(57)【要約】【課題】発電機の発電計画と二次電池の運転計画の最適化を実現する。【解決手段】供給電力算出部１３は、内燃力発電設備の発電機と二次電池とによって供給すべき電力を予測する。供給電力計画算出部１４は、この供給電力予測値を入力し、発電機の発電スケジュール及び二次電池の充放電スケジュールを作成する。これは、発電機に関する各種制約条件及び二次電池に関する各種制約条件を満たし電力の需給バランスが取れるスケジュールであって、目的関数による評価が最も高いもの、すなわち発電コストが最も低いスケジュールに、決定するものである。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃力発電設備、二次電池、再生可能エネルギー利用発電設備、負荷設備で構成される電力系統に関して、前記内燃力発電設備の発電スケジュールと前記二次電池の充放電スケジュールを作成する供給電力計画作成装置であって、
前記負荷設備による消費電力である負荷電力を、所定の時間範囲と時間間隔で予測する負荷予測手段と、
前記再生可能エネルギー利用発電設備による発電電力を、前記所定の時間範囲と時間間隔で予測する再生可能利用発電電力予測手段と、
前記内燃力発電設備と前記二次電池が供給すべき供給電力であって前記所定の時間範囲と時間間隔での供給電力として、前記負荷電力予測値と前記再生可能利用発電電力予測値との差を算出する供給電力算出手段と、
前記内燃力発電設備による発電スケジュールと前記二次電池による充放電スケジュールであって前記所定の時間範囲と時間間隔での該各スケジュールを作成する手段であって、予め設定されている前記内燃力発電設備による発電コストに係わる目的関数と前記内燃力発電設備と前記二次電池に関する各種制約条件と、前記供給電力算出手段によって算出された前記供給電力とに基づいて、前記各種制約条件を満たし且つ前記発電コストが低い前記発電スケジュール及び前記充放電スケジュールを決定する供給電力計画算出手段と、
を有することを特徴とする供給電力計画作成装置。
【請求項２】
前記各種制約条件の１つとして、前記二次電池の放電と充電に関する各損失係数を用いた需給バランス制約条件を用いることを特徴とする請求項１記載の供給電力計画作成装置。
【請求項３】
前記需給バランス制約条件は、以下の（１０）式により表される
【数１１】
2011114945.tif 000013
ことを特徴とする請求項２記載の供給電力計画作成装置。
【請求項４】
前記各種制約条件は、前記需給バランス制約条件以外に更に、
前記内燃力発電設備に関する制約条件として、発電機出力上下限制約、発電機出力変化率上下限制約、発電機最小連続停止時間制約、発電機最小連続運転時間制約を有し、
前記二次電池に関する制約条件として、充放電電力上下限制約、最大充電電力量制約を有することを特徴とする請求項２または３記載の供給電力計画作成装置。
【請求項５】
前記供給電力計画算出手段は、前記各種制約条件を満たすようにして前記発電スケジュール及び前記充放電スケジュールの候補を任意に決定し、該スケジュール候補に対して前記目的関数を用いた評価を行うことを繰り返し実行することで、最も評価の高いスケジュール候補を前記発電スケジュール及び前記充放電スケジュールに決定することを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載の供給電力計画作成装置。
【請求項６】
内燃力発電設備、二次電池、再生可能エネルギー利用発電設備、負荷設備で構成される電力系統に関して、前記内燃力発電設備の発電スケジュールと前記二次電池の充放電スケジュールを作成する供給電力計画作成装置のコンピュータを、
前記負荷設備による消費電力である負荷電力を、所定の時間範囲と時間間隔で予測する負荷予測手段と、
前記再生可能エネルギー利用発電設備による発電電力を、前記所定の時間範囲と時間間
隔で予測する再生可能利用発電電力予測手段と、
前記内燃力発電設備と前記二次電池が供給すべき供給電力であって前記所定の時間範囲と時間間隔での供給電力として、前記負荷電力予測値と前記再生可能利用発電電力予測値との差を算出する供給電力算出手段と、
前記内燃力発電設備による発電スケジュールと前記二次電池による充放電スケジュールであって前記所定の時間範囲と時間間隔での該各スケジュールを作成する手段であって、予め設定されている前記内燃力発電設備による発電コストに係わる目的関数と前記内燃力発電設備と前記二次電池に関する各種制約条件と、前記供給電力算出手段によって算出された前記供給電力とに基づいて、前記各種制約条件を満たし且つ前記発電コストが低い前記発電スケジュール及び前記充放電スケジュールを決定する供給電力計画算出手段、
として機能させる為のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二次電池を有効活用することにより内燃力発電設備の発電コスト低減を行う為の供給電力計画を作成するシステム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
独立した電力系統となっている離島では、発電機を運転するための燃料輸送費が高く、発電コストが高いという課題を抱えている。このため、離島においては、従来の内燃力を利用した発電機に加えて、太陽光発電や風力発電などの再生可能エネルギーを大量導入し、発電コストを低減しようという機運が高まっている。
【０００３】
しかし、これらの再生可能エネルギー利用の発電量は天候に支配されるので、出力が不安定（不確定）であるという課題がある。電力系統においては発電電力と負荷電力の需給バランスは釣り合っていなければならないが、発電出力が不安定である再生可能エネルギーを利用した発電機を電力系統と連系すると、発電電力と負荷電力の需給バランスが崩れて電力系統は不安定になり、電圧変動や周波数変動により、最悪の場合は電力系統が停止してしまう事態に陥る。尚、負荷電力とは、負荷設備による（全ての負荷設備によるトータルの）消費電力である。
【０００４】
そこで、再生可能エネルギー利用の発電電力の不安定さを補うために、電力系統に二次電池を連系し、電力系統が不安定になることを回避する対策がとられている。すなわち、再生可能エネルギー利用の発電電力が急激に増加した場合は、その増加分を二次電池にて吸収（充電）し、逆に急激に減少した場合は、その減少分を二次電池にて放出（放電）することにより、再生可能エネルギー利用の発電電力の不安定さを補うような運用がなされている。
【０００５】
このように、二次電池は再生可能エネルギー利用の発電電力の不安定さを補うために用いられているが、さらに別の利用方法として、負荷平準化を目的とした運用もなされている。すなわち、負荷電力が少なくなる深夜の時間帯においては、内燃力発電設備がなるべく発電効率の良い状態で運転できるように、供給すべき電力よりも多めに発電を行い、余った電力を二次電池にて充電し、負荷電力が多くなる昼間の時間帯においては、なるべく少ない内燃力発電設備にて発電を行い、不足分については、夜間に充電した二次電池の電力を用いるという運用である。
【０００６】
このように二次電池を負荷平準化に利用すれば、深夜の時間帯は内燃力発電設備の発電効率が良くなり、昼間の時間帯は発電している内燃力発電設備の台数を減らすことが可能であるので、結果として内燃力発電設備の発電コストを削減することができる。なお、この場合の二次電池の運用計画は通常、予め設定されたスケジュールにて計画されるものである。
【０００７】
このように二次電池の運用計画を予め設定されたスケジュールにて計画する方法としては、特許文献１が挙げられる。
特許文献１では、負荷電力の予測を行い、この予測値と固定電力（原子力発電など）との差分を取り、この差分を、火力発電機や揚水発電機などの変動電力にて賄うように変動電力分の発電計画を、経済性を優先して立案する（経済負荷配分）。しかし、実際には発電機の運用制約（発電可能量、発電機出力上下限、変化率など）により、ある程度の経済性は犠牲とした発電計画が立案されることになる。
【０００８】
そこで、特許文献１では、経済性に関わる発電機の運用制約を緩和して、経済性を優先した発電計画を立案する。このようにして立案された発電計画は、経済性を優先した発電計画であるので、電力の需給バランスはとれていない状態にある。この需給バランスを満足させるように二次電池の充放電計画を作成し、これを元にして二次電池の運転スケジュールが決定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００６−９４６４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし従来方法では、発電機の発電計画と二次電池の運転計画を別々に作成しているので、作成された発電・運転計画が必ずしも最適であるとは限らない。また、立案された発電計画に従って二次電池の充放電計画を作成するので、場合によっては実現できない（例えば、充電電力量が極めて少ない状態にも係わらず、多くの放電を行う等）充放電計画となる可能性がある。
【００１１】
また、二次電池の運転計画を作成する際に、二次電池の充放電ロスが考慮されていないので、実際の電池性能に則した運転計画を作成することができない。
本発明の課題は、発電機の発電計画と二次電池の運転計画の両方を一緒に作成し、需給バランスを満足させ且つ運用コストの最小化を実現する最適な出力配分を決定する供給電力計画作成装置、そのプログラム等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の供給電力計画作成装置は、内燃力発電設備、二次電池、再生可能エネルギー利用発電設備、負荷設備で構成される電力系統に関して、前記内燃力発電設備の発電スケジュールと前記二次電池の充放電スケジュールを作成する供給電力計画作成装置であって、前記負荷設備による消費電力である負荷電力を、所定の時間範囲と時間間隔で予測する負荷予測手段と、前記再生可能エネルギー利用発電設備による発電電力を、前記所定の時間範囲と時間間隔で予測する再生可能利用発電電力予測手段と、前記内燃力発電設備と前記二次電池が供給すべき供給電力であって前記所定の時間範囲と時間間隔での供給電力として、前記負荷電力予測値と前記再生可能利用発電電力予測値との差を算出する供給電力算出手段と、前記内燃力発電設備による発電スケジュールと前記二次電池による充放電スケジュールであって前記所定の時間範囲と時間間隔での該各スケジュールを作成する手段であって、予め設定されている前記内燃力発電設備による発電コストに係わる目的関数と前記内燃力発電設備と前記二次電池に関する各種制約条件と、前記供給電力算出手段によって算出された前記供給電力とに基づいて、前記各種制約条件を満たし且つ前記発電コストが低い前記発電スケジュール及び前記充放電スケジュールを決定する供給電力計画算出手段とを有する。
【００１３】
上記供給電力計画作成装置は、内燃力発電設備と二次電池の両方のスケジュールを一緒に作成するものであって、内燃力発電設備と二次電池とに関する制約条件（電力の需給バランスに関する制約条件を含む）を満たし且つ発電コストが低いスケジュールを、自動的に作成することができる。よって、上記問題が生じることなく、ほぼ最適な発電・充放電スケジュールを自動的に決定することができる。
【００１４】
また、例えば、前記各種制約条件の１つとして、前記二次電池の放電と充電に関する各損失係数を用いた需給バランス制約条件を用いる。これによって、二次電池の充放電ロス
が考慮された、実際の電池性能に則したスケジュールを作成することができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の供給電力計画作成装置、そのプログラム等によれば、発電機の発電計画と二次電池の運転計画の両方を一緒に作成し、需給バランスを満足させ且つ運用コストの最小化を実現する最適な出力配分を決定することができる。更に、二次電池の充放電ロスを考慮し、実際の電池性能に則した運転計画を作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本手法を適用する電力系統の構成例である。
【図２】供給電力計画作成システムの構成例である。
【図３】供給電力計画作成システムの処理フローチャート図である。
【図４】負荷電力の予測例である。
【図５】再生可能利用発電電力の予測例である。
【図６】図４と図５に示す例に応じた供給電力の算出例である。
【図７】図３のステップ４の詳細フローチャート図である。
【図８】図７のステップＳ１２の初期値生成結果の一例を示す図である。
【図９】各エージェントの位置（探索点）の修正の概念図である。
【図１０】コンピュータ・ハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本手法を適用する電力系統の構成例である。
図１に示すGa1、Ga2、…Ganは、出力電力を調整可能な内燃力発電設備１であり、本手法における供給電力計画の作成対象となる発電設備である。B1、B2、…Bnは、電力の充放電が可能な二次電池２であり、これも本手法における供給電力計画の作成対象となる発電設備である。
【００１８】
尚、以下の説明において“発電機”といった場合は、内燃力発電設備１（その発電機）を意味するものとする。
Gb1、Gb2、…Gbnは、再生可能エネルギー（自然エネルギー）を利用した発電設備３であり、太陽光発電設備や風力発電設備などがこれにあたる。これらの再生可能エネルギー利用発電設備３の出力電力は天候に支配されるので、出力が不安定（不確定）である。また、L1、L2、…Lnは、電力を消費する負荷設備４である。上記内燃力発電設備１、二次電池２、再生可能エネルギー利用発電設備３、負荷設備４は電力ケーブル（図１中の実線）を介して電力系統５に連系されている。またこれらの設備等１〜４は通信ケーブル（図１中の点線）にて通信ネットワーク６に接続されている。
【００１９】
さらに通信ネットワーク６には、気象サーバ７、供給電力計画作成システム８、需給制御システム９が接続されている。供給電力計画作成システム８は、気象サーバ７から気象
予報、気象実績を取得し、再生可能エネルギー利用発電設備３で発生する発電電力と、負荷設備４で消費する電力（負荷電力）を予測する。また、供給電力計画作成システム８は、通信ネットワーク６を介して内燃力発電設備１、二次電池２、再生可能エネルギー利用発電設備３、負荷設備４の電力計測値（実績値）を取得する。これらの予測値、実績値を用いて供給電力計画作成システム８は、内燃力発電設備１および二次電池２の供給電力計画を作成することになる。すなわち、内燃力発電設備１の発電スケジュール及び二次電池２の充放電スケジュールを一緒に作成することになる。
【００２０】
上記供給電力計画は、所定の時間範囲における所定の時間間隔での供給電力計画である。例えば、１時間単位２４時間分の供給電力計画を作成することになる。
尚、供給電力計画を作成する時間間隔は通常３０分毎、或いは１時間毎となるが、この時間間隔は任意に設定することが可能である。また、供給電力計画を作成する時間範囲は、通常１日分、或いは１週間分であるが、この時間範囲についても任意に設定することが可能である。さらに供給電力計画作成システム８は、作成された内燃力発電設備１および二次電池２の供給電力計画を、通信ネットワーク６を介して需給制御システム９、各内燃力発電設備１、および各二次電池２へ送信する。
【００２１】
図２は、上記供給電力計画作成システム８の構成例を示す図である。
図示の例の供給電力計画作成システム８は、負荷予測部１１、再生可能利用発電電力予測部１２、供給電力算出部１３、供給電力計画算出部１４、供給電力計画出力部１５の各種機能部を有する。また、負荷ＤＢ（データベース）１６、気象ＤＢ１７、再生可能利用発電電力ＤＢ１８、発電機ＤＢ１９、二次電池ＤＢ２０の各種記憶部を有する。
【００２２】
尚、供給電力計画作成システム８は、例えば汎用コンピュータ（パソコン、サーバ等）により実現される。この様な一般的なコンピュータは、特に図示しないが、少なくともデータ入力、データ出力を行う為の構成や、ＣＰＵ等の演算処理プロセッサ、ハードディスク等の記憶装置、メモリ等を有している。上記各種ＤＢ１６〜２０は、例えばこのハードディスク等の記憶装置に記憶されるものである。また、上記各種機能部１１〜１５は、記憶装置に記憶されている所定のアプリケーションプログラムを、上記ＣＰＵ等が読出・実行することにより実現されるものである。
【００２３】
また、上記データ入出力の為の構成としては、例えば通信ネットワーク６に接続される通信モジュール等であり、通信ネットワーク６を介して他の情報処理装置（例えば図１に示すサーバ７／システム９等）とデータ送受信を行うものである。但し、この例に限らず、例えばメモリカード、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体からデータを読み出す為の構成や、キーボード等であってもよい。
【００２４】
本例の供給電力計画作成システム８の特徴は、主に供給電力計画算出部１４にあり、これ以外の構成については、基本的に従来技術と略同様と考えてよく、以下、簡単に説明するものとする。
【００２５】
負荷予測部１１は、気象サーバ７が通信ネットワーク６を介して送信してくる現在の気象予報を取得すると共に、負荷ＤＢ１６に蓄積されている負荷電力の過去の実績値、及び気象ＤＢ１７に蓄積されている過去の気象実績データを参照して、負荷電力（負荷設備４で消費する電力）の予測を行う。
【００２６】
尚、上記負荷電力の実績値は、例えば定期的に、各負荷設備４に設置されている不図示の電力計測装置から、この電力計測装置による計測値（その負荷設備４での消費電力）を通信ネットワーク６を介して取得して、負荷ＤＢ１７に蓄積するものである。尚、その際、全ての負荷設備４による消費電力の総和を算出して負荷ＤＢ１７に蓄積するようにして
もよい。
【００２７】
また、上記過去の気象実績データは、任意のときに気象サーバ７から通信ネットワーク６を介して取得して、これを気象ＤＢ１７に蓄積したものである。尚、当然、気象サーバ７は、天気予報情報と気象実績データを記憶管理しているものであり、定期的にこれらのデータを更新しているものである。
【００２８】
上記負荷予測部１１による負荷電力の予測方法としては、例えばパターンマッチングを用いて、現在の気象予報と類似した過去の気象実績日を抽出し、抽出された日の負荷実績を用いる方法、気象実績と負荷実績の関係を、ニューラルネットワークを用いてモデル化し、そのニューラルネットワークに現在の気象予測を入力して負荷電力を予測する方法等の従来手法を用いる。この様な従来手法は、例えば参考文献１（特許第３３６０５２０号公報）、参考文献２（特許第３７０７５８９号公報）等に記載されており、ここでの説明は省略する。
【００２９】
負荷予測部１１による負荷電力の予測値は、負荷ＤＢ１６に蓄積される。
再生可能利用発電電力予測部１２は、気象サーバ７から送信される現在の気象予報を取得するとともに、再生可能利用発電電力ＤＢ１８に蓄積されている再生可能利用発電電力（再生可能エネルギー利用発電設備３による発電電力）の過去の実績値、及び気象ＤＢ１７に蓄積されている過去の気象実績データを参照して、再生可能利用発電電力の予測を行う。
【００３０】
尚、上記再生可能利用発電電力の過去の実績値は、例えば定期的に、各再生可能エネルギー利用発電設備３に設置されている不図示の電力計測装置から、この電力計測装置による計測値（その発電設備３による発電電力）を通信ネットワーク６を介して取得して、これを再生可能利用発電電力ＤＢに蓄積したものである。尚、その際、全ての再生可能エネルギー利用発電設備３の発電電力の総和を求めて、これを再生可能利用発電電力ＤＢに蓄積するようにしてもよい。
【００３１】
上記再生可能利用発電電力の予測処理は、上記負荷電力の予測と同様に、パターンマッチングを用いる方法、ニューラルネットワークを用いる方法などの既存の予測処理を利用するものであり、ここでは特に説明しないが、上記負荷予測部１１で参照する各種データの代わりに、上記再生可能利用発電電力予測部１２で参照する各種データを用いて、上記負荷電力予測の場合と略同様の処理を行えばよい。
【００３２】
再生可能利用発電電力の予測値は、再生可能利用発電電力ＤＢ１８に蓄積される。
供給電力算出部１３は、上記ＤＢ１６、ＤＢ１８を参照して、これらデータベースに蓄積されている上記負荷電力の予測値と再生可能利用発電電力の予測値を用いて、各時間断面にて「供給すべき電力」の予測値を算出する。尚、「供給すべき電力」とは、負荷電力から再生可能利用発電電力を引いた値のことであり、内燃力発電設備１と二次電池２とを用いて供給する電力のことを意味する。供給電力算出部１３は、この供給電力の予測値を算出するものである。尚、上記“各時間断面にて”とは、上記供給電力計画における上記所定の時間範囲、所定の時間間隔を意味し、例えば、１時間単位２４時間分の供給電力予測値を算出するものである（一例を図６に示す）。
【００３３】
供給電力計画算出部１４は、上記供給電力算出部１３が算出した上記供給電力予測値を入力して、この予測される供給電力に応じて内燃力発電設備１と二次電池２とを用いて電力供給を行う為の供給電力計画を作成する。これは、例えば、内燃力発電設備１の各種特性を格納している発電機ＤＢ１９、および二次電池２の各種特性を格納している二次電池ＤＢ２０を参照して作成する。
【００３４】
尚、これら各種特性は、例えば後述する発電機iの燃料費特性の係数ai、bi、ciや、発電機iの起動費Ki、二次電池jの放電損失係数vdj、二次電池jの充電損失係数vcj等であり、詳しくは後述する。
【００３５】
尚、供給電力計画作成に関しては、内燃力発電設備１の発電コストを最小化する計画を立案するために最適化手法を用いる。これについては、後に詳細に説明する。
供給電力計画出力部１５は、供給電力計画算出部１４にて算出された供給電力計画を、通信ネットワーク６を介して各内燃力発電設備１および二次電池２の制御部に送信するとともに、需給制御システム９にも送信する。需給制御システム９はこの供給電力計画をベースにして、各内燃力発電設備１および二次電池２のリアルタイム制御を行うことになる。
【００３６】
図３に、上記供給電力計画作成システム８の処理フローを示す。
図示の通り、ステップ１〜ステップ５まで各ステップの処理を順次実行する。
ステップ１では、負荷予測部１１にて負荷電力の予測を行う。既に説明したように、負荷予測部１１は、気象サーバ７から送信される現在の気象予報、負荷ＤＢ１６に蓄積されている負荷電力の過去の実績値、気象ＤＢ１７に蓄積されている過去の気象実績を参照して、負荷電力の予測を行う。負荷電力の予測方法としては、既に説明したように、パターンマッチングを用いて、現在の気象予報と類似した過去の気象実績日を抽出し、抽出された日の負荷実績を用いる方法、気象実績と負荷実績の関係を、ニューラルネットワークを用いてモデル化し、そのニューラルネットワークに現在の気象予測を入力して負荷電力を予測する方法などを従来手法を用いる。
【００３７】
尚、負荷電力予測値は、例えば、発電計画を作成する任意の時間範囲（例えば1日）の任意の時間間隔（例えば1時間）に合わせて予測を行ったものとする。一例として時間範囲を1日、時間間隔を1時間とした場合の負荷電力の予測例を図４に示す。図示の通り、１日分（２４時間分）を１時間単位で予測している。
【００３８】
図４は、負荷電力の予測例（時間範囲：1日、時間間隔：1時間）である。
尚、図上横軸の時間は、例えば０：００は０：００〜０：５９の１時間を意味し、２３：００は２３：００〜２３：５９の１時間を意味する。これは、図５、図６等においても同様である。
【００３９】
ステップ２では、再生可能利用発電電力予測部１２にて再生可能利用発電電力の予測を行う。これについても既に説明したように、再生可能利用発電電力予測部１２は、気象サーバ７から送信される現在の気象予報、再生可能利用発電電力ＤＢ１８に蓄積されている再生可能利用発電電力の過去の実績値、気象ＤＢ１７に蓄積されている過去の気象実績を参照して、再生可能利用発電電力の予測を行う。上述したように、再生可能利用発電電力の予測方法としては、負荷電力の予測と同じく、パターンマッチングを用いる方法、ニューラルネットワークを用いる方法等の従来手法を利用する。
【００４０】
尚、再生可能利用発電電力予測値は、上記負荷電力予測値と同じく、発電計画を作成する任意の時間範囲（例えば1日）の任意の時間間隔（例えば1時間）に合わせて予測を行ったものとする。一例として時間範囲を1日、時間間隔を1時間とした場合の再生可能利用発電電力の予測例を図５に示す。
【００４１】
図５は、再生可能利用発電電力の予測例（時間範囲：1日、時間間隔：1時間）である。
ステップ３では、ステップ１にて予測した負荷電力と、ステップ２で予測した再生可能利用発電電力との差分を取り、その差分を供給電力として出力する。  この供給電力は、
上記の通り、予測された負荷電力から予測された再生可能利用発電電力を減算したものであり、内燃力発電設備１と二次電池２とによって供給すべき電力を意味するものである。
【００４２】
これは各時間間隔（時間単位；例えば１時間単位）毎の供給電力を算出するものであり、時間ｔ（例えば、ｔ；０〜２３）における負荷電力をα（ｔ）、再生可能利用発電電力をβ（ｔ）、供給電力をγ（ｔ）とすると、
γ（ｔ）＝α（ｔ）−β（ｔ）
となる。
【００４３】
供給電力予測値の算出・出力例として、負荷電力予測値が図４のようになり、再生可能利用発電電力予測値が図５のようになった場合の、供給電力の算出例を図６に示す。
図６は、上記図４と図５に示す例に応じた供給電力の算出例である。
【００４４】
上記のようにγ（ｔ）の算出を行うと、例えばｔ＝０（０：００）を例にすると、図示の例ではα（０）＝３００、β（０）＝０であるので、
γ（０）＝α（０）−β（０）＝３００−０＝３００
となっている。
【００４５】
あるいは、例えばｔ＝８（８：００）を例にすると、図示の例ではα（８）＝３７０、β（８）＝１００であるので、
γ（８）＝α（８）−β（８）＝３７０−１００＝２７０
となっている。
【００４６】
ステップ４では、供給電力計画算出部１４は、ステップ３にて作成された供給電力に対して、内燃力発電設備１の発電コストを優先させて、内燃力発電設備１と二次電池２の供給電力計画を作成する。その際、二次電池を電力供給を行う電力（放電時）あるいは電力を消費する負荷（充電時）とみなして、供給電力計画の作成処理を行う。
【００４７】
供給電力計画算出部１４は、予め以下に説明する目的関数（（１）式等）と各種制約条件（例えば以下の（ａ）〜（ｈ）等）を保持している。これらは、例えば、供給電力計画算出部１４の処理機能を実現するアプリケーションプログラム内に組み込まれていてもよいし、別途保持しておきアプリケーションプログラムが参照するようにしてもよい。
【００４８】
また、以下に説明する目的関数や各種制約条件で用いる各値は、上記のように発電機ＤＢ１９、および二次電池ＤＢ２０から取得するものや、上記供給電力予測値や、後述するように供給電力計画算出部１４が随時作成するエージェント（スケジュール候補と見做すこともできる）の各値等である。
【００４９】
尚、発電機ＤＢ１９、および二次電池ＤＢ２０から取得する値は、予め設定される値であるので、上記アプリケーションプログラム内に組み込まれていてもよい。この例の場合には、発電機ＤＢ１９や二次電池ＤＢ２０を参照する必要はなくなる。但し、この場合には、値を変更する場合にはアプリケーションプログラムの修正作業が必要になるので、ＤＢを更新する場合に比べて手間が掛かることになるので、発電機ＤＢ１９や二次電池ＤＢ２０を参照する手法が望ましい。
【００５０】
何れにしても、供給電力計画算出部１４は、上記目的関数や各種制約条件を用いて、上記取得する各値を用いて、内燃力発電設備１と二次電池２の供給電力計画を作成する。すなわち内燃力発電設備１の発電スケジュールと二次電池２の充放電スケジュールの両方を一緒に作成する。そして、作成するスケジュールは、特に内燃力発電設備１の発電コストの観点から最適または最適に近いものとすることができる。また、電力の需給バランスが
とれたものとなる。更に、二次電池の充放電ロスを考慮したものとなり、実際の電池性能に即したスケジュールを作成することができる。
【００５１】
供給電力計画算出部１４は、例えば後述するエージェント（スケジュール候補と考えてもよい）を任意に作成するが、完全に任意に作成するものではなく、上記各種制約条件を満たすようにして作成する。つまり、後述するエージェントの初期値や修正値の作成は、上記各種制約条件を満たすようにして作成する。各種制約条件は、内燃力発電設備１に関する制約条件、二次電池２に関する制約条件、電力の需給バランスに関する制約条件（これは、後述する（２）式のように、電力の需給バランスをとるだけでなく、二次電池の充放電ロスを考慮したものとなっている）。そして、作成したエージェントに対して上記目的関数を用いた評価を行う。このエージェント作成、評価を、予め設定される所定回数繰り返し、最も評価が高かったエージェントを採用するものである。
【００５２】
上記の通り、目的関数は、内燃力発電設備１の発電コストに関するものであり、最も発電コストが低いものが、最も評価が高いものとなる。
以下、上記目的関数や各種制約条件の具体例について説明する。
（１）目的関数
目的関数は、以下の（１）式で表すものとする。
【００５３】
【数１】
2011114945.tif 000003
但し、COST1：供給電力に対し内燃力発電設備で電力供給した際の発電コスト
Pi、t：発電機iの時刻tにおける発電出力
ai、bi、ci：発電機iの燃料費特性の係数
ui、t：発電機iの時刻tにおける起動停止変数（0：停止、1：運転）
Δui：発電機iの起動の有無（0：起動なし、1：起動あり）
Ki：発電機iの起動費
Ｐ；ペナルティ項
上記（１）式における第１項の部分、すなわち発電機iの燃料費特性の係数ai、bi、ciと、これら係数と発電出力Pi、tとを用いたコスト算出方法は、既存の一般的に知られている方法であり、特に説明しない。基本的には発電出力に応じて発電コストが決まるものであり、各発電機毎にその燃料費特性によって多少の違いが生じるものである。そして、更に（１）式における第２項の部分、すなわち起動があった場合に所定の起動費を加算する処理を行っている。発電機を停止状態から起動して運転開始する為には、各発電機毎に所定のコストが掛かるものである。これについても特に説明しない。
【００５４】
何れにしても、上記（１）式は、ペナルティ項Ｐを除いて考えれば、全ての発電機の所定範囲（例えば２４時間）における発電コストの総和を算出するものである。
ここで、上記ペナルティ項Ｐは、後述する図７のステップＳ１２やＳ１３の処理において、生成したエージェントが以下に説明する各種制約条件（ａ）〜（ｈ）（または（ａ）〜（ｇ））を全て満たしている場合には適用しない（あるいはＰ＝０として計算する）。生成したエージェントが以下の各種制約条件を満たさない場合（１つでも満たさない場合）には、上記ペナルティ項Ｐを適用する。つまり、（１）式で示す通りＰを加算する。
【００５５】
すなわち、制約条件を満たさないエージェントに関しては、強制的に目的関数による算出値を大きくすることで評価を下げるようにする。尚、後述するように、目的関数による算出値が評価値となり、この評価値が小さいほど評価が高い（良い）ものとなる。尚、上記（１）式に示す“ｍｉｎ”は、この目的関数が上記の通り評価値が小さいもの（評価が
高いもの）を求める為のものであることを示しているのであり、実際の評価値算出処理において“ｍｉｎ”は意味を成さない（“ｍｉｎ”は除外して考えてよい）。
【００５６】
上記ペナルティ項Ｐの値は、予め設定されて例えば発電機ＤＢ１９等に格納されている。このペナルティ項Ｐの値は任意に決めてよいが、上記のように強制的に評価を下げるのは、この算出対象エージェントが後述するｐbestやｇbestとして採用されることが無いようにする為であるので、開発者等はこの点を考慮してペナルティ項Ｐの値を適切に決めるようにすることが望ましい。
【００５７】
尚、上記Δuiに関しては、各発電機ｉ毎にその上記起動停止変数ui、tを全てチェックして、ui、tが‘０’から‘１’に変化する箇所があれば、起動ありと判定するものである。
【００５８】
尚、既に述べたように、上記ai、bi、ciやKi等の値、予め設定されて例えば発電機ＤＢ１９に記憶されている。
（２）制約条件
制約条件は、例えば以下の（ａ）〜（ｈ）の８つの条件を用いる。
【００５９】
（ａ）需給バランス制約
この制約条件は、以下の（２）式で表される。
【００６０】
【数２】
2011114945.tif 000004
但し、ＢＤj、t：二次電池jの時刻tにおける放電電力
ＢＣj、t：二次電池jの時刻tにおける充電電力
vdj：二次電池jの放電損失係数
vcj：二次電池jの充電損失係数
L1t：時刻tにおける供給電力
上記需給バランス制約は、基本的には、全ての発電機による発電出力と、各二次電池による放電量（発電量と見做せる）または充電量（負荷電力と見做せる）とを合わせたものが、供給電力と一致するように（需給バランスがとれるように）する為の制約条件である。そして、本例では上記（２）式のように、更に、上記vdj、vcjの各損失係数を用いている。これら損失係数は任意に設定されるものであるが、vdjは１未満の値であり例えば０．９等であり、vcjは１より大きい値であり、例えば１．０５等である。
【００６１】
仮にvdjが０．９であった場合、例えばＢＤj、tが１００であった場合でも、放電損失がある為に電力系統５上には１００×０．９＝９０しか供給されない。よって、上記（２）式において、仮に供給電力L1t：を２００、ＢＤj、tを１００とした場合、全ての発電機による発電出力は、１００ではなく１１０としなければならないことになる。
【００６２】
vcjの場合もこれと略同様であり、仮にvcjを１．０５とした場合、例えば供給電力L1t：を１００、ＢＣj、tを１００とした場合、全ての発電機による発電出力は、２００ではなく２０５としなければならないことになる（この例では、二次電池２は、１０５の電力を得ても充電損失がある為に１００しか充電できない）。
【００６３】
このように、上記（２）では、上述した二次電池２の充放電損失を考慮した需給バランス制約を規定しているものである。
上記（２）式のように、各損失係数を二次電池２の放電電力または充電電力に乗算することで、二次電池の充放電ロスを考慮した需給バランス制約をかけることができる。
【００６４】
上記（２）式のように上記放電損失係数、充電損失係数を用いることで、二次電池の充放電ロスを考慮し、実際の電池性能に則した運転計画を作成することができる。
尚、既に述べたように、上記vdjやvcjは、予め設定されて例えば二次電池ＤＢ２０に記憶されている。また、逐一述べないが、以下に説明する他の制約条件（ｂ）〜（ｈ）に関する数値（後述する下限値／上限値、変化率等）も、予め設定されて発電機ＤＢ１９または二次電池ＤＢ２０に記憶されている。当然、発電機に関するものは発電機ＤＢ１９に記憶され、二次電池に関するものは二次電池ＤＢ２０に記憶されている。
【００６５】
（ｂ）発電機出力上下限制約
この制約条件は、以下の（３）式で表される。
【００６６】
【数３】
2011114945.tif 000005
但し、pimin：発電機iの出力下限値
pimax：発電機iの出力上限値
（ｃ）発電機出力変化率上下限制約
この制約条件は、以下の（４）式で表される。
【００６７】
【数４】
2011114945.tif 000006
ただし、Δpidownmax：発電機iの下降側最大変化率
Δpiupmax：発電機iの上昇側最大変化率
上記（３）式、（４）式についてはこれらの式で示す通りであり、内燃力発電設備１（発電機）の適正な出力範囲（上限値、下限値）と、出力変動（出力上昇の場合と出力下降の場合）の変化率の上限を規定するものであり、特に説明しない。
【００６８】
（ｄ）発電機の最小連続停止時間制約
一般的に、内燃力発電設備１のような発電機は、一旦停止した後、直ちに起動することは出来ず、一定時間以上停止した後でなければ、再起動できない。この一定時間が最小連続停止時間であり、各発電機毎に設定されるものであり、ここでは以下のように定義する。
【００６９】
minti：発電機iの最小連続停止時間
そして、例えば後述するステップＳ１２やＳ１３の処理において、発電機iの時刻tにおける起動停止変数ui、tを任意に決定したら、以下の処理を実行する。
【００７０】
【数５】
2011114945.tif 000007
上記の処理におけるｉｆ文の部分は、上記時刻t’における起動停止変数ui、t’が‘０’（停止）で且つその１つ前の時刻ｔ’−１の起動停止変数ui、t’−１が‘１’（運転）である場合にのみ成立する。つまり、時刻t’において運転状態から停止状態へと移行した場合にのみ成立する。そして、上記の通り、一旦停止した後は、そこから最低でもmi
ntiの時間分は、停止状態を続けなければならない。
【００７１】
これより、上記ｉｆ文が成立した場合には、上記ｔｈｅｎ文を実行する。
すなわち、時刻t’から時刻（ｔ’＋minti−１）までの各時刻の起動停止変数を、全て‘０’に設定する。仮にminti＝３としたならば、ui、t’、ui、t’＋１、ui、t’＋２、の３つ全てを強制的に‘０’に設定する。尚、これによって、時刻t’から時刻（ｔ’＋minti−１）までの各時刻の発電機出力も、強制的に‘０’に設定されることになる。
【００７２】
（ｅ）発電機の最小連続運転時間制約
一般的に、内燃力発電設備１のような発電機は、起動後、一定時間以上運転した後でなければ、停止できない。この一定時間が最小連続運転時間であり、各発電機毎に設定されるものであり、ここでは以下のように定義する。
【００７３】
minri：発電機iの最小連続運転時間
そして、例えば後述するステップＳ１２やＳ１３の処理において、発電機iの時刻tにおける起動停止変数ui、tを任意に決定したら、以下の処理を実行する。
【００７４】
【数６】
2011114945.tif 000008
これは、上述した最小連続停止時間に係わる処理と略同様の考え方に基づくものである。
【００７５】
すなわち、上記の処理におけるｉｆ文の部分は、上記時刻t’における起動停止変数ui、t’が‘１’（運転）で且つその１つ前の時刻ｔ’−１の起動停止変数ui、t’−１が‘０’（停止）である場合にのみ成立する。つまり、時刻t’において停止状態から起動して運転開始した場合にのみ成立する。そして、上記の通り、一旦起動（運転開始）した後は、そこから最低でもminｒiの時間分は、運転状態を維持しなければならない。
【００７６】
これより、上記ｉｆ文が成立した場合には、上記ｔｈｅｎ文を実行する。
すなわち、時刻t’から時刻（ｔ’＋minｒi−１）までの各時刻の起動停止変数を、全て‘１’に設定する。仮にminｒi＝３としたならば、ui、t’、ui、t’＋１、ui、t’＋２、の３つ全てを強制的に‘１’に設定する。
【００７７】
尚、上記（ｄ），（ｅ）の時間制約の具体的な適用方法は、上記ｉｆ〜ｔｈｅｎ文（プログラム）を用いた処理例に限らない。例えば、後述するエージェントをランダムに作成した後にその起動停止変数ui、tを参照して、mintiまたはminriを用いてチェックを行い、これらmintiまたはminriの条件を満たさない場合には、作成エージェントの修正を行うか、または作成したエージェントを破棄して再度エージェントを作成するようにしてもよい。尚、当然、再作成したエージェントに関しても上記チェックを行う。
【００７８】
（ｆ）二次電池充放電電力上下限制約
この制約条件は、以下の（５）式で表される。
【００７９】
【数７】
2011114945.tif 000009
但し、BDjmin：二次電池ｊの放電電力下限値(kW)
BDjmax：二次電池ｊの放電電力上限値(kW)
BCjmin：二次電池ｊの充電電力下限値(kW)
BCjmax：二次電池ｊの充電電力上限値(kW)
（ｇ）二次電池最大充電電力量制約
この制約条件は、以下の（６）式で表される。
【００８０】
【数８】
2011114945.tif 000010
但し、Bhj、t：二次電池ｊの時刻tにおける充電電力量(kWh)
Bhjmin：二次電池ｊの充電電力量下限値(kWh)
Bhjmax：二次電池ｊの充電電力量上限値(kWh)
上記（５）式、（６）式に関しては、これら式で示す通り、二次電池の充電／放電電力(kW)の適正範囲（上限値、下限値）や、二次電池の充電電力量(kWh)の適正範囲（上限値、下限値）を規定するものであり、特に説明しない。
【００８１】
（ｈ）二次電池充電電力量制約
この制約条件は、以下の（７）式で表される。
【００８２】
【数９】
2011114945.tif 000011
但し、Bhj、1：二次電池ｊの計画における最初の時刻1における充電電力量(kWh)
Bhj、T：二次電池ｊの計画における最終時刻Tにおける充電電力量(kWh)
尚、上記（７）式は、例えば上記（６）式における上限値と下限値との中間の値、すなわち（Bhjmin：＋Bhjmax）／２の値を仮にＡとしたならば、例えば、
Bhj、1＝Bhj、T＝Ａ
等とすることを意味する。
【００８３】
つまり、二次電池の充電電力量(kWh)が、上記下限値に近ければ放電を行うのは困難となり、上限値に近ければ充電を行うのは困難となる。上記の値Ａのように上限値と下限値のちょうど中間の状態は、充電・放電とも何等問題なく行えるという点で理想的であると考えられる。上記（７）式は、例えば１日の終わり（始まり）に、二次電池の充電電力量(kWh)が上記値Ａとなるようにするものであり、ある意味リセットを行うものである。
【００８４】
尚、以上述べたことから、（ｈ）二次電池充電電力量制約（（７）式）は、絶対に必要な制約条件というわけではない。（ｈ）二次電池充電電力量制約はなくてもよい。
ここで、本問題の解法としては、メタヒューリスティク手法を用いることができる。具体的には、遺伝的アルゴリズム（GA）とその改良手法、シミュレーティッドアニーリング（SA）とその改良手法、タブサーチ（以下TSと記す）とその改良手法およびParticle Swarm Optimization（以下PSOと記す）とその改良手法などが用いることができる。尚、改良手法も既存の手法であり、例えばＧＡに関する改良手法はＳＧＡ、Messy GA等である。
【００８５】
これに関しては、本出願人が既に提案している先出願（特開２００３−８４８０５号公
報）に、ＰＳＯ、ＳＧＡ（Simple Genetic Algorithm；単純 GA）、ＴＳを用いて場合の処理例が提案されている。
【００８６】
ここでは、一例として、ＰＳＯを用いる場合について以下に説明するが、上記の通り、この例に限らない。特に、ＳＧＡ、ＴＳを用いる場合については、上記先出願に記載の方法を、以下に説明するＰＳＯを用いる場合と略同様にして本システムに適用することで実現できる。
【００８７】
（ａ）状態表現
各計画時間毎（本例では１時間単位）の各発電機の出力電力、各発電機の起動／停止状態、及び二次電池の充電／放電電力からなるデータ列によって状態を表現する。
【００８８】
例えば一例を図８に示す。図８の例では、発電機は発電機１、発電機２の２台であり、二次電池１は１台であるものとする。これより、各計画時間毎（１時間毎）の上記状態表現（状態変数）は、図示の通り、発電機１出力電力、発電機２出力電力、二次電池の出力、発電機１の状態、発電機２の状態となっている。尚、発電機の状態は、ここでは‘１’が運転状態、‘０’が停止状態を意味するものとする。
【００８９】
そして、図８に示すように、複数のエージェントを生成する。図示の例では、エージェント１〜エージェントｎのｎ個のエージェントを生成している。各エージェントは、所定の時間範囲（上記例では２４時間分であるが、図８では簡単の為に３時間分を示している）における各計画時間毎（本例では１時間単位）の上記状態表現（状態変数）より成るものである。
【００９０】
（ｂ）求解アルゴリズム
例えば一例としてＰＳＯを非線形混合整数計画問題に適用できるようにする方法は、例えば福山他による「電圧信頼度を考慮したParticle Swarm Optimizationによる電圧無効電力制御方式の検討」電気学会論文誌Ｂ １１９巻１２号(１９９９年１２月)等で提案されている方法が知られている。
【００９１】
ＰＳＯは、簡単化した社会モデルのシミュレーションを通して開発されたメタヒューリスティック手法の１つであり、鳥の群れの動きを連続変数の２次元空間で表現することを通して開発された。ＰＳＯでは、各エージェント（上述した鳥）の位置（状態量）をｘ，ｙ座標で表現し、上記位置（状態量）の変化分に相当する速度（ベクトル）をｖｘ（ｘ方向の速度）、ｖｙ（ｙ方向の速度）で表現する。これらの位置と速度情報から、次時点の各エージェントの位置を更新することができる。この概念に基づき、鳥の群れ全体が何らかの目的関数を最適化するような行動をとると考えると、以下のような最適化が考えられる。
【００９２】
つまり、各エージェントは各々の探索における目的関数のそれまでの個々の最良値（ｐbest）と、その位置（状態量）を示すｘ，ｙ座標とを覚えている。また、各エージェントは、ｐbestのうち集団の中で最良のもの、すなわち集団のそれまでの目的関数の最良値（ｇbest）情報を共有している。そして、各エージェントは、現在の自己のｘ，ｙ座標と速度ｖｘ，ｖｙ、及び、ｐbestとｇbestとの距離に応じて、ｐbest，ｇbestの存在する位置に方向を変更しようとする。この変更しようとする行動は速度を修正することで表現される。現在の速度とｐbest及びｇbestを用いて、各エージェントの速度は、以下の（８）式により修正される。
【００９３】
【数１０】
2011114945.tif 000012
（８）式において、ｖｉ：エージェントｉの速度、rand()：０〜１までの一様乱数、ｓｉｋ：エージェントｉの探索ｋ回目の位置（探索点）、ｐbestｉ：エージェントｉのｐbest、ｗ：エージェントの速度に対する重み関数、cｉ：各項に対する重み係数である。
【００９４】
上記（８）式を用いることにより、各エージェントのこれまでの最良解及び集団の最良解に確率的に近付くような速度が求められ、これにより各エージェントの現在の位置（探索点）を以下の（９）式により修正する。
【００９５】
ｓｉｋ＋１＝ｓｉｋ＋ｖｉｋ＋１・・・（９）式
ここで、本例に即していえば、（８）式，（９）式における各エージェントの位置ｓｉが、各発電機の起動・停止状態（離散値）や、各発電機の出力電力、二次電池の充電／放電電力（連続値）に相当し、また、各エージェントの速度ｖｉがそれらの変化分に相当する。
【００９６】
ＰＳＯは、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm：以下、ＧＡ）等と同様に、複数の探索点を持った多点探索で、各探索点のｐbest及び集団のｇbestを用いて各探索点を確率的に変更していくことにより、大域最適解（最良解）を得る方法である。また、これまでの速度を維持しようとする大域探索（（８）式の右辺第１項）と、ｐbest，ｇbestを用いてそれらに近付こうとする局所探索（それぞれ（８）式の右辺第２，３項）とをバランスよく行う機構をもった探索手法である。更に、ＰＳＯでは探索の各ステップで目的関数値を評価する必要があるが、評価の回数は問題の規模によらずエージェント数のみで良いというメリットがあるため、プラントの最適運用といった大規模問題への適用が可能である。
【００９７】
ｇbestモデルのＰＳＯを利用した場合の本例の処理の全体的なアルゴリズムを、図７に示す。尚、図７は、上記ステップ４の詳細フローチャート図を示すものと言える。尚、このフローチャート自体は、全体的なアルゴリズムを示すものであり、上記先出願の図１３と略同様であるが、当然、各ステップの内容は異なるものである。
【００９８】
図７の処理は、概略的には、まず所定のデータの入力を行い（ステップＳ１１）、続いて、初期値の生成を行う（ステップＳ１２）。その後は、探索終了するまで（ステップＳ１５がＹＥＳとなるまで）、探索点の修正処理（ステップＳ１３）及び評価処理（ステップＳ１４）を繰り返し実行する。
【００９９】
尚、本手法では上記の通り、基本的には既存のメタヒューリスティク手法を用いるものであるが、上記ステップＳ１２、Ｓ１３の初期値生成と修正において、上記各種制約条件により制約がはいる。つまり、初期値や修正値は、上記各種制約条件を全て満たすものとする必要がある。
【０１００】
以下、上記各ステップＳ１１〜Ｓ１５について詳細に説明する。
（Ａ）まず、ステップＳ１１で入力するデータについて説明する。ステップＳ１１では以下の（i）、（ii）の情報を入力する。
【０１０１】
（i）機器情報の入力（これらはデータベースとして予め格納されている（発電機ＤＢ１９、二次電池ＤＢ２０））
機器情報は例えば以下の通りである。尚、以下の説明では変数名（ａｉ，Ｋｉ等）で示すが、実際にはこれらの具体的な数値がデータベースに格納されている。
・各発電機の発電電力−コスト特性（上記目的関数における各発電機ｉ毎の燃料費特性の係数ａｉ，ｂｉ，ｃｉ）
・各発電機の起動費（上記（２）式における各発電機ｉ毎の起動費Ｋｉ）
・各発電機の出力上限・下限値（上記（３）式における各発電機ｉ毎の出力下限値ｐｉｍｉｎ、ｐｉｍａｘ）
・各発電機の出力変化率上下限値（上記（４）式における各発電機ｉ毎の下降側最大変化率Δｐｉｄｏｗｎｍａｘ、上昇側最大変化率Δｐｉｕｐｍａｘ）
・各発電機の最小連続停止時間（上記minti）
・各発電機の最小連続運転時間（上記minｒi）
・二次電池充放電電力上下限値（上記（５）式のBDjmin，BDjmax，BCjmin，BCjmax）
・二次電池最大充電電力量（上記（６）式のBhj、t，Bhjmin，Bhjmax）
・二次電池jの放電損失係数（上記（２）式のvdj）
・二次電池jの充電損失係数（上記（２）式のvcj）
例えば、以上の情報を上記機器情報として入力する。
【０１０２】
（ii）Particle Swarm Optimization（ＰＳＯ）に関する情報の入力
・エージェント数、各最適化パラメータ値、最大探索回数を入力する。これらは例えば開発者等が任意に設定してデータベース（ＤＢ１９，２０のどちらでもよい）に格納しておく。尚、各最適化パラメータ値とは、例えば上記（８）式におけるｗやcｉ等である。
【０１０３】
（Ｂ）次に、以下、ステップＳ１２について説明する。ステップＳ１２の初期値生成処理は、以下の（i）、（ii）、（iii）の処理を順番に行うものである。
（i）各エージェント毎に、各制御時間毎の以下の値（上記状態表現の値；状態変数の値）の初期値をランダムに算出（決定）する。
・各発電機毎の起動・停止状態（離散値）
・各発電機の出力電力（連続値）
・二次電池の充放電電力（連続値）
但し、これは完全にランダムに決定してもよいが、例えば（ａ）需給バランス制約（（２）式を満たすように決定してもよい。完全にランダムに決定した場合、他の制約条件はともかく、（ａ）の制約条件を満たす可能性は低いものと考えられるからである。尚、この場合には、以下の（ii）では他の各種制約条件（ｂ）〜（ｈ）を満たすか否かを判定することになる。
【０１０４】
あるいは、ランダムに決定するのではなく、各種制約条件（ａ）〜（ｈ）に従って決定するようにしてもよい。この決定アルゴリズムは、特に示さないが、例えば一例としては、まず最初に上記（ｃ）の条件（（４）式）を利用することで、発電機の出力電力として取り得る範囲を決定することができる。つまり、発電機ｉの時刻ｔにおける発電出力Ｐｉ，ｔは、以下に示す範囲内に制限されることになる。
【０１０５】
Ｐｉ，（ｔ−１）−Δpidownmax：≦  Ｐｉ，ｔ  ≦Ｐｉ，（ｔ−１）＋Δpiupmax：
そして、発電機１の出力電力に関しては、この範囲内で任意に決定するか若しくは‘０’（停止）とし、二次電池２の充放電電力に関してはランダムに決定して、上記（ｃ）以外の他の制約条件（ａ）、（ｂ）、（ｄ）〜（ｈ）を満たすか否かを（ａ）から順番に順次チェックし、任意の制約条件についてチェックＮＧとなったら、再度上記のようにして
状態変数の値を決定して、再び（ａ）から順番に順次チェックする。そして、全ての制約条件を満足したものを、１つのエージェントの初期値として決定する。
【０１０６】
尚、上記（ｃ）の条件を利用した発電出力Ｐｉ，ｔの決定方法は、Ｐｉ，（ｔ−１）が‘０’（停止）であった場合には、適用されないようにしてもよい。この場合には、例えばランダムに決定する。但し、この場合でも適用するようにしてもよい。すなわち、例えば予め設定されている所定の値をＰｉ，（ｔ−１）に代入することで、上記範囲制限を決定するようにしてもよい。
【０１０７】
上記のように、初期値の決定方法は様々であってよい。尚、全ての制約条件（ａ）〜（ｈ）を満たすようにして初期値決定した場合には、以下に説明する（ii）における「各種制約条件（ａ）〜（ｈ）毎にその制約条件を満たすか否かを判定する」処理は、特に必要ないことになる。
【０１０８】
（ii）ステップＳ１１で入力した上記機器情報と、上記（１）で示す目的関数及び上記各種制約条件（ａ）〜（ｈ）（または（ａ）〜（ｇ）；但し、本説明では（ａ）〜（ｈ）とする）を用いて、各エージェント毎に評価値を計算する。ここで、評価値とは、発電コストの総和である（上記（１）式により算出されるＣＯＳＴ１）。
【０１０９】
この処理は、まず、生成した各エージェント毎に、それぞれ、上記（Ａ）（i）で入力した機器情報と、上記ランダムに算出した上記状態表現の値を用いて、各種制約条件（ａ）〜（ｈ）毎にその制約条件を満たすか否かを判定する。
【０１１０】
そして、各エージェント毎に、評価値（上記（１）式によるＣＯＳＴ１）の算出を行う。但し、上記の通り、全ての制約条件を満たすと判定されたエージェントに関しては、上記ペナルティ項Ｐを適用せずに評価値（ＣＯＳＴ１）を算出する。
【０１１１】
一方、制約条件を満たさない（例えば、１つでも満たさない）エージェントに関しては、上記ペナルティ項Ｐを適用してＣＯＳＴ１を算出する。よって、この場合には、評価値（ＣＯＳＴ１）の値が強制的に大きくされ、評価が非常に低いものとなる。
【０１１２】
尚、上述した例に限らず、例えば制約条件を満たさないエージェントに関しては、再度ランダムに上記状態変数の値を決定するようにしてもよい。勿論、再生成した値に関して制約条件を満たすか否かを判定し、満たさない場合には更に再度エージェントを生成することになる。何れにしても、エージェント数が決められているので（例えばｎ個）、制約条件を満たすエージェントが所定数（例えばｎ個）生成されて、これら各エージェントに関する評価値が算出された時点で、本処理は終了する。尚、この例の場合には、当然、上記ペナルティ項Ｐを適用せずに評価値（ＣＯＳＴ１）を算出することになる。
【０１１３】
（iii）ｐbest及びｇbestの初期設定
上記（ii）で計算した各エージェント毎の評価値を、現在の各エージェント毎のｐbest値とする（各エージェント毎のｐbestの初期値を設定する）。
【０１１４】
・上記のｐbestのうちの最良値（最小値）をｇbestとする。これにより、ｐbest及びｇbestの初期値が設定されることになる。
尚、上記のようにペナルティ項Ｐが適用されたエージェントの評価値（ｐbest）は、値が大きなものとなるので、これがｇbestとして選ばれる可能性は極めて低い。
【０１１５】
図８に、上記ステップＳ１２の初期値生成結果の一例を示す。
既に述べたように、この例では発電機は発電機１、発電機２の２台である。これより、
図示の通り、１時間毎の状態変数は、発電機１の出力電力、発電機２の出力電力、二次電池の出力、発電機１の状態、発電機２の状態となっている。尚、発電機１の状態、発電機２の状態は、上記目的関数（（１）式）における起動停止変数ｕｉ，ｔを意味するものである。よって、ここでは‘１’が運転状態、‘０’が停止状態を意味するものとする。
【０１１６】
また、二次電池の出力に関しては、図には示していないが、放電であるか充電であるかを示す情報（識別子等）が付加されるものとする。任意の二次電池の出力値が放電である場合には、この値が上記ＢＤｊ，ｔに代入され、また上記（２）式においてはＢＣｊ，ｔ＝０が代入されることになる。その逆に、充電である場合には、その値がＢＣｊ，ｔ＝に代入され、また上記（２）式においてはＢＤｊ，ｔ＝０が代入されることになる。勿論、この例に限るものではなく、二次電池の出力値が各種制約条件に適正に適用可能となる方法であれば、何でもよい。
【０１１７】
また、この例では、上記（Ａ）の（ii）で入力されるエージェント数がｎであり、計画時間帯は３時間、計画時間は１時間であるものとする。これより、図示の通り、各エージェント（１、２、・・・ｎ）毎の状態変数として、１時間毎で３時間分の上記（Ｂ）（i）の値が決定・設定されている（図示の“１時間後の状態”、“２時間後の状態”、“３時間後の状態”）。
【０１１８】
ここで、各エージェントが制約条件を満たすか否かをチェックすることに関して、以下、一例を用いて説明する。
例えば図８に示すエージェント１を例にするならば、まず、“１時間後の状態”は、発電機１の出力電力＝１００、発電機２の出力電力＝５０、二次電池の出力＝５０、発電機１の状態＝１、発電機２の状態＝１となっている。また、“２時間後の状態”は、発電機１の出力電力＝１００、発電機２の出力電力＝７０、二次電池の出力＝２０、発電機１の状態＝１、発電機２の状態＝１となっている。
【０１１９】
ここでは、仮に“２時間後の状態”が制約条件を満たすか否かをチェックすることを考える。尚、ここでは仮に二次電池の出力は放電であるものとし、放電損失係数ｖｄｊが‘０．５’であるものとして説明する。また、図８に示す例は、全て、上記各種制約条件を満たしているものとする。
【０１２０】
これより、まず、“２時間後の状態”は、上記（ａ）需給バランス制約すなわち上記（２）式を満たしていることになるので、当然、この時間帯における供給電力Ｌ１ｔは、１００＋７０＋０．５×２０＝１８０（kw）であったはずである。
【０１２１】
また、“２時間後の状態”は、上記（ｂ）発電機出力上下限制約（（３）式））を満たしていることになり、また図８に示す例全体を見た場合、発電機出力の最大値は１００、最小値は４０であるので、上記（３）式における下限値pimin：は４０以下の値であり、上限値pimax：は１００以上の値であるはずである。尚、当然、発電機の状態＝‘０’（停止）（すなわち発電機出力＝‘０’）の場合には、この制約条件は適用されない。
【０１２２】
また、発電機２の出力電力は、“１時間後の状態”における出力電力＝５０から７０へと上昇している。つまり、上記（ｃ）発電機出力変化率上下限制約の（４）式における“Ｐｉ，ｔ−Ｐｉ，（ｔ−１）”＝７０−５０＝２０であるので、上記Δpiupmax（上昇側最大変化率）は２０以上であるはずである。尚、この例では、変化率は実質的に変化量とみなしてよい。
【０１２３】
他の制約条件については特に説明しないが、上記（ｄ）、（ｅ）の発電機の最小連続停止／運転時間制約に関する上記ｉｆ〜ｔｈｅｎ文の処理を適用する場合には、上記のよう
にランダムに状態変数の値を生成した後にチェックを行うのではなく、ランダムに状態変数の値を生成する際に上記ｉｆ〜ｔｈｅｎ文の処理を適用することも考えられる。この場合には、例えば“１時間後の状態”→“２時間後の状態”→“３時間後の状態”というように時間順に順次決定していく。そして、例えば“１時間後の状態”の決定の際に上記ｉｆ〜ｔｈｅｎ文の処理を適用することで、“２時間後の状態”や“３時間後の状態”における発電機の状態（運転／停止）が先行して決定されることになるかもしれない。
【０１２４】
勿論、上記（ｄ）、（ｅ）の制約条件に関しては、既に述べた通り、ランダムに状態変数の値を生成した後にチェックを行うこともできる。
尚、図示していないが、上記“１時間後の状態”の１つ前（１時間前）の状態も存在しており、上記“１時間後の状態”を決定する際には、この１つ前の状態を参照することになる。
【０１２５】
次に、以下、ステップＳ１３の処理（探索点の修正）について説明する。
これは、上記各エージェントの位置（探索点）の修正を行う処理である。
すなわち、前述した（８）式、（９）式により、各エージェントの位置（探索点）を修正する。尚、各エージェントの位置は、上記各エージェントの状態変数の値（離散値及び連続値）に相当するものである。上記ステップＳ１２の処理は、各エージェントの位置（探索点）の初期位置を決定するものに相当する。そして、ステップＳ１３では、最初はこの初期位置からの修正（位置変更）を行い、２回目以降では修正位置から更に修正していくことになる。そして、修正を行う毎に、ステップＳ１４で評価を行うことになる。
【０１２６】
上記ステップＳ１３による修正の概念図を図９に示す。図９において、ｖｋ＋１は（９）式の右辺第２項に相当している。尚、図９は、上記先出願の図１４と略同様であり、当該探索点の修正は既存技術であるので、ここではこれ以上は説明しないものとする。
【０１２７】
次に、以下、ステップＳ１４の処理（評価）について説明する。ステップＳ１４では、以下の（i）、（ii）の処理を順次行う。
（i）評価
これは、上記各エージェントの評価を行うものであり、各エージェント毎の評価値の計算を行うものである。尚、これは上記ステップＳ１２における評価値の計算処理と略同様である。ステップＳ１２では上記初期位置に関する評価値を計算したが、本処理では上記ステップＳ１３による修正位置に関する評価値を計算するものである。
【０１２８】
すなわち、各エージェント毎に、上記ステップＳ１３による修正後の位置（状態変数値；図８の例では１時間毎で３時間分の状態変数値）について、上記ステップＳ１２と同様に上述した目的関数及び各種制約条件を用いて、各エージェント毎に評価値（ＣＯＳＴ１）を計算する。つまり、まず、各エージェント毎に、各種制約条件を全て満たすか否かをチェックする。次に、各エージェント毎に、（１）式の目的関数を用いて評価値（ＣＯＳＴ１）計算するものであり、上記の通り各種制約条件を満たさないエージェントに関しては上記ペナルティ項Ｐを適用して評価値（ＣＯＳＴ１）計算することになる。上記の通り、この評価値が小さいほど評価が高い（良い）ものとなり、制約条件を満たさないエージェントに関しては強制的に評価が低いものとされる。
【０１２９】
（ii）ｐbest及びｇbestの修正
（α）各エージェント毎に、必要に応じてそのｐbest値を更新する。すなわち、各エージェント毎に、上記（i）で計算したそのエージェントの今回の評価値と、現在のそのエージェントのｐbest値とを比較して、今回の評価値がｐbest値より良かったら（今回の評価値＜ｐbest値であるならば）、今回の評価値を新たなｐbest値とする（ｐbest値を更新する）。今回の評価値がｐbest値と同じか悪かったら（今回の評価値≧ｐbest値であるな
らば）、現在のｐbest値のままとする（更新しない）。
【０１３０】
（β）上記（α）の処理後の各エージェントのｐbest値同士を比較して最良値（最も値が低いもの）を求める。そして、この最良値が現在のｇbest値より良かったら（最良値＜ｇbest値であるならば）、この最良値を新たなｇbestとする。更に、この最良値のエージェントの現在位置（状態変数値）を、ｇbestに対応する位置として記憶する。
【０１３１】
これらの処理を繰り返し行うことで（上記の通り、上記ステップＳ１３、Ｓ１４の処理はステップＳ１５の判定がＹＥＳになるまで繰り返し実行する）、各発電機の起動・停止状態や出力電力、及び二次電池の充放電電力の最適解を求めていく。
【０１３２】
ステップＳ１５の処理は、終了条件のチェック処理であり、探索回数（ステップＳ１３、Ｓ１４を繰り返した回数）が、上記入力した最大探索回数に達したら、ステップＳ１５の判定はＹＥＳとなり、本処理は終了する。一方、そうでない場合には（ステップＳ１５，ＮＯ）、ステップＳ１３に戻ることになる。
【０１３３】
ステップＳ１５の判定がＹＥＳとなった時点で、それまでの探索によって得られた最良の評価値がｇbestとして記憶されていると共に、このｇbestに対応するエージェントの位置（状態変数値）が記憶されていることになり、この状態変数値（各発電機の起動・停止状態や出力電力、及び二次電池の充放電電力の上記探索における最適解；すなわち最適または最適に近い供給電力計画）をステップ４の処理結果としてステップ５の処理に渡す。
【０１３４】
以上、ステップ４の処理について説明した。そして、ステップＳ４の処理結果（上記最適または最適に近い供給電力計画）を用いて、上記ステップ５の処理を実行する。
ステップ５では、ステップ４にて作成した供給電力計画を出力し、通信ネットワーク６を介して各内燃力発電設備１と二次電池２の制御部（不図示）に送信するとともに、需給制御システム９にも送信する。需給制御システム９は、この供給電力計画をベースにして、各内燃力発電設備１と二次電池２のリアルタイム制御を行うことになる。
【０１３５】
上記供給電力計画作成システム８は、一般的な汎用コンピュータ（パソコン、サーバ等）により実現できる。図１０に、この様なコンピュータのハードウェア構成例を示す。
図１０に示すコンピュータ３０は、ＣＰＵ３１、メモリ３２、入力部３３、出力部３４、記憶部３５、記録媒体駆動部３６、及びネットワーク接続部３７を有し、これらがバス３８に接続された構成となっている。
【０１３６】
ＣＰＵ３１は、当該コンピュータ３０全体を制御する中央処理装置である。
メモリ３２は、任意の処理実行の際に、記憶部３５（あるいは可搬型記録媒体３９）に記憶されているプログラムあるいはデータを一時的に格納するＲＡＭ等のメモリである。ＣＰＵ３１は、メモリ３２に読み出したプログラム／データを用いて、上述した各種処理を実行する。
【０１３７】
出力部３４は、例えばディスプレイ等であり、入力部３３は、例えば、キーボード、マウス等であるが、これらは無くてもよい。
ネットワーク接続部３７は、例えば上記ネットワーク１等に接続して、他の情報処理装置との通信（コマンド／データ送受信等）を行う為の通信モジュールである。
【０１３８】
記憶部３５は、例えばハードディスク等であり、上述した供給電力計画作成システム８の各種処理機能をＣＰＵ３１により実現させる為のアプリケーションプログラムが格納されている。
【０１３９】
すなわち、上記負荷予測部１１、再生可能利用発電電力予測部１２、供給電力算出部１３、供給電力計画算出部１４、供給電力計画出力部１５等の各種処理機能部の処理機能を、ＣＰＵ３１により実現させる為のアプリケーションプログラムが格納されている。
【０１４０】
更に、記憶部３５には、上記負荷ＤＢ（データベース）１６、気象ＤＢ１７、再生可能利用発電電力ＤＢ１８、発電機ＤＢ１９、二次電池ＤＢ２０等の各種データ（ＤＢ）が格納される。
【０１４１】
ＣＰＵ３１は、上記記憶部３５に格納されている各種プログラムを読み出し・実行することにより、上述した各種処理を実現する。
あるいは、上記記憶部３５に格納される各種プログラム／データは、可搬型記録媒体３９に記憶されているものであってもよい。この場合、可搬型記録媒体３９に記憶されているプログラム／データは、記録媒体駆動部３６によって読み出される。可搬型記録媒体３９とは、例えば、ＦＤ（フレキシブル・ディスク）３９ａ、ＣＤ−ＲＯＭ３９ｂ、その他、ＤＶＤ、光磁気ディスク等である。
【０１４２】
あるいは、また、上記プログラム／データは、ネットワーク接続部３７により接続しているネットワークを介して、他の装置内に記憶されているものをダウンロードするものであってもよい。あるいは、更に、インターネットを介して、外部の他の装置内に記憶されているものをダウンロードするものであってもよい。
【０１４３】
また、本発明は、上記本発明の各種処理をコンピュータ上で実現するプログラムを記録した可搬型記憶媒体として構成できるだけでなく、当該プログラム自体として構成することもできる。
【０１４４】
以上説明したように、本例の供給電力計画作成システム８は、内燃力発電設備（発電機）１、二次電池２、再生可能エネルギー利用発電設備３、負荷設備４で構成される電力系統に関して、内燃力発電設備１の発電スケジュールと二次電池２の充放電スケジュールを、一緒に作成するものである。
【０１４５】
すなわち、本例の供給電力計画作成システム８は、まず、負荷設備４による消費電力である負荷電力を予測する負荷予測部１１を有する。これは、所定の時間範囲（例えば１日２４時間分）と時間間隔（例えば１時間間隔）での負荷電力予測を行うものである。また、再生可能エネルギー利用発電設備３による発電電力を予測する再生可能利用発電電力予測部１２を有する。これも、上記所定の時間範囲と時間間隔で予測するものである。また、上記負荷電力予測値と再生可能利用発電電力予測値との差を算出する供給電力算出部１３を有する。これは、内燃力発電設備１と二次電池２が供給すべき供給電力を算出するものと言える。これも上記所定の時間範囲と時間間隔での供給電力を算出するものであり、例えば１時間単位２４時間分の供給電力を算出するものである。
【０１４６】
そして、本例の供給電力計画作成システム８は、メインの特徴である供給電力計画算出部１４を有する。
供給電力計画算出部１４は、内燃力発電設備１による発電スケジュールと二次電池２による充放電スケジュールを、予め設定されている内燃力発電設備１による発電コストに係わる目的関数（上記（１）式）と内燃力発電設備１と二次電池２に関する各種制約条件（上記（ａ）〜（ｈ））と、上記供給電力算出部１３で算出された供給電力とに基づいて、上記各種制約条件を満たすようにして上記目的関数を用いた評価を行うことで上記発電スケジュール及び充放電スケジュールを一緒に決定するものである。
【０１４７】
上記供給電力計画算出部１４は、任意のメタヒューリスティック手法を用いて、上記発
電スケジュール及び充放電スケジュールの決定処理を行うものである。メタヒューリスティック手法としては、上述したように、例えばＧＡ、ＳＡ、ＴＳ、ＰＳＯ等が挙げられるが、何れにしても、基本的には以下のような処理を行う。
【０１４８】
すなわち、上記各種制約条件を満たすようにして上記発電スケジュール及び充放電スケジュールの候補を任意に決定し、このスケジュール候補に対して上記目的関数を用いた評価を行うことを繰り返し実行することで、最も評価の高いスケジュール候補を上記発電スケジュール及び充放電スケジュールに決定するものである。これは、例えば、予め設定される上記最大探索回数分、繰り返し実行するものであり、そのなかで最も評価が高いもの、すなわち内燃力発電設備１の発電コストが最も低くなるスケジュールに決定するものである。よって、必ずしも最適なスケジュールとなるとは限らないが、最適または最適に近いスケジュールが決定されることが期待できる。
【０１４９】
従来のように内燃力発電設備１による発電スケジュールと二次電池２による充放電スケジュールとを別々に作成する場合、例えば内燃力発電設備１による発電スケジュールとして発電コストが最も低くなる発電スケジュールを決定したとしても、充放電スケジュールがこの発電スケジュールに適用できない可能性が高い（上記（ａ）需給バランス制約、すなわち（２）式を満たさない可能性が高い；つまり、電力の需給バランスはとれていない状態にある）。
【０１５０】
これに対して、まず最適と思われる発電スケジュールを決定し、これに合わせて電力の需給バランスがとれるように（（２）式を満たすようにして）充放電スケジュールを決定することも考えられるが、この場合でも二次電池に関する他の制約条件（上記（ｆ），（ｇ），（ｈ））を満たさない可能性が高いと考えられる。この為に、充放電スケジュールを（ｆ），（ｇ）等の二次電池制約条件を満たすように修正すれば、それによって（２）式を満たさなくなることから、今度は発電スケジュールを修正する必要が生じる。この為、非常に手間が掛かることになり、また発電スケジュールを修正することで上記最適と思われる発電スケジュールではなくなることになる。
【０１５１】
これに対して、本例の供給電力計画作成システム８では上記の通り、内燃力発電設備１と二次電池２の両方のスケジュールであって且つ内燃力発電設備１と二次電池２の両方の制約条件を満たすものを、スケジュール候補として幾つか（例えば多数）決定し、そのなかで目的関数による評価が最も高いもの（発電コストが最も低いもの）に決定することで、上記問題が生じることなく、ほぼ最適な（電力の需給バランスがとれており、且つ発電コストが低い）発電・充放電スケジュールを自動的に決定することができる。
【０１５２】
また、上記各種制約条件の１つとして、二次電池２の放電と充電に関する各損失係数を用いた（ａ）需給バランス制約条件を用いることにより、二次電池の充放電ロスが考慮された、実際の電池性能に則した運転計画を作成することができる。
【０１５３】
以上説明したように、本例の供給電力計画作成システム８によれば、各内燃力発電設備１の発電機の発電計画と、二次電池２の運転計画を一緒に作成することが可能であるので、最適な供給電力計画を作成することができ、発電コストを最小に抑えることができる。また作成される供給電力計画は、二次電池の充放電ロスを考慮しているので、実際の電池性能に即した運転計画を作成することができる。
【符号の説明】
【０１５４】
１  内燃力発電設備
２  二次電池
３  再生可能エネルギー利用発電設備
４  負荷設備
５  電力系統
６  通信ネットワーク
７  気象サーバ
８  供給電力計画作成システム
９  需給制御システム
１１  負荷予測部
１２  再生可能利用発電電力予測部
１３  供給電力算出部
１４  供給電力計画算出部
１５  供給電力計画出力部
１６  負荷ＤＢ
１７  気象ＤＢ
１８  再生可能利用発電電力ＤＢ
１９  発電機ＤＢ
２０  二次電池ＤＢ
３０  コンピュータ
３１  ＣＰＵ
３２  メモリ
３３  入力部
３４  出力部
３５  記憶部
３６  記録媒体駆動部
３７  ネットワーク接続部
３８  バス
３９  可搬型記録媒体
３９ａ  ＦＤ（フレキシブル・ディスク）
３９ｂ  ＣＤ−ＲＯＭ
【図１】
2011114945.tif 000014
【図２】
2011114945.tif 000015
【図３】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2011114945.tif 000020
【図４】
2011114945.tif 000021
【図５】
2011114945.tif 000022
【図６】
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