(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃力発電装置および二次電池装置を備えた電力系統における前記内燃力発電装置の発電スケジュールおよび前記二次電池装置の充放電スケジュールの生成を行う供給電力計画作成装置であって，
負荷設備による消費電力である一般電力需要を予測する一般電力需要推定手段と、
前記二次電池装置の温度調整を行う温度調整空調装置による消費電力である温度調整空調装置電力を予測する温度調整空調装置電力予測手段と、
前記内燃力発電装置と前記二次電池装置とによって供給すべき供給電力として、前記一般電力需要の予測値に、前記温度調整空調装置電力の予測値を加算した値を算出する供給電力算出手段と、
前記内燃力発電装置の発電スケジュールと前記二次電池装置の充放電スケジュールを作成する手段であって、予め設定されている前記内燃力発電装置による発電コストに係わる目的関数と前記内燃力発電装置と前記二次電池装置に関する各種制約条件と、前記供給電力算出手段によって算出された供給電力値とに基づいて、前記各種制約条件を満たし且つ前記発電コストが低い前記発電スケジュール及び前記充放電スケジュールを決定する供給電力計画算出手段と、
を有することを特徴とする供給電力計画作成装置。
【請求項２】
予め外気温と前記温度調整空調装置電力との関係を示す外気温−温調電力データが格納される温度調整空調装置電力データ記憶手段を更に有し、
前記温度調整空調装置電力予測手段は、入力される気温予測データと、前記外気温−温調電力データとに基づいて、前記温度調整空調装置電力を予測することを特徴とする請求項１記載の供給電力計画作成装置。
【請求項３】
前記各種制約条件の１つとして、前記二次電池装置の放電と充電に関する各損失係数を用いた需給バランス制約条件である以下の（３）式を用い、該（３）式中、Pi,tは内燃力発電装置iの時刻tにおける発電出力、BDj,tは二次電池装置jの時刻tにおける放電電力、BCj,tは二次電池装置jの時刻tにおける充電電力、vdjは二次電池装置jの放電損失係数、vcjは二次電池装置jの充電損失係数、L1tは時刻tにおける供給電力である
【数１】
0006520386.tif 000011
ことを特徴とする請求項２記載の供給電力計画作成装置。
【請求項４】
前記各種制約条件は、
前記内燃力発電装置に関する制約条件として、発電機出力上下限制約、発電機出力変化率上下限制約、発電機最小連続停止時間制約、発電機最小連続運転時間制約を有し、
前記二次電池装置に関する制約条件として、二次電池充放電電力上下限制約、二次電池充電電力量上下限制約を有することを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の供給電力計画作成装置。
【請求項５】
前記供給電力計画算出手段は、前記各種制約条件を満たすようにして前記発電スケジュール及び前記充放電スケジュールの候補を任意に決定し、該スケジュール候補に対して前記目的関数を用いた評価を行うことを繰り返し実行することで、最も評価の高いスケジュール候補を前記発電スケジュール及び前記充放電スケジュールに決定することを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載の供給電力計画作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，二次電池を有する電力系統に関する発電計画，充放電計画の作成を行う電力系統計画作成装置などに関する。
【背景技術】
【０００２】
いわゆる電力自由化や規制緩和に呼応して，発電コストの一層の削減が求められており，一層的確な発電所運用計画や，複数の電力系統を含む電力系統計画作成技術が求められている。
【０００３】
例えば，従来技術としては，特許文献１に開示された技術が知られている。この特許文献１には，「推定総需要電力」から、「固定電力」（原子力など）および「変動電力」（火力など）を差し引いた不足分を，二次電池の総分担電力とする技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−９４６４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし，二次電池を含めた運用計画作成を行う上述の従来技術には，依然として以下のような技術的課題がある。
すなわち，二次電池は、通常、密閉された筐体内に設置されており，外気温の上昇や二次電池自体の発熱により 筐体内はその温度が上昇する。このような温度上昇は二次電池の寿命を短くしてしまう。また，温度上昇は二次電池が本来の性能を発揮できなくなる原因ともなるため，二次電池を運用する際には，通常は温度調整空調装置を設置して二次電池が設置されている筐体内の温度を一定に保つようにしている。つまり，二次電池を安定的に運用するためには，温度調整空調装置の電力が必要になる。
【０００６】
しかし，従来技術としては，このような温度調整空調装置の電力を含んだ上での発電計画，充放電計画の作成は行われておらず，電力の需要と供給のバランスが取れた発電計画，充放電計画がなされていなかった。
【０００７】
本発明の課題は，二次電池の温度調整空調装置の電力まで考慮した発電計画，充放電計画の作成を行うができ、以ってより精度が高い発電計画，充放電計画の作成が実現できる電力系統計画作成装置などを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の供給電力計画作成装置は、内燃力発電装置および二次電池装置を備えた電力系統における前記内燃力発電装置の発電スケジュールおよび前記二次電池装置の充放電スケジュールの生成を行う装置であって，下記の各手段を有する。
【０００９】
・負荷設備による消費電力である一般電力需要を予測する一般電力需要推定手段；
・前記二次電池装置の温度調整を行う温度調整空調装置による消費電力である温度調整空調装置電力を予測する温度調整空調装置電力予測手段；
・前記内燃力発電装置と前記二次電池装置とによって供給すべき供給電力として、前記一般電力需要の予測値に、前記温度調整空調装置電力の予測値を加算した値を算出する供給電力算出手段；
・前記内燃力発電装置の発電スケジュールと前記二次電池装置の充放電スケジュールを作成する手段であって、予め設定されている前記内燃力発電装置による発電コストに係わる目的関数と前記内燃力発電装置と前記二次電池装置に関する各種制約条件と、前記供給電力算出手段によって算出された供給電力値とに基づいて、前記各種制約条件を満たし且つ前記発電コストが低い前記発電スケジュール及び前記充放電スケジュールを決定する供給電力計画算出手段。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の電力系統計画作成装置等によれば、二次電池の温度調整空調装置の電力まで考慮した発電計画，充放電計画の作成を行うことができ、以ってより精度が高い発電計画，充放電計画の作成が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本例の電力系統計画作成装置のシステム構成図である。
【図２】一般電力需要実績ＤＢの一例を示す図である。
【図３】温度調整空調装置電力ＤＢの一例を示す図である。
【図４】温度調整空調装置電力推定部の処理フローチャート図である。
【図５】外気温と温度調整空調装置電力との関係を模式的に示したものである。
【図６】図５の例に応じたモデル化の例を示す図である。
【図７】線形モデルを作成する手順例を示す図である。
【図８】図５の例に応じた温度調整空調装置電力の推定結果例を示す図である。
【図９】総電力需要の推定例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本例の電力系統計画作成装置１０のシステム構成図である。
電力系統計画作成装置１０は、一般電力需要実績ＤＢ１１，温度調整空調装置電力ＤＢ１２，発電機特性ＤＢ１３，二次電池特性ＤＢ１４，運用制約ＤＢ１５の各種ＤＢ（データベース）を有する。また、電力系統計画作成装置１０は、一般電力需要推定部１６，温度調整空調装置電力推定部１７，総電力需要推定部１８，最適化部１９の各種処理機能部を有する。また、電力系統計画作成装置１０は、外部の不図示の他のコンピュータ装置等から、過去の電力需要実績データや気象データ（実績や予報）を入力する。
【００１３】
尚、上記気象データは、例えば先願（特開２０１１−１１４９４５号公報など）と同様に、不図示の気象サーバから気象予報、気象実績データ（例えば気温に関する予報値や実績値）を、不図示のネットワークを介して取得するものであってもよいが、この例に限らない。また、先願と同様に、取得した気象データを、不図示のデータベースに蓄積するようにしてもよい。尚、気象データは、例えば上記気象予報、気象実績データなどである。
【００１４】
電力系統計画作成装置１０は、上記入力データや上記各種ＤＢ（データベース）の格納データを用いて、上記各種機能部の処理を実行することで、最終的には、不図示の発電機（内燃力発電設備）の発電計画、および不図示の二次電池の充放電計画を生成する。
【００１５】
このように、特に図示しないが、本例の電力系統計画作成装置１０は、例えば先願（特開２０１１−１１４９４５号公報など）と同様に、発電機（内燃力発電設備）と二次電池を有する電力系統に関して、これら発電機や二次電池の運用スケジュールを生成するものである。但し、先願とは異なり、対象となる電力系統には再生可能エネルギー利用発電設備（太陽光発電など）は無くてもよく、本例では無いものとして説明するが、この例に限らない。
【００１６】
上記発電計画および充放電計画（まとめて供給電力計画と呼ぶ場合もあるものとする）は、所定の時間範囲における所定の時間間隔でのデータとなる。この時間間隔は、例えば、３０分単位或いは１時間単位などとするが、任意に設定することが可能である。また、上記所定の時間範囲は、例えば、１日分（２４時間分）或いは１週間分とするが、この時間範囲についても任意に設定することが可能である。ここでは、例えば、１時間単位２４時間分の供給電力計画を作成することになる。
【００１７】
以下、上記各機能部、各種ＤＢについて説明する。
（１）一般電力需要実績ＤＢ１１
電力系統計画作成装置１０は、不図示の温度調整空調装置の電力以外の負荷（電力需要）について，その実績値（電力需要実績値）を不図示の外部の装置／機器から不図示のネットワーク等を介して所定期間ごとに取得して、一般電力需要実績ＤＢ１１に格納する。尚、この処理は、例えば不図示のデータ取得機能部が実行する。つまり、一般電力需要実績ＤＢ１１は、電力需要実績値を蓄積するデータベース（ＤＢ）である。
【００１８】
また、このデータ取得機能部の処理は、例えば、先願（特開２０１１−１１４９４５号公報など）と同様であってよい。すなわち、例えば定期的に、不図示の各負荷設備に設置されている不図示の電力計測装置から、この電力計測装置による計測値（その負荷設備による消費電力）を、不図示の通信ネットワークを介して取得して、一般電力需要実績ＤＢ１１に蓄積するものであってもよい。尚、その際、全ての負荷設備による消費電力の総和を算出して、これを上記電力需要実績値として一般電力需要実績ＤＢ１１に蓄積するようにしてもよい。尚、本例の“一般電力需要”は、先願における“負荷電力”と同義であると見做して構わない。
【００１９】
上記所定期間（時間単位）は，３０分，６０分など任意の値を設定可能である。一般電力需要実ＤＢ１１には，上記所定期間毎の一般電力需要の実績値が、日付と時間帯を紐付けて格納される。
【００２０】
図２に、上記所定期間を６０分単位とした場合における、一般電力需要実績ＤＢ１１の例を示す。
一般電力需要実績ＤＢ１１は、例えば図示の日付２１、時間帯２２、負荷電力実績値２３の各データ項目から成る。上記所定期間に相当する日付２１及び時間帯２２毎に、上記取得された一般電力需要実績値である負荷電力実績値２３が格納される。上記の通り、本例では６０分単位であるので、図示の通り、時間帯２２は１０：００〜１１：００、１１：００〜１２：００等、６０分区切りとなっている。そして、例えば図示の先頭レコードの負荷電力実績値２３には、２０１４年８月３日１０：００〜１１：００の１時間分の電力需要実績値が格納されていることになる。
【００２１】
（２）温度調整空調装置電力ＤＢ１２
温度調整空調装置電力ＤＢ１２には、予め、外気温と温度調整空調装置の消費電力との関係を示す外気温−温調電力データが、格納されている。
【００２２】
例えば，ユーザ等が、外気温と温度調整空調装置（不図示）の消費電力との関係を予め測定して，該測定結果を温度調整空調装置電力ＤＢ１２に格納しておく。但し、この例に限らない。
【００２３】
すなわち、上記外気温−温調電力データは、例えば一例としては後述する図５に示すデータ群そのものであってもよいし、これらデータ群から予め後述するモデル（例えば図６に示す２つの線形回帰式など）を求めて温度調整空調装置電力ＤＢ１２に記憶しておくものであってもよい。尚、上記外気温−温調電力データが図５に示すデータ群である場合には、例えば、温度調整空調装置電力推定部１７が、後述する温度調整空調装置の消費電力を予測・推定する処理を行う際に、図５のデータ群から後述するモデル（例えば図６に示す２つの線形回帰式など）を求めるようにしてもよい。
【００２４】
ここで、上述したように、従来より、二次電池を運用する際には，不図示の温度調整空調装置によって、二次電池が設置されている筐体内の温度を一定に保つようにしている。外気温と温度調整空調装置の消費電力との関係は、一般的に、外気温が高いほど冷房が必要となる為に温度調整空調装置の消費電力は大きくなる。一方、外気温が低下してくると消費電力は小さくなるが，外気温がさらに低下すると今度は暖房が必要となり再び消費電力が大きくなる。
【００２５】
図３に、温度調整空調装置電力ＤＢ１２の一例を示す。
温度調整空調装置電力ＤＢ１２には、各外気温３１に対応する温度調整空調装置電力３２が格納される。つまり、温度調整空調装置電力３２には、外気温３１に対応する上記不図示の温度調整空調装置の消費電力の測定値（実績値）が、格納される。この様に、温度調整空調装置電力ＤＢ１２には、外気温と温度調整空調装置の消費電力との関係を示すデータが、格納されている。
【００２６】
（３）一般電力需要推定部１６
一般電力需要推定部１６は，一般電力需要実績ＤＢ１１に格納されている過去の電力需要実績値と，上記入力される気象データ（気象予測データ等；気温予測データ等）を用いて，所定期間毎の電力需要（上記負荷設備の消費電力など；以下、“一般電力需要”などと記す場合もあるものとする）の推定値（予測値）を求める。これは、例えば、全ての負荷設備の電力需要の総計を、所定期間毎に推定するものである。所定期間としては，一般電力需要実績ＤＢ１１と同じ間隔とする。よって、本例では１時間単位となる。
【００２７】
一般電力需要の予測方法としては，需要の形態に合わせて様々な手法を用いることができる。例えば，同じ曜日の実績値と同じとする方法，前日の実績値と同じとする方法，一般電力需要と気温の関係をニューラルネットワークによりモデル化する方法など，様々な方法を用いることができる。
【００２８】
一般電力需要推定部１６の処理は、例えば一例としては、本出願人による先願（特開２０１１−１１４９４５号公報、特開２０１４−８２９３２号公報など）に、略同様の機能が開示されていると見做しても構わない。例えば、一般電力需要推定部１６の処理は、上記特開２０１１−１１４９４５号公報に記載の負荷予測部１１の処理と略同様であってもよい。よって、ここでは特に一般電力需要推定部１６の処理の詳細については説明しないものとする。
【００２９】
（４）温度調整空調装置電力推定部１７
温度調整空調装置電力推定部１７は，温度調整空調装置電力ＤＢ１２に格納されている外気温３１と温度調整空調装置電力３２との関係を示す上記外気温−温調電力データと，上記入力される気象データ（気象予測データ等；気温予測データ等）などを用いて，所定期間毎の温度調整空調装置の消費電力を予測・推定する。所定期間としては，一般電力需要実績ＤＢ１１と同じ間隔とする。つまり、本例では１時間単位とする。
【００３０】
図４は、温度調整空調装置電力推定部１７の処理フローチャート図である。
温度調整空調装置電力推定部１７では，まず、温度調整空調装置電力ＤＢ１２に格納されている外気温３１と温度調整空調装置電力３２との関係を示すデータを読み込む（ステップＳ１１）。次に、読み込んだ外気温３１と温度調整空調装置電力３２との関係を，回帰式を用いてモデル化する（ステップＳ１２）。
【００３１】
図５は，外気温と温度調整空調装置電力との関係を模式的に示したものである。
図５に示すグラフは、横軸が外気温（℃）、縦軸が温度調整空調装置の消費電力（測定値）である。図５に示す各点は、ステップＳ１１で読み込んだデータ、すなわち外気温３１と温度調整空調装置電力３２との関係を、グラフ上にプロットしたものである。
【００３２】
図５に示すように，外気温Tempと温度調整空調装置電力Ｐｃとの関係は，外気温Tempが“ある値”以上である場合には、外気温Tempが高いほど温度調整空調装置電力Ｐｃは大きくなる。これは、主に冷房が必要な温度領域である為である。一方、外気温Tempが“ある値”未満である場合には、外気温Tempが低いほど温度調整空調装置電力Ｐｃは大きくなる。これは、主に暖房が必要な温度領域である為である。尚、上記“ある値”とは図示の例では２０℃近辺となる。
【００３３】
上記特性を、高温の状態（例えば４０℃）から温度低下していく形で見た場合、外気温が徐々に低下していくに従って必要冷房能力が低下することによって温度調整空調装置電力Ｐｃは徐々に減少していくが、外気温がさらに低下すると上記“ある値”近辺を境にして今度は暖房が必要となり、今度は外気温が徐々に低下していくに従って温度調整空調装置電力Ｐｃは徐々に増大していくといった特性を持つ。このような関係を，回帰式を用いてモデル化する。
【００３４】
図６に、図５の例に応じたモデル化の例を示す。
図示のように、ここでは、外気温２０℃近辺を境にして下記の２つの線形回帰式にてモデル化した例を示している。
【００３５】
・Ｐｃ＝−０．５×Temp＋３５（Temp＜２０）  ・・・（１）式
・Ｐｃ＝０．６５×Temp＋１２（Temp≧２０）  ・・・（２）式
ここで，Pc：温度調整空調装置電力[kW]
Temp：外気温[℃]
このような外気温と温度調整空調装置電力の関係をモデル化する場合，既存技術である最小二乗法等を用いて自動的にモデル作成を行うことができる。ただし，図５の例において線形モデルの場合は、モデルを２つ作成する必要があるので，外気温に関する閾値を設定する必要があり，この閾値は例えば運用者等が任意に設定する。図６の例では、閾値として‘２０℃’が設定されており、この‘２０℃’以上の温度領域に係わる線形モデル（高温部モデル）が上記（２）式であり、２０℃’未満の温度領域に係わる線形モデル（低温部モデル）が上記（１）式である。
【００３６】
図７に、線形モデルを作成する手順例を示す。
上記一例の場合、線形モデルを作成する場合は，２つのモデルを作成する必要があるので、まず、ユーザ（運用者等）に外気温の閾値を任意に設定させる（ステップＳ２１）。閾値設定に際しては，図５に示した外気温と温度調整空調装置電力の関係を運用者が確認し，運用者自身が閾値の値を任意に決めて設定する。図６では，この閾値が２０℃となっている例を示している。
【００３７】
次に低温部のモデル作成を行う（ステップＳ２２）。低温部とは，閾値より低い外気温のことを指す。すなわち図５で外気温が２０℃未満に対応するモデルの作成を行う。つまり、図５に示すデータ群のなかで外気温が２０℃未満であるデータ全てに基づいて、例えば既存技術である最小二乗法等を用いることで、例えば上記（１）式が自動的に生成される。この処理自体は、既存の一般的なものである。
【００３８】
続いて、高温部のモデル作成を行う（ステップＳ２３）。高温部とは，閾値より高い外気温のことを指す。すなわち図５で外気温が２０℃以上に対応するモデル作成を行う。つまり、図５に示すデータ群のなかで外気温が２０℃以上であるデータ全てに基づいて、例えば既存技術である最小二乗法等を用いることで、例えば上記（２）式が自動的に生成される。
【００３９】
上記のように、ここでは一例として、モデル作成の際には最小二乗法を用いる。最小二乗法は，n個のデータ対(x1,y1)，(x2,y2)，…，(xn,yn)｛（ｘｉ、ｙｉ）；ｉ＝１，２，・・・ｎ｝が得られた場合に，近似直線をy=ax+bとし，以下の式によりa（直線の傾き）とb（直線のy切片）を求めるというものである。ここで，xは外気温を，yは温度調整空調装置の電力を示している。
【００４０】
【数１】
0006520386.tif 000002
例えばこのようにして低温部および高温部のモデルを作成する。尚、上記の例では，外気温をｘ、温度調整空調装置電力をｙと表記しているので、これに準じた場合、上記（１）式、（２）式は下記のようになる。
・低温部（外気温≦２０℃）のモデル
ｙ＝−０．５ｘ＋３５
・高温部（外気温＞２０℃）のモデル
ｙ＝０．６５ｘ＋１２
なお，モデル化に際してはこの例に限らない。すなわち，モデル化に際しては，２次関数やsin関数など，非線形の回帰式を用いることも可能である。
【００４１】
このようにして外気温と温度調整空調装置電力との関係を示す回帰式を生成した後，気象予報（気温予想データ）を読み込む（ステップＳ１３）。最後に，上記生成した回帰式と気象予報（気温予想データ）を用いて，温度調整空調装置電力Ｐｃの推定を行う（ステップＳ１４）。
【００４２】
図８に、上記図５の例に対して図４の処理によって得られる、温度調整空調装置電力Ｐｃの推定結果例を示す。
図示の推定結果４０は、日付４１、時間帯４２、気象予報４３、温度調整空調装置電力推定値４４から成る。日付４１と時間帯４２と気象予報４３は、上記ステップＳ１３で読み込んだ気象予報である。これは、例えば、現在の翌日の各時間帯４２（本例では１時間単位）における気温予想データ等である。これら各時間帯４２毎の気象予報４３（気温予想データ）と、上記２つの線形回帰式（（１）式）、（２）式）を用いて、温度調整空調装置電力推定値４４が算出される。
【００４３】
これは、まず、気象予報４３の値と閾値（本例では２０℃）とに基づいて、上記２つの線形回帰式（（１）式）、（２）式）のどちらを用いるのか判定する。気象予報４３の値が閾値以上であれば（２）式を採用し、閾値未満であれば（１）式を採用する。例えば、図示の最初のレコードでは、気象予報４３＝‘２７．１（℃）’であり、これは閾値（２０℃）以上であるので、上記（２）式を用いるものと判定される。
【００４４】
そして、採用した線形回帰式に、気象予報４３の値を代入することで、温度調整空調装置電力推定値４４が算出される。上記最初のレコードの場合には、（２）式を用いて、そのTempに上記‘２７．１（℃）’を代入することになるので、温度調整空調装置電力推定値４４の値が、下記のように算出される。
【００４５】
Ｐｃ＝０．６５×２７．１＋１２≒２９．６
２番目以降の各レコードについても、同様にして、温度調整空調装置電力推定値４４の値が算出されることで、図８に示す推定結果が得られることになる。
【００４６】
（５）総電力需要推定部１８
総電力需要推定部１８は，一般電力需要推定部１６にて算出された電力需要推定値と，温度調整空調装置電力推定部１７にて算出された温度調整空調装置電力推定値とを足し合わせることで、総電力需要推定値を算出する。換言すれば、総電力需要推定部１８は，内燃力発電装置（発電機；内燃力発電設備）と二次電池装置（二次電池）とによって供給すべき供給電力として、一般電力需要の予測値に、温度調整空調装置電力の予測値を加算した値を算出するものと言える。尚、総電力需要推定部１８は、供給電力算出手段と呼んでもよい。
【００４７】
図９に、総電力需要の推定例を示す。
図９において、図示の日付５１、時間帯５２、温度調整空調装置電力推定値５４は、上記図８の日付４１、時間帯４２、温度調整空調装置電力推定値４４である。また、図示の一般電力需要推定値５３は、上記一般電力需要推定部１６で算出された電力需要推定値の具体例である。
【００４８】
図９に示す各レコード毎に（各時間帯５２毎に）、その電力需要推定値５３に温度調整空調装置電力推定値５４を加算した値を、その総電力需要推定値５５とする。
例えば、図示の先頭レコードを例にすると、電力需要推定値５３＝‘６５８’、温度調整空調装置電力推定値５４＝‘２９．６’であるので、０：００〜１：００の時間帯に対応する総電力需要推定値５５の値は、６５８＋２９．６＝６８７．６となる。他の時間帯についても、同様にして、総電力需要推定値５５の値を算出した結果が、図示の通りとなる。
【００４９】
最適化部１９は、上記総電力需要推定部１８によって求められた総電力需要推定値５５と、予め上記発電機特性ＤＢ１３，二次電池特性ＤＢ１４，運用制約ＤＢ１５の各種ＤＢ（データベース）に格納されている各種データに基づいて、発電計画および充放電計画を生成する。
【００５０】
以下、まず、これら各種データベースの格納データの具体例について説明する。
（６）発電機特性ＤＢ１３
発電機特性ＤＢ１３は，発電計画を作成する際の各発電機の特性に係わるデータを格納するＤＢ（データベース）である。発電機の特性としては，例えば以下に示す特性があるが、これらの例に限らない。
【００５１】
・燃料費特性
・起動費特性
・出力下限値
・出力上限値
・出力変化率下限
・出力変化率上限
・最小連続停止時間
・最小連続運転時間
【００５２】
（７）二次電池特性ＤＢ１４
二次電池特性ＤＢ１４は，充放電計画を作成する際の各二次電池の特性に係わるデータを格納するＤＢ（データベース）である。二次電池の特性としては，例えば以下に示す特性があるが、これらの例に限らない。
【００５３】
・充電ロス
・充電電力下限値
・充電電力上限値
・放電電力下限値
・放電電力上限値
・充電電力量下限
・充電電力量上限
尚、発電機特性ＤＢ１３、二次電池特性ＤＢ１４は、例えば上記特開２０１１−１１４９４５号公報の発電機ＤＢ１９、二次電池ＤＢ２０と同じであっても構わない。
【００５４】
（８）運用制約ＤＢ１５
運用制約ＤＢ１５は，発電計画，充放電計画を作成する際に考慮する各種制約条件を格納するＤＢ（データベース）である。制約条件としては以下に示す各種制約を考慮するのが一例であるが，これ以外の制約を考慮することも可能である。
【００５５】
以下に、運用制約ＤＢ１５に格納されている各種制約条件の一例｛（ａ），（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、（ｆ）、（ｇ）｝を示す。運用制約ＤＢ１５に格納される各種制約条件は、例えば上記特開２０１１−１１４９４５号公報における各種制約条件と、同様であっても構わない。但し、この例に限らない。
【００５６】
（ａ）需給バランス制約
この需給バランス制約条件は、例えば、以下の（３）式で表される。
【００５７】
【数２】
0006520386.tif 000003
但し、
Pi,t  ：発電機iの時刻tにおける発電出力、
BDj,t：二次電池jの時刻tにおける放電電力、
BCj,t：二次電池jの時刻tにおける充電電力、
Vdj   ：二次電池jの放電損失係数、
Vcj    ：二次電池jの充電損失係数、
L1t    ：時刻tにおける供給電力、
である。
【００５８】
上記需給バランス制約条件は、基本的には、全ての発電機による発電出力と、各二次電池による放電量（発電量と見做せる）または充電量（負荷電力と見做せる）とを合わせたものが、供給電力L1tと一致するように（需給バランスがとれるように）する為の制約条件である。ここで、供給電力L1tとして上記総電力需要推定値５５を用いる。
【００５９】
そして、本例では上記（３）式のように、更に、上記vdj、vcjの各損失係数を用いている。これら損失係数は任意に設定されるものであるが、vdjは１未満の値であり例えば０．９等であり、vcjは１より大きい値であり、例えば１．０５等である。
【００６０】
（ｂ）発電機出力上下限制約
この発電機出力上下限制約条件は、例えば、以下の（４）式で表される。
【００６１】
【数３】
0006520386.tif 000004
但し，
ui,t：発電機iの時刻tにおける起動停止変数（0：停止，1：運転）、
Pimin：発電機iの出力下限値、
Pimax：発電機iの出力上限値、
である。尚、これら出力下限値、出力上限値は、上記の通り発電機特性ＤＢ１３に格納されている。これより、発電機出力上下限制約条件を満たすか否かを判定する際には、発電機特性ＤＢ１３の格納データを参照することになる。これは他の制約条件についても同様であり、各種制約条件には、発電機特性ＤＢ１３や二次電池特性ＤＢ１４の格納データが用いられる場合もある。
【００６２】
（ｃ）発電機出力変化率上下限制約
この発電機出力変化率上下限制約条件は、例えば、以下の（５）式で表される。
【００６３】
【数４】
0006520386.tif 000005
但し、
ΔPidownmax：発電機iの下降側最大変化率、
ΔPiupmax：発電機iの上昇側最大変化率、
である。
【００６４】
上記（４）式、（５）式については、これらの式で示す通りであり、内燃力発電設備（発電機）の適正な出力範囲（上限値、下限値）と、出力変動（出力上昇の場合と出力下降の場合）の変化率の上限を規定するものであり、特に説明しない。
【００６５】
（ｄ）発電機最小連続停止時間制約
一般的に、内燃力発電設備のような発電機は、一旦停止した後、直ちに起動することは出来ず、一定時間以上停止した後でなければ、再起動できない。この一定時間が最小連続停止時間であり、各発電機毎に設定されるものであり、ここでは以下のように定義する。
【００６６】
minti：発電機iの最小連続停止時間
そして、例えば上記先願に記載の処理において、発電機iの時刻tにおける起動停止変数ui、tを任意に決定したら、以下の処理を実行する。
【００６７】
【数５】
0006520386.tif 000006
上記の処理におけるｉｆ文の部分は、時刻t’における起動停止変数ui、t’が‘０’（停止）で且つその１つ前の時刻ｔ’−１の起動停止変数ui、t’-1が‘１’（運転）である場合にのみ成立する。つまり、時刻t’において運転状態から停止状態へと移行した場合にのみ成立する。そして、上記の通り、一旦停止した後は、そこから最低でもmintiの時間分は、停止状態を続けなければならない。
【００６８】
これより、上記ｉｆ文が成立した場合には、上記ｔｈｅｎ文を実行する。
すなわち、時刻t’から時刻（ｔ’＋minti−１）までの各時刻の起動停止変数を、全て‘０’に設定する。仮にminti＝３としたならば、ui、t’、ui、t’+1、ui、t’+2、の３つ全てを強制的に‘０’に設定する。尚、これによって、時刻t’から時刻（ｔ’＋minti−１）までの各時刻の発電機出力も、強制的に‘０’に設定されることになる。
【００６９】
（ｅ）発電機最小連続運転時間制約
一般的に、内燃力発電設備のような発電機は、起動後、一定時間以上運転した後でなければ、停止できない。この一定時間が最小連続運転時間であり、各発電機毎に設定されるものであり、ここでは以下のように定義する。
【００７０】
minri：発電機iの最小連続運転時間
そして、例えば先願に記載の処理において、発電機iの時刻tにおける起動停止変数ui、tを任意に決定したら、以下の処理を実行する。
【００７１】
【数６】
0006520386.tif 000007
これは、上述した最小連続停止時間に係わる処理と略同様の考え方に基づくものである。すなわち、上記の処理におけるｉｆ文の部分は、時刻t’における起動停止変数ui、t’が‘１’（運転）で且つその１つ前の時刻ｔ’−１の起動停止変数ui、t’-1が‘０’（停止）である場合にのみ成立する。つまり、時刻t’において停止状態から起動して運転開始した場合にのみ成立する。そして、上記の通り、一旦起動（運転開始）した後は、そこから最低でもminｒiの時間分は、運転状態を維持しなければならない。
【００７２】
これより、上記ｉｆ文が成立した場合には、上記ｔｈｅｎ文を実行する。
すなわち、時刻t’から時刻（ｔ’＋minｒi−１）までの各時刻の起動停止変数を、全て‘１’に設定する。仮にminｒi＝３としたならば、ui、t’、ui、t’＋１、ui、t’＋２、の３つ全てを強制的に‘１’に設定する。
【００７３】
（ｆ）二次電池充放電電力上下限制約
この二次電池充放電電力上下限制約条件は、以下の（６）式で表される。
【００７４】
【数７】
0006520386.tif 000008
但し、
BDjmin：二次電池ｊの放電電力下限値、
BDjmax：二次電池ｊの放電電力上限値、
BCjmin：二次電池ｊの充電電力下限値、
BCjmax：二次電池ｊの充電電力上限値、
である。
【００７５】
（ｇ）二次電池充電電力量上下限制約
この二次電池充電電力量上下限制約条件は、以下の（７）式で表される。
【００７６】
【数８】
0006520386.tif 000009
但し、
Bhj,t：二次電池ｊの時刻tにおける充電電力量(kWh)、
Bhjmin：二次電池ｊの充電電力量下限値(kWh)、
Bhjmax：二次電池ｊの充電電力量上限値(kWh)、
である。
【００７７】
上記（６）式、（７）式に関しては、これら式で示す通り、二次電池の充電／放電電力の適正範囲（上限値、下限値）や、二次電池の充電電力量(kWh)の適正範囲（上限値、下限値）を規定するものであり、特に説明しない。
【００７８】
（９）最適化部１９
最適化部１９は，総電力需要推定部１８にて推定した総電力需要に対して，上記発電機特性ＤＢ１３，二次電池特性ＤＢ１４，運用制約ＤＢ１５の各種運用制約を考慮して、目的関数が最小となるように発電計画および充放電計画を作成する。
【００７９】
上記目的関数は、予め任意に設定可能であり，例えば，運用コスト最小化やCO2排出量最小化を目的関数とすることができる。
上記目的関数として、例えば一例として、上記先願（特開２０１１−１１４９４５号、特開２０１４−８２９３２号など）で用いられている下記の目的関数（（８）式）を用いるようにしてもよいが、この例に限らない。
【００８０】
【数９】
0006520386.tif 000010
但し、
COST1：       供給電力に対し内燃力発電設備で電力供給した際の発電コスト、
Pi、t：       発電機iの時刻tにおける発電出力、
ai、bi、ci：発電機iの燃料費特性の係数、
ui、t：       発電機iの時刻tにおける起動停止変数（0：停止、1：運転）、
Δui： 発電機iの起動の有無（0：起動なし、1：起動あり）、
Ki：   発電機iの起動費、
Ｐ：   ペナルティ項、
である。
【００８１】
尚、ペナルティ項の値は、予め、例えばユーザ等によって任意に決定・設定されて、不図示の記憶装置（メモリ等）に記憶されているものであってよい。
尚、この例の場合には、発電機特性ＤＢ１３、二次電池特性ＤＢ１４の格納データは、先願と同様、下記の通りであるものとしてもよい。
【００８２】
・各発電機の“発電電力−コスト特性”（上記目的関数における各発電機ｉ毎の燃料費特性の係数ａｉ，ｂｉ，ｃｉ） 
・各発電機の起動費（上記目的関数における各発電機ｉの起動費Ki）
・各発電機の出力上限・下限値（上記各発電機ｉ毎の出力下限値ｐｉｍｉｎ、ｐｉｍａｘ）
・各発電機の出力変化率上下限値（上記各発電機ｉ毎の下降側最大変化率Δｐｉdownmax、上昇側最大変化率Δｐｉupmax）
・各発電機の最小連続停止時間（上記minti）
・各発電機の最小連続運転時間（上記minｒi）
・二次電池充放電電力上下限値（上記BDjmin，BDjmax，BCjmin，BCjmax）
・二次電池最大充電電力量（上記Bhj、t，Bhjmin，Bhjmax）
・二次電池jの放電損失係数（上記vdj）
・二次電池jの充電損失係数（上記vcj）
【００８３】
上記（８）式における第１項の部分、すなわち発電機iの燃料費特性の係数ai、bi、ciと、これら係数と発電出力Pi、tとを用いたコスト算出方法は、既存の一般的に知られている方法であり、特に説明しない。基本的には発電出力に応じて発電コストが決まるものであり、各発電機毎にその燃料費特性によって多少の違いが生じるものである。そして、更に（８）式における第２項の部分、すなわち起動があった場合に所定の起動費を加算する処理を行っている。発電機を停止状態から起動して運転開始する為には、各発電機毎に所定のコストが掛かるものである。これについても特に説明しない。
【００８４】
何れにしても、上記（８）式は、ペナルティ項Ｐを除いて考えれば、全ての発電機の所定範囲（例えば２４時間）における発電コストの総和を算出するものである。尚、ペナルティ項Ｐは、各種制約条件を全て満たしている場合には、適用されない。文字通り、制約条件を満たさない場合に課されるペナルティであり、それによって目的関数の値を強制的に大きくする為のものだからである。
【００８５】
尚、発電機とは、基本的に、内燃力発電装置を意味するものとする。
尚、上記一例の場合には、最適化部１９の処理は、例えば、上記特開２０１１−１１４９４５号における供給電力計画算出部１４の処理、あるいは特開２０１４−８２９３２号における最適化手段２２０の処理と、同様であっても構わない。
【００８６】
あるいは、上記一例の場合、本例の上記図１のシステム構成は、上記特開２０１１−１１４９４５号の図２に基づいて、当該図２における再生可能利用発電電力予測部１２及び再生可能利用発電電力ＤＢ１８の代わりに、上記温度調整空調装置電力推定部１７及び温度調整空調装置電力ＤＢ１２を設けたものと見做すことも可能である。
【００８７】
最適化方法としては目的関数および制約条件の形態により様々な手法を用いることができる。例えば，線形計画法，二次計画法，各種メタヒューリスティック手法を用いることができる。
【００８８】
ここで、最適化部１９の処理が、上記特開２０１１−１１４９４５号における供給電力計画算出部１４の処理と略同様である例について、説明する。但し、供給電力計画算出部１４の処理は、特開２０１１−１１４９４５号に記載されているので、ここでは簡単に説明するものとする。
【００８９】
この例の場合、最適化部１９は、例えば、内燃力発電設備による発電スケジュールと二次電池による充放電スケジュールを、予め設定されている内燃力発電設備による発電コストに係わる目的関数（上記（８）式）と内燃力発電設備と二次電池に関する各種制約条件と、上記総電力需要推定部１８で算出された供給電力とに基づいて、上記各種制約条件を満たすようにして上記目的関数を用いた評価を行うことで、発電スケジュール及び充放電スケジュールを一緒に決定するものである。
【００９０】
最適化部１９は、例えば、任意のメタヒューリスティック手法を用いて、上記発電スケジュール及び充放電スケジュールの決定処理を行うものである。メタヒューリスティック手法としては、上述したように、例えばＧＡ、ＳＡ、ＴＳ、ＰＳＯ等が挙げられるが、何れにしても、基本的には以下のような処理を行う。
【００９１】
すなわち、上記各種制約条件を満たすようにして上記発電スケジュール及び充放電スケジュールの候補を任意に決定し、このスケジュール候補に対して上記目的関数を用いた評価を行うことを繰り返し実行することで、最も評価の高いスケジュール候補を上記発電スケジュール及び充放電スケジュールに決定するものである。これは、例えば、予め設定される上記最大探索回数分、繰り返し実行するものであり、そのなかで最も評価が高いもの、すなわち内燃力発電設備の発電コストが最も低くなるスケジュールに決定するものである。よって、必ずしも最適なスケジュールとなるとは限らないが、最適または最適に近いスケジュールが決定されることが期待できる。
【００９２】
これに関しては、本出願人が既に提案している先出願（特開２００３−８４８０５号公
報）に、ＰＳＯ、ＳＧＡ（Simple Genetic Algorithm；単純 GA）、ＴＳを用いて場合の処理例が提案されている。ここでは、一例として、ＰＳＯを用いる場合について以下に説明するが、この例に限らない。尚、以下に説明する発電スケジュール及び充放電スケジュールの決定方法は、特開２０１１−１１４９４５号に記載の方法と略同様であり、特開２０１１−１１４９４５号に記載の方法に準じた処理例について簡単に説明するものと言うこともできる。この様に、ここでは簡単に説明するものであり、以下の説明には無いが特開２０１１−１１４９４５号には記載されている処理／説明を、更に用いるようにしてもよい。
【００９３】
（ａ）状態表現
各計画時間毎（本例では１時間単位）の各発電機の出力電力、各発電機の起動／停止状態、及び二次電池の充電／放電電力からなるデータ列によって状態を表現する。
【００９４】
例えば仮に発電機は発電機１、発電機２の２台であり二次電池は１台であるものとすると、各計画時間毎（１時間毎）の上記状態表現（状態変数）は、発電機１出力電力、発電機２出力電力、二次電池の出力、発電機１の状態、発電機２の状態となっている。尚、発電機の状態は、ここでは‘１’が運転状態、‘０’が停止状態を意味するものとする。
【００９５】
そして、例えば特開２０１１−１１４９４５号の図８に示すように、複数のエージェントを生成する。図示の例では、エージェント１〜エージェントｎのｎ個のエージェントを生成している。各エージェントは、所定の時間範囲（一例では２４時間分であるが、図８では簡単の為に３時間分を示している）における各計画時間毎（本例では１時間単位）の上記状態表現（状態変数）より成るものである。
【００９６】
そして、例えば、特開２０１１−１１４９４５号の図７の処理と略同様の処理を行う。ここでは、不図示のステップＳ１１’、Ｓ１２’、Ｓ１３’、Ｓ１４’、Ｓ１５’の処理を行うものとする。すなわち図７のステップＳ１１、Ｓ１２、Ｓ１３、Ｓ１４，Ｓ１５の処理と同様、概略的には、まず所定のデータの入力を行い（ステップＳ１１’）、続いて、初期値の生成を行う（ステップＳ１２’）。その後は、探索終了するまで（ステップＳ１５’がＹＥＳとなるまで）、探索点の修正処理（ステップＳ１３’）及び評価処理（ステップＳ１４’）を繰り返し実行する。
【００９７】
ステップＳ１１’では、以下のデータ入力を行う。
（i）機器情報の入力（発電機特性ＤＢ１３、二次電池特性ＤＢの格納データの取得）、各種制約条件の入力（運用制約ＤＢ１５の格納データの取得）
（ii）Particle Swarm Optimization（ＰＳＯ）に関する情報の入力
・エージェント数、各最適化パラメータ値、最大探索回数を入力する。これらは例えば開発者等が任意に設定してデータベース（ＤＢ１９，２０のどちらでもよい）に格納しておく。
【００９８】
また、ステップＳ１２’の初期値生成処理は、以下の（i）、（ii）、（iii）の処理を順番に行うものである。
（i）各エージェント毎に、各制御時間毎の以下の値（上記状態表現の値；状態変数の値）の初期値をランダムに算出（決定）する。
・各発電機毎の起動・停止状態（離散値）
・各発電機の出力電力（連続値）
・二次電池の充放電電力（連続値）
【００９９】
（ii）ステップＳ１１’で入力した上記機器情報と、上記目的関数（８）式及び上記各種制約条件を用いて、各エージェント毎に評価値を計算する。ここで、評価値とは、発電コストの総和である（上記（８）式により算出されるＣＯＳＴ１）。
【０１００】
（iii）ｐbest及びｇbestの初期設定
上記（ii）で計算した各エージェント毎の評価値を、現在の各エージェント毎のｐbest値とする（各エージェント毎のｐbestの初期値を設定する）。尚、ｐbest及びｇbestについては、特開２０１１−１１４９４５号に記載の通りである。
【０１０１】
・上記のｐbestのうちの最良値（最小値）をｇbestとする。これにより、ｐbest及びｇbestの初期値が設定されることになる。
尚、上記のようにペナルティ項Ｐが適用されたエージェントの評価値（ｐbest）は、値が大きなものとなるので、これがｇbestとして選ばれる可能性は極めて低い。
【０１０２】
ステップＳ１３’の処理（探索点の修正）は、上記各エージェントの位置（探索点）の修正を行う処理である。この処理も、特開２０１１−１１４９４５号に記載の通りであり、その説明は省略する。
【０１０３】
次に、以下、ステップＳ１４’の処理（評価）について説明する。ステップＳ１４’では、以下の（i）、（ii）の処理を順次行う。
（i）評価
これは、上記各エージェントの評価を行うものであり、各エージェント毎の評価値の計算を行うものである。尚、これは上記ステップＳ１２’における評価値の計算処理と略同様である。ステップＳ１２’では上記初期位置に関する評価値を計算したが、本処理では上記ステップＳ１３’による修正位置に関する評価値を計算するものである。
【０１０４】
（ii）ｐbest及びｇbestの修正
（α）各エージェント毎に、必要に応じてそのｐbest値を更新する。すなわち、各エージェント毎に、上記（i）で計算したそのエージェントの今回の評価値と、現在のそのエージェントのｐbest値とを比較して、今回の評価値がｐbest値より良かったら（今回の評価値＜ｐbest値であるならば）、今回の評価値を新たなｐbest値とする（ｐbest値を更新する）。今回の評価値がｐbest値と同じか悪かったら（今回の評価値≧ｐbest値であるならば）、現在のｐbest値のままとする（更新しない）。
【０１０５】
（β）上記（α）の処理後の各エージェントのｐbest値同士を比較して最良値（最も値が低いもの）を求める。そして、この最良値が現在のｇbest値より良かったら（最良値＜ｇbest値であるならば）、この最良値を新たなｇbestとする。更に、この最良値のエージェントの現在位置（状態変数値）を、ｇbestに対応する位置として記憶する。
【０１０６】
これらの処理を繰り返し行うことで（上記の通り、上記ステップＳ１３’、Ｓ１４’の処理はステップＳ１５’の判定がＹＥＳになるまで繰り返し実行する）、各発電機の起動・停止状態や出力電力、及び二次電池の充放電電力の最適解を求めていく。
【０１０７】
最適化部１９の処理によれば、内燃力発電設備と二次電池の両方のスケジュールを一緒に作成するものであって、内燃力発電設備と二次電池とに関する各種制約条件を満たし且つ発電コストが低いスケジュールを、自動的に作成することができる。これは、特に、総電力需要推定部１８によって求められた上記総電力需要推定値に応じたスケジュールを作成するものであり、従来よりも適切なスケジュールが作成される。上記の通り総電力需要推定値は温度調整空調装置電力も考慮したものであり、これによって従来よりも適切なスケジュールが作成される。
【０１０８】
このように、本発明を用いれば，二次電池の温度調整空調装置の電力までも考慮された、電力の需要と供給のバランスが取れた発電計画，充放電計画の作成を行うことが可能となる。
【符号の説明】
【０１０９】
１０  電力系統計画作成装置
１１  一般電力需要実績ＤＢ
１２  温度調整空調装置電力ＤＢ
１３  発電機特性ＤＢ
１４  二次電池特性ＤＢ
１５  運用制約ＤＢ
１６  一般電力需要推定部
１７  温度調整空調装置電力推定部
１８  総電力需要推定部
１９  最適化部
２１  日付
２２  時間帯
２３  負荷電力実績値
３１  外気温
３２  温度調整空調装置電力
４０  推定結果
４１  日付
４２  時間帯
４３  気象予報
４４  温度調整空調装置電力推定値
５１  日付
５２  時間帯
５３  一般電力需要推定値
５４  温度調整空調装置電力推定値
５５  総電力需要推定値
【図１】
0006520386.tif 000012
【図２】
0006520386.tif 000013
【図３】
0006520386.tif 000014
【図４】
0006520386.tif 000015
【図５】
0006520386.tif 000016
【図６】
0006520386.tif 000017
【図７】
0006520386.tif 000018
【図８】
0006520386.tif 000019
【図９】
0006520386.tif 000020