(57)【要約】発電ユニットの起動を制御するシステム及び方法。或る時間窓における現期間又は各次の来るべき期間に対して電力が発電ユニットによって供給されるために利用可能な値を表す、オファー量を計算する。時間窓における各期間に対して、各期間について対応する価格で供給する電力の関連する量を取得するように、一組の点を用いてエネルギー供給曲線を構築する。漸減価格階段手法を用いて、複数のオファー量シナリオを反復的に決定する。利用可能である電力の量を表す対応する値とともに、複数のオファー量シナリオを、市場ベースの資源割当システムを制御する事業者コンピューターに提示する。現期間又は来るべき期間に対する提示された供給値を折返し受信する。提示された供給値を提示されたオファー量と比較し、比較に基づいて発電ユニットを起動させるか又は停止させる。
2021532481.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発電ユニットの起動を制御するシステムであって、
メモリと、
ハードウェアプロセッサであって、
或る時間窓における現期間又は各次の来るべき期間に対して電力が発電ユニットによって供給されるために利用可能な値を表す、オファー量を計算することであって、前記オファー量の前記計算は、各期間に対する複数の要素に基づき、前記複数の要素のうちのいくつかは、エネルギー先物市場からの提示された供給値情報と、予測された市場清算値提示（ＭＣＶＳ）及び関連する分布確率とを含む、計算することと、
前記時間窓における各期間に対して、各期間について対応する価格で供給する電力の関連する量を取得するように、一組の点を用いてエネルギー供給曲線を構築することであって、各期間についての前記一組の点は、前記時間窓における各期間についての前記発電ユニットに関連する決定された対応するスケジューリング決定変数から計算される、構築することと、
漸減価格階段手法を用いて、前記現期間又は前記次の来るべき期間中の複数のオファー量シナリオを反復的に決定することと、
前記現期間又は前記次の来るべき期間中に前記発電ユニットによって供給されるために利用可能である電力の量を表す対応する値とともに、前記複数のオファー量シナリオを、市場ベースの資源割当システムを制御するエネルギー事業者コンピューターに提示することと、
前記エネルギー事業者コンピューターから、前記現期間又は前記来るべき期間に対する提示された供給値を受信することであって、前記提示された供給値は、少なくとも一部には、前記提示された複数のオファー量シナリオに基づく、受信することと、
前記提示された供給値を前記提示されたオファー量と比較することと、
前記比較に基づいて前記発電ユニットを起動させるか又は停止させることと、
を行うように構成されているハードウェアプロセッサと、
を備える、システム。
【請求項２】
或る期間にわたる前記オファー量の前記計算は、記憶されたデータ、送受信機を介して受信されたデータ又は両方に基づいて機械学習モデルを用いて、前記期間に対するＭＣＶＳの平均値及びＭＣＶＳの標準偏差を予測することによって実施され、前記機械学習モデルは、重回帰分析モデル又は人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）モデルを含み、
前記記憶されたデータ及び前記受信されたデータのうちの幾分かは、直前の同様の時間窓にわたる直前の期間についての履歴としての取引関連説明データ及び非取引関連説明データと、前記時間窓にわたる期間についての予測された非取引関連説明データとを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記平均ＭＣＶＳは、前記時間窓に関連する一組の履歴時間窓にわたる取引関連説明データと、前記時間窓に対する非取引関連説明データとを用いて、前記トレーニングされた機械学習モデルを用いて推定され、前記標準偏差は、前記推定された平均ＭＣＶＳと、実際の市場清算価格（ＭＣＰ）と一組の履歴時間窓にわたって前記トレーニングされた機械学習モデルを用いて推定された前記ＭＣＶＳとの不一致の統計値とに基づいて推定され、前記時間窓に関連する前記履歴時間窓は、直前の時間窓、及び前の週の同じ時間窓を含み、
前記機械学習モデルは、トレーニングのための一組の履歴時間窓に対する履歴としての市場清算価格（ＭＣＰ）と、トレーニングのための前記一組の履歴時間窓に関連する一組の時間窓に対する取引関連説明データ及び非取引関連説明データとを用いてトレーニングされる、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記履歴としての取引関連説明データは、地域市場清算価格（ＭＣＰ）、システム市場清算電力量（ＭＣＰＱ）、システム総販売電力量及びシステム総購入電力量を含み、前記非取引関連説明データは、地域環境データと地域間双方向電力伝送及び容量とを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
各期間に対して前記オファー量を計算するための前記複数の要素は、前記予測されたＭＣＶＳの３回の標準偏差内に均一に分布する一組のＭＣＶＳシナリオを含み、前記ＭＣＶＳシナリオに対する関連する分布確率は、前記期間に対するＭＣＶＳの前記予測された標準偏差とともに、前記予測されたＭＣＶＳの平均値との前記ＭＣＶＳシナリオの前記偏差に基づいて決定され、全てのＭＣＶＳシナリオにわたって確率和を１とするように正規化される、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記時間窓における各期間に対して前記エネルギー供給曲線を構築するために用いられる前記一組の点の前記決定は、前記時間窓における各期間に対して全ての価格シナリオにわたる前記予測された利益獲得と、前記時間窓における各期間に対して最もリスクの高い価格シナリオにわたる前記予測された利益獲得とを最大化するように二目的最適化問題を定式化して解き、一方で、各時間間隔についての点の間の前記非低減オファー量及び価格要件と、連続する期間の間の要求された距離の価格シナリオ推移に対する出力上昇及び出力下降容量制約と、各価格シナリオに対する各期間についての発電機容量、出力変化速度、オン／オフ時間及び持続時間制約とを満足させることによって実施され、前記価格シナリオは、価格の昇順に配置されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
最もリスクの高い価格シナリオは、累積確率が所与の信頼水準以上である一組の価格シナリオとして決定され、或るシナリオに対する前記累積確率は、最低シナリオから前記シナリオまで価格シナリオの承諾確率を累積することによって決定される、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
価格シナリオの間の期間にわたる前記発電ユニットのオン／オフ状態に対するスケジューリングの変動は、前記ユニットの前記出力変化能力によって決定される前記ユニットの前記スケジューリング能力によって制限され、シナリオ不変のスケジューリング能力を有する発電機に対する全てのシナリオに対して、期間にわたる前記オン／オフ状態に対する同じスケジュールが使用され、シナリオベースのスケジューリング能力を有する発電機に対する各シナリオに対して、期間にわたる前記オン／オフ状態に対する異なるスケジュールを使用することができ、シナリオ群ベースのスケジューリング能力を有する発電機に対するシナリオ群の各々に対して、期間にわたる前記オン／オフ状態に対する共通スケジュールが使用される、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記予測された利益獲得は、前記価格シナリオの前記正規化された承諾確率によって重み付けされた各価格シナリオに対するオファー電力量及びオファー電力価格の積の和として決定され、前記価格シナリオの前記正規化された承諾確率は、前記価格シナリオの前記承諾確率を、予測された利益獲得計算に従って選択された全てのシナリオの前記承諾確率の前記和によって除算することによって決定される、請求項６に記載のシステム。
【請求項１０】
前記価格シナリオの前記承諾確率は、価格が前記シナリオの前記価格以上である全ての価格シナリオの前記分布確率の前記累積に基づいて決定される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記最適化問題は、２つの目的の前記全体的な目的満足度を最大化することにより、単一目的最適化問題に変換され、前記全体的な目的満足度は、各目的に対する前記目的満足度の最小値として決定され、各目的の前記目的満足度は、所望の最大値と、前記目的に対する許容可能な最小値とに基づいて決定される、請求項６に記載のシステム。
【請求項１２】
前記漸減価格階段手法は、外側ループを用いて、最高価格から、前記一組の予測されたＭＣＶＳから選択された最低値まで降順で価格シナリオを反復し、内側ループを用いて、現価格シナリオに対応する前記レベルの前記最小値として定義された前記最高レベル及び最後の価格シナリオに対する実現可能な最高ステップから降順で、売り入札ステップレベルを反復することによって実施され、前記最低ステップから前記最高ステップまでの全てのステップに対する前記価格が、現価格シナリオの前記価格で設定されたときに、前記単一目的最適化問題に対する対応する実現可能な解を見つけることができるとき、前記実現可能な最高ステップが見つけられる、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記売り入札価格を前記売り入札量で乗算することにより各期間に対して前記利益獲得を決定するために用いられる非線形関数が、前記期間に対する前記決定されたＭＣＶＳのうちの１つを用いて前記時間ステップに対して前記オファー価格を設定することにより、線形関数に変換される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記決定変数は、オファーエネルギー量及びオファーエネルギー価格の点と、前記発電ユニットのオン／オフ状態と、前記発電ユニットの運転開始及び運転停止状態と、前記発電ユニットの出力レベルとを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
各期間についてのＭＣＶＳシナリオの総数は、前記エネルギー事業者によって与えられる前記エネルギー供給曲線に対する点の最大許容数に等しく、前記時間窓は、等しい長さの一組の期間を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記提示された供給値情報は、前記メモリにおける記憶されたデータ、送受信機を介して受信されたデータ又は両方である前記エネルギー先物市場に関連する直前の清算された市場価格を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１７】
送受信機が、前記エネルギー事業者コンピューターとの間でデータを送受信する前記ハードウェアプロセッサに接続され、前記送受信機は、電力の量を表す対応する値とともに前記複数のオファー量シナリオを、前記エネルギー事業者コンピューターに提示し、前記エネルギー事業者コンピューターから前記提示された供給値を受信する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記ハードウェアプロセッサによって前記提示された供給値を前記時間ステップにわたる前記提示されたオファー量と比較することは、前記発電ユニットによって供給される前記対応する電力量と、スケジューリング決定変数に対する前記値とを決定するように実施され、前記比較に基づき、前記ハードウェアプロセッサにより、前記発電ユニットを起動又は起動停止するために、前記送受信機が前記発電ユニットのコントローラーに送信する信号が生成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１９】
プロセッサにより方法を実施するために実行可能なプログラムが具現化されている非一時的コンピューター可読記憶媒体であって、前記方法は、
或る時間窓における現期間又は各次の来るべき期間に対して電力が発電ユニットによって供給されるために利用可能な値を表す、オファー量を計算することであって、前記オファー量の前記計算は、各期間に対する複数の要素に基づき、前記複数の要素のうちのいくつかは、エネルギー先物市場からの提示された供給値情報と、予測された市場清算値提示（ＭＣＶＳ）及び関連する分布確率とを含み、前記提示された供給値情報は、前記メモリにおける記憶されたデータ、送受信機を介して受信されたデータ又は両方である前記エネルギー先物市場に関連する直前の清算された市場価格を含み、前記エネルギー先物市場は前日エネルギー市場である、計算することと、
前記時間窓における各期間に対して、各期間について対応する価格で供給する電力の関連する量を取得するように、一組の点を用いてエネルギー供給曲線を構築することであって、各期間についての前記一組の点は、前記時間窓における各期間についての前記発電ユニットに関連する決定された対応するスケジューリング決定変数から計算される、構築することと、
漸減価格階段手法を用いて、前記現期間又は前記次の来るべき期間中の複数のオファー量シナリオを反復的に決定することと、
前記現期間又は前記次の来るべき期間中に前記発電ユニットによって供給されるために利用可能である電力の量を表す対応する値とともに、前記複数のオファー量シナリオを、市場ベースの資源割当システムを制御するエネルギー事業者コンピューターに提示することと、
前記エネルギー事業者コンピューターから、前記現期間又は前記来るべき期間に対する提示された供給値を受信することであって、前記提示された供給値は、少なくとも一部には、前記提示された複数のオファー量シナリオに基づく、受信することと、
前記提示された供給値を前記提示されたオファー量と比較することと、
前記比較に基づいて前記発電ユニットを起動させるか又は停止させることと、
を含み、
前記方法の少なくともいくつかのステップは、メモリに接続されたプロセッサによって実施される、非一時的コンピューター可読記憶媒体。
【請求項２０】
発電ユニットの起動を制御する方法であって、
或る時間窓における現期間又は各次の来るべき期間に対して電力が発電ユニットによって供給されるために利用可能な値を表す、オファー量を計算することであって、前記オファー量の前記計算は、各期間に対する複数の要素に基づき、前記複数の要素のうちのいくつかは、エネルギー先物市場からの提示された供給値情報と、予測された市場清算値提示（ＭＣＶＳ）及び関連する分布確率とを含む、計算することと、
前記時間窓における各期間に対して、各期間について対応する価格で供給する電力の関連する量を取得するように、一組の点を用いてエネルギー供給曲線を構築することであって、各期間についての前記一組の点は、前記時間窓における各期間についての前記発電ユニットに関連する決定された対応するスケジューリング決定変数から計算される、構築することと、
漸減価格階段手法を用いて、前記現期間又は前記次の来るべき期間中の複数のオファー量シナリオを反復的に決定することと、
前記現期間又は前記次の来るべき期間中に前記発電ユニットによって供給されるために利用可能である電力の量を表す対応する値とともに、前記複数のオファー量シナリオを、市場ベースの資源割当システムを制御するエネルギー事業者コンピューターに提示することと、
前記エネルギー事業者コンピューターから、前記現期間又は前記来るべき期間に対する提示された供給値を受信することであって、前記提示された供給値は、少なくとも一部には、前記提示された複数のオファー量シナリオに基づく、受信することと、
前記提示された供給値を前記提示されたオファー量と比較することと、
前記比較に基づいて前記発電ユニットを起動させるか又は停止させることと、
を含み、
該方法の少なくともいくつかのステップは、メモリに接続されたプロセッサによって実施される、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、包括的には、電力システムに関し、より詳細には、発電所のための同時発電スケジューリング及び入札最適化に関する。
【背景技術】
【０００２】
競争による前日エネルギー市場（day-ahead energy market）では、エネルギーサービスは、主に、全ての時間間隔、例えば翌日の３０分間に対して、ダブルオークションを通して取引される。電力生産者としての発電所は、翌日の各間隔における個々の発電機又は発電機のポートフォリオに関して発電供給オファー（offer：売値）を提示し、一方で、電力消費者としての電力消費アグリゲーターは、翌日の同じ時間間隔に対する電力需要ビッド（bit：買値）を提示する。電力生産者は、通常、履歴による総売買量、システム全体に対する市場清算価格（ＭＣＰ：market clearing prices）及び市場清算量（ＭＣＱ：market clearing quantities）のみを含み、競合者又は消費者の過去又は現在の売り入札（offering）又は買い入札（bidding）のいずれも含まない、利用可能な限られた情報によって、自身のオファーを決定しなければならない。
【０００３】
電力生産者の従来の供給オファーは、価格と量との対、すなわち、最大で価格の上昇に従って配置される或る特定の数のステップでの各時間間隔に対する入札点（bid point）で提供される。オファー曲線は、段階的又は区分的（正：piecewise）のいずれかであり得る。許容されるステップの最大数は、独立系統運用機関（ＩＳＯ）によって決まるが、この数は、通常、比較的大きく、例えば、２０のステップ又はオファービッドである。しかしながら、電力生産者の従来のオファー又はオファー戦略は、多数のビッドを提供することができない。電力生産者の従来のオファー又はオファー戦略が比較的多くのステップ又はビッドを提供することができないことにより、電力生産者は比較的多くのステップを提供する利益が得られないことになる。例えば、入札ステップの増加により利潤最大化に対する柔軟性がもたらされ、柔軟性が高いほど、発電所は競争優位性を獲得するためにその利益及びリスクの妥協点を見出さなければならない可能性がある。電力生産者のオファー及び売り入札戦略が比較的多くのビッドを提供することができない少なくとも１つの理由は、比較的多くのステップ又はビッドにより、複雑性が増大するためにより多くの計算時間が必要であるためである。
【０００４】
供給オファー及び需要ビッドに基づき、ＩＳＯは、セキュリティベースの発電機起動停止計画（unit commitment）及び給電指令（dispatch）問題を解くことにより、各３０分間隔に対するＭＣＰ及びＭＣＱと、各発電所に認められる電力量とを決定する。競売が終了した後、各発電所は、そのシステム需要として電力裁定を統合し、最低運用コストで供給義務を果たすように発電機起動停止計画及び給電指令を実施する。
【０００５】
この従来のプロセスでは、発電所がいかに十分に利益を供給するかは、発電所の売り入札戦略がいかに良好に構築されているかによって決まる。しかしながら、発電所の従来の売り入札戦略は、ＭＣＰの変動性を考慮して十分に策定されておらず、良好なリスク管理によって有効且つ計算上効率的な売り入札戦略を策定してないために失敗することが多い。
【０００６】
発電所が、自身の従来の売り入札戦略をそれ以上策定しなかったのには多くの理由があり、例えば、こうした売り入札戦略を策定するためには多くの難題がある。今日の電力生産者の従来のオファー又はオファー戦略の第１の問題は、電力生産者が、電力消費者によって要求されるエネルギーを提供するために互いに競合し、価格が市場（正：market）清算価格以下である電力の入札された量のみが、ＩＳＯによって認められる、ということであり得る。しかしながら、電力生産者は、今日のエネルギー市場において固有の基礎にある不確実性によるとともに、電気に対する不確実な需要、競合者によって用いられる策略、発電機の機能停止及び送電制約等の他の要因により、市場（正：market）清算価格及び／又はあり得る変動を正確に予測することができない。
【０００７】
今日の電力生産者の従来のオファー又はオファー戦略の第２の問題は、電力生産者が、売り入札価格が自身の競合者と競合可能である場合にのみ、純利益を最大化することができ、電力生産者のオファーはＩＳＯによって承諾される必要があり、その価格は、エネルギー取引を通して純利益を取得するように、電力生産者の限界運用費用より十分高くなければならない、ということであり得る。通常、従来の電力生産者のオファー又はオファー戦略は、未知の競合者の動向に起因して失敗し、従来の電力生産者の価格設定戦略は、矛盾した目的、例えば、利益最大化及びリスク最小化の妥協点を戦略的に見出すことによって従来考慮すべき多くの要素を組み込んでいない。
【０００８】
今日の電力生産者の従来のオファー又はオファー戦略の第３の問題は、電力生産者による売り入札決定において、それらの発電スケジューリング及び発電機の特徴を考慮しないことであり得る。一部には、生産に関連するリスクが、ビッドを作成する前に十分に考慮されていないか、又は将来エネルギーを提供することに関連してビッドに組み込まれていない場合、電力生産者の生産能力が、将来、認められるビッドにどれくらい影響を与えるか。言い換えれば、従来の電力生産オファー及びオファー戦略は、通常、売り入札をスケジューリングと結合しようとするために失敗し、その理由は、単に、こうしたタスクにより最適化問題がより困難となるためである。
【０００９】
最後に、今日の電力生産者の従来のオファー又はオファー戦略の４つの問題は、多くの問題があるが特に、発電所が、複数のステップで供給オファーを戦略的に考慮しないか又は全く考慮しないということであり得る。電力生産者の従来のオファー又は売り入札戦略は、ＩＳＯが承認する（正：will allow）最大数の売り入札ステップを十分に利用しない。その結果、電力生産者は、そのオファーの承諾確率（正：probability）を上昇させ、したがって、その予期される純利益を増大させる可能性がある。しかしながら、ステップの総数により計算量（正：efforts）も増大し、したがって、売り入札に対するステップ結合をいかに扱うかもまた、電力生産者のスケジューリングを適時に獲得する（正：garner）ために必須である。これらの問題の全てにより、競争市場において電力生産者の入札及びスケジューリングが非常に困難なタスクとなった。
【００１０】
市場環境下で発電所の発電スケジューリングに対処するように努力がなされてきた。例えば、特許文献１は、市場ベースの資源割当システムを用いる電力系統制御を提案した。複数の最終使用消費者から、電気に対する複数の要求が受け取られる。これらの要求は、要求される電力の量と、それぞれの最終使用消費者が要求する電気の量に対して支払うことになる、最大価格を示す消費者が要求する指標値とを示す。複数の資源供給者から、電気を供給する複数のオファーが受け取られる。これらのオファーは、売り入札される電力の量と、それぞれの供給者が売り入札する量の電気を生産する最低価格を示す供給者が要求する指標値とを示す。少なくとも一部には、消費者が要求する指標値と供給者が要求する指標値とに基づき、電気が供給されるべき給電指令指標値が計算される。さらに、特許文献２は、エネルギー供給及び需要の制御を最適化する方法及びシステムを提案した。エネルギー制御ユニットが、予測エネルギー供給及び需要に関連する変数に基づいてエネルギー消費装置の制御をスケジューリングする１つ以上のアルゴリズムを含む。エネルギー消費をスケジューリングするか又は先送りすることができる装置は、最も安価なエネルギー使用の期間中に起動される。バッテリー蓄電及び代替的なエネルギー源が、好都合のコスト条件に対応すると決定される期間中に電力系統にエネルギーを販売するために起動される。
【００１１】
しかしながら且つ不都合なことに、上記従来技術の全てが、価格の不確実性を表す価格シナリオ及び関連する（正：associated）承諾確率の決定に関する従来の主な難題と、売り入札戦略に対する、且つ、多数のステップを有することが許容される供給オファー曲線の単調に増大する要件と、ＩＳＯが電力生産者に対して２つの連続した間隔に対して異なる量のステップを認めるときに、連続したスケジューリング間隔での売り入札ステップの間の滑らかな推移とを考慮する、入札及びスケジューリング結合の問題に対する効率的な（正：efficient）計算解に対する、それら主な難題の影響とを対処しない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１０／０１１４３８７号
【特許文献１】米国特許第７，２７４，９７５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
したがって、発電所は、特に、増大する競争電力供給市場に対処するために、単に、今日の発電所が、管理可能なリスクで利益を最大化し、計算上効率的な方法で競争優位性を取得する必要があるという理由で、現時点で策定されていない従来の売り入札戦略又は手法に優る売り入札戦略を更に策定する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本開示は、電力システムに関し、特に、発電所に対する同時発電スケジューリング及び供給入札最適化に関する。
【００１５】
いくつかの実施の形態は、独立系統運用機関によって認められたオファー曲線から選択されたビッドの任意の妥当な組合せに対して、実現可能な発電スケジューリングを見つけることができると同時に、利益の追求と不確実な価格でのリスク管理との最適なバランスを達成するために、翌日の各スケジューリング間隔に対して多数のステップで最適な供給オファー曲線を決定する方法の認識に基づく。
【００１６】
価格シナリオ決定に対処する際に、同時スケジューリング及び入札最適化に対する少なくとも１つの難題は、不確実な市場清算エネルギー価格と競合者及び顧客の動向との扱いである。この難題を処理する本開示の少なくとも１つの具現化は、決定された承諾確率で一組のサンプル価格シナリオを用いて不確実価格をモデル化することによる。本特許出願では、まず、機械学習ベースの方法を用いて、前日及び前の週の同じ日のＭＣＰ、ＭＣＱ、総売買量、予測された日の地域間連系線（tie）の潮流及び容量、並びに予測された日の地域温度に基づいて、翌日の各時間間隔のＭＣＰ及びその偏差分布を予測する。機械学習手法は、重回帰分析又は人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）手法を含む。
【００１７】
上記理解に基づき、本開示の実施の形態は、翌日の各スケジューリング間隔に対して市場清算価格（ＭＣＰ）及び関連する偏差分布を予測する第１のステップを含む。ＭＣＰ及び関連する偏差分布は、機械学習手法を用いて、履歴によるＭＣＰ及びＭＣＱと、履歴による地域温度及び予測された地域温度と、入手可能な連系線容量とに基づく。履歴による取引データ又は追加の温度にのみ基づく発電所によって用いられる従来の手法と比較して、本開示は、地域内又は地域間のネットワーク制約を暗黙的に表すために、連系線潮流及び容量を考慮し、したがって、地域及び考慮されるネットワーク制約により、ＭＣＰを推定することができる。さらに、個々の電力消費者及び生産者に対する負荷及び発電の詳細な推定に基づく、ＩＳＯによって用いられる従来の手法と比較して、本開示は、履歴によるシステム全体の取引概要と地域間連系線潮流及び容量とのみを必要とする。開示する手法に対するデータ要件は限られており、個々の市場関係者に対する取引詳細を開示する必要はない。
【００１８】
本方法の次のステップは、最大でＩＳＯによって承認される売り入札ステップの最大数である、一組の市場清算価格シナリオと、各スケジューリング間隔に対するその間隔の予測された市場清算価格及びその確率分布に基づく関連する承認確率分布とを決定することを含むことができる。上述したように、スケジューリング間隔は、翌日に対し、各間隔について３０分期間である。この手法を用いて、ＭＣＰの確率的性質は、固定の、ただし妥当に比較的多数のサンプリングシナリオによって比較的完全に表され、ＭＣＰの確率性の明示的なモデル化は回避される。さらに、各シナリオは、ＩＳＯによって承認されるその可能性を表す指標に関連付けられ、価格シナリオに対する予測された収入を決定するとき、この承認確率によって重み付けされる。ＭＣＰ分布確率を用いて予測された収入を計算する従来の手法と比較して、この手法は、同じ分布確率で、一対のＭＣＰに対して承認可能性間の差を区別する。
【００１９】
各スケジューリング間隔に対して一組の市場清算価格シナリオと関連する承認確率分布とを完了すると、次のステップは、翌日のスケジューリング間隔に対する発電スケジューリング及び入札の二目的最適モデルを含むことができる。二目的最適モデルは、各スケジューリング間隔に対するオファー曲線ロジスティックス、連続したスケジューリング間隔の間の段階推移、並びに発電容量及び出力変化速度（ramping rate）制約を満足させながら、発電生産に対する予測された利益獲得の目的とリスクのある予測された利益獲得の目的との両方を最大化するように定式化することができる。
【００２０】
次のステップは、２つの目的の全体的な満足度を最大化することにより、二目的最適手法又はモデルを単一目的問題に変換することを含むことができる。各スケジューリング間隔の供給オファー曲線ステップの単調に増大する要件によって導入される複雑性は、変換された最適問題を解くために漸減価格階段手法（gradual decreasing price staircase approach）を用いることによって、簡略化することができる。この問題は、最初に、各スケジューリング間隔の全てのオファー曲線ステップの価格を、その間隔の全ての価格シナリオに対して最高価格シナリオを用いて設定することによって解くことができる。次いで、新たなより良好な解が見つからなくなるまで、残りの価格シナリオから選択される価格シナリオを用いて、ステップに対して価格を徐々に低減させること。
【００２１】
「価格」に関する本開示は、情報（負荷情報）を要求せず、本開示は、計算に含まれる（正：included）、連系線潮流情報、すなわち、順方向連系線潮流及び容量並びに逆方向連系線潮流並びに容量を用いるが、その特定の時点において殺到する大量の（crowd-full）使用がない限り、結果に影響を与えない。従来の方法は、統一された地域価格を用いるが、本開示は、それ自体の地域価格を計算する。
【００２２】
「入札」に関する本開示は、需要情報を必要としない。本開示は、制約として制約売り入札曲線ロジスティックスを含む複数のステップを生成するが、従来の手法は、履歴によるオファーステップチャートに基づいて順序付けられた解計算手法を用いる。さらに、本開示は、異なる時間ステップ間の価格段階推移を滑らかにする。
【００２３】
本開示の態様は、市場ベースの資源割当システムを制御するエネルギー事業者コンピューターと通信する発電ユニット（複数の場合もある）に関連する分散商取引コンピューティングハードウェアを用いる電力系統管理及び制御の特別な設定で実施される一連の特定の具体的且つ非従来的な動作について記載する。本開示は、発電機ユニットに関連する分散商取引コンピューティングハードウェアを用いる電力系統管理及び発電機制御の技術分野を改善する。
【００２４】
本開示の一実施の形態によれば、メモリとハードウェアプロセッサとを備える発電ユニットの起動を制御するシステム。ハードウェアプロセッサは、或る時間窓における現期間又は各次の来るべき期間に対して電力が発電ユニットによって供給されるために利用可能な値を表す、オファー量を計算するように構成されている。オファー量の計算は、各期間に対する複数の要素に基づく。複数の要素のうちのいくつかは、エネルギー先物市場からの提示された供給値情報と、予測された市場清算値提示（ＭＣＶＳ：market clearing value submission）及び関連する分布確率とを含む。時間窓における各期間に対して、各期間について対応する価格で供給する電力の関連する量を取得するように、一組の点を用いてエネルギー供給曲線を構築する。各期間についての一組の点は、時間窓における各期間についての発電ユニットに関連する決定された対応するスケジューリング決定変数から計算される。漸減価格階段手法を用いて、現期間又は次の来るべき期間中の複数のオファー量シナリオを反復的に決定する。現期間又は次の来るべき期間中に発電ユニットによって供給されるために利用可能である電力の量を表す対応する値とともに、複数のオファー量シナリオを、市場ベースの資源割当システムを制御するエネルギー事業者コンピューターに提示する。エネルギー事業者コンピューターから、現期間又は来るべき期間に対する提示された供給値を受信し、提示された供給値は、少なくとも一部には、提示された複数のオファー量シナリオに基づく。提示された供給値を提示されたオファー量と比較する。最後に、比較に基づいて発電ユニットを起動させるか又は停止させる。
【００２５】
本開示の一実施の形態によれば、発電ユニットの起動を制御する方法。本方法は、或る時間窓における現期間又は各次の来るべき期間に対して電力が発電ユニットによって供給されるために利用可能な値を表す、オファー量を計算することを含む（正：includes）。オファー量の計算は、各期間に対する複数の要素に基づく。複数の要素のうちのいくつかは、エネルギー先物市場からの提示された供給値情報と、予測された市場清算値提示（ＭＣＶＳ）及び関連する分布確率とを含む。時間窓における各期間に対して、各期間について対応する価格で供給する電力の関連する量を取得するように、一組の点を用いてエネルギー供給曲線を構築すること。各期間についての一組の点は、時間窓における各期間についての発電ユニットに関連する決定された対応するスケジューリング決定変数から計算される。漸減価格階段手法を用いて、現期間又は次の来るべき期間中の複数のオファー量シナリオを反復的に決定すること。現期間又は次の来るべき期間中に発電ユニットによって供給されるために利用可能である電力の量を表す対応する値とともに、複数のオファー量シナリオを、市場ベースの資源割当システムを制御するエネルギー事業者コンピューターに提示すること。エネルギー事業者コンピューターから、現期間又は来るべき期間に対する提示された供給値を受信することであり、提示された供給値は、少なくとも一部には、提示された複数のオファー量シナリオに基づく。提示された供給値を提示されたオファー量と比較すること。比較に基づいて発電ユニットを起動させるか又は停止させること。本方法の少なくともいくつかのステップは、メモリに接続されたプロセッサによって実施される。
【００２６】
本開示の一実施の形態によれば、方法を実施するようにプロセッサによって実行可能なプログラムが具現化されている非一時的コンピューター可読記憶媒体。方法は、或る時間窓における現期間又は各次の来るべき期間に対して電力が発電ユニットによって供給されるために利用可能な値を表す、オファー量を計算することを含む。オファー量の計算は、各期間に対する複数の要素に基づく。複数の要素のうちのいくつかは、エネルギー先物市場からの提示された供給値情報と、予測された市場清算値提示（ＭＣＶＳ）及び関連する分布確率とを含む。提示された供給値情報は、メモリにおいて記憶されているデータ、送受信機を介して受信されたデータ又は両方である、エネルギー先物市場に関連する前日の清算された市場価格を含む。エネルギー先物市場は、前日エネルギー市場である。時間窓における各期間に対して、各期間について対応する価格で供給する電力の関連する量を取得するように、一組の点を用いてエネルギー供給曲線を構築すること。各期間についての一組の点は、時間窓における各期間についての発電ユニットに関連する決定された対応するスケジューリング決定変数から計算される。漸減価格階段手法を用いて、現期間又は次の来るべき期間中の複数のオファー量シナリオを反復的に決定すること。現期間又は次の来るべき期間中に発電ユニットによって供給されるために利用可能である電力の量を表す対応する値とともに、複数のオファー量シナリオを、市場ベースの資源割当システムを制御するエネルギー事業者コンピューターに提示すること。エネルギー事業者コンピューターから、現期間又は来るべき期間に対する提示された供給値を受信することであり、提示された供給値は、少なくとも一部には、提示された複数のオファー量シナリオに基づく。提示された供給値を提示されたオファー量と比較すること。比較に基づいて発電ユニットを起動させるか又は停止させること。方法の少なくともいくつかのステップは、メモリに接続されたプロセッサによって実施される。
【００２７】
本開示は、本開示の例示的な実施形態の非限定的な例として述べる複数の図面に関する以下の詳細な説明において更に説明される。これらの図面において、同様の参照符号は、図面のいくつかの図を通して同様の部分を表している。示されている図面は、必ずしも一律の縮尺というわけではなく、その代わり、一般的に、以下に開示する実施形態の原理を示すことに強調が置かれている。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１Ａ】本開示のいくつかの実施形態による、発電ユニットの起動を制御するいくつかのステップの概略ブロック図である。
【図１Ｂ】本開示のいくつかの実施形態による、発電ユニットの起動を制御する構成要素及びステップを示す概略図である。
【図１Ｃ】本開示のいくつかの実施形態による、独立系統運用機関（ＩＳＯ）によって調整される電力システムを備える発電所を示す概略図である。
【図２】本開示のいくつかの実施形態による、発電所に対する同時発電スケジューリング及び入札最適化計画を決定するいくつかの方法ステップを示すブロック図である。
【図３】本開示のいくつかの実施形態による、ダブルオークション及び市場清算価格決定を示す概略図である。
【図４】本開示のいくつかの実施形態による、発電所に対する供給オファー曲線を示すグラフである。
【図５】本開示のいくつかの実施形態による、電力システムの異なる地域の間の地域間接続を示すグラフである。
【図６】本開示のいくつかの実施形態による、電力システムの特定の地域に位置する発電所に対する前日ＭＣＰを予測するために人工ニューラルネットワークを用いるいくつかの方法ステップを示すブロック図である。
【図７】本開示のいくつかの実施形態による、翌日のＭＣＰの決定された平均値及び標準偏差の変動を示す例示的なグラフである。
【図８Ａ】本開示のいくつかの実施形態による、決定された価格シナリオ偏差確率分布を示す例示的なグラフである。
【図８Ｂ】本開示のいくつかの実施形態による、決定された価格シナリオ承認確率分布を示す例示的なグラフである。
【図８Ｃ】本開示のいくつかの実施形態による、利益に対するリスクのある条件付き値を計算するために使用される信頼水準及び最もリスクの高い価格シナリオの事例を示す例示的なグラフである。
【図９】本開示のいくつかの実施形態による、ファジー集合理論を用いる２つの目的に対する全体的な満足度の決定を示す概略図である。
【図１０】本開示のいくつかの実施形態による、漸減価格階段手法を用いる同時発電スケジューリング及び入札最適化を解くことを示す概略図である。
【図１１】本開示のいくつかの実施形態による、代替的な発電所コントローラーを用いて実施することができる、図１Ａの方法を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
上記で明らかにされた図面は、ここに開示されている実施形態を記載しているが、この論述において言及されるように、他の実施形態も意図されている。この開示は、限定ではなく代表例として例示の実施形態を提示している。ここに開示されている実施形態の原理の範囲及び趣旨に含まれる非常に多くの他の変更及び実施形態を当業者は考案することができる。
【００３０】
概説
本開示は、電力システムに関し、特に、発電所に対する同時発電スケジューリング及び供給入札最適化に関する。
【００３１】
本開示のいくつかの実施形態は、発電所の前日発電スケジューリング及び入札最適化方法を含む。本方法は、最初に、翌日の各スケジューリング間隔に対して市場清算価格及び関連する確率分布を予測する。それは、機械学習法を用いて、履歴によるＭＣＰ及び市場清算電力量、履歴による地域温度及び予測された地域温度、履歴による双方向連系線潮流及び容量並びに予測された双方向連系線潮流及び容量に基づく。そして、各スケジューリング間隔に対して、その間隔の予測された市場清算価格及びその確率分布に基づいて、一組の市場清算価格シナリオ及び関連する承諾確率分布が決定される。さらに、翌日のスケジューリング間隔に対する発電スケジューリング及び入札に対して、二目的最適手法又はモデルが用いられる。それは、各スケジューリング間隔に対するオファー曲線ロジスティックス、ＩＳＯがスケジューリング間隔の間の異なるステップを選択するのを容易にするスケジュール間隔の間のシナリオ推移制約、発電容量及び出力変化速度制約、並びに発電機最短オン／オフ時間及び持続時間制約を満足させながら、発電生産のための予測された利益獲得の目的とリスクのある予測された利益獲得の目的との両方を最大化するように定式化される。次のステップは、２つの目的の全体的な満足度を最大化することにより、定式化された二目的最適化問題を単一目的最適化問題に変換することである。ＭＣＰ及び売り入札電力量の結合によって導入される非線形性と、供給オファー曲線ステップの単調に増加する要件によって導入される複雑性とを、変換された最適問題を解くために漸減価格階段手法を用いることにより、簡略化することができる。上記問題は、最初に、各スケジューリング間隔の全てのオファー曲線ステップの価格を、その間隔の全ての価格シナリオに対する最高価格シナリオを用いて設定することにより、解くことができ、最高価格に対応するステップは、この価格シナリオと整合される。次いで、一組のステップが、実現可能な解によりこの価格レベルと一致することが分かるまで、残りの価格シナリオから選択される全ての非一致ステップに対して、価格シナリオを１レベル低減させ、問題に対する新たな解を実行する。この価格低減プロセスは、新たなより良好な解が見つからなくなるまで、全ての残りの価格シナリオに対して反復する。
【００３２】
図１Ａは、本開示のいくつかの実施形態による、発電所１１０の発電ユニット１５０の起動を制御するいくつかのステップの概略ブロック図である。発電所の発電ユニット１５０の起動制御は、電気を生成し、独立系統運用機関（ＩＳＯ）によって運用される電力システムに提供するためである。複数の発電所が、電力システムに電気を供給し、複数の電力消費者が、電力システムに電気を要求する。発電所は、一組の発電機を備える。発電所の起動制御システムは、１つのコンピューター１５１若しくは同様のデバイス、又は複数のコンピューターを備えることができる。コンピューター（複数の場合もある）は異なる場所に位置し、互いに通信することができると考えられる。さらに、コンピューターの他の構成要素が他の場所に位置する場合があるが、ネットワーク又は何らかの同様の構成を介して接続される。
【００３３】
図１Ａのステップ１１６は、受信機１５３を介して、ＩＳＯから、電力システムに関する一組の履歴によるＭＣＰ及び取引概要を受信するとともに、地域温度の予測、並びに、将来のエネルギー生成期間に対する電力システムに関する地域間連系線潮流及び容量を受信することを含む。
【００３４】
図１Ａのステップ１２６は、受信機１５３と通信するプロセッサ１５５が、将来のエネルギー生成期間に対する市場清算価格（ＭＣＰ）を予測し、サンプルＭＣＰシナリオ及び関連する承諾確率を決定するように構成される、ということを含む。
【００３５】
図１Ａのステップ１３６は、プロセッサ１５５を用いて、全ての価格シナリオに対する予測された利益と最もリスクの高いシナリオに対する予測された利益との両方を最大化する発電スケジューリング及び入札の同時最適化を定式化し、二目的最適化を単一目的最適化問題に変換するように処理される。適用例に応じて、複数のプロセッサが使用される場合もあると考えられる。
【００３６】
図１Ａのステップ１４６は、プロセッサ１５５を用いて、漸減価格階段手法を用いて単一目的最適化問題を反復的に解くことにより、発電オファー曲線を決定するように処理される。
【００３７】
図１Ａのステップ１５６は、コントローラー１５７を用いて、受信機がＩＳＯから運用スケジュールの承諾を受信すると、発電ユニットの起動を制御し、運用スケジュールに従ってエネルギーを生産することができることを含む。ここでもまた、複数のコントローラーは異なる場所に位置することができるとともに、適用例に応じて、複数のコントローラーを使用できることが考えられる。
【００３８】
図１Ｂは、本開示のいくつかの実施形態による、発電ユニットの起動を制御する構成要素及びステップを示す概略図である。
【００３９】
発電所１１０における発電ユニット１５０は、電気を生成し、独立系統運用機関（ＩＳＯ）１４０によって運用することができる電力システム１１５に電気を提供する。発電ユニット１００の起動制御システムは、１つのコンピューター１５１若しくは同様のデバイス、又は複数のコンピューターを備えることができる。
【００４０】
図１Ｂを更に参照すると、発電機起動制御システムの受信機１５３が、ＩＳＯから、電力システムに関する一組の履歴によるＭＣＰ及び取引概要を受信するとともに、地域温度の予測、並びに地域間連系線潮流及び容量を受信する（ステップ１１６）。
【００４１】
その後、受信機１５３と通信するプロセッサ１５５が、将来のエネルギー生成期間に対する市場清算価格（ＭＣＰ）を予測し、サンプルＭＣＰシナリオ及び関連する承諾確率を決定し（正：determines）（ステップ１２６）、全ての価格シナリオに対する予測された利益と最もリスクの高いシナリオに対する予測された利益との両方を最大化する発電スケジューリング及び入札の同時最適化を定式化し（正：formulates）、二目的最適化を単一目的最適化問題に変換する（正：converts）（ステップ１３６）。変換された最適化問題が取得された後、プロセッサ１５５は、漸減価格階段手法を用いて単一目的最適化問題を反復的に解くことにより、一組の発電オファー曲線を決定する（ステップ１４６）。
【００４２】
図１Ｂを更に参照すると、発電所１１０の発電ユニット１５０の起動制御システム１００は、将来のエネルギー生成期間の各時間ステップに対する発電ユニットの決定された運用スケジュールをＩＳＯ１４０に送信し、受信機１５３を介して、ＩＳＯ１４０から決定されたスケジュールに対する承諾が受信されると、コントローラー１５７が、運用スケジュールに従って、エネルギーを生産するように発電ユニット１５０を制御する（ステップ１５６）。
【００４３】
任意選択的に、発電ユニット１００の起動制御システムは、システムエネルギー及び価格データをコンピューター可読メモリ１４４に記憶することができ、コンピューター可読メモリは、プロセッサ１５５及びコントローラー１５７と通信する。さらに、入力インターフェース１４５が、メモリ１４４並びにプロセッサ１５５及びコントローラー１５７と通信可能とすることができる。例えば、ユーザーが、入力インターフェース１４５のユーザーインターフェースを介して、予測された所定の条件、例えば、計画された地域間連系線潮流を入力することができる。具体的な適用例（複数の場合もある）に応じて、受信機、プロセッサ及びコントローラーは、単一のコンピューターシステムとすることができるか、又は異なる場所に位置する複数のコンピューターシステムとすることができると考えられる。
【００４４】
図１Ｃは、本開示のいくつかの実施形態による、独立系統運用機関（ＩＳＯ）によって調整される電力システムと接続される発電所、すなわち、電力生産者を示す概略図である。詳細には、図１Ｃは、電力市場環境下にある電力システム１１５を示す。電力システムは、電力生産者１１０Ａ、１１０Ｂ及び１１０Ｃと呼ばれる、そのシステムのための電力を生産する一組の発電所を備えることができる。各電力生産者１１０Ａ、１１０Ｂ及び１１０Ｃは、発電機と呼ばれる、複数の発電ユニット１５０を有することができる。また、電力システム１１５は、送電線１３０によって接続されるネットワークを通して、電力生産者１１０Ａ、１１０Ｂ及び１１０Ｃによって供給される電力を消費する、電力消費者と呼ばれる、一組のエンドユーザー１２０Ａ、１２０Ｂを含むこともできる。独立系統運用機関（ＩＳＯ）１４０が、電力システム１１５の安定した運用を維持管理するために、生産者と消費者との間を協調させる責任を負う。通信リンク１６０を通して、ＩＳＯと、生産者又は消費者との間で情報を交換するために通信ネットワークを使用することができる。図１Ｃにおいて、一例として、３つの電力生産者１１０Ａ、１１０Ｂ及び１１０Ｃと、２つの電力消費者１２０Ａ、１２０Ｂと、５つの送電線１３０とが存在する。各生産者１１０Ａ、１１０Ｂ及び１１０Ｃは４つの発電機を有することができる。電力生産者の発電スケジューリングは、ＩＳＯによって集中方式において、又は電力生産者自体によって分散方式において決定することができる。本開示の一態様は、最適な売り入札曲線の決定とともに発電所の最適な自己スケジューリングに同時に重点を置く。
【００４５】
規制緩和された電力市場は、電力生産者間の競合を容易にし、それにより、最終的には、エンドユーザーのための電気料金を下げることが期待される。競争電力市場において、電力生産者の目的は、前日及びリアルタイムの両方のエネルギー市場における自らの発電機の自己スケジューリングによる、管理可能なリスクで金銭的利益を最大化することである。電力生産者の収入は、市場清算価格（ＭＣＰ）と対応する認められた供給量との積として決定される。ＭＣＰは、一般に、翌日の負荷需要予測、ネットワーク制約、電力生産者のオファー及び電力消費者のビッドによって決まる、地点別限界価格（locational marginal prices）である。本開示は、システム又は地域ＭＣＰに影響を与えることができないプライステイカーである電力生産者に重点を置き、したがって、電力生産者は、推定されたＭＣＰに基づいて自身の発電機をスケジューリングしなければならない。理想的には、電力生産者は、他の電力生産者の履歴によるオファー及び電力消費者の履歴によるビッド、並びに天気予報に基づいて、翌日のＭＣＰを推定することができる。しかしながら、いくつかの電気市場では、電力生産者又は電力消費者のいずれであっても各市場関係者の取引詳細は、いくつかのシステム全体の取引概要を除き、一般に公開されない。したがって、発電所は、ＩＳＯからの限られた入手可能な情報とともに推定されたＭＣＰに基づき、ただし、他の電力生産者又はいかなる電力消費者の情報もなしに、自身の発電機をスケジューリングしなければならない。
【００４６】
図１Ｃを更に参照すると、不確実な負荷予測が一因となる前日ＭＣＰの不確実性、競合者及び消費者の動向並びに天気状況は、ガウス分布を用いる一組の確率的ＭＣＰとして組み合わせてモデル化される。前日ＭＣＰは地域によって定義され、価格は、ネットワーク輻輳がないときにのみ、全ての地域に対して等しい。地域ＭＣＰは、前日及び前の週の同じ日を含む、値が相関分析によって決定された翌日の価格と相関性が高い一組の履歴日に対する、総販売量、総購入量、ＭＣＰ及びＭＣＱを含むシステム全体の取引概要に関連する。ＭＣＰはまた、温度等の地域天気情報、並びに地域間ネットワーク容量及び使用量にも関連する。各電力消費者からの詳細な負荷及び各電力生産者からの発電は入手可能ではないが、地域間で接続された連系線における両方向での計画された電力潮流及び容量は、通常入手可能であり、又は、予測することができ、それらは、価格推定に役立つように使用することができる。
【００４７】
図１Ｃを更に参照すると、翌日のあり得るＭＣＰは、フィードフォワードニューラルネットワークモデルを用いて推定される。ニューラルネットワークは、入力として、履歴による総売買量、履歴によるＭＣＰ及びＭＣＱ、地域の推定された温度、正方向における地域間の計画された連系線潮流及び容量、並びに負方向における地域間の計画された連系線潮流及び容量をとり、出力として、翌日の地域ＭＣＰをとるように構成される。ニューラルネットワークは、或る日数にわたる一組の履歴データセットでトレーニングされ、特定の日に対応する各データセットが、入力として、履歴による総売買量、履歴によるＭＣＰ及びＭＣＱ、地域の実際の温度、両方向における地域間の実際の連系線潮流及び容量を含み、出力として、実際の地域ＭＣＰを含む。そして、入力として、要求された履歴による取引及び予測された天気並びに計画された連系線潮流に送り込まれることによって生成されるトレーニングされたニューラルネットワークの出力に基づいて、対象の発電所が位置する地域に対するあり得るＭＣＰを、翌日に対して決定することができる。翌日のあり得る地域ＭＣＰは、１つのニューラルネットワークを用いて翌日の全てのスケジューリング間隔を同時に予測することによって、又は各スケジューリング間隔に対して独立したニューラルネットワークを用いて翌日の各スケジューリング間隔を別々に予測することによって取得することができる。それらの予測されたＭＣＰを用いて、確率的価格に対する平均値が設定され、確率的価格の標準偏差は、この平均値と、ニューラルネットワークトレーニングに対して使用される一組の履歴データセットに対する推定されたＭＣＰと実際のＭＣＰとの偏差の統計によって決定される、各スケジューリング間隔に対する平均値にわたる標準偏差の割合とに基づいて設定される。前日ＭＣＰの平均値及び標準偏差が取得された後、前日ＭＣＰの確率的分布を表すように、最大で最大限の承認された入札ステップで一組のサンプリングＭＣＰシナリオを決定する。それらのサンプルは、予測されたＭＣＰの周囲の３回の標準偏差の範囲内で均一に分布し、各シナリオは、各スケジューリング間隔に対して対応する一組の価格と、予測されたＭＣＰからのその偏差に基づいて決定された関連する分布確率とによって定義される。発電所が、そのエネルギーをＩＳＯにうまく販売することによってのみその利益目的を達成することができ、価格が低いほど、ＩＳＯによって承諾される可能性が高いことを意味し、各価格シナリオに対して、予測された価格の平均値に対する価格シナリオの偏差に基づいて承諾確率分布を定義し、承諾確率が相対的に低い、すなわちリスクが相対的に高い、相対的に高い価格シナリオを正確に表す。決定された承諾確率分布を用いて、発電所は、様々な入札戦略を用いて自身の売り入札戦略を決定することができる。例えば、リスク回避型の電力生産者は、利益獲得は高いがリスクが高い価格シナリオではなく、利益獲得は低いがリスクが低い価格シナリオをより優先してその発電をスケジューリングする可能性がある。一方、リスク愛好型の電力生産者は、リスクは高いが利益獲得が高いシナリオをより優先してその発電をスケジューリングする可能性がある。
【００４８】
本開示は、送電線を通して電力システムに物理的に接続する発電所の発電ユニットの起動を制御する方法を開示し、電力システムは、ＩＳＯによって運用され、電力を生産する少なくとも１つの電力生産者と、電力を消費する少なくとも１つの電力消費者とを有し、電力生産者は、双方向通信リンクを通して、ＩＳＯと通信する。図１Ｃを更に参照すると、前日電気市場において、電力生産者は、所与の時点の前に最適な段階的供給オファー曲線をＩＳＯに提示することを目的とする。なお、電力生産者の供給オファーは各時間ステップに対する価格及び量の対である。例えば、価格の上昇に従って配置される最大で或る特定の数のステップで（すなわち、ＩＳＯによって決まる）３０分間隔。電力生産者は、これらのオファーを、利益獲得と市場不確実性によってもたらされるリスク制御との妥協点を見出すことにより自身の発電機を自己スケジューリングすることによって取得する。
【００４９】
本開示は、翌日のスケジューリング間隔にわたる発電所の最適な売り入札曲線を決定する二目的最適モデルを開示する。第１の目的は、全ての価格シナリオにわたって発電生産に対する予測された利益獲得を最大化するリスク回避型戦略を表し、各シナリオの利益は、その承諾確率によって重み付けされる。第２の目的は、所定の信頼水準（例えば、全事例の５％が最もリスクが高いとみなされる場合、９５％）に従って決定される、最もリスクが高いが収益性の高い価格シナリオ（例えば、全事例の５％）に対する予測される利益を最大化するように、リスク愛好型戦略を表す。一方、売り入札は、オファー曲線ロジスティックス、すなわち、各スケジューリング間隔に対して単調に増加することと、滑らかなシナリオ推移の制約、すなわち、異なるスケジューリング間隔に対してＩＳＯによって認められる可能性があるシナリオの間の出力変化容量制約と、最大／最小容量、出力変化速度並びにオン／オフ時間及び持続時間等、発電機全体の制約とを満足させる必要がある。各目的の満足度を定義するためにファジー集合理論を用いることにより、２つの目的の同時最適化は、２つの目的の全体的な満足の最適化に置き換えられ、したがって、代わりに、単一目的最適化問題が解かれる。この最適化の結果は、発電所がどれくらいの電力を各ステップに対していくらで提供すべきかと、各ステップに対して各ユニットがどれくらい提供すべきかとを含む、利益とリスクとの最適な妥協点を見出すことにより、電力供給オファー曲線を構築するために各スケジューリング間隔に対して最適な一組の入札点を提供する。
【００５０】
同時発電スケジューリング及び入札最適化の目的は、各価格シナリオに対する発電所の純利益獲得に関連し、それは、電力販売による収入から発電コストを減算することによって計算される。発電コストは、運用コスト、固定費及び運転開始／停止コストを含む。電力販売による収入は、販売価格と販売エネルギーとの乗算によって計算され、これにより目的が非線形になる。制約は、発電限界、最短起動／起動停止時間（committed/de-committed times）及び持続時間、発電機の出力上昇／下降速度を含み、制約のうちのいくつかは非線形である。決定変数のうちのいくつかが二値であることを考慮すると、上記定式化された電力生産者のスケジューリング及び入札最適化は、混合整数非線形最適問題である。計算効率のために、この混合整数非線形問題を解くべき混合整数線形問題であるように変換することが望ましい。制約及び費用関数によって導入される非線形性は、区分的式又は平均化式を通して容易に線形なものに変換することができる。残された難題は、ともに売り入札曲線決定のために決定されるべきである価格及び量の乗算によって導入される非線形性をいかに扱うかである。本開示において、各スケジューリング間隔に対する価格は、ニューラルネットワーク手法を用いて決定される一組のサンプリングＭＣＰシナリオからのみ選択するように制限される。次いで、発見的手法、すなわち漸減価格階段手法を用いて、固定価格シナリオで最適化問題が反復的に解かれる。この問題は、最初に、各スケジューリング間隔の全てのオファー曲線ステップの価格を、その間隔の全ての価格シナリオに対して最高価格シナリオを用いて設定することによって解かれる。次いで、新たなより良好な解が見つからなくなるまで、残りの価格シナリオから選択される価格シナリオを用いて、ステップに対して価格を徐々に低減させる。この解法は、実現可能な解から開始し、その後、より良好な解が見つからなくなるまで実現可能な領域内で反復的に解かれる。こうした手法を用いて、量が価格から分離され、したがって、定式化された最適化問題は、混合整数線形計画として簡略化され、対照的に、元の問題は混合整数非線形計画である。
【００５１】
図２は、本開示のいくつかの実施形態による、発電所のための同時発電スケジューリング及び入札最適化計画を決定するいくつかの方法ステップを示すブロック図である。
【００５２】
図２は、一組の連続したステップを通して発電所の同時発電及び入札最適化を解くことを示し、これは、ニューラルネットワーク手法を用いて、履歴によるＭＣＰ、ＭＣＱ、総売買量、予測された地域温度、並びに地域間電力伝送及び容量に基づいて、翌日の各時間間隔に対するＭＣＰを予測することであって、地域間電力伝送が輻輳している場合、地域によるＭＣＰの予測を容易にするために、連系線における２つの方向の潮流が含まれる、予測すること（ステップ２１０）と、最新の価格及び取引概要（正：summary）並びに予測された翌日の天気及び連系線潮流を用いてニューラルネットワークを用いて予測された価格平均値と、履歴データセットを用いて実際のＭＣＰとニューラルネットワークで推定されたＭＣＰとの不一致に基づいて推定された価格標準偏差とに基づき、最大で最大限の承認された入札ステップで一組のＭＣＰシナリオを決定し、予測されたＭＣＰに対する各シナリオの偏差に基づいて関連するオファー承認確率分布を推定すること（ステップ２２０）と、各スケジューリング間隔に対するオファー曲線ロジスティックス、連続した間隔の間の売り入札推移、及び発電ユニットの技術的制約を満足させながら、全ての価格シナリオにわたり且つ最もリスクの高い価格シナリオ（５％等）にわたり、発電生産に対する予測された利益を同時に最大化するように、翌日の全てのスケジューリング間隔に対する発電スケジューリング及び入札に対する二目的最適モデルを定式化すること（ステップ２３０）と、２つの目的の同時最適化を２つの目的の全体的な満足の最適化に置き換えることであって、したがって、代わりに単一目的最適化問題が解かれる、置き換えること（ステップ２４０）と、量及び価格の結合によって導入される非線形性を回避するように漸減価格階段手法を用いて固定価格シナリオで、変換された単一目的最適化問題を反復的に解くこと（ステップ２５０）とを含む。
【００５３】
発電所の同時発電及び入札最適化は、複雑な確率的混合整数非線形計画問題であり、そこでは、モデルの非線形性は、主に、ともに求められるべき決定変数である供給売り入札量及び価格の乗算によって決定されるエネルギー販売収入によって導入される。一方、発電スケジューリングを定義するための発電ユニットのオン／オフ状態は二値変数であり、これが、問題の複雑性を更に増大させた。図２のステップ２１０に示すように、売り入札価格変数は、最初に、ＭＣＰ及びその偏差の予測を通して一組の決定された価格シナリオに制限される。次いで、ステップ２５０は、反復的低減階段レベル手法を用いて、各入札ステップに対する一組の決定されたサンプル価格を選択し、したがって、発電ユニット関連変数を除き、売り入札量のみが決定される。こうした手法を用いて、量は価格から分離され、したがって、定式化された最適化問題は、混合整数線形計画として簡略化され、対照的に、元の問題は、混合整数非線形計画である。最小の利益又はリスク要件のある条件付き利益に起因して、低価格シナリオのうちのいくつかは解を実現不可能にする可能性がある。この目的で、解法は、実現可能な解から開始し、その後、より良好な解が見つからなくなるまで、実現可能領域内で反復的に解かれる。ステップ２５０は、最初に、各スケジューリング間隔の全てのオファー曲線ステップの価格を、その間隔に対する最高価格シナリオを用いて設定することにより、変換された非線形最適化問題を解き、その後、新たなより良好な／実現可能な解が見つからなくなるまで残りの価格シナリオから選択された価格シナリオを用いて、ステップに対する価格を徐々に低減させる。
【００５４】
同時最適化の結果により、各スケジューリング間隔に対して、発電所がどれくらいの電力を各ステップに対していくらで提供すべきかと、各ステップに対して各ユニットがどれくらい提供すべきかとを含む、一組の入札点が決定されて、各スケジューリング間隔に対するオファー曲線ロジスティックス、スケジューリング間隔の間のオファー推移、並びに発電機の容量、出力変化速度、並びに起動及び起動停止時間（committing and de-committing time）制約を満足させながら、（１）全てのあり得る価格シナリオにわたる発電生産に対する最大化された予測された利益獲得、（２）最もリスクの高い価格シナリオにわたる発電生産に対する最大化された予測された利益獲得を提供する、電力供給オファー曲線が構築される。
【００５５】
前日エネルギー市場に対する市場清算価格の推定
競争による前日エネルギー市場では、エネルギーサービスは、主に、全ての時間間隔、例えば翌日の３０分間に対して、ダブルオークションを通して取引される。市場関係者（正：market players）は、翌日の定義されたタイミングにより市場（正：market）に対する自身のオファー又はビッドを提示しており、次いで、独立系統運用機関は、技術的制約を考慮してシステム全体の電力供給と需要とのバランスを取って、認められる供給オファー及び承諾される需要ビッドを決定している。
【００５６】
図３は、本開示のいくつかの実施形態による、ダブルオークション及び市場清算価格決定を示す概略図である。オークションについて、取引エネルギー量３２０及び取引価格３１０に関して説明する。売手としての発電所は、翌日の各間隔における個々の発電機又は発電機のポートフォリオに関して発電供給オファー３３０を提示し、一方で、買手としての電力消費アグリゲーターは、翌日の同じ時間間隔に対する電力需要ビッド３４０を提示する。独立系統運用機関は、供給を需要（正：demands）と整合して、市場（正：market）清算価格３７０及び市場（正：market）清算量３８０を決定する。翌日のために市場が清算された後、市場（正：market）清算価格及び量の情報と、総買手買い入札量３５０及び総売手売り入札量３６０等の他の取引概要（正：summaries）との両方が、一般に公開される。異なるＩＳＯは、売手及び買手に対する取引詳細を扱うために異なるポリシーを有する可能性がある。いくつかのＩＳＯは、売手及び買手取引詳細を、或る時間遅延後に匿名で一般に開示する場合があり、他のＩＳＯは、取引詳細はいかなる形式でも一般に開示しない場合があり、さらに、いずれも地域取引概要は開示されない。本開示は、第２のタイプのＩＳＯによって運用されるエネルギー市場を対象とする。
【００５７】
ＩＳＯは、通常、翌日の推定された市場（正：market）清算価格を市場（正：market）関係者に提供しない。したがって（正：Therefore）、発電所は、限られた入手可能な情報、通常は、履歴によるシステム全体の取引概要のみに基づき、競合者の、消費者の、又は地域の要約された（正：summarized）過去の又は現在の売り入札又は買い入札のいずれの情報もなしに、自身の取引オファーを作成しければならない。
【００５８】
図４は、本開示のいくつかの実施形態による、発電所の供給オファー曲線を示すグラフである。電力生産者の供給オファーは、価格４２０及び量４１０の対、すなわち、最大、価格の上昇に従って配置されている或る特定の数のステップでの、各時間間隔に対する入札点４３０で提供される。オファー曲線（正：curves）は、段階的４４０又は区分的４５０のいずれでもあり得る。本開示は、段階的な売り入札曲線を対象とするが、開示する方法は、区分的な売り入札曲線にも同様に容易に拡張することができる。承認されるステップの最大数はＩＳＯによって決まるが、この数は、通常、大きく、例えば、２０のステップ又はオファービッドである。
【００５９】
ＭＣＰは、市場関係者の総売り入札量及び買い入札量に関連し、要求される場所及び時点でＭＣＰを実施する電力システムの実行能力にも関連する。こうした能力に対する制約は、主に、ネットワーク電力潮流制約からのものである。ネットワークにおけるいかなる輻輳も、地域によって清算されるオークション及び価格をもたらす。理想的には、翌日のＭＣＰを正確に推定するために、システムの各場所に対する発電生産及び負荷需要と、各伝送線の関連する電力潮流及び容量とに対する詳細な推定が必要である。こうした情報は、ＩＳＯが入手可能であるか又は入手可能とすることができるが、不都合なことに、前日スケジューリング及び入札判断を行っているときの発電所には入手可能ではない。
【００６０】
図５は、本開示のいくつかの実施形態による、複数の地域を含む電力システムと電力システムの地域の間の地域間接続とを示すグラフである。システムには、地域Ｉ５１０、地域ＩＩ５２０、地域ＩＩＩ５３０及び地域ＩＶ５４０を含む、４つの異なる地域がある。異なる地域間に接続された連系線がある。例えば、地域Ｉ５１０は、連系線Ｉ−ＩＩ５５０、連系線Ｉ−ＩＩＩ５６０及び連系線Ｉ−ＩＶ５７０を含む、隣接する地域と接続された３本の連系線を有する。各連系線では、正方向５８０及び負方向５９０を含む異なる方向における電力潮流があり得る。正方向の電力潮流は、対象地域から出るように電力を伝送し、負方向の電力潮流は、対象地域内に電力を送り込む。各地域に対する翌日の詳細な発電及び負荷推定は入手可能でないが、翌日の計画された連系線潮流及び利用可能な容量は、通常入手可能であり、それは、翌日のあり得る地域輻輳を特定するのに役立つように用いることができる。
【００６１】
不確実なＭＣＰ及び競合者／消費者動向の下での翌日の発電スケジューリング及び入札の同時最適化を達成するために、最初に、履歴によるシステム全体の取引概要及び予測された地域天気と地域間の方向性をもつ連系線潮流及び容量とを用いて、機械学習手法に基づいて、翌日の各時間間隔に対するあり得るＭＣＰ及びあり得る偏差分布を予測する。連系線潮流は、ＩＳＯにより翌日の地域電力バランスに基づいて推定することができ、連系線容量は、既存の停電及び計画された保守又は起動スケジュールに基づいて推定することができる。したがって、不確実な価格は一組のサンプル価格シナリオに置き換えられ、各シナリオは、関連する決定された承諾確率を有する。
【００６２】
図６は、本開示のいくつかの実施形態による、人工ニューラルネットワークを用いて、電力システムの特定の地域に位置する発電所に対して前日ＭＣＰを予測するいくつかの方法ステップを示すブロック図である。ニューラルネットワーク６１０を用いて、入力変数と出力変数との関係がモデル化される。入力変数は、一組の履歴日の全ての間隔に対するＭＣＰ６２０及びＭＣＱ６２２と、履歴日のうちの設定された日の全ての間隔に対する総販売量６２４及び購入量６２６と、翌日の全ての間隔に対する全ての地域における地域温度と、翌日の全ての間隔に対する、発電所が位置する地域を隣接する地域に接続した連系線の正方向及び負方向における計画された潮流６３０及び容量６３２とを含む。履歴日は、例えば、前日、前の週の同じ日を含むことができる。出力変数は、翌日の全ての間隔に対するＭＣＰ６４０を含む。最初に、人工ニューラルネットワークは、一組の既知の入力及び出力のサンプル対を用いてトレーニングされる。次いで、トレーニングされたネットワークを用いて、ネットワークに新たな一組の入力が供給されたときに出力値を決定することができる。必要な場合は履歴日により多くの日を追加し、又は相関分析によって証明することができ、ＭＣＱを予測することが必要である場合は、出力変数にＭＣＱを含めることができることに留意されたい。
【００６３】
ＭＣＰは、以下に従って上述した入力変数に関連する。
【数１】
2021532481.tif 000003
式中、太字はベクトル又は一組の変数を表す。
【数２】
2021532481.tif 000004
は、翌日ｄの全てのスケジューリング間隔の地域ｒに対するＭＣＰのベクトルであり、
【数３】
2021532481.tif 000005
は、
【数４】
2021532481.tif 000006
に対する関係関数であり、
【数５】
2021532481.tif 000007
は、日ｄの全てのスケジューリング間隔に対するランダム誤差のベクトルである。
【数６】
2021532481.tif 000008
は、履歴日
【数７】
2021532481.tif 000009
の各々の全てのスケジューリング間隔の地域ｒに対するＭＣＰのベクトルである。
【数８】
2021532481.tif 000010
は、前日又は前の週の同じ日を含むことができる。
【数９】
2021532481.tif 000011
、    
【数１０】
2021532481.tif 000012
及び
【数１１】
2021532481.tif 000013
は、履歴日
【数１２】
2021532481.tif 000014
の各々のシステムに対するＭＣＱ、総販売量及び総購入量のベクトルである。
【数１３】
2021532481.tif 000015
は、翌日ｄの全てのスケジューリング間隔の地域
【数１４】
2021532481.tif 000016
の各々に対する温度のベクトルである。
【数１５】
2021532481.tif 000017
及び
【数１６】
2021532481.tif 000018
は、日ｄに対する、地域ｒに接続された連系線における正方向及び負方向の電力潮流である。
【数１７】
2021532481.tif 000019
及び
【数１８】
2021532481.tif 000020
は、日ｄに対する、地域ｒに接続された連系線における正方向及び負方向の電力潮流容量である。（．）を推定するために、重回帰分析及び人工ニューラルネットワーク手法（ＡＮＮ）等、多くの手法を用いることができる。本発明では、ＡＮＮを用いる。
【００６４】
本特許出願では、最初に、機械学習ベースの方法を用いて、履歴による地域ＭＣＰ、システム全体のＭＣＱ、システム全体の総売買量、推定された翌日の全地域温度、並びに計画された翌日の双方向の地域間連係線潮流及び容量に基づいて、地域ＭＣＰ及びその確率分布を予測する。地域ＭＣＰの確率的分布は、ガウス分布を用いてモデル化される。ＭＣＰの平均値は、図６に示すように、要求される履歴データ及び前日データによって供給されるＡＮＮの出力に基づいて推定される。ＡＮＮは、一組の履歴入出力データを用いてトレーニングされ、標準偏差は、履歴トレーニングデータセットに関してトレーニングされたＡＮＮを用いて、実際のＭＣＰと推定されたＭＣＰとの不一致分布に基づいて推定される。
【００６５】
図７は、本開示のいくつかの実施形態による、翌日のスケジューリング間隔７１０にわたるＭＣＰ７２０の決定された平均値及び標準偏差の変動を示す例示的なグラフである。各スケジューリング間隔に対して、ＭＣＰに対する予測された平均値７３０及び標準偏差値７４０がある。
【００６６】
ＭＣＰの分布を取得した後、次のステップは、サンプル価格シナリオを作成し、関連する分布確率を推定することである。ＩＳＯが、各売り入札曲線が最大でＳ個のステップを有することができるのを可能にすると想定すると、それに従って、Ｓ個の異なる価格シナリオを作成することができる。各シナリオに対する分布確率は、ＡＮＮ及び所定の信頼水準（９９．７％等）を用いて推定された平均値及び標準偏差に基づいて計算される。
【００６７】
図８Ａは、本開示のいくつかの実施形態による、決定された価格シナリオ及び偏差確率分布を示す例示的なグラフである。横軸８１０は、価格シナリオの通し番号を表し、通し番号が高いほど高い価格を意味する。縦軸は、価格シナリオの関連する確率レベルを表す。図８Ａを用いて、価格偏差分布密度８３０を論証する。
【００６８】
スケジューリング間隔ｔに対して、あり得るＭＣＰ分布を表すように、合計してＳ個の一組のサンプルシナリオを作成することができる。サンプルシナリオｓに対する市場清算価格、ＭＣＰｓ，ｔは、以下に従って決定することができ、
【数１９】
2021532481.tif 000021
式中、
【数２０】
2021532481.tif 000022
及び
【数２１】
2021532481.tif 000023
は、スケジューリング間隔ｔにおけるＭＣＰの平均及び標準偏差であり、ωＭＣＰは標準偏差の数であり、ＭＣＰデータは、所与の推定信頼水準で平均のωＭＣＰ個の標準偏差の範囲内にある。例えば、推定信頼水準が９９．７％である場合、ωＭＣＰは３として設定される。（２）に示すように、ｓが高いほど高い価格に対応する。
【００６９】
サンプルシナリオｓに対する分布確率
【数２２】
2021532481.tif 000024
は、
【数２３】
2021532481.tif 000025
として決定される。
【００７０】
図８Ｂは、本開示のいくつかの実施形態による、決定された価格シナリオ承諾確率分布を示す例示的なグラフである。図８Ｂを用いて、価格シナリオ８１０の承諾確率分布８４０を論証する。
【００７１】
図８Ｂに示すように、その後、分布確率は、分布確率の累積に基づいて承諾確率に変換される。スケジューリング間隔ｔにおけるサンプルシナリオｓに対して、その承諾確率
【数２４】
2021532481.tif 000026
は、
【数２５】
2021532481.tif 000027
として決定される。価格シナリオが高いほど、低い承諾確率に対応する。
【００７２】
全てのシナリオに対する承諾確率が取得された後、低いシナリオから高いシナリオまで承諾確率を累積して、各シナリオに対する累積確率を得ることができる。次いで、リスクに関する信頼水準が与えられると、累積確率が与えられた信頼水準以上であるシナリオの組を決定することができる。この条件を満足させたシナリオは、最もリスクの高いシナリオであり、それを用いて、同時スケジューリング及び入札最適化のためのリスク愛好型シナリオを評価する。
【００７３】
図８Ｃは、本開示のいくつかの実施形態による、リスクのある条件付き値を計算するために用いられる、リスクベースの信頼水準及び最もリスクの高い価格シナリオ事例を示す例示的なグラフである。図８Ｃを用いて、価格シナリオの累積承諾確率８５０を論証する。累積承諾確率８５０を用いて、リスク管理の目的でリスクのある条件付き利益を決定するために用いられる最もリスクの高い事例８７０が特定される。信頼水準８６０が与えられると、信頼水準以上の累積確率に対応する全ての事例が、最もリスクの高い事例として特定される。それらのリスクの高い事例は、ＩＳＯによって承諾される場合は最も収益性が高いが、ＩＳＯによって拒絶されるように高いリスクがあるシナリオを表す。
【００７４】
同時スケジューリング及び入札最適化に対する定式化
発電所の発電スケジューリング及び入札最適化の目標は、発電機の技術的制約を満足させながら、管理可能なリスクで、そのエネルギーをＩＳＯにうまく販売することにより純利益獲得を最大化することである。同時最適化のタスクは、上記目標を達成するように量及び価格の対においてエネルギービッドに対する供給売り入札曲線を決定し、ビッドに対する要件を満たすように発電機起動停止計画及び給電指令スケジュールを決定することである。この問題に対する解は、発電所がどれくらいの電力を各ステップに対していくらで提供すべきかと、各ステップに対して各ユニットがどれくらい提供すべきかとを含む、各スケジューリング間隔に対する一組の入札点を提供することができる。発電所は、利益獲得とリスク制御との最も良好な妥協点を見出すことにより、その入札戦略及びスケジューリング計画を最適化すべきである。
【００７５】
火力発電所を例として、本開示は、不確実なＭＣＰの下で同時スケジューリング及び入札最適化問題を二目的確率的最適化問題として定式化する。不確実なエネルギー価格は、ＭＣＰ及び分布確率の推定に基づき、異なる承諾確率で一組の決定されたエネルギー価格シナリオを用いてモデル化される。最適化の第１の目的は、翌日の各スケジューリング間隔の全てのエネルギー価格シナリオに対する予期される利益獲得を最大化することである。第１の目的を用いて、発電所によりリスク回避型戦略が用いられる場合に意思決定の成果が評価される。各シナリオに対する純利益獲得は、予測された利益獲得を計算するとき、その承諾確率によって重み付けされる。最適化の第２の目的は、翌日の各スケジューリング間隔に対して最もリスクの高いシナリオに対する予測される利益獲得を最大化することである。第２の目的を用いて、発電所によりリスク愛好型戦略が用いられる場合に意思決定の成果が評価される。
【００７６】
同時スケジューリング及び入札最適化に対する制約は、売り入札曲線ロジスティックスを含み、すなわち、価格は、各スケジューリング間隔において複数ステップの売り入札曲線に対してエネルギー量の増大により連続したステップの間で厳密に増大しなければならず、決定されたエネルギー価格シナリオから選択されなければならない。制約はまた、２つの連続したスケジューリング間隔の間のあり得るシナリオ推移に対して、ＩＳＯが異なる間隔に対して異なるシナリオを選択することができるのを容易にするように、出力変化容量制約も含む。発電ユニットに対してもまた、最大／最小容量限界、出力上昇／下降速度、最短オン／オフ時間及び持続時間制約を含む、制約がある。
【００７７】
定式化された最適化問題は、二目的混合整数非線形最適化問題である。決定変数は、約束されたエネルギー量及び要求されたエネルギー価格に対する入札点、発電ユニットオン／オフ状態、運転開始及び運転停止状態並びに発電出力レベルを含む。多数の決定変数と収入計算によって導入される非線形性とに起因して、計算効率の高い解法アルゴリズムが必要である。本開示において、問題は、最初に、２つの目的の全体的な満足度を最大化することにより単一目的非線形問題に変換され、その後、発見的手法により、漸減価格階段手法を用いてステップ価格を固定することにより、一組の混合整数線形計画問題を反復的に解く。
【００７８】
異なる発電機の出力変化及び運転開始／運転停止能力を考慮すると、発電ユニットは、価格シナリオ群ベースのスケジューリング、価格シナリオベースのスケジューリング及び価格シナリオ不変のスケジューリングを含む価格シナリオの変動を扱うために、３つの異なるタイプの発電機起動停止計画スケジュールを有することができる。発電機起動停止計画スケジュールは、翌日の全てのスケジューリング間隔にわたるユニットオン／オフ状態によって定義される。価格シナリオ群ベースのスケジューリングの場合、対象の群の全ての価格シナリオが、同じ発電機起動停止計画スケジュールを用いる。価格シナリオベースのスケジューリングの場合、各価格シナリオは、それ自体の発電機起動停止計画スケジュールを有する。価格シナリオ不変のスケジューリングの場合、いかなる価格シナリオが使用されようと、共通の発電機起動停止計画スケジュールが用いられる。価格シナリオ群ベースのスケジューリング及び価格シナリオベースのスケジューリングは、急速起動能力がある発電機に用いられ、価格シナリオ不変のスケジューリングは、運転開始により長い時間が必要である発電機に用いられる。
【００７９】
この問題の目的は、以下のように、全ての価格シナリオにわたる予測された利益獲得と、最もリスクが高いが収益性の高いシナリオ（すなわち、利益獲得に対してリスクのある条件付き値）にわたる予測された利益獲得とを同時に最大化することである。
【数２６】
2021532481.tif 000028
Ｅ（Ｇａｉｎｔｏｔａｌ）は、予測された総利益獲得であり、以下に従って計算され、
【数２７】
2021532481.tif 000029
ｓ及びＳは、価格シナリオに対する添え字及び価格シナリオの総数である。
【数２８】
2021532481.tif 000030
及びＰｒｏｂｓは、それぞれ、シナリオｓに対する総利益獲得及び承諾確率である。
【数２９】
2021532481.tif 000031
は、
【数３０】
2021532481.tif 000032
として、エネルギー販売収入とエネルギー生産コストとの差として定義され、ｔ及びＴは、スケジューリング間隔に対する添え字及び翌日のスケジューリング間隔の総数である。ｇ及びＧは、発電ユニットに対する添え字及び発電所における発電ユニットの総数である。発電所における発電ユニットは、価格シナリオ不変のスケジューリングの発電機
【数３１】
2021532481.tif 000033
、価格シナリオベースのスケジューリングの発電機
【数３２】
2021532481.tif 000034
、及び価格シナリオ群ベースのスケジューリングの発電機
【数３３】
2021532481.tif 000035
を含む３つの群に分割される。Ｎｓは、価格シナリオに対する群の総数であり、
【数３４】
2021532481.tif 000036
は、群ｎにおける価格シナリオの組である。Ｐｒｉｃｅｓ，ｔ及びＱｕｏｔａｓ，ｔは、スケジューリング間隔ｔにおけるシナリオｓに対する入札価格及びエネルギー量である。ＳｔａｒｔＵｐｇ、ＳｈｕｔＤｎｇ、ＦｉｘｅｄＣｏｓｔｇ及びＯｐｅｒＣｏｓｔｇは、発電ユニットｇに対する運転開始コスト、運転停止コスト、固定無負荷費、及びユニットごとの可変運用コストである。ＯＮｇ，ｔ、ＵＰg,ｔ及びＤＮｇ，ｔは、スケジューリング間隔ｔにおけるシナリオ不変のスケジューリングの発電ユニットｇに対するユニットの起動、運転開始及び運転停止状態を示す二値変数であり、
【数３５】
2021532481.tif 000037
として互いに関連し、ＯＮｇ，ｔは、発電ユニットｇがスケジューリング間隔ｔにおいて起動される場合は１に等しく、ＵＰｇ，ｔ／ＤＮｇ，ｔは、ユニットがスケジューリング間隔ｔの開始時に運転開始／運転停止される場合は１に等しい。ＯＮｇ，ｔ，ｓ、ＵＰｇ，ｔ，ｓ及びＤＮｇ，ｔ，ｓは、価格シナリオｓが用いられる場合にスケジューリング間隔ｔにおいてシナリオベースのスケジューリングの発電ユニットｇに対するユニットの起動、運転開始及び運転停止状態を示す二値変数であり、
【数３６】
2021532481.tif 000038
として互いに関連する。ＯＮｇ，ｔ，ｎ、ＵＰｇ，ｔ，ｎ及びＤＮｇ，ｔ，ｎは、価格シナリオ群ｎが用いられる場合にスケジューリング間隔ｔにおいてシナリオ群ベースのスケジューリングの発電ユニットｇに対するユニットの起動、運転開始及び運転停止状態を示す二値変数であり、
【数３７】
2021532481.tif 000039
として互いに関連する。Ｐｇ，ｔ，ｓは、エネルギー生産レベル、すなわち、スケジューリング間隔ｔ及び価格シナリオｓにおいて発電ユニットｇに対して生成される電力である。
【００８０】
ＣＶａＲｇａｉｎは、利益獲得に対するリスクがある予測された条件付き値である。リスクベースの信頼水準がα、例えば９５％である場合、ＣＶａＲｇａｉｎは、
【数３８】
2021532481.tif 000040
として決定される。価格シナリオが、シナリオ番号ｓで昇順に与えられると想定すると、Ｓαは、
【数３９】
2021532481.tif 000041
を満足させる価格シナリオの最低番号である。ＣＶａＲｇａｉｎは、最小承諾確率を有する最悪の（１−α）×１００％事例に対する予測された利益獲得を表す。図８Ｃは、ＣＶａＲｇａｉｎを計算するために用いられる信頼水準８６０と価格シナリオ事例８７０との関係を論証している。
【００８１】
入札オファー曲線は、
【数４０】
2021532481.tif 000042
として表される（量及び価格の対に関する）入札点の間で単調に増大しなければならない。
【００８２】
入札価格は、以下のように、決定された市場清算価格ＭＣＰｔ，ｓから選択されなければならない。
【数４１】
2021532481.tif 000043
対応する確率Ｐｒｏｂｓもまた、
【数４２】
2021532481.tif 000044
に基づいて決定され、それに従って正規化される。
【００８３】
各入札点は、入札点が以下のように最もリスクの高いシナリオセットに含まれる場合、要求される最小利益獲得
【数４３】
2021532481.tif 000045
又は要求される最小ＣＶａＲ、
【数４４】
2021532481.tif 000046
を満足させなければならない。
【数４５】
2021532481.tif 000047
【００８４】
ＩＳＯは、２つの連続したスケジューリング間隔の間の異なる売り入札ステップを選択することができるため、所定距離の２つの異なるステップに対する隣接するスケジューリング間隔の間の割当量は、発電出力変化速度及び容量の制約を満足させなければならない。したがって、売り入札曲線は、以下のように連続したスケジューリング間隔の間の滑らかなステップ推移要件を満たす必要がある。
【数４６】
2021532481.tif 000048
式中、Δｓは、２つの連続したスケジューリング間隔の間のステップ変動の許容された数であり、ｎは、価格シナリオｓに対する群番号である。
【数４７】
2021532481.tif 000049
及び
【数４８】
2021532481.tif 000050
は、発電機ｇに対する最大出力上昇速度及び出力下降速度であり、
【数４９】
2021532481.tif 000051
及び
【数５０】
2021532481.tif 000052
は、それぞれ、発電機ｇに対する最大運転開始上昇速度及び運転停止下降速度である。
【００８５】
入札割当量は、
【数５１】
2021532481.tif 000053
に従って、全ての起動された発電ユニットに対して、各ユニットの生産レベルを決定するように割り当てられる。
【００８６】
起動された発電ユニットｇに対する生成された電力は、以下のように、最小発電限界制約
【数５２】
2021532481.tif 000054
及び最大発電限界制約
【数５３】
2021532481.tif 000055
、最大出力上昇速度及び出力下降速度制約、並びに最大運転開始速度及び運転停止速度制約を含む、技術的制約によって制約される。
【数５４】
2021532481.tif 000056
【００８７】
発電ユニットｇは、以下のように、最小上昇持続時間
【数５５】
2021532481.tif 000057
又は最小下降持続時間
【数５６】
2021532481.tif 000058
が満足されると、その起動状態を変化させることができる。
【数５７】
2021532481.tif 000059
【００８８】
発電ユニットｇの起動状態変化は、以下のように、１日に対して最大許容回数
【数５８】
2021532481.tif 000060
によってもまた制限される。
【数５９】
2021532481.tif 000061
【００８９】
二値変数の数を減少させるために、運転開始状態及び運転停止状態は実数であるようにモデル化するが、追加の状態論理制約を用いて
【数６０】
2021532481.tif 000062
に従ってそれらを二進数にする。
【００９０】
この二目的最適化問題を解くために、ファジー集合理論を採用する。最初に、目的（５）及び（６）の実現度を表すために、ファジー集合
【数６１】
2021532481.tif 000063
及び
【数６２】
2021532481.tif 000064
を定義する。それらのメンバーシップ関数は、以下のように定義される。
【数６３】
2021532481.tif 000065
式中、
【数６４】
2021532481.tif 000066
及び
【数６５】
2021532481.tif 000067
は、許容される最小の予測された利益獲得及び最大の所望の予測された利益獲得である。
【数６６】
2021532481.tif 000068
及び
【数６７】
2021532481.tif 000069
は、リスクのある許容される最小の予測された利益獲得及びリスクのある最大の所望の予測された利益獲得である。目的（５）及び（６）の具現化は、互いに矛盾している可能性があるため、全てのこれらの目的を同時に完全に満足させることは不可能である可能性がある。そのため、全ての目的の最大の全体的な満足度を有する妥協点を見出すことが唯一の実現可能な方法である。
【００９１】
ここで、目的（５）及び（６）の具現化の全体的な満足度を表すために、ファジー集合
【数６８】
2021532481.tif 000070
が用いられ、そのメンバーシップ関数は以下のように定義される。
【数６９】
2021532481.tif 000071
【００９２】
図９は、本開示のいくつかの実施形態による、ファジー集合理論を用いる２つの目的に対する全体的な満足度の決定を示す概略図である。横軸９１０は、スケジューリング及び入札計画に対する予測された利得値又はリスクのある条件付き利得値を表す。縦軸９２０は、この計画によって達成される各目的の対応する満足度を表す。各目的に対するメンバーシップ関数は、それぞれ、第１の目的に対して曲線９３０を用いて表され、第２の目的に対して曲線９４０を用いて表される。任意の計画に対して、全体的な満足度９５０は、２つの目的の間の目的満足度の最小値として定義される。
【００９３】
このため、式（５）〜（２６）に記載した提案されるモデルは、式（７）〜（２６）を条件として
【数７０】
2021532481.tif 000072
を最大化するように等価に変換される。すなわち、以下の通りである。
【数７１】
2021532481.tif 000073
［１］以下を条件とする
［２］式
【００９４】
上記に定式化したように、入札価格及び量、すなわちＰｒｉｃｅｓ，ｔ及びＱｕｏｔａｓ，ｔの両方が決定されなければならず、利益獲得関数は非線形関数であり、したがって、最適化問題は、大規模の混合整数非線形計画問題である。
【００９５】
同時スケジューリング及び入札最適化の解法
売り入札ステップの単調に増大する要件と、入札価格と量との結合とに起因して、上記に定式化した最適化問題は非常に複雑であり、著しい（正：considerable）量の計算量を解く必要がある。解法プロセスを簡略化し固定するために、漸減価格階段手法を用いて、反復的に価格シナリオを固定して（正：fix）最適な解を取得し（正：obtain）、そこでは、最適化定式化には式（１１）〜（１３）は明示的には含まれないが、価格階段低減プロセスを通して暗黙的に考慮される。この問題は、最初に、各スケジューリング間隔の全てのオファー曲線ステップの価格を、その間隔の全ての価格シナリオに対する最高価格シナリオを用いて設定することによって解かれる。次いで、新たなより良好な解が見つからなくなるまで、残りの価格シナリオから選択される価格シナリオを用いて、ステップに対して価格を徐々に低減させる。この手法の裏にある概念は、最初に入札価格を決定することであり、その後初めて、入札量を決定する必要があり、反復プロセスを用いて、最終的な最適解を取得するようにあり得る入札価格を列挙する。
【００９６】
図１０は、本開示のいくつかの実施形態による、発見的手法、すなわち、漸減価格階段手法を用いて、同時発電スケジューリング及び入札最適化を解くことを示す概略図である。この例では、オファー曲線は、最大２０個の売り入札ステップを有することが許容され、それに従って、２０個の異なる価格シナリオが決定される。価格レベルは、そのシナリオ番号によって示されており、大きいシナリオ番号ほど高い価格に対応する。価格シナリオ１０１０の売り入札ステップ１０２０との整合は、価格シナリオに基づき、１つずつ処理される。各価格シナリオに対して、売り入札価格が対象となるシナリオにおいて定義された価格に設定されている一組の対応するステップを決定する。このプロセスは、最高価格シナリオ、すなわち、第２０価格シナリオから開始する。
【００９７】
第２０シナリオに対して、最初に、このシナリオの価格１０３０を用いて、第１ステップから第２０ステップまでのステップの価格を設定し、その後、所与の価格の組を用いて同時最適化問題を解く。実現可能な解が見つかると、第２０ステップは、第２０価格シナリオと一致していると決定される。ステップ２０は、実現可能な解を有する最新のステップである。見つからない場合、この問題は解を有していない。解が実現不可能であることは、通常、最小の利益又はリスク制約がある条件付き利益を侵害することによってもたらされるため、この最高価格シナリオが、常に解を有するべきである。次いで、次のシナリオ、すなわち第１９シナリオに進む。
【００９８】
第１９シナリオに対して、最初に、第１ステップから、現価格シナリオ、すなわち１９に対応する番号と、実現可能な解のある最新のステップ、すなわち２０との間の最小値として、通し番号１９が定義されているステップまで全てのステップに対して、第１９シナリオによって定義された価格を設定する（１０４０）。次いで、同時最適化がトリガーされる。実現可能な解が見つかった場合、第１９価格シナリオを用いることによって、第１９ステップに対する価格が固定され、その後、第１９シナリオに対する整合は完了し、第１８シナリオに対して売り入札整合ステップに関して次のシナリオに進む（１０５０）。実現可能な解が見つからなかった場合、実現可能な解が見つかるまで、一度に一ステップ、現第１９シナリオで設定する最大通し番号のステップを除去することによって、第１９シナリオで設定するステップの総数を漸減させ（１０６０）、次に低いレベルの第１８シナリオまで進むことができる（１０７０）。または、実現可能な解が見つからず、最新の実現可能な解が最終的な実現可能な解である。
【００９９】
第１９シナリオに対して記載した同じ手順を、より良好な又は実現可能な解を見つけることができなくなるまで、価格シナリオを一度に１レベル低下させることにより、全ての残りの価格シナリオに対して繰り返す。最後の実現可能な解は、各ステップが、上記手順によって与えられる価格シナリオと一致している最終的な解である。
【０１００】
同時スケジューリング及び入札最適化に対する解法アルゴリズムは、アルゴリズム１に記載する。
アルゴリズム１：同時スケジューリング及び入札最適化を解くアルゴリズム
１．Ｓを用いて、現反復及び最後の反復、
【数７２】
2021532481.tif 000074
及び
【数７３】
2021532481.tif 000075
において、ステップｓに対する価格シナリオ番号を初期化し、最後の実現可能な解Ｓｌｓｔに対するステップ番号をＳとして設定する。
２．ｆｏｒ  ｓｐｒｉｃｅ＝Ｓ，．．．，１（価格シナリオ反復子）
３．  ｆｏｒ  ｓｓｔｅｐ＝ｍｉｎ｛ｓｐｒｉｃｅ，Ｓｌｓｔ｝，．．．，１（売り入札ステップ反復子）
４．    Ｓｅｔ
【数７４】
2021532481.tif 000076
５．    Ｓｅｔ
【数７５】
2021532481.tif 000077
６．    Ｓｅｔ
【数７６】
2021532481.tif 000078
７．    Ｕｐｄａｔｅ
【数７７】
2021532481.tif 000079
８．    （１１）〜（１３）の制約なしに同時最適化問題を解く。
９．    実現可能な解が取得された場合、現反復におけるそのステップの価格シナリオを最後の反復における価格シナリオとして保存する、すなわち
【数７８】
2021532481.tif 000080
、最後の実現可能な解ステップＳｌｓｔ＝ｓｓｔｅｐを設定し、次いで、ｓｐｒｉｃｅに関して次の反復についてステップ２に進み；実現可能な解が取得されない場合、ステップ１０に進む。
１０．    現反復におけるステップの価格シナリオを最後の反復における価格シナリオに戻し、すなわち、
【数７９】
2021532481.tif 000081
、次いで、ｓｓｔｅｐに関して次の反復についてステップ３に進む。
１１．  Ｅｎｄ  ｆｏｒ  ｓｓｔｅｐ
１２．  ｓｐｒｉｃｅがＳｌｓｔ未満である場合、停止する。最新の実現可能な解が最終的な解である。
１３．Ｅｎｄ  ｆｏｒ  ｓｐｒｉｃｅ
１４．上記決定された入札点で売り入札曲線を出力する。
【０１０１】
アルゴリズム１は、２つのベクトル
【数８０】
2021532481.tif 000082
及び
【数８１】
2021532481.tif 000083
を用いて、２つの連続する反復において各ステップに対して価格シナリオを記憶し、１つの変数Ｓｌｓｔを用いて、最後の実現可能な解を有するステップを記憶する。ステップ２及びステップ１６を用いて、最高レベルから外側ループの最低レベルまで価格シナリオを反復する。ステップ３及びステップ１０を用いて、売り入札ステップの反復を通して、外側ループによる選択された価格シナリオに対応するステップ又は最後の実現可能な解を有するステップから、内側ループの最低の第１ステップまで、外側ループによって選択される価格シナリオと一致するステップを決定する。
【０１０２】
ステップ４は、外側ループによって選択された現価格シナリオにより内側ループによって選択された全てのあり得るステップを設定し、ステップ５におけるように、各スケジューリング間隔に対する価格はそれに従って設定される。各ステップに対する価格シナリオの確率は、ステップ６において最初に設定され、ステップ７において正規化されて、全てのステップに対する確率の和が１に等しいことが保証される。
【０１０３】
ステップ９は、同時スケジューリング及び入札最適化解法をトリガーする。実現可能な解が見つかった場合、最後の実現可能な解が更新され、現ステップの価格シナリオが、外側ループにおける次の反復を準備するために保存される。ステップ１０は、同時スケジューリング及び入札最適化に対する実現可能な解を、選択された価格シナリオ及び目下選択されているステップの組に関して見つけることができない状況を処理する。このステップは、現価格シナリオ設定を最後に保存された価格シナリオ設定として復元し、現ステップの価格シナリオを最後の反復の価格シナリオとして復元し、次いで、あり得る売り入札ステップの整合を調整するために次の反復に対してステップ３に戻る。
【０１０４】
ステップ１２は、外側ループにおける反復に対して異常終了条件を与える。最後の実現可能な解に対するステップ番号が入手可能な価格シナリオ番号未満である場合、全てのステップが対応する価格シナリオと整合され、ステップ１４におけるように、最新の解を用いて一組の売り入札曲線を生成することができる。
【０１０５】
特徴
本開示のいくつかの態様は、エネルギーの先物市場からの提示された供給値情報が、メモリにおける記憶されたデータ、送受信機を介して受信されたデータ又は両方であるエネルギー先物市場に関連する直前の清算された市場価格を含む、ということを含む。
【０１０６】
本開示のいくつかの態様は、或る時間ステップに対するオファー量の計算が、その時間ステップに対するＭＣＶＳの平均値及びＭＣＶＳの標準偏差を予測することによって実施される、ということを含む。記憶されたデータ、送受信機を介して受信されたデータ又は両方に基づいて、機械学習モデルを用いること。機械学習モデルは、重回帰分析モデル又は人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）モデルを含む。記憶されたデータ及び受信されたデータのうちの幾分かは、直前の同様の時間窓にわたる直前の期間についての履歴としての取引関連説明データ及び非取引関連説明データと、その時間窓にわたる期間についての予測された非取引関連説明データとを含む。
【０１０７】
取引関連説明データは、地域市場清算価格（ＭＣＰ）、システム市場清算電力量（ＭＣＰＱ：market clearing power quantities）、システム総販売電力量及びシステム総購入電力量を含む。非取引関連説明データは、地域環境データと、地域間双方向電力伝送及び容量とを含む。機械学習モデルは、トレーニングのための一組の履歴時間窓に対するＭＣＰと、トレーニングのための履歴時間窓のその組に関連する一組の時間窓に対する取引関連説明データ及び非取引関連説明データとを用いて、トレーニングされる。平均ＭＣＶＳは、その時間窓に関連する一組の履歴時間窓にわたる取引関連説明データと、その時間窓に対する非取引関連説明データとを用いて、トレーニングされた機械学習モデルを用いて推定され、標準偏差は、推定された平均ＭＣＶＳと、実際のＭＣＰと一組の履歴時間窓にわたってトレーニングされた機械学習モデルを用いて推定されたＭＣＶＳとの不一致の統計値とに基づいて推定され、時間窓に関連する履歴時間窓は、直前の時間窓及び前の週の同じ時間窓を含む。
【０１０８】
本開示のいくつかの態様は、各期間に対してオファー量を計算するための複数の要素が、予測された（正：predicted）ＭＣＶＳの３回の標準偏差内に均一に分布する一組のＭＣＶＳシナリオを含む、ということを含む。ＭＣＶＳシナリオに対する関連する分布確率は、期間に対するＭＣＶＳの予測された標準偏差とともに、予測されたＭＣＶＳの平均値とのＭＣＶＳシナリオの偏差に基づいて決定され、全てのＭＣＶＳシナリオにわたって確率和を１とするように正規化される。
【０１０９】
本開示のいくつかの態様は、決定変数が、オファーエネルギー量及びオファーエネルギー価格の点と、発電ユニットのオン／オフ状態と、発電ユニットの運転開始及び運転停止状態と、発電ユニットの出力レベルとを含む、ということを含む。
【０１１０】
本開示のいくつかの態様は、時間窓における各期間に対してエネルギー供給曲線を構築するために用いられる一組の点の決定が、時間窓における各時間ステップに対して全ての価格シナリオにわたる予測された利益獲得と、時間窓における各時間ステップに対して最もリスクの高い価格シナリオにわたる予測された利益獲得とを最大化するように二目的最適化問題を定式化して解くことによって実施される、ということを含む。一方で、各時間間隔についての点の間の非低減オファー量及び価格要件と、連続する期間の間の要求された距離の価格シナリオ推移に対する出力上昇及び出力下降容量制約と、各価格シナリオに対する各期間についての発電機容量、出力変化速度、オン／オフ時間及び持続時間制約とを満足させ、価格シナリオは、価格の昇順に配置されている。
【０１１１】
本開示のいくつかの態様は、各期間についてのＭＣＶＳシナリオの総数が、エネルギー事業者によって与えられるエネルギー供給曲線に対する点の最大許容数に等しく、時間窓が、等しい長さの一組の期間を含む、ということを含む。
【０１１２】
本開示のいくつかの態様は、最もリスクの高い価格シナリオが、累積確率が所与の信頼水準以上である一組の価格シナリオとして決定され、或るシナリオに対する累積確率が、最低シナリオから上記シナリオまで価格シナリオの承諾確率を累積することによって決定される、ということを含む。
【０１１３】
価格シナリオの間の期間にわたる発電ユニットのオン／オフ状態に対するスケジューリングの変動は、ユニットの出力変化能力によって決定されるユニットのスケジューリング能力によって制限され、シナリオ不変のスケジューリング能力を有する発電機に対する全てのシナリオに対して、期間にわたるオン／オフ状態に対する同じスケジュールが使用され、シナリオベースのスケジューリング能力を有する発電機に対する各シナリオに対して、期間にわたるオン／オフ状態に対する異なるスケジュールを使用することができ、シナリオ群ベースのスケジューリング能力を有する発電機に対するシナリオ群の各々に対して、期間にわたるオン／オフ状態に対する共通スケジュールが使用される。
【０１１４】
予測された利益獲得は、上記価格シナリオの正規化された承諾確率によって重み付けされた各価格シナリオに対するオファー電力量及びオファー電力価格の積の和として決定される。価格シナリオの正規化された承諾確率は、価格シナリオの承諾確率を、予測された利益獲得計算に従って選択された全てのシナリオの承諾確率の和によって除算することによって決定される。価格シナリオの承諾確率は、価格が上記シナリオの価格以上である全ての価格シナリオの分布確率の累積に基づいて決定される。
【０１１５】
２つの目的の全体的な目的満足度を最大化することにより、最適化問題は単一目的最適化問題に変換される。全体的な目的満足度は、各目的に対する目的満足度の最小値として決定される。各目的の目的満足度は、所望の最大値と、その目的に対する許容可能な最小値とに基づいて決定される。漸減価格階段手法は、外側ループを用いて、最高価格から、一組の予測されたＭＣＶＳから選択された最低値まで降順で価格シナリオを反復し、内側ループを用いて、現価格シナリオに対応するレベルの最小値として定義された最高レベル及び最後の価格シナリオに対する実現可能な最高ステップから降順で、売り入札ステップレベルを反復することによって実施される。最低ステップ（正：step）から最高ステップまでの全てのステップに対する価格が、現価格シナリオの価格で設定されたときに、単一目的最適化問題に対する対応する実現可能な解を見つけることができるとき、実現可能な最高ステップが見つけられる。売り入札価格を売り入札量で乗算することにより各期間に対して利益獲得を決定するために用いられる非線形関数が、期間に対する決定されたＭＣＶＳのうちの１つを用いて時間ステップに対してオファー価格を設定することにより、線形関数に変換される。
【０１１６】
本開示のいくつかの態様は、エネルギー先物市場が、前日エネルギー市場である、ということを含む。
【０１１７】
本開示のいくつかの態様は、システムが、発電ユニットに関連する分散商取引コンピューティングハードウェアを用いて、電力系統管理及び発電ユニット制御を改善する制御方式である、ということを含む。
【０１１８】
本開示のいくつかの態様は、送受信機が、エネルギー事業者コンピューターとの間でデータを送受信するハードウェアプロセッサに接続され、送受信機は、電力の量を表す対応する値とともに複数のオファー量シナリオを、エネルギー事業者コンピューターに提示し、エネルギー事業者コンピューターから提示された供給値を受信する、ということを含む。
【０１１９】
本開示のいくつかの態様は、ハードウェアプロセッサによって提示された供給値を時間ステップにわたる提示されたオファー量と比較することが、発電ユニットによって供給される対応する電力量と、スケジューリング決定変数に対する値とを決定するように実施され、比較に基づき、ハードウェアプロセッサにより、発電ユニットを起動又は起動停止するために、送受信機が発電ユニットのコントローラーに送信する信号が生成される、ということを含む。
【０１２０】
図１１は、本開示の実施形態による、代替の発電所コントローラーを用いて実施することができる、図１Ａの方法を示すブロック図である。コントローラー１１１１は、プロセッサ１１４０、コンピューター可読メモリ１１１２、記憶装置１１５８、並びにディスプレイ１１５２及びキーボード１１５１を含むユーザーインターフェース１１４９を備え、それらは、バス１１５６を通して接続される。例えば、プロセッサ１１４０及びコンピューター可読メモリ１１１２と通信するユーザーインターフェース１１４９は、ユーザーによるユーザーインターフェース１１５７の表面、キーボード表面からの入力を受信すると、データを入手し、コンピューター可読メモリ１１１２内に記憶する。
【０１２１】
メモリ１１１２は、プロセッサによって実行可能な命令と、履歴データと、本開示の方法及びシステムによって利用することができる任意のデータとを記憶することができることが意図されている。プロセッサ１１４０は、シングルコアプロセッサ、マルチコアプロセッサ、コンピューティングクラスター、又は任意の数の他の構成体とすることができる。プロセッサ１１４０は、バス１１５６を通じて１つ以上の入力デバイス及び出力デバイスに接続することができる。メモリ１１１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、又は他の任意の適したメモリシステムを含むことができる。
【０１２２】
図１１を更に参照すると、記憶デバイス１１５８は、プロセッサによって用いられる補助データ及び／又はソフトウェアモジュールを記憶するように構成することができる。例えば、記憶デバイス１１５８は、履歴データと、本開示に関して上述したような他の関連したデータとを記憶することができる。さらに又は代替的に、記憶デバイス１１５８は、本開示に関して上述したデータと同様の履歴データを記憶することができる。記憶デバイス１１５８は、ハードドライブ、光ドライブ、サムドライブ、ドライブのアレイ、又はそれらの任意の組合せを含むことができる。
【０１２３】
システムは、任意選択で、バス１１５６を通じて、システムをディスプレイデバイス（図示せず）に接続するように構成されたディスプレイインターフェース（図示せず）にリンクすることができ、ディスプレイデバイスは、とりわけ、コンピューターモニター、カメラ、テレビ、プロジェクター、又はモバイルデバイスを含むことができる。
【０１２４】
コントローラー１１１１は、電源１１５４を備えることができ、用途に応じて、電源１１５４は、任意選択でコントローラー１１１１の外部に配置されてもよい。バス１１５６を通じて、ディスプレイデバイス１１４８に接続するように構成されたユーザー入力インターフェース１１５７をリンクすることができ、ディスプレイデバイス１１４８は、とりわけ、コンピューターモニター、カメラ、テレビ、プロジェクター、又はモバイルデバイスを含むことができる。プリンターインターフェース１１５９も、バス１１５６を通じて接続することができ、印刷デバイス１１３２に接続するように構成することができる。印刷デバイス１１３２は、とりわけ、液体インクジェットプリンター、固体インクプリンター、大規模商用プリンター、感熱式プリンター、ＵＶプリンター、又は昇華型プリンターを含むことができる。ネットワークインターフェースコントローラー（ＮＩＣ）１１５４は、バス１１５６を通じてネットワーク１１３６に接続するように構成され、とりわけ、データ又は他のデータは、コントローラー１１１１の外部の第三者ディスプレイデバイス、第三者画像デバイス、及び／又は第三者印刷デバイス上にレンダリングすることができる。さらに、バス１１５６は全地球測位システム（ＧＰＳ）デバイス１１０１又は類似の関連するタイプのデバイスに接続することができる。
【０１２５】
図１１を更に参照すると、とりわけ、データ又は他のデータは、ネットワーク１１３６の通信チャネルを介して送信することができ、及び／又は、記憶及び／又は更なる処理のために記憶システム１１５８内に記憶することができる。さらに、データ又は他のデータは、受信機１１４６（又は外部受信機１１３８）から無線又は配線接続で受信することもできるし、送信機１１４７（又は外部送信機１１３９）を介して無線又は配線接続で送信することもでき、受信機１１４６及び送信機１１４７は、ともにバス１１５６を通じて接続されている。コントローラー１１１１は、入力インターフェース１１０８を介して外部検知デバイス１１４４及び外部入力／出力デバイス１１４１に接続することができる。コントローラー１１１１は、他の外部コンピューター１１４２、メモリデバイス１１０６、外部センサー１１０４、及びマシン１１０２に接続することができる。出力インターフェース１１０９は、プロセッサ１１４０からの処理データを出力するのに用いることができる。
【０１２６】
実施形態
以下の説明は、例示的な実施形態のみを提供し、本開示の範囲も、適用範囲も、構成も限定することを意図していない。そうではなく、例示的な実施形態の以下の説明は１つ以上の例示的な実施形態を実施することを可能にする説明を当業者に提供する。添付の特許請求の範囲に明記されているような開示された主題の趣旨及び範囲から逸脱することなく要素の機能及び配置に行うことができる様々な変更が意図されている。
【０１２７】
以下の説明では、実施形態の十分な理解を提供するために、具体的な詳細が与えられる。しかしながら、当業者は、これらの具体的な詳細がなくても実施形態を実施することができることを理解することができる。例えば、開示された主題におけるシステム、プロセス、及び他の要素は、実施形態を不必要な詳細で不明瞭にしないように、ブロック図形式の構成要素として示される場合がある。それ以外の場合において、既知のプロセス、構造、及び技法は、実施形態を不明瞭にしないように不必要な詳細なしで示される場合がある。さらに、様々な図面における同様の参照符号及び名称は、同様の要素を示す（正：indicate）。
【０１２８】
また、個々の実施形態は、フローチャート、フロー図、データフロー図、構造図、又はブロック図として描かれるプロセスとして説明される場合がある。フローチャートは、動作を逐次的なプロセスとして説明することができるが、これらの動作の多くは、並列又は同時に実行することができる。加えて、これらの動作の順序は、再配列することができる。プロセスは、その動作が完了したときに終了することができるが、論述されない又は図に含まれない追加のステップを有する場合がある。さらに、特に説明される任意のプロセスにおける全ての動作が全ての実施形態において行われ得るとは限らない。プロセスは、方法、関数、手順、サブルーチン、サブプログラム等に対応することができる。プロセスが関数に対応するとき、その関数の終了は、呼び出し側関数又はメイン関数へのその機能の復帰に対応することができる。
【０１２９】
さらに、開示された主題の実施形態は、少なくとも一部は手動又は自動のいずれかで実施することができる。手動実施又は自動実施は、機械、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、又はそれらの任意の組合せを用いて実行することもできるし、少なくとも援助することができる。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア又はマイクロコードで実施されるとき、必要なタスクを実行するプログラムコード又はプログラムコードセグメントは、機械可読媒体に記憶することができる。プロセッサ（複数の場合もある）が、それらの必要なタスクを実行することができる。
【０１３０】
さらに、本開示の実施形態及び本明細書において説明された機能動作は、本明細書に開示された構造及びそれらの構造的均等物を含むデジタル電子回路部、有形に具現化されたコンピューターソフトウェア若しくはファームウェア、コンピューターハードウェア、又はそれらのうちの１つ以上のものの組合せにおいて実施することができる。さらに、本開示のいくつかの実施形態は、データ処理装置によって実行されるか又はデータ処理装置の動作を制御する１つ以上のコンピュータープログラム、すなわち、有形の非一時的プログラム担体上に符号化されたコンピュータープログラム命令の１つ以上のモジュールとして実施することができる。またさらに、プログラム命令は、データ処理装置による実行のために、適した受信機装置への送信用の情報を符号化するように生成される人工的に生成された伝播信号、例えば、機械によって生成された電気信号、光信号、又は電磁信号において符号化することができる。コンピューター記憶媒体は、機械可読記憶デバイス、機械可読記憶デバイス基板、ランダムアクセスメモリデバイス若しくはシリアルアクセスメモリデバイス、又はそれらのうちの１つ以上のものの組合せとすることができる。
【０１３１】
本開示の実施形態によれば、用語「データ処理装置」は、データを処理する全ての種類の装置、デバイス、及び機械を包含することができ、例として、プログラマブルプロセッサ、コンピューター、又は複数のプロセッサ若しくはコンピューターを含む。
【０１３２】
コンピュータープログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、モジュール、ソフトウェアモジュール、スクリプト、又はコードと呼称又は記載される場合もある）は、コンパイラー型言語若しくはインタープリター型言語、又は宣言型言語若しくは手続型言語を含む任意の形態のプログラミング言語で記述することができ、スタンドアローンプログラムとしての形態、又は、モジュール、構成要素、サブルーチン、若しくはコンピューティング環境における使用に適した他のユニットとしての形態を含む任意の形態で配備することができる。コンピュータープログラムは、ファイルシステムにおけるファイルに対応する場合があるが、必ずしも対応する必要はない。プログラムは、他のプログラム又はデータ、例えば、マークアップ言語ドキュメントに記憶された１つ以上のスクリプトを保持するファイルの一部分に記憶することもできるし、問題となっているプログラムに専用化された単一のファイルに記憶することもできるし、複数のコーディネートファイル、例えば、１つ以上のモジュール、サブプログラム、又はコード部分を記憶するファイルに記憶することもできる。コンピュータープログラムは、１つのコンピューター上で実行されるように配備することもできるし、１つのサイトに配置された複数のコンピューター上で、又は、複数のサイトにわたって分散されて通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピューター上で実行されるように配備することもできる。コンピュータープログラムの実行に適したコンピューターは、例として、汎用マイクロプロセッサ若しくは専用マイクロプロセッサ若しくはそれらの双方、又は他の任意の種類の中央処理装置を含む。一般に、中央処理装置は、リードオンリーメモリ若しくはランダムアクセスメモリ又はそれらの双方から命令及びデータを受け取る。コンピューターの必須素子は、命令を遂行又は実行する中央処理装置と、命令及びデータを記憶する１つ以上のメモリデバイスとである。一般に、コンピューターは、データを含むか、又は、データを記憶する１つ以上のマスストレージデバイス、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、若しくは光ディスクからのデータの受信若しくはそれらへのデータの転送若しくはそれらの双方を行うように作動結合される。ただし、コンピューターは、必ずしもそのようなデバイスを有するとは限らない。その上、コンピューターは、別のデバイスに組み込むことができ、例えば、数例を挙げると、モバイル電話機、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、モバイルオーディオプレーヤー若しくはモバイルビデオプレーヤー、ゲームコンソール、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、又はポータブル記憶デバイス、例えば、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブに組み込むことができる。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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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８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【手続補正書】
【提出日】令和3年1月22日(2021.1.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
最後に、今日の電力生産者の従来のオファー又はオファー戦略の第４の問題は、多くの問題があるが特に、発電所が、複数のステップで供給オファーを戦略的に考慮しないか又は全く考慮しないということであり得る。電力生産者の従来のオファー又は売り入札戦略は、ＩＳＯが承認する（正：will allow）最大数の売り入札ステップを十分に利用しない。その結果、電力生産者は、そのオファーの承諾確率（正：probability）を上昇させ、したがって、その予期される純利益を増大させる可能性がある。しかしながら、ステップの総数により計算量（正：efforts）も増大し、したがって、売り入札に対するステップ結合をいかに扱うかもまた、電力生産者のスケジューリングを適時に獲得する（正：garner）ために必須である。これらの問題の全てにより、競争市場において電力生産者の入札及びスケジューリングが非常に困難なタスクとなった。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
各スケジューリング間隔に対して一組の市場清算価格シナリオと関連する承認確率分布とを完了すると、次のステップは、翌日のスケジューリング間隔に対する発電スケジューリング及び入札の二目的最適化モデルを含むことができる。二目的最適化モデルは、各スケジューリング間隔に対するオファー曲線ロジスティックス、連続したスケジューリング間隔の間の段階推移、並びに発電容量及び出力変化速度（ramping rate）制約を満足させながら、発電生産に対する予測された利益獲得の目的とリスクのある予測された利益獲得の目的との両方を最大化するように定式化することができる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
次のステップは、２つの目的の全体的な満足度を最大化することにより、二目的最適手法又はモデルを単一目的問題に変換することを含むことができる。各スケジューリング間隔の供給オファー曲線ステップの単調に増大する要件によって導入される複雑性は、変換された最適化問題を解くために漸減価格階段手法（gradual decreasing price staircase approach）を用いることによって、簡略化することができる。この問題は、最初に、各スケジューリング間隔の全てのオファー曲線ステップの価格を、その間隔の全ての価格シナリオに対して最高価格シナリオを用いて設定することによって解くことができる。次いで、新たなより良好な解が見つからなくなるまで、残りの価格シナリオから選択される価格シナリオを用いて、ステップに対して価格を徐々に低減させることによって解くことができる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３２】
図１Ａは、本開示のいくつかの実施形態による、発電所１１０の発電ユニット１００の起動を制御するいくつかのステップの概略ブロック図である。発電所の発電ユニット１００の起動制御は、電気を生成し、独立系統運用機関（ＩＳＯ）によって運用される電力システムに提供するためである。複数の発電所が、電力システムに電気を提供又は供給し、複数の電力消費者が、電力システムに電気を要求する。発電所は、一組の発電機を備える。発電所の起動制御システムは、１つのコンピューター１５１若しくは同様のデバイス、又は複数のコンピューターを備えることができる。コンピューター（複数の場合もある）は異なる場所に位置し、互いに通信することができると考えられる。さらに、コンピューターの他の構成要素が他の場所に位置する場合があるが、ネットワーク又は何らかの同様の構成を介して接続される。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３９】
発電所１１０における発電ユニット１００は、電気を生成し、独立系統運用機関（ＩＳＯ）１４０によって運用することができる電力システム１１５に電気を提供する。発電ユニット１００の起動制御システムは、１つのコンピューター１５１若しくは同様のデバイス、又は複数のコンピューターを備えることができる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４２】
図１Ｂを更に参照すると、発電所１１０の発電ユニット１００の起動制御システム１００は、将来のエネルギー生成期間の各時間ステップに対する発電ユニットの決定された運用スケジュールをＩＳＯ１４０に送信し、受信機１５３を介して、ＩＳＯ１４０から決定されたスケジュールに対する承諾が受信されると、コントローラー１５７が、運用スケジュールに従って、エネルギーを生産するように発電ユニット１５０を制御する（ステップ１５６）。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０１】
アルゴリズム１は、２つのベクトル
【数８０】
2021532481.tif 000099
及び
【数８１】
2021532481.tif 000100
を用いて、２つの連続する反復において各ステップに対して価格シナリオを記憶し、１つの変数Ｓｌｓｔを用いて、最後の実現可能な解を有するステップを記憶する。ステップ２及びステップ１３を用いて、最高レベルから外側ループの最低レベルまで価格シナリオを反復する。ステップ３及びステップ１１を用いて、売り入札ステップの反復を通して、外側ループによる選択された価格シナリオに対応するステップ又は最後の実現可能な解を有するステップから、内側ループの最低の第１ステップまで、外側ループによって選択される価格シナリオと一致するステップを決定する。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２４】
コントローラー１１１１は、電源１１５４を備えることができ、用途に応じて、電源１１５４は、任意選択でコントローラー１１１１の外部に配置されてもよい。バス１１５６を通じて、ディスプレイデバイス１１４８に接続するように構成されたユーザー入力インターフェース１１５７をリンクすることができ、ディスプレイデバイス１１４８は、とりわけ、コンピューターモニター、カメラ、テレビ、プロジェクター、又はモバイルデバイスを含むことができる。プリンターインターフェース１１５９も、バス１１５６を通じて接続することができ、印刷デバイス１１３２に接続するように構成することができる。印刷デバイス１１３２は、とりわけ、液体インクジェットプリンター、固体インクプリンター、大規模商用プリンター、感熱式プリンター、ＵＶプリンター、又は昇華型プリンターを含むことができる。ネットワークインターフェースコントローラー（ＮＩＣ）１１６１は、バス１１５６を通じてネットワーク１１３６に接続するように構成され、とりわけ、データ又は他のデータは、コントローラー１１１１の外部の第三者ディスプレイデバイス、第三者画像デバイス、及び／又は第三者印刷デバイス上にレンダリングすることができる。さらに、バス１１５６は全地球測位システム（ＧＰＳ）デバイス１１０１又は類似の関連するタイプのデバイスに接続することができる。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３２】
コンピュータープログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、モジュール、ソフトウェアモジュール、スクリプト、又はコードと呼称又は記載される場合もある）は、コンパイラー型言語若しくはインタープリター型言語、又は宣言型言語若しくは手続型言語を含む任意の形態のプログラミング言語で記述することができ、スタンドアローンプログラムとしての形態、又は、モジュール、構成要素、サブルーチン、若しくはコンピューティング環境における使用に適した他のユニットとしての形態を含む任意の形態で配備することができる。コンピュータープログラムは、ファイルシステムにおけるファイルに対応する場合があるが、必ずしも対応する必要はない。プログラムは、他のプログラム又はデータ、例えば、マークアップ言語ドキュメントに記憶された１つ以上のスクリプトを保持するファイルの一部分に記憶することもできるし、問題となっているプログラムに専用化された単一のファイルに記憶することもできるし、複数のコーディネートファイル、例えば、１つ以上のモジュール、サブプログラム、又はコード部分を記憶するファイルに記憶することもできる。コンピュータープログラムは、１つのコンピューター上で実行されるように配備することもできるし、１つのサイトに配置された複数のコンピューター上で、又は、複数のサイトにわたって分散されて通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピューター上で実行されるように配備することもできる。コンピュータープログラムの実行に適したコンピューターは、例として、汎用マイクロプロセッサ若しくは専用マイクロプロセッサ若しくはそれらの双方、又は他の任意の種類の中央処理装置を含み、基づくことができます。一般に、中央処理装置は、リードオンリーメモリ若しくはランダムアクセスメモリ又はそれらの双方から命令及びデータを受け取る。コンピューターの必須素子は、命令を遂行又は実行する中央処理装置と、命令及びデータを記憶する１つ以上のメモリデバイスとである。一般に、コンピューターは、データを含むか、又は、データを記憶する１つ以上のマスストレージデバイス、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、若しくは光ディスクからのデータの受信若しくはそれらへのデータの転送若しくはそれらの双方を行うように作動結合される。ただし、コンピューターは、必ずしもそのようなデバイスを有するとは限らない。その上、コンピューターは、別のデバイスに組み込むことができ、例えば、数例を挙げると、モバイル電話機、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、モバイルオーディオプレーヤー若しくはモバイルビデオプレーヤー、ゲームコンソール、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、又はポータブル記憶デバイス、例えば、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブに組み込むことができる。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発電ユニットの起動を制御するシステムであって、
メモリと、
ハードウェアプロセッサであって、
或る時間窓における現期間又は各次の来るべき期間に対して電力が発電ユニットによって供給されるために利用可能な値を表す、オファー量を計算することであって、前記オファー量の前記計算は、各期間に対する複数の要素に基づき、前記複数の要素のうちのいくつかは、エネルギー先物市場からの提示された供給値情報と、予測された市場清算値提示（ＭＣＶＳ）及び関連する分布確率とを含む、計算することと、
前記時間窓における各期間に対して、各期間について対応する価格で供給する電力の関連する量を取得するように、一組の点を用いてエネルギー供給曲線を構築することであって、各期間についての前記一組の点は、前記時間窓における各期間についての前記発電ユニットに関連する決定された対応するスケジューリング決定変数から計算される、構築することと、
漸減価格階段手法を用いて、前記現期間又は前記次の来るべき期間中の複数のオファー量シナリオを反復的に決定することと、
前記現期間又は前記次の来るべき期間中に前記発電ユニットによって供給されるために利用可能である電力の量を表す対応する値とともに、前記複数のオファー量シナリオを、市場ベースの資源割当システムを制御するエネルギー事業者コンピューターに提示することと、
前記エネルギー事業者コンピューターから、前記現期間又は前記来るべき期間に対する提示された供給値を受信することであって、前記提示された供給値は、少なくとも一部には、前記提示された複数のオファー量シナリオに基づく、受信することと、
前記提示された供給値を前記提示されたオファー量と比較することと、
前記比較に基づいて前記発電ユニットを起動させるか又は停止させることと、
を行うように構成されているハードウェアプロセッサと、
を備える、システム。
【請求項２】
或る期間にわたる前記オファー量の前記計算は、記憶されたデータ、送受信機を介して受信されたデータ又は両方に基づいて機械学習モデルを用いて、前記期間に対するＭＣＶＳの平均値及びＭＣＶＳの標準偏差を予測することによって実施され、前記機械学習モデルは、重回帰分析モデル又は人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）モデルを含み、
前記記憶されたデータ及び前記受信されたデータのうちの幾分かは、直前の同様の時間窓にわたる直前の期間についての履歴としての取引関連説明データ及び非取引関連説明データと、前記時間窓にわたる期間についての予測された非取引関連説明データとを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記平均ＭＣＶＳは、前記時間窓に関連する一組の履歴時間窓にわたる取引関連説明データと、前記時間窓に対する非取引関連説明データとを用いて、トレーニングされた前記機械学習モデルを用いて推定され、前記標準偏差は、前記推定された平均ＭＣＶＳと、実際の市場清算価格（ＭＣＰ）と一組の履歴時間窓にわたって前記トレーニングされた機械学習モデルを用いて推定された前記ＭＣＶＳとの不一致の統計値とに基づいて推定され、前記時間窓に関連する前記履歴時間窓は、直前の時間窓、及び前の週の同じ時間窓を含み、
前記機械学習モデルは、前記トレーニングのための一組の履歴時間窓に対する履歴としての市場清算価格（ＭＣＰ）と、前記トレーニングのための前記一組の履歴時間窓に関連する一組の時間窓に対する取引関連説明データ及び非取引関連説明データとを用いて前記トレーニングされる、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記履歴としての取引関連説明データは、地域市場清算価格（ＭＣＰ）、システム市場清算電力量（ＭＣＰＱ）、システム総販売電力量及びシステム総購入電力量を含み、前記非取引関連説明データは、地域環境データと地域間双方向電力伝送及び容量とを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
各期間に対して前記オファー量を計算するための前記複数の要素は、前記予測されたＭＣＶＳの３回の標準偏差内に均一に分布する一組のＭＣＶＳシナリオを含み、前記ＭＣＶＳシナリオに対する関連する分布確率は、前記期間に対するＭＣＶＳの前記予測された標準偏差とともに、前記予測されたＭＣＶＳの平均値との前記ＭＣＶＳシナリオの前記偏差に基づいて決定され、全てのＭＣＶＳシナリオにわたって確率和を１とするように正規化される、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記時間窓における各期間に対して前記エネルギー供給曲線を構築するために用いられる前記一組の点の前記決定は、前記時間窓における各期間に対して全ての価格シナリオにわたる前記予測された利益獲得と、前記時間窓における各期間に対して最もリスクの高い価格シナリオにわたる前記予測された利益獲得とを最大化するように二目的最適化問題を定式化して解き、一方で、各時間間隔についての点の間の非低減オファー量及び価格要件と、連続する期間の間の要求された距離の価格シナリオ推移に対する出力上昇及び出力下降容量制約と、各価格シナリオに対する各期間についての発電機容量、出力変化速度、オン／オフ時間及び持続時間制約とを満足させることによって実施され、前記価格シナリオは、価格の昇順に配置されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
最もリスクの高い価格シナリオは、累積確率が所与の信頼水準以上である一組の価格シナリオとして決定され、或るシナリオに対する前記累積確率は、最低シナリオから前記シナリオまで価格シナリオの承諾確率を累積することによって決定される、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
価格シナリオの間の期間にわたる前記発電ユニットのオン／オフ状態に対するスケジューリングの変動は、前記ユニットの出力変化能力によって決定される前記ユニットのスケジューリング能力によって制限され、シナリオ不変のスケジューリング能力を有する発電機に対する全てのシナリオに対して、期間にわたる前記オン／オフ状態に対する同じスケジュールが使用され、シナリオベースのスケジューリング能力を有する発電機に対する各シナリオに対して、期間にわたる前記オン／オフ状態に対する異なるスケジュールを使用することができ、シナリオ群ベースのスケジューリング能力を有する発電機に対するシナリオ群の各々に対して、期間にわたる前記オン／オフ状態に対する共通スケジュールが使用される、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記予測された利益獲得は、前記価格シナリオの正規化された承諾確率によって重み付けされた各価格シナリオに対するオファー電力量及びオファー電力価格の積の和として決定され、前記価格シナリオの前記正規化された承諾確率は、前記価格シナリオの前記承諾確率を、予測された利益獲得計算に従って選択された全てのシナリオの前記承諾確率の前記和によって除算することによって決定される、請求項６に記載のシステム。
【請求項１０】
前記価格シナリオの前記承諾確率は、価格が前記シナリオの前記価格以上である全ての価格シナリオの前記分布確率の累積に基づいて決定される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記最適化問題は、２つの目的の全体的な目的満足度を最大化することにより、単一目的最適化問題に変換され、前記全体的な目的満足度は、各目的に対する前記目的満足度の最小値として決定され、各目的の前記目的満足度は、所望の最大値と、前記目的に対する許容可能な最小値とに基づいて決定される、請求項６に記載のシステム。
【請求項１２】
前記漸減価格階段手法は、外側ループを用いて、最高価格から、前記一組の予測されたＭＣＶＳから選択された最低値まで降順で価格シナリオを反復し、内側ループを用いて、現価格シナリオに対応するレベルの前記最小値として定義された最高レベル及び最後の価格シナリオに対する実現可能な最高ステップから降順で、売り入札ステップレベルを反復することによって実施され、最低ステップから前記最高ステップまでの全てのステップに対する前記価格が、現価格シナリオの前記価格で設定されたときに、前記単一目的最適化問題に対する対応する実現可能な解を見つけることができるとき、前記実現可能な最高ステップが見つけられる、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
売り入札価格を売り入札量で乗算することにより各期間に対して前記利益獲得を決定するために用いられる非線形関数が、前記期間に対する前記決定されたＭＣＶＳのうちの１つを用いて時間ステップに対してオファー価格を設定することにより、線形関数に変換される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記決定変数は、オファーエネルギー量及びオファーエネルギー価格の点と、前記発電ユニットのオン／オフ状態と、前記発電ユニットの運転開始及び運転停止状態と、前記発電ユニットの出力レベルとを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
各期間についてのＭＣＶＳシナリオの総数は、前記エネルギー事業者によって与えられる前記エネルギー供給曲線に対する点の最大許容数に等しく、前記時間窓は、等しい長さの一組の期間を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記提示された供給値情報は、前記メモリにおける記憶されたデータ、送受信機を介して受信されたデータ又は両方である前記エネルギー先物市場に関連する直前の清算された市場価格を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１７】
送受信機が、前記エネルギー事業者コンピューターとの間でデータを送受信する前記ハードウェアプロセッサに接続され、前記送受信機は、電力の量を表す対応する値とともに前記複数のオファー量シナリオを、前記エネルギー事業者コンピューターに提示し、前記エネルギー事業者コンピューターから前記提示された供給値を受信する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記ハードウェアプロセッサによって前記提示された供給値を時間ステップにわたる前記提示されたオファー量と比較することは、前記発電ユニットによって供給される前記対応する電力量と、スケジューリング決定変数に対する前記値とを決定するように実施され、前記比較に基づき、前記ハードウェアプロセッサにより、前記発電ユニットを起動又は起動停止するために、送受信機が前記発電ユニットのコントローラーに送信する信号が生成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１９】
プロセッサにより方法を実施するために実行可能なプログラムが具現化されている非一時的コンピューター可読記憶媒体であって、前記方法は、
或る時間窓における現期間又は各次の来るべき期間に対して電力が発電ユニットによって供給されるために利用可能な値を表す、オファー量を計算することであって、前記オファー量の前記計算は、各期間に対する複数の要素に基づき、前記複数の要素のうちのいくつかは、エネルギー先物市場からの提示された供給値情報と、予測された市場清算値提示（ＭＣＶＳ）及び関連する分布確率とを含み、前記提示された供給値情報は、メモリにおける記憶されたデータ、送受信機を介して受信されたデータ又は両方である前記エネルギー先物市場に関連する直前の清算された市場価格を含み、前記エネルギー先物市場は前日エネルギー市場である、計算することと、
前記時間窓における各期間に対して、各期間について対応する価格で供給する電力の関連する量を取得するように、一組の点を用いてエネルギー供給曲線を構築することであって、各期間についての前記一組の点は、前記時間窓における各期間についての前記発電ユニットに関連する決定された対応するスケジューリング決定変数から計算される、構築することと、
漸減価格階段手法を用いて、前記現期間又は前記次の来るべき期間中の複数のオファー量シナリオを反復的に決定することと、
前記現期間又は前記次の来るべき期間中に前記発電ユニットによって供給されるために利用可能である電力の量を表す対応する値とともに、前記複数のオファー量シナリオを、市場ベースの資源割当システムを制御するエネルギー事業者コンピューターに提示することと、
前記エネルギー事業者コンピューターから、前記現期間又は前記来るべき期間に対する提示された供給値を受信することであって、前記提示された供給値は、少なくとも一部には、前記提示された複数のオファー量シナリオに基づく、受信することと、
前記提示された供給値を前記提示されたオファー量と比較することと、
前記比較に基づいて前記発電ユニットを起動させるか又は停止させることと、
を含み、
前記方法の少なくともいくつかのステップは、メモリに接続されたプロセッサによって実施される、非一時的コンピューター可読記憶媒体。
【請求項２０】
発電ユニットの起動を制御する方法であって、
或る時間窓における現期間又は各次の来るべき期間に対して電力が発電ユニットによって供給されるために利用可能な値を表す、オファー量を計算することであって、前記オファー量の前記計算は、各期間に対する複数の要素に基づき、前記複数の要素のうちのいくつかは、エネルギー先物市場からの提示された供給値情報と、予測された市場清算値提示（ＭＣＶＳ）及び関連する分布確率とを含む、計算することと、
前記時間窓における各期間に対して、各期間について対応する価格で供給する電力の関連する量を取得するように、一組の点を用いてエネルギー供給曲線を構築することであって、各期間についての前記一組の点は、前記時間窓における各期間についての前記発電ユニットに関連する決定された対応するスケジューリング決定変数から計算される、構築することと、
漸減価格階段手法を用いて、前記現期間又は前記次の来るべき期間中の複数のオファー量シナリオを反復的に決定することと、
前記現期間又は前記次の来るべき期間中に前記発電ユニットによって供給されるために利用可能である電力の量を表す対応する値とともに、前記複数のオファー量シナリオを、市場ベースの資源割当システムを制御するエネルギー事業者コンピューターに提示することと、
前記エネルギー事業者コンピューターから、前記現期間又は前記来るべき期間に対する提示された供給値を受信することであって、前記提示された供給値は、少なくとも一部には、前記提示された複数のオファー量シナリオに基づく、受信することと、
前記提示された供給値を前記提示されたオファー量と比較することと、
前記比較に基づいて前記発電ユニットを起動させるか又は停止させることと、
を含み、
該方法の少なくともいくつかのステップは、メモリに接続されたプロセッサによって実施される、方法。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１１】
2021532481.tif 000101
【国際調査報告】
2021532481.tif 000102
2021532481.tif 000103
2021532481.tif 000104