(57)【要約】【課題】  ＮＡＳ電池の導入を伴うエネルギー有効活用支援サービスを提供する。【解決手段】  本発明のＮＡＳ電池運転パターン特定方法は、対象設備の電力負荷曲線を表すデータを取得し、電力負荷曲線データ格納部に格納するステップと、出力電力を含む、ＮＡＳ電池の性能に関するデータの入力を受け付け、ＮＡＳ電池データ格納部に格納するステップと、電力負荷曲線データ格納部とＮＡＳ電池の所定の運転パターンに関するデータを格納する運転パターンデータ格納部と電力料金のデータを格納する電力料金データ格納部とＮＡＳ電池データ格納部とを参照して、ＮＡＳ電池の性能に係る制約を満たしつつコストについての所定の条件を満たすＮＡＳ電池の放電パターン及び充電パターンを特定する特定ステップとを含む。【選択図】  図２
2006252901.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象設備の電力負荷曲線を表すデータを取得し、電力負荷曲線データ格納部に格納するステップと、
出力電力を含む、電力貯蔵装置の性能に関するデータの入力を受け付け、電力貯蔵装置データ格納部に格納するステップと、
前記電力負荷曲線データ格納部と電力貯蔵装置の所定の運転パターンに関するデータを格納する運転パターンデータ格納部と電力料金体系のデータを格納する電力料金データ格納部と前記電力貯蔵装置データ格納部とを参照して、前記電力貯蔵装置の性能に係る制約を満たしつつコストについての所定の条件を満たす電力貯蔵装置の放電パターン及び充電パターンを特定する特定ステップと、
を含み、コンピュータにより実行される電力貯蔵装置運転パターン特定方法。
【請求項２】
前記特定ステップが、
前記運転パターンデータ格納部に格納された前記電力貯蔵装置の所定の運転パターンに関するデータと前記電力負荷曲線データ格納部に格納された電力負荷曲線を表すデータと前記電力貯蔵装置データ格納部に格納されたデータとを用いて、各運転パターン候補に対応して前記電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯を決定し、記憶装置に格納する放電データ生成ステップと、
前記記憶装置に格納された前記各運転パターン候補に対応する前記電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯のデータと前記電力負荷曲線データ格納部に格納された電力負荷曲線を表すデータと前記電力貯蔵装置データ格納部に格納されたデータとを用いて、前記各運転パターン候補に対応して前記電力貯蔵装置の充電電力及び充電時間帯を決定し、記憶装置に格納する充電データ生成ステップと、
前記記憶装置に格納された前記各運転パターン候補に対応する前記電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯のデータと充電電力及び充電時間帯のデータと前記電力料金データ格納部に格納された候補電力料金体系のデータとを用いて、前記各運転パターン候補についてコストを算出し、記憶装置に格納するコストデータ生成ステップと、
を含む請求項１記載の電力貯蔵装置運転パターン特定方法。
【請求項３】
前記放電データ生成ステップと前記充電データ生成ステップと前記コストデータ生成ステップとが、月毎に実行され、
月毎に電力貯蔵装置の性能に係る制約を満たしつつコストについての所定の条件を満たす電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯並びに充電電力及び充電時間帯を月毎の前記放電パターン及び月毎の前記充電パターンとして特定し、
１年を通して前記候補電力料金体系を適用することにより、年間の放電パターン及び充電パターンを特定し、
さらに前記候補電力料金体系を変更して処理を実施することにより、前記候補電力料金体系のバリエーションを考慮した上で前記電力貯蔵装置の性能に係る制約を満たしつつコストについての所定の条件を満たす年間の前記放電パターン及び前記充電パターンを特定する
ことを特徴とする請求項２記載の電力貯蔵装置運転パターン特定方法。
【請求項４】
対象設備の電力負荷曲線を表すデータを取得し、電力負荷曲線データ格納部に格納するステップと、
電力貯蔵装置の運転パターンについての選択入力を受け付け、運転パターン特定データを記憶装置に格納するステップと、
前記記憶装置に格納された前記運転パターン特定データと電力貯蔵装置の所定の運転パターンに関するデータを格納する運転パターンデータ格納部に格納されたデータと前記電力負荷曲線データ格納部に格納されたデータと電力料金体系のデータを格納する電力料金データ格納部に格納されたデータと電力貯蔵装置の性能に関するデータを格納する電力貯蔵装置データ格納部に格納されたデータとを参照して、前記運転パターン特定データにより特定される運転パターンに該当し且つ前記電力貯蔵装置の性能に係る制約を満たしつつ電力貯蔵装置の機器に基づくコストを含むコストについての所定の条件を満たす電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯と充電電力及び充電時間帯とを特定すると共に、当該電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯と充電電力及び充電時間帯とを実現するための電力貯蔵装置の出力電力を特定する特定ステップと、
を含み、コンピュータにより実行される電力貯蔵装置出力特定方法。
【請求項５】
前記特定ステップが、
前記電力負荷曲線データ格納部に格納された電力負荷曲線を表すデータと前記電力貯蔵装置データ格納部に格納されたデータとを用いて、前記記憶装置に格納された前記運転パターン特定データにより特定される運転パターンに該当し且つ前記電力貯蔵装置の性能に係る制約を満たす前記電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯を決定し、記憶装置に格納する放電データ生成ステップと、
前記記憶装置に格納された前記電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯のデータと前記電力負荷曲線データ格納部に格納された電力負荷曲線を表すデータと前記電力貯蔵装置データ格納部に格納されたデータとを用いて、前記電力貯蔵装置の性能に係る制約を満たす前記電力貯蔵装置の充電電力及び充電時間帯を決定し、記憶装置に格納する充電データ生成ステップと、
前記記憶装置に格納された前記電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯のデータと充電電力及び充電時間帯のデータと前記電力料金データ格納部に格納された候補電力料金体系のデータと前記電力貯蔵装置データ格納部に格納されたデータとを用いて、電力貯蔵装置の機器に基づくコストを含むコストを算出し、記憶装置に格納するコストデータ生成ステップと、
を含む請求項４記載の電力貯蔵装置出力特定方法。
【請求項６】
前記放電データ生成ステップと前記充電データ生成ステップと前記コストデータ生成ステップとが、電力貯蔵装置の候補出力電力毎に実行され、
前記電力貯蔵装置の機器に基づくコストを含むコストが所定の条件を満たす前記電力貯蔵装置の候補出力電力を特定し、
さらに前記候補電力料金体系を変更して処理を実施することにより、前記候補電力料金体系のバリエーションを考慮した上でコストが所定の条件を満たす前記電力貯蔵装置の出力電力を特定する
ことを特徴とする請求項５記載の電力貯蔵装置出力特定方法。
【請求項７】
請求項１乃至３記載のいずれか１つ記載の電力貯蔵装置運転パターン特定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
請求項４乃至６記載のいずれか１つ記載の電力貯蔵装置出力特定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項９】
対象設備の電力負荷曲線を表すデータを取得し、電力負荷曲線データ格納部に格納する手段と、
出力電力を含む、電力貯蔵装置の性能に関するデータの入力を受け付け、電力貯蔵装置データ格納部に格納する手段と、
前記電力負荷曲線データ格納部と電力貯蔵装置の所定の運転パターンに関するデータを格納する運転パターンデータ格納部と電力料金のデータを格納する電力料金データ格納部と前記電力貯蔵装置データ格納部とを参照して、前記電力貯蔵装置の性能に係る制約を満たしつつコストについての所定の条件を満たす電力貯蔵装置の放電パターン及び充電パターンを特定する特定手段と、
を有する電力貯蔵装置運転パターン特定装置。
【請求項１０】
対象設備の電力負荷曲線を表すデータを取得し、電力負荷曲線データ格納部に格納する手段と、
電力貯蔵装置の性能に関するデータの入力を受け付け、電力貯蔵装置データ格納部に格納する手段と、
前記記憶装置に格納された前記運転パターン特定データと電力貯蔵装置の所定の運転パターンに関するデータを格納する運転パターンデータ格納部に格納されたデータと前記電力負荷曲線データ格納部に格納されたデータと電力料金のデータを格納する電力料金データ格納部に格納されたデータと電力貯蔵装置の性能に関するデータを格納する前記電力貯蔵装置データ格納部に格納されたデータとを参照して、前記運転パターン特定データにより特定される運転パターンに該当し且つ前記電力貯蔵装置の性能に係る制約を満たしつつ電力貯蔵装置の機器に基づくコストを含むコストについての所定の条件を満たす電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯と充電電力及び充電時間帯とを特定すると共に、当該電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯と充電電力及び充電時間帯とを実現するための電力貯蔵装置の出力電力を特定する特定手段と、
を有する電力貯蔵装置出力特定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力貯蔵装置（例えばＮＡＳ電池）を用いたエネルギー有効活用技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＮＡＳ電池とは、負極としてナトリウム（Ｎａ）、正極として硫黄（Ｓ）、仕切りとなる電解質の層にはナトリウムイオン伝導性を持つ固体電解質のベータアルミナセラミックスを使用している電池であり、電池の充放電は３００℃付近で使用可能となる高温作動型電池である。このＮＡＳ電池を用いれば、使用電力の平準化がなされるため、電力使用料金を安くすることができる。しかしながら、どのようなＮＡＳ電池を導入するのがよいのか、またＮＡＳ電池を導入した後にどのような運転を行えばより効率的になるのかについては、あまり考察されてこなかった。
【０００３】
また、例えば特開２００２−３７１９１４号公報には、設計時に部分負荷領域での運用を考慮することで、最適な省エネルギシステムを設計するためのシステムが提案されている。具体的には、エネルギシステムを構成する動力・電気・蒸気・冷熱発生装置の運用領域における負荷と効率、排気ガス組成等の性能、初期設備費、維持費などを関数として表しておき、あるエネルギ消費マップに対し、構成装置を順次組み合わせてその全ての運用領域における積分した性能値を算出することで、最適な省エネルギシステムを設計するものである。但し、ＮＡＳ電池については考察されていない。
【特許文献１】特開２００２−３７１９１４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上で述べたように、ＮＡＳ電池を導入して電力使用料金を下げるという観点は存在していたが、どのようなＮＡＳ電池を導入するのが良いのか、またＮＡＳ電池を導入した後にどのような運転を行えばより効率的になるのかという判断については、システム的に統一した基準にて行われていなかった。
【０００５】
従って、本発明の目的は、ＮＡＳ電池等の電力貯蔵装置の導入を伴うエネルギー有効活用支援サービスのための新規な技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様に係る電力貯蔵装置運転パターン特定方法は、対象設備の電力負荷曲線を表すデータを取得（例えば生成又は入力受け付け）し、電力負荷曲線データ格納部に格納するステップと、出力電力を含む、電力貯蔵装置の性能に関するデータの入力を受け付け、電力貯蔵装置データ格納部に格納するステップと、電力負荷曲線データ格納部と電力貯蔵装置の所定の運転パターンに関するデータを格納する運転パターンデータ格納部と電力料金のデータを格納する電力料金データ格納部と電力貯蔵装置データ格納部とを参照して、電力貯蔵装置の性能に係る制約を満たしつつコストについての所定の条件を満たす電力貯蔵装置の放電パターン及び充電パターンを特定する特定ステップとを含む。
【０００７】
このように電力貯蔵装置の出力電力、例えば初期投資の予算が決まっている場合等には、コストの条件を加味した、導入電力貯蔵装置の放電パターン及び充電パターンを得ることができる。なお、コスト最適だけではなく、コストが最適ではなくともある程度コストメリットがあり環境的側面を考慮した放電パターン及び充電パターンを特定するようにしても良い。
【０００８】
また、上で述べた特定ステップが、運転パターンデータ格納部に格納された電力貯蔵装置の所定の運転パターンに関するデータと電力負荷曲線データ格納部に格納された電力負荷曲線を表すデータと電力貯蔵装置データ格納部に格納されたデータとを用いて、各運転パターン候補に対応して電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯を決定し、記憶装置に格納する放電データ生成ステップと、記憶装置に格納された各運転パターン候補に対応する電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯のデータと電力負荷曲線データ格納部に格納された電力負荷曲線を表すデータと電力貯蔵装置データ格納部に格納されたデータとを用いて、各運転パターン候補に対応して電力貯蔵装置の充電電力及び充電時間帯を決定し、記憶装置に格納する充電データ生成ステップと、記憶装置に格納された各運転パターン候補に対応する電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯のデータと充電電力及び充電時間帯のデータと電力料金データ格納部に格納された候補電力料金体系のデータとを用いて、各運転パターン候補についてコストを算出し、記憶装置に格納するコストデータ生成ステップとを含むようにしてもよい。
【０００９】
さらに、放電データ生成ステップと充電データ生成ステップとコストデータ生成ステップとが月毎に実行され、月毎に電力貯蔵装置の性能に係る制約を満たしつつコストについての所定の条件を満たす電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯並びに充電電力及び充電時間帯を月毎の放電パターン及び月毎の充電パターンとして特定し、１年を通して候補電力料金体系を適用することにより、年間の放電パターン及び充電パターンを特定し、さらに候補電力料金体系を変更して処理を実施することにより、候補電力料金体系のバリエーションを考慮した上で電力貯蔵装置の性能に係る制約を満たしつつコストについての所定の条件を満たす年間の放電パターン及び充電パターンを特定するようにしてもよい。
【００１０】
本発明の第２の態様に係る電力貯蔵装置出力特定方法は、対象設備の電力負荷曲線を表すデータを取得（例えば生成又は入力受け付け）し、電力負荷曲線データ格納部に格納するステップと、電力貯蔵装置の運転パターンについての選択入力を受け付け、運転パターン特定データを記憶装置に格納するステップと、記憶装置に格納された運転パターン特定データと電力貯蔵装置の所定の運転パターンに関するデータを格納する運転パターンデータ格納部に格納されたデータと電力負荷曲線データ格納部に格納されたデータと電力料金のデータを格納する電力料金データ格納部に格納されたデータと電力貯蔵装置の性能に関するデータを格納する電力貯蔵装置データ格納部に格納されたデータとを参照して、運転パターン特定データにより特定される運転パターンに該当し且つ電力貯蔵装置の性能に係る制約を満たしつつ電力貯蔵装置の機器に基づくコストを含むコストについての所定の条件を満たす電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯と充電電力及び充電時間帯とを特定すると共に、当該電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯と充電電力及び充電時間帯とを実現するための電力貯蔵装置の出力電力を特定する特定ステップとを含む。
【００１１】
このように運転パターンが特定された場合には、当該運転パターンに適合し且つコストの条件及び電力貯蔵装置の性能に係る制約を満たす電力貯蔵装置の適切な出力電力を特定することができる。従って適切な投資を行うことができるようになる。
【００１２】
また、上で述べた特定ステップが、電力負荷曲線データ格納部に格納された電力負荷曲線を表すデータと電力貯蔵装置データ格納部に格納されたデータとを用いて、記憶装置に格納された運転パターン特定データにより特定される運転パターンに該当し且つ電力貯蔵装置の性能に係る制約を満たす電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯を決定し、記憶装置に格納する放電データ生成ステップと、記憶装置に格納された電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯のデータと電力負荷曲線データ格納部に格納された電力負荷曲線を表すデータと電力貯蔵装置データ格納部に格納されたデータとを用いて、電力貯蔵装置の性能に係る制約を満たす電力貯蔵装置の充電電力及び充電時間帯を決定し、記憶装置に格納する充電データ生成ステップと、記憶装置に格納された電力貯蔵装置の放電電力及び放電時間帯のデータと充電電力及び充電時間帯のデータと電力料金データ格納部に格納された候補電力料金体系のデータと電力貯蔵装置データ格納部に格納されたデータとを用いて、電力貯蔵装置の機器に基づくコストを含むコストを算出し、記憶装置に格納するコストデータ生成ステップとを含むようにしてもよい。
【００１３】
さらに、放電データ生成ステップと充電データ生成ステップとコストデータ生成ステップとが、電力貯蔵装置の候補出力電力毎に実行され、電力貯蔵装置の機器に基づくコストを含むコストが所定の条件を満たす電力貯蔵装置の候補出力電力を特定し、さらに候補電力料金体系を変更して処理を実施することにより、候補電力料金体系のバリエーションを考慮した上でコストが所定の条件を満たす電力貯蔵装置の出力電力を特定するようにしてもよい。
【００１４】
本発明に係る方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することも可能であり、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。また、ネットワークを介してディジタル信号にて頒布される場合もある。なお、処理途中のデータについては、コンピュータのメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、電力貯蔵装置の導入を伴うエネルギーの有効活用支援サービスを適切に提供することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
最初に、本発明の一実施の形態において検討対象設備の概要を図１を用いて説明する。本実施の形態において系統電源１００１は、ＮＡＳ電池１００２とターボ式冷凍機１００４とヒートポンプ１００３と他の一般的な電力負荷１００５とに電力を供給する。但し、ＮＡＳ電池１００２は系統電源１００１からの電力を充電して、所定の時間帯において電力負荷１００５に電力を供給する。ターボ式冷凍機１００４は、冷熱を冷熱負荷１００６に供給する。さらに、ヒートポンプ１００３は温熱を温熱負荷１００７に供給する。なお、他の燃料により、電力、温熱、冷熱を供給する場合もあるが、ここでは系統電源１００１のみをエネルギー供給源として用いることとする。
【００１７】
このような検討対象設備についてＮＡＳ電池１００２の適切な出力電力又は運転パターンを特定するためのエネルギーの有効活用支援システムを図２に示す。本実施の形態に係るエネルギーの有効活用支援システムは、各種負荷曲線のデータを入力するための負荷曲線データ入力部１と、入力された負荷曲線のデータ等を格納する負荷曲線データ格納部２と、ターボ式冷凍機１００４及びヒートポンプ１００３等に関するデータを入力するための機器データ設定入力部３と、入力された機器データを格納する機器データ格納部４と、負荷曲線データ格納部２に格納された負荷曲線のデータを用いて電力負荷曲線のデータを算出する電力負荷曲線算出処理部５と、電力料金メニュー（電力料金体系）のデータを蓄積する電力料金メニューＤＢ１８と、電力料金メニューＤＢ１８を参照して候補電力料金メニューの選択をユーザに促すための電力料金メニュー選択部６と、選択された電力料金メニューのデータを格納するための選択電力料金メニュー格納部７と、負荷曲線データ格納部２に格納された負荷曲線に対して選択電力料金メニュー格納部７に格納された選択電力料金メニュー・データに従って電気料金を算出する通常電気料金計算部８と、通常電気料金計算部８により算出された電気料金のデータを格納する通常電気料金格納部９と、ＮＡＳ電池の出力電力を特定するモード又はＮＡＳ電池の運転パターンを具体的に特定するモードとのいずれかを設定するためのモード設定入力部１０と、ＮＡＳ電池のデータを入力するためのＮＡＳ電池データ入力部１１と、入力されたＮＡＳ電池のデータを格納するＮＡＳ電池基本データ格納部１２と、モード設定入力部１０からの設定とＮＡＳ電池基本データ格納部１２に格納されたデータと選択電力料金メニュー格納部７に格納されたデータと負荷曲線データ格納部２に格納されたデータとを用いてＮＡＳ電池の出力電力を最適化するための処理を実施するＮＡＳ電池出力最適化部１３と、モード設定入力部１０からの設定とＮＡＳ電池基本データ格納部１２に格納されたデータと選択電力料金メニュー格納部７に格納されたデータと負荷曲線データ格納部２に格納されたデータとを用いてＮＡＳ電池の運転パターンを最適化するための処理を実施するＮＡＳ電池運転パターン最適化部１４と、ＮＡＳ電池出力最適化部１３の出力（中間データを含む）を格納する第１最適化データ格納部１５と、ＮＡＳ電池運転パターン最適化部１４の出力（中間データを含む）を格納する第２最適化データ格納部１６と、通常電気料金格納部９と第１最適化データ格納部１５と第２最適化データ格納部１６とを参照してデータを出力する出力処理部１７と、ＮＡＳ電池運転パターン最適化部１４に対してＮＡＳ電池の出力を設定するためのＮＡＳ電池出力設定入力部２０とを有する。
【００１８】
次に、図３にＮＡＳ電池出力最適化部１３の機能ブロック図（関連する機能ブロックを含む）を示す。ＮＡＳ電池出力最適化部１３は、運転パターンのデータを格納する運転パターンＤＢ１９と、運転パターンＤＢ１９から特定の運転パターンを選択するための運転パターン選択入力部１３１と、選択された運転パターンのデータを格納する選択運転パターンデータ格納部１３２と、負荷曲線データ格納部２のデータを用いてＮＡＳ電池の出力電力の初期値を算出するＮＡＳ電池出力初期値算出部１３３と、算出されたＮＡＳ電池の出力電力の初期値を格納する初期値データ格納部１３４と、選択電力料金メニュー格納部７と選択運転パターンデータ格納部１３２と負荷曲線データ格納部２と初期値データ格納部１３４とＮＡＳ電池基本データ格納部１２とを参照して特定の運転パターンに該当し且つコストなどの条件を満たすＮＡＳ電池の出力電力を決定するための処理を実施し、処理結果を第１最適化データ格納部１５に格納する運転パターンベース充放電パターンシミュレータ１３５とを有する。
【００１９】
また、図４にＮＡＳ電池運転パターン最適化部１４の機能ブロック図（関連する機能ブロックを含む）を示す。ＮＡＳ電池運転パターン最適化部１４は、運転パターンＤＢ１９から運転パターン候補を選択するための運転パターン候補選択入力部１４１と、選択された運転パターン候補のデータを格納する選択運転パターン候補データ格納部１４２と、負荷曲線データ格納部２と選択運転パターン候補データ格納部１４２と選択電力料金メニュー格納部７とＮＡＳ電池基本データ格納部１２とを参照してＮＡＳ電池の出力電力が指定された場合においてコストなどの条件を満たすＮＡＳ電池の運転パターンを決定するための処理を実施し、処理結果を第２最適化データ格納部１６に格納する出力ベース充放電パターンシミュレータ１４３とを有する。
【００２０】
次に、図５乃至図１５を用いて図２乃至図４に示したエネルギーの有効活用支援システムの処理を説明する。まず、負荷曲線データ入力部１は、ユーザから温水負荷曲線の設定入力を受け付け、負荷曲線データ格納部２に格納する（ステップＳ１）。例えば、CURVE_DATA(2,1:12,0:23,0:1)（但し、最初のパラメータは、０：電気、１：蒸気、２：温水、３：冷熱を表し、２番目のパラメータは１月から１２月までの特定の月（１：１２は１月から１２月まで変化することを表す）、３番目のパラメータは０時から２３時までの特定の時間（０：２３は０時から２３時まで変化することを表す）、４番目のパラメータは０：平日、１：休日（０：１は平日又は休日を表す））という関数（配列）のデータを入力する。
【００２１】
次に機器データ設定入力部３はヒートポンプ１００３のデータ（容量及びＣＯＰ（成績係数））の設定入力を受け付け機器データ格納部４に格納し、電力負荷曲線算出処理部５は、機器データ格納部４に格納された設定入力データ（ヒートポンプ用）及び負荷曲線データ格納部２に格納された温水負荷曲線のデータから、温水負荷のための電力負荷曲線を算出し、当該電力負荷曲線のデータを負荷曲線データ格納部２に格納する（ステップＳ３）。電力負荷曲線算出処理部５は、温水負荷のための電力負荷曲線CURVE_DATA_heatpump(0,1:12,0:23,0:1)を、以下の式に従って求める。但し、パラメータの内容は上で述べたものと同じである。
CURVE_DATA_heatpump(0,1:12,0:23,0:1)＝CURVE_DATA(2,1:12,0:23,0:1)／ＣＯＰ
【００２２】
また、負荷曲線データ入力部１は、ユーザから冷熱負荷曲線の設定入力を受け付け、負荷曲線データ格納部２に格納する（ステップＳ５）。CURVE_DATA(3,1:12,0:23,0:1)（パラメータの内容は上で述べたものと同じ）という関数のデータを入力する。
【００２３】
そして、機器データ設定入力部３は電動式ターボ冷凍機のデータ（容量及びＣＯＰ）の設定入力を受け付け機器データ格納部４に格納し、電力負荷曲線算出処理部５は、機器データ格納部４に格納された設定入力データ（電動式ターボ冷凍機用）及び負荷曲線データ格納部２に格納された冷熱負荷曲線のデータから、冷熱負荷のための電力負荷曲線を算出し、当該電力負荷曲線のデータを負荷曲線データ格納部２に格納する（ステップＳ７）。電力負荷曲線算出処理部５は、冷熱負荷のための電力負荷曲線CURVE_DATA_turbo(0,1:12,0:23,0:1)を、以下の式に従って求める。但し、パラメータの内容は上で述べたものと同じである。
CURVE_DATA_turbo(0,1:12,0:23,0:1)＝CURVE_DATA(3,1:12,0:23,0:1)／ＣＯＰ
【００２４】
そして、負荷曲線データ入力部１は、通常の電力負荷に対する電力負荷曲線の設定入力を受け付け、負荷曲線データ格納部２に格納する（ステップＳ９）。CURVE_DATA_tmp(0,1:12,0:23,0:1)（パラメータの内容は上で述べたものと同じ）という関数のデータを入力する。
【００２５】
このように温水負荷のための電力負荷曲線のデータと冷熱負荷のための電力負荷曲線のデータと通常の電力負荷に対する電力負荷曲線のデータとがそろうと、電力負荷曲線算出処理部５は、総合の電力負荷曲線を算出し、負荷曲線データ格納部２に格納する（ステップＳ１１）。総合の電力負荷曲線CURVE_DATA(0,1:12,0:23,0:1)は以下の式によって算出される。但し、パラメータの内容は上で述べたものと同じである。
CURVE_DATA(0,1:12,0:23,0:1)＝CURVE_DATA_tmp(0,1:12,0:23,0:1)＋CURVE_DATA_turbo(0,1:12,0:23,0:1)＋CURVE_DATA_heatpump(0,1:12,0:23,0:1)
【００２６】
次に、ＮＡＳ電池データ入力部１１は、ＮＡＳ電池の基本性能についての設定入力を受け付け、ＮＡＳ電池基本データ格納部１２に格納する（ステップＳ１３）。例えば、充放電率、定格放電時間、導入コストなどのデータが入力される。
【００２７】
そして、電力料金メニュー選択部６は、電力料金メニューＤＢ１８を参照して、選択可能な電力料金メニューのデータをユーザに提示すると共に、ユーザから１又は複数の電力料金メニュー候補の選択入力を受け付け、選択電力料金メニュー格納部７に格納する（ステップＳ１５）。例えば、業務用電力（高圧）、業務用季時別などの電力料金メニューについて契約内容のデータと最大契約電力比例部分（時季別）の金額データと使用電力量比例部分の単価データとが保持されており、ユーザは採用する可能性のある電力料金メニューを選択する。なお、本実施の形態では１年間同じ電力料金メニューが適用されるものとする。
【００２８】
また、通常電気料金計算部８は、参考値を得るため、選択電力料金メニュー格納部７に格納された電力料金メニュー候補に従って、ＮＡＳ電池を使用しない場合における、負荷曲線データ格納部２に格納された総合の電力負荷曲線に対する電気料金を算出し、通常電気料金格納部９に格納する（ステップＳ１７）。複数の電力料金メニュー候補を選択した場合には、複数の電気料金を算出する。なお、電気料金については、上で述べたように月毎、時間毎の電力使用量が平日及び休日の区別を伴って算出されていれば、日毎及び月毎、そして１年間分を、周知の方法にて計算することができる。なお、処理は端子Ａを介して図６に移行する。
【００２９】
図６においてはまず、モード設定入力部１０は、ユーザに対してＮＡＳ電池の出力電力を最適化するモードとＮＡＳ電池の運転パターンを最適化するモードとのいずれかを選択するように促し、ユーザからの選択入力を受け付ける（ステップＳ１９）。そして、モード設定入力部１０は、ＮＡＳ電池の出力電力最適化モードが選択されたか判断する（ステップＳ２１）。もし、ＮＡＳ電池の出力電力最適化モードが選択されたと判断した場合には、ＮＡＳ電池出力最適化部１３を起動させ、ステップＳ２３以降の処理を実行させる。
【００３０】
一方、ＮＡＳ電池の運転パターン最適化モードが選択されたと判断した場合には、ＮＡＳ電池運転パターン最適化部１４を起動させる。そして、ＮＡＳ電池出力設定入力部２０は、ユーザに対してＮＡＳ電池の１種類の出力電力値の入力を促し、ユーザからＮＡＳ電池の１種類の出力電力値の入力を受け付け、ＮＡＳ電池運転パターン最適化部１４に設定する（ステップＳ４０）。そして、ＮＡＳ電池運転パターン最適化部１４に、ステップＳ４１以降の処理を実行させる。
【００３１】
ここで、ＮＡＳ電池の出力電力最適化モードにおける処理を説明する。まず、ＮＡＳ電池出力初期値算出部１３３は、負荷曲線データ格納部２を参照して、ＮＡＳ電池の出力電力の初期値を算出し、処理結果を初期値データ格納部１３４に格納する（ステップＳ２３）。ＮＡＳ電池の出力電力の初期値は、例えば、（ピーク月の最大負荷電力−ピーク月の最小負荷電力）×数十％である。
【００３２】
次に、運転パターン選択入力部１３１は、運転パターンＤＢ１９を参照して、選択可能な運転パターンをユーザに提示して、ユーザに選択を促し、選択された１又は複数の運転パターンのデータを選択運転パターンデータ格納部１３２に格納する（ステップＳ２５）。
【００３３】
本実施の形態では、例えば、（１）一定出力運転パターン、（２）山形出力運転パターン、（３）系統使用電力指定型運転パターン（待機モード）、（４）電力量使い切りフラット型運転パターンから１つ又は複数を選択する。
【００３４】
（１）一定出力運転パターンは、例えば図７に示すような時間に対して出力が変化しないパターンである。
【００３５】
（２）山形出力運転パターンは、例えば図８に示すような一定時間帯のみ出力が第１の値から第２の値に増加するパターンである。
【００３６】
（３）系統使用電力指定型運転パターン（待機モード）は、系統使用電力の最大値が予め決められており、電力需要がその値を超えたとき、その超えた分の電力を放電によってまかなう運転モードである。すなわち、本運転パターンは、系統使用電力が指定された場合において、ＮＡＳ電池の放電パターンと、当該ＮＡＳ電池の放電パターンと系統使用電力の直線とで囲まれる面積（電力量）と充電パターンを表すエリアの面積（電力量）×充放電率とが一致し且つ電力負荷曲線のボトム時（低負荷時）を中心に一定出力以下となるように定められる充電パターンとで構成される。本運転パターンを選択する場合には系統使用電力をユーザに指定させる。但し、充電時間帯は、通常はコストの安い夜間（深夜から早朝）とする。
【００３７】
（４）電力量使い切りフラット型運転パターンについては、図９に示すように、負荷曲線１００１のピークを中心に負荷曲線１００１以下であって系統使用電力１００４より大きい一定出力１００５以上のエリア１００２の面積（電力量）がＮＡＳ電池定格出力（ｋＷ）×定格放電時間（ｈ）（＝ＮＡＳ電池放電電力量）となるように一定出力１００５を特定し、エリア１００２により放電時間帯及び放電電力を特定する。また、充電パターンは、エリア１００２の面積（電力量）と充電パターンを表すエリアの面積（電力量）×充放電率とが一致し且つ電力負荷曲線１００１のボトム時（低負荷時）を中心に一定出力以下となるように定められるエリア１００３ａ及び１００３ｂで特定される。但し、充電時間帯は、通常はコストの安い夜間（深夜から早朝）とする。
【００３８】
図６の処理フローの説明に戻って、運転パターンベース充放電パターンシミュレータ１３５は、選択電力料金メニュー格納部７に格納されている電力料金メニュー候補のデータから、未処理の電力料金メニュー候補を選択する（ステップＳ２６）。
【００３９】
そして、運転パターンベース充放電パターンシミュレータ１３５は、選択運転パターンデータ格納部１３２と選択電力料金メニュー格納部７とＮＡＳ電池基本データ格納部１２と初期値データ格納部１３４とを参照し、ステップＳ２３で設定されたＮＡＳ電池の出力電力値に従って、各月の平日と休日につき、最適なＮＡＳ電池の充放電パターン（放電時間帯及び放電電力、並びに充電時間及び充電電力）を特定し、第１最適化データ格納部１５に格納する（ステップＳ２７）。
【００４０】
この処理については図１０及び図１１を用いて説明する。まず、運転パターンベース充放電パターンシミュレータ１３５は、月番号ｎ＝１と初期化を行う（ステップＳ５５）。そして、ステップＳ２５において選択された運転パターンに一定出力運転パターンが含まれるか判断する（ステップＳ５７）。一定出力運転パターンが含まれていたと判断された場合には、選択運転パターンデータ格納部１３２に格納されている一定出力運転パターンの定型でｎ月における放電パターンを設定し、さらに所定の条件を満たす対応充電パターンを特定し、記憶装置に格納する（ステップＳ５９）。放電パターンは、NAS_discharge_const(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。休日と平日は別に設定される。対応充電パターンについては、ｎ月の電力負荷曲線のボトムを中心として、放電していない時間帯且つ電力料金が安い時間帯（深夜から早朝）内であって、一定出力以下の範囲で放電パターン（放電時間及び放電電力）から決定される必須充電電力量を満たす充電時間帯及び充電電力を特定する。充電パターンは、NAS_charge_const(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。同様に休日と平日は別に設定される。この充電パターンの特定において、上で述べた一定出力を系統使用電力まで上げても必須充電電力量を満たすことができない場合もあるので、その場合にはエラーが発生したものと判断する。
【００４１】
また、ステップＳ２５において選択された運転パターンに一定出力運転パターンが含まれていない場合又はステップＳ５９の後に、山形出力運転パターンが候補であるか判断する（ステップＳ６１）。山形出力運転パターンが候補であると判断された場合には、選択運転パターンデータ格納部１３２に格納されている山形出力運転パターンの定型でｎ月における放電パターンを設定し、さらに所定の条件を満たす対応充電パターンを特定し、記憶装置に格納する（ステップＳ６３）。放電パターンは、NAS_discharge_mount(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。休日と平日は別に特定される。なお、図８の説明では山形を形成する中央の時間帯を昼間の特定の時間帯に固定したが、例えばｎ月の電力負荷曲線のピークを山形を形成する中央の時間帯の中央の時刻に重ねるように、山形出力運転パターンの放電時間帯をずらすようにしても良い。対応充電パターンについては、ｎ月の電力負荷曲線のボトムを中心として、放電していない時間帯且つ電力料金が安い時間帯（深夜から早朝）内であって、一定出力以下の範囲で放電パターン（放電時間及び放電電力）から決定される必須充電電力量を満たす充電時間帯及び充電電力を特定する。充電パターンは、NAS_charge_mount(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。同様に休日と平日は別に設定される。この充電パターンの特定においても、上で述べた一定出力を系統使用電力まで上げても必須充電電力量を満たすことができない場合もあるので、その場合にはエラーが発生したものと判断する。
【００４２】
また、ステップＳ２５において選択された運転パターンに山形出力運転パターンが含まれていない場合又はステップＳ６３の後に、電力量使い切りフラット型運転パターンが候補となっているか判断する（ステップＳ６８）。電力量使い切りフラット型運転パターンが候補となっていたと判断された場合には、ｎ月の電力負荷曲線においてピークを中心として一定出力以上の部分を全放電電力量（＝定格放電電力×定格放電時間）で賄うように放電パターンを特定し、さらに所定の条件を満たす対応充電パターンを特定し、記憶装置に格納する（ステップＳ６９）。放電パターンは、NAS_discharge_allspend(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。休日と平日は別に特定される。そして、対応充放電パターンについては、ｎ月の電力負荷曲線のボトムを中心として、放電していない時間帯且つ電力料金が安い時間帯（深夜から早朝）内であって、一定出力以下の範囲で放電パターン（放電時間及び放電電力）から決定される必須充電電力量を満たす充電時間帯及び充電電力を特定する。充電パターンは、NAS_charge_allspend(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。同様に休日と平日は別に特定される。この充電パターンの特定においても、上で述べた一定出力を系統使用電力まで上げても必須充電電力量を満たすことができない場合もあるので、その場合にはエラーが発生したものと判断する。
【００４３】
また、ステップＳ２５において選択された運転パターンに電力量使い切りフラット型運転パターンが含まれていない場合又はステップＳ６９の後に、系統使用電力指定型運転パターンが候補であるか判断する（ステップＳ７１）。系統使用電力指定型運転パターンが候補に含まれていたと判断された場合には、ｎ月の電力負荷曲線において指定系統使用電力以上の部分を放電電力で賄うように放電パターンを特定し、さらに所定の条件を満たす対応充電パターンを特定し、記憶装置に格納する（ステップＳ７３）。放電パターンは、NAS_discharge_system(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。平日と休日は別に特定される。この放電パターンの特定では、指定系統使用電力とｎ月の電力負荷曲線との関係から特定される全放電電力量が、今回の処理において指定されているＮＡＳ電池の出力電力（放電電力）と定格放電時間との積で求められる全放電電力量を超えてしまう場合もある。その場合にはエラーが発生したものと判断する。
【００４４】
また、対応受電パターンについては、ｎ月の電力負荷曲線のボトムを中心として、放電していない時間帯且つ電力料金が安い時間帯（深夜から早朝）内であって、一定出力以下の範囲で放電パターン（放電時間及び放電電力）から決定される必須充電電力量を満たす充電時間帯及び充電電力を特定する。充電パターンは、NAS_charge_system(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。同様に平日と休日は別に特定する。この充電パターンの特定においても、一定出力を系統使用電力まで上げても必須充電電力量を満たすことができない場合もあるので、その場合にはエラーが発生したものと判断する。
【００４５】
そして、運転パターンベース充放電パターンシミュレータ１３５は、ステップＳ２６で選択された１の電力料金メニュー候補に従って、各運転パターン候補についてコストを算出し、コスト最小の運転パターンを特定してコストの値と共に第１最適化データ格納部１５に格納する（ステップＳ７５）。実際の電気料金は、放電パターンがNAS_discharge_***(0,1:12,0:23,0:1)（パラメータの内容は上で述べたのと同じ。***は、const, mount, allspend, systemのいずれか）という関数で表され、充電パターンがNAS_discharge_***(0,1:12,0:23,0:1)（パラメータの内容は上で述べたのと同じ。***は、const, mount, allspend, systemのいずれか）という関数で表されるとすると、
（１）放電時
CURVE_NAS(0,1:12,0:23,0:1)＝CURVE_DATA(0,1:12,0:23,0:1)−NAS_discharge_***(0,1:12,0:23,0:1)
（２）充電時
CURVE_NAS(0,1:12,0:23,0:1)＝CURVE_DATA(0,1:12,0:23,0:1)＋NAS_charge_***(0,1:12,0:23,0:1)
（３）放電も充電も行っていない時
CURVE_NAS(0,1:12,0:23,0:1)＝CURVE_DATA(0,1:12,0:23,0:1)
という電力使用量CURVE_NAS(0,1:12,0:23,0:1)から特定される従量料金部分と系統使用電力の大小によって特定される固定料金部分とから、電力料金メニューに従って算出する。料金計算の詳細については周知であるからこれ以上述べない。これにてｎ月のコストが各運転パターン候補につき算出される。そして、このように算出されたコストに基づき、コスト最小の運転パターンをｎ月の最適運転パターンとして特定する。
【００４６】
その後、運転パターンベース充放電パターンシミュレータ１３５は、ｎが１２になったか判断する（ステップＳ７６）。もし、ｎが１２未満であれば、ｎを１インクリメントして（ステップＳ７７）、ステップＳ５７に戻る。一方、ｎが１２になっている場合には、元の処理に戻る。
【００４７】
次に、ステップＳ７３の処理の詳細について図１１を用いて説明する。まず、運転パターンベース充放電パターンシミュレータ１３５は、昼間の特定時間帯の系統使用電力の初期値を設定する（ステップＳ１０１）。次に、昼間の特定時間帯の系統使用電力に応じて他の時間の系統使用電力を変更する（ステップＳ１０３）。昼間の特定時間帯の系統使用電力を減少させる（放電電力を増加させる）場合には、充電時間を確保するため他の時間の系統使用電力を増加させる。但し、昼間の特定時間帯以外の放電時間帯では、系統使用電力を増加させれば放電電力は減少するので、（昼間の特定時間帯の放電電力の増加に伴う放電電力量増加分−昼間の特定時間帯以外の時間帯の放電電力の減少に伴う放電電力量減少分）／充放電率＝系統使用電力の増加に伴う充電電力量増加分となるように、系統使用電力が決定される。本ステップにおいて系統使用電力が決定されると、放電パターンは負荷曲線などから特定され、Peak_discharge(0,n,0:23,0:1)（パラメータの内容は上で述べたものと同じ）関数として格納される。平日と休日とは別に特定される。また、同じく系統使用電力が決定されれば、充電パターンについても、放電パターンと系統使用電力の直線とで囲まれる面積（電力量）と充電パターンを表すエリアの面積（電力量）×充放電率とが一致し且つ電力負荷曲線のボトム時（低負荷時）を中心に一定出力以下となるように定められる充電パターンとして特定される。充電パターンは、Peak_charge(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。同様に平日と休日とは別に特定される。
【００４８】
なおステップＳ１０３においては、今回の処理において指定されているＮＡＳ電池の出力電力（放電電力）と定格放電時間との積で求められる全放電電力量を超えてしまう場合もある。その場合にはエラーが発生したものと判断する。充電パターンについても可能な充電時間帯を特定できない場合にはエラーが発生したものと判断する。
【００４９】
次に、ステップＳ１０３で特定された放電パターン及び充電パターンに従って、選択電力料金メニュー候補に従ってコスト計算を実施し、処理結果を記憶装置に格納する（ステップＳ１０７）。また、実際の電気料金は、
（１）放電時
CURVE_DATA(0,n,0:23,0:1)−Peak_discharge(0,n,0:23,0:1)
（２）充電時
CURVE_DATA(0,n,0:23,0:1)＋Peak_charge(0,n,0:23,0:1)
（３）放電も充電も行っていない時
CURVE_DATA(0,n,0:23,0:1)
という電力使用量から特定される従量料金部分と系統使用電力の大小によって特定される固定料金部分とから、電力料金メニューに従って算出する。料金計算の詳細については周知であるからこれ以上述べない。
【００５０】
そして、可能性のある昼間の特定時間帯の系統使用電力について全て処理したか判断する（ステップＳ１０９）。すなわち、所定電力量だけ昼間の特定時間帯の系統使用電力を変更して、コストを下げられるＮＡＳ電池の放電電力を見つけ出すようにする。もし、全ての処理を行ったとは言えない場合には、昼間の特定時間帯の系統使用電力を変更し（ステップＳ１１１）、ステップＳ１０３に戻る。
【００５１】
一方、可能性のある昼間の特定時間帯の系統使用電力について全て処理したと判断された場合には、計算結果であるコストの値が最小となる系統使用電力及び充放電パターン（ステップＳ１０３の処理結果）を特定し、記憶装置に格納する（ステップＳ１１３）。そして元の処理に戻る。
【００５２】
図６の処理の説明に戻り、運転パターンベース充放電パターンシミュレータ１３５は、ステップＳ２７において運転パターンを特定できない月が存在したか判断する（ステップＳ２９）。すなわち、特定の月について全ての選択運転パターンにおいてエラーが発生した場合が存在したか判断する。もし運転パターンを特定できない月が発生したと判断された場合にはステップＳ３６に移行する。全ての月について何らかの運転パターンが特定されたと判断された場合には、１年を通して最適な運転パターンが特定されていることになる。従って、運転パターンベース充放電パターンシミュレータ１３５は、初期値データ格納部１３４（最初の場合）又はＮＡＳ電池基本データ格納部１２を参照して、今回の処理で設定されているＮＡＳ電池の出力電力（定格放電電力）に対応する導入コスト（初期投資額）を算出し、当該導入コストを所定のルールに従って単年度分のコストに変換して第１最適化データ格納部１５に格納された最適運転パターンについてのコストとを加算することにより、トータルのコストを算出し、第１最適化データ格納部１５に格納する（ステップＳ３５）。例えば１０年間で均等償却するというルールであれば、導入コストを１０で除した値（残価を考慮する場合には導入コストの９５%（又は９０％）を１０で除した値）と最適運転パターンのコストとを加算する。その他のルールを採用しても良い。
【００５３】
そして、ステップＳ３５又はＳ２９の後に、運転パターンベース充放電パターンシミュレータ１３５は、全ての選択電力料金メニュー候補に対して処理を行ったか判断する（ステップＳ３６）。未処理の選択電力料金メニュー候補が存在している場合にはステップＳ２６に戻る。一方、全ての選択電力料金メニュー候補について処理した場合には、運転パターンベース充放電パターンシミュレータ１３５は、可能性のあるＮＡＳ電池の出力電力のバリエーションについて全て処理したか判断する（ステップＳ３７）。もし、まだ未処理の出力電力のバリエーションが残っている場合には、ＮＡＳ電池の出力電力を他の値に変更して、例えばＮＡＳ電池基本データ格納部１２に格納し（ステップＳ３８）、全ての選択電力料金メニュー候補を未処理扱いに設定し直して（ステップＳ３９）、ステップＳ２６に戻る。一方、可能性のあるＮＡＳ電池の出力電力の全てのバリエーションについて処理が完了した場合には、端子Ｃを介して図１２の処理に移行する。
【００５４】
運転パターンベース充放電パターンシミュレータ１３５は、ステップＳ３５で算出されたトータルコストを電力料金メニュー及びＮＡＳ電池の出力電力の組み合わせ毎に比較し、当該電力料金メニュー及びＮＡＳ電池の出力電力の全組み合わせにおいて最適なものを決定する（図１２：ステップＳ１１５）。当該最適な電力料金メニュー及びＮＡＳ電池の出力電力のデータについては、第１最適化データ格納部１５に格納される。なお、電力料金メニュー毎に最適なＮＡＳ電池の出力電力を決定するようにしても良い。
【００５５】
そして、出力処理部１７は、第１最適化データ格納部１５と通常電気料金格納部９とを参照して、ステップＳ１１５で決定された電力料金メニュー及びＮＡＳ電池の出力電力の最適な組み合わせ、ＮＡＳ電池を導入しなかった場合と当該最適な組み合わせの場合とのコストの比較データ等を表示装置等に出力する（ステップＳ１１７）。
【００５６】
これにより、ＮＡＳ電池の出力電力の最適化を行うことができ、ＮＡＳ電池を導入するとどの程度の効果があるのかを認識することができるようになる。また、適切な電力料金メニューについても特定できる。
【００５７】
次に、図６のステップＳ２１でＮＡＳ電池の出力電力の最適化モードではなく、運転パターンの最適化モードが指定されたと判断された場合における処理を説明する。ここではまず、上で述べたステップＳ４０の処理を行った後、運転パターン候補選択入力部１４１が、運転パターンＤＢ１９を参照して、ユーザに対して運転パターン候補を選択するように促し、ユーザからの１又は複数の運転パターン候補の選択入力を受け付け、当該運転パターン候補のデータを選択運転パターン候補データ格納部１４２に格納する（ステップＳ４１）。この後の処理は端子Ｂを介して図１３の処理に移行する。
【００５８】
図１３を用いて運転パターンの最適化モードの処理の続きを説明する。出力ベース充放電パターンシミュレータ１４３は、選択電力料金メニュー格納部７を参照して、１の電力料金メニュー候補を特定する（ステップＳ１２０）。そして、出力ベース充放電パターンシミュレータ１４３は、ｎ＝１にｎを初期化する（ステップＳ１２５）。次に、出力ベース充放電パターンシミュレータ１４３は、ｎ月分の充放電パターン特定処理を実施する（ステップＳ１２７）。
【００５９】
この処理については図１４を用いて説明する。ステップＳ４１において選択された運転パターンに一定出力運転パターンが含まれるか判断する（ステップＳ１５１）。一定出力運転パターンが含まれていたと判断された場合には、選択運転パターン候補データ格納部１４２に格納されている一定出力運転パターンの定型でｎ月における放電パターンを設定し、記憶装置に格納する（ステップＳ１５３）。放電パターンは、NAS_discharge_const(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。平日と休日は別に特定される。そして、ｎ月の電力負荷曲線のボトムを中心として、放電していない時間帯且つ電力料金が安い時間帯（深夜から早朝）内であって、一定出力以下の範囲で放電パターン（放電時間及び放電電力）から決定される必須充電電力量を満たす充電時間帯及び充電電力を特定し、記憶装置に格納する（ステップＳ１５５）。充電パターンは、NAS_charge_const(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。平日と休日は別に特定される。このステップにおいて、一定出力を系統使用電力まで上げても必須充電電力量を満たすことができない場合もあるので、その場合にはエラーが発生したものと判断する。
【００６０】
また、ステップＳ４１において選択された運転パターンに一定出力運転パターンが含まれていない場合又はステップＳ１５５の後に、山形出力運転パターンが候補であるか判断する（ステップＳ１５７）。山形出力運転パターンが候補であると判断された場合には、選択運転パターン候補データ格納部１４２に格納されている山形出力運転パターンの定型でｎ月における放電パターンを設定し、記憶装置に格納する（ステップＳ１５９）。放電パターンは、NAS_discharge_mount(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。平日と休日は別に特定される。なお、図８の説明では山形を形成する中央の時間帯を昼間の特定時間帯と固定したが、例えばｎ月の電力負荷曲線のピークを山形を形成する中央の時間帯の中央の時刻に重ねるように、山形出力運転パターンの放電時間帯をずらすようにしても良い。そして、ｎ月の電力負荷曲線のボトムを中心として、放電していない時間帯且つ電力料金が安い時間帯（深夜から早朝）内であって、一定出力以下の範囲で放電パターン（放電時間及び放電電力）から決定される必須充電電力量を満たす充電時間帯及び充電電力を特定し、記憶装置に格納する（ステップＳ１６１）。充電パターンは、NAS_charge_mount(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。平日と休日は別に特定される。このステップにおいて、一定出力を系統使用電力まで上げても必須充電電力量を満たすことができない場合もあるので、その場合にはエラーが発生したものと判断する。
【００６１】
また、ステップＳ４１において選択された運転パターンに山形出力運転パターンが含まれていない場合又はステップＳ１６１の後に、電力量使い切りフラット型運転パターンが候補となっているか判断する（ステップＳ１６３）。電力量使い切りフラット型運転パターンが候補となっていたと判断された場合には、図９を用いて説明したようにｎ月の電力負荷曲線においてピークを中心として一定出力以上の部分を全放電電力量（＝定格放電電力×定格放電時間）で賄うように放電パターンを特定し、記憶装置に格納する（ステップＳ１６４）。放電パターンは、NAS_discharge_allspend(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。平日と休日は別に特定される。そして、ｎ月の電力負荷曲線のボトムを中心として、放電していない時間帯且つ電力料金が安い時間帯（深夜から早朝）内であって、一定出力以下の範囲で放電パターン（放電時間及び放電電力）から決定される必須充電電力量を満たす充電時間帯及び充電電力を特定し、記憶装置に格納する（ステップＳ１６５）。充電パターンは、NAS_charge_allspend(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。平日と休日は別に特定される。このステップにおいて、一定出力を系統使用電力まで上げても必須充電電力量を満たすことができない場合もあるので、その場合にはエラーが発生したものと判断する。
【００６２】
また、ステップＳ４１において選択された運転パターンに電力量使い切りフラット型運転パターンが含まれていない場合又はステップＳ１６５の後に、系統使用電力指定型運転パターンが候補であるか判断する（ステップＳ１６７）。系統使用電力指定型運転パターンが候補に含まれていたと判断された場合には、ｎ月の電力負荷曲線において指定系統使用電力以上の部分を放電電力で賄うように放電パターンを特定し、記憶装置に格納する（ステップＳ１６９）。放電パターンは、NAS_discharge_system(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。平日と休日は別に特定される。このステップでは、指定系統使用電力とｎ月の電力負荷曲線との関係から特定される全放電電力量が、今回の処理において指定されているＮＡＳ電池の出力電力（放電電力）と定格放電時間との積で求められる全放電電力量を超えてしまう場合もある。その場合にはエラーが発生したものと判断する。そして、ｎ月の電力負荷曲線のボトムを中心として、放電していない時間帯且つ電力料金が安い時間帯（深夜から早朝）内であって、一定出力以下の範囲で放電パターン（放電時間及び放電電力）から決定される必須充電電力量を満たす充電時間帯及び充電電力を特定し、記憶装置に格納する（ステップＳ１７１）。充電パターンは、NAS_charge_system(0,n,0:23,0:1)（パラメータについては上で説明した関数と同じ）という関数として格納される。平日と休日は別に特定される。このステップにおいて、一定出力を系統使用電力まで上げても必須充電電力量を満たすことができない場合もあるので、その場合にはエラーが発生したものと判断する。
【００６３】
系統使用電力指定型運転パターンは候補に含まれていないと判断された場合又はステップＳ１７１の後には、元の処理に戻る。
【００６４】
図１３の説明に戻って、次に、出力ベース充放電パターンシミュレータ１４３は、特定の１の電力料金メニュー候補に従って、各運転パターン候補についてコストを算出し、記憶装置に格納する（ステップＳ１２９）。実際の電気料金は、放電パターンがNAS_discharge_***(0,1:12,0:23,0:1)（パラメータの内容は上で述べたのと同じ。***は、complete, const, mount, allspend, systemのいずれか）という関数で表され、充電パターンがNAS_discharge_***(0,1:12,0:23,0:1)（パラメータの内容は上で述べたのと同じ。***は、complete, const, mount, allspend, systemのいずれか）という関数で表されるとすると、
（１）放電時
CURVE_NAS(0,1:12,0:23,0:1)＝CURVE_DATA(0,1:12,0:23,0:1)−NAS_discharge_***(0,1:12,0:23,0:1)
（２）充電時
CURVE_NAS(0,1:12,0:23,0:1)＝CURVE_DATA(0,1:12,0:23,0:1)＋NAS_charge_***(0,1:12,0:23,0:1)
（３）放電も充電も行っていない時
CURVE_NAS(0,1:12,0:23,0:1)＝CURVE_DATA(0,1:12,0:23,0:1)
という電力使用量CURVE_NAS(0,1:12,0:23,0:1)から特定される従量料金部分と系統使用電力の大小によって特定される固定料金部分とから、電力料金メニューに従って算出する。料金計算の詳細については周知であるからこれ以上述べない。これにてｎ月のコストが各運転パターン候補につき算出される。この段階にて、最小コスト等（環境コストなども考慮しても良い）の運転パターンを特定するようにしても良い。
【００６５】
そして、ｎ＝１２であるか判断する（ステップＳ１３３）。もしｎ＜１２である場合には、ｎを１インクリメントし（ステップＳ１３５）、ステップＳ１２７に戻る。一方、ｎ＝１２である場合には、出力ベース充放電パターンシミュレータ１４３は、特定の電力料金メニュー候補についての年間最小コスト運転パターンを特定し、第２最適化データ格納部１６に格納する（ステップＳ１３７）。特定の電力料金メニュー候補について、毎月の最小コストの運転パターンを選択することにより、年間最小コスト運転パターンが特定される。また、運転パターンをさらに１年間固定するとして、いずれの運転パターンが特定の電力料金メニュー候補について最小コストとなるか特定するようにしても良い。なお、ステップＳ１３７においては、ＮＡＳ電池の導入コストは各運転パターン候補について同一であるから考慮する必要はない。
【００６６】
そして、全ての電力料金メニュー候補について処理したか判断する（ステップＳ１３９）。もし、未処理の電力料金メニュー候補が存在する場合には、次の電力料金メニュー候補を特定し（ステップＳ１４１）、ステップＳ１２５に戻る。一方、全ての電力料金メニュー候補について処理が完了している場合には、端子Ｅを介して図１５の処理に移行する。
【００６７】
図１５の説明に移行して、出力ベース充放電パターンシミュレータ１４３は、コスト等（環境コストなどを合わせて考慮する場合もある）に従って、ステップＳ１３７で特定された電力料金メニュー候補及び年間最小コスト運転パターンの組み合わせのうち、コスト等に基づき電力料金メニュー及び運転パターンの最適な組み合わせを決定し、第２最適化データ格納部１６に格納する（ステップＳ１４３）。
【００６８】
そして、出力処理部１７は、第２最適化データ格納部１６と通常電気料金格納部９とを参照して、ステップＳ１４３で決定された電力料金メニュー及び運転パターンの最適な組み合わせ、ＮＡＳ電池を導入しなかった場合と当該最適な組み合わせの場合とのコストの比較データ等を表示装置等に出力する（ステップＳ１４５）。
【００６９】
これにより、ＮＡＳ電池の運転パターンの最適化を行うことができ、ＮＡＳ電池を導入するとどの程度の効果があるのかを認識することができるようになる。また、採用すべき電力料金メニューも特定できる。
【００７０】
以上述べたような処理を実施すれば、適切な能力のＮＡＳ電池及び電力料金メニューを決定することや、ＮＡＳ電池の適切な運転パターン及び電力料金メニューを決定することができるため、適切なＮＡＳ電池導入支援を行うことができる。
【００７１】
以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、図２乃至図４に示した機能ブロックは必ずしもプログラムモジュールに対応するものではない。また、上で述べた運転パターンの雛型は一例であって、他の運転パターンの雛型を使用するようにしても良い。さらに、上で述べた処理フローの各ステップの順番は、同様の処理結果を得られれば同時に実行したり順番を入れ替えたりすることも可能である。また、ＮＡＳ電池でなくともよく、例えば、レドックスフロー電池、フライホイール電力貯蔵装置、リチウムイオン電池などであってもよい。
【００７２】
さらに、図２に示したエネルギー有効活用支援システムは、１台のコンピュータではなく、複数台のコンピュータにより構成される場合もある。また、クライアントサーバシステムで構成しても良いし、スタンドアロンシステムで構成してもよい。
【００７３】
さらに、上で述べたエネルギー有効活用支援システムは、コンピュータ装置であって、図１６に示すように当該コンピュータ装置においては、メモリ２５０１（記憶部）とＣＰＵ２５０３（処理部）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ）及びＷｅｂブラウザを含むアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。このようなコンピュータは、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明の一実施の形態における対象電力設備の概念図である。
【図２】本発明の一実施の形態に係る機能ブロック図である。
【図３】本発明の一実施の形態に係るＮＡＳ電池出力最適化部の機能ブロック図である。
【図４】本発明の一実施の形態に係るＮＡＳ電池運転パターン最適化部の機能ブロック図である。
【図５】本発明の一実施の形態に係る処理フローの第１の部分を示す図である。
【図６】本発明の一実施の形態に係る処理フローの第２の部分を示す図である。
【図７】一定出力運転パターンの一例を示す図である。
【図８】山形出力運転パターンの一例を示す図である。
【図９】電力量使い切りフラット型運転パターンの一例を示す図である。
【図１０】本発明の一実施の形態に係る処理フローの第３の部分を示す図である。
【図１１】系統使用電力の制限に従った充放電パターン特定処理の処理フローを示す図である。
【図１２】本発明の一実施の形態に係る処理フローの第４の部分を示す図である。
【図１３】本発明の一実施の形態に係る処理フローの第５の部分を示す図である。
【図１４】充放電パターン特定処理の処理フローを示す図である。
【図１５】本発明の一実施の形態に係る処理フローの第６の部分を示す図である。
【図１６】コンピュータの機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００７５】
１  負荷曲線データ入力部    ２  負荷曲線データ格納部
３  機器データ設定入力部    ４  機器データ格納部
５  電力負荷曲線算出処理部    ６  電力料金メニュー選択部
７  選択電力料金メニュー格納部    ８  通常電気料金計算部
９  通常電気料金格納部    １０  モード設定入力部
１１  ＮＡＳ電池データ入力部    １２  ＮＡＳ電池基本データ格納部
１３  ＮＡＳ電池出力最適化部    １４  ＮＡＳ電池運転パターン最適化部
１５  第１最適化データ格納部    １６  第２最適化データ格納部
１７  出力処理部    １８  電力料金メニューＤＢ
１９  運転パターンＤＢ    ２０  ＮＡＳ電池出力設定入力部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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