(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力供給源及び電力負荷をそれぞれ有する複数の個別エネルギーシステムにおける電力供給を制御する分散エネルギーシステムであって、
前記複数の個別エネルギーシステムのそれぞれに設けられ、当該個別エネルギーシステムの前記電力供給源及び前記電力負荷を制御する第１の制御手段と、
前記複数の個別エネルギーシステムそれぞれにおける前記電力供給源及び前記電力負荷の運転計画をスケジューリングするとともに、前記複数の個別エネルギーシステムそれぞれの前記第１の制御手段の動作状態に基づいて、前記スケジューリングを行わせる第１の制御手段を決定するスケジューリング手段と、
前記複数の個別エネルギーシステムのそれぞれに設けられた第１の制御手段のうち前記スケジュール手段にて決定した第１の制御手段に対して前記スケジューリングの実行を指示する第２の制御手段とを有し、
前記第１の制御手段は、前記第２の制御手段から前記スケジューリングの実行が指示された場合、当該スケジューリングを行い、
前記第２の制御手段は、前記スケジューリング手段におけるスケジューリングあるいは前記第１の制御手段におけるスケジューリングに従って、前記複数の個別エネルギーシステムにおける前記第１の制御手段の動作を制御し、
前記第１の制御手段は、前記第２の制御手段による制御によって前記電力供給源及び前記電力負荷を制御する分散エネルギーシステム。
【請求項２】
請求項１に記載の分散エネルギーシステムにおいて、
前記第２の制御手段は、前記第１の制御手段から該第１の制御手段の動作状態を示す情報あるいは前記電力負荷に関する情報を受け取った場合は当該情報を前記スケジューリング手段に転送し、前記第１の制御手段から前記スケジューリングを実行するための情報を受け取った場合は当該情報に従って前記複数の個別エネルギーシステムにおける前記第１の制御手段の動作を制御する、分散エネルギーシステム。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の分散エネルギーシステムにおいて、
前記スケジューリング手段は、
環境情報を取得し、該環境情報に基づいて電力供給及び需要電力を予測する予測手段と、
前記複数の個別エネルギーシステムそれぞれの消費電力を示す消費電力情報を受け付け、該消費電力情報に基づいて消費電力モデルを生成するモデリング手段と、
前記予測手段にて予測された電力供給及び需要電力と、前記モデリング手段にて生成された消費電力モデルとに基づいて、前記電力供給源及び前記電力負荷の運転計画のスケジューリングあるいは、前記スケジューリングを行わせる第１の制御手段の決定を行う最適演算手段とを有する、分散エネルギーシステム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の分散エネルギーシステムにおいて、
前記スケジューリング手段は、前記複数の個別エネルギーシステムの全てに対して所定期間におけるスケジューリングを行う全体スケジューリングと、前記複数の個別エネルギーシステムのうちの一部の個別エネルギーシステムに対して前記所定期間よりも短い期間におけるスケジューリングを行う修正スケジューリングとを並行して行う、分散エネルギーシステム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の分散エネルギーシステムにおいて、
前記スケジューリング手段は、前記複数の個別エネルギーシステムそれぞれの余剰電力を検出し、余剰電力が検出された個別エネルギーシステムの第１の制御手段にて前記スケジューリングを行うためのジョブ数を増加させる、分散エネルギーシステム。
【請求項６】
請求項２に記載の分散エネルギーシステムの制御方法であって、
前記第２の制御手段が、前記複数の個別エネルギーシステムそれぞれの前記第１の制御手段の動作状態を示す情報を受け取るステップと、
前記第２の制御手段が、前記第１の制御手段の動作状態を示す情報を前記スケジューリング手段に転送するステップと、
前記スケジューリング手段が、前記第１の制御手段の動作状態に基づいて、前記スケジューリングを行わせる第１の制御手段を決定するステップと、
前記２の制御手段が、前記スケジューリング手段にて決定した第１の制御手段に前記スケジューリングを行わせるステップと、
前記第１の制御手段が、前記スケジューリングを行うステップと、
前記第２の制御手段が、前記第１の制御手段から前記スケジューリングを実行するための情報を受け取るステップと、
前記第２の制御手段が、前記スケジューリングを実行するための情報に従って前記複数の個別エネルギーシステムにおける前記第１の制御手段の動作を制御するステップとを有する、分散エネルギーシステムの制御方法。
【請求項７】
請求項３に記載の分散エネルギーシステムの制御方法であって、
前記予測手段が、環境情報を取得し、該環境情報に基づいて電力供給及び需要電力を予測するステップと、
前記モデリング手段が、前記複数の個別エネルギーシステムそれぞれの消費電力を示す消費電力情報を受け付け、該消費電力情報に基づいて消費電力モデルを生成するステップと、
前記最適演算手段が、前記予測手段にて予測された電力供給及び需要電力と、前記モデリング手段にて生成された消費電力モデルとに基づいて、前記電力供給源及び前記電力負荷の運転計画のスケジューリングあるいは、前記スケジューリングを行う第１の制御手段の決定を行うステップとを有する、分散エネルギーシステムの制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力供給源及び電力負荷をそれぞれ有する複数の個別エネルギーシステムにおける電力供給を制御することにより、省エネルギー、エネルギーコスト削減を行うデマンドサイドマネジメント（ＤＳＭ）システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ＤＳＭシステムにおいては、気温や明るさ、人の有無等、様々な情報をもとに、設定条件に従うように電気機器を制御あるいはその運転を制限することによって、電気機器の消費電力を抑制することができる。一方、複数の電力供給装置を対象として最適な運用計画を作成することにより、エネルギーを有効に利用した運用制御を行うことが可能である（例えば、特許文献１参照。）。電力供給装置と連係して電気機器のＤＳＭを実施する場合においては、発電量に合わせて電力需要をシフトすること等により、一層の効果が得られると考えられる。
【０００３】
また、電力供給源及び電力負荷をそれぞれ有する複数の個別エネルギーシステムにおける電力供給を制御する場合は、複数の個別エネルギーシステムにおける電力供給のスケジューリングを行い、そのスケジューリングに基づいて電力供給の制御が行われなければ、電力供給源に負荷がかかり、結果として環境性や経済性の効果を発揮することができないこととなる（例えば、非特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開２００５−１０２３６４号公報
【非特許文献１】“エネルギーネットワークの最適制御技術”ＮＴＴジャーナル2006.1
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したように電力供給源及び電力負荷をそれぞれ有する複数の個別エネルギーシステムにおける電力供給を制御する分散エネルギーシステムにおいては、制御対象としての電力供給装置や電気機器の台数が増加するに従い、システム全体にとって最適な運転計画となるようなスケジューリングを行うためには多変数の有制約組合せ最適化問題を解く必要が生じ、膨大な計算リソースが必要となってしまう。そのため、高性能な計算機を設置する必要があり、初期コストがかかってしまうという問題点がある。
【０００５】
また、ユーザの利便性や快適性を損なわないためには、制御可能な電気機器が限定されることとなるため、電力需要をシフトすることでは、十分なエネルギーコスト削減や省エネ効果が得ることができないという問題点がある。
【０００６】
本発明は、上述したような従来の技術が有する問題点に鑑みてなされたものであって、システムを構築するための初期コストを抑制しながらも、経済性や環境性にとって最適な運転計画及び制御を実施することができる分散エネルギーシステム及びその制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために本発明は、
電力供給源及び電力負荷をそれぞれ有する複数の個別エネルギーシステムにおける電力供給を制御する分散エネルギーシステムであって、
前記複数の個別エネルギーシステムのそれぞれに設けられ、当該個別エネルギーシステムの前記電力供給源及び前記電力負荷を制御する第１の制御手段と、
前記複数の個別エネルギーシステムそれぞれにおける前記電力供給源及び前記電力負荷の運転計画をスケジューリングするとともに、前記複数の個別エネルギーシステムそれぞれの前記第１の制御手段の動作状態に基づいて、前記スケジューリングを行わせる第１の制御手段を決定するスケジューリング手段と、
前記複数の個別エネルギーシステムのそれぞれに設けられた第１の制御手段のうち前記スケジュール手段にて決定した第１の制御手段に対して前記スケジューリングの実行を指示する第２の制御手段とを有し、
前記第１の制御手段は、前記第２の制御手段から前記スケジューリングの実行が指示された場合、当該スケジューリングを行い、
前記第２の制御手段は、前記スケジューリング手段におけるスケジューリングあるいは前記第１の制御手段におけるスケジューリングに従って、前記複数の個別エネルギーシステムにおける前記第１の制御手段の動作を制御し、
前記第１の制御手段は、前記第２の制御手段による制御によって前記電力供給源及び前記電力負荷を制御する。
【０００８】
また、前記第２の制御手段は、前記第１の制御手段から該第１の制御手段の動作状態を示す情報あるいは前記電力負荷に関する情報を受け取った場合は当該情報を前記スケジューリング手段に転送し、前記第１の制御手段から前記スケジューリングを実行するための情報を受け取った場合は当該情報に従って前記複数の個別エネルギーシステムにおける前記第１の制御手段の動作を制御する構成とすることも考えられる。
【０００９】
また、前記スケジューリング手段は、
環境情報を取得し、該環境情報に基づいて電力供給及び需要電力を予測する予測手段と、
前記複数の個別エネルギーシステムそれぞれの消費電力を示す消費電力情報を受け付け、該消費電力情報に基づいて消費電力モデルを生成するモデリング手段と、
前記予測手段にて予測された電力供給及び需要電力と、前記モデリング手段にて生成された消費電力モデルとに基づいて、前記電力供給源及び前記電力負荷の運転計画のスケジューリングあるいは、前記スケジューリングを行わせる第１の制御手段の決定を行う最適演算手段とを有する構成とすることも考えられる。これにより、気象条件等の環境条件や電力負荷の新規導入に対しても対応することができる。
【００１０】
また、前記スケジューリング手段は、前記複数の個別エネルギーシステムの全てに対して所定期間におけるスケジューリングを行う全体スケジューリングと、前記複数の個別エネルギーシステムのうちの一部の個別エネルギーシステムに対して前記所定期間よりも短い期間におけるスケジューリングを行う修正スケジューリングとを並行して行う構成とすることも考えられる。これにより、システム全体の最適性を確保しつつ、予測等の誤差にも比較的短時間で対応することができる。
【００１１】
また、前記スケジューリング手段は、前記複数の個別エネルギーシステムそれぞれの余剰電力を検出し、余剰電力が検出された個別エネルギーシステムの第１の制御手段にて前記スケジューリングを行うためのジョブ数を増加させる構成とすることも考えられる。これにより、余剰電力を有効に利用することができ、負荷平準化の制御も可能となる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、以上説明したように構成されているので、システムを構築するための初期コストを抑制しながらも、経済性や環境性にとって最適な運転計画及び制御を実施することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１４】
図１は、本発明の分散エネルギーシステムの実施の一形態を示す図である。
【００１５】
本形態は図１に示すように、商用電力４０及び太陽光発電装置５０に電力線を介して複数の個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎが接続されるとともに、この個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎに、通信線あるいは通信網を介して第２の制御手段であるグリッドコンピューティング仲介装置３０が接続され、このグリッドコンピューティング仲介装置３０に、通信線を介してスケジューリング装置２０が接続されて構成されている。
【００１６】
複数の個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎのそれぞれには、商用電力４０及び太陽光発電装置５０に接続された電力供給源となる電力供給装置１２、電力負荷となる電気機器１３−１〜１３−Ｎ及び第１の制御手段となる計算機１１が設けられている。電力供給装置１２は、各種燃料電池、ガスエンジン等の発電装置、あるいは各種蓄電池等の電力貯蔵装置等である。また、計算機１１は、通常の様々な用途に使用されている汎用のパーソナルコンピュータ等であり、電力供給装置１２及び電気機器１３−１〜１３−Ｎを制御する。なお、図１においては、個別エネルギーシステムについてのみ、計算機１１、電力供給装置１２及び電気機器１３−１〜１３−Ｎを図示しているが、個別エネルギーシステム１０−２〜１０−ｎについても同様に、計算機１１、電力供給装置１２及び電気機器１３−１〜１３−Ｎが設けられている。
【００１７】
スケジューリング装置２０は、複数の個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎそれぞれにおける電力供給装置１２及び電気機器１３−１〜１３−Ｎの運転計画をスケジューリングするとともに、複数の個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎそれぞれの計算機１１の動作状態に基づいて、スケジューリングを行わせる計算機を決定する。
【００１８】
グリッドコンピューティング仲介装置３０は、通信線を介してスケジューリング装置２０とデータの受送信を行うものであり、スケジューリング装置２０におけるスケジューリングあるいはスケジューリング装置２０にて決定した計算機１１におけるスケジューリングに従って、個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎにおける計算機１１の動作を制御する。
【００１９】
図２は、図１に示したスケジューリング装置２０の詳細な構成を示す図である。
【００２０】
図２に示すように、図１に示したスケジューリング装置２０は、予測部２１と、モデリング部２３と、最適演算部２２とから構成されている。
【００２１】
予測部２１は、環境情報である気象情報等を入力データとして受信し、受信した環境情報に基づいて電力供給及び需要電力を予測する。なお、気象情報とは、翌日及び一週間先の天気予報や気温予報等のことであり、この情報及び蓄積された実績データに基づいて、太陽光発電装置５０の発電電力及び電力・熱の需要予測を行う。
【００２２】
モデリング部２３は、複数の個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎそれぞれの消費電力を示す消費電力情報を入力データとして受信し、受信した消費電力情報に基づいて消費電力モデルを生成する。なお、消費電力情報とは、個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎの電気機器１３−１〜１３−Ｎを使用した際の消費電力の推移や計算機１１の起動に要する消費電力や後述の演算ジョブを割り付けて実行した際の消費電力のことであり、モデリング部２３において、新規の接続された電気機器のモデル化や、既存の電気機器のモデルの更新を必要に応じて実施する。
【００２３】
最適演算部２２は、エネルギー情報を入力データとして受信し、このエネルギー情報と、予測部２１にて予測された電力供給及び需要電力と、モデリング部２３にて生成された消費電力モデルとに基づいて、個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎそれぞれの電力供給装置１２と電気機器１３−１〜１３−Ｎの最適な運転計画のスケジューリングを行う。なお、最適とは、個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎの全てあるいは一部の所定の期間におけるエネルギーコストを最小にする、ＣＯ2排出量を最少にする等の目的に基づいて評価する。また、エネルギー情報とは、電力の買電・売電価格、発電装置にも使用されるガス等の燃料価格、及びＣＯ2原単位等のことである。また、また、最適演算部２２は、並列処理可能なプログラムを有しており、スケジューリングに要する演算を複数のジョブに分割することができ、この分割した演算を行わせる計算機１１を、受信したエネルギー情報と、予測部２１にて予測された電力供給及び需要電力と、モデリング部２３にて生成された消費電力モデルとに基づいて決定する。
【００２４】
グリッドコンピューティング仲介装置３０においては、最適演算部２２にて分割された演算ジョブを周知のグリッドコンピューティング技術により、計算機１１に割り付けることにより、膨大な演算を分割して実行させる。
【００２５】
以下に、上記のように構成された分散エネルギーシステムの動作について説明する。
【００２６】
図３は、図１に示した分散エネルギーシステムにおけるスケジューリングフローを示す図であり、（ａ）は全体スケジューリングフローを示す図、（ｂ）は修正スケジューリングフローを示す図である。
【００２７】
ここで、全体スケジューリングとは、システム全体での最適化を図るスケジューリングであり、最適化対象期間としては、一日あるいは一週間等が需要パターンを考慮すると適している。比較的長期間にわたるシステム全体の最適化を図るため、膨大な計算リソースを要するので、開始条件を満たした時にのみ実行するのが望ましい。開始条件としては、基本的には前回の全体スケジューリングにおいて算出した結果に基づいた開始時刻であるが、これに限定されるものではない。
【００２８】
まず、全体スケジューリングフローについて説明する。
【００２９】
全体スケジューリングにおいては、全体スケジューリング開始条件が与えられると（ステップ１）、スケジューリング装置２０の最適演算部２２において、まず、初期運転計画が作成される（ステップ２）。
【００３０】
その後、スケジューリング装置２０の最適演算部２２において、システム全体の所定の期間における最適評価が行われ（ステップ３）、終了条件を満たすかどうかが判断され（ステップ４）、終了条件を満たさない場合は、最適化手法による運転計画の調整・変更が行われ（ステップ５）、この処理が、終了条件が満たされるまで繰り返し探索される。運転計画の探索方法や終了条件は、遺伝的アルゴリズムやタブーサーチに代表させるメタヒューリスティック手法や、数理計画法の他、各種最適化手法に基づいて計算することができる。なお、遺伝的アルゴリズムは、複数の運転スケジュールについて目的関数地に基づいて適合度の計算を行い、その後、選択、交叉、突然変異からなる遺伝的オペレータと呼ばれる操作を行って、適合度の高い運転スケジュールを増やすものである。また、タブーサーチは、既に通過した解に戻ることを避けるための記憶をリストに格納して利用し、それにより、同じ運転スケジュールを巡回しないように、記憶を頼りに最も評価値の良い方向を目指すものである。
【００３１】
また、修正スケジューリングとは、全体スケジューリング結果に基づいた運転中に、個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎのうちの一部の個別エネルギーシステムに対して全体スケジューリングよりも短い期間にて予測誤差等に対応して実施するものである。システム全体をいくつかのグループ等に分割したり、最適化対象を直近の時間帯に限定したりすること等によって、問題の規模を小さくすることが有効なため、少ない計算リソースでも実施可能である。したがって、所定の短時間毎、あるいは常時スケジューリングしても良い。この修正スケジューリングは、全体スケジューリングと並行して行われる。
【００３２】
修正スケジューリングにおいては、スケジューリング装置２０の最適演算部２２において、まず、全体スケジューリングで得られた最適運転計画が初期計画に設定される（ステップ１１）。
【００３３】
その後、スケジューリング装置２０の最適演算部２２において、システム全体あるいは一部の直近時間帯における最適評価が行われ（ステップ１２）、終了条件を満たすかどうかが判断され（ステップ１３）、終了条件を満たさない場合は、最適化手法による運転計画の調整・変更が行われ（ステップ１４）、この処理が、終了条件が満たされるまで繰り返し探索される。なお、図３においては、修正スケジューリングについて１つのフローのみを示しているが、いくつかのグループに分割する場合には、それぞれ並行に実施されることになる。
【００３４】
図４は、図１に示したスケジューリング装置２０において実施される予測結果及び最適演算結果の一例を模式的に示す図である。
【００３５】
最適演算結果は、電力供給装置１２及び電気機器１３−１〜１３−Ｎの運転計画だけでなく、後述する個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎそれぞれの各計算機１１への演算ジョブ割付計画も含んでおり、それらをトータルで上述した目的に応じて最適化している。例えば、太陽光発電等による電力の余剰が予測される時間帯において、全体スケジューリングを計画することにより、負荷平準化にも寄与する。この例においては、多くの計算リソースを要する全体スケジューリングを太陽光発電が予測される日中に実施するのが最適となった結果を示しているが、制御目的によっては、安価な深夜電力を利用するため深夜に全体スケジューリング実施するのが最適なケースも有り得る。また、運転計画および需要予測は１ユーザについてのみ示しているが、他のユーザについても同様に予測および計画を作成する。
【００３６】
以下に、本発明の特徴である、個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎそれぞれの各計算機１１への演算ジョブの割付処理について説明する。
【００３７】
図５は、図１に示した分散エネルギーシステムにおける個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎそれぞれの各計算機１１への演算ジョブの割付方法を説明するためのフローチャートである。
【００３８】
グリッドコンピューティング仲介装置３０においては、分散エネルギーシステム全体の電力需給状態が監視されている（ステップ２１）。
【００３９】
そして、分散エネルギーシステム全体の余剰電力が所定値以上となった場合（ステップ２２）、グリッドコンピューティング仲介装置３０において、個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎのそれぞれの計算機１１の起動状態及びＣＰＵの遊休状態を示す情報が収集される（ステップ２２）。
【００４０】
グリッドコンピューティング仲介装置３０にて収集された個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎのそれぞれの計算機１１の起動状態及びＣＰＵの遊休状態を示す情報は、スケジューリング装置２０に転送される（ステップ２３）。また、グリッドコンピューティング仲介装置３０においては、個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎの電気機器１３−１〜１３−Ｎの消費電力を示す情報が収集されており、この情報もスケジューリング装置２０に転送される。
【００４１】
また、スケジューリング装置２０の予測部２１においては、気象情報等が取得され、取得された気象情報等に基づいて電力供給及び需要電力が予測される。
【００４２】
スケジューリング装置２０のモデリング部２３においては、グリッドコンピューティング仲介装置３０から転送されてきた個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎそれぞれの消費電力を示す消費電力情報が受け付けられ、その消費電力情報に基づいて消費電力モデルが生成される。また、上述したようにグリッドコンピューティング仲介装置３０から転送されてきた個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎのそれぞれの計算機１１の起動状態及びＣＰＵの遊休状態を示す情報についても、消費電力応報として受け付けられ、消費電力モデルの生成に用いられる。
【００４３】
スケジューリング装置２０の最適演算部２２においては、受信したエネルギー情報と、予測部２１にて予測された電力供給及び需要電力と、モデリング部２３にて生成された消費電力モデルとに基づいて、個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎそれぞれの電力供給装置１２及び電気機器１３−１〜１３−Ｎの運転計画のスケジューリングが行われる。また、上述したように余剰電力が所定値以上となった場合は、グリッドコンピューティング仲介装置３０から転送されてきた個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎのそれぞれの計算機１１の起動状態及びＣＰＵの遊休状態を示す情報を用いて生成された消費電力情報と、予測部２１にて予測された電力供給及び需要電力とに基づいて、個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎそれぞれの電力供給装置１２及び電気機器１３−１〜１３−Ｎの運転計画のスケジューリングの演算ジョブを割り付ける計算機１１が決定される（ステップ２４）。具体的には、個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎそれぞれの余剰電力を検出し、余剰電力が検出された個別エネルギーシステムの計算機１１にてスケジューリングを行うためのジョブ数を増加させることが考えられる。
【００４４】
そして、グリッドコンピューティング仲介装置３０において、スケジューリング装置２０の最適演算部２２にて決定された計算機１１に対して、スケジューリングの実行が指示され、上記一連の動作によって、演算ジョブを動的に制御しながら全体スケジューリングが実施される（ステップＳ２５）。なお、その際、計算機１１に起動にかかる消費電力や余剰電力が生じた場所からの送電損失等を考慮して決定しても良い。また、並列に処理する演算ジョブ数を動的に制御しながら実施することにより、太陽光発電や風力発電等による不安定な発電電力のしわとりにも寄与することが期待できる。
【００４５】
計算機１１にてスケジューリングが行われると、その結果となるスケジューリングを実行するための情報は計算機１１からグリッドコンピューティング仲介装置３０に送られ、その後、グリッドコンピューティング仲介装置３０において、計算機１１から送られてきたスケジューリングを実行するための情報に従って個別エネルギーシステム１０−１〜１０−ｎにおける計算機１１の動作が制御され、各計算機１１において、電力供給装置１２及び電気機器１３−１〜１３−ｎが制御される。
【００４６】
以上説明した実施の形態においては、本発明における構成及びフローの一例を示したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、多様な装置構成、様々な入力情報、及び様々な手法による演算を組み合わせて実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の分散エネルギーシステムの実施の一形態を示す図である。
【図２】図１に示したスケジューリング装置の詳細な構成を示す図である。図１のシステムにおけるスケジューリング装置の入出力情報を示す図である。
【図３】図１に示した分散エネルギーシステムにおけるスケジューリングフローを示す図であり、（ａ）は全体スケジューリングフローを示す図、（ｂ）は修正スケジューリングフローを示す図である。
【図４】図１に示したスケジューリング装置において実施される予測結果及び最適演算結果の一例を模式的に示す図である。
【図５】図１に示した分散エネルギーシステムにおける個別エネルギーシステムそれぞれの各計算機への演算ジョブの割付方法を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００４８】
１０−１〜１０−ｎ    個別エネルギーシステム
１１    計算機
１２    電力供給装置
１３−１〜１３−Ｎ    電気機器
２０    スケジューリング装置
２１    予測部
２２    最適演算部
２３    モデリング部
３０    グリッドコンピューティング仲介装置
４０    商用電力
５０    太陽光発電装置
【図１】
0004841001.tif 000002
【図２】
0004841001.tif 000003
【図３】
0004841001.tif 000004
【図４】
0004841001.tif 000005
【図５】
0004841001.tif 000006