(57)【要約】      （修正有）【課題】複数の区域に細分化される複数の建物が位置するコミュニティのエネルギー管理システムを提供する。【解決手段】コミュニティのエネルギーを管理する装置であり、需要管理装置からデマンドレスポンスまたは周波数調整に対する第１インセンティブを受信し、コミュニティ管理容量のうち、第１インセンティブに応動する第１反応容量を計算し、第２インセンティブを建物エージェントに転送するコミュニティエージェントと、建物のエネルギーを管理する装置であり、建物管理容量のうち、第２インセンティブに応動する第２反応容量を計算し、第３インセンティブを区域エージェントに転送する複数の建物エージェントと、区域のエネルギーを管理する装置であり、区域管理容量のうち、第３インセンティブに応動する第３反応容量を計算し、第３反応容量を建物エージェントに転送する複数の区域エージェントと、を含む。【選択図】図１
2019110742.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の区域に細分化される複数の建物が位置するコミュニティのエネルギー管理システムにおいて、
前記コミュニティのエネルギーを管理する装置であり、需要管理装置からデマンドレスポンス（ＤＲ：Ｄｅｍａｎｄ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）または周波数調整（ＦＲ：Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ）に対する第１インセンティブを受信し、コミュニティ管理容量のうち、前記第１インセンティブに応動する第１反応容量を計算し、第２インセンティブを建物エージェントに転送するコミュニティエージェントと、
前記建物のエネルギーを管理する装置であり、建物管理容量のうち、前記第２インセンティブに応動する第２反応容量を計算し、第３インセンティブを区域エージェントに転送する複数の前記建物エージェントと、
前記区域のエネルギーを管理する装置であり、区域管理容量のうち、前記第３インセンティブに応動する第３反応容量を計算し、前記第３反応容量を前記建物エージェントに転送する複数の前記区域エージェントと、を含み、
前記建物エージェントは複数の前記区域エージェントから前記第３反応容量を受信し、複数の前記第３反応容量と前記第２反応容量を合算した第４反応容量を前記コミュニティエージェントに転送し、
前記コミュニティエージェントは複数の前記建物エージェントから前記第４反応容量を受信し、複数の前記第４反応容量と前記第１反応容量を合算した第５反応容量を前記需要管理装置に転送する、エネルギー管理システム。
【請求項２】
前記コミュニティエージェントは、前記第１インセンティブと前記第２インセンティブとの差、及び前記第４反応容量により決まるインセンティブ収益が最大になるように前記第２インセンティブを決定する、請求項１に記載のエネルギー管理システム。
【請求項３】
前記区域エージェントは、インセンティブ収益とユーザ満足度とから構成される目的関数が最大になるように前記第３反応容量を決定し、かつ前記インセンティブ収益は、前記第３インセンティブと前記第３反応容量により決定され、前記ユーザ満足度は定量化された値に前記第３反応容量により減少する、請求項１に記載のエネルギー管理システム。
【請求項４】
前記コミュニティ管理容量は前記コミュニティエージェントにより直接管理されるエネルギー容量であって、コミュニティ共用負荷容量とコミュニティ分散電源容量を含む、請求項１に記載のエネルギー管理システム。
【請求項５】
前記第１反応容量には前記コミュニティエージェントにより直接管理される太陽光発電機の発電予測量及びＥＳＳ（Ｅｎｅｒｇｙ  Ｓｔｏｒａｇｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）の放電可能容量が含まれる、請求項４に記載のエネルギー管理システム。
【請求項６】
前記コミュニティエージェントは、前記コミュニティの在室者情報を入力データに含む機械学習を通じて前記コミュニティ共用負荷容量のうち、前記第１インセンティブに応動する反応容量を計算する、請求項４に記載のエネルギー管理システム。
【請求項７】
前記区域エージェントは、前記区域で生成されるデータのうちの一部を入力データに含む機械学習を通じて前記区域の在室者情報を生成し、
前記コミュニティエージェントは、各区域の在室者情報を集めて前記コミュニティの在室者情報を生成する、請求項６に記載のエネルギー管理システム。
【請求項８】
前記建物エージェントは、前記コミュニティエージェントからインセンティブ情報を追加で受信し、
前記インセンティブ情報は、前記コミュニティの全体建物のうち、前記建物エージェントに対応する建物の負荷容量順位及びインセンティブ順位を含み、
前記第２反応容量は前記負荷容量順位及び前記インセンティブ順位を入力データに含む機械学習を通じて計算される、請求項１に記載のエネルギー管理システム。
【請求項９】
前記第２反応容量及び前記第３インセンティブは、前記負荷容量順位及び前記インセンティブ順位を入力データに含む機械学習を通じて計算される、請求項８に記載のエネルギー管理システム。
【請求項１０】
複数の区域に細分化される建物のエネルギー管理システムにおいて、
前記建物のエネルギーを管理する装置であり、前記建物が含まれるコミュニティのエネルギーを管理するコミュニティエージェントからデマンドレスポンス（ＤＲ：Ｄｅｍａｎｄ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）または周波数調整（ＦＲ：Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ）に対する第１インセンティブを受信し、建物管理容量のうち、前記第１インセンティブに応動する第１反応容量を計算し、第２インセンティブを区域エージェントに転送する建物エージェントと、
前記区域のエネルギーを管理する装置であり、前記デマンドレスポンスまたは前記周波数調整に参加しない場合（ケース１）での前記区域のエネルギー需要量（第１エネルギー需要量）を第１機械学習または計算を通じて予測し、前記デマンドレスポンスまたは前記周波数調整に参加する場合（ケース２）での前記区域のエネルギー需要量（第２エネルギー需要量）を第２機械学習）を通じて予測し、前記第１エネルギー需要量と前記第２エネルギー需要量との差を前記第２インセンティブに応動する第２反応容量に決定して前記建物エージェントに転送する複数の前記区域エージェントとを含み、
前記建物エージェントは複数の前記区域エージェントから前記第２反応容量を受信し、複数の前記第２反応容量と前記第１反応容量を合算した第３反応容量を前記コミュニティエージェントに転送し、
前記第２機械学習は前記第１エネルギー需要量及び前記第２インセンティブを入力データに含み、前記第２インセンティブ及び前記第２反応容量に従うインセンティブ収益と定量化されたユーザ満足度とから構成される目的関数が最大になるように前記第２エネルギー需要量を計算する、エネルギー管理システム。
【請求項１１】
前記区域エージェントは、前記区域の在室者別に前記デマンドレスポンスまたは前記周波数調整に参加するか否かを設定する、請求項１０に記載のエネルギー管理システム。
【請求項１２】
前記区域エージェントは、前記ケース１と前記ケース２に対してユーザ設定を各々格納する、請求項１０に記載のエネルギー管理システム。
【請求項１３】
前記区域エージェントは、前記ケース１に対して前記ユーザ設定を特定値にて格納し、前記ケース２に対して前記ユーザ設定を範囲にて格納する、請求項１２に記載のエネルギー管理システム。
【請求項１４】
前記区域エージェントは、前記範囲を細分化された区間別にユーザ満足度を定量化して格納する、請求項１３に記載のエネルギー管理システム。
【請求項１５】
前記区域エージェントは、前記建物エージェントからインセンティブ情報を追加で受信し、
前記インセンティブ情報は、前記建物の全体の区域のうち、前記区域エージェントに対応する区域の負荷容量順位及びインセンティブ順位を含み、
前記第２エネルギー需要量は前記負荷容量順位及び前記インセンティブ順位を入力データに含む前記第２機械学習を通じて計算される、請求項１０に記載のエネルギー管理システム。
【請求項１６】
前記第２機械学習は区域別に独立的に実行され、互いに異なる区域に対する前記第２インセンティブを認知できない、請求項１０に記載のエネルギー管理システム。
【請求項１７】
前記建物エージェント及び複数の前記区域エージェントは、内部変数を、機械学習を通じて決定し、前記建物エージェント及び複数の前記区域エージェントに対応する機械学習は互いに独立的で、かつ並列的に駆動される、請求項１０に記載のエネルギー管理システム。
【請求項１８】
複数の区域に細分化された複数の建物が位置するコミュニティのエネルギー管理方法において、
前記コミュニティのエネルギーを管理するコミュニティエージェントが需要管理装置からデマンドレスポンス（ＤＲ：Ｄｅｍａｎｄ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）または周波数調整（ＦＲ：Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ）に対する第１インセンティブを受信するステップと、
前記コミュニティエージェントが前記第１インセンティブに対応する第１のＤＲ／ＦＲ信号を受信するステップと、
前記コミュニティエージェントがコミュニティ管理容量のうち、前記第１インセンティブに応動する第１反応容量を前記第１のＤＲ／ＦＲ信号によって制御するステップと、
前記コミュニティエージェントが建物エージェントに第２インセンティブを転送するステップと、
前記コミュニティエージェントが前記建物エージェントに前記第２インセンティブに対応する第２のＤＲ／ＦＲ信号を転送するステップと、
前記建物のエネルギーを管理する前記建物エージェントが前記第２インセンティブを受信するステップと、
前記建物エージェントが前記第２のＤＲ／ＦＲ信号を受信するステップと、
前記建物エージェントが建物管理容量のうち、前記第２インセンティブに応動する第２反応容量を前記第２のＤＲ／ＦＲ信号によって制御するステップと、
前記建物エージェントが第３インセンティブを区域エージェントに転送するステップと、
前記区域のエネルギーを管理する前記区域エージェントが区域管理容量のうち、前記第３インセンティブに応動する第３反応容量が前記デマンドレスポンスまたは前記周波数調整に参加するように前記第３反応容量を制御するステップと、を含み、
前記第２のＤＲ／ＦＲ信号を転送するステップで、
前記コミュニティエージェントは各建物の負荷特性によって少なくとも２つの前記建物エージェントに互いに異なる前記第２のＤＲ／ＦＲ信号を転送する、エネルギー管理方法。
【請求項１９】
各建物の負荷特性は各建物のピーク電力時間帯に決定され、
前記コミュニティエージェントは各建物のピーク電力時間帯によって互いに異なる前記第２のＤＲ／ＦＲ信号を転送する、請求項１８に記載のエネルギー管理方法。
【請求項２０】
前記コミュニティエージェントは、前記デマンドレスポンスまたは前記周波数調整に対する各建物の順応度または寄与度によって前記第２インセンティブまたは前記第２のＤＲ／ＦＲ信号を異なるように決定する、請求項１８に記載のエネルギー管理方法。
【請求項２１】
複数の区域に細分化されるコミュニティのエネルギー管理システムにおいて、
前記コミュニティのエネルギーを管理する装置であり、需要管理装置からデマンドレスポンス（ＤＲ：Ｄｅｍａｎｄ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）または周波数調整（ＦＲ：Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ）に対する第１インセンティブを受信し、コミュニティ管理容量のうち、前記第１インセンティブに応動する第１反応容量を計算し、第２インセンティブを第２エージェントに転送する第１エージェントと、
前記区域のエネルギーを管理する装置であり、区域管理容量のうち、前記第２インセンティブに応動する第２反応容量を計算し、前記第２反応容量を前記第１エージェントに転送する複数の前記第２エージェントと、を含み、
前記第１エージェントは複数の前記第２エージェントから前記第２反応容量を受信し、複数の前記第２反応容量と前記第１反応容量を合算した第３反応容量を前記需要管理装置に転送する、コミュニティエネルギー管理システム。
【請求項２２】
前記第２エージェントは、
前記デマンドレスポンスまたは前記周波数調整に参加しない場合（ケース１）での前記区域のエネルギー需要量（第１エネルギー需要量）を機械学習（第１機械学習）または計算を通じて予測し、前記デマンドレスポンスまたは前記周波数調整に参加する場合（ケース２）での前記区域のエネルギー需要量（第２エネルギー需要量）を、機械学習（第２機械学習）を通じて予測し、前記第１エネルギー需要量と前記第２エネルギー需要量との差を前記第２インセンティブに応動する第２反応容量に決定する、請求項２１に記載のコミュニティエネルギー管理システム。
【請求項２３】
前記第２機械学習は、前記第１エネルギー需要量及び前記第２インセンティブを入力データに含み、前記第２インセンティブ及び前記第２反応容量に従うインセンティブ収益と定量化されたユーザ満足度とから構成される目的関数が最大になるように前記第２エネルギー需要量を計算する、請求項２２に記載のコミュニティエネルギー管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本実施形態は、コミュニティのエネルギーを管理する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
最近、エネルギー需要が急速に増加するにつれて電力不足現象が進んでいる。このような電力不足現象を解消するために、発電及び送配電施設を追加して設置することによって社会的費用が急増しており、電力の供給拡大も遅滞している。これによって、政府でも過去の供給中心から需要管理中心へエネルギー政策を転換している。
【０００３】
電力の需要管理とは、消費者の電力使用パターンを変化させて、費用は最小化させながら電力需要は安定的に充足させる方法である。電力の需要管理は、デマンドレスポンスとエネルギー効率向上とに分けられる。このような電力需要管理を、建物、家庭、工場に適用する場合、その効果が大きく表れる。
【０００４】
最近には、太陽光などの新再生エネルギー、ＬＥＤ照明、ＥＳＳ（Ｅｎｅｒｇｙ  Ｓｔｏｒａｇｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）、電気自動車、スマートメータなど、多様なスマートグリッド技術が建物に導入されるにつれて、これらの統合運転を通じて建物の電力消費量を制御するＢＥＭＳ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）、ＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）、ＦＥＭＳ（Ｆａｃｔｏｒｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）技術に対する市場需要が増加している。
【０００５】
ところで、従来のＢＥＭＳ、ＨＥＭＳ、ＦＥＭＳは、中央集中的な統合制御方式を採択しているので、細分化された区域での環境差が反映できないという問題があった。
【０００６】
例えば、デマンドレスポンスインセンティブ政策を適用するに当たって、従来の技術は全体領域（コミュニティ全体領域または建物全体領域）に単一なデマンドレスポンスインセンティブ政策を適用していた。しかしながら、細分化された区域毎に環境的に差があり、該当区域に居住するユーザの性向も異なるので、単一なデマンドレスポンスインセンティブ政策では全体的に高い成果の達成が困難であった。また、システムが強制性を高めてデマンドレスポンスに対応する場合、ユーザの利便性が低くなる問題があった。
【０００７】
また、従来のＢＥＭＳ、ＨＥＭＳ、ＦＥＭＳは、中央集中的な統合制御方式を採択しているので、一部の構成の故障に柔軟に対応できないという問題があり、また新たな構成を追加する度にシステムを直さなければならないという問題があった。
【０００８】
また、このような中央集中的な統合制御方式は、単一なＥＭＳアルゴリズムで全体構成を管理し制御するようになるが、このような方式は電力消費パターンが異なるブロックを単一なＥＭＳ（Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）アルゴリズムに制御することによって、各々の電力消費パターン別にエネルギーの需給を最適化させられないという問題があった。
【０００９】
また、このような中央集中的な統合制御方式は、建物の区域別に発生する局部的な負荷変動を効果的に管理できないという問題があった。
【００１０】
また、このような中央集中的な統合制御方式は、機器の追加または除去の度に全体ＥＭＳの修正及び再コンパイルが必要であるので、維持管理費用が増加する問題があった。
【００１１】
また、このような中央集中的な統合制御方式は、居住者の在室状況、エネルギー使用パターン、利便性に対する反映が不十分な問題があった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
このような背景で、本実施形態の目的の一つは、一態様において、建物の区域別の多様な（エネルギー）環境を反映するエネルギー管理システム（ＥＭＳ：Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）技術を提供することにある。
【００１３】
本実施形態の目的の一つは、他の態様において、一部に故障が発生しても全体システムの信頼性が低下しないＥＭＳ技術を提供することにある。
【００１４】
本実施形態の目的の一つは、更に他の態様において、機器のプラグアンドプレイ（Ｐｌｕｇ  ＆  Ｐｌａｙ）が可能なＥＭＳ技術を提供することにある。
【００１５】
本実施形態の目的の一つは、更に他の態様において、居住者の在室状況、エネルギー使用パターン、利便性を反映するＥＭＳ技術を提供することにある。
【００１６】
本実施形態の目的の一つは、他の態様において、建物の区域別にユーザの利便性とエネルギー費用が最適に決まるようにするエネルギー管理システム技術を提供することにある。
【００１７】
本実施形態の目的の一つは、更に他の態様において、従来のトップ−ダウン方式（中央集中的な統合制御方式）の問題を解消し、各区域での独立的なエネルギー管理政策を反映して、全体領域のエネルギー管理政策を決定する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
前述した目的を達成するために、一実施形態は、複数の区域に細分化される複数の建物が位置するコミュニティのエネルギー管理システムにおいて、コミュニティのエネルギーを管理する装置であり、需要管理装置からデマンドレスポンス（ＤＲ：Ｄｅｍａｎｄ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）または周波数調整（ＦＲ：Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ）に対する第１インセンティブを受信し、コミュニティ管理容量のうち、第１インセンティブに応動する第１反応容量を計算し、第２インセンティブを建物エージェントに転送するコミュニティエージェントと、建物のエネルギーを管理する装置であり、建物管理容量のうち、第２インセンティブに応動する第２反応容量を計算し、第３インセンティブを区域エージェントに転送する複数の建物エージェントと、区域のエネルギーを管理する装置であり、区域管理容量のうち、第３インセンティブに応動する第３反応容量を計算し、第３反応容量を建物エージェントに転送する複数の区域エージェントを含み、建物エージェントは複数の区域エージェントから第３反応容量を受信し、複数の第３反応容量と第２反応容量を合算した第４反応容量をコミュニティエージェントに転送し、コミュニティエージェントは複数の建物エージェントから第４反応容量を受信し、複数の第４反応容量と第１反応容量を合算した第５反応容量を需要管理装置に転送するエネルギー管理システムを提供する。
【００１９】
コミュニティエージェントは、第１インセンティブと第２インセンティブとの差、及び第４反応容量により決まるインセンティブ収益が最大になるように第２インセンティブを決定することができる。
【００２０】
区域エージェントは、インセンティブ収益とユーザ満足度とから構成される目的関数が最大になるように第３反応容量を決定し、かつインセンティブ収益は、第３インセンティブと第３反応容量により決定され、ユーザ満足度は定量化された値に第３反応容量により減少できる。
【００２１】
コミュニティ管理容量はコミュニティエージェントにより直接管理されるエネルギー容量であって、コミュニティ共用負荷容量とコミュニティ分散電源容量を含むことができる。
【００２２】
第１反応容量にはコミュニティエージェントにより直接管理される太陽光発電機の発電予測量及びＥＳＳ（Ｅｎｅｒｇｙ  Ｓｔｏｒａｇｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）の放電可能容量が含めることができる。
【００２３】
コミュニティエージェントは、コミュニティの在室者情報を入力データに含む機械学習を通じてコミュニティ共用負荷容量のうち、第１インセンティブに応動する反応容量を計算することができる。
【００２４】
区域エージェントは、区域で生成されるデータのうちの一部を入力データに含む機械学習を通じて区域の在室者情報を生成し、コミュニティエージェントは、各区域の在室者情報を集めてコミュニティの在室者情報を生成することができる。
【００２５】
建物エージェントは、コミュニティエージェントからインセンティブ情報を追加で受信し、インセンティブ情報は、コミュニティの全体建物のうち、建物エージェントに対応する建物の負荷容量順位及びインセンティブ順位を含み、第２反応容量は負荷容量順位及びインセンティブ順位を入力データに含む機械学習を通じて計算できる。
【００２６】
第２反応容量及び第３インセンティブは、負荷容量順位及びインセンティブ順位を入力データに含む機械学習を通じて計算できる。
【００２７】
他の実施形態は、複数の区域に細分化される建物のエネルギー管理システムにおいて、建物のエネルギーを管理する装置であり、建物が含まれるコミュニティのエネルギーを管理するコミュニティエージェントからデマンドレスポンス（ＤＲ：Ｄｅｍａｎｄ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）または周波数調整（ＦＲ：Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ）に対する第１インセンティブを受信し、建物管理容量のうち、第１インセンティブに応動する第１反応容量を計算し、第２インセンティブを区域エージェントに転送する建物エージェントと、区域のエネルギーを管理する装置であり、デマンドレスポンスまたは周波数調整に参加しない場合（ケース１）での区域のエネルギー需要量（第１エネルギー需要量）を機械学習（第１機械学習）または計算を通じて予測し、デマンドレスポンスまたは周波数調整に参加する場合（ケース２）での区域のエネルギー需要量（第２エネルギー需要量）を、機械学習（第２機械学習）を通じて予測し、第１エネルギー需要量と第２エネルギー需要量との差を第２インセンティブに応動する第２反応容量に決定して建物エージェントに転送する複数の区域エージェントを含み、建物エージェントは複数の区域エージェントから第２反応容量を受信し、複数の第２反応容量と第１反応容量を合算した第３反応容量をコミュニティエージェントに転送し、第２機械学習は第１エネルギー需要量及び第２インセンティブを入力データに含み、第２インセンティブ及び第２反応容量に従うインセンティブ収益と定量化されたユーザ満足度とから構成される目的関数が最大になるように第２エネルギー需要量を計算するエネルギー管理システムを提供する。
【００２８】
区域エージェントは、区域の在室者別にデマンドレスポンスまたは周波数調整に参加するか否かを設定することができる。
【００２９】
区域エージェントは、ケース１とケース２に対してユーザ設定を各々格納することができる。
【００３０】
区域エージェントは、ケース１に対してユーザ設定を特定値にて格納し、ケース２に対してユーザ設定を範囲にて格納することができる。
【００３１】
区域エージェントは、範囲を細分化された区間別にユーザ満足度を定量化して格納することができる。
【００３２】
区域エージェントは、建物エージェントからインセンティブ情報を追加で受信し、インセンティブ情報は、建物の全体の区域のうち、区域エージェントに対応する区域の負荷容量順位及びインセンティブ順位を含み、第２エネルギー需要量は負荷容量順位及びインセンティブ順位を入力データに含む第２機械学習を通じて計算できる。
【００３３】
第２機械学習は区域別に独立的に実行され、互いに異なる区域に対する第２インセンティブを認知できないことがある。
【００３４】
建物エージェント及び複数の区域エージェントは、内部変数を、機械学習を通じて決定し、建物エージェント及び複数の区域エージェントに対応する機械学習は互いに独立的で、かつ並列的に駆動できる。
【００３５】
更に他の実施形態は、複数の区域に細分化される複数の建物が位置するコミュニティのエネルギー管理方法において、コミュニティのエネルギーを管理するコミュニティエージェントが需要管理装置からデマンドレスポンス（ＤＲ：Ｄｅｍａｎｄ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）または周波数調整（ＦＲ：Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ）に対する第１インセンティブを受信するステップと、コミュニティエージェントが第１インセンティブに対応する第１のＤＲ／ＦＲ信号を受信するステップと、コミュニティエージェントがコミュニティ管理容量のうち、第１インセンティブに応動する第１反応容量を第１のＤＲ／ＦＲ信号によって制御するステップと、コミュニティエージェントが建物エージェントに第２インセンティブを転送するステップと、コミュニティエージェントが建物エージェントに第２インセンティブに対応する第２のＤＲ／ＦＲ信号を転送するステップと、建物のエネルギーを管理する建物エージェントが第２インセンティブを受信するステップと、建物エージェントが第２のＤＲ／ＦＲ信号を受信するステップと、建物エージェントが建物管理容量のうち、第２インセンティブに応動する第２反応容量を第２のＤＲ／ＦＲ信号によって制御するステップと、建物エージェントが第３インセンティブを区域エージェントに転送するステップと、区域のエネルギーを管理する区域エージェントが区域管理容量のうち、第３インセンティブに応動する第３反応容量がデマンドレスポンスまたは周波数調整に参加するように第３反応容量を制御するステップと、を含み、第２のＤＲ／ＦＲ信号を転送するステップで、コミュニティエージェントは各建物の負荷特性によって少なくとも２つの建物エージェントに互いに異なる第２のＤＲ／ＦＲ信号を転送するエネルギー管理方法を提供する。
【００３６】
各建物の負荷特性は各建物のピーク電力時間帯に決定され、コミュニティエージェントは各建物のピーク電力時間帯によって互いに異なる第２のＤＲ／ＦＲ信号を転送することができる。
【００３７】
各建物の負荷特性は、第２のＤＲ／ＦＲ信号に対する反応時間（ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｔｉｍｅ）に決定できる。
【００３８】
コミュニティエージェントは、デマンドレスポンスまたは周波数調整に対する各建物の順応度または寄与度によって第２インセンティブまたは第２のＤＲ／ＦＲ信号を異なるように決定することができる。
【００３９】
建物エージェントは、建物の熱的ダイナミックを考慮して電力価格の低い時間帯で建物に熱エネルギーが蓄積されるように熱エネルギー機器を制御することができる。
【００４０】
更に他の実施形態は、複数の区域に区分されるコミュニティのエネルギー管理システムにおいて、コミュニティのエネルギーを管理する装置であり、需要管理装置からデマンドレスポンス（ＤＲ：Ｄｅｍａｎｄ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）または周波数調整（ＦＲ：Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ）に対する第１インセンティブを受信し、コミュニティ管理容量のうち、第１インセンティブに応動する第１反応容量を計算し、第２インセンティブを第２エージェントに転送する第１エージェントと、及び区域のエネルギーを管理する装置であり、区域管理容量のうち、第２インセンティブに応動する第２反応容量を計算し、第２反応容量を第１エージェントに転送する複数の第２エージェントを含み、第１エージェントは複数の第２エージェントから第２反応容量を受信し、複数の第２反応容量と第１反応容量を合算した第３反応容量を需要管理装置に転送するコミュニティエネルギー管理システムを提供する。
【００４１】
第２エージェントは、デマンドレスポンスまたは周波数調整に参加しない場合（ケース１）での区域のエネルギー需要量（第１エネルギー需要量）を機械学習（第１機械学習）または計算を通じて予測し、デマンドレスポンスまたは周波数調整に参加する場合（ケース２）での区域のエネルギー需要量（第２エネルギー需要量）を、機械学習（第２機械学習）を通じて予測し、第１エネルギー需要量と２エネルギー需要量との差を第２インセンティブに応動する第２反応容量に決定することができる。
【００４２】
第２機械学習は、第１エネルギー需要量及び第２インセンティブを入力データに含み、第２インセンティブ及び第２反応容量に従うインセンティブ収益と定量化されたユーザ満足度とから構成される目的関数が最大になるように第２エネルギー需要量を計算することができる。
【発明の効果】
【００４３】
以上で説明したように、本実施形態によれば、ＥＭＳ装置が建物の区域別の多様な（エネルギー）環境を反映できるようになり、一部に故障が発生しても全体システムの信頼性が低下せず、機器のプラグアンドプレイ（Ｐｌｕｇ  ＆  Ｐｌａｙ）が可能になり、居住者の在室状況、エネルギー使用パターン、利便性を反映できるようになる。また、本発明によれば、建物の区域別にユーザ利便性とエネルギー費用が最適に決まるようにするエネルギー管理システム技術を提供することができる。そして、本発明によれば、従来のトップ−ダウン方式（中央集中的な統合制御方式）の問題を解消し、各区域での独立的なエネルギー管理政策を反映して全体領域のエネルギー管理政策を決定できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】一実施形態に従うエネルギー管理システムにおける上位エージェントと下位エージェントとの間の関係を概念的に示す図である。
【図２】一実施形態に従うエネルギー管理システムの階層構造図である。
【図３】一実施形態に従うコミュニティのエネルギー管理システムにおける各階層の間の関係及び各エージェントの目的関数を示す図である。
【図４】コミュニティレベルのシステム構成図である。
【図５】建物レベルのシステム構成図である。
【図６】区域レベルのシステム構成図である。
【図７】一実施形態に従うエージェント装置と機械学習装置との関係及び各エージェント装置の目的関数を示す図である。
【図８】一実施形態に従うエネルギー需要予測方法のフローチャートである。
【図９】在室者数予測のための第１機械学習モデルの構成図である。
【図１０】各区域に対する在室者数予測方法のフローチャートである。
【図１１】区域別エネルギー需要予測のための第２機械学習モデルの構成図である。
【図１２】区域別エネルギー需要予測方法のフローチャートである。
【図１３】建物別エネルギー需要予測のための第３機械学習モデルの構成図である。
【図１４】建物別エネルギー需要予測方法のフローチャートである。
【図１５】コミュニティエネルギー需要予測のための第４機械学習モデルの構成図である。
【図１６】コミュニティエネルギー需要予測方法のフローチャートである。
【図１７】一実施形態に従うエネルギー管理システムの反応容量予測のフローチャートである。
【図１８】区域の反応容量予測のための第５機械学習モデルの構成図である。
【図１９】建物の反応容量予測のための第６機械学習モデルの構成図である。
【図２０】コミュニティの反応容量予測のための第７機械学習モデルの構成図である。
【図２１】一実施形態に従うエネルギー管理システムがコミュニティインセンティブを受信し、コミュニティ反応容量を転送する方法のフローチャートである。
【図２２】実施形態に従うエネルギー最適化方法のフローチャートである。
【図２３】一実施形態に従うエネルギー管理システムにおけるコミュニティデマンドレスポンスインセンティブ政策が決まる過程を示す図である。
【図２４】実施形態に従ってコミュニティレベルで最適化する過程を説明するための図である。
【図２５】実施形態に従うコミュニティ最適化機械学習モデルの構成図である。
【図２６】一実施形態に従ってコミュニティ最適制御シナリオを生成する方法のフローチャートである。
【図２７】一実施形態に従って建物レベルで最適化する過程を説明するための図である。
【図２８】一実施形態に従う建物最適化機械学習モデルの構成図である。
【図２９】一実施形態に従って建物最適制御シナリオを生成する方法のフローチャートである。
【図３０】一実施形態に従って区域別に最適制御シナリオを生成する区域最適化プログラムの構成図である。
【図３１】一実施形態に従って区域別に最適制御シナリオを生成する方法のフローチャートである。
【図３２】周波数調整を適切に追従できない負荷の出力曲線を例示的に示す図である。
【図３３】一実施形態に従うエネルギー管理システムがＤＲ／ＦＲ信号によって各エージェント装置を制御する方法のフローチャートである。
【図３４】ｘＥＭＡの内部構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００４５】
以下、本発明の一部の実施形態を例示的な図面を通じて詳細に説明する。各図面の構成要素に参照符号を付加するに当たって、同一な構成要素に対してはたとえ他の図面上に表示されても、できる限り同一な符号を有することができる。また、本発明を説明するに当たって、関連した公知構成または機能に対する具体的な説明が本発明の要旨を曖昧にすることがあると判断される場合にはその詳細な説明は省略する。
【００４６】
また、本発明の構成要素を説明するに当たって、第１、第２、Ａ、Ｂ、（ａ）、（ｂ）などの用語を使用することができる。このような用語はその構成要素を他の構成要素と区別するためのものであり、その用語により当該構成要素の本質や回順序または順序などが限定されない。ある構成要素が他の構成要素に“連結”、“結合”、または“接続”されると記載された場合、その構成要素は該他の構成要素に直接的に連結または接続できるが、各構成要素の間に更に他の構成要素が“連結”、“結合”、または“接続”されることもできると理解されるべきである。
【００４７】
一実施形態において、エネルギー管理システムは多数のエージェント装置で構成され、各々のエージェント装置は互いに独立的に制御される。そして、各々のエージェント装置は階層的に配置されるが、上位エージェントが下位エージェントを強制的に統制する方式でなく、上位エージェントと下位エージェントが緩い関係で連結される方式が採択される。
【００４８】
図１は、一実施形態に従うエネルギー管理システムにおける上位エージェントと下位エージェントとの間の関係を概念的に示す図である。
【００４９】
図１を参照すると、エネルギー管理システム１０は少なくとも１つの上位エージェント１１４と複数の下位エージェント１１２が含まれる。
【００５０】
そして、上位エージェント１１４と下位エージェント１１２は緩い関係で連結できる。ここで、緩い関係とは、上位エージェント１１４が下位エージェント１１２に強制的に制御信号を転送する関係でなく、間接的に制御信号を転送する関係を意味する。緩い関係で下位エージェント１１２は上位エージェント１１４から転送される間接的な制御信号によって動作することもできるが、これと異なるように動作することもできる。例えば、上位エージェント１１４から下位エージェント１１２にデマンドレスポンス（ＤＲ：Ｄｅｍａｎｄ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）を要求する制御信号を転送する場合、下位エージェント１１２はこのような制御信号に従うこともあるが、従わないこともある。
【００５１】
一実施形態に従うエネルギー管理システム１０における上位エージェント１１４と下位エージェント１１２が緩い関係で連結されているが、全体のエネルギー管理システム１０は一定の目的を達成するために他の制御要素を含むことができる。このような制御要素のうちの１つが上位エージェント１１４に提示する条件制御信号である。例えば、上位エージェント１１４は下位エージェント１１２がデマンドレスポンスに従う動作を実行するように誘導するためにインセンティブ信号を転送することができる。合理的に動作する下位エージェント１１２はインセンティブを取得するために上位エージェント１１４のデマンドレスポンス要求に対応して動作することができる。
【００５２】
ここで、下位エージェント１１２が合理的に動作するということは、技術的に目的関数に合せて動作することと理解することができる。下位エージェント１１２は電力使用での利益を最大化する目的関数（第２目的関数）を含むことができるが、このような第２目的関数を最大化して上位エージェント１１４のデマンドレスポンス要求に対応することができる。
【００５３】
上位エージェント１１４も一定の目的関数（第１目的関数）に合わせて動作することと理解することができるが、上位エージェント１１４は全体のエネルギー管理システム１０でのエネルギー使容量を最小化する目的関数を有しており、かつ、このような目的関数によって下位エージェント１１２にインセンティブを生成して転送することができる。他の例として、上位エージェント１１４はデマンドレスポンスに対する自身の利益を最大化する目的関数を有しており、かつ、このような目的関数によって下位エージェント１１２にインセンティブを生成することができる。
【００５４】
後者の場合、上位エージェント１１４はインセンティブを適正水準に決定しなければ、下位エージェント１１２のデマンドレスポンスの参加量を増やしながら下位エージェント１１２に支給するインセンティブを減らすことができないようになる。このような変数（インセンティブ）を最適に決定するために、上位エージェント１１４は機械学習装置１２０ａを活用することができる。上位エージェント１１４は機械学習装置１２０ａに自身の目的関数と関連データを転送し、機械学習装置１２０ａから変数（例えば、インセンティブ）値を受信して下位エージェント１１２を制御することに使用することができる。
【００５５】
下位エージェント１１２も目的関数の値を最大化するために自身の目的関数及び関連データを機械学習装置１２０ｂに転送し、機械学習装置１２０ａから変数（例えば、デマンドレスポンス）値を受信して上位エージェント１１４の要求に対応することに使用することができる。
【００５６】
一実施形態に従うエネルギー管理システムにおけるエージェント装置は階層的に配置できる。
【００５７】
図２は、一実施形態に従うエネルギー管理システムの階層構造図である。
【００５８】
図２を参照すると、最上層のコミュニティレベルにコミュニティエージェント（ＣＥＭＡ：Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ａｇｅｎｔ）が位置し、次の建物レベルにコミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）と連結される少なくとも１つ以上の建物のエージェント（ＢＥＭＡ：Ｂｕｉｌｄｉｎｇ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ａｇｅｎｔ）が位置する。そして、その次の区域レベルに各々の建物エージェント（ＢＥＭＡ）と連結される少なくとも１つ以上の区域エージェント（ＺＥＭＡ：Ｚｏｎｅ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ａｇｅｎｔ）が位置し、各々の区域エージェント（ＺＥＭＡ）には最下層のセンサーネットワークレベルに位置するエネルギー機器（例えば、ＨＡＶＣ機器、照明機器など）と、個人用機器（例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）など）と、メータ、センサーなどが位置する。
【００５９】
各々のエージェント（ＣＥＭＡ、ＢＥＭＡ、ＺＥＭＡ）は図１を参照して説明したように緩い関係で連結できる。
【００６０】
図３は、一実施形態に従うコミュニティのエネルギー管理システムにおける各階層の間の関係及び各エージェントの目的関数を示す図である。
【００６１】
図３を参照すると、エネルギー管理システムの最上層にコミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）が配置され、コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）はインセンティブ収益が最大になるようにする第１目的関数（Ｆ１）を含む。コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は需要管理装置から第１インセンティブ（Ａ１）を受信し、下位に配置される建物エージェント（ＢＥＭＡ）のデマンドレスポンス容量によって建物エージェント（ＢＥＭＡ）に第２インセンティブ（Ａ２）を提供することができる。この際、第１目的関数（Ｆ１）は第１インセンティブ（Ａ１）と第２インセンティブ（Ａ２）との差にコミュニティデマンドレスポンス容量（Ｂ３）の積が最大になるようにすることで定義できる。ここで、各建物に属しないコミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）が直接管理する容量（コミュニティ管理容量）は考慮されていないが、このような要素は後述する。
【００６２】
エネルギー管理システムの中間層には建物エージェント（ＢＥＭＡ）が配置され、コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は第２インセンティブ（Ａ２）を通じて建物エージェント（ＢＥＭＡ）を制御することができる。そして、建物エージェント（ＢＥＭＡ）は、また第３インセンティブ（Ａ３）を通じて下位に配置される区域エージェント（ＺＥＭＡ）を制御することができる。建物エージェント（ＢＥＭＡ）は、第２目的関数（Ｆ２）を含むことができる。第２目的関数（Ｆ２）は、インセンティブ収益から設備投資費用（Ｃ２）を差し引いた金額が最大になるようにすることに定義できる。そして、インセンティブ収益は第２インセンティブ（Ａ２）と第３インセンティブ（Ａ３）との差に建物デマンドレスポンス容量（Ｂ２）をかけることに定義できる。ここで、各区域に属しないで、建物エージェント（ＢＥＭＡ）が直接管理する容量（建物管理容量）は考慮されていないが、このような要素は後述する。
【００６３】
エネルギー管理システムの最下層には区域エージェント（ＺＥＭＡ）が配置され、区域エージェント（ＺＥＭＡ）はインセンティブ収益とユーザ満足度の和が最大になるようにする第３目的関数（Ｆ３）を含むことができる。第３目的関数（Ｆ３）は、第３インセンティブ（Ａ３）と区域エージェント（ＺＥＭＡ）の区域デマンドレスポンス容量（Ｂ１）の積とユーザ満足度（Ｃ１）の和に定義できる。ユーザ満足度（Ｃ１）は定量化された値に設定できる。
【００６４】
図４は、コミュニティレベルのシステム構成図である。
【００６５】
図４を参照すると、コミュニティには少なくとも１つ以上の建物３１０が位置する。そして、コミュニティには建物３１０に属しないコミュニティ装置が含まれるが、例えば、コミュニティにはコミュニティ負荷３２０（街灯、交通信号システムなど）が含まれる。そして、コミュニティには、コミュニティ装置として、コミュニティ分散電源３３０、コミュニティＥＳＳ（Ｅｎｅｒｇｙ  Ｓｔｏｒａｇｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）３４０、コミュニティＥＶ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｖｅｈｉｃｌｅ）充電所３５０などが含まれる。
【００６６】
コミュニティには前述したコミュニティ装置（コミュニティ負荷３２０、コミュニティ分散電源３３０、コミュニティＥＳＳ３４０、コミュニティＥＶ充電所３５０）が全て含まれることもでき、このうちの少なくとも１つのコミュニティ装置のみ含まれることもできる。
【００６７】
コミュニティにはコミュニティ全体のエネルギーを管理するコミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）が位置する。コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は、各建物３１０に位置する建物エージェント（ＢＥＭＡ）と連結されていながら、各建物エージェント（ＢＥＭＡ）を管掌する。また、コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は各建物に属しないコミュニティ装置（コミュニティ負荷３２０、コミュニティ分散電源３３０、コミュニティＥＳＳ３４０、コミュニティＥＶ充電所３５０）と連結されていながら、各コミュニティ装置（コミュニティ負荷３２０、コミュニティ分散電源３３０、コミュニティＥＳＳ３４０、コミュニティＥＶ充電所３５０）の状態情報を取得し、各コミュニティ装置（コミュニティ負荷３２０、コミュニティ分散電源３３０、コミュニティＥＳＳ３４０、コミュニティＥＶ充電所３５０）を制御する。
【００６８】
図５は、建物レベルのシステム構成図である。
【００６９】
図５を参照すると、各建物は少なくとも１つ以上の区域４１０に細分化される。
【００７０】
一実施形態に従うエネルギー管理システムを構築する人は、各建物を複数の熱的区域に細分化することができる。ここで、熱的区域とは、熱エネルギー機器（例えば、冷暖房器）が独立的に制御される区域を意味する。互いに異なる熱的区域は互いに異なる熱的状態に制御できる。例えば、第１熱的区域は室内温度が２３度に制御されることができ、第２熱的区域は室内温度が２８度に制御できる。
【００７１】
建物には各区域４１０に属しない建物装置が含まれる。例えば、建物には建物負荷４２０（エレベーター負荷など）、建物分散電源４３０、建物ＥＳＳ４４０、建物ＥＶ充電所４５０などが含まれる。
【００７２】
建物には建物全体のエネルギーを管理する建物エージェント（ＢＥＭＡ）が位置する。そして、建物エージェント（ＢＥＭＡ）は各区域４１０に位置する区域エージェント（ＺＥＭＡ）と連結されていながら、各区域エージェント（ＺＥＭＡ）を管掌する。また、建物エージェント（ＢＥＭＡ）は各区域に属しない建物装置（建物負荷４２０、建物分散電源４３０、建物ＥＳＳ４４０、建物ＥＶ充電所４５０）と連結されていながら、各建物装置（建物負荷４２０、建物分散電源４３０、建物ＥＳＳ４４０、建物ＥＶ充電所４５０）の状態情報を取得し、各建物装置（建物負荷４２０、建物分散電源４３０、建物ＥＳＳ４４０、建物ＥＶ充電所４５０）を制御する。
【００７３】
図６は、区域レベルのシステム構成図である。
【００７４】
図６を参照すると、各区域にはエネルギー機器３１２、３１４、及び個人用機器３１６が位置する。
【００７５】
個人用機器３１６は個人の特性が反映される電気機器であって、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、机用スタンド照明などが個人用機器３１６に属する。エネルギー機器３１２、３１４は個人用機器３１６に該当しない電気機器であって、主に各区域の環境を制御する電気機器である。例えば、ＨＶＡＣ（Ｈｅａｔｉｎｇ、Ｖｅｎｔｉｌａｔｉｏｎ、Ａｒｉ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）機器がエネルギー機器３１２及び照明機器がエネルギー機器３１４に属する。
【００７６】
各区域には複数のセンサーが位置しており、センサーネットワークを構成することができる。例えば、各区域には、温度センサー５２０、ＣＯ2センサー５３０、湿度センサー５４０、照度センサー５５０などが位置する。
【００７７】
区域には、区域全体のエネルギーを管理する区域エージェント（ＺＥＭＡ）が位置する。そして、区域エージェント（ＺＥＭＡ）はセンサー（温度センサー５２０、ＣＯ2センサー５３０、湿度センサー５４０、照度センサー５５０）から測定データを取得し、エネルギー機器３１２、３１４、及び個人用機器３１６から機器エネルギー使用量データを取得することができる。
【００７８】
エネルギー管理システムを構成する各々のエージェント（ＣＥＭＡ、ＢＥＭＡ、ＺＥＭＡ）は、予測と最適化の正確度を高めるために機械学習装置を活用することができる。そして、エージェント（ＣＥＭＡ、ＢＥＭＡ、ＺＥＭＡ）は相対的に簡単なハードウェア資源で構成され、機械学習装置は豊富な計算資源を含んでいるクラウドシステムに配置できる。
【００７９】
図７は、一実施形態に従うエージェント装置と機械学習装置との関係及び各エージェント装置の目的関数を示す図である。
【００８０】
図７を参照すると、エネルギー管理システム１００はコミュニティシステムとクラウドシステムとから構成される。
【００８１】
コミュニティシステムには少なくとも１つ以上のエージェント装置１１０が含まれ、クラウドシステムには少なくとも１つ以上の機械学習装置１２０が含まれる。
【００８２】
コミュニティでエージェント装置１１０は階層的に配置されることができ、各階層に配置されるエージェント装置１１０は独立的に機械学習装置１２０と通信しながら情報を送受信することができる。
【００８３】
エージェント装置１１０は、コミュニティの空間内に位置している多様なセンサー及びメータから測定データを生成した後、ネットワークを介して機械学習装置１２０に転送する。また、エージェント装置１１０はＵＩ（Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）装置を含んでいながら、ＵＩ装置を介してユーザから取得した設定データを機械学習装置１２０に転送する。エージェント装置１１０から機械学習装置１２０に転送されるデータはエージェントデータと命名され、前述した測定データ及び設定データなどを含むことができる。
【００８４】
そして、機械学習装置１２０はエージェント装置１１０から受信した測定データ及び設定データを入力データにする機械学習モデルを通じて予測データ及び最適化データを生成してエージェント装置１１０に転送する。
【００８５】
そして、エージェント装置１１０は機械学習装置１２０から受信した予測データ及び最適化データを用いてコミュニティのエネルギーを管理する。機械学習装置１２０からエージェント装置１１０に転送されるデータは学習データと命名され、学習データは予測データ及び最適化データを含むことができる。
【００８６】
具体的な例として、各々のエージェントは目的関数を含んでいながら、目的関数に含まれる変数の値を機械学習装置１２０から受信する学習データを通じて決定することができる。
【００８７】
例えば、コミュニティエージェントは第１目的関数（Ｆ１）の変数に使われる第１インセンティブ（Ａ１）、第２インセンティブ（Ａ２）、及びコミュニティデマンドレスポンス容量（Ｂ３）のうち、第２インセンティブ（Ａ２）とコミュニティデマンドレスポンス容量（Ｂ３）を機械学習装置１２０から受信することができる。他の例として、建物エージェントは第２目的関数（Ｆ２）の変数に使われる第２インセンティブ（Ａ２）、第３インセンティブ（Ａ３）、建物デマンドレスポンス容量（Ｂ２）、及び設備投資費用（Ｃ２）のうち、第２インセンティブ（Ａ２）、建物デマンドレスポンス容量（Ｂ２）、及び設備投資費用（Ｃ２）を機械学習装置１２０から受信することができ、区域エージェントは第３目的関数（Ｆ３）の変数に使われる第３インセンティブ（Ａ３）、区域デマンドレスポンス容量（Ｂ１）、及びユーザ満足度（Ｃ１）のうち、区域デマンドレスポンス容量（Ｂ１）及びユーザ満足度（Ｃ１）を機械学習装置１２０から受信することができる。
【００８８】
一方、デマンドレスポンスは既存に使用されるか、または使用されると予測される電力量で一定量を使用しない方式により定義できる。より発展的に、デマンドレスポンスはユーザのエネルギー需要量またはエネルギー需要予測量で電力供給者を通じて供給を受けないエネルギー量に定義できる。後者の場合、デマンドレスポンスには自身に保有した分散電源またはバッテリーの電力供給量が含まれる。
【００８９】
デマンドレスポンスに参加する容量を計算するためには、基準になるエネルギー需要量またはエネルギー需要予測量を確定することが必要であるが、一実施形態に従うエネルギー管理システムは機械学習装置を通じてエネルギー需要量を予測することができる。
【００９０】
図８は、一実施形態に従うエネルギー需要予測方法のフローチャートである。
【００９１】
図８を参照すると、まず各区域別にエネルギー需要が予測される（Ｓ６０２）。
【００９２】
各区域に位置する区域エージェント（ＺＥＭＡ）は、センサーネットワークから取得した測定データ及び電気機器から取得した機器エネルギー使用量データを機械学習装置に転送し、区域エネルギー需要予測データを受信する。
【００９３】
各区域別にエネルギー需要が予測されれば、その次に各建物別にエネルギー需要が予測される（Ｓ６０４）。
【００９４】
各建物に位置する建物エージェント（ＢＥＭＡ）は、各区域に対する区域エネルギー需要予測データと各区域に属しない建物装置の状態情報を機械学習装置に転送し、建物エネルギー需要予測データを受信する。
【００９５】
各建物別にエネルギー需要が予測されれば、その次にコミュニティ全体に対するエネルギー需要が予測される（Ｓ６０６）。
【００９６】
コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は、各建物に対する建物エネルギー需要予測データと各建物に属しないコミュニティ装置の状態情報を機械学習装置に転送し、コミュニティエネルギー需要予測データを受信する。
【００９７】
エネルギー管理システムは、このような階層的な構造を通じて各区域別にエネルギー需要を予測できるようになる。
【００９８】
区域エージェントのエネルギー需要予測に対してさらに説明する。
【００９９】
区域エージェントは、区域の在室者別にデマンドレスポンスまたは周波数調整（ＦＲ：Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ）に参加するか否かを設定することができる。
【０１００】
区域エージェントは、デマンドレスポンスまたは周波数調整に参加しない場合（ケース１）とデマンドレスポンスまたは周波数調整に参加する場合（ケース２）に対してユーザ設定を各々別途に格納することができる。例えば、区域エージェントはケース１に対して室内温度、室内照度設定値を格納することができる。そして、区域エージェントはケース２に対して室内温度の設定範囲、室内照度の設定範囲を格納することができる。
【０１０１】
区域エージェントは、ケース１に対してユーザ設定を特定値にて格納し、ケース２に対してユーザ設定を範囲にて格納することができる。例えば、区域エージェントはケース１に対してユーザの所望の室内温度、ユーザの所望の室内照度値を格納することができる。そして、区域エージェントはケース２に対してデマンドレスポンスまたは周波数調整に参加する場合、ユーザが自身の利便性を一定程度維持することができる室内温度の範囲、室内照度の範囲を格納することができる。
【０１０２】
ケース２に対し、区域エージェントはユーザ設定範囲の細分化された区間別にユーザ満足度を定量化して格納することができる。例えば、室内温度に対するユーザ設定範囲が２４℃から２８℃の時、区域エージェントは、２４℃〜２５℃はユーザ満足度が１０、２５℃〜２６℃はユーザ満足度が８、２６℃〜２７℃はユーザ満足度が６、２７℃〜２８℃はユーザ満足度が４と各々設定することができる。
【０１０３】
区域エージェントは、区域で生成されるデータ（区域データ）のうちの一部または全部を使用する機械学習を通じて区域エネルギー需要データを生成することができる。ここで、区域データにはセンサーネットワークで生成される測定データ及びユーザ設定に関連した情報を含む設定データが含まれることができ、区域の物理的情報（例えば、面積、窓戸、断熱など）を含む物理データ及び外部データとして気象データなどが含まれる。
【０１０４】
一方、区域でのエネルギー需要量は該当区域に在室中であるユーザの数及びユーザの特性に多い影響を受ける。これによって、区域エージェントは機械学習を用いて区域での在室者を推定し、これに基づいて区域エネルギー需要予測量を生成することができる。
【０１０５】
図９は在室者数の予測のための第１機械学習モデルの構成図であり、図１０は各区域に対する在室者数予測方法のフローチャートである。
【０１０６】
エネルギー管理システムは、区域に対するエネルギー需要を予測する前に、各区域の在室者数を予測する。エネルギー管理システムは、在室者数を先に予測することによって、各区域の居住者に対するユーザ利便性を高めて、エネルギー効率も適切に維持することができる。
【０１０７】
図９を参照すると、在室者数の予測のための第１機械学習モデルは、温度データ、ＣＯ2データ、及び個人用機器エネルギー使用量データを入力データに含むことができる。温度データ、ＣＯ2データ、及び個人用機器エネルギー使用量データは、全て在室者と関連した変数である。例えば、各区域での在室者数が増加すれば、ＣＯ2の濃度が高まるようになる。第１機械学習モデルは、ＣＯ2の濃度と在室者数との関係を学習し、予測ステップでＣＯ2データが入力されれば、これを通じて在室者数を予測することができる。個人用機器エネルギー使用量データも在室者数と密接な相関関係を有することができる。例えば、ＰＣのエネルギー使用量が高い状態にいれば、ＰＣを操作する人が該当区域にいるということを意味する。第１機械学習モデルは、個人用機器のエネルギー使用量データと在室者数との関係を学習し、予測ステップで個人用機器エネルギー使用量データが入力されれば、これを通じて在室者数を予測することができる。
【０１０８】
第１機械学習モデルは、照度データまたはユーザ端末との無線通信（例えば、近距離通信であるブルートゥース（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）など）データを入力データにさらに使用してもよい。無線通信データを生成するために、各区域には無線通信装置（例えば、ブルートゥース装置）が配置できる。このような無線通信装置は、ユーザ端末（例えば、モバイルフォン）と無線通信を通じてユーザが室内に位置しているかを判断し、これを無線通信データに生成することができる。
【０１０９】
第１機械学習モデルは、温度データ、ＣＯ2データ、及び個人用機器エネルギー使用量データを全て入力データに使用することもできるが、実施形態によっては、そのうちの一部のデータのみ入力データに使用することができる。例えば、第１機械学習モデルはＣＯ2データを入力データにして在室者数を計算することができる。そして、実施形態によって、温度データ及び個人用機器に対する機器エネルギー使用量データを入力データにさらに含むことができる。
【０１１０】
第１機械学習モデルは、在室者数予測データと実測データとを比較してエラーデータを生成し、エラーデータでのエラー値が小さくなるように第１機械学習モデル内のパラメータ及び構造を変更することができる。この際、各区域には在室者数を測定するセンサーが含まれないことがある。このような状況で実測データを確保するために、第１機械学習モデルは他の情報を活用することができる。例えば、区域エージェント（ＺＥＭＡ）にはＵＩ装置が含まれるが、このようなＵＩ装置を通じて非定期的に在室者数が入力され、このようなユーザ入力情報が第１機械学習モデルの実測データとして活用できる。
【０１１１】
第１機械学習モデルは、在室者数だけでなく、在室者パターンも生成することができる。在室者パターンとは、在室有無を時間の流れによって示す値であるが、第１機械学習モデルはこのような在室者パターンも生成することができる。機械学習装置は、第１機械学習モデルを通じて在室者数及び在室者パターンを含む在室者推定情報を生成し、このような在室者推定情報を用いて区域エネルギー需要予測データを生成することができる。以下では、在室者推定情報の一例である在室者数について説明するが、他の例として在室者パターンなどが使われることもできる。
【０１１２】
図１０を参照すると、区域エージェント（ＺＥＭＡ）は、第１測定データを機械学習装置１２０に転送する（Ｓ８０２）。ここで、第１測定データは各区域に設けられるセンサーネットワークから取得した測定データのうち、在室者数と関連度の高い測定データであって、例えば、温度データ及びＣＯ2データがこれに該当する。
【０１１３】
区域エージェント（ＺＥＭＡ）は、個人用機器に対するエネルギー使用量データを機械学習装置１２０に転送する（Ｓ８０４）。
【０１１４】
機械学習装置１２０は、第１測定データ及び個人用機器に対するエネルギー使用量データを入力データに含む第１機械学習モデルを通じて各区域に対する在室者数を計算し、在室者予測データを生成して区域エージェント（ＺＥＭＡ）に転送する（Ｓ８０６）。
【０１１５】
在室者数が予測されれば、その次に区域エネルギー需要予測データが生成される。
【０１１６】
図１１は区域別エネルギー需要予測のための第２機械学習モデルの構成図であり、図１２は区域別エネルギー需要予測方法のフローチャートである。
【０１１７】
図１１を参照すると、区域別エネルギー需要予測のための第２機械学習モデルは、在室者数、測定データ、電気機器（エネルギー機器及び個人用機器）の機器エネルギー使用量データ、各区域に対する物理データを入力データに含むことができる。ここで、各区域に対する物理データは、各区域の位置情報、各区域の面積情報、各区域の窓戸情報、及び各区域の外壁情報を含むことができる。そして、機器エネルギー使用量データは、リアルタイムエネルギー使用量及びエネルギー使用パターン情報を含むことができる。そして、測定データは、温度データ、湿度データ、照度データ、ＣＯ2データなどを含むことができる。
【０１１８】
第２機械学習モデルは、入力データと区域エネルギー使用量との関係を学習し、予測ステップで入力データが入力されれば、区域エネルギー需要予測データを生成することができる。
【０１１９】
第２機械学習モデルは、区域エネルギー需要予測データと実測データとを比較してエラーデータを生成し、エラーデータでのエラー値が小さくなるように第２機械学習モデル内のパラメータ及び構造を変更することができる。この際、実測データは機器エネルギー使用量データを通じて取得できる。
【０１２０】
図１２を参照すると、機械学習装置１２０は図９から図１０を参照して説明したように、在室者数を予測し、在室者数予測データを生成することができる（Ｓ１００２）。
【０１２１】
そして、区域エージェント（ＺＥＭＡ）は区域に対する物理データを管理していながら、周期的に、または非周期的に物理データを機械学習装置１２０に転送する（Ｓ１００４）。
【０１２２】
そして、区域エージェント（ＺＥＭＡ）は測定データを転送し（Ｓ１００６）、電気機器に対する機器エネルギー使用量データを転送する（Ｓ１００８）。
【０１２３】
機械学習装置１２０は、在室者数、測定データ、機器エネルギー使用量データ、及び物理データを入力データに含む第２機械学習モデルを通じて各区域に対する区域エネルギー需要予測データを生成して区域エージェント（ＺＥＭＡ）に転送することができる（Ｓ１０１０）。
【０１２４】
区域エージェント（ＺＥＭＡ）は、各区域別に受信される区域エネルギー需要予測データを用いて各区域のエネルギーを管理する。
【０１２５】
各区域に対する物理データは、各区域の位置情報をさらに含むでいてもよい。そして、機械学習装置は区域エージェント（ＺＥＭＡ）または他の装置（例えば、気象サーバー）から各区域の位置に対する外気データをさらに取得し、第２機械学習モデルに外気データを入力データにさらに含めて、区域エネルギー需要予測データを生成することができる。
【０１２６】
区域エージェント（ＺＥＭＡ）は、測定データ、機器エネルギー使用量データ、及び物理データをローカルＤＢ（ＤＡＴＡＢＡＳＥ）に格納していながら、周期的にローカルＤＢに格納されたデータを機械学習装置１２０と連係されたクラウドＤＢに転送することができる。そして、機械学習装置１２０はクラウドＤＢに格納されたデータを活用して、在室者数または区域エネルギー需要予測データを生成することができる。
【０１２７】
エネルギー管理システムは、区域別にエネルギー需要予測が完了すれば、これを集めて建物に対するエネルギー需要予測を実行することができる。
【０１２８】
図１３は建物別エネルギー需要予測のための第３機械学習モデルの構成図であり、図１４は建物別エネルギー需要予測方法のフローチャートである。
【０１２９】
図１３を参照すると、建物別エネルギー需要予測のための第３機械学習モデルは、区域エネルギー需要予測データ、建物装置に対する状態情報、建物の物理データを入力データに含む。ここで、建物の物理データは、各建物の位置情報、各建物の面積情報、各建物の窓戸情報、及び各建物の外壁情報などを含む。そして、建物装置に対する状態情報は、例えば、建物分散電源の発電量、建物ＥＳＳの充電量、建物ＥＶ充電所に接続された電気自動車に供給する電力量などの情報が含まれる。
【０１３０】
第３機械学習モデルは、入力データと建物エネルギー使用量との関係を学習し、予測ステップで入力データが入力されれば、建物エネルギー需要予測データを生成することができる。
【０１３１】
第３機械学習モデルは、建物エネルギー需要予測データと実測データとを比較してエラーデータを生成し、エラーデータでのエラー値が小さくなるように第３機械学習モデル内のパラメータ及び構造を変更することができる。この際、実測データは各区域のエネルギー使用量データ及び建物装置のエネルギー使用量データまたはエネルギー供給量データを通じて取得できる。
【０１３２】
図１４を参照すると、機械学習装置１２０は区域別にエネルギー需要予測データを生成する（Ｓ１２０２）。
【０１３３】
そして、建物エージェント（ＢＥＭＡ）は、建物に対する物理データを管理していながら、周期的に、または非周期的に物理データを機械学習装置１２０に転送する（Ｓ１２０４）。
【０１３４】
そして、建物エージェント（ＢＥＭＡ）は、建物負荷、建物分散電源、建物ＥＳＳ、及び建物ＥＶ充電所のうち、少なくとも１つの建物装置に対する状態情報を取得して機械学習装置１２０に転送する（Ｓ１２０６）。
【０１３５】
そして、機械学習装置１２０は各建物に対して各区域に対する区域エネルギー需要予測データ、建物装置に対する状態情報、及び各建物に対する物理データを入力データに含む第３機械学習モデルを通じて建物エネルギー需要予測データを生成し、建物エージェント（ＢＥＭＡ）に転送することができる（Ｓ１２０８）。
【０１３６】
エネルギー管理システムは、建物別にエネルギー需要予測が完了すれば、これを集めてコミュニティに対するエネルギー需要予測を実行することができる。
【０１３７】
図１５はコミュニティエネルギー需要予測のための第４機械学習モデルの構成図であり、図１６はコミュニティエネルギー需要予測方法のフローチャートである。
【０１３８】
図１５を参照すると、コミュニティエネルギー需要予測のための第４機械学習モデルは、建物エネルギー需要予測データ、コミュニティ装置に対する状態情報、コミュニティの物理データを入力データに含むことができる。ここで、コミュニティの物理データはコミュニティの位置情報などを含むことができる。そして、コミュニティ装置に対する状態情報は、例えば、コミュニティ分散電源の発電量、コミュニティＥＳＳの充電量、コミュニティＥＶ充電所に接続された電気自動車に供給する電力量などの情報を含むことができる。
【０１３９】
第４機械学習モデルは、入力データとコミュニティエネルギー使用量との関係を学習し、予測ステップで入力データが入力されれば、コミュニティエネルギー需要予測データを生成することができる。
【０１４０】
第４機械学習モデルは、コミュニティエネルギー需要予測データと実測データとを比較してエラーデータを生成し、エラーデータでのエラー値が小さくなるように第４機械学習モデル内のパラメータ及び構造を変更することができる。この際、実測データは各建物のエネルギー使用量データ及びコミュニティ装置のエネルギー使用量データまたはエネルギー供給量データを通じて取得できる。
【０１４１】
図１６を参照すると、機械学習装置１２０は建物別にエネルギー需要予測データを生成する（Ｓ１４０２）。
【０１４２】
そして、コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）はコミュニティに対する物理データを管理していながら、周期的に、または非周期的に物理データを機械学習装置１２０に転送する（Ｓ１４０４）。
【０１４３】
そして、コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は、コミュニティ負荷、コミュニティ分散電源、コミュニティＥＳＳ、及びコミュニティＥＶ充電所のうち、少なくとも１つのコミュニティ装置に対する状態情報を取得して機械学習装置１２０に転送する（Ｓ１４０６）。
【０１４４】
そして、機械学習装置１２０は、各建物に対する建物エネルギー需要予測データ、コミュニティ装置に対する状態情報、及びコミュニティに対する物理データを入力データに含む第４機械学習モデルを通じてコミュニティエネルギー需要予測データを生成してコミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）に転送することができる（Ｓ１４０８）。
【０１４５】
一実施形態に従うエネルギー管理システムは、エネルギー収容量予測と共に、デマンドレスポンスまたは周波数調整に参加する反応容量を予測することができる。
【０１４６】
図１７は、一実施形態に従うエネルギー管理システムの反応容量予測のフローチャートである。
【０１４７】
図１７を参照すると、エネルギー管理システムは各区域でデマンドレスポンスまたは周波数調整に参加する区域反応容量を予測し（Ｓ１７０２）、各区域に対する区域反応容量を集めて、各区域に属しない建物管理容量のうち、デマンドレスポンスまたは周波数調整に参加する反応容量を総合して建物反応容量を予測し（Ｓ１７０４）、各建物に対する建物反応容量を集めて、各建物に属しないコミュニティ管理容量のうち、デマンドレスポンスまたは周波数調整に参加する反応容量を総合してコミュニティ反応容量を予測することができる（Ｓ１７０６）。
【０１４８】
図１８は、区域の反応容量予測のための第５機械学習モデルの構成図である。
【０１４９】
図１８を参照すると、区域の反応容量予測のための第５機械学習モデルは、在室者データ、測定データ、機器エネルギー使用量データ、物理データ、設定データ、建物インセンティブ／区域インセンティブ、インセンティブ順位、負荷容量順位のうち、少なくとも１つを入力データに含み、結果として区域反応容量予測データを生成することができる。
【０１５０】
第５機械学習モデルは、入力データと区域反応容量との関係を学習し、予測ステップで入力データが入力されれば、区域反応容量予測データを生成することができる。
【０１５１】
第５機械学習モデルは、区域反応容量予測データと実測データとを比較してエラーデータを生成し、エラーデータでのエラー値が小さくなるように第５機械学習モデル内のパラメータ及び構造を変更することができる。
【０１５２】
第５機械学習モデルは、設定データに含まれたユーザの設定範囲及び各細分化された区間でのユーザ満足度によってユーザの満足度が高まるように区域反応容量を予測し、かつインセンティブに従う収益も共に考慮して区域反応容量を予測することができる。
【０１５３】
第５機械学習モデルは、該当区域エージェントが他の区域エージェント及び建物エージェントと競争するように区域反応容量予測データを生成することができる。例えば、第５機械学習モデルは建物エージェントに適用される建物インセンティブと該当区域エージェントに適用される区域インセンティブとを比較しながら区域反応容量を決定することができる。第５機械学習モデルは、建物インセンティブに比べて区域インセンティブが相対的に低い場合、区域反応容量を低めることによって、今後の区域インセンティブが高まるように建物エージェントと競争することができる。他の例として、第５機械学習モデルは建物の全体の区域のうち、区域エージェントに対応する区域の負荷容量順位及びインセンティブ順位を入力データに含み、これに基づいて区域反応容量を決定することができる。第５機械学習モデルは、区域の負荷容量順位対比インセンティブ順位が低い場合、区域反応容量を減らし、区域の負荷容量順位対比インセンティブ順位が高い場合、区域反応容量を増やす方式により区域反応容量を決定することができる。各々の区域エージェントは、第５機械学習モデルを独立的に実行させるようになるが、これによって、各区域エージェントは互いに異なる区域に対する区域インセンティブを認知できなくなり、前述した負荷容量順位及びインセンティブ順位にて競争できるようになる。
【０１５４】
図１９は、建物の反応容量予測のための第６機械学習モデルの構成図である。
【０１５５】
図１９を参照すると、建物の反応容量予測のための第６機械学習モデルは、各区域の在室者データ、各区域の反応容量データ、建物管理装置データ、物理データ、設定データ、コミュニティインセンティブ／建物インセンティブ、インセンティブ順位、及び負荷容量順位のうち、少なくとも１つを入力データに含み、結果として建物反応容量予測データを生成することができる。
【０１５６】
第６機械学習モデルは、入力データと建物反応容量との関係を学習し、予測ステップで入力データが入力されれば、建物反応容量予測データを生成することができる。
【０１５７】
第６機械学習モデルは、建物反応容量予測データと実測データとを比較してエラーデータを生成し、エラーデータでのエラー値が小さくなるように第６機械学習モデル内のパラメータ及び構造を変更することができる。
【０１５８】
建物エージェントまたは第６機械学習モデルは、各区域別在室者データ（例えば、在室者数）を集めて建物の在室者情報を生成し、これを機械学習に活用することができる。
【０１５９】
建物エージェントまたは第６機械学習モデルは、各区域別反応容量データ（例えば、区域反応容量）を集めて区域の反応容量を生成し、これを機械学習に活用することができる。
【０１６０】
第６機械学習モデルは、建物エージェントにより管理される建物管理装置（例えば、太陽光発電機、ＥＳＳ（Ｅｎｅｒｇｙ  Ｓｔｏｒａｇｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）、建物共用負荷など）の情報を入力データに含むことができる。例えば、第６機械学習モデルは太陽光発電機の発電容量または発電予測量を入力データに含むことができ、ＥＳＳのＳｏＣ（Ｓｔａｔｅ−ｏｆ−Ｃｈａｒｇｅ）、ＥＳＳの変動可能範囲を入力データに含まれる。ここで、ＥＳＳの変動可能範囲は設定データに含まれる。
【０１６１】
第６機械学習モデルは、インセンティブに従う収益が増加し、建物に設けられる設備（例えば、変圧器、ＥＳＳなど）の投資費用が減少するように建物反応容量を予測することができる。
【０１６２】
第６機械学習モデルは、該当建物エージェントが他の建物エージェント及びコミュニティエージェントと競争するように建物反応容量予測データを生成することができる。例えば、第６機械学習モデルはコミュニティエージェントに適用されるコミュニティインセンティブと該当建物エージェントに適用される建物インセンティブとを比較しながら建物反応容量を決定することができる。第６機械学習モデルは、コミュニティインセンティブに比べて建物インセンティブが相対的に低い場合、建物反応容量を低めることによって、今後の建物インセンティブが高まるようにコミュニティエージェントと競争することができる。他の例として、第６機械学習モデルはコミュニティの全体建物のうち、建物エージェントに対応する建物の負荷容量順位及びインセンティブ順位を入力データに含み、これに基づいて建物反応容量を決定することができる。第６機械学習モデルは、建物の負荷容量順位対比インセンティブ順位が低い場合、建物反応容量を減らし、建物の負荷容量順位対比インセンティブ順位が高い場合、建物反応容量を増やす方式により建物反応容量を決定することができる。各々の建物エージェントは、第６機械学習モデルを独立的に実行させるようになるが、これによって、各建物エージェントは互いに異なる建物に対する建物インセンティブを認知できなくなり、前述した負荷容量順位及びインセンティブ順位にて競争できるようになる。
【０１６３】
図２０は、コミュニティの反応容量予測のための第７機械学習モデルの構成図である。
【０１６４】
図２０を参照すると、コミュニティの反応容量予測のための第７機械学習モデルは、各建物の在室者データ、各建物の反応容量データ、コミュニティ管理装置データ、物理データ、設定データ、コミュニティインセンティブのうち、少なくとも１つを入力データに含み、結果としてコミュニティ反応容量予測データを生成することができる。
【０１６５】
第７機械学習モデルは、コミュニティ反応容量予測データと実測データとを比較してエラーデータを生成し、エラーデータでのエラー値が小さくなるように第７機械学習モデル内のパラメータ及び構造を変更することができる。
【０１６６】
コミュニティエージェントまたは第７機械学習モデルは、各建物別在室者データ（例えば、在室者数）を集めてコミュニティの在室者情報を生成し、これを機械学習に活用することができる。
【０１６７】
コミュニティエージェントまたは第７機械学習モデルは、各建物別反応容量データ（例えば、建物反応容量）を集めて建物の反応容量を生成し、これを機械学習に活用することができる。
【０１６８】
第７機械学習モデルは、コミュニティエージェントにより管理されるコミュニティ管理装置（例えば、太陽光発電機、ＥＳＳ（Ｅｎｅｒｇｙ  Ｓｔｏｒａｇｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）、コミュニティ共用負荷など）の情報を入力データに含むことができる。例えば、第７機械学習モデルは太陽光発電機の発電容量または発電予測量を入力データに含むことができ、ＥＳＳのＳｏＣ（Ｓｔａｔｅ−ｏｆ−Ｃｈａｒｇｅ）、ＥＳＳの変動可能範囲を入力データに含むことができる。ここで、ＥＳＳの変動可能範囲は設定データに含まれる。
【０１６９】
第７機械学習モデルで算出するコミュニティ反応容量予測データは、基本的に各建物の建物エージェントから受信する反応容量データに基づいているが、逆に、各建物エージェントが転送する反応容量データはコミュニティエージェントが決定して転送する建物インセンティブに基づく。コミュニティインセンティブを受信し、コミュニティ反応容量を転送するまでのエネルギー管理方法の流れを図２１を参照して説明する。
【０１７０】
図２１は、一実施形態に従うエネルギー管理システムがコミュニティインセンティブを受信し、コミュニティ反応容量を転送する方法のフローチャートである。
【０１７１】
図２１を参照すると、コミュニティエージェントは需要管理装置からデマンドレスポンスまたは周波数調整に対するインセンティブ（コミュニティインセンティブ）を受信することができる（Ｓ２１０２）。
【０１７２】
コミュニティエージェントは、コミュニティインセンティブを入力データに含む機械学習を通じてコミュニティ管理容量のうち、コミュニティインセンティブに応動する反応容量を計算し（Ｓ２１０４）、建物エージェントに転送する建物インセンティブを計算することができる。そして、コミュニティエージェントは計算した建物インセンティブを各建物エージェントに転送することができる（Ｓ２１０６）。
【０１７３】
建物エージェントは、受信された建物インセンティブを入力データに含む機械学習を通じて建物管理容量のうち、建物インセンティブに応動する反応容量を計算し（Ｓ２１０８）、区域エージェントに転送する区域インセンティブを計算することができる。そして、建物エージェントは計算した区域インセンティブを各区域エージェントに転送することができる（Ｓ２１１０）。
【０１７４】
区域エージェントは、受信された区域インセンティブを入力データに含む機械学習を通じて区域管理容量のうち、区域インセンティブに応動する反応容量を計算し（Ｓ２１１２）、計算された区域反応容量を建物エージェントに転送することができる。
【０１７５】
建物エージェントは、各区域エージェントから受信される区域反応容量を集めて、建物管理容量のうち、インセンティブに応動する反応容量を合算して建物反応容量を計算することができる（Ｓ２１１４）。
【０１７６】
コミュニティエージェントは、各建物エージェントから受信される建物反応容量を集めて、コミュニティ管理容量のうち、インセンティブに応動する反応容量を合算してコミュニティ反応容量を計算することができる（Ｓ２１１６）。
【０１７７】
コミュニティ反応容量は、需要管理装置に転送されながら（Ｓ２１１８）、コミュニティインセンティブに対する応札内容に使用できる。
【０１７８】
また、このような過程はコミュニティエージェントがコミュニティインセンティブを受信して従来の値を更新しながら反復できる。
【０１７９】
このような過程でコミュニティエージェントは、コミュニティインセンティブと建物インセンティブとの差及び建物反応容量により決まるインセンティブ収益が最大になるように建物インセンティブを決定することができる。実質的に、建物反応容量はコミュニティエージェントが決定する建物インセンティブにより間接的に制御されることと理解できる。
【０１８０】
区域エージェントは、インセンティブ収益とユーザ満足度とから構成される目的関数が最大になるように区域反応容量を決定することができるが、ここで、インセンティブ収益は区域インセンティブと区域反応容量により決定され、ユーザ満足度は定量化された値として区域反応容量が増加すれば減少し、区域反応容量が減少すれば増加する傾向を示すことができる。
【０１８１】
コミュニティ管理容量はコミュニティエージェントにより直接管理されるエネルギー容量であって、コミュニティ負荷容量とコミュニティ分散電源容量を含むことができる。コミュニティ管理容量にはコミュニティエージェントにより直接管理される太陽光発電機の発電予測量及びＥＳＳの放電可能容量が含まれる。
【０１８２】
コミュニティエージェントは、コミュニティの在室者情報を入力データに含む機械学習を通じてコミュニティ共用負荷容量のうち、コミュニティインセンティブに応動する反応容量を計算することができる。
【０１８３】
区域エージェントは、区域で生成されるデータのうちの一部を入力データに含む機械学習を通じて区域の在室者情報を生成することができるが、コミュニティエージェントは各区域の在室者情報を集めてコミュニティの在室者情報を生成することができる。
【０１８４】
前述した過程を進行した後にエネルギー管理システムはデマンドレスポンスまたは周波数調整による信号に対応して最適化されながら動作できる。
【０１８５】
エネルギー管理システムは、エネルギー需要予測データを用いて各レベル別に最適制御シナリオ及びエネルギー管理政策を生成することができる。
【０１８６】
図２２は、一実施形態に従うエネルギー最適化方法のフローチャートである。
【０１８７】
図２２を参照すると、エネルギー管理システムはコミュニティレベルでエネルギーを最適化する（Ｓ２２０２）。
【０１８８】
コミュニティレベルには各建物に属しないコミュニティ装置が含まれるが、コミュニティレベル最適化ステップで、このようなコミュニティ装置に対する最適制御シナリオが生成できる。コミュニティ装置に対する最適制御シナリオを生成する場合、エネルギー管理システムはエネルギー費用が最小化されるように最適制御シナリオを生成することができる。例えば、エネルギー管理システムはデマンドレスポンスインセンティブ及びリアルタイムエネルギー価格情報を用いて、コミュニティ装置のエネルギー使用量を時間帯別に、または全体的に調節し、これを通じてエネルギー費用を最小化させることができる。具体的に、エネルギー管理システムはリアルタイムエネルギー価格情報を通じてエネルギー価格が低い時間帯にコミュニティ装置の使用をスケジューリングし、また、デマンドレスポンスインセンティブが与えられる時間帯にエネルギー使用が減るようにコミュニティ装置の使用をスケジューリングすることができる。
【０１８９】
エネルギー管理システムは、コミュニティ装置に対しては直接制御のための最適制御シナリオを生成し、所属建物に対しては特定目的関数の値が最大になるように誘導するエネルギー管理政策を生成して、各建物の建物エージェントに転送することができる。ここで、エネルギー管理政策は強制的な制御信号でない、特定目的関数の値が最大になるように誘導するための政策に関するものである。例えば、エネルギー管理政策には、負荷遮断、負荷スケジューリングのような強制的な制御信号でない、デマンドレスポンスインセンティブ政策のような特定目的関数の値が最大になるように誘導するための政策が含まれる。
【０１９０】
コミュニティエージェントは、コミュニティのデマンドレスポンスインセンティブ総額が最大になるようにする目的関数を使用しながら、このような目的関数が最大になるようにエネルギー管理政策を生成することができる。例えば、コミュニティエージェントを管理する主体はコミュニティ単位でデマンドレスポンスに参加する建物を募集し運営するエネルギー需要管理会社でありうる。このようなエネルギー需要管理会社は、コミュニティのデマンドレスポンスインセンティブ総額を最大にすることを目的で設立された会社でありうる。
【０１９１】
または、エネルギー需要管理会社はデマンドレスポンス参加を通じての収益が最大になることを目的で設立された会社でありうる。この場合、コミュニティエージェントが使用する目的関数はコミュニティの需要管理収益の総額が最大になるものでありうる。需要管理収益は、電力取引市場から受けるコミュニティデマンドレスポンスインセンティブで各建物に再分配させる建物デマンドレスポンスインセンティブを除外した金額でありうる。建物デマンドレスポンスインセンティブがあまり高く策定されれば、コミュニティデマンドレスポンスインセンティブの収益が減る場合もあるが、反対に、建物デマンドレスポンスインセンティブがあまり低く策定されれば、各建物のデマンドレスポンス順応指数が低くなりながらコミュニティデマンドレスポンスインセンティブの収益も減ることがある。エネルギー管理システムは、このようなものを考慮してエネルギー管理政策を生成することができる。
【０１９２】
エネルギー管理政策が建物エージェントに転送されれば、エネルギー管理システムは建物レベルでエネルギーを最適化する（Ｓ２２０４）。
【０１９３】
建物レベルには各区域に属しない建物装置が含まれることがあるが、建物レベル最適化ステップで、このような建物装置に対する最適制御シナリオが生成できる。建物装置に対する最適制御シナリオを生成する場合、エネルギー管理システムはエネルギー費用が最小化されるように最適制御シナリオを生成することができる。例えば、エネルギー管理システムはデマンドレスポンスインセンティブ及びリアルタイムエネルギー価格情報を用いて、建物装置のエネルギー使用量を時間帯別に、または全体的に調節し、これを通じてエネルギー費用を最小化させることができる。具体的に、エネルギー管理システムはリアルタイムエネルギー価格情報を通じてエネルギー価格が低い時間帯に建物装置の使用をスケジューリングし、また、デマンドレスポンスインセンティブが与えられる時間帯にエネルギー使用が減るように建物装置の使用をスケジューリングすることができる。
【０１９４】
ここで、デマンドレスポンスインセンティブはコミュニティエージェントから受信するエネルギー管理政策に含まれている。建物エージェントは、コミュニティエージェントから受信するエネルギー管理政策を考慮して最適制御シナリオを生成するので、コミュニティエージェントに直接的に制御を受けないが、コミュニティエージェントと間接的な制御関係を維持できるようになる。
【０１９５】
エネルギー管理システムは、建物装置に対しては直接制御のための最適制御シナリオを生成し、所属区域に対しては特定目的関数の値が最大になるように誘導するエネルギー管理政策を生成して、各区域の区域エージェントに転送することができる。ここで、エネルギー管理政策は強制的な制御信号でない、特定目的関数の値が最大になるように誘導するための政策に関するものである。例えば、エネルギー管理政策には、負荷遮断、負荷スケジューリングのような強制的な制御信号でない、デマンドレスポンスインセンティブ政策のような特定目的関数の値が最大になるように誘導するための政策が含まれる。
【０１９６】
建物エージェントは、建物のエネルギー費用が最小になるようにする目的関数を使用しながら、このような目的関数が最小になるようにエネルギー管理政策を生成することができる。
【０１９７】
コミュニティエージェントが各建物エージェントに転送するエネルギー管理政策や建物エージェントが各区域エージェントに転送するエネルギー管理政策は、各建物エージェント別に、または各区域エージェント別に、互いに異なるように策定できる。例えば、建物エージェントは、第１区域エージェントのための第１エネルギー管理政策と、第２区域エージェントのための第２エネルギー管理政策を互いに異なるように策定することができる。エネルギー管理政策にデマンドレスポンスインセンティブ政策を使用するとする場合、デマンドレスポンスインセンティブを受けることができるデマンドレスポンス負荷容量は定まっているので、各建物別に、または各区域別に、デマンドレスポンス負荷容量を適切に配分し、デマンドレスポンスに参加した負荷に対して適切なインセンティブを提供することが必要である。このために、コミュニティエージェントは各建物エージェント別に互いに異なるようにエネルギー管理政策を生成して各建物エージェントを通じて最大の需要管理収益を創出できるようにする。そして、建物エージェントは各区域エージェント別に互いに異なるようにエネルギー管理政策を生成して建物全体のエネルギー費用が最小化されるようにする。
【０１９８】
エネルギー管理政策が区域エージェントに転送されれば、エネルギー管理システムは区域レベルでエネルギーを最適化する（Ｓ２２０６）。
【０１９９】
区域レベルでは下位レベルが存在しないので、制御可能な全ての機器（負荷）に対して最適の制御シナリオを生成することが重要でありうる。一方、エネルギー管理システムはエネルギー費用だけでなく、各区域に居住しているユーザの利便性まで考慮して制御シナリオを生成するので、他のレベルと目的関数が異なることができる。
【０２００】
エネルギー管理システムは、区域の最適制御シナリオを生成する場合、エネルギー管理政策だけでなく、ユーザ設定情報、室内外環境情報、機器別エネルギー使用パターン情報、及び在室者情報などをさらに考慮して最適制御シナリオを生成することができる。このような情報はユーザ利便性を考慮することに使用できる。
【０２０１】
以下、理解の便宜のために、エネルギー管理政策として、デマンドレスポンスインセンティブ政策が使われる場合を例として説明する。
【０２０２】
図２３は、一実施形態に従うエネルギー管理システムにおけるコミュニティデマンドレスポンスインセンティブ政策が決まる過程を示す図である。
【０２０３】
図２３を参照すると、各区域エージェント（ＺＥＭＡ）は、区域エネルギー需要予測データ、及び区域デマンドレスポンス負荷容量を算定して建物エージェント（ＢＥＭＡ）に転送する。各区域エージェント（ＺＥＭＡ）は、区域デマンドレスポンス負荷容量を建物エージェント（ＢＥＭＡ）に転送しないこともある。建物エージェント（ＢＥＭＡ）は、各区域でデマンドレスポンスに参加することが予測される負荷容量を算定して管理することもできる。
【０２０４】
建物エージェント（ＢＥＭＡ）は、区域エネルギー需要予測データを集めて、各区域に属しない建物装置に対するエネルギー需要予測データを加えて建物エネルギー需要予測データを生成する。そして、建物エージェント（ＢＥＭＡ）は区域デマンドレスポンス負荷容量を集めて、各区域に属しない建物装置に対するデマンドレスポンス負荷容量を算定して建物デマンドレスポンス負荷容量を生成する。そして、建物エージェント（ＢＥＭＡ）は建物エネルギー需要予測データ及び建物デマンドレスポンス負荷容量をコミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）に転送する。建物エージェント（ＢＥＭＡ）は、建物デマンドレスポンス負荷容量をコミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）に転送しないこともある。コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は、各建物でデマンドレスポンスに参加することと予測される負荷容量を算定して管理することができる。
【０２０５】
コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は、建物エネルギー需要予測データを集めて、各建物に属しないコミュニティ装置に対するエネルギー需要予測データを加えてコミュニティエネルギー需要予測データを生成する。そして、コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は建物デマンドレスポンス負荷容量を集めて、各建物に属しないコミュニティ装置に対するデマンドレスポンス負荷容量を算定してコミュニティデマンドレスポンス負荷容量を生成する。コミュニティデマンドレスポンス負荷容量は、機械学習モデルを通じて推定された値でありうる。コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）が各建物エージェント（ＢＥＭＡ）からデマンドレスポンスに参加する負荷容量の転送を受けない実施形態では、コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）がコミュニティデマンドレスポンス負荷容量を推定して管理することができる。
【０２０６】
コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は、コミュニティエネルギー需要予測データ及びコミュニティデマンドレスポンス負荷容量を用いてデマンドレスポンスシステムに入札し、入札の結果としてコミュニティデマンドレスポンスインセンティブ政策を受信することができる。
【０２０７】
コミュニティデマンドレスポンスインセンティブ政策は、デマンドレスポンス負荷容量及び価格政策でありうる。例えば、コミュニティデマンドレスポンスインセンティブ政策はデマンドレスポンスに参加した負荷容量及びその負荷容量に対する価格政策でありうる。より具体的な例として、コミュニティデマンドレスポンスインセンティブ政策は負荷容量の大きさ及びその負荷容量に対するＫＷ当たりの価格でありうる。この際、価格は時間単位で異なるように策定できる。建物デマンドレスポンスインセンティブ政策や区域デマンドレスポンスインセンティブ政策もデマンドレスポンス負荷容量及びそのデマンドレスポンス負荷容量に対する価格政策でありうる。
【０２０８】
図２４は、一実施形態に従ってコミュニティレベルで最適化する過程を説明するための図である。
【０２０９】
図２４を参照すると、機械学習装置はコミュニティ最適化機械学習モデルを通じてコミュニティ装置に対する最適制御シナリオを生成することができる。
【０２１０】
コミュニティエージェントは、建物に属しないコミュニティ負荷、コミュニティ分散電源、コミュニティＥＳＳ（Ｅｎｅｒｇｙ  Ｓｔｏｒａｇｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）、及びコミュニティＥＶ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｖｅｈｉｃｌｅ）充電所のうち、少なくとも１つのコミュニティ装置に対する状態情報を取得して機械学習装置に転送することができる。
【０２１１】
そして、機械学習装置はコミュニティ装置に対する状態情報及びコミュニティデマンドレスポンスインセンティブ政策を用いてコミュニティ装置に対する最適制御シナリオを生成することができる。この際、機械学習装置はコミュニティ装置のエネルギー費用が最小化されるように最適制御シナリオを生成することができる。
【０２１２】
機械学習装置で生成された最適制御シナリオがコミュニティエージェントに転送されれば、コミュニティエージェントはこのような最適制御シナリオによってコミュニティ装置を制御することができる。
【０２１３】
一方、機械学習装置は各建物に対する建物エネルギー需要予測データ及び建物エネルギー使用量データ、そして、コミュニティデマンドレスポンスインセンティブ政策を入力データに含むコミュニティ最適化機械学習モデルを通じて各建物別に適用させる建物デマンドレスポンスインセンティブ政策を生成することができる。この際、生成される建物デマンドレスポンスインセンティブ政策は建物別に異なることができる。
【０２１４】
コミュニティ最適化機械学習モデルは、特定最適化関数が最大または最小になるように建物デマンドレスポンスインセンティブ政策を生成することができる。そして、コミュニティ最適化機械学習モデルは最適化関数に対する予測値と実測値との差によるエラーデータによって機械学習を実行することができる。
【０２１５】
例えば、最適化関数はコミュニティ需要管理収益に対する関数でありうる。この際、コミュニティ最適化機械学習モデルは、コミュニティ需要管理収益が最大になるように各建物に対する建物デマンドレスポンスインセンティブ政策を生成することができる。ところで、各建物が期待する方向にデマンドレスポンスを進行しないことがある。このような場合、コミュニティ最適化機械学習モデルは、内部パラメータが最適化されていないと判断し、予測値と実測値との差によるエラーデータによって機械学習を実行することができる。
【０２１６】
一例として、機械学習装置はコミュニティ最適化機械学習モデルを通じてコミュニティ需要管理収益に対する予測値を生成し、コミュニティエージェントからコミュニティ需要管理収益に対する実測値を受信することができる。そして、機械学習装置は予測値と実測値との差に従うエラーデータを用いてコミュニティ最適化機械学習モデルを学習させることができる。
【０２１７】
他の例として、機械学習装置はコミュニティ最適化機械学習モデルを通じて各建物別にコミュニティ観点の需要管理収益に対する予測値を生成し、コミュニティエージェントから建物別デマンドレスポンスインセンティブ収益に対する実測値を受信することができる。そして、機械学習装置は予測値と実測値との差に従うエラーデータを用いてコミュニティ最適化機械学習モデルを学習させることができる。
【０２１８】
コミュニティ最適化機械学習モデルは、建物デマンドレスポンスインセンティブ政策として各建物別デマンドレスポンス負荷容量を算出できるが、このような実施形態で、機械学習装置はコミュニティ最適化機械学習モデルを通じて各建物別に算出されたデマンドレスポンス負荷容量と各建物別に実際にデマンドレスポンスに参加した負荷容量との差に従うエラーデータを用いてコミュニティ最適化機械学習モデルを学習させることができる。
【０２１９】
コミュニティ最適化機械学習モデルは、建物別にデマンドレスポンス順応指数も生成することができる。このようなデマンドレスポンス順応指数は、コミュニティ最適化機械学習モデルの内部パラメータに使用されながら各建物別に割り当てるデマンドレスポンス負荷容量及びエネルギー価格を算出することに使用できる。
【０２２０】
他方では、デマンドレスポンス順応指数は機械学習に使用できる。コミュニティ最適化機械学習モデルは、各建物別デマンドレスポンス順応指数予測値をさらに生成し、機械学習装置はデマンドレスポンス順応指数予測値と実測値との差に従うエラーデータを用いてコミュニティ最適化機械学習モデルを学習させることができる。
【０２２１】
図２５は、一実施形態に従うコミュニティ最適化機械学習モデルの構成図である。
【０２２２】
図２５を参照すると、コミュニティ最適化機械学習モデルは、リアルタイムエネルギー価格情報、デマンドレスポンスインセンティブ政策、ＣＯ2低減インセンティブ政策、コミュニティ装置に対する状態情報、各建物別エネルギー使用量データ、及びコミュニティエネルギー需要予測データを入力データに含むことができる。
【０２２３】
そして、機械学習装置はコミュニティ最適化機械学習モデルを通じてコミュニティ装置最適制御シナリオを生成することができる。そして、機械学習装置はコミュニティ最適化機械学習モデルを通じて建物別に建物デマンドレスポンスインセンティブ政策を生成することができる。実施形態によっては、機械学習装置は建物別にＣＯ2低減インセンティブ政策をさらに生成することができる。
【０２２４】
コミュニティ最適化機械学習モデルは、最適化関数が最大または最小になるように出力値を生成することができる。
【０２２５】
コミュニティ最適化機械学習モデルは、出力として最適化関数値を生成し、実測データと比較して機械学習に使用することができる。また、コミュニティ最適化機械学習モデルは各建物別にデマンドレスポンス順応指数を入力データにさらに含むことができる。デマンドレスポンス順応指数は、コミュニティエージェントで生成されて機械学習装置に転送できる。
【０２２６】
図２６は、一実施形態に従ってコミュニティ最適制御シナリオを生成する方法のフローチャートである。
【０２２７】
コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）はコミュニティに対するデマンドレスポンス負荷容量を管理し、電力取引市場からリアルタイムエネルギー価格情報、デマンドレスポンスインセンティブ政策、及びＣＯ2低減インセンティブ政策を受信することができる。ここで、デマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策は、コミュニティエネルギー需要予測データ及びコミュニティに対するデマンドレスポンス負荷容量を用いてコミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）がデマンドレスポンスシステムに入札し、入札の結果として受信した値でありうる。コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は、このような入札を通じて周期的に、または非周期的にデマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策を更新することができる。
【０２２８】
図２６を参照すると、機械学習装置１２０はコミュニティエネルギー需要予測データを生成してコミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）に転送する（Ｓ１９０２）。
【０２２９】
そして、コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は電力取引市場にコミュニティエネルギー需要予測データを転送し（Ｓ１９０４）、コミュニティでデマンドレスポンスに参加できるデマンドレスポンス負荷容量を電力取引市場に転送する（Ｓ１９０６）。
【０２３０】
電力取引市場（ハードウェア的に電力取引市場を管理するサーバー）は、このような情報に対応してデマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策をコミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）に転送することができる（Ｓ１９０８）。
【０２３１】
デマンドレスポンスインセンティブ政策には、デマンドレスポンスに参加しなければならない負荷容量、時間などの情報と、デマンドレスポンスに参加した時のインセンティブに対する情報が含まれる。また、ＣＯ2低減インセンティブ政策には、新再生エネルギー別に使用量に従うインセンティブ情報が含まれる。
【０２３２】
電力取引市場は、コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）にリアルタイムエネルギー価格情報を転送することができる（Ｓ１９１０）。
【０２３３】
コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は、機械学習装置１２０にリアルタイムエネルギー価格情報を転送し（Ｓ１９１２）、デマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策を転送することができる（Ｓ１９１４）。
【０２３４】
そして、コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）はコミュニティ装置に対する状態情報を機械学習装置１２０に転送し（Ｓ１９１６）、コミュニティデマンドレスポンス負荷容量を、機械学習装置１２０に転送し（Ｓ１９１８）、各建物別エネルギー使用量データを機械学習装置１２０に転送することができる（Ｓ１９２０）。
【０２３５】
機械学習装置１２０は、リアルタイムエネルギー価格情報、デマンドレスポンスインセンティブ政策、ＣＯ2低減インセンティブ政策、コミュニティ装置に対する状態情報、各建物別エネルギー使用量データ、及びコミュニティエネルギー需要予測データを入力データに含むコミュニティ最適化機械学習モデルを通じて各建物別デマンドレスポンスインセンティブ政策、各建物別ＣＯ2低減インセンティブ政策、及びコミュニティ装置に対する制御シナリオを生成してコミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）に転送することができる（Ｓ１９２２、Ｓ１９２４）。
【０２３６】
コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は、コミュニティ装置に対する制御シナリオによってコミュニティ装置を制御し、各建物別デマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策を各建物エージェント（ＢＥＭＡ）に転送することができる。
【０２３７】
一方、建物エージェントは各区域に対する区域エネルギー需要予測データを含む建物エネルギー需要予測データ、及び各区域の区域デマンドレスポンス負荷容量を含む建物デマンドレスポンス負荷容量を管理し、建物に適用される建物デマンドレスポンスインセンティブ政策を管理することができる。
【０２３８】
そして、機械学習装置は各区域に対する区域エネルギー需要予測データ、そして、建物デマンドレスポンスインセンティブ政策を入力データに含み、建物に対するエネルギー費用が最小化されるように計算する建物最適化機械学習モデルを通じて各区域別に適用させる区域デマンドレスポンスインセンティブ政策を生成して建物エージェントに転送することができる。
【０２３９】
そして、建物エージェントは区域デマンドレスポンスインセンティブ政策を各区域に対応する区域エージェントに転送することができる。
【０２４０】
図２７は、一実施形態に従って建物レベルで最適化する過程を説明するための図である。
【０２４１】
図２７を参照すると、機械学習装置は建物最適化機械学習モデルを通じて建物装置に対する最適制御シナリオを生成することができる。
【０２４２】
建物エージェントは、区域に属しない建物負荷、建物分散電源、建物ＥＳＳ、及び建物ＥＶ充電所のうち、少なくとも１つの建物装置に対する状態情報を取得して機械学習装置に転送することができる。
【０２４３】
そして、機械学習装置は建物装置に対する状態情報及び建物デマンドレスポンスインセンティブ政策を用いて建物装置に対する最適制御シナリオを生成することができる。この際、機械学習装置は建物装置のエネルギー費用が最小化されるように最適制御シナリオを生成することができる。
【０２４４】
機械学習装置で生成された最適制御シナリオが建物エージェントに転送されれば、建物エージェントはこのような最適制御シナリオによって建物装置を制御することができる。
【０２４５】
一方、機械学習装置は各区域に対する区域エネルギー需要予測データ及び区域エネルギー使用量データ、そして、建物デマンドレスポンスインセンティブ政策を入力データに含む建物最適化機械学習モデルを通じて各区域別に適用させる区域デマンドレスポンスインセンティブ政策を生成することができる。この際、生成される区域デマンドレスポンスインセンティブ政策は区域別に異なることができる。
【０２４６】
建物最適化機械学習モデルは、特定最適化関数が最大または最小になるように区域デマンドレスポンスインセンティブ政策を生成することができる。そして、建物最適化機械学習モデルは最適化関数に対する予測値と実測値との差によるエラーデータによって機械学習を実行することができる。
【０２４７】
例えば、最適化関数は建物エネルギー費用に対する関数でありうる。この際、建物最適化機械学習モデルは建物エネルギー費用が最小になるように各区域に対する区域デマンドレスポンスインセンティブ政策を生成することができる。ところで、各区域が期待する方向にデマンドレスポンスを進行しないことがある。このような場合、建物最適化機械学習モデルは内部パラメータが最適化されていないと判断し、予測値と実測値との差によるエラーデータによって機械学習を実行することができる。
【０２４８】
図２８は、一実施形態に従う建物最適化機械学習モデルの構成図である。
【０２４９】
図２８を参照すると、建物最適化機械学習モデルは、リアルタイムエネルギー価格情報、各建物別デマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策、各建物装置に対する状態情報、各区域別エネルギー使用量データ及び各建物の建物エネルギー需要予測データを入力データに含むことができる。
【０２５０】
そして、機械学習装置は建物最適化機械学習モデルを通じて各区域別デマンドレスポンスインセンティブ政策、各区域別ＣＯ2低減インセンティブ政策、及び各建物装置に対する制御シナリオを生成することができる。
【０２５１】
ここで、建物最適化機械学習モデルは第２最適化関数が最小化されるように出力値を生成することができる。
【０２５２】
第２最適化関数は、建物全体のエネルギー使用量が最小化され、デマンドレスポンスに従うインセンティブが最大化され、ＣＯ2低減に従うインセンティブが最大化されるようにする関数である。
【０２５３】
図２９は、一実施形態に従って建物最適制御シナリオを生成する方法のフローチャートである。
【０２５４】
図２９を参照すると、機械学習装置１２０は、建物別デマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策をコミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）に転送し（Ｓ２２０２）、コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は建物エージェント（ＢＥＭＡ）に建物別デマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策を転送することができる（Ｓ２２０４）。
【０２５５】
そして、建物エージェント（ＢＥＭＡ）は、リアルタイムエネルギー価格情報、建物別デマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策、建物装置の状態情報、建物のデマンドレスポンス負荷情報、区域別エネルギー使用量データなどを機械学習装置１２０に転送することができる（Ｓ２２０６、Ｓ２２０８、Ｓ２２１０、Ｓ２２１２、Ｓ２２１４）。
【０２５６】
そして、機械学習装置１２０は、リアルタイムエネルギー価格情報、各建物別デマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策、各建物装置に対する状態情報、各区域別エネルギー使用量データ及び各建物の建物エネルギー需要予測データを入力データに含む建物最適化機械学習モデルを通じて各区域別デマンドレスポンスインセンティブ政策、各区域別ＣＯ2低減インセンティブ政策、及び各建物装置に対する制御シナリオを生成して建物エージェント（ＢＥＭＡ）に転送することができる（Ｓ２２１６、Ｓ２２１８）。
【０２５７】
機械学習装置１２０は、各区域別デマンドレスポンス負荷容量及びデマンドレスポンス順応指数を計算し、各区域別デマンドレスポンス負荷容量及びデマンドレスポンス順応指数を用いて各区域別デマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策を生成することもできる。
【０２５８】
図３０は一実施形態に従って区域別に最適制御シナリオを生成する区域最適化プログラムの構成図であり、図３１は一実施形態に従って区域別に最適制御シナリオを生成する方法のフローチャートである。
【０２５９】
区域エージェント（ＺＥＭＡ）は各区域に対するデマンドレスポンス負荷情報を管理し、建物エージェント（ＢＥＭＡ）から各区域別デマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策を受信することができる。
【０２６０】
図３０を参照すると、区域別に最適制御シナリオを生成する区域最適化プログラムは、リアルタイムエネルギー価格情報、各区域別デマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策、各区域別在室者情報、各区域で動作するエネルギー機器及び個人用機器の機器エネルギー使用量データ（または、機器別エネルギー使用パターン情報）、及び各区域別区域エネルギー需要予測データを入力データに含むことができる。
【０２６１】
他の例として、区域最適化プログラムは、ユーザ設定情報、室内外環境情報、機器別エネルギー使用パターン情報、在室者情報、区域デマンドレスポンス負荷情報、及び区域エネルギー需要予測データを入力データに含むことができる。ユーザ設定情報は、例えば、デマンドレスポンス優先順位設定情報、会議スケジュール設定情報、室内環境設定情報などを含むことができる。
【０２６２】
そして、機械学習装置は、区域最適化プログラムを通じて各区域で動作するエネルギー機器及び個人用機器に対する最適制御シナリオを生成することができる。
【０２６３】
また、区域エージェントは会議スケジュール設定情報及び日別エネルギー機器の温度または照度設定回数情報をさらに管理し、区域最適化プログラムは、会議スケジュール設定情報及び設定回数情報を入力データにさらに含みながら、会議スケジュール、室内温度、室内照度などに対する最適制御シナリオを生成することができる。
【０２６４】
区域最適化プログラムは、ユーザ設定情報を入力データにさらに含むことができる。例えば、区域エージェント（ＺＥＭＡ）はＵＩ装置を含んでいながら、デマンドレスポンスに参加する負荷機器の優先順位情報、変更可能な会議スケジュール情報、所望の室内環境情報（例、温度、湿度、照度、微細ホコリなど）を生成し、これをユーザ設定情報として区域最適化プログラムに入力させることができる。在室者の入力のない区域エージェント（ＺＥＭＡ）は基本値または以前設定値でユーザ設定情報を生成することもできる。
【０２６５】
区域最適化プログラムは、第３最適化関数が最小（または、最大）化されるように制御シナリオを生成することができる。
【０２６６】
そして、最適制御シナリオには機器別運転指令値が含まれているので、区域エージェント（ＺＥＭＡ）はこのような運転指令値によって各々の機器を制御することができる。建物装置に対する制御シナリオ及びコミュニティ装置に対する制御シナリオも同様に運転指令値を含むことができ、各々のエージェント（ＢＥＭＡ、ＣＥＭＡ）はこのような運転指令値によって該当装置を制御することができる。
【０２６７】
図３１を参照すると、機械学習装置１２０は建物エージェント（ＢＥＭＡ）に区域別デマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策を転送し（Ｓ２４０２）、建物エージェント（ＢＥＭＡ）は区域エージェント（ＺＥＭＡ）に区域別デマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策を転送することができる（Ｓ２４０４）。
【０２６８】
そして、区域エージェント（ＺＥＭＡ）はリアルタイムエネルギー価格情報、各区域別デマンドレスポンスインセンティブ政策及びＣＯ2低減インセンティブ政策、各区域別在室者数、各区域で動作するエネルギー機器及び個人用機器の機器エネルギー使用量データ、及び各区域別区域エネルギー需要予測データを機械学習装置１２０に転送することができる（Ｓ２４０６、Ｓ２４０８、Ｓ２４１０）。
【０２６９】
そして、機械学習装置は区域最適化プログラムを通じて各区域で動作するエネルギー機器及び個人用機器に対する制御シナリオを生成して区域エージェント（ＺＥＭＡ）に転送することができる（Ｓ２４１４）。
【０２７０】
一方、上位エージェントはＤＲ／ＦＲ信号を受信すれば、応札した反応容量が適切に確保されるように下位エージェントにＤＲ／ＦＲ信号を再送信することができるが、この際、複数の下位エージェントに対して互いに異なるＤＲ／ＦＲを転送することができる。
【０２７１】
図３２は、周波数調整を適切に追従できない負荷の出力曲線を例示的に示す図である。
【０２７２】
図３２を参照すると、負荷はダイナミック特性によって一定の遅延を有してＦＲ信号を追従することができる。例えば、建物に熱エネルギーを供給するＨＶＡＣ装置の場合、建物の熱的ダイナミックによって一定の遅延を有してＦＲ信号を追従することができる。
【０２７３】
一実施形態に従うエネルギー管理システムは、時間と容量の２つ観点からＤＲ／ＦＲに対応するために、下位エージェントのＤＲ／ＦＲに対する反応容量とダイナミック特性を考慮して下位エージェントにＤＲ／ＦＲ信号を送信することができる。
【０２７４】
図３３は、一実施形態に従うエネルギー管理システムがＤＲ／ＦＲ信号によって各エージェント装置を制御する方法のフローチャートである。
【０２７５】
図３３を参照すると、コミュニティエージェントは需要管理装置からデマンドレスポンスまたは周波数調整に対するコミュニティインセンティブを受信することができる（Ｓ３３０２）。
【０２７６】
コミュニティエージェントは、コミュニティインセンティブに対応する第１のＤＲ／ＦＲ信号を受信することができる（Ｓ３３０４）。
【０２７７】
コミュニティエージェントは、コミュニティ管理容量のうち、コミュニティインセンティブに応動する反応容量を第１のＤＲ／ＦＲ信号によって制御することができる（Ｓ３３０６）。
【０２７８】
コミュニティエージェントは第１のＤＲ／ＦＲ信号によってＥＳＳを放電させることができ、コミュニティ共用負荷の電力消費を調節することができる。
【０２７９】
コミュニティエージェントは、建物エージェントがＤＲ／ＦＲ信号に反応するように各建物エージェントに建物インセンティブを送信することができる（Ｓ３３０８）。この際、送信される建物インセンティブは、図２１を参照して説明した反応容量を計算するために、送信された建物インセンティブとは多少異なる値でありうる。図２１を参照して説明したように、コミュニティエージェントは建物エージェントに建物インセンティブを送信して建物エージェントが参加することができる反応容量を確認することができるが、この際、確認された反応容量がコミュニティエージェントが予想した容量より小さいか大きい場合、コミュニティエージェントは実際、ＤＲ／ＦＲ信号によって制御を実行する場合、建物インセンティブを変更して送信することができる。
【０２８０】
そして、コミュニティエージェントは各建物エージェントに建物インセンティブに対応する第２のＤＲ／ＦＲ信号を転送することができる（Ｓ３３１０）。各建物の負荷特性は互いに異なることがあるが、例えば、第２のＤＲ／ＦＲ信号に対する各建物の反応時間（ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｔｉｍｅ）が互いに異なることができる。
【０２８１】
コミュニティエージェントは、各建物の負荷特性によって少なくとも２つの建物エージェントに互いに異なる第２のＤＲ／ＦＲ信号を転送することができる。
【０２８２】
コミュニティエージェントは、各建物エージェントのＤＲ／ＦＲ順応度、ＤＲ／ＦＲ寄与度（ＤＲ／ＦＲ区間またはピークタイムのようにインセンティブが高いか、またはリアルタイム電力価格が高い区間に反応容量を増やしてＤＲ／ＦＲインセンティブ収益に寄与した程度）などを入力データに含む機械学習を通じて各建物エージェントに転送する第２のＤＲ／ＦＲ信号を決定することができる。
【０２８３】
建物エージェントは第２のＤＲ／ＦＲ信号を受信し、建物管理容量のうち、建物インセンティブに応動する反応容量を第２のＤＲ／ＦＲ信号によって制御することができる（Ｓ３３１２）。
【０２８４】
一方、各建物の負荷特性は各建物のピーク電力時間帯に決定できる。商業用建物の場合、昼間時間にピーク電力時間帯が表れることができ、住居用建物の場合、夜間時間にピーク電力時間帯が表れることができる。同じ商業用建物であっても、交通用建物（地下鉄建物、バス建物）は出退勤時間にピーク電力時間帯が表れることができ、事務用建物は午後２時〜３時の時間にピーク電力時間帯が表れることができる。コミュニティエージェントは、各建物のピーク電力時間帯によって互いに異なる第２のＤＲ／ＦＲ信号を転送することができる。
【０２８５】
建物エージェントは、建物の熱的ダイナミックを考慮して電力価格が低い時間帯で建物に熱エネルギーが蓄積されるように熱エネルギー機器を制御することができる。
【０２８６】
そして、建物エージェントは区域インセンティブを区域エージェントに転送することができる（Ｓ３３１４）。
【０２８７】
この際、建物エージェントは、区域別エネルギー需要、ＤＲ／ＦＲ可能な負荷容量、ＤＲ／ＦＲ順応度、ＤＲ／ＦＲ寄与度などを入力データに含む機械学習を通じて区域インセンティブを生成することができる。
【０２８８】
そして、区域エージェントは区域管理容量のうち、区域インセンティブに応動する反応容量がデマンドレスポンスまたは周波数調整に参加するように制御することができる。
【０２８９】
この際、送信される区域インセンティブは、図２１を参照して説明した反応容量を計算するために送信された区域インセンティブとは多少異なる値でありうる。図２１を参照して説明したように、建物エージェントは区域エージェントに区域インセンティブを送信して区域エージェントが参加することができる反応容量を確認することができるが、この際、確認された反応容量が建物エージェントが予想した容量より小さいか大きい場合、建物エージェントは実際のＤＲ／ＦＲ信号によって制御を実行する場合、区域インセンティブを変更して送信することができる。
【０２９０】
図３４は、ｘＥＭＡの内部構成図である。
【０２９１】
区域エージェント（ＺＥＭＡ）、建物エージェント（ＢＥＭＡ）、コミュニティエージェント（ＣＥＭＡ）は、全て同一にｘＥＭＡの構造を有することができる。そして、各々のエージェント（ＺＥＭＡ、ＢＥＭＡ、ＣＥＭＡ）は必要によって一部の構成を活性（Ａｃｔｉｖｅ）に設定するか、または不活性（Ｎｏｎ−ａｃｔｉｖｅ）に設定することができる。
【０２９２】
ｘＥＭＡは、データを地域的に格納するローカルＤＢ２４０２、気象情報または外気データを取得する天気装置２４０４、デマンドレスポンス情報を管理し、デマンドレスポンス指令値を処理するデマンドレスポンス装置２４０６、電力のリアルタイムエネルギー価格を管理するリアルタイム価格装置２４０８、エージェントの階層構造を管理する階層管理装置２４１０、エージェントの故障を診断する構成管理装置２４１２、機械学習及びその他の制御を管理するＭＬ（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）装置２４１４、センサーから環境データを取得するセンサー測定装置２４１６、電気機器からエネルギー使用量データを取得する電気機器測定装置２４１８、分散電源の状態情報を取得し、分散電源を制御する分散電源制御装置２４２０、ＥＳＳの状態情報を取得し、ＥＳＳを制御するＥＳＳ制御装置２４２２、ＥＶ充電所の状態情報を取得し、ＥＶ充電所を制御するＥＶ充電所制御装置２４２４、負荷を制御して管理する負荷管理装置２４２６、ユーザインターフェースを提供するＵＩ装置２４２８などを含むことができる。
【０２９３】
以上説明したように、本実施形態によれば、ＥＭＳ装置が建物の区域別の多様な（エネルギー）環境を反映できるようになり、一部の故障が発生しても全体システムの信頼性が低下せず、機器のプラグアンドプレイ（Ｐｌｕｇ  ＆  Ｐｌａｙ）が可能になり、居住者の在室状況、エネルギー使用パターン、利便性を反映できるようになる。また、本発明によれば、建物の区域別にユーザの利便性とエネルギー費用が最適に決まるようにするエネルギー管理システム技術を提供することができる。そして、本発明によれば、従来のトップ−ダウン方式（中央集中的な統合制御方式）の問題を解消し、各区域での独立的なエネルギー管理政策を反映して全体領域のエネルギー管理政策を決定できるようになる。
【０２９４】
また、以上で記載された“含む”、“構成する”、または“有する”などの用語は、特別に反対になる記載がない限り、該当構成要素が内在できることを意味するものであるので、他の構成要素を除外するものでなく、他の構成要素を更に含むことができることと解釈されるべきである。技術的または科学的な用語を含んだ全ての用語は、特に定義されない限り、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者により一般的に理解されることと同一な意味を有する。辞典に定義された用語のように、一般的に使われる用語は関連技術の文脈上の意味と一致するものとして解釈されるべきであり、本発明で明らかに定義しない限り、理想的であるとか、過度に形式的な意味として解釈されない。
【０２９５】
以上の説明は、本発明の技術思想を例示的に説明したものに過ぎないものであって、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者であれば、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲で多様な修正及び変形が可能である。したがって、本発明に開示された実施形態は本発明の技術思想を限定するためのものではなく、説明するためのものであり、このような実施形態により本発明の技術思想の範囲が限定されるものではない。本発明の保護範囲は請求範囲により解釈されなければならず、それと同等な範囲内にある全ての技術思想は本発明の権利範囲に含まれるものと解釈されるべきである。
【符号の説明】
【０２９６】
１０：エネルギー管理システム、１００：エネルギー管理システム、１１０：エージェント装置、１１２：下位エージェント、１１４：上位エージェント、１２０：機械学習装置、１２０ａ：機械学習装置、１２０ｂ：機械学習装置、３１０：建物、３１２：エネルギー機器、３１４：エネルギー機器、３１６：個人用機器、３２０：コミュニティ負荷、３３０：コミュニティ分散電源、３４０：コミュニティＥＳＳ３４０、３５０：コミュニティＥＶ充電所、４１０：区域、４２０：建物負荷、４３０：建物分散電源、４５０：充電所、５２０：温度センサー、５３０：センサー、５４０：湿度センサー、５５０：照度センサー、２４０４：天気装置、２４０６：デマンドレスポンス装置、２４０８：リアルタイム価格装置、２４１０：階層管理装置、２４１２：構成管理装置、２４１４：ＭＬ装置、２４１６：センサー測定装置、２４１８：電気機器測定装置、２４２０：分散電源制御装置、２４２２：制御装置、２４２４：充電所制御装置、２４２６：負荷管理装置、２４２８：装置
【図１】
2019110742.tif 000003
【図２】
2019110742.tif 000004
【図３】
2019110742.tif 000005
【図４】
2019110742.tif 000006
【図５】
2019110742.tif 000007
【図６】
2019110742.tif 000008
【図７】
2019110742.tif 000009
【図８】
2019110742.tif 000010
【図９】
2019110742.tif 000011
【図１０】
2019110742.tif 000012
【図１１】
2019110742.tif 000013
【図１２】
2019110742.tif 000014
【図１３】
2019110742.tif 000015
【図１４】
2019110742.tif 000016
【図１５】
2019110742.tif 000017
【図１６】
2019110742.tif 000018
【図１７】
2019110742.tif 000019
【図１８】
2019110742.tif 000020
【図１９】
2019110742.tif 000021
【図２０】
2019110742.tif 000022
【図２１】
2019110742.tif 000023
【図２２】
2019110742.tif 000024
【図２３】
2019110742.tif 000025
【図２４】
2019110742.tif 000026
【図２５】
2019110742.tif 000027
【図２６】
2019110742.tif 000028
【図２７】
2019110742.tif 000029
【図２８】
2019110742.tif 000030
【図２９】
2019110742.tif 000031
【図３０】
2019110742.tif 000032
【図３１】
2019110742.tif 000033
【図３２】
2019110742.tif 000034
【図３３】
2019110742.tif 000035
【図３４】
2019110742.tif 000036
【外国語明細書】
2019110742000001.pdf