(57)【要約】      （修正有）【課題】集約負荷の電力追跡のネットワーク最適化問題に対する反復的な分散解決策を提供する。【解決手段】各ノードがローカル制約および状態によりローカル最適化問題を解く一方で、各他のノードからの情報に基づいてグローバルラグランジュ乗数を使用する分散反復解法を使用する。グローバルラグランジュ乗数は、各反復において各ノードから凝縮された形態（例えば、スカラ）で得られる負荷固有情報を使用して、集約レベルで決定される。グローバルラグランジュ乗数は、新しい反復ごとにノードにブロードキャストされる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムであって、
分散負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）の負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）であって、前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）が、電力グリッドの消費者供給デバイスを介して供給される電力を消費する電力消費負荷（１１０）を管理するよう結合され、前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）が、前記負荷のサービス品質制限（１つまたは複数）を満たすよう前記負荷を管理する、負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）を備え、
前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）が、前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）によって送信され、前記分散負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）の１つまたは複数の他の分散負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）から受信されるデータを集約するアグリゲータ（１１６）に通信可能に結合され、前記データは、電力範囲を備える初期データを備え、
前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）が、前記アグリゲータ（１１６）から初期比値を受信するよう構成され、
前記初期比値が、前記電力範囲と、前記分散負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）の前記１つまたは複数の他の分散負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）からの他の電力範囲データとに基づき、
前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）が、ローカル電力レベルを初期レベルに設定するために前記初期比値を使用し、前記電力消費負荷（１１０）の負荷固有情報を使用して前記負荷固有情報よりもコンパクトな形式で前記負荷固有情報を示す１つまたは複数のスカラ値を備える凝縮情報を判定し、前記凝縮情報を前記アグリゲータ（１１６）に通信するようさらに構成され、前記ローカル電力レベルが前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）に対してローカルであり、
前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）が、前記アグリゲータ（１１６）との通信に基づいて反復を行い、前記ローカル電力レベルを修正し、前記反復が定義された状態を満たしていると前記アグリゲータ（１１６）が判定するまで指定された集約負荷電力消費レベルに近づけるようさらに構成され、
前記反復が、
前記凝縮情報および前記分散負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）の前記１つまたは複数の他の分散負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）からの他の凝縮情報に基づくステップサイズ値およびグローバル値を前記アグリゲータ（１１６）から受信し、
ステップ方向を決定し、
前記ステップサイズ値および前記ステップ方向に基づく調整により前記電力消費負荷（１１０）を制御して前記指定された集約負荷電力消費レベルに近づけ、
前記凝縮情報を更新して前記調整の後に前記負荷固有情報を示す１つまたは複数の更新スカラ値を備える更新凝縮情報を再判定し、前記更新凝縮情報を前記アグリゲータ（１１６）に通信する、
ために実行される、
システム。
【請求項２】
前記電力消費負荷（１１０）を制御する各反復は、前記電力消費負荷（１１０）の１つまたは複数のサービス品質制約を満たすよう試みる、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記電力範囲は、前記電力消費負荷（１１０）による電力消費の最小実現可能値と、前記電力消費負荷（１１０）による電力消費の最大実現可能値とを備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記グローバル値は、ラグランジュ乗数を備え、前記反復は、ニュートン反復を備え、前記ステップサイズ値は、ニュートンステップとして決定され、前記ステップ方向は、ニュートン探索方向として決定される、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記アグリゲータ（１１６）から反復的に決定され受信される前記ステップサイズ値は、前記指定された集約負荷電力消費レベルへの二次収束を可能にする、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）は、単一ゾーン、建物管理システムを備えた複数ゾーンの建物、または建物管理システムのない複数ゾーンの建物の暖房、換気、および空調制御システムを備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）は、連続的に管理可能な負荷を管理し、または前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）は、離散負荷を管理し、前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）は、前記離散負荷を管理するために前記電力消費レベルに対して離散負荷後処理を実行するよう構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記凝縮負荷固有情報は、前記グローバル値に対する電力の感度を表すスカラ値を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記凝縮負荷固有情報は、前記グローバル値がゼロになると、最適またはより最適な電力変化を表すスカラ値を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記凝縮負荷固有情報は、前記グローバル値に対するローカル探索方向の感度を表すスカラ値を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記凝縮負荷固有情報は、前記グローバル値がゼロになると、ローカル探索方向を表すスカラ値を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
方法であって、
プロセッサを備えるシステムによって、各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）から受信した各負荷固有情報を示す各凝縮データセットを受信するステップであって、前記各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）が、電力グリッドから電力を取得する電力消費負荷（１１０）を制御するよう結合され、前記各凝縮データセットが、前記各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）と関連する各フルデータセットよりもサイズが小さい、ステップと、
前記各凝縮データセットおよび指定された集約電力レベルに基づいてグローバル値およびステップサイズを決定するステップと、
前記指定された集約電力レベルを満たすよう前記各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）の各ローカル電力消費を調整するのに使用するために前記グローバル値および前記ステップサイズを前記各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）に送信するステップと、
各更新された凝縮データセットを前記各凝縮データセットを更新する前記各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）から受信するステップであって、前記各更新された凝縮データセットが、前記各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）によって判定された各ステップ方向への前記各ローカル電力消費の前記調整後に前記各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）の前記電力消費負荷（１１０）と関連する前記各負荷固有情報に基づく、ステップと、
前記各更新された凝縮データセットから、前記各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）が定義された程度まで前記指定された集約電力レベルを満たしたかどうかを、前記指定された集約電力レベルが前記定義された程度に満たなかったという判定に応じて、判定するステップと、
前記各更新された凝縮データセットおよび前記指定された集約電力レベルに基づいて更新されたグローバル値および更新されたステップサイズを決定するステップと、前記指定された集約電力レベルを満たすために前記各ローカル電力消費をさらに調整するのに使用するため、前記更新されたグローバル値および前記更新されたステップサイズを前記各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）に送信するステップと、
を備える方法。
【請求項１３】
前記各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）から電力範囲を受信するステップ、前記電力範囲から各初期比値を判定するステップ、および前記各初期比値を前記各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）に送信するステップを含む、前記各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）を初期化するステップをさらに備える、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記各凝縮データセットに基づいて前記ステップサイズを決定するステップは、ニュートンステップを決定するステップを備え、前記方法は、ニュートン減少値を決定するステップをさらに備え、前記各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）が前記指定された集約電力レベルを前記定義された程度に満たしているかどうかを判定する前記ステップが前記ニュートン減少値を定義された収束レベルと比較するステップを備える、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
指定された最適化時間および指定された最適化レベルの分析に基づいて、前記定義された収束レベルを選択するステップをさらに備える、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記各更新された凝縮データセットを受信する前記ステップを繰り返すステップと、前記更新されたグローバル値および前記更新されたステップサイズを判定する前記ステップおよび送信する前記ステップと、前記各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）が前記指定された集約電力レベルを定義された周期性に従って前記定義された程度の周期性を満たしたかどうかを判定する前記ステップと、をさらに備える、請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
前記各更新された凝縮データセットを前記各負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）から受信する前記ステップは、前記グローバル値に関する電力の感度を表す値、前記グローバル値がゼロになった場合に最適か、またはより最適な電力変化を表す値、前記グローバル値に対するローカル探索方向の感度を表す値、または前記グローバル値がゼロになった場合にローカル探索方向を表す値の少なくとも１つを受信するステップを備える、請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
分散負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）のグループの負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）によって実行される場合、動作の実行を容易にする実行可能命令を備える、機械読取り可能記憶媒体であって、
負荷関連電力範囲データをアグリゲータ（１１６）に通信するステップであって、
前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）からの前記負荷関連電力範囲データおよび分散負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）のグループの１つまたは複数の他の負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）からの他の負荷関連電力範囲データが、前記負荷関連電力範囲データを通信する前記ステップに応答して前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）によって受信され、前記１つまたは複数の他の負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）に送信される初期化データを判定するために前記アグリゲータ（１１６）によって使用可能である、ステップと、
前記初期化データを前記アグリゲータ（１１６）から受信するステップと、
前記初期化データに少なくとも部分的に基づいて前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）によって管理される電力消費負荷（１１０）の凝縮負荷固有情報を決定するステップと、
前記凝縮負荷固有情報を前記アグリゲータ（１１６）に通信するステップであって、
前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）からの前記凝縮負荷固有情報および前記１つまたは複数の他の負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）からの他の凝縮負荷固有情報が前記凝縮負荷固有情報を通信する前記ステップに応答して前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）によって受信されて前記１つまたは複数の他の負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）に送信されるステップサイズおよびグローバル乗数を判定するよう前記アグリゲータ（１１６）によって使用可能である、ステップと、
前記ステップサイズおよび前記グローバル乗数を前記アグリゲータ（１１６）から受信するステップと、
前記アグリゲータ（１１６）からの前記ステップサイズおよび前記グローバル乗数に基づいて、ステップ方向を判定し、前記ステップ方向に前記負荷電力消費を調整し、前記負荷電力消費の前記調整後の現在の凝縮負荷固有情報を判定し、前記現在の凝縮負荷固有情報を前記アグリゲータ（１１６）に通信するステップであって、
前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）からの前記現在の凝縮負荷固有情報および前記１つまたは複数の他の負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）からの他の現在の凝縮負荷固有情報が、分散負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）の前記グループの集約電力レベルが、定義された収束レベルに収束しているかどうかを評価するために前記アグリゲータ（１１６）によって使用可能であり、前記集約された電力レベルが前記定義された収束レベルに収束していないと判定されたことに応答して、前記現在の凝縮負荷固有情報および前記他の現在の負荷固有情報に基づいて前記ステップサイズを置き換える新たなステップサイズおよび前記グローバル乗数を置き換える新たなグローバル乗数を判定し、前記新たなステップサイズおよび前記新たなグローバル乗数が前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）によって受信され、前記他の負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）に送信される、ステップと、
前記新たなステップサイズおよび前記新たなグローバル乗数を受信するステップと、
前記集約された電力レベルが前記定義された収束レベルに収束していると判断されたことに応じて、次回まで動作を停止するステップと、
を備える、機械読取り可能記憶媒体。
【請求項１９】
前記アグリゲータ（１１６）における前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）からの前記現在の凝縮負荷固有情報を判定する前記ステップは、前記グローバル値に対する電力の感度を表す値、前記グローバル値がゼロになった場合に最適またはより最適な電力変化を表す値、前記グローバル値に対するローカル探索方向の感度を表す値、または前記グローバル値がゼロになった場合にローカル探索方向を表す値、の少なくとも１つを判定するステップを備える、請求項１８に記載の機械読取り可能記憶媒体。
【請求項２０】
前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）によって前記初期化データを受信する前記ステップが、前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）によって電力比ベクトルを受信するステップを備え、前記負荷コントローラ（１０４、１１２、２０４）が、前記電力比ベクトルおよび負荷関連電力範囲データに少なくとも部分的に基づいて電力ベクトルを初期化する、請求項１８に記載の機械読取り可能記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、負荷（需要）側電力グリッド制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
発電産業は、大部分が少数の大規模集中発電所をベースにして、従来の発電所、再生可能発電（例えば、太陽光および風力など）、エネルギー貯蔵、およびマイクログリッドを組み合わせた多様なネットワークに移行しつつある。伝統的に、電力グリッドは、送電レベルの中央発電所が伝達レベルで工業用、商業用、および居住用のエンドユーザにサービスを提供する可変負荷需要に対応するよう設計されている。
【０００３】
再生可能エネルギーが需要の主要な要因となっているため、グリッド制御システムは、再生可能エネルギーのボラティリティを補うために電力システムのフレキシビリティを高める必要がある。具体的には、再生可能エネルギーリソースの可用性の不確実性のために、再生可能発電を正確に予測することはできない。
【０００４】
再生可能発電（風力タービンおよび太陽電池パネルなど）の電力グリッドへの普及を促進するために、負荷側制御が使用される。一般に、負荷側制御の目的は、再生可能発電の不確実性に対応することを含む、負荷（建物など）の一括消費電力の最適化を試みることである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許第９４１１３２９号明細書
【発明の概要】
【０００６】
この「発明の概要」は、「発明を実施するための形態」においてさらに後述される代表的な考え方の選択を、簡単な形で紹介するために提示される。この「発明の概要」は、特許請求の範囲に記載される主題の重要な特徴または必須の特徴を特定しようとするものではなく、特許請求の範囲に記載の主題の技術的範囲を限定するために使用されるものでもない。
【０００７】
簡単に言えば、本明細書に記載の技術の１つまたは複数の態様は、各負荷コントローラから受信した各負荷固有情報を表す各凝縮データセットを受信することに関し、各負荷コントローラは、電力グリッドから電力を得る電力消費負荷を制御するよう結合され、各凝縮データセットは、各負荷コントローラに関連する各完全なデータセットよりもサイズが小さい。本明細書では、各凝縮データセットおよび特定の集約された電力レベルに基づいて、グローバル値およびステップサイズを決定することが説明される。態様は、各負荷コントローラの各ローカル電力消費を調整し、指定された集約電力レベルを満足するようにローカル制御変数を調整する際に使用するために、グローバル値およびステップサイズを各負荷コントローラに送信するステップと、各凝縮データセットを更新する各負荷コントローラから各更新された凝縮データセットを受信するステップであって、各更新された凝縮データセットが、各負荷コントローラによって決定される各ステップ方向における各ローカル電力消費および負荷制御変数を調整するステップの後に各負荷コントローラの電力消費負荷と関連する各負荷固有情報に基づく、ステップと、各更新された凝縮データセットから、指定された集約電力レベルが定義された程度まで満たされていないと判定したことに応答して、各負荷コントローラが指定された集約電力レベルを定義された程度まで満たしているかどうかを判定するステップと、を備える。他の態様は、各更新された凝縮データセットおよび指定された集約電力レベルに基づいて、更新されたグローバル値および更新されたステップサイズを決定するステップと、指定された集約電力レベルを満たすように各ローカル電力消費をさらに調整するのに使用するために更新されたグローバル値および更新されたステップサイズを各負荷コントローラに送信するステップと、を備える。
【０００８】
他の利点は、図面と併せて以下の詳細な説明から明らかになるであろう。
【０００９】
本明細書に記載の技術は、例として示されており、同様の参照番号が同様の要素を示す添付の図面に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】１つまたは複数の例示的な実装態様により、アグリゲータ負荷構造が、制御された負荷に対応するノードと通信する環境の例示的なブロック図表現である。
【図２】１つまたは複数の例示的な実装態様による、最適解に向かって反復的に収束するようにアグリゲータと情報を通信するコントローラを表す例示的なブロック／データフロー図である。
【図３】１つまたは複数の例示的な実装態様による、反復的な分散型電力制御技術の例示的な動作を示すフロー図である。
【図４】１つまたは複数の例示的な実装態様によるアグリゲータの例示的な動作を示すフロー図である。
【図５】１つまたは複数の例示的な実装態様によるアグリゲータの例示的な動作を示すフロー図である。
【図６】１つまたは複数の例示的な実装態様による負荷ごとの分散コントローラの例示的な動作を示すフロー図である。
【図７】１つまたは複数の例示的な実装態様による負荷ごとの分散コントローラの例示的な動作を示すフロー図である。
【図８】１つまたは複数の例示的な実装態様による、離散負荷を制御するための例示的な動作を示すフロー図である。
【図９】１つまたは複数の例示的な実装態様による、時間に対する達成された電力対指令された電力を実証するシミュレーションの例示的なグラフ表示である。
【図１０】１つまたは複数の例示的な実装態様による、充分な収束を判定するために使用することができる、多数の反復にわたる最適化の二重性ギャップ変化の例示的なグラフ表示である。
【図１１】１つまたは複数の例示的な実装態様による、充分な収束を判定するために使用することができる、多数の反復にわたる最適化ラグランジュ乗数の変化の例示的なグラフ表示である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本明細書に記載の技術の様々な態様は、一般に、分散負荷側電力制御に関する。１つまたは複数の態様では、本技術は、（例えば、独立したサービスオペレータによって指定された）指令された電力プロファイルが集約負荷によって生成されるように、分散フレキシビリティリソース（ＤＦＲ、ノードと称する可能性もある）の集約の制御のための分散最適化アプローチを備える。一般に、理解されるように、本技術は、ネットワークユーティリティの最大化問題を解決するための分散型反復解法に基づいている。
【００１２】
一般に、各分散フレキシビリティリソースノードは、それ自身のローカル制約（例えば、建物の温度に関する制限）および状態を用いてローカル最適化問題を解決する。しかしながら、コスト関数は、集約エンティティとして追加の電力（予約要求信号を介して）の必要性を追跡するために、分散ノードの完全なセットからの情報を補強するグローバル（つまり、全ノードによって共有される）ラグランジュ乗数を組み込む。この目的のために、グローバルラグランジュ乗数は、各ノードから収集された情報を用いて集約レベルで計算され、新たに計算されたグローバルラグランジュ乗数は、集約された電力が独立したサービスオペレータによって生成された指令電力に等しくなる必要があるという制約に関連して、各ノードにブロードキャストされる。動作は反復的であり、各ノードは、受信したラグランジュ乗数を使用して、所定のラグランジュ乗数を使用して探索方向を計算し、更新された情報をアグリゲータに送信する最適化アルゴリズムの１回の反復を実行し、次いで、充分なレベル（ある定義されたレベル）の収束に達したとアグリゲータが判定するまで、更新された情報から新たなラグランジュ乗数を再計算し、次の最適化反復のために新たなラグランジュ乗数をノードにブロードキャストする。この手順は各サンプル時間に実行され、一旦収束が生じると、負荷は計算された最適制御を適用する。
【００１３】
本明細書に記載の技術は、集約負荷の電力追跡のネットワーク最適化問題を分散して解決する。より詳細には、（約）数十万または数百万の負荷を一元的に最適化することによって生じる大規模な最適化問題を解決することは計算上実行不可能であり、従来の手法では負荷のローカル制約を処理することができず、集約された電力追跡パフォーマンスを実現することができない。本明細書に記載の技術は、そのような大規模な最適化問題を取り扱い易くする計算最適化の反復分散方法を提供する。
【００１４】
本明細書の例のいずれも非限定的であることを理解すべきである。したがって、本明細書で説明される技術は、本明細書に記載された特定の実装態様、実施形態、態様、概念、構造、機能、または例に限定されない。むしろ、本明細書に記載された実装態様、実施形態、態様、概念、構造、機能、または例のいずれも非限定的であり、一般的な電力制御概念における利益および利点を提供する様々な方法で使用することができる。
【００１５】
一般に、図１に示すように、電力制御に関して本明細書で説明するように、いくつかの（分散されたフレキシビリティリソース）ノード１０２（１）から１０２（Ｎ）が管理される。おそらく数百万のオーダーの実用的な数のノードが存在する可能性がある。
【００１６】
代表ノード１０２（１）から１０２（Ｎ）は、そのノードのローカル状態および制約を記述する、モデル予測制御アルゴリズム１０６（１）から１０６（Ｎ）および情報行列１０８（１）から１０８（Ｎ）を有するコントローラ１０４（１）から１０４（Ｎ）を備える。例示的な状態の１つは、天候が再生可能電源出力に影響を与えるだけでなく、ノードが暖房または冷房のために必要とする可能性のある電力量に対応するので、国家大気および大気管理局（ＮＯＡＡ）などのソース１１４から取得したローカル天気予報である。維持され得る他の状態は、室温、ゾーン温度、加熱および冷却特性、時刻、ならびに曜日などとすることができる。
【００１７】
例示的なノード１０２（１）から１０２（Ｎ）は、負荷１１０（１）から１１０（Ｎ）を備えるものとして図１にも示されており、さらに、加熱、換気、および空調（ＨＶＡＣ）コントローラ１１２（１）から１１２（Ｎ）によってそれぞれ制御可能であるとさらに例示される。典型的な負荷の例は建物であるが、建物などは、複数の別個の負荷（例えば、別個のノード）に対応することができ、および／または複数の建物などが単一の負荷（ノード）に対応することができる。
【００１８】
ノード１０２（１）から１０２（Ｎ）は、各コントローラ１０４（１）から１０４（Ｎ）を介してアグリゲータ１１６に結合される。一般に、本明細書で説明するように、アグリゲータ１１６は、独立したサービスオペレータ（ＩＳＯ）１１８から指令された電力プロファイルを受信し、各コントローラ１０４（１）から１０４（Ｎ）から受信したローカル負荷固有情報とともにその情報を使用して、（反復ｋで）ρｋによって数学的に表されるグローバルラグランジュ乗数１２０を計算する。アグリゲータ１１６によって計算されたグローバルラグランジュ乗数１２０は、コントローラのローカル最適化問題を解決する際に各コントローラが使用するためにコントローラ１０４（１）から１０４（Ｎ）に送信される。
【００１９】
これまでを要約すると、本技術は、分散されたフレキシビリティリソースノードをより最適に制御しようと試みることに関し、集約された電力は、独立したサービスオペレータ１１８からの指令された電力プロファイルを追跡する。最適化問題は、分散することで解決され、各分散型フレキシビリティリソースノードがアグリゲータとデータを交換し、グローバルモデル予測制御最適化問題を取り扱い易い方法で解くために、本明細書で説明する分散型最適化方式に従って１回の最適化反復を実行する。
【００２０】
１つまたは複数の実装態様では、修正されたローカルコスト関数は、ローカルコスト（ローカルユーティリティ関数）とラグランジュ乗数との合計を、分散されたフレキシビリティリソースによって消費された（供給された）電力と掛けたものである。ノード１０２（１）から１０２（Ｎ）の間で共有されるラグランジュ乗数１２０の値は、アグリゲータレベルで計算される。アグリゲータ１１６において、ラグランジュ乗数は、最適化の各反復においてアグリゲータ１１６に送信される指令された電力プロファイルおよびローカルデータの関数である。再計算されたラグランジュ乗数は、次の反復のコストなどで使用されるノードに返送される。ノードは同期して反復するので、それらは前述の反復分散計算方式を通してネットワーク／グローバルモデル予測制御最適化問題に対する許容可能な解（すなわち、定義済み／所定の収束しきい値）に収束する。
【００２１】
（コントローラインスタンス２０４（１）から２０４（Ｎ）のセットの）例示的コントローラインスタンス２０４（１）に対して図２に示すように、反復分散方式は、図３のフロー図に例示されている以下の動作で説明することができる。１分間に１回（図３の動作３０２）などの調整すべき時間に、各コントローラが初期化される（図２ではラベル付き矢印１（１）と２（２）で表され、図３では動作３０４により表される）。一般に、本明細書でさらに説明するように、コントローラ２０４（１）は、実現可能な電力範囲をアグリゲータ１１６に送信し、次いで、アグリゲータ１１６は、様々なコントローラインスタンス２０４（１）から２０４（Ｎ）の実現可能な電力範囲を使用して、各コントローラの比率（例えば、ベクトルｒ）を計算する。この比率は、各負荷での初期電力ベクトルを計算するために使用される（図３の動作３０４）。
【００２２】
一旦初期化されると、図２のラベル付き矢印３および４によって示される通信、および図３の動作３０６、３０８、３１０、３１２、および３１４は、反復的に実行される。ステップ３０６において、各コントローラは、以下に説明するように、ローカル非線形プログラミング問題の探索方向を解決する。副産物として、負荷固有情報（例えば、スカラとしての凝縮形態のデータセット）を備えるデータのセットも生成され、アグリゲータ１１６に送信される（図２の矢印３、図３の動作３０８）。
【００２３】
アグリゲータにおいて、動作３１０では、ノードから収集されたデータと、独立したサービスオペレータからの指令された電力プロファイルとを使用して、ステップサイズと共に共有ラグランジュ乗数が計算される。所望の定義されたレベルへの収束がまだ達成されていない場合（動作３１２）、ラグランジュ乗数およびステップサイズがノードに送信される（図２の矢印４および図３の動作３１４）。
【００２４】
ラグランジュ乗数の新しい値を使用して、ステップ３０６に反復的に戻ることによって、新しい探索方向および更新されたデータセットが計算される。更新されたデータセットは、コントローラからアグリゲータに送信される（図２の矢印３および図３の動作３０８）。動作３１０におけるアグリゲータ計算および動作３１４におけるノードへのブロードキャストは、収束が動作３１２で検出されるまで繰り返される。
【００２５】
さらなる詳細では、１つまたは複数の実装態様において、分散最適制御技術は、ニュートン反復の分散計算に基づくアルゴリズムを使用し、他の方法（乗算または劣勾配法の交互方向方法など）と比較して、より速い収束性をもたらす。理解されるように、分散最適制御技術は、ニュートン方向を計算する反復を必要とする不正確なバージョンとは対照的に、正確なニュートンステップを計算するために問題の構造を利用する。本明細書で記載される技術は、負荷および分散型エネルギーリソースを調整し、集約されたエネルギーが付随サービスによって指令されたプロファイルに従うように、それらの能力を利用し、付随サービスは、基本的には、電力の連続的な流れを支え、供給が需要を満たすことを保証するよう機能する電力グリッドによって提供される機能である。
【００２６】
各負荷について、最適化問題は本質的にローカルモデルの予測制御式として定義される。コストはローカル目標を表し、制約は、システムの状態および入力に関する力学ならびに他の動作およびサービス品質（ＱｏＳ）制約（１つまたは複数）によって決定され、例えば、穏やかな快適区間はＱｏＳ制約である可能性がある。電力追跡制約は、一般に、ローカルサブシステムレベルの最適化問題を結合する唯一のシステムレベル制約である。したがって、解決策がローカル目的および制約を満たし、同時に付随サービスによって要求される電力プロファイルに従う総電力を提供するグローバル最適化問題につながる。
【００２７】
本明細書で定義されるのは、グローバル最適化問題であり、スケーラブルで分散的に問題を効率的に解決することができるアルゴリズムである。この解決策は、負荷で、ステップサイズに関する負荷レベル情報が計算されてアグリゲータに送信されるという意味で、ニュートンステップ（例えば、正確なニュートンステップ）およびステップサイズを分散して計算し、アグリゲータレベルでは、その情報を使用してステップサイズが計算されるため、解決策はニュートン原始反復の高速収束を行い、一方で、多数の負荷に対してもスケーラブルである。
【００２８】
集合Ｌ＝｛Ｌ１，…，ＬＮ｝で表される負荷と微分代数方程式のネットワークを考慮する。各負荷には、通常、微分代数方程式のセットによって定義される負荷の力学を定義する状態および入力がある。微分代数方程式は離散時間方程式に変換され、数値最適化のための等価制約を構成する。入力または状態に関する制約は、等式制約および不等式制約の別の集合を形成する。負荷Ｌｉ∈Ｌに対するモデル予測制御を定式化するローカル最適化問題は、以下のように特徴づけられる。
【００２９】
すなわち、
【００３０】
【数１】
2018186693.tif 000003
ｓ．ｔ．ｇｉ（ｘｉ）≦０    （１）
ｈｉ（Ｘｉ）＝０
Ｐｉ＝ｍｉ（Ｘｉ）
ここで、Ｘｉは予測期間にわたる状態、入力、および代数変数を含むベクトルであり、ｆｉは最適化問題のローカルコスト関数であり、ｈｉおよびｇｉは、離散時間力学と負荷の物理学または安定性に起因する他の制約とを含む等価制約を特徴づける関数である。Ｐｉは予測範囲にわたって送出される電力を表すベクトルであり、ｍｉはＸｉからＰｉまでのマップである。集約電力をターゲット電力Ｐｄに追従させるために電力追跡制約
【００３１】
【数２】
2018186693.tif 000004
が課せられ、ここで、Ｐｄは予測期間にわたって所望の電力プロファイルを含むベクトルである。グローバル制約の対象となるローカル最適化問題は、次の最適化問題を構成する。
【００３２】
【数３】
2018186693.tif 000005
ｇｉ（ｘｉ）≦０    （３ｂ）
ｈｉ（Ｘｉ）＝０    （３ｃ）
Ｐｉ＝ｍｉ（Ｘｉ）    （３ｄ）
【００３３】
【数４】
2018186693.tif 000006
最適化問題は、グローバルモデルの予測制御フレームワークを定義し、制御シーケンスがローカル力学および制約に対するローカル対象を最適化するように、各負荷に対する最適制御シーケンスを決定するために問題が反復的に解決され、一方、負荷により集約され、送出された電力は、任意の付随サービスによって決定された所望の電力プロファイルを追跡する。各負荷に対する最適制御シーケンスの最初の要素は、各サンプル時間に実装される。
【００３４】
本明細書で説明するように、関数ｇｉ、ｈｉ、およびｍｉは線形であり、関数ｆｉは自己整合であると仮定する。本問題は、ｇｉ（Ｘｉ，）＋Ｓｉ＝０となるような非負のスラックベクトル
【００３５】
【数５】
2018186693.tif 000007
とスラック変数の対数バリア関数とを導入することによって、等価制約のみで再定式化することができる。このとき、
【００３６】
【数６】
2018186693.tif 000008
Ｅ（Ｙｉ）：＝［（ｇｉ（Ｘｉ）＋Ｓｉ）Ｔ］，（ｈｉ（Ｘｉ））Ｔ，Ｍｉ（Ｙｉ）：＝ｍｉ（Ｘｉ）およびＦｉ（Ｙｉ，μ）：＝ｆｉ（Ｘｉ）＋μ（ｂｒ（Ｓｉ））と定義され、ここで、ベクトルＳｉのバリア関数ｂｒ（Ｓｉ）は
【００３７】
【数７】
2018186693.tif 000009
として定義され、
【００３８】
【数８】
2018186693.tif 000010
であり、｜Ｓｉ｜はベクトルＳｉの次元であり、μ≦１はバリア関数の正の係数である。ＥｉとＭｉとはアファイン関数なので、Ｅｉ（Ｙｉ）＝ＡｉＹｉ−ｂｉおよびＭｉ（Ｙｉ）＝ＣｉＹｉ−ｄｉ．と書くことができる。したがって、本問題は次の形式になる。
【００３９】
【数９】
2018186693.tif 000011
ｓ．ｔ．Ａｉ（Ｙｉ）＝ｂｉ    （４ｂ）
Ｐｉ＝ＣｉＹｉ−ｄｉ    （４ｃ）
【００４０】
【数１０】
2018186693.tif 000012
行列
【００４１】
【数１１】
2018186693.tif 000013
は完全な行列の階数であると仮定し、これが大規模クラスのシステムに適用されることを証明するのは簡単であり、サブシステムＬｉ内にある場合、電力はシステムの入力であり、（式３ｃ）はシステムの線形力学を表す。
【００４２】
また、Ｊ（Ｙ）：＝ΣｉＦｉ（Ｙｉ）とし、ここで、Ｊを目的関数、ＹをＹｉ，ｉ＝１，…，Ｎの連結とする。行列およびベクトルＡ、ｂ、Ｃ、ｄは、ＡＹ−ｂおよびＰｄ＝ＣＹ＋ｄが等価制約を表すような適切な次元で定義される。
【００４３】
したがって、最適化問題は、
【００４４】
【数１２】
2018186693.tif 000014
ＡＹ＝ｂ    （５ｂ）
Ｐｄ＝ＣＹ＋ｄ    （５ｃ）
と書くことができる。
【００４５】
本明細書では、上記の最適化問題を解く分散最適化方式について説明する。本方式は、ニュートン方向とステップサイズが、アグリゲータと負荷との間のデータ通信を使用して分散して計算される、等価制約ニュートン法に基づく。
【００４６】
｛Ｙｋ｝を原始ベクトルのシーケンスと定義し、｛λｋ｝を制約（式５ｂ）に関連する二重変数のシーケンスと定義し、｛ρｋ｝をニュートン反復によって生成される電力バランス制約（式５ｃ）に関連する二重変数のシーケンスとして定義する。アルゴリズムは、
Ｙｋ＋１＝Ｙｋ＋αｋΔＹｋ    （６）
によって原始ベクトルのシーケンスを更新し、ここで、０≦αｋ≦１であり、ΔＹｋは、
ＨｋΔＹｋ＋ＡＴλ＋ＣＴρ＝−∇ＹＪ（Ｙｋ）
ＡΔＹ＝０
ＣΔＹ＝０    （７）
によって与えられるニュートン探索方向であり、Ｈｋ：＝∇２Ｊ（Ｙｋ）である。非常に多数の負荷に対して展開できるようにスケーラブルである分散方式で（式７）を解くことが望ましい。この目的のために、本明細書では、探索方向を明示的に計算するために、問題の特別なスパース性を利用する。以下の定理は、ニュートン探索方向を計算するための分散反復アルゴリズムの開発を可能にする。
【００４７】
上記の最適化問題が厳密に実現可能であると仮定する。プライマリベクトルＹｙ、ｉ＝１，…，Ｎが与えられると、電力追跡制約（５ｃ）に関連するラグランジュ乗数は（７）に示され、
【００４８】
【数１３】
2018186693.tif 000015
により与えられ、
ここで、
【００４９】
【数１４】
2018186693.tif 000016
および、
【００５０】
【数１５】
2018186693.tif 000017
は、ローカルＫＫＴ（Ｋａｒｕｓｈ−Ｋｕｈｎ−Ｔｕｃｋｅｒ）行列である。さらに、
【００５１】
【数１６】
2018186693.tif 000018
および
【００５２】
【数１７】
2018186693.tif 000019
が
【００５３】
【数１８】
2018186693.tif 000020
として計算され、
ここで、行列およびベクトル０が、適切な次元である。
【００５４】
証明として、（７）は次の形式で書くことができる：
【００５５】
【数１９】
2018186693.tif 000021
ＡｉΔＹｉ＝０    （１２ｂ）
【００５６】
【数２０】
2018186693.tif 000022
（式１２ａ）、（式１２ｂ）、およびローカルＫＫＴ行列
【００５７】
【数２１】
2018186693.tif 000023
の定義から（式１１）が得られる。
【００５８】
（式１２ｃ）および（式１１）から、
【００５９】
【数２２】
2018186693.tif 000024
である。行列
【００６０】
【数２３】
2018186693.tif 000025
が完全な行列の階数であるという上記の仮定によれば、行列［ＡＴ，ＣＴ］Ｔは完全な行列の階数である。さらに、Ｈｋは厳密に正定値であり、関数ｇｉ、ｈｉ、およびｍｉは線形であり、関数ｆｉは自己整合であるので、（式７）は固有の解を持つ。したがって、Γｋは可逆でなければならず、そうでなければ、対応するベクトルΔＹｋおよびλｋと共に（式７）を満たすρｋの値が存在しないか、または無限の値が存在する。したがって（式８）が成り立つ。
【００６１】
プライマルベクトル更新（式６）を実施することを可能にするためには、αｋの値を計算する必要がある。ステップサイズはニュートン減少値（ＮＤ）によって決定され、次のように定義される。
【００６２】
【数２４】
2018186693.tif 000026
ＮＤは以下のようなローカル情報
【００６３】
【数２５】
2018186693.tif 000027
の項で書くことができる。
【００６４】
【数２６】
2018186693.tif 000028
ステップサイズαｋは、その場合、ＮＤの関数として以下のように計算される。
【００６５】
【数２７】
2018186693.tif 000029
コスト関数Ｊ（Ｙ）は自己整合し、制約条件は線形であるため、（式１５）に従って計算されたステップサイズは、２段階で最適解に線形収束と２次収束とを提供する。本明細書では、アグリゲータと負荷との間の通信によって収集されたデータを使用して、アグリゲータにおいて分配されて計算されるニュートン方向Ｙｋおよびステップサイズαｋを有することを説明する。
【００６６】
図１および図２は、ニュートン方向およびステップサイズを計算するアグリゲータおよびノードの通信構造を説明する。図３に記載されているような１つまたは複数の実装態様では、動作は２つの一般的な段階で行われる。第１の段階は、図４（アグリゲータ初期化関連動作）および図６（コントローラ初期化関連動作）の例示的なフロー図を参照して本明細書で説明される実現可能な初期化であり、各負荷は、ローカルに実現可能な電力によって初期化され、電力平衡制約（式５ｃ）を満たす。第２の段階は、図５（アグリゲータ最適化関連動作）および図７（コントローラ最適化関連動作）の例示的なフロー図を参照して本明細書で説明される最適化反復である。
【００６７】
初期化フェーズは、１つまたは複数の実装態様において、アグリゲータが自身を初期化し、各コントローラが電力可能情報を提供することを要求することによって開始することができる（図４の動作４０２および図６の動作６０２）。
【００６８】
各負荷Ｌｉ∈Ｌに対して、電力消費に対する実現可能値を定義する範囲（間隔）
【００６９】
【数２８】
2018186693.tif 000030
が仮定される。したがって、各負荷は、各電力可能範囲の上限および下限をアグリゲータに送信する（図６の動作６０４）。
【００７０】
図４の動作４０４、４０６、および４０８は、各コントローラから初期範囲情報を収集することを表す。範囲情報がコントローラからアグリゲータで受信されると、
【００７１】
【数２９】
2018186693.tif 000031
および
【００７２】
【数３０】
2018186693.tif 000032
が計算される（各コントローラが応答する前に合計を開始することが可能であることに留意されたい）。さらに、Ｐｄのいくつかの要素の所望の値が［Ｐｍｉｎ，Ｐｍａｘ］に属さない場合、制約（式５ｃ）は実現可能ではないことに留意されたい。それ以外の場合、
【００７３】
【数３１】
2018186693.tif 000033
がＰｄのｊ番目である仮定すると、比ベクトルｒは
【００７４】
【数３２】
2018186693.tif 000034
と計算され、ここで、ｒｊがｒのｊ番目の要素である。次いで、ｒの値はコントローラに送信され、コントローラごとに異なる可能性がある。ｒの値は、比が計算されて送信される（ステップ４１２および４１４）前に、任意の適切な時間で独立して取得することができる、独立したサービスオペレータから取得される（動作４１０）ターゲット電力に対応することに留意されたい。
【００７５】
比ベクトルがコントローラによって受信されると（図６の動作６０６）、各負荷Ｌｉにおいて、電力ベクトルＰｉは、その第ｊ番目の要素を
【００７６】
【数３３】
2018186693.tif 000035
として設定することによって初期化される（図６の動作６０８）。この初期電力ベクトル（この時点での現在の電力ベクトルである）に基づく負荷の制御は、図６の動作６１０で表される。
【００７７】
シーケンス｛Ｐｉ｝が負荷Ｌｉ∈Ｌに対して実現可能な電力ベクトルを提供し、制約５ｃを満足することを容易に示すことができる。
【００７８】
最適化フェーズは、図５（アグリゲータ最適化関連動作）および図７（コントローラ最適化関連動作）の例示的なフロー図を参照して本明細書で説明される。例えば、アグリゲータは、図５の動作５０２、５０４、５０６、および５０８に示すように、追跡情報をクリアにし（各コントローラがそのデータを報告することを保証する）、各コントローラが受信するまでコントローラがデータセットを送信開始するのを待つ。
【００７９】
各コントローラは、それ自体の初期実現可能プライマルＹ０（例えば、図７の動作７００、反復の一部ではない）により開始する。動作７０２は、例えば、電力ベクトルが変化するときに、任意のコントローラ動作とは独立して発生する可能性のある、そのノードの情報行列の更新を表すことに留意されたい。
【００８０】
各負荷Ｌｉにおいて、動作７０４が実行され、ステップ方向が計算され、また、例えば、
【００８１】
【数３４】
2018186693.tif 000036
および
【００８２】
【数３５】
2018186693.tif 000037
のように凝縮された情報行列を表すスカラが生成される。
【００８３】
【数３６】
2018186693.tif 000038
（ラグランジュ乗数ρに関する電力の感度の代理）
【００８４】
【数３７】
2018186693.tif 000039
（一旦ρ＝０になると最適な電力変化を表す）    （１６）
【００８５】
【数３８】
2018186693.tif 000040
；（ρに関するローカル探索方向の感度を表す）
【００８６】
【数３９】
2018186693.tif 000041
（一旦ρ＝０になると、ローカル探索方向を表す）
これらのノードごとの依存値は、図７の動作７０６で各コントローラによってアグリゲータに送られる。
【００８７】
図５の動作５１２で表されるように、アグリゲータは、各コントローラがそのデータセットを報告する前に合計を開始することができる
【００８８】
【数４０】
2018186693.tif 000042
および
【００８９】
【数４１】
2018186693.tif 000043
の記録を構築する。アグリゲータは、図５の動作５１４によって表されるように、（式８）を用いてρｋを計算し、ニュートン減少値
【００９０】
【数４２】
2018186693.tif 000044
を計算し、（１５）に従ってαｋを計算する。所定の収束レベルに基づいて、ＮＤ（Ｙｋ）の値が充分に小さい場合、動作５１６は反復を終了する。そうでなければ、動作５１８でコントローラにρｋとαｋを送信する。
【００９１】
各コントローラにおいて、ρｋおよびαｋが受信された場合（図７の動作７０８および７１０）、ρｋおよびαｋを使用してローカルプライマル変化を計算し、（式１１）に従って双対を計算し、（式６）に従ってプライマルを更新する（図７の動作７１２）。これにより、負荷の電力制御が変更される（ステップ７１４）。動作７１０は、動作６０２が次のコントローラの初期化を再開するまで、動作７０８がそれ以上何も受信しなければ、厳密には必要でない「完了」指示をアグリゲータから受信することを表すことに留意されたい。
【００９２】
別の態様を参照すると、いくつかの負荷は個別に電力を消費し、すなわち、（電源制御の連続値を受け入れる負荷とは異なり）オンまたはオフである。本明細書では、電力実行可能間隔の境界値のみを受け入れる負荷（間隔は最小から最大までの区間を想定）を扱うことができるアルゴリズムについて説明する。したがって、電力は、離散値、例えば、負荷Ｌｉ∈Ｌｄ⊂Ｌである
【００９３】
【数４３】
2018186693.tif 000045
のみを受け入れる。ここでの一般的な目標は、特に大規模なスケーリング問題のリアルタイム最適化には適していない混合整数プログラミングを避けることである。
【００９４】
この目的のために、最適化問題は、すべての負荷が実現可能な間隔内で電力の連続値を受け入れると仮定して、アルゴリズムに従ってまず解決される。
【００９５】
【数４４】
2018186693.tif 000046
を最適電力ベクトルのシーケンスとし、
【００９６】
【数４５】
2018186693.tif 000047
を離散電力消費を伴う負荷によって消費される電力とする。さらに、Ｎｄｓｃ＝｜Ｌｄ｜は離散電力入力を伴う負荷の数である。以下のアルゴリズムは、
【００９７】
【数４６】
2018186693.tif 000048
の
【００９８】
【数４７】
2018186693.tif 000049
の要素の値を
【００９９】
【数４８】
2018186693.tif 000050
の
【０１００】
【数４９】
2018186693.tif 000051
に変え、最大電力に近い電力値が
【０１０１】
【数５０】
2018186693.tif 000052
に切り替わるより高い優先度を有する間に、所望の電力Ｐｄができるだけ近くに追跡されるようにする。
【０１０２】
動作８０２、８０６、および８０８を介して、予測範囲におけるｊ番目のステップを表す各要素ｊについて、動作８０４は、シーケンス
【０１０３】
【数５１】
2018186693.tif 000053
をソートし、
【０１０４】
【数５２】
2018186693.tif 000054
でそれを示す。また、動作８０４は、負荷番号の対応するシーケンスをＩで示す。
【０１０５】
動作８１０は、
【０１０６】
【数５３】
2018186693.tif 000055
のようなｎｊの最大値を見つける。動作８１２は、ｋ＝１，…，ｎｊに対して
【０１０７】
【数５４】
2018186693.tif 000056
を設定し、残りを
【０１０８】
【数５５】
2018186693.tif 000057
に設定する。
【０１０９】
連続的な負荷の最適化と上記の離散的な負荷後処理とを組み合わせることにより、技術は連続的な負荷と離散的な負荷との混合を処理することが可能になる。提案された分散型最適制御方式の有効性は、数値シミュレーションを介して、例えば、分散負荷として１００の建物を考慮して示すことができる。各建物は、独自のＨＡＶＣ制御システムによって個別に制御される。各建物は、単一のコントローラまたは建物管理システム（ＢＭＳ）を介した複数のコントローラで管理される単一または複数の屋根上ユニット（ＲＴＵ）を有することができる。各建物は、例えば、本明細書で説明するコントローラを介してアグリゲータと通信する。本明細書で説明するように、分散最適コントローラの主な仕事は、建物によって消費される電力の合計が、グリッド独立サービスオペレータ（ＩＳＯ）によって指令された電力設定点を追跡するように各建物への電力設定点を計算することであり、可能な限り、各建物の温度を定義された快適ゾーン内に保つ。ｉ番目の建物の熱力学は、以下の等価ＲＣ回路を用いてモデル化することができる：
【０１１０】
【数５６】
2018186693.tif 000058
（１７）
ここで、Ｐｉは入力電力、
【０１１１】
【数５７】
2018186693.tif 000059
は周囲温度［８０°Ｆ］、Ｒｉは熱抵抗［２．５℃／ｋＷ］、Ｃｉは熱容量［１．５ｋＷｈ／℃］、および
【０１１２】
【数５８】
2018186693.tif 000060
は最大消費電力［７．２ｋＷ］である。
【０１１３】
上記のパラメータは定格負荷モデルを表す。負荷パラメータは、異なる建物におけるモデルの不確実性を説明するために確率的に乱されることがある。アグリゲータの観点から見た抽象レベルでは、このＲＣモデルは建物の力学を良好に捕捉し、一方、より多くの負荷に対して計算を扱い易くする。暖房、換気、および空調（ＨＶＡＣ）コントローラの力学は、建物の熱力学よりもはるかに高速であり、この文脈では無視することができると合理的に仮定することができる。さらに、負荷が同じ動的時間スケールであり、負荷とアグリゲータとの間の通信遅延が無視できると仮定する。古い建物にはＯＮ−ＯＦＦ  ＨＶＡＣコントローラが搭載されているため、離散負荷になっているが、ほとんどの新しい建物には、可変風量（ＶＡＶ）処理またはＨＶＡＣ冷凍サイクルの電子膨張バルブが備え付けられており、連続的に制御可能な負荷としている。連続負荷の場合、各瞬間の電力設定点は０とＰｍａｘとの間の任意の数にすることができる。離散負荷の場合、各瞬間の電力は０（ＯＦＦモード）またはＰｍａｘ（ＯＮモード）のいずれかであり、以下のような最小オン時間およびオフ時間などのヒステリシスメカニズムもあり、
ＭＩＮ−ＯＦＦ−ＴＩＭＥ＝４分
ＭＩＮ−ＯＮ−ＴＩＭＥ＝６分
これは、ＨＶＡＣがＯＦＦになった後、少なくとも４分間はＯＦＦのままであり、ＯＮになると少なくとも６分間ＯＮのままであることを意味する。新しい建物と古い建物の両方に対応するために、これらのシミュレーション例では、５０個の負荷がランダムに連続的であるとして選択され、残りの５０個の負荷は離散的であるとして選択される。負荷はランダムで異なる初期温度でシミュレートされる。熱快適ゾーンは、７５°Ｆから７９°Ｆの間であると定義され、最適化全体コスト関数で対数バリアを使用してペナルティを課される。負荷が制御可能な場合、負荷は「アクティブ」と称される。連続負荷は事実上常に利用可能であるが、離散負荷は、それらの状態が変更可能である場合、すなわち、時間ヒステリシス領域内にない場合にのみ利用可能である。
【０１１４】
各時間ステップにおいて、内部点最適化問題は、本明細書で説明するように分散方式で解決される。最適化の各反復では、アグリゲータはすべての負荷から情報を受け取るまで待機し、ρを計算してすべての負荷にブロードキャストする。最適化の１回の反復を完了するための各負荷間の潜在的な時間差は、負荷動特性の時間スケールに比べて無視できる程度である。したがって、アグリゲータの潜在的待ち時間の間、負荷温度はほぼ一定のままである。これをコンテキストにするために、最適化問題の１回の反復には数分の１秒かかる可能性があるが、建物の熱時定数は通常数分から数時間である。
【０１１５】
図９は、達成された電力（実線）対指令された電力（破線）の時間に対する合計のグラフを示す。すべてのアクティブ負荷（制御に利用可能な負荷）が連続的に制御可能である場合、電力指令は事実上正確に追跡され、等式制約（式２）を実現する。しかし、離散負荷の存在下では、電力指令の正確な追跡が不可能である可能性がある。したがって、追跡は、各タイプの負荷数、各負荷のパラメータ、および指令された電力値に依存する。
【０１１６】
この場合の電力追跡要件は、建物の電力の総和が、電力指令を超過することなく、電力指令を可能な限り厳密に追跡することである。この例では、各サンプリング時に、最初はアクティブではない離散負荷の電力を割り当て、全体の電力指令からそのような負荷のサブセットの電力の合計を差し引いて、アクティブ負荷（それ自体は連続負荷と離散負荷の混合である）によってマッチングされる必要がある電力の総和を得る。
【０１１７】
最適化問題を解決した後、図８を参照して説明するアルゴリズムを使用して離散アクティブ負荷を後処理する。図９に示すように、負荷電力の合計は、期待される指令を決して超えることはない。このシミュレーションの相対電力追跡エラーのＲＭＳ値は２．３２％である。アクティブ負荷の数とその個々の電力セットポイントは、各サンプリング時に最適化アルゴリズムによって自動的に計算される。始めに、離散負荷はＯＦＦであり、最初の４つのサンプリング時間では、ヒステリシス要件を満たすために離散負荷がオフのままでなければならないため、５０の連続負荷のみがアクティブであることに留意されたい。
【０１１８】
収束性能に関して、図１０のグラフ１０１０において、双対性ギャップ（プライマルと双対との解の差）を介した収束が示される。図１１のグラフ１１１１において、最適化問題における反復の総数に対するρ（電力バランスに関連するラグランジュ乗数）の値は、１サンプリング時間内に解かれたものとして示されている。収束基準は、例えば、双対性ギャップまたはρの変化率のいずれかに基づいて確立することができる。
【０１１９】
理解されるように、本技術は、分散型のフレキシブルな電力リソースの協働のための最適化アルゴリズムを提供して、付随サービスとしての規制およびランプ予備を提供する。これは、再生可能エネルギーの普及を促す可能性がある。分散反復動作はリアルタイムの分散最適化を可能にし、ターゲット集約電力は分散されたフレキシブルな電力リソースのローカル動作に大きな影響を与えずに達成される。スケーラブルで最適なフレキシブル制御は、アグリゲータと通信する間、負荷／ノード間の大規模な最適化の計算上の負担を分散する。本技術は非常に効率的であり、非常に多数の負荷を伴う商業用アグリゲータレベルで実施することができる。
【０１２０】
１つまたは複数の態様は、分散負荷コントローラの負荷コントローラに関し、負荷コントローラは、電力グリッドの消費者供給デバイスを介して供給される電力を消費する電力消費負荷を管理するように結合され、負荷コントローラは、負荷のサービス品質制約（１つまたは複数）を満たすよう負荷を管理し、負荷コントローラは、負荷コントローラによって送信され、電力範囲を備える初期データを備える、分散負荷コントローラの１つまたは複数の他の分散負荷コントローラから受信されたデータを集約するアグリゲータに通信可能に結合される。１つまたは複数の態様では、負荷コントローラは、アグリゲータから初期比値を受信するよう構成され、初期比値は、電力範囲、および分散負荷コントローラの１つまたは複数の他の分散負荷コントローラからの他の電力範囲データに基づき、負荷コントローラは、初期比値を使用して、初期レベルにローカル電力レベルを設定し、電力消費負荷の負荷固有情報を使用して、負荷固有情報よりもコンパクトな形式で負荷固有情報を示す１つまたは複数のスカラ値を備える凝縮情報を判断し、凝縮情報をアグリゲータに通信するようさらに構成され、ローカル電力レベルが負荷コントローラに対してローカルである。１つまたは複数の態様では、負荷コントローラは、アグリゲータとの通信に基づいて反復を実行し、反復が定義された条件を満たしているとアグリゲータが判定するまで、ローカル電力レベルを修正して、指定された集約負荷電力消費レベルに近づけるようさらに構成され、反復はアグリゲータからステップサイズ値とグローバル値とを受け取るために実行され、ステップサイズ値およびグローバル値は、凝縮情報、および分散負荷コントローラの１つまたは複数の他の分散負荷コントローラからの他の凝縮情報に基づき、ステップ方向を判断し、指定された集約負荷電力消費レベルに近づけるためにステップサイズ値およびステップ方向に基づく調整により電力消費負荷を制御し、凝縮情報を更新して調整後の負荷固有情報を示す１つまたは複数の更新スカラ値を備える更新凝縮情報を再判定し、更新凝縮情報をアグリゲータに通信する。
【０１２１】
１つまたは複数の態様は、プロセッサを備えるシステムによって、各負荷コントローラから受信した各負荷固有情報を表す各凝縮データセットを受信することに関し、各負荷コントローラは、電力グリッドから電力を得る電力消費負荷を制御するよう結合され、各凝縮データセットは、各負荷コントローラに関連する各完全なデータセットよりもサイズが小さく、１つまたは複数の態様はさらに、各凝縮データセットおよび指定された集約電力レベルに基づいて、グローバル値およびステップサイズを決定することに関する。態様は、指定された集約電力レベルを満たすように各負荷コントローラの各ローカル電力消費を調整する際に使用するために、グローバル値およびステップサイズを各負荷コントローラに送信するステップと、各凝縮データセットを更新する各負荷コントローラから各更新された凝縮データセットを受信するステップであって、各更新された凝縮データセットが、各負荷コントローラによって決定される各ステップ方向における各ローカル電力消費を調整するステップの後に各負荷コントローラの電力消費負荷と関連する各負荷固有情報に基づく、ステップと、各更新された凝縮データセットから、指定された集約電力レベルが定義された程度まで満たされていないと判定したことに応答して、各負荷コントローラが指定された集約電力レベルを定義された程度まで満たしているかどうかを判定するステップと、を備える。他の態様は、各更新された凝縮データセットおよび指定された集約電力レベルに基づいて、更新されたグローバル値および更新されたステップサイズを決定するステップと、指定された集約電力レベルを満たすように各ローカル電力消費をさらに調整するのに使用するために更新されたグローバル値および更新されたステップサイズを各負荷コントローラに送信するステップと、を備える。
【０１２２】
１つまたは複数の態様は、負荷関連電力範囲データをアグリゲータに通信することに関し、負荷コントローラからの負荷関連電力範囲データおよび分散負荷コントローラのグループの１つまたは複数の他の負荷コントローラからの他の負荷関連電力範囲データが、負荷関連電力範囲データの通信に応じて負荷コントローラによって受信されて１つまたは複数の他の負荷コントローラに送信される初期化データを判定するためにアグリゲータによって使用可能である。本明細書では、アグリゲータから初期化データを受信し、初期化データに少なくとも部分的に基づいて負荷コントローラによって管理される電力消費負荷の凝縮負荷固有情報を判定し、凝縮負荷固有情報をアグリゲータに通信することについてさらに説明し、負荷コントローラからの凝縮負荷固有情報と、１つまたは複数の他の負荷コントローラからの他の凝縮負荷固有情報とが、アグリゲータによって使用可能であり、凝縮負荷固有情報の通信に応じて負荷コントローラによって受信されて１つまたは複数の他の負荷コントローラに送信されるステップサイズおよびグローバル乗数を判定する。１つまたは複数の態様は、アグリゲータからステップサイズおよびグローバル乗数を受信するステップと、アグリゲータからのステップサイズおよびグローバル乗数に基づいて、ステップ方向で負荷電力消費を調整するステップと、負荷電力消費の後で現在の凝縮負荷固有情報を判定するステップと、現在の凝縮負荷固有情報をアグリゲータに通信するステップであって、集約電力レベルが定義された収束レベルに収束していないと判定されたことに応じて、負荷コントローラからの現在の凝縮負荷固有情報および１つまたは複数の他の負荷コントローラからの他の現在の凝縮負荷固有情報が分散負荷コントローラのグループの集約電力レベルが定義された収束レベルに収束したかどうかを評価するためにアグリゲータによって使用可能である、ステップと、ステップサイズを置き換える新しいステップサイズと、現在の凝縮負荷固有情報および他の現在の負荷固有情報に基づいてグローバル乗数を置き換える新しいグローバル乗数を決定するステップであって、新しいステップサイズおよび新しいグローバル乗数が、負荷コントローラによって受信されて他の負荷コントローラに送信される、ステップと、を備える。１つまたは複数の他の態様は、新たなステップサイズおよび新しいグローバル乗数を受信するステップと、集約電力レベルが定義された収束レベルに収束したと判断されたことに応じて、次回まで動作を終了するステップとを備えることができる。
【０１２３】
結論
本発明は、様々な変更および代替構成が可能であるが、例示的な実装態様が図に示され、上記で詳細に説明されている。しかしながら、本発明を開示された特定の形態に限定するつもりはないが、反対に、本発明の精神および範囲内にあるすべての改変、代替構成、および等価物をカバーすることを意図するものであることを理解されたい。
【０１２４】
本明細書に記載された様々な実装態様に加えて、他の同様の実装態様を使用することができること、または変形および追加を説明した実装態様に対して行い、その範囲から逸脱することなく対応する実装態様の同じか、または同等の機能を実行することができることを理解されたい。したがって、本発明は、任意の単一の実装態様に限定されないが、添付の特許請求の範囲による精神および範囲で解釈することができる。
【符号の説明】
【０１２５】
１０２  ノード
１０４  コントローラ
１０６  モデル予測制御アルゴリズム
１０８  情報行列
１１０  負荷
１１２  コントローラ
１１４  ソース
１１６  アグリゲータ
１１８  独立したサービスオペレータ（ＩＳＯ）
１２０  グローバルラグランジュ乗数
２０４  コントローラ
【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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【外国語明細書】
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