(57)【要約】【課題】機器制御量の不確実性により、制御する機器の容量と実際の制御量と間に差が生じており、ＤＲ制御対象とする複数の需要家機器の選択が効率的では無く、精度が低いものであった。【解決手段】ヒートポンプ給湯器を含む需要家機器の運用計画を作成する需要家機器運用管理システムにおいて、前記ヒートポンプ給湯器の機器運転スケジュールを含む機器情報と、前記ヒートポンプ給湯器に対して要求する制御量を示す調整量とを取得し、前記機器運転スケジュールに基づいて機器運転制約を作成する運用計画作成部と、前記機器運転スケジュール、前記機器運転制約及び前記調整量に基づいて、前記ヒートポンプ給湯器が所定の期間内で前記調整量が得られる確率を予測する予測部と、を備え、前記運用計画作成部は、前記確率に基づいて制御を行うヒートポンプ給湯器を選択して前記運用計画を作成することを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ヒートポンプ給湯器を含む需要家機器の運用計画を作成する需要家機器運用管理システムにおいて、
前記ヒートポンプ給湯器の機器運転スケジュールを含む機器情報と、前記ヒートポンプ給湯器に対して要求する制御量を示す調整量とを取得し、前記機器運転スケジュールに基づいて機器運転制約を作成する運用計画作成部と、
前記機器運転スケジュール、前記機器運転制約及び前記調整量に基づいて、前記ヒートポンプ給湯器が所定の期間内で前記調整量が得られる確率を予測する予測部と、を備え、
前記運用計画作成部は、前記確率に基づいて制御を行うヒートポンプ給湯器を選択して前記運用計画を作成することを特徴とする需要家機器運用管理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の需要家運用管理システムにおいて、
前記運用計画作成部は、前記確率が所定値より高い前記ヒートポンプ給湯器を制御対象として選択することを特徴とする需要家機器運用管理システム。
【請求項３】
請求項１に記載の需要家運用管理システムにおいて、
前記運用計画作成部は、前記確率の分散を最小化して前記選択を行うことを特徴とする需要家機器運用管理システム。
【請求項４】
請求項１に記載の需要家運用管理システムにおいて、
前記予測部は、前記ヒートポンプ給湯器により蓄熱される貯湯タンクの蓄熱残量の確率分布に基づいて前記確率を求めること
を特徴とする需要家機器運用管理システム。
【請求項５】
請求項４に記載の需要家機器運用管理システムにおいて、
前記予測部は、前記ヒートポンプ給湯器の蓄熱時待機、熱消費、定常時待機及び蓄熱の状態の順番からなる蓄熱サイクル毎に貯湯タンクの貯湯残量及び温水消費量のデータを切り出して前記貯湯残量及び温水消費量の確率分布を求め、前記貯湯残量及び温水消費量の確率分布に基づいて前記蓄熱残量を予測することを特徴とする需要家機器運用管理システム。
【請求項６】
請求項５に記載の需要家機器運用管理システムにおいて、
前記貯湯残量は、前記定常時待機の場合の前記貯湯タンクの平均湯温と各時刻における前記貯湯タンクの平均湯温との差分から求め、前記温水消費量は前記貯湯残量の監視周期毎の変動分から求めることを特徴とする需要家機器運用管理システム。
【請求項７】
請求項５に記載の需要家機器運用管理システムにおいて、
前記機器情報には前記ヒートポンプ給湯器が設置されている地域情報を含み、前記予測部は、前記地域情報から気象条件を取得し、前記気象条件に基づいて、前記調整量を補正することを特徴とする需要家機器運用管理システム。
【請求項８】
請求項１に記載の需要家機器運用管理システムにおいて、
前記運用計画作成部は、前記調整量を繰り返し計算し、前記調整量から求まる目的関数の評価値が高い前記調整量に基づいて前記運用計画を作成することを特徴とする需要家機器運用管理システム。
【請求項９】
請求項８に記載の需要家機器運用管理システムにおいて、
前記運用計画作成部は、前記繰り返し計算には、混合整数計画法又は粒子群最適化法が含まれることを特徴とする需要家機器運用管理システム。
【請求項１０】
ヒートポンプ給湯器を含む需要家機器の運用計画を作成する需要家機器運用管理方法において、
前記ヒートポンプ給湯器の機器運転スケジュールを含む機器情報と、前記ヒートポンプ給湯器に対して要求する制御量を示す調整量とを取得し、前記機器運転スケジュールに基づいて機器運転制約を作成するステップと、
前記機器運転スケジュール、前記機器運転制約及び前記調整量に基づいて、前記ヒートポンプ給湯器が所定の期間内で前記調整量が得られる確率を予測するステップと、
前記確率に基づいて制御を行うヒートポンプ給湯器を選択して前記運用計画を作成するステップとを含むことを特徴とする需要家機器運用管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デマンドレスポンス（以下、ＤＲという）により所定の機器制御量が得られるように需要家機器の電力需要を調整する需要家機器運用管理システム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のデマンド・サイド・マネジメントの技術開発においては、管轄対象の分散エネルギー源を統合的に管理し、余剰電力の売買や負荷量の調整などを通して系統側と電力を融通し、仮想的な発電プラントとして運用するサービスが検討されている。サービスの運用は系統運用者以外の第三者が実施する事も議論されており、運用を行う事業者はアグリゲータと呼ばれる。対象となる分散エネルギー源としては、古くは非常用発電機や小型水力の統合に遡ることができ、通信手段の発達を理由に近年では対象となる機器が需要家機器まで拡大してきている。対象となる需要家機器には、電力の供給源となるものに分散型電源、負荷となるものにヒートポンプやエアコン、供給源および負荷のどちらにもなり得るものに電気自動車や蓄電池などがある。
【０００３】
本技術分野の背景技術として、例えば非特許文献１がある。これは、分散エネルギー源より得られる制御量の最大値および最小値を分布として予測し、予測した分布を利用する機能が考えられる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Electric Power Research Institute ：“Enterprise Integration Functions for Distributed Energy Resources : Phase 1”、Technical Update、2013.12
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術及び上記非特許文献１では、所定の制御量を得るために、管理する需要家機器群の中から、ＤＲ制御対象とする複数の需要家機器を選択していたが、機器制御量の不確実性により、制御する機器の容量と実際に得られる制御量と間に差が生じており、当該対象機器の選択が効率的では無く、精度が低いものであった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、ヒートポンプ給湯器を含む需要家機器の運用計画を作成する需要家機器運用管理システムにおいて、前記ヒートポンプ給湯器の機器運転スケジュールを含む機器情報と、前記ヒートポンプ給湯器に対して要求する制御量を示す調整量とを取得し、前記機器運転スケジュールに基づいて機器運転制約を作成する運用計画作成部と、前記機器運転スケジュール、前記機器運転制約及び前記調整量に基づいて、前記ヒートポンプ給湯器が所定の期間内で前記調整量が得られる確率を予測する予測部と、を備え、前記運用計画作成部は、前記確率に基づいて制御を行うヒートポンプ給湯器を選択して前記運用計画を作成する。また、本システム発明に対応する方法発明も含まれる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によりＤＲ対象とする機器について効率的かつ高精度な選択が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】需要家機器運用管理システムの構成を含む全体システム構成の例である。
【図２】不確実性考慮型運用計画作成部の運用計画作成フローの例である。
【図３】不確実性考慮型運用計画作成部が作成する運用計画の例である。
【図４】不確実性考慮型運用計画作成部の一日前計画の作成フローの例である。
【図５】機器運転スケジュールの例である。
【図６】不確実性考慮型運用計画作成部の機器制御量の最適化フロー例である。
【図７】ヒートポンプを用いたヒートポンプ給湯器１０７の例である。
【図８】ヒートポンプ給湯器１０７の蓄熱サイクルの例である。
【図９】不確実性考慮型運用計画作成部の運用計画の修正フロー例である。
【図１０】機器制御量の不確実性を説明するための図である。
【図１１】ヒートポンプの状態遷移モデルを説明するための図である。
【図１２】ＤＲ成功確率の予測フロー例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を適用して成る需要家機器制御方式および制御システムの実施例について、図面を用いて説明する。 
【００１０】
図１は需要家機器運用管理システム１０１の構成図を含む全体システム構成例である。市場取引部１０２はアンシラリー市場、キャパシティ市場、スポット市場など各種市場１１４と取引を行い、ＤＲよるヒートポンプの制御量（以下、ＤＲ調整量という）及びその対価（以下、ＤＲ対価という）を決定する。該ＤＲ調整量を満たす様にアグリゲータは管理するヒートポンプの運用計画を作成する必要がある。該運用計画を作成する際、まず、ＤＲを実施する制御周期において所定の制御量が得られるか否かを各ヒートポンプについてＤＲ成功確率予測部１０３が確率的に予測する。以下、予測した値をＤＲ成功確率と呼ぶ。予測した該ＤＲ成功確率を用いて、ＤＲの制御結果として前記ＤＲ調整量が得られる確率が運用上十分に高くなるように不確実性考慮型運用計画作成部１０４が運用計画を作成する。運転実行部１０５は該運用計画に従い、機器管理部１０６にヒートポンプの制御指令を出力する。機器管理部１０６は該制御指令に従い、各ヒートポンプ給湯器１０７に設定された機器運転スケジュールを書き換え、または、各ヒートポンプ給湯器１０７に、直接、制御命令を出力することにより、通信部１０８を介して各ヒートポンプ給湯器１０７を制御する。系統接続部１０９はヒートポンプ給湯器１０７と電力系統の接続を監視しており、測定した電力量などを機器管理部１０６に通信部１０８を介して送信する。機器管理部１０６は該電力量などを基に、各ヒートポンプ給湯器１０７の制御量（以下、機器制御量という）など、ＤＲにおける制御結果を料金計算部１１０に通知する。料金計算部１１０は通知された該制御結果を基に、各ヒートポンプ給湯器１０７の貢献度を算出し、前記ＤＲ対価の中から各需要家へ支払う実施報酬を計算する。これらに必要な情報は各種データベース（以下、ＤＢという）が保持する。取引管理ＤＢ１１１は、該実施報酬や契約期間などの需要家取引情報、および前記ＤＲ調整量や前記ＤＲ対価などの市場取引情報を保持する。機器情報ＤＢ１１３は、各ヒートポンプ給湯器１０７の貯湯残量やＤＲ成功確率などの機器状態、各ヒートポンプ給湯器１０７の機器運転スケジュールや該機器運転スケジュールの変更履歴、各ヒートポンプ給湯器１０７の成績係数や貯湯タンクの大きさなどの機器仕様、各ヒートポンプ給湯器１０７が設置されている地域情報といった需要家機器情報を保持する。計測値ＤＢ１１２は、 系統接続部１０９が測定した電力量や、ＤＲ成功確率予測部１０３が予測に用いる各ヒートポンプ給湯器１０７の貯湯タンク内の湯温などの計測値情報を保持する。
【００１１】
これらの需要家機器運用管理システム１０１の構成要素は、全てをアグリゲータが管理していても良いし、一部または全てを配電事業者などの系統運用者が管理していても良い。
【００１２】
なお、ＤＲ成功確率予測部１０３や不確実性考慮型運用計画作成部１０４などの各部はＣＰＵ等のプロセッサによって処理され、各種データベースはメモリやハードディスク等の記憶媒体に格納される。
【００１３】
図２は不確実性考慮型運用計画作成部１０４の運用計画作成フローの例である。不確実性考慮型運用計画作成部１０４はステップＳ２０１でＤＲ前日の例えば１８時などの決められた時刻に１日前計画として運用計画を作成する。ＤＲ当日は例えば３０分周期などの監視周期で、不確実性考慮型運用計画作成部１０４はステップＳ２０２で該運用計画の修正を繰り返す。
【００１４】
図３は運用計画の例である。運用計画は、需要家機器リスト３０１と、制御周期毎の各時間３０３における各需要家機器の機器運転モード３０４とから成る。機器運転モード３０４には、シャワー等で蓄熱を消費する蓄熱消費運転３０５、需要家の設定した機器運転スケジュールに従って蓄熱運転を行う需要家蓄熱運転３０６、ＤＲにより制御して蓄熱運転を行うＤＲ蓄熱運転３０７がある。
【００１５】
図４はステップＳ２０１において不確実性考慮型運用計画作成部１０４が一日前計画を作成するフロー例である。不確実性考慮型運用計画作成部１０４はステップＳ４０１において機器情報ＤＢ１１３から機器情報を取得する。不確実性考慮型運用計画作成部１０４はステップＳ４０２において、該機器情報の一部である機器運転スケジュールを用いて機器運転制約を作成する。該機器運転制約は、各機器の蓄熱時間帯と、該蓄熱時間帯で必要な蓄熱時間とである。不確実性考慮型運用計画作成部１０４はステップＳ４０３において、取引管理ＤＢ１１１からＤＲ調整量を取得する。該ＤＲ調整量は、電力系統の需給バランスを調整する為に必要なＤＲを実施する時刻と、該時刻における機器制御量総計の目標値である。また、不確実性考慮型運用計画作成部１０４は、ステップＳ４０１において取得した機器情報の一部である機器運転スケジュールと、ステップＳ４０２において作成した機器運転制約と、ステップＳ４０３において取得したＤＲ調整量とからステップＳ４０５においてＤＲ成功確率を考慮した機器制御量の最適化を行い、運用計画を作成する。
【００１６】
図５はステップＳ４０２において不確実性考慮型運用計画作成部１０４が使用する機器運転スケジュールの一例である。ある需要家機器について、制御周期毎の各時間５０１と、需要家が設定した各時間における運転モード５０２と、一サイクルのスケジュール単位を示す区間５０５とがある。該運転モード５０２には前記蓄熱消費運転５０３および前記需要家蓄熱運転５０４が設定されている。区間５０５は、蓄熱消費運転５０３の終了時点から、次の蓄熱消費運転５０３が終了する時間までの時間帯を指す。需要家機器は該区間中で、蓄熱消費運転５０３が始まるまでに蓄熱運転をする必要があるため、不確実性考慮型運用計画作成部１０４は、ステップＳ４０２において機器運転制約として、各機器の各区間について蓄熱消費運転５０３を除く蓄熱時間帯と、該蓄熱時間帯で必要な蓄熱時間とを機器運転スケジュールから作成する。図５の例では区間２（５０６）に関する機器運転制約は、該蓄熱時間帯が１０時から１７時であり、該蓄熱時間が１時間である。
【００１７】
図６は不確実性考慮型運用計画作成部１０４の機器制御量の最適化フロー例である。不確実性考慮型運用計画作成部１０４は、ステップＳ４０１で機器情報として取得した機器運転スケジュールから、ステップＳ４０２で作成した機器運転制約に従って、機器制御量の総和がステップＳ４０３で取得したＤＲ調整量を満たす様に、ステップＳ６０１で需要家機器の機器制御量を探索する。探索は、図５の機器運転スケジュールの例では需要家蓄熱運転５０４の内の幾つかまたは全部をＤＲ蓄熱運転に変更して実施する。不確実性考慮型運用計画作成部１０４は、ステップＳ６０４で、該探索後の機器制御量についてＤＲ成功確率予測部１０３に各ヒートポンプ給湯器１０７のＤＲ成功確率の予測を依頼し、予測結果として各時間３０３について該ＤＲ成功確率を取得する。不確実性考慮型運用計画作成部１０４は探索後の機器制御量を用いて、ステップＳ６０５でＤＲの目的関数を評価し、ステップＳ６０２でＤＲの制約条件を確認する。不確実性考慮型運用計画作成部１０４がステップＳ６０４で取得したＤＲ成功確率は、直接目的関数に用いても良いし、制約条件として用いても良い。例えば、ステップＳ４０３で取得したＤＲ調整量と、ＤＲ対象機器として確保するヒートポンプの容量全体との差異をできるだけ少なくするためには、該ＤＲ成功確率の分散を最小化する様にすれば良い。また、ステップＳ４０３で取得したＤＲ調整量以上の機器制御量を確保する事が確実な運用計画を立てる場合は、該ＤＲ成功確率の信頼区間を考慮した機器制御量の期待値が前記ＤＲ調整量よりも大きくなる様に制約条件を設ければ良い。目的関数や制約条件は、これら以外にも設定可能であり、少なくとも１つの目的関数あるいは制約条件に該ＤＲ成功確率を用いることにより、機器制御量の不確実性を考慮することができる。ステップＳ６０２で制約条件に問題が無ければ（Ｓ６０３）、ステップＳ６０６で不確実性考慮型運用計画作成部１０４は機器制御量とステップＳ６０５における目的関数の評価結果を一時保存する。ステップＳ６０１における需要家機器の機器制御量の探索をさらに実施することで、ステップＳ６０５における目的関数の評価結果がより良くなることが期待できる間は、ステップＳ６０７において不確実性考慮型運用計画作成部１０４はステップＳ６０１からステップＳ６０６までを繰り返し実施する。Ｓ６０７におけるステップＳ６０１からステップＳ６０６までの繰り返し演算については、一般的な最適化手法を用いて良く、例えば、混合整数計画法や、粒子群最適化といった手法等が考えられ、最適化に十分な繰り返し回数を指定する。不確実性考慮型運用計画作成部１０４はステップＳ６０８において、ステップＳ６０６で一時保存された複数組の機器制御量の内、ステップＳ６０５における目的関数の評価結果が最も良い最適な機器制御量を選択する。不確実性考慮型運用計画作成部１０４はステップＳ６０９において、該最適な機器制御量に基づき運用計画を作成する。
【００１８】
図７はヒートポンプを用いたヒートポンプ給湯器１０７の例である。ヒートポンプ給湯器７０１はヒートポンプ７０２と貯湯タンク７０３から構成される。ヒートポンプ７０２は外界から熱を取込み、貯湯タンク７０３から汲み上げた水を熱交換により加熱し、貯湯タンク７０３に戻す。貯湯タンク７０３は湯あるいは水で満たされており、温度の高い上部より給湯し、温度の低い下部より水を補給する。貯湯タンクには１つあるいは複数の温度センサ５０４が備えられており、貯湯タンク７０３の計測した水温により貯湯タンク７０３内の平均水温を計測できる。ここで図示したのはヒートポンプ給湯器１０７の一例であり、他の構造を持つヒートポンプ給湯器であっても、貯湯タンク７０３の平均水温を計測できれば、本発明を適用できる。
【００１９】
図８はヒートポンプ給湯器１０７の蓄熱サイクルの例である。ヒートポンプ給湯器１０７は、定常時、需要家が少量の湯を利用するのに備え、貯湯タンク７０３内の一定の割合の湯量を確保して待機している。以降、この状態を定常時待機８０２とする。ここで、ヒートポンプ給湯器１０７が蓄熱運転（３０６、３０７）を行うと、貯湯タンク７０３内の湯量が、時間あるいは貯湯タンク７０３内の平均水温で指定された制御量の分だけ増える。この湯量が増えている状態を蓄熱８０３とする。蓄熱終了後は、需要家が湯を使用するまで待機している。この状態を定常時待機８０４とする。需要家が蓄熱消費運転３０５時に湯を消費すると、は貯湯タンク７０３内の湯量が減少する。この湯量が減っている状態を熱消費８０５とする。熱消費８０５後は、定常時待機８０２に戻り、貯湯タンク７０３内の一定の割合の湯量を確保する運転を行う。
【００２０】
図９は不確実性考慮型運用計画作成部１０４の運用計画の修正フロー例である。不確実性考慮型運用計画作成部１０４は、ステップＳ９０１において、ステップＳ４０２で作成した機器運転制約を取得する。次に、不確実性考慮型運用計画作成部１０４はステップＳ９０２において、取引管理ＤＢ１１１からＤＲ調整量を取得する。さらに、不確実性考慮型運用計画作成部１０４は、ステップＳ９０３において、機器情報ＤＢ１１３から機器情報として、各ヒートポンプ給湯器１０７の貯湯残量など機器状態の履歴、各ヒートポンプ給湯器１０７の成績係数や貯湯タンクの大きさなどの機器仕様、各ヒートポンプ給湯器１０７が設置されている地域情報といった需要家機器情報を取得する。不確実性考慮型運用計画作成部１０４は、ステップＳ９０４で、運用計画上想定される複数種の機器制御量についてＤＲ成功確率予測部１０３に各ヒートポンプ給湯器１０７のＤＲ成功確率の予測を依頼し、予測結果として各時間３０３および各機器制御量について該ＤＲ成功確率を取得する。最後に、不確実性考慮型運用計画作成部１０４はステップＳ９０５において各ヒートポンプ給湯器１０７の機器制御量を修正し、運用計画を更新する。より具体的には、ステップＳ９０４で取得したＤＲ成功確率を監視し、ステップＳ９０１で取得した機器運転制約、およびステップＳ９０２で取得したＤＲ調整量を満たす様に、該ＤＲ成功確率の高い機器の機器制御量と該ＤＲ成功確率の低い機器の機器制御量とを入れ替える、もしくは、該ＤＲ成功確率の低い機器の機器制御量を減少させる。
【００２１】
需要家のヒートポンプ利用状況に応じた該ＤＲ成功確率を予測する事ができれば、この構成により、ＤＲ当日の需要家のヒートポンプ使用状況に応じて、ＤＲ対象とするヒートポンプの機器制御量の不確実性を低減することが可能となる。
【００２２】
図１０は機器制御量の不確実性を説明するための図である。理想的な一日のヒートポンプ給湯器の負荷パターン例１００１において、０時より夜間の蓄熱運転５０４により蓄熱し、朝方のシャワーなど７時からの蓄熱消費運転５０３によって熱消費する。また、１４時より再度蓄熱運転５０４により蓄熱し、夕方の炊事など１７時からの蓄熱消費運転５０３によって熱消費する。理想的な条件下では、事前に設定する機器の蓄熱スケジュールと実際の熱消費とが対応し、蓄熱量と熱消費量が等しくなる。しかし、実際の機器運転では蓄熱スケジュール通りに需要家が熱消費を行うとは限らず、ＤＲ蓄熱運転が停止してしまう例１００２の様に蓄熱量と熱消費量が等しくならない場合がある。この時の蓄熱量と熱消費量との差である誤差１００３が大きい場合にはＤＲの開始時刻１００４になりＤＲにより指定された時間分のＤＲ蓄熱運転３０７を開始しても、予定したＤＲ蓄熱時間を経過する前にＤＲ蓄熱運転が停止してしまい（１００５）、期待した機器制御量が得られない可能性がある。この機器制御量の不確実性を扱うために、ヒートポンプ給湯器１０７の蓄熱サイクル毎の状態遷移モデルを用いる。
【００２３】
図１１はヒートポンプ給湯器１０７の状態遷移モデル１１０１を説明するための図である。ヒートポンプ給湯器１０７の蓄熱サイクルは、図８で説明した通り、定常時待機８０２、蓄熱８０３、蓄熱時待機８０４、熱消費８０５を状態として持つ。そこで、ＤＲ蓄熱運転３０７で蓄熱運転を行う事を考慮して順番を入れ替え、状態遷移モデル１１０１は蓄熱時待機１１０２、熱消費１１０３、定常時待機１１０４、蓄熱１１０５を１サイクルする。各状態は出力分布として貯湯量および温水消費量の確率分布１１０６を持つ。該貯湯量および温水消費量の確率分布１１０６は、過去の計測データとして得られた貯湯タンク７０３の平均湯温から、貯湯残量および温水消費量の実績データを求め、該貯湯残量および温水消費量の実績データを状態遷移モデル１１０１のサイクル毎に切り出し、切り出した該貯湯残量および温水消費量の実績データが似通った時系列パターンを持つ複数のデータ毎に、それぞれの状態遷移モデル１１０１について貯湯量および温水消費量の確率分布１１０６の形状を決定するパラメータを学習する。尚、貯湯残量は定常時待機１１０４の場合の貯湯タンク７０３の平均湯温と各時刻における貯湯タンク７０３の平均湯温との差分であり、温水消費量は該貯湯残量の監視周期毎の変動分である。また、各状態遷移モデル１１０１について蓄熱１１０５開始時の蓄熱残量の確率分布１１０９を学習する。これには、各状態遷移モデル１１０１の前記貯湯量および温水消費量の確率分布を学習した際に使用した、似通った時系列パターンを持つ複数のデータの蓄熱１１０５開始時の蓄熱残量を用いる。各ヒートポンプ給湯器１０７の蓄熱上限１１０７から、蓄熱残量１１１０を除く事で、蓄熱制御可能範囲１１０８が求まるので、該蓄熱制御可能範囲１１０８の確率を蓄熱残量の確率分布１１０９から求めることができ、各ヒートポンプ給湯器１０７の機器制御量が与えられれば、該機器制御量が前記蓄熱制御可能範囲１１０８に収まる確率が分かる。
【００２４】
図１２はＤＲ成功確率の予測フロー例である。ＤＲ成功確率予測部１０３はステップＳ１２０１で、貯湯量および温水消費量の確率分布１１０６および蓄熱１１０５開始時の蓄熱残量の確率分布１１０９を学習後の状態遷移モデルを取得する。次に、ＤＲ成功確率予測部１０３は、各ヒートポンプ給湯器１０７の貯湯タンク７０３の平均湯温を取得あるいは想定し、貯湯残量および温水消費量を計算する。ＤＲ成功確率予測部１０３はステップＳ１２０３で、該状態遷移モデルおよび該貯湯残量および温水消費量から当該時点の各機器の蓄熱サイクルにおける蓄熱１１０５開始時の蓄熱残量を予測する。ＤＲ成功確率予測部１０３はステップＳ１２０４で、ステップＳ９０３で機器情報として取得した各ヒートポンプ給湯器１０７が設置されている地域情報から、各ヒートポンプ給湯器１０７が置かれている気象条件を取得し、該気象条件に基づき、ステップＳ９０３で機器情報として取得した各ヒートポンプ給湯器１０７の成績係数およびタンク容量を用いて各ヒートポンプ給湯器１０７の機器制御量を補正する。ＤＲ成功確率予測部１０３はステップＳ１２０５で、該補正した機器制御量が得られる確率を前記蓄熱残量の確率分布１１０９から求め、ＤＲ成功確率とする。
【００２５】
以上の構成を取ることにより、需要家のヒートポンプ使用状況に応じて、ＤＲ対象とするヒートポンプの機器制御量の不確実性を低減することが可能となる。
【００２６】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
【符号の説明】
【００２７】
１０１  需要家機器運用管理システム
１０２  市場取引部  
１０３  ＤＲ成功確率予測部
１０４  不確実性考慮型運用計画作成部
１０５  運転実行部
１０６  機器管理部
１０７  ヒートポンプ給湯器
１０８  通信部
１０９  系統接続部
１１０  料金計算部
１１１  取引管理ＤＢ
１１２  計測値ＤＢ
１１３  機器情報ＤＢ
７０１  ヒートポンプ給湯器
７０２  ヒートポンプ
７０３  貯湯タンク
【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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