(57)【要約】【課題】複数の分散熱源を効率良く制御することにより、全体のエネルギー効率を最適化できるエネルギー最適制御技術を提供する。【解決手段】一次エネルギーを使用して熱を生成するとともに、電力を生成する電源を含むＣＧＳ３の性能情報と、熱需要および電力需要を予測した需要予測情報とに基づいて、需要予測情報に応じた熱および電力が得られるように、運転するＣＧＳ３の組み合わせを、運転計画として作成する運転計画作成部１７０を有する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
一次エネルギーを使用して熱を生成する複数の熱源の性能情報と、熱需要を予測した熱需要予測情報とに基づいて、前記熱需要予測情報に応じた熱が得られるように、運転する熱源の組み合わせを運転計画として作成する運転計画作成部を有することを特徴とするエネルギー最適制御装置。
【請求項２】
前記熱源は、一次エネルギーを使用して熱を生成するとともに、電力を生成する電源を含むコージェネレーションシステムとして構成された熱源であることを特徴とする請求項１記載のエネルギー最適制御装置。
【請求項３】
前記運転計画作成部は、
前記熱需要予測と前記熱源の性能情報とともに、前記電源の性能情報と電力需要を予測した電力需要予測情報とに基づいて、前記熱需要予測情報及び前記電力需要予測情報に応じた熱および電力が得られるように、運転するコージェネレーションシステムの組み合わせを運転計画として作成することを特徴とする請求項２記載のエネルギー最適制御装置。
【請求項４】
前記運転計画作成部は、使用する一次エネルギーが最小となる組み合わせを、運転計画とすることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のエネルギー最適制御装置。
【請求項５】
前記運転計画作成部は、熱需要のレベルに応じて、起動する熱源をあらかじめ設定した起動パターンに基づいて、運転計画を作成することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載のエネルギー最適制御装置。
【請求項６】
前記運転計画作成部は、熱需要および電力需要のレベルに応じて、起動するコージェネレーションシステムの組み合わせをあらかじめ設定した起動パターンに基づいて、運転計画を作成することを特徴とする請求項２又は請求項３記載のエネルギー最適制御装置。
【請求項７】
前記電力需要予測情報に足りない電力を補うように、前記電源以外の電源を制御する情報を生成する電力補完情報生成部を有することを特徴とする請求項３記載のエネルギー最適制御装置。
【請求項８】
前記電力需要予測情報を超える電力を蓄えるように、蓄電池の充電を制御する情報を生成する充電情報生成部を有することを特徴とする請求項３記載のエネルギー最適制御装置。
【請求項９】
前記熱需要予測情報に足りない熱を補うように、前記熱源以外の熱源を制御する情報を生成する熱補完情報生成部を有することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載のエネルギー最適制御装置。
【請求項１０】
前記熱需要予測情報を超える熱を蓄えるように、蓄熱装置の蓄熱を制御する情報を生成する蓄熱情報生成部を有することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載のエネルギー最適制御装置。
【請求項１１】
前記運転計画作成部は、熱と電力とを共通の単位に換算した情報に基づいて、運転計画を作成することを特徴とする請求項２記載のエネルギー最適制御装置。
【請求項１２】
コンピュータ又は電子回路が、一次エネルギーを使用して熱を生成する複数の熱源の性能情報と、熱需要を予測した熱需要予測情報とに基づいて、前記熱需要予測情報に応じた熱が得られるように、運転する熱源の組み合わせを運転計画として作成する運転計画作成処理を実行することを特徴とするエネルギー最適制御方法。
【請求項１３】
コンピュータに、一次エネルギーを使用して熱を生成する複数の熱源の性能情報と、熱需要を予測した熱需要予測情報とに基づいて、前記熱需要予測情報に応じた熱が得られるように、運転する熱源の組み合わせを運転計画として作成する運転計画作成処理を実行させることを特徴とするエネルギー最適制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、例えばコージェネレーションシステムなどの分散電熱源によって生成されるエネルギーを、最適に制御するエネルギー最適制御技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
コージェネレーションシステム（以下、ＣＧＳとする）は、ガス等の一次エネルギーを熱および電気に変換して供給するシステムである。このため、ＣＧＳは、熱電併給システムとも呼ばれる。このＣＧＳは、基本的には、プラント、工場、建物等の一つのまとまりのある施設内で、熱および電気を消費して、エネルギー効率を高めるために利用されている。
【０００３】
このように単一の施設内において、ＣＧＳが生成する電力および熱を最適に制御するシステムが、従来から提案されている。この従来技術は、施設内の電力需要および熱需要を予測するとともに、リアルタイムでも計測している。そして、予測および計測された電力需要および熱需要に基づいて、省エネルギー率が最大となるように、システムが発電機および熱回収装置を制御している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平２−２４５４５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記のような単一の施設内における制御を行うシステムは、ＣＧＳの電力および熱の出力を変化させることにより、需要に対する供給エネルギーの調整を図っている。しかし、ＣＧＳは、需要に合わせて出力を絞ると、一次エネルギーから電気および熱への変換の効率が低下する。
【０００６】
つまり、ＣＧＳは、基本的には、出力を変化させながら運転するよりも、定格一杯で継続して運転することが、最もエネルギー効率が高い。このため、出力を変化させることを前提とする従来のシステムでは、ＣＧＳの性能を１００％発揮させることは難しい。
【０００７】
また、施設内に複数のＣＧＳが設置されている場合、これらのＣＧＳは、発電所等の大規模な設備とは別に構成された小規模なエネルギー供給源と言える。このため、ＣＧＳは、複数の分散電源および分散熱源として捉えることができる。
【０００８】
ここで、複数の分散電源については、電力需給情報を取得、解析し、系統の需給バランスを維持する仕組みが存在する。そこで、複数のＣＧＳについても、分散電源として捉え、電力需給情報に基づいて、需給バランスを制御することも考えられる。しかし、ＣＧＳは、電力とともに熱を出力する。このため、ＣＧＳの起動状況によっては、たとえ電力の需給バランスが最適に制御されても、熱需要との関係では、熱が無駄に生成されてしまう可能性がある。
【０００９】
本発明は、上記のような従来技術の問題を解決するために提案されたものであり、その目的は、複数の分散熱源を効率良く制御することにより、全体のエネルギー効率を最適化できるエネルギー最適制御装置、方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記のような目的を達するため、本実施形態のエネルギー最適制御装置は、一次エネルギーを使用して熱を生成する複数の熱源の性能情報と、熱需要の予測である熱需要予測情報とに基づいて、前記熱需要予測情報に応じた熱が得られるように、運転する熱源の組み合わせを運転計画として作成する運転計画作成部を有することを特徴とする。
【００１１】
なお、他の態様は、上記の各部の機能をコンピュータ又は電子回路により実現するための方法及びコンピュータに実行させるプログラムとして捉えることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施形態のエネルギー最適制御装置が適用されるスマートコミュニティの例を示す説明図
【図２】複数のＣＧＳの性能の相違を示す説明図
【図３】ＣＧＳからエネルギーの供給を受けて動作するエネルギー消費機器の例を示す説明図
【図４】スマートコミュニティにおける情報とエネルギーの流れを示す説明図
【図５】実施形態のエネルギー最適制御装置の構成を示すブロック図
【図６】運転パターンの決定要因を示す説明図
【図７】運転計画作成部を示すブロック図
【図８】エネルギー最適制御装置の処理の流れを示すフローチャート
【図９】熱需要に応じたＣＧＳの起動パターンを示す説明図
【図１０】電力需要に応じたＣＧＳの起動パターンを示す説明図
【図１１】熱需要予測情報に対応するＣＧＳの組み合わせを示す説明図
【図１２】電力需要予測情報に対応するＣＧＳの組み合わせを示す説明図
【図１３】熱需要予測情報に対応するＣＧＳの組み合わせを示す説明図
【図１４】熱需要予測情報及び電力需要予測情報に対応するＣＧＳの運転計画を示す説明図
【図１５】図１４の運転計画における熱需要予測情報に対応するＣＧＳの組み合わせを示す説明図
【図１６】熱需要および電力需要に応じたＣＧＳの起動パターンを示す説明図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本実施形態のエネルギー最適制御装置について、図面を参照して説明する。
［Ａ．スマートコミュニティ］
まず、本実施形態が適用される環境であるスマートコミュニティＳを、図１〜図４を参照して説明する。このスマートコミュニティＳは、発電所１、ボイラー２、コージェネレーションシステム（ＣＧＳ）３、需要家４、蓄電池５、蓄熱槽６等を有している。但し、本実施形態は、これには限定されず、所定の領域に設置された制御対象機器を制御するＥＭＳ（Energy Management System）として、広く適用可能である。
【００１４】
［１．発電所］
発電所１は、火力、水力、原子力等の発電設備を備え、系統連系装置１１を介して、電力系統７に接続されている。これにより発電所１は、発電設備が発電した電力を、電力系統７に供給できる。なお、電力を供給するための送変電設備等の詳細については、説明を省略する。
【００１５】
また、発電所１には、発電設備等の各設備を制御する制御システム（制御用コンピュータ）が設置されている。制御システムは、ネットワーク９を介してエネルギー最適制御装置１００に接続されている。これにより発電所１は、エネルギー最適制御装置１００との情報の送受信ができる。なお、発電所１は、必ずしもスマートコミュニティＳのみに所属するものでなくてもよく、他の需要地にも電力を供給するものであってもよい。
【００１６】
［２．ボイラー］
ボイラー２は、ガス等の一次エネルギーを熱に変換する熱源機器である。このボイラー２は、系統連系装置２１を介して、熱系統８に接続されている。これによりボイラー２は、生成した熱を熱系統８に供給できる。
【００１７】
また、ボイラー２を制御する制御システムは、ネットワーク９を介してエネルギー最適制御装置１００に接続されている。これにより、ボイラー２は、エネルギー最適制御装置１００との情報の送受信ができる。なお、ボイラー２は、必ずしもスマートコミュニティＳのみに所属するものでなくてもよく、他の需要地にも熱を供給するものであってもよい。
【００１８】
［３．ＣＧＳ］
ＣＧＳ３は、一次エネルギーを利用して、発電及び発熱する熱電併給システムであり、電源としても、熱源としても捉えることができる。発電所１等の大規模なエネルギー供給源と比べて、比較的小規模で、複数箇所に分散して設置されたＣＧＳ３は、分散電源に相当するとともに、分散熱源にも相当する。また、ＣＧＳ３は、本実施形態による制御対象となるエネルギー供給機器である。
【００１９】
ガスを一次エネルギーとして発電及び発熱するガスタービンシステム、ガスエンジンシステム、燃料電池システム等は、ＣＧＳ３に含まれる。なお、石油等の他の燃料を一次エネルギーとして、発電及び発熱するシステムも、ＣＧＳ３に含まれる。
【００２０】
本実施形態は、複数のＣＧＳ３を制御対象とする。複数のＣＧＳ３は、エネルギーの供給能力が異なっているものを含んでいても、同等のものを含んでいてもよい。各ＣＧＳ３は、電力と熱を、ある一定の割合で出力する。つまり、各ＣＧＳ３が運転時に出力する電力と熱の比率は変わらない。
【００２１】
例えば、複数のＣＧＳ(1)〜(5)の運転時の電力及び熱の出力を、カロリーに換算（例えば、ｋｃａｌ）して比較した例を、図２に示す。この図２のように、各ＣＧＳ(1)〜(5)の出力は、電力および熱ともに相違している。また、各ＣＧＳ(1)〜(5)は、電力が熱の出力を上回る場合（(1)(2)(4)(5)）と、電力と熱の出力が同等の場合（(3)）がある。なお、熱が電力の出力を上回るＣＧＳが含まれてもよい。なお、熱のキロカロリーと電気のキロワットの換算の割合は決まっている。
【００２２】
ＣＧＳ３からの電力の出力側は、電力系統７に接続されている。ＣＧＳ３からの熱の出力側は、熱系統８に接続されている。これにより、ＣＧＳ３は、図３に示すように、電力および熱を需要家４に供給できる。
【００２３】
また、ＣＧＳ３を制御する制御システムは、ネットワーク９を介してエネルギー最適制御装置１００に接続されている。これにより、ＣＧＳ３の制御システムは、エネルギー最適制御装置１００から送信される運転計画等の情報による制御ができる。
【００２４】
［４．需要家］
需要家４は、電力系統７、熱系統８を介して、発電所１、ボイラー２、ＣＧＳ３から電力および熱の供給を受ける設備群である。需要家４を構成する設備は、図４に示すように、所定のまとまりとして管理されている複数のエネルギー消費機器４１及びこれに付随する設備である。この所定のまとまりは、例えば、プラント、工場、建物等を単位としても、電力会社等との契約者を単位としてもよい。
【００２５】
エネルギー消費機器４１には、電力を消費する機器と、熱を消費する機器が含まれる。本実施形態においては、電気を消費する機器も、熱を消費する機器も、便宜的に負荷と呼ぶ。電気を消費する機器としては、例えば、図４に示すように、照明、テレビ、エアコン、冷蔵庫等がある。熱を消費する機器としては、例えば、エアコン、冷蔵庫、給湯器等がある。なお、エアコン、冷蔵庫のように、電気と熱の両者の供給を受けて作動するエネルギー消費機器４１もある。
【００２６】
また、各需要家４は、図３及び図４に示すように、スマートメータ４２を有している。スマートメータ４２は、ネットワーク９に接続されたコンピュータにより構成される計測装置である。このスマートメータ４２は、通信機能を備え、各需要家４におけるエネルギー消費機器４１の電力需要情報及び熱需要情報など、種々の情報の送受信を行うことができる。
【００２７】
［５．蓄電池・蓄熱槽］
蓄電池５は、充放電可能な二次電池を利用したエネルギー蓄積機器である。この蓄電池５は、電力系統７に接続されている。これにより、蓄電池５は、電力系統７から受電した電力を充電し、充電した電力を電力系統７へ放電できる。蓄電池５は、放電する場合、電源として機能する。
【００２８】
蓄熱槽６は、貯留した熱媒により蓄熱を行うエネルギー蓄積機器である。蓄熱槽６は、熱系統８に接続されている。これにより、蓄熱槽６は、熱系統８からの熱を蓄熱し、蓄熱した熱を熱系統８に放熱できる。蓄熱槽６は、放熱する場合、熱源として機能する。
【００２９】
蓄電池５及び蓄熱槽６も、系統連系のための装置等を備えているが、説明は省略する。また、蓄電池５及び蓄熱槽６を制御する制御システムは、ネットワーク９を介してエネルギー最適制御装置１００に接続されている。これにより、蓄電池５の充放電、蓄熱槽６の蓄放熱を、エネルギー最適制御装置１００が制御できる。
【００３０】
［Ｂ．エネルギー最適制御装置］
エネルギー最適制御装置１００は、図５に示すように、送受信部１１０、記憶部１２０、需要取得部１３０、需要解析部１４０、需要予測部１５０、性能情報取得部１６０、運転計画作成部１７０、情報出力部１８０を有する。
【００３１】
［１．送受信部・記憶部］
送受信部１１０は、ネットワーク９に接続され、外部との情報の送受信を行う処理部である。記憶部１２０は、エネルギー最適制御装置１００の処理に必要な各種の情報を記憶する処理部である。
【００３２】
［２．需要取得部］
需要取得部１３０は、各需要家４のスマートメータ４２から送信され、送受信部１０を介して受信した負荷側の需要情報を取得する処理部である。需要取得部１３０は、電力需要取得部１３１と熱需要取得部１３２を有する。
【００３３】
電力需要取得部１３１は、負荷側の電力需要情報を取得する処理部である。負荷側の電力需要情報は、スマートメータ４２が計測するエネルギー消費機器４１の消費電力量から得ることができる。
【００３４】
熱需要取得部１３２は、負荷側の熱需要情報を取得する処理部である。負荷側の熱需要情報は、スマートメータ４２が計測するエネルギー消費機器４１の消費熱量から得ることができる。需要取得部１３０が取得した需要情報は、記憶部１２０が記憶する。なお、需要情報は、消費電力量、消費熱量に対応する量を示す情報であり、本実施形態では、カロリーベースで換算したものが用いられるものとする。
【００３５】
［３．需要解析部］
需要解析部１４０は、需要取得部１３０が取得したエネルギーの需要情報を解析する処理部である。需要情報の解析は、例えば、各日の各時刻における各需要家４の需要情報を合計することにより、スマートコミュニティＳにおける負荷側全体の需要情報を、時系列で求めることにより行う。需要解析部１４０は、電力需要解析部１４１、熱需要解析部１４２を有する。
【００３６】
電力需要解析部１４１は、上記のような手法により、各需要家４の電力需要情報に基づいて、負荷側全体の電力需要情報を求める処理部である。熱需要解析部１４２は、上記のような手法により、各需要家４の熱需要情報に基づいて、負荷側全体の熱需要情報を求める処理部である。需要情報解析部１４０が解析した負荷側の需要情報は、記憶部１２０が記憶する。この需要情報は、需要実績データとなる。
【００３７】
［４．需要予測部］
需要予測部１５０は、記憶部１２０が記憶した需要実績データに基づいて、需要の予測を行う処理部である。需要の予測は、例えば、次のように行う。まず、過去の需要実績データ及び気象データと、予測対象となる予測日の気象予報データに基づいて、曜日、天候等の観点から予測日と最も近似する類似日を求める。そして、当該類似日の負荷全体の需要情報を、予測日の需要予測情報とする。
【００３８】
但し、需要予測の手法は、これには限定されず、現在又は将来において利用されるあらゆる手法を用いることができる。また、予測の最小単位となる単位期間は、一秒又は数秒、一分又は数分、一時間又は数時間、一日又は複数日、一週又は複数週、一月又は複数月等、自由に設定できる。予測対象となる期間についても、一日又は複数日、一週又は複数週、一月又は複数月、一年又は複数年等、自由に設定できる。これは、後述する需要予測情報に基づく運転計画においても同様である。
【００３９】
なお、ＣＧＳ３は、短時間に頻繁にＯＮ、ＯＦＦさせることは好ましくない。このため、数ヶ月又は一年を予測及び運転計画の対象とすることが適している。ただし、需要予測は、一日、一週間、一ヶ月、数ヶ月、一年でも可能であり、これに応じた運転計画も可能である。
【００４０】
この需要予測部１５０は、電力需要予測部１５１、熱需要予測部１５２を有する。電力需要予測部１５１は、上記のような手法により、過去の電力の需要実績データに基づいて、電力需要予測情報を作成する処理部である。熱需要予測部１５２は、上記のような手法により、過去の熱の需要実績データに基づいて、熱需要予測情報を作成する処理部である。なお、需要予測情報も、エネルギー量を示す情報であり、本実施形態では、カロリーベースで換算したものが用いられるものとする。
【００４１】
［５．性能情報取得部］
性能情報取得部１６０は、あらかじめ記憶部１２０に記憶されたＣＧＳ３の性能に関する性能情報を取得する処理部である。性能情報は、ＣＧＳ３の運転時の電力および熱の供給能力、当該供給能力に相当する電力及び熱を出力するために必要な一次エネルギー量を含む。これらの供給能力及び一次エネルギー量を求めることができる各種のパラメータを、性能情報としてもよい。
【００４２】
例えば、ＣＧＳ３の定格発電効率、定格排熱利用効率、定格発電出力、定格排熱出力、単位時間当たりの使用一次エネルギー量等は、性能情報とすることができる。上記の図２のグラフは、各ＣＧＳ(1)〜(5)の定格運転時の電力及び熱の供給能力を図示したものとして捉えることができる。なお、ＣＧＳ３により出力される電力及び熱の性能情報も、エネルギー量を示す情報であり、カロリーベースで換算したものが用いられるものとする。
【００４３】
［６．運転計画作成部］
運転計画作成部１７０は、需要予測部１５０が予測した需要予測情報と、性能情報取得部１６０が取得した性能情報に基づいて、需要予測情報に応じたエネルギーの供給量が得られるように、運転計画を作成する処理部である。運転計画は、需要予測情報における単位期間当たりのエネルギー量に応じて、運転させるエネルギー供給機器及びエネルギー調整機器の組み合わせを決定した情報である。
【００４４】
エネルギー供給機器は、ＣＧＳ３を含む。エネルギー調整機器は、蓄電池５、蓄熱槽６の他、図示しない既存の電源及び熱源を含む。ボイラー２も、エネルギー調整機器である。
【００４５】
なお、「需要予測情報に応じて」とは、需要予測されたエネルギー量に一致したエネルギー供給量が得られることが望ましいが、必ずしも一致する場合には限定されない。エネルギー供給機器の組み合わせによっては、需要予測量に対して過不足が生じる場合であっても、「応じて」に含まれる。
【００４６】
つまり、「応じて」とは、需要予測情報が示すエネルギー量の増減に従って、エネルギー供給量が増減するように、エネルギー供給機器の組み合わせを変化させる程度でもよい。エネルギー供給量の需要予測情報に対する過不足は、後述するように、エネルギー調整機器により調整可能である。また、過剰となったエネルギー供給量は放出することも可能である。
【００４７】
運転計画作成部１７０は、より具体的には、エネルギー供給機器及びエネルギー調整機器の運転パターンを作成する。運転パターンは、需要予測情報の時間の経過に従った変化に応じて、単位期間毎に選択された起動すべきエネルギー供給機器及びエネルギー調整機器を、時系列に並べた情報である。
【００４８】
エネルギー供給機器の運転パターンを決定する要素は、例えば、熱需要及び電力需要の一方若しくは双方と、その需要が継続している時間となる。図６は、熱需要及び電力需要の双方と、当該需要が継続している時間により定まる点を○で示す。熱需要及び電力需要に応じて、起動する１つ又は複数のエネルギー供給機器を決定できる。同等の需要が継続する時間に応じて、エネルギー供給機器の起動時間を決定できる。
【００４９】
作成される運転パターンが１つの場合、これがエネルギー供給機器の運転計画となる。また、運転パターンが複数作成できる場合、運転計画作成部１７０は、エネルギー供給機器が使用する一次エネルギーが最小となる運転パターンを選択する。この選択された運転パターンが、エネルギー供給機器の運転計画となる。
【００５０】
また、運転計画作成部１７０は、決定された運転計画において、需要予測情報のエネルギー量を超えるエネルギー供給量を蓄積し、需要予測情報のエネルギー量に足りないエネルギー供給量を補うように、エネルギー調整機器により運転計画を調整する。
【００５１】
上記の処理を行うため、運転計画作成部１７０は、運転パターン作成部１７１、調整部１７２を有する。
【００５２】
［６−１．運転パターン作成部］
運転パターン作成部１７１は、上記のようなエネルギー供給機器の運転計画となるべき運転パターンを決定する処理部である。運転パターン作成部１７１は、図７に示すように、需要判定部１７１ａ、機器選択部１７１ｂ、運転パターン生成部１７１ｃ、エネルギー判定部１７１ｄ、決定部１７１ｅを有する。
【００５３】
（需要判定部）
需要判定部１７１ａは、需要予測情報に基づいて、単位期間における需要予測情報のレベルを判定する処理部である。
【００５４】
（機器選択部）
機器選択部１７１ｂは、需要判定部１７１ａにより判定された需要予測情報のレベルに対応して、起動するＣＧＳ３を選択する処理部である。つまり、機器選択部１７１ｂは、需要予測情報に対応する熱及び電力が得られる１つ又は複数のＣＧＳ３の組み合わせを選択する。
【００５５】
つまり、スマートコミュニティＳの需要家４全体の電力需要や熱需要に対して、各ＣＧＳ３を運転させるか、運転させないかを選択する。運転させるＣＧＳ３は、ＣＧＳ３本来の最も効率の良い運転状態とする。これは、通常は、定格の１００％であり、いわゆるフル稼働の状態である。１００％という一番効率のよい状態で運転したとき、上記のように、各ＣＧＳ３の電力と熱の出力とその割合も異なる。このように、系統内に複数台の異なるＣＧＳ３がある場合に、需要の変動に応じて、各ＣＧＳ３について、最適なＯＮ、ＯＦＦの組み合わせを決定する。
【００５６】
運転する１つ又は複数のＣＧＳ３の組み合わせの選択は、各ＣＧＳ３の性能情報から得られる熱及び電力の供給能力に基づいて行なうことができる。例えば、いずれか１つのＣＧＳ３のエネルギーの供給能力が、単位期間における需要予測情報のエネルギー量を満たす場合には、その単位期間に起動させるＣＧＳ３はその１つとなる。
【００５７】
また、例えば、いずれか１つのＣＧＳ３のエネルギーの供給能力のみでは、単位期間における需要予測情報のエネルギー量を満たさない場合には、複数のＣＧＳ３を起動させる。一般的には、ＣＧＳ３は、少ない台数を最大の能力で運転する方が、必要な一次エネルギーが少ない等、エネルギー効率が良い。
【００５８】
このようなＣＧＳ３の選択は、例えば、あらかじめ記憶部１２０に記憶された起動パターンに従って行うこともできる。起動パターンは、後述するように、需要予測情報のエネルギー量のレベルに応じて、起動するＣＧＳ３をあらかじめ定めた情報である。つまり、本実施形態は、各ＣＧＳ３に、あらかじめ優先順位が設定されているわけではなく、単位期間毎の需要予測情報に合わせて、起動させるＣＧＳ３の組み合わせを変えて対応するように設定されている。
【００５９】
（運転パターン生成部）
運転パターン生成部１７１ｃは、エネルギー供給機器の運転パターンを生成する処理部である。運転パターンは、単位期間毎の需要予測情報に合わせて選択されたエネルギー供給機器の情報である。運転パターン生成部１７１ｃによるエネルギー供給機器の選択は、上記のように、起動パターンに基づいて行うことができる。また、運転パターンは、１つ又は複数生成できる。
【００６０】
（エネルギー判定部）
エネルギー判定部１７１ｄは、運転パターン生成部１７１ｃが生成した複数の運転パターンについて、使用する一次エネルギーの量を求める処理部である。各運転パターンにおいて使用する一次エネルギーの量は、起動するＣＧＳ３の性能情報から求めることができる。なお、算出する一次エネルギーの量は、必要なガス、石油等の資源量を示す値でもよいし、資源量をエネルギー量に換算した値でもよい。
【００６１】
（決定部）
決定部１７１ｅは、エネルギー判定部１７１ｄにより求めた一次エネルギーの量が最小となる運転パターンを運転計画として決定する処理部である。例えば、カロリーに換算した一次エネルギー量が最小の運転パターンを決定する。このように、例えば、一台のＣＧＳ３で見たときのガスの量を最小にするのではなく、全体で見たときのガスの量を最小にする。
【００６２】
なお、単に、起動させるＣＧＳ３の台数が少なければよいとは限らない。ＣＧＳ３のそれぞれの変換効率は異なる。このため、需要予測情報との関係で、余分なエネルギーを出力しないという観点からは、たとえ変換効率が悪くても、優先的に起動させるＣＧＳ３も存在する。
【００６３】
［６−２．調整部］
調整部１７２は、運転計画を調整するために、エネルギー調整機器の動作を決定する処理部である。調整部１７２は、電力補完情報生成部１７２ａ、充電情報生成部１７２ｂ、熱補完情報生成部１７２ｃ、蓄熱情報生成部１７２ｄを有する。
【００６４】
（電力補完情報生成部）
電力補完情報生成部１７２ａは、運転計画において、需要予測情報に足りない電力の供給量を確保するように、蓄電池５の放電等の既存の電源の電力を制御する電力補完情報を生成する処理部である。
【００６５】
（充電情報生成部）
充電情報生成部１７２ｂは、運転計画において、需要予測情報を上回る電力の供給量を蓄積するように、蓄電池５の充電を制御する充電情報を生成する処理部である。
【００６６】
（熱補完情報生成部）
熱補完情報生成部１７２ｃは、運転計画において、需要予測情報に足りない熱の供給量を確保するように、蓄熱槽６、ボイラー２の放熱等の既存の熱源の熱を制御する熱補完情報を生成する処理部である。
【００６７】
（蓄熱情報生成部）
蓄熱情報生成部１７２ｄは、運転計画において、需要予測情報を上回る熱の供給量を蓄積するように、蓄熱槽６の蓄熱を制御する蓄熱情報を生成する処理部である。このように、運転パターン作成部１７１により決定され、調整部１７２により調整された運転計画は、記憶部１２０が記憶する。
【００６８】
［７．情報出力部］
情報出力部１８０は、運転計画作成部１７０が作成した運転計画を、送受信部１１０に出力する処理部である。送受信部１１０は、運転計画を、各ＣＧＳ３に送信する。
【００６９】
なお、エネルギー最適制御装置１００は、ＣＰＵ等を含むコンピュータを所定のプログラムで制御することによって実現できる。この場合のプログラムは、コンピュータのハードウェアを物理的に活用することで、上記のような各部の処理を実現するものである。
【００７０】
上記の各部の処理を実行する方法、プログラム及びプログラムを記録した記録媒体も、本実施形態の一態様である。また、ハードウェアで処理する範囲、プログラムを含むソフトウェアで処理する範囲をどのように設定するかは、特定の態様には限定されない。例えば、上記の各部のいずれかを、それぞれの処理を実現する回路として構成することも可能である。
【００７１】
また、エネルギー最適制御装置１００は、通常の入出力装置等（キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、入出力用端末等）を備えているが、説明を省略する。この入出力装置において、上記の各部の処理に必要な情報の入力を行うことができるとともに、各部の処理結果等を表示、印刷等させることができる。
【００７２】
さらに、エネルギー最適制御装置１００は、単一のコンピュータによって実現されるものには限定されない。記憶部１２０をデータベース用等のコンピュータとして、他の各部とは別のコンピュータに構成し、ネットワークにより接続してもよい。また、各部の処理を、ネットワークで接続された複数台のコンピュータで、連繋して処理を行う装置として構成することもできる。
【００７３】
［Ｃ．実施形態の作用］
［１．処理の概要］
本実施形態は、電力および熱を同時に供給できるＣＧＳ３の最適制御を可能にする。つまり、複数の分散電源および分散熱源があるとき、需要状況に応じて各分散電源および分散熱源をフル稼働させるか、停止させるかの制御を行う。
【００７４】
［２．処理の詳細］
本実施形態の運転計画作成処理の手順を、図８のフローチャートを参照して説明する。
［２−１．需要情報の取得］
まず、需要取得部１３０は、各需要家４に設置されているスマートメータ４２から送信され、送受信部１１０が受信した負荷側の需要情報を取得する（ステップ１０１）。つまり、電力需要取得部１３１が、負荷側の電力需要情報を取得する。また、熱需要取得部１３２が、負荷側の熱需要情報を取得する。
【００７５】
［２−２．需要情報の解析］
需要解析部１４０は、負荷側の需要情報を解析する（ステップ１０２）。つまり、電力需要解析部１４１が、負荷側全体の時系列の電力需要情報を求める。また、熱需要解析部１４２が、負荷側全体の時系列の熱需要情報を求める。
【００７６】
［２−３．需要予測］
需要予測部１５０は、解析された負荷側の需要情報に基づいて、需要予測を行う（ステップ１０３）。つまり、電力需要予測部１５１は、あらかじめ記憶部１２０に記憶された予測対象となる期間について、電力需要予測情報を作成する。また、熱需要予測部１５１は、当該予測対処となる期間について、熱需要予測情報を作成する。
【００７７】
［２−４．運転計画の作成］
一方、性能情報取得部１６０は、記憶部１２０から、ＣＧＳ３の性能情報を取得する（ステップ１０４）。そして、運転計画作成部１７０は、需要予測情報及び性能情報に基づいて、運転計画を作成する。この運転計画の作成は、上記のように、運転パターン作成部１７１及び調整部１７２が行う。このような運転計画の作成処理の一例を、図９〜図１５を参照して説明する。
【００７８】
（需要判定）
まず、運転パターン作成部１７１の需要判定部１７１ａは、需要予測情報が示す需要レベルを、単位期間ごとに判定する。
【００７９】
（機器選択）
そして、機器選択部１７１ｂは、単位期間ごとの需要レベルに応じて、起動するエネルギー供給機器を選択する。
【００８０】
機器選択部１７１ｂによるエネルギー供給機器の選択の一例として、起動パターンによってＣＧＳ３を選択する場合を説明する。図９は、熱需要に応じた起動パターンを示すテーブルの一例である。図９では、熱需要レベルＡ〜Ｅ（図１１参照）に応じて、起動すべきＣＧＳ(1)〜(5)のパターンＰ１〜Ｐｎが定められている。
【００８１】
図１０は、電力需要に応じた起動パターンを示すテーブルの一例である。図１０では、電力需要レベルａ〜ｆ（図１２参照）に応じて、起動すべきＣＧＳ(1)〜(5)のパターンｐ１〜ｐｎが定められている。
【００８２】
なお、図９、図１０のテーブルは、全てを網羅的に記述したものではない。「…」の部分は、特に値が設定されていない空欄か、ＣＧＳ(1)〜(5)及びこれ以外のＣＧＳ３のいずれか１つ若しくは複数の組み合わせが設定されている。
【００８３】
このような起動パターンに基づいて、機器選択部１７１ｂは、以下のようにＣＧＳ３を選択し、運転パターン生成部１７１ｃは、運転パターンを生成する（ステップ１０５）。このような運転パターンの生成処理を、熱需要予測情報のみに基づく場合と、熱需要予測情報と電力需要予測情報に基づく場合に分けて説明する。
【００８４】
〈熱需要予測のみに基づいて選択する場合〉
機器選択部１７１ｂは、単位期間における熱需要予測情報が、熱需要レベルＡである場合、ＣＧＳ(2)の単独運転、ＣＧＳ(1)の単独運転又はＣＧＳ(3)(4)の複数運転を選択する。なお、需要のレベルと需要予測情報との比較判断は、記憶部１２０に設定されたしきい値の範囲内にあるか等、ある程度の幅を持たせてもよい。
【００８５】
また、機器選択部１７１ｂは、熱需要予測情報が、熱需要レベルＢ〜Ｄとなるに従って、レベルＢに対応するＣＧＳ(2)(3)、レベルＣに対応するＣＧＳ(2)(3)(4)、レベルＤに対応するＣＧＳ(1)(2)の複数運転を選択する。
【００８６】
さらに、機器選択部１７１ｂは、熱需要予測情報が、熱需要レベルＥとなると、レベルＥに対応するＣＧＳ(5)の単独運転又はＣＧＳ(1)(2)(3)の複数運転を選択する。
【００８７】
運転パターン生成部１７１ｃは、上記のように、熱需要レベルに応じて選択したＣＧＳ３を、時系列に並べる。この時、ＣＧＳ３は、頻繁にＯＮ、ＯＦＦさせないような運転パターンを生成する。例えば、図１１に示すように、熱需要のレベルがＡ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅと推移した場合、以下の[1]〜[4]の４つの運転パターンが生成できる。なお、図１１は、[1]の運転パターンを図示した例であり、縦軸をエネルギー量、横軸を時間として、需要予測情報の変化を曲線で示すとともに、各ＣＧＳ(1)〜(5)の熱の出力を方形で示したものである（図１５も同様）。エネルギー量は、カロリーに換算したものである。
【００８８】
[1] (2)→(2)(3)→(2)(3)(4)→(1)(2)→(5)
[2] (3)(4)→(2)(3)→(2)(3)(4)→(1)(2)→(1)(2)(3)
[3] (1)→(2)(3)→(2)(3)(4)→(1)(2)→(5)
[4] (1)→(2)(3)→(2)(3)(4)→(1)(2)→(1)(2)(3)
【００８９】
なお、実際の需要予測情報におけるエネルギー量の大半は、発電所１からの電力やボイラー２からの熱によって賄われる。つまり、需要予測情報におけるエネルギー量とこれを満たすエネルギー供給量は、膨大なベース量が存在する。本実施の形態においては、ベース量を除いた変動部分を、分散電源、分散熱源によって吸収できるようにしている。
【００９０】
〈電力需要予測も加味して選択する場合〉
図１１および図１２に示すように、熱需要レベルＡの時間中に、電力需要レベルはｄ→ａに推移している。この時、図１０の起動パターンに基づいて(2)(3)(4)→(2)とすると電力需要レベルｄの時間中に熱需要情報を大きく越えてしまう。電力需要レベルをｃに落としても同様である。そのため、電力需要レベルをｂに落とす。この場合、機器選択部１７１ｂは、図１０の起動パターンに基づいて、起動するＣＧＳ３を、(1)→(2)とするか、(1)→(3)(4)とする。これら(1)、(2)、(3)(4)は、図９の起動パターンから、熱需要レベルＡにおいて、相互に変換しうる態様であるため、電力需要情報に合わせて起動するＣＧＳ３を変えても問題はない。
【００９１】
また、図１１および図１２に示すように、熱需要レベルＥの時間中に、電力需要レベルはｆ→ｅに推移している。この場合、機器選択部１７１ｂは、起動するＣＧＳ３を(1)(2)→(5)とする。また、電力需要レベルｅ、ｆからは、熱需要レベルＥの時間中に、起動するＣＧＳ３を(1)(2)(3)とすることは、電力需要情報を大きく超えてしまうため、(1)(2)(3)とすることは考えられない。
【００９２】
以上のことから、運転パターン生成部１７１ｃは、上記の運転パターン[1]〜[4]について、さらに電力需要予測情報も加味した場合、以下のような運転パターンを生成する。
[5] (1)→(2)→(2)(3)→(2)(3)(4)→(1)(2)→(5)
[6] (1)→(3)(4)→(2)(3)→(2)(3)(4)→(1)(2)→(5)
【００９３】
なお、図１２は、[5]の運転パターンを図示した例であり、縦軸をエネルギー量、横軸を時間として、電力需要予測情報の変化を曲線で示すとともに、各ＣＧＳ(1)〜(5)の電力の出力を方形で示したものである。エネルギー量は、カロリーに換算したものである。
【００９４】
（エネルギー判定）
さらに、エネルギー判定部１７１ｄは、上記のように生成した運転パターンについて、それぞれが使用する一次エネルギーの量を求める（ステップ１０６）。つまり、熱需要予測情報のみに基づく運転パターンの場合、運転パターン[1]〜[4]に従ってＣＧＳ３を起動した場合に、それぞれに必要となる一次エネルギー量の合計を算出する。
【００９５】
また、電力需要予測情報も加味した運転パターンの場合、運転パターン[5][6]に従ってＣＧＳ３を起動した場合、それぞれ必要となる一次エネルギー量の合計を算出する。
【００９６】
（運転パターン決定）
そして、決定部１７１ｅは、エネルギー判定部１７１ｄにより判定された一次エネルギー量が、最も少なくなる運転パターンを決定する。これは、例えば、以下のような手順により行う。
【００９７】
まず、決定部１７１ｅは、変数ｋに終値である運転パターン数を代入し（ステップ１０７）、変数Ｌに初期値の１を代入する（ステップ１０８）。一番目の運転パターンは、一次エネルギーが最小か否かを判定できないので（ステップ１０９のＮＯ）、Ｌをインクリメントする（ステップ１１０）。
【００９８】
次に、決定部１７１ｅは、一番目の運転パターンと二番目の運転パターンとを比較して、一次エネルギー量が小さい方の運転パターンを（ステップ１０９のＹＥＳ）、最小の運転パターンとして採用する（ステップ１１１）。そして、Ｌがｋを超えていない場合には（ステップ１１２のＮＯ）、最後の順位の運転パターンまで検証していないとして、Ｌをインクリメントする（ステップ１１０）。
【００９９】
決定部１７１ｅは、一次エネルギー量が最小の運転パターンと、三番目の順位の運転パターンとを比較して、三番目の運転パターンの一次エネルギー量が多い場合には（ステップ１０９のＹＥＳ）、Ｌをインクリメントする（ステップ１１０）。決定部１７１ｅは、三番目の運転パターンの一次エネルギー量が、一番目よりも少ない場合（ステップ１０９のＮＯ）、三番目を最小の運転パターンとして採用する（ステップ１１１）。
【０１００】
以上のステップ１０９〜ステップ１１２の処理を繰り返し行い、Ｌがｋを超えた場合には（ステップ１１２のＹＥＳ）、最後の順位の運転パターンまで検証し終えたことになる。決定部１７１ｅは、その時点で一次エネルギー量が最小として採用されている運転パターンを、運転計画となるべきものとして決定する（ステップ１１３）。
【０１０１】
（運転パターンの調整）
調整部１７２は、決定された運転パターンについて、需要予測情報に対応するエネルギー供給量の過不足を調整する情報を作成する（ステップ１１４）。例えば、電力補完情報生成部１７１ａは、電力需要予測情報のエネルギー量に足りない電力量について、蓄電池５および既存の電源からの電力で賄うように、電力補完情報を生成する。また、充電情報生成部１７２ｂは、電力需要予測情報のエネルギー量を上回る電力量について、蓄電池５への蓄電を行うように、充電情報を生成する。
【０１０２】
また、熱補完情報生成部１７２ｃは、熱需要予測情報に足りない熱量について、蓄熱槽６、ボイラー２等の既存の熱源からの電力で賄うように、熱補完情報を生成する。さらに、蓄熱情報生成部１７２ｄは、熱需要予測情報のエネルギー量を上回る熱量について、蓄熱槽６への蓄熱を行うように、蓄熱情報を生成する。
【０１０３】
以上のように調整された運転パターンは、決定された運転計画として、記憶部１２０が記憶する（ステップ１１５）。また、決定された運転計画は、情報出力部１８０により送受信部１１０を介して、各ＣＧＳ３に出力される（ステップ１１６）。
【０１０４】
出力された運転計画に従って、各ＣＧＳ３、蓄電池５、蓄熱槽６等が起動することによって、需要予測情報に適合するエネルギー供給が行われる。つまり、需要予測情報を満たすエネルギーの供給量が確保できるように、ＣＧＳ３、蓄電池５及び蓄熱槽６が稼働する。
【０１０５】
［３．運転計画の例］
上記のような手順で決定された運転計画の例を、図１３、図１４に示す。図１３及び図１４は、縦軸をエネルギー量、横軸を時間として、電力需要予測情報、熱需要予測情報の変化を曲線で示すとともに、各ＣＧＳ(1)〜(5)の熱及び電力の出力を方形で示したものである。エネルギー量は、カロリーに換算したものである。
【０１０６】
図１３は、上記の図１１で示した熱需要予測情報のみに基づいて作成された運転計画である。この運転計画は、[1] (2)→(2)(3)→(2)(3)(4)→(1)(2)→(5)の運転パターンが、供給ガス量が最小であるとして採用されたものである。
【０１０７】
まず、熱需要レベルＡに応じてＣＧＳ(2)を起動し、熱需要レベルＢとなると、ＣＧＳ(2)に加えて(3)を起動する。熱需要レベルＣとなると、さらにＣＧＳ(4)を起動させる。次に、熱需要レベルＤとなると、ＣＧＳ(3)(4)を止めて、ＣＧＳ(1)を起動させる。そして、熱需要レベルＥになると、ＣＧＳ(1)(2)を止めて、全てＣＧＳ(5)で賄うように切り替える。
【０１０８】
この場合、図１１に示すように、熱需要予測情報を上回る熱量は、蓄熱槽６に蓄熱され、熱需要予測情報に足りない熱量は、既存の熱源から補完する。また、図１３に示すように、電力需要予測情報を上回る電力量は、蓄電池５に充電され、電力需要予測情報に足りない電力量は、既存電源から補完する。
【０１０９】
また、図１４は、上記の図１２の電力需要予測情報を、図１１の熱需要予測情報に加味して作成された運転計画である。この運転計画は、[5] (1)→(2)→(2)(3)→(2)(3)(4)→(1)(2)→(5)の運転パターンが、供給ガス量が最小であるとして採用されたものである。
【０１１０】
まず、電力需要レベルａに応じてＣＧＳ(1)を運転し、電力需要レベルｂとなると、ＣＧＳ(2)の運転に切り替える。電力需要レベルｃ（熱需要レベルＢ）になると、ＣＧＳ(2)に加えてＣＧＳ(3)を起動し、さらに、電力需要レベルｄ（熱需要レベルＣ）になると、ＣＧＳ(2)(3)に加えてＣＧＳ(4)を起動する。熱需要レベルＤとなり、さらに電力需要ｆになると、ＣＧＳ(1)(2)を止めて、ＣＧＳ(5)を起動する。
【０１１１】
この場合、図１５に示すように、熱需要予測情報を上回る熱量は、蓄熱槽６に蓄熱され、熱需要予測情報に足りない熱量は、既存の熱源から補完する。また、図１４に示すように、電力需要予測情報を上回る電力量は、蓄電池５に充電され、電力需要予測情報に足りない電力量は、既存電源から補完する。
【０１１２】
［Ｄ．実施形態の効果］
以上のような本実施形態では、以下のような効果が得られる。
（１）フル稼働により高い変換効率が得られる分散熱源であるＣＧＳ３を、１つまたは複数組み合わせて、熱需要予測情報が示すエネルギー量を得るので、全体のエネルギーの変換効率を最適化できる。つまり、各ＣＧＳ３の出力を調整するのではなく、フル稼働させた幾つかのＣＧＳ３を組み合わせる形で需要を賄うため、ガス等の一次エネルギーを、最も効率良く熱等へ変換することができる。
【０１１３】
（２）熱需要予測情報に基づいて運転計画を作成することにより、需要を超える余分な熱の発生を抑えることができる。さらに、熱需要予測情報に基づく制御に、電力需要予測情報に基づく制御を加味することができるので、熱ばかりでなく、余分に生成される電力も抑えることができる。
【０１１４】
（３）熱需要予測情報を主体として運転計画を作成することにより、電力に比べて蓄積および放出の制御が難しい熱の過不足を、極力少なくすることができる。したがって、調整部１７２が、蓄熱槽６及び他の熱源を用いて調整する熱量を低減できる。また、電力需要予測情報に対する過不足が生じても、蓄電池５による充放電は、エネルギーの蓄積および放出を簡易に行うことができるので、応答性が良く、調整が容易となる。
【０１１５】
（４）種々の性能のＣＧＳ３を、１つまたは複数組み合わせることにより、多様に変化する需要に応じて、柔軟に対応することができる。特に、需要情報に応じて、あらかじめＣＧＳ３の起動パターンを用意しておくことにより、簡易且つ高速に起動すべきＣＧＳ３を選択できる。熱需要予測情報と電力需要予測情報の双方に応じてＣＧＳ３を選択しなければならない場合でも、熱需要と電力需要に対応する起動パターンを用意しておくことにより、簡易な処理が可能となる。
【０１１６】
（５）使用される一次エネルギーが最小となる運転計画を作成するので、全体のエネルギー消費を抑えつつ、需要を満たすことができる。例えば、ＣＧＳ３は、短時間で頻繁にＯＮ、ＯＦＦすることは好ましくない。しかし、各ＣＧＳ３の性能及び組み合わせによっては、需要が多少変動しても、運転を継続した方が、一次エネルギーが少なくて済む場合がある。このような場合には、ＣＧＳ３が頻繁にＯＮ、ＯＦＦされずに、効率の良い運転が可能となる。さらに、一次エネルギー、電力需要、熱需要、電力及び熱出力等のエネルギー量を、共通の単位であるカロリーで換算して演算することにより、熱と電力を考慮した処理が容易となる。
【０１１７】
［Ｅ．他の実施形態］
本実施形態は、上記の態様に限定されるものではなく、以下に例示する態様も構成可能である。例えば、需要予測情報のエネルギー量を満たすように選択される機器は、ＣＧＳには限定されない。熱源となる機器を組み合わせて、熱需要予測情報に応じた熱を得るように構成することもできる。
【０１１８】
需要予測情報に応じたエネルギー供給機器の選択は、上記の手法によるものには限定されない。あらかじめ熱需要及び電力需要を組み合わせた複数のレベルを設定しておき、各レベルに対応して起動すべきエネルギー供給機器の起動パターンを設定しておいてもよい。例えば、図１６に示すように、熱需要及び電力需要の組み合わせたレベルＡａ〜Ａｂ…に応じて、起動すべきＣＧＳ(1)〜(5)のパターンＰＸ１〜ＰＸｎを定めたテーブルも、起動パターンの一例である。これにより、起動するエネルギー供給機器の決定が容易となる。
【０１１９】
また、エネルギー供給機器の性能情報から、一次エネルギーを最小とする演算式を用いて、起動するエネルギー供給機器の組み合わせを決定してもよい。なお、一般的には、同時に起動する機器は、少ない方が一次エネルギーの量が少なくて済むことが多い。このため、起動する台数が少なくなるように、エネルギー供給機器を選択してもよい。さらに、上記の種々の処理に用いる情報の単位も、換算して統一した演算が可能であればよい。
【０１２０】
制御対象となる電源や熱源は、出力制御が可能なものであればよく、現在又は将来において利用可能なあらゆる設備を適用できる。電源や熱源が、起動してから所望のエネルギー量の出力が得られるまでに時間がかかる場合には、これに対応して、起動の時点を早める制御も可能である。これにより、確実に所望のエネルギー供給量が得られる。
【０１２１】
電源や熱源は、性能が異なっていてもよいし、同じであってもよい。例えば、複数の同一の性能のＣＧＳ３を対象とすることにより、出力されるエネルギー量を、ＣＧＳ３の数で決定することができ、演算が簡易となる。また、電源や熱源について、特定のものが集中的に利用されることを防止するために、均一な回数で利用されるような順位が設定されていてもよい。
【０１２２】
エネルギー供給機器は、上記の実施形態で例示したものには限定されない。例えば、熱源としては、吸収式冷温水器、太陽熱温水器等を利用することもできる。電源としては、太陽光発電装置、風力発電装置、エンジンによる発電装置等を利用することもできる。
【０１２３】
記憶部に記憶される各情報の記憶領域は、それぞれが各情報の記憶部として構成できる。これらの記憶部は、典型的には、内蔵された又は外部接続された各種メモリ、ハードディスク等により構成できる。
【０１２４】
ただし、記憶部としては、現在又は将来において利用可能なあらゆる記憶媒体を利用可能である。演算に用いるレジスタ等も、記憶部として捉えることができる。記憶の態様も、長時間記憶が保持される態様のみならず、処理のために一時的に記憶され、短時間で消去又は更新される態様も含む。
【０１２５】
実施形態に用いられる情報の具体的な内容、値は自由であり、特定の内容、数値には限定されない。実施形態において、情報が示す値に対する過不足、大小判断、一致不一致の判断等において、以上、以下、として値を含めるように判断するか、より大きい、より小さい、超える、超えない、上回る、下回る、足りない、未満として値を含めないように判断するかも自由である。従って、「上回る」を「以上」に、「足りない」を「以下」に読み替えても、実質的には同じである。
【０１２６】
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、例として提示したものであり、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同様に、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ものである。
【符号の説明】
【０１２７】
１…発電所
２…ボイラー
３…ＣＧＳ
４…需要家
５…蓄電池
６…蓄熱槽
７…電力系統
８…熱系統
９…ネットワーク
１１、２１…系統連系装置
４１…エネルギー消費機器
４２…スマートメータ
１００…エネルギー最適制御装置
１１０…送受信部
１２０…記憶部
１３０…需要取得部
１３１…電力需要取得部
１３２…熱需要取得部
１４０…需要解析部
１４１…電力需要解析部
１４２…熱需要解析部
１５０…需要予測部
１５１…電力需要予測部
１５２…熱需要予測部
１６０…性能情報取得部
１７０…運転計画作成部
１７１…運転パターン作成部
１７１ａ…需要判定部
１７１ｂ…機器選択部
１７１ｃ…運転パターン生成部
１７１ｄ…エネルギー判定部
１７１ｅ…決定部
１７２…調整部
１７２ａ…電力補完情報生成部
１７２ｂ…充電情報生成部
１７２ｃ…熱補完情報生成部
１７２ｄ…蓄熱情報生成部
１８０…情報出力部
【図１】
2014155390.tif 000003
【図２】
2014155390.tif 000004
【図３】
2014155390.tif 000005
【図４】
2014155390.tif 000006
【図５】
2014155390.tif 000007
【図６】
2014155390.tif 000008
【図７】
2014155390.tif 000009
【図８】
2014155390.tif 000010
【図９】
2014155390.tif 000011
【図１０】
2014155390.tif 000012
【図１１】
2014155390.tif 000013
【図１２】
2014155390.tif 000014
【図１３】
2014155390.tif 000015
【図１４】
2014155390.tif 000016
【図１５】
2014155390.tif 000017
【図１６】
2014155390.tif 000018