(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄電機器と発電機器と電力消費負荷とを備えたマイクログリッドにおける電力需給予測方法であって、
自己のマイクログリッドにおける過去および現在の電力需給変動のデータを記憶、更新する第１ステップと、
他の複数のマイクログリッドにおける過去および現在の電力需給変動のデータを取得する第２ステップと、
前記第１ステップおよび第２ステップで得られたデータに基づいて、前記他の複数のマイクログリッドのうち、電力需給の変動状況が自己のマイクログリッドにおける電力需給の変動状況と相関関係を有していると共に、電力需給の変動状況が自己のマイクログリッドでの電力需給の変動状況に対して所定時間先行して生じる他のマイクログリッドを先行マイクログリッドとして選択する第３ステップと、
少なくとも前記第３ステップで選択された先行マイクログリッドの電力需給の変動状況に基づいて、自己のマイクログリッドにおける所定時間先の電力需給を予測する第４ステップと、
を備えていることを特徴とするマイクログリッドにおける電力需給予測方法。
【請求項２】
請求項１において、
自己のマイクログリッドにおける現在から過去所定分の電力需給状況が、対応する期間における前記先行マイクログリッドにおける電力需給の変動状況と相関関係を有していることを確認する第５ステップをさらに備え、
前記第４ステップでは、前記第５ステップにおいて相関関係を有していることの確認が行われたことを条件として、前記先行マイクログリッドにおける電力需給の変動状況に基づいて自己のマイクログリッドにおける所定時間先の電力需給の予測を行ない、
前記第５ステップにおいて、相関関係を有していることの確認が行われない場合には、前記第３ステップにおいて前記先行マイクログリッドの選択が新たに行われる、
ことを特徴とするマイクログリッドにおける電力需給予測方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２において、
前記第４ステップにおいて、前記第１ステップで得られた自己のマイクログリッドの電力需給の変動状況に基づいて、所定時間先の電力需給を基本予測として予測すると共に、該基本予測を前記第２ステップで得られた前記先行マイクログリッドの電力需給の変動状況に応じて修正することにより、所定時間先の電力需給の最終予測とする、ことを特徴とするマイクログリッドにおける電力需給予測方法。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項において、
前記第３ステップにおいて、前記先行マイクログリッドが複数選択され、
前記第４ステップでの予測に際して、前記複数の先行マイクログリッドのデータが用いられる、
ことを特徴とするマイクログリッドにおける電力需給予測方法。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれか１項において、
前記自己のマイクログリッドにおける所定時間先の電力需給の予測が、実際の電力需給と合致していたか否かを検証する第６ステップをさらに有し、
前記第６ステップでの検証において合致していないと判断されたときに、該合致されていないと判断された前記先行マイクログリッドが、その後の前記第３ステップでの前記先行マイクログリッドの選択対象から除外される、
ことを特徴とするマイクログリッドにおける電力需給予測方法。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれか１項において、
前記第３ステップでの前記先行マイクログリッドの選択に際して、自己のマイクログリッドにおける電力需給に影響を及ぼす電力需給行動の種類の類似性を加味して行われる、ことを特徴とするマイクログリッドにおける電力需給予測方法。
【請求項７】
請求項１ないし請求項６のいずれか１項において、
前記第３ステップでの前記先行マイクログリッドの選択に際して、自己のマイクログリッドからの距離、居住人数、年代構成、居住形態、地理的状況、発電機器の種類、走行用車載バッテリを搭載した車両数、自己のマイクログリッドからの方位、蓄電機器の容量の少なくとも１つを加味して行われる、ことを特徴とするマイクログリッドにおける電力需給予測方法。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７のいずれか１項において、
前記第４ステップでの電力需給の予測に際して、前記第３ステップで選択された前記先行マイクログリッドに設置された気象観測装置から得られる気象情報を加味して行われる、ことを特徴とするマイクログリッドにおける電力需給予測方法。
【請求項９】
蓄電機器と発電機器と電力消費負荷とを備えたマイクログリッドにおける電力需給予測システムであって、
自己のマイクログリッドにおける過去および現在の電力需給変動のデータが記憶、更新される記憶手段と、
他の複数のマイクログリッドにおける過去および現在の電力需給変動のデータを通信ネットワークを介して取得するデータ取得手段と、
前記記憶手段に記憶されているデータおよび前記データ取得手段で取得したデータに基づいて、前記他の複数のマイクログリッドのうち、電力需給の変動状況が自己のマイクログリッドにおける電力需給の変動状況と相関関係を有していると共に、電力需給の変動状況が自己のマイクログリッドでの電力需給の変動状況に対して所定時間先行して生じる他のマイクログリッドを先行マイクログリッドとして選択する先行マイクログリッド選択手段と、
選択された前記先行マイクログリッドの電力需給の変動状況に基づいて、自己のマイクログリッドにおける所定時間先の電力需給を予測する電力需給予測手段と、
を備えていることを特徴とするマイクログリッドにおける電力需給予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マイクログリッドにおける電力需給予測方法および予測システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近時、個別の住宅、集合住宅、大型店舗、工場等の電力需要家が、個別に充電機器と発電機器とを有して、商用電力を極力利用することなく、電力の需給をまかなうようにすることが増加している。個別の電力需要家のみでの電力需給には限界があるため、特許文献１に記載のように、複数の電力需要家の間で電力網を形成して、ある電力需要家の余剰電力を他の電力需要家の不足電力として供給することが開示されている。発電機と蓄電機器とを有して、電力需給を極力自立運転でまかなうようにしたシステムは、マイクログリッド（あるいはマイクログリッドシステム）と呼ばれており、このマイクログリッドにおいては、商用電力との間での電力授受を極力抑制した自立運転が強く望まれるものである。
【０００３】
特許文献２には、自己電源に装備された太陽光発電機器の発電量を予測するために、気象情報が必要な地域に位置する他の電源システムから入手した気象情報を利用することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】ＷＯ２００４／０７３１３６  Ａ１号公報
【特許文献２】特開２００８−１３６２５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、マイクログリッドにおいては、電力需給量を予測することが、自立運転する機会を向上させる等の上で重要となる。すなわち、所定時間先に電力不足が予測される場合は、商用電力源への売電を抑制して蓄電機器に蓄電させるようにし、逆に所定時間先に電力余剰が予測される場合は、蓄電機器から積極的に放電を行わせる等の対処を事前に行うことが可能になる。また、商用電力源との間での売買電価格の変動を考慮して、所定時間先の電力需給量を考慮して、収益が向上するように商用電力源との間での売買電のタイミングを調整することもできる。
【０００６】
一方、マイクログリッドにおける電力需給量の予測を行う場合に、自己のマイクログリッド内での過去の電力需給量に関するデータを利用することが考えられる。しかしながら、電力需給量は種々の要因で変動することから、自己のマイクログリッドにおける過去のデータに依存するだけでは、所定時間先の電力需給量を正確に予測することが難しいものとなる。
【０００７】
本発明は以上のような事情を勘案してなされたもので、その目的は、電力需給量の予測を精度よく行えるようにしたマイクログリッドにおける電力需給予測方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記目的を達成するため、本発明における予測方法にあっては次のような解決手法を採択してある。すなわち、特許請求の範囲における請求項１に記載のように、
蓄電機器と発電機器と電力消費負荷とを備えたマイクログリッドにおける電力需給予測方法であって、
自己のマイクログリッドにおける過去および現在の電力需給変動のデータを記憶、更新する第１ステップと、
他の複数のマイクログリッドにおける過去および現在の電力需給変動のデータを取得する第２ステップと、
前記第１ステップおよび第２ステップで得られたデータに基づいて、前記他の複数のマイクログリッドのうち、電力需給の変動状況が自己のマイクログリッドにおける電力需給の変動状況と相関関係を有していると共に、電力需給の変動状況が自己のマイクログリッドでの電力需給の変動状況に対して所定時間先行して生じる他のマイクログリッドを先行マイクログリッドとして選択する第３ステップと、
少なくとも前記第３ステップで選択された先行マイクログリッドの電力需給の変動状況に基づいて、自己のマイクログリッドにおける所定時間先の電力需給を予測する第４ステップと、
を備えているようにしてある。
【０００９】
マイクログリッドが数多く設置されると、電力需給の変動状況が、互いに相関関係を有する（類似する）関係となるマイクログリッドが存在することになる。したがって、時間的に先行する他のマイクログリッドの電力需給の変動をみれば、これと相関関係を有する自己のマイクログリッドの所定時間先の電力需給を予測することが可能になる。他のマイクログリッドの電力需給の変動の状況は、発電量の変動や電力消費の変動等を全て包含したものとなるので、発電量や多くの電気負荷の電力消費量等を個々にみて電力需給を予測する場合に比して、精度のよいものとなり、また予測制御も簡単となる。
【００１０】
上記解決手法を前提とした好ましい態様は、特許請求の範囲における請求項２〜請求項８に記載のとおりである。すなわち、
自己のマイクログリッドにおける現在から過去所定分の電力需給状況が、対応する期間における前記先行マイクログリッドにおける電力需給の変動状況と相関関係を有していることを確認する第５ステップをさらに備え、
前記第４ステップでは、前記第５ステップにおいて相関関係を有していることの確認が行われたことを条件として、前記先行マイクログリッドにおける電力需給の変動状況に基づいて自己のマイクログリッドにおける所定時間先の電力需給の予測を行ない、
前記第５ステップにおいて、相関関係を有していることの確認が行われない場合には、前記第３ステップにおいて前記先行マイクログリッドの選択が新たに行われる、
ようにしてある（請求項２対応）。この場合、現時点に近い期間での電力需給の変動状況が相関関係を有するか否かを再度検証することにより、電力需給の予測をさらに精度よく行うことができる。
【００１１】
前記第４ステップにおいて、前記第１ステップで得られた自己のマイクログリッドの電力需給の変動状況に基づいて、所定時間先の電力需給を基本予測として予測すると共に、該基本予測を前記第２ステップで得られた前記先行マイクログリッドの電力需給の変動状況に応じて修正することにより、所定時間先の電力需給の最終予測とする、ようにしてある（請求項３対応）。この場合、自己のマイクログリッドにおける電力需給の変動状況をベースに電力需給を予測しつつ、この予測を相関関係を有する他のマイクログリッドの電力需給の変動状況で修正することにより、精度よく電力需給を予測することができる。
【００１２】
前記第３ステップにおいて、前記先行マイクログリッドが複数選択され、
前記第４ステップでの予測に際して、前記複数の先行マイクログリッドのデータが用いられる、
ようにしてある（請求項４対応）。この場合、複数の先行マイクログリッドのデータを用いて電力需給を予測するので、予測精度をより一層向上させる上で好ましいものとなる。
【００１３】
前記自己のマイクログリッドにおける所定時間先の電力需給の予測が、実際の電力需給と合致していたか否かを検証する第６ステップをさらに有し、
前記第６ステップでの検証において合致していないと判断されたときに、該合致されていないと判断された前記先行マイクログリッドが、その後の前記第３ステップでの前記先行マイクログリッドの選択対象から除外される、
ようにしてある（請求項５対応）。この場合、予測結果を検証してその後の先行マイクログリッドの選択を行うので、その後の電力需給の予測をさらに精度のよいものとすることができる。
【００１４】
前記第３ステップでの前記先行マイクログリッドの選択に際して、自己のマイクログリッドにおける電力需給に影響を及ぼす電力需給行動の種類の類似性を加味して行われる、ようにしてある（請求項６対応）。この場合、マイクログリッドによって、電力需給に影響を及ぼす電力需給行動が大きく相違する場合があるが、この電力需給行動の類似性を加味して先行マイクログリッドを選択することにより、電力需給をより精度よく予測することができる。
【００１５】
前記第３ステップでの前記先行マイクログリッドの選択に際して、自己のマイクログリッドからの距離、居住人数、年代構成、居住形態、地理的状況、発電機器の種類、走行用車載バッテリを搭載した車両数、自己のマイクログリッドからの方位、蓄電機器の容量の少なくとも１つを加味して行われる、ようにしてある（請求項７対応）。この場合、請求項６の場合と同様に、電力需給をより精度よく予測することができる。
【００１６】
前記第４ステップでの電力需給の予測に際して、前記第３ステップで選択された前記先行マイクログリッドに設置された気象観測装置から得られる気象情報を加味して行われる、ようにしてある（請求項８対応）。この場合、先行マイクログリッド位置での気象情報を利用して、電力需給をより精度よく予測することができる。
【００１７】
前記目的を達成するため、本発明における予測システムにあっては次のような解決手法を採択してある。すなわち、特許請求の範囲における請求項９に記載のように、
蓄電機器と発電機器と電力消費負荷とを備えたマイクログリッドにおける電力需給予測システムであって、
自己のマイクログリッドにおける過去および現在の電力需給変動のデータが記憶、更新される記憶手段と、
他の複数のマイクログリッドにおける過去および現在の電力需給変動のデータを通信ネットワークを介して取得するデータ取得手段と、
前記記憶手段に記憶されているデータおよび前記データ取得手段で取得したデータに基づいて、前記他の複数のマイクログリッドのうち、電力需給の変動状況が自己のマイクログリッドにおける電力需給の変動状況と相関関係を有していると共に、電力需給の変動状況が自己のマイクログリッドでの電力需給の変動状況に対して所定時間先行して生じる他のマイクログリッドを先行マイクログリッドとして選択する先行マイクログリッド選択手段と、
選択された前記先行マイクログリッドの電力需給の変動状況に基づいて、自己のマイクログリッドにおける所定時間先の電力需給を予測する電力需給予測手段と、
を備えているようにしてある。上記解決手法によれば、請求項１に対応した効果を得ることのできる電力需給の予測システムが提供される。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、電力需給の予測を精度よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】マイクログリッドが複数接続された電力系統の一例を示す図。
【図２】自己のマイクログリッドと他のマイクログリッドとの電力需給の相関関係例を示す図。
【図３】過去長期間での相関関係例を示す図。
【図４】現時点付近での相関関係例を示す図。
【図５】本発明の制御例を示すフローチャート。
【図６】自己のマイクログリッドと２つの先行マイクログリッドとに基づいて電力需給を予測する場合の説明図。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
図１において、１は商用電力源で、電力会社が所有、管理するものであり、通常の交流電源とされる。この商用電力源１に対して、複数のマイクログリッドＭＧ１〜ＭＧ５が接続されている。この図１において、ＭＧ１が自己のマイクログリッドであり、ＭＧ２〜ＭＧ５が他のマイクログリッドと位置づけられている。なお、以下の説明で、各マイクログリッドを区別する必要のないときは、単にＭＧの符合を用いて説明することとする。なお、図１では、マイクログリッドＭＧは、一戸建て住宅を多数集合させた形式のもの、および多数の個数が入居しているマンション形式のものが示されているが、工場等適宜の施設あるいはその集合体でもってマイクログリッドを構成することもできる。
【００２１】
各マイクログリッドＭＧは、１つの共通電力網１０を有し、この共通電力網１０には、共通発電機器（共通発電設備で、例えば太陽光発電、風力発電、コジェネ等の燃料を用いる発電機器等適宜の種類のものが利用できる）Ｇと、共通蓄電機器（共通蓄電池で、例えば大容量のバッテリ）Ｂと、複数の個別電力需要家（におけける電力消費を行う電気負荷）Ｄとが接続されている。一部の共通電力網１０および一部の個別需要家Ｄについては、走行用バッテリ搭載車両ＥＶに対する充電設備（放電設備を兼用）Ｃが接続されている。各マイクログリッドＭＧは、図示を略すゲートウエイを介して商用電力源１に接続されて、この商用電力源との間での電力授受の際に周波数調整、電圧調整、位相調整が行われる。なお、図１では、他のマイクログリッドはＭＧ２〜ＭＧ５の４つのみ示されているが、実際にはより多くのマイクログリッドが想定されるものである（例えば数十のマイクログリッド）。
【００２２】
自己のマイクログリッドＭＧ１には、コンピュータを利用して構成された管理装置Ｕが接続されている。この管理装置Ｕによって、後述するように電力需給を予測するようになっている。自己のマイクログリッドＭＧ１は、戸建て群で、個別電力需要家Ｄの一部が保有する車両ＥＶ用の充電設備Ｃを有することから、他のマイクログリッドＭＧ３がこれに類似したマイクログリッド構成となっている。また、他のマイクログリッドＭＧ３は、自己のマイクログリッドＭＧ１よりも東寄りに位置されて（日の出が早い）、朝からの電力需給の変動状況が、自己のマイクログリッドＭＧ１における電力需給の変動状況と相関関係を有する可能性の高いマイクログリッドとなっている。
【００２３】
管理装置Ｕは、他のマイクログリッドＭＧ２〜ＭＧ５との間で、無線あるいは商用電力源１に沿って配設された情報通信線を介して（ネットワークを介して）、種々の情報のやりとりを行う。そして、この情報として、他のマイクログリッドＭＧ２〜ＭＧ５の現時点から連続的に過去の長期間に渡っての電力需給の変動状況が含まれて、この電力需給の変動状況が管理装置Ｕ（に装備された記憶手段）に記憶、更新されるようになっている。つまり、管理装置Ｕは、自己のマイクログリッドＭＧ１のみならず、他のマイクログリッドＭＧ２〜ＭＧ５の電力需給の変動データを保有するようになっている。
【００２４】
ここで、電力需給の変動に関して、自己のマイクログリッドＭＧ１と相関関係を有すると共に、自己のマイクログリッドＭＧ１よりも時間的に先行して変動する他のマイクログリッドつまり先行マイクログリッドとの関係について、図２を参照しつつ説明する。なお、前述のように、他のマイクログリッドＭＧ３は、先行マイクログリッドとなる可能性の高いマイクログリッドである。
【００２５】
図２において、自己のマイクログリッドＭＧ１について、現時点から過去の連続した長期間（例えば１年間）となる第１所定期間が設定される。この第１所定期間における自己のマイクログリッドＭＧ１の電力需給の変動状況と相関関係を有する他のマイクログリッドの電力需給の変動状況とが、相関関係を有しているものとされる。また、この電力需給の変動状況が、他のマイクログリッドでは自己のマイクログリッドに対してある時間（例えば２時間で、図２で対応時間差として示される）先行して生じている。このように、時間的に先行して電力需給の変動が生じると共に、電力需給の変動に相関関係を有する他のマイクログリッドが先行マイクログリッドとして、自己のマイクログリッドＭＧ１の所定時間先の電力需給の予測に用いられる。
【００２６】
具体的には、図２のｔ１時点が現時点で、ｔ１時点から例えば１時間後がｔ２時点で、２時間後がｔ３時点となる。また、現時点ｔ１より１時間前がα１時点で、２時間前がα２時点となる。現時点ｔ１から１時間後のｔ２時点での自己のマイクログリッドＭＧ１での電力需給を予測する場合は、他のマイクログリッド（先行マイクログリッド）が自己のマイクログリッドＭＧ１よりも２時間先行して電力需給の変動が生じていることから、現時点ｔ１から１時間前となるα１時点での他のマイクログリッドでの電力需給の状況をみればよいことになる。同様に、現時点ｔ１から２時間後のｔ３時点での自己のマイクログリッドＭＧ１での電力需給を予測する場合は、現時点となるｔ１時点での他のマイクログリッドでの電力需給の状況をみればよいことになる。
【００２７】
図３は、相関関係を有する場合の一例を示すもので、図中太線が自己のマイクログリッドの場合を、また図中細線が他のマイクログリッドの場合を示す。図３（ａ）は、電力需給の変動の様子を比較的長い時間について着目したものである。また、図３（ｂ）は、図２（ａ）のうちある短い時間帯を拡大して示すものである。この図２において、他のマイクログリッドは、自己のマイクログリッドＭＧ１に対して、１時間先行して電力需要量（電力需給量）が変動し、しかも自己のマイクログリッドＭＧ１での電力需要量に対して「１／２．３」の電力需要量を有するということが分かる。換言すれば、図２に示す他のマイクログリッドを先行マイクログリッドとして選択した場合は、他のマイクログリッドにおける現時点での電力需要量の「２．３倍」の電力需要量が、１時間先の自己のマイクログリッドＭＧ１での電力需要量として予測されることになる。
【００２８】
ここで、自己のマイクログリッドＭＧ１の所定時間先の電力需給を予測するのに先だって、選択された先行マイクログリッドが適切であるか否かを、現時点から直近の過去の電力需給データに基づいて再度検証しておくのが好ましいものである。すなわち、所定時間先行すると共に相関関係を有することを、過去の長期間の電力需給データに基づいて行うが、図２第２所定期間で示すように、現時点から直近の過去の電力需給データでもって、再度相関関係を有することの確認を行った後、相関関係がなおも維持されていることが確認された場合にのみ、先行マイクログリッドに基づく電力需給の予測を行うのが好ましい。現時点から直近の過去の電力需給データが相関関係を有しないときは、再度、別の他のマイクログリッドの中から先行マイクログリッドを選択し直せばよい。
【００２９】
図４は、他のマイクログリッドとして前述した図３で選択されたものと同じマイクログリッドとして、図２に示す短い期間となる第２の所定期間での相関関係を検証する場合の例を示すものである。すなわち、現時点から１時間前までの電力需要量の変動の様子をみて、相関関係が維持されているか否かが確認される。図４（ａ）は、現時点となる例えば時刻が１２時から前の時刻での電力需要量の変動を示し、図４（ｂ）は時刻１２時付近について図４（ａ）を拡大して示すものである。この図４（ｂ）から分かるように、１時間先行して電力需要量の変動を生じており、かつ電力需要量も１／２．３であることから、図４に示す他のマイクログリッドでの電力需要量の変動に基づいて（短い第２所定期間での電力需要量の変動に基づいて）、自己のマイクログリッドＭＧ１における１時間先の電力需要量を予測することができる（図３に示す時間的に古いデータを多く含む長期間のデータよりも、現時点に近い最新データを多く含む短期間のデータに基づく予測）。
【００３０】
図５は、前述した自己のマイクログリッドＭＧ１での所定時間先での電力需給の予測を行うための制御例を示すフローチャートであり、以下このフローチャートについて説明する。なお、以下の説明でＳはステップを示す。まず、Ｓ１において、自己のマイクログリッドＭＧ１と他のマイクログリッドＭＧ２等との電力需給の変動状況を示すデータが、記憶更新される（長期間となる第１所定期間のデータで、短期間となる第２所定期間のデータも含まれる）。次いで、Ｓ２において、１つの他のマイクログリッドが選択される。この後、Ｓ３において、Ｓ２で選択された電力需給の変動状況に関するデータが、自己のマイクログリッドＭＧ１における電力需給の変動状況に関するデータと相関関係を有するか否か（類似しているか否か）が判別される。このＳ３の判別でＮＯのときは、Ｓ４において、前回Ｓ２で選択された他のマイクログリッドが選択対象から除外される。
【００３１】
上記Ｓ３の判別でＹＥＳのときは、その直前にＳ２で選択された他のマイクログリッドが先行マイクログリッドとして決定される。この後、Ｓ６において、第２所定期間において、先行マイクログリッドでの電力需給の変動状況が自己のマイクログリッドＭＧ１での電力需給の変動状況と相関関係を有するか否か（類似しているか否か）が判別される。このＳ６の判別は、現時点から直近の短い期間において、相関関係を有するか否かの判別であって、先行マイクログリッドの電力需給の変動状況を利用してよいか否かの再検証となる。このＳ６の判別でＮＯのときは、Ｓ４に移行される（先行マイクログリッドの選択のし直し）。
【００３２】
前記Ｓ６の判別でＹＥＳのときは、Ｓ７において、先行マイクログリッドの電力需給の変動状況を示すデータ（短期間となる第２所定期間のデータ）に基づいて、自己のマイクログリッドＭＧ１の所定時間先の電力需給が予測される（図２のｔ２時点やｔ３時点での電力需給の予測）。
【００３３】
Ｓ７の後、Ｓ８において、Ｓ７での予測結果が検証される（図２のｔ２時点あるいはｔ３時点となった後の検証）。この後、Ｓ９において、予測結果がＯＫであったか否かが判別される。このＳ９の判別でＮＯのときは、Ｓ４に移行される。又、Ｓ９の判別でＹＥＳのときは、今回選択された先行マイクログリッドが適切であったため、先行マイクログリッドとしてＯＫである旨の処理がなされる（例えば、次に先行マイクログリッドを選択するときに優先して選択される等の処理のために利用される）。
【００３４】
次に、他のマイクログリッドとなる先行マイクログリッドでの電力需給の変動状況に基づいて、自己のマイクログリッドＭＧ１の所定時間先の電力需給を予測する場合の種々の例について説明する。
（１）図２，図５等で説明したように、１つの他のマイクログリッドでの電力需給の変動状況を示すデータのみに基づいて予測することができる。
（２）先行マイクログリッドとして、２あるいは３以上の複数の他のマイクログリッドを選択して、複数の先行マイクログリッドにおける各電力需給の変動状況のデータに基づいて、予測することができる。この場合、複数の先行マイクログリッドの電力需給の変動の相加平均値を予測値としてもよいが、自己のマイクログリッドＭＧ１の電力需給の変動状況と相関関係の高い方のデータがより反映されるように、相関度合いに基づいて重み付けを行うようにするのが好ましい。
【００３５】
（３）自己のマイクログリッドＭＧ１の電力需給の変動状況のデータに基づいて基本予測値を決定して、この基本予測値を先行マイクログリッドの電力需給の変動状況のデータに基づいて補正して、最終的な予測値を決定するようにしてもよい。この場合、用いる先行マイクログリッドの数は、２あるいは３以上の複数とすることもでき、また相関度合いに応じて補正の重み付けを変えるようにしてもよい。
【００３６】
具体的には、先行マイクログリッドが２つの場合を示す図６において、現時点から所定時間先となるｔ１０時点の電力需給を予測する場合に、自己のマイクログリッドＭＧ１のデータに基づく電力需要量（の予測値）がＸＢであり、第１の先行マイクログリッドの電力需要量がＸ１であり、第２の先行マイクログリッドの電力需要量がＸ２であり、ＸＢとＸ１との差分がβ１（ＸＢより多いので、プラス値），ＸＢとＸ２との差分がβ２（ＸＢより小さいのでマイナス値）とされる。このとき、例えば次式（１）に基づいて、自己のマイクログリッドＭＧ１のｔ１０時点での電力需給を予測値Ｄｔとすることができる。ただし、ＫＢ、Ｋ１、Ｋ２は重み付け係数であり、０＜ＫＢ＜１で、０＜Ｋ１、Ｋ２＜１で、Ｋ１＋Ｋ２＝１である。そして、基本の重み付け係数ＫＢは、先行マイクログリッドの全体的な反映度合を示し、Ｋ１、Ｋ２は各先行マイクログリッドの自己のマイクログリッドに対する相関度合いに応じた重み付け係数である。なお、先行マイクログリッドの電力需給の値は、自己のマイクログリッドに対応させた修正値であり、例えば、第１の先行マイクログリッドの電力需要量が自己のマイクログリッドＭＧ１の電力需要量の３倍であれば、第１のマイクログリッドの電力需要量を１／３倍した値が図６で示される。
【００３７】
Ｄｔ＝ＸＢ＋ＫＢ・（Ｋ１・β１＋Ｋ２・β２）  ・・・・  （１）
【００３８】
電力需給の変動状況を示すデータは、例えば、１月〜１２月の各月毎について、各曜日毎、各時間毎の電力需給を示すもので、しかも天候の相違（晴れ、曇り、雨）毎に記憶、更新していくのが好ましいものである。先行マイクログリッドを利用した電力需給の予測を数多く繰り返すことによって、ある月のある曜日のある時間のある天候のときには、多くの他のマイクログリッドのうちどのマイクログリッドを先行マイクログリッドとして選択すべきかが適切に判断されるようになる（例えば、１時間毎に先行マイクログリッドの選択替えが行われることもあり得る）。
【００３９】
適切に先行マイクログリッドを選択するために、次のような観点を加味して先行マイクログリッドの選択を行うのが好ましい。すなわち、自己のマイクログリッドＭＧ１における電力需給に影響を及ぼす電力需給行動の種類の類似性を加味して行なうのが好ましい。また、自己のマイクログリッドからの距離（ある所定時間以上の対応時間差が生じるような距離）、居住人数、年代構成、居住形態、地理的状況、発電機器の種類（特に、太陽光発電、風力発電、燃料を用いた発電等の相違）、電気自動車等の走行用車載バッテリを搭載した車両の有無や数、自己のマイクログリッドからの方位、蓄電機器の容量（これらのうち少なくとも１つ）を加味して行なうのが好ましい。さらに、朝の電力需給の予測に際しては、日の出の時間が早い他のマイクログリッドを先行マイクログリッドとして選択するのが好ましい（テレビやエアコン等の電力消費機器のスイッチがＯＮされる時間帯が自己のマイクログリッドの場合よりも早くなる）。夕方から夜間にかけての電力需給の予測に際しては、自己のマイクログリッドＭＧ１よりも日の入りが早かったり市街地に近い他のマイクログリッドを先行マイクログリッドとして選択するのが好ましいものとなる（夜間に向けての電力需給の変動や、通勤帰りによる電力需給の変動が先行して生じやすい）。少なくとも自己のマイクログリッドにおける電力需給の変動状況のデータを利用して所定時間先の電力需給を予測する場合は、先行マイクログリッドに設置された気象観測装置から得られる気象情報を加味して行うのが好ましいものとなる（特に、太陽光や風力などの自然エネルギを発電機器として用いている場合や、天候の相違毎に電力需給の変動状況のデータを記憶、更新している場合）。
【００４０】
以上実施形態について説明したが、本発明は、実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載された範囲において適宜の変更が可能であり、例えば次のような場合をも含むものである。個別の電力需要家Ｄが、共通電力網１０に接続されると共に、個別発電機や個別蓄電機器を有する個別電力網を有して、個別の電力需要家Ｄ内において極力自立運転する形式のマイクログリッドであってもよい。この場合、自己のマイクログリッドＭＧ１全体としての所定時間先の電力需給量は、個別の電力需要家Ｄでの所定時間先の電力需給量を合計することによって得ることもできる。他のマイクログリッドＭＧ２〜ＭＧ５は、自己のマイクログリッドとして機能させることもできる（多くのマイクログリッドが、あるときは自己のマイクログリッドとなったり、別のときは他のマイクログリッドとなって、マイクログリッド群を構成する多くのマイクログリッドが個々にその電力需給の予測を行うことができる）。電力需給の変動状況のデータとしては、自他のマイクログリッド共に、長期間分と現時点から直近の短期間の両方の期間を利用する場合に限らずいずれか一方を用いるようにしてもよく、また、先行マイクログリッドの選択に際しては長期間のデータを用いると共に自己のマイクログリッドＭＧ１の所定時間先の電力需給の予測に際しては現時点から直近の短期間のデータを用いるようにすることもできる。
【産業上の利用可能性】
【００４１】
本発明は、マイクログリッドでの所定時間先の電力需給を精度よく予測して、自立運転する機会を増大させる等の上で好ましいものとなる。
【符号の説明】
【００４２】
ＭＧ１：マイクログリッド（自己のマイクログリッド）
ＭＧ２〜ＭＧ５：マイクログリッド（他のマイクログリッド）
ＥＶ：走行用バッテリ搭載車両
Ｕ：管理装置
Ｇ：発電機器
Ｂ：蓄電機器
Ｃ：充電設備
Ｄ：個別の電力需要家
１：商用電力源
１０：共通電力網
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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