(57)【要約】【課題】  分散型エネルギーコミュニティーにおいて、分散電源の台数が増加しても最適な運用計画を少ない計算量で効率的に算出できるようにする。【解決手段】  分散電源装置やエネルギー貯蔵装置を有する需要家群はｎ個の需要家グループ１1〜１nに分けられ、各需要家グループ１1〜１nには分散制御装置１10，１20，・・・，１n0が設けられている。各分散制御装置１10〜１1nは当該需要家グループに含まれる分散電源装置やエネルギー貯蓄装置の最適な運用計画を作成する。センタ２内に設けられた中央制御装置２１は各需要家グループにおける供給電力を調整することができる制御量を含む制御情報を各分散制御装置１10〜１1nに送信し、コミュニティー全体のエネルギー供給量の余剰あるいは不足を補完制御する。【選択図】    図１
2005102364.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置を有し、電力系統に接続された多数の需要家からなるエネルギーコミュニティーにおいて、
前記需要家が複数の需要家グループにグループ分けされ、
各需要家グループに一台以上設けられ、当該需要家グループに含まれる分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置の最適な運用計画を制御量に基づいて作成する分散制御装置と、
各需要家グループにおける供給電力を調整することができる前記制御量を含む制御情報を各分散制御装置に送信する中央制御装置を有する分散型エネルギーコミュニティー制御システム。
【請求項２】
前記中央制御装置は、前記制御量として、受送電量により増減する、コミュニティー内における電力価格パターンを各分散制御装置に送信し、その後各分散制御装置から送信されてきた最適運用計画を基にコミュニティー内の電力需給が各時間においてバランスするように前記制御量を決定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記中央制御装置は、前記制御量として、コミュニティー内における１つ以上の電力価格パターンの候補を各分散制御装置に送信し、コミュニティー内の総エネルギーコストが最小となるように前記制御量を決定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記中央制御装置は、前記各分散制御装置が最適な運用計画を算出する過程を監視する手段と、最適な運用計画を算出するために用いられる情報を前記各分散制御装置へ通知する手段を有する、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記各分散制御装置は、最適解を探索する初期の運用計画を作成する手段と、該運用計画を変化させ、次の評価候補としての運用計画を決定する手段と、これまで得られた、評価値が最良の運用計画を保存しておく手段とを有し、
前記中央制御装置は、各分散制御装置において一定時間以上最良解が更新されない場合、前記情報として初期運用計画のパターンおよび／または制御パラメータを各分散制御装置に通知する、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置を有し、電力系統に接続された多数の需要家が複数の需要家グループにグループ分けされ、各需要家グループに、当該需要家グループに含まれる分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置の最適な運用計画を制御量に基づいて作成する１台以上の分散制御装置が設けられた分散型エネルギーコミュニティーの、各需要家グループにおける供給電力を調整することができる前記制御量を含む制御情報を各分散制御装置に送信する手段を有する中央制御装置。
【請求項７】
前記制御量として、受送電量により増減する、コミュニティー内における電力価格パターンを各分散制御装置に送信し、その後各分散制御装置から送信されてきた最適運用計画を元にコミュニティー内の電力需給が各時間においてバランスするように前記制御量を決定する、請求項６に記載の中央制御装置。
【請求項８】
前記制御量として、コミュニティー内における１つ以上の電力価格パターンの候補を各分散制御装置に送信し、コミュニティー内の総エネルギーコストが最小となるように前記制御量を決定する、請求項６に記載の中央制御装置。
【請求項９】
前記各分散制御装置が最適な運用計画を算出する過程を監視する手段と、最適な運用計画を算出するために用いられる情報を前記各分散制御装置へ通知する手段を有する、請求項６に記載の中央制御装置。
【請求項１０】
各分散制御装置において一定時間以上最良解が更新されない場合、前記情報として初期運用計画のパターンおよび／または制御パラメータを各分散制御装置に通知する、請求項９に記載の中央制御装置。
【請求項１１】
分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置を有し、電力系統に接続された多数の需要家が複数の需要家グループにグループ分けされた分散型エネルギーコミュニティーの、各需要家グループに一台以上設けられ、当該需要家グループに含まれる分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置の最適な運用計画を、各需要家グループにおける供給電力を調整することができる制御量に基づいて作成する手段を有する分散制御装置。
【請求項１２】
最適解を探索する初期の運用計画を作成する手段と、該運用計画を変化させ、次の評価候補としての運用計画を決定する手段と、これまで得られた、評価値が最良の運用計画を保存しておく手段とを有する、請求項１１に記載の分散制御装置。
【請求項１３】
分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置を有し、電力系統に接続された多数の需要家が複数の需要家グループにグループ分けされた分散型エネルギーコミュニティーの各需要家グループに一台以上設けられ、当該需要家グループに含まれる分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置の最適な運用計画を制御量に基づいて作成する分散制御装置と、各需要家グループにおける供給電力を調整することができる前記制御量を含む制御情報を各分散制御装置に送信する中央制御装置により行なわれる分散型エネルギーコミュニティー制御方法であって、
前記中央制御装置が、電力および／または熱負荷の需要を予測し、予測データを前記各分散制御装置へ送信するステップと、
前記各分散制御装置が前記予測データを受信するステップと、
前記中央制御装置がコミュニティー内電力価格を設定し、電力価格パターンとして前記各分散制御装置へ送信するステップと、
前記各分散制御装置が前記電力価格パターンを受信するステップと、
前記各分散制御装置が前記予測データと前記電力価格パターンを基に、評価する初期運用計画を設定するステップと、
前記各分散制御装置が前記運用計画を基づき当該需要家グループ内のエネルギーコストを計算、評価するステップと、
前記各分散制御装置が、所定の終了条件が満たされたかどうか判定するステップと、
終了条件が満たされなかった場合、前記各分散制御装置が最適アルゴリズムにより運用計画を変更し、エネルギーコストを計算、評価するステップに戻るステップと、
終了条件が満たされた場合、前記各分散制御装置が、評価した運用計画の中から最適な運用計画を選定し、前記中央制御装置に送信するステップと、
前記中央制御装置が前記各分散制御装置から最適な運用計画を受信するステップと、
前記中央制御装置が、受信した最適な運用計画を基に各時間におけるコミュニティー内エネルギー需給バランスを計算するステップと、
前記中央制御装置が、前記コミュニティー内エネルギー需給バランスから、各時間帯におけるエネルギーの余剰／不足が許容範囲内かどうか判定し、許容範囲内であれば電力、熱負荷の需要を予測するステップに戻り、許容範囲内でなければコミュニティー内電力価格を設定するステップに戻るステップを有する分散型エネルギーコミュニティー制御方法。
【請求項１４】
分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置を有し、電力系統に接続された多数の需要家が複数の需要家グループにグループ分けされた分散型エネルギーコミュニティーの各需要家グループに一台以上設けられ、当該需要家グループに含まれた分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置の最適な運用計画を制御量に基づいて作成する分散制御装置と、各需要家グループにおける供給電力を調整することができる前記制御量を含む制御情報を各分散制御装置に送信する中央制御装置により行なわれる分散型エネルギーコミュニティー制御方法であって、
前記中央制御装置が電力および／または熱負荷の需要を予測し、予測データを各分散制御装置へ送信するステップと、
前記各分散制御装置が前記中央制御装置から予測データを受信するステップと、
前記中央制御装置が評価する初期コミュニティー内電力価格パターンを設定し、前記各分散制御装置に送信するステップと、
前記各分散制御装置が、前記予測データと前記初期コミュニティー内電力パターンを基に、評価する初期運用計画を設定するステップと、
前記各分散制御装置が前記運用計画に基づき当該需要家グループ内のエネルギーコストを計算するステップと、
前記各分散制御装置が、所定の終了条件が満たされたかどうか判定するステップと、
終了条件が満たされなかった場合、前記各分散制御装置が最適アルゴリズムにより運用計画を変更し、エネルギーコストを計算するステップに戻るステップと、
終了条件が満たされた場合、前記各分散制御装置が、評価した運用計画の中から最適な運用計画を選定し、前記中央制御装置に送信するステップと、
前記中央制御装置が各分散制御装置から最適な運用計画を受信するステップと、
前記中央制御装置が前記の最適な運用計画に基づき前記コミュニティー内の総エネルギーコストを計算し、評価するステップと、
前記中央制御装置が、所定の終了条件が満たされたかどうか判定するステップと、
前記終了条件が満たされなかった場合、前記中央制御装置が最適アルゴリズムにより電力価格パターンを変更し、前記の最適な運用計画を受信するステップに戻るステップと、
前記終了条件が満たされた場合、前記中央制御装置が、評価した電力価格パターンの中から最適な電力価格パターンを決定し、各分散制御装置へ送信するステップと、
前記各分散制御装置が前記の最適な電力価格パターンを受信し、受信電力価格パターンに対する最適運用計画に決定するステップを有する分散型エネルギーコミュニティー制御方法。
【請求項１５】
分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置を有し、電力系統に接続された多数の需要家が複数の需要家グループにグループ分けされた分散型エネルギーコミュニティーの各需要家グループに一台以上設けられた分散制御装置が、中央制御装置からの制御に基づいて、当該需要家グループに含まれる分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置の最適な運用計画を作成する分散型エネルギーコミュニティー制御方法であって、
前記中央制御装置が電力および／または熱負荷の需要を予測した予測データを受信するステップと、
前記中央制御装置が設定したコミュニティー内電力価格の電力価格パターンを受信するステップと、
前記予測データと電力価格パターンを基に、評価する初期運用計画を設定するステップと、
当該需要家グループ内のエネルギーコストを計算、評価するステップと、
所定の終了条件が満たされたかどうか判定するステップと、
終了条件が満たされなかった場合、最適アルゴリズムにより運用計画を変更し、エネルギーコストを計算、評価するステップに戻るステップと、
終了条件が満たされた場合、評価した運用計画の中から最適な運用計画を選定し、前記中央制御装置に送信するステップを有する分散型エネルギーコミュニティー制御方法。
【請求項１６】
分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置を有し、電力系統に接続された多数の需要家が複数の需要家グループにグループ分けされた分散型エネルギーコミュニティーの各需要家グループに一台以上設けられ、当該需要家グループに含まれる分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置の最適な運用計画を作成する分散制御装置を中央制御装置が制御する分散型エネルギーコミュニティー制御方法であって、
電力および／または熱負荷の需要を予測し、予測データを前記各分散制御装置へ送信するステップと、
コミュニティー内電力価格を設定し、電力価格パターンとして前記各分散制御装置へ送信するステップと、
前記各分散制御装置から最適な運用計画を受信するステップと、
受信した最適な運用計画を基に各時間におけるコミュニティー内エネルギー需給バランスを計算するステップと、
前記コミュニティー内エネルギー需給バランスから、各時間帯におけるエネルギーの余剰／不足が許容範囲内かどうか判定し、許容範囲内であれば電力、熱負荷の需要を予測するステップに戻り、許容範囲内でなければコミュニティー内電力価格を設定するステップに戻るステップを有する分散型エネルギーコミュニティー制御方法。
【請求項１７】
分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置を有し、電力系統に接続された多数の需要家が複数の需要家グループにグループ分けされた分散型エネルギーコミュニティーの各需要家グループに一台以上設けられた分散制御装置が中央制御装置の制御により、当該需要家グループに含まれた分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置の最適な運用計画を作成する分散型エネルギーコミュニティー制御方法であって、
前記中央制御装置が電力および／または熱負荷の需要を予測した予測データを受信するステップと、
前記中央制御装置が設定した初期コミュニティー内電力価格パターンを受信するステップと、
前記予測データと前記初期コミュニティー内電力パターンを基に、評価する初期運用計画を設定するステップと、
前記運用計画に基づき当該需要家グループ内のエネルギーコストを計算するステップと、
所定の終了条件が満たされたかどうか判定するステップと、
終了条件が満たされなかった場合、最適アルゴリズムにより運用計画を変更し、エネルギーコストを計算するステップに戻るステップと、
終了条件が満たされた場合、評価した運用計画の中から最適な運用計画を選定し、前記中央制御装置に送信するステップと、
前記各分散制御装置が前記中央制御装置から最適な電力価格パターンを受信し、受信した電力価格パターンに対する最適運用計画に決定するステップを有する分散型エネルギーコミュニティー制御方法。
【請求項１８】
分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置を有し、電力系統に接続された多数の需要家が複数の需要家グループにグループ分けされた分散型エネルギーコミュニティーの各需要家グループに一台以上設けられ、当該需要家グループに含まれる分散電源装置および／またはエネルギー貯蔵装置の最適な運用計画を作成する分散制御装置を中央制御装置が制御する分散型エネルギーコミュニティー制御方法であって、
電力および／または熱負荷の需要を予測し、予測データを各分散制御装置へ送信するステップと、
評価する初期コミュニティー内電力価格パターンを設定し、前記各分散制御装置に送信するステップと、
各分散制御装置から最適な運用計画を受信するステップと、
前記の最適な運用計画に基づき前記コミュニティー内の総エネルギーコストを計算し、評価するステップと、
所定の終了条件が満たされたかどうか判定するステップと、
前記終了条件が満たされなかった場合、最適アルゴリズムにより電力価格パターンを変更し、前記の最適な運用計画を受信するステップに戻るステップと、
前記終了条件が満たされた場合、評価した電力価格パターンの中から最適な電力価格パターンを決定し、各分散制御装置へ送信するステップを有する分散型エネルギーコミュニティー制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分散電源装置および／またはエネルギー貯蓄装置を有し、電力系統に接続された多数の需要家からなるエネルギーコミュニティーの制御装置および制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の発電装置を有するコミュニティーの低コストな運用制御を行なう方法として、特許文献１に記載されている電力需要供給制御システムのように、単独あるいは１セットの制御システムにおいて、コミュニティー全体のエネルギーバランスを考慮して制御する方法がある。
【０００３】
また、発電計画を作成する方法としては、従来から用いられてきた数理計画法の他に、特許文献２に記載されている発電機の運転計画方法に用いられているような、タブーサーチや遺伝的アルゴリズム等のメタヒューリスティック手法がある。近年では、分散電源の普及等に伴い非線形や不連続な特性および制約条件を考慮する必要性が高まり、メタヒューリスティック手法は関数形に依らず比較的高速に大域的最適解の高精度な近似解を求めることができるため、発電計画等に用いられるようになってきた。
【特許文献１】特開２００２−０１０５００号公報
【特許文献２】特開２００１−２５８１５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した従来の電力需要供給制御システムの制御方法は、分散電源の数が増加するに従い低コストな最適運用計画の算出に要する計算量が増大し、また蓄電池等のエネルギー蓄積装置が有する制約条件等が複雑になるに従い最適運用計画の探索が困難になるため、得られる運用計画の最適解としての精度が悪くなるといった問題があった。
【０００５】
また、多数の制御可能な分散電源を有するコミュニティーを対象とし、リアルタイムで最適運用計画を作成しながら制御を行なう場合においては、得られた時間内では局所的な探索で終わってしまう場合がある等の問題が生じるため、大域的最適解を常時安定に得るための工夫が必要であった。
【０００６】
本発明の目的は、分散電源の台数が増加しても最適な運用計画を少ない計算量で効率的に算出することができる制御システムおよび方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するため、本発明による分散型エネルギーコミュニティー制御システムは、需要家が複数の需要家グループにグループ分けされ、これら各需要家グループに含まれる分散電源装置やエネルギー貯蔵装置の最適な運用計画を作成する手段を有する分散制御装置を需要家グループ毎に一台以上備え、さらにこれら各分散制御装置に各需要家グループにおける供給電力を調整することができる制御量を含む制御情報を送信し、コミュニティー全体のエネルギー供給量の余剰あるいは不足を補完制御する中央制御装置を有する。
【０００８】
ここで、「制御量」とは、「コミュニティー内における（仮想）時系列の電力価格パターン」のことである。例えば３０分毎に変動する２４時間後までの（予定）電力価格である。また、需要家グループ毎の「受送電量により増減する」関数でもあり、簡単な例としては、受電（買電）と送電（売電）により異なる単価である（受送電ロスを考慮する例としては、受送電量の自乗に比例するロス分を受電では加え、送電では減じた電力に、単価を乗じて受送電コストを得る、など）。この電力価格パターンに対して各分散制御装置が作成する最適運用計画の解を用いながら、中央制御装置が一定時間毎（予測データが更新される毎）に決定（更新）していく。
【０００９】
中央制御装置の具体的な制御方法としては、全ての時間帯において、コミュニティー内の電力需給がバランスするように、電力価格パターンを調整していく方法と、メタヒューリスティックス等の最適化手法を用いてエネルギーコスト最小となる電力価格パターンを探索する方法がある。前者の方法は、外部電力に頼らず、コミュニティー内でエネルギー自給を目指す場合あるいは、それがエネルギーコスト最小化となるような場合に有効である。後者の方法は、電力自由化市場下の電力取引等によりさらなるエネルギーコストの最小化を目指す場合等に有効である。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明したように本発明によれば、制御装置を需要家グループ毎に分散したことにより、制御対象とする分散電源装置の増加に依らず、それらの最適運用計画を効率よく算出することができる。また、中央制御装置がダウンしたり通信が途絶えたりしても、最適に近い運用計画により制御を行なうことができる。
【００１１】
中央制御装置から各分散電源装置へ送信する制御量を受送電量により増減するコミュニティー内電力価格パターンとすることにより、簡易的に送電ロスを考慮しエネルギー需給がバランスされた運用制御を行なうことができる。
【００１２】
中央制御装置においてコミュニティー内電力価格パターンを最適化すれば、コミュニティー全体のエネルギーコストを最小化する最適運用計画を作成することができる。
【００１３】
中央制御装置が各分散制御装置の最適探索過程を監視しマネジメントすることにより、常に安定に高精度な最適運用計画を算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１５】
図１は本発明の一実施形態による分散型エネルギーコミュニティー制御システムの構成を示している。
【００１６】
この分散型エネルギーコミュニティー制御システムは需要家グループ１1の各需要家１1 1，１12，・・・の分散電源装置やエネルギー貯蔵装置を制御する分散制御装置１10と、需要家グループ１2の各需要家１21，１22，・・・の分散電源装置やエネルギー貯蔵装置を制御する分散制御装置１20と、需要家グループ１nの各需要家１n1，１n2，・・・の分散電源装置やエネルギー貯蔵装置を制御する分散制御装置１n0と、センタ２に設置された中央制御装置２１で構成されている。
【００１７】
分散制御装置１10，１11，・・・，１1nは中央制御装置２１との通信手段を有し、当該需要家グループの各需要家の分散電源装置やエネルギー貯蔵装置の最適な運用を行なう。中央制御装置２１はエネルギーコミュニティー内のエネルギー需給状態を監視し、各分散制御装置１10，１20，・・・，１n0に対して、商用電源３からの各需要家グループ１1，１2，・・・，１nへの供給電力を制御する。
【００１８】
なお、センタ２内には、中央制御装置２１により制御される、発電装置としての燃料電池２２、エネルギー貯蔵装置としての蓄電池２３とが設置されている。また、分散制御装置は各需要家グループに１台ずつ設置されているが、複数台あるいは需要家毎に設置してもよい。
【００１９】
需要家は、グループ内における配電ロス等が少なくなるようにグループ分けされている。また、電力負荷需要の規模が大きくなる程その予測精度は向上するので、需要家グループの規模は需要予測の精度を考慮して決定される。例えば、一つの変圧トランスに収容されている需要家を１グループとする。また、集合住宅は一つの需要家グループとするか、あるいは各階毎を需要家グループとしてもよい。
【００２０】
図２は本実施形態における中央制御装置２１と分散制御装置１10〜１n0で行なわれる第１の処理例の概略のフロー、図３はその詳細なフローを示している。
【００２１】
中央制御装置２１は、まず気象情報やイベント情報等を用いて、各需要家の電力および／または熱負荷需要を予測し、太陽光や風力のような自然エネルギーによる発電装置を有する需要家に対しては発電予測を行ない、これらの予測結果を各分散制御装置１10〜１n0へ送信する（ステップ１１１，１１２）。あるいは、予測に必要な情報を送信し、各分散制御装置１10〜１n0において予測を行なってもよい。ここで、熱負荷とは例えば貯湯槽からの給湯の使用熱量を指す。
【００２２】
次に、中央制御装置２１は、各分散電源装置１10〜１n0へコミュニティー内電力価格に相当する制御信号パターンを送信する（ステップ１１３）。この電力価格は、時間帯により変動する時系列の関数である。また、送電ロスを詳細に考慮するためには、受電の場合にはその電力に応じて送電ロス分を加算した電力量に対する電力価格とし、送電の場合にはその電力に応じて送電ロス分を減算した電力量に対する電力価格とする。送電ロスを簡単に考慮する場合には、この電力価格は需要家グループからの送電量増加に応じて安価となり需要家グループの受電量増加に応じて高価となるような関数としてもよい。あるいは、より簡易的に買電価格と売電価格に差を設けるだけでもよい。以上のように設定することで、送電ロスも簡易的に考慮したコミュニティー内エネルギーの需給制御が可能となる。
【００２３】
各需要家グループに設置された分散制御装置１10〜１n0は、中央制御装置２１から送信された一日の電力／熱負荷需要予測および発電予測と、コミュニティー内電力価格の予定値を受信し（ステップ２１１，２１２）、これらから自グループ内における制御可能な分散電源である燃料電池の発電、蓄電池の充放電の運用計画を作成する（ステップ２１３〜２１６）。ステップ２１５の終了条件とはタイマー時間や繰り返し回数等である。この運用計画は例えば一日単位あるいは現時刻から２４時間先まで作成され、需要予測や予定価格の修正により随時更新される。得られた、評価値が最良の運用計画はメモリに保存しておく。
【００２４】
運用計画作成においては、例えば一日のエネルギーコストすなわち燃料コストにコミュニティー内で受送電する電力コストを加減算したコストを目的関数として、この目的関数が最小となるような運用計画パターンを探索する。燃料コストは、燃料電池の効率特性、起動特性や応答特性等をモデル化し、発電電力目標パターンにおける発電電力に対する燃料流量から算出する。また、この運用計画パターンにより燃料電池および蓄電池から供給される電力から電力負荷の予測データを差し引いた電力が受送電する電力パターンとなり、この電力パターンを電力価値パターンの関数に代入して、電力コストを算出する。蓄電池や貯湯槽は充放電ロスや放熱ロス等を考慮してモデル化し、その残容量を算出しておく。運用計画パターンで運転したときの燃料電池モデルによる排熱量パターンから熱負荷（給湯量）の予測データを差し引いた熱量を貯湯槽モデルに積算していく。蓄電池や貯湯槽の一日におけるバランスをとるために、充電量や貯湯量の一日における差分をペナルティー関数として目的関数に加算する。また、蓄電池の過充電や過放電等は、制約条件として扱うか、同様にペナルティー関数として加算してもよい。前述したように需要グループ内での配電ロスが少ない場合としてその計算を省略しているが、配電ロスを考慮した目的関数とすることもできる。
【００２５】
探索方法としては、様々な最適アルゴリズムを適用することができるが、タブーサーチや遺伝的アルゴリズム等のメタヒューリスティック手法を用いることにより現実的な時間内に大域的最適解の高精度な近似解を得ることができる。
【００２６】
各分散制御装置１10〜１n0は、最適な運用計画の探索結果を中央制御装置２１へ送信する（ステップ２２０）。中央制御装置２１は、各分散制御装置１10〜１n0から最適な運用計画を受信し（ステップ１２１）、これらの運用計画で各分散電源を運転した場合の、各時間のコミュニティー内のエネルギー需給バランスを計算する（ステップ１２２）。そして各時間帯における、エネルギーの余剰あるいは不足が許容範囲内かどうかを判定する（ステップ１２３）。許容範囲内になければ、次回の最適探索開始時までに、その時間帯のコミュニティー内電力価格に相当する制御量の調整を行なったパターンを送信する（ステップ１１３）。許容範囲内にあれば発電予測を修正する。（ステップ１１２）。ただし、外部の電力の売買によりコミュニティー全体のエネルギーコストが高くならない場合、あるいはセンタ２に燃料電池２２や蓄電池２３を有しておりこれらの制御で対応できる場合には調整の必要はない。また、コミュニティー内電力価格を外部の買電電力価格よりも高くした時間帯においてもコミュニティー内全体の電力供給が不足する場合には、外部電力を購入した方がエネルギーコストを削減できるということを、中央制御装置２１において簡易に判断することができる。すなわち、コミュニティー内電力価格を外部電力の買電価格よりも安く、売電価格よりも高い範囲内で設定することにより、外部電力を有効に利用した低コストなエネルギーマネジメントが行なえる。このように、安価な深夜電力や電力自由化下における電力取引を有効に利用しつつ、外部への逆潮流を防ぐ等のコミュニティー内のエネルギーバランスを維持するエネルギーマネジメントが容易に可能となる。
【００２７】
以上のような処理を一定時間間隔で繰り返すことで、各分散制御装置１10〜１n0は最新の最適な運用計画により分散電源等を制御する。仮に中央制御装置２１がダウンしたり通信が途絶えたりしても、各分散制御装置１10〜１n0は過去の予測データを用いて最適計算を行なうことによって、できるだけ最適に近い運用計画により分散電源等を制御することができる。
【００２８】
図４は本実施形態における中央制御装置２１と各分散制御装置１10〜１n0で行なわれる第２の処理例の概略のフロー、図５はその詳細なフローを示している。
【００２９】
中央制御装置２１は、気象情報やイベント情報等を用いて、各需要家の電力／熱負荷需要および発電予測を行ない、これらの予測結果を各分散制御装置１10〜１n0へ送信する（ステップ１３１，１３２）。
【００３０】
中央制御装置２１は次に、コミュニティー内電力価格を設定し、これに相当する制御信号パターンを各分散制御装置１10〜１n0へ送信する（ステップ１３３）。ここでは複数の電力価格パターンの候補を挙げ、それらを同時に送信するか、あるいは時間差を設けて送信する。また、需要家グループ内に複数の分散制御装置がある場合には、それぞれに対し別の電力価格パターンを送信してもよい。
【００３１】
各需要家グループに設置された各分散制御装置１10〜１n0においては、中央制御装置２１から送信された一日の電力／熱負荷需要予測および発電予測と、コミュニティー内電力価格の予定値を受信し（ステップ２１１，２１２）、これらから自グループ内における制御可能な分散電源である燃料電池の発電、蓄電池の充放電の運用計画を一日単位等で作成する（ステップ２１３〜２１６）。
【００３２】
運用計画作成においては、例えば一日のエネルギーコストすなわち燃料コストにコミュニティー内で受送電した電力コストを加減算したコストを目的関数として、メタヒューリスティック手法を用いてこの目的関数が最小となるような運転計画を探索する（ステップ２１４〜２１６）。
【００３３】
各分散制御装置１10〜１n0は、最適な運用計画の探索結果を中央制御装置２１へ送信する（ステップ２２０）。
【００３４】
中央制御装置２１は、最適な運用計画を受信し（ステップ１４１）、各分散制御装置１10〜１n0からの最適な運用計画で各分散電源を運転した場合の総エネルギーコストを算出し、評価する（ステップ１４２）。ここでの総エネルギーコストは、各需要家グループにおける燃料コストの積算に、コミュニティー外との電力売買コストを加減算して算出する。送信した電力価格パターンは前述したように複数であるため、それぞれの電力価格パターンにする総エネルギーコストを比較し、これが最小となる電力価格パターンを決定し、各分散電源に送信する（ステップ１５０）。各分散制御装置１10〜１n0は受信した電力価格パターンに対する最適な運用計画に決定する（ステップ２３０）。各分散制御装置１10〜１n0における計算能力や通信量に余裕があれば、メタヒューリスティック手法を用いて、売買電力の上限等の制約条件を満たしながら総エネルギーコストが最小となる電力価格パターンの最適探索を行なうこともできる（ステップ１４４）。このとき、センタ２に燃料電池２２や蓄電池２３を有している場合には、これらにおける制約条件を満たしながら運用計画も併せて最適化する必要がある。
【００３５】
以上のように、各分散制御装置１10〜１n0において分散電源等の最適運用計画を繰り返しあるいはパラレルに作成させながら、その最適探索における制御情報であるコミュニティー内における電力価格パターンを中央制御装置２１において決定する。この決定段階においてメタヒューリスティック手法等の最適化手法を用いることによって、電力自由化下における電力取引等も有効に利用し、様々な制約条件を満たしながらコミュニティー内の総エネルギーコストを最小とする最適エネルギーマネジメントを可能とする。
【００３６】
図６は各分散制御装置で行なわれる、最適な運用計画の作成方法の他の例を示している。
【００３７】
各分散制御装置１10〜１n0はまず、最適探索を行なう初期の運用パターンを設定する（ステップ２４１）。この初期パターンは、用いる最適アルゴリズムによって複数である場合もあり、前回算出した最適探索結果を用いて作成するとよい。次に、前述したエネルギーコスト等の目的評価関数を算出する（ステップ２４２）。中央制御装置２６から割り込み信号が有るかどうか判定する（ステップ２４３）。あれば、ステップ２４１に戻る。なければ、算出された評価値により、最適アルゴリズムを用いて次に評価する運用パターンを決定し、メモリに保存する（ステップ２４４、２４５）。最適アルゴリズムとしては、タブーサーチやシミュレーティッドアニーリング、遺伝的アルゴリズムやＰＳＯ（Particle Swarm Optimization）等を用いることができる。以上のような最適探索をタイマーや繰り返し回数等の終了条件を満たすまで繰り返す（ステップ２４４）。
【００３８】
前述したように分散制御装置は、各グループに１台以上設置する。同じグループ内に複数台の分散制御装置が設置されている場合、初期パターンや探索パラメータを変えて最適探索を行なうことにより、効率的な最適解の算出が可能となる。
【００３９】
中央制御装置２１は、各分散制御装置１10〜１n0における探索過程を監視しており（ステップ１５１）、例えば一定時間以上最良解が更新されない等、効率的な探索が行なわれていないと判断される分散制御装置には、そのグループ内におけるそれまでの最良解を通知（割り込み）し（ステップ１５２，１５３）、その最良解を運用計画の初期パターンとして用いて最適探索をリスタートさせる。最良解以外にも最良解が得られた制御パラメータ等を通知してもよい。逆に、各分散制御装置１10〜１n0が自らの最適探索において一定時間以上最良解が更新されない場合に、中央制御装置２６へ最良解の候補や制御パラメータをリクエストできるようにし、送信されてきた最適解等を用いて最適探索をリスタートしてもよい。あるいは、分散制御装置間で最良解の情報を送受信するようにしてもよい。ここで、制御パラメータとは、例えば最適アルゴリズムにタブーサーチを用いた場合には、タブーリストの長さ等がある。タブーリストとは、過去の最適探索の方向等を示す属性を記憶するメモリであり、局所解から脱出するための機能を付加する。需要家グループにおける全ての分散制御装置１10〜１n0における最適探索が終了すると、中央制御装置２１は各分散制御装置１10〜１n0へ評価値の最も良い解による運用パターンを通知し（ステップ１５３）、それに従って各分散電源は制御される。
【００４０】
以上のように、中央制御装置２１が各分散制御装置１10〜１n0における運用計画の最適探索を監視し、グループ内での最良解を共有させることにより、効率的に最適探索を行なうことができる。グループ内に一つの分散制御装置しかない場合においても、分散制御装置において隣接するグループの最適運用を併せて探索しておけば、同様に効率的な最適探索マネジメントを行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の一実施形態の分散型エネルギーコミュニティー制御システムの構成図である。
【図２】図１のシステムにおける中央制御装置と分散制御装置で行なわれる第１の処理例の概略フローを示す図である。
【図３】図２の詳細フローを示す図である。
【図４】図１のシステムにおける中央制御装置と分散制御装置で行なわれる第２の処理例の概略フローを示す図である。
【図５】図４の詳細フローを示す図である。
【図６】各分散制御装置で行なわれる、最適な運用計画の作成方法の他の例を示す図である。
【符号の説明】
【００４２】
１1〜１n    需要家グループ
２    センタ
３    商用電源
１10〜１n0    分散制御装置
１11，１12，…，１21，１22，…，１n1，１n2    需要家
２１    中央制御装置
２２    燃料電池
２３    蓄電池
１１０〜１１３，１２０〜１２３，１３０〜１３３，１４０〜１４４，１５１〜１５３    ステップ
２１０〜２１５，２２０，２３０，２４１〜２４６    ステップ
【図１】
2005102364.tif 000003
【図２】
2005102364.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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