(57)【要約】【課題】電力デマンドの制御精度を向上させることのできるシステムおよび方法を提供する。【解決手段】需要モデル化演算部１４は、過去の電力デマンド制御の要請に対する各需要家装置１２による協力の決定行動に関する実績を示す実績データから、電力デマンド制御に対する各需要家装置１２の協力の決定行動を予想するための需要家モデルを構成する。最適化演算部１５は、需要モデル化演算部１４により構成された各需要家モデルによる予測を基にして、システムとしての目的達成の度合いを評価するための目的関数の評価値を最適化し、最適化の結果から、需要家装置１２への電力デマンド制御の要請と、その要請に対して提示する報酬とを決定する。【選択図】図１
2008295193.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力供給装置からの電力を消費する機器を含む複数の需要家装置での電力の消費を制御する電力デマンド制御装置であって、
過去の電力デマンド制御の要請に対する各需要家装置による協力の決定行動に関する実績を示す実績データから、電力デマンド制御に対する各需要家装置の協力の決定行動を予想するための需要家モデルを構成する需要モデル化演算部と、
前記需要モデル化演算部により構成された前記各需要家モデルによる予測を基にして、システムとしての目的達成の度合いを評価するための目的関数の評価値を最適化し、最適化の結果から、前記需要家装置への電力デマンド制御の要請と、該要請に対して提示する報酬とを決定する最適化演算部と、を有する電力デマンド制御装置。
【請求項２】
前記需要モデル化演算部は、前記需要家モデルを構成するとき、サポートベクタマシンを用いた機械学習の手法を用いる、請求項１に記載の電力デマンド制御装置。
【請求項３】
前記需要家モデルへの入力には、電力デマンド制御を実施する前の前記需要家装置における電力消費量と、前記電力デマンド制御への協力に与えようとする報酬とが含まれている、請求項１または２に記載の電力デマンド制御装置。
【請求項４】
前記需要家モデルへの入力には、電力デマンド制御を実施するときの気象状況または日時情報が含まれている、請求項１から３のいずれか１項に記載の電力デマンド制御装置。
【請求項５】
前記最適化演算部は、電力デマンド制御の要請を行う需要者装置と、その要請に対して需要家装置が協力したに与える該需要家装置に与える報酬との組合せを初期解とし、前記目的関数の評価値の算出と解の調整とを繰り返すことにより最適解を決定し、該最適解に基づいて前記需要家装置に電力デマンド制御を要請する、請求項１から４のいずれか１項に記載の電力デマンド制御装置。
【請求項６】
前記各需要家モデルは前記各需要家装置による協力の決定行動の予想結果を確率あるいは期待値として出力し、前記目的関数の評価値は確率あるいは期待値として得られる、請求項１から５のいずれか１項に記載の電力デマンド制御装置。
【請求項７】
前記最適化演算部は、電力供給コストまたは事業者利益を目的関数として最適化を行う、請求項１から６のいずれか１項に記載の電力デマンド制御装置。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか１項に記載の電力デマンド制御装置と、
電力デマンド制御の要請を受けると、前記要請への協力に対して提示された報酬を考慮した判断により、前記電力デマンド制御の要請に対する協力を決定し、決定結果に応じて前記機器での電力消費を調整する複数の需要家装置と、を有する電力デマンド制御システム。
【請求項９】
電力供給装置からの電力を消費する機器を含む複数の需要家装置での電力の消費を制御するための電力デマンド制御方法であって、
過去の電力デマンド制御の要請に対する各需要家装置による協力の決定行動に関する実績を示す実績データから、電力デマンド制御に対する各需要家装置の協力の決定行動を予想するための需要家モデルを構成し、
前記各需要家モデルによる予測を基にして、システムとしての目的達成の度合いを評価するための目的関数の評価値を最適化し、
最適化の結果から、前記需要家装置への電力デマンド制御の要請と、該要請に対して提示する報酬とを決定する、電力デマンド制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力供給装置から需要家に電力を供給する電力供給システムにおける電力デマンドの制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
需要者による電力の消費を制御する電力デマンド制御が注目され、また既に実施化されているものもある。これまでに実施された電力デマンド制御の主流は、夏季の日中等において契約電力の超過を防止するために個々の需要家に導入されるものである。
【０００３】
一方、近年では情報家電等の普及に伴い、通信によりエアコン等の家電製品を制御できるようになってきている。そのため電力デマンド制御においても通信を用いた広域的なシステムが提案されるようになっている。特許文献１には、同報通信を用いた広域電力量デマンドコントロールシステムが開示されている。そのシステムでは、特定地域の消費電力量が所定の閾値を超えると、その地域の需要家に一斉同報で節電要請が発信される。節電要請を受けた需要家は節電に努める。このシステムによれば広域の電力デマンドを効率良く抑制することが期待される。
【０００４】
また、電力自由化の動きに伴い、小規模な事業者も電力事業に参入してきている。小規模事業者では大規模事業者に比べ、個々の需要家が全体に及ぼす影響が大きいので、複数の需要家の相互協調による細やかな電力デマンド制御に対する要求が高まっている。
【特許文献１】特開２００２−３４５１７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示されたような、特定地域の全体を大雑把に捉え、予測に基づいて所望の節電ができる程度の節電要請を一斉同報等により節電要請を発信する方法は、広い地域に電力を供給する大規模な電力供給システムでは予測誤差が小さく抑えられる。しかし、小規模な電力供給システムでは予測誤差が大きくなり、制御精度の高い効率的なデマンド抑制ができない可能性があった。
【０００６】
電力需要のような連続量を対象とした予測であれば重回帰分析やニューラルネットワークを適用することで比較的容易に精度の良い予測モデルを実現できる。しかし、電力デマンド制御に対して需要家がどのように応答するかを予測するような場合、予測対象が離散的であるため、これらの手法を適用するのが難しい。また、電力デマンド制御に対する需要家の応答の予測では、電力需要予測と比較して実績データが少ないため、精度の高い予測は非常に困難である。
【０００７】
本発明の目的は、電力デマンドの制御精度を向上させることのできるシステムおよび方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の電力デマンド制御装置は、電力供給装置からの電力を消費する機器を含む複数の需要家装置での電力の消費を制御する電力デマンド制御装置であって、
過去の電力デマンド制御の要請に対する各需要家装置による協力の決定行動に関する実績を示す実績データから、電力デマンド制御に対する各需要家装置の協力の決定行動を予想するための需要家モデルを構成する需要モデル化演算部と、
前記需要モデル化演算部により構成された前記各需要家モデルによる予測を基にして、システムとしての目的達成の度合いを評価するための目的関数の評価値を最適化し、最適化の結果から、前記需要家装置への電力デマンド制御の要請と、該要請に対して提示する報酬とを決定する最適化演算部と、を有している。
【０００９】
本発明によれば、各需要家装置の協力の実績データから各需要家装置の需要家モデルを構成し、それら各需要家モデルの予測を基にしてシステムとしての目的関数の評価値を最適化するので、需要家を個々に捉えた電力デマンド制御が可能となり、システムとしての電力デマンドの制御精度を向上させることができる。
【００１０】
また、前記需要モデル化演算部は、前記需要家モデルを構成するとき、サポートベクタマシンを用いた機械学習の手法を用いることにしてもよい。
【００１１】
これによれば、識別性能に優れた機械学習の手法であるサポートベクタマシンを適用することにより汎化能力に優れた需要家モデルの構築を可能にしている。
【００１２】
また、前記需要家モデルへの入力には、電力デマンド制御を実施する前の前記需要家装置における電力消費量と、前記電力デマンド制御への協力に与えようとする報酬とが含まれているとしてもよい。
【００１３】
また、前記需要家モデルへの入力には、電力デマンド制御を実施するときの気象状況または日時情報が含まれているとしてもよい。
【００１４】
これによれば、電力デマンド制御に対する需要家の協力の行動は気象状況や日時に依存する場合があり、その場合に気象状況や日時を判断に用いることで協力の決定行動の予測精度を高めることができる。
【００１５】
また、前記最適化演算部は、電力デマンド制御の要請を行う需要者装置と、その要請に対して需要家装置が協力したに与える該需要家装置に与える報酬との組合せを初期解とし、前記目的関数の評価値の算出と解の調整とを繰り返すことにより最適解を決定し、該最適解に基づいて前記需要家装置に電力デマンド制御を要請することにしてもよい。
【００１６】
また、前記各需要家モデルは前記各需要家装置による協力の決定行動の予想結果を確率あるいは期待値として出力し、前記目的関数の評価値は確率あるいは期待値として得られることにしてもよい。
【００１７】
これによれば、確率あるいは期待値を用いることにより、実績データの不規則性によるリスクを低減し、電力デマンドの制御精度を向上させることができる。
【００１８】
また、前記最適化演算部は、電力供給コストまたは事業者利益を目的関数として最適化を行うことにしてもよい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、電力供給システムの電力デマンド制御の精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
本発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２１】
図１は、本実施形態による電力供給システムの構成例を示すブロック図である。図１を参照すると、電力デマンド制御装置１１、需要家装置１２、および電力供給装置１３を有している。電力デマンド制御装置１１は需要モデル化演算部１４および最適化演算部１５を有している。需要家装置１２は需要家の備える装置群であり、通信装置１６、デマンド調整装置１７、および電力デマンド機器１８を含む。
【００２２】
電力デマンド制御装置１１と需要家装置１２は通信網等の通信線１９で接続されており、相互に通信を行うことができる。電力供給装置１３から需要家装置１２へ電力線２０が接続されており、電力線２０によって電力が供給される。
【００２３】
通信装置１６は、電力デマンド制御装置１１からの制御信号を受信し、制御信号に含まれている協力要請情報および協力報酬情報を需要家に提示するか、またはデマンド調整装置１７に通知する。通信装置１６は例えばパソコン、サーバ、携帯電話などで構成される。協力要請情報は、節電等の電力デマンド制御に対する協力を需要家に要請するための情報である。協力報酬情報は、協力要請情報による要請への協力に対して与えられる報酬を需要家に知らせるための情報である。
【００２４】
電力デマンド機器１８は、空調、照明、その他、電力を消費して動作する電気機器類全般である。
【００２５】
デマンド調整装置１７は、各電力デマンド機器１８の電力消費を調整する装置である。デマンド調整装置１７には、例えば、スイッチやリモコン等の人手によって操作するものから、電力デマンド制御装置１１からの制御信号に基づいて人手を介さずに自動的に電力デマンド機器１８の電力消費を調整するものまで様々なものがある。
【００２６】
デマンド調整装置１７が人手を介するものであれば、協力要請情報および協力報酬情報を提示した電力デマンド制御の要請を受けた需要家が要請に協力するか否か判断する。要請に協力する場合、需要家がデマンド調整装置１７を操作して電力デマンド機器１８の電力消費を調整する。
【００２７】
デマンド調整装置１７が人手を介さないものであれば、電力デマンド制御装置１１から通信装置１６経由で協力要請情報および協力報酬情報を含む電力デマンド制御の要請を受けたデマンド調整装置１７が、予め設定されている判断基準に従って、要請に協力するか否か判断する。判断基準は例えば需要家によって設定される。協力すると判断した場合、デマンド調整装置１７は電力デマンド機器１８の電力消費を調整する。
【００２８】
電力デマンド制御に協力するか否かは需要家あるいはデマンド調整装置１７が適宜判断すればよい。需要家は、電力デマンド制御に協力すれば協力報酬情報にて提示された報酬を受けることができ、協力しなければ報酬を受けることができない。報酬は、例えば報酬金の支払いや基本料金の割引などである。需要家は、電力デマンド制御の要請を受けたとき、無理なく可能な範囲で要請に協力することができる。需要家に無理な負担をかけずに電力消費を制御することができる。また、需要家の電力利用の効率化に対する協力意識を高めることができ、コスト削減や電力の効率的な利用がより促進されることも期待される。
【００２９】
電力デマンド制御装置１１において、需要モデル化演算部１４は、電力デマンド制御の要請に対する各需要家の過去の協力の実績データから各需要家の協力行動をモデル化した需要家モデルを生成する。各需要家の需要家モデルは需要家モデル群２１として電力デマンド制御装置１１に保持される。実績データは、例えば、電力デマンド制御の制御信号に対する応答の制御信号によって需要家装置１２から電力デマンド制御装置１１に通知されることにしてもよく、また課金等のために測定されている、需要家における消費電力量から判断することにしてもよい。需要モデル化演算部１４は機械学習により需要家モデル群２１の需要家モデルを更新する。電力デマンド制御装置１１による電力デマンド制御に対する需要家装置１２からの応答がフィードバックされ需要家モデルに反映される。
【００３０】
最適化演算部１５は、需要モデル化演算部１４で生成された需要家モデルを用いた最適化処理を行い、得られた結果に基づいて協力要請情報および協力報酬情報を含む制御信号を生成し、需要家装置１２に送信する。最適化処理は、例えば、どの需要家にどのような報酬を提示して協力を要請すればよいかを算出する処理である。システムが電力デマンドを制御する目的に適合させた、目的達成の度合いを評価するための目的関数を最適化処理に用いればよい。例えば、電力供給コストを目的関数とし、その目的関数の値を最小化すればよい。あるいは、各需要家から回収される料金の総和と電力供給コストとの差を目的関数とし、その目的関数を最大化すればよい。電力供給コストは電力供給装置１３の特性に依存するので、最適化演算部１５は電力供給装置１３の特性の情報を予め記憶しており、その情報を電力供給コストの算出に用いればよい。
【００３１】
電力供給装置１３は需要家の電力デマンド機器１８に電力を供給する各種装置であり、例えば発電装置や電力貯蔵装置である。発電機により発電した電力を供給する発電装置としてベースロード用発電機やピークロード用発電機がある。各種の電力供給装置１３は出力の可変性や発電効率等の特性が異なる。これらの特性は電力供給コストに影響する。
【００３２】
図２は、本実施形態による電力供給システムの動作を示すフローチャートである。ここでは、各需要家から回収される料金の総和と電力供給コストとの差（以下、事業者利益という）を目的関数とし、その目的関数を最大化する例を示す。
【００３３】
図２を参照すると、まず、最適化演算部１５は、各需要家装置１２の需要家モデルと、各電力供給装置１３とを用いて目的関数を最大とするような最適解を探索する（ステップ１０１）。
【００３４】
一例として、需要家モデルに、各種の条件情報を入力することにより、予測される電力消費の変化量が出力される。また電力デマンド制御に協力した需要家に与える報酬の情報と、予測される電力消費の変化量とから、需要家から回収される料金を算出することができる。各需要家の電力消費の変化量から全体の電力供給コストを算出することができる。各需要家から回収される料金の総和から全体の電力供給コストを減算すれば事業者利益を得ることができる。この事業者利益を最大にするように最適化処理を行えばよい。最適化では、例えば、どの需要家に電力デマンド制御への協力を要請するかをパラメータとしてもよく、更に電力デマンド制御への協力に対する報酬の内容もパラメータとしてもよい。
【００３５】
図２に戻り、次に最適化演算部１５は、ステップ１０１で得られた最適解で基準値以上の効果が得られるか否か判定する（ステップ１０２）。効果は事業者利益の値を指標に判断できる。基準値は予め設定しておけばよい。基準値以上の効果が得られると判断されなければ、ステップ１０１に戻って再度最適化処理を繰り返す。
【００３６】
基準値以上の効果が得られると判断されれば、最適化演算部１５は、その最適解を元にして協力要請情報および協力報酬情報を生成し、それらの情報を含む制御信号を、協力を要請する対象の需要家の需要家装置１２に送信する（ステップ１０３）。
【００３７】
その後、需要家モデル化演算部１４は、制御信号を送った各需要家における電力デマンド制御の達成状況を監視する（ステップ１０４）。電力デマンド制御の達成状況は、電力デマンド制御に対応してどの程度の電力消費の変化量があったかから判断できる。電力消費の変化量は制御信号に対する応答、あるいは電力消費の変化から算出すればよい。
【００３８】
更に、需要家モデル化演算部１４は、ステップ１０４にて、電力デマンド制御の達成状況として得られた各需要家の電力消費の変化を実績データとして需要家モデルに反映させ、需要家モデルを更新する（ステップ１０５）。需要家モデルを更新したら、次回は、更新された需要家モデルをステップ１０１に用いて最適解の探索を繰り返す。
【００３９】
図２に示した処理は、常時、定期的に実施することにしてもよいし、予め定められた条件から電力デマンド制御が必要と判断されたときに実施することにしてもよい。通常、電力デマンド制御は夏季の日中における電力消費のピーク時に電力消費を抑制するように実施すると効果的なことが多い。
【００４０】
また、上述したように電力供給装置１３には様々な種類のものが混在することがある。例えば、ベースロードで運転させる発電装置は比較的高効率なものが多い。一方ピークロード時の調整用には、出力の可変性はよいが発電効率が低い、つまり電力供給コストが高い発電装置が用いられる場合が多い。したがって、電力デマンド制御により、調整用の発電装置をできるだけ高い発電効率で運転させたり、調整用の発電装置の発電量をできるだけ抑制したりすれば、システム全体での事業者利益や電力供給コストを最適にできることも考えられる。
【００４１】
図３は、需要家モデルの一例を示す図である。図３を参照すると、需要家モデル３１への入力情報と出力情報が示されている。
【００４２】
図３の例では、入力情報として、気象情報３２、日時情報３３、デマンド情報３４、および協力報酬情報３５がある。
【００４３】
気象情報３２は、電力デマンド制御を実施するときの天気や気温等の気象状況を示す情報である。電力デマンド制御に対する需要家の協力の行動は気象状況に依存する場合があり、その場合には気象情報を判断に用いることで協力の決定行動の予測精度を高めることができる。
【００４４】
日時情報３３は、電力デマンド制御を実施するときの曜日や時間帯、休日か平日かを示す休日フラグなどの情報である。電力デマンド制御に対する需要家の協力の行動は日時に依存する場合があり、その場合には日時情報を判断に用いることで協力の決定行動の予測精度を高めることができる。
【００４５】
デマンド情報３４は、電力デマンド制御を実施する直前の、対象需要家の電力消費量を示す情報である。
【００４６】
協力報酬情報３５は、電力デマンド制御への協力に対して与えられる報酬を示す情報であり、例えば、電力消費の抑制量に応じた報酬金額、基本料金の割引率や割引額、あるいは従量料金の単価等が考えられる。従量料金を一時的に安くすることによって、電力が余剰のときに微調整が可能となる。
【００４７】
また、図３の例では出力情報として応答情報３６がある。
【００４８】
応答情報３６は、電力デマンド制御を受けたときの対象需要家の予測される応答内容を示す情報である。応答情報３６は、例えば、電力デマンド制御を受けたときに対象需要家がその要請に応答して協力するか否かの予測結果、応答して協力する確率、あるいは協力による電力消費の変化量の期待値などで構成される。
【００４９】
図４は、需要家モデルの機械学習により未知のデータを分類する方法の一例について説明するための図である。ここではサポートベクタマシンを用いた機械学習の一例について説明する。本例では説明の簡略化のため、図３に示した需要家モデルより更に簡略化し、需要家モデルへの入力情報は気温と協力報酬量とだけであるとする。協力報酬量は、電力デマンド制御への協力に対する報酬として提示した報酬量を示す。また需要家モデルからの出力は、任意の気温と協力報酬量を入力したときに需要家が協力の応答をするか否かを示す応答判定であるとする。
【００５０】
実績データには２種類があり、図４における、○（白い丸）は需要家から協力の応答が得られた実績データを示し、×（バツ）は需要家から協力の応答が得られなかった実績データを示している。
【００５１】
需要モデル化演算部１４は、サポートベクタマシンを用いた機械学習によって、２種類の実績データを分類する境界（超平面：図４では曲線）を算出する。その際、需要モデル化演算部１４は、学習用のサンプルとして与えられた実績データから、図４に示すように、最も近いサンプルとの距離（マージン）が最大となるような超平面を境界とする。図４では実線または破線の矢印がマージンを示している。
【００５２】
図４のように、気温のみに着目した２次元の特徴空間でも空調の稼動状況等との関連で単純な境界にはならないが、これを一般化した多次元でも同様に考えることができる。多次元の場合、図４に示した２次元の例を同様の考え方で拡張すればよく、多次元であっても２次元と同様にマージンが最大となるような超平面を構築するよう目的関数のパラメータを決定すればよい。
【００５３】
本実施形態は、サンプルデータの数が少なく、機械学習の目的はサンプルデータをうまく分類することではなく、既知のサンプルデータを基にして未知のデータを分類できるように汎化することである。本実施形態では既知のサンプルデータを基にして未知のデータを分類できるようにするためにサポートベクタマシンを適用している。サポートベクタマシンは識別性能に優れた機械学習の手法であり、回帰分析への適用も可能である。回帰分析は様々な予測モデルを用いるものが広く普及している。本実施形態では、回帰分析にサポートベクタマシンを適用することにより、汎化能力に優れた需要家モデルの構築を可能にしている。
【００５４】
需要家は時として過去の応答に反するような特異な応答をする可能性がある。そのため実績データのサンプルの中には不規則なデータが含まれていることが考えられる。例えば、重要な来客中や特別なイベント時に節電よりも快適さを優先し、空調を運転させておく等である。
【００５５】
このような場合に少ないリスクで対応するため、確率や期待値を出力する需要家モデルを構築してもよい。サポートベクタマシンを用いる場合、シグモイド関数に出力を当てはめることにより、確率で出力することができる。また、契約電力や直前の電力消費量から算出される所定の電力消費値に、この確率を乗じることにより、電力デマンド制御に対する電力消費の変化量の期待値を算出することもできる。
【００５６】
また、本実施形態では回帰分析とサポートベクタマシンを用いる例を示したが、本発明はこれに限定されるものではない。他の例として、ニューラルネットワークを用いて需要家モデルを構成し、最急降下法あるいは逆伝搬則を用いた機械学習により未知のデータを分類することにしてもよい。ニューラルネットワークは非線形特性を持つことから複雑なデータの予測モデルに有効である。
【００５７】
また、本実施形態では、人手によって電力デマンド機器１８の電力消費を調整する需要家と、デマンド調整装置１７が人手を介さずに電力デマンド機器１８の電力消費を調整する需要家とを区別せずに電力デマンド制御を実施する例を示したが、本発明はこれに限定されるものではない。他の例として、電力消費の調整に人手を介する需要家と、電力消費を自動的に調整する需要家とを区別し、それぞれに適切な需要家モデルの構築方法を適用し、またそれぞれに適切な機械学習の方法を適用してもよい。
【００５８】
図５は、本実施形態における最適化処理を示すフローチャートである。ここでは、どの需要家へ、どのような報酬を提示して協力を要請すればよいかを決定する。
【００５９】
まず、最適化演算部１５は、同一の電力デマンド制御を要請する制御信号を全ての需要家に送ると仮定して、評価値が最適となる協力報酬量を決定する（ステップ２０１）。評価値は例えば電力供給コストあるいは事業者利益である。この演算は決定変数が少ないため、学習された需要家モデル群２１を用いて比較的容易に算出できる。
【００６０】
次に、最適化演算部１５は、協力要請情報に応答すると予想される需要家と協力報酬情報との組み合わせを初期解として定める（ステップ２０２）。なお、このとき１つの初期解を定めてもよいし、複数の初期解を定めてもよい。
【００６１】
次に、最適化演算部１５は、解を当てはめて目的関数の評価値を算出する（ステップ２０３）。さらに、最適化演算部１５は終了条件に達しているか否か判定する（ステップ２０４）。
【００６２】
終了条件に達していなければ、最適化演算部１５は、最適化のメタヒューリスティック手法を用いて解を調整し（ステップ２０５）、ステップ２０３に戻る。一方、終了条件に達していれば、最適化演算部１５はそれまでの処理の結果から最適解を決定する（ステップ２０６）。
【００６３】
本実施形態では最適化手法を用いて次に評価する解を決める。本実施形態のような組合せ最適化問題を解く方法として、本実施形態に例示したメタヒューリスティック手法が好適である。メタヒューリスティック手法は、限られた時間内で大域的最適解の高精度な近似解を得ることを可能にする手法であり、その代表的なものとしてタブーサーチや遺伝的アルゴリズムがある。
【００６４】
最適化手法を用いて需要家毎に協力報酬量を調整したり、電力デマンド制御の対象とする需要家を変更したりして組合せを少しずつ遷移させる。新たな解の生成とその解の評価とを終了条件が満たされるまで繰り返す。終了条件は、例えば繰り返し数や繰り返し時間などで規定すればよい。終了条件が満たされたとき、それまでに評価した解の中から評価値が最良の解を最適解に選定すればよい。繰り返しの過程において、用いる最適化手法の性質に応じて適切な方法で過去の探索の履歴や複数の探索解の情報を利用してもよい。これらの情報を適切に利用することにより、限られた時間内でより高精度な近似解を求めることができる。
【００６５】
本実施形態では、ステップ２０２にて、協力が予想される需要家に電力デマンド制御を要請することとして初期解を定める例を示したが、本発明はこれに限定されるものではない。他の例として、電力デマンド制御の要請に協力する可能性が所定値以上の需要家に電力デマンド制御を要請することとして初期解を定めてもよい。
【００６６】
またステップ２０３にて評価値を算出するとき、電力供給コストを目的関数に用いてもよく、あるいは事業者利益を目的関数に用いてもよい。また電力供給コストあるいは事業者利益の期待値を評価値としてもよい。
【００６７】
以上説明したように、本実施形態によれば、各需要家の協力の実績データから各需要家の需要家モデルを構成し、それら各需要家モデルの予測を基にしてシステムとしての目的関数の評価値を最適化するので、需要家を個々に捉えた電力デマンド制御が可能となり、システムとしての電力デマンドの制御精度を向上させることができる。
【００６８】
また、本実施形態において、需要家モデルの出力および目的関数の評価値を確率あるいは期待値とすることにより、実績データの不規則性によるリスクを低減し、電力デマンドの制御精度を向上させることができる。
【００６９】
また、本実施形態では需要家を個々に捉えて細やかな電力デマンド制御を行うので、電力ピーク時だけでなく、電力余剰時、その他の様々な条件下において適切に電力デマンド制御を行うことができる。例えば、調整用の発電装置の効率的な運転を可能にすることもできる。
【００７０】
本実施形態の説明では、図５に示したように最適化の初期解を決めるとき、同一の電力デマンド制御を全ての需要家に要請すると仮定して評価値が最適となる協力報酬量を決定し、その協力報酬量と、協力要請情報に応答すると予想される需要家との組み合わせを初期解として定めている。しかし、本発明はこの例に限定されるものではなく、他にも様々な方法で初期解を決定することができる。他の例として、予め定められた一部の需要家に同一の電力デマンド制御を要請することを仮定して初期解の協力報酬量を決定してもよい。また、需要者毎に異なる電力デマンド制御を要請することを仮定して初期解の協力報酬量を決定してもよい。また、この初期解は１つであってもよいし複数であってもよい。また、過去の最適解を初期解として用いることにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本実施形態による電力供給システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】本実施形態による電力供給システムの動作を示すフローチャートである。
【図３】需要家モデルの一例を示す図である。
【図４】需要家モデルの機械学習により未知のデータを分類する方法の一例について説明するための図である。
【図５】本実施形態における最適化処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７２】
１１    電力デマンド制御装置
１２    需要家装置
１３    電力供給装置
１４    需要モデル化演算部
１５    最適化演算部
１６    通信装置
１７    デマンド調整装置
１８    電力デマンド機器
１９    通信線
２０    電力線
２１    需要家モデル群
３１    需要家モデル
３２    気象情報
３３    日時情報
３４    デマンド情報
３５    協力報酬情報
３６    応答情報
【図１】
2008295193.tif 000003
【図２】
2008295193.tif 000004
【図３】
2008295193.tif 000005
【図４】
2008295193.tif 000006
【図５】
2008295193.tif 000007