(57)【要約】本開示は、電力システムの需要応答に対する分散型の匿名アプローチを提供する。このアプローチは、分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）からのエネルギーパケット要求を許可または拒否するサイバーコンピューティングエンティティによって調整される個別のエネルギーパケットを介したエネルギー消費および分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）の生成を概念化したものである。このアプローチは、（１）サーモスタットにより制御される負荷、（２）サーモスタットにより制御されない条件付き制御負荷、および（３）双方向分散型エネルギー貯蔵システムに特に有用なＤＥＲの条件を活用する。本アプローチの第１の態様において、各ＤＥＲは、一定時間（すなわち、パケット持続時間）にわたってスイッチをオンにする権限を独立に要求する。コーディネーターは、電気グリッド、および／または、エネルギーまたは電力市場の条件に基づいて、各要求を許可するか拒否するかを決定する。第２の態様では、分散型エネルギー貯蔵システム（ＤＥＳＳ）などの双方向ＤＥＲはさらに、グリッドへのエネルギー供給を要求することができる。【選択図】図１
2019535230.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信エポック中にコーディネーターから電力を要求するノードであって、
コーディネーターと通信するためのコーディネーターインターフェースと、
ノード状態を記録するための状態レジスタと、
を備え、
前記ノードは、
前記状態レジスタからノード状態を取得し、
要求確率が、取得されたノード状態ｉ、および、ノード条件Ｔに対応するものであり、前記エポックの要求確率Ｐｉ（Ｔ）を決定し、
前記要求確率に従って、前記コーディネーターからのエネルギーパケットを要求するように構成される、
ノード。
【請求項２】
前記ノード条件Ｔは、温度、圧力、回転速度、充電状態、および、時間ベースの期限のうちの１つまたは複数である、
請求項１に記載のノード。
【請求項３】
前記条件Ｔが下限閾値Ｔｌｏｗに到達するにつれて、前記要求確率は、１に近づき、前記条件Ｔが上限閾値Ｔｈｉｇｈに近づくと、前記要求確率は、０に近づく、
請求項２に記載のノード。
【請求項４】
前記ノードは、前記条件Ｔが前記下限閾値Ｔｌｏｗに到達すると、エネルギーパケットを要求することを止めるように構成されている、
請求項３に記載のノード。
【請求項５】
前記条件Ｔが上限閾値Ｔｈｉｇｈに到達するにつれて、前記要求確率は、１に近づき、前記条件Ｔが下限閾値Ｔｌｏｗに近づくと、前記要求確率は、０に近づく、
請求項２に記載のノード。
【請求項６】
前記ノードは、前記条件Ｔが前記上限閾値Ｔｈｉｇｈに到達すると、エネルギーパケットを要求することを止めるように構成されている、
請求項５に記載のノード。
【請求項７】
第１のノード状態は、第１の状態要求確率Ｐ１に対応し、
第２のノード状態は、第２の状態要求確率Ｐ２に対応し、
Ｐ１は、Ｐ２よりも大きい、
請求項１に記載のノード。
【請求項８】
前記ノードは、３つ以上のノード状態を有する、
請求項７に記載のノード。
【請求項９】
前記ノードは、さらに、
前記要求に対する応答を受け取り、
受信した応答に基づいて、状態レジスタに記録されているノード状態を変更する、
ように構成されている、
請求項１に記載のノード。
【請求項１０】
前記ノードは、受信した応答に基づいて、電力にアクセスするように構成されている、
請求項９に記載のノード。
【請求項１１】
前記ノードは、前記コーディネーターから通信エポックパラメータを受信し、要求間の時間の長さを決定するように構成されている、
請求項１に記載のノード。
【請求項１２】
前記ノードは、分散型エネルギー貯蔵システム（ＤＥＳＳ）であり、
前記ノード状態Ｔは、前記ＤＥＳＳの充電状態であり、
前記要求確率は、充電要求確率であり、
前記ノードは、さらに
エポックについての放電要求確率を決定するように構成されており、
充電状態が充電閾値Ｃｔｈｒｅｓｈへと減少するにつれて、前記充電要求確率は、１に近づき、充電状態が放電閾値Ｄｔｈｒｅｓｈへと増加するにつれて、前記放電要求確率は、１に近づき、Ｃｔｈｒｅｓｈ＜Ｄｔｈｒｅｓｈであり、
前記ノードは、さらに
前記充電要求確率と前記充電条件の状態とに基づいて、受電要求を生成し、前記放電要求確率と前記充電条件の状態に基づいて、放電要求を生成するように構成されており、
充電要求確率および放電要求確率が、両方を生成するものである場合、充電要求も放電要求も生成されない。
請求項１に記載のノード。
【請求項１３】
前記ノードは、分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）と同じ場所に配置された物理デバイスである、
請求項１に記載のノード。
【請求項１４】
前記ノードは、ＤＥＲを遠隔管理するソフトウェアエージェントである、
請求項１に記載のノード。
【請求項１５】
前記コーディネーターインターフェースは、前記コーディネーターと無線通信する、
請求項１に記載のノード。
【請求項１６】
前記コーディネーターインターフェースは、前記コーディネーターと有線通信する、
請求項１に記載のノード。
【請求項１７】
前記コーディネーターインターフェースは、電力線通信（ＰＬＣ）を使用して前記コーディネーターと通信する、
請求項１６に記載のノード。
【請求項１８】
電力を供給するためのシステムであって、
電源と通信し、各エネルギーパケットが有限の持続時間を有する複数の個別のエネルギーパケットとして、前記電源から電力を供給するように構成されているコーディネーターと、
前記コーディネーターと通信する１つまたは複数のノードであって、各ノードは、個々に決定された確率に基づいて、１つの時間インターバル中にエネルギーパケットを要求するように構成されている、１つまたは複数のノードと、
前記コーディネーターは、
１つ以上の前記ノードから要求を受信し、
前記電力の利用可能性に基づいて、各要求を許可するか拒否するかを決定し、
対応する要求決定に従って、各ノードにエネルギーパケットを提供するように構成されており、
各ノードは、要求確率Ｐｉ（Ｔ）に従う、前記時間インターバル中に、エネルギーパケットを要求するように構成されており、
前記要求確率は、ノード状態およびノード条件に対応している、
システム。
【請求項１９】
前記コーディネーターは、１つまたは複数の市場条件に基づいて各要求を許可するか拒否するかをさらに決定する、
請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
１つまたは複数の前記ノードのうちの少なくとも１つのノードは、本質的にサーモスタットであり、
少なくとも１つの前記ノードの前記ノード条件は、温度Ｔであり、
前記要求確率は、Ｔが下限閾値Ｔｌｏｗへと到達するにつれて、１に近づき、
前記要求確率は、Ｔが上限閾値Ｔｈｉｇｈに近づくと、前記要求確率は、０に近づく、
請求項１８に記載のシステム。
【請求項２１】
１つまたは複数の前記ノードのうちの少なくとも１つのノードは、本質的にサーモスタットであり、
前記少なくとも１つのノードの前記ノード条件は、温度Ｔであり、
前記要求確率は、Ｔが上限閾値Ｔｈｉｇｈへと到達するにつれて、１に近づき、
前記要求確率は、Ｔが下限閾値Ｔｌｏｗに近づくと、０に近づく、
請求項１８に記載のシステム。
【請求項２２】
１つまたは複数の前記ノードのうちの少なくとも１つのノードは、第１の状態および第２の状態を有し、
前記第１の状態は、第１の状態要求確率Ｐ１を有し、
前記第２の状態は、第２の状態要求確率Ｐ２を有し、
Ｐ１＞Ｐ２である、
請求項１８に記載のシステム。
【請求項２３】
少なくとも１つの前記ノードは、前記第１の状態であり、許可された要求に基づいて前記第１の状態から前記第２の状態に変化するように構成されている、
請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
少なくとも１つの前記ノードは、前記第１の状態であり、許可された要求に基づいて前記第１の状態に留まるように構成されている、
請求項２２に記載のシステム。
【請求項２５】
少なくとも１つの前記ノードは、前記第２の状態であり、拒否された要求に基づいて前記第２の状態に留まるように構成されている、
請求項２２に記載のシステム。
【請求項２６】
少なくとも１つの前記ノードは、前記第１の状態であり、拒否された要求に基づいて前記第１の状態から前記第２の状態に変化するように構成されている、
請求項２２に記載のシステム。
【請求項２７】
１つまたは複数の前記ノードのうちの少なくとも１つの前記ノードは、第３の状態をさらに含み、
前記第３の状態は、前記第２の要求確率Ｐ２よりも低い第３の要求確率Ｐ３を有する、
請求項２２に記載のシステム。
【請求項２８】
１つまたは複数の前記ノードのうちの少なくとも１つの前記ノードは、３つを超える状態を含む、
請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
１つまたは複数の前記ノードのうちの少なくとも１つのノードは、分散型エネルギー貯蔵システム（ＤＥＳＳ）であり、ＤＥＳＳのノード状態は、ＤＥＳＳの充電状態であり、
ＤＥＳＳは、さらに、
エポックについての充電要求確率を決定するように構成されており、
前記充電状態が充電閾値Ｃｔｈｒｅｓｈへと減少するにつれて、前記充電要求確率は、１に近づき、前記充電状態が放電閾値Ｄｔｈｒｅｓｈへと増加するにつれて、前記放電要求確率は１に近づくものであり、
ＤＥＳＳは、さらに、
充電状態条件に基づいて、決定された確率で充電要求を生成し、充電条件の状態に基づいて、決定された異なる確率で放電要求を生成するように構成されており、
充電オートマトンと放電オートマトンの両方が要求を生成するか、あるいは、両方が要求を生成しない場合、充電要求は、生成されず、
前記オートマトンのうちの１つだけが前記要求を生成するとき、前記充電要求は、コーディネーターへと転送され、
前記コーディネーターは、さらに、対応する放電タイプの単一の要求に従って、ＤＥＳＳからのエネルギーパケットを受信するように構成されている、
請求項１８記載のシステム。
【請求項３０】
前記コーディネーターは、電力の利用可能性を示す利用可能性信号をグリッドオペレーターから受信する、
請求項１８に記載のシステム。
【請求項３１】
前記コーディネーターは、１つ以上の市場条件を示す利用可能性信号をグリッドオペレーターから受信する、
請求項１８に記載のシステム。
【請求項３２】
前記コーディネーターは、前記電力グリッドの状態をモデル化することによって、電力の予測利用可能性を決定する、
請求項１８に記載のシステム。
【請求項３３】
通信エポック中に電力を要求するための方法であって、
第１の要求確率を有する第１の状態、または、第２の要求確率を有する第２の状態として、ノード状態を決定するステップと、
前記充電確率は、取得されたノード状態およびノード条件に対応しており、前記エポックについての充電要求確率を決定するステップと、
前記充電要求確率に基づいて充電要求を送信するステップと、
を備える方法。
【請求項３４】
前記ノード条件は、温度、圧力、回転速度、充電状態、および、時間ベースの期限のうちの１つまたは複数である、
請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記ノード状態は、充電状態であり、
放電ノード状態を、第１の放電確率を有する第１の放電状態、または、第２の放電確率を有する第２の放電状態として、決定するステップと、
放電要求確率は、取得された放電ノード状態およびノード条件に対応しており、前記エポックについての放電要求確率を決定するステップと、
放電要求確率に基づいて放電要求を送信するステップと、
をさらに備える、
請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】
前記充電状態が充電閾値Ｃｔｈｒｅｓｈへと減少するにつれて、前記充電要求確率は、１に近づき、前記充電状態が放電閾値Ｄｔｈｒｅｓｈへと増加するにつれて、前記放電要求確率は１に近づき、Ｃｔｈｒｅｓｈ＜Ｄｔｈｒｅｓｈである、
請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
前記要求確率および前記放電要求確率が、充電要求および放電要求の両方を送信させる起因となるものである場合、充電要求も放電要求も送信されない、
請求項３６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
連邦政府による資金提供を受けた研究に関する声明
本発明は、米国科学財団によって付与された契約番号ＥＣＣＳ−１２５４５４９およびエネルギー省によって付与された契約番号ＤＥ−ＡＲ０００１２８９−１５０９の下で政府支援されてなされたものである。
政府は本発明に対して一定の権利を有する。
関連出願への相互参照
【０００２】
本出願は、２０１６年９月２１日に出願された米国仮特許出願第６２／３９７，３９３号に係る優先権を主張する。この出願には、参照によりその開示内容の全てが組み込まれる。
開示の分野
【０００３】
本開示は、分散型エネルギーリソースの管理に関する。
【背景技術】
【０００４】
高速ランプ昇圧発電機により、長い間、電力システムのための信頼性のある運転準備が実現されてきた。
しかしながら、再生可能エネルギーの比率が高い電力システムでは、この運用パラダイムの妥当性が疑問視されている。
再生可能エネルギーの比率が高い場合、風力発電や太陽光発電の変動に対処するための現在のアプローチでは、オンラインでより高速にランプ昇圧する従来型の発電機を用意する必要がある。
しかしながら、そのようにすると、より多くの発電機がアイドリングし、燃料を燃やし、そして有害な大気排出物を増加させることにつながり、これらはすべて「グリーン」エネルギーの未来の目標に反するものである。
したがって、運転準備を行うためにそのような技術を使用することを止めて、例えば、プラグイン電気自動車（ＰＥＶ：ｐｌｕｇ−ｉｎ  ｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｖｅｈｉｃｌｅｓ）、サーモスタット制御負荷（ＴＣＬｓ：ｔｈｅｒｍｏｓｔａｔｉｃａｌｌｙ−ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ  ｌｏａｄｓ）、分散型エネルギー貯蔵システム（ＤＥＳＳ）、および、消費者レベルでの分散型発電のような柔軟に制御できる正味負荷エネルギーリソースについての積極的な役割を検討する必要がある。
【０００５】
現在まで、需要側が関わることができたのは、ピーク時の需要を減らすために稀になされる要求に応答する負荷、開ループバイナリ制御、または、クリティカルピークプライシングのような間接的な金銭的インセンティブに大きく制限されてきた。
しかし、これらの方法では、分散型エネルギー資産の完全な柔軟性が発揮されるわけではなく、ローカルの消費者の制約を無視し、および／または、実行するために消費者からの些細ではない努力が必要となる。
したがって、最近の研究では、価格設定および制御信号を介した柔軟な分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）の自律的調整のためのフィードバックアルゴリズムの開発、上記ループから人間の消費者を効果的に取り出すこと、および、本当に反応性のよいグリッドを可能にすることに焦点を当てている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
高度に分散された正味負荷リソースのための調整戦略は、一般に、２つの形態、すなわち、（１）設備中心型または（２）消費者中心型のうちの１つの形態をとる。
前者において、設備は、例えば、グリッドへの消費者のアクセスを遅延させるように設計された平均場戦略を用いて、「谷埋め」のようなシステム目標を満たすために利用可能なグリッド容量の使用を最小限にする。このようなことは、サービスの消費者品質（ＱｏＳ）の観点から受容しがたい可能性がある。
消費者中心型のアプローチは、一般に、反復法（例えば、双対上昇法（デュアルアセント）、乗数法）またはコンセンサスアルゴリズムを介して導出される非集中型最適制御アルゴリズムに依存しており、どちらも、柔軟な正味負荷の大規模なセットのせいで収束が遅い（すなわち、時間ステップ当たり数十回の反復が必要である）。
収束速度は、ＱｏＳに影響を与える主要な問題において実行が不可能になってしまう原因となりうる（例えば、ＰＥＶが所望のレベルまで充電されない、あるいは、ＴＣＬが、指定のローカルのデッドゾーンの限界を超えてしまう）。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示は、パケット化エネルギー管理（ＰＥＭ）として知られている、分散型エネルギーリソースと、特に、（１）サーモスタット制御負荷（例えば、温水器、エアコンなど）；（２）非サーモスタット条件付き制御負荷（例えば、電池、圧縮機など）；（３）双方向分散型エネルギー貯蔵システム（例えば、バッテリー等）とについての需要応答に対する分散型の匿名のアプローチを提供する。
現在開示されているＰＥＭアプローチの第１の態様において、各ＤＥＲは、独立に、一定時間（すなわち、制御エポックの期間）スイッチをオンにする権限を要求する。
総合負荷を減少させる必要がある場合、これらの負荷要求は拒否されるという意味で、負荷は（厳密に制御されるのとは対照的に）管理される。
第２の態様では、ＤＥＳＳなどの双方向ＤＥＲは、さらに、一定時間グリッドにエネルギーを戻すように要求することができる。
【０００８】
本開示では、文献で提案されているトップダウンアプローチではなく、新規な分散型ボトムアップ制御アプローチを紹介する。
プライバシー、集中（コンバージェンス）、および、ＱｏＳの問題を克服し、再生可能エネルギーの大規模な普及を可能にするために、開示されたＰＥＭ負荷調整フレームワークは、ＤＥＲの総消費電力を規制する。
具体的には、ＤＥＲへの、または、ＤＥＲからのエネルギーの送達（分配）は、複数の「エネルギーパケット」または「パケット化エネルギー」を使用して達成される。
本方法の装置ベースの（または、ボトムアップの）ランダム化の態様により、各負荷に対して統計的に同一のグリッドアクセスを提供することに関して特定の「公平性」特性が実現される。
【０００９】
従来の技術および他の既存の技術とは対照的に、ＰＥＭは、調整層と負荷層との間で必要な情報を低減させる。すなわち、コーディネーターは、匿名で非同期の確率的に生成された、負荷からのアクセス要求と、所望の参照からの合計出力偏差のリアルタイム測定のみを必要とする。
ＰＥＭの非同期性により、通信と制御のために別々に定義された時間インターバルが可能になる。
さらに、ローカル制御層でオプトアウト制御機能を有する確率的オートマトンを使用することにより、ローカル状態変数に基づいて負荷要求にランダム化が注入される。これにより、同期を防ぎ、消費者ＱｏＳを保証し、グリッドへの公平なアクセスを促進する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本開示の性質および目的をより完全に理解するために、添付の図面と共に以下の詳細な説明を参照すべきである。
【図１】図１は、ＤＥＲ調整スキームを示している。  複数の分散エネルギーリソース（ＤＥＲｓ）は、集約されて仮想発電所（ＶＰＰ）を形成する。  分散エネルギーリソースは、電力を供給する電力線を介して設備と物理的に接続されている。  分散エネルギーリソースは、コーディネーターを介した仮想接続を用いて管理される。  コーディネーターは、設備または他のソースからの情報（例えば、入手可能／予測される供給、価格設定信号など）を使用して、分散エネルギーソースが動作し得るかどうかを判断する。
【図２】図２は、パケット化エネルギー管理（ＰＥＭ）の例示的な実施形態によって管理される温水器を示している。  左図は一連のイベントを示している。  時刻ｔａにおいて、グリッドリソースが制約されていない場合、負荷は、エネルギーを確率的に要求するか（Ｒ）、あるいは、要求しない（Ｎ）。  ｔｂにおいて、システムは、制約のある供給の期間に近づく。そしてその期間において、システムコーディネータは、要求をほとんど拒否し（Ｄ）、エポック長を短くする。  その結果、オートマトンは、より低い確率状態（例えば、Ｐ１→Ｐ２）に遷移する。  ｔｃにおいて、温度がＱｏＳ限界値に達し、負荷が、パケット化エネルギー管理（ＰＥＭ）がなされている状態から脱し（Ｘ）、温度をＱｏＳ許容範囲内となるように急速に回復しようとしている。そして、それは、ｔｄで起きる（ｔｄで達成されている）。  右図は、ローカル温度状態に対する応答に基づいて、要求確率（Ｐｉ（Ｔ））とエポック長を変化させるステートマシンを示している。  オートマトンには、状態遷移／生成要求間のエポック長も埋め込まれている。
【図３】図３は、ＰＥＭを実現するための例示的なサイバー物理インフラの図である。
【図４】図４は、ローカル温度が、ＰＥＭの下での３状態ＴＣＬの確率的アクセス要求率（太字）および平均要求時間（破線）に与える影響を示すグラフである。  グラフで示す目的のためだけに、平均所要時間は４０分に切り詰められている。
【図５】図５は、グリッドオペレーターにより入力される基準ｒ（ｔ）、および、ＶＰＰによって測定された集約パケット化ＴＣＬ出力応答ｙ（ｔ）とともに、ＰＥＭ用の閉ループフィードバックシステムを示す図である。  基準ｒ（ｔ）は、電圧読み取り値、利用可能な供給信号、エネルギー価格設定情報などであり得る。
【図６】図６の上部は、ＤＥＳＳの動的状態（例えば、蓄電池システムにおける充電状態）の関数としての「充電」および「放電」オートマトンの要求確率曲線を示している。  本発明の実施形態の下では、充電および放電オートマトンの両方が要求を生成するか、または、要求を生成しないとき、「アイドル」または「待機」状態の確率曲線が自然な帰結となる。  オートマトンのうちの１つが要求になった場合にのみ、要求（リクエスト）は、ＶＰＰコーディネーターに転送される。  図６の下図は、ＤＥＳＳの動的状態（例えば、蓄電池システムの充電状態）の関数としての「充電」および「放電」オートマトンについての平均要求時間曲線を示している。
【図７】図７は、充電しきい値および放電しきい値（それぞれ、ＣｔｈｒｅｓｈおよびＤｔｈｒｅｓｈ）に依存する状態フロー図である。
【図８】図８は、シミュレーションにおける外部可変負荷を示している。
【図９】図９は、図８のシミュレーションについての６０％ベース＋４０％ＤＥＳＳによる一定供給を示している。
【図１０】図１０は、図８のシミュレーションについての経時的な１０００個のエージェント当たりの充電状態（ＳＯＣ）を示している。
【図１１】図１１は、図８のシミュレーションについての公平性測定基準（ＳＯＣの平均および標準偏差）を示している。
【図１２】図１２は、図８のシミュレーションにおける各エポックでのトランザクションを示している。
【図１３】図１３は、図８のシミュレーションについての購入、売却、および、保有についての時間に対する統計である。
【図１４】図１４は、３種類の負荷タイプで構成される、８時間（４８０分）にわたるＶＰＰの独立して管理された挙動を示すグラフである。当該３種類の負荷は、１０００台の電気温水器、２５０台の電気自動車充電器、および、２５０台の蓄電池システムである。  ＶＰＰによって追跡される信号は１６０分でオンになる。  パケット化されたエネルギー管理アプローチを使用して負荷が管理されているので、ＶＰＰ応答は信号をうまく追跡するように示されている。
【図１５】図１５は、異なる組のＤＥＲを用いてマルチモード基準信号を追跡している２つのＶＰＰを示している。  多様なＶＰＰ（１０００個のＴＣＬ、２５０個のＰＥＶ、および、２５０個のＥＳＳバッテリーを備えるＶＰＰ）は、すべてのＤＥＲタイプ間でＱＯＳを維持しながらバッテリーの双方向機能を活用することで、１０００個ＴＣＬのみを備えるＶＰＰの性能を大幅に上回る。  ＴＣＬのみのＶＰＰは、ｅｘｉｔ−ＯＮの状態に入り、ＰＥＭから脱するＴＣＬが多数あるため、追跡することができない。
【図１６Ａ】図１６Ａは、図１５の多様なネットワークに対するパケット化の効果を示す図である。
【図１６Ｂ】図１６Ｂは、図１５の均一ネットワークの１５００個の電気温水器に対するパケット化効果を示す図である。
【図１７】図１７は、本開示の別の実施形態によるシステムの図であり、本開示による３つのノードを含んでいる。
【図１８】図１８は、本開示の別の実施形態によるチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本開示の第１の態様では、分散型エネルギーリソース（ＤＥＲ）のための匿名、非同期の、ランダム化ボトムアップ制御方式が提示される。そして、当該方式は、以下のものを含む。
（１）不完全な情報および消費者のＱｏＳ制約下でほぼ最適な追跡性能を提供するＤＥＲを管理するための新規のパケット化エネルギー管理（ＰＥＭ）制御方式。
（２）シミュレーションに基づく分析を用いる本開示のＰＥＭパラダイムの性能の説明。
当該分析では、電力系統における高度に分散されたボトムアップ負荷調整のための新しいフレームワークを示す。
【００１２】
図１のシステムは、ＰＥＭを実現するために使用してもよい電力システムの一実施形態におけるサイバー物理的な相互作用を示している。
グリッドオペレーター（例えば、設備）、コーディネーター（例えば、ＤＥＲ管理プラットフォームまたは仮想発電所）、および、パケット化された負荷（例えば、ＷｉＦｉ対応ゲートウェイを介する）の機能は別々に説明される。
開示されたボトムアップアプローチのために、パケット化された負荷の概念を最初に説明する。
Ａ．パケット負荷
【００１３】
ＰＥＭは、プラグイン電気自動車（ＰＥＶ）の協調充電のために以前に提案されている（参照により本願に組み込まれる、米国特許出願公開第２０１５／０３８９３６  Ａ１号を参照）。
この以前の研究では、ＰＥＶは、確率的オートマトンにおけるＰＥＶの状態に応じて特定の確率で充電する権限を非同期に要求する。
例えば、スリーステート有限状態機械について、状態ｉからグリッドに対してアクセスを要求する確率をＰｉとすると、Ｐ１＞Ｐ２＞Ｐ３である。
グリッドに容量がある場合、ＰＥＶは、制御エポックと呼ばれる固定期間（例えば、１５分）の間だけ充電する権限を付与され、Ｐｉ→Ｐｉ−１の状態遷移が起こる。これにより、平均要求時間が短縮される。
一方、ＰＥＶに対して充電する権限が付与されていない場合、平均要求時間は、Ｐｉ→Ｐｉ＋１の遷移とともに増加する。
【００１４】
本開示は、ローカルに感知された条件に基づいてその動作（要求確率を含む）が変化する負荷とともに使用されるＰＥＭ技術を提供する。
例えば、以下の本開示のいくつかの実施形態では、その要求のランダム化を促進するためにＴＣＬのローカル温度を使用することにより、サーモスタット制御負荷（ＴＣＬ）を管理することができる。
他の例では、圧力は、圧縮機動作に使用されてもよく、電圧および充電状態は、蓄電池システム等に使用されてもよい。なお、ＴＣＬに関する例示的な実施形態は、本開示を説明するために提供されるものであるが、明示的な制限はなく、本開示の範囲はＴＣＬに限定されるべきではない。
【００１５】
いくつかの実施形態では、本開示は、通信エポック中にコーディネーター９０から電力を要求するためのノード１０として具現化されてもよい。
ノード１０は、コーディネーター９０と通信するためのコーディネーターインターフェース１２を備える。
コーディネーターインターフェース１２は、無線通信用、有線通信用、または、無線と有線の組み合わせたもの用に構成されてもよい。
いくつかの実施形態において、例えば、コーディネーターインターフェースは、コーディネーターとの電力線通信のために構成される。すなわち、電力線を介して送信／受信される通信プロトコルを使用するように構成される。
通信エポックは、ノードによって行われた要求（リクエスト）の間の時間の長さである。
いくつかの実施形態では、通信エポックは、固定されており、かつ、予め決められている。
他の実施形態では、通信エポックは可変であってもよい。
例えば、いくつかの実施形態において、通信エポックは、コーディネーターから１つ以上のノードに送信される。
そのような実施形態において、ノード１０は、コーディネーターから通信エポックパラメータを受信し、ノードによってなされた要求（リクエスト）の間の時間の長さを決定するように構成されてもよい。
【００１６】
いくつかの実施形態において、ノード１０は、対応するＤＥＲと同じ場所に配置される物理的な装置である。
例えば、ノードは、温水器の近くにある（または、温水器に組み込まれている、例えば、温水器の一部を構成している）装置であってもよい。
他の実施形態では、ノードは、ソフトウェア（「ソフトウェアエージェント」）で実装される。
例えば、ノードは、クラウド内に実装され、ＤＥＲを遠隔管理するものであってもよい。
【００１７】
ノード１０は、ノード（ｉ）の状態を記録するための状態レジスタ１４を有する。
例えば、ノードは、第１の要求確率（Ｐ１）を有する第１の状態、または、第２の状態要求確率（Ｐ２）を有する第２の状態であってもよい。
ノードは、より多くの状態、例えば、第３の要求確率（Ｐ３）を有する第３の状態（または、３つより多い状態）を有するものであってもよい。
ノード１０は、また、ノード条件（Ｔ）を有する。
ノード条件は、例えば、温度、圧力、回転速度、充電状態、時間のデッドライン、または、他の任意の条件であってもよい。
ノードは、例えば、温度や充電状態など、複数の条件を有するものであってもよい。
ノードは、対応するノード条件を測定するために１つ以上のセンサ１６を含むものであってもよい。
例えば、ノードは、温度を測定するための温度センサを含んでいてもよい。例えば、温水加熱器ノードは、タンク内に貯蔵された温水の温度を測定するためのセンサを含んでいてもよい。
【００１８】
ノード１０は、ノードレジスタ１４からノード状態を取得するように構成されている。
例えば、いくつかの実施形態において、ノードは、プロセッサを含んでいてもよく、ノードレジスタは、コンピュータメモリに実装されてもよい。
そのような実施形態において、プロセッサは、ノードレジスタからノード状態を取得するようにプログラムされていてもよい。
以下でさらに論じるように、要求確率Ｐｉ（Ｔ）がエポックについて決定される。
要求確率は、例えば、通信エポック中に要求（リクエスト）が送信される確率であってもよい。
より具体的な例において、要求確率は、エネルギーパケットの要求（充電要求）がコーディネーターに送信されることになる充電要求確率である。
要求確率は、取得されたノード状態およびノード条件に対応する（さらに後述する）。
【００１９】
いくつかの実施形態において、条件Ｔが下限しきい値Ｔｌｏｗに近づくと、要求確率は１に近づき、Ｔが上限しきい値Ｔｈｉｇｈに近づくと、要求確率は０に近づく。
ノードは、ＴがＴｌｏｗに達したときに、エネルギーパケットを要求することを止めるように構成されてもよい。
他の実施形態において、ＴがＴｈｉｇｈに近づくと、要求確率は１に近づき、ＴがＴｌｏｗに近づくと、要求確率は０に近づく。
ノードは、ＴがＴｈｉｇｈに達すると、エネルギーパケットを要求することを止めるように構成されてもよい。
【００２０】
ノード１０は、さらに、要求に対する応答を受信するように構成されてもよい。
例えば、いくつかの実施形態において、ノードは、コーディネーターからエネルギーパケットの要求の承認を受信する。
そして、ノードは、その応答に基づいて状態レジスタに記録されているノード状態を変更してもよい。
例えば、承認された要求に基づいて、ノードの状態は、第１の状態から第２の状態に変化してもよい。
別の例では、ノード状態は、第２の状態から第１の状態に変化してもよい。
３つ以上の状態を有するノードについて他のケースが存在し、それらのケースは、本開示に照らして明らかであろう。
ノード１０は、さらに、受信した応答に基づいて、電力にアクセスするよう構成されてもよい。
例えば、要求されたエネルギーパケットの承認に基づいて、ノードは、パケット持続時間（所定の時間長）にわたって電力にアクセスしてもよい。
【００２１】
別の実施形態において、本開示は、通信エポック中に電力を要求するための方法１００として具現化されてもよい。
方法１００は、第１の要求確率を有する第１の状態、または、第２の要求確率を有する第２の状態としてノード状態を決定するステップ１０３を含む。
エポックに対する充電要求確率が決定される（ステップ１０６）。
ステップ１０６で決定された充電要求確率は、（両方とも上述したように、そして、さらに後述されるように）ステップ１０３で取得されたノード状態およびノード条件に対応する。
ステップ１０６で決定された充電要求確率に基づいて、充電要求が送信される（ステップ１０９）。
【００２２】
いくつかの実施形態において、方法１００は、ＤＥＳＳであるノード上で実行されてもよい。
そのため、方法１００は、ノード条件として充電状態を使用してもよい。
方法１００は、第１の放電確率を有する第１の放電状態、または、第２の放電確率を有する第２の放電状態として、放電ノード状態を決定するステップ１１２をさらに含んでもよい。
エポックについて、ステップ１１２で取得された放電ノード状態およびノード条件に対応する放電要求確率が決定される（ステップ１１５）。
放電要求は、放電要求確率に基づいて送信される（ステップ１１８）。
いくつかの実施形態において、充電状態が充電閾値Ｃｔｈｒｅｓｈへと減少するにつれて、充電要求確率は１に近づき、充電状態が放電閾値Ｄｔｈｒｅｓｈへと増加するにつれて、放電要求確率は１に近づく。ここで、Ｃｔｈｒｅｓｈ＜Ｄｔｈｒｅｓｈである。
いくつかの実施形態において、要求確率および放電要求確率により、充電要求および放電要求の両方が送信されてしまう場合、充電要求も放電要求も送信されない。
１）伝統的なＴＣＬの制御
【００２３】
既存の伝統的なＴＣＬの大多数は、バイナリ（ＯＮ／ＯＦＦ）方式で動作し、単純ステートマシンによって制御される。たとえば、温度しきい値に基づいて状態を変化させるサーモスタットがこの例である。
局所的には、ｎ番目のＴＣＬは、所望の条件（すなわち、温度）、Ｔｎｓｅｔを設定値とすると、温度不感帯内がＴｎｓｅｔ±Ｔｎｓｅｔ，ＤＢ／２、を維持するように制御される。これにより、下記のローカルの離散時間制御ロジックに従う、標準のＴＣＬのヒステリシス温度応答を実現できる。
【数１】
2019535230.tif 000003
【００２４】
上記の完全分散型制御ロジックのもとでの総合的な応答は、本明細書において「制御なし」の場合という。
提案されたＰＥＭスキームは、コーディネーターと相互作用する、より高度なもの（すなわち、ファームウェアアップグレードの同等物）を有する既存の状態機械（ステートマシン）を置換することだけを要求する。
２）ＴＣＬへのＰＥＭの適用
【００２５】
図２（右図）は、加熱を目的としたＰＥＭ下のＴＣＬオートマトン（例えば、電気炉または温水器）を示す図である。
ＴＣＬのローカル温度ＴがＰＥＭ動作の上限温度と下限温度との間の値であるとき、ＴＣＬの要求時間は、例えば、その平均が上限に対するＴに対して逆比例する指数分布によって決定されてもよい。
つまり、下限しきい値に非常に近い温度のＴＣＬは、ほぼ確実に要求を出し（つまり、Ｐｉ（Ｔ→Ｔｌｏｗ）≒１）、上限温度に近い温度のＴＣＬは、低い確率で要求を出す（つまり、Ｐｉ（Ｔ→Ｔｈｉｇｈ）≒０）。
要求を送信し、グリッドに容量がある場合、ＴＣＬは、固定制御エポック長δｔについてＯＮにする権限を与えられる（すなわち、ｔ∈（ｔ０，ｔ０＋σｔ）について、Ｚｎ（ｔ）＝１）。そして、Ｐｉ（Ｔ）→Ｐｉ−１（Ｔ）の状態遷移が起こる。
要求が拒否された場合、ＴＣＬ有限状態機械は、より短い低い平均要求時間Ｐを有する状態に遷移する（すなわち、Ｐｉ（Ｔ）→Ｐｉ＋１（Ｔ））が、温度依存の確率ですぐに要求を再開する。
アクセスが繰り返し拒否されると、ＴはＴｌｏｗに達し、それによってＴＣＬがＰＥＭスキームを終了し（すなわち、ＰＥＭスキームから脱し）、温度範囲が満たされることを保証する。
パケット温水器の例示的なオン／オフのサイクルを図２（左）に示す。
なお、ノードが冷却ノード（すなわち、例えば、冷凍庫などのような冷却ＤＥＲを管理するノード）である場合、図に示される例示的なサイクルは逆になることに留意されたい。
【００２６】
ＴＣＬが、要求に対する「許可／拒否」応答を受信することに加えて、ＴＣＬはまた、更新された（グローバル）制御エポック長δｔを受信してもよい。これによって、集合体中のより厳密な追跡が可能になり、ランピング中に有用である。
ＴＣＬがＯＮの間は、ＴＣＬは、要求を出さない。
さらに、δｔ＞Δｔである。
【００２７】
すべてのＴＣＬがこのように動作するので、オンにする権限を許可または拒否するＤＥＲコーディネーターは、特定のＴＣＬの知識／追跡を必要としない。
さらに、コーディネーターは、どのＴＣＬが特定の要求をしているのかさえ追跡しない。
各ＴＣＬは、同じオートマトンロジックを実行し、オンにする能力はリアルタイムのシステム容量にのみ依存するため、同じ時点で要求を行ったＴＣＬは、コーディネーターによって同じように扱われる。
このように、ＰＥＭアプローチは、顧客に対する公平性を確保しつつ、本質的にプライバシーを維持する。
ＰＥＭアプローチとその結果として得られるシステムは、調整されているＴＣＬの種類や組み合わせには依存しない。
つまり、電気温水器とエアコンを同じシステムで管理することができる。
顧客のサービス品質は、デバイスの条件が不感帯から外れたときに、一時的にＰＥＭを「オプトアウト」する（ＰＥＭの管理下から脱する）デバイス機能によって保証される。
３）ＰＥＭによる確率的要求率
【００２８】
ＰＥＭの離散時間での実装において、オートマトン状態ｉにおけるローカル温度Ｔｎ［ｋ］を有するＴＣＬ  ｎが時間ステップｋの間（インターバルΔｔにわたって）グリッドへのアクセスを要求する確率は、下記の累積指数分布関数によって定義される。
【数２】
2019535230.tif 000004
ここで、速度パラメータμ（Ｔｎ［ｋ］，ｉ）＞０は、ローカル温度および確率的オートマトン機械状態ｉに依存する。この依存は、下記の境界条件を考慮することにより確立される。
１．Ｐｉ（ＴＣＬ  ｎがｋにてアクセスを要求する｜Ｔｎ［ｋ］≦Ｔｉｍｉｎ）＝１
２．Ｐｉ（ＴＣＬ  ｎがｋにてアクセスを要求する｜Ｔｎ［ｋ］≧Ｔｉｍａｘ）＝０
これにより、下記の通り、ＰＥＭの速度パラメータの自然な設計がなされる。
【数３】
2019535230.tif 000005
ここで、Ｍｉ＞０［１／ｓｅｃ］は、ＴＣＬのオートマトン状態ｉに依存し、平均所要時間を表す設計パラメータである。
なお、数式（２）は、例示的なものであり、他の関数（例えば線形）も使用できることに留意されたい。
【００２９】
Ｔｎｍｉｎ：＝Ｔｎｓｅｔ−Ｔｎｓｅｔ，ＤＢ、および、Ｔｎｍａｘ：＝Ｔｎｓｅｔ＋Ｔｎｓｅｔ，ＤＢについての対称的な定義を考慮すると、Ｔｎ［ｋ］＝Ｔｎｓｅｔを有するＴＣＬ  ｎについての平均要求時間は、１／Ｍｉ（秒単位）により記述され、これは、有限状態機械の設計のための有用なパラメータを表す。
図４は、スリーステートオートマトンに対するＴＣＬの確率的要求レートを示している。ここで、Ｐ１（Ｔｎ［ｋ］）＞Ｐ２（Ｔｎ［ｋ］）＞Ｐ３（Ｔｎ［ｋ］）が、それぞれ、太い青の線、太い赤の線、太い緑字の線により定義されている。
さらに、確率Ｐｉ（Ｔｎ［ｋ］）は、Ｔｎ［ｋ］で微分可能である。
４）ＰＥＭ下で保証される最低限のサービス品質
【００３０】
ＰＥＭ下でのＴＣＬの確率論的性質により、外乱（例えば、大きな温水回収率）がＴｎ［ｋ］をＴｎｍｉｎよりも低く駆動することが完全に可能である。
したがって、本開示のいくつかの実施形態において、消費者へのサービス品質を最大にする（すなわち、冷たいシャワーを回避する）ために、ＰＥＭ下のＴＣＬは、一時的にＰＥＭから出て（すなわち、オプトアウトして（脱して））、伝統的なＴＣＬ制御下で動作することができる（例えば、ＯＮにして、ＯＮ状態のまま維持する）。
これは、図２（左）のイベントｔｃ、および、図２（右）のＯＮ／ＯＦＦオートマトン状態で示されている。
すなわち、一旦ＰＥＭ下のＴＣＬが温度限界を超えると、伝統的な制御ロジックが一時的に採用され、ＰＥＭ制御ロジックに復帰するとき（すなわち、ＴＣＬがＰＥＭに戻るとき）、ローカル温度が、Ｔｎｓｅｔ，ＰＥＭ＜Ｔｎｓｅｔ，ＤＢを満たすＰＥＭの「回復限界」Ｔｎｓｅｔ±Ｔｎｓｅｔ，ＰＥＭ内となるように制御される。
回復限界は、最小／最大限界にて、過度に脱出／再エントリが循環されることを避けるのに役立つ。
冷たいシャワーは望ましくないが、温水ヒーターを過熱することは、消費者にとって危険であり、温水器を損傷する可能性がある。
このように、ＰＥＭ下のＴＣＬは、Ｔｎ［ｋ］＞Ｔｎｍａｘの場合には、決して作動しないように構成されてもよい。
Ｂ．ＰＥＭを使用したＴＣＬの調整：仮想発電所（ＶＰＰ）
【００３１】
図３の例示的な実施形態に示されるように、消費者所有のゲートウェイ（例えば、ホームＷｉＦｉ）は、パケット化された負荷とクラウドベースのＤＥＲコーディネーター、すなわち、仮想発電所（ＶＰＰ）との間の双方向通信を可能にし得る。
ＶＰＰは、上流グリッドオペレーターからバランス調整コマンドを受け取り、柔軟なエネルギーリソースを調整し、バランス調整コマンドを追跡する。
提案されたＰＥＭ方式内において、ＶＰＰは、実際の総計出力ｙ（ｔ）と、基準信号ｒ（ｔ）間のリアルタイム出力誤差に基づいて、「Ｙｅｓ」または「Ｎｏ」の通知をともなうダウンストリーム負荷アクセス要求（すなわち、ｐｉｎｇ）に応答することで、バランス調整信号を追跡する。
ｅ（ｔ）：＝ｒ（ｔ）−ｙ（ｔ）
これを図５に示す。
ｅ（ｔ）＞０であれば、「Ｙｅｓ」。そうでない場合、「Ｎｏ」である。したがって、ＶＰＰは、次の入力と出力によって要約される。
入力：バランス基準信号。
出力：Ｙｅｓ／Ｎｏのアクセス通知。エポック長を制御する。
Ｃ．ＰＥＭによるグリッドレベルのサービスの提供
【００３２】
送電（例えば、ＩＳＯ  Ｎｅｗ  Ｅｎｇｌａｎｄ）または配電設備システムオペレーター（例えば、図３のＤＳＯ制御室）は、電圧、周波数、および、電力の流れ等のグリッドの状態を測定または推定することができる。
再生可能エネルギーの普及率が高いシナリオでは、グリッドオペレーターは、需要と供給のバランスを取ることがますます困難になるため、顧客の家や産業／商業施設にある柔軟なパケット化ＤＥＲを活用しようとする。
これは、今日４〜５秒ごとに送信される自動発電機制御（ＡＧＣ）信号と同じように、ほぼリアルタイムでグリッド上のＶＰＰへの個々のバランス要求を信号伝送することによって実現される。
したがって、グリッドオペレーターは、次の入力と出力によって要約される。
入力：グリッド状態と正味負荷予測
出力：バランス要求信号
【００３３】
要約すると、グリッドオペレーターから、グリッドまたは市場ベースのバランス信号を受信するＶＰＰを介して、パケット化された負荷の匿名、公平、および非同期のｐｉｎｇを管理することによって、ＰＥＭは、本書類におけるＴＣＬに適合されたボトムアップ分散制御方式を表す。
双方向リソースの制御
【００３４】
本開示の別の態様では、ＤＥＳＳの双方向制御は、２つの異なる確率的オートマトンを使用して可能になる。
ＤＥＳＳのような双方向リソースは、ＶＰＰが（放電を介して）ランプダウンする能力を向上させる。
ＴＣＬは、停止するようにしか制御できないので（つまり、拒否することによってしか制御できないので）、それと同じ程度にしか制御することはできない。
・ＶＰＰは、ＴＣＬパケット要求を拒否する。  →  ランプアップせず、応答遅延なしで、ランプダウンの速度を制御することはできない。
・ＶＰＰは、ＴＣＬパケット要求を受信する。  →  ランプアップして、すべての要求に「ＹＥＳ」と返答することでランプアップの速度を制御し（十分な要求が入ってくると仮定して）、それにより、受信の速度でランプアップの速度を制御する。
・ＶＰＰは、ＤＥＳＳ放電要求を受信する  →  ランプダウンして、放電要求を受信する速度でランプダウンの速度を制御できる
・ＶＰＰは、ＤＥＳＳ充電要求を受信する。  →  ランプアップして、充電要求を受信する速度でランプアップの速度を制御できる。
【００３５】
したがって、エネルギーを貯蔵することで、ＶＰＰのランプダウンする能力が向上する。
そのように、ＰＥＭは、実際には、より異種の負荷を用いた場合に改善される。つまり、多様な負荷のもとで顕著な効果を奏する。
以下の実施形態では、電池による蓄電について考察するが、本開示の範囲は電池による蓄電に限定されない。
本開示の実施形態において、例えば、機械的貯蔵（例えば、空気圧および油圧ポンプ貯蔵）、電気化学的貯蔵プロセス（例えば、電気分解／燃料電池動作）等、および、異なる貯蔵タイプの組み合わせのような他の貯蔵タイプが使用されるものであってもよい。
同様に、本開示において使用される文言は、便宜上、バッテリーストレージシステムの専門用語（例えば、「充電状態」）を使用しているが、本開示は、バッテリーストレージシステムのみを使用する実施形態に限定されるべきではない。
【００３６】
第１のオートマトンは、ＤＥＳＳがグリッドからエネルギーパケットを要求する確率（すなわち、「充電」）を決定する。上記に開示されたＰＥＭ方法と同様である。
第２のオートマトンは、ＤＥＳＳがグリッドにエネルギーパケットを提供することを要求する確率（すなわち「放電」）を決定する。
これらの確率は、ＤＥＳＳの充電状態（ＳＯＣ）によって決定される。
最小ＳＯＣを確実に維持するために、その値よりも小さくなったときに、第１のオートマトンが常にエネルギーパケットを要求する充電閾値（Ｃｔｈｒｅｓｈ）を設定することができる（すなわち、確率が「１」に設定される）。
同様に、過剰なＤＥＳＳエネルギーをグリッドに売り戻すことを可能にするために、その値を超えると、第２のオートマトンの確率が「１」に設定される放電閾値（Ｄｔｈｒｅｓｈ）があってもよい。
２つのしきい値の間において、ＤＥＳＳは、各エポックで、充電、放電、または、待機（すなわち、要求なし）を要求することができる。
第１オートマトンと第２オートマトンは、独立して動作するので、同じエポックで充電要求と放電要求との両方が望まれる場合、ＤＥＳＳは待機する（すなわち、どちらの要求も送信されない）。
【００３７】
いくつかの実施形態において、ノード１０は、ＤＥＳＳであり（例えば、ＤＥＳＳを管理し）、ノード状態（Ｔ）は、ＤＥＳＳの充電状態であってもよい。
要求確率は、充電要求確率（すなわち、ノードが通信エポックにおいて充電を要求する確率）である。
ノード１０は、さらに、エポックについての放電要求確率を決定するようにさらに構成されてもよい。
ノード条件（充電状態）が放電閾値（Ｄｔｈｒｅｓｈ）へと増加するにつれて、放電要求確率は１に近づくものであってもよい。
ノード条件が充電閾値（Ｃｔｈｒｅｓｈ）へと減少するにつれて、充電要求確率は、１に近づくものであってもよい。
充電閾値は、放電閾値よりも小さい（Ｃｔｈｒｅｓｈ＜Ｄｔｈｒｅｓｈ）。
ノード１０は、充電要求確率および充電状態条件（ノード状態）に基づいて、充電要求を生成するようにさらに構成され得る。
ノード１０は、放電要求確率および充電状態条件に基づいて、放電要求を生成するようにさらに構成され得る。
いくつかの実施形態において、充電要求確率および放電要求確率が、充電要求および放電要求の両方を送信するようなものである場合、ノードは、充電要求も放電要求も送信しないように構成してもよい。
言い換えれば、充電要求確率と放電要求確率とが、充電要求と放電要求の両方を生成するものである場合、ノードは、充電要求も放電要求も生成しないように構成される。
【００３８】
いくつかの実施形態において、ノード１０は、ＤＥＳＳ（例えば、ＤＥＳＳを管理する）であり、ノード状態は、ＤＥＳＳの充電状態である。
ノードは、エポックの充電要求確率を決定するように構成されてもよく、充電状態が充電閾値Ｃｔｈｒｅｓｈへと減少するにつれて、充電要求確率は１に近づき、充電状態が放電閾値Ｄｔｈｒｅｓｈ（ここで、Ｃｔｈｒｅｓｈ＜Ｄｔｈｒｅｓｈ）へと増加するにつれて、放電要求確率は１に近づく。
ノードは、さらに、充電状態条件に基づいて決定された確率（充電要求確率）で充電要求を生成し、充電状態に基づいて決定された異なる確率（放電要求確率）で放電要求を生成するように構成されてもよい。
充電オートマトンと放電オートマトンの両方が要求を生成するか、または、両方とも要求を生成しない場合、要求（リクエスト）は、コーディネーターに転送されない。
オートマトンの１つのみが要求を生成すると、その要求（充電または放電）は、コーディネーターに転送される。
【００３９】
双方向の実施形態を説明するために、シミュレートされた６日間の時間フレームにおいて、１０００個のＤＥＳＳについて、シミュレーションが行われた。
６日間にわたって、システムは、図８に示す「外部」の可変負荷を調査する。
なお、負荷がピークで１．０を超えていることに注意されたい。これは、ＤＥＳＳからのエネルギーがその負荷を満たすために必要になることを示している。
１、２、５、および６日の負荷プロファイルは、住宅データに基づいている。
３日と４日の負荷プロファイルは、人為的に低く設定されており、ＤＥＳＳを最大ＳＯＣまで引き上げるために過剰供給をどのように使用できるかを示している。
ベース外部供給量は、１．０負荷の６０％で一定であると仮定されている（図９参照）。
【００４０】
１０００個のＤＥＳＳエージェントを、少なくともＳＯＣの０．４倍が維持されるように構成された制御オートマトンと共に用いた（図１０を参照）。
これは、所望のサービス品質に関するエンドユーザー定義のパラメータである。
なお、この閾値は、任意に設定でき、すべてのエージェントにわたって同じである必要はない。
１０００個のＤＥＳＳのＳＯＣは、シミュレーションの開始時において、（０から１の値に）ランダムに割り当てられた。
【００４１】
図１２に示すように、ＤＥＳＳエージェントは、各エポックにおいて、充電している（濃い灰色）、放電している（中間の灰色）、または、保持している（薄い灰色）。
購入／売却／保持の各合計は、図１３に示されており、それらの全合計は、エージェントの数（１０００）に等しくなる。
【００４２】
図９の変化している線は、各エポックにおける、ＤＥＳＳからシステムへの正味の供給量を示している。
これは外部負荷と厳密には一致しない。低いＳＯＣのＤＥＳ（すなわちエージェント）を充電するときに、追加の負荷があるためである。
【００４３】
負荷のより大きな変動は（図８）、ＤＥＳＳエージェントのＳＯＣのより大きな変動、および、不均衡をもたらす（図１０および図１１）。
【００４４】
オートマトンの動作を図６および図７に示す。
エージェントのＳＯＣが最小値（Ｃｔｈｒｅｓｈ、この例では０．４）を下回っている場合、エージェントは、確率１で充電を要求し、放電を要求しない。
エージェントのＳＯＣが最小値の０．４倍よりも大きい場合、確率１で充電を要求する。すなわち、ＳＯＣで充電を要求し、かつ、（独立して）確率ＳＯＣで放電を要求する。
両方の動作が「真」の場合、エージェントは「保持」する（すなわち、スタンバイ（どちらの要求も発行しない））。
この例では、放電閾値を、ＳＯＣ＝１．０に設定した。したがって、事実上その特徴は、無効である（機能しない）。
例示的なケーススタディ：同種の負荷および異種の負荷の両方で動作するＶＰＰ
この例では、ＰＥＭの下で単一のＶＰＰがどのようにして多様な集団の異種ＤＥＲを動作させることができるかを示している。
具体的には、以下のケーススタディにおいて、１５００個の異種のパケット化ＴＣＬデバイス（１０００個）、ＰＥＶデバイス（２５０個）、および、ＥＳＳデバイス（２５０個）をすべて単一のＶＰＰで調整し、参照信号を追跡するとともに、同時に、（ローカルの）ＱｏＳの制約を満たす方法を示す。
各負荷タイプに対する制御不可能なバックグラウンド要求は、局所的な動的状態へのランダムな摂動を表す。
・ＴＣＬ：家庭用電気温水器１０００台の場合、制御不能な需要は、シャワーや洗濯機や食器洗い機の運転など、家庭での温水の使用を表す。
この数値例では、電気温水器のエネルギー使用パターンに関する文献に記載されている統計に基づいてモデルが開発された。
・ＰＥＶ：２５０個のプラグイン電気自動車バッテリーの場合のバックグラウンド需要は、バッテリーを放電する運転パターンを表す。
ＰＥＶの旅行パターンは、ニューイングランドの旅行調査データから無作為に抽出されたもので、住宅の到着時間と出発時間、および、走行距離の確率モデルを提供する。
想定した、１５０マイルの電気走行距離と６．７マイル／ｋＷｈの電気走行効率とから、ＳＯＣの総削減量は、（充電するために）家に着いたときに計算される。
・ＥＳＳ：２５０個の家庭用電池は、大手電池メーカーに典型的な大手電池メーカーの住宅用エネルギー貯蔵ユニットを代表する仕様に基づいていた。そして、２５０個の家庭用電池は、それぞれ、１３．５ｋＷｈの電池容量、約９５％の充放電効率（往復で９２％）、および、５．０ｋＷの最大（連続）電力定格を有する。
バッテリーの所有者は、どちらの方向にも１．５ｋＷの最小消費電力で、ガウス分布のランダムウォークに基づいてバッテリーを確率的に充電または放電すると仮定した。
これは、住宅用太陽光発電の過剰もしくは不足、または、短期間の単独運転条件を表している場合がある。
Ｎ＝１５００の多様なＤＥＲデバイスは、パケット化され、８時間（１６：００から２４：００）にわたって、ＶＰＰは、負荷と相互作用し、１８：４０から２４：００において、ＶＰＰは、ＩＳＯからのバランス信号を表す平均再帰ランダム信号を追跡する。
トラッキングは、前述のように、参照値と、集約されたＶＰＰの電力の出力との間のリアルタイム誤差に基づいて、パケット要求を拒否または受け入れることによって実現される。
追跡誤差は、δ＝５分のパケットエポックについて５％未満である。
図１４は、ＶＰＰの追跡性能を示しており、ＱＯＳ要件が満たされていることも示している。
２つのＶＰＰについて検討する。１つは、１０００個のＴＣＬ、２５０個のＰＥＶ、および、２５０個のＥＳＳバッテリ（つまり、多様なＶＰＰ）で構成され、もう１つは、１５００個のＴＣＬ（つまり、ＴＣＬのみのＶＰＰ）で構成されている。
図１５は、これら２つのＶＰＰが、ステップ的な変化、周期的な変化、および、ランプ的な変化からなる信号を追跡する際に、どのように機能するかを示している。
多様なＶＰＰがＴＣＬのみのＶＰＰを上回ることは明らかである。
実際、多様なＶＰＰのトラッキングエラーの二乗平均平方根は、ＴＣＬのみのＶＰＰよりも４倍小さい（５４ｋＷ  ｖｓ  ２２０ｋＷ）。
さらに、両方のＶＰＰのＴＣＬは、温度設定値（すなわち、２．４℃と２．５℃（同様の標準偏差を有するものとする））からの平均絶対偏差がほぼ同じであるため、このパフォーマンスの向上は、ＱｏＳを犠牲にすることなく実現される。
多様なリソース群の価値をさらに説明するために、図１６Ａおよび１６Ｂに、それぞれのＶＰＰ内の各デバイスのオン／オフ状態を示す。
ＶＰＰを注意深く比較すると、ＴＣＬのみのＶＰＰでは、基準信号の低い部分を追跡できないことが分かる。これは、図１６Ａおよび図１６ＢのＴＣＬのみのＶＰＰに関する非常に長い連続ＯＮ期間によって表されているように、多くのＴＣＬがオプトアウトするためである（すなわち、脱ＯＮ状態への移行するためである）。
すなわち、分散型エネルギーリソースの多様性は、追跡能力を向上させるだけでなく、消費者に提供されるＱｏＳも向上させる。
【００４５】
本開示を１つまたは複数の特定の実施形態に関して説明してきたが、本開示の精神および範囲から逸脱することなく本開示の他の実施形態を実現できることが理解されるであろう。
したがって、本開示は、添付の特許請求の範囲、および、その合理的な解釈によってのみ限定されると考えられる。
【図１】
2019535230.tif 000006
【図２】
2019535230.tif 000007
【図３】
2019535230.tif 000008
【図４】
2019535230.tif 000009
【図５】
2019535230.tif 000010
【図６】
2019535230.tif 000011
【図７】
2019535230.tif 000012
【図８】
2019535230.tif 000013
【図９】
2019535230.tif 000014
【図１０】
2019535230.tif 000015
【図１１】
2019535230.tif 000016
【図１２】
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【図１３】
2019535230.tif 000018
【図１４】
2019535230.tif 000019
【図１５】
2019535230.tif 000020
【図１６Ａ】
2019535230.tif 000021
【図１６Ｂ】
2019535230.tif 000022
【図１７】
2019535230.tif 000023
【図１８】
2019535230.tif 000024
【国際調査報告】
2019535230.tif 000025