(57)【要約】【課題】複数の関数から導出される運用計画を、ユーザの目的に応じて最適化するスマートハウスの最適制御法を提供すること。【解決手段】分散電源の発電データ、ＥＶ１０８の蓄電池の諸元等のエネルギー実績値に基づき、電源の運転計画毎にコスト、ＣＯ２排出量を算出する目的関数から、コスト毎のＣＯ２排出量を計算する（Ｓ２０２）。コストとＣＯ２排出量の算出結果に対してパレート解析を適用することにより状態評価関数を計算し、状態評価関数値を算出してマップを作成する（Ｓ２０３）。ユーザが望むメリットに応じて、状態評価関数に重み付け、すなわち特定の状態評価関数における最適値を決定する（Ｓ２０４）。決定した最適値を取る、又はその最適値に最も近い値を取る、コスト、ＣＯ２排出量の組み合わせから電源毎の負荷に出力する電力の出力パターンを決めた運転計画を決定する（Ｓ２０５）。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
商用電源および分散電源からなる複数の電源がパワーコンディショナーを介して負荷に接続されたスマートハウスにおいて、コンピューティング装置に、
前記コンピューティング装置の記憶装置に予め格納された前記分散電源のエネルギー実績値に基づき、個々の最適化すべき項目に対応する複数の目的関数に関して項目値を算出するステップと、
前記算出された項目値毎に状態評価関数を計算して、状態評価関数値を算出するステップと、
前記記憶装置に予め格納された前記状態評価関数値の最適解に最も近い値を取る、前記複数の目的関数の項目値の組み合わせを最適値と決定するステップと、
前記最適値と決定された前記項目値の組み合わせに基づき、前記電源毎の前記負荷に出力する電力の出力パターンを決定するステップと、
前記出力パターンに基づき前記パワーコンディショナーを制御するステップと、
を実行させることを特徴とするスマートハウスの最適制御法。
【請求項２】
前記複数の目的関数は、コスト、ＣＯ２排出量および自給率のいずれかを目的とする目的関数を含むことを特徴とする請求項１に記載のスマートハウスの最適制御法。
【請求項３】
前記分散電源は、少なくとも蓄電池を含み、
前記複数の目的関数は、充電量又はバックアップ時間を目的とする目的関数を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載のスマートハウスの最適制御法。
【請求項４】
前記状態評価関数は、コストペイバックタイム（ＣＰＴ）、不足供給日数、ＣＯ２ペイバックタイム（ＣＯ２ＰＴ）、系統依存率、必要供給量変動率、ピーク時間帯電力量削減率のいずれかであることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のスマートハウスの最適制御法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の電源を有するスマートハウスの最適制御法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、一般家庭にも太陽光発電や燃料電池、それらと組み合わせても利用される蓄電池等の電源が導入されている。従来は、各家庭で発電された電力は発電した各家庭で消費され、不足する分を電力会社から購入するのが一般的で、太陽光発電や他の分散電源、電気自動車（ＥＶ：Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｖｅｈｉｃｌｅ）などのエネルギーを売電することは検討されていなかった。そのため、コスト等についての単目的関数を求める計算手法で分散電源運用の最適解を求めることが可能であった。
【０００３】
図４に、太陽光発電と蓄電池が導入されたスマートハウスの構成を示す。パワーコンディショナー（ＰＣＳ：Ｐｏｗｅｒ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）６０１には、電力線を介して、系統電力６０８に接続された分電盤６０２、太陽光発電（ＰＶ：Ｐｈｏｔｏ  Ｖｏｌｔａｉｃ）６０６および蓄電池６０７の電源が接続され、ならびに交流負荷６０３および直流負荷６０４の負荷が接続されている。ＰＣＳ６０１にはコンピューティング装置６０５が接続されており、ＰＣＳ６０１はコンピューティング装置６０５の指令に基づき各電源および各負荷への電力の入出力を制御する。
【０００４】
図５に、従来の１つの目的に関して最適化するスマートハウスの最適制御法のフローチャートを示す。先ず、需要電力パターン、ＰＶ６０６の発電データ、蓄電池６０７の諸元等のエネルギー実績値をコンピューティング装置６０５に保存する（Ｓ７０１）。これらのデータに基づき、コストが最小になるように、ＰＶ６０６からの発電電力を交流負荷６０３、直流負荷６０４および蓄電池６０７のいずれに、いつ、どれだけ供給するかや、蓄電池６０７から交流負荷６０３、直流負荷６０４に電力をいつ、どれだけ供給するかなどの運転計画を最適化する計算を行う（Ｓ７０２）。コンピューティング装置６０５は、算出された最適運転計画に基づき、ＰＣＳ６０１を制御して、系統電力６０８、ＰＶ６０６および蓄電池６０７の運用を行う（Ｓ７０３）。
【０００５】
しかし、近年、ダイナミックプライシングや固定買取価格の変化などが検討され、一般家庭からも電力会社に売電することや、売電及び買電価格の変動が実現しつつある。
【０００６】
そのような中で環境問題、電力の安定供給の面等から分散電源の普及が期待されており、複数の分散電源（太陽光発電、燃料電池、ＥＶ、風力発電）などを最適に運用することが求められるようになってきている。そのため、商用電源の他に分散電源が太陽光発電だけであったり、太陽光発電があっても売電禁止であったり、ＣＯ２排出量が運用上考慮されることがなかったころに比べ、現在は、売電することも含め、複数の分散電源を複数の関心事項に関して最適化する、より高度な最適制御が求められるようになってきた。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】佐藤勝則、若尾真治、「太陽光発電における蓄電システムの運用最適化情報の抽出手段」、電気学会論文誌  Ｂ、２０１０年、１３０巻３号、ｐｐ．３１３−３１９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、現在では、家庭の分散電源から売電が可能になったり、コストと同時にＣＯ２排出量も最適化することが求められたりなど、複数の目的関数から最適解を求めなくてはならないという課題があった。
【０００９】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、複数の関数から導出される運用計画を、ユーザの目的に応じて最適化するスマートハウスの最適制御法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するために、本発明は、スマートハウスの最適制御法であって、商用電源および分散電源からなる複数の電源がパワーコンディショナーを介して負荷に接続されたスマートハウスにおいて、コンピューティング装置に、前記コンピューティング装置の記憶装置に予め格納された前記分散電源のエネルギー実績値に基づき、個々の最適化すべき項目に対応する複数の目的関数に関して項目値を算出するステップと、前記算出された項目値毎に状態評価関数を計算して、状態評価関数値を算出するステップと、前記記憶装置に予め格納された前記状態評価関数値の最適解に最も近い値を取る、前記複数の目的関数の項目値の組み合わせを最適値と決定するステップと、前記最適値と決定された前記項目値の組み合わせに基づき、前記電源毎に前記負荷への出力電力の出力パターンを決定するステップと、前記出力パターンに基づき前記パワーコンディショナーを制御するステップと、を実行させることを特徴とする。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のスマートハウスの最適制御法において、前記複数の目的関数は、コスト、ＣＯ２排出量および自給率のいずれかを目的とする目的関数を含むことを特徴とする。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載のスマートハウスの最適制御法において、前記分散電源は、少なくとも蓄電池を含み、前記複数の目的関数は、充電量又はバックアップ時間を目的とする目的関数を含むことを特徴とする。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３のいずれかに記載のスマートハウスの最適制御法において、前記状態評価関数は、コストペイバックタイム（ＣＰＴ：Ｃｏｓｔ  Ｐａｙｂａｃｋ  Ｔｉｍｅ）、不足供給日数、ＣＯ２ペイバックタイム（ＣＯ２ＰＴ：ＣＯ２  Ｐａｙｂａｃｋ  ｔｉｍｅ）、系統依存率、必要供給量変動率、ピーク時間帯電力量削減率のいずれかであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、複数のメリットのトレードオフに関して最適な解の集合を形成することが出来るため、ユーザの好むメリットの重みに応じて設計・制御することができる。また、ダイナミックプライシングによる価格変動や、固定買取価格の変動などをパラメータとすることによりリアルタイムでの最適値を計算することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】複数の分散電源が導入されたスマートハウスの構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るスマートハウスの最適制御法のフローチャートである。
【図３】複数の目的に関するパレート最適化を示す図である。
【図４】太陽光発電と蓄電池が導入されたスマートハウスの構成を示す図である。
【図５】従来の１つの目的に関して最適化するスマートハウスの最適制御法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
従来の最適制御法で行われる単純な解析は１つの目的に関する解を求めることが出来るが、多数の目的に関する解を求めることができない。パレート解析は個々の目的に応じて最適解を算出し、それをプロットし、その複数目的間での最適解を見つける手法である。例えば、太陽光発電、ＥＶを備えたスマートハウスでは太陽光発電の発電設備コストが大きければ大きい程、コストは上がるが、ＣＯ２排出量は削減する。このため、コスト最小を目的とした場合とＣＯ２最小を目的とした場合では、太陽光発電設備規模（コスト）が異なる。つまり、複数の目的のためには、図３に示すように、複数の最適解が存在する。
【００１７】
本発明では、パレート解析を用いた最適解算出を行うため、複数の目的関数間のトレードオフに関して最適な解の集合を形成することができ、ＣＯ２削減も電力コスト削減も適度に下げたいといったユーザの目的に応えた解析結果を提供することができる。目的関数としては、コスト、ＣＯ２排出量、ＥＶを所望の時間だけ走行させるのに必要な電力量、自給率、バックアップ時間等を算出するものがある。
【００１８】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。
【００１９】
図１に、複数の分散電源が導入されたスマートハウスの構成を示す。パワーコンディショナー（ＰＣＳ）１０１には、電力線を介して、系統電力１１０に接続された分電盤１０２、風力発電１０６、太陽光発電（ＰＶ）１０７、ＥＶ１０８および燃料電池１０９の電源が接続され、交流負荷６０３および直流負荷６０４の負荷が接続されている。ＰＣＳ１０１にはコンピューティング装置１０５が接続されており、ＰＣＳ１０１はコンピューティング装置１０５の指令に基づき各電源および各負荷への電力の入出力を制御する。尚、ＥＶ１０８は一定の充電容量を有する充放電可能な蓄電機能を有するものであれば他のものであっても良く、分散電源としは、風力発電１０６、太陽光発電（ＰＶ）１０７、ＥＶ１０８および燃料電池１０９の内、少なくとも１つ導入されていれば良い。また、ＥＶ１０８は、放電時は電源とみなすが、充電時は負荷とみなすものとする。
【００２０】
図２に、本発明の一実施形態に係るスマートハウスの最適制御法のフローチャートを示す。ここでは、ＣＯ２排出量とコストの２つの目的関数を最適化する最適制御法について説明する。
【００２１】
先ず、風力発電１０６、ＰＶ１０７、燃料電池１０９の発電データ、ＥＶ１０８の蓄電池の諸元等のエネルギー実績値をコンピューティング装置１０５に保存する（Ｓ２０１）。エネルギー実績値には需要電力パターンを含めても良い。
【００２２】
これらのデータに基づき、電源の運転計画毎にコスト、ＣＯ２排出量を算出する目的関数から、コスト毎のＣＯ２排出量を計算する（Ｓ２０２）。すなわち、例えば、コストをある値に固定した場合に取り得る全てのＣＯ２排出量について計算し、その計算を、取り得る全てのコストについて行う。運転計画とは、風力発電１０６、ＰＶ１０７、燃料電池１０９からの発電電力を交流負荷１０３、直流負荷１０４およびＥＶ１０８のいずれに、いつ、どれだけ供給するかや、ＥＶ１０８から交流負荷１０３、直流負荷１０４に電力をいつ、どれだけ供給するかなど、風力発電１０６、ＰＶ１０７、ＥＶ１０８、燃料電池１０９それぞれの運転状態を決めるものである。
【００２３】
次に、コストとＣＯ２排出量の算出結果に対してパレート解析を適用することにより状態評価関数を計算し、状態評価関数値を算出してマップを作成する（Ｓ２０３）。状態評価関数としては、需要家側の経済性を評価するコストペイバックタイム（ＣＰＴ）、災害時の電力供給可能量を評価する不足供給日数、環境性を評価するＣＯ２ペイバックタイム（ＣＯ２ＰＴ）、系統依存率、負荷平準化効果を評価する必要供給量変動率、ピーク時間帯電力量削減率などがある。
【００２４】
尚、ＣＰＴは、
【００２５】
【数１】
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【００２６】
と定義できる。不足供給日数は、
【００２７】
【数２】
2015065740.tif 000004
【００２８】
と定義できる。ＣＯ２ＰＴは、
【００２９】
【数３】
2015065740.tif 000005
【００３０】
と定義できる。系統依存率は、
【００３１】
【数４】
2015065740.tif 000006
【００３２】
と定義できる。必要供給量変動率は、
【００３３】
【数５】
2015065740.tif 000007
【００３４】
と定義できる。ピーク時間帯電力量削減率は、
【００３５】
【数６】
2015065740.tif 000008
【００３６】
と定義できる。
【００３７】
次に、ユーザが望むメリットに応じて、状態評価関数に重み付け、すなわち特定の状態評価関数における最適値を決定する（Ｓ２０４）。
【００３８】
決定した最適値を取る、又はその最適値に最も近い値を取る、コスト、ＣＯ２排出量の組み合わせから電源毎の負荷に出力する電力の出力パターンを決めた運転計画を決定する（Ｓ２０５）。
【００３９】
コンピューティング装置１０５は、決定した最適運転計画に基づき、系統電力１１０、ＰＣＳ１０１を制御して風力発電１０６、太陽光発電（ＰＶ）１０７、ＥＶ１０８および燃料電池１０９の運用を行う（Ｓ２０６）。
【００４０】
このように、本発明では、複数の目的関数からなる運転計画群の中からユーザの目的に応じて最適運転計画を絞り込むことができる。
【符号の説明】
【００４１】
１０５、６０５  コンピューティング装置
１０６  風力発電
１１０、６０８  系統電力
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
2015065740.tif 000012
【図５】
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