
第２実施形態において行われる負荷履歴データについてのクラスタリングの手順について、第１実施形態の場合と同様に、具体例を挙げながら説明する。なお第２実施形態においても、第１実施形態におけるステップＳ１〜Ｓ２の手順が実行される。
【００４３】
そこでここでは、第１実施形態に関して既に説明したステップＳ２までの処理が済んでいる（図４に示すように、減算済み負荷履歴データＤ’（１）〜Ｄ’（４）が同じクラスタに分類されている）とし、これ以降に行われる手順について説明する。
【００４４】
クラスタリング実行部２３は、ステップＳ２の処理（１回目のクラスタリング）により同じクラスタに分類されたもの同士の負荷履歴データについて、特定負荷の発生状況に基づいて、更に細かなクラスタリング（２回目のクラスタリング）を行う（ステップＳ３）。
【００４５】
なお特定負荷の発生状況としては、例えば、特定負荷が電力供給システム１の負荷となった回数（発生回数）、負荷となったタイミング（発生タイミング）、および特定負荷の量などが該当する。ここでは特定負荷の発生状況として発生回数に着目し、ステップＳ３の処理は、特定負荷の発生回数が同じもの同士を、同じクラスタに分類する処理であるとする。
【００４６】
ステップＳ３の処理によれば、既に同じクラスタに分類されたもの同士の負荷履歴データＤ（１）〜Ｄ（４）について、特定負荷の発生回数に基づいて、更に細かくクラスタリングが行われる。その結果、図５に示すように、Ｄ（１）とＤ（２）（何れも発生回数が７回）が同じクラスタに分類され、これとは別に、Ｄ（３）とＤ（４）（何れも発生回数が５回）が同じクラスタに分類される。
【００４７】
上述したように本実施形態のクラスタリングの手順によれば、第１実施形態の場合と同様のクラスタリングを行った後、更に同じクラスタに分類されたもの同士の負荷履歴データについて特定負荷の分をも考慮し、より細かくクラスタリングがなされる。そのため、特定負荷の発生状況が大きく異なる場合は、特定負荷を考慮しない場合に同じクラスタに分類される負荷履歴データ同士であっても、異なるクラスタに分類することが可能となる。
【００４８】
これにより、例えば、特定負荷の発生状況が大きく異なる場合には制御方法を別とした方が良いケース等において、制御方法の最適化をより適切に行うことが可能となる。
【００４９】
３．その他
以上までに説明した通り、本発明の実施形態に係る最適化装置２は、蓄電池１１の充放電の制御方法の最適化（電力供給システム１の制御方法の最適化）を行うために、負荷履歴データのクラスタリングを実行するようになっている。
【００５０】
第１実施形態の最適化装置２が行うクラスタリングの方法は、２４時間（所定周期）ごとの負荷履歴データを分類対象としたクラスタリングを行う方法であって、負荷履歴データの各々について、電力供給システム１の負荷となる予め特定された特定負荷の分を差し引く処理（減算処理）を行い、減算処理のなされた負荷履歴データの各々を分類対象として、クラスタリングを行う方法となっている。
【００５１】
また最適化装置２が行うクラスタリングの方法は、特定負荷履歴データを記録しておき、この特定負荷履歴データに基づいて、負荷履歴データについての減算処理を行うべき箇所を認識する方法となっている。また最適化装置２が行う別の形態のクラスタリングの方法は、負荷履歴データにおいて、一定時間内における負荷の大きさの増大と減少が所定閾値を超えたという条件を満たしている箇所を、負荷履歴データについての減算処理を行うべき箇所と認識する方法となっている。
【００５２】
最適化装置２が行うクラスタリングの方法によれば、不定期的に特定負荷が発生する場合であっても、負荷の大きさの履歴データについてより適切にクラスタリングを行うことが可能となっている。例えばクラスタの数が非常に多くなってしまうことを抑制し、クラスタリングをより短時間で行うことが可能となっている。
【００５３】
そして第２実施形態の最適化装置２が行うクラスタリングの方法は、第１実施形態によるクラスタリングの方法により同じクラスタに分類されたもの同士の負荷履歴データについて、特定負荷の発生状況に基づいて、更に細かくクラスタリングを行う方法となっている。
【００５４】
これにより、例えば、特定負荷の発生状況が大きく異なる場合には制御方法を別とした方が良いケース等において、制御方法の最適化をより適切に行うことが可能となっている。
【００５５】
なお最適化装置２は、上述したクラスタリングの結果に基づいて蓄電池２の充放電の制御方法を特定するだけでなく、この特定した制御方法により、蓄電池２の充放電の制御を行うようになっていても良い。この場合、最適化装置２は、電力供給システム１を制御する電力供給制御装置として用いることが可能である。
【００５６】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこの内容に限定されるものではない。また本発明の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない限り、種々の改変を加えることが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
本発明は、電力供給システムを制御する装置などに利用することができる。
【符号の説明】
【００５８】
１    電力供給システム
２    最適化装置
１１    蓄電池
１２    電力供給ライン
２１    負荷履歴データ蓄積部
２２    特定負荷履歴データ蓄積部
２３    クラスタリング実行部
２４    最適化部
Ｄ（１）〜Ｄ（６）    負荷履歴データ
Ｄ’（１）〜Ｄ’（６）    減算済み負荷履歴データ
【図１】
2012077748.tif 000003
【図２】
2012077748.tif 000004
【図３】
2012077748.tif 000005
【図４】
2012077748.tif 000006
【図５】
2012077748.tif 000007
【国際調査報告】
2012077748.tif 000008
2012077748.tif 000009