(57)【要約】【課題】精度の高い太陽光発電設備の短期の出力予測値を容易に得て、適切な需給制御を行うことができるマイクログリッドの需給制御システムを提供する。【解決手段】電力系統内の、予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０と、それの周囲に配設された周囲太陽光発電設備ＰＶ−ｎとに各々設けられ、各太陽光発電設備の出力を計測する照度センサー１０、１０ｎと、照度センサー１０、１０ｎにより所定時間前に計測されたＰＶ−０の出力とＰＶ−ｎの出力を各々フーリエ変換し、フーリエ変換後の出力の周波数毎の位相差を基に、位相限定相関法によってＰＶ−０の出力とＰＶ−ｎの出力の相関度を求め、ＰＶ−０の出力と最も相関度の高いＰＶ−ｎの現在の出力を、ＰＶ−０の出力予測値として決定する太陽光発電出力予測値算出部２０と、その決定された出力予測値を制御系のパラメータとしてマイクログリッドの需給制御を行う制御部３０と、を備えた。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも複数の太陽光発電設備を備えたマイクログリッドの需給制御システムであって、
電力系統内の、太陽光発電出力の予測対象である予測対象太陽光発電設備と、該予測対象太陽光発電設備の周囲に配設された周囲太陽光発電設備とに各々設けられ、各太陽光発電設備の出力を計測する太陽光発電出力計測手段と、
前記太陽光発電出力計測手段により所定時間前に計測された予測対象太陽光発電設備の出力と周囲太陽光発電設備の出力を各々フーリエ変換し、フーリエ変換後の予測対象太陽光発電設備の出力と周囲太陽光発電設備の出力の周波数毎の位相差を基に、位相限定相関法によって予測対象太陽光発電設備の出力と周囲太陽光発電設備の出力の相関度を求め、予測対象太陽光発電設備の出力と最も相関度の高い周囲太陽光発電設備の現在の出力を、予測対象太陽光発電設備の出力予測値として決定する太陽光発電出力予測値算出手段と、
前記太陽光発電出力予測値算出手段によって決定された出力予測値を制御系のパラメータとしてマイクログリッドの需給制御を行う制御手段と、
を備えたことを特徴とするマイクログリッドの需給制御システム。
【請求項２】
前記周囲太陽光発電設備は複数個配設され、
前記太陽光発電出力予測値算出手段は、
前記太陽光発電出力計測手段によって計測された予測対象太陽光発電設備および周囲太陽光発電設備の過去の設定時間分の太陽光発電出力データを取得し、
前記取得した太陽光発電出力データをフーリエ変換し、フーリエ変換後の前記太陽光発電出力データの周波数毎の位相差に基づいて、前記予測対象太陽光発電設備の出力データとの類似度を全ての周囲太陽光発電設備の出力データについて算出し、
前記算出された類似度が最も高い周囲太陽光発電設備の現在の太陽光発電出力データを、予測対象太陽光発電設備の出力予測値として前記太陽光発電出力計測手段から取得する
ことを特徴とする請求項１に記載のマイクログリッドの需給制御システム。
【請求項３】
前記制御手段は、前記太陽光発電出力予測値算出手段によって決定された出力予測値のミリ秒〜数秒間のデータに基づいて出力変動の傾きを予測し、該予測した出力変動の傾きに応じて需給調整制御の開始・停止を決定することを特徴とする請求項１又は２に記載のマイクログリッドの需給制御システム。
【請求項４】
前記制御手段は、前記太陽光発電出力予測値算出手段によって決定された出力予測値の数秒〜数分間のデータに基づいて出力変動の幅を予測し、該予測した出力変動の幅に応じて需給調整リソースを選択することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載のマイクログリッドの需給制御システム。
【請求項５】
前記制御手段は、前記太陽光発電出力予測値算出手段によって決定された出力予測値と、出力変動に追従する属性とを基に数理計画手法によってマイクログリッド内の分散型電源毎の最適運転計画を作成し、各分散型電源に運転、停止の指令を与えることを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載のマイクログリッドの需給制御システム。
【請求項６】
前記最適運転計画は、所定時間帯毎に区切る時刻の制約条件および分散型電源のオン、オフの制約条件を除外した最適化制約条件式と目的関数を用いて、所定時間帯毎に線形計画法による最適化計算を行うことによって作成されることを特徴とする請求項５に記載のマイクログリッドの需給制御システム。
【請求項７】
少なくとも複数の太陽光発電設備を備えたマイクログリッドの需給制御方法であって、
電力系統内の、太陽光発電出力の予測対象である予測対象太陽光発電設備と、該予測対象太陽光発電設備の周囲に複数個配設された周囲太陽光発電設備とに各々設けられた太陽光発電出力計測手段が、各太陽光発電設備の出力を計測する太陽光発電出力計測ステップと、
太陽光発電出力予測値算出手段が、前記太陽光発電出力計測手段によって計測された予測対象太陽光発電設備および周囲太陽光発電設備の過去の設定時間分の太陽光発電出力データを取得する太陽光発電出力データ取得ステップと、
太陽光発電出力予測値算出手段が、前記取得した太陽光発電出力データをフーリエ変換し、フーリエ変換後の前記太陽光発電出力データの周波数毎の位相差に基づいて、前記予測対象太陽光発電設備の出力データとの類似度を全ての周囲太陽光発電設備の出力データについて算出する類似度算出ステップと、
太陽光発電出力予測値算出手段が、前記算出された類似度が最も高い周囲太陽光発電設備の現在の太陽光発電出力データを前記太陽光発電出力計測手段から取得し、当該取得したデータを予測対象太陽光発電設備の出力予測値として決定する予測値決定ステップと、
制御手段が、前記太陽光発電出力予測値算出手段によって決定された出力予測値を制御系のパラメータとしてマイクログリッドの需給制御を行う制御ステップと、
を備えたことを特徴とするマイクログリッドの需給制御方法。
【請求項８】
前記制御ステップは、前記予測値決定ステップによって決定された出力予測値のミリ秒〜数秒間のデータに基づいて出力変動の傾きを予測し、該予測した出力変動の傾きに応じて需給調整制御の開始・停止を決定することを特徴とする請求項７に記載のマイクログリッドの需給制御方法。
【請求項９】
前記制御ステップは、前記予測値決定ステップによって決定された出力予測値の数秒〜数分間のデータに基づいて出力変動の幅を予測し、該予測した出力変動の幅に応じて需給調整リソースを選択することを特徴とする請求項７又は８に記載のマイクログリッドの需給制御方法。
【請求項１０】
前記制御ステップは、前記予測値決定ステップによって決定された出力予測値と、出力変動に追従する属性とを基に数理計画手法によってマイクログリッド内の分散型電源毎の最適運転計画を作成し、各分散型電源に運転、停止の指令を与えることを特徴とする請求項７ないし９のいずれか１項に記載のマイクログリッドの需給制御方法。
【請求項１１】
前記最適運転計画は、所定時間帯毎に区切る時刻の制約条件および分散型電源のオン、オフの制約条件を除外した最適化制約条件式と目的関数を用いて、所定時間帯毎に線形計画法による最適化計算を行うことによって作成されることを特徴とする請求項１０に記載のマイクログリッドの需給制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の分散型電源によって、電力系統から独立して地域内の負荷への電力・熱供給が可能な、マイクログリッド（小規模電力系統）の需給制御システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
大規模な電力系統に依存しないで、地域の需要と供給を満たす小規模なエネルギー網であるマイクログリッドにおいて、系統を保つため、緻密な需給制御が行われている。それは通常、下記のような手順で実施される。
【０００３】
（１）気象予報を基に、翌日の３０分刻みの負荷予測・太陽光発電予測を統計的な手法で算出する。
【０００４】
（２）変動に追従する属性（基準電圧、基準周波数、追従変動幅、上下限値、追従時間、不感帯など）を分散型電源（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ；以下ＤＥＲと称することもある）毎に割当てる。
【０００５】
（３）前記（１）と（２）の条件を基に数理計画手法により最適運転計画を作成し、ＤＥＲに運転指令を与える。
【０００６】
（４）ＤＥＲに十分なベース電源としての余力、調整余力があるときは、（１）と（３）の手順なしに以下のルールで自動運転することもある。  
【０００７】
・ベース電源は、電圧一定、出力一定で運転
・他電源は、ベース電源の電圧を基準に、整定値の範囲内で出力追従。
【０００８】
（５）急激な変動は、蓄電池やキャパシタで吸収するのが一般的である。
【０００９】
前記（１）の統計的手法による太陽光発電予測は、例えば図１１のようにして実施されていた。
【００１０】
図１１は、風によって雲が移動し、雲の境界が太陽に重なり、太陽を覆うまでの様子と、そのときの太陽光発電（Ｐｈｏｔｏ  Ｖｏｌｔａｉｃｓ  ；以下ＰＶと称することもある）設備の発電出力量の推移を示している。
【００１１】
雲の境界が太陽に重なった（位置Ｐ１）ときの時刻ｔ１から雲が完全に太陽を覆う（位置Ｐ２）時刻ｔ２までの時間において、太陽光発電出力は大きく下降変化している。
【００１２】
統計分析の手順としては、まずこの時刻ｔ１からｔ２の間の太陽光発電出力データを取得する（下降変化前のトレンドデータも含む）。次に下がり幅と時間を採取し、一般的な統計処理（平均や偏差）を行う。また下降前のトレンドデータを、天候・気温や風況、時刻を含めて解析する（回帰分析やスペクトル分析）。そしてパターンマッチングロジックを作成し、履歴データを用いてロジックを検証する。
【００１３】
尚、気象予報を利用せずに太陽光発電設備の出力を予測する方法は、例えば特許文献１に記載のものが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】特開２０１３−２０８０５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
図１１に示す統計分析を用いた太陽光発電出力の予測方法では、太陽光発電出力の下降タイミング（時刻ｔ１、ｔ２）を予知するのは非常に困難であり、地上からの雲画像解析との併用が必要である。
【００１６】
また、気象予報を基に予測を行う場合、１日単位の予測しか行えず、長期での予測はあるていど行えるが、短期での予測は非常に難しい。
【００１７】
また、特許文献１の手法は、パターンマッチングを簡易化し気象情報非依存とした点は評価できるが、パターンマッチングの目的が履歴データを使った統計予測にすぎない。このため、予測しようとする太陽光発電設備の過去の出力履歴データから未来の出力を予測するのは困難であり、図１１のように雲の切れ間のタイミング（時刻ｔ１、ｔ２）を知ることはほぼ不可能である。
【００１８】
したがって、出力電力量の変動に適切に対応することが要求されるマイクログリッドの需給制御・変動抑制制御に利用することはできない。
【００１９】
ここで、マイクログリッドにおける従来の需給調整制御の様子を図１２とともに説明する。図１２は、雲が太陽を覆うことにより図１１と同様に変動した太陽光発電の出力の推移（実線）と、前記変動に追従運転される分散型電源（ＤＥＲ）の出力の推移（破線）を示している。
【００２０】
図１２において、
（１）従来では、太陽光発電設備の出力の短期予測値を需給制御に利用していないため、ＤＥＲは時刻ｔ１において急激な変動を察知すると、変動に追従する運転を行う（変動緩和運転）。例えばレシプロエンジン発電機ではガバナーフリー運転を実施し、蓄電池ではアブソーバ運転を実施する。
【００２１】
（２）太陽光発電設備の出力の変動幅・変動勾配が限界を超えると、レシプロエンジン発電機では慣性オーバーとなり、蓄電池では充放電容量オーバーとなってしまう。そして負荷が稼働中の全ＤＥＲの出力調整範囲を超えると、時刻ｔｘにおいてシステムが停止してしまう（停止中のＤＥＲ起動や、起動中のＤＥＲの停止準備に時間がかかり、追従しきれなかった）。
【００２２】
（３）このように接続運転が困難であった。
【００２３】
また、マイクログリッドにおける従来の分散型電源の協調制御システムの構成例を図１３に示す。図１３の制御システムは太陽光発電設備の出力の短期予測値を用いるものではなく、マイクログリッドシステム側（の制御部）では、制御を行う前日に、太陽光発電出力の過去数年の履歴データを基に負荷／ＰＶ予測値を求め、その予測値から２４時間負荷／ＰＶ曲線を得る。そして２４時間負荷／ＰＶ曲線に基づいて最適運転計画を計算し、２４時間分散型電源運転データ（運転スケジュール）を作成する（日間制御）。
【００２４】
分散型電源コントローラ側では、制御当日において、前記２４時間分散型電源運転データ（スケジュール）を受け取って、自端電圧・電流・周波数を監視しながら前記最適運転計画に沿って各分散型電源を個別最適運転する。
【００２５】
尚、各分散型電源コントローラは個々に簡易な傾き予測機能を有しており、各分散型電源の自端における有効電力、電圧、周波数、無効電力などの変化勾配は暫くの間維持するであろうと仮定し（予測し）、それを前提とした出力制御（例えば蓄電池の充放電など）を実施する。
【００２６】
前記前日に求められた予測値が閾値を逸脱した場合は、マイクログリッドシステム側で以後の負荷／ＰＶ予測値を求め、その予測値から２４時間負荷／ＰＶ曲線を得、その曲線に基づいて最適運転計画を再計算し、再度２４時間分散型電源運転データ（運転スケジュール）を作成する（時間制御）。
【００２７】
分散型電源コントローラ側では、前記再作成された２４時間分散型電源運転データ（スケジュール）を受け取って、自端電圧・電流・周波数を監視しながら前記最適運転計画に沿って各分散型電源を個別最適運転する。
【００２８】
尚、各分散型電源は、ＰＶ１、モノジェネレーション２（発電のみ）、蓄電池３、コジェネレーション４、蓄熱機器５、電力負荷６、熱負荷７等で構成している。
【００２９】
図１３に示す制御システムでは、系統安定のために利用する蓄電池３の依存度が高く、蓄電池３の容量以上の負荷変動やピークシフトの要求にこたえるのが困難であった。
【００３０】
本発明は、上記課題を解決するものであり、その目的は、精度の高い太陽光発電設備の短期の出力予測値を容易に得ることができ、太陽光発電設備の出力の変動に対応した適切な需給制御を行うことができるマイクログリッドの需給制御システムおよび方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００３１】
上記課題を解決するための請求項１に記載のマイクログリッドの需給制御システムは、少なくとも複数の太陽光発電設備を備えたマイクログリッドの需給制御システムであって、電力系統内の、太陽光発電出力の予測対象である予測対象太陽光発電設備と、該予測対象太陽光発電設備の周囲に配設された周囲太陽光発電設備とに各々設けられ、各太陽光発電設備の出力を計測する太陽光発電出力計測手段と、前記太陽光発電出力計測手段により所定時間前に計測された予測対象太陽光発電設備の出力と周囲太陽光発電設備の出力を各々フーリエ変換し、フーリエ変換後の予測対象太陽光発電設備の出力と周囲太陽光発電設備の出力の周波数毎の位相差を基に、位相限定相関法によって予測対象太陽光発電設備の出力と周囲太陽光発電設備の出力の相関度を求め、予測対象太陽光発電設備の出力と最も相関度の高い周囲太陽光発電設備の現在の出力を、予測対象太陽光発電設備の出力予測値として決定する太陽光発電出力予測値算出手段と、前記太陽光発電出力予測値算出手段によって決定された出力予測値を制御系のパラメータとしてマイクログリッドの需給制御を行う制御手段と、を備えたことを特徴としている。
【００３２】
また、請求項２に記載のマイクログリッドの需給制御システムは、請求項１において、前記周囲太陽光発電設備は複数個配設され、前記太陽光発電出力予測値算出手段は、前記太陽光発電出力計測手段によって計測された予測対象太陽光発電設備および周囲太陽光発電設備の過去の設定時間分の太陽光発電出力データを取得し、前記取得した太陽光発電出力データをフーリエ変換し、フーリエ変換後の前記太陽光発電出力データの周波数毎の位相差に基づいて、前記予測対象太陽光発電設備の出力データとの類似度を全ての周囲太陽光発電設備の出力データについて算出し、前記算出された類似度が最も高い周囲太陽光発電設備の現在の太陽光発電出力データを、予測対象太陽光発電設備の出力予測値として前記太陽光発電出力計測手段から取得することを特徴としている。
【００３３】
また、請求項７に記載のマイクログリッドの需給制御方法は、少なくとも複数の太陽光発電設備を備えたマイクログリッドの需給制御方法であって、電力系統内の、太陽光発電出力の予測対象である予測対象太陽光発電設備と、該予測対象太陽光発電設備の周囲に複数個配設された周囲太陽光発電設備とに各々設けられた太陽光発電出力計測手段が、各太陽光発電設備の出力を計測する太陽光発電出力計測ステップと、太陽光発電出力予測値算出手段が、前記太陽光発電出力計測手段によって計測された予測対象太陽光発電設備および周囲太陽光発電設備の過去の設定時間分の太陽光発電出力データを取得する太陽光発電出力データ取得ステップと、太陽光発電出力予測値算出手段が、前記取得した太陽光発電出力データをフーリエ変換し、フーリエ変換後の前記太陽光発電出力データの周波数毎の位相差に基づいて、前記予測対象太陽光発電設備の出力データとの類似度を全ての周囲太陽光発電設備の出力データについて算出する類似度算出ステップと、太陽光発電出力予測値算出手段が、前記算出された類似度が最も高い周囲太陽光発電設備の現在の太陽光発電出力データを前記太陽光発電出力計測手段から取得し、当該取得したデータを予測対象太陽光発電設備の出力予測値として決定する予測値決定ステップと、制御手段が、前記太陽光発電出力予測値算出手段によって決定された出力予測値を制御系のパラメータとしてマイクログリッドの需給制御を行う制御ステップと、を備えたことを特徴としている。
【００３４】
上記構成において、本発明の太陽光発電出力予測値算出手段は、所定時間前における予測対象太陽光発電設備の出力データと最も相関度の高い周囲太陽光発電設備の出力は、現在の時間帯においても予測対象太陽光発電設備の出力と同様となることが推定されるので、これを予測対象太陽光発電設備の出力予測値に決定している。これによって、精度の高い出力予測値を容易に取得することができる。
【００３５】
本発明では、従来のように気象予報を基に予測した出力予測値や長期にわたる太陽光発電出力の履歴データを用いておらず、前記設定時間分の周囲太陽光発電設備の出力データおよび予測対象太陽光発電設備の出力データの相関度に基づいて出力予測値を決定しているので、特に急激な気象変化により太陽光発電設備の出力が急激に変動した場合でも、精度の高い出力予測値を得ることができる。
【００３６】
また制御手段は、前記精度の高い出力予測値に基づいてマイクログリッドの需給制御を行うので、出力変動に対応した準備運転や変動緩和運転等を行うことができる。
【００３７】
また、請求項３に記載のマイクログリッドの需給制御システムは、請求項１又は２において、前記制御手段は、前記太陽光発電出力予測値算出手段によって決定された出力予測値のミリ秒〜数秒間のデータに基づいて出力変動の傾きを予測し、該予測した出力変動の傾きに応じて需給調整制御の開始・停止を決定することを特徴としている。
【００３８】
また、請求項８に記載のマイクログリッドの需給制御方法は、請求項７において、前記制御ステップは、前記予測値決定ステップによって決定された出力予測値のミリ秒〜数秒間のデータに基づいて出力変動の傾きを予測し、該予測した出力変動の傾きに応じて需給調整制御の開始・停止を決定することを特徴としている。
【００３９】
上記構成によれば、前記出力予測値のミリ秒〜数秒間のデータによって出力変動の傾きを予測することができ、その傾きが大となることが予測された場合に、負荷を遮断したり分散型電源のオン、オフ制御を行うことができる。
【００４０】
また、請求項４に記載のマイクログリッドの需給制御システムは、請求項１ないし３のいずれか１項において、前記制御手段は、前記太陽光発電出力予測値算出手段によって決定された出力予測値の数秒〜数分間のデータに基づいて出力変動の幅を予測し、該予測した出力変動の幅に応じて需給調整リソースを選択することを特徴としている。
【００４１】
また、請求項９に記載のマイクログリッドの需給制御方法は、請求項７又は８において、前記予測値決定ステップによって決定された出力予測値の数秒〜数分間のデータに基づいて出力変動の幅を予測し、該予測した出力変動の幅に応じて需給調整リソースを選択することを特徴としている。
【００４２】
上記構成によれば、前記出力予測値の数秒〜数分間のデータによって出力変動の幅を予測することができ、その出力変動幅が大となることが予測された場合に、遮断負荷の切り替えや分散型電源の台数制御を行うことができる。
【００４３】
また、請求項５に記載のマイクログリッドの需給制御システムは、請求項１ないし４のいずれか１項において、前記制御手段は、前記太陽光発電出力予測値算出手段によって決定された出力予測値と、出力変動に追従する属性とを基に数理計画手法によってマイクログリッド内の分散型電源毎の最適運転計画を作成し、各分散型電源に運転、停止の指令を与えることを特徴としている。
【００４４】
また、請求項１０に記載のマイクログリッドの需給制御方法は、請求項７ないし９のいずれか１項において、前記制御ステップは、前記予測値決定ステップによって決定された出力予測値と、出力変動に追従する属性とを基に数理計画手法によってマイクログリッド内の分散型電源毎の最適運転計画を作成し、各分散型電源に運転、停止の指令を与えることを特徴としている。
【００４５】
上記構成によれば、太陽光発電設備の出力予測値を用いて運転計画を事前に行えるため、最適計算時間が確保でき、高効率な最適制御を実施することが可能となる。また、精度の高い太陽光発電設備の出力予測値のデータを基に、分散型電源毎の最適な運転計画を作成することができ、その運転計画に従って各分散電源は役割に応じた個別最適運転を実行することができる。
【００４６】
また、請求項６に記載のマイクログリッドの需給制御システムは、請求項５において、前記最適運転計画は、所定時間帯毎に区切る時刻の制約条件および分散型電源のオン、オフの制約条件を除外した最適化制約条件式と目的関数を用いて、所定時間帯毎に線形計画法による最適化計算を行うことによって作成されることを特徴としている。
【００４７】
また、請求項１１に記載のマイクログリッドの需給制御方法は、請求項１０において、前記最適運転計画は、所定時間帯毎に区切る時刻の制約条件および分散型電源のオン、オフの制約条件を除外した最適化制約条件式と目的関数を用いて、所定時間帯毎に線形計画法による最適化計算を行うことによって作成されることを特徴としている。
【００４８】
上記構成によれば、最適化計算の際の整数要素となる、時刻制約条件および分散型電源のオン、オフ制約条件を除外して計算を行うので、高速計算が可能となる。
【発明の効果】
【００４９】
（１）請求項１〜１１に記載の発明によれば、精度の高い太陽光発電設備の短期の出力予測値を容易に得ることができ、太陽光発電設備の出力の変動に対応した適切な需給制御を行うことができる。
【００５０】
また、太陽光発電設備の出力変動の激しい数百分の１Ｈｚ（１／数百Ｈｚ）〜数Ｈｚ帯域を十分カバーすることができる。
【００５１】
また、予測制御による効率の最適化とロバスト性の向上を図ることができる。また、分散型電源の複数台最適制御、負荷制御、太陽光発電設備の制御などを組み込むことができる。
【００５２】
また、太陽光発電設備の急激な出力変動を予測することができ、これによって蓄電池や、キャパシタ、他の分散型電源の有効なスケジュール制御が可能となる。また調整用の容量も削減することができる。
（２）また、請求項３、４、８、９に記載の発明によれば、太陽光発電設備の変動傾きや変動幅を事前に知ることで、予備力の確保や準備が可能となる。
（３）また、請求項５、１０に記載の発明によれば、太陽光発電設備の出力予測値を用いて運転計画を事前に行えるため、最適計算時間が確保でき、高効率な最適制御を実施することが可能となる。
（４）また、請求項６、１１に記載の発明によれば、最適化計算の際の整数要素となる、時刻制約条件および分散型電源のオン、オフ制約条件を除外して計算を行うので、高速計算が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の実施形態例の構成図。
【図２】本発明の実施形態例による太陽光発電出力予測値の求め方を表し、（ａ）は予測対象ＰＶと周囲ＰＶの配置図、（ｂ）は周囲ＰＶの出力波形図、（ｃ）は予測対象ＰＶの出力波形図、（ｄ）はフーリエ変換後の周波数特性図、（ｅ）は周波数と位相差の相関図。
【図３】本発明の実施形態例における時間のずれを算出する手段で用いる時間窓を説明するＰＶ出力波形図。
【図４】本発明の実施形態例における時間のずれを算出する手段の動作を説明するＰＶ出力波形図。
【図５】本発明の出力予測値を用いた需給調整制御時の分散型電源の出力の推移を示す特性図。
【図６】本発明の出力予測値を用いた制御モデルを表し、（ａ）はミリ秒〜数秒間の出力データを示す波形図、（ｂ）は出力変動の傾きを予測した場合の制御を示す説明図、（ｃ）は数秒〜数分間の出力データを示す波形図、（ｄ）は出力変動の幅を予測した場合の制御を示す説明図。
【図７】本発明の実施形態例によるマイクログリッドの需給制御の様子を示す説明図。
【図８】本発明の実施形態例を用いた分散型電源の協調制御システムの構成図。
【図９】本発明の実施形態例によるＰＶ短期予測評価の一例を示すＰＶ出力波形図。
【図１０】本発明の実施形態例による最適運転計画作成時の、時刻別最適計算の様子を表す説明図。
【図１１】従来の太陽光発電設備の出力予測方法の一例を示す説明図。
【図１２】従来方法による需給調整制御時の分散型電源の出力の推移を示す特性図。
【図１３】従来の分散型電源の協調制御システムの構成図。
【発明を実施するための形態】
【００５４】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。図１は、本発明の実施形態における、複数の分散型電源により電力系統内の負荷へ電力供給を行うマイクログリッドの構成を表し、ＰＶは複数個所に設けられた太陽光発電設備、１０は太陽光発電設備ＰＶに各々設けられるか、又は太陽光発電設備ＰＶの設置位置とほぼ同一位置に配設された照度センサー（本発明の太陽光発電出力計測手段）であり、３は蓄電装置を示している。
【００５５】
照度センサー１０は、太陽光発電設備ＰＶの太陽光放射照度を計測するものであり、本実施例ではフォトダイオードやフォトトランジスタにより光電変換された電気信号を太陽光発電設備ＰＶの出力データとして取り扱う。したがって、以下の説明では照度センサー１０の出力をＰＶ出力と称することもある。尚、太陽光発電出力計測手段は、照度センサー１０に限らず、太陽光発電設備ＰＶの発電量そのものを検出する電力検出器を用いてもよい。
【００５６】
前記複数の太陽光発電設備ＰＶのうち、ＰＶ−０は発電出力を予測したい（予測しようとしている）１つの予測対象太陽光発電設備を表し、ＰＶ−ｎは予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０の周囲に設けられた複数の周囲太陽光発電設備を表している。
【００５７】
したがって、１０は予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０に設けられた照度センサーであり、１０ｎは複数の周囲太陽光発電設備ＰＶ−ｎに設けられた照度センサーである。
【００５８】
２０は、照度センサー１０、１０ｎの各ＰＶ出力を例えば単位時間周期で取り込み、それらＰＶ出力をフーリエ変換し、フーリエ変換後のＰＶ−０出力とＰＶ−ｎ出力の周波数毎の位相差を基に位相限定相関法によってＰＶ−０出力とＰＶ−ｎ出力の相関度を求め、予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０出力と最も相関度の高い周囲太陽光発電設備ＰＶ−ｎの現在の出力データを、予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０の出力予測値として決定する太陽光発電出力予測値算出部（太陽光発電出力予測値算出手段）である。
【００５９】
この太陽光発電出力予測値算出部２０は、照度センサー１０、１０ｎの各ＰＶ出力データを取り込んで格納しておくメモリと、前記ＰＶ出力データのフーリエ変換処理および位相限定相関法による相関度計算を行う機能と、予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０と最も相関度の高い周囲太陽光発電設備ＰＶ−ｎを特定し、その特定したＰＶ−ｎの現在のＰＶ出力データを前記照度センサー１０ｎから取得する機能とを備えている。
【００６０】
３０は、前記太陽光発電出力予測値算出部２０によって決定された出力予測値を制御系のパラメータとしてマイクログリッドの需給制御を行う制御部（制御手段）である。
【００６１】
この制御部３０は、少なくとも、前記太陽光発電出力予測値算出部２０によって決定された出力予測値のミリ秒〜数秒間のデータに基づいて出力変動の傾きを予測し、該予測した出力変動の傾きに応じて需給調整制御の開始・停止を決定する機能と、前記出力予測値の数秒〜数分間のデータに基づいて出力変動の幅を予測し、該予測した出力変動の幅に応じて需給調整リソースを選択する機能と、前記出力予測値と、出力変動に追従する属性とを基に数理計画手法によってマイクログリッド内の分散型電源毎の最適運転計画を作成し、各分散型電源に運転、停止の指令を与える機能とを備えている。
【００６２】
前記太陽光発電出力予測値算出部２０および制御部３０は例えばコンピュータにより構成され、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ、入力装置、出力装置、通信インターフェース、ハードディスク、記録媒体およびその駆動装置を備えている。
【００６３】
このハードウェアリソースとソフトウェアリソース（ＯＳ、アプリケーションなど）との協働の結果、太陽光発電出力予測値算出部２０および制御部３０は、前述した各処理機能を実装する。
【００６４】
次に前記太陽光発電出力予測値算出部２０の動作の一例を図２とともに説明する。ここでは、図２（ａ）に示すように、１つの予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０とその周囲に複数の周囲太陽光発電設備ＰＶ−１〜ＰＶ−７が配置されているものとする。
【００６５】
＜ステップＳ１＞
太陽光発電出力予測値算出部２０は、まず自身のメモリから、設定した時間分、例えば数分前の数分〜数十分間の周囲太陽光発電設備ＰＶ−１〜ＰＶ−７のＰＶ出力データ（出力波形）を取得する（図２（ｂ））。
【００６６】
＜ステップＳ２＞
ステップＳ１の処理後か又はステップＳ１の処理と同時に、前記メモリから、ステップＳ１の取得時刻以降に相当する前記設定した時間分の予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０のＰＶ出力データ（出力波形）を取得する（図２（ｃ））。
【００６７】
＜ステップＳ３＞
予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０と周囲太陽光発電設備ＰＶ−１〜ＰＶ−７の各出力波形をフーリエ変換し周波数特性を得る（図２（ｄ））。
【００６８】
＜ステップＳ４＞
周囲太陽光発電設備ＰＶ１〜ＰＶ７のうちの１つのＰＶと予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０のフーリエ変換後の周波数特性の位相差Δｔを、異なる周波数、例えばω１〜ω３について求め（Δｔ１〜Δｔ３）、位相差Δｔ１〜Δｔ３に基づいて、位相限定相関法により両者の類似度を算出する（図２（ｅ）のように、位相差Δｔ１〜Δｔ３が周波数（ω１〜ω３）に対して線形となる、すなわち直線に近いものは類似度が大である）。
【００６９】
＜ステップＳ５＞
ステップＳ４の処理を全ての周囲太陽光発電設備ＰＶ１〜ＰＶ７について実行する。
【００７０】
＜ステップＳ６＞
ステップＳ４，Ｓ５の類似度計算の結果、類似度が最大である周囲太陽光発電設備（ＰＶ１〜ＰＶ７のうちのいずれかのＰＶ−ｎ）を決定し、その決定した周囲太陽光発電設備ＰＶ−ｎの現在のＰＶ出力データ（出力波形）を、予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０の出力予測値として照度センサー１０ｎから取得する。
【００７１】
ここで、実際のＰＶ毎の出力データ（出力波形）の例を図３、図４に示し、位相相関の最も高い（類似度が最大の）周囲太陽光発電設備（ＰＶ−ｎ）を決定してから、その決定したＰＶ−ｎの現在のＰＶ出力データをＰＶ−０の出力予測値として取得するまでの時間のずれを算出する手段の一例を説明する。
【００７２】
図３、図４は図２（ａ）の全てのＰＶ（ＰＶ−０〜ＰＶ−７）の出力波形（計測結果）を各々示しており、前記ステップＳ１のデータ取得時に、周囲太陽光発電設備ＰＶ−１〜ＰＶ−７の計測結果に対して、定時間ずつ（一定間隔）ずらした時間窓ＷＩＮｎを各々設定している。
【００７３】
そして、前記ステップＳ２により取得した予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０の計測結果（出力波形）に対して設定した時間窓ＷＩＮ0と、前記全ての時間窓ＷＩＮｎとで位相限定比較を行う（前記ステップＳ３〜Ｓ５を実行する）。
【００７４】
次に前記ステップＳ６において、前記位相限定比較の結果、一番相関が高い時間窓、例えばＰＶ−３のＷＩＮ3xとＰＶ−０のＷＩＮ0x+Tを取り出し、波形が最大となる時刻ｔ８、ｔ１１に着目する。そしてそれぞれの最大値時点の時刻ｔ１１とｔ８の差を算出し、２地点の予測時間のずれΔＴとする（ただし、最大値時刻が時間窓の淵にあるときは最小値の時刻を利用する）。そして周囲太陽光発電設備ＰＶ−３のΔＴ後の波形を予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０の予測波形（出力予測値）とする。
【００７５】
尚、前記ステップＳ１〜Ｓ６におけるフーリエ変換および位相限定相関法のパターンマッチング処理は、例えば特許文献１に記載の技術を利用する。
【００７６】
制御部３０は、前記太陽光発電出力予測値算出部２０により予測決定されたＰＶの出力予測値（出力波形）を制御系のパラメータとしてマイクログリッドの需給制御を行うものであるが、その需給調整制御の一例を図５とともに説明する。
【００７７】
図５は、雲が太陽を覆うことにより図１１と同様に変動した太陽光発電の出力の推移（実線）と、本実施形態例の制御部３０により運転される分散型電源（ＤＥＲ）の出力の推移（破線）を示している。
【００７８】
（１）時刻ｔ１において、予め急激な変動を予測するとＤＥＲはその変動に対応する準備運動を始める。例えばレシプロエンジン発電機では変化の方向に先行運転し、蓄電池では変化の方向に充放電運転（図５の例では充電）を実施する。
【００７９】
（２）前記ＰＶの出力予測値（出力波形)に基づいて、後述する図６のようにして出力の変動勾配、変動幅がわかるので、予測時間枠内で変動を緩和する運転を行う。例えばレシプロエンジン発電機では慣性内運転を行い、蓄電池では充放電容量をキープする。
【００８０】
（３）このようにして接続運転が容易となる。
【００８１】
次にＰＶ出力の変動勾配、変動幅の予測のしかたの一例について図６とともに説明する。図６は、制御部３０で処理される機能の一部を表し、（ａ），（ｂ）は太陽光発電出力予測値算出部２０で得られたＰＶの出力予測値のミリ秒〜数秒間のデータに基づいて出力変動の傾きを予測する場合を示し、（ｃ），（ｄ）は太陽光発電出力予測値算出部２０で得られたＰＶの出力予測値の数秒〜数分間のデータに基づいて出力変動の幅を予測する場合を示している。
【００８２】
図６（ａ）のミリ秒〜数秒間のデータからは図６（ｂ）の太実線のような変動の傾きが予測され、この予測した傾きに応じて需給調整制御の開始・停止を決定し、負荷の遮断、ＤＥＲ制御を行う。
【００８３】
尚、図６（ｂ）の５つの破線は、本発明のような傾き予測を用いていない場合の出力変動の傾きの可能性の例を示しているが、出力変動が５つの傾きのうちどの傾きで推移するかがわからず、需給調整制御の開始・停止の判断がつかない。
【００８４】
前記図６（ａ），（ｂ）の処理による予測結果から得られる位相相関係数は、予測の確からしさとして用いることができる。変化の規模（傾きの大きさと継続時間）が予測できると、次のようなＤＥＲ・負荷の制御が可能となる。
【００８５】
（１）事前に傾きを緩和する運転を開始する。  
【００８６】
予測の確からしさに応じて出力を調整する（確かなほど緩和出力を大きくする）。
【００８７】
（２）変動規模が稼働中のＤＥＲの変動緩和予備力よりも大きくなると判断したとき
→停止中のＤＥＲの起動、あるいは稼働中のＤＥＲの停止で調整する
→ＤＥＲで調整が困難と判断されたら負荷遮断で調整する
（これらの起動・停止を伴う制御は時間がかかるため、本発明のように予測により与えられる時間の余裕は重要である）
予測の確からしさに応じて、反応時間の調整（確かなときほど敏感に反応する）をする。
【００８８】
（３）変動規模が単一のＤＥＲでは調整が困難なとき
→複数のＤＥＲで変動を緩和する
→ＤＥＲの反応性能に応じて役割時間をスケジューリングし、不感帯を設ける
（スケジューリングには時間がかかるため、本発明のように予測により与えられる時間の余裕は重要である）。
【００８９】
図６（ｃ）の数秒〜数分間のデータからは、図６（ｄ）の実線のような出力変動幅が予測され、この予測した出力変動幅に応じて需給調整リソースの選択・実行を行う。
【００９０】
すなわち、負荷の遮断・ＤＥＲ制御準備や、負荷の遮断、ＤＥＲ制御を行ったり、遮断負荷の切替え、ＤＥＲの切替え（台数制御）などを行う。
【００９１】
図６（ｃ）、（ｄ）のように出力変動幅を予測し、それに応じて制御することによって、最適な需給調整リソースの選択・実行がなされ、負荷制御スケジュールの作成実行が可能となる。
【００９２】
すなわち、前記図６（ｃ），（ｄ）の処理による予測結果から得られる位相相関係数は、予測の確からしさとして用いることができる。変化の規模（振幅の大きさと継続時間）が予測できると、次のようなＤＥＲ・負荷の制御が可能となる。
【００９３】
（１）事前に振幅を減少させる運転を開始する。  
【００９４】
予測の確からしさに応じて出力を調整する（確かなほど緩和出力を大きくする）。
【００９５】
（２）変動規模が稼働中のＤＥＲの変動予備力よりも大きくなると判断したとき
→停止中のＤＥＲの起動、あるいは稼働中のＤＥＲの停止で調整する
→ＤＥＲで調整が困難と判断されたら負荷遮断で調整する
（これらの起動・停止を伴う制御は時間がかかるため、本発明のように予測により与えられる時間の余裕は重要である）
予測の確からしさに応じて、反応時間の調整（確かなときほど敏感に反応する）をする。
【００９６】
（３）時間窓の変化（出力変動)に対して複数のＤＥＲの最適スケジュールを作成する。
【００９７】
ここで、本発明を適用して高速最適制御（数秒〜数分単位程度の制御周期を想定）を実現するマイクログリッドシステムの一例を図７とともに説明する。図７では、分散型電源として、ＰＶ５１、蓄電池５２、レシプロエンジン発電機５３が設けられ、負荷として重要負荷５４、遮断可能な負荷５５、遮断不可の負荷５６が設けられている。
【００９８】
６１は、太陽光発電設備の出力予測値を求める図１の太陽光発電出力予測値算出部２０の機能と、図６で述べた、制御部３０がＰＶ出力の変動勾配、変動幅を予測する機能と、負荷量を予測する機能とを備えた短期予測部である。
【００９９】
６２は、各分散型電源５１〜５３、負荷５４〜５６および短期予測部６１から取得したデータに基づいてエネルギー最適配分計算を実施し、各分散型電源の集中制御を行う高速計測制御部である。
【０１００】
次に図７のシステムの高速計測制御部６２が行う動作の一例を述べる。  
【０１０１】
（１）運転中の分散型電源、負荷のエネルギー出力・使用量と調整余力とエネルギー原単位を収集する。
【０１０２】
（２）短期予測部６１によって求められたエネルギー短期予測から必要なエネルギー総量と加減量を算出する。
【０１０３】
（３）蓄電池の状態、ＰＶ出力の重要性（負荷をどれだけ背負うか）、遮断可能な負荷の有無、負荷遮断の期間などの要件を整理する。
【０１０４】
（４）エネルギー最適配分計算を実施する（単純な線形計画法で実装できる可能性がある→高速計算が可能）。
【０１０５】
（５）各エネルギーリソースに加減指令を出す。
【０１０６】
次に、本発明を分散型電源の協調制御システムに適用した実施例を図８、図９に示す。図８において図１３と同一部分は同一符号をもって示している。
【０１０７】
図８において図１３と異なる点は、マイクログリッドシステム側に、短期周辺ＰＶ履歴データＤＢ（データベース）７１、数十秒ＰＶ予測部７２、数十秒ＰＶ傾き予測部７３、数十分ＰＶ予測部７４、数十分ＰＶ予測曲線作成部７５、判定部７６、短期最適運転計画作成部７７および予測評価・調整部７８を設けた点にあり、その他の部分は図１３と同一に構成されている。
【０１０８】
図８のシステムにおいて、日間制御および時間制御は、図１３と同様になされる。すなわち、マイクログリッドシステム側（の制御部）では、制御を行う前日に、太陽光発電出力の過去数年の履歴データを基に負荷／ＰＶ予測値を求め、その予測値から２４時間負荷／ＰＶ曲線を得る。そして２４時間負荷／ＰＶ曲線に基づいて最適運転計画を計算し、２４時間分散型電源運転データ（運転スケジュール）を作成する（日間制御）。
【０１０９】
分散型電源コントローラ側では、制御当日において、前記２４時間分散型電源運転データ（スケジュール）を受け取って、自端電圧・電流・周波数を監視しながら前記最適運転計画に沿って各分散型電源を個別最適運転する。また、図１３と同様に、簡易な傾き予測に基づく出力制御を行う。
【０１１０】
前記前日に求められた予測値が閾値を逸脱した場合は、マイクログリッドシステム側で以後の負荷／ＰＶ予測値を求め、その予測値から２４時間負荷／ＰＶ曲線を得、その曲線に基づいて最適運転計画を再計算し、再度２４時間分散型電源運転データ（運転スケジュール）を作成する（時間制御）。
【０１１１】
分散型電源コントローラ側では、前記再作成された２４時間分散型電源運転データ（スケジュール）を受け取って、自端電圧・電流・周波数を監視しながら前記最適運転計画に沿って各分散型電源を個別最適運転する。
【０１１２】
短期周辺ＰＶ履歴データＤＢ７１には、図１の周囲太陽光発電設備ＰＶ−ｎ側の照度センサー１０ｎから取得したＰＶ出力データが格納されている。
【０１１３】
数十秒ＰＶ予測部７２は、図１の予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０側の照度センサー１０から取得したＰＶ出力データと短期周辺ＰＶ履歴データＤＢ７１内のＰＶ出力データとに基づいて、図１の太陽光発電出力予測値算出部２０の機能によって出力予測値を決定し、図６（ａ）のようなＰＶ出力予測データ（数十秒間のデータ）を求める。
【０１１４】
数十秒ＰＶ傾き予測部７３は、数十秒ＰＶ予測部７２で求められた数十秒間のＰＶ出力予測データから、出力変動の傾きを予測する（例えば図６（ｂ）の太実線のように傾きを予測する）（分〜秒制御）。
【０１１５】
数十分ＰＶ予測部７４は、図１の予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０側の照度センサー１０から取得したＰＶ出力データと短期周辺ＰＶ履歴データＤＢ７１内のＰＶ出力データとに基づいて、図１の太陽光発電出力予測値算出部２０の機能によって出力予測値を決定し、図６（ｃ）のようなＰＶ出力予測データ（数十分間のデータ）を求める。
【０１１６】
数十分ＰＶ予測曲線作成部７５は、数十分ＰＶ予測部７４で求められた数十分間のＰＶ出力予測データから出力変動幅を予測し、予測曲線を作成する（例えば図６（ｄ）の実線のような曲線を作成する）（時間〜分制御）。
【０１１７】
判定部７６は、前記十秒ＰＶ傾き予測部７３および数十分ＰＶ予測曲線作成部７５で求められたＰＶ予測値が、現在の最適運転解に対して、どのような影響を与えるかをチェックする。
【０１１８】
例えば図７の短期予測部６１の機能によって予測された統計短期負荷予測の最大変化に対して、現在運転中の機器構成の調整余力では追従できないと判定部７６が判定した場合、停止中の機器も含めて余力確保の最適運転配分計算を、短期最適運転計画作成部７７において実施する。
【０１１９】
また、数十分ＰＶ予測曲線作成部７５で作成された短期予測の最大上げ幅、最大下げ幅値に対して、現在運転中の機器構成では系統が維持できないと判定部７６が判定した場合、短期最適運転計画作成部７７において停止中の機器も含めて最適運転配分計算を実行する。
【０１２０】
また、現在運転している機器構成に対して起動／停止の必要があるときは、起動／停止の閾値を定め、その準備をする。
【０１２１】
また、判定部７６が、効率の悪い運転をしている機器が存在すると判定した場合、短期最適運転計画作成部７７において、運転中の機器構成で最適運転配分計算を実行する。
【０１２２】
また、負荷・ＰＶ発電量の現在値に対する、短期最適運転計画作成部７７で計算された最適運転配分計算の計算値を目標値として、役割に応じた自律行動をとる。
【０１２３】
予測評価・調整部７８は、前記数十秒ＰＶ傾き予測部７３、数十分ＰＶ予測曲線作成部７５等の短期予測を評価し調整するものであり、以下のように構成されている。
【０１２４】
図９は、太陽光発電出力予測値算出部２０により求められたＰＶ短期予測値（ＰＶ出力予測値）と予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０のＰＶ出力の実測値とを示し、これら予測値と実測値により以下のような予測の評価方法を利用する。
【０１２５】
・標準偏差
・平均２乗誤差
最大乖離、最小乖離距離
（出力値乖離）
同時刻の予測値と実測値の差分を全時刻に対して計算
最大値＝最大出力値乖離（Δｅ−Ｐｍａｘ）
最小値＝最小出力値乖離（Δｅ−Ｐｍｉｎ）
（時間乖離）
予測曲線を、過去の実測曲線に重ねて未来・過去方向にずらし、最も早く交差した時間
最大値＝最大時間乖離（Δｅ−ｔｍａｘ）
最小値＝最小時間乖離（Δｅ−ｔｍｉｎ）
次に、予測評価・調整部７８が行う、前記ＰＶ短期予測評価を利用した自動補正の一例を説明する。
【０１２６】
・ＰＶ短期予測値の利用可否判定
（判定閾値の発見）
１．許容誤差（予測値と実測値の差分の上下限閾値、傾き差分の閾値、最大時間乖離、最大出力値乖離）と位相相関係数や他の予測パラメータとの相関をチェックする。  
【０１２７】
２．相関があるときは位相相関係数で閾値チェックが可能となり余分な計算をする必要がなくなる。
・ＰＶ短期予測値を補正できる場合には補正する
（出力シフト）
１．予測曲線を、同時刻の実測値に合わせて出力方向にシフトして、以後利用する
（時間シフト）
１．予測曲線を、過去の実測曲線に重ねて未来・過去方向にずらし、最も早く交差した時間分だけ予測曲線を時間方向にシフトして、以後利用する。
【０１２８】
・予測値と実測値の一致度の利用
（変動点起因要素の発見；位相限定相関法によるパターンマッチングの起点となる）
１．図３、図４で述べた時間窓の始まりは、予測時刻（例えば図４の時刻ｔ１１）を特定する大きなファクタである
２．図３の時間窓ＷＩＮｎをずらしながら相関係数が最大となる時間窓を探し出すが、探し出した時間窓の開始時刻に対し、他の要素の時刻相関が高いものを見つける
要素の候補には次のようなものがある
潮流、電圧、周波数、無効電力、インバータの挙動、ＤＥＲの挙動、天候、気温、湿度、気圧（もし、見つかったときは、その要素を使い、事前に時間窓ＷＩＮｎを篩いにかけ、位相限定相関法によるパターンマッチングの標本数を予め減らすことができる）。
【０１２９】
・照度センサーの選択
１．位相限定相関法で選択される照度センサー（予測対象ＰＶ−０の出力と最も相関度の高い周囲ＰＶ−ｎの照度センサー１０ｎ）の統計をとる
２．ほとんど選ばれない照度センサー１０ｎは候補から外す（これにより計算時間を短縮することができる）。
【０１３０】
次に、予測評価・調整部７８が行う、前記ＰＶ短期予測評価を利用した自動補正の他の例を説明する。
【０１３１】
・ＰＶ短期予測値と実測値の不一致度の利用
不一致度の原因を特定し（他の要素との相関を得る）、予測精度の自動向上に役立てる。パラメータの変更により、以後の制御判断にも役立てる。
【０１３２】
（循環変動の発見）
１．同じ計測点に対し、図３に示す任意の時間窓ＷＩＮｎに対しての波形の位相相関を時間窓をずらしながら計算する
２．相関係数の変化に対してフーリエ変換によるスペクトル分析で周期性の強度を計る
３．もし、強い周期性がある場合は、循環変動があるとみなし、その周期を当分の間、時間窓ＷＩＮｎの幅とする
４．逆に、周期性が見られないときは、不規則運動であるとみなすことができ、当分の間、履歴データ（例えば図８の短期周辺ＰＶ履歴データＤＢ７１）からの予測値補正をとり止める。
【０１３３】
（適切な時間窓幅の発見）
１．時間窓ＷＩＮｎの幅は予測精度に大きく影響することが予想される。予め定めた時間窓の幅の最大値に対して任意の割合の中でランダムに変化させ、不一致度との相関を得る作業を周期的に行う
２．安定してからも、時々変化させて不一致度との相関をチェックし、必要があれば補正をする。
【０１３４】
（確定確率）
１．予測誤差の値から不一致度を算出し、確からしさを数字で判断できるようにする
２．他の要素の時刻相関が高いものを見つける。要素の候補には次のようなものがある
潮流、電圧、周波数、無効電力、インバータの挙動、ＤＥＲの挙動、天候、気温、湿度、気圧（もし、見つかったときは、その要素を使い、事前に時間窓ＷＩＮｎを篩いにかけ、位相限定相関法によるパターンマッチングの標本数を予め減らすことができる）
３．不確定要素を含む需給最適制御（確度が高いときは最適計算優先、確度が低いときは継続性優先）に役立てる。
【０１３５】
以上のように、図８のマイクログリッドシステム（前記各部７１〜７８）が行う出力変動の傾き予測は、時間の広がりがあるため予測精度が高いという優位性がある。
【０１３６】
この優位性を使ってマイクログリッドシステム側は統合的な予測制御を行うことができ、これによって、マイクログリッドシステム側の統合的な予測制御と、分散型電源側の個別制御との相乗効果によって更に精度の高い最適制御を行うことができる。
【０１３７】
また、図８のシステムによれば、負荷を安定化用デバイスとして利用することができ、低コスト化・リライアビリティ向上につながり、分散型電源の普及を促進する手がかりとなる。
【０１３８】
図８のマイクログリッドシステムの短期最適運転計画作成部７７が作成する短期最適運転計画は、電力エネルギーの最適配分を実現するものであるが、次にその最適運転配分計算の一実施例を図１０とともに説明する。
【０１３９】
図１０の実施例は線形計画法による時刻別最適計算方式を実行するものであり、マイクログリッドシステムの２４時間最適運転計画で用いている制約条件式を、時刻別最適計算エンジン８０の時刻別最適化制約条件式として利用する。
【０１４０】
この際、時刻制約、機器（分散型電源）のオンオフ制約など、整数要素の制約条件を除外する。
【０１４１】
まず、太陽光発電の短期予測（例えば図７の短期予測部６１の予測データ）を入力する（図示（１））。この際、２４時間負荷予測からＰＶ短期予測を差し引いた値を、現在の短期予測値として、時刻別最適計算エンジン８０による最適化計算の入力とする（図示（２））。
【０１４２】
次に時刻別最適計算エンジン８０では、数十分ＰＶ予測曲線作成部７５で作成された短期予測曲線を、任意の時間で分割し、それぞれの時刻帯での最適解を求める。現在の分散型電源の出力値と負荷値を初期値とする。
【０１４３】
時刻毎に、全体最適の目的関数（現状の目的関数から時間集計計算を除いたもの：経済性・環境性の選択は可）に則って全体最適計算をする。経済効率曲線の近似方法によって線形計画法（ＬＰ）、２次計画法（ＱＰ）、ｎ次計画法、逐次２次計画法（ＳＱＰ）を使い分ける（推奨：逐次２次計画法）（図示（３））。
【０１４４】
次に前記図示（３）の処理を時刻分繰り返す（図示（４））。  
【０１４５】
分散型電源毎の運転スケジュールを取り出し、各分散型電源に通知し、各分散型電源は、受け取ったスケジュールをベースに、自端の電圧・電流・周波数を監視しながら、役割に応じた個別最適運転を行う（図示（５））。
【０１４６】
尚、時刻別最適計算エンジン８０内の目的関数と制約条件式の例は以下のとおりである。
【０１４７】
＜統合ＥＭＳ  時刻別最適化目的関数＞
ＣＯ2[ｋｇ−ＣＯ2]→最小
ＣＯ2[ｋｇ−ＣＯ2]＝購入電力ＣＯ2[ｋｇ−ＣＯ2]＋電熱源ＣＯ2[ｋｇ−ＣＯ2]
購入電力ＣＯ2[ｋｇ−ＣＯ2]＝購入電力量[ｋＷｈ]×購入電力ＣＯ2排出量原単位[ｋｇ−ＣＯ2／ｋＷｈ]
電熱源ＣＯ2[ｋｇ−ＣＯ2]＝都市ガス使用量[Ｎｍ3]×都市ガスＣＯ2排出量原単位[ｋｇ−ＣＯ2／Ｎｍ3]。
【０１４８】
＜統合ＥＭＳ  時刻別最適化制約条件式＞
供給電力[ｋＷ]＝電力需要[ｋＷ]
供給電力[ｋＷ]＝供給電力１[ｋＷ]＋供給電力２[ｋＷ]＋供給電力３[ｋＷ]＋供給電力４[ｋＷ]
電力需要[ｋＷ]＝電力需要１[ｋＷ]＋電力需要２[ｋＷ]＋電力需要３[ｋＷ]＋電力需要４[ｋＷ]
供給電力１[ｋＷ]＝購入電力１[ｋＷ]＋電熱源電力出力１[ｋＷ]＋蓄電池放電出力１[ｋＷ]
電熱源電力出力１[ｋＷ]＝都市ガス使用量１[Ｎｍ3]×発電係数１[ｋＷｈ／Ｎｍ3]
電力需要１[ｋＷ]＝電力負荷１[ｋＷ]＋蓄電池充電電力１[ｋＷ]＋空調電力１[ｋＷ]＋給湯電力１[ｋＷ]……
供給電力２[ｋＷ]＝電力需要２[ｋＷ]
供給電力２[ｋＷ]＝購入電力２[ｋＷ]＋電熱源電力出力２[ｋＷ]＋蓄電池放電出力２[ｋＷ]
電熱源電力出力２[ｋＷ]＝都市ガス使用量２[Ｎｍ3]×発電係数２[ｋＷｈ／Ｎｍ3]
電力需要２[ｋＷ]＝電力負荷２[ｋＷ]＋蓄電池充電電力２[ｋＷ]＋空調電力２[ｋＷ]＋給湯電力２[ｋＷ]……。
【０１４９】
以上のように本実施形態例においては、所定時間前における予測対象太陽光発電設備ＰＶ−０の出力データと最も相関度の高い周囲太陽光発電設備ＰＶ−ｎの出力は、現在の時間帯においてもＰＶ−０の出力と同様となることが推定されるので、これをＰＶ−０の出力予測値に決定している。これによって、精度の高い出力予測値を容易に取得することができる。
【０１５０】
そしてこの精度の高い出力予測値に基づいてマイクログリッドの需給制御を行っているので、出力変動に対応した準備運転や変動緩和運転等を行うことができる。
【０１５１】
尚、前記実施例では、周囲太陽光発電設備ＰＶ−ｎは複数個設けられていたが、１個のＰＶ−ｎであってもよい。その場合は、例えば図２の方法により求めたＰＶ−０とＰＶ−ｎの出力の類似度が、設定した閾値以上であるときに、ＰＶ−ｎの出力データをＰＶ−０の出力予測値とする等の方法で出力予測値を決定する。
【符号の説明】
【０１５２】
１，５１…ＰＶ
２…モノジェネレーション
３，５２…蓄電池
４…コジェネレーション
５…蓄熱機器
６…電力負荷
７…熱負荷
１０，１０ｎ…照度センサー
２０…太陽光発電出力予測値算出部
３０…制御部
５３…レシプロ発電機
５４…重要負荷
５５…遮断可能な負荷
５６…遮断不可の負荷
６１…短期予測部
６２…高速計測制御部
７１…短期周辺ＰＶ履歴データＤＢ
７２…数十秒ＰＶ予測部
７３…数十秒ＰＶ傾き予測部
７４…数十分ＰＶ予測部
７５…数十分ＰＶ予測曲線作成部
７６…判定部
７７…短期最適運転計画作成部
７８…予測評価・調整部
８０…時刻別最適計算エンジン
【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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