(57)【要約】      （修正有）【課題】確率論的モデル予測制御及び需要電力料金が組み込まれた建物エネルギーシステムを提供する。【解決手段】建物エネルギーシステム１００は、公益サービス供給者から購入された１つまたは複数のエネルギー資源を消費、貯蔵または放出するように構成された機器１１８、１２０を含む。エネルギー資源の少なくとも１つは、需要電力料金の対象となる。システムは、需要電力料金期間にわたる機器全体にわたるエネルギー資源の最適配分を決定するように構成されたコントローラをさらに含む。コントローラは、確率論的オプティマイザを含む。確率論的オプティマイザは、複数のシナリオの各々に対する建物またはキャンパス１０２の代表的な負荷及びレートを得て、需要電力料金期間の一部分にわたるエネルギー資源の購入費用を含む第１の目的関数を生成し、エネルギー資源の最適配分に対するピーク需要目標を決定するために第１の最適化を実行する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
建物又はキャンパスのエネルギー負荷へのエネルギー供給を行うように構成された建物エネルギーシステムであって、
公益サービス供給者から購入された１つ又は複数のエネルギー資源を消費、貯蔵又は放出するように構成された機器であって、前記エネルギー資源の少なくとも１つが、需要電力料金の対象となる、機器と、
需要電力料金期間にわたる前記機器全体にわたる前記エネルギー資源の最適配分を決定するように構成されたコントローラであって、
複数のシナリオの各々に対する前記建物又はキャンパスの代表的な負荷及びレートを得ることと、
前記需要電力料金期間の一部分にわたる前記エネルギー資源の購入費用を含む第１の目的関数を生成することと、
前記エネルギー資源の前記最適配分に対するピーク需要目標を決定するために第１の最適化を実行することであって、前記ピーク需要目標が、前記複数のシナリオにわたる前記第１の目的関数のリスク属性を最小化する、実行することと
を行うように構成された確率論的オプティマイザを含む、コントローラと
を含み、
前記コントローラは、エネルギー資源の前記最適配分を達成するように前記機器を制御するように構成される、建物エネルギーシステム。
【請求項２】
前記コントローラは、
最適化期間にわたる前記エネルギー資源の購入費用を含む第２の目的関数を生成することと、
前記最適化期間の間に前記需要電力料金の対象となる前記エネルギー資源の最大購入を制限するピーク需要制約を実装するために前記ピーク需要目標を使用することと、
前記最適化期間にわたる前記機器全体にわたる前記エネルギー資源の前記最適配分を決定するために前記ピーク需要制約を条件として第２の最適化を実行することと
を行うように構成されたモデル予測コントローラをさらに含む、請求項１の建物エネルギーシステム。
【請求項３】
前記モデル予測コントローラは、前記需要電力料金の対象となる前記エネルギー資源の前記最大購入に対するソフト制約として前記ピーク需要制約を実装するように構成される、請求項２の建物エネルギーシステム。
【請求項４】
前記モデル予測コントローラは、
前記第２の最適化を複数回実行することであって、前記第２の最適化の各々が、複数の最適化期間のうちの１つに対する前記エネルギー資源の前記最適配分を決定することと、
前記第２の最適化の各々を制約するために、同じピーク需要制約を使用することと
を行うように構成される、請求項２の建物エネルギーシステム。
【請求項５】
前記確率論的オプティマイザは、前記需要電力料金期間の前記一部分の開始時及び終了時に等しい値を有するという制約を前記システムの１つまたは複数の状態が受けるように、前記すべてのシナリオにわたって前記第１の最適化を実行するように構成され、
前記モデル予測コントローラは、前記等しい値に基づいて終端制約を生成し、前記終端制約を条件として前記第２の最適化を実行するように構成される、請求項２の建物エネルギーシステム。
【請求項６】
前記第１の目的関数の前記リスク属性は、条件付きバリューアットリスク、バリューアットリスク又は予期される費用の少なくとも１つを含む、請求項１の建物エネルギーシステム。
【請求項７】
前記第１の目的関数は、エネルギーグリッドに対する周波数調整プログラムに参加するように前記機器を操作することによって生み出される収益について説明する周波数調整収益項を含む、請求項１の建物エネルギーシステム。
【請求項８】
前記確率論的オプティマイザは、
いくつかのシナリオに対する前記負荷及びレートを定義するユーザ入力を受信することと、
いくつかのシナリオに対する前記負荷及びレートを定義する前記ユーザ入力から前記代表的な負荷及びレートをサンプリングすること、又は前記ユーザ入力に基づいて推定分配を生成することであって、前記推定分配から前記代表的な負荷及びレートをサンプリングすること、の少なくとも１つと
によって前記代表的な負荷及びレートを得るように構成される、請求項１の建物エネルギーシステム。
【請求項９】
前記確率論的オプティマイザは、
いくつかのシナリオに対する負荷及びレートを定義する入力を受信することであって、前記シナリオの各々が、計画ツールによって使用される異なる期間に対応することと、
前記計画ツールによって使用される前記対応する期間に対する前記負荷及びレートから各シナリオに対する前記代表的な負荷及びレートをサンプリングすることと
を行うことによって前記代表的な負荷及びレートを得るように構成される、請求項１の建物エネルギーシステム。
【請求項１０】
前記確率論的オプティマイザは、
過去の負荷及びレートの実際の値を含む過去のシナリオ履歴を格納することと、
前記過去のシナリオ履歴から前記代表的な負荷及びレートをサンプリングすること、又は前記過去のシナリオ履歴に基づいて推定分配を生成し、前記推定分配から前記代表的な負荷及びレートをサンプリングすることの少なくとも１つと
によって前記代表的な負荷及びレートを得るように構成される、請求項１の建物エネルギーシステム。
【請求項１１】
前記過去の負荷及びレートの各々が、異なる期間に対応し、
前記確率論的オプティマイザは、前記シナリオと同様の特性を有する期間に対応する前記過去の負荷及びレートから各シナリオに対する前記代表的な負荷及びレートをサンプリングするように構成される、請求項１０の建物エネルギーシステム。
【請求項１２】
前記確率論的オプティマイザは、前記需要電力料金期間の前記一部分の開始時及び終了時に等しい値を有するという制約を前記システムの１つ又は複数の状態が受けるように、前記すべてのシナリオにわたって前記第１の最適化を実行するように構成される、請求項１の建物エネルギーシステム。
【請求項１３】
需要電力料金期間にわたって建物エネルギーシステムの機器を管理するための方法であって、
公益サービス供給者から購入された１つ又は複数のエネルギー資源を消費、貯蔵又は放出するように前記機器を操作することであって、前記エネルギー資源の少なくとも１つが、需要電力料金の対象となることと、
複数のシナリオの各々に対する前記建物又はキャンパスの代表的な負荷及びレートを得ることと、
前記需要電力料金期間の一部分にわたる前記エネルギー資源の購入費用を含む第１の目的関数を生成することと、
前記エネルギー資源の最適配分に対するピーク需要目標を決定するために第１の最適化を実行することであって、前記ピーク需要目標が、前記複数のシナリオにわたる前記第１の目的関数のリスク属性を最小化することと
を含む、方法。
【請求項１４】
最適化期間にわたる前記エネルギー資源の購入費用を含む第２の目的関数を生成することと、
前記最適化期間の間に前記需要電力料金の対象となる前記エネルギー資源の最大購入を制限するピーク需要制約を実装するために前記ピーク需要目標を使用することと、
前記最適化期間にわたる前記機器全体にわたる前記エネルギー資源の前記最適配分を決定するために前記ピーク需要制約を条件として第２の最適化を実行することと
をさらに含む、請求項１３の方法。
【請求項１５】
前記ピーク需要制約は、前記需要電力料金の対象となる前記エネルギー資源の前記最大購入に対するソフト制約として実装される、請求項１４の方法。
【請求項１６】
前記第２の最適化を複数回実行することであって、前記第２の最適化の各々が、複数の最適化期間のうちの１つに対する前記エネルギー資源の前記最適配分を決定することと、
前記第２の最適化の各々を制約するために、前記ピーク需要制約を使用することと
をさらに含む、請求項１４の方法。
【請求項１７】
前記第１の最適化は、前記需要電力料金期間の前記一部分の開始時及び終了時に等しい値を有するという制約を前記システムの１つ又は複数の状態が受けるように、前記すべてのシナリオにわたって実行され、
前記第２の最適化は、終端制約を条件として実行され、
前記終端制約は、前記等しい値に基づいて生成される、請求項１４の方法。
【請求項１８】
前記第１の目的関数の前記リスク属性は、条件付きバリューアットリスク、バリューアットリスク又は予期される費用の少なくとも１つを含む、請求項１３の方法。
【請求項１９】
前記第１の目的関数は、エネルギーグリッドに対する周波数調整プログラムに参加するように前記機器を操作することによって生み出される収益について説明する周波数調整収益項を含む、請求項１３の方法。
【請求項２０】
前記代表的な負荷及びレートを得ることは、
いくつかのシナリオに対する前記負荷及びレートを定義するユーザ入力を受信することと、
いくつかのシナリオに対する前記負荷及びレートを定義する前記ユーザ入力から前記代表的な負荷及びレートをサンプリングすること、又は前記ユーザ入力に基づいて推定分配を生成することであって、前記推定分配から前記代表的な負荷及びレートをサンプリングすることの少なくとも１つと
を含む、請求項１３の方法。
【請求項２１】
前記代表的な負荷及びレートを得ることは、
いくつかのシナリオに対する負荷及びレートを定義する入力を受信することであって、前記シナリオの各々が、計画ツールによって使用される異なる期間に対応することと、
前記計画ツールによって使用される前記対応する期間に対する前記負荷及びレートから各シナリオに対する前記代表的な負荷及びレートをサンプリングすることと
を含む、請求項１３の方法。
【請求項２２】
前記代表的な負荷及びレートを得ることは、
過去の負荷及びレートの実際の値を含む過去のシナリオ履歴を格納することと、
前記過去のシナリオ履歴から前記代表的な負荷及びレートをサンプリングすること、又は前記過去のシナリオ履歴に基づいて推定分配を生成することであって、前記推定分配から前記代表的な負荷及びレートをサンプリングすることの少なくとも１つと
を含む、請求項１３の方法。
【請求項２３】
前記過去の負荷及びレートの各々が、異なる期間に対応し、
前記代表的な負荷及びレートが、前記シナリオと同様の特性を有する期間に対応する前記過去の負荷及びレートから各シナリオに対してサンプリングされる、請求項２２の方法。
【請求項２４】
前記第１の最適化は、前記需要電力料金期間の前記一部分の開始時及び終了時に等しい値を有するという制約を前記システムの１つ又は複数の状態が受けるように、前記すべてのシナリオにわたって実行される、請求項１３の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
この出願は、２０１７年９月１３日に出願された米国仮特許出願第６２／５５８，１３５号明細書の利益及び優先権を主張し、同特許は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
本開示は一般に、建物のためのモデル予測制御（ＭＰＣ）システムに関する。本開示は詳しくは、ＩＳＯ周波数調整市場への固定バッテリシステムに対する最適な参加コミットメントを決定すると同時に、変調負荷に対する需要電力料金を軽減する確率論的ＭＰＣシステムに関する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１５／０３１６９０７号明細書
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示の一実装形態は、建物またはキャンパスのエネルギー負荷へのエネルギー供給を行うように構成された建物エネルギーシステムである。システムは、公益サービス供給者から購入された１つ又は複数のエネルギー資源を消費、貯蔵又は放出するように構成された機器を含む。エネルギー資源の少なくとも１つは、需要電力料金の対象となる。システムは、需要電力料金期間にわたる機器全体にわたるエネルギー資源の最適配分を決定するように構成されたコントローラをさらに含む。コントローラは、確率論的オプティマイザを含み、確率論的オプティマイザは、複数のシナリオの各々に対する建物又はキャンパスの代表的な負荷及びレートを得て、需要電力料金期間の一部分にわたるエネルギー資源の購入費用を含む第１の目的関数を生成し、エネルギー資源の最適配分に対するピーク需要目標を決定するために第１の最適化を実行するように構成される。ピーク需要目標は、複数のシナリオにわたる第１の目的関数のリスク属性を最小化する。コントローラは、エネルギー資源の最適配分を達成するように機器を制御するように構成される。
【０００５】
いくつかの実施形態では、コントローラは、最適化期間にわたるエネルギー資源の購入費用を含む第２の目的関数を生成し、最適化期間の間に需要電力料金の対象となるエネルギー資源の最大購入を制限するピーク需要制約を実装するためにピーク需要目標を使用し、最適化期間にわたる機器全体にわたるエネルギー資源の最適配分を決定するためにピーク需要制約を条件として第２の最適化を実行するように構成されたモデル予測コントローラを含む。
【０００６】
いくつかの実施形態では、モデル予測コントローラは、需要電力料金の対象となるエネルギー資源の最大購入に対するソフト制約としてピーク需要制約を実装するように構成される。
【０００７】
いくつかの実施形態では、モデル予測コントローラは、第２の最適化を複数回実行するように構成される。第２の最適化の各々は、複数の最適化期間のうちの１つに対するエネルギー資源の最適配分を決定することができる。モデル予測コントローラは、第２の最適化の各々を制約するために、同じピーク需要制約を使用することができる。
【０００８】
いくつかの実施形態では、第１の目的関数のリスク属性は、条件付きバリューアットリスク、バリューアットリスク又は予期される費用の少なくとも１つを含む。
【０００９】
いくつかの実施形態では、第１の目的関数は、エネルギーグリッドに対する周波数調整プログラムに参加するように機器を操作することによって生み出される収益について説明する周波数調整収益項を含む。
【００１０】
いくつかの実施形態では、確率論的オプティマイザは、いくつかのシナリオに対する負荷及びレートを定義するユーザ入力を受信することと、ユーザ入力に基づいて推定分配を生成することと、推定分配から代表的な負荷及びレートをサンプリングすることとによって代表的な負荷及びレートを得るように構成される。
【００１１】
いくつかの実施形態では、確率論的オプティマイザは、いくつかのシナリオに対する負荷及びレートを定義するユーザ入力を受信することと、いくつかのシナリオに対する負荷及びレートを定義するユーザ入力から代表的な負荷及びレートをサンプリングすることとによって代表的な負荷及びレートを得るように構成される。
【００１２】
いくつかの実施形態では、確率論的オプティマイザは、いくつかのシナリオに対する負荷及びレートを定義する入力を受信することによって代表的な負荷及びレートを得るように構成される。ユーザが定義した負荷及びレートの各々は、計画ツールによって使用される異なる期間に対応する。確率論的オプティマイザは、計画ツールによって使用される対応する期間に対する負荷及びレートから各シナリオに対する代表的な負荷及びレートをサンプリングするように構成することができる。
【００１３】
いくつかの実施形態では、確率論的オプティマイザは、過去の負荷及びレートの実際の値を含む過去のシナリオ履歴を格納することと、過去のシナリオ履歴から代表的な負荷及びレートをサンプリングすることとによって代表的な負荷及びレートを得るように構成される。
【００１４】
いくつかの実施形態では、確率論的オプティマイザは、過去の負荷及びレートの実際の値を含む過去のシナリオ履歴を格納することと、過去のシナリオ履歴に基づいて推定分配を生成することと、推定分配から代表的な負荷及びレートをサンプリングすることとによって代表的な負荷及びレートを得るように構成される。
【００１５】
いくつかの実施形態では、過去の負荷及びレートの各々は、異なる期間に対応する。確率論的オプティマイザは、シナリオと同様の特性を有する期間に対応する過去の負荷及びレートから各シナリオに対する代表的な負荷及びレートをサンプリングするように構成することができる。
【００１６】
いくつかの実施形態では、確率論的オプティマイザは、需要電力料金期間の一部分の開始時及び終了時に等しい値を有するという制約をシステムの１つ又は複数の状態が受けるように、すべてのシナリオにわたって第１の最適化を実行するように構成される。
【００１７】
いくつかの実施形態では、確率論的オプティマイザは、需要電力料金期間の一部分の開始時及び終了時に等しい値を有するという制約をシステムの１つ又は複数の状態が受けるように、すべてのシナリオにわたって第１の最適化を実行するように構成される。モデル予測コントローラは、等しい値に基づいて終端制約を生成し、終端制約を条件として第２の最適化を実行するように構成される。
【００１８】
本開示の別の実装形態は、需要電力料金期間にわたって建物エネルギーシステムの機器を管理するための方法である。方法は、公益サービス供給者から購入された１つ又は複数のエネルギー資源を消費、貯蔵又は放出するように機器を操作することを含む。エネルギー資源の少なくとも１つは、需要電力料金の対象となる。方法は、複数のシナリオの各々に対する建物又はキャンパスの代表的な負荷及びレートを得ることと、需要電力料金期間の一部分にわたるエネルギー資源の購入費用を含む第１の目的関数を生成することと、エネルギー資源の最適配分に対するピーク需要目標を決定するために第１の最適化を実行することとを含む。ピーク需要目標は、複数のシナリオにわたる第１の目的関数のリスク属性を最小化する。
【００１９】
いくつかの実施形態では、方法は、最適化期間にわたるエネルギー資源の購入費用を含む第２の目的関数を生成することと、最適化期間の間に需要電力料金の対象となるエネルギー資源の最大購入を制限するピーク需要制約を実装するためにピーク需要目標を使用することと、最適化期間にわたる機器全体にわたるエネルギー資源の最適配分を決定するためにピーク需要制約を条件として第２の最適化を実行することとを含む。
【００２０】
いくつかの実施形態では、ピーク需要制約は、需要電力料金の対象となるエネルギー資源の最大購入に対するソフト制約として実装される。
【００２１】
いくつかの実施形態では、方法は、第２の最適化を複数回実行することを含む。第２の最適化の各々は、複数の最適化期間のうちの１つに対するエネルギー資源の最適配分を決定することができる。方法は、第２の最適化の各々を制約するために、同じピーク需要制約を使用することを含み得る。
【００２２】
いくつかの実施形態では、第１の目的関数のリスク属性は、条件付きバリューアットリスク、バリューアットリスク又は予期される費用の少なくとも１つを含む。
【００２３】
いくつかの実施形態では、第１の目的関数は、エネルギーグリッドに対する周波数調整プログラムに参加するように機器を操作することによって生み出される収益について説明する周波数調整収益項を含む。
【００２４】
いくつかの実施形態では、代表的な負荷及びレートを得ることは、いくつかのシナリオに対する負荷及びレートを定義するユーザ入力を受信することと、ユーザ入力に基づいて推定分配を生成することと、推定分配から代表的な負荷及びレートをサンプリングすることとを含む。推定分配を生成することは、平均軌道及び分散を推定することを含み得る。
【００２５】
いくつかの実施形態では、代表的な負荷及びレートを得ることは、いくつかのシナリオに対する負荷及びレートを定義する入力を受信することであって、シナリオの各々が、計画ツールによって使用される異なる期間に対応する、受信することと、計画ツールによって使用される対応する期間に対する負荷及びレートから各シナリオに対する代表的な負荷及びレートをサンプリングすることとを含む。
【００２６】
いくつかの実施形態では、代表的な負荷及びレートを得ることは、過去の負荷及びレートの実際の値を含む過去のシナリオ履歴を格納することと、過去のシナリオ履歴から代表的な負荷及びレートをサンプリングすることとを含む。
【００２７】
いくつかの実施形態では、過去の負荷及びレートの各々は、異なる期間に対応する。代表的な負荷及びレートは、シナリオと同様の特性を有する期間に対応する過去の負荷及びレートから各シナリオに対してサンプリングすることができる。
【００２８】
いくつかの実施形態では、代表的な負荷及びレートを得ることは、過去の負荷及びレートの実際の値を含む過去のシナリオ履歴を格納することと、過去のシナリオ履歴に基づいて推定分配を生成することと、推定分配から代表的な負荷及びレートをサンプリングすることとを含む。
【００２９】
いくつかの実施形態では、過去の負荷及びレートの各々は、異なる期間に対応する。代表的な負荷及びレートは、シナリオと同様の特性を有する期間に対応する過去の負荷及びレートから各シナリオに対してサンプリングすることができる。
【００３０】
いくつかの実施形態では、第１の最適化は、需要電力料金期間の一部分の開始時及び終了時に等しい値を有するという制約をシステムの１つ又は複数の状態が受けるように、すべてのシナリオにわたって実行される。
【００３１】
いくつかの実施形態では、第１の最適化は、需要電力料金期間の一部分の開始時及び終了時に等しい値を有するという制約をシステムの１つ又は複数の状態が受けるように、すべてのシナリオにわたって実行される。第２の最適化は、終端制約を条件として実行される。終端制約は、等しい値に基づいて生成される。
【００３２】
本開示の別の実装形態は、第１の期間にわたる建物エネルギーシステムの機器全体にわたるエネルギー資源の最適配分を決定するための方法である。方法は、第１の期間を複数の短期間に分割することと、第１の期間と関連付けられた費用を短期間の各々と関連付けられた費用の総和として定義する第１の費用関数を含む最適化問題を生成することとを含む。短期間と関連付けられた費用は、エネルギー公益事業から購入されたエネルギー資源の量を含む１つ又は複数の最適化変数の関数である。方法は、最適化問題を複数の部分問題に分解することを含む。部分問題の各々は、短期間のうちの１つに対応し、対応する短期間と関連付けられた費用を１つ又は複数の最適化変数の関数として定義する第２の費用関数を含む。方法は、複数の部分問題の各々に対する第１の制約を課すことであって、第１の制約が、短期間の各々の間にエネルギー公益事業から購入されたエネルギー資源の量をピーク需要目標以下に制限する、ことを含む。方法は、短期間の各々にわたる機器全体にわたるエネルギー資源の最適配分を決定するために第１の制約を条件として複数の部分問題を解くことを含む。
【００３３】
いくつかの実施形態では、方法は、複数の部分問題の各々に対する第２の制約を課すことであって、第２の制約が、短期間の各々の終了時のエネルギー貯蔵の状態を既定の貯蔵状態値と等しくなるように制約することを含む。複数の部分問題は、第１の制約と第２の制約の両方を条件として解くことができる。
【００３４】
いくつかの実施形態では、第１の費用関数は、第１の期間の間にエネルギー公益事業から購入されたエネルギー資源の最大量に基づいて需要電力料金費用を定義する需要電力料金項を含む。
【００３５】
いくつかの実施形態では、方法は、第１の費用関数を最適化する第１の最適化を実行することによってピーク需要目標を決定することを含む。ピーク需要目標は、第１の制約を条件として第２の費用関数を最適化する第２の最適化に送ることができる。
【００３６】
当業者であれば、概要は、単なる例示であり、いかなる方法でも制限することを意図しないことが理解されよう。請求項によってのみ定義されるような本明細書で説明されるデバイス及び／又はプロセスの他の態様、発明の特徴及び利点は、本明細書に記載される及び添付の図面と併せて取り入れられる詳細な説明において明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】例示的な実施形態による周波数レスポンス最適化システムのブロック図である。
【図２】例示的な実施形態による、図１のシステムに提供することができる調整信号及び図１のシステムによって生成することができる周波数レスポンス信号のグラフである。
【図３】例示的な実施形態による、バッテリの充電状態を所望の範囲内に維持する一方で、ランプレート制御と周波数調整の両方を同時に実行するように構成された太陽光発電エネルギーシステムのブロック図である。
【図４】例示的な実施形態による、グリッド周波数を維持するために均衡が取れていなければならないエネルギーグリッドへの電力供給及びエネルギーグリッドからの電力需要を示す図である。
【図５】例示的な実施形態による、熱エネルギー貯蔵庫及び電気エネルギー貯蔵庫を含むエネルギー貯蔵システムのブロック図である。
【図６】例示的な実施形態による、図５のエネルギー貯蔵システムを操作するために使用することができるエネルギー貯蔵コントローラのブロック図である。
【図７】例示的な実施形態による、バッテリ資産への投資がもたらす利益を決定し、投資と関連付けられた様々な金融メトリクスを計算するために使用することができる計画ツールのブロック図である。
【図８】例示的な実施形態による、図７の計画ツールの動作を示す図である。
【図９】例示的な実施形態による、確率論的モデル予測制御を伴う建物エネルギーシステムのブロック図である。
【図１０】例示的な実施形態による、図９のコントローラをさらに詳細に示すブロック図である。
【図１１】例示的な実施形態による、オンライン制御のための需要電力料金が組み込まれた確率論的モデル予測制御のプロセスのフローチャートである。
【図１２】例示的な実施形態による、計画アプリケーションのための需要電力料金が組み込まれた確率論的モデル予測制御のプロセスのフローチャートである。
【図１３】例示的な実施形態による、確率論的最適化及び終端制約付きのＭＰＣ最適化から得られたバッテリ充電状態（ＳＯＣ）軌道を示すグラフである。
【図１４】例示的な実施形態による、確率論的最適化から得られたＳＯＣ軌道と終端制約付きのＭＰＣ最適化から得られたＳＯＣ軌道との差を示すグラフである。
【図１５】例示的な実施形態による、確率論的最適化及び終端制約付きのＭＰＣから得られたバッテリ放電ポリシを示すグラフである。
【図１６】例示的な実施形態による、確率論的最適化及び終端制約付きのＭＰＣ最適化から得られた周波数レスポンスコミットメントポリシを示すグラフである。
【図１７】例示的な実施形態による、確率論的最適化及び終端制約付きのＭＰＣ最適化から得られた需要軌道を示すグラフである。
【図１８】例示的な実施形態による、各シナリオに対する周期性制約無しの確率論的定式化から得られたバッテリＳＯＣ軌道を示すグラフである。
【図１９】例示的な実施形態による、周期性制約付きのＳＯＣ軌道と周期性制約無しのＳＯＣ軌道との差を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
図を一般的に参照すると、様々な例示的な実施形態による、確率論的モデル予測制御及び需要電力料金が組み込まれた建物エネルギーシステムが示されている。建物エネルギーシステムは、図１〜８を参照して説明されるような、周波数レスポンス最適化システム１００、太陽光発電エネルギーシステム３００、エネルギー貯蔵システム５００、エネルギー貯蔵コントローラ５０６及び／又は計画ツール７０２のコンポーネントのいくつか又はすべてを含み得る。確率論的モデル予測制御及び需要電力料金を組み込んだ特徴は、図９〜１７を参照して詳細に説明する。
【００３９】
周波数レスポンス最適化システム
【００４０】
ここで図１を参照すると、例示的な実施形態による周波数レスポンス最適化システム１００が示されている。システム１００は、キャンパス１０２及びエネルギーグリッド１０４を含むように示されている。キャンパス１０２は、エネルギーグリッド１０４から電力を受信する１つ又は複数の建物１１６を含み得る。建物１１６は、動作の間に電気を消費する機器又はデバイスを含み得る。例えば、建物１１６は、ＨＶＡＣ機器、照明機器、セキュリティ機器、通信機器、自動販売機、コンピュータ、電子機器、エレベータ又は他のタイプの建物機器を含み得る。
【００４１】
いくつかの実施形態では、建物１１６は、建物管理システム（ＢＭＳ）によってエネルギー供給が行われる。ＢＭＳは、一般に、建物もしくは建物エリア内の又は建物もしくは建物エリアの周りの機器の制御、モニタ及び管理を行うように構成されたデバイスのシステムである。ＢＭＳは、例えば、ＨＶＡＣシステム、セキュリティシステム、照明システム、火災警報システム及び／又は建物機能もしくはデバイスの管理が可能な他の任意のシステムを含み得る。建物１１６のモニタ及び制御を行うために使用することができる例示的な建物管理システムは、その全開示が参照により本明細書に組み込まれる、２０１５年５月２０日に出願された米国特許出願第１４／７１７，５９３号明細書で説明されている。
【００４２】
いくつかの実施形態では、キャンパス１０２は、中央プラント１１８を含む。中央プラント１１８は、建物１１６の負荷を満たすために公益事業（例えば、水道、天然ガス、電気など）から資源を消費する１つ又は複数のサブプラントを含み得る。例えば、中央プラント１１８は、加熱サブプラント、熱回収冷却サブプラント、冷却サブプラント、冷却塔サブプラント、温熱エネルギー貯蔵（ＴＥＳ）サブプラント、冷熱エネルギー貯蔵（ＴＥＳ）サブプラント、蒸気サブプラント及び／又は建物１１６へのエネルギー供給を行うように構成された他の任意のタイプのサブプラントを含み得る。サブプラントは、入力資源（例えば、電気、水道、天然ガスなど）を建物１１６に提供される出力資源（例えば、冷水、温水、冷却空気、加熱空気など）に変換するように構成することができる。建物１１６の負荷を満たすために使用することができる例示的な中央プラントは、その全開示が参照により本明細書に組み込まれる、２０１５年２月２７日に出願された米国特許出願第１４／６３４，６０９号明細書で説明されている。
【００４３】
いくつかの実施形態では、キャンパス１０２は、エネルギー生成１２０を含む。エネルギー生成１２０は、建物１１６によって使用されるエネルギー、中央プラント１１８によって使用されるエネルギー及び／又はエネルギーグリッド１０４に提供されるエネルギーを生成するように構成することができる。いくつかの実施形態では、エネルギー生成１２０は、電気を生成する。例えば、エネルギー生成１２０は、電力プラント、太陽光発電エネルギーフィールド又は電気を生成する他のタイプのシステムもしくはデバイスを含み得る。エネルギー生成１２０によって生成された電気は、キャンパス１０２がエネルギーグリッド１０４又はバッテリ１０８などの外部の供給源から受信する電力の量を減少させるために、キャンパス１０２によって（例えば、建物１１６及び／又は中央プラント１１８によって）内部で使用することができる。エネルギー生成１２０によって生成された電気の量がキャンパス１０２の電力需要を超える場合は、余分な電力は、エネルギーグリッド１０４に提供することも、バッテリ１０８に貯蔵することもできる。キャンパス１０２の電力出力は、図１では、Ｐｃａｍｐｕｓとして示される。Ｐｃａｍｐｕｓは、キャンパス１０２が電力を出力している場合は正であり、キャンパス１０２が電力を受信している場合は負であり得る。
【００４４】
依然として図１を参照すると、システム１００は、電力インバータ１０６及びバッテリ１０８を含むように示されている。電力インバータ１０６は、直流電流（ＤＣ）と交流電流（ＡＣ）との間で電力を変換するように構成することができる。例えば、バッテリ１０８は、ＤＣ電力を貯蔵及び出力するように構成することができるのに対して、エネルギーグリッド１０４及びキャンパス１０２は、ＡＣ電力を消費及び生成するように構成することができる。電力インバータ１０６は、バッテリ１０８からのＤＣ電力をエネルギーグリッド１０４のグリッド周波数と同期させた正弦波ＡＣ出力に変換するために使用することができる。また、電力インバータ１０６は、キャンパス１０２又はエネルギーグリッド１０４からのＡＣ電力をバッテリ１０８に貯蔵することができるＤＣ電力に変換するためにも使用することができる。バッテリ１０８の電力出力は、Ｐｂａｔとして示される。Ｐｂａｔは、バッテリ１０８が電力インバータ１０６に電力を提供している場合は正であり、バッテリ１０８が電力インバータ１０６から電力を受信している場合は負であり得る。
【００４５】
いくつかの実施形態では、電力インバータ１０６は、バッテリ１０８からＤＣ電力出力を受信し、ＤＣ電力出力をＡＣ電力出力に変換する。ＡＣ電力出力は、キャンパス１０２のエネルギー負荷を満たすために使用すること及び／又はエネルギーグリッド１０４に提供することができる。電力インバータ１０６は、局部発振器を使用してＡＣ電力出力の周波数をエネルギーグリッド１０４の周波数（例えば、５０Ｈｚ又は６０Ｈｚ）と同期させることができ、ＡＣ電力出力の電圧をグリッド電圧以下に制限することができる。いくつかの実施形態では、電力インバータ１０６は、エネルギーグリッド１０４の周波数と整合する正弦波を達成するために単純な矩形波から高調波を除去するためにＬＣ回路を含むか又は使用する共振インバータである。様々な実施形態では、電力インバータ１０６は、高周波変成器もしくは低周波変成器を使用して又は変成器を使用せずに動作することができる。低周波変成器は、バッテリ１０８からのＤＣ出力をエネルギーグリッド１０４に提供されるＡＣ出力に直接変換することができる。高周波変成器は、マルチステッププロセスを採用することができ、マルチステッププロセスは、ＤＣ出力を高周波ＡＣに変換し、次いで、ＤＣに戻し、次いで最後に、エネルギーグリッド１０４に提供されるＡＣ出力に変換することを伴う。
【００４６】
システム１００は、相互接続点（ＰＯＩ）１１０を含むように示されている。ＰＯＩ  １１０は、キャンパス１０２、エネルギーグリッド１０４及び電力インバータ１０６が電気的に接続されるポイントである。電力インバータ１０６からＰＯＩ  １１０に供給される電力は、Ｐｓｕｐとして示される。Ｐｓｕｐは、Ｐｂａｔ＋Ｐｌｏｓｓとして定義することができ、Ｐｂａｔは、バッテリ電力であり、Ｐｌｏｓｓは、バッテリシステムにおける電力損失（例えば、電力インバータ１０６及び／又はバッテリ１０８における損失）である。Ｐｂａｔ及びＰｓｕｐは、電力インバータ１０６がＰＯＩ  １１０に電力を提供している場合は正であり、電力インバータ１０６がＰＯＩ  １１０から電力を受信している場合は負であり得る。Ｐｃａｍｐｕｓ及びＰｓｕｐは、ＰＯＩ  １１０で組み合わされてＰＰＯＩを形成する。ＰＰＯＩは、ＰＯＩ  １１０からエネルギーグリッド１０４に提供された電力として定義することができる。ＰＰＯＩは、ＰＯＩ  １１０がエネルギーグリッド１０４に電力を提供している場合は正であり、ＰＯＩ  １１０がエネルギーグリッド１０４から電力を受信している場合は負であり得る。
【００４７】
依然として図１を参照すると、システム１００は、周波数レスポンスコントローラ１１２を含むように示されている。コントローラ１１２は、電力設定値を生成し、電力インバータ１０６に提供するように構成することができる。電力インバータ１０６は、電力設定値を使用して、ＰＯＩ  １１０に提供されるか又はＰＯＩ  １１０から引き出される電力の量Ｐｓｕｐを制御することができる。例えば、電力インバータ１０６は、コントローラ１１２から負の電力設定値を受信することに応答して、ＰＯＩ  １１０から電力を引き出し、バッテリ１０８に電力を貯蔵するように構成することができる。逆に、電力インバータ１０６は、コントローラ１１２から正の電力設定値を受信することに応答して、バッテリ１０８から電力を引き出し、ＰＯＩ  １１０に電力を提供するように構成することができる。電力設定値の大きさは、電力インバータ１０６に又は電力インバータ１０６から提供される電力の量Ｐｓｕｐを定義することができる。コントローラ１１２は、一定の時間ホライズンにわたって動作システム１００の値を最適化する電力設定値を生成して提供するように構成することができる。
【００４８】
いくつかの実施形態では、周波数レスポンスコントローラ１１２は、電力インバータ１０６及びバッテリ１０８を使用して、エネルギーグリッド１０４の周波数調整を実行する。周波数調整は、グリッド周波数（例えば、米国では６０Ｈｚ）の安定性を維持するプロセスである。グリッド周波数は、エネルギーグリッド１０４の総電力供給及び需要の均衡が取れている限り、安定かつ均衡の取れた状態を維持することができる。その均衡からのいかなる逸脱もグリッド周波数のその望ましい値からの逸脱をもたらし得る。例えば、需要の増加は、グリッド周波数の減少を引き起こす可能性があるのに対して、供給の増加は、グリッド周波数の増加を引き起こす可能性がある。周波数レスポンスコントローラ１１２は、バッテリ１０８からエネルギーグリッド１０４にエネルギーを供給すること（例えば、グリッド周波数の減少を補うため）又はエネルギーグリッド１０４からバッテリ１０８にエネルギーを貯蔵すること（例えば、グリッド周波数の増加を補うため）を電力インバータ１０６に行わせることによって、グリッド周波数の変動を補うように構成することができる。
【００４９】
いくつかの実施形態では、周波数レスポンスコントローラ１１２は、電力インバータ１０６及びバッテリ１０８を使用して、キャンパス１０２の負荷シフトを実行する。例えば、コントローラ１１２は、キャンパス１０２への給電に必要な電気の費用を低減するために、エネルギー価格が低い時にはバッテリ１０８にエネルギーを貯蔵し、エネルギー価格が高い時にはバッテリ１０８からエネルギーを回収することを電力インバータ１０６に行わせることができる。また、負荷シフトにより、システム１００は、発生する需要電力料金を低減することもできる。需要電力料金は、適用可能な需要電力料金期間の間の最大電力消費量に基づいていくつかの公益サービス提供者によって課される追加料金である。例えば、需要電力料金レートは、単位電力当たりのドルの金額（例えば、＄／ｋＷ）を単位として指定することができ、需要電力料金期間の間のピーク電力使用量（例えば、ｋＷ）を乗じて需要電力料金を計算することができる。負荷シフトにより、システム１００は、エネルギーグリッド１０４から引き出されるピーク電力を低減するためにバッテリ１０８からエネルギーを引き出すことによって、キャンパス１０２の電力需要における瞬間的な急上昇をスムーズにすることができ、それにより、発生する需要電力料金を減少することができる。
【００５０】
依然として図１を参照すると、システム１００は、インセンティブ提供者１１４を含むように示されている。インセンティブ提供者１１４は、公益事業（例えば、電気公益事業）、地域送電機関（ＲＴＯ）、独立電力管理機構（ＩＳＯ）又は周波数調整の実行に対するインセンティブを提供する他の任意の実体であり得る。例えば、インセンティブ提供者１１４は、周波数レスポンスプログラムへの参加に対する金銭的インセンティブをシステム１００に提供することができる。周波数レスポンスプログラムに参加するため、システム１００は、エネルギーグリッド１０４に提供することができる貯蔵エネルギーの予備容量（例えば、バッテリ１０８における）を維持することができる。また、システム１００は、エネルギーグリッド１０４から引き出すエネルギー及びバッテリ１０８に貯蔵するエネルギーの容量を維持することもできる。これらの容量の両方を確保することは、バッテリ１０８の充電状態を管理することによって遂行することができる。
【００５１】
周波数レスポンスコントローラ１１２は、価格ビッド及び能力ビッドをインセンティブ提供者１１４に提供することができる。価格ビッドは、システム１００がインセンティブ提供者１１４によって申し出が行われた周波数レスポンスプログラムに参加できるように電力を確保又は貯蔵するための単位電力当たりの価格（例えば、＄／ＭＷ）を含み得る。周波数レスポンスコントローラ１１２によってビッドされる単位電力当たりの価格は、本明細書では、「能力価格」と呼ばれる。また、価格ビッドは、実際の業績に対する価格も含み得、本明細書では、「業績価格」と呼ばれる。能力ビッドは、システム１００が周波数レスポンスを実行するためにバッテリ１０８に確保又は貯蔵する電力の量（例えば、ＭＷ）を定義することができ、本明細書では、「能力ビッド」と呼ばれる。
【００５２】
インセンティブ提供者１１４は、能力価格、業績価格及び能力ビッドにそれぞれ対応する能力清算価格ＣＰｃａｐ、業績清算価格ＣＰｐｅｒｆ及び調整アワードＲｅｇａｗａｒｄを周波数レスポンスコントローラ１１２に提供することができる。いくつかの実施形態では、ＣＰｃａｐ、ＣＰｐｅｒｆ及びＲｅｇａｗａｒｄは、コントローラ１１２によって行われた対応するビッドと同じである。他の実施形態では、ＣＰｃａｐ、ＣＰｐｅｒｆ及びＲｅｇａｗａｒｄは、コントローラ１１２によって行われたビッドと同じではない場合がある。例えば、ＣＰｃａｐ、ＣＰｐｅｒｆ及びＲｅｇａｗａｒｄは、インセンティブ提供者１１４によって、周波数レスポンスプログラムの複数の参加者から受信されたビッドに基づいて生成することができる。コントローラ１１２は、周波数調整を実行するために、ＣＰｃａｐ、ＣＰｐｅｒｆ及びＲｅｇａｗａｒｄを使用することができる。
【００５３】
周波数レスポンスコントローラ１１２は、インセンティブ提供者１１４から調整信号を受信するように示されている。調整信号は、周波数レスポンスコントローラ１１２がエネルギーグリッド１０４に追加するか又はエネルギーグリッド１０４から除去する調整アワードＲｅｇａｗａｒｄの割合を指定することができる。いくつかの実施形態では、調整信号は、Ｒｅｇａｗａｒｄの割合を指定する正規化信号（例えば、−１〜１）である。調整信号の正の値は、エネルギーグリッド１０４に追加する電力の量を示すのに対して、調整信号の負の値は、エネルギーグリッド１０４から除去する電力の量を示し得る。
【００５４】
周波数レスポンスコントローラ１１２は、電力インバータ１０６に対する最適な電力設定値を生成することによって調整信号に応答することができる。最適な電力設定値は、周波数レスポンスプログラムへの参加からの潜在的な収益と参加の費用の両方を考慮することができる。参加の費用は、例えば、バッテリ劣化の貨幣化コストならびに発生するエネルギー料金及び需要電力料金を含み得る。最適化は、逐次二次計画法、動的計画法又は他の任意の最適化技法を使用して実行することができる。
【００５５】
いくつかの実施形態では、コントローラ１１２は、バッテリライフモデルを使用して、電力インバータ１０６に提供された電力設定値の関数としてバッテリ劣化を定量化及び貨幣化する。有利には、バッテリライフモデルにより、コントローラ１１２は、周波数レスポンスプログラムへの参加が収益を生み出す可能性をバッテリ劣化の費用及び他の参加費用と比較検討する最適化を実行することができる（例えば、キャンパス１０２に対して利用可能なバッテリ電力が低い、電気費用の増加など）。例示的な調整信号及び電力レスポンスは、図２を参照してさらに詳細に説明する。
【００５６】
ここで図２を参照すると、例示的な実施形態による１対の周波数レスポンスグラフ２００及び２５０が示されている。グラフ２００は、時間の関数としての調整信号Ｒｅｇｓｉｇｎａｌ  ２０２を示す。Ｒｅｇｓｉｇｎａｌ  ２０２は、−１〜１の範囲の正規化信号として示されている（すなわち、−１≦Ｒｅｇｓｉｇｎａｌ≦１）。Ｒｅｇｓｉｇｎａｌ  ２０２は、インセンティブ提供者１１４によって生成し、周波数レスポンスコントローラ１１２に提供することができる。Ｒｅｇｓｉｇｎａｌ  ２０２は、中間点ｂ  ２５６と呼ばれるベースライン値に対して、コントローラ１１２がエネルギーグリッド１０４に追加するか又はエネルギーグリッド１０４から除去するＲｅｇａｗａｒｄ  ２５４の割合を定義することができる。例えば、Ｒｅｇａｗａｒｄ  ２５４の値が１０ＭＷの場合は、０．５の調整信号値（すなわち、Ｒｅｇｓｉｇｎａｌ＝０．５）は、中間点ｂに対してＰＯＩ  １１０に５ＭＷの電力を追加する（例えば、
【数１】
2019054718.tif 000003
）という要求をシステム１００が受けたことを示すのに対して、−０．３の調整信号値は、中間点ｂに対してＰＯＩ  １１０から３ＭＷの電力を除去する（例えば、
【数２】
2019054718.tif 000004
）という要求をシステム１００が受けたことを示し得る。
【００５７】
グラフ２５０は、時間の関数としての所望の相互接続電力
【数３】
2019054718.tif 000005
を示す。
【数４】
2019054718.tif 000006
は、周波数レスポンスコントローラ１１２によって、Ｒｅｇｓｉｇｎａｌ  ２０２、Ｒｅｇａｗａｒｄ  ２５４及び中間点ｂ  ２５６に基づいて計算することができる。例えば、コントローラ１１２は、以下の方程式を使用して
【数５】
2019054718.tif 000007
を計算することができる。
【数６】
2019054718.tif 000008
式中、
【数７】
2019054718.tif 000009
は、ＰＯＩ  １１０における所望の電力（例えば、
【数８】
2019054718.tif 000010
）を表し、ｂは、中間点である。中間点ｂは、コントローラ１１２によって定義する（例えば、設定又は最適化する）ことができ、Ｒｅｇｓｉｇｎａｌ  ２０２に応答してその辺りで負荷が修正される調整の中間点を表し得る。中間点ｂの最適な調整により、コントローラ１１２は、発生するエネルギー料金及び需要電力料金をも考慮しながら、周波数レスポンス市場に積極的に参加することができる。
【００５８】
周波数レスポンス市場に参加するため、コントローラ１１２は、いくつかのタスクを実行することができる。コントローラ１１２は、能力価格及び業績価格を含む価格ビッド（例えば、＄／ＭＷ）を生成することができる。いくつかの実施形態では、コントローラ１１２は、毎日、大体１５時３０分ぐらいに、価格ビッドをインセンティブ提供者１１４に送信し、価格ビッドは、次の日は丸１日有効である。周波数レスポンス期間を始める前に、コントローラ１１２は、能力ビッド（例えば、ＭＷ）を生成し、能力ビッドをインセンティブ提供者１１４に送信することができる。いくつかの実施形態では、コントローラ１１２は、周波数レスポンス期間が始まる約１．５時間前に、能力ビッドを生成し、インセンティブ提供者１１４に送信する。例示的な実施形態では、各周波数レスポンス期間は、１時間の持続時間を有する。しかし、周波数レスポンス期間はいかなる持続時間も有し得ることが企図される。
【００５９】
各周波数レスポンス期間の開始時には、コントローラ１１２は、コントローラ１１２がその辺りで周波数調整の実行を計画する中間点ｂを生成することができる。いくつかの実施形態では、コントローラ１１２は、バッテリ１０８を一定の充電状態（ＳＯＣ）に維持する中間点ｂ（すなわち、周波数レスポンス期間の開始時及び終了時にバッテリ１０８が同じＳＯＣを有するという結果をもたらす中間点）を生成する。他の実施形態では、コントローラ１１２は、バッテリ１０８のＳＯＣが周波数レスポンス期間の開始時及び終了時に異なる値を有することができる最適化手順を使用して中間点ｂを生成する。例えば、コントローラ１１２は、周波数レスポンス収益、エネルギー費用及びバッテリ劣化の費用を考慮する価値関数を最適化するために中間点ｂに依存する制約された変数としてバッテリ１０８のＳＯＣを使用することができる。一定のＳＯＣシナリオと可変のＳＯＣシナリオの両方の下で中間点ｂを計算及び／又は最適化するための例示的な技法は、２０１６年８月２５日に出願された米国特許出願第１５／２４７，８８３号明細書、２０１６年８月２５日に出願された米国特許出願第１５／２４７，８８５号明細書及び２０１６年８月２５日に出願された米国特許出願第１５／２４７，８８６号明細書で詳細に説明されている。これらの特許出願の各々の全開示は、参照により本明細書に組み込まれる。
【００６０】
各周波数レスポンス期間の間、コントローラ１１２は、電力インバータ１０６に対する電力設定値を周期的に生成することができる。例えば、コントローラ１１２は、周波数レスポンス期間の各時間ステップに対する電力設定値を生成することができる。いくつかの実施形態では、コントローラ１１２は、以下の方程式を使用して電力設定値を生成する。
【数９】
2019054718.tif 000011
式中、
【数１０】
2019054718.tif 000012
である。
【数１１】
2019054718.tif 000013
の正の値は、ＰＯＩ  １１０からエネルギーグリッド１０４へのエネルギーフローを示す。Ｐｓｕｐ及びＰｃａｍｐｕｓの正の値は、電力インバータ１０６及びキャンパス１０２のそれぞれからＰＯＩ  １１０へのエネルギーフローを示す。
【００６１】
他の実施形態では、コントローラ１１２は、以下の方程式を使用して電力設定値を生成する。
【数１２】
2019054718.tif 000014
式中、ＲｅｓＦＲは、価値関数を最適化することによって生成された最適な周波数レスポンスである。コントローラ１１２は、電力インバータ１０６に対する電力設定値を生成するために、
【数１３】
2019054718.tif 000015
からＰｃａｍｐｕｓを減ずることができる（すなわち、
【数１４】
2019054718.tif 000016
）。電力インバータ１０６に対する電力設定値は、電力インバータ１０６がＰＯＩ  １１０に追加するか（電力設定値が正の場合）又はＰＯＩ  １１０から除去する（電力設定値が負の場合）電力の量を示す。電力インバータ設定値を計算するためにコントローラ１１２によって使用することができる例示的な技法は、２０１６年８月２５日に出願された米国特許出願第１５／２４７，７９３号明細書、２０１６年８月２５日に出願された米国特許出願第１５／２４７，７８４号明細書及び２０１６年８月２５日に出願された米国特許出願第１５／２４７，７７７号明細書で詳細に説明されている。これらの特許出願の各々の全開示は、参照により本明細書に組み込まれる。
【００６２】
周波数調整及びランプレート制御を伴う太陽光発電エネルギーシステム
【００６３】
ここで図３及び４を参照すると、例示的な実施形態による、ランプレート制御と周波数調整の両方を同時に実行するためにバッテリ貯蔵庫を使用する太陽光発電エネルギーシステム３００が示されている。ランプレート制御は、エネルギーグリッドを監視する電力機関によって決定されたコンプライアンス限度の範囲外に収まるランプレート（すなわち、太陽光発電エネルギーシステムなどのエネルギーシステムの電力出力の増加又は減少）を補うプロセスである。ランプレート制御は、典型的には、追加の電力をグリッドに供給するか又はグリッドからさらなる電力を消費することによってランプレートを補うことを可能にするエネルギー資源の使用を必要とする。いくつかの例では、施設は、ランプレート要件を満たすことに失敗したという理由でペナルティが課される。
【００６４】
周波数調整は、グリッド周波数（例えば、米国では６０Ｈｚの安定性を維持するプロセスである。図４に示されるように、グリッド周波数は、エネルギーグリッドからの需要とエネルギーグリッドへの供給との間で均衡がある限り、６０Ｈｚで均衡が取れた状態を維持することができる。需要の増加がグリッド周波数の減少を生み出すのに対して、供給の増加はグリッド周波数の増加を生み出す。グリッド周波数の変動の間、システム３００は、エネルギーグリッドからさらなるエネルギーを引き出すことによって（例えば、グリッド周波数が高過ぎる場合）又はエネルギーグリッドにエネルギーを提供することによって（例えば、グリッド周波数が低過ぎる場合）、変動を補うことができる。有利には、システム３００は、ランプレート要件を満たすことと既定の望ましい範囲内でバッテリ貯蔵庫の充電状態を維持することとを同時に行いながら、周波数調整を実行するために、太陽光発電電力と組み合わせてバッテリ貯蔵庫を使用することができる。
【００６５】
特に図３を参照すると、システム３００は、太陽光発電（ＰＶ）場３０２、ＰＶ場電力インバータ３０４、バッテリ３０６、バッテリ電力インバータ３０８、相互接続点（ＰＯＩ）３１０及びエネルギーグリッド３１２を含むように示されている。ＰＶ場３０２は、太陽光電池の集合体を含み得る。太陽光電池は、単結晶シリコン、多結晶シリコン、アモルファスシリコン、テルル化カドミウム、セレン化／硫化銅インジウムガリウム又は他の太陽光発電効果を呈する材料などの太陽光発電材料を使用して、太陽エネルギー（すなわち、日光）を電気に変換するように構成される。いくつかの実施形態では、太陽光電池は、太陽電池パネルを形成するパッケージ化アセンブリに内包される。各太陽電池パネルは、複数のリンクされた太陽光電池を含み得る。太陽電池パネルは、組み合わせて、太陽光発電アレイを形成することができる。
【００６６】
ＰＶ場３０２は、様々なサイズ及び／又は場所のいずれかを有し得る。いくつかの実施形態では、ＰＶ場３０２は、大多数の消費者へのエネルギー供給の提供が可能な大規模な太陽光発電所（ソーラーパーク又はファーム）の一部である。大規模なシステムの一部として実装される際は、ＰＶ場３０２は、数ヘクタールを占め、数十又は数百メガワットの電力出力を有し得る。他の実施形態では、ＰＶ場３０２は、より小さなエリアを占め、比較的少ない電力出力（例えば、１〜１０メガワット、１メガワット未満など）を有し得る。例えば、ＰＶ場３０２は、単一の家又は建物に給電するために十分な電気を提供することができる屋根に取り付けられたシステムの一部であり得る。ＰＶ場３０２は、異なる実装形態で望ましいように、いかなるサイズ、スケール及び／又は電力出力も有し得ることが企図される。
【００６７】
ＰＶ場３０２は、太陽電池パネルを露光する日光の強度及び／又は直接性に依存する直流電流（ＤＣ）出力を生成することができる。日光の直接性は、太陽電池パネルの表面に対する日光の入射角に依存し得る。日光の強度は、時刻（例えば、日の出及び日没）ならびに気象変数（ＰＶ場３０２に影を落とす雲など）などの様々な環境要因による影響を受け得る。ＰＶ場３０２が部分的に又は完全に影で覆われる際は、太陽強度の減少の結果、ＰＶ場３０２の電力出力（すなわち、ＰＶ場電力ＰＰＶ）は降下し得る。
【００６８】
いくつかの実施形態では、ＰＶ場３０２は、太陽エネルギーの収集を最大化するように構成される。例えば、ＰＶ場３０２は、１日中太陽電池パネルに直射日光が当たるように太陽電池パネルの角度を調整する太陽トラッカ（例えば、ＧＰＳトラッカ、日光センサなど）を含み得る。太陽トラッカにより、太陽電池パネルは、その日の大部分にわたって直射日光を受けることができ、ＰＶ場３０２によって生産される電力の総量を増加することができる。いくつかの実施形態では、ＰＶ場３０２は、太陽電池パネルに日光を方向付ける及び／又は集光するように構成された鏡、レンズ又は太陽集光器の集合体を含む。ＰＶ場３０２によって生成されたエネルギーは、バッテリ３０６に貯蔵することも、エネルギーグリッド３１２に提供することもできる。
【００６９】
依然として図３を参照すると、システム３００は、ＰＶ場電力インバータ３０４を含むように示されている。電力インバータ３０４は、ＰＶ場３０２のＤＣ出力ＰＰＶを交流電流（ＡＣ）出力に変換するように構成することができ、交流電流（ＡＣ）出力は、エネルギーグリッド３１２に送り込むことも、ローカル（例えば、オフグリッド）電気ネットワークによって使用することもできる。例えば、電力インバータ３０４は、ＰＶ場３０２からのＤＣ出力をエネルギーグリッド３１２のグリッド周波数と同期させた正弦波ＡＣ出力に変換するように構成された太陽電池インバータ又はグリッドタイインバータであり得る。いくつかの実施形態では、電力インバータ３０４は、ＰＶ場３０２から累積ＤＣ出力を受信する。例えば、電力インバータ３０４は、ストリングインバータ又は中央インバータであり得る。他の実施形態では、電力インバータ３０４は、各太陽電池パネル又は太陽電池に接続されたマイクロインバータの集合体を含み得る。ＰＶ場電力インバータ３０４は、ＤＣ電力出力ＰＰＶをＡＣ電力出力ｕＰＶに変換し、ＡＣ電力出力ｕＰＶをＰＯＩ  ３１０に提供することができる。
【００７０】
電力インバータ３０４は、ＰＶ場３０２からＤＣ電力出力ＰＰＶを受信し、ＤＣ電力出力をＡＣ電力出力に変換することができ、ＡＣ電力出力は、エネルギーグリッド３１２に送り込むことができる。電力インバータ３０４は、局部発振器を使用してＡＣ電力出力の周波数をエネルギーグリッド３１２の周波数（例えば、５０Ｈｚ又は６０Ｈｚ）と同期させることができ、ＡＣ電力出力の電圧をグリッド電圧以下に制限することができる。いくつかの実施形態では、電力インバータ３０４は、エネルギーグリッド３１２の周波数と整合する正弦波を達成するために単純な矩形波から高調波を除去するためにＬＣ回路を含むか又は使用する共振インバータである。様々な実施形態では、電力インバータ３０４は、高周波変成器もしくは低周波変成器を使用して又は変成器を使用せずに動作することができる。低周波変成器は、ＰＶ場３０２からのＤＣ出力をエネルギーグリッド３１２に提供されるＡＣ出力に直接変換することができる。高周波変成器は、マルチステッププロセスを採用することができ、マルチステッププロセスは、ＤＣ出力を高周波ＡＣに変換し、次いで、ＤＣに戻し、次いで最後に、エネルギーグリッド３１２に提供されるＡＣ出力に変換することを伴う。
【００７１】
電力インバータ３０４は、最大電力ポイント追跡及び／又は孤立化防止を実行するように構成することができる。最大電力ポイント追跡により、電力インバータ３０４は、ＰＶ場３０２から可能な最大ＡＣ電力を生産することができる。例えば、電力インバータ３０４は、最適な最大電力ポイントを見出すために、ＰＶ場３０２からＤＣ電力出力をサンプリングし、可変抵抗をかけることができる。孤立化防止は、電気消費負荷への接続がもはや存在しなくなった際に電力インバータ３０４を即座に停止する（すなわち、電力インバータ３０４がＡＣ電力を生成できないようにする）保護メカニズムである。いくつかの実施形態では、ＰＶ場電力インバータ３０４は、ＰＶ場３０２によって生成される電力を制限することによってランプレート制御を実行する。
【００７２】
依然として図３を参照すると、システム３００は、バッテリ電力インバータ３０８を含むように示されている。バッテリ電力インバータ３０８は、バッテリ３０６からＤＣ電力Ｐｂａｔを引き出し、ＤＣ電力ＰｂａｔをＡＣ電力ｕｂａｔに変換し、ＡＣ電力ｕｂａｔをＰＯＩ  ３１０に提供するように構成することができる。また、バッテリ電力インバータ３０８は、ＰＯＩ  ３１０からＡＣ電力ｕｂａｔを引き出し、ＡＣ電力ｕｂａｔをＤＣバッテリ電力Ｐｂａｔに変換し、ＤＣバッテリ電力Ｐｂａｔをバッテリ３０６に貯蔵するように構成することもできる。ＤＣバッテリ電力Ｐｂａｔは、バッテリ３０６がバッテリ電力インバータ３０８に電力を提供している場合（すなわち、バッテリ３０６が放電している場合）は正であり、バッテリ３０６がバッテリ電力インバータ３０８から電力を受信している場合（すなわち、バッテリ３０６が充電されている場合）は負であり得る。同様に、ＡＣバッテリ電力ｕｂａｔは、バッテリ電力インバータ３０８がＰＯＩ  ３１０に電力を提供している場合は正であり、バッテリ電力インバータ３０８がＰＯＩ  ３１０から電力を受信している場合は負であり得る。
【００７３】
ＡＣバッテリ電力ｕｂａｔは、周波数調整のために使用される電力の量（すなわち、ｕＦＲ）及びランプレート制御のために使用される電力の量（すなわち、ｕＲＲ）を含むように示されており、それらは共に、ＡＣバッテリ電力を形成する（すなわち、ｕｂａｔ＝ｕＦＲ＋ｕＲＲ）。ＤＣバッテリ電力Ｐｂａｔは、ｕＦＲとｕＲＲの両方に加えて、バッテリ３０６及び／又はバッテリ電力インバータ３０８における電力損失を表す追加の項Ｐｌｏｓｓを含むように示されている（すなわち、Ｐｂａｔ＝ｕＦＲ＋ｕＲＲ＋Ｐｌｏｓｓ）。ＰＶ場電力ｕＰＶ及びバッテリ電力ｕｂａｔは、ＰＯＩ  ３１０で組み合わされてＰＰＯＩを形成し（すなわち、ＰＰＯＩ＝ｕＰＶ＋ｕｂａｔ）、エネルギーグリッド３１２に提供される電力の量を表す。ＰＰＯＩは、ＰＯＩ  ３１０がエネルギーグリッド３１２に電力を提供している場合は正であり、ＰＯＩ  ３１０がエネルギーグリッド３１２から電力を受信している場合は負であり得る。
【００７４】
依然として図３を参照すると、システム３００は、コントローラ３１４を含むように示されている。コントローラ３１４は、ＰＶ場電力インバータ３０４に対するＰＶ電力設定値ｕＰＶ及びバッテリ電力インバータ３０８に対するバッテリ電力設定値ｕｂａｔを生成するように構成することができる。この開示全体を通じて、変数ｕＰＶを使用して、コントローラ３１４によって生成されたＰＶ電力設定値とＰＶ場電力インバータ３０４のＡＣ電力出力の両方を指すが、その理由は、両方の数量が同じ値を有するためである。同様に、変数ｕｂａｔを使用して、コントローラ３１４によって生成されたバッテリ電力設定値とバッテリ電力インバータ３０８のＡＣ電力出力／入力の両方を指すが、その理由は、両方の数量が同じ値を有するためである。
【００７５】
ＰＶ場電力インバータ３０４は、ＰＶ電力設定値ｕＰＶを使用して、ＰＯＩ  ３１０に提供するためのＰＶ場電力ＰＰＶの量を制御する。ｕＰＶの大きさは、ＰＰＶの大きさと同じであっても、ＰＰＶの大きさより少なくともよい。例えば、ＰＶ場電力インバータ３０４が太陽光発電電力ＰＰＶのすべてをＰＯＩ  ３１０に提供することになっているとコントローラ３１４が判断した場合は、ｕＰＶは、ＰＰＶと同じであり得る。しかし、ＰＶ場電力インバータ３０４が太陽光発電電力ＰＰＶの一部をＰＯＩ  ３１０に提供することになっているとコントローラ３１４が判断した場合は、ｕＰＶは、ＰＰＶより少ないものであり得る。例えば、コントローラ３１４は、ランプレートが超えないように及び／又は、ＰＯＩ  ３１０における電力が電力限度を超えないように、ＰＶ場電力インバータ３０４が太陽光発電電力ＰＰＶの一部をＰＯＩ  ３１０に提供することが望ましいと判断することができる。
【００７６】
バッテリ電力インバータ３０８は、バッテリ電力設定値ｕｂａｔを使用して、バッテリ３０６によって充電又は放電される電力の量を制御する。バッテリ電力設定値ｕｂａｔは、バッテリ電力インバータ３０８がバッテリ３０６から電力を引き出すことになっているとコントローラ３１４が判断した場合は正であり、バッテリ電力インバータ３０８がバッテリ３０６に電力を貯蔵することになっているとコントローラ３１４が判断した場合は負であり得る。ｕｂａｔの大きさは、エネルギーがバッテリ３０６によって充電又は放電されるレートを制御する。
【００７７】
コントローラ３１４は、様々な異なる変数に基づいてｕＰＶ及びｕｂａｔを生成することができ、様々な異なる変数は、例えば、ＰＶ場３０２からの電力信号（例えば、ＰＰＶの現在及び以前の値）、バッテリ３０６の現在の充電状態（ＳＯＣ）、最大バッテリ電力限度、ＰＯＩ  ３１０における最大電力限度、ランプレート限度、エネルギーグリッド３１２のグリッド周波数、ならびに／あるいは、ランプレート制御及び／又は周波数調整を実行するためにコントローラ３１４によって使用することができる他の変数を含む。有利には、コントローラ３１４は、グリッド周波数の調整に参加してバッテリ３０６のＳＯＣを既定の望ましい範囲内に維持しながら、ＰＶ電力のランプレートをランプレートコンプライアンス限度内に維持するｕＰＶ及びｕｂａｔの値を生成する。
【００７８】
ＰＶ電力設定値ｕＰＶ及びバッテリ電力設定値ｕｂａｔを生成するためにコントローラ３１４として使用することができる例示的なコントローラ及びコントローラ３１４によって実行することができる例示的なプロセスは、２０１６年８月２５日に出願された米国特許出願第１５／２４７，８６９号明細書、２０１６年８月２５日に出願された米国特許出願第１５／２４７，８４４号明細書、２０１６年８月２５日に出願された米国特許出願第１５／２４７，７８８号明細書、２０１６年８月２５日に出願された米国特許出願第１５／２４７，８７２号明細書、２０１６年８月２５日に出願された米国特許出願第１５／２４７，８８０号明細書及び２０１６年８月２５日に出願された米国特許出願第１５／２４７，８７３号明細書で詳細に説明されている。これらの特許出願の各々の全開示は、参照により本明細書に組み込まれる。
【００７９】
熱及び電気エネルギー貯蔵庫を伴うエネルギー貯蔵システム
【００８０】
ここで図５を参照すると、例示的な実施形態によるエネルギー貯蔵システム５００のブロック図が示されている。エネルギー貯蔵システム５００は、建物５０２を含むように示されている。建物５０２は、図１を参照して説明されるような建物１１６と同じもの又は同様のものであり得る。例えば、建物５０２には、建物５０２内の条件を制御するように動作するＨＶＡＣシステム及び／又は建物管理システムを装備することができる。いくつかの実施形態では、建物５０２は、エネルギー貯蔵システム５００によってエネルギー供給が行われる複数の建物（すなわち、キャンパス）を含む。建物５０２は、例えば、温熱エネルギー（例えば、温水）、冷熱エネルギー（例えば、冷水）及び／又は電気エネルギーを含む様々な資源を要求することができる。資源は、建物５０２内の機器もしくはサブシステムによって又は建物５０２にサービスを提供する外部のシステムによって要求することができる（例えば、暖房、冷房、空気循環、照明、電気など）。エネルギー貯蔵システム５００は、建物５０２と関連付けられた資源需要を満たすように動作する。
【００８１】
エネルギー貯蔵システム５００は、複数の公益事業５１０を含むように示されている。公益事業５１０は、電気、水道、天然ガス又は建物５０２の需要を満たすためにエネルギー貯蔵システム５００によって使用することができる他の任意の資源などの資源をエネルギー貯蔵システム５００に提供することができる。例えば、公益事業５１０は、電気公益事業５１１、水道公益事業５１２、天然ガス公益事業５１３及び公益事業Ｍ  ５１４（Ｍは公益事業５１０の総数である）を含むように示されている。いくつかの実施形態では、公益事業５１０は、資源及び他のタイプの商品を購入することができる商品供給者である。公益事業５１０から購入された資源は、生成資源（例えば、温水、冷水、電気、蒸気など）を生産するために生成サブプラント５２０によって使用することも、後に使用するために貯蔵サブプラント５３０に貯蔵することも、建物５０２に直接提供することもできる。例えば、公益事業５１０は、建物５０２及び貯蔵サブプラント５３０に直接電気を提供するように示されている。
【００８２】
エネルギー貯蔵システム５００は、複数の生成サブプラント５２０を含むように示されている。いくつかの実施形態では、生成サブプラント５２０は、中央プラント（例えば、中央プラント１１８）のコンポーネントである。生成サブプラント５２０は、加熱サブプラント５２１、冷却サブプラント５２２、熱回収冷却サブプラント５２３、蒸気サブプラント５２４、電気サブプラント５２５及びサブプラントＮ（Ｎは生成サブプラント５２０の総数である）を含むように示されている。生成サブプラント５２０は、生成サブプラント５２０内の機器の動作によって、１つ又は複数の入力資源を１つ又は複数の出力資源に変換するように構成することができる。例えば、加熱サブプラント５２１は、電気又は天然ガスを使用して水を加熱することによって温熱エネルギー（例えば、温水）を生成するように構成することができる。冷却サブプラント５２２は、電気を使用して水を冷却することによって冷熱エネルギー（例えば、冷水）を生成するように構成することができる。熱回収冷却サブプラント５２３は、ある供給水から熱を取り除き、別の供給水に熱を追加することによって、温熱エネルギー及び冷熱エネルギーを生成するように構成することができる。蒸気サブプラント５２４は、電気又は天然ガスを使用して水を沸騰させることによって蒸気を生成するように構成することができる。電気サブプラント５２５は、機械式発電機（例えば、蒸気タービン、天然ガスで動く発電機など）又は他のタイプの電気生成機器（例えば、太陽光発電機器、水力発電機器など）を使用して電気を生成するように構成することができる。
【００８３】
生成サブプラント５２０によって使用される入力資源は、公益事業５１０によって提供すること、貯蔵サブプラント５３０から回収すること及び／又は他の生成サブプラント５２０によって生成することができる。例えば、蒸気サブプラント５２４は、出力資源として蒸気を生産することができる。電気サブプラント５２５は、電気を生成するために入力資源として蒸気サブプラント５２４によって生成された蒸気を使用する蒸気タービンを含み得る。生成サブプラント５２０によって生産された出力資源は、貯蔵サブプラント５３０に貯蔵すること、建物５０２に提供すること、エネルギー購入者５０４に販売すること及び／又は他の生成サブプラント５２０によって使用することができる。例えば、電気サブプラント５２５によって生成された電気は、電気エネルギー貯蔵庫５３３に貯蔵すること、冷熱エネルギーを生成するために冷却サブプラント５２２によって使用すること、建物５０２に提供すること及び／又はエネルギー購入者５０４に販売することができる。
【００８４】
エネルギー貯蔵システム５００は、貯蔵サブプラント５３０を含むように示されている。いくつかの実施形態では、貯蔵サブプラント５３０は、中央プラント（例えば、中央プラント１１８）のコンポーネントである。貯蔵サブプラント５３０は、後に使用するためにエネルギー及び他のタイプの資源を貯蔵するように構成することができる。貯蔵サブプラント５３０の各々は、異なるタイプの資源を貯蔵するように構成することができる。例えば、貯蔵サブプラント５３０は、温熱エネルギー貯蔵庫５３１（例えば、１つ又は複数の温水貯蔵タンク）、冷熱エネルギー貯蔵庫５３２（例えば、１つ又は複数の冷熱エネルギー貯蔵タンク）、電気エネルギー貯蔵庫５３３（例えば、１つ又は複数のバッテリ）及び資源タイプＰ貯蔵庫５３４（Ｐは貯蔵サブプラント５３０の総数である）を含むように示されている。サブプラント５３０に貯蔵される資源は、公益事業５１０から直接購入することも、生成サブプラント５２０によって生成することもできる。
【００８５】
いくつかの実施形態では、貯蔵サブプラント５３０は、エネルギー貯蔵システム５００によって、価格ベースのデマンドレスポンス（ＰＢＤＲ）プログラムを活用するために使用される。ＰＢＤＲプログラムは、生成、伝送及び分配費用が高い際に消費を低減するように消費者に勧める。ＰＢＤＲプログラムは、典型的には、時間の関数として変動するエネルギー価格の形態で実装される（例えば、公益事業５１０によって）。例えば、公益事業５１０は、ピーク時間の間の電気消費量を低減するように顧客に勧めるために、ピーク使用時間の間の単位電気当たりの価格を増加することができる。また、いくつかの公益事業は、既定の需要電力料金期間の間の任意の時間における最大電気消費レートに基づいて、別個の需要電力料金を消費者に請求する。
【００８６】
有利には、エネルギー及び他のタイプの資源をサブプラント５３０に貯蔵することにより、資源が比較的安価な時（例えば、電気利用オフピーク時間帯の間）に資源を購入し、資源が比較的高価な時（例えば、電気利用ピーク時間帯の間）に使用するために格納することができる。また、資源をサブプラント５３０に貯蔵することにより、建物５０２の資源需要を時間的にシフトすることができる。例えば、暖房又は冷房の需要が低い時に公益事業５１０から資源を購入し、生成サブプラント５２０によって直ちに温熱又は冷熱エネルギーに変換することができる。熱エネルギーは、貯蔵サブプラント５３０に貯蔵し、暖房又は冷房の需要が高い時に回収することができる。これにより、エネルギー貯蔵システム５００は、建物５０２の資源需要をスムーズにし、生成サブプラント５２０の最大必要容量を低減することができる。また、需要をスムーズにすることにより、エネルギー貯蔵システム５００は、ピーク電気消費量を低減することができ、それにより、需要電力料金が低下する。
【００８７】
いくつかの実施形態では、貯蔵サブプラント５３０は、エネルギー貯蔵システム５００によって、インセンティブベースのデマンドレスポンス（ＩＢＤＲ）プログラムを活用するために使用される。ＩＢＤＲプログラムは、要求に応じてエネルギーを貯蔵する能力、エネルギーを生成する能力又はエネルギー使用量を抑制する能力を有する顧客にインセンティブを提供する。インセンティブは、典型的には、公益事業５１０によって又は独立電力管理機構（ＩＳＯ）によって支払われる金銭的収益の形態で提供される。ＩＢＤＲプログラムは、需要負荷曲線を修正するための追加のオプションで伝統的な公益事業が所有する生成、伝送及び分配資産を補完する。例えば、貯蔵されたエネルギーは、公益事業５１０によって生成されたエネルギーを補完するためにエネルギー購入者５０４（例えば、エネルギーグリッド）に販売することができる。いくつかの例では、ＩＢＤＲプログラムへの参加に対するインセンティブは、電力出力／消費量の変更を求める要求にシステムがどれほど迅速に応答することができるかに基づいて変動する。応答が速いほど、より高いレベルで補償することができる。有利には、電気エネルギー貯蔵庫５３３があることで、システム５００は、貯蔵された電気エネルギーをエネルギー購入者５０４に急速に放電することによって、電力の要求に迅速に応答することができる。
【００８８】
依然として図５を参照すると、エネルギー貯蔵システム５００は、エネルギー貯蔵コントローラ５０６を含むように示されている。エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、エネルギー貯蔵システム５００における資源の分配、生産、貯蔵及び使用を制御するように構成することができる。いくつかの実施形態では、エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、最適化期間内の各時間ステップに対する制御決定の最適なセットを決定するために最適化プロセスを実行する。制御決定は、例えば、公益事業５１０から購入する各資源の最適な量、生成サブプラント５２０を使用して生産もしくは変換する各資源の最適な量、貯蔵サブプラント５３０に貯蔵もしくは貯蔵サブプラント５３０から除去する各資源の最適な量、エネルギー購入者５０４に販売する各資源の最適な量及び／又は建物５０２に提供する各資源の最適な量を含み得る。いくつかの実施形態では、制御決定は、生成サブプラント５２０の各々に対する各入力資源及び出力資源の最適な量を含む。
【００８９】
コントローラ５０６は、最適化期間の持続時間にわたってエネルギー貯蔵システム５００を操作する経済価値を最大化するように構成することができる。経済価値は、コントローラ５０６によって行われた制御決定の関数として経済価値を表現する価値関数によって定義することができる。価値関数は、公益事業５１０から購入された資源の費用、エネルギー購入者５０４に資源を販売することによって生み出された収益及びエネルギー貯蔵システム５００の操作費用について説明することができる。いくつかの実施形態では、エネルギー貯蔵システム５００の操作費用は、電気エネルギー貯蔵庫５３３の充電及び放電の結果としてのバッテリ容量の損失に対する費用を含む。また、エネルギー貯蔵システム５００の操作費用は、最適化期間の間の過度の機器の始動／停止の費用も含み得る。
【００９０】
サブプラント５２０〜５３０の各々は、エネルギー貯蔵システム５００の性能を最適化するためにエネルギー貯蔵コントローラ５０６によって制御することができる機器を含み得る。サブプラント機器は、例えば、加熱デバイス、冷却器、熱回収熱交換器、冷却塔、エネルギー貯蔵デバイス、ポンプ、バルブ及び／又はサブプラント５２０〜５３０の他のデバイスを含み得る。生成サブプラント５２０の個々のデバイスは、各生成サブプラントの資源生産を調整するためにオン又はオフにすることができる。いくつかの実施形態では、生成サブプラント５２０の個々のデバイスは、エネルギー貯蔵コントローラ５０６から受信された動作設定値に従って可変容量で動作することができる（例えば、１０％容量又は６０％容量で冷却器を動作する）。
【００９１】
いくつかの実施形態では、サブプラント５２０〜５３０のうちの１つ又は複数は、対応するサブプラントの機器を制御するように構成されたサブプラントレベルのコントローラを含む。例えば、エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、サブプラント機器のオン／オフ構成及びグローバル動作設定値を決定することができる。オン／オフ構成及び受信されたグローバル動作設定値に応答して、サブプラントコントローラは、それらのそれぞれの機器の個々のデバイスをオン又はオフにし、グローバル動作設定値に到達するか又はグローバル動作設定値を維持するために特定の動作設定値（例えば、ダンパ位置、ベーン位置、ファン速度、ポンプ速度など）を実装することができる。
【００９２】
いくつかの実施形態では、コントローラ５０６は、ＰＢＤＲプログラムへの参加、ＩＢＤＲプログラムへの参加、又は、ＰＢＤＲとＩＢＤＲの両方のプログラムへの同時参加の間、エネルギー貯蔵システム５００のライフサイクル経済価値を最大化する。ＩＢＤＲプログラムの場合、コントローラ５０６は、過去の清算価格、マイレージ率及びイベント確率の統計的推定を使用して、エネルギー購入者５０４に貯蔵されたエネルギーを販売する上での収益を生み出す可能性を決定することができる。ＰＢＤＲプログラムの場合、コントローラ５０６は、周囲条件、施設の熱負荷及び設置機器の熱力学モデルの予測を使用して、サブプラント５２０の資源消費量を推定することができる。コントローラ５０６は、資源消費量の予測を使用して、機器を起動するコストを貨幣化することができる。
【００９３】
コントローラ５０６は、経済価値を最大化するために最適化期間にわたって参加するＰＢＤＲ及び／又はＩＢＤＲプログラムの組合せを自動的に決定することができる（例えば、人間の介入無しで）。例えば、コントローラ５０６は、ＩＢＤＲプログラムの収益を生み出す可能性、ＰＢＤＲプログラムの費用を低減する可能性及びＩＢＤＲプログラムとＰＢＤＲプログラムの様々な組合せに参加することで生じる機器保守／交換費用を考慮することができる。コントローラ５０６は、参加するプログラムの最適な組合せを決定するために、参加費用と参加利益を比較検討することができる。有利には、これにより、コントローラ５０６は、エネルギー貯蔵システム５００操作する全体的な価値を最大化する制御決定の最適なセットを決定することができる。
【００９４】
いくつかの例では、コントローラ５０６は、収益を生み出す可能性が高い際及び／又は参加費用が低い際には、ＩＢＤＲプログラムに参加することが有益であると判断することができる。例えば、コントローラ５０６は、同期確保イベントの通告をＩＢＤＲプログラムから受信することができ、同期確保イベントでは、エネルギー貯蔵システム５００は、既定の電力量を削減する必要がある。冷熱エネルギー貯蔵庫５３２が建物５０２に冷房を提供するための十分な容量を有する一方で、既定の電力量を削減するために冷却サブプラント５２２の負荷が低減される場合は、コントローラ５０６は、ＩＢＤＲプログラムに参加することが最適であると判断することができる。
【００９５】
他の例では、コントローラ５０６は、参加のために必要な資源を他の場所に配分した方がよい際には、ＩＢＤＲプログラムに参加することは有益ではないと判断することができる。例えば、建物５０２が、ＰＢＤＲ費用を大幅に増加することになる新しいピーク需要を設定する寸前である場合は、コントローラ５０６は、周波数レスポンス市場に参加するために、電気エネルギー貯蔵庫５３３に貯蔵された電気エネルギーのごく一部のみをエネルギー購入者５０４に販売すると判断することができる。コントローラ５０６は、新しいピーク需要が設定されないように、電気エネルギーの残りは冷却サブプラント５２２への給電を行うために使用すると判断することができる。
【００９６】
いくつかの実施形態では、エネルギー貯蔵システム５００及びコントローラは、２０１６年８月２５日に出願された米国特許出願第１５／２４７，８７５号明細書、２０１６年８月２５日に出願された米国特許出願第１５／２４７，８７９号明細書及び２０１６年８月２５日に出願された米国特許出願第１５／２４７，８８１号明細書で説明されているコンポーネント及び／又は特徴のいくつか又はすべてを含む。これらの特許出願の各々の全開示は、参照により本明細書に組み込まれる。
【００９７】
エネルギー貯蔵コントローラ
【００９８】
ここで図６を参照すると、例示的な実施形態による、エネルギー貯蔵コントローラ５０６をさらに詳細に示すブロック図が示されている。エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、建物管理システム（ＢＭＳ）６０６に制御決定を提供するように示されている。いくつかの実施形態では、ＢＭＳ  ６０６は、図１を参照して説明されるＢＭＳと同じもの又は同様のものであり得る。ＢＭＳ  ６０６に提供される制御決定は、公益事業５１０に対する資源購入量、生成サブプラント５２０に対する設定値及び／又は貯蔵サブプラント５３０に対する充電／放電レートを含み得る。
【００９９】
ＢＭＳ  ６０６は、制御される建物又は建物ゾーン内の条件をモニタするように構成することができる。例えば、ＢＭＳ  ６０６は、建物全体を通じて分散された様々なセンサ（例えば、温度センサ、湿度センサ、気流センサ、電圧センサなど）から入力を受信し、建物条件をエネルギー貯蔵コントローラ５０６に報告することができる。建物条件は、例えば、建物もしくは建物ゾーンの温度、建物の電力消費量（例えば、電気負荷）、建物内の制御状態に影響を及ぼすように構成された１つもしくは複数のアクチュエータの状態、又は、制御される建物に関連する他のタイプの情報を含み得る。ＢＭＳ  ６０６は、建物内のモニタされた条件に影響を及ぼし、建物の熱エネルギー負荷へのエネルギー供給を行うために、サブプラント５２０〜５３０を操作することができる。
【０１００】
ＢＭＳ  ６０６は、サブプラント機器のオン／オフ状態、充電／放電レート及び／又は設定値を指定するエネルギー貯蔵コントローラ５０６から制御信号を受信することができる。ＢＭＳ  ６０６は、エネルギー貯蔵コントローラ５０６によって提供された制御信号に従って機器を制御することができる（例えば、アクチュエータ、電力リレーなどを介して）。例えば、ＢＭＳ  ６０６は、エネルギー貯蔵コントローラ５０６によって指定された設定値を達成するために、閉ループ制御を使用して機器を操作することができる。様々な実施形態では、ＢＭＳ  ６０６は、エネルギー貯蔵コントローラ５０６と組み合わせても、別個の建物管理システムの一部であってもよい。例示的な実施形態によれば、ＢＭＳ  ６０６は、Ｊｏｈｎｓｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌｓ，Ｉｎｃ．によって販売されるようなＭＥＴＡＳＹＳ（登録商標）ブランドの建物管理システムである。
【０１０１】
エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、ＢＭＳ  ６０６から受信した情報を使用して、制御される建物のステータスをモニタすることができる。エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、最適化期間における複数の時間ステップに対する建物の熱エネルギー負荷（例えば、加熱負荷、冷却負荷など）を予測するように構成することができる（例えば、気象サービス６０４からの気象予報を使用して）。また、エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、インセンティブプログラム６０２からのインセンティブイベント履歴（例えば、過去の清算価格、マイレージ率、イベント確率など）を使用して、ＩＢＤＲプログラムの収益を生み出す可能性を予測することもできる。エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、最適化プロセスに対する制約（例えば、エネルギー均衡制約、負荷を満たすための制約など）を条件として最適化期間の持続時間にわたってエネルギー貯蔵システム５００を操作する経済価値を最適化する制御決定を生成することができる。エネルギー貯蔵コントローラ５０６によって実行される最適化プロセスは、以下でさらに詳細に説明する。
【０１０２】
例示的な実施形態によれば、エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、単一のコンピュータ（例えば、１つのサーバ、１つのハウジングなど）内に統合される。他の様々な例示的な実施形態では、エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、複数のサーバ又はコンピュータ（例えば、分散場所に存在し得るもの）にわたって分散することができる。別の例示的な実施形態では、エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、複数の建物システムを管理するスマート建物マネージャと統合すること及び／又はＢＭＳ  ６０６と組み合わせることができる。
【０１０３】
エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、通信インタフェース６３６及び処理回路６０７を含むように示されている。通信インタフェース６３６は、様々なシステム、デバイス又はネットワークとのデータ通信を実施するための有線又は無線インタフェース（例えば、ジャック、アンテナ、送信機、受信機、トランシーバ、ワイヤ端子など）を含み得る。例えば、通信インタフェース６３６は、イーサネット（登録商標）ベースの通信ネットワークを介してデータを送受信するためのイーサネットカード及びポートならびに／あるいは無線通信ネットワークを介して通信するためのＷｉＦｉトランシーバを含み得る。通信インタフェース６３６は、ローカルエリアネットワークまた広域ネットワーク（例えば、インターネット、建物ＷＡＮなど）を介して通信するように構成することができ、様々な通信プロトコル（例えば、ＢＡＣｎｅｔ、ＩＰ、ＬＯＮなど）を使用することができる。
【０１０４】
通信インタフェース６３６は、エネルギー貯蔵コントローラ５０６と様々な外部のシステム又はデバイス（例えば、ＢＭＳ  ６０６、サブプラント５２０〜５３０、公益事業５１０など）との間の電子データ通信を容易にするように構成されたネットワークインタフェースであり得る。例えば、エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、制御される建物の１つ又は複数の測定状態（例えば、温度、湿度、電気負荷など）及びサブプラント５２０〜５３０の１つ又は複数の状態（例えば、機器ステータス、電力消費量、機器利用可能性など）を示す情報をＢＭＳ  ６０６から受信することができる。通信インタフェース６３６は、ＢＭＳ  ６０６及び／又はサブプラント５２０〜５３０から入力を受信し、ＢＭＳ  ６０６を介してサブプラント５２０〜５３０に動作パラメータ（例えば、オン／オフ決定、設定値など）を提供することができる。動作パラメータは、その様々なデバイスに対する起動、解除又は設定値の調整をサブプラント５２０〜５３０に行わせることができる。
【０１０５】
依然として図６を参照すると、処理回路６０７は、プロセッサ６０８及びメモリ６１０を含むように示されている。プロセッサ６０８は、汎用もしくは専用プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、１つもしくは複数のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、１群の処理コンポーネント又は他の適切な処理コンポーネントであり得る。プロセッサ６０８は、メモリ６１０に格納されるか又は他のコンピュータ可読媒体（例えば、ＣＤＲＯＭ、ネットワーク記憶装置、リモートサーバなど）から受信されるコンピュータコード又は命令を実行するように構成することができる。
【０１０６】
メモリ６１０は、本開示で説明される様々なプロセスの完了及び／又は促進のためのデータ及び／又はコンピュータコードを格納するための１つ又は複数のデバイス（例えば、メモリユニット、メモリデバイス、記憶装置など）を含み得る。メモリ６１０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードドライブストレージ、一時記憶装置、不揮発性メモリ、フラッシュメモリ、光メモリ、あるいは、ソフトウェアオブジェクト及び／又はコンピュータ命令を格納するための他の任意の適切なメモリを含み得る。メモリ６１０は、本開示で説明される様々な活動及び情報構造をサポートするためのデータベース構成要素、オブジェクトコード構成要素、スクリプト構成要素又は他の任意のタイプの情報構造を含み得る。メモリ６１０は、処理回路６０７を介してプロセッサ６０８に通信可能に接続することができ、本明細書で説明される１つ又は複数のプロセスを実行する（例えば、プロセッサ６０８によって）ためのコンピュータコードを含み得る。
【０１０７】
メモリ６１０は、建物ステータスモニタ６２４を含むように示されている。エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、建物ステータスモニタ６２４を介して、システム５００によって暖房又は冷房される建物全体又は建物スペースに関するデータを受信することができる。例示的な実施形態では、建物ステータスモニタ６２４は、建物要件（例えば、全体的な温度パラメータ、建物に対するスケジュールを選択する、異なる建物ゾーンに対して異なる温度レベルを選択するなど）を選択するためにグラフィカルユーザインタフェースをユーザに提供するように構成されたグラフィカルユーザインタフェースコンポーネントを含み得る。
【０１０８】
エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、建物ステータスモニタ６２４から受信された建物要件を満たすためにオン／オフ構成及び動作設定値を決定することができる。いくつかの実施形態では、建物ステータスモニタ６２４は、冷却負荷要件、建物温度設定値、占有データ、気象データ、エネルギーデータ、スケジュールデータ及び他の建物パラメータの受信、収集、格納及び／又は送信を行う。いくつかの実施形態では、建物ステータスモニタ６２４は、公益事業５１０から入手可能な価格情報（エネルギー料金、需要電力料金など）などのエネルギー費用に関するデータを格納する。
【０１０９】
依然として図６を参照すると、メモリ６１０は、負荷／レートプレディクタ６２２を含むように示されている。負荷／レートプレディクタ６２２は、最適化期間の各時間ステップｋ（例えば、ｋ＝１…ｎ）に対する建物又はキャンパスの熱エネルギー負荷
【数１５】
2019054718.tif 000017
を予測するように構成することができる。負荷／レートプレディクタ６２２は、気象サービス６０４から気象予報を受信するように示されている。いくつかの実施形態では、負荷／レートプレディクタ６２２は、気象予報の関数として熱エネルギー負荷
【数１６】
2019054718.tif 000018
を予測する。いくつかの実施形態では、負荷／レートプレディクタ６２２は、負荷
【数１７】
2019054718.tif 000019
を予測するためにＢＭＳ  ６０６からのフィードバックを使用する。ＢＭＳ  ６０６からのフィードバックは、制御される建物に関連する様々なタイプの感覚入力（例えば、温度、流れ、湿度、エンタルピなど）又は他のデータ（例えば、ＨＶＡＣシステム、照明制御システム、セキュリティシステム、水道システムなどからの入力）を含み得る。
【０１１０】
いくつかの実施形態では、負荷／レートプレディクタ６２２は、ＢＭＳ  ６０６から測定電気負荷及び／又は以前の測定負荷データを受信する（例えば、建物ステータスモニタ６２４を介して）。負荷／レートプレディクタ６２２は、所定の気象予報
【数１８】
2019054718.tif 000020
、日付タイプ（ｄａｙ）、時刻（ｔ）及び以前の測定負荷データ（Ｙｋ−１）の関数として負荷
【数１９】
2019054718.tif 000021
を予測することができる。そのような関係は、以下の方程式において表現される。
【数２０】
2019054718.tif 000022
【０１１１】
いくつかの実施形態では、負荷／レートプレディクタ６２２は、負荷
【数２１】
2019054718.tif 000023
を予測するために、決定論的モデルに加えて、過去の負荷データから訓練される確率論的モデルを使用する。負荷／レートプレディクタ６２２は、負荷
【数２２】
2019054718.tif 000024
を予測するために、様々な予測方法（例えば、決定論的部分に対する線形回帰及び確率論的部分に対するＡＲモデル）のいずれかを使用することができる。負荷／レートプレディクタ６２２は、建物又はキャンパスに対して１つ又は複数の異なるタイプの負荷を予測することができる。例えば、負荷／レートプレディクタ６２２は、予測窓内の各時間ステップｋに対する温水負荷
【数２３】
2019054718.tif 000025
及び冷水負荷
【数２４】
2019054718.tif 000026
を予測することができる。いくつかの実施形態では、負荷／レートプレディクタ６２２は、米国特許出願第１５／２４７，８７５号明細書で説明される技法を使用して負荷／レート予測を行う。
【０１１２】
負荷／レートプレディクタ６２２は、公益事業５１０から公益事業レートを受信するように示されている。公益事業レートは、予測窓における各時間ステップｋにおいて公益事業５１０によって提供された単位資源（例えば、電気、天然ガス、水道など）当たりの費用又は価格を示し得る。いくつかの実施形態では、公益事業レートは、時間変化レートである。例えば、電気の価格は、ある時間又は日にち（例えば、需要が高い期間の間）には高く、他の時間又は日にち（例えば、需要が低い期間の間）には低いものであり得る。公益事業レートは、様々な期間及び各期間の間の単位資源当たりの費用を定義することができる。公益事業レートは、公益事業５１０から受信された実際のレート又は負荷／レートプレディクタ６２２によって推定された予測公益事業レートであり得る。
【０１１３】
いくつかの実施形態では、公益事業レートは、公益事業５１０によって提供された１つ又は複数の資源に対する需要電力料金を含む。需要電力料金は、需要電力料金期間の間の特定の資源の最大使用量（例えば、最大エネルギー消費量）に基づいて公益事業５１０によって課された別個の費用を定義することができる。公益事業レートは、様々な需要電力料金期間及び各需要電力料金期間と関連付けられた１つ又は複数の需要電力料金を定義することができる。いくつかの例では、需要電力料金期間は、互いに及び／又は予測窓と部分的に又は完全に重複し得る。有利には、デマンドレスポンスオプティマイザ６３０は、高レベルオプティマイザ６３２によって実行された高レベル最適化プロセスにおける需要電力料金について説明するように構成することができる。公益事業５１０は、時間変化（例えば、１時間ごと）価格、最大サービスレベル（例えば、物理的なインフラによって又は契約によって認められた最大消費レート）、そして、電気の事例では、需要電力料金又はある期間内のピーク消費レートに対する料金によって定義することができる。負荷／レートプレディクタ６２２は、予測負荷
【数２５】
2019054718.tif 000027
及び公益事業レートをメモリ６１０に格納することならびに／あるいは予測負荷
【数２６】
2019054718.tif 000028
及び公益事業レートをデマンドレスポンスオプティマイザ６３０に提供することができる。
【０１１４】
依然として図６を参照すると、メモリ６１０は、インセンティブ推定器６２０を含むように示されている。インセンティブ推定器６２０は、様々なインセンティブベースのデマンドレスポンス（ＩＢＤＲ）プログラムへの参加が収益を生み出す可能性を推定するように構成することができる。いくつかの実施形態では、インセンティブ推定器６２０は、インセンティブプログラム６０２からインセンティブイベント履歴を受信する。インセンティブイベント履歴は、インセンティブプログラム６０２からの過去のＩＢＤＲイベントの履歴を含み得る。ＩＢＤＲイベントは、金銭的インセンティブと交換に、インセンティブプログラム６０２からのＩＢＤＲプログラムへの参加の勧誘を含み得る。インセンティブイベント履歴は、過去のＩＢＤＲイベントが起こった時刻及びＩＢＤＲイベントについて説明する属性（例えば、清算価格、マイレージ率、参加要件など）を示し得る。インセンティブ推定器６２０は、インセンティブイベント履歴を使用して、最適化期間の間のＩＢＤＲイベント確率を推定することができる。
【０１１５】
インセンティブ推定器６２０は、デマンドレスポンスオプティマイザ６３０にインセンティブ予測を提供するように示されている。インセンティブ予測は、推定ＩＢＤＲ確率、推定参加要件、推定ＩＢＤＲイベントへの参加からの推定収益額及び／又は予測ＩＢＤＲイベントの他の任意の属性を含み得る。デマンドレスポンスオプティマイザ６３０は、負荷／レートプレディクタ６２２からの予測負荷
【数２７】
2019054718.tif 000029
及び公益事業レートと共に、インセンティブ予測を使用して、最適化期間内の各時間ステップに対する制御決定の最適なセットを決定することができる。
【０１１６】
依然として図６を参照すると、メモリ６１０は、デマンドレスポンスオプティマイザ６３０を含むように示されている。デマンドレスポンスオプティマイザ６３０は、エネルギー貯蔵システム５００の性能を最適化するために、カスケード最適化プロセスを実行することができる。例えば、デマンドレスポンスオプティマイザ６３０は、高レベルオプティマイザ６３２及び低レベルオプティマイザ６３４を含むように示されている。高レベルオプティマイザ６３２は、カスケード最適化の外側（例えば、サブプラントレベル）ループを制御することができる。高レベルオプティマイザ６３２は、エネルギー貯蔵システム５００を操作する価値を最適化する（例えば、最大化する）ために、予測窓の各時間ステップに対する制御決定の最適なセットを決定することができる。高レベルオプティマイザ６３２によって行われる制御決定は、例えば、生成サブプラント５２０の各々に対する負荷設定値、貯蔵サブプラント５３０の各々に対する充電／放電レート、公益事業５１０から購入される資源の各タイプに対する資源購入量及び／又はエネルギー購入者５０４に販売する各資源の量を含み得る。言い換えれば、制御決定は、各時間ステップにおける資源配分を定義することができる。高レベルオプティマイザ６３２によって行われる制御決定は、インセンティブイベント確率及び様々なＩＢＤＲイベントの収益を生み出す可能性の統計的推定ならびに負荷及びレート予測に基づく。
【０１１７】
低レベルオプティマイザ６３４は、カスケード最適化の内側（例えば、機器レベル）ループを制御することができる。低レベルオプティマイザ６３４は、高レベルオプティマイザ６３２によって決定された負荷設定値で各サブプラントをどのように最適に起動させるかを決定することができる。例えば、低レベルオプティマイザ６３４は、サブプラントに対する資源配分設定値を満たす一方で、各サブプラントのエネルギー消費量を最適化する（例えば、最小化する）ために、サブプラント機器の様々なデバイスのオン／オフ状態及び／又は動作設定値を決定することができる。いくつかの実施形態では、低レベルオプティマイザ６３４は、インセンティブプログラム６０２から実際のインセンティブイベントを受信する。低レベルオプティマイザ６３４は、高レベルオプティマイザ６３２によって設定された資源配分に基づいてインセンティブイベントに参加するかどうかを判断することができる。例えば、高レベルオプティマイザ６３２によって不十分な資源が特定のＩＢＤＲプログラムに配分されている場合又は配分された資源が既に使用されている場合は、低レベルオプティマイザ６３４は、エネルギー貯蔵システム５００はＩＢＤＲプログラムに参加せず、ＩＢＤＲイベントを無視できると判断することができる。しかし、必要な資源がＩＢＤＲプログラムに配分されており、貯蔵サブプラント５３０で利用可能である場合は、低レベルオプティマイザ６３４は、ＩＢＤＲイベントに応答してシステム５００はＩＢＤＲプログラムに参加すると判断することができる。デマンドレスポンスオプティマイザ６３０によって実行されるカスケード最適化プロセスは、米国特許出願第１５／２４７，８８５号明細書でさらに詳細に説明している。
【０１１８】
依然として図６を参照すると、メモリ６１０は、サブプラント制御モジュール６２８を含むように示されている。サブプラント制御モジュール６２８は、過去の動作ステータス、過去の動作設定値、並びに、サブプラント５２０〜５３０に対する制御パラメータを計算及び／又は実装するための命令に関するデータ履歴を格納することができる。また、サブプラント制御モジュール６２８は、動作効率、機器劣化、最後にサービスが行われた日付、寿命パラメータ、条件グレード又は他のデバイス特有のデータなどのサブプラント機器の個々のデバイスの条件に関するデータの受信、格納及び／又は送信を行うこともできる。サブプラント制御モジュール６２８は、通信インタフェース６３６を介して、サブプラント５２０〜５３０及び／又はＢＭＳ  ６０６からデータを受信することができる。また、サブプラント制御モジュール６２８は、低レベルオプティマイザ６３４からのオン／オフステータス及び動作設定値の受信及び格納を行うこともできる。
【０１１９】
エネルギー貯蔵コントローラ５０６のデマンドレスポンスオプティマイザ６３０、サブプラント制御モジュール６２８又は他のモジュールからのデータ及び処理結果は、モニタリング及び報告アプリケーション６２６によってアクセスする（又はモニタリング及び報告アプリケーション６２６にプッシュする）ことができる。モニタリング及び報告アプリケーション６２６は、ユーザ（例えば、システムエンジニア）による閲覧及びナビゲートが可能なリアルタイムの「システム健全性」ダッシュボードを生成するように構成することができる。例えば、モニタリング及び報告アプリケーション６２６は、ＧＵＩのユーザに主要業績評価指標（ＫＰＩ）又は他の情報を表示するためのいくつかのグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）要素（例えば、ウィジェット、ダッシュボード制御、ウィンドウなど）を伴うウェブベースのモニタリングアプリケーションを含み得る。それに加えて、ＧＵＩ要素は、異なる建物（実際の又はモデル化された）、異なるキャンパス又は同様のものにおけるエネルギー貯蔵システム全体にわたる相対エネルギー使用及び強度を要約することができる。他のＧＵＩ要素又は報告は、ユーザが１つの画面から１つ又は複数のエネルギー貯蔵システム全体にわたる業績を評価できるようにする利用可能なデータに基づいて生成して示すことができる。ユーザインタフェース又は報告（又は根本的なデータエンジン）は、建物、建物タイプ、機器タイプ及び同様のもの別に動作条件を凝集及び分類するように構成することができる。ＧＵＩ要素は、ユーザがエネルギー貯蔵システムのデバイスの動作パラメータ及び電力消費量を視覚的に分析できるようにするチャート又はヒストグラムを含み得る。
【０１２０】
依然として図６を参照すると、エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、モニタリング及び報告アプリケーション６２６をサポートするために、１つ又は複数のＧＵＩサーバ、ウェブサービス６１２又はＧＵＩエンジン６１４を含み得る。様々な実施形態では、アプリケーション６２６、ウェブサービス６１２及びＧＵＩエンジン６１４は、エネルギー貯蔵コントローラ５０６の外部の別個のコンポーネントとして提供することができる（例えば、スマート建物マネージャの一部として）。エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、関連データの詳細なデータベース履歴（例えば、リレーショナルデータベース、ＸＭＬデータベースなど）を維持するように構成することができ、詳細なデータベースで維持されるデータのクエリ、凝集、変換、検索又は別の方法での処理を連続的に、頻繁に又はまれに行うコンピュータコードモジュールを含む。エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、例えば、外部のモニタリング及び報告アプリケーションによるさらなるクエリ、計算又はアクセスを行うために、そのようないかなる処理の結果も他のデータベース、テーブル、ＸＭＬファイル又は他のデータ構造に提供するように構成することができる。
【０１２１】
エネルギー貯蔵コントローラ５０６は、構成ツール６１６を含むように示されている。構成ツール６１６は、エネルギー貯蔵コントローラ５０６がエネルギー貯蔵サブシステムの変化する条件にどのように対応すべきかをユーザが定義できるようにする（例えば、グラフィカルユーザインタフェースを介して、プロンプト駆動「ウィザード」を介してなど）。例示的な実施形態では、構成ツール６１６は、複数のエネルギー貯蔵システムデバイス、複数の建物システム及び複数の企業制御アプリケーション（例えば、作業命令管理システムアプリケーション、エンティティリソース計画アプリケーションなど）に行き渡ることができる条件反応シナリオをユーザが構築及び格納できるようにする。例えば、構成ツール６１６は、様々な条件付き論理を使用してデータを組み合わせる（例えば、サブシステムから、イベント履歴から）能力をユーザに提供することができる。変化する例示的な実施形態では、条件付き論理は、条件間の簡単な論理演算子（例えば、ＡＮＤ、ＯＲ、ＸＯＲなど）から擬似コード構文又は複雑なプログラミング言語関数（より複雑な相互作用、条件文、ループなどを可能にする）までの範囲に及び得る。構成ツール６１６は、そのような条件付き論理を構築するためのユーザインタフェースを提示することができる。ユーザインタフェースは、ユーザがポリシ及びレスポンスをグラフで定義できるようにする。いくつかの実施形態では、ユーザインタフェースは、ユーザが、事前に格納されるか又は事前に構築されたポリシを選択し、それらのシステムでの使用のためにそれを適応させるか又はそれを使用可能にすることができるようにする。
【０１２２】
計画ツール
【０１２３】
ここで図７を参照すると、例示的な実施形態による計画システム７００のブロック図が示されている。計画システム７００は、計画ツール７０２の一部としてデマンドレスポンスオプティマイザ６３０を使用して、計画、予算編成及び／又は設計考慮のために既定の期間（例えば、１日、１ヶ月間、１週間、１年間など）にわたって中央プラントの動作をシミュレーションするように構成することができる。計画ツール７０２において実装される際は、デマンドレスポンスオプティマイザ６３０は、図６を参照して説明されるようなものと同様の方法で動作することができる。例えば、デマンドレスポンスオプティマイザ６３０は、シミュレーション期間にわたる費用を最小化するために、建物負荷及び公益事業レートを使用して、最適な資源配分を決定することができる。しかし、計画ツール７０２は、建物管理システム又は中央プラントのリアルタイムの制御に対する責任を有さない場合がある。
【０１２４】
計画ツール７０２は、バッテリ資産への投資の利益及び投資と関連付けられた金融メトリクスを決定するように構成することができる。そのような金融メトリクスは、例えば、内部利益率（ＩＲＲ）、正味現在価値（ＮＰＶ）及び／又は単純回収期間（ＳＰＰ）を含み得る。また、計画ツール７０２は、最大ＮＰＶ又は最小ＳＰＰなどの最適な金融メトリクスを生み出すバッテリのサイズをユーザが決定する手助けをすることができる。いくつかの実施形態では、計画ツール７０２は、ユーザがバッテリサイズを指定できるようにし、図５を参照して説明されるように、ＰＢＤＲを実行する一方で、選択されたＩＢＤＲプログラムへの参加からのバッテリ資産の利益を自動的に決定する。いくつかの実施形態では、計画ツール７０２は、選択されたＩＢＤＲプログラム及びＰＢＤＲの実行要件を考慮して、ＳＰＰを最小化するバッテリサイズを決定するように構成される。いくつかの実施形態では、計画ツール７０２は、選択されたＩＢＤＲプログラム及びＰＢＤＲの実行要件を考慮して、ＮＰＶを最大化するバッテリサイズを決定するように構成される。
【０１２５】
計画ツール７０２では、高レベルオプティマイザ６３２は、全シミュレーション期間に対して計画された負荷及び公益事業レートを受信することができる。計画された負荷及び公益事業レートは、クライアントデバイス７２２（例えば、ユーザが定義した、ユーザが選択したなど）を介してユーザから受信された入力によって定義すること及び／又は計画情報データベース７２６から回収することができる。高レベルオプティマイザ６３２は、シミュレーション期間の一部分に対する最適な資源配分（すなわち、最適な発送スケジュール）を決定するために、低レベルオプティマイザ６３４からのサブプラント曲線と併せて、計画された負荷及び公益事業レートを使用する。
【０１２６】
高レベルオプティマイザ６３２が資源配分を最適化するシミュレーション期間の一部分は、時間ホライズンで終了する予測窓によって定義することができる。最適化の各反復により、予測窓は先にシフトされ、発送スケジュールの一部分はもはや予測窓において受け入れられない（例えば、シミュレーションの結果として格納又は出力されない）。負荷及びレート予測は、全シミュレーションに対して事前に定義することができ、各反復における調整の対象とはならない場合がある。しかし、予測窓を時間的に先にシフトすることにより、予測窓の終了時に新しく追加されたタイムスライスに対する追加の計画情報（例えば、計画された負荷及び／又は公益事業レート）が導入され得る。各反復と共に予測窓の小さな部分しか変化しないため、新しい計画情報は、最適な発送スケジュールに対してそれほど影響を及ぼさない可能性がある。
【０１２７】
いくつかの実施形態では、高レベルオプティマイザ６３２は、シミュレーションの開始時に、低レベルオプティマイザ６３４からシミュレーションで使用されるサブプラント曲線のすべてを要求する。計画された負荷及び環境条件は全シミュレーション期間に対して既知であるため、高レベルオプティマイザ６３２は、シミュレーションの開始時に、関連するサブプラント曲線のすべてを回収することができる。いくつかの実施形態では、サブプラント曲線が高レベルオプティマイザ６３２に提供される際、低レベルオプティマイザ６３４は、サブプラント生産を機器レベルの生産及び資源使用にマッピングする関数を生成する。これらのサブプラントから機器への関数は、シミュレーションの結果に基づいて、個々の機器生産及び資源使用を計算するために使用することができる（例えば、後処理モジュールにおいて）。
【０１２８】
依然として図７を参照すると、計画ツール７０２は、通信インタフェース７０４及び処理回路７０６を含むように示されている。通信インタフェース７０４は、様々なシステム、デバイス又はネットワークとのデータ通信を実施するための有線又は無線インタフェース（例えば、ジャック、アンテナ、送信機、受信機、トランシーバ、ワイヤ端子など）を含み得る。例えば、通信インタフェース７０４は、イーサネットベースの通信ネットワークを介してデータを送受信するためのイーサネットカード及びポート並びに／あるいは無線通信ネットワークを介して通信するためのＷｉＦｉトランシーバを含み得る。通信インタフェース７０４は、ローカルエリアネットワークまた広域ネットワーク（例えば、インターネット、建物ＷＡＮなど）を介して通信するように構成することができ、様々な通信プロトコル（例えば、ＢＡＣｎｅｔ、ＩＰ、ＬＯＮなど）を使用することができる。
【０１２９】
通信インタフェース７０４は、計画ツール７０２と様々な外部のシステム又はデバイス（例えば、クライアントデバイス７２２、結果データベース７２８、計画情報データベース７２６など）との間の電子データ通信を容易にするように構成されたネットワークインタフェースであり得る。例えば、計画ツール７０２は、通信インタフェース７０４を介してクライアントデバイス７２２及び／又は計画情報データベース７２６から、計画された負荷及び公益事業レートを受信することができる。計画ツール７０２は、通信インタフェース７０４を使用して、クライアントデバイス７２２にシミュレーションの結果を出力すること及び／又は結果データベース７２８に結果を格納することができる。
【０１３０】
依然として図７を参照すると、処理回路７０６は、プロセッサ７１０及びメモリ７１２を含むように示されている。プロセッサ７１０は、汎用もしくは専用プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、１つもしくは複数のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、１群の処理コンポーネント又は他の適切な処理コンポーネントであり得る。プロセッサ７１０は、メモリ７１２に格納されるか又は他のコンピュータ可読媒体（例えば、ＣＤＲＯＭ、ネットワーク記憶装置、リモートサーバなど）から受信されるコンピュータコード又は命令を実行するように構成することができる。
【０１３１】
メモリ７１２は、本開示で説明される様々なプロセスの完了及び／又は促進のためのデータ及び／又はコンピュータコードを格納するための１つ又は複数のデバイス（例えば、メモリユニット、メモリデバイス、記憶装置など）を含み得る。メモリ７１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードドライブストレージ、一時記憶装置、不揮発性メモリ、フラッシュメモリ、光メモリ、あるいは、ソフトウェアオブジェクト及び／又はコンピュータ命令を格納するための他の任意の適切なメモリを含み得る。メモリ７１２は、本開示で説明される様々な活動及び情報構造をサポートするためのデータベース構成要素、オブジェクトコード構成要素、スクリプト構成要素又は他の任意のタイプの情報構造を含み得る。メモリ７１２は、処理回路７０６を介してプロセッサ７１０に通信可能に接続することができ、本明細書で説明される１つ又は複数のプロセスを実行する（例えば、プロセッサ７１０によって）ためのコンピュータコードを含み得る。
【０１３２】
依然として図７を参照すると、メモリ７１２は、ＧＵＩエンジン７１６、ウェブサービス７１４及び構成ツール７１８を含むように示されている。例示的な実施形態では、ＧＵＩエンジン７１６は、シミュレーションのための計画情報（例えば、計画された負荷、公益事業レート、環境条件など）を選択又は定義するためにグラフィカルユーザインタフェースをユーザに提供するように構成されたグラフィカルユーザインタフェースコンポーネントを含み得る。ウェブサービス７１４は、ユーザがウェブポータルを介して及び／又はリモートシステムもしくはデバイス（例えば、企業制御アプリケーション）から計画ツール７０２と対話できるようにする。
【０１３３】
構成ツール７１８は、サブプラントの数及びタイプ、各サブプラント内のデバイス、サブプラント曲線、デバイス特有の効率曲線、シミュレーションの持続時間、予測窓の持続時間、各時間ステップの持続時間並びに／あるいはシミュレーションに関連する他の様々なタイプの計画情報などのシミュレーションの様々なパラメータをユーザが定義できるようにする（例えば、グラフィカルユーザインタフェースを介して、プロンプト駆動「ウィザード」を介してなど）。構成ツール７１８は、シミュレーションを構築するためのユーザインタフェースを提示することができる。ユーザインタフェースは、ユーザがシミュレーションパラメータをグラフで定義できるようにする。いくつかの実施形態では、ユーザインタフェースは、ユーザが、事前に格納されるか又は事前に構築されたシミュレーション済みのプラント及び／又は計画情報を選択し（例えば、計画情報データベース７２６から）、シミュレーションでの使用のためにそれを適応させるか又はそれを使用可能にすることができるようにする。
【０１３４】
依然として図７を参照すると、メモリ７１２は、デマンドレスポンスオプティマイザ６３０を含むように示されている。デマンドレスポンスオプティマイザ６３０は、計画された負荷及び公益事業レートを使用して、予測窓にわたる最適な資源配分を決定することができる。デマンドレスポンスオプティマイザ６３０の動作は、図６〜８を参照して以前に説明されるものと同じもの又は同様のものであり得る。最適化プロセスの各反復により、デマンドレスポンスオプティマイザ６３０は、予測窓を先にシフトし、もはや予測窓にはないシミュレーション期間の一部分に対して最適な資源配分を適用することができる。デマンドレスポンスオプティマイザ６３０は、予測窓の終了時に追加の計画情報を使用して、最適化プロセスの次の反復を実行することができる。デマンドレスポンスオプティマイザ６３０は、クライアントデバイス７２２に提示するために（例えば、ユーザインタフェース７２４を介して）又は結果データベース７２８に格納するために、適用された資源配分を報告アプリケーション７３０に出力することができる。
【０１３５】
依然として図７を参照すると、メモリ７１２は、報告アプリケーション７３０を含むように示されている。報告アプリケーション７３０は、デマンドレスポンスオプティマイザ６３０から最適化された資源配分を受信することができ、いくつかの実施形態では、最適化された資源配分と関連付けられた費用を受信することができる。報告アプリケーション７３０は、ＧＵＩのユーザに主要業績評価指標（ＫＰＩ）又は他の情報を表示するためのいくつかのグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）要素（例えば、ウィジェット、ダッシュボード制御、ウィンドウなど）を伴うウェブベースの報告アプリケーションを含み得る。それに加えて、ＧＵＩ要素は、様々なプラント、サブプラント又は同様のものにわたる相対エネルギー使用及び強度を要約することができる。他のＧＵＩ要素又は報告は、ユーザがシミュレーションの結果を評価できるようにする利用可能なデータに基づいて生成して示すことができる。ユーザインタフェース又は報告（又は根本的なデータエンジン）は、資源配分及びそれと関連付けられた費用を凝集及び分類し、ＧＵＩを介してユーザに結果を提供するように構成することができる。ＧＵＩ要素は、ユーザがシミュレーションの結果を視覚的に分析できるようにするチャート又はヒストグラムを含み得る。報告アプリケーション７３０によって生成することができる例示的な出力は、図８に示されている。
【０１３６】
ここで図８を参照すると、例示的な実施形態による計画ツール７０２の動作を示すいくつかのグラフ８００が示されている。最適化プロセスの各反復により、計画ツール７０２は、最適化が実行される最適化期間（すなわち、シミュレーション期間の一部分）を選択する。例えば、計画ツール７０２は、第１の反復で使用するための最適化期間８０２を選択することができる。最適な資源配分８１０が決定された時点で、計画ツール７０２は、プラントディスパッチ８３０に送信するために、資源配分８１０の部分８１８を選択することができる。部分８１８は、資源配分８１０の第１の時間ステップｂであり得る。計画ツール７０２は、最適化期間８０２を時間的に先にシフトすることができ、その結果、最適化期間８０４が得られる。予測窓がシフトされる量は、時間ステップｂの持続時間に対応し得る。
【０１３７】
計画ツール７０２は、最適な資源配分８１２を決定するために、最適化期間８０４に対して最適化プロセスを繰り返すことができる。計画ツール７０２は、プラントディスパッチ８３０に送信するために、資源配分８１２の部分８２０を選択することができる。部分８２０は、資源配分８１２の第１の時間ステップｂであり得る。次いで、計画ツール７０２は、予測窓を時間的に先にシフトすることができ、その結果、最適化期間８０６が得られる。このプロセスは、更新された資源配分（例えば、資源配分８１４、８１６など）を生成し、プラントディスパッチ８３０に送信するために各資源配分の部分（例えば、部分８２２、８２４）を選択するために、後続の各最適化期間（例えば、最適化期間８０６、８０８など）に対して繰り返すことができる。プラントディスパッチ８３０は、最適化期間８０２〜８０８の各々からの第１の時間ステップｂ  ８１８〜８２４を含む。全シミュレーション期間に対して最適な資源配分がコンパイルされた時点で、図７を参照して説明されるように、報告アプリケーション７３０、結果データベース７２８及び／又はクライアントデバイス７２２に結果を送信することができる。
【０１３８】
確率論的モデル予測制御を伴う建物エネルギーシステム
【０１３９】
ここで図９、１０を参照すると、例示的な実施形態による建物エネルギーシステム９００が示されている。システム９００は、図１〜８を参照して説明されるような周波数レスポンス最適化システム１００、太陽光発電エネルギーシステム３００、エネルギーシステム５００及び／又は計画システム７００の特徴のいくつか又はすべてを含み得る。いくつかの実施形態では、システム９００は、その全開示が参照により本明細書に組み込まれる２０１７年４月２７日に出願された米国仮特許出願第６２／４９１，１０８号明細書で説明されている建物エネルギーシステムの特徴のいくつか又はすべてを含む。
【０１４０】
建物エネルギーシステム９００は、エネルギーグリッド９０２、コントローラ９０４、バッテリ９０６及び１つ又は複数の建物９０８を含むように示されている。システム９００は、主に、バッテリ９０６における電気エネルギー貯蔵に関して説明されているが、本明細書で説明されるシステム及び方法は、一般に、いかなるタイプのエネルギー貯蔵にも適用可能であることを理解すべきである。例えば、バッテリ９０６は、他の任意のタイプのエネルギー貯蔵デバイス（例えば、熱エネルギー貯蔵タンク、ゾーン質量エネルギー貯蔵庫、熱コンデンサなど）と交換することも、他の任意のタイプのエネルギー貯蔵デバイス（例えば、熱エネルギー貯蔵タンク、ゾーン質量エネルギー貯蔵庫、熱コンデンサなど）で補完することもでき、同じ最適化技法を使用して、エネルギー貯蔵デバイスの最適な充電／放電レートを決定することができる。以下の段落は、建物９０８の電気エネルギー負荷Ｌｔを満たすため及びエネルギーグリッド９０２の周波数調整を実行するために、電気エネルギーをバッテリ９０６に貯蔵したり、バッテリ９０６から放電したりする実装形態の例について説明している。
【０１４１】
エネルギーグリッド９０２は、独立電力管理機構（ＩＳＯ）及び／又は建物９０８に電力を提供する電力公益事業と関連付けることができる。いくつかの実施形態では、エネルギーグリッド９０２は、図１〜５を参照して説明されるようなエネルギーグリッド１０４、エネルギーグリッド３１２及び／又は電気公益事業５１１と同じもの又は同様のものであり得る。いくつかの実施形態では、エネルギーグリッド９０２は、図１及び６を参照して説明されるようなインセンティブ提供者１１４及び／又はインセンティブプログラム６０２の機能性を含む。例えば、エネルギーグリッド９０２は、コントローラ９０４から周波数調整（ＦＲ）容量Ｆｔ（例えば、容量ビッド）を受信するように構成することができ、コントローラ９０４にＦＲ信号αｔを提供することができる。ＦＲ容量Ｆｔは、時刻ｔに周波数調整を実行するためにコントローラ９０４が確保した電力の量［ｋＷ］を指定することができる。ＦＲ信号αｔは、時刻ｔにエネルギーグリッド９０２によって要求されたＦＲ容量Ｆｔの比率（−１≦αｔ≦１）を指定することができる。αｔ＞０の値は、エネルギーグリッド９０２がシステム９００に電力を送信することを示すのに対して、αｔ＜０の値は、エネルギーグリッド９０２がシステム９００から電力を引き出すことを示す。いくつかの実施形態では、ＦＲ信号αｔは、以前に説明した調整信号Ｒｅｇｓｉｇｎａｌと同じである。
【０１４２】
バッテリ９０６は、建物９０８の負荷Ｌｔを満たすため及び周波数調整を実行するために、電力Ｐｔ［ｋＷ］を貯蔵及び放電するように構成することができる。Ｐｔの正の値は、バッテリ９０６が放電していることを示すのに対して、Ｐｔの負の値は、バッテリ９０６が充電されていることを示す。また、バッテリ９０６は、周波数調整を実行するために、エネルギーグリッド９０２から電力αｔＦｔを受信すること及びエネルギーグリッド９０２に電力αｔＦｔを提供することもできる。αｔＦｔの正の値は、ＦＲを実行するためにシステム９００がエネルギーグリッド９０２からエネルギーを除去していることを示すのに対して、αｔＦｔの負の値は、ＦＲを実行するためにシステム９００がエネルギーグリッド９０２にエネルギーを提供していることを示す。バッテリ９０６の正味電力出力は、図９では、Ｐｔ−αｔＦｔ［ｋＷ］として示されており、周波数調整の目的で、Ｐｔは、建物負荷Ｌｔのいくつか又はすべてを満たすために建物９０８に提供された電力の量であり、αｔＦｔは、エネルギーグリッド９０２から引き出された電力の量である。バッテリ９０６の充電状態Ｅｔ［ｋＷｈ］は、バッテリ９０６が充電されている際は増加し、バッテリ９０６が放電している際は減少する。
【０１４３】
時刻ｔにエネルギーグリッド９０２から受信された正味電力量は、ｄｔ＝Ｌｔ−Ｐｔ＋αｔＦｔとして示されており、周波数調整の目的で、Ｌｔは、建物９０８の電気負荷であり、Ｐｔは、電気負荷Ｌｔのいくつか又はすべてを満たすためにバッテリ９０６から放電された電力の量であり、αｔＦｔは、エネルギーグリッド９０２からバッテリ９０６に提供された電力の量である。Ｐｔの正の値は、バッテリ９０６が放電していることを示し、それは、建物電気負荷Ｌｔを満たすために必要な電力の量から減ずることであり、従って、時刻ｔにエネルギーグリッド９０２から受信された総電力量ｄｔを低減する。Ｐｔの負の値は、バッテリ９０６が充電されていることを示し、それは、建物電気負荷Ｌｔを満たすために必要な電力の量に加えることであり、従って、時刻ｔにエネルギーグリッド９０２から受信された電力量を増加する。αｔＦｔの正の値は、ＦＲを実行するためにシステム９００がエネルギーグリッド９０２からエネルギーを除去していることを示し、それは、時刻ｔにエネルギーグリッド９０２から受信された総電力量ｄｔを増加する。αｔＦｔの負の値は、ＦＲを実行するためにシステム９００がエネルギーグリッド９０２にエネルギーを提供していることを示し、それは、時刻ｔにエネルギーグリッド９０２から受信された総電力量ｄｔを減少する。
【０１４４】
エネルギーグリッド９０２から受信された正味電力量ｄｔは、エネルギー費用料金と需要電力料金の両方の対象となり得る。例えば、一定の期間Ｔにわたる総エネルギー費用は、
【数２８】
2019054718.tif 000030
のように計算することができ、式中、第１の項は、エネルギー費用料金を表し、第２の項は、需要電力料金を表す。エネルギー費用料金は、所定の期間の持続時間にわたってエネルギーグリッド９０２から受信された総エネルギー量［ｋＷｈ］に基づいて計算することができる。いくつかの実施形態では、エネルギーの費用
【数２９】
2019054718.tif 000031
は、時刻ｔの関数として変動する。それに従って、エネルギー費用料金は、時刻ｔにエネルギーグリッド９０２から受信されたエネルギーの量を時刻ｔにおけるエネルギーの費用
【数３０】
2019054718.tif 000032
に乗じることによって、各時間ステップｔに対して計算することができる。次いで、総エネルギー費用料金は、すべての時間ステップにわたって総和することによって計算することができる。需要電力料金Ｄは、需要電力料金期間Ｔの持続時間にわたるｄｔの最大値に基づき得る。いくつかの実施形態では、需要電力料金Ｄは、Ｄ＝ｍａｘｔ∈Ｔ（ｄｔ）πＤとして計算され、式中、ｍａｘ（）関数は、需要電力料金期間Ｔ内で起こるｄｔ［ｋＷ］の最大値を選択し、πＤは、需要電力料金レート［＄／ｋＷ］である。
【０１４５】
コントローラ９０４は、総エネルギー費用Ｊを最小化するために各時刻ｔにおけるバッテリ電力Ｐｔの最適値を決定するように構成することができる。いくつかの実施形態では、コントローラ９０４は、周波数調整及びエネルギー市場におけるバッテリ９０６のための最適な短期参加戦略を決定すると同時に、エネルギーグリッド９０２からの長期需要電力料金を軽減する。技術的課題は、長期ホライズンにわたって、関連付けられた計画法問題を解くことである。これに対処するため、コントローラ９０４は、周期性制約付きの２段階最適化を実行することができる。
【０１４６】
コントローラ９０４は、処理回路１０５０を含むように示されており、処理回路１０５０は、本明細書で説明されるように、コントローラ９０４を少なくとも部分的に制御するように構成される。コントローラは、プロセッサ１０５２及びメモリ１０５４を含む。プロセッサ１０５２は、汎用プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、１つもしくは複数のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、１群の処理コンポーネント又は他の適切な電子処理コンポーネントとして実装することができる。メモリ１０５４の１つ又は複数のメモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＮＶＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスクストレージなど）は、本明細書で説明される様々なプロセスの少なくともいくつかを容易にするためのデータ及び／又はコンピュータコードを格納することができる。この関連で、メモリ１０５４は、プログラミング論理を格納することができ、プログラミング論理は、プロセッサ１０５２によって実行されると、コントローラ９０４の動作を制御する。
【０１４７】
メモリ１０５４は、モデル予測コントローラ１００４に通信可能に結合された確率論的オプティマイザ１００２を含む。示される実施形態では、確率論的オプティマイザ１００２及びモデル予測コントローラ１００４は、本明細書では、それに属するプロセスを容易にするためにプロセッサ１０５２による実行が可能なデータ及び／又はコンピュータコードとして実装される。他の実施形態では、確率論的オプティマイザ１００２及び／又はモデル予測コントローラ１００４は、別個のプロセッサ上で実装することも、様々なコンピューティング資源（例えば、クラウドベースのコンピューティング）にわたって分散することもできる。確率論的オプティマイザ１００２及びモデル予測コントローラ１００４は、高度に構成可能であり、様々な手法を使用して実装できることを理解すべきである。
【０１４８】
確率論的オプティマイザ１００２は、例えば、バッテリ９０６の初期／末期充電状態（ＳＯＣ）
【数３１】
2019054718.tif 000033
及び／又は全計画ホライズンにわたるピーク需要Ｄ＊を含む第１段階（設計）変数に対する最適値を決定するために第１の最適化を実行するように構成することができる。モデル予測コントローラ１００４は、各時刻ｔにおけるバッテリ電力Ｐｔ及び周波数レスポンスコミットメントαｔＦｔなどの第２段階決定に対する最適値を決定するために第２の最適化を実行するように構成することができる。第２の最適化は、ピーク需要Ｄ＊に基づく制約（例えば、ソフト制約）を条件とし得る。例えば、第２の最適化は、所定の時刻における需要が、第１の最適化によって決定されたピーク需要Ｄ＊を超えないことを保証することができる。
【０１４９】
図１０に示されるように、コントローラ９０４は、階層最適化戦略を実行するように構成することができ、階層最適化戦略では、長期計画法を実施する確率論的オプティマイザ１００２からの最適な第１段階決定は、モデル予測コントローラ１００４に伝達される。モデル予測コントローラ１００４は、最適な第１段階決定に基づいて短期計画法を実施するために、後退ホライズン（Ｒｅｃｅｄｉｎｇ  Ｈｏｒｉｚｏｎ）ＭＰＣスキームを使用することができる。有利には、完全な予測による公称条件の下では、階層最適化戦略は、長期計画法問題の最適なポリシを生み出す。また、コントローラ９０４は、完全な予測が利用可能ではない際には、ＭＰＣスキームを誘導及び訂正するための様々な戦略を採用することもできる。コントローラ９０４によって実行される動作は、以下でさらに詳細に説明する。
【０１５０】
問題の定式化
【０１５１】
以下の形態の一般的な計画法の定式化について考慮する。
【数３２】
2019054718.tif 000034
式中、Ｔ：｛０，…，Ｎ｝であり、
【数３３】
2019054718.tif 000035
は、時間ホライズンであり、φ１（）は、時間加法費用関数であり、φ２（）は、時間最大費用関数である。制御（例えば、制御システム入力）、システム状態及び外乱（例えば、非制御システム入力）は、ｕｔ、ｘｔ及びｄｔとしてそれぞれ表現される。方程式（２．１ｃ）は、周期性制約であり、第１の時間ステップｔ＝０におけるシステム状態ｘ０が最適化期間の最後の時間ステップｔ＝Ｎにおけるシステム状態ｘＮと等しいことを指定する。いくつかの実施形態では、変数ｘ０は、最適化予定の自由変数である。
【０１５２】
ここでは、
【数３４】
2019054718.tif 000036
を満たす時間段階の集合
【数３５】
2019054718.tif 000037
への時間集合Ｔ及び
【数３６】
2019054718.tif 000038
の区分化（辞書式順序での）について考慮し、Ｔξ：＝｛０，…，Ｎξ｝は、段階
【数３７】
2019054718.tif 000039
の時間集合であり、
【数３８】
2019054718.tif 000040
を満たす。便宜上、集合
【数３９】
2019054718.tif 000041
は、
【数４０】
2019054718.tif 000042
として定義することができる。状態、制御及び外乱軌道は、段階に区分化することができる。区分化された軌道は、
【数４１】
2019054718.tif 000043
及びｔ∈Ｔξの場合は、ｕξ，ｔ、ｘξｔ及びｄξ，ｔとして示すことができる。この定式化では、添え字ξは、段階
【数４２】
2019054718.tif 000044
の集合から選択された特定の段階を識別し、添え字ｔは、段階内の時間ステップの集合から選択された特定の時間ステップｔ∈Ｔξを識別する。これらの区分化は、以下の対等の形態で計画法問題を再公式化するために使用することができる。
【数４３】
2019054718.tif 000045
制約（２．２ｃ）は、段階ξの終了時のシステム状態ｘξ，Ｎξが次の段階ξ＋１の開始時のシステム状態ｘξ＋１，０と等しいことを保証することによって段階間の連続性を実施する。
【０１５３】
計画法問題は、すべての段階で周期性の実施を必要とすることによって修正することができる。
【数４４】
2019054718.tif 000046
（２．３ｄ）は、（２．２ｄ）を含意し、ｘ０，０は、自由変数である。その上、周期性制約（２．３ｄ）は、段階連続性制約（２．３ｃ）と共に、ｘξ＋１，０＝ｘξ，０、
【数４５】
2019054718.tif 000047
として表現することができる。これを受けて、これらの制約は、追加の変数ｘ０を導入することによって、ｘξ，０＝ｘ０、
【数４６】
2019054718.tif 000048
として再公式化することができる。結果的に、（２．３）の定式化の目標は、時間加法及び時間最大費用を最小化する最適な周期的状態ｘ０及び制御ポリシｕξ，ｔ、
【数４７】
2019054718.tif 000049
、ｔ∈τξを見出すことである。
【０１５４】
時間最大関数（すなわち、方程式（２．３ａ）の第２の項）は、以下の（２．３）の対等の形態を生み出すために、再公式化することができる。
【数４８】
2019054718.tif 000050
（２．４）の解は、
【数４９】
2019054718.tif 000051
として示され、
【数５０】
2019054718.tif 000052
は、システム状態の最適な軌道であり、
【数５１】
2019054718.tif 000053
は、制御入力の最適な軌道であり、η＊は、時間最大関数の最適値である（例えば、
【数５２】
2019054718.tif 000054
）。結果的に、η＊は、全計画ホライズンにわたる時間最大費用である。また、
【数５３】
2019054718.tif 000055
とも記述される。
【０１５５】
（２．４）の構造から、段階間の結合のみが変数ｘ０及びηから生じることが明らかである。結果的に、問題（２．４）は、確率論的プログラミング問題として捉えることができ、確率論的プログラミング問題では、段階はシナリオであり、ｘ０及びηは設計変数であり、ポリシｘξ，ｔ、ｕξ，ｔはシナリオ変数である。設計変数をそれらの最適値
【数５４】
2019054718.tif 000056
及びη＊に固定することにより、問題（２．４）は、以下の形態のＭ個の部分問題に分解することができる。
【数５５】
2019054718.tif 000057
【０１５６】
主要な観察は、設計変数
【数５６】
2019054718.tif 000058
及びη＊の最適性から、段階問題の解が最適な軌道
【数５７】
2019054718.tif 000059
及び
【数５８】
2019054718.tif 000060
（又は同じ最適な段階費用を達成する軌道）を生み出すことである。その上、部分問題（２．５）は、周期性制約付きのＭＰＣ問題の構造を有する。従って、確率論的プログラミング定式化は、長期計画法問題（２．４）（（２．２）と対等の）が短期ＭＰＣ問題へのガイダンスを提供する階層的計画法アーキテクチャを提案する。通信は、周期的状態
【数５９】
2019054718.tif 000061
及びピーク費用η＊に対する制約の形態で生じる。
【０１５７】
バッテリ最適化の例
【０１５８】
以下の段落は、バッテリ計画法問題の文脈における確率論的プログラミング定式化の要素について説明している。この例は、図９に示される建物エネルギーシステム９００を使用する。しかし、確率論的プログラミング定式化は、いかなるタイプのエネルギーシステムをも最適化するために使用することができ、バッテリ９０６における電気エネルギー貯蔵に限定されないことを理解すべきである。確率論的プログラムで使用されるモデルパラメータ、データ及び変数は、以下で説明する。
【０１５９】
モデルパラメータ及びデータ
パラメータＬξ，ｔは、シナリオξの時刻ｔにおける建物９０８のエネルギー負荷［ｋＷ］を示し、
【数６０】
2019054718.tif 000062
である。パラメータ
【数６１】
2019054718.tif 000063
は、シナリオξの時刻ｔにおける電気の市場価格［＄／ｋＷｈ］を示し、
【数６２】
2019054718.tif 000064
である。同様に、パラメータ
【数６３】
2019054718.tif 000065
は、シナリオξの時刻ｔにおける調整容量の市場価格［＄／ｋＷ］を示し、
【数６４】
2019054718.tif 000066
である。パラメータπＤは、最適化が実行される需要電力料金期間に適用される需要電力料金（月間）価格［＄／ｋＷ］を示し、
【数６５】
2019054718.tif 000067
である。建物エネルギー負荷Ｌξ，ｔ並びに価格
【数６６】
2019054718.tif 000068
及びπＤは、予測して、入力としてコントローラ９０４に提供することができる。
【０１６０】
上記で説明されるように、αξ，ｔは、シナリオξの時刻ｔにエネルギーグリッド９０２によって要求された周波数調整容量の比率を示す。αξ，ｔ＞０の場合は、エネルギーグリッド９０２は、バッテリ９０６に電力を送信する。αξ，ｔ＜０の場合は、エネルギーグリッド９０２は、バッテリ９０６から電力を引き出す。αξ，ｔの軌道は、エネルギーグリッド９０２によって提供された周波数調整（ＦＲ）信号を定義する。また、ＦＲ信号は、予測して（例えば、ＦＲ信号に対する過去の値又はシナリオに基づいて）、入力としてコントローラ９０４に提供することもできる。
【０１６１】
パラメータ
【数６７】
2019054718.tif 000069
は、バッテリ９０６の貯蔵容量［ｋＷｈ］を示し、
【数６８】
2019054718.tif 000070
である。パラメータ
【数６９】
2019054718.tif 000071
は、バッテリ９０６の最大放電レート（電力）［ｋＷ］を示し、
【数７０】
2019054718.tif 000072
である。同様に、パラメータ
【数７１】
2019054718.tif 000073
は、バッテリ９０６の最大充電レート（電力）［ｋＷ］を示し、
【数７２】
2019054718.tif 000074
である。パラメータρは、周波数調整のために確保されたバッテリ容量の比率［ｋＷｈ／ｋＷ］を示し、
【数７３】
2019054718.tif 000075
である。パラメータ
【数７４】
2019054718.tif 000076
は、最大ランプ限度［ｋＷ／ｈ］を示し、
【数７５】
2019054718.tif 000077
である。
【数７６】
2019054718.tif 000078
ρ及び
【数７７】
2019054718.tif 000079
の値もまた、入力としてコントローラ９０４に提供することができる。
【０１６２】
モデル変数
確率論的プログラムで使用されるモデル変数は、すべてのシナリオ
【数７８】
2019054718.tif 000080
に対して複製することができる。モデル変数Ｐξ，ｔは、シナリオξの時刻ｔにおけるバッテリ９０６の正味放電レート（電力）［ｋＷ］を示し、
【数７９】
2019054718.tif 000081
である。Ｐξ，ｔ＞０の値は、バッテリ９０６が放電していることを示すのに対して、Ｐξ，ｔ＜０の値は、バッテリ９０６が充電されていることを示す。変数Ｆξ，ｔは、シナリオξの時刻ｔにエネルギーグリッド９０２に提供された周波数調整容量［ｋＷ］を示し、
【数８０】
2019054718.tif 000082
である。変数Ｅξ，ｔは、シナリオξの時刻ｔにおけるバッテリ９０６の充電状態［ｋＷｈ］を示し、
【数８１】
2019054718.tif 000083
である。変数ｄξ，ｔは、シナリオξの時刻ｔにエネルギーグリッド９０２から要求された負荷［ｋＷ］を示し、
【数８２】
2019054718.tif 000084
である。変数
【数８３】
2019054718.tif 000085
は、ホライズンＴにわたるピーク負荷［ｋＷ］を示す。
【０１６３】
確率論的オプティマイザ
【０１６４】
確率論的オプティマイザ１００２は、最適なピーク需要Ｄ＊及び／又は最適なシステム状態
【数８４】
2019054718.tif 000086
を決定するために第１の最適化を実行するように構成することができる。バッテリの例では、最適なシステム状態は、バッテリ９０６の最適な充電状態（ＳＯＣ）であり得る。確率論的オプティマイザ１００２によって決定された最適なピーク需要Ｄ＊は、モデル予測コントローラ１００４に送り、モデル予測コントローラ１００４によって実行される第２の最適化を制約するために使用することができる。同様に、確率論的オプティマイザ１００２によって決定された最適なシステム状態
【数８５】
2019054718.tif 000087
は、モデル予測コントローラ１００４に送り、モデル予測コントローラ１００４によって実行される第２の最適化における周期性制約として使用することができる。
【０１６５】
いくつかの実施形態では、確率論的オプティマイザ１００２は、目的関数を最適化することによって、最適なピーク需要Ｄ＊及び／又は最適なシステム状態
【数８６】
2019054718.tif 000088
を決定する。目的関数は、予期される収益及びバッテリ９０６の動作費用について説明することができ、時間加法費用項と時間最大費用項の両方を含み得る。例えば、目的関数は、方程式（２．６）に示される形態を有し得る。
【数８７】
2019054718.tif 000089
式中、第１の項は、時間加法費用であり、第２の項は、制約（２．１２）と共に、時間最大費用である。式Ｐξ，ｔ−αξ，ｔＦξ，ｔは、シナリオξの時刻ｔにおけるバッテリ９０６の放電から生じるエネルギー節約量［ｋＷｈ］を表し、エネルギー費用節約を決定するためにシナリオξの時刻ｔにおけるエネルギーの費用
【数８８】
2019054718.tif 000090
が乗じられる。変数Ｆξ，ｔは、シナリオξの時刻ｔにエネルギーグリッド９０２に提供された周波数調整容量［ｋＷ］を示し、予期される周波数調整収益を決定するために調整容量の市場価格
【数８９】
2019054718.tif 000091
が乗じられる。変数Ｄは、最適化ホライズンＴにわたるピーク負荷［ｋＷ］を表し、需要電力料金費用を決定するために需要電力料金価格［＄／ｋＷ］が乗じられる。
【０１６６】
確率論的オプティマイザ１００２は、１組の制約を条件として目的関数（２．６）を最適化するように構成することができる。いくつかの実施形態では、制約は、すべてのシナリオ
【数９０】
2019054718.tif 000092
に対して複製される。確率論的オプティマイザ１００２は、バッテリ９０６に充電されるか又はバッテリ９０６から放電された電力の量Ｐξ，ｔにエネルギーグリッド９０２に提供されたＦＲ容量Ｆξ，ｔを加えたものが最大放電及び充電レート
【数９１】
2019054718.tif 000093
及び
【数９２】
2019054718.tif 000094
内であることを保証する制約を課すように構成することができる。
【数９３】
2019054718.tif 000095
【０１６７】
確率論的オプティマイザ１００２は、以下の制約を使用して、バッテリ９０６の貯蔵ダイナミクスを表すことができる。
【数９４】
2019054718.tif 000096
式中、周波数調整を実行した結果として、Ｅξ，ｔは、時刻ｔにおけるバッテリ９０６の充電状態であり、Ｐξ，ｔは、時刻ｔにバッテリ９０６から放電された電力の量であり、αξ，ｔＦξ，ｙは、時刻ｔにバッテリ９０６に加えられた電力の量である。それに従って、制約（２．８）は、時刻ｔ＋１におけるバッテリ９０６の充電状態Ｅξ，ｔ＋１が、バッテリ９０６に充電されるか又はバッテリ９０６から放電された電力資源のすべてについて説明することを保証する。
【０１６８】
確率論的オプティマイザ１００２は、以下の制約を使用して、区間（ｔ，ｔ＋１）にわたって決定済みＦＲ容量に対して一定のエネルギー量が確保されることを保証することができる。
【数９５】
2019054718.tif 000097
式中、Ｅξ，ｔは、時刻ｔにおけるバッテリ９０６の充電状態を表し、最小バッテリ容量ρＦξ，ｔと最大バッテリ容量
【数９６】
2019054718.tif 000098
との間に制約される。同様に、時刻ｔ＋１におけるバッテリ９０６の充電状態Ｅξ，ｔ＋１は、最小バッテリ容量ρＦξ，ｔと最大バッテリ容量
【数９７】
2019054718.tif 000099
との間に制約される。
【０１６９】
確率論的オプティマイザ１００２は、以下の制約を使用して、バッテリランプ放電レートを制約することができる。
【数９８】
2019054718.tif 000100
時刻ｔと時刻ｔ＋１との間のバッテリ電力の変化Ｐξ，ｔ＋１−Ｐξ，ｔは、負のランプレート限度
【数９９】
2019054718.tif 000101
と正のランプレート限度
【数１００】
2019054718.tif 000102
との間に制約される。
【０１７０】
確率論的オプティマイザ１００２は、以下の制約を使用して、エネルギーグリッド９０２から要求された残りの需要ｄξ，ｔを定義することができる。
【数１０１】
2019054718.tif 000103
式中、周波数調整の目的で、Ｌξ，ｔは、建物９０８のエネルギー負荷であり、Ｐξ，ｔは、バッテリ９０６から放電された電力の量であり、αξ，ｔＦξ，ｔは、エネルギーグリッド９０２から引き出された電力の量である。
【０１７１】
確率論的オプティマイザ１００２は、以下の制約を課して、ピーク需要Ｄが、需要電力料金期間内で起こる各需要ｄξ，ｔと少なくとも同じ大きさであることを保証することができる。
【数１０２】
2019054718.tif 000104
それに従って、ピーク需要の値Ｄは、需要電力料金期間の間のｄξ，ｔの最大値以上であることが保証される。
【０１７２】
いくつかの実施形態では、確率論的オプティマイザ１００２は、以下の制約を使用して、バッテリ９０６がエネルギーグリッド９０２に電気を売り戻さないようにすることができる。
【数１０３】
2019054718.tif 000105
それにより、周波数調整の目的でバッテリから放電された電力の量Ｐξ，ｔにエネルギーグリッド９０２から引き出された電力の量Ｆξ，ｔを加えたものが建物エネルギー負荷Ｌξ，ｔ以下であることが保証される。
【０１７３】
確率論的オプティマイザ１００２は、以下の制約を使用して、バッテリ９０６の初期の充電状態に対する予測不可能性（ｎｏｎ−ａｎｔｉｃｉｐａｔｉｖｉｔｙ）制約を実施することができる。
【数１０４】
2019054718.tif 000106
それにより、シナリオξの開始時のバッテリ９０６の充電状態Ｅξ，０が充電パラメータの初期の状態Ｅ０と等しいことが保証される。
【０１７４】
確率論的オプティマイザ１００２は、以下の周期性制約を実施することができる。
【数１０５】
2019054718.tif 000107
それにより、各シナリオの終了時のバッテリ９０６の最終の充電状態Ｅξ，Ｎξがシナリオの開始時のバッテリ９０６の初期の充電状態と同じであることが保証される。
【０１７５】
確率論的オプティマイザ１００２は、以下の制約を使用して、変数に境界を課すことができる。
【数１０６】
2019054718.tif 000108
【０１７６】
確率論的オプティマイザ１００２は、最適な第１段階の解
【数１０７】
2019054718.tif 000109
及びＤ＊を得るために、制約（２．７ａ）〜（２．１８ｃ）を条件として目的関数（２．６）を最適化することができる。これらの最適値は、モデル予測コントローラ１００４に提供し、日々の短期計画ホライズンにわたってバッテリ動作ポリシを得る決定論的ＭＰＣスキームを誘導するために使用することができる。例えば、
【数１０８】
2019054718.tif 000110
は、モデル予測コントローラ１００４によって、ＭＰＣスキームを開始するための初期の充電状態として及びＭＰＣ部分問題における終端制約によって実施される周期的な充電状態として使用することができる。Ｄ＊は、モデル予測コントローラ１００４によって、日々の計画期間にわたってＭＰＣスキームから得られたピーク需要を制約するために使用することができる。
【０１７７】
モデル予測コントローラ
【０１７８】
モデル予測コントローラ１００４は、各シナリオξの各時間ステップｔに対するバッテリ９０６の最適なバッテリ電力設定値Ｐξ，ｔを決定するために第２の最適化を実行するように構成することができる。いくつかの実施形態では、モデル予測コントローラ１００４は、ホライズンＴξ：＝｛ｔ，ｔ＋１，…，ｔ＋Ｎξ｝にわたって時刻ｔ＝ｔξ
【数１０９】
2019054718.tif 000111
に第２の最適化を実行する。時刻ｔξにモデル予測コントローラ１００４によって実行される第２の最適化は、予測ホライズンＴξにわたる価格及び負荷の予測を使用することができる。完全な情報の事例では、モデル予測コントローラ１００４によって使用される予測は、確率論的オプティマイザ１００２によって実行される第１の最適化のシナリオを生成するために使用される情報と整合する。いくつかの実施形態では、モデル予測コントローラ１００４は、対応するシナリオξの各時間ステップにおいて最適なバッテリ電力設定値Ｐξ，ｔを決定するために、複数の第２の最適化（例えば、各シナリオ
【数１１０】
2019054718.tif 000112
に対して各時刻ｔ＝ｔξに１つずつ）を実行する。
【０１７９】
モデル予測コントローラ１００４は、Ｎξ時間ブロックに対して時刻ｔξにおける第２の最適化の解を実装することができ、Ｎξは、第２の最適化が繰り返される頻度を表す（例えば、１日に１回、２日毎に１回、１週間に１回など）。完全な情報の事例では、第２段階の最適化は確率論的オプティマイザ１００２によって実行される第１の最適化のシナリオ部分問題に相当するため、第２段階の最適化の結果が最適である。不完全な情報の事例では、モデル予測コントローラ１００４は、予測エラーに対応するために、第２段階の最適化の結果を修正又は調整することができる。
【０１８０】
いくつかの実施形態では、モデル予測コントローラ１００４は、目的関数を最適化することによって最適なバッテリ電力設定値Ｐξ，ｔを決定する。目的関数は、予期される収益及びバッテリ９０６の動作費用について説明することができ、時間加法費用項と時間最大費用項の両方を含み得る。例えば、目的関数は、方程式（２．１９）に示される形態を有し得る。
【数１１１】
2019054718.tif 000113
式中、第１の項は、時間加法費用であり、第２の項は、時間最大費用である。式Ｐξ，ｔ−αξ，ｔＦξ，ｔは、シナリオξの時刻ｔにおけるバッテリ９０６の放電から生じるエネルギー節約量［ｋＷｈ］を表し、エネルギー費用節約を決定するためにシナリオξの時刻ｔにおけるエネルギーの費用
【数１１２】
2019054718.tif 000114
が乗じられる。変数Ｆξ，ｔは、シナリオξの時刻ｔにエネルギーグリッド９０２に提供された周波数調整容量［ｋＷ］を示し、予期される周波数調整収益を決定するために調整容量の市場価格
【数１１３】
2019054718.tif 000115
が乗じられる。変数Ｄ＊は、最適化ホライズンＴにわたる最適なピーク負荷［ｋＷ］を表し、需要電力料金費用を決定するために需要電力料金価格［＄／ｋＷ］が乗じられる。最適なピーク負荷Ｄ＊は、確率論的オプティマイザ１００２からの入力として提供することができる。
【０１８１】
モデル予測コントローラ１００４は、１組の制約を条件として目的関数（２．１９）を最適化するように構成することができる。モデル予測コントローラ１００４によって実行される第２の最適化に対する制約は、確率論的オプティマイザ１００２によって実行される第１の最適化に対する制約と同じもの又は同様のものであり得る。しかし、モデル予測コントローラ１００４によって使用される制約は、予測ホライズンにわたる価格、負荷及び調整信号に対する予測信号に基づき得る。
【０１８２】
モデル予測コントローラ１００４は、バッテリ９０６に充電されるか又はバッテリ９０６から放電された電力の量Ｐξ，ｔにエネルギーグリッド９０２に提供されたＦＲ容量Ｆξ，ｔを加えたものが最大放電及び充電レート
【数１１４】
2019054718.tif 000116
及び
【数１１５】
2019054718.tif 000117
内であることを保証する制約を課すように構成することができる。
【数１１６】
2019054718.tif 000118
【０１８３】
モデル予測コントローラ１００４は、以下の制約を使用して、バッテリ９０６の貯蔵ダイナミクスを表すことができる。
【数１１７】
2019054718.tif 000119
式中、周波数調整を実行した結果として、Ｅξ，ｔは、時刻ｔにおけるバッテリ９０６の充電状態であり、Ｐξ，ｔは、時刻ｔにバッテリ９０６から放電された電力の量であり、αξ，ｔＦξ，ｙは、時刻ｔにバッテリ９０６に加えられた電力の量である。それに従って、制約（２．２１）は、時刻ｔ＋１におけるバッテリ９０６の充電状態Ｅξ，ｔ＋１が、バッテリ９０６に充電されるか又はバッテリ９０６から放電された電力資源のすべてについて説明することを保証する。
【０１８４】
モデル予測コントローラ１００４は、以下の制約を使用して、区間（ｔ，ｔ＋１）にわたって決定済みＦＲ容量に対して一定のエネルギー量が確保されることを保証することができる。
【数１１８】
2019054718.tif 000120
式中、Ｅξ，ｔは、時刻ｔにおけるバッテリ９０６の充電状態を表し、最小バッテリ容量ρＦξ，ｔと最大バッテリ容量
【数１１９】
2019054718.tif 000121
との間に制約される。同様に、時刻ｔ＋１におけるバッテリ９０６の充電状態Ｅξ，ｔ＋１は、最小バッテリ容量ρＦξ，ｔと最大バッテリ容量
【数１２０】
2019054718.tif 000122
との間に制約される。
【０１８５】
モデル予測コントローラ１００４は、以下の制約を使用して、バッテリランプ放電レートを制約することができる。
【数１２１】
2019054718.tif 000123
時刻ｔと時刻ｔ＋１との間のバッテリ電力の変化Ｐξ，ｔ＋１−Ｐξ，ｔは、負のランプレート限度
【数１２２】
2019054718.tif 000124
と正のランプレート限度
【数１２３】
2019054718.tif 000125
との間に制約される。
【０１８６】
モデル予測コントローラ１００４は、以下の制約を使用して、エネルギーグリッド９０２から要求された残りの需要ｄξ，ｔを定義することができる。
ｄξ，ｔ＝Ｌξ，ｔ−Ｐξ，ｔ＋αξ，ｔＦξ，ｔ、ｔ∈Ｔξ  （２．２４）
式中、周波数調整の目的で、Ｌξ，ｔは、建物９０８のエネルギー負荷であり、Ｐξ，ｔは、バッテリ９０６から放電された電力の量であり、αξ，ｔＦξ，ｔは、エネルギーグリッド９０２から引き出された電力の量である。
【０１８７】
いくつかの実施形態では、モデル予測コントローラ１００４は、以下の制約を使用して、バッテリ９０６がエネルギーグリッド９０２に電気を売り戻さないようにすることができる。
Ｐξ，ｔ＋Ｆξ，ｔ≦Ｌξ，ｔ、ｔ∈Ｔξ  （２．２５）
それにより、周波数調整の目的でバッテリから放電された電力の量Ｐξ，ｔにエネルギーグリッド９０２から引き出された電力の量Ｆξ，ｔを加えたものが建物エネルギー負荷Ｌξ，ｔ以下であることが保証される。
【０１８８】
モデル予測コントローラ１００４は、確率論的オプティマイザ１００２によって提供されたＤ＊及び
【数１２４】
2019054718.tif 000126
の最適値を使用して、以下の制約を課すことができる。
【数１２５】
2019054718.tif 000127
制約（２．２６ａ、２．２６ｂ）は、各シナリオξの開始時のバッテリ９０６の充電状態Ｅξ，０及び終了時のバッテリ９０６の充電状態Ｅξ，Ｎが最適な充電状態
【数１２６】
2019054718.tif 000128
と等しいことを必要とする。制約（２．２６ｃ）は、エネルギーグリッド９０２から要求された需要ｄξ，ｔが、確率論的オプティマイザ１００２によって決定された最適なピーク需要Ｄ＊以下であることを必要とする。
【０１８９】
モデル予測コントローラ１００４は、以下の制約を使用して、変数に境界を課すことができる。
【数１２７】
2019054718.tif 000129
【０１９０】
モデル予測コントローラ１００４は、各シナリオξの各時刻ｔにおける最適なバッテリ電力設定値Ｐξ，ｔを得るために、制約（２．２０ａ）〜（２．２７ｃ）を条件として目的関数（２．１９）を最適化することができる。これらの最適値は、バッテリ９０６に提供し、各時刻ｔにバッテリ９０６に充電されるか又はバッテリ９０６から放電される電力の量を制御するために使用することができる。例えば、最適なバッテリ電力設定値は、電力がバッテリ９０６に貯蔵されるか又はバッテリ９０６から放電されるレートを制御するために、バッテリ電力インバータ（例えば、電力インバータ１０６、電力インバータ３０８など）によって使用することができる。
【０１９１】
動作制御プロセス
【０１９２】
ここで図１１を参照すると、例示的な実施形態による、需要電力料金が組み込まれた確率論的モデル予測制御を使用して機器をオンライン制御するためのプロセス１１００のフローチャートが示されている。プロセス１１００は、図９、１０を参照して上記で定義される問題定式化、変数、費用関数、制約などを使用して実装することができる。プロセス１１００は、図９、１０のコントローラ９０４によって実行することができ、以下の説明では、明確にするために図９、１０のコントローラ９０４を参照する。
【０１９３】
ステップ１１０２では、エネルギー供給者から購入されたエネルギー資源を消費、貯蔵又は放出するように機器を操作する。機器は、建物及び／又はキャンパス（例えば、建物の集合体）へのエネルギー供給を行うことができる。エネルギー資源の少なくとも１つは、需要電力料金期間（例えば、１ヶ月）の間の対応するエネルギー資源に対する最大需要に基づいて、需要電力料金の対象となる。機器は、生成サブプラント５２０、図５の貯蔵サブプラント５３０及び／又は図５の建物５０２へのエネルギー供給を行う様々な建物機器を含み得る。それに従って、エネルギー資源は、公益事業５１０によって提供されるような電気、水道、天然ガスなどを含み得る。
【０１９４】
ステップ１１０４では、確率論的オプティマイザ１００２は、複数のシナリオの各々に対する建物又はキャンパスの代表的な負荷及びレートを得る。確率論的オプティマイザ１００２は、以下の方法のうちの１つ又は複数で代表的な負荷を得ることができる。いくつかの実施形態では、確率論的オプティマイザ１００２は、いくつかのシナリオに対する負荷及びレートを定義するユーザ入力を受信し、ユーザ入力から代表的な負荷及びレートをサンプリングする。いくつかの実施形態では、確率論的オプティマイザ１００２は、いくつかのシナリオに対する負荷及びレートを定義するユーザ入力を受信し、ユーザ入力に基づいて推定分配を生成するためにユーザが定義した負荷及びレートの平均軌道及び分散を推定し、推定分配から代表的な負荷及びレートをサンプリングする。いくつかの実施形態では、確率論的オプティマイザ１００２は、計画ツールによって使用される異なる期間に対応する、いくつかのシナリオに対する負荷及びレートを定義する入力を受信し（例えば、推定回路から、外部のコンピューティングシステムからなど）、入力から代表的な負荷及びレートをサンプリングする。いくつかの実施形態では、確率論的オプティマイザ１００２は、過去の負荷及びレートの実際の値を含む過去のシナリオ履歴を格納し、過去のシナリオ履歴から代表的な負荷及びレートをサンプリングする。いくつかの実施形態では、確率論的オプティマイザ１００２は、過去の負荷及びレートの実際の値を含む過去のシナリオ履歴を格納し、履歴に基づいて推定分配を生成するために実際の値の平均軌道及び分散を推定し、推定分配から代表的な負荷及びレートをサンプリングする。いくつかの事例では、過去の負荷及びレートの各々は、異なる期間に対応し、確率論的オプティマイザは、シナリオと同様の特性を有する期間に対応する過去の負荷及びレートから各シナリオに対して代表的な負荷及びレートをサンプリングするように構成される。
【０１９５】
ステップ１１０６では、確率論的オプティマイザ１００２は、需要電力料金期間の一部分にわたるエネルギー資源の購入費用を含む第１の目的関数を生成する。いくつかの事例では、第１の目的関数は、エネルギーグリッドに対する周波数調整プログラムに参加するように機器を操作することによって生み出される収益について説明する周波数調整収益項を含む。いくつかの事例では、第１の目的関数は、上記で示される方程式（２．６）又は同様の方程式であり得る。第１の目的関数は、リスク属性（例えば、条件付きバリューアットリスク、バリューアットリスク又は予期される費用）を含み得る。
【０１９６】
ステップ１１０８では、確率論的オプティマイザ１００２は、シナリオにわたって第１の目的関数のリスク属性を最小化するピーク需要目標を決定するために第１の最適化を実行する。確率論的オプティマイザ１００２は、例えば、上記の方程式（２．７）〜（２．１８ｃ）で示されるような１つ又は複数の制約に従って第１の最適化を実行することができる。例えば、いくつかの実施形態では、確率論的オプティマイザ１００２は、需要電力料金期間の一部分の開始時及び終了時に等しい値を有するという制約をシステムの１つ又は複数の状態が受けるように、すべてのシナリオにわたって第１の最適化を実行する。それにより、確率論的オプティマイザ１００２は、需要電力料金期間の一部分に対するピーク需要目標を決定する。確率論的オプティマイザ１００２は、モデル予測コントローラ１００４にピーク需要目標を提供することができる。
【０１９７】
ステップ１１１０では、モデル予測コントローラ１００４は、需要電力料金期間（例えば、１ヶ月）内の最適化期間（例えば、１日）にわたるエネルギー資源の購入費用を含む第２の目的関数を生成する。例えば、第２の目的関数は、上記の方程式（２．１９）と同じもの又は同様のものであり得る。
【０１９８】
ステップ１１１２では、モデル予測コントローラ１００４は、最適化期間の間に需要電力料金の対象となる１つ又は複数のエネルギー資源の最大購入を制限するピーク需要制約を実装するためにピーク需要目標を使用する。ピーク需要制約は、最適化期間の間にピーク需要目標を超えないことを保証すること及び／又はピーク需要目標を超えた際は第２の目的関数にペナルティを適用することができる。例えば、モデル予測コントローラ１００４は、需要電力料金の対象となるエネルギー資源の最大購入に対するソフト制約としてピーク需要制約を実装することができる。また、モデル予測コントローラ１００４は、例えば、上記の方程式（２．２０ａ）〜（２．２７ｃ）で示されるような追加の制約を実装することもできる。例えば、確率論的オプティマイザ１００２によって、需要電力料金期間の一部分の開始時及び終了時に等しい値を有するという制約をシステムの１つ又は複数の状態が受ける実施形態では、モデル予測コントローラは、等しい値に基づいて終端制約を生成することができる。
【０１９９】
ステップ１１１６では、モデル予測コントローラ１００４は、最適化期間にわたる機器全体にわたるエネルギー資源の最適配分を決定するためにピーク需要制約（及び、いくつかの事例では、追加の制約）を条件として第２の最適化を実行する。例えば、モデル予測コントローラ１００４は、最適化期間にわたって第２の費用関数を最小化するエネルギー資源の配分を決定することができる。いくつかの事例では、モデル予測コントローラ１００４は、各シナリオに対するエネルギー資源の最適配分を決定するために、複数のシナリオの各々に対して第２の最適化を複数回実行する。そのような事例では、同じピーク需要を使用して、第２の最適化の各々を制約することができる。
【０２００】
それにより、コントローラ９０４は、最適化期間に対するエネルギー資源の最適配分を決定する。ステップ１１１８では、コントローラ９０４は、最適配分を達成するように機器を制御する。例えば、コントローラ９０４は、最適化期間に対する最適配分を達成するために、エネルギー資源を消費及び／又は生成するように生成サブプラント５２０を制御すること、エネルギー資源を貯蔵及び／又は放出するように貯蔵サブプラント５３０を制御すること、並びに、建物５０２の負荷を変更するように建物５０２の様々な建物機器を制御することができる。
【０２０１】
いくつかの実施形態では、ステップ１１１０〜１１１８は、需要電力料金期間内の複数の順次最適化期間に対して（例えば、１ヶ月間毎日）繰り返すことができる（すなわち、ステップ１１０４〜１１０８は、需要電力料金期間に対して１回実行され、ステップ１１１０〜１１１８は、各最適化期間に対して繰り返される）。そのような事例では、ピーク需要制約は、需要電力料金期間にわたって同じものであり続ける。他の実施形態では、プロセス１１００は、次の最適化期間に対する最適配分が決定される前にピーク需要制約が更新されるように、その全体が各順次最適化期間に対して繰り返される。
【０２０２】
需要電力料金が組み込まれた確率論的計画プロセス
【０２０３】
ここで図１２を参照すると、例示的な実施形態による、需要電力料金が組み込まれた確率論的モデル予測制御を使用して資源配分を計画するためのプロセス１２００が示されている。プロセス１２００は、図９、１０を参照して上記で説明されるような問題定式化、変数、費用関数、制約などを使用して実装することができる。プロセス１２００は、コントローラ９０４によって実行することができ、以下の説明では、明確にするためにコントローラ９０４を参照する。
【０２０４】
ステップ１２０２では、エネルギー供給者から購入されたエネルギー資源を消費、貯蔵又は放出するように機器を操作する。機器は、建物及び／又はキャンパス（例えば、建物の集合体）へのエネルギー供給を行うことができる。エネルギー資源の少なくとも１つは、需要電力料金期間（例えば、１ヶ月）の間の対応するエネルギー資源に対する最大需要に基づいて、需要電力料金の対象となる。機器は、生成サブプラント５２０、図５の貯蔵サブプラント５３０及び／又は図５の建物５０２へのエネルギー供給を行う様々な建物機器を含み得る。それに従って、エネルギー資源は、公益事業５１０によって提供されるような電気、水道、天然ガスなどを含み得る。
【０２０５】
ステップ１２０４では、コントローラ９０４は、需要電力料金期間を複数の短期間に分割する。例えば、いくつかの事例では、需要電力料金期間は１ヶ月であり得、各短期間は１日であり得る。プロセス１２００の残りのステップを参照して詳細に説明されるように、コントローラ９０４は、需要電力料金期間にわたって第１の最適化を実施し、複数の短期間の各々に対して第２の最適化を実施する。
【０２０６】
ステップ１２０６では、コントローラ９０４は、第１の費用関数を使用して最適化問題を生成し、第１の費用関数は、短期間の各々と関連付けられた費用の総和として需要電力料金期間と関連付けられた費用を含む。短期間と関連付けられた費用は、需要電力料金の対象となるエネルギー公益事業から購入されたエネルギー資源の量を含む１つ又は複数の最適化変数の関数であり得る。また、第１の費用関数は、需要電力料金期間の間にエネルギー公益事業から購入されたエネルギー資源の最大量に基づいて需要電力料金を定義する需要電力料金項も含み得る。
【０２０７】
ステップ１２０８では、コントローラ９０４は、ピーク需要目標を決定するために、第１の費用関数の第１の最適化を実行する。次いで、ピーク需要目標は、以下で説明されるように、第２の最適化に送ることができる。
【０２０８】
ステップ１２１０では、コントローラ９０４は、最適化問題を複数の部分問題に分解し、複数の部分問題の各々は、短期間のうちの１つに対応する。各部分問題は、１つ又は複数の最適化変数の関数として、対応する短期間と関連付けられた費用を定義する第２の費用関数を含む。
【０２０９】
ステップ１２１２では、コントローラ９０４は、部分問題に対する制約を課し、制約は、短期間の各々の間に公益事業から購入されるエネルギー資源の量をピーク需要目標以下に制限する。すなわち、制約は、短期間の各々の間にピーク需要目標を超えないようにする。いくつかの実施形態では、コントローラ９０４は、１つ又は複数の追加の制約を課す。例えば、コントローラ９０４は、部分問題の各々に対する第２の制約を課すことができ、第２の制約は、短期間の各々の終了時におけるエネルギー貯蔵状態が既定の貯蔵状態値と等しくなるように制約する。
【０２１０】
ステップ１２１４では、コントローラ９０４は、短期間の各々にわたる機器全体にわたるエネルギー資源の最適配分を決定するために、１つ又は複数の制約を条件として複数の部分問題を解く。それにより、全需要電力料金期間を形成するために短期間が順次組み合わされる事例では、コントローラ９０４は、需要電力料金期間に対する最適配分（すなわち、短期間に対する最適配分の組合せ）を決定することができる。
【０２１１】
いくつかの実施形態では、最適配分は、計画法の目的で生成され、グラフィカルユーザインタフェース上でユーザに提供することも、計画ツールによってさらなるメトリクス、計画、予算、戦略などを生成するために適用することもできる。いくつかの実施形態では、最適配分は、対応する短期間の間の各短期間に対する最適配分を達成するように需要電力料金期間の間に機器を制御するために使用される。また、エネルギー資源の最適配分の他の様々な応用及び使用も可能である。
【０２１２】
数値実験
【０２１３】
有利には、コントローラ９０４によって実行される複数段階最適化は、全計画期間にわたって決定論的最適化と対等の結果を達成するために示されてきた。図１３〜１９は、等値が存在することを確認するために、（１）確率論的オプティマイザ１００２によって与えられた目標Ｄ＊及び
【数１２８】
2019054718.tif 000130
を使用してモデル予測コントローラ１００４によって実行された第２の最適化の解と、（２）長期決定論的計画法問題の解とを比較する実験の結果を示す。１ヶ月間の計画ホライズンが考慮され（すなわち、Ｎ＝７２０）、確率論的オプティマイザ１００２によって実行される第１の最適化に対するシナリオとして日々の外乱のプロファイルが使用される（すなわち、Ｎξ＝２４及びＭ＝３０）。モデル予測コントローラ１００４によって実行される第２の最適化にも同じ外乱のプロファイルが使用される（予測は完全なものである）。また、複数段階最適化（日々の周期性制約を想定する）から生じる費用は、日々の周期性制約を実施しない長期計画法問題の費用と比較される。
【０２１４】
ここで図１３〜１７を参照すると、いくつかのグラフ１３００〜１７００が示されている。グラフ１３００〜１７００は、確率論的定式化（長期計画法問題）によるバッテリ動作に対して得られた解と、確率論的プログラムから得られた情報を使用するＭＰＣスキームによるバッテリ動作に対して得られた解とを比較する。グラフ１３００は、確率論的定式化及び終端制約付きのＭＰＣから得られたバッテリＳＯＣ軌道を作図する。グラフ１４００は、確率論的定式化から得られたＳＯＣ軌道と終端制約付きのＭＰＣから得られたＳＯＣ軌道との差を作図する。グラフ１５００は、確率論的定式化及び終端制約付きのＭＰＣから得られたバッテリ放電ポリシを作図する。グラフ１６００は、確率論的定式化及び終端制約付きのＭＰＣから得られたＦＲコミットメントポリシを作図する。グラフ１７００は、確率論的定式化及び終端制約付きのＭＰＣから得られた需要軌道を作図する。グラフ１７００の破線の水平線１７０２は、ピーク需要Ｄ＊を表す。
【０２１５】
グラフ１３００〜１７００は、確率論的定式化及びＭＰＣスキームから得られた解は同一であり、１ヶ月にわたりバッテリに対して同じピーク需要及び最適な総動作費用を達成することを示している。グラフ１３００〜１７００の各々において、垂直グリッド線は、２４時間期間を画定する。等値は、確率論的プログラムのシナリオ部分問題の解が一意的なものであるように見えることを示している（固定Ｄ＊及び
【数１２９】
2019054718.tif 000131
の場合）。
【０２１６】
ここで図１８、１９を参照すると、２つのグラフ１８００及び１９００が示されている。グラフ１８００は、各シナリオに対して周期性制約無しで確率論的定式化から得られたバッテリＳＯＣ軌道の作図である。グラフ１８００は、方程式（２．１６）の周期性制約が取り除かれ、第１のシナリオの初期の状態と最後のシナリオの最終の状態のみが等しくなるように実施された際に、確率論的定式化から得られたバッテリＳＯＣポリシを示す。グラフ１９００は、周期性制約付きのＳＯＣ軌道と周期性制約無しのＳＯＣ軌道との差を作図する。
【０２１７】
表１は、周期性付きの確率論的定式化、ＭＰＣスキーム及び周期性無しの確率論的定式化の下での目的関数における様々な項の値を比較する。総費用は、目的関数の合計値を表し、
総費用＝需要電力料金−ＦＲ収益−エネルギー費用節約
として定義され、式中、需要電力料金は、πＤＤ＊の値であり、ＦＲ収益は、
【数１３０】
2019054718.tif 000132
の値であり、エネルギー費用節約は、
【数１３１】
2019054718.tif 000133
の値である。周期的な制約無しの確率論的定式化によって得られた総費用は、周期的な制約付きの確率論的解によって得られた総費用より０．００２％少ないだけである。このことは、高周波数で周期性制約を追加してもバッテリの全体的な性能に影響が及ぶことはないという事実を強調している。
【０２１８】
【表１】
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【０２１９】
例示的な実施形態の構成
様々な例示的な実施形態に示されるようなシステム及び方法の構築及び配列は単なる例示である。この開示ではほんのわずかの実施形態のみを詳細に説明してきたが、多くの変更形態（例えば、様々な要素のサイズ、寸法、構造、形状及び割合、パラメータの値、取り付け方法、材料の使用、色、配向などの変化）が可能である。例えば、要素の位置は、逆にするか又は別の方法で変化させることができ、個別の要素又は位置の性質又は数を変更するか又は変化させることができる。それに従って、そのような変更形態はすべて本開示の範囲内に含まれることが意図される。いかなるプロセス又は方法ステップの順序又は順番も代替の実施形態に従って変化させるか又は並べ替えることができる。本開示の範囲から逸脱することなく、例示的な実施形態の設計、動作条件及び配列における他の置換、変更、変化及び省略を行うことができる。
【０２２０】
本開示は、様々な動作を遂行するためのいかなる機械可読媒体における方法、システム及びプログラム製品をも企図する。本開示の実施形態は、既存のコンピュータプロセッサを使用して、この又は別の目的のために組み込まれた適切なシステム用の専用コンピュータプロセッサによって、あるいは、配線接続されたシステムによって実装することができる。本開示の範囲内の実施形態は、格納された機械実行可能命令又はデータ構造を保持するか又は有するための機械可読媒体を含むプログラム製品を含む。そのような機械可読媒体は、汎用もしくは専用コンピュータ又はプロセッサを伴う他の機械によるアクセスが可能な利用可能ないかなる媒体でもあり得る。例示として、そのような機械可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ又は他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶装置、あるいは、機械実行可能命令又はデータ構造の形態の所望のプログラムコードを保持又は格納するために使用することができ、汎用もしくは専用コンピュータ又はプロセッサを伴う他の機械によるアクセスが可能な他の任意の媒体を含み得る。上記の組合せもまた、機械可読媒体の範囲内に含まれる。機械実行可能命令は、例えば、ある特定の機能又は機能グループを汎用コンピュータ、専用コンピュータ又は専用処理機械に実行させる命令及びデータを含む。
【０２２１】
図は方法ステップの特定の順序を示しているが、ステップの順序は、描写される順序とは異なるものでもよい。また、２つ以上のステップを同時に又は部分的に同時に実行することもできる。そのような変動は、選ばれるソフトウェア及びハードウェアシステム並びに設計者の選択に依存する。そのような変動はすべて、本開示の範囲内である。同様に、ソフトウェア実装形態は、様々な接続ステップ、処理ステップ、比較ステップ及び決定ステップを遂行するために、規則ベースの論理及び他の論理を伴う標準プログラミング技法を用いて遂行することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【外国語明細書】
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